郭少斌，趙可英

(中國地質(zhì)大學(xué) (北京) 能源學(xué)院，北京 100083)

鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層含氣性影響因素及儲層評價

郭少斌，趙可英

(中國地質(zhì)大學(xué) (北京) 能源學(xué)院，北京 100083)

評價泥頁巖儲層的好壞主要考慮泥頁巖的含氣性與泥頁巖后期壓裂開發(fā)的難易程度。據(jù)此，優(yōu)選了與泥頁巖儲層優(yōu)劣緊密相關(guān)的6項影響因素，包括有機碳含量、等溫吸附氣量、成熟度、孔隙度、伊蒙混層及脆性礦物含量。運用灰色關(guān)聯(lián)理論，對鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層進(jìn)行了評價，應(yīng)用儲層綜合評價指標(biāo)(REI)可將儲層分為3類：Ⅰ類儲層，REI≥0.5；Ⅱ類儲層，0.33≤REI<0.5；Ⅲ類儲層，0.3≤REI<0.33。同時參考前人成果和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，提出了該區(qū)海陸過渡相泥頁巖儲層的評價方案，并用圖像的方式展示了不同儲層的特征。

泥頁巖儲層；灰色關(guān)聯(lián)；儲層評價；上古生界；鄂爾多斯盆地

頁巖氣藏的生儲蓋均為泥頁巖，屬于連續(xù)聚集、自生自儲型氣藏[1-2]。泥頁巖中的孔隙以有機質(zhì)演化過程中形成的微孔隙為主，天然氣在泥頁巖儲層中主要以吸附態(tài)和游離態(tài)為主。由于其孔隙結(jié)構(gòu)以及其中天然氣賦存狀態(tài)的特殊性，導(dǎo)致常規(guī)油氣儲層的評價方法體系難以適用于特殊的泥頁巖儲層[3]，需要建立一套適合泥頁巖儲層的評價方法。目前國內(nèi)針對頁巖氣儲層表征及評價的工作開展得相對較少，前人的研究[3-11]考慮泥頁巖含氣量的影響因素不夠，沒有和泥頁巖含氣量建立關(guān)系。作者以我國上揚子古生界巖心樣品測試為依據(jù)，首先從含氣量入手，討論儲層含氣性影響因素，進(jìn)行儲層評價，初步提出了我國上揚子古生界頁巖氣儲層評價方案[12]。在此基礎(chǔ)上，本文以鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層為例，進(jìn)一步開展了頁巖氣儲層評價初步研究，提出了我國鄂爾多斯盆地上古生界海陸過渡相頁巖氣儲層評價分類方案。

1 研究區(qū)概況

鄂爾多斯盆地上古生界是以障壁島—潮坪—潟湖沉積體系為主的陸表海環(huán)境與河流—三角洲平原相沉積體系為主的陸源碎屑沉積環(huán)境交互形成的混合沉積體系。其巖性復(fù)雜，底部以灰?guī)r、泥巖、煤層及砂巖為主，上部以砂巖、泥巖及煤層為主，巖性交互頻繁，泥巖單層厚度小，但層數(shù)多，累積厚度大，泥巖主要分布在上石炭統(tǒng)的本溪組、下二疊統(tǒng)的太原組和山西組。平面上山西組、太原組的泥頁巖在整個盆地內(nèi)發(fā)育較為穩(wěn)定，橫向連續(xù)性好；本溪組的泥頁巖在盆地局部相對穩(wěn)定。上古生界泥頁巖埋深在1 400～4 000 m，累積泥頁巖厚度最小13 m，最大164.5 m，平均94.3 m。

2 泥頁巖儲層評價

2.1 儲層評價參數(shù)的選取

有機碳含量不僅是衡量烴源巖生烴潛力的重要參數(shù)，而且是有機質(zhì)作為吸附氣的核心載體[13]。有機質(zhì)含有豐富的微孔隙，是吸附甲烷的重要空間，且泥頁巖中的分散有機質(zhì)是一種活性非常強的吸附劑，能夠提高泥頁巖的吸附能力。泥頁巖中含氣量與泥頁巖的有機碳含量呈線性正相關(guān)關(guān)系[14]，主要原因是泥頁巖對甲烷的吸附能力伴隨著TOC值增高而增強，吸附氣量增大[15](圖1)。因此有機碳含量是評價泥頁巖儲層的最重要參數(shù)。

