我国含煤盆地大多经历过多期次构造运动改造, 因而煤层煤体结构复杂多变、构造煤较为发育^[1]。构造煤是煤与瓦斯突出的主要载体^[2-3], 构造煤的存在降低了煤储层强度、渗透性及可改造性, 严重影响着煤层气地面开发效果^[4-5]。因此, 超前精准预测煤体结构空间展布已成为高瓦斯矿井安全生产及煤层气地面高效开发的迫切需求。

对于构造煤发育特征与分布规律的研究, 地质上通常是通过研究区域构造特征、煤层赋存变形特征及煤层应力场模拟等方法进行区域及矿区尺度的预测^[6-7], 难以实现煤体结构空间分布的精细刻画。近年来, 基于岩心刻度测井解释、测井曲线重构等技术的煤体结构测井识别方法研究取得了较大突破^[8-10], 但对于非均质性很强的煤层而言, 煤体结构测井识别技术存在“一孔之见”的不足, 无法实现对煤体结构横向分布的精准预测。由于不同煤体结构煤的弹性性质存在明显差异^[11], 不同学者对构造煤的地震响应及地震识别方法也开展了大量的研究探索^[12-14], 提出多种基于地震信息的构造煤分布预测方法^[15-17]。然而, 陆相-海陆过渡相聚煤环境下形成的煤系地层具有典型的薄互层结构特征, 煤层为煤系地层中夹持的薄层, 而构造煤又多以小分层存在于煤层顶底及夹矸附近或以条带状存在于构造带附近, 厚度仅为厘米-米级, 宽度为米-数十米级^[18], 对反射地震勘探而言, 以煤层为主形成的反射波是煤层段地质因素的综合反映, 既包含煤层及围岩变化的响应, 也包含煤层厚度、煤层宏观结构、煤体结构、煤层裂隙等的影响^[19], 而当前关于构造煤的地震识别理论与方法, 基本没有考虑这些地质因素的影响, 使得基于地震信息直接预测的成果多解性较强, 多数情况下不能满足实际需求。

本文以阳泉新景矿钻孔煤芯数据、井下巷道煤体结构连续观测数据和三维地震构造-沉积-岩性综合解释成果为基础, 通过分析揭露点3号煤层中碎粒煤+糜棱煤的厚度占比与煤层赋存形态、断裂系统、煤层顶底板地层砂地比、煤层厚度变化等地质因素的关系, 在厘清构造煤分布主控地质因素的基础上, 提出基于地震地质一体化的构造煤分布预测方法, 为精准预测构造煤分布提供一种新的思路与方法。

新景矿位于山西省沁水盆地阳泉矿区大单斜的西部, 总面积约为25km², 选取东北部保安东区作为研究试验区, 面积约3km²。区内构造的主体格局在平面上主要表现为单斜背景上叠加NNE-NE向波状起伏短轴褶皱形态, 呈背、向斜相间的斜列式、平列式组合; 剖面上多以上部比较开阔平缓、下部比较正常或紧闭的平行褶皱为主, 局部也会常出现一些上下不协调的褶皱(图 1)^[20]。区内大中型断层不发育, 但落差3~5m的小断层及陷落柱极为发育。已开采区域揭露, 这些小断层及陷落柱一般成带、成群出现, 陷落柱在密集区高达14个/km²。

图 1(Fig. 1)

图 1 研究区3号煤层赋存形态及煤矿开采工程分布示意 a 研究区位置; b 3号煤层构造纲要及井下工程示意; c 研究区典型地震剖面

新景矿区主要含煤地层为上石炭统太原组和下二叠统山西组, 主要可采煤层自上而下分别为3号、8号、9号和15号煤层。当前主采的3号煤层埋深为470~520m, 厚度为0.75~4.31m, 平均厚度为2.33m, 变化较大, 构造煤较发育且瓦斯含量较高, 煤与瓦斯突出是该矿资源开采及煤层气水平井布置面临的最大地质安全隐患。在煤巷掘进过程中, 就曾发生过两次煤与瓦斯突出事故, 因此迫切需要精准查明3号煤层中构造煤发育特征及分布情况, 为采取瓦斯消突及煤层气地面预抽措施提供依据与技术支撑。

