致密低滲透砂巖儲層多尺度天然裂縫表征方法

呂文雅，曾聯波，陳雙全，呂鵬，董少群，惠晨，李睿琦 ，王浩南

1) 中國石油大學(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室，北京，102249；2) 中國石油大學(北京) 地球科學學院，北京，102249； 3) 中國石油大學(北京)地球物理學院，北京，102249；4) 中國石化上海海洋油氣分公司勘探開發研究院，上海，200120；5) 中國石油大學(北京)理學院，北京，102249

內容提要: 本文利用地表露頭、巖芯、測井、三維地震和微觀分析資料，根據多尺度裂縫的發育特征及不同資料的精度，探討了多尺度裂縫的表征方法。致密低滲透砂巖儲層發育多尺度天然裂縫，根據天然裂縫規模以及限制天然裂縫擴展延伸的巖石力學層界面，將天然裂縫分為大尺度裂縫、中尺度裂縫、小尺度裂縫和微尺度裂縫4級，不同尺度裂縫的發育特征存在較大差異。其中大尺度裂縫主要應用三維地震資料的疊后屬性進行檢測和表征；中小尺度裂縫在單井上可以應用巖芯、成像測井和常規測井相結合的方法進行表征，在平面上采用基于地質和測井約束的三維地震疊前各向異性分析以及儲層地質力學相結合的方法進行綜合預測和評價；微尺度裂縫一般應用鑄體薄片、普通薄片、掃描電鏡和三維CT掃描等微觀分析方法進行觀察描述，通過主控因素約束的方法進行預測。利用本文提出的多尺度裂縫表征方法實現了對鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層多尺度裂縫表征，可為其它致密低滲透砂巖儲層多尺度裂縫表征提供借鑒。

致密低滲透儲層油氣是我國重要的接替資源和開發領域(鄒才能等，2017；孫龍德等，2019)。致密低滲透儲層物性差，非均質性強，在多期構造變形作用下，天然裂縫普遍發育且具有多尺度性特征，其延伸長度通常從數十米級到厘米級不等(Zeng Lianbo et al.，2010；Fic and Pedersen，2013；Ghanizadeh et al.，2015)。生產實踐表明，不同尺度天然裂縫對致密低滲透儲層的作用和對油氣的影響明顯不同，大尺度裂縫通常影響油氣的保存，中小尺度裂縫控制了致密儲層的滲流系統，微尺度裂縫主要起儲集作用(Strijker et al.，2012；Lyu Wenya et al.，2019；曾聯波等，2020)。由于不同尺度裂縫的作用不同，因而需要分尺度研究天然裂縫的發育規律，才能更加科學有效地指導致密低滲透油氣的勘探開發(鄒才能等，2017)。針對不同尺度裂縫的特點，明確不同尺度裂縫的表征方法，是深入認識不同尺度裂縫分布規律的前提，對有效地指導致密低滲透油氣的勘探開發具有重要應用價值。

天然裂縫表征方法包括天然裂縫的描述方法和預測方法，其中天然裂縫表征方法包括定性及定量描述方法，可以分為：①地質方法，包括野外相似露頭、巖芯觀察、薄片、掃描電鏡、CT層析掃描技術、巖芯核磁共振掃描圖像分析技術(周新桂等，2006；曾聯波等，2007，2010；丁文龍等，2015；An Cheng et al.，2017；Shi Xinghua et al.，2018)；②測井方法，包括特殊測井和常規測井方法(肖立志等，2010；Lyu Wenya et al.，2016；Lai Jin et al.，2018)；③油藏工程方法，包括試井分析、壓力分析、示蹤劑分析、注水動態分析和微地震監測(Guo Jianchun and Liu Yuxuan，2014；Chen Zhiming et al.，2019)等。天然裂縫的預測方法主要有：①構造力學方法，從構造本身的結構特征出發，利用構造曲率法或構造應力場數值模擬進行裂縫預測(張林炎等，2013；鞠瑋等，2013，2014；趙文韜等，2015; Liu Jingshou et al.，2018)；②地震方法，包括多分量轉換波裂縫檢測、橫波分裂檢測、縱波方位各向異性檢測、疊前遠近偏移距屬性差、疊后地震屬性分析、相干體、螞蟻體分析、邊緣檢測等(王洪求等，2014；陳雙全等，2016；Takougang et al.，2019)；③其他預測方法，如分形幾何、突變論、關聯維分析、灰關聯理論等(鞏磊等，2012；You Xutao et al.，2019)。經過多年的裂縫研究，雖然在儲層天然裂縫表征方面取得了較大進展，但目前對儲層裂縫的研究比較籠統，尚未深入地分尺度對裂縫進行詳細的研究，滿足不了致密低滲透油氣勘探開發的進一步需求。

