深层煤岩气储层含气量主控因素分析与预测方法
张文雅, 史彦飞, 王习军, 王灿丹婷, 阳祖河
①中国石油渤海钻探第二录井公司
②中国石油华北油田公司勘探事业部
③中国石油华北油田公司安全监督检测中心

作者简介:张文雅 高级工程师,1973年生,2004年毕业于华东石油大学资源勘查与勘探专业,现在中国石油渤海钻探第二录井公司从事地质综合研究工作。通信地址:062552 河北省任丘市渤海钻探第二录井公司。E-mail:zhangwenya@cnpc.com.cn

摘要

深层煤岩气储层含气量的准确评估对资源潜力预测与开发甜点优选至关重要。针对传统取心解吸法成本高、时效差的瓶颈,以鄂尔多斯盆地8#煤为研究对象,系统剖析了深层煤岩气的赋存机理,明确了宏观煤岩类型、煤岩储层厚度、煤质含量、灰分含量、变质程度、总有机碳含量( TOC)及封盖厚度等7项主控地质因素。在此基础上,利用气测、地球化学及元素录井等随钻数据筛选敏感参数,通过多参数融合方法建立了含气量综合预测模型。该模型在鄂尔多斯盆地X区块的应用中,预测精度超过85%,结合储层可改造性表征参数,形成了地质-工程双甜点综合评价标准,显著提升了甜点识别效率与勘探决策的时效性,为深层煤岩气的经济高效开发提供了新的理论依据与技术手段。

关键词: 深层煤岩气; 含气量; 主控因素; 录井参数; 预测方法
中图分类号:TE132.1 文献标志码:A
Main controlling factor analysis and prediction methods for gas concentration in deep coal-rock gas reservoirs
ZHANG Wenya, SHI Yanfei, WANG Xijun, WANG Candanting, YANG Zuhe
① No.2 Mud Logging Company,BHDC,CNPC, Renqiu,Hebei 062552,China
② Exploration Division of PetroChina Huabei Oilfield Company,Renqiu,Hebei 062552,China
③ Safety Supervision and Inspection Center of PetroChina Huabei Oilfield Company,Renqiu,Hebei 062552,China
Abstract

The accurate assessment of the gas concentration in deep coal-rock gas reservoirs is crucial for the prediction of resource potential and the selection of development sweet spots. In response to the bottleneck of high cost and poor timeliness in traditional coring desorption methods,this paper systematically analyzed the occurrence mechanism of deep coal-rock gas using the No.8 coal in the Ordos Basin as the research object,and clarified seven main geofactors,including macro coal-rock type,coal-rock reservoir thickness,coal content,ash content,metamorphic grade,total organic carbon content ( TOC),and sealing gland thickness. On this basis,the while drilling data from gas logging,geochemistry,and element logging etc.,were used to screen sensitive parameters. A gas concentration comprehensive prediction model was established through the multi-parameter fusion method. The model applied in Block X of the Ordos Basin achieved a prediction accuracy of over 85%. By combining the reservoir hydro-fracturing potential characterization parameters,the geology-engineering dual sweet spot comprehensive evaluation standards were formed,significantly improving the efficiency of sweet spot identification and the timeliness of exploration decisions,providing new theoretical basis and technical means for the economically efficient development of deep coal-rock gas.

Keyword: deep coal-rock gas; gas concentration; main controlling factor; mud logging parameter; prediction method
0 引言

我国深层煤岩气资源丰富, 自2021年以来累计探明地质储量超过7 000× 108 m3, 是天然气供应的重要战略领域[1]。与浅层煤层气相比, 深层煤岩气赋存机理复杂, 甜点预测难度大, 其核心在于含气量的准确、高效预测[2]。传统取心解吸实验成本高、周期长, 难以满足快速勘探需求。深层煤岩气富集受沉积环境、煤阶、埋深及保存条件等多重因素控制, 含气量纵、横向非均质性强[3], 亟需建立一种不依赖取心、可综合反映多因素影响的快速预测方法。

