基于AVO反演技术的煤层含气量预测

彭苏萍,杜文凤,殷裁云,邹冠贵

(中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083)

基于AVO反演技术的煤层含气量预测

彭苏萍,杜文凤,殷裁云,邹冠贵

(中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083)

为预测煤层气含气量,结合山西寺河煤矿实际资料,在分析不同含气量AVO异常特征的基础上,通过反演得到AVO属性,建立多地震属性与含气量之间的相关关系,从而获得煤层含气量分布。对于含气量不同的钻井,高含气量的煤层一般能形成较强的AVO异常,低含气量的煤层AVO异常很小。基于截距和梯度属性,可获得纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度和伪泊松比等地震属性。地震属性与煤层含气量之间具有相关性,其中截距、纵波速度、纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度、伪泊松比等属性与含气量具有较大相关性。研究表明,井孔处煤层含气量预测结果与实测瓦斯含量预测误差低,吻合性好,表明基于AVO反演技术预测煤层含气量是一种可行的方法。

AVO反演技术;煤层含气量;预测

AVO技术是于20世纪60年代后期出现的亮点油气检测技术,目前这一技术在石油与天然气领域被广泛应用。利用AVO技术进行瓦斯监测,是以弹性波理论为基础,利用叠前地震道集对反射振幅随炮检距(或入射角)的变化特征进行分析,研究振幅随炮检距的变化规律,并对地下反射界面上覆、下伏介质的岩性特征和物性参数做出分析,达到利用地震反射振幅信息预测瓦斯分布的目的。

近几年来,AVO技术已开始应用于煤田和煤层气勘探领域。张爱敏等[1]研究了不同厚度煤层AVO特征,对于小于10 m的薄层,纵波反射系数与煤厚呈正比关系;在较大炮检距时,出现正比关系范围增大。董守华[2]通过对实际煤样的测试,证实了煤层存在弱各向异性。彭苏萍等[3]对淮南煤田含煤地层中砂岩、泥岩和煤岩的密度,纵、横波速度等物性参数进行了系统研究。彭苏萍和高云峰[4]分析了煤层顶底界面的反射振幅特征,认为底界面不利于AVO分析,不同结构煤体在AVO响应上存在明显的差异,随着煤体结构破坏程度的增强,煤层顶界面反射波AVO的截距和梯度都会增大。煤体结构相同时,与泥岩顶板相比,以砂岩为顶板的煤层顶面表现为较大的反射振幅绝对值和变化梯度。高云峰[5]基于瓦斯地质理论,分析了瓦斯富集区的赋存机理,对比分析了不同煤体结构、顶底板岩性以及煤层厚度等因素对煤层AVO响应特征的影响,确定了应用AVO技术预测煤体结构的可行性,探讨了部分AVO属性所反映的煤层AVO异常的物理和地质意义,结果表明AVO梯度和伪泊松比反射率对煤体结构最为敏感,而且具有明确地质意义的AVO属性。彭苏萍等[6]对不同结构类型煤体地球物理特征差异分析和纵横波联合识别与预测方法进行了研究。孙斌等[7]研究了煤储层含气性与地震AVO属性之间的关系,获得煤储层参数与地震波弹性参数之间的关系式及其AVO响应特征,发现煤储层的含气量随纵波速度、横波速度、密度的增大而减小。常锁亮等[8]利用叠前AVO反演技术,研究了煤层的各种含气性参数。在煤层中,由于瓦斯的富集,导致煤的体积密度减小,同时对弹性模量、泊松比、弹性波速度、频谱特征、衰减系数、品质因子等弹性力学参数及弹性波特征具有明显的影响。杜文凤等[9]基于Zoeppritz方程,分析了振幅与偏移距的关系,利用瓦斯突出煤与非突出煤的物性参数,进行数值正演模拟,得到了反映煤层的AVO响应特征。瓦斯突出煤与非突出煤的AVO响应差异,可为地球物理参数进行瓦斯突出危险性预测以提供技术参考。胡朝元等[10]研究了利用地震AVO反演预测煤与瓦斯突出区。邓小娟等[11-12]对薄煤层P-SV AVO正演进行了研究。彭苏萍等[13-14]对HTI煤层AVO响应特征及其影响因素进行了研究。上述应用研究表明,将AVO技术应用于瓦斯富集分布预测是可行的。

