0 引言
页岩气作为一种新的非常规清洁能源备受全球关注。继在美国获得成功效益开发之后，页岩气被我国“十三五”规划列为非常规天然气开发的突破重点[1,2,3,4]。中国页岩气已经逐步走上了大规模效益开发之路，2018年我国页岩气产量已超百亿方[5]。昭通地区于2012年被列为首批国家级页岩气示范区，目前已实现海相上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组页岩气井商业突破，为中国南方海相复杂山地页岩气勘探开发工作奠定了坚实基础。但是，昭通示范区地表以云贵高原山地—丘陵地貌为特征，山高谷深、平坝少，相对高差较大。受印支期以来多期造山事件改造，构造复杂，地层形变强度大且横向多变，地质应力背景和天然裂缝复杂，勘探开发难度较大[6]。
目前，针对页岩气储层甜点体的精细预测开展了大量工作。综合地质、地球化学、地球物理、钻井等多学科成果，通过输出平面图与剖面图可分别厘定页岩气甜点区与甜点段[14,15]。通过地球物理建模方法，分析关键参数权重，可有效预测甜点空间展布[16,17,18]。通过数字岩心建模，可定量分析岩石孔隙结构，进而在微观尺度预测甜点[19,20]。但针对页岩甜点体的预测仍是一大挑战，主要体现在：①预测尺度难以统一，例如微观尺度模拟与储层尺度模拟统一尚有难度；②预测维度难以统一，例如地球物理建模二维平面图与测井解释一维剖面图难以有效结合；③预测成果难以有效结合，输出结果难以更新。页岩气储层三维建模可以有效地表征储层空间的三维空间展布特征，指示各重要参数的优势分布区域，得以准确地、定量地表征甜点体[19,20,21,22,23,24,25,26]。
本文应用Petrel储层建模软件，建立页岩气储层精细三维地质模型。针对常规砂岩储层的建模通常包括两步：沉积相建模与沉积微相控制下的属性建模[21,22,23,24,25,26,27,28]。常规砂岩储层，例如河流相储层，不同微相通常具有截然不同的岩性组合、韵律特征，各微相之间通常具有明显的界限[22]。因此，相控建模能更准确地体现先验地质知识，有助于保障最终模型的科学性与合理性。尽管一般认为深水陆棚沉积环境是优质页岩形成的前提，目前针对深水沉积微相的研究相对较少，尚未有一致公认的沉积微相划分方案。陆棚沉积相具有相变缓慢、相变界面难以界定的特点[1,2,3,4,5,6,15,29,30,31]。因此，本文综合钻井、测井、地震及相关地质研究数据，以大量已有地质研究为约束，采用确定性—随机性建模方法，进行储层多种属性插值，进而建立涵盖TOC、含气量、孔隙度等10项属性的页岩三维模型。应用中石油甜点评价标准[4]对模型中所有网格进行筛选，最终实现对研究区甜点体的三维定量表征。
1 地质背景
基于岩性、测井曲线、沉积旋回性、笔石化石带，将龙马溪组自下而上划分为龙一段与龙二段。其中龙一段可进一步分为龙一1亚段、龙一2亚段（图1）；龙一1亚段为一套富有机质黑色炭质页岩，发育大量笔石化石群，龙一2亚段为一套富有机质黑色—灰黑色泥页岩。龙一1亚段自下而上划分为1~ 4个小层（龙一1 1-4）。本文重点对五峰组和龙一段富有机质页岩开展甜点体评价。
2 三维地质模型建立
基于地震解释、测井数据，在区域地质认识约束下，建立三维地质模型，涵盖五峰组、龙一1 1、龙一1 2、龙一1 3、龙一1 4小层，和龙一2亚段。
2.1 构造模型
构造建模的核心是层面识别，分为三步：①由于研究区龙马溪组顶、龙二段底、五峰组底在地震剖面上呈现强反射、同相轴特征连续，因此首先导入此3层面数据；②基于地震解释构造等深线数据，结合各井的小层划分结果，分别导入五峰组顶、龙一1 1 至龙一1 4各小层层面数据；③明确各地层顶底面后，按照比例将模型垂向划分为约0.2m的小层。模型网格均采用正交网格系统，最终建立的构造模型共包括6个地层（五峰组—龙一2亚段）。由于井距较大，平面网格设计为50m×50m。网格方向与水平井主要轨迹方向正交，垂向网格精度采用渐变式比例劈分以保证同一层网格的等时性。总网格数为6 430万个。
