煤球有几个窟窿

2.4.1 煤的孔隙及其特征

2.4.1.1 煤的双重孔隙系统

煤层是一种双重孔隙介质，属裂隙-孔隙型储层，这一点已在多领域、多学科范围内达成共识。图2.4是煤储层孔隙结构的理想模型，割理将煤分割成若干基质块，基质块中包含有大量的微小孔隙，是气体储存的主要空间，其渗透性很低；割理是煤中的次要孔隙系统，但却是煤层中流体（气体和水）渗流的主要通道。孔隙和割理都是煤储层研究的重要内容。

图2.4 煤的双重孔隙系统

（据Warren等，1996）

图2.4中的“割理”（cleat）是指煤层中近于垂直层面的天然裂隙，其成因有内生和外生（构造成因）之分，规模有大有小，与煤田地质学上的“裂隙”为同义词。在煤层气地质领域，一般将“割理”和“裂隙”通用，为了避免术语上的混乱，本书用“割理”一词。

2.4.1.2 研究方法比较

为了搞清楚煤储层的储、渗、保等性能，人们从室外到室内，由宏观到微观，采用多种手段和方法研究煤的割理和孔隙，表2.10列举了常用的几种方法。研究方法大体划分为观察描述和物理测试两大类，前者以定性研究为主，后者为定量研究，二者分别都具有宏观和微观手段。

从表2.10可以看出，有些方法主要是研究割理，如巷道井壁和手标本观察、煤岩抛光块样的光学显微镜观察等；有些方法主要是研究孔隙，如水孔隙率测定和低温氮吸附；有些方法则将孔隙-割理一并研究，如氦孔隙率和压汞试验；有些方法将割理和孔隙分别研究，如扫描电镜方法。

表2.10 煤层双重孔隙系统常用研究方法比较

（据张新民等，2002）

根据孔隙-割理一并研究的物理测试结果，通常将煤中孔隙（包含割理）的空间尺度划分为：＜0.01μm为微孔，0.01～0.1μm为小孔，0.1～1μm为中孔，＞1μm为大孔。通过观察描述可以确定割理和孔隙的成因类型、连通性，统计割理的优势方位、密度等，获得很重要的第一手资料，是煤储层研究的有效途径之一。通过巷道井壁、手标本、光学显微镜、扫描电镜等不同尺度上的大量观察与研究，可在较大范围内了解我国煤中割理和孔隙的基本特征，加深和扩充对煤储层的认识。

2.4.1.3 煤孔隙的扫描电子显微特征

扫描电子显微镜（scanning electron microscope，以下简称SEM或扫描电镜）是对煤层以及砂岩、灰岩、喷发岩等油气储层进行评价和研究的必不可少的有效手段。根据扫描电镜的有效分辨率，煤中小孔和中孔是其研究的主要对象。

2.4.1.4 煤孔隙的成因类型

煤的孔隙成因及其发育特征是煤体结构、煤层生气、储气及渗透性能的直接反映。根据成因，Gan（1972）等将煤中孔隙划分为分子间孔、煤植物组织孔、热成因孔和裂缝孔。郝琦（1987）将其划分为植物组织孔、气孔、粒间孔、晶间孔、铸模孔和溶蚀孔等，其中有些名称很大程度上借用了砂岩或灰岩储层的名称。然而，煤储层与砂岩、灰岩储层有较大的区别。本书立足于煤的岩石结构和构造，以煤的变质、变形特征为基础，以大量的扫描电镜观察结果为依据，将煤孔隙的成因类型划分为4大类9小类（表2.11）。

表2.11 煤的孔隙类型及其成因简述

（据张新民等，2002）

（1）原生孔

原生孔是煤沉积时已有的孔隙，原生孔分为结构孔和屑间孔。

结构孔（或称植物组织孔）是成煤植物本身所具有的各种组织结构孔，如细胞腔、纹孔、筛孔、髓射孔等，其中细胞腔是煤中最常见的。结构孔的孔径为几至几十微米，形状呈椭圆状、三角状和不规则状等。细胞腔大多都有程度不同的变形，空间连通性差，尤其是纤维状丝质体的细胞腔，仅局限于向一个方向发育，相互之间很少连通。

屑间孔指煤中各种碎屑状显微组分，如镜屑体、惰屑体、壳屑体等碎屑颗粒之间的孔隙。这些碎屑颗粒无一定形态，呈不规则棱角状、半棱角状或似圆状等，大小2～30 μm不等（陈佩元，1996），由其构成的屑间孔的形态以不规则状为主，孔的大小一般小于碎屑。这些碎屑可能来自于成煤早期被降解或运移而机械破坏的植物残体，因此，屑间孔为原生孔。屑间孔的发育受碎屑颗粒的制约，仅微区连通，而且由于煤中碎屑状显微组分的含量很少，所以屑间孔的数量较少，对煤储层渗透率贡献不大。屑间孔相当于以往文献中描述的粒间孔或粒状沉积结构孔，粒间孔是砂岩储层的主要孔隙，对砂岩的渗透率起着决定性作用，为了区别于砂岩储层，将煤储层中碎屑颗粒之间的孔称为屑间孔。

原生孔在煤的低变质阶段保存较多，随着变质程度的加深或构造作用的破坏，原生孔发生变形、缩小、闭合乃至消失等变化，原生孔不能再生。

（2）气孔

煤化作用过程中由生气和聚气作用而形成的孔为气孔。有的学者称之为热成因孔，有的学者称之为变质孔。常见单个气孔的大小为0.05～3 μm，1 μm左右者多见。单个气孔的形态以圆形为主，边缘圆滑；其次有椭圆形、梨形、圆管形、不规则港湾形等。气孔大多以孤立的形式存在，相互之间连通性不好。

