余 果 李海濤 陳艷茹 戰(zhàn)薇蕓 王晨宇 張東明

1、中國(guó)石油西南油氣田公司勘探開(kāi)發(fā)研究院 2、重慶大學(xué)資源與安全學(xué)院

0 引言

四川盆地是歷經(jīng)多期構(gòu)造運(yùn)動(dòng)形成的大型疊合盆地，具有“滿(mǎn)盆含氣”的特點(diǎn)。盆地天然氣總資源量66×1012m3，居全國(guó)首位，是我國(guó)天然氣勘探開(kāi)發(fā)最具潛力的盆地。中石油礦權(quán)內(nèi)總資源量46.2×1012m3，占四川盆地的70%。與國(guó)外成熟盆地探明率對(duì)比，四川盆地的探明率為8.7%，處于勘探早期，預(yù)示著豐富的資源潛力和良好的勘探潛力。

四川盆地的油氣勘探領(lǐng)域眾多，每個(gè)領(lǐng)域的突破都會(huì)帶來(lái)儲(chǔ)量明顯增長(zhǎng)，加大了天然氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)的難度。開(kāi)展天然氣儲(chǔ)量增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)研究，有助于天然氣資源的開(kāi)發(fā)和利用[1-3]。

油氣資源是不可再生的一次性能源，油氣勘探必然經(jīng)歷從興起、盛極而衰亡的過(guò)程，這種過(guò)程也形象地被稱(chēng)為生命旋回。目前有關(guān)油氣地質(zhì)儲(chǔ)量的生命旋回預(yù)測(cè)模型，主要有Hubbert模型、Gauss模型、Logistic模型和翁氏模型等。其中，最常用的多旋回預(yù)測(cè)模型為多旋回Hubbert模型和多旋回Gauss模型[4-5]。從四川盆地勘探歷程來(lái)看，儲(chǔ)量發(fā)現(xiàn)的過(guò)程具有明顯的漸進(jìn)性、階段性、長(zhǎng)期性的特點(diǎn)。盆地天然氣年度新增探明地質(zhì)儲(chǔ)量隨時(shí)間變化上呈現(xiàn)多峰形態(tài)，多旋回狀態(tài)明顯，用一個(gè)周期的單旋回模型難以預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)。因此，通過(guò)分析四川盆地天然氣儲(chǔ)量的歷史變化規(guī)律，采用多旋回模型開(kāi)展天然氣儲(chǔ)量全生命周期發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究，從數(shù)學(xué)模型的角度論證天然氣業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃主要指標(biāo)的科學(xué)性，對(duì)指導(dǎo)天然氣業(yè)務(wù)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃方案的編制具有現(xiàn)實(shí)意義[6-7]。

1 四川盆地天然氣勘探歷程

四川盆地作為中國(guó)天然氣工業(yè)的搖籃，歷經(jīng)60余年的勘探開(kāi)發(fā)，是我國(guó)首個(gè)以天然氣為主的探區(qū)。共發(fā)現(xiàn)29套含油氣層系，已發(fā)現(xiàn)189個(gè)油氣田及含油氣構(gòu)造。

通過(guò)對(duì)四川盆地歷年上報(bào)的探明儲(chǔ)量序列分析，認(rèn)為可以分為四個(gè)階段。①1953—1977年，以裂縫、構(gòu)造氣藏為主的勘探階段，為探明地質(zhì)儲(chǔ)量緩慢增長(zhǎng)階段，探明地質(zhì)儲(chǔ)量從每年20×108m3緩慢上升到80×108m3左右，年均增長(zhǎng)為3×108m3；②1978—1994年，以石炭系為主的勘探階段，年均探明地質(zhì)儲(chǔ)量150×108m3；③1995—2012年，以三疊系飛仙關(guān)組鮞灘氣藏和須家河組碎屑巖氣藏為主的勘探階段，年均探明地質(zhì)儲(chǔ)量650×108m3；④2013年以來(lái)，進(jìn)入以寒武系和震旦系氣藏為主的勘探快速發(fā)展階段，特別是高石梯—磨溪地區(qū)勘探取得重要突破后，儲(chǔ)量進(jìn)入高峰增長(zhǎng)期，年均新增探明儲(chǔ)量2 800×108m3，占中石油同期新增探明儲(chǔ)量的40%，新增儲(chǔ)量規(guī)模大、品質(zhì)高、效益好，極大地改善了儲(chǔ)量結(jié)構(gòu)（圖1）。

