CN110348590A - 一种页岩吸附气含量计算方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种页岩吸附气含量计算方法，包括：建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1；建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2；根据页岩样品进行X‑衍射全岩分析结果，按实际样品矿物比例配置人工模拟样，对人工模拟样和页岩样品进行等温吸附实验；利用实际样品及相对应的模拟样品测试结果对模型S2进行修正；建立机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3。本发明引入结构系数、粘土系数和含水率系数建立计算页岩吸附气量兰氏体积的新等温吸附模型，是对等温吸附气模型的重要改进，计算值与实测值具有较好的一致性，该模型可拓展到元素测井评价含气性。

Description

一种页岩吸附气含量计算方法
技术领域
本发明涉及油气勘探领域，更具体地，涉及一种页岩吸附气含量计算方法。
背景技术
中国页岩气类型多、分布广、潜力大，据估算，中国页岩气可开采资源大约为31X1012m3。页岩气藏中气体由三部分组成：裂缝和基质中的游离气、有机质中的溶解气以及吸附气。其中吸附态页岩气含量占页岩气总含量的20％～85％左右，而页岩的吸附能力受诸多因素影响，主要有孔隙结构、孔隙体积、有机碳含量、岩石矿物成分、含水率、温度及压力等。页岩吸附气含量对页岩气储量的计算至关重要并且其解吸规律直接影响页岩气井的产量及其产能预测。
为满足国内不断增长的油气资源需求，在常规油气资源非常规油气的开发备受关注，其中页岩气的勘探开发在我国正逐年增加。然而在页岩吸附气量评价中，前人主要考虑页岩样品的有机质、粘土矿物和其他矿物含量在地层温度下吸附页岩气的能力。
专利“预测页岩不同类型吸附气非均质性分布的方法”建立了不同形式的概念模型，将页岩吸附气分为有机质吸附气、粘土矿物吸附气、石英吸附气、其他碎屑岩矿物吸附气、碳酸盐矿物吸附气和其他盐类矿物吸附气，并建立了方法模型，可计算出这些各种形式的吸附气含量。
专利“页岩吸附气和游离气的计算方法及其测量装置”提出根据随自由气变化造成的声波衰减规律求出孔隙中的自由气体积与声衰减之间的转换关系。由含气量与声衰减之间的关系与吸附气造成的声衰减L2，求得甲烷的吸附气体积。该专利未提出有机质、粘土含量、含水率对吸附气量的影响。
文献“修正的页岩气等温吸附模型”从修正压力的角度出发，对Langmuir方程修正，使非均质吸附质也能适用Langmuir模型。该模型未提出有机质、粘土含量、含水率对吸附气量的影响。
文献“页岩气超临界吸附机理分析及等温吸附模型的建立”岩在超临界态的所建模型可反映粘土矿物与干酪根吸附能力的差异及不同孔径吸附状态的差异，该模型未提出有机质、粘土含量、含水率对吸附气量的影响。
文献“温度对页岩等温吸附/解吸特征影响”提出温度影响页岩的吸附量以及解吸量，Langmuir模型与解吸式模型分别能很好地描述等温吸附和解吸过程。该模型未提出有机质、粘土含量、含水率对吸附气量的影响。
文献“页岩等温吸附/解吸影响因素研究”提出页岩的等温吸附/解吸特征以及影响因素有温度、TOC、水分。但未提出有机质、粘土含量、含水率的吸附气量等温吸附模型。
以上专利和文献中的评价页岩吸附气的方法均没有涉及到含水率和不同粘土类型吸附能力的问题，没有涉及对页岩不同含水率吸附气量类型的专项研究，这些制约了页岩吸附气量的精确评价。研究页岩中不同含水率和不同粘土含量吸附气含量的计算方法，对精确评价页岩吸附气量，具有重要意义。
目前页岩吸附气含量的计算模型多是在干燥情况下基于有机质吸附气量的预测模型，几乎没有考虑到含水率和不同粘土含量的问题，没有技术涉及到含水率和不同粘土含量对页岩吸附气量的影响。因此，需要开发一种综合考虑温度、压力、有机质、粘土含量、含水率等因素来计算页岩吸附气的方法。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，本发明综合考虑了温度、压力、有机质、粘土含量、含水率等因素，提出了一种基于单矿物组份吸附能力测量的页岩吸附气含量计算方法。
根据本发明的页岩吸附气含量计算方法包括：
1)建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1；
2)基于吸附气含量预测数学模型S1建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2；
3)根据页岩样品进行X-衍射全岩分析结果，按实际样品矿物比例配置人工模拟样，对人工模拟样和页岩样品进行等温吸附实验；
4)基于按照实际样品制备的模拟样吸附量与页岩样品的吸附量的差异，对吸附气含量预测数学模型S2进行修正；
5)基于步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2’建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3。
