煤层气井产出水溶解无机碳特征及其地质意义
杨兆彪1,2, 秦勇1,2, 秦宗浩1,2, 易同生3, 李存磊1,2, 张争光1,2
1.中国矿业大学煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,江苏徐州 221008
2.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州 221116
3.贵州省煤层气页岩气工程技术研究中心,贵州贵阳 550009

第一作者简介:杨兆彪(1980-),男,河北张家口人,博士,中国矿业大学资源学院副教授,主要从事煤层气开发地质方面的研究和教学工作。地址:江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区,中国矿业大学资源学院,邮政编码:221116。E-mail:zhaobiaoyang@163.com

摘要

对贵州西部20口煤层气井产出水溶解无机碳(DIC)稳定碳同位素( δ13CDIC)进行了长期动态跟踪,重点分析了多层合采煤层气GP井组 δ13CDIC的时空动态,探讨了 δ13CDIC值与煤层气产能的关系;选取典型井产出水进行了微生物16S rDNA扩增测序分析,提出了煤层气多层合采产出水 δ13CDIC地质响应模式。研究表明:中煤阶煤层气井产出水 δ13CDIC正异常普遍,产出水中包含15种以上的甲烷菌属, Methanobacterium为优势属;产出水中优势甲烷菌属序列数目与 δ13CDIC值显著正相关, δ13CDIC值正异常由产甲烷菌还原作用造成,且主要为氢营养型甲烷菌还原作用;多煤层煤系沉积相及岩性的分段性会造成渗透性和富水性的分段性,从而控制产出水 δ13CDIC值和古菌群落的分段性,渗透性和富水性较好的层段,产出水 δ13CDIC值正异常显著,古菌属主要为 Methanobacterium;渗透性和富水性较弱的层段,产出水 δ13CDIC值较小,微生物作用较弱;接近煤层露头的较浅部位,容易受到大气降水的补给,产出水 δ13CDIC值较小;中煤阶多煤层煤层气井产出水 δ13CDIC地质响应模式揭示了多层合采煤层气井产出水中 δ13CDIC差异的地质机理和微生物作用机理,为沉积相控制的叠置流体系统提供了有效的地球化学证据,也可用于多层合采煤层气井产层气、水贡献分析。图11表2参34

关键词: 煤层气; 煤层产出水; 溶解无机碳; 稳定碳同位素; 古菌群落; 微生物基因; 煤层气产能; 地质响应模式
中图分类号:TE39 文献标志码:A 文章编号:1000-0747(2020)05-1000-09
Characteristics of dissolved inorganic carbon in produced water from coalbed methane wells and its geological significance
YANG Zhaobiao1,2, QIN Yong1,2, QIN Zonghao1,2, YI Tongsheng3, LI Cunlei1,2, ZHANG Zhengguang1,2
1. Key Laboratory of Coalbed Methane Resources and Reservoir Formation Process, Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, China
2. School of Resource and Geosciences, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
3. Guizhou Research Center of Shale Gas and CBM Engineering Technology, Guiyang 550009, China
Abstract

Based on long-term dynamic tracing of dissolved inorganic carbon (DIC) and stable carbon isotope ( δ13CDIC) in produced water from 20 coalbed methane (CBM) wells in western Guizhou, the spatial-temporal dynamic variations of δ13CDIC of the GP well group produced in multi-layer commingled manner were analyzed, and the relationship between the value of δ13CDIC and CBM productivity was examined. The produced water samples of typical wells in the GP well group were amplified and sequenced using 16S rDNA, and a geological response model of δ13CDIC in produced water from CBM wells with multi-coal seams was put forward. The research shows that: δ13CDIC in produced water from medium-rank coal seams commonly show positive anomalies, the produced water contains more than 15 species of methanogens, and Methanobacterium is the dominant genus. The dominant methanogens sequence numbers in the produced water are positively correlated with δ13CDIC, and the positive anomaly of δ13CDIC is caused by reduction of methanogens, and especially hydrogenotrophic methanogens. Vertical segmentation of sedimentary facies and lithology in stratum with multi-coal seams will result in permeability and water cut segmentation, which will lead to the segmentation of δ13CDIC and archaea community in produced water, so in the strata with better permeability and high water cut, the δ13CDIC of the produced water is abnormally enriched, and the dominant archaea is mainly Methanobacterium. In the strata with weak permeability and low water cut, the δ13CDIC of the produced water is small, and the microbial action is weak. The shallow layer close to the coal seam outcrop is likely to be affected by meteoric precipitation, so the δ13CDIC of the produced water is smaller. The geological response model of δ13CDIC in produced water from multi-coal seams CBM wells in the medium-rank coal reveals the geological mechanism and microbial action mechanism of the δ13CDIC difference in the produced water from the multi-coal seams CBM wells. It also provides effective geochemical evidence for the superimposed fluid system controlled by sedimentary facies, and can also be used for the contribution analysis of the produced gas and water by the multi-layer CBM wells.

