海陸過(guò)渡相致密砂巖儲(chǔ)層Biot系數(shù)自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法研究

尹 帥,丁文龍,王濡岳,單鈺銘,周 文,王興華

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)能源學(xué)院,北京100083;2.成都理工大學(xué)能源學(xué)院,四川成都610059)

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海陸過(guò)渡相致密砂巖儲(chǔ)層Biot系數(shù)自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法研究

尹 帥1,丁文龍1,王濡岳1,單鈺銘2,周 文2,王興華1

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)能源學(xué)院,北京100083;2.成都理工大學(xué)能源學(xué)院,四川成都610059)

沁水盆地石炭—二疊系海陸過(guò)渡相致密砂巖氣測(cè)異常極為普遍,具有致密氣勘探、開(kāi)發(fā)潛力,但目前該地層致密砂巖缺少Biot系數(shù)的相關(guān)研究。Biot系數(shù)(α)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)地震反演、壓裂設(shè)計(jì)、出砂趨勢(shì)預(yù)測(cè)、儲(chǔ)層應(yīng)力敏感性、井眼軌跡優(yōu)化及井壁穩(wěn)定性分析等方面均具有重要參考價(jià)值。為了彌補(bǔ)該不足,以海陸過(guò)渡相致密砂巖儲(chǔ)層為研究對(duì)象,結(jié)合Gassman-Biot-Geertsma方程,提出基于自適應(yīng)方法的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)方法。研究結(jié)果表明,利用自適應(yīng)方法能有效提取目的層致密砂巖的基質(zhì)礦物體積模量(Ko)和干巖石體積模量(Kd)。Ko與Kd均與縱波速度(vP)具有較好的正相關(guān)性。該致密砂巖的孔隙度φ平均值為4.11%,α平均值為0.179。α較低的原因與致密砂巖所經(jīng)歷的強(qiáng)壓實(shí)及膠結(jié)作用相關(guān)。將提出的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)新方法分別與孔隙度方法、聲學(xué)參數(shù)方法及考慮孔隙空間變形3種方法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,利用孔隙度和聲學(xué)參數(shù)方法計(jì)算所獲得的α與本文結(jié)果具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,驗(yàn)證了本文方法的有效性。

致密砂巖;自適應(yīng)方法;Biot系數(shù);孔隙度方法;聲學(xué)參數(shù)方法;孔隙空間變形方法

沉積盆地中,巖石作為孔隙彈性介質(zhì)[1],其外部載荷受巖石骨架和孔隙流體共同影響,這兩者的合力即為有效應(yīng)力。基于此,TERZAGHI[2]提出了著名的有效應(yīng)力概念,定義有效應(yīng)力(σ′)為巖石所承受的總應(yīng)力(σ)與孔隙壓力(Pf)的差值,即σ′=σ-Pf,但該公式僅適用于未固結(jié)巖石或松散沉積物。

對(duì)于中等及強(qiáng)固結(jié)巖石,考慮到顆粒支撐巖石內(nèi)部存在較強(qiáng)的壓實(shí)及膠結(jié)作用[3],孔隙流體實(shí)際上未完全承擔(dān)全部地層壓力。因此,BIOT[4]提出了Biot理論(又稱有效應(yīng)力理論)公式,該公式在TERZAGHI提出的公式基礎(chǔ)上進(jìn)行了修正,定義有效應(yīng)力σ′=σ-αPf,其中,α被稱為Biot系數(shù)或有效應(yīng)力系數(shù),其取值范圍在0～1.0,定義為靜態(tài)孔隙空間變形量與巖石總體積變化量的比值[5]。前人研究表明,Biot理論不僅適用于沉積巖體,也適用于孔隙度低于1%的結(jié)晶巖體,因此具有廣闊的適用空間[6]。對(duì)于強(qiáng)固結(jié)致密巖石而言,其α通常較小;隨著巖石固結(jié)程度的降低,其α逐漸增加;當(dāng)巖石固結(jié)程度非常低或內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為松散時(shí),α接近1.0,此時(shí)Biot理論公式中的σ和Terzaghi公式中的σ相同。

