致密油烴源巖有機碳含量測井定量預(yù)測模型適用性分析
——以柴達木盆地上干柴溝組下段烴源巖為例

杜江民,張小莉,鄭　茜，張子介,鐘高潤,郭　嶺

(1.西北大學(xué) 大陸動力學(xué)國家重點實驗室/地質(zhì)學(xué)系,陜西 西安　710069;2.石家莊經(jīng)濟學(xué)院 資源學(xué)院,河北 石家莊　050031)

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·地球科學(xué)·

致密油烴源巖有機碳含量測井定量預(yù)測模型適用性分析

——以柴達木盆地上干柴溝組下段烴源巖為例

杜江民1,2,張小莉1,鄭茜1，張子介1,鐘高潤1,郭嶺1

(1.西北大學(xué) 大陸動力學(xué)國家重點實驗室/地質(zhì)學(xué)系,陜西 西安710069;2.石家莊經(jīng)濟學(xué)院 資源學(xué)院,河北 石家莊050031)

中國致密油勘探初期，測井資料評價烴源巖為一種可行有效的方法。利用測井曲線疊合模型(即ΔLogR技術(shù))和多元回歸方程模型兩種測井定量預(yù)測模型對柴達木盆地扎哈泉凹陷上干柴溝組(N1)下段烴源巖有機碳含量進行了預(yù)測，并通過比較預(yù)測效果來選取最佳預(yù)測模型。結(jié)果表明，本區(qū)多元回歸方程模型的計算精度高于ΔLogR技術(shù)模型，原因應(yīng)該在于使用ΔLogR技術(shù)模型時參考層或某些參數(shù)的選擇存在問題。多元回歸方程模型中，以自然伽馬能譜U、聲波時差以及電阻率、地層密度4個參數(shù)為自變量的模型為最佳，并得到了驗證。

致密油;烴源巖;有機碳含量;定量預(yù)測模型;柴達木盆地;扎哈泉凹陷

近年來,頁巖氣、重油、油砂、致密油等非常規(guī)油氣資源成功實現(xiàn)了規(guī)模開發(fā)。在眾多的非常規(guī)油氣資源類型中,致密油由于其分布普遍、資源潛力巨大等特點,日益受到能源行業(yè)的重視。與常規(guī)油氣相比,致密油具有儲層致密(滲透率小于0.1×10-3μm2,孔隙度小于10%),資源豐度低,大面積含油氣,“甜點”局部富集,不受圈閉控制等特征[1-2]。

烴源巖評價是一切地質(zhì)綜合評價的基礎(chǔ),在油氣勘探工作中具有重要意義,在非常規(guī)油氣勘探中也不例外。有機碳含量(TOC)是反映巖石有機質(zhì)豐度最主要的指標。對巖心、巖屑樣品進行有機地球化學(xué)分析來評價烴源巖需要大量的巖心實驗樣品。但是，由于成本問題和樣品齊全度問題,實際工作中無法對每口井做詳細系統(tǒng)的實驗分析,給烴源巖評價帶來了很大的局限性。因此,需要尋找一種獲取方便、連續(xù)廣泛分布且成本相對低廉的工具或者方法來評價烴源巖有機質(zhì)分布特征。在各種相關(guān)資料中,測井資料滿足上述要求且具有很高的垂向分辨率。國內(nèi)外研究亦表明,烴源巖有機碳含量與各類測井響應(yīng)之間存在著一定的內(nèi)在關(guān)聯(lián),所以可以建立起一套以現(xiàn)有有限巖心分析資料為紐帶、以內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系為基礎(chǔ)的有機碳含量定量預(yù)測模型,進而實現(xiàn)烴源巖有機質(zhì)分布特征的定量評價[3-4]。