目前，越來越多的研究者認(rèn)同Curtis和Martini等的觀點[16-17]，即吸附作用是頁巖氣聚集的基本屬性之一。泥頁巖儲層中的天然氣主體以吸附態(tài)賦存于泥頁巖的顯微孔隙中，僅在大的孔隙和微裂縫中存在游離態(tài)[3]。因此，對泥頁巖儲層儲氣性能的評價，除了其孔隙體積和孔隙結(jié)構(gòu)外，其對天然氣的吸附能力也是評價的一個重要指標(biāo)[3]。泥頁巖對天然氣的吸附能力往往是通過等溫吸附實驗獲得的吸附氣量的多少來反映。吸附氣量的多少除了受到有機碳含量的影響，還受到地層溫度和壓力的影響。本次研究所測試的泥頁巖樣品埋深在2 300～2 500 m，其地層平均溫度在80 ℃左右，為了盡量模擬地層溫壓對泥頁巖吸附氣的影響，吸附氣量是由80 ℃時等溫吸附試驗所獲得的。

干酪根大量生氣主要在熱裂解階段，如果成熟度太低，泥頁巖主要含油而不是含氣。王社教等人對鄂爾多斯盆地環(huán)14井山西組頁巖和任5井太原組泥頁巖的熱模擬實驗結(jié)果表明，Ro>1.1%時，氣態(tài)烴產(chǎn)率隨Ro增大迅速增大[18]，有利于頁巖氣的大量產(chǎn)出。因此，泥頁巖的成熟度也是評價泥頁巖儲層的一個重要指標(biāo)。黏土礦物中的伊蒙混層與吸附氣量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系(圖1)，也是評價泥頁巖儲層的指標(biāo)。

無論是碎屑巖儲層還是泥頁巖儲層，孔隙度、滲透率始終是評價儲層的重要指標(biāo)。泥頁巖儲層的滲透率都很低且變化非常復(fù)雜，頁巖氣后期開發(fā)主要借助壓裂手段，壓裂可改造其滲透率，故泥頁巖儲層評價中主要考慮孔隙度的大小，而滲透率不作為關(guān)鍵因素。

泥頁巖中脆性礦物的含量直接影響到頁巖氣后期的壓裂開發(fā)，鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖中石英含量占到脆性礦物的72%～98%。石英顆?？蓸?gòu)成一個相對剛性的格架，增強泥頁巖的抗壓實能力，有利于泥頁巖中有機質(zhì)微孔隙的保存[12,19]，同時是控制孔隙和裂縫發(fā)育程度的主要內(nèi)在因素之一[20]，直接影響儲集空間和滲流通道，增加游離氣的儲存空間，因此脆性礦物可作為儲層評價的一個因素。

綜上所述，本文從泥頁巖儲層的有機碳含量、有機質(zhì)成熟度、吸附氣量、孔隙度、伊蒙混層及脆性礦物6個參數(shù)入手對鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層進(jìn)行了評價。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析儲層評價方法

泥頁巖儲層的影響因素很多，除了前面提到的6個主要指標(biāo)以外，還有埋深、厚度、裂縫的發(fā)育程度、脆性礦物的含量等。每個影響因素對儲層好壞的影響程度都不一樣，下面用灰色關(guān)聯(lián)法確定這些參數(shù)對儲層的影響程度、參數(shù)之間的相關(guān)度。

灰色理論是采用多因素來對儲層進(jìn)行綜合定量研究，用一個綜合定量評價指標(biāo)來解決單因素儲層評價中出現(xiàn)的矛盾問題[21]。采用關(guān)聯(lián)法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可在儲層評價中深入挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，在非均質(zhì)性較強的區(qū)域?qū)ふ蚁鄬?yōu)質(zhì)儲層[22]。

依據(jù)前述從泥頁巖儲層影響因素中選取的6個儲層評價指標(biāo)：有機碳含量、吸附氣含量、儲層孔隙度、有機質(zhì)成熟度、伊蒙混層及脆性礦物，應(yīng)用灰色理論對鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層進(jìn)行了下述系統(tǒng)研究。

