鲁西南地区深部煤层二氧化碳地质封存单元划分及封存潜力评价

刘欣月; 张军建; 杨斌; 王猛; 苗禾垚; 唐路路; 常象春; 吕大炜; 王东东; 王金凯

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2501373

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (4) :1423-1436 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2501373

矿冶工程

鲁西南地区深部煤层二氧化碳地质封存单元划分及封存潜力评价

刘欣月 ¹ ,
张军建 ¹^,^* ,
杨斌 ² ,
王猛 ³ ,
苗禾垚 ¹ ,
唐路路 ² ,
常象春 ¹ ,
吕大炜 ¹ ,
王东东 ¹ ,
王金凯 ¹

作者信息 +

Division of Carbon Dioxide Geological Storage Units and Evaluation of Storage Potential in Deep Coal Seams in Southwest Shandong Province

Author information +

文章历史 +

摘要

深部煤层CO₂地质封存已成为非常规能源注气增产和实现地区碳负排目标的重要手段之一。以鲁西南地区曹县和单县煤田等5个聚煤单位为目标，聚焦山西组3号深部煤层，探讨不同赋煤单元深部煤层二氧化碳地质封存潜力。首先，依据超临界二氧化碳相态机理，明确目标煤层二氧化碳封存临界深度，探讨二氧化碳地质封存可行性。其次，按照构造（断层和褶皱）—埋深逐级递减原则进行二氧化碳地质封存区块和单元的划分。在此基础上，以封存单元为单位进行二氧化碳气体的吸附量和游离量的计算。最后，综合利用层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）和主成分分析法（principal component analysis，PCA）等定量方法明确二氧化碳地质封存主控因素，通过模糊综合评判体系进行鲁西南地区深部煤层二氧化碳地质封存有利区划分。结果表明：单县和曹县煤田深部煤层的构造条件相对较为简单，其煤层埋深为800~2 000 m（达到了超临界状态下CO₂地质封存的临界深度），具有良好的CO₂封存条件。深部煤层二氧化碳地质封存效果的主控因素为渗透率和孔隙度。通过模糊综合评判体系得出，曹县煤田共有6个区块，划分为了三类有利区。Ⅰ类有利区为区块2和5，封存量为244 Mt，封存面积为310.65 km²；Ⅱ类有利区为区块1和6，封存量为191.7 Mt，封存面积为248.63 km²；Ⅲ类有利区为区块3和4，封存量为79.83 Mt，封存面积为101.39 km²，其煤田CO₂地质封存潜力最大。

Abstract

CO₂ geological storage in deep coal has become one of the important means for unconventional energy gas injection and production enhancement，as well as achieving regional carbon negative emission targets. Five coal-accumulating units in the Caoxian and Shanxian coalfields of southwest Shandong were focused，targeting the Shanxi Formation No.3 deep coal seam，to explore the potential of CO₂ geological storage in different coal-bearing units. Firstly，based on the supercritical carbon dioxide phase state mechanism，the critical depth for CO₂ storage in the target coal seam was defined，and the feasibility of CO₂ geological storage was discussed. Secondly，the blocks and units for CO₂ geological storage were divided according to the principle of decreasing order of structure（faults and folds）and burial depth.On this basis，the calculation of CO₂ adsorption capacity and free gas content was carried out in units of storage cells. Finally，the main controlling factors of CO₂ geological storage were identified by using the analytic hierarchy process（AHP）and principal component analysis（PCA）. And a fuzzy comprehensive evaluation system was used to divide the favorable areas for deep coal seam CO₂ geological storage in southwestern Shandong Province. The findings show that the structural conditions of the deep coal seams in the Caoxian and Shanxian coalfields are relatively simple，with the coal seam burial depths of 800~2 000 m（reaching the critical depth of supercritical state CO₂ geological storage），providing good conditions for CO₂ storage. The main controlling factors of the effectiveness of deep coal seam CO₂ geological storage are permeability and porosity. Through the fuzzy comprehensive evaluation system，it is determined that there are 6 blocks in the Caoxian coalfield，and the blocks is categorized into three classes of favorable areas. Class I advantage areas are blocks 2 and 5，with the sequestration capacity of 244 Mt and the sequestration area of 310.65 km². Class II advantage areas are blocks 1 and 6，with the sequestration capacity of 191.7 Mt and the sequestration area of 248.63 km². Class III advantage areas are blocks 3 and 4，with the sequestration capacity of 79.83 Mt and the sequestration area of 101.39 km²，indicating its for CO₂ geological storage potential is the greatest.

Graphical abstract

关键词

深部煤层 / CO₂封存 / 鲁西南 / 封存单元 / 封存潜力

Key words

deep coal seams / CO₂ sequestration / southwest Shandong / sealing unit / sealing potential

引用本文

引用格式 ▾

刘欣月, 张军建, 杨斌, 王猛, 苗禾垚, 唐路路, 常象春, 吕大炜, 王东东, 王金凯. 鲁西南地区深部煤层二氧化碳地质封存单元划分及封存潜力评价[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(4): 1423-1436 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2501373

LIU Xin-yue, ZHANG Jun-jian, YANG Bin, WANG Meng, MIAO He-yao, TANG Lu-lu, CHANG Xiang-chun, LÜ Da-wei, WANG Dong-dong, WANG Jin-kai. Division of Carbon Dioxide Geological Storage Units and Evaluation of Storage Potential in Deep Coal Seams in Southwest Shandong Province[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(4): 1423-1436 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2501373

