唐 俊，王 琪，廖 朋，2，郝樂偉，田 兵，2

(1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)，內(nèi)蒙古 包頭 014010;2.中國科學(xué)院油氣資源研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000;3.中國科學(xué)院，北京 100049)

引 言

鄂爾多斯盆地最重要的地質(zhì)構(gòu)造發(fā)育階段是晚三疊世，也是成油體系極其發(fā)育的階段。盆地進(jìn)入長8期后，北西向展布的構(gòu)造格局和湖盆形態(tài)已基本形成［1－2］。姬塬地區(qū)位于鄂爾多斯盆地的中西部，在區(qū)域構(gòu)造上，橫跨伊陜斜坡和天環(huán)坳陷［3－4］。長8油層組位于上三疊統(tǒng)中下部，為該地區(qū)最重要的、勘探潛力最大的含油層位，自上而下劃分為長81和長822個(gè)油層，物源以西北和東北2個(gè)方向?yàn)橹鳎?］，主要為一套灰色砂巖、暗色泥巖及薄煤層互層組合，屬于典型淺水三角洲沉積體系［6］，沉積厚度約為 70 ～85 m［7］。受盆地長期沉降作用影響，地層原始孔隙度大量降低，成巖作用強(qiáng)烈，非均質(zhì)性較強(qiáng)［8］，為典型的低孔、低滲儲集巖。在埋藏成巖過程中，各種成巖作用對砂巖原生孔隙的保存和次生孔隙的發(fā)育都產(chǎn)生一定的影響，發(fā)育巖性－地層型和巖性－構(gòu)造型的復(fù)合油氣藏［9－10］。有利區(qū)主要出現(xiàn)在致密砂巖背景下的高效儲層中，預(yù)測和勘探難度較大［11］，致密儲層成因、預(yù)測優(yōu)質(zhì)儲層空間展布規(guī)律是該目的層研究的重點(diǎn)。

1 儲層特征

1.1 巖石學(xué)特征

研究區(qū)長81儲層主要為巖屑長石砂巖和長石巖屑砂巖。石英含量為17.5% ～58.0%，平均為30.31%;長石類含量為 2% ～47%，平均為25.08%;巖屑成分以火成巖、變質(zhì)巖、沉積巖和云母等為主，其中火成巖為 2% ～24%，平均為8.02%;變質(zhì)巖為 3.5% ～29.3%，平均為15.71%;沉積巖為0～6%;平均為0.26%;云母為0～17%，平均為5.11%。

研究區(qū)長82儲層主要為巖屑長石砂巖和長石巖屑砂巖。石英含量為17.4% ～41.5%，平均為28.25%;長石類含量為21.0% ～53.5%，平均為31.05%;巖屑成分較為復(fù)雜，以火成巖、變質(zhì)巖、沉積巖和云母等為主，其中火成巖為1% ～13%，平均為8.11%;變質(zhì)巖為2.5% ～25.8%，平均為14.93%;沉積巖為0～1.5%;平均為0.12%;云母為0～27.3%，平均為4.81%。

1.2 成巖作用特征

大量鑄體薄片、染色薄片和掃描電鏡的觀察表明，姬塬地區(qū)長8段砂巖主要經(jīng)歷了壓實(shí)、膠結(jié)、交代和溶蝕等成巖作用。壓實(shí)作用表現(xiàn)為顆粒之間以線狀、凹凸?fàn)罱佑|為主(圖1a)，顆粒分選較差—中等，磨圓多為次棱角—次圓［12－13］，部分顆粒定向—半定向排列或見石英顆粒的裂紋和成巖裂縫。膠結(jié)作用主要有碳酸鹽膠結(jié)(圖1b)、硅質(zhì)膠結(jié)(圖1d、f)和黏土礦物膠結(jié)(圖1c、f)，以碳酸鹽膠結(jié)為主。交代作用表現(xiàn)在碳酸鹽交代長石和石英顆粒。長石被方解石、含鐵方解石交代較強(qiáng)烈，同時(shí)也見鐵方解石、含鐵白云石交代長石現(xiàn)象;而石英被含鐵方解石交代則相對微弱許多。溶蝕作用絕大多數(shù)是長石顆粒被溶蝕(圖1c)，部分溶蝕形成的自生高嶺石堆積在長石顆粒附近(圖1e)，石英顆粒和巖屑被溶蝕的現(xiàn)象較少，但是不見碳酸鹽膠結(jié)物被溶蝕的現(xiàn)象。雖然研究區(qū)目的層段的溶蝕作用總體上較弱，但是對于改善儲層物性有一定的作用［14－16］。礦物碎屑以石英、長石為主，云母少量。很多巖屑已經(jīng)假雜基化;雜基含量較少，主要為泥質(zhì);膠結(jié)物以碳酸鹽、高嶺石、綠泥石和硅質(zhì)常見。綠泥石主要賦存在孔隙里，對原生粒間孔起到保護(hù)作用，并抵抗一定的壓實(shí)作用和膠結(jié)作用［17］。

