微米CT扫描尺度下构造煤微裂隙结构特征及其对渗透性的控制

2023-05-22王相龙潘结南李建新程南南

煤炭学报 2023年3期

王相龙,潘结南,王凯,李建新, 程南南,李猛

(1.河南理工大学资源环境学院,河南焦作 454000;2. 中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心,河南焦作 454000)

煤储层孔、裂隙特征控制着煤层气的吸附解吸、扩散与渗流等过程[1-3],而储层渗透率是煤层气地面开发的重要指标,同时也是井下瓦斯抽采与灾害防治的重要参数[4-5]。我国煤矿地质条件复杂,煤层多受构造应力作用改造,煤层结构发生不同程度的变形与破坏,形成各种类型构造煤。通常构造煤(尤其是强构造变形煤)储层含气量高但透气性差,且发育结构复杂的孔、裂隙系统。因此,有必要针对构造煤的孔裂隙结构特征与渗透性的关系开展研究。

构造变形煤与原生结构煤相比,其经历了复杂的变质变形过程,导致瓦斯赋存与运移条件发生改变[6]。近些年来,众多学者对构造煤中孔裂隙及其渗透性特征进行了大量研究[7-19]。姜波等[7]系统地论述了构造煤的变形特征、物理化学结构及其瓦斯吸附特征,为煤与瓦斯突出预防与煤层气开采提供了理论指导。学者们普遍认为构造应力作用会使煤体抗压强度降低[8],煤中孔、裂隙体积[9]与比表面积增加[10],分形维数减小[11]。但原位地应力下,由于储层地应力集中与压实作用,构造煤孔隙度小、含水性差,煤层气几乎全部以吸附状态赋存[12],且超量煤层气可能赋存于超微孔中[13]。此外,构造应力作用会使煤大分子结构官能团发生脱落、重排和缩聚等现象,并改造孔隙结构分布从而影响煤体吸附瓦斯能力[14],同时构造应力还可促进煤化进程[15]。

在渗透性特征方面,构造煤的渗透性与原生结构煤存在差异。随着有效应力的增加,渗透率呈减小的趋势[16],而应力加卸载过程中,构造煤渗透率的损失要大于原生结构煤,构造煤渗透率对应力的响应更加明显[12]。根据CHENG 等[17]研究,弱构造变形煤中发育连通良好的微裂隙,具有较高的渗透率,而在糜棱煤中,连通的孔裂隙结构遭到破坏,渗透率降低和渗透率损伤率提高。相反,在ZHAI等[18]研究中,构造煤孔、裂隙发育,气体渗流通道明显通畅,相比于原生结构煤的渗透率大,但从野外资料和井下瓦斯抽采经验可以清楚地看出,构造煤储层的透气性低于完整煤层,与实验室结果相悖。这可能是因为构造煤原位条件下的孔、裂隙结构与室内条件下构造煤实验样品存在较大差异的缘故。由此可见构造煤制样与渗透率准确测试是仍然一个难点问题。

同时,在有效应力加卸载过程中不同变形程度构造煤中裂隙结构特征及对渗透性的控制机制还有待进一步揭示。因此,进行构造煤中裂隙特征(分布、发育、结构和形态)的精确识别与定量表征,深入探讨构造煤裂隙特征对储层渗透率的影响与控制作用,将有助于全面认识构造煤储层复杂裂隙网络中气体渗流规律,为煤层气勘探开发与瓦斯防治提供一些理论依据。

1 实验样品与方法

1.1 样品制备

实验样品采自山西省沁水盆地胡底矿3号煤层和河南省平煤十三矿已17煤层,其中样品HD01与PM01(偏向原生结构煤)的坚固性系数分别为1.19和0.81,为弱构造变形煤。而样品HD02与PM02的坚固性系数分别为0.22和0.13,为强构造变形煤。煤岩显微组分信息见表1。

