柳筠，關紅梅，喻璐，康曦

(中石化江漢油田分公司勘探開發(fā)研究院，湖北 武漢 430023)

頁巖氣是指主體位于暗色泥頁巖或高碳泥頁巖中，以吸附或游離狀態(tài)為主要存在方式的天然氣；頁巖既是烴源巖和儲層，也是蓋層，形成了頁巖氣獨特的賦存狀態(tài)，其開采方式主要依靠水力壓裂進行增產(chǎn)。近年來多名學者專家已對我國開展了頁巖氣早期地質(zhì)評價和勘探研究等工作，并取得了一定的成果認識[1～3]。其中，重慶焦石壩地區(qū)下志留統(tǒng)龍馬溪組-五峰組頁巖氣田發(fā)育多套古生界富有機質(zhì)頁巖儲層，其形成時間老、熱演化程度高，具備很好的開發(fā)潛力。

非常規(guī)油氣儲層普遍具備巖性致密、基質(zhì)孔隙度和滲透率低以及微觀孔隙結(jié)構(gòu)復雜等特征，為提高單井產(chǎn)量和穩(wěn)產(chǎn)有效期，一般都需要進行大規(guī)模壓裂改造。然而，并不是所有的層段都能獲得理想的產(chǎn)能，只有脆性比較強的層段在壓裂過程中才可形成復雜的裂縫供油氣滲流，因此頁巖的脆性特征對儲層壓裂改造至關重要，直接影響頁巖氣勘探開發(fā)、試油層位優(yōu)選及施工效果，并進一步影響頁巖儲層產(chǎn)能高低和經(jīng)濟效益預測評價[4～7]。其中，地層中礦物的種類及含量求取是脆性評價的關鍵，對地層礦物識別、巖性劃分、確定地層黏土含量與類型、計算骨架參數(shù)以及研究沉積環(huán)境等方面，均有著非常重要的意義。

筆者以重慶涪陵焦石壩地區(qū)龍馬溪組-五峰組頁巖儲層為例，在常規(guī)測井曲線、巖心分析化驗資料以及ECS(地球化學元素)測井資料的基礎上，運用各種數(shù)理方法建立多種脆性礦物解釋模型，并分區(qū)進行優(yōu)選應用和定量評價，以期為研究區(qū)的脆性評價及鉆井與壓裂層段的優(yōu)選提供技術支撐。

1 地質(zhì)特征與礦物巖石特征

1.1 地質(zhì)特征

涪陵地區(qū)頁巖氣田焦石壩區(qū)塊位于川東南涪陵區(qū)塊南部，行政區(qū)劃隸屬于重慶市涪陵區(qū)。涪陵地區(qū)地處四川盆地和盆邊山地過渡地帶，海拔最高1977m，最低138m，多在200～800m，境內(nèi)地勢以低山丘陵為主，橫跨長江南北、縱貫烏江東西兩岸。地勢大致東南高而西北低，西北-東南斷面呈向中部長江河谷傾斜的對稱馬鞍狀，是四川盆地的重要產(chǎn)氣區(qū)。根據(jù)已完鉆井的鉆井資料顯示，涪陵地區(qū)古生界奧陶系-中生界三疊系自下而上主要發(fā)育：十字鋪組、寶塔組、澗草溝組、五峰組、龍馬溪組、小河壩組、韓家店組、黃龍組、梁山組、棲霞組、茅口組、龍?zhí)督M、長興組、飛仙關組、嘉陵江組。焦石壩及鄰區(qū)在上奧陶統(tǒng)五峰組-下志留統(tǒng)龍馬溪組，發(fā)育了大套的深灰色、灰黑色泥巖、碳質(zhì)泥巖夾薄層的黏土粉砂巖，屬淺海陸棚相沉積。

從區(qū)域上來看，龍馬溪組一段發(fā)育完整，為主要勘探目的段。173塊樣品總有機碳質(zhì)量分數(shù)(w(TOC))介于0.55%～5.89%(平均2.54%)，等效鏡質(zhì)體反射率介于2.2%～3.1%，表明五峰組-龍馬溪組泥頁巖進入過成熟演化階段，以生成干氣為主。180塊巖石物性樣品孔隙度介于1.17%～7.98%(平均4.61%)，且目前已鉆井氣測顯示活躍，具備整體含氣的典型特征，綜合顯示出該段具有良好的頁巖氣資源潛力。

