多因素叠加作用下煤储层渗透率的动态变化规律_汪吉林

第六章煤储层的渗透性特征第六章煤储层的渗透性特征煤储层渗透率是进行煤层气渗流分析的主要参数，在煤层气资源已查明的前提条件下，煤储层渗透率又是制约煤层气资源开发成败的关键因素之一。

国外理论和实践表明，煤储层在排水降压过程中，随着水和甲烷的解吸、扩散和排出，有效应力效应、煤基质收缩效应，气体滑脱效应使煤储层渗透率呈现动态变化。

第一节渗透性的基本概念渗透性即多孔介质允许流体通过的能力。

表征渗透性的量为渗透率。

与渗透率有关的概念有绝对渗透率、有效（相）渗透率和相对渗透率等。

一、绝对渗透率若孔隙中只存在一相流体，且流体与介质不发生任何物理化学作用，则多孔介质允许流体通过的能力称为绝对渗透率。

多孔介质的绝对渗透率与所通过的流体无关，只与介质的孔隙结构有关。

煤对甲烷、水等流体存在较强的吸附性。

因此，甲烷、水等流体通过煤储层时，测得的渗透率不能称之为绝对渗透率，只有不与煤发生任何物理化学作用的流体才能测得绝对渗透率，如氦气等惰性气体。

但气体通过煤储层时，会引起Klinkenberg 效应（气体滑脱效应）即在多孔介质中，由于气体分子平均自由程与流体通道在一个数量级上，气体分子就与与流动路径上的壁面相互作用（碰撞），从而造成气体分子沿通道壁表面滑移。

这种由气体分子和固体间相互作用产生的滑移现象，增加了气体的流速。

因此，气体分子测得的渗透率需要经过滑脱效应校正才可得到绝对渗透率（克氏渗透率），即：+=m g p b K K 10 （6-1）式中，K 0—克氏渗透率；p m —平均压力（实验煤样进口压力与出口压力的平均值）；K g —每一个测点的气测渗透率；b —与气体性质、孔隙结构有关的常数。

对于气体在一根毛管内的流动来说，b 可由下式得出：rpc b λ4=（6-2）md ρπλ221=（6-3）式中，λ—对应于平均压力p m 时的气体分子平均自由程；r —毛管半径（相当于煤孔隙半径）；c —近似于1的比例常数；d —分子直径；m ρ—分子密度，与平均压力p m 有关。

确定储集层孔隙度和渗透率下限的几种方法王娟;刘学刚;崔智林【摘要】确定储集层孔隙度及渗透率下限值,是识别油气层、计算储量必需的参数,介绍了经验统计法、储集层喉道下限法、相渗曲线法和试气法等4种常用储集层孔渗下限的计算方法,对鄂尔多斯盆地某气田B井区石盒子组盒8段孔隙度和渗透率的下限值进行了确定,其储集层孔隙度下限值确定为6.25%,渗透率下限值确定为0.1×10~(-3) μm~2.【期刊名称】《新疆石油地质》【年(卷),期】2010(031)002【总页数】3页(P203-204,207)【关键词】储集层;孔隙度;渗透率;下限【作者】王娟;刘学刚;崔智林【作者单位】西北大学地质学系大陆动力学国家重点实验室,西安,710069;中国石油长庆油田分公司勘探开发研究院,西安,710018;西北大学地质学系大陆动力学国家重点实验室,西安,710069【正文语种】中文【中图分类】TE15;TE32储集层的物性参数下限主要受控于裂缝、岩性、孔隙结构类型、孔喉均质程度等多种因素。

