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破解煤層氣開采“水鎖”困局:低場核磁共振技術精準分析孔隙水賦存狀態(tài)
更新時間:2025-12-17   點擊次數(shù):253次


煤層氣作為一種重要的非常規(guī)天然氣資源,其高效開發(fā)對于優(yōu)化能源結構具有重要意義。然而,煤層孔隙-裂隙系統(tǒng)中賦存的多相水,如同無形的枷鎖,深刻制約著甲烷的吸附、解吸、運移與產(chǎn)出全過程,成為行業(yè)長期面臨的“水鎖"困局。要破解這一難題,精準識別與量化水的賦存狀態(tài)是首要前提。近年來,低場核磁共振技術憑借其獨特優(yōu)勢,正成為照亮煤層微觀世界、指導煤層氣高效開發(fā)的新一代透視眼。

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孔隙水:煤層氣開發(fā)的“雙-刃劍"

煤層中的水并非均勻分布,而是以吸附態(tài)和自由態(tài)等多種形式存在于復雜的孔隙網(wǎng)絡中。其對煤層氣開發(fā)的影響是多方面且深刻的:首先,孔隙水的存在會直接占據(jù)儲層空間,導致原位條件下可容納游離甲烷的容積減少。其次,更為關鍵的是競爭吸附效應——水分子會與甲烷分子爭奪煤基質表面的吸附位點,直接降低煤層的甲烷吸附容量。此外,“水鎖效應"會阻礙甲烷氣體與煤基質的接觸,進一步抑制甲烷的解吸。從運移角度看,孔隙水會顯著增加氣體流動的阻力,降低煤層的滲透率與甲烷的擴散能力。這些因素共同作用,最終制約著煤層氣井的產(chǎn)能。因此,厘清孔隙水的分布、相態(tài)與動態(tài)變化,是優(yōu)化排水采氣工藝、提升采收率的理論基石。

低場核磁共振技術的工作原理:探測孔隙流體的“雷達"

低場核磁共振技術能夠洞察水分奧秘,其核心原理在于探測流體中氫核(質子)的弛豫特性。該技術通常工作在低于0.5特斯拉的磁場強度下。當煤樣置于磁場中,水分子中的氫核會發(fā)生能級躍遷;撤去外部激勵后,這些氫核會逐漸恢復到平衡狀態(tài),此過程稱為弛豫,并釋放出可被檢測的信號。

不同賦存狀態(tài)的水,其弛豫速度顯著不同。束縛在微小孔隙表面或狹小喉道內的吸附水,與固體顆粒接觸緊密,弛豫速度極快;而存在于較大孔隙或裂隙中央的自由水,受束縛弱,弛豫速度較慢。通過分析接收到的核磁共振信號及其弛豫時間分布,研究人員能夠非破壞性地、定量區(qū)分出煤樣中不同尺寸孔隙內的含水情況,甚至通過成像直觀“看到"水在煤體內部的分布與運移路徑。這種能力使其成為研究孔隙水賦存狀態(tài)的理想工具。

技術應用:從靜態(tài)表征到動態(tài)模擬

低場核磁共振技術在煤層氣領域的應用已從靜態(tài)物性分析,邁向復雜的動態(tài)地質過程模擬,主要體現(xiàn)在以下方面:

精細表征孔隙結構與水分布:研究能精確測定煤中由吸附孔、滲流孔和遷移孔構成的復雜孔隙系統(tǒng),并明確各部分的占比。這有助于判斷水的主要儲集空間。例如,研究指出水相在毛管阻力作用下難以進入孔徑約20納米以下的微孔,這解釋了為什么這部分孔隙通常以吸附氣為主。

揭示氣-水運移與競爭規(guī)律:通過實時核磁共振監(jiān)測,可以直觀研究氣驅水或水自吸的動態(tài)過程。實驗發(fā)現(xiàn),在氣驅水過程中,氣體優(yōu)先-驅替大孔道中-央的自由水,而殘余水則被圈閉在狹小喉道和孔隙盲端。這直接揭示了產(chǎn)能水的主要來源和降低殘余水飽和度的難點。

模擬地質條件與評價開發(fā)措施:先-進的低場核磁共振系統(tǒng)可與真三軸加載、滲流實驗等耦合,模擬地下應力變化對孔隙裂隙結構及氣水滲流的影響。例如,研究圍壓變化如何導致孔隙壓縮或反彈,從而優(yōu)化降壓抽采方案。也有研究利用該技術評估水力措施(如自發(fā)滲吸)對改善煤層導流能力的效果

相較于傳統(tǒng)方法的獨特優(yōu)勢

與傳統(tǒng)研究方法相比,低場核磁共振技術展現(xiàn)出多重優(yōu)勢:

無損檢測:不破壞樣品結構,能對同一塊煤樣進行多次、連續(xù)測試,獲取動態(tài)演化數(shù)據(jù)。

全面快速:一次測試即可同時獲得孔隙度、孔徑分布、流體飽和度等多重信息,且速度遠快于壓汞法、吸附法等傳統(tǒng)拼接式表征。

直觀精準:不僅能定量分析,還能通過核磁共振成像進行可視化展示,空間分辨率高。相較于掃描電鏡等只能觀察表面形態(tài)的方法,核磁共振能探測樣品內部整體信息。

適應性強:設備相對高場核磁更緊湊,維護成本低,便于在實驗室環(huán)境下構建與地學工程相結合的綜合測試平臺

煤層中孔隙水的賦存狀態(tài)是操控煤層氣開發(fā)效率的隱形之手。低場核磁共振技術通過其無損、定量、可視化的強大功能,為我們打開了一扇直接觀察煤層氣藏內氣-水博弈過程的窗口。從厘清微觀作用機理到指導宏觀工程實踐,該技術正持續(xù)推動著煤層氣開發(fā)向更精準、更高效的方向邁進。隨著該技術與人工智能、大數(shù)據(jù)分析的進一步融合,其在非常規(guī)能源勘探開發(fā)領域的潛力必將得到更深層次的挖掘。

 


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