非常規油氣資源評價方法研究

郭秋麟，周長遷，陳寧生，胡俊文，謝紅兵，2

（1.中國石油勘探開發研究院；2.中國地質大學（北京））

非常規油氣資源評價方法研究

郭秋麟1，周長遷1，陳寧生1，胡俊文1，謝紅兵1，2

（1.中國石油勘探開發研究院；2.中國地質大學（北京））

非常規油氣資源是指在成藏機理、賦存狀態、分布規律以及勘探開發方式等方面有別于常規油氣藏的油氣資源。現在非常規油氣資源的開發利用日益受到重視，且已成為常規油氣資源的戰略性補充。目前，國內對于非常規油氣資源的評價，還未形成一個較為明確和有針對性的評價體系。基于非常規油氣聚集的成藏機制和分布特征，本文詳細介紹了國內外5種非常規油氣資源的評價方法：美國地質勘探局的主流方法——類比法和新推出的隨機模擬法，以單井儲量估算法為代表的典型統計法，以油氣資源空間分布預測法為代表的特殊統計法，以連續型致密砂巖氣藏預測法為代表的特殊成因法。上述方法為我國非常規油氣資源評價及新一輪的全國油氣資源評價提供了理論基礎。

非常規油氣資源；類比法；隨機模擬法；統計法；成因法

0 引言

隨著非常規油氣資源勘探開發技術的快速發展，其評價方法的研究開始得到重視。目前，國內外非常規油氣資源的評價方法較多，分類較混亂，國內的方法超過10種，其中致密砂巖氣評價方法就多達 9種［1-4］（表 1）。 在國外，美國地質勘探局（USGS）為了便于評價，將油氣資源分為常規油氣資源和非常規油氣資源兩大部分，其中非常規油氣資源（致密砂巖氣、頁巖氣、煤層氣和天然氣水合物等）被稱為連續型油氣資源。國外最常用的資源評價方法包括類比法、單井儲量估算法、體積法、發現過程法和資源空間分布預測法等［5-7］。最近，美國研究者根據“能源三角”理論，通過確定常規油氣資源與非常規油氣資源之間的量化比例關系，以常規油氣資源量為基礎，推測評價非常規油氣資源量，這是一種較為粗略的資源評價方法。

非常規油氣資源評價方法可歸納為類比法、統計法和成因法三大類：①類比法，國內常用的類比法是單位面積資源豐度類比法，這種方法與常規油氣資源評價的類比法相似，國外主要采用USGS的FORSPAN法及其相應的改進方法；②統計法，主要有體積法、“甜點”規模序列模型法、“甜點”發現過程法、單井儲量估算法和油氣資源空間分布預測法等，這些方法與常規油氣資源評價方法相似；③成因法，國內用的較多，主要有盆地模擬法和熱解模擬法。下面分別介紹其中具代表性、較特殊的5種非常規油氣資源評價方法。

表1 非常規油氣資源評價方法Table 1 Evaluation methods for unconventional hydrocarbon resources

1 類比法（USGS的主流方法）

該方法最早由咨詢公司評價員John Grace開發出來［8］。 1995 年，USGS 的 Schmoker［5］接管該方法后對其擴展和改進，并在2000—2002年作了大量應用。最近幾年，Charpentier等繼承和發展了該方法，尤其是在數據庫、參數分布、圖表輸出標準等方面發展顯著［9-10］。現該方法已達到較為完善的程度。

1.1 評價單元與最小評價單位

USGS將目標評價層次劃分為：大區（region）、地質省（geologic province）、總含油氣系統（TPS）、評價單元（AU）和最小評價單位（cell）。大區為組織單元；地質省是指具有共同地質屬性的空間實體；總含油氣系統是指具有共同的生、儲、蓋、運、圈、保等地質特征的可繪圖的實體；評價單元是總含油氣系統的一部分，由許多cell組成。在早期的評價網格中，cell是指一個矩形網格，在目前的評價網格中，cell是指由一口井所控制的排泄區（Well Drainage Area）。

