CN106054279A - 一种煤岩脆性指数的确定方法 - Google Patents

Abstract

一种煤岩脆性指数的确定方法，针对不同煤体结构的煤储层，基于灰分、固定碳和泊松比、杨氏模量力学参数，探讨泊松比、杨氏模量与灰分、固定碳含量间的内在定量关系，查明灰分和固定碳的泊松比、杨氏模量值，并通过详细分析不同煤体结构的测井响应特征，建立煤体结构指数测井评价模型，进而构建考虑煤体结构影响的煤岩脆性指数计算模型，以此计算模型对煤岩的脆性指数进行计算，本发明能够有效地进行煤岩脆性指数计算，提高不同煤体结构地质情况下的煤岩脆性指数的计算精度，将为煤储层压裂施工方案设计提供技术支持。

Description

一种煤岩脆性指数的确定方法

技术领域

本发明属于煤储层压裂施工方案设计过程中的工程测井评价技术，特别涉及一种煤岩脆性指数的确定方法。

背景技术

实际生产中，通过排水降压解吸来开采煤层气。为了快速排水降压，几乎绝大多数煤层气公司都通过对煤储层压裂来实现。煤储层的可压裂性受制于煤岩脆性等诸多因素的影响。一般而言，脆性越大的煤储层，可压裂性越好，反之亦然。

现有的脆性指数确定方法，多针对的是石油天然气领域的砂岩、碳酸盐岩地层，比如泊松比、杨氏模量参数法和脆性矿物含量法等。煤岩与砂岩、碳酸盐岩地层的地质特性截然不同，其矿物成分和力学性能差异较大，将常规石油天然气领域中的脆性指数确定方法用于煤储层显然是不适用的。为此，名称为“一种基于煤岩工业组分的脆性指数确定方法”的专利充分考虑了灰分、固定碳的脆性具有一定的差异，进而构建了基于煤岩工业组分的脆性指数计算模型，在实际生产中取得了一定的应用效果。然而，不同地区、不同地层的煤储层，由于受地应力等影响，造成煤岩具有不同的煤体结构。不同煤体结构的煤岩，其泊松比、杨氏模量差异巨大，因此，其脆性指数变化范围也非常大，而上述专利忽视了煤体结构对脆性指数的影响。此外，灰分、固定碳的泊松比、杨氏模量也不尽相同，而上述专利中的计算模型也并未考虑该因素。

从现有煤岩脆性指数确定方法来看，尚且没有既考虑煤体结构对脆性指数的影响，又兼顾灰分、固定碳的泊松比和杨氏模量的差异性影响的方法，这给煤储层压裂施工方案设计带来不便。

发明内容

为了克服上述现有方法的不足，本发明的目的在于提供一种煤岩脆性指数的确定方法，首次提出针对不同煤体结构的煤储层，基于灰分、固定碳和泊松比、杨氏模量力学参数，探讨泊松比、杨氏模量与灰分、固定碳含量间的内在定量关系，查明灰分和固定碳的泊松比、杨氏模量值，并通过详细分析不同煤体结构的测井响应特征，建立煤体结构指数测井评价模型，进而构建考虑煤体结构影响的煤岩脆性指数计算模型，以此计算模型对煤岩的脆性指数进行计算，能够有效地进行煤岩脆性指数计算，提高不同煤体结构地质情况下的煤岩脆性指数的计算精度，将为煤储层压裂施工方案设计提供技术支持。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种煤岩脆性指数的确定方法，包括以下步骤：

步骤一、概率统计法计算煤岩工业组分：利用实验室分析化验的灰分和固定碳含量及测井数据，对其煤岩心归位的基础上，进行灰分和固定碳含量的测井敏感性参数分析，得知补偿密度与灰分含量、灰分含量与固定碳含量的敏感性最强，于是，构建煤岩的工业组分测井响应方程，具体如下：

V_a＝7.2501·ρ_b-0.5603 (1)

V_f＝-6.6035·V_a+144.72 (2)

