基于变参数KIM方程的石嘴山矿区煤层甲烷含量预测研究

门 鹏，牛国斌，马 凯，李 刚，谭 浩，李 腾

(1. 宁夏回族自治区煤炭地质局，宁夏回族自治区银川市，750021；2.西安石油大学，陕西省西安市，710065)

0 引言

我国煤层气资源丰富，其中沁水盆地和鄂尔多斯盆地东部中高煤阶煤层气已实现商业化开发，西北地区中低煤阶煤层气勘探开发也处于稳步推进的阶段[1-2]。中低阶煤含气量低但吸附能力强，低阶煤煤层气主要以吸附态赋存在煤储层中[3-4]，煤层含气量的准确预测是评价煤层气资源的前提。目前，相关专家已经在煤层含气量预测方面开展了大量的研究工作，主要包括岩心实测含气量法[5-6]、煤层含气梯度法[7-8]、等温吸附模拟法[9-11]、煤级-灰分-含气性类比法[7]、综合地质条件分析法[7，17]、神经网络法[5，12]、灰色系统理论法[13]、多元回归分析法[14-15]等各种直接与间接的方法，均可实现煤层气含气量的预测。

笔者以等温吸附曲线为基准，结合煤岩工业分析特征，构建数学模型对煤层气含气量进行预测是较为常用的煤层含气量预测方法[10]。作为反映煤层含气性的关键参数，基于煤岩等温吸附测试数据，构建基于温度、压力和吸附方程的多元回归数学模型，可以实现煤层含气量的预测[16]；李传明等研究人员[17]基于等温吸附和工业组分分析的KIM预测模型能够有效地预测目标区域含气量，而且能准确反映煤层含气量和各个测井参数及各工业组分之间的关系；田敏等研究人员[13]构建了基于灰色多变量静态模型的煤层含气量预测模型；王鹏等研究人员[18]构建了模糊综合评价体系，实现MapGIS平台下煤层含气量的预测；卢晨刚等研究人员[19]基于灰色关联与多元回归分析法建立了适用于川南筠连区块的煤层含气量预测模型；李贵红等研究人员[20]构建了以朗缪尔体积和含气饱和度为参数的多元逐步回归分析含气量预测模型。此外，基于测井参数也可实现煤层含气量的有效预测。需要注意的是单一测井曲线难以准确预测煤岩含气量，需要多测井参数综合分析预测煤岩含气量[21-23]；淮银超等研究人员[24]提出使用声波时差、自然伽马和长远距密度等测井参数对含气量进行预测；侯颉等研究人员[25]采用体积密度、自然伽马、补偿中子、声波时差和对数电阻率等对沁水盆地3号和15号煤层含气量进行了预测；孟召平等研究人员[6]选择了体积密度、自然电位、深侧向电阻率与浅侧向电阻率比值、微球形聚焦电阻率的对数、声波时差与自然伽马和补偿中子乘积等参数建立了煤层含气量预测模型。BP神经网络是预测煤层含气量的有效手段[26]；臧子婧等研究人员[27]基于改进的人工蜂群算法，结合BP神经网络对煤层含气量进行了预测；李泽辰等研究人员[28]引入SVM模型、神经网络模型、随机森林模型、梯度提升树模型等不同的集成算法模型，探讨了不同模型的准确性；陈涛等研究人员[29]构建了一套基于MIV-LSSVM的煤层含气量预测模型。随着微地震技术的逐渐成熟，地震属性与含气量之间具有较好的相关性，结合改进的熵权法计算不同地震属性的权重值，实现含气量的有效预测。

本次研究以石嘴山矿区山西组和太原组煤层为研究对象，基于山西组和太原组沉积环境的差异特征，明确了山西组和太原组煤岩煤质差异性特征；结合煤岩工业分析参数与煤层甲烷等温吸附兰氏参数相关性分析，采用变参数的KIM方程对山西组和太原组煤岩甲烷含量进行预测，并与实测含气量进行对比，以期为后续该地区煤层气勘探开发提供理论指导。

1 研究区地质概况

石嘴山矿区位于宁夏回族自治区北部，区域构造位于银川断陷盆地东北部。受断陷盆地构造影响，石嘴山矿区总体成倾斜构造，区内大断层较少，且以逆断层发育为主。石嘴山矿区上石炭统太原组和下二叠统山西组是区内主要含煤地层，海陆过渡相太原组地层岩性岩相稳定，含煤性较好，其中5号煤层、6号煤层、7号煤层和9号煤层是太原组的主要可采煤层；陆相山西组含煤3层，其中2号煤层和3号煤层是主要可采煤层，宁夏石嘴山矿区地质构造纲要及地层柱状如图1所示。