登录浏览全文

4963

注册一个新账户忘记密码

CO₂等温室气体的急剧增多导致全球变暖问题日益显著^[1]。CO₂地质存储有望成为碳减排的有效方法受到全球高度关注，深部不可采煤层是CO₂存储的潜在地质体，已经成为实现碳负排目标的有效手段^[2]。近年来，中国CO₂地质储存评价研究在区域调查评价、关键技术研究和工程示范等方面有了较快的发展，CO₂地质利用与储存技术渐成体系^[3]，但总体上仍处于示范研究阶段，继续开展深部煤层CO₂地质储存调查评价、技术方法创新，不断扩展研究深度，对中国规划、实施碳捕集、利用与储存具有重要意义。

将CO₂储存于煤岩孔隙结构中，能达到降低碳排放和驱替煤层中的CH₄气体，增加天然气产量的效果。深部煤层（800 m以上）是CO₂存储的潜在地质体^[4]。深部煤层CO₂地质封存的前期需要针对煤层地质条件（如煤阶、矿物组分、有机质类型）、物性条件（孔渗性）、力学性质（机械强度）等开展竞争吸附下的扩散渗流机理研究^[5-6]，并结合实验室模拟和数值模拟等关键技术，提出针对不同地质条件下的适用模型。姚艳斌等^[7]采用分子动力学方法模拟了不同温、压条件下、不同煤基质类型表面的CO₂和水的润湿行为，初步阐明煤层CO₂封存的可注性、封存潜力、封存有效性等影响因素及微观作用机理。韩思杰等^[8]以沁水盆地郑庄区块3#煤为研究对象开展不同温度条件煤岩CO₂等温吸附试验，提出了改进深部煤层CO₂地质封存容量评价模型。桑树勋等^[9]综合考虑储层规模、煤层有效孔隙度和多重CO₂封存机制，建立了深部煤层CO₂地质封存潜力评估基础模型。

针对深部煤层封存量计算方法已初步形成。难采煤层中CO₂封存方式主要包括吸附封存、构造圈闭封存、溶解封存和矿物封存，并认为吸附封存是二氧化碳地质封存有效、可靠、规模化的封存方式^[10-11]。对于深部煤层CO₂封存的稳定性，王壹等^[12]采用模糊综合评判的方法验证了其合理性和可操作性，为CO₂煤层封存的场地选址提供理论支持。刘操等^[13]开展不同温度下煤样的CO₂实际吸附量实验，并提出一种可以校正吸附相体积造成的封存量计算误差，提出吸附相是精确评估吸附和游离封存量的决定性因素。在此基础上，部分学者聚焦研究区的具体地质条件，对吸附封存量或者游离封存量参数进行矫正。韩思杰等^[8]在沁水盆地郑庄区块3#煤层进行了深部煤层CO₂地质封存潜力评价方法的改进研究。通过构建改进的煤层CO₂封存容量评价模型表明深部煤层在2 000 m的条件下，CO₂的封存量仍具有较大的潜力。

综上可知，前人针对深部煤层和煤层发育区的CO₂地质封存进行了大量研究并取得了一些成果^[14-20]。然而，该领域仍存在部分问题。首先，针对鲁西南地区深部煤储层这一特殊目标，缺乏该目标区深部煤储层空间展布和物性特征的精细化描述。其次，当前针对二氧化碳封存量计算的单元划分原则尚不统一，针对鲁西南地区CO₂地质封存潜力的定量化评价方法适用性有待研究。最后，针对CO₂地质封存优选的定量化方法尚未形成。

为此，以鲁西南地区巨野和单县煤田等5个聚煤单位为目标区，聚焦山西组3号深部煤层，探讨不同赋煤单元深部煤层CO₂地质封存潜力。首先，依据超临界CO₂相态机理，明确目标煤层CO₂封存临界深度，探讨CO₂地质封存可行性。其次，按照构造（断层和褶皱）-埋深逐级递减原则进行CO₂区块和单元的划分，以封存单元为单位进行CO₂吸附量和游离气含量的计算。最后，综合利用层次分析和主成分分析法等定量方法明确CO₂地质封存主控因素，通过模糊综合评判体系进行鲁西南地区深部煤层CO₂地质封存有利区划分。该结果可为指导鲁西地区CO₂封存研究提供理论借鉴。

1 地质背景

1.1 研究区概况

研究区鲁西南含煤区位于中国山东省的西南部，是山东省煤炭资源的主要分布区^[21]。鲁西南含煤区早期以浅水三角洲沉积体系为主，晚期转变为以海陆交互相沉积为主。该区位于昆仑—秦岭纬向构造带东延北支部分，和新华夏系第二沉降带南端的复合部位。主要褶皱方向为NE-NEE，主要区域断层有近EW向和近SN向两组，将鲁西南切割成几个较大的地垒、地堑。本区煤层主要形成于晚古生代地层中^[22]。其中，石炭—二叠纪月门沟群（C₂-P_1y）中的太原组和山西组是区内重要的含煤地层。山西组含煤地层在36层及以上，区内可采煤层有2、3_上、3_下、12_下、16_上、17、18_上等14层，其中山西组3煤层是主要的可采煤层，煤层总厚度在0~10.48 m。区域内主要包括滕县煤田、济宁煤田、巨野煤田、曹县煤田、单县煤田等^[23]，如图1所示。

