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        鄂爾多斯盆地低階煤孔隙空間拓撲結構定量表征

        2021-03-29 00:37:30車禹恒
        煤炭工程 2021年3期

        車禹恒

        (1.中煤科工集團重慶研究院有限公司,重慶 400037;2.瓦斯災害監(jiān)控與應急技術國家重點實驗室,重慶 400037)

        近幾年,隨著光學測量和高能物理應用的普及,無損檢測技術被逐漸應用于煤微觀孔裂隙測試、表征和定量分析中[1]。X-ray μCT技術基于被檢測樣品的斷層掃描圖像,利用內(nèi)置成像算法清晰重構出樣品的內(nèi)部結構,在實現(xiàn)無損檢測的同時具備超高的分辨率以及三維數(shù)字化等優(yōu)點,被廣泛應用于煤微觀結構探測領域[2]。

        通過X-ray μCT掃描三維重建的煤微觀孔隙結構模型雖然能反映其真實的空間形態(tài)特征,但微觀孔隙極其復雜,不利于進一步分析[3]。等效孔隙網(wǎng)絡模型(Pore Network Model),即PNM模型[4],在提取的孔隙中軸線基礎上,從拓撲學的角度表達了真實孔隙空間的對應關系,中軸線的節(jié)點即是孔隙中心,與此同時,采用最大球法對孔隙空間進行分割,從而簡化了其拓撲網(wǎng)絡結構[5]。

        Lindquist等[6]提出的一種提取等效孔隙網(wǎng)絡模型的方法是中軸線算法。這是一種以形態(tài)學細化算法[7,8]或者孔隙空間燃燒算法[9]為基礎的方法,而中軸線是通過連接煤巖孔隙結構的幾何中心點得到的。Al-Raoush[10,11]對孔隙的識別方法做了進一步研究并提出了新的方法,該方法設孔隙中心是多條中軸線的結合處,構建出了砂巖孔隙網(wǎng)絡模型,發(fā)現(xiàn)其喉道空間分布的連通性能良好。為了提高模型在滲流模擬時的精確度,Liang[12]、趙秀才[13]提出了合并孔隙和分割孔隙及喉道等一些算法。

        本文對鄂爾多斯盆地低階煤進行X-ray μCT掃描,重建煤孔隙微觀空間結構模型,選取REV表征單元,構建PNM空間拓撲結構,分析其孔隙和喉道的結構特征,進而從微觀角度揭示煤層氣在不同煤層構造中呈現(xiàn)不同的賦存狀態(tài)和流動特性,有助于對不同地質條件下煤層氣的賦存、產(chǎn)氣和控氣機理作深入探索。

        1 X-ray μCT掃描實驗

        實驗煤樣取自鄂爾多斯盆地西緣羊場灣礦褐煤(YCW)和鄂爾多斯盆地東緣斜溝礦氣煤(XG),其工業(yè)分析結果見表1。原煤樣品被打磨成5mm×5mm×10mm,打磨過程中保留了煤體完整結構,表面光滑無劃痕和裂隙,從而盡可能減少CT成像過程中尖銳的邊角造成的邊緣增強效應。實驗采用Nano Voxel-3000系列高分辨率X射線計算機斷層掃描儀。實驗過程中測試電壓為120kV,測試電流為50μA,曝光時間1000ms,掃描模式為局部掃描,物理分辨率0.5μm,掃描時間52min。

        表1 煤樣顯微組分及工業(yè)分析 %

        2 微觀孔隙空間結構重建

        2.1 掃描圖像處理

        目前采用X-ray μCT技術獲得的數(shù)字煤巖灰度圖都存在一定程度的像素噪聲,噪聲的存在會嚴重降低圖像質量,導致定量分析結果存在很大誤差[14]。為了更加準確再現(xiàn)煤體CT圖像,必須采用濾波算法對像素噪聲進行衰減和抑制,增強數(shù)據(jù)信噪比。高斯濾波、中值濾波和均值濾波是三種最有效的圖像濾波算法,有其各自的優(yōu)缺點和適用范圍[15,16]。

