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      基于地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度

      2017-03-28 01:20:51葉亮春孫黃利侯丁根國土資源部煤炭資源勘查與綜合利用重點實驗室西安71006陜西省煤田物探測繪有限公司西安710005西安科技大學地質與環(huán)境學院西安71005神華地質勘查有限責任公司北京1009
      中國煤炭地質 2017年2期
      關鍵詞:波阻抗巖性泥巖

      袁 峰,葉亮春,喬 會,孫黃利,侯丁根(1.國土資源部煤炭資源勘查與綜合利用重點實驗室,西安 71006;.陜西省煤田物探測繪有限公司,西安 710005;3.西安科技大學地質與環(huán)境學院,西安 71005;.神華地質勘查有限責任公司,北京 1009)

      基于地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度

      袁 峰1,2,葉亮春1,3,喬 會2,孫黃利4,侯丁根1,2
      (1.國土資源部煤炭資源勘查與綜合利用重點實驗室,西安 710026;2.陜西省煤田物探測繪有限公司,西安 710005;3.西安科技大學地質與環(huán)境學院,西安 710054;4.神華地質勘查有限責任公司,北京 102209)

      受基底影響,永隴礦區(qū)2號可采煤層厚度變化范圍較大,為0.65~26.79 m。為實現(xiàn)高精度煤層厚度預測,選取該區(qū)對地層巖性分辨率較高的自然伽馬作為預測屬性,并將計算的巖性概率模型作為三維數(shù)據(jù)約束進行地質統(tǒng)計學反演。通過地質統(tǒng)計學反演得到的巖性數(shù)據(jù),區(qū)分了煤層和泥巖,成功的預測了煤層的厚度。根據(jù)地質統(tǒng)計學反演預測的煤層厚度,可知該區(qū)西南部煤層較薄,只有0~5 m;東北部煤層較厚,一般超過20 m。對比地質統(tǒng)計學反演預測的煤層厚度與實際鉆探揭露的煤層厚度,可以看出地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度更接近于鉆探揭露的煤層厚度,平均準確率達80%以上,其精度高于傳統(tǒng)的確定性反演。

      煤厚;地質統(tǒng)計學反演;確定性反演

      0 引言

      近年來隨著大型、超大型礦井的投產(chǎn),對煤層厚度的精度提出了更高的要求。煤層厚度預測一般是利用鉆孔資料對比、內(nèi)插計算得到的,有時存在著較大誤差。隨著三維地震勘探在煤礦采區(qū)中的應用,利用分辨率較高的地震資料進行煤層厚度預測取得了一定的成效。目前基于三維地震進行煤層厚度預測主要方法有地震屬性和確定性反演技術。

      地震屬性進行煤層厚度預測其本質是通過調諧理論,即隨著煤層厚度的變化其振幅、頻率也發(fā)生相應的變化,以此預測煤層厚度。程增慶提出根據(jù)煤層反射波的振幅與煤層厚度的關系來計算煤層厚度[1]。周宗良、肖建玲等用了多種地震屬性,通過優(yōu)選后選取一些相關性較好的屬性來預測煤層厚度[2]。胡宗正等沿煤層反射波上下開10 ms時窗提取多種地震屬性,根據(jù)鉆孔資料計算出煤厚與地震屬性相關系數(shù),來預測煤層厚度[3]。郭彥省等對地震屬性進行了優(yōu)選.將得到的地震屬性利用多元多項式回歸以及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法,求出各屬性與煤厚之間的回歸方程及人工神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型計算煤層厚度[4]。這些方法的共同點是將稀疏的鉆孔測定的煤層厚度,經(jīng)過密度較大的地震測網(wǎng)外推,所采用的預測技術包括多項式擬合、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

      確定性反演綜合了測井數(shù)據(jù)縱向的高分辨率和地震數(shù)據(jù)的橫向的高分辨率,大大提高了煤層厚度變化的解釋精度[5]。確定性反演主要是通過反演將地震數(shù)據(jù)轉化成分辨率較高的波阻抗數(shù)據(jù),利用煤層與圍巖的波阻抗差別來對煤層進行頂?shù)装遄R別,進而得到煤層厚度。如彭蘇萍等以測井約束地震反演為手段,反演得到高分辨率波阻抗剖面,根據(jù)煤層與頂?shù)装宓牟ㄗ杩共町愖粉櫭汉褡兓痆6]。

