邵林海，徐禮貴，李星濤，張雷，霍麗娜，丁清香

（1.西北大學大陸動力學國家重點實驗室，西安710069；2.中國石油集團東方地球物理公司，河北涿州072750；3.中石油煤層氣有限責任公司勘探開發(fā)研究院，北京100095）

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煤層含氣量定量預測技術及應用

邵林海1，2，徐禮貴2，李星濤3，張雷2，霍麗娜2，丁清香2

（1.西北大學大陸動力學國家重點實驗室，西安710069；2.中國石油集團東方地球物理公司，河北涿州072750；3.中石油煤層氣有限責任公司勘探開發(fā)研究院，北京100095）

摘要：以鄂爾多斯盆地東緣北部保德南地區(qū)為例，通過煤層測井資料交會圖分析、煤巖心實測含氣量數(shù)據(jù)和測井數(shù)據(jù)的研究，得到煤層密度與含氣量相關性高的敏感參數(shù)及其關系式。結合三維地震研究成果，用疊前同時反演技術得到密度數(shù)據(jù)體和煤層密度屬性，對煤層含氣量橫向展布規(guī)律進行定量預測。將煤層含氣量定量預測技術應用于鄂爾多斯盆地東緣北部保德南地區(qū)，為煤層氣有利區(qū)評價和井位部署提供了依據(jù)。

關鍵詞：鄂爾多斯盆地；煤層密度；煤層含氣量；定量預測；有利區(qū)

煤層含氣量是煤層氣資源計算、煤層氣開發(fā)有利區(qū)評價和井位部署的主要參數(shù)之一，同時也是煤礦瓦斯涌出量預測的重要參數(shù)之一，其定量預測方法有直接測定法和間接預測法2類。直接測定法（解吸法）是利用現(xiàn)場鉆井煤巖心，通過實驗室測得煤層實際含氣量；間接預測法是指利用鉆井煤巖心直接測定的含氣量與煤層的相關參數(shù)進行數(shù)學擬合，得到相應的關系式，進而預測其他鉆井煤層的含氣量。其中，煤層的相關參數(shù)包括埋深、厚度、傾角、密度、聲波時差、自然伽馬、視電阻率、縱波阻抗、縱橫波速度比、泊松比、拉梅常數(shù)和上覆地層厚度等。盡管間接預測法在測井上得到較為廣泛的應用[1-7]，但在煤層氣勘探初期，由于鉆井數(shù)量有限，如何定量預測鉆井之間區(qū)域煤層含氣量，得到較準確的煤層含氣量平面分布，成為制約煤層氣勘探與開發(fā)的瓶頸之一。此外，煤層含氣量的影響因素較多[8-12]，綜合多種影響因素進行煤層含氣量預測的方法有多元回歸法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、灰色系統(tǒng)理論和縱波分方位等間接預測法[13-16]，而利用三維地震數(shù)據(jù)進行煤層含氣量的預測，目前還鮮有報道。本文以鄂爾多斯盆地東緣北部保德南地區(qū)為例，以鉆井煤巖心和測井資料為基礎，發(fā)揮三維地震資料在平面上的優(yōu)勢，通過井震結合，探索形成了煤層含氣量定量預測技術。

1　煤層含氣量定量預測技術

1.1煤層含氣量敏感參數(shù)的優(yōu)選

通過利用研究區(qū)測井解釋煤層含氣量數(shù)據(jù)與不同彈性參數(shù)進行交會分析，優(yōu)選出對煤層含氣量敏感的彈性參數(shù)，包括煤層密度、縱波阻抗、縱橫波速度比、泊松比以及拉梅常數(shù)等。通過分析發(fā)現(xiàn)，煤層測井解釋含氣量隨著密度、縱波阻抗、縱橫波速度比、泊松比及拉梅常數(shù)的增加而降低，呈負相關關系[17]（圖1），但是在縱橫波速度比、泊松比、拉梅常數(shù)與煤層含氣量交會圖上，其聚焦程度欠佳，特別是在煤層含氣量低值區(qū)，數(shù)據(jù)點較發(fā)散，規(guī)律性不強。而煤層密度、縱波阻抗與測井解釋含氣量的數(shù)據(jù)散點規(guī)律性要好于其他彈性參數(shù)。其中，煤層密度與煤層含氣量關系最明顯，是對煤層含氣量最敏感的參數(shù)。究其原因，主要是煤層氣以吸附氣為主，游離氣很少，煤層含氣量與煤層礦物質（灰分）含量、水分含量等呈負相關關系。因此，利用煤層密度屬性預測研究區(qū)現(xiàn)今狀態(tài)下煤層含氣量，是可行有效的。

