致密低渗透砂岩储层多尺度天然裂缝表征方法

吕文雅，曾联波，陈双全，吕鹏，董少群，惠晨，李睿琦 ，王浩南

1) 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室，北京，102249；2) 中国石油大学(北京) 地球科学学院，北京，102249； 3) 中国石油大学(北京)地球物理学院，北京，102249；4) 中国石化上海海洋油气分公司勘探开发研究院，上海，200120；5) 中国石油大学(北京)理学院，北京，102249

内容提要: 本文利用地表露头、岩芯、测井、三维地震和微观分析资料，根据多尺度裂缝的发育特征及不同资料的精度，探讨了多尺度裂缝的表征方法。致密低渗透砂岩储层发育多尺度天然裂缝，根据天然裂缝规模以及限制天然裂缝扩展延伸的岩石力学层界面，将天然裂缝分为大尺度裂缝、中尺度裂缝、小尺度裂缝和微尺度裂缝4级，不同尺度裂缝的发育特征存在较大差异。其中大尺度裂缝主要应用三维地震资料的叠后属性进行检测和表征；中小尺度裂缝在单井上可以应用岩芯、成像测井和常规测井相结合的方法进行表征，在平面上采用基于地质和测井约束的三维地震叠前各向异性分析以及储层地质力学相结合的方法进行综合预测和评价；微尺度裂缝一般应用铸体薄片、普通薄片、扫描电镜和三维CT扫描等微观分析方法进行观察描述，通过主控因素约束的方法进行预测。利用本文提出的多尺度裂缝表征方法实现了对鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层多尺度裂缝表征，可为其它致密低渗透砂岩储层多尺度裂缝表征提供借鉴。

致密低渗透储层油气是我国重要的接替资源和开发领域(邹才能等，2017；孙龙德等，2019)。致密低渗透储层物性差，非均质性强，在多期构造变形作用下，天然裂缝普遍发育且具有多尺度性特征，其延伸长度通常从数十米级到厘米级不等(Zeng Lianbo et al.，2010；Fic and Pedersen，2013；Ghanizadeh et al.，2015)。生产实践表明，不同尺度天然裂缝对致密低渗透储层的作用和对油气的影响明显不同，大尺度裂缝通常影响油气的保存，中小尺度裂缝控制了致密储层的渗流系统，微尺度裂缝主要起储集作用(Strijker et al.，2012；Lyu Wenya et al.，2019；曾联波等，2020)。由于不同尺度裂缝的作用不同，因而需要分尺度研究天然裂缝的发育规律，才能更加科学有效地指导致密低渗透油气的勘探开发(邹才能等，2017)。针对不同尺度裂缝的特点，明确不同尺度裂缝的表征方法，是深入认识不同尺度裂缝分布规律的前提，对有效地指导致密低渗透油气的勘探开发具有重要应用价值。

天然裂缝表征方法包括天然裂缝的描述方法和预测方法，其中天然裂缝表征方法包括定性及定量描述方法，可以分为：①地质方法，包括野外相似露头、岩芯观察、薄片、扫描电镜、CT层析扫描技术、岩芯核磁共振扫描图像分析技术(周新桂等，2006；曾联波等，2007，2010；丁文龙等，2015；An Cheng et al.，2017；Shi Xinghua et al.，2018)；②测井方法，包括特殊测井和常规测井方法(肖立志等，2010；Lyu Wenya et al.，2016；Lai Jin et al.，2018)；③油藏工程方法，包括试井分析、压力分析、示踪剂分析、注水动态分析和微地震监测(Guo Jianchun and Liu Yuxuan，2014；Chen Zhiming et al.，2019)等。天然裂缝的预测方法主要有：①构造力学方法，从构造本身的结构特征出发，利用构造曲率法或构造应力场数值模拟进行裂缝预测(张林炎等，2013；鞠玮等，2013，2014；赵文韬等，2015; Liu Jingshou et al.，2018)；②地震方法，包括多分量转换波裂缝检测、横波分裂检测、纵波方位各向异性检测、叠前远近偏移距属性差、叠后地震属性分析、相干体、蚂蚁体分析、边缘检测等(王洪求等，2014；陈双全等，2016；Takougang et al.，2019)；③其他预测方法，如分形几何、突变论、关联维分析、灰关联理论等(巩磊等，2012；You Xutao et al.，2019)。经过多年的裂缝研究，虽然在储层天然裂缝表征方面取得了较大进展，但目前对储层裂缝的研究比较笼统，尚未深入地分尺度对裂缝进行详细的研究，满足不了致密低渗透油气勘探开发的进一步需求。