构造模型显示，研究区主要由一系列NE—SW向背斜—向斜组成，埋深变化较大，向西北部急剧变深。受埋深控制，各项储层属性往西北方向逐渐变差，在背斜南翼较好（图2）。
2.2 属性模型
基于测井数据，以地震反演与地质认识约束，采取确定性＋随机性建模的方法，在构造模型的基础上，构建涵盖TOC、孔隙度（有效孔隙度、总孔隙度）、含气量（包括吸附气量、游离气量、总含气量）、密度、脆性指数、含气饱和度等多项参数的属性模型。
属性建模包括四步：①对所有参数进行粗化处理。②采用球型变差函数模型，进行变差函数分析、高斯变换。基于已有地质认识，根据整体分布特征，设置主变程方向为东西向，主变程与次变程在1 000~4 000m之间。使用序贯高斯方法（Sequential Gaussian）进行插值。③当模型参数具有明显的相关性时，如TOC与有效孔隙度相关系数大于0.9，采用协同克里金建模方法（Co-Kriging）进一步约束。④用地震反演结果、已有地质认识等作为软数据控制属性的横向分布，保障属性整体变化的合理性。测井数据作为硬数据，控制属性的纵向分布建立三维储层属性体。最终的属性模型中每一个网格都具有特定的属性值，而整体的趋势符合先验地质认识。
TOC值主体分布于2%~5%之间，平面上呈现由南向北变小的趋势，高值区位于背斜南翼。纵向上五峰组与龙一1 1 小层较高，向上逐渐变小（图3）。有效孔隙度与TOC相关性较好，平面上、垂向趋势与TOC趋势相似。有效孔隙度主体分布于2%~7%之间。含气量为2~8 m3/t，低值区集中于研究区北部，纵向上五峰组、龙一1 1 小层较高，向上逐渐变小。含气饱和度为30%~80%，平均值约为50%，龙一1 1 小层最高，向上逐渐变小（图3）。密度区间为2.4~2.7g/cm3，平均为2.5 g/cm3，纵向上五峰组，龙一1 4 小层变化较大，反映岩性变化相对较大，灰岩与粉砂岩含量增多。脆性指数主体分布于40%~80%区间，五峰组、龙一1 1 小层整体处于40%~60%之间，适宜水力压裂。
属性建模结果表明，TOC、有效孔隙度、含气饱和度、含气量最高值均出现在龙一1 1小层，属性高值区平面分布范围最大，脆性指数也处于适合水力压裂的最优区间。因此，龙一1 1小层是优质储集层，应作为勘探开发的最优层段。
3 页岩气资源量计算
页岩气资源量计算的方法较多，如容积法、物质平衡方法、产量递减法、水驱特征曲线法、矿场不稳定试井法、统计模拟法等[32,33,34,35,36]。其中容积法是利用油田静态资料计算地质储量的一种常用方法。从油田勘探的初期开始，就可以根据静态资料利用容积法计算地质储量，到开发的中后期仍可利用容积法计算剩余地质储量，它延用的时间长，在我国被列为评估石油地质储量最主要的方法[32,33,34,35]。传统的计算方法通过标准岩心标定的含气饱和度，吸附气含量等直接计算资源量，显然难以有效地反映页岩气储层在三维空间的非均质性与不确定性。而三维建模不需要开发数据进行EUR预测，即可快捷地计算资源量，计算结果可基于属性模型随时更新，且综合了各类数据与已知地质认识，能有效避免测井横向分辨率低与地震垂向分辨率低所导致的误差，能更快捷、更科学地指导勘探开发。
三维模型建立之后，即可计算页岩气地质资源量。基于有效孔隙度、含气饱和度等属性（图4），运用Petrel自带资源量计算公式计算游离气含量：
式中：G y为游离气资源量，×108m3；V B为网格总体积，m3；Φ为有效孔隙度,%；S gi为含气饱和度,%；B gi为体积系数。
按照不同埋深范围，分别计算游离气含量，最后取得总游离气量。研究区埋深1 000~2 000m范围是主力范围段，游离气储量占总游离气储量的60%以上。
