吉林大学学报(地球科学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (2): 564-572.doi: 10.13278/j.cnki.jjuese.201702205

• 地质工程与环境工程 • 上一篇    下一篇

松辽盆地增强型地热系统开发选区评价

鲍新华1, 张宇1, 李野1, 吴永东1, 马丹1, 周广慧1,2   

  1. 1. 吉林大学环境与资源学院, 长春 130021;
    2. 通辽市水土保持局, 内蒙古 通辽 028000
  • 收稿日期:2016-05-09 出版日期:2017-03-26 发布日期:2017-03-26
  • 作者简介:鲍新华(1963),男,副教授,主要从事地热及水资源评价方面的研究,E-mail:bxinhua@163.com
  • 基金资助:
    国家技术研究发展计划("863"计划)项目(2012AA052801)

Evaluation of Development Selection for Enhanced Geothermal System in Songliao Basin

Bao Xinhua1, Zhang Yu1, Li Ye1, Wu Yongdong1, Ma Dan1, Zhou Guanghui1,2   

  1. 1. College of Environment and Resources, Jilin University, Changchun 130021, China;
    2. Soil and Water Conservation Bureau of Tongliao, Tongliao 028000, Inner Mongolia, China
  • Received:2016-05-09 Online:2017-03-26 Published:2017-03-26
  • Supported by:
    Supported by the National High Technology Research and Development Program("863" Program) of China(2012AA052801)

摘要: 干热岩是一种新型清洁能源,其开发利用区的确定十分重要。笔者首先通过对松辽盆地热源、资源量、导热、聚热、地震活动5个方面资料的收集,提出了松辽盆地增强型地热系统开发选区适宜性评价方法;然后选取8项评价因子,利用ArcGIS 10.2平台将松辽盆地划分为26个评价单元,根据打分法和层次分析法(AHP)求取每个因子的权重;最后,对26个选区进行综合评价,将其分成适宜、较适宜、一般适宜、较不适宜和不适宜5个等级。结果表明:松辽盆地干热岩开发适宜区和较适宜区主要集中在盆地中部的大安—大庆一带,确定的适宜选区范围对今后干热岩开发工作具有一定指导作用。

关键词: 松辽盆地, 增强型地热系统, 评价因子, 层次分析法, 选区评价

Abstract: The hot dry rock (HDR) is a new clean energy, which is buried in the deep subsurface. It is important to locate the depth and location of HDR before exploration. Firstly,according to the data of heat flow rate, quantity of energy, thermal conductivity, poly heat, seismic activity, a new method is developed to locate the position of HDR in the Songliao basin. Secondly, 26 units are defined in the Songliao basin via the platform of ArcGis 10.2. Analytic hierarchy process and expert marking are applied to assemble decision matrix and evaluate the weights of each factors. Finally, 26 districts are classified into five levels:suitable, more suitable, general suitable, less suitable and not suitable. The results showed most suitable HDR area is mainly located in Daan-Daqing, the central depression of Songliao basin, which provides a base for the HDR development work in the future.

Key words: Songliao basin, enhanced geothermal systems, evaluation factor, analytic hierarchy process, selected area evaluation

中图分类号: 

