中国南方海相复杂山地页岩气储层甜点综合评价技术研究

周从业

中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院 湖北 武汉 430400

中国南方海相复杂山地页岩气是指位于中国南部沿海地区的复杂山地地质构造中，通过水平钻井和水平压裂等技术手段进行开采的页岩气资源。南方海相复杂山地地区的页岩气资源主要分布在四川盆地、重庆市、贵州省、广西壮族自治区等地。这些地区的页岩气储层主要由泥岩和石英岩组成，具有较高的含气量和丰富的有机质资源。随着技术的不断发展，中国南方海相复杂山地页岩气已经成为国内页岩气勘探和开发的重点地区之一。但是，由于该地区地质条件较为复杂，页岩气开采难度相对较大，有必要开展中国南方海相复杂山地页岩气储层甜点综合评价技术研究。

1 山地页岩气储层甜点选区评价参数

山地页岩气储层的评价参数可以分为地质条件参数和工程条件参数2种类型。在地质条件参数方面，页岩气储层中的有机质含量是影响储层产气能力的关键因素之一，通常以干基有机碳含量（TOC）作为指标进行评价，储层厚度是影响页岩气产出的重要参数，通常以页岩层的有效厚度进行评价，页岩气储层通常具有较低的孔隙度和渗透率，但这些参数对储层的产气能力具有重要影响，页岩气储层中的孔隙结构主要包括微孔隙、孔隙和裂隙等，对储层的产气能力显著的影响。在工程条件参数方面，山地地区的地质条件复杂，需要选择适合的钻井和压裂技术，以实现有效的页岩气开采，水平井的长度、倾角和方位等参数对储层产气能力和产量具有重要的影响，压裂参数包括压裂液配方、压裂压力、压裂次数等，对页岩气开采效果具有重要的影响，生产井的位置、数量和产量等参数对页岩气开采的效果和经济效益具有重要的影响。

2 山地页岩气储层识别与表征

山地页岩气储层的识别可以通过五个方面进行：①地质条件识别，通过地震、地质、测井等手段，确定山地地区的构造特征、岩性、厚度等地质条件，识别出可能存在页岩气储层的地区；②有机质含量识别，通过岩心分析、地震反演、地球化学等手段，确定储层中的有机质含量，判断其是否具有产气潜力；③孔隙度和渗透率识别，通过测井和岩心分析等手段，确定储层的孔隙度和渗透率，判断其是否具备产气能力；④孔隙结构识别，通过扫描电子显微镜、气体吸附等手段，确定储层中的孔隙结构，判断其是否有利于气体的吸附和储存；⑤工程条件识别，通过钻井、压裂等工程技术的应用，确定山地地区的工程条件，包括水平井的设计、压裂液的选择和压裂参数的确定等，为后续的开采工作提供技术支持。

3 山地页岩气储层甜点预测方法

3.1 储层地质体三维空间构架与表征技术

山地页岩气储层的甜点预测方法中，层速度建模是一项重要的技术手段之一。层速度建模是指利用地震勘探数据，对地下岩层的速度分布进行建模，以便于对岩层结构和地质特征的识别和分析。在进行层速度建模的过程中，采集地震勘探数据，包括地震反射波数据和地震记录剖面数据等，对采集到的地震数据进行处理，包括反射波处理、剖面纠偏、噪声抑制等，以获得清晰的地震图像，利用地震数据分析软件，对地震数据进行处理和分析，确定岩层速度的分布情况，构建速度模型，将速度模型与地质模型相结合，利用地震成像技术对地下岩层进行建模，获得岩层结构和地质特征的分布图像。

山地页岩气储层甜点预测方法中的构造精细解释是指利用高分辨率的地震勘探数据，对储层所处构造的细节特征进行深入解释和分析，以便于精准地预测甜点区域的位置和范围。在进行构造精细解释的过程中，采集高分辨率的地震勘探数据，包括高密度的地震观测点、高频率的地震波等，以获得高质量的地震数据，对采集到的地震数据进行处理，包括去噪、剖面纠偏、反射波分析等，以获得清晰的地震图像，利用地震解释软件，对地震图像进行解释和分析，识别和刻画出构造的各种特征，如断层、褶皱、岩性变化等，将构造模型和地质模型相结合，构建出高分辨率的三维模型，用于预测储层甜点区域的位置和范围。

山地页岩气储层甜点预测方法中的储层地质建模是指通过对储层地质特征的分析和建模，对储层进行精细的预测和评价，储层地质建模是储层预测和开发中的关键技术之一，在进行储层地质建模的过程中，采集地质勘探数据，包括地质钻探、测井、岩心分析等，以获取地质资料。在储层地质建模方面，对采集到的地质资料进行解释，包括地层划分、岩性描述、岩相刻画、构造解析等，以获得储层地质特征的准确描述和定量参数，将解释得到的地质特征数据进行统计分析、数值建模等处理，建立储层地质模型，包括地层厚度、岩性、孔隙度、渗透率等参数的空间分布模型，将建立的地质模型与实测数据进行对比，验证模型的准确性和可靠性。