目前,烴源巖定量評價模型在常規(guī)油氣資源烴源巖評價中已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用,并取得了良好的效果[3-14]。但是，這些模型在非常規(guī)油氣勘探中應(yīng)用效果如何,值得進一步探討。本文將在探究兩種烴源巖定量預(yù)測模型原理的基礎(chǔ)上,分析兩種模型在柴達木盆地扎哈泉凹陷上干柴溝組(N1)下段烴源巖評價中的實際應(yīng)用效果,進而確定這兩種模型在致密油烴源巖評價中的適用性。

1　烴源巖特征的測井響應(yīng)

烴源巖是指含有大量有機質(zhì)的頁巖和灰質(zhì)泥巖。烴源巖相對于非烴源巖具有富含有機質(zhì)的特征。研究表明,富含有機質(zhì)的烴源巖在測井上具有伽馬高、密度低、聲波時差高、電阻率高、中子孔隙度高等基本特征[15]。

原理主要為以下幾點:①烴源巖層一般富含放射性元素,如吸咐特殊元素U,所以導(dǎo)致自然伽馬曲線和能譜測井曲線表現(xiàn)為高異常;②烴源巖層密度一般低于其他巖層,因此密度曲線表現(xiàn)為低異常;③烴源巖富含有機質(zhì),有機質(zhì)具有較低的聲波傳播速度,進而表現(xiàn)出高于其他巖層的聲波時差響應(yīng)特征;④烴源巖層富含的有機質(zhì)不易導(dǎo)電，導(dǎo)致電阻率曲線測井響應(yīng)表現(xiàn)為高電阻率;⑤由于烴源巖含氫量高,因而其中子孔隙度偏高。

2　經(jīng)典定量預(yù)測模型的類型

從發(fā)現(xiàn)烴源巖有機碳含量與測井參數(shù)存在響應(yīng)關(guān)系開始,定量預(yù)測就成為必然的發(fā)展趨勢。20世紀七八十年代，國內(nèi)外學(xué)者先后提出了多種定量預(yù)測模型。預(yù)測模型的類型也從單參數(shù)等效體積構(gòu)成模型[4,16-17]、雙參數(shù)交會圖半定量模型[4,18],逐漸發(fā)展為測井曲線疊合模型(即ΔLogR技術(shù))、多元線性回歸方程定量模型等。其中ΔLogR技術(shù)和多元回歸方程定量模型為兩種常用的模型,在烴源巖定量預(yù)測中具有重要的作用。

2.1Δlog R技術(shù)

ΔlogR技術(shù)是?？松?Exxon) 和埃索(Esso) 公司于1979年提出的一種利用測井資料識別和計算含有機質(zhì)巖層總有機質(zhì)碳的一種方法[19]。該方法將聲波時差曲線與電阻率曲線疊合在一起。其中,一個電阻率對數(shù)刻度對應(yīng)聲波時差-164μs/m,當2條曲線在一定范圍完全重疊時為基線,即為非烴源巖層段(如E 段),若2條曲線有幅度差(記為ΔLogR,如F段)為烴源巖(見圖1)[20]。ΔlogR與TOC是線性關(guān)系,并且是成熟度的函數(shù)。 如果成熟度可以確定和估計,可將ΔlogR幅度差值直接轉(zhuǎn)換為總有機碳含量(TOC)。 Passey[19]等(1990)經(jīng)過大量統(tǒng)計分析后,提出TOC的計算圖版(見圖2),并得到了相應(yīng)的經(jīng)驗公式:

ΔlogR=lg(R/R基線)+0.006 1(ΔtΔt基線) ，

(1)

TOC=(ΔlogR)×10a，

(2)

a=2. 297-0.168 8 Lom。

(3)

圖1　Δlog R法解釋烴源巖地層示意圖 (據(jù)文獻 [19])Fig.1　Schematic for the interpretation of source rocks by Δlog R method

