黃雷，齊銀，陳偉華，杜現(xiàn)飛，馬兵，湯繼周

（1.同濟(jì)大學(xué)海洋與地球科學(xué)學(xué)院，上海 200092；2.同濟(jì)大學(xué)海洋地質(zhì)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200092；3.中國(guó)石油長(zhǎng)慶油田分公司油氣工藝研究院，陜西 西安 710021；4.中國(guó)石油西南油氣田分公司工程技術(shù)研究院，四川 成都 610017）

0 引 言

與常規(guī)儲(chǔ)層相比，頁(yè)巖油儲(chǔ)層具有低孔隙度低滲透率、非均質(zhì)性強(qiáng)以及孔縫空間中油、氣、水分布規(guī)律復(fù)雜等特征。這些復(fù)雜特征的存在給非常規(guī)儲(chǔ)層三維地質(zhì)力學(xué)建模帶來了巨大的挑戰(zhàn)[1-3]。學(xué)者們對(duì)長(zhǎng)7儲(chǔ)層的沉積相、成巖作用、成藏控制因素及油氣富集規(guī)律等方面取得深入的認(rèn)識(shí)[4-6]。這些重要的認(rèn)識(shí)為有效勘探與開發(fā)油氣儲(chǔ)層提供了重要保障。目標(biāo)H區(qū)塊是中國(guó)典型的非常規(guī)油氣主力層，需要采用水平井分段多簇壓裂工藝[7-12]進(jìn)行儲(chǔ)層體積改造以提高油氣產(chǎn)能。目前H區(qū)塊正大力推廣非常規(guī)油氣儲(chǔ)層叢式井工廠地質(zhì)工程一體化的開發(fā)策略[13-16]。

該策略的核心在于最大化儲(chǔ)層改造的體積，以實(shí)現(xiàn)更高的開采效率。為了保護(hù)林源區(qū)的地表環(huán)境，井工廠不能越過林源邊界線進(jìn)行地面作業(yè)。同時(shí)，與常規(guī)井網(wǎng)及扇形井網(wǎng)布置方式相比，新式的叢式井工廠（扇形布井+常規(guī)布井）地質(zhì)工程一體化方案能更好地實(shí)現(xiàn)大面積儲(chǔ)層改造，而且有效解決上述技術(shù)難題和環(huán)境保護(hù)等問題。然而，實(shí)現(xiàn)此方案的核心在于一套高效且迅速的三維地質(zhì)力學(xué)建模方法。這種模型既可以作為以網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的地質(zhì)數(shù)據(jù)體，也可以為一體化平臺(tái)中的水力壓裂和產(chǎn)能預(yù)測(cè)的數(shù)值模擬方法提供豐富的初始輸入?yún)?shù)，是該一體化平臺(tái)中重要的數(shù)據(jù)來源之一。

該文以目標(biāo)H區(qū)塊頁(yè)巖油儲(chǔ)層為例，基于該區(qū)塊已有的地質(zhì)認(rèn)識(shí)，利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和巖心分析資料進(jìn)行擬合，分析儲(chǔ)層物性參數(shù)、巖石力學(xué)參數(shù)、地應(yīng)力分布參數(shù)和工程甜點(diǎn)脆性指數(shù)。同時(shí)，結(jié)合三維網(wǎng)格屬性模型，通過網(wǎng)格搜索對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并利用K折交叉驗(yàn)證方法（GridSearchCV）評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練性能，降低了抽樣隨機(jī)性所帶來的預(yù)測(cè)誤差，提高了模型的推廣能力。最終采用高斯變差函數(shù)的泛三維克里金算法建立了綜合考慮精細(xì)儲(chǔ)層巖相、儲(chǔ)層物性參數(shù)、地質(zhì)力學(xué)參數(shù)和地應(yīng)力的三維地質(zhì)力學(xué)模型，并對(duì)目標(biāo)儲(chǔ)層的復(fù)雜地質(zhì)力學(xué)參數(shù)和應(yīng)力場(chǎng)分布進(jìn)行了分析。

1 三維地質(zhì)力學(xué)建模方法

地質(zhì)力學(xué)模型是研究地質(zhì)力學(xué)特性的核心方法。其三維建?；谪S富的地質(zhì)數(shù)據(jù)，如井位、井軌、層位深度、斷層、構(gòu)造等值線、沉積相圖、砂體厚度圖以及孔隙度、滲透率和飽和度數(shù)據(jù)。此模型能反映地質(zhì)力學(xué)的分布特性，詳細(xì)建模流程見圖1。該特征對(duì)壓裂甜點(diǎn)優(yōu)選、水力壓裂設(shè)計(jì)、地應(yīng)力場(chǎng)變化及產(chǎn)能評(píng)估均具有參考價(jià)值[17]。