1.2 实验方法和理论计算

1.2.1 压汞测试法、CO₂和CH₄等温吸附

压汞测试法将汞在一定压力下注入样品中，可以准确测定其孔隙的分布、孔径大小及孔隙率等重要参数^[24-27]。本次研究过程中，压汞仪对煤样从0 MPa开始逐渐加压，将汞由大孔依次压入至微孔，得到进退汞曲线等一系列表征煤样孔径和孔面积等孔隙特征的参数，且能测算直径5.5 nm以上孔隙。此次压汞实验采用美国麦克尔仪器公司生产的AUTO PORE 9505型全自动压汞仪，该仪器孔径测量范围为5~360 000 nm，可自动记录进汞-退汞过程和数据。

等温吸附模型常被用来解释气体在煤中的吸附特性，相比较其他模型（Langmuir、Brunauer-Emmett-Teller等），简化了局部密度模型可表征不同孔径孔隙中CO₂吸附相密度^[28]。本次研究过程中，实验仪器为自主研发的等温吸附实验装置。参照《煤的高压等温吸附试验方法》（GB/T 19560—2008）采用高压容量法等温吸附实验，制备煤样经平衡水分处理后分别开展CO₂、CH₄等温吸附实验。测试样品取约60 g，破碎至60~ 80目，吸附条件为40 ℃，从大气压力向10 MPa平稳增加，共32个测试点。根据实际压力分别计算每点吸附量可得到等温吸附曲线。

1.2.2 CO₂地质封存量计算

本次研究借鉴煤层气地质资源量计算方法^[7]。通过计算单位质量煤层CO₂地质封存量和煤炭资源量，从而获得CO₂理论地质封存量，计算公式为

（1）${M}_{t}=AH{\rho }_{coal}m$

式（1）中：M_t为理论地质封存容量，t；A为CO₂地质封存区域面积，km²；H为煤层厚度，m；ρ_coal为煤岩视密度，g/cm³；m为CO₂单位封存量（每克煤中CO₂理论封存量，质量），g。

单位质量煤岩CO₂地质封存量m主要是由吸附封存量m₁、静态封存量m₂和溶解封存量m₃组成。CO₂吸附封存量m₁是通过CO₂等温吸附实验来获取；静态封存量m₂通过真实气体状态方程获得；溶解封存量m₃利用提出的溶解度计算方程获得。通过以上计算可得出赋煤区CO₂理论和有效地质封存量，对研究区主力煤层CO₂地质封存潜力进行评价。

1.2.3 构造分维值计算

断层分维值能定量描述研究区的构造分维特征^[29]。先利用研究区断层展布图，采用网格覆盖法统计网格数画出煤矿的构造纲要图，再计算断层分形维数中的相似维D_s，得出煤矿的断层分维值，来定量描述断层分形结构的不规则性^[30]，如图2所示。此值可以作为反映断层网络复杂程度的综合性指标，分形维数越大，表示该区断裂越发育，构造越复杂，裂隙越发育。

2 典型煤田CO₂地质封存条件分析

2.1 构造条件分析

研究区位于鲁西隆起区，区内构造复杂，断裂构造发育^[31]。区内普遍发育正断层，封盖性较弱，理论上所处的构造环境不利于CO₂后期保存。由于研究对象为鲁西南地区的深部煤层，受上述的构造环境影响不大。因此，借助断裂构造分形方法-构造分维值计算，定量描述研究区内断层分形结构，并通过定性和定量相结合的方法进行区内构造条件的分析。

如图3（a）所示，滕县煤田的典型煤矿构造分维值为0~1.8，构造较发育。其构造总体比较发育，多为正断层，夹于近南北向的孙氏店断层与峄山断层之间，分为滕南和滕北两部分，南北构造差异大。

如图3（b）所示，济宁煤田北部和南部分别为近东西向的地堑构造。主要的区域性断层有近南北向和近东西向两组。济宁煤田四周被断层所限，总体为一轴向北东，向西南倾伏的地堑式宽缓向斜构造。典型煤矿构造分维值为0~1.8，构造较发育。具体表现为北部断层发育，构造复杂；其他区域断层不发育，构造相对简单。

如图3（c）所示，巨野煤田区内断裂构造主要分为2组，分别为近EW向正断层和近SN向正断层，均表现为规模大，延展长，断距大。典型煤矿的构造分维值为0~1.1，构造欠发育。巨野煤田构造相对简单。具体表现为中部断层发育，构造复杂；其他区域断层不发育，构造相对简单。

如图3（d）所示，单县煤田总体呈一向北倾斜的单斜断块构造，单县及周边地区被一些大型断裂分割为不同的Ⅳ级构造单元，形成凸起、凹陷相间排列的构造格局。典型煤矿的构造分维值为0~1.7，构造较发育。单县煤田构造整体而言相对复杂，表现为中部断层发育，构造复杂；其他区域断层不发育，构造相对简单。

2.2 温度和压力条件

超临界状态是实现CO₂地质封存的理想状态^[32-33]。在超临界状态下，CO₂密度接近液体，黏度却接近气体，扩散系数介于气体和液体之间，具有密度大、流动性好和溶解能力强等特点，能够实现CO₂在地下迅速运移扩散和大量储存^[34]。

基于煤田地温梯度（表1）可知，在超临界状态下煤田临界深度为664~1 666 m。位于西部的巨野、曹县、单县煤田3煤埋藏较深，且温度也达到CO₂超临界状态条件（温度为31.1 ℃，压力为7.38 MPa），东部的济宁、滕县等煤田埋深较浅不符合CO₂超临界状态条件。由图4可知，鲁西南西部地区和东部地区各煤田的埋深区间跨度较大，西部地区主要煤田为曹县煤田，埋深在900~2 000 m；东部地区主要煤田为单县煤田，埋深在600~2 000 m。