近几年来随着生产实践经验的积累，不同尺度裂缝对储层的贡献存在差异逐渐被认识到，开展多尺度裂缝研究，弄清多尺度裂缝的分布规律显得越来越重要。学者们从油田生产实际的需求出发，根据裂缝规模、裂缝识别方法的尺度界限、裂缝对储层物性的贡献及裂缝在油藏数值模拟中的表现特征等对天然裂缝进行尺度划分，并试图综合地表露头、岩芯、测井和地震等多种不同尺度的数据表征，建立多尺度裂缝网络模型，预测不同尺度裂缝的分布规律(Strijker et al.，2012；陈双全等，2016；刘建军等，2017；代瑞雪等，2017；Wang Lingling et al.，2018；苏皓等，2019；孙爽等，2019；Giuffrida et al.，2020；董少群等，2018，2020；张庆辉等，2020)。目前多尺度裂缝表征与预测主要是综合多种不同尺度的数据进行表征与预测，尚未从多尺度裂缝形成机理与演化规律出发，由于不同的裂缝研究手段都有其精度和局限性，不同资料间存在相互匹配融合的问题(吕文雅等，2016)，因此利用现有的多尺度裂缝表征与预测方法，尚不能清楚地阐明多尺度裂缝的发育规律，尚未形成系统的多尺度裂缝表征方法。

本文根据基于多尺度裂缝成因机制的多尺度裂缝分类方案和分布特征，利用地表露头、岩芯、测井、三维地震和微观分析资料，提出了多尺度裂缝的表征方法，并对鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层多尺度裂缝的参数进行了表征，对该区Q1井区多尺度裂缝的分布规律进行了预测，对指导致密低渗透砂岩储层多尺度裂缝的三维地质建模及其高效合理开发具有重要的意义。

1 多尺度裂缝划分

自然界天然裂缝的分布具有多尺度性，有些在岩层内部发育，有些终止于岩层界面，有些切穿多个岩层及界面(Underwood et al.，2003；Cooke et al.，2006)。对于裂缝尺度划分，目前主要有3种方案：一是单纯根据裂缝规模进行的分类，例如，地球物理领域根据裂缝长度与地震波长的关系，将裂缝长度大于1/4地震波长的称之为大尺度裂缝，它们在叠后剖面中可分辨；中尺度裂缝长度范围小于1/4地震波长，大于1%地震波长，在实际地震剖面不可识别，通常通过地震方位各向异性技术和叠前衰减属性进行识别；小尺度裂缝远小于1%地震波长，其地震反射特征极其微弱导致利用地震数据难以识别(陈双全等，2016；代瑞雪等，2017；Wang Lingling et al.，2018)。二是根据用来识别裂缝的资料进行的分类，如地震尺度裂缝、生产动态数据尺度裂缝、测井尺度裂缝、岩芯尺度裂缝和BHI尺度裂缝(Strijker et al.，2012；薛艳梅等，2014；孙爽等，2019)；三是根据裂缝对储层物性的贡献或裂缝在油藏数值模拟中的表现特征进行的分类，如油藏宏观裂缝、油藏细观裂缝和油藏微观裂缝(刘建军等，2017；苏皓等，2019)。

