高秋菊，譚明友，張營革，宋 亮，魏欣偉，張明秀，張 鵬

（1.中國海洋大學海洋地球科學學院，山東青島266100；2.中國石化勝利油田分公司物探研究院，山東東營257022）

頁巖油儲量豐富，具有極大的勘探潛力，是繼頁巖氣之后非常規(guī)油氣勘探開發(fā)的新熱點［1-4］。在美國，頁巖油的勘探以巴肯頁巖最為成功，極大地促進了非常規(guī)油氣勘探理論的發(fā)展［5］。受北美頁巖油勘探成功經(jīng)驗啟發(fā)，中國頁巖油勘探掀起熱潮。目前，在中國的渤海灣、柴達木盆地和泌陽凹陷等地區(qū)相繼發(fā)現(xiàn)了頁巖油，已成為高成熟勘探區(qū)油氣勘探的重要領域［6-8］，但還處于探索階段［9-11］。

羅家地區(qū)位于濟陽坳陷沾化凹陷陳家莊凸起北部的羅家鼻狀構(gòu)造帶，北部以斜坡過渡至四扣—渤南洼陷，西部與四扣—邵家洼陷相連，東鄰墾西地壘及三合村洼陷。近年來，研究區(qū)多口井在沙三段下亞段（Es3下）頁巖發(fā)育段見油氣顯示，羅42、新義深9和義182等井獲高產(chǎn)工業(yè)油流，展現(xiàn)了頁巖油較大的勘探潛力。

中外勘探實踐表明，頁巖油成藏的關鍵要素是“甜點”的發(fā)育程度，“甜點”越發(fā)育，含油氣性越好。與北美海相頁巖油相比，羅家地區(qū)陸相頁巖油具有自身的特殊性，難以直接應用海相頁巖油“甜點”預測技術。目前，制約陸相頁巖油勘探的重點和難點主要有：①如何單井定量識別和評價頁巖油“甜點”，在縱向上描述“甜點”非均質(zhì)性；②如何將影響“甜點”的各類地質(zhì)、工程要素與地震信息建立聯(lián)系，進行精細地震預測；③如何有效地建立“甜點”綜合性定量評價技術。為此，以濟陽坳陷羅家地區(qū)Es3

下陸相頁巖油為研究對象，在“甜點”測井定量識別的基礎上，通過對關鍵地質(zhì)、工程要素進行精細地震預測，形成頁巖油“甜點”井震聯(lián)合定量評價技術，旨在進一步推動羅家地區(qū)陸相頁巖油勘探進程，為今后高效勘探開發(fā)奠定基礎。

1 “甜點”測井定量識別

頁巖油“甜點”在縱向上具有較強的非均質(zhì)性，從單井上進行定量識別和評價至關重要。成像、核磁等特殊測井資料有助于直觀、定量識別“甜點”，但在研究區(qū)僅有個別新井進行了特殊測井資料采集，無法推廣應用。為此，根據(jù)常規(guī)測井資料，在明確頁巖油“甜點”測井響應特征基礎上，建立了羅家地區(qū)頁巖油“甜點”測井定量識別模型。

1.1 “甜點”測井響應特征

由于受裂縫、泥漿侵入及含油氣性等因素的影響，羅家地區(qū)頁巖油“甜點”發(fā)育段在常規(guī)測井曲線上普遍具有“三高一低一負”的特征（圖1），即高電阻率、高聲波時差、高中子孔隙度、低密度、自然電位負異常［12-15］。此外，深淺側(cè)向電阻率差值和次生孔隙的大小與“甜點”的發(fā)育程度呈正比。

據(jù)此，選取雙側(cè)向（RD）、聲波時差（AC）、補償中子孔隙度（CNL）、中子密度（DEN）、自然電位（SP）、深淺側(cè)向電阻率差值（Rc）及次生孔隙（PORf）7個測井及其衍生參數(shù)定量識別頁巖油“甜點”發(fā)育段。