      上述方法在實際應用中存在如下問題:①地震屬性在低信噪比地區(qū)精度較低,同時受調諧頻率的影響,在厚度大于調諧厚度時該方法不適用;②確定性反演受泥巖波阻抗和煤層疊置的影響,在薄煤層尤其是泥、煤巖互層時預測誤差較大。

      地質統(tǒng)計學反演是在地質統(tǒng)計學分析的基礎上,利用基于模型的地震反演技術的一種地震反演方法,地質統(tǒng)計學反演由隨機模擬、隨機反演兩部分組成,其基礎是隨機地震反演,采用的手段是隨機模擬[7-8]。其反演結果有多個等概率的實現(xiàn),根據(jù)地質認識選擇合適的實現(xiàn)作為預測結果。相對于確定性反演,地質統(tǒng)計學反演增加了反演的不確定性。通過地質統(tǒng)計學反演得到的巖性數(shù)據(jù),可以分辨出1 m以下的薄層。本文在分析巖石物理學的基礎上,利用地質統(tǒng)計學反演得到巖性數(shù)據(jù)進而對煤層厚度預測,取得了較好的效果。

      1 研究區(qū)概況

      研究區(qū)位于永隴礦區(qū),行政區(qū)劃隸屬麟游縣(25 km)、彬縣(44 km)管轄。本區(qū)可采煤層為2號煤層,位于延安組下含煤段中部,下距延安組底界面1.25~16.48 m,平均9.03 m,上距中含煤段底部砂巖0.20~20.19 m,平均3.50 m。2煤層單層厚度0.65~26.79 m,平均煤厚11.52 m,最大可采厚度26.79 m(K2-4孔)。其沉積規(guī)律是:隆起部位沉積薄或缺失,凹陷部位沉積厚。2煤層一般夾矸0~2層,最多4層。矸石厚度0.03~0.53 m,含矸率0~6.86%,平均3.63%。夾矸巖性為炭質泥巖、泥巖及泥質粉砂巖。一般煤層頂部和底部夾矸多,中部夾矸少,屬結構簡單煤層。2煤層頂板為深灰色泥巖、砂質泥巖,底板為灰褐色鋁土質泥巖或鋁土質粉砂巖,局部有炭質泥巖偽頂與偽底。本次研究收集了28個鉆孔的柱狀資料及10口井的測井曲線,可作為已知數(shù)據(jù)進行利用。

      2 確定性反演預測煤層厚度

      為了預測煤層厚度,首先采用了常規(guī)的確定性反演方法。通過提取單井的子波,制作合成記錄,然后計算平均子波,分析平均子波提取的精度及準確性,然后建立模型進行確定性反演,反演結果如圖1所示。在波阻抗數(shù)據(jù)體上,煤層表現(xiàn)低阻抗,煤層輪廓可清晰的反映出來,反演的結果分辨率較高,對煤層厚度變化有一定的反映。波阻抗與巖性直方圖如圖2所示。從圖中可以看出,煤層落在了左側區(qū)域,砂泥巖落在了右側區(qū)域,就是說縱波阻抗曲線能夠把煤層與砂泥巖區(qū)基本分開,即用疊后確定性反演基本能解決煤層分布問題。

      從圖2可以看出部分泥巖波阻抗和煤層有一定的疊置。圖3是煤層頂?shù)装宀ㄗ杩箷r間差值與煤層厚度關系圖,通過計算可知其相關系數(shù)為0.74。由此可見在煤層較薄處確定性反演計算的頂?shù)装鍟r間差值與煤層的厚度相關性較低。分析其原因為本區(qū)煤層頂?shù)装鍘r性以泥巖為主,泥巖雖然厚度不大,只有0~3 m,但對煤層較薄處的煤層厚度預測產(chǎn)生的影響較大,造成確定性反演煤層厚度誤差較大,因此需要采用其他方法以彌補確定性反演的不足。

      圖1 煤層厚度變化在聯(lián)井確定性反演剖面上的反映Figure 1 Reflection of coal thickness variation on cross well deterministic inversion section

