2021, Vol. 33
2. 西南石油大学 地球科学与技术学院, 成都 610500;
3. 中国地质大学 构造与油气资源教育部重点实验室, 武汉 430074;
4. 四川长宁天然气开发有限责任公司, 成都 610051;
5. 中国石化胜利油田分公司 勘探开发研究院, 山东 东营 257015
,
YAN Jianping1,2,3
,
JING Cui4,
ZHANG Jiahao4,
TANG Hongming1,2,
WANG Jun5,
GENG Bin5,
WANG Min5,
CHAO Jing5
2. School of Geoscience and Technology, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China;
3. Key Laboratory of Tectonics and Petroleum Resources, Ministry of Education, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China;
4. Sichuan Changning Natural Gas Development Company Limited, Chengdu 610051, China;
5. Research Institute of Exploration and Development, Sinopec Shengli Oilfield Company, Dongying 257015, Shandong, China
目前常规油气藏已经很难满足现今社会经济快速发展对石油资源的需求，世界各国都重视页岩气等非常规油气资源的勘探和开发。加拿大西部和美国已经实现了页岩气的商业化开采，且产量可观[1]。我国页岩气的勘探开发也取得了较大进展，评价页岩可压裂性是国内外的研究重点之一，如：Mullen等[2]利用神经网络方法计算了动态杨氏模量、闭合应力和最小水平主应力；Rickman等[3]利用测井数据结合岩心实验资料对岩石可压裂性进行了评价，指出地球化学参数及力学实验参数可作为可压裂性评价的指标；Jarvie等[4]利用脆性矿物来评价页岩的可压裂性；Enderlin等[5]系统地阐述了可压裂性的含义，并定义了可压裂性指数的计算公式。国内学者针对页岩储层可压裂性评价也开展了很多富有成效的工作：唐颖等[6]从脆性指数、脆性矿物含量和多项力学参数等多角度评价页岩的可压裂性，并建立了定性评价方法；王松等[7]通过分析人工裂缝与天然裂缝相交后的起裂模式对岩石的可压裂性进行了综合评价；王鹏等[8]利用X射线衍射、岩石力学测试结果和计算的弹性参数来评价页岩的脆性；赵金洲等[9]整合岩石组分、弹性力学、天然裂缝发育这3项因素，对页岩储层缝网进行了可压裂性综合评价。这些研究通常仅限于单井剖面的评价，缺乏宏观上反映页岩储层不同可压裂性层段展布规律和对有利“甜点”区域的预测。
以川南X地区五峰组—龙一段1亚段（龙一1）页岩气藏为例，在分析反映可压裂性评价指标的基础上，提取能表征页岩可压裂性的5项敏感参数，再通过层次分析法计算各项参数的权重，建立定量识别页岩气储层可压裂级别的“综合压裂系数（Icr）法”，将可压裂级别分级，进一步开展多井可压裂级别划分与连井剖面对比，确定在可压裂性地层的平面分布规律，以期为该区页岩气勘探开发中的完井水力压裂工程设计提供依据。
1 地质概况四川盆地位于扬子准地台的西北部，介于龙门山—大巴山台缘坳陷与滇黔川鄂台褶带之间，盆地呈北东向菱形展布，经历了多期构造运动才形成了现今的构造体系。X背斜顶部出露寒武系—志留系，两翼为二叠系—三叠系[10]。X地区继承了四川盆地的构造演化特征，形成了一系列北东—南西雁列式褶皱[图 1（a）]。在奥陶纪晚期，雪峰隆起、川中隆起和黔中隆起均出露在海平面之上，使奥陶纪早中期的页岩具有广海特征，在大面积低能、欠补偿、缺氧的沉积环境下形成了低孔、低渗、有机质含量高的页岩地层。在奥陶纪末和志留纪初，发生了2次全球性海侵，该地区五峰组—龙马溪组页岩的形成正是这2次海侵的沉积响应。受构造运动及海侵影响，奥陶纪晚期五峰组沉积时期形成了一套深水细粒沉积岩，主要发育硅质页岩、硅质岩和碳酸盐岩，志留纪早期龙马溪组沉积时期形成了一套以黑色页岩为主的细粒碎屑岩，矿物有长英质（长石+ 石英）、黏土、有机质，大量碳酸盐及少量黄铁矿[11]，脆性矿物含量较高，有利于储层压裂改造。龙马溪组页岩气储层分布稳定，埋藏深度较浅，底部总有机碳含量较高，是页岩气开采的主力层段[12]。
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下载原图 图 1 川南X地区构造位置（a）和地层划分（b） Fig. 1 Structural location(a)and stratigraphic division(b)of X area in southern Sichuan Basin |
根据岩心观察的沉积旋回特征，将龙马溪组由下往上分为龙一段和龙二段，根据次级旋回和岩性特征将龙一段分为2个亚段：龙一1和龙一2。龙一2为高体系域逐渐海退的沉积旋回，顶部发育大段砂泥质互层和夹层，笔石数量少，底部以深灰色、黑色页岩为主，厚度为105~200 m。龙一1主要为有机质丰富的黑色炭质页岩，页理发育，富含大量形态各异的笔石化石，含黄铁矿结核和条带，厚度为36~ 48 m，为持续海退的进积式反旋回[13]，根据岩石学、沉积构造、古生物和电性特征将其分为4个小层，自下而上为：龙一11，龙一12，龙一13，龙一14[图 1（b）]。
