准确建立前导地质物理模型能够利用邻井测井资料预测待钻页岩气水平井井眼轨迹上各点的测井值和地质特征(如伽马GR、电阻率RT、密度DEN、中子CNL、有机碳含量TOC、脆性指数BI、含气饱和度Sg等),是页岩气水平井“工厂化”钻井和地质导向钻井的关键技术之一。其中,利用测井资料计算储层参数,准确识别页岩气地质“甜点”与确定目标层和导向标志层是建立页岩气水平井前导地质物理模型的首要工作,随钻测井(LWD)曲线的环境影响因素校正不仅能够提高模型和地质导向钻井的精度和准确性,而且通过曲线反演可为模型的可行性分析提供依据,文章以我国威远-长宁页岩气产业示范区为例进行研究。(1)采用定量与定性相结合的方法评价了在不同环境影响因素下LWD曲线的变化特征,构建校正图版,利用最优拟合和数值迭代等方法建立图版公式化的校正模型,并结合室内页岩岩芯数据进行模型可行性分析。(2)基于(随钻)测井曲线,建立页岩储层有机碳含量、脆性指数和含气饱和度的计算模型,从而优选敏感反映好、中、差页岩气层的测井地质参数(GR、RT、DEN、CNL、TOC、Bl、Sg),并结合试油资料构建页岩气层样本集,由好、差两类页岩气层样本计算第一、第二判别向量C、K和对应的判别函数值R1、R2,建立好、中、差页岩气层判别图版和分类特征投影函数F,基于判别图版和投影函数值可快速直观地识别单井剖面中的好、中、差页岩气层,优选页岩气地质“甜点”,进而确定目标层和导向标志层。(3)分析沿井眼轨迹方位钻遇不同岩性、物性、含油性及脆性地层的随钻测井响应特征,根据LWD和MWD资料实时确定地层倾角和钻头到地质界面的距离,基于优选后的目标层(地质“甜点”)和导向标志层采用轨迹匹配法建立前导地质物理模型,利用井眼轨迹-随钻测井曲线-气藏岩性剖面综合成图技术判断水平井井眼轨迹在页岩储层中的位置、延伸长度及上下行方向。(4)利用LM算法优化传统的BP神经网络算法,利用邻井的测深、方位角、井斜角和地层倾角及钻头到层界面的距离作为输入神经元信息,将页岩气水平井测井响应值作为输出神经元信息,构成5×15×1的网络结构,采用LM-BP神经网络算法训练样本数据点,进而建立前导地质物理模型。与传统的多元线性回归分析模型相比,该模型的精度较高。(5)基于上述研究内容,进行软件编程(其中软件共包括五大模块:随钻测井曲线环境影响因素校正模块、测井多参数两向量法识别页岩气地质“甜点”模块、钻头到地质界面距离的计算模块、基于轨迹匹配法建立前导地质物理模型模块、基于LM-BP神经网络法建立前导地质物理模型模块)。基于随钻测井曲线环境影响因素的校正模型,结合页岩储层地质参数的计算方法,优选页岩气的目标层(地质“甜点”)和导向标志层,最终形成了一套前导地质物理模型的建立方法,结合Fortran、C语言、VB语言等编程软件,将方法程序化,通过随钻测井曲线反演等方法进行模型可行性分析,结合现场应用的结果表明,该方法(软件)应用效果较好,不仅为“工厂化”钻井模式提供依据,而且在地质导向钻井中,能够实时优化井眼轨迹,提高钻遇率。