CN102323181B - 一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法及装置，包括：根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值。应用本发明，通过在三分量三维地震勘探的基础上，依托已有钻孔的测试数据，通过地层密度、泊松比参数的井震联合反演，通过Langmuir方程获得了较为精确的三维煤层气含量数值，保障了煤矿的安全生产，避免了煤矿煤层气事故的发生。

Description

一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法及装置

技术领域

本发明涉及煤矿的检测领域，尤其涉及一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法及装置。

背景技术

国内煤层气(甲烷)含量的测定是从20世纪50年代后期才开始的，经过半个世纪的发展，目前采用的测定方法主要有直接法、解吸法和间接法。直接法是通过在实验室中进行煤样脱气来测定煤层含气量；解吸法是20世纪70年代出现的一种以测定钻孔煤心煤层气解吸速度为基础的直接测定煤层煤层气含量的方法；间接法是在对煤与煤层甲烷相互作用的物理与化学性质等研究的基础上，根据煤层中煤层气的游离量和吸附量两部分之和来计算煤层中煤层气含量。目前，间接测量方法有很多种，使用比较多的方法是根据测井曲线回归公式计算煤层气的含量，另一种是在实验室解析得出吸附参数的基础上，根据已有的吸附等温模式来计算煤层气含量，其中等温吸附模式使用比较广泛的是Langmuir方程(Langmuir方程是常用的吸附等温线方程)。

直接法和解吸法以钻孔采样为依据进行整个地区的插值，相比测井法精度较高，但由于钻孔数量少，这些方法均受控于钻孔，在三维空间横向预测上精度有限。通过Langmuir法预测需要已知地应力和地层容重数据，当这些数据只能由钻孔提供或采用区域统计规律时，其预测精度也只是统计意义层面的。

探知煤层气(其中主要是甲烷)含量的多少，对于避免煤矿煤层气事故的发生、煤矿安全生产有着巨大的现实意义，因此当前需要一种技术方案提高对煤层气(其中主要是甲烷)含量的检测精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法及装置，解决了提高对煤层气含量的检测精度的问题，保障了煤矿的安全生产，避免了煤矿煤层气事故的发生。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法，包括：

根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；

根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；

根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值。

进一步地，上述方法还可包括：所述三分量地震数据包括：容重r、泊松比μ、速度v和旅行时的参数；

所述各煤层的煤层气吸附参数包括：各煤层的煤层气吸附常数a、b，水分W和灰分A。

进一步地，上述方法还可包括：所述根据三分量地震数据是通过以下公式计算得到三维压强p数据体：

$p=\sqrt{p_z^2+p_v^2},$

其中，p表示地层压力，p_z为地层压力的垂直分量，p_v为地层压力的水平分量，

p_z＝rh，

$p_v=\frac{\mathrm{\μ}}{1-\mathrm{\μ}}\mathrm{rh},$

其中，r为容重；μ为泊松比；h为深度。

进一步地，上述方法还可包括：所述根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值，是指：

根据等温吸附Langmuir方程，煤层中煤层气吸附量由下式计算：

$w=\frac{\mathrm{abp}}{1+\mathrm{bp}}(1-W-A),$

其中，w为吨煤煤层气含量；a、b为煤层气吸附常数；W、A表示煤质的水分与灰分。

进一步地，上述方法还可包括：通过得到的校正后的各煤层的煤层气含量值，生成煤层气分布等值线图，进而判定煤矿煤层气事故的发生几率。

相应地，本发明还提供了一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的装置，包括：计算单元，校正单元和存储单元，其中，

所述计算单元，用于根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；

所述校正单元，用于根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值；

所述存储单元，用于存储数据。

与现有技术相比，应用本发明，通过在三分量三维地震勘探的基础上，依托已有钻孔的测试数据，通过地层密度、泊松比参数的井震联合反演，通过Langmuir方程获得了较为精确的三维煤层气含量数值，保障了煤矿的安全生产，避免了煤矿煤层气事故的发生。

