Study on optimization of well pattern and well spacing for CBM development：Taking Daning Block as an example
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摘要:
煤层气井网优化设计与部署是煤层气开发方案编制的关键部分，合理的井网部署不仅可以优化煤层气产量，还可降低煤层气开发成本，提高经济效益。针对这一问题，以鄂尔多斯盆地大宁区块为研究对象，系统分析了研究区煤层条件及煤储层特征，确定了煤层气开发适用的井型和井网方位。结果显示：大宁区块山西组5号煤层具有厚度大，结构简单，含气量高，渗透率低等特点，煤层顶底板封隔性好，资源潜力巨大。煤层气开发井型应以定向井为主，水平井为辅，配合相应的井网进行规模开发，井网方位为NE66°；利用煤层气产能数值模拟软件COMET3，对大宁区块当前采用的井网样式和井排距进行产能预测，模拟评价了不同井网样式和不同井排距开放方案下的产能。数值模拟结果表明：当前大宁区块煤层气开发所采用的井网样式和井排距，在排采3 086 d后，煤层气采收率仅为19.03%，煤层气资源动用程度低。在井排距为300 m×80 m和400 m×100 m（即井排距比为4∶1）时五点式井网的单井累计产气量最大，在井排距为300 m×100 m和360 m×120 m（即井排距比为3∶1）时矩形井网单井累计产气量最大，据此认为大宁区块在设置4∶1的井排距比时应选用五点式井网，设置3∶1的井排距比时应选用矩形井网，井网样式和井排距经过优选后，煤层气采收率分别达44.18%和36.85%，煤层气资源动用程度大幅度提高。
Abstract:CBM well pattern optimization design and deployment is a key part of CBM development plan formulation. Reasonable well pattern deployment can not only optimize CBM production, but also reduce CBM development costs and improve economic benefits. In response to this problem, taking Daning block in the Ordos Basin as the research object, the coal seam conditions and coal reservoir characteristics in the study area were systematically analyzed, and the suitable well type and well pattern orientation for CBM development were determined. The results show that the No.5 coal seam of Shanxi Formation in the Daning block has the characteristics of large thickness, simple structure, high gas content and low permeability. The well type of CBM development should be mainly directional wells, supplemented by horizontal wells, with the corresponding well pattern for large-scale development, and the well pattern orientation is NE66°; using the CBM productivity numerical simulation software COMET3, the current use of the Daning block is analyzed. The productivity was predicted based on the well pattern and well spacing, and the productivity under the open scheme of different well pattern and well spacing was simulated and evaluated. Numerical simulation results show that the CBM recovery rate is only 19.03% after
