1 前言

近年由于常规天然气资源量和产量的下降，特别是在北美洲，非常规天然气得到了高度的重视。一些估计表明，全球非常规天然气资源量（不含水合物）超过30000万亿立方英尺，大约有50%的资源来自页岩气。Julander能源公司的首席执行官Fred Julander认为页岩气（SG）是“自发现石油以来最重要的能源进展”。

水平钻井技术的进步、水力压裂、相对高的天然气价格（相比2009年之前）和近来在巴内特页岩（Barnett Shale）和美国其他几个页岩气藏的商业成功都使页岩气在美国成为了热门能源，而且页岩气的勘探开发已开始蔓延到加拿大和世界其他几个地区。

由于页岩气远景的复杂性和广泛性，针对页岩气的应用不能采用普遍用于常规气和煤层气的应用技术，而需专门设计开发工具和方法。多名学者包括Gray等人（2007）和Harding（2008）认为基于确定性解决方案的决议不适用于页岩气开发，因其没有考虑与复杂成藏有关的风险和不确定性，且经常导致过于乐观的结果。

到目前为止，尽管在北美和欧洲的勘查活动活跃以及近期商品价格下降，页岩气远景分析工作也只完成了极少的部分。商品价格的下降使最高质量远景区的开发至关重要，这些区域的开发不仅最符合公司的利益，并且赋予公司与国外的低成本常规气田（即卡塔尔和沙特阿拉伯相关的天然气）竞争的最佳潜力。Williams-Kovacs和Clarkson（2011）提供了与非常规的远景分析有关的现有工作的回顾，并提供了一种专为页岩气应用而设计的综合的六阶段远景分析及开发评价方法（PADEM）。本文中，作者还展示了一个专门开发用以筛查页岩气远景区并且选择最适合详细分析远景的工具。本文以Williams-Kovacs和Clarkson的工作为基础，致力于远景评价并选择进行更深入分析的远景区的试点位置。

当前工作的目标是：①开发一种协助页岩气勘探开发阶段的方法和配套的分析工具；②演示已开发技术在加拿大西部致密砂岩/页岩远景区的应用。这项工作的主要贡献是开发与示范一种针对页岩气远景区的严格分析方法。当考虑共存关系时，基于先导试验井输入变量的不确定性，该方法能生成其预测的分布。以前所有的工作一直专注于全域开发方案，然而无法利用勘探开发早期阶段可获取的少量数据快速形成这种全域开发方案。

2 工具开发

在这项工作中，开发了一种用于分析页岩气远景的工具。该工具选择使用（以Williams-Kovacs和Clarkson提出的方法（2011）为例的）预筛选的方法。本文将重点放在该工具的开发和应用，分析某一远景区的不同区域，以确定它们是否是适合的试点项目，并描述了图1所示的PADEM工作流程的勘探阶段。勘探阶段的目的是对从更多的详细资料中筛选的远景进行调查，以增加对油藏流动性和碳氢化合物生成能力的了解。在这项工作中，我们对个别类型油井采用概率范围经济学（probabilistic scoping economics）作为勘探标准，以确定该远景区是否适合实行试点项目。表1中完整提供了Williams-Kovacs和Clarkson（2011）详细讨论整体勘探开发方法的总结。

表1  勘探开发方法概况

在这项应用中解析模型比数值模拟更适用，其原因在于应用程序自设置和初始化的时间很短，整合的蒙特卡罗模拟法简单易行，并且在勘探早期阶段不容易获得形成精准的数值模拟所需的详细数据。尽管数值模拟技术已得到改进，但解析方法在工业和文献中依然被大量使用。下文给出了开发工具的关键部分的概要。

2.1 属性图

勘查方法最关键的组成部分可能是关键储层、地质力学、岩石物理和地球化学特性的精确属性图的开发。从地质模型、产量不稳定分析（RTA）、压力不稳定分析（PTA）、岩石物理调查等组合中可以推导出这些属性图。这些属性图用于远景的可视化、区块选区以及单一区块的分析。天然气原始地质储量图（OGIP）、K_m-h图、压裂脆性图等有助于选择代表性区块以及具备更大开发潜力的区块，甚至高度非均质性区块。区块作为一种评价不同区块远景生产特性的方法，基于地质和岩石物理的观察，比较简单易于操作。采用区块方法不需要针对每个勘探网区块开发一种标准井进行分析，然而通过应用蒙特卡罗法依然解释了其变化性和不确定性。Clarkson和McGovern（2005）采用区块方法评价了煤层气（CBM）远景。通过输入X-Y坐标值以及Petrel^TM软件的储层属性Z值可以在Excel中创建储层属性图。随后，数据透视表程序被用于对数据排序，并利用二维绘图应用软件创建属性图。由于早期的岩石物理模型通常利用有限的数据集开发，单一区块在蒙特卡罗模拟中选择不确定的输入数据和参数范围可以解释模型参数的不确定性。这种解释不确定性的方法将在本文所示实例中进行演示。

2.2 水力压裂模型

该项工作中，水力压裂裂缝的半长采用Valko（2001）提出的在常规和致密气中应用的简单双翼压裂模型来预测。该模型采用基质渗透率、剪切模量（杨氏模量与泊松比的函数）以及其他储层参数作为输入数据，且如果建模的输入参数不确定，则都必须重新计算每次蒙特卡罗迭代。采用简单的关联（A_cm＝4x_fh）可将裂缝半长转换为与压裂有关的面积。这个压裂模型可能无法代表部分更复杂的页岩气裂缝。为了更好的表示引入到大部分页岩气储层的复杂压裂网，Xu（2009，2010）等人建立了一个更具有代表性的水力压裂模型，该模型将被结合到本次工作中所演示的更新版本的方法中。该区的微地震观测表明，在本文预测的远景区横向双翼压裂的假设是合理的。

作为所应用的速率预测模型中的关键组成部分必须估算裂缝半长，这一问题将在下面部分开展讨论。水力压裂裂缝半长在随机分析中作为不确定的输入量，其分布主要根据该地区的微地震事件或者其他方法来确定。

 

 

图1  非常规天然气勘探阶段的勘探/开发方法工作流程

2.3 速率预测

Clarkson（2013）提供了关于页岩气井生产分析和速率预测综合全面的概述。在该工作中，我们将页岩气井理想化为一个矩形双孔介质系统，气体从基质岩块流入到裂缝且储层不随着裂缝延展（如图2的概念模型）。该模型忽略了包括体积压裂（SRV）在内的影响，其他作者认为大部分低渗页岩气井在合理的时间内不会发生体积压裂。此外，图2所示的概念模型假设了一个均质的完井——Amborse等（2011）和Nobakht等（2011a）讨论了非均质储层完井的预测。

在本次工作中，该模型的解决方案首先由EI-Banbi（1998）提出来。人们普遍认为在页岩气藏中占主导地位的瞬时流动状态是从基质到裂缝的线性流。同时，也可能出现一个与水力压裂线性流动相关的线性流动周期，但是通常认为这个阶段持续时间很短，或者被水力压裂清理以及表皮效应所掩盖，而很少可用于分析。本项工作中，我们假设瞬时线性流（从基质到裂缝）之后是边界控制流，该流态与受表皮效应（见等式7）影响的线性流体模型存在早期偏差。压裂段之间的不渗透边界结构导致了边界控制流产生。由Wattenbarger等（1998）首先将早期线性到边界控制流体的假设引入到致密气的应用中，并且该假设被广泛应用于文献和页岩气行业的解析模型。

