[发明专利]综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法有效

专利信息
申请号: 201510563241.1 申请日: 2015-09-07
公开(公告)号: CN105201492A 公开(公告)日: 2015-12-30
发明(设计)人: 王东东;李增学;吕大炜;刘炳强;刘海燕;王平丽;邵凯;付文钊;于得明 申请(专利权)人: 山东科技大学
主分类号: E21B49/00 分类号: E21B49/00
代理公司: 济南誉丰专利代理事务所(普通合伙企业) 37240 代理人: 李茜
地址: 266590 山东省青*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 综合 识别 煤层 内部 沉积 间断 方法
【权利要求书】:

1.一种综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法,其特征是,包括以下步骤:

A.资料准备

1)巨厚煤层按照一定间距自下而上系统密集采样各样品分别进行煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试;

2)系统收集巨厚煤层层位的测井数据;

B.沉积间断面识别

1)依据样品的煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试数据,分别用煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法进行沉积间断面识别,并得出识别结果;

(2)对巨厚煤层补偿中子测井数据进行一维连续小波变换判别法分析,识别沉积间断面,得出分析结果;

(3)对巨厚煤层的自然伽马测井数据进行测井数据米兰科维奇旋回判别法分析,如果不能识别出米兰科维奇旋回,则不使用该方法;如果能识别出米兰科维奇旋回,则分别计算巨厚煤层中包含的岁差、斜率、偏心率控制的煤沉积旋回的厚度和个数;

C.识别结果处理

1)不能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果,按照赋值标准分别赋值,其中测井数据米兰科维奇旋回判别法赋值均为0,得出各沉积间断面的总得分,进而得到各沉积间断面的可靠程度;

2)能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果,按照赋值标准分别赋值;

计算巨厚煤层中受米兰科维奇旋回的岁差、斜率和偏心率控制的煤沉积旋回的个数,与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面所限定的旋回个数相比较;

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率三个参数发育的周期数有一个与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法中的某一种方法识别结果相似,则与之对应的沉积间断面测井数据米兰科维奇旋回判别法赋值均为1,得出各沉积间断面的总得分,进而得到各沉积间断面的可靠程度;

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率3个参数发育的煤沉积旋回数与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法的识别结果均不相似,则测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为0,得出各沉积间断面的总得分,进而得到各沉积间断面的可靠程度。

2.如权利要求1所述的综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法,其特征是,所述步骤A中1)的一定间距为:当煤层厚度小于50米时,为0.2-0.5m,当煤层厚度超过50m,采样间距扩大到1m;如果采样前能识别出米兰科维奇旋回,则保证岁差控制的煤沉积旋回厚度内采样数不少于3个。

3.如权利要求1所述的综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法,其特征是,所述煤岩煤质组分判别法具体识别方法为:水进型间断面表现为“两高一低”,水退型间断面则恰恰相反,表现为“两高三低”,“两高一低”指高镜质组体积百分含量>50%、高镜惰比>1,低惰质组体积百分含量<50%;“一高两低”指高惰质组体积百分含量>50%,低镜惰比<1、低镜质组体积百分含量<50%;无机矿物组分体积百分含量与间断面类型没有必然的对应关系,但在间断面处往往表现为相对的高值或低值,受成煤期碎屑物质供应多少的影响,其体积百分含值高低没有具体标准值,而是与其上部、下部的测试点数据定性比较的高低定义为高值或低值。

4.如权利要求3所述的综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法,其特征是,所述镜惰比是煤中镜质组和惰质组的体积百分含量比值大小。

5.如权利要求1所述的综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法,其特征是,所述特征微量元素判别法具体识别方法为:水进型间断面表现为“三低”,水退型间断面表现为“三高”;“三高”指高微量元素Rb/Sr比值、高微量元素Th/U比值、高微量元素Sr/Ba比值;“三低”指低微量元素Rb/Sr比值、低微量元素Th/U比值、低微量元素Sr/Ba比值;由于煤中微量元素自身含量甚微,且在不同煤类中质量百分含量变化较大,难以用量化标准值进行定量化描述,这里所说的“高”与“低”是相对于该异常点上部和下部的测试点数值相比较而言的。

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