GIS空间叠加下模糊优化法的页岩气有利区预测

郑凯歌，陈富贵，胡宝林，刘会虎，徐宏杰，刘兵昌（.中煤科工集团西安研究院有限公司，西安70054；.江西省煤田地质勘察研究院，南昌000；.安徽理工大学地球与环境学院，安徽淮南00）



GIS空间叠加下模糊优化法的页岩气有利区预测

郑凯歌1，陈富贵2，胡宝林3，刘会虎3，徐宏杰3，刘兵昌3
（1.中煤科工集团西安研究院有限公司，西安710054；2.江西省煤田地质勘察研究院，南昌330001；3.安徽理工大学地球与环境学院，安徽淮南232001）

摘要：在综合储集层、经济效益、资源规模等因素的基础上，借鉴北美页岩气有利区勘探相关研究成果，结合淮南煤田山西组页岩地球化学、沉积等特征，筛选出8个影响因素作为页岩气有利区评价优选指标，并建立相应的页岩气有利区评价模型。通过层次分析方法确定了淮南煤田页岩气有利区评价指标的权重，采用统计类比法、待定系数法和模糊优化技术，确定各个评价参数的隶属度。以模糊优化评价方法为基础，结合GIS空间叠加技术，对淮南煤田山西组页岩气有利区进行综合评价和预测。研究结果表明：淮南煤田山西组页岩气有利区可以分为4类，最终优选出研究区东南区域、古店乡—顾桥乡—桂集乡—刘集乡一带及杨楼乡一带为页岩气优等有利开发区。

关键词：淮南煤田；山西组；页岩气；有利区；模糊优化法；空间叠加；评价模型

页岩气主体上是以吸附和游离状态存在于低孔特低渗富有机质泥页岩或高碳泥页岩中的一种非常规天然气[1-2]。页岩气储集层总体致密，孔隙度一般小于10%，渗透率小于1 mD，属于低孔低渗储集层[3]。北美页岩气从20世纪70年代进入商业性开发，为世界页岩气的发展提供了成功的范例。文献［4］—文献［6］主要研究了北美页岩气形成的地质条件和开发现状、成藏机理与富集规律；文献［7］—文献［10］探讨了页岩气资源评价方法和战略意义；文献［5］利用控制页岩气成藏的内部因素（成熟度、裂缝、孔隙度等）和外部因素（深度、温度和压力等），筛选出了主控因素，对中国南方页岩气有利区进行了评价和预测；文献［11］通过对川东南綦江—仁怀地区下寒武统牛蹄塘组页岩与上奥陶统—下志留统龙马溪组页岩的地球化学、矿物成分等全面分析，筛选出了分布面积、有机碳含量、含气量等7个因素，圈出了仁怀和綦江的页岩气有利区范围；文献［12］从垂向上对鄂尔多斯盆地上三叠统延长组长9段、长7段等含气段进行了页岩气有利区预测和分析；文献［13］利用有机碳含量、热演化程度、烃源岩厚度3个参数选出了下寒武统牛蹄塘组页岩气勘探有利区带；文献［14］通过对中国南方、华北—东北、西北及青藏四大区域进行区块划分，提出了运用模糊优化的层次分析评价优选页岩气有利区的方法。

上述各种页岩气有利区评价方法总体上还局限于对于各个评价参数的简单叠加应用。尽管文献［14］提出了模糊优化方法，但仍未能克服应用该方法时人为划分评价单元导致的结果误差。

本文以淮南煤田山西组为例，在总结国内页岩气有利区预测方法的基础上[15-17]，综合考虑地质条件、经济效益等多方面的因素，建立有利区评价标准，利用层次分析评价方法，结合GIS空间叠加技术，对淮南煤田山西组页岩气有利区进行评价和优选。

从地质构造背景来看，淮南煤田东以郯庐断裂为界，西与周口坳陷相接，北为蚌埠隆起，南部与合肥坳陷相接，地处华北板块的东南边缘部，面积2 910 km2（图1）。研究?区石炭—二叠系含煤岩系包括上石炭统太原组、下二叠统山西组、下石盒子组和上二叠统上石盒子组。其中，山西组为一套海陆交互相含煤系烃源岩沉积，发育有多段暗色泥岩、煤层和碳质泥岩，具有较好生烃和成气条件。

图1　研究区构造位置

1　评价指标分析

页岩气有利区的评价需要考虑的因素繁多，在一定原则下进行科学选取才能使评价结果符合实际情况[18]。笔者从储集层因素、经济效益、资源规模3个方面，结合国内页岩气地质条件的特殊性及研究区山西组页岩气的地球化学、沉积等特征，筛选出8个影响因素作为页岩气有利区优选所必需的重要指标（表1）。