2 页岩可压裂性分析 2.1 可压裂性评价参数通常情况下，岩石力学参数决定了压裂裂缝的形状和大小，杨氏模量、泊松比、脆性矿物、脆性指数、抗压强度和抗拉强度等岩石力学参数在一定程度上反映储层可压裂性的好坏[14]。自然伽马、补偿密度等曲线则是间接反映岩石脆性的指标。
2.1.1 杨氏模量（E）杨氏模量是指岩石线性应变时，应力与应变的比值，其大小为弹性体单位线应变产生的应力大小，是衡量岩石破裂后能够保留裂缝的能力。一般岩石的杨氏模量越高，产生并保留裂缝的能力越强，可压裂性越好。
| $ \mu=9\ 290 \rho v_{\mathrm{s}}^{2}=9\ 290 \frac{\rho}{\Delta t_{\mathrm{s}}^{2}} $ | (1) |
| $ \lambda=9\ 290 \rho\left(\frac{1}{\Delta t_{\mathrm{p}}^{2}}-\frac{2}{\Delta t_{\mathrm{s}}^{2}}\right) $ | (2) |
| $ E=\frac{\mu(3 \lambda+2 \mu)}{\lambda+\mu} $ | (3) |
式中：μ，λ，E分别为剪切模量、拉梅系数和杨氏模量，GPa；Δtp，Δts分别为纵波时差和横波时差，μs/m；vs为横波波速，m/μs；ρ为地层密度，g/cm3。
图 2为川南X地区N216井力学参数计算结果与测录井解释剖面。2 315.75~2 325.20 m测录井解释为气层，按照X地区的页岩气储层品质级别综合评价标准：产气量> 1.0万m3/d，有机质含量高，为i类储层；产气量为0.3~1.0万m3/d，有机质含量较多，为ii类储层；产气量 < 0.3万m3/d，有机质含量较少，为iii类储层，将该段储层品质级别定为i类，电成像资料显示该段裂缝发育，杨氏模量较高，为48.5~55.4 GPa，平均为52.9 GPa，可压裂性好。
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下载原图 图 2 川南X地方N216井力学参数计算结果与测录井解释剖面 Fig. 2 Calculation results of mechanical parameters and logging interpretation profiles of well N216 in X area, southern Sichuan Basin |
泊松比是反映岩石抵抗应力破坏的能力大小，是弹性体发生变形时横向缩短和纵向伸长的比例，是表征岩石脆性的主要参数之一。泊松比的大小与岩石的脆性成负相关关系，岩石的泊松比越小，抵抗应力破坏的能力越弱，产生裂缝所需的应力越小。岩石脆性越好，泊松比越小，岩石越容易起裂，其计算公式如下
| $ \sigma=\frac{\lambda}{2(\lambda+\mu)} $ | (4) |
以N216井为例（参见图 2），测录井解释的气层段为2 315.75~2 325.20 m，该段的泊松比值较低，为0.19~0.23，平均为0.21。
2.1.3 脆性矿物含量（Xx）脆性矿物含量主要是指脆性矿物（石英+ 长石+ 碳酸盐矿物）与岩石中总矿物的比值，X地区页岩中的矿物主要有石英、长石、碳酸盐矿物、黏土和少量黄铁矿。通常，岩石中脆性矿物含量越高，受到应力越容易形成复杂的天然裂缝网络，可压裂性越好，其计算公式为
| $ X_{\mathrm{X}}=\frac{w_{\text {石英 }}+w_{\text {长石 }}+w_{\text {碳酸盐 }}}{w_{\text {石英 }}+w_{\text {长石 }}+w_{\text {碳酸盐 }}+w_{\text {黏土 }}+w_{\text {黄铁矿 }}} \times 100 \% $ | (5) |
以N216井为例（参见图 2），该井五峰组—龙一1的矿物中主要有黏土、碳酸盐、长英质和少量黄铁矿，裂缝最发育段为2 315.75~2 325.20 m，该段碳酸盐和长英质的质量分数较高，二者之和为80%~95%，平均为89.4%，脆性矿物含量较高，脆性强，可压裂性好，有利于页岩压裂开发。
2.1.4 脆性指数（Ib）脆性指数是评价岩石在应力条件下能否形成有效裂缝及与裂缝形态有关的参数之一[15]，主要表征了岩石受力被破坏前形成的小的塑性应变，在破裂时以弹性形式释放形成裂缝的能力，是岩石的一种固有属性[16]。通常，脆性指数越高，岩性越脆，越容易形成缝网；反之，岩石中容易只形成简单的双翼型裂缝。脆性指数的计算方法主要有3种：一是用岩石矿物含量计算；二是用岩石力学参数计算；三是基于电成像的像素刻画页岩矿物谱来计算[17]。本文采用第1种方法。
| $ I_{\mathrm{b}}=\frac{W_{\text {brit }}}{W_{\text {total }}} \times 100 \% $ | (6) |
式中：Wbrit，Wtotal分别为脆性矿物和总矿物的质量分数，%。
以N216井为例（参见图 2），该井裂缝发育最好的层段为2 315.75~2 325.20 m，该段脆性指数值较高，为48.8%~53.6%，平均为51.4%。