本文以鄂尔多斯盆地8#煤为例, 通过剖析含气赋存机理与主控因素, 挖掘随钻录井敏感信息, 建立各主控因素与录井参数的量化对应关系, 进而构建单参数及多参数融合的含气量预测模型。在此基础上, 将高含气量地质甜点与利于压裂改造的工程甜点潜力评价相结合, 形成地质工程一体化的甜点预测与优选方法, 以期为深层煤岩气资源快速评估与甜点优选提供经济高效的技术方案。

1 深层煤岩气赋存机制

深层煤岩气成藏机理与中浅层有较大区别, 本质上是煤化作用、多源充注、相态转化与动态保存等多种地质过程在特定温压条件下的耦合结果, 形成了以吸附态和游离态为主且游离气比例显著升高的复杂体系[4]

1.1 研究区概况

鄂尔多斯盆地石炭系本溪组8#煤层是典型的深层煤岩气储层代表, 形成于近滨海平原潮坪环境, 煤层厚6~16 m, 平均厚度约8 m, 埋深1 500~3 500 m。该煤层垂向中上部以光亮煤为主, 向下泥质含量增高渐变为暗淡煤, 且与上覆地层形成煤泥、煤灰和煤砂3种储盖组合。其镜质体反射率Ro主要集中在1.2%~2.4%, 属焦煤-贫煤阶段, 生气能力强[5]。实测资料显示, 煤层总含气量15~35 m³ /t, 平均达24 m³ /t, 其中游离气平均占比约25%。

1.2 成藏机理

深层煤岩气成藏是多过程耦合的连续地质事件。其气源具有多源性:主体来源于煤层自身有机质在深埋热演化中生成的热成因气; 同时, 深层高温高压环境使得邻近烃源岩生成的外源气, 通过裂隙运移并充注至煤层, 共同提升气源供给丰度。气体首先被吸附于煤基质微孔中, 形成吸附气。在深层高温高压环境下, 煤层的吸附能力受压力(增强吸附)与温度(减弱吸附)共同控制, 气体生成与补给量易使吸附容量趋于饱和; 当气体生成与补给量持续超过吸附容量时, 过剩气体便以游离态赋存于孔隙、割理等宏观空间中, 使深层煤岩气藏中游离气比例显著升高[6]

1.3 赋存特征

基于上述成藏机理, 深层煤岩气在储层中呈现以吸附气与游离气为主、少量溶解气的赋存相态, 其中吸附气与游离气两者共同贡献近100%的天然气资源。

吸附气:通过范德华力紧密吸附在煤基质微孔的内表面上。吸附气是煤岩气资源量的主体, 通常占总含气量的50%~80%。其含量主要受煤阶、压力、温度和煤质的控制。

游离气:以自由气相态赋存于宏观孔隙、割理及裂隙中。在高压、高温、高饱和度背景下, 深层煤岩气游离气占比显著提升至20%~50%甚至更高, 成为不可忽视的产能贡献者。其富集程度主要受孔隙-裂隙系统发育程度的控制。

溶解气:有少量气体溶解于煤层地层水中。但在深层高温、高盐度环境下, 其溶解度有限, 占总含气量的比例通常不足1%, 在资源评价和开发中一般可忽略不计[7, 8]

2 深层煤岩气含气量主控因素分析

深层煤岩气含气量并非由单一因素决定, 而是沉积、热演化、后期改造等多期地质作用叠加的结果, 其富集受控于从物质基础到储集空间、从生成能力到保存条件的系统化地质要素[9]。基于岩心分析、录测井资料及试气成果, 系统剖析以下7项关键因素的作用机理与控制规律。

2.1 宏观煤岩类型

宏观煤岩类型是根据煤岩成分的光泽强度划分为光亮煤、半亮煤、半暗煤及暗淡煤4种, 其综合反映了煤的原始组成、有机质类型与结构特征, 是控制裂隙发育和孔隙体系差异的首要因素。