优选地，步骤1)包括：
1.1)计算单矿物的最大吸附量；
1.2)测量单矿物与石英配置混合矿物的最大吸附气量；
1.3)基于步骤1.1)的计算结果与步骤1.2)的测量结果建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1。
优选地，所述吸附气含量预测数学模型S1的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类。
优选地，步骤2)包括：
2.1)基于兰格缪尔等温吸附方程式计算有机质的最大吸附量：
VLTOC＝vL*p/(pL+p) (2)
其中，VLTOC为有机质的最大吸附量，vL为达到饱和时所吸附的气体量，pL为吸附量达到饱和吸附量一半时的压力，p为储层压力；
2.2)测量有机质与单矿物、石英配置混合矿物最大吸附气量；
2.3)基于步骤2.1)的计算结果与步骤2.2)的测量结果建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2。
优选地，所述吸附气含量预测数学模型S2的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，VLTOC为有机质的吸附气含量，QTOC为有机质含量。
优选地，修正后的吸附气含量预测数学模型S2’的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数。
优选地，步骤3)包括：
3.1)测量单粘土在不同含水饱和度下最大吸附气量，归一化处理后得到不同含水饱和度下最大吸附量预测模型S3’；
3.2)测量页岩在不同含水饱和度下最大吸附量；
3.3)基于3.1)中建立的最大吸附量预测模型S3、3.2)的测量值以及步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2，建立不同含水饱和度下吸附量预测模型S3。
优选地，所述最大吸附量预测模型S3’：
其中，VL粘土为归一化后粘土最大吸附量，T为粘土含水系数，Sw为含水饱和度。
优选地，所述有机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数，T为粘土含水系数，Sw为含水饱和度，C为有机质含水系数。
优选地，含水饱和度通过以下公式计算：
其中，G1为平衡水前干燥页岩样品质量；G2为平衡水后页岩样品质量；G3为烘干减水后页岩样品质量。
本发明综合考虑温度、压力、有机质、粘土含量、含水率等因素，引入结构系数、粘土系数和含水率系数建立计算页岩吸附气量兰氏体积的新等温吸附模型，是对等温吸附气模型的重要改进，计算值与实测值具有较好的一致性，该模型可拓展到元素测井评价含气性。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出根据本发明的示例性实施方式的页岩吸附气含量计算方法的流程图；
图2示出利用模型S1计算的蒙脱石、绿泥石及石英等混合矿物固定配比下的吸附量计算值与实测值对比关系；
图3示出利用模型S2计算的有机质与绿泥石、石英等固定配比下的吸附量与实测值对比关系；
图4示出页岩实际样与人工模拟样的吸附量实测值关系；
图5示出修正后的模型S2的计算结果与实际样实测值的对比关系；
图6示出归一化后不同含水饱和度下的粘土吸附量关系；
图7示出利用模型S3计算的不同含水饱和度下页岩样品吸附量与实测值关系。
具体实施方式
根据本发明的页岩吸附气含量计算方法是基于以下假设提出的：
1)页岩吸附气量是由粘土吸附和有机质吸附两部分组成；
2)在不同含水率下页岩吸附量影响是粘土先影响，待粘土完全含水后有机质再影响。
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
图1示出根据本发明的示例性实施方式的页岩吸附气含量计算方法的流程图。该方法包括：
步骤1：建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1。
在一个示例中，通过以下方式建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1：
1.1)在实验室中，参照煤层气的等温吸附实验、测试方法和理论模型，计算出单矿物最大吸附量，单矿物通常包括蒙脱石、高岭石、绿泥石、伊利石，也包括其他类型的单矿物。
1.2)测量单矿物与石英配置混合矿物的最大吸附气量；
1.3)基于步骤1.1)的计算结果与步骤1.2)的测量结果建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1。
所述吸附气含量预测数学模型S1的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类。
图2为蒙脱石、伊利石、绿泥石和石英按照30％、20％、10％、40％的比例混合后不同压力下的吸附量实测值与利用吸附气含量预测模型S1计算的不同压力吸附量值对比图。图中可以看出测量值和计算值吻合度较高，验证了吸附气含量预测数学模型S1的准确性。
