灰色關(guān)聯(lián)分析法在烏魯木齊礦區(qū)儲層評價中的應(yīng)用

楊建超，姜在炳

(1.煤炭科學研究總院，北京 100013； 2.中煤科工集團西安研究院有限公司，西安 710077)

灰色關(guān)聯(lián)分析法在烏魯木齊礦區(qū)儲層評價中的應(yīng)用

楊建超1,2，姜在炳2

(1.煤炭科學研究總院，北京 100013； 2.中煤科工集團西安研究院有限公司，西安 710077)

以烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層評價為基礎(chǔ)，利用灰色關(guān)聯(lián)法對11個單元的7個儲層參數(shù)(滲透率、含氣量、單層煤厚、壓力梯度、孔隙度、埋深、儲層壓力)進行定量評價，求得各個指標的權(quán)系數(shù)，確定研究區(qū)各個儲層單元的綜合權(quán)衡評價分數(shù)，并用拐點法將該區(qū)儲層分為三類,分類標準為：儲層質(zhì)量綜合評價因子Q,當Q=1～0.59為Ⅰ類；Q=0.50～0.59為Ⅱ類；Q=0.40～0.50為Ⅲ類。研究結(jié)果表明：烏魯木齊礦區(qū)具有煤層厚、滲透率低、儲層壓力小的特點，該結(jié)果與新疆低階煤儲層特性比較吻合。灰色關(guān)聯(lián)度法可以定量化地綜合評價各個參數(shù)，對信息量少的系統(tǒng)進行科學的預(yù)測和定量化研究。該方法為其他礦區(qū)低階煤的儲層評價提供了可信性與普適性，也為低階煤煤層氣的勘探開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

灰色關(guān)聯(lián)法；權(quán)系數(shù)；烏魯木齊礦區(qū)；低階煤；儲層評價；

0 引言

目前我國煤層氣勘探開發(fā)主要以中高階煤為主[1]，而新疆以低階煤為主，新疆低階煤的儲層評價研究較少[2]，因此本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對低階煤儲層進行評價。我國低階煤以鏡質(zhì)組最大反射率Ro,max≤0.65%的長焰煤與褐煤為主，分布十分廣泛，主要分布在新疆、內(nèi)蒙、陜西、青海和寧夏[1]。

低階煤的孔隙結(jié)構(gòu)不同于中高階煤，導(dǎo)致了煤層氣在低階煤中的滲透率也不大相同。低階煤礦中煤層氣資源豐度高，據(jù)估計我國低階煤煤層氣資源量非常巨大(14.7×1012m3)，約占全國煤層氣資源總量的40%左右[3]，而新疆2 000 m以淺的煤層氣資源量約9.51×1012m3，約占全國煤層氣資源總量的26%，主要分布在準噶爾、吐哈、塔里木、天山等盆地(群)[4-5]。

針對煤層氣儲層評價，楊欣超[6]等人利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對淮南礦區(qū)構(gòu)造煤儲層進行了評價，評價結(jié)果與原專家打分法的評價結(jié)果進行了比較分析,二者吻合率達62.5%,對煤層氣儲層評價行之有效。董鳳娟[7]運用熵權(quán)逼近理想排序法( TOPSIS 法) 對沁水盆地3#的8個儲層參數(shù)進行了煤層氣儲層綜合評價，TOPSIS 法計算簡便、權(quán)重的確定受主觀因素影響小，評價結(jié)果與儲層特征相符。由于烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層的特殊性[8]，造成了煤與瓦斯突出事故頻繁發(fā)生，嚴重制約了煤層氣勘探開發(fā)與煤礦安全高效生產(chǎn)，因此低階煤儲層的評價顯得至關(guān)重要。但是深埋于地下的煤儲層受到多種因素的作用，造成了煤儲層原始參數(shù)獲取具有隨機性[6]。為了科學的評價煤儲層，要求評價參數(shù)盡可能量化與精細化，本文選用了灰色關(guān)聯(lián)分析法。灰色關(guān)聯(lián)分析法雖在油氣儲層評價方面得到了充分驗證，有效的解決了儲層評價的難題，提高了儲層評價的量化與精細化[9-10]，在構(gòu)造煤儲層評價方面的應(yīng)用效果良好[6]，該方法的應(yīng)用為低階煤儲層評價奠定了基礎(chǔ)。因此，本文充分利用該方法的關(guān)聯(lián)度與權(quán)重系數(shù)對新疆烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層進行了綜合分析評價。

