含煤地层灰岩富水性地震频散属性反演研究.pdf

第 69 卷增刊 1Vol.69Supp.12023 年6 月Jun.,2023地质论评GEOLOGICALREVIEW397含煤地层灰岩富水性地震频散属性反演研究一佘佳生1,2)，曾葫1,2)，邹冠贵1,2)1)中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京，100083；2)中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院，北京，100083注：本文为国家自然科学基金资助项目（编号：42274165）的成果。收稿日期：2023-04-10；改回日期：2023-04-30；责任编辑：刘志强。DOI：10.16509/j.georeview.2023.s1.174作者简介：佘佳生，男，1996 年生，博士研究生，地球探测与信息技术专业；Email：。关键词：关键词：灰岩富水性；频散属性；频谱分解煤矿水害问题是严重影响煤炭资源安全开采的主要危害之一（张超等，2019）。含煤地层中的灰岩层通常岩溶发育，含水量大，对煤矿开采构成严重威胁（田伟等，2017）。地下水的流动也会使灰岩层岩溶不断发育（樊连杰等，2021）。以往地面勘探工作中，通过钻孔方式揭露含煤地层富水情况。随着三维地震技术以及岩石物理理论方法的发展，采用便捷、无损、透明化技术对含煤地层灰岩富水区分布特征进行准确预测，对保障煤矿安全开采具有重要意义。将地面三维地震技术应用于水文地质勘查，一般是依据煤层的强反射波同相轴的连续性和完整性来推断断层、陷落柱的发育位置，进而对岩层导水通道进行预测。然而，通过建立岩石物理模型，利用三维地震数据反演地层中流体赋存的方法，能更充分挖掘地震属性中流体相关的信息，进而对含煤地层中含水层富水区进行预测。1理论方法1.1岩石物理建模岩石物理是连接地下岩层地震特征和储层特性之间的桥梁。通过建立合适的岩石物理模型，有助于分析地震波速度与岩石所处温度、压力、流体赋存等状况下的关系，进而利用地震数据反演储层特征。对于不同流体饱和情况的灰岩层，本文基于裂缝型岩石物理模型和频变地震反演理论，将频率相关的地震异常检测技术应用于煤田勘探领域，建立了针对灰岩含水层富水性预测的方法。根据研究区钻井、测井资料和岩石测试数据，建立等效模型来模拟灰岩含水层，并得到含水层在不同饱和情况下的地震波频散响应特征。结合研究区钻井岩心分析可知，含煤地层灰岩裂隙较为发育，且局部含有裂缝。为了分析含水饱和度对裂缝型灰岩含水层的影响，利用 Chapman 理论模型（Chapman et al.，2003），建立了多尺度孔隙裂隙岩石物理模型，进行正演模拟。模型分析了不同含水饱和度下，灰岩层速度随频率的变化情况。结果表明，灰岩层纵波速度随频率的增大而增大。1.2地震频散属性反演理论对于叠后地震数据，可以利用垂直入射下反射系数公式，将速度作为频率的函数带入公式中，即可得到反射系数随频率变化的关系。对于反射系数方程，假定密度是与频率无关的，即反射系数随频率的变化来源于速度随频率的变化。定义反射系数随频率的变化为频散属性。模拟结果表明，频散属性是随着含水饱和度的增大而逐渐增大的。因此，可以将频散属性作为富水性的指示因子。利用谱分解方法，将地震数据分解为不同频率下的分频数据，将地震数据主频作为参考频率，反演得到地震频散属性，进而预测灰岩层的富水区分布情况。1.3频谱分解方法纵波频散属性反演方法需要不同频带的地震数据，因此需要对地震数据进行时频分析，然后用频谱分解法从地震数据集中获得不同的频率成分。频谱分解就是对地震记录进行连续时频分析的方法。许多技术可以实现频谱分解，例如短时间傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）等。STFT使用一个固定的窗函数，窗函数一旦确定，其时频分辨率是固定的，如果要改变分辨率，则需要重新选择窗函数，难以获得理想的时频分辨率。小波变换技术是近年来应用最广泛的时频分析方法之一。CWT 可以看作是 STFT 的一种拓展。CWT 具有良地质论评 2023 年 69 卷 增刊 1398好的时频局域化特性，通过选取合适的尺度因子和平移因子，可以获得伸缩窗，克服了 STFT 固定时频分辨率的问题。因此，笔者等使用 CWT 对地震数据进行时频分析。利用时频分析和频谱分解方法可以获得不同频率的地震数据分量。2实际工区应用分析将笔者等提出的方法应用于中国山西省东部某煤矿 15 号煤层上方灰岩层的富水性预测中。使用的数据是经过精细处理的高信噪比叠后三维地震数据，地震数据主频 45 Hz，频带范围在 3060 Hz之间。图 1a 是叠后三维地震剖面图，红色曲线为根据研究区井资料标定后解释的 15 号煤层。基于CWT 频谱分解技术得到勘探区内地震数据体不同频率下的剖面，进而利用频散属性反演方法，计算得到的归一化地震频散属性剖面图如图 1b 所示。由前文研究结果可知，频散属性可以作为灰岩层富水性的指示因子，频散属性随灰岩层含水饱和度增大而增大。结合本区水文地质调查资料，将频散属性为 0.71.0 的高值范围划分为富水性强的区域，将频散属性值为 0.350.70 的范围划分为富水性中等的区域，将频散属性值为 00.35 划分为富水性弱的区域。根据富水性划分结果，图 1b 中红色区域为富水性强的区域。3结论岩石物理模拟结果表明，地震频散属性随灰岩层含水饱和度的增大而增大，因此可以利用地震频散属性作为流体指示因子，预测含煤地层灰岩层富水情况。利用叠后地震数据，结合地震频散属性分析，对含煤地层的灰岩富水性进行预测，圈定了含水层分布范围，为煤矿安全开采提供水文地质依据。参考文献/References樊连杰,邹胜章,解庆林,卢丽,林永生,朱丹尼,王佳,周长松,李军.2021.乌蒙山区地下水赋存独特性与开发利用模式以昭觉地区为例.地质学报,95(11):35443555.田伟,邹冠贵,汤小明,曾葫.2017.基于 AVO 技术与伪泊松比属性预测灰岩富水性的方法.煤炭学报,42(10):27062717.张超,孔媛政,袁国霞,耿祥峰,万晓磊,苗德刚.2019.Voxler 平台在煤矿富水性勘查中的三维可视化应用.地质学报,93(S1)：310313.Chapman M,Maultzsch S,Liu Enr,Li Xiang-Yang.2003.The effect offluid saturation in a multi-scale equant porosity model.Journal ofApplied Geophysics,54:191-202.SHE Jiasheng，ZENG Hu，ZOU Guangui：Inversion ofseismic dispersion attribute of limestone water content incoal-bearing strataKeywords：limestone water content；dispersion attribute；spectral decomposition图 1 三维地震剖面图(a)以及地震频散属性剖面图(b)