1.2 重點輸入參數

評價過程中，重點輸入參數有：評價單元總面積（U）、未測試單元總面積占評價單元總面積的百分比（R）、未測試單元面積中具有增加儲量潛力的百分比（S）、每個有潛力的未測試 cell的面積（Vi）、每個cell的總可采儲量（Xi）、未測試單元平均產油氣比率、天然氣評價單元液/氣的比率。這些重點輸入參數用于直接計算資源量。在參數的處理過程中，已有的鉆井資料主要用于儲層參數（厚度、含水飽和度、孔隙度、滲透率等）的分布研究、權重系數的確定、最終儲量和采收率的估算。在缺乏足夠的鉆井和生產數據的地區，評價參數主要通過類比獲得。

1.3 評價流程

類比法適用于已開發地區剩余資源潛力的預測。通過模擬每一個cell的參數分布，用相應的參數分布計算cell的資源量，并匯總為整個評價單元的剩余資源總量，其結果用概率形式表示。評價過程主要有4步。

第一步：確定有潛力的未測試單元比例（T），即

第二步：計算有潛力的未測試單元面積（W），即

第三步：確定有潛力的未測試cell的個數（N），即

第四步：計算評價單元總資源量（Y），即

式（1）～（4）中的符號說明見上文“重點輸入參數”部分，求解方法均采用蒙特卡羅隨機模擬法［7］。

2 隨機模擬法（USGS新推出的方法）

Olea等［6］認為傳統的類比法存在3方面的不足：①忽略了不同評價單元評估的最終可采儲量（EUR）的空間關系；②未充分挖掘已有數據所隱含的信息；③評價結果違背空間分布規律。

針對以上不足，Olea等［6］提出了一種新的方法——隨機模擬法。該方法與傳統的類比法有以下幾點不同：①算法的發展，由原來的類比法發展為以統計法為主、類比法為輔的綜合評價法，在有井區采用序貫高斯算法的隨機模擬法，在無井區采用類比法，通過類比得到EUR的空間關系及相關參數，然后進行多點模擬；②地質建模的發展，傳統的類比法采用三角分布來確定參數，而隨機模擬法通過分析空間數據間的關系，用地質統計學方法建立參數空間分布模型；③隨機模擬法模擬單元采用的網格單元cell與傳統類比法的cell有很大不同，新cell的面積很小，接近于單井控制的排泄區或更小。隨機模擬法根據鉆井情況確定了2套評價過程，即A過程（在已有鉆井地區的評價步驟）和B過程（在無鉆井地區的評價步驟）。

2.1 A過程（統計法）

A過程共11步：第一，選擇基本的評價單位——單元格的尺寸和形狀；第二，如果存在未指定排泄區的井，則對其進行指定排泄區；第三，建立每口井排泄區的形狀和地理位置模型，每口井的排泄區相當于多個相鄰單元格的集合體；第四，為每口無產能井限定無產能區的范圍；第五，通過確定單元格、排泄區及井三者之間的關系，為每個網格單元準備一個相應的EUR數據集；第六，為每個測試單元準備一個包含3條信息的指示數據集，即單元格中心的縱、橫坐標和一個指示器，指示器為0時表示單元格無產能，為1時表示有產能；第七，如果該區域沒有數據或數據很少，不確定性很大，則需準備一張克里金估計誤差圖，并由此確定評價區的邊界；第八，采用序貫指示隨機模擬方法至少模擬100次產能指示器，指明單元格有無產能；第九，采用序貫高斯隨機模擬方法模擬單元格的EUR，模擬次數與指示器的模擬次數相同；第十，利用第八步中生成的圖件修正第九步中生成的圖件，以上每次模擬結果的發生都是等概率的；第十一，采用等概率模型，匯總以上模擬的結果。根據A過程，Olea等［6］模擬了美國尤因塔盆地致密砂巖氣可采儲量（圖1）。

