JADOON Quaid Khan,ROBERTS Eric,BLENKINSOP Tom,WUST Raphael,SHAH Syed Anjum

（1.Department of Earth and Oceans,James Cook University；2.TRICAN Geological Solutions Ltd；3.Saif Energy Limited）

澳大利亞庫(kù)珀盆地二疊系Roseneath組與Murteree組頁(yè)巖礦物模擬及巖石物性參數(shù)

JADOON Quaid Khan1,ROBERTS Eric1,BLENKINSOP Tom1,WUST Raphael2,SHAH Syed Anjum3

（1.Department of Earth and Oceans,James Cook University；2.TRICAN Geological Solutions Ltd；3.Saif Energy Limited）

以澳大利亞庫(kù)珀盆地二疊系Roseneath組和Muteree組頁(yè)巖樣品及測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合利用地球化學(xué)分析、測(cè)井解釋和巖心分析技術(shù)對(duì)Roseneath組和Muteree組頁(yè)巖進(jìn)行礦物模擬及巖石物性參數(shù)研究，評(píng)估這兩套頁(yè)巖的頁(yè)巖氣資源潛力。綜合巖心和巖屑樣品分析得到的沉積學(xué)、巖相學(xué)、掃描電鏡（SEM）和X射線衍射（XRD）數(shù)據(jù)，建立目的層礦物模型；基于巖心和巖屑的常規(guī)巖心分析結(jié)果、伽馬測(cè)井資料、掃描電鏡分析結(jié)果、XRD分析結(jié)果、地球化學(xué)和巖相學(xué)分析結(jié)果，針對(duì)關(guān)鍵井進(jìn)行巖石物理建模。利用所建模型對(duì)兩套頁(yè)巖進(jìn)行礦物成分模擬和巖石物性參數(shù)分析。Roseneath組頁(yè)巖和Murteree組頁(yè)巖均由黏土、石英、碳酸鹽和干酪根組成，還含有少量副礦物，如長(zhǎng)石、菱鐵礦等。根據(jù)孔隙度、滲透率、TOC、含水飽和度、礦物組成等結(jié)果判斷，Murteree組頁(yè)巖在盆地范圍內(nèi)的資源潛力比Roseneath組頁(yè)巖更好，潛力區(qū)在Encounter 1井區(qū)及其周邊地區(qū)。圖6表4參14

頁(yè)巖氣；頁(yè)巖礦物模擬；巖石物性；庫(kù)珀盆地；二疊系Roseneath組；二疊系Murteree組

1 研究區(qū)概況

庫(kù)珀盆地（Cooper Basin）位于澳大利亞南澳大利亞州北部、昆士蘭州西南部，面積約130 000 km2。盆內(nèi)發(fā)育4大地槽，即Patchawarra、Nappamerri、Allunga和Tenappera地槽，這些大地槽中沉積了厚達(dá)2 500 m的石炭系—三疊系（見(jiàn)圖1）。庫(kù)珀盆地已有40 a的大規(guī)模常規(guī)油氣勘探開(kāi)發(fā)歷史[1]，近年來(lái)，隨著全球非常規(guī)油氣勘探開(kāi)發(fā)的興起，盆地的頁(yè)巖氣資源開(kāi)始得到關(guān)注。盆地以往巖石物理測(cè)井研究通常針對(duì)常規(guī)砂巖和碳酸鹽巖，在很大程度上局限于自然伽馬、電阻率、中子和聲波等常規(guī)測(cè)井研究，地層測(cè)試與旋轉(zhuǎn)井壁取心資料有限。本次研究以庫(kù)珀盆地二疊系Murteree組和Roseneath組湖相頁(yè)巖段的巖心以及現(xiàn)有的電纜測(cè)井資料為基礎(chǔ)，采用非常規(guī)油氣儲(chǔ)集層巖石物性分析技術(shù)，綜合利用地球化學(xué)分析、測(cè)井解釋和巖心分析技術(shù)（如粉末X射線衍射（XRD）、巖相顯微鏡觀察、ICP-MS（電感耦合等離子體質(zhì)譜儀）檢測(cè)和掃描電鏡（SEM）觀察），建立目的層礦物模型和巖石物理模型，計(jì)算得到樣品總有機(jī)碳含量（TOC）、孔隙度、滲透率以及含水飽和度（Sw）等參數(shù)，評(píng)估這兩套頁(yè)巖的頁(yè)巖氣資源潛力。

