Natural Gas Geoscience >

2020 , Vol. 31 >Issue 4: 542 - 551

DOI: https://doi.org/10.11764/j.issn.1672-1926.2019.12.012

Analysis of influencing factors of shale gas productivity based on large data technology: A case of Jiaoshiba block in Fuling Gas Field, Sichuan Basin

  • Ai-wei ZHENG ,
  • Bang LIANG ,
  • Zhi-guo SHU ,
  • Bai-qiao ZHANG ,
  • Ji-qing LI ,
  • Ya-qiu LU ,
  • Li LIU ,
  • Zhi-heng SHU
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  • Research Institute of Exploration and Development, Jianghan Oilfield Company, Wuhan 430223, China

Received date: 2019-10-11

  Revised date: 2019-12-21

  Online published: 2020-04-26

Supported by

The China National Science and Technology Major Project(2016ZX05060)

The Sinopec Ten Keys Programs for Science and Technology Development(P18052)

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Abstract

By the end of 2018, the Fuling shale gas field of Sichuan Basin had built more than 10 billion cubic meters of capacity and accumulated over 20 billion shale gas productions. It has become the first shale gas field in China to realize commercial development. Based on laboratory experiments, combined with field yield, a research is conducted on the main factors which affect the productivity of shale gas horizontal wells in Fuling shale gas field. The relationship between various factors and shale gas productivity is obtained. The results show that the influencing factors of shale gas wells in different development zones of Jiaoshiba block are different. The production effect factor which determined by variable importance in projection (VIP value) that calculated by partial-least-square (PLS) module large data analysis method, was consistent with the comprehensive evaluation result in zone production influence factor. It confirmed that the main influencing factors in different zone shale gas well production in Jiaoshiba first stage are different. The research results of this article have a certain guidance and reference significance for the study of the initial productivity affecting factor of marine shale gas in southern China.

Key words： Big data technology; Shale gas horizontal well; Influence factors; Jiaoshiba block; Fuling shale gas field

Cite this article

Ai-wei ZHENG , Bang LIANG , Zhi-guo SHU , Bai-qiao ZHANG , Ji-qing LI , Ya-qiu LU , Li LIU , Zhi-heng SHU . Analysis of influencing factors of shale gas productivity based on large data technology: A case of Jiaoshiba block in Fuling Gas Field, Sichuan Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2020 , 31(4) : 542 -551 . DOI: 10.11764/j.issn.1672-1926.2019.12.012

0 引言

页岩气藏是水平井压裂后形成的“人工造藏”，产能不是单因素影响的结果，而是受地质、工程因素的共同影响。国内学者在页岩气井产能影响因素方面也进行了一定研究,孙海成等[1]利用数值模拟手段分析了页岩气储层的基质渗透率、裂缝连通性、裂缝密度、页岩气储层主裂缝与次裂缝对产量的影响；钱旭瑞等[2]以室内实验为基础，运用数值模拟方法，研究了页岩储层性质和压裂后裂缝性质对页岩气产能的影响规律；程远方等[3]提出了页岩气藏三孔双渗介质模型，利用数值模拟软件对页岩气井产能进行了预测，结果表明基质渗透率和裂缝导流能力是页岩气开采的主控因素。由于国内页岩气开发刚起步，缺乏实际生产数据做支撑，国内学者仅仅是从理论推导、公式推导、数值模拟等手段来研究页岩气产能评价和产能影响因素，以上研究成果在实际生产中的适应性和实用性还有待深入评价。国内关于利用完井参数、地质参数及压裂工程参数一体化评价页岩气产能影响因素的研究鲜有报道。
涪陵气田焦石坝一期产建区页岩气地质特征分区明显，压裂工程工艺在不同的分区有所差异，这样导致页岩气井产能平面上也存在明显的分区特征[4,5,6,7]。高产井主要集中在主体区，平均无阻流量为51.1×104 m3/d；西区气井无阻流量大于东区和西南区，平均为45×104 m3/d；东区和西南区 无阻流量在全区最低，分别为19.3×104 m3/d、8.1×104 m3/d （图1）。
图1 涪陵页岩气田焦石坝区块分区

