煤层气开发过程——理论、技术与实践进展

《Processes》：Coalbed Methane Development Process—Advances in Theory, Technology, and Practice

　　

在全球能源加速向低碳转型的大背景下，煤层气(CBM)作为一种关键的非常规天然气资源，引起了学术界和工业界的广泛关注。与常规天然气不同，CBM主要以吸附状态赋存于煤微孔的内部表面。近年来，深部CBM(埋深超过1500 m)的勘探开发取得了革命性突破，标志着CBM产业进入了新阶段。然而，深部CBM储层通常位于地下数千米处，面临着“四高两低”(高温、高压、高地应力、高游离气含量、低孔隙度、低渗透率)极端地质条件的挑战，在理论认知、技术方法和工程实践层面上提出了严峻挑战。深部条件下气体赋存状态的转变(从以吸附为主转变为吸附与游离气共存)、储层力学行为的非线性演化以及多场耦合的复杂性，对传统CBM地质理论和开发技术的创新提出了根本性要求。本特刊汇集了CBM领域的最新研究成果与创新实践，涵盖了地质勘探新理论与方法、开发技术创新与应用以及环境保护措施等三大主题，旨在探索前沿技术如何提升深部CBM的勘探效率与开发效益。尽管已取得多项进展，但在多场耦合机制、智能技术深度应用、CCUS协同技术工程实施、废弃矿井资源系统化利用以及标准化评价体系建立等方面仍需进一步探索。

在全球能源向低碳转型的背景下，煤层气(CBM)作为非常规天然气资源备受瞩目。近年来，深部CBM(埋深超过1500 m)勘探开发取得突破，但面临“四高两低”(高温、高压、高地应力、高游离气含量、低孔隙度、低渗透率)极端地质条件的挑战，传统理论和技术已不再适用。为解决这些理论与工程瓶颈，研究人员在《Processes》期刊发表了关于煤层气开发过程的最新研究，涵盖地质勘探新理论、开发技术创新及环境保护等方向，为CBM高效绿色开发提供了重要理论与技术储备。

作者主要采用地震-地质综合分析、人工智能(AI)与深度学习、分子动力学模拟、三维离散元全耦合数值模拟、多尺度数据融合以及微电网粒子群优化等关键技术方法开展研究。研究中涉及的样本与数据队列来源包括中国鄂尔多斯盆地、澳大利亚北博文盆地、大宁-吉县地区以及中国霍西煤田和新庄孜矿井等实际区块与现场数据。

地质勘探新理论与方法
在储层表征与气含量预测方面，融合发展了地震属性与地质参数的加权融合模型。研究表明在构造复杂带，埋深、残余变形和断层发育是主导控制因素。研究人员提出AI集成的地震解释框架，通过多源数据融合显著提高了薄煤层厚度预测精度与断层识别率。深度学习进一步拓展了预测能力，利用条件生成对抗网络(CGAN)映射地震属性与气含量的非线性关系，大幅降低了盲井预测误差。在盆地规模与微观尺度上，确立了地质-工程一体化框架并划分了计算单元，识别出1500 m为CBM赋存临界深度，并通过分子动力学模拟揭示了气-水-煤相互作用的润湿性及纳米孔空间限域对吸附的影响规律。

开发技术创新与应用
在提高单井产量与优化生产系统方面，研究人员建立了温度-电阻率相关性，为注热开采CBM提供了地球物理监测依据。针对CO2热驱(CTD)应用，构建了耦合渗流-热-应力-断裂模型，提出响应应力屏障的转向压裂技术以构建均匀裂缝网络。在应力释放增产方面，通过三维离散元模型提出序列空腔完井结合水力压裂的方法，使渗透率大幅提升。针对水平井生产优化，阐明了煤粉运移的阶段特征并建立临界流速模型。此外，提出了带交叉注意力模块的多尺度残差卷积神经网络，有效实现了电潜螺杆泵的智能故障诊断。

环境保护与低碳路径
在甲烷减排与可再生能源融合方面，研究人员系统评估了废弃矿井的甲烷储量估算方法，推崇多方法联合评估战略。研究量化了煤层群条件下采空区气体储集空间，证明其并非单一煤层的算术和或比例衰减。在低碳生产方面，构建了风-光-储微电网与CBM井螺杆泵系统的优化调度模型，通过粒子群优化证明电池储能可有效平抑可再生能源波动，为CBM田脱碳运行提供了可行路径。

总结与讨论
尽管本特刊的研究在资源评价、发生机制、开发技术和低碳路径等全产业链层面取得了进展，但仍存在亟待探索的科学问题。当前对热(T)-水力(H)-力学(M)-化学(C)多场耦合机制的理解多为宏观表象，未来需强化分子模拟与数字岩心等跨尺度融合。AI在CBM中的应用尚处起步阶段，需开发融合地质物理信息的神经网络(PINN)以提升可解释性。CO2-ECBM(注CO₂提高煤层气采收率)技术虽具双重效益，但亟需开展大型现场示范。废弃矿井的残余气、地下空间及矿井水等多目标协同利用体系有待建立。此外，深部CBM资源评价在计算单元划定、关键参数选取等方面尚缺统一标准，未来应推动行业级技术规范的制定。在全球碳中和目标驱动下，深部CBM有望在未来全球能源结构中占据更重要的位置，助力实现可持续能源未来。