能源开发地质学作为资源勘探与开发的重要理论基础，在博士研究生入学考试中始终占据核心地位。成都理工大学作为地质资源与地质工程领域的重点高校，其考博真题体系紧密结合国家能源战略需求与学科前沿动态，注重考察考生对能源地质理论体系的系统掌握、数值模拟技术的综合应用以及复杂地质条件下能源开发方案的创新设计能力。2023年考博真题中，能源地质勘探技术章节占比达35%，重点聚焦页岩气储层预测与地热能场区划两大方向，要求考生运用地震属性提取、机器学习算法和三维地质建模技术，完成从数据采集到开发方案的全流程论证。

在能源储层预测方面，真题创新性地引入多物理场耦合模型，要求考生构建包含地应力场、渗流场和化学场的三维地质模型，并基于相控反演技术预测非常规储层空间展布。以四川盆地龙马溪组页岩气开发为例，需综合运用测井曲线特征（如声波、电阻率、核磁共振）、地震相干体分析和岩心实验数据，建立孔隙度-含气饱和度-渗透率的三维预测模型，其中对有机质丰度与TOC分布的空间异质性分析成为得分关键点。考生需熟练掌握Rock-Eval热解数据解释方法，结合镜质体反射率（Ro）与成熟度分布图，定量评价烃源岩生烃潜力。

新能源开发章节重点考察地热能开发与碳捕集封存（CCUS）技术，要求考生运用有限元数值模拟软件（如COMSOL Multiphysics）建立地热田温度场-应力场耦合模型，分析不同井网布局（五点式、七点式）对地热开发效率的影响。真题中特别强调构造活动带地热资源评价，需综合分析断层活动速率、岩体热导率参数与地震反射层特征，建立地热梯度与构造应力场的定量关系模型。对于CCUS技术，需从地质封存安全性角度，评估咸水层、油藏和废弃矿井等封存场所的地质可行性，重点计算CO2地质封存体积与封存容量比（VS/C）及长期运移模拟结果。

环境地质问题章节占比达25%，要求考生构建"开发-环境-治理"全链条分析框架。针对页岩气开发中的水力压裂技术，需运用水文地质模型模拟地下水污染风险，重点分析压裂液成分迁移路径与含水层渗透系数阈值关系。以长宁-威远区块为例，需结合三维地震数据与生产井动态数据，建立裂缝网络发育特征与地下水系统耦合模型，预测裂缝延伸对隔水层破坏的潜在风险。在生态修复方面，要求设计基于植被恢复与微生物降解的复合修复方案，并运用GIS空间分析技术评估生态红线区修复成本与效益比。

考生在作答过程中需特别注意学科交叉创新能力的体现。例如在储层预测模块，可尝试将机器学习算法（如随机森林、卷积神经网络）与传统地质统计学方法相结合，建立混合预测模型提升精度；在地热开发章节，可引入数字孪生技术构建虚拟地质模型，实现开发方案动态优化。2023年真题中，成功运用机器学习算法将储层预测精度从传统方法的68%提升至89%，并基于数字孪生技术缩短地热井优化周期40%，此类创新性成果成为评卷专家重点关注方向。

考试大纲显示，未来命题将更加强调智能化地质装备（如无人钻机、智能测井系统）的应用，以及非常规能源开发中的多学科协同（地质-工程-环境-经济）。建议考生系统复习《能源地质学》《非常规油气地质学》《地热开发与利用》等核心教材，重点掌握Python在地质数据分析中的应用（如NumPy、Scikit-learn库），同时关注《APG bullion》《Geoscience Frontiers》等期刊的最新研究成果。在模拟训练中，应注重构建包含10-15个典型能源地质案例的题库，每个案例需涵盖地质背景、技术路线、风险分析和创新点四大模块，以提升复杂地质条件下的综合分析能力。