1.2 礦物巖石特征

研究工區(qū)含氣頁巖儲層目的層段的礦物種類主要包括黏土礦物、長英質(zhì)、碳酸鹽、黃鐵礦和赤鐵礦。其中長英質(zhì)體積分數(shù)自下而上呈減少趨勢；黏土礦物主要包括伊-蒙混層和伊利石，其次為綠泥石，自下而上呈逐漸增加的趨勢(見表1)；長石主要包括鉀長石和斜長石；脆性礦物主要包括石英、鉀長石、斜長石以及碳酸鹽礦物，自下而上呈現(xiàn)逐漸減小趨勢。通常認為，脆性礦物含量越高，在相同構(gòu)造應力作用下，越容易形成天然裂縫和誘導裂縫，有利于游離氣的解吸、滲流和聚集成藏。

2 頁巖儲層脆性礦物解釋模型的建立

2.1 ECS測井法

斯倫貝謝公司的ECS測井法可以定量地提供地層中的 Si、Ca、Fe、S、Ti、Gd等化學元素的含量，利用上述元素含量與地層礦物之間的關系可以分析巖石礦物含量[8]。其中Si與石英密切相關，Ca與方解石、白云石密切相關，S和Ca 可以指示石膏含量，F(xiàn)e與黃鐵礦、菱鐵礦有關。

由于元素與礦物之間有著強烈的相互制約關系，因此采用數(shù)學因子分析統(tǒng)計法，確定各類造巖元素含量與礦物之間的關系因子，再據(jù)此將元素含量轉(zhuǎn)換為相應的礦物含量。利用焦頁A井的ECS測井資料，建立各類礦物含量的關系式：

φclay=3.104-6.791×wSi-8.09×wCa-9.974×wFe-0.858×wS

(1)

φcar=0.508-1.194×wSi+0.438×wCa-3.28×wFe-0.28×wS

(2)

φQFM=-2.605+7.969×wSi+7.634×wCa+13.205×wFe-0.738×wS

(3)

式中：φclay為計算的黏土的體積分數(shù)，1；φcar為地層碳酸鹽巖(灰質(zhì))的體積分數(shù)，1；φQFM為地層長英質(zhì)的體積分數(shù)，1 ；wSi、wCa、wFe、wS為ECS測井得到的Si、Ca、Fe、S元素的質(zhì)量分數(shù)，1。

2.2 中子-密度二元交會法

通常情況下，三孔隙度曲線(聲波時差、中子、密度)最能直觀反映巖性特征變化。因此，首先將三孔隙度曲線進行兩兩交會，擬合出交會因子，即通過將數(shù)據(jù)無量綱化，減小在回歸分析過程中因數(shù)據(jù)屬性及單位差異不同而產(chǎn)生的誤差；然后將各計算因子與巖心實測礦物含量進行回歸分析，優(yōu)選出相關系數(shù)最高的計算因子；最后再將其與各類實測礦物含量建立單元線性回歸方程式：

φx=aTh(A-B)+b

(4)

式中：φx為某類礦物的體積分數(shù)，1；Th為交會因子，1；A、B為三孔隙度曲線中的任意2種曲線的值；a、b為常數(shù)。

三孔隙度曲線兩兩交會后發(fā)現(xiàn)，實測各類礦物含量與中子-密度交會因子的關系最明顯，相關系數(shù)最高(見圖1)。因此，選用中子-密度交會因子與各類礦物含量建立單因子回歸模型：

Th(cnl-den)=lg[(c-φcnl)/(ρ-d)]

(5)

φclay=-264.36×Th(cnl-den)(φcnl-ρ)+503.95

(6)

φsil=235.44×Th(cnl-den)(φcnl-ρ)-365.79

(7)

φsil+cal=249.17×Th(cnl-den)(φcnl-ρ)-380.1

(8)

