Обзор новых методов и моделей расчета количества метана в шахтах и оценки ресурсовРэймонд Пилчер, Рональд Коллинз, Джеймз МаршаллОценка вторичных ресурсов является сложной задачей на начальной стадии развития проекта «газ в угольных шахтах» (ГУШ). Газовые ресурсы часто кажутся немалыми и инвестиционно привлекательными на этапе выработки концепции и планирования шахтно-газовых проектов. Во время предварительной технико-экономической разработки оценка размеров ресурсов пересматривается с точки зрения технической возможности извлечения. Даже если результаты предварительного технико-экономического обоснования обнадеживают, требуются дополнительная информация и данные для дальнейшего уточнения оценки производимого газа и определения экономической осуществимости проекта. После выбора метода улавливания газа еще раз пересматривается оценка ресурсов и рассчитывается объем промышленных запасов. К сожалению, на этой стадии часто понимают, что ресурсы, которые ранее были оценены как довольно большие, на самом деле значительно меньше, а потенциал промышленной разработки ограничивается экономикой добычи и существованием рынка для шахтного газа. Хотя в нефтяной промышленности используются последние статистически обоснованные методы оценки ресурсов, они реже используются в горном деле. Анализ влияния плотности дискретизации и изменчивость данных является важным шагом в подходе к оценке ресурсов шахтного газа. Ресурсы шахтного газа обычно рассчитываются на основе однозначности или средних величин измерений важных параметров, таких как газоносность, плотность и мощность угольного пласта. Использование частотного распределения, разработанного для каждого параметра, измеряет риск, связанный с оценкой ресурсов и, т.о., увеличивает правильность расчетов. Компьютерные симуляторы Монте Карло облегчают этот способ анализа посредством одновременной и случайной выборки массива распределения, позволяя определить вероятность проявления объема ресурса. Оценка объемов извлекаемого шахтного газа представляет ряд уникальных задач. Приемлемая оценка ресурсов зависит от знания объема добываемого газа, нормы выработки газа во времени и влияния экономически сдерживающих факторов на производство. Компьютерная программа объемной симуляции предсказывает объем производства газа и оценку суммарной добычи газа, возможной на ранних стадиях анализа и разработки проекта. Более того, риски могут быть сосчитаны посредством анализа чувствительности введенных параметров, а дальнейшее принятие экономических решений, основанное на результатах симуляции, может привести к скорейшему достижению экономических целей. 1 Введение. Угольные предприятия фокусируют свои усилия, в основном, на одном – добыча угля наиболее экономным способом, при этом не подвергая шахтеров опасности. Эти компании постоянно сталкиваются с необходимостью разработки мер безопасности, которые могут гарантировать здоровье и производительность их рабочих. В наполненных газом шахтах создание безопасных условий труда требует от компаний создания практики оценки количества газа, который будет выделен во время процесса выработки, и определения лучшего способа удаления газа из шахты. Не важно, откуда проникает газ (из пласта, несущей породы или выработанного пространства), цель одна – удалить из шахты достаточное количество газа так, чтобы вентиляционная система могла растворить оставшийся газ в шахте до допустимых пределов. Системы дренирования газа не часто спроектированы с целью оптимизации улавливания газа из-за бюджетных ограничений и первостепенных задач безопасности. По тем же причинам данные, доступные для оценки потенциала промышленной разработки могут быть ограничены. 2 ПРАКТИКА ОЦЕНИВАНИЯ ГАЗОВЫХ РЕСУРСОВ ШАХТЫ 2.1 Требования Оценки Ресурса Метана Угольной Шахты Часто, когда угольное предприятие или внешний разработчик решает исследовать метановые ресурсы шахты, они обнаруживают, что определение размера и объема запасов метана довольно сложно осуществить. Сложность возникает, когда разработчики проекта сталкиваются с использование данных, которые были собраны для единственной цели предоставления информации лицам, принимающим решения, т.о., чтобы они могли контролировать выделение газа в действующих выработках. Объем добытого угля и объем освобожденного газа на тонну добытого угля (в метрах кубических на тонну угля); относительное выделение, объем освобожденного газа во времени (в метрах кубических на единицу времени). Успешное создание метанового проекта требует тщательного понимания размеров и производственного потенциала газовых ресурсов. Запасы шахтного метана подразумевают объем газа, распределенного в угле и несущих породах, пластовый газ. Оценка запасов угля представляет верхнюю грань потенциально получаемого газа; но 100% улавливание газа виртуально невозможно. Технически улавливаемый газ – это количество газа, которое получают использованием проверенных методов добычи с применением существующих технологий. Промышленно добываемая часть технически улавливаемого газа – это ресурсы. Оценка разработчиком ресурсов будет варьироваться в зависимости от технологии, используемой для улавливания, и изменений экономических условий. Рис. 1 иллюстрирует соотношение ресурсов и технически добываемых запасов. Это помогает концептуализировать то влияние, которое оказывает выбор технологии улавливания и вариаций в оценке объема ресурсов, на объем технически улавливаемых ресурсов. Варианты в объеме ресурсов могут происходить из-за таких факторов, как изменения в цене или себестоимость добычи. Первоочередной задачей разработчика будет получение справедливой оценки пластового газа для расчета потенциала валовой добычи предприятия. Помня то, что пластовый газ является верхним пределом ресурсного потенциала, разработчик сможет определить, возможна ли начальная концепция проекта. 