3086 d of well pattern and well spacing used in the current CBM development in the Daning block, indicating a low degree of CBM resource production. When the well spacing is 300 m×80 m and 400 m×100 m (that is, the well spacing ratio is 4∶1), the cumulative gas production of a single well in the five-spot well pattern is the largest. That is, when the well row spacing ratio is 3∶1), the cumulative gas production of a single well in the rectangular well pattern is the largest. Therefore, it is considered that the five-point well pattern should be selected when setting the well row spacing ratio of 4∶1 in the Daning block, and the 3∶1 Rectangular well pattern should be selected for the well spacing ratio of 1. After the well pattern and well spacing are optimized, the CBM recovery rate reaches 44.18% and 36.85% respectively, and the CBM resource production degree is greatly improved.-
Keywords:
- CBM /
- Daning block /
- COMET3 /
- productivity simulation /
- well pattern optimization
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0. 引 言
煤炭为我国国内工业发展提供了50%以上的能源供给，随着煤层开采深度的不断增加，地质条件变得更为复杂，煤层瓦斯压力和瓦斯含量也随之增加，瓦斯灾害成为煤矿事故中最主要、危害最大的事故[1-2]。因此，煤矿瓦斯治理具有重要意义[3-4]。
目前，瓦斯抽采是解决瓦斯突出、降低瓦斯灾害事故发生最为有效的方法，瓦斯抽采钻孔密封材料的密封性能是影响钻孔密封质量的重要影响因素之一[5-6]。钻孔密封材料从一开始的黏土材料到普通水泥材料、聚氨酯材料逐步发展到目前应用广泛的新型密封材料和改性水泥材料[7-8]。普通水泥材料因其会随着水泥的固化而发生收缩、开裂现象，从而降低了钻孔密封有效性[9-10]。为此，很多学者将研究的重点放在了水泥材料的膨胀特性上，通过材料的高膨胀性而弥补材料后期发生收缩的缺点。孙文标等[11]通过研究密封材料中氢氧化钠含量对材料的影响，得出氢氧化钠有加快水泥材料结晶的作用。石海涛[12]通过对钻孔密封有效性的深入研究，研发了一种具备高密封性能的水泥基复合膨胀材料，并形成了稠化膨胀浆体密封新技术。张超等[13]通过研究新型CF密封材料的孔隙结构，表明改性后的CF水泥基密封材料在微观角度具有更好的表现。向贤伟等[14]开发并研究了能够适应钻孔变形、主动渗透的柔性膏体封孔材料，该材料在平煤十三矿取得良好的应用效果。任青山等[15]以硅酸盐水泥、高铝水泥熟料、石膏、石灰等为主要材料，研发了具有速凝、高膨胀性特点的水泥基密封材料。林柏泉等[16]针对传统密封材料封孔效果差、漏气量大、抽采浓度低等缺点研究了一种致密性高、膨胀性高、结合性强的新型无机封孔材料。高亚斌等[17]以岩石钻粉为主要原料，配以普通硅酸盐水泥和少量添加剂，制备出良好性能的新型注浆加固复合材料。以往学者的研究探索了水泥基密封材料在致密性以及膨胀性等方面的改良，然而王小婷等[18]通过研究发现密封材料的膨胀性大多表现在早期，在注浆完毕、水泥终凝前其膨胀性表现往往不佳。因此，适当延缓钻孔密封材料的膨胀时间，使膨胀组分在适宜的时候开始发生膨胀将对钻孔密封工作具有重要的现场意义。
研究针对钻孔密封材料发生膨胀时间过早，导致发生无效膨胀的问题，提出了在水泥基密封材料的基础上制备延迟膨胀微胶囊的技术，并采用单因素分析和响应曲面分析法(RSM)对微胶囊制备过程中的关键参数进行优化，并通过物理试验验证了延迟膨胀微胶囊的缓释性与有效性。
1. 材料与方法
1.1 试验材料与仪器
材料：乙基纤维素(上海赫力思特化工有限公司)、环氧树脂(无锡欣叶豪化工有限公司)、聚乙烯(埃克森美孚化工公司)、蒙脱石(万程膨润土有限责任公司)、环己烷(鸿霆实业有限公司)。
仪器：电磁搅拌器(润联机械设备有限公司)、恒温水浴锅(南京天科科技有限公司)、CPA电子天平(季尔公司)、XD–20单级旋片真空泵(上海瑞庆制造公司)、233.30波登管压力表(北方大河仪器公司)。
1.2 延迟膨胀微胶囊的制备
1.2.1 制备原理