由Biot理論公式可以看出,Biot系數(shù)主要用于權(quán)衡地層壓力對(duì)巖石有效應(yīng)力的影響程度,是控制地層巖石變形及流體滲流的內(nèi)在因素。該參數(shù)是地震反演、壓裂設(shè)計(jì)、出砂趨勢(shì)預(yù)測(cè)、儲(chǔ)層應(yīng)力敏感性研究、井眼軌跡優(yōu)化及井壁穩(wěn)定性分析的重要輸入?yún)?shù)[7],在油氣勘探、開(kāi)發(fā)中均具有重要應(yīng)用價(jià)值。

Biot系數(shù)可通過(guò)設(shè)計(jì)三軸實(shí)驗(yàn)測(cè)試方法獲得[8]。具體方法為:首先保持巖石孔隙壓力不變,逐漸增加圍壓,求得巖石體積壓縮系數(shù)(Cb);然后,在“不封套”條件下,將圍壓和孔壓同時(shí)以相同的速率增加。此時(shí),巖石孔隙壓力與外部壓力始終相等,巖石的變形完全由顆粒引起,求得巖石顆粒壓縮系數(shù)(Cs)。最終,巖石α可以表示為α=1-Cs/Cb。

該實(shí)驗(yàn)方法雖然可以較為準(zhǔn)確地獲得巖石Biot系數(shù),但存在費(fèi)用高昂且數(shù)據(jù)離散的缺陷[9]?；谠搯?wèn)題,很多學(xué)者試圖利用巖石物性參數(shù)及聲學(xué)參數(shù)等完成對(duì)巖石Biot系數(shù)的預(yù)測(cè)[10-11],取得了一些重要成果,但均存在一定問(wèn)題,例如在利用物性參數(shù)如孔隙度預(yù)測(cè)巖石Biot系數(shù)時(shí),所考慮的參數(shù)較少[10]。對(duì)于致密砂巖來(lái)說(shuō),Biot系數(shù)的降低機(jī)制除受壓實(shí)減孔影響外,還受強(qiáng)膠結(jié)作用的影響,Biot系數(shù)變化幅度較大(0.1～0.9),因而單依靠孔隙度對(duì)致密砂巖Biot系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),可靠度相對(duì)較低[10];而利用聲學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)巖石Biot系數(shù)雖然考慮的因素較為全面,但僅代表一種動(dòng)態(tài)結(jié)果,與靜態(tài)結(jié)果間具有一定差異,需要進(jìn)行相應(yīng)校正[10]。同時(shí),對(duì)于同一巖性地層,其中礦物組分、微組構(gòu)及微裂縫發(fā)育程度均存在一定差異,因此聲學(xué)預(yù)測(cè)方法中定義巖石基質(zhì)礦物參數(shù)為一定值的假設(shè)[12],會(huì)使預(yù)測(cè)誤差進(jìn)一步擴(kuò)大。

基于以上方法存在的不足,本文以含氣海陸過(guò)渡相致密砂巖儲(chǔ)層為研究對(duì)象,提出了一種新的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)方法,即利用自適應(yīng)方法提取地層干巖石模量及基質(zhì)礦物模量參數(shù),綜合考慮孔隙度及靜態(tài)力學(xué)參數(shù)對(duì)致密砂巖Biot系數(shù)的影響。我們將該方法獲得的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果與常規(guī)方法進(jìn)行對(duì)比,證明了該方法的有效性。

1 致密砂巖Biot系數(shù)常規(guī)預(yù)測(cè)方法

1.1 利用孔隙度預(yù)測(cè)巖石Biot系數(shù)(方法1)

前人提出多種利用孔隙度(φ)預(yù)測(cè)砂巖Biot系數(shù)的方法,對(duì)于未固結(jié)砂巖,可以利用經(jīng)驗(yàn)公式(1)[10];而對(duì)于強(qiáng)固結(jié)致密砂巖,往往采用經(jīng)驗(yàn)公式(2)[11]。從公式(1)和公式(2)均可看出,砂巖α隨φ的增加而增加。對(duì)于致密砂巖((2)式),當(dāng)其孔隙度從0增加到10%時(shí),相應(yīng)巖石α從0增加到0.33,致密砂巖具有α較低的特征。

