煤层气储层评价指标及评价方法

煤层气储层评价指标及评价方法赵胜绪摘要：本文在总结前人对煤层气储层评价工作的基础上，综述了煤层气储层评价参数组合及获取方法，提出了一套新的煤层气储层评价体系。主要包括以下3大类16项参数:�煤层气储层地质参数；�煤层气储层物性参数；�煤层气储层封盖参数。进而提出了煤层气储层评价标准。又综合对比分析了目前煤层气储层评价使用的评价方法，本文采用了基于GIS的多层次模糊数学综合判别法。该方法突出了层次分析法的系统性优势，与模糊综合评判法巧妙结合，充分发挥GIS技术展示空间数据在综合评价方面的功能优势。但是该方法不可避免地又涉及到赋权问题，客观性在此表现较差。如果将熵权法的赋权优势与基于GIS的多层次模糊数学综合评价体系相结合，则可创造一种精确度、可信度更高的煤层气储层评价方法。关键词：煤层气储层评价评价参数获取评价指标体系评价方法选择1111前言煤层气产业是近20年在世界上崛起的新型能源产业，我国煤层气的资源量位列世界第三,在深埋2000米以内的煤层气预测总资源量为30万亿至35万亿立方米[1]。中国的煤炭资源和煤层气资源非常丰富，煤层气勘探开发活动空前活跃。但由于煤储层条件差异变化大，煤层作为储气层与常规天然气储层相比有许多显著的差别。要取得煤层气勘探开发的突破，必须提高煤层气勘探开发工作的决策水平，建立一套适合中国的煤层气储层评价指标体系及评价方法。因此，本文在总结前人对煤层气储层评价工作的基础上，综合分析了目前对煤层气储层评价所建立的评价指标体系及使用的评价方法，建立了一套新的煤层气储层评价指标体系，并对现有的评价方法进行分析对比，提出建设性改进建议。2222煤层气储层评价指标体系的建立2.12.12.12.1煤层气储层评价参数组合及获取方法煤层气储层评价是一项复杂的系统工程，在整个评价过程中，需要地质工程、气藏工程、钻井工程和生产工程技术人员互相配合。在实际工作中，对煤层气储层评价参数的大部分或者全部不可能都进行深入的探索和研究，特别是在煤层气勘探开发初期，由于技术、工程手段、实验方法和仪器等方面的限制，仅能获取有限的煤层气储层评价参数。因此，如何集中有限的资金、设备和技术人员，最大限度的获取煤层气储层评价所必须的主要参数，也是我们在煤层气储层评价研究中遇到的一个难题。根据前人（苏付义，1998；潘和平，2005）的相关研究[2,3]，并结合煤层气储层这一特殊储层类型的特点，提出下列煤层气储层评价参数的组合(表1)，其中包括7大类共49项参数,在该表中也提出了某项参数的最佳获取方法。评价关键参数的获得,应充分利用已有地质勘探资料进行筛选。对缺乏资料的含煤区,可运用类比、模拟等方法求得,并根据勘探动态资料不断进行修正。提出该评价参数组合主要依据是：�该组合参数能够反映煤层气储层的煤岩特征、储集能力和流动能力的基本面貌;�在反映煤层气储层某一方面特征的所有参数中，选择最能反映这一方面特征的参数参与组合,对于相对次要的参数，根据它与其他参数的相互关系进行取舍;�本参数组合中的参数是采用目前的测试技术手段能够获得的。表2-12-12-12-1煤层气储层特征参数续表注:在多种获取方法中标*者为最佳方法。2.22.22.22.2煤层气储层评价指标为了在煤层气勘探开发的初期对煤层气储层特征有一个定性或半定量的认识和评价，以便确定进一步的工作方向。随着近几年煤层气勘探开发的不断深入，我国已初步具备建立煤层气储层评价指标体系的基本条件。1996年华北石油地质局在淮南地区施工14口勘探试验井并提出一套煤层气储层参数标准，该标准涉及了煤层气储层地质参数、储集参数和物性参数，具有重要的价值。1997年中原石油勘探局依据华北矿区20多口试验井相关资料，也提出过一套煤层气储层参数评价标准，并将资源参数与渗透性参数分别评价，作出了有意义的探索。查阅相关文献，发现以上两套储层参数评价标准存在以下不足之处：①没有全面地描述储层特征参数，多侧重于某一方面或某一参数；②渗透率级别划分不太适合中国的实际情况；③未考虑储层水文地质条件。