CN110633557A - 一种煤层气构造有利区识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种煤层气构造有利区识别方法,针对构造变形采用趋势面迭代分解法分析,区分出煤层底板变形中最剧烈、较缓和轻微三种不同程度的变形值;针对断裂系统采用断层密度和强度两个指标对断层水平和垂向发育程度进行定量表征;采用Q型聚类法对不同角度的构造量化指标进行统一和分级;对构造变形、断层,以单要素在地质上对煤层气富集的影响规律为指导,划分单要素控气有利不利区;最后综合三类单要素控气有利区,得到构造影响下的煤层富集最有利、较有利、较不利和不利区,分区结果能精确反映构造对煤层气富集的影响效果,为有利煤层气富集区的识别提供参考,为煤层气空间分布及开发甜点区优选提供支撑。

Description

一种煤层气构造有利区识别方法
技术领域
本发明一种煤层气构造有利区识别方法,属于油气勘探技术领域。
背景技术
煤层气的富集受控于多种地质因素,包括煤层及含煤地层的构造、沉积、岩性、水动力条件、物性及力学性质等多个方面,其中,构造条件是这些地质因素中最根本和最为重要的控制因素。已有研究表明不同层次的构造活动对煤层气成藏的控制作用不同,对于含煤盆地内部构造层次而言,不同的构造样式是控制煤层气赋存、富集的主导因素。
关于不同构造样式对煤层气富集影响的定性描述,前人做了大量的工作,取得了丰硕的成果。然而,以矿区尺度进行分析时,基于定性描述的构造样式形态与煤层气富集性之间难以建立较严格的对应关系,对于开展煤层气富集性的准确预测工作缺乏指导意义,而且可移植性不强。如果能以定量表征的构造要素识别参数为基础,结合控制煤层气富集的沉积、水文等其他地质要素研究实现对煤层气富集区的类别判识及分布预测,则对于矿井的安全生产及煤层气的开发应用将具有重大意义。所以,如何对不同构造样式进行参数定量描述,如何将描述参数与煤层气富集性之间建立联系是开展矿区尺度下煤层气富集精准预测的一大需求。
与本发明相关的现有技术一:
现阶段常基于定性描述来表征地质构造对煤层气富集的影响规律。对于褶皱来说,一般来说背斜有利于煤层气的保存,甲烷只能沿煤层向高处运移。但是如果煤层顶板封闭条件差,背斜更易于气体的扩散,而向斜转折端易于瓦斯赋存。背斜构造中和面以上表现为拉张应力,产生大量的张性裂隙或断层,应力释放快为低压区,煤层气容易逸散,中和面以下煤层甲烷聚集。向斜构造两翼与轴部中和面以上表现明显的应力集中为高压区;中和面以下表现为拉张应力,向斜轴部中和面以下的煤层甲烷封存较差。对于断层来说,对煤层的含气性具有明显的影响,其情况也是十分复杂的,归纳起来有两种情况:一种是断层促使气体沿断裂面向地表运移,造成煤层脱气,从而降低了煤层及其邻近地带的含气性,这种属于排气断层。另一种是致密地层组成的断层阻碍煤中气体的运移,成了气体向地表或向别的圈闭中运移路上的不渗透阻挡,从而提高了煤层及其邻近地带的含气性,这种属于遮挡断层。一般来说,规模较大的张性断层属于排气断层,它降低了煤层的含气性,不利于煤层气藏的形成和保存;挤压作用形成的逆断层多属于遮挡断层。这种断层所产生的裂隙通常处于闭合状态,断层面两侧的岩层被压紧,断层的位移往往使致密的泥质岩层与煤层的断头相接触,从而阻断了气体沿煤层自下而上的运移,这两种作用结合起来在很大程度上使煤层具有较高的含气量。
现有技术方案一的缺点:地质构造对于煤层气富集的影响规律仅通过定性方式进行描述是较为宏观和粗糙的,对于指导矿区尺度下的煤层气勘探开发指导意义较弱。因此,基于这些构造富气影响地质规律在煤层气勘探选取中不可避免地会造成选取精度不高的问题,为了更好地将煤层气构造有利区优选与地质构造富气规律表征有效结合,提高煤层气富集有利区划分精度,有必要针对地质构造富气规律在以往定性描述的基础上进行进一步定量表征的方法研究。
与本发明相关的现有技术二:
现阶段煤层气构造有利区的优选方法主要根据煤层气藏形态及动力学特征,把煤层气藏分为单斜式煤层气藏、向斜式煤层气藏、背斜式煤层气藏和伸展式煤层气藏四个大类。在此基础上,考虑构造形态和不同类型构造的组合关系,并结合断层运动学特征可进一步总结出10种基本构造类型以及与其相应的13种构造形态,通过总结不同构造类型的控气作用特征,探讨其控气的地质机理,从而进行煤层气目标区和靶区的优选。
