柿莊南區(qū)塊3 號煤層含氣量三維建模

周 優(yōu)，張松航，唐書恒，喻天成，馮 釗

(1.中國地質大學(北京)能源學院，北京 100083；2.非常規(guī)天然氣地質評價與開發(fā)工程北京市重點實驗室，北京 100083；3.資源環(huán)境與災害監(jiān)測山西省重點實驗室，山西 晉中 030600；4.中海油能源發(fā)展股份有限公司工程技術分公司，天津 300452)

煤層含氣量指單位質量的煤中所含氣體在標準狀態(tài)下的體積。對同一煤層氣開發(fā)區(qū)塊而言，一般煤厚相近、煤階相似，含氣量基本上決定了煤層氣的資源豐度，是煤層氣藏的一個基本要素，影響煤層氣勘探開發(fā)決策。特別是進入開發(fā)階段后，含氣量的精細預測，也就是區(qū)塊含氣量的三維地質建模，對區(qū)塊煤層氣開發(fā)井網(wǎng)部署、產(chǎn)能預測、排采制度、經(jīng)濟評價，乃至開發(fā)成敗有決定性影響。

煤儲層含氣量的獲取包括直接法和間接法兩種途徑。直接法通過參數(shù)井繩索取心現(xiàn)場解吸測試獲得含氣量，測試結果相對準確，適用于勘探階段，費用較高。間接法包括理論求解[1-3]、數(shù)值模擬[4-6]、地震解釋[7-11]、測井解釋[12-15]和多元統(tǒng)計分析[16]等，適用于各個勘探開發(fā)階段，費用較低。針對開發(fā)階段煤層氣開發(fā)井井數(shù)多、不取心、基礎測井資料全、要求預測精度高等特點，采用地球物理方法，特別是測井解釋法，對區(qū)塊煤層氣含氣量預測有重要意義。

沁水盆地柿莊南區(qū)塊煤層氣資源十分豐富，但存在較多的低效井，其低效原因亟待研究[17-18]。含氣量的準確預測，也是進行氣井低產(chǎn)因素分析的地質基礎，因此，有必要建立三維地質模型對目標煤層含氣性進行精細表征。前人應用三維地質建模技術在常規(guī)油氣藏和非常規(guī)油氣藏中均取得了較好的成果[19-22]，當前針對柿莊區(qū)塊煤層的三維地質建模分析有限，未見區(qū)塊的精細建模分析[23-24]。筆者以參數(shù)井資料為基礎，分別建立了基于測井數(shù)據(jù)的煤層工業(yè)分析參數(shù)預測模型和基于煤巖樣品工業(yè)分析結果及煤層埋深的多元回歸含氣量預測模型，并在區(qū)塊構造模型的基礎上，建立了基于測井資料的3號煤層三維含氣量分布模型，以指導區(qū)塊煤層氣的勘探開發(fā)。

1 地質概況

柿莊南區(qū)塊位于山西省沁水盆地南部，行政區(qū)劃上隸屬于山西省晉城市沁水縣與高平市。該區(qū)塊構造較簡單，地層較為平緩，區(qū)內(nèi)僅發(fā)育小型褶皺和斷層，整體為一向西傾的單斜構造。柿莊南區(qū)塊主要含煤地層為上石炭統(tǒng)—下二疊統(tǒng)太原組和下二疊統(tǒng)山西組，主力煤層為3 號煤層和15 號煤層(圖1)。柿莊南區(qū)塊山西組地層沉積環(huán)境以三角洲平原為主，地層巖性以深灰–灰黑色泥巖、粉砂巖、細粒長石石英砂巖和煤層為主。山西組底端為一標志層(K7 標志層)，巖性為砂巖，厚度較大。3 號煤層位于山西組下部，主要為無煙煤，厚度較大，分布持續(xù)穩(wěn)定，平均厚度約6.6 m，埋深450～1 030 m，是煤層氣勘探開發(fā)最為重要的目標煤層。

圖1 柿莊南區(qū)煤系柱狀Fig.1 The coal measure stratigraphy in the southern Shizhuang block

