柿庄南区块3 号煤层含气量三维建模

周 优，张松航，唐书恒，喻天成，冯 钊

(1.中国地质大学(北京)能源学院，北京 100083；2.非常规天然气地质评价与开发工程北京市重点实验室，北京 100083；3.资源环境与灾害监测山西省重点实验室，山西 晋中 030600；4.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300452)

煤层含气量指单位质量的煤中所含气体在标准状态下的体积。对同一煤层气开发区块而言，一般煤厚相近、煤阶相似，含气量基本上决定了煤层气的资源丰度，是煤层气藏的一个基本要素，影响煤层气勘探开发决策。特别是进入开发阶段后，含气量的精细预测，也就是区块含气量的三维地质建模，对区块煤层气开发井网部署、产能预测、排采制度、经济评价，乃至开发成败有决定性影响。

煤储层含气量的获取包括直接法和间接法两种途径。直接法通过参数井绳索取心现场解吸测试获得含气量，测试结果相对准确，适用于勘探阶段，费用较高。间接法包括理论求解[1-3]、数值模拟[4-6]、地震解释[7-11]、测井解释[12-15]和多元统计分析[16]等，适用于各个勘探开发阶段，费用较低。针对开发阶段煤层气开发井井数多、不取心、基础测井资料全、要求预测精度高等特点，采用地球物理方法，特别是测井解释法，对区块煤层气含气量预测有重要意义。

沁水盆地柿庄南区块煤层气资源十分丰富，但存在较多的低效井，其低效原因亟待研究[17-18]。含气量的准确预测，也是进行气井低产因素分析的地质基础，因此，有必要建立三维地质模型对目标煤层含气性进行精细表征。前人应用三维地质建模技术在常规油气藏和非常规油气藏中均取得了较好的成果[19-22]，当前针对柿庄区块煤层的三维地质建模分析有限，未见区块的精细建模分析[23-24]。笔者以参数井资料为基础，分别建立了基于测井数据的煤层工业分析参数预测模型和基于煤岩样品工业分析结果及煤层埋深的多元回归含气量预测模型，并在区块构造模型的基础上，建立了基于测井资料的3号煤层三维含气量分布模型，以指导区块煤层气的勘探开发。

1 地质概况

柿庄南区块位于山西省沁水盆地南部，行政区划上隶属于山西省晋城市沁水县与高平市。该区块构造较简单，地层较为平缓，区内仅发育小型褶皱和断层，整体为一向西倾的单斜构造。柿庄南区块主要含煤地层为上石炭统—下二叠统太原组和下二叠统山西组，主力煤层为3 号煤层和15 号煤层(图1)。柿庄南区块山西组地层沉积环境以三角洲平原为主，地层岩性以深灰–灰黑色泥岩、粉砂岩、细粒长石石英砂岩和煤层为主。山西组底端为一标志层(K7 标志层)，岩性为砂岩，厚度较大。3 号煤层位于山西组下部，主要为无烟煤，厚度较大，分布持续稳定，平均厚度约6.6 m，埋深450～1 030 m，是煤层气勘探开发最为重要的目标煤层。

图1 柿庄南区煤系柱状Fig.1 The coal measure stratigraphy in the southern Shizhuang block

2 数据来源

本文的基础数据包括柿庄南区块16 口参数井(图2)资料，以及柿庄南3 区块196 口开发井的测井数据。柿庄南区块16 口参数井山西组3 号煤层共采样61 组，其中包括11 组快速测试样品。为了使数据获取基础相同，增加结果准确性，本文剔除了快速测试样品，仅使用正常测试样数据建模。所有样品均进行了含气量测试及工业分析。结果显示，3 号煤层样品含气量介于8.24～26.48 cm3/g，水分质量分数为0.10%～1.21%，灰分质量分数为6.87%～24.53%，固定碳质量分数为58.89%～84.18%，挥发分产率为6.72%～16.13%，且多小于10%，为无烟煤(表1)。

3 预测方法

本文首先基于参数井资料分别建立含气量与煤层埋深及工业分析参数(灰分、挥发分、固定碳含量)间的关系模型，以及测井数据与煤层工业分析参数间关系模型，最终建立以测井资料为基础的全区含气量预测模型，具体方法如下。

3.1 基于工业分析的含气量预测模型

本文采用SPSS 软件，首先验证煤样工业分析参数及埋深与含气量之间的相关性(表2)，进而建立含气量预测多元回归方程。相关性分析采用Pearson 相关性验证方法，当显著性(双侧)值小于0.01 时，表明两变量显著相关；小于0.05 时表明两变量相关[25]。