1.2 “甜點”發(fā)育指數(shù)判別模型的建立

根據(jù)頁巖油“甜點”測井響應特征，選取羅69、羅67、新義深9等5口泥頁巖典型井的41個樣品，其中，“甜點”發(fā)育段樣品13個，非“甜點”發(fā)育段樣品28個。為避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象，采用因子分析技術［16］將RD，AC，CNL，DEN，SP，Rc和PORf共7個測井參數(shù)降維減至3個因子參數(shù)。其中，因子1主要與AC，DEN，CNL和Rc有關，反映“甜點”發(fā)育段的速度、密度等，定義為“甜點”的巖石物理因子f1；因子2主要與RD和SP有關，反映“甜點”發(fā)育段的電性和滲透性，定義為“甜點”的油氣概率因子f2；因子3主要與PORf有關，反映“甜點”發(fā)育段次生孔隙的發(fā)育程度，定義為“甜點”的儲集能力因子f3。

以3個因子為分析變量，通過判別分析技術［17］，建立羅家地區(qū)Es3下頁巖油“甜點”發(fā)育指數(shù)的判別模型：

采用回代法和交叉驗證法對已知41個樣本進行驗證，結(jié)果表明上述模型的判別正確率較高，達87.8%。S值大于0.86時，可以判斷為“甜點”段，S值越大，表示該段的“甜點”發(fā)育程度越高，反之亦然。同時，將其應用于羅69等典型頁巖油井中（圖1），“甜點”發(fā)育指數(shù)反映的“甜點”信息與巖性描述和成像測井結(jié)果具有一致性。如在羅69井2 933.5～2 936.5 m井段，成像測井表明裂縫不發(fā)育，試油結(jié)果未見顯示，S值為0；而在3 042.5～3 044.5 m井段，成像測井顯示裂縫較為發(fā)育，試油結(jié)果見油流，S值為2.85。頁巖油“甜點”的發(fā)育程度與S具有正相關關系，表明該判別模型較為準確、合理。頁巖油“甜點”發(fā)育指數(shù)判別模型融合多測井曲線信息，減少多解性，實現(xiàn)了“甜點”發(fā)育程度的定量化描述。最終，利用該模型完成了羅家地區(qū)30余口井Es3下13x和Es3下12x—13s砂組頁巖油“甜點”的定量識別，共識別出42段160 m的“甜點”發(fā)育段，為后續(xù)的井震聯(lián)合定量評價奠定了基礎。

圖1 羅家地區(qū)羅69井頁巖油“甜點”定量識別與成像測井分析結(jié)果對比Fig.1 Comparison between quantitative identification results and imaging log analysis of shale oil“sweet spot”in Well Luo69 of Luojia area

2 “甜點”關鍵要素地震預測

羅家地區(qū)Es3下陸相頁巖油“甜點”受巖相類型、地層厚度、有機質(zhì)含量等眾多因素影響，其中，總有機碳含量（TOC）、巖相類型、裂縫和脆性4項是構(gòu)成頁巖油“甜點”的關鍵因素。為此，從羅家地區(qū)的實際地質(zhì)情況出發(fā)，探討頁巖油“甜點”關鍵要素與疊前、疊后地震信息的關系，建立“甜點”關鍵要素的地震預測技術，并取得較好的應用效果。

2.1 多測井曲線約束反演預測TOC

多測井曲線約束的TOC反演預測的主要原理是構(gòu)建多測井曲線聯(lián)合約束條件，建立基于約束條件下的TOC解釋模型，使得約束后的擬波阻抗曲線能夠更加精細地反映TOC變化趨勢，從而有效地利用反演方法進行TOC平面預測［18-19］。研究表明，頁巖中TOC值越大，電阻率、聲波時差越大，巖石的總密度越小。為此，對經(jīng)典ΔlgR法進行改進，增加密度參數(shù)，建立多測井曲線約束條件下的TOC計算公式為：

以羅家地區(qū)24口井的聲波時差、密度和電阻率等數(shù)據(jù)為基礎，利用渤南三維地震數(shù)據(jù)體進行反演運算，得到研究區(qū)三維波阻抗反演數(shù)據(jù)體（圖2a）。結(jié)合TOC與波阻抗之間的經(jīng)驗公式，將波阻抗反演數(shù)據(jù)體轉(zhuǎn)化為TOC數(shù)據(jù)體，對該數(shù)據(jù)體提取平面屬性并網(wǎng)格化，實現(xiàn)TOC平面預測（圖2b）。研究區(qū)4口井不同砂組TOC的誤差分析結(jié)果表明，預測與實測TOC值的相對誤差最大為22%，最小為0.04%，平均小于9%，具有較高的準確性。

2.2 基于沉積參數(shù)預測頁巖巖相

由于頁巖中各類巖相的地球物理特征差異較小，難以將地震屬性與巖相建立較匹配的關系，根據(jù)地震屬性差異直接預測巖相的空間變化存在多解性。為此，根據(jù)頁巖儲層地震、地質(zhì)特征，提出基于沉積參數(shù)的頁巖巖相預測方法。該方法綜合運用地震數(shù)據(jù)與鉆井資料，以地震屬性表征沉積參數(shù)為基礎，通過敏感沉積參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡融合來表征巖相［20］。其數(shù)學模型為：

圖2 羅家地區(qū)Es3下波阻抗與TOC平面分布預測Fig.2 Prediction of wave impedance attribute and TOC plane distribution of Lower Es3Member in Luojia area

研究表明，TOC、孔隙度、碳酸鹽含量和石英長石含量4個沉積參數(shù)與頁巖巖相的關系較為敏感。首先通過研究區(qū)測井數(shù)據(jù)與實測沉積參數(shù)的交會分析，建立這4個沉積參數(shù)的測井定量模型；其次利用多口井計算得到的沉積參數(shù)與敏感疊后地震屬性交會分析，并進行疊后地震屬性預測；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術對這4個沉積參數(shù)進行屬性融合，預測頁巖巖相分布規(guī)律。該方法避免了直接利用地震屬性預測巖相的多解性，增加了沉積參數(shù)的約束項，融合了更多的地震、地質(zhì)信息，預測結(jié)果與實鉆井吻合率達80%（圖3a），比基于波形分類的頁巖巖相預測更加精細、準確（圖3b）。

圖3 羅家地區(qū)Es3下頁巖巖相預測方法對比Fig.3 Comparison of shale lithofacies prediction methods of Lower Es3Member in Luojia area

2.3 基于疊后地震屬性的緩傾角裂縫密度定量表征

羅家地區(qū)頁巖中發(fā)育的裂縫以中低角度縫為主，該類緩傾角裂縫有助于改善頁巖尤其是層狀頁巖微孔隙的連通性，利于油氣聚集成藏。疊前裂縫預測技術具有較好的優(yōu)勢，可實現(xiàn)定量預測，但實際應用過程中受地震資料品質(zhì)、實現(xiàn)過程繁雜等因素影響，預測效果不理想。

針對研究區(qū)5口典型頁巖井，選取能夠反映緩傾角裂縫特征的敏感疊后地震屬性。在數(shù)據(jù)歸一化基礎上，經(jīng)已知測井裂縫密度的量綱標定，建立緩傾角裂縫密度的計算公式，實現(xiàn)了研究區(qū)緩傾角裂縫密度的定量表征。選取具有成像測井裂縫表征資料的羅69井，提取井旁道數(shù)據(jù)，分析其實測裂縫密度和各種疊后地震屬性，發(fā)現(xiàn)相干、曲率屬性對緩傾角裂縫較為敏感。經(jīng)實測裂縫密度的量綱標定，建立基于疊后地震屬性的緩傾角裂縫密度計算公式：

利用（4）式計算羅69井的裂縫密度曲線與實測裂縫密度具有較好的一致性（圖4）。推廣至羅家地區(qū)，預測Es3

下的裂縫密度與實際鉆探結(jié)果較為吻合，且研究區(qū)北部頁巖儲層的裂縫密度較大，多見工業(yè)油流（圖5）。

圖4 羅家地區(qū)羅69井Es3下頁巖儲層計算與實測裂縫密度對比Fig.4 Comparison between computed and measured fracture density in shale reservoir of Well Luo69 of Lower Es3Member in Luojia area

2.4 基于疊前彈性參數(shù)的頁巖脆性表征

傳統(tǒng)的脆性指數(shù)計算方法在研究區(qū)應用效果不理想，存在不一致性和不適用性。頁巖樣品應力應變測試實驗結(jié)果表明，脆性礦物含量與脆性指數(shù)雖有一定的關系，但數(shù)據(jù)較為分散，不適合建立較為精確的脆性表征公式。而楊氏模量、泊松比與脆性指數(shù)的關系顯著，數(shù)據(jù)分布相對集中，因此可選用楊氏模量和泊松比作為脆性表征的2個參數(shù)，建立新的脆性表征公式［21-24］。通過二元多次回歸分析，建立基于楊氏模量和泊松比的脆性指數(shù)表征公式：

