Calculation method of gas saturation and distribution characteristics of deep coal seam in Daning-Jixian block using logging data

  • Zhidi LIU , 1 ,
  • Honglai HAN 1 ,
  • Chengwang WANG 2 ,
  • Wei WANG 3 ,
  • Liang JI 3 ,
  • Gaojie CHEN 2 ,
  • Long CHEN 1 ,
  • Duo WANG 1 ,
  • Zhenglong XIE 1
Expand
  • 1. College of the Geoscience and Engineering,Xi'an Shiyou University,Xi'an 710065,China
  • 2. Institute of Engineering and Technology,PetroChina Coalbed Methane Company Limited,Xi’an 710082,China
  • 3. Hancheng Gas Production Administration of PetroChina Coal Bed Methane Co. ,Ltd. ,Xi’an 710082,China

Received date: 2023-03-28

  Revised date: 2023-08-10

  Online published: 2024-01-26

Supported by

The Shaanxi Provincial Key R & D Program Project(2022GY-130)

the Shaanxi Provincial Department of Education Key Scientific Research Program Project(20JY056)

Abstract

The accurate calculation and distribution characteristics of CBM saturation are directly related to the prediction of CBM enrichment area and the effective formulation of CBM development plan. Based on the adsorption isotherm curve of coalbed methane in the Daning-Jixian gas field, this paper gives a calculation model of coalbed gas saturation, and then fully excavates the geophysics logging information, a logging method is established to determine the parameters of Lannister volume, Lannister pressure, reservoir pressure and gas content in coal bed gas saturation, and a logging method for deep coal bed gas saturation is formed. The method is programmed to realize the computer visual automatic processing of gas saturation of 8# coal reservoirs in each well depth in the area, and the plane distribution map of gas saturation in the study area is drawn. The study shows that the method described in this paper can be used to calculate the gas saturation of 8# coal reservoir in the deep part of the study area, and the gas saturation of the coal bed in the study area increases from east to west on the whole, from the north to the south after the first decline, and then decline after the increase. The supersaturated gas reservoir area is located in Wells Daji 50 and Daji 37 in the south of the study area, and the saturated gas reservoir area is mainly located in the north and middle of the study area. This method can provide a new way for geophysics log to predict gas saturation in deep coalbed and a basic parameter for prediction of CBM enrichment area.

Cite this article

Zhidi LIU , Honglai HAN , Chengwang WANG , Wei WANG , Liang JI , Gaojie CHEN , Long CHEN , Duo WANG , Zhenglong XIE . Calculation method of gas saturation and distribution characteristics of deep coal seam in Daning-Jixian block using logging data[J]. Natural Gas Geoscience, 2024 , 35(2) : 193 -201 . DOI: 10.11764/j.issn.1672-1926.2023.08.004

0 引言

含气饱和度是煤层气富集区优选和有利区预测的重要参数,亦是煤层气产能预测的重要指标,在一定程度上反映了煤层气开采的难易程度1-2。多数学者认为煤层气主要以吸附态方式赋存,当吸附态煤层气达到一定数量后,煤层气才能在煤储层孔隙中以游离态方式赋存3-4。据此,业界多用煤层含气量来表征煤层气的富集程度5-7
近年来,在国家对深部煤层气勘探开发的大力支持下,鄂尔多斯盆地大宁—吉县区块深部煤层气的勘探开发得到了快速发展8-9。压裂排采初期,深部煤层气产量均较中浅层高10。这颠覆了煤层气主要以吸附气赋存的传统认识,进一步表明深部煤层含气饱和度较高,游离气占比较中浅层大。这亦说明,煤层含气量难以表征深部煤层气的富集程度。因此,煤层含气饱和度的精准计算,对深部煤层气勘探开发意义重大。
业界相关领域的学者针对煤层含气饱和度计算,相继开展过卓有成效的研究工作。王珊珊11采用等温吸附实验法分析过煤层气含气饱和度评价方法。徐磊等1、高和群等12、吴翔等3探讨含气饱和度与解吸压力关系,并分析各自研究区的含气饱和度变化特征。孙政等13探讨过煤储层流体饱和度与地层压力的关系,通过迭代计算分析过煤储层流体饱和度的分布规律。李志强等14通过开展柱状原煤瓦斯扩散实验手段研究过温度、压力对吸附饱和度的影响规律。现有研究多基于室内煤心等温吸附实验,而利用地球物理测井预测煤层含气饱和度的方法尚不多见。基于此,本文充分挖掘地球物理测井信息,试图构建一种利用地球物理测井信息计算煤层含气饱和度的方法,并编绘研究区的煤层含气量平面分布图,以期为研究区煤层气富集区预测提供技术支撑。

