低滲煤層孔裂隙特征結構表征與滲流指標相關性研究*

申文邁,范 楠,鄧存寶,譙永剛,姚文軍,王鴻宇,杜倩如,原振淇

(太原理工大學 安全與應急管理工程學院,山西 晉中 030600)

0 引言

我國是世界第一大煤炭生產和消費國,在相當長的時期內,我國以煤為主要消費能源的生產和消費結構不會發生改變。安全是煤礦開采過程中的頭等大事,煤礦開采過程中,為了保障安全生產,從噸煤成本中提取一定的安全費用,用于支持瓦斯的先抽后采。抽采瓦斯既能消除安全生產中的安全隱患,又能達到利用潔凈能源的目的。王雅菲等[1]關于《“十四五”現代能源體系規劃》的解讀一文中指出,要開展陸上非常規油氣勘探開發技術攻關,加大油氣田勘探開發。制約瓦斯抽采效果的主要因素是煤層滲透性。我國煤層大多屬于低滲煤層,相關研究表明,我國的煤層滲透率比國外的煤層滲透率要低1～2個數量級[2-3]。經過多年的大規模開采,煤層開采由淺部向深部轉移[4],煤層低滲特性愈發明顯,導致我國瓦斯抽采難度大、效率低。

煤的孔裂隙結構是瓦斯賦存和運移的主要場所,其發育程度、結構特征、空間分布直接影響著煤體對瓦斯的吸附解吸特性和滲流能力。研究煤體的孔裂隙結構,可為瓦斯治理和利用提供理論指導,對認識煤體滲透性和煤層氣開發有重要意義。郭海軍等[5]研究表明,孔裂隙結構直接影響著煤層氣在煤樣中的滲流特性。目前表征孔裂隙結構的方法有2類,即流體流動法和輻射法。流體流動法有壓汞法[6]、低溫氮氣吸附法[7]、CO2吸附法[8]等;輻射法有掃描電子顯微鏡(SEM)[9]、透射電子顯微鏡(TEM)[10]、核磁共振(NMR)[11]、微米CT、X射線小角散射(SAXS)[12]等。上述方法有各自的優缺點,壓汞法操作簡單,識別范圍廣,但有可能破壞孔裂隙結構;氮氣/CO2吸附法能分析煤體的微孔、小孔,但測試時間長,不能分析濕樣品;SEM/TEM可分析煤樣表面及內部的2D信息,但不能實現3D可視化;核磁共振(NMR)是1種快速、非破壞性的表征多孔介質微觀結構的方法,但對大孔的識別效果差;X射線小角散射(SAXS)主要分析煤樣的小孔和中孔,但不能分析孔結構中的大孔。微米CT是1種無損檢測技術,可用于觀察煤樣中的中孔、大孔及裂隙結構,實現煤體孔裂隙結構的3D可視化[13-16]。

本文對取自沙曲一礦低滲煤層的煤樣進行微米CT掃描,為得到煤樣中的大孔及裂隙空間分布規律與結構特征,將切片導入三維可視化軟件Avizo中,對煤樣進行三維重構,統計分析孔裂隙的寬度、長度、體積等參數,通過孔裂隙分離、標記篩分等操作得到煤樣的孔隙模型和裂隙模型。基于連通孔裂隙模型建立具有拓撲結構的骨架化模型和等效孔裂隙網絡模型,得到等效孔裂隙網絡模型中的喉道長度、寬度和孔隙半徑、面積、配位數等參數。通過數據擬合探究孔裂隙結構特征參數與滲流特性指標之間的關系。

1 CT掃描試驗

1.1 樣品

樣品取自華晉焦煤沙曲一礦5#煤層,煤層平均厚度3.3 m,瓦斯含量為11.16 m3/t,采用鉆孔徑向流量法測得5#煤層透氣性系數為1.78～3.785 m2/(MPa2·d),滲透率是0.05～0.056 mD,屬低滲煤層。自5501工作面采集的大塊煤樣,用保鮮膜密封煤樣,用鉆芯鉆取設備將煤樣加工成直徑50 mm、高100 mm的圓柱煤樣。

1.2 CT掃描試驗系統

本文采用太原理工大學安全與應急管理工程學院的GE Phoenix V|tome|X S240 CT檢測設備。設備搭載透射和直射2類X射線管,可識別的最小體素為1 μm,幾何放大倍率為1.46～400 X,探測器為DXR-250平板探測器,該探測器由2 048像素×2 048像素組成,像素間距為200 μm。

