AVO反演技术在煤层顶板砂岩水预测中的应用

王瑞杰

(中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院，河北 涿州 072750)

AVO反演技术在煤层顶板砂岩水预测中的应用

王瑞杰

(中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院，河北 涿州 072750)

矿区煤层上覆砂岩水是制约煤矿高效、安全生产的重要因素。某井田3#煤层顶板110m范围内主要发育3套砂岩，其中K10砂岩赋存厚度较大，形态较为复杂，查明其赋水状态对开采下伏煤层极为必要。依据AVO技术对流体信息敏感的理论，对该煤矿K10砂岩的含水性进行研究：首先抽取宏面元道集进行叠加，进而提取截距(P)、梯度(G)、横波反射率、伪泊松比等AVO反演属性进行分析。结果表明：由于宏面元内砂岩信噪比较低，同时又缺少大炮检距数据，致使反演的P值和G值数据体的信噪比也较低；相反横波反射率及伪泊松比则对含水异常反映明显。依据该结论对矿区煤层上覆砂岩含水性进行了预测，结果显示其上覆砂岩K10主要分布2个富水区域：一是研究区中部LACxxx井附近，另一个为研究区西北角C-xx井附近。

AVO反演；砂岩含水性；伪泊松比；横波反射率；常村煤矿

0 引言

我国煤矿水文地质条件非常复杂，水害是仅次于煤矿瓦斯的危害，因此在煤矿开采过程中，水害事故严重制约着煤矿安全开采。砂岩含水层往往以静储量的形式赋存于不同级别、不同规模的裂隙内。所以顶板砂岩水会对巷道和工作面的开采造成巨大影响，是煤矿安全生产的制约因素，随着煤矿开采深度的不断增加，顶板突水灾害越来越多，所以顶板砂岩水越来越受到重视。本文依据AVO技术对流体信息敏感的理论，对该煤矿K10砂岩的含水性进行研究。AVO技术是一种根据振幅随偏移距的变化规律所反映出的岩性、弹性参数及其孔隙流体的性质来直接进行岩性解释和了解流体信息的地震勘探技术。岩石中的流体是影响AVO的重要因素，利用Gassmann方程对砂岩层进行流体替换，计算含水砂岩和含气砂岩的纵横波速度，分析其变化规律，然后利用实际资料建立正演模型，并提取相应的横波反射率和伪泊松比进行砂岩含水性分析，从而为顶板砂岩水的预测提供技术支持，为煤矿安全生产提供指导意见。

1 地质概况

研究区地层区划属华北地层大区，山西地层分区，晋东南地层亚区。本文研究的煤层为二叠系下统山西组中下部的3#煤层，为全区可采煤层，厚度4.70～7.30m，平均为6.08m。

研究区内3#煤层顶板110m范围内主要发育顶板砂岩、K8砂岩和K10砂岩，顶板砂岩厚度为0～7.5m，K8砂岩厚度为0～19.68m，K10砂岩为4.4～12m。3#煤层上覆砂岩尤其是K10砂岩的赋存状态较为复杂，虽然砂岩在研究区内较稳定分布，但其横向上的厚度变化仍然很剧烈。下面以K10砂岩为主进行研究。

2 不同砂岩孔隙流体的岩石物理特征

建立砂岩层骨架正演模型，利用Gassmann方程对砂岩层进行流体替换，然后对不同的孔隙流体即含气砂岩、含油砂岩与含水砂岩的声阻抗与弹性阻抗进行交会分析(图1)，可以发现：当砂岩孔隙流体不同时，声阻抗值与弹性阻抗值有明显的区别，孔隙流体不同时，在交会图中我们可以很好的分辨出来。当孔隙流体为气时，声阻抗值与弹性阻抗值最小，当孔隙流体为水时，声阻抗值与弹性阻抗值最大，而孔隙流体为油时，声阻抗值与弹性阻抗值介于水与气之间。由此可见声阻抗值与弹性阻抗随砂岩孔隙流体密度的增加而增大。

图1 含水砂岩和含气砂岩声波阻抗与弹性阻抗交会图Figure 1 Cross-plot of water-bearing, gas-bearing sandstone acoustic and elastic impedances

对含水砂岩和含气砂岩的纵横波速度进行交会分析(图2)。可以发现，当砂岩的骨架岩性一定时，砂岩中传播的横波速度即可以确定为定值。与横波不同，当砂岩中富含水时，其纵波速度较大；相反当砂岩中含气时，其纵波速度较小。由此可以计算得出，含气砂岩的泊松比较小，而含水砂岩的泊松比较大。当目的层围岩是泥岩时，可以形成良好的反射界面，可以通过Zoeppritz方程和Shuey近似方程正演模拟含水砂岩和含气砂岩的AVO特征。

3 3#煤层上覆砂岩含水性分析正演模拟

为了正演模拟含气砂岩和含水砂岩的AVO特征，根据上文含气砂岩和含水砂岩的岩石物理特征，建立如图3所示的正演模型。

通Zoeppritz方程和Shuey近似方程，正演获得如图4所示的AVO曲线。图中横坐标为P波入射角， 纵坐标为P反射系数。对于含水砂岩来说， 其AVO为II类AVO(梯度为负，振幅随偏移距的增加而增大或减小，且可改变极性)；对于含气砂岩来说，其AVO为III类AVO(截距与梯度均为负，振幅随偏移距的增加而增大)，两者之间存在着明显的差异。通过对比，不论砂岩是否含水，Shuey近似方程模拟AVO时的精度都较高。因此，可以利用由Shuey方程推导出的伪泊松比和横波反射率等属性预测砂岩的含水性。

图2 含水砂岩和含气砂岩纵横波速度交会图Figure 2 Cross-plot of water-bearing, gas-bearing sandstone P-wave and S-wave velocities