对强构造变形煤进行力学性质和渗流特性的试验研究,柱状煤样的制作是首要难题。弱构造变形煤样品HD01和PM01可沿着垂直层理方向取心,煤心直径为25 mm,长为27 mm。而强构造变形煤煤体强度低,松散且易变形,难以直接取心。因此,笔者采用冷胶法将强构造变形煤HD02和PM02进行密封,真空饱水1 h后,用环氧树脂将煤样密封在直径为25 mm,长为40 mm的柱状模具中,静置24 h后,将模具去下,成型的柱状样品可用于CT扫描与渗透率测试。

表1 煤岩显微组分与工业分析信息

1.2 实验方法

本研究采用扫描电镜和CT扫描对构造变形煤中裂隙的二维-三维特征进行综合表征,同时开展三轴渗透实验对其渗透性进行分析。

1.2.1 CT扫描实验

CT扫描实验采用型号为Phoenix v |tome |x m微焦点CT系统(美国,General Electric Company)。该系统最大电压/功率为300 kV/500 W,三维几何放大倍率为1.3～100倍,细节检测能力为2 μm,能实现对多种样品微观结构的扫描。对样品进行80 ℃,24 h烘干后进行扫描,同时采用Phoenix datos |x CT软件对整个CT流程链进行全自动分析处理,有效减少了操作时间和人为因素影响,极大提高了CT结果的可重复性和可再现性。每个样品得到1 853张分辨率为14.57 μm的CT二维切片。

数字图像处理是煤中孔裂隙的精确识别与提取的前提。数字图像处理包括图像裁剪、灰度调节、滤波处理、阈值分割和三维重构。采用高性能计算机硬件配置,包括高性能图形显卡和双路处理器以及384 G四通道内存,并利用ImageJ,VG Studio和Avizo等软件对煤样二维切片进行处理,如图1所示。数字图像处理中最为重要的是滤波处理和阈值分割模块。采用非局部均值滤波消除图像点噪声[19],图像降噪后煤裂隙与基质边界变得自然。阈值分割采用分水岭算法,它是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,对弱边缘具有较好的识别能力[20]。

图1 CT扫描中数字图像处理过程Fig.1 Digital image processing process of CT scan

1.2.2 三轴渗透实验

三轴渗透实验采用实验仪器型号为TC-3非常规天然气岩-气多过程耦合综合实验平台(中国,江苏拓创)。设备主要部件有:注气系统、模型系统、轴压系统、围压系统、出口计量系统和采集系统。该仪器参数电源为380 V,温控为常温-150 ℃,测试加载围压为0～40 MPa,测试加载轴压为0～40 MPa,渗透率测试范围为0.000 1×10-15～10×10-15m2。可实现样品在应力、温度加载下的渗透性演化多场耦合过程。

实验气体采用氦气,进口恒定气压为1 MPa,轴压恒定为4 MPa,围压初始为1 MPa,然后将围压逐级加压至2、3、4、5、6、7、8、9和10 MPa,随后将围压进行逐级卸载至1 MPa,测试温度为25℃,逐级加载和卸载过程中对渗透率进行测量。根据气体达西定律,将煤样的长度、横截面积、流量等参数代入式(1)求得渗透率为

(1)

式中,K为煤样的气体渗透率,10-15m2;Patm为标准大气压,101 325 Pa;μ为氦气的气体黏度,mPa·s;Q为气体的流速,mL/s;L为煤样的长度,cm;A为煤样的横截面积,cm2;P1为气体的进口压力,MPa;P2为气体的出口压力,MPa。