圖1 美國尤因塔盆地致密砂巖氣評估的最終可采儲量模擬結果［6］Fig.1 The simulated ultimate recoverable reserves of tight sand gas in Uinta Basin

2.2 B過程（類比法）

B過程共9步：第一，選擇地質條件相似的成熟區作為類比刻度區，用A過程模擬，根據模擬圖像和經驗確定邊緣區（評價區）的EUR波動特征；第二，確定評價區的邊界；第三，變換EUR值的概率分布和訓練圖像至標準刻度，使其服從均值為0、方差為1的正態分布；第四，利用連續濾波模擬，生成單元格產能的至少100次實現；第五，實現從正態分布空間反變換到原來的EUR空間；第六，有規律地抽取1%的單元樣本，生成一個產能的指示數據集，類比刻度區中無產能井的比例為d%，定義數值小于d%的單元格為無產能，大于d%的單元格為有產能；第七，運用正態分布對有產能單元和無產能單元進行條件模擬，生成與第四步相同數量的實現；第八，利用第七步中的實現來修正第五步，得到評價區模擬的最終實現；第九，應用至少100張單元格EUR值等概率圖準備評價并匯總評價結果。Olea等［6］類比尤因塔盆地未鉆井區域與勘探成熟區域，根據B過程，模擬了未鉆井區域的可采儲量（圖2）。

圖2 美國尤因塔盆地未鉆井區評估的最終可采儲量模擬結果［6］Fig.2 The simulated ultimate recoverable reserves in area with no drilling wells，Uinta Basin

3 單井儲量估算法（典型的統計法）

單井儲量估算法由美國Advanced Resources Informational（ARI）提出，核心為以1口井控制的范圍為最小估算單元，把評價區劃分為若干最小估算單元，通過對每個最小估算單元的儲量計算，得到整個評價區的資源量數據，即

式中：G為評價區資源量；qi為單井儲量；i為評價區內第i個估算單元；n為評價區內估算單元個數；f為鉆探成功率。

該方法有5個關鍵步驟：確定評價范圍、確定最小估算單元、確定單井儲量規模、確定鉆探成功率及確定氣藏“甜點”。

4 油氣資源空間分布預測法（特殊的統計法）

油氣資源空間分布預測法有3種不同的評價方法：①基于成藏機理和空間數據分析的方法［2，11-13］；②基于地質模型的隨機模擬法［14］；③支持向量機的數據分析法［15］。這3種評價方法除數理統計分析不同外，其思路和評價過程基本相似。

4.1 二維分形模型

由于地質過程的復雜性，無法將油氣資源空間分布以某一精確解析式的形式來描述，而且已知油氣聚集本身并不包含未發現油氣聚集的直接信息，因此，用常規地質統計學的隨機模擬方法，直接從已知油氣聚集中提取空間統計信息，預測油氣資源空間分布，其結果往往不盡人意。然而，如果把已知油氣資源分布和地質變量在空間上的相關特征作為隨機模擬的限制條件，用統計的方法將這種相關特征以概率密度函數近似地表達出來，即可提高預測的準確性。

油氣資源空間分布的二維分形模型基于隨機模擬技術和傅立葉變換功率譜方法而建立，即通過傅立葉變換，把具有分形特征的油氣聚集分布空間（空間域）轉化到傅立葉空間（頻率域）中，用功率譜方式來表述油氣資源的空間相關特征。由分形理論可知，分形模型研究對象的空間相關特征可由功率譜函數來表達。對于具有分形特征的時間序列，其功率譜函數可表達為時間序列頻率的冪函數，即

式中：f為頻率；S為功率譜；β為冪因子，稱為頻譜指數。

式（6）表述的這種隨機過程相當于Hurst空間維數 H（H=（β-1）/2）的一維分數布朗運動（ fBm），選擇不同的β值，即可產生不同分形維數的fBm。對于二維圖像或序列，其功率譜S有x和y共2個方向的頻率變量u和v及其對應的頻譜指數βx和βy。對統計特性來說，xy平面上的所有方向都是等價的，當沿xy平面上的任一方向切割功率譜S時，可用代替頻率f。因此，由式（6）可推出各向同性的二維對象隨機過程的表達式