步骤2：基于吸附气含量预测数学模型S1建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2。
在一个示例中，通过以下方式建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2：
2.1)基于兰格缪尔等温吸附方程式计算有机质的最大吸附量：
VLTOC＝vL*p/(pL+p) (2)
式中：VLTOC为有机质的最大吸附量，m3/t；vL为达到饱和时所吸附的气体量，，又称Langmuir体积，m3/t；pL为吸附量达到饱和吸附量一半时的压力，又称Langmuir压力，MPa；p为储层压力，MPa；
2.2)测量有机质与单矿物、石英配置混合矿物最大吸附气量；
2.3)基于步骤2.1)的计算结果与步骤2.2)的测量结果建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2。
在已经获得了单矿物与石英配置混合矿物的吸附气预测数学模型S1的基础上，通过加入有机质，计算有机质的最大吸附量以及测量有机质与单矿物、石英配置混合矿物最大吸附气量，即能够获得有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2。
所述吸附气含量预测数学模型S2的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，VLTOC为有机质的吸附气含量，QTOC为有机质(总有机碳)含量。
图3为绿泥石、石英、有机质按照60％、37％、3％的比例混合后不同压力的吸附量实测值与利用吸附气含量预测模型S2计算的不同压力下吸附量值对比图。图中可以看出测量值和计算值吻合度高，验证了吸附气含量预测数学模型S2的准确性。
步骤3：根据页岩样品进行X-衍射全岩分析结果，按实际样品矿物比例配置人工模拟样，对人工模拟样和页岩样品进行等温吸附实验。
通过对页岩样品进行X-衍射全岩分析，可以获得页岩样品所具有的成分以及该成分的比例。将这些成分按比例配置人工模拟样。对页岩样品和人工模拟样进行等温吸附实验，可以获得图4所示的实际样吸附量与人工模拟样吸附量及其相应的关系。
本步骤的目的是为了利用实际样品资料刻度人工样品资料，确保基于人工样品资料建立的理论计算模型能应用于生产实际中。
步骤4：基于按照实际样品制备的模拟样的吸附量与页岩样品的吸附量的差异，对吸附气含量预测数学模型S2进行修正，也即对吸附气含量预测数学模型S2中的参数值进行修正。
页岩实际样吸附量是由粘土与有机质两部分吸附量累加，则可认为有机质的吸附量是由页岩吸附量减去粘土吸附量。因此，可以通过拟合TOC含量与TOC吸附量关系，其关系表示为VTOC＝P*QTOC+K，与修正前模型S2对比，可以得到如下关系：VLTOC*QTOC＝P*QTOC+K，因此，修正后的页岩吸附量公式：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数。
图4为是模型S2校正前吸附气含量实验测量值与计算值的对比，可以看出，差异明显。图5为模型S2修正后计算的吸附气含量值与实测值之间的关系较好，。可见吸附气含量预测数学模型S2得到了修正，准确度得到了提高。
步骤5：基于步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2’建立机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3。
可以通过以下方式建立单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3：
3.1)测量单粘土在不同含水饱和度下最大吸附气量，归一化处理后得到不同含水饱和度下最大吸附量预测模型S3’。
参考ASTM D 1412-2004平衡水制备过程，通过烘干对样品进行不断减水作用，此时含水饱和度等于对应的质量含水率与完全平衡水时水的质量含水率(含水100％)的比值：
其中，G1为平衡水前干燥页岩样品质量；G2为平衡水后页岩样品质量；G3为烘干减水后页岩样品质量。
所述最大吸附量预测模型S3’的表达示为：
其中，VL粘土为归一化后粘土最大吸附量，T为粘土含水系数,Sw为含水饱和度。
图6为不同含水饱和度情况下粘土归一化后吸附量关系图。通过对吸附量和含水饱和度进行拟合，能够确定最大吸附量预测模型S3’中粘土含水系数T的值。
3.2)测量页岩在不同含水饱和度下最大吸附量；
3.3)基于3.1)中建立的最大吸附量预测模型S3’、3.2)的测量值以及步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2，建立不同含水饱和度下吸附量预测模型S3。
所述吸附量预测模型S3的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数，T为粘土含水系数，Sw为含水饱和度，C为有机质含水系数。