圖1　保德南地區(qū)煤層測井解釋含氣量與不同彈性參數(shù)的關系

1.2煤層巖心實測含氣量與密度測井數(shù)據(jù)的關系

利用鄂爾多斯盆地保德南地區(qū)16口探井煤層巖心實測含氣量和相應的密度測井數(shù)據(jù)，制作散點圖，煤層含氣量隨著煤層密度的增加而降低，呈線性相關關系（圖2），與煤層測井解釋含氣量和密度測井數(shù)據(jù)間的關系基本一致，說明煤層含氣量與煤層密度密切相關。由此得到煤層巖心實測含氣量與煤層密度的關系式為

圖2　保德南地區(qū)煤層巖心實測含氣量與密度的關系

1.3煤層密度的預測方法

如果知道整個研究區(qū)煤層密度平面上的分布規(guī)律，就可以利用（1）式來預測煤層含氣量。然而，確定煤層密度橫向上的分布，是煤層含氣量預測的關鍵，也是難點。筆者利用煤層氣三維地震疊前道集數(shù)據(jù)，結合縱波阻抗、橫波阻抗、密度等測井數(shù)據(jù)以及地質資料，同時反演出多種巖石彈性參數(shù)，如縱波阻抗、橫波阻抗、密度、縱橫波速度比、泊松比和拉梅常數(shù)等，該方法即為疊前同時反演技術，其理論基礎是Patrick提出的彈性阻抗的概念[18]，即將非垂直入射時的反射系數(shù)，用類同垂直入射時的反射系數(shù)形式表示出來，彈性波阻抗（Z）是縱波速度和橫波速度、密度以及入射角的函數(shù)：

輸入3個或3個以上不同入射角疊加數(shù)據(jù)和對應的子波以及約束低頻模型數(shù)據(jù)，利用疊前同時反演技術可以得到準確的密度數(shù)據(jù)，然后沿層提取目標煤層密度屬性，同時用已鉆井所得到的煤層密度數(shù)據(jù)進行對比校正，得到煤層密度平面圖，進而利用（1）式定量預測煤層含氣量的平面展布規(guī)律。

2　應用實例

2.1地質概況

保德南地區(qū)位于鄂爾多斯盆地東緣晉西撓褶帶北部，地質構造簡單，為向東抬升的單斜，斷裂活動相對不劇烈，以延伸較短、斷距較小的逆斷層為主，斷層主要為北東—南西走向和近南北走向（圖3）。

圖3　保德南地區(qū)8號+9號煤層底界構造

研究區(qū)內(nèi)穩(wěn)定分布了從奧陶系到第四系的沉積地層。主要含煤地層為下二疊統(tǒng)太原組和山西組。太原組平均厚度為86.0 m，含煤7層，煤層平均厚度12.1 m，含煤系數(shù)14.1%.山西組平均厚度為65.7 m，含煤6層，煤層平均厚度7.7 m，含煤系數(shù)11.7%.

研究區(qū)內(nèi)煤層的發(fā)育依附于區(qū)域上的2個成煤期，早成煤期為太原期，形成的煤層或者煤線主要有7號～15號煤層，主力煤層為8號+9號煤層；晚成煤期為山西期，形成的煤層或者煤線主要有1號～6號煤層，主力煤層為4號+5號煤層。

在研究區(qū)范圍內(nèi)8號+9號煤層厚度為3～26 m，平均厚度11.2 m，相對較厚。

宏觀煤巖組分以暗煤和亮煤為主，屬半暗型-半亮型，煤層的鏡質體反射率為0.8%，煤巖類型以氣煤為主，為中低煤階煤層。煤層氣為混合成因，以熱成因氣為主，可能存在生物成因氣[12]。研究區(qū)受喜馬拉雅期北西—南東向的伸展作用，北東向正斷層較為發(fā)育，為煤層氣的運移及散失提供了條件，致使煤層含氣量相對較低，為4～12 m3/t[19-21]。

2.2保德南地區(qū)煤層含氣量預測結果

利用本文煤層含氣量定量預測技術，對研究區(qū)8號+9號煤層含氣量進行了定量預測。

其中，煤層密度數(shù)據(jù)體是利用三維地震疊前道集數(shù)據(jù)，使用疊前同時反演方法得到的。在過W7井東西向疊前反演剖面上，藍白色為煤層，上面的為4號+ 5號煤層，下面的為8號+9號煤層，煤層表現(xiàn)為低縱波阻抗、低橫波阻抗和低密度的特點（圖4）。

