基于GIS的海上油田CO2-EOR-S数据库建设方法

李鹏春，周 蒂,，梁 希，易林姿，胡 罡

（1.中国科学院边缘海与大洋地质重点实验室 中国科学院南海海洋研究所，广东 广州 510301；2.中英（广东）CCUS中心，广东 广州 510663；3.中国科学院广州能源研究所，广东 广州 510640；4.广东石油化工学院石油工程学院，广东 茂名 525000）

CO2的捕集、利用和封存（CCUS）被认为是降低温室气体排放的基本方法之一[1]。向油藏中注入CO2驱油以提高原油采收率（CO2-EOR）的技术若能利用人类捕集的工业排放的CO2，则既能增产原油，又能实现CO2的大规模地下永久封存，是目前较为理想的CCUS方法[2-6]。本文将这种能同时实现CO2驱油和封存的技术简称为CO2-EOR-S，并已在陆上油田得到较为广泛的研究和应用[7-10]。然而，对于海上油田CO2-EOR-S的可行性研究和先导试验虽在20世纪80年代就已开始，但受CO2气源供给限制以及海上技术复杂性，海上作业高成本、高风险等因素的影响，海上油田CO2-EOR-S长期以来发展较为缓慢。近年来，由于推行CCUS有望解决CO2气源不足的问题，同时对提高海上油田采收率的需求日益迫切，海上油田CO2-EOR-S又引起了许多国家的重视，如英国、美国分别完成了对北海大陆架和墨西哥湾油气田的CO2-EOR-S潜力评估；在墨西哥湾以及阿联酋、越南、马来西亚海外已完成若干可行性评估和先导试验项目；而且在巴西海外的Lula超大型油田已开始了“下一代”CO2-EOR的商业应用[11]。

在互联网技术迅速发展的时代，诸多行业和领域，尤其是包含空间和地理信息概念的矿产资源评价研究领域，基于GIS技术的数据库构建与应用已非常广泛[12-15]。海上油田CO2-EOR-S的实施基于油藏储盖参数、地理地质、海洋环境等大数据，因此也需利用GIS进行空间数据处理，以实现快速、经济、有效地将历年油气勘探开发中积累的大量数据资料用于技术综合评价和项目实施的目标。英国、挪威、澳大利亚、美国等都已基于GIS系统编制了CCUS图集[16-21]，中国也编制了主要沉积盆地CO2地质储存潜力与适宜性评价图集和数据库[22-24]，为CO2地质封存潜力和选址评价提供了技术支撑。但是目前针对海上油田CO2-EOR-S潜力评估方面的GIS信息数据库还很缺乏，构建基于GIS的海上油田CO2-EOR-S潜力评价数据库对提高数据利用率、减少重复工作和科研成本、高效开展潜力评价具有重要意义。针对大数据存储、管理和分析问题，本文基于GIS技术，提出了一种海上油田CO2-EOR-S潜力评价地质数据库建设方法，从静态和动态两个方面为CO2-EOR-S实施过程中多源地学信息的集成和处理分析提供支持，为政府决策、相关企业和科学研究服务。

1 基于GIS的数据库构建

利用GIS技术搭建潜力评价数据库的基本思想是以油田为基本单元，在计算机上对空间数据对象及其相关属性与方法进行联合操作，从而实现对油田范围内所有区块、油藏储盖层空间数据和非空间数据信息的查询、管理和分析，以实现油藏级别的潜力评价。空间数据是客观存在的空间实体或实体集，主要包括位置信息、实际存在且可区分的图形、图像元素、拓扑关系等；而非空间数据是与空间位置没有直接关系的代表特定涵义的数据，主要包括属性参数特征数据。通过设定关联和链接方式实现空间数据与非空间数据的共享与分析。在CO2-EOR-S评价和实施过程中，对区域地理地质、油田区域勘探开发基础地质数据、动态储量、生产历史等数据进行一体化管理，能将空间数据与非空间数据有机结合，实现地图图元、数据以及评价方法的耦合对应，从空间和非空间数据两个方面进行信息的存储、查询、评价和预测。

