Prediction of low-maturity shale oil produced by in situ conversion: a case study of the first and second members of Nenjiang Formation in the Central Depression, southern Songliao Basin, Northeast China
-
摘要: 松辽盆地中央坳陷上白垩统嫩江组是一套分布面积广、厚度大、富含有机质的低熟页岩层系。根据测井资料和岩心实测数据，研究页岩有机质丰度和类型的空间非均质性，据此建立地质模型，并基于生烃动力学和热传导模型，对研究区电加热原位改质资源潜力进行预测。嫩江组各段总体上处于未成熟—低成熟阶段，是以生油为主的烃源岩。嫩江组一、二段古水体为淡水—微咸水，生烃母质主要为藻类体，有机质类型以Ⅱ1—Ⅱ2型干酪根为主，其中嫩一段烃源岩综合品质最好，优质烃源岩主要分布在长岭凹陷新北—大安地区。通过原位电加热模拟可以推断，2 kW加热功率下，页岩温度上升迅速，在加热4年后温度可达到600℃以上；1 kW加热功率下，则需要约8年。有机质转化率在加热到第五年时已经接近100%，达到原位改质最大资源丰度；加热至第五年末，在2 kW功率下，嫩一段页岩可产生的页岩油资源量为245.02×108 t，嫩二段为65.89×108 t。Abstract: The Nenjiang Formation in the Centrel Depression of the Songliao Basin consists of organic-rich low-maturity shale with a wide distribution and large thickness. In this study, the spatial heterogeneity of organic matter (OM) abundance and types was studied based on core measurements and log data. A geological model was used to predict the potential of in situ electric heating using hydrocarbon generation kinetics and heat conduction models. All members of the Nenjiang Formation are in the immature to low-maturity stage and oil-prone. The first and second members of the Nenjiang Formation (K2n1+2) contain mainly types Ⅱ1 and Ⅱ2 kerogen with alginite the dominant maceral. The shale of K2n1 has the best generation quality, and the high-quality source rocks within this member are mainly distributed in the Xinbei-Daan area of the Changling Sag. It can be inferred from the in situ electric heating simulation that the temperature rises rapidly, and reaches above 600 ℃ after 4 years of heating at 2 kW heating power. At 1 kW of heating power, it would take about 8 years. As the organic matter conversion rate approached 100% by the fifth year of heating, the maximum resource abundance was achieved. At the 2 kW heating power, the resource of the K2n1 reaches 24.5×109 t at the end of the fifth year, and 6.6×109 t of the K2n2.
-
近年来，全球的常规油气开发进入稳定阶段，非常规油气进入快速发展阶段[1-5]。随着“页岩油”从狭义扩展到广义，开发技术的突破撬动了全球油价，更改了石油供需格局，使得页岩油成为非常规油气研究的热点领域。由于开发方式的不同，页岩油按其母质页岩所处的成熟阶段，可分为低熟页岩油和成熟页岩油[6]。低熟页岩油具有可动油比例低、油质稠以及常规技术难改造等特征，需要进行改质才具有开采价值，传统的改质方法分为地上干馏和地下干馏两种方式[7]。地上干馏技术虽然较成熟，但对于页岩来说具有很多难以避免的缺陷，如成本高、利用率低、污染大等；而地下干馏也被称为原位开采，是指直接对埋藏在地下的低成熟富有机质页岩进行加热，将页岩中有机质热裂解生成的油气直接导出，冷凝得到页岩油气。1980年起，美国壳牌公司Houston R & D研究中心开始研究地下转化工艺技术(In-situ Conversion Process，ICP)，被认为是目前最为成熟的油页岩原位开采技术之一[8]。ICP的原理是利用井下电加热器，将热量传递给地下的低熟富有机质页岩层，使干酪根受热裂解转化为油气资源，并通过抽汲至地面进行开采。
中国页岩油资源丰富，分布广泛，折合探明储量476×108 t，位居世界第二位，因此低熟页岩油原位开采技术对于我国页岩资源开发具有良好的前景[9]。目前，黄金管生烃动力学实验被普遍用于模拟油气生成过程的定量评价，同时针对原位改质的页岩油资源评价，国内外学者利用各种热解装置开展了大量模拟实验工作[10]。但室内实验与实际地质条件相比，存在样品尺寸小、加热时间短等问题。因此，有必要在完善传统加热技术和现场小规模试采的基础上，基于生烃动力学，着力发展原位开采的数字模拟技术，为未来的低熟页岩油资源开采方案的制订提供理论基础和技术支撑。
本次研究选取松辽盆地南部中央坳陷区上白垩统嫩江组109口井的1 451块样品的测试结果，其中嫩一段97口井752块次，嫩二段93口井699块次。通过开展页岩有机非均质性研究，建立地质模型。基于生烃动力学，通过有限元温度场数值模拟，对嫩江组低熟页岩原位改质生油潜力进行评价。
1. 研究区概况
松辽盆地地处中国东北部，横跨黑龙江、吉林、辽宁三省，是由西部边界大兴安岭、东—北部边界小兴安岭和东部边界长白山三面环绕的大型沉积盆地。盆地南邻康平—法库山地，南北长轴方向约750 km，宽约350 km，平面呈菱形北北东向展布，面积可达26×104 km2，是我国最大的油气生产基地之一[11]。以松花江—嫩江为界，将盆地分为北部的大庆油田探区，面积约12×104 km2，以及南部的吉林油田探区，面积约7.5×104 km2。其中，松辽盆地南部可分为中央坳陷区、东南隆起区、西部斜坡区、西南隆起区4个一级构造单元[12]。本次研究区为中央坳陷区，面积约为2.48×104 km2，主要包括红岗阶地、扶新—华字井阶地和长岭凹陷3个二级构造单元(图 1a)。
