頁巖氣評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與儲(chǔ)層分類

涂 乙,鄒海燕，孟海平，夏志遠(yuǎn)，李 楠

[1.中海石油(中國(guó))有限公司 深圳分公司 研究院，廣東 廣州 510240； 2.中國(guó)石油 青海油田分公司勘探開發(fā)研究院，甘肅 敦煌 736202； 3.中國(guó)石油 新疆油田分公司 百口泉采油廠，新疆 克拉瑪依 834000；4.中國(guó)石油 青海油田分公司 采油一廠，青海 茫崖 816499]

頁巖氣評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與儲(chǔ)層分類

涂 乙1,鄒海燕2，孟海平3，夏志遠(yuǎn)3，李 楠4

[1.中海石油(中國(guó))有限公司 深圳分公司 研究院，廣東 廣州 510240； 2.中國(guó)石油 青海油田分公司勘探開發(fā)研究院，甘肅 敦煌 736202； 3.中國(guó)石油 新疆油田分公司 百口泉采油廠，新疆 克拉瑪依 834000；4.中國(guó)石油 青海油田分公司 采油一廠，青海 茫崖 816499]

隨著中國(guó)頁巖氣勘探開發(fā)的迅猛發(fā)展，頁巖氣評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和儲(chǔ)層分類方法的建立顯得尤為重要。在調(diào)研國(guó)內(nèi)外頁巖氣地質(zhì)特點(diǎn)、生氣能力、儲(chǔ)氣能力和易開采性等資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國(guó)四川盆地具體地質(zhì)情況，篩選出10個(gè)儲(chǔ)層評(píng)價(jià)參數(shù)，并界定了評(píng)價(jià)參數(shù)分級(jí)分值。隨后，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法定量化各因子之間的大小關(guān)系，計(jì)算出了各主、次因子的權(quán)重和頁巖氣儲(chǔ)層質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)因子，從而進(jìn)行了儲(chǔ)層分類。分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)四川盆地頁巖氣儲(chǔ)層與美國(guó)五大頁巖氣盆地地質(zhì)特點(diǎn)極為相似，并且龍馬溪組和筇竹寺組儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)因子分別為0.48和0.45，與美國(guó)New Albany頁巖氣盆地儲(chǔ)層評(píng)價(jià)因子相差不大，開發(fā)潛力巨大。實(shí)例證明，儲(chǔ)層分類結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)情況吻合度非常高。該評(píng)價(jià)方法可為我國(guó)頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)和選區(qū)提供依據(jù)。

指標(biāo)分值；主因子；權(quán)重系數(shù)；評(píng)價(jià)指標(biāo)；綜合評(píng)價(jià)因子；儲(chǔ)層分類；頁巖氣

據(jù)勘探資料顯示，我國(guó)頁巖氣主要盆地的可采資源量約為23.5×1012m3，資源量十分豐富，略小于美國(guó)的28×1012m3。在美國(guó)，頁巖氣商業(yè)性開采早已實(shí)現(xiàn)，2009年美國(guó)頁巖氣產(chǎn)量為889×108m3，高于中國(guó)當(dāng)年的常規(guī)天然氣產(chǎn)量830×108m3，美國(guó)頁巖氣2010年超過了1 200×108m3，占據(jù)13%～15%的天然氣產(chǎn)量[1-2]。我國(guó)四川盆地下古生界泥頁巖分布厚度大，有機(jī)質(zhì)含量豐富，且演化程度高、生烴量大，尤其地質(zhì)特征與美國(guó)頁巖氣盆地極為相似。近年來，中國(guó)對(duì)頁巖氣的勘探開發(fā)投入力度加大，特別是四川盆地威201井，經(jīng)過直井壓裂測(cè)試，日產(chǎn)氣量上萬方，達(dá)到工業(yè)氣流，這給后續(xù)頁巖氣資源的勘探開發(fā)提供了基礎(chǔ)和信心[1]。

本文主要內(nèi)容“頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)”，是頁巖氣后續(xù)開發(fā)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，在分析國(guó)外頁巖氣勘探開發(fā)資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國(guó)頁巖氣地質(zhì)背景和成藏特征的實(shí)際情況，給出參數(shù)等級(jí)指標(biāo)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，定量各參數(shù)權(quán)重，得出了頁巖氣儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)因子，評(píng)價(jià)結(jié)果符合實(shí)際情況，為合理優(yōu)選頁巖氣有利勘探開發(fā)區(qū)提供依據(jù)。

