多参数岩性地震反演在识别煤层顶板砂岩中的应用——以新景煤矿为例

山西国阳新能股份有限公司新景煤矿3煤层在掘进和回采过程中,频发煤与瓦斯突出事故,给煤矿安全生产带来隐患.通过多个采区的瓦斯地质调查,发现大部分区域的瓦斯突出与煤层的顶板岩性(砂岩)和煤层结构(煤层的冲刷变薄)密切相关,当3煤层被顶板砂岩冲刷变薄,即3煤层顶板砂岩的厚度增加时,极易发生瓦斯突出.本文对研究区的测井曲线进行特征分析,并对测井曲线进行融合处理,利用多参数岩性反演的方法获得的波阻抗数据体可以对3煤层顶板砂岩的分布特征进行详细研究.反演结果与实际情况吻合度较高,且在瓦斯突出点位置,煤层顶板的波阻抗值明显增大,并能够清晰地辨别砂岩的位置和空间形态,其研究成果对新景煤矿瓦斯预测和治理具有重要意义.     

AVO探测煤层瓦斯富集的理论探讨和初步实践——以淮南煤田为例

以煤层瓦斯富集地质理论为基础,根据煤层瓦斯与常规砂岩储层天然气赋存机理的对比,提出了以煤层割理裂隙为探测目标的煤层瓦斯富集AVO技术预测理论. 根据AVO理论模拟,煤层顶面反射振幅通常是随着炮检距的增大而减小;不同结构煤体在AVO响应上存在明显的差异,随着煤层割理裂隙发育程度的增强,煤层顶面AVO的截距和梯度都会增大;煤层厚度的调谐作用对其AVO特征有明显的影响. 通过对淮南煤田实际地震资料的处理和分析,探讨了煤田地震资料AVO的处理和解释方法,认为AVO梯度和伪泊松比反射系数是对煤层割理裂隙发育程度最为敏感的属性,获得了研究区内有工程使用价值的瓦斯突出区预测成果,初步证实了应用AVO技术检测煤层割理裂隙、预测煤层瓦斯富集部位的可行性.     

AVO技术预测构造煤实例研究

构造煤预测对于煤矿生产安全具有重要意义.本文根据实测煤样弹性参数建立AVO正演模型,通过研究构造煤P、G属性交会图分布规律发现,沿背景趋势线方向指示了煤层破坏程度,据此提出煤层破坏程度指示因子预测构造煤分布.通过与常规伪泊松比识别构造煤方法进行对比,发现基于交会图分析计算得到的煤层破坏程度指示因子与构造煤发育具有更好的一致性,区分不同结构煤体的能力也有所提高.     

AVO属性分析方法的改进及其在煤系地层中的应用

在进行AVO属性分析时,直接应用梯度和截距属性做交会图,往往无法将异常与背景趋势有效的分离开.特别在煤系发育的地层中,由于其顶、底界面通常为良好的波阻抗界面,会形成较强的反射波,从而掩盖周围地层的异常信息.基于以上原因,煤系地层中异常信息的分类提取,尤其是煤层气的识别方法一直备受关注.本文对一项AVO截距斜率交会图技术进行了改进,并深入分析了此方法在煤系地层中的应用.最终本文给出了所选区块不同类型异常的分类方法,并进行了实际验证,结果表明该方法用于异常反演有很好的效果.     

测井曲线识别构造煤实例研究

构造煤发育是发生煤与瓦斯突出的必要条件,常规构造煤识别方法存在效率低和准确率低等缺点.本文以芦岭煤矿Ⅱ六采区8煤层为研究目标,利用不同结构类型煤体的测井响应特征不同的特点,识别煤层中不同结构类型煤体.为了提高识别准确性,利用小波多尺度分析方法提取测井曲线中的低频分量和中频分量;再以低频分量和中频分量为输入,利用聚类分析法划分不同结构类型的煤体.通过识别,可以明显区分出目标层的原生煤、碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤等四种结构类型煤体,同时也可以识别出煤层中的夹矸.以研究区中多钻孔识别的煤体类型为基础,绘制煤体结构三元相图,并将研究区划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ等四类煤体结构组合类型区块.其中,Ⅲ类组合区块中构造煤最为发育,是煤与瓦斯突出的重点防治区.     

