【摘 要】
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随着化石能源危机、环境污染以及我国双碳计划的逐步实施,干热岩作为重要的新型可再生清洁能源将对未来的能源革命和工业革命起到关键作用。干热岩储层是流体含量少、埋深为3-8km、温度为200-350℃、与活动性半固态、固态流变构造相关的岩石。干热岩储层的形成机理与分布规律,地热井开发过程中对注水压裂造成的地下热结构变化,生产阶段的动态监测与后续的远景评估等方面急需加强研究。低频电磁、重力、自然电位等以储
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于机器学习的时移地球物理干热岩储层监测与预测”（41874134）
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随着化石能源危机、环境污染以及我国双碳计划的逐步实施,干热岩作为重要的新型可再生清洁能源将对未来的能源革命和工业革命起到关键作用。干热岩储层是流体含量少、埋深为3-8km、温度为200-350℃、与活动性半固态、固态流变构造相关的岩石。干热岩储层的形成机理与分布规律,地热井开发过程中对注水压裂造成的地下热结构变化,生产阶段的动态监测与后续的远景评估等方面急需加强研究。低频电磁、重力、自然电位等以储层物性参数特征为基础的地球物理方法是干热岩勘探、开发和监测过程中的重要技术手段。常规地球物理方法主要着重于储层描述和干热岩靶区评价,对于干热岩热储形成机理与时空变化规律,特别是在开采过程中人工压裂前后储层裂缝延伸、注入流体运移分布、储层渗透率等储层本征参数监测研究甚少。本文主要通过多种地球物理方法开展干热岩储层时移监测研究,根据储层重力异常、电性参数（电阻率、阻抗相位）和速度变化,从不同尺度、不同物理规律对干热岩储层关键参数实施监测,建立储层参数动态模型。在此基础上,利用机器学习方法组织分类已有的地热储层数据,预测储层大地热流、地温梯度等热源参数变化规律。本文主要内容包括:1.通过多尺度裂缝网络实现温度与压力的耦合正演计算,构成多地球物理方法地下成像和表征的重要前提。其中,裂缝网络利用控制方程计算,并通过连接函数匹配介质空间,有效解决目前现有程序软件对精细化网格处理不足等问题。2.通过变异经验函数以及机器学习统计方法实现热源参数与地球物理参数（密度、电阻率、速度参数）转换。3.开展各类地球物理正演方法对参数进行计算,获得不同尺度的地球物理响应信号,对地热储层进行不同方面的机理解释,其中包括自然电位针对水流运移的运动学特征解释,大地电磁对地下岩石与渗流水变化引发的电性结构差异讨论,各向异性相位张量法对地下压裂过程产生的裂缝走向以及倾向发育进行定位,重力方法对注水压裂过程中的密度变化等进行逐一解释,之后给出系统的地球物理地热响应标准评价,包括常规热储层的深部热源,导热通道,以及盖层影响在各地球物理响应变化中的区别以及规律。4.结合多地球物理信号以及地质信息,通过机器学习神经网络方法构建学习框架,对松辽盆地大地热流进行训练,使用深度学习灵敏度解释方法等对数结果进行不确定性分析,最终实现未来开发与生产过程中的地下热响应预测。本文研究内容可为干热岩地热资源开发评价提供高效、可靠的地球物理方法技术和预测依据,为下一步干热岩开发提供技术指导。
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