煤层含气量定量预测技术及应用

邵林海，徐礼贵，李星涛，张雷，霍丽娜，丁清香

（1.西北大学大陆动力学国家重点实验室，西安710069；2.中国石油集团东方地球物理公司，河北涿州072750；3.中石油煤层气有限责任公司勘探开发研究院，北京100095）



煤层含气量定量预测技术及应用

邵林海1，2，徐礼贵2，李星涛3，张雷2，霍丽娜2，丁清香2

（1.西北大学大陆动力学国家重点实验室，西安710069；2.中国石油集团东方地球物理公司，河北涿州072750；3.中石油煤层气有限责任公司勘探开发研究院，北京100095）

摘要：以鄂尔多斯盆地东缘北部保德南地区为例，通过煤层测井资料交会图分析、煤岩心实测含气量数据和测井数据的研究，得到煤层密度与含气量相关性高的敏感参数及其关系式。结合三维地震研究成果，用叠前同时反演技术得到密度数据体和煤层密度属性，对煤层含气量横向展布规律进行定量预测。将煤层含气量定量预测技术应用于鄂尔多斯盆地东缘北部保德南地区，为煤层气有利区评价和井位部署提供了依据。

关键词：鄂尔多斯盆地；煤层密度；煤层含气量；定量预测；有利区

煤层含气量是煤层气资源计算、煤层气开发有利区评价和井位部署的主要参数之一，同时也是煤矿瓦斯涌出量预测的重要参数之一，其定量预测方法有直接测定法和间接预测法2类。直接测定法（解吸法）是利用现场钻井煤岩心，通过实验室测得煤层实际含气量；间接预测法是指利用钻井煤岩心直接测定的含气量与煤层的相关参数进行数学拟合，得到相应的关系式，进而预测其他钻井煤层的含气量。其中，煤层的相关参数包括埋深、厚度、倾角、密度、声波时差、自然伽马、视电阻率、纵波阻抗、纵横波速度比、泊松比、拉梅常数和上覆地层厚度等。尽管间接预测法在测井上得到较为广泛的应用[1-7]，但在煤层气勘探初期，由于钻井数量有限，如何定量预测钻井之间区域煤层含气量，得到较准确的煤层含气量平面分布，成为制约煤层气勘探与开发的瓶颈之一。此外，煤层含气量的影响因素较多[8-12]，综合多种影响因素进行煤层含气量预测的方法有多元回归法、神经网络法、灰色系统理论和纵波分方位等间接预测法[13-16]，而利用三维地震数据进行煤层含气量的预测，目前还鲜有报道。本文以鄂尔多斯盆地东缘北部保德南地区为例，以钻井煤岩心和测井资料为基础，发挥三维地震资料在平面上的优势，通过井震结合，探索形成了煤层含气量定量预测技术。

1　煤层含气量定量预测技术

1.1煤层含气量敏感参数的优选

通过利用研究区测井解释煤层含气量数据与不同弹性参数进行交会分析，优选出对煤层含气量敏感的弹性参数，包括煤层密度、纵波阻抗、纵横波速度比、泊松比以及拉梅常数等。通过分析发现，煤层测井解释含气量随着密度、纵波阻抗、纵横波速度比、泊松比及拉梅常数的增加而降低，呈负相关关系[17]（图1），但是在纵横波速度比、泊松比、拉梅常数与煤层含气量交会图上，其聚焦程度欠佳，特别是在煤层含气量低值区，数据点较发散，规律性不强。而煤层密度、纵波阻抗与测井解释含气量的数据散点规律性要好于其他弹性参数。其中，煤层密度与煤层含气量关系最明显，是对煤层含气量最敏感的参数。究其原因，主要是煤层气以吸附气为主，游离气很少，煤层含气量与煤层矿物质（灰分）含量、水分含量等呈负相关关系。因此，利用煤层密度属性预测研究区现今状态下煤层含气量，是可行有效的。

图1　保德南地区煤层测井解释含气量与不同弹性参数的关系

1.2煤层岩心实测含气量与密度测井数据的关系

利用鄂尔多斯盆地保德南地区16口探井煤层岩心实测含气量和相应的密度测井数据，制作散点图，煤层含气量随着煤层密度的增加而降低，呈线性相关关系（图2），与煤层测井解释含气量和密度测井数据间的关系基本一致，说明煤层含气量与煤层密度密切相关。由此得到煤层岩心实测含气量与煤层密度的关系式为