式中：V_a、V_f分别是灰分、固定碳的含量，％；ρ_b是煤岩的密度值，g/cm³；

通过上述两个方程建立的煤岩工业组分概率统计模型，即可求取煤岩中的灰分和固定碳含量；

步骤二、灰分、固定碳的泊松比、杨氏模量计算：依据步骤一计算的灰分和固定碳，并结合方程(3)、(4)计算的泊松比和杨氏模量，统计待计算井区的固定碳、灰分、泊松比和杨氏模量，以固定碳和灰分为自变量，泊松比和杨氏模量为因变量进行相关性分析，查明固定碳和灰分与泊松比和杨氏模量的内在定量关系，通过对实测资料拟合分析，得出式(5)～(8)所示方程：

泊松比：

杨氏模量：

式中：μ为煤岩的泊松比，无量纲；Δt、Δt_s分别为煤岩的纵波时差、横波时差，μs/ft；E为煤岩的杨氏模量，10⁴MPa；

μ＝-0.004·V_a+0.5426 (5)

E＝0.5209·V_a-3.8094 (6)

μ＝0.0022·V_f+0.2743 (7)

$E=109.62\·e^{-0.0564\·V_f}---\left(8\right)$

由方程(5)～(8)可知，当灰分含量为100％时，泊松比为0.1426、杨氏模量为48.2806，即灰分的泊松比μ_a＝0.1426、灰分的杨氏模量E_a＝48.2806；当固定碳含量为100％时，泊松比为0.4943、杨氏模量为0.3895，即固定碳的泊松比μ_f＝0.4943、固定碳的杨氏模量E_f＝0.3895；

步骤三、通过系统剖析原生结构煤、碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤的测井响应特征，发现随着煤体结构由原生结构煤向糜棱煤过渡，密度测井值和电阻率值减小，而声波时差和井径增大，据此，定义式(9)所示的煤体结构指数；

$I_{CS}=100\·\frac{{\mathrm{\ρ}}_b}{\mathrm{\Δ}t}\·\log \left(\frac{RT}{CAL}\right)---\left(9\right)$

式中：I_CS——煤体结构指数，无因次；RT—电阻率，Ω·m；CAL—井径，cm；其他参数物理意义同上；

依据该方法，将密度、声波时差、电阻率及井径测井代入公式(9)，便可求得煤体结构指数I_CS，考虑到计算的煤体结构指数I_CS值变化范围较大，对I_CS值进行归一化处理；

步骤四、煤岩脆性指数计算模型构建：依据步骤二可知，煤岩的灰分与脆性成正比，固定碳与脆性成反比，而灰分、固定碳的泊松比和杨氏模量差异较大，为此，将泊松比、杨氏模量作为其灰分和固定碳的权系数，以此来表征灰分和固定碳的脆性特征；据此，构建了方程(10)、(11)所示的两个脆性指数计算模型，考虑煤体结构的影响，同时兼顾泊松比和杨氏模量两者均对脆性特性有贡献，最终构建了方程(12)所示的煤岩脆性指数计算模型，具体如下：

${\mathrm{BI}}_1=\frac{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}}{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}+\frac{V_f}{{\mathrm{\μ}}_f}}\×100---\left(10\right)$

${\mathrm{BI}}_2=\frac{\frac{V_a}{E_a}}{\frac{V_a}{E_a}+\frac{V_f}{E_f}}\×100---\left(11\right)$

$BI=\frac{{\mathrm{BI}}_1+{\mathrm{BI}}_2}{2}\×I_{CS}---\left(12\right)$

式中：BI₁为泊松比与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI₂为杨氏模量与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI为最终计算的煤岩脆性指数，％；

步骤五、煤岩脆性指数计算：将计算的灰分V_a、μ_a、E_a和固定碳V_f、μ_f、E_f及煤体结构指数I_CS输入公式(10)～(12)得出BI，便可实现煤岩脆性指数的计算。

本发明为了评估煤储层能够有效压裂，基于煤岩工业组分中对脆性影响较大的灰分和固定碳含量，充分考虑到煤体结构对煤岩脆性影响较大这一客观地质因素，并将煤岩工业组合和煤岩力学参数有机结合，建立煤岩脆性指数计算模型。该模型不仅查明了煤岩工业组分、力学参数与煤岩脆性间的内在定量关系，而且充分考虑了煤体结构对煤岩脆性的影响，为此，该方法更能较准确地表征煤岩的真实脆性特征，进而可为煤储层压裂施工方案设计提供技术支持。

