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    任家莊煤礦煤層煤質測井響應及其預測模型

    2022-06-23 05:20:28秦云虎王曉青朱士飛毛禮鑫李國璋
    吉林大學學報(地球科學版) 2022年2期
    關鍵詞:伽馬煤質灰分

    吳 蒙,秦云虎,王曉青,楊 柳,朱士飛,張 震,毛禮鑫,張 靜,李國璋

    1.江蘇地質礦產(chǎn)設計研究院,江蘇 徐州 221006 2.煤層氣資源與成藏過程教育部重點實驗室,江蘇 徐州 221008 3.中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院,江蘇 徐州 221116 4.江蘇建筑職業(yè)技術學院建筑管理學院,江蘇 徐州 221116 5.青海大學地質工程系,西寧 810016

    0 引言

    國內(nèi)外通常采用自然伽馬、自然電位、電阻率、補償中子及補償密度等測井曲線解釋煤厚、劃分沉積微相和微觀孔隙結構[1-4]。煤層測井響應具有高聲波時差、高電阻率、高中子、低自然伽馬、低密度、低自然電位的特征[5]。吳超凡等[6]以密度曲線形態(tài)由緩變陡處的拐點,自然伽馬與聲波時差曲線幅值的二分之一處確定煤層厚度。呂成奎[3]利用定量伽馬測井和自然伽馬測井之間的數(shù)量關系,有效彌補自然伽馬異常不能準確識別鈾礦化度類型(<0.675‰)的問題。林純增等[7]認為泥漿電阻率低于或高于地層水電阻率3倍時,采用不同探測深度的電阻率可以有效判識泥漿濾液侵入性質。馬建海[8]以側向電阻率曲線實施反演,建立數(shù)學模型,成功獲取了泥漿侵入后的儲層污染半徑。宋子齊等[9]借助自然電位、自然伽馬同步幅值變化識別砂巖滲透率、沉積微相和油水儲層。趙軍等[10]模擬自然電位與自然電位曲線重疊技術識別黏土附加導電作用形成的低阻油氣儲層。寧波等[11-12]運用多元回歸模型研究了黏土礦物質量分數(shù)與U、Th、K質量分數(shù)的相關性及其預測模型。Mavor等[13]通過密度測井確定了煤層灰分。

    目前,煤質測試多停留在采樣、實驗測試階段,難以及時、全面地反映煤層煤質信息,不能滿足煤礦精準開采。孟召平等[14]以河南趙家寨井田山西組二段1煤層(二1)為研究對象,發(fā)現(xiàn)煤質參數(shù)與密度、視電阻率、自然電位、自然伽馬值存在明顯的相關性。邵先杰等[15]采用枚舉法標定煤巖各工業(yè)組分,發(fā)現(xiàn)煤巖密度與灰分呈正相關關系,與固定碳呈負相關關系。于振峰等[16]研究了陽泉礦區(qū)煤層,發(fā)現(xiàn)灰分與自然伽馬值呈正相關關系,固定碳與灰分之間存在較好的負相關關系,揮發(fā)分與視電阻率呈較好的線形正相關關系。池佳瑋[17]基于巖心測試分析數(shù)據(jù),利用體積模型法和回歸分析法建立了煤儲層固定碳、灰分、水分和揮發(fā)分的測井解釋模型。前人[14-16]研究多集中于單一煤層與測井之間的關系,很少涵蓋多煤層煤質測井響應特征。為此,本文以寧夏任家莊煤礦太原組8#、9#、10#煤層為研究對象,通過實驗和統(tǒng)計手段,研究煤質和測井參數(shù)之間的關系,建立多元統(tǒng)計預測模型,并對模型進行誤差分析和應用結果對比分析。