光亮煤:总体相对光泽最强的煤岩类型, 主要由镜煤和亮煤组成, 镜煤+亮煤含量> 75%, 镜质组占比达80%以上, 矿物杂质少, 有机质分子排列有序, 微孔极其发育, 内生割理密集, 为甲烷吸附提供了最优场所。据统计, 鄂尔多斯盆地8#煤层中的“ 黑金靶体” 优质光亮煤吸附气量可达18.5 m³ /t, 吸附气量是相邻半亮煤的2倍以上[10]

半亮煤:是光泽次强的煤岩类型, 镜煤+亮煤含量50%~75%, 镜质组占比60%~80%, 是煤层中最常见的宏观煤岩类型。矿物充填部分割理, 孔隙结构变差, 吸附能力中等。

半暗煤:光泽较弱, 镜煤+亮煤含量25%~50%, 其硬度及密度较高, 泥质和其他矿物质占比增加, 吸附能力较差。

暗淡煤:镜煤+亮煤含量低于25%, 以惰质组或壳质组为主, 多呈块状构造且韧性较大, 矿物质含量高。虽可能发育部分大孔, 但孔隙连通性普遍较差, 气体易散失。

因此, 宏观煤岩类型是导致含气性差异的首要因素, 高镜质组含量的光亮煤是寻找高含气量甜点区的首要标志。

2.2 煤岩储层厚度

煤岩储层厚度是煤岩气储量与产量的基础, 是计算资源量的核心参数, 直接决定了水平井的有效钻遇长度和压裂改造规模。

煤岩储层厚度与产气量存在显著线性正相关关系, 其厚度越大, 供气能力越强, 产量越高[11]

通常, 单层有效厚度> 3 m才具备经济开发价值。统计表明, 厚度每增加1 m, 直井日产气量线性增长(0.3~0.4)× 104 m3, 水平井日产气量线性增长(1~2)× 104 m3(图1)。

图1 煤岩储层厚度与日产气量关系图

2.3 煤质与灰分含量

煤质与灰分含量是从不同角度表征煤岩组成的一对关联参数, 共同控制着煤层的生气与储气能力。

煤质含量通常指镜质组+惰质组等有机显微组分含量, 是有机质丰度的直接体现。从试气成果看, 煤质含量整体与日产气量具有较好的对应关系:煤质含量大于70%的层段通常可获得较高产气量(图2)。

图2 煤岩煤质含量与日产气量关系图

灰分含量是指煤中无机矿物的含量, 是降低煤层吸附能力的关键负面因素, 是筛选甜点区的重要约束指标, 低灰分是保障高含气量的必要条件之一[12]。灰分中的矿物颗粒不仅会占据有机质表面的有效吸附位点, 更会堵塞微孔系统, 大幅削弱煤岩的储气能力。大量工业分析与产量数据表明, 灰分含量与含气量呈稳定的负相关关系, 灰分含量每增加5%, 煤层的含气量相应下降1~2 m³ /t(图3)。

图3 煤岩灰分含量与含气量关系图

煤质含量与灰分含量两者共同构成了煤岩组成的完整表征, 高煤质含量、低灰分的煤岩有机质纯度高、无机矿物填充少, 为气体吸附保留了充分的孔隙空间, 是优质地质甜点的物质基础。

2.4 变质程度

煤的变质程度是控制深层煤岩气含气量的核心地质因素之一, 其本质上是煤岩热演化历史的综合记录, 直接决定了煤的生气潜力与储气能力。随着变质程度增加, 煤岩生气强度呈指数增长; 同时, 热演化过程促使煤岩微孔体积和比表面积显著增大, 极大增强了其对甲烷的吸附能力。因此, 吸附气量与总含气量总体上随煤阶升高而增大[12]。通常, Ro> 1.2%的高变质阶段, 是深层煤岩气吸附含气量的高值富集区, 此阶段生气作用充分且微孔结构最为发育, 最有利于煤层气的富集(图4)。

