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基于高密度三维地震数据的煤层岩浆岩分布多属性预测

2021-09-23聂荣花王千遥

能源与环保 2021年9期
关键词:岩浆岩高密度波形

单 蕊,聂荣花,王千遥

(中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西 西安 710077)

岩浆岩侵入煤层是岩浆沿着断裂带等通道,顺着煤层或穿越煤层形成岩墙和岩床等,对煤系地层形成一定的破坏[1],造成煤层分叉、吞蚀、煤层间距增大,严重影响煤矿的安全和高效生产。如何准确划分岩浆岩侵入范围是急需解决的关键问题[2]。

目前,很多学者对地震资料预测岩浆岩探索了不同的方法。许永忠等[3-5]利用波阻抗反演和岩性反演方法反演预测火成岩侵入区;李仁海等[6]尝试用地震反演和谱分解方法提高岩浆岩、煤层边界分辨能力;Chen Tongjun等[7]通过谱分解、地震相和地震属性交会图解释岩浆岩和煤层边界总体趋势面;吴斌等[8-12]利用属性、波形聚类方法综合圈定火成岩侵入范围,均取得较好效果。

鉴于此,研究区位于淮北YL煤矿,岩浆岩侵入煤层层位多、范围广、构造极其复杂[13],常规三维地震勘探难以准确查明小断层和预测岩浆岩侵入范围。较常规三维地震资料而言,全数字高密度地震资料具有全方位观测较完整的波场,具有更高的属性敏感度,反映的煤层信息更加真实可靠,为解决岩浆岩侵入问题提供了较好的基础资料[14-16]。本文拟在全数字高密度三维地震数据采集及处理、解释的基础上,采用地震多属性分析技术,辅助地震波形聚类分析,结合钻孔地质资料标定,综合解释火成岩侵入范围。

1 研究区地质概况

研究区位于淮北YL煤矿,区内构造极其复杂,小断层极发育。区内二叠系山西组、下石盒子组为主要含煤地层,共含10个煤层组,其中7、8、10煤层为本区主采煤层。7煤层厚0~4.11 m,平均厚1.11 m;8煤层厚0~5.14 m,平均厚1.69 m;10煤层厚0~7.97 m,平均厚2.74 m。

研究区岩浆岩侵入煤层层位多,范围广,岩浆岩薄厚悬殊,厚度为0.15~167.60 m。通过8煤和10煤岩浆岩侵入特征分析,岩浆岩多沿顶底板顺层侵入,偶见穿层现象。典型岩浆岩侵入煤层的连井剖面如图1所示。

图1 岩浆岩侵入煤层反射特征Fig.1 Characteristics of igneous irregular intrusion

剖面由左向右分别过5-6-5井和2017-9井,岩浆岩由8煤上部穿层到10煤的上部,8煤层和10煤层由于岩浆岩侵入煤层间距由70 m变为110 m。根据常规地震剖面,岩浆岩侵蚀导致的煤层间距变化无反应特征。而高密度三维地震时间剖面上,表现为同相轴的错断或者增加,地层反射特征改变,反射波能量减弱,较常规三维地震剖面而言,能更有效地反映岩浆岩穿层侵入特征,作为此次分析的数据基础。

2 岩浆岩侵入体地震解释方法研究

岩浆岩与煤层与的物性差异是地震方法区分岩浆岩侵入带的理论基础[8]。岩浆岩侵入煤层会改变煤系层的反射特征,波性、振幅、频率、相位等属性发生变化,为此,本文尝试通过地震道波形聚类分析和地震属性分析方法区分煤层和岩浆岩。

2.1 地震道波形聚类分析

地震道波形是地震信号的总体变化规律,包括几何参数(反射结构、几何形态)、物理参数(振幅、连续性、频率)等各地震响应参数的综合反映。地震道波形聚类分析技术要合理地建立层段,确定目标区。在目标层段中使用神经网络技术对地震道波形的横向变化进行对比分类,建立地震道神经网络样本数据。按照模型道对数据精细分类,形成平面离散的地震相,根据拟合度对地震道进行分类。结合钻井地质信息,初步得出了与地质相对应的地震相图,地震相是特定沉积相或地质体的地震响应。地震相划分与反射结构、几何形态及连续性等波形的宏观形态最为密切。