鲁西南中部地区煤田的埋深相比较波动较小，其主要煤田为巨野煤田，埋深在400~1 200 m。

2.3 煤层物性特征

煤层物性分布特征主要包括煤层的热演化程度、渗透率、孔隙度、吸附能力等，这些特征直接影响CO₂地质封存的可行性和封存效果。

2.3.1 含气量

鲁西南地区3煤层厚受到沉积环境、盆地演化、构造活动等因素的影响，厚度展布规律呈现东南向西北递增的特点。鲁西南地区3煤层属于气-肥煤，且鲁西南地区3煤层的热演化程度为低-中（最大镜质体反射率Ro_max为0.7%~0.9%），如图5所示，热演化程度分布呈现出西高东低。随着埋深的增大，热演化程度逐渐增加。由前面结论可知，鲁西南地区西部地区的埋深跨度较大。因此，研究区域西部深部煤层含气量相对较高。

2.3.2 孔隙度和渗透率

研究选取了典型煤田中的单县煤田张集煤矿、巨野煤田李楼煤矿新巨龙煤矿的煤样进行高压压汞实验，所选煤样孔隙体积均为0.01~0.39 mL/g（以大孔为主）。鲁西南地区3煤层顶底板砂岩孔隙度为2.833%~5.269%，渗透率为0.000 019~0.62 mD（表2）。结果表明：煤样孔隙较为发育，顶板砂岩普遍发育半开放孔，孔隙连通性较差。这表明两煤田所选煤样孔渗条件较好，顶底板封盖性较强，单县和巨野煤田深部煤层具有良好的CO₂封存条件，应作为研究的重点。

2.4 煤层吸附特征

煤体在吸附CO₂过程中会发生膨胀变形，导致渗透率减小，影响CO₂的可注性^[35]。因此，煤层的吸附特征是CO₂在储层中的分配、存储效率以及存储的稳定性重要因素，煤层孔隙的吸附量越大，表明CO₂地质封存的潜力越大。

由图6可知，在温度一定的条件下，单县张集煤矿和巨野李楼煤矿典型煤样CH₄最大吸附量为15.59~22.82 m³/t，CO₂最大吸附量为21.617 7~ 22.281 9 m³/t，煤样的煤储层表现为强吸附性。其中，单县张集煤矿CO₂吸附量随着压力的增加逐渐增加，CO₂吸附量（21.617 7 cm³/g）高于CH₄吸附量（11 cm³/g）。巨野李楼煤矿CO₂吸附量在20 Pa之前增加明显，随后吸附量的增加趋于缓和，且它的CO₂吸附量（22.281 9 cm³/g）也高于CH₄吸附量（17 cm³/g）。巨野李楼煤矿的CO₂吸附量高于单县张集煤矿，其CO₂吸附量最高为22.281 9 cm³/g。说明巨野李楼煤矿CO₂吸附能力较强，CO₂封存潜力大。

3 主力煤层CO₂地质封存潜力计算

由于研究区涉及的煤田数量较多，各煤田的构造条件、沉积环境和煤层的物性特征等不同，先依据构造发育情况等因素进行分析，对研究区的煤田进行区块和单元的逐级划分。在此，列出了主力煤层的区块和单元划分依据，并列举出了代表区块和单元进行阐述。

3.1 封存区块及封存单元划分

曹县煤田的3煤层受构造影响较小。因此，先根据断层发育情况将其划分为6个封存区块[图7（a）]，再综合煤层埋深和断层构造因素将封存区块划分为39个封存单元。其中，以区块5为例，依据构造和煤层深度划分为9个封存单元，进行二氧化碳封存量计算[图7（b）]。

单县煤田的3煤层受构造影响较大。因此，先依据构造对煤层的破坏程度将煤田划分为构造复杂区和构造简单区两大类，共7个二氧化碳封存区块进行讨论[图8（a）]。再结合煤层埋深和断层构造因素将封存区块划分为了36个封存单元。其中，以区块4 为例，依据构造和煤层深度划分为9个封存单元，进行二氧化碳封存量计算[图8（b）]。

3.2 典型煤田单位CO₂地质封存量

由收集到的各煤田的数据资料，通过整理初步计算出了不同煤田不同埋深下的单位CO₂地质封存量。表3为典型煤田的不同埋深下的单位质量游离量和单位地质封存量。

3.3 CO₂理论/有效地质封存量

通过进一步的计算，得出不同煤田的CO₂理论和有效地质封存量。由表4可知，曹县煤田共有6个区块，封存容量最大的是区块2，为172.75 Mt，封存面积为111.9 km²。单县煤田的单位面积CO₂地质封存容量相对于曹县煤田较小，它的区块最大封存容量为86.94 Mt，是区块1，地质封存区域面积为129.28 km²。

4 深部煤层CO₂地质封存有利区优选

4.1 CO₂地质封存影响因素敏感性分析

CO₂地质封存受很多因素的影响，清楚各因素对CO₂运移分布特征及各封存机理封存量的影响，能够有效减小CO₂封存潜力评价过程中的不确定性。借助COMET3模拟软件，来进行CO₂地质封存数值模型构建（模拟面积400×400 m，网格40×40，网格长度10 m，步长30 d），确定研究区域内CO₂地质封存的影响因素。