2.1.5 抗拉强度（ST）和抗压强度（SC）抗拉强度和抗压强度均是反映岩石井壁稳定性的关键参数[18]，可衡量岩石在压应力和拉应力条件下的强度极限，在一定程度上描述了岩石的力学特性。抗拉强度是指岩石在拉应力作用下被破坏时，与拉力垂直的断面上的平均拉应力，抗拉强度与抗压强度成正比，二者都能反映岩石脆性的好坏，且与岩石的断裂韧度成正相关关系。断裂韧度是岩石的固有属性之一，可反映岩石可压裂的难易程度，且在页岩水力压裂过程中，断裂韧度越小，形成的裂缝越容易延伸且复杂，可增强岩石裂缝的连通性[19]。任岩等[20]的研究表明，随着岩石围压的增加，岩石的脆性增加，脆性指数增加，抗压强度与抗拉强度值有所减小，抗拉强度、抗压强度与岩石的脆性成负相关关系，与岩石的塑性成正相关关系。王春权等[21]利用抗拉强度与岩石可压裂性的关系，开发了水压致裂的测量方法。抗压强度和抗拉强度越小，岩石的可压裂性越好，利用岩石抗拉强度与抗压强度之间的关系，来进行计算[22]
| $ S C=10^{3} \times E\left[0.008\ 16 w_{\text {黏土 }}+0.004\ 59\left(1-w_{\text {黏土 }}\right)\right] $ | (7) |
| $ S T=\frac{S C}{12.0} $ | (8) |
式中：SC，ST分别为岩石的单轴抗压强度和抗拉强度，MPa。
以N216井为例（参见图 2），该井裂缝发育最好的层段为2 315.75~2 325.20 m，该段的抗压强度仅为305.4~334.3 MPa，平均为319.9 MPa，抗拉强度值也较低，为20.8~23.3 MPa，平均为21.3 MPa。
2.1.6 水平主应力差（Dc）水平主应力差是指最大水平主应力与最小水平主应力之差，是岩石破裂后缝网形成的重要因素。天然裂缝能否张开形成有效裂缝，水平主应力差是影响因素之一[23]。
| $ p_{\mathrm{SU}}=10^{-3} \int_{0}^{z} \rho_{z} g \mathrm{~d}\ z $ | (9) |
| $ p_{\mathrm{p}}=1.437 \times 10^{-3} g\ {H} $ | (10) |
| $ D_{\min }=\frac{\sigma}{1.0-\sigma}\left(p_{\mathrm{SU}}-p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}}\right)+B_{1}\left(p_{\mathrm{SU}}-p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}}\right)+p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}} $ | (11) |
| $ D_{\max }=\frac{\sigma}{1.0-\sigma}\left(p_{\mathrm{SU}}-p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}}\right)+B_{2}\left(p_{\mathrm{SU}}-p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}}\right)+p_{\mathrm{p}} I_{\mathrm{b}} $ | (12) |
水平主应力差
| $ D_{\mathrm{c}}=D_{\max }-D_{\min } $ | (13) |
式中：pSU，pp分别为岩石的上覆地层压力和孔隙压力，MPa；Dmin，Dmax，Dc分别为最小水平主应力、最大水平主应力和水平主应力差，MPa；ρz为密度测井值，g/cm3；g为重力加速度，m/s2；H为采样点深度，m；B1，B2均为地质构造应力系数，结合力学实验数据确定研究区内B1，B2分别取值0.664 6，0.855 7。
Blanton[24]的实验研究认为，主应力差与逼近角对于裂缝延伸有影响。逼近角是指最大水平主应力与天然裂缝之间的夹角，当逼近角为0°~30°时，水平主应力差无论多大，天然裂缝都会张开，水力裂缝改变先前的延伸路径，有利于形成裂缝网。当逼近角为30°~60°时，水平主应力差较小，天然裂缝张开，也有利于岩石中形成复杂的缝网；当水平主应力差较大时，天然裂缝不能张开，不利于形成复杂缝网。当逼近角为60°~90°时，无论水平主应力差多大，天然裂缝都不易张开，不利于形成裂缝网（表 1）。
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下载CSV 表 1 水平主应力差与逼近角的影响 Table 1 Influence of horizontal stress difference and approaching angle |
根据水平主应力差和逼近角的影响，可以看出，无论岩石中逼近角的大小，低水平主应力差都有利于岩石产生复杂缝网，而高水平主应力差不利于岩石中复杂缝网的形成。
以N216井为例（参见图 2），裂缝最发育层段2 315.75~2 325.20 m的水平主应力差较小，为10.6~11.1 MPa，平均为10.9 MPa。
2.1.7 测井资料对于岩石可压裂性较为敏感的测井参数主要有自然伽马和补偿密度。自然伽马值主要表征自然放射性的大小，与岩石中有机质含量和泥质含量关系密切，密度曲线也能一定程度上反映岩性。岩石中脆性矿物含量越高，脆性越好，密度值会出现相对高值，因为页岩气储层中泥质含量普遍较高，井壁不稳定，有时出现扩径现象，扩径井段密度曲线资料失真，不利于分析评价页岩可压裂性，须要适当的进行校正。
以N216井为例（参见图 2），2 315.75~2 325.20 m气层段的自然伽马值为124.2~171.3 API，平均为148.1 API，为高值背景下的相对低值，说明该段泥质含量相对较低；井径曲线正常，密度为2.5~2.7 g/ cm3，属于高值背景下的略低值，表明页岩中脆性矿物含量较高，具有一定脆性，可压裂性较好。
