基于聚类分析的多煤层煤层气产层组合选择

杨兆彪1,2，秦勇1,2，张争光1,2，孙晗森3，李洋阳1,2，吴丛丛1,2

(1.中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏徐州 221116; 2.中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室，江苏徐州 221008; 3.中联煤层气有限责任公司，北京 100011)

摘要:多煤层煤层气产层组合是后期多层合采的关键。以云南老厂雨旺区块煤层气开发井为例，选取多煤层的煤层厚度、埋深、储层压力梯度，渗透率和含气量5个关键参数，运用SPSS软件，采用Q型聚类，输出树状谱图，进行多层次产层组合分析。依据类间距远近，聚类结果可以分为大的4个层次，对应4个组合，级别越高，产层相似度越高，组合越好，一般3级组合或者4级组合是最优组合。分析发现聚类类别界面煤层大部分对应于区域煤系地层分段的关键界面煤层或者是区域盖层附近，其实质反映了地质作用的内在控制。采用Q型聚类对雨旺区块煤层气勘探开发井进行了产层组合划分，结果与其他方法划分的产层组合较为吻合，且对前期煤层气开发井聚类分析发现，多产层相似度越高，类间距越近，产气效果越好。综合说明聚类分析方法是一种间接有效的产层组合判别方法。

杨兆彪，秦勇，张争光，等.基于聚类分析的多煤层煤层气产层组合选择[J].煤炭学报,2018,43(6):1641-1646.

YANG Zhaobiao,QIN Yong,ZHANG Zhengguang,et al.Production layer combination selection for coalbed methane development in multi-coal seams based on cluster analysis[J].Journal of China Coal Society,2018,43(6):1641-1646.

基金项目:国家重大科技专项资助项目(2016ZX05044-002，2016ZX05067001);国家自然科学基金资助项目(41772155)

作者简介:杨兆彪(1980—)，男，河北张家口人，副教授，博士。E-mail:zhaobiaoyang@163.com

Production layer combination selection for coalbed methane development in multi-coal seams based on cluster analysis

YANG Zhaobiao1,2,QIN Yong1,2,ZHANG Zhengguang1,2,SUN Hansen3,LI Yangyang1,2,WU Congcong1,2

(1.School of Resources and Geosciences,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116，China; 2.Key Laboratory of CBM Resources and Dynamic Accumulation Process,Ministry of Education of China，China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008，China; 3.China United Coalbed Methane Co.,Ltd.,Beijing 100011,China)

Abstract:In multi-coal seams,coalbed methane(CBM) production layer combination is a key to the latter multi-layer co-production.Taking the CBM development well in Yuwang block from Laochang in Yunnan as an example,five key parameters including thickness,burial depth,reservoir pressure gradient,permeability and CBM content of multi-coal seams were selected,using SPSS software and Q-type clustering method,outputting tree-like spectra,multi-level production layer combination were analyzed.According to the distance between classes,the clustering results could be divided into four major levels,corresponding to four combinations,the higher the level,the higher the similarity between production layers,the better the combination.Generally,the combination of level 3 or level 4 was the optimal combination.It was found that most of the interface coal seams in the clustering category correspond to the key interface coal of coal seams measures or the regional caprocks,which essentially reflected the inherent control of geological processes.The Q-type clustering was used to divide the production layer combination of the CBM exploration and development wells in Yuwang block.The research showed its results were more consistent with those by other methods.According to the clustering analysis of CBM development wells in the previous period,the higher the similarity,the closer the class spacing,the better the CBM producing effect.In summary,clustering analysis method was an indirect and effective method of production layer combination.

Key words:CBM;multi-layer commingled production;production layer combination;clustering analysis

黔西滇东是中国南方重要的煤炭与煤层气资源赋存区，上二叠统煤层气地质资源量约占全国的10%[1]，具有“煤层层数多而薄、应力高、弱富水、煤体结构复杂”的地质特征[2]，开发过程中，一些气井随打开产层的增多，或者产层跨度的增大，出现产量降低的现象，主要是因为多煤层储层物性及流体属性兼容性差，层间干扰严重而造成的[3]。流体压力差异、渗透率差异、临界解吸压力差异、产层跨度差异、煤体结构破碎等都会影响组合产层的产气效果[4-12]。