 

 

图2  从线性流到边界流的解的概念模型

2.3.1 瞬时线性流的速率预测

EI-Banbi（1998）提出通过恒定速率和恒定流体压力来描述瞬时线性流的公式。本项工作中采用恒定流体压力的条件，这也是本文其他部分的重点——该边界条件最接近大部分产生达到最大水位降低值的页岩气井的流动条件。Samandarli等人（2011）采用不同的流体压力迭代方法，对页岩气生产进行分析建模，但是他们表明在大部分情况下采用恒定流体压力的假设就可以了。

与常用于表征简单横向双翼压裂的裂缝半长（X_f）相比，相关储层面积（A_cm）能更好的表示完井措施和增产措施效果以及生成复杂裂缝的能力。因此，在这一分析中，采用相关的储层（气藏）面积（A_cm）取代裂缝半长（X_f）。许多业内专家相信由于页岩气藏超低的基质渗透率，复杂压裂对于页岩气的商业生产至关重要。

无因次时间，t_D,Acm，相关储层面积（A_cm）依据公式1在恒定压力条件下定义。

                           （1）

无因次速率，q_D,Acm，由无因次时间定义：

                                       （2）

基于储层特性的无因次速率表达式，如果可获得关于K_m和A_cm的估算值，通过公式（3）可确定气体流速。采用不稳定产量分析或者其他的模拟技术可估算K_m和A_cm。K_m也可以通过实验室技术单独确定。

                             （3）

Ibrahim和Wattenbarger（2006）认为线性流的性能受水位下降程度的影响，同时提出水位下降量修正因子（f_cp）。此次工作中采用的修正因子（f_cp）由公式4给出。

                            （4）

此处，

 

Nobakht等人2011a和Nobakht等人（2011b）通过分析中采用校正时间（本次工作未采用）提出一种更严格的校正水位下降量的方法。

将水位下降量修正因子应用到公式3得出公式5：

                       （5）

除了水位下降量的修正，这些公式经过进一步修改可直接应用于页岩气井。与致密气井相比，大部分页岩气井在时间曲线的平方根中表现出的较大截距（在致密气井中曲线通常穿过原点），而在流量和时间双对数曲线上页岩气井则呈现出的一半斜率的偏差。多名作者最初认为是裂缝的有限导流能力造成了这种偏差，但是Bello（2009）和Bello和Wattenbarger（2009，2010）认为这种偏差可以通过采用表面效应来更好的解释。Bello（2009）、Bello和Wattenbarger（2009）在恒定流量和恒定流体压力条件下完成了大量的受表皮效应（skin effect）影响的线性流分析，且推导出了恒定流体压力条件下的解析解。在他们的分析中，将表皮效应作为一个常量。Bello（2009）和Bello和Wattenbarger（2009）证明恒定流量情况下表皮是附加量，而恒定流体压力情况下表皮的作用是非线性的。由Bello和Wattenbarger（2009）提出的解析式可以使用下面的近似代数方程：

                （6）

从方程（6）可以看出，当t_D(t)值大时，包含表皮的项就会变小。

Nobakht等人（2012）研究了巴内特、马塞勒斯和蒙特利的大量页岩气井（这些气井在相对恒定的流压下产量不断降低），同时得出结论：通常这些页岩气井更多表现出恒定流量的情况而不是恒定流压的情况。作者假设这种意想不到的表现可能是由于Bello（2009）以及Bello和Wattenbarger（2009）提出的表皮模型太过理想化，因此无法代表野外条件。通过假设恒定的表皮效应，模型不能说明由压裂清理、压力敏感地层、变化的压裂导流能力、变化的井底流压、压力相关的流体性质、变化的井筒流体梯度、液体加载等导致的表皮改变。作为这项工作的结果，作者提出了一个可应用于公式（2）的替代表皮修正项：

                   （7）

包括水位最低量和表皮的影响，公式（1）、（5）、（7）能够利用预测的气体流量，作为时间的函数，在线性流区域可对K_m和A_cm给出独立的估测。

2.3.2 边界控制流的流量预测

上面描述的方法适用于有效的储层边界相互接触，边界控制流形成之前。基于图2所示的几何图形，边界控制流紧随着瞬时线性流的末期出现。当外部SRV的影响较为显著时，这一观点较为保守。Clarkson和Beierle（2011）认为如果遇到了其他的瞬时流区，则应采用多重分区的方法，此外，如果多级压裂井需要进行非均质性储层的完井（heterogeneous completion），早期线性流之后不会立刻发生真实边界控制流，且需要更复杂“混合”预测技术。如同下面叙述的，我们选择采用更为保守预测程序，假设线性流之后紧随边界控制流。

利用公式8计算达到线性流的拟稳态时间（或者是瞬时线性流的结束时间）：

                       （8）

正如图2中看到Y_e是压裂到储层边界的距离，计算公式如下：

                       （9）

多名作者已经提出了页岩气井拟稳态线性流的预测方法。包括Fraim和Wattenbarger（1987），Palacio和Blasingame（1993），Doublet等（1994），Agarwal等（1999）和Mattar和Anderson（2005）认为可采用物质平衡类模拟程序预测边界控制流。Clarkson和Pedersen（2010）将这种方法应用于致密油研究，同时本文也将采用这种方法。公式（10）给出采用物质平衡方法预测边界控制流的生产速度：

              （10）

此处q_pssi-Linear是边界控制流初始的页岩气流体速度，（Pri）pss是边界控制流初始的平均储层压力，且（Pwfi）pss边界控制流体初始时井筒流体压力。通过物质平衡计算平均储层实际气体拟压力。对于含有大量吸附气的页岩气开采（application），一般使用Clarkson和McGovern（2005）提出的MBE方法。而在以游离气为主的情况下，则使用定容气藏的常规MBE方法。物质平衡计算需要地质储量和气体特性（比如天然气压缩因子），这两者都是由关键PVT输入量和状态公式（EOS）确定的。

（a）	收入总额	（b）	收入总额
扣减	使用费	扣减	使用费
扣减	运营成本	扣减	运营成本
得出	税前运营现金收入（OCIBT）	扣减	资金成本补助（CCA）
扣减	收入税	扣减	加拿大开发费用（CDE）
得出	税后运营现金收入（OCIAT）	扣减	加拿大勘查费用(CEE)
扣减	资本支出	扣减	加拿大油气物业费（COGPE）
得出	税后现金流（CFAT）	得出	生产应税所得
贴现	税后贴现现金流（DCFAT）	乘	生产税率
		得出	应付税款
		扣减	免税额度
		得出	应付净所得税