圖1 研究區(qū)位置圖[2-3]

2 模型建立

巖石物理研究通常將儲(chǔ)集層分為兩類，一類為符合Archie假設(shè)的單模態(tài)孔隙系統(tǒng)儲(chǔ)集層（以下稱Archie儲(chǔ)集層）[4]，另一類為不具有單模態(tài)孔隙系統(tǒng)，即不滿足Archie假設(shè)的儲(chǔ)集層以及大多數(shù)非常規(guī)油氣儲(chǔ)集層（以下稱非Archie儲(chǔ)集層）[5-7]。前人對(duì)第1類儲(chǔ)集層進(jìn)行了深入研究，而對(duì)第2類儲(chǔ)集層的研究才剛剛起步，但其卻涵蓋了目前最常見(jiàn)的勘探目標(biāo)。本文研究對(duì)象為Murteree組和Roseneath組頁(yè)巖，屬于第2類儲(chǔ)集層，因此，其評(píng)價(jià)方法不能采用常規(guī)油氣儲(chǔ)集層描述技術(shù)，并且必須考慮顆粒大小、黏土體積、干酪根以及黏土表面電導(dǎo)率等影響因素。

2.1 礦物模型

本文采用Senergy公司Interactive Petrophysics（IP）軟件的Mineral Solver模塊，綜合巖心和巖屑樣品分析得到的沉積學(xué)、巖相學(xué)、SEM和XRD數(shù)據(jù)，建立目的層礦物模型，以根據(jù)測(cè)井資料模擬目的層頁(yè)巖礦物組成，評(píng)價(jià)頁(yè)巖儲(chǔ)集層物性。

巖石物性研究包括4個(gè)部分：TOC值測(cè)定、礦物模擬、孔隙度測(cè)定以及含水飽和度計(jì)算。

2.1.1 TOC值測(cè)定

在Trican公司實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行巖心TOC值測(cè)定，并且補(bǔ)充了利用測(cè)井資料計(jì)算得到的TOC值，得到整個(gè)頁(yè)巖段TOC值分布。利用測(cè)井資料計(jì)算TOC的方法如下：首先對(duì)電阻率和孔隙度曲線進(jìn)行標(biāo)定，然后根據(jù)兩者的分離程度，采用ΔlogR方法確定總有機(jī)碳含量（TOC）[8-9]：

驗(yàn)證ΔlogR法計(jì)算得到的TOC值正確是否，最好的辦法是與鉆井巖屑分析得到的TOC值進(jìn)行對(duì)比。巖屑取樣間隔通常略大于ΔlogR法的近似分辨率，但兩者都代表一個(gè)層段的平均值，因而具有可對(duì)比性。本文利用ΔlogR法計(jì)算得到的TOC曲線在Murteree組和Roseneath組頁(yè)巖段與巖屑和巖心分析數(shù)據(jù)均吻合。相關(guān)參數(shù)可應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)不夠完備的井。

該方法可能存在的最大缺陷是假設(shè)除了干酪根，其他巖石組分不影響電阻率和孔隙度曲線。但實(shí)際并非如此，如大量黃鐵礦的存在會(huì)影響電阻率曲線，使富有機(jī)質(zhì)巖石表現(xiàn)出較低的電阻率，從而錯(cuò)過(guò)富有機(jī)質(zhì)巖石[8]。根據(jù)XRD分析結(jié)果，本文研究目的層不含黃鐵礦，因此可以使用ΔlogR方法進(jìn)行TOC計(jì)算。

頁(yè)巖氣產(chǎn)層的TOC值（例如美國(guó)Barnett、Marcellus和Eagle ford含氣頁(yè)巖）約為1.5%～8.0%[10]，因此將潛力區(qū)的TOC門(mén)限值定為1.5%。