圖1 扇形工區(qū)地質(zhì)建模流程圖

1.1 基于地質(zhì)力學(xué)參數(shù)演化的測(cè)井二次解釋方法

基于地質(zhì)力學(xué)參數(shù)演化的測(cè)井二次解釋方法為原始測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的深度分析與處理提供了新的視角，該方法強(qiáng)調(diào)了地質(zhì)力學(xué)參數(shù)在油氣藏評(píng)價(jià)與開發(fā)中的重要性。目前，該解釋方法能夠更為準(zhǔn)確地評(píng)估儲(chǔ)層的孔隙度、滲透率及飽和度。巖石力學(xué)參數(shù)，如彈性模量、泊松比等，也可通過該方法得到更為精確的推導(dǎo)，可為完井設(shè)計(jì)及壓裂優(yōu)化提供必要的技術(shù)支撐。在地應(yīng)力測(cè)定與評(píng)估方面，基于地質(zhì)力學(xué)參數(shù)演化的測(cè)井二次解釋方法為揭示地層應(yīng)力分布與方向提供了新的科學(xué)依據(jù)，特別是在開展水平井壓裂作業(yè)時(shí)。此外，脆性指數(shù)作為評(píng)估巖石在受到外部應(yīng)力時(shí)斷裂概率的關(guān)鍵參數(shù)，該方法為其評(píng)估提供了更為精確的數(shù)據(jù)，進(jìn)而為壓裂設(shè)計(jì)提供強(qiáng)有力的技術(shù)指導(dǎo)。

由長(zhǎng)7儲(chǔ)層巖心孔隙度和滲透率數(shù)據(jù)擬合結(jié)果可見，儲(chǔ)層巖石密度與孔隙度呈負(fù)相關(guān)，而孔隙度與滲透率呈現(xiàn)正相關(guān)（見圖2），擬合公式為

圖2 長(zhǎng)7儲(chǔ)層巖心孔隙度和滲透率數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

式中，φ為孔隙度，%；ρb為密度，g/cm3；K為滲透率，mD** 非法定計(jì)量單位，1 mD = 9.87×10–4 μm2，下同。

基于控制井偶極聲波資料可計(jì)算橫波時(shí)差[18]，公式為

式中，Δts為橫波時(shí)差，μs/m；Δtc為縱波時(shí)差，μs/m。

式 （4）～式 （9）用于計(jì)算儲(chǔ)層動(dòng)態(tài)、靜態(tài)彈性模量和泊松比[19]

式中，Ed為動(dòng)態(tài)彈性模量，GPa；Es為靜態(tài)彈性模量，GPa；vd為動(dòng)態(tài)泊松比；vs為靜態(tài)泊松比。

最小水平主應(yīng)力計(jì)算見式 （8）。

式中，σh為最小水平主應(yīng)力，MPa；σv為垂向應(yīng)力，MPa；α為有效應(yīng)力系數(shù)；pp為地層壓力，Pa；εh為最小水平主應(yīng)變；εH為最大水平主應(yīng)變。

根據(jù)RICKMAN等[20]針對(duì)Barnett頁(yè)巖的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，應(yīng)用彈性參數(shù)法獲取巖石脆性，見式 （9）。