不同煤岩组分中气孔的发育特征不同。壳质组气孔最发育，并大多以群体的形式出现，有些壳质体具有外壳壁，壳壁上很少有气孔，壳内气孔密集。镜质组气孔较发育，但很不均匀，成群的特点突出，气孔群中的气孔排列无序或有序；椭圆形及圆管形气孔的长轴常定向排列；气孔群与气孔群之间很少连通，有时气孔与割理连通。惰质组中很少见有气孔。

（3）外生孔

煤固结成岩后，受地质构造作用而形成的孔隙为外生孔。外生孔可分为角砾孔、碎粒孔和摩擦孔。

角砾孔是煤受构造破坏而形成的角砾之间的孔。角砾呈直边尖角状，相互之间位移很小或没有位移，角砾孔的大小以2～10 μm者居多。原生结构煤和碎裂煤的镜质组中角砾孔发育较好，并常有喉道发育，局部连通性比较好。在轻度变形的煤中，角砾孔占优势，对提高煤储层渗透率有利。

碎粒孔是煤受较严重的构造破坏而形成的碎粒之间的孔，碎粒呈似圆状、条状或片状（张慧，1998），碎粒之间有位移或滚动，碎粒大小多为5～50 μm，其孔隙大小为0.5～5 μm，碎粒孔体积小，易堵塞。

摩擦孔是煤中压性构造面上常有的孔隙，此乃压应力或剪应力作用下，面与面之间相互摩擦和滑动而形成的孔。摩擦孔有圆状、线状、沟槽状及长三角状等形态，且常有方向性，孔边缘多为锯齿状，大小相差悬殊，小者1～2 μm，大者几十或几百微米。摩擦孔仅发生于构造面上，空间连通性差。

（4）矿物质孔

由于矿物质的存在而产生的孔隙统称为矿物质孔。孔的大小以微米级为主，常见的有铸模孔、溶蚀孔和晶间孔。铸模孔是煤中原生矿物质在有机质中因硬度差异而铸成的印坑。溶蚀孔是煤中可溶性矿物质（碳酸盐类、长石等）在长期气、水作用下受溶蚀而形成的孔。晶间孔指矿物晶粒之间的孔，有原生的，也有次生的。

2.4.1.5 孔隙在煤储层研究中的作用与意义

煤孔隙的成因类型多、形态复杂、大小不等。原生孔、外生孔和矿物质孔以＞1 μm的大孔级孔隙为主，有利于煤层气渗流；气孔以0.05～1 μm的小、中孔级孔隙为主，有利于煤层气聚集和渗流；＜0.01 μm的微孔主要为分子结构孔，对煤层气渗流的意义不大，扫描电镜也难以分辨。

各类孔隙都在有限的区域内发育，有的为孤立孔隙，有的局部连通，没有一种孔隙是在整个煤层中连通的。煤呈层状结构，此结构制约各类孔隙在三维空间上的连通，这是煤基质渗透率低的原因之一。煤层气在煤层内部是运动着的，各类孔隙都可成为储气空间，孔隙多有利于提高煤层的储集性能。各类孔隙的空间连通性差，但可以借助于割理来参与双重孔隙系统，因此，孔隙多有利于煤层气的储存和扩散，也有利于煤层气的渗流。

原生孔如保存完整表明煤体原生状态保存好；气孔发育的煤层生气与储气性能好；角砾孔占优势的煤层渗透率好；碎粒孔和摩擦孔多的煤层受构造破坏严重，煤层整体渗透率低；溶蚀孔和次生矿物晶间孔发育则反映煤层的透水性好。对煤中孔隙的研究有助于提高对煤储层性质的认识和储集性能的判断。

2.4.2 煤的割理系统

2.4.2.1 割理的规模、形态及评价

（1）割理的规模类型

割理的规模存在很大差异，小者仅数微米长，大者数米长。不同规模的割理在煤层中的发育程度相差较大，对气体的渗流起着不同的作用。本书按照割理的规模以及割理与煤层、煤岩类型及煤岩成分的关系对其进行分类（表2.12）。

表2.12 割理的规模类型及特征简述

（据张新民等，2002）

（2）割理的三维几何形态

割理系统有相互大致垂直的两组，其中延伸长度大、且发育的一组叫面割理；被面割理横切的另一组叫端割理（图2.5）。

割理的长度在层面上可测量到，发育的面割理呈等间距分布，其长度变化范围很大（见表2.12）。受煤岩成分在平面上相变的控制，有的镜煤或亮煤分层在几米甚至几十米内分布都很稳定，而有的几厘米内即出现变化。不发育的面割理在层面上以短裂纹的形式出现，宏观下从几毫米到几厘米。面割理的高度受煤岩类型分层和煤岩成分厚度控制，总体上煤的光泽越亮、镜煤和亮煤越多、厚度越大，割理越发育、割理高度越大，割理高度小到几微米，大到几十厘米。

端割理一般与面割理是互相连通的。端割理的长度受面割理间距的控制，面割理间距越宽，端割理越长。端割理与面割理的高度受控因素相同，主要与煤岩类型和煤岩组分有关。

割理的宽度与其规模有关。割理规模越大，宽度亦越大，变化范围一般为1 μm至几厘米。

割理形态也是多种多样，在层面上主要有：①网状，这种割理连通性好，极发育；②一组大致平行排列的面割理极发育，而端割理极少，这种割理发育，连通性较好；③面割理呈短裂纹状或断续状，端割理少见，这种割理连通性差，较发育。

