沁水盆地南部Y区煤层气储层物性参数计算方法研究_杨嘉慧.pdf

*基金项目:陕西省自然科学基础研究计划项目(面上)(2 0 1 9 J M-3 5 9).沁水盆地南部Y区煤层气储层物性参数计算方法研究*杨嘉慧1,2,赵军龙1,2,杨文豪1,2,毛樊晶1,2(1.西安石油大学地球科学与工程学院,陕西 西安 7 1 0 0 6 5;2.西安石油大学 陕西省油气成藏地质学重点实验室,陕西 西安 7 1 0 0 6 5)摘 要:在煤层气评价中,孔隙度和渗透率是最重要的物性参数。为了提高沁水盆地南部Y区煤岩的孔隙度与渗透率的计算精度,分别用简化的阿尔奇公式和F-S法计算裂缝孔隙度和裂缝渗透率。由于F-S法计算渗透率时裂缝宽度难以获取且相对受到地质条件的影响,因此,利用K N N算法对渗透率进行预测。研究表明,煤层孔隙度的主要影响因素有构造演化、变质作用、埋藏深度、煤岩物质组成、煤化作用等;渗透率的主要影响因素有煤体结构、煤的埋深、气体滑脱效应、基质收缩效应、有效应力以及其他因素等。简化阿尔奇公式算得裂缝孔隙度在0.0 6 5%0.5 5 9%之间。K N N回归法利用密度、自然伽马、声波时差、深浅侧向电阻率等测井数据,对Y区4口测试井的测井数据进行样本训练,通过5折交叉验证法验证得到模型预测精度为9 5%,实现多种测井信息融合,预测结果与生产实际相符,为Y区的渗透率计算提供参考。关键词:煤层气储层;物性参数;孔隙度;渗透率;K N N回归;沁水盆地0 引言煤是古植物在地下经过漫长的地质构造和物理化学的变质作用形成的具有双重孔隙结构和裂隙的岩石。煤岩的细微孔隙结构也为煤层气的赋存和流通提供了场所。煤层气相比于其他常规能源来说,属于低孔低渗的非常规能源。孔隙度和渗透率是评价煤层气的重要参数,也影响着煤层气的产气量以及经济效益。文献调研表明,众多学者基于有限元数值模拟方法、双侧向测井法、相关分析法、核磁共振测井法及人工智能综合预测法开展了煤层孔隙度、渗透率计算研究13。A g u i l e r a通过迭代法,利用双侧向测井计算煤层裂缝孔隙度4。潘和平提出利用深、浅侧向电阻率测井,结合泥浆、地层水电阻率来计算煤层的裂缝孔隙度5。杨东根利用有限元数值模拟建立模型,根据双侧向测井响应建立煤储层裂缝孔隙度计算模型6。毛志强、刘玉龙等利用核磁共振对孔隙度和孔隙度差异性展开研究,前者将核磁共振测井与声波测井结合,对低孔低渗的气层进行孔隙度计算7;后者利用核磁共振技术开展韩城地区不同煤岩类型孔裂隙识别,并进行有效孔隙度差异性的精细描述研究8。S i b b i t等利用有限元数值模拟建立模型,得到裂缝性地层双侧向测井响应方程,在此基础上展开煤层渗透率研究9。唐晓明利用斯通利波计算出煤层的总渗透率,认为斯通利波可以反映裂缝介质的渗透性能1 0。秦勇等通过对山西沁水盆地中南部现代构造应力场与煤层物性之间的关系,进行了孔隙度和渗透率研究1 1。任建华认为随着气体的产出,有效应力增加,孔隙体积减小,使渗透率降低,吸附气解吸后基质收缩,导致裂缝宽度增大使渗透率增加。煤岩心易碎,通过实验室测定较为困难1 2。葛毓等研究韩城地区煤层气赋存的主控因素,认为该区煤岩埋深在1 0 0 0m以浅和以深,孔隙度、渗透率随埋深的变化趋势相反1 3。余杰等提出基于阿尔奇公式的煤岩割理孔隙度和渗透率评价方法,对高阶煤层的物性参数计算进行了进一步优化1 4。傅雪海等就人工智能用于渗透率预测的进展进行梳理,通过B P神经网络、灰色关联技术、多元回归分析法、支持向量回归机等方法进行参数优选或权重再分配,使渗透率的预测更加精准1 51 6。