(1)

(2)

1.2 利用聲學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)巖石動(dòng)態(tài)Biot系數(shù)(方法2)

利用聲學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)巖石動(dòng)態(tài)Biot系數(shù)的方法主要基于巖石和其中顆粒間壓縮性的關(guān)系得來(lái)[13]。由于α=1-Cs/Cb,因此,巖石的α還可以表示為公式(3)。公式(3)中的各參數(shù)可以利用縱、橫波波速進(jìn)行計(jì)算,見(jiàn)文獻(xiàn)[9]和文獻(xiàn)[14],此時(shí)α計(jì)算結(jié)果為動(dòng)態(tài)值。當(dāng)Kd及Ko為靜態(tài)值時(shí),所計(jì)算α結(jié)果為靜態(tài)值[14]。

(3)

式中:Kd為干巖石體積模量,單位為GPa;Ko為基質(zhì)礦物體積模量,單位為GPa。

同時(shí),巖石動(dòng)態(tài)α還可以根據(jù)公式(4)進(jìn)行計(jì)算[15]。

(4)

式中:ρ和ρm分別為巖石密度及巖石骨架密度,單位為g/cm3;Δtc和Δts分別為巖石縱波時(shí)差及橫波時(shí)差,單位μs/m;Δtmc及Δtms分別為巖石骨架的縱波時(shí)差和橫波時(shí)差,單位為μs/m。公式(4)中,巖石骨架參數(shù)ρm,Δtmc及Δtms往往取常數(shù)。對(duì)于本文所研究的致密砂巖來(lái)說(shuō),其骨架為石英礦物,因而ρm取2.65g/cm3,Δtmc取182μs/m,Δtms取289μs/m。

1.3 考慮孔隙空間變形的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)方法(方法3)

考慮孔隙空間變形的α預(yù)測(cè)方法主要基于Biot-Gassmann方程,由于Biot-Gassmann方程是一個(gè)基于Biot理論的修正中-低頻近似方程,可用于地震及測(cè)井解釋[16]。當(dāng)考慮孔隙空間時(shí)[17],多孔介質(zhì)中縱波波速vP和橫波波速vS分別滿足公式(5)和公式(6)。

(5)

(6)

式中:Kp為孔隙空間體積模量,單位為GPa;μs為含流體巖石剪切模量,單位為GPa。

將公式(5)和公式(6)作比可得:

(7)

根據(jù)Biot理論,孔隙空間體積模量Kp可近似表示為[7]:

(8)

式中:Kf為流體體積模量,單位為GPa。

根據(jù)公式(7)和公式(8)即可求取地層巖石α,同時(shí)可以看出,由于考慮了Kf,因此α不僅與巖石骨架參數(shù)有關(guān),而且與巖石中所含流體組分性質(zhì)相關(guān)。由于公式(8)中的Ks,μs及Ko參數(shù)均為靜態(tài)值,因而該方法最終所求得的α亦為靜態(tài)結(jié)果。

2 自適應(yīng)方法預(yù)測(cè)致密砂巖Biot系數(shù)

利用自適應(yīng)方法提取致密砂巖地層靜態(tài)干巖石體積模量(Kd)及基質(zhì)礦物體積模量(Ko)[18],進(jìn)而利用(3)式完成地層巖石α的預(yù)測(cè)。

首先,引入干巖樣泊松比σd,并定義Y:

(9)

對(duì)于致密砂巖而言,參考本文研究區(qū)致密砂巖干巖樣三軸實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果,σd取值范圍定義為0.10～0.25。

將Biot系數(shù)α引入Gassman-Biot-Geertsma方程,得到關(guān)于α的一元二次表達(dá)式[19]:

(10)

其中,

(11)