目前，产层组合研究已取得长足进步，主要集中于储层物性差异和流体属性差异条件下的数学统计分析[5,13-14]、数值模拟[11]和物理模拟[15]等，通过较为直接的方法探讨多产层储层参数差异性与共采产气能力之间的关系，以建立半定量的产层兼容性指标，指导实际的煤层气勘探开发。大量研究已证实了产层干扰是多产层物性及流体属性兼容性差造成，其实质是产层物性相似度低所造成的。因此，从产层物性相似度进行聚类分析，根据相似程度划分类别，指导产层组合，可能是一种间接有效的辅助判别方法，前期部分学者将系统聚类应用于油层层系的分类组合[16]，但目前未见应用于多煤层煤层气的产层组合。

云南老厂雨旺区块，早期开发井组有4口井，开发层位主要为7+8和19，开发效果较差。目前中联公司实施的“十三五”国家科技重大专项“滇东黔西煤层气开发技术及先导性试验”正在大力推进滇东老厂雨旺区块的煤层气开发，实施了煤层气试验井数口。研究区较为丰富的勘探开发工程资料，为科学划分产层组合提供了必要的基础，同时也可以为实施的煤层气试验井提供开发方案建议。

1 煤层气田简况

云南老厂雨旺区块位于老厂复背斜南翼，面积81.75 km2，含煤地层为晚二叠世龙潭组，全区可采煤层为2,3,7,8,9,16,19共7层;大部可采煤层有4,13,17,18共4层。可采煤层总厚32.28 m。煤级为贫煤-无烟煤。煤层含气量较高，平均含气量在15 m3/t左右，试井渗透率较低，平均渗透率在0.13×10-15m2，平均储层压力梯度为1.05 MPa/hm，储层压力状态为正常～超压。但部分煤层煤体结构较为破碎，目前是本区煤层气开发关键的约束条件。

2 聚类分析方法

前期众多学者已将Q型聚类运用于层系的分类与组合。其主要思想是在一批样品的多个指标变量中，定义能度量样品间相似程度(或亲疏关系)的统计量，在此基础上按照确定的样品“距离”公式求取各样品之间的相似程度度量值，按其大小，把样品逐一分类。在完成第1轮类聚合之后，再重新计算类与类之间的距离，并据以进行第2轮类的合并，重复这一过程，直至将所有指标全聚成一类为止，形成由小到大的分类体系。其过程分为2步:

第1步:数据的选取。根据前期笔者提出的煤层气产层组合“3步法”[17]，影响多产层组合的煤层气储层主要参数为:厚度、埋深、储层压力梯度、渗透率、含气量。厚度、埋深直接定义了储层的几何形状，埋深亦可反应多煤层之间的间距。储层压力梯度、渗透率、含气量是煤层气储层的关键开发地质参数，多产层储层压力梯度亦可反应流体压力系统的差异性，含气量则可间接反应临界解吸压力的相对大小。选取这5个关键参数进行Q型聚类。

第2步:运用SPSS软件对所选取的数据进行Q型聚类，采用组间联接的方法，度量标准为平方Euclidean距离，进行运算分析，输出凝聚状态表和树状谱图。

完成上述2步后，根据输出的树状谱图，结合煤体结构约束，可直观的进行多层次产层组合分析。

3 讨论

3.1 实例井基础数据

以雨旺区块LC-X井为分析对象，表中煤层垂深、厚度、储层压力、渗透率、含气量、煤体结构等来源于测井解释，并以实际测试值为约束。以表1数据进行Q型聚类分析。

3.2 系统聚类结果

选取LC-X井煤层厚度、埋深、储层压力梯度、渗透率、含气量数据，运用SPSS软件进行Q型聚类分析，输出的树状谱图如图1所示。

表1 LC-X井煤层基础数据
Table 1 Coal seams basic date of LC-X well

图1 LC-X井多煤层树状谱图
Fig.1 Tree-like spectra of multi-coal seams from LC-X well

根据图1，联接距离相对远近，产层相似度可以分为大的4个层次，对应4个组合，见表2，1级组合为所有煤层组合，此种情况聚类系数越高，产层相似度越低，组间距离大，往往是较差的一种组合。2级组合包含2种组合，分别为1到9-3煤，13到21煤，其中13到21煤组间距离小，同时也是下一层级的3级组合。3级组合包含1到4煤，7+8到9-3煤，13到21煤3个组合。4级组合包含4个组合，分别为1到4煤，7+8到9-3煤，13到17煤，17-1到21煤。组合级别越高，组间距离越小，产层相似度越高。

