渝东南复杂构造区常压页岩气地球物理勘探实践及攻关方向

何希鹏, 刘明, 薛野, 李彦婧, 何贵松, 孟庆利, 张勇, 刘昊娟, 蓝加达, 杨帆

Practices and future research directions of geophysical exploration for normal-pressure shale gas in complex structural areas,southeastern Chongqing

HE Xi-Peng, LIU Ming, XUE Ye, LI Yan-Jing, HE Gui-Song, MENG Qing-Li, ZHANG Yong, LIU Hao-Juan, LAN Jia-Da, YANG Fan

表3 常压页岩气储层甜点参数定量预测方法统计

Table 3 Quantitative prediction methods for reservoir dessert parameters of normal-pressure shale gas

序号	甜点参数	计算方法	工作原理	预测吻合率
1	优质页岩厚度	①叠前反演求取纵横波速度比 ②求取纵横波速度比≤1.65的地层厚度	优质页岩气层纵横波速度比(1.58~1.65)低于普通泥页岩(1.65~1.75)	≥95%
2	压力系数	$P_{p} = A \times e^{B \times V_{i}} \times P_{o} \frac{V_{m a x} - V_{i}}{V_{m a x} - V_{m i n}}$ , 式中 $P_{p}$ 为地层压力,MPa; $P_{o}$ 为上覆岩层压力,MPa; $A$ 、 $B$ 为校正系数,针对渝东南常压页岩气储层,通过实际钻孔测试资料拟合求得A为0.068、B为6.64×10^-4; $V_{m a x}$ 为孔隙接近于零时地层速度,近似基质速度,m/s; $V_{m i n}$ 为刚性接近于零时速度,近似孔隙流体速度,m/s; $V_{i}$ 为预测层段的层速度,m/s	①钻探表明随页岩地层压力系数增大,地层速度降低 ②在Fillippone法基础上引入校正系数 $A$ 、 $B$ ,消除岩性、埋深、物性等其他诸多因素对速度影响	≥90%
3	脆性指数	$B_{I} = c \times E / (1 - v^{2})$ , 式中 $B_{I}$ 为构建的脆性指数; $E$ 、 $v$ 分别为杨氏模量、泊松比,由叠前反演求取;c为常数,针对渝东南常压页岩气储层,实际数据拟合求得c为1.70	构建脆性指数 $B_{I}$ ,与实际矿物脆性指数相关性高	≥90%
4	有机碳含量	$T O C = 41.21 - 14.94 ρ$ , 式中 $T O C$ 为有机碳含量; $ρ$ 为密度值,由叠前反演求取	密度值与TOC负相关性良好,相关系数达0.86,由两者的拟合关系得到基于密度的有机碳含量计算模型	≥92%
5	含气量	$\begin{array}{l} C_{z} = 50.65 - 18.55 ρ - 6.08 v - 0.02 λ ρ + \\ 0.00025 I_{p} \end{array}$ , 式中 $C_{z}$ 为含气量; $λ$ 、 $I_{p}$ 分别为拉梅常数值、纵波阻抗值,由叠前反演求取	密度、纵波阻抗、 $λ ρ$ 和泊松比等弹性参数与含气量具有较好负相关性,建立页岩含气量预测多元回归模型	≥91%
6	孔隙度	①优选出叠后地震属性瞬时相位、瞬时频率,叠前AVO属性截距、梯度,以及弹性参数纵波阻抗、杨氏模量、密度、泊松比等共8种属性 ②采用概率神经网络技术,建立上述8种属性与孔隙度间的映射关系,求取孔隙度	对叠后、叠前地震等属性以及叠前反演求取的弹性参数代入概率神经网络进行训练学习,利用实验分析、测井资料设定训练数据集、验证数据集,优选敏感属性并建立与孔隙度间的概率神经网络映射关系	≥90%