1 研究区地质概况

鄂尔多斯盆地大宁—吉县区块位于晋西挠褶带南端和伊陕斜坡东南缘,在地史中一直处于相对隆起的状态15。该区中东部位于石楼—大宁南北向褶皱带,褶皱排列紧密。8#煤层构造整体为东南高西北低,倾角为0.34°~0.46°,海拔为-1 000~-1 260 m,无断层发育(图1)。
图1 大宁—吉县区块区域构造位置示意

Fig.1 Regional structural location map of Daning-Jixian Block

研究区目的层为太原组下部8#煤层,8#煤层主体埋深为2 000~2 400 m,为典型的深层煤层;煤层厚度介于4~12 m之间,平均厚度为7.8 m。主体厚度为8~10 m,分布2个厚煤带,呈北西—南东向展布。煤层埋深向西方向逐渐变深,后又逐渐变浅。8#煤层在北部区域分叉为8-1#和8-2# 2套煤层,其中8-1#煤层厚度小于8-2#煤层,中间夹矸厚度一般小于2 m。8#煤层顶板为稳定分布的灰岩,厚度约为40 m,断层不发育,富水性弱。8#煤层底部距下部奥陶系灰岩顶面约40 m,但其距直接底板本溪组泥岩约为4~14 m,泥岩和砂质泥岩互层厚度约为20 m,区域稳定分布,断层不发育,隔水性好。
研究区8#煤取心完整,主要呈柱状,煤岩样品为黑色,呈金属光泽或玻璃光泽。煤体结构主要为原生结构和碎裂结构,断口多为阶梯状,煤体较坚硬。内生裂隙发育,裂隙方向为大致相互垂直的2组。8#煤层受构造应力影响很弱,外生裂隙不发育。煤岩割理较发育,面割理10~20条/10 cm,端割理15~30条/10 cm,割理中多见方解石和黄铁矿填充。
深部8#煤煤岩组分以亮煤为主、镜煤次之。8#煤变质程度中等,热演化程度相对较高,镜质组反射率为0.867%~3.189%,以瘦煤和贫煤为主。8#煤的镜质组含量为45.6%~73.1%,平均值为62.1%;惰质组含量为11.2%~40.4%,平均值为19.4%;矿物质含量为10.6%~32.0%,平均值为18.6%;8#煤的固定碳含量为5.9%~11.9%,平均值为8.1%;水分含量变化范围为1.1%~1.9%,平均值为1.3%;灰分含量为9.9%~83.7%,平均值为56.6%;挥发份含量为10.1%~85.4%,平均值为57.4%。深部8#煤的孔隙度介于0.49%~6.11%之间,平均值为2.92%。主力煤层孔隙度均小于10%,属于特低孔隙度储层。8#煤的渗透率介于(0.001~0.271)×10-3 µm2之间,平均值为0.037×10-3 µm2;裂隙发育情况下,渗透率增加到(0.318~1.749)×10-3 µm2,平均值为1.115×10-3 µm2。8#煤测试含气量介于23.67~37.64 m3/t之间,平均值为29.38 m3/t,含气量整体较高。