笔者结合山西寺河煤矿实际地震地质资料,利用AVO反演技术开展煤层含气量预测研究。

1 研究区概况

寺河煤矿位于山西省晋城市西北约60 km,研究区主要可采煤层为山西组3号煤和太原组15号煤。

3号煤平均厚度4.72 m,顶、底板主要是泥岩、砂质泥岩,为全区稳定的主要可采煤层之一,是三维地震勘探的主要目的煤层。3号煤受走向NNE转NE的褶曲构造的影响(图1),煤层底板波状起伏,倾角一般小于10°,底板标高的最低点为500 m,位于勘探区的南部,最高点为275 m,位于勘探区的北部。

图1 3号煤底板等高线Fig.1 The bottom contour of No.3 coal seam

2 AVO反演基本方法

常规AVO技术是根据叠前地震道集中反射振幅随炮检距的变化情况,提取相关的地震属性数据,进而反演与储层特性(如泊松比、裂隙密度等)有关的物性参数,以预测储层有利区。

当煤层不含气或含气很少时,CDP道集上煤层反射振幅随炮检距的增大而减小;而当瓦斯富集时,则表现为反射振幅随炮检距的增大而增大。影响反射振幅随炮检距变化的最主要因素是介质的泊松比,其次是速度。因此,AVO响应实际就是地层泊松比异常的反映。由于瓦斯的富集会引起煤层的泊松比增大、弹性模量降低等变化[15],因此可用AVO技术研究煤层的含气性。

AVO反演的技术流程如图2所示。进行地震AVO反演,关键就是希望能获得与地下实际情况比较符合的截距和梯度信息。为了实现这一目的,主要是通过对比测井的AVO响应与实际地震资料的响应是否一致。当测井资料比较可靠时,可以测井资料为准,当实际地震资料的振幅信息比较可靠时,可以实际地震资料为准。

2.1 测井资料分析

在AVO理论模型研究的基础上,依据目标区内测井资料,以3号煤为目的层,进行实际测井资料模拟计算,分析煤层含气性的AVO响应特征。

图2 AVO反演技术流程Fig.2 The flow of AVO inversion

研究区0905井的含气量为15.45 m3/t,0804井的含气量为8.62 m3/t。对这两口井进行AVO正演模拟结果发现,0905井为高含气量井(图3(a), (c)),3号煤层的顶板反射界面对应的是地震剖面的负同相轴,反射振幅绝对值随偏移距的增加而减小,呈现较强的负截距、正梯度异常;底板反射界面对应的是地震剖面的正同相轴,其反射振幅也随偏移距的增加而减小,但呈现较强的正截距、负梯度异常,此结果证明高含气量煤层一般能够形成较强的AVO异常。0804为低含气量井(图3(b),(d)),3号煤层顶、底板反射界面分别对应地震剖面的负同相轴和正同相轴,但正、负同相轴的反射振幅随偏移距的变化小,AVO异常很弱。可见煤层含气量的多少将导致其地球物理特性的差异,从而会引起不同的AVO地震响应。

图3 0905井和0804井AVO正演模拟Fig.3 AVO forward simulation of No.0905 well and No.0905 well

2.2 AVO反演

研究区地震资料,在10 m×5 m面元内覆盖次数为12次,对于叠前地震数据来说,往往不能满足统计性分析的需要,因此需要进行大面元分析,形成超道集,从而提高地震资料的信噪比。本次反演使用的大道集为20 m×20 m,经过这样的处理后,覆盖次数为12×8=96次,在所生成的超道集上,能明显地看到振幅随着偏移距具有明显的变化规律(图4)。

由于地震波在地下传播的过程中,会受到介质吸收、球面扩散等多种因素的影响,导致能量发生变化,因此还需要通过保幅处理,恢复地震资料的相对振幅特征。保幅处理是否合适,可通过选取井附近的地震资料,分析其振幅随偏移距变化,然后与井资料的振幅随偏移距变化特征进行对比,判断两者之间是否具有一致性,如果实际地震资料的AVO特征与井资料差别较大,则需要对地震资料做进一步的保幅处理。

图4 超道集地震数据Fig.4 Super-gather seismic data

对叠前地震数据进行反演后,可得到截距和梯度属性(图5)。在此基础上,可对这些属性进行加、减和其他计算,进一步获得相关的AVO属性。

图5 主测线115线截距和梯度剖面Fig.5 The inline 115 Intercept and gradient section

3 AVO属性与煤层含气量的相关性

基于截距和梯度属性,可获得纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度和伪泊松比等地震属性。对各个属性与含气量的关系进行相关分析发现(表1),其相关性绝大多数都在0.5以上,最好的结果能达到0.9,其中截距、纵波速度、纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度、伪泊松比等属性与含气量具有较大相关性。