众多学者在煤岩的孔隙度及渗透率方面做了诸多探索和研究,但是在计算孔隙度和渗透率时,由于I S S N1 6 7 1 2 9 0 0C N4 3 1 3 4 7/T D采矿技术 第2 3卷 第2期M i n i n gT e c h n o l o g y,V o l.2 3,N o.22 0 2 3年3月M a r.2 0 2 3DOI:10.13828/ki.ckjs.2023.02.032地区地质条件、构造变化等因素不同,使得所建立的孔隙度、渗透率解释模型存在一定的局限性。为了做好Y区煤层气储层渗透率的计算工作,本文结合研究区资料将测井数据与机器学习方法相结合,利用K N N回归的方法对渗透率展开计算。1 孔隙度与渗透率的影响因素1.1 孔隙度的影响因素煤层既是煤层气生成的源岩,又是煤层气的储集层,煤岩的双重孔隙结构对煤层气的产出和运移都有一定的作用1 7,据文献调研,影响煤层孔隙结构的因素有构造演化、变质作用、埋藏深度、煤岩物质组成、煤化作用等,见表1。表1 孔隙度的影响因素及影响机理1 82 3因素分类影响因素影响机理宏观因素构造演化在构造运动强烈的地区,裂隙发育程度较高。变质作用在较高的温度下有机质会发生热演化而影响孔隙的发育。埋藏深度孔隙度与埋深关系存在临界深度,临界深度以浅孔隙度随埋深而减小,以深则随埋深而增大。微观因素煤岩物质组成煤岩显微组分决定了煤的孔径分布特征和孔隙发育类型。煤化作用随着煤化程度的增加,孔隙与裂隙的发育呈规律性变化。在宏观方面,构造演化与构造应力对孔隙发育有很重要的影响,构造活动强烈的地方孔隙就越发育1 8,构造作用不仅对孔隙有影响,对煤体结构和孔径结构等也会产生影响1 9;在一定的温度和时间作用下,使煤的成分和性质发生改变的过程为煤的变质作用2 0,使煤的孔隙产生变化;煤的埋深与孔隙度的关系有一个临界深度,随埋深增加,孔隙度呈先减小后增大趋势,转换深度约1 0 0 0m1 3。在微观方面,煤岩的物质组成也影响煤的孔隙2 1,煤显微组分决定煤的孔径分布特征和发育类型2 2;随着煤化程度的增加,孔隙与裂隙的发育成规律性变化,总体表现为微孔含量增大,中孔含量变化较小,大孔含量减少2 2。煤化程度提高,在机械压实和脱水作用下,孔隙体积减少,大孔减少明显2 3。1.2 渗透率的影响因素煤层渗透率的影响因素十分复杂,现有文献表明,影响渗透率的因素包括:煤体结构、煤的埋深、气体滑脱效应、基质收缩效应、有效应力以及其他因素等2 42 7。不同地区的影响因素不同,有多种因素综合作用的结果,也有单一因素的影响,详见表2。表2 渗透率的影响因素及影响机理2 83 4因素分类影响因素影响机理内在因素煤体结构原生结构煤和碎裂煤的破坏较少,具有较好的渗透性。滑脱效应煤层的渗透率低,滑脱效应可以增加煤层的渗透率。基质收缩效应 基质收缩作用有利于提高渗透率。裂隙裂隙越发育,渗透率越好。外在因素有效应力临界深度以上随有效应力增大而渗透性减小。储层压力临界深度以上随储层压力的增大而渗透性减小。煤层深度渗透率与埋深关系存在临界深度,临界深度以浅渗透率随埋深而增大,以深则随埋深而减小。构造曲率构造曲率增大,渗透率升高,但曲率过大时会导致渗透率降低。煤储层渗透率的因素可以分为内在因素和外在因素两个方面。内在因素主要为煤在发育过程中自身结构等不同而导致渗透率的变化,而外在因素是由于煤岩周围地质环境变化而导致的渗透率变化。原生结构煤与碎裂煤的破坏较少,裂隙较为完整,相对渗透性就较好;碎粒煤与糜棱煤的结构经形变之后破坏较严重,裂隙被堵塞,渗透性较差2 8。气体在孔道内流动时气体滑脱效应可以增加煤层渗透率2 9。煤层中的基质收缩会引起邻近的割理空间增大,从而导致渗透率的增加3 03 1,但当煤层中的水产出,割理中的压力降低,有效应力的增加会使割理闭合导致渗透率减小3 2。煤的埋深是影响储层压力和地应力的重要因素,但不是直接对渗透率的控制。裂隙延伸方向上的宽度越大,连通性越好,渗透率越高3 33 4。煤的埋深与渗透率的关系变化为随着埋深的增加呈先增大后减小趋势,变化深度约为1 0 0 0m1 3。