黄陵矿区富油煤焦油产率与补偿密度关系模型预测方法研究

闫和平, 段中会，王金锋

(1.中国矿业大学，江苏徐州 221116； 2.陕西省一九四煤田地质有限公司，陕西铜川 727000； 3.陕西省煤田地质集团有限公司，西安 710021)

0 引言

我国化石能源具有“富煤、缺油、少气”的特点，近年来国际形势复杂，为了保障能源安全，国家特别重视煤化工产业，特别是煤制油产业[1]。煤焦油产率是煤制油产业的一项重要参数，焦油产率通常要通过化验测试来确定，以往地质勘查对煤样焦油产率的测试样品少、比例低。现在对于未开发的煤田的焦油产率评价，测试样品的采集存在着很大的困难。

本文以黄陵矿区为研究范围。黄陵矿区位于黄陇煤田北部，北起葫芦河，南至建庄，东起店头镇，张村驿以东，西至陕，甘两省交界，属黄陵县及富县管辖[2]。

本次研究通过收集整理黄陵矿区煤质测试资料、煤田测井资料，在测井学、煤田地质学、岩石物理学和现代数学地质理论指导下，开展富油煤焦油产率及与测井参数、煤质参数等关联参数敏感性分析，建立了富油煤焦油产率与测井补偿密度关系模型，为焦油产率预测总结了一种新方法。且该预测模型计算得出的焦油产率误差较小，为富油煤焦油产率评价提供了另外一种可能，对未开发煤田焦油产率预测评价具有一定探索意义。

1 煤焦油产率的影响因素

低温焦油产率是评价炼油煤的主要指标，其含量高低受镜质组含量控制，并随之增高而增高[3]。一般地，低变质程度的煤焦油产率较高，氢含量高的煤(如腐泥煤)焦油产率较高[4-7]。

1.1 煤化程度的影响

前人对煤热解产物影响因素研究认为褐煤的焦油产率通常为4.0%～10.0%、烟煤的焦油产率通常在3.0%～15.0%、无烟煤的焦油产率通常为0～3.0%。随着煤化程度的提高，煤大分子骨架增多热解的焦油产率逐渐下降[8]。

1.2 温度的影响

热解温度是影响煤热解产物产率和组成的重要因素。热解温度升高，半焦变成焦炭，固体产物的H和O含量逐渐降低；温度升高对焦油产率影响明显，目前普遍观点认为，温度升高煤热解的初级产物增加，而过高的温度会引起初次产物的二次裂解，降低焦油产率，提高气体产率。

当加热终温由400°C提高到500°C时，集贤气煤和东荣长焰煤的焦油产率分别由6.03%、5.89%增加到11.72%、9.79%，在500°C时焦油产率达到最大，550°C和600°C时焦油产率略有降低，600°C以后焦油产率随加热终温的增大而降低[9]。煤炭低温热解的加热速度和供热条件对产品的产率和组成的影响：提高煤的加热速度能降低半焦产率，增加焦油产率，煤气产率减少；加热速度慢时，煤质在低温区间受热时间长，热解反应的选择性较强，初期热解使煤分子中较弱的键断开，发生了平行的和顺序的热缩聚反应，形成了稳定好的结构，在高温阶段分解少，而在快速加热时，相应的结构分解多，所以慢速加热时固体残渣产率高[10]。

1.3 压力的影响

目前普遍的观点认为，提高热解压力降低焦油产率，增加气体收率[11]；但也有不同观点，例如研究加氢热解过程，氢压增大，热解焦油收率增加，焦油轻质化程度增加，杂原子N和S脱除率增加，分析认为这可能与氢与自由基反应，抑制了自由基的聚合反应。

影响煤焦油产率的因素还包括沉积环境、矿物质含量等。不同地层和岩性的特征通过地球物理测井反应出不同的曲线和数值，焦油产率的高低也将间接影响到地球物理测井。理论上建立二者的关系模型是可行的。

2 密度刻度系数计算

收集到的研究区测井资料为常规煤田测井资料，包括自然电位、自然伽马、长短源距伽马伽马、三侧向电阻率测井曲线等。长短源距伽马伽马测井曲线必须换算为补偿密度测井曲线。

2.1 密度计算方法

密度测井值是用现场测得长、短源距计数率通过仪器的刻度系数计算。计算采用如下公式：

ρ=A(logJrr)2+BlogJrr+C

(1)

式中：ρ是体积密度；Jrr是长(或短)源距伽马伽马测井数值；A、B、C是待定系数，可通过刻度得到。

当用两个模块刻度仪器时，式中A=0。计算公式：

ρ=BlogJrr+C

(2)