      3 巖石物理分析

      通過巖性、波阻抗、自然伽馬的交會圖(圖4)可以看出,不同的巖性所對應的波阻抗值存在一定變化,在波阻抗值2200~4 000(g/cm3·m/s)時煤層、泥巖、泥質砂巖均有分布。雖然阻抗能很好的區(qū)別煤層和砂巖,但卻難以清晰的區(qū)分煤層、泥巖。根據(jù)自然伽馬曲線,煤層的自然伽馬值為5~40(gAR),泥巖的自然伽馬值為40~80(gAR),因此可通過波阻抗和自然伽馬區(qū)分出煤層、泥巖、砂巖。

      圖2 波阻抗與巖性直方圖Figure 2 Histogram of acoustic impedance and lithology

      圖3 確定性反演井點煤層時間與實際厚度關系圖Figure 3 Relationship between deterministic inversion well point coal seam time and actual thickness

      圖4 波阻抗、自然伽馬曲線與巖性交匯圖Figure 4 Crossplot of acoustic impedance,gamma-ray curve and lithology

      在聲波波阻抗不能很好的區(qū)分煤、泥巖的情況下,構建合理巖性概率模型作為約束可以提高巖性反演的精度。本次選擇對地層巖性分辨率較高的自然伽馬作為巖性概率模型結合波阻抗對進行巖地質統(tǒng)計學反演。

      4 地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度

      反演程序大體可分為三個部分,首先對測井、地質及地震數(shù)據(jù)進行分析校正,測井數(shù)據(jù)包括剔除野值和歸一化處理,然后進行統(tǒng)計學反演得到巖性數(shù)據(jù),利用反演結果對煤層頂?shù)装暹M行識別,進而預測煤層厚度(圖5)。

      圖5 地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度流程圖Figure 5 Coal thickness geostatistical inversion prediction flow chart

      地質統(tǒng)計學反演結果見圖6??梢钥闯觯刭|統(tǒng)計學反演縱向分辨率較常規(guī)阻抗反演(圖1)大大提高,橫向分辨率保持了地震數(shù)據(jù)的特點。通過地震統(tǒng)計學反演結果提取偽測井曲線,見圖7,從圖中可以看出反演結果與鉆孔資料吻合程度高,可以區(qū)分煤層、泥巖。

      圖6 地質統(tǒng)計學反演巖性剖面Figure 6 Geostatistical inversion lithological section

      圖7 地質統(tǒng)計學反演偽測井巖性與錄井巖性比較圖Figure 7 Comparison of geostatistical inversion well pseudolithology and lithology from well logging

      圖8為井點煤層時間厚度與實際厚度散點圖,從圖中可以看出井點時間厚度與實際煤層呈線性關系,相關系數(shù)達到了89.5%。和圖3相比可以看出,經(jīng)地質統(tǒng)計學反演煤層厚度小于5 m段的預測精度大大提高了。

      圖8 地質統(tǒng)計學反演井點煤層時間與實際厚度關系圖Figure 8 Relationship between geostatistical inversion well point coal seam time and actual thickness

      通過地質統(tǒng)計學反演識別煤層頂?shù)装宓膸r性邊界,追蹤頂?shù)装逋噍S,并求取煤層頂?shù)装宓牟钪?,結合確定性反演獲得的速度數(shù)據(jù)得到煤層厚度。

      圖9為地質統(tǒng)計學反演預測的煤層厚度,從圖中可以看出煤層厚度從0~28 m。西南部煤層較薄,厚度只有0~5 m,東北部煤層較厚,厚度一般超過20 m。本次研究僅有10口井收集到測井曲線,另收集到18口井柱狀(沒有進行反演),圖10為地質統(tǒng)計學反演預測的過孔厚度與實際鉆探揭露厚度對比圖。從圖中可以看出地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度更接近于鉆探揭露的煤層厚度,平均準確度達80%以上。

      22302 工作面風與機巷巷位于圖9所示位置。經(jīng)實際巷道驗證可以看出,僅有地質統(tǒng)計學反演預測出此處薄煤層(揭露厚度僅有0.4 m)。鉆孔內(nèi)插、確定性反演對此處薄煤層的反映較差,地質統(tǒng)計學反演對該薄煤層的預測效果較好。