上述裂缝尺度分类主要是根据识别裂缝的资料类型和裂缝的渗流作用来划分的，没有考虑其地质成因机制及其主控因素，不能较好地反映不同尺度裂缝的发育规律。为了能够更好地反映不同尺度裂缝的分布规律及其主控因素，本论文在油藏范围内，根据天然裂缝受限制的岩石力学层界面及裂缝规模，将天然裂缝分为大尺度裂缝、中尺度裂缝、小尺度裂缝和微尺度裂缝4个级次。其中，大尺度裂缝在油藏范围内发育，一般同时切割复合砂体和泥岩夹层，受厚层泥岩隔层等界面的控制，在平面延伸长度为百米级至千米级，纵向上为数十米级，地下开度为数百微米级至毫米级，表现为高角度断层型裂缝，为目前在三维地震资料上无法直接识别的小断层；中尺度裂缝在复合砂体内发育，一般切割层理面、沉积体沉积间断面和韵律岩性变化界面，受泥岩夹层控制，平面上延伸长度为数十米级至百米级，纵向上为米级至十米级，地下开度为百微米级；小尺度裂缝在单砂体内发育，受层理面、加积体沉积间断面、韵律岩性变化界面等限制，平面上延伸长度为米级至十米级，纵向上为分米级至米级，地下开度一般为50～100 μm；微尺度裂缝在单砂体内发育，规模小，长度为厘米级及以下，地下开度主要小于40 μm， 需要借助微观分析手段进行观察和识别(吕文雅，2017；曾联波等，2020)。

图1 大尺度裂缝表征方法Fig. 1 The characterization methods of macro-scale fractures

2 大尺度裂缝表征方法

大尺度裂缝在平面上延伸长度为百米级至千米级，表现为目前在三维地震资料上无法直接识别的小断层(吕文雅，2017；曾联波等，2020)，其规模相对较大，但数量相对较少，直井钻遇这类裂缝的概率较小。因此，大尺度裂缝一般很难利用岩芯和测井资料在单井上识别，可以通过三维地震资料的叠后属性进行检测和表征。利用地震叠后属性进行大尺度裂缝分析的基础是基于大尺度裂缝的发育造成地震反射波形的突变或出现不连续性，通过提取对裂缝敏感的地球物理因子，分析三维地震叠后属性对大尺度裂缝检测的效果，明确大尺度裂缝的分布规律(图1)。常用来检测大尺度裂缝分布的三维地震叠后属性主要有相干体、方差体、蚂蚁体、曲率体、倾角体、瞬时频率、方位角等(赵牧华等，2006；苑书金，2007；刘振峰等，2012；王军等，2013；李志军等，2013；汪勇，2013；图1)。除此之外，利用地震相干体数据的边缘检测(苟量和彭真明，2005)，能够更清晰地刻画大尺度裂缝的展布。

图2 中小尺度裂缝表征方法Fig. 2 The characterization methods of small-scale and meso-scale fractures

3 中小尺度裂缝表征方法

中小尺度裂缝是天然裂缝研究的主要对象，中小尺度裂缝表征是多尺度裂缝表征的关键及难点。中尺度裂缝平面上延伸长度为数十米级至百米级，纵向上为米级至十米级，小尺度裂缝平面上延伸长度为米级至十米级，纵向上为分米级至米级，中尺度裂缝和小尺度裂缝的分布及其地球物理响应特征具有一定的相似性，因而其表征方法基本相同。在单井上，通常可以应用岩芯、成像测井和常规测井相结合的方法对中小尺度裂缝进行定量表征；在平面上，利用地质、测井和三维地震资料叠前各向异性分析相结合的方法对中小尺度裂缝进行预测与评价(图2)。