研究区埋深与含气量密切相关。一般而言，随着埋深的增加，地层温度和压力都会升高。压力和温度对气体吸附分别具有正、负效应，在一定深度范围内，随埋藏深度增加煤层含气量增加，超出一定深度时，煤层含气量随埋深增加而降低。研究区参数井山西组3 号煤层埋深介于451.9～1 007.5 m。在此范围内，煤层含气量与埋深表现为显著正相关(图3a)。

研究表明，水分子与甲烷分子可在煤基质内表面形成竞争吸附关系，但当煤水饱和后，其对煤的吸附能力影响不大[26]。地下储层一般认为储层被地下水所饱和，因此，可认为水分与煤层含气量关系不大。研究区水分与煤层含气量关系不明显(图3b)。

图2 柿庄南区参数井分布Fig.2 The parametric well distribution of the southern Shizhuang block

表1 柿庄南区块3 号煤工业分析结果Table 1 Table of industrial analysis test results of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

表2 含气量相关变量相关性分析Table 2 Correlation analysis of related variables of gas content

含气量与灰分含量呈显著负相关(图3c)。灰分含量主要来源于煤中的无机矿物。煤层甲烷主要以吸附态赋存于煤中，大多数无机矿物质对甲烷基本没有吸附能力。因此，煤中无机成分越少，吸附甲烷能力越强，含气量也越高。

含气量与挥发分显著相关(图3d)。煤中挥发分产率可反映煤变质程度。随变质程度增加，煤中挥发分含量显著降低。因此，挥发分产率越小，煤变质程度越高，生气量越大。

含气量与固定碳含量显著相关(图3e)。一方面与固定碳含量与灰分产率显著负相关有关；另一方面，同一煤样固定碳含量也随煤变质程度加深而增大。因此，相同地质条件下固定碳含量越高，煤层含气量越大。

通过对研究区煤层含气量相关变量相关性分析，运用SPSS软件多元线性回归模拟得出各项参数系数，建立了柿庄南区块山西组3 号煤层含气量预测方程：

式中Gad为含气量，m3/t；D为埋深，m；ω(Ad)为灰分质量分数，%；ω(Vdaf)为挥发分产率，%；ω(FCd)为固定碳质量分数，%。

含气量预测方程R2=0.762 7，预测值准确度较高，误差较小，表明该方程在研究区3 号煤层含气量预测中的适用性(图3f)。

3.2 工业分析参数预测模型

前人研究表明，煤的工业分析参数之间、工业分析参数与补偿密度(DEN)、自然伽马(GR)和深侧向电阻率(Rd)等测井值关系密切，建立了基于测井数据的煤工业分析参数预测模型[27]。本文首先分析了煤层测井值和工业分析参数间的相关性，进而建立基于测井资料的煤样工业参数预测模型。灰分含量与补偿密度、自然伽马和深侧向电阻率，以及挥发分、水分、固定碳含量相关性见表3。

图3 柿庄南区块3 号煤含气量相关变量分析及预测模型Fig.3 Analysis of related variables of gas content and prediction model of gas content of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

表3 灰分产率相关变量相关性分析Table 3 Correlation analysis of related variables of ash content

煤的灰分含量与补偿密度测井值DEN(图4a)、自然伽马测井值GR(图4b)之间具有显著正相关性，与lgRd值之间具有正相关性(图4c)。其中，各测井数值取对应煤层样品埋深段的平均值。在此基础上运用SPSS 软件模拟得出各项参数系数，对灰分含量作出预测，建立回归方程如下：

式中 DEN 为补偿密度测井值，g/cm3，GR 为自然伽马测井值，API；Rd为深侧向电阻率，Ω·m。

灰分含量预测方程R2=0.654 2，预测值准确度较高，误差较小，表明该方程在研究区3 号煤层灰分含量预测的适用性(图4d)。

图4 灰分产率相关变量分析及预测模型Fig.4 Analysis of related variables of ash content and prediction model of ash content

煤样工业分析结果研究表明，固定碳含量和灰分含量具有明显负相关性(图 5a)，建立回归方程如下：

同样，挥发分产率与灰分含量具有显著正相关性(图5b)，建立回归方程如下：

图5 灰分含量与固定碳含量及挥发分相关性分析Fig.5 Correlation analysis between ash content and fixed carbon content,ash content and volatile matter content

3.3 基于测井的含气量预测模型

以煤工业分析参数为纽带，依据式(1)—式(4)，最终得出基于测井数据的柿庄南区块含气量预测方程：

由表4 可知，各井样品预测含气量与实测含气量相对误差绝对值均值介于0.61 %～17.42 %，误差较小，预测结果较准确。

表4 实测含气量与预测含气量对比结果Table 4 Table of comparison between measured and predicted gas content

