摘要：煤儲(chǔ)層含氣量是評(píng)價(jià)煤儲(chǔ)層含氣性的重要參數(shù)之一，采用常規(guī)的測(cè)井方法很難直接獲取準(zhǔn)確的含氣量。研究首次提出依據(jù)不同含氣量煤儲(chǔ)層的測(cè)井響應(yīng)在小波能譜特征上的差異，通過(guò)對(duì)密度、聲波時(shí)差等曲線進(jìn)行多尺度小波能譜分析，建立小波能譜特征與含氣等級(jí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并以此為依據(jù)對(duì)其他煤儲(chǔ)層含氣等級(jí)進(jìn)行判別。實(shí)例分析結(jié)果表明，采用該方法能夠有效提高煤儲(chǔ)層含氣等級(jí)判別的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：煤層氣 多尺度小波能譜分析 含氣量 測(cè)井曲線

中圖分類號(hào)：P631

Evaluation of the Gas-Bearing Property of Coal Reservoirs Based on Multiscale Wavelet Energy Spectrum Analysis

QI Lihong GUAN Wenzheng

Wuhan Campus of Yangtze University， Wuhan， Hubei Province， 430100 China

Abstract： The gas content of coal reservoirs is one of the important parameters to evaluate the gas-bearing property of coal reservoirs， and it is difficult to obtain accurate gas content directly with the conventional logging method. According to the difference in the wavelet energy spectral characteristics of the logging response of coal reservoirs with different gas contents， through the multiscale wavelet energy spectrum analysis of curves such as density andacoustic time difference， this study first proposes to establish the correspondence between the wavelet energy spectral characteristic and the gas-bearing grade， and is based on this to identify the gas-bearing grade of other coal reservoirs. The results of case studies show that this method can effectively improve the precision of the identification of the gas-bearing grade of coal reservoirs.

Key Words： Coalbed methane; Multiscale wavelet energy spectrum analysis; Gas content; Well log

煤層氣作為一種典型的非常規(guī)清潔資源，因其儲(chǔ)量巨大、分布廣、清潔等特點(diǎn)已成為能源領(lǐng)域研究和開發(fā)的熱點(diǎn) [1-2]。煤儲(chǔ)層含氣量是反映煤儲(chǔ)層含氣性的重要參數(shù)，也是進(jìn)行實(shí)際生產(chǎn)的重要依據(jù)。實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，獲取煤儲(chǔ)層含氣量主要來(lái)源于煤芯解吸實(shí)驗(yàn)，而取芯成本高、周期長(zhǎng)。通過(guò)測(cè)井資料能夠獲取地層信息方便、經(jīng)濟(jì)，但采用測(cè)井資料直接計(jì)算含氣量，目前往往計(jì)算結(jié)果與真實(shí)情況存在較大差異[3]。于是有學(xué)者提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等算法的含氣量預(yù)測(cè)方法[4-6]，這些方法各具優(yōu)勢(shì)，但目前應(yīng)用的效果仍然無(wú)法滿足實(shí)際需要。本文提出將多尺度小波能譜分析法[7]應(yīng)用于煤儲(chǔ)層含氣性評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)測(cè)井資料進(jìn)行多尺度小波能譜分析，建立小波能譜特征與不同含氣量間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并以此為依據(jù)對(duì)煤儲(chǔ)層含氣等級(jí)進(jìn)行判別。

1 多尺度小波能譜分析

從信號(hào)分析的角度，假設(shè)含氣量信號(hào)是淹沒(méi)于地層巖性和煤組分等信號(hào)中的微弱信號(hào)，導(dǎo)致該信號(hào)在一般的測(cè)井信號(hào)中很難直接被識(shí)別和定量評(píng)價(jià)。小波能譜分析法就是分析不同含氣量情況下，測(cè)井信號(hào)的小波能譜差異，從而對(duì)儲(chǔ)層含氣等級(jí)進(jìn)行區(qū)分。

根據(jù)該原理，假設(shè)共有M類不同含氣量的煤儲(chǔ)層，每一類煤儲(chǔ)層有N個(gè)層，則第m類第n個(gè)模型的測(cè)量信號(hào)為，根據(jù)MALLAT快速分解算法有

式（1）、式（2）、式（3）中的分別為低頻濾波器矩陣和高頻濾波器矩陣，當(dāng)時(shí)，分別表示不同含氣等級(jí)類型，為分解尺度，為位移量，為第個(gè)模型的能量值，。

令為第類所有個(gè)儲(chǔ)層的小波能量總譜。

定義求取第類第個(gè)模型的能量主峰所在的小波分解尺度的運(yùn)算算子為其中為矩陣，為狄拉克函數(shù)，將離散小波變換式中的積分符號(hào)變?yōu)榍蠛头?hào)。定義為高含氣量煤儲(chǔ)層， 為低含氣量煤儲(chǔ)層。