2 數(shù)據(jù)來源

本文的基礎數(shù)據(jù)包括柿莊南區(qū)塊16 口參數(shù)井(圖2)資料，以及柿莊南3 區(qū)塊196 口開發(fā)井的測井數(shù)據(jù)。柿莊南區(qū)塊16 口參數(shù)井山西組3 號煤層共采樣61 組，其中包括11 組快速測試樣品。為了使數(shù)據(jù)獲取基礎相同，增加結果準確性，本文剔除了快速測試樣品，僅使用正常測試樣數(shù)據(jù)建模。所有樣品均進行了含氣量測試及工業(yè)分析。結果顯示，3 號煤層樣品含氣量介于8.24～26.48 cm3/g，水分質量分數(shù)為0.10%～1.21%，灰分質量分數(shù)為6.87%～24.53%，固定碳質量分數(shù)為58.89%～84.18%，揮發(fā)分產(chǎn)率為6.72%～16.13%，且多小于10%，為無煙煤(表1)。

3 預測方法

本文首先基于參數(shù)井資料分別建立含氣量與煤層埋深及工業(yè)分析參數(shù)(灰分、揮發(fā)分、固定碳含量)間的關系模型，以及測井數(shù)據(jù)與煤層工業(yè)分析參數(shù)間關系模型，最終建立以測井資料為基礎的全區(qū)含氣量預測模型，具體方法如下。

3.1 基于工業(yè)分析的含氣量預測模型

本文采用SPSS 軟件，首先驗證煤樣工業(yè)分析參數(shù)及埋深與含氣量之間的相關性(表2)，進而建立含氣量預測多元回歸方程。相關性分析采用Pearson 相關性驗證方法，當顯著性(雙側)值小于0.01 時，表明兩變量顯著相關；小于0.05 時表明兩變量相關[25]。

研究區(qū)埋深與含氣量密切相關。一般而言，隨著埋深的增加，地層溫度和壓力都會升高。壓力和溫度對氣體吸附分別具有正、負效應，在一定深度范圍內(nèi)，隨埋藏深度增加煤層含氣量增加，超出一定深度時，煤層含氣量隨埋深增加而降低。研究區(qū)參數(shù)井山西組3 號煤層埋深介于451.9～1 007.5 m。在此范圍內(nèi)，煤層含氣量與埋深表現(xiàn)為顯著正相關(圖3a)。

研究表明，水分子與甲烷分子可在煤基質內(nèi)表面形成競爭吸附關系，但當煤水飽和后，其對煤的吸附能力影響不大[26]。地下儲層一般認為儲層被地下水所飽和，因此，可認為水分與煤層含氣量關系不大。研究區(qū)水分與煤層含氣量關系不明顯(圖3b)。

圖2 柿莊南區(qū)參數(shù)井分布Fig.2 The parametric well distribution of the southern Shizhuang block

表1 柿莊南區(qū)塊3 號煤工業(yè)分析結果Table 1 Table of industrial analysis test results of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

表2 含氣量相關變量相關性分析Table 2 Correlation analysis of related variables of gas content

含氣量與灰分含量呈顯著負相關(圖3c)。灰分含量主要來源于煤中的無機礦物。煤層甲烷主要以吸附態(tài)賦存于煤中，大多數(shù)無機礦物質對甲烷基本沒有吸附能力。因此，煤中無機成分越少，吸附甲烷能力越強，含氣量也越高。

含氣量與揮發(fā)分顯著相關(圖3d)。煤中揮發(fā)分產(chǎn)率可反映煤變質程度。隨變質程度增加，煤中揮發(fā)分含量顯著降低。因此，揮發(fā)分產(chǎn)率越小，煤變質程度越高，生氣量越大。

含氣量與固定碳含量顯著相關(圖3e)。一方面與固定碳含量與灰分產(chǎn)率顯著負相關有關；另一方面，同一煤樣固定碳含量也隨煤變質程度加深而增大。因此，相同地質條件下固定碳含量越高，煤層含氣量越大。

通過對研究區(qū)煤層含氣量相關變量相關性分析，運用SPSS軟件多元線性回歸模擬得出各項參數(shù)系數(shù)，建立了柿莊南區(qū)塊山西組3 號煤層含氣量預測方程：

式中Gad為含氣量，m3/t；D為埋深，m；ω(Ad)為灰分質量分數(shù)，%；ω(Vdaf)為揮發(fā)分產(chǎn)率，%；ω(FCd)為固定碳質量分數(shù)，%。