2 扫描电镜与CT扫描分析孔裂隙特征

2.1 裂隙二维平面形态特征

煤是一种具有较强非均质性和结构复杂的多孔材料[21],其表面孔裂隙的形态特征可直接利用扫描电镜观测,同时与CT扫描二维切片进行对比研究,如图2所示。

图2 孔裂隙二维表面特征Fig.2 2-D surface characteristics of pore-fractures

弱构造变形煤HD01(图2(a))煤样表面光滑,发育形态简单且迂曲度小的裂隙;而强构造变形煤HD02(图2(c))发育形态复杂的裂隙,且表面多成隆起形成凸面,表面附着许多煤颗粒且粗糙,这些颗粒接触不紧密进而造成许多空隙结构的存在。CT二维切片明显呈现3种灰度,其中亮色代表煤中矿物,灰色代表基质,而黑色则代表为裂隙,反应出煤的强非均质性。弱构造变形煤CT切片中(图2(b))有大量矿物存在,其中包括原生矿物和充填裂隙的矿物。在强构造变形煤中(图2(d))矿物和裂隙形态和分布极为复杂,表明构造揉皱作用明显,使基质、裂隙和矿物条带均发生扭曲变形。

2.2 裂隙三维内部结构特征

CT二维切片经过一系列的图像处理后,煤中的裂隙得以准确的提取出来,图3为裂隙的三维可视化。弱构造变形煤中可见尺寸较大的平板状裂隙,而强构造变形煤中多数为尺寸小的裂隙团簇,定量分析的裂隙开度、体积等数据见表2。

图3 孔裂隙三维可视化Fig.3 3-D visualization of pore-fractures

利用Avizo软件提取与计算不同开度裂隙占裂隙总体积的比例,即为不同开度裂隙的体积贡献,如图4所示。样品HD01中开度为600～700 μm的裂隙体积贡献最大,占41.8%;样品HD02中开度为300～400 μm的裂隙体积贡献最大,占28.9%;样品PM01中开度为250～300 μm的裂隙体积贡献最大,占36.3%;样品PM02中开度为400～500 μm的裂隙体积贡献最大,占39.2%。弱构造变形煤HD01体积贡献主要为大裂隙,PM01中裂隙则几乎不发育。而强构造变形煤HD02和PM02中微裂隙和大裂隙同时有较大的体积贡献。

2.3 孔隙网络模型特征分析

首先使用软件Avizo中Separate Objects模块将裂隙空间分隔成一组连接和标记的球体,然后软件扩展模块Avizo XPoreNetworkModeling Extension中Generate Pore Network Model命令来建立孔隙网络模型,然后将其可视化,孔隙的颜色按照体积的大小生成,而喉道的颜色按照等效半径划分,生成复杂的孔隙网络模型如图5所示。

表2 CT扫描裂隙的基础参数

图4 不同开度裂隙的体积贡献Fig.4 Volume contribution of fractures with different aperture

孔隙网络模型中主要包括孔隙、喉道及其连接模式等参数。图6(a)为孔隙半径频率分布,可看出4个样品孔隙半径分布均不同,其中高煤阶构造变形煤(HD01和HD02)孔隙半径分布较广,而中煤阶构造变形煤(PM01和PM02)孔隙半径集中分布于0～50 μm。同时高煤阶弱构造变形煤HD01中有多组峰的出现,连接模式复杂。图6(b)为喉道半径分布,高煤阶构造变形煤(HD01和HD02)喉道半径分布广,裂隙连通性较好。中煤阶强构造变形煤PM02喉道半径多出现接近于0的谷值,表明了部分喉道的缺失,连通强度较差或是裂隙在小范围内连通。此外,孔裂隙的连通性可由配位数分析,即每个孔隙与其他孔隙连接的个数。图6(c)配位数分布,配位数最大为26,配位数在1～5内的孔隙构成了样品主体,其中高煤阶弱构造变形煤HD01存在多孔隙连通的情况,而中煤阶弱构造变形煤PM01中有相当一部分孔隙为末端孔隙,即配位数为1的孔隙。

煤层渗透率受煤中裂隙的开度、间距、连接强度、连通性以及矿物充填程度和方向等多因素控制[22]。本研究使用26连通作为连通性准则,即物体之间连接的方式可以是点接触、线接触和面接触任意一种,三维连通性评价公式[23-24]为