确定聚类类数或者说是确定组合数是聚类分析的关键，为此根据聚类分析中输出的凝聚状态表做碎石图，判断拐点，则为较优的组合类数(图2)，做图显示随类的不断凝聚、类数目的不断减少，类间的距离在增大，在4类之前，类间距离增大幅度较小，形成较为“陡峭的山峰”，但到4类之后，形成极为“平坦的碎石路”，根据类间距离小则形成类的相似性大，类间距离大则形成类的相似性小的原则，可以找到“山脚”下的“拐点”，以此作为确定分类数目的参考，LC-X井可以考虑聚成3类或4类，为此形成3个或者4个产层组合，在这些组合中，去掉煤体结构较为破碎的碎粒糜棱煤8-1和15煤，剩余煤层组合是后期优先选择的产层组合。

表2 LC-X井产层组合分级
Table 2 Grade of production layer combination from LC-X well

图2 LC-X井多煤层聚类分析碎石图
Fig.2 Gravel figure of multi-coal seams’clustering analysis from LC-X well

3.3 科学可行性评价

3.3.1 地质意义

在2级组合到4级组合过程中9-3煤为一个分界。在此分界附近(图3)，首先压力系数波动增大，9-3煤之上，压力系数变化较小，基本小于1，9-3煤之下压力系数增加，均在1以上。压力系数变化规律吻合于储层压力梯度变化规律，压力系数波动变化暗示9-3煤上下煤系流体系统具有分异性。其次，相应的煤层含气量及煤层渗透率在此附近都有一个明显的波动变化。储层物性差异是影响产层组合的关键因素，在低渗条件下，渗透率差异较小，储层压力梯度差或者是压力系数差则是关键因素，9-3煤上下流体系统的差异性是上煤组和下煤组不易组合的主要因素。

图3 LC-X井综合物性测井解释
Fig.3 Log interpretation of comprehensive properties from LC-X well

根据雨旺区块煤系地层沉积分段，包含龙潭组和长兴组，龙潭组分3段:龙潭组下段为茅口组灰岩到23煤;龙潭组中段为23煤到17煤;龙潭组上段为17煤到2煤，上段主要含煤层又分为3个亚段，下段为9煤到17煤，中段为9煤到4煤，上段为4煤到2煤;2煤以上为长兴组。聚类结果分出的2级到4级产层组合中，其分界煤层主要是4,9,17煤层，而这几层煤吻合于煤系地层主要沉积分段界面煤层。根据沈玉林对研究区层序地层划分结果[18]，在9煤、17煤附近存在较为稳定的以菱铁质泥岩为主的区域封盖层，会造成分界煤层上下流体系统的分异。聚类分析分类结果吻合于上述关键界面煤层划分的层段，则具有更深刻的内在地质意义。

3.3.2 产层组合不同方法对比评价

笔者前期提出了多煤层产层组合3步法[17]，依据此方法对LC-X井进行了产层组合，组合过程优选出以7+8煤和16煤为主力煤层，进行扩展优化组合，结果为两套组合，第1套为2,4,7+8;第2套为16,17,18,19。与聚类分析结果对比，第1套组合属于2级组合的1到9-3煤。第2套组合属于3级组合的13到21煤。两者具有较高的吻合性，可互为补充和验证。

3.3.3 前期煤层气井开发效果对比评价

2011年，远东能源公司在研究区施工了一组井组，开发层位及产气情况见表3。除S03井开发一层19煤外，其他井开发层位都是7+8和19煤，在排采时间都接近2 a的同等条件下，除S04井产气效果较好之外，最高日产量为1 864 m3/d,平均日产量为477.04 m3/d。其他井产气都一般，没有达到合层排采的目的。

在暂不考虑压裂和排采工艺的影响因素后，主要分析产层组合的影响。所有井组合产层选择了本区两大主力煤层7+8和19煤层，产层跨度均在100 m以上。采用相同方法分析S02井和S04井，其中S02井表示产气较差的井，而S04井表示产气较好的井。聚类谱图如图4所示。S02井聚类结果基本跟LC-X井相似，2级产层组合以9煤为界，7+8煤和19煤分别属于不同的2级产层组合，说明其储层物性及流体属性相差较远，不易组合，实际的开发效果也证明了这点。S04井聚类结果略有差异，2级产层组合以4煤为界，7+8煤和19煤分别属于同一个2级产层组合，但分别属于不同的3级产层组合，其储层物性及流体属性相似度较高，实际的开发效果也相对较好。根据前面论述，3级产层组合或者4级产层组合是后期优选的产层组合，这可能也是这个井组普遍产气效果较差的原因之一。