图 1 松辽盆地中央坳陷构造分区(a)及盆地中浅层沉积层序(b)Figure 1. Structural units of Central Depression in Songliao Basin(a) and comprehensive strata log diagram(b)上白垩统嫩江组对应于古松辽盆地第二个湖盆扩张期，自下而上分为5段，底部的嫩一、二段主要为半深湖—深湖沉积的暗色富有机质泥页岩，是本次研究的目的层(图 1b)[13]。嫩二段底部发育的黑褐色油页岩是盆地的区域标志层，与下伏地层呈整合接触。嫩二段顶部岩性逐渐过渡为黑灰色泥岩，至嫩三段—嫩五段多为灰色泥质粉砂岩和粉砂岩，发育黑帝庙油层。
2. 页岩地球化学特征
2.1 有机质丰度
研究区嫩一段泥页岩的总有机碳(TOC)含量为0.10%~9.90%，平均为2.65%，TOC含量大于2.0%的样品数占总数的78%，其次分布于1%~2%之间。按照《SY/T 5735—1995陆相烃源岩有机质丰度评价标准》，嫩一段页岩总体属于好烃源岩和最好烃源岩。嫩二段泥页岩的TOC含量为0.47%~11.19%，平均为1.80%，多数样品的TOC集中于1%~2%。
嫩一、二段2个层位烃源岩氯仿沥青“A”值普遍分布于0.1%~2.0%之间，均在中等以上。其中，嫩一段氯仿沥青“A”值介于0.007%~4.760%，平均为0.44%；嫩二段氯仿沥青“A”值介于0.017%~0.791%，平均为0.20%。嫩一段总烃含量(HC)介于(0.021~4 583.00)×10-6，平均为654.98×10-6；嫩二段总烃含量介于(0.008~3 545.98)×10-6，平均为207.55×10-6。
嫩一段生烃潜量(S1+S2)介于0.21~77.75 mg/g，平均为14.72 mg/g，实测样品在10~20 mg/g区间分布最多，其次多分布于大于20 mg/g区间，大于2.0 mg/g和大于6.0 mg/g的样品数分别占样品总数的96%和79%，总体生烃潜力高。嫩二段生烃潜量介于0.26~84.94 mg/g，平均为6.16 mg/g。
从总有机碳、氯仿沥青“A”、总烃、S1+S2等参数综合来看，嫩一段有机质丰度更高。
2.2 有机质类型
根据现有样品分析结果(图 2)，嫩一段泥岩的热解烃(S2)在0.18~76.22 mg/g之间，平均值为15.91 mg/g，从S2与w(TOC)的线性斜率(R2=0.82)得到实际氢指数(IH)约743 mg/g，表明嫩一段主要为Ⅱ1型干酪根，与实测氢指数分布区间一致。嫩二段泥岩的热解烃在0.22~80.36 mg/g范围内，平均值为6.83 mg/g，从S2与w(TOC)的线性斜率(R2=0.93)得到实际氢指数约790 mg/g，虽然有较多数量的样品有机质类型为Ⅱ1型干酪根，但大多数样品的有机质类型仍为Ⅱ2型干酪根。全岩显微组分观察结果表明，嫩一、二段有机质来源是以层状藻类体为主的湖泊水生生物，含有少量的孢子体、树脂体等陆源有机质。
图 2 松辽盆地中央坳陷嫩一、二段有机质类型划分Figure 2. Organic matter types of first and second members of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin综上所述，研究区嫩一段页岩有机质类型以Ⅱ1型干酪根为主，嫩二段页岩有机质类型以Ⅱ1和Ⅱ2型干酪根为主，少部分Ⅲ型。
2.3 有机质成熟度
嫩一、二段泥岩样品的Ro值均主要分布在0.5%~0.7%区间内。其中，嫩一段有机质总体处于低成熟阶段，Ro值平均为0.61%，低成熟阶段烃源岩占比79%，成熟阶段烃源岩占比12%；嫩二段有机质总体也处于未成熟阶段，Ro值平均为0.58%，低成熟阶段烃源岩占比84%，成熟阶段烃源岩占比7%。
2.4 生烃潜力综合评价
从w(TOC)与S1+S2交会图来看(图 3)，研究区嫩江组页岩均是以生油为主的烃源岩，源岩生烃能力较高。嫩一段烃源岩品质优于嫩二段，以“很好”居多，其余为“好”，“中等”品质很少；而嫩二段泥岩以“好”和“中等”品质为主，“很好”品质较少。
图 3 松辽盆地中央坳陷嫩一、二段生烃潜力和生烃倾向综合评价Figure 3. Comprehensive evaluation of generated potential and proneness of first and second members of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin3. 页岩有机非均质模型
3.1 垂向非均质性
测井预测总有机碳含量可以在纵向上获取连续的评价数据，克服取心数量和分析化验成本限制，已被广泛应用于垂向有机非均质评价[14]。当地层中存在有机质或油气时，地层声波时差和电阻率就会增加，两条曲线相对于基线同时增大时的分开幅度用ΔlgR表达，与w(TOC)呈线性正相关关系，可以通过与实测数据的拟合进行w(TOC)计算。然而，由于岩性地层水矿化度的变化，一个特定的常数难以作为测井计算的基线值，达到准确预测的目的。此外，随着深度增加导致的成岩作用变化，也会使得基线发生偏移。研究区的声波时差和电阻率曲线均随井深增加发生明显偏移，具体表现为声波时差基线值变小，而电阻率基线值增大，并且两条基线值叠合处随着井深逐渐右偏移(图 4)。以往研究通过分地层单元分别求取基线来减小计算误差，这样基线的选择主观性和经验性很强。本次研究提出趋势基线法，来解决ΔlgR法基线选择人为性和经验性的问题。
图 4 实际示例井声波时差和电阻率趋势基线示意及总有机碳含量计算成果Figure 4. Baselines of logs and calculated TOC valuesΔt基线 =k1D+b1 (1) lgR基线 =k2D+b2 (2) 式中：Δt基线为声波时差曲线基线，μs/m；R基线为电阻率曲线基线，Ω·m；D为埋藏深度，m；k1、k2、b1、b2分别为拟合系数项和常数项。拟合结果表明，在纵向上白垩系存在两段高有机质丰度页岩(w(TOC)>2%)，分别位于青二段下部—青一段，以及本次研究的目的层——嫩二段底部—嫩一段上部，其厚度为50~60 m，计算w(TOC)最高可达5%。
3.2 平面非均质性
平面有机非均质性主要通过沉积相带变化导致的有机质类型和页岩厚度来表达。有机质类型决定了湖相烃源岩生烃动力学中的活化能E和频率因子A[15]。嫩一、二段的有机质类型平面分区结果表明，嫩一段以Ⅱ1型为主，主要分布于长岭凹陷，有机质类型整体优于嫩二段。有机质类型平面分布是后文资源评价单元分类划分、分别赋予生烃动力学参数的依据[16]。
根据测井w(TOC)计算，可分别求得每口井嫩一、二段w(TOC) < 1%、1%~2%以及>2%的厚度[17](图 5)。以嫩一段为例，低有机质丰度[w(TOC) < 1%]烃源岩主要分布在红岗阶地，厚度在10~50 m之间；而中有机质丰度[1% < w(TOC) < 2%]烃源岩分别发育在红岗阶地北部(厚度为40~80 m)和华字井阶地东部(厚度在40~50 m)；高有机质丰度[w(TOC)>2%]烃源岩主要发育在新北地区和大安地区，厚度高达60~90 m。
图 5 松辽盆地中央坳陷嫩一段不同总有机碳含量页岩等厚图Figure 5. Shale isopach map with certain TOC intervals of first member of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin4. 温度场数值模拟
4.1 数值模拟原理
目前应用较多的数值模拟方法包括有限元法、边界元法、离散单元法和有限差分法[18]。本次研究使用基于有限元法的ANSYS软件，模拟特定边界和初始条件下，低熟页岩原位电加热改质过程中页岩不同属性参数的变化及温度场的变化[19-20]。
