针对盆地异常高压的形成机制(包括地质、物理、化学和动力学的因素)，前人都进行了大量的研究。1953年，Dickinson首次讨论了墨西哥湾地区异常高压的形成机制，认为沉积物的不完全排水是异常高压产生的主要原因^[5]。随后，欠压实、水热增压、黏土矿物成岩、渗透作用、生烃作用、烃类裂解和压力传递等机制又相继被提出^[6-9]。但对于一个特定的压力体而言，其形成原因可能是以某种因素为主，其他因素为辅。对于不同机制的识别方法，主要有测井曲线组合分析法、Bowers法(加载、卸载法)、声波速度-密度交汇图法、孔隙度对比法、压力计算反推法和综合分析法等^[10]。

目前，针对异常高压的分类方法主要有3种^[1]：基于作用来源(自源、它源)、基于体积变化(流体体积变化、孔隙体积变化和流体压力变化于流体运动)和基于原始沉积过程中的力学关系(加载、卸载和孔隙度基本不变)。

基于莺歌海盆地斜坡带地质特征、已钻井的测录井等资料，结合沉积过程中的力学关系、声波-密度及声波-有效应力交汇图等判断方法，明确莺歌海盆地斜坡带不同层段的异常高压形成原因。

研究区域地质构造演化主要经历了初始伸展阶段、左行走滑伸展阶段、热沉降阶段、右行走滑阶段、快速沉降阶段^[11-13]。在左行走滑伸展阶段，梅山组及下部地层形成了大量的微裂隙，为深部地层天然气的注入提供了通道。在热沉降阶段，黄流组地层温度快速上升，地层温度达到了180 ℃以上(最高达220 ℃)，为流体膨胀提供了足够的温度基础。在右行走滑阶段，红河断裂带右旋走滑活动导致梅山组及下部地层产生了大量的张性破裂，并诱发了大规模的底辟构造，深部高温热流体上升，进一步为上部地层提供天然气来源、流体流通通道和热量。在快速沉降阶段，莺歌海组沉降速度极快(如图1所示)，导致地层流体无法及时排除，欠压实作用明显。

图  1  各层段沉积速率

Figure 1.  Sedimentation rate of each interval

根据Barker的研究^[14]，当地层埋深＞3 000 m，地温梯度＞15 ℃/km，且具有完整、不受损伤的超低渗透率甚至渗透率为0的封闭层时，会产生水热增压效应。基于现场实测温度数据，建立地温梯度模型(图2)。研究区域平均地温梯度为43.8 ℃/km，黄二段达到186~220 ℃。黄流组上部地层(莺歌海组)为致密的厚泥岩层，起到岩性封闭的作用；下部地层(梅山组)为致密烃源岩，虽然断层和裂缝刺穿并沟通黄流组—梅山组，但梅山组生烃产生超压，起到超压封闭作用(如图3所示)。因此，黄流组具备水热膨胀形成异常高压的条件。

图  2  研究区域地温梯度

Figure 2.  Geothermal gradient in the study area

图  3  黄流组上下界的封闭系统

Figure 3.  The closed system of the upper and lower bounds in the Huangliu formation

LD10-A井、LD10-H井和LD10-I井黄二段，以及LD10-F井梅山组、LD10-G井三亚组的天然气均属于高成熟型的煤型气(天然气同位素δ¹³C₁范围在−48‰~−20‰之间，δ¹³C₂范围在−28‰~−15‰之间，见图4)，即具有相同的天然气来源。黄二段为水道砂储层，但不是烃源岩；而梅山组、三亚组为源储一体层段。因此，黄二段天然气来源于梅山组—三亚组的烃源岩，表明黄二段存在压力的充注，即存在超压的传递。

图  4  同位素数据分析

Figure 4.  Analysis of isotope data

图5为研究区域已钻井测井数据。2 350~3 100 m随着井深增加，各井声波时差明显偏离正常压实趋势线，电阻率减小，密度数值也基本小于正常趋势线，具有典型的欠压实作用成因响应特征。3 100~3 500 m随着深度的增加，虽然声波时差、电阻率和密度值依然呈现出上部地层的变化趋势，但也有部分数据出现了偏差，表明该层段异常高压成因为“欠压实作用为主，非欠压实作用为辅”。埋深大于3 500 m时，随着井深的增加，声波时差与正常压实趋势线近乎平行，电阻率整体有所增加(且埋深越大，电阻率变化越剧烈)，密度值减小或不变，具有流体膨胀、超压传递的响应特征。