    1 研究區(qū)地質概況

    任家莊煤礦處于寧夏靈武市東北部毛烏素沙漠邊緣,隸屬橫城礦區(qū),西隔黃河30 km與銀川市相望,北部與紅石灣煤礦相鄰,煤礦南北長約11.50 km,東西寬為1.0~2.6 km,面積為17.76 km2。研究區(qū)勘探階段實施鉆孔48個,均進行了常規(guī)煤田地球物理測井[18-19]。本區(qū)太原組煤層厚度2.11~14.10 m,平均為8.58 m,劃分為8#、9#和10#煤層,其中9#煤層為穩(wěn)定可采煤層,8#和10#為較穩(wěn)定煤層。發(fā)育黃草溝向斜、黃草溝背斜、三道溝背斜和沙溝向斜,煤體結構以碎粒煤和碎裂煤為主[19-20]。該區(qū)太原組煤層形成于多期海進海退的沉積環(huán)境[18-20]。宏觀煤巖類型以半亮型煤為主,半暗型煤次之,顯微煤巖組分以凝膠化物為主,礦物多單獨存在。煤層短源距伽馬-伽馬曲線特征以箱型為主,指型和齒型次之;側向電阻率曲線多表現(xiàn)為箱型和漏斗型,指型次之;自然伽馬曲線多表現(xiàn)為指型和箱型,鐘型次之;自然電位曲線表現(xiàn)為平直型,反映不明顯(圖1)。

    2 煤層煤質特征

    根據(jù)國家煤炭相關質量劃分標準,研究區(qū)太原組煤層煤質以低水分、中灰—中高灰、高揮發(fā)分、中—高硫、中高—高發(fā)熱量的氣煤為主,肥煤次之[18-20]。原煤水分質量分數(shù)為0.46%~6.34%,灰分產(chǎn)率為5.70%~47.79%,揮發(fā)分產(chǎn)率為22.11%~46.32%,固定碳質量分數(shù)為36.37%~59.61%,全硫質量分數(shù)為0.64%~6.43%,發(fā)熱量為13.44~32.89 MJ/kg(表1)。

    通過對任家莊煤礦太原組煤層中水分、灰分、揮發(fā)分、固定碳統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),灰分產(chǎn)率與固定碳質量分數(shù)呈顯著的負相關關系(圖2a),水分質量分數(shù)與揮發(fā)分產(chǎn)率呈微弱的正相關關系(圖2b)。

    3 煤層煤質與測井參數(shù)的相關性

    煤層煤質受有機物質和無機物質的性質、質量分數(shù)和結構控制,也受聚煤環(huán)境、成煤原始物質、煤化作用和后期風化作用等因素影響[14]。煤質指標與測井參數(shù)值之間的響應強度及相關性取決于煤的密度、放射性和導電性等煤自身性質[16]。

    圖1 研究區(qū)712號鉆孔測井曲線圖

    表1 研究區(qū)太原組煤層煤質分析表

    R. 相關系數(shù)。

    煤層煤質以水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳為主。在對煤儲層地球物理性質、測井參數(shù)幅值變化和基本形態(tài)研究的基礎上,在1∶20的煤層測井曲線上,按照0.5 m的間距采集測井響應值。數(shù)字測井采集自然電位、自然伽馬值、側向電阻率和短源距伽馬-伽馬值,測井數(shù)據(jù)處理過程包括鉆孔取樣深度和測井深度的校正。其中:自然電位取自然電位測井值與泥巖基線值之間的差值,泥巖基線值是8#、9#和10#煤層的平均值;自然伽馬值、短源距伽馬-伽馬值取各自曲線的加權平均值;側向電阻率取自然對數(shù)加權平均值。然后對測井參數(shù)值分別進行歸一化處理:

    (1)

    式中:X為原始數(shù)據(jù);X′為預處理后的數(shù)據(jù);Xmax為測井參數(shù)的最大值;Xmin為測井參數(shù)的最小值。

    3.1 水分與測井參數(shù)的關系

    煤質分析的水分數(shù)據(jù)指在沉積過程中吸附在泥質顆粒表面上的內(nèi)生水分,主要因為外在水分多為自由水狀態(tài),容易蒸發(fā)散失[21]。研究區(qū)水分與側向電阻率呈負相關關系(圖3a),水分與自然伽馬值、短源距伽馬-伽馬值和自然電位呈正相關關系(圖3b、c、d)。這是因為煤層水分主要吸附在泥質顆粒表面,水分增加可使煤層導電性變好,煤儲層的側向電阻率相應減小[14]。煤儲層中泥質顆粒極小,比表面積大,吸附能力強,加之較高水分的煤層中泥質顆粒表面多賦存有高濃度的放射性元素,因此自然伽馬值增高[22-23]。同時測井響應幅度受煤炭的變質程度、煤巖成分、礦物雜質、水分質量分數(shù)以及孔隙度等多因素影響[24]。