在沁水盆地南部Y区,控制煤层气成藏的关键时期为燕山期,此时地应力作用下形成的断层有利于煤层气的赋存。煤层的构造曲率大于一般值,构造带煤层改变相对强烈,煤储层具有发育高渗透率的裂隙基础3 5,构造煤较发育,煤心中原生结构和碎裂结构交替出现3 6。071采矿技术2 0 2 3,2 3(2)2 Y区山西组煤层孔隙度计算方法基质孔和裂缝孔是煤储层特有的结构特点,其中煤中的天然气基本储存于基质孔当中,而天然气的运移、产出途径以裂缝孔为主,因此,对煤层的裂缝孔进行分析,有助于研究煤层气的产出情况3 7。孔隙度的计算一般方法为:双侧向迭代法、阿尔奇公式裂缝孔隙度估算法、双侧向数值模拟法。本文基于资料实际主要开展简化的阿尔奇公式估算法计算孔隙度。在煤的原生状态下,若孔隙被水填充,假设含水饱和度为1 0 0%,浅侧向电阻率测井主要探测侵入带电阻率,由于裂缝被泥浆滤液填满,因此,认为裂缝电阻率等效于泥浆滤液电阻率3 8。简化的阿尔奇公式为:f=RmRL L S()1m(1)式中,f为裂缝孔隙度,%;Rm为泥浆电阻率,m;RL L S为浅侧向电阻率,m;m为胶结指数。在缺少胶结指数和泥浆电阻率的情况下,设定m=1.6和Rm=0.6 5m,来计算裂缝孔隙度:f=RmRL L S()11.6=0.6 5RL L S()0.6(2)根据Y区测井资料,基于简化阿尔奇公式算出裂缝孔隙度,部分结果见表3。据资料统计,此方法计算结果较为接近当地的裂缝孔隙度值。3 Y区山西组煤层渗透率计算方法3.1 F-S计算法煤层气主要赋存于基质孔当中,而其运移、产出的通道是以裂缝孔为主,因此,煤层渗透率的计算一般只包括裂缝渗透率,其中裂缝宽度的计算公式如下3 9:hf=C4Cm f(3)式中,hf为裂缝宽度,c m;C为深浅电导率的差值,S/m;Cm f为泥浆滤液电导率。裂缝间距可由下列公式估算:hm=hff(4)式中,hm为裂缝间距,c m。因此,煤层的裂缝渗透率可由下式计算:表3 裂缝孔隙度计算结果样品编号RL L S/(m)Rm/(m)裂缝孔隙度/%W 16 5 6 1.7 7 01 8 9 1.0 7 50.4 7 4W 21 0 8 5.0 3 01 1.5 3 20.0 6 5W 36 2 5.4 6 05 3.9 2 70.2 3 0W 41 8 0.1 7 04.7 3 40.1 1 3W 51 4 9 4.4 8 01 2 4.0 5 30.2 2 5W 68 7 2.8 9 02 3 5.1 8 50.4 5 5W 75 3 7.5 3 01 2 9.9 9 00.4 2 7W 81 2 1 6.8 2 01 6 5.2 0 00.3 0 2W 97 3 0 5.2 7 01 1 6.7 3 70.0 8 4W 1 01 3 6 8.8 7 01 1 4.7 3 80.2 2 6W 1 11 8 4 9.4 6 01 1 1.4 5 70.1 8 5W 1 27 6 0.9 5 02 1.0 6 70.1 1 6W 1 37 9 1.2 3 42 8.7 3 50.1 3 7W 1 48 3 8.9 3 02 4.2 6 70.1 1 9W 1 53 6 9.6 5 04 1.4 0 10.2 6 9W 1 69 4 3.1 4 01 2.6 6 80.0 7 5W 1 71 0 1 9.7 1 01 8.7 9 80.0 9 1W 1 84 8 5.7 8 03 8.2 0 40.2 1 7Kf=RF 8.3 3 1 0-6h3fhm=RF 8.3 3 1 06h2ff(5)式中,Kf为裂缝渗透率,m2;RF为相关系数,由试井资料获得,前人以辽河油田为例,测定的RF为0.3 3 8 1 0-4。由于Y区山西组的煤层渗透率计算所需的资料不全,无法利用传统的方法建立渗透率解释模型。同时,无法基于深浅侧向电阻率测井资料来计算,利用传统方法计算裂缝宽度等参数计算Y区煤层渗透率。