附图说明

图1是本发明的基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法的流程图；

图2是本发明的基于三分量地震数据检测煤层气含量的装置的结构示意图；

图3是本发明的实例中13-1煤层的煤层气体积含量分布图(体积百分比)；

图4是本发明的实例中11-2煤层的煤层气体积含量分布图(体积百分比)；

图5是本发明的实例中8煤层的煤层气体积含量分布图(体积百分比)。

具体实施方式

煤矿的井下抽采试验与煤层气地面勘探的钻孔控制是目前煤层气含量预测的主要方法。受采样点和钻孔数量的限制，这一方法在三维空间、不同深度煤层的煤层气含量预测方面存在精度低、横向连续性差、成本高的缺点。本发明主要是基于应用三维三分量地震勘探，配合少量控制性钻孔的横波测井，使得地下应力场的预测、地温场的分布、弹性模量的精确计算成为可能。在实验室测试吸附常数的基础上，通过测井-地震的联合反演，使得三维空间内容重、泊松比、地应力、地温、煤质的预测实现定量化、精细化。结合淮南顾桥矿三维三分量地震数据和综合地球物理测井，计算了该地区不同深度煤层的水分、灰分、挥发分的含量，泊松比值等弹性模量，并预测了地应力和地温场值；通过Langmuir方程计算了各煤层的煤层气含量，并与煤层裂缝隙和构造发育情况进行了综合分析，获得了具有相对富集指示意义的、可靠的煤层气分布。

值得注意的是：本发明的方法在具体实现中要通过系统中各设备之间信息交互来进行信息和/或数据的收集，并通过其内的控制器(可以是CPU等进行控制处理信息和/或数据，本发明对此不作任何限定)，其间还可以通过各种存储器(可以是内存、硬盘或其他存储设备)进行信息和/或数据的储存和传送，本发明对此不作任何限定。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

在煤层气含量测定的预测中，一般是采用简单静水压法，即由式p＝ρgh计算出不同深度各煤层的静水压力。当分层密度数据无法获得时，一般使用上覆地层的平均密度代替。对于三维地震勘探，地层的密度是可以通过测井与地震数据的联合反演进行精确求解。而且，在三分量地震勘探中，通过横波测井数据的约束可以反演出地层的纵横波速度，进而求出泊松比。即在地震、测井联合反演求出密度、泊松比、速度等数据后，可以进行静水压力的相对精确的求解。

静水压力计算分为垂直分量p_z和水平分量p_v两部分，按照苏联学者金尼克的结论，垂直应力公式为：

p_z＝rh，    (1)

水平应力为：

$p_v=\frac{\mathrm{\μ}}{1-\mathrm{\μ}}\mathrm{rh},---\left(2\right)$

地地层压力为水平应力与垂直应力的矢量合成，其数值表述为：

$p=\sqrt{p_z^2+p_v^2}---\left(3\right)$

其中，r为容重，单位N/m³；μ为泊松比，无量纲；h为深度，单位m；p表示地层压力，单位MPa。

根据等温吸附Langmuir方程，煤层中煤层气吸附量可由下式计算：

$w=\frac{\mathrm{abp}}{1+\mathrm{bp}}(1-W-A)---\left(4\right)$

其中，w为吨煤煤层气含量，单位m³/t；a、b称为煤层气吸附常数，无量纲；W、A表示煤质的水分与灰分，单位为％；p表示地层压力，一般指煤层气压力，单位MPa。

a、b值是根据干煤样测定出来的，而实际上水分对这些值的影响很大。水在煤中不但占据了体积，而且水分子粘附在煤的表面上，大大降低了煤对煤层气的吸附能力。因此该公式计算的煤层气吸附量比实际要大一些。

另外需要注意的是Langmuir方程中p为煤层气压力，相当于原岩应力状态下的孔隙压力。根据煤层气的等温吸附曲线，在煤层气压力无法获得的情况下，可以近似以地层压力代替。由于地层压力远大于孔隙压力，因此这种近似代换使得(4)式计算的煤层气吸附量偏大。

