Оценка геоинженерных «сладких зон» в глубоких сланцевых газовых коллекторах северного блока Лучжоу

Evaluation of Geo-Engineering Sweet Spots in Deep Shale Gas Reservoirs of the Northern Luzhou Block
Shaojun LIU, Xuefeng Yang, Shengxian Zhao, Hao Xu, Yue Lei, Yongyang Liu, Lieyan Cao, Bo Li, Yuanhan He, Ziqiang Xia, Meixuan Yin
2026-02-09

глубокий сланцевый газоценка инженерных рисковриск проскальзывания разломагеоинженерные двойные сладкие зонысланцевая матрица
Глубокие отложения (глубина залегания: 3500–4000 м) в северном блоке Лучжоу обладают благоприятными геологическими условиями для аккумуляции сланцевого газа. Однако разработка на месторождениях осложняется частыми деформациями обсадных колонн скважин на сланцевый газ и значительными вариациями продуктивности отдельных скважин, что существенно ограничивает эффективную добычу сланцевого газа. Существующие исследования в основном сосредоточены на выявлении и оптимизации геоинженерных двойных «сладких зон», но немногие работы создали системную и всестороннюю систему оценки с точки зрения предотвращения и контроля инженерных рисков. Исходя из традиционных исследований геоинженерных двойных «сладких зон», в настоящем исследовании интегрированы факторы инженерного риска и инновационно предложена система оценки геоинженерных двойных «сладких зон», учитывающая инженерные риски. Выбраны четыре ключевых индикатора оценки геоинженерных «сладких зон» матрицы сланца: непрерывная мощность резервуара класса I, структурное положение, масштаб разломов и характеристики естественных трещин. Соответственно геоинженерные «сладкие зоны» матрицы сланца классифицированы на три категории: зона класса I-A, зона класса I-B и зона класса II. В то же время оптимизированы три ключевых показателя, влияющих на сдвиг по разлому — угол между трещинами и направлением максимального горизонтального напряжения in situ, угол падения трещин и коэффициент трения — для установления критериев оценки риска сдвига по разлому. В сочетании с характеристиками распределения сдвиговых разломов инженерные риски разделены на три уровня: высокий, средний и низкий. Наконец, путем совмещения геоинженерных «сладких зон» матрицы сланца с зонами инженерного риска геоинженерные «сладкие зоны» сланцевых коллекторах исследуемой территории классифицированы на четыре категории (I, II, III, IV).
1
Путем совмещения гео-инженерных сладких зон с зонами инженерного риска сладкие зоны сланцевых резервуаров в районе исследования классифицированы на четыре категории (I, II, III, IV).
2
Глубокие отложения (3500–4000 м) в северной части блока Лучжоу обладают благоприятными геологическими условиями для накопления сланцевого газа, но развитие затрудняют деформации обсадных колонн и большая вариабельность продуктивности скважин.
3
Выделены четыре ключевых показателя для гео-инженерных сладких зон матрицы сланца: непрерывная толщина резервуара класса I, структурное положение, масштаб разломов и характеристики естественных трещин, что приводит к классификации на зоны класса I-A, I-B и II.
4
Исследование создает новую систему оценки гео-инженерных двойных сладких зон, интегрирующую факторы инженерного риска с традиционными гео-инженерными критериями.
5
Предложены три оптимизированных показателя риска соскальзывания по разлому — угол между трещинами и направлением максимального горизонтального напряжения, угол падения трещины и коэффициент трения — и использованы для классификации риска соскальзывания на высокий, средний и низкий.

Геоинженерные «sweet spots» глубоких сланцевых газовых коллекторов в северном блоке Лучжоу

Систематическая оценка и классификация геоинженерных «sweet spots» в сочетании с оценкой инженерных рисков (включая непрерывную мощность резервуара, структурное положение, масштаб разломов, характеристики естественных трещин и критерии риска сдвига по разлому) для выявления благоприятных зон разработки сланцевого газа

Publication Details
Publication Date
2026-02-09
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
1
Access Type
Author Information
Authors
Shaojun LIU
Xuefeng Yang
Shengxian Zhao
Hao Xu
Yue Lei
Yongyang Liu
Lieyan Cao
Bo Li
Yuanhan He
Ziqiang Xia
Meixuan Yin
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%