热能传递分为热传导、热对流和热辐射3种基本方式，往往在实际加热过程中并存[21]。考虑到页岩的超低渗透性和原位改质的时效性，电加热条件下页岩的传热方式是通过温度梯度引起的分子、原子等微观粒子的热运动产生的碰撞传递振动能实现的，即以热传导为主。热传导遵循傅里叶定律[21]：
q=−kdT dx (3) 式中：q为热流密度，W/m2；k为热传导系数，W/(m·K)；T为温度，K；x为在导热面上的坐标，m；“-”表示热量流向温度降低的方向。
在低熟页岩原位改质的加热过程中，距离加热点不同位置的页岩升温速度不同，从而导致达到生烃门限的时间也不同。此外，对于同一位置的页岩来说，温度的不断变化也会使得页岩的密度、热导系数、比热容等参数发生相应的变化。这些参数的变化，反过来又会对加热过程的温度场有所影响。因此，页岩地层加热后的温度场表现为随空间和时间而变化的瞬态特征，即瞬态传热过程。本次数值模型的建立，假定不同位置的页岩初始换热情况相同，且传热性质在平行层理各方向一致，地层水和热解新生成的烃类不发生大规模的侧向运移，热对流影响有限，以固体传导为主。整个模型的求解区域内的温度场控制如下[10, 22]：
vρ=∂u∂x(k∂u∂x)+∂u∂y(k∂u∂y)+∂u∂z(k∂u∂z) (4) 式中：u为瞬态温度，℃；x, y为平面的两个方向，z为页岩的深度，m；ρ为页岩的密度，kg/m3；v为页岩的比热，J/(kg·℃)。不同温度阶段，各项参数的取值见表 1[10]。
表 1 温度场模拟相关参数[10]Table 1. Parameters related to temperature field simulation温度/ ℃ 密度/ (kg·m-3) k/(W·m-1·K-1) 质量比热/ (J·kg-1·℃-1) kxx kyy kzz 25 1 930 0.742 0.742 0.628 901 150 1 590 1.186 1.186 0.973 1 244 250 1 570 1.134 1.134 0.473 1 025 350 1 530 0.608 0.608 0.489 1 065 450 1 340 0.554 0.554 0.404 1 061 520 880 0.295 0.295 0.176 764 550 870 0.296 0.296 0.187 802 600 850 0.273 0.273 0.185 757 700 840 0.262 0.262 0.175 775 750 820 0.225 0.225 0.164 701 注：Kxx、Kyy、Kzz分别表示x轴、y轴和z轴方向的热传导系数。 4.2 物理模型及网格划分
由于采用电缆加热的方式，传热模型中温度的纵向变化在实际热传导过程中较小可忽略，即二维瞬态热传导模型。已有研究从物理模拟和数值模拟均已证明，六井加热模式(正六边形)较四井加热模式(正方形)传热速度快、升温速率大，且经济效益最好[10, 23]。本次模拟加热单元同样采用正六边形加热点布置方式，电缆直径为0.1 m，电缆间距为2.886 m，共布置96个加热点(图 6a)；模拟圆形区域半径为60 m，即假设60 m之外，温度不受加热影响。采用结构化网格划分模式，对所建模型进行网格划分，使整个区域的网格划分均匀且密集，以提高有限元数值解的精度(图 6b)。
图 6 加热单元加热点设置示意(a)及结构化网格划分模式(b)Figure 6. Heating spot setting (a) and structural network division (b) of heating unit4.3 数值模拟及结果分析
不同的加热功率条件会导致页岩产生不同的升温速率和温度场，最终影响生成烃类的多少和经济效益。以加热工况1 kW和2 kW为例，模拟页岩的温度场变化。在加热功率为1 kW时，温度逐渐从加热点中心向周围升高，加热点附近的区域始终保持同一加热时间的最高温度(图 7)。开始加热后，最高温度从第一年的325 ℃、第二年的350 ℃，逐渐升温至第八年的600 ℃。加热功率为2 kW时的模拟结果表明，加热后最高温度从第一年的370 ℃、第二年的460 ℃，升温至第八年的850 ℃，整体温度升高幅度和波及范围均大于1 kW时的加热结果(图 8)。
图 7 1 kW加热功率条件下加热不同年限后加热单元的温度场分布Figure 7. Temperature field distribution of heating unit under 1 kW heating power condition after heating for different years
图 8 2 kW加热功率条件下加热不同年限后加热单元的温度场分布Figure 8. Temperature field distribution of heating unit under 2 kW heating power condition after heating for different years对比以上两种加热功率条件下加热时间与温度场的关系可知(图 9)，2 kW加热功率下，温度上升迅速，在加热4年后温度可达到600 ℃以上；而1 kW加热功率下，温度上升缓慢，在加热8年后温度才达到600 ℃。
图 9 不同加热功率条件下加热时间与加热温度的关系Figure 9. Relationship between heating time and temperature under different heating power5. 原位改质油气潜力数值模拟结果
5.1 生烃动力学与成烃转化率
依据原位电加热数值模拟结果(即1 kW加热功率下，加热8年温度最高可达到600 ℃；2 kW加热功率下，加热8年温度最高可达到850 ℃)，分别按照每年对应的升温速率，应用平行一级反应模型，建立有机质生烃动力学模型，可以较好地描述有机质成烃反应过程[15, 24]。已知不同类型有机质的动力学参数即活化能E、指前因子A、分布比例F，结合电加热的温度场模拟数据，则可动态计算不同加热时间及加热功率下的页岩油资源丰度。
在相似沉积环境下形成、具有相近有机显微组分的烃源岩可以采用统一的生烃动力学模型[25]。嫩一、二段有机质包含的Ⅱ1、Ⅱ2和Ⅲ型干酪根分别采用PEPPER提出的A、B、D/E相烃源岩的成烃动力学参数[26]。从Ⅱ1型到Ⅲ型干酪根，随着有机质类型的变差，活化能分布范围逐渐扩大，有机质开始生烃的活化能门槛逐渐降低，表明类型越好的有机质生烃门限越高，生烃温度范围越窄。当实际温度达到生烃门限后，干酪根向烃类的转化速率会很高。计算可得不同类型有机质在不同加热功率下、不同温度阶段对应的有机质成烃转化率(表 2)。
表 2 不同温度与不同有机质类型转化率关系Table 2. Conversion rates of various organic matter types under different temperatures温度/℃ 1 kW加热功率下转化率/% 温度/℃ 2 kW加热功率下转化率/% Ⅱ1 Ⅱ2 Ⅲ Ⅱ1 Ⅱ2 Ⅲ 325 0 0 0 340 0.07 0.04 0.02 350 0.24 0.16 0.07 420 8.10 6.76 4.05 390 3.01 2.33 1.19 540 96.42 96.07 95.68 460 45.63 42.58 34.40 620 100 99.79 100 480 70.14 67.83 61.16 650 100 100 100 500 87.91 86.73 83.59 750 100 100 100 540 99.15 98.84 98.91 800 100 100 100 600 99.75 99.50 100 850 100 100 100 5.2 小单元划分