该区分别建立8煤和10煤层目标层段,了解地震相变化规律,初步确定火成岩分布范围。其中,10煤波形分类为6类时,地震数据波形与模型道标准波形有良好的相似性,最终得到地震相分类图(图2(a))。根据钻孔数据,2017-13孔、2018-5孔、04-14孔岩浆岩侵入,与此波形类似区判定为岩浆岩侵入区,主要分布在勘探区东北部红色区域,图2中色标不具有固定物性意义。8煤波形分类为7类时,得到最终地震相图(图2(b))。根据钻孔数据分析,5-5-6孔、2017-9孔、2018-5孔、2018-7孔岩浆岩侵入,与此波形类似区判定为岩浆岩侵入区,分布范围较广,主要分布在为暖色调区域。

波形聚类分析可以在大尺度规模了解地震相变化规律,但是对于岩浆岩穿层边界的精细刻画还有困难。为此,该区尝试进一步的地震多属性聚类分析。

2.2 地震多属性聚类分析

地震属性是指地震资料提取或经过数学变换而导出的,用于表征地震波几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征。当地下岩层的物理性质发生变化,地震属性发生变化。地震属性分析技术通过提取地震数据层间属性,对给定层位间的体属性进行统计,计算结果通过平面表现,可有效突出和刻画层内异常地质体特征。

图2 波形聚类分析平面Fig.2 Seismic facies classification

多属性聚类分析是将地震属性作为样本数据,通过模式识别的方法识别岩浆岩。具体步骤为在精细解释层位的基础上,提取多种层间属性,对地震属性归一化后,优先出对岩浆岩比较敏感的属性组合,通过聚类分析,确定岩浆分布(图3)。

图3 10煤层属性Fig.3 Seismic attribute of No.10 coal seam

由于本区岩浆岩穿层现象,由下至上分为3个目标层段分别提取运算,10煤、8下煤、8上煤。以10煤层为例,优选出瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率、平均反射强度,上述属性进行聚类分析。

各目标层段煤层多属性分析平面如图4所示。

图4 多属性分析平面Fig.4 Multi-attribute attributes of coal seam

图4中,绿色为正常煤层,黄色和红色为岩浆岩岩侵入异常区域,正常煤层与岩浆岩存在明显的差异(黑色虚线),岩浆岩侵入区和煤层变焦区平面分布规律与地震相分析结果相符。

2.3 岩浆岩侵入体范围和特征分析

通过多属性分析和地震相分类技术综合预测对岩浆岩侵入区和煤层变焦区范围,结合钻井数据进行分析。研究区岩浆岩侵入10煤层或煤层顶部向上运移,由北部边界断层为界,向南向西延伸。8下煤层岩浆岩分布范围和10煤岩浆岩分布范围有继承性,岩浆岩分布范围缩小,集中在勘探区东北部。

8上煤层岩浆岩分布范围主要集中在勘探区西部。整体来说侵入煤层或者穿透煤层顶底板的岩浆岩,其厚度的区域分布呈现波动性特征。自东向西岩浆岩厚度先是较大,向北向西变薄或者分岔变薄,而后又突然增厚。

以8下煤层为例,岩浆岩在2017-13孔、04-14孔附近有较厚区域,2017-10孔附近岩浆岩有缺失区,与钻孔信息吻合较好。

3 结论

(1)通过多属性分析和地震波形聚类分析技术综合预测岩浆岩侵入区和煤层变焦区范围是行之有效的方法。

(2)地震波形聚类分析和多属性分析互相印证,提高了解释的可靠性。

(3)研究区采用全数字高密度三维地震数据,全方位观测地震波场,地震资料信噪比高,对于常规地震数据,该方法适应性还需继续研究。

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