为便于定量分析煤体结构分布情况, 本文将碎粒煤和糜棱煤合并称为“软煤”, 将原生结构煤与碎裂煤合并称为“硬煤”, 将碎粒煤+糜棱煤厚度与煤层总厚度的比值称为“软煤占比”并将其作为构造煤发育程度评价的指标参数。

本次研究利用了研究区内16口钻孔的煤芯数据、矿区东南部芦岭二采区3号煤层已采工作面巷道中连续观测的煤体结构数据以及重新精细解释的三维地震构造-沉积-岩性成果, 其中: 钻孔间距约为500~750m;井下煤体结构连续观测巷道包括10条长度各约1.5km的南北向巷道和2条长度各为500m的东西向水平切巷, 巷道间距为30m或400m, 观测点距为20~100m, 总计观测点数为123个(图 1b); 三维地震数据体的面元大小为5m×10m。

首先, 利用收集到的钻孔煤岩芯数据, 统计各钻孔处3号煤层的煤体结构、底板标高、煤层厚度及煤层围岩四级层序内砂地比分布情况(图 2), 制作了沿走向与倾向的2条联井剖面(图 2a、图 2c)。从3号煤层的软煤占比与3号煤层底板形态、聚煤前后砂地比及煤层厚度的关系(图 2b)可以看出: ①几乎所有钻孔的3号煤层均分布不同厚度的软煤, 在“百米级”的平面尺度范围内, 各井点处3号煤层的软煤占比差异很大, 有的钻孔不足10%, 有的钻孔超过了80%, 表现出强烈的非均质性; ②3号煤层中软煤占比与孔点处煤层的变形程度、煤层厚度或煤层顶底板砂地比均存在不同程度的关联性, 例如, 软煤占比大于50%的5口井中, 3-164井位于小向斜的翘起端, 3-201井位于地层倾角较大处, 3-203井位于小背斜的轴部附近, 而3-165井位于煤层厚度变薄及顶板砂地比较高处, 3-166井位于煤层厚度突变区。

图 2(Fig. 2)

图 2 钻孔揭示的3号煤层煤体结构、聚煤前后砂地比、底板形态及煤层厚度联井对比 a 两条连井剖面位置; b 研究区3号煤层所在四级层序单井划分结果; c 剖面处煤体结构与地质要素对比结果

其次, 利用井下巷道中连续观测得到的煤体结构数据, 编制观测区软煤占比平面分布图, 并将其叠合到实测3号煤层底板构造图及煤层厚度分布图上(图 3a、图 3b)。可以看出: ①即使在“十米级”的平面尺度范围内, 3号煤层中软煤占比平面分布变化仍非常剧烈, 在大部分区域软煤占比小于30%, 但局部可达60%~80%;②从两条典型观测巷道中3号煤层的煤体结构分布与煤层赋存形态底板、煤层厚度剖面(图 3c)也可以看出, 煤体结构的变化与断层、煤层底板的起伏变化程度、煤层厚度均存在一定相关性, 例如, 软煤占比大于50%的观测点中, 地层倾角较大或者发育断层。

图 3(Fig. 3)

图 3 井下巷道观测点处3号煤层中软煤占比平面分布与底板形态及煤厚关系对比 a 软煤占比平面与煤层底板标高叠合显示结果; b 软煤占比平面与煤层厚度叠合显示结果; c 构造煤井下观测点平面分布

对“联井剖面及巷道连续观测”两个尺度的煤体结构分布统计可知: 研究区内3号煤层中构造煤较为发育且分布具有强烈的空间非均质性; 构造煤的发育程度与煤层赋存形态、断层分布、煤层厚度及聚煤前后砂地比均有一定的关联性, 构造煤主要分布于煤层的赋存形态、聚煤期沉积微相及煤层自身等地质要素的变化带及其附近。

为进一步定量分析3号煤层中构造煤分布的地质控制因素, 提取与筛选钻孔及井下观测点处反映煤层赋存形态变形-变位、聚煤期沉积微相及其变化、煤层及其自身变化的多种地震地质特征参数, 通过单一及多元交会分析, 寻找对煤体结构变化起主控作用的特征参数, 构建基于主控特征参数的构造煤分布预测模型。具体流程如图 4所示。

图 4(Fig. 4)

