四川盆地威遠(yuǎn)龍馬溪組頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)地震定量預(yù)測(cè)

曾慶才，陳勝, ，賀佩，楊青，郭曉龍，陳鵬，代春萌，李璇，蓋少華，鄧宇，侯華星

（1. 中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083；2. 中國(guó)石油大學(xué)（北京），北京 102249）

0 引言

頁(yè)巖氣是指主體位于暗色泥頁(yè)巖或高炭泥頁(yè)巖及其夾層中，以吸附或游離狀態(tài)為主要賦存形式的非常規(guī)天然氣聚集[1]。全球頁(yè)巖氣資源豐富，勘探開發(fā)程度低，發(fā)展?jié)摿薮骩2]。國(guó)際能源署統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，全球非常規(guī)天然氣儲(chǔ)量遠(yuǎn)超常規(guī)天然氣，其中頁(yè)巖氣占可采非常規(guī)天然氣儲(chǔ)量的63%，全球可采儲(chǔ)量達(dá)221×1012m3[3]。近年來(lái)，隨著水平鉆井、體積壓裂和地球物理甜點(diǎn)預(yù)測(cè) 3大核心技術(shù)的突破，頁(yè)巖氣產(chǎn)量大幅增加[4]。截至2016年，美國(guó)共發(fā)現(xiàn)近20個(gè)頁(yè)巖氣產(chǎn)區(qū)，2016年頁(yè)巖氣產(chǎn)量約4 447×108m3，年產(chǎn)量超200×108m3以上的產(chǎn)區(qū)有7個(gè)，與2015年相比，2016年產(chǎn)量增長(zhǎng)247×108m3，增幅為5.5%，且這一增幅仍在持續(xù)甚至增大[5]。

美國(guó)頁(yè)巖氣的成功開發(fā)在全球引發(fā)頁(yè)巖氣革命。中國(guó)頁(yè)巖氣資源潛力巨大，經(jīng)多年勘探，在四川盆地基本實(shí)現(xiàn)了海相頁(yè)巖氣工業(yè)開采，但在其他地區(qū)和領(lǐng)域仍未取得實(shí)質(zhì)性突破[6]?？傮w而言，目前中國(guó)頁(yè)巖氣開發(fā)剛剛起步，尚處于技術(shù)準(zhǔn)備和工業(yè)起步階段[7]。中國(guó)的頁(yè)巖氣資源主要分布在南方四川盆地及其周緣上奧陶統(tǒng)五峰組—下志留統(tǒng)龍馬溪組和寒武系筇竹寺組中，與美國(guó)頁(yè)巖氣相比，中國(guó)海相頁(yè)巖最突出的特點(diǎn)是地層古老、成熟度高、高產(chǎn)富集影響因素多、甜點(diǎn)地震預(yù)測(cè)難度大[8]。國(guó)內(nèi)學(xué)者在焦石壩等地區(qū)頁(yè)巖氣勘探中進(jìn)行了地震甜點(diǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究及應(yīng)用，并取得了很多成果，但大多以定性預(yù)測(cè)為主，部分實(shí)現(xiàn)了單參數(shù)的定量預(yù)測(cè)[9-11]。模糊優(yōu)化方法是一種綜合定量評(píng)價(jià)方法，以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系耦合的基本原理，將變量多、邊界模糊、定量分析難度大的因素實(shí)現(xiàn)定量化，進(jìn)而進(jìn)行綜合定量評(píng)價(jià)的一種方法，適合于解決高成熟頁(yè)巖甜點(diǎn)區(qū)定量預(yù)測(cè)等類似復(fù)雜問(wèn)題。本文以四川盆地威遠(yuǎn)區(qū)塊上奧陶統(tǒng)五峰組—下志留統(tǒng)龍馬溪組為例，應(yīng)用模糊優(yōu)化方法進(jìn)行高成熟頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)地震定量預(yù)測(cè)技術(shù)研究及應(yīng)用。

1 地質(zhì)背景

威遠(yuǎn)頁(yè)巖氣田位于四川盆地西南部，地理位置上屬內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、資中縣、自貢市榮縣境內(nèi)，面積約6 500 km2，構(gòu)造上位于川中低緩隆起區(qū)（見圖1）[12]。威遠(yuǎn)區(qū)塊為一寬緩的背斜構(gòu)造，工區(qū)龍馬溪組底界埋深為1 100～2 800 m，由威遠(yuǎn)背斜自北西往南東方向埋深逐漸增加（見圖 2），地層由下至上依次發(fā)育前震旦系變質(zhì)巖基底、震旦系—中三疊統(tǒng)海相沉積、上三疊統(tǒng)—白堊系陸相碎屑巖。其中，在震旦系—中三疊統(tǒng)發(fā)育兩套優(yōu)質(zhì)頁(yè)巖：下寒武統(tǒng)筇竹寺組和下志留統(tǒng)龍馬溪組[13]。本文重點(diǎn)關(guān)注威遠(yuǎn) 201區(qū)塊龍馬溪組頁(yè)巖儲(chǔ)集層。