圖1 四川盆地歷年新增天然氣探明地質(zhì)儲(chǔ)量柱狀圖

根據(jù)四川盆地歷年新增天然氣探明地質(zhì)儲(chǔ)量的分布可以看出，儲(chǔ)量增長(zhǎng)趨勢(shì)呈現(xiàn)顯著的周期性特征。從探明地質(zhì)儲(chǔ)量出現(xiàn)的高峰年分析，大致每5～6年出現(xiàn)一次高峰年，此時(shí)的探明儲(chǔ)量通常是平常年的數(shù)倍。探明地質(zhì)儲(chǔ)量的快速增長(zhǎng)主要是因?yàn)樾聟^(qū)、新層系的突破及探明。年度探明地質(zhì)儲(chǔ)量增長(zhǎng)高峰有12個(gè)，1959年探明的川東、川南三疊系氣藏，1965年探明的川西南威遠(yuǎn)震旦系氣藏，1972年探明的川西北中壩須二段氣藏，1974年探明的川西北中壩雷口坡組氣藏，1980年探明的臥龍河石炭系氣藏，1987年探明的大池干井氣田，1993年探明的川東五百梯石炭系氣藏，2002年探明的羅家寨飛仙關(guān)組氣藏，2006年探明的廣安須六段氣藏，2008年探明的合川須二段氣藏，2013年探明的國(guó)內(nèi)最大單體海相整裝氣藏——磨溪龍王廟組氣藏，2015年探明的高石1井區(qū)燈四段構(gòu)造—地層復(fù)合圈閉氣藏。新區(qū)、新層一旦突破，探明儲(chǔ)量增長(zhǎng)即發(fā)生一次飛躍。目前四川盆地已形成了海陸并進(jìn)、常非并重的發(fā)展格局。

2 四川盆地天然氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)

2.1 天然氣儲(chǔ)量影響因素

四川盆地的天然氣儲(chǔ)量變化過(guò)程受多個(gè)因素影響，主要影響因素有地質(zhì)條件、勘探理論和技術(shù)、市場(chǎng)需求。其中地質(zhì)條件是儲(chǔ)量變化的主要影響因素[8]，勘探理論和技術(shù)是影響盆地天然氣儲(chǔ)量增長(zhǎng)速度的關(guān)鍵性因素，市場(chǎng)需求影響了天然氣勘探投入的力度，從而間接地影響了盆地儲(chǔ)量的增長(zhǎng)情況[9]。

影響四川盆地天然氣儲(chǔ)量變化的地質(zhì)因素，主要為盆地資源潛力、資源集中程度、盆地圈閉發(fā)育類(lèi)型特征等方面。海相克拉通階段周期性拉張—隆升構(gòu)造運(yùn)動(dòng)，在盆地及周緣形成了古裂陷、古隆起、古侵蝕面，裂陷控源、臺(tái)緣控相、侵蝕面控儲(chǔ)，對(duì)海相碳酸鹽巖大中型氣田形成起到關(guān)鍵性控制作用。大中型氣田主要分布在“三古”有利區(qū)，是增儲(chǔ)上產(chǎn)的重點(diǎn)領(lǐng)域。與鄂爾多斯、塔里木含油氣疊合盆地對(duì)比，因海相克拉通持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，故四川盆地的海相碳酸鹽巖厚度大，丘灘相、礁灘相孔隙型白云巖儲(chǔ)層在多個(gè)層系規(guī)模發(fā)育。因此，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，四川盆地天然氣探明儲(chǔ)量會(huì)有極大程度的上升趨勢(shì)。