图2　保德南地区煤层岩心实测含气量与密度的关系

1.3煤层密度的预测方法

如果知道整个研究区煤层密度平面上的分布规律，就可以利用（1）式来预测煤层含气量。然而，确定煤层密度横向上的分布，是煤层含气量预测的关键，也是难点。笔者利用煤层气三维地震叠前道集数据，结合纵波阻抗、横波阻抗、密度等测井数据以及地质资料，同时反演出多种岩石弹性参数，如纵波阻抗、横波阻抗、密度、纵横波速度比、泊松比和拉梅常数等，该方法即为叠前同时反演技术，其理论基础是Patrick提出的弹性阻抗的概念[18]，即将非垂直入射时的反射系数，用类同垂直入射时的反射系数形式表示出来，弹性波阻抗（Z）是纵波速度和横波速度、密度以及入射角的函数：

输入3个或3个以上不同入射角叠加数据和对应的子波以及约束低频模型数据，利用叠前同时反演技术可以得到准确的密度数据，然后沿层提取目标煤层密度属性，同时用已钻井所得到的煤层密度数据进行对比校正，得到煤层密度平面图，进而利用（1）式定量预测煤层含气量的平面展布规律。

2　应用实例

2.1地质概况

保德南地区位于鄂尔多斯盆地东缘晋西挠褶带北部，地质构造简单，为向东抬升的单斜，断裂活动相对不剧烈，以延伸较短、断距较小的逆断层为主，断层主要为北东—南西走向和近南北走向（图3）。

图3　保德南地区8号+9号煤层底界构造

研究区内稳定分布了从奥陶系到第四系的沉积地层。主要含煤地层为下二叠统太原组和山西组。太原组平均厚度为86.0 m，含煤7层，煤层平均厚度12.1 m，含煤系数14.1%.山西组平均厚度为65.7 m，含煤6层，煤层平均厚度7.7 m，含煤系数11.7%.

研究区内煤层的发育依附于区域上的2个成煤期，早成煤期为太原期，形成的煤层或者煤线主要有7号～15号煤层，主力煤层为8号+9号煤层；晚成煤期为山西期，形成的煤层或者煤线主要有1号～6号煤层，主力煤层为4号+5号煤层。

在研究区范围内8号+9号煤层厚度为3～26 m，平均厚度11.2 m，相对较厚。

宏观煤岩组分以暗煤和亮煤为主，属半暗型-半亮型，煤层的镜质体反射率为0.8%，煤岩类型以气煤为主，为中低煤阶煤层。煤层气为混合成因，以热成因气为主，可能存在生物成因气[12]。研究区受喜马拉雅期北西—南东向的伸展作用，北东向正断层较为发育，为煤层气的运移及散失提供了条件，致使煤层含气量相对较低，为4～12 m3/t[19-21]。

2.2保德南地区煤层含气量预测结果

利用本文煤层含气量定量预测技术，对研究区8号+9号煤层含气量进行了定量预测。

其中，煤层密度数据体是利用三维地震叠前道集数据，使用叠前同时反演方法得到的。在过W7井东西向叠前反演剖面上，蓝白色为煤层，上面的为4号+ 5号煤层，下面的为8号+9号煤层，煤层表现为低纵波阻抗、低横波阻抗和低密度的特点（图4）。

图4　过W7井东西向叠前同时反演剖面

从叠前同时反演所得到的密度数据体中沿层提取8号+9号煤层的密度属性，得到8号+9号煤层的密度平面分布。整体来看，8号+9号煤层的密度为1.52～ 2.34 g/cm3，平均为2.03 g/cm3，横向上表现为东高西低，密度最大值位于研究区西北角附近，密度最小值在W7井的东南侧。按照8号+9号煤层密度横向展布特征，将研究区划分为5个区，分别为西北侧的W6—W9井区、东南侧的W12—W13井区、西南侧W11井区、东北侧的W7井区和中部的W2—W3—W10井区。其中W6—W9井区和W12—W13井区的8号+9号煤层密度较小，W11井区和W7井区8号+ 9号煤层密度中等，W2—W3—W10井区8号+9号煤层密度较大（表1）。

表1　研究区8号+9号煤层分区密度统计

由于叠前同时反演所得密度数据与钻井结果有系统误差，经校正之后利用公式（1）就可以预测8号+ 9号煤层含气量平面展布规律（图5）。整体来看，8号+ 9号煤层含气量横向变化特征表现为东低西高，在研究区中部W2—W3—W10井区及东侧8号+9号煤层含气量小，为0.5～4.0 m3/t，而在研究区西北侧W6—W9井区和研究区东南侧的W12井附近8号+9号煤层含气量大，为4.0～7.5 m3/t.

