煤质工业分析测井解释及三维建模研究
发布时间：2021-09-24
摘要：通过对煤质成分对测井响应特征的原理及段家地井田勘探阶段煤层测井资料物性特征及煤质工业分析实际数据的分析，得出了研究区煤水分、灰分、挥发分与自然伽马、密度、三侧向电阻率及声波时差的相关关系，以两者间相关性为依据，通过SPSS软件进行多元线性回归分析，得出了煤质工业组分，测井资料预测模型，根据该模型，利用Petrel软件平台，采用随机模拟的方法构建煤层工业分析物性参数三维地质模型。通过比对测试数据与预测数据发现，由测试离散数据构建的预测连续剖面数据更加符合正态分布，构建的三维地质模型也更加细致。
关键词：煤质工业分析;测井解释;回归分析;三维建模
0引言
煤质工业分析是煤田地质勘探过程中的一项必须的工作，是评价煤质，划分煤类的一个重要标准，对于区分煤的性质、种类及煤的加工利用效果有重要的作用。其确定方法有煤样实验室分析法、测井体积模型法、回归分析法及概率模型法等。工业分析结果主要是靠钻探取芯、实验室分析获得精确的结果;钻探取芯水平决定了煤芯采取率，会影响测试结果准确性，同时测试法耗时、耗力、耗钱;而测井相对客观反应了原位地层的物性，具有客观性、数据密度大且连续等优势，与测试法形成互补。本文利用测试结果与测井参数间的相关性，采用多元线性回归预测各个勘探点的工业分析值。
三维地质建模，可在三维空间定量表征煤层物性参数，而目前固体矿产的三维地质建模，多仅限于三维结构模型，针对煤层的属性建模的系统性研究性工作较少;煤田地质勘探相较于油气勘探，测井资料少，准确表征煤层物性参数具有一定的难度。本文以新疆巴里坤段家地井田的地质、测井、取芯实验室测试等资料为数据基础，分析煤层划分结果、构造解释结果，以测试碳、灰、水数据与测井回归分析得出预测模型，计算煤层属性参数，利用Petrel建模软件，构建了基于测井数据预测回归模型的煤质工业组分三维地质建模。
1研究区煤层煤质特征
1.1地质概况
研究区段家地井田属于巴里坤煤矿区，位于新疆哈密地区的西北部，井田总面积约12km2，侏罗系地层在研究区发育八道湾组(J1b)及三工河组(J1s);八道湾组(J1b)为研究区内主要含煤地层，其岩性以粗砂岩、砂砾岩、砂质泥岩，炭质泥岩、煤层为主，与下覆地层呈不整合接触。三工河组(J1s)分布于研究区东南部，上部为薄层状细砂岩和粉砂岩，中夹砾岩，底部为细砾岩，与下覆的地层整合接触。第四系上新统-全新统(Q3-4pl)广泛分布于研究区，主要由第四系亚砂土组成，与下伏地层呈不整合接触。
1.2测井物性特征
研究区有勘探钻孔33个，钻孔均进行了常规测井，取得了自然伽马GR(API)、声波时差AC(μs/ft)、三侧向电阻率LL3(Ω·m)、密度DEN(g/cm3)、自然电位SP(mV)等参数，只有部分钻孔进行了煤工业分析。研究区大部分地区仅仅有一层煤分布，赋存深度变化较大在27.32~693.76m，平均282.84m;煤层厚度2.91~9.63m，平均5.12m，以厚和中厚煤为主。煤层测井响应特征同围岩相差非常大，三侧向电阻率和声波时差曲线同围岩相比呈明显的高幅值响应;自然电位曲线为低幅值;密度和自然伽马曲线同围岩相比为明显的低幅值箱式锯齿状如图1所示。研究区煤层测井物性响应统计如表1所示。
1.3煤质特征
研究区煤层主要呈碎块状及碎粒状，以特低硫、低灰、低磷、高发热量的气煤为主，其次为中黏煤和弱黏煤，少量焦煤。根据研究区17个取煤钻孔的34个样品测试工业分析数据统计，原煤的水分Mad=1.09%~4.12%，原煤灰分Ad=7.77%~31.17%，挥发分Vdaf=31.33%~40.77%。从气煤到弱黏煤，随着煤层变质程度的升高，挥发分、水分的变化不是很明显，灰分含量呈现逐渐递减趋势如表2所示。
2测井响应与工业分析指标的关系
2.1水分与测井参数的相关关系
煤中水分一是煤基表面的束缚水，二是煤孔隙中的水。煤层导电性因水分的增加而增大;水密度小于煤基密度，煤层密度随水分增加而变小。煤层中的水分很大一部分是束缚水，水分含量增加，意味着煤基泥质矿物含量增加，同时意味着吸附的放射性元素增加，使自然伽马测井值相对升高。根据煤层测试及测井数据相关性统计分析，如图2所示，和上述基本原理，随着煤层中水分含量的增加，煤层的自然伽马和自然电位响应值随之升高，密度和三侧向电阻率响应值随之减小。
2.2灰分与测井参数的相关关系
灰分是煤中无机成分的主要指标，对煤电阻率有较大影响，湿灰分的电阻率高于无烟煤中有机质的电阻率，低于烟煤中有机质的电阻率。烟煤的电阻率随灰分增加而降低，自然电位则升高;对无烟煤则相反。吸附于煤基矿物表面的放射性元素随着灰分增加而增加，则灰分与自然伽马呈正相关。煤中矿物杂质密度大于有机质密度，所以灰分与密度呈正相关，与声波时差呈负相关。根据数据统计如图3所示，也证明了上述相关性。
2.3挥发分与测井参数的相关关系