近幾年來隨著生產實踐經驗的積累，不同尺度裂縫對儲層的貢獻存在差異逐漸被認識到，開展多尺度裂縫研究，弄清多尺度裂縫的分布規律顯得越來越重要。學者們從油田生產實際的需求出發，根據裂縫規模、裂縫識別方法的尺度界限、裂縫對儲層物性的貢獻及裂縫在油藏數值模擬中的表現特征等對天然裂縫進行尺度劃分，并試圖綜合地表露頭、巖芯、測井和地震等多種不同尺度的數據表征，建立多尺度裂縫網絡模型，預測不同尺度裂縫的分布規律(Strijker et al.，2012；陳雙全等，2016；劉建軍等，2017；代瑞雪等，2017；Wang Lingling et al.，2018；蘇皓等，2019；孫爽等，2019；Giuffrida et al.，2020；董少群等，2018，2020；張慶輝等，2020)。目前多尺度裂縫表征與預測主要是綜合多種不同尺度的數據進行表征與預測，尚未從多尺度裂縫形成機理與演化規律出發，由于不同的裂縫研究手段都有其精度和局限性，不同資料間存在相互匹配融合的問題(呂文雅等，2016)，因此利用現有的多尺度裂縫表征與預測方法，尚不能清楚地闡明多尺度裂縫的發育規律，尚未形成系統的多尺度裂縫表征方法。

本文根據基于多尺度裂縫成因機制的多尺度裂縫分類方案和分布特征，利用地表露頭、巖芯、測井、三維地震和微觀分析資料，提出了多尺度裂縫的表征方法，并對鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層多尺度裂縫的參數進行了表征，對該區Q1井區多尺度裂縫的分布規律進行了預測，對指導致密低滲透砂巖儲層多尺度裂縫的三維地質建模及其高效合理開發具有重要的意義。

1 多尺度裂縫劃分

自然界天然裂縫的分布具有多尺度性，有些在巖層內部發育，有些終止于巖層界面，有些切穿多個巖層及界面(Underwood et al.，2003；Cooke et al.，2006)。對于裂縫尺度劃分，目前主要有3種方案：一是單純根據裂縫規模進行的分類，例如，地球物理領域根據裂縫長度與地震波長的關系，將裂縫長度大于1/4地震波長的稱之為大尺度裂縫，它們在疊后剖面中可分辨；中尺度裂縫長度范圍小于1/4地震波長，大于1%地震波長，在實際地震剖面不可識別，通常通過地震方位各向異性技術和疊前衰減屬性進行識別；小尺度裂縫遠小于1%地震波長，其地震反射特征極其微弱導致利用地震數據難以識別(陳雙全等，2016；代瑞雪等，2017；Wang Lingling et al.，2018)。二是根據用來識別裂縫的資料進行的分類，如地震尺度裂縫、生產動態數據尺度裂縫、測井尺度裂縫、巖芯尺度裂縫和BHI尺度裂縫(Strijker et al.，2012；薛艷梅等，2014；孫爽等，2019)；三是根據裂縫對儲層物性的貢獻或裂縫在油藏數值模擬中的表現特征進行的分類，如油藏宏觀裂縫、油藏細觀裂縫和油藏微觀裂縫(劉建軍等，2017；蘇皓等，2019)。

