【论文】闫霞（本刊青年编委），等：深层煤岩气水平井各段产出贡献及其主控因素——以鄂尔多斯盆地东缘大宁—吉县区块为例

深层煤岩气指煤层埋深大于临界深度，游离气 含量高且具备工业产能的煤层气，煤层埋深一般大于2 000 m，也称之为深地煤岩气。深层煤岩气具有与中浅层煤层气截然不同的赋存特征^[1-8]，具有“高含气、高饱和、高游离”特征^[2]、“原生结构煤优势和特低渗劣势”的双重特点^[9]，需要大规模压裂改造才能获得高产量。鄂尔多斯盆地东缘大宁—吉县区块2019 年开始开展深层煤岩气直井试采评价，并于2021 年提交了国内首个埋深大于 2 000 m 的深层煤岩气探明储量（自然资源部备案762×10⁸ m³）^[10]。在储量区先后实施2 个先导试验项目^[11]（2021—2022 年） 和10×10⁸ m³/a 产能建设项目（2023 年），其中2021 年吉深6-7 平01 井作为中国首口深层煤岩气大规模压裂水平井获得10.1×10⁴ m³/d 高产气量，突破了2 000 m 以深煤层压裂技术瓶颈，推动了煤层气开发从中浅层向深层的延伸。截至2024 年9 月，中石油煤层气有限责任公司累计提交深层煤岩气探明储量2 112×10⁸ m³（自然资源部和山西省备案），日产气量超过600×10⁴ m³， 具备170×10⁴ t 油气当量的年生产能力，建成了中国首个百万吨油气当量深层煤岩气田，成为目前中国探明储量规模最大、生产规模最大的深层煤岩气田。随着大宁—吉县^[2-4,11-12]、神府^[13]、米脂北、大牛地^[14]、石楼西等区块均取得重要进展，鄂尔多斯盆地深层煤岩气水平井单井最高日产气量纪录不断被打破，并刷新至19.78×10⁴ m³。为了充分动用资源， 分段压裂水平井已成为深层煤岩气开发的主要井型。然而，目前水平井单井产量差异大，水平井各井段产出贡献不清、主控因素不明，制约了深层煤岩气井压裂技术的迭代升级、产能提升和大幅度的降本增效。

针对深层煤岩气井高产主控因素的相关研究显示^[2,11-12]，微构造对深部甜点有控制作用，且有利微构造部位直井产量与压裂规模正相关^[2] ；水平井的首月产量与资源丰度、压裂规模有关^[11]，但首月产量仅代表初期产量，且散点图中部分数据相关系数不高，表明主控因素仍待深入研究。不同于直井，水平井沿程存在着不同岩性组合模式，由于轨迹钻遇储层岩性、物性、含气性及力学性质存在差异，各井段压裂缝网改造程度呈现差异化特征^[15] ；煤层气水平井主体采用二开井身结构和“伽马＋螺杆＋ PDC” 低成本轨迹控制技术，受煤层微构造发育、煤层分叉影响，一定程度上增加了钻遇情况的不确定性。故基于水平井“线尺度”的面上平均统计规律，已难以满足精细部署和精优压裂设计需求，需将其分解至“点尺度”，沿水平井实钻轨迹剖析“各井段”的产气情况， 并发现核心要素。

国内外实例^[16-19] 证实，非常规油气分段水平井各井段射孔簇的产量极不均匀，大部分产量主要来自少数射孔簇贡献。应用示踪剂监测技术^[20]，同样发现深层煤岩气水平井各井段产出贡献极不均匀。为此，研究并提出了深层煤岩气地质—工程甜点模型构建方法、实钻“黑金”靶体判断标准和地质—工程甜点分类评价标准，构建了沿水平井地质—工程甜点模型，揭示了沿轨迹的储层甜点分布规律，通过甜点模型与监测产出剖面对比研究背后原因。为了定量评价，进一步提取了沿水平井各井段21 类因素，包括11 项地质因素和10 项工程因素，采用斯皮尔曼相关系数法、层次分析法和梯度提升树法等统计学和机器学习方法定量评价并确定了主控因素， 与地质—工程甜点模型确定的主控因素结果进行对比。通过提出新方法和新认识，以期为深层煤岩气水平井各井段甜点分类评价、压裂段簇差异化设计、施工方案优化提供参考。