圖4　過W7井東西向疊前同時反演剖面

從疊前同時反演所得到的密度數(shù)據(jù)體中沿層提取8號+9號煤層的密度屬性，得到8號+9號煤層的密度平面分布。整體來看，8號+9號煤層的密度為1.52～ 2.34 g/cm3，平均為2.03 g/cm3，橫向上表現(xiàn)為東高西低，密度最大值位于研究區(qū)西北角附近，密度最小值在W7井的東南側。按照8號+9號煤層密度橫向展布特征，將研究區(qū)劃分為5個區(qū)，分別為西北側的W6—W9井區(qū)、東南側的W12—W13井區(qū)、西南側W11井區(qū)、東北側的W7井區(qū)和中部的W2—W3—W10井區(qū)。其中W6—W9井區(qū)和W12—W13井區(qū)的8號+9號煤層密度較小，W11井區(qū)和W7井區(qū)8號+ 9號煤層密度中等，W2—W3—W10井區(qū)8號+9號煤層密度較大（表1）。

表1　研究區(qū)8號+9號煤層分區(qū)密度統(tǒng)計

由于疊前同時反演所得密度數(shù)據(jù)與鉆井結果有系統(tǒng)誤差，經(jīng)校正之后利用公式（1）就可以預測8號+ 9號煤層含氣量平面展布規(guī)律（圖5）。整體來看，8號+ 9號煤層含氣量橫向變化特征表現(xiàn)為東低西高，在研究區(qū)中部W2—W3—W10井區(qū)及東側8號+9號煤層含氣量小，為0.5～4.0 m3/t，而在研究區(qū)西北側W6—W9井區(qū)和研究區(qū)東南側的W12井附近8號+9號煤層含氣量大，為4.0～7.5 m3/t.

圖5　保德南地區(qū)8號+9號煤層預測含氣量平面分布

通過與鉆井8號+9號煤層巖心含氣量測試結果對比分析來看，10口井絕對誤差絕對值全部小于1.0 m3/t，而相對誤差絕對值小于20%的有8口井，吻合率達到80.0%（表2）。其中W13井相對誤差較大的原因，主要是處于三維地震區(qū)的邊界上，可能受地震資料的影響。此外，在原始地層條件下，煤層氣多為液態(tài)吸附氣[22-23]，是經(jīng)過地質運動影響后的殘余氣，影響其含量大小的內(nèi)部和外部因素較多[24]，對于盆地范圍的煤層含氣量預測，利用煤層密度屬性預測煤層含氣量的這種方法就有局限性，而對于小范圍（處于相同構造區(qū)）的煤層含氣量預測，這種方法就很實用。

表2　研究區(qū)8號+9號煤層預測含氣量誤差統(tǒng)計

3　結論

（1）通過對鄂爾多斯盆地東緣北部保德南地區(qū)8號+9號煤層巖心實測含氣量和測井數(shù)據(jù)的分析，得到煤層密度與煤層含氣量相關性較高的敏感彈性參數(shù)。以測井與地震相結合，對煤層含氣量平面展布特征進行預測，為煤層含氣量定量預測提供了一種思路和方法。

（2）通過煤層含氣量定量預測技術在鄂爾多斯盆地東緣北部保德南地區(qū)的應用，以及對煤層含氣量預測結果的對比分析，認為利用煤層含氣量定量預測技術所得的結果精度較高，吻合率可達80.0%.

（3）在研究區(qū)中部W2—W3—W10井區(qū)及東側8號+9號煤層含氣量小，西北側W6—W9井區(qū)和東南側的W12井附近8號+9號煤層含氣量大。

（4）雖然利用煤層密度屬性進行煤層含氣量預測精度較高，但是由于煤層含氣量受多種因素影響和控制，部分鉆井8號+9號煤層實測含氣量與預測含氣量相對誤差較大，還需要進一步對其他影響因素進行深入研究和分析。

符號注釋

K——常數(shù)；

Vg——煤層含氣量，m3/t；

vP——縱波速度，m/s；

vS——橫波速度，m/s；

Z——彈性波阻抗，g/cm3·m/s；

θ——入射角，°；

ρ——煤層密度，g/cm3.

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（編輯葉良）

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

作者簡介：邵林海（1970-），男，山東寧陽人，博士研究生，石油地質，（Tel）15076387015（E-mail）shaolinhai@cnpc.com.cn

基金項目：國家科技重大專項（2016ZX05065001）

收稿日期：2015-12-22

修訂日期：2016-01-20

文章編號：1001-3873（2016）02-0222-05

DOI：10.7657/XJPG20160218

中圖分類號：P631.4

文獻標識碼：A