張晉言 （中石化勝利石油管理局測井公司，山東 東營257096）

泥頁巖一般作為蓋層和生油巖層進行測井評價，較少研究其巖相識別、儲集質量和含油豐度等。目前，泥頁巖油氣已成為我國資源勘探開發(fā)的重要目標，大量的巖心分析資料揭示，泥頁巖層的巖石礦物組分極其復雜，而巖相的準確識別和劃分是進行儲集質量和含油性評價的基礎。Rickman和Prasad等［1，2］分別于2008年和2009年提出了依托常規(guī)測井、特殊測井組合系列及巖石物理實驗，評價巖石礦物成分和結構。劉雙蓮等［3］2011年也提出了頁巖氣礦物成分和儲層結構評價技術思路，即在巖石物理實驗的基礎上，利用巖心刻度測井技術，進行頁巖氣礦物成分分析和裂縫評價。張晉言等［4］2012年在總結泥頁巖 “五性”特征的基礎上，建立了利用中子和密度歸一化建模計算泥質質量分數(shù)、利用三孔隙度建模計算砂巖和碳酸鹽巖質量分數(shù)的模型，并介紹了斯倫貝謝公司Geoframe軟件中最優(yōu)化礦物模型的實際求解方法。

不含有機質的泥頁巖，自然伽馬、孔隙度等測井信息能夠較準確地反映碳酸鹽巖、黏土等礦物成分的變化。而對于富含有機質的泥頁巖，自身既是生油母巖，同時也能成為油氣聚集的場所，常常伴隨有高放射性的物質吸附其中，巖石礦物成分、有機質和儲集物性的共同影響，導致自然伽馬、電阻率、孔隙度曲線等不能清楚地反映巖石礦物組分和結構的變化。筆者基于成像、元素俘獲 （ECS）和常規(guī)測井資料，從泥頁巖系統(tǒng)取心井的巖礦鑒定資料分析入手，確定了6類巖相泥頁巖的測井響應特征，建立其定性識別模式，并研究了不同巖相泥頁巖與含油性的關系。針對自然伽馬、孔隙度測井信息反映巖性的能力受到消弱現(xiàn)象，引入巖性系數(shù)的概念，建立碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖等質量分數(shù)的計算模型；根據(jù)測井曲線的形態(tài)特征，分析巖層的結構特點，實現(xiàn)了泥頁巖巖相的定量測井評價。該方法對于精細評價泥頁巖油氣儲集質量和含油性，提高其勘探開發(fā)技術水平具有重要的意義。

1 泥頁巖地層巖相分析

1．1 巖石類型

東營、沾化凹陷的L69井、L67井、N38井、F120井等多口取心井的薄片分析、X－衍射全巖分析資料揭示，泥頁巖油氣段巖性較為復雜。以L69井為例，863塊巖樣薄片分析共定名69種巖性。薄片鑒定的泥頁巖主要成分為泥質和方解石，少量黃鐵礦、炭質、砂質、白云石、磷質、菱鐵礦、硅質等；以泥質鱗片結構、方解石隱晶結構為主，顯微－隱晶和隱－顯微晶結構次之。X－衍射全巖分析表明，泥頁巖的主要礦物成分以方解石、黏土礦物、石英等為主，少量斜長石、白云石、黃鐵礦、斜長石等。

表1為羅家地區(qū)重點井泥頁巖段巖石類型分類表，可以看到，泥頁巖段的主要巖性為泥質灰?guī)r，其次為灰質泥巖、含泥質灰?guī)r，含灰質泥巖、灰?guī)r、泥巖質量分數(shù)較少。這和人們過去認為的泥頁巖作為烴源巖和蓋層，黏土質量分數(shù)高，以泥巖為主的認識有明顯差別。

1．2 巖石構造

泥頁巖的構造類型以層狀為主，紋層狀次之，少量塊狀。沾化凹陷L69井泥頁巖段巖心分析資料揭示，具層狀構造占71%，紋層狀構造占28%，塊狀構造約占1%。層狀和紋層狀構造區(qū)別在于層理發(fā)育程度、層厚度、層成分不同。

