页岩储层多尺度天然裂缝表征与三维地质建模:以四川盆地平桥构造带五峰组-龙马溪组页岩为例

doi:10.13745/j.esf.sf.2023.6.13

地学前缘 ›› 2024, Vol. 31 ›› Issue (5): 89-102.DOI: 10.13745/j.esf.sf.2023.6.13

页岩储层多尺度天然裂缝表征与三维地质建模:以四川盆地平桥构造带五峰组-龙马溪组页岩为例

乔辉¹^,²^,³(), 张永贵¹^,²^,³, 聂海宽¹^,²^,³^,^*(), 彭勇民¹^,²^,³, 张珂⁴, 苏海琨⁴

1.页岩油气富集机理与高效开发全国重点实验室, 北京 100083
2.中国石化石油勘探开发研究院, 北京 100083
3.中国石化页岩油气勘探开发重点实验室, 北京 100083
4.中国地质大学(北京) 能源学院, 北京 100083

收稿日期:2023-11-15 修回日期:2024-06-10 出版日期:2024-09-25 发布日期:2024-10-11
通信作者: * 聂海宽(1982—),男,博士,研究员,主要从事非常规天然气地质研究工作。E-mail: niehk.syky@sinopec.com
作者简介:乔辉(1986—),女,博士,副研究员,从事页岩储层描述与建模研究工作。E-mail: qiaohui.syky@sinopec.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(42130803);国家自然科学基金项目(41872124);中国石化科技项目(P23132)

Characterization and 3D modeling of multiscale natural fractures in shale gas reservoir: A case study in the Pingqiao structural belt, Sichuan Basin

QIAO Hui¹^,²^,³(), ZHANG Yonggui¹^,²^,³, NIE Haikuan¹^,²^,³^,^*(), PENG Yongmin¹^,²^,³, ZHANG Ke⁴, SU Haikun⁴

1. State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development, Beijing 100083, China
2. Sinopec Petroleum Exploration and Production Research Institute, Beijing 100083, China
3. Sinopec Key Laboratory of Shale Oil/Gas Exploration and Production, Beijing 100083, China
4. School of Energy Resources, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China

Received:2023-11-15 Revised:2024-06-10 Online:2024-09-25 Published:2024-10-11

摘要/Abstract

摘要：

天然裂缝是页岩储层重要的储集空间和渗流通道,查明天然裂缝类型及其空间展布特征是页岩气勘探开发的重要基础之一。基于地震、露头、岩心观察、测井和微观测试分析等资料,重点考虑裂缝对页岩气富集高产的控制作用,将页岩储层天然裂缝分为大尺度、中小尺度和微尺度3类,明确了各尺度裂缝表征与建模方法和应用效果。(1)大尺度裂缝通过叠后地震属性表征,中小尺度裂缝以岩心、成像测井和地震属性预测相结合的方法表征,微尺度裂缝通过岩心描述、扫描电镜观测等方法表征,明确了各尺度裂缝发育密度、开度、产状和充填状况等特征。(2)大尺度裂缝通过输入叠后地震属性表征参数,采用确定性建模方法建立大尺度裂缝DFN模型;中小尺度裂缝以单井成像测井解释数据为先验信息,以多信息融合的裂缝概率体为空间约束建立裂缝密度体,采用随机模拟方法建立中小尺度裂缝DFN模型;微尺度裂缝建模以微观测试分析获取的微裂缝参数为基础,井资料与TOC等主控因素属性体结合建立微裂缝密度体,采用随机模拟方法建立微裂缝DFN模型。(3)以四川盆地平桥构造带页岩气为例,开展了页岩储层不同尺度裂缝表征与三维地质建模工作,明确了不同尺度裂缝的发育位置、规模和产状特征,刻画了不同尺度裂缝的空间位置、倾角、方位角、几何尺寸、发育密度等属性特征,形成了多尺度页岩储层天然裂缝表征与建模技术,为页岩气藏数值模拟提供了较可靠的模型依据。该方法建立的平桥构造带页岩储层三维地质模型及其模拟结果与地质认识、生产数据吻合较好,对页岩气田开发具有参考价值。

关键词: 页岩气, 多尺度裂缝表征, 裂缝建模, 四川盆地

Abstract:

Natural fractures in shale reservoirs are important reservoir spaces and seepage channels. Identifying the types and spatial distribution of natural fractures is essential for shale gas exploration and development. This paper, based on seismic/outcrop data, core observation, well logging and micro-test analysis, mainly considering the effect of fractures on shale gas enrichment and high production, divides natural fractures of shale reservoirs into three scale levels: large, medium-small and micro, and clarifies the methodologies for fracture characterization and modeling at each scale level and application results. In summary: (1) large fractures were mainly characterized using stacked 3D seismic data; medium-small fractures using a combination of core, image log and seismic attributes data; and microfractures using microanalysis such as core description, high-resolution scanning electron microscope and maps analysis. Through fracture characterization, the fracture density, crack opening, dip, orientation and filling status at each scale level were determined. (2) The DFN model of large fractures was established via deterministic modeling, using the characterization parameters of post-stack seismic attributes as the input. For medium-small fractures, single-well image logs were used as prior information; a fracture probability model of multi-information fusion was established as the spatial trend; and the DFN model was established via stochastic modelling. Microfracture modeling was based on microfracture parameters obtained from micro-test analysis; microfracture density model was established by combining well data with TOC and other main control factors; and the DFN model was established via stochastic modeling. (3) Taking the shale gas reservoir in the Pingqiao tectonic zone, Sichuan Basin as an example, fracture characterization and fracture 3D geological modeling for different fracture types were carried out. The fracture initiation site, scale, orientation and occurrence characteristics were defined, and fracture attributes such as fracture location, dip angle, azimuth angle, geometric size, development density, porosity and permeability were described. The methodologies for the multiscale natural fracture characterization and modeling provide a basis for numerical modeling of shale gas reservoirs. The 3D geological model of shale reservoir in the Pingqiao tectonic belt and the simulation results are in good agreement with geological knowledge and production data, thus providing a reference for the devlopment of shale gas fields.