表1 含气量与地震属性的关系Table 1 The relationship between gas content and seismic attributes

基于各地震属性与瓦斯含量的相关性,建立多属性与含气量间的非线性关系,得到研究区的瓦斯含量分布结果(图6)。由图可见,研究区背斜顶部瓦斯含量较低,两翼中部瓦斯含量较高,在15 m3/t以上。

图6 构造背景下3号煤吨煤含气量Fig.6 The gas content of coal seam No.3 under the structure background

图7为井孔处煤层含气量预测结果与实测瓦斯含量交会图,由图可见,预测误差极低,吻合性很好,从而证明了这一方法的实用性。

4 结 论

(1)对于含气量不同的钻井而言,高含气量井的煤层顶板反射界面,反射振幅绝对值随偏移距的增加而减小,呈现较强的负截距、正梯度异常;底板反射界面振幅随偏移距的增加而减小,但呈现较强的正截距、负梯度异常,而低含气量井的煤层顶、底板反射界面,其振幅随偏移距的变化小,AVO异常很弱。这说明高含气量的煤层一般能够形成较强的AVO异常,低含气量的煤层AVO异常很小。

图7 井孔处煤层含气量预测结果与实测瓦斯含量Fig.7 The cross plot between prediction gas content and measured gas content at the borehole

(2)地震属性与瓦斯含量之间具有相关性,截距、纵波速度、纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度、伪泊松比等属性与含气量具有较大相关性。

研究实例表明,基于AVO反演技术预测煤层含气量是一种可行的方法。但是,在AVO反演过程中,由于地震资料受薄层、地层吸收等因素的影响,使得AVO反演结果存在一定的多解性,因此在使用时要加以注意。

[1] 张爱敏,汪 洋,赵世尊.不同厚度煤层AVO特征及模型研究[J].中国矿业大学学报,1997,26(3):37-41.

Zhang Aimin,Wang Yang,Zhao Shizun.AVO character and its modeling research for different thickness coal bed[J].Journal of China University of Mining and Technology,1997,26(3):37-41.

[2] 董守华.地震资料煤层横向预测与评价方法[M].徐州:中国矿业大学出版社,2004.

[3] 彭苏萍,高云峰,彭晓波,等.淮南煤田含煤地层岩石物性参数研究[J].煤炭学报,2004,29(2):177-181.

Peng Suping,Gao Yunfeng,Peng Xiaobo,et al.Study on the rockphysic parameters of coal bearing strata in Huainan coalfield[J].Journal of China Coal Society,2004,29(2):177-181.

[4] 彭苏萍,高云峰.含煤地层振幅随偏移距变化正演模型研究[J].科学通报,2005,50(S1):131-137.

Peng Suping,Gao Yunfeng.Forward model study on amplitude variation with offset of coal bearing strata[J].Chinese Science Bulletin, 2005,50(S1):131-137.

[5] 高云峰.AVO技术在煤层瓦斯突出区预测中的应用[D].北京:中国矿业大学(北京),2006.

[6] 彭苏萍,杜文凤,苑春方,等.不同结构类型煤体地球物理特征差异分析和纵横波联合识别与预测方法研究[J].地质学报, 2008,82(10):1311-1322.

Peng Suping,Du Wenfeng,Yuan Chunfang,et al.Identification and forecasting of different structural coal by P wave and S wave from well logging[J].Acta Geologica Sinica,2008,82(10):1311-1322.

[7] 孙 斌,杨敏芳,孙 霞,等.基于地震AVO属性的煤层气富集区预测[J].天然气工业,2010,30(6):15-18.

Sun Bin,Yang Minfang,Sun Xia,et al.Prediction of coalbed methane enrichment zones based on AVO attributes[J].Natural Gas Industry,2010,30(6):15-18.

[8] 常锁亮,杨 起,刘大锰,等.煤层气储层物性预测的AVO技术对地震纵波资料品质要求的探讨[J].地球物理学进展,2008, 23(4):1236-1243.

Chang Suoliang,Yang Qi,Liu Dameng,et al.The discussion of required P-wave quality for the AVO technology based on the CBM reservoir research[J].Progress in Geophysics,2008,23(4):1236-1243.

[9] 杜文凤,彭苏萍,王 珂,等.瓦斯突出煤和非突出煤AVO响应的比较[J].中国煤炭地质,2010,22(6):810-815.