1 　区块基本概况

鄂尔多斯盆地东缘大宁—吉县区块整体为宽缓的西倾单斜，开发区构造相对简单，断层不发育，地层倾角小于2°，微幅构造发育，幅度多小于5 m（图1）。8 号煤层具有大面积连续分布、厚度大等特点，平均厚度介于6 ～ 8 m，总体呈现为东厚西薄、东浅西深的展布格局。8 号煤层纵向上可分为8-1 号、8-2 号、8-3 号3 套煤层，各套煤层分布不稳定的夹矸。煤层结构有3 种类型^[12]，其中以一分型（整装型）为主， 顶板为石灰岩，底板主要为泥岩；其次为二分型煤层， 其中8-1 号煤层厚度一般小于2 m，8-2 号煤层较厚， 为3 ～ 5 m，8-1 号与8-2 号煤层之间夹矸厚度一般小于2 m，大于2 m 区域零星分布；三分型煤层分布最少，其中下部8-2 号与8-3 号煤层之间夹矸零星分布且厚度普遍小于1 m。水平井平均井段长1 261 m， 首月平均单井日产气量为8.6×10⁴ m³，15 口井累计产气量超过2 000×10⁴ m³，6 口单井累计产气量超过 3 000×10⁴ m³，其中单井累计产气量达3 000×10⁴ m³ 最快仅用时283 d， 单井最高累计产气量超过 4 500×10⁴ m³ 并仍持续稳产。

2 　基于示踪剂监测的水平井产出贡献认识

2022 年10 月—2023 年11 月，利用示踪剂监测技术在研究区块开展了4 口深层煤岩气水平井示踪剂监测，每口井的连续监测时间至少半年，取得了深层煤岩气水平井各井段产出贡献的认识。监测的深层煤岩气水平井水平段长度为820 ～ 1 385 m，单井压裂井段数为9 ～ 10 段，共计39 井段，单井初期平均日产气量为10×10⁴ m³。

根据监测水平井的各井段产出量剖面结果（图2）， 水平井各井段之间的产出量差异非常大、产能差异明显，同一口井内呈现出各井段产出量高低分化现象， 其中产气量贡献率差异最大可达11.5 倍（监测水平井4），最小也有3.7 倍（监测水平井2）。水平井39 井段的累计产气量贡献率平均值为10.3%，最高的井段达25.3%、最小的井段仅有2.2%。其中，累计产气量贡献率大于平均值的井段有17 段，这些井段平均产气量贡献率为16%，即仅有43.6% 井段的产气量贡献率大于平均值；小于平均值的共有22 段，井段数占比为56.4%，而这22 井段的平均累计产气量贡献率仅为5.9%。特别地，23% 井段数的累计产气量贡献率小于5%，平均仅3.5%。

3 　深层煤岩气地质—工程甜点参数选取与模型构建

3.1 　深层煤岩气地质—工程甜点参数选取与模型构建

为了保障深层煤岩气水平井煤层钻遇率、明确水平井轨迹钻遇纵向地质甜点情况，同时也为了查明深层煤岩气水平井各井段产出主控因素，基于三维地震、测井、钻井、录井等丰富资料，构建了基于区块尺度的储层、构造、物性和岩性等地质模型。其中， 构造模型（图1）的建立是以三维地震资料解释的构造面为基准面、采用同区块289 口致密气直井老井的岩性分层界面、已钻的127 口深层煤岩气水平井新井的851 个控制点作为约束数据，保障了模型精度。进一步利用深层煤岩气水平井实钻和录井资料，包括沿水平井轨迹的埋深、钻遇煤层岩性变化及气测峰值等关键参数，精细构建了“单井尺度”的深层煤岩气水平井模型和地质—工程甜点模型，基于过水平井的剖面图，明确了过水平井的煤层厚度变化、岩性组合、甜点分布等地质特征，可直观地展示煤层在三维空间中的展布情况和甜点井段在煤层中的具体位置，有助于钻井方案设计、提高煤层气钻遇率，还为地质—工程双甜点评价及水平井靶点的优化、压裂设计提供重要依据。基于煤层“四性”，即岩性、物性、含气性和力学特性，主要优选了岩性纯、物性好、含气高的部位作为地质甜点，优选了脆性指数高且易压裂形成复杂缝网的部位作为工程甜点。