2 煤层含气饱和度测井计算方法

2.1 煤层含气饱和度理论模型

煤层含气饱和度表征的是煤储层孔裂隙空间中及比表面上气体充满的程度,多利用煤岩等温吸附曲线来求取。业界将煤层含气饱和度定义为实测含气量与原始储层压力在吸附等温曲线上所对应的理论含气量之比16-17,即:
S g=(V /V L)[(P L+P)/P]
式中:S g为煤层含气饱和度,%;V 为实测煤层含气量,m3/t;V L为理论含气量,即吸附达到饱和时所吸附的气量,又称兰氏体积,m3/t;P L为吸附量达到饱和吸附量50%时的压力,又称兰氏压力,MPa;P为煤储层压力,MPa。
依据国家标准《煤层气含量测定方法》(GB/T19559—2008)规定,实测含气量为自然解吸法测定的煤心含气量18。实际生产中,鉴于煤心资料较为有限,多利用补偿密度等资料预测的煤层含气量来近似代替实测含气量。理论含气量是等温吸附线上与煤储层压力相对应的含气量,也可根据式(2)所示朗格缪尔方程求得18-19
V = V L P / ( P + P L )
式中:V为煤储层压力条件下的含气量,m3/t。
由上式可知,在煤储层温度一定时,随煤储层压力增大,煤层的吸附量也随之增大,当压力达到一定值时,煤的吸附能力达到饱和,此后再增加压力,吸附量不再增加20-21

2.2 煤层含气饱和度参数确定

式(1)可知,计算煤层含气饱和度,需已知V (用测井计算的V g代替)、V L 、P L 、P 4个参数。下文从地球物理测井角度来探讨该套参数的求取办法。

2.2.1 煤层含气量V g计算

实际生产中,常用地球物理测井来计算煤层含气量22。基于煤层含气量实测值和测井测量值,寻求能够较好反映煤层含气量的敏感性测井参数,进而利用该测井参数来构建煤层含气量计算模型。本文研究充分考虑到各测井参数与实测煤层含气量的敏感性,优选深度、声波时差、补偿中子、补偿密度、自然伽马及电阻率构建了式(3)所示的煤层含气量计算模型。
V g=0.019×DEP-0.043×AC+0.105×
CNL-7.235×DEN-0.041×GR+

1.692×LN(RT)-15.654

R 2=0.843
式中:V g为测井计算的煤层含气量,m3/t;DEP为煤储层的深度,m;AC为声波时差,μs/m;CNL为补偿中子,%;DEN为体积密度,g/cm3GR为自然伽马,API;RT为电阻率,Ω·m。

2.2.2 兰氏体积V L计算

为试图从地球物理测井角度计算兰氏体积V L,本文系统分析了煤岩工业组分、煤岩显微组分、测井参数与兰氏体积的相关性,发现固定碳和灰分与兰氏体积的相关性明显优于其他参数,且固定碳较灰分略好些。据此,采用图2所示交会图,拟合得到了兰氏体积的计算模型,即:
V L =11.294×e0.012 2× FC
图2 兰氏体积与固定碳关系

Fig.2 Relationship between Lambert volume and fixed carbon

根据煤岩工业组分可知,固定碳是除水分、灰分、挥发份后的成分占比23。本文研究利用声波时差、补偿密度、补偿中子、自然伽马、电阻率和自然伽马相对值与固定碳(FC)进行了相关性分析,发现固定碳与声波时差、补偿密度的相关性较好,据此构建了式(5)所示的固定碳测井计算模型。
FC=0.137×AC-35.991×DEN+115.857
式中:FC为煤层的固定碳含量,%。
将声波时差、补偿密度计算的固定碳含量,代入式(4),便可实现兰氏体积的测井计算。

2.2.3 兰氏压力P L计算

基于研究区8#煤岩吸附等温实验数据,构建了图3所示的兰氏体积与兰氏压力的关系图,由此图可知兰氏体积与兰氏压力的相关性较好,呈明显的负相关性,随着兰氏体积的不断增大,兰氏压力呈现明显的下降趋势。实际生产中,由式(4)计算出兰氏体积,便可根据式(6)来计算兰氏压力。
P L =422.51×V L -1.509 4
图3 兰氏体积与兰氏压力关系