表3 雨旺区块煤层气井组开发层位及其产气情况
Table 3 Developing layers and CBM producing condition of wells of Yuwang block

图4 S02井和S04井多煤层树状谱图
Fig.4 Tree-like spectra of multi-coal seams from S02 well(left)and S04 well(right)

4 结论

(1)选取多煤层的煤层厚度、煤层埋深、储层压力梯度，渗透率和含气量5个关键参数，应用SPSS软件对所选取的数据进行系统聚类，根据输出的树状谱图，结合煤体结构约束，可直观的进行多层次产层组合分析。

(2)依据类间距远近，产层相似度可以分为大的4个层次，对应4个组合，分别为1级组合，2级组合，3级组合和4级组合，级别越高，产层相似度越高，组合越好。采用碎石图判断，一般3级组合或者4级组合是最优组合。

(3)系统聚类结果是各产层储层物性和流体属性相似度的一个综合划分。聚类类别界面煤层很好的对应于区域煤系地层分段的关键界面煤层或者是区域盖层附近，其实质反应了地质的内在控制作用。

(4)采用聚类分析的方法对目前的研究区煤层气勘探开发井进行了产层组合划分，较好的吻合于产层组合“3步法”划分的结果，且对前期煤层气开发井聚类分析发现，多产层相似度越高，产气效果越好。说明聚类分析方法是一种间接有效的判别方法。

参考文献(References):

[1] 国土资源部油气资源战略研究中心.全国煤层气资源评价[M].北京:中国大地出版社,2006:1-201.

[2] 高弟,秦勇,易同生.论贵州煤层气地质特点与勘探开发战略[J].中国煤炭地质,2009,21(3):20-23.

GAO Di,QIN Yong,YI Tongsheng.Geological condition,exploration and exploitation strategy of coal-bed methane resources in Guizhou,China[J].Coal Geology of China,2009,21(3):20-23.

[3] 秦勇,申建,沈玉林.叠置含气系统共采兼容性:煤系“三气”及深部煤层气开采中的共性地质问题[J].煤炭学报,2016,41(1):14-23.

QIN Yong,SHEN Jian,SHEN Yuling.Joint mining compatibility of superposed gas bearing systems:A general geological problem for extraction of three natural gases and deep CBM in coal series[J].Journal of China Coal Society,2016,41(1):14-23.

[4] 倪小明,苏现波,李广生.樊庄地区3#和15#煤层合层排采的可行性研究[J].天然气地球科学,2010,21(1):144-149.

NI Xiaoming,SU Xianbo,LI Guangsheng.Feasibility of multi-layer drainage for No.3 and No.15 coal seams in the Fanzhuang area[J].Natural Gas Geoscience,2010,21(1):144-149.

[5] 张政,秦勇,傅雪海.沁南煤层气合层排采有利开发地质条件[J].中国矿业大学学报,2014,43(6):1019-1024.

ZHANG Zheng,QIN Yong,FU Xuehai.The favorable developing geological conditions for CBM multrlayer drainage in southern Qinshui Basin[J].Journal of China University of Mining and Technology,2014,43(6):1019-1024.

[6] 郭晨,秦勇,易同生,等.黔西肥田区块地下水动力条件与煤层气有序开发[J].煤炭学报,2014,39(1):115-123.

GUO Chen,QIN Yong,YI Tongsheng,et al.Groundwater dynamic conditions and orderly coalbed methane development of Feitian Block in Western Guizhou,South China[J].Journal of China Coal Society,2014,39(1):115-123.

[7] 易同生,周效志,金军.黔西松河井田龙潭煤系煤层气-致密气成藏特征及共探共采技术[J].煤炭学报,2016,41(1):212-220.

YI Tongsheng,ZHOU Xiaozhi,JIN Jun.Reservoir formation characteristics and co-exploration and concurrent production technology of Longtan coal measure coalbed methane and tight gas in Songhe field Western Guizhou[J].Journal of China Coal Society,2016,41(1):212-220.