  • P314
[1] 康玲, 王时龙, 李川. 增强型地热系统(EGS)的人工热储技术[J]. 地热能,2009(2):13-16. Kang Ling, Wang Shilong, Li Chuan. Reservoir Techology in Enhanced Geothermal Systems[J]. Geothermal Energy,2009(2):13-16.
[2] 许天福, 张延军, 曾昭发, 等. 增强型地热系统(干热岩)开发技术进展[J]. 科技导报, 2013, 30(32):42-45. Xu Tianfu, Zhang Yanjun, Zeng Zhaofa, et al. Science and Technology Review,2013, 30(32):42-45.
[3] Brown D. The US Hot Dry Rock Program:20 Years of Experience in Reservoir Testing[C]//Proceedings of World Geothermal Congress. Florence:International Geothermal Association, 1995:2607-2611.
[4] 雷宏武, 金光荣, 李佳琦, 等. 松辽盆地增强型地热系统(EGS)地热能开发热-水动力耦合过程[J]. 吉林大学学报(地球科学版),2014,44(5):1633-1646. Lei Hongwu, Jin Guangrong, Li Jiaqi, et al. Coupled Thermal-Hydrodynamic Processes for Geothermal Energy Exploitation in Enhanced Geothermal System at Songliao Basin, China[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2014, 44(5):1633-1646.
[5] 任战利. 中国北方沉积盆地构造热演化史研究[M]. 北京:石油工业出版社, 1999. Ren Zhanli. Tectonic Thermal Evolution of Sedimentary Basins in Northern China[M]. Beijing:Petroleum Industry Press,1999.
[6] 高瑞奇,蔡希源. 松辽盆地油气田形成条件与分布规律[M]. 北京:石油工业出版社,1997. Gao Ruiqi, Cai Xiyuan. Formation Conditions and Distribution of Oil and Gas Fields in the Songliao Basin[M]. Beijing:Petroleum Industry Press,1997.
[7] 陈井胜. 松辽盆地南部营城组火山岩成因[D]. 长春:吉林大学,2009. Chen Jingsheng. Formation of Volcanic Rocks in the Southern Part of the Songliao Basin[D]. Changchun:Jilin University,2009.
[8] 周庆华, 冯子辉, 门广田. 松辽盆地北部徐家围子断陷现今地温特征及其与天然气生成关系研究[J]. 中国科学:A辑,2007, 37(2):177-188. Zhou Qinghua, Feng Zihui, Men Guangtian. In the Present Geothermal Characteristics of Xujiaweizi and Gas Generation Relation Research[J]. Chinese Science:Section A, 2007, 37(2):177-188.
[9] Guo Liangliang, Zhang Yanjun, Yu Ziwang, et al. Hot Dry Rock Geothermal Potential of the Xujiaweizi Area in Songliao Basin, Northeastern China[J]. Environmental Earth Sciences, 2016, 75(6):1-22.
[10] 鲍新华, 吴永东, 魏铭聪,等. EGS载热流体水岩作用对人工地热储层裂隙物性特征的影响[J]. 科技导报, 2014, 32(14):42-47. Bao Xinhua, Wu Yongdong, Wei Mingcong, et al. Impact of Water/CO2-Rock Interactions on Formation Physical Properties in EGS Science and Technology Review, 2014, 32(14):42-47.
[11] 朱焕来. 松辽盆地北部沉积盆地型地热资源研究[D]. 大庆:东北石油大学, 2011. Zhu Huanlai. Sedimentary Basin Geothermal Resources Research in the Northern Songliao Basin[D]. Daqing:Northeast Petroleum University, 2011.
[12] Wei G,Meng J,Du X,et al. Performance Analysis on a Hot Dry Rock Geothermal Resource Power Generation System Based on Kalina Cycle[J]. Energy Procedia,2015, 75:937-945.
[13] 袁益龙, 侯兆云, 雷宏武,等. 增强型地热系统井筒-储层耦合数值模拟分析[J]. 可再生能源, 2015, 33(3):421-427. Yuan Yilong, Hou Zhaoyun, Lei Hongwu,et al. Numerical Simulation Analysis of Wellbore-Reservoir Coupling of EGS[J]. Renewable Energy Resources, 2015, 33(3):421-427.
[14] 吴真玮, 曾昭发, 李静,等. 基于重磁场特征的松辽盆地基底岩性研究[J]. 地质与勘探, 2015, 51(5):939-945. Wu Zhenwei, Zeng Zhaofa, Li Jing,et al. Distribution of Basement Lithology in the Songliao Basin Derived from Gravity and Magnetic Anomalies[J]. Geology and Exploration, 2015, 51(5):939-945.
[15] 赵雪宇, 曾昭发, 吴真玮,等. 利用地球物理方法圈定松辽盆地干热岩靶区[J]. 地球物理学进展, 2015(6):2863-2869. Zhao Xueyu, Zeng Zhaofa, Wu Zhenwei,et al. Delineating the area of HDR in Songliao Basin Using Geophysical Methods[J]. Progress in Geophysic, 2015(6):2863-2869.
[16] 苏小四. 松辽盆地二氧化碳地质储存潜力与适宜性评价研究报告[R]. 长春:吉林大学, 2012. Su Xiaosi. Carbon Dioxide Geological Storage Potential and Suitability Evaluation in Songliao Basin[R]. Changchun:Jilin University,2012.
[17] 曹茂林. 层次分析法确定评价指标权重及Excel计算[J]. 江苏科技信息, 2012(2):39-40. Cao Maolin. Analytic Hierarchy Process to Determine the Weight of Evaluation Index and the Calculation of Excel[J]. Jiangsu Science and Technology Information, 2012(2):39-40.
[1] 张恩威, 孟庆涛, 唐佰强, 胡菲, 党微.  基于机器学习的TOC测井预测方法:以松辽盆地南部青山口组一段为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2026, 56(3): 1062-1075.
[2] 弋良朋, 张宇欣. 基于“三生”空间的乡村土地适宜性分析及景观生态风险评估——以天津市蓟州区赵家峪村为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2026, 56(2): 557-567.
[3] 胡飞跃, 徐昊翔, 邓成坚, 杨舒铎. 基于深度学习模型的岩溶塌陷易发性评价——以广佛肇地区为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2026, 56(2): 584-597.
[4] 陈晨, 李宏达, 姜升, 许振华, 侯星澜, 张山岭, 钟秀平. 干热岩闭环地热系统井壁稳定及热能提取方法[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2026, 56(1): 327-341.
[5] 冯波, 谢一平, 田海龙, 封官宏, 杨金钢. 基于GIS-MCDA的松辽盆地南部中央坳陷区咸水层CO2地质封存适宜性评价[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(6): 1981-2000.
[6] 季金礁, 边伟华, 唐华风, 李元哲, 王璞珺. 松辽盆地莺山断陷营城组凝灰熔岩微观孔隙特征[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(4): 1051-1060.
[7] 朱建峰, 张美华, 冷庆磊, 刘玉虎, 栾颖. 松辽盆地查干花次凹火山岩构造裂缝及应力场[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(3): 745-757.
[8] 王常东, 郝晓飞, 杨东光, 宁君, 翁海蛟, 严兆彬, 张韶华, 武飞. 松辽盆地南部新生代辉绿岩及其与砂岩型铀成矿的关系[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(3): 775-788.
[9] 仝立华, 单玄龙, 张家强, 李锋, 石磊, 李耀华, 徐银波, 刘衍彤.