钻井岩芯和声电井壁成像测井资料是表征中小尺度裂缝的重要手段(Nelson，1985；曾联波，2008)，具有直观和识别精度高等特点，并可对天然裂缝组系、方位、倾角、密度、开度、规模、孔隙度和渗透率等定量参数以及裂缝成因类型、力学性质、充填性和有效性等定性参数进行表征。但由于岩芯和成像测井的成本高，资料有限，如果仅仅依靠岩芯和成像测井资料是难以客观和真实地表征一个地区的中小尺度裂缝分布，因而如果利用廉价丰富的常规测井资料进行天然裂缝识别和评价具有重要意义。利用常规测井识别和评价天然裂缝的关键是放大天然裂缝的测井响应强度和消除非裂缝的影响，一般而言井径(CAL)、中子(CNL)、声波时差(AC)、密度(DEN)和电阻率测井系列(如八侧向LL8或球形聚焦测井SFL、深感应(ILD)、中感应(ILM)、深浅侧向(LLD 、LLS)测井等)对裂缝的敏感性相对较高，选用对裂缝敏感的测井曲线， 采用如综合指数和综合维数相结合的方法具有较好的效果(唐小梅等，2012；Lyu Wenya et al.，2016，2017)。

图3 鄂尔多斯盆地西南部上三叠统延长组中小尺度裂缝岩芯、成像测井及常规测井响应对比图Fig. 3 The comparison of the responses of micro-scale and meso-scale fractures in cores, image logs and conventional logs of the Upper Triassic Yanchang Formation in the southwestern Ordos Basin(a)中尺度裂缝岩芯照片；(b)中尺度裂缝在成像测井上的响应； (c)中尺度裂缝在常规测井上的响应；(d)小尺度裂缝岩芯照片(箭头所示)；(e)小尺度裂缝在成像测井上的响应；(f)小尺度裂缝在常规测井上的响应(DFA为裂缝的综合维数；CWP为裂缝的综合指数；图3a和图3b据Lyu Wenya et al.，2017修改；图3e据Lyu Wenya et al.，2019修改)(a) The photo of meso-scale fractures in cores; (b) the meso-scale fracture responses of image logs; (c) the meso-scale fracture responses of conventional logs; (d) the photo of a micro-fracture in cores (the arrow indicates); (e) the small-scale fracture responses of image logs; (f) the small-scale fracture responses of conventional logs (DFA is the comprehensive dimension of fractures; CWP is the composite index of fractures; figure3a and figure 3b were revised from Lyu Wenya et al., 2017; figure 3e was revised from Lyu Wenya et al., 2019)

在单井上，中小尺度裂缝虽表征方法相似，但实际上中小尺度裂缝在岩芯、成像测井和常规测井上的响应存在明显差异。在岩芯上，中尺度裂缝规模较大，高度可达数米至数十米，破碎严重(图3a)；小尺度裂缝规模较小，受层理面、加积体沉积间断面、韵律岩性变化界面等限制，高度为分米级至米级，表现为在层内发育，破碎不严重(图3d)。由于相对小尺度裂缝而言，中尺度裂缝具有更大的规模和开度，侵入中尺度裂缝的钻井液泥浆更多，在成像测井上，中尺度裂缝表现为井壁垮塌和明显加宽的正弦曲线(图3b)，小尺度裂缝成细的正弦曲线或近直立的细线条(图3e)。在常规测井曲线上，中尺度裂缝响应强度(图3c)比小尺度裂缝(图3f)明显，由于中尺度裂缝的高度大于小尺度裂缝的高度，表现在综合指数和综合维数曲线上中尺度裂缝一般为连片的一段(图3c)，小尺度裂缝呈狭窄的尖峰状(图3f)。因此，在单井上，根据中小尺度裂缝在岩芯、成像测井和常规测井上的响应特征的差异可以进一步识别区分中尺度裂缝和小尺度裂缝。

图4 基于地震叠前各向异性的中小尺度裂缝预测流程图Fig. 4 The flow chart of the prediction of meso-scale and small-scale fractures based on the pre-stack anisotropy of 3D seismic data

图5 基于储层地质力学法的中小尺度裂缝预测流程图Fig. 5 The flow chart of the prediction of meso-scale and small-scale fractures based on reservoir geomechanics method