依据研究区各井嫩一、二段的有机质类型，将目的层在平面上划分为2类(图 10)。并进一步按照加热单元进行网格化，研究区总计可划分成1 334 662个小单元。其中，嫩一段A类区域共有684 380个小单元，B类区域共有650 282个小单元；嫩二段A类区域共有个912 769小单元，B类区域共有421 893个小单元。
图 10 松辽盆地中央坳陷目的层小单元划分Figure 10. Subunit division in Central Depression, Songliao Basin5.3 生油气量模拟结果分析
依据油气生成理论可知，单位体积页岩生成的油气量主要受有机质丰度、类型和成熟度等参数控制。各参数依次可用总有机碳(w(TOC))、氢指数(IH)和有机质成烃转化率(F)来表征[27-28]。在计算嫩一、二段页岩电加热油气生成量时，以嫩一、二段地层中分不同w(TOC)区间的页岩厚度分布为有机非均质性地质模型，然后对不同有机质类型的加热单元赋予对应的w(TOC)、IH、F、厚度(H)和密度(ρ)等值；最后对各计算单元的油气资源丰度进行积分求和，获得油气资源生成量[29]。
计算每个加热单元的油气生成量(Q)：
Q=S⋅H⋅ρ⋅w(TOC)⋅IH⋅F (5) 利用微积分求取坳陷总油气生成量(Q总)：
Q总 =n∫1∫ZZ0S⋅ρ(z)⋅w(TOC)⋅IH⋅F(z)⋅dz⋅dn (6) 式中：H为不同w(TOC)区间的烃源岩厚度，m；S为网格单元面积，m2；ρ(z)为烃源岩密度(随深度变化)，t/m3；F(z)为由化学动力学模型计算得到的成烃转化率(随深度变化)，%；z0和z分别为烃源岩的最小和最大埋深，m；n为网格单元个数。
计算结果表明，嫩一段在1 kW加热功率下，生油气量从第二年到第八年依次为(0.54，6.95，100.94，120.40，214，240.99，248.81)×108 t，生油气量随加热年限的增加而逐年递增，在第四年迅速增加。嫩一段在2 kW加热功率下，生油气量从第一年到第五年依次为(0.15，18.79，234.6，241.67，245.02)×108 t。由于有机质转化率在加热到第五年时已经达到100%，所以在此之后的加热使得资源总量不变(图 11)。
图 11 松辽盆地中央坳陷嫩一段在不同加热功率条件下随加热时间变化原位改质油气资源丰度Figure 11. In situ conversion resource abundance of first member of Nenjiang Formation in Central Depression of Songliao Basin varying with heating time under different heating power conditions嫩二段在1 kW加热功率下，生油气量从第二年到第八年依次为(0.08，1.31，24.76，43.52，56.65，65.76，67.91)×108 t。生油气量随加热年限的增加而逐年递增，在第四年迅速增加。在2 kW加热功率下，生油气量从第二年到第五年依次为(4.02，63.30，65.89，65.90)×108 t。由于有机质转化率在加热到第五年时已经达到100%，所以在此之后的加热使得生油气总量不变(图 12)。
图 12 松辽盆地中央坳陷嫩二段在不同加热功率条件下随加热时间变化原位改质油气资源丰度Figure 12. In situ conversion resource abundance of second member of Nenjiang Formation in Central Depression of Songliao Basin varying with heating time under different heating power conditions由此可见，不同加热功率下，生油气量随时间的增加并非线性，往往存在增长拐点(图 13)；加热功率、有机质类型影响达到最大生油气量的年限。有机非均质性的地质模型建立，为加热后的油气资源平面分布预测提供了依据。以上模拟结果有力地支撑了低熟页岩原位改质选区、加热方案的确定。
图 13 松辽盆地中央坳陷原位改质生油气量随加热时间变化趋势Figure 13. Trend of in situ conversion resources with heating time in Central Depression, Songliao Basin6. 结论
(1) 嫩江组总体上均处于低成熟阶段，只有少部分处于成熟阶段，各段页岩均以生油为主，生气极少。嫩一段有机质类型以Ⅱ1型为主，主要分布于长岭凹陷。嫩一段高有机质丰度页岩主要发育在新北和大安地区，生烃品质优于嫩二段页岩。
(2) 以测井曲线AC和RD为数据基础，利用趋势基线方法的ΔlgR模型预测的嫩一、二段纵向有机非均质性模型能够较好地反映页岩有机质丰度纵向变化特征。
(3) 通过原位电加热模拟可以推断，加热功率为2 kW时，温度上升迅速，在加热4年后温度可达600 ℃以上；加热功率为1 kW时，则需约8年。
(4) 加热功率为2 kW时，有机质成烃转化率在加热到第五年时已达100%，在此之后加热油气资源丰度不变，即加热到第五年末嫩一段原位改质油气资源量可达245.02×108 t，嫩二段为65.89×108 t。
-
图 1 松辽盆地中央坳陷构造分区(a)及盆地中浅层沉积层序(b)
Figure 1. Structural units of Central Depression in Songliao Basin(a) and comprehensive strata log diagram(b)
图 2 松辽盆地中央坳陷嫩一、二段有机质类型划分
Figure 2. Organic matter types of first and second members of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin
图 3 松辽盆地中央坳陷嫩一、二段生烃潜力和生烃倾向综合评价
Figure 3. Comprehensive evaluation of generated potential and proneness of first and second members of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin
图 4 实际示例井声波时差和电阻率趋势基线示意及总有机碳含量计算成果
Figure 4. Baselines of logs and calculated TOC values
图 5 松辽盆地中央坳陷嫩一段不同总有机碳含量页岩等厚图
Figure 5. Shale isopach map with certain TOC intervals of first member of Nenjiang Formation in Central Depression, Songliao Basin
图 6 加热单元加热点设置示意(a)及结构化网格划分模式(b)
Figure 6. Heating spot setting (a) and structural network division (b) of heating unit
图 7 1 kW加热功率条件下加热不同年限后加热单元的温度场分布
Figure 7. Temperature field distribution of heating unit under 1 kW heating power condition after heating for different years