圖2　TOC與Δlog R關(guān)系圖版 據(jù)Passy等Fig.2　Relation plate between TOC and Δlog R

公式(1)，(2)中，ΔlogR為電阻率曲線與聲波時差曲線的分離間距值。R代表實測電阻率(Ω·m),Δt代表聲波時差(μs/m),R基線和Δt基線分別代表基線對應(yīng)的電阻率(Ω·m)和聲波時差(μs/m)。LOM是反映有機質(zhì)成熟度的熱變指數(shù),可以根據(jù)大量的樣品分析(常見的為鏡質(zhì)體反射率分析)得到,也可從埋藏史和熱史評價中得到。

2.2多元回歸方程定量模型

多元回歸方程定量模型是另外一種較為常用的模型。多元回歸方法中,因為存在多種可以反映有機碳含量的測井參數(shù)，如鈾的含量、鈾/鉀比、密度、中子孔隙度、聲波時差、電阻率等。因此,可以建立以有機碳含量為因變量,以單一或多種測井參數(shù)為自變量的一元、二元或多元回歸方程,并以這些方程為基礎(chǔ)建立定量預(yù)測模型。該模型在線性回歸實驗分析TOC影響因素的基礎(chǔ)上,確定了最佳的定量預(yù)測模型[19，21-22]。該方法具有兩大特點：①以多因素為自變量的模型要優(yōu)于單因素為自變量的模型;②不同地區(qū),影響因變量的主控自變量可能不同,使得不同地區(qū)定量預(yù)測模型存在差異[22]。

3　應(yīng)用實例

3.1柴達木盆地致密油烴源巖的主要特征

柴達木盆地位于青藏高原北部,盆地面積12.1×104km2,其中，中、新生代沉積巖分布面積 9.6×104km2。前人根據(jù)石油地質(zhì)條件和油氣勘探需要,將柴達木盆地劃分為4個一級構(gòu)造單元: 柴西隆起、一里坪拗陷、三湖拗陷和柴北緣隆起[23]。晚印支以來,受構(gòu)造活動影響,柴達木盆地沉積中心不斷遷移,在縱向上自侏羅紀到第三紀沉積了3套互不疊置的優(yōu)質(zhì)烴源巖,分別是柴北緣中下侏羅統(tǒng)大煤溝組、小煤溝組(J1+2)，柴西下干柴溝組(E3) 和柴西上干柴溝組(N1) 烴源巖。它們具有豐度較高、類型好、生烴潛力大等特點,為致密油的形成奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。

扎哈泉凹陷位于盆地西部南區(qū),包括躍東構(gòu)造、扎哈泉構(gòu)造及烏南—綠草灘斜坡3個三級構(gòu)造。扎哈泉地區(qū)早第三紀開始接受沉積,共發(fā)育七個泉組(Q1+2)—上干柴溝組(N1)、下干柴溝組上段(E32)、下干柴溝組下段(E31)、路樂河組(E1+2)等多套地層。其中，上干柴溝組地層含有較為可觀的致密油資源。目前勘探證實，烏南斜坡區(qū)、躍東構(gòu)造、扎哈泉構(gòu)造N1地層含油層段為中下部Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ，Ⅵ砂層組,由于致密油的生儲一體特性,烴源巖也分布于上干柴溝組地層之中。

本文以扎哈泉凹陷上干柴溝組下段烴源巖定量預(yù)測為例來判斷這兩種定量預(yù)測模型在致密油烴源巖預(yù)測中的適用性。在扎哈泉凹陷中,取心井有很多口,其中ZT-1井采樣最多，資料最為齊全。因此，該研究以ZT-1井為重點,并結(jié)合其他幾口取心井資料來對此問題進行探討研究。

3.2ΔlogR技術(shù)模型的應(yīng)用

通過對ZT-1井烴源巖取心資料的測試,得到取心段的有機碳含量值(TOC實測)。通過對采樣最多、資料最為齊全的ZT-1井測井數(shù)據(jù)的讀取,獲得了實測電阻率R(Ω·m)和聲波時差Δt(μs/m)等相關(guān)數(shù)據(jù)。通過對圖3中電阻率曲線和聲波時差曲線的讀取，可以獲得R基和Δt基。通過前公式(1)求得ΔlogR。