图4 煤岩Ro与含气量关系图

2.5 总有机碳

总有机碳含量(TOC)是煤岩中有机质丰度的核心指标, 从根本上决定了煤层的生气能力与储气潜力。作为煤岩气生成的物质基础, TOC越高, 煤岩的生气潜力越大; 同时, 有机质也是甲烷吸附的直接载体, 高TOC煤岩通常微孔更为发育, 提供更大的比表面积, 从而显著提升吸附气量与总含气量[13]

数据显示, TOC与灰分含量呈显著负相关关系(R² =0.98, 图5a), 表明高TOC煤岩有机质纯度更高、无机矿物填充更少, 为气体吸附保留了更充分的孔隙空间; 同时, TOC与含气量呈非线性正相关(R² =0.95, 图5b), 当TOC从50%增加至70%时, 含气量从10 m³ /t显著增长至25 m³ /t。

图5 煤岩TOC与灰分含量和含气量关系

2.6 封盖厚度

封盖条件是决定深层煤岩气能否有效成藏与保存的最终阀门, 直接控制着气体的逸散与聚集。即使煤厚、煤质、煤阶等条件优越, 若封盖无效, 也难以形成经济气藏。8#煤层与上覆太原组形成的3种储盖组合中, 煤灰、煤泥组合封盖性最好, 煤砂组合封盖性较差。其封盖厚度也是评价封闭能力的重要参数, 与煤层厚度共同构成资源评价中“ 生烃规模” 与“ 封盖保存” 的耦合关系。一方面, 煤层厚度控制了生烃有机质的总量; 另一方面, 优质封盖层是气体有效保存的必要条件[14]

研究揭示顶板与底板厚度之和与产气量呈显著正相关关系(R² =0.75), 顶板与底板厚度之和越大, 封闭能力越强, 产气量(日产气量)越高(图6), 也就是说顶底板岩性组合和厚度共同决定了保存条件的优劣, 在同一岩性条件下, 煤层顶底板厚度越大, 对气体的封存能力越强, 含气量越高[15]

图6 煤层顶底板厚度与日产气量关系图

3 录井敏感参数筛选与含气量预测模型构建

为实现深层煤岩气含气量的随钻快速预测, 需将地质认识转化为可实时获取的量化参数。本研究基于前述7项主控因素的地质机理, 紧密结合深层煤岩气“ 吸附气与游离气并存” 的赋存特征[16], 以随钻录井数据的可获取性与实用性为依据进行参数筛选。通过对鄂尔多斯盆地X区块197个煤岩保压取心样品的含气量实测数据, 及其对应深度的随钻录井资料进行系统分析, 优选出核心敏感参数, 为构建含气量定量预测模型奠定基础。

3.1 气测参数(游离气预测模型)

气测全烃(Tg)是随钻实时监测的核心参数。当钻头破碎煤岩储层时, 储层中的烃类气体随钻井液循环携带至地面。由于吸附气解吸存在滞后效应, 短时间内对全烃值的贡献占比较小, 因此全烃值的异常升高主要反映地层游离气的快速释放。另外, 深层煤岩气储层中的烃类组分以甲烷C1为主, 导致气测组分难以体现储层含气性差异, 因此通过全烃值的实时监测可有效评估地层游离气量[17]

验证表明, Tg与实测游离气量呈显著正相关(R² =0.84), 可建立游离气单参数预测模型(图7)。

Qy=0.2221Tg+1.3918

式中:QyTg预测游离气量, m3/t。

图7 气测全烃Tg与实测游离气量关系图

3.2 地化参数

3.2.1 游离烃S1(游离气辅助预测)

游离烃S1是评价烃源岩生烃潜力的重要指标, 是评价气藏储量和开发潜力的关键参数, 直接反映岩石中游离烃的含量。基于已知井游离气量实测数据与S1的线性回归分析, 两者相关性良好(R² =0.83), 可建立游离气单参数预测模型(图8)。