不同构造类型的控气作用及机理为:单斜式煤层气藏单斜式煤层气藏多位于大型聚煤盆地边缘,该类型可分为高角度单斜、低角度单斜和缓波状单斜。高角度单斜不利于煤层气保存,低角度单斜有利于形成水承压煤层气藏。缓波状单斜煤层气藏局部易形成煤层;向斜式煤层气藏包括宽缓向斜及不对称向斜两种类型,单纯从构造角度来看:向斜两翼地层倾角越大,张性断裂越发育,煤层气就越易逸散;反之,倾角越缓,断裂不发育或发育逆断层,就越有利于煤层气的保存;背斜式煤层气藏包括对称背斜、不对称背斜二种基本类型。在对称背斜类型中,大型背斜顶部裂隙密集发育,形成气体逸散运移的通道,背斜轴部的含气性往往较差,而问两翼及倾伏端方同含气性变好;如果构造挤压变形强度加大,导致背斜轴部发育逆断层系统,则在一定程度上有利于煤层气保存,其含气性可能要好于前述的背斜情况。不对称背斜,顶部多发育张性裂隙,在缓翼有逆断层形成,煤层气在陡翼顺层运移并从裂隙逸散,在缓翼因受逆断层的阻隔而煤层气常得以较好保存。次级背斜,多发育在大面积单斜的构造背景中,多位于大型宽缓复式向斜的两翼,背斜幅度小,两翼产状缓,裂隙不甚发育,有利于形成小型构造“圈闭”,因此次级背斜多是在目标区中寻找富气地段和确定煤层气井位时优选考虑的构造部位。如果大型背斜顶部遭受剥蚀并涉及煤层、形成煤层气的“逸散窗”,煤层气由深部向浅部补给并顺煤层露头逸散,则背斜顶部附近煤层的含气性极差,含气性较好的地段往往位于两翼斜坡部位;伸展式煤层气藏包括单斜断块、断陷盆地和滑动构造三种基本类型。它们均为拉张构造应力作用的产物,但由于发育的地质时期不同和运动学特征的差异,对煤层气保存条件影响的特征和程度亦有所不同。我国断陷型含煤盆地多形成于中一新生代,同沉积盆缘断裂的发育往往导致煤层本身及上覆地层厚度巨大,其特点是以高角度正断支为主体,大都为在断裂基础上发育起来的地垒、地堑、半地堑和复式断陷盆地等组合形式。其在总体上是煤层气富集区,但煤层气赋存存在不均一性,煤层的连续性很差。单斜断块大都发育在大型盆地边缘或大型隆起区外缘地带,断块之间发育高角度张性正断层,破坏了煤储层的连续性,煤层气沿断层大量逸散,或使含气性整体变差,或造成含气性区域分布具极大的不均一性。滑动构造又包括伸展滑脱和重力滑动两种形式,变形强度相对较低但剪切应变作用较强,作用于滑动面下伏煤层或有关地层的是压剪性构造应力机制。如果滑动面发育在煤层顶板附近或煤层之中,则可导致构造岩或构造煤发育,在增进封盖能力的同时几乎毫无例外地造成煤储层渗透性变差,而滑动面若远离煤层,则对煤层气保存条件没有直接的影响。
现有技术二的缺点:通过不同煤层气藏类型的划分,在此基础上考虑构造形态和不同类型构造的组合关系,进而对不同组合关系下的构造类型控气特征进行描述,最后作为煤层气目标区优选依据的方法考虑到了不同构造之间的组合关系,但是划分多依赖于研究人员的经验,对于不同构造类型及构造组合的控气特征缺乏明确的量化参考指标,所以推广性和可操作性不高。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明提供了一种煤层气构造有利区识别方法,该方法综合考虑构造变形和断裂的量化表征指标,为煤层气构造有利富集区的预测及后续开发提供可靠支撑。
本发明通过以下技术方案实现:
一种煤层气构造有利区识别方法,包括以下步骤:
步骤一、构建构造变形量化指标,针对构造变形采用趋势面迭代分解法分析,区分出煤层底板变形中最剧烈、较缓和轻微三种不同程度的变形值;
步骤二、断层复杂程度量化指标构建阶段,针对断裂系统,采用断层密度和强度两个指标对断层水平和垂向发育程度进行定量表征;采用Q型聚类法,对不同角度的构造量化指标进行统一和分级;
步骤三、构造控气分区与有利区评价阶段,对构造变形、断层,结合影响煤层气富集的埋深要素,以单要素在地质上对煤层气富集的影响规律为指导,划分单要素控气有利区和不利区;
综合三类单要素控气有利区,得到构造影响下的煤层富集最有利、较有利、较不利和不利区,得到研究区构造控气有利区评价分区图,最终分区结果能精确反映构造对煤层气富集的影响效果。
优选的,所述步骤一通过以下步骤实现:
S1.构建构造变形量化指标:
趋势面计算方法的数学模型形式为:
