朱偉峰,李俊國,丁娛嬌,吳佳朋,國春香,趙同澤

(中國石油大港油田分公司勘探開發(fā)研究院,天津300280)

0 引 言

近年來,滄東凹陷孔二段細粒沉積相區(qū)致密油層鉆探獲得重大突破,多口井獲得工業(yè)油氣流。滄東凹陷孔二段是以辮狀河三角洲沉積為主,在三角洲前緣主砂帶形成常規(guī)儲層,遠端主要是以細粒沉積巖為主的致密儲層,細粒沉積巖發(fā)育面積比較大,成環(huán)帶狀分布特征,巖性主要是以混合沉積巖為主,巖石礦物成分復雜,常規(guī)巖性識別方法無法進行有效識別。

通過對孔二段關鍵井官××井500 m系統(tǒng)取心巖性描述與測井曲線對比分析,提取了巖性敏感變化曲線(密度、聲波、無鈾伽馬、電阻率),同時對密度、聲波測井曲線進行物性影響校正,建立一種基于核磁共振孔隙度、聲波、密度、無鈾伽馬、電阻率等多敏感曲線融合的巖性分類及連續(xù)自動判別技術,有效實現巖性分類。為進一步開展細粒沉積相區(qū)區(qū)域內老井及多井的巖性識別,以測井相分析為基礎,建立了測井相巖性數據庫,形成了老井及多井的測井相巖性識別的方法。通過以上2種方法對滄東凹陷孔二段細粒沉積巖進行分析,有效解決了孔二段細粒沉積相區(qū)巖性從定性到定量到區(qū)域的巖石識別與評價。

1 細粒沉積巖巖性特征及分類

由X衍射全巖分析得到滄東凹陷孔二段細粒沉積巖巖性特征,主要表現為:①礦物成分復雜,優(yōu)勢礦物不明顯?？锥渭毩３练e巖礦物成分包括石英、長石(鉀長石+斜長石)、方解石、鐵白云石+白云石(以鐵白云石為主)、方沸石、黏土、菱鐵礦、黃鐵礦,其中菱鐵礦+黃鐵礦含量非常低,平均值都在3%以內;方沸石含量比較高,平均在15%左右(見圖1)。砂巖、碳酸鹽巖、方沸石+黏土各占三分之一;②巖石礦物含量縱向變化大。圖2為官××井孔二段不同油組X衍射全巖礦物含量分析圖,從圖2可見,不同層組的石英+長石、碳酸鹽巖等所含礦物含量變化比較大,縱向上細粒沉積巖巖性差異較大。

由于研究區(qū)細粒沉積巖具有復雜的礦物成分和優(yōu)勢組分不明顯的特點,傳統(tǒng)的以優(yōu)勢礦物含量大于50%的巖石類型命名原則已經不適合用于該地區(qū)的巖石命名,地質上在官××井系統(tǒng)取心的基礎上,采用三端元礦物歸一化的方法,建立適合目標區(qū)的巖石類型命名標準,將細粒沉積巖巖性劃分為細粒長英沉積類、碳酸鹽巖類、細粒混合沉積巖類、黏土巖類4大類又細分成細粒長英沉積巖、云(灰)質細粒長英沉積巖、黏土質細粒長英沉積巖、白云(灰)巖、長英質白云(灰)巖、黏土質白云(灰)巖、黏土巖、長英質黏土巖、云(灰)質黏土巖、長英質細?；旌铣练e巖、云(灰)質細粒混合沉積巖、黏土質細粒混合沉積巖12種巖石類型[1],因此,研究區(qū)急需一種對新命名的巖石類型進行有效識別的方法。

圖1 孔二段細粒沉積巖礦物含量不同層組礦物含量對比圖

圖2 官××井巖心分析巖石礦物含量縱向分布圖

2 細粒沉積巖巖性識別方法與定量計算

2.1 基于多參數融合巖性識別方法

2.1.1巖性的定性識別

由地質巖性分類可知,目標區(qū)塊的巖石類型分為4大類12小類。研究發(fā)現目標區(qū)塊巖性復雜,薄互層發(fā)育,巖性縱向變化快,非均值性強,測井曲線難以反映各種巖性細微變化,利用測井資料很難將12種巖性區(qū)分開來。通過對系統(tǒng)取心井巖性描述、巖性厚度與常規(guī)測井曲線分辨率、響應特征的綜合對比分析發(fā)現,雖然測井信息難以區(qū)分12種巖性,但區(qū)分4大類巖性還是可以實現。

測井巖性識別主要是通過不同巖性在測井曲線響應特征差異來表征。由于測井響應特征受到了不同因素的制約及目標區(qū)巖性復雜性的影響,因此利用單一測井曲線響應特征已經不能滿足巖性識別的需求。對研究區(qū)測井特征綜合分析,提出了多參數融合識別巖性的方法。該方法第1步提取巖性相關的敏感曲線,根據系統(tǒng)取心的巖性描述與測井曲線對比分析發(fā)現,對巖性變化較為敏感的曲線有無鈾伽馬、電阻率、密度、聲波等,因此優(yōu)選以上4條測井曲線進行巖性識別。其中無鈾伽馬、電阻率曲線主要受巖性影響,但是聲波、密度曲線除受巖性影響外,物性控制作用明顯。第2步利用核磁共振測井總孔隙反推得到巖石視骨架密度值和視骨架聲波值[見式(1)與式(2)][2],消除常規(guī)測井曲線密度與聲波的孔隙度對巖性識別的影響。第3步將計算得到的骨架密度、骨架聲波、無鈾伽馬曲線加權組合得到巖性歸一化曲線[見式(3)],將深探測電阻率曲線對數刻度得到電性歸一化曲線,依據電性歸一化曲線與巖性歸一化曲線可以最終識別出細粒長英沉積類、碳酸鹽巖類、細粒混合沉積巖類、黏土巖類等4大類(見圖3)。將該方法編寫軟件,實現了細粒沉積巖的分類連續(xù)自動判別。

