焦方正

(中国石油天然气集团有限公司，北京 100007)

中国页岩油技术可采资源量可达145×108t，主要分布在鄂尔多斯、准噶尔、渤海湾和松辽等大型盆地，开发潜力巨大[1]。水平井体积压裂技术实现了页岩油气商业化开发[2-3]，2019年在鄂尔多斯盆地发现了中国首个10亿吨级页岩油大油田——庆城油田[4-5]，并进行了水平井体积压裂规模开发试验[6-7]，建立了国家级页岩油开发示范基地。

多年来，长庆油田借鉴北美页岩油开发成功经验，立足盆地页岩油特征，攻关形成了长水平井超前蓄能细分切割体积压裂技术并大规模推广应用，有力助推了盆地页岩油效益开发[8-15]，但页岩层系人工缝网体积与单井产能的相关性不明确，针对缝网波及体积评价尚未形成成熟的定量表征方法。目前通过微地震监测是获取改造体积的主要手段[16-20]，而后期产能拟合证实微地震监测事件覆盖体积往往与实际的缝网波及体积差异较大，无法有效指导矿场实践。以更高产能为目标的压裂工艺优化亟需更准确合理的缝网波及体积评价方法进行有效支撑，开展缝网波及体积的评价与定量表征相关研究对页岩油的开发意义重大。

缝网波及体积评价在水力压裂领域一直被广泛关注[21-23]，除微地震监测方法，大量学者通过数值方法来模拟人工水力裂缝的形成过程，进而计算缝网改造体积[24-28]。然而，裂缝在储层中的扩展形态受储层岩石力学性质、天然裂缝以及人工压裂参数等多因素影响，机理十分复杂，且数值模拟假设条件较多，模拟结果需要用现场微地震监测数据进行校正，同时缺乏压后产能综合评价，应用性受限。本文以鄂尔多斯盆地南部(鄂南)延长组7油层组(长7油层组)页岩油西233区块为研究对象，基于矿场微地震监测和体积压裂改造参数大数据，旨在综合考虑地质工程关键参数，结合产能模拟方法，对微地震覆盖体积进行校正，建立更合理准确的缝网波及体积定量表征经验公式，为体积压裂效果评价提供依据。

1 鄂南长7油层组页岩储层岩石力学特征

鄂尔多斯盆地晚三叠世发育典型的大型内陆拗陷型湖盆[29]，庆城油田位于盆地南部，主要含油层系为延长组，自上而下划分为长1—长10共10个油层组，长 7油层组为最大湖泛期的一套广覆式富有机质泥页岩与细粒砂质沉积，自生自储、源内成藏，为典型的陆相页岩油层。长7油层组自上而下划分为长71、长72和长73共3个甜点段，主要以半深湖-深湖亚相沉积为主[4-5]。

盆地页岩储层埋深为1 600～2 200 m，基质渗透率为(0.11～0.14)×10-3μm2，孔隙度为6%～12%，含油饱和度为67.7%～72.4%，压力系数为0.77～0.84。通过对盆地360块井下岩心的232组岩石力学参数测试实验和80组地应力测试实验得出，研究区块页岩油样品脆性指数主要介于35.0%～45.0%，平均值为43.3%，水平应力差主要介于4.0～6.0 MPa，平均值为5.1 MPa。对比北美二叠盆地和中国其他盆地的页岩油特征[30-32]，鄂尔多斯盆地页岩油具有岩石脆性指数低和水平应力差相对较高的特点(表1)。

2 缝网波及体积模型的建立

2.1 定义及描述

通过将大规模压裂液注入页岩储层，实现水平井多段、多簇体积改造，形成复杂裂缝网络是有效动用页岩油的关键技术。井下微地震是目前广泛应用于矿场的一项有效的裂缝监测技术，通过对水压裂过程中进行微地震事件实时动态监测，获得微地震覆盖体积(SRV，图1蓝色虚线区域所示)，而大量矿场统计与产能验证得出体积压裂改造有效缝网区域与微地震覆盖体积差异较大。因此，为了更准确地评价体积压裂改造效果与指导压裂优化设计，本文定义水平井体积压裂形成的有效增产改造体积称为缝网波及体积(FSV，图1红色虚线区域所示)，即在页岩储层建立有效的压力驱动系统，使得页岩油能够被有效、经济动用的缝网区域。

表1 鄂尔多斯盆地与国内外其他盆地页岩油特征参数对比Table 1 Characteristic parameter comparison of the shale oil from Ordos Basin and that from other basins home and abroad