圖1 研究區(qū)位置圖

圖2 威遠(yuǎn)201區(qū)塊龍馬溪組底界埋深構(gòu)造圖

根據(jù)巖性和測(cè)井曲線特征，龍馬溪組可進(jìn)一步細(xì)分為龍一段和龍二段（見圖 3），兩者之間的界面在地震剖面上表現(xiàn)為強(qiáng)振幅、高連續(xù)波峰反射特征，全區(qū)可追蹤對(duì)比。圖3為威201井龍馬溪組巖性剖面及常規(guī)測(cè)井曲線，在測(cè)井響應(yīng)特征上，龍一段自然伽馬、聲波時(shí)差、密度和井徑曲線均為漏斗型，TOC值大于2%；龍二段自然伽馬、聲波時(shí)差、密度和井徑曲線均為鐘型，TOC值小于2%。龍一段為本地區(qū)勘探主要目的層[14]，巖性以灰黑色鈣質(zhì)頁(yè)巖、黑色頁(yè)巖夾黃鐵礦、鈣質(zhì)條帶為主，中上部頁(yè)理欠發(fā)育，底部頁(yè)理發(fā)育[14]。威遠(yuǎn)地區(qū)龍一段地層保存完整，厚度為140～240 m，區(qū)域分布穩(wěn)定，可對(duì)比性強(qiáng)。

圖3 威201井龍馬溪組巖性剖面及常規(guī)測(cè)井曲線

2 甜點(diǎn)地球物理響應(yīng)特征

2.1 龍馬溪組頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層特征

頁(yè)巖氣甜點(diǎn)是指埋深適中、有機(jī)碳含量高、成熟度高、天然裂縫發(fā)育、保存條件好、含氣量高、容易壓裂形成復(fù)雜縫網(wǎng)的儲(chǔ)集層，甜點(diǎn)規(guī)模分布則形成甜點(diǎn)區(qū)。在國(guó)土資源部頒布的《頁(yè)巖氣資源/儲(chǔ)量計(jì)算與評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（DZ/T 0254—2014）中，頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層評(píng)價(jià)參數(shù)包括頁(yè)巖有效厚度、總含氣量、總有機(jī)碳含量（TOC）、有機(jī)質(zhì)成熟度（Ro）、脆性礦物含量 5個(gè)指標(biāo)（見表1），視頁(yè)巖有效厚度不同總含氣量指標(biāo)下限稍有差異[15-16]。在這 5個(gè)關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)中，頁(yè)巖有效厚度、TOC、脆性礦物含量可通過(guò)地震方法進(jìn)行空間及平面分布預(yù)測(cè)[17-18]，威遠(yuǎn)區(qū)塊的生產(chǎn)實(shí)踐表明孔隙度和地層壓力對(duì)甜點(diǎn)分布具有明顯控制作用，因此將二者也加入評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表1 含氣頁(yè)巖儲(chǔ)集層參數(shù)下限標(biāo)準(zhǔn)[15]

在上述標(biāo)準(zhǔn)框架下，綜合巖石學(xué)、沉積構(gòu)造、古生物學(xué)和電性等資料，對(duì)研究區(qū)儲(chǔ)集層進(jìn)行了小層細(xì)分。將龍一段劃分為龍一1、龍一2和龍一33個(gè)亞段，其中龍一1亞段由下至上又可進(jìn)一步劃分為龍一11、龍一12、龍一13和龍一14小層（見表2）。

表2 威遠(yuǎn)201區(qū)塊龍馬溪組龍一1亞段各小層特征

2.2 甜點(diǎn)地震定量預(yù)測(cè)基礎(chǔ)