Z(x,x)=a0+a1f1+a2f2+...+anfn (1)
式中:
Z—趋势面的拟合值;
an—需要求取的待定系数;
fn—关于观测点位置z(x,y)的函数;
n—最大曲面拟合次数;
根据最小二乘法原理求出待定系数a0、a1、...an,建立趋势面方程:
Z(x,y)=a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6 (2)
然后,把第i个点的坐标xi,yi代入,求出第i点的趋势值,得到储层构造的局部高点剩余值,具体的计算公式为:
ΔZi=Zi-Z (3)
式中,Zi表示观测值,ΔZi表示剩余值,ΔZi>0时表示局部高点,ΔZi<0时表示局部低点;
读取煤层底板层位标高数据,断层控制点数据,埋深数据;基于公式(3)以煤层底板等高线值为数据输入,求取煤层的趋势值以及残差值,以残差值代表煤层的变形程度;由于煤层变形包括不同尺度的变形,为区分不同尺度变形,本次研究提出用趋势面迭代法进行煤层构造变形程度表征,通过三次拟合,分别得到地层变形最剧烈的高频成分、较缓的中频成分以及轻微变形的低频成分;
S2.通过MATLAB编程实现不同大小网格内数据的自动化趋势面拟合,即由网格大小来控制变形尺度:大网格对应大尺度缓变形,小网格对应小尺度剧烈变形;由于划分网格时会出现边界化效应,进一步通过编程去掉网格边界一定范围内的数据点,从而降低边界的影响效应;首先以小网格拟合得到一次拟合趋势图和残差图;一次拟合趋势面基本与原始煤层展布形态相近,而残差图则反映了煤层变形发育较为剧烈的部分;依据残差图与断层对应效果优选分区数和拟合次数;
S3.在一次趋势面的基础上进行趋势面和残差的二次划分,通过中等网格拟合得到二次拟合趋势图和残差图,二次划分的网格数小于一次划分的网格数;二次拟合趋势图可以勾勒出煤层整体展布状态,残差图则反映出一些地层变形较轻微的小型褶曲。
S4.在二次拟合趋势面的基础上进行趋势面和残差的划分,对全区进行拟合,得到三次拟合趋势图和残差图;三次趋势图反映了地层整体平缓延伸情况,三次残差图则反映了煤层变形程度最低的褶曲发育情况。
S5.基于原始地层、一次拟合趋势面、二次拟合趋势面的趋势面分区拟合,最终得到不同程度变形的发育情况,分别为一次拟合残差代表的剧烈变形、二次拟合残差代表的较缓变形、以及三次拟合残差代表的缓变形;将三种变形过程中的残差的绝对值相加,即得累计总残差;累计总残差为缓变形值、较缓变形值和剧烈变形值的和,即可代表研究区变形程度的大小,更加符合实际地层变形情况。
S6.采用Q型聚类分析对待分析区块内变形程度进行分级,得到多个聚类分析采样点,表征变形程度指标为一个,即每个采样点对应的累计总残差;分析时首先运用欧式距离计算距离系数,再运用Ward算法对采样点进行聚类,所有的操作过程均在统计软件SPSS22中进行。通过分析计算,最终为便于分析最终将变形程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类,分别表征变形程度从低到高的4个程度。累计总残差越大,反映局部变形越剧烈。
优选的,所述一次趋势面、二次趋势面和三次趋势面分别通过如下方法得到:通过MATLAB编程实现不同大小网格内数据的自动化趋势面拟合,即由网格大小来控制变形尺度,基本原则为:大网格对应大尺度缓变形,中等大小网格对应中等尺度变形,小网格对应小尺度剧烈变形,具体实现过程为:首先将全区划分为大小一致的12个长方形小网格,每个网格内原始标高数据独立拟合得到一次拟合趋势图和残差图;然后将全区划分为4个中等大小的网格,每个网格内一次趋势面数据独立拟合,得到二次拟合趋势图和残差图,最后将全区作为一个大网格,对全区二次趋势面数据进行拟合,得到三次拟合趋势图和残差图。
优选的,所述Q型聚类分析首先运用欧式距离计算距离系数,再运用Ward算法对采样点进行聚类,所有的操作过程均在统计软件SPSS22中进行。
优选的,所述步骤二通过以下步骤实现:
断层发育复杂程度的标准通常利用断层密度、断层强度两个定量指标,该指标分别反映断层对地层造成的平面影响与纵向影响。
其中:
Kd=(∑t)/s (4)
Ki=(∑Lh)/s (5)
式中,Kd为断层密度;Ki为断层强度,s为统计单元的面积,h为断层的断距,L为断层的延伸长度,t为断层的条数。