表1 羅家地區(qū)重點井泥頁巖段巖石類型分類表

1．3 巖相類型

通過巖心觀察、薄片鑒定及X－衍射全巖礦物分析，根據(jù)巖石構造特征和巖石組成情況，可識別10余種巖相類型，其中主要巖相有6種，具體見圖1。

圖1 泥頁巖巖相類型

2 泥頁巖測井相分析

2．1 測井響應特征

泥頁巖的巖相不同，其構造或礦物成分存在較大差異，其測井響應特征亦有明顯差別。研究表明，泥頁巖層理發(fā)育程度、有機質豐度及碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖等質量分數(shù)對電阻率、孔隙度等各類測井信息均有較大影響。電成像測井信息具有較高的縱向分辨率，是進行泥頁巖巖相類型劃分最有效的應用地球物理手段。它采用高分辨率的陣列電極測量井壁范圍內的二維電阻率圖像，對巖石構造特征和巖性特征具有良好的分辨能力。

利用巖心觀察、薄片鑒定及X－衍射全巖礦物分析的巖相劃分結果，刻度電成像測井資料，以成像圖上的色標變化識別泥頁巖巖相，進而標定常規(guī)測井資料，建立巖相精細劃分模式［5］。經過對不同巖相和測井信息進行對比分析，總結出6類巖相的測井響應特征如表2所示。需要說明的是，電成像測井有較高分辨率，可以區(qū)別紋層狀構造和層狀構造，常規(guī)測井資料受縱向分辨率影響，目前不能區(qū)分紋層和層狀結構。分析認為，該兩種構造對泥頁巖油氣儲集質量和含油性的影響基本相同，故在實際生產中，將紋層狀構造歸于層狀構造進行處理。

表2 泥頁巖巖相測井響應特征及含油性分類評價表

圖2中的 （a）、（b）分別描述的是L69井紋層－層狀泥質灰?guī)r相、塊狀灰質泥巖相測井響應特征。紋層－層狀灰?guī)r相測井響應特征為：成像圖上顯示為寬窄不一的亮色相間條紋；常規(guī)測井呈 “三高、一中或高、一低、一異?！?，即：高聲波時差、中子、電阻率值，中或高自然伽馬值，低密度值，自然電位明顯異常，曲線呈鋸齒狀，泥質體積分數(shù)一般小于25%，碳酸鹽巖體積分數(shù)一般大于55%，有機碳體積分數(shù)高于3%，孔隙度大于5%；常規(guī)和電成像資料表明該類巖相層理極為發(fā)育，儲集質量好、含油豐度高。塊狀灰質泥巖相測井響應特征為：成像圖上顯示為塊狀、層狀的深色寬條紋；常規(guī)測井呈“二中、三低、無異?！保矗褐凶匀毁ゑR、中子值，低聲波時差、密度值、電阻率值，自然電位無異常，曲線幅度變化平緩；儲集質量和含油豐度較差［5］。

圖2 L69井不同巖相測井響應特征

2．2 巖相與儲層質量及含油性關系

不同巖相泥頁巖生油能力和儲集性能有較大的差異，碳酸鹽巖、砂巖等脆性礦物質量分數(shù)高的泥頁巖，易形成構造裂縫，且有機質豐度高，儲集質量和含油豐度均較好。

1）層狀 （紋層狀）泥質灰?guī)r相。有機碳質量分數(shù)最高，為3%～12%；碳酸鹽巖質量分數(shù)較高，50%～75%；黏土質量分數(shù)小于35%；是最有利油氣儲集巖相。

2）層狀 （紋層狀）灰質泥巖相。有機碳質量分數(shù)較高，一般大于1．5%；碳酸鹽巖質量分數(shù)小于50%。油氣儲集較為有利。

3）塊狀泥質灰?guī)r相。有機碳質量分數(shù)小于2．5%；碳酸鹽巖質量分數(shù)高，50%～75%；黏土質量分數(shù)小于35%。較致密，油氣儲集能力較差。

4）塊狀灰質泥巖相。有機碳質量分數(shù)小于2．5%；碳酸鹽巖質量分數(shù)小于50%；黏土質量分數(shù)大于25%。油氣儲集性能差。

3 測井評價方法

3．1 巖石礦物質量分數(shù)計算方法3．1．1 元素俘獲測井的計算模型

元素俘獲測井被廣泛應用于頁巖油氣測井評價，斯倫貝謝、貝克休斯及哈里伯頓等國外技術服務公司各自推出了具有不同特點的元素俘獲測井設備。如斯倫貝謝公司的元素俘獲測井 （ECS），測量記錄非彈性散射與俘獲時產生的瞬發(fā)伽馬射線，利用剝譜分析得到硅、鈣、鐵、硫、鈦、釓等地層元素［6］。通過氧化物閉合模型、聚類因子分析和能譜巖性解釋可定量得到地層的礦物質量分數(shù)。如黏土的質量分數(shù)可以由下式獲得［7，8］：