构造煤及夹矸对煤层AVO正演模拟结果影响分析

为研究煤层中夹矸、构造煤对煤层AVO特征的影响,本文建立了4类典型模型并以岩石物理实验数据为依据确定了模型参数,基于反射系数谱理论计算了模型PP波、PS波的反射系数和相位,分析了煤层中夹矸和构造煤对煤层AVO特征的影响.模拟结果表明:夹矸层在煤层中所处空间位置和分层情况对煤层反射系数没有影响,但随夹矸层厚度的增大,煤层PP波PS波反射系数和相位均发生变化;构造煤对煤层PP波、PS波反射系数和相位影响大于夹矸层,构造煤和夹矸层对煤层AVO结果的影响相反;对于即含有夹矸又含有构造煤的厚煤层,夹矸层和构造煤在煤层中所处空间位置对煤层反射系数没有影响;夹矸层与构造煤相对厚度变化会对构造煤AVO地震响应产生影响.煤层中夹矸会减弱构造煤响应识别,在进行构造煤反演时,应结合实际地质资料,排除夹矸影响,提高构造煤预测精度.     

储层参数对AVO截距-梯度交会图的影响

以AVO技术的基本理论为基础,应用完全形式的Zoeppritz方程合成AVO角度道集理论模型,根据Shuey近似式拟合截距P与梯度G,分析储层厚度、泊松比、速度变化对P-G交会图的影响.通过对比分析发现,三层介质P-G交会曲线为近似椭圆,储层厚度对P、G值均有影响,对交会曲线的斜率无影响,在厚度达到λ/4时,P、G绝对值最大,交会曲线延伸最长;泊松比主要影响G值,P值变化不大;储层速度的变化主要影响P值,G值变化不大.     

基于叠前AVO属性的煤层瓦斯含量预测

瓦斯富集一直以来都是威胁煤矿安全生产的重要因素,如何对其精准预测是值得深入探究的问题.为此,本文以沁水盆地南缘某矿的3#煤层为研究对象,基于叠前地震数据体提取的AVO属性预测目标煤层的瓦斯含量.先通过对叠前三维地震数据进行超道集计算和角道集抽取等的处理,计算叠前AVO属性,得到截距(P)、梯度(G)、流体因子(P*G)、拟泊松比(P+G)、横波反射系数(P-G)等多个属性参数的沿层切片.再通过蝙蝠(BA)算法优化BP神经网络的权值和阈值来优化预测模型,构建AVO属性与瓦斯含量间的非线性映射关系,并利用井数据训练非线性预测模型.最终,基于训练后的BA-BP神经网络模型预测研究区内3#煤层的瓦斯含量.通过对比分析研究区内目标煤层9口钻井处的预测结果与实测结果,显示该方法的预测误差较小;表明基于BA-BP神经网络预测模型,以AVO属性为输入,进行煤层瓦斯含量的非线性预测是可行的.     

利用地震P波方位/角度信息预测煤层裂隙发育——以阳泉矿区为例

查明煤层瓦斯富集区域,对可能的瓦斯突出点进行预报,是当前煤矿生产中亟待解决的重要课题.利用地震P波对裂缝性地层所表现出的方位各向异性特征和AV0特征,应用地震P波方位/角度信息评价煤层裂隙发育带.通过对阳泉新景煤矿三维地震资料的处理,获得4个方位的偏移数据体和8个方位/角度的偏移数据体,从中提取了3种对煤层裂隙响应灵敏的地震属性,综合利用3种地震属性计算出裂隙的发育密度.预测结果表明,利用P波方位/角度信息比仅利用P波方位信息评价煤层裂隙发育带更具有优势,它能同时利用煤层反射波的各向异性特征和AVO特征,更有利于进行煤层的岩性解释.     

神经网络在煤层瓦斯含量预测中的应用

随着我国煤炭资源开采深度增加,瓦斯爆炸和煤与瓦斯突出等与瓦斯(煤层气)含量有关的安全事故日趋增多.煤的导电性是煤受到的应力大小、煤层瓦斯含量和煤中含水量等多因素的综合反映,由此借助电学方法来建立煤层瓦斯含量与煤导电特性之间的数学模型,进而达到预测煤层瓦斯含量的目的.通过采用自主研制的煤电阻率测试系统,对大佛寺井田低变质原生结构煤进行了应力大小、恒定压力下作用时间、煤含水量以及煤吸附甲烷量等多种因素对煤电阻率的影响的研究.结果表明：应力大小是影响煤电阻率变化的主要因素,同时煤层瓦斯含量对煤电阻率也有较大的影响,最后基于BP神经网络对煤层瓦斯含量进行反演,建立了煤层瓦斯含量的预测模型,其预测结果对未开采区煤层瓦斯含量的预测具有一定的参考意义.