1 頁巖氣地質(zhì)特點(diǎn)

頁巖氣是典型的非常規(guī)天然氣資源，主要以吸附或游離狀態(tài)，儲(chǔ)存在暗色泥頁巖、高碳泥頁巖中。頁巖氣具有自生自儲(chǔ)自保，無氣水邊界，低孔滲，低產(chǎn)或無自然產(chǎn)能等特點(diǎn)，廣泛分布在盆地內(nèi)厚度較大的頁巖烴源巖中，一般要進(jìn)行壓裂改造，才能實(shí)現(xiàn)工業(yè)氣流，但開采壽命和生產(chǎn)周期較長(zhǎng)[1-5]。頁巖氣成藏的主要因素，包括巖石礦物成分、吸附氣含量、總有機(jī)碳含量、含氣量、滲透率、有機(jī)質(zhì)成熟度、埋藏深度、有效厚度、孔隙度、地層壓力、溫度等，因此，在頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中，需要定量地考慮這些因素的影響。總結(jié)頁巖氣評(píng)價(jià)，主要分為生氣能力、儲(chǔ)氣能力和易開采性三方面[4]。頁巖氣影響因素關(guān)系如圖1所示。

2 頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)

頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法有很多，本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行頁巖氣儲(chǔ)層劃分與評(píng)價(jià)，主要是利用北美東部地區(qū)和四川盆地各影響儲(chǔ)層質(zhì)量的參數(shù)，進(jìn)行整體上頁巖氣儲(chǔ)層的評(píng)價(jià)，分析我國(guó)四川盆地頁巖氣儲(chǔ)層開采潛力，參數(shù)對(duì)比數(shù)據(jù)見表1所示。

根據(jù)張金川等人編寫的《頁巖氣資源潛力評(píng)價(jià)方法和有利區(qū)優(yōu)選標(biāo)準(zhǔn)研究》手冊(cè)以及調(diào)研國(guó)內(nèi)外勘探開發(fā)資料顯示[6-8]，頁巖氣選區(qū)準(zhǔn)則應(yīng)具有一定的儲(chǔ)量豐度、經(jīng)濟(jì)性和可采性。總結(jié)為以下基本評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：①有機(jī)碳含量>0.3%；②成熟度(Ro)≥0.4%；③埋藏深度<4 500 m；④富有機(jī)質(zhì)泥頁巖集中發(fā)育，有效厚度>9 m；⑤含氣量>0.5 m3/t；⑥粘土礦物含量>30%，脆性礦物含量>45%；⑦孔隙度>1%；⑧滲透率>0.001×10-3μm2。

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析法

該方法是一種預(yù)測(cè)算法，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論和方法，對(duì)各子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行定量分析，近年在儲(chǔ)層的評(píng)價(jià)方面多有應(yīng)用[9-10]。在實(shí)例應(yīng)用過程中，首先選定母序列，其次是子序列，隨后計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)聯(lián)度、權(quán)重系數(shù)，最后確定綜合評(píng)價(jià)因子。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

總結(jié)頁巖氣地質(zhì)特點(diǎn)和影響因素的基礎(chǔ)上，歸納篩選出有機(jī)碳含量(TOC)、有機(jī)質(zhì)成熟度(Ro)、有效厚度(H)、儲(chǔ)量豐度(M)、孔隙度(Φ)、含氣量(V)、吸附氣含量(N)、儲(chǔ)層壓力(p)、埋藏深度(D)和粘土礦物含量(S)10個(gè)因素作為綜合評(píng)價(jià)頁巖氣儲(chǔ)層的指標(biāo)[11-12]。通過統(tǒng)計(jì)國(guó)內(nèi)外頁巖氣各指標(biāo)取值范圍，結(jié)合實(shí)際頁巖氣勘探情況，建立了頁巖氣選區(qū)評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)，指標(biāo)參數(shù)越多越能綜合考慮各項(xiàng)因子對(duì)選區(qū)的影響，頁巖氣的選區(qū)應(yīng)該圍繞如下9個(gè)參數(shù)來展開(表2)。

圖1 頁巖氣各影響因素之間的關(guān)系Fig.1 Relationship among factors influencing shale gas development(地理位置包括平原、丘陵、高原、高山、沙漠、戈壁、湖沼等，依次開采難度變大。)

