0 引言
对于天然裂缝发育的致密气储层，准确预测压裂裂缝走向对合理的井网部署、压裂设计有着重要的指导作用。但决定压裂裂缝走向的因素复杂，天然裂缝的发育对压裂裂缝的延伸有重要的影响[1,2]，地应力方向及其与天然裂缝的夹角是控制压裂裂缝走向的重要因素[3,4]。但现有方法对这2个主控因素的准确预测存在较大的挑战。在天然裂缝预测方面，常用的方法是基于叠后地震属性进行研究，由于这些方法中涉及大量的参数选取，部分参数无法准确获取，因此预测结果与实际结果偏差较大。在地应力方向预测方面，主要通过有限元数值模拟建立应力场预测模型，很难实现准确预测[5,6,7,8]。因此根据地应力和天然裂缝的组合关系预测压裂裂缝延伸方向可靠性较低。在鄂尔多斯盆地东缘某致密气区块，由于经历了3期不同方向的构造运动，天然裂缝方向从NE向到NW向均有分布，无统一方向。对各井采用快声波测井的方法识别出的主应力方向无明显的规律。在2口相距不到700 m的水平井，监测出的压裂裂缝延伸方向呈现70°夹角，压裂无阻流量差别达3.2倍；在部分高产的直井附近，水平井的压裂产能无明显优势，甚至部分水平井压后低产，严重影响研究区的开发进度。由于在压裂过程中，以较高压力向地层中注入压裂液，在井周围的应力薄弱点（受外界应力挤压后容易产生破裂的位置）受压裂液挤压后容易变形或者破裂，进而产生较强的微地震事件，表现出的方向性与该处压裂裂缝的延伸方向一致，可以用来表征该处压裂裂缝的走向。通过对压裂井四维影像向量扫描压裂监测的不同时刻破裂能量分布研究，识别出了压裂井周围应力薄弱点的位置、方向及规模，并以此约束蚂蚁体的预测结果，获取了合理的预测参数，实现研究区内的压裂裂缝走向准确预测。为后期的复杂裂缝压裂及井位部署提供可靠的支持。
1 研究区概况
研究区位于鄂尔多斯盆地东缘伊陕斜坡东段，整体表现为西倾单斜构造，倾角在5°以内。主要目的层为石炭系本溪组和二叠系太原组、石盒子组以及石千峰组，属于典型的致密气储层，平均孔隙度为7.72%，平均渗透率为1.7×10-3 μm2。储层由陆源碎屑岩组成，其碎屑成分主要为石英、长石、岩屑。
经过野外观测发现，研究区节理缝走向的优势方位为NW向（或NW向偏北）、NE向，其次为NWW向、NEE向、NNE向节理。通过成像测井得出定量的裂缝发育情况为：浅部裂缝密度较小，均小于0.2条/m；深部主要目的层段内裂缝密度平均可达1.25条/m。表明深部储层裂缝发育程度高，但裂缝的方向变化较大。研究区受到印支期、燕山期和喜马拉雅期构造运动影响[9]，在不同运动时期主应力方向分别为：印支期最大主应力方向为NW—SE向、NNE—SSW向，燕山期最大主应力方向为NW—SE向，喜马拉雅期最大主压应力方向为NNE—SSW向，导致研究区现今主应力方向主要有SN向和EW向。从井壁垮塌及井壁诱导缝的分析中可以看出，研究区向水平最大主应力方向在不同部位有所差别（图1），纵向上的继承性较差。
常规方法在预测压裂裂缝走向时，不仅需要明确主应力方向，还需要明确准确的天然裂缝发育方向，然后根据两者的夹角和应力差进行判断[10]。在主应力及天然裂缝发育方向变化大的鄂尔多斯盆地东缘，在不同位置裂缝走向的控制因素不同，因此用常规的方法准确预测压裂裂缝走向基本不现实，为此研究出采用四维影像裂缝监测结合蚂蚁体检测技术进行压裂裂缝走向预测的方法。
2 压裂裂缝走向预测方法
2.1 四维影像裂缝监测原理
式中：S ijk为监测井周边某点的S参数值；N为某个时间窗口内信号数据点的个数；M为压裂过程中有效信号的监测站点个数；Xm为检波器的第m道信号；τ ijk m为到第m个监测站点的走时；β ijk m为某点到第m个监测站点的波前扩散因子。
2.2 监测区应力薄弱点识别
由于在压裂过程中，岩石的破裂是一个间断的过程（即使某些岩性表现出持续破裂，由于对监测的破裂能量采用每分钟切片一次，因而此类破裂也以间断的方式表现出来，能够在破裂能量图中被识别），因此在判别有效破裂时对同一位置出现多次破裂能量高的情况时，识别为应力薄弱点，否则可能为噪声处理不彻底或者伪能量斑点[12]（由于地面微地震监测结果受环境噪音影响较大，随着去噪技术的逐渐完善，能够识别大多数的有效破裂，但部分时刻由于背景噪音太强，去噪效果较差无法利用，因此需要对每个时刻的破裂能量进行识别，不能采用整个压裂过程中各个时间步的破裂能量叠加识别）。在图2中色标表示破裂能量的大小，在1C处的东南方向持续多次出现了长度为110多米的应力薄弱位置，该处在构造图中标记为一个应力薄弱点，并且标注其规模。应用该方法对51个监测层位找出172个应力薄弱点，即可以表征在该处压裂时的裂缝走向。