Fig.3 Relationship between Lancet volume and Lancet pressure

2.2.4 煤储层压力P计算

传统的地层压力预测模型多适用于砂泥岩和碳酸盐岩地层24,业界少见专门针对煤储层的地层压力预测模型。据此,本文系统分析了现有地层压力计算模型在煤储层中的适用性,发现纵横波速度比—泊松比模型[式(7)]较适用于研究区深8#煤层。
P = σ v - a e b v s v p + c e d μ 2
式中:P为煤储层的压力,MPa;σ v为上覆岩层压力,MPa;v s为横波速度,m/s;v p为纵波速度,m/s;μ为泊松比,无量纲;a、b、c、d分别为地区经验参数,无量纲。
该模型中,上覆岩层压力、纵横波速度比、泊松比及地区经验系数直接关系到煤储层地层压力的预测精度。鉴于此,利用研究区实测地层压力和测井计算的上覆岩层压力确定了有效应力之后,结合研究区偶极横波测井、实测泊松比,分别建立纵横波速度比与储层有效应力交会图版,泊松比与储层有效应力交会图版(图4图5)。根据此组图可知适用于研究区的a、b、c、d地区经验参数值分别为:a=41.729,b=-0.127 9,c=48.673,d=-1.201 9。
图4 纵横波速度比与有效应力关系

Fig.4 Relation between the velocity ratio of longitudinal and transverse waves and effective stress

图5 泊松比与有效应力关系

Fig.5 Relationship between Poisson's ratio and effective stress

实际生产中,绝大多数井未测偶极横波,此情况采用纵波速度、补偿密度构建横波速度,进而计算泊松比。
将上述煤层含气量V 、兰氏体积V L 兰氏压力P L 煤储层压力P计算结果代入式(1),便可实现深部煤层含气饱和度测井计算。

3 煤层含气饱和度计算实例分析

将前述一整套方法程序化,挂接在测井解释平台上,实现煤层含气饱和度可视化定量处理。图6为DJ3-4井煤层含气饱和度测井解释成果图。由此图可知,2 198~2 207 m井段测井计算的含气量平均值为23.92 m3/t,含气饱和度平均值为96.51%。钻杆取心实验室测试结果表明,8#煤层实测平均含气量为23.88 m3/t,最高为24.38 m3/t。理论平均含气量为24.37 m3/t,最高为24.88 m3/t。实测平均含气饱和度为98.00%,最高为98.02%(表1)。对比实测与测井计算的含气饱和度可知,两者较为接近,相对误差1.52%,说明该方法能够较有效地预测煤层含气饱和度。
图6 DJ3-4井游离气含气饱和度测井解释成果

Fig. 6 Log interpretation results of free gas saturation in Well DJ 3-4

表1 DJ3-4井8#煤钻杆取心含气量统计

Table 1 Statistics of gas content in 8# coal drill pipe coring of Well DJ 3-4

样品编号 取样位置/m 储层压力 / MPa 兰氏体积/(m3/t) 兰氏压力/ MPa 实测含气量/ (m3/t) 理论含气量/ (m3/t)

含气饱和度

/%

DJ3-4-17 2 199.10~2 199.37 20.23 33.751 2.905 23.45 23.93 97.99
DJ3-4-18 2 202.18~2 202.48 20.26 34.384 3.15 23.81 24.29 98.02
DJ3-4-19 2 204.98~2 205.22 20.29 32.66 2.7 24.38 24.88 97.99

4 研究区煤层含气饱和度分布特征及控制因素分析

基于前述方法,对研究区200余口井的煤层含气饱和度进行了测井处理。利用测井处理获得的煤层含气饱和度,编绘了图7所示的煤层含气饱和度平面分布特征图。由图7可知,整体上南部大部分、北部及中部部分区域煤层含气饱和度大,东部大部分区域、西北部DJ22井区及中部DJ8-6井区煤层含气饱和度偏低。研究区煤层含气饱和度整体上较高,区域上由东向西递增,由北向南先递减后递增、再递减后递增。
图7 研究区煤层含气饱和度(%)平面分布