勘探理論的發(fā)展完善是擴(kuò)大勘探領(lǐng)域、實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)量增長(zhǎng)的基礎(chǔ)，勘探技術(shù)的進(jìn)步有利于不斷提高天然氣采收率、擴(kuò)大儲(chǔ)量范圍[10]。隨著疊合盆地深層古老碳酸鹽巖地質(zhì)評(píng)價(jià)與地球物理、鉆測(cè)井技術(shù)等勘探技術(shù)的進(jìn)步，將有效支撐川中古隆起、川西深層海相等領(lǐng)域的戰(zhàn)略發(fā)現(xiàn)，儲(chǔ)量也將隨之不斷增加。

綜上所述，四川盆地天然氣勘探開(kāi)發(fā)程度較低，勘探理論仍在不斷發(fā)展完善，這些因素的共同作用，使四川盆地天然氣新增儲(chǔ)量在未來(lái)仍將處于快速增長(zhǎng)階段。

2.2 多旋回預(yù)測(cè)模型

多旋回預(yù)測(cè)模型由多個(gè)單旋回預(yù)測(cè)模型疊加得到，能反映多個(gè)單旋回模型的特征信息，對(duì)引起產(chǎn)量起伏變化重要事件的描述更為精準(zhǔn)，求解方法更為復(fù)雜。隨著地質(zhì)認(rèn)識(shí)過(guò)程和勘探過(guò)程的階段性深入，以及油氣地質(zhì)理論的創(chuàng)新和油氣勘探技術(shù)的進(jìn)步，油氣儲(chǔ)量的發(fā)現(xiàn)與增長(zhǎng)呈現(xiàn)多峰的特征。因此，針對(duì)具有階段性、起伏性的儲(chǔ)產(chǎn)特征，存在多個(gè)儲(chǔ)量循環(huán)的盆地或氣區(qū)，多旋回模型更為有效和適用。

綜合考慮四川盆地天然氣歷年新增探明儲(chǔ)量在隨時(shí)間變化上呈現(xiàn)多峰性特征，多旋回狀態(tài)明顯，選用多旋回Hubbert模型和多旋回Gauss模型開(kāi)展儲(chǔ)量增長(zhǎng)規(guī)律研究。

2.2.1 Hubbert模型

Hubbert模型是儲(chǔ)量預(yù)測(cè)模型中的一種。曲線(xiàn)的變化過(guò)程是從開(kāi)始的平緩增加，然后在頂點(diǎn)處達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定時(shí)期，最后快速下降至資源完全消耗[11]。

Hubbert模型關(guān)于年新增探明儲(chǔ)量與時(shí)間的關(guān)系為：

式中N表示年新增探明儲(chǔ)量，108m3/a；Nm表示年新增探明儲(chǔ)量峰值，108m3/a；cosh表示雙曲余弦函數(shù)；t表示儲(chǔ)量提交時(shí)間，a；tm表示年新增探明儲(chǔ)量峰值出現(xiàn)時(shí)間，a；b表示模型參數(shù)，無(wú)量綱，可以一定程度代表峰的高度與寬度的比例[12]。

如果在模型曲線(xiàn)變化過(guò)程中，發(fā)生新區(qū)、新層突破，以及預(yù)測(cè)理論創(chuàng)新或技術(shù)進(jìn)步，就有可能在該變化過(guò)程內(nèi)再次出現(xiàn)由增長(zhǎng)階段到平隱階段再到下滑階段的周期。若大中型氣田發(fā)現(xiàn)及技術(shù)進(jìn)步次數(shù)較多，就可能出現(xiàn)多次周期變化，即多峰現(xiàn)象[13]。