表1 Encounter 1井Roseneath組頁(yè)巖巖心XRD分析礦物組成和TOC分析結(jié)果

2.1.2 礦物模擬

在巖心XRD數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上（見(jiàn)表1、表2），利用IP軟件的Multiple Mineral Model模塊進(jìn)行多礦物模擬，經(jīng)過(guò)幾次迭代之后，可以準(zhǔn)確確定礦物端點(diǎn)，然后可以將根據(jù)測(cè)井資料計(jì)算的礦物體積分?jǐn)?shù)與XRD分析得到的礦物體積分?jǐn)?shù)進(jìn)行對(duì)比。

表2 Dirkala 2井Murteree組頁(yè)巖巖心XRD分析礦物組成和TOC分析結(jié)果

2.1.3 孔隙度測(cè)定

首先將TOC值轉(zhuǎn)換為干酪根含量，利用密度測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算孔隙度；然后考慮干酪根的影響對(duì)孔隙度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行校正；最后利用多礦物模擬得到的孔隙度結(jié)果對(duì)計(jì)算的孔隙度進(jìn)行標(biāo)定。

在頁(yè)巖儲(chǔ)集層巖石物性評(píng)價(jià)中，干酪根體積分?jǐn)?shù)（Vk）的估算是精確計(jì)算吸附氣含量和孔隙度的關(guān)鍵。在已知TOC值的前提下，可采用下式計(jì)算干酪根體積分?jǐn)?shù)[9]：

利用密度測(cè)井資料估算孔隙度的公式如下[11]：

利用測(cè)井曲線按公式（4）計(jì)算的孔隙度值往往偏大，需要利用干酪根數(shù)據(jù)對(duì)孔隙度值進(jìn)行校正，方法如下[12]：

2.1.4 含水飽和度計(jì)算

采用標(biāo)準(zhǔn)泥質(zhì)砂巖方程進(jìn)行計(jì)算，一旦巖心含水飽和度與根據(jù)測(cè)井曲線得到的結(jié)果一致，可將相關(guān)參數(shù)推廣應(yīng)用到非關(guān)鍵井。

2.2 巖石物理模型

本次研究針對(duì)關(guān)鍵井進(jìn)行了巖石物理建模，輸入?yún)?shù)如下：巖心和巖屑的常規(guī)巖心分析結(jié)果、伽馬測(cè)井資料、掃描電鏡分析結(jié)果、XRD分析結(jié)果、地球化學(xué)和巖相學(xué)分析結(jié)果。在模型建立過(guò)程中，需要注意以下問(wèn)題：①頁(yè)巖自然伽馬值通常很高，但在還原環(huán)境下，高含鈾量會(huì)導(dǎo)致黏土GR值偏高，因而難以利用GR曲線識(shí)別黏土。②多礦物模型黏土含量計(jì)算結(jié)果取決于所有輸入曲線的綜合響應(yīng)，因此，輸入曲線的數(shù)量對(duì)模型質(zhì)量有很大影響。③當(dāng)產(chǎn)層產(chǎn)出大量游離氣時(shí)，地層壓力會(huì)降低，此時(shí)吸附氣會(huì)從干酪根表面釋放出來(lái)，從而影響氣體體積的計(jì)算。④利用Archie公式計(jì)算出的含水飽和度可能遠(yuǎn)大于實(shí)際值，主要原因在于巖石小孔隙中存在毛細(xì)管現(xiàn)象，其中的游離氣和束縛水不能被采出；另一方面，頁(yè)巖中的黏土?xí)a(chǎn)生很高的電導(dǎo)率，從而影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。⑤盡管頁(yè)巖孔隙尺度?。ㄎ⒚住{米級(jí)），但頁(yè)巖中的無(wú)機(jī)部分、高脆性部分以及干酪根的孔隙度值可能高于測(cè)量值[12]。