    3.2 灰分與測井參數(shù)的關系

    劉家瑾等[24]指出隨著煤層灰分增加,煙煤的電阻率降低,自然電位增大。孟召平等[14]發(fā)現(xiàn)煤層中吸濕礦物雜質的電阻率低于煙煤中有機質的電阻率,煤層伽馬射線強度正比于煤中灰分。研究區(qū)灰分與測井參數(shù)的關系如圖4所示。其中,灰分與側向電阻率和短源距伽馬-伽馬值呈負相關關系(圖4a、c),與自然伽馬值和自然電位呈正相關關系(圖4b、d)。這與煤的電阻率受煤化程度、煤巖組分、水分和孔隙度等多種因素綜合影響有關[4, 25]。研究區(qū)煤類多為氣煤和肥煤,灰分中SiO2、CaO、Fe2O3質量分數(shù)超過50%,表明無機礦物的質量分數(shù)決定了灰分產(chǎn)率。同時,煙煤側向電阻率隨著煤中黏土礦物質量分數(shù)增高而降低[26-27]。同一煤層的煙煤,宏觀煤巖類型按光亮型煤→半亮型煤→半暗型煤→暗淡型煤,煤層電阻率逐漸增大。自然伽馬反映煤層中放射性元素的多少,而煤中放射性元素質量分數(shù)主要受沉積過程中巖漿巖放射性顆粒數(shù)量的影響[14, 22]。隨著煤化程度的加深,水分和腐植酸質量分數(shù)顯著減小,離子導電性急劇下降。

    3.3 揮發(fā)分與測井參數(shù)的關系

    煤中揮發(fā)分為有機質中高溫下可揮發(fā)的部分。研究區(qū)揮發(fā)分與側向電阻率呈負相關關系(圖5a),與自然伽馬值、短源距伽馬-伽馬值、自然電位呈正相關關系(圖5b、c、d)。煙煤以離子導電性為主,煤巖隨變質程度增強,離子導電性減弱,相應揮發(fā)分降低[28],表明揮發(fā)分與電阻率呈負相關關系。煤中有機物質的氧化還原作用和硫化物氧化作用均可以產(chǎn)生自然電位[29]。煤化程度增強,揮發(fā)分降低,煤中硫化物的氧化作用減少,因此自然電位與揮發(fā)分呈正相關關系[14]。

    3.4 固定碳與測井參數(shù)的關系

    固定碳為有機質中高溫下不可揮發(fā)的部分,是衡量煤變質程度的一個標準。研究區(qū)固定碳與測井參數(shù)的關系如圖6所示。其中,固定碳質量分數(shù)與側向電阻率和短源距伽馬-伽馬值呈正相關關系(圖6a、c),與自然伽馬值和自然電位呈負相關關系(圖6b、d)。煤層電阻率隨著煤化程度的增強呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢[14,25]。低碳化的褐煤電阻率低,因其自身疏松孔隙較大,含有大量水分和腐植酸根離子,因此具有較好的離子導電性[28]。隨著煤化程度的加深,水分和腐植酸質量分數(shù)顯著減小,離子導電性急劇下降。高碳化的褐煤和煙煤電阻率較高,然而當煙煤變質到無煙煤程度,有機質分子高度聚合,尤其接近石墨的晶格,煤將變?yōu)榘雽w性質的電子導電物質,電阻率急劇下降,接近于零[14]。固定碳質量分數(shù)越低,煤層中無機礦物質質量分數(shù)越高,其顆粒表面越易附著放射性元素,因此自然伽馬值和自然電位均較高[22]。

