付詩(shī)雯，譚成仟，張銘，張奔

（1.西安石油大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，陜西 西安 710065；2.中國(guó)石油勘探開(kāi)發(fā)研究院，北京 100083）

0 引言

低階煤形成于煤化作用初期，在全球范圍廣泛分布，具有重要的研究意義。煤層氣以吸附性為主的特性決定了其與常規(guī)儲(chǔ)層的在測(cè)井解釋方面的差異性（鄭慶林等，2012）。煤儲(chǔ)層綜合解釋的目的是通過(guò)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的處理與分析表征煤層及煤儲(chǔ)層參數(shù)空間分布。前人針對(duì)含氣量的研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法（潘和平和劉國(guó)強(qiáng)，1997）、回歸吸附法、等溫吸附模擬法（仲米虹，2017）等；對(duì)灰分的計(jì)算采用回歸方程分析法（吳拓，2010）、模擬測(cè)井資料解釋煤層灰分（陳繼亮，1990）等。隨著煤儲(chǔ)層及其參數(shù)解釋精度要求提高，表征指數(shù)數(shù)量增多，基于煤礦開(kāi)發(fā)建立的解釋系統(tǒng)和方法已無(wú)法滿(mǎn)足研究的需求（梁明星和孫文杰，2013），需要進(jìn)一步提高煤層識(shí)別以及煤儲(chǔ)層參數(shù)精度，從而更加準(zhǔn)確地反映煤儲(chǔ)層及其參數(shù)的三維空間分布特征。

S區(qū)塊位于澳大利亞博文-蘇拉特盆地東南部，所處位置如圖1紅色方框所示（26°～28°S,149°～151°E）。由于煤層中干基灰分含量主要集中在10%～30%，平均值為18.47%，因此該礦煤炭屬中品位煤。S區(qū)塊落實(shí)煤礦地質(zhì)資源量0.57×108t。該區(qū)廣泛發(fā)育薄互層型低階煤，本文基于常規(guī)測(cè)井、成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)及巖心數(shù)據(jù)確定煤層識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與巖心數(shù)據(jù)的敏感性分析結(jié)果建立煤儲(chǔ)層參數(shù)表征模型，并利用灰分解釋結(jié)果劃分煤層煤階，實(shí)現(xiàn)S區(qū)塊煤儲(chǔ)層綜合測(cè)井解釋?zhuān)瑸檠芯客?lèi)型的煤儲(chǔ)層提供參考依據(jù)，為煤層氣勘探、工程建設(shè)等項(xiàng)目提供理論基礎(chǔ)（文俊等，2019）。

1 地質(zhì)概況

博文-蘇拉特盆地位于澳大利亞中東部地區(qū)，S區(qū)塊位于該疊合盆地東南部，發(fā)育東部斜坡帶、中央坳陷帶和西部斜坡帶3大構(gòu)造單元（唐穎等，2017），并伴有少量凹陷和斷層，面積約22000 km2（圖1）。

圖1 澳大利亞S區(qū)塊區(qū)域構(gòu)造簡(jiǎn)圖（據(jù)唐穎等，2017修改）

S區(qū)塊目的煤層位于中侏羅統(tǒng)Injune Creek群Walloon亞群地層中，含煤地層主要由炭質(zhì)泥巖、砂巖、粉砂巖和煤層組成，不同巖性呈薄互層狀相互交互沉積，煤巖廣泛發(fā)育其間（李樂(lè)忠，2016；秦勇等，2019）。目的煤層自上而下分為Juandah和Taroom兩套煤層組，埋深跨度0～600 m，其中Juandah分為4個(gè)大層組，Taroom分為2個(gè)大層組，125個(gè)單煤層，單煤層平均厚度0.29 m。單煤層數(shù)量多，連續(xù)性較差，厚度與層數(shù)變化較大，煤層分叉、尖滅、合并的現(xiàn)象較為嚴(yán)重，這無(wú)疑為后續(xù)研究增加了難度。

2 測(cè)井綜合解釋

煤儲(chǔ)層以吸附氣為主的特性決定了測(cè)井解釋方法與解釋參數(shù)的特殊性。與常規(guī)儲(chǔ)層相比，煤層識(shí)別及儲(chǔ)層參數(shù)表征是煤儲(chǔ)層測(cè)井解釋的重點(diǎn)，本文就這兩方面展開(kāi)對(duì)薄互層型低階煤儲(chǔ)層的測(cè)井解釋。