采用油相分离法制备延迟膨胀微胶囊，是通过控制温度变化而引发囊壁材料发生相分离从而包裹囊芯材料形成微胶囊的方法。乙基纤维素(EC)在环己烷中的溶解度会随着温度的降低而下降，其在常温条件下几乎不溶于环己烷，从而产生凝聚相，附着在蒙脱石(MMT)表面并不断积聚。聚乙烯(PE)溶解在环己烷中，起到促进相分离的作用，依据高聚物提纯的原理，促进微胶囊的形成。
1.2.2 制备过程
MMT−EC微胶囊的制备流程如图1所示。将EC,PE以及环己烷混合于三口烧瓶中，固定好反应装置，开启电动搅拌机，将EC—PE—环己烷组成的混合体系在恒温水浴中加热至80 ℃回流，使EC和PE完全溶解。将蒙脱石与环氧树脂加入混合均匀的体系中，控制搅拌速率，继续搅拌回流30 min，使芯材的微细颗粒均匀的分散于该体系溶液中，然后于水浴中缓慢降温，使EC的溶解度下降，逐渐在蒙脱石表面凝聚析出，从而形成了MMT—EC微胶囊。冷却至室温使胶囊固化，减压抽滤并用环己烷清洗3次，在25 ℃干燥箱中干燥，样品备用。
1.3 延迟膨胀微胶囊制备工艺优化
1.3.1 微胶囊制备工艺单因素试验
对延迟膨胀微胶囊制备过程中的芯壁比、PE用量与搅拌速率等关键参数进行单因素试验，采取控制变量法，对观测结果进行统计分析。
1.3.2 响应曲面试验
在单因素试验的基础上，以微胶囊的包封率为考察因素，选取对微胶囊影响较大的3个因素进行响应曲面分析，利用Design Expert软件进行数据分析，试验因素水平与参数见表1。
表 1 中心组合实验设计方案中的参数Table 1. Factors and levels in design of central composite experiment水平 1 2 3 芯壁比 0.6 0.8 1.0 PE用量/% 0.5 1.5 2.5 搅拌速率/(r•min−1) 200 400 600 2. 结果与分析
2.1 单因素实验
2.1.1 芯壁比对包封率的影响
芯壁比是微胶囊内部芯材与微胶囊外部壁材的质量比，不同芯壁比将对微胶囊的成形效果产生较大的影响。试验中，芯材的主要组成成分是蒙脱石，壁材为EC。试验设置芯壁比为变量，考察不同芯壁比条件下微胶囊的溶出情况，测试结果如图2所示。由测试结果可以看出，当芯壁比过大时，微胶囊的包裹性会受到影响，包封率也随之降低，囊芯材料溶出较快，缓释效果差；而芯壁比过小时，囊壁材料过多，使溶液浓度过高，不利于囊芯材料被充分搅拌包裹。
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图 2 不同芯壁比条件下的包封率Figure 2. Encapsulation efficiency under different core-wall ratio conditions2.1.2 PE用量对包封率的影响
PE作为制备延迟膨胀微胶囊的重要相凝聚促进剂，促使微胶囊的形成，同时对微胶囊的粒径分布、缓释与分散作用的效果有显著的影响。该聚合物的相对分子质量不宜过大，在9 000~10000最为合适，此外，对相凝聚促进剂规格和用量有严格的要求。使用低密度高压聚乙烯，试验了不同浓度下微胶囊的包覆情况，如图3所示。可以看出微胶囊包封率随着PE用量的增加呈现先增大后略微减小的趋势，这是因为PE过多时会导致溶液浓度过大，囊壁之间可能会出现黏结现象，从而降低微胶囊的包覆率。
2.1.3 搅拌速率对包封率的影响
在微胶囊的制备过程中，搅拌速率影响着体系的均匀化程度以及囊芯的分散效果，进而影响微胶囊的粒径大小、包覆效果等，因此，选择合适的搅拌速率在制备过程中尤为重要。保持其他因素不变，分析了在不同搅拌速率下对微胶囊的包封率以及粒径大小的影响，试验结果如图4所示。
由图4可以看出，当搅拌速率过慢时，芯材不能充分悬浮在凝聚相中，最终导致微胶囊粒径分布不均匀且粒径较大；随着搅拌速率的增加，初始凝聚相较稳定，囊芯材料也可均匀的分散在凝聚相中，形成粒径均匀的微胶囊；但搅拌速率过快时，微胶囊的包覆率又会降低，这是因为过快的搅拌速率不利于囊壁材料吸附在囊芯表面，产生大量的空心胶囊。
2.2 响应曲面试验
2.2.1 响应曲面试验设计与结果
在单因素试验的基础上，选取芯壁比(A)、PE用量(B)、搅拌速率(C)3个因素作为响应曲面分析的自变量，以包封率(Z)作为响应值(表2)，试验设置为3因素3水平。
表 2 实验方案与结果Table 2. Experimental protocol and results序号 芯壁比 PE用量/% 搅拌速率/(r·min−1) 包封率/% 1 0.6 1.50 200 77 2 0.6 2.50 400 82 3 0.6 0.50 400 79 4 0.8 1.50 400 91 5 0.8 1.50 400 91 6 0.8 1.50 400 91 7 0.8 2.50 200 81 8 0.8 1.50 400 91 9 1.0 0.50 400 84 10 1.0 1.50 200 82 11 1.0 1.50 600 86 12 0.6 1.50 600 82 13 0.8 0.50 600 83 14 0.8 1.50 400 91 15 1.0 2.50 400 85 16 0.8 0.50 200 78 17 0.8 2.50 600 87 根据试验得到不同因素和不同水平下的试验结果，利用Design Expert软件进行响应面回归分析，得到延迟膨胀微胶囊制备过程中各因素与包封率的模拟回归方程：