QS1=1.149S1-0.1482

式中: QS1S1预测游离气量, m3/t。

图8 游离烃S1与实测游离气量关系图

3.2.2 总有机碳含量TOC(吸附气预测模型)

大量研究表明, 页岩中的TOC与其吸附气量之间存在显著的正相关关系。这是由于高TOC通常意味着更多的有机质和更发达的微孔结构, 进而提供了更多的甲烷吸附空间, 也就是说TOC的大小与吸附气具有较强的相关性。在深层煤岩气储层中, 吸附气往往占据主导地位, 因此TOC的变化对储层整体含气量的评估具有至关重要的影响。随着TOC的逐步上升, 储层能够吸附并储存的甲烷气体总量也相应增加, 促使总含气量的显著提升。为了量化这一关系并实现对储层吸附气量的有效预测, 通过统计已钻井的深层煤岩气储层岩心保压取心的31个样品点含气测试数据, 分析等温吸附气量与TOC之间的相关性(R² =0.93), 建立了基于TOC的吸附气量预测模型(图9)。

QTOC=0.2201TOC+0.887

式中:QTOCTOC预测吸附气量, m3/t。

图9 TOC与等温吸附气量关系图

3.2.3 最高热解峰温Tmax(变质程度表征)

Tmax是衡量岩石热成熟度的常用化学指标, 与光学指标镜质体反射率(Ro)具有良好的对应关系, 二者共同表征有机质的热演化程度。据含气量测试数据与Tmax相关性分析, 不同类型岩石的Tmax与含气量分布特征差异显著(图10):煤的Tmax集中在490~570 ℃区间, 含气量最高10~25 m³ /t, 且随Tmax升高含气量呈增加趋势; 碳质泥岩Tmax分布在500~570 ℃, 与煤基本相当, 但含气量明显偏低, 为0~8 m3/t; 泥岩Tmax一般< 450 ℃, 含气量极低, 为0~2 m3/t。研究表明, 煤层Tmax需达到490 ℃以上含气量才具有工业价值, Tmax低于此值的泥岩类烃源岩虽可能进入成熟阶段, 但生气量和储集能力有限, 难以形成有效气藏。

图10 Tmax与含气量关系图

3.3 元素参数(煤岩类型与储层可改造性表征)

煤岩储层除有机质外, 还含有多种矿物成分, 其元素组成可有效指示岩性特征, 进而关联宏观煤岩类型、储层物性及工程潜力。分析表明, 煤岩储层中S元素在有机质中相对富集, S元素含量越高表明煤岩品质越好, 而Si元素主要富集于石英等砂质矿物, Al、Fe元素则主要富集于黏土等泥质矿物[18]

为定量表征宏观煤岩类型, 构建了煤指数(CI, S元素含量与Al、Fe元素含量之和的比值)。CI值的高低有效反映了有机质相对于泥质矿物的富集程度。验证表明, 当CI> 2.5时, 煤岩中光亮煤占比通常超过60%, 镜质组含量高、微孔发育, 与地质甜点段对应良好。

储层的可压裂性还受其脆性矿物含量控制。为此构建砂指数(SI, Si元素含量与Al、Fe元素含量之和的比值)。SI值越高(一般大于2时), 表明石英等脆性矿物含量相对越高, 在压裂时越容易形成复杂缝网。SI适用于在同一套宏观煤岩类型内部进行对比, 以评估储层非均质性, 识别工程甜点潜力区。