北美頁(yè)巖氣開發(fā)實(shí)踐表明，頁(yè)巖TOC值對(duì)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層總含氣量影響較大[19]，因此將TOC作為頁(yè)巖儲(chǔ)集層評(píng)價(jià)最重要的指標(biāo)之一。綜合國(guó)內(nèi)外各大頁(yè)巖氣田的儲(chǔ)集層分類標(biāo)準(zhǔn)及本地區(qū)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層特征，以TOC值為主要指標(biāo)，將研究區(qū)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層分為Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類，其他評(píng)價(jià)指標(biāo)包括總含氣量、有效孔隙度及脆性礦物含量3個(gè)。其中，Ⅰ類儲(chǔ)集層TOC值大于3%，為高含氣頁(yè)巖，Ⅱ類儲(chǔ)集層TOC值為2%～3%，Ⅲ類儲(chǔ)集層為TOC值小于2%的普通頁(yè)巖，其中TOC值大于等于 2%的Ⅰ+Ⅱ類儲(chǔ)集層為主要開發(fā)目標(biāo)，即優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層，也即甜點(diǎn)。分類標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

地震巖石物理分析結(jié)果表明：①隨著頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層TOC值的增加，縱橫波速度、密度、波阻抗、泊松比、縱橫波速度比等彈性參數(shù)均明顯降低；②Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類儲(chǔ)集層和灰?guī)r圍巖彈性參數(shù)值存在明顯差異[20]，但 3類儲(chǔ)集層間存在重疊，地震方法可定性預(yù)測(cè)儲(chǔ)集層與非儲(chǔ)集層，但對(duì)儲(chǔ)集層好壞的預(yù)測(cè)存在較大誤差。威遠(yuǎn)區(qū)塊已鉆井龍馬溪組 3類儲(chǔ)集層和底界灰?guī)r圍巖地球物理彈性參數(shù)分析結(jié)果如圖 4所示。

表3 威遠(yuǎn)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層分類標(biāo)準(zhǔn)

圖4 頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層地震巖石物理分析圖

不同成熟度情況下TOC值與含氣量之間的關(guān)系不同。圖5a是美國(guó)Barnett頁(yè)巖TOC值與含氣量關(guān)系圖，Barnett頁(yè)巖成熟度相對(duì)較低，TOC值與含氣量間存在較好的線性正相關(guān)關(guān)系，可直接通過(guò)TOC值求取含氣量；圖5b是本研究區(qū)塊TOC值與含氣量之間的關(guān)系圖，由圖可見TOC值與含氣量間的相關(guān)關(guān)系較差，因此通過(guò)TOC值進(jìn)而定量預(yù)測(cè)高含氣優(yōu)質(zhì)頁(yè)巖儲(chǔ)集層的方法不適用。

3 甜點(diǎn)地震預(yù)測(cè)流程及方法

3.1 甜點(diǎn)地震預(yù)測(cè)流程

首先在地震資料解釋基礎(chǔ)上，進(jìn)行測(cè)井資料解釋和地震巖石物理分析，研究頁(yè)巖儲(chǔ)集層巖石物理特征，優(yōu)選出對(duì)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)敏感的地震彈性參數(shù)，并建立甜點(diǎn)關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)與地震彈性參數(shù)間的定量關(guān)系。然后，井震結(jié)合進(jìn)行疊前彈性參數(shù)反演，獲取縱波速度、橫波速度、密度等地震彈性參數(shù)；根據(jù)巖石物理分析結(jié)果將彈性參數(shù)轉(zhuǎn)換為儲(chǔ)集層評(píng)價(jià)參數(shù)，預(yù)測(cè)TOC值、儲(chǔ)集層厚度、地層壓力、脆性礦物含量等評(píng)價(jià)參數(shù)的空間及平面分布。最后，采用模糊優(yōu)化分析方法對(duì)甜點(diǎn)關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合分析與評(píng)價(jià)，定量預(yù)測(cè)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)。

3.2 疊前同時(shí)反演

圖5 不同成熟度頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層總有機(jī)碳含量與總含氣量關(guān)系圖

儲(chǔ)集層厚度、TOC值、孔隙度、脆性指數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)的精確預(yù)測(cè)均依賴于地震疊前反演[21]，近年來(lái)，疊前反演技術(shù)被廣泛應(yīng)用于儲(chǔ)集層預(yù)測(cè)，但傳統(tǒng)疊前反演主要是基于部分疊加數(shù)據(jù)體進(jìn)行，該方法抗噪能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好，但缺點(diǎn)是疊加過(guò)程中損失了地震原始疊前道集中的AVO信息，彈性參數(shù)的反演精度低。而基于全道集的疊前同時(shí)反演技術(shù)則能最大限度保持疊前道集的AVO信息，保證了多種彈性參數(shù)反演的一致性，增強(qiáng)反演結(jié)果的可靠性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)集層各項(xiàng)評(píng)價(jià)參數(shù)的最佳預(yù)測(cè)[22-25]。本文應(yīng)用基于全道集的疊前同時(shí)反演技術(shù)對(duì)該地區(qū)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層彈性參數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，取得了良好效果。圖 6是基于全道集的疊前同時(shí)反演與傳統(tǒng)疊前反演所得縱波速度對(duì)比，對(duì)比結(jié)果表明，基于全道集的疊前同時(shí)反演所得結(jié)果細(xì)節(jié)更清晰，對(duì)初始模型的依賴程度更低，更能真實(shí)反映儲(chǔ)集層變化。

