閆和平, 段中會，王金鋒

(1.中國礦業(yè)大學，江蘇徐州 221116； 2.陜西省一九四煤田地質(zhì)有限公司，陜西銅川 727000； 3.陜西省煤田地質(zhì)集團有限公司，西安 710021)

0 引言

我國化石能源具有“富煤、缺油、少氣”的特點，近年來國際形勢復雜，為了保障能源安全，國家特別重視煤化工產(chǎn)業(yè)，特別是煤制油產(chǎn)業(yè)[1]。煤焦油產(chǎn)率是煤制油產(chǎn)業(yè)的一項重要參數(shù)，焦油產(chǎn)率通常要通過化驗測試來確定，以往地質(zhì)勘查對煤樣焦油產(chǎn)率的測試樣品少、比例低。現(xiàn)在對于未開發(fā)的煤田的焦油產(chǎn)率評價，測試樣品的采集存在著很大的困難。

本文以黃陵礦區(qū)為研究范圍。黃陵礦區(qū)位于黃隴煤田北部，北起葫蘆河，南至建莊，東起店頭鎮(zhèn)，張村驛以東，西至陜，甘兩省交界，屬黃陵縣及富縣管轄[2]。

本次研究通過收集整理黃陵礦區(qū)煤質(zhì)測試資料、煤田測井資料，在測井學、煤田地質(zhì)學、巖石物理學和現(xiàn)代數(shù)學地質(zhì)理論指導下，開展富油煤焦油產(chǎn)率及與測井參數(shù)、煤質(zhì)參數(shù)等關(guān)聯(lián)參數(shù)敏感性分析，建立了富油煤焦油產(chǎn)率與測井補償密度關(guān)系模型，為焦油產(chǎn)率預測總結(jié)了一種新方法。且該預測模型計算得出的焦油產(chǎn)率誤差較小，為富油煤焦油產(chǎn)率評價提供了另外一種可能，對未開發(fā)煤田焦油產(chǎn)率預測評價具有一定探索意義。

1 煤焦油產(chǎn)率的影響因素

低溫焦油產(chǎn)率是評價煉油煤的主要指標，其含量高低受鏡質(zhì)組含量控制，并隨之增高而增高[3]。一般地，低變質(zhì)程度的煤焦油產(chǎn)率較高，氫含量高的煤(如腐泥煤)焦油產(chǎn)率較高[4-7]。

1.1 煤化程度的影響

前人對煤熱解產(chǎn)物影響因素研究認為褐煤的焦油產(chǎn)率通常為4.0%～10.0%、煙煤的焦油產(chǎn)率通常在3.0%～15.0%、無煙煤的焦油產(chǎn)率通常為0～3.0%。隨著煤化程度的提高，煤大分子骨架增多熱解的焦油產(chǎn)率逐漸下降[8]。

1.2 溫度的影響

熱解溫度是影響煤熱解產(chǎn)物產(chǎn)率和組成的重要因素。熱解溫度升高，半焦變成焦炭，固體產(chǎn)物的H和O含量逐漸降低；溫度升高對焦油產(chǎn)率影響明顯，目前普遍觀點認為，溫度升高煤熱解的初級產(chǎn)物增加，而過高的溫度會引起初次產(chǎn)物的二次裂解，降低焦油產(chǎn)率，提高氣體產(chǎn)率。

當加熱終溫由400°C提高到500°C時，集賢氣煤和東榮長焰煤的焦油產(chǎn)率分別由6.03%、5.89%增加到11.72%、9.79%，在500°C時焦油產(chǎn)率達到最大，550°C和600°C時焦油產(chǎn)率略有降低，600°C以后焦油產(chǎn)率隨加熱終溫的增大而降低[9]。煤炭低溫熱解的加熱速度和供熱條件對產(chǎn)品的產(chǎn)率和組成的影響：提高煤的加熱速度能降低半焦產(chǎn)率，增加焦油產(chǎn)率，煤氣產(chǎn)率減少；加熱速度慢時，煤質(zhì)在低溫區(qū)間受熱時間長，熱解反應的選擇性較強，初期熱解使煤分子中較弱的鍵斷開，發(fā)生了平行的和順序的熱縮聚反應，形成了穩(wěn)定好的結(jié)構(gòu)，在高溫階段分解少，而在快速加熱時，相應的結(jié)構(gòu)分解多，所以慢速加熱時固體殘渣產(chǎn)率高[10]。