松辽盆地西部斜坡带中南部大岗地区上白垩统油砂含油性特征 [J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(2): 363-374.

[10] 高波, 潘哲君, 刘连杰, 李玲玲, 洪淑新, 潘会芳, 张波. 松辽盆地徐家围子断陷沙河子组砂砾岩储层有效性综合评价[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(1): 31-45.
[11] 张熠, 刘萍, 周翔. 松辽盆地王府地区泉四段常规、非常规油气有序分布及成藏主控因素[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(1): 46-56.
[12] 袁益龙, 唐佳伟, 李鹏, 何瑞敏, 郭强, 钟承昊. 热-力耦合作用下花岗岩粗糙裂隙渗透率演化规律[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2025, 55(1): 179-187.
[13] 李永刚.  长岭断陷查干花次凹火石岭组水下喷发火山岩相测井响应特征[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2024, 54(6): 2061-2074.
[14] 王安, 胡明毅, 高家俊, 杨亮, 邢济麟. 松南长岭凹陷青山口组一段泥页岩元素地球化学特征及古环境意义[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2024, 54(6): 2075-2088.
[15] 吴远坤, 刘成林, 于春勇. 松辽盆地双城断陷深层原油成藏模式[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2024, 54(5): 1443-1456.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 刘建峰,迟效国,周燕,王铁夫,金巍,周建波,董春艳,黎广荣. 小兴安岭东北部金林岩体全岩-角闪石Rb-Sr年龄[J]. J4, 2005, 35(06): 690 -0693 .
[2] 黄冠星, 孙继朝, 张英, 刘景涛, 张玉玺, 荆继红. 珠江三角洲污灌区地下水重金属含量及其相互关系[J]. J4, 2011, 41(1): 228 -234 .
[3] 肖长来,梁秀娟,崔建铭,兰盈盈,张君,李书兰,梁瑞奇,郑策. 确定含水层参数的全程曲线拟合法[J]. J4, 2005, 35(06): 751 -0755 .
[4] 郭振华,王璞珺,印长海,黄玉龙. 松辽盆地北部火山岩岩相与测井相关系研究[J]. J4, 2006, 36(02): 207 -0214 .
[5] 孙永河,付晓飞,吕延防,付广,阎冬. 地震泵抽吸作用与油气运聚成藏物理模拟[J]. J4, 2007, 37(1): 98 -0104 .
[6] 谢忠雷,陈卓,孙文田,尹波. 不同茶园茶叶氟含量及土壤氟的形态分布[J]. J4, 2008, 38(2): 293 -0298 .
[7] 贾军涛,王璞珺,邵 锐,程日辉,张 斌,侯景涛,李金龙,边伟华. 松辽盆地东南缘营城组地层序列的划分与区域对比[J]. J4, 2007, 37(6): 1110 -1123 .
[8] 康立明,任战利. 多参数定量研究流动单元的方法--以鄂尔多斯盆地W93井区为例[J]. J4, 2008, 38(5): 749 -0756 .
[9] 薛永超, 程林松. 白豹油田长8油藏成岩储集相[J]. J4, 2011, 41(2): 365 -371 .
[10] 姜纪沂, 张宇东, 谷洪彪, 左兰丽. 基于灰色关联熵的地下水环境演化模式判别模型研究[J]. J4, 2009, 39(6): 1111 -1116 .