Keyword: coalbed methane; produced water from coal seam; dissolved inorganic carbon; stable carbon isotope; archaea community; microbial gene; CBM productivity; geological response model
0 引言

溶解无机碳稳定碳同位素(δ 13CDIC)变化能够反映碳的地球化学行为和生物地球化学特征, 目前通常用来研究地表水系、水库水体碳的来源和时空演化过程, 揭示水质特征及地质成因[1, 2]。水溶液中一般含有溶解态二氧化碳(CO2)、碳酸(H2CO3)、重碳酸根(HCO3-)和碳酸根(CO32-)4种形态的溶解无机碳(DIC)。研究发现:地表水系及水库均为开放水体, 主要受到光合作用、呼吸作用、碳酸盐岩风化作用、土壤输出CO2作用等的综合影响, δ 13CDIC普遍表现为负值。

深层煤系地层水溶解无机碳主要来源于碳酸盐矿物的溶解和煤层气中CO2的溶解。煤层气井产出水或深部页岩气井产出水δ 13CDIC普遍表现出正异常, 部分水样测试值大于10‰ , 这一现象在国内外均非常普遍。美国Black Warrior盆地Pennsylvanian烟煤产出水中δ 13CDIC值为2.8‰ ~13.1‰ [3]; Powder River盆地Tertiary半烟煤产出水中δ 13CDIC值为12.0‰ ~22.0‰ [4]; Atlantic Rim的石炭系煤层气井产出水中δ 13CDIC值为-3.6‰ ~22.8‰ [5]。美国Monongahela River盆地泥盆系页岩气井产出水中δ 13CDIC值大部分大于8.5‰ , 其中最高达到21.0‰ [6], 山西柿庄区块煤层气井产出水中δ 13CDIC最高达20.0‰ 以上[7]。普遍的观点认为造成这一现象的地质原因为产甲烷菌的还原作用[5, 6, 7, 8, 9], 但相关直接证据较少。国内外研究者对煤层气井产出水δ 13CDIC值与煤层气产能的内在联系已做了初步探讨, 认为δ 13CDIC正异常有利于高产[4, 5, 10]

从2017年1月开始, 笔者对贵州西部煤层气井产出水δ 13CDIC值进行了长期动态跟踪测试, 测试结果显示部分煤层气井产出水δ 13CDIC值远大于10‰ 。本文以该区20口煤层气井为例, 开展煤层气井产出水的δ 13CDIC特征分析, 重点分析了松河GP井组多层合采井产出水中δ 13CDIC时空差异性的地质原因, 结合微生物16S rDNA扩增测序, 对典型井进行了古菌测试, 揭示出δ 13CDIC正异常的地质原因, 同时探讨δ 13CDIC值与煤层气产能的关系, 提出了煤层气多层合采产出水δ 13CDIC值的地质响应模式, 为多煤层叠置流体系统识别和多层合采煤层气井产层气、水贡献分析提供地球化学及微生物学分析手段。

1 研究区概况

贵州西部上二叠统煤层气地质资源具有“ 煤层层数多而薄、煤级变化大、应力高、弱富水、煤体结构复杂” 等地质特征[11, 12, 13]。煤层气开发试验井目前主要分布于黔西及黔北的众多向斜中, 如土城向斜、珠藏向斜和大河边向斜等(见表1)。

表1 研究区煤层气井开发基础参数及稳定碳同位素测试结果

土城向斜松河区块含煤地层为上二叠统龙潭组, 龙潭组上段和下段为潟湖— 潮坪相, 龙潭组中段为三角洲前缘相。煤系平均厚度341.00 m, 可采煤层18层, 主要为1+3、4、9、12、15、16、17号煤层, 可采总厚11.68 m, 其次为5、6、10、11、18、27、29号等煤层, 可采总厚13.34 m。其中(1+3)— 10号煤层属于龙潭组上段, 12— 18号煤层属于龙潭组中段, 24— 29号煤层属于龙潭组下段。煤层以焦煤为主, 含气量为6.46~20.99 m3/t, 含气饱和度大于70%; 压力系数1.08~1.40, 具有异常高压特征[12]。松河GP井组为丛式井组, 有8口煤层气开发试验井, 均采用“ 分段压裂、合层排采” 的方式开发, 开发层数一般在6层以上(见表1)。截至2018年8月底, 单井最高日产气量约3 000 m3, 单井后期稳产气量约为500 m3/d。单井累计产水量为1 400~3 300 m3, 单井平均累计产水量超过2 000 m3

织金地区珠藏向斜有多口煤层气井, Zhi2井组中ZP1井为水平井, 开发23号煤层; Z2井、Z3井、Z4井、Z5井和Z6井为直井, 煤层气井开发方式以直井压裂Ⅲ 煤层组(20、23、27、30号主力煤层)分压合采为主(见表1)。截至2018年8月底, 单井最高日产气量约3 000 m3, 大部分井稳产产气量超过1 000 m3/d。单井累计产水量500~3 000 m3, 单井平均累计产水量超过1 000 m3

B1、N1、N3井位于比德向斜, 2~3层分压合采。ZH1井位于大河边向斜, 2层分压合采。D2井位于黄泥塘向斜, 3层分压合采, F2井位于黔北长岗向斜, 3层分压合采(见表1)。截至2018年8月底, 最高单井日产气量约1 500 m3, 稳产产气量约1 000 m3/d; 累计产水量500~3 000 m3