(2)

其中,C为连通性;V′为连通裂隙体积;V为样品体积。而裂隙的连接强度用孔隙-喉道半径之比来表示,即

(3)

图5 孔隙网络模型Fig.5 Pore network model

图6 孔隙半径、喉道半径和配位数频率分布Fig.6 Distribution of pore radius,throat radius and coordination number

其中,Rpt为孔喉比;lp为孔隙半径;lt为喉道半径。Rpt≥1,孔喉比越大,表明其连接强度越弱,孔喉比越小,表明孔隙的连接强度越强。

样品中裂隙的连通性与孔喉比见表3,高煤阶煤连通性好于中煤阶煤,而强构造变形煤连通性大于弱构造变形煤。在连接强度方面,强构造变形煤的孔喉比均小于弱构造变形煤,表明此尺度下强构造变形煤的裂隙连接强度强于弱构造变形煤。

表3 连通性与孔喉比

3 构造煤渗透率及其主控因素分析

3.1 加卸载有效应力下渗透率特征

本研究应用平均有效应力来描述煤层的地应力与其存在于孔裂隙的流体压力之差[25]:

(4)

式中,σe为平均有效应力,MPa;σa为轴压,MPa;σr为围压,MPa。

本实验初始条件轴压为4 MPa,围压为1 MPa,氦气压力进口压力为1 MPa,出口压力为0.1 MPa。图7为加卸载有效应力条件下渗透率变化。由图7可知,随着有效应力的逐级加载,所有煤岩样品的渗透率均减小,而当有效应力逐级卸载时,所有煤岩样品的渗透率均又增大。渗透率与有效应力之间呈负指数函数关系,其拟合方程为

y=A1e-tσe

(5)

式中,y为渗透率,10-15m2;A1为常数;t为有效应力敏感系数,MPa-1。

从图7中的煤岩样品渗透率变化趋势发现,强构造变形煤和弱构造变形煤渗透率变化均分为3个阶段:即有效应力在1.57～2.90 MPa,渗透率随有效应力的增加明显呈快速下降趋势;在有效应力2.9～4.9 MPa,渗透率随有效应力的增加呈较快下降趋势;而4.9～6.9 MPa,渗透率随有效应力的增加呈缓慢下降趋势。

为分析不同变形程度构造煤本身特性与其渗透率的关系,引入了渗透率损失率和不可逆渗透率损失率[26]:

图7 加卸载有效应力条件下渗透率变化Fig.7 Permeability variation under load andrelief effective stress

(6)

式中,Dmax为煤岩样品的渗透率损失率;K1为初始有效应力对应的渗透率,10-15m2;Kmin为在有效应力加载上升过程中最后一个应力点所对应的渗透率,10-15m2。

渗透率损失率反应了煤岩样品在有效应力加载过程中渗透率损失的占比,而不可逆渗透率损失率反应了煤岩样品在有效应力加载后又卸载的渗透率的损伤[26]:

(7)

式中,Dk为煤岩样品的不可逆渗透率损失率;K1为初始有效应力对应的渗透率,10-15m2;K′1为当有效应力在加载又卸载到初始有效应力后所对应的渗透率,10-15m2。

表4为4个样品的渗透率损失率和不可逆渗透率损失率,由表4可知,样品的渗透率损失率分布在61.06%～95.98%,而不可逆渗透率损失率分布在22.83%～52.56%。其中HD01煤样的渗透率损失率和不可逆渗透率损失率均略大于HD02煤;而PM01与PM02总体裂隙度较低且渗透率偏低,渗透率损失率和不可逆渗透率损失率表现出较为复杂的特征,这可能与受多种因素综合影响有关,例如裂隙连通性、基质组分差异与矿物含量等。