图  5  测井曲线综合分析

Figure 5.  Comprehensive analysis of well logging curves

从声波速度-有效应力交汇图(图6)可以看出，埋深小于3 100 m时，地层声波速度-有效应力响应符合加载曲线，且随着埋深增加，逐渐向卸载曲线转移。当埋深达到3 500 m后，地层声波速度-有效应力响应转变为卸载模式。建立的声波速度-密度交汇图(图7)同样可以发现埋深大于3 500 m的地层具备典型的卸载条件下声波速度-密度的响应特征。

图  6  声波速度-有效应力交汇图

Figure 6.  Acoustic velocity-effective stress intersection diagram

图  7  声波速度-密度交汇图

Figure 7.  Intersection diagram of acoustic velocity and density

通过分析实钻数据发现，黄一段和黄二段地层及水道砂为不同压力系统，压力系数由1.85~2.0跳跃至2.14~2.28，表明黄二段地层受到梅山组—三亚组的压力充注，而黄一段底面的致密泥岩夹层对下部超压的传递起到阻碍作用。

综上所述，莺一段及莺二段上部地层异常高压成因为“欠压实作用”，属于加载型成因；莺二段下部地层异常高压成因为“欠压实作用为主、流体膨胀为辅”，仍属于加载型成因；黄一段异常高压成因为“流体膨胀为主、欠压实作用为辅”，属于卸载型成因；黄二段异常高压成因则为“超压传递+流体膨胀为主、欠压实作用为辅”，同样属于卸载型成因。

20世纪60年代以来，国内外在利用测井资料确定地层孔隙压力方面进行了大量研究，在理论基础和计算精度方面都有了较大提高，使地层孔隙压力预测技术由过去的经验、半经验阶段走上了科学化阶段。具有代表性的方法^[1]见表1。针对不同的高压成因层段，选用适用的预测模型是精确预测地层孔隙压力的前提。其次，在保证精度的条件下，对测井资料的需求也是需要考虑的因素之一。

莺一段和莺二段上部层段异常高压成因为欠压实作用，此类机制孔隙压力最常用的计算模型为Eaton法^[15]，且该方法对测井资料需求较少，计算简便。其计算方法为

式中，p_p为地层孔隙压力，MPa；p_o为上覆岩层压力，MPa；p_h为静水压力，MPa；Δt_n为计算点正常趋势线上的声波时差，μs/ft；Δt为计算点实测声波时差，μs/ft；n为Eaton指数，与地区和地质年代有关。

莺二段下部地层异常高压成因为“欠压实作用为主，流体膨胀为辅”，属于加载型，该类机制符合Bowers加载曲线^[7]，结合有效应力定理式(3)能准确预测孔隙压力。Bowers加载曲线表达形式为

式中，v为声波速度，m/s；σ_ev为有效应力，MPa；A、B为相关系数，可由邻井的泥岩声波速度和有效应力数据回归得到。

黄一段异常高压成因为“流体膨胀为主、欠压实作用为辅”，Bowers卸载曲线^[7]结合有效应力定理，能很好预测这类机制下的异常孔隙压力。Bowers卸载曲线表达形式为

式中，σ_max为地层卸载开始时最大有效应力，MPa；U为模型回归系数。

黄二段成因复杂，多源多机制特征明显，上述模型均不适用于这类地层。因此，提出了多变量孔隙压力预测新模型。

借鉴Bowers法的思路，综合考虑地层岩性、物性、有效应力等参数对声波速度的影响，建立相对应的声波速度模型，并基于有效应力定理建立多变量地层孔隙压力检测新模型。

目前国内外主要基于Han的室内实验数据^[16]拟合声波速度的求取模型，主要有Eberhart-Philips模型(式5)^[17]和Sayers模型(式6)^[18]。

式中，$ \varphi $为孔隙度，小数；V_sh为泥质含量，小数；a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、b₀、b₁、b₂、b₃、b₄为常量参数，无量纲。

Eberhart-Philips模型和Sayers模型都以泥质含量表示岩石的岩性。事实上，相同泥质含量的砂泥岩其矿物组分、颗粒粒径、胶结物类型等都不一定相同，这些因素对于声波的传播也会有一定的影响。而密度在一定程度上可以反映上述因素的影响^{[1, 19]}，且补偿密度测井作为常规的测井手段之一，相关数据比较容易获取。因此，可引入密度项，弥补上述两个声波速度模型的缺陷。

