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    鄂爾多斯盆地低階煤孔隙空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定量表征

    2021-03-29 00:37:30車禹恒
    煤炭工程 2021年3期
    關(guān)鍵詞:喉道褐煤羊場

    車禹恒

    (1.中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司,重慶 400037;2.瓦斯災(zāi)害監(jiān)控與應(yīng)急技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400037)

    近幾年,隨著光學(xué)測量和高能物理應(yīng)用的普及,無損檢測技術(shù)被逐漸應(yīng)用于煤微觀孔裂隙測試、表征和定量分析中[1]。X-ray μCT技術(shù)基于被檢測樣品的斷層掃描圖像,利用內(nèi)置成像算法清晰重構(gòu)出樣品的內(nèi)部結(jié)構(gòu),在實(shí)現(xiàn)無損檢測的同時(shí)具備超高的分辨率以及三維數(shù)字化等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于煤微觀結(jié)構(gòu)探測領(lǐng)域[2]。

    通過X-ray μCT掃描三維重建的煤微觀孔隙結(jié)構(gòu)模型雖然能反映其真實(shí)的空間形態(tài)特征,但微觀孔隙極其復(fù)雜,不利于進(jìn)一步分析[3]。等效孔隙網(wǎng)絡(luò)模型(Pore Network Model),即PNM模型[4],在提取的孔隙中軸線基礎(chǔ)上,從拓?fù)鋵W(xué)的角度表達(dá)了真實(shí)孔隙空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,中軸線的節(jié)點(diǎn)即是孔隙中心,與此同時(shí),采用最大球法對(duì)孔隙空間進(jìn)行分割,從而簡化了其拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[5]。

    Lindquist等[6]提出的一種提取等效孔隙網(wǎng)絡(luò)模型的方法是中軸線算法。這是一種以形態(tài)學(xué)細(xì)化算法[7,8]或者孔隙空間燃燒算法[9]為基礎(chǔ)的方法,而中軸線是通過連接煤巖孔隙結(jié)構(gòu)的幾何中心點(diǎn)得到的。Al-Raoush[10,11]對(duì)孔隙的識(shí)別方法做了進(jìn)一步研究并提出了新的方法,該方法設(shè)孔隙中心是多條中軸線的結(jié)合處,構(gòu)建出了砂巖孔隙網(wǎng)絡(luò)模型,發(fā)現(xiàn)其喉道空間分布的連通性能良好。為了提高模型在滲流模擬時(shí)的精確度,Liang[12]、趙秀才[13]提出了合并孔隙和分割孔隙及喉道等一些算法。

    本文對(duì)鄂爾多斯盆地低階煤進(jìn)行X-ray μCT掃描,重建煤孔隙微觀空間結(jié)構(gòu)模型,選取REV表征單元,構(gòu)建PNM空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),分析其孔隙和喉道的結(jié)構(gòu)特征,進(jìn)而從微觀角度揭示煤層氣在不同煤層構(gòu)造中呈現(xiàn)不同的賦存狀態(tài)和流動(dòng)特性,有助于對(duì)不同地質(zhì)條件下煤層氣的賦存、產(chǎn)氣和控氣機(jī)理作深入探索。

    1 X-ray μCT掃描實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)煤樣取自鄂爾多斯盆地西緣羊場灣礦褐煤(YCW)和鄂爾多斯盆地東緣斜溝礦氣煤(XG),其工業(yè)分析結(jié)果見表1。原煤樣品被打磨成5mm×5mm×10mm,打磨過程中保留了煤體完整結(jié)構(gòu),表面光滑無劃痕和裂隙,從而盡可能減少CT成像過程中尖銳的邊角造成的邊緣增強(qiáng)效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)采用Nano Voxel-3000系列高分辨率X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描儀。實(shí)驗(yàn)過程中測試電壓為120kV,測試電流為50μA,曝光時(shí)間1000ms,掃描模式為局部掃描,物理分辨率0.5μm,掃描時(shí)間52min。

    表1 煤樣顯微組分及工業(yè)分析 %

    2 微觀孔隙空間結(jié)構(gòu)重建

    2.1 掃描圖像處理

    目前采用X-ray μCT技術(shù)獲得的數(shù)字煤巖灰度圖都存在一定程度的像素噪聲,噪聲的存在會(huì)嚴(yán)重降低圖像質(zhì)量,導(dǎo)致定量分析結(jié)果存在很大誤差[14]。為了更加準(zhǔn)確再現(xiàn)煤體CT圖像,必須采用濾波算法對(duì)像素噪聲進(jìn)行衰減和抑制,增強(qiáng)數(shù)據(jù)信噪比。高斯濾波、中值濾波和均值濾波是三種最有效的圖像濾波算法,有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍[15,16]。