图3  现金流分析：（a）现金流；（b）收入税（加拿大税制）

结合El-Banbi（1998）改进的瞬时线性流的无因次公式和边界控制流的物质平衡模拟方法，可以开发一种综合的预测方法：

1)        获取A_cm（或者X_f）和K_m（来源于微地震和/或RTA模拟/已有生产数据或者其他估计）的独立估算值。

2)        使用公式（1）和（7）作为时间函数计算t_D,Acm，q_D,Acm。

3)        线性流部分的数据利用公式（5）作为时间函数计算q_g。

4)        指定排放区（来源FMB模拟/已有的生产数据或者其他估算）。

5)        使用公式（8）和（9）计算t_PSS-Linear和Y_e。

6)        确定 。

7)        采用公式（10）通过废弃量（边界控制流）从t_PSS-Linear预测产量。

上面描述的解析模型是假设模型（最小变化）区块内的体积平均值参数是恒量，并从认为是不确定的参数的概率分布中选择一个值。每一次蒙特卡罗迭代将选择不同的值，导致不同的流量预测和不同的主要经济指标值。在许多参数高异质性水平的情况下，存在明显的不确定性，这种不确定性反映在关键输出参数的显著变化。

2.4 经济模块

将经济模块与速率预测集成来计算与生产相关的现金流。因为通常行业采用名义美元计算实际（通常的）现金流和名义（现行的）现金流，虽然采用实际的盈利指数计算项目的最低预期资本回收率，且通过不同的通货膨胀率来比较项目。采用图3中的业务流程计算现金流和收入税（加拿大税收制度）。

该模块中的天然气价格的确定实行了价格操纵，而非价格预测。采用价格操纵表明了项目十分稳定（不论是单独而言还是相较于其他项目），并且不再需要预测极不稳定的天然气价格，该模块中也设置了以价格预测为基础引导经济的选项。

方法中建立了多个实际盈利能力的指标，包括净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和投资收益率（ROI），用来比较项目和公司设定的最低预期资本回收率，同时可给项目进行排序。

2.5 蒙特卡罗模拟的一体化

本次工作将蒙特卡罗模拟整合到方法开发中。采用@RISK^TM（Palisade Corporation，2010）对关键PVT和储层属性（原始参数）进行概率分布和模拟操作。概率分布的输入变量根据不同项目的数据数量和质量而变化。Clarkson和McGovern（2005），Haskett和Brown（2005）和Harding（2008）认为对数正态分布最能代表PVT、储层和经济特性，因此本文使用了这种分布类型。这些概率分布拟合按P10（低）、P50（中）和P90（高）不同的值输入各个不确定变量。这些输入值可能来自勘探/远景数据、个人经验、模拟数据等。缩减所有输入变量的分布保证每个实现只选择合理的数值（缩减分布将选择少量接近无穷大的数值，从而影响输出变量）。

上面讨论了@RISK^TM输出变量定义的关键经济参数，以及气体速率和累积天然气产量。由于每个输出变量允许量化与项目相关的不确定性，可对其生成一个概率分布，以便做出与远景选取和开发有关的明智决策。

通过在x轴上找到相应的最低预期资本回收率时的位置，向上垂直移动至曲线处，然后再水平投影到y轴，这样可以从累积概率分布计算出超过设定最低预期资本回收率的概率。用1减去y轴上求出的值，得出超过最低预期资本回收率的概率。这个方法在本文中将作为范例进行演示。

在这一应用中（如在孔隙度和渗透率之间），采用了拉丁超立方体抽样，如果有必要的话，还可合并相关性（如孔隙度与渗透率）。典型的多相（气+水）页岩气/致密气应用的主要参数如表2.3所示。在某些情况下，参数的依赖关系可使用行业普遍接受的经验模型进行解释，而在其他情况下会使用来自现场数据或者估算得到的基于方向的相关性（如较高的正相关关系）。例如，与压力有关的渗透率（绝对的渗透率比值）使用Yilmaz等人（1991）的方法可与储层压力和岩石力学特性关联。相反，束缚水饱和度与孔隙度密切正相关。可能的参数关系如表2所示。

蒙特卡罗模拟运用了一个类似于Clarkson和McGovern（2005）使用的煤层气气藏远景分析的方法。

表2  基本参数、可能的相关性和参数关系

3 该方法应用于远景勘探

本文中开发的方法广泛应用于SG远景将其分成区块进行分析的目的，以确定是否适合作为一个试点项目。由于SG试点和开发项目成本高，且其详细分析需要大量数据，页岩气远景勘探至关重要。

对于远景勘探应用而言，其方法的选择以当前远景数据和模拟数据相结合为基础。理想情况下，对于关键PVT和储层参数情况良好的估计，作为空间坐标的函数可用于远景勘探。如果事实并非如此，可以对模拟气藏或者其他数据源进行估算以获取数据，同时分析该方法带来的不确定性。

假定整个远景区PVT和其他储层特性不变，输入数据可用于生成主要储层特性图。关键生产指标图如OGIP和基质渗透率乘以可以开发的净投入（千米/小时），可用于区块的选择。区块的选择基于区域类似的关键生产指标的值。对页岩气储层而言，压裂的指标，如压裂指数或脆性也可能用于区块选择，同时许多作者表明建立复杂裂缝网的能力对于页岩气商业开采至关重要。

选择区块后，开始进行蒙特卡罗模拟，按照P10、P50、P90的概率预测和可以开发累积产气的区块，且结合使用关键经济指标的分析来确定区块能否适合一个试点项目。其他因素比如公司的经验，企业和商业策略，可用的资源和基础设施等都将纳入评估，以便为公司以及股东们确定哪些区域可以作为最佳试点选项作出明智的决策。

远景勘探方法工作流程见图4所示。

4 采用两段页岩开发模型的样本示例

为了进一步说明该方法的应用，对加拿大西部的某处致密砂岩/页岩（假定没有吸附气体）远景区的两段进行了分析。在之前的研究中，Petrel^TM开发的远景地质模型采用可用的岩石物性、储层和生产数据。图5所示研究区域内4口井的三维孔隙度模型和孔隙度相关的钻/录/测井记录。在该区域，存在两处可获益的产气水平井段（井段3和井段4）。

 

输入数据 关键储层属性的填图属性 PVT，其他储层和水力压裂属性 生产数据 经济投入

区块选择 根据OGIP或者其他关键属性确定区块

蒙特卡罗模拟

模拟输出 P10、P50、P90的概率预测和累积产气量 水力压裂运行情况 经济参数 可行的商业区块标志 其他

 

 

图4  远景勘探方法的工作流程

 

 

图5  三维孔隙度模型和孔隙度相关的测井

模型开发期间这个开发区拥有11口垂直井，2口倾斜井和4口水平井。最初钻完成垂直井，紧随其后的是开始于2008年的水平井。Clarkson和Beierle（2011）在该区选择一系列井进行不稳定产量试井（RTA）。模型开发中使用的水平井的总结显示在下面表3中，同时在图6中（在下面描述）该区域的天然气原始地质储量（OGIP）图上显示了井的近似轨迹。

表3  研究区水平井概况

井名	井向	进入层位	完井方式
1号井	水平	井段4	尾管注水泥
2号井	水平	井段3	自膨胀封隔器
3号井	水平	井段4	自膨胀封隔器
4号井	水平	井段4	自膨胀封隔器

所做的分析主要集中在大部分是水平井的井段4。为了简化分析，采用孔隙度下限为4%，通过Excel加权平均井段4层位，将Petrel^TM多层模型转换成一个单层模型。这一平均化过程是为了完成对基质的孔隙度、初始含水饱和度和渗透率的处理。利用孔隙度下限值还可以计算总有效收益和毛净收益（有效收益假设包括所有孔隙度下限值以上的层）。图7a和图8a显示了OGIP和K_m-h属性图。