S1.通过MATLAB软件实现对研究区断层密度进行统计,以反映断层对地层造成的平面影响;
S2.通过MATLAB软件实现对研究区断层强度进行统计,以反映断层对地层造成的纵向影响;
S3.由于要素相互耦合,断层密度和断层强度分别从断层发育的平面展布与纵向延伸两个方面表征了断层复杂程度,这两个要素之间并不是孤立存在的,为综合考虑两种要素,采用Q型聚类分析对待分析区块内断层发育复杂程度进行分级,聚类分析研究区断层复杂程度采样点,其表征断层复杂程度指标为两个,分别为每个采样点对应的断层密度与断层强度。分析时,首先运用欧式距离计算距离系数,再运用Ward算法对采样点进行聚类;所有的操作过程均在统计软件SPSS22中进行。通过分析计算,最终为便于分析将断层复杂程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类,分别表征断层发育程度从低到高的4个程度。断层复杂程度越大,反映断层越发育。
优选的,所述步骤三通过以下步骤实现:
S1.浅埋区内含气量随埋深增加而升高;深埋区内含气量随埋深增加而降低;将含气量与埋深之间做一次线性拟合分析,确定含气量随深度变化的拐点,拐点深度定为临界深度,选取小于临界深度区域作为埋深控气不利区,大于临界深度区域作为埋深控气有利区;
S2.选取变形聚类分析得到的Ⅰ、Ⅱ类区域作为构造变形控气有利区;Ⅲ、Ⅳ类区域作为构造变形控气不利区;
S3.选取断层变形聚类分析得到的Ⅰ类区域作为断层控气有利区,Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类分区区域作为断层控气不利区;
S4.为综合各类构造要素,最终划分构造因素影响下的煤层气富集有利区,选取单个要素划分出的控气有利区进行叠合,得到三个单要素有利区重叠区域为构造控气最有利区域,两个单要素有利区重叠区域为构造控气较有利区域,一个单要素有利区域为构造控气有利区域,不覆盖区域为不利区域,由此得到研究区构造控气有利区评价分区图。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
本方法以影响煤层气富集、保存的构造地质规律为指导,在定性表征的地质规律基础上对煤层底板的两大构造要素:构造变形、断裂系统开展定量表征的方法研究。首先针对构造变形采用趋势面迭代分解法分析,区分出煤层底板变形中最剧烈、较缓和轻微三种不同程度的变形值;针对断裂系统采用断层密度和强度两个指标对断层水平和垂向发育程度进行了定量表征。然后在此基础上采用Q型聚类法对不同角度的构造量化指标进行统一和分级。接下来对构造变形、断层,结合影响煤层气富集的埋深要素,以单要素在地质上对煤层气富集的影响规律为指导,划分单要素控气有利不利区。最后综合三类单要素控气有利区,得到构造影响下的煤层富集最有利、较有利、较不利和不利区,最终分区结果能精确反映构造对煤层气富集的影响效果,为有利煤层气富集区的识别提供参考,为煤层气空间分布及开发甜点区优选提供支撑。
本发明提出了一个新的通过构造定量表征进行煤层气构造有利区优选的方法,以反映构造变形和断裂系统的量化指标选取、统计为基础,以构造控气地质规律指导量化指标控气有利不利的门槛值确定,最后通过不同构造控气要素叠合划分得到构造控气分区图。本发明构建了(1)趋势面迭代法表征不同程度构造变形程度的新方法;(2)通过量化控气构造指标,细化构造控气要素,对煤层气富集构造影响要素进行分析的研究方法;(3)从构造变形、断层展布和埋深三个单要素控气二分和多要素控气叠合法的联合使用,划分出全区煤层气构造富集最有利区的方法。趋势面迭代分析法有利于对不同变形程度的构造现象进行分级表征,克服了常规方法无法区分不同尺度构造变形现象的缺点;Q型聚类方法对褶皱和断层的不同量化指标进行了统一和程度划分,更加凸显了构造发育程度的大小;同时使用埋深、褶皱和断层三种构造要素对煤层气的富集有利区的叠合获得煤层气分区,从而确保划分结果的合理性。本发明提出的方法具有很好的实际应用价值。
附图说明
图1为本发明实施例永乐南区块变形程度分区图;
图2为本发明实施例永乐南区块断层复杂程度分区图;
图3为本发明实施例永乐南区块2号煤层构造控气分区图;