3 礦物成分模擬

頁(yè)巖評(píng)價(jià)要求地層中的各種礦物含量穩(wěn)定，在含有黏土、干酪根和細(xì)粒沉積物的情況下，無(wú)法利用電纜測(cè)井識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)礦物。多礦物巖石物理模型是解決諸如頁(yè)巖儲(chǔ)集層評(píng)價(jià)之類難題的最佳方案，通過(guò)調(diào)整輸入?yún)?shù)，使巖心和測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)吻合，即可實(shí)現(xiàn)建模結(jié)果的校正。由于不同的礦物模型定義（礦物端點(diǎn)）以及與所用測(cè)井曲線物理原理有關(guān)的不同假設(shè)條件，因此測(cè)井解釋也會(huì)有所不同。礦物端點(diǎn)是指某種礦物在某條測(cè)井曲線上的數(shù)值，對(duì)于每一種礦物，都有一個(gè)端點(diǎn)參數(shù)，對(duì)應(yīng)于巖石全部由該礦物組成時(shí)的測(cè)井值。將多礦物模型輸入巖石物理軟件包的礦物求解系統(tǒng)（如本文使用的IP軟件包），求解系統(tǒng)會(huì)利用所有的測(cè)井曲線以及巖石物理模型和礦物模型進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果包括整個(gè)目標(biāo)層段的泥質(zhì)含量、孔隙度、含水飽和度以及礦物組成。系統(tǒng)還會(huì)根據(jù)建模結(jié)果重新生成輸入曲線。因此采用該方法，可以檢查礦物模型和巖石物理模型是否有效。

在大多數(shù)研究中，頁(yè)巖通常包含大約10種主要礦物，如石英、長(zhǎng)石、碳酸鹽、鈦氧化物和黏土礦物等。在本次研究中，大多數(shù)井只有4～7條獨(dú)立的巖石物性曲線，由于IP軟件包的礦物求解系統(tǒng)無(wú)法處理礦物種類多于輸入曲線數(shù)量的情況，因此構(gòu)建巖石礦物模型時(shí)要對(duì)組分進(jìn)行歸類。筆者采用了兩種方法，建立了兩個(gè)不同的模型：①對(duì)于常規(guī)測(cè)井系列齊備的井，分別計(jì)算了石英、碳酸鹽+長(zhǎng)石、伊利石/云母、白云母、干酪根的礦物體積分?jǐn)?shù)，碳酸鹽+長(zhǎng)石所占比例很小時(shí)，將其歸為石英一類以簡(jiǎn)化模型；若脆性礦物（石英以外的礦物）的體積分?jǐn)?shù)很小，則將其歸到石英一類中。②對(duì)于測(cè)井曲線不全的井，將石英、方解石、長(zhǎng)石和鈦氧化物等礦物合并作為石英處理，而將黏土礦物（伊利石、白云母和綠泥石）合并為黏土；由于干酪根對(duì)孔隙度的影響很大，需要單獨(dú)進(jìn)行處理。直接將礦物模型計(jì)算結(jié)果與巖心XRD分析得到的礦物組分進(jìn)行對(duì)比，以檢驗(yàn)礦物模型的準(zhǔn)確性（見(jiàn)圖2、圖3）。利用多礦物模型，可以對(duì)輸入曲線和輸出曲線進(jìn)行對(duì)比，也有助于確定模型的正確性。將數(shù)據(jù)完備的關(guān)鍵井得到的輸出參數(shù)推廣應(yīng)用[13]，可對(duì)資料有限的井進(jìn)行礦物評(píng)價(jià)（見(jiàn)圖4）。

4 頁(yè)巖SEM分析

Roseneath組頁(yè)巖和Murteree組頁(yè)巖都屬于強(qiáng)非均質(zhì)性地層，通過(guò)巖心肉眼觀察容易識(shí)別出含煤層夾層的富黏土層段。XRD分析表明這兩段頁(yè)巖主要由黏土礦物（高嶺石、伊利石）、白云母和石英組成（見(jiàn)表1、表2）。SEM圖像顯示頁(yè)巖中有機(jī)質(zhì)發(fā)育，且平行于層理面排列。由于石英和黏土礦物含量高，且多孔干酪根和菱鐵礦發(fā)育，頁(yè)巖呈葉片狀結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖5、圖6）。

圖2 Encounter 1井Roseneath組頁(yè)巖礦物模型（圖中黑點(diǎn)代表巖心分析結(jié)果）

圖3 Dirkala 2井Murteree組頁(yè)巖礦物模型（圖中黑點(diǎn)代表巖心分析結(jié)果）

圖4 Dirkala 1井Murteree組頁(yè)巖礦物模型（圖中黑點(diǎn)為巖屑分析結(jié)果，該井沒(méi)有巖心數(shù)據(jù)，以Dirkala 2井輸出參數(shù)作為輸入?yún)?shù)）