盆地名稱密執(zhí)安地盆阿巴拉契亞地盆伊利諾斯地盆福特沃斯地盆圣胡安地盆四川地盆盆地類型克拉通地盆前陸地盆克拉通地盆前陸地盆前陸地盆前陸地盆頁巖名稱AntrimOhioNewAlbanyBarnettLewis龍馬溪組筇竹寺組TOC/%0.30～24.000～4.701.00～25.004.500.45～2.502.480.34～2.80Ro/%0.40～0.600.40～1.300.40～1.001.00～1.301.60～1.881.20～2.881.83～3.23有效厚度/m21～379～3115～3015～6061～9135～8050～200儲(chǔ)量豐度/(108m3·km-2)0.66～1.640.55～1.090.76～1.093.28～4.370.87～5.460.87～2.450.74～1.52孔隙度/%9.04.710.0～14.04.0～5.03.0～5.52.0～4.52.0～4.5含氣量/(m3·t-1)1.13～2.831.69～2.831.13～2.268.50～9.910.42～1.271.92～3.450.43～0.86吸附氣含量/%705040～602060～8527～6038～64儲(chǔ)層壓力/psi400500～2000300～6003000～40001000～15005000～80003000～6000埋藏深度/m180～720600～1500180～14701950～2550900～18002300～41002700～3600氣體成因類型熱解氣、生物氣熱解氣生物氣熱解氣熱解氣熱解氣熱解氣粘土礦物含量/%30～4235～504135～4428～555325～36產(chǎn)水量/(m3·d-1)0.79～79.4900.79～79.4900——產(chǎn)氣量/(103m3·d-1)1.13～14.160.85～14.160.28～1.422.83～28.322.83～5.66——采收率/%20～6010～2010～208～155～15——單井儲(chǔ)量/(104m3)566～3398425～1699425～16991416～42481699～5663——

注：1 psi=6 894.76 Pa(以下同)。

表2 頁巖氣選區(qū)評(píng)價(jià)參數(shù)

1) 有機(jī)質(zhì)豐度是原始有機(jī)碳含量與原始巖石質(zhì)量的比值。有機(jī)質(zhì)豐度高低與頁巖氣含量成正比，直接影響頁巖氣含量的大小。對(duì)北美地區(qū)頁巖氣儲(chǔ)層研究后，認(rèn)為有商業(yè)價(jià)值的頁巖氣藏一般應(yīng)該具備TOC大于2.0%。在中國(guó)高演化地區(qū)，原始有機(jī)碳含量和殘余有機(jī)碳含量存在很大差異。針對(duì)Ⅰ型有機(jī)質(zhì)頁巖氣藏，成為有效頁巖的條件是殘余有機(jī)碳含量≥1.0%。

2) 成熟度是判斷有機(jī)質(zhì)是否進(jìn)入熱成熟生氣階段的指標(biāo)。有機(jī)質(zhì)進(jìn)入生氣階段(生氣窗)后，氣體含量將迅速增加。美國(guó)最大的頁巖氣田Barnett Shale絕大多數(shù)頁巖氣井選擇在Ro≥1.1%地區(qū)打井，可以有效地降低頁巖氣勘探開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。

3) 有機(jī)質(zhì)頁巖厚度與頁巖氣藏富集程度成正比，是頁巖氣生成和賦存的載體，也是保證有充足的儲(chǔ)滲空間的重要條件。對(duì)于直井，頁巖有效厚度應(yīng)大于30 m，對(duì)于水平井，由于分段壓裂等技術(shù)的使用，頁巖有效厚度可能低于30 m。除此之外，泥頁巖厚度的大小也直接影響著壓裂改造和頁巖氣資源量。

4) 儲(chǔ)量豐度是探明地質(zhì)儲(chǔ)量與含氣面積的比值，直接決定頁巖氣平面上含氣量密度大小。

5) 頁巖儲(chǔ)層一般為特低孔特低滲——致密儲(chǔ)層。孔隙孔徑大小為微米-納米級(jí)，頁巖儲(chǔ)層具有脆性強(qiáng)、構(gòu)造裂縫及微裂縫發(fā)育等特點(diǎn)，因此，孔隙度和相對(duì)滲透率相應(yīng)較高，我國(guó)的頁巖氣藏孔隙度一般在4%～6%，滲透率小于0.001×10-3μm2，考慮到獲取物性參數(shù)的難易程度，在生產(chǎn)中的貢獻(xiàn)大小，將孔隙度作為物性參數(shù)的代表較為合理。