掃描射線管電壓130 kV,電流120 μA。掃描過程中,樣品固定在樣品臺上,距射線管250 mm,距探測器約950 mm,采用整體掃描的方式,掃描速率為0.36°/幅,樣品臺旋轉360°,探測器共得到投影圖像1 000張,單次掃描時間3 s,共耗時約50 min。單張圖像曝光時間為1 000 ms,圖像放大倍率為3.8 X。共獲取986像素×990像素的切片2 022張,空間分辨率為53.13 μm/體素,所以只能看到53.13 μm以上的孔隙。

2 煤樣孔裂隙結構表征

2.1 圖像處理與閾值分割

由于樣品在制備過程中邊緣會被破壞,影響對孔裂隙的表征。因此,選擇連續的1 600張切片,裁剪成986像素×990像素的圖片。分水嶺分割法是1種常見的閾值分割方法。通過分水嶺分割法對得到的CT圖像進行閾值分割,得到的結果更穩定。設置2個不連通的區域為盆地,2個盆地的水以均勻的速度上升至溢出,為了阻止水的匯聚,在2個盆地之間建1條分水線,最終圖像被分為2個像素集,即注水盆地像素集和分水嶺像素集,對于孔裂隙和煤基質而言,注水盆地像素集即為孔裂隙;對于煤基質和礦物質而言,煤基質就是注水盆地像素集。閾值分割的結果如圖1所示,未處理的原始切片數據如圖1(a)所示,圖像閾值分割三值化切片如圖1(b)所示。其中,紅色即為孔裂隙,藍色表示礦物質,白色的是煤基質。

圖1 閾值分割Fig.1 Threshold segmentation

2.2 煤樣孔裂隙三維重構與結構表征

將CT掃描得到的原始切片數據空間堆疊,通過降噪、圖像處理、閾值分割等方法得到測試樣品的三維數據體,通過Volume-fraction模塊可計算煤樣的孔隙率,煤樣孔裂隙體積分數及孔隙率如表1所示。運用孔裂隙標記、分離篩分等操作提取得到孔隙模型與裂隙模型,完成對孔裂隙結構的三維重構,三維重構過程如圖2所示。對提取的孔裂隙模型進行參數統計,得到孔裂隙結構參數信息,主要包括表面積、體積、長度、形狀因子等,統計結果如表2所示。

表1 煤孔裂隙體積分數及孔隙率Table 1 Volume fraction and porosity of coal pore fracture

表2 孔裂隙結構參數Table 2 Structural parameters of pore fracture

圖2 孔裂隙結構三維重構過程Fig.2 3D reconstruction process of pore fracture structure

由表1可知,裂隙對煤孔隙率的貢獻遠遠大于孔隙。由表2可知,孔隙與裂隙結構參數數量級相差較大,其中裂隙的體積與表面積都比孔隙大1到3個數量級。這說明裂隙在煤的滲透系統中起決定作用。

統計得到煤孔隙共有195 835個,孔隙在直徑、寬度、體積上的分布如圖3所示。孔徑方面,沙曲一礦煤樣孔徑集中分布在(0,200) μm,尤其是在[53.13,100) μm的大孔,占孔隙總數量的44.3%;部分孔徑分布在[200,500) μm內,占比為13.0%。孔隙寬度方面,88.9%的孔隙分布在[53.13,200) μm,其中[53.13,100) μm的孔隙最多,占總孔隙數的51.7%。孔隙體積方面,44.3%的孔隙體積在(0,0.5×106) μm3。

圖3 孔隙分布直方圖Fig.3 Histogram of pore distribution

將煤樣的裂隙結構從孔裂隙數據體提取出來,得到裂隙共有2 120個。裂隙在長度、寬度、體積上的分布如圖4所示。在裂隙長度方面,裂隙集中分布在[1,2.5) mm,長度在[1.5,2.0) mm的裂隙最多,占總裂隙的28.7%,長度大于2 mm時,裂隙數緩慢下降;在裂隙寬度方面,寬度在[0.5,1.0) mm的裂隙最多,占總裂隙的58.7%;裂隙體積方面,裂隙集中分布在(0,0.2) mm3,占總裂隙的63.5%,且在(0,0.1) mm3和[0.1,0.2) mm3的裂隙數十分接近,分別有662,685條。

圖4 裂隙分布直方圖Fig.4 Histogram of fracture distribution

根據范楠提及的裂隙分類方法[15],可將提取出的2 120條裂隙分為2條宏觀大裂隙(10 mm<孔隙寬度≤100 mm),618條細觀中裂隙(1 mm<孔隙寬度≤10 mm)、1 500條微觀小裂隙(0.1 mm<孔隙寬度≤1 mm)。本次研究中的宏觀大裂隙的長度都在50 mm以上,其中有1條長約97 mm的裂隙,基本貫穿整個煤樣;細觀中裂隙的長度在[1,25) mm之間;微觀小裂隙的長度在[0.5,7) mm,數量最多,占總裂隙的70.1%。整體來看,煤樣的連通性較差,不利于氣體的運移和產出。