圖5 Dirkala 2井Murteree組頁(yè)巖SEM圖像

圖6 Moomba 46井Roseneath組頁(yè)巖（3 260 m）SEM圖像

5 結(jié)果和討論

巖石概念模型表明，Murteree組頁(yè)巖和Roseneath組頁(yè)巖均由無(wú)機(jī)碎屑和干酪根組成，兩段頁(yè)巖巖心外觀相似、顆粒尺寸一致（粉砂—黏土級(jí)別），但不同地區(qū)礦物組成卻變化明顯。Dirkala 1井、Dirkala 2井、Encounter 1井、Moomba 73井和Toolachee North井Murteree組頁(yè)巖和Roseneath組頁(yè)巖石英含量高，含量可達(dá)40%～50%，而B(niǎo)aratta 1井和Baratta South 1井頁(yè)巖則富含黏土礦物，脆性礦物含量只有20%～25%。

針對(duì)Roseneath組和Murteree組頁(yè)巖關(guān)鍵輸出參數(shù)如頁(yè)巖孔隙度、滲透率、含水飽和度、TOC、礦物組分等進(jìn)行對(duì)比分析可見(jiàn)（見(jiàn)表3、表4），Murteree組頁(yè)巖在盆地范圍內(nèi)的資源潛力比Roseneath組頁(yè)巖更好。

表3 Murteree組頁(yè)巖基本參數(shù)

表4 Roseneath組頁(yè)巖基本參數(shù)

理論上，TOC可用于定量評(píng)價(jià)頁(yè)巖生氣潛力，但TOC值低并不一定意味著烴源巖不成熟，生氣潛力取決于有機(jī)質(zhì)含量以及轉(zhuǎn)化為烴類物質(zhì)的有機(jī)質(zhì)數(shù)量。原始TOC值可以利用巖石快速熱解分析和鏡質(zhì)體分析獲得，這些分析有助于確定烴源巖實(shí)際的成熟度。高TOC值有利于氣體吸附到有機(jī)質(zhì)上。利用（3）式，可以根據(jù)TOC值求得干酪根體積。除了TOC分析之外，還應(yīng)進(jìn)行高溫裂解、鏡質(zhì)體反射率和顯微組分分析，以便識(shí)別“死碳”和“活碳”以及剩余干酪根數(shù)量、干酪根類型（用于確定產(chǎn)烴率）、游離烴數(shù)量和烴源巖剩余生烴潛力。鏡質(zhì)體反射率分析還有助于確定生烴窗口以及油氣產(chǎn)率。

孔隙度對(duì)于任何巖石物理分析都至關(guān)重要，當(dāng)孔隙度很小時(shí)，絕大部分測(cè)井響應(yīng)都是巖石自身產(chǎn)生的。密度測(cè)井是獲取孔隙度值最可靠的方法。但對(duì)于頁(yè)巖，由于不同頁(yè)巖由不同的黏土礦物和脆性礦物組成，除非已知顆粒密度，否則很難定量解釋孔隙度。本文研究中，當(dāng)密度曲線可用時(shí)，用該曲線定量解釋孔隙度，然后用粉碎巖心測(cè)量的孔隙度標(biāo)定解釋結(jié)果，再用XRD分析得到的礦物組分進(jìn)行多礦物分析。過(guò)程中需要進(jìn)行幾次迭代計(jì)算，期間調(diào)整輸入?yún)?shù)，直到輸出曲線與巖心數(shù)據(jù)吻合。

SEM分析顯示Roseneath組頁(yè)巖和Murteree組頁(yè)巖均含有黏土、石英、碳酸鹽和干酪根，還有少量副礦物，如長(zhǎng)石、菱鐵礦等（見(jiàn)圖5、圖6）。這兩段頁(yè)巖中最富集的有機(jī)質(zhì)是干酪根。Roseneath組和Murteree組頁(yè)巖的視孔隙度極低，儲(chǔ)集空間由基質(zhì)微孔隙組成。SEM和光學(xué)顯微鏡觀察到的視孔隙（孔隙度1%～2%）在巖石基質(zhì)中大多呈斑點(diǎn)狀和孤立的尖點(diǎn)。菱鐵礦膠結(jié)物形狀不規(guī)則，周邊環(huán)繞著石英和多孔干酪根。在過(guò)成熟的Roseneath組和Murteree組頁(yè)巖中，白云石化作用會(huì)使孔隙度增大。菱鐵礦對(duì)密度測(cè)井不利，會(huì)影響密度測(cè)井結(jié)果，從而導(dǎo)致孔隙度計(jì)算錯(cuò)誤[14]。

