高煤阶煤孔隙结构及分形特征

高煤阶煤孔隙结构及分形特征李振;邵龙义;侯海海;郭双庆;赵升;姚铭檑;阎纯忠【摘要】高煤阶煤与中低煤阶煤在孔隙结构特征方面存在明显差异,分形理论为定量描述高煤阶煤储层孔隙特征提供了有效手段.基于扫描电镜、压汞实验和孔渗测试,以华北地区最大镜质体反射率(R0.max)在1.9％～2.95％之间的9个煤样为研究对象,采用分段回归的方法对各样品进行不同孔径段分形维数计算,并讨论了孔隙结构分形维数与孔隙体积百分比、Ro,max、孔隙度和渗透率的关系.结果表明,高煤阶煤微小孔发育,半封闭孔含量较高,孔隙连通性一般,且孔隙结构具有明显的分段分形特征,同一煤样的超大孔(孔隙半径r＞5 μm)、大孔(0.5 μm＜r＜5 μm)、中孔(0.05μm＜r＜0.5μm)和微小孔(r ＜0.05 tμm)的分形维数依次减小;各煤样超大孔、大孔、中孔分形维数均随Ro.max增加而增加,随对应孔隙体积百分比增加而减小;孔隙度或渗透率与超大孔、大孔和中孔、微小孔分形维数分别呈二次相关、线性正相关、负相关;各分形区间分形维数分布的偏度和峰度与孔隙度或渗透率分别呈高度正相关和负相关,这为高煤阶煤孔隙度、渗透率提供了理想的线性方程(y=ax+b)预测模型.%Significant differences exist in pore structures between highrank coals and medium-low rank coals,and the principle of fractal geometry is an effective tool for quantitatively describing pore characteristics of high rank coal reservoirs.The experiments comprising scanning electron microscopy,mercury intrusion,porosity and permeability testing were performed on nine coal samples (R from 1.9％ to 2.95％) from North China.The pore fractal dimensions of samples were calculated using the subsection regression method and the relationships between the pore fractal dimension and different parameters including pore volumepercent,coal degree of metamorphism,porosity and permeability were discussed.The results show that coal samples are characterized by abundant micro-ascopores,relatively high semi-closed porecontent,general pore connectivity and clearly piecewise fractal dimensions.For each sample,fractal dimensions of supermacropore (pore radius r ＞5 μm),macropore (0.5 μm ＜ r ＜5 μm),mesopore (0.05 μm ＜ r ＜0.5 μm) and micro-ascopore (r ＜0.05 μm) decrease in turn.In addition,fractal dimensions of these pores except micro-ascopores increase with the increasing R and decreasing pore volume percent for all samples.The correlations between coal porosity (or permeability) and fractal dimensions of supermacropore,macropore and mesopore,micro-ascopore present as quadratic,linearly positive and linearly negative curves,respectively.The skewness and kurtosis of fractal dimension distribution for each sample are positively and negatively associated with porosity or permeability respectively.Meanwhile,based on skewness and kurtosis,the prediction models of linear equations (y =ax + b) can be used to predict porosity and permeability of high rank coals.【期刊名称】《现代地质》【年(卷),期】2017(031)003【总页数】11页(P595-605)【关键词】高煤阶煤;孔隙结构;分形维数;压汞实验【作者】李振;邵龙义;侯海海;郭双庆;赵升;姚铭檑;阎纯忠【作者单位】中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;河南省煤田地质局三队,河南郑州450046;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;河南省煤田地质局三队,河南郑州450046【正文语种】中文【中图分类】P618.11;TE122.2煤储层具有复杂的孔裂隙系统和很强的非均质性[1-2]，同时煤中的孔裂隙系统跨越的空间尺度大，影响着煤中气体的吸附和运移[3-5]。

目前，基于研究储层孔裂隙的压汞实验、低温液氮吸附、低场核磁共振、CT扫描、小角X射线散射、小角中子散射等方法在描述孔裂隙分形特征方面的应用较为普遍[6-11]。

煤储层孔裂隙结构的定量表征一直是国内外学者研究的重点，MANDELBORT提出的分形理论在刻画复杂几何体的不规则性方面弥补了经典的欧几里得几何学的不足[12]，为定量描述煤储层孔裂隙非均质性提供了有效手段。