模拟研究主要分为两个阶段：第一阶段为CO₂注入驱替采气阶段，“长期少注”的方式进行驱替，持续15年（图9）；第二阶段进行CO₂封存，在此阶段以一定的CO₂注入量注入目标煤层，直至破裂压力，进而得到不同煤层各个区块最大的CO₂封存量。本次模拟分析确定了研究区的CO₂地质封存的9个影响因子，分别为储层地质条件：破裂压力、厚度、埋深、含气量、渗透率和孔隙度；工程地质条件：井底流压、井距、和注入量。其中，破裂压力是设置上覆岩石破裂压力，用来控制注入速率及注入量；厚度和埋深是来测试构造因素对于封存效果的影响；含气量、渗透率和孔隙度是用来测试储层物性条件对驱替煤层气产量及二氧化碳封存效果；井底流压、井距、和注入量是来看储层压力对封存效果的影响。

基于研究区的实际地质情况，在保证其余参数不变的前提条件下，将孔隙度参数分四组（0.75%、1.5%、3.0%、4.5%）进行模拟计算。模拟结果显示，煤储层孔隙度对煤层气产气量及CO₂封存量具有明显的控制作用。

当孔隙度小于1.5%时，煤层气驱替效果极不明显，煤层气的平均产气速率和累计产量分别为2.00 m³/d和1.46×10⁴ m³，累计封存量达到3.3×10⁶ m³，在此条件下CO₂气体注入压力未能影响至排采井井口压力（图10）。当煤储层孔隙度达到1.5%时，煤层气驱替及封存效果略有增加，煤层气的平均产气速率和累计产量分别为2.0 m³/d和1.7×10⁴ m³，累计封存量尚未增加。当煤储层孔隙度达到3%、6%时，煤层气驱替及封存效果增加显著，第一次产气高峰明显提前，平均产气量分别达到93.0 m³/d和193.0 m³/d，累计产气量增加明显。模拟结果表明，煤储层孔隙度对气体运移速度影响明显，随着煤层孔隙度的逐渐增大，煤储层气体压力运移速度越快。

其他影响因子按照上述流程均进行了相关敏感性分析，得到如下结果：①煤储层渗透率、含气量、破裂压力、注入速率、工程井距设计、井底流压和孔隙度对气体运移具有明显的影响，对煤层气产气量及CO₂封存量也具有明显的控制作用；②受转换深度控制下的煤储层物性参数的阶段性变化影响，不同深度下CO₂驱替及封存效果呈现明显的阶段性变化；③煤储层厚度对气体运移速度无明显影响，随着煤层的变化，煤储层气体压力平面分布无明显的变化。

4.2 CO₂地质封存主控因素分析

在利用数值模拟手段对各影响因素进行敏感性分析的基础上，确定煤储层渗透率、孔隙度、厚度、埋深、含气量、井底流压、井距等9个CO₂驱替及封存影响因素。将利用层次分析法-熵值法和主成分分析法（灰色关联法进行修正）结合的方法，取其权重的平均值作为指标的综合权重来确定研究区深部煤层CO₂地质封存的影响因素。

通过层次分析法-熵值法，得到CO₂驱替及封存各影响因素指标权重（图11）。井距所占权重最高，埋深、渗透率、井底流压、注入速率次之，孔隙度、破裂压力、厚度所占权重最小。

根据主成分分析理论（灰色关联法进行修正）计算得到各影响因素与累计封存量的权重关系，如表5所示，影响CO₂封存效果（累计封存量）的影响因素权重大小分别为：破裂压力>注入速率>渗透率>埋深>煤厚>含气量>孔隙度>井距>井底流压。

为了使评价指标权重的确定更加科学准确，将层次分析法和主成分分析法（灰色关联法进行修正）结合起来使用，取其权重的平均值作为指标的综合权重（图12）。CO₂驱替及封存影响因素主控因素为渗透率、注入速率、埋深和井距。相比而言，含气量、孔隙度、煤层厚度井底流压、破裂压力、对于CO₂的驱替及封存效果相对不明显。该结论与文献[36-37]一致。

4.3 基于模糊综合评价法的CO₂地质封存有利区优选

前面以封存单元为单位，通过计算得到了对应的单位封存量、封存面积、封存总量等数据，之后结合影响CO₂地质封存的主控因素，利用层次分析-模糊评判法来确定单位封存最优区。

4.3.1 曹县煤田

曹县煤田北部的区块5封存量最大，为156.93 Mt，区块3次之，但区块3断层发育切割煤层。综合结果，曹县煤田区块2和5构造条件稳定，封存面积大，煤层孔渗条件较好，应作为Ⅰ类有利区。区块1和6构造相对简单，但封存面积较小，应作为Ⅱ类；区块4、5构造相对复杂，不利于后期封存稳定性，应作为Ⅲ类，如表6、图13所示。

4.3.2 单县煤田

单县煤田北部的区块7封存量最大，但考虑到其构造发育，煤层被断层切割，不利于CO₂封存，因此区块7的封存较差。综合考虑各因素得出，单县煤田区块1、2构造条件稳定，封存面积大，煤层孔渗条件较好，应作为Ⅰ类有利区；区块3、4、5、和6构造相对复杂，煤层埋深变化大不利于封存，应作为Ⅱ类；区块7构造复杂，煤层被断层分割，应作为Ⅲ类，如表7、图14所示。