多旋回Hubbert模型可表示為：

式中k表示總旋回?cái)?shù)；i表示旋回個(gè)數(shù)。

用多旋回Hubbert模型預(yù)測(cè)天然氣儲(chǔ)量未來(lái)變化規(guī)律，應(yīng)根據(jù)已出現(xiàn)的儲(chǔ)量峰值來(lái)確定Hubbert旋回的個(gè)數(shù)和時(shí)間[14]，需掌握預(yù)測(cè)區(qū)的地質(zhì)資源情況等資料，然后通過(guò)這些條件求解確定預(yù)測(cè)模型中每個(gè)旋回參數(shù)，最后將預(yù)測(cè)得到的Hubbert旋回曲線(xiàn)疊加，得到新的預(yù)測(cè)曲線(xiàn)。

2.2.2 Gauss模型

Gauss模型也是油氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)的重要方法之一，其原理與Hubbert模型相同，也是基于生命旋回得到生長(zhǎng)曲線(xiàn)[15]。Gauss模型關(guān)于年新增探明儲(chǔ)量與時(shí)間的關(guān)系為：

式中S表示峰的標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，無(wú)量綱。

多旋回Gauss模型可表示為：

Gauss模型的曲線(xiàn)形態(tài)與Hubbert曲線(xiàn)近似，均為對(duì)稱(chēng)形態(tài)的模型，但Gauss模型到達(dá)峰值的時(shí)間相對(duì)較晚，曲線(xiàn)更趨于平緩[16]。該模型更適合用于儲(chǔ)量預(yù)測(cè)變化相對(duì)平緩的盆地。

2.3 多旋回預(yù)測(cè)模型改進(jìn)

如式（2）、（4）所示，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型得到所有單峰參數(shù)后，將每個(gè)預(yù)測(cè)單峰在整個(gè)時(shí)域內(nèi)數(shù)值累加，這在多旋回預(yù)測(cè)中具有較大的局限性。四川盆地天然氣儲(chǔ)量增長(zhǎng)較快，各峰的變化較為獨(dú)立，不適宜用傳統(tǒng)方法直接預(yù)測(cè)。

因此，預(yù)測(cè)方法從時(shí)間上的累加改進(jìn)為空間上的拼接，即不再依照傳統(tǒng)方法，將所有多旋回峰累加，而是將每個(gè)獨(dú)立的儲(chǔ)量峰值單獨(dú)計(jì)算。例如第一個(gè)峰的時(shí)間跨度1957—1960年，它的計(jì)算式不會(huì)影響第二個(gè)峰1964—1966年的計(jì)算結(jié)果，具體步驟如下。

步驟一：使用單旋回模型分別預(yù)測(cè)每個(gè)峰的變化，模型時(shí)域長(zhǎng)度僅為該峰的時(shí)間跨度，而不是整個(gè)時(shí)間域。

步驟二：預(yù)測(cè)多旋回峰參數(shù)，針對(duì)左右峰不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象，單峰預(yù)測(cè)時(shí)左右峰應(yīng)分別預(yù)測(cè)，分別求出峰值時(shí)間（tm）、峰值（Nm）、模型參數(shù)（b）及標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)（s）。Nm、tm是Hubbert模型及Gauss模型的共用參數(shù)。

步驟三：取每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的多旋回預(yù)測(cè)數(shù)值為新的預(yù)測(cè)結(jié)果，無(wú)需累加，進(jìn)行模型的有效性檢驗(yàn)。

使用按上述步驟改進(jìn)后的多旋回Hubbert及Gauss模型，預(yù)測(cè)已知時(shí)間段內(nèi)的儲(chǔ)量增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)比結(jié)果并選取與原始數(shù)據(jù)較為吻合的預(yù)測(cè)模型。

2.3.1 模型參數(shù)預(yù)測(cè)

天然氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)，不能僅僅從歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律出發(fā)，還要綜合考慮儲(chǔ)量影響因素，為將來(lái)的預(yù)測(cè)參數(shù)提供研究條件[17-18]。

四川盆地天然氣歷史儲(chǔ)量增長(zhǎng)曲線(xiàn)歷經(jīng)12個(gè)波峰（圖2），即多旋回?cái)?shù)為12。由于第12次單旋回變化尚未結(jié)束，因此確定儲(chǔ)量變化曲線(xiàn)的多旋回?cái)?shù)為11（表1）。