CISI分别从煤岩类型和储层可改造性两个维度, 为后续地质-工程双甜点综合优选提供关键的量化录井参数。

3.4 多参数融合的总含气量预测模型

上述单参数模型仅反映单一主控因素对含气量的影响, 为综合考虑多因素耦合作用, 通过整理鄂尔多斯盆地X区块15口取心井的解吸实验数据及配套录井资料, 获取有效样本63个。以实测总含气量为因变量, 综合考虑煤岩地质特征与录井响应特征, 选取TgS1TOCTmaxCISI共6项参数作为预测变量, 其中:Tg反映储层含气丰度纵向变化特征; S1TOC表征有机质丰度; Tmax表征煤岩变质程度; CISI综合反映煤岩类型与储层可改造性。通过构建多参数融合的多元线性回归预测模型, 揭示了多源录井参数与含气量的内在量化关系, 实现了不依赖取心的含气量随钻定量预测。

Qzt=0.72Tg-0.368S1-0.08Tmax+0.766TOC+0.1CI-0.695SI+8.371

式中:Qzt为预测总含气量, m3/t。

4 评价标准

基于上述深层煤岩气储层含气量关键因素分析及预测模型成果, 构建了地质与工程甜点优选及含气量快速预测的一体化流程。该流程融合录井参数与煤岩类型、储层可改造性表征指标, 建立了深层煤岩气地质-工程双甜点区综合评价标准, 其中:地质甜点评价聚焦储层含气性与资源潜力, 解决有没有气、有多少气的核心问题; 工程甜点评价侧重储层可改造性, 解决好不好采、怎么采的工程难题。同时, 依托多参数融合模型实现了不依赖取心的随钻快速预测, 钻遇煤层后即可预测含气量值, 为生产决策提供及时依据。具体优选标准:

(1)地质甜点指标:煤层厚度H> 5 m, 光亮煤占比> 60%, 全烃值Tg> 50%, 游离烃S1> 1 mg/g, Tmax介于490~570 ℃之间, 总有机碳含量TOC> 60%。

(2)工程甜点指标:煤指数CI> 2.5, 砂指数SI> 2, 煤质含量> 70%。

当多参数融合模型预测总含气量Qzt> 15 m3/t, 且地质与工程指标均满足上述标准时, 则该层段即被认定为地质-工程双甜点段, 可作为水平井轨迹有效储层段或压裂优选段。

5 应用实例

依据上述标准, 在鄂尔多斯盆地X区块解释8口新钻水平井, 含气量预测误差均在15%以内, 预测精度超过85%, 验证了模型的准确性和有效性。以A井为例进行模型验证:该井完钻井深2 660 m, 在井段2 357~2 365.5 m钻遇8#煤层厚度8.5 m。将6项参数代入多参数融合模型进行预测, A井8#煤层预测平均总含气量23.5 m3/t, 实测平均总含气量23.2 m3/t。以8#煤层为靶点水平井试气获11.34× 104 m3/d高产气流(图11)。

图11 A井录井综合图

6 结论与展望

本研究针对深层煤岩气含气量预测难题, 系统剖析了其赋存特征, 明确了7项地质主控因素, 并通过挖掘对应随钻录井数据中的敏感参数, 构建了单参数和多参数融合的含气量预测模型。该方法在鄂尔多斯盆地X区块应用中实现了快速评价, 预测精度超过85%, 为深层煤岩气高效勘探提供了关键技术手段。

本研究建立的预测方法对数据完整度要求较高, 在复杂构造区的适用性仍需进一步验证。后续研究应致力于:深化游离气运移富集的动力学机制研究, 融合地震属性、测井信息及热重分析等技术, 实现跨尺度预测; 引入人工智能算法, 优化模型权重与自适应能力, 探索随钻动态智能反演技术; 构建三维地质-工程一体化智能预测平台, 推动储层评价从“ 经验判断” 向“ 数据驱动” 及“ 可透视化” 的全面升级, 最终实现煤岩气储层的精细化、智能化评价, 持续提升深层煤岩气勘探开发效率与决策精度。