随着深层煤岩气勘探开发近年来的突破和进展， 对深部煤层甜点的认识由比较粗发展到逐步精细化， 由于煤层自生自储的特点，早期研究认为除了夹矸和出层岩性之外的深煤都是甜点。经过深层煤岩气先导试验实践，除了在平面上对有利区分类评价， 在纵向上也对整套8 号煤层的甜点开展了精细评价， 建立了深部纵向煤层4 类地质甜点的分类评价标准（表1），包括Ⅰ类地质“黑金”靶体甜点、Ⅱ类地质甜点、Ⅲ类地质甜点和Ⅳ类地质甜点。由于综合物性可以由大规模压裂技术加以改善，形成了重点以含气性、岩性等为核心的深层煤岩气地质甜点评价标准，具体考虑了气测峰值、自然伽马、宏观煤岩类型、灰分含量等参数。针对纵向上甜点井段差异较大的问题，引入了井轨迹从煤层顶部开始的相对位置百分比，以确定水平井轨迹在煤层中纵向位置和甜点钻遇情况。

特别地，当实际水平井钻进的过程中判断是否钻遇甜点，还需考虑钻时等因素，故水平井从顶板石灰岩到深部8 号煤层甜点着陆的实际钻进过程中， 明确了判断钻遇Ⅰ类优质“黑金”靶体甜点的标准为：①钻时由顶部石灰岩近10 min/m 下降至3 ～ 6 min/m ；②全烃峰值由顶部石灰岩近1% 上升至超过50%，由泥浆携带返出井口，全烃峰值通常会有所滞后；③录井岩屑以光亮煤为主（图3）；④自然伽马一般低于60 API ；⑤录井碳酸盐矿物含量（灰分含量）由顶部石灰岩约30% 持续下降，水平段继续钻进后碳酸盐矿物含量一般下降至10%，甚至5% 以内。因此，根据钻时、全烃峰值、宏观煤岩类型、自然伽马及碳酸盐矿物含量等标准，综合判断实钻过程中水平井是否钻遇优质地质甜点。

一般而言，宏观煤岩类型中光亮煤和半亮煤的镜质组含量高、灰分含量低，气测峰值也更高，鉴于宏观煤岩类型、灰分含量与气测峰值密切相关，岩性与自然伽马相关，因此基于沿水平井轨迹随钻的自然伽马与录井气测峰值2 项关键参数，将其标准化后再根据二者相关系数加权相加计算地质甜点系数， 最终得到沿水平井轨迹的地质甜点系数剖面。

影响改造的主要因素^[21-23] 是地应力与煤储集层的脆性指数，脆性指数是储集层可压裂性的重要评价指标，用于评价煤储集层的可压裂性，地应力小、脆性指数大有利于储集层改造，改造后渗透率较高。脆性指数模型需要建立杨氏模量、泊松比等岩石力学模型。基于不同深部岩样的煤岩力学实验结果与测井数据，根据动静态参数转换经验公式，得到单井的计算结果。为了评价每个参数对岩石脆性的影响， 式（1）～（2）将各参数进行均一化处理，采用经典的Rickman 公式，式（3）通过标准化后的静态杨氏模量和泊松比各取50% 后相加得到脆性指数。基于岩心尺度、测井“井”尺度和地震“面尺度”资料， 其中地震资料考虑了煤岩储层天然裂缝（蚂蚁体）的分布情况及地应力状态，综合测定的岩石力学参数， 建立了水平井工程甜点三维模型，从而明确了沿水平井井筒轨迹周围储层的可压裂性。