        經(jīng)不同濾波算法處理后CT圖像及其灰度直方圖的對比如圖1所示??梢钥闯?,由于儀器造成的噪聲影響,未經(jīng)過濾波處理的CT圖像灰度直方圖呈階梯形分布,同一灰度級別的不同位置區(qū)別較小,該現(xiàn)象不利于辨別煤基質和孔隙,在后期閾值分割過程中也將造成重大誤差,使煤微觀結構三維重構不準確。相比較而言,中值濾波算法可以在有效濾除噪聲像素的同時,最大程度凸顯被檢測煤樣的灰度特征,而高斯濾波和均值濾波則均對原始圖像造成過渡降噪,部分煤孔隙特征會被忽略。因此,本文采用中值濾波算法對CT圖像進行降噪處理。

        2.2 REV單元選取

        在CT重構基礎上編制Matlab程序[17],對不同孔隙度及礦物含量對應的灰度閾值進行計算,計算結果見表2,可以看出閾值擬合度較高。

        表2 閾值計算結果

        REV單元(Representative Elementary Volume)研究方法[18]以研究內(nèi)容在微觀和宏觀尺度的相似性為橋梁,實現(xiàn)微觀領域物理性質表征宏觀特性的跨越。REV單元不僅可以很好的與物質的宏觀性質契合,而且還能減少計算機運算量,縮減不必要的大量重復運算,提高研究的精度和效率[19]。

        為了確定每種煤樣REV單元尺寸,以煤微觀空間結構模型中4個目標點為中心選取不同尺寸的REV單元,考察其孔隙率大小隨單元尺寸的變化規(guī)律,如圖3所示??梢钥闯?,當REV邊長大于200體素時,其孔隙率變化幅度小,與整體煤孔隙率接近,因此將REV尺寸設置為200×200×200體素,物理尺寸為20μm×20μm×20μm,REV提取的空間位置如圖2所示。

        圖2 REV尺寸選取及位置

        2.3 微觀孔隙空間特征

        受成煤時期的影響,無論是宏觀還是微觀尺度,煤體內(nèi)部結構均存在很大差異。對REV內(nèi)的孔隙進行分割和提取,結果如圖3所示。圖3直觀展現(xiàn)出煤體REV單元內(nèi)部的孔隙系統(tǒng)形態(tài)。羊場灣褐煤內(nèi)部更多發(fā)育有體積較大的微裂隙,周圍分散有體積較小的孤立孔隙。斜溝氣煤內(nèi)部微裂隙數(shù)量較少,孔隙數(shù)量多,體積大,局部存在多個孔隙聚集而成的孔隙團,但整體均質程度較高。

        圖3 REV內(nèi)煤微觀孔隙空間特征

        3 PNM空間拓撲結構

        3.1 PNM模型構建

        對不同REV單元最大連通孔隙團進行提取,以煤孔隙空間結構重建為基礎,在提取的孔隙中軸線基礎上,從拓撲學的角度表達了真實孔隙空間的對應關系,中軸線的節(jié)點即是孔隙中心,與此同時,采用最大球法對孔隙空間進行分割,從而簡化了與真實煤微觀孔隙系統(tǒng)具有等價關系的拓撲網(wǎng)絡結構。各區(qū)域的PNM模型構建結果如圖4所示。圖4中球體表示孔隙,球體大小代表孔隙體積大小,顏色由淺到深表示孔隙等效直徑逐漸增大。灰色棒則表示連接孔隙的喉道,棒的半徑代表喉道的等效半徑,棒的長短表示喉道的長度,從圖4中可以看出煤微觀孔隙的連通情況。不同煤樣都具有不同特征的PNM結構,分布位置、孔隙和喉道參數(shù)也各不相同。羊場灣褐煤孔隙分布REV整個空間,體積最大,喉道最豐富,連通性也最強。

        圖4 PNM拓撲結構

        3.2 PNM孔隙結構

        羊場灣褐煤PNM孔隙體積最大,平均為0.54μm3,峰值高達19.52μm3。PNM孔隙半徑平均值為0.45μm,配位數(shù)均值為7,表明平均每個孔隙與7個其他孔隙通過喉道連通。斜溝氣煤PNM孔隙體積均值為0.055μm3,等效半徑均值0.21μm,配位數(shù)均值4,都明顯低于羊場灣褐煤。

        具體顯示出REV單元PNM孔隙體積的分布規(guī)律如圖5所示??梢钥闯鲅驁鰹澈置?3%以上孔隙體積都為0.25μm3,0.25~0.75μm3占比迅速降低。斜溝氣煤20%以上的孔隙體積都分布在0.02μm3左右,主要分布范圍為0~0.06μm3,因此,該煤樣PNM孔隙體積更小,分布范圍更窄。褐煤PNM孔隙體積大,分布范圍廣,該類煤孔隙類型更為豐富。