式中，IB為脆性指數(shù)，%；Es,min為最小彈性模量，GPa；Es,max為最大彈性模量，GPa；vs,max為最大泊松比；vs,min為最小泊松比。

針對(duì)圖3中展示的H23井的測(cè)井解釋結(jié)果進(jìn)行深入分析。在該井1 650 ～1 738 m的測(cè)井區(qū)間內(nèi)，彈性模量分布在27 ～33 GPa，顯示出井周圍巖石彈性模量的相對(duì)高值。這意味著其對(duì)應(yīng)巖石在受力條件下形變較小，對(duì)整個(gè)巖石體系的力學(xué)穩(wěn)定性和破裂模式造成了影響。該井的滲透率值處于0.083 ～0.120 mD，而孔隙度則分布在8.5%～9.5%，屬于低孔隙度、特低滲透率儲(chǔ)層。進(jìn)一步觀察井周邊的巖石類型，可見其主要由細(xì)粒巖屑長(zhǎng)石砂巖和長(zhǎng)石巖屑砂巖構(gòu)成，附加以少量的巖屑砂巖和長(zhǎng)石砂巖。具體的礦物組成包括石英43.9%，長(zhǎng)石19.0%，巖屑20.9%，以及泥巖15.9%。這樣的礦物組成對(duì)巖石的脆性指數(shù)具有重大影響。脆性指數(shù)作為一項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)，用于評(píng)估巖石的破裂特性以及其在開發(fā)應(yīng)用中的性能表現(xiàn)[21]。具體來講，石英和長(zhǎng)石作為主要的脆性礦物，其含量越高，巖石的脆性指數(shù)就越大，從而越易發(fā)生破裂。在所研究的樣本中，石英和長(zhǎng)石的總含量高達(dá)62.9%，這一數(shù)據(jù)揭示了該井巖石具有較高的脆性，對(duì)于油氣開發(fā)而言，這具有積極的影響。

1.2 基于網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證的克里金插值模型參數(shù)優(yōu)化

克里金插值模型是一種地理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，專注于對(duì)空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，其目的是深度利用數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離信息并考慮其變異程度。模型性能的關(guān)鍵在于由半變異函數(shù)表征的變異程度以及模型參數(shù)的優(yōu)化。在實(shí)際應(yīng)用過程中，科研人員需要投入大量的時(shí)間進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和模型選擇，這不僅耗時(shí)且受到人為經(jīng)驗(yàn)的重大影響。基于此，該研究采用Scikitlearn的GridSearchCV方法，結(jié)合網(wǎng)格搜索對(duì)超參數(shù)優(yōu)化以及交叉驗(yàn)證對(duì)模型評(píng)估，從眾多模型中篩選出最優(yōu)克里金模型[22]。

該研究首先采用網(wǎng)格搜索對(duì)指定參數(shù)子集執(zhí)行窮盡式優(yōu)化，旨在發(fā)現(xiàn)可能的最佳模型組合。以地質(zhì)力學(xué)關(guān)鍵屬性參數(shù)—彈性模量為例，圖4 （a）描繪了克里金模型與變差函數(shù)的組合及其匹配度，圖4 （b）則展現(xiàn)了經(jīng)優(yōu)化后的主要參數(shù)R2分布。顯然，通用三維克里金模型普遍優(yōu)越于普通三維克里金模型。特別是，盡管在球型變差函數(shù)下，部分通用模型達(dá)到了最高相關(guān)系數(shù)，但多數(shù)情況下，高斯變差函數(shù)的通用模型展現(xiàn)了更強(qiáng)的相關(guān)性。此現(xiàn)象表明，對(duì)H區(qū)塊頁(yè)巖油儲(chǔ)層數(shù)據(jù)，選用高斯變差函數(shù)的通用三維克里金模型或許更為適宜。

為降低采樣隨機(jī)性帶來的訓(xùn)練偏差，采用交叉驗(yàn)證法對(duì)所有模型進(jìn)行評(píng)估。鑒于樣本量與計(jì)算效率，選取K折交叉驗(yàn)證法對(duì)模型性能進(jìn)行檢驗(yàn)。通過將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)子集，并以R2為評(píng)價(jià)指標(biāo)，可直觀衡量插值數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)間的符合度。R2值越接近1，意味著模型解釋度更高，預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)，從而準(zhǔn)確篩選出最佳的克里金模型[23-24]。

式中，yi為原始數(shù)據(jù)；為插值數(shù)據(jù)；為原始數(shù)據(jù)空間平均值；k為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

該研究基于1 600×12的二維矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，該數(shù)據(jù)由重采樣得到，前3列為（X，Y，Z）空間坐標(biāo)，其余9列記錄地質(zhì)力學(xué)測(cè)井參數(shù)，共1 600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。結(jié)合GridSearchCV，對(duì)表1列舉的5種模型參數(shù)進(jìn)行了256種參數(shù)組合，采用4折交叉驗(yàn)證，總計(jì)訓(xùn)練及驗(yàn)證1 024個(gè)模型。這些參數(shù)是克里金插值模型關(guān)鍵因素，影響其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性及計(jì)算復(fù)雜度。普通三維克里金模型基于確定性部分與隨機(jī)函數(shù)，其在每個(gè)位置均呈常數(shù)；而泛三維克里金則考慮空間位置的平均值變化[25]。在此模型中，最鄰近點(diǎn)決定構(gòu)建和預(yù)測(cè)時(shí)考慮的觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量，自相關(guān)性滯后階數(shù)確定空間關(guān)系的空間尺度或分辨率，權(quán)重參數(shù)參與計(jì)算已知點(diǎn)的權(quán)重?？死锝鹉Ｐ椭荚趦?yōu)化權(quán)重，最小化預(yù)測(cè)誤差。