2 源数据与数据规则

2.1 源数据内容分析

CO2-EOR-S的实施，首先需进行适宜场地筛选评价，包括对评价对象（地质单元或有利区带、油田群）的油藏地质条件、油气资源和剩余资源潜力、CO2封存潜力进行安全、风险以及经济性分析。选出适宜的油藏后，依据油藏地质特征和开发程度，对油藏开发生产和CO2封存运移过程进行数值模拟网格模拟分析与预测，寻求最优注采开发方案；再分析油藏注入CO2提高采收率和CO2地质封存情况，并评估经济与环境效益。

在海上油田CO2-EOR-S整个评价与分析过程中，所涉及的数据包括区域地质构造、油藏地质等空间地质数据，油藏开发地质特征等工业分析参数，CO2储运、海洋工程、海洋环境等基础数据。信息源数据非常庞杂，包括多种不同类型的数据，如地图、曲线、图片、文字报告、统计分析、模拟计算和解释数据等，而用于潜力评价的信息在各类源数据中均有体现。面对如此繁多、庞杂的信息，必须先进行归类，通常是将地学相关信息分类为地理基础信息和专题信息。地理基础信息是指在描述或分析专题信息时经常用到的地理要素信息，如沿海和海底地形地貌、水深、海岸线以及主要碳排放源分布等；专题信息通常是指与研究范畴相关的专业信息，如用于潜力评价的油藏基础地质和油藏工程开发生产等信息，该类信息的类别一旦确定，数据库中允许存在的数据类型或数据文件也就确定了。本文根据潜力评价的需要和各类数据源所能表达的图形数据信息，将主要数据需求归纳为7个类型，见表1。开展经济可行性分析与预测时，还需增加经济和海洋工程设施等成本方面的数据信息。

表1 CO2-EOR-S潜力评价数据库录入数据内容一览表

2.2 数据规则分析

海上油田CO2-EOR-S地质空间数据需求包括海洋、地理、地质、油藏工程等方面，其数据内容可按存储对象、评价目的和方法的包含关系与数据需求进一步细化，如储层要素包括层厚、埋深、沉积相以及储层物性（油气水、孔隙、渗透率等）；而数据层级包括油田和油层2个尺度，前者表达油田区域地理、地质概况，后者表达各油层油气水分布、层物性以及钻井开发、注采等特性。利用GIS软件提供的属性处理、缓冲区分析、数值网格模拟等空间分析手段和空间数据查询与图件表达，可反映CO2-EOR-S目标区域地理、海况、地质概况，从而对CO2-EOR、CO2封存潜力和适宜性进行评估、分析和预测。

存储的数据对象主要涉及矢量化的点、线、面和网格模型等地质空间数据，以及参数表格与统计分析计算结果表等非空间数据。空间数据主要突出油气资源和封存潜力属性，空间上的表达与地理、油气地质条件、油气勘查和开发区块息息相关，其数据模型以地理、油气地质（区块、油田构造和次级构造沉积单元）、局部构造、油藏和探井、开发井和注入井等为主要图层或子库，以其他油田数据为次要图层。空间数据采用层状结构，根据特定属性每层又可分成多个亚层。非空间数据将油气储量、CO2封存量等与油田构造单元属性、沉积地层、断裂、流体属性等对象关联起来，以对象数据表来细化存储对象的特征，主要包括油田基本储盖层物性属性、储量、开发利用属性、注采井属性等。为了实现空间数据与非空间数据之间的通信、链接与共享，需建立数据之间的唯一编码链接，即数据标准化。目前CO2地质封存领域尚无相关行业标准，本文参照石油天然气行业相关标准，如《石油天然气储量规范（1997）》、GB/T 15281-94《中国油、气田名称代码》、SY 5312.1-5312.1997《石油及天然气探井数据库编码》、GB/T 16792-1997《中国含油气盆地及次级构造单元名称代码》以及二氧化碳地质储存方法概论[25]等，为诸如勘探单位类别、评价施工类别、评价方法、CO2-EOR以及CO2地质封存等数据制定了相应的数据字典。此外，数据库中涉及海陆两类图形图件，在采编前必须建立统一的坐标系和地图投影方式，整个数据库需共享空间参考系统，包括坐标系统、投影系统以及高程系统的空间参照系、空间域和精度。