图 8 2 kW加热功率条件下加热不同年限后加热单元的温度场分布
Figure 8. Temperature field distribution of heating unit under 2 kW heating power condition after heating for different years
图 9 不同加热功率条件下加热时间与加热温度的关系
Figure 9. Relationship between heating time and temperature under different heating power
图 10 松辽盆地中央坳陷目的层小单元划分
Figure 10. Subunit division in Central Depression, Songliao Basin
图 11 松辽盆地中央坳陷嫩一段在不同加热功率条件下随加热时间变化原位改质油气资源丰度
Figure 11. In situ conversion resource abundance of first member of Nenjiang Formation in Central Depression of Songliao Basin varying with heating time under different heating power conditions
图 12 松辽盆地中央坳陷嫩二段在不同加热功率条件下随加热时间变化原位改质油气资源丰度
Figure 12. In situ conversion resource abundance of second member of Nenjiang Formation in Central Depression of Songliao Basin varying with heating time under different heating power conditions
图 13 松辽盆地中央坳陷原位改质生油气量随加热时间变化趋势
Figure 13. Trend of in situ conversion resources with heating time in Central Depression, Songliao Basin
表 1 温度场模拟相关参数[10]
Table 1. Parameters related to temperature field simulation
温度/ ℃ 密度/ (kg·m-3) k/(W·m-1·K-1) 质量比热/ (J·kg-1·℃-1) kxx kyy kzz 25 1 930 0.742 0.742 0.628 901 150 1 590 1.186 1.186 0.973 1 244 250 1 570 1.134 1.134 0.473 1 025 350 1 530 0.608 0.608 0.489 1 065 450 1 340 0.554 0.554 0.404 1 061 520 880 0.295 0.295 0.176 764 550 870 0.296 0.296 0.187 802 600 850 0.273 0.273 0.185 757 700 840 0.262 0.262 0.175 775 750 820 0.225 0.225 0.164 701 注：Kxx、Kyy、Kzz分别表示x轴、y轴和z轴方向的热传导系数。 
下载: 导出CSV
表 2 不同温度与不同有机质类型转化率关系
Table 2. Conversion rates of various organic matter types under different temperatures
温度/℃ 1 kW加热功率下转化率/% 温度/℃ 2 kW加热功率下转化率/% Ⅱ1 Ⅱ2 Ⅲ Ⅱ1 Ⅱ2 Ⅲ 325 0 0 0 340 0.07 0.04 0.02 350 0.24 0.16 0.07 420 8.10 6.76 4.05 390 3.01 2.33 1.19 540 96.42 96.07 95.68 460 45.63 42.58 34.40 620 100 99.79 100 480 70.14 67.83 61.16 650 100 100 100 500 87.91 86.73 83.59 750 100 100 100 540 99.15 98.84 98.91 800 100 100 100 600 99.75 99.50 100 850 100 100 100
下载: 导出CSV
-
[1] 余涛, 卢双舫, 李俊乾, 等. 东营凹陷页岩油游离资源有利区预测[J]. 断块油气田, 2018, 25(1): 16-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DKYT201801004.htmYU Tao, LU Shuangfang, LI Junqian, et al. Prediction for favorable area of shale oil free resources in Dongying Sag[J]. Fault-Block Oil and Gas Field, 2018, 25(1): 16-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DKYT201801004.htm [2] 高辉, 何梦卿, 赵鹏云, 等. 鄂尔多斯盆地长7页岩油与北美地区典型页岩油地质特征对比[J]. 石油实验地质, 2018, 40(2): 133-140. doi: 10.11781/sysydz201802133GAO Hui, HE Mengqing, ZHAO Pengyun, et al. Comparison of geological characteristics of Chang 7 shale oil in Ordos Basin and typical shale oil in North America[J]. Petroleum Geology & Experiment, 2018, 40(2): 133-140. doi: 10.11781/sysydz201802133 [3] 包友书. 渤海湾盆地东营凹陷古近系页岩油主要赋存空间探索[J]. 石油实验地质, 2018, 40(4): 479-484. doi: 10.11781/sysydz201804479BAO Youshu. Effective reservoir spaces of Paleogene shale oil in the Dongying Depression, Bohai Bay Basin[J]. Petroleum Geo-logy & Experiment, 2018, 40(4): 479-484. doi: 10.11781/sysydz201804479 [4] 蒋启贵, 黎茂稳, 马媛媛, 等. 页岩油可动性分子地球化学评价方法: 以济阳坳陷页岩油为例[J]. 石油实验地质, 2018, 40(6): 849-854. doi: 10.11781/sysydz201806849JIANG Qigui, LI Maowen, MA Yuanyuan, et al. Molecular geochemical evaluation of shale oil mobility: a case study of shale oil in Jiyang Depression[J]. Petroleum Geology & Experiment, 2018, 40(6): 849-854. doi: 10.11781/sysydz201806849 [5] 邹才能, 丁云宏, 卢拥军, 等. "人工油气藏"理论、技术及实践[J]. 