综合考虑煤样煤层气测试时的漏失和煤层气等温吸附随压力增加的渐进趋势，这一方法预测的误差并不大。以下将介绍利用等温吸附公式计算煤层气含量方法和结果。

如图1所示，本发明的基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法，包括以下步骤：

步骤110、根据三分量地震数据计算得到三维压强p数据体；

三分量地震数据包括：容重r、泊松比μ、速度v和旅行时等参数。

步骤120、根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；

各煤层的煤层气吸附参数包括：各煤层的煤层气吸附常数a、b，水分W和灰分A。

步骤130、根据得到的三维压强p数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值(即煤层气含量数据)；

步骤140、根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值。

由于煤样煤层气测试时的漏失和煤层气等温吸附随压力增加的渐进趋势，通过地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正后，各煤层的煤层气含量值较为精确。

通过校正后的各煤层的煤层气含量值，可以得到煤层气分布等值线图，进而判定煤矿煤层气事故的发生几率。

如图2所示，本发明还提供了一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的装置，包括：计算单元，校正单元、存储单元和生成线图单元，其中，

所述计算单元，用于根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；

所述校正单元，用于根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值；

所述生成线图单元，用于通过得到的校正后的各煤层的煤层气含量值，生成煤层气分布等值线图，进而判定煤矿煤层气事故的发生几率；

所述存储单元，用于存储数据。

所述计算单元计算所需的所述三分量地震数据包括：容重r、泊松比μ、速度v和旅行时的参数；

所述计算单元根据钻孔煤样测试与分析数据得到的所述各煤层的煤层气吸附参数包括：各煤层的煤层气吸附常数a、b，水分W和灰分A。

所述计算单元根据三分量地震数据是通过以下公式计算得到三维压强p数据体：

$p=\sqrt{p_z^2+p_v^2},$

其中，p表示地层压力，单位MPa，p_z为地层压力的垂直分量，p_v为地层压力的水平分量，

p_z＝rh，

$p_v=\frac{\mathrm{\μ}}{1-\mathrm{\μ}}\mathrm{rh},$

其中，r为容重，单位N/m³；μ为泊松比，无量纲；h为深度，单位m。

所述计算单元根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值，是指：

根据等温吸附Langmuir方程，煤层中煤层气吸附量由下式计算：

$w=\frac{\mathrm{abp}}{1+\mathrm{bp}}(1-W-A),$

其中，w为吨煤煤层气含量，单位m³/t；a、b为煤层气吸附常数；W、A表示煤质的水分与灰分，单位为％。

下面通过实例对本发明作进一步说明。

为了说明本发明方法流程的可行性，在淮南顾桥某区块采集了一块三维三分量的地震数据，经过数据的处理、解释与反演，获得了三维地震数据体和各种属性参数体。该区块同时有多口钻孔，钻孔采用2口。该区块的目标煤层分别为13-1煤层、11-2煤层、8煤层，属于深层煤炭资源。

通过本方法图1的示意流程，应用本区块的三分量地震数据和测井结果，对该区块的三个目标煤层的煤层气含量进行了预测。

需要说明的是，对于深部煤炭资源，地温对煤层气吸附的反作用是煤层气含量预测中不可忽略的因素之一。例如根据淮南顾桥矿区地温测量和地温统计数据显示【8】，区内垂深300m，平均地温为26℃；垂深500m，平均地温31.8℃，进入一级热害范围；垂深700m，地温达37℃左右，进入二级热害区；垂深800m，地温达40℃；全区平均增温率为3.80℃/百米。根据地温变化规律应该对预测的数据进行校正，以便于获得更准确的数据。在本例中，由于研究区块地温数据不充分未进行地温校正，因此使得计算结果偏大。

图3、图4、图5分别是该研究区块计算获得的13-1煤层、11-2煤层、8煤层三组煤的煤层气含量预测等值线图，图中数据单位为体积百分比。从三幅煤层气含量分布图中可以看出除8煤层的煤层气分布含量普遍偏高之外，11-2煤层、13-1煤层只在断层附近的煤层气异常较大。其中8煤层的煤层气含量分布在21～28m³/t之间，11-2煤层的煤层气含量分布在18～21m³/t之间，13-1煤层的煤层气含量分布在18～25m³/t之间。各煤层反映的相对富集规律和横向空间变化与已知工程信息吻合。