Fig.1 Figure showing the division of Jiaoshiba block， Fulin shale gas field

1 产能影响因素

1.1　页岩气产能单影响因素

用页岩气井产能数据（无阻流量、测试产量）与地质、工程相关参数建立关系[8,9,10,11]，分析结果表明涪陵气田焦石坝区块页岩气单井产能受含气量×水平段长度（L）、石英含量×水平段长度（L）影响较大，相关性较好，相关系数R 2分别为0.280 7和0.277 1（图2），该线性关系即可大致判断出页岩气水平井的产能与地质、工程参数的关系，但是相关系数较低，只能大致在一定范围内进行参考，其余参数与产能之间并无明显可参考关系。
图2 产能与单井总含气量（ΣG）、总脆性指数（∑BI）关系

Fig. 2 Relation diagram between production and total gas content in single well relation diagram between production and total brittleness index

1.2　不同分区产能影响因素分析

1.2.1　构造主体区产能影响因素

（1）水平段小层平面穿行率对产能的影响。分区统计一期产建区已完成试气的252口井小层穿行率，构造主体区①—③小层穿行比例最高（83.24%）；西部 ①—⑤小层穿行率最高（97.17%）；③小层穿行比例最高（55.81%）；东部①、①—③、①—⑤小层穿行比例均最低，分别为17.02%、69.86%、93.70%；西南部③小层穿行比例最低（45.92%）（表1）。①小层、①—③小层平面穿行率差异较大，主体区最高，东部最低；①—⑤小层平面穿行率差异不大，西部高，西南部低。与初始平均无阻流量、测试产量分布较为吻合。
表1 一期产建区水平井小层穿行分区统计

Table 1 Statistical table of subzone traversing of horizontal wells in the first-stage production and construction area

构造区 ①小层穿行率/% ②小层穿行率/% ③小层穿行率/% ④小层穿行率/% ⑤小层穿行率/% ⑥小层穿行率/% ⑦小层穿行率/% ⑧小层穿行率/% ⑨小层穿行率/% ①—③小层穿行率/% ①—⑤小层穿行率/%
合计 21.82 6.30 49.29 12.30 5.76 1.03 0.52 0.44 0.24 77.42 95.48
主体区 30.16 5.92 47.17 9.19 3.77 0.97 0.89 0.25 0.16 83.24 96.19
西区 19.50 4.16 55.81 12.74 4.97 0.54 0.32 0.40 0.45 79.46 97.17
东区 17.02 4.57 48.27 14.09 9.76 1.64 0.63 1.02 0.35 69.86 93.70
西南区 20.62 10.57 45.92 13.20 4.55 0.98 0.23 0.09 0.00 77.11 94.86
焦石坝一期产建区4个分区水平井段穿行位置和产能关系图表明，①—③小层穿行长度与单井测试无阻流量呈正相关（图3），且水平井段穿行位置越靠近①—③小层38 m优质页岩气层段底部无阻流量越高。说明目前优选的穿行层段①—③小层适应性较好，因此水平井轨迹穿行层段选择五峰组—龙马溪组①—③小层，且穿行位置要尽可能靠近气层底部。
图3 不同分区单井测试无阻流量与水平段穿行①、③小层长度关系

Fig. 3 Relationships between open flow capacity and length which cross layer ①，③ by horizontal section in different zones

（2）破裂压力对产能的影响。综合压裂参数统计分析结果表明，主体区单井平均破裂压力与测试产量、无阻流量呈现良好的负相关关系，破裂压力（反映水平地应力差异）越高，产能越低（图4）。
图4 主体区破裂压力与无阻流量关系

Fig.4 Relation diagram between fracture pressure and open flow capacity in main area

同时，最小、最大水平主应力平面分布都表现为西南部高、东北部低的特点，构造主体区应力差异系数较低[12]，有利于压裂时形成复杂缝网，结合压力预测的结果，北部为压裂优势改造区域。与初始无阻流量、测试产量的平面分布较为吻合，证实了主体压裂共受到破裂压力（反映地应力）影响较为明显。
分析结果表明，页岩气井水平段①、③小层穿行率(穿行长度)及破裂压力（反映地应力）差异是影响主体区产能的主要因素。

1.2.2 西区产能影响因素

(1)钻井井漏对产能的影响。焦石坝西区靠近天台场—吊水岩断裂，天然裂缝较为发育，钻井过程漏失频繁，可以通过统计与产能的关系来判断裂缝的发育程度对产能的影响，分析结果表明漏失量越大单井产能越低（图5）。
图5 焦石坝区块西区钻井漏失量与无阻流量关系