图 4 基于主控特征参数的构造煤分布预测模型构建流程

1) 提取与计算钻孔及巷道观测点处3号煤层底板图的倾角、倾角突变、倾向突变、曲率、断层分维数、断层发育强度、断层发育密度、陷落柱发育强度、陷落柱发育密度等9种反映煤层赋存变形、变位程度的构造类特征属性参数^[21-22]。交会分析结果表明, 在单一表征地层变形程度的属性中, 倾角、倾向突变属性与软煤占比具有一定的相关性(图 5a、图 5b)。筛选这两个属性与软煤占比进行交会分析, 结果如图 5c所示, 可以看出, 当软煤占比超过25%后, 这两个属性与软煤占比具有较强的相关性, 拟合函数的相关系数可达0.69, 说明煤层赋存形态中的倾角、倾向突变属性共同对构造煤发育程度具有明显控制作用, 煤层赋存形态变化越剧烈的部位, 构造煤越发育。

图 5(Fig. 5)

图 5 3号煤层中软煤占比与煤层形态的变形表征参数交会分析结果 a 软煤占比与倾角交会分析结果; b 软煤占比与倾向突变交会分析结果; c 软煤占比、倾角和倾向突变交会分析结果

同理, 对断层、陷落柱等特征参数与软煤占比交会分析发现, 断层分维数与断层发育强度这两个属性也与软煤发育程度具有较强的相关性, 拟合函数的相关系数可达0.75, 说明煤层中的断层现象对构造煤也具有较显著的控制作用, 但陷落柱与构造煤分布关系不大; 在断层带及断层尖灭点附近构造煤较发育(图 6)。

图 6(Fig. 6)

图 6 3号煤层中软煤占比与断层表征参数交会分析结果 a 软煤占比与断层分维交会分析结果; b 软煤占比与断层强度交会分析结果; c 软煤占比、断层分维和断层强度交会分析结果

2) 提取与计算巷道揭露观测点处煤层的厚度、厚度变异系数、厚度横向变化率、薄分层数、夹矸厚度等反映3号煤层宏观结构及厚度变化程度的5种煤层类表征参数^[23]。从交会分析结果可以发现, 煤层厚度横向变化率与薄层分层数这两个属性也与软煤占比具有较强的相关性, 拟合方程的相关系数可达0.56, 说明煤层的宏观结构变化及煤层厚度横向突变对构造煤发育程度具有一定的控制作用, 煤层厚度与结构变化越剧烈, 软煤占比越大(图 7)。

图 7(Fig. 7)

图 7 3号煤层中软煤占比与煤层宏观结构及厚度变化的交会分析结果 a 软煤占比与煤厚突变交会分析结果; b 软煤占比与煤层分层数交会分析结果; c 软煤占比、煤厚突变和煤层分层数交会分析结果

3) 提取与计算16个钻孔处聚煤前后四级层序内的砂地比、砂地比横向变化率、顶底板岩性、顶底板厚度等6种聚煤前后沉积-岩性类表征参数^[24]。交互分析结果表明, 煤层聚煤前后砂地比的突变属性也与软煤占比具有较强的相关性, 拟合方程的相关系数可达0.64, 说明煤层围岩中的岩性突变对构造煤发育程度也具有一定的控制作用, 但煤层顶、底板岩性及其厚度并不直接控制构造煤的分布(图 8)。

图 8(Fig. 8)

图 8 16个钻孔中3号煤层的软煤占比与聚煤前后四级层序砂地比变化关系交会分析结果 a 软煤占比与聚煤前砂地比突变交会分析结果; b 软煤占比与聚煤后砂地比突变交会分析结果; c 软煤占比、聚煤前与聚煤后砂地比突变交会分析结果

上述分析基本厘清了研究区3号煤层中软煤占比的主控地质因素。构造煤的发育程度受构造、围岩及煤层自身特征3方面因素突变的综合控制, 是构造-围岩-煤层“三元”突变耦合控制的结果。对于研究区3号煤层, 可以通过构造类的倾角、倾向突变、断层分维数, 围岩类的聚煤前后砂地比突变、煤层自身的厚度突变、薄分层数等7个特征参数量化表征。这些特征参数具有一个共性特点, 就是它们都不同程度地体现了陆相-海陆相环境下煤系地层及煤层在空间上的局部变化。这一现象可以用构造煤形成的力学机理进行解释, 即: 空间非均质性较强的煤系地层在原地应力作用下发生变形-变位过程中, 在这些局部突变点, 力学性质相对较弱的煤层往往易形成应力集中区, 当应力达到煤岩的破裂压力后, 就可能形成不同程度的构造煤。