    圖3 研究區(qū)煤中水分與測井參數(shù)關系圖

    圖4 研究區(qū)煤中灰分與測井參數(shù)關系圖

    4 基于測井曲線預測煤層煤質的多元回歸模型

    在煤質指標和測井參數(shù)相關分析的基礎上,選擇相關性較密切的測井參數(shù)進行多元回歸分析,分別建立了水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳的預測方程[12, 14]。

    經(jīng)過煤層煤質與測井參數(shù)的相關分析,發(fā)現(xiàn)水分與自然伽馬值、短源距伽馬-伽馬值、側向電阻率關系密切;灰分、固定碳與自然伽馬值、短源距伽馬-伽馬值、自然電位相關性好;揮發(fā)份與自然伽馬值、側向電阻率、自然電位相關性好[14,17]。運用SPSS軟件對煤質指標進行多元線性擬合建立預測模型(表2)。

    水分質量分數(shù)、灰分產(chǎn)率、揮發(fā)分產(chǎn)率和固定碳質量分數(shù)與測井參數(shù)的判定系數(shù)(R2)分別為0.40、0.62、0.39和0.67(表2)。利用F函數(shù)對所建立的預測方程進行檢驗,給出置信水平α=0.05,煤質預測模型中自變量數(shù)目n=3、樣本數(shù)N=21。查F函數(shù)分布表知:Fα(n,N-n-1)=F0.05(3,17)=3.200,水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳的F統(tǒng)計量分別為3.680、9.368、3.587和11.694,均大于3.200, 說明表2中煤質參數(shù)預測模型有效。

    為進一步驗證預測模型的可靠性,運用建立的多元擬合模型對寧夏任家莊煤礦太原組煤樣進行水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳的預測和檢驗。預測結果見表3、表4、表5和表6。根據(jù)預測結果與實際結果的相對誤差與絕對誤差對比分析可以看出,建立的多元擬合模型預測煤質參數(shù)誤差較小,可以較好地服務于煤礦開采。

    圖6 研究區(qū)煤中固定碳與測井參數(shù)關系圖

    表2 研究區(qū)煤質指標預測模型

    表3 研究區(qū)檢驗煤樣水分預測誤差統(tǒng)計表

    表4 研究區(qū)檢驗煤樣灰分預測誤差統(tǒng)計表

    表5 研究區(qū)檢驗煤樣揮發(fā)分預測誤差統(tǒng)計表

    表6 研究區(qū)檢驗煤樣固定碳預測誤差統(tǒng)計表

    5 結論

    1)研究區(qū)太原組煤質以低水分、中灰—中高灰、高揮發(fā)分、中—高硫、中高—高發(fā)熱量的氣煤為主,肥煤次之。其中,水分與揮發(fā)分呈微弱的正相關關系,灰分與固定碳呈顯著的負相關關系。煤層短源距伽馬-伽馬曲線特征以箱型為主,指型和齒型次之;側向電阻率曲線多表現(xiàn)為箱型和漏斗型,指型次之;自然伽馬曲線多表現(xiàn)為指型和箱型,鐘型次之;自然電位曲線表現(xiàn)為平直型,反映不明顯。

    2)通過對太原組煤層煤質和測井曲線特征分析發(fā)現(xiàn),煤中水分與側向電阻率呈負相關關系,與自然電位、自然伽馬值和短源距伽馬-伽馬值呈正相關關系;灰分與短源距伽馬-伽馬值、側向電阻率呈負相關關系,與自然伽馬值、自然電位呈正相關關系;揮發(fā)分與側向電阻率呈負相關關系,與自然電位、自然伽馬值和短源距伽馬-伽馬值呈正相關關系;固定碳與短源距伽馬-伽馬值、側向電阻率呈正相關關系,與自然伽馬值、自然電位呈負相關關系。

    3)借助SPSS軟件建立了煤質多元擬合模型,通過F函數(shù)檢驗和煤樣預測檢驗相結合,證實了該模型可以有效地預測煤層煤質。

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