1 礦區(qū)地質(zhì)背景與煤儲層特征

新疆準南煤田烏魯木齊礦區(qū)位于天山北麓、準噶爾盆地南緣，東起吉木薩爾水西溝，西至烏蘇四棵樹，東西長約450km，煤田含煤面積約900多km2[11-12]。早中侏羅紀J1-2西山窯組和八道灣組低變質(zhì)煙煤發(fā)育，含煤20～30余層，煤層總厚在49.14～146.76m，同時出現(xiàn)了≥11m的巨厚煤層，對煤層氣勘探開發(fā)具有重大意義。研究區(qū)總的煤層氣資源量是3 618.68×108m3，其中1 000m以淺的資源量為1 651.97×108m3；1 500m以淺的資源量為2 942.98×108m3。煤層氣資源豐度在0.418 0×108m3/km2～11.669 4×108m3/km2，平均為1.162 6×108m3/km2[13]。通過煤巖顯微組分測定，發(fā)現(xiàn)該礦區(qū)宏觀煤巖組分以鏡煤、亮煤為主，夾少量暗煤條帶或被白色礦物填充。

烏魯木齊礦區(qū)低階煤發(fā)育，煤儲層滲透率較低，基本小于0.986 9×10-15m2。由于低階煤的變質(zhì)程度低，均質(zhì)性較差，內(nèi)生割理裂隙并不發(fā)育，導(dǎo)致了其滲透率較低。該區(qū)煤層甲烷含量平均值為6.94m3/t，通過煤儲層測試表明儲層壓力為2.85～11.82MPa，平均為5.08MPa，煤儲層壓力梯度為0.595～0.991MPa/100m,為正常壓力狀態(tài)。

2 灰色關(guān)聯(lián)分析法原理

灰色關(guān)聯(lián)分析法是對一個系統(tǒng)中各子系統(tǒng)進行灰色關(guān)聯(lián)度分析，尋求各子系統(tǒng)之間的數(shù)值關(guān)系，它包括評價指標(母序列與子序列)的選定、關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)聯(lián)度、權(quán)重系數(shù)和綜合評價因子的計算等。儲層評價中的數(shù)學處理過程如下。

2.1 評價指標的選擇

通過全面分析被評判事物與其影響因素之間的關(guān)系,用其中的一個指標作為主因素來反映被評判事物的特性，把其組成的序列稱為母序列，記為：

Y0=(x10,x20,x30…xn0)T

(1)

子序列是決定或影響被評判事物性質(zhì)的各子因素數(shù)據(jù)的有序排列,記為：

Yj=(x1j,x2j,x3j…xnj)T(j=1,2, …m)

(2)

2.2 原始數(shù)據(jù)變換

確定了母序列、子序列后，可構(gòu)成如下原始數(shù)據(jù)矩陣：

(3)

由于系統(tǒng)中各指標代表的物理意義不同,量綱一般也不同。因此,原始數(shù)據(jù)要進行無量綱化處理,一般采取原始數(shù)據(jù)的初值化處理，算法如下：

xi0′=xi0/x10(i=1,2 …n)xij′=xij/x1j(j=1,2 …m)

(4)

Y0′=(x10′,x20′, …xn0′)T，Yj′=(x1j′,x2j′, …xnj′)

得初始化指標值矩陣A′=(Y0′,Yj′)。

2.3 關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度

原始數(shù)據(jù)經(jīng)過變換之后可利用下式計算出各子因素與主因素之間的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)為：

(5)

再對矩陣Y=(yij)n×m的列求平均數(shù)，得各子因素對母因素之間的關(guān)聯(lián)度：

(6)

其中yj越大，說明第j個指標與母指標越靠近,對待評方案影響也越大,反之越小。

2.4 權(quán)系數(shù)的確定

求出關(guān)聯(lián)度后,經(jīng)歸一化處理可得到權(quán)系數(shù)為：

(7)

2.5 確定綜合權(quán)衡評價分數(shù)和分類標準

對每個評價指標數(shù)據(jù)經(jīng)過最大值標準化處理后，即得到單項評價指標，將所得的單項評價指標與本類的“權(quán)重”系數(shù)相乘，即得到單項指標的權(quán)衡分類(如公式8)。將各小層中各個評價指標的單項權(quán)衡分數(shù)相加，即得到各個小層的綜合權(quán)衡評價分數(shù)，稱為“儲層質(zhì)量綜合評價Q因子”。再將求得的評價因子按從小到大的順序排列，繪圖，根據(jù)各類樣本儲層質(zhì)量綜合評價因子Q的大小差別情況確定分類標準。