图1 宁夏石嘴山矿区地质构造纲要及地层柱状

2 石嘴山矿区煤层气地质特征

2.1 煤质特征

石嘴山矿区山西组和太原组煤质空气干燥基水分含量(Mad)含量较低，Mad普遍低于1.00%，为典型的特低水分煤，山西组煤质Mad含量略高于太原组煤质；煤质干燥基灰分产率(Ad)为6.61%～34.39%，以中灰分煤为主，其中太原组5号煤灰分最低，而山西组2号煤灰分较高，山西组煤质灰分产率高于太原组；山西组和太原组煤质干燥无灰基挥发分产率(Vdaf)变化较大，表现为中高挥发分煤；空气干燥基固定碳(FCad)含量普遍超过30%，太原组5号煤质中的FCad最高，达到了52.02%，以特低固定碳和低固定碳含量为典型特征，但太原组煤质固定碳含量明显高于山西组煤质。石嘴山矿区煤质工业分析特征如图2所示。

图2 石嘴山矿区煤质工业分析特征

2.2 煤岩成熟度及显微组分特征

石嘴山矿区煤岩成熟度较低，煤岩成熟度为0.80%～0.93%，达到了气煤-肥煤阶段，山西组和太原组煤岩成熟度无显著差异，均表现为中低成熟度煤。煤岩显微组分以有机显微组分为主，煤岩中有机显微组分含量为61.80%～85.75%，太原组煤岩有机显微组分含量高于山西组煤岩。煤岩有机显微组分以镜质组和惰质组为主，煤岩中壳质组含量极低；无机显微组分则主要以粘土矿物为主，硫化物以及碳酸盐矿物含量较低，粘土矿物含量为6.80%～37.57%，且山西组煤岩中粘土矿物含量较高，较高的粘土矿物含量对煤层甲烷的吸附作用较为不利。石嘴山矿区煤岩有机和无机显微组分特征如图3所示。

图3 石嘴山矿区煤岩有机和无机显微组分特征

2.3 煤岩含气性特征

石嘴山矿区山西组和太原组处于煤岩生气的初期阶段，煤岩含气量较低。空气干燥基含气量为4.25 ～6.54 cm3/g，干燥无灰基含气量为5.72 ～7.02 cm3/g，山西组和太原组煤岩含气量差异不显著。石嘴山矿区煤岩含气性特征如图4所示。

图4 石嘴山矿区煤岩含气性特征

石嘴山矿区煤层气组分以甲烷为主，煤层甲烷浓度为93.51%～96.38%，几乎不含重烃气，表现为典型的干气特征。基于煤层甲烷等温吸附实验测试结果表明，石嘴山矿区煤质空气干燥基体积和干燥无灰基兰氏体积(VL)较高，分别为12.01～17.10 cm3/g和19.32 ～25.07 cm3/g，显示了较好的吸附潜力。煤岩兰氏压力(PL)介于2.88～5.72 MPa，且山西组煤岩相较太原组煤岩兰氏压力更低，这也表明山西组煤岩能够获得更快的解吸速度，有利于煤层气井高产。基于煤岩含气量实测数据和煤岩吸附性能研究表明，石嘴山矿区煤岩表现出极强的吸附性能。石嘴山矿区煤岩兰氏参数特征如图5所示。

图5 石嘴山矿区煤岩兰氏参数特征

2.4 煤岩兰氏参数与工业组分关系

兰氏参数是表征煤岩含气量的有效参数之一，而煤岩兰氏参数与煤质组分特征密切相关。煤中水分会占据煤岩表面的吸附点位，较高的水分含量将导致煤岩吸附能力降低，这也导致了水分含量与兰氏参数间的负相关关系；煤中的灰分对煤层气的吸附能力较弱，较高的灰分产率导致煤中的有机质含量相对降低，这是灰分产率与兰氏参数呈负相关、而与固定碳含量呈正相关的原因；低成熟度煤的挥发分多表现为有机质，较高的挥发分产率有利于提升煤岩的吸附性能。石嘴山矿区煤岩兰氏参数与煤岩煤质工业分析与兰式参数关系如图6所示。

图6 石嘴山矿区煤岩煤质工业分析与兰氏参数关系

3 基于KIM方程的煤岩含气量预测

3.1 KIM方程预测含气量原理

煤质工业分析与煤岩含气量之间存在一定的联系，基于煤质工业分析和煤岩甲烷等温吸附理论可以实现吸附态煤层甲烷的有效预测，KIM方程表达见式(1)[9，17]：

(1)