3.3 模糊優(yōu)化定量預(yù)測(cè)甜點(diǎn)區(qū)

3.3.1 模糊優(yōu)化評(píng)價(jià)方法原理

該方法通過(guò)構(gòu)建等級(jí)模糊子集把反映被評(píng)價(jià)對(duì)象的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量化，然后利用模糊變換原理對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析[26-27]。模糊優(yōu)化的最優(yōu)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是基于最小二乘法原理，給出評(píng)價(jià)依據(jù)[28]。

3.3.2 方法步驟

①根據(jù)評(píng)價(jià)需要建立合理的評(píng)價(jià)矩陣。例如選擇m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（本文有5個(gè)），確定n個(gè)評(píng)價(jià)單元構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)矩陣A。其中，aij為經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值，公式如下：

②優(yōu)化確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值范圍。應(yīng)用取大取小模糊優(yōu)化法則的數(shù)學(xué)變換方法對(duì)評(píng)價(jià)矩陣A進(jìn)行運(yùn)算，確定各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)最佳取值，公式為：

式中g(shù)i為各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值上限，bi為各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值下限，本文中所得結(jié)果為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的門檻值。

③計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)在評(píng)價(jià)結(jié)果中所占權(quán)重。關(guān)鍵是利用層次分析方法，確定各標(biāo)準(zhǔn)化后的單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)在最終結(jié)果中所占權(quán)重，得到權(quán)重系數(shù)向量W。其中，wj為單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)j所占權(quán)重，權(quán)重系數(shù)wj愈大，代表著該評(píng)價(jià)指標(biāo)j對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果的影響愈大，這里意味著該因素對(duì)含氣量控制作用越大。

④綜合評(píng)價(jià)。利用步驟②、③所得結(jié)果計(jì)算最終評(píng)價(jià)值Vi，公式為：

在本研究中Vi越大，目標(biāo)區(qū)為頁(yè)巖氣甜點(diǎn)的幾率越大，表明頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層甜點(diǎn)特征越突出，越有利于頁(yè)巖氣開發(fā)；反之，則越不利于頁(yè)巖氣開發(fā)。

4 威遠(yuǎn)地區(qū)甜點(diǎn)區(qū)定量預(yù)測(cè)

圖6 基于全道集的疊前同時(shí)反演與傳統(tǒng)疊前反演縱波速度對(duì)比

以地震巖石物理分析為基礎(chǔ)，通過(guò)基于全道集的疊前地震同時(shí)反演技術(shù)，獲取各關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)數(shù)據(jù)體，進(jìn)而得到各關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)的平面分布。其中TOC值由反演密度數(shù)據(jù)體通過(guò)TOC定量解釋模板得到，孔隙度由縱波波阻抗數(shù)據(jù)體轉(zhuǎn)化得到，厚度由TOC數(shù)據(jù)體根據(jù)該地區(qū)的儲(chǔ)集層下限統(tǒng)計(jì)得到，壓力系數(shù)應(yīng)用反演縱波速度數(shù)據(jù)體通過(guò)Fillippone壓力計(jì)算公式求取，脆性指數(shù)則是根據(jù)彈性模量和泊松比數(shù)據(jù)體用脆性指數(shù)計(jì)算公式求取。圖7a是龍一1亞段TOC平均值平面分布圖，該區(qū)塊大部分區(qū)域TOC值為0.7%～4.2%，TOC值較高區(qū)域主要分布于工區(qū)東部及西北部局部區(qū)域；圖7b是龍一1亞段平均孔隙度平面分布圖，該區(qū)塊平均孔隙度2%～10%且分布相對(duì)穩(wěn)定，高孔隙度區(qū)主要分布于工區(qū)中部和東部；圖7c是龍一1亞段優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層厚度平面分布圖，該區(qū)塊優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層厚5～25 m，優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層主要分布于工區(qū)東部；圖7d是龍一1亞段平均地層壓力系數(shù)平面分布圖，平均地層壓力系數(shù)1.4～1.7，大部分區(qū)域壓力系數(shù)大于1.5，高壓地層廣泛分布，壓力系數(shù)高于1.55的超壓地層主要分布于工區(qū)東部；圖7e是龍一1亞段平均脆性指數(shù)平面分布圖，該區(qū)塊脆性指數(shù)為0.1～0.6，大部分地區(qū)脆性指數(shù)在0.3以上，總體可壓性較好。