圖3 L69井ECS測井處理解釋剖面

式中：w（clay）、w（Si）、w（Ca）、w（Fe）分 別 為地層中黏土、硅元素、鈣元素、鐵元素的質量分數(shù)，1。

圖3是L69井泥頁巖段ECS（元素俘獲譜）測井資料和處理解釋剖面。處理結果顯示，泥頁巖段主要巖性為碳酸鹽巖，其體積分數(shù)占35%～80%，砂巖體積分數(shù)為3%～25%，泥質體積分數(shù)為15%～35%。與巖心分析數(shù)據(jù)對比，有較好的一致性。

3．1．2 常規(guī)測井的計算模型

泥頁巖既是生油巖，又是儲層，其油氣生成、賦存方式極為復雜，測井信息是巖性、有機質、物性、含油性等的綜合反映，因此，自然伽馬等單一的測井信息不能完全的反映巖性和巖石結構的變化。

制作各測井屬性與巖心數(shù)據(jù)分析交會圖，分析巖樣試驗得到的砂巖、碳酸鹽巖、黏土巖質量分數(shù)與測井屬性的相關性。以碳酸鹽巖質量分數(shù)與測井屬性建立關系為例，圖4為碳酸鹽巖質量分數(shù)w（carbonate）分別與標準化處理后的自然伽馬（qAPI）、聲 波 時 差 （Δt）、密度 （ρ）、補償中子孔隙度 （nc）、鈾的質量濃度（ρ（U））、釷的質量分數(shù)（w（Th））、鉀的質量分數(shù)（w（K））、深探測電阻率（ρlld）等建立的關系。對比分析可知，自然伽馬、補償中子孔隙度、聲波時差及密度數(shù)據(jù)與碳酸鹽巖質量分數(shù)之間有較好的相關性，深探測電阻率、鈾的質量濃度、釷的質量分數(shù)、鉀的質量分數(shù)與碳酸鹽巖質量分數(shù)之間相關系較差。因此，確定自然伽馬、補償中子孔隙度、聲波時差及密度 （圖4中打“√”的）為計算碳酸鹽巖質量分數(shù)的敏感曲線。

為了有效地降低巖層有機質質量分數(shù)、孔隙度等變化對測井信息的影響，較準確地計算泥頁巖礦物質量分數(shù)，筆者引入巖性系數(shù)，用符號Rg表示。巖性系數(shù)定義為：

式中：Rg1、Rg2、Rg3分別為聲波時差、補償中子孔隙度、密度的巖性系數(shù)。Δt、Δtma分別為目的層的聲波測井值和巖石骨架聲波時差值，μs／m；nc、nc，ma分別為目的層的補償中子孔隙度測井值和巖石骨架中子值，%；ρo、ρma分別為目的層的密度測井值和巖石骨架密度值，g／cm3；ΔqAPI為自然伽馬相對值；qAPI、qAPI，max、qAPI，min分別為目的層的自然伽馬測井值、純泥巖的自然伽馬測井值、純砂巖的自然伽馬測井值，API。

圖4 測井屬性與碳酸鹽巖質量分數(shù)關系圖

巖性系數(shù)與試驗分析獲得的碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖等礦物質量分數(shù)建立關系，實現(xiàn)利用測井信息連續(xù)逐層計算碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖等質量分數(shù)，獲得準確的巖性解釋剖面。

以建立計算碳酸鹽巖質量分數(shù)模型為例，勝利油氣區(qū)泥頁巖中所含碳酸鹽巖的礦物成分以方解石為主，故補償中子孔隙度、密度、聲波時差的骨架值分別為0%、2．71g／cm3、47μs／ft。則有：

利用巖性系數(shù)回歸得到計算碳酸鹽巖質量分數(shù)的公式為：

式中：w（carbonate）為碳酸鹽巖的質量分數(shù)，%；as、bs、cs、ds為碳酸鹽巖的回歸系數(shù)。

巖心試驗獲得的黏土質量分數(shù)與測井屬性建立關系，對比分析可知，自然伽馬、補償中子孔隙度、聲波時差曲線與黏土質量分數(shù)之間有較好的相關性。因此利用巖性系數(shù)回歸得到計算黏土質量分數(shù)公式為：

