白杨河矿区煤层气丛式井钻井难点及对策研究

新疆阜康市白杨河矿区煤层气开发利用先导性示范工程是新疆第一个煤层气示范工程项目。白杨河矿区总体构造为向南倾斜的单斜构造,地层倾角大,煤层多且间距大。该示范工程开发方案主要井型为丛式井。经过多年钻井实践,丛式井钻井技术在鄂尔多斯盆地东缘煤层气区块已经非常成熟,初步形成了一套适合该地区煤层气开发的丛式井钻井技术。由于白杨河矿区地质条件与鄂尔多斯盆地东缘各区块相比差异大,特别是存在地层倾角大、煤层多且间距大等地质特点,因此不能完全照搬原有的丛式井钻井技术。本文依据白杨河矿区地质资料,分析了白杨河矿区煤层气丛式井钻井难点,对解决该区块钻井难点的技术对策和攻关思路进行了总结与阐述,初步形成了一套适合白杨河矿区大倾角厚煤层的丛式井钻井技术。     

山东济宁许厂煤矿下组煤瓦斯与二氧化碳开发利用前景及存在的问题

许厂煤矿下组煤中蕴藏着较为丰富的瓦斯、二氧化碳资源。下组煤位于瓦斯风化带内,含瓦斯、二氧化碳和氮气等气体,瓦斯含量与埋藏深度呈正相关关系,主要存在低含量瓦斯、二氧化碳抽采率、二氧化碳资源化转换等技术方面的问题。从国家相关优惠政策、资源优势、煤与煤层气一体化开发技术、近水平长钻孔定向钻进技术、煤层压裂造缝技术、煤层注气增产技术和瓦斯、二氧化碳气体提纯技术等关键技术的发展程度,结合煤矿的下组煤层的开采方案,认为许厂煤矿有着较好的煤炭与瓦斯、二氧化碳一体化开发利用前景。     

基于Neuman井流理论确定玄武岩潜水含水层渗透系数的应用——以吉林靖宇煤矿为例

全面分析研究区玄武岩潜水含水层水文地质条件的基础上,对稳定流和非稳定理论确定潜水含水层渗透系数的优缺点进行了对比,认为非稳定井流公式确定玄武岩潜水含水层渗透系数是合理的。Aquifer Test软件基于Neuman井流理论配线法求参原理,运用计算机完成了自动求参,避免了人工配线的不足。该文根据吉林靖宇煤矿研究区玄武岩潜水含水层非稳定流抽水试验,分别用Aquifer Test软件和稳定井流公式进行了求参,并对比分析得出:玄武岩含水层弹性释水作用影响时间较长,利用Neuman潜水井流公式求参可靠,且更逼近现实;用Aquifer Test软件实现了自动求参,具有操作简单规范、可比性好的优点。     

二维地震勘探在伊南煤田伊昭井田的应用

在地震地质条件不利的情况下,确定了合理的野外数据采集方法;根据二维地震的目的任务,运用了合理的数据采集方法,采用了较好的技术措施解决了地震资料处理及解译中存在的技术难点,包括静校正问题、干扰波的去除、分辨率的提高、波组分析、层位标定、断点解释等。在覆盖层厚度、煤层底板、煤层露头、构造解释、火烧区推测等方面取得了较可靠的勘探成果,为后续全井田勘探布局发挥了指导性作用。     

青海省祁连县大拉洞柏杨沟矿区煤岩层对比研究

通过研究太原组的沉积特征及聚煤变化规律,采用了标志层、煤岩层组合特征、层间距、测井曲线形态等方法,对矿区内煤层、岩层进行了综合对比。确定了该区主要煤层的赋存层位、形态、分布及变化特征,对周边地区找煤工作具有一定的指导作用。     

伊犁盆地伊昭井田煤层煤质特征研究

伊昭井田位于伊犁盆地中西部,煤层资源储量36亿t。赋煤层位为侏罗世水西沟群西山窑组,共含煤12层,其中可采煤层6层,3号煤层和5号煤层为井田主采煤层。对各煤层特征进行了研究,总结了各煤层特征及赋存规律及各煤层煤质特征及工业利用方向。对指导伊犁盆地的煤炭勘查、开发利用及生产布局具有积极意义。     

济宁许厂煤矿伴生分散元素铼的富集成矿探析

铼是一种分散金属,目前尚没有在煤层中富集成矿的案例。该文依据山东省济宁煤田许厂煤矿16上、17煤层光谱分析成果,结合铼元素的性质、物质来源和石炭-二叠纪太原组的聚煤环境等因素进行综合分析,论证了其富集可能性。简要阐述了铼富集成矿的意义,建议煤田地质勘查工作中加强对煤中伴生铼元素的分析和研究。     

二维地震勘探在新疆准东煤田梧桐窝子煤矿区煤层对比中的应用

通过人工合成地震记录,了解煤层反射波形成机理,在常规地震时间剖面中确定标准反射波,根据标准反射波连续性、时间间距、动力学特征,在新疆准东煤田梧桐窝子煤矿区煤层对比中取得了较好的应用效果,通过实践证明利用地震资料进行煤层对比方法是可行的,可以在复杂地区提高煤层对比的可靠性。     

地质导向技术在L型煤层气水平井 T-P05井中的应用

通过分析山西L型煤层气水平井的技术难点,着重建立造斜着陆与水平段导向两大导向模型,形成了以标志层划分与对比、地层倾角推算、地质建模和实时轨迹控制四个方面为主的L型煤层气水平井地质导向技术流程,该技术在T-P05井的成功应用,不仅丰富了煤层气水平井地质导向技术的内容与方法,更进一步验证了该技术在现场具有较强的可操作性和良好的应用前景,值得大力推广。     

PNN在煤田随钻测井岩性判识应用研究

介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求.