编辑 王丙寅

参考文献
[1] 李勇, 邹才能, 王明伟, . 全球煤层(岩)气形成分布、富集模式及发展前景[J]. 天然气工业, 2026, 46(1): 24-40.
LI Yong, ZOU Caineng, WANG Mingwei, et al. Formation, distribution, enrichment pattern and development prospect of coal-rock gas worldwide[J]. Natural Gas Industry, 2026, 46(1): 24-40. [本文引用:1]
[2] 李国欣, 张水昌, 何海清, . 煤岩气: 概念、内涵与分类标准[J]. 石油勘探与开发, 2024, 51(4): 783-795.
LI Guoxin, ZHANG Shuichang, HE Haiqing, et al. Coal-rock gas: Concept, connotation and classification criteria[J]. Petroleum Exploration and Developmen, 2024, 51(4): 783-795. [本文引用:1]
[3] 范立勇, 周国晓, 杨兆彪, . 鄂尔多斯盆地深部煤层气差异富集的地质控制[J]. 煤炭科学技术, 2025, 53(1): 203-215.
FAN Liyong, ZHOU Guoxiao, YANG Zhaobiao, et al. Geological control of differential enrichment of deep coalbed methane in the Ordos Basin[J]. Coal Science and Technology, 2025, 53(1): 203-215. [本文引用:1]
[4] 秦勇. 中国煤层气成藏作用研究进展与述评[J]. 高校地质学报, 2012, 18(3): 405-418.
QIN Yong. Advances and reviews on coalbed methane reservoir formation in China[J]. Geological Journal of China Universities, 2012, 18(3): 405-418. [本文引用:1]
[5] 宋世骏, 费世祥, 张亚东, . 基于随钻参数的煤岩气储层分类评价及高效开发策略: 以鄂尔多斯盆地本溪组8#煤层为例[J]. 天然气地球科学, 2025, 36(9): 1779-1790.
SONG Shijun, FEI Shixiang, ZHANG Yadong, et al. Classification and evaluation of CBM reservoirs and efficient development strategies based on drilling parameters: A case study of the No. 8 coal of the Benxi Formation in the Ordos Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2025, 36(9): 1779-1790. [本文引用:1]
[6] 侯雨庭, 喻健, 张春雨, . 鄂尔多斯盆地石炭系本溪组深部煤层气富集地质特征及勘探前景[J]. 石油学报, 2025, 46(5): 857-874.
HOU Yuting, YU Jian, ZHANG Chunyu, et al. Geological characteristics and exploration prospects of deep coalbed methane enriched in Carboniferous Benxi Formation, Ordos Basin[J]. Acta Petrolei Sinica, 2025, 46(5): 857-874. [本文引用:1]
[7] 王延斌, 陶传奇, 倪小明, . 基于吸附势理论的深部煤储层吸附气量研究[J]. 煤炭学报, 2018, 43(6): 1547-1552.
WANG Yanbin, TAO Chuanqi, NI Xiaoming, et al. Amount of adsorbed gas in deep coal reservoir based on adsorption potential theory[J]. Journal of China Coal Society, 2018, 43(6): 1547-1552. [本文引用:1]
[8] 陈世达, 侯伟, 汤达祯, . 煤储层含气性深度效应与成藏过程耦合关系[J]. 煤田地质与勘探, 2024, 52(2): 52-59.
CHEN Shida, HOU Wei, TANG Dazhen, et al. Effects of depth on gas-bearing properties of coal reservoirs and their coupling relationships with coalbed methane accumulation[J]. Coal Geology & Exploration, 2024, 52(2): 52-59. [本文引用:1]
[9] 牛小兵, 赵伟波, 史云鹤, . 鄂尔多斯盆地本溪组天然气成藏条件及勘探潜力[J]. 石油学报, 2023, 44(8): 1240-1257.
NIU Xiaobing, ZHAO Weibo, SHI Yunhe, et al. Natural gas accumulation conditions and exploration potential of Benxi Formation in Ordos Basin[J]. Acta Petrolei Sinica, 2023, 44(8)1240-1257. [本文引用:1]