通过利用模糊综合评价法对鲁西南地区各煤田深部煤层CO₂地质封存量的计算以及CO₂地质封存有利区的划分得出，鲁西南地区的巨野煤田、曹县煤田和单县煤田具有较好的CO₂地质封存潜力，其中曹县煤田的CO₂地质封存潜力最大。

5 结论

按照构造（断层和褶皱）—埋深逐级递减原则进行二氧化碳地质封存区块和单元的划分。在此基础上，以封存单元为单位进行二氧化碳封存量的计算。最后，综合利用层次分析和主成分分析法等定量方法明确二氧化碳地质封存主控因素，通过模糊综合评判体系进行鲁西南地区深部煤层二氧化碳地质封存有利区划分。得出如下结论。

（1）曹县煤层埋深为900~2 000 m，临界深度为772 m，孔隙度3.568 mD，渗透率 0.239%，单位质量吸附量为1.96 g。单县煤层埋深为600~2 000 m，临界深度为832 m，孔隙度4.069 mD，渗透率0.389%，单位质量吸附量为2.96 g。以上两煤田应作为封存重点区块考虑。

（2）曹县划分为7个区块36个单元，其有利区分为Ⅲ类；其中，Ⅰ类有利区的面积为310.65 km²，理论地质封存容量为244 Mt；Ⅱ类有利区的面积为248.63 km²，理论地质封存容量为191.7 Mt；Ⅲ类有利区的面积为101.39 km²，理论地质封存容量为79.83 Mt，CO₂封存潜力为最大。单县划分为6个区块39个单元，其有利区也分为Ⅲ类；Ⅰ类有利区的面积为112.89 km²，理论地质封存容量为75.37 Mt；Ⅱ类有利区的面积为121.66 km²，理论地质封存容量为83.61 Mt；而Ⅲ类有利区的面积为124.04 km²，理论地质封存容量为80.62 Mt，CO₂封存潜力为较好。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

[1]	赵宗慈, 罗勇, 黄建斌. 预估全球变暖的效果检验[J]. 气候变化研究进展, 2022, 18(5): 641-643.

[2]	Zhao Zongci, Luo Yong, Huang Jianbin. Effect test of predicting global warming[J]. Climate Change Research, 2022, 18(5): 641-643.

[3]	申建, 秦勇, 张春杰, 等. 沁水盆地深煤层注入CO₂提高煤层气采收率可行性分析[J]. 煤炭学报, 2016, 41(1): 156-161.

[4]	Shen Jian, Qin Yong, Zhang Chunjie, et al. Feasibility of enhanced coalbed methane recovery by CO₂ sequestration into deep coalbed of Qinshui Basin[J]. Journal of China Coal Society, 2016, 41(1): 156-161.

[5]	曹成, 陈星宇, 张烈辉, 等. 气藏注CO₂提高采收率及封存评价方法研究进展[J]. 科学技术与工程, 2024, 24(18): 7463-7475.

[6]	Cao Cheng, Chen Xingyu, Zhang Liehui, et al. Research progress on CO₂ injection for enhanced oil recovery and storage evaluation in gas reservoirs[J]. Science Technology and Engineering, 2024, 24(18): 7463-7475.

[7]	桑树勋. 二氧化碳地质存储与煤层气强化开发有效性研究述评[J]. 煤田地质与勘探, 2018, 46(5): 1-9.

[8]	Sang Shuxun. Review on the effectiveness of carbon dioxide geological storage and CBM enhanced development[J]. Coalfield Geology and Exploration, 2018, 46(5): 1-9.

[9]	韩思杰. 深部无烟煤储层CO₂-ECBM的CO₂封存机制与存储潜力评价方法[D]. 北京: 中国矿业大学(北京), 2020.

[10]	Han Sijie. CO₂ storage mechanism and storage potential evaluation method of CO₂-ECBM in deep anthracite reservoir[D]. Beijing: China University of Mining and Technology-Beijing, 2020.

[11]	Talapatra A. A study on the carbon dioxide injection into coal seam aiming at enhancing coal bed methane(ECBM)recovery[J]. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 2020, 10(5): 1965-1981.

[12]	姚艳斌, 孙晓晓, 万磊. 煤层CO₂地质封存的微观机理研究[J]. 煤田地质与勘探, 2023, 51(2): 146-157.

[13]	Yao Yanbin, Sun Xiaoxiao, Wan Lei. Study on microscopic mechanism of CO₂ geological storage in coal seams[J]. Coalfield Geology and Exploration, 2023, 51(2): 146-157.

[14]	韩思杰, 桑树勋, 段飘飘, 等. 改进的深部煤层CO₂地质封存潜力评价方法——以沁水盆地郑庄区块3#煤层为例[J]. 中国矿业大学学报, 2023, 52(4): 772-788.

[15]	Han Sijie, Sang Shuxun, Duan Piaopiao, et al. Improved evaluation method of CO₂ geological storage potential in deep coal seams: a case study of 3# coal seam in Zhengzhuang block, Qinshui Basin[J]. Journal of China University of Mining and Technology, 2023, 52(4): 772-788.

[16]	桑树勋, 刘世奇, 王文峰, 等. 深部煤层CO₂地质储存与煤层气强化开发有效性理论及评价[M]. 北京: 科学出版社, 2020: 403-435.

[17]	Sang Shuxun, Liu Shiqi, Wang Wenfeng, et al. Theory and evaluation of the effectiveness of CO₂ geological storage and CBM enhanced development in deep coal seams[M]. Beijing: Science Press, 2020: 403-435.