其中，图3、图4、图5的煤层气含量预测等值线图右侧的色标指示了图中不同颜色代表的一吨煤含有的煤层气含量(单位：立方米)；等值线图内框纵轴、横轴坐标表示测线号，外框纵轴、横轴坐标表示大地坐标。

综上所述，通过该实例得出以下结论：

从地应力的计算过程可知，本方法的主要控制参数为泊松比。纵横波速度比与泊松比都能在一定程度上反映裂隙的发育程度，在同等岩性与含泥质条件下，纵横波速度比越小(即泊松比越小)时，裂隙的发育程度越高，从而增加了煤层气富集的可能性。根据Langmuir方程，对于同一埋深同一密度的煤岩，泊松比越小，煤层气含量越高；即泊松比不同时，煤质不同，所以导致了泊松比与煤层气含量之间的负相关关系。

将上述预测结果与煤层厚度、构造发育状况进行综合分析，显示了较好的一致性，显示了利用三分量地震数据，配合测井联合反演预测煤层气资源量得优势。但这一方法仍有诸多方面值得进一步改进，例如煤质成分的反演根据三维地震与测井是完全可行的，因此有可能获得三维横向不连续分布的灰分与水分数据，取代利用钻孔实测的数量很少的控制点数据，会使计算精度进一步提高。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的方法，其特征在于，包括：

根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；其中，通过以下公式计算得到三维压强p数据体：

$p=\sqrt{p_z^2+p_v^2},$

其中，p表示地层压力，p_z为地层压力的垂直分量，p_v为地层压力的水平分量，

p_z=rh，

$p_v=\frac{\mathrm{\μ}}{1-\mathrm{\μ}}\mathrm{rh},$

其中，r为容重；μ为泊松比；h为深度；

根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；其中，通过下述方式得到各煤层的煤层气含量值：

$w=\frac{\mathrm{abp}}{1+\mathrm{bp}}(1-W-A),$

其中，w为吨煤煤层气含量；a、b为煤层气吸附常数；W、A表示煤质的水分与灰分；

根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述三分量地震数据包括：容重r、泊松比μ、速度v和旅行时的参数；

所述各煤层的煤层气吸附参数包括：各煤层的煤层气吸附常数a、b，水分W和灰分A。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

还包括：通过得到的校正后的各煤层的煤层气含量值，生成煤层气分布等值线图，进而判定煤矿煤层气事故的发生几率。

4.一种基于三分量地震数据检测煤层气含量的装置，其特征在于，

包括：计算单元，校正单元和存储单元，其中，

所述计算单元，用于根据三分量地震数据计算得到三维压强数据体，根据钻孔煤样测试与分析数据得到各煤层的煤层气吸附参数；根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值；

所述校正单元，用于根据地温数据对得到的各煤层的煤层气含量值进行校正，得到各煤层校正后的煤层气含量值；

所述存储单元，用于存储数据。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于,

所述计算单元计算所需的所述三分量地震数据包括：容重r、泊松比μ、速度v和旅行时的参数；

所述计算单元根据钻孔煤样测试与分析数据得到的所述各煤层的煤层气吸附参数包括：各煤层的煤层气吸附常数a、b，水分W和灰分A。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于,

所述计算单元根据三分量地震数据是通过以下公式计算得到三维压强p数据体：

$p=\sqrt{p_z^2+p_v^2},$

其中，p表示地层压力，p_z为地层压力的垂直分量，p_v为地层压力的水平分量，

p_z=rh，

$p_v=\frac{\mathrm{\μ}}{1-\mathrm{\μ}}\mathrm{rh},$

其中，r为容重；μ为泊松比；h为深度。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于,

所述计算单元根据得到的三维压强数据体和各煤层的煤层气吸附参数，通过Langmuir方程计算得出各煤层的煤层气含量值，是指：

根据等温吸附Langmuir方程，煤层中煤层气吸附量由下式计算：

$w=\frac{\mathrm{abp}}{1+\mathrm{bp}}(1-W-A),$

其中，w为吨煤煤层气含量；a、b为煤层气吸附常数；W、A表示煤质的水分与灰分。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于,

还包括生成线图单元，用于通过得到的校正后的各煤层的煤层气含量值，生成煤层气分布等值线图，进而判定煤矿煤层气事故的发生几率。

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