黄坤
新疆煤田地质局一五六煤田地质勘探队 新疆830009
摘要：近年来，随着煤层气勘探开发的快速发展，我国有利煤层气区块正逐步向深部推进。但由于“三高”(高地温、高地应力、高储层压力)地质环境，高地应力降低了煤储层的渗透率，高温高压条件影响了煤层气的吸附/解吸特性，高温高压下煤层非均质性、塑性较强、储层改造较复杂、影响煤层气富集高产的地质因素复杂，致使深部煤层气开发难度加大，因此，有必要深入研究深部煤层气物性变化特征及影响因素，以便为解决相关技术难题提供理论依据。
关键词：煤层气；物性参数；埋深变化
煤层渗透率及含气量是影响煤层气井产量的重要因素。在盆地中，当含气量增加到一定埋深时，达到稳定状态，而渗透率继续下降。因此，煤层气工业开采存在一个最佳埋深问题。基于此，本文用BP神经网络法模拟计算了分类储层物性随埋深的变化规律，分析了临界变化点的埋深随埋深的变化规律，俗称拐点埋深，并试图研究深部煤层储层物性随埋深的变化规律，以此为深部煤层气勘探开发提供参考。
一、煤层气物性参数随埋深变化规律
研究的煤储层物性参数包括含气性、孔隙度、渗透率等物性，以及地温、储层压力、破裂压力、地应力等，统计数据主要来源于沁水盆地煤层气井实测的岩心测试、试井、压裂、测井解释数据。
1、深部煤层孔隙度变化特征。当埋深小于800m时，孔隙度分布范围较宽(1～13%)，而埋深大于800m时，孔隙度分布较集中，分布在小于6.5%范围内。这主要是由于埋深和地应力的增加，其中垂向应力增加后地层压实度增强。
2、深部煤层渗透率变化特征。通过对沁水盆地煤层气井埋深与渗透率关系的统计，发现渗透率随埋深的增加而降低。当煤层埋深大于700m时，随着煤层埋深的增加，煤层渗透率的下降趋势明显加剧。当煤层深度大于800m时，渗透率基本维持在一个低值范围内。由此可见，随着煤层埋深的增加，有效应力增大，煤中裂隙逐渐闭合，渗透率逐渐降低。因此，埋深超过800m的煤层气开发将面临极低渗透率。
3、深部煤层地温变化规律。随着埋深的增加，温度呈对数增长。在浅层部(<800m)随着埋深的增加，地温上升幅度较小；埋深大于800m时，随着埋深的增加，地温显著升高。
4、深部煤层地应力变化规律。随着埋深的增加，最大水平主应力逐渐增大，地应力在埋深600m、900m处呈阶跃式变化。
根据沁水盆地南部煤层气井压裂数据及测井数据统计，地层最大水平主应力、最小水平主应力、垂直主应力，随着埋深的增加，地应力发生状态转换。埋深小于650m以浅，<<；在埋深650～920m，<<；在埋深大于920m，<<。
5、煤储层物性参数变化规律。煤储层物性均具有跃变性变化特征：煤层孔隙度在埋深800m处变化明显；煤层渗透率在700～800m范围内具有跃变式变化；埋深800m时，煤储层温度上升幅度明显减小；煤储层最大水平主应力在埋深600m、900m处呈阶跃式变化。
二、煤层气物性参数随埋深变化模型的建立
为进一步研究深部煤层物性参数随埋深变化规律和参数变化的拐点值，采用BP神经网络法模拟物性参数随埋深的变化规律，确定物性参数变化的临界埋深。数值模拟的操作步骤为：①选取原数据；②数据归一化处理；③利用Matlab软件进行先期非线性回归；④再利用Matlab实现方程回归；⑤确定各参数的权重；⑥首次确定各参数随埋深变化的突变点；⑦用回归方程对深浅煤层埋深进行划分；⑧采用迭代法重新计算埋深，直至首次突变点值与埋深在同一区间内，则埋深为深部煤层的临界埋深。
1、特性参数数据的选取。为比较不同参数对模拟结果的影响，选取力学参数、物理参数、产能参数作为关键参数。以上参数主要来源于阵列声波测井资料、储层物性数据、国内外典型的深部煤层气产能数据。关键力学参数为纵波速度、井温和破裂压力，物性参数为渗透率、吸附量、储层压力、温度、镜质体反射率，关键产能参数为含气量、渗透率、储层压力、日产气量。
2、模拟结果
1)力学参数的数值模拟结果。
选取深部煤层储层的关键参数：埋深、纵波、温度、破裂压力，通过Matlab数值模拟，得到深部煤层储层关键参数的耦合回归方程
H=0.247-0.2107P+0.9394T+0.0044Pt