式中：gc——原始煤层吸附量，cm3/g；

W——水分含量，%；

A——灰分产率，%；

Vw——煤岩平衡水基煤岩含气量，cm3/g；

Vd——干燥基煤岩含气量，cm3/g；

b——温度常数，cm3/g/℃；

k0、n0——校正系数；

p——煤岩储层压力，×101.3 kPa；

T——储层温度，℃。

k0和n0为与煤质相关的参数，且与固定碳含量和挥发分产率比值具有线性相关关系[17]，分别见式(2)和式(3)：

式中：FC——固定碳含量，%；

Vm——挥发分含量，%。

3.2 基于变参数KIM方程的煤层甲烷含量预测

已有专家在利用KIM方程进行煤层含气量预测时，通常将Vw/Vd视为一常数[17]，这对单一煤岩可能具有较好的适用性，然而石嘴山矿区发育有太原组和山西组2套煤岩，且不同煤岩煤质特征差异显著。此外，即使是同一煤层，受沉积微环境的影响，在不同深度和不同区域煤层的煤岩煤质特征也存在一定的差异性。因此，在采用固定的Vw/Vd参数对煤岩甲烷含量预测时可能会存在一定的误差，Vw/Vd可通过平衡水分基煤岩甲烷等温吸附测试获取。在本次研究过程中，甲烷吸附是基于平衡水分基展开的，获取的煤岩甲烷吸附含量为平衡基水分下的煤层甲烷吸附含量，Vw可通过实验测试直接获取；前期针对平衡基水分甲烷吸附煤样开展了煤的工业分析测试，获取了空气干燥基下煤样水分含量Mad，其可利用式(4)校正为干燥基煤样水分含量Md，进而利用式(5)获取干燥基下煤岩甲烷含量Vd。

(4)

式中：Md——干燥基煤岩水分含量，%；

Mad——空气干燥基煤岩水分含量，%。

(5)

式中：Vd——干燥基甲烷含量，cm3/g；

Me——平衡基煤岩水分含量，%。

基于此，利用煤岩工业分析数据和煤岩平衡基甲烷等温吸附数据，可以获取不同深度煤岩的Vw/Vd参数。因此，在本次研究过程中，采用变Vw/Vd参数，结合KIM方程，对不同煤层含气量进行预测。

太原组和山西组煤岩形成于不同的沉积环境之中，利用KIM方程预测煤层甲烷含量时，采用统一的温度常数b对不同沉积环境下煤岩含气量预测势必产生较大的误差。为此，文献[9]中对煤岩温度常数b的设置，将山西组煤岩温度常数b设置为0.09 cm3/g/℃，太原组煤岩温度常数b设置为0.14 cm3/g/℃。为确保煤岩含气量预测的准确性，将煤工业分析组分参数统一校正为空气干燥基状态。因此，校正的煤层甲烷含量也为空气干燥基条件下煤层甲烷含气量。

石嘴山矿区煤储层压力梯度为3.52 MPa/km，地温梯度为27.9 ℃/km，在缺乏实测地层温度和压力的前提下，采用研究区的温度梯度和压力梯度对不同深度煤岩的温度和压力进行了计算，进而实现石嘴山矿区不同煤岩含气量的预测计算。基于KIM方程预测的石嘴山矿区煤岩含气量为4.02～7.57 cm3/g，与煤岩实测含气量的绝对误差为1.93%～16.18%。

3.3 基于变参数KIM方程和朗缪尔方程的煤层甲烷含量对比

为了确保煤层甲烷含量预测的有效性，本次研究以煤岩实测解吸量为依据，分别将KIM方程和基于朗缪尔方程预测的含气量进行对比。朗缪尔方程是进行含气量预测的常规方法，基于平衡基煤岩甲烷等温吸附测试结果获取的兰氏参数和兰氏压力，可以反推获取地层温压下的煤层甲烷含量，朗缪尔方程见式(6)：

(6)

式中：Vg——基于朗缪尔方程的不同温压下甲烷含量，cm3/g；

VL——平衡水分基煤岩兰氏体积，cm3/g；

p——地层压力，MPa；

pL——平衡水分基煤岩兰氏压力，MPa。

相较于变参数KIM方程，基于朗缪尔方程反推的煤岩实测含气量误差较大，绝对误差为-11.88%～51.63%，且基于朗缪尔方程预测的煤层甲烷含量普遍高于实测含气量。基于不同方法预测的煤岩甲烷含气量见表1。

表1 基于不同方法预测的煤岩甲烷含气量

4 结论

(1)石嘴山矿区山西组和太原组煤岩煤质有一定的差异性，山西组煤高水分含量和高挥发分产率不利于煤层甲烷的吸附，但山西组和太原组煤工业分析特征与煤岩兰氏参数之间表现出较好的相关性；水分含量、挥发分产率与煤岩兰氏参数呈线性负相关，而挥发分产率、固定碳含量与煤岩兰氏参数表现为较好的线性正相关。

(2)采用变Vw/Vd和变温度常数b的KIM方程在煤岩含气量预测方面表现出独特的优势，预测的煤岩含气量与煤岩实测含气量之间的误差较小，尤其是山西组煤岩预测含气量与实测含气量之间误差极小，基于变参数的KIM方程相较于朗缪尔方程在煤岩含气量预测方面具有明显的优势。