2.2 缝网形态实验表征

水力裂缝形态的准确表征是评价缝网复杂程度及改造效果的重要基础，在充分认识页岩油岩石力学参数和地应力分布规律的基础上，为了进一步揭示长庆油田页岩油体积压裂后的缝网形态，在中国率先开展真三轴大型水力压裂物模实验研究，将人工试件制成尺寸为300 mm×300 mm×300 mm样品(图2a)，模拟水力裂缝起裂与扩展，获取物模试件剖面，定性观测水力裂缝形态剖面(图2b)。同时采用声波监测技术对水力裂缝实时扩展动态进行准确监测，获取不同方位水力裂缝形态图(图3)。

以室内实验结论为基础，结合井下微地震监测技术，能够对水平井体积压裂后缝网形态、几何尺寸及方位等参数进行初步刻画，为矿场体积压裂效果评价和理论数值模拟提供重要依据。本文收集了庆城油田35口水平井366段体积压裂单段和全井段微地震监测事件的三维立体展布图(图4)。综合室内真三轴水力压裂物模实验及微地震监测大数据得出，研究区体积改造裂缝总体呈现以主裂缝为主、分支缝为辅的条带状缝网形态，形似“仙人掌”，其复杂程度由天然裂缝发育程度、岩石力学参数和体积改造参数等共同决定。

图1 水平井体积压裂微地震事件平面显示Fig.1 Planar map showing microseismic events of volume fracturing in horizontal wells

2.3 缝网波及体积计算模型

灰色关联分析法是灰色理论中的重要内容，通过寻求系统中各因素的主次关系，确定影响各项评价指标的关键因素，在储层评价和油田增产改造方面广泛应用[31]。本文利用灰色关联分析法综合分析地质工程参数与微地震覆盖体积之间的相关性。首先基于大数据建立多因素评价矩阵，并对其标准化；其次通过计算灰色关联度定量评价各因素对微地震覆盖体积的影响程度，明确其主控因素及排序。

图2 真三轴水力压裂物模实验人工试件(a)与水力裂缝剖面(b)Fig.2 Artificial specimen (a) and hydraulic fracture profile (b) in the model test of true triaxial hydraulic fracturing(图2a中红色数字为井筒模拟点编号；图2b中红色痕迹为水力压裂裂缝扩展形态，黄色线为水力裂缝轮廓，呈椭圆形。)

图3 真三轴水力压裂物模实验声发射事件分布Fig.3 Acoustic emission event distribution of true triaxial hydraulic fracturing physical modeling experimenta.整体方位；b.前视图；c.左视图；d.俯视图(图中黑色虚线为水力裂缝形态，箭头表示不同方位声波事件分布。)

图4 庆城油田长7油层组页岩油典型水平井体积压裂微地震事件3D显示图Fig.4 3D display of microseismic events during volume fracturing of typical horizontal wells in Chang 7 Member shale oil，Qingcheng oilfield(图中不同颜色的圆点表示不同压裂段裂缝扩展微地震事件点。)

前期研究发现，研究区水平井钻遇储层的脆性指数和水平应力差相对集中，因此本文重点研究储层物性参数与压裂工程参数对微地震覆盖体积的影响，将计算得到的相关系数大于0.5的5项主控因素进行排序为：入地液量、裂缝密度、排量、油层厚度和砂量(图5)。

在微地震覆盖体积影响因素综合评价的基础之上，利用多元线性回归法进一步对其进行定量表征。首先利用层次分析法建立多层次评价体系，其中目标层为微地震覆盖体积(SRV)，子标准层为入地液量(VL)、裂缝密度(n)、排量(Q)、油层厚度(h)、砂量(VP)；其次根据各水平井压裂段参数集，建立线性回归矩阵；最后采用多元线性回归方法综合考虑地质工程参数建立微地震覆盖体积与各影响因素之间的计算模型。

运用多元线性回归方法，建立了研究区水平井单段微地震覆盖体积与关键地质工程参数耦合模型公式(1)，进而得到单井压裂微地震覆盖体积公式(2)。

图5 微地震覆盖体积影响因素排序Fig.5 Sequence diagram of factors affecting microseismic coverage volume(蓝色线以内为非主控因素区域，红色和蓝色数字分别代表主控因素和非主控因素的灰色关联度。)