模型采用的网格大小如表4所示。在整个开发过程中假设为常量的PVT、储层和生产参数如表5所示。

表4  网格属性

对于这种情况，人们认为井筒流动压力（pwf）为常量1750磅/平方英寸，接近开发区水平井最初的井筒流动压力。随着时间的推移井筒流动压力降低，后期模型中压力驱动力低于开发井，模拟气率并不乐观。这种情况下，在可获取日常生产和流动压力期间内，平均两个收益井的流动压力大约是1550磅/平方英寸，因此到开发后期之前，这种假设的影响并不很明显。在实际勘探中，该地区还没有投入生产，由于我们不需要将可用的生产数据与模型匹配，而是采用实际的流动压力估计值尝试得到一个准确的潜在生产能力估计值，所以这种假设的影响不是一个值得关注的问题。

表5  PVT常数、储层和生产投入参数

参数	值
PVT参数
气体比重	0.648
N2/%	0.46
CO2/%	0.2
H2S/%	0.0
温度/℉	166.5
Cw/磅/平方英寸-1	2.9×10-6
Cr/磅/平方英寸-1	5.6×10-6
VL/标准立方英尺/吨	N/A
PL/磅/平方英寸	N/A
储层参数
Pi/磅/平方英寸	3500
排放面积/Ac	80
生产参数
Pwf/磅/平方英寸	1750
rw/英尺	0.3

3个区块中假设关键属性的变化情况如表6所示。各属性的数值是每个区块的各个网格值的算术平均数。由于基质渗透率是蒙特卡罗输入量，且利用基质渗透率值可计算总压裂半径（虽然也可使用压裂分析模型在每次迭代时作为基质渗透率函数计算总压裂半径），故给出了一个基质渗透率值以显示区块之间总值的变化情况。

表6  储层变量和水力压裂输入参数

参数	区块1	区块2	区块3
储层参数
有效厚度/英尺	102	74	58
孔隙度/%	7.1	6.5	6.0
Sw/%	18	15	16
Km/毫达西	0.0084	0.0079	0.0077
水力压裂参数
剪切模量/磅/平方英寸	2×106	2×106	2×106
总压裂半径/英尺	1432	1477	1489

 

 

图6  研究区地质储量图呈现近似水平井轨迹

4.1 区块选择

利用从Petrel^TM多层模型开发的单层模型，其单层等量地质储量如图7a所示。根据类似颜色为代表的区域具有类似地质特征和岩石物理性质，通过视觉观察可选择区块。虽然已知气藏具有高度的横向非均质性，可以看到关键的地质和岩石物理性质明显凸出部分。该图形显示了更复杂的异质性模式的情况，需要更多的区块并且可能有必要用区块代表具有相似属性的不连续块段。图7b显示基于天然气原始地质储量选择的区块远景区。在计算天然气原始地质储量时，虽然该远景区吸附气体量很容易被包含其中，但还是假设其可以忽略不计。

 

 

图7  地质储量图：（a）地质储量；（b）选区

从图7b可以看出选取的三个区块中，区块1具有最高的天然气原始地质储量（红色和橙色），区块2具有的地质储量（光和暗绿色）次之，区块3具有的地质储量（紫色和蓝色）最低。从这幅图中可以推断出区块1将有最理想的属性，因此可能具有最高的产量，而区块3产气物性最不理想，因此可能具有最不理想产气量。如同气藏地质储量图（图7）一样，如果绘制K_m-h图我们也可以分辨出三个相似的区块。此次应用区块选区采用的天然气原始地质储量图和K_m-h图作为代表资源的程度/密度和储层特性的两个要素，这是工业上常用的评估致密砂岩和页岩远景好坏的关键因素。区块选区的属性根据不同项目而变化，取决于驱动特定资源类型远景的关键要素。

对于这种情况，假设简单的水平双翼压裂（如所使用的压裂模型所假定的）就足够了，因为微地震数据对同一区域的补充水平压裂井的解译说明复杂程度较低，如果不是水平情况，则进行压裂（图9）。采用水平和垂直观察井用以观察，同时采用双阵列处理会产生一个好的数据集。一般情况下，各个阶段仅出现一个水力压裂裂缝。水力压裂裂缝通常选择北东-南西方向，与加拿大西部沉积盆地（WCSB）部分最大水平应力方向一致。

 

 

图8  K_m-h图：（a）K_m-h；（b）选区

通过比较图6与图7b和8b可以看出在开发区所有水平井部分或全部在区块1范围内。因为这个原因，剩余的分析还将在区块1中开展。对区块1区域的水平井的预测情况而言稍微乐观，因为这些水平井水平延伸超出区块1区域进入地质储量和K_m-h更低的区域（该区水平井采用恒定的流体压力与（P_wf）i相比将获得相反的影响）。

 

 

图9  根据微地震数据解译的研究区内水平井水力压裂裂缝几何图形

4.2 经济分析

分析假设只有天然气价格是变量，而所有其他经济参数都保持常量。表7列出了其他主要经济参数的值（基于Magyar和Jordan的估算（2009））和表8介绍了主要的专利权使用费、税和贴现参数。

在本文的分析中，净现值（NPV）作为重要的收益经济指标且最低资本回报率为0。

分析远景的工作流程图如图4。

表7  资本和运营成本参数

表8  使用费、税收和折现率

4.3 蒙特卡罗模拟

在区块选择之后，本文进行了蒙特卡罗模拟研究。蒙特卡罗模拟中，基质渗透率（k_m）和页岩气价格不断变化，而所有其他的PVT、储层参数和经济参数保持不变。为了更好地进行说明，我们选择了将“不确定”的输入变量的数量显著限制在基本控制远景的油藏性能（储层渗透率）和经济情况（天然气价格）。基于P10、P50和P90值按照对数正态分布模拟参数。在大多数的勘探情况下，许多参数都是不确定的，可以通过这些参数的概率分布（见表2）来定义。对于需要使用概率分布进行定义的一些关键参数，可通过评估给定区块内重大变化的属性图来直接确定，或用更严格的统计技术，如采用区块内部数值计算变异系数（Cv）。由于基质渗透率是基质流动的主要控制要素，以及未来商品价格造成的天然气价格的高度不确定，针对这种情况，我们选择基于视觉观察的基质渗透率。

基质渗透率按照P10、P50和P90的值计算如下。通常情况下，可以通过岩石物理模型中的参数值拟合分布来生成概率分布，但是因为我们处理的是远景的早期评估，因此我们采用了替代的方法，即最大限度提高模型获取的不确定性来解释其他早期参数估算无法获取的变化性。如果需要，对其他不确定参数也可以使用相似的方法。