φiro=100-φclay-φsil+cal

(9)

式中：Th(cnl-den)為中子-密度交會因子，1；c、d為區(qū)域經(jīng)驗常數(shù)；ρ為密度測井值，g/cm3；φcnl為中子測井值，%；φsil、φsil+cal、φiro分別為計算的硅質(zhì)、硅質(zhì)+鈣質(zhì)、鐵質(zhì)的體積分數(shù)，%。

圖1 五峰組-龍馬溪組黏土礦物、脆性礦物體積分數(shù)與中子-密度交會因子關系圖

2.3 三元回歸法

三元回歸法是將實驗室全巖X衍射礦物組分分析結(jié)果與測井資料進行最佳深度匹配后，再開展實測礦物含量與測井曲線之間的相關性分析，找出每種礦物相關性最好的單元測井曲線，最后通過該曲線與各類礦物建立多元回歸方程式[9～11]。通過對比后發(fā)現(xiàn)，無鈾伽馬(在高放射性儲層中，無鈾伽馬能夠彌補自然伽馬計算黏土含量的不足)、中子、密度曲線與各類巖石礦物的相關性最好，其中無鈾伽馬與黏土含量的相關系數(shù)最高。因此針對某一類礦物，首先可設方程為：

φx=e×qKTh+f×ρ+g×φcnl+h

(10)

式中：qKTh為無鈾伽馬，API；e、f、g、h為常數(shù)。

再根據(jù)最小二乘法原理及工區(qū)的巖心分析實測資料，采用最優(yōu)化方法計算得出e、f、g、h后，即可建立礦物解釋模型：

φclay=0.194×qKTh+34.492×ρ+1.896×φcnl-98.912

(11)

φsil=-0.023×qKTh-102.358×ρ-1.459×φcnl+338.833

(12)

φcal=-0.106×qKTh+63.469×ρ-0.393×φcnl-138.13

(13)

φiro=-0.028×qKTh+4.739×ρ-0.072×φcnl-4.98

(14)

式中：φcal為計算的鈣質(zhì)體積分數(shù)，%。

2.4 五元回歸法

在常規(guī)測井曲線中，除了三孔隙度曲線最能直觀反映巖性特征變化，無鈾伽馬、光電吸收截面指數(shù)曲線亦能指示巖性變化。因此，可以將上述5條測井曲線進行數(shù)據(jù)標準化后，利用最小二乘法原理以及多元回歸分析法，與實驗室全巖X衍射資料進行擬合回歸分析，建立各類礦物含量關系式：

φclay=0.009×Δt+43.604×ρ+1.512×φcnl+2.005×IPE+0.095×qKTh-113.242

(15)

φsil=-0.543×Δt-96.455×ρ+0.075×φcnl-2.834×IPE-0.05×qKTh+352.252

(16)

φcal=0.345×Δt+49.59×ρ-1.394×φcnl+0.826×IPE-0.051×qKTh-121.141

(17)

φiro=0.189×Δt+3.262×ρ-0.193×φcnl+0.003×IPE+0.006×qKTh-17.87

(18)

式中：Δt為聲波時差測井值，μs/ft；IPE為光電吸收截面指數(shù)，1。

3 模型適用性分析

對上述4種方法所建立模型的適用性進行了對比分析?；诮故瘔蔚貐^(qū)實際測井、實測巖心資料，利用無鈾伽馬曲線建立黏土體積分數(shù)計算模型，并與黏土體積分數(shù)實測值進行了交會分析(見圖2)。此外，利用ECS測井法、中子-密度二元交會法、三元回歸法、五元回歸法分別對黏土體積分數(shù)進行了數(shù)據(jù)預測，并與黏土體積分數(shù)實測值進行了交會分析(見圖3)。

圖2 五峰組-龍馬溪組無鈾伽馬-黏土體積分數(shù)計算模型及黏土體積分數(shù)計算值與黏土體積分數(shù)實測值交會圖

由圖2及圖3分析可知，無鈾伽馬對黏土體積分數(shù)反應敏感，兩者呈明顯正相關關系且相關系數(shù)R達到0.7087，該方法計算出的黏土體積分數(shù)與實測值的相關系數(shù)R達到0.709；4種方法計算的黏土體積分數(shù)均與實測值有很好的正相關關系，說明4種方法建立的黏土體積分數(shù)計算模型均有效、可靠，能較好地預測黏土體積分數(shù)。