国内外学者在基于压汞实验的孔隙分形维数的理论分析和应用上取得了一系列重要成果。

贺承祖等[13]、贺伟等[14]、马新仿等[15]对多孔介质分形维数计算方法进行了探讨；傅雪海等[16]基于压汞孔隙分形特征提出了煤孔隙结构的分形分类方案；MAHAMUD等[17]基于压汞资料采用不同的分形维数计算方法对不同氧化时间煤样的分形特征进行了研究；LIU等[18]改进了计算煤岩分形维数的毛细管压力模型；姚艳斌等[19]、张松航等[20]、安世凯等[21]分别对华北、鄂尔多斯东缘和沁水盆地南部煤储层渗流孔分形特征进行了研究；尹志军等[22-23]研究了山西屯留和大同、沁水盆地南部煤储层各段孔隙分形特征；李留仁等[24]建立了分形多孔介质渗透率与孔隙度理论关系模型。

“高煤阶煤”这一术语在国内外文献中通常包括贫煤和无烟煤[25]，煤层气选区中所评价的高煤阶煤的最大镜质体反射率一般介于1.9%～4.0%之间[26]。

我国煤层气的商业性开发率先在高煤阶煤中实现突破，基于压汞法应用分形维数定量表征高阶煤孔隙结构，有助于提高对高煤阶煤孔隙结构、孔渗特征、气体赋存和运移特征的认识，进而为瓦斯的高效抽采和煤层气的经济开发提供理论依据。

由于所经历的埋藏史和热演化史的不同，高煤阶煤与中低煤阶煤在孔隙结构和力学性质方面表现出明显差异，中低煤阶煤中大孔较为发育，孔渗性较好，而高煤阶煤孔隙以微小孔为主，低孔低渗；高煤阶煤与中低煤阶相比，具有硬度大和可压缩性小的特点，在压汞实验中受煤可压缩性的影响相对较小。

基于此，以我国华北地区9个最大镜质体反射率在1.9%～2.95%之间的煤样为研究对象，采用分段回归法计算煤样的孔隙结构分形维数，并探讨孔隙分形维数与孔隙体积百分比、Ro,max、孔隙度、渗透率之间的关系。

考虑到样品的代表性和地域分布，本文研究所用样品采自华北地区3个煤田的7个矿井和1个钻孔，包括安鹤煤田的大众矿、安林矿、龙山矿、鹤壁六矿，淮北煤田的刘桥二矿(恒源矿)，焦作煤田的赵固一矿、赵固二矿、7601钻孔(表1)，样品数量共计9个；另有2个用于对比研究的中、低煤阶煤样，采自淮北煤田的袁庄矿(低煤阶煤样)和五沟矿(中煤阶煤样)。

依据GB/T 6948-2008对煤样进行镜质体反射率的测定，压汞实验采用美国康塔公司生产的PoreMaster 33系列高压压汞仪，测试标准参照《岩石毛管压力曲线的测定》(SY/TSP346-2005)，同时进行孔隙度和空气渗透率的测试，并对部分煤样孔隙特征在扫描电镜下进行观察。

前人多通过Washburn方程构建毛管压力与进汞饱和度的关系而得到基于压汞资料的线性回归法计算孔隙结构分形维数的公式[13-15]，式中：Pc为毛管压力，MPa；SHg为汞注入毛细管压力为Pc时汞的饱和度，%；Pmin为入口毛细管压力(即最大孔径所对应的毛管压力)，MPa。

煤的强非均质性可能导致不同孔径段的孔隙分形维数存在差异，用分段回归方法计算孔隙分形维数可更好地反映孔隙结构的实际情况[22-23,27]。

为便于对比，考虑到国内常用霍多特的十进制孔隙结构划分方案[28]，结合样品孔隙结构的具体情况，取孔隙半径r界限点为5 μm、0.5 μm和0.05 μm，将孔隙划分为超大孔(r>5μm)、大孔(0.5 μm<r<5 μm)、中孔(0.05 μm<r<0.5 μm)和微小孔(r<0.05 μm)，采用回归法分别计算各段的孔隙结构分形维数D1、D2、D3和D4(图1)，并以各分形区间的体积百分比为权重计算综合分形维数Dc。

3.1 高煤阶煤孔隙结构特征孔隙结构反映的是孔隙和喉道发育的整体特征，包括孔隙和喉道的几何形状、大小、分布、连通性及它们之间的配置关系等，它是影响煤储层吸附性和渗透性的重要因素[29]。