P10——区块1中比第十百分位值的基质渗透率低20%

P50——区块1中的基质渗透率值居中间数

P90——区块1中比基质渗透率的九十百分位值高20%

表9中定义了2个输入变量的分布。将模型内部不确定参数合并关联（见表2）也很重要。虽然孔隙度和渗透率之间的相关性被加入到原始岩石物理模型（幂律相关），并且压裂半径与剪切系数（正相关）、基质渗透率（负相关），净收益（负相关）和压裂模型井眼半径（负相关）相关，但是出于演示的目的，本文对这一方法进行了简化，使蒙特卡罗模拟中的主要变量之间没有相关性。由于压裂半径取决于基质渗透率，压裂模型必须在每次迭代时重新计算。气体流量，累积产气量和净现值被定义为@RISK^TM输出变量。

本文进行了5000次蒙特卡罗迭代，以确保蒙特卡罗输入变量充分覆盖样本空间。要求覆盖足够的样品空间，是为了确保每个模拟输入相同参数运行时，能得出同样的结论。出于演示的目的，用上述方法获得的迭代数并不是最优化。但是，通过将无限大（非常大）的样本输出分布与减少样本数量的输出分布比较，同时寻找要求充分重复“已知”输出分布的最小值，可以获得优化的迭代数。当进行多个模拟时，优化处理可用于减少处理时间和容量。

4.4 结果

图10显示了区块1中单口气井的确定产气量和累积产气量预测。这个“确定性”的基质渗透率的值来自于表9所示输入分布的斯旺森平均值（SM），假设这个值代表区块收益的平均水平（静态平均K_m=0.0095毫达西）。虽然Bickel等人（2011）指出了斯旺森平均值（SM）的缺点，但它仍然被广泛地用于工业，因此在这种情况下还将使用。此外，斯旺森平均值在输入分布的平均值的5%范围内（使用@RISK^TM计算），因此认为在这个例子中的平均值是准确的。另外，可以使用另一个估计的平均值（即分布平均值、区块值的算术平均值等）。图10a显示的产气速率与时间半对数图以及累积气体的产生与时间的笛卡尔曲线，而图10b显示了产气速率和时间的对数分布图。

 

 

图10  开发模型情况下的确定速率预测：(a)产气速率和时间、累积产气量和时间的半对数；（b）产气速率和时间的对数关系

图11显示了产气速率与时间的半对数图，图11b显示一个产气速率与时间的对数图和图11c显示预测（约14年）最初5000天累积产气与时间的笛卡尔曲线。

通过比较图10和图11，可以再次看到确定性预测与P50概率预测相比，具有更大的IP，持续的生产速度和累积产气量，表明确定性预测是比中位数情况稍微乐观，并且明显远超过P10的情况。这些结果再次支持使用概率分析取代非常规应用的确定性分析。

 

  

图11  开发模型情况中概率速率预测：（a）产气速度和时间的半对数关系；（b）产气速率和时间的对数关系；（c）累积产气量和时间

随后，P10、P50和P90产量预测与区块1内水平井可获取的生产数据进行对比，以测试开发方法的稳健性和准确性。在这个比较中，由于完井的复杂性，只有井3和井4可用，而井1表现不佳，且井2在此次分析区块外部。井3的产量被缩减了30天，以便使该井产量自然下降的初始时间与概率预测的一致（指修正井3）。生产的前430天的对比曲线如图12所示。

如图12所示，两口井的生产数据（修正井3和井4）普遍落在P10和P90之间（使用@RISK^TM生成的预测）。除了生产的前20天和第300天左右时的大约20天两个时间段（模型没有指出的操作问题导致的结果）外，约80%的数据点如预期处在P10和P90预测之间。初步预测产量可能更高，因为它不考虑压裂清理干扰、启动效应等，该模型增加了表皮效应来提高与IP的匹配程度。但是，在真正的勘探情况下表皮效应的大小无从得知，这是因为无法获取产气远景区域的数据且需要将其作为不确定的输入量以最大限度地提高模型的准确性。

 

 

图12  3号井和4号井生产数据和概率速率预测的对比：（a）产气速率和时间的半对数关系；（b）产气速率和时间的对数关系；（c）累积产气量和时间

虽然这不是一个令人满意的统计样本，只有一个关键属性（K_m）被认为是不确定的，但结果令人鼓舞。图13显示了净现值的增加的累积概率分布，直方图和回归系数托那多图。图13a再次显示超过最低预期资本回收率概率计算的累积概率分布图。

从图13a可以看出这个模拟平均净现值为53万美元，可能超过最低预期资本回收率的50%。然后，可将平均净现值和超过最低预期资本回收率的概率与相同远景的其他区块，以及与其他潜在远景的区块进行比较，从而确定哪些远景区域可提供最好的经济成功机会。这一分析显示了积极的NPV平均值和超过最低预期资本回收率的适度概率。基于这样的分析，可以得出结论：区块1的样品远景对于试点项目是极好的备选。这一分析支持了该地区的开发，但是这一测试中所采用的天然气价格网格假设对其结果影响极大。图13C中托那多图表明天然气价格对净现值带来的影响最大，基质渗透率给净现值带来的影响其次（区块1中最小的基质渗透率变化的结果）。这表明假设较高的气体价格（比如该区水平井钻探时期的气体价格）将提高远景的可取性。从图13b直方图可以看出模拟中大部分的净现值在300万美元和350万美元之间，众数等于-1.5万美元，相当于平均数53万美元左右。

 

 

图13  开发模型应用NPV法得出的经济结果：（a）累积概率分布；（b）柱状图；（c）回归系数的龙卷风图

此分析程序可在在开发区的其他2个区块内完成，以协助选择最适合公司的试点项目的位置。2号和3号区块的填图属性的直观观察（图7b和8b）表明，这些地区情况没有区块1理想，因此在本次分析所使用的气体价格假设中可能不适合作为试点项目。

5 结论

在本文中，开发了一种方法理论和基于excel的方法以协助页岩气和致密砂岩气藏的勘探。这个方法包含了来自不同来源的映射属性、一个用于估算水力压裂半径的简单的压裂模型、目前应用于页岩气井开采的速率预测技术、计算关键盈利能力指标的经济模块以及解释非常规资源中内在的风险和不确定性的蒙特卡罗模拟。本文所描述的方法和工具可被工业界用于评估远景区域内的各个区块和选择适合试点项目的地区。该方法较为严谨，以岩石物理、地质和现在产业应用的分析储层模型为基础，且通过重建现有实例的油藏动态来证明其准确性。由于不需要建立复杂的数值模型和详细的开发方案（所需数据是在开发早期通常无法获取），这种方法既简单又高效。

感谢代金友副教授对本文提出的宝贵意见。本文受中国地质调查“地学情报综合研究与产品研发”（121201015000150002）项目支持。

资料来源：Williams-Kovacs J. D., Clarkson C. R. A new tool for prospect evaluation in shale gas reservoirs. Journal of Natural Gas Science and Engineering，2014，18（5）：90-103.