3 CO2-EOR-S数据库建设

3.1 数据架构模型

数据库模型的设计需考虑基础数据、图件的相对固定性，参数数据的相对易变性以及勘探生产动态数据变化的周期性；需根据数据性质进行分类存储设计和管理，以实现对资源潜力进行高效便捷的静态和动态分析评价。面对资源潜力评价这种涉及多源、多尺度、多类型的大数据存储与应用分析问题，以GIS为数据管理与分析工具，可在分类存储不同信息的同时，提供丰富的空间分析功能接口[12，26-27]。地理空间数据库是一种面向对象的空间数据模型，既包括每个数据集的框架与规则，又包括空间数据和属性数据。根据层次型的数据对象来组织空间数据，包括简单要素类、要素数据集、对象类数据以及其他数据等[28]。根据资源潜力分析源数据需求与规则，本文构建的CO2-EOR-S潜力评价数据库模型如图1所示。

图1 CO2-EOR-S数据库模型

对数据进行整理、归类，将区块范围、井柱状图、井轨迹、电测曲线、解释剖面以及成果图等单独性较强的空间数据归为简单要素；将地质背景、油藏地质等包含整套专题点、线、面等矢量源的空间数据归为要素数据集，按照数据的语义分类分层次存储在数据库的空间数据集中；将对钻井和样品进行实验室分析测试得到的关于储盖层岩性、物性、流体以及生产测试相关参数和分析结果等归为非空间数据，一般通过属性数据表格存储。一些参数的反演与计算结果也通过数据表形式存储在非空间数据中，如数据关联、EOR快速评价参数与公式计算结果、混相压力计算公式、注采压力确定方法等，必要时可直接调用进行分析计算。

3.2 数据库构建步骤

图2 CO2-EOR-S数据库构建流程图

海上油田CO2-EOR-S数据库构建流程如图2所示。首先根据CO2-EOR和CO2地质封存潜力评价需要，将收集的钻井/测井/测试、区域海洋和油田地质调查勘探以及油田开发、海洋工程与运输等方面的相关图件和数据资料作为源数据；再按照地质空间数据库建设基本思路、数据需求和技术规则，对源数据进行分类整理，同时将CO2地质封存相关的资源潜力与方案、安全与风险以及经济性等静态和动态评价方法进行归纳整理；然后根据数据库规则与数据模型设计的数据组织方法，对获取的地理、海洋、地质、盖层、油藏地质开发与评价等数据进行细化，在同一空间参考系统下对要素进行分类处理、校正、编码和组织，按空间数据和非空间数据特征分别将其归入GIS数据模型中，形成CO2-EOR-S综合数据库；最后利用GIS的数据管理、访问、共享以及扩展等功能对数据库进行维护，提供数据变化、评价方法处理与应用等功能，为资源潜力评价、选址、效益评估等提供数据支持，同时能根据需要展示和输出相关成果图件和数据表格。

4 数据库应用实例

广东近海珠江口盆地蕴藏着巨大的石油天然气资源，石油远景资源量为66.05×108t，自20世纪70年代以来，发现了一批陆生海储的高产油气田，成为中国近海重要的石油生产基地[29]，同样具有巨大的CO2地质利用和封存潜力[30-31]。珠江口盆地大部分油田属中小型，具有轻质油和高渗储层、构造环境和盖层发育稳定等优点，油藏水动力条件强，混相条件良好，具有CO2-EOR和CO2封存应用潜力[32]。本文根据亚洲开发银行CCS卓越中心项目和英国繁荣基金珠江口盆地CO2注入准备研究等数据需求，为广东近海珠江口盆地油田群搭建了CO2-EOR和CO2封存潜力数据库。本文以具有自主知识产权的国产MapGIS K9为工具平台，以SQL Server为关系数据库，采用1954北京坐标系、兰伯特等角圆锥投影，第一标准纬度为25°，第二标准纬度为47°，中经为106°。