2.1 煤儲(chǔ)層綜合識(shí)別

隨著煤層氣勘探開(kāi)發(fā)研究不斷深入，所面臨的煤儲(chǔ)層愈加復(fù)雜，如何準(zhǔn)確高效識(shí)別煤層是目前煤層氣研究難點(diǎn)。A1井煤儲(chǔ)層所對(duì)應(yīng)的常規(guī)測(cè)井曲線(xiàn)如圖2所示，曲線(xiàn)特征符合煤儲(chǔ)層測(cè)井響應(yīng)特征“三高三低”特點(diǎn)，但顯然依靠常規(guī)測(cè)井曲線(xiàn)并不能準(zhǔn)確識(shí)別煤層厚度小于0.5 m的單煤層，S區(qū)塊薄互層型低階煤層氣受其巖性、沉積環(huán)境、機(jī)械易碎性等影響，普遍存在煤層層數(shù)多，煤層厚度薄、與碎屑巖頻繁交錯(cuò)沉積的特點(diǎn)，極大增加了S區(qū)塊的煤層識(shí)別難度。

圖2 A1井煤層測(cè)井響應(yīng)特征圖

由測(cè)井曲線(xiàn)敏感性分析的可行性得知，在煤儲(chǔ)層眾多常規(guī)測(cè)井曲線(xiàn)中，密度曲線(xiàn)分辨率最高，能夠有效反映煤層，因此可通過(guò)設(shè)置起始值，步長(zhǎng)以及截止值確定不同的測(cè)井密度對(duì)應(yīng)的煤層厚度，與煤層實(shí)際厚度對(duì)比，以二者之間相對(duì)誤差最小的密度值作為煤層識(shí)別的最佳常規(guī)測(cè)井曲線(xiàn)解釋標(biāo)準(zhǔn)值，結(jié)合自然伽馬等其他測(cè)井曲線(xiàn)特征識(shí)別煤儲(chǔ)層。在煤層的實(shí)際厚度的計(jì)算中，主要來(lái)自于根據(jù)巖心資料所統(tǒng)計(jì)出的煤層厚度。在沒(méi)有連續(xù)取心數(shù)據(jù)的井中，依靠成像測(cè)井解釋的煤層厚度作為煤層的實(shí)際厚度，同樣將其與不同密度測(cè)井值所對(duì)應(yīng)的煤層厚度誤差最小值作為最優(yōu)解釋值用以識(shí)別煤層。通過(guò)對(duì)S區(qū)塊30口井測(cè)井解釋煤厚與真實(shí)煤厚的對(duì)比，確定S區(qū)塊煤層最佳解釋值為1.74 g/cm3，即密度測(cè)井值小于1.74 g/cm3為煤，該值能夠?qū)崿F(xiàn)S區(qū)塊煤層的有效識(shí)別。以這種常規(guī)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)結(jié)合巖心分析數(shù)據(jù)與成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的方法識(shí)別煤層，識(shí)別效果準(zhǔn)確性高，成本也有所減少，經(jīng)濟(jì)可行（淮銀超等，2016）。

2.2 煤儲(chǔ)層參數(shù)綜合測(cè)井解釋

儲(chǔ)層參數(shù)測(cè)井解釋是煤儲(chǔ)層綜合解釋中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)也是最終落腳點(diǎn)，煤儲(chǔ)層測(cè)井資料不僅能夠反映儲(chǔ)層物理特征，還可以通過(guò)分析不同測(cè)井參數(shù)對(duì)巖心參數(shù)發(fā)生變化時(shí)的反應(yīng)程度間接得到儲(chǔ)層各項(xiàng)物性參數(shù)，本次研究基于巖心分析的儲(chǔ)層參數(shù)與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)之間的相關(guān)性，通過(guò)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)巖心數(shù)據(jù)的敏感性分析結(jié)果建立S區(qū)塊的含氣量及灰分的參數(shù)解釋模型，并應(yīng)用灰分解釋模型劃分S區(qū)塊低階煤的煤階，實(shí)現(xiàn)煤儲(chǔ)層參數(shù)綜合解釋。