图2.5 煤中割理系统图

（据张新民等，2002）

剖面上，割理主要呈垂直于层理或微斜交层理平行排列。

（3）割理的评价方法及标准

割理的数量、几何形态、连通性等相差很大，若无统一评价方法和标准，很难对煤中割理的发育程度、其对渗透性的贡献做出客观的评价，亦不便于资料的对比和综合使用。鉴于此，现对割理密度、连通性及发育程度提出以下评价标准及方法。

1）割理密度：表示一定距离内割理数量的多少，反映割理发育的程度。密度的测量与研究方法有关，肉眼的分辨率仅可见到大于0.1mm的割理；而光学显微镜下可分辨出大于1 μm的割理；扫描电镜下放大500倍可分辨出长度0.6 μm的割理。由于分辨率的限制，用不同研究方法所测得的割理是不同类型的，其密度也相差很大，如汪家寨11～13煤层，手标本观察统计面割理密度为20～50条/10cm，块煤光片肉眼统计面割理为38～42条/10cm，偏光显微镜下统计为 210条/10cm，而扫描电镜下放大 480倍则为3333条/cm2。可见不同的统计方法，其割理的规模和密度相差很大。根据我国煤中割理的特征，根据尺度不同，将割理的密度划分为3个级别（表2.13）。

表2.13 割理密度级别划分

（据张新民等，2002）

2）割理的连通性：连通性包括同一割理类型之间的连通以及不同割理类型之间的连通状况。仅有超微型割理之间的连通，而缺少微型、小型及其他更大型割理的连通，即使超微型割理再发育，流体也难以渗流；同理，仅有巨型和大型割理发育，而更小型的割理不发育，孔隙的流体无法与巨型和大型割理沟通，成为死孔隙。要使渗透性好，产气量高，从超微型→微型→小型→中型→大型→巨型割理等各级别的割理内部及相互之间形成网络，互相连通，才会出现真正高渗透性储层。根据割理之间的连通状况、对渗透性的贡献以及几何形态特征，将连通性划分为3个级别（表2.14）。

表2.14 割理的连通性等级划分

（据张新民等，2002）

3）割理发育程度：包括割理的密度、长度、高度、裂口宽度及连通性，在整体上反映割理的发育状况及其对煤储层渗透性的影响。主要采用密度和连通性两个指标对割理的发育程度进行划分（表2.15）。

表2.15 割理发育程度划分

（据张新民等，2002）

2.4.2.2 我国部分矿区煤的割理特征

（1）宏观割理特征

通过对我国部分煤矿区煤样品进行分析，割理的统计结果列于表2.16。割理密度随着割理规模变小而加密，其变化趋势为大型＜中型＜小型。大型割理密度为0.1～23条/10cm，一般为1～6条/10cm；中型割理密度明显增大，密度为3～50条/10cm；小型割理密度为3～140条/10cm。单从割理密度看，中、小型割理密度均大于等于3条/10cm，割理发育。不同类型割理的密度与发育程度均符合上述发育规律，贯通一个以上煤岩类型的割理密度自然少于一个煤岩类型内的割理密度，一个煤岩类型内的割理密度又少于单一煤岩组分内的割理密度。

据矿井观察，鹤岗、七台河、阳泉、离柳、韩城、临涣、南桐、松藻、水城和盘江等矿区大、中、小型割理属较发育或发育，网状割理常见；晋城、鹤壁、平顶山、宿县、吐-哈盆地等大型割理较发育或不发育。

美国不同煤阶（Rmax＝0.28%～3.86%）的煤层，在煤壁上观察到面割理密度是0.5～50条/10cm，面割理密度平均为1.2～16条/10cm，与我国主要矿区煤层的大、中型面割理密度比较接近。

（2）割理走向

割理走向与割理形成时区域水平主应力的方向有关，以致出现不同煤盆地割理走向不同（表2.16），同一煤盆地割理走向也不同的现象。如吐-哈盆地三道岭矿区，各矿井割理走向基本一致，为NE向；鹤岗煤田北部岭北矿割理走向为近SN向，而中部南山矿割理走向为NW向；沁水煤田北部阳泉矿区割理走向为NNE向，而南部晋城矿区割理走向则为NW向。

表2.16 我国主要矿区煤层面割理系统统计

（据张新民等，2002）

（3）微型割理特征

反光显微镜下，各矿区微型面割理密度为17～294条/10cm（表2.17），割理发育程度以较发育为主。鹤岗、韩城、丰城、南桐、松藻和水城等矿区面割理发育，密度大于100条/10cm；三道岭、铁法矿区煤割理密度较小。端割理密度一般小于面割理，密度为10～118条/10cm。

表2.17 部分矿区微型割理统计

续表

（据张新民等，2002）

微型割理密度及发育程度与块煤光片的宏观煤岩类型有关，煤的总体光泽越亮，割理密度越大，一般是光亮煤＞半亮煤＞半暗煤＞暗淡煤。如南桐矿同一煤层（13-1煤层），光亮煤（13-1-1样和13-1-4样）面割理密度为92～133条/10cm；半暗-半亮煤（13-1-5样）面割理密度为100条/10cm；半暗煤（13-1-3样）面割理密度为71条/10cm；暗淡煤（13-1-6样）面割理密度为37条/10cm。其他矿区的样品中也有类似现象。

