2. 斯伦贝谢中国公司
2. Schlumberger China
近年来,非常规致密油气藏逐步成为油气开发的热点领域,为接替常规油气能源、支撑油气革命做出了重要贡献[1],页岩气更是成为非常规天然气发展的“热点”[2]。由于页岩气藏储层致密,一般无自然工业产能,而需依赖平台式水平井和体积压裂来提高产能,这就造就了其独特的开发特点和资料基础。相比于北美页岩油气分布稳定、地面条件好等特点,中国页岩气藏大多经历了多旋回的构造演化,这就决定了中国页岩气开发的独特性。为了更高效地开发页岩气资源,必须探索、实践和发展适合其独特性的、以地质工程一体化为核心的高效开发之路[3]。在地质工程一体化场景下,储层表征与建模技术的资料基础、应用场景和应用目的都发生了深刻的变化。相应地,地质建模技术也应当经历“非常规”的蜕变。本文以四川盆地南部五峰组—龙马溪组页岩气藏为例,探讨地质建模的技术特点,其中的研究思路也可借鉴到其他非常规油气藏。
1 页岩气地质建模的现状与挑战常规油气藏地质建模技术已广泛应用于油气田储量评估及油气藏管理,基于地质、地球物理、测井等多种数据,通过地质统计学建立的三维地质模型已成为多学科团队沟通协作的重要桥梁[4-6]。以页岩气为代表的非常规油气藏地质建模相对于常规油气藏建模而言发生了深刻的变化。
首先,以水平井为主的开发方式对传统的构造和储层属性建模方法提出了挑战。通常页岩气水平井地质导向深度窗口较小,如四川盆地南部龙马溪组导向窗口已经从初期的15~20m降低到2~5m,水平轨迹在地层中穿行所反映的储层变化是垂向非均质性和平面非均质性的综合响应,采用在水平段设置虚拟直井的方式可以为水平段增加更多的构造控制点[7-8],但通常仅限于特征明显的地层界面,如何有效地将水平段进行精细的构造地层归位已成为致密油气藏需要解决的首要问题。除此之外,在属性建模时,由于平台式布井资料存在采样偏误(在优质层段存在更多的采样点且采样点平面分布不均),而属性建模算法需要一个能反映三维体属性分布特征的分布模型(直方图)[5],因此数据统计时需特别注意。
其次,以页岩气藏为代表的致密油气藏对储层品质和完井品质参数建模提出了特殊的要求。致密油气储层模型需包括“六性”相关的属性[9],即烃源岩特性(如总有机碳含量TOC)、岩性(如矿物含量)、物性(如孔隙度、渗透率、饱和度)、脆性(如杨氏模量、泊松比、脆性指数)、含油气性(如含气量)及地应力特性(如主应力大小、方位),另外还要考虑电性参数(如伽马、密度)。
第三,对天然裂缝的关注度空前提高,且对天然裂缝的关注点发生了深刻的变化。传统上,对裂缝性油气藏主要关注天然裂缝对流体渗流的影响,从而分析裂缝与油气成藏、产能特征以及注水特征的相互关系[10],即裂缝对渗透率各向异性和量值的贡献,裂缝是否开启、裂缝的开度参数成为裂缝性油气藏研究的重点[11]。对四川盆地的页岩气藏而言,由于复杂的多旋回构造演化导致断裂系统十分发育[2],在水力压裂时,裂缝及其受力状态直接影响了水力裂缝的扩展以及缝网的复杂性[12-13]。即使是已发生矿物充填的裂缝,因其导致岩石强度降低,压裂时也会对水力裂缝扩展产生重要影响[12]。
第四,在地质工程一体化应用场景下,对一体化建模的管理和应用方式提出了新的需求。地质工程一体化强调地学研究与作业的互动,地质模型对钻井、压裂等工程作业提供支持是建模工作的重要目的,因此建模思路上要适应地质力学模拟及压裂模拟等非常规研究需求。尤其在开发早期,地质模型的不确定性较高,这就要求地质模型根据工程作业进度不断获取的新数据和新资料对模型进行质控和更新,做到“适时建模”[14],将多学科资料所反映的地质特征定量化表征到模型中去,从而支持井位部署、钻井、地质导向、压裂设计和后评估等工作,实现从一维到三维、从定性到定量以及从局部(单井)到整体(平台区、建产区)的跨越,最终实现油气田的高效开发。