而對于各向異性的對象，可定義H為方位角θ的函數，則其二維分形模型的表達式可寫為

4.2 修正資源豐度

二維分形模型中的指數函數H（θ）可通過實際數據擬合βx和βy后獲得。功率譜能量（資源豐度）越高的油氣藏，出現的頻率越低，反之出現頻率越高，這一特點與油氣勘探結果相吻合。因此，如果以能量較高的若干數據點為基礎進行擬合，結果基本能代表該方向上油氣資源的分布趨勢（分形直線），擬合的直線斜率（絕對值）即為該方向上的頻譜指數。分別確定x方向和y方向上的頻譜指數βx和βy后，代入二維分形模型中，即能模擬出新的功率譜。新功率譜修正了原始功率譜的不足，且包含了所有油氣聚集（已發現和未發現油氣聚集）資源豐度的信息。

4.3 資源豐度空間分布模擬

確定油氣聚集在空間的分布位置是油氣勘探的首要任務。目前，有許多方法可以預測油氣勘探風險，并繪制勘探風險圖［11］。勘探風險圖包含了油氣聚集可能出現的位置等方面的信息。若要把這一信息和資源豐度信息綜合起來，需作如下信息處理：①空間域轉化為頻率域，用傅立葉空間變換，把勘探風險圖從空間域轉化到頻率域，這時，除得到功率譜外，還能得到相位譜Ф，相位譜中包含著油氣聚集位置的信息；②從頻率域回到空間域，用傅立葉逆變換，把新的資源豐度功率譜S和勘探風險圖的相位譜Ф結合起來，形成新圖，即空間域中的油氣資源分布圖，該圖不僅提供了油氣聚集的位置，且指出了資源豐度。這一過程在具體實現中，還需在一些細節上作技術改進，包括設置經濟界限、排除豐度低的無經濟價值的油氣聚集，以及用已鉆井數據驗證和修正等。

圖3 松遼盆地古龍向斜葡萄花油層致密油資源豐度模擬結果Fig.3 The simulated resources of tight oil of Putaohua reservoir in Gulong syncline,Songliao Basin

油氣資源空間分布預測法在國內外均有廣泛應用。筆者給出了松遼盆地古龍向斜上白堊統姚家組葡萄花油層致密油資源豐度模擬結果（圖3）。古龍向斜位于松遼盆地北部的齊家—古龍凹陷南部，研究目的層葡萄花油層以低孔-低滲、低孔-特低滲儲層為主，研究區面積約770 km2，主體屬于巖性成藏帶。截至2008年底，區內及周邊已發現葡西、新肇、新站等油田，區內葡萄花油層已探明儲量約13×106t。運用油氣資源空間分布預測法對該研究區進行評價預測，結果顯示古龍向斜剩余資源豐富，待發現的可探明儲量達71×106t，主要富集在向斜的東南部地區。預測結果不僅指出了該研究區的資源潛力大小，同時用資源豐度分布圖定量直觀地刻畫了油氣在空間上的分布和富集狀況，對該區的下一步勘探部署具有重要的決策支持作用和指導意義。

5 連續型致密砂巖氣藏預測法（特殊的成因法）

常規儲層及常規圈閉氣藏天然氣的運移主體服從置換式運移原理，即在天然氣向上運移的同時，地層水不斷向下運移，形成氣水之間的置換式排驅和運移特點，其驅動力來自于浮力。對于致密砂巖氣藏來說，致密儲層與氣源巖大面積接觸，天然氣的運移方式表現為氣水之間發生的廣泛排驅作用和氣水界面的整體推進作用。其過程類似活塞式排驅，運移動力來源于烴源巖強有力的生烴作用，即在生氣膨脹力作用下，氣水倒置界面得以維持并整體向上運移，從而形成大面積的地層飽含氣狀態［5，16-25］。烴源巖層越厚，單位體積生氣量越大，產生的壓力就越大，形成的致密砂巖氣藏規模也就越大。