与常规气藏不同，页岩气藏中大部分气体以吸附状态赋存于页岩储层中。因此，需要另外计算吸附气含量。Petrel目前缺乏吸附气资源量模块。测井曲线数据可以提供高精度的吸附气含量（垂向分辨率为0.125m），将测井曲线按地质认识采样到三维空间之后，即可计算各网格的吸附气含量。因此，基于模型密度、吸附气含气量属性体（图4），通过Petrel软件中计算器运算吸附气总量公式，以计算所有网格的吸附气总量。采用以下公式，基于体积法计算吸附气总量：
式中：G X为吸附气资源量，×108m3；V B为网格总体积，m3；ρ为页岩密度，g/m3；C X为吸附气含量，m3/g；Z i为偏差因子。
统计模型中所有网格的密度、含气量（吸附气含量）属性，求和后可得到总吸附气量。经计算后游离气与吸附气含量合计超过1 000×108m3，与EUR预测结果较符合。
4 页岩气甜点三维定量表征
针对甜点体在三维空间的表征，目前常用的地质制图叠加方法存在不确定性，难以更新数据，具有“改一数而动全局”的特点。相对一般的地质制图叠加方法，三维建模方法表征甜点体具有如下优点：①能最大限度地综合地震、测井、先验地质认识等已有数据，允许对模型进行快捷地更新；②具有统计学意义，能有效地降低主观性；③允许快捷地输出各类高精度图件（二维/三维；平面图/剖面图）；④通过对所有网格进行统计，可以快捷地计算地质资源量，为后续工作提供重要参考；⑤是裂缝建模、地质导向钻井、储层改造的基础，是地质—工程一体化的开端。
符合先验地质认识的储层属性模型是准确三维定量表征甜点体的前提。建立各储层参数之后，基于优质储层参数标准（表1），采用公式：
表1 优质储层参数标准Table 1 Parameter standard for high-quality reservoir |
| 参数 | Ⅰ类 | Ⅱ类 | 非I+II类 |
|---|---|---|---|
| TOC/% | ≥3 | 2-3 | ≤2 |
| 孔隙度/% | ≥5 | 3~5 | ≤3 |
| 脆性指数/% | ≥55 | 45~55 | ≤45 |
| 含气量 GIPSG/(m3/t) | ≥3 | 2~3 | ≤2 |
I+II类储层= If (TOC>=0.02 and Porosity>=0.03 and GIP_SG>=2 and BI>=0.45,1,0) （3）
式中：TOC为有机碳含量,%；Porosity为孔隙度,%；GIP_SG为含气量,m3/t；BI为脆性指数,%。
针对三维模型中所有被赋值的网格进行筛选，提取出同时符合TOC≥2%，孔隙度≥3%，总含气量≥2 m3/t，脆性指数≥45%的所有网格（表1），即符合优质储层标准的三维甜点体。
总之，运用三维建模能有效地克服单因素评价的弊端，且可从源头上有效解决地质与工程单方面作业的矛盾推诿，从而有效规避施工作业风险，确保水平井储层钻遇率、体积压裂改造效果和井筒完整性[6]。
5 结论
（1）基于地震、钻井、测井资料，建立了昭通页岩气示范区三维构造模型，包括6个层位，网格大小50m×50m，总网格数6 430万个。综合已有地质认识，采用确定性—随机性建模方法，以构造模型为骨架，建立了涵盖TOC、孔隙度、含气饱和度、含气量等多种属性的三维储层地质模型。
（2）属性建模结果表明，龙一1 1小层TOC含量、有效孔隙度、含气饱和度、含气量均为最高，属性高值区平面分布范围最大，脆性指数处于适合水力压裂的最优区间，应作为勘探开发的最优层段。
（3）按照不同埋深范围，基于Petrel自带模块与体积法公式分别计算游离气与吸附气资源量。研究区埋深1 000~2 000m范围是主力范围段，游离气储量占总游离气储量的60%以上。游离气与吸附气含量合计超过1 000×108m3，与EUR预测结果较符合。
（4）严格按照中石油甜点参数评价表对所有属性模型进行筛选，定量表征了甜点体在三维空间的展布。结果表明：自龙一1 1小层往上，I+II类储层展布范围逐渐减少，龙一1 4小层优质储层分布范围最小。整体而言，研究区南部优质储层较发育，北部，尤其是西北部随着埋深急剧变大，优质储层几乎不发育。
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