2.2.1 含氣量

含氣量決定著煤層氣開(kāi)發(fā)效率、資源量以及資源潛力（李文桃，2018）。本文利用常規(guī)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)連續(xù)性強(qiáng)、巖心分析含氣量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)，通過(guò)建立巖心分析含氣量與測(cè)井資料之間的相關(guān)性?xún)?yōu)選相關(guān)性較好的測(cè)井資料，根據(jù)這些測(cè)井資料對(duì)含氣量變化的敏感程度來(lái)建立煤層含氣量表征模型，實(shí)現(xiàn)煤層氣儲(chǔ)層含氣量的計(jì)算。基于前人研究成果以及煤層氣儲(chǔ)層參數(shù)的測(cè)井解釋精度需求，本文選擇煤層埋深、密度、自然伽馬、中子孔隙度與巖心分析含氣量開(kāi)展相關(guān)性分析（圖3）。圖3表明，隨著地層深度增加，一方面地層壓力增加，含氣量隨之升高；另一方面地層溫度升高，不利于甲烷的吸附，在雙重作用下煤層含氣量呈現(xiàn)前期快、后期慢的非線(xiàn)性增長(zhǎng)。而煤層中的含氣量增長(zhǎng)意味著煤巖密度降低，故兩者呈負(fù)線(xiàn)性相關(guān)。煤巖中黏土礦物增加降低了煤巖對(duì)甲烷的吸附效應(yīng)，因此含氣量與自然伽瑪呈現(xiàn)負(fù)的相關(guān)性。此外煤巖孔隙度較高，但過(guò)高的孔隙度使得煤層氣吸附量減少，因此含氣量隨中子孔隙度的增加而減?。ɑ淬y超等，2018）。

圖3 含氣量與測(cè)井參數(shù)的相關(guān)性分析

由圖3可見(jiàn)S區(qū)塊含氣量與上述四個(gè)測(cè)井參數(shù)之間的相關(guān)性較好（R>0.6），因此可利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與含氣量之間的相關(guān)性開(kāi)展不同測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)含氣量的影響程度分析，建立含氣量參數(shù)解釋模型，表達(dá)式為：

式（1）中：k1為綜合影響因子，無(wú)量綱；DEP為煤層埋藏深度，m；DEN為密度測(cè)井值，g/cm3；GR為伽馬測(cè)井值，API；NPHI為中子孔隙度，%。a、b、c、d分別為四個(gè)測(cè)井資料對(duì)應(yīng)的敏感系數(shù)。

敏感系數(shù)由敏感性分析結(jié)果決定，要確定某一測(cè)井資料對(duì)含氣量的敏感程度，要求在其余測(cè)井資料不變的條件下分析由確定測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的變化引起含氣量相對(duì)變化值，此相對(duì)變化值即可作為該測(cè)井資料敏感性分析結(jié)果。根據(jù)含氣量與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)之間相關(guān)性分析結(jié)果（圖3）開(kāi)展測(cè)井資料與巖心含氣量之間的敏感性分析。結(jié)果顯示，如果將中子孔隙度敏感系數(shù)設(shè)置為1，則密度測(cè)井的敏感系數(shù)為1.13，埋藏深度的敏感系數(shù)為1.83，自然伽馬的敏感系數(shù)為2.79。即綜合影響因子表達(dá)式變?yōu)椋?/p>

以k1為自變量，含氣量為因變量，分析兩者的相關(guān)性，建立的含氣量預(yù)測(cè)模型如下（淮銀超等，2017）：

式（3）中GC為含氣量，m3/t。

由圖4可見(jiàn)，由敏感性分析所得的綜合影響參數(shù)與巖心含氣量之間的擬合程度較好。這種預(yù)測(cè)模型適用于井眼環(huán)境較好的地層，然而煤儲(chǔ)層本身的機(jī)械易碎性使得鉆井過(guò)程中井眼垮塌現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。由于密度測(cè)井儀需貼壁測(cè)量地層密度，擴(kuò)徑現(xiàn)象嚴(yán)重的井段對(duì)密度測(cè)井值影響較大，使得密度測(cè)井曲線(xiàn)可能發(fā)生不同程度的畸變而不能如實(shí)反映地層密度，導(dǎo)致上述模型預(yù)測(cè)精度較低。其他類(lèi)型測(cè)井資料也會(huì)收到擴(kuò)徑影響但變化范圍較小。因此在這種情況下（井徑>60 mm）不再使用密度測(cè)井值作為預(yù)測(cè)含氣量的有效參數(shù)，則綜合影響因子表達(dá)式變?yōu)椋?/p>