$$\begin{array}{c} Z=91.00+2.13 A+1.38B+2.50C - 0.50 AB - 0.25 AC+\\ 0.25BC-4.50 A^{2}-4.00B^{2}-4.75C^{2} \end{array}$$ 2.2.2 响应曲面方差分析
由表3、表4可知，在多种模型拟合分析后发现，采用2次模型作为响应曲面拟合模型时效果最佳，采用2次模型时的显著性检验P<0.01，表明该模型具有统计学意义。
表 3 多种模型拟合度R2分析Table 3. R2 analysis table of multiple model fit来源 R2校正值 R2预测值 是否建议采用 线性模型 0.096 3 −0.045 1 — 2FI模型 −0.168 6 −0.707 3 — 二次模型 0.989 5 0.926 5 建议采用 三次模型 1.000 0 — 表 4 2次模型实验结果方差分析Table 4. Analysis of variance table of quadratic model experiment results来源 平方和 自由度 均方 F值 显著性水平 模型 379.31 9 42.15 168.58 <0.000 1 A 36.13 1 36.13 144.50 <0.000 1 B 15.13 1 15.13 60.50 <0.000 1 C 50.00 1 50.00 200.00 <0.000 1 AB 1.00 1 1.00 4.00 0.085 6 AC 0.25 1 0.25 1.00 0.350 6 BC 0.25 1 0.25 1.00 0.350 6 A2 85.26 1 85.26 341.05 <0.000 1 B2 67.37 1 67.37 269.47 <0.000 1 C2 95.00 1 95.00 380.00 <0.000 1 残差 1.75 7 0.25 失拟项 1.75 3 0.58 净误差 0 4 0 总离差 381.06 16 2次模型下的R2预测值为92.65%，说明响应值与各因素的之间具有显著的关系，试验建立的一次项A、B、C，2次项A2，B2，C2均与模型具有显著的差异(P<0.01)，表明各因素与建立的模型有较好的拟合度，该方程可以较好的预测延迟膨胀微胶囊的包封率结果[19]。
通过包封率拟合方程中看出各因素(A、B、C)的系数值分别为：2.13,1.38,2.50，可以得到3个影响微胶囊包封率的因素对包封率均为正影响，且各因素的影响程度大小为C>A>B，即搅拌速率>芯壁比>PE用量，其中搅拌速率和芯壁比对微胶囊的包封率影响较大。
2.2.3 响应面分析
各因素之间的响应曲面与等高线的趋势可以反映出各因素之间交互作用的强弱，即曲面越陡峭，交互作用越显著[20]。由图5—7与拟合方程可以看出，A(芯壁比)与B(PE用量)的相互交互作用最为明显。但总体来说，各因素之间的响应面曲线均比较陡峭，A(芯壁比)、B(PE用量)与C(搅拌速率)3个因素之间的交互作用较为明显，对微胶囊的包封率有很大影响，因此，各因素的优化配比对微胶囊的制备具有重要意义。
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图 5 芯壁比与PE用量的响应面与等高线Figure 5. Response surface and contour line of core-wall ratio and PE dosage![]()
图 6 芯壁比与搅拌速率的响应面与等高线Figure 6. Response surface and contour line of core-wall ratio and stirring rate![]()
图 7 PE用量与搅拌速率的响应面与等高线Figure 7. Response surface and contour line of PE dosage and stirring rate2.2.4 试验结果优化与验证
利用Design Expert软件对试验方案进行优化，选取3组软件推荐的试验方案重新制备微胶囊，将实际试验得出的微胶囊包封率与推荐试验方案相对比，见表5。
表 5 优化配比与结果验证Table 5. Optimization results and results verification序号 芯壁比 PE用量/% 搅拌速率/(r•min−1) 包封率/% 误差 预测 试验 1 0.8 1.5 400 91 92 −0.01 2 0.7 1.6 418 88 89 −0.01 3 0.9 1.6 376 89 87 0.02 由表5可以看出，优化配比的预测包封率与试验包封率之间的最大误差仅为2%，说明建立的模型可靠度较高，能较准确的预测不同制备方案下微胶囊的包封率。根据前文单因素试验得出的结论，芯壁比和PE用量在大于一定值以后，反而会降低微胶囊的包封率，同时考虑到所使用的电磁搅拌器搅拌速率无法精准调节至个位数，较难实现推荐实验方案要求。综合考虑上述条件，可以得出延迟膨胀微胶囊的最佳制备参数为芯壁比为0.8，PE用量为1.5%、搅拌速率为400 r/min。