同时，随着油气田的开发，储集层的各项参数，如压力、含油气饱和度、润湿性等都会发生变化，储集层的孔渗下限值也会发生变化。

经验统计法、喉道半径下限法、相渗曲线法和试气法是目前确定孔渗下限的主要方法。

笔者以鄂尔多斯盆地伊陕斜坡东南部某气田B井区为例，用多种方法确定了该井区石盒子组盒8段气层的孔隙度和渗透率的下限值。

1 经验统计法经验统计法是用岩心分析孔隙度的分布频率及储能丢失曲线，以累积储能丢失占总累积的5%～15%为界限，所对应的孔隙度值作为孔隙度的下限值。

然后根据孔隙度与渗透率的关系，求解渗透率的下限值。

对B井区34口井石盒子组盒8段601块岩心样品的物性分析结果进行了统计，作出了孔隙度的频率分布直方图、累积频率分布曲线及储能丢失曲线（图1）。

由图1可看出，当累积储能丢失占总累积的5%时，所对应的孔隙度值为3.25%；当累积储能丢失占总累积的15%时，所对应的孔隙度值为4.5%；而当累积储能丢失占总累积的10%时，所对应的孔隙度值为3.7%，此时孔隙度累积频率达16.5%.考虑到B井区低孔低渗的实际情况，选择累积储能丢失不超过总累积的10%，孔隙度累积频率不超过20%为界限来确定孔隙度的下限值。

煤层气储层渗透率影响因素摘要：煤层气作为一种新型能源，而且我国煤层气储量丰富，因此其开采利用可以很大程度上缓解我国常规天然气需求的压力。

煤储层的渗透率是煤岩渗透流体能力大小的度量，它的大小直接制约着煤层气的勘探选区及煤层气的开采等问题。

因此掌握煤储层渗透率的研究方法及影响因素，对于指导煤层气开采具有重要的指导意义。

本文主要在前人的基础上，从裂隙系统、煤变质程度、应力及当前其他领域的技术对渗透率的研究的理论、认识及存在的问题等进行总结，对煤储层渗透率的预测有一定的理论指导意义。

Abstract: Our country is rich in the CBM which is a new resource. So the development of CBM can lighten our pressure for the requirement of conventional gas.The permeability of the coal reservoir is a measure of fluid 's osmosis permeability, restricting the exploration area and mining of CBM. Therefore, controlling the method of mining and the effect factoring has an important guiding significance for mining .This article is summarized from fracture system,the degree of coal metamorphism, stress for the theory, matters and so on of permeability 's study which is based on the achievement of others ，having a great guiding significance for the permeabilityprediction. 关键词：煤层气；渗透率；影响因素1、引言煤层气是指赋存在煤层中常常以甲烷为主要成分、以吸附在煤基质颗粒表面为主并部分游离于煤孔隙中或溶解在煤层水中的烃类气体[1]。