圖4 綜合影響因子與含氣量相關(guān)性分析（好井眼）

以k1為自變量，含氣量為因變量，分析兩者的相關(guān)性，建立的含氣量預(yù)測(cè)模型如下：

由圖5可見(jiàn)，擴(kuò)徑條件下模型的解釋精度有所下降，但其擬合程度仍然較好，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于S區(qū)塊煤儲(chǔ)層含氣量的有效預(yù)測(cè)。

圖5 綜合影響因子與含氣量相關(guān)性分析（壞井眼）

2.2.2 灰分

灰分是煤中有機(jī)質(zhì)及礦物質(zhì)在一定條件下經(jīng)過(guò)分解、化合等復(fù)雜反應(yīng)而形成的，是煤中礦物質(zhì)的不可燃燒組分（李煥同等，2017；韓澤偉和韓卓鵬，2020）?；曳譀Q定著煤燃燒值以及含氣量，是煤儲(chǔ)層關(guān)鍵參數(shù)（李劍浩等，2005）。主要成分為黏土礦物，呈現(xiàn)高自然伽馬測(cè)井值特性（于振峰等，2019）。一方面礦物質(zhì)密度一般情況下高于煤巖密度，因此灰分含量越高，密度測(cè)井值越高；另一方面灰分會(huì)影響煤巖導(dǎo)電性，灰分含量的增加會(huì)使得電阻率減少（孟召平等，2011）。根據(jù)上述的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與灰分的巖心分析成果相關(guān)性分析基礎(chǔ)上優(yōu)選煤層埋深、密度、自然伽馬以及深側(cè)向電阻變化變化率作為基礎(chǔ)參數(shù)，開(kāi)展測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與灰分之間相關(guān)性分析（圖6）。灰分隨自然伽馬測(cè)井值的增加而增加，呈線(xiàn)性正相關(guān)；密度與灰分之間也表現(xiàn)出良好的正相關(guān)性，灰分含量隨密度測(cè)井值的增加而增加?；曳峙c埋深相關(guān)性較小，隨埋深增加，灰分變化并不明顯；隨電阻率變化率的增加，灰分逐漸減小。

圖6 灰分與測(cè)井資料相關(guān)性分析圖

由圖6可見(jiàn)，S區(qū)塊含氣灰分與密度、自然伽馬測(cè)井值以及深側(cè)向電阻率變化率的相關(guān)性較好，可選擇這三種測(cè)井資料作為基礎(chǔ)參數(shù)，結(jié)合其測(cè)井響應(yīng)對(duì)于灰分的敏感程度，構(gòu)建灰分參數(shù)解釋模型。綜合影響因子表達(dá)式為：

式（6）中：k2為綜合影響因子，無(wú)量綱；DEN為密度測(cè)井值，g/cm3；GR為自然伽馬測(cè)井值，API；LLD為深側(cè)向電阻率變化率，%。e、f、g分別為三個(gè)測(cè)井資料對(duì)應(yīng)的敏感系數(shù)。

采用與含氣量分析同樣的方法開(kāi)展灰分與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的敏感性分析，根據(jù)該分析結(jié)果添加密度測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、伽馬測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)及深側(cè)向電阻率變化率的敏感系數(shù)，敏感性分析結(jié)果表明若將深側(cè)向電阻率變化率的敏感系數(shù)設(shè)置為1，則自然伽馬測(cè)井敏感系數(shù)為1.68，則密度測(cè)井的敏感系數(shù)為2.36，即綜合影響參數(shù)表達(dá)式變?yōu)椋?/p>

以該參數(shù)為自變量，灰分為因變量，分析兩者的相關(guān)性，建立的灰分預(yù)測(cè)模型如下（圖7；淮銀超等，2017）：

圖7 綜合影響因子與灰分相關(guān)性分析（好井眼）

式（8）中ASH為灰分，%。同樣地，去除在擴(kuò)徑條件下密度測(cè)井值對(duì)灰分預(yù)測(cè)值的影響，將綜合影響參數(shù)的表達(dá)式改為：