图4为本发明实施例永乐南区块10号煤层构造控气分区图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步的详细说明,但是本发明的保护范围并不限于这些实施例,凡是不背离本发明构思的改变或等同替代均包括在本发明的保护范围之内。
选择永乐南区块进行煤层气构造分析,具体步骤如下:
步骤1:读取煤层底板层位标高数据,断层控制点数据,埋深数据;
步骤2:利用MATLAB程序对原始层位数据进行分区拟合,得到一次趋势面和残差图,依据残差图与断层对应效果优选分区数和拟合次数;
步骤3:利用MATLAB程序对一次趋势面进行分区拟合,得到二次趋势面和残差图,依据残差图与次级褶皱发育情况对应效果优选分区数和拟合次数;
步骤4:利用MATLAB程序对二次次趋势面进行拟合,得到三次平缓过度的趋势面和残差图;
步骤5:将三次拟合得到的残差绝对值进行累加得到累计残差值,代表全区变形程度,利用Q型聚类分析对永乐南区块内变形程度进行分级,为便于分析将变形程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类。如图1所示,局部变形较小区域主要分布于研究区中西部,结合该区内趋势面为低角度单斜,所以该区域内煤层气含量普遍较高。局部变形剧烈区域分布于研究区中部和中南部,该区域内煤层气含量普遍较低;
步骤6:利用MATLAB程序对断层控制点数据进行断层密度和强度的分网格统计;
步骤7:采用Q型聚类分析对永乐南区块内断层发育复杂程度进行分级,为便于分析将断层复杂程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类。如图2所示。断层发育程度较高的区域主要分布于研究区中部和中南部,该区域内煤层气含量普遍较低。
步骤8:以埋深700米为界,对煤层进行埋深控气二分,将埋深大于700米的区域作为埋深控气有利区,埋深小于700米的区域作为埋深控气不利区;
步骤9:选取变形要素中Ⅰ、Ⅱ类分区区域作为构造变形控气有利区;Ⅲ、Ⅳ类分区区域作为构造变形控气不利区;
步骤10:选取断层要素中Ⅰ类分区区域作为断层控气有利区;Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类分区区域作为断层控气不利区;
步骤11:选取单个要素划分出的控气有利区进行叠合,三个单要素有利区重叠区域为构造控气最有利区域,两个单要素有利区重叠区域为构造控气较有利区域,一个单要素有利区域为构造控气有利区域,不覆盖区域为不利区域,由此得到研究区构造控气有利区评价分区图。如图3为2号煤层构造控气有利区评价分区图,图4为10号煤层构造控气有利区评价分区图。
利用本发明对煤层气有利区划分结果与实际钻孔含气量数据进行对比,可以看出,对于2号煤层来说,最有利于煤层气富集保存的区域主要位于研究区西北部,断层发育程度较低、变形程度较低且埋深较大。对于10号煤层来说,最有利区域主要位于研究区西北部和中南部,断层发育程度较低、变形程度较低且煤层埋深较厚。在构造定量表征的基础上,运用数学聚类以及要素叠合的方法进行煤层气构造有利区优选结果符合实际地质规律,划分结果与实际钻井数据差距较小,分辨率能够得到保证。
本发明不会限制于本文所示的实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖性特点相一致的最宽范围。

Claims (6)

1.一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、构建构造变形量化指标,针对构造变形采用趋势面迭代分解法分析,区分出煤层底板变形中最剧烈、较缓和轻微三种不同程度的变形值;
步骤二、断层复杂程度量化指标构建阶段,针对断裂系统,采用断层密度和强度两个指标对断层水平和垂向发育程度进行定量表征;采用Q型聚类法,对不同角度的构造量化指标进行统一和分级;
步骤三、构造控气分区与有利区评价阶段,对构造变形、断层,结合影响煤层气富集的埋深要素,以单要素在地质上对煤层气富集的影响规律为指导,划分单要素控气有利区和不利区;
综合三类单要素控气有利区,得到构造影响下的煤层富集最有利、较有利、较不利和不利区,得到研究区构造控气有利区评价分区图。