[10] 何智同, 李勇, 侯雨庭, . 鄂尔多斯盆地本溪组8#煤煤岩气地质特征及富集控制因素[J]. 天然气地球科学, 2026, 37(1): 110-125.
HE Zhitong, LI Yong, HOU Yuting, et al. Geological characteristics and controlling factors for enrichment of coal-rock gas in the No. 8 coal, Benxi Formation, Ordos Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2026, 37(1): 110-125. [本文引用:1]
[11] 石玉江, 何羽飞, 万金彬, . 深层煤岩气地质品质及含气量测井评价方法研究[J]. 中国石油勘探, 2024, 29(4): 128-145.
SHI Yujiang, HE Yufei, WAN Jinbin, et al. Research on logging evaluation methods for geological quality and gas content of deep coal measure gas[J]. China Petroleum Exploration, 2024, 29(4): 128-145. [本文引用:1]
[12] 邓泽, 赵群, 范立勇, . 鄂尔多斯盆地本溪组煤岩气含气性主控因素及其实践意义[J]. 煤炭科学技术, 2025, 53(增刊1): 233-251.
DENG Ze, ZHAO Qun, FAN Liyong, et al. Key controlling factors of coal-rock gas of Benxi Formation in Ordos Basin and its practical significance[J]. Coal Science and Technology, 2025, 53(S1): 233-251. [本文引用:2]
[13] 万永平, 王振川, 韩双彪, 等 . 鄂尔多斯盆地东南缘延安气田深部煤层气成藏地质特征及资源潜力[J]. 天然气地球科学, 2024, 35(10): 1724-1739.
WAN Yongping, WANG Zhenchuan, HAN Shuangbiao, et al. Geological characteristics and resource potential of deep coalbed methane accumulation in Yan'an Gas Field, southeastern margin of Ordos Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2024, 35(10): 1724-1739. [本文引用:1]
[14] 李国欣, 贾承造, 赵群, . 煤岩气成藏机理与煤系全油气系统[J]. 石油勘探与开发, 2025, 52(1): 29-43.
LI Guoxin, JIA Chengzao, ZHAO Qun, et al. Coal-rock gas accumulation mechanism and the whole petroleum system of coal measures[J]. Petroleum Exploration and Development, 2025, 52(1): 29-43. [本文引用:1]
[15] 霍少伟, 冯兴强, 吴见, . 鄂东缘临兴地区深层煤层顶底板与含气性耦合关系研究[J]. 地质力学学报, 2025, 31(2): 235-247.
HUO Shaowei, FENG Xingqiang, WU Jian, et al. Study on the coupling between the hanging-and foot-wall beds and the gas content of deep coal seams in the Linxing area, eastern margin of the Ordos Basin[J]. Journal of Geomechanics, 2025, 31(2): 235-247. [本文引用:1]
[16] 全国煤炭标准化技术委员会. 煤层气含量测定方法: GB/T 19559-2021[S]. 北京: 中国标准出版社, 2022.
National Coal Stand ardization Technical Committee. Method of determining coalbed methane content: GB/T 19559-2021[S]. Beijing: Stand ards Press of China, 2022. [本文引用:1]
[17] 张金川, 刘树根, 魏晓亮, . 页岩含气量评价方法[J]. 石油与天然气地质, 2021, 42(1): 28-40.
ZHANG Jinchuan, LIU Shugen, WEI Xiaoliang, et al. Evaluation of gas content in shale[J]. Oil & Gas Geology, 2021, 42(1): 28-40. [本文引用:1]
[18] 朱更更, 张文雅, 张春阳, . 鄂尔多斯盆地深层煤岩气储层品质录井评价技术[J]. 录井工程, 2025, 36(3): 108-114.
ZHU Genggeng, ZHANG Wenya, ZHANG Chunyang, et al. Technology for mud logging evaluation of deep coal-rock gas reservoir quality in the Ordos Basin[J]. Mud Logging Engineering, 2025, 36(3): 108-114. [本文引用:1]