5.1 致密砂巖氣藏動力平衡方程

根據致密砂巖氣藏的活塞式排驅特點，張金川等［26］建立了動態平衡方程，提出了弱水動力條件下的平衡方程，即天然氣運移的阻力包括上覆儲層毛細管壓力、天然氣重力、地層水壓力等，驅動力主要為烴源巖生氣產生的壓力。驅動力和阻力之間的平衡方程為

式中：pg為烴源巖中游離相天然氣壓力（注入儲層的壓力），atm；pc為上覆儲層毛細管壓力，atm；ρggghg為天然氣重力，atm，其中hg為天然氣柱高度，m；pf為上覆儲層地層水壓力，atm。

在平衡方程中：①毛細管壓力可用拉普拉斯方程求出；②天然氣重力可直接求出；③地層水壓力在成藏時一般為靜水壓力，成藏后的壓力可用現今壓力代替，也可用有效骨架應力模型求解［27］；④烴源巖中游離氣壓力為烴源巖生氣增壓后烴源巖中流體和游離相天然氣的壓力，簡稱“游離氣壓力”。

烴源巖大量生氣能產生巨大的膨脹壓力，這早已被石油地質研究者［28-30］所共識，但迄今只有定性描述，未見定量計算模型。顯然，在沒有生氣增壓定量計算模型之前是無法真正定量模擬致密砂巖氣藏的成藏過程的。

5.2 烴源層生氣增壓定量計算模型

形成超壓的因素很多，除生烴作用外主要有差異壓實作用、水熱作用等。相比之下，生烴作用和差異壓實作用是最主要的2種因素［28，31］。在地層進入壓實成巖之后，尤其是孔隙致密之后，壓實作用基本停止，此時壓實對排烴基本不起作用，而生氣作用則成為排氣的主要動力。依據氣體狀態方程，天然氣壓力（P）、體積（V）和溫度（T）三者之間保持動態平衡。在地下高溫、高壓下，P，V，T三者之間的關系可用研究區的PVT曲線表示。根據這一原理建立的烴源層生氣增壓定量計算模型為

式中：pg為烴源巖生排氣產生的壓力，atm；Bg為天然氣體積系數；Vp為烴源巖層孔隙體積，m3；Vw為烴源巖層孔隙水體積，m3；Vo為烴源巖層孔隙含油體積，m3；Vg為烴源巖層中游離相天然氣體積（地表條件下），m3；hs為烴源巖層厚度，m；φ 為烴源巖層的評價孔隙度，%；sw為烴源巖層中束縛水飽和度，%；so為烴源巖層中殘余油飽和度，%；Qg為單位面積烴源層生成的天然氣體積（地表條件下），m3/km2；Qmiss為單位面積烴源巖層中散失的天然氣體積（地表條件下），m3/km2，包括吸附氣、擴散氣、溶解氣等；Qexp為單位面積烴源層已排出的游離相天然氣體積（地表條件下），m3，初始值為 0。

5.3 模擬步驟

模擬步驟為：①建立地質模型，以下生、上儲模型為例；②在平面上劃分網格，網格邊界盡可能與構造線（如斷層線等）一致；③在縱向上按油氣層組細分儲層；④計算運移驅動力（烴源巖層中游離相天然氣壓力）；⑤計算運移阻力（細層1的毛細管壓力、天然氣重力、地層水壓力等）；⑥比較運移驅動力和運移阻力，如果驅動力小于阻力則不能運移，即細層1不能成藏，停止對該點的模擬，反之烴源層中的氣能進入細層1，并排擠出細層1中的部分水；⑦天然氣進入細層1并達到短暫的平衡后，隨著烴源巖層生氣量的增加，游離相天然氣壓力pg也在增加，重新計算pg，并計算細層2的運移阻力；⑧比較運移驅動力和運移阻力，如果驅動力小于阻力則不能運移，即細層2不能成藏，停止對該點的模擬，反之烴源層中的氣能進入細層2，并排擠出細層2中的部分水；⑨重復⑦和⑧的過程，直到驅動力小于阻力或遇到蓋層為止（如果壓差超過蓋層排替壓力，天然氣將會突破蓋層散失掉一部分，直到壓差小于蓋層排替壓力，天然氣停止運移）；⑩計算天然氣聚集量，模擬結束。

