基于GIS的模糊優(yōu)化法的頁巖氣有利區(qū)預測——以淮南煤田下石盒子組為例

胡寶林，平文文，鄭凱歌，劉會虎，徐娟，楊華澤

（1.安徽理工大學地球與環(huán)境學院，安徽 淮南 232001；2.中煤科工集團西安研究院有限公司，陜西 西安 710054）

0 引言

頁巖氣資源量非常巨大，遠超過其他非常規(guī)天然氣資源。頁巖氣勘探開發(fā)已成為世界天然氣勘探開發(fā)的熱點，我國近年來也開展了大量的研究，尤其在頁巖氣成藏方面[1-6]。然而，國內學者和機構雖然進行了一些頁巖氣相關的評價和預測[7-10]，但完整的勘探有利區(qū)評價體系尚未建立。筆者依據(jù)前期對國內外頁巖氣勘探開發(fā)現(xiàn)狀調研，結合淮南煤田頁巖氣地質背景和成藏特征的實際情況，從頁巖氣有利區(qū)地質條件、經(jīng)濟效益等多方面的因素出發(fā)，以淮南煤田下石盒子組為例，利用模糊優(yōu)化評價方法，結合GIS格網(wǎng)空間疊加功能，對淮南煤田下石盒子組進行了有利區(qū)評價和優(yōu)選。

淮南煤田向東與郯魯斷層連接，向西以周口凹陷為邊界，北邊為蚌埠隆起，南部和合肥凹陷相接，地處華北板塊的東南邊緣部，面積2 910 km2。研究區(qū)石炭、二疊紀含煤巖系包括晚石炭世的太原組、早二疊世的山西組和下石盒子組以及晚二疊世的上石盒子組，其中，下石盒子組發(fā)育多段暗色泥頁巖，為一套下三角平原沉積相含煤烴源巖，包括暗色泥巖、煤層和碳質泥巖，具有較好生烴和成氣條件[10]。

根據(jù)鉆孔資料統(tǒng)計及實驗結果，淮南煤田下石盒子組埋深總體在380～1 500 m；有效泥巖厚度為30～110 m，呈現(xiàn)出西部薄東部厚、北部薄南部厚的整體特點，泥頁巖TOC在0.42%～3.87%；朱馬店鎮(zhèn)—桂集鄉(xiāng)—賀疃鄉(xiāng)一線向北延伸，TOC＞3.0%，Ro在0.73%～1.18%，達到低成熟—成熟階段；研究區(qū)泥頁巖總含氣量在1.01～2.13 m3/t。下石盒子組頁巖礦物成分分為3類：脆性礦物（石英、長石、碳酸鹽礦物）、黏土礦物和自生非黏土礦物（主要是菱鐵礦、黃鐵礦）。其中，脆性礦物體積分數(shù)31.70%～52.40%，平均38.63%；黏土礦物體積分數(shù)34.00%～66.40%，平均53.50%；自生非黏土礦物體積分數(shù)1.80%～13.60%，平均8.10%。頁巖孔隙度整體變化在1.06%～3.97%。

1 評價指標的選擇

頁巖氣有利區(qū)優(yōu)選的過程中所考慮的指標很多，在借鑒前人研究成果的基礎上，結合北美頁巖氣勘探的成功經(jīng)驗，在遵循全面、獨立、簡單、實用、通用性5個原則的前提下[10]，從儲層因素、經(jīng)濟效益、資源規(guī)模3個方面考慮，根據(jù)頁巖氣評價指標體系標準，國內學者在對中國頁巖氣形成聚集地質條件及資源評價和選區(qū)研究經(jīng)驗[11-12]，結合淮南煤田地質特征，篩選出泥頁巖脆性礦物體積分數(shù)、泥頁巖孔隙度、頁巖埋深、暗色泥頁巖有效厚度、有機質體積分數(shù)、有機質成熟度及泥頁巖含氣量等7個相互獨立的影響因素，作為頁巖氣有利區(qū)優(yōu)選評價指標。

2 頁巖氣有利區(qū)評價模型及方法

2.1 模糊綜合評價模型建立

本研究采用基于GIS空間疊加分析的多層次模糊綜合評價模型，對評價系統(tǒng)劃分層次，建立多層次結構模型（見圖1）。評價過程中，首先將研究區(qū)劃分網(wǎng)格區(qū)塊，分別對每一區(qū)塊進行模糊綜合評判。

圖1 頁巖氣有利區(qū)評價模型

本次模糊計算，選擇7個評價影響因素，構建7個評價指標。把因素按屬性分成3類，即儲層因素、經(jīng)濟因素及資源規(guī)模。首先對每一類作出綜合評判，然后再對評判結果進行“類”之間的高層次綜合評判。

步驟如下：將評價因素集 A={A11，A12，A21，A31，A32，A33，A34}按屬性的類型劃分為3個子集，記作A1，A2，A3，應滿足{A11+A12+A21+A31+A32+A33+A34}=A，Ai∩Aj為非空集（i≠j）。

