石油圈
勘探目的層的“甜點”預測一直是油氣勘探開發工作中的一項重要技術工作，特別是在現階段低油價時期，如何快速準確地找到油氣“甜點”，精準布井，提高儲層鉆遇率和油氣產量，降低開發成本，對于國內外各大石油公司順利度過“寒冬”期至關重要。世界非常規油氣資源潛力巨大，國內外石油公司都在著力勘探開發，為了便捷、低成本地找到資源并順利開發，擁有“甜點”預測技術顯得特別重要。國外在這些方面已擁有不少經驗，值得我們學習借鑒。
1?非常規油氣資源重要地位
非常規油氣是未來油氣資源的重要接替能源。據全球權威市場調研機構IHSMarkit全球上游投資比例最新統計數據，2016年投資為560億美元，占全球油氣總投資的15%，預計2017年受油價企穩，投資比例將恢復到總投資的20%以上（圖1）。
圖1.全球油氣上游投資比例圖（據IHS，2017）
美國作為全球主要的石油生產國，頁巖氣產量逐年上升，2015年產量達到最高，為0.28×1012m3（9.95tcf）。美國致密油年產量在2011年之后增長明顯，2015年達到原油總產量的50%左右（圖2）。據IEA《2014年世界能源展望》，全球可采天然氣資源量為464.82×1012m3（16415tcf），非常規天然氣占42%，其中致密氣、煤層氣和頁巖氣的比例分別占天然氣總資源量的10%、6%和26%。隨著勘探開發技術的進步，可采非常規天然氣的資源量有望繼續大幅增加。
圖2.美國致密油年產量圖
鑒于非常規油氣日益重要的地位，如何確定“甜點”，提高開發效率，成為油氣勘探開發的重要研究課題。所謂“甜點”（Sweet?Heart），就是油氣富集的、在當前經濟技術條件下可以有效開發的區域或層段。預測“甜點”是各大石油公司勘探開發不懈追求的目標，近年在地質、物探、測井等各大領域都研發了相關新技術、新方法。
2?非常規“甜點”預測新技術
2.1?頁巖“甜點”地質綜合識別技術
頁巖“甜點”地質綜合識別技術是利用地震、測井等地球物理方法，聯合微地震及巖心數據，通過大數據分析識別頁巖“甜點”的一項綜合研究方法。
識別頁巖油氣“甜點”的四大要素是脆性、裂縫密度、孔隙度、TOC。利用三維地震方法能夠進行應力分析、計算楊氏模量及泊松比，從而估算上述四要素，然后通過這些數據綜合分析識別出油氣“甜點”。
CGG公司在一個Haynesville頁巖項目中，基于疊前方位地震數據和測井數據建立了一套綜合流程，計算泊松比和楊氏模量等關鍵參數，估算巖石力學性質，識別“甜點”，優選鉆井井位。該項目的平均鉆井成本為750萬美元，鉆井周期為35～50d。利用3D地面地震數據進行“甜點”識別，提高了儲層鉆遇率，有效提升了頁巖氣開發經濟性。
2.2?頁巖資源綜合評價方法
這是斯倫貝謝公司近年提出的一項新技術?！疤瘘c”區的面積是頁巖區帶資源潛力評估的關鍵要素，它可以體現不同頁巖潛力資源區之間的差異，為資源評價、經濟評估奠定基礎。因此，從地質學角度客觀確定“甜點”區的面積是頁巖資源評價的重要任務。
頁巖資源綜合評價方法整合了從最初可用數據的解釋，到石油系統模型的建立，再到“甜點”區的描述，最后到油氣資源計算的全部過程。該方法定義了頁巖儲層分析的關鍵步驟，主要分為區域勘察、圈閉描述、資源開發幾個階段，其中資源開發是一個連續過程。在區域勘察階段，以區域原始資料為基礎，結合含油氣系統模擬技術，確定頁巖層厚度、孔隙度、滲透率、源巖成熟度等參數，并以此劃分頁巖區帶等級；制作沉積史和構造演化史的地質剖面，獲得斷層的形成過程及走向方位；單井地震數據校正后經二維地震反演分析可以確定巖石物理屬性。此外，完整的三維含油氣系統模擬可以評價油氣生成和剩余油氣資源量。在區域勘查階段可以分別生成表示頁巖區帶圈閉質量、充注條件、動力水平等重要參數的量化指標圖（圖3a、圖3b、圖3c）。將這些指標圖疊合得到頁巖層總質量圖（圖3d），設定相應的參數即可得到最小“甜點”區面積、最可能“甜點”區面積和最大“甜點”區面積。將“甜點”面積與井密度、單井最終采收率、井成功率等資料結合，計算區帶內油氣的資源量，進而為油氣開采方案提供決策支持。