2小波能譜特征庫(kù)建立

密度（DEN）、聲波時(shí)差（AC）、電阻率（RLD）等測(cè)井曲線都是地層信息的綜合響應(yīng)，都含有煤儲(chǔ)層含氣量信息。通常依據(jù)低密度、高聲波時(shí)差和高電阻率區(qū)分煤層；由于RLD探測(cè)較深，能夠更好地反映地層，故主要選擇 DEN、AC和RLD等曲線進(jìn)行小波能譜分析。經(jīng)過(guò)小波變換后的能量與原始信號(hào)之間存在常數(shù)比例關(guān)系，因此可以認(rèn)為變換后的高頻小尺度信號(hào)對(duì)應(yīng)煤儲(chǔ)層微觀孔隙結(jié)構(gòu)，而低頻大尺度信號(hào)對(duì)應(yīng)煤層儲(chǔ)煤性等。根據(jù)上述方法，對(duì)QS盆地Z區(qū)塊253口取芯井的3#層進(jìn)行含氣量統(tǒng)計(jì)分析，得到如圖1所示的頻數(shù)分布規(guī)律直方圖。

通過(guò)圖1可以看出，該區(qū)塊含氣量大部分分布在17 cm3/g及以上，還有部分分布在17 cm3/g以下，故而將該區(qū)塊設(shè)定界限值為17 cm3/g，大于或等于該界限值為高含氣量?jī)?chǔ)層，小于該界限值為低含氣量?jī)?chǔ)層。依據(jù)圖1，隨機(jī)選取55個(gè)不同含氣量煤儲(chǔ)層進(jìn)行分析，并對(duì)這些煤儲(chǔ)層DEN、AC等曲線作多尺度小波能譜分析，得到如圖2、圖3所示的能量頻譜圖，橫坐標(biāo)表示小波變換尺度，縱坐標(biāo)EM表示不同分解尺度下的能量主峰尺度發(fā)育頻率值。

如圖2、圖3所示，對(duì)于該Z區(qū)塊而言，當(dāng)儲(chǔ)層含氣量高時(shí)3條曲線在分解尺度為6處達(dá)到能量主峰值；而對(duì)于含氣量低的儲(chǔ)層，能量主峰值出現(xiàn)的尺度有所偏移，AC、RLD在分解尺度為4時(shí)，達(dá)到主峰值，DEN則是在尺度為5時(shí)，達(dá)到主峰值。因此對(duì)于儲(chǔ)煤層而言，當(dāng)AC、RLD和DEN在分解尺度為6處出現(xiàn)主峰值時(shí)，可以判定為高含氣量煤儲(chǔ)層，而當(dāng)AC和RLD在分解尺度為4時(shí)出現(xiàn)主峰值，而DEN在分解尺度為5出現(xiàn)主峰值，則可判定為低含氣量煤儲(chǔ)層。通過(guò)上述計(jì)算可得到表1所示的不同含氣等級(jí)能量主峰-分解尺度的小波能譜特征集。

3 應(yīng)用實(shí)例

采用該方法，本文隨機(jī)選取了該區(qū)塊另外10口取芯井的3#煤層進(jìn)行計(jì)算分析，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

如表2所示， Z區(qū)塊10口井中，有8口高含氣量井，2口低含氣量井，而含氣量的實(shí)驗(yàn)報(bào)告顯示，平均含氣量有8口井的高于17 cm3/g，2口井低于17 cm3/g，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)論一致。

4 結(jié)論

本文針對(duì)煤儲(chǔ)層含氣量評(píng)價(jià)的難題，提出了將多尺度小波能譜分析法應(yīng)用于測(cè)井資料的煤儲(chǔ)層含氣性評(píng)價(jià)，以期為實(shí)際生產(chǎn)提供依據(jù)。應(yīng)用結(jié)果表明：（1）采用多尺度小波能譜分析法能夠有效提高煤儲(chǔ)層含氣性測(cè)井評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性；（2）實(shí)際應(yīng)用效果表明，該方法從信號(hào)能量分布角度為煤儲(chǔ)層含氣等級(jí)評(píng)價(jià)提供了一種新的思路和方法。

參考文獻(xiàn)

[1] 鄒才能，楊智，黃士鵬，等．煤系天然氣的資源類型、形成分布與發(fā)展前景［J］．石油勘探與開發(fā)，2019，46（3）：433－442．

[2] 門相勇，婁鈺，王一兵，等中國(guó)煤層氣產(chǎn)業(yè)“十三五”以來(lái)發(fā)展 成效與建議［J］.天然氣工業(yè)，2022，42（6）：173－178．

[3] 關(guān)文政.基于支持向量機(jī)的煤儲(chǔ)層參數(shù)測(cè)井評(píng)價(jià)方法研究[D].荊州：長(zhǎng)江大學(xué)，2016.

[4] 李丹丹，王振國(guó)，降文萍，等.基于測(cè)井參數(shù)的煤層含氣量定量評(píng)價(jià)方法研究：以壽陽(yáng)區(qū)塊15煤為例[J].中國(guó)煤炭地質(zhì)，2022，34（8）：34-40.

[5] 傅雪海，張小東，韋重韜.煤層含氣量的測(cè)試、模擬與預(yù)測(cè)研究進(jìn)展[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，50（1）：13-31．

[6] 譚浩，郭慶，門鵬，等.測(cè)井方法計(jì)算煤層氣含量在寧夏石嘴山礦區(qū)的應(yīng)用研究[J].中國(guó)煤層氣，2021，18（4）：32-35.

[7] 葛新民，范卓穎，范宜仁，等.基于核主成分-小波能譜分析的復(fù)雜儲(chǔ)層油水界面預(yù)測(cè)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，46（5）：1747-1753.