考虑动态克林伯格系数的煤储层渗透率预测模型李立功;康天合;李彦斌【摘要】随着储层压力的降低,克林伯格效应对渗透率的影响越来越大.现有的煤储层渗透率预测模型大都忽略了克林伯格系数的变化,其预测结果与实际生产存在一定的差异,尤其是在低储层压力阶段.本文以体积不变假设为基础,基于火柴棍模型给出在储层压力降低过程中动态克林伯格系数的计算公式,并建立考虑动态克林伯格系数的渗透率预测模型;深入分析在煤储层压力降低过程中,煤储层渗透率和克林伯格系数的变化规律.研究结果表明:随着储层压力的降低,克林伯格系数呈先增大后减小的变化趋势;在相同储层压力下,克林伯格系数随渗透率增加呈指数减小趋势,随温度增加呈线性增大趋势.本文建立的渗透率模型参数简单易获取,预测结果与实际煤储层渗透率变化规律符合性较好,尤其是在低储层压力阶段,能准确预测煤储层渗透率变化.%With pressure decreasing,the Klinkenberg effect plays an more and more important role in permeability of coal reservoirs.While existing prediction models of this issue neglect the change of the Klinkenberg coefficient,which may be responsible for the difference between the prediction results and actual data,especially at low pressure.This paper presents a further demonstration to this issue.Assuming a constant volume and using the Matchstick Model,this work has established a novel prediction model of the permeability and the calculation formula for the process of pressure reduction.We also analyzed the changing rules of the permeability and Kinkenberg coefficient when the pressure in reservoir decreased.The results show that with decreaing reservoir pressure,the Klingberg coefficient shows a trend of increase first and then ofdecrease.Under a constant reservoir pressure,this coefficient exponentially decreases with increasing permeability but linearly increases with rising temperature.The novel model presented in this paper is simple and its parameters are easy to obtain.The prediction results match well with the actual data from production,especially at the stage of low reservoir pressure.Therefore this model permits to predict the change of permeability in coal reservoirs with a fairly good accuracy.【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2018(061)001【总页数】7页(P304-310)【关键词】克林伯格系数;渗透率;体积不变;火柴棍模型【作者】李立功;康天合;李彦斌【作者单位】太原理工大学采矿工艺研究所,太原030024;太原理工大学采矿工艺研究所,太原030024;太原理工大学采矿工艺研究所,太原030024【正文语种】中文【中图分类】P6310 引言煤储层渗透率是影响煤层气开发的主要因素之一(李俊乾等，2013)，煤储层渗透率的准确预测是煤层气开发成功与否的关键因素，也是当今研究的热点.目前，煤储层渗透率预测模型主要是以单轴应变假设(水平应变为零、垂直应变不为零)为基础建立的，其代表模型有ARI模型(Sawyeret al.，1990)、S&H模型(Seidle and Huitt，1995)、P&M模型(Palmer and Mansoori, 1998；Palmeret al.，2007；Palmer，2009)、S&D模型(Shi and Durucan，2004)以及Gongda Wang模型(Wang et al.，2014)等.随着人们对煤层气储运机理认识的深入，煤储层渗透率预测模型逐步发展并趋于完善.但在指导煤储层渗透率预测实践中仍存在诸多困难，例如在模型参数获取方面，上述模型用到孔隙压缩系数ccleat、计算因子f和几何因子g等一个或几个基本参数，其取值通过实验室试验很难获得，大都凭主观经验或间接方式获得，使得模型预测存在一定难度.在2009年国际煤层气会议上，美国和澳大利亚学者(Massarotto et al.，2009)指出随着煤层气的开采，煤层体积保持不变，提出体积不变基本假设，并通过试验和现场勘测数据论证了这一假设的正确性.鉴于此Ma等(2011)学者以体积不变假设为基础，建立煤储层渗透率动态变化模型，即M&H模型.