Du Wenfeng,Peng Suping,Wang Ke,et al.AVO response comparison between gas outburst coal and non outburst coal[J].Coal Geology of China,2010,22(6):810-815.

[10] 胡朝元,彭苏萍,杜文凤,等.利用地震AVO反演预测煤与瓦斯突出区[J].天然气地球科学,2011,22(4):728-732.

Hu Chaoyuan,Peng Suping,Du Wenfeng,et al.Seismic AVO inversion and coal gas outburst area prediction[J].Natural Gas Geoscience,2011,22(4):728-732.

[11] 邓小娟,彭苏萍,林庆西,等.基于各向异性的薄煤层AVO正演方法[J].煤炭学报,2010,35(12):2053-2058.

Deng Xiaojuan,Peng Suping,Lin Qingxi,et al.AVO forward method of anisotropic thin coalbed[J].Journal of China Coal Society, 2010,35(12):2053-2058.

[12] 邓小娟,彭苏萍,杜文凤,等.薄煤层P-SV AVO正演研究[J].煤炭学报,2012,37(1):62-66.

Deng Xiaojuan,Peng Suping,Du Wenfeng,et al.Converted wave AVO forward method of P-SV thin coal bed[J].Journal of China Coal Society,2012,37(1):62-66.

[13] 彭苏萍,王宏伟,杜文凤,等.HTI煤层AVO响应特征及其影响因素[J].煤炭学报,2013,38(10):1715-1719.

Peng Suping,Wang Hongwei,Du Wenfeng,et al.AVO response characteristics and its influencing factors in HTI coalbed[J].Journal of China Coal Society,2013,38(10):1715-1719.

[14] 彭苏萍,杜文凤,勾精为,等.煤层气藏高分辨率探测的地球物理方法[M].北京:科学出版社,2014.

[15] 彭苏萍,高云峰,杨瑞召,等.AVO探测煤层瓦斯富集的理论探讨和初步实践:以淮南煤田为例[J].地球物理学报,2005,48 (6):1475-1485.

Peng Suping,Gao Yunfeng,Yang Ruizhao,et al.Theory and application of AVO for detection of coalbed methane:A case from the Huainan coalfield[J].Chinese Journal of Geophysics,2005,48 (6):1475-1485.

Coal-bed gas content prediction based on AVO inversion

PENG Su-ping,DU Wen-feng,YIN Cai-yun,ZOU Guan-gui

(State Key Laboratory of Coal Resources and Safe Mining,China University of Mining and Technology(Beijing),Beijing 100083,China)

In order to predict gas content,using actual data of Sihe Coal Mine in Shanxi Province,based on the analysis of different gas content AVO anomalies,the authors obtained AVO attributes by inversion,established the relationship between multiple seismic attributes and gas content,and thereby obtain coal seam gas content distribution.Observing the boreholes with different gas content,it show that the coal seams with high gas content generally form a strong AVO anomaly while the AVO anomaly of low gas content coal seams is normally small.Based on the intercept and gradient properties,the seismic attributes can be obtained such as P wave impedance,S wave impedance,polarization parameters,density and pseudo-Poisson’s ratio.There is a correlation between seismic attributes and coal seam gas content with the greater correlation seismic attributesare intercept,P wave velocity,P-wave impedance,S wave impedance,polarization parameters,densityand Poisson’s ratio.The study show that the prediction error between predicted gas content and measured gas content at the coal seam of borehole is low,and the consistent is good,which indicates that the AVO inversion technique based on the prediction of coal-bed gas content is a valid approach.

AVO inversion;coal-bed gas content;prediction

P618.11

A

0253-9993(2014)09-1792-06

2014-04-21 责任编辑:韩晋平

国家科技支撑计划课题资助项目(2012BAB13B01);国家自然基金煤炭联合资助项目(U1261203);中国地质调查局基金资助项目(1212011220798)

彭苏萍(1959—),男,江西萍乡人,中国工程院院士。Tel:010-62331305,E-mail:psp@cumtb.edu.cn

彭苏萍,杜文凤,殷裁云,等.基于AVO反演技术的煤层含气量预测[J].煤炭学报,2014,39(9):1792-1796.

10.13225/j.cnki.jccs.2014.8020

Peng Suping,Du Wenfeng,Yin Caiyun,et al.Coal-bed gas content prediction based on AVO inversion[J].Journal of China Coal Society, 2014,39(9):1792-1796.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2014.8020