(8)

3 灰色關(guān)聯(lián)分析在煤層氣儲層評價中的應(yīng)用

評價煤儲層的因素很多并且各因素之間聯(lián)系較復(fù)雜，本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法的權(quán)重系數(shù)更能準確的對新疆準南煤田烏魯木齊礦區(qū)11口井的低階煤儲層進行綜合系統(tǒng)的評價。

3.1 評價參數(shù)的選取及初始化

在準南煤田烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層評價中，選取了7個能反映煤儲層主要特征的指標，這些指標包括滲透率、含氣量、單層煤厚、埋深、儲層壓力(表1)。

表1 烏魯木齊礦區(qū)儲層參數(shù)原始數(shù)據(jù)

在灰色關(guān)聯(lián)分析法中有主指標和子指標，在初始化時又分為有效益型指標、成本型指標、適中值型指標等。所謂效益型指標是指指標值越大越優(yōu)的指標;所謂成本型指標是指指標值越小越優(yōu)的指標;所謂適中值型指標是指指標值既不能太大,也不能太小,恰好是適中的指標[14]。效益型指標取其所在列的最大值，成本型指標取其所在列的最小值，適中型指標取其所在列的平均值。

在煤層氣儲層評價中，滲透率、含氣量和儲層壓力是煤層氣勘探開發(fā)中普遍關(guān)注的因素，單層煤厚、最大埋深是其影響因素。烏魯木齊礦區(qū)低階煤發(fā)育且煤層厚度大，含氣量普遍較高，各個井含氣量差距較大，但是相對而言滲透率是決定儲層優(yōu)差的關(guān)鍵。本文以滲透率作為母序列，主要研究其余4個因素對母序列的影響。本文把滲透率、含氣量、單層煤厚作為“效益性”指標，儲層壓力與最大埋深為“成本型”指標，由此得到理想型指標。

(1)x0=(4.87,11.41,39.91,301.60,2.85)

(2)理想型的母序列對子序列的決策矩陣：A=(xij)(n+1)×m

3.2 關(guān)聯(lián)度的確定

(4)對初始化矩陣求取關(guān)聯(lián)系數(shù)rij，得到多目標灰色關(guān)聯(lián)矩陣：R=(rij)n×m

(5)以滲透率為母序列對原始數(shù)據(jù)進行初始化，得初始化矩陣：B=(xij)n×m

(6)對初始化矩陣B求灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)уij，得矩陣：Y=(yij)n×m

(7)求各因素指標的關(guān)聯(lián)度уj：

y1=1,y2=0.873 6,y3=0.871 3,

y4=0.873 5,y5=0.873 3;

(8)求各因素指標的權(quán)重W:

W=(0.222 6, 0.194 5, 0.194 0, 0.194 5, 0.194 4);

按權(quán)重系數(shù)或關(guān)聯(lián)度的大小對所有指標進行排序得：滲透率>含氣量=最大埋深>儲層壓力>單層煤厚。從各指標對滲透率的關(guān)聯(lián)序來看,所反映的現(xiàn)象與實際情況基本吻合，即由于低階煤的變質(zhì)程度低，煤階低，大孔和中孔孔容較大，導(dǎo)致烏魯木齊礦區(qū)低階煤的滲透率高，生氣量小，含氣量低，煤層儲層壓力基本為微欠壓[15-16]。一方面說明所選指標本身能夠較好地反映煤層氣儲層性能的好壞；另一方面,反映了各指標對煤層氣儲層質(zhì)量的影響程度，同時揭示了各指標間的內(nèi)在隱含關(guān)系規(guī)律。

3.3 綜合評價分數(shù)的計算及分類標準的確定

每個樣本經(jīng)最大值標準化后,得到單項評價分數(shù)，分別乘以本類的“權(quán)重”系數(shù),求得單項權(quán)衡分類。將各樣本中單項權(quán)衡分數(shù)相加,即為各樣本的綜合權(quán)衡評價分數(shù),本文命名為“儲層質(zhì)量綜合評價因子Q(表2)”[17]。