2 页岩气藏地质建模技术对策页岩气藏地质建模的目的是地质工程一体化应用,结合页岩气田以水平井开发为主、多学科资料丰富的特点,从构造、属性和天然裂缝三大方面表征影响页岩气开发的储层品质和工程品质参数。关键技术流程包括水平井地层归位与建模、井—震趋势约束的页岩气藏属性建模、地震蚂蚁追踪驱动的天然裂缝建模及力学稳定性分析,详见图 1。
由于水平井轨迹相对于地层产状而言,可以存在多个上切与下切段,通过垂厚(TVT)对比储层旋回特征的方法虽然在直井影响不大,但受轨迹重复和构造起伏的影响,在水平段使用会存在较大的问题。而在真厚度(TST)域对比是消除构造起伏后将上切或下切段“垂化”,其曲线形态可与直井保持较好的可对比性[15],对比的认识是三维构造建模的重要输入。
页岩储层由于其非均质性以垂向为主,可以将同一平台储层横向厚度稳定展布作为假设条件,结合真厚度域曲线特征对比反推地层倾角[16-17],具体流程见图 2。由于采集随钻成像资料的井较少且随钻成像拾取的倾角往往存在一定误差,多数井需要根据地震解释提供的构造图计算井周的地层产状作为真厚度计算的初始输入。受地震资料精度的限制,对地层产状的初始认识往往需要不断地调整,调整的依据是水平段单一上切或下切段地层旋回厚度是否与直井及斜井段一致。通过不断地调整地层产状、更新真厚度计算结果,以达到水平段测井曲线与直井的合理对比。
表 1和图 3为H1-2水平井真厚度域地层对比的案例,通过该对比结果可以清楚地将水平段分为6个较大的上切/下切段:该井着陆后下切到3226m(五峰组),然后上切到3370m(龙一12,该段曲线已倒转显示),再下切到3474m(五峰组),依此类推。如此,可将该水平井反映的地层重复再现,而且水平井穿过地层的产状也有了精确的估计,这就为建立地质导向模型(图 4)和三维构造建模提供了基础。
根据资料基础的不同,地质导向技术存在3个互补的技术方法,第一种方法称之为“建模—对比—更新”方法,其思路是根据初始模型和井轨迹正演模拟曲线响应,并将其与实时测井响应(LWD)对比,进而开展曲线拟合并更新修正模型[18]; 第二种方法是实时地层倾角探测方法,通过实时随钻井壁成像测井(如伽马成像、电阻率成像等)判断轨迹相对于地层的上、下切关系,甚至拾取地层界面倾角,建立地层模型; 第三种方法为边界探测技术,通过深电阻率探测等手段反演地层内的电阻率界面,如流体界面的随钻探测。页岩气常用的地质导向方法为前两种。
地质导向及其建模技术可以建立过水平井的二维导向模型,推断井筒上下的构造和地层发育特征,从而解决了水平井曲线的一维局限性,其结果可以作为地质建模的输入。与真厚度域地层对比相同,页岩二维构造导向模型假设同一平台内储层横向厚度和属性稳定展布,将导眼井的分层界面和电性曲线(如伽马)均质的推广到水平段,然后通过调整水平段构造倾角,来拟合水平井的模拟曲线和实测曲线以达到水平段二维构造建模的目的(图 4)。由于二维地质导向模型可以精细地反映过井剖面的构造,在进行井区三维构造建模时可以将其作为输入。
结合单井分层、二维导向剖面模型和地震构造解释可以建立可靠的三维构造层面模型,在建模时以上3种构造信息可以赋予不同的权重,如单井分层和二维导向剖面作为“硬数据”,地震解释的精度较低,故可作为“软数据”进行趋势控制。
在建立三维网格时,可考虑不同断层复杂程度来选择网格建模方法,在断层复杂程度较低时建议采用角点网格,在断层复杂程度较高时建议采用阶梯状正交网格。三维网格平面精度需兼顾地震面元的大小以及工程应用的精度需求,以YS井区为例,地震面元为20m×40m,水平段压裂设计时簇间距通常在20m到50m,故该区平面网格精度定义为40m×40m以兼顾精度与计算效率,通过角点网格方法建立的构造模型如图 5所示。垂向网格劈分时,在优质储层段采用高精度的垂向网格精度(平均0.5m),远离优质储层段垂向网格精度逐渐变为1~10m,以合理控制网格数量。在进行地应力模拟时,可对网格的平面精度适度粗化(如80m×80m)或按照I、J索引提取平台模型,考虑页岩具有明显的垂向非均质性,垂向网格精度建议保持与精细地质模型一致。