上述裂縫尺度分類主要是根據識別裂縫的資料類型和裂縫的滲流作用來劃分的，沒有考慮其地質成因機制及其主控因素，不能較好地反映不同尺度裂縫的發育規律。為了能夠更好地反映不同尺度裂縫的分布規律及其主控因素，本論文在油藏范圍內，根據天然裂縫受限制的巖石力學層界面及裂縫規模，將天然裂縫分為大尺度裂縫、中尺度裂縫、小尺度裂縫和微尺度裂縫4個級次。其中，大尺度裂縫在油藏范圍內發育，一般同時切割復合砂體和泥巖夾層，受厚層泥巖隔層等界面的控制，在平面延伸長度為百米級至千米級，縱向上為數十米級，地下開度為數百微米級至毫米級，表現為高角度斷層型裂縫，為目前在三維地震資料上無法直接識別的小斷層；中尺度裂縫在復合砂體內發育，一般切割層理面、沉積體沉積間斷面和韻律巖性變化界面，受泥巖夾層控制，平面上延伸長度為數十米級至百米級，縱向上為米級至十米級，地下開度為百微米級；小尺度裂縫在單砂體內發育，受層理面、加積體沉積間斷面、韻律巖性變化界面等限制，平面上延伸長度為米級至十米級，縱向上為分米級至米級，地下開度一般為50～100 μm；微尺度裂縫在單砂體內發育，規模小，長度為厘米級及以下，地下開度主要小于40 μm， 需要借助微觀分析手段進行觀察和識別(呂文雅，2017；曾聯波等，2020)。

圖1 大尺度裂縫表征方法Fig. 1 The characterization methods of macro-scale fractures

2 大尺度裂縫表征方法

大尺度裂縫在平面上延伸長度為百米級至千米級，表現為目前在三維地震資料上無法直接識別的小斷層(呂文雅，2017；曾聯波等，2020)，其規模相對較大，但數量相對較少，直井鉆遇這類裂縫的概率較小。因此，大尺度裂縫一般很難利用巖芯和測井資料在單井上識別，可以通過三維地震資料的疊后屬性進行檢測和表征。利用地震疊后屬性進行大尺度裂縫分析的基礎是基于大尺度裂縫的發育造成地震反射波形的突變或出現不連續性，通過提取對裂縫敏感的地球物理因子，分析三維地震疊后屬性對大尺度裂縫檢測的效果，明確大尺度裂縫的分布規律(圖1)。常用來檢測大尺度裂縫分布的三維地震疊后屬性主要有相干體、方差體、螞蟻體、曲率體、傾角體、瞬時頻率、方位角等(趙牧華等，2006；苑書金，2007；劉振峰等，2012；王軍等，2013；李志軍等，2013；汪勇，2013；圖1)。除此之外，利用地震相干體數據的邊緣檢測(茍量和彭真明，2005)，能夠更清晰地刻畫大尺度裂縫的展布。

圖2 中小尺度裂縫表征方法Fig. 2 The characterization methods of small-scale and meso-scale fractures

3 中小尺度裂縫表征方法

中小尺度裂縫是天然裂縫研究的主要對象，中小尺度裂縫表征是多尺度裂縫表征的關鍵及難點。中尺度裂縫平面上延伸長度為數十米級至百米級，縱向上為米級至十米級，小尺度裂縫平面上延伸長度為米級至十米級，縱向上為分米級至米級，中尺度裂縫和小尺度裂縫的分布及其地球物理響應特征具有一定的相似性，因而其表征方法基本相同。在單井上，通常可以應用巖芯、成像測井和常規測井相結合的方法對中小尺度裂縫進行定量表征；在平面上，利用地質、測井和三維地震資料疊前各向異性分析相結合的方法對中小尺度裂縫進行預測與評價(圖2)。