2.3 验证试验
为了验证延迟膨胀微胶囊的缓释特性，使用优化得出后的制备参数制备得到微胶囊，将其置于20 ℃的恒温养护箱内，通过观测得出微胶囊具有显著的缓释特性和较好的释放率，在2 h测定的累计释放量达到90%左右。图8中可以看出，微胶囊的缓释分为3个阶段：缓释阶段、释放阶段、最终阶段。缓释阶段的释放量很小，几乎不向外释放囊芯材料，此时的囊壁材料处于溶解阶段；处于释放阶段时，微胶囊的囊壁基本溶解，开始大量释放囊芯材料，膨胀组分开始发挥作用，水泥开始发生大量膨胀。最终阶段内，囊芯材料基本释放完全，材料基本不发生膨胀且具有一定的强度。考虑到井下钻孔密封作业时工人配料、下管及注浆都会消耗一定的时间，再加上水泥固化具备一定强度也需要时间，因此延迟膨胀密封材料60 min的缓释期将有效避免膨胀组分的膨胀能在水化初期就大量浪费的情况。
2.4 密封性能测试
为了验证延迟膨胀密封材料相较于普通膨胀材料在密封性能上的差异。实验采用林森玻璃钢材料制成长度为1.5 m，直径为120 mm的模拟钻孔，如图9所示。林森玻璃钢材料具有重量轻、强度高、耐腐蚀性好等优点。实验分别采用延迟膨胀密封材料和普通膨胀材料对模拟钻孔进行密封。使用特制囊袋对模拟钻孔两端进行封堵，两段注浆段长度均为0.45 m，中间留有0.6 m的真空段，真空段通过橡胶管与外部的真空泵(XD–02单级旋片真空泵)相连，为模拟钻孔提供负压环境。待注浆材料注入到两端的注浆段后等待材料固化，开启真空泵将模拟钻孔内的真空段抽至负压–2 MPa，关闭真空泵与阀门。每隔一段时间观察并记录真空计的压力。同样，使用普通膨胀材料重复该过程作为对照组。材料的密封性能越好，则模拟钻孔内真空段的负压值下降的越慢，实验以负压值下降到大气压的时间为指标用于评判材料的密封性能。实验结果如图10所示。
由图中的测试结果可以看出，两种材料在模拟钻孔真空段的初始负压均为–0.2 MPa，在经过12 h的观测后，两种密封材料密封下的真空段的负压均以不同速率恢复到大气压(0 MPa)，其中普通膨胀材料的负压在7.5 h左右已恢复到0，气压曲线的斜率较大；而延迟膨胀材料的负压在观测12 h后尚未恢复到大气压水平，且其负压曲线斜率较平缓。因此，延迟膨胀密封材料相较于普通膨胀密封材料具有更好的密封性能，这是因为延迟膨胀密封材料具有一定的缓释效果，可以使水泥材料在注浆完毕后再发生膨胀，可通过膨胀有效增加注浆段材料的致密性，而普通膨胀材料则因为膨胀能的过早释放而导致无效膨胀。
3. 结 论
1)试验确定了延迟膨胀微胶囊的制备工艺以及关键参数：通过相分离法将乙基纤维素包裹在蒙脱石外表从而制备成延迟膨胀微胶囊。通过单因素试验与响应曲面分析得出微胶囊制备的最优参数为：芯壁比0.8，PE用量1.5%、搅拌速率400 r/min；同时，通过方差分析与显著性检验得到3个关键参数对包封率的影响程度为：搅拌速率>芯壁比>PE用量。
2)对2种钻孔密封材料进行物理实验测试后可得：延迟膨胀微胶囊具有显著的缓释效果，其在60 min前属于缓释阶段，在60 min之后会大量释放囊芯材料；且在模拟钻孔中进行密封性能测试后表明：普通膨胀材料密封条件下的真空段在7.5 h左右便会恢复到大气压，而延迟膨胀密封材料较前者可延长60%左右的密封时间，表明延迟膨胀密封材料具有良好的密封效果。
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图 1 鄂尔多斯盆地大宁区块位置及煤系综合柱状图
Figure 1. Location of Daning Block in Ordos Basin and comprehensive histogram of coal measures
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图 4 J-22井日产气量和累计产气量历史拟合
Figure 4. Historical fitting diagram of daily gas production and cumulative gas production in Well J-22
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图 5 J-22-2井日产气量和累计产气量历史拟合
Figure 5. Historical fitting diagram of daily gas production and cumulative gas production in Well J-22-2
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图 6 大宁区块现阶段矩形井网井距模拟结果
Figure 6. Simulation results of rectangular well pattern and well spacing at the current stage in Daning Block