2.2 定性评价方法利用反映页岩可压裂性的各项岩石力学参数，结合岩心和测井资料，分析评价页岩气储层的可压裂性。选取自然伽马、密度、脆性指数、杨氏模量、脆性矿物含量、抗拉强度、抗压强度水平主应力差和裂缝发育程度等9项指标来建立划分可压裂性级别的方案：①Ⅰ级可压裂级别最高，该类层段的脆性矿物含量、脆性指数、密度和杨氏模量均为高值，自然伽马、泊松比、抗压强度、抗拉强度和水平主应力差均为低值，裂缝网复杂，在开发过程中有利于进行压裂改造。②Ⅱ级可压裂级别仅次于Ⅰ级，该类层段的脆性矿物含量、脆性指数、密度和杨氏模量均为中—高值，泊松比、抗压强度、抗拉强度和水平主应力差值均略高于Ⅰ级，整体为中—低值，自然伽马是高值背景下的低值，发育一定量的天然裂缝，可压裂性较好。③Ⅲ级可压裂级别最低，该类层段的脆性矿物含量、脆性指数、密度和杨氏模量均为低值，泊松比、抗压强度和抗拉强度均较高，自然伽马为高值，水平主应力差较大，天然裂缝几乎不发育，不利于页岩气压裂增产（表 2）。
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下载CSV 表 2 定性划分川南X地区页岩气储层可压裂性级别方案 Table 2 Program of fracturing grade of shale gas reservoir for qualitative division in X area, southern Sichuan Basin |
综合分析可知，脆性指数、脆性矿物含量、杨氏模量和密度越高，抗压强度、抗拉强度、泊松比、水平主应力差和自然伽马越低，天然裂缝发育越好，岩石可压裂性级别越高。
2.3 综合可压裂系数（Icr）定量分析定性评价页岩气储层可压裂性级别有一定效果，但不宜多井大数据量处理解释，本文采用层次分析法分析[25-26]，将评价问题的思维过程进行层次化、条理化[27]，构造出一个有层次的结构模型，主要层次可划分为3层：目的层、准则层、方案层。根据问题目标，将与问题相关的各项因素分解，两两对比，衡量各项因素的权重[28]，用数字1~9和对应的倒数来标度（表 3），得出各因素的权重，并组成各层次的判断矩阵。
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下载CSV 表 3 构建对比矩阵各标度及含义 Table 3 Scale and meaning of the contrast matrix |
从9项指标中提取出能够表征X地区页岩可压裂性的5项参数：脆性指数、抗拉强度、泊松比、杨氏模量和水平主应力差，将这5项指标两两进行比较后，得出判断矩阵（表 4）。
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下载CSV 表 4 页岩气储层可压裂性级别判断矩阵元素取值 Table 4 Judgment matrix element values of shale gas reservoir fracturing grade |
具体步骤为：
（1）建立判断矩阵
| $ \boldsymbol{A} \boldsymbol{W}=\lambda_{\max } \boldsymbol{W} $ | (14) |
式中：A为权重比矩阵；W为权重向量；λmax为最大特征值。
（2）利用层次分析理论中的特征向量法计算权重向量W =[0.495 1，0.271 6，0.130 7，0.062 6，0.040 1]，即各参数的权重系数分别为0.495 1，0.271 6，0.130 7，0.062 6和0.040 1，可得出综合压裂系数
| $ \begin{aligned} I_{\text {cr }}=& 0.495\ 1\ I_{\mathrm{b}}+0.271\ 6\ ST+0.130\ 7\ \sigma+\\ & 0.062\ 6\ E+0.040\ 1\ D_{\mathrm{c}} \end{aligned} $ | (15) |
（3）利用判断矩阵的特征值对判断矩阵进行一致性检验
| $ I_{\mathrm{C}}=\frac{\lambda_{\max }-n}{n-1} $ | (16) |
| $ I_{\mathrm{CR}}=\frac{I_{\mathrm{C}}}{I_{\mathrm{R}}} $ | (17) |
式中：n为选取的元素项数；IC为一致性指标；IR为随机一致性指标，其取值见表 5，本文取值为1.12；ICR为一致性比例。
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下载CSV 表 5 平均随机一致性指标取值 Table 5 Average random consistency index values |
当ICR < 0.1时，认为判断矩阵一致性符合要求，否则，应对判断矩阵作适当修正。该判断矩阵计算的IC= 0.104 3，ICR= 0.093 2 < 0.1，其一致性符合要求。
（4）对评价参数进行归一化，归一化后的值为0~1。对正向参数如杨氏模量等进行正向归一化
| $ S_{Y}=\frac{E_{\max }-E}{E-E_{\min }} $ | (18) |
对负向参数如泊松比等进行负向归一化
| $ S_{0}=\frac{\sigma-\sigma_{\max }}{\sigma-\sigma_{\min }} $ | (19) |
当参数为正向参数时，值越大，可压裂性越好；当参数为负向参数时，值越小，可压裂性越好。