        圖5 PNM孔隙體積

        PNM孔隙等效半徑分布規(guī)律如圖6所示。由圖6可知,羊場灣褐煤PNM孔隙等效半徑主要分布在0.1~0.7μm,累積占90%以上,其中0.4μm左右占比最高,約占20%。斜溝氣煤PNM孔隙等效半徑主要分布在0.11~0.26μm,累積占95%以上,其中0.19μm占比最高,約占18%??梢?,褐煤PNM孔隙等效半徑分布范圍更廣。

        圖6 PNM孔隙等效半徑

        配位數(shù)代表PNM模型中孔隙周圍相互連通的孔隙數(shù)目,是表征孔隙系統(tǒng)連通性好壞的重要參數(shù)[20]。PNM孔隙配位數(shù)分布規(guī)律如圖7所示,可以看出,羊場灣褐煤配位數(shù)分布范圍在1~13,配位數(shù)5~6的孔隙占總孔隙的20%以上,配位數(shù)等于13的累積占比為90%,因此,褐煤孔隙連通性更強。

        圖7 PNM孔隙配位數(shù)

        3.3 PNM喉道結構

        羊場灣褐煤PNM喉道等效半徑最大,平均值為0.13μm,峰值高達0.84μm,PNM喉道長度平均值為1.69μm,峰值為9.73μm。斜溝氣煤PNM喉道等效半徑和長度低于羊場灣褐煤,均值分別為0.09μm和0.63μm,流體滲透性能相對較差。

        PNM喉道等效半徑分布規(guī)律如圖8所示。從圖8可以看出,羊場灣褐煤喉道等效半徑主要分布在0~0.2μm范圍內(nèi),在0.1μm處達到峰值,峰值占比為14%~16%,0.2μm處的累積占比達到90%。斜溝氣煤則主要分布在0.02~0.12μm范圍內(nèi),峰值處于0.06~0.08μm范圍內(nèi),0.12μm處累積占比高達98%。對比分析可知,褐煤PNM喉道等效半徑分布范圍最廣,與該煤樣孔隙空間結構存在一致性。

        圖8 PNM喉道等效半徑

        圖9 PNM喉道長度

        PNM喉道長度的分布規(guī)律如圖9所示。可以看出,羊場灣褐煤的PNM喉道長度分布最廣,主要分布范圍為0~2.5μm,累積占比超過85%,頻率峰值位于1.5μm。斜溝氣煤主要分布范圍為0.1~0.9μm,累積占比為90%,頻率峰值位于0.5μm。對比分析發(fā)現(xiàn),褐煤PNM喉道更長,煤層氣在褐煤滲流的路徑也更長,滲流范圍更廣。

        4 結 論

        本文對鄂爾多斯盆地低階煤進行了X-ray μCT掃描,重建了煤孔隙微觀空間結構模型,構建了PNM空間拓撲結構,對孔隙和喉道的結構特征進行了分析,主要結論如下:

        1)羊場灣褐煤內(nèi)部發(fā)育有體積較大的微裂隙,周圍被孤立孔隙包圍。斜溝氣煤內(nèi)部微裂隙較少,但孔隙數(shù)量多,體積大,且局部形成孔隙團,整體均質程度較高。

        2)羊場灣褐煤PNM孔隙體積平均0.54μm3,大于0.25μm3占23%。PNM孔隙半徑平均0.45μm,0.1~0.7μm占比超過90%,配位數(shù)均值7。而斜溝氣煤PNM孔隙體積均值0.055μm3,主要分布在0~0.06μm3,等效半徑均值0.21μm,主要分布在0.11~0.26μm,配位數(shù)均值4。褐煤PNM孔隙體積大,分布范圍廣,孔隙連通性強。

        3)羊場灣褐煤PNM喉道等效半徑均值為0.13μm,主要分布在0~0.2μm,PNM喉道長度均值1.69μm,主要分布在0~2.5μm。斜溝氣煤PNM喉道等效半徑均值0.09μm,主要分布在0.02~0.12μm,PNM喉道長度均值0.63μm,主要分布在0.1~0.9μm。羊場灣褐煤喉道等效半徑更大,喉道更長,煤層氣的滲流范圍更廣。

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