在监测出的破裂能量切片中，过井能量是由压裂引起，其方向代表了该处压裂裂缝走向，在识别时剔除过井筒的破裂能量，避免将其识别为应力薄弱点。由于压裂时随着裂缝的扩展，伴随着一系列的岩石破裂，在裂缝面处产生强烈的微地震，因此在监测出的破裂能量切片中表现为过井点的一条较高破裂能量带，代表着此时裂缝位置（见图3中椭圆形框所标记区域）。在压裂裂缝以外的区域，所形成的高破裂能量带，则是应力薄弱带受挤压后所产生，与压裂裂缝的位置较远，且间隔一些明显的低破裂能量带（即未与压裂裂缝沟通，非压裂液造缝所形成）。
2.3 改进蚂蚁追踪预测裂缝走向方法
蚂蚁追踪裂缝设定参数有：初始边界、蚂蚁追踪偏差、允许的非法步长、必须的合法步数及停止标准等参数，众多参数的准确性决定了裂缝预测结果的精度及尺度，而在实际操作过程中往往因缺少参照物很难获得可靠的预测结果。通过微地震监测获得的井周围应力薄弱方向，以此作为参照来指导蚂蚁体参数的选取。相比常规的蚂蚁体预测方法，其约束条件仅为井点信息，提供的约束信息太少，缺少裂缝方向和规模信息等，因此多解性很强。采用压裂井周围监测区平面上应力薄弱点的位置、方向、规模等约束的信息更多，能够大幅度消除多解性的影响。
图6 不同蚂蚁体参数的裂缝预测结果Fig. 6 Fracture prediction results of different ant body parameters |
从预测图中可以看出，受天然裂缝和主应力变化快的影响，该区域压裂裂缝走向复杂，无统一方向，在井位部署时需要根据裂缝延伸方向进行论证。在部分井点附近可以看到多个裂缝延伸方向，表明压裂后可以形成复杂的分支裂缝，应用该成果可以指导寻找工程甜点的位置。
3 研究结果验证
3.1 监测井压裂裂缝方向验证
应用该技术对研究区应力薄弱点的发育位置及方向进行了预测，结合新监测的5个层位和2口水平井对压裂裂缝方向进行验证。监测出的压裂裂缝方向与预测结果基本一致（图8）。尤其是A18井的太原组，该井位于预测的应力薄弱位置，压裂的裂缝走向与预测结果一致，压裂裂缝规模基本上与预测的规模相似。在A26井的盒8段中井点附近无明显的应力薄弱点发育，通过其邻近区域的方向判断该井的裂缝走向为NE向，与裂缝监测的结果一致。在水平井A-9-1H井的监测中，监测出的水平段压裂裂缝有2个延伸方向，预测图中可以看出水平段的应力薄弱方向有2个，与实际监测到的方向近似。
在另1口水平井A-17-2H井采用的是井下微地震监测，监测的压裂裂缝方向与预测结果一致（图9），在第9段也就是在水平井的根端，预测结果显示有应力薄弱点发育，监测到的微地震事件点明显多于其他段。在该段施工压力上与其他段相比，表现出不同的特征，在加砂压裂过程中施工压力大幅度降低，与应力薄弱段发育的特征一致。因此可以利用预测结果指导水平井分段压裂设计。
3.2 未监测井产能与预测结果对比
由于预测出的应力薄弱点是反映储层中最容易破裂的位置，其方向代表了压裂裂缝扩展的方向，因此可以根据井点应力薄弱点的方向是否复杂来定性判断单井产能[19,20]。通过比对，预测的应力薄弱点方向的复杂程度与压裂产能表现出较好的相关性。在A10井的千5段周围压裂裂缝走向有多个方向，压后无阻流量为18 100 m3/d ，远高于该层的平均无阻流量为8 600 m3/d；A12井盒4段同A10井千5段相似，压后也获得无阻流量为76 800 m3/d。对于预测结果中应力薄弱点较少的区域，形成裂缝形态单一，压后产能普遍不高，A10井盒2段压后无阻流量仅为6 200 m3/d（图10）。因此可以根据预测结果进行致密气压裂井位优化。
4 结论
（1）压裂裂缝走向受天然裂缝和地应力控制，对于地应力和天然裂缝发育方向变化较快的区块，采用常规的方法进行压裂裂缝走向预测精度较低，对后期的开发方案及水平井部署风险较大。
（2）通过四维影像向量扫描监测技术可以识别出压裂井周围应力薄弱点的位置、方向和规模，并以此作为约束条件，优化改进蚂蚁体检测技术的参数，能够准确的预测平面上应力薄弱点的方向。相对于井点，能够提供更多的约束信息，预测的应力薄弱点方向更准确。
（3）通过对5口直井以及2口水平井的验证，预测的裂缝走向与实际监测结果基本一致。同时对未监测井进行比对，发现井周围的应力薄弱点方向越多，压裂产能越高。生产中，可以用此结果来优化井位部署。
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