2 研究方法及实验测试
2.1 DIC稳定碳同位素测试

针对研究区20口煤层气开发井, 从2017年1月开始分别进行了水样的跟踪采集、化验, 采样间隔2~3个月。水样采集统一用2.5 L纯净水瓶, 直接从煤层气井出水口采集水样:塑料瓶首先用所采水样冲洗3次后装满整瓶水样, 确保瓶内空气全部排出; 随后密封瓶盖, 检查是否有渗漏, 标记取样时间、地点, 并在72 h内送至中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室进行相关检测。稳定碳同位素测试设备为稳定同位素气体质谱仪(型号:MAT253, 美国生产), 按照Atekwana和Krishnamurthy的方法[14]测定δ 13CDIC, 部分测试数据见表1

2.2 甲烷及二氧化碳稳定碳同位素测试

选取部分煤层气井产出气进行甲烷和二氧化碳稳定碳同位素测试。使用排水集气法采集气样, 所采气样送至中国科学院油气资源研究重点实验室采用HP6890气相色谱仪、Delta plus XP型同位素比值质谱仪严格按照国家标准(GB/T 6041— 2002 质谱分析方法通则[15])进行测试。

2.3 煤层气气体组分测试

文中GC-1井各煤层气体组分测试在贵州省煤层气页岩气工程技术研究中心采用GC5890A气相色谱仪完成, 测试程序严格按照国家标准(GB/T 13610— 2014天然气的组成分析气相色谱法[16])进行。

2.4 微生物富集及微生物16S rDNA扩增测序

选取GP井组6口煤层气井产出水进行16S rDNA测序分析:①从煤层气井出水口直接采集500 mL水样, 厌氧低温保存运至实验室。②利用产甲烷培养基进行富集培养(温度35 ℃), 产甲烷培养基(1.0 L)包括:NH4Cl 1.0 g, MgCl2· 6H2O 0.1 g, K2HPO4· 3H2O 0.4 g, KH2PO4 0.2 g, 胰化酪蛋白0.1 g, 酵母膏1.0 g, 乙酸钠2.0 g, 甲酸钠2.0 g, L-半胱氨酸盐酸盐0.5 g, Na2S· 9H2O 0.2 g, NaHCO3 2.0 g, 刃天青(浓度0.1%)1.0 mL, 微量元素液10 mL(主要包括氮三乙酸、CaCl2、H3BO3、FeSO4、CoCl、MnSO4、NaMoO4、Al(SO42、MgSO4· 7H2O、NaCl、ZnSO4、NiCl2、CuSO4)。③培养4~5 d后, 将培养好的30 mL样品装入离心管做去氧密封处理送检。

测序由上海生工生物工程有限公司完成。DNA采用试剂盒(E.Z.N.ATM Mag-Bind Soil DNA Kit)提取; 古菌测定采用PCR(聚合酶链式反应)进行3轮扩增:第1轮使用M-340F GU1ST-1000R引物扩增; 第2轮使用第1轮的PCR产物进行扩增, 所用引物融合了Miseq测序平台的V3-V4通用引物, 包括341F引物CCCTACACGA CGCTCTTCCGATCTG(barcode) CCTACGGGNGGC WGCAG和805R引物GACTGG AGTTCCTTGGCACCCGAGAATTCCAGACTACHVG GGTATCTAATCC; 第3轮扩增引入Illumina桥式PCR兼容引物。PCR结束后, 对PCR产物进行琼脂糖电泳检测。

3 结果与讨论
3.1 δ 13CDIC产出特征

煤层气产出水中的DIC主要来源于煤层气中CO2溶解、碳酸盐矿物溶解及微生物作用等[17]。与天然水(地表水和地下水)相比, 煤层气井产出水中往往富含溶解无机碳稳定碳同位素。通常认为, 若煤层气井产出水δ 13CDIC值呈正异常且大于10‰ , 则与微生物还原作用有关, 这是由于在微生物作用下, 可通过醋酸发酵((1)式)和二氧化碳还原((2)式)两种方式产生甲烷[18, 19], 产甲烷菌优先吸收轻碳(12C), 13C逐渐富集; 若δ 13CDIC值为中等负值(-7‰ ~0), 则主要与煤层气中CO2、碳酸盐矿物溶解过程有关; 若δ 13CDIC值极低(-14‰ ~-7‰ ), 则表明与氧化作用有关[17], 往往为地表水氧化[4]。若δ 13CDIC值为中等正值(0~10‰ ), 推测主要受煤系碳酸盐矿物溶解影响, 并开始受到轻微的微生物还原作用影响。

$CH_3COOH=CH_4+CO_2$ (1)

$CO_2+4H_2=CH_4+2H_2O$ (2)