2.3 煤樣等效孔裂隙網絡模型的構建

等效孔裂隙網絡模型(PNM)是1種真實反映煤樣內部孔裂隙空間分布及拓撲結構的網絡模型,又稱球棒模型,其中球代表孔隙,棒代表喉道。在孔裂隙模型基礎上,通過Axis-Connectivity模塊、Separate-Objects模塊得到煤樣連通孔裂隙模型,運用PNM模塊得到等效孔裂隙網絡模型,過程如圖5所示。通過提取PNM模型可以統計孔隙半徑、面積、體積、配位數和喉道半徑、面積、長度等參數。

圖5 等效孔裂隙網絡模型和拓撲結構骨架化模型Fig.5 Equivalent pore fracture network model and skeletonized model of topology structure

通過構建球棒模型,可以清楚地看到煤樣孔裂隙的空間分布。統計孔裂隙結構特征參數,孔隙數目為557個,喉道數目為1 024個,具體的微觀參數統計結果如表3所示。

表3 孔裂隙網絡模型參數統計Table 3 Parameter statistics of pore and fracture network model

通過孔裂隙網絡模型的孔隙及喉道分布如圖6所示。由圖6可知,沙曲一礦樣品孔隙半徑主要分布在[0.4,0.8) mm,其中[0.5,0.6) mm孔隙最多,占總孔隙的16.9%。喉道是煤體孔裂隙滲流的主要通道,喉道長度集中分布在[0.6,6) mm,占喉道總數的85.8%;半徑分布在[0.1,0.3) mm的喉道最多,喉道半徑大于0.2 mm的喉道數量逐漸降低。配位數是衡量煤體孔隙連通性的指標,配位數越大,孔隙連通性能越好,由圖6(c)可知,配位數集中在1～3,峰值為2,說明大部分孔隙與1～3個孔隙相連;配位數大于2,孔隙數量緩慢降低;配位數≤1,孔隙連通性較差。

圖6 孔隙及喉道分布Fig.6 Pore and throat distribution

2.4 結構特征參數與滲流特性指標關聯性分析

基于閾值分割后的三維數據體,添加Label-Analysis模塊對孔裂隙進行定量分析,獲取孔裂隙的形狀因子。在孔裂隙模型的基礎上,使用Auto-Skeleton模塊可生成骨架化模型,然后通過Spatial Graph-Statistics模塊可統計孔裂隙的迂曲度。通過結構特征參數與滲流特性參數擬合,探究煤樣孔裂隙結構特征參數和滲流特性指標之間的相關性。本文通過形狀因子與孔隙直徑非線性擬合,發現形狀因子與孔隙直徑呈正相關,如圖7(a)所示,符合指數分布,擬合曲線方程為y=2.89×10-7x2.7,說明孔裂隙直徑越大,邊界越光滑;通過迂曲度與孔隙直徑、孔喉比與配位數非線性擬合,發現迂曲度與孔隙直徑,配位數與孔喉比均呈負相關,符合Logistic分布,如圖7(b)～圖7(c)所示,說明孔隙直徑越大,氣體運移路徑的彎曲程度越小,沿途阻力越小;孔喉比越大,孔隙連通性越差。

圖7 結構特征參數與滲流特性指標擬合曲線Fig.7 Fitting curves of structural characteristic parameters and seepage characteristic indexes

3 結論

1)沙曲一礦低滲煤樣裂隙占樣品總體積的88%,孔隙占樣品總體積的12%;孔徑主要分布在(0,200) μm,以[53.13,100) μm的大孔為主;裂隙分為3個類型,以長度在[0.5,7) mm的小裂隙為主,整體連通性較差。孔隙分布較為均勻,裂隙集中分布在煤樣的邊緣。

2)基于連通孔裂隙模型,構建具有拓撲結構的煤樣骨架化模型和等效孔裂隙網絡模型,統計孔隙半徑、配位數和喉道半徑,長度等參數,其孔隙半徑集中分布在[0.4,0.8) mm,喉道半徑以[0.1,0.3) mm的細喉道為主,孔喉比較大,滲流能力弱,長度大多大于2 mm,且連通路徑單調,不利于氣體運移。

3)通過數據擬合,發現形狀因子與孔隙直徑呈正相關,符合指數分布,方程表達式為y=2.89×10-7x2.7;迂曲度與孔隙直徑、配位數與孔喉比都呈負相關,符合Logistic分布,方程表達式分別為y=1.09+2.55/(1+(x/100)381.36)、y=0.82+22.8/(1+(x/0.21)1.38)。