2.根据权利要求1所述的一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,所述步骤一通过以下步骤实现:
S1.构建构造变形量化指标:
趋势面计算方法的数学模型形式为:
Z(x,x)=a0+a1f1+a2f2+...+anfn (1)
式中:
Z—趋势面的拟合值;
an—需要求取的待定系数;
fn—关于观测点位置z(x,y)的函数;
n—最大曲面拟合次数;
根据最小二乘法原理求出待定系数a0、a1、...an,建立趋势面方程:
Z(x,y)=a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6 (2)
然后,把第i个点的坐标xi,yi代入,求出第i点的趋势值,得到储层构造的局部高点剩余值,具体的计算公式为:
ΔZi=Zi-Z (3)
式中,Zi表示观测值,ΔZi表示剩余值,ΔZi>0时表示局部高点,ΔZi<0时表示局部低点;
读取煤层底板层位标高数据,断层控制点数据,埋深数据;
S2.利用MATLAB程序对原始层位数据进行分区拟合,得到一次趋势面和残差图,依据残差图与断层对应效果优选分区数和拟合次数;
S3.利用MATLAB程序对一次趋势面进行分区拟合,得到二次趋势面和残差图,依据残差图与次级褶皱发育情况对应效果优选分区数和拟合次数;
S4.利用MATLAB程序对二次趋势面进行拟合,得到三次平缓过度的趋势面和残差图;
S5.将三次拟合得到的残差绝对值进行累加得到累计残差值,代表全区变形程度,利用Q型聚类分析对待分析区块内变形程度进行分级,将变形程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ共4类。
3.根据权利要求2所述的一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,所述一次趋势面、二次趋势面和三次趋势面分别通过如下方法得到:通过MATLAB编程实现不同大小网格内数据的自动化趋势面拟合,即由网格大小来控制变形尺度,基本原则为:大网格对应大尺度缓变形,中等大小网格对应中等尺度变形,小网格对应小尺度剧烈变形,具体实现过程为:首先将全区划分为大小一致的12个长方形小网格,每个网格内原始标高数据独立拟合得到一次拟合趋势图和残差图;然后将全区划分为4个中等大小的网格,每个网格内一次趋势面数据独立拟合,得到二次拟合趋势图和残差图,最后将全区作为一个大网格,对全区二次趋势面数据进行拟合,得到三次拟合趋势图和残差图。
4.根据权利要求2所述的一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,所述Q型聚类分析首先运用欧式距离计算距离系数,再运用Ward算法对采样点进行聚类,所有的操作过程均在统计软件SPSS22中进行。
5.根据权利要求1所述的一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,所述步骤二通过以下步骤实现:
S1.通过MATLAB软件实现对研究区断层密度进行统计,以反映断层对地层造成的平面影响;
S2.通过MATLAB软件实现对研究区断层强度进行统计,以反映断层对地层造成的纵向影响;
S3.采用Q型聚类分析对待分析区块内断层发育复杂程度进行分级,首先运用欧式距离计算距离系数,再运用Ward算法对采样点进行聚类;所有的操作过程均在统计软件SPSS22中进行;通过分析计算,最终将断层复杂程度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类,分别表征断层发育程度从低到高的4个程度。
6.根据权利要求1所述的一种煤层气构造有利区识别方法,其特征在于,所述步骤三通过以下步骤实现:
S1.浅埋区内含气量随埋深增加而升高;深埋区内含气量随埋深增加而降低;将含气量与埋深之间做一次线性拟合分析,确定含气量随深度变化的拐点,拐点深度定为临界深度,选取小于临界深度区域作为埋深控气不利区,大于临界深度区域作为埋深控气有利区;
S2.选取变形聚类分析得到的Ⅰ、Ⅱ类区域作为构造变形控气有利区;Ⅲ、Ⅳ类区域作为构造变形控气不利区;