圖3.量化指標圖
（a）頁巖油生烴潛力圖；（b）保存潛力圖；（c）孔隙度值；（d）最終區域成功潛力圖
2.3?人工神經網絡法
這是賓夕法尼亞大學研究人員提出的一套針對致密油藏的“甜點”分布預測法。人工神經網絡法的第一步是定義神經網的范圍和分析可用數據。其中，數據集分為訓練數集、測試數集和驗證數集3類。訓練集用來建立模型，驗證集用來確定網絡結構或者控制模型復雜程度的參數，測試集則是檢驗最終選擇最優模型的性能情況。將已知井的井位坐標、地震、測井、儲層等油田數據應用于訓練集，根據工作流程生成模型（圖4），該模型無需再修改結構框架，即可預測新鉆井的產量。但加密井項目需引入新的測井、儲層等附加資料，需要建立測井神經網和儲層神經網。最后，通過上述神經網絡得到預測未鉆井地區的儲層及生產信息模型。
圖4.產量預測模型結構
人工神經網絡方法在西得克薩斯州特拉華和米德蘭盆地致密油藏中得到應用。通過收集整理134口井的井位信息、地震和測井、儲層狀況等資料，建立人工神經網絡模型，最終確定了未來勘探的潛力區（圖5），明確、客觀地指出了未勘探地區的“甜點”分布，避免了地震解釋造成的主觀判斷錯誤，及時發現成熟探區遺漏的“甜點”；數據結果和圖形結果的生成用時不到1min，可直接排除低產區塊，大幅提高工作效率。
圖5（a）.未來勘探潛力區預測
圖5（b）.未來100個優質井位
該方法目前在地質屬性相似的區塊需要不斷增加新井資料，才能提高生成模型的預測準確性。未來還需進一步完善，以增加更多的信息資料，提高模擬預測準確性，加強對儲層以外信息的模擬預測。
2.4?GeoSphere油藏隨鉆測繪服務系統
GeoSphere油藏隨鉆測繪服務系統由斯倫貝謝公司推出，能夠對?30m（100ft）范圍內的地層進行全方位的連續成像?；谏钐綔y定向電磁測量，該系統以前所未有的清晰度和分辨率揭示了地層和流體界面，成功彌補了井眼測量與地面地震測量探測不到該界面的情況，可在井眼四周較大范圍內探測油藏“甜點”，優化井眼軌跡，最大化油藏接觸面積，優化油田開發方案。因測量隨鉆完成，可有效降低由鉆井液侵入造成的地層變化，故圖像非常清晰，利于精準導向決策，無需成本高昂的導孔，就可鉆成更加平滑的井眼，避免地質和鉆井事故的發生?；?GeoSphere成像，一次測量可以評價更大的油藏體積，利于更好地進行生產和完井決策。此外，這種成像測量還可降低鉆井風險，并在鉆后優化地質圖形和3D油藏模型（圖6）。
GeoSphere油藏測繪服務系統應用范圍較廣，在全球陸上和海上都應用良好。目前該系統已在北美、南美、歐洲、中東、俄羅斯及澳大利亞等多個地區的140余口井中進行了試驗應用。在北海，作業者利用GeoSphere技術成功鉆達目標油藏，該技術可探測到距離目標油藏頂部約15m（50ft）范圍內的地層狀況，這有利于優化鉆井計劃，提高油藏鉆遇率。在巴西海上多個深水井區塊中，作業者利用GeoSphere技術有效指導地質導向決策，優化選取泄油位置，避免意外鉆出目標油藏，為高效生產奠定了良好基礎。在歐洲北部地區兩口地質構造較復雜的水平井中，依靠GeoSphere技術，成功使有效厚度對總厚度的比率（NTG）從0.45提高到0.96。相較于該地區先前鉆探的幾口井，薄層非連續油藏的鉆遇率大幅提高，兩口水平井的產油量增加了8000bbl/d。