圖5 羅家地區(qū)Es3下裂縫密度平面預測Fig.5 Prediction of fracture density plane distribution of Lower Es3Member in Luojia area

圖6 羅家地區(qū)Es3下計算與實測脆性指數(shù)對比及平面預測Fig.6 Comparison of computed and measured brittleness index and the prediction of brittleness index plane distribution of Lower Es3Member in Luojia area

將基于楊氏模量和泊松比擬合得到的脆性指數(shù)與實測脆性指數(shù)進行交會（圖6a），發(fā)現(xiàn)兩者存在較好的一致性，近似呈正比關系，證實該脆性表征公式的準確性。為實現(xiàn)楊氏模量和泊松比的準確預測，通過疊前地震反演實現(xiàn)對楊氏模量和泊松比的直接計算，指導頁巖脆性地震預測。在Aki-Rich?ards近似方程的基礎上［25-30］，推導出基于楊氏模量和泊松比的地震波反射系數(shù)方程：

以貝葉斯理論為指導，采用對初始模型依賴性較小、抗噪性強的AVA疊前地震反演算法，實現(xiàn)對楊氏模量與泊松比的直接反演，提高了結(jié)果的可靠性。羅家地區(qū)Es3下脆性指數(shù)預測結(jié)果與實際的鉆探情況較為吻合，如渤頁平1和渤頁平2井的壓裂效果不理想，日產(chǎn)油量較低，預測結(jié)果表明其脆性指數(shù)低，地層脆性較差（圖6b）。

3 “甜點”井震聯(lián)合定量評價

頁巖油“甜點”井震聯(lián)合定量評價技術是以各項關鍵要素的地震預測結(jié)果為基礎，以測井定量識別為約束，通過兩者融合回歸，構(gòu)建“甜點”地震表征模型，實現(xiàn)了對陸相頁巖油“甜點”的井震聯(lián)合定量評價。

3.1 井震聯(lián)合定量表征模型的建立

以羅家地區(qū)頁巖油典型井為例，統(tǒng)計其中“甜點”基礎地震表征數(shù)據(jù)，將日產(chǎn)油量、巖相、TOC、裂縫指數(shù)、脆性指數(shù)等參數(shù)分為巖相類型、油氣富集、地層脆性3大類因素，擬合構(gòu)建“甜點”的井震聯(lián)合表征模型（表1）。

在實際擬合過程中，對于巖相類型因素，根據(jù)不同巖相類型的產(chǎn)能，分別對層狀泥頁巖、紋層狀泥質(zhì)灰?guī)r、紋層狀灰質(zhì)泥巖和塊狀泥頁巖4類巖相進行賦值：其中，層狀泥頁巖的產(chǎn)能最好，賦值為1；紋層狀泥質(zhì)灰?guī)r的產(chǎn)能較好，賦值為0.75；紋層狀灰質(zhì)泥巖的產(chǎn)能次之，賦值為0.5；塊狀泥頁巖的產(chǎn)能最差，賦值為0.2。由于TOC和裂縫指數(shù)能較好地反映油氣富集因素，將兩者的乘積稱為油氣富集因子。脆性指數(shù)能較好地反映地層脆性因素，稱為地層脆性因子。以羅家地區(qū)25口井27個泥頁巖“甜點”發(fā)育段的基礎地震表征參數(shù)為依據(jù)，以產(chǎn)能情況和測井定量識別結(jié)果為約束，采用多次擬合回歸方法構(gòu)建“甜點”發(fā)育指數(shù)，實現(xiàn)了羅家地區(qū)Es3下頁巖油“甜點”發(fā)育程度的井震聯(lián)合定量表征：

表1 羅家地區(qū)頁巖油典型井的“甜點”地震表征參數(shù)統(tǒng)計Table1 Statistical results of seismic characterization parameters of shale oil“sweet spot”in typical wells in Luojia area

3.2 井震聯(lián)合定量評價結(jié)果分析

由（7）式計算獲得的S與日產(chǎn)油量進行交會分析，發(fā)現(xiàn)兩者具有較好的正相關性（圖7）。當S值大于0.5時，日產(chǎn)油量較高，均達到工業(yè)產(chǎn)能，屬于夾層及裂縫型儲層，為Ⅰ類“甜點”；當S值為0.35～0.5時，日產(chǎn)油量較低，產(chǎn)能較差，屬于基質(zhì)型儲層，為Ⅱ類“甜點”；當S值小于0.35時，未見產(chǎn)能。由此可見，根據(jù)疊前、疊后地震資料構(gòu)建的“甜點”發(fā)育指數(shù)可以較好的反映泥頁巖“甜點”的發(fā)育程度，實現(xiàn)“甜點”的定量表征和評價。