3.2 储层属性反演与储层裂缝、流体压力预测方法

叠前同步AVO反演是山地页岩气储层甜点预测方法中的一种地震反演方法，用于识别岩石的弹性属性，从而预测储层的位置和范围，该方法结合了叠前同步和AVO（amplitude versus offset）技术，具有较高的精度和可靠性。在叠前同步AVO反演方面，对采集到的地震数据进行去噪、反射时差校正、频率域变换等预处理，以减小噪声和改善数据质量，采用叠前同步技术，将地震数据的反射子波在时间轴上对齐，使得不同位置的地震记录具有一致的时间特征，有利于后续的反演计算，对同步后的地震数据进行振幅偏移（AVO）分析，计算不同偏移角度下的地震振幅变化，以获得岩石的P波和S波速度以及岩石密度等弹性参数，采用岩石物理学反演方法，将AVO分析得到的地震振幅变化转化为岩石弹性参数，反演出储层的弹性参数分布，将反演得到的储层弹性参数分布与实测资料进行对比，评价模型的可靠性和准确性。

山地页岩气储层甜点预测方法中的储层属性预测主要是利用地震、地质、地球物理等多种数据信息，通过数学模型和计算方法，预测储层的物性属性，如孔隙度、渗透率、岩石密度等，从而揭示储层的内部结构和物性分布特征，为储层勘探和开发提供技术支持和科学依据。在储层属性预测方面，收集地震数据、地质信息和地球物理数据，对其进行预处理和解释，如数据校正、去噪、滤波、叠前处理等，使其适合进行储层属性预测，利用特征提取技术，提取地震、地质和地球物理数据中与储层属性相关的特征信息，如振幅、相位、频率、斜率、曲率等，构建属性预测模型的输入数据集，采用机器学习、统计学、人工神经网络等方法，构建储层属性预测模型，建立输入特征与储层属性之间的关系，进行储层属性预测，通过交叉验证、误差分析等方法，对储层属性预测模型进行评价和优化，提高预测精度和可靠性，将预测得到的储层属性数据进行解释和分析，得出储层内部物性分布特征和空间变化规律，为储层的勘探和开发提供科学依据。

山地页岩气储层甜点预测方法中的储层天然裂缝预测，主要是利用地震、地质、地球物理等多种数据信息，通过数学模型和计算方法，预测储层中的天然裂缝分布和性质，为储层勘探和开发提供技术支持和科学依据。在储层天然裂缝预测方面，收集地震数据、地质信息和地球物理数据，对其进行预处理和解释，如数据校正、去噪、滤波、叠前处理等，使其适合进行储层天然裂缝预测，利用特征提取技术，提取地震、地质和地球物理数据中与天然裂缝相关的特征信息，如振幅、相位、频率、斜率、曲率等，构建裂缝预测模型的输入数据集，采用机器学习、统计学、人工神经网络等方法，构建储层天然裂缝预测模型，建立输入特征与裂缝分布和性质之间的关系，进行裂缝预测，通过交叉验证、误差分析等方法，对裂缝预测模型进行评价和优化，提高预测精度和可靠性，将预测得到的裂缝数据进行解释和分析，得出裂缝的分布规律、类型和性质等，为储层的勘探和开发提供科学依据。

在储层孔隙压力预测方面，收集地质数据、地球物理数据和工程数据，对其进行预处理和解释，如数据校正、去噪、滤波、时深转换等，使其适合进行储层孔隙压力预测，利用特征提取技术，提取地质、地球物理和工程数据中与孔隙压力相关的特征信息，如孔隙度、渗透率、岩性、压裂参数、地应力等，构建预测模型的输入数据集，采用机器学习、统计学、物理模型等方法，构建储层孔隙压力预测模型，建立输入特征与孔隙压力分布和演化规律之间的关系，进行孔隙压力预测，通过交叉验证、误差分析等方法，对孔隙压力预测模型进行评价和优化，提高预测精度和可靠性，将预测得到的孔隙压力数据进行解释和分析，得出孔隙压力的分布规律、演化规律和影响因素等，为储层的勘探和开发提供科学依据。

3.3 储层三维空间表征与甜点优选

山地页岩气储层甜点预测方法中的储层三维空间表征与甜点优选是指利用地质、地球物理、工程等多种数据信息，对储层进行三维建模和表征，并根据储层性质和勘探开发需求，对甜点进行优选和确定。收集地质数据、地球物理数据和工程数据，对其进行预处理和解释，如数据校正、去噪、滤波、时深转换等，使其适合进行储层三维建模和表征，利用地质学、地球物理学、地质统计学等方法，对储层进行三维建模和表征，构建地质模型和物性模型，包括岩性模型、孔隙度模型、渗透率模型等，根据储层性质和勘探开发需求，对储层进行甜点划分，确定甜点类型和范围，采用地质统计学和数据挖掘等方法，对各个甜点进行评价和排名，筛选出具有最佳开发潜力的甜点，结合经济、技术和环境等因素，对排名前几位的甜点进行优选和确定，确定最佳的开发策略和方案。

4 结束语

综上所述，中国南方海相复杂山地页岩气具有勘探难度大、储层复杂性高、成本高等特点，因此如何准确评价储层甜点，选取最佳开发方案，是该领域研究的重要问题。综合评价技术能够准确、全面地评价储层性质和开发潜力，为勘探开发提供科学决策，避免盲目勘探和开发，提高勘探开发效率。