鄂尔多斯盆地中、东部深层煤岩气水平井高效开发主控因素

doi:10.11743/ogg20250119

石油与天然气地质 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (1): 273-287.doi: 10.11743/ogg20250119

鄂尔多斯盆地中、东部深层煤岩气水平井高效开发主控因素

费世祥¹^,²(), 崔越华¹^,²(), 李小锋¹^,², 汪淑洁¹^,², 王晔¹^,², 张正涛¹^,², 孟培龙¹^,², 郑小鹏¹^,², 徐运动¹^,², 高建文¹^,², 罗文琴¹^,², 蒋婷婷¹^,²

^1.低渗透油气田勘探开发国家工程实验室，陕西西安 710018
^2.中国石油长庆油田分公司勘探开发研究院，陕西西安 710018

收稿日期:2024-09-05 修回日期:2024-11-03 出版日期:2025-02-28 发布日期:2025-03-03
通讯作者: 崔越华 E-mail:fshix_cq@petrochina.com.cn;cyh168_cq@petrochina.com.cn
第一作者简介:费世祥（1984—），男，教授级高级工程师，天然气开发。E-mail：fshix_cq@petrochina.com.cn。
基金项目:
国家科技重大专项(2016ZX05047-001);中石油股份公司科技专项(2023ZZ1804)

Main factors controlling the efficient production of horizontal wells for deep coal-rock gas in the eastern and central Ordos Basin

Shixiang FEI¹^,²(), Yuehua CUI¹^,²(), Xiaofeng LI¹^,², Shujie WANG¹^,², Ye WANG¹^,², Zhengtao ZHANG¹^,², Peilong MENG¹^,², Xiaopeng ZHENG¹^,², Yundong XU¹^,², Jianwen GAO¹^,², Wenqin LUO¹^,², Tingting JIANG¹^,²

^1.National Engineering Laboratory for Exploration and Development of Low Permeability Oil & Gas Fields，Xi’an，Shaanxi 710018，China
^2.Research Institute of Exploration and Development，Changqing Oilfield Company，PetroChina，Xi’an，Shaanxi 710018，China

Received:2024-09-05 Revised:2024-11-03 Online:2025-02-28 Published:2025-03-03
Contact: Yuehua CUI E-mail:fshix_cq@petrochina.com.cn;cyh168_cq@petrochina.com.cn

摘要/Abstract

摘要：

鄂尔多斯盆地深层煤岩气资源丰富，具有巨大的开发潜力和良好的发展前景。但深层煤岩气地质特征区域变化较快，勘探评价阶段开展了不同工艺条件下的改造试验，气井产能呈现出较大的差异特征。为了揭示影响煤岩气水平井产能的主控因素，充分利用先导试验区深层煤岩气动态和静态资料，按照地质-工程一体化融合分析思路，精细描述煤岩地质特征，并精细评价投产井的生产指标。采用皮尔逊相关性分析、系统聚类和机器学习等方法，对不同地质工程因素进行量化评价。研究结果表明：①在煤岩结构和热演化成熟度等区域地质特征相近条件下，地质因素中煤岩厚度和含气性对煤岩气产能影响显著，工程因素中钻遇煤岩长度（L）、总液量（W）、加砂量（S）和加砂强度（Sq）与产能正相关性较好。②工程因素与首年日产气量相关性明显优于地质因素，且地质-工程复合因子相关性明显优于单因素，增加井控体积和改造规模有利于气井高产。③在水平井开发中，当目标层煤岩厚度为6 ~ 10 m、平均加砂强度为5.5 t/m时，为实现水平井单井最终累计产气量（EUR）达到5 000 × 10⁴ m³，需要的水平段长度为1 000 ~ 1 500 m。④综合利用深度神经网络、支持向量机及随机森林模型等创建了基于地质及工艺参数的深层煤岩气单井产能预测新方法，采用22口井盲井验证，预测符合率高达91 %。该研究成果对深层煤岩气目标区优选及开发方案的编制具有重要的指导作用，对中国其他煤岩气区块开发技术对策优化也具有借鉴意义。

关键词: 机器学习, 地质特征, 产能预测, 水平井开发, 深层煤岩气, 鄂尔多斯盆地

Abstract:

Abundant deep coal-rock gas in the Ordos Basin boasts enormous potential for exploration and development. The geological characteristics of deep coal-rock gas exhibit substantial regional changes， and reservoir simulation tests under various process conditions have revealed notable differences in the productivity of coal-rock gas wells. This study aims to investigate the main factors controlling the coal-rock gas productivity of horizontal wells. Using the dynamic and static data from deep coal-rock gas in the pilot test area and employing the analytical approach of geology-engineering integration， we depict the geological features of coals in detail and thoroughly assess the production indices of producing wells. Furthermore， geological and engineering assessments are carried out using methods such as Pearson correlation analysis， hierarchical clustering， and machine learning. The results indicate that under similar regional geological features such as coal structure and thermal maturity， coal thickness and gas-bearing property， two geological factors， significantly affect the productivity of coal-rock gas wells. Meanwhile， the total length of coals encountered during drilling （L）， total drill-in liquid volume （W）， proppant volume （S）， and proppant intensity （Sq） among engineering factors exhibit positive correlations with the productivity of coal-rock gas wells. Notably， engineering factors show more pronounced correlations with the first-year daily gas production compared to geological factors， and the composite geology-engineering factors display more significant correlations than individual factors. Increasing well-controlled drainage volume and stimulated reservoir volume （SRV） contributes to the high productivity of coal-rock gas wells. Assuming target coal thicknesses measuring 6 ~ 10 m and an average proppant intensity of 5.5 t/m， a lateral length of 1 000 ~ 1 500 m is required to achieve a single-well estimated ultimate recovery （EUR） of 5 000 × 10⁴ m³. A new method for predicting the single-well productivity of deep coal-rock gas， based on geological and engineering parameters， is developed using intelligent algorithms such as deep neural networks， support vector machines （SVMs）， and random forest models. This method achieves a coincidence rate of up to 91 % according to blind well verification with 22 wells involved.