图1为贵州西部煤层气井产出水δ 13CDIC值分布情况(2017年3月数据), 其中δ 13CDIC值超过10‰ 的有GP-2井和N1井, N1井δ 13CDIC值最大, 达到了27.2‰ 。可推断两井煤系存在微生物还原作用, 并有次生生物气产生。土城地区河水样品δ 13CDIC值为-13.1‰ , 具有极低的负值, 与氧化作用有关。其他煤层气井产出水δ 13CDIC值相对较低, GP-1井、GP-5井、Z3井、Z4井、Z5井、N3井、B1井和D2井表现为中等负值, 与煤层气中CO2溶解相关; GP-3井、GP-4井、GP-6井、GP-8井和Z6井表现为正值且较大, 不排除混合有微生物还原作用。

图1 贵州西部煤层气井产出水δ 13CDIC分布特征

进一步对2017年1月至2018年7月的9批次数据进行分析(见图2), 由δ 13CDICRo, max的分布关系发现δ 13CDIC正异常且大于10‰ 的样品点主要出现在中煤阶的松河区块GP井组(除N1井外), 分析认为N1井排采期长达2年, 返排率超过150%, 根据常规离子及氢氧同位素判断其产出水可能属于外源水[20]。一般认为, 煤层中次生生物气主要在Ro, max值为0.3%~1.5%阶段生成[19]。在煤层Ro, max值大于1.5%的煤层气井中, δ 13CDIC正异常且大于10‰ 的极少。GP井组煤层Ro, max值约为1.5%, 具备产生次生生物气的物质条件。

图2 贵州西部煤层Ro, max与产出水δ 13CDIC关系

对GP井组部分煤层气井产出气测试了甲烷稳定碳同位素组成(δ 13C1), 2017年3月测试值范围为-43.6‰ ~-41.9‰ , 平均-42.8‰ 。通常煤层气δ 13C1值为-55.0‰ 被认为是生物成因气与热成因气的界限[21], 若按此划分该区域主要为热成因气。但根据刘文汇和徐永昌提出的无明显次生改造作用影响的原生型煤层气煤岩热模拟回归公式((3)式)[22]计算, Ro, max取1.3%~1.7%, 计算结果为-32.25‰ ~-29.63‰ , 远大于平均值-42.8‰ , 说明该区域煤层气存在轻微的次生改造作用, 而非单纯的热成因气。同时后期测试了GP-3井产出气中CO2碳同位素值, 结果为10.7‰ , 为生物成因二氧化碳[8], 也证明了本区存在微生物的还原作用。

δ 13C1=22.42lg(100Ro, max)/1000-34.8/1000 (3)

3.2 δ 13CDIC动态变化特征

以GP井组为例, 对2017年1月至2018年7月的9批次δ 13CDIC数据进行动态变化特征分析(见图3a), 可以看出随排采时间增加, 大部分井δ 13CDIC值整体缓慢增大, 这主要是龙潭组中段产层产水量占比逐渐增大所致。2017年1月仅GP-2井的δ 13CDIC值达到10‰ 以上, 2018年7月GP-2井、GP-3井、GP-4井和GP-5井均达到10‰ 以上。采用Mann-Kendall法[23]δ 13CDIC值随时间变化的趋势做检验(见表2), Z为正值表示增加趋势, 为负值表示减少趋势。Z的绝对值大于等于1.28, 1.64, 2.32分别表示通过了可信度为90%, 95%, 99%显著性检验。检验结果表明GP-2井、GP-3井、GP-4井、GP-5井、GP-6井、GP-8井的δ 13CDIC值呈上升趋势, 其中GP-3井、GP-5井、GP-6井和GP-8井上升趋势十分明显, GP-2井、GP-4井上升趋势不明显。GP-1井、GP-7井的δ 13CDIC值呈下降趋势, GP-1井下降趋势较明显, GP-7井下降趋势不明显。

图3 煤层气井产出水δ 13CDIC值随时间变化曲线

表2 δ 13CDIC值Mann-Kendall检验变化趋势

另从曲线变化可以看到, 2017年8月和2018年1月部分井δ 13CDIC值具有两次较为明显的异常波动降低, 2017年8月的波动推测跟研究区雨季降水有关, 贵州每年5月到9月为雨季, 大气降水补给会造成部分井δ 13CDIC值减小[5]。2018年1月GP-1井和GP-2井δ 13CDIC值降低则是由于工程原因, GP-1井重新对1+3煤层进行了压裂改造, 后期改为1+3号煤层单层排采, 而GP-2井为配合压裂进行了停机。受此影响, 1月份两井产气量为0, δ 13CDIC值大幅减小, 随后于2018年3月恢复到较为正常的水平。研究显示, 受氧化作用, 地表水具有极低的δ 13CDIC[19], 压裂液多用河水配制, 松河井组邻近河流水样δ 13CDIC值为-13.1‰ , 进一步证实大气降水和初期压裂液入侵是δ 13CDIC值减小的主要原因。其余井δ 13CDIC值随时间变化较为稳定(见图3b), 除N1井δ 13CDIC值大于20‰ , Z4井δ 13CDIC值小于-5‰ 外, 其余井δ 13CDIC值波动范围为-5‰ ~5‰ 。这可能与煤层气井开发层位较少, 一般为1~4层, 气源属性稳定, 且处于稳产期有关。