式中：H为煤层埋深，耦合间距最大值1461m；P为测井纵波速度，最大耦合区间3.982m/ms；T为井内温度，最大耦合区间47.28℃；Pt为破裂压力，最大耦合区间30.14MPa。
模拟埋深、纵波、温度、破裂压力等的权重，结果表明：P、T、Pt权重分别为0.0799、0.2274和0.6927；由此可见，在本组耦合参数中，破裂压力的权重最大，对确定埋深的影响最大，其次是温度，纵波对确定埋深的影响较小。
2)储层物性参数的数值模拟结果。通过BP神经网络数值模拟，耦合了渗透率、吸附量、储层压力Pc、井内温度T、镜质组反射率Ro进等参数，得到回归方程为H=-0.3765-0.0055-0.0068+0.2254Pc+1.080 3T+0.1296Ro，参数、、Pc、T、Ro权重分别为0.8117、0.0519、0.1144、0.0111、0.0109。
3)产能参数的数值模拟结果。通过BP神经网络数值模拟，得到了以、、Pc、日产气量为主要参数的耦合方程，回归方程为=0.0755+0.1636-0.0709+0.8886Pc-0.0664，侧重产能的耦合参数通过数值模拟，参数、、Pc、权重分别为0.0537、0.5754、0.0635、0.3074。
3、确定拐点值
1)以力学参数为关键参数的拐点埋深。与以储层物性为关键参数的计算方法相同，计算得出以力学参数为关键参数的深部煤层埋深界线为1043m，实际拐点为997m，误差为4.6%，在误差允许范围内。
2)以储层物性为关键参数的拐点埋深。首次选取深部煤层储层参数拐点埋深665～686m，采用耦合公式计算得出储层参数拐点埋深为628～726m；埋深与初选埋深相差较大，用迭代法重新选择参数范围。迭代后，最终物性参数埋深为659～950m。
3)以产能为关键参数的拐点埋深。根据耦合公式得出产能参数拐点埋深为800～1000m；计算出以产能系数为关键参数的深部煤层埋深界限为876～991m，计算值与选取值均在允许误差范围内。因此，以产能为关键参数的埋深界限为927～1171m。
BP神经网络模拟结果表明，不同的关键参数，其物性埋深的拐点不一致。以力学参数为关键参数的深部煤层埋深拐点为1043m；物性参数埋深拐点为659～950m；以产能为关键参数的埋深拐点为927～1171m。由此可见，在埋深拐点上，以渗透率为主的煤储层物性参数、以破裂压力为主的岩石力学参数、产能参数存在差异性，其影响机理值得进一步研究。
三、结论
1、在分析沁水盆地南部煤层测试数据及煤层气井测井、试井、压裂、生产等实际资料的基础上，对深浅煤层煤层气储层物性、物性参数变化规律及埋深拐点的研究表明，储层物性具有跃变式变化特征：在620m深处，垂直应力大于最小水平主应力，应力发生转换。在埋深700～800m处，煤层孔隙度、渗透率和储层温度发生跃变式变化。埋深900～1000m处，垂直应力大于最大水平主应力，应力再次发生转换。
2、由于埋深拐点的存在，应在地质研究、钻井压裂等工程作业、排水生产等相关环节采取相应的技术措施。如由于地应力临界转换深度不同，压裂工艺选择应考虑垂向裂缝、水平裂缝或中间过渡地带。由于埋深拐点不同，煤层气开采工艺与技术也受到影响，在已知拐点值情况下，可决定采用简单或复杂工艺进行开采，并分析开采可行性及成本。
3、BP神经网络模拟结果表明，以岩石力学参数及产能参数为关键参数，埋深拐点在927～1171m，中值在1000m左右；物性参数埋深拐点659～950m，中值约800m。研究表明，煤层气物理参数埋深拐点不是固定的，不同类型煤层气物性参数埋深拐点不同。当然，由于煤层压缩系数不同，地应力条件不同，不同盆地的物性参数埋深拐点也不同。由此可见，随着埋深的增加，孔渗、含气性、地应力、有效应力拐点发生变化，其对煤层气的井位优选、增产改造工艺优化、完善排采制度等各生产环节具有指导意义。
参考文献：
[1]孟召平.沁水盆地南部煤储层渗透性与地应力之间关系和控制机理研究[J]．自然科学进展，2015(10)．
[2]张尚虎.沁水盆地煤储层孔隙系统模型与物性分析[J].科学通报，2015(01)．
[3]叶建平.煤层气物性参数随埋深变化规律研究[J].煤炭科学技术，2016(06)．