4 應用實例

利用上述4種方法建立的礦物解釋模型，對焦石壩地區(qū)一期產(chǎn)建區(qū)、二期產(chǎn)建區(qū)的20口已完鉆導眼井的礦物含量進行了應用分析。應用結(jié)果表明，不同方法在不同產(chǎn)建區(qū)的效果存在差異。

以焦石壩地區(qū)一期產(chǎn)建區(qū)焦頁A井為例，采用4種方法對該井的目的層段各類礦物含量進行了計算，通過對比分析可知，ECS測井法計算的礦物含量與巖心分析結(jié)果符合度高，平均相對誤差小(小于5%)，但其成本較高，應用受到了限制；中子-密度二元交會法、三元回歸法、五元回歸法計算的黏土體積分數(shù)、硅質(zhì)體積分數(shù)均與實測巖心資料符合度高，縱向變化一致，整體平均相對誤差小(見圖4)。但是，在計算鈣質(zhì)、鐵質(zhì)含量方面，中子-密度二元交會法的解釋精度低于三元回歸法與五元回歸法，不能很好地反映鈣質(zhì)及鐵質(zhì)含量的縱向變化趨勢。

以焦石壩地區(qū)二期產(chǎn)建區(qū)焦頁B井為例，該井缺乏ECS測井資料，因此采用另外3種方法對目的層段各類礦物含量進行了計算，通過對比可知，中子-密度二元交會法計算結(jié)果存在誤差，目的層上部(3560～3590m)計算的黏土體積分數(shù)、硅質(zhì)體積分數(shù)與實測值的平均相對誤差較大(分別達到8%、10%)，且計算的鈣質(zhì)體積分數(shù)、鐵質(zhì)體積分數(shù)精度也不高，未能反映其變化趨勢，說明該方法不適用于二期產(chǎn)建區(qū)；三元回歸法、五元回歸法計算的各類礦物含量與實測值符合度較高(符合率大于90%)，且三元回歸法計算結(jié)果精度更高，整體平均相對誤差較小(均小于5%)，均低于行業(yè)標準(見圖5)。

圖3 4種方法的黏土體積分數(shù)計算值與黏土體積分數(shù)實測值交會圖

圖4 焦頁A井五峰組-龍馬溪組礦物含量計算對比圖

圖5 焦頁B井五峰組-龍馬溪組礦物含量計算對比圖

在實際生產(chǎn)過程中，焦石壩地區(qū)水平井采用完井方式進行開發(fā)工作，且水平井測井解釋工作是基于導眼井的測井模型來完成的。上述4種方法均有優(yōu)勢，也各自存在缺點，因此在應用過程中，要根據(jù)井的實際測錄井資料、巖心分析化驗資料、地質(zhì)構(gòu)造情況來進行優(yōu)選，以得到最精準的解釋成果。

5 結(jié)語

綜合分析可知，ECS測井技術成熟，且不受導眼、泥漿性質(zhì)影響，能精準測量各元素含量，計算的礦物含量精度高，但是其造價昂貴，并不是所有導眼井中均有測量[13，14]，因此適用性受限。中子-密度二元交會法變量少，能快速計算出黏土、硅質(zhì)含量，且精度較高，但計算的鈣質(zhì)、鐵質(zhì)含量誤差較大。三元回歸法、五元回歸法計算的礦物組分含量與實測資料符合度較高，整體平均相對誤差小。但是，在水平井測井序列里，聲波時差曲線易受泥漿、環(huán)境、地層壓實程度等因素影響[15]，對其進行標準化存在難點，因此五元回歸法不適用水平井的礦物含量計算。三元回歸法能直觀反映巖性特征，且受環(huán)境、地層、儀器等因素影響較小，亦適用于水平井，適用性廣泛，可進行推廣應用，但需要根據(jù)區(qū)塊實際資料建立相應的關系式或完善模型。