美国SaintFrancis University石油天然气工程系副教授王国昌老师于2023年7月24日受邀所交流，报告题目为The Natural Fracture Recognition and DFN Modeling of Wolfcamp Shale in HFTS-1 Area, Midland Basin.

　　为推进我国南方页岩油气的学习交流，2023年7月24日，邀请美国SaintFrancis University石油天然气工程系副教授王国昌老师就Midland盆地Wolfcamp地层基于岩心、成像测井、三维地震的天然裂缝识别与离散裂缝网络建模的方法，研究手段等做了学术报告，王国昌在研究中结合岩心观察、成像测井解释和3D地震数据来分析Midland盆地Wolfcamp地层水力压力试验区一期（HFTS-1）的天然裂缝特征，并构建其三维离散裂缝网络模型。开发了一种称为VarAntAntPas 的方位导向的蚂蚁轨迹地震属性，用于识别天然裂缝并在12个不同的方位范围内提取天然裂缝。 然后利用基于三维地震资料提取的天然裂缝 来计算天然裂缝的长度、高度、倾角和方位角。该研究发现三维地震数据由于分辨率的原因无法有效识别短于600 英尺（约200米）的天然裂缝。因此，在建立天然裂缝三维离散网络模型时，针对不同大小的天然裂缝采取不同的方法。对于长于600英尺的天然裂缝，直接将利用三维地震提取的天然裂缝作为离散网络模型；而对于短于600 英尺的天然裂缝，根据VarAntAntPas 属性计算不同方位的天然裂缝密度并将利用Fisher随机建模方法建立其三维离散网络模型。最后，将两种方法建立的离散裂缝网络模型结合作为Wolfcamp 地层的天然裂缝离散网络模型。同时比较了两口水平井和一口斜井中基于岩心观察和成像测井计算的天然裂缝密度数据和基于建立的三维裂缝模型计算的天然李峰密度数据，证实了该方法的准确性和可靠性。