Fig.5 Relation diagram between drilling loss and open flow capacity in western Jiaoshiba block

(2)裂缝发育对产能的影响。焦石坝区块西区靠近断裂，构造变形较强，曲率值变化大，影响压裂改造效果。以西区JYB-5HF井为例，该井水平段处于构造变形较强烈带，结合曲率平面分布图及水平段微地震解释结果，可以看出水平段微地震监测反映出井筒东侧相对容易起裂，西侧可能受到条带状曲率的影响，裂缝扩展受到影响[13]（图6）。
图6 JYB-5HF井曲率平面图及微地震俯视图

Fig.6 Curvature plane and microseism vertical view in Well JYB-5HF

(3)试气长度对产能的影响。优选焦石坝区块西区27口井的地质及工程与初始产能相关分析结果表明，西区单井产能受水平段长度影响明显[14]，单井产能与压裂试气水平段长呈良好的正相关关系，其他因素相关性较弱。以JYC号平台的JYC-1HF井及JYC-2HF井为例，2口井的地质参数几乎一致，但由于试气水平段长度存在差异，导致初始产能存在差异（表2）。因此表明了此压裂试气水平段长是焦石坝一期产建区西区产能的主要影响因素。
表2 一期产建区水平井产能影响因素参数统计

Table 2 Statistical table of influencing factors of horizontal well productivity in the first-stage production area

井号 完井情况 地质参数 工程参数 产能

水平井长度

/m

①、③

小层比例/%

漏失

/m³

 构造位置 气层中深/m 孔隙度/% TOC/%

石英

含量/%

 段数 簇数 总液量/m3 总砂量/m3 平均砂比/%

破裂

压力/MPa

停泵

压力/MPa

 无阻流量/(104m3/d)
JYC-1HF 980 51.93 无 西区 2 480.8 4.06 3.57 42.09 14 38 26 004 905 8.6 77.1 30.9 17.79
JYC-2HF 1 504 58.70 无 2 417.2 4.27 3.92 44.37 20 55 37 749 1 291 8.4 76.4 31.2 37.83
综合分析表明，天然裂缝发育，构造变形程度（曲率值大小）、试气水平段长度及破裂压力（反映地应力）是影响西区产能的主要因素。

1.2.3 东区产能影响因素

(1)钻井井漏对产能的影响。焦石坝东区靠近大耳山大断裂，发育多级断裂， 造成志留系地层厚度增厚明显。曲率变化大，天然裂缝发育。钻井过程中水平段出现漏失量大，漏速快，井漏频率较高，漏失井约占部署井的42.86%，占完钻井的92.31%。东部漏失带平均漏失速度较大，试气效果较差，产能随平均漏失量、漏失速度增大而减小（图7），反映了裂缝发育对产能的影响。
图7 东区水平段漏失量、漏失速度与无阻流量关系

Fig.7 Relation diagram of leakage，velocity and open flow capacity in eastern horizontal section

(2)含气性对产能的影响。焦石坝东区页岩气单井页岩储层物性及含气性较差，岩心含气量实测结果表明东部主要页岩气层总含气量介于0.44~2.96 m3/t之间，平均值为1.57 m3/t，明显低于主体区平均值2.86 m3/t，表明了含气量是东区的产能影响因素之一。
(3)压力系数对产能的影响。根据投产前实测压后静压，焦石坝区块平均压力系数1.47，平面上存在一定差异，东部大耳山断裂带系数小于1.3，为常压带，东区低于其他区，是影响该区单井产能的主要因素。
综合分析结果表明，天然裂缝发育程度、构造变形程度（曲率值大小） 、含气量及地层压力是影响东区产能的主要因素。

1.2.4 西南区产能影响因素

(1)埋深对产能的影响。统计分析表明，一期产建区焦石坝西南区井气层埋深最大，平均气层埋深达到了3 106.5 m，从产能与埋深相关图（图8）可以看出，随着气层埋深增大，产能呈现减小的趋势，因此埋深大造成西南区产能低特征，单井产能随埋深值增大而减小。
图8 一期产建区无阻流量与气层埋深统计相关

Fig. 8 Statistical correlation map of open flow and gas reservoir depth in the first stage production and construction area