通過計算logR和TOC實測,將這些數(shù)據(jù)放到圖2中可求得LOM=11。通過公式(2)便可得出TOC預(yù)測值(TOC預(yù)測)。

將計算得出的TOC預(yù)測和TOC實測加入測井曲線中,可以得到圖3。從該圖3中可以發(fā)現(xiàn)，對二者進行對比,發(fā)現(xiàn)二者吻合性較差,規(guī)律性不強。而且TOC預(yù)測普遍低于TOC實測，對于實測結(jié)果為烴源巖的巖心段,預(yù)測結(jié)果解釋卻為非烴源巖段。出現(xiàn)此種情況,應(yīng)是在評價中,某些巖層雖然評價為非烴源巖層,但并不代表這些巖層中的TOC為0。因此,需要在此模型中對TOC基值進行補償。此外，用該模型對其他幾口井進行實驗,發(fā)現(xiàn)TOC基值即使得到補償,該方法計算效果依然不是很好。這表明該方法在研究區(qū)致密油烴源巖定量預(yù)測中的應(yīng)用效果不是很好。

圖3　ZT-1井ΔlogR法測井解釋圖Fig.3　Composite diagram of ZT-1 well computed by ΔlogR method

根據(jù)分析，造成以上問題的原因應(yīng)該有以下幾點:①該區(qū)致密油中TOC總體偏低,導(dǎo)致計算不準、誤差較大;②該地區(qū)致密油烴源巖以薄層為主,相較于厚層烴源巖,測井響應(yīng)不夠明顯;③基值的確定受人為因素影響較大。

3.3多元回歸方程模型的應(yīng)用

3.3.1烴源巖有機碳與各種測井的相關(guān)性通過統(tǒng)計柴達木盆地扎哈泉凹陷5口典型鉆井上干柴溝組45個巖心或巖屑樣品，實測TOC數(shù)據(jù)，編繪上述數(shù)據(jù)與對應(yīng)深度測井參數(shù)的關(guān)系圖。由關(guān)系圖發(fā)現(xiàn)，本區(qū)上干柴溝組致密油烴源巖有機碳含量(TOC)與自然伽馬能譜曲線、聲波時差以及電阻率3種測井參數(shù)存在正相關(guān)性,并與前兩者顯著相關(guān)，對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)分別是0.862，0.457，0.199；與地層密度測井參數(shù)存在負相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.519。這說明TOC與這4種測井曲線的響應(yīng)程度存在一定的差異, 但總體上比較接近(見圖4)。所以,在優(yōu)選TOC定量預(yù)測模型時, 可以通過對單個測井參數(shù)的單元回歸方程及綜合兩種或者多種參數(shù)的二元回歸方程、多元回歸方程模型進行比較,找到最合適的預(yù)測模型。

圖4　柴達木盆地扎哈泉凹陷 5口典型鉆井上干柴溝組組烴源巖TOC與測井參數(shù)關(guān)系Fig.4　TOC and well logs crossplots of source rock in N1 Formation of 5 wells in Zhahaquan Depression in Qaidam Basin

3.3.2測量預(yù)測模型優(yōu)選為了獲得最佳的烴源巖有機碳含量定量預(yù)測模型,通過運用多元統(tǒng)計分析軟件(SPSS), 以上述5口井45個N1下段烴源巖TOC為因變量,以樣品點相同深度的自然伽馬能譜、聲波時差、地層密度、電阻率等測井參數(shù)為自變量,進行了多種模型的試驗、比較,優(yōu)選過程及結(jié)果如表1所示。結(jié)果表明,TOC與單測井參數(shù)擬合效果,除了與自然伽馬能譜參數(shù)的擬合效果較好之外，其他單參數(shù)擬合效果均不如多參數(shù)綜合擬合的效果好?？傮w來說,擬合效果隨著測井參數(shù)數(shù)量由單一、二個、三個到4個的逐步增加而逐漸變好。其中雙參數(shù)以自然伽馬能譜和密度測井兩種參數(shù)擬合效果最好。三參數(shù)以自然伽馬能譜、密度、聲波時差3個參數(shù)擬合效果最好。4個參數(shù)模型在所有模型中擬合效果最佳,回歸估計的標準誤差最小，屬于最佳模型。但是，從表1也可看出，以自然伽馬鈾、密度為參數(shù)的雙參數(shù)模型與四參數(shù)模型相關(guān)系數(shù)差別不是很大,誤差也比較小。因此，雙參數(shù)模型一定程度上可以作為最佳預(yù)測模型來使用。