圖7 羅家地區(qū)“甜點”發(fā)育指數(shù)與日產(chǎn)油量交會分析Fig.7 Cross plot between developmental index of“sweet spot”and daily oil production in Luojia area

采用建立的井震聯(lián)合定量表征模型，實現(xiàn)了羅家地區(qū)Es3下13x和13s—12x砂組的頁巖油“甜點”定量評價（圖8）。結(jié)果表明：13x砂組以發(fā)育夾層及裂縫型“甜點”為主，預測Ⅰ類“甜點”有利面積為120 km2，資源量為 4 800×104t；13s—12x砂組以發(fā)育基質(zhì)型“甜點”為主，預測Ⅱ類“甜點”有利面積為60 km2，資源量為2 400×104t，展現(xiàn)了羅家地區(qū)北部夾層及裂縫型頁巖油“甜點”的較大勘探潛力，為今后研究區(qū)頁巖油的高效勘探指明方向。

圖8 羅家地區(qū)Es3下頁巖油“甜點”井震聯(lián)合定量評價結(jié)果Fig.8 Quantitative evaluation of shale oil“sweet spot”in Lower Es3Member in Luojia area with wellseismic joint technology

4 結(jié)論

在明確濟陽坳陷羅家地區(qū)Es3下陸相頁巖油“甜點”具有“三高一低一負”測井響應特征的基礎上，建立羅家地區(qū)頁巖油“甜點”發(fā)育指數(shù)判別模型，實現(xiàn)了頁巖油“甜點”測井定量識別。根據(jù)羅家地區(qū)頁巖油“甜點”的TOC、巖相類型、裂縫和脆性4項關鍵要素與多種地震信息的定性、定量關系，研發(fā)了多測井曲線約束的TOC反演預測、基于沉積參數(shù)的頁巖巖相預測、基于疊后地震屬性的緩傾角裂縫密度定量表征和基于疊前彈性參數(shù)的頁巖脆性表征4大類“甜點”關鍵要素地震預測技術。以TOC、巖相類型、裂縫和脆性4項關鍵要素的地震預測結(jié)果為基礎，以測井定量識別為約束，融合構(gòu)建“甜點”地震表征模型，完成了對陸相頁巖油“甜點”的井震聯(lián)合定量評價，其中在13x砂組的夾層及裂縫型儲層中預測Ⅰ類“甜點”有利面積120 km2，資源量4 800×104t，展現(xiàn)了羅家地區(qū)北部夾層及裂縫型頁巖油“甜點”的較大勘探潛力，為今后研究區(qū)頁巖油的高效勘探指明了方向。

符號解釋：

S——“甜點”發(fā)育指數(shù)；a，b，c——巖石物理因子、油氣概率因子及儲集能力因子的權系數(shù)；d——常數(shù)；f1——巖石物理因子；f2——油氣概率因子；f3——儲集能力因子；TOC——總有機碳含量，%；Pim-n——擬合波阻抗，（g/cm3）·（m/s）；n——沉積參數(shù)總數(shù)；yn——重點井的沉積參數(shù)；cn——常數(shù)；m——地震屬性個數(shù)；xm——重點井的地震屬性；wnm——沉積參數(shù)yn相對于地震屬性xm的權系數(shù)；F——裂縫密度，條/m2；α，β——量綱校正參數(shù)；X——歸一化處理后的相干屬性；Q——歸一化處理后的曲率屬性；e，f——歸一化處理后曲率屬性的最大、最小相關系數(shù)；B——脆性指數(shù)；E′——歸一化的楊氏模量；ΔE——楊氏模量變化量；E——楊氏模量；σ——泊松比；Δσ——泊松比變化量；σ′——歸一化的泊松比；ρ——密度；Δρ——密度變化量；k1，k2，k3，k4和 k5——擬合系數(shù)；R(θ)——縱波反射系數(shù)；θ——入射角，（°）；k——縱橫波速度比；L——巖相類型。