考察组对冒沙现象取样

太平镇砖混房屋倒塌严重

考察组向村民了解地表破裂情况 本版图片由地科院雅安地震野外科学考察组提供

双石镇在地震的破坏下已成废墟

    从雅安地震发生的那一刻起，各种媒体上有关地震成因的推测、分析、判断甚至争议就非常热烈。4月22日下午，中国地质科学院召开雅安地震院士专家研讨会，从地质学的角度也对雅安地震的发震机制进行了分析和研讨。希望，他们的思索能够为人们带来一些启示。

　　1.地震2小时后，地质科学家到达震中，判断为逆冲断裂

　　中国地质科学院的专家应该是最先进入震区的科学工作者。

　　4月20日8时2分，四川省雅安市芦山县发生7.0级强震，得知讯息，正在四川工作的大陆构造与动力学国家重点实验室李海兵研究团队的4名成员：司家亮、云锟、张佳佳、王焕，立即从成都奔赴雅安芦山。仅仅两个小时后——10点钟，他们就从地震现场向位于北京的实验室发回了照片。

　　照片可清晰地看到地震造成的破坏，乱石满地、房屋倒塌、道路损毁。当然，科学工作者的第一反应还是尽力搜集地震破裂造成的地表显示，寻找能够反映这次地震原因的蛛丝马迹。

　　据前方调查的信息，此次地震的发震断裂为天全—大川逆冲断裂，为龙门山山前断裂——“安县/灌县断裂”的南段，位于宝兴和雅安之间。安县/灌县断裂的中段曾在汶川大地震时发生80公里的破裂。

　　4月20日下午，李海兵研究员与司家亮等人在雅安地震重灾区芦山双石镇集结，组成科考队沿天全—大川逆冲断裂行进。据观察，地表未发现明显的破裂，但有大量地震喷沙和冒水现象。此时已经到了晚上，他们决定，第二日再奔赴宝兴，因为逆冲断裂上盘的破坏性可能更大，能够观测到的科学现象也会更多。但问题是，当时同为地震重灾区的宝兴堪称“孤岛”——由于地震造成的山体崩塌十分严重，大量巨石滚落导致交通中断，车辆无法通行。

　　等待救援人员打通道路？

　　心情急切的李海兵决定徒步赶去宝兴，尽管两地相距约40公里。

　　21日早上8点，他们从芦山出发，经灵关，步行10多个小时赶到了宝兴县城。虽然此时已是晚上7点，但李海兵等人还是冒着余震穿行在宝兴县城查看灾情。大家的感觉是：尽管芦山至宝兴县城沿途的山体滑坡十分严重，但宝兴县城内建筑物破坏程度并不严重。

　　就在同一天下午2点，中国地质科学院由副院长董树文带队的野外科学考察组也赶到了成都，随后，他们分为三个组分头工作。按计划，他们将对灾区的灾后重建选址进行相关地壳稳定性评估工作，同时对重要活动断裂进行考察，特别是将监控并高度关注新的地应力异常。

　　22日上午，科考队与国土资源部在雅安市的前线指挥部会合，并研讨了下一步工作。中午12点，董树文带领的第一组继续从雅安经芦山前往双石镇。考察发现双石镇地表破裂现象不明显，但有比较集中的串珠状沙冒现象，与房屋的挤压破裂方向基本一致，方向大约北东40°；在双石镇中心人民医院后方桥头，房屋全部损毁，房基水平右行错动2~3厘米，未垮塌的房屋墙壁上均出现两组张性的X节理，钝角方向对着垂向；再往东南方向走，直到双河村林峡组，沿途一直有沙冒现象，且多为黑沙，初步判断为深部煤系地层所致。

　　与此同时，由地质力学所张岳桥研究员带队的第二组从成都出发，经邛崃市、大川镇和太平镇一线到双石镇，沿途进行了震区地面破坏情况考察工作。初步结果表明：邛崃至大川间未发现地面有明显破坏，从大川附近开始出现建筑物破坏情况；大川至太平一线，沿途可见少量滑坡和崩塌，并有水泥路面破坏与变形现象，显示出较明显的近东西向挤压变形特点；在太平乡，建筑物破坏增多，常见无框架支撑的单层砖房倒塌现象，同时，土石路面出现裂缝和路基局部垮塌现象，并有平行北东向沟谷方向的小型张裂缝发育，但未见明显的同震地表破裂标志。从太平镇至双石镇，房屋破坏情况有进一步加重趋势，并在双石镇观察到水泥桥梁发生近东西向挤压变形破坏和地裂缝发育。

　　由地质力学研究所副所长侯春堂带队的第三组则直接从雅安赶往芦山前线指挥部，参加了15时国土资源部抗震救灾远程会商视频会。

　　晚上，地科院运送仪器的车队从北京赶到了灾区与调查组会合。

　　2.从地质角度分析，雅安地震与汶川地震存在关联

　　地科院身处北京的地质专家们，热切期盼着同事们从前方传来的一切信息。同时，他们也在紧张地研究着有关雅安地震的一系列科学问题。

　　4月22日下午，中国地质科学院召开雅安地震院士专家研讨会。十余位与地壳稳定性研究相关的院士专家围坐在一起，高悬的大屏幕上显示的是一道从东北向西南斜劈在地壳上的巨大裂痕——这次地震、也是汶川地震的祸首——龙门山断裂带。

　　龙门山断裂带位于青藏高原东缘，与四川盆地相交，长约500公里，宽达70公里，由3条大断裂构成，自西向东分别是龙门山后山断裂、龙门山主中央断裂、龙门山主边界断裂。这里也是地震多发区。

　　在一幅《汶川地震及其余震分布图》上，密密麻麻的红点堆积在龙门山断裂带的北部和中部——汶川地震后不到一个月时间里，这里发生的余震次数就超过了万次。专家介绍说，5年前，由于汶川地震释放的能量巨大，龙门山断裂带北部中部近300公里的地方都发生了破裂，但是西南段的约100公里却没有破裂。

　　这次破裂的恰好是当年比较稳定的地段。专家们根据现有资料初步判断，雅安地震与汶川地震的发生机理很相近，但汶川地震西南段以逆冲为主、东北端为右旋走滑断裂，雅安地震则为逆冲断裂。由于震级的差异，汶川地震的持续时间约90秒，雅安地震的持续时间约27秒，当然，两者的地表显示也差异较大。

　　国家地震局拥有我国地震研究的主要科技力量，院士专家们对他们的观点十分重视。恰好当天上午，地科院的多位专家参加了国家地震局组织的一次紧急会商会，并带回了一些地震专家对雅安地震的解读。

　　中国科学院院士、中国著名地球物理学家陈运泰认为，从震源位置、机制和震级大小看，雅安芦山地震是汶川地震强余震，是汶川地震破裂向西南方向的发展。而且，他5年前曾在一份政府内参中特别提到汶川西南100公里左右的宝兴一带可能发生七级左右强余震。

　　雅安地震发生后，陈运泰院士研究团队根据现有数据资料对这次地震的破裂过程做了动力学模拟，推测的结论是：雅安地震破裂沿走向30公里，沿断裂层面40公里，最大错距离为1.6米，由于地震能量靠近地表基本消耗完毕，因而地表不会产生明显的同震破裂。

　　这样的推测与地科院地质科学家在现场的观测情况基本一致，不过专家们也提出，由于地震现场科考的许多信息还没有充分采集和传递，判断模型与实际情况的吻合程度还需要更多的时间以便获得较多的详细的一手资料。

　　现在地震科学界对于雅安地震是否为汶川余震的争议比较突出。对于陈运泰院士的观点，也有一些人持反对意见。理由主要为：两次地震之间的时间间隔较长，且这次地震与汶川地震的余震区有一定距离，两地之间有个中间段是没有地震的。