[8] 黄华州,桑树勋,苗耀,等.煤层气井合层排采控制方法[J].煤炭学报,2014,39(S2):422-431.

HUANG Huazhou,SANG Shuxun,MIAO Yao,et al.Drainage control of single vertical well with multi-hydraulic fracturing layers for coalbed methane development[J].Journal of China Coal Society,2014,39(S2):422-431.

[9] 李辛子,王运海,姜昭琛,等.深部煤层气勘探开发进展与研究[J].煤炭学报,2016,41(1):24-31.

LI Xinzi,WANG Yunhai,JIANG Zhaochen,et al.Progress and study on exploration and production for deep coalbed methane[J].Journal of China Coal Society,2016,41(1):24-31.

[10] 彭兴平,谢先平,刘晓,等.贵州织金区块多煤层合采煤层气排采制度研究[J].煤炭科学技术,2016,44(2):39-43.

PENG Xingping,XIE Xianping,LIU Xiao,et al.Study on combined coalbed methane drainage system of multi seams in Zhijin Block,Guizhou[J].Coal Science and Technology,2016,44(2):39-43.

[11] 王乔.黔西多煤层区煤层气井合层排采干扰机理数值模拟[D].徐州:中国矿业大学,2014:1-85.

WANG Qiao.Numerrical simulation of jamming mechanism for multi-hydraulic fracturing layers coalbed methane extraction of multi-coalbed field in western Guizhou[D].Xuzhou:China University of Mining and Technology,2014:1-85.

[12] 王保玉.晋城矿区煤体结构及其对煤层气井产能的影响[D].北京:中国地质大学(北京),2013:1-164.

WANG Baoyu.Coal body structures and its impact on production capacity of coalbed methane wells in Jincheng[D].Beijing:China University of Geosciences(Beijing),2013:1-164.

[13] 郭晨,秦勇,夏玉成,等.基于氢、氧同位素的煤层气合排井产出水源判识:以黔西地区比德—三塘盆地上二叠统为例[J].石油学报,2017,38(5):493-501.

GUO Chen,QIN Yong,XIA Yucheng,et al.Source discrimination of produced water from CBM commingling wells based on the hydrogen and oxygen isotopes:A case study of the Upper Permian,Bide-Santang Basin,western Guizhou area[J].Acta Petrolei Sinica,2017,38(5):493-501.

[14] 巢海燕,王延斌,葛腾泽,等.地层供液能力差异对煤层气合层排采的影响:以大宁-吉县地区古驿背斜西翼为例[J].中国矿业大学学报,2017,46(3):606-612.

CHAO Haiyan,WANG Yanbing,GE Tengze,et al.Difference in liquid supply capacity of coal seams and its influence on multi-layer drainage of coalbed methane:Taking the west limb of Guyi anticline in Daning-Jixian region as an example[J].Journal of China University of Mining and Technology,2017,46(3):606-612.

[15] 朱华银,胡勇,李江涛,等.柴达木盆地涩北多层气藏合采物理模拟[J].石油学报,2013,34(S1):136-142.

ZHU Huayin,HU Yong,LI Jiangtao,et al.Physical simulation of commingled production for multilayer gas reservoir in Sebei gas field,Qaidam Basin[J].Acta Petrolei Sinica,2013,34(S1):136-142.

[16] 刘华,刘玉芳.系统聚类统计分析方法在油气田开发中的应用[J].胜利油田职工大学学报,2006,20(6):43-46.

LIU Hua,LIU Yufang.Application of system cluster analysis method in oil and gas field development[J].Journal of Shengli Oilfield Staff University,2006,20(6):43-46.

[17] 杨兆彪,张争光,秦勇,等.多煤层条件下煤层气开发产层组合优化方法[J].石油勘探与开发,2018,45(1):1-8.

YANG Zhaobiao,ZHANG Zhengguang,QIN Yong,et al.Optimization methods of production layer combination for coalbed methane development in multi-coal seams[J].Petroleum Exploration and Development,2018,45(1):1-8.

[18] 沈玉林.叠置含煤层气系统关键层高分辨识别[R].徐州:中国矿业大学,2017:1-90.

SHEN Yulin.High-resolution identification of key layers in superimposed coalbed gas systems[R].Xuzhou:China University of Mining and Technology,2017:1-90.