以該參數(shù)為自變量，灰分為因變量，分析兩者之間的相關(guān)性，建立的灰分預(yù)測(cè)模型為（圖8）：

圖8 綜合影響因子與灰分相關(guān)性分析（壞井眼）

煤變質(zhì)程度與溫度、壓力及發(fā)育時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)。研究煤的變質(zhì)程度可為有效找礦提供有利依據(jù)（唐紅松和王滋平，2005）。S區(qū)塊煤巖變質(zhì)程度較低，為褐煤-長(zhǎng)焰煤。煤的工業(yè)組分分析結(jié)果表明，煤中固定碳含量越多，灰分含量越少。固定碳含量隨煤階升高而增大，因此灰分含量隨煤階升高而減少。由取心資料可得該區(qū)塊灰分大于18%的煤為褐煤，小于18%的煤為長(zhǎng)焰煤?？衫们拔牡玫降幕曳直碚髂Ｐ蛣澐殖鯝1#、A3#低階煤儲(chǔ)層煤階（圖9～10）。

3 應(yīng)用效果分析

本次S區(qū)塊內(nèi)共有各種類(lèi)型的煤層氣開(kāi)發(fā)井30口，共完成30口井的儲(chǔ)層參數(shù)綜合測(cè)井解釋。圖9為A1井（井徑<60 mm）的含氣量及灰分的計(jì)算成果圖，圖10為A3井（井徑>60 mm）的含氣量及灰分的計(jì)算成果圖。圖中藍(lán)色圓點(diǎn)標(biāo)識(shí)代表各參數(shù)取心數(shù)據(jù)，可見(jiàn)含氣量與灰分的計(jì)算結(jié)果與巖心分析結(jié)果的擬合程度較好。表1為A1井、A2井、A3井與A4井的含氣量與灰分測(cè)井解釋值與巖心實(shí)測(cè)值的對(duì)比表。經(jīng)計(jì)算可得，含氣量的平均相對(duì)誤差為7.97%，灰分的平均相對(duì)誤差是8.61%。測(cè)井解釋結(jié)果精度較高，可利用該參數(shù)模型進(jìn)行參數(shù)的批量計(jì)算，并能根據(jù)灰分解釋結(jié)果有效識(shí)別S區(qū)塊低階煤的變質(zhì)程度。

表1 A1、A2、A3、A4井含氣量與灰分測(cè)井解釋值與實(shí)測(cè)值對(duì)比分析表

圖9 A1井含氣量、灰分測(cè)井解釋成果圖

圖10 A3井含氣量、灰分測(cè)井解釋成果圖

4 結(jié)論

（1）S區(qū)塊的薄互層型低階煤儲(chǔ)層成因復(fù)雜，非均質(zhì)性強(qiáng)，薄層識(shí)別困難，利用煤儲(chǔ)層的各類(lèi)測(cè)井資料響應(yīng)特征結(jié)合巖心分析結(jié)果確定了整個(gè)區(qū)塊的最佳測(cè)井密度解釋值，實(shí)現(xiàn)了煤儲(chǔ)層的有效識(shí)別。

（2）利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)建立的儲(chǔ)層參數(shù)解釋模型，充分考慮了各個(gè)測(cè)井資料對(duì)于儲(chǔ)層參數(shù)的影響程度。這種測(cè)井解釋模型準(zhǔn)確度高，連續(xù)性強(qiáng)，為預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)儲(chǔ)層參數(shù)，提高煤層氣開(kāi)發(fā)效率提供新思路。利用灰分大小識(shí)別該區(qū)低階煤煤階，有利于深入研究不同變質(zhì)程度下儲(chǔ)層參數(shù)的變化特征，有效指導(dǎo)煤層氣勘探開(kāi)發(fā)。

（3）對(duì)于擴(kuò)徑井段，測(cè)井解釋模型的準(zhǔn)確性明顯下降，不僅是因?yàn)樘蕹嗣芏葴y(cè)井的影響，忽略擴(kuò)徑對(duì)其他測(cè)井資料的影響也是導(dǎo)致精度下降的重要原因。因此對(duì)于壞井眼的參數(shù)模型解釋方法還有待改進(jìn)。