　　据地震专家的判断，在这两次发震断裂的中间存在着一个地震障碍体。

　　地科院的院士专家对此也进行了讨论。有专家提出，汶川大地震的方向是从汶川向东北方向展开，主要沿龙门山断裂带中央断裂的中—北段以及前山断裂的中段展布，而芦山地震则位于龙门山断裂带南端，在靠东侧的另一条断裂带上，是不是可以考虑雅安地震是龙门山断裂带上一次新的主震。

　　院士专家们认为，是否为余震可能需要进一步的研究，但有一点是肯定的，两次地震在地质上具有明显的相关性，受力条件、孕育过程非常相似。他们还特别提出，研究地震的一大关键是对地震构造背景的准确认知，应该把活断层特别是发震的是哪条断裂搞清楚，要把地块是如何运动的搞清楚，最好建立地质模型。

　　3.地应力监测数据，能够在一定程度上反映地震孕育发展

　　说起地震研究，许多人都会想起一个名词——地应力。

　　地质力学认为，地壳内的应力活动是使地壳克服阻力、不断运动发展的原因；地壳各处发生的一切形变，如褶皱、断裂等都是地应力作用的结果。

　　我们从过往专家对龙门山断裂带地震多发的解释中很容易就能找到地应力的“影子”：青藏高原以每年10~15毫米的速度向东流动，在龙门山一带受到坚硬的四川地块的阻挡，积聚了大量的构造应力，形成了断层。该断层在不断受到青藏高原挤压的情况下，成为逆冲运动的多发区，因而易于发生地震。

　　地应力监测首次与地震联系起来应该是在2001年。2001年11月14日昆仑山发生8.1级地震，当时正在昆仑山活动断裂带中段西大滩附近进行两个测点地应力监测的中国地质科学院地质力学研究所廖椿庭研究员，获得了一组珍贵的震前震后地应力数据。数据显示，昆仑山大地震前后断裂附近地应力大小和方向均发生较大变化，震前地应力高度集中，而震后地应力大小降低约2/3。

　　从此，地应力监测走上了地震监测和研究的舞台。

　　现在，人们普遍认为：地震的过程也是地应力释放的过程。正是根据这样的思路，许多人认为汶川特大地震应该已经把龙门山断裂带积蓄的能量释放得差不多了，并推测汶川地震后四川百年内都不会再有强震。

　　其实这样的推测与地质工作者的地应力监测结果恰恰相反。

　　据参会的廖椿庭介绍，他曾在几年前进行一个名为“龙门山地质构造断裂带及其与汶川蕴震动力条件分析”的课题时，选择了三个点作为地应力测量点：一个在鲜水河断裂与龙门山断裂交界处的康定，一个在发震的映秀，还有一个就在宝兴县城。然而，测出的结果让廖椿庭都大感意外——原本估计最不稳定的康定测点，地应力值最低，而应该“平稳”的宝兴测点，最大水平主应力值却最高。当时，廖椿庭研究团队曾在科研报告中对这一现象进行了描述，并建议继续关注。随后，地质力学所在雅安宝兴建立了长期地应力实时监测台站。

　　那么，我们在雅安的地应力监测台站是否记录下了雅安芦山地震的信息？

　　据专家介绍，雅安地震发震前不久监测曲线显示出跳跃，这引起了监测人员的注意，随即他们进行了跟踪分析，遗憾的是，由于缺乏确切的实例参考，综合分析尚未完成就发生了雅安地震。地震导致断电，数据也一度中断。但震后搜集的数据显示，发震时有两个方向的地应力值大幅增加。

　　院士专家们研究了来自宝兴等处的地应力应变监测台站的实时监测数据，认为地应力测量数据在一定程度上反映出地震的发生和发展，这一点非常重要，但现在的问题是：一是，许多重要的数据还没能上升为科学的认识和规律，还需要加强资料分析和综合研究；二是，当前已有的各个台站的监测资料还比较分散，数据的共享和集成还很薄弱；三是，由于地应力监测工作与其他地震监测手段还没能密切结合，发挥的作用还十分有限。

　　4.数值精确预报地震需要多部门多学科的通力合作

　　地震预报是地震研究一个重要内容，更是一个人类期待解决的目标。

　　就在雅安地震的前几日，深部探测技术与实验研究专项“岩石圈三维结构与动力学数值模拟”项目负责人、中科院院士石耀霖在深部专项成果交流会上，谈到了地震预报的问题。当时他说，地震预报也应该像气象预报那样，从基于前兆的经验预报逐渐转变为基于物理机制的数值预报，而其中的关键物理量就是——应力。

　　地震发生后不久，他又很快发表了自己对雅安芦山地震的一些认识。

　　他谈到，汶川地震强烈，断裂带长达近300公里，几乎整个龙门山断裂带都发生了破裂，但是西南段却有约100公里没有破裂。于是很多人都提出疑问：这一段落会破裂吗？破裂规模会有多大？什么时候破裂？

　　他引用了地质力学研究所秦向辉等人的观测结果：“对比分析2003、2008和2010年在宝兴、康定地区4个钻孔的水压致裂应力测量资料，初步揭示汶川地震后断裂西南段现今地应力环境与地震危险性。研究结果表明：龙门山断裂西南段，尤其是康定地区，地震后仍然积累有较高的地应力，震后应力调整以积累为主；龙门山断裂西南端的最大水平主应力已经达到断层活动应力临界下限值，断裂活动进入临界状态，未来具有发生逆断层活动的可能性；结合地应力测量结果、地震地质等资料认为，龙门山断裂西南端具有潜在大震危险性，值得重点关注和研究。”

　　显然，地应力监测显示，西南端一段没有地震破裂，但这一段落也是主应力积累率最高的部位之一。而且，汶川地震的发生，使从映秀西南到雅安这一段的龙门山断层发生类似机制的逆掩断层的地震危险增加。

　　然而问题是，对于地震什么时候会发生，现有资料还难以回答，因为只有少量不深的钻孔应力测量资料，我们在数值预报探讨中还无法在雅安芦山地震前作出确切的预报。至少我们应该能回答另外两个问题：该段落现今地应力的绝对值究竟是多少？是否已经临近了岩石的强度？

　　石耀霖院士说，雅安接近7级地震的发生，对于我们来说，不是什么意外的事情。但是，在没有地壳深部（10-20公里）基于观测应力（包含孔隙流体压力）的实测资料、断层强度的资料的情况下，我们仍然没有充分的定量的力学根据判断地震发生的时间——几年？几十年？几百年？就这两天见到的余震目录资料，目前的雅安芦山地震似乎还没有释放出这100公里断裂带内积蓄的能量，但是下一次接近7级地震发生在何时，尚缺乏资料作出估计。

　　最后他谈到，作为数值地震预报的探讨，目前还不在于我们是否做了预报，更重要的是预报的根据。其中，地应力绝对值的测量和相对变化的可靠测量，具有非常重要的意义。

　　这是一位地球物理学家对地应力的认识。参加本次雅安地震院士专家研讨会的三位院士同样对地应力研究颇为推崇，他们认为：地质学家在地震观测和预报方面具有自身的特点，特别是采用地应力测量的手段对地质体进行监测，但地应力只是地震研究中诸多方法中的一项，加强是一方面，但更重要的还是要与其他手段相结合，这需要我们的科学界打破部门界线、学科界线，通力合作。