2.4 可压裂级别划分依据上述方法开展多口井五峰组—龙一1页岩地层综合可压裂系数（Icr）的计算，并根据计算的Icr大小，参考岩心、录井的裂缝描述资料，结合符合研究区内实际勘探开发的结果等多方面因素，在定性划分的3个可压裂性级别（参见表 2）的基础上进行定量划分（表 6）。
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下载CSV 表 6 川南X地区页岩气储层可压裂性级别定量识别标准 Table 6 Standard for quantitatively identification fracture capability of shale gas reservoir in X area, southern Sichuan Basin |
以N217井为例，根据建立的可压性裂级别定量划分方案，对该井五峰组—龙一1地层进行可压裂性级别识别，可知：Ⅰ级层段5段，主要分布在龙一12和五峰组下部，分别为2 948.69~2 949.20 m，2 950.06~2 953.14 m，2 953.90~2 956.26 m，2 956.73~ 2 958.96 m和2 962.20~2 962.92 m；Ⅱ级层段9段，主要分布在龙一11、龙一13和龙一14；Ⅲ级层段5段，主要存在于龙一11下部、龙一13和五峰组中上部（图 3）。结合各层段储层类型结果，有机质含量较高，且含气量较大的ⅰ类储层通常为Ⅰ级，而有机质含量较少，含气量较少的Ⅱ类，Ⅲ类储层也主要为Ⅱ，Ⅲ级，结合地质“甜点”和工程“甜点”可知N217井的龙一12为最优开发层段。
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下载原图 图 3 川南X地区N217井可压裂性级别测井综合评价系数划分结果 Fig. 3 Coefficient division results of fracturing grade and logging interpretation of N217 in X area, southern Sichuan Basin |
将N217井计算出的力学参数（抗压强度、泊松比、杨氏模量）分别与三轴岩石力学实验测出相对应的静态力学参数相比较（图 4）可知，两两相关性均较高，且趋势具有一致性。统计各层段裂缝密度，结合电成像资料可知，该井划分出的Ⅰ级和Ⅱ级层段发育的裂缝条数较多，结果较可靠。
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下载原图 图 4 力学参数计算结果与三轴岩石力学实验结果对比 Fig. 4 Comparison of mechanical parameters and triaxial rock mechanical experiment results |
利用上述建立的可压裂性级别定量识别方法及单井识别结果，进一步结合连井剖面和地质平面图，综合分析川南X地区有利的可压裂性层段和地区，为页岩气“甜点”预测及有效开发提供指导。
3.1 可压裂性级别纵向分析为了从宏观上分析研究区页岩气地层可压裂性的好坏，选取了相交的2条连井剖面，连井剖面1包含N201，N203，N208和N210井，连井剖面2包含N209，N201，N216，N217和N215井，根据可压裂级别划分方案，通过多井连井剖面反映研究区五峰组—龙一1地层可压裂性情况。对连井剖面1中4口井的五峰组—龙一1各层段进行单井可压裂性级别划分，如图 5所示，Ⅰ级层段多发育于龙一11和龙一12，Ⅱ级多发育于五峰组，从N201，N208和N210井的生产测试资料可知，龙一11和龙一12产气量高，如N201井2 516.28~2 519.36 m层段可压裂级别多为Ⅰ级，产气量为1.00万m3/d，为主要产层，而被划分为Ⅱ级的2 504.88~2 507.62 m层段，产气量为0.72万m3/d，明显低于2 516.28~2 519.36 m层段的产气量。
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下载原图 图 5 川南X地区连井剖面1五峰组—龙一1可压裂级别划分结果（位置见图 1） Fig. 5 Fracturing grade division ofWufeng Formation-Longyi1 submember in well-tie profile 1 of X area, southern Sichuan Basin |
对连井剖面2中的5口井五峰组—龙一1进行可压裂性级别单井划分与连井对比，如图 6所示，Ⅰ级层段也主要分布在龙一11和龙一12，五峰组多为Ⅱ级，根据N201和N209井的生产测试结果可知，龙一11和龙一12产气量高。以N209井为例，该井3 167.00~3 170.00 m层段可压裂级别为Ⅰ级，试气结果显示，该段产气量为0.027 7万m3/d，3 156.00~ 3 159.00 m层段可压裂级别为Ⅱ级，产气量为0.020 3万m3/d，低于前者。
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下载原图 图 6 川南X地区连井剖面2五峰组—龙一1可压裂级别划分结果（位置见图 1） Fig. 6 Fracturing gradedivision ofWufengFormation-Longyi1 submemberinwell-tieprofile 2 of X area, southernSichuanBasin |
对研究区内15口井的五峰组—龙一12页岩地层可压裂性级别进行划分，统计其中Ⅰ级和Ⅱ级的地层厚度比，如表 7所列，Ⅰ级厚度比较高，Ⅱ级厚度比中等，Ⅲ级所占地层厚度比最低。