S3.选取断层变形聚类分析得到的Ⅰ类区域作为断层控气有利区,Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类分区区域作为断层控气不利区;
S4.选取单个要素划分出的控气有利区进行叠合,得到三个单要素有利区重叠区域为构造控气最有利区域,两个单要素有利区重叠区域为构造控气较有利区域,一个单要素有利区域为构造控气有利区域,不覆盖区域为不利区域,由此得到研究区构造控气有利区评价分区图。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112012783A (zh) * 2020-08-07 2020-12-01 太原理工大学 一种防破坏地面钻井瓦斯抽采方法
CN112647899A (zh) * 2020-12-30 2021-04-13 太原理工大学 煤层气开采综合利用数值模拟方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040260471A1 (en) * 2003-06-16 2004-12-23 Mcdermott Andrew Martin Method for enhancing depth and spatial resolution of one and two dimensional residual surfaces derived from scalar potential data
CN102639812A (zh) * 2009-09-11 2012-08-15 C12能源公司 基于流体注射的地下储层分析
CN102930540A (zh) * 2012-10-26 2013-02-13 中国地质大学(武汉) 城市建筑物轮廓检测的方法及系统
CN104330825A (zh) * 2014-07-31 2015-02-04 中国石油化工股份有限公司 一种沿构造趋势面切片断层解释处理方法
US20150254567A1 (en) * 2012-11-07 2015-09-10 Matthias Imhof Method for Knowledge Capture and Pattern Recognition for the Detection of Hydrocarbon Accumulations
JP2015187767A (ja) * 2014-03-26 2015-10-29 株式会社Jsol 部品の破断判定方法、システム及びプログラム、並びに、理論成形限界線図の作成方法
US20150355353A1 (en) * 2013-02-14 2015-12-10 Matthew S. Casey Detecting subsurface structures
CN107169616A (zh) * 2017-07-21 2017-09-15 西安科技大学 矿井未采区构造相对复杂程度的相对熵预测方法
CN107450098A (zh) * 2017-08-03 2017-12-08 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种煤层底板隐伏突水陷落柱动态定位方法
WO2018009216A1 (en) * 2016-07-08 2018-01-11 Halliburton Energy Services, Inc. Geological settings prone to casing deformation post hydraulic fracture injection
CN108363100A (zh) * 2018-01-16 2018-08-03 太原理工大学 基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法
CN108680951A (zh) * 2018-03-22 2018-10-19 中国地质大学(北京) 一种基于地震信息判断煤层气富集沉积控制作用的方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040260471A1 (en) * 2003-06-16 2004-12-23 Mcdermott Andrew Martin Method for enhancing depth and spatial resolution of one and two dimensional residual surfaces derived from scalar potential data
