基于3D传导热流模拟推断的陆上吉普斯兰盆地热结构及地热潜力

《Geothermics》：Thermal structure and geothermal potential of the onshore Gippsland basin inferred from 3D conductive heat flow modelling

　　

对沉积盆地中地下热结构的精确表征是评估地热能源资源的基础。在沉积盆地环境中，热导率、热流和热边界条件的空间变化对温度分布和地热梯度具有强烈控制，直接影响低焓地热系统的可行性。研究人员利用三维稳态传导模型研究了澳大利亚东南部陆上吉普斯兰盆地的热结构和地热潜力，以解析一个地质复杂、含煤沉积盆地中地下温度的横向和垂向变化。先前的研究已识别出陆上吉普斯兰盆地存在较高的地热梯度和有利于低焓地热资源的条件，尤其是在作为有效热绝缘体的厚煤层序列下方。然而，早期的建模工作通常依赖于简化的地层表示或均匀的组尺度热导率假设（Rawling et al., 2013），限制了其捕捉盆地显著岩性异质性的能力。在此前人工作基础上，研究人员将钻孔衍生的岩性比例、依赖岩性和温度的热导率、空间可变的地表温度（LST）以及横向变化的基底边界条件整合到一个地质上真实的3D传导模型中。该方法能够对盆地的热结构进行精细评估，并揭示富煤沉积单元在控制地热潜力中的作用。沉积盆地中地热资源的勘探和评估依赖于对地下岩石热性质的理解。其中，热导率是控制沉积序列或层内温度分布、地热梯度和热流的基本参数（Midtt?mme and Roaldset, 1999）。由于孔隙度、粒度、矿物组成、流体含量和压力-温度条件的变化，岩石的热导率很少是均匀的，在沉积盆地中同时随横向和深度变化（Fuchs, 2018; Mather et al., 2022）。沉积岩的热导率通常随埋深增加而增加，这是由于压实和孔隙度降低所致，但富页岩单元可能因粘土矿物旋转而偏离此趋势（Beardsmore and Cull, 2001）。在未固结沉积物中，热导率与含水量有较好的相关性（Blackwell and Steele, 1989）。相比之下，固结沉积物除了随孔隙度降低而普遍增加外，没有简单的相关性。孔隙流体的存在与否显著影响岩石的热导率。粒度也有影响：粗粒砂岩通常表现出比细粒沉积岩（如粉砂岩、页岩或粘土）更高的热导率（Midtt?mme et al., 1997; Midttomme and Roaldset, 1998）。矿物组成也起重要作用，例如，富石英砂岩通常比富粘土岩石具有更高的热导率（Midtt?mme et al., 1997）。压力和温度进一步影响沉积盆地中岩石的热导率。增加压力增强颗粒间接触，通常增加热导率，而增加温度通常降低热导率（Norden et al., 2020）。在沉积岩中，温度通常对盆地尺度地热研究相关深度范围内的热导率具有最强控制（Midtt?mme and Roaldset, 1999; Lemenager et al., 2018）。Norden et al. (2020) 对压力-温度（P-T）效应进行了综合评述，表明在上地壳中，温度引起的热导率降低通常超过压力引起的增强。基于这些多重影响，研究人员采用依赖温度和岩性的热导率来约束陆上吉普斯兰盆地的热结构，包括温度分布、局部地热梯度和热通量。岩性基热导率值来源于已发表的实验室测量（例如Antriasian et al., 2015），并利用Underworld3开源软件（Moresi et al., 2025）整合到3D稳态数值模型中。为了约束模型，研究人员整合了多个温度数据集，包括LST、钻孔精密温度测井和来自石油钻井的井底温度（BHT）数据。根据Beardsmore and Cull (2001)的方法，为异质性地层计算了依赖岩性的热导率。本研究将Latrobe Valley Subgroup地层的空间可变热导率整合到陆上吉普斯兰盆地一部分区域的3D静态地质模型中，从而能够比以往更准确地评估区域尺度温度分布、局部地热梯度和热流。结果允许量化存储在新生代地热源中的可用热能量，基于依赖岩性的热性质和数值导出的温度场，提供了热原位存储量的初步估算。

**论文解读：基于3D传导热流模拟的陆上吉普斯兰盆地热结构及地热潜力研究**

**研究背景与问题**

沉积盆地中地热资源的评估依赖于对地下热结构的精确表征。热导率、热流和热边界条件的空间变化直接影响温度分布和地热梯度，从而决定低焓地热系统的可行性。陆上吉普斯兰盆地（Gippsland Basin）位于澳大利亚东南部，是一个地质复杂的含煤沉积盆地。先前的研究已识别出该盆地存在较高的地热梯度，尤其是在厚煤层序列下方，这些煤层作为有效的热绝缘体，导致局部地热梯度高达138°C/km（O’Neill et al., 2022）。然而，早期的建模工作（如Rawling et al., 2013）通常采用简化的地层表示或均匀的组尺度热导率假设，无法充分捕捉盆地内显著的岩性异质性，特别是Latrobe Valley Subgroup中煤、砂、粘土、粉砂和砾石比例的横向变化。因此，开展这项研究的目的是：通过整合钻孔衍生的岩性比例、依赖岩性和温度的热导率、空间可变的地表温度（Land Surface Temperature, LST）以及横向变化的基底边界条件，构建一个地质上真实的3D稳态传导模型，以更准确地评估该盆地的热结构，并量化煤层对地热潜力的控制作用。