4.1 数据来源与特点分析

珠江口盆地东部油气区已发现含油气构造近60个，已开发油气田20多个，包括惠州、陆丰、西江、番禺砂岩型油田群以及流花生物礁油田等。本文以砂岩型油田为研究对象，包括HZ21-1、LF13-1等12个油田形成的惠州、陆丰和西江3个油田群。研究数据主要包括区域地质数据，海洋、水文以及油气田勘探开发相关数据等。区域地质数据来源于国家地质调查（1∶200 000地质图）、油气地质调查和中国海域含油气盆地图集[29]，包括区域基本地质、海洋、水文地质等空间数据；油田地质数据主要来源于中国海域含油气盆地图集和中国油气田开发志——南海东部油气田卷[29,33]，包括储盖、流体和生产数据等空间和非空间数据。CO2-EOR-S潜力评价方法主要参照CO2封存领导人论坛（CSLF）、美国能源部（USDOE）、德州大学奥斯汀分校（UT-Austin）和油藏数值模拟等方法[34-38]，首先计算CO2在油藏中的理论封存量[34-35]，包括已枯竭油藏和注入CO2提高采收率油藏的理论封存量；然后利用CO2-EOR无量纲快速评价模型[36-38]对所有油藏的CO2-EOR-S潜力进行快速排序和筛选，选出潜力最佳油藏；最后利用油藏数值模拟方法对最佳对象进行动态CO2-EOR-S数值模拟研究。

4.2 数据库组织

海上油田CO2-EOR-S潜力评价过程中，通常围绕区域地理与海洋调查、油田勘探与开发等现有数据开展工作，除了区域海洋地质地理信息外，其利用的主要信息包括油田储量、储盖层和流体属性、油柱高度与含油面积等油田开发实际数据。根据这些信息，通过模拟计算分析等手段可获得剩余油储量、温压条件、CO2地下属性、封存前景和提高采收率潜力等。根据收集到的实际数据和资源潜力分析需要，采取分层存储的方式对数据库进行组织和管理，本文将空间数据分为区域排放源、区域地理、区域地质、油气田、钻测井等数据集；属性数据则包含在空间图形的属性结构中，如含油面积、储量、排放量等；将一些包含重要参数信息的非空间数据归入对象类的属性表格，如原油属性、原油PVT参数、开发历史数据等；以其他数据的形式将分析计算的理论储量、封存量、采收率、混相压力以及注采压力等归入非空间数据。非空间数据可通过关联、关系与对应的空间数据进行链接、互通并共享数据信息，以便为该实体空间数据补充完整属性信息。所有数据按照数据模型进行分类、编码和组织，利用MapGIS K9实现数据的管理、分析和可视化，可为CO2-EOR-S实施提供支持。

4.3 数据结果分析

将收集到的所有数据入库后，除可提供相关空间查询访问外，还可利用MapGIS空间数据处理与分析功能进行数据分析和统计，为资源潜力分析提供便利。例如，本文对广东近海珠江口盆地的13个油田进行了分析，利用缓冲区分析方法得到了不同源汇距离范围内排放源出现的频数和总排放量分布特征（图3），可以发现，广东陆上分布的大型CO2排放源与海上油田的匹配距离基本在150～250 km以内。另外，油田属性表格数据可方便计算与统计分析储量、封存量、提高采收率等信息；还可统计分析不同时间节点的各种数据信息，从而实现动态评价。在有新数据或数值模拟结果发生变动情况下，可快速补充完善数据，进行再评价，以修正对CO2-EOR-S潜力的评估。

图3 源汇匹配统计成果输出示例图

5 结 语

海上油田CO2-EOR-S潜力评价与技术实施过程涉及多源、多尺度、多类型的大数据管理与分析问题，本文基于GIS强大的数据存储、管理和分析融合功能，提出了一种海上油田CO2-EOR-S数据库建设方法；从数据来源、数据组织、数据库模型到数据库架构以及实例应用，给出了CO2-EOR-S数据库建设的基本思路和流程；并以广东近海珠江口盆地惠州油田群为例，利用MapGIS K9平台尝试构建了CO2-EOR-S数据库，为海上油田CO2-EOR-S潜力与适宜性评估分析提供了参考。

海上油田CO2-EOR-S资源潜力评估涉及的数据量大、综合性强、处理方法较为复杂，仅通过图形图像数据的综合分析与处理远不能满足实际需要。在GIS上实现大数据信息与静态和动态评价方法的有机结合，在利用传统评价方法的同时，进一步考虑海洋工程、经济与安全风险等因素，需要最大限度地利用GIS提供的空间数据与函数处理功能，在建模、分析与处理解释等方面进一步研究，为部署离岸CCUS项目提供数据支持和科学依据。