采样偏误在油气田勘探开发领域十分常见,由于布井时倾向于在“甜点区”,从而使得“甜点区”采样数据更多。非常规油气藏以水平井开发为主,该现象变得更加突出。水平段主要在优质储层中穿行,这就导致了测井数据在空间上的不均匀采样,如果直接使用水平井的数据分布进行属性预测,往往将带来乐观的预测结果。因此,当直井和水平井共存时,如果直井分布较为均匀,可以借鉴直井的测井数据获得属性的分布特征[8],如果直井及水平井分布不均,则需在数据空间插值基础上通过三维网格体获取更为合理的属性数据分布特征[19]。
图 6统计了同一区块龙一1亚段测井有效孔隙度的分布特征,其中3口直井统计的平均值为3.6%,标准差为0.9%,3口直井与11口水平井一起统计的平均值为4.2%,标准差为1%。由于水平井在“甜点”层段钻井,导致统计的数据分布特征出现了偏误,呈现了乐观的统计特征,3口直井较为均匀地分布在不同的平台,其统计的数据分布特征则更为合理,建模时应采用直井的数据分布。
在使用地质统计学进行属性参数的空间插值时,需要保证其满足平稳性假设,如果数据体现出了系统性的趋势,则需要对其表征,并在变差函数分析和属性建模之前移除这种趋势[5]。以页岩为例,其垂向非均质性较强,即使是水平井资料,在完成地层归位之后仍然可以看到与直井相似的垂向趋势(图 7a、b),对于平面趋势则可以由地震资料(如反演)来提供,通过线性计算可以将垂向趋势与平面趋势结合为三维趋势体。图 7b中值得注意的一点是,水平井测井对于薄层的响应相对于直井而言具有更好的分辨率,如五峰组顶部存在约0.5m厚的观音桥段生物介壳灰岩,具有低TOC特征,可见水平井对该段的响应更明显。图 7c将水平井轨迹穿过的趋势模型网格值与测井曲线进行了对比,可见二者具有较好的相关性,在趋势模型控制下进行属性建模更能反映页岩储层的变化特征(图 7d)。
常规油气藏属性建模离不开沉积相建模,沉积相建模是反映地质概念模式和控制属性模型的重要手段。应用沉积相建模时需要重点考虑两个方面:首先,不同沉积相之间具有明显的物性差异,如孔隙度、渗透率、饱和度等; 其次,沉积相具有直观的空间变化模式,如特定的形态(可指导变差函数设置)、沉积相之间的接触关系等。对于页岩而言,在岩心微观尺度[20]或通过矿物含量(硅质、钙质、黏土矿物)三端元法[21]可以将其进一步细分为不同的岩相,但由于目前缺乏不同岩相的空间变化模式,难以通过沉积相建模方法将其合理地三维表征以至于控制属性分布。
因此本文推荐的属性建模方法为趋势模型约束下的随机连续属性建模,如序贯高斯模拟,在不同属性参数之间存在明显的相关性时通过协同克里金模拟以保证三维属性参数之间的相关性。
通过分析地震反演属性和直井测井曲线可以获取横向和垂向变程,在YS井区,横向变程约1000m,垂向变程为2~3m。
属性建模时,由于不同参数之间存在物理相关性,需要考虑不同属性的先后模拟次序,比如,烃源岩特性对物性和含油气性具有控制作用、岩性对脆性具有控制作用等,如图 1所示。因此,首先在地震反演的约束下建立岩性及烃源岩特性等基础属性,如黏土含量、TOC。然后在这些基础属性控制下通过协同模拟建立其他的属性参数,如黏土含量控制脆性参数,TOC控制孔隙度和饱和度等物性参数。
页岩含气量需在三维孔隙压力预测基础上,结合网格属性参数(孔隙度、饱和度、密度、TOC、天然气体积系数等),通过容积法在三维网格分别计算吸附气量和游离气量获得[5]。吸附气含量计算时,朗氏体积、朗氏压力需结合实验室岩心测试获取的与TOC的回归关系进行计算。由图 8可见,总含气量一方面与烃源岩特性(TOC)正相关,另一方面也与孔隙压力正相关。这与页岩气赋存的物理特征相吻合,即TOC越高吸附能力越强,同时,由于有机质孔为自由气赋存提供了空间,TOC越高储存自由气的孔隙体积也越大; 孔隙压力的增加对吸附气和自由气含量增加都有直接的贡献作用。