圖1 姬塬地區(qū)延長組長8段砂巖中的典型成巖現(xiàn)象

1.3 孔隙類型及物性特征

研究區(qū)長8段砂巖孔隙整體不發(fā)育，孔隙類型主要是粒間孔、長石溶孔、巖屑溶孔和晶間孔。研究區(qū)壓實(shí)作用和膠結(jié)作用比較強(qiáng)烈，后期的溶蝕作用產(chǎn)生的溶蝕孔隙有限，粒間孔和長石溶孔是研究區(qū)長8段砂巖最主要的孔隙類型。

通過對研究區(qū)長8段的巖心數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析可知，姬塬地區(qū)長81儲層的平均孔隙度為6.33%，平均滲透率為0.25×10－3μm2;長82儲層的平均孔隙度為7.18%，平均滲透率為0.52×10－3μm2。由此可見，長82儲層物性好于長81儲層，但總體上長8段儲層表現(xiàn)為低孔低滲特征。

2 多元線性逐步回歸原理

2.1 變量引入

逐步回歸分析方法在變量引入時(shí)考慮全部變量方差貢獻(xiàn)值的大小，按照其重要性逐步選入回歸方程。在這個(gè)過程中，每一次引入新變量之后都要重新對前邊已選入的自變量進(jìn)行檢查，以評價(jià)其有無繼續(xù)保留在方程中的價(jià)值。因此，引入和剔除交替進(jìn)行，直到無具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的新變量可以引入、也無失去具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量可以剔除為止［18－19］。

2.2 逐步回歸的基本原理

逐步回歸方法每一步只引入或剔除1個(gè)自變量。自變量是否被引入或剔除取決于其偏回歸平方和的F檢驗(yàn)或校正決定系數(shù)。如方程中已引入m－1個(gè)變量，在此基礎(chǔ)上考慮再引入變量Xj。記引入Xj后方程(即含有m個(gè)自變量)的回歸平方和為 SS回歸，殘差為 SS殘差，之前含(m －1)個(gè)自變量(不包含 Xj)方程的回歸平方和為 SS回歸(－j)，則 Xj的偏回歸平方和為 U=SS回歸－ SS回歸(－j)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

式中:α為檢驗(yàn)水平，一般取值為0.05或0.10。

如果 Fj＞Fα(1，n－m －1)，則 Xj選入方程，否則不選。從方程中剔除無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量，過程則相反，但檢驗(yàn)一樣。但是一般對于回歸方程的選入水平和剔除水平往往要求α選入＜α剔除。多元逐步回歸方程的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果是通過復(fù)相關(guān)系數(shù)R和剩余標(biāo)準(zhǔn)差S來表示的。復(fù)相關(guān)系數(shù)越接近于1，回歸效果越好。對于多元逐步回歸模型預(yù)測精度的估算，使用剩余標(biāo)準(zhǔn)差S來衡量。剩余標(biāo)準(zhǔn)差S越小，其預(yù)測精度越高。

3 多元線性逐步回歸建立面孔率控制因素定量模型

3.1 研究區(qū)自變量控制因素的選取

儲層物性控制因素具有復(fù)雜性，研究中盡可能多考慮控制孔隙的因素作為參數(shù)，將其分為埋藏、沉積和成巖因素［20］。埋藏、沉積因素包括埋藏深度、組分(石英含量、長石含量、巖屑含量)、顆粒大小以及分選性，成巖因素包括壓實(shí)作用、膠結(jié)作用和溶蝕作用。其中，用粒間孔代表壓實(shí)作用的影響，用膠結(jié)物含量(如碳酸鹽膠結(jié))代表膠結(jié)作用的強(qiáng)度。由于鄂爾多斯盆地姬塬地區(qū)長8儲層廣泛含有綠泥石和云母，為了考察兩者對孔隙的影響，將其分別作為參數(shù);溶蝕作用主要考慮了長石的溶蝕和巖屑的溶蝕，分別采用兩者的溶蝕率作為參數(shù)［20］。溶蝕率采用如下公式計(jì)算:

式中:RF、RR分別表示長石溶蝕率和巖屑溶蝕率;PF、PR分別代表長石溶孔和巖屑溶孔;F、R分別代表長石和巖屑在巖石中的含量。

溶蝕率越高，代表溶蝕作用越強(qiáng)［20］。

3.2 逐步回歸結(jié)果及分析

選取姬塬地區(qū)長8儲層45口井130塊樣品進(jìn)行薄片觀察及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)整理。面孔率用因變量y表示，選取埋藏、沉積及成巖作用的13個(gè)因素作為自變量:x1表示井深，x2表示石英含量，x3表示長石含量，x4表示巖屑含量，x5表示云母含量，x6表示綠泥石含量，x7表示碳酸鹽含量，x8表示硅質(zhì)+長石質(zhì)含量，x9表示長石溶蝕率，x10表示巖屑溶蝕率，x11表示粒間體積，x12表示平均粒徑，x13表示分選系數(shù)。其中分選系數(shù)薄片資料統(tǒng)計(jì)只有“好”，“中—好”，“中”，“中—差”，“差”結(jié)果，把其數(shù)字化，“5”表示“好”，“4”表示“中—好”，“3”表示“中”，“2”表示“中—差”，“1”表示“差”。數(shù)字化結(jié)果符合回歸要求，不影響回歸結(jié)果(表1)。