获得深层煤岩气地质甜点模型和工程甜点模型后，通过式（4）采用“加权求和”的方式将二者甜点进行耦合，计算地质—工程双甜点分布。式（4） 中地质甜点系数权重（α）和工程甜点系数权重（β） 的确定，是通过对水平井模型的地质甜点系数及工程甜点系数每个网格对应的数值进行回归，得到α 相对β 比值为1.592（图4），根据二者甜点系数权重之和为1，从而求解得到α、β，这里求取后α 和β 分别为0.61 和0.39。

利用式（4）可得到深层煤岩气地质—工程甜点模型，揭示了储层地质和工程双甜点的纵横向分布规律（图5），确立了地质—工程甜点划分评价标准 （表2、图5）：Ⅰ类地质—工程甜点系数＞ 50% （图5 红色色标），Ⅱ类介于40% ～ 50%（黄色色标）， Ⅲ类30% ～ 40%（亮蓝色标），Ⅳ类小于30%（白色色标），其中Ⅳ类甜点主要以煤层中泥岩夹矸、非含气的顶底出岩层为主。以上分类评价方法和标准，为三维空间内优质煤储层的井眼轨迹、压裂层段和射孔簇位置优化、各井段产能分析等提供重要依据。

3.2 　基于地质—工程甜点模型的水平井各井段产出贡献剖析

通过水平井各井段的产气剖面与地质—工程双甜点模型评价结果进行对比和剖析，发现水平井产气量贡献率高的井段对应的恰是Ⅰ类和Ⅱ类的地质— 工程甜点，并且以Ⅰ类甜点为主；水平井产气量贡献率较低的井段，钻遇的储层主要以Ⅲ类甜点和Ⅳ类甜点为主。结合各类甜点的评价标准和轨迹钻遇情况，精细统计了4 口水平井钻遇各类甜点井段的长度， 其中各井钻遇Ⅰ类甜点的长度为96.4 ～ 604.2 m，钻遇Ⅱ类甜点的长度为238.5 ～ 694.0 m，钻遇Ⅲ类甜点的长度为179.0 ～ 339.1 m，钻遇Ⅳ类甜点的长度为22.8 ～ 220.7 m。根据钻遇各类甜点的井段长度数据与各井段对应的产气量贡献率，采用回归分析法建立数学模型，训练水平井实际轨迹钻遇的各类甜点与这些井段对应的产气量贡献率之间的关系，得到回归公式（5）。Ⅰ类甜点和Ⅱ类甜点对产气量贡献率系数为正，且Ⅰ类甜点的系数比Ⅱ类甜点更大， 说明由于Ⅰ类甜点和Ⅱ类甜点井段气测峰值较高、岩性更纯、脆性指数较高的储层，对产气做正贡献， 且Ⅰ类甜点对产气量贡献更大；Ⅲ类甜点和Ⅳ类甜点的系数为负，对产气量贡献作用较小，Ⅳ类甜点的系数比Ⅲ类甜点更大，说明Ⅳ类甜点影响比Ⅲ类甜点要大。

通过各类地质—工程甜点精细统计剖析发现： ①各口水平井钻遇Ⅰ类和Ⅱ类甜点井段长度占水平井长度的50.3% ～ 84.9%，平均为63.7%。其中，采用相对更高规模压裂设计（设计压裂规模同比增加10% 以上）应用于Ⅰ和Ⅱ类甜点的井段仅为37.5%， 却贡献了单井59.2% 的累计产气量。②钻遇Ⅰ类和Ⅱ类甜点时，产气量贡献率与压裂液量、砂量明显正相关（相关系数达0.74），故钻遇Ⅰ类、Ⅱ类甜点时， 可通过提升压裂规模提高产气量。③钻遇Ⅲ类和Ⅳ 类甜点长度占比分别为23.5%、12.8%，对应的井段即便大幅增加簇数量、液量和砂量规模，产气量虽有所增加但增幅不高，这些井段累计产气量贡献率平均4.2%，不及全井段平均贡献率的50%。④在天然裂缝相对发育区的水平井轨迹钻遇非甜点时，当压裂规模较大时，可能因裂缝发育会波及上部甜点， 产气量贡献率也会相对较高；当钻遇附近蚂蚁体发育（存在高角度缝、裂缝非均匀发育）的井段，提升压裂规模易沟通蚂蚁体造成压裂液滤失，导致产气效果较低。因此，在裂缝发育区，天然裂缝的存在增加了压裂改造效果的复杂性。为了提升这些部位的产气效果，需采用进攻性技术，形成相匹配的针对性措施，诸如优化压裂段簇设计位置或定向射孔等。综上，影响水平井各井段产出的主控因素为钻遇Ⅰ 类和Ⅱ类甜点情况和压裂改造规模，天然裂缝的存在也可能对改造效果增加一定复杂性。