Key words: shale gas, multiscale fracture characterization, fracture modeling, Sichuan Basin

中图分类号:

P618.130.2

乔辉, 张永贵, 聂海宽, 彭勇民, 张珂, 苏海琨. 页岩储层多尺度天然裂缝表征与三维地质建模:以四川盆地平桥构造带五峰组-龙马溪组页岩为例[J]. 地学前缘, 2024, 31(5): 89-102.

QIAO Hui, ZHANG Yonggui, NIE Haikuan, PENG Yongmin, ZHANG Ke, SU Haikun. Characterization and 3D modeling of multiscale natural fractures in shale gas reservoir: A case study in the Pingqiao structural belt, Sichuan Basin[J]. Earth Science Frontiers, 2024, 31(5): 89-102.

图/表 14

图1 研究区位置(a)及五峰组底面的构造图(b)

Fig.1 Location of the Pingqiao structural belt (a) and structural map of the bottom of Wufeng Formation (b)

图2 页岩储层裂缝类型 a—露头观察的中小尺度裂缝(延伸长度数十米至百米);b—露头观察的中小尺度裂缝(延伸长度数十分米至数米);c—岩心观察的页理缝、层间滑动缝和高角度缝;d—岩心观察的页理缝,层间滑动缝被方解石充填;e—氩离子抛光扫描电镜观察到的微裂缝;f—氩离子抛光扫描电镜观察到的有机质收缩微裂缝。

Fig.2 Fracture types in shale reservoir

图3 蚂蚁体预测的大尺度裂缝分布(a)、走向(b)和延伸长度(c) 研究对象为研究区的3号小层。

Fig.3 Characterization of large fractures in the 3rd member by ant tracking. (a) Fracture distribution. (b) Strike directions. (c) Propogation length distribution.

图4 研究区岩心及成像测井识别的中小尺度裂缝 a—成像测井识别的高导缝、高阻缝;b—成像测井识别的低角度裂缝;c—岩心观察的高角度高阻缝(A井,2 699.4~2 701 m);d—岩心观察的高导缝(A井,2 737.3 m);e—岩心观察的低角度裂缝(A井,2 797~2 798 m)。

Fig.4 Medium-small fractures identified by core and imaging logging in the study area

图5 中小尺度裂缝主要参数分布 a—裂缝发育密度分布;b—裂缝开度分布;c—裂缝走向分布;d—裂缝倾角分布。

Fig.5 Distribution of main parameters for medium-small fractures

图6 过C、A和B井的裂缝对比剖面图

Fig.6 Cross-well fracture correlation in wells C, A and B

图7 扫描电镜Maps识别的微裂缝

Fig.7 Macrofractures identified by SEM

图8 页理缝主要参数分布 a—页理缝缝长分布;b—页理缝开度分布;c—页理缝密度分布;d—页理缝面孔率分布。

Fig.8 Distribution of main parameters for shale bedding fractures

图9 页理缝发育密度与TOC含量关系

Fig.9 Relationship between density of interlayer bedding fractures and total organic carbon (TOC) content

图10 TOC含量平面分布图

Fig.10 Planar distribution of total organic carbon (TOC) content

图11 大尺度裂缝模型

Fig.11 Fracture model for large-scale fractures

图12 中小尺度裂缝密度模型(a)、3号小层裂缝发育密度平面分布(b)和3号小层中小尺度裂缝DFN模型(c)

Fig.12 Modelling of medium-small fractures in the 3rd member. (a) Fracture density model. (b) Fracture density distribution. (c) DFN model.

图13 3号小层页理缝发育密度平面分布(a)和DFN模型(b)

Fig.13 Modelling of bedding-parallel fractures in shale of the 3rd member. (a) Planar distribution of fracture density. (b) DFN model.

表1 A井和B井基本状况

Table 1 Model testing results on wells A and B

井名	物质基础			裂缝发育		产能状况
	TOC含量/	总含气量/	脆性矿物含量/	中小尺度裂缝密度/	页理缝发育密度/	试气产量/	产气量/	累产气量/
	%	(m³·t^-1)	%	(条·m^-1)	(条·m^-1)	(10⁴m³·d^-1)	(10⁴m³·d^-1)	(10⁸m³)
A井	3.5	6.4	68.5	3.63	380	19.65	1.99	0.325 7
B井	3.7	6.3	71.2	1.03	424	9.01	8.25	0.339 9

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页岩储层多尺度天然裂缝表征与三维地质建模:以四川盆地平桥构造带五峰组-龙马溪组页岩为例

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