为了验证本发明提出的基于单矿物组份吸附能力测量的页岩吸附气含量计算模型，对研究区页岩实际样品进行等温吸附实验，将实测值与模型计算值进行对比，两者具有较好的一致性，证明了本发明提出方法的正确性以及在页岩吸附气含量计算中的适应性。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，包括：
1)建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1；
2)基于吸附气含量预测数学模型S1建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2；
3)根据页岩样品进行X-衍射全岩分析结果，按实际样品矿物比例配置人工模拟样，对人工模拟样和页岩样品进行等温吸附实验；
4)基于按照实际样品制备的模拟样吸附量与页岩样品的吸附量的差异，对吸附气含量预测数学模型S2进行修正；
5)基于步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2’建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气含量预测数学模型S3。
2.根据权利要求1所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，步骤1)包括：
1.1)计算单矿物的最大吸附量；
1.2)测量单矿物与石英配置混合矿物的最大吸附气量；
1.3)基于步骤1.1)的计算结果与步骤1.2)的测量结果建立单矿物与石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S1。
3.根据权利要求2所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，所述吸附气含量预测数学模型S1的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类。
4.根据权利要求1所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，步骤2)包括：
2.1)基于兰格缪尔等温吸附方程式计算有机质的最大吸附量：
VLTOC＝vL*p/(pL+p) (2)
其中，VLTOC为有机质的最大吸附量，vL为达到饱和时所吸附的气体量，pL为吸附量达到饱和吸附量一半时的压力，p为储层压力；
2.2)测量有机质与单矿物、石英配置混合矿物最大吸附气量；
2.3)基于步骤2.1)的计算结果与步骤2.2)的测量结果建立有机质与单矿物、石英配置混合矿物的吸附气含量预测数学模型S2。
5.根据权利要求4所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，所述吸附气含量预测数学模型S2的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，VLTOC为有机质的吸附气含量，QTOC为有机质含量。
6.根据权利要求5所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，修正后的吸附气含量预测数学模型S2’的表达式为：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数。
7.根据权利要求1所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，步骤3)包括：
3.1)测量单粘土在不同含水饱和度下最大吸附气量，归一化处理后得到不同含水饱和度下最大吸附量预测模型S3’；
3.2)测量页岩在不同含水饱和度下最大吸附量；
3.3)基于3.1)中建立的最大吸附量预测模型S3、3.2)的测量值以及步骤4)中修正后的吸附气含量预测数学模型S2，建立不同含水饱和度下吸附量预测模型S3。
8.根据权利要求1所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，所述不同含水饱和度下最大吸附量预测模型S3’：
其中，VL粘土为归一化后粘土最大吸附量，T为粘土含水系数，Sw为含水饱和度。
9.根据权利要求8所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，所述有机质与单矿物、石英配置混合矿物在不同含水率下的吸附气预测数学模型S3：
其中，VLi为不同粘土最大吸附量，Qi为不同粘土含量，I为页岩样品所含粘土成分的种类，QTOC为有机质含量，P、K为结构系数，T为粘土含水系数，Sw为含水饱和度，C为有机质含水系数。
10.根据权利要求1所述的页岩吸附气含量计算方法，其特征在于，含水饱和度通过以下公式计算：
其中，G1为平衡水前干燥页岩样品质量；G2为平衡水后页岩样品质量；G3为烘干减水后页岩样品质量。
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