该模型参数简单易获取，但M&H模型只考虑煤基质收缩和有效应力两个方面对渗透率的影响，忽略了克林伯格效应的影响.Harpalani和Chen(1997)研究发现当储层压力从900 Psi降低到100 Psi时，渗透率增大了17倍，其中12倍是由有效应力变化引起的，5倍由克林伯格效应引起.Wei和Zhang(2010)研究指出当储层压力较低时，克林伯格效应对渗透率的贡献大于有效应力和煤基质收缩.Wang等(2015)、Kazemi和Takbiri-Borujeni(2015)等研究也均证实了克林伯格效应的存在，并指出其对渗透率的影响.Klinkenberg(1941)通过实验和理论推导给出了考虑克林伯格效应的渗透率公式为(1)其中，kp为储层压力为p时的绝对渗透率，单位为m2；p为储层压力，单位为MPa，b为克林伯格系数，单位为MPa，其表达式为(2)式中，c是常数，一般取0.9；μ为流体的黏性系数，单位为Pa·s；M为分子量，单位为kg·mol-1；rpore为孔隙平均宽度，单位为m；R为普适气体常数，单位为J/(mol·K)；T是温度，单位为K.克林伯格系数b是影响克林伯格效应的主要参数，因此各国学者对克林伯格系数b进行了大量的研究工作，并给出了不同的计算克林伯格系数b的表达式(Heid et al.，1950；Jones and Owens，1979；Florence et al.，2007；罗瑞兰等，2007)及实验获取克林伯格系数的方法(图1).图1 克林伯格系数实验测量方法Fig.1 Experimental measurement method of Klinkenberg coefficient目前对煤储层克林伯格效应的研究大都认为气测渗透率与压力倒数为单一线性关系，其克林伯格系数b为常数.但王勇杰等(1995)、Moghadam和Chalaturnyk(2014)研究了低渗透性储层气测渗透率与压力的关系，分析了气体滑脱物理机制，研究发现气测渗透率随储层压力的增大而减小，并指出气测渗透率与压力倒数并非单一线性关系，即克林伯格系数b并不是一个固定常数.从Klinkenberg给出的克林伯格系数计算公式中也不难发现，克林伯格系数b不仅与气体本身属性有关，还与储层孔隙平均半径rpore有关.Javadpour(2009)研究并证实了克林伯格效应和rpore的关系，并指出随着rpore越小，克林伯格效应越明显.Karniadakis和Beskok(2002)研究指出多孔介质平均孔径与孔隙率成反比.汪吉林等(2012)指出在储层压力降低过程中，煤储层孔隙率不是一成不变的，其随有效应力增加而减小，随煤基质收缩而增大.因此，采用固定克林伯格系数b对煤储层渗透率进行预测势必会造成一定误差，应考虑在储层压力降低过程中克林伯格系数b的动态变化过程.鉴于此，本文以体积不变假设为基础，基于火柴棍模型，分析在储层压力降低过程中，克林伯格系数的动态变化规律及影响因素，建立考虑动态克林伯格系数的煤储层渗透率动态变化模型，采用实验室易获取的物理力学参数更加准确的预测煤储层渗透率动态变化规律.1 渗透率模型的建立1.1 模型基本假设(1) 体积不变假设(Massarotto et al.，2009).所谓体积不变假设是指在煤层气开采过程中，储层压力降低，煤储层的整体体积保持不变，即水平应变为零，垂直应力、应变也为零.(2) 煤基质体孔隙对渗透率不产生影响，即煤储层渗透率主要取决于微裂隙的影响.(3) 不考虑基质体与裂隙之间压力传递损耗，即煤基质体中压力与裂隙压力相等(4) Matchstick群假定(Reiss,1980).煤层被理想化为一个火柴棍的集合体，火柴棍模型中的有效空间代表煤的孔隙，每一个火柴棍体代表煤基质，如图2.(5)假设火柴棍块体为弹性体.图2 Matchstick模型Fig.2 Matchstickmodel1.2 模型理论推导1.2.1 孔隙率随储层压力变化关系在体积不变的情况下，假设火柴棍体的两个水平边边长a1和a2相等，其值均为a0，即a1=a2=a0，如图3，那么在储层压力为p时，煤的孔隙率及渗透率可表示为(Reiss,1980)：图3 火柴棍模型中微裂隙变化示意图Fig.3 Sketch of micro-crack change in Matchstick model(4)式中w(p)为储层压力为p时孔隙平均宽度，a(p)为储层压力为p时火柴棍模型中煤基质体边长.在煤储层压力降低的过程中，假设由有效应力引起的流通路径宽度变化量为Δa1，由煤基质收缩引起的煤基质体变形量为Δa2，由于a0远大于Δa1和Δa2，则：a(p)=a0+Δa1+Δa2≈a0，(5)将式(5)代入式(3)得：(7)式中w0为初始储层压力时煤储层孔隙平均宽度，a0为初始储层压力时煤基质体边长.将式(5)、(7)代入式(3)，则孔隙率可近似表示为(8)在火柴棍模型假设及体积不变基本假设条件下，由有效应力引起的火柴棍体边长变形量Δa1为(马强，2011)：(9)由煤基质收缩引起的变形量Δa2为(马强，2011)：将式(9)、(10)代入式(8)中可得煤储层孔隙率随储层压力变化关系为：(11)将式(11)代入式(4)中得煤储层绝对渗透率为(12)1.2.2 克林伯格系数b的动态变化模型已知Poiseuille孔隙直径公式为(13)将式(13)代入式(2)得：(14)将式(11)、(12)代入式(14)得克林伯格系数b的表达式为(15)1.2.3 考虑动态克林伯格系数的渗透率模型1941年克林伯格通过实验证明多孔介质中气体流动存在克林伯格效应，并给出了考虑克林伯格效应渗透率表达式(式(1)).在考虑动态克林伯格系数b时，式(1)可写为(16)将式(12)、(15)代入式(16)得考虑动态克林伯格系数的渗透率模型为(17)2 模型验证本文中的现场实测渗透率数据来自于圣胡安盆地28口抽采试验井测试数据(Giehart et al.，2006).表1中的基本参数来自于P&M模型对圣胡安盆地渗透率模拟预测时采用的最佳参数(Palmer et al.，2007).图4为P&M模型、新模型对圣胡安盆地煤储层渗透率的模拟预测结果与现场实测数据的比较.从图4可以看出，随储层压力的降低，圣胡安盆地煤储层渗透率逐步增加，在储层压力大于2 MPa 时，新模型和P&M模型预测结果差异不大，其预测结果与实测数据符合度均较好；但在储层压力小于2 MPa后，新模型预测结果与实测数据更为接近，其预测结果较P&M模型更为精确.