Fig.7 Plane distribution of coal seam gas saturation(%) in the study area

研究区8#煤层含气饱和度介于85.6%~108.1%之间,平均含气饱和度为96.2%;绝大多数煤层含气饱和度介于92%~102%之间,占比81.25%。35口井煤层含气饱和度大于100%,过饱和煤层气藏占比为16.83%;9口井煤层含气饱和度等于100%,饱和煤层气藏占比为4.36%;172口井煤层含气饱和度小于100%,欠饱和度煤层气藏占比为78.81%。过饱和气藏区位于研究区南部DJ37井区一带,含气饱和度普遍高于100%,并在北部出现DJ6高值区,煤储层已过饱和。饱和气藏区位于研究区的北部、中部,包括DJ4-8、DJ30、DJ6-10及DJ8-2等井区,含气饱和度中等;欠饱和气藏区,在研究区广泛分布。结合煤层气动态排采、钻杆取心测试及测井解释等资料可知,研究区煤层含气饱和度总体接近饱和,部分达到饱和、过饱和。
DJ3-4井位于本文研究的高含气饱和度分布区,该井钻杆取心实验室测试含气饱和度可达81.7%~99.9%,取心校正损失气量后煤储层含气量超过最大吸附能力,表明深层地层压力高,局部富集游离气,含气饱和度增大。DJ3-7向2井和DJ6-10向1井位于高含气饱和度区,此2口井日产气均高于3 000 m3,而DJ43井位于低含气饱和度区,日产气量小于2 000 m3。这进一步印证了所预测的煤层含气饱和度与排采特征、岩心分析较为吻合。
对比分析8#煤层含气饱和度与煤层含气量及煤层厚度平面分布图可知,煤层含气量较高的区域主要集中在中西部,东部的煤层含气量普遍较低,这与煤层含气饱和度分布特征基本吻合。从煤层厚度平面分布图来看,中西部的煤层厚度较厚,对应的含气量也较高,说明煤层厚度与煤层含气量、煤层含气饱和度具有一定相关性。
本文分别从煤层埋深、沉积、构造、水文地质、温度、压力等因素对煤层含气饱和度的影响进行分析。结果发现煤层埋深对煤层含气量影响较为明显25,当埋深超过2 000 m时,煤层含气饱和度显著增大;平面上,东部煤层含气饱和度低,西部煤层含气饱和度逐渐增大,中部局部井区含气饱和度较大。沉积作用控制着煤的物质组成、宏观煤岩类型、煤体结构及煤层顶底板岩性组合及连续性等特征26,高水位覆水沼泽环境形成煤岩特征和煤体结构好,微米孔隙、裂隙及煤储层割理发育,有利于煤层气的吸附27,进而形成高饱和度。正向微构造(微背斜、微鼻隆、微阶地)和微向斜区是高含气饱和度的主要区带,多期次构造升降和抬升演化,增加了煤储层变形和热演化,增大了煤层游离气饱和度。
研究区地下水流动方向整体上由东向西,形成西北部和西南部2个地下水相对滞留区,且煤系地层水总矿化度值高,弱水动力和高矿化度区域煤层气较富集,含气饱和度较高。深部8#煤为正常的压力系统,地温梯度为3.0 ℃/100 m。8#煤层热演化程度高,随着煤样品热演化程度增加(R O≤3%的范围),吸附气饱和度随之增大。8#煤埋藏深度增大,储层压力增高,吸附气量、含气饱和度增大。
基于前述分析和笔者近几年的研究,认为影响煤层含气饱和度的主控因素为:区域含煤区构造高点的含气饱和度较高;顶底板厚度大和直接盖层稳定的低角度构造斜坡带、封闭好和水动力条件弱的厚煤层多分布在含气饱和度高值区;水动力封堵与适宜的构造相互匹配是形成含气饱和度区的有利条件之一;埋藏深、热演化程度高,亦是控制煤层含气饱和度的关键因素。

5 结论与建议

(1)本文所述方法有效解决了深部煤储层含气饱和度的计算难题,有助于准确计算煤层含气饱和度和游离气饱和度,为煤层气富集区的准确预测奠定理论基础,应用前景较为良好。
(2)鄂尔多斯盆地大宁—吉县区块深8#煤层含气饱和度一般为85.6%~108.1%,平均为96.2%;煤层含气饱和度介于92%~102%之间的占比达81.25%。过饱和煤层气藏占比为16.83%,饱和煤层气藏占比为4.36%,欠饱和度煤层气藏占比为78.81%。
(3)研究区煤层含气饱和度整体上较高,局部存在低值区,在区域上由东向西递增,由北向南先递减后递增、再递减后递增。过饱和气藏区位于研究区南部DJ50井、DJ37井一带,含气饱和度普遍高于100%,并在北部出现DJ6高值区;饱和气藏区位于研究区的北部、中部,包括DJ4-8、DJ30、DJ6-10及DJ8-2等井区;欠饱和气藏区在研究区广泛分布。
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Outlines

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