2.4.2.3 割理的扫描电子显微特征

扫描电镜主要观察煤中宽度为0.1～10 μm的微割理和超微割理。样品为煤岩块样的自然断面，该断面可以是垂直层理的，也可以是层面、裂面、滑面、组分界面等。

（1）割理的电子显微形态特征

按成因可以将割理划分为内生割理（或称收缩割理）和构造割理（或称外生割理）。

扫描电镜下内生割理多呈短的直线状，不穿越组分，大体垂直层理，主要发育于镜质组中，尤其是均质镜质体中。镜质体厚度越大，内生割理越长，并常呈等间距排列。与构造割理相比，内生割理宽度大（多为几个微米），密度小，派生割理少，连通性差。

构造割理呈折线状、曲线状、锯齿状和羽列状等，大多斜交层理，穿越不同组分，无充填或被碎粒充填。构造割理通常间距不等，长度、宽度和密度也大小不等，且相差悬殊。构造割理常有派生共轭割理伴生，不同级别的割理组成割理网络，常见的割理网络形态有菱形网络、三角形网络、多边形网络及方格形网络等。

（2）割理密度及其计算方法

从宏观到微观，煤储层割理密度的计算方法有多种，有的按线计算，有的按面积计算，类似于变形矿物位错密度的计算方法（张慧，1989）。扫描电镜观察的是二维图像，故按面积计算割理密度比较合适。以每平方厘米可见的割理条数为割理密度，条数的确定以方向不同为一条，不分长短、宽窄和成因。计算公式如下：

割理密度＝条数×倍数2/屏幕面积（单位：条/cm2）

割理密度随观察尺度的不同而不同，比较不同煤层、不同煤体或不同组分的割理密度，应采用同一观察尺度。从大量的观察结果来看，煤中小于0.5 μm的割理已不多见（构造形变严重的煤除外），因此，统计煤中割理密度采用放大500倍左右为宜。

（3）原生结构煤的割理密度

表2.18列出了部分原生结构煤的统计割理密度，其煤体结构类型以手标本观察为准，不代表整个煤层，放大倍数均为480倍，有效分辨下限大约为0.62 μm。统计割理密度为若干屏幕上计算结果的平均值，一个屏幕上的计算结果为微区割理密度。

当割理密度＜300条/cm2时，割理大多局限于镜质组中，受惰质组和暗煤区（富含矿物质的区域）的阻挡，割理难以连通成网，故割理不发育、不成网。当割理密度为300～1000条/cm2时，部分割理可以在局部穿越不同组分，形成微区网络，割理为较发育。当割理密度＞1000条/cm2时，宽而长的割理穿越不同组分，并常有次级共轭割理派生，形成各种组态的割理网络，此时割理为发育且成网。

从表2.18所列的情况来看，多数煤层的割理为较发育、微区成网，少数煤层为不发育和发育。黑龙江七台河90煤层和淮南新集一矿11煤层的块样割理密度＞1000条/cm2，为割理发育且成网；水城汪家寨11～13煤层块样的统计割理密度为3333条/cm2，割理发育，且成网，该样品中显微构造较多。

表2.18 原生结构煤扫描电镜放大480倍统计割理密度

注：WY为无烟煤；PM为贫煤；FM为肥煤；QM为气煤。 （据张新民等，2002）

表2.19为部分原生结构煤的微区割理密度，从阳泉四矿15煤、鹤岗岭北29煤和南山15煤的内生割理密度计算结果来看，内生割理宽度大，数微米以上者居多，且密度小（37～215条/cm2），难成网。

表2.19 原生结构煤微区割理密度计算结果

注：WY为无烟煤；SM为瘦煤；FM为肥煤；QM为气煤；CY为长焰煤。 （据张新民等，2002）

同一煤层中，镜质组和惰质组的割理密度相差悬殊，如陕北某地早侏罗世煤层中镜质组的割理密度为1200条/cm2，惰质组割理密度为200条/cm2，镜质组是惰质组的6倍；又如淮南新庄子矿11 煤，镜质组中的割理密度为4167条/cm2，混合组中的割理密度为1351条/cm2，前者是后者的3倍多；韩城下峪口3煤和宁夏银洞沟煤的割理密度达6667条/cm2和7733条/cm2。这些煤宏观上为原生结构，实际上都经受过一定程度的构造破坏，割理密度的提高主要是由于构造割理的产生。

（4）构造煤的割理密度

碎裂煤、碎粒煤和糜棱煤统称构造煤。构造煤主要由各种构造微粒组成。构造煤中的割理是扫描电镜下的显微构造之一，表2.20列出了部分构造煤的微区割理密度。

表2.20 构造煤的微区割理密度

（据张新民等，2002）

由表2.20可见，构造煤中的割理宽度小、级别多、密度大，分布极不均匀，密度大多为每平方厘米几千条，有时高达几十万条。密度高达几万至几十万条的微区大多在煤中强度较大的角砾和碎粒上或滑面上。在有围压的情况下，这些高割理密度区为一个整体，围压一经释放即散为碎粒或糜棱质。构造煤的割理密度虽然很大，但都是微区的，不足以影响煤层整体上的储集性能。

构造破坏作用对煤储层有正、反两方面的作用，轻微适度的构造破坏作用使煤层破裂，产生角砾和割理，可提高渗透率；较强烈的构造破坏作用使煤层碎粒化或糜棱化，破坏了煤层的原生结构，降低了割理系统的连通性，从而使煤层渗透性变差。