地应力特性则在岩石力学属性(杨氏模量、泊松比等)建模基础上通过三维地质力学模拟器进行原场地应力模拟[22-23]。
2.3 地震裂缝表征与裂缝建模 2.3.1 地震裂缝表征地震裂缝预测的方法很多[24],本文选取蚂蚁追踪方法[25]作为重点探讨。蚂蚁追踪常被用来自动识别和追踪地震属性体中的异常和不连续性。川南页岩气独特的地层特征为该方法的应用提供了良好的前提条件,页岩本身横向展布稳定,五峰组—龙马溪组页岩与下伏的宝塔组石灰岩之间为明显的岩性界面,从而产生了强波阻抗特征,方差属性的变化主要来自构造信息,在方差属性基础上开展蚂蚁追踪可以很好地反映断层及裂缝的特征。该方法在川南页岩气区块取得了较好的裂缝预测效果[26-27]。
蚂蚁追踪算法中涉及的参数较多,比如初始蚂蚁边界、方向、步长等,在实际应用中不同参数的使用往往会得出不同的结果,保证蚂蚁追踪结果的合理性是应用该方法的重要前提。这就要求对蚂蚁追踪结果进行验证,页岩气田采集的成像测井、钻井、录井、微地震监测等资料为此奠定了很好的基础。
合理的蚂蚁追踪裂缝预测应该从以下几个方面开展合理性验证:首先,蚂蚁追踪结果不应包含地层信息和地震采集脚印等非裂缝信息; 其次,蚂蚁追踪结果应与其他地震属性相互验证,方差、曲率、相干等属性都不同程度地反映了断层和裂缝的信息,蚂蚁追踪应与这些属性中的异常带吻合; 第三,蚂蚁追踪结果应与单井资料吻合,如微地震监测中的高震级事件,钻井漏失、气测异常以及成像测井反映的主要裂缝方位等; 最后,蚂蚁追踪结果应与区域断裂系统和构造背景吻合。
2.3.2 裂缝建模在蚂蚁追踪结果的基础上开展裂缝建模较为直接,通过确定性建模和随机建模两种方式可分层次的建立断裂—裂缝模型。所谓确定性建模即通过断层片提取技术[24]将蚂蚁体中的断层或者裂缝带提取成面,而随机建模方式是通过离散裂缝建模建立裂缝片网络(DFN)。DFN建模的两个关键参数是裂缝产状和裂缝密度,裂缝的走向即为蚂蚁追踪时的主方位,裂缝密度可在井点统计的裂缝密度标定的基础上对蚂蚁追踪的量值进行回归转换。从图 9案例可见,H1平台发育两组裂缝。H1平台北支天然裂缝走向以平行于东北侧的走滑断层为主,多呈北西走向,高震级的微地震事件也反映了这一特点。H1平台南支裂缝则以北东走向为主,呈带状分布,平行于南侧呈北东走向的逆冲断层,经实钻证实,这些裂缝带所在的位置都伴有构造倾角的突变(图 4中H1-2井3400m左右、3600m左右),因此认为其为褶皱相关的裂缝。
天然裂缝的受力状态影响了天然裂缝的稳定性及其在压裂作业时与水力裂缝的相互作用。钻井实践表明,受力不稳定的裂缝容易在钻井时造成井漏以及井壁失稳,在压裂时容易造成压裂液的漏失进而引起砂堵。裂缝受力状态可分解为正应力和剪应力,根据摩尔—库伦准则可判定处于极限应力状态而倾向于滑动的裂缝,从而在工程作业之前提前预警。
以H1平台为例,其现今地应力状态为走滑应力状态,最大水平主应力为73MPa左右,最小水平主应力为57MPa左右,垂直主应力为69MPa左右,孔隙压力为37MPa左右,最大水平主应力方位为110°。图 10为DFN裂缝模型在现今地应力条件下的滑动可能性。从图 10中可见,北东(75°左右)和北西(330°左右)走向的裂缝在现今地应力条件下较不稳定,容易滑动,从而可能对钻完井造成不利影响。
图 11为H20平台南支裂缝稳定性分析的平面图,该平台南支实钻4口井。其中,H20-4井周裂缝发育程度低,该井钻井顺利,钻进过程中未发生钻井液漏失等钻井复杂事件; H20-2井井周预测存在裂缝发育带,但裂缝走向为近南北向,裂缝稳定性较好,该井钻进过程也较为顺利; H20-6井井周裂缝由着陆时的近南北向逐渐转变为南部的北西走向,裂缝稳定性也逐渐变差,该井在3658m和3811m发生了两次钻井液漏失,其中3811m处漏失严重,迫使该井提前完钻; H20-8井井周裂缝与H20-6井类似,该井南部北西走向裂缝的稳定性差,该井在3480m、3622m和3751m发生了3次钻井液漏失。通过该平台的钻井分析可见,裂缝对井壁稳定性的影响除了与裂缝密度有关之外,裂缝的力学稳定性也十分关键,这一认识也被用于指导相邻平台的布井优化。