应用地震资料进行裂缝预测最早是通过横波分裂现象实现的。但由于横波资料采集难度大，资料少，主要采用多分量转换波地震勘探，具有比纯横波勘探信噪比高、频带宽、探测深度大等优点。目前的地震勘探主要是纵波勘探，因而利用纵波方位各向异性检测是地震裂缝预测的主要途径(Colin and Li Xiangyang，1999；陈双全等，2016；李向阳和王九拴，2016)。当储层中不发育天然裂缝时，地震波在不同方向的传播速度一致，纵波属性不会随方位角发生变化，表现为一个圆；但当储层中发育一组天然裂缝时，纵波的旅行时、叠加速度、振幅、衰减、AVO梯度等属性将随着观测方位角的变化而变化，表现为一个椭圆，椭圆的长轴方向与天然裂缝的走向一致，椭圆的长轴与短轴的比值与天然裂缝发育程度有关，天然裂缝发育程度越高，椭圆的长轴与短轴的比值越大。此时，可以用椭圆的长轴代表天然裂缝的走向，椭圆的长轴与短轴的比值代表天然裂缝的强度(Colin and Li Xiangyang，1999；陈双全等，2016)。因此，在利用岩芯和测井资料表征单井裂缝纵向分布的基础上，采用地质宏观约束、测井精细标定和三维地震资料的叠前各向异性分析相结合的方法(图4)，能够有效地对中小尺度裂缝进行检测。

由于地震资料的精度和品质在不同地区存在较大差异，因此，在不同地区，采用地质宏观约束、测井精细标定和三维地震资料的叠前各向异性分析相结合的方法对中小尺度裂缝预测的效果亦存在较大差异，不能完全有效地反映中小尺度裂缝的分布规律。为了能够更加有效地预测中小尺度裂缝的分布规律，可以从构造本身的结构特征出发，结合储层地质力学方法(图5)预测的中小尺度裂缝的结果，可以有效地对平面上中小尺度裂缝的分布规律进行评价。

图6 微尺度裂缝表征方法Fig. 6 The characterization methods of micro-scale fractures

然而，综合利用三维地震资料的叠前各向异性和储层地质力学法预测的中小尺度裂缝实际上为中小尺度裂缝的发育带，目前亦难以进一步区分中尺度裂缝和小尺度裂缝。随着大数据时代的到来，人工智能方法的兴起，为提高资料的精度获取更多有用信息及不同尺度、不同数据的融合提供了途径(翟明国等，2018)。因此，在单井中、小尺度裂缝识别的基础上，分别明确中、小尺度裂缝的发育特征，分别建立中、小尺度裂缝的分布模式，一方面通过分别建立适合中、小尺度裂缝的地质模型利用储层地质力学对中、小尺度裂缝的分布规律进行预测，另一方面通过中、小尺度裂缝的分布模式作为地质约束通过人工智能的方法从三维地震叠前资料中有望进一步分别提取中、小尺度裂缝的信息，在此基础上，结合储层地质力学法和三维地震叠前资料的中、小尺度裂缝的预测结果有望实现对中、小尺度裂缝分布规律的分别预测。

图7 鄂尔多斯盆地西南部上三叠统延长组8段致密砂岩储层多尺度裂缝参数分布图Fig. 7 The parameter distribution of multi-scale fractures of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the southwestern Ordos Basin(a)多尺度裂缝长度分布图；(b)多尺度裂缝高度分布图；(c)多尺度裂缝倾角分布图；(d)多尺度裂缝充填情况分布图；(e)多尺度裂缝开度分布图；(f)多尺度裂缝孔隙度和渗透率交汇图(中尺度裂缝倾角和高度数据来自Lyu Wenya et al.，2017；小尺度裂缝高度、倾角、开度和孔渗数据来自Lyu Wenya et al.，2019；微尺度裂缝长度和开度数据来自吕文雅等，2020)(a)The length distribution of multi-scale fractures; (b) the height distribution of multi-scale fractures;(c) the dip-angle distribution of multi-scale fractures; (d) the filling distribution of multi-scale fractures; (e) the aperture distribution of multi-scale fractures;(f) the porosity and permeability distribution of multi-scale fractures. (The data of the dip angles and heights of meso-scale fractures were collected from Lyu Wenya et al., 2017; the data of the heights, dip angles, apertures, porosities and permeabilities of small-scale fractures were collected from Lyu Wenya et al., 2019; the data of the lengths and apertures of small-scale fractures were collected from Wenya et al., 2020&)