式中：an、bn、dn為黏土的回歸系數(shù)。

圖5為東營凹陷N38井測井計算的碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖質量分數(shù)與X－衍射全巖心分析得到的試驗數(shù)據(jù)對比圖。從圖5中可以看出，計算的礦物成分與巖心分析數(shù)據(jù)符合較好，說明上述模型具有較高的解釋精度。

圖5 N38井計算礦物質量分數(shù)與巖心分析數(shù)據(jù)對比圖

3．2 巖石類型劃分

利用測井信息，采用巖性系數(shù)礦物質量分數(shù)計算模型，連續(xù)逐層計算碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖質量分數(shù)，獲得準確的巖性解釋剖面。采用三端元的碳酸鹽巖－砂巖－黏土巖系列的巖石圖解可進行巖石分類［9］（圖6）。

3．3 巖石構造分析

電成像測井具有較高的縱向分辨率，在泥頁巖油氣評價中發(fā)揮著重要作用［8］，是進行泥頁巖層結構、構造研究的重要手段。它能夠較清晰反映巖石的各種結構、構造特征，如對天然縫、誘導縫、微裂隙等都有著良好的分辨能力，準確的識別巖層各種層理、滑塌、包卷等各種構造形態(tài)。

在僅有孔隙度、電阻率測井信息的情況下，筆者給出了常規(guī)測井資料評價巖石結構的方法，即將電阻率和聲波時差重疊，令其在塊狀泥巖段重合，同時連續(xù)逐點地分析聲波、電阻率曲線幅度變化，判斷巖層構造特征。圖7表明，幅度變化平緩，曲線間有較小的幅度差，為塊狀構造；曲線呈鋸齒狀變化，曲線間有較大的幅度差為層狀－紋層狀構造。

圖6 三端元泥頁巖巖石分類方法

圖7 測井信息判斷巖石結構模式圖

4 應用實例

利用泥頁巖層巖相測井解釋程序，對東營、沾化凹陷的56口井進行測井精細解釋，獲得較好結果。圖8是東營凹陷FY1井泥頁巖段測井巖相劃分剖面圖，3174～3230m。測井計算碳酸鹽巖質量分數(shù)為45%～60%，砂巖質量分數(shù)為10%～20%，黏土質量分數(shù)為20%～30%；巖性主要為泥質灰?guī)r，其次為灰質泥巖、含砂質泥灰?guī)r；測井分析巖石結構層狀、紋層狀層理發(fā)育。其中24號層，3180．0～3184．5m井段，1層4．5m，測井劃分巖相為層狀灰質泥巖相和層狀泥質灰?guī)r相，綜合測井計算孔隙度、含油飽和度、有機質質量分數(shù)等參數(shù)，解釋為Ⅲ類頁巖油有利儲集段；26號層，3199．0～3210．0m井段，1層11m，巖相以層狀泥質灰?guī)r相為主，其次為塊狀泥質灰?guī)r相，測井計算孔隙度大于5%，含油飽和度大于40%，有機質質量分數(shù)大于6%，綜合巖相、物性、含油性等參數(shù)解釋為Ⅱ類頁巖油有利儲集段［5］。對26號層進行測試，累計產油為5．65t，與評價結論相符，目前該井正準備采取措施求產。由此可見，該次研究給出的泥頁巖地層巖相測井解釋方法能夠準確地劃分巖相，具有較好的推廣應用價值。

5 結 論

1）在對勝利油氣區(qū)泥頁巖地層巖相分析的基礎上，總結出不同巖相泥頁巖的測井響應特征，以及與儲層質量和含油性的關系。

圖8 FY1井測井巖相劃分成果圖

2）引入巖性系數(shù)的概念，建立了利用巖性系數(shù)計算碳酸鹽巖、砂巖、黏土巖等質量和體積分數(shù)的計算模型，獲得了較準確的巖性解釋剖面。

3）構建測井資料評價巖石結構的方法，實現(xiàn)了根據(jù)巖石質量分數(shù)和結構特征連續(xù)自動判別泥頁巖巖相，形成泥頁巖地層巖相測井解釋方法。實際應用表明，建立的模型和方法具有較高的精度。

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