鉆井巖芯和聲電井壁成像測井資料是表征中小尺度裂縫的重要手段(Nelson，1985；曾聯波，2008)，具有直觀和識別精度高等特點，并可對天然裂縫組系、方位、傾角、密度、開度、規模、孔隙度和滲透率等定量參數以及裂縫成因類型、力學性質、充填性和有效性等定性參數進行表征。但由于巖芯和成像測井的成本高，資料有限，如果僅僅依靠巖芯和成像測井資料是難以客觀和真實地表征一個地區的中小尺度裂縫分布，因而如果利用廉價豐富的常規測井資料進行天然裂縫識別和評價具有重要意義。利用常規測井識別和評價天然裂縫的關鍵是放大天然裂縫的測井響應強度和消除非裂縫的影響，一般而言井徑(CAL)、中子(CNL)、聲波時差(AC)、密度(DEN)和電阻率測井系列(如八側向LL8或球形聚焦測井SFL、深感應(ILD)、中感應(ILM)、深淺側向(LLD 、LLS)測井等)對裂縫的敏感性相對較高，選用對裂縫敏感的測井曲線， 采用如綜合指數和綜合維數相結合的方法具有較好的效果(唐小梅等，2012；Lyu Wenya et al.，2016，2017)。

圖3 鄂爾多斯盆地西南部上三疊統延長組中小尺度裂縫巖芯、成像測井及常規測井響應對比圖Fig. 3 The comparison of the responses of micro-scale and meso-scale fractures in cores, image logs and conventional logs of the Upper Triassic Yanchang Formation in the southwestern Ordos Basin(a)中尺度裂縫巖芯照片；(b)中尺度裂縫在成像測井上的響應； (c)中尺度裂縫在常規測井上的響應；(d)小尺度裂縫巖芯照片(箭頭所示)；(e)小尺度裂縫在成像測井上的響應；(f)小尺度裂縫在常規測井上的響應(DFA為裂縫的綜合維數；CWP為裂縫的綜合指數；圖3a和圖3b據Lyu Wenya et al.，2017修改；圖3e據Lyu Wenya et al.，2019修改)(a) The photo of meso-scale fractures in cores; (b) the meso-scale fracture responses of image logs; (c) the meso-scale fracture responses of conventional logs; (d) the photo of a micro-fracture in cores (the arrow indicates); (e) the small-scale fracture responses of image logs; (f) the small-scale fracture responses of conventional logs (DFA is the comprehensive dimension of fractures; CWP is the composite index of fractures; figure3a and figure 3b were revised from Lyu Wenya et al., 2017; figure 3e was revised from Lyu Wenya et al., 2019)

在單井上，中小尺度裂縫雖表征方法相似，但實際上中小尺度裂縫在巖芯、成像測井和常規測井上的響應存在明顯差異。在巖芯上，中尺度裂縫規模較大，高度可達數米至數十米，破碎嚴重(圖3a)；小尺度裂縫規模較小，受層理面、加積體沉積間斷面、韻律巖性變化界面等限制，高度為分米級至米級，表現為在層內發育，破碎不嚴重(圖3d)。由于相對小尺度裂縫而言，中尺度裂縫具有更大的規模和開度，侵入中尺度裂縫的鉆井液泥漿更多，在成像測井上，中尺度裂縫表現為井壁垮塌和明顯加寬的正弦曲線(圖3b)，小尺度裂縫成細的正弦曲線或近直立的細線條(圖3e)。在常規測井曲線上，中尺度裂縫響應強度(圖3c)比小尺度裂縫(圖3f)明顯，由于中尺度裂縫的高度大于小尺度裂縫的高度，表現在綜合指數和綜合維數曲線上中尺度裂縫一般為連片的一段(圖3c)，小尺度裂縫呈狹窄的尖峰狀(圖3f)。因此，在單井上，根據中小尺度裂縫在巖芯、成像測井和常規測井上的響應特征的差異可以進一步識別區分中尺度裂縫和小尺度裂縫。

圖4 基于地震疊前各向異性的中小尺度裂縫預測流程圖Fig. 4 The flow chart of the prediction of meso-scale and small-scale fractures based on the pre-stack anisotropy of 3D seismic data

圖5 基于儲層地質力學法的中小尺度裂縫預測流程圖Fig. 5 The flow chart of the prediction of meso-scale and small-scale fractures based on reservoir geomechanics method