石油勘探与开发, 2017, 44(1): 144-154. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SKYK201701019.htmZOU Caineng, DING Yunhong, LU Yongjun, et al. Concept, techno-logy and practice of "man-made reservoirs" development[J]. Petroleum Exploration and Development, 2017, 44(1): 144-154. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SKYK201701019.htm [6] 邹才能, 潘松圻, 荆振华, 等. 页岩油气革命及影响[J]. 石油学报, 2020, 41(1): 1-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYXB202001001.htmZOU Caineng, PAN Songqi, JING Zhenhua, et al. Shale oil and gas revolution and its impact[J]. Acta Petrolei Sinica, 2020, 41(1): 1-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYXB202001001.htm [7] 马建雄, 薛林福, 赵金岷, 等. 油页岩原位裂解开采温度场数值模拟与设计方案优化[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(5): 94-103. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXJS201905014.htmMA Jianxiong, XUE Linfu, ZHAO Jinmin, et al. Numerical simulation and design optimization of temperature field of oil shale in situ pyrolysis and exploitation[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(5): 94-103. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXJS201905014.htm [8] ALEKSANDROV J, PURGA J. Viru Keemia Grupp opened a new oil shale processing plant in Estonia[J]. Oil shale, 2010, 27(1): 84-88. [9] 刘招君, 杨虎林, 董清水, 等. 中国油页岩[M]. 北京: 石油工业出版社, 2009.LIU Zhaojun, YANG Hulin, DONG Qingshui, et al. Oil shale in China[M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2009. [10] 王乐. 油页岩原位电加热开采过程温度传递规律的试验研究与数值模拟[D]. 长春: 吉利大学, 2014.WANG Le. Experiment and simulation on temperature field during oil shale pyrolysis by electric-heating[D]. Changchun: Jilin University, 2014. [11] 杨雪, 柳波, 张金川, 等. 古龙凹陷青一段米兰科维奇旋回识别及其沉积响应[J]. 沉积学报, 2019, 37(4): 661-673. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB201904001.htmYANG Xue, LIU Bo, ZHANG Jinchuan, et al. Identification of sedimentary responses to the Milankovitch cycles in the K2qn1 Formation, Gulong Depression[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2019, 37(4): 661-673. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB201904001.htm [12] 白龙辉, 柳波, 迟亚奥, 等. 二维核磁共振技术表征页岩有机质特征的应用: 以松辽盆地南部青山口组富有机质页岩为例[J/OL]. 石油与天然气地质: 1-12[2019-11-14]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4820.TE.20191114.1539.002.html .BAI Longhui, LIU Bo, CHI Yaao, et al. Application of 2-D NMR technique to characterize organic matter in shale deposit: a case study from the Qingshankou Formation in southern Songliao Basin[J/OL]. Oil & Gas Geology: 1-12[2019-11-14].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4820.TE.20191114.1539.002.html .[13] 王璞珺, 杜小弟, 王俊, 等. 松辽盆地白垩纪年代地层研究及地层时代划分[J]. 地质学报, 1995, 69(4): 372-381. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DZXE199504007.htmWANG Pujun, DU Xiaodi, WANG Jun, et al. The chronostrati-graphy and stratigraphic classification of the Cretaceous of the Songliao Basin[J]. Acta Geologica Sinica, 1995, 69(4): 372-381. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DZXE199504007.htm [14] 边雷博, 柳广弟, 孙明亮, 等. 优化的ΔlogR技术及其在中—深层烃源岩总有机碳含量预测中的应用[J]. 油气地质与采收率, 2018, 25(4): 40-45. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YQCS201804007.htmBIAN Leibo, LIU Guangdi, SUN Mingliang, et al. Improved ΔlogR technique and its application to predicting total organic carbon of source rocks with middle and deep burial depth[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency, 2018, 25(4): 40-45. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YQCS201804007.htm [15] 刘岩, 杨池银, 肖敦清, 等. 裂陷湖盆深层烃类赋存相态极限的动力学过程分析: 以渤海湾盆地歧口凹陷为例[J]. 天然气地球科学, 2017, 28(5): 703-712. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TDKX201705005.htmLIU Yan, YANG Chiyin, XIAO Dunqing, et al. Hydrocarbon phase limit and conversion process in the deep formation of rift lacustrine basin from Qikou Sag of Bohai Bay Basin, Eastern China[J]. Natural Gas Geoscience, 2017, 28(5): 703-712. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TDKX201705005.htm [16] 柳波, 郭小波, 黄志龙, 等. 页岩油资源潜力预测方法探讨: 以三塘湖盆地马朗凹陷芦草沟组页岩油为例[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2013, 44(4): 1472-1478. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGD201304027.htmLIU Bo, GUO Xiaobo, HUANG Zhilong, et al. Discussion on prediction method for hydrocarbon resource potential of shale oil: taking Lucaogou Formation shale oil of Malang Sag as case[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2013, 44(4): 1472-1478. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGD201304027.htm [17] LIU Bo, WANG Haoli, FU Xiaofei, et al. Lithofacies and depositional setting of a highly prospective lacustrine shale oil succession from the Upper Cretaceous Qingshankou Formation in the Gulong Sag, northern Songliao Basin, Northeast China[J]. AAPG Bulletin, 2019, 103(2): 405-432. [18] 祝效华, 余志详. ANSYS高级工程有限元分析范例精选[M]. 北京: 电子工业出版社, 2004.ZHU Xiaohua, YU Zhixiang. Examples of ANSYS advanced engineering finite element analysis[M]. Beijing: Electronic Industry Press, 2004. [19] 朱伯芳. 大体积混凝土温度应力与温度控制[M]. 2版. 北京: 中国电力出版社, 1999.ZHU Bofang. Thermal stresses and temperature control of mass concrete[M]. 2nd ed. Beijing: China Electric Power Press, 1999. [20] 盛金昌. 多孔介质流—固—热三场全耦合数学模型及数值模拟[J]. 岩石力学与工程学报, 2006, 25(S1): 3028-3033. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX2006S1065.htmSHENG Jinchang. Fully coupled thermo-hydro-mechanical model of saturated porous media and numerical modelling[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2006, 25(S1): 3028-3033. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX2006S1065.htm [21] 杨世铭, 陶文铨. 传热学[M]. 4版. 北京: 高等教育出版社, 2006.YANG Shiming, TAO Wenquan. Heat transfer[M]. 4th ed. Beijing: Higher Education Press, 2006. [22] 康志勤, 吕兆兴, 杨栋, 等. 油页岩原位注蒸汽开发的固—流—热—化学耦合数学模型研究[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2008, 23(4): 30-34. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XASY200804009.htmKANG Zhiqin, LV Zhaoxing, YANG Dong, et al. The solid-fluid-thermal-chemistry coupling mathematical model for oil shale in-situ steam injecting development[J]. Journal of Xi'an Shiyou University (Nature Science Edition), 2008, 23(4): 30-34. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XASY200804009.htm [23] 王健. 油页岩原位开采温度场的数值模拟[D]. 长春: 吉林大学, 2011.WANG Jian. Numerical simulation of temperature field for the in-situ upgrading of oil shale[D]. Changchun: Jilin University, 2011. [24] 刘洋, 何坤, 李贤庆, 等. 湖相烃源岩生烃动力学及排油效率: 以松辽盆地青山口组为例[J]. 