1.3 壓力的影響

目前普遍的觀點認為，提高熱解壓力降低焦油產(chǎn)率，增加氣體收率[11]；但也有不同觀點，例如研究加氫熱解過程，氫壓增大，熱解焦油收率增加，焦油輕質(zhì)化程度增加，雜原子N和S脫除率增加，分析認為這可能與氫與自由基反應，抑制了自由基的聚合反應。

影響煤焦油產(chǎn)率的因素還包括沉積環(huán)境、礦物質(zhì)含量等。不同地層和巖性的特征通過地球物理測井反應出不同的曲線和數(shù)值，焦油產(chǎn)率的高低也將間接影響到地球物理測井。理論上建立二者的關(guān)系模型是可行的。

2 密度刻度系數(shù)計算

收集到的研究區(qū)測井資料為常規(guī)煤田測井資料，包括自然電位、自然伽馬、長短源距伽馬伽馬、三側(cè)向電阻率測井曲線等。長短源距伽馬伽馬測井曲線必須換算為補償密度測井曲線。

2.1 密度計算方法

密度測井值是用現(xiàn)場測得長、短源距計數(shù)率通過儀器的刻度系數(shù)計算。計算采用如下公式：

ρ=A(logJrr)2+BlogJrr+C

(1)

式中：ρ是體積密度；Jrr是長(或短)源距伽馬伽馬測井數(shù)值；A、B、C是待定系數(shù)，可通過刻度得到。

當用兩個模塊刻度儀器時，式中A=0。計算公式：

ρ=BlogJrr+C

(2)

B、C已知后可以利用該公式計算密度。

2.2 刻度系數(shù)獲取方法

密度刻度的目的就是要得到ρ=BlogJrr+C中的B、C值。B、C系數(shù)確定刻度系數(shù)B、C有兩種方法：模塊刻度法、計算方法。

由于收集資料中并無模塊刻度系數(shù)，因此只能估算。統(tǒng)計目的層段典型巖石煤、砂巖的密度值，將得到的長源距測井數(shù)值代入式(2)得到聯(lián)立方程：

1.40=BlogJrr1+C

(3)

2.65=BlogJrr2+C

(4)

解該方程組，得到長源距所對應的刻度系數(shù)B、C；對于短源距，依照同樣的方法，得到短源距所對應的刻度系數(shù)B、C。

2.3 研究區(qū)密度曲線計算

研究中選取了BK4-2井，讀取煤層和砂巖的長源距伽馬計數(shù)率，煤巖長源距計數(shù)率為4 600，砂巖計數(shù)率為400，帶入上述公式反算出刻度系數(shù)B為-1.178 5，C為5.716 4。

利用該刻度系數(shù)計算其他井的密度曲線，統(tǒng)計表明計算出的煤層段密度與實驗室所測視密度最為接近。因此，該刻度系數(shù)適用于研究區(qū)的密度曲線計算(圖1)。

圖1 BK4-2井計算密度曲線實例Figure 1 Example of calculated density curve in well BK4-2

2.4 測井響應特征研究

在區(qū)內(nèi)選擇3口井為代表，開展了煤巖、泥巖、砂巖三種典型巖性的自然伽馬、補償密度及側(cè)向電阻率的統(tǒng)計。黃陵二號煤礦的自然伽馬、補償密度、側(cè)向電阻率測井響應統(tǒng)計見表1至表3，據(jù)此繪制了典型巖性測井響應直方圖，見圖2、圖3。

表1 黃陵二號煤礦典型巖性的自然伽馬測井響應統(tǒng)計Table 1 Response statistics of gamma ray logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine API

表2 黃陵二號煤礦典型巖性的補償密度測井響應統(tǒng)計Table 2 Responses statistics of compensated density logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine g/cm3

表3 黃陵二號煤礦典型巖性的側(cè)向電阻率測井響應統(tǒng)計Table 3 Response statistics of lateral resistivity logging for typical lithology in Huangling No.2 coal mine Ω·m

圖2 二號煤礦典型巖性的自然伽馬和密度直方圖Figure 2 Gamma and density histograms of typical lithology in Huangling No.2 coal mine

