煤层气物性参数随埋深变化规律研究.pdf

第 ４２ 卷第 ６ 期煤 炭 科 学 技 术Ｖｏｌ􀆱 ４２ Ｎｏ􀆱 ６ ２０１４ 年６ 月Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＪｕｎｅ ２０１４ 煤层气物性参数随埋深变化规律研究 叶建平１ꎬ张守仁１ꎬ凌标灿２ꎬ郑贵强２ꎬ吴 见１ꎬ李丹琼３ １􀆱 中联煤层气有限责任公司ꎬ北京 １０００１１ꎻ２􀆱 华北科技学院ꎬ河北 燕郊 １０１６０１ꎻ３􀆱 中国石油大学北京ꎬ北京 １０２２４９ 摘 要针对深部煤层煤层气的“高地应力、低渗透性”特性导致开发难度大的问题ꎬ分析了沁水盆地 南部煤层气井岩心试验数据和测井、试井、压裂、生产等实际资料ꎬ研究了主要储层物性参数与埋深的 关系ꎮ 研究结果表明不同储层物性随埋深变化规律各不同ꎬ具有跃变式变化特征ꎻ拐点变化值并不 是一个确定埋深ꎮ 利用 ＢＰ 神经网络模拟物性参数变化拐点的结果表明选取的关键参数不同ꎬ得到 的物性随埋深变化拐点值是不一致的ꎮ 以力学参数为关键参数的深部煤层埋深拐点为１ ０４３ ｍꎻ侧重 物性参数的埋深拐点为 ６５９９５０ ｍꎻ以产能因素为关键参数的埋深拐点为 ９２７１ １７１ ｍꎮ 关键词深部煤层ꎻ煤层气ꎻ储层物性ꎻ神经网络ꎻ沁水盆地ꎻ渗透率ꎻ地应力 中图分类号ＴＤ７１３ 文献标志码Ａ 文章编号０２５３－２３３６２０１４０６－００３５－０５ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｌａｗ ｏｆ Ｃｏａｌｂｅｄ Ｍｅｔｈａｎｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗｉｔｈ Ｓｅａｍ Ｄｅｐｔｈ ＹＥ Ｊｉａｎ￣ｐｉｎｇ１ꎬＺＨＡＮＧ Ｓｈｏｕ￣ｒｅｎ１ꎬＬＩＮＧ Ｂｉａｏ￣ｃａｎ２ꎬＺＨＥＮＧ Ｇｕｉ￣ｑｉａｎｇ２ꎬＷＵ Ｊｉａｎ１ꎬＬＩ Ｄａｎ￣ｑｉｏｎｇ３ １.Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｔｅｄ Ｃｏａｌｂｅｄ Ｍｅｔｈａｎｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ＬｉｍｉｔｅｄꎬＢｅｉｊｉｎｇ １０００１１ꎬＣｈｉｎａꎻ ２.Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＹａｎｊｉａｏ １０１６０１ꎬＣｈｉｎａꎻ３.Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＰｅｔｒｏｌｅｕｍＢｅｉｊｉｎｇꎬＢｅｉｊｉｎｇ １０２２４９ꎬＣｈｉｎａ ＡｂｓｔｒａｃｔＡｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｈｉｇｈ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ ｇｅｏｓｔｒｅｓｓ ａｎｄ ｌｏｗ ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｌｂｅｄ ｍｅｔｈａｎｅ ｉｎ ｄｅｅｐ ｓｅａｍꎬｔｈｅ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｒｏｃｋ ｃｏｒｅ ｔｅｓｔ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｌｂｅｄ ｍｅｔｈａｎｅ ｗｅｌｌ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ ｐａｒｔ ｏｆ Ｑｉｎｓｈｕｉ Ｂａｓｉｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｌｏｇｇｉｎｇꎬｗｅｌｌ ｔｅｓｔꎬ ｆｒａｃｔｕｒｉｎｇꎬｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ａｃｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｌｂｅｄ ｍｅｔｈａｎｅ ｗｅｌｌ ａｎｄ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｍａｉｎ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ａｎｄ ｄｅｐｔｈ.Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｌａｗ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗｉｔｈ ｓｅａｍ ｄｅｐｔｈ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｄｉｆ￣ ｆｅｒｅｎｔ ａｎｄ ｗｏｕｌｄ ｈａｖｅ ｊｕｍｐｅｄ ｔｙｐｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ.Ｔｈｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｗｏｕｌｄ ｎｏｔ ｂｅ ａ ｃｅｒｔａｉｎ ｂｕｒｉｅｄ ｄｅｐｔｈ ｖａｌｕｅ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｄ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｅ￣ ｌｅｃｔｅｄ ｋｅｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔꎬｔｈｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｄ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ.Ｔｈｅ ｉｎｆｌｅｃ￣ ｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｅｐ ｓｅａｍ ｄｅｐｔｈ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗａｓ １ ０４３ ｍ.Ｔｈｅ ｄｅｅｐ ｓｅａｍ ｄｅｐｔｈ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗａｓ ６５９９５０ ｍ.