式中：SRV为微地震覆盖体积，104m3；VL为入地液量，m3；n为裂缝密度，簇/m；Q为排量，m3/min；VP为砂量，m3；h为油层厚度，m。

基于计算获取的SRV，运用油藏数值模拟方法预测水平井累产油，与实际产能进行标定，建立FSV与SRV的相关性表达式。选取研究区生产满1年的64口水平井，利用公式(2)计算单井SRV，对单井预测产量与实际第1年累产油量做差异系数区间概率分析(图6a)，发现SRV与FSV差异系数主要集中在0.20，0.22和0.24，总概率约为80%。因此，利用3个差异系数的平均值0.22作为研究区SRV与FSV的校正系数，得到FSV定量表征公式如下：

FSV=0.22SRV

(3)

式中：FSV为缝网波及体积，104m3。

利用公式(3)计算的FSV进行产能预测，结果显示与实际累产油具有较高的拟合度(图6b)，因此表明该公式能较精确地表征人工缝网对储层的有效波及程度。

同时，基于FSV公式，定义缝网波及系数为：

(4)

式中：Vr为油藏体积，m3；EFSV为缝网波及系数，%。

利用公式(1)—(3)计算48组压裂水平井的FSV，建立单井第1年累产油与FSV的相关性图版(图7)。研究表明，单井第1年累产油与FSV具有较强的正相关性，相关系数达到0.78。同时，当缝网波及体积超过一定值时也表现出累产油量增加幅度逐渐减小的趋势，因此对于研究区水平井体积改造存在技术经济最优的FSV。

3 模型验证及现场应用

3.1 矿场监测数据验证

利用公式(1)计算研究区水平井101段的SRV，与实际微地震监测数据进行对比，整体拟合程度较好(图8)，相对误差在10%以内，表明该计算方法具有较高的精度和适用性，具备在矿场推广应用的价值。

3.2 典型平台应用

庆城油田在华H6平台开展整体压裂试验，平台部署11口水平井，累计压裂247段1 342簇，入地液量37.6×104m3、砂量3.9×104m3，平台控制储量166.9×104m3。单井第1年平均累产油达4 245 t，目前平台已累产油5.2×104t，预测累产油16.5×104t。利用本文研究成果评价华H6平台改造及开发效果(表2)，可以发现，预测产量与实际产量吻合度较高，随着缝网波及体积的增大，单井EUR(预估最大可采储量)显著提高(图9)，但在后期增幅有放缓趋势。该平台缝网波及系数介于34.4%～65.8%，平均值为48.3%，说明缝网波及体积仍有进一步扩大的必要。

图6 庆城油田页岩油水平井年产油差异系数区间概率分布(a)与产量拟合图(b)Fig.6 Interval probability distribution of annual oil production difference coefficient of horizontal wells (a) and production fitting diagram (b) for the shale oil in Qingcheng oilfield

图7 庆城油田页岩油水平井第1年累产油与缝网波及体积相关性Fig.7 Correlation diagram between accumulated oil production and FSV in horizontal wells for shale oil during the first year in Qingcheng oilfield

图8 庆城油田页岩油水平井单段缝网波及体积预测值与实际值对比Fig.8 Comparison between predicted value and actual value of single-sage FSV in horizontal wells for shale oil in Qingcheng oilfield

表2 庆城油田华H6平台水平井压裂参数及开发效果预测Table 2 Fracturing parameters and development effect prediction of horizontal wells on Hua H 6 pad,Qingcheng oilfield

图9 庆城油田华H6平台单井EUR与缝网波及体积相关性Fig.9 Correlation diagram of single well EUR and FSV on Hua H6 pad，Qingcheng oilfield

4 结论

1) 庆城油田页岩油体积改造裂缝总体呈现以主裂缝为主、分支缝为辅的条带状缝网形态，形似“仙人掌”。影响水平井体积压裂缝网波及体积主控因素依次为：入地液量、裂缝密度、排量、油层厚度和砂量。

2) 单井缝网波及体积与累产油具有较强的正相关性，相关系数达到0.78。当缝网波及体积超过一定值时也表现出累产油量增加幅度逐渐减小的趋势，存在技术经济最优的缝网波及体积。将研究成果应用于庆城油田华H6典型平台，对水平井进行压裂参数优化设计和产能预测，经证实预测产能与实际产量吻合度较高，能够为页岩油体积压裂设计提供快捷有效的理论支撑。

3) 基于矿场微地震监测大数据，应用多元线性回归方法建立了微地震覆盖体积与关键地质工程参数的拟合模型，并通过产能校正建立了缝网波及体积定量表征经验公式，经矿场实际井验证预测结果准确可靠，是值得推广的一种新方法。