圖3 黃陵二號煤礦典型巖性的側(cè)向電阻率直方圖Figure 3 Lateral resistivity histogram of typical lithology in Huangling No.2 coal mine

從圖中可以看出，煤層、砂巖、泥巖三種典型巖性的補償密度、電阻率和自然伽馬測井響應特征鮮明，利用高自然伽馬識別泥巖，利用高電阻率、低自然伽馬和低密度識別煤層、利用較低自然伽馬和較高密度即可識別砂巖。

三種典型巖性的測井響應數(shù)據(jù)直方圖顯示：

1)自然伽馬測井曲線用于識別巖性，效果理想，識別泥巖效果最好。

2)密度測井曲線是劃分巖性的重要敏感曲線，尤其是密度測井曲線用于識別煤層和其他巖性。

3)側(cè)向電阻率測井曲線用于識別煤巖效果很好。

總之，將上述測井曲線結(jié)合起來，可以精確識別和劃分巖性。

3 煤巖工業(yè)組分、焦油產(chǎn)率、測井響應相關(guān)分析

3.1 工業(yè)組分分析

將黃陵二號煤礦2#煤層工業(yè)組分與煤焦油產(chǎn)率數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計，見表4。

表4 黃陵二號煤礦煤炭工業(yè)組分與煤焦油產(chǎn)率測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計Table 4 Statistics of test data of coal industrial composition and coal tar yield in Huangling No.2 coal mine

續(xù)表

對工業(yè)組分測試數(shù)據(jù)進行了分析，并繪制了直方圖，見圖4、圖5。

圖4 黃陵二號煤礦煤層Fcd與Ad分布直方圖Figure 4 Distribution histogram of Fcd and Ad for the coal seam in Huangling No.2 coal mine

圖5 黃陵二號煤礦煤層Vdaf與Mad分布直方圖Figure 5 Distribution histogram of Vdaf and Mad for the coal seam in Huangling No.2 coal mine

黃陵二號煤礦2#煤層固定碳含量主要分布在46%～58%，平均53%；灰分含量主要分布在10%～18%，平均14%；揮發(fā)分含量主要分布在33%～36%，平均35%；水分含量主要分布在2.6%～3.8%，平均3%。

3.2 煤焦油產(chǎn)率分析

對2#煤焦油產(chǎn)率測試數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計和分析，并繪制了直方圖(圖6)。從圖6可以看出，黃陵二號煤礦2#煤焦油產(chǎn)率主要分布在8%～12%，平均9%，屬于富油煤。利用黃陵選區(qū)煤焦油產(chǎn)率測試數(shù)據(jù)繪制了2#煤焦油產(chǎn)率平面分布圖(圖7)。據(jù)圖7可知，2#煤的富油煤分布范圍廣泛，除了N6井焦油產(chǎn)率很低外，其余范圍的焦油產(chǎn)率達到8%以上。

圖6 煤層焦油產(chǎn)率分布直方圖Figure 6 Histogram of coal tar yield

圖7 黃陵二號煤礦煤層煤焦油產(chǎn)率平面展布圖Figure 7 Contour map of coal tar yield in Huangling No.2 coal mine

3.3 煤焦油產(chǎn)率與工業(yè)組分相關(guān)分析

對黃陵二號煤礦煤巖工業(yè)組分與焦油產(chǎn)率進行了相關(guān)性分析(圖8至圖11)。

圖8 固定碳含量與焦油產(chǎn)率交會圖Figure 8 Cross plot of fixed carbon content and tar yield

圖9 灰分含量與焦油產(chǎn)率交會圖Figure 9 Cross plot of ash content and tar yield

圖10 揮發(fā)分含量與焦油產(chǎn)率交會圖Figure 10 Cross plot of volatile content and tar yield

圖11 水分含量與焦油產(chǎn)率交會圖Figure 11 Cross plot of moisture content and tar yield

黃陵二號煤礦煤巖煤的焦油產(chǎn)率與固定碳含量及灰分含量都有較好的相關(guān)性，揮發(fā)分及水分與焦油產(chǎn)率相關(guān)性差。

值得注意的是，固定碳含量與焦油產(chǎn)率呈正相關(guān)，灰分與焦油產(chǎn)率呈負相關(guān)，且焦油產(chǎn)率與灰分含量的相關(guān)性比與固定碳含量的相關(guān)性更明顯些。