6 結(jié)論

復(fù)雜巖性條件下，與確定性巖石物理分析相比，本研究采用的多礦物分析方法能夠取得更好的模擬結(jié)果。采用巖心/巖屑測(cè)定的TOC數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)井計(jì)算的TOC進(jìn)行控制，得到整個(gè)頁(yè)巖段的TOC曲線。Roseneath組和Murteree組頁(yè)巖中最常見(jiàn)的結(jié)核礦物為菱鐵礦，菱鐵礦膠結(jié)物形狀不規(guī)則，在密度測(cè)井中會(huì)產(chǎn)生周期跳躍現(xiàn)象，從而導(dǎo)致孔隙度計(jì)算錯(cuò)誤。在勘探程度較低的地區(qū)，可以利用礦物模型產(chǎn)生所需的結(jié)果，如礦物組分、孔隙度、干酪根含量、含水飽和度等。測(cè)井計(jì)算的結(jié)果（礦物組分、孔隙度、黏土含量、干酪根含量、含水飽和度）首先需要采用更可靠的巖心測(cè)量結(jié)果進(jìn)行標(biāo)定。

Roseneath組頁(yè)巖和Murteree組頁(yè)巖中均含有黏土、石英、碳酸鹽和干酪根，還有少量副礦物，如長(zhǎng)石、菱鐵礦等。根據(jù)孔隙度、滲透率、TOC、含水飽和度、礦物成分等結(jié)果判斷，Murteree組頁(yè)巖在盆地范圍內(nèi)的資源潛力比Roseneath組頁(yè)巖更好，潛力區(qū)在Encounter 1井區(qū)及其周邊地區(qū)。

致謝：感謝詹姆斯庫(kù)克大學(xué)地球與海洋科學(xué)系研究生研究支持計(jì)劃提供的資助，感謝DIMITRE（南澳大利亞州政府制造、創(chuàng)新、貿(mào)易、資源與能源部）提供的巖心樣品，感謝Synergy（IP軟件）和加拿大阿爾伯達(dá)省卡爾加里Trican地質(zhì)有限公司提供的技術(shù)服務(wù)，特別感謝美國(guó)懷俄明州Yellowstone Petrophysics有限公司的David Herrick對(duì)本文的審核，還要感謝JCU沉積學(xué)研究小組（Gravel Monkeys）的同事，尤其是Cassy Mtelela和Prince Owusu Agyemang的幫助，特別感謝Fawahid Khan Jadoon。

符號(hào)注釋：

Lm——有機(jī)質(zhì)成熟度水平，無(wú)因次，根據(jù)鏡質(zhì)體反射率數(shù)據(jù)利用交會(huì)方法求得；Rbase——電阻率測(cè)井基線電阻率，取10 ?·m；RLLD——深側(cè)向測(cè)井電阻率，?·m；Δt——聲波時(shí)差，μs/m；Δtbase——聲波測(cè)井基線聲波時(shí)差，取217 μs/m；Vk——干酪根體積分?jǐn)?shù)，f；ρb——體積密度，g/cm3；ρf——流體密度，g/cm3；ρk——干酪根密度，g/cm3；ρmax——密度測(cè)井曲線最大值，g/cm3；φa——未校正孔隙度值，%；φc——校正后孔隙度值，%；φk——干酪根孔隙度，%。

[1] GATEHOUSE C G.Formations of the Gidgealpa Group in the Cooper Basin[J].Australasian Oil & Gas Review,1972,18(1):10-15.

[2] FIELDING C R,BLACKSTONE B A,FRANK T D,et al.Reservoir potential of sands formed in glaciomarine environments:An analog study based on Cenozoic examples from McMurdo Sound,Antarctica[J].Geological Society London Special Publications,2012,368(1):211-228.

[3] Department for Manufacturing,Innovation,Trade,Resources and Energy.Cooper and Eromanga consolidated data package[EB/OL].(2004-06-14)[2015-10-01].http://www.beachenergy.com.au/IRM/PDF/ 2254/Asian PresentationHongKongandSingapore.