含氣量預測方程R2=0.762 7，預測值準確度較高，誤差較小，表明該方程在研究區(qū)3 號煤層含氣量預測中的適用性(圖3f)。

3.2 工業(yè)分析參數(shù)預測模型

前人研究表明，煤的工業(yè)分析參數(shù)之間、工業(yè)分析參數(shù)與補償密度(DEN)、自然伽馬(GR)和深側向電阻率(Rd)等測井值關系密切，建立了基于測井數(shù)據(jù)的煤工業(yè)分析參數(shù)預測模型[27]。本文首先分析了煤層測井值和工業(yè)分析參數(shù)間的相關性，進而建立基于測井資料的煤樣工業(yè)參數(shù)預測模型?；曳趾颗c補償密度、自然伽馬和深側向電阻率，以及揮發(fā)分、水分、固定碳含量相關性見表3。

圖3 柿莊南區(qū)塊3 號煤含氣量相關變量分析及預測模型Fig.3 Analysis of related variables of gas content and prediction model of gas content of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

表3 灰分產(chǎn)率相關變量相關性分析Table 3 Correlation analysis of related variables of ash content

煤的灰分含量與補償密度測井值DEN(圖4a)、自然伽馬測井值GR(圖4b)之間具有顯著正相關性，與lgRd值之間具有正相關性(圖4c)。其中，各測井數(shù)值取對應煤層樣品埋深段的平均值。在此基礎上運用SPSS 軟件模擬得出各項參數(shù)系數(shù)，對灰分含量作出預測，建立回歸方程如下：

式中 DEN 為補償密度測井值，g/cm3，GR 為自然伽馬測井值，API；Rd為深側向電阻率，Ω·m。

灰分含量預測方程R2=0.654 2，預測值準確度較高，誤差較小，表明該方程在研究區(qū)3 號煤層灰分含量預測的適用性(圖4d)。

圖4 灰分產(chǎn)率相關變量分析及預測模型Fig.4 Analysis of related variables of ash content and prediction model of ash content

煤樣工業(yè)分析結果研究表明，固定碳含量和灰分含量具有明顯負相關性(圖 5a)，建立回歸方程如下：

同樣，揮發(fā)分產(chǎn)率與灰分含量具有顯著正相關性(圖5b)，建立回歸方程如下：

圖5 灰分含量與固定碳含量及揮發(fā)分相關性分析Fig.5 Correlation analysis between ash content and fixed carbon content,ash content and volatile matter content

3.3 基于測井的含氣量預測模型

以煤工業(yè)分析參數(shù)為紐帶，依據(jù)式(1)—式(4)，最終得出基于測井數(shù)據(jù)的柿莊南區(qū)塊含氣量預測方程：

由表4 可知，各井樣品預測含氣量與實測含氣量相對誤差絕對值均值介于0.61 %～17.42 %，誤差較小，預測結果較準確。

表4 實測含氣量與預測含氣量對比結果Table 4 Table of comparison between measured and predicted gas content

4 三維含氣量精細建模

含氣量模型用以反映煤層含氣量在三維空間內(nèi)的分布特征，需要在構造模型基礎上完成。構造模型主要包括斷層模型與地層層面模型兩個部分，主要是反映煤儲層在空間上的形狀、構架。地層層面模型以測井分層數(shù)據(jù)為基礎，以等時地層格架為宏觀控制因素建立。斷層模型以斷點數(shù)據(jù)為基礎，由點到線，再由線到面，分級描繪構建。

由于柿莊南區(qū)塊為成熟的開發(fā)區(qū)塊，總井數(shù)多，數(shù)據(jù)量較大，以3 區(qū)為例進行建模分析。首先應用Petrel 軟件建立煤層三維模型，將研究區(qū)內(nèi)196 口井的井位、井斜、測井數(shù)據(jù)、煤層層面數(shù)據(jù)及區(qū)塊斷點數(shù)據(jù)導入，確保地質模型的準確性，實現(xiàn)了柿莊南區(qū)塊3 區(qū)山西組3 號 煤層構造建模(圖6)。

由圖6 可知，3 號煤層在研究區(qū)內(nèi)分布穩(wěn)定，厚度約6 m。區(qū)塊構造條件簡單，斷層少見，根據(jù)實際斷層數(shù)據(jù)，區(qū)塊西北部發(fā)育一小型正斷層。東西向剖面CC’、DD’、EE’及FF’反映區(qū)塊煤層整體由東向西傾，可見褶皺發(fā)育。南北向剖面AA’和BB’反映出區(qū)塊3 號煤層南部埋深相對較淺，發(fā)育多個褶皺及次級褶皺(圖7)。