由于待定參數(shù)較多,先利用公式(4)確定動(dòng)態(tài)α。在上述σd定義取值區(qū)間內(nèi)不斷調(diào)整σd及Ko,利用公式(10)及測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)Kd進(jìn)行計(jì)算,將計(jì)算結(jié)果代入公式(12),完成巖石Ks的計(jì)算。將Ks計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)靜態(tài)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,確定兩者誤差最小條件下的σd及Ko,進(jìn)而確定巖石Kd?？梢钥闯?該方法所確定的Ko及Kd均為靜態(tài)值;同時(shí),計(jì)算結(jié)果Kd與Ko之間具有一定對(duì)應(yīng)關(guān)系。將利用自適應(yīng)方法獲得的巖石Ko及Kd代入公式(3),從而獲得地層巖石靜態(tài)α。

(12)

式中:Ks為含流體巖石體積模量,單位為GPa。

3 實(shí)例分析

3.1 研究區(qū)概述

研究區(qū)位于沁水盆地南部樊莊區(qū)塊煤層氣井區(qū),目前以開(kāi)發(fā)二疊系山西組煤層氣(3號(hào)煤)為主。老井復(fù)查及氣測(cè)錄井資料顯示,該地區(qū)太原組、山西組及下石盒子組致密砂巖地層氣測(cè)異常普遍,具有巨大的致密氣勘探、開(kāi)發(fā)潛力。本文研究數(shù)據(jù)取自研究區(qū)10口單井(垂直井)的山西組及太原組地層,地層埋深在500～800m。對(duì)各單井巖心進(jìn)行觀察,結(jié)合巖性歸位后的測(cè)井資料提取致密砂巖物性及聲學(xué)參數(shù)。所提取樣本數(shù)N共計(jì)85組,研究區(qū)致密砂巖靜態(tài)模量參數(shù)與其它物理參數(shù)間的關(guān)系如圖1所示。圖1中,Ks和μs為實(shí)驗(yàn)校正后的靜態(tài)結(jié)果。

圖1 研究區(qū)致密砂巖靜態(tài)模量參數(shù)與其它物理參數(shù)間的關(guān)系

從圖1可以看出,目的層致密砂巖物性較差,孔隙度分布在2.20%～4.75%,密度分布在2.54～2.72g/cm3,具有明顯的低孔、致密特征。該致密砂巖Ks主要分布在25～50GPa,μs主要分布在10～30GPa。這兩個(gè)參數(shù)與巖石孔隙度均具有較好的負(fù)相關(guān)性,而與巖石密度、vP及vS具有較好的正相關(guān)性。在巖石孔隙度φ<4.2%時(shí),Ks和μs降低幅度較大,之后逐漸變緩。對(duì)應(yīng)密度曲線中,當(dāng)巖石密度ρ<2.67g/cm3時(shí),巖石Ks和μs增加幅度較小,之后增加幅度逐漸放大。

整體來(lái)看,目的層致密砂巖可劃分為兩段:①φ>4.2%,ρ<2.67g/cm3,vP<4.5km/s,vS<2.2km/s，這類致密砂巖具有相對(duì)較好的物性(孔隙度),所占比例較大,地層巖石Ks和μs變化幅度較小;②φ<4.2%,ρ>2.67g/cm3,vP>4.5km/s,vS>2.2km/s，這類致密砂巖具有相對(duì)較差的物性(孔隙度),被泥質(zhì)等基質(zhì)礦物嚴(yán)重充填,其在地層中所占比例較小,地層巖石Ks和μs變化幅度較大。

3.2 自適應(yīng)方法參數(shù)提取結(jié)果分析

利用本文方法提取了85組致密砂巖樣本的Ko及Kd,所提取致密砂巖地層Kd及Ko與縱波速度vP的關(guān)系如圖2所示。從圖2可以看出,各組致密砂巖的Ko及Kd與vP均具有較好的正相關(guān)性,同時(shí),Ko>Kd。各組致密砂巖的Ko主要分布在25.9～50.9GPa,平均值為35.0GPa;Kd主要分布在20.1～53.0GPa,平均值為29.0GPa。

利用所提取的致密砂巖的Ko和Kd(圖2)及公式(3)可以求取各組巖石相應(yīng)α靜態(tài)值,結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出,所求取的85組致密砂巖的α與巖石孔隙度間具有非常好的正相關(guān)性,在巖石孔隙度從2.20%增加到4.75%的過(guò)程中,相應(yīng)地層巖石的α從0.100增加到了0.224。由于目的層致密砂巖整體物性特征差異不大,因而所求取的地層α變化亦不大,這85組致密砂巖的φ平均值為4.11%,α平均值為0.179。