通过收集淮南煤田潘集深部、丁集、顾北、新集等17个矿井的钻孔数据及350幅钻孔柱状图、剖面图等相关地质资料，结合地球化学参数实验测试结果，得到淮南煤田山西组泥页岩埋深为400～1 600 m，有效泥岩厚度为8.6～67.0 m，泥页岩厚度一般为30～ 60 m，在研究区内东北部及中南部较厚，其余部分较薄。泥页岩有机碳含量为0.37%～8.87%，平圩镇、古沟回族乡及高皇镇之间的地区，有机碳平均含量大于3.15%；镜质体反射率为0.70%～1.32%，处于低成熟—成熟阶段，部分地区达到高成熟。研究区烃源岩总含气量为1.05～2.76 m3/t.利用薄片镜下鉴定和全岩X射线衍射分析，对山西组泥页岩矿物成分进行定性和定量分析，将其分为3类：脆性矿物（石英、长石）、黏土矿物和自生非黏土矿物（主要是菱铁矿、黄铁矿和碳酸盐矿物），其中脆性矿物含量为30.0%～42.0%，平均34.2%.页岩孔隙度为1.2%～4.3%.构造复杂程度通过网格化分形理论进行整体评价，其分形维数为1.037～ 1.832，判断原则为分形维数越大，代表构造越复杂，反之，构造越简单。

表1　研究区页岩气评价指标（据文献［18-19］，有修改）

2　评价参数获取

2.1权重的获取

层次分析法需要确定评价参数的权重。首先通过分析评价参数间的影响关系确定评价层次模型，根据研究区页岩气有利区评价需要，本次选出8个评价参数，并将其按属性分成3类，即储集层因素、经济因素及资源规模因素（图2）。

图2　页岩气有利区预测层次

其权重获取步骤如下：

（1）构造判断矩阵以A表示目标，bi，b（ji，j=1，2，…，n）表示因素。bij表示j相对于i的作用值，bji表示i相对于j的作用值（表2）。

表2　判断矩阵的标度及其含义

（2）权重计算由判断矩阵可以计算其最大特征值λmax及特征值所对应的特征向量，当判断矩阵满足一致性要求时，最大特征值λmax对应的特征向量可根据|λE-B |=0求得，式中λ为特征值，E为单位矩阵。

但由于实际地质情况的复杂性和不确定性，根据标准构建的判断矩阵只是近似的具有一致性，这时则取特征向量进行归一化，再对向量Wi=（W1，W2，…，Wm）T进行归一化，归一化后的向量作为该层次各指标因素在上一层次中所占的权重，其中m为评价指标个数。最后计算最大特征根，n为评价单元个数。

（3）一致性检验首先计算出判断矩阵最大特征值；其次，计算一致性指标IC=[λmax-n（/n-1）]，式中n为判断矩阵介数；最后计算一致性比率CR=IC/IR，其中IR为随机一致性指标（表3）。如果CR小于0.1时，则判断矩阵具有满意的一致性，本次通过计算知CR=0.012，小于0.1，满足一致性要求。

表3　研究区页岩气有利区评价指标权重计算结果

按上述方法求得研究区山西组页岩气有利区各个评价参数权重（表3）。

2.2隶属函数的确定

隶属度是模糊优化评价的基础参数，而隶属度的合理性取决于所建立隶属度函数的正确性。评价参数的隶属函数是对模糊优化评价的定量描述，隶属度函数通过隶属度来反映各个评价参数本身及其影响的大小为延展的模糊性。笔者通过对研究区山西组页岩气8个评价参数对页岩气的富集等的影响程度，结合统计类比法、待定系数法和模糊统计分析，确定了各评价参数的隶属函数并获得隶属度（表4）。

表4　研究区山西组各评价参数隶属度函数取值范围

3　GIS空间叠加技术的应用

利用GIS（地理信息系统）空间叠加技术对矢量数据结构的图层进行域与域的叠加及栅格数据结构的图层叠加[19]。本文主要进行微小单元网格划分，利用图层空间上以及平面属性上对页岩气有利区评价参数进行运算、分类、合并（图3）。

（1）GIS空间网格划分根据淮南煤田山西组泥岩的分布情况，选定了1 000 m的网格间距，建立包含页岩气有利区评价范围的矩形网格3 682个，并对每个网格单元赋予ID号，以备各参数的赋值[20]。

图3　GIS空间叠加栅格数据叠加示意

（2）数据格式转化研究区山西组页岩气有利区评价数据主要包括钻孔数据及实验测试数据，利用Surfer软件的网格化和转化功能生成[.dat]数据文件，并将数据处理为Excel格式，利用ID号将各个评价参数通过GIS的属性挂接功能赋予各个网格单元。

（3）评价参数空间叠加将研究区划分网格的范围与包含各个参数值的矩形网格借助Mapinfo软件进行空间叠加，将参数值按照ID号统一赋予对应网格中，并利用输出功能，统一输出GIS格式数据，并导出属性Excel表，根据表4中各参数隶属函数，分别赋予各个评价参数在各计算网格单元的隶属度及权重值。在此基础上，采用层次模糊计算方法求出各单元的综合评价值，并利用各个网格ID号，结合GIS的属性挂接功能，将各个评价值赋予各个网格单元。