[18]	Bachu S, Adams J. Sequestration of CO₂ in geological media in response to climate change: capacity of deep saline aquifers to sequester CO₂ in solution[J]. Energy Conversion and Management, 2003, 44: 3151-3175.

[19]	Bachu S, Bonijoly D, Bradshaw J, et al. CO₂ storage capacity estimation: methodology and gaps[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2007, 1(4): 430-443.

[20]	王壹, 杨伟峰, 张旭光, 等. 深部非采煤层CO₂封存稳定性模糊综合评判[J]. 岩石力学与工程学报, 2012, 31(S1): 2932-2939.

[21]	Wang Yi, Yang Weifeng, Zhang Xuguang, et al. Fuzzy comprehensive evaluation of CO₂ sequestration stability in deep unmined coal seams[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2012, 31(S1): 2932-2939.

[22]	刘操, 赵春辉, 钟福平, 等. 深部煤层CO₂地质封存量化评估及案例研究[J]. 煤炭科学技术, 2024, 52(S1): 288-298.

[23]	Liu Cao, Zhao Chunhui, Zhong Fuping, et al. Quantitative evaluation and case study of CO₂ geological sequestration in deep coal seams[J]. Coal Science and Technology, 2024, 52(S1): 288-298.

[24]	Bachu S. CO₂ storage in geological media: role, means, status and barriers to deployment[J]. Progress in Energy and Combustion Science, 2008, 34(2): 254-273.

[25]	Chadwickr A, Artsr S, Bentham M, et al. Review of monitoring issues and technologies associated with the long-term underground storage of carbon dioxide[J]. Geological Society, 2009, 313(1): 257-275.

[26]	桑树勋, 刘世奇, 朱前林, 等. CO₂地质封存潜力与能源资源协同的技术基础研究进展[J]. 煤炭学报, 2023, 48(7): 2700-2716.

[27]	Sang Shuxun, Liu Shiqi, Zhu Qianlin, et al. Research progress on the technical basis of the synergy between CO₂ geological sequestration potential and energy resources[J]. Journal of China Coal Society, 2023, 48(7): 2700-2716.

[28]	刘世奇, 皇凡生, 杜瑞斌, 等. CO₂地质封存与利用示范工程进展及典型案例分析[J]. 煤田地质与勘探, 2023, 51(2): 158-174.

[29]	Liu Shiqi, Huang Fansheng, Du Ruibin, et al. Progress of demonstration projects on CO₂ geological sequestration and utilization and analysis of typical cases[J]. Coal Geology & Exploration, 2023, 51(2): 158-174.

[30]	张军建, 常象春, 吕大炜, 等. 双碳目标下煤层发育区CO₂地质封存研究与评价[J]. 煤炭科学技术, 2023, 51(S1): 206-214.

[31]	Zhang Junjian, Chang Xiangchun, Lü Dawei, et al. Research and evaluation of CO₂ geological sequestration in coal seam development areas under the dual carbon goals[J]. Coal Science and Technology, 2023, 51(S1): 206-214.

[32]	Zhan J, Chen Z X, Zhang Y, et al. Will the future of shale reservoirs lie in CO₂ geological sequestration[J]. Science China Technological Sciences, 2020, 63(7): 1154-1163.

[33]	Zhan J, Niu Z, Li M, et al. Numerical simulation and modeling on CO₂ sequestration coupled with enhanced gas recovery in shale gas reservoirs[J]. Geofluids, 2021: 9975296.

[34]	于得明, 刘海燕, 王东东, 等. 鲁西南地区煤类分布及煤变质作用类型分析[J]. 中国煤炭地质, 2015, 27(10): 6-9.

[35]	Yu Deming, Liu Haiyan, Wang Dongdong, et al. Analysis of coal type distribution and coal metamorphism types in southwestern Shandong Province[J]. Geological Survey of China Coal, 2015, 27(10): 6-9.

[36]	路萍, 白勇, 刘伟刚, 等. 鄂尔多斯盆地马家沟组二氧化碳地质封存有利区优选[J]. 地质论评, 2021, 67(3): 816-827.

[37]	Lu Ping, Bai Yong, Liu Weigang, et al. Optimization of favorable areas for CO₂ geological sequestration in the Majiagou Formation of the Ordos Basin[J]. Geological Review, 2021, 67(3): 816-827.

[38]	雷小乔, 周日平. 鲁西南地区构造演化与煤变质规律[J]. 中国煤炭地质, 2018, 30(7): 22-24, 71.

[39]	Lei Xiaoqiao, Zhou Riping. Tectonic evolution and coal metamorphism regularities in the southwestern Shandong region[J]. Geological Survey of China Coal, 2018, 30(7): 22-24, 71.

[40]	武艳玲, 葛栋锋. 基于高压压汞进-退曲线的煤层气储层孔裂隙结构非均质性精细化描述[J]. 中国煤炭地质, 2024, 36(10): 28-38.

[41]	Wu Yanling, Ge Dongfeng. Fine description of the heterogeneity of the pore and fracture structure of CBM reservoirs based on theintrusive-extrusive curves of high-pressure mercury injection[J]. Geological Survey of China Coal, 2024, 36(10): 28-38.

[42]	刘佳佳, 张云龙, 杨迪, 等. 基于压汞-氮吸附-核磁共振法的中低阶煤孔裂隙联合表征[J]. 河南理工大学学报(自然科学版), 2025, 44(2): 19-31.