　　面对地震后令人心痛的雅安，面对电视中无数双饱含痛楚和期待的眼睛，我们衷心地希望，有一天人类能攻克地震预报的难关，让人们远离地震的魔影。 

 

 

近日，随着国土资源部一则关于我国非常规能源发展前景的新闻向外界发布，一种名为“干热岩”的新型地热资源又一次进入人们的视野。

很多社会公众可能对这一名词颇感陌生，对这一新型资源更是不甚了解。干热岩究竟是一种什么样的地热资源？与常规能源和其他类型地热资源相比，它有什么特点？其在世界和中国的储藏量和开发前景如何？在中国，何时能实现商业化运作，进入寻常百姓家？这些无疑是人们普遍关注的问题。

绿色 稳定 高效

干热岩对很多人来说是个新鲜词，但是对其的试验研究和开发利用已经有了40多年的历史。中国地质大学地球科学学院教授李德威介绍说，干热岩作为一个概念，有不同的界定，目前比较认同的定义是“一种不含水或蒸气、埋深为3-10公里、温度为150-650℃的致密热岩体。”

干热岩的形成与地球的结构有关。我们知道，地球是由地壳、地幔和地核组成的，地核的半径大概在3500公里左右，而地核是由铁和镍这样一些金属，在7000多摄氏度形成的炽热的熔浆，其热量向上传导，穿过地幔会接近到地壳，而地壳不含水等流体或者流体极少的岩石层就会获得高温能量，就形成了干热岩。李德威指出，干热岩有广义和狭义之分，前者着眼于其形成的科学原理，后者则强调其作为地热能发电的经济性和可行性，将其范围进一步缩小，定位为相对容易开发的地下8公里深以内、温度为200-350℃等类型的岩石。中国地质科学院水文地质环境地质研究所研究员王贵玲持有类似看法，他指出，从理论上说，随着地球向深部的地热增温，任何地区达到一定深度都可以开发出干热岩，因此干热岩又被称为是无处不在的资源。但就现阶段来看，由于技术和手段等限制，干热岩资源专指埋深较浅、温度较高、有开发经济价值的热岩体。

干热岩形成原理决定了它是一种丰富的可再生清洁能源。其开发过程不仅可以做到安全、环保，而且高效节能。就发电而言，只需在初期钻井时投入，之后就可靠自身能量运转。

储量丰富 开发挑战大

关于干热岩能源的储量，王贵玲介绍说，保守估计地壳中干热岩（3-10 公里深处）所蕴含的能量相当于全球所有石油、天然气和煤炭所蕴藏能量的30倍。他援引据麻省理工学院2006年报告的数据，只要开发3500-7500米深度2%的干热岩资源储量，能量就将达到美国2005年全年能源消耗总量的2600倍。中国地质调查局以同样的方法评价了我国陆区干热岩资源潜力，3-10公里深处干热岩资源总量相当于860万亿吨标准煤，按2％的可开采资源量计算，相当于我国2010年能源消耗总量的5300倍。从事矿产勘查及评价研究工作的河北省煤田地质局田兰兰曾撰文分析了中国高温岩体干热岩地热资源储量的地区分布。该文指出，中国东部地区地壳薄，有利于开发传导型地热，东部沿海地区如广东、福建等省区位于太平洋板块边缘，是地热利用的有利地区。西藏南、滇西、川西属喜马拉雅地热带，有资料介绍钻2000米即可获得 200℃的高温热水，是地热最有利地区。钻探勘查表明其他地区如松辽盆地与渤海湾盆地等干热岩资源储量也很丰富。

人类对干热岩资源的开发利用试验始于上世纪70年代。王贵玲介绍说，1974年，美国在新墨西哥州启动了世界上第一次利用干热岩资源的项目，随后在国际能源署协调下，英国、法国、德国和日本相继加入该计划，进行了开创性的工程研究，取得了相当有价值的成果。英国、日本、瑞典、德国等之后也启动了本国的干热岩项目。

中国干热岩研究启动较晚，但发展很快。“十二五”期间，国土资源部、中国地质调查局安排开展了全国地热资源调查评价工作，同时启动了我国干热岩资源的研究寻找工作。之后，分别在福建、广东、海南、湖南等省份开展了区域地质调查与深部地球物理勘查。2015年5月，设计深度4000米的干热岩资源勘查深井在福建漳州市清泉林场开钻，这是中国地质调查局实施的中国第一个干热岩资源勘查深井。勘查表明，漳州干热岩地热能源储藏量丰富，开发地热发电前景广阔。今年9月，勘查人员在青海共和盆地3705米深处钻获236℃的高温干热岩体，这是中国首次钻获温度最高的干热岩体，以该地区2%作为可开采资源量计算，折合的标准煤为2016年全国能源消耗的3倍。

能源转型新机遇

今年7月底，国家863计划“干热岩热能开发与综合利用关键技术研究”项目顺利通过验收，这表明，经过3年攻关，中国在干热岩靶区定位技术与工程测试技术研究、开发实验模拟平台和相关材料等方面获得了关键技术支撑。对此，王贵玲指出，在肯定相关科技领域取得突破性进展的同时，也要看到，随着对干热岩研究的开展和实验性开发，很多相关科学和工程问题也逐渐凸显出来。他认为目前面临的最关键问题包括资源靶区定位技术、水力压裂储层改造等。

所谓资源靶区定位就是如何高效找准优质干热岩资源。王贵玲指出，这需要依托大地热流图，但目前相关数据不全，特别是缺少地温随深度变化的数据。水力储层改造技术是干热岩开发的最核心技术，包括高温高压条件下的深钻技术、水力压裂技术、裂隙系统监测等方面。王贵玲认为要在新型前沿钻的研发和降低成本方面继续下功夫。干热岩开发水力压裂方面，王贵玲认为，必须解决目前压裂的效果和裂隙系统发展难以预测的问题。

11月下旬召开的全国地热资源调查评价研讨会上传递的信息表明，我国干热岩勘查与开发力度将进一步加大。特别值得注意的是，会议提出“要坚决打好京津冀地热资源调查评价科技攻坚战”，重点在“雄安新区”等地区，探明深部地热储层地质结构，为京津冀地区地热规模化、可持续高效利用提供支撑。而在近期召开的雄安新区地热勘查开发学术研讨会上，多名专家认为，雄安新区中深层和浅层地热资源十分丰富，加强资源调查评价、理论与技术创新，有望建成地热能开发利用的全球样板。王贵玲在会上对雄安新区优质地热资源给予高度评价，认为具有埋藏浅、温度高、水质好、易回灌等特点。

雄安新区是继深圳经济特区和上海浦东新区之后又一具有全国意义的新区，其设立被称为“千年大计、国家大事”。今天，支撑其发展的绿色能源路线已经初步显现出来，而“建成地热能开发利用的全球样板”则彰显了地热资源将在其中扮演的重要角色。可以预见，将会有越来越多的中国城市借鉴雄安地热经验，加速向绿色转型。而干热岩作为一种新型地热资源，其勘查开发技术的进步将会推动其商业化进程，进而有望助力能源结构变革，为建设天蓝、水绿的美丽中国作出贡献。