开发初期井位部署多依赖地球物理资料,受限于复杂的构造地质特征以及资料的有限性,开发初期的井位部署方案需要随着开发的进行不断地优化,实现地下认识迭代、地质模型迭代、井位优化迭代。井位部署优化时要综合考虑储层品质、钻井品质和完井品质,滚动实施开发井钻探工程,提高部署设计实施的符合率[28]。比如,迭代更新的构造模型可以用来确定靶点海拔深度; 蚂蚁体和裂缝模型可用于落实不稳定断层或裂缝带的位置,设计井轨迹时尽量避开; 构造倾角和曲率可用来确定水平段构造变化,如上倾钻井尽量保证视倾角小于15°; 已压裂井微地震事件可指示天然裂缝以及水力裂缝的扩展情况,作为井间距设计依据。
3.2 地质导向应用川南页岩气区块多具备复杂的地表条件和地下构造特征,导致地震构造预测的不确定性较大,给钻井入靶和地质导向带来了困难。高质量的钻井和地质导向需要研究部门和工程作业部门的通力合作,图 12给出了推荐的地质工程一体化地质导向工作流程。钻前阶段,研究部门根据地质模型开展地质设计,提出钻前风险提示,并针对性地制订地质导向策略,工程作业部门在钻前阶段可以收集到待钻井周边相关的模型和资料,开展工程设计和作业准备; 实时钻井阶段,地质导向工作主要在作业部门展开,通过实时数据传输,结合导向剖面模型和真厚度域地层对比落实钻头的地层层位,同时考虑多种可能性以降低导向的不确定性,研究部门可将实时轨迹和随钻测井数据加载到三维模型中以跟踪钻进状况,并及时从地质角度提出地质导向建议; 完钻后,作业部门将最终采集的数据和完钻导向模型提交给研究部门并总结经验教训,而研究部门需要根据完钻数据开展模型更新,在作业密集时可只更新构造模型,当构造模型更新时校深大于阈值(如15m)时,需对在原模型基础上制定的地质设计进行变更。
通过此工作流程可见,在工程作业时,已钻井数据可以不断地迭代集成到新版本的地质模型中,而且在数据集成的过程中会通过地质建模流程来对新数据进行质量控制,从而“净化”掉低质量和错误的数据信息。另外,通过适时迭代建模,地质认识和工程经验也在建模过程中“固化”为定量的模型参数,因此不断迭代的地质模型成为了钻井数据和经验知识的数字化汇聚中心。
3.3 地质模型的压裂工程应用首先,模型可为测井系列不丰富的井提供过井及井周的模型属性,开展压裂设计。受不同井况的限制,页岩气水平井存在不同的测井系列,分别为特殊测井、常规测井及随钻测井。这就导致井间测井解释丰富性的差异,对于测井解释属性较少的井(如井筒条件差只有随钻测井曲线),可以通过三维模型来提供缺少的储层品质和完井品质属性,开展压裂分级及射孔簇设计[3]。
其次,模型为水力裂缝模拟提供基础。结合压裂施工参数、微地震监测数据、三维地质模型参数以及天然裂缝等信息可以开展水力裂缝的模拟。受页岩垂向应力非均质性的影响,在不同层段起裂会导致水力裂缝垂向延伸规律存在差异。以五峰组上部的观音桥段为例,该段钙质含量高、有机质含量低、应力高,虽然其厚度通常小于0.5m,但基于声波扫描测井解释的最小水平主应力要比龙马溪组高20%以上。水平段在观音桥段上部或下部起裂,水力裂缝的垂向展布会存在较大的差异。由图 13可见,在观音桥段之上龙马溪组底部起裂的水力裂缝先在龙一11到龙一13内破裂延伸,然后向上和向下延伸改造龙一14和五峰组,主力改造层段为龙一11到龙一13的主力产层; 五峰组下段起裂的水力裂缝受上部高应力观音桥段和支撑剂沉降的影响,裂缝以在五峰组内破裂延伸为主,压力憋高突破上部应力隔挡后裂缝向上延伸,支撑剂分布仍在五峰组内为主,对上部裂缝的支撑效果较差。由此可见精确落实了水平段地层穿行情况的地质模型对压裂的重要性。