6) 相對(duì)頁巖中的石英和方解石成分，粘土礦物及其他無機(jī)成分具有更強(qiáng)的吸附能力，粘土礦物往往具有較高的微孔隙體積和比表面積，吸附性能較強(qiáng)，而且是吸附氣賦存的場(chǎng)所。

7) 儲(chǔ)層壓力、溫度的大小影響著吸附氣和游離氣的含量，隨著壓力增加，吸附氣和游離氣含量都會(huì)隨之增大，但是相同壓力下，隨著地層溫度的增加，吸附氣和游離氣含量均會(huì)降低。

8) 就易開采性來說，埋深淺更具經(jīng)濟(jì)價(jià)值。隨著開采技術(shù)的提高，該參數(shù)的影響又帶來一定的變化。我國(guó)頁巖氣勘探開發(fā)剛剛起步，開發(fā)技術(shù)和保存條件還不成熟，認(rèn)為埋藏深度1 000～3 000 m可作為有利富集區(qū)，大于3 000 m以上的作為資源潛力區(qū)。隨著水平井技術(shù)的提高，國(guó)外對(duì)4 000～5 000 m的頁巖氣開采已不成問題，因此，結(jié)合中國(guó)頁巖氣開采實(shí)踐，認(rèn)為資源潛力區(qū)的界線可加深到4 000 m左右。

9) 按賦存形式劃分，含氣量包括游離氣、吸附氣和溶解氣，按測(cè)定過程劃分，含氣量包括損失氣、解吸氣和殘余氣。吸附是頁巖氣賦存的主要方式之一，儲(chǔ)集層頁巖氣含量的高低直接決定頁巖氣井穩(wěn)產(chǎn)期長(zhǎng)短。據(jù)統(tǒng)計(jì)，吸附氣含量范圍約為20%～85%，對(duì)于可采儲(chǔ)層豐富的頁巖氣儲(chǔ)集層，吸附氣含量至少占天然氣總產(chǎn)量的40%左右，是預(yù)測(cè)頁巖儲(chǔ)集層產(chǎn)能的關(guān)鍵因素。

2.3 評(píng)價(jià)矩陣

將某一個(gè)能夠定量地反映被評(píng)判事物的性質(zhì)的指標(biāo)按一定順序排列，從而能從數(shù)據(jù)信息分析被評(píng)判事物與其影響因素之間的關(guān)系，稱為關(guān)聯(lián)分析的母序列[9]。則母系列為:

(1)

子序列是從一定程度上影響被評(píng)判事物性質(zhì)的的各子因素?cái)?shù)據(jù)的有序排列。則有子序列:

(2)

根據(jù)的母、子序列，可構(gòu)成如下的原始數(shù)據(jù)矩陣

(3)

本次研究中將有機(jī)碳含量確定為主因素，而其余的9個(gè)指標(biāo)分別從某一側(cè)面反映被評(píng)價(jià)樣品質(zhì)量好壞，可以看作是子因素(表3)。

2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)定量化

原始數(shù)據(jù)變換處理方法有初值化處理、均值化處

理、極大值標(biāo)準(zhǔn)化及歸一化等[9]。目的是消除原始數(shù)據(jù)物理意義以及量綱間的差異，本部分將采用極大值標(biāo)準(zhǔn)化法，使每項(xiàng)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)成為無量綱、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)[13-14]。極大值標(biāo)準(zhǔn)化根據(jù)參數(shù)意義不同，處理方法也有所差異，本文研究過程中分3種情況(表4)。

① 對(duì)于正指標(biāo)，即評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)值越大，儲(chǔ)層質(zhì)量越好，如有機(jī)碳含量(TOC)、有機(jī)質(zhì)成熟度(Ro)、有效厚度(H)、儲(chǔ)量豐度(G)、孔隙度(Φ)，含氣量(V)、吸附氣含量(N)和儲(chǔ)層壓力(p)等，用單個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù)除以本指標(biāo)的最大值；

② 對(duì)于負(fù)指標(biāo)，即評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)值越小，儲(chǔ)層質(zhì)量越好，先用本參數(shù)的極大值減去單項(xiàng)參數(shù)數(shù)據(jù)，用其差值再除以極大值；