1）對于每個子集Ai，按一級模型進行評判，Ai上的權重集 Bi={bi1，bi2，…，bin}且，Ai的單因素評判矩陣為Ri，以資源規(guī)模為例，根據(jù)建立的隸屬函數(shù)求，得求出4個影響因子rij的隸屬度，組成隸屬度矩陣。

于是第1級的綜合評判為Ci=Bi⊙Ri。

2）每個Ci作為頁巖氣有利區(qū)預測評價A的一部分，其反映了A的某種屬性，再用Ci作為它的單因素評判，又可構成評判矩陣：

按其重要程度得出權重集 B={b1，b2，…，bn}，于是有第2級綜合評判C=B⊙R。

式中⊙為模糊運算合成算子，本次采用M（·，+）進行模糊矩陣運算[13]。

2.2 權重系數(shù)的確定

評價因素權重的確定是綜合評價關鍵的環(huán)節(jié)之一[14]。綜合北美頁巖氣勘探的成功經(jīng)驗及國內有關專家對各類影響頁巖氣有利區(qū)評價因素的分析[15-17]，筆者通過征詢部分專家，對各因素進行概念估算，由于專家確定的是各因素的重要性程度，因此，對其進行了歸一化處理。

構造判斷矩陣建立時，上一層的指標因素被分為若干個與之相關的下層指標因素，而每個指標的同一層指標的作用大小是不同。因各因素以對目標U的影響不一樣，因此若將因素兩兩比較，可得到因素對目標重要性權數(shù)比（見表1），計算出各因素重要性比值。其方法主要是，用dij表示兩指標重要性比值，其中dij與dji互為倒數(shù)；dij的取值標準按照表（見表1）的標度進行賦值；根據(jù)各個指標的賦值標準，可以得到判斷矩陣D。

表1 判斷矩陣的標度及其含義

式（3）中滿足 dii=1，dij=1/dji。

通過對判斷矩陣（Dij）mm進行歸一化處理，求得各指標因素對上一層次中所占的權重。按上述方法求得研究區(qū)下石盒子組頁巖氣綜合評價各個參數(shù)權重（見表2）。

表2 淮南煤田頁巖氣有利區(qū)評價指標權重

2.3 各因素隸屬函數(shù)確定

隸屬度是確定模糊關系的一個關鍵環(huán)節(jié)的因數(shù)。評價因素的隸屬函數(shù)是因素評價的一種度量規(guī)范，因素的隸屬度反映了以評價指標因素對評價對象為基礎、以其影響的大小為延展的模糊性。考慮各個評價指標因素對頁巖氣的富集等的影響程度，通過統(tǒng)計類比法、待定系數(shù)法和模糊統(tǒng)計分析，確定各因素的隸屬函數(shù)（見表 3）。

表3 石盒子組頁巖氣有利區(qū)評價指標隸屬度

2.4 評價參數(shù)的數(shù)據(jù)處理方法

2.4.1 指標參數(shù)網(wǎng)格化數(shù)據(jù)獲取

在實測及鉆孔資料統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的基礎上，編制7個指標參數(shù)等值線圖，并進行數(shù)據(jù)網(wǎng)格化，主要步驟為：首先，利用Surfer軟件中基于克里格法對各等值線圖網(wǎng)格化處理，7個指標參數(shù)網(wǎng)格化過程中保持網(wǎng)格線素一致，即X，Y方向最大、最小坐標及網(wǎng)格間距一致，考慮淮南煤田實際情況，本次網(wǎng)格間距選擇1000m；其次，利用Surfer軟件的數(shù)據(jù)轉化功能將各指標參數(shù)GS Binnary（*Grd）文件數(shù)據(jù)；然后，利用 Mapgis軟件，選擇與參數(shù)等值線圖相同的邊界坐標，建立1 000 m×1 000 m方格圖（合計3 672個單元），并形成網(wǎng)格區(qū)文件。最后，利用Mapgis軟件的屬性掛接功能，將各參數(shù)*Grd文件的指標數(shù)據(jù)，填入相應的網(wǎng)格區(qū)單元。

2.4.2 指標參數(shù)數(shù)據(jù)空間疊加

GIS的空間疊加包括矢量數(shù)據(jù)結構的圖層進行域與域的疊加及柵格數(shù)據(jù)結構的圖層疊加[18]。本次采用柵格數(shù)據(jù)結構的圖層疊加方法（見圖2）。將7個參數(shù)疊加的最終結果導出為Excel表，根據(jù)表2中各參數(shù)隸屬函數(shù)，分別計算出每個影響因子在各計算格網(wǎng)單元的隸屬度，并賦予每一因素相應的權重。在此基礎上，采用層次模糊計算方法求出各單元的綜合評價值，并利用Mapgis屬性掛接功能將各個評價值賦給個網(wǎng)格單元中（見圖3）。

圖2 柵格數(shù)據(jù)疊加示意

圖3 數(shù)據(jù)疊加后的網(wǎng)格屬性示意

2.4.3 綜合評價分區(qū)