地质工程一体化场景下,非常规储层的地质建模工作也需针对性地进行技术和流程的优化升级,从而适应其独特的数据基础和应用目的。三维构造和属性建模的重点和难点是水平井数据的应用,通过系统性地对水平井进行地层归位有助于建立可靠的构造和属性模型。天然裂缝建模依赖合理的地震预测,地球物理与地质学科的紧密结合有助于保证天然裂缝模型质量。在地质工程一体化场景下,地质建模需多学科交互、快速迭代以实现对钻完井作业的及时支持。
从目前非常规地质建模的发展趋势来看,以下技术方面需在未来不断完善。
(1) 碎屑岩储层非均质性的三维立体解剖。以致密油为代表的碎屑岩储层在水平井段同时存在垂向非均质性和平面非均质性的变化,如何更好地应用水平井资料解剖储层构型特征是该类型储层地质建模的重要挑战和必须解决的问题。
(2) 基于地质模型的数据挖掘。非常规“井工厂”式的水平井开发方式带来了大量的水平井资料,在地质建模效率提升、基于地质模型挖掘工程和产能主控因素等方面,机器学习新技术将有助于实现地质建模技术的进一步升级。
致谢:感谢斯伦贝谢中国公司和中国石油浙江油田公司对本文的大力支持,本文所有建模过程均在斯伦贝谢Petrel平台开展。
[1] |
邹才能. 非常规油气地质 (2版)[M]. 北京: 地质出版社, 2013. Zou Caineng. Unconventional petroleum geology (Second Edition)[M]. Beijing: Geological Publishing House, 2013. |
[2] |
邹才能, 张国生, 杨智, 陶士振, 侯连华, 朱如凯, 等. 非常规油气概念、特征、潜力及技术——兼论非常规油气地质学[J]. 石油勘探与开发, 2013, 40(4): 385-399. Zou Caineng, Zhang Guosheng, Yang Zhi, Tao Shizhen, Hou Lianhua, Zhu Rukai, et al. Geological concepts, characteristics, resource potential and key techniques of unconventional hydrocarbon: on unconventional petroleum geology[J]. Petroleum Exploration and Development, 2013, 40(4): 385-399. |
[3] |
吴奇, 梁兴, 鲜成钢, 李峋. 地质—工程一体化高效开发中国南方海相页岩气[J]. 中国石油勘探, 2015, 20(4): 1-23. Wu Qi, Liang Xing, Xian Chenggang, Li Xun. Geoscience to production integration ensures effective and efficient South China marine shale gas development[J]. China Petroleum Exploration, 2015, 20(4): 1-23. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2015.04.001 |
[4] |
Ma Y Z. Uncertainty analysis in reservoir characterization and management: How much should we know about what we don't know[J]. AAPG Memoir 96, 2011, 1-15. |
[5] |
Deutsch C V. Geostatistical reservoir modeling [M]. New York: Oxford University Press, 2002: 334.