鉴于此,本文拟用一种新的方法计算Y区煤层渗透率,以解决裂缝宽度等无法确定的问题。3.2 基于K N N回归法的渗透率计算方法K N N(K-n e a r e s t n e i g h b o r)是C o v e和H a r t在1 9 6 7年提出的4 0,也称为K-邻近算法。虽然K N N算法提出时间较早,但被学者们关注且广泛应用是在2 0 1 5年之后。K N N算法适用于分类、回归和模式识别等,是一种简单有效且容易完成的算法4 1。3.2.1 K N N回归算法的原理经典的K N N回归算法是基于实例学习的一种方法,主要是建立向量空间模型,在训练数据和测试数据中找到最接近的K个邻近点,在测试数据中用171杨嘉慧,等:沁水盆地南部Y区煤层气储层物性参数计算方法研究这K个邻近点预测。计算步骤如下:(1)训练集Xi=(x1j,x2j,x3j,xnj,yi),其中i=1,2,3,n,测试集中某点为X=(x1,x2,x3,xn,y);(2)训练集中各点Xi,求与测试集中某点的距离L:L(X,Xi)=nm=1(xm-xmi)2(6)(3)对求得的距离大小排序,选择训练集中与X最近的k个邻近点Xj(1 jk),这k个近邻点输出的平均值作为X的输出预测值,即为:y=kj=1yjk(7)式中,y为X的输出预测值。3.2.2 交叉验证原理交叉验证的方法主要用来验证模型的精确度,将数据分为K个子样本,一个单独的子样本为验证模型的数据,其他k-1个子样本用来训练,样本重复交叉验证k次,最终得到k个预测误差结果,其平均值为最终的交叉验证值。3.2.3 渗透率计算方法在测井数据中,主要考虑选用深浅侧向电阻率、补偿密度、自然伽马、声波时差作为模型建立的参数,对以上的数值进行标准化,进而对渗透率进行预测。为提高模型的精确度,本文选用4口取心井中的煤岩测试数据,共3 9 3个数据为样本训练集。为验证模型的准确性,本文选用了5折交叉验证对模型进行验证。训练集占样本总数的7 0%,验证集占3 0%,又将训练集分为5份,进行5次交叉验证,将5个训练模型进行验证,得到5个交叉验证的结果,以5个交叉验证的结果的平均值作为最终的交叉验证值。完成上述步骤后就可以得到模型参数结果,见表4。表4 模型主要参数数据切分交叉验证叶的数量近邻数0.753 05 在模型评估中,通常会考虑通过量化指标来衡量K N N的预测效果。其中,通过交叉验证集的评价指标可以不断调整参数,以得到可靠稳定的模型。一般采用M S E(均方误差)、RM S E(均方根误差)、MA E(平均绝对误差)、MA P E(平均绝对百分比误差)、R2来判断模型的精确度,见表5。表5 模型评估结果样本类型M S ER M S EMA ER2训练集0.4 6 60.6 8 20.2 1 70.9 4 8交叉验证集0.8 6 00.7 4 80.2 9 70.9 5 2测试集0.1 3 60.3 6 90.2 0 30.9 8 3 M S E为预测值与实际值之差平方的期望值。取值越小,模型准确度越高。MA E为M S E的平方根,取值越小,模型准确度越高。MA E为绝对误差的平均值,能反映预测值误差的实际情况。取值越小,模型准确度越高。在此基础上即可得到样本渗透率的预测结果,部分结果见表6。表6 样本渗透率预测结果编号生产实际渗透率/(1 0-3m2)预测渗透率/(1 0-3m2)13.4 1 33.4 6 124.4 3 24.3 7 332.3 0 22.6 1 849.3 3 61 0.3 9 753.9 7 83.8 8 561.1 8 61.1 2 473.0 2 43.1 2 585.7 1 05.6 1 793.0 8 43.0 6 41 07.0 3 97.0 0 91 18.1 3 38.1 0 81 23.5 1 83.4 9 41 32.4 0 32.4 5 21 44.8 1 34.5 9 51 53.4 1 93.4 4 3 由表6可见,在Y区的渗透率预测上,K N N法可以规避地质参数难以获取的弊端,预测的渗透率值与实际生产的渗透率值接近,符合生产实际所需渗透率预测要求。