(2)曲率对产能的影响。焦石坝西南区构造特征复杂，在主体构造形成后，再次受到东西方向的挤压，形成以乌江断裂为主的北西向构造，“沿江鞍部”内部的小型断背斜与乌江断层同期形成，小型断背斜以南至乌江断层为构造变形强烈区域，地层变形强烈，单井产能随曲率值增大而减小，表明了构造变形程度强弱（曲率值大小）是西南区产能的主要影响因素。分析结果表明，页岩气层埋深大、构造复杂（曲率值变化大）造成西南区产能低特征。
通过研究，明确了焦石坝一期产建区各分区的产能影响因素[15]（表3），不同分区页岩气井产能影响因素综合评价结果表明，主体区页岩气井产能主要是受水平段①、③小层穿行率(穿行长度)及破裂压力（地应力）影响；西区页岩气井的产能主要影响因素是裂缝影响（漏失量）、构造复杂程度（曲率变化）、试气长度及破裂压力（地应力）；东区页岩气井产能主要受裂缝影响（漏失量）、地层压力影响；而西南区页岩气井产能的主要影响因素则是气层埋深、构造复杂程度（曲率变化）。
表3 一期产建区分区块产能影响因素综合评价

Table 3 Comprehensive evaluation table of influencing factors on production capacity of sub-block in the first-phase production and construction area

区 块 完井因素 地质因素 工程因素

测试产量

/(104m3/d)

无阻流量

/(104m3/d)

①+③

小层比例

漏失量

/m3

气层中深

/m

含气量

/（m3/t）

地层压力

/MPa

 曲率值 试气段长/m 破裂压力/MPa
主体区 √ √ 20~60 30~150
西区 √ √ √ 15~40 20~50
东区 √ √ √ 5~30 10~40
西南区 √ √ 2~10 5~15

地质及

工程意义

 穿行小层

天然裂缝

发育程度

 气层埋深 含气性 地层压力

构造变

形程度

 试气段长 地应力

2 大数据影响因素分析

通过已完成试气井的完井参数、地质参数及压裂施工参数和产能（无阻流量、测试产量）参数等41项共10 332个数据进行分类统计分析，采用偏最小二乘方法（PLS），以产能为判别依据，探寻影响压裂效果的主控因素，明确在多种因素共同影响下，各因素对产能的影响程度[16,17]。
具体方法是通过PLS法计算得到各参数的VIP值并进行排序，按照排序最终判断影响产能的主控因素[18,19]。

2.1　大数据分析方法

页岩气井产能受气藏地质、完井条件及压裂工艺等因素控制；影响因素多且类型复杂，且各因素之间存在多重线性相关性，进一步增加了分析的难度，为此本文引入在许多领域应用较为广泛的数据挖掘技术——偏最小二乘法。
偏最小二乘法（PLS）是一种新型的多元统计分析方法，适用于多种自变量对单一因变量的影响分析。其优点在于回归建模过程中采用了信息综合与筛选技术，它不再直接考虑因变量集合与自变量集合的回归建模，而是在变量系统中提取若干对系统具有最佳解释能力的新综合变量。将PLS运用于压裂效果分析时，在其回归建模中，它能计算出具有最佳解释能力的特征变量投影重要性(Variable Importance in Projection，VIP值)，可根据VIP值大小进行排序（图9）。
图9 PLS模块大数据分析技术路线

Fig.9 Technology roadmap of big data analysis by PLS module

2.2　不同分区产能影响因素

本文统计完成试气井的完井、地质及工程三大类41项10 332个参数（表4）作为自变量，产能（无阻流量、测试产量）测试结果为因变量，应用PLS分析模块大数据方法，找出各参数对产量的影响程度，通过选取VIP值可得到影响产能的主控因素。
表4 一期产建区完成试气252口井PLS模块大数据分析参数选取

Table 4 Selection table of large data analysis parameters of PLS module for 252 wells completed gas test in the first production area

序号 自变量 产能
类别 主要参数 参数个数
1 完井参数 水平段长度、与最大主应力夹角、①小层、②小层、③小层、④小层、⑤小层、⑥—⑨小层、①+③小层、AB靶点高程差、钻速、漏失量 12