Ｔｈｅ ｄｅｅｐ ｄｅｐｔｈ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ ｖａｌｕｅ ｗｉｔｈ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗａｓ ９２７１ １７１ ｍ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｄｅｅｐ ｓｅａｍꎻｃｏａｌｂｅｄ ｍｅｔｈａｎｅꎻｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙꎻｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋꎻＱｉｎｓｈｕｉ Ｂａｓｉｎꎻｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙꎻｇｅｏｓｔｒｅｓｓ 收稿日期２０１４－０３－０２ꎻ责任编辑赵 瑞 ＤＯＩ１０.１３１９９/ ｊ.ｃｎｋｉ.ｃｓｔ.２０１４.０６.００７ 基金项目国家科技重大专项资助项目２０１１ＺＸ０５０４２ 作者简介叶建平１９６２ꎬ男ꎬ浙江宁海人ꎬ教授级高级工程师ꎬ博士ꎮ Ｅ－ｍａｉｌｙｅｊｐ＠ ｃｎｏｏｃ􀆱 ｃｏｍ􀆱 ｃｎ 引用格式叶建平ꎬ张守仁ꎬ凌标灿ꎬ等.煤层气物性参数随埋深变化规律研究[Ｊ].煤炭科学技术ꎬ２０１４ꎬ４２６３５－３９. ＹＥ Ｊｉａｎ￣ｐｉｎｇꎬＺＨＡＮＧ Ｓｈｏｕ￣ｒｅｎꎬＬＩＮＧ Ｂｉａｏ￣ｃａｎꎬｅｔ ａｌ.Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｌａｗ ｏｆ Ｃｏａｌｂｅｄ Ｍｅｔｈａｎｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｗｉｔｈ Ｓｅａｍ Ｄｅｐｔｈ [Ｊ].Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１４ꎬ４２６３５－３９. ０ 引 言 煤层渗透率和含气量是影响煤层气井产量的重 要因素ꎬ在一个盆地内ꎬ含气量增加到某一埋深后即 达到稳定状态ꎬ而渗透率继续降低ꎬ因此存在一个工 业开采煤层气的最佳埋深问题ꎮ 煤的孔隙度、渗透 率与有效应力相关ꎬ含气量、吸附性与沉积环境、煤 成熟度、温度、压力和构造背景等一系列地质储层条 件有关ꎬ国内外学者均对此做了大量研究ꎮ 文献 [１]基于煤是多孔介质模型ꎬ固体介质是不可压缩 的假设ꎬ建立了基于试验和煤层气井数据的渗透率、 孔隙度与应力关系ꎬ随着煤层埋藏埋深和有效应力 增加ꎬ煤层割理缝的宽度减小ꎬ渗透率呈指数级降 低ꎬ认为圣胡安盆地在 ３００６００ ｍ 埋深部煤层的渗 ５３ ２０１４ 年第 ６ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４２ 卷 透率随埋深增加而缓慢降低ꎬ然后快速下降ꎬ所以ꎬ 煤层渗透变化率一般随埋深增加而降低ꎮ 不同的盆 地ꎬ如果压缩系数发生变化ꎬ煤层渗透率随埋深变化 率将改变ꎮ 煤储层渗透率是地应力、埋深、裂隙、储 层压力和水文地质条件等综合作用的结果ꎬ其中地 应力和埋深是主控因素ꎮ 研究表明在小于 ５１０ ｍ 埋深处ꎬ最大主应力为最大水平应力ꎬ中间主应力为 垂向应力上覆岩层压力ꎬ最小主应力为最小水平 应力[２]ꎮ 研究者通过对沁水盆地南部 ４３ 口煤层气 井渗透率和地应力统计分析ꎬ建立了煤储层渗透性 与现今地应力之间的相关关系和模型ꎬ指出随着地 应力增加煤储层试井渗透率呈指数函数关系降低ꎻ 煤储层地应力在 ６５０ ｍ 以浅、６５０ １ ０００ ｍ 和 １ ０００１ ５００ ｍ 三种埋深条件下ꎬ最大主应力、最小 主应力和垂直主应力大小随埋深增加发生转 换[３－５]ꎮ 研究认为ꎬ地质构造是决定煤层气地质条件和 开采条件的根本ꎮ 影响煤层气保存的主要因素是吸 