CN102639812A (zh) * 2009-09-11 2012-08-15 C12能源公司 基于流体注射的地下储层分析
CN102930540A (zh) * 2012-10-26 2013-02-13 中国地质大学(武汉) 城市建筑物轮廓检测的方法及系统
US20150254567A1 (en) * 2012-11-07 2015-09-10 Matthias Imhof Method for Knowledge Capture and Pattern Recognition for the Detection of Hydrocarbon Accumulations
US20150355353A1 (en) * 2013-02-14 2015-12-10 Matthew S. Casey Detecting subsurface structures
JP2015187767A (ja) * 2014-03-26 2015-10-29 株式会社Jsol 部品の破断判定方法、システム及びプログラム、並びに、理論成形限界線図の作成方法
CN104330825A (zh) * 2014-07-31 2015-02-04 中国石油化工股份有限公司 一种沿构造趋势面切片断层解释处理方法
WO2018009216A1 (en) * 2016-07-08 2018-01-11 Halliburton Energy Services, Inc. Geological settings prone to casing deformation post hydraulic fracture injection
CN107169616A (zh) * 2017-07-21 2017-09-15 西安科技大学 矿井未采区构造相对复杂程度的相对熵预测方法
CN107450098A (zh) * 2017-08-03 2017-12-08 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种煤层底板隐伏突水陷落柱动态定位方法
CN108363100A (zh) * 2018-01-16 2018-08-03 太原理工大学 基于封存单元与粗糙集的煤层气甜点区地震地质识别方法
CN108680951A (zh) * 2018-03-22 2018-10-19 中国地质大学(北京) 一种基于地震信息判断煤层气富集沉积控制作用的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONGYU MA: "Methane detection with high temperature all-silicon microheater", 《SENSORS(2014 IEEE)》 *
徐宏杰: "贵州省薄—中厚煤层群煤层气开发地质理论与技术", 《中国优秀博士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》 *
李勇威: "滇东恩洪区块煤层气地质特征及可采性评价", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》 *
赵一民: "基于边界要素二分的煤层气封存单元分类与评估", 《天然气地球科学》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112012783A (zh) * 2020-08-07 2020-12-01 太原理工大学 一种防破坏地面钻井瓦斯抽采方法
CN112647899A (zh) * 2020-12-30 2021-04-13 太原理工大学 煤层气开采综合利用数值模拟方法

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