利用所得模型对Y区其他1 2口井进行渗透率预测,得到部分结果见表7。4 结论(1)煤储层孔隙度影响因素有构造演化、变质作用、埋藏深度、煤岩物质组成、煤化作用;影响渗透率的因素包括煤体结构、煤的埋深、气体滑脱效应、271采矿技术2 0 2 3,2 3(2)表7 Y区渗透率预测结果编号生产实际渗透率/(1 0-3m2)预测渗透率/(1 0-3m2)13.2 8 93.1 0 422.3 0 22.9 4 432.3 0 02.6 1 743.5 3 83.9 2 454.3 7 84.1 7 263.8 7 43.5 1 972.7 4 42.2 7 583.8 8 73.5 1 994.2 1 84.0 4 81 03.9 9 43.9 2 71 13.8 2 13.8 8 51 24.0 3 44.0 4 81 33.8 6 53.9 9 91 46.9 5 86.3 3 8 21 56.9 5 86.2 2 9基质收缩效应、有效应力效应等。(2)根据收集到的研究区的资料,在孔隙度计算方面,本文采用简化的阿尔奇公式计算裂缝孔隙度,所得到的计算结果与文献调研的结果接近;在渗透率计算方面,由于裂缝宽度的计算限制,本文采用了K N N回归方法对渗透率进行预测。(3)针对K N N回归方法的特点,规避地质条件约束,基于5折交叉验证方法,通过敏感测井曲线参数开展Y区的渗透率预测,Y区渗透率的预测结果与实际动态生产较符合,为Y区的渗透率计算提供参考。参考文献:1 侯俊胜.煤层气储层测井评价方法及其应用M.北京:冶金工业出版社,2 0 0 0:6-1 0.2董维武.煤层气储层测井评价方法研究D.青岛:中国石油大学,2 0 1 1:1-5.3王攀,杜文凤,冯飞胜.基于影响因素优选的煤层瓦斯渗透率预测模型J.煤矿安全,2 0 1 7,4 8(1 1):2 1-2 5.4 A G U I L E R A R.F o r m a t i o nE v a l u a t i o no fC o a l b e d M e t h a n eF o r m a t i o n sJ.J o u r n a lo fC a n a d i a nP e t r o l e u m T e c h n o l o g y,1 9 9 4.3 3(9):2 2-2 8.5潘和平.煤层气储层测井评价J.天然气工业,2 0 0 5(0 3):4 8-5 1+1 9 6-1 9 7.6杨东根.煤心刻度测井技术及测井响应特征研究D 青岛:中国石油大学,2 0 1 0.7毛志强,张冲,肖亮.一种基于核磁共振测井计算低孔低渗气层孔隙度的新方法J.石油地球物理勘探,2 0 1 0,4 5(1):1 0 5-1 0 9.8刘玉龙,汤达祯,许浩.基于核磁共振不同煤岩类型储渗空间精细描述J.高校地质学报,2 0 1 6,2 2(0 3):5 4 3-5 4 8.9 S I B B I TAM,F A I V R E O.T h ed u a ll a t e r o l o gr e s p o n s ei nf r a c t u r e d r o c k sC/.S P WL A2 6 t hA n n u a lL o g g i n gS y m p o-s i u m,1 9 8 5:1-1 2.1 0T A N G X M.D y n a m i cp e r m e a b i l i t ya n db o r e h o l eS t o n e l e yw a v e s:As i m p l i f i e dB i o t-R o s e n b a u m M o d e lJ.J o u r n a l o fA-c o u s t i cS o c i e t yo fA m e r i c a,1 9 9 1,9 0(3):1 6 3 2-1 6 4 6.1 1 秦勇,张德民,傅雪海.