图5　保德南地区8号+9号煤层预测含气量平面分布

通过与钻井8号+9号煤层岩心含气量测试结果对比分析来看，10口井绝对误差绝对值全部小于1.0 m3/t，而相对误差绝对值小于20%的有8口井，吻合率达到80.0%（表2）。其中W13井相对误差较大的原因，主要是处于三维地震区的边界上，可能受地震资料的影响。此外，在原始地层条件下，煤层气多为液态吸附气[22-23]，是经过地质运动影响后的残余气，影响其含量大小的内部和外部因素较多[24]，对于盆地范围的煤层含气量预测，利用煤层密度属性预测煤层含气量的这种方法就有局限性，而对于小范围（处于相同构造区）的煤层含气量预测，这种方法就很实用。

表2　研究区8号+9号煤层预测含气量误差统计

3　结论

（1）通过对鄂尔多斯盆地东缘北部保德南地区8号+9号煤层岩心实测含气量和测井数据的分析，得到煤层密度与煤层含气量相关性较高的敏感弹性参数。以测井与地震相结合，对煤层含气量平面展布特征进行预测，为煤层含气量定量预测提供了一种思路和方法。

（2）通过煤层含气量定量预测技术在鄂尔多斯盆地东缘北部保德南地区的应用，以及对煤层含气量预测结果的对比分析，认为利用煤层含气量定量预测技术所得的结果精度较高，吻合率可达80.0%.

（3）在研究区中部W2—W3—W10井区及东侧8号+9号煤层含气量小，西北侧W6—W9井区和东南侧的W12井附近8号+9号煤层含气量大。

（4）虽然利用煤层密度属性进行煤层含气量预测精度较高，但是由于煤层含气量受多种因素影响和控制，部分钻井8号+9号煤层实测含气量与预测含气量相对误差较大，还需要进一步对其他影响因素进行深入研究和分析。

符号注释

K——常数；

Vg——煤层含气量，m3/t；

vP——纵波速度，m/s；

vS——横波速度，m/s；

Z——弹性波阻抗，g/cm3·m/s；

θ——入射角，°；

ρ——煤层密度，g/cm3.

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（编辑叶良）

Quantitative Prediction of Coalbed Gas Content:Technique and Application

SHAO Linhai1,2,XU Ligui2,LI Xingtao3,ZHANG Lei2,HUO Lina2,DING Qingxiang2
(1.State Key Laboratory of Continental Dynamics,Northwest University,Xi’an,Shaanxi 710069,China;2.DataProcessingCenter,GRI, BGP,CNPC,Zhuozhou,Hebei 072750,China;3.Research Institute of Exploration and Development,PetroChinaCoalbed Methane Co., Ltd,Beijing 100095,China)

Abstract:Coalbed gas content is one of important parameters for coalbed methane(CBM)resource estimation,favorable area evaluation and well deployment.It is related to many factors and difficult to predict.This paper focuses on Baode south survey in the north of the east⁃ern Ordos basin.Accordingto the cross plot of loggingdataand real gas content of coal core,the density of coal bed is the most relevant fac⁃tor of gas content,and the relationship between them is derived.Combined with the research of 3D seismic data,the density data and the coal density attribute are obtained by pre⁃stack simultaneous inversion,and then the lateral distribution of coalbed gas content is predicted quantitatively.The technique applied in the Baode south survey in the north of the eastern Ordos basin for quantitative coalbed gas content prediction can support the research of the coalbed gas content for the favorable areaevaluation and the well deployment.

Keywords:Ordos basin;coalbed density;coalbed gas content;quantitative prediction;favorable area

作者简介：邵林海（1970-），男，山东宁阳人，博士研究生，石油地质，（Tel）15076387015（E-mail）shaolinhai@cnpc.com.cn

基金项目：国家科技重大专项（2016ZX05065001）

收稿日期：2015-12-22

修订日期：2016-01-20

文章编号：1001-3873（2016）02-0222-05

DOI：10.7657/XJPG20160218

中图分类号：P631.4

文献标识码：A