为了验证动态克林伯格系数b对渗透率的影响，本文分别以储层压力为0.5 MPa和8.5 MPa时不变的克林伯格系数计算在储层压力降低的过程中渗透率变化规律，如图5.表1 模型验证参数Table 1 Parameter used for model verification参数值弹性模量/MPa2069泊松比0．35初始孔隙率0．002初始储层压力/MPa9．66温度T/K305．15体积应变系数εl/(g·cm-3)0．023吸附瓦斯常数β/MPa-10．26初始渗透率k0/mD1．05图4 渗透率随储层压力变化曲线Fig.4 Variation of permeability with reservoir pressure图5 不同固定克林伯格系数下渗透率随储层压力变化曲线Fig.5 Variation of permeability with increasing reservoir pressure under different Klinkenberg coefficients从图5中可以看出，0.5 MPa下的固定克林伯格系数的所预测的渗透率小于8.5 MPa下的固定克林伯格系数所预测的渗透率.这是由于在有效应力、基质收缩的共同作用下，0.5 MPa时孔隙率大于8.5 MPa时孔隙率，导致其克林伯格系数较小，渗透率值小于8.5 MPa下的固定克林伯格系数的渗透率，尤其在储层压力小于2 MPa后，两者差异更加明显.由此可以看出，以固定的克林伯格系数预测渗透率变化必然会造成误差，储层压力越小，其预测结果误差越大.因此，在建立渗透率预测模型时，不可以忽略克林伯格系数的动态变化.3 动态克林伯格系数影响因素分析根据克林伯格系数计算公式(15)，选取表1中的参数为基本参数，经MATLAB编程，计算分析储层压力、渗透率、温度等对克林伯格系数的影响.图6为不同渗透率下克林伯格系数随储层压力变化关系曲线.由图6可以看出：在储层压力降低过程中，克林伯格系数呈先增大后减小的变化趋势.这是因为克林伯格系数是与孔隙率φ(p)的函数，随着储层压力的降低，有效应力和基质收缩共同对煤储层孔隙率产生作用，有效应力使得储层孔裂隙减小，基质收缩使孔裂隙增加，在储层压力降低初期，有效应力作用效果强于基质收缩作用，其孔隙率呈减小趋势，克林伯格系数b增大；随着孔隙压力的进一步减小，基质收缩作用大于有效应力，煤储层孔隙率增加，克林伯格系数减小.图7为储层压力为5 MPa时克林伯格系数随渗透率变化关系曲线.由图7可以看出：克林伯格系数与煤储层渗透率呈负指数关系；渗透率越小克林伯格系数越大，克林伯格效应越明显.这是由于在其他参数相同的情况下，渗透率越小，储层平均孔径越小，其克林伯格系数值越大.图8为储层压力为5 MPa时，克林伯格系数随温度变化关系曲线.从图8中可以看出：在储层压力不变时，克林伯格系数b随温度的升高逐渐增大.这是由于在相同储层压力下，温度越高，其平均分子自由程越大，克林伯格效应越明显，克林伯格系数b越大.图9为温度为0 ℃、20 ℃和40 ℃下克林伯格系数随储层压力变化关系曲线.从图9中可以看出：在高储层压力阶段，相同储层压力下，温度越高其克林伯格系数b值越大；在低储层压力阶段，随储层压力的降低，温度变化对克林伯格系数b影响越来越小.这是由于在高储层压力阶段，相同储层压力下，温度越高气体分子运动越活跃，气体分子平均自由程越大，其克林伯格效应越明显；在低储层压力阶段，气体储层压力对分子自由程的影响远大于温度变化对其影响，温度变化对克林伯格系数的影响程度较小，因此低储层压力阶段，克林伯格系数b随温度变化不明显.图6 不同初始渗透率下克林伯格系数随储层压力变化关系Fig.6 Relationship between Klinkenberg coefficient and reservoir pressure under different initial permeability values图7 储层压力为5 MPa时克林伯格系数与渗透率关系曲线Fig.7 Curve of Klinkenberg coefficient versus permeability at 5 MPa reservoir pressure图8 储层压力为5 MPa时克林伯格系数随温度变化关系曲线Fig.8 Relationship between Klinkenberg coefficient and temperature with reservoir pressure 5 MPa图9 不同温度下克林伯格系数随储层压力变化关系曲线Fig.9 Curves ofKlinkenberg coefficient versus reservoir pressure at different temperatures 4 结论本文以体积不变假设为基础，基于火柴棍应力-应变分析模型，建立了考虑动态克林伯格系数的渗透率预测模型，并对克林伯格系数随储层压力的变化规律及影响因素进行了分析，其结论如下：(1) 考虑在储层压力降低过程中克林伯格系数b的动态变化，给出了动态克林伯格系数b的计算公式，并建立考虑动态克林伯格效应的渗透率预测模型.该模型只用基本物理学参数，实现对煤储层渗透率预测，该模型实用性和操作性强，具有更高的理论和实用价值.(2) 以圣胡安盆地基础工程数据为背景，分别采用新模型和P&M模型对其渗透率进行预测，并与实际工程数据进行比较.结果表明：高储层压力阶段(大于2 MPa)两者预测结果差异不大，均与实测数据符合良好；在低储层压力阶段(小于2 MPa)，新模型考虑了动态考虑伯格效应的影响，其预测结果与实测结果符合度高于P&M 模型，进而验证了新模型的正确性及优越性.(3) 以圣胡安盆地煤储层数据为基础，分析了克林伯格系数的影响因素.结果表明随储层压力的降低，克林伯格系数呈先增大后减小变化趋势；在储层压力相同时，克林伯格系数随渗透率的减小呈指数形式变化，随温度的升高呈线性变化趋势. 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煤储层渗透率影响因素及排采控制研究田俊林（中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院，北京　１０００８３） 摘　要：在煤层气排采过程中，渗透率是影响气井产量的关键因素。