本文调研相关文献[4,5]，吸收常规天然气和美国煤层气勘探开发的可采性评价指标和经验，并结合我国现有技术水平和实际情况，初步建立了一套煤层气评价指标体系(表2)。表2-22-22-22-2煤层气储层评价指标体系分类参数很好较好中等较差很差煤层气储层地质参数目的层厚度（m）88~66~55~44煤变质程度（%）2.52.5~2.02.0~1.51.5~1.01.0镜质组含量（%）9595~8585~7575~6565资源丰度（Mm3/km2）250250~200200~150150~100100灰分含量（%）1010~1515~2020~2525煤层气储层物性参数煤层原始渗透率（10-3μ㎡）55~11~0.50.5~0.10.1割理裂缝发育密度（条/m）5050~4040~3030~2020储层压力系数1.01.0~0.80.8~0.60.6~0.40.4煤储层含气量(m3/t)2020~1515~1010~88吸附时间(d)11~33~55~1010临界解析压力/煤储层压力0.80.8~0.60.6~0.30.3~.020.2煤层气储层封盖参数目的层埋深（m）300~800800~10001000~12001200~15001500煤体结构完整程度结构完整轻度破坏轻度破坏中度破坏严重破坏构造发育情况构造简单构造简单少量断层断层较发育断层严重构造部位背斜轴部枢纽转折部位翼部向斜轴部－水文地质条件简单易降压补给源稳定，排水量较大断层影响水层分布含水层厚度变化大，断层较发育断层发育，含水层富水性变化极大3333煤层气储层评价方法的选择3.13.13.13.1煤层气储层评价方法应用现状综述煤层气储层评价对于指导煤层气战略选区和勘探开发具有重要意义。我国的煤层气储层评价选区理论与方法经历了从引进国外经验到针对我国特点考虑问题、从单因素机械叠加到多因素分级综合评价的认识深化过程[6]。调研文献显示，目前中国的研究者大都采取了定性研究，有一定的半定量研究成果，而定量方法开展的深度广度与国外相比有一定的差距[7]。定性的方法即为地质因素分析法。由于煤层气储层地质现象在许多情况下无法用具体的参数值来精确地描述，所以定性的办法有时也非常有效。半定量化的方法是将定性的资料通过一定方式转化成数据显示,常见打分法转换将定性研究问题转化成定量研究,不仅可以提高精确度和可信度，而且提高了评价结果的显示度，也是将技术指标值转换成经济或管理指标值的一种途径。如员争荣等[8]在研究煤层气储层性能综合评价方法时，不仅将各评价指标根据研究靶区的情况分为3个等级，还根据煤层气储层性能的物性数据赋予不同的分值，以便显示现状特征的差异[7]。定量的方法首先是使用最多的加权求和法。员争荣等[8]在新集矿区煤层气研究中评价各个矿带煤层气储层状况时使用该方法。更加准确的定量数学处理方法如模糊数学法[9-11]、聚类分析法[12]、灰色关联分析法[13]、层次分析法[4,17]、神经网络系统[14-16]、熵权法[7]等方法的使用。3.23.23.23.2煤层气储层评价方法分析对比加权求和法虽是最快捷的方法，但是忽略了煤层气储层各地质状况描述指标对研究目的贡献的差异性,不分层次考虑问题导致准确度精确度都较低。层次分析法解决了加权求和法只能简单处理指标之间的关系的问题，同时也考虑了煤层气储层各地质状况描述指标分层的关系，但是不可避免地又涉及到赋权问题。在赋权时各个评价指标的权重系数大都以经验赋予法为主，所以该方法掺杂了许多人为的主观因素，客观性在此表现较差同时也无法解决加权求和法的其它问题。熵权法在赋权时将指标之间进行两两对比判断其权重差异来获得权重值，减少主观因素的影响，但是该方法也只是解决了赋权问题，其它问题仍然没有解决。模糊数学法、神经网络系统法等也可以减轻赋权问题带来的不准确性问题。模糊综合评判法既可以得到不同指标值的相对大小差异，也可以得到同一个指标在一个确定的判定集中可能的状态表述值。