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下载CSV 表 7 川南X地区五峰组—龙一12可压裂性级别厚度比统计 Table 7 Thickness ratio of fracturing grade of Wufeng Formation—Longyi12 submember in X area, southernSichuanBasin |
川南X地区主要发育硅质页岩、黏土质硅质混合页岩、钙质硅质混合页岩3种岩相，其中硅质页岩发育最为广泛[30]，硅质页岩的可压裂性级别多为Ⅰ级或Ⅱ级，可压裂性较好，且有机质丰富，也是研究区内最有利的岩相；其次发育较多的岩相是黏土质硅质混合页岩，可压裂性级别多为Ⅱ级；钙质硅质混合页岩的可压裂性多为Ⅱ级和Ⅰ级。整体而言，可压裂性最好的岩相主要为硅质页岩和钙质硅质混合页岩（图 7）。
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下载原图 图 7 不同岩相和其可压裂性级别的发育率 Fig. 7 Development rates of different lithofacies and different fracturing grades |
根据上述单井五峰组—龙一12可压裂性级别的划分与识别结果，及各井中Ⅰ级和Ⅱ级层段厚度所占的地层厚度比，在地质平面图中用等值线来表示不同可压裂性级别页岩厚度的平面展布情况，如图 8所示，Ⅰ级层段厚度比为0.8~0.9主要分布在N201，N209，N203，N208和N211井区；Ⅰ级层段厚度比为0.7~0.8主要分布在N227和N225井区；Ⅰ级层段厚度比为0.6~0.7主要分布在N212，N213，N216，N217，N222和N224井区。N210井和N215井所在区域Ⅰ级层段的厚度比分别为0.5~0.6和小于0.5，可压裂性较差。由此可以得出，平面上可压裂性好的区域主要在N201，N209，N203，N208和N211井所在区域，也是最适合设计长井段水平井压裂作业进行页岩气开发的区域。
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下载原图 图 8 川南X地区五峰组—龙一12Ⅰ级可压裂性地层厚度比分布 Fig. 8 Distribution of thickness ratio of fracturing grade Ⅰ in Wufeng Formation-Longyi12 sublayer in X area, southern Sichuan Basin |
靶窗位置是影响地质和工程的重要因素，结合工程“甜点”和地质“甜点”的特征可以有效地选取研究区较好的靶窗位置[31]，综合认为：纵向测井剖面上反映出五峰组和龙一11、龙一12发育硅质页岩，可压裂性级别以Ⅰ级为主，且该层段中的有机碳含量较高，是有利的地质“甜点”层段和水平井靶体优选层段；宏观地质平面上，可压裂性好的区域在主要分布在N201，N209，N203，N208和N211井所在的区域，有利于水平井钻遇地质“甜点”和压裂分段优选，为川南X地区页岩气高效开法方案实施提供了多维度依据。
4 结论（1）优选出最能表征页岩气储层可压裂性级别的5项指标，利用层次分析法建立了定量划分页岩可压裂性级别的综合压裂评价系数Icr和划分方案，当Icr ≥ 0.59时，页岩可压裂性为Ⅰ级，Icr为0.42~ 0.59时，页岩可压裂性为Ⅱ级，Icr ≤ 0.42时，页岩可压裂性最差，为Ⅲ级。
（2）通过多井可压裂性级别定量划分与识别，构建2条连井剖面，明确了川南X地区五峰组—龙一12中Ⅰ级可压裂性级别最为发育，可压裂性最好，是五峰组—龙马溪组中最有利的压裂开发层段。
（3）统计川南X地区五峰组—龙一12中Ⅰ级可压裂性地层厚度所占总的地层厚度比数据，进行地质平面图上等值线成图显示：N201，N209，N203，N208和N211井区域可压裂性好，有利于水平井钻遇地质“甜点”和压裂分段作业。
| [1] |
徐国盛, 徐志星, 段亮, 等. 页岩气研究现状及发展趋势. 成都理工大学学报(自然科学版), 2011, 38(6): 603-610. XU G S, XU Z X, DUAN L, et al. Status and development tendency of shale gas research. Journal of Chengdu University of Technology(Science & Technology Edition), 2011, 38(6): 603-610. DOI:10.3969/j.issn.1671-9727.2011.06.002 |
| [2] |
MULLEN M, ROUNDTREE R, BARREE B. A composite determination of mechanical rock properties for stimulation of mechanical rock properties for stimulation design. SPE 108139, 2007.
|
| [3] |
RICKMAN R, MULLEN M, PETRE E, et al. A practical use of shale petrophysics for stimulation design optimization: all shale plays are not clones of the Barnett Shale. SPE 115258, 2008.