圖2 四川盆地年均新增探明儲(chǔ)量峰值統(tǒng)計(jì)圖

表1 四川盆地儲(chǔ)量多旋回參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

Hubbert模型及Gauss模型各有3個(gè)多旋回變量參數(shù)（圖3），對(duì)各參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)灰色預(yù)測(cè)GM(1,2)方法，以其余兩個(gè)參數(shù)的數(shù)值作為原始數(shù)據(jù)，分別預(yù)測(cè)每個(gè)模型中第三個(gè)參數(shù)的變化規(guī)律，再將新預(yù)測(cè)得到的參數(shù)值作為原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行下一輪的預(yù)測(cè)[19]。為避免預(yù)測(cè)過(guò)程中原始數(shù)據(jù)過(guò)長(zhǎng)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，采用新陳代謝式的方法，每得到一組新的參數(shù)值，將最前端的一組數(shù)據(jù)從預(yù)測(cè)原始數(shù)據(jù)中去除，再將新預(yù)測(cè)得到的參數(shù)值作為新的預(yù)測(cè)原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行新一輪的預(yù)測(cè)。

圖3 多旋回參數(shù)預(yù)測(cè)過(guò)程圖

GM(1,2)理論為GM(1,n)預(yù)測(cè)模型的衍變方法，GM(1,n)模型表示對(duì)n個(gè)變量x1、x2…，xn用一階微分方程建立的灰色模型[20]。假設(shè)

按照上述計(jì)算原理，運(yùn)用GM(1,2)灰色預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)多旋回參數(shù)的變化趨勢(shì)。以峰值時(shí)間為橫坐標(biāo)，Nm、b及s為縱坐標(biāo)，得到Hubbert模型及Gauss模型的多旋回參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果圖（圖4、5）。

圖4 Hubbert模型參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果圖

圖5 Gauss模型參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果圖

可以看出，tm～Nm的變化規(guī)律符合原始曲線(xiàn)的波動(dòng)特征，兩種模型Nm的預(yù)測(cè)結(jié)果較為接近，s的相對(duì)波動(dòng)較大，b在2004年后趨于穩(wěn)定波動(dòng)。

2.3.2 天然氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)結(jié)果

應(yīng)用GM(1,2)灰色預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)多旋回參數(shù)變化趨勢(shì)，采用多旋回Hubbert模型預(yù)測(cè)得到儲(chǔ)量變化規(guī)律。預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)曲線(xiàn)吻合度較高，預(yù)測(cè)年探明儲(chǔ)量結(jié)果呈現(xiàn)正弦式變化，2030年后探明儲(chǔ)量急劇增長(zhǎng)，并于2043年達(dá)到全生命周期最高儲(chǔ)量峰值5 857×108m3，之后探明儲(chǔ)量開(kāi)始急劇減小，至2061年減小速度放緩（圖6）。

圖6 Hubbert模型儲(chǔ)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖

通過(guò)多旋回Gauss模型預(yù)測(cè)得到儲(chǔ)量變化規(guī)律曲線(xiàn)，該曲線(xiàn)在全生命周期內(nèi)存在明顯的峰值振動(dòng)變化，與Hubbert模型相似。與原始數(shù)據(jù)曲線(xiàn)吻合度較高，探明儲(chǔ)量數(shù)值也呈現(xiàn)正弦式變化，2028年后探明儲(chǔ)量急劇增長(zhǎng)，并于2043年達(dá)到全生命周期最高儲(chǔ)量峰值5 752×108m3，之后探明儲(chǔ)量開(kāi)始急劇減小，至2061年減小速度放緩（圖7）。