③ 對(duì)于中值指標(biāo)，即評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)越靠近中值區(qū)間，儲(chǔ)層質(zhì)量越好，如埋藏深度(D)，求取單個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù)與中間值之差的絕對(duì)值，再用最大絕對(duì)值與各項(xiàng)指標(biāo)的差值除以最大絕對(duì)值。

2.5 求取灰關(guān)聯(lián)度

用標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過下式計(jì)算出有機(jī)碳含量(TOC)與各子因素之間的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，從而求得各子因素指標(biāo)與主因素指標(biāo)的灰關(guān)聯(lián)度[9]。

1)求取灰關(guān)聯(lián)系數(shù)

(4)

表3 主因子和子因子評(píng)價(jià)參數(shù)

表4 評(píng)價(jià)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

式中：

(5)

(6)

(7)

為了避免灰關(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異不明顯，和最大絕對(duì)差數(shù)值太大而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真的影響，式中引入分辨系數(shù)ρ，通常ρ∈[0.1，1]，本文取值0.5[9-11]。

2)計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度

關(guān)聯(lián)度ri,0定義為:

(8)

10個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度分別為r=(1.000 0，0.509 7，0.567 1，0.599 2，0.745 4，0.555 2，0.656 7，0.538 2，0.549 1，0.689 3)。

關(guān)聯(lián)度的取值范圍在0.1～1。關(guān)聯(lián)度越接近于1，表明子因素對(duì)主因素的影響越顯著，反之亦然。

2.6 權(quán)重系數(shù)的確定

衡量各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)儲(chǔ)層質(zhì)量的影響程度，就是計(jì)算它們相對(duì)于有機(jī)碳含量(TOC)的權(quán)重值。歸一化處理處理的結(jié)果，即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)在儲(chǔ)層質(zhì)量評(píng)價(jià)中的權(quán)重大小[9]。歸一化表達(dá)式為:

(9)

10個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別為a=(0.156 0，0.079 5，0.088 5，0.093 5，0.116 3，0.086 6，0.102 5，0.084 0，0.085 7，0.107 5)。

2.7 確定綜合權(quán)衡評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)和分類標(biāo)準(zhǔn)

將標(biāo)準(zhǔn)化后的單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，與本類的“權(quán)重”相乘，即為單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)衡大小[9-11]。將各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的單項(xiàng)權(quán)衡分?jǐn)?shù)相加，即得到各頁巖氣儲(chǔ)集層的綜合評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，命名為“儲(chǔ)層質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)Q因子”，如表5所示。

在區(qū)域地質(zhì)調(diào)查基礎(chǔ)上，綜合考慮地質(zhì)、地球化學(xué)

指標(biāo)、地球物理、頁巖發(fā)育規(guī)模、深度、鉆井天然氣顯示以及少量含氣性參數(shù)等參數(shù)[6-7]，再結(jié)合頁巖氣儲(chǔ)集層綜合評(píng)價(jià)因子Q大小情況確定分類標(biāo)準(zhǔn)，大致分為四類：當(dāng)Q>0.60時(shí)，為Ⅰ類儲(chǔ)層，占研究單元總數(shù)的14%；0.51

3 結(jié)論

1) 在美國(guó)五大頁巖氣盆地和我國(guó)四川盆地勘探開發(fā)地質(zhì)條件、相關(guān)參數(shù)基礎(chǔ)上，選出了影響頁巖氣儲(chǔ)層評(píng)價(jià)的主要因素，對(duì)10項(xiàng)評(píng)價(jià)參數(shù)作了界定，給出評(píng)價(jià)參數(shù)分級(jí)分?jǐn)?shù)。

2) 灰關(guān)聯(lián)分析法在綜合考慮多因子對(duì)儲(chǔ)層的影響的基礎(chǔ)上，能建立各評(píng)價(jià)因子之間的定量關(guān)系，能有效避免單因素評(píng)價(jià)儲(chǔ)層時(shí)出現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果相互矛盾、存在分歧等問題，能定量地反映各指標(biāo)在儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的權(quán)重大小，進(jìn)而給出綜合評(píng)價(jià)因子Q。