2.4.2.4 割理发育的影响因素

煤中割理的发育具极不均匀性，影响煤中割理发育的因素可分为外界因素和内在因素（煤层本身）。外界因素主要指作用于煤层的外力的性质、大小及作用方式，其次还有煤层顶底板岩性及其机械性能；内在因素有煤岩组分与变质程度等。

（1）有机显微组分的影响

镜质组（尤其是均质镜质体）致密、均匀、块体大，有利于割理顺利延伸和发展。惰质组是多孔状和纤维状的，纤维的纵向常顺层排列，空隙使得应力释放，纤维状丝质体在垂直纤维方向上裂开比较困难，因此惰质组有释放应力、减弱割理和阻挡割理的作用，对割理发育不利。壳质组的机械强度大于镜质组和惰质组，其形变过程类似于镜质组，多数煤层含壳质组很少，故壳质组对煤储层割理发育影响不大，当其含量高时，应加以重视。

惰质组含量高的煤层不利于割理的发育和连通，如鄂尔多斯早侏罗世的很多煤层惰质组含量常在50%以上，这些煤层中惰质组堵塞割理的现象是显而易见的。镜质组含量高的煤层，割理发育，连通成网，可谓优等煤储层，如晋城、铁法、抚顺等地的煤层即是如此。

（2）矿物质的影响

矿物质比有机质硬度大，煤中矿物质（主要指原生矿物质）大多以不均匀的状态赋存。含矿物质多的地方，煤的光泽暗淡。暗淡区的割理发育程度低于光亮区，从宏观到微观都常见到光亮煤割理宽、数量多，而暗淡煤割理窄、数量少的现象，表明矿物质在一定条件下不利于割理发育。但在形变严重的碎粒煤或糜棱煤中，未碎和未成粉的较大的块体，一般就是富含矿物质的暗淡煤，此暗淡煤中有较高的割理密度，表明矿物质有提高煤体强度的作用。

2.4.3 煤变质程度的影响

我国煤变质的特点之一是变质时间晚，很多煤级的增高都是在燕山期，因此可以把一定范围内的不同煤级视为处于同一应力场中。从表2.18来看，无烟煤的割理密度低于烟煤，烟煤机械强度低，对外力反应敏感，容易形变；无烟煤机械强度相对较高，同一适当的应力场中，中变质煤割理密度高于高变质煤。但中变质煤中的割理容易被碎粒、滑移膜等堵塞，而高变质煤的成块率高，割理连通相对较好。

从割理密度与Rmax关系图（图2.6）可见，Rmax为0.51%～4.38%，割理密度分布较宽、较乱，但也可看出，在Rmax＜0.8%之前，密度值均处于较低状态；当Rmax为0.8%～2.5%之间时，密度变化范围很宽，这与样品的煤岩类型有关，总的趋势是比Rmax＜0.8%和Rmax＞2.5%时的割理密度大。

图2.6 面割理密度与煤变质程度关系

（据张新民等，2002）

就这个蜂窝煤，体现了一个完美的设计。

参考：

为了让空气通过，因为燃烧需要氧气，有了孔以后可以由于上部温度高底部温度低，因此空气产生了对流，将煤炉底部的新鲜空气通过这些孔带入燃烧区，使煤能够充分的燃烧。

中心四个，周边八个。有这些孔的依据是：（1）合理的通风量，以便充分燃烧；（2）强度保证；（3）对称均匀，使各个方位具有互换性；（4）生产，取放方便。

煤的孔隙非均质性对煤吸附甲烷的影响主要体现在孔径小于100nm的吸附孔上。虽然以往的研究已经认识到煤的微孔和小孔具有异乎寻常的内表面积，是决定煤吸附甲烷巨大潜力的主要因素。然而很少有关于煤的微小孔结构和孔表面对煤的吸附能力和吸附特征影响的深入报道。笔者将借助于分形数学手段来探索煤的吸附孔的孔表面和孔结构的非均质性特征，并进一步探测煤对甲烷的吸附行为，研究其吸附机理。

研究煤的吸附孔的分形特征时，采用传统的液氮比表面和孔径测试法进行（详细方法参见前节内容）。研究样品选自华北地区9个典型矿区，样品具有很强的代表性。所选样品的镜质组反射率为0.79％～4.24％，碳含量为51.96％～82.30％，灰分产率为4.96％～37.16％，水分含量除两个样品较高（4.04％和6.58％）外，其余均为0.62％～1.68％。煤岩显微组分中镜质组为7％～84％，惰质组为12％～73％（表2.11）。

表2.11 研究煤样的煤岩和煤化学特征

根据液氮测试结果，所有样品的BET比表面积为0.3～4.7m2/g，平均孔径为1.9～11.4nm，BJH总孔容为（1.3～14.39）×10-3mL/g，孔隙结构中以微孔和小孔对总孔容和总比表面积的贡献最大（表2.11）。据甲烷等温吸附结果，样品收到基的兰氏吸附体积在4.11～20.83m3/t，兰氏压力为0.16～3.4MPa（表2.12）。

表2.12 研究煤样的液氮吸附分析实验结果

①孔径范围为1.7nm到300nm；②通过BJH法计算获得；③通过BET法计算获得；④孔径范围为小于10nm；⑤孔径范围为10～100nm；⑥孔径范围为大于100nm。