4 微尺度裂缝表征方法

微尺度裂缝规模小，一般采用微观分析的方法进行表征(Anders，2014)，包括铸体薄片、普通薄片、扫描电镜及三维CT扫描等分析方法(图6)。微尺度裂缝表征参数包括微尺度裂缝成因类型、长度、开度、面密度、有效性等，在此基础上进一步计算微尺度裂缝的孔隙度和渗透率，并对微尺度裂缝的作用及贡献进行评价。在明确微尺度裂缝成因类型和影响不同成因类型微尺度裂缝发育的主控因素的基础上，通过主控因素宏观约束的方法可以对微尺度裂缝进行预测(吕文雅等，2020)。

图8 鄂尔多斯盆地西南部Q1井区上三叠统延长组8段致密砂岩储层大尺度裂缝平面分布预测图Fig. 8 The predicted plane distribution of macro-scale fractures of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the wellblock Q1 in the southwestern Ordos Basin

5 典型区块多尺度裂缝分布预测

根据本文提出的多尺度裂缝表征方法对鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层多尺度裂缝的参数进行了定量表征(图7)。根据127口井2413.3 m长的岩芯、9口成像测井、190余块薄片及三维地震叠后属性资料统计分析，结果表明，鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层微尺度裂缝最发育，其次为小尺度裂缝和中尺度裂缝，大尺度裂缝相对含量最少；大尺度裂缝长度在数百米至5000 m以内，微尺度裂缝一般小于1 cm，主要集中在1 mm以内(图7a)；中尺度裂缝高度主要分布在4～8 m，小尺度裂缝高度主要分布在1 m以内，少数大于1 m(图7b)，反映小、微尺度裂缝主要在层内发育，大、中尺度裂缝主要穿层发育；大、中、小尺度裂缝均以高角度裂缝为主(图7c)； 中、小、微尺度裂缝主要以无充填为主，部分被方解石、泥质等半充填、局部充填或全充填，小尺度裂缝全充填的比例较中、微尺度裂缝高，钙质砂岩中多尺度裂缝充填的程度较非钙质砂岩中多尺度裂缝高，反映大部分多尺度裂缝为有效裂缝，有效小尺度裂缝的占比小于有效中、微尺度裂缝(图7d)；在地下静岩围压下，微尺度裂缝开度一般小于53 μm，主要分布在5～25 μm，小尺度裂缝开度一般小于100 μm，大部分为40～100 μm，少数大于100 μm(图7e)，反映裂缝尺度越大，裂缝的开度越大；利用 Monte Carlo 法(Howard and Nolen-Hoeksema，1990)计算裂缝的孔隙度和渗透率，结果表明，小尺度裂缝的渗透率一般小于124 ×10-3μm2，主要分布在1.8～64.0 ×10-3μm2，微尺度裂缝的孔隙度通常在0.63%内，平均为0.29%，其渗透率主要小于1.50×10-3μm2，最大为3.40 ×10-3μm2(图7f)，反映裂缝尺度越大，裂缝的孔隙度和渗透率越大。

在对鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层多尺度裂缝参数表征的基础上，对该区Q1井区多尺度裂缝进行了预测(图8～图10)，并将预测的大、中小和微尺度裂缝与钻取芯井资料和生产动态资料显示的不同尺度裂缝发育情况进行验证，具有较好的一致性，说明本文提出的方法能够较好地预测多尺度裂缝的分布规律。结果表明：