5.4 天然氣聚集量計算

進入致密儲層的天然氣聚集量可表示為

式中：Qg為儲層中天然氣聚集量，m3；n為天然氣進入到儲層中的細層數，自然數；i為儲層中的細層號，自然數；q為細層天然氣聚集量，m3；Sw為細層中束縛水飽和度，%；h為細層平均厚度，m；A為細層面積，m2；φ 為細層平均孔隙度，%；Bgi為第 i細層（地層壓力對應的）天然氣體積系數。

根據驅動力與阻力的關系，如果確定天然氣只能進入到細層3，則式（11）中n為3。另外，細層中束縛水飽和度可通過類比相鄰地區的致密氣藏獲得，一般為30%～60%；天然氣體積系數可根據細層地層壓力在PVT曲線上的反插值求得。進入致密儲層的天然氣會有部分損失，其中一部分溶解在地層水中，另一部分會以擴散方式向外擴散等。這些損失可用溶解氣公式和擴散氣公式計算［32-33］，且在要求精度不高時可以不考慮。

5.5 關鍵參數

關鍵參數有：①天然氣體積系數與地層壓力關系曲線；②束縛水飽和度與孔隙度關系曲線；③烴源層埋深、厚度、孔隙度、生氣量、排氣量（游離氣量）等；④儲層埋深或頂界構造圖和等厚圖、儲層孔隙度等值圖、儲層孔喉半徑等值圖、現今儲層流體壓力系數等；⑤蓋層排替壓力。

5.6 技術應用

模擬區為四川盆地合川—潼南地區，該區東西長92 km，南北寬70 km，有效面積為3855 km2。目的層為三疊系上統須家河組二段（簡稱須二段），埋深為2060～2420 m，海拔線為-1760～-2120 m，厚度為76～140 m；烴源層為須一段，厚度小于50 m；蓋層為須三段，厚度為40～110 m。截至2008年底，該區已鉆探井64口，其中工業氣流井34口，已發現合川1塊氣田與潼南2塊氣田，探明儲量11.66×1010m3，控制儲量 11.74×1010m3，合計三級儲量 23.4×1010m3。該區合川氣藏的平均孔隙度小于10%，滲透率一般小于0.1 mD，平均孔喉直徑小于1 μm，屬于典型的致密砂巖氣藏。

筆者采用連續型致密砂巖氣藏預測法，定量模擬了四川盆地合川—潼南地區致密砂巖氣聚集量，獲得了天然氣資源豐度模擬結果（圖4）并揭示出：①已發現的合川1塊氣田和潼南2塊氣田的預測結果符合率達到88%，說明預測模型合理；②該研究區還有約一半的天然氣資源未發現，主要分布在合川1塊氣田東北部、潼南2塊氣田北部和東南部。這一結果為今后連續型致密砂巖氣的勘探指明了方向。

圖4 四川盆地合川—潼南地區致密砂巖氣聚集資源豐度模擬結果Fig.4 The simulated resources of tight sand gas in Hechuan-Tongnan area,Sichuan Basin

6 結束語

每種資源評價方法都有一定的適用范圍和優缺點。由于油氣聚集的成藏特征和勘探開發程度不同，尤其是對于非常規油氣聚集，類型多樣且成藏機制可能完全不同，用單一方法來估算某一地區的油氣資源，很可能由于方法所基于的原理或模型不合理、評價者對地質認識的局限性以及參數選取不當而導致估算結果出現很大誤差。因此，在實際工作過程中，應根據評價區的石油地質條件和油氣成藏機制以及勘探開發程度，針對性地選取評價方法體系，盡量選用多種方法從不同的角度進行估算，做到交叉驗證，提高估算結果的可信度。

［1］張金川，金之鈞，鄭浚茂.深盆氣資源量-儲量評價方法［J］.天然氣工業，2001，21（4）：32-34.