表1 克里金模型參數(shù)表

表2詳細(xì)展示了自動(dòng)參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，地質(zhì)力學(xué)參數(shù)（包括彈性模量、泊松比、滲透率、孔隙度、最大/最小水平主應(yīng)力、上覆應(yīng)力、水平應(yīng)力差和脆性指數(shù)）均采用了通用三維克里金模型進(jìn)行建模。在變差函數(shù)選擇上，彈性模量、滲透率及孔隙度使用高斯函數(shù)；泊松比選用球型函數(shù)；最大/最小水平主應(yīng)力和上覆應(yīng)力采用冪律函數(shù)；水平應(yīng)力差選線性函數(shù)；脆性指數(shù)則再次采用高斯函數(shù)。同時(shí)，各參數(shù)的最鄰近點(diǎn)及自相關(guān)性滯后階數(shù)也經(jīng)過了細(xì)致調(diào)整，權(quán)重設(shè)置保持關(guān)閉。這一優(yōu)化策略確保了模型在處理各種地質(zhì)力學(xué)參數(shù)時(shí)的高精度和穩(wěn)定性。

表2 優(yōu)化參數(shù)結(jié)果表

2 H區(qū)塊儲(chǔ)層地質(zhì)模型建立

2.1 儲(chǔ)層地質(zhì)概況

目標(biāo)H區(qū)塊位于鄂爾多斯盆地，其中研究目的層長(zhǎng)7儲(chǔ)層在湖盆發(fā)展的鼎盛階段形成，其沉積物主要為一套半深湖至深湖相的暗色泥巖和油頁(yè)巖，這一系列沉積物歷來被視為長(zhǎng)慶油田的一種優(yōu)質(zhì)烴源巖。整個(gè)地質(zhì)構(gòu)造坡度平緩，對(duì)油氣富集沒有明顯的控制作用。但局部有低幅鼻狀構(gòu)造，這些鼻狀構(gòu)造對(duì)油氣富集起到一定的控制作用。目標(biāo)儲(chǔ)層為長(zhǎng)7頁(yè)巖油儲(chǔ)層，該儲(chǔ)層的巖性以細(xì)粒巖屑長(zhǎng)石砂巖和長(zhǎng)石巖屑砂巖為主，平均孔隙度為8.83%、平均滲透率為0.15 mD。H區(qū)塊延長(zhǎng)組按油層組自下而上劃分為9個(gè)油層組（長(zhǎng)10 ～長(zhǎng)2）；在長(zhǎng)2 ～長(zhǎng)7油層組中，根據(jù)巖性、電性及特殊礦物特征，在盆地內(nèi)有8個(gè)區(qū)域標(biāo)志層，自下而上為K0 ～K7，其中長(zhǎng)7油層組分為長(zhǎng)73、長(zhǎng)72和長(zhǎng)71。

2.2 儲(chǔ)層構(gòu)造模型建立

首先根據(jù)區(qū)塊地質(zhì)概況，采用H區(qū)塊23口水平井鉆井地層深度預(yù)告表，綜合對(duì)比分析得到了各研究區(qū)小層特征。然后，以分層數(shù)據(jù)為各井小層所在深度數(shù)據(jù)、以構(gòu)造等值線插值形成趨勢(shì)面、以地層厚度為儲(chǔ)層體積校正數(shù)據(jù)，在無井點(diǎn)區(qū)域內(nèi)運(yùn)用克里金插值法建立長(zhǎng)7地層頂、底層面模型，空間疊合后搭建起三維地層構(gòu)造模型，并以20 m×20 m×1 m的單位網(wǎng)格精度進(jìn)行網(wǎng)格化，為整個(gè)三維地質(zhì)模型提供基礎(chǔ)構(gòu)架。從圖5可見，長(zhǎng)71層研究區(qū)中西北部和南部發(fā)育2個(gè)構(gòu)造高部位，在其東北部有1 個(gè)構(gòu)造低部位，整層區(qū)域起伏較為平緩。在長(zhǎng)72層的北部區(qū)域，觀察到一個(gè)明顯的構(gòu)造隆起，而東南方向表現(xiàn)為一個(gè)顯著的構(gòu)造凹陷區(qū)，很可能代表一個(gè)沉積盆地或構(gòu)造沉積帶。長(zhǎng)73層在東北部與南部發(fā)育2個(gè)構(gòu)造高部位，在西部有1個(gè)構(gòu)造低部位，幅度在5 ～30 m不等。