表4 渗透率损失率和不可逆渗透率损失率

3.2 裂隙特征对渗透性控制作用

煤是一种复杂且非均质性强的多孔介质,煤中孔、裂隙是煤储层渗透率大小的直接控制因素,具体包括裂隙开度、数量与体积,裂隙连通性与连接强度,以及矿物充填程度等。图8为煤样实测渗透率与裂隙结构参数的关系,由图8可知,煤样的渗透率与裂隙的开度、裂隙连通性均呈正相关关系,而与孔喉比呈负相关关系。同时,渗透率与孔裂隙体积和数量也呈正相关关系。其中,裂隙的连通性直接决定了流体可流动的通道,裂隙的孔喉比表现了流体流过通道连接处的难易程度,而裂隙的开度对渗透率大小影响最为显著。此外,裂隙中充填的矿物与裂隙壁粗糙程度会降低煤储层渗透率。值得注意的是,本文中强构造变形煤渗透率大于弱构造变形煤,是由于在此尺度下强构造变形煤的微裂隙发育,平均开度、连通性和连接强度均强于弱构造变形煤。

3.3 基于CT扫描裂隙参数的渗透率模型

3.3.1 模型推导

煤体渗透特征主要由裂隙控制,流体主要在裂隙空间中做层流流动,假设煤体中连通裂隙空间由若干个圆柱形管组成,联立式(2)样品中裂隙连通性,可得到圆柱形管的数量n可表达为

(8)

其中,wav为裂隙的平均开度,L为裂隙长度。流体在水平圆柱形管中做层流运动时,可由泊肃叶定律得到单个裂隙的流量q[27]:

(9)

其中,ΔP为孔隙两端压差。联立式(8)、(9)可计算出裂隙的总流量Q为

(10)

由达西定律变形后裂隙的渗透率表达为

(11)

将式(10)代入式(11)可计算出裂隙渗透率为

(12)

同时,考虑到多孔介质中孔裂隙形态复杂且表面粗糙,对流体流动存在负面影响,因此引入裂隙的分形维数、与裂隙度,其关系表达式[28-29]为

(13)

(14)

其中,φ为裂隙度;D为分形维数;wmin、wmax为裂隙的最小和最大度。考虑到裂隙通道两壁的粗糙度时,需引入,相对粗糙度[30]为

(15)

其中,σ为裂隙通道的相对粗糙度;h为绝对粗糙度,因此裂隙的平均有效开度则变为wav-2h。联立式(12)～(15)可得到煤体裂隙的有效平均开度与渗透率,裂隙的开度、连通性、连接强度、粗糙度以及分形维数与渗透率可表达为

(16)

考虑到裂隙分形维数与裂隙度则表达为

(17)

由式(17)可看出,渗透率与连通性和裂隙开度呈正相关关系,而与裂隙粗糙度和裂隙分形维数呈负相关关系。

3.3.2 模型验证

由式(12)可看出,煤样渗透率与裂隙连通性呈正相关关系,裂隙连通性直接决定了渗透率的大小;同时裂隙的开度对渗透率影响显著,渗透率与开度呈二次方正相关关系。通过对煤样加卸载有效应力下渗透率实验,可得到渗透率与有效应力的拟合关系,拟合公式如图7所示。当有效应力为零时代入拟合公式中即可求出煤样在无受载情况下的渗透率。将CT扫描样品的裂隙度、连通性、最大开度与分形维数代入模型中求得预测渗透率,分别为0.002 8×10-15、0.287 5×10-15、0.000 8×10-15和0.008 7×10-15m2,见表5。模型预测渗透率均大于实测渗透率,裂隙粗糙度对渗透率具有负面影响。样品的渗透率模型预测与实验渗透率误差分别为3.57%、2.02%、50.00%和5.75%。由于样品PM01中几乎无裂隙发育且连通性差,当等效为连通的管状裂隙时预测的渗透率相差较大,其余误差均较小,验证了本文中基于CT扫描渗透率模型的准确性与适用性。