［2］郭秋麟，謝紅兵，米石云，等.油氣資源分布的分形特征及應用［J］.石油學報，2009，30（3）：379-385.

［3］黃籍中.四川盆地頁巖氣與煤層氣勘探前景分析［J］.巖性油氣藏，2009，21（2）：116-120.

［4］董大忠，程克明，王世謙，等.頁巖氣資源評價方法及其在四川盆地的應用［J］.天然氣工業，2009，29（5）：33-39.

［5］Schmoker J W.Resource-assessment perspectives for unconventional gas systems［J］.AAPG Bulletin，2002，86（11）：1993-1999.

［6］OleaRA，CookTA，ColemanJL.Amethodologyforthe assessment of unconventional（continuous） resources with an application to the greater natural buttes gas field，Utah［J］.Natural Resources Research，2010，19（4）：237-251.

［7］Salazar J，McVay D A，Lee W J.Development of an improved methodologytoassesspotentialgasresources［J］.NaturalResourcesResearch，2010，19（4）：253-268.

［8］GautierD L，Geological S.1995 national assessment of United States oil and gas resources：Results，Methodology，and Supporting data［EB/OL］.（2003-5-1）［2011-2-15］.http：//catalyst.library.jhu.edu/catalog/bib_1926425.

［9］Norton G A，Groat C G.Petroleum systems and geologic assessment of oil and gas in the Uinta-piceance Province，Utah and Colorado［EB/OL］.（2005-10-3）［2011-2-15］.http：//pubs.usgs.gov/dds/dds-069/dds-069-b/.

［10］Charpentier R R，Cook T A.Improved USGS methodology for assessing continuous petroleum resources using analogs ［EB/OL］.（2010-12-28）［2011-2-15］.http：//pubs.usgs.gov/of/2010/1309/.

［11］胡素云，郭秋麟，諶卓恒，等.油氣空間分布預測方法［J］.石油勘探與開發，2007，34（1）：113-117.

［12］Hu Suyun，Guo Qiulin，Chen Zhuoheng，et a1.Probability mapping of petroleum occurrence with a multivariate-Bayesian approach for risk reduction in exploration in the Nanpu Sag，Bohay Bay Basin，China［J］.Geologos，2009，15：91-102.

［13］Xie Hongbing，Guo Qiulin， Li Feng，et a1.Prediction of petroleum exploration risk and subterranean spatial distribution of hydrocarbon accumulations［J］.Petroleum Science，2011，8：17-23.

［14］Chen Zhuoheng，Osadetz K G.Undiscovered petroleum accumulation mapping using model-based stochastic Simulation［J］.Mathematical Geology，2006，38（1）：1-16.

［15］Liu Yexin，Chen Zhuoheng，Osadetz K G.Bayesian support vector machine for petroleum resource assessment，example from western Sverdrup Basin，Canada［C］∥Third Symposium on Resource Assessment Methodologies Program&Abstracts，Canmore，2010：66-69.

［16］金之鈞，張金川.深盆氣藏及其勘探對策［J］．石油勘探與開發，1999，26（1）：24-25．

［17］張金川，張杰.深盆氣成藏平衡原理及數學描述［J］.高校地質學報，2003，9（3）：458-465.

［18］張金川，王志欣．深盆氣藏異常地層壓力產生機制［J］．石油勘探與開發，2003，30（1）：28-31.

［19］解國軍，金之鈞，楊麗娜.深盆氣成藏數值模擬［J］.石油大學學報：自然科學版，2004，46（5）：13-17.

［20］張柏橋.盆地中心天然氣系統成藏機理［J］.石油天然氣學報，2006，28（4）：6-11.