|
[6] |
Yu Xinghe, Ma Y Zee, David Psaila, Paul La Pointe, Ernest Gomez, Li Shengli. Reservoir characterization and modeling: A look back to see the way forward[J]. AAPG Memoir 96, 2011, 289-309. |
[7] |
乔辉, 贾爱林, 位云生. 页岩气水平井地质信息解析与三维构造建模[J]. 西南石油大学学报:自然科学版, 2018, 40(1): 78-88. Qiao Hui, Jia Ailin, Wei Yunsheng. Geological information analysis of horizontal wells and 3D modeling of shale gas reservoir[J]. Journal of Southwest Petroleum University: Science & Technology Edition, 2018, 40(1): 78-88. |
[8] |
Wang Guochang, Long Shengxiang, Ju Yiwen, Huang Cheng, Peng Yongmin. Application of horizontal wells in three-dimensional shale reservoir modeling: A case study of Longmaxi–Wufeng shale in Fuling gas field, Sichuan Basin[J]. AAPG Bulletin, 2018, 102(11): 2333-2354. DOI:10.1306/05111817144 |
[9] |
邹才能, 陶士振, 白斌, 杨智, 朱如凯, 侯连华, 等. 论非常规油气与常规油气的区别和联系[J]. 中国石油勘探, 2015, 20(1): 1-16. Zou Caineng, Tao Shizhen, Bai Bin, Yang Zhi, Zhu Rukai, Hou Lianhua, et al. Differences and Relations between Unconventional and Conventional Oil and Gas[J]. China Petroleum exploration, 2015, 20(1): 1-16. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2015.01.001 |
[10] |
穆龙新, 赵国良, 田中元, 原瑞娥, 许安著. 储层裂缝预测研究 [M]. 北京: 石油工业出版社, 2009: 32-36. Mu Longxin, Zhao Guoliang, Tian Zhongyuan, Yuan Ruie, Xu Anzhu. Reservoir fracture prediction [M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2009: 32-36. |
[11] |
Nelson R A. Geological analysis of naturally fractured reservoirs[M]. Second Edition. Houston: Gulf Professional Publishing, 2001: 64-74.
|
[12] |
Julia F W. Gale, Stephen E Laubach, Jon E Olson, Peter Eichhubl, András Fall. Natural fractures in shale: A review and new observations[J]. AAPG Bulletin, 2014, 98(11): 2165-2216. DOI:10.1306/08121413151 |
[13] |
Gu H, Weng X, Lund J, Mack M, Ganguly U, Suarez-Rivera R. Hydraulic fracture crossing natural fracture at nonorthogonal angles: a criterion and its validation[J]. SPE Production & Operations, 2012(2): 20-26. |
[14] |
鲜成钢. 页岩气地质工程一体化建模及数值模拟:现状、挑战和机遇[J]. 石油科技论坛, 2018, 37(5): 24-34. Xian Chenggang. Shale gas geological engineering integrated modeling and numerical simulation: present conditions, challenges and opportunities[J]. Oil Forum, 2018, 37(5): 24-34. DOI:10.3969/j.issn.1002-302x.2018.05.005 |
[15] |
石学文, 王利芝, 赵圣贤, 赵春段, 季春海.页岩气储层建模及其钻完井工程应用[C]. CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集, 2018: 1355-1358. Shi Xuewen, Wang Lizhi, Zhao Shengxian, Zhao Chunduan, Ji Chunhai. Integrated shale gas reservoir modeling and the application in drilling and completion[C]. CPS/SEG International Geophysics Conference and Exhibition, 2018: 1355-1358. |
[16] |
Liang Xing, Wang Lizhi, Zhang Jiehui, Xian Chenggang, Wang Gaocheng, Liu Xiao, et al. An integrated approach to ensure horizontal wells 100% in the right positions of the sweet section to achieve optimal stimulation: a shale gas field study in the Sichuan Basin, China[C]. SPE-177474-MS, Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference, Abu Dhabi, UAE, 2015: 9-12.