圖5 長(zhǎng)7儲(chǔ)層各小層構(gòu)造圖

2.3 儲(chǔ)層巖相模型建立

利用測(cè)井解釋所得砂、泥巖數(shù)據(jù)，在砂體垂向概率分布統(tǒng)計(jì)與沉積微相平面展布的雙重約束下，根據(jù)地質(zhì)資料可知，H區(qū)塊長(zhǎng)7儲(chǔ)層主要為半深湖背景下的砂質(zhì)碎屑流沉積。在對(duì)該區(qū)沉積微相做了細(xì)致、充分研究的基礎(chǔ)上，繪制計(jì)算出長(zhǎng)7層的巖性礦物成分占比三維圖（見圖6）。

圖6 H區(qū)塊長(zhǎng)7儲(chǔ)層組巖相礦物分布圖

2.4 儲(chǔ)層物性、巖石力學(xué)特性與地應(yīng)力分布特性模型建立

儲(chǔ)層的物性和地應(yīng)力模型就是利用測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行二次解釋，通過得到儲(chǔ)層孔隙度、滲透率、脆性指數(shù)、最大與最小水平主應(yīng)力、彈性模量、泊松比等參數(shù)在三維空間的分布情況，為后續(xù)水力壓裂模擬以及油藏開發(fā)開采奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

該研究采用23口水平井的原始測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)通過文中1.1公式節(jié)解釋轉(zhuǎn)換，得到地質(zhì)力學(xué)、油藏物性參數(shù)與地應(yīng)力等建模前期準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。以所建立的巖相分布模型為控制條件，使用1.2小節(jié)優(yōu)化后的模型參數(shù)，建立符合實(shí)際（與地質(zhì)認(rèn)識(shí)一致）的儲(chǔ)層屬性模型，近似表征長(zhǎng)7各小層的巖石力學(xué)特性、儲(chǔ)層物性與地應(yīng)力分布情況，長(zhǎng)7整體儲(chǔ)層三維地質(zhì)力學(xué)刻畫見圖7。

圖7 三維地質(zhì)力學(xué)參數(shù)非均勻分布

2.5 模型驗(yàn)證

前述利用測(cè)井解釋數(shù)據(jù)，通過趨勢(shì)面約束已充分將地質(zhì)認(rèn)識(shí)加入到模型之中，盡可能地提高了模型精度。為此，對(duì)建立的儲(chǔ)層地質(zhì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。通過概率分布一致性檢驗(yàn)，由物性和地應(yīng)力模型中孔隙度、滲透率等參數(shù)擬合與測(cè)井原始數(shù)據(jù)的分布折線圖對(duì)比可知，模擬數(shù)值與測(cè)井原始數(shù)值的分布態(tài)勢(shì)基本保持一致（見圖8）。

圖8 模擬結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比

這表明針對(duì)H區(qū)塊長(zhǎng)7油層組所建立的儲(chǔ)層三維地質(zhì)力學(xué)模型可靠度高，能夠較為真實(shí)地展現(xiàn)實(shí)際地質(zhì)情況，可為后續(xù)的壓裂設(shè)計(jì)及開發(fā)方案提供可靠的地質(zhì)數(shù)據(jù)體。

3 儲(chǔ)層地質(zhì)力學(xué)模擬結(jié)果

基于圖8建立的三維地質(zhì)力學(xué)模型，模擬得到了儲(chǔ)層各小層的特征參數(shù)（地質(zhì)力學(xué)、物性參數(shù)和地應(yīng)力）平面分布對(duì)比情況，見表3和表4。表3和表4中坐標(biāo)采用實(shí)際井口坐標(biāo)，框定與現(xiàn)場(chǎng)尺度相匹配的建模地層范圍。由此，可發(fā)現(xiàn)H區(qū)塊頁(yè)巖油儲(chǔ)層的彈性模量為28.0 ～34.0 GPa，泊松比為0.150 ～0.300，滲透率為0.090 ～0.110 mD，孔隙度分布在0.085 ～0.095，儲(chǔ)集層滲透率較小，導(dǎo)致后期壓裂生產(chǎn)過程中，孔隙壓力下降趨勢(shì)不明顯，需要進(jìn)一步對(duì)頁(yè)巖油滲流機(jī)理進(jìn)行研究，同時(shí)可能需要通過提高壓力或采用壓裂等技術(shù)來提高油氣的開采效率。最小水平主應(yīng)力集中在26 ～32 MPa，最大水平主應(yīng)力為32 ～40 MPa，脆性指數(shù)主要分布在35%～60%，儲(chǔ)層特征參數(shù)的分布與研究區(qū)沉積相的分布相關(guān)性較好。