在構造模型基礎上，為得到研究區(qū)精確的含氣量模型，綜合考量研究區(qū)面積、煤層展布特征等因素，同時為保證后續(xù)含氣量建模能精細刻畫出研究區(qū)含氣量的三維展布特征，直觀反映出各井間含氣量變化，對研究區(qū)3 號煤層構造模型作網(wǎng)格處理，設計該區(qū)平面網(wǎng)格步長為25 m，垂向劃分10 小層，網(wǎng)格總數(shù)為121×391×10=473 110 個。

圖6 柿莊南3 區(qū)3 號煤層三維構造模型Fig.6 The 3D structure model of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

圖7 柿莊南3 區(qū)3 號煤層含氣量及構造剖面Fig.7 The gas content and structure profile of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

基于測井資料，由式(5)所示的含氣量預測模型及研究區(qū)構造模型，建立三維精細含氣量模型(圖8)。建模過程如下：

a.含氣量計算 應用Petrel 軟件中各測井曲線數(shù)據(jù)及埋深數(shù)據(jù)依式(5)計算含氣量。

b.曲線粗化 曲線粗化即將測井數(shù)據(jù)離散化。由于每個網(wǎng)格單元僅能被賦予一個確定的值，為使曲線數(shù)據(jù)在某一段符合網(wǎng)格長度范圍內(nèi)的數(shù)值是均勻的、可被網(wǎng)格讀取的，連續(xù)的曲線數(shù)據(jù)就需要進行離散化處理，使其成為在每個網(wǎng)格單位上的確定值。本文采用算術平均法對含氣量數(shù)據(jù)作粗化處理，為每個單元格賦值。

c.正態(tài)分布轉換 本文含氣量的建模方法為序貫高斯模擬法，輸入的數(shù)據(jù)類型需符合正態(tài)分布(高斯分布)。因此，對3 號煤層含氣量數(shù)據(jù)作截斷轉換使其趨于正態(tài)分布。

d.變差函數(shù)分析 變差函數(shù)分析是地質建模中的重要步驟，用以分析物性參數(shù)在空間上的連續(xù)性及各個方向上的差異性，對隨機模擬結果的好壞有重要影響。通過優(yōu)選主次方向變程及搜索半徑，保證含氣量模型的準確性。

圖8 柿莊南3 區(qū)3 號煤層含氣量三維模型Fig.8 The 3D gas content model of district 3 of No.3 coal seam in southern Shizhuang

圖8 顯示，該區(qū)塊3 號煤層含氣量集中分布在11～20 m3/t，與實際情況相符，含氣量較高，煤層氣資源量巨大。研究區(qū)含氣量主控因素為煤層埋深，含氣量高值集中分布于埋深相對較深位置。區(qū)塊構造對煤層含氣量也有一定影響，模型顯示，區(qū)塊較寬緩的向斜軸部、翼部煤層含氣量相對較高，背斜軸部不利于煤層氣的富集保存，含氣量低(圖7、圖8)。煤層含氣量對煤層氣的產(chǎn)出有最直接的影響，將該模型應用于柿莊南區(qū)塊的生產(chǎn)實踐中，對井位部署、指導開發(fā)具有重要意義。

5 結論

a.應用多元回歸分析方法建立了沁水盆地柿莊南區(qū)塊3 號煤層含氣量隨煤層埋深和密度、自然伽馬、深側向電阻率等測井參數(shù)變化的預測模型，預測方法簡單快速，可用于區(qū)塊煤層氣勘探開發(fā)過程中的含氣量預測。

b.建立了柿莊南3 區(qū)3 號煤層構造三維模型，精細刻畫了3 號煤層空間展布特征及構造特征，顯示區(qū)內(nèi)3 號煤層分布穩(wěn)定，西北部發(fā)育一小型正斷層，小褶皺較多。

c.建立了柿莊南3 區(qū)3 號煤層含氣量分布三維模型，顯示區(qū)內(nèi)3 號煤層含氣量為11～20 m3/t，含氣量分布受埋深及構造影響較大。預測結果對于分析區(qū)內(nèi)煤層氣井低產(chǎn)原因及井位加密有重要指導作用。