B、C已知后可以利用该公式计算密度。

2.2 刻度系数获取方法

密度刻度的目的就是要得到ρ=BlogJrr+C中的B、C值。B、C系数确定刻度系数B、C有两种方法：模块刻度法、计算方法。

由于收集资料中并无模块刻度系数，因此只能估算。统计目的层段典型岩石煤、砂岩的密度值，将得到的长源距测井数值代入式(2)得到联立方程：

1.40=BlogJrr1+C

(3)

2.65=BlogJrr2+C

(4)

解该方程组，得到长源距所对应的刻度系数B、C；对于短源距，依照同样的方法，得到短源距所对应的刻度系数B、C。

2.3 研究区密度曲线计算

研究中选取了BK4-2井，读取煤层和砂岩的长源距伽马计数率，煤岩长源距计数率为4 600，砂岩计数率为400，带入上述公式反算出刻度系数B为-1.178 5，C为5.716 4。

利用该刻度系数计算其他井的密度曲线，统计表明计算出的煤层段密度与实验室所测视密度最为接近。因此，该刻度系数适用于研究区的密度曲线计算(图1)。

图1 BK4-2井计算密度曲线实例Figure 1 Example of calculated density curve in well BK4-2

2.4 测井响应特征研究

在区内选择3口井为代表，开展了煤岩、泥岩、砂岩三种典型岩性的自然伽马、补偿密度及侧向电阻率的统计。黄陵二号煤矿的自然伽马、补偿密度、侧向电阻率测井响应统计见表1至表3，据此绘制了典型岩性测井响应直方图，见图2、图3。

表1 黄陵二号煤矿典型岩性的自然伽马测井响应统计Table 1 Response statistics of gamma ray logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine API

表2 黄陵二号煤矿典型岩性的补偿密度测井响应统计Table 2 Responses statistics of compensated density logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine g/cm3

表3 黄陵二号煤矿典型岩性的侧向电阻率测井响应统计Table 3 Response statistics of lateral resistivity logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine Ω·m

图2 二号煤矿典型岩性的自然伽马和密度直方图Figure 2 Gamma and density histograms of typical lithology in Huangling No.2 coal mine

图3 黄陵二号煤矿典型岩性的侧向电阻率直方图Figure 3 Lateral resistivity histogram of typical lithology in Huangling No.2 coal mine

从图中可以看出，煤层、砂岩、泥岩三种典型岩性的补偿密度、电阻率和自然伽马测井响应特征鲜明，利用高自然伽马识别泥岩，利用高电阻率、低自然伽马和低密度识别煤层、利用较低自然伽马和较高密度即可识别砂岩。

三种典型岩性的测井响应数据直方图显示：

1)自然伽马测井曲线用于识别岩性，效果理想，识别泥岩效果最好。

2)密度测井曲线是划分岩性的重要敏感曲线，尤其是密度测井曲线用于识别煤层和其他岩性。

3)侧向电阻率测井曲线用于识别煤岩效果很好。

总之，将上述测井曲线结合起来，可以精确识别和划分岩性。

3 煤岩工业组分、焦油产率、测井响应相关分析

3.1 工业组分分析

将黄陵二号煤矿2#煤层工业组分与煤焦油产率数据进行了统计，见表4。

表4 黄陵二号煤矿煤炭工业组分与煤焦油产率测试数据统计Table 4 Statistics of test data of coal industrial composition and coal tar yield in Huangling No.2 coal mine

续表

对工业组分测试数据进行了分析，并绘制了直方图，见图4、图5。

图4 黄陵二号煤矿煤层Fcd与Ad分布直方图Figure 4 Distribution histogram of Fcd and Ad for the coal seam in Huangling No.2 coal mine

图5 黄陵二号煤矿煤层Vdaf与Mad分布直方图Figure 5 Distribution histogram of Vdaf and Mad for the coal seam in Huangling No.2 coal mine

黄陵二号煤矿2#煤层固定碳含量主要分布在46%～58%，平均53%；灰分含量主要分布在10%～18%，平均14%；挥发分含量主要分布在33%～36%，平均35%；水分含量主要分布在2.6%～3.8%，平均3%。

3.2 煤焦油产率分析

对2#煤焦油产率测试数据进行了统计和分析，并绘制了直方图(图6)。从图6可以看出，黄陵二号煤矿2#煤焦油产率主要分布在8%～12%，平均9%，属于富油煤。利用黄陵选区煤焦油产率测试数据绘制了2#煤焦油产率平面分布图(图7)。据图7可知，2#煤的富油煤分布范围广泛，除了N6井焦油产率很低外，其余范围的焦油产率达到8%以上。