[4] ARCHIE G E.The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics[J].Transactions of the American Institute of Mining and Metallurgical Engineers,1942,146(3):54-62.

[5] WORTHINGTON P F.The petrophysics of problematic reservoirs[J].Journal of Petroleum Technology,2011,63(12):88-97.

[6] WORTHINGTON P F.The direction of petrophysics:A perspective to 2020[J].Petrophysics,2011,52(4):261-274.

[7] KENNEDY W D,HERRICK D C.Conductivity models for Archie rocks[J].Geophysics,2012,77(3):423-430.

[8] GLOVER P.Measurements of the photo-electric absorption(PEF) litho-density log for common lithologies[R].Queensland:James Cook University,2010.

[9] PASSEY O R,MORETTI F U,STROUD J D.A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs[J].AAPG Bulletin,1990,74(12):1777-1794.

[10] KATHY R B,RICHARD S.A comparative study of the Mississipian Barnet Shale,Fort Worth Basin,and Appalachian Basin[J].AAPG Bulletin,2011,91(4):475-499.

[11] KRYGOWSKI D A.Guide to petrophysical interpretation[R].Austin Texas USA:University of Texas at Austin,2003:47.

[12] GLORIOSO J C,RATTIA A J.Unconventional reservoirs:Basic petrophysical concepts for shale gas[R].Australia,Vienna:SPE/EAGE European Unconventional Resources Conference and Exhibition,2012.

[13] BUST V K,MAJID A A,LETO O,et al.The petrophysics of shale gas reservoirs:Technical challenges and pragmatic solutions[J].Petroleum Geoscience,2013,19(2):91-103

[14] GUIDRY F K,LUFFEL D L,OLSZEWSKL A J.Devonian shale formation evaluation model based on logs,new core analysis methods,and production tests[R].Lafayette,Louisiana:SPWLA 31st Annual Logging Symposium,1990.

（編輯 黃昌武）

Mineralogical modelling and petrophysical parameters in Permian gas shales from the Roseneath and Murteree formations,Cooper Basin,Australia

JADOON Quaid Khan1,ROBERTS Eric1,BLENKINSOP Tom1,WUST Raphael2,SHAH Syed Anjum3
(1.Department of Earth and Oceans,James Cook University,Townsville Queensland Australia; 2.TRICAN Geological Solutions Ltd.621- 37thAvenue N.E Calgary,Alberta,Canada; 3.Saif Energy Limited,Street 34,House No.12,F7/1 Pakistan)

To estimate the resources of Permian Roseneath and Murteree gas shales in the Cooper Basin,Australia,geochemical analysis,log interpretation and core analysis techniques were combined to conduct mineralogical modelling and define petrophysical parameters of both formations.With the sedimentologic,petrographic,SEM and XRD data derived from analysis of cores and cuttings,a mineralogical model was built for target formations.Moreover,based on the results of conventional core analysis,GR logging,SEM analysis,XRD analysis,and geochemical and petrographic analysis,a petrophysical model was established for key wells.Then,these models were used to analyse the mineral composition and petrophysical properties of Roseneath and Murteree gas shales.The results show that both Roseneath and Murteree gas shales are composed of clay,quartz,carbonate and kerogen,as well as a small quantity of auxiliary minerals (e.g.feldspar and siderite).According to porosity,permeability,TOC,water saturation,mineral composition and other parameters,it is concluded that Murteree shale has higher potential than Roseneath shale within the basin,especially in the areas in and around Well Encounter 1.

shale gas; mineralogical modelling; petrophysical properties; Cooper Basin; Permian Roseneath Formation; Permian Murteree Formation

TE122.2

A

1000-0747(2016)02-0253-08

10.11698/PED.2016.02.11

JADOON Quaid Khan（1975-），男，現(xiàn)為澳大利亞詹姆斯庫(kù)克大學(xué)地球與海洋科學(xué)系在讀博士研究生，主要從事非常規(guī)油氣儲(chǔ)集層方面研究。地址：Department of Earth and Oceans,James Cook University,Townsville Queensland 4814,Australia.E-mail:quaid.jadoon@my.jcu.edu.au

2015-11-20

2016-01-22