3.3 δ 13CDIC的地质意义

3.3.1 多层合采产出水源判识

δ 13CDIC值正异常且大于10‰ 被认为是存在微生物还原作用和次生生物气的重要指标[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。Yang等[24]对松河GP井组2017年1月到2017年11月煤层气井产出水δ 13CDIC值动态特征及各井差异的地质原因进行了分析, 认为GP-2井产出水δ 13CDIC值高, 其主要原因是开发层位为龙潭组中段。龙潭组中段为三角洲前缘沉积相, 细砂岩较为发育, 龙潭组上段和下段为潟湖— 潮坪相, 粉砂岩、泥质粉砂岩较为发育, 因沉积相及岩性组合的差异, 龙潭组中段整体渗透性和富水性相对较好; 龙潭组上段由于埋深较浅, 渗透性和富水性也相对较好, 龙潭组上、中、下3段形成了与沉积相相匹配的3套叠置流体系统[11]。煤层Ro, max值为1.3%~1.7%, 且为超压[12], 地层温度30~40 ℃, 具备微生物的生成和保存条件, 因此龙潭组中段、龙潭组上段适宜微生物生存。GP井组内GC-1井CO2和C2H6+C3H8的垂向分布具有分段性, 龙潭组上段(1— 10号煤)和中段(12— 18号煤)CO2浓度高, C2H6+C3H8浓度低; 龙潭组下段(24— 29号煤)CO2浓度低, C2H6+C3H8浓度高。推测中上部CO2浓度高、C2H6+C3H8浓度低的主要原因为细菌与煤层有机质及重烃组分发生还原作用, 生成了CO2和CH4[25](见图4)。其余开发龙潭组上、中、下3段煤层气的井, 目前液面都在中、下段, 上段已被动暴露, 根据液面约束原理, 储集层容易受到伤害, 气水贡献较小, 目前产层主要为龙潭组中、下段, 部分井位于下段。如GP-7井目前液面在27号煤上部, 中、上段均已暴露, 主要产层为27和29号煤层, 气井产出水δ 13CDIC值较低。

图4 GP井组内GC-1井各煤层煤层气组分浓度

2017年1月到2018年7月跟踪测试共获取9组数据, 取平均值作柱状图(见图5), 与2017年1月到2017年11月平均值相比发现:①GP-2井δ 13CDIC平均值依然最大; ②GP-1井和GP-5井δ 13CDIC平均值变化较大, GP-1井平均值更小, GP-5井平均值变大。分析原因, 2018年1月GP-1井对1+3号煤层进行了第2次压裂, 改为单层排采1+3煤层, 该次施工压裂液返排时间较短且为单层排采, 部分压裂液的滞留降低了GP-1井产出水的δ 13CDIC平均值; GP-5井紧邻GP-1井且在上倾方向, 极易受到间接的“ 强化改造” 。从GP-5井排采曲线(见图6)可以看到:①2018年1月GP-5井动液面明显上升, 从前期的约110 m上升到200 m以上, 2018年前动液面在16号煤上方, 受GP-1井二次压裂的影响, 液面升高到1+3号煤附近; ②2018 年日产水量增大, 日产气量降低, 2017年11月日产气量为351 m3, 2018年1月降低到96 m3, δ 13CDIC值在2018年1月相应大幅增加。分析原因, 2018年1月后液面增高导致29号煤停止产气, 产层主要集中在中、上部, δ 13CDIC值相应大幅增加。

图5 GP井组单井δ 13CDIC平均值柱状图

图6 GP-5井排采曲线

埋藏深度对δ 13CDIC值也有较大影响(见图7), GP-3井和GP-4井、GP-6井和GP-8井开发层位基本类似, 动液面约束下产气层位也基本类似, 可以看到两组井具有类似的规律, 埋深越大, δ 13CDIC值越大; 同样织金地区Zhi2井组(Z2井、Z3井、Z4井、Z5井和Z6井)也具有类似规律, 5口井开发层位一致, 埋藏越深, δ 13CDIC值越大。这与浅部煤层气井更容易接受大气降水补给, 从而降低δ 13CDIC值相关。美国Atlantic Rim石炭系煤层气井产出水也具有类似的规律, 深部煤层气井产出水δ 13CDIC值比浅部高[5]

图7 埋藏深度与δ 13CDIC值的关系

3.3.2 微生物联动响应

近年来, 16S rDNA扩增测序技术已普遍应用于煤矿或者含煤盆地微生物结构的研究。国外许多地区[26, 27, 28, 29, 30, 31](如日本Yubai、澳大利亚Surat basin、美国Illinois basin和Powder River basin等)及中国[7, 32, 33](如鄂尔多斯盆地、千秋煤矿等)均开展了微生物测序研究。

为了充分验证δ 13CDIC的微生物成因, 2019年1月首次完成了GP井组GP-1井、GP-2井、GP-3井、GP-5井、GP-7井和GP-8井产出水的微生物16S rDNA扩增测序。结果显示:6口井产出水中存在大量产甲烷菌, 包括MethanobacteriaMethanomicrobiaMethanococci等多种类型, 以MethanobacteriaMethanomicrobia为主, 分别占60.58%和37.29%。共包含15种以上的甲烷菌属, 其中Methanobacterium为优势属, 其次为Methanothrix(见图8)。Methanobacterium是主要的氢营养型产甲烷菌, 能将H2、CO2代谢生成CH4, 完成(2)式的反应过程。Methanothrix是乙酸型产甲烷菌, 它无需利用H2和CO2, 而是通过厌氧代谢生成CH4和CO2, 主要完成(1)式的反应过程。

