深层和超深层页岩油资源转化评价方法

《Energies》：Evaluation Method for Deep and Ultra-Deep Shale Oil Resource Conversion

　　

针对深层和超深层页岩油新增储量品质变差、同类甜点单井产量差异显著、资源与产能转化困难等问题，基于页岩油开发全过程提出一种深层和超深层页岩油资源转化评价方法。研究人员以投产初期生产动态为依据，建立深层和超深层页岩油油井分类标准，并得到两类页岩油开发单元分类标准。构建开发单元的产量响应指标——产量指数（well efficiency index）和产量指数（well efficiency index），定量表征开发单元内的综合产量响应。建立融合资源利用（resource utilization）、技术经济（techno-economics）和经营管理（operation management）的甜点产能建设评价指标体系，应用模糊综合评价法（fuzzy comprehensive evaluation method）获得甜点评价得分和等级，定量表征开发甜点产能建设差异。在此基础上，提出“资源?产能匹配五步法”（Resource–Productivity Matching Five Step Method），将甜点评价结果与产量指数耦合，得到资源转化的最终得分和评价结果。M开发单元的实例应用表明，其整体资源转化效率不高，仅一类区域为良好匹配，其余区域为基本匹配，评价结果为相对性。该方法实现了“甜点优势（综合得分）—产量响应（产量指数）—转化效果（最终得分）”的集成，能够识别假匹配，提高评价结果的客观性和可靠性，为页岩油区块筛选、井位部署、建设规划等研究提供科学依据和技术支撑。

**论文解读文章**

**研究背景、存在问题与研究目的**
准噶尔盆地页岩油储层整体埋深约3500~6100 m，属于深层和超深层页岩油。该类储层孔隙度多小于10%，部分区域低至2%~5%，渗透率主要分布在0.01~1 mD，属于典型的低孔?超低渗致密储层，同时伴随高地应力、强非均质性和甜点离散分布。开发过程中易出现单井产能差异大、递减规律复杂、滚动部署不确定性强等问题。尽管水平井体积压裂等提高采收率技术日趋成熟，但开发实践中仍普遍存在：甜点识别结果难以直接转化为最终可采储量，同一甜点内产量差异显著，探明储量大但利用转化效率低。近年来，随着深层和超深层页岩油新增储量品质变差和复杂程度增加，资源与产能转化难度加大，开发难度和成本上升。为提升开发效率并制定科学的长远规划，亟需开展页岩油资源转化评价研究。一方面，需对储层资源进行更精细科学的开发单元划分，作为资源与产能匹配的基础；另一方面，需明确不同开发单元中“资源?产能?产量”的演化关系，作为开发中资源与产能匹配的依据。在此基础上，厘清资源与产能之间的匹配程度，为后续区块筛选、井位部署、建设规划等研究提供技术支持。该论文发表在《Energies》。

**主要技术方法**
研究人员为开展研究，采用了以下关键方法：基于投产初期生产动态（1年内平均月产油量）的油井分类标准，遵循“先分类油井、后分区”原则划分开发单元；构建产量响应指标（产量指数和产量指数），并引入校正系数克服样本数量差异导致的偏差；建立包含资源利用、技术经济、经营管理三个维度的甜点产能建设评价指标体系，应用模糊综合评价法（两级模型）确定权重和阈值（阈值基于研究区数据分位数标定）；提出“资源?产能匹配五步法”，包括基本水平映射、协同系数计算、油藏权重调整、适应系数计算和最终匹配度确定。样本数据来自准噶尔盆地页岩油区块的M开发单元。

**研究结果**

**2. 开发单元划分**
研究人员以单井生产动态数据为核心依据，提出“先分类油井、后分区”原则。针对深层页岩油，以投产第一年平均月产油量作为主要分类指标，建立四类油井标准；针对超深层页岩油，以投产初期（1年内）平均月产油量为核心指标并辅以月产水量指标，建立相应分类标准。基于各类油井在不同区域的分布比例，将深层和超深层页岩油开发单元各划分为四类区域：Ⅰ类区以高产井为主，Ⅱ类区井类分布相对均衡，Ⅲ类区以中低产井为主，Ⅳ类区以低产井为主。为定量表征开发单元内综合产量响应，构建产量指数和产量指数，通过引入校正系数消除样本井数过少导致的计算偏差，使产量指数数值与开发单元类型一致（Ⅰ类区>Ⅱ类区>Ⅲ类区>Ⅳ类区）。