无阻流量

测试产量

2 地质参数 气层中深、有机碳、孔隙度、渗透率、含气量、甲烷显示、全烃显示、含气饱和度、石英含量、曲率值（构造）、地层压力 11
3 工程参数

试气段长、段数、簇数、酸量、滑溜水、线性胶、泵送液量、总液量、

总砂量、40/70目支撑剂、30/50目支撑剂、100目支撑剂、砂比

 13
开井压力、酸降压力、破裂压力、停泵压力、泵送压力 5
合计 41
在已有数据基础上，建立压裂效果分析模型（式1）：
y = f ( X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 , X 8 , X 9 , X 10 ,
⋯ , X 40 , X 41 )
式中:y为产能，m3/d；xn 分别为完井、地质及工程三大类41项参数。
利用偏最小二乘法对表4中的41项数据进行处理，通过MATLABR2014编程，建立多元线性回归经验公式。
变量投影重要性指标VIP值用以评价自变量对因变量的影响能力，其定义式为：
V I P = p R d ( Y ; t 1 , t 2 , ⋯ , t r ) ∑ k = 1 r R d ( Y ; t k ) w k j 2
式中: R d ( Y ; t k )和 R d ( Y ; t 1 , t 2 , ⋯ , t r )是单个主成分 t k对产量Y的影响能力和所有主成分t 1,t 2,…, tr ，对Y的累计解释能力。自变量xj 在解释因变量Y影响作用的重要性，可以用变量投影重要性指标VIPj 来测度。VIP值越大，说明xj 对Y的影响能力就越大，即各影响因素对产能的贡献程度越大。涪陵气田焦石坝区块不同分区影响因素VIP值见表5—表8。
表5 焦石坝区块主体区页岩气产能影响因素VIP值排序

Table 5 Ranking table of VIP values of factors affecting shale gas productivity in main area of Jiaoshiba block

因变量 影响排序 影响参数 VIP值 因变量 影响排序 影响参数 VIP值

测试

产量

 1 ①+③小层比例/% 1.85

无阻

流量

 1 ①+③小层比例/% 1.89
2 破裂压力/MPa 1.71 2 破裂压力/MPa 1.51
3 孔隙度/% 1.54 3 孔隙度/% 1.50
4 TOC/% 1.32 4 TOC/% 1.49
5 试气井段长度/m 1.23 5 试气井段长度/m 1.36
6 簇数/（簇） 1.21 6 簇数/（簇） 1.28
7 含气量/(m3/t） 1.15 7 含气量/（m3/t） 1.25
8 石英含量/% 1.09 8 含气饱和度/% 1.25
9 含气饱和度/% 1.05 9 开井压力/MPa 1.24
10 地层压力/MPa 1.01 10 地层压力/MPa 1.20
11 气层中深/m 1.01 11 泵送压力/MPa 1.18
12 开井压力/MPa 0.99 12 泵送液量/m3 1.16
13 酸降压力/MPa 0.99 13 酸降压力/MPa 1.10
14 泵送压力/MPa 0.98 14 总砂量/m3 0.98
15 总砂量/m3 0.94 15 气层中深/m 0.98
表6 焦石坝区块西区页岩气产能影响因素VIP值排序

Table 6 Ranking table of VIP value of influencing factors of shale gas productivity in western Jiaoshiba block

因变量 影响排序 影响参数 VIP值 因变量 影响排序 影响参数 VIP值

测试

产量

 1 漏失量/m3 1.33

无阻

流量

 1 漏失量/m3 1.267
2 试气井段长度/m 1.25 2 试气井段长度/m 1.266
3 破裂压力/MPa 1.24 3 破裂压力/MPa 1.250
4 曲率值 1.24 4 曲率值 1.201
5 地层压力/MPa 1.21 5 地层压力/MPa 1.187
6 ①+③小层比例/% 1.15 6 A-B靶高程差/m 1.170
7 含气量/（m3/t） 1.15 7 全烃显示/% 1.141
8 TOC/% 1.14 8 ①+③小层比例/% 1.123
9 全烃显示/% 1.12 9 簇数/簇 1.103
10 总砂量/m3 1.11 10 酸降压力/MPa 1.101
11 停泵压力/MPa 1.11 11 TOC/% 1.098
12 滑溜水/m3 1.09 12 石英含量/% 1.073
13 含气饱和度/% 1.08 13 停泵压力/MPa 1.073
14 簇数/簇 1.07 14 水平段长度/m 1.064
15 孔隙度/% 1.07 15 ①小层比例/% 1.052
表7 焦石坝区块东区页岩气产能影响因素VIP值排序