將各區(qū)單元最終評價結果及單元中心點坐標導出，并利用Surfer軟件自動生成綜合評價值等值線圖。根據(jù)淮南煤田實際情況，確定閹割值，進行頁巖氣有利區(qū)劃分。

3 評價結果及分析

研究區(qū)定義評價集為“頁巖氣有利區(qū)”，即通過計算獲得的綜合評價值越高，該區(qū)域越有利于勘探開發(fā)。根據(jù)綜合評價值結果將研究區(qū)下石盒子組有利區(qū)分為4種類型：

第1類。綜合評價值大于0.68，分布在研究區(qū)的賀疃鄉(xiāng)—丁集鄉(xiāng)—桂集鄉(xiāng)、新集鄉(xiāng)一線、平圩鎮(zhèn)及高皇鎮(zhèn)一帶。其泥巖厚度85～105 m，TOC為6.0%～3.7%，平均2.5%，含氣量均超過2 m3/t，孔隙度平均值大于3.5%，脆性礦物體積分數(shù)較高，平均達43%，埋深為700～900 m，局部小范圍內達到1 200 m，Ro為0.80%～1.05%，可以作為研究區(qū)頁巖氣優(yōu)等有利開發(fā)區(qū)。

第2類。綜合評價值為0.62～0.68，分布在研究區(qū)大興集、古店以及研究區(qū)城北鄉(xiāng)—蘆集—泥河—夾溝—山王鎮(zhèn)—洛河鎮(zhèn)一線向東向北延伸（除第1類區(qū)中的平圩鎮(zhèn)及高皇鎮(zhèn)）的區(qū)域內東西邊緣的中部區(qū)域。其泥巖厚度為65～105 m，TOC為1.0%～2.5%，大興集、古店達到3.4%，含氣量為1.0～2.0 m3/t，孔隙度平均在3.0%左右，脆性礦物體積分數(shù)平均為39%，埋深為800～1200m，局部范圍內達到1500m，Ro為0.70%～1.00%。

圖4 淮南煤田下石盒子組頁巖氣有利區(qū)綜合評價結果

第3類。綜合評價值為0.50～0.62，分布在研究區(qū)謝橋鎮(zhèn)—湯店鎮(zhèn)—楊村鄉(xiāng)—尚塘鄉(xiāng)向西延伸區(qū)域以及潘集區(qū)附近，其評價參數(shù)有2～3個不能達到勘探開發(fā)臨界指標，劃分為中等有利區(qū)。

第4類。綜合評價值小于0.50，分布比較散亂，主要在潘集區(qū)、顧橋、唐山鎮(zhèn)附近。其泥頁巖厚度基本小于25 m，含氣量低，不具備可開采的頁巖氣形成的物質條件。

以往模糊綜合評價，主要是先劃分評價區(qū)域，求得各評價區(qū)影響因子隸屬度平均值，再利用模糊數(shù)學方法計算各評價區(qū)的評價值，該方法無法反映各影響因子在評價區(qū)內變化的平均值，而各影響因素在區(qū)域內的變化無法反映?；贕IS的模糊優(yōu)化法的頁巖氣有利區(qū)預測方法，將模糊評判與GIS軟件的強大空間分析能力結合。本方法運用GIS可表現(xiàn)各參數(shù)在評價區(qū)的空間分布，并利用GIS的空間疊加功能，可快速地獲取給定網(wǎng)格范圍內的各參數(shù)屬性，基于網(wǎng)格范圍內的評價結果可在GIS圖件中直觀地表現(xiàn)出來，通過在軟件中給定閹割值有利區(qū)的空間分布，為后期頁巖氣勘探開發(fā)方向提供依據(jù)。

4 結論

1）在借鑒北美頁巖氣勘探成功經(jīng)驗的基礎上，結合國內研究成果，從儲層因素、經(jīng)濟效益、資源規(guī)模3個方面，以及研究區(qū)下石盒子組的地化、沉積學等特征出發(fā)，篩選出有效厚度、含氣量等7個影響因素作為有利區(qū)的評價指標，并建立了適合研究區(qū)下石盒子組頁巖氣有利區(qū)的評價標準。

2）將GIS空間疊加技術與模糊優(yōu)化法相結合，提高了各個參數(shù)評價值的精度，可以迅速便捷地計算和劃分出最優(yōu)有利區(qū)范圍，并且評價體系和方法可操作性強，可根據(jù)建立的不同區(qū)域進行改善和優(yōu)化。

3）運用GIS方法結合模糊優(yōu)化法，對淮南煤田下石盒子組進行有利區(qū)的綜合評價與優(yōu)選。根據(jù)綜合評價結果，將下石盒子組有利區(qū)分為4種類型。研究區(qū)頁巖氣勘探開發(fā)最優(yōu)有利區(qū)為賀疃鄉(xiāng)—丁集鄉(xiāng)—桂集鄉(xiāng)—新集鄉(xiāng)一線、平圩鎮(zhèn)及高皇鎮(zhèn)一帶。

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