2.2 Оценка пластового газа. Может быть сложно взять данные особых и относительных выбросов и редкие данные с разрабатываемых пластов и разработать оценку ресурсов. Есть много решений этой задачи. Первый шаг в расчете пластового газа (ПГ) – это понимание ограниченности доступных данных и информации. Обычно следующие данные доступны для оценки ПГ:
Самый распространенный метод оценки ПГ – это объемные измерения. Они включают в себя как минимум следующие шаги:
Оценка ПГ становится менее трудоемким процессом благодаря компьютерным приложениям. Они используют региональную сетку и выборочные значения, чтобы подобрать поверхность под данные при помощи математического алгоритма. Этот алгоритм подбирает значения к каждой точке сетки для исследуемого региона. Исследователь может использовать эти значения для дальнейшего математического анализа, напр. расчет коллектора. Далее можно рассчитать ПГ просто используя данные газосодержания. Эти данные умножаются на объемные значения для каждой точки сетки для определения ПГ в каждой сетке. Интеграция полученной поверхности даст оценку ПГ. На практике разработчик не знает, насколько рационально ожидать то, что запас такого размера появится в районе исследования. Используя тот же набор данных, можно получить понимание вероятности появления определенного результат, используя методы Монте Карло. Например, рис.2 показывает предсказываемое распределение ПГ в угольном пласте. По этому прогнозу существует 80% вероятность того, что 160-акровый участок имеет от 28000 до 171000 метров кубических запаса пластового метана. 2.3 Оценка технически добываемых запасов. Только часть изначально находящегося в пласте газа будет извлечено через скважины. Общее количество газа, который можно добыть, называется коэффициент отдачи. Можно вычислить коэффициент отдачи на основе опыта схожих геологических регионов, шахтных условий и того же способа добычи. Недостаток этого способа оценки в том, что он не учитывает уникальные особенности проектной области. Другим способом предсказания коэффициента отдачи является моделирование гидрогазодинамики (ГГД). Этот способ использует методы численного расчета для предсказывания интенсивности испускания газа в выработки, а затем принимает во внимание изменение давления (или фильтрационный потенциал), связанное с извлечением этого газа. Метод моделирования ГГД подразумевает следующие шаги:
Может быть значительная неточность в значениях введенных в модель параметров. Однако они могут иметь, а могут и не иметь значительное влияние на коэффициент отдачи. Неточность каждого параметра можно вычислить при помощи анализа чувствительности. Рис. 4 изображает диаграмму Торнадо, которая используется для вычисления влияния неточности значений параметров на добываемые запасы. Для построения диаграммы необходимо ввести все параметры, влияющие на добычу газа, в наиболее вероятном значении. Модель запускается, при этом добыча газа используется как ось торнадо. Затем, один параметр задается в минимальном ожидаемом значении, а все остальные остаются в наибольших значениях. Модель запускается снова. Это выводит минимальное значение добычи газа для неточности этого параметра. Область неточности обозначается длиной полосы. Моделирование при помощи ГГД предоставляет информацию для лиц, принимающих решения. Оно может быть использовано для фокусирования усилий по сбору данных на основных параметрах. 3 ОЦЕНКА ПРОМЫШЛЕННО ДОБЫВАЕМЫХ ЗАПАСОВ, РЕСУРСОВ Когда предложен план разработки, модель ГГД помогает генерировать оценку резерва. По словам Общества Нефтяных инженеров и Мирового Нефтяного Конгресса: «Доказанные запасы – это то количество нефти, которое, по анализу геологических и инженерных данных, может быть оценено с определенной достоверностью как промышленно добываемые начиная с определенной даты, из известного коллектора и при определенных экономических условиях, производственных методах и государственном регулировании». Другими словами, количество добываемого газа должны быть довольно точными, и газ должен быть промышленно добываемым. Модель ГГД используется для предсказания доли газа. |
| Первоисточик: AN OVERVIEW OF EMERGING PRACTICES AND MODELS USED IN
COAL MINE METHANE RESOURCE ESTIMATION AND RESERVE
EVALUATION
Перевод статьи приведеной выше осуществлен Магистром ДонНТУ Новиковой К.Е. |