Table 7 Ranking table of VIP values of influencing factors of shale gas productivity in eastern Jiaoshiba block

因变量 影响排序 影响参数 VIP值 因变量 影响排序 影响参数 VIP值

测试

产量

 1 漏失量/m3 1.68

无阻

流量

 1 漏失量/m3 2.54
2 含气量/（m3/t） 1.60 2 含气量/(m3/t) 1.62
3 地层压力/MPa 1.51 3 地层压力/MPa 1.49
4 曲率值 1.47 4 曲率值 1.47
5 气层中深/m 1.35 5 气层中深/m 1.20
6 试气井段长度/m 1.25 6 簇数/（簇） 1.19
7 总砂量/m3 1.25 7 试气井段长度/m 1.16
8 簇数/簇 1.23 8 停泵压力/MPa 1.16
9 总液量/m3 1.17 9 破裂压力/MPa 1.16
10 砂比/% 1.16 10 总液量/m3 1.11
11 滑溜水/m3 1.09 11 ①+③小层比例/% 1.09
12 泵送液量/m3 1.02 12 石英含量/% 1.05
13 A-B靶高程差/m 0.87 13 砂比/% 1.00
14 破裂压力/MPa 0.84 14 总液量/m3 0.97
15 停泵压力/MPa 0.83 15 孔隙度/% 0.95
表8 焦石坝区块西南区页岩气产能影响因素VIP值排序

Table 8 Ranking table of VIP values of factors affecting shale gas productivity in southwestern Jiaoshiba block

因变量 影响排序 影响参数 VIP值 因变量 影响排序 影响参数 VIP值

测试

产量

 1 气层中深/m 1.85

无阻

流量

 1 气层中深/m 1.43
2 曲率值 1.83 2 曲率值 1.38
3 破裂压力/MPa 1.83 3 破裂压力/MPa 1.36
4 地层压力/MPa 1.63 4 地层压力/MPa 1.33
5 ①小层比例/% 1.57 5 ①小层比例/% 1.31
6 漏失量/m3 1.53 6 漏失量/m3 1.53
7 停泵压力/MPa 1.28 7 停泵压力/MPa 1.28
8 TOC/% 1.15 8 TOC/% 1.20
9 泵送压力/MPa 1.06 9 泵送压力/MPa 1.19
10 ①+③小层比例/% 1.04 10 簇数/簇 1.18
11 簇数/簇 0.96 11 含气量/（m3/t） 1.18
12 泵送液量/m3 0.86 12 泵送液量/m3 1.13
13 总液量/m3 0.67 13 总砂量/m3 1.13
14 总砂量/m3 0.66 14 段数/段 1.13
15 滑溜水/m3 0.63 15 总液量/m3 1.10

3 结论

（1）焦石坝区块主体区页岩气井产能主要受穿行小层、破裂压力（反映地应力）2个因素的影响，水平井轨迹穿行位置越靠近①—③小层，38 m优质页岩气层段储层各项参数越好产能越高，同时主体区页岩气井产能受应力影响，破裂压力（反映水平地应力差异）越高，产能越低。
（2）焦石坝区块西区较靠近断层，构造变形较强，裂缝发育，影响压裂改造效果，产能受应力作用及压裂规模影响，页岩气井的产能影响因素是裂缝发育影响（漏失量）、试气长度及破裂压力。
（3）焦石坝区块东区靠近断层，裂缝较发育，裂缝越发育，储层含气性越低，地层压力也越低，钻井漏失越严重，产能越低，页岩气井的产能影响因素是裂缝发育影响（漏失量）、含气性及地层压力。
（4）焦石坝区块西南区页岩储层埋深变大且构造特征复杂，构造变形程度强弱（曲率值大小）影响了产能，页岩气井的产能影响因素是气层中深（埋深）、构造变形程度（曲率值变化）。
（5）采用PLS模块大数据分析方法计算VIP值进行量化评价页岩气井产能影响因素，与分区地质综合评价结果一致，证实了焦石坝区块不同分区页岩气井产能（无阻流量、测试产量）的影响因素存在差异。

References

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