附图说明

图1为本发明中的煤岩脆性指数确定方法流程图。

图2为本发明中的煤岩密度与灰分关系图。

图3为本发明中的煤岩灰分与固定碳关系图。

图4为本发明中的煤岩灰分与泊松比含量关系图。

图5为本发明中的煤岩灰分与杨氏模量含量关系图。

图6为本发明中的煤岩固定碳与泊松比含量关系图。

图7为本发明中的煤岩固定碳与杨氏模量含量关系图。

图8为本发明中的不同煤体结构的井径与电阻率关系图。

图9为本发明中的不同煤体结构的密度与声波时差关系图。

图10为本发明计算的脆性指数与实测脆性指数对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做详细叙述。

参照图1，一种基于煤岩工业组分的脆性指数的确定方法，包括以下步骤：

步骤一、概率统计法计算煤岩工业组分：煤岩的组分较为复杂，实际生产中常可忽略相对体积小于1％的成分，于是煤岩便可看成是由固定碳、灰分、挥发份和水分四部分所组成。对煤岩的脆性特征而言，由于挥发份和水分不是固体，而且它们的含量也较少，对煤岩的脆性影响非常小，为此也可以将挥发份和水分忽略不计。于是，对煤岩脆性具有较大影响的便是灰分和固定碳了。基于概率统计思想，利用实验室分析化验的灰分和固定碳含量及测井数据，对其煤岩心归位的基础上，进行灰分和固定碳含量的测井敏感性参数分析，得知补偿密度与灰分含量、灰分含量与固定碳含量的敏感性最强。于是，基于概率统计法的思想，参照图2、图3，构建了煤岩的工业组分测井响应方程，具体如下：

V_a＝7.2501·ρ_b-0.5603 (1)

V_f＝-6.6035·V_a+144.72 (2)

式中：V_a、V_f分别是灰分、固定碳的含量，％；ρ_b是煤岩的密度值，g/cm³。

通过上述两个方程建立的煤岩工业组分概率统计模型，即可求取煤岩中的灰分和固定碳含量；

步骤二、灰分、固定碳的泊松比、杨氏模量计算：依据步骤一方案计算的灰分和固定碳，并结合方程(3)、(4)计算的泊松比和杨氏模量，统计待计算井区的固定碳、灰分、泊松比和杨氏模量，参照图4～图7，以固定碳和灰分为自变量，泊松比和杨氏模量为因变量进行相关性分析，查明固定碳和灰分与泊松比和杨氏模量的内在定量关系。通过对实测资料拟合分析，得出式(5)～(8)所示方程：

泊松比：

杨氏模量：

式中：μ为煤岩的泊松比，无量纲；Δt、Δt_s分别为煤岩的纵波时差、横波时差，μs/ft；E为煤岩的杨氏模量，10⁴MPa；

μ＝-0.004·V_a+0.5426 (5)

E＝0.5209·V_a-3.8094 (6)

μ＝0.0022·V_f+0.2743 (7)

$E=109.62\·e^{-0.0564\·V_f}---\left(8\right)$

式中：Δt、Δt_s分别是煤岩的纵波时差和横波时差，μs/ft；μ为煤岩的泊松比，无量纲；E为煤岩的杨氏模量，10⁴MPa；

由方程(5)～(8)可知，当灰分含量为100％时，泊松比为0.1426、杨氏模量为48.2806，即灰分的泊松比μ_a＝0.1426、灰分的杨氏模量E_a＝48.2806；当固定碳含量为100％时，泊松比为0.4943、杨氏模量为0.3895，即固定碳的泊松比μ_f＝0.4943、固定碳的杨氏模量E_f＝0.3895；

步骤三、煤体结构指数计算：煤体结构对压裂效果具有重要影响。构造煤机械强度低、煤体结构松散，不能脆性开裂，于是难以形成裂缝。压裂时形成缝壁的同时，这些崩离剥落的大量煤粉会堵塞缝道，进而致使煤层的渗透性能得不到改善。因此，有必要充分利用高分辨率的地球物理测井资料，对其煤层的煤体结构进行合理划分，无疑对压裂层位优选是十分必要的。利用电阻率、密度、声波时差和井径构建了识别煤体结构的交会图，参照图8、图9，发现原生煤视电阻率曲线为中、高幅值，井径为低值；构造煤的井径扩大，电阻率为中、低值；构造煤的密度降低，声波时差增大；原生煤声波时差为低值，密度为高值；原生煤的视电阻率曲线一般为中高幅值、密度为高值、声波时差为低值、扩径不太严重；而构造煤的密度降低，电阻率为中低值、声波时差增大、井眼扩径非常严重，甚至出现极端扩径情况。通过系统剖析原生结构煤、碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤的测井响应特征，发现随着煤体结构由原生结构煤向糜棱煤过渡，密度测井值和电阻率值减小，而声波时差和井径增大。据此，定义式(9)所示的煤体结构指数；