(a)含水砂岩 (b)含气砂岩图3 含水砂岩和含气砂岩模型Figure 3 Water-bearing and gas-bearing sandstone models

(a)水饱和砂岩 (b)气饱和砂岩图4 含水砂岩和含气砂岩模型Figure 4 Water-bearing and gas-bearing sandstone models

4 原始资料分析

在本研究区内由于每层砂岩的厚度分布横向上很不均匀。因此，砂岩反射波的能量都较弱，并且信噪比都较低，如图5a所示。为了提高砂岩反射波的强度和信噪比，抽取宏面元道集，如图5b所示。通过对比，发现宏面元道集的信噪比明显高于原始道集，有利于AVO分析和反演。虽然宏面元的信噪比明显高与原始道集，但在宏面元道集中，煤层上部砂岩层的反射波仍然较弱，不利于砂岩含水性的AVO分析。另一方面，由于观测系统的影响，宏面元道集中浅部砂岩的最大炮检距仍然较小，也不利于利用AVO信息预测砂岩含水性。

为了较宏观地了解宏面元数据体中砂岩反射波的稳定性，将宏面元道集进行叠加，获得如图6所示的叠加数据体。通过提取K10砂岩的沿层反射波振幅，获得如图7所示的砂岩层反射波振幅平面分布。通过分析，K10砂岩在平面上的分布极不均匀。

5 反演预测砂岩含水性

对宏面元道集进行AVO属性分析，获得如图8所示的AVO截距P和AVO梯度G属性数据体。由于在宏面元中，砂岩的信噪比比较低，并且缺少大炮检距数据。因此，反演的P值和G值数据体的信噪比也较低。

为了分析K10砂岩段的含水性，提取对应的AVO属性进行分析。对于K10砂岩来说，提取其相应的AVO属性，如图9所示。对于富水性砂岩来说，其截距值较小，在图9(a)中呈蓝色的区域；其梯度较大，在图9(b)中呈红色的区域；其横波反射率较小，在图9(c)中呈蓝色的区域；其伪泊松比较大，在图9(d)中呈黄色区域。这些区域均可能是顶板砂岩水富集的异常区域。通过区内钻井LACXXX和井C-XX验证了异常区域的顶板砂岩的富水性。而其它富含水区域位于工区边界，地震数据的信噪比非常低，准确度较低，所以不予考虑。

(a)原始道集 (b)宏面元道集图5 原始道集与宏面元道集对比Figure 5 Comparison of original gather and macro surface element gather

图6 50m×50m宏面元叠加剖面Figure 6 50m×50m macro surface element stacking section

图7 3#煤顶板K10砂岩振幅平面分布Figure 7 Coal No.3 roof sandstone K10 amplitude plane distributions

(a)AVO截距P

(b)AVO梯度G图8 AVO反演获得的P值和G值数据体Figure 8 P and G data volumes from AVO inversion

(a) 截距P (b)梯度G图9 K10砂岩AVO反演属性图Figure 9 Sandstone K10 AVO inversion attributes

(c) 横波反射率 (d) 伪泊松比图9 K10砂岩AVO反演属性图(续)Figure 9 Sandstone K10 AVO inversion attributes

6 结论

通过建立AVO正演模型，本文发现可以利用由Shuey方程推导出的伪泊松比和横波反射率等属性预测砂岩的含水性，并通过有针对性的处理手段得到了可用的数据体，在此基础上分析了研究区3#煤层上覆砂岩的含水性，得到了研究区顶板砂岩水的富集区域，并通过研究区中部井LACXXX和西北角井C-XX的验证，评价结果可靠性较好。利用AVO反演技术预测煤层顶板砂岩水为煤矿顶板砂岩水的富集提供了立体物探预测手段，能客观的反映了煤层顶板砂岩水层在空间上的变化规律及特点，为煤矿开采预防煤层顶板砂岩水提供强有力的技术手段。

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ApplicationofAVOInversiononCoalRoofSandstoneWaterPrediction

Wang Ruijie

(Geophysical Prospecting Research Institute, CNACG, Zhuozhou, Hebei 072750)

The mine area coal overlying sandstone water is an important constraint factor impacting coalmine efficient and safe production. In a minefield, within 110m range from the coal No.3 roof has developed 3 sandstone layers, in which, the sandstone K10 has larger thickness with complicated configuration, thus to identify its water hosting status is extremely necessary during the mining of underlying coal seams. Based on the theory of AVO is sensitive to fluid information, carried out study on water-bearing property of sandstone K10 in the coalmine. Firstly pick up macro surface element gather carried out stacking, then extract AVO inversional attributes including intercept (P), gradient (G), S-wave reflectance, pseudo Poisson’s ratio etc. and carried out analysis. The result has shown that since the SNR of sandstone in macro surface element is rather low and lack of large offset data, result in inversional P and G data volumes lower SNR; contrary, S-wave reflectance and pseudo Poisson's ratio have obviously reflected water-bearing anomalies. According to the conclusion carried out mine area overlying sandstone water-bearing property prediction. The result has displayed that overlying sandstone K10 has 2 water-rich areas; one is near the central part well LACxxx, another near the northwest corner well C-xx in study area.

AVO inversion; sandstone water-bearing property; pseudo Poisson's ratio; S-wave reflectance; Changcun coalmine

10.3969/j.issn.1674-1803.2017.11.13

1674-1803(2017)11-0065-06

A

国家“十三五”科技重大专项经费资助项目(2016ZX05041002)、(2016ZX05043001)。

王瑞杰(1966—)，男，高级工程师，1987年毕业于西安长安大学(原西安地质学院)。

2017-09-10

孙常长