表1 姬塬地區(qū)長8儲層砂巖面孔率及其控制因素逐步回歸分析結(jié)果

從表1可以看出，逐步回歸引入7個(gè)變量，剔除6個(gè)變量，得到7個(gè)回歸方程。復(fù)相關(guān)系數(shù)R由小逐漸變大，標(biāo)準(zhǔn)誤差逐漸變小。引入變量順序依次為粒間體積、長石溶蝕率、硅質(zhì)+長石質(zhì)含量、平均粒徑、長石含量、巖屑溶蝕率、碳酸鹽含量。從回歸方程結(jié)果可以看出(圖2)，首先引入的變量是粒間體積，說明面孔率與粒間體積的相關(guān)性最強(qiáng);其次引入的變量是長石溶蝕率，說明該地區(qū)的孔隙與長石溶蝕有較強(qiáng)的相關(guān)性;類似的，面孔率分別與硅質(zhì)+長石質(zhì)含量、平均粒徑、長石含量、巖屑溶蝕率呈正相關(guān)關(guān)系，而與碳酸鹽膠結(jié)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。散點(diǎn)圖與鏡下薄片觀察定性描述的結(jié)果相一致。

圖2 面孔率與各控制因素的偏回歸散點(diǎn)圖

3.3 實(shí)際應(yīng)用檢驗(yàn)

為討論回歸方程的可靠性，另選擇該研究區(qū)長8儲層的20個(gè)樣品通過上述回歸方程進(jìn)行面孔率預(yù)測，并用實(shí)際面孔率測量值進(jìn)行檢驗(yàn)(表2)。從表2中結(jié)果可以看出，隨著變量的逐步引入，回歸預(yù)測精度在逐漸提高，誤差逐漸減小。但針對某個(gè)具體樣品，并不意味方程7預(yù)測是最優(yōu)的，而是應(yīng)該結(jié)合其成分鑒定，選擇7個(gè)回歸方程中的某個(gè)進(jìn)行預(yù)測，以期取得較為精準(zhǔn)的結(jié)果。

表2 對回歸得到的7個(gè)方程進(jìn)行的實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)果

隨機(jī)選擇方程3與方程7，將預(yù)測面孔率值與實(shí)際測量面孔率值進(jìn)行相關(guān)性分析，可以分別得到實(shí)測面孔率、預(yù)測面孔率值的相關(guān)函數(shù)及相關(guān)系數(shù)值(圖3)。圖中結(jié)果顯示方程7的預(yù)測精度高于方程3的預(yù)測精度，方程7的相關(guān)系數(shù)同時(shí)也高于方程3的相關(guān)系數(shù)，符合地質(zhì)實(shí)際情況。

圖3 回歸方程預(yù)測面孔率值與實(shí)測面孔率值相關(guān)關(guān)系

4 結(jié)論

(1)鄂爾多斯盆地姬塬地區(qū)長8段砂巖主要為長石質(zhì)巖屑砂巖和巖屑質(zhì)長石砂巖，壓實(shí)、膠結(jié)、溶蝕為主要的成巖作用類型，儲層受沉積作用、埋藏作用和后期成巖作用的改造形成現(xiàn)今低孔低滲的儲層特征。

(2)合理選擇面孔率的影響因素，通過多元線性逐步回歸的方法，建立7個(gè)回歸方程。第1個(gè)回歸方程建立時(shí)，引入變量只有粒間體積，說明研究區(qū)儲層粒間體積(原生孔隙)對面孔率的貢獻(xiàn)最大;第2個(gè)引入的變量是長石溶蝕率，可見長石溶蝕程度對儲層面孔率的貢獻(xiàn)也很重要。同時(shí)，硅質(zhì)+長石質(zhì)含量、平均粒徑、長石含量與巖屑溶蝕率也是影響面孔率的控制因素，且都具有正相關(guān)關(guān)系，與地質(zhì)上的分析一致。而埋藏深度、石英含量、分選系數(shù)等因素對面孔率的影響甚微。

(3)研究區(qū)儲層碳酸鹽含量也是影響面孔率的重要因素之一，兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明膠結(jié)作用對孔隙的保存具有破壞性，不利于儲層空間的改善。在研究區(qū)的樣品中，廣泛可見綠泥石與云母，綠泥石在鄂爾多斯盆地多以孔隙襯墊廣泛存在，對原生孔隙的保存起到了積極的作用。但回歸分析時(shí)，兩者都沒有作為變量被引入，這與地質(zhì)分析有一定的出入，導(dǎo)致結(jié)果出入的原因還有待進(jìn)一步分析研究。

(4)對所建立的回歸方程進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用檢驗(yàn)，實(shí)測面孔率值與預(yù)測方程預(yù)測面孔率值擬合誤差較小，方程可以用來預(yù)測儲層質(zhì)量，同時(shí)也說明逐步回歸方法在儲層物性評價(jià)中具有可操作性。

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