$I_{CS}=100\·\frac{{\mathrm{\ρ}}_b}{\mathrm{\Δ}t}\·log\left(\frac{RT}{CAL}\right)---\left(9\right)$

式中：I_CS——煤体结构指数，无因次；RT—电阻率，Ω·m；CAL—井径，cm；其他参数物理意义同上；

依据该方法，将密度、声波时差、电阻率及井径测井代入公式(9)，便可求得煤体结构指数I_CS；考虑到计算的煤体结构指数I_CS值变化范围较大，对I_CS值进行了归一化处理；

步骤四、煤岩脆性指数计算模型构建：依据步骤二方案可知，煤岩的灰分与脆性成正比，固定碳与脆性成反比。而灰分、固定碳的泊松比和杨氏模量差异较大，为此，将泊松比、杨氏模量作为其灰分和固定碳的权系数，以此来表征灰分和固定碳的脆性特征。据此，构建了方程(10)、(11)所示的两个脆性指数计算模型。充分考虑煤体结构的影响，同时兼顾泊松比和杨氏模量两者均对脆性特性有贡献，最终构建了方程(12)所示的煤岩脆性指数计算模型，具体如下：

${\mathrm{BI}}_1=\frac{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}}{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}+\frac{V_f}{{\mathrm{\μ}}_f}}\×100---\left(10\right)$

${\mathrm{BI}}_2=\frac{\frac{V_a}{E_a}}{\frac{V_a}{E_a}+\frac{V_f}{E_f}}\×100---\left(11\right)$

$BI=\frac{{\mathrm{BI}}_1+{\mathrm{BI}}_2}{2}\×I_{CS}---\left(12\right)$

式中：BI₁为泊松比与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI₂为杨氏模量与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI为最终计算的煤岩脆性指数，％；

步骤五、煤岩脆性指数计算：将测井计算的灰分V_a、μ_a、E_a和固定碳V_f、μ_f、E_f及煤体结构指数I_CS输入公式(10)～(12)得出BI，便可实现煤岩脆性指数的计算。

应用例

一种煤岩脆性指数的确定方法已经在实际煤储层中得到试用。在X井的煤岩脆性指数计算应用中，参照图10，744～747米井段为煤层，该井段煤岩心脆性指数实内测试值分布范围为14～40％，平均值为28.4％，利用本发明方法计算的脆性指数值分布范围为14.7～53.4％，平均值为30.3％，室内测试和计算的脆性指数值较为吻合，平均值最大相对误差小于8％，本发明的方法计算精度完全能够满足煤储层压裂施工方案设计的要求。

详实对比实验室测试和本发明计算的脆性指数易知，脆性指数测试值和计算值较为逼近；灰分含量高、固定碳含量低、泊松比低、杨氏模量大的层段，脆性指数测试值和计算值均较高；而灰分含量低、固定碳含量高、泊松比高、杨氏模量小的层段，脆性指数测试值和计算值均较低。该方法充分考虑了实际煤储层中煤体结构对脆性指数的影响，而且将煤岩力学参数和工业组分有机融合，计算结果能够满足煤储层压裂施工方案设计的要求，具有良好的推广应用前景和价值。

本领域的技术人员应当理解，由于测井资料计算的煤岩力学参数属于动态参数，而煤储层的力学参数属于静态参数，为了更精准地计算煤岩的脆性指数，利用实验室测得的泊松比、杨氏模量静态力学参数来刻度测井计算的动态力学参数是十分必须的。

Claims (1)

1.一种煤岩脆性指数的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、概率统计法计算煤岩工业组分：利用实验室分析化验的灰分和固定碳含量及测井数据，对其煤岩心归位的基础上，进行灰分和固定碳含量的测井敏感性参数分析，得知补偿密度与灰分含量、灰分含量与固定碳含量的敏感性最强，于是，构建了煤岩的工业组分测井响应方程，具体如下：