本文通过分析煤层气排采经验，总经了在气井排采过程中，煤储层渗透率影响因素；并且在不同的排采阶段要采取不同的排采控制措施。

关键词：煤层气；渗透率；影响因素；排采控制 中图分类号：ＴＤ８２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６—７９８１（２０２０）０１—００１７—０３ 煤层气井获得可观产气量需要两个基本条件：煤储层要具有一定的含气量以及良好的渗透性，前者是气井产气的物质基础，后者则是气体能够有效产出的关键因素。

在气井排采过程中，如何减少对储层渗透率的伤害，扩大解吸半径，是决定气井能否高产的关键因素。

在此过程中，对储层渗透率影响最大的主要有５个因素：应力敏感性、基质收缩、煤粉堵塞、气锁伤害以及气水两相流效应。

１　煤储层渗透率影响因素１．１　应力敏感性煤储层是一种典型的双重孔隙介质，其孔隙结构主要是由基质孔隙和裂缝孔隙构成，其中煤储层的渗透性主要取决于煤中裂隙。

在煤层气井排采过程中，随着地下水和煤层气的排出，煤储层压力逐渐下降，导致煤储层有效应力增加，煤储层微孔隙和裂隙被压缩甚至闭合，从而使煤储层渗透率明显下降，煤储层表现出明显的应力敏感性。

煤储层的应力敏感性可以用渗透率损害系数、渗透率损害率、不可逆渗透率损害率和应力敏感系数来具体评价［１］。

前人通过大量的试验研究表明，渗透率随有效应力的增大呈指数型降低。

１．２　煤基质收缩效应煤体在吸附或解吸的过程中产生的膨胀或收缩效应统称为吸附变形。

在产气阶段，随着煤层气的解吸，煤基质开始收缩变形，导致煤中的裂隙开度增大，煤储层渗透率开始升高［１］。

基质收缩效应与应力敏感性不同，后者会导致煤储层渗透率下降并且很难恢复，前者则会提高煤储层渗透率。

煤储层渗透率在煤层气临界解吸压力前，主要受有效应力的影响而出现下降趋势，但当煤层气排采一段时间后，随着煤层气的不断解吸，煤基质收缩效应开始逐渐增强，有效应力效应逐渐减弱，煤储层渗透率开始逐渐改善。