應用地震資料進行裂縫預測最早是通過橫波分裂現象實現的。但由于橫波資料采集難度大，資料少，主要采用多分量轉換波地震勘探，具有比純橫波勘探信噪比高、頻帶寬、探測深度大等優點。目前的地震勘探主要是縱波勘探，因而利用縱波方位各向異性檢測是地震裂縫預測的主要途徑(Colin and Li Xiangyang，1999；陳雙全等，2016；李向陽和王九拴，2016)。當儲層中不發育天然裂縫時，地震波在不同方向的傳播速度一致，縱波屬性不會隨方位角發生變化，表現為一個圓；但當儲層中發育一組天然裂縫時，縱波的旅行時、疊加速度、振幅、衰減、AVO梯度等屬性將隨著觀測方位角的變化而變化，表現為一個橢圓，橢圓的長軸方向與天然裂縫的走向一致，橢圓的長軸與短軸的比值與天然裂縫發育程度有關，天然裂縫發育程度越高，橢圓的長軸與短軸的比值越大。此時，可以用橢圓的長軸代表天然裂縫的走向，橢圓的長軸與短軸的比值代表天然裂縫的強度(Colin and Li Xiangyang，1999；陳雙全等，2016)。因此，在利用巖芯和測井資料表征單井裂縫縱向分布的基礎上，采用地質宏觀約束、測井精細標定和三維地震資料的疊前各向異性分析相結合的方法(圖4)，能夠有效地對中小尺度裂縫進行檢測。

由于地震資料的精度和品質在不同地區存在較大差異，因此，在不同地區，采用地質宏觀約束、測井精細標定和三維地震資料的疊前各向異性分析相結合的方法對中小尺度裂縫預測的效果亦存在較大差異，不能完全有效地反映中小尺度裂縫的分布規律。為了能夠更加有效地預測中小尺度裂縫的分布規律，可以從構造本身的結構特征出發，結合儲層地質力學方法(圖5)預測的中小尺度裂縫的結果，可以有效地對平面上中小尺度裂縫的分布規律進行評價。

圖6 微尺度裂縫表征方法Fig. 6 The characterization methods of micro-scale fractures

然而，綜合利用三維地震資料的疊前各向異性和儲層地質力學法預測的中小尺度裂縫實際上為中小尺度裂縫的發育帶，目前亦難以進一步區分中尺度裂縫和小尺度裂縫。隨著大數據時代的到來，人工智能方法的興起，為提高資料的精度獲取更多有用信息及不同尺度、不同數據的融合提供了途徑(翟明國等，2018)。因此，在單井中、小尺度裂縫識別的基礎上，分別明確中、小尺度裂縫的發育特征，分別建立中、小尺度裂縫的分布模式，一方面通過分別建立適合中、小尺度裂縫的地質模型利用儲層地質力學對中、小尺度裂縫的分布規律進行預測，另一方面通過中、小尺度裂縫的分布模式作為地質約束通過人工智能的方法從三維地震疊前資料中有望進一步分別提取中、小尺度裂縫的信息，在此基礎上，結合儲層地質力學法和三維地震疊前資料的中、小尺度裂縫的預測結果有望實現對中、小尺度裂縫分布規律的分別預測。

圖7 鄂爾多斯盆地西南部上三疊統延長組8段致密砂巖儲層多尺度裂縫參數分布圖Fig. 7 The parameter distribution of multi-scale fractures of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the southwestern Ordos Basin(a)多尺度裂縫長度分布圖；(b)多尺度裂縫高度分布圖；(c)多尺度裂縫傾角分布圖；(d)多尺度裂縫充填情況分布圖；(e)多尺度裂縫開度分布圖；(f)多尺度裂縫孔隙度和滲透率交匯圖(中尺度裂縫傾角和高度數據來自Lyu Wenya et al.，2017；小尺度裂縫高度、傾角、開度和孔滲數據來自Lyu Wenya et al.，2019；微尺度裂縫長度和開度數據來自呂文雅等，2020)(a)The length distribution of multi-scale fractures; (b) the height distribution of multi-scale fractures;(c) the dip-angle distribution of multi-scale fractures; (d) the filling distribution of multi-scale fractures; (e) the aperture distribution of multi-scale fractures;(f) the porosity and permeability distribution of multi-scale fractures. (The data of the dip angles and heights of meso-scale fractures were collected from Lyu Wenya et al., 2017; the data of the heights, dip angles, apertures, porosities and permeabilities of small-scale fractures were collected from Lyu Wenya et al., 2019; the data of the lengths and apertures of small-scale fractures were collected from Wenya et al., 2020&)