V_a＝7.2501·ρ_b-0.5603 (1)

V_f＝-6.6035·V_a+144.72 (2)

式中：V_a、V_f分别是灰分、固定碳的含量，％；ρ_b是煤岩的密度值，g/cm³；

通过上述两个方程建立的煤岩工业组分概率统计模型，即可求取煤岩中的灰分和固定碳含量；

步骤二、灰分、固定碳的泊松比、杨氏模量计算：依据步骤一计算的灰分和固定碳，并结合方程(3)、(4)计算的泊松比和杨氏模量，统计待计算井区的固定碳、灰分、泊松比和杨氏模量，以固定碳和灰分为自变量，泊松比和杨氏模量为因变量进行相关性分析，查明固定碳和灰分与泊松比和杨氏模量的内在定量关系，通过对实测资料拟合分析，得出式(5)～(8)所示方程：

泊松比：

杨氏模量：

式中：μ为煤岩的泊松比，无量纲；Δt、Δt_s分别为煤岩的纵波时差、横波时差，μs/ft；E为煤岩的杨氏模量，10⁴MPa；

μ＝-0.004·V_a+0.5426 (5)

E＝0.5209·V_a-3.8094 (6)

μ＝0.0022·V_f+0.2743 (7)

$E=109.62\·e^{-0.0564\·V_f}---\left(8\right)$

由方程(5)～(8)可知，当灰分含量为100％时，泊松比为0.1426、杨氏模量为48.2806，即灰分的泊松比μ_a＝0.1426、灰分的杨氏模量E_a＝48.2806；当固定碳含量为100％时，泊松比为0.4943、杨氏模量为0.3895，即固定碳的泊松比μ_f＝0.4943、固定碳的杨氏模量E_f＝0.3895；

步骤三、通过系统剖析原生结构煤、碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤的测井响应特征，发现随着煤体结构由原生结构煤向糜棱煤过渡，密度测井值和电阻率值减小，而声波时差和井径增大，据此，定义式(9)所示的煤体结构指数；

$I_{CS}=100\·\frac{{\mathrm{\ρ}}_b}{\mathrm{\Δ}t}\·log\left(\frac{RT}{CAL}\right)---\left(9\right)$

式中：I_CS——煤体结构指数，无因次；RT—电阻率，Ω·m；CAL—井径，cm；其他参数物理意义同上；

依据该方法，将密度、声波时差、电阻率及井径测井代入公式(9)，便可求得煤体结构指数I_CS，考虑到计算的煤体结构指数I_CS值变化范围较大，对I_CS值进行归一化处理；

步骤四、煤岩脆性指数计算模型构建：依据步骤二可知，煤岩的灰分与脆性成正比，固定碳与脆性成反比，而灰分、固定碳的泊松比和杨氏模量差异较大，为此，将泊松比、杨氏模量作为其灰分和固定碳的权系数，以此来表征灰分和固定碳的脆性特征；据此，构建了方程(10)、(11)所示的两个脆性指数计算模型，考虑煤体结构的影响，同时兼顾泊松比和杨氏模量两者均对脆性特性有贡献，最终构建了方程(12)所示的煤岩脆性指数计算模型，具体如下：

${\mathrm{BI}}_1=\frac{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}}{\frac{V_a}{{\mathrm{\μ}}_a}+\frac{V_f}{{\mathrm{\μ}}_f}}\×100---\left(10\right)$

${\mathrm{BI}}_2=\frac{\frac{V_a}{E_a}}{\frac{V_a}{E_a}+\frac{V_f}{E_f}}\×100---\left(11\right)$

$BI=\frac{{\mathrm{BI}}_1+{\mathrm{BI}}_2}{2}\×I_{CS}---\left(12\right)$

式中：BI₁为泊松比与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI₂为杨氏模量与煤岩工业组分结合计算的煤岩脆性指数，％；BI为最终计算的煤岩脆性指数，％；

步骤五、煤岩脆性指数计算：将计算的灰分V_a、μ_a、E_a和固定碳V_f、μ_f、E_f及煤体结构指数I_CS输入公式(10)～(12)得出BI，便可实现煤岩脆性指数的计算。