圖1 吸附氣含量與w(TOC)、Ro、伊蒙混層之間的關(guān)系

2.2.1 選定母序列和子序列

有機碳含量的多少直接影響頁巖氣的生氣率和吸附能力，故本文選取有機碳含量作為母序列，孔隙度、有機質(zhì)成熟度、吸附氣量、伊蒙混層和石英含量作為子序列。

2.2.2 對母序列和子序列進(jìn)行無量綱處理

由于系統(tǒng)中各個參數(shù)的量綱不同，且部分?jǐn)?shù)值的數(shù)量級相差懸殊，這些數(shù)據(jù)不能直接進(jìn)行比較，需要對這些數(shù)據(jù)消除量綱處理，轉(zhuǎn)換為可以比較的數(shù)據(jù)序列。作者采用區(qū)間值變換法將每項參數(shù)歸到(0，1)之間。

2.2.3 求取灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ(Xi)和關(guān)聯(lián)度ri

所謂關(guān)聯(lián)程度實質(zhì)上是指各個參數(shù)之間的幾何形狀的差別程度，離有機碳曲線越近，其關(guān)聯(lián)度就越大，對儲層好壞的影響也越大，反之亦然(圖2)。從圖2可以看出吸附氣含量與有機碳的關(guān)聯(lián)度最大。

接下來在歸一化后的各參數(shù)序列中選出二級最小差和二級最大差，利用式(1)求取灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ(Xi)：

(1)

式中：Dmin min為二級最小差；Dmax max為二級最大差；

圖2 有機碳含量與不同參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度

ρ為分辨系數(shù)，本文取0.4。

每個樣品的每個參數(shù)均有1個關(guān)聯(lián)系數(shù)，數(shù)據(jù)多不便于進(jìn)行整體比較，有必要將每個參數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為1個值，即平均值，作為母序列與子序列之間關(guān)聯(lián)程度的數(shù)據(jù)表示。若有機碳含量的關(guān)聯(lián)度為1，吸附氣量、孔隙度、Ro、伊蒙混層及石英含量的關(guān)聯(lián)度分別為0.82,0.60,0.50,0.48,0.46。

2.2.4 關(guān)聯(lián)度排序和權(quán)重系數(shù)的確定

為了反映各參數(shù)與儲層好壞之間的“優(yōu)劣”關(guān)系，需要對各參數(shù)關(guān)聯(lián)度的大小次序進(jìn)行描述。值越大，該參數(shù)在評價儲層總體特性時所占的比重越大。將所求各個參數(shù)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行歸一化處理，最后求得各個參數(shù)的權(quán)重系數(shù)(表1)。

2.2.5 儲層綜合評價指標(biāo)的確定

為了能對儲層綜合分類和評價，需要求取儲層綜合評價的指標(biāo)REI：

(2)

式中：n為儲層評價參數(shù)的個數(shù)；ai為儲層評價參數(shù)的權(quán)重系數(shù)；Xi為儲層評價參數(shù)。

2.2.6 儲層分類評價

依據(jù)各樣品的儲層綜合評價指標(biāo)，可以作出儲層綜合評價指標(biāo)值的概率累計曲線圖(圖3)，然后尋找曲線的拐點(曲線的最大變化點)，該拐點就是儲層分類的區(qū)分點[12]。通過對鄂爾多斯盆地上古生界海陸過渡相泥頁巖樣品分析得到，該區(qū)上古生界泥頁巖儲層分類閥值分別為0.3，0.33和0.5，閥值非常接近，說明鄂爾多斯盆地上古生界的泥頁巖儲層特征相近。根據(jù)閥值可將儲層分為3類：Ⅰ類儲層，REI≥0.5；Ⅱ類儲層，0.33≤REI<0.5；Ⅲ類儲層，0.3≤REI<0.33；REI<0.3的為非儲層(圖3)。

表1 關(guān)聯(lián)度和權(quán)重系數(shù)

圖3 儲層綜合評價指標(biāo)概率累計曲線

3 泥頁巖儲層評價方案

根據(jù)上述儲層評價分類指標(biāo)對鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖的測試樣品進(jìn)行儲層評價(表2)。綜合儲層綜合評價指標(biāo)及國內(nèi)外經(jīng)驗數(shù)據(jù)最終得出鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖的儲層分類評價方案(表3，4)，對儲層與非儲層的特征進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié)。

應(yīng)用上述評價指標(biāo)對榆88井上古生界泥頁巖儲層進(jìn)行分析，可見榆88井山西組泥頁巖以Ⅱ-Ⅲ類儲層為主，本溪組、太原組以Ⅰ類儲層為主，局部夾有Ⅲ類儲層(圖4)。