以JS8-8P01 井为例，建立的地质—工程甜点系数模型（图6）中，红色代表Ⅰ类甜点、黄色代表Ⅱ 类甜点、亮蓝色代表Ⅲ类甜点、白色为Ⅳ类甜点。第6 ～ 10 井段各段加砂规模相同或相近（约510 m³）， 其中，第7 ～ 10 井段对应Ⅰ类甜点、Ⅱ类甜点，产气量贡献率均在10% 以上；而第6 段钻遇的是第Ⅲ 类甜点、Ⅳ类甜点，产气效果最差。需要注意煤层构造高低起伏与水平井井眼轨迹起伏二者趋势有时并不是一致的，但往往容易将二者默认一致，例如第6 段的煤层虽位于局部构造高部位，但实际的井轨迹钻遇的是Ⅲ类甜点和Ⅳ类甜点，甚至出了煤层底面， 这时即便第6 段加砂规模增加至511 m³，簇数增加至6 簇，产气量贡献率只有2.9%。分析其原因，当井眼轨迹穿层或岩性变化的层段，虽可能压开夹矸或泥岩，但岩性变化会导致压裂裂缝方向偏转和制约压裂缝长的扩展，进而影响产气效果。钻遇Ⅰ类甜点、Ⅱ类甜点的第2、4 段，其中第2 段钻遇Ⅰ类甜点比例相对更高且加砂规模最大（581 m³）、对应产气量贡献率也最高（19.7%）；第4 段加砂量最低465 m³， 对应产气量贡献率在钻遇Ⅰ类甜点、Ⅱ类甜点的井段中也相对最低。

4 　基于多种方法的水平井各井段产出主控因素综合评价

4.1 　考虑全要素、离散型的水平井单井地质—工程影响参数

鉴于数理统计学和机器学习方法在油气领域的广泛应用，在甜点模型主控因素认识的基础上，也尝试了基于统计学和不同机器学习方法对水平井各井段产出贡献主控因素的定量评价。统计学和机器学习方法具有操作简单、计算速度快等特点，但通常这些方法仅能选择连续型参数，难以考虑离散型因素（如钻遇岩性变化）或者潜在重要但无法表征的因素（如煤层构造高低起伏或轨迹在煤层中位置等）。因此在准备参数时，由于人为对参数种类选择和划定范围的局限性，可能导致评价结果会有偏差或者不同学习方法给出的结果差异性较大，甚至忽略了某些潜在、更重要的，但无法定量表征的影响因素等问题。为了尽量避免以上问题，基于三维地震解释资料提取了各向异性、蚂蚁体分布、局部应力、构造曲率等信息，针对局部应力方向与井筒夹角、裂缝形态、裂缝发育程度、构造曲率、岩性等离散型因素，定义了代码进行量化表征（表3）：将局部应力方向与井筒夹角分为垂直、平行、斜交3 类（代码为1、2、3）； 裂缝发育程度分为不发育、发育2 类；裂缝形态分为均匀缝、交错缝、斜交缝3 类；局部构造高点（正向微构造）和低点（负向微构造）用正、负构造曲率表征，将构造曲率分为零曲率、负曲率、正曲率3 类；岩性与宏观煤岩类型分为泥岩、暗淡煤、半亮煤、光亮煤4 类。

为了全面考虑地质和工程参数的影响，统计了4 口示踪剂监测大规模压裂水平井各井段共21 类参数， 包括11 项地质因素和10 项工程因素。其中，11 项地质因素包括：基于模型获取沿水平段的煤层厚度、轨迹相对顶部煤层的位置、局部应力方向与井筒夹角、裂缝形态、裂缝发育程度、构造曲率、岩性与宏观煤岩类型、自然伽马、气测峰值、钻时。10 项工程因素包括：基于模型提取各井段的工程甜点系数、簇密数、压裂液量、砂量、用液强度、加砂强度、破裂压力、停泵压力、排量、平均砂比等。