    經(jīng)不同濾波算法處理后CT圖像及其灰度直方圖的對(duì)比如圖1所示??梢钥闯觯捎趦x器造成的噪聲影響,未經(jīng)過濾波處理的CT圖像灰度直方圖呈階梯形分布,同一灰度級(jí)別的不同位置區(qū)別較小,該現(xiàn)象不利于辨別煤基質(zhì)和孔隙,在后期閾值分割過程中也將造成重大誤差,使煤微觀結(jié)構(gòu)三維重構(gòu)不準(zhǔn)確。相比較而言,中值濾波算法可以在有效濾除噪聲像素的同時(shí),最大程度凸顯被檢測煤樣的灰度特征,而高斯濾波和均值濾波則均對(duì)原始圖像造成過渡降噪,部分煤孔隙特征會(huì)被忽略。因此,本文采用中值濾波算法對(duì)CT圖像進(jìn)行降噪處理。

    2.2 REV單元選取

    在CT重構(gòu)基礎(chǔ)上編制Matlab程序[17],對(duì)不同孔隙度及礦物含量對(duì)應(yīng)的灰度閾值進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果見表2,可以看出閾值擬合度較高。

    表2 閾值計(jì)算結(jié)果

    REV單元(Representative Elementary Volume)研究方法[18]以研究內(nèi)容在微觀和宏觀尺度的相似性為橋梁,實(shí)現(xiàn)微觀領(lǐng)域物理性質(zhì)表征宏觀特性的跨越。REV單元不僅可以很好的與物質(zhì)的宏觀性質(zhì)契合,而且還能減少計(jì)算機(jī)運(yùn)算量,縮減不必要的大量重復(fù)運(yùn)算,提高研究的精度和效率[19]。

    為了確定每種煤樣REV單元尺寸,以煤微觀空間結(jié)構(gòu)模型中4個(gè)目標(biāo)點(diǎn)為中心選取不同尺寸的REV單元,考察其孔隙率大小隨單元尺寸的變化規(guī)律,如圖3所示??梢钥闯觯?dāng)REV邊長大于200體素時(shí),其孔隙率變化幅度小,與整體煤孔隙率接近,因此將REV尺寸設(shè)置為200×200×200體素,物理尺寸為20μm×20μm×20μm,REV提取的空間位置如圖2所示。

    圖2 REV尺寸選取及位置

    2.3 微觀孔隙空間特征

    受成煤時(shí)期的影響,無論是宏觀還是微觀尺度,煤體內(nèi)部結(jié)構(gòu)均存在很大差異。對(duì)REV內(nèi)的孔隙進(jìn)行分割和提取,結(jié)果如圖3所示。圖3直觀展現(xiàn)出煤體REV單元內(nèi)部的孔隙系統(tǒng)形態(tài)。羊場灣褐煤內(nèi)部更多發(fā)育有體積較大的微裂隙,周圍分散有體積較小的孤立孔隙。斜溝氣煤內(nèi)部微裂隙數(shù)量較少,孔隙數(shù)量多,體積大,局部存在多個(gè)孔隙聚集而成的孔隙團(tuán),但整體均質(zhì)程度較高。

    圖3 REV內(nèi)煤微觀孔隙空間特征

    3 PNM空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    3.1 PNM模型構(gòu)建

    對(duì)不同REV單元最大連通孔隙團(tuán)進(jìn)行提取,以煤孔隙空間結(jié)構(gòu)重建為基礎(chǔ),在提取的孔隙中軸線基礎(chǔ)上,從拓?fù)鋵W(xué)的角度表達(dá)了真實(shí)孔隙空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,中軸線的節(jié)點(diǎn)即是孔隙中心,與此同時(shí),采用最大球法對(duì)孔隙空間進(jìn)行分割,從而簡化了與真實(shí)煤微觀孔隙系統(tǒng)具有等價(jià)關(guān)系的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。各區(qū)域的PNM模型構(gòu)建結(jié)果如圖4所示。圖4中球體表示孔隙,球體大小代表孔隙體積大小,顏色由淺到深表示孔隙等效直徑逐漸增大。灰色棒則表示連接孔隙的喉道,棒的半徑代表喉道的等效半徑,棒的長短表示喉道的長度,從圖4中可以看出煤微觀孔隙的連通情況。不同煤樣都具有不同特征的PNM結(jié)構(gòu),分布位置、孔隙和喉道參數(shù)也各不相同。羊場灣褐煤孔隙分布REV整個(gè)空間,體積最大,喉道最豐富,連通性也最強(qiáng)。

    圖4 PNM拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    3.2 PNM孔隙結(jié)構(gòu)

    羊場灣褐煤PNM孔隙體積最大,平均為0.54μm3,峰值高達(dá)19.52μm3。PNM孔隙半徑平均值為0.45μm,配位數(shù)均值為7,表明平均每個(gè)孔隙與7個(gè)其他孔隙通過喉道連通。斜溝氣煤PNM孔隙體積均值為0.055μm3,等效半徑均值0.21μm,配位數(shù)均值4,都明顯低于羊場灣褐煤。