4 微尺度裂縫表征方法

微尺度裂縫規模小，一般采用微觀分析的方法進行表征(Anders，2014)，包括鑄體薄片、普通薄片、掃描電鏡及三維CT掃描等分析方法(圖6)。微尺度裂縫表征參數包括微尺度裂縫成因類型、長度、開度、面密度、有效性等，在此基礎上進一步計算微尺度裂縫的孔隙度和滲透率，并對微尺度裂縫的作用及貢獻進行評價。在明確微尺度裂縫成因類型和影響不同成因類型微尺度裂縫發育的主控因素的基礎上，通過主控因素宏觀約束的方法可以對微尺度裂縫進行預測(呂文雅等，2020)。

圖8 鄂爾多斯盆地西南部Q1井區上三疊統延長組8段致密砂巖儲層大尺度裂縫平面分布預測圖Fig. 8 The predicted plane distribution of macro-scale fractures of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the wellblock Q1 in the southwestern Ordos Basin

5 典型區塊多尺度裂縫分布預測

根據本文提出的多尺度裂縫表征方法對鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層多尺度裂縫的參數進行了定量表征(圖7)。根據127口井2413.3 m長的巖芯、9口成像測井、190余塊薄片及三維地震疊后屬性資料統計分析，結果表明，鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層微尺度裂縫最發育，其次為小尺度裂縫和中尺度裂縫，大尺度裂縫相對含量最少；大尺度裂縫長度在數百米至5000 m以內，微尺度裂縫一般小于1 cm，主要集中在1 mm以內(圖7a)；中尺度裂縫高度主要分布在4～8 m，小尺度裂縫高度主要分布在1 m以內，少數大于1 m(圖7b)，反映小、微尺度裂縫主要在層內發育，大、中尺度裂縫主要穿層發育；大、中、小尺度裂縫均以高角度裂縫為主(圖7c)； 中、小、微尺度裂縫主要以無充填為主，部分被方解石、泥質等半充填、局部充填或全充填，小尺度裂縫全充填的比例較中、微尺度裂縫高，鈣質砂巖中多尺度裂縫充填的程度較非鈣質砂巖中多尺度裂縫高，反映大部分多尺度裂縫為有效裂縫，有效小尺度裂縫的占比小于有效中、微尺度裂縫(圖7d)；在地下靜巖圍壓下，微尺度裂縫開度一般小于53 μm，主要分布在5～25 μm，小尺度裂縫開度一般小于100 μm，大部分為40～100 μm，少數大于100 μm(圖7e)，反映裂縫尺度越大，裂縫的開度越大；利用 Monte Carlo 法(Howard and Nolen-Hoeksema，1990)計算裂縫的孔隙度和滲透率，結果表明，小尺度裂縫的滲透率一般小于124 ×10-3μm2，主要分布在1.8～64.0 ×10-3μm2，微尺度裂縫的孔隙度通常在0.63%內，平均為0.29%，其滲透率主要小于1.50×10-3μm2，最大為3.40 ×10-3μm2(圖7f)，反映裂縫尺度越大，裂縫的孔隙度和滲透率越大。

在對鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層多尺度裂縫參數表征的基礎上，對該區Q1井區多尺度裂縫進行了預測(圖8～圖10)，并將預測的大、中小和微尺度裂縫與鉆取芯井資料和生產動態資料顯示的不同尺度裂縫發育情況進行驗證，具有較好的一致性，說明本文提出的方法能夠較好地預測多尺度裂縫的分布規律。結果表明：