由于局部应力方向与井筒夹角、裂缝形态、裂缝发育程度、构造曲率、岩性和宏观煤岩类型为离散型因素，采用统计直方图方法分析。因裂缝形态与裂缝发育程度二者相关且裂缝形态包含更多的信息，故最终选择裂缝形态、局部应力方向与井筒夹角、构造曲率、岩性和宏观煤岩类型4 项因素分析。分别针对水平井产气量贡献率排名前10 名的高产井段、排名后10 名的低产井段，明确了离散型因素的统计规律：

1）在水平井单井产气量贡献率前10 名的高产井段中（图7），局部应力方向与井筒夹角主要以垂直和斜交为主，占比达到90% ；裂缝形态以均匀缝为主；构造曲率以零曲率和正曲率为主，占比高达90%，表明平缓部位和局部正向微构造部位的生产井段，相对高产；岩性与宏观煤岩类型以半亮煤和光亮煤为主，表明轨迹钻遇光亮煤和半亮煤越多，镜质组含量越高、岩性越纯，产气量贡献率越高。

2）在水平井产气量贡献率后10 名的低产井段中（图8），局部应力方向与井筒夹角类型与高产井段对应的类型一致，也是主要以垂直和斜交类型为主，且各类型比例分布相近，说明局部应力方向与井筒夹角可能并非是各井段产能主控因素；贡献率低的生产井段的裂缝形态正好与贡献率较高的条件下相反，以斜交缝或交错缝为主，表明部分的斜交缝形态可能会导致非均质性增强，从而引起大规模压裂液滤失或改造效果差等问题；构造曲率以零曲率和负曲率为主，与高产井段情况下互补，反向印证了正曲率（正向微构造）和零曲率（平缓构造部位）产气效果较好； 相比高产井段，产气量贡献率低的生产井段，钻遇泥岩和暗淡煤的比例增加，但光亮煤和半亮煤比例下降，表明低产因素除了钻遇了泥岩和暗淡煤情况， 一方面可能隐藏了其他因素如压裂规模大小影响，另一方面由于在判断水平井某井段的岩性和宏观煤岩类型时，是将钻遇某井段的长度中含量超50% 的岩性与宏观煤岩类型作为该井段平均岩性和宏观煤岩类型代表，例如某井段长度在钻遇48% 泥岩和52%半亮煤时，也认定为半亮煤，导致了判断部分半亮煤、光亮煤也存在低产的原因。以上因素，导致了低产井段的影响因素更加复杂。