      5 結論

      ①煤層、泥巖存在一定的阻抗疊置,當煤層頂?shù)装鍨槟鄮r時,確定性反演預測煤層厚度效果較差。

      圖9 地質統(tǒng)計學反演預測厚度Figure 9 Geostatistical inversion coal thickness prediction

      圖10 預測煤層厚度精度圖Figure 10 Coal thickness prediction accuracy

      ②結合波阻抗和自然伽馬曲線能很好的區(qū)分煤層、泥巖、砂巖,可以利用自然伽馬曲線建立巖性概率模型結合波阻抗進行地質統(tǒng)計學反演。

      ③地質統(tǒng)計學反演預測煤層厚度精度較高,滿足了生產(chǎn)的需要。同實際鉆孔資料比較認為平均準確度達80%以上。

      [1]程增慶,吳奕峰,趙忠清,等.用地震反射波定量解釋煤層厚度的方法[J].地球物理學報,1990(1):657-662.

      [2]周宗良,肖建玲.地震屬性的優(yōu)化處理及儲層厚度的定量解釋[J].新疆地質,2002,20(3):262-266.

      [3]胡宗正,郭良紅,林建東.三維地震屬性參數(shù)在煤層厚度預測中的應用[J].中國煤炭地質,2008,20(6):56-58.

      [4]郭彥省,孟召平,楊瑞昭,等.地震屬性及其在煤層厚度預測中的應用[J].中國礦業(yè)大學學報,2004,33(5):557-562.

      [5]孫喆.利用波阻抗反演重構地震數(shù)據(jù)提高煤層厚度預測精度[J].礦業(yè)安全與環(huán)保,2016,43(5):90-94.

      [6]彭蘇萍,鄒冠貴,李巧靈.測井約束地震反演在煤厚預測中的應用研究[J].中國礦業(yè)大學學報,2008,37(6):729-733.

      [7]鄒雅銘,關守軍.基于序貫高斯模擬的隨機地震反演方法[C]//中國地球物理2013——第二十分會場論文集.2013.

      [8]孫月成,馬光克,李芳,等.基于地質統(tǒng)計學反演的地震反演、地質建模、油藏模擬一體化研究與應用[C]//SPG/SEG 2014年國際地球物理會議,2014.

      Coal Thickness Prediction Based on Geostatistical Inversion

      Yuan Feng1,2,Ye Liangchun1,3,Qiao Hui2,Sun Huangli4and Hou Dinggen1,2
      (1.Key Laboratory of Coal Resource Exploration and Comprehensive Utilization,Ministry of Land and Resources,Xi’an,Shaanxi 710026;2.Shaanxi Provincial Coal Geophysical Prospecting,Surveying and Mapping Co.Ltd.,Xi’an,Shaanxi 710005;3.Department of Geology and Environmental Engineering,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an,Shaanxi 710054;4.Shenhua Geological Exploration Co.Ltd.,Beijing 102209)

      Because of impact from basement,the thickness of mineable coal No.2 in the Yonglong mining area is variable with thickness from 0.65m to 26.79m.In order to achieve high accuracy coal thickness prediction,the strata lithological resolution higher gamma-ray has been selected as prediction attribute.And using computation lithological probability model as 3D data constraint carried out the geostatistical inversion.Through geostatistical inversion obtained lithological data can distinguish coal and mudstone,thus predicted coal thickness successfully.Based on geostatistical inversion predicted coal thicknesses have found that coal seams in the southwestern part of the area are thinner,only 0~5 m;northeastern part thicker,generally over 20m.Through comparison of coal thicknesses from geostatistical inversion and actual drilling revealed,can find out that the thickness from geostatistical inversion is close to drilling revealed with average accuracy above 80%,thus higher than traditional deterministic inversion.

      coal thickness;geostatistical inversion;deterministic inversion

      P631.4

      A

      10.3969/j.issn.1674-1803.2017.02.14

      1674-1803(2017)02-0065-05

      陜西省科技統(tǒng)籌基金項目(2016FWPT-16),國土資源部煤炭資源勘查與綜合利用重點實驗室基金項目(ZZ2016-2)

      袁峰(1984—),男,湖北十堰人,漢族,工程師。

      2016-10-28

      責任編輯:孫常長

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