山西沁水盆地中、南部现代构造应力场与煤储层物性关系之探讨J.地质论评,1 9 9 9(0 6):5 7 6-5 8 3.1 2 任建华.渗透率动态变化对煤层气井产量的影响J.天然气工业,2 0 1 8,3 8(S 1):6 2-6 4.1 3 葛毓,麻银娟,魏晓,等.韩城北部煤层气储层物性特征及其主控因素研究J.煤矿安全,2 0 2 1,5 2(1 0):1 5 7-1 6 5.1 4 余杰,李利,秦瑞宝,等.基于电阻率测井的高阶煤层割理孔渗评价方法及效果分析J.中国海上油气,2 0 2 1,3 3(5):8 0-8 6.1 5 傅雪海,秦勇,桑树勋,等.煤层气地质学D.徐州:中国矿业大学出版社,2 0 0 7.1 6 傅雪海,齐琦,程鸣,等.煤储层渗透率测试、模拟与预测研究进展J 煤炭学报:2 0 2 2,4 7(0 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何伟钢,唐书恒,谢晓东.地应力对煤层渗透性的影响J.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2 0 0 0(0 4):3 5 3-3 5 5.3 3 徐宏杰,桑树勋,易同生,等.黔西地区煤层埋深与地应力对其渗透性控制机制J.地球科学(中国地质大学学报),2 0 1 4,3 9(1 1):1 6 0 7-1 6 1 6.3 4 叶建平,张守仁,凌标灿,等.煤层气物性参数随埋深变化规律研究J 煤炭科学技术,2 0 1 4,4 2(0 6):3 5-3 9.3 5 秦勇,姜波,王继尧,等.沁水盆地煤层气构造动力条件耦合控藏效应J.地质学报,2 0 0 8(1 0):1 3 5 5-1 3 6 2.3 6 王勃.沁水盆地樊庄区块构造作用对煤储层裂缝发育的影响J.中国煤炭地质,2 0 2 0,3 2(0 6):1 6-2 1+4 7.3 7 张鑫迪.沁水盆地武乡区块煤层气储层测井评价研究D.西安:西安石油大学,2 0 1 8.3 8 李善军,肖永文,汪涵明,等.裂缝的双侧向测井响应的数学模型及裂缝孔隙度的定量解释J.地球物理学报,1 9 9 6(0 6):8 4 5-8 5 2.3 9 张瑞.煤层气储层的测井评价方法研究D.长春:吉林大学,2 0 1 6.4 0C O V E RTM,HA R TPE.N e a r e s tn e i g h b o rp a t t e r nc l a s s i f i-c a t i o nJ.I E E ET r a n s a c t i o n so nI n f o r m a t i o nT h e o r y,1 9 6 7,1 3(1):2 1-2 7.4 1 窦小凡.K N N算法综述J.通讯世界,2 0 1 8(1 0):2 7 3-2 7 4.(收稿日期:2 0 2 2-0 7-2 2)作者简介:杨嘉慧(1 9 9 7),女,陕西铜川人,硕士研究生,主要从事测井地质综合研究和测井资料处理与解释工作,E-m a i l:7 6 0 5 8 9 9 0 8 q q.c o m。通信作者:赵军龙(1 9 7 0),男,博士,教授,主要从事测井资料处理与解释、复杂油气藏测井评价的工作,E-m a i l:z j l 1 9 7 0 1 6 3.c o m。471采矿技术2 0 2 3,2 3(2)