表3 長(zhǎng)7 各小層地質(zhì)力學(xué)和物性參數(shù)對(duì)比圖

表4 長(zhǎng)7 各小層地應(yīng)力對(duì)比圖

通過垂向?qū)Ρ雀餍影l(fā)現(xiàn)，脆性指數(shù)不但在橫向范圍內(nèi)變化快，非均勻性極強(qiáng)，同時(shí)在縱向范圍內(nèi)發(fā)生非均勻快速變化。這一現(xiàn)象與脆性指數(shù)的主控因素有關(guān)，脆性指數(shù)通常受到脆性礦物和塑性礦物的含量的影響，脆性礦物（石英等）含量較多，則展示更強(qiáng)的脆性。脆性指數(shù)會(huì)極大程度上影響壓裂主裂縫擴(kuò)展與延伸。在不考慮隔層對(duì)于水力壓裂裂縫縫高演化的前提下，如果儲(chǔ)層塑性較強(qiáng)（例如黏土含量較多時(shí)），壓裂主裂縫的形成與進(jìn)一步擴(kuò)展就顯得更難，相對(duì)來說不利于主裂縫的形成與擴(kuò)展。最大水平主應(yīng)力在各個(gè)層系的平面內(nèi)具有高度非均質(zhì)性，分布不均勻。在不同層系內(nèi)，也存在著垂向上的強(qiáng)烈變化與非均質(zhì)性，顯示出垂向的強(qiáng)非均質(zhì)性。

細(xì)觀表3中，可發(fā)現(xiàn)在長(zhǎng)73層中有較高的滲透率、孔隙度與彈性模量，表明該區(qū)域有較好的油藏物性參數(shù)，適合作為工程開發(fā)甜點(diǎn)。表4顯示，長(zhǎng)73層具有廣泛的低主應(yīng)力差分布，且其脆性指數(shù)較高，這表明在隨后的壓裂作業(yè)中，有較高的潛力形成復(fù)雜的裂縫網(wǎng)絡(luò)。

4 結(jié) 論

（1）對(duì)目標(biāo)H區(qū)塊頁(yè)巖油儲(chǔ)層進(jìn)行了三維地質(zhì)力學(xué)參數(shù)演化的研究，開展了前期測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)地質(zhì)力學(xué)解釋工作，并通過Scikit-learn的GridSearchCV 方法，系統(tǒng)地進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化和克里金插值模型評(píng)估，篩選出對(duì)不同地質(zhì)力學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)表現(xiàn)最優(yōu)的克里金模型，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)力學(xué)參數(shù)在三維空間的精細(xì)刻畫。

（2）分析結(jié)果顯示，泛三維克里金模型在大部分情況下的預(yù)測(cè)表現(xiàn)優(yōu)于普通三維克里金模型，尤其是采用高斯變差函數(shù)的泛三維克里金模型具有更高的相關(guān)系數(shù)。通過這一系列的優(yōu)化配置，使得模型在處理各類地質(zhì)力學(xué)參數(shù)時(shí)具備了更高的精度和穩(wěn)定性。

（3）屬性模型表明，儲(chǔ)層特征參數(shù)具有高度的非均質(zhì)性，特別是脆性指數(shù)在橫向和縱向范圍內(nèi)的變化顯著。這些非均質(zhì)性會(huì)影響到壓裂主裂縫的形成與擴(kuò)展。通過對(duì)比各小層特征參數(shù)，確定了長(zhǎng)73層具有優(yōu)質(zhì)的油藏物性參數(shù)和易形成復(fù)雜裂縫網(wǎng)絡(luò)的地質(zhì)條件，是適合進(jìn)行工程開發(fā)的重點(diǎn)區(qū)域。

（4）基于建立的三維地質(zhì)力學(xué)模型分析了某叢式井平臺(tái)的地質(zhì)力學(xué)參數(shù)時(shí)空分布，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)儲(chǔ)層原位應(yīng)力的精細(xì)刻畫，為后續(xù)水力壓裂建模、誘導(dǎo)應(yīng)力場(chǎng)演化、壓后產(chǎn)能評(píng)價(jià)以及開發(fā)方案調(diào)整提供了依據(jù)。