现代地质, 2016, 30(3): 627-634. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDDZ201603013.htmLIU Yang, HE Kun, LI Xianqing, et al. Hydrocarbon generation kinetics and the efficiency of petroleum expulsion of lacustrine source rocks: taking the Qingshankou Formation in the Songliao Basin as an example[J]. Geoscience, 2016, 30(3): 627-634. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDDZ201603013.htm [25] 程志强, 王飞宇, 师玉雷, 等. 二连盆地乌里雅斯太凹陷南洼烃源岩有机相与生烃特征[J]. 天然气地球科学, 2018, 29(5): 696-707. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TDKX201805011.htmCHENG Zhiqiang, WANG Feiyu, SHI Yulei, et al. Organic facies and hydrocarbon characteristics of source rock in south trough of Wuliyasitai Sag, Erlian Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2018, 29(5): 696-707. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TDKX201805011.htm [26] PEPPER A S, CORVI P J. Simple kinetic models of petroleum formation. Part Ⅰ: oil and gas generation from kerogen[J]. Marine and Petroleum Geology, 1995, 12(3): 291-319. [27] 申宝剑, 秦建中, 冯丹, 等. 烃源岩有机碳含量与生排油效率动态评价[J]. 石油实验地质, 2017, 39(4): 505-510. doi: 10.11781/sysydz201704505SHEN Baojian, QIN Jianzhong, FEND Dan, et al. Dynamic assessment of organic carbon content and hydrocarbon generation and expulsion efficiency in source rocks[J]. Petroleum Geology & Experiment, 2017, 39(4): 505-510. doi: 10.11781/sysydz201704505 [28] 康洪全, 逄林安, 贾怀存, 等. 澳大利亚西北陆架北卡那封盆地资源潜力评价[J]. 石油实验地质, 2018, 40(6): 808-817. doi: 10.11781/sysydz201806808KANG Hongquan, PENG Lin'an, JIA Huaicun, et al. Resource assessment of North Carnarvon Basin on the northwest shelf of Australia[J]. Petroleum Geology & Experiment, 2018, 40(6): 808-817. doi: 10.11781/sysydz201806808 [29] 柳波, 何佳, 吕延防, 等. 页岩油资源评价指标与方法: 以松辽盆地北部青山口组页岩油为例[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2014, 45(11): 3846-3852. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGD201411019.htmLIU Bo, HE Jia, LV Yanfang, et al. Parameters and method for shale oil assessment: taking Qinshankou Formation shale oil of northern Songliao Basin[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2014, 45(11): 3846-3852. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGD201411019.htm 期刊类型引用(8)
1. 张吉振，韩登林，林伟，王晨晨，王建国，肖肖，李豫，张晓婵. 松辽盆地白垩系嫩江组煤系页岩孔隙结构及分形特征. 天然气地球科学. 2024(01): 119-132 . 
百度学术2. 高波，武晓玲，张英，陈新军，边瑞康，李倩文. 鄂尔多斯盆地南部张家滩油页岩生烃演化特征. 石油实验地质. 2022(01): 24-32 . 
本站查看3. 陈国辉，蒋恕，李醇，李思思，彭鹏，莫兰，张钰莹，张鲁川，张天宇. 加热过程中页岩储层改质效果研究进展. 石油与天然气地质. 2022(02): 286-296 . 百度学术4. 党伟，张金川，聂海宽，王凤琴，唐玄，蒋恕，魏晓亮，刘秋波，李沛，李菲，孙江涛. 页岩油微观赋存特征及其主控因素——以鄂尔多斯盆地延安地区延长组7段3亚段陆相页岩为例. 石油学报. 2022(04): 507-523 . 百度学术5. 何文渊，蒙启安，林铁锋，王瑞，刘鑫，马生明，李昕，杨帆，孙国昕. 松辽盆地北部白垩系嫩江组低熟页岩原位渗透率随温度变化演化特征. 石油勘探与开发. 2022(03): 453-464 . 百度学术6. HE Wenyuan，MENG Qi'an，LIN Tiefeng，WANG Rui，LIU Xin，MA Shengming，LI Xin，YANG Fan，SUN Guoxin. Evolution features of in-situ permeability of low-maturity shale with the increasing temperature, Cretaceous Nenjiang Formation, northern Songliao Basin, NE China. Petroleum Exploration and Development. 2022(03): 516-529 . 必应学术7. 王子杰，姚军，孙海，刘礼军，严侠. 中—低成熟度页岩油藏原位转化热-反应流耦合数值模拟. 石油学报. 2022(10): 1462-1473 . 百度学术8. 白龙辉，柳波，迟亚奥，李士超，闻迅. 二维核磁共振技术表征页岩所含流体特征的应用——以松辽盆地青山口组富有机质页岩为例. 石油与天然气地质. 2021(06): 1389-1400 . 百度学术其他类型引用(1)
-
下载:
百度学术
计量
- 文章访问数: 1209
- HTML全文浏览量: 448
- PDF下载量: 134
- 被引次数: 9
苏公网安备32021102000780号