|
| [4] |
JARVIE D, HILL R J, RUBLE T E, et al. Unconventional shale gas systems: the Mississippian Barnett Shale of north-central Texas as one model for thermogenic shale-gas assessment. AAPG Bulletin, 2007, 91(4): 475-499. DOI:10.1306/12190606068 |
| [5] |
ENDERLIN M, ALSLEBEN H, BREVER J A. Predicting fracability in shale reservoirs. AAPG 40783, 2011.
|
| [6] |
唐颖, 邢云, 李乐忠, 等. 页岩储层可压裂性影响因素及评价方法. 地学前缘, 2012, 19(5): 356-363. TANG Y, XING Y, LI L Z, et al. Influence factors and evaluation methods of the gas shale fracability. Earth Science Frontiers, 2012, 19(5): 356-363. |
| [7] |
王松, 杨洪志, 赵金洲, 等. 页岩气井可压裂性综合评价方法研究及应用. 油气地质与采收率, 2016, 23(2): 121-126. WANG S, YANG H Z, ZHAO J Z, et al. Research and application of comprehensive evaluation on fracability of shale gas wells. Petroleum Geology and Recovery Efficiency, 2016, 23(2): 121-126. DOI:10.3969/j.issn.1009-9603.2016.02.021 |
| [8] |
王鹏, 纪友亮, 潘仁芳, 等. 页岩脆性的综合评价方法: 以四川盆地W区下志留统龙马溪组为例. 天然气工业, 2013, 33(12): 48-53. WANG P, JI Y L, PAN R F, et al. A comprehensive evaluation methodology of shale brittleness: A case study from the Lower Silurian Longmaxi Fm in block W, Sichuan Basin. Natural Gas Industry, 2013, 33(12): 48-53. |
| [9] |
赵金洲, 任岚, 沈骋, 等. 页岩气储层缝网压裂理论与技术研究新进展. 天然气工业, 2018, 38(3): 1-13. ZHAO J Z, REN L, SHEN C, et al. Lastest research progresses in network fracturing theories and technologies for shale gas reservoirs. Natural Gas Industry, 2018, 38(3): 1-13. |
| [10] |
黄金亮, 邹才能, 李建忠, 等. 川南志留系龙马溪组页岩气形成条件与有利区分析. 煤炭学报, 2012, 37(5): 782-787. HUANG J L, ZOU C N, LI J Z, et al. Shale gas accumulation condition and favorable zones of Silurian Longmaxi Formation in south Sichuan Basin, China. Journal of China Coal Society, 2012, 37(5): 782-787. |
| [11] |
张译戈. 长宁地区页岩气测井精细解释方法研究. 成都: 西南石油大学, 2014. ZHANG Y G. Shale gas fine logging interpretation method in Changning area. Chengdu: Southwest Petroleum University, 2014. |
| [12] |
刘璐, 范翔宇, 桑琴, 等. 基于测井资料识别页岩气储层的方法优选: 以四川盆地长宁区块下志留统龙马溪组为例. 天然气勘探与开发, 2017, 40(1): 38-43. LIU L, FAN X Y, SANG Q, et al. Selection of logging-based shale gas reservoir identification methods: A case study on Lower Silurian Longmaxi Fm in Changning block, the Sichuan Basin. Natural Gas Exploration and Development, 2017, 40(1): 38-43. |
| [13] |
赵圣贤, 杨跃明, 张鉴, 等. 四川盆地下志留统龙马溪组页岩小层划分与储层精细对比. 天然气地球科学, 2016, 27(3): 470-487. ZHAO S X, YANG Y M, ZHANG J, et al. Micro-layers division and fine reservoirs contrast of Lower Silurian Longmaxi Formation shale, Sichuan Basin, SW China. Natural Gas Geoscience, 2016, 27(3): 470-487. |
| [14] |
梁豪. 页岩储层岩石脆性破裂机理及评价方法. 成都: 西南石油大学, 2014. LIANG H. Brittle fracture mechanism and evaluation method of shale reservoir rock. Chengdu: Southwest Petroleum University, 2014. |
| [15] |
CIPOLLA C, LOLON E, ERDLE J, et al. Reservoir modeling in shale gas reservoirs. SPE Reservoir Evaluation and Engineering, 2010, 13(4): 638-653. DOI:10.2118/125530-PA |
| [16] |
孙建孟, 韩志磊, 秦瑞宝, 等. 致密气储层可压裂性测井评价方法. 石油学报, 2015, 36(1): 74-80. SUN J M, HAN Z L, QIN R B, et al. Log evaluation method of fracturing performance in tight gas reservoir. Acta Petrolei Sinica, 2015, 36(1): 74-80. |
| [17] |
颜磊, 何传亮, 侯克均. 基于成像矿物谱的页岩气储层脆性指数计算方法: 以四川盆地南部下志留统龙马溪组为例. 天然气工业, 2019, 39(2): 54-60. YAN L, HE C L, HOU K J. A calculation method for brittleness index of shale gas reservoirs based on the imaging spectroscopy mineral maps: A case study of the Lower Silurian Longmaxi shale gas reservoir in the southern Sichuan Basin. Natural Gas Industry, 2019, 39(2): 54-60. |