有效应力对高煤级煤储层渗透率的控制作用陈世达;汤达祯;高丽军;许浩;赵俊龙;陶树【摘要】为了探究有效应力对高煤级煤储层渗透率的控制作用及其应力敏感性的各向异性,对5块高煤级煤样进行了覆压孔渗实验,揭示了有效应力对煤储层渗透率的控制机理.以3.5 MPa模拟原始地层压力发现,煤岩在平行主裂隙和层理面方向具有最高的初始渗透率,垂直层理面方向初始渗透率最低;有效应力从3.5 MPa增加到15.5 MPa的过程中,渗透率呈现出良好的幂函数降低趋势;渗透率伤害/损失的各向异性表明平行主裂隙方向渗透率伤害率和损失率最大,且不同方向应力敏感性受裂隙的宽度及其展布方向的控制;裂隙压缩系数随应力的增加呈现降低趋势,但由于高煤级煤岩压缩难度大,裂隙压缩系数的各向异性不明显.有效应力对渗透率控制的实质为通过减小煤储层孔裂隙体积降低渗透率,从而对各个方向上的渗透率均造成较大的不可逆伤害.%In order to discuss the anisotropy of stress sensitivity of permeability in the high rank coal reservoir,five high-rank coal samples were measured under overburden pressure to reveal the control mechanism of effective stress.The coal mass has the highest permeability in the direction parallel to the face cleat and bedding plane by using 3.5 MPa to simulate the original formation pressure,while it has the lowest permeability in the direction perpendicular to the bedding planes.The coal permeability declines(or increase) in power function with the increase(or decline) of effective stress.The permeability damage/loss anisotropy indicates that in the direction parallel to the face cleat,coal mass has the highest stress sensitivity,and the stress sensitivity in different directions is controlled by the width of the crack and the direction of itsdistribution.High rank coal is of high density,poor development of pore and fracture,and it is very difficult to compress,the anisotropy of cleat compressibility is not obvious.With the increase of effective stress the cleat compressibility showed a decreasing trend.The essence of effective stress on permeability is that the reduction of the coal reservoir pore fracture volume results in the reduction of permeability and leads to larger irreversible damage of permeability in all directions.【期刊名称】《煤田地质与勘探》【年(卷),期】2017(045)004【总页数】5页(P76-80)【关键词】有效应力;渗透率;应力敏感性;压缩系数;高煤级煤储层【作者】陈世达;汤达祯;高丽军;许浩;赵俊龙;陶树【作者单位】中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;煤层气开发利用国家工程中心煤储层实验室,北京100083;中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;煤层气开发利用国家工程中心煤储层实验室,北京100083;中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司,天津300457;中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;煤层气开发利用国家工程中心煤储层实验室,北京100083;中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;煤层气开发利用国家工程中心煤储层实验室,北京100083;中国地质大学(北京)能源学院,北京100083;煤层气开发利用国家工程中心煤储层实验室,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P618.13煤层气作为一种优质高效清洁能源，逐渐成为常规天然气的重要战略补充。

多因素耦合作用的致密油储层孔隙尺度动态渗吸机理研究
多因素耦合作用的致密油储层孔隙尺度动态渗吸机理研究是指在致密油储层中，考虑到多种因素相互耦合作用的情况下，研究油藏中油液在孔隙尺度上的动态渗吸机理。

多因素耦合作用主要包括以下几个方面：
1. 孔隙结构：致密油储层孔隙结构复杂，包括孔隙体积分布、孔隙连通性和孔隙壁面积等。

研究孔隙结构对油液渗吸过程的影响，可以揭示油藏孔隙结构与产能之间的关系。

2. 油水相态及相互作用：致密油储层中油液通常处于多相态，包括气态、液态和固态。

研究油气界面张力、油水之间的相互作用力对油液渗吸行为的影响，可以深入了解油液在孔隙中的分布和移动规律。

3. 岩石物性：岩石物性对油液在孔隙中的渗透能力有很大影响，包括渗透率、孔隙度和孔隙压力等。

研究岩石物性与油液渗吸过程之间的关系，可以评估储层的产能和改善生产技术。

4. 气体吸附效应：致密油储层中，天然气通常以吸附态存在于岩石孔隙中。

研究气体吸附效应对油液渗吸过程的影响，可以揭示气体与油液相互作用的机理和提高开发效率的途径。

综上所述，在致密油储层中，多种因素同时发生耦合作用，影响着油液在孔隙尺度上的渗吸行为。

通过研究这些耦合作用的机理，可以有效地指导致密油储层的开发和生产工作。