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图 7 矩形井网不同井排距日产气量及累计产气量预测结果
Figure 7. Prediction results of daily gas production and cumulative gas production with different well spacing in rectangular well pattern
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图 8 菱形井网不同井排距日产气量及累计产气量预测结果
Figure 8. Prediction results of daily gas production and cumulative gas production with different well spacing in diamond well pattern
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图 9 五点式井网不同井排距日产气量及累计产气量预测结果
Figure 9. Prediction results of daily gas production and cumulative gas production with different well spacing in five-point well pattern
表 1 历史拟合参数可调性
Table 1 Adjustability of historical fitting parameters
调整幅度较大参数 调整幅度较小参数 确定参数 裂隙渗透率 含气量 初始条件 裂隙孔隙率 等温吸附曲线 储层构造 气−水相对渗透率曲线 解吸时间 厚度 裂缝半长 含水层性质 气−水的PVT参数 表皮系数 井孔生产指数 压缩系数 毛管压力 
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表 2 历史拟合前后主要参数对比
Table 2 Comparison table of main parameters before and after history matching
模型参数 初始值 拟合值 变化率/% 初始数据来源 J-22 J-22-2 J-22 J-22-2 J-22 J-22-2 储层压力/MPa 9.44 9.47 9.44 9.47 0 0.00 排采数据 渗透率/10−3 μm2 0.008 0.027 0.13 0.07 1525 159.30 测井资料 孔隙度/% 3.29 2.80 2.4 1.94 −27.1 31.00 测井资料 表皮系数 −1.42 −1.42 −1.72 −1.78 −21.1 −25.40 邻井试井资料 兰氏体积/（m3·t−1） 24.03 26.00 26 26.00 8.2 0.00 试验资料 兰氏压力/MPa 2.020 2.20 2.2 2.20 8.9 0.00 试验资料 解吸压力/MPa 4.14 6.71 4.14 6.71 0 0.00 试验资料 裂缝孔隙率/% 60.00 4.00 55 3.80 −8.3 −5.00 邻井试井资料 裂缝渗透率/10−3 μm2 30.00 40.00 25 48.00 −16.7 20.00 邻井试井资料
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表 3 不同井网样式和井排距总累计产气量与单井累计产气量对比
Table 3 Comparison of the total cumulative gas production of different well pattern and well spacing and the cumulative gas production of a single well
井网样式 井距×排距/( m× m) 300 ×80 300×100 360×120 400×100 300×300 井网累计产气量
/m3五点式 9 733 472 9 653 390 8 866 629 9 305 845 4 423 519 菱形 6 505 448 6 858 600 7 442 008 7 208 799 5 791 646 矩形 7 631 998 8 109 732 8 119 016 7 300 382 5 822 511 单井累计产气量
/m3五点式 1 946 694 1 930 678 1 773 326 1 861 169 884 704 菱形 1 626 362 1 714 650 1 860 502 1 802 200 1 447 912 矩形 1 908 000 2 027 433 2 029 754 1 825 096 1 455 628
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