基于以上相關(guān)性研究結(jié)合煤焦油產(chǎn)率的影響因素，富油煤焦油產(chǎn)率預測思路：首先利用測井曲線識別煤層；其次，根據(jù)煤層的鏡質(zhì)體反射率判斷煤化程度或者煤階，只有低階煤才可能作為富油煤；再次，根據(jù)煤層工業(yè)組分值進行富油煤層判識，一般地，灰分含量越小，固定碳含量越高時，煤層可能為富油煤或者高油煤；最后，應根據(jù)目標區(qū)的煤焦油產(chǎn)率與灰分含量、固定碳含量的定量關(guān)系計算焦油產(chǎn)率，判斷富油煤程度。

3.4 煤焦油產(chǎn)率與測井響應相關(guān)分析

研究表明，煤焦油產(chǎn)率與灰分含量、固定碳含量具有較好的相關(guān)性，為利用測井信息預測煤焦油產(chǎn)率奠定了重要的技術(shù)基礎(chǔ)，即可以先利用測井曲線計算煤巖工業(yè)組分，然后通過計算出的固定碳或灰分預測煤焦油產(chǎn)率，但必須考慮兩次計算中誤差傳遞引起誤差積累。因此，有必要對主要的煤田測井曲線與煤焦油產(chǎn)率間的關(guān)系進行分析。

在巖心深度歸位基礎(chǔ)上，統(tǒng)計了測試分析點的煤層自然伽馬、電阻率和補償密度測井數(shù)據(jù)，繪制了焦油產(chǎn)率與自然伽馬、焦油產(chǎn)率與電阻率、焦油產(chǎn)率與補償密度的交會圖(圖12至圖14)。

圖12 焦油產(chǎn)率與自然伽馬交會圖Figure 12 Cross plot of tar yield and natural gamma ray

圖13 焦油產(chǎn)率與電阻率交會圖Figure 13 Cross plot of tar yield and resistivity

圖14 焦油產(chǎn)率與補償密度交會圖Figure 14 Cross plot of tar yield and compensated density

煤焦油產(chǎn)率與自然伽馬、電阻率相關(guān)性差，與補償密度相關(guān)性好。

一般的在煤層段，固定碳與補償密度負相關(guān)，灰分與補償密度正相關(guān)，結(jié)合前述煤焦油產(chǎn)率與固定碳、灰分的相關(guān)性，補償密度應與煤焦油產(chǎn)率負相關(guān)，與圖14中揭示的規(guī)律一致。

由此建立煤層焦油產(chǎn)率計算模型如下：

Tar.d=-19.48×DEN+35.00

(5)

式中：Tar.d為煤焦油產(chǎn)率，%；DEN為補償密度，g/cm3。

本次讀取了5個補償密度數(shù)據(jù)利用計算模型對焦油產(chǎn)率進行了預測計算(表5)，計算結(jié)果相近，最大誤差值7.62%，說明關(guān)系模型具有一定的實用性。

表5 預測值與測試值對比Table 5 Comparison between predicted and tested values

4 結(jié)論

利用煤田測井、煤層氣測井中補償密度測井與煤焦油產(chǎn)率的良好相關(guān)性預測焦油產(chǎn)率可行；因此本文認為利用測井曲線預測煤焦油產(chǎn)率的數(shù)學建模也應遵循“地質(zhì)約束測井、巖心刻度測井”的原則，在不同研究區(qū)應以測井、測試資料齊全的井作為“關(guān)鍵井”為基礎(chǔ)，開展煤焦油產(chǎn)率與測井響應相關(guān)分析，建立地區(qū)性焦油產(chǎn)率與補償密度值預測模型。

富油煤的巖石物理學特征主要包括密度、導電性和鏡質(zhì)體反射率等指標。富油煤的鏡質(zhì)體反射率一般小于1.0，電阻率越小，密度越小，作為富油煤的可能性越大。

黃陵礦區(qū)2#煤巖固定碳、灰分含量與焦油產(chǎn)率相關(guān)性較好。富油煤測井判識技術(shù)的關(guān)鍵在于識別煤層、判斷煤層煤化程度、計算煤層工業(yè)組分，利用補償密度值預測焦油產(chǎn)率、判斷煤層“富油”級別，具有一定的可行性。本研究對富油煤預測焦油產(chǎn)率開展了另外一種可行性探索。