圖6.Geosphere油藏測繪服務地震解釋模型
2.5?核磁共振（NMR）因子分析技術
斯倫貝謝公司在核磁共振（NMR）因子分析的基礎上采用綜合方法評價有機質頁巖儲層，旨在定量評價可采油氣、描述頁巖儲層質量，進而確定頁巖儲層中“甜點”分布。
該綜合方法通過核磁共振測井和先進的光譜數據把干酪根中的液態烴分離出來，可以區分地層流體和單一的孔隙流體，包括束縛油氣、束縛水、殘余油（受毛管力束縛）、自由水和可采油氣等。還可提供每個孔隙流體的孔隙度和定量化可采油氣，這個可采儲量是頁巖儲層開發最重要的影響因素之一。從核磁共振因子分析得到的流體相態的儲層物性是通過孔隙流體的孔隙度來表征的。將具有高孔隙度及孔隙流體、高可采油氣和不含自由水的儲層劃分為優質儲層。
斯倫貝謝公司工作人員通過該技術成功表征了儲層物性和頁巖生烴能力，標記了有機質頁巖儲層中的“甜點”，應用效果良好。
該技術具有如下明確的優點：（1）易于識別流體類型以及與之相關聯的孔隙大小分布特征；（2）易于計算孔隙流體體積并定量計算地層條件下的油氣含量；（3）通過流體相分類評價儲層物性和識別“甜點”。
2.6?OVT地震資料疊前地震道處理技術
由于地震波在頁巖儲層中傳播的方位角和入射角是不同的，通常情況下采用常規方法對地震資料進行處理往往會存在誤差，這會對尋找頁巖氣藏中的“甜點”產生一定的影響。而OVT三維地震數據可以保留頁巖儲層中地震反應的真實信息，很好地解決了上述問題。
該方法由成都電子科技大學2015年提出，可根據頁巖儲層的基本地質構造和OVT地震數據的特點，提取合理數量的疊前地震道，應用隨機噪聲衰減、線性和曲線噪聲抑制、平衡光譜以及偏移同向軸校準技術，可以獲得高質量的疊前地震數據，將這些疊前地震數據進行反演可以獲得一系列識別頁巖儲層“甜點”的主要控制參數，應用這些控制參數可以快速識別出油氣甜點。
OVT地震數據疊前地震道處理技術已在中國南部HJB區塊（三維地震勘探頁巖氣面積大約為190km2）疊前反演中獲得應用，在預測頁巖氣“甜點”中取得了很好的效果。
2.7?測井數據函數主成分分析法（fPCA）
巴西IBM研究人員在2015年SPE數字能源會議上提出了一個數據分析解決方案，主要有兩方面內容：（1）從直井復雜高維測井曲線中使用函數主成分分析法（fPCA）自動提取簡單屬性；（2）通過這些提取的屬性與從水平井獲得的生產數據進行相關性分析，建立模型來識別頁巖油氣藏中的“甜點”。
該方法首先需要構建預測儲量模型，該模型主要是將油田已有的生產數據和反映儲層物性的測井數據通過回歸與插值的方法建立起來的，這樣即省去了費時又昂貴的地質分析，又實現了在沒有地震資料或難以進行三維插值的情況下油藏模型的建立。
研究人員通過使用R語言數據包實現了該方法，他們采用2020口直井的測井數據和702口水平井的生產數據對單一油田進行了測試。結果顯示，對于天然氣預測準確性達到90%，對石油的預測準確性也達到71%。這對快速準確地預測頁巖油氣藏中“甜點”分布起到了很大的作用。但在油氣勘探方面，由于是第一次把fPCA方法應用到測井曲線上，穩定性不高，還需進一步的試驗和改進。
2.8?油氣微生物監測（GMHD）和“4G”勘查模型監測技術