4 儲層空間特征

鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖中主要發(fā)育溶蝕孔、有機質(zhì)內(nèi)孔隙和黏土礦物微孔隙，裂縫不發(fā)育。Ⅰ類儲層有機質(zhì)含量與石英等脆性礦物含量高，而且氬離子拋光顯示儲層的微裂縫較發(fā)育，縫寬小于1 μm居多，少量1～2 μm，偶見2～4 μm，縫長幾到十幾微米居多，少量長幾十微米。掃描電鏡表明石英、長石等碎屑顆粒常見，少量黏土礦物，發(fā)育微米級微孔縫和粒間孔隙，且孔徑較大；核磁共振T2譜揭示微小孔和中大孔發(fā)育，少見裂縫。Ⅱ類儲層氬離子拋光顯示微孔隙發(fā)育，孔縫寬小于1 μm居多，少量1～2 μm，縫長多在幾到十幾微米，少量長幾十微米，少量微孔隙1～7 μm；掃描電鏡表明黏土礦物含量高，以黏土礦物晶間孔和微米級粒間孔隙為主；核磁共振T2譜揭示，只發(fā)育微小孔且微小孔的連通性差。Ⅲ類儲層氬離子拋光顯示少見微孔隙，孔縫寬小于1 μm居多，少量微孔隙1～3 μm；掃描電鏡表明礦物組成以黏土為主，多為層狀，黏土礦物層間和晶間孔發(fā)育，但孔徑較小；核磁共振T2譜揭示，只發(fā)育微小孔且微小孔的連通性差(圖5)。

表2 鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖灰色關(guān)聯(lián)儲層綜合評價

表3 鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層評價關(guān)鍵指標(biāo)

表4 鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層評價參考指標(biāo)

圖4 鄂爾多斯盆地榆88井泥頁巖儲層特征綜合柱狀

5 結(jié)論

(1)與儲層優(yōu)劣緊密相關(guān)的6項因素中，有機碳含量和泥頁巖的吸附能力與泥頁巖儲層的好壞聯(lián)系最緊密，其權(quán)重系數(shù)分別為0.26和0.21，伊蒙混層、脆性礦物對儲層的影響較小。

(2)應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)理論計算儲層綜合評價指標(biāo)REI，可將鄂爾多斯盆地上古生界泥頁巖儲層分為3類：Ⅰ類儲層，REI≥0.5；Ⅱ類儲層，0.33≤REI<0.5；Ⅲ類儲層，0.3≤REI<0.33；REI<0.3的為非儲層。

(3)初步提出了鄂爾多斯盆地上古生界海陸過渡相泥頁巖儲層評價方案，總結(jié)出了頁巖氣儲層與非儲層識別的基本特征。

圖5 鄂爾多斯盆地上古生界3類儲層儲集空間特征

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(編輯 黃 娟)

Gas-bearing influential factors and estimation of shale reservoirs in Upper Paleozoic, Ordos Basin

Guo Shaobin, Zhao Keying

(SchoolofEnergyResources,ChinaUniversityofGeosciences,Beijing100083,China)

In the estimation of shale gas reservoirs, the shale gas content and the difficulty for fracture development are the main influencing factors. Six critical factors were chosen, including organic carbon content, the amount of adsorbed gas, maturity, porosity, and the content of I/S and brittle mineral. According to the theory of grey correlation grade, the shale reservoirs in the Upper Paleozoic in the Ordos Basin were studied. The reservoirs were classified into three types based on the Reservoir Estimating Index (REI). WhenREI≥0.5, the reservoirs belong to type Ⅰ. When 0.33≤REI<0.5, the reservoirs belong to type Ⅱ. When 0.3≤REI<0.33, the reservoirs belong to type Ⅲ. Combined with previous studies, an estimation scheme of transitional facies shale gas reservoirs in the study area was proposed, and the characteristics of different reservoirs were shown with images.

shale gas reservoir; gray correlation; reservoir estimation; Upper Paleozoic; Ordos Basin

1001-6112(2014)06-0678-06

10.11781/sysydz201406678

2014-01-06；

2014-09-10。

郭少斌(1962—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，從事層序地層、儲層和油氣資源預(yù)測與評價(含非常規(guī))工作。E-mail: guosb58@126.com。

國土資源部2012年度“全國油氣資源戰(zhàn)略選區(qū)調(diào)查與評價”專項(2009QYXQ15-07-05)資助。

TE122.2

A