［21］鄒才能，陶士振，袁選俊，等.連續型油氣藏形成條件與分布特征［J］.石油學報，2009，30（3）：324-331.

［22］鄒才能，陶士振，朱如凱，等.“連續型”氣藏及其大氣區形成機制與分布——以四川盆地上三疊統須家河組煤系大氣區為例［J］.石油勘探與開發，2009，36（3）：307-319.

［23］公言杰，鄒才能，袁選俊，等.國外“連續型”油氣藏研究進展［J］.巖性油氣藏，2009，21（4）：130-134.

［24］郭秋麟，陳寧生，謝紅兵，等.四川盆地合川地區致密砂巖氣藏特征與分布預測［J］.中國石油勘探，2010，15（6）：45－51.

［25］吳月先，鐘水清，潘用平，等.四川盆地天然氣“立體勘探”新進展［J］.巖性油氣藏，2009，21（1）：128-132.

［26］張金川，唐玄，邊瑞康，等.游離相天然氣成藏動力連續方程［J］.石油勘探與開發，2008，35（1）：73-79.

［27］石廣仁.一個精度較高的超壓史數值模型［J］.石油勘探與開發，2006，33（5）：532-535.

［28］李明誠.石油與天然氣運移［M］.北京：石油工業出版社，2004：50-57.

［29］趙文智，鄒才能，谷志東，等.砂巖透鏡體油氣成藏機理初探［J］.石油勘探與開發，2007，34 （3）：273-284.

［30］李景明，李東旭，楊冬，等.中國巖性地層氣藏的勘探前景［J］.巖性油氣藏，2007，19（4）：1-8.

［31］李富恒，鄒才能，侯連華，等.地層油氣藏形成機制與分布規律研究綜述［J］.巖性油氣藏，2009，21（4）：32-36.

［32］郭秋麟，米石云，石廣仁，等.盆地模擬原理方法［M］.北京：石油工業出版社，1998：93-157.

［33］石廣仁.油氣盆地數值模擬方法［M］.北京：石油工業出版社，1999：78-200.

Evaluation methods for unconventional hydrocarbon resources

GUO Qiu-lin1， ZHOU Chang-qian1， CHEN Ning-sheng1， HU Jun-wen1， XIE Hong-bing1，2
（1.Research Institute of Petroleum Exploration&Development， PetroChina， Beijing 100083， China；2.China University of Geosciences， Beijing 100083， China）

The unconventional hydrocarbon resources are different fromthe conventional hydrocarbon resources in the aspects ofaccumulation mechanism,occurrence,distribution,exploration and development method,etc.As the strategic supplements of conventional resources,the unconventional hydrocarbon resources are becoming highly valued.But now,an effective evaluation systemis not yet built up for the evaluation ofunconventional hydrocarbon resources in our country.Based on the accumulation mechanism and distribution characteristics of the unconventional hydrocarbon resources,five evaluation methods for unconventional hydrocarbon resources are introduced,including:analogy method,the major method of USGS;stochastic simulation method,the new developed method of USGS;reserve estimation method for single well,the typical statistical method;prediction method of hydrocarbon spatial distribution,the special statistical method;prediction method of continuous tight sandstone gas reservoirs,the special genetic method.These evaluation methods provide theoretical basis for the evaluation of the unconventional hydrocarbon resources and the newnational hydrocarbon resource.

unconventional hydrocarbon resources； analogymethod； stochastic simulation method； statistical method；geneticmethod

TE121.1

A

2011-02-21；

2011-04-06

郭秋麟，1963年生，男，博士，教授級高級工程師，主要從事油氣資源評價、盆地評價與數值模擬等研究工作。地址：（100083）北京市海淀區學院路 20號中國石油勘探開發研究院油氣資源規劃所科技樓 812室。電話：（010）83598178。E-mail：qlguo@petrochina.com.cn

1673-8926（2011）04-0012-08

郭言青）

文章編號：1673-8926（2011）04-0088-06