图6 煤层焦油产率分布直方图Figure 6 Histogram of coal tar yield

图7 黄陵二号煤矿煤层煤焦油产率平面展布图Figure 7 Contour map of coal tar yield in Huangling No.2 coal mine

3.3 煤焦油产率与工业组分相关分析

对黄陵二号煤矿煤岩工业组分与焦油产率进行了相关性分析(图8至图11)。

图8 固定碳含量与焦油产率交会图Figure 8 Cross plot of fixed carbon content and tar yield

图9 灰分含量与焦油产率交会图Figure 9 Cross plot of ash content and tar yield

图10 挥发分含量与焦油产率交会图Figure 10 Cross plot of volatile content and tar yield

图11 水分含量与焦油产率交会图Figure 11 Cross plot of moisture content and tar yield

黄陵二号煤矿煤岩煤的焦油产率与固定碳含量及灰分含量都有较好的相关性，挥发分及水分与焦油产率相关性差。

值得注意的是，固定碳含量与焦油产率呈正相关，灰分与焦油产率呈负相关，且焦油产率与灰分含量的相关性比与固定碳含量的相关性更明显些。

基于以上相关性研究结合煤焦油产率的影响因素，富油煤焦油产率预测思路：首先利用测井曲线识别煤层；其次，根据煤层的镜质体反射率判断煤化程度或者煤阶，只有低阶煤才可能作为富油煤；再次，根据煤层工业组分值进行富油煤层判识，一般地，灰分含量越小，固定碳含量越高时，煤层可能为富油煤或者高油煤；最后，应根据目标区的煤焦油产率与灰分含量、固定碳含量的定量关系计算焦油产率，判断富油煤程度。

3.4 煤焦油产率与测井响应相关分析

研究表明，煤焦油产率与灰分含量、固定碳含量具有较好的相关性，为利用测井信息预测煤焦油产率奠定了重要的技术基础，即可以先利用测井曲线计算煤岩工业组分，然后通过计算出的固定碳或灰分预测煤焦油产率，但必须考虑两次计算中误差传递引起误差积累。因此，有必要对主要的煤田测井曲线与煤焦油产率间的关系进行分析。

在岩心深度归位基础上，统计了测试分析点的煤层自然伽马、电阻率和补偿密度测井数据，绘制了焦油产率与自然伽马、焦油产率与电阻率、焦油产率与补偿密度的交会图(图12至图14)。

图12 焦油产率与自然伽马交会图Figure 12 Cross plot of tar yield and natural gamma ray

图13 焦油产率与电阻率交会图Figure 13 Cross plot of tar yield and resistivity

图14 焦油产率与补偿密度交会图Figure 14 Cross plot of tar yield and compensated density

煤焦油产率与自然伽马、电阻率相关性差，与补偿密度相关性好。

一般的在煤层段，固定碳与补偿密度负相关，灰分与补偿密度正相关，结合前述煤焦油产率与固定碳、灰分的相关性，补偿密度应与煤焦油产率负相关，与图14中揭示的规律一致。

由此建立煤层焦油产率计算模型如下：

Tar.d=-19.48×DEN+35.00

(5)

式中：Tar.d为煤焦油产率，%；DEN为补偿密度，g/cm3。

本次读取了5个补偿密度数据利用计算模型对焦油产率进行了预测计算(表5)，计算结果相近，最大误差值7.62%，说明关系模型具有一定的实用性。

表5 预测值与测试值对比Table 5 Comparison between predicted and tested values

4 结论

利用煤田测井、煤层气测井中补偿密度测井与煤焦油产率的良好相关性预测焦油产率可行；因此本文认为利用测井曲线预测煤焦油产率的数学建模也应遵循“地质约束测井、岩心刻度测井”的原则，在不同研究区应以测井、测试资料齐全的井作为“关键井”为基础，开展煤焦油产率与测井响应相关分析，建立地区性焦油产率与补偿密度值预测模型。

富油煤的岩石物理学特征主要包括密度、导电性和镜质体反射率等指标。富油煤的镜质体反射率一般小于1.0，电阻率越小，密度越小，作为富油煤的可能性越大。

黄陵矿区2#煤岩固定碳、灰分含量与焦油产率相关性较好。富油煤测井判识技术的关键在于识别煤层、判断煤层煤化程度、计算煤层工业组分，利用补偿密度值预测焦油产率、判断煤层“富油”级别，具有一定的可行性。本研究对富油煤预测焦油产率开展了另外一种可行性探索。