[43]	Liu Jiajia, Zhang Yunlong, Yang Di, et al. Joint characterization of pores and fractures in medium and low-rank coals based on mercury injection-nitrogen adsorption-nuclear magnetic resonance methods[J]. Journal of Henan Polytechnic University (Natural Science), 2025, 44(2): 19-31.

[44]	刘客. 基于核磁共振和恒速压汞的致密砂岩孔喉结构表征新方法[J]. 特种油气藏, 2025, 32(1): 135-143.

[45]	Liu Ke. A new method for characterizing the pore-throat structure of tight sandstones based on nuclear magnetic resonance and constant-rate mercury injection[J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2025, 32(1): 135-143.

[46]	张鑫淼. 典型尺度煤体的孔裂隙结构表征与变化规律研究[D]. 焦作: 河南理工大学, 2020.

[47]	Zhang Xinmiao. Research on the characterization and variation law of pore and fracture structure of coal bodies at typical scales[D]. Jiaozuo: Henan Polytechnic University, 2020.

[48]	肖富强, 邹勇军, 章双龙, 等. 丰城矿区乐平组煤层CH₄和CO₂吸附特征及吸附模型研究[J]. 煤矿安全, 2025, 56 (1): 43-51.

[49]	Xiao Fuqiang, Zou Yongjun, Zhang Shuanglong, et al. Study on the adsorption characteristics and adsorption models of CH₄ and CO₂ in the coal seams of the Leping Formation in the Fengcheng mining area[J]. Safety in Coal Mines, 2025, 56 (1): 43-51.

[50]	田正军, 朱国维. 基于MAPGIS断裂分维值统计分析与应用[J]. 煤炭与化工, 2021, 44(3): 41-43, 47.

[51]	Tian Zhengjun, Zhu Guowei. Statistical analysis and application of fracture fractal dimension values based on MAPGIS[J]. Coal and Chemical Industry, 2021, 44(3): 41-43, 47.

[52]	魏久传, 赵蕾, 尹会永, 等. 莱芜煤田东港井田19#煤层断裂构造分形特征分析[J]. 中国煤炭, 2010, 36(4): 71-74, 80.

[53]	Wei Jiuchuan, Zhao Lei, Yin Huiyong, et al. Analysis of the fractal characteristics of fault structures in the 19# coal seam of the Donggang minefield in the Laiwu coalfield[J]. China Coal, 2010, 36(4): 71-74, 80.

[54]	李翠芳. 鲁西南地区石炭-二叠系煤系页岩气资源潜力分析[J]. 中国煤炭地质, 2020, 32(10): 15-21.

[55]	Li Cuifang. Analysis of the resource potential of shale gas in the Carboniferous-Permian coal measures in the southwestern Shandong region[J]. Geological Survey of China Coal, 2020, 32(10): 15-21.

[56]	刘操, 闫江伟, 赵春辉, 等. 煤中超临界CO₂解吸滞后机理及其对地质封存启示[J]. 煤炭学报, 2024, 49(7): 3154-3166.

[57]	Liu Cao, Yan Jiangwei, Zhao Chunhui, et al. Mechanism of supercritical CO₂ desorption hysteresis in coal and its implications for geological sequestration[J]. Journal of China Coal Society, 2024, 49(7): 3154-3166.

[58]	温航, 姜兴文, 徐东华. 超临界二氧化碳压裂裂缝研究现状与展望[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(17): 6703-6710.

[59]	Wen Hang, Jiang Xingwen, Xu Donghua. Research status and prospect of fractures in supercritical carbon dioxide fracturing[J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(17): 6703-6710.

[60]	纪佑军, 王骁扬, 周体尧, 等. 多场耦合作用CO₂地质封存对储层力学性质及气体运移扩散的影响[J]. 环境工程, 2023, 41(S2): 442-446.

[61]	Ji Youjun, Wang Xiaoyang, Zhou Tiyao, et al. Influence of CO₂ geological sequestration under multi-field coupling on reservoir mechanical properties and gas migration and diffusion[J]. Environmental Engineering, 2023, 41(S2): 442-446.

[62]	刘世奇, 方辉煌, 桑树勋, 等. 基于多物理场耦合求解的煤层CO₂-ECBM数值模拟研究[J]. 煤炭科学技术, 2019, 47(9): 51-59.

[63]	Liu Shiqi, Fang Huihuang, Sang Shuxun, et al. Numerical simulation study on CO₂-ECBM in coal seams based on multi-physical field coupling solution[J]. Coal Science and Technology, 2019, 47(9): 51-59.

[64]	郑学召, 曹橙誉. CO₂驱替煤体内部CH₄气体变化模拟研究[J]. 当代化工研究, 2022(19): 1-6.

[65]	Zheng Xuezhao, Cao Chengyu. Simulation study on the change of CH₄ gas inside coal media during CO₂ displacement[J]. Contemporary Chemical Research, 2022(19): 1-6.

[66]	喻鹏, 杨付林, Oyinkepreye David Orodu, 等. 低渗油藏中高含水期CO₂驱替封注参数优化——以大民屯凹陷S-95块为例[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(8): 3029-3034.

[67]	Yu Peng, Yang Fulin, Oyinkepreye David Orodu, et al. Optimization of CO₂ flooding injection parameters in high water cut period in low-permeability reservoirs: a case study of S-95 block in Damintun Sag[J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(8): 3029-3034.

基金资助

山东省青年科学基金(ZR2021QD072)

PDF (26172KB)

访问

被引

详细

导航

Received	Published	Revised
2025-02-26	2026-02-08	2025-10-31
Online Date
2026-09-21

摘要