**研究内容与结论**

研究人员利用3D稳态传导模型，结合多源温度数据（LST、精密温度测井和井底温度BHT）进行约束，模拟了陆上吉普斯兰盆地部分区域的地下温度场。模型结果表明：（1）温度在5000米深度可达约256°C；（2）在Latrobe Valley Depression（LVD）下方，厚煤层覆盖区域地热源顶部温度可达约65°C，而地表热流因热流折射而降低，热流从低导热的煤层向高导热的基底露头区偏转；（3）通过体积法估算，新生代地热源中理论存储的热能约为31 exajoules（EJ），能量密度分布从接近0到约3011 TJ/km2不等。该研究强调了在模拟地热系统时考虑空间可变热导率的重要性，并为澳大利亚东南部及全球沉积盆地的地热评估提供了改进框架。论文发表在《Geothermics》。

**主要技术方法**

研究人员采用以下关键技术方法：首先，利用Leapfrog Energy软件构建包含基底、Strzelecki Group、新生代地热源、Latrobe Valley Subgroup和Haunted Hills Formation的3D地质模型，地层顶面数据来源于先前研究（O’Neill et al., 2022; Powell et al., 2020）。其次，在Underworld3（Moresi et al., 2025）中生成约90万个四面体单元的非结构化网格，并求解稳态热传导方程（?·[k(x)?T] + A = 0），其中热导率k(x)空间可变，放射性生热率A由伽马测井曲线通过Bücker和Rybach (1996) 公式计算。第三，利用MODIS卫星数据（2003–2015）获取平均年LST作为上边界条件，下边界温度通过17口钻孔的一维稳态传导模型外推至5000米深度，并经径向基函数插值生成连续场。最后，采用体积法（White and Williams, 1975）计算地热源中存储的热能，计算公式为Qt = V [ρ_wCp_wφ + ρ_rCp_r(1-φ)] ΔT，其中参数来自文献和模型预测。

**研究结果**

**4.1 Modelled temperature volume（模拟温度体积）**
通过3D温度场模拟，研究人员发现温度在5000米深度可达约256°C。厚煤层区域对应较浅处的高温，而Latrobe Valley Subgroup薄或缺失区域温度较低。地质剖面与温度剖面对比显示，煤层序列限制在狭窄谷地中时出现异常温度模式。新生代地热源顶部温度范围约14°C至65°C，最高温度出现在LVD下方，最低温度出现在地热源接近地表处。

**4.2 Heat flow refraction（热流折射）**
Latrobe Valley Subgroup的谐波平均热导率在0.56至1.21 W/m·K之间变化，横向变化显著。模型显示地表热流空间变异强烈：基底露头区域热流超过125 mW/m2，而厚煤层上方热流局部低于52.80 mW/m2，表明热流从低导热煤层向高导热区域折射。

**4.3 Measured heat flow data（实测热流数据）**
与Taylor and Mather (2015) 发表的实测热流值对比，模型导出的热流值在多数钻孔位置与实测值相差在一个标准差内，但存在差异，这归因于热导率假设、温度数据集和建模方法的不同。总体一致性支持模型可靠性。

**4.4 Model performance and temperature comparison（模型性能与温度对比）**
模型预测温度与精密温度测井在主要地层边界处的均方根（RMS）偏差为0.86°C。浅层偏差归因于稳态模型未考虑季节性周期和气候变率。

**4.5 Thermal energy estimation（热能估算）**
采用体积法，研究人员估算新生代地热源中理论存储热能为31 EJ。能量密度从约0.33至3011 TJ/km2，分布不均匀。该估算不表示可回收或经济可采地热能量，仅作为理论热原位存储量。敏感性分析显示，孔隙度从30%变化至25%或35%时，存储能量分别约为30 EJ和33 EJ。

**4.6 Limitations of this study（研究局限性）**
主要局限包括：数值网格分辨率限制（约100万单元）；温度数据集中在模型中心区域，边缘约束较差；热导率值基于实验室测量，可能无法完全代表空间异质性；放射性生热值影响较小。

**讨论与结论**

讨论部分指出，模型结果与实际测量的一致性支持了热导率空间变化对盆地热结构的主控作用，尤其是在厚煤层区域的热绝缘效应和热流折射现象。结论部分（Section 5）翻译如下：本研究通过整合热性质表征和3D数值模拟，增强了对陆上吉普斯兰盆地部分区域热结构的理解。利用LST、精密温度测井和深层温度的一维传导外推约束的3D稳态模型，预测的地下温度与实测数据一致。LVD内厚煤层覆盖区域，地热源顶部温度可达约65°C，且由于热流从绝缘富煤序列向基底露头区折射，地表热流降低。基底露头区域显示较高热流。体积热原位存储量估算表明，地热源中理论存储的热能约为31 EJ。热能分布不均，能量密度从接近零到约3011 TJ/km2。然而，由于温度测井空间分布有限以及对文献热性质的依赖，仍存在不确定性。本研究结果应解释为一级区域尺度传导热估算，受限于外推、热性质变异性、钻孔约束空间分布、下边界插值和体积热原位存储量估算中的不确定性。额外的深部钻孔温度测量和改进的地下地质约束将进一步细化预测的热结构和地热资源估算。总体而言，该研究证明了在模拟地热系统时考虑空间可变热导率的重要性，并为澳大利亚东南部及全球沉积盆地的地热评估提供了改进框架。未来工作应聚焦于通过整合更多温度与热导率数据来细化模型，并研究瞬态热传递过程、地下水流动效应、获取深部温度测井以及改进实验室和原位热性质测量。