(1)

(2)

式中,Tma為骨架聲波;ρma為骨架密度;AC為聲波值;DEN為體積密度;φNMR為核磁測井總孔隙度。

圖3 多參數融合巖性分類圖版

巖性歸一化曲線利用歸一化后的視骨架密度與視骨架聲波反向重疊后與歸一化后無鈾伽馬曲線加權平均得到,計算公式為

(3)

式中,YX為巖性歸一化曲線;DENg為視骨架密度歸一化曲線;ACg為視骨架聲波歸一化曲線;KTHg為無鈾伽馬歸一化曲線。

2.1.2礦物含量定量計算

滄東凹陷孔二段巖石礦物類型包括石英、長石、白云石、方解石、方沸石、黏土、菱鐵礦、黃鐵礦,其中菱鐵礦+黃鐵礦含量在3%以內,礦物成分計算忽略不計。研究區(qū)的測井資料多為常規(guī)測井與核磁共振測井資料,常規(guī)方法很難將石英、長石、白云石、方解石含量精確計算。文章主要是在上述巖性識別分類的基礎上,依據官××井系統(tǒng)取心實驗數據建立了孔二段細粒沉積相區(qū)致密儲層礦物含量體積解釋模型,模型的砂質為石英+長石、碳酸鹽巖為方解石+白云石、另外還有方沸石、泥質(黏土)和孔隙度組成,其中孔隙是由核磁共振測井提供[3],其他礦物含量主要采用系統(tǒng)取心官××井全巖分析礦物的含量與敏感測井曲線進行結合,通過巖心數據刻度巖性敏感曲線,建立該地區(qū)巖性定量計算模型,建立了該區(qū)經驗回歸公式(見圖4),碳酸鹽巖含量通過物質平衡方程得到,該模型的建立實現了細粒沉積相區(qū)各種礦物含量的定量計算。

2.2 基于測井相的多井巖性識別方法

圖5 測井相巖性識別成果圖

滄東凹陷孔二段老井較多,配套的測井系列只有常規(guī)測井曲線,上述基于核磁共振測井的多參數融合巖性識別方法無法對老井的巖性進行識別,為此在上述方法研究的基礎上提出了測井相巖性識別方法。該方法主要是通過系統(tǒng)取心官××井全巖分析礦物的含量刻度常規(guī)測井資料建立測井相,建立測井相與巖心數據的對應數據庫。首先從測井資料本身出發(fā),進行測井曲線相似度分析,選取相似度最好的一組曲線作為測井相分類曲線,該地區(qū)通過相似度分析優(yōu)選GR、RT、AC、DEN曲線作為建模曲線。然后采用不同聚類分析方法劃分測井相,選取合適的聚類方法,作為測井相的分類方法。其次通過巖心數據標定測井相,建立不同層段測井相巖性識別成果標準(見圖5第6道)。最后,利用上述所建立的測井相巖性識別成果標準實現周圍鄰井及多井的巖性識別。圖5第5道為X衍射所獲得的4大類巖性,結果表明第5道與第6道巖性的符合程度非常高,統(tǒng)計后巖性符合率在92%以上,證實所選取的聚類分析方法適合于該地區(qū)測井相的建立

3 細粒沉積巖巖性識別方法應用效果

基于核磁測井的多參數巖性識別方法與測井相巖性識別方法廣泛應用于孔二段細粒沉積相區(qū)的巖性識別中,完成了近50多口井的巖性識別,巖性解釋符合率達到82%。圖6為Y井應用多參數融合的巖性識別方法評價成果與巖心分析對比圖。圖6中第5道為依據巖心全巖數據采用三端元礦物歸一化得到的巖性分類成果,第6道為采用多參數融合巖性識別方法識別的巖性成果,可見厚度大于0.3 m的儲層二者分析基本一致,厚度小于0.3 m的儲層,二者差異較大,主要是測井曲線縱向分辨率不足引起。圖6中第7、8、9、10道分別為測井計算礦物含量與巖心分析礦物含量對比,可見二者計算結果趨勢線基本一致,說明本文巖性定量方法適用于該地區(qū)礦物成分的計算。圖7為GX井區(qū)多井應用測井相巖性識別方法評價成果圖,從圖7中可以看出多井在縱向上巖性組合基本一致,利用官××井測井相與建立的巖性成果標準實現了該地區(qū)多井的新

圖6 Y井多參數融合巖性識別成果圖

圖7 GX井區(qū)多參數融合巖性識別成果圖

命名巖石類型的快速準確識別。

4 結 論

(1)針對滄東凹陷細粒沉積巖致密油儲巖性識別建立的2種方法,對于細粒沉積巖巖性識別能力較強,滿足了地質方面對新井、老井及多井巖性識別的要求。

(2)應用建立的巖性識別方法對滄東凹陷細粒沉積巖巖性進行綜合解釋評價,解釋結果與X衍射分析結果一致性比較高,對了解該地區(qū)細粒沉積巖的縱、橫向變化及儲層分布提供給了重要的技術支撐,為細粒沉積巖致密油七性研究奠定了基礎,為細粒沉積巖致密油儲量發(fā)現做出了貢獻。