圖7 Gauss模型儲(chǔ)量預(yù)測(cè)結(jié)果圖

從多旋回Hubbert模型和Gauss模型的年探明儲(chǔ)量及累計(jì)探明儲(chǔ)量預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，峰值出現(xiàn)時(shí)間及峰值時(shí)累計(jì)探明儲(chǔ)量數(shù)值接近，兩條年探明儲(chǔ)量增長(zhǎng)曲線(xiàn)形狀接近（圖8）。Hubbert模型在2130年生命周期末的累計(jì)探明量及探明程度高于Gauss模型，Hubbert及Gauss模型所得預(yù)測(cè)歷史年均探明儲(chǔ)量數(shù)據(jù)與實(shí)際年均探明儲(chǔ)量數(shù)據(jù)自相關(guān)系數(shù)分別為0.954及0.912，因此，選擇Hubbert多旋回模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為儲(chǔ)量預(yù)測(cè)結(jié)果（表2）。

圖8 四川盆地天然氣新增探明儲(chǔ)量綜合預(yù)測(cè)結(jié)果圖

2.3.3 合理性分析

將預(yù)測(cè)曲線(xiàn)與實(shí)際年均探明儲(chǔ)量曲線(xiàn)進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，在歷史階段探明儲(chǔ)量的預(yù)測(cè)曲線(xiàn)變化規(guī)律與原始曲線(xiàn)吻合。因此，應(yīng)用GM（1,2）灰色方法預(yù)測(cè)多旋回參數(shù)變化趨勢(shì)，從而預(yù)測(cè)儲(chǔ)量變化規(guī)律，該方法可以應(yīng)用于四川盆地天然氣儲(chǔ)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究。

四川盆地在天然氣勘探開(kāi)發(fā)程度低、勘探理論進(jìn)步等因素的共同作用下，天然氣儲(chǔ)量會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)間快速增長(zhǎng)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明，至2043年，天然氣探明儲(chǔ)量會(huì)達(dá)到全生命周期的峰值點(diǎn)，探明率將達(dá)到63.4%。這一階段，氣區(qū)處于勘探中期，也是大氣田的主要發(fā)現(xiàn)時(shí)間。當(dāng)探明率持續(xù)提高，探明率大于65%時(shí)，氣區(qū)進(jìn)入勘探成熟期，以發(fā)現(xiàn)小氣田為主，探明速度將明顯低于勘探初中期，年均天然氣探明儲(chǔ)量將呈現(xiàn)下降，下降趨勢(shì)仍會(huì)呈現(xiàn)多旋回狀態(tài)，與盆地天然氣勘探初期的多旋回變化趨勢(shì)相似。因此，采用GM(1,2)灰色方法和多旋回峰值模型預(yù)測(cè)盆地天然氣儲(chǔ)量變化趨勢(shì)是合理的，符合世界含油氣盆地儲(chǔ)量增長(zhǎng)的普遍規(guī)律。

3 結(jié)論

1）通過(guò)對(duì)四川盆地歷年上報(bào)的探明儲(chǔ)量序列分析，天然氣儲(chǔ)量多旋回變化明顯。采用GM(1,2)灰色方法預(yù)測(cè)儲(chǔ)量曲線(xiàn)的多旋回模型參數(shù)變化規(guī)律，能夠?yàn)閮?chǔ)量增長(zhǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供參數(shù)支撐。

2）采用多旋回Hubbert和Gauss兩種預(yù)測(cè)模型均能夠有效預(yù)測(cè)四川盆地儲(chǔ)量增長(zhǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)的儲(chǔ)量峰值結(jié)果接近。多旋回Hubbert模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際儲(chǔ)量數(shù)據(jù)的相關(guān)性較高，更適合于預(yù)測(cè)四川盆地新增探明儲(chǔ)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3）多旋回Hubbert模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明，盆地天然氣探明儲(chǔ)量將會(huì)在2030年后急劇增長(zhǎng)，并于2043年達(dá)到全生命周期最高儲(chǔ)量峰值5 857×108m3，之后探明儲(chǔ)量開(kāi)始急劇減小，至2061年減小速度放緩，在2130年后到達(dá)儲(chǔ)量全生命周期的衰亡期。