虽然定量数学的评价方法手工处理数据非常麻烦复杂，但是在计算机软件技术的支持下原来使用起来非常麻烦的数学处理过程变得简单，如层次分析法、模糊数学综合评判法等的数据处理可以使用计算机软件自动处理，简化了处理过程，使这些评价方法的推广具有了更大的可能性。另外各种数学方法的综合运用也成为趋势如使用熵权法的赋权优势，突出层次分析法的系统性优势，将问题进行分层次说明，再使用模糊综合评判法等其它方法进行评价，这样使得评价结果的精度信度和准确性大大提高。如多层次的模糊数学评价体系[18]。但是，上述的定量评价煤层气储层的方法都忽略了时间、空间的变化对评价结果的影响，评价结果只呈现一种平面上各“点状”的煤层气储层状态。随着计算机技术的不断发展，通过地理信息系统（GIS）技术充分展示空间数据在综合评价方面的功能优势也开始应用[17]。最后将不同的评价方法列表如下[7]（表3），以便根据要求选择相应的评价方法。综上所述，不同的煤层气储层评价方法各有所长，简单的方法使用方便、处理数据便捷、应用面广但精度低、可视性差；而定量程度高的方法处理数据过程复杂，但可以大大提高评价结果的精确度、可信度、可视性等。表3-13-13-13-1煤层气储层评价方法对比表评价方法参数值参数间关系评价等级时间空间加权求和法√－－－－层次分析法√√－－－熵权法√√－－－模糊综合判别法√√√－－神经网络法√√√√－GIS√√√√√注：“√”表示有，“—”表示无3.3.3.3.3333煤层气储层评价方法选择由上述可知，基于GIS的多层次模糊数学综合判别法，突出层次分析法的系统性优势，将问题进行分层次说明，同时使用模糊综合评判法进行评价，涵盖了时间空间的变化对评价结果的影响，充分发挥地理信息系统（GIS）技术展示空间数据在综合评价方面的功能优势，具有足够的精确度、可信度、可视性。因此，本文采用基于GIS的多层次模糊数学综合判别法。下面对该方法进行简要介绍。3.3.13.3.13.3.13.3.1模糊评判的基本思想和基本模型[17]3.3.1.13.3.1.13.3.1.13.3.1.1单因素模糊评判单独从一个因素出发，评判评价对象对评价某元素的隶属度，称为单因素模糊评判。设对因素集中ui进行评判，对其评价集中vj的隶属度为rij，用模糊集合表示为：Ri=（ri1ri2…rin）Ri称为单因素集。以各单因素评价集的隶属度为行组成的矩阵称为单因素矩阵。由于RIj表示UI和Vj之间隶属度，称R为从U到V的模糊关系。⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=mnmnnRRRRRRRRRR.....................21m22221112113.3.1.23.3.1.23.3.1.23.3.1.2单层次综合评价模型（1）确定评价因素集U=（u1u2...un）其中Ui(i=1,2,…m)评价因素，m是同一层次上单因素的个数，这一集合构成了评价的框架。（2）确定评价结果集合V=（v1v2…vn）其中Vj(j=1,2,…,n)是评价结果，n是元素个数，即等级数或评语档次数。这一集合规定了某一评价因素的评价结果的选择范围。结果集合的元素既可以是定性的，也可以是量化的分值。(3)确定隶属度矩阵假设对第I个评价囚素Ui进行单因素评价得到一个相对于vj的模糊向量:Ri＝(ri1,ri2,…,rim),I=1,2,…,m;j=1,2,…,nrij为因素ui从具有vj的程度，0≦rij≦1。若对n个元素进行了综合评价，其结果是一个n行m列的矩阵，称之为隶属度R。显然，该矩阵中的每一行是对每一个单因素的评价结果，整个矩阵包含了按评价结果集合V对评价因素集合U进行评价所获得的全部信息。(4)确定权重向量W=(w1,w2,…,wn)其中wi(i=1,2,…,n)表示因素ui(i=1,2,…,n)的重要程度，即分配到ui(i=1,2,…,n)的权重，满足∑==n11iiw（0wi1）(5）得到最终的评价结果B权重向