图8 GP井组典型井古菌群落在属水平下的丰度

除此之外, 氢营养型的MethanocorpusculumMethanoregulaMethanospirillumMethanoculleus, 甲基营养型的MethanomassiliicoccusMethanolobus, 混合型(氢和乙酸营养型)的Methanosarcina等菌属在产出水样中均被检测到。虽然这些产甲烷菌所占比例较小, 但说明了研究区井组存在氢营养型、乙酸营养型、甲基营养型3种产甲烷菌, 产甲烷途径多样, 其中氢营养型Methanobacterium为主要菌属。这与生物气大部分是由CO2还原的氢营养型产甲烷菌生成结论一致[34]。以Methanobacterium菌属水平下的序列数量与δ 13CDIC作相关性分析(见图9), 可以看出两者相关性较好(相关系数平方为0.885 4), 说明甲烷菌(尤其是发生(2)式反应的氢营养型甲烷菌)的还原作用下, CO2代谢生成CH4, 优先吸收12C, 是造成13C富集的主要原因, 同时也说明重烃分解形成甲烷可能主要是在氢营养型甲烷菌参与下完成的。

图9 产出水δ 13CDICMethanobacterium序列数目的相关性

按照图8所示的菌属丰度分布, 6口井明显分为两大类:GP-1和GP-7井为一类, 其余井大致为一类, 这与前述9批次跟踪测试所获δ 13CDIC平均值的差异性基本一致, 该现象进一步说明溶解无机碳与产甲烷菌密切相关, 且多煤层产气层段因岩性、物性差异形成不同的流体系统, 其菌属也不相同。

3.3.3 煤层气井产能指示

图10为研究区稳产期煤层气井产出水δ 13CDIC值(2017年3月)与对应日产气量数据的关系(ZP1井为水平井, 高产受工程因素影响较大, 分析中未考虑), 可以看到, 气井日产气量与δ 13CDIC值的相关性并不明显, 反而具有随δ 13CDIC值增大, 日产气量降低的趋势(见图10a)。GP-7井目前主要产气层段为龙潭组下段27和29号煤[24], 同样具有类似的规律(见图10b), 即随δ 13CDIC值增大, 日产气量相应降低; ZH1井则大致表现为随δ 13CDIC值增大, 日产气量增大的趋势。由此可见, δ 13CDIC值与煤层气产量关系较为复杂, 主要原因是δ 13CDIC值正异常与煤阶、微生物活动密切相关, 当微生物活动产生的次生生物气不占绝对主导地位, 产出气仍以热成因气为主时, δ 13CDIC值对煤层气产能响应的敏感性就会降低。

图10 煤层气井产出水δ 13CDIC值与日产气量关系

3.4 地质响应模式

基于以上分析与δ 13CDIC值对碳源及其微生物的有效指示, 建立如图11所示的中煤阶多煤层合层排采煤层气井产出水δ 13CDIC地质响应模式。δ 13CDIC正异常主要是由于产甲烷菌的还原作用造成(主要为氢营养型甲烷菌的还原作用), 多煤层煤系沉积相及岩性的分段性形成了不同的叠置流体系统, 相应的产出水δ 13CDIC值和古菌群落不同。在煤系整体为超压且煤阶为中煤阶煤的地质背景下, 渗透性和富水性较好的中段(中部流体系统)产出水δ 13CDIC值正异常显著, 其次是上段(上部流体系统), 产出水δ 13CDIC值正异常, 且古菌主要为Methanobacterium; 渗透性和富水性较弱的下部层段(下部流体系统), 产出水δ 13CDIC值较小, 微生物作用较弱; 在接近煤层露头的较浅部位, 容易受到大气降水的补给, 产出水δ 13CDIC值较小。该模式以多煤层沉积背景为物质和物性基础, 甲烷菌参与, 考虑大气降水混入, 揭示了多层合采煤层气井产出水δ 13CDIC差异的地质机理和微生物作用机理, 客观上为沉积相控制的叠置流体系统提供了有效的地球化学证据, 也可用于多层合采煤层气井产层气、水贡献分析。当然, 沉积相控制作用下δ 13CDIC源汇的精确厘定, 及微生物作用机制需要做进一步的探索研究。

图11 多层合采煤层气井产出水δ 13CDIC地质响应模式

4 结论

中煤阶煤层气井产出水δ 13CDIC正异常普遍, 产出水中存在15种以上的甲烷菌属, 其中氢营养型产甲烷菌Methanobacterium为优势属, 其次为乙酸型产甲烷菌Methanothrix。产出水中优势甲烷菌属序列数量与δ 13CDIC值显著正相关, δ 13CDIC值正异常由产甲烷菌还原作用造成, 且主要为氢营养型甲烷菌还原作用。