基于现场测井数据，分析孔隙度、有效应力、泥质含量、密度与声波速度的关系，建立声波速度模型。为了更准确判断各因素与声波速度之间的相对关系，各因素应来源于不同的测井资料：声波速度来源于声波测井数据，泥质含量来源于自然伽马测井数据，密度来源于补偿密度测井数据，而孔隙度则来源于补偿中子测井。

图8为声波速度与不同影响因素的拟合结果。声波速度-孔隙度采用 “线性+指数”的组合形式拟合程度(相关系数为0.518)更高(图8a)。声波速度-有效应力的拟合形式，不管是幂函数还是“线性+指数”，拟合程度都非常高，相关系数均达到0.75以上，说明有效应力很大程度上能反映声波速度(图8b)。声波速度-泥质含量无论是采用线性还是幂函数(0.5次幂)，其拟合结果都不是很好，相关系数只有0.332和0.312(图8c)，这进一步说明单纯以泥质含量来表示岩性对声波速度的影响是不合适的。而声波速度-密度采用线性函数、指数函数和幂函数拟合的程度都差不多，相关系数均在0.57左右(图8d)。

图  8  测井数据拟合结果

Figure 8.  Fitting results of logging data

综合Han、Eberhart-Philips和Sayers等人的研究成果和现场测井数据分析结果，考虑各因素与声波速度拟合的相关程度和模型精简程度，建立新的声波速度模型。孔隙度项取“线性+指数”的组合形式，密度项取线性形式，泥质含量项取线性形式，有效应力项取幂函数形式。

式中，c₀、c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、c₆为模型参数，无量纲。

LD10-A是莺歌海盆地斜坡带的一口早期探井，目的层为黄二段水道砂。该井测录井数据、压力测试数据较全面，因此应用上述孔隙压力预测方法对该井进行全井段孔隙压力预测。其中，新模型和Bowers 法类似，都是通过分析声波速度与有效应力的对应关系，进而结合有效应力定理求取孔隙压力。

Eaton法参数n=3，Bowers法参数A=3.6、B=0.322 8、U=2.826，新模型参数c₀=2.456、c₁=2.318、c₂=−0.129、c₃=0.339、c₄=−1.23、c₅=8.657、c₆=4.692。

将LD10-A井全井段孔隙压力预测结果与实测值进行对比，如图9所示。3 100 m以上为莺一段—莺二段上部地层，采用Eaton法预测孔隙压力当量密度在1.0~1.8 g/cm³之间，与实际值平均误差5.96%；3 100~3 550 m为莺二段下部地层，采用Bowers加载法预测孔隙压力当量密度在1.8~2.1 g/cm³之间，与实际值平均误差2.10%；3 550~3 970 m为黄一段，使用Bowers加载法预测孔隙压力当量密度在1.8~1.65 g/cm³之间(“压力回头”现象)，与实际值平均误差3.05%；埋深大于3 970 m地层为黄二段，使用本文新建立的多参数模型预测孔隙压力当量密度在2.2~2.25 g/cm³之间，与实际值平均误差1.24%。全井段预测平均误差仅为3.07%，能满足工程需求。

图  9  LD10-A井预测结果

Figure 9.  Prediction result of Well LD10-A

因此，本文提出的分层段、分机制的全井段孔隙压力预测方法是可行的，尤其是在多源多机制的区域，能有效提高孔隙压力预测精度，指导现场优化井身结构、优选钻井液性能等。

(1)异常地层压力的形成是由一种或多种相互叠加的因素所致，包括地质、物理、地球化学和动力学等多方面的因素。因此，针对一个区域分析其异常高压成因机制，要综合盆地地质构造背景、沉积演化、油气运移特征、地层温压特性、地层岩性分布特征、测录井资料响应等多方面资料。

(2)不同层段异常压力形成机制存在差异，单一预测方法对全井段井下孔隙压力预测误差大，分层段、分机制地进行全井段孔隙压力预测能有效提高异常高压预测精度。

(3)文本模型仍属于具有固定模型形式，需要繁琐的参数拟合和矫正过程，人工智能算法则能有效避免人工交互的过程，提高精度的同时，节省资源，这将是后续的研究方向。