表5 頁巖氣儲(chǔ)層質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)分類

3) 我國(guó)四川盆地龍馬溪組和筇竹寺組頁巖氣儲(chǔ)層開發(fā)潛力喜人，其綜合評(píng)價(jià)因子Q與New Albany盆地相差不大，除埋藏深度和儲(chǔ)層壓力外，其余評(píng)價(jià)指標(biāo)與美國(guó)五大頁巖氣盆地參數(shù)基本一致。評(píng)價(jià)結(jié)果符合實(shí)際生產(chǎn)情況，準(zhǔn)確度和可信度高。

符號(hào)注釋

t——同一評(píng)價(jià)指標(biāo)不同頁巖盆地個(gè)數(shù)；

n——頁巖盆地個(gè)數(shù)；

i——不同評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，i=0時(shí)為母系列；

m——評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)；

ξi,0——不同指標(biāo)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)；

ρ——分辨系數(shù)，削弱數(shù)據(jù)失真的影響，通常ρ∈[0.1，1]，本文取值0.5；

ri,0——子序列i與母序列0的灰關(guān)聯(lián)度；

ai——不同指標(biāo)權(quán)重。

[1] 李延鈞，劉歡，劉家霞，等.頁巖氣地質(zhì)選區(qū)及資源潛力評(píng)價(jià)方法[J].西南石油大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，33(2)：28-34. Li Yanjun，Liu Huan，Liu Jiaxia,et al.Geologic selection and method of resource potential evaluation of shale gas[J].Journal of Southwest Petroleum University:Natural Science Edition,2011，33(2)：28-34.

[2] 李勝利，于興河，高興軍，等.剩余油分布研究新方法——灰色關(guān)聯(lián)法[J].石油與天然氣地質(zhì)，2003，24(2)：175-179. Li Shengli，Yu Xinghe，Gao Xingjun，et al.New method of residual oil distribution study—grey correlation method[J].Oil & Gas Geology,2003，24(2)：175-179.

[3] 董大忠，程克明，王世謙，等.頁巖氣資源評(píng)價(jià)方法及其在四川盆地的應(yīng)用[J].天然氣工業(yè)，2009，29(5)：33-39. Dong Dazhong，Cheng Keming，Wang Shiqian，et al.An evaluation method of shale gas resource and its application in the Sichuan basin[J].Natural Gas Industry,2009，29(5)：33-39.

[4] 楊振恒，李志明，沈?qū)殑Γ?頁巖氣成藏條件及我國(guó)黔南坳陷頁巖氣勘探前景淺析[J].中國(guó)石油勘探，2009，14(3)：24-28. Yang Zhenheng，Li Zhiming，Shen Baojian，et al.Shale gas accumulation conditions and exploration prospect in southern Guizhou Depression[J].China Petroleum Exploration,2009，14(3)：24-28.

[5] 張金川，金之鈞，袁明生.頁巖氣成藏機(jī)理和分布[J].天然氣工業(yè)，2004，24(7)：15-18. Zhang Jinchuan，Jin Zhijun，Yuan Mingsheng.Reservoiring mechanism of shale gas and its distribution[J].Natural Gas Industry,2004，24(7)：15-18.

[6] 聶海寬，唐玄，邊瑞康，等.頁巖氣成藏控制因素及中國(guó)南方頁巖氣發(fā)育有利區(qū)預(yù)測(cè)[J].石油學(xué)報(bào)，2009，30(4)：484-491. Nie Haikuan，Tang Xuan，Bian Ruikang,et al.Controlling factors for shale gas accumulation and prediction of potential development area in shale gas reservoir of South China[J].Acta Petrolei Sinica,2009，30(4)：484-491.

[7] 張金川，林臘梅，姜生玲，等.頁巖氣資源潛力評(píng)價(jià)方法與有利區(qū)優(yōu)選標(biāo)準(zhǔn)操作手冊(cè)[M].北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)，2011：1-19. Zhang Jinchuan，Lin Namei，Jiang Shengling，et al.Shale gas resource potential evaluation method and the optimization of benefit standard operating manual[M].Beijing:China University of Geosciences，2011：1-19.

[8] 范柏江，師良，龐雄奇，等.頁巖氣成藏特點(diǎn)及勘探選區(qū)條件[J].油氣地質(zhì)與采收率,2011，18(6)：9-13. Fan Baijiang，Shi Liang，Pang Xiongqi，et al.Shale gas accumulation characteristics and exploration district condition[J].Petroleum Geo-logy and Recovery Efficiency,2011，18(6)：9-13.