为实现构造煤分布定量预测, 在筛选出研究区构造煤发育程度主控地质特征参数的基础上, 还需进一步厘定各个参数在构造煤形成过程的贡献大小。目前有多种方法可以用来研究不同参数的权重问题, 如层次分析法、隶属度分析法、灰色关联分析法^[25]等。本文采用灰色关联法来评价不同要素对构造煤的控制程度。

根据灰色关联的基本理论, 设煤层软煤占比为参考数列x₀, 上述7个参数分别为比较数列x₁, x₂, …, x₇, 按照关联度计算公式, 可得到如表 1所示的关联度值和关联序^[25]。由表 1可知, 用灰色关联分析计算出的关联度能更直观地反映煤层软煤占比与各类参数的相关程度大小。由关联序可以看出, 研究区内影响煤层软煤发育的前5个主要因素依次是: 断层分维、倾向突变、倾角、聚煤后砂地比突变和煤厚突变, 表明3类要素中构造类要素对软煤发育的控制作用最强, 围岩类次之, 煤层类最弱。

表 1

表 1 各类要素地震表征属性与构造煤占比关联度分析结果 构造类 煤层类 围岩类 倾角 倾向突变 断层分维数 煤厚突变 煤层薄分层数 聚煤前砂地比突变 聚煤后砂地比突变 (x0, x1) (x0, x2) (x0, x3) (x0, x4) (x0, x5) (x0, x6) (x0, x7) 关联度g 0.867 0.845 0.724 0.502 0.468 0.473 0.715 关联序 1 2 3 5 7 6 4

表 1 各类要素地震表征属性与构造煤占比关联度分析结果

然后将3类地震地质属性的关联度作为权重, 进行归一加权融合, 建立构造煤地震地质一体化预测表征参数F^[26], 用来预测研究区内构造煤发育程度(如(1)式)。

式中: F为构造煤预测表征参数; x₁为倾角; x₂为倾向突变; x₃为断层分维数; x₄为煤厚突变; x₅为煤层薄分层数; x₆为聚煤前砂地比突变; x₇为聚煤后砂地比突变。

为检验方法的有效性, 将掘进过程中发生过煤与瓦斯突出事故及正实施的XJ-1L地面水平消突与瓦斯抽采井的研究区东北部保安东区作为试验区, 开展3号煤层中构造煤分布情况预测, 试验区面积约3km²。

构造煤表征参数主要从三维地震解释精度较高的构造及煤层厚度预测成果中, 提取计算3号煤层赋存形态的倾角、倾向突变、厚度突变系数3种地质属性(由于试验区内断层不发育, 未提取断层分维属性), 结果分别如图 9a、图 9b和图 9c所示。从三维地震数据中提取与计算基本可代表煤层宏观结构变化及聚煤前后四级层序内岩性突变的T₃反射波的波形聚类差异属性及3号煤层上、下各5ms内的特征阻抗变化率3种地震属性(图 9d, 图 9e, 图 9f)。在归一化处理的基础上, 利用构建的多属性构造煤定量预测表征参数预测3号煤层中的“软煤”分布状况。预测成果显示, 保安东区内3号煤层的软煤较为发育, 构造煤发育具有较强的非均质性, 主要发育于中东部及北部区域(图 10a); 对比可以发现, 构造煤发育主要以条带及片状分布于煤层的构造-围岩-厚度突变区域(图 10b)。

图 9(Fig. 9)

图 9 保安东区3号煤层的软煤发育主控地震地质属性 a 倾角; b 倾向突变; c 煤厚突变; d T3波的波形聚类差异属性; e T3波以下5ms内的特征阻抗变化率; f T3波以上5ms内的特征阻抗变化率

图 10(Fig. 10)

图 10 保安东区软煤分布预测成果及验证 a 软煤占比预测结果; b 软煤发育区与主控要素叠合显示结果

利用3方面的实际资料检验预测成果的可靠性: ①采掘巷道中2处发生煤与瓦斯突出事故点的软煤占比均超过了60%(图 10a); ②预留井下巷道中10个煤体结构观测点的预测精度可达75%(表 2); ③XJ-1L水平井煤层段录井煤屑的煤体结构实际观测成果与预测成果基本一致, 证实了本文提出的方法的可行性与有效性(图 11)。