多煤层煤系沉积相及岩性的分段性会造成渗透性和富水性的分段性, 从而控制产出水δ 13CDIC值和古菌群落的分段性。在煤系整体为超压且煤阶为中煤阶的地质背景下, 渗透性和富水性较好的中、上部层段产出水δ 13CDIC值正异常, 古菌属主要为Methanobacterium; 渗透性和富水性较弱的下部层段产出水δ 13CDIC值较小, 微生物作用较弱; 接近煤层露头的较浅部位, 容易受到大气降水的补给, 产出水δ 13CDIC值较小。

中煤阶多煤层煤层气井产出水δ 13CDIC地质响应模式揭示了多层合采煤层气井产出水δ 13CDIC值差异的地质机理和微生物作用机理, 为沉积相控制的叠置流体系统提供了有效的地球化学证据, 也可用于多层合采煤层气井产层气、水贡献分析。

符号注释:

Ro, max— — 镜质组最大反射率, %; Z— — Mann-Kendall检验因子, 无因次; δ 13C1— — 煤层气甲烷稳定碳同位素组成, ‰ ; δ 13CDIC— — 溶解无机碳稳定碳同位素组成, ‰ 。

编辑 唐俊伟

参考文献
[1] TOBIAS C, BÖHLKE J K. Biological and geochemical controls on diel dissolved inorganic carbon cycling in a low-order agricultural stream: Implications for reach scales and beyond[J]. Chemical Geology, 2011, 283: 18-30. [本文引用:1]
[2] WANG J, ZHANG C, PEI J, et al. Diel changes of dissolved inorganic carbon and calcite precipitation in a typical karst spring-fed stream[J]. Earth and Environment, 2015, 43(4): 395-402. [本文引用:1]
[3] JENNIFER M J, ANNA M, STEVEN P, et al. Biogeochemistry of the Forest City Basin coalbed methane play[J]. International Journal of Coal Geology, 2008, 76: 111-118. [本文引用:2]
[4] SHARMA S, FROST C. An innovative approach for tracing coalbed natural gas co-produced water using stable isotopes of carbon and hydrogen[J]. Groundwater, 2008, 46(2): 329-334. [本文引用:4]
[5] MCLAUGHLIN J F, FROST C, SHARMA S. Geochemical analysis of Atlantic Rim water, Carbon County, Wyoming: New applications for characterizing coal bed natural gas reservoirs[J]. AAPG Bulletin, 2011, 95(2): 191-217. [本文引用:6]
[6] SHARMA S, MULDER M L, SACK A, et al. Isotope approach to assess hydrologic connections during Marcellus shale drilling[EB/OL]. [2020-02-20]. https://ngwa.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/gwat.12083. [本文引用:3]
[7] LI Y, SHI W, TANG S H. Microbial geochemical characteristics of the coalbed methane in the Shizhuangnan block of Qinshui Basin, North China and their geological implications[J]. Acta Geologica Sinica-English Edition, 2019, 93: 660-674. [本文引用:4]
[8] SUZANNE D G, CHRIS J B, JOAN S E. Stable isotope geochemistry of coal bed and shale gas and related production waters: A review[J]. International Journal of Coal Geology, 2013, 120: 24-40. [本文引用:3]
[9] QUILLINAN S A, FROST C D. Carbon isotope characterization of powder river basin coal bed waters: Key to minimizing unnecessary water production and implications for exploration and production of biogenic gas[J]. International Journal of Coal Geology, 2014, 126: 106-119. [本文引用:2]
[10] ZHANG S H, TANG S H, LI Z C, et al. Stable isotope characteristics of CBM co-produced water and implications for CBM development: The example of the Shizhuangnan block in the southern Qinshui Basin, China[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2015, 27(P3): 1400-1411. [本文引用:1]
[11] QIN Y, MOORE T A, SHEN J, et al. Resources and geology of coalbed methane in China: A review[J]. International Geology Review, 2018, 60(5/6): 777-812. [本文引用:2]
[12] 杨兆彪, 张争光, 秦勇, . 多煤层条件下煤层气开发产层组合优化方法[J]. 石油勘探与开发, 2018, 45(2): 297-304.
YANG Zhaobiao, ZHANG Zhengguang, QIN Yong, et al. Optimization methods of production layer combination for coalbed methane development in multi-coal seams[J]. Petroleum Exploration and Development, 2018, 45(2): 297-304. [本文引用:3]
[13] 杨兆彪, 李洋阳, 秦勇, . 煤层气多层合采开发单元划分及有利区评价[J]. 石油勘探与开发, 2019, 46(3): 559-568.
YANG Zhaobiao, LI Yangyang, QIN Yong, et al. Development unit division and favorable area evaluation for joint mining coalbed methane[J]. Petroleum Exploration and Development, 2019, 46(3): 559-568. [本文引用:1]
[14] ATEKWANA E A, KRISHNAMURTHY R V. Seasonal variations of dissolved inorganic carbon and δ13C of surface waters: Application of a modified gas evolution technique[J]. Journal of Hydrology, 1998, 205(3/4): 265-278. [本文引用:1]
[15] 中国国家质量监督检验检疫总局. 质谱分析方法通则: GB/T 6041—2002[S]. 北京: 中国标准出版社, 2002.
General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China. General rules for mass spectrometric analysis: GB/T 6041—2002[S]. Beijing: Stand ards Press of China, 2002. [本文引用:1]
