煤層氣含量的測井預測模型研究

王麗華 向旻

摘 要：長期以來，煤層氣儲層含氣量的預測一直是煤層氣勘探領域關注的焦點。為建立煤層氣含量測井預測模型，本文首先通過交會圖法分析測井曲線與實驗室分析含氣量之間相關性，進而建立煤層氣含氣量的多元回歸模型，并利用實測數據對模型進行了驗證。結果表明，利用本文所得到的模型，可以較好的進行煤層氣含氣量的預測。

關鍵詞：煤層氣；含氣量；測井；多元統計分析

煤層氣作為一種生氣能力與儲氣能力并存的新型清潔能源，其擁有的市場規模不僅在工業用氣與民用氣上比較廣闊，在彌補常規油氣資源不足方面具有更無可替代的地位。然而，煤儲層的雙重孔隙特征（由煤的基質微孔和割理系統兩部分組成）與甲烷的存儲狀態（吸附氣），使得煤層氣儲層的評價將與常規天然氣儲層的評價方法截然不同。除此之外，煤層含氣量參數的計算受煤質、煤階、深埋等因素的影響，也有異于常規儲層參數的計算。測井技術在煤層識別、煤層氣評價等方面已經擁有毋庸置疑的地位，是公認的一種最有效的方法，常見的測井技術包括自然電位（SP）測井、自然伽馬（GR）測井、補償中子（CNL）測井、補償密度（DEN）測井、聲波（AC）測井、井徑（CAL）測井等。利用測井曲線，可以在有效識別煤層的基礎上，利用多元線性回歸的思想，建立煤層氣含量預測模型，從而達到計算煤層含氣量的目的。

1 測井曲線與含氣量相關性分析

為了得到準確的含氣量預測模型，首先必須要分析各種測井方法與含氣量之間是否存在相關性。

1.1 自然電位（SP）測井交會分析

自然電位測井（即為了探究井剖面地層特征，在裸眼井中對井軸上自然產生的電位變化進行測量的一種測井方法），是世界上存在的最早運用的測井方法之一，也是一種簡便且實用意義也很強的測井方法。[1]利用實驗室分析測得的吸附氣含量與自然電位測井數據進行交會分析，得到圖1。

1.2 自然伽馬（GR）測井交會分析

自然伽馬測井（即為了探究井剖面地層特征，合理運用伽馬射線探測器來測量巖石總的自然伽馬射線強度的一種測井方法），所有巖石全都會顯現出相應的天然放射性，巖石中鉀、釷和鈾的含量決定了發射伽馬射線的強弱，此類放射性已經并將持續不斷地由地下巖層發射。利用實驗室分析測得的吸附氣含量與自然伽馬測井數據進行交會分析，得到圖2。

1.3 補償中子（CNL）孔隙度測井交會分析

補償中子孔隙度測井（即為了對地層含氫指數進行測量，在貼井壁的滑板上安置同位素中子源與遠近2個熱中子探測器，憑借遠、近探測器計數率的比值來進行探測的一種測井方法）。[2]利用實驗室分析測得的吸附氣含量與補償中子測井數據進行交會分析，得到圖3。

1.4 密度（DEN）測井交會分析

密度測井（即為了測量地層體積密度，用伽馬源發射的伽馬射線照射地層，根據康普頓效應進行測量的一種測井方法），之所以密度測井可以用來很全面地鑒別煤層同時運算出煤層厚度，是因為煤層密度和鉆孔剖面上其余各巖層的密度極為不同。[3]利用實驗室分析測得的吸附氣含量與密度測井數據進行交會分析，得到圖4。

1.5 聲波（AC）測井交會分析

聲波測井（即探索聲波在地層中的傳播時間與各種聲學特性改變的一類測井方法），對于評價巖石的力學性質方面，幾乎所有的聲波測井在煤層氣井中應用都極為廣泛。利用實驗室分析測得的吸附氣含量與聲波測井數據進行交會分析，得到圖5。

1.6 井徑（CAL）測井交會分析

井徑測井（即測量井筒直徑大小的一種測井方法），若試圖測量井徑不規則程度，可在還沒有下套管的井中進行，井徑資料在劃分巖性、估算固井水泥用量以及套管檢查等方面都有重要作用。利用實驗室分析測得的吸附氣含量與井徑測井數據進行交會分析，得到圖6。

2 測井選擇原則

以上由自然電位、自然伽馬、補償中子孔隙度、密度、聲波、井徑測井數據與含氣量的交會圖可以看出：自然電位、自然伽馬、補償中子以及密度測井與含氣量的相關性較好，自然電位、補償中子孔隙度測井與含氣量呈正相關，自然伽馬、密度測井與含氣量呈負相關。因此，選擇自然電位（SP）、補償中子孔隙度（CNL）、自然伽馬（GR）、密度（DEN）4條曲線與實測含氣量建立多元線性回歸模型。

3 多元線性回歸模型的建立

根據上述相關性判定后，選擇的4條曲線：自然電位（SP）、補償中子孔隙度（CNL）、自然伽馬（GR）、密度（DEN）與實測含氣量（Vg）通過擬合后，得到用于含氣量計算的多元線性回歸模型如下：

Vg=2.8642+0.0234CNL-1.7223DEN+0.03SP+0.0039GR

利用該模型對和煤1井、和煤2井和鶴煤3井進行分析。

3.1 鶴煤1井

該井總體吻合程度起伏較大，在含氣量低的層段，多元統計回歸模型預測的含氣量誤差較大，在樣本號為1、4、6、10、11、13、14、15、19、20、22、23、26處等含氣量較高的層段，預測含氣量數值與實驗室分析含氣量值近于重合。

3.2 鶴煤2井

該井含氣量預測值與實驗室分析值趨勢一致，排除系統誤差的前提下，具有很好的使用性，與和煤1井相比，預測準確性更好。

3.3 鶴煤3井

在樣本號為13、14號處，含氣量預測的誤差較大，其余層段含氣量預測數值與實驗室分析測得的數值接近吻合。

4 結語

（1）在本區塊，自然電位、補償中子、自然伽馬和密度測井4條曲線與煤層含氣量之間具有較好的相關性。

（2）通過已建立的線性回歸模型，分別對和煤1井、和煤2井和鶴煤3井進行分析，隨后將總數據與實驗室分析數據進行對比后平均相對誤差為15.33%，該模型具有良好的適用性。

參考文獻：

[1]劉運啟，孟憲濤，蘇克曉.靜自然電位測井方法探討[J].石油管材與儀器，2013，27（5）：8384.

[2]闕為民，姚益軒，趙伍成，等.數字測井在地浸采鈾中的應用研究[J].鈾礦冶，2007，26（2）：11931199.

[3]賈建亮.基于地球化學—地球物理的松遼盆地上白堊統油頁巖識別與資源評價[D].吉林大學，2012.

[4]喬磊.煤層氣儲層測井評價與產能預測技術研究[D].中國地質大學（北京），2015.

[5]潘和平.煤層氣儲層測井評價[J].天然氣工業，2005（03）：4851.

[6]劉佳，朱芳香.煤層氣儲層含氣量影響因素及預測方法研究[J].國外測井技術，2015（05）：4144.

[7]郭曉龍，李璇，代春萌，邊海軍，許旭華，許晶.煤層氣地球物理預測方法[J].天然氣地球科學，2017，28（02）：287295.

[8]何曉輝.煤層氣測井解釋方法研究與應用[D].長江大學，2012.

項目：本文由大學生創新創業項目（201710994020）資助