(1)Q1井區主要發育ENE—WSW向，近E—W向和WNW—ESE向大尺度裂縫(圖8)。

(2)基于三維地震疊前各向異性預測的中小尺度裂縫分布(圖9)與基于儲層地質力學預測的結果(圖10)存在一定差異，但綜合三維地震疊前各向異性預測結果和儲層地質力學預測結果，整體上，中小尺度裂縫的平面分布非均質性較強，主要發育NE—SW向和NW—SE向的中小尺度裂縫帶(圖9、圖10)。這是由于研究區地表黃土覆蓋，三維地震資料品質相對較差，且地震資料有其分辨率，基于三維地震疊前各向異性預測中小尺度裂縫的準確性亦受裂縫規模的影響；儲層地質力學法預測裂縫的精度主要受地質模型和力學模型等準確性的影響，且目前研究區尚未開展裂縫形成時期單砂體級別的精細構型解剖，現有的裂縫形成時期地質研究結果相對較粗，進而建立的地質模型相對較粗，裂縫形成時期巖石的巖石力學性質難以恢復，本次研究中根據目的層段現今狀態巖石的巖石力學性質建立力學模型；基于上述分析，研究區基于三維地震疊前各向異性和儲層地質力學法預測中小尺度裂縫都有其各自的準確度，且兩種方法的理論機理不同，因此這兩種方法預測中小尺度裂縫的結果存在一定差異，但中小尺度裂縫總體分布規律具有一致性。

(3)中小尺度裂縫的發育受大尺度裂縫和砂體的共同控制，大尺度裂縫附近中小尺度裂縫更發育。

圖10 鄂爾多斯盆地西南部Q1井區上三疊統延長組8段致密砂巖儲層基于儲層地質力學的中小尺度裂縫平面預測圖Fig. 10 The plane distribution of small-scale and meso-scale fractures predicted by the reservoir geomechanics method of the tight sandstones of the 8th Member, Yanchang Formation, Upper Triassic, in the wellblock Q1 in the southwestern Ordos Basin

(4)在細砂巖強壓實方解石強膠結相中，微尺度裂縫發育程度最強，其次在細砂巖強壓實相、中—細砂巖方解石中膠結相中、細砂巖高嶺石膠結相和綠泥石膠結中溶解相中，在泥巖中微尺度裂縫發育程度最弱(呂文雅等，2020)。

6 結論

天然裂縫的形成與分布受巖石力學層控制，具有多尺度性。根據天然裂縫規模以及限制天然裂縫縱向擴展的巖石力學層界面，將天然裂縫分為大尺度裂縫、中尺度裂縫、小尺度裂縫和微尺度裂縫4級。大尺度裂縫切割泥巖夾層等界面，受厚層泥巖隔層限制，在油藏內發育；中尺度裂縫切割層理面等界面，受厚層泥巖夾層限制，在復合砂體內發育；小尺度裂縫受層理面等界面限制，在單砂體內發育；微尺度裂縫需要借助微觀分析觀察，開度一般小于40 μm，在單砂體內發育。

不同尺度裂縫的規模和控制因素不同，可以采用相應的方法進行表征。大尺度裂縫主要應用三維地震資料的疊后屬性進行檢測和表征；中小尺度裂縫是天然裂縫研究的主要對象，在單井上可以應用巖芯、成像測井和常規測井相結合的方法進行表征，在平面上可以采用基于地質和測井約束的三維地震疊前各向異性分析以及儲層地質力學相結合的方法進行綜合預測和評價；微尺度裂縫一般應用鑄體薄片、普通薄片、掃描電鏡和三維CT掃描等微觀分析方法進行表征，通過主控因素約束的方法進行預測。隨著大數據時代的到來，在多尺度裂縫形成機理、發育特征和主控因素研究的基礎上，綜合利用地質—測井—地球物理—油藏動態多元和多維數據，引入人工智能方法一方面可為中、小尺度裂縫分布規律的分別預測提供可能，有望實現對多尺度裂縫分別預測，另一方面為多元數據融合提供途徑，有望實現多尺度裂縫耦合體的綜合表征和預測，從而提高多尺度裂縫預測的可靠性及精度。

鄂爾多斯盆地西南部致密砂巖儲層多尺度裂縫以高角度為主，大部分未充填，有效性好，裂縫尺度越大，裂縫的開度、孔隙度和滲透率越大；該區主要發育ENE—WSW向、近E—W向和WNW—ESE向大尺度裂縫，NE—SW向和NW—SE向的中小尺度裂縫帶，微尺度裂縫在細砂巖強壓實方解石強膠結相中發育程度最強。