烴源巖成熟區或油氣大量聚集的區塊在地層壓力或浮力作用下小分子烴類物質沿地層微裂縫運移到地層表面，可形成微油氣苗。奧地利能源公司創新采用油氣微生物監測（GMHD）技術和“4G”勘查模型監測和解釋微油氣苗。GMHD法用于確定表層土壤或沉積物的烴氧化細菌的數量，該數量和微油氣苗的烴流量之間有直接關聯，存在一個動態平衡。通過將地質、地球物理、地球化學、油氣微生物信息四者之間有效整合，可準確、快速、有效地確定潛力油氣藏或非常規油氣藏的位置。因其英文均由字母“G”開頭，故稱為“4G”解釋法。該方法已在中國陸地和海上70多個常規油氣藏實際應用，通過對四川頁巖氣和鄂爾多斯致密油地區“甜點”的預測，顯示應用效果良好。
2.9?應用高分辨率層序地層學識別煤層氣“甜點”技術
由于以前大量的地質研究多是基于煤成分而不是單一煤層，導致對煤沉積物非均質性描述不足。為了解決這個問題，澳大利亞Arrow?Energy公司提出了識別煤層氣“甜點”的新技術。
該技術是應用高分辨率層序地層學，依據所有可用的巖心和測井數據建立一個關于小層和煤層的等時地層格架。關鍵方法是識別單一的粒度向上變細的沉積旋回，然后對這些旋回進行相似性分析以識別相鄰井間河流相的加積、進積或者退積沉積序列。測井資料密度值的截止值可用來對整個河流系統的巖性進行劃分。一些與含氣量、灰分、含水量、密度和滲透率等與深度有關的儲層參數，都需要考慮不同層段深度偏移、區域巖心數據和巖性的影響。以上這些參數都被整合到一個基于薄層的地質模型中，用來識別高度集中、重疊、連續的薄層，而這些薄層往往就是油田開發中的“甜點”。
該方法已經在澳大利亞蘇特拉盆地3個煤層氣田中得到應用。其中主要對Green油田薄煤層的分布進行了研究，實現了20個小層和125個單一薄層的劃分，這些薄層的厚度大約在0.3~1.4m之間。然后通過河流系統劃分的5種微相來描述煤層的分布特性、煤層結構和非均質性的影響，識別出幾個潛在的“甜點區”。經過適當的改進，此高分辨率薄層模型還可用于儲層模擬，預測產量和估算最終儲量（EUR）。
2.10?TIER量化法“甜點”識別技術
TIER量化法是由哈里伯頓公司提出的識別油氣“甜點”的新方法，通過應用可增強對儲層的可視化，有助于識別潛在的油氣區帶和油藏儲量。
該方法可生成2D甜點圖，覆蓋在巖石物理圖件上，顯示主要的儲層性質（例如有效孔隙度、含烴量、孔隙體積、滲透率、砂巖體積等）。巖石物理評價曲線通過計算機軟件繪制出3D甜點測井曲線，可簡化相關儲層非均質性與深度范圍關系模型的建立，也有助于建立3D甜點分布地質體模型。
TIER量化法“甜點”識別技術在墨西哥Chicontepec海峽的致密油砂儲層中得到應用，該儲層由較厚的地層單元組成，為富含高產的上古新統砂巖。該地區不存在大型構造斷層，應用上述模型可以對潛在的“甜點”分布區域進行識別，應用效果較好。
3“甜點”預測新技術展望
非常規油氣資源潛力巨大，雖然可采資源量受開采技術的影響，但在給定的油價條件下，短期內非常規油氣在全球油氣市場中占有的份額仍然可觀，未來將會成為重要的油氣接替資源。
非常規儲層地質勘探思路與常規油氣不同，需要多學科支撐，積極探索新的研究方法，實現多學科多角度一體化勘探開發?，F階段非常規油氣“甜點”預測方法主要還是集中于傳統的地質分析、地震、測井等方法，未來的發展方向會更傾向于高精度數據處理、軟件開發等方面。
在信息化、智能化即將成為非常規油氣勘探開發技術發展的大趨勢下，要充分認識大數據分析技術在油氣行業的應用潛力，建立覆蓋勘探開發產業鏈的大數據分析系統并逐步用于指導生產和優化決策，這是應對油價長期低迷的必然選擇。
在現階段油價低迷的非常時期，必須大力推進科技創新，加大力度進行軟件開發與技術研發，充分發揮先進技術在油氣勘探中的作用，提高油氣勘探效率，降低油氣勘探成本，這也是各大油田實行降本增效的必經之路。
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