4.2 　基于各类统计方法和机器学习方法的主控因素评价

斯皮尔曼相关系数法（Spearman Correlation Coefficient 法，简称SCC 法）用于衡量和定量评价两两变量之间的相关性，可考虑离散型变量，当变量中至少存在一个离散变量时，优先使用Spearman 系数来描述两变量的相关性。由于用液强度可由压裂液量与压裂井段长得到，加砂强度由加砂量与压裂井段长得到，簇密数与压裂井段长紧密相关，因此用液强度、加砂强度、簇密数已考虑了压裂液量、加砂量、簇数和压裂井段长，分析中不再加入以上4 个变量。将每个因素值标准化后，通过Spearman 相关性量化分析发现（图9）：产气量贡献率与气测峰值、平均砂比、岩性和宏观煤岩类型、加砂强度等呈现正相关， 与自然伽马、轨迹相对煤层顶位置等因素负相关； 按照Spearman 相关系数绝对值大小排名前8 位为： 气测峰值＞平均砂比＞轨迹相对煤层顶位置= 自然伽马＞岩性与宏观煤岩类型= 加砂强度= 停泵压力= 簇密数。利用Spearman 法分析的产气量贡献率与气测峰值的相关性最强，其次是平均砂比和轨迹相对煤层顶位置，其中气测峰值和轨迹相对煤层顶位置为甜点模型评价关键评价参数，也印证了甜点模型可靠性；良好的压裂砂比，可提高压裂导流能力和提升压裂作业效率和成功率，避免盲目扩大施工规模、片面追求裂缝长度，提示在开发设计中可重点关注和优化这方面的因素。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP 法）是解决多层级复杂问题、多指标的权重评价方法，将定性和定量分析相结合，给予相对更科学合理的决策判断。具体步骤为：①从地质条件、工程因素两方面将影响要素进行遴选，建立层次分析模型；②将判断矩阵中各元素的重要性两两比较， 同一层次内指标的相对重要性判断由目前认识确定， 不同层级指标的相对重要性使用九分位比例标度进行评价；③一致性检验，引入度量判断矩阵偏离一致性指标与判断矩阵的平均随机一致性指标，计算二者比值，当比值小于0.1，认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵。根据AHP 法得到的相对重要性计算结果（表4），层次分析法计算的主要因素排序为：气测峰值> 轨迹相对煤层顶位置＞自然伽马＞裂缝发育程度＞岩性与宏观煤岩类型＞平均砂比＞加砂强度＞用液强度＞簇密数。气测峰值、轨迹相对煤层顶位置、自然伽马、裂缝发育程度、岩性与宏观煤岩类型是影响水平井各井段产能的地质主控因素；平均砂比、加砂强度、用液强度是工程主控因素，整体上地质因素的重要性位于工程因素之前，工程因素要针对不同的地质情况形成针对性进攻性措施，目前Ⅰ、Ⅱ类甜点的工程改造技术已基本成熟，但针对Ⅲ和Ⅳ类甜点，特别是穿夹矸或出煤层顶底等岩性、力学性质变换部位和裂缝发育区，工程技术如何借力打力、变劣势为优势， 仍需要进一步探索。

梯度提升树法（Gradient Boosting Decision Tree， 简称GBDT 法）是一种迭代的机器学习算法，其原理是迭代地训练多个弱学习器，然后将它们组合成一个强学习器。在每一步迭代中，使用当前模型的预测结果和负梯度方向拟合一个新的学习器，通过最小化损失函数来逐步提高模型的预测精度^[24]。在实际训练中， 30% 随机样品被用以对训练模型精度的检验（不参与训练）。训练完成后，未参与训练的预测产量贡献率与实际产量贡献率相比，仅当产气量贡献率小时误差相对较大，但总体上平均相对误差小于15%（图10），表明该方法具有较好的泛化能力， 可有效地将训练数据中学到的知识，应用到新的数据上。根据GBDT 法计算结果（表5），水平井各井段产出的主控因素排序为：气测峰值＞自然伽马＞加砂强度＞平均砂比＞工程甜点系数＞破裂压力＞轨迹相对煤层顶位置＞簇密数＞用液强度。GBDT 法得到的水平井各井段产能与气测峰值、自然伽马、加砂强度和平均砂比最为密切。

4.3 　水平井各井段产出主控因素综合评价

选取至少出现2 次或者出现1 次但排名非常靠前的参数作为主控因素，综合3 种方法得到水平井各井段产出主控因素如表6 所示。虽然不同方法得到的主控因素排名顺序各不相同，但排名前7 名的主控因素是可以明确的，即主控因素综合排序依次为： 气测峰值、自然伽马、轨迹相对煤层顶位置、平均砂比、岩性与宏观煤岩类型、加砂强度、用液强度。其中，气测峰值、自然伽马、轨迹相对煤层顶位置、岩性与宏观煤岩类型实际对应的是地质甜点，而平均砂比、加砂强度、用液强度反映的是压裂规模和强度。

以上7 个因素频繁出现在各方法得到的主控因素中，表明纵向上甜点钻遇情况、压裂规模和强度对于水平井产能发挥着重要的影响。裂缝发育程度参数仅出现了一次，但在AHP 法评价排名非常靠前， 因此天然裂缝较发育对改造效果影响不能忽略。其他因素在各方法的评价结果排名靠后，虽然可能对水平井各井段产能有一定影响，但并非最关键因素，例如， 过大的用液强度可能导致压裂液滤失严重、对于非甜点储层仅靠单纯地提高排量也不一定能提高产量。整体上工程因素排名位于地质因素之后，但研究发现很多地质、工程参数的重要性位置是交叉的，这表明对深层煤岩气开发而言，地质、工程参数共同发挥着重要的影响。