挥发分是煤层煤质中有机质中可挥发部分，可作为煤变质程度指标。煤中有机质相对于煤基矿物杂质，密度要低，故挥发分与密度测井值呈负相关。根据研究区煤层测井和测试数据统计，原煤挥发分与测井参数之间有较明显的相关性，如图4所示，两者呈负相关关系，同时挥发分与自然伽马和声波时差之间则呈正相关关系。
3煤质指标测井预测
3.1方法的比选
利用测井数据预测工业分析数据的方法有多元回归法、测井体积模型法、人工神经网络法等。根据各种方法的特点，得到不同条件下的优选顺序：若测试数据充足，优选采用一元或多元回归预测;而在测试数据较少，可以采用人工神经网络算法;在无测试数据的情况下，可以采用体积模型法。由于研究区测试数据充分，故本次研究采用多元回归法。
3.2逐步回归分析预测煤质指标
通常回归分析中自变量越多，会使回归平方和越大、误差越小，回归的效果也越好。但是自变量增加，会增加预测计算量，若自变量间不能相互独立，也会影响预测的准确性;这就需要对测试数据和测井数据作相关性分析，筛除对预测值影响小的参数。
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以水分、灰分、挥发分为自变量，4个测井参数作为因变量，进行逐步回归分析。预测灰分时，因变量加入三侧向电阻率后，密度与灰分呈现出负相关关系，这与实际不符，同时三侧向电阻率数据变化较大，受钻孔泥浆影响较大，钻孔间数据的一致性较差，故在预测灰分时予以中剔除。在预测水分过程中在加入声波时差后发现，其与水分成负相关，这与实际不符，予以中剔除。同样在预测挥发分时剔除了三侧向电阻率。根据回归模型得到预测水分(PMad)、预测灰分(PAd)、预测挥发分(PVadf)与4个测井参数的多元线性回归方程。
3个方程的相关系数分别为0.77、0.91、0.84。为验证回归模型的可靠性，根据上述3式对研究区原煤水分、灰分和挥发分进行预测并检验，如表3所示。根据表3可知，测试和预测误差较小，说明应用该回归模型进行预测、计算是相对可靠的。
4煤岩地质建模
结构建模是物性参数建模的框架和基础，只有建立准确的结构模型才能构建符合地质实际的物性参数模型。结构建模的步骤分为模型网格设计、断层建模和层面建模。
4.1模型网格设计
通过综合考虑研究区地质复杂程度、勘探钻孔密度及计算机性能等的基础上，将研究区的平面网格步长设计为100m。垂向由于研究区仅有1层煤，故本次研究仅进行煤层及其顶底板建模。据此可知研究区的网格总数N=74×97×3=21534个，如图5所示。
4.2断层建模
研究区为一相对简单的单斜构造，断层不发育，通过地震资料解译的断层资料为基础，经过钻孔岩性及测井资料对比验证，精确控制断层形态，计算断面相关参数后输入模型建立断层模型(见图5)。F1正断层位于研究区的中部，走向由北西向，区内延伸长度近3400m，倾向西南，倾角60°左右，最大断距80m左右。
4.3层面建模
依据测井数据为分层数据，地震解释顶面构造图为井间联络数据建立层面模型，如图6所示。局部调整不合理的层面后，在层面间建立研究区的三维结构模型，如图7所示。
4.4物性参数建模
根据实验室取芯测试和测井数据，逐步回归分析计算得到的研究区的煤质工业分析数据，采用随机模拟的方法构建煤层工业分析物性参数模型。建模方法采用序贯高斯模拟法，输入的数据要符合正态分布(高斯分布)，需对得到的井点预测工业组分数据作截断转换，使其趋于正态分布;然后对工业分析数据作变差函数分析，选取适合的搜索半径及主次方向变程，确保构建准确的煤质属性模型;最后模拟结果即为工业组分三维地质模型。根据模拟结果可以绘制预测煤质工业组分等值线图，便于在平面上进行分析如图8~图10所示。
5三维预测模型分析
根据测试数据和模拟结果直方图对比，如图11所示，预测灰分符合正偏态分布，预测水分和挥发分直方图符合正态分布，预测模型符合地质规律，预测结果是可信的。根据预测模型，研究区煤层水分在1.2%~3.6%，平均为1.96%;预测灰分在14.7%~28.8%，平均18.33%;预测挥发分在33.8%~40.0%，平均36.27%。灰分含量在西南部较高在18%以上，挥发分在中部含量较低在37%以下，水分在断层的西南部含量较高，在2%以上。
6结语
(1)通过研究区工业分析指标与测井曲线相关性分析，发现原煤水分含量与三侧向电阻率、密度呈负相关，同声波时差、自然伽马呈正相关;灰分与自然伽马、密度呈明显的正相关，同声波时差、三侧向电阻率呈负相关;挥发分与密度、三侧向电阻率呈负相关，同自然伽马、声波时差之间则呈正相关。
(2)由常规测井数据预测工业分析指标的多元回归模型，误差较小，预测模型如应用于煤炭勘探过程中工业分析指标的测算，能提高勘探效率，节约勘探经费。
(3)利用随机方法建立的工业分析三维地质模型，可以为地质工程师更好地理解、分析、表达各种复杂的地质规律，从繁琐而精准的作图与计算中解放，把研究重点放在煤质分布规律及控煤作用上。——论文作者：刘同庆