**3. 甜点开发评价**
研究人员从资源利用、技术经济、经营管理三个维度建立产能建设评价指标体系，共包含9个二级指标（新增动用地质储量、技术可采储量、新增可采程度、新建产能、单井日产能力、贡献率、新建产能、阶段累产油量、初始递减率）。应用模糊综合评价法，确定各指标权重（基于行业标准和开发实践综合确定）和差异化阈值（按5%、25%、50%、75%分位数划分V1~V4四个评价等级）。通过计算二级指标隶属度、一级指标隶属度和综合隶属度，得到甜点评价得分和等级：评分>0.8为优秀，0.7~0.8为良好，0.6~0.7为合格，<0.6为待改进。

**4. 资源?产能匹配**
研究人员提出“资源?产能匹配五步法”：第一步，将甜点产能建设评价等级（优秀/良好/合格/待改进）映射为初始匹配水平（最优/良好/基本/失调）；第二步，计算协同系数——基于资源利用、技术经济、经营管理三个维度得分的标准差，将协同系数按高协调、中协调、低协调、严重失调四级划分；第三步，根据油藏实际开发痛点调整指标权重；第四步，计算适应系数（原适应系数经Min?Max归一化）；第五步，计算综合得分（协同系数与归一化适应系数的乘积）和最终得分（综合得分与产量指数的乘积），依据最终得分分位数（25%、50%、75%）确定匹配等级：≥0.35为最优匹配，[0.20~0.35)为良好匹配，[0.10~0.20)为基本匹配，<0.10为失调匹配。该方法实现了“甜点优势（综合得分）—产量响应（产量指数）—转化效果（最终得分）”的耦合。

**5. 实例应用**
以准噶尔盆地深层页岩油M开发单元为研究对象，进行开发单元划分、甜点评价和资源?产能匹配。开发单元划分结果显示，由于Ⅱ类区域样本井数少，理论分区与产量指数出现矛盾（Ⅱ类区产量指数0.55小于Ⅲ类区0.61），引入校正系数后产量指数与单元类型一致（Ⅰ类区0.87>Ⅱ类区0.75>Ⅲ类区0.67>Ⅳ类区0.54）。甜点模糊综合评价得到综合隶属度[0.53, 0.27, 0.11, 0.09]，综合得分为0.85，评级为优秀。应用“资源?产能匹配五步法”：基本水平映射为最优匹配；协同系数计算得0.38（<0.50），判定为严重失调；调整权重（资源利用0.3、技术经济0.4、经营管理0.3）；适应系数归一化为0.7；最终得分为0.23，属于基本匹配。各类型分区中，仅Ⅰ类区为良好匹配，其余为基本匹配。整体资源转化效率不高，评价结果具有相对性。该方法可有效区分不同产量结构和产能禀赋的子区块的资源?产能匹配水平，与实际生产规律高度吻合。

**总结讨论与结论**
论文结论部分翻译如下：准噶尔盆地页岩油储层具有埋藏深、物性差、开发难度大的特点。以埋深为首要分类维度，将准噶尔盆地页岩油分为深层和超深层两类。遵循“先分类油井、后分区”原则，以单井生产动态为核心依据制定深层和超深层页岩油的油井分类标准，并进一步建立对应的开发单元分类标准。在此基础上，构建产量指数和产量指数两种产量响应指标，实现油井分级结果从单井尺度向开发单元尺度的转化，紧密耦合开发单元划分结果与实际单井开发动态，定量表征各开发单元内的综合产量响应。围绕资源利用、技术经济和经营管理三个核心目标，建立甜点产能建设评价指标体系，优化两级模糊综合评价模型，实现从单井生产动态响应到开发单元资源转化能力的定量映射，构建甜点评价结果与实际开发响应之间可计算的定量关系。进一步提出资源?产能匹配五步法，实现资源、产能与产量的协同适配。该方法实现了综合得分表征的甜点优势、产量指数表征的产量响应和最终得分反映的资源转化效果的集成评价，有效避免了仅依靠甜点评价而忽略实际开发动态导致的评价偏差。