2.6.1.1 煤的吸附孔分形维数计算

采用煤的液氮吸附实验中相对压力和吸附量的数据可计算煤的吸附孔的分形维数，计算方法主要有分形BET模型（Brunauer-Emmett-TellerModel）、分形FHH（Frenkel-Halsey-Hill）模型和热力学模型等方法（Xuet al.，1997；Garbacz，1998；Nakagawaet al.，2000；Gaudenet al.，2001；Huet al.，2004a，2004b）。在这些方法中分形FHH模型方法是应用较多的一种计算模型（Qiet al.，2002；Pyunet al.，2004；Shafeiet al.，2004；Rigby，2005；Leeet al.，2005；2006；Wee，2006）。分形FHH方法的来源和计算原理已在国内外众多文献中进行过报道，如Pfeifer等（1983，1989），Avnir等（1989），Yin（1991），Drake等（1994），Ismail等（1994）和Wu（1996）。因此，这里仅对这种方法作简要综述。

根据FHH模型原理，利用吸附压力和吸附量的数据，可根据如下方程计算煤的吸附孔分形维数：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

式中：V为平衡压力P下吸附的气体分子体积；V0为单分子层吸附气体的体积；P0为气体吸附的饱和蒸汽压；A为取决于煤的微小孔分形维数D及煤的吸附机制的一个幂指数常数；a为常数。其中，A值可通过吸附体积和相对压力倒数的对数线性关系（lnV和ln（ln（P0/P）））的斜率求得。获得A值后，可进一步计算煤的吸附孔分形维数。值得指出的是，在通过A计算D时，不同的学者基于不同的吸附理论提出了两种不同的计算方法，且至今未达成共识（Qiet al.，2002；Pyunet al.，2004；Rigby，2005）。

一种观点认为煤对氮气的吸附是一种单分子层吸附行为，受吸附质和吸附剂（气—固）界面之间的范德华力所控制，此时分形维数的计算表达式为：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

另一种观点认为气—固界面间的范德华力相对于气液界面之间的表面张力可以忽略不计，煤对氮气的吸附行为主要受毛管凝聚效应所控制，因此分形维数的计算表达式为：

煤储层精细定量表征与综合评价模型

为了确定比较科学的分形维数计算方法，下面对采自我国北方的13块煤岩样品的吸附和脱附曲线进行分析。

对实测的煤的吸/脱附曲线（图2.33）分析发现，煤的液氮吸、脱附曲线主要有类型A和类型B两种（表2.13）。其中类型A（图2.33a-g）的主要特点是，吸、脱附曲线分支在相对较低的压力时是可逆的，而在相对较高压力（P/P0>0.5）时，吸、脱附分支存在明显的滞后环，各个样品的滞后环均出现在相对压力约为0.5。类型B（图2.33h-m）的主要特点是，在整个相对压力段，吸、脱附分支始终平行而不存在明显的滞后环。如前文所述，煤的吸、脱附曲线间存在滞后环的主要原因是由于煤在吸、脱附气体过程中，微、小孔间存在明显的孔径或孔喉差异而引起的（Khaliliet al.，2000；Qiet al.，2002；Sing，2004），滞后环尤其在以“细颈瓶”型孔发育的煤中较常见。

根据Kelvin方程，计算相对压力为0.11时所对应的产生毛细凝聚的最大孔半径为0.43nm。在如此小的毛细孔隙里，氮气分子（分子直径约为0.3nm）只能以单个排列的方式充填在里边，而不可能再进行多分子层吸附，所以当相对压力小于0.11时，发生的只是在超微孔中的毛细充填以及在较大孔壁上的单分子层吸附，此时分形维数应该按照方程（2.4）进行计算。当相对压力大于0.11时，半径小于0.43nm的超微孔都已被填满，随着相对压力增大，单分子层吸附便开始向多层吸附过渡。此时，当相对压力和某种孔的孔半径符合Kelvin方程时，便会在这种孔半径的孔里发生毛细凝聚，因此当相对压力大于0.11时毛细凝聚便开始起作用。这时，选择方程（2.4）还是方程（2.5）进行分形维数的计算取决于两种吸附机制中哪种起主导作用。

表2.13 基于分形FHH模型的微小孔分形维数的计算结果

①类型A为存在滞后环；类型B为不存在滞后环。

由于所有实验样品的A类吸/脱附曲线均在相对压力0.5左右产生滞后环，这也反映了在这个压力前后所测试的孔隙在大小和形态上存在较大差异，同时造成了在此压力前后存在不同的吸附行为（图2.33）。为此，这里以相对压力0.5为分界点，分别应用方程（2.4）和方程（2.5）两种方法来计算P/P0<0.5和P/P0>0.5两段的分形维数值（表2.13）。从计算的结果看，不论是A类还是B类吸/脱附曲线，在两个相对压力段（P/P0<0.5和P/P0>0.5），双对数曲线呈现不同的斜率，且两者均拟合较好（图2.34），这说明在这两个相对压力段确实存在两个不同的孔隙分形维数（D1和D2）。

对比表2.13中采用两种方法计算的分形维数值，发现无论是对于D1还是D2，通过方程式“A＝（D-3）”计算的分形维数值均在2和3之间，而通过表达式“A＝（D-3）/3”计算的结果偏小，大部分均小于2。由于孔表面或孔结构的分形维数一般都在2～3之间（Pfeiferet al.，1983；谢和平，1996），显然“A＝（D-3）/3”计算的结果已经脱离分形的意义。因此，采用“A＝（D-3）”的计算结果进行下一步分析。