（4）评价结果等值线图的获取利用GIS具有可以运用属性块段中某个属性值的范围或者具体值统一查找具有该属性值范围或该属性值的区块、并能对其进行统一赋予颜色、图例等属性的功能，筛选出各个页岩气有利区综合评价值的网格块段，将无综合评价值的网格统一筛选并删除。据此，结合淮南煤田实际情况，确定有利区综合评价值，进行页岩气有利区划分。

4　评价结果

根据综合评价值将研究区山西组页岩气评价区划分为4类（表5）：Ⅰ类开发区，分布于研究区东南区域、古店乡—顾桥乡—桂集乡—刘集乡一带及杨楼乡一带，该区域构造简单，可以作为研究区页岩气最有利开发区；Ⅱ类开发区，分布在研究区潘集、田集、泥河镇、山王镇、朱马店镇以及研究区东西边缘的中部区域，为页岩气较有利开发区；Ⅲ类开发区，分布在研究区朱疃乡、展沟镇、古城乡、江口镇一带，关店乡—贺疃—芦集一线以及沿安成镇—平圩—夹沟一线贯通研究区南北，还有一些零星分布于研究区各个边界部分，为研究区页岩气中等有利区；Ⅳ类非有利区，分布在研究区胡集镇、老庙镇、新张集乡及大兴集乡附近，不具备可开采的页岩气形成物质条件，为页岩气非有利区（图4）。

表5　研究区页岩气综合评价划分结果

图4　研究区山西组页岩气有利区综合评价结果

5　结论

（1）从储集层因素、经济效益、资源规模3方面，筛选出8个影响因素作为页岩气有利区的评价参数，并建立了适合研究区山西组页岩气有利区的评价标准。

（2）通过GIS与模糊优化法的结合对淮南煤田山西组页岩气有利区进行综合评价与优选，将评价区分为4种类型，最有利区为研究区东南区域、古店乡—顾桥乡—桂集乡—刘集乡一带及杨楼乡一带。

（3）结合GIS的空间叠加技术进行页岩气有利区评价，可快速准确地获取各个微小网格的属性，提高各个评价参数属性获取的精度，迅速便捷地计算和划分出最优有利区范围，并利用其具有唯一ID号来进行分区和展布，并且评价体系和方法可操作性强，可根据不同区域特征进行改善和优化。

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（编辑燕启胜）

Prediction of Shale Gas Favorable Areas by Fuzzy Optimization Method Based on Spatial Overlay Technology of Geographic Information System

ZHENG Kaige1, CHEN Fugui2, HU Baolin3, LIU Huihu3, XU Hongjie3, LIU Bingchang3
(1.xi'an Research Institute Co., Ltd, China Coal Technology & Engineering Group Corp., Xi’an, Shaanxi 710054, China; 2.Geological Prospecting Research Institute of Jiangxi Coalfield Geology Bureau, Nanchang, Jiangxi 330001, China; 3.School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, Anhui 232001, China)

Abstract:On the basis of comprehensive factors such as reservoir, economic benefit and resource scale, etc, this paper refers to the re⁃search results from North American shale gas favorable areas prospecting, combines with the geochemical and sedimentary characteristics of Shanxi shales in Huainan coalfield, screens out eight influencing factors as the optimum indexes for shale gas favorable areas evaluation, and develops corresponding models for it.By using analytical hierarchy process (AHP), the weights of these evaluation indexes are present⁃ed, and by means of statistical analogy, undetermined coefficient method and fuzzy optimization technology, the membership values of each evaluation parameter are determined.Finally, the shale gas favorable areas of Shanxi formation in Huainan coalfield are comprehensively evaluated and predicted by fuzzy optimization and geographic information system(GIS) spatial overlay techniques.The results show that the favorable areas can be divided into four categories, of which the southeastern part in the study area, Gudian⁃Guqiao⁃Guiji⁃Liuji rural areas and Yanglou rural area are the most favorable areas for shale gas development.

Keywords:Huainan coalfield; Shanxi formation; shale gas; favorable area; fuzzy optimization approach; spatial overlay; evaluation model

基金项目：国家自然科学基金（41302129）；安徽省公益性地质工作项目（2012-g-17）；陕西省工业科技攻关项目（2015GY112）

作者简介：郑凯歌（1988-），男，河南周口人，硕士研究生，矿产普查与勘探，（Tel）18602975228（E-mail）13655617009@163.com.

收稿日期：2015-07-19

修订日期：2015-11-02

文章编号：1001-3873（2016）01-0046-05

DOI：10.7657/XJPG20160109

中图分类号：TE121.1

文献标识码：A