前期发现了深层煤岩气直井产能主控因素为有利微构造和压裂规模^[2]，现在发现水平井的主控因素为甜点钻遇情况和压裂规模，二者有所不同，是因为直井全是选取气测峰值高的甜点射孔，即在已是甜点的前提下寻找主控因素，因此微构造形态、构造变形和应力的作用便显现出来；而水平井轨迹是一条长的三维轨迹，水平井在一分型8 号煤上部2 ～ 3 m、二分型煤层8-2 号煤层上部1 ～ 2 m 位置的产气量贡献率较高，但由于纵向上甜点段仅有1 ～ 5 m，加上煤层微幅构造发育、煤层分叉，水平井轨迹在煤层中难以保证每一米进尺都在甜点中，因此，相比直井， 甜点钻遇情况在水平井产能贡献中发挥了更为关键的作用。

5 　结论与建议

1）示踪剂监测发现4 口深层煤岩气水平井39 个生产井段的产气量贡献率差异大，各井段累计产气量贡献率为2.2% ～ 25.3%，平均为10.3%，不同井的各井段之间产气差异达3.7 ～ 11.5 倍；仅43.6% 段数的产气量贡献率大于平均值；56.4% 段数的产气量贡献率低于平均值，平均各井段累计产气量贡献率仅为5.9% ；23% 井段的累计产气量贡献率极低，平均仅3.5%。

2）提出基于深层煤岩气地质—工程甜点系数的模型构建方法、实钻“黑金”靶体判断标准和地质— 工程4 类甜点分类评价标准，明确了影响水平井各井段产气量贡献率主控因素为钻遇Ⅰ、Ⅱ类甜点情况与压裂改造规模。钻遇Ⅲ类和Ⅳ类甜点对应的井段，当大幅增加簇数、液量和砂量规模，产气量增幅并不高；钻遇Ⅰ类和Ⅱ类甜点井段长度占水平井总长度的63.7%，其中，采用相对更高规模压裂设计应用于Ⅰ和Ⅱ类甜点的井段仅为37.5%，却贡献了单井59.2% 的累计产气量。

3）沿深层煤岩气水平井轨迹储层提取了各井段共计21 类参数，利用SCC 法、AHP 法和GBDT 法， 定量评价了各要素的重要程度，虽然不同方法得到的主控因素排序有所不同，但明确了排名前7 名主控因素为气测峰值、自然伽马、轨迹相对煤层顶位置、平均砂比、岩性与宏观煤岩类型、加砂强度、用液强度，综合评价结果与基于甜点模型得到的认识一致。另外，根据AFP 法评价结果，在天然裂缝发育区域， 裂缝对改造效果的影响不能忽略。

4）深层煤岩气产能主控因素并非一直不变，将随着地质认识的不断深入和工程技术持续进步、甜点钻遇率不断提升而发生转移。目前水平井煤层钻遇率超过95%，但在Ⅰ、Ⅱ类甜点钻遇率还不够高、压裂设计对实钻情况针对性仍有不足，故在水平井甜点钻遇率提高、压裂优化设计、单井产能提升和降本增效等方面尚有极大的潜力和提升空间。

根据研究结果，对深层煤岩气开发提出以下建议：①强化深层煤岩气储层和气藏精细描述研究，特别是基于地球物理资料的煤层微幅构造解释和天然裂缝解释技术攻关；②充分利用物探、钻井、录井资料，构建精细“地质—工程”一体化地质模型并不断完善，是方案设计和产能分析的重要基础；③加强攻关深层煤岩气水平井地质导向技术，进一步提升水平井轨迹在甜点中的平稳性；④持续做好“地质— 工程”一体化方案的优化和监测评价，基于不同地质特点形成针对性压裂施工方案设计，从“设计”源头， 降本增效、提高深层煤岩气单井产量，提升深层煤岩气效益开发水平，推动我国深层煤岩气产业跨越式发展。