(1)Q1井区主要发育ENE—WSW向，近E—W向和WNW—ESE向大尺度裂缝(图8)。

(2)基于三维地震叠前各向异性预测的中小尺度裂缝分布(图9)与基于储层地质力学预测的结果(图10)存在一定差异，但综合三维地震叠前各向异性预测结果和储层地质力学预测结果，整体上，中小尺度裂缝的平面分布非均质性较强，主要发育NE—SW向和NW—SE向的中小尺度裂缝带(图9、图10)。这是由于研究区地表黄土覆盖，三维地震资料品质相对较差，且地震资料有其分辨率，基于三维地震叠前各向异性预测中小尺度裂缝的准确性亦受裂缝规模的影响；储层地质力学法预测裂缝的精度主要受地质模型和力学模型等准确性的影响，且目前研究区尚未开展裂缝形成时期单砂体级别的精细构型解剖，现有的裂缝形成时期地质研究结果相对较粗，进而建立的地质模型相对较粗，裂缝形成时期岩石的岩石力学性质难以恢复，本次研究中根据目的层段现今状态岩石的岩石力学性质建立力学模型；基于上述分析，研究区基于三维地震叠前各向异性和储层地质力学法预测中小尺度裂缝都有其各自的准确度，且两种方法的理论机理不同，因此这两种方法预测中小尺度裂缝的结果存在一定差异，但中小尺度裂缝总体分布规律具有一致性。

(3)中小尺度裂缝的发育受大尺度裂缝和砂体的共同控制，大尺度裂缝附近中小尺度裂缝更发育。

图10 鄂尔多斯盆地西南部Q1井区上三叠统延长组8段致密砂岩储层基于储层地质力学的中小尺度裂缝平面预测图Fig. 10 The plane distribution of small-scale and meso-scale fractures predicted by the reservoir geomechanics method of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the wellblock Q1 in the southwestern Ordos Basin

(4)在细砂岩强压实方解石强胶结相中，微尺度裂缝发育程度最强，其次在细砂岩强压实相、中—细砂岩方解石中胶结相中、细砂岩高岭石胶结相和绿泥石胶结中溶解相中，在泥岩中微尺度裂缝发育程度最弱(吕文雅等，2020)。

6 结论

天然裂缝的形成与分布受岩石力学层控制，具有多尺度性。根据天然裂缝规模以及限制天然裂缝纵向扩展的岩石力学层界面，将天然裂缝分为大尺度裂缝、中尺度裂缝、小尺度裂缝和微尺度裂缝4级。大尺度裂缝切割泥岩夹层等界面，受厚层泥岩隔层限制，在油藏内发育；中尺度裂缝切割层理面等界面，受厚层泥岩夹层限制，在复合砂体内发育；小尺度裂缝受层理面等界面限制，在单砂体内发育；微尺度裂缝需要借助微观分析观察，开度一般小于40 μm，在单砂体内发育。

不同尺度裂缝的规模和控制因素不同，可以采用相应的方法进行表征。大尺度裂缝主要应用三维地震资料的叠后属性进行检测和表征；中小尺度裂缝是天然裂缝研究的主要对象，在单井上可以应用岩芯、成像测井和常规测井相结合的方法进行表征，在平面上可以采用基于地质和测井约束的三维地震叠前各向异性分析以及储层地质力学相结合的方法进行综合预测和评价；微尺度裂缝一般应用铸体薄片、普通薄片、扫描电镜和三维CT扫描等微观分析方法进行表征，通过主控因素约束的方法进行预测。随着大数据时代的到来，在多尺度裂缝形成机理、发育特征和主控因素研究的基础上，综合利用地质—测井—地球物理—油藏动态多元和多维数据，引入人工智能方法一方面可为中、小尺度裂缝分布规律的分别预测提供可能，有望实现对多尺度裂缝分别预测，另一方面为多元数据融合提供途径，有望实现多尺度裂缝耦合体的综合表征和预测，从而提高多尺度裂缝预测的可靠性及精度。

鄂尔多斯盆地西南部致密砂岩储层多尺度裂缝以高角度为主，大部分未充填，有效性好，裂缝尺度越大，裂缝的开度、孔隙度和渗透率越大；该区主要发育ENE—WSW向、近E—W向和WNW—ESE向大尺度裂缝，NE—SW向和NW—SE向的中小尺度裂缝带，微尺度裂缝在细砂岩强压实方解石强胶结相中发育程度最强。