附能力和最小流体静压头[６]ꎮ 煤层气吸附量受温 度和压力的影响ꎬ三者之间关系一般符合朗格缪尔 全因素模型[７－９]ꎮ 地层温度和地层压力对煤层吸附 性的影响呈现出 ２ 种截然不同的效应ꎮ 浅部地层的 温度相对较低ꎬ煤层埋深引起垂直应力增高ꎬ正效应 可能发挥主导作用ꎻ深部地层的温度增高ꎬ其产生的 负效应甚至可能远大于地层压力正效应ꎬ造成煤层 吸附能力减弱ꎬ含气量显著低于浅部煤层ꎬ这正是深 部煤层气地质条件的特殊性之一ꎮ 对鄂尔多斯盆地 东部的深部煤层气研究认为ꎬ随埋深增加含气量先 增大后减小ꎬ变化拐点在 １ ０００ ｍ 处[１０－１３]ꎮ 从目前研究现状看ꎬ对煤储层物性参数的研究 主要集中在浅部区域ꎬ对深部煤层物性参数随埋深 变化规律和地应力对煤储层渗透性的影响研究远不 够ꎬ尤其是单因素储层物性参数如温度、压力、渗透 率、含气量、吸附量等随埋深或有效应力的变化拐点 值是否存在ꎬ哪些因素影响其变化规律ꎬ这种随埋深 变化规律将对深部煤层气井钻完井、增产改造技术 的优化改进和适宜的排采制度的建立产生重大影 响ꎮ 基于此ꎬ笔者研究了单因素储层物性随着埋深 的变化规律ꎬ通过 ＢＰ 神经网络方法模拟计算分类 储层物性随埋深变化规律ꎬ分析随埋深变化的临界 变化点埋深ꎬ俗称拐点埋深ꎬ试图通过深部煤层储层 物性随埋深变化的规律研究ꎬ以期为深部煤层煤层 气的勘探开发研究提供参考ꎮ １ 煤层气物性参数随埋深变化规律分析 研究的煤储层物性参数主要包括含气性、孔隙 度、渗透率等煤储层物性和地温、储层压力、破裂压 力、地应力等ꎬ统计数据主要来自沁水盆地煤层气井 实测的岩心测试、试井、压裂和测井解释数据ꎮ １􀆱 １ 深部煤层孔隙度变化特征 沁水盆地南部煤层孔隙度与埋深关系如图 １ 所 示ꎬ由图 １ 可知ꎬ当埋深小于 ８００ ｍ 时ꎬ孔隙度的分 布范围较宽１％ １３％ꎬ而当埋深超过 ８００ ｍ 时ꎬ 孔隙度的分布则较为集中ꎬ分布在小于 ６􀆱 ５％的范 围之内ꎮ 这主要是因为埋深增加ꎬ地应力增大ꎬ其中 垂向应力增大后地层的压实作用增强ꎮ 图 １ 沁水盆地南部煤层孔隙度随埋深变化 １􀆱 ２ 深部煤层渗透率变化特征 通过对沁水盆地 ６３ 口煤层气井的埋深与渗透 率的关系进行统计发现ꎬ随着煤层埋深的增加ꎬ渗透 率呈减小的趋势ꎮ 而且ꎬ煤层埋深大于 ７００ ｍ 后ꎬ随 着煤层埋深的增加ꎬ煤层渗透率减小趋势明显加剧ꎬ 煤层埋深大于 ８００ ｍ 后ꎬ渗透率基本维持在一个低 值０􀆱 ４５１０－１５ｍ２范围内图 ２ꎮ 可见ꎬ随着煤层 埋深的增加ꎬ有效应力增加ꎬ煤中的裂隙逐渐闭合ꎬ 使渗透率逐渐减小ꎮ 所以ꎬ对煤层埋深大于 ８００ ｍ 的煤层气进行开发时ꎬ将面临极低的渗透率ꎮ 图 ２ 沁水盆地南部煤层渗透率随埋深变化 １􀆱 ３ 深部煤层含气性变化规律 沁水盆地南部柿庄地区煤层含气量较高ꎬ其中 ３ 号煤层含气量 ３􀆱 ５５２５􀆱 ４８ ｍ３/ ｔ ꎮ １５ 号煤层含气 量 ８􀆱 １５２７􀆱 ０７ ｍ３/ ｔꎮ ３ 号和 １５ 号煤层含气量都是 自东南向西北随埋深的增大呈现逐渐增高的变化趋 ６３ 叶建平等煤层气物性参数随埋深变化规律研究２０１４ 年第 ６ 期 势ꎮ 但煤层含气量与埋深关系图 ３显示ꎬ柿庄地 区两者相关性较差ꎮ 表明 １ １００ ｍ 以浅ꎬ埋深不是 本区含气量的主控因素ꎮ 图 ３ 沁水盆地南部煤层含气量与埋深的相关性 １􀆱 ４ 深部煤层地温变化规律 沁水盆地测试的 ５ 口井的地温与煤层埋深的关 系如图 ４ 所示ꎬ由图 ４ 可知随着埋深的增加ꎬ温度 呈对数逐渐增加ꎮ 在浅部８００ ｍ随埋深增加ꎬ地 温增加幅度较大ꎮ 图 ４ 沁水盆地的地温随煤层埋深变化关系 １􀆱 ５ 深部煤层地应力变化规律 沁水盆地深部煤层气井的地应力与煤层埋深的 关系如图 ５ 所示ꎬ从图 ５ 可看出ꎬ随埋深增加ꎬ最大 水平主应力增加ꎬ地应力呈台阶式跃变ꎬ在埋深 ６００ 和 ９００ ｍ 处均有阶跃式变化ꎮ 图 ５ 沁水盆地最大水平主应力与煤层埋深关系 通过沁水盆地南部煤层气井压裂数据和测井数 据统计ꎬ地层最大水平主应力 σＨ、最小水平主应力 σｈ、垂直主应力 σｖ随着埋深的增加ꎬ地应力发生状 态转换ꎮ 在埋深小于 ６５０ ｍ 以浅ꎬσｖσｈσＨꎻ在埋 深 ６５０９２０ ｍꎬσｈσｖσＨꎻ在埋深大于 ９２０ ｍꎬσｈ σＨσｖ图 ６ꎮ １􀆱 ６ 煤储层物性参数变化规律 煤储层物性均具有跃变式变化特征煤层孔隙 图 ６ 沁水盆地南部主应力随煤层埋深转换特征 度在 ８００ ｍ 的埋深点具有明显变化ꎻ煤层渗透率在 埋深 ７００８００ ｍ 具有跃变式变化ꎻ煤储层温度在埋 深 ８００ ｍ 增大幅度明显变小ꎻ煤储层最大水平主应 力在埋深 ６００、９００ ｍ 均有阶跃式变化ꎮ ２ 煤层气物性参数随埋深变化模型的建立 为进一步研究深部煤层物性参数随埋深的变化 规律及参数变化的拐点值ꎬ采用 ＢＰ 神经网络方法 模拟物性参数随埋深的变化规律ꎬ并确定出物性参 数变化的临界埋深ꎮ 数值模拟的主要操作步骤如 下①选取原数据ꎻ②数据归一化处理ꎻ③用 Ｍａｔｌａｂ 软件进行先期非线性回归ꎻ④再次用 Ｍａｔｌａｂ 进行方 程回归ꎻ⑤确定不同参数的权重ꎻ⑥首次确定各参数 随着埋深变化的突变点ꎻ⑦利用回归方程初次划分 出深、浅煤层的埋深ꎻ⑧利用迭代法重新计算埋深ꎬ 直至首次突变点值与埋深落在同一区间内ꎬ则该埋 深即深部煤层临界埋深ꎮ ２􀆱 １ 特性参数数据的选取 为比较不同参数差异对模拟结果的影响ꎬ分别 选取力学参数、物性参数和产能参数为关键参数ꎮ 以上参数主要来自于沁水盆地的阵列声波测井数 据、储层物性数据和国内外典型深部煤层气的产能 数据ꎮ 选取纵波速度、井内温度、破裂压力为关键力 学参数ꎬ渗透率、吸附量、储层压力、温度和镜质体反 射率为物性参数ꎬ含气量、渗透率、储层压力和日产 气量为关键产能参数ꎮ 以力学参数为例ꎬ经归一化 处理并剔除某些参数后的力学参数见表 １ꎮ ２􀆱 ２ 模拟结果分析 １侧重力学参数的数值模拟结果分析ꎮ 选取 深部煤层储层关键参数为埋深、纵波、温度和破裂压 力ꎬ通过 Ｍａｔｌａｂ 数值模拟ꎬ得到深部煤层储层关键 参数耦合的回归方程为 Ｈ ＝ ０􀆱 ２４７ － ０􀆱 ２１０ ７Ｐ ＋ ０􀆱 ９３９ ４Ｔ ＋ ０􀆱 ００４ ４Ｐｔ 式中Ｈ 为煤层埋深ꎬ耦合区间最大值为 １ ４６１ ｍꎻＰ 为测井纵波速度ꎬ耦合区间最大值 ３􀆱 ９８２ ｍ/ ｍｓꎻＴ ７３ ２０１４ 年第 ６ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４２ 卷 为井内温度ꎬ耦合区间最大值 ４７􀆱 ２８ ℃ꎻＰｔ为破裂压力ꎬ耦合区间最大值 ３０􀆱 １４ ＭＰａꎮ 表 １ 经归一化处理并剔除某些参数后的力学参数 井号层位井深/ ｍ 经归一化处理的力学参数 纵波速度横波速度井内温度破裂压力井深 ＳＸ－００７太原组 １ ３１８１ ３２１ １ ３２５１ ３２６ ０􀆱 ８０１ ８５８ ０􀆱 ８５５ ３４９ ０􀆱 ６８２ ３４４ ０􀆱 ６０７ ４１３ ０􀆱 ７６７ ５５５ ０􀆱 ７６９ ８８２ ０􀆱 ６２７ ４０５ ０􀆱 ８２５ ８１３ ０􀆱 ９０２ １２２ ０􀆱 ９０６ ９１３ ＳＸ－００８太原组 １ １２６１ １２８ １ １７０１ １８０ ０􀆱 ８１９ ９４０ ０􀆱 ８０３ １１４ ０􀆱 ５６７ ５５７ ０􀆱 ５５６ ３９７ ０􀆱 ７４０ ２７１ ０􀆱 ７６１ ４２１ ０􀆱 ８８８ １８８ １􀆱 ０００ ０００ ０􀆱 ７７０ ７０５ ０􀆱 ８００ ８２１ ＳＸ－０１０太原组 １ ４１２１ ４１３ １ ４５２１ ４５６ １ ４６１１ ４６４ ０􀆱 ８８６ ７４０ ０􀆱 ７９９ ３４７ ０􀆱 ８５５ ３４９ ０􀆱 ５９５ ８５５ ０􀆱 ５４８ ８２４ ０􀆱 ６６４ ８０７ ０􀆱 ９７０ １７８ ０􀆱 ９９８ ３０８ １􀆱 ０００ ０００ ０􀆱 ８５７ ３３２ ０􀆱 ８２９ ７９４ ０􀆱 ８７２ ２６３ ０􀆱 ９６６ ４６１ ０􀆱 ９９ ３８４ １􀆱 ０００ ０００ ＳＸ－０１１太原组１ ３０１１ ３０９０􀆱 ８８１ ４６７０􀆱 ６８０ ３５１０􀆱 ７０２ ４１１０􀆱 ４１２ ７４１０􀆱 ８９０ ４８６ ＳＸ－０１６太原组１ １９８１ １９９１􀆱 ０００ ００００􀆱 ６７７ ５６１０􀆱 ７７１ ９９７０􀆱 ９３０ ３２５０􀆱 ８１９ ９８６ ＳＸ－０２３太原组 １ ２２５１ ２３６ ８６９８７５ ９６０９６１ ９７７９７８ ９９３９９４ ９９７９９９ ０􀆱 ９２７ ６７５ ０􀆱 ７９９ ３４７ ０􀆱 ９６４ ５９１ ０􀆱 ９６７ ８５５ ０􀆱 ９０５ ５７５ ０􀆱 ８３７ ５１９ ０􀆱 ５６９ ５５０ ０􀆱 ５６９ ５５０ ０􀆱 ８２０ ６４６ ０􀆱 ７６０ ４６２ ０􀆱 ７８７ １６６ ０􀆱 ６１２ ５９５ ０􀆱 ７８２ ５７２ ０􀆱 ６８１ ２６１ ０􀆱 ７３０ １１８ ０􀆱 ７３７ ９４４ ０􀆱 ７４３ ２３２ ０􀆱 ７４４ ９２４ ０􀆱 ７９２ ３０３ ０􀆱 ６４６ ６４９ ０􀆱 ５９６ ５４９ ０􀆱 ６４３ ６６３ ０􀆱 ５３２ ５１５ ０􀆱 ７１３ ３３８ ０􀆱 ８３８ ４６７ ０􀆱 ５９４ ７９８ ０􀆱 ６５７ ０８４ ０􀆱 ６６８ ７２０ ０􀆱 ６７９ ６７１ ０􀆱 ６８２ ４０９ 对埋深与纵波、温度和破裂压力等参数的权重 进行数值模拟ꎬ得到权重结果参数 Ｐ、Ｔ、Ｐｔ权重分 别为 ０􀆱 ０７９ ９、０􀆱 ２２７ ４、０􀆱 ６９２ ７ꎻ可见本组耦合参数 中ꎬ破裂压力权重最大ꎬ对确定埋深影响最大ꎬ温度 因素次之ꎬ而纵波对于确定埋深影响较小ꎮ ２侧重储层物性参数的数值模拟结果ꎮ 经过 ＢＰ 神经网络数值模拟ꎬ对参数渗透率 ｋ、吸附量 Ｑ、 储层压力 Ｐｃ、井内温度 Ｔ 和镜质组反射率 Ｒｏ进行方 程耦合ꎬ得到的回归方程为 Ｈ＝－０􀆱 ３７６ ５－０􀆱 ００５ ５ｋ－ ０􀆱 ００６ ８Ｑ ＋ ０􀆱 ２２５ ４Ｐｃ＋ １􀆱 ０８０ ３Ｔ ＋ ０􀆱 １２９ ６Ｒｏꎬ 参 数 ｋ、Ｑ、Ｐｃ、Ｔ、Ｒｏ的权重分别为 ０􀆱 ８１１ ７、０􀆱 ０５１ ９、 ０􀆱 １１４ ４、０􀆱 ０１１ １、０􀆱 ０１０ ９ꎮ ３侧重产能参数的数值模拟结果ꎮ 经 ＢＰ 神经 网络数值模拟ꎬ以 Ｑ、ｋ、Ｐｃ和日产气量 Ｑｇ为主要参 数的耦合方程ꎬ得到的回归方程为 Ｈ ＝ ０􀆱 ０７５ ５＋ ０􀆱 １６３ ６Ｑ－０􀆱 ０７０ ９ｋ＋０􀆱 ８８８ ６Ｐｃ－０􀆱 ０６６ ４Ｑｇꎬ侧重产 能的耦合参数经过数值模拟ꎬ得到参数 Ｑ、ｋ、Ｐｃ、Ｑｇ 的权重分别为 ０􀆱 ０５３ ７、０􀆱 ５７５ ４、０􀆱 ０６３ ５、０􀆱 ３０７ ４ꎮ ２􀆱 ３ 拐点值的确定 １以力学参数为关键参数的拐点埋深ꎮ 与侧 