3.3.3定量預(yù)測結(jié)果驗證得出了最佳預(yù)測模型之后,需要運用實際工作資料對其進行驗證。同樣,選取柴達木盆地扎哈泉凹陷內(nèi)ZT-1井為研究實例。一方面,將4種測井參數(shù)曲線與實測TOC值的棒狀趨勢線進行了對比,發(fā)現(xiàn)4個參數(shù)曲線與棒狀圖有一定的相干關(guān)系;另一方面,利用表1中的幾個定量預(yù)測模型對ZT-1井N1部分井段烴源巖TOC進行了預(yù)測，獲得了連續(xù)井段的預(yù)測TOC曲線, 將離散的實測TOC數(shù)據(jù)以棒狀投在幾條曲線上，發(fā)現(xiàn)實測數(shù)據(jù)棒狀趨勢圖與雙參數(shù)模型計算出的TOC曲線具有最好的一致性, 預(yù)測效果良好,這證明該研究選取的模型確實為最佳模型。

在圖5中可見,TOC實測和TOC預(yù)測(%)大部分大于0.4, 且以0.4～1.0居多。 按照扎哈泉凹陷所屬的柴達木盆地西南區(qū)烴源巖分類評價標準(<0.4為非烴源巖, 0.4～0.6為較差烴源巖, 0.6～0.8為較好烴源巖,0.8～1.0為好烴源巖,>1.0為很好烴源巖),該鉆井N1烴源巖整體上都為較差烴源巖和較好烴源巖。在缺乏實測樣品的井段亦預(yù)測出TOC高于0.4%厚度約為2 m的烴源巖層。根據(jù)前人研究,扎哈泉凹陷烴源巖具有總厚度大(100～700 m),源儲頻繁互層,單層厚度薄的特點。在圖5中，通過計算可知預(yù)測的烴源巖層厚度大約為4 m,符合該區(qū)的烴源巖特征。本研究通過該模型預(yù)測了扎哈泉凹陷另外3口井的烴源巖TOC值,得出的結(jié)果與ZT-1井效果相似,表明該方法可以廣泛驗證,具有可行性與可推廣性。

表1柴達木盆地扎哈泉凹陷N1烴源巖TOC測井定量預(yù)測模型優(yōu)選

Tab.1Quantitative predication models ofTOCfrom well logs of lower section of N1Formation source rocks in Zhahaquan Depression in Qaidam Basin

測井參數(shù)總有機碳定量預(yù)測模型(TOC/%)相關(guān)系數(shù)回歸估計的標準誤差單參數(shù)U/10-6TOC=0.184U-0.7980.8620.12785ρ/g·cm-3TOC=-3.883ρ+10.1980.5190.21562Δt/μs·m-1TOC=0.022Δt-0.9360.4570.22439R/Ω·mTOC=0.031R+0.4120.1990.2472雙參數(shù)U,ρTOC=0.165U-1.894ρb+4.0420.8940.11442三參數(shù)U,ρ,ΔtTOC=0.159U-1.647ρb+0.005Δt+3.1030.9000.11296四參數(shù)U,ρ,Δt,RTOC=0.141U-1.921ρb+0.009Δt+0.023R+3.5470.9070.11060