Key words: machine learning, geological characteristics, productivity prediction, horizontal well development, deep coal-rock gas, Ordos Basin

中图分类号:

TE132.2

费世祥,崔越华,李小锋,等. 鄂尔多斯盆地中、东部深层煤岩气水平井高效开发主控因素[J]. 石油与天然气地质, 2025, 46(1): 273-287. doi: 10.11743/ogg20250119 Shixiang FEI,Yuehua CUI,Xiaofeng LI,et al. Main factors controlling the efficient production of horizontal wells for deep coal-rock gas in the eastern and central Ordos Basin[J]. Oil & Gas Geology, 2025, 46(1): 273-287. doi: 10.11743/ogg20250119

图/表 21

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参考文献 31

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井号	N1H	S5H	M3H	Y1H	J26H	N2H	M2H	T11H	N3H	D1H	M5H	ZT1H	T7H	M1H	Q35H	N4H	M125H
水平段长度/m	1 500	1 066	1 506	1 650	1 240	1 037	2 222	1 550	1 040	876	1 562	1 408	1 314	1 023	638	1 130	350
钻遇煤岩长度/m	760	974	1 466	1 591	1 240	849	2 222	1 489	664	455	1 216	1 238	1 239	906	552	1 046	273
加砂量/m³	2 920	2 460	4 170	5 722	4 393	3 760	7 520	6 250	2 763	2 200	3 980	6 570	6 100	3 400	911	2 070	1 260
加砂强度/（t/m）	2.9	3.5	4.3	5.2	5.3	5.8	5.9	6.0	6.2	6.4	6.9	6.9	7.0	5.5	2.1	3.4	6.6
排量/（m³/min）	9 ~ 15	18 ~ 24	10 ~ 12	12 ~ 18	14 ~ 18	10 ~ 18	17 ~ 22	18 ~ 20	14 ~ 20	15 ~ 18	17 ~ 21	18 ~ 22	18 ~ 22	16 ~ 18	6 ~ 9	4 ~ 13	9 ~ 14
总液量/m³	36 642	17 210	28 435	41 708	34 052	30 144	43 701	33 085	21 770	19 475	23 400	35 594	38 897	22 103	5 165	15 646	8 346
埋深/m	3 221	2 358	2 582	3 211	3 101	3 163	2 379	2 645	3 258	2 376	2 721	2 351	2 425	3 137	2 819	3 177	2 848
煤岩厚度/m	6.5	5.3	7.0	6.2	11.2	5.8	9.3	9.5	6.0	6.4	8.5	5.1	10.2	4.9	7.5	6.5	13.5
煤岩结构	Ⅱ型	Ⅱ型	Ⅱ型	Ⅰ型	Ⅰ型	Ⅱ型	Ⅰ型	Ⅰ型	Ⅱ型	Ⅱ型	Ⅰ型	Ⅱ型	Ⅱ型	Ⅰ型	Ⅰ型	Ⅰ型	Ⅱ型
含气量/（m³/t）	15.0	21.0	23.0	19.0	18.6	15.5	22.0	17.0	17.0	21.5	22.0	21.0	23.5	15.0	23.1	14.5	19.0
平均气测值/%	32.3	24.2	60.5	61.8	59.1	45.7	41.1	57.2	32.7	71.8	57.8	31.3	65.8	40	49.7	36.6	40.3
压力系数	1.07	0.79	0.87	1.07	1.03	1.05	0.79	0.88	1.09	0.79	0.91	0.78	0.81	0.79	0.94	1.06	0.95

地质-工程复合因子	与首年日产气量相关性		与单井EUR相关性
地质-工程复合因子	线性相关系数（R²）	R²排序	线性相关系数（R²）	R²排序
①钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度	0.652 9	4	0.630 0	4
②钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 含气量	0.632 7	5	0.597 8	5
③钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 加砂量	0.642 0	3	0.630 6	3
④钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 加砂强度	0.728 6	1	0.715 5	1
⑤钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 含气量 × 加砂强度	0.659 6	2	0.674 0	2
⑥钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 含气量 × 加砂量	0.581 7	7	0.597 5	6
⑦钻遇煤岩长度 × 煤岩厚度 × 含气量 × 总液量	0.606 2	6	0.570 8	7

项目	方案一	方案二	方案三
参数选择	全部参数	钻遇煤岩长度、煤岩厚度、含气量、总液量、加砂量、成熟度（R_o）	钻遇煤岩长度、煤岩厚度、含气量、加砂量、总液量
模型优选	RandomForestRegressor	PolynomialFeatures	linear_model
模型打分	0.88	0.99	0.97
均方根误差	722.35	56.88	468.80
均方根误差比值	0.90	0.85	0.94
与产能相关性	0.93	0.95	0.97
优缺点	考虑因素全面，但数据点少，准备度欠佳	准备度高，多项式复杂，不利于快捷计算	组合优势参数，计算方便

[1]	田刚, 卢明德, 薛海军, 汶小岗, 马丽, 袁安龙, 宋立军, 蒲仁海, 贾会冲, 陈杰, 陈硕, 吴大林, 杨明慧. 鄂尔多斯盆地伊盟隆起南部构造边界厘定及其油气勘探意义[J]. 石油与天然气地质, 2025, 46(1): 108-122.
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鄂尔多斯盆地中、东部深层煤岩气水平井高效开发主控因素

Main factors controlling the efficient production of horizontal wells for deep coal-rock gas in the eastern and central Ordos Basin

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