|
[17] |
Liang Xing, Wang Lizhi, Zhang Jiehui, Xian Chenggang, Wang Gaocheng, Zhao Chunduan, et al. 100% in the sweet section: an effective geosteering approach for Silurian Longmaxi Shale play in Sichuan Basin[C]. SPE-176945-MS, SPE Asia Pacific Unconventional Resources Conference and Exhibition, Brisbane, Australia, 2015: 9-11.
|
[18] |
吴宗国, 梁兴, 董健毅, 李兆丰, 张朝, 王高成, 等. 三维地质导向在地质工程一体化实践中的应用[J]. 中国石油勘探, 2017, 22(1): 89-98. Wu Zongguo, Liang Xing, Dong Jianyi, Li Zhaofeng, Zhang Zhao, Wang Gaocheng, et al. Application of 3D geosteering in geology-engineering integration practice[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(1): 89-98. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.011 |
[19] |
Y.Zee Ma, Ernest Gomez. Sampling biases and mitigations in modeling shale reservoirs[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2019, 71(1): 1-11. |
[20] |
Liang C, Jiang Z, Cao Y, Wu M, Guo L, Zhang C. Deep-water depositional mechanisms and significance for unconventional hydrocarbon exploration: A case study from the lower Silurian Longmaxi shale in the southeastern Sichuan Basin[J]. AAPG Bulletin, 2016, 100(5): 773-794. DOI:10.1306/02031615002 |
[21] |
Helena Gamero-Diaz, Camron K. Miller, Richard Lewis. Score: a mineralogy based classification scheme for organic mudstones[C]. SPE-166284-MS. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, Louisiana, USA, 30 September-2 October 2013.
|
[22] |
Liang Xing, Xian Chenggang, Shu Honglin, Chen Xin, Zhang Jiehui, Wen Heng, et al. Three-dimensional full-field and pad geomechanics modeling assists effective shale gas field development, Sichuan Basin, China[C]. IPTC-18984-MS, International Petroleum Technology Conference, Bangkok, Thailand, 2016: 14-16.
|
[23] |
鲜成钢, 张介辉, 陈欣, 梁兴, 文恒, 王高成. 地质力学在地质工程一体化中的应用[J]. 中国石油勘探, 2017, 22(1): 75-88. Xian Chenggang, Zhang Jiehui, Chen Xin, Liang Xing, Wen Heng, Wang Gaocheng. Application of geomechanics in geology-engineering integration[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(1): 75-88. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.010 |
[24] |
刘敬寿, 丁文龙, 肖子亢, 戴俊生.储层裂缝综合表征与预测研究进展[J/OL].地球物理学进展, 2019-03-05: 1-25. Liu Jingshou, Ding Wenlong, Xiao Zikang, Dai Junsheng. Advances in comprehensive characterization and prediction of reservoir fractures[J/OL]. Progress in Geophysics, 2019-03-05: 1-25. |
[25] |
Pedersen S I, Randen T, Sonneland L, and Steen O. Automatic 3D fault interpretation by artificial ants[C]. 64th Meeting, EAGE Expanded Abstracts, G037, 2002.
|
[26] |
Xie Jun, Qiu Kaibin, Zhong Bing, Pan Yuanwei, Shi Xuewen, Wang Lizhi. Construction of a 3D geomechanical model for development of a shale gas reservoir in Sichuan Basin[C]. SPE-187828-MS. SPE Russian Petroleum Technology Conference, Moscow, Russia, 2017: 16-18.
|
[27] |
Jun Qin, Xian Chenggang, Liang Xing, Zhao Chunduan, Wang Gaocheng, Wang Lizhi. Characterizing and modeling multi-scale natural fractures in the Ordovician-Silurian Wufeng-Longmaxi shale formation in South Sichuan Basin[C]. URTEC-2691208-MS, SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference, Austin, Texas, USA, 2017: 24-26.
|
[28] |
梁兴, 王高成, 张介辉, 舒红林, 刘臣, 李兆丰, 等. 昭通国家级示范区页岩气一体化高效开发模式及实践启示[J]. 中国石油勘探, 2017, 22(1): 29-37. Liang Xing, Wang Gaocheng, Zhang Jiehui, Shu Honglin, Liu Chen, Li Zhaofeng, et al. High-efficiency integrated shale gas development model of Zhaotong National Demonstration Zone and its practical enlightenment[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(1): 29-37. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.005 |