| [18] |
张晋言, 孙建孟. 利用测井资料评价泥页岩油气"五性" 指标. 测井技术, 2012, 36(2): 146-153. ZHANG J Y, SUN J M. Log evaluation on shale hydrocarbon reservoir. Well Logging Technology, 2012, 36(2): 146-153. DOI:10.3969/j.issn.1004-1338.2012.02.008 |
| [19] |
赖富强, 罗涵, 覃栋优, 等. 基于层次分析法的页岩气储层可压裂性评价研究. 特种油气藏, 2018, 25(3): 154-159. LAI F Q, LUO H, QIN D Y, et al. Crushability evaluation of shale gas reservoir based on analytic hierarchy process. Special Oil and Gas Reservoir, 2018, 25(3): 154-159. |
| [20] |
任岩, 曹宏, 姚逢昌, 等. 岩石脆性评价方法进展. 石油地球物理勘探, 2018, 53(4): 875-886. REN Y, CAO H, YAO F C, et al. Development of rock brittleness evaluation method. Oil Geophysical Prospecting, 2018, 53(4): 875-886. |
| [21] |
王春权, 王成虎, 江英豪, 等. 基于不同岩石抗拉强度值确定最大水平主应力的对比分析. 地下空间与工程学报, 2017, 13(1): 41-47. WANG C Q, WANG C H, JIANG Y H, et al. Comparative analysis of determining the maximum horizontal principal stress based on different tensile strength of rocks. Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 2017, 13(1): 41-47. |
| [22] |
闫萍, 孙建孟, 苏远大, 等. 利用测井资料计算新疆迪那气田地应力. 新疆石油地质, 2006, 27(5): 611-614. YAN P, SUN J M, SU Y D, et al. The earth stress calculation using well logging data in Dina gas field of Xinjiang. Xinjiang Petroleum Geology, 2006, 27(5): 611-614. |
| [23] |
余汪根. 页岩水平井起裂及压裂缝网形成机理研究. 成都: 西南石油大学, 2016. YU W G. Study on fracture initiation and fracture network formation mechanism of horizontal shale wells. Chengdu: Southwest Petroleum University, 2016. |
| [24] |
BLANTON T L. An experimental study of interaction between hydraulically induced and pre-existing fractures. SPE 10847, 1982.
|
| [25] |
张少龙, 闫建平, 唐洪明, 等. 致密碎屑岩气藏可压裂性测井评价方法及应用: 以松辽盆地王府断陷登娄库组为例. 岩性油气藏, 2018, 30(3): 133-142. ZHANG S L, YAN J P, TANG H M, et al. Logging fracturing evaluation for tight clastic gas reservoir and its application: A case from Denglouku Formation in Wangfu fault depression, Songliao Basin. Lithologic Reservoirs, 2018, 30(3): 133-142. |
| [26] |
李飒爽. 基于层次分析法的页岩可压性评价方法. 成都: 西南石油大学, 2016. LI S S. Shale compressibility evaluation method based on APH. Chengdu: Southwest Petroleum University, 2016. |
| [27] |
司马立强, 温丹妮, 闫建平, 等. 泥页岩储层可压裂性分析及压裂高度预测方法研究. 测井技术, 2015, 39(5): 622-639. SIMA L Q, WEN D N, YAN J P, et al. Fracturing hierarchy analysis and fracturing height prediction method in shale reservoirs. Well Logging Technology, 2015, 39(5): 622-639. |
| [28] |
邓雪, 李家铭, 曾浩健, 等. 层次分析法权重计算方法分析及其应用研究. 数学的实践与认识, 2012, 42(7): 93-100. DENG X, LI J M, ZENG H J, et al. Research on computation methods of AHP wight vector and its applications. Mathematics in Practice and Theory, 2012, 42(7): 93-100. |
| [29] |
王曦蒙, 刘洛夫, 汪洋, 等. 川南地区龙马溪组页岩岩相对页岩孔隙空间的控制. 石油学报, 2019, 40(10): 1192-1201. WANG X M, LIU L F, WANG Y, et al. Control of lithofacies on pore space of shale from Longmaxi Formation, southern Sichuan Basin. Acta Petrolei Sinica, 2019, 40(10): 1192-1201. |
| [30] |
史洪亮, 熊亮, 董晓霞, 等. 川南地区五峰组-龙马溪组下段页岩岩相特征及演化序列差异性成因. 天然气工业, 2019, 39(1): 71-77. SHI H L, XIONG L, DONG X X, et al. The characteristics of shale facies and the differential genesis of evolution sequence in the Lower Longmaxi Formation of Wufeng Formation in southern Sichuan. Natural Gas Industry, 2019, 39(1): 71-77. |
| [31] |
武恒志, 熊亮, 葛忠伟, 等. 四川盆地威远地区页岩气优质储层精细刻画与靶窗优选. 天然气工业, 2019, 39(3): 11-20. WU H Z, XIONG L, GE Z W, et al. Fine characterization and target window optimization of high quality shale gas reservoirs in the Weiyuan area, Sichuan Basin. Natural Gas Industry, 2019, 39(3): 11-20. |