重储层物性为关键参数的计算方法相同ꎬ可以计算 出以力学参数为关键参数的深部煤层埋深界线为 １ ０４３ ｍꎬ而实际取的拐点为 ９９７ ｍꎬ两者误差为 ４􀆱 ６％ꎬ在误差允许范围内ꎮ ２以储层物性为关键参数的拐点埋深ꎮ 首次 选取深部煤层储层参数的拐点埋深为 ６６５６８６ ｍꎬ 利用耦合公式得出储层参数拐点埋深为 ６２８ ７２６ ｍꎻ此埋深与初选埋深差值较大ꎬ利用迭代法ꎬ重新 取参数范围ꎮ 经过迭代最终得到侧重物性参数的埋 深为 ６５９９５０ ｍꎮ ３以产能为关键参数的拐点埋深ꎮ 利用耦合 公式得出产能参数拐点埋深为 ８００１ ０００ ｍꎻ计算 出以产能因素为关键参数的深部煤层埋深界限为 ８７６ ９９１ ｍꎬ计算值与选取值在误差允许范围内ꎮ 故而确定以产能因素为关键参数的埋深界限为 ９２７１ １７１ ｍꎮ 采用 ＢＰ 神经网络模拟的结果显示选取的关 键参数不同ꎬ得到的物性埋深拐点是不一致的ꎮ 以 力学参数为关键参数的深部煤层埋深拐点为 １ ０４３ ｍꎻ侧重物性参数的埋深拐点为 ６５９９５０ ｍꎻ而以产 能因素为关键参数的埋深拐点为 ９２７１ １７１ ｍꎮ 由 此可以认为ꎬ以渗透率为主的煤储层物性参数和以 破裂压力为主的岩石力学参数以及产能参数在埋深 拐点上存在差异性ꎬ其影响机理值得深入研究ꎮ ３ 结 论 １在沁水盆地南部煤层试验数据和煤层气井 测井、试井、压裂、生产等实际资料分析的基础上ꎬ通 ８３ 叶建平等煤层气物性参数随埋深变化规律研究２０１４ 年第 ６ 期 过对深浅煤层煤层气储层物性、物性参数变化规律 和埋深拐点的研究表明ꎬ储层物性均具有跃变式变 化特征在埋深 ６２０ ｍ 处ꎬ垂直应力大于最小水平主 应力ꎬ应力发生转换ꎮ 在埋深 ７００８００ ｍ 处ꎬ煤层 孔隙度、渗透率、储层温度发生跃变式变化ꎮ 在埋深 ９００１ ０００ ｍ 处ꎬ垂直应力大于最大水平主应力ꎬ应 力再次发生转换ꎮ ２由于埋深拐点的存在ꎬ在地质研究、钻井压 裂等工程作业、排采生产等相关环节应采取对应的 技术措施ꎮ 例如由于地应力临界转换埋深的不同ꎬ 造成在压裂工艺选择时要考虑是以垂向裂缝为主ꎬ 还是以水平裂缝为主ꎬ或者是中间的过渡地带ꎮ 由 于埋深拐点不同ꎬ对煤层气的开采工艺和技术也产 生影响ꎬ在已知拐点数值的情况下ꎬ可以决定是采取 简单工艺或者复杂工艺来进行开采ꎬ并对开采的可 行性和开采成本进行分析ꎮ ３ＢＰ 神经网络模拟计算结果表明ꎬ以岩石力 学参数和产能参数为关键参数ꎬ埋深拐点为 ９２７ １ １７１ ｍꎬ中值在１ ０００ ｍ 左右ꎻ侧重物性参数的埋深 拐点为 ６５９９５０ ｍꎬ中值在 ８００ ｍ 左右ꎮ 研究表明ꎬ 煤层气物性参数埋深拐点不是固定的ꎬ不同类型的 煤层气物性参数其埋深拐点是不同的ꎮ 当然ꎬ不同 的盆地ꎬ由于煤层压缩系数不同ꎬ地应力条件不同ꎬ 物性参数埋深拐点表现出不同ꎮ 由此表明ꎬ随着埋 深增加ꎬ孔渗、含气性、地应力和有效应力发生拐点 性变化ꎬ它对煤层气的井位优选ꎬ增产改造工艺优化 和排采制度完善等各个生产环节具有指导意义ꎮ 致谢参加研究工作的还有陆小霞、付晓龙等研 究生ꎬ同时得到戴俊生、黄文辉、张遂安、王延斌、朱 希安等教授的指导ꎬ在此一并表示诚挚的谢意 参考文献 [１] Ｍｃｋｅｅ Ｃ ＲꎬＢｕｍｂ Ａ Ｃꎬ Ｗａｙ Ｓ Ｃꎬｅｔ ａｌ.应用渗透率与埋深关系 评价煤层天然气的生产潜力[Ｍ].地质矿产部ꎬ译.郑州河南 科学技术出版社ꎬ１９９０５６－５９. 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