圖5　柴達木盆地扎哈泉凹陷ZT-1井N1烴源巖TOC測井預(yù)測結(jié)果Fig.5　TOC of N1 Formation source rocks predicted from logs in Well ZT-1 in Zhahaquan Depression in Qaidam Basin

4　結(jié)　論

1)用ΔlogR法預(yù)測出的烴源巖TOC值與實測TOC值相差較大,規(guī)律性不明顯且明顯低于后者。出現(xiàn)該情況的原因眾多：①致密油中TOC總體偏低,導(dǎo)致計算不準；②該地區(qū)致密油烴源巖以薄層為主,相較于厚層烴源巖,測井響應(yīng)不夠明顯;③基值的確定受人為因素影響等原因。種種原因?qū)е略摲椒ㄔ诓襁_木盆地扎哈泉凹陷上干柴溝組下段致密油烴源巖定量預(yù)測中并不是很適用。

2)扎哈泉凹陷N1下段45個樣品實測TOC與自然伽馬能譜、電阻率、聲波時差、密度等4種測井參數(shù)均相關(guān),建立的四元回歸方程預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)高達0.901。即使以自然伽馬和密度為參數(shù)的雙參數(shù)二元回歸方程預(yù)測模型,相關(guān)系數(shù)亦可達0.894。對扎哈泉凹陷ZT-1井N1進行部分井段有機碳含量預(yù)測,結(jié)果顯示實測段烴源巖與預(yù)測段烴源巖在井內(nèi)深度、位置有較好的一致性。因此,該模型為最佳預(yù)測模型。

3)致密油烴源巖TOC定量預(yù)測與常規(guī)烴源巖預(yù)測兩者之間既有相同點也有不同點。相同點在于研究方法和思路的選取,即均可以利用常規(guī)預(yù)測方法來預(yù)測致密油烴源巖TOC;不同之處在于，由于致密油其本身的源儲特征,使得致密油烴源巖評價較常規(guī)烴源巖評價而言,需要更深入的認識以及更高的評價精度,對評價方法有較高要求。因此,針對致密油油藏的勘探開發(fā)工作,需要對各種評價方法進行優(yōu)選對比來確定最適合的預(yù)測模型。

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(編輯雷雁林)

The applicability of well logs prediction models of organic carbon content in source rocks of the tight oil: A case of the source rocks of lower section of N1Formation in Qaidm Basin

DU Jiang-min1,2, ZHANG Xiao-li1, Zheng Xi1, Zhang Zi-jie1,ZHONG Gao-run1, GUO Ling1

(1.State Key Laboratory of Continental Dynamics/Department of Geology, Northwest University, Xi′an 710069, China;2.College of Resources, Shijiazhuang University of Economics, Shijiazhuang 050031， China)

In the early stage of tight oil exploration, well logging is considered as one effective method for evaluation of hydrocarbon source rocks. The organic carbon content of N1Formation in Zhahaquan Depression in Qaidam Basin was predicted using two kinds of quantitative prediction model: logging curve superposition model(ΔLogRtechnique) and multiple regression equation model. Then the best prediction model was selected through comparing the prediction results. The results show that the multiple regression equation model is more accurate than the ΔLogRmethod in the study area, which is probably attributed to the choice of the reference stratum or some parameters in ΔLogRmethod. In all kinds of multiple regression equation models, the one with gamma, sonic transit time, resistivity, density four parameters as independent variables is the optimal model and it has been verified.

tight oil; source rocks; organic carbon content; prediction models; Qaidm Basin; Zhahaquan Depression

2015-11-14

國家自然科學(xué)基金資助項目(41302076);河北省教育廳青年基金資助項目(QN2015255)

杜江民，男，河北石家莊人，博士，從事石油地質(zhì)研究。

張小莉，女，河南濮陽人，博士，教授，從事石油地質(zhì)和測井技術(shù)應(yīng)用研究。

P631

A

10.16152/j.cnki.xdxbzr.2016-02-016