在得到研究區(qū)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層TOC值、孔隙度、厚度、地層壓力系數(shù)和地層脆性數(shù)據(jù)體及平面分布的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)實(shí)際，選取施工參數(shù)、工藝相同或相近的 2口生產(chǎn)井的測(cè)試產(chǎn)量數(shù)據(jù)作為輸出，測(cè)井解釋TOC值等關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)為輸入，應(yīng)用模糊優(yōu)化算法進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化分析，最終確定了各關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)的取值范圍及其權(quán)重系數(shù)，建立了該地區(qū)甜點(diǎn)區(qū)定量評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)體系（見表4）。

從表4評(píng)價(jià)體系各評(píng)價(jià)參數(shù)的權(quán)重系數(shù)可以看出，在 5個(gè)參與評(píng)價(jià)的單因素中，權(quán)重從高到低依次為地層壓力系數(shù)、優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層厚度、TOC、孔隙度和脆性指數(shù)。地層壓力系數(shù)、優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)集層厚度和TOC對(duì)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)的分布具有明顯控制作用?？紫抖燃按嘈灾笖?shù)權(quán)重系數(shù)較小，這與該區(qū)塊孔隙度和脆性指數(shù)普遍較高且分布穩(wěn)定有關(guān)。

應(yīng)用表4所建立的威遠(yuǎn)地區(qū)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)地震定量預(yù)測(cè)體系，將各關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行加權(quán)，對(duì)研究區(qū)塊進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)。將評(píng)價(jià)結(jié)果經(jīng)已鉆井測(cè)試產(chǎn)量標(biāo)定后即可得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果（見圖8）。

圖7 威遠(yuǎn)201區(qū)塊龍一1亞段各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)平面分布圖

表4 威遠(yuǎn)地區(qū)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)地震定量預(yù)測(cè)參數(shù)及分類指標(biāo)

圖8 威遠(yuǎn)201區(qū)塊甜點(diǎn)區(qū)定量預(yù)測(cè)平面圖

選取最新完鉆且施工工藝相同、施工參數(shù)相同或相近的 7口井的測(cè)試情況對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如表5所示。結(jié)果表明，地震預(yù)測(cè)初始產(chǎn)量及甜點(diǎn)分布與生產(chǎn)測(cè)試結(jié)果吻合程度較高。

表5 威遠(yuǎn)區(qū)塊甜點(diǎn)區(qū)地震定量預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)試結(jié)果對(duì)比

5 結(jié)論

四川盆地威遠(yuǎn)區(qū)塊龍馬溪頁(yè)巖儲(chǔ)集層甜點(diǎn)具有明顯的低縱橫波速度、低密度、低縱橫波波阻抗、低泊松比、低縱橫波速度比特征，縱向上甜點(diǎn)主要分布于龍馬溪組底部，厚度25 m左右，橫向上，頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)主要分布于工區(qū)東部、東南部地區(qū)，厚度、平均TOC值等各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)分布相對(duì)穩(wěn)定。本研究應(yīng)用模糊優(yōu)化方法對(duì)頁(yè)巖氣儲(chǔ)集層甜點(diǎn)區(qū)進(jìn)行綜合定量預(yù)測(cè)，確定了TOC值等5個(gè)影響頁(yè)巖氣產(chǎn)量的關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重，并將最終評(píng)價(jià)結(jié)果采用測(cè)試產(chǎn)量標(biāo)定，實(shí)現(xiàn)頁(yè)巖氣甜點(diǎn)區(qū)地震預(yù)測(cè)的定量化，與實(shí)際生產(chǎn)測(cè)試結(jié)果對(duì)比表明本文方法可靠性較高。

符號(hào)注釋：

aij——經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值；A——綜合評(píng)價(jià)矩陣；bi——各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值下限；gi——各單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值上限；B，G——取值下限矩陣和取值上限矩陣；i——第i個(gè)評(píng)價(jià)單元，取值 1，2，…，n；j——第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，取值1，2，…，m；m——評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)；n——評(píng)價(jià)單元個(gè)數(shù)；W——權(quán)重系數(shù)向量；wj——單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)j所占權(quán)重；Vi——綜合評(píng)價(jià)值。