[9] 涂乙，謝傳禮，劉超，等.灰色關(guān)聯(lián)分析法在青東凹陷儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].天然氣地球科學(xué)，2012，23(2)：381-386. Tu Yi，Xie Chuanli，Liu Chao，et al.Application of grey correlation analysis method in Qing-Dong Sag reservoir evaluation[J].Natural Gas Geoscience,2012，23(2)：381-386.

[10] Ross D J K，Bustin R M.Characterizing the shale gas resource potential of Devonian-Mississippian strata in the Western Canada sedimentary basin：Application of an integrated formation evaluation[J].AAPG Bulletin，2008，92(1)：87-125.

[11] Aman B A,Nichols T W,Snyder R L,et al.Integrated reservoir evaluation revives nearly abandoned Illinois Basin Field[J],SPE 57437,1999.

[12] 張旭，顏其彬，李祖兵.陸相碎屑巖儲(chǔ)層定量評(píng)價(jià)的新方法——以河南某油田為例[J].天然氣地球科學(xué)，2007，18(1)：141-148. Zhang Xiu,Yang Qibin,Li Zhubing.Quantitative assessment of reservoirs in super-highly watered cut fields[J].Natural Gas Geoscience,2007，18(1)：141-148.

[13] 劉吉余，彭志春，郭曉博.灰色關(guān)聯(lián)分析法在儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的應(yīng)用——以大慶薩爾圖油田北二區(qū)為例[J].油氣地質(zhì)與采收率，2005，12(2)：13-15. Liu Giyu,Peng Zhichun,Guo Xiaobo.The application of grey correlation analysis method in reservoir evaluation:take N2 area of Saertu oil field of Daqing for example[J].Oil-Gas Geology and Recovery Efficiency,2005，12(2)：13-15.

[14] 趙加凡，陳小宏，張勤.灰關(guān)聯(lián)分析在儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].勘探地球物理進(jìn)展,2003，26(4)：282-286. Zhao Jiafan,Chen Xiaohong,Zhang Qing.Application of grey correlation analysis in reservoir evaluation[J].Progress in Exploration Geophysics,2003，26(4)：282-286.

(編輯 董 立)

Evaluationcriteriaandclassificationofshalegasreservoirs

Tu Yi1,Zou Haiyan2,Meng Haiping3,Xia Zhiyuan3,Li Nan4

(1.ShenzhenBranchofCNOOC,Guangzhou,Guangdong510240,China;2.ExplorationandDevelopmentResearchInstitute,PetroChinaQinghaiOilfieldCompany,Dunhuang,Gansu736202,China;3.BaikouquanOilProductionPlant,PetroChinaXinjiangOilfieldCompany,Karamay,Xinjiang834000,China;4.The1stOilProductionPlant,PetroChinaQinghaiOilfieldCompany,Mangya,Qinghai816499,China)

Establishment of shale gas evaluation criteria and reservoir classification methods is important for shale gas exploration and development.Based on investigation and survey of geological features,gas generating capacities,gas storage capacity and recoverability of typical shale gas plays in the world,10 parameters for shale gas reservoir evaluation were selected in combination with the specific geological conditions of Sichuan Basin and their scores for shale gas reservoir classification were also determined.Grey relational analysis method was used to define the relationship between these factors and to calculate the weights of the principle and secondary factors and the comprehensive evaluation factors of shale gas reservoir quality.Shale gas reservoir classification was further performed on the calculation results.Shale gas reservoirs in Sichuan Basin are similar with that in the 5 major shale gas basins in the America.The comprehensive evaluation factors of shale gas reservoirs in the Longmaxi Formation and Qiongzhusi Formation are 0.48 and 0.45 respectively,which are very close to that of New Albany shale gas basin.Case study shows that the reservoir classification results accord well with the practical production situation.This evaluation method can be applied to shale gas reservoir evaluation and selection in China.

index score,main factor,weight coefficient,evaluation index,comprehensive evaluation factor,reservoir classification,shale gas

2013-08-08;

：2013-12-20。

涂乙(1986—)，男，碩士、助理工程師，開發(fā)地質(zhì)儲(chǔ)量評(píng)價(jià)及儲(chǔ)層建模。E-mail:tuyi200605156@126.com。

國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2009ZX05038-002)。

0253-9985(2014)01-0153-06

10.11743/ogg20140120

TE122.2

：A