图2.33 研究煤样的液氮吸、脱附曲线

图2.34 研究煤样的液氮吸附体积和相对压力的双对数曲线

从两种分形计算方法的对比看，方程（2.5）的计算结果相对可靠，也进一步说明无论在相对低压阶段还是在相对高压阶段，煤的氮气吸附机制中，均以气—液界面之间的表面张力（或毛管凝聚力）起主导作用。根据方程（2.5）分别计算了P/P0<0.5和P/P0>0.5两段的分形维数D1和D2（表2.13）。从计算结果看，D1值相对较低，为2.346～2.73，而分形维数D2值相对较高，为2.436～2.852，D1和D2没有明显的相关关系。对比两种类型的样品发现，存在滞后环的类型A的分形维数D2均较不存在滞后环的类型B的D2要高，而两种类型煤的D1的规律不明显。这说明两种类型吸/脱附曲线所代表的样品的较小吸附孔（<1.38nm）的微孔结构差异不大，存在滞后回线的样品的较大吸附孔（>1.38nm）的孔隙结构明显要比不存在滞后环的样品复杂。

2.6.1.2 分形维数与吸附能力的关系

如前所述，煤的甲烷的吸附能力主要受煤的物理、化学特征（如煤级、煤岩组分、灰分、水分等）和温度、压力、原地应力等外界条件所控制，这种认识已经被大量的研究所证实。然而，关于煤的微小孔分形特征对煤的吸附甲烷能力的研究还未见报道。因此，笔者通过对两个分形维数与煤的最大甲烷吸附容量（兰氏体积，VL）的关系研究，来进一步探讨煤的吸附孔的孔径结构对煤的吸附能力的影响。

分形维数D1与煤的吸附能力（收到基和干燥无灰基的兰氏体积）的关系如图2.35所示。分形维数D1与煤的甲烷吸附的兰氏体积呈现显著的二项式的相关关系。在分形维数D1<2.5时，分形维数较高的煤并不具有明显较强的甲烷吸附能力；而当D1>2.5时，甲烷吸附能力随煤的分形维数增高而增强。相比较而言，分形维数D2与煤的甲烷吸附能力呈弱的线性负相关关系，如图2.36所示。说明分形维数D2越高的煤的甲烷吸附能力越低。同时，分形维数D1对煤的吸附能力的影响较大，而D2影响较小。主要原因是，煤对甲烷的吸附大部分为孔隙表面的吸附，仅有少部分为孔隙填充吸附，而分形维数D1恰恰反映了煤的微孔表面的分形维数，而分形维数D2恰恰反映了煤的微小孔的孔结构的分形维数。关于分形维数D1和D2的区别以及两者所代表的不同的分形维数，将在下文详细探讨。

图2.35 分形维数D1和兰氏体积VL的关系

图2.36

2.6.1.3 分形维数与煤的物质组成的关系

如前所述，分形维数D1和D2对煤的甲烷吸附能力具有完全不同的影响，为了进一步研究两者的差别，这里主要调查了两个分形维数与煤的物质特征参数，如煤级、组成等的关系，以及煤的孔隙特征参数，如微小孔比表面、平均孔径、微孔体积等的关系。

两个分形维数与煤的物质特征参数的关系如图2.37～图2.40所示。分形维数D2与煤的水分含量呈“倒U”型的相关关系，即在水分含量小于2％时，随着煤中水分含量的增高，煤的吸附能力越强；而当水分含量大于2％时，两者关系恰好相反。相比较，分形维数D1与煤的水分含量没有显著的相关关系。这说明，煤中的水分含量对煤的分形维数D2具有显著影响，而对D1没有显著影响。比较两个分形维数与煤的吸附能力的关系发现，D2可能反映了煤的孔结构的分形维数。当煤吸附甲烷时，气/液相的水分子可能引起吸附分子在吸附表面的振动，形成气液表面张力而影响吸附。在煤的水分含量少于2％时，由于气液表面张力的存在煤表面并未完全被吸附质所覆盖，因此水分含量越高则分形维数越高；当煤的水分含量大于2％时，随着水分含量的增加，气液表面张力消失，孔隙结构因被水分子充填而变得均一，因此水分含量越高，其表面的分形维数越低。D1则反映了煤的表面分形维数，对煤中的水分含量变化的关系不明显（图2.35）。

图2.37 分形维数（D1和D2）与煤的内在水分含量的关系

两个分形维数与煤的灰分产率的关系如图2.38所示。由图中可知，分形维数D2与煤的灰分产率呈弱—中等的线性正相关关系，这是因为D2代表了煤的孔结构的分形维数，因此对煤中的灰分变化规律较明显。煤中的灰分会充填煤的微孔，造成孔隙结构的非均质性增强，因此分形维数增高。相比较，D1则代表了煤的孔表面分形维数，因此分形维数D1与煤的灰分产率的关系并不明显。

图2.38 分形维数（D1和D2）与煤的灰分产率的关系

两个分形维数与煤的碳含量关系如图2.39所示。分形维数D2与煤中碳含量呈“U型”关系，在碳含量为70％～80％时取得极小值，这个研究结果与徐龙君等（1996）研究中指出的煤的分形维数和H/C原子比的关系的研究可相互印证。当煤中碳含量少于75％时，随着碳含量增高，分形维数D2迅速减少，这是由于煤热演化中的脱挥发分作用和去氢化作用使得煤的碳含量逐渐增高，灰分和水分等含量逐渐减低。因此高碳含量的煤一般具有较低的灰分和水分含量，同时也一般具有较低的分形维数。而当碳含量大于75％时，碳含量越高，分形维数D2越高，主要是因为此时脱挥发分作用已不再起主导作用，而起主导作用定的是随着碳含量增高煤的微孔含量和微孔体积逐渐增高这个因素。较高的微孔含量导致了高碳含量的煤具有较高的分形维数。分形维数D1与煤的碳含量的关系呈现微弱的负相关关系，这可能是由于碳含量较高的煤的基本结构单元中微晶结构排列越均一化，其孔表面的分形维数D1也相应越小。