    具體顯示出REV單元PNM孔隙體積的分布規(guī)律如圖5所示??梢钥闯鲅驁鰹澈置?3%以上孔隙體積都為0.25μm3,0.25~0.75μm3占比迅速降低。斜溝氣煤20%以上的孔隙體積都分布在0.02μm3左右,主要分布范圍為0~0.06μm3,因此,該煤樣PNM孔隙體積更小,分布范圍更窄。褐煤PNM孔隙體積大,分布范圍廣,該類煤孔隙類型更為豐富。

    圖5 PNM孔隙體積

    PNM孔隙等效半徑分布規(guī)律如圖6所示。由圖6可知,羊場灣褐煤PNM孔隙等效半徑主要分布在0.1~0.7μm,累積占90%以上,其中0.4μm左右占比最高,約占20%。斜溝氣煤PNM孔隙等效半徑主要分布在0.11~0.26μm,累積占95%以上,其中0.19μm占比最高,約占18%??梢?,褐煤PNM孔隙等效半徑分布范圍更廣。

    圖6 PNM孔隙等效半徑

    配位數(shù)代表PNM模型中孔隙周圍相互連通的孔隙數(shù)目,是表征孔隙系統(tǒng)連通性好壞的重要參數(shù)[20]。PNM孔隙配位數(shù)分布規(guī)律如圖7所示,可以看出,羊場灣褐煤配位數(shù)分布范圍在1~13,配位數(shù)5~6的孔隙占總孔隙的20%以上,配位數(shù)等于13的累積占比為90%,因此,褐煤孔隙連通性更強(qiáng)。

    圖7 PNM孔隙配位數(shù)

    3.3 PNM喉道結(jié)構(gòu)

    羊場灣褐煤PNM喉道等效半徑最大,平均值為0.13μm,峰值高達(dá)0.84μm,PNM喉道長度平均值為1.69μm,峰值為9.73μm。斜溝氣煤PNM喉道等效半徑和長度低于羊場灣褐煤,均值分別為0.09μm和0.63μm,流體滲透性能相對(duì)較差。

    PNM喉道等效半徑分布規(guī)律如圖8所示。從圖8可以看出,羊場灣褐煤喉道等效半徑主要分布在0~0.2μm范圍內(nèi),在0.1μm處達(dá)到峰值,峰值占比為14%~16%,0.2μm處的累積占比達(dá)到90%。斜溝氣煤則主要分布在0.02~0.12μm范圍內(nèi),峰值處于0.06~0.08μm范圍內(nèi),0.12μm處累積占比高達(dá)98%。對(duì)比分析可知,褐煤PNM喉道等效半徑分布范圍最廣,與該煤樣孔隙空間結(jié)構(gòu)存在一致性。

    圖8 PNM喉道等效半徑

    圖9 PNM喉道長度

    PNM喉道長度的分布規(guī)律如圖9所示??梢钥闯觯驁鰹澈置旱腜NM喉道長度分布最廣,主要分布范圍為0~2.5μm,累積占比超過85%,頻率峰值位于1.5μm。斜溝氣煤主要分布范圍為0.1~0.9μm,累積占比為90%,頻率峰值位于0.5μm。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),褐煤PNM喉道更長,煤層氣在褐煤滲流的路徑也更長,滲流范圍更廣。

    4 結(jié) 論

    本文對(duì)鄂爾多斯盆地低階煤進(jìn)行了X-ray μCT掃描,重建了煤孔隙微觀空間結(jié)構(gòu)模型,構(gòu)建了PNM空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對(duì)孔隙和喉道的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了分析,主要結(jié)論如下:

    1)羊場灣褐煤內(nèi)部發(fā)育有體積較大的微裂隙,周圍被孤立孔隙包圍。斜溝氣煤內(nèi)部微裂隙較少,但孔隙數(shù)量多,體積大,且局部形成孔隙團(tuán),整體均質(zhì)程度較高。

    2)羊場灣褐煤PNM孔隙體積平均0.54μm3,大于0.25μm3占23%。PNM孔隙半徑平均0.45μm,0.1~0.7μm占比超過90%,配位數(shù)均值7。而斜溝氣煤PNM孔隙體積均值0.055μm3,主要分布在0~0.06μm3,等效半徑均值0.21μm,主要分布在0.11~0.26μm,配位數(shù)均值4。褐煤PNM孔隙體積大,分布范圍廣,孔隙連通性強(qiáng)。

    3)羊場灣褐煤PNM喉道等效半徑均值為0.13μm,主要分布在0~0.2μm,PNM喉道長度均值1.69μm,主要分布在0~2.5μm。斜溝氣煤PNM喉道等效半徑均值0.09μm,主要分布在0.02~0.12μm,PNM喉道長度均值0.63μm,主要分布在0.1~0.9μm。羊場灣褐煤喉道等效半徑更大,喉道更長,煤層氣的滲流范圍更廣。

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