4 三维含气量精细建模

含气量模型用以反映煤层含气量在三维空间内的分布特征，需要在构造模型基础上完成。构造模型主要包括断层模型与地层层面模型两个部分，主要是反映煤储层在空间上的形状、构架。地层层面模型以测井分层数据为基础，以等时地层格架为宏观控制因素建立。断层模型以断点数据为基础，由点到线，再由线到面，分级描绘构建。

由于柿庄南区块为成熟的开发区块，总井数多，数据量较大，以3 区为例进行建模分析。首先应用Petrel 软件建立煤层三维模型，将研究区内196 口井的井位、井斜、测井数据、煤层层面数据及区块断点数据导入，确保地质模型的准确性，实现了柿庄南区块3 区山西组3 号 煤层构造建模(图6)。

由图6 可知，3 号煤层在研究区内分布稳定，厚度约6 m。区块构造条件简单，断层少见，根据实际断层数据，区块西北部发育一小型正断层。东西向剖面CC’、DD’、EE’及FF’反映区块煤层整体由东向西倾，可见褶皱发育。南北向剖面AA’和BB’反映出区块3 号煤层南部埋深相对较浅，发育多个褶皱及次级褶皱(图7)。

在构造模型基础上，为得到研究区精确的含气量模型，综合考量研究区面积、煤层展布特征等因素，同时为保证后续含气量建模能精细刻画出研究区含气量的三维展布特征，直观反映出各井间含气量变化，对研究区3 号煤层构造模型作网格处理，设计该区平面网格步长为25 m，垂向划分10 小层，网格总数为121×391×10=473 110 个。

图6 柿庄南3 区3 号煤层三维构造模型Fig.6 The 3D structure model of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

图7 柿庄南3 区3 号煤层含气量及构造剖面Fig.7 The gas content and structure profile of No.3 coal seam in district 3 of southern Shizhuang

基于测井资料，由式(5)所示的含气量预测模型及研究区构造模型，建立三维精细含气量模型(图8)。建模过程如下：

a.含气量计算 应用Petrel 软件中各测井曲线数据及埋深数据依式(5)计算含气量。

b.曲线粗化 曲线粗化即将测井数据离散化。由于每个网格单元仅能被赋予一个确定的值，为使曲线数据在某一段符合网格长度范围内的数值是均匀的、可被网格读取的，连续的曲线数据就需要进行离散化处理，使其成为在每个网格单位上的确定值。本文采用算术平均法对含气量数据作粗化处理，为每个单元格赋值。

c.正态分布转换 本文含气量的建模方法为序贯高斯模拟法，输入的数据类型需符合正态分布(高斯分布)。因此，对3 号煤层含气量数据作截断转换使其趋于正态分布。

d.变差函数分析 变差函数分析是地质建模中的重要步骤，用以分析物性参数在空间上的连续性及各个方向上的差异性，对随机模拟结果的好坏有重要影响。通过优选主次方向变程及搜索半径，保证含气量模型的准确性。

图8 柿庄南3 区3 号煤层含气量三维模型Fig.8 The 3D gas content model of district 3 of No.3 coal seam in southern Shizhuang

图8 显示，该区块3 号煤层含气量集中分布在11～20 m3/t，与实际情况相符，含气量较高，煤层气资源量巨大。研究区含气量主控因素为煤层埋深，含气量高值集中分布于埋深相对较深位置。区块构造对煤层含气量也有一定影响，模型显示，区块较宽缓的向斜轴部、翼部煤层含气量相对较高，背斜轴部不利于煤层气的富集保存，含气量低(图7、图8)。煤层含气量对煤层气的产出有最直接的影响，将该模型应用于柿庄南区块的生产实践中，对井位部署、指导开发具有重要意义。

5 结论

a.应用多元回归分析方法建立了沁水盆地柿庄南区块3 号煤层含气量随煤层埋深和密度、自然伽马、深侧向电阻率等测井参数变化的预测模型，预测方法简单快速，可用于区块煤层气勘探开发过程中的含气量预测。

b.建立了柿庄南3 区3 号煤层构造三维模型，精细刻画了3 号煤层空间展布特征及构造特征，显示区内3 号煤层分布稳定，西北部发育一小型正断层，小褶皱较多。

c.建立了柿庄南3 区3 号煤层含气量分布三维模型，显示区内3 号煤层含气量为11～20 m3/t，含气量分布受埋深及构造影响较大。预测结果对于分析区内煤层气井低产原因及井位加密有重要指导作用。