图2.39 分形维数（D1和D2）与煤的碳含量的关系

图2.40 分形维数（D1和D2）与煤的镜质组反射率的关系

分形维数D1和D2与煤的煤级、显微组成均没有显著的相关关系，是因为煤级和煤的显微组成与煤的灰分和水分等其他关系密切相关，而这些因素又与煤的分形维数（D1和D2）呈现不同的相关关系，所以导致分形维数和这些因素间的规律并不明显。

2.6.1.4 分形维数与煤的孔隙结构的关系

如前所述，分形维数D1可能代表了煤的孔表面的分形维数，而分形维数D2可能代表了煤的孔结构分形维数。进一步研究这两个分形维数与煤的孔隙结构的关系可以更好的证明两者各自所代表的物理意义。因此，这里研究了两个分形维数与煤的微小孔比表面积、平均孔直径及微孔能力的关系。

两个分形维数与煤的微小孔比表面积的关系如图2.41所示。由图中可知，分形维数D1与煤的比表面积呈线性正相关的关系。煤的比表面积越高，其分形维数D1越高。相比较，D2与煤的比表面积呈典型的“倒U型”的关系，当煤的比表面积约为3m2/g时，煤的分形维数D2取得极大值。

两个分形维数与煤的平均孔径的关系如图2.42所示。D2与煤的平均孔径呈显著的线性负相关关系，其相关关系的拟合优度高达0.85，说明D2主要与煤的孔径结构有关。分形维数D2较高的煤一般具有复杂的孔隙结构（或者说孔喉发育异常复杂），这也证明了D2主要表征了煤的孔结构的分形维数。因为分形维数D1仅表征煤的孔表面的分形维数，因此与煤的平均孔径并没有显著的相关关系。

图2.41 分形维数（D1和D2）与煤微小孔比表面积的关系

图2.42 分形维数（D1和D2）与煤平均孔直径的关系

图2.43为两个分形维数与煤的微孔比例的关系。由图中可知，D2与煤的微孔能力（包括微孔含量和比例）具有显著的正相关关系，而D1与煤的微孔能力的关系并不明显。原因同样是因为D1代表了煤的孔表面的分形维数，而D2则代表了煤的孔结构分形维数。

图2.43 分形维数（D1和D2）与煤的微孔百分比的关系

2.6.1.5 孔隙非均质性对煤的吸附能力的影响

一般来说，描述多孔物质的分形特征主要有孔表面积分形维数和孔结构分形维数两种（Pyunet al.，2004）。孔表面积分形维数代表了煤表面的非均一性程度，分形维数越大，表面越不光滑。孔表面积分形维数等于2代表了非常平滑的孔隙表面，而分形维数等于3则代表了非常粗糙的孔隙表面。孔结构分形维数代表了煤的孔结构的非均一性，分形维数越大，孔径的孔喉越小，连通性越差。孔结构分形维数等于2时代表了非常均一的孔隙结构，而分形维数等于3时则代表了异常复杂的孔隙结构。因此，为了研究煤的吸附孔的分形特征，这两个分形维数都必须考虑。如前所述（图2.35～图2.43），分形维数D1主要与煤的比表面积的相关性较大，因此分形维数D1代表了孔表面积的分形维数；而D2则主要与煤的微孔含量、平均孔径、灰分和水分含量等关系密切，它代表了煤的微小孔的孔结构的分形维数（Yaoet al.，2008b）。

在煤吸附甲烷的初始阶段，孔表面积分形维数起主导作用。随着相对压力的增高，单分子层吸附饱和后，进入多分子的微孔充填过程，这时孔结构的分形维数开始发挥作用（图2.44）。吸附的早期阶段以单分子层微孔表面吸附为主，分形维数D1起主导作用；而随着吸附压力增高，吸附表面覆盖较高时，煤的微小孔填充开始发挥作用，即分形维数D2开始发挥作用。总之，两者对煤的吸附能力均具有重要作用，然而由于煤的吸附以表面吸附为主，因此分形维数D1对煤的吸附能力的影响较大，而分形维数D2对煤的吸附能力的影响相对较小。

图2.44 煤吸附甲烷的过程和阶段示意

进一步比较两个分形维数发现，D1和D2与煤对甲烷的吸附过程密切相关。煤对甲烷的吸附过程可以总结为单分子层的吸附过程和多分子层的吸附过程（Khaliliet al.，2000）。在单分子层吸附阶段，微孔吸附起主导作用，吸附的能力主要来自于气—固界面间分子的范德华力，分形维数D1也反映了煤分子和气体分子间的范德华力作用。在多层吸附充填阶段，微孔表面已经大部分覆盖饱和，此时微孔和小孔的充填作用开始发挥作用，吸附能力受气—液间的表面张力或分子凝聚现象所影响（Qiet al.，2002；Sing，2004），分形维数D2表征了这种力学行为。

综上可知，在研究煤对甲烷的吸附特征时，分形维数D1和D2都必须考虑。这两个分形维数对煤的吸附甲烷能力产生了不同的影响。一方面，分形维数D1越高，煤的微孔表面越粗糙，其提供的吸附位越多，煤的甲烷吸附能力越强。另一方面，分形维数D2越高，煤的孔结构越复杂，毛管浓缩效应越强，煤的甲烷吸附能力降低。孔表面分形维数越高而孔结构分形维数越低的煤的甲烷吸附能力越强。