[16] 中国国家标准化管理委员会. 天然气的组成分析气相色谱法: GB/T 13610—2014[S]. 北京: 中国标准出版社, 2014.
Stand ardization Administration of the People’s Republic of China. Analysis of natural gas composition gas chromatography: GB/T 13610—2014[S]. Beijing: Stand ards Press of China, 2014. [本文引用:1]
[17] LEMAY T G, KONHAUSER K O. Water chemistry of coalbed methane reservoirs[M]. Alberta: Alberta Energy and Utilities Board, 2006. [本文引用:2]
[18] WOLTEMATE I, WHITICAR M J, SCHOELL M. Carbon and hydrogen isotopic composition of bacterial methane in a shallow freshwater lake[J]. Limnology and Oceanography, 1984, 29(5): 985-992. [本文引用:1]
[19] SCOTT A R, KAISER W R, AYERS W B. Thermogenic and secondary biogenic gases San Juan Basin, Colorado and New Mexico-Implications for coalbed gas producibility[J]. AAPG Bulletin, 1994, 78(8): 1186-1209. [本文引用:3]
[20] WU C, YANG Z, QIN Y, et al. Characteristics of hydrogen and oxygen isotopes in produced water and productivity response of coalbed methane wells in Western Guizhou[J]. Energy & Fuels, 2018, 32(11): 11203-11211. [本文引用:1]
[21] SCOTT A R. Composition and origin of coal gases from selected basins in the United States[R]. Tuscaloosa: 1993 International Coalbed Methane Symposium, 1993. [本文引用:1]
[22] 刘文汇, 徐永昌. 煤型气碳同位素演化二阶段分馏模式及机理[J]. 地球化学, 1999, 28(4): 359-366.
LIU Wenhui, XU Yongchang. A two-stage model of carbon isotopic fractionation in coal-gas[J]. Geochimica, 1999, 28(4): 359-366. [本文引用:1]
[23] GOCIC M, TRAJKOVIC S. Analysis of changes in meteorological variables using Mann-Kendall and Sen’s slope estimator statistical tests in Serbia[J]. Global and Planetary Change, 2013, 100: 172-182. [本文引用:1]
[24] YANG Z B, QIN Y, WU C C, et al. Geochemical response of produced water in the CBM well group with multiple coal seams and its geological significance: A case study of Songhe well group in Western Guizhou[J]. International Journal of Coal Geology, 2019, 207: 39-51. [本文引用:2]
[25] WHITICAR M J, FABER E, SCHOELL M. Biogenic methane formation in marine and freshwater environments: CO2, reduction vs. acetate fermentation: Isotope evidence[J]. Geochimica et Cosmochimica Acta, 1986, 50(5): 693-709. [本文引用:1]
[26] SHIMIZU S, AKIYAMA M, NAGANUMA T, et al. Molecular characterization of microbial communities in deep coal seam groundwater of northern Japan[J]. Geobiology, 2007, 5(4): 423-33. [本文引用:1]
[27] LI D, HENDRY P, FAIZ M. A survey of the microbial populations in some Australian coalbed methane reservoirs[J]. International Journal of Coal Geology, 2008, 76: 14-24. [本文引用:1]
[28] STRAPOC D, PICARDAL F W, TURICH C, et al. Methane-producing microbial community in a coal bed of the Illinois Basin[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2008, 74(8): 2424-2432. [本文引用:1]
[29] KLEIN D A, FLORES R M, VENOT C, et al. Molecular sequences derived from Paleocene Fort Union Formation coals vs. associated produced waters: Implications for CBM regeneration[J]. International Journal of Coal Geology, 2008, 76: 3-13. [本文引用:1]
[30] FRY J C, HORSFIELD B, SYKES R, et al. Prokaryotic populations and activities in an interbedded coal deposit, including a previously deeply buried section(1. 6-2. 3 km) above 150 Ma basement rock[J]. Geomicrobiol Journal, 2009, 26: 163-178. [本文引用:1]
[31] PENNER T J, FOGHT J M, BUDWILL K. Microbial diversity of western Canadian subsurface coal beds and methanogenic coal enrichment cultures[J]. International Journal of Coal Geology, 2010, 82: 81-93. [本文引用:1]
[32] GUO H, LIU R, YU Z, et al. Pyrosequencing reveals the dominance of methylotrophic methanogenesis in a coal bed methane reservoir associated with Eastern Ordos Basin in China[J]. International Journal of Coal Geology, 2012, 93: 56-61. [本文引用:1]
[33] GUO H, GAO Z, XIA D, et al. Biological methanation of coal in various atmospheres containing CO2[J]. Fuel, 2019, 242: 334-342. [本文引用:1]
[34] KIRK M F, MARTINI A M, BREECKER D O, et al. Impact of commercial natural gas production on geochemistry and microbiology in a shale-gas reservoir[J]. Chemical Geology, 2012, 332-333: 15-25. [本文引用:1]