一项大数据研究：通过数据回归和插值分析研究页岩地层的EUR值与岩石物理、工程、生产参数之间的相关性

过去10年，页岩油气生产已成为全球油气供应的一个日益重要的组成部分。页岩油气、致密油气、煤层气等非常规油气项目的生命周期，在很大程度上取决于估算最终储量（EUR）。然而，常规油气藏中EUR相关性的预测对于非常规油气藏无效，严重影响了经济性。通过挖掘Eagle Ford的大数据，进行数据回归和插值分析，研究了EUR与岩石物理、工程、生产参数之间的相关性，根据结果建立了4D插值EUR数据库和EUR预测模型。这项研究不仅帮助我们理解非常规油气藏EUR预测背后的物理原理，而且从大数据的角度帮助确定非常规油气藏项目的可行性。

总结分析了Eagle Ford 4067口井的岩石物理、工程、生产数据。首先，进行了敏感性分析，确定了最敏感的岩石物理和工程控制因素。详细讨论了EUR预测背后的物理学原理。其次，采用二维非线性回归和多元线性回归来评价EUR与工程、生产数据之间的关系。建立了基于岩石物理参数的4D插值EUR数据库进行EUR预测。应用的非线性多元插值方法是基于不规则三角网络的最邻近插值法（3D）。最后，将4D插值EUR数据库应用于Eagle Ford的多口井，测试其准确性、置信度和可靠性。

根据敏感性分析结果，镜质体反射率当量、总有机碳和资源密度（孔隙度、烃饱和度和地层总厚度）是Eagle Ford页岩地层中最敏感、最重要的参数。根据数据挖掘结果，有效横向长度与EUR为正单调关系，EUR随着支撑剂重量和垂深的增加而增加。此外，沿南北向钻井是Eagle Ford页岩最安全的钻井方法，方位角与EUR值关系模糊。最后，利用Eagle Ford的几口井的DCA EUR值对4D插值EUR数据库进行了测试，结果表明，EUR预测的相对误差在30%以内，说明本研究方法对页岩地层储量有很大的经济潜力。