(9)利用公式[18]求儲層質(zhì)量綜合評價因子r：Q=r*w

Q=(r1，r2，r3，r4，r5，r6，r7，r8，r9，r10，r11)

=(0.508 8，0.559 9, 0.480 3,0.572 4,

0.488 1, 0.440 3, 0.559 2, 0.454 8,

0.592 9, 0.414 0, 0.649 3)

本文將各類樣本儲層質(zhì)量綜合評價因子Q按從小到大的順序排列，采用拐點法[19](依據(jù)曲線圖像的凹凸性)將烏魯木齊礦區(qū)儲層分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類。分類標準為：儲層質(zhì)量綜合評價因子Q=1～0.59為Ⅰ類；Q=0.50～0.59為Ⅱ類；Q=0.40～0.50為Ⅲ類(圖1)。Ⅰ類儲層屬于有利儲層,占礦井單元總數(shù)的18%,該類儲層滲透率、含氣量較高，單煤層厚度大,對煤層氣勘探開發(fā)較為有利。Ⅱ類儲層為次之儲層,占礦井單元總數(shù)的36%。Ⅲ類儲層為不利儲層,占礦井單元總數(shù)的46%，該類儲層儲層壓力小、滲透率低，煤層氣勘探開發(fā)難度較大。該區(qū)總體來講，煤層厚、滲透率低、儲層壓力小。這與新疆低階煤特有的特點完全一致。

圖1 烏魯木齊礦區(qū)儲層分類界限Figure 1 Reservoir classification limits in Urumqi mining area

表2 烏魯木齊礦區(qū)儲層綜合評價分類

4 結(jié)論

①采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層進行客觀、系統(tǒng)、定量的評價，所得的關(guān)聯(lián)度或權(quán)重系數(shù)能準確的反映各子因素與主因素的關(guān)聯(lián)程度，評價結(jié)果與前人研究的結(jié)果基本吻合，并且有一定的細化與量化，具有指導(dǎo)意義。

②利用儲層質(zhì)量綜合評價因子把烏魯木齊礦區(qū)低階煤儲層分為三類，即Ⅰ類儲層、Ⅱ類儲層、Ⅲ類儲層，明確了各類儲層的特點，為該區(qū)域煤層氣開發(fā)方案的制定、開發(fā)動態(tài)分析、煤層氣數(shù)值模擬及開發(fā)方案調(diào)整等奠定可靠的地質(zhì)基礎(chǔ)。

③鑒于我國主要低階煤煤層氣資源分布區(qū)地質(zhì)條件與烏魯木齊礦區(qū)相似，故本文的評價方法在國內(nèi)具有普遍適用性，為儲層評價提供了有效的手段，也為煤層氣開發(fā)勘探開發(fā)提供了指導(dǎo)意義。

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ApplicationofGreyRelationalAnalysisinUrumqiMiningAreaReservoirAssessment

Yang Jianchao1,2, Jiang Zaibing2

(1.China Coal Research Institute, Beijing 100013; 2.Xi'an Research Institute, China Coal Technology & Engineering Group Corp, Xi'an, Shaanxi 710077)

Based on the low ranked coal reservoir assessment in the Urumqi mining area, using grey relational analysis (GRA) carried out quantitative assessment for 7 reservoir parameters of permeability, gas content, single seam coal thickness, pressure gradient, porosity, buried depth and reservoir pressure for 11 units. The results have weight coefficient of indices, comprehensive weighing assessed score of reservoir units in the study area, and then through yielding point method classified reservoirs in the area into three categories. The classification standard is the reservoir quality comprehensive assessment factorQ, whenQis 1～0.59 can be defined as category I; 0.59～0.50 category II; and 0.50～0.40 category III. The study result has shown that the Urumqi mining area has features of thick coal seams, low permeability and small reservoir pressure, thus agreeable to the features of low ranked coal reservoir in the Xinjiang area. The GRA can quantitatively assess each parameter; carry out scientific prediction and quantitative study for systems with less information. The method has provided creditability and universality for other mining areas low ranked coal reservoir assessment; also laid the groundwork for low ranked coal CBM exploration and exploitation.

GRA; weight coefficient; Urumqi mining area; low ranked coal; reservoir assessment

10.3969/j.issn.1674-1803.2017.10.06

1674-1803(2017)10-0036-05

A

楊建超(1989—)，男，漢族，陜西咸陽人，在讀碩士研究生，從事煤層氣開發(fā)研究。

2017-07-16

責任編輯：宋博輦