表 2

表 2 软煤占比预测误差分析 编号 实测软煤占比, % 预测软煤占比, % 相对误差, % 1 0 1.00 / 2 6.25 7.20 15.2 3 28.60 34.10 19.2 4 19.20 24.10 25.5 5 14.00 17.10 22.1 6 4.00 3.20 -20.0 7 17.00 20.70 21.8 8 17.00 16.70 -1.8 9 23.00 20.20 -12.2 10 0 3.20 /

表 2 软煤占比预测误差分析

图 11(Fig. 11)

图 11 XJ-1L水平井煤层段软煤占比预测成果与实钻录井观测成果对比 a 实测录井观测成果; b 软煤占比预测结果

本文基于主控地质要素地震地质一体化分析的构造煤预测方法, 利用三维地震技术在煤层构造精细解释、厚度和岩性预测等方面的优势, 结合构造煤地质控制因素分析, 为构造煤分布预测提供了一种间接预测的新思路。目前测井方法中, 采用单一钻孔已确定的构造煤与原生结构煤的测井数据作为样本, 利用判别分析法识别构造煤, 该方法的精度取决于测井资料的采样间隔, 采样间隔越小, 划分越精细, 但测井资料的空间稀疏性和构造煤发育的空间强非均质性决定了测井资料难以预测构造煤的横向空间分布; 基于AVO反演和叠前同步反演预测构造煤发育区是常用的构造煤直接预测方法之一, 但在实际分析过程中, 构造煤的发育受沉积环境、地质构造等因素影响, 孔隙流体、岩性变化等会导致AVO异常, 难以满足AVO预测构造煤的理论条件, 导致预测结果存在一定的多解性。相较于以往测井、地震等构造煤直接判识方法, 本文方法克服了测井单一井点的“一孔之见”, 规避了地震直接预测成果多解性较强、精度提高难度大的问题, 且经过检验证明, 该方法对构造煤的发育程度和平面分布具有较好的识别效果。此外, 还可查明煤体结构破碎程度较高区域的地质成因, 为煤层气勘探开发以及瓦斯防治提供合理建议。但是本文方法比直接预测方法复杂, 各个环节是否合理、全面均会影响最终的预测效果, 而且在实际应用中更需具备一定适用条件: 首先, 研究区块已具备一定勘探程度, 包括一定数量的煤体结构实测数据, 用于构造煤主控要素的筛选以及预测模型的构建; 其次, 需要研究区高精度3D地震数据体, 进行煤层构造与形态的精细解释、煤层厚度与围岩沉积微相的精准预测; 最后, 需要一定包含煤厚、围岩的钻、测井资料, 用来评价构造煤主控因素的地震识别精度, 进而用于评判方法最终的预测效果。因此, 对于构造煤预测来说, 应该综合多类型方法预测, 克服单一方法的局限性, 根据多类型方法预测结果, 综合判断, 相互验证以降低多解性, 最终提高构造煤预测精度。

1) 井下观测数据分析表明, 构造煤发育是构造-围岩-煤层“三元”地质突变要素综合控制的结果。本文提出地质地震一体化筛选表征构造、围岩和煤层本身特性的地质要素综合预测构造煤发育特征, 其中构造类表征参数为倾角、倾向突变、断层分维数, 围岩类表征参数为聚煤前、后砂地比突变, 煤层本身表征参数为厚度突变、薄分层数。通过不同表征参数与软煤占比交会分析共筛选不同类型的7个表征参数, 各类参数在不同程度上体现了海陆过渡相环境下煤系地层在空间上的局部变化。

2) 以提取的构造煤“三元”地质突变要素对应的地震地质属性, 采用灰色关联计算不同要素的权重, 通过归一加权融合建立构造煤地震地质一体化预测模型定量预测构造煤发育程度。预测结果显示, 试验区内3号煤层中构造煤较为发育且分布具有强烈的空间非均质性, 构造煤主要以条带及片状分布于煤层的构造-围岩-厚度突变区域, 预测结果符合构造煤的区域发育地质规律。

3) 利用主控要素地震地质一体化分析预测的构造煤发育结果经过实际巷道及井点处验证精度在75%以上, 结果表明, 提出的构造煤主控要素地震地质一体化分析可以为精准预测构造煤分布提供一种新的思路与方法。