圖2 所提取致密砂巖地層Kd及Ko與縱波波速的關(guān)系

圖3 致密砂巖地層巖石孔隙度φ與所計(jì)算α的關(guān)系

該致密砂巖α較低的原因與其所經(jīng)歷的強(qiáng)壓實(shí)及膠結(jié)作用有關(guān)[20]。圖4為Z1井致密砂巖(巖屑石英砂巖)顯微圖像,可以看出,其顆粒間多呈凹凸接觸,壓實(shí)特征顯著。所研究目的層致密砂巖中膠結(jié)物組分以硅質(zhì)、鈣質(zhì)和綠泥石最為常見(jiàn)。硅質(zhì)膠結(jié)物主要呈次生加大邊、粒狀自生石英和微晶-隱晶質(zhì)玉髓3種形式產(chǎn)出;鈣質(zhì)膠結(jié)物則呈泥晶、細(xì)粒狀和連生結(jié)構(gòu)3種形式產(chǎn)出;自生綠泥石多呈薄膜狀,多分布在碎屑顆粒周圍,應(yīng)屬成巖作用早期產(chǎn)物;自生高嶺石多呈書冊(cè)狀或片狀。這些充填組分及特征表明該區(qū)致密砂巖經(jīng)歷了強(qiáng)膠結(jié)作用。

圖4 Z1井巖屑石英砂巖顯微圖像

從前人獲得的一些致密砂巖(φ<10.00%)及常規(guī)砂巖(φ>10.00%)α取值實(shí)驗(yàn)結(jié)果[21-25](表1)可以看出,第1～11組致密砂巖的φ主要分布在0.70%～7.70%,平均值為4.26%;相應(yīng)α主要分布在0.172～0.390,平均值為0.242。第12～24組常規(guī)砂巖的φ主要分布在10.20%～20.10%,平均值為15.20%;相應(yīng)α主要分布在0.375～0.900,平均值為0.637。中孔常規(guī)砂巖的φ和α均明顯大于致密砂巖。

表1中第1～11組致密砂巖的φ和α平均值與本文致密砂巖相差不大。將本文致密砂巖的φ和α與表1中的結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出,本文數(shù)據(jù)與前人給出的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)極為一致。向下延長(zhǎng)這條擬合線(圖5)會(huì)經(jīng)過(guò)坐標(biāo)原點(diǎn)(0,0),此時(shí),地層巖石孔隙度為0,相應(yīng)巖石的α和Biot理論公式中Pf均為0,地層巖石有效應(yīng)力(σ′)等于總應(yīng)力σ。這些特征均能在一定程度上表明,本文所計(jì)算的研究區(qū)致密砂巖Biot系數(shù)可靠,所提出的方法有效可行。

圖5 砂巖孔隙度與Biot系數(shù)的關(guān)系

表1 砂巖孔隙度及Biot系數(shù)取值結(jié)果

3.3 Biot系數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果方法對(duì)比

將本文所提出方法分別與前述孔隙度方法(方法1)、聲學(xué)參數(shù)方法(方法2)及考慮孔隙空間變形方法(方法3)進(jìn)行對(duì)比。采用4種方法計(jì)算得到的研究區(qū)致密砂巖α值與孔隙度間關(guān)系見(jiàn)圖6。其中,方法1采用公式(2)計(jì)算,方法2采用公式(4)計(jì)算。

從圖6中可以看出,采用方法1，方法2和本文方法所計(jì)算的α均隨孔隙度的增加而增加,與實(shí)際情況相符。但采用方法3所計(jì)算的α隨孔隙度的增加而降低,部分α>1,與實(shí)際情況明顯不符;當(dāng)φ<4.20%時(shí)該方法預(yù)測(cè)誤差較大,當(dāng)φ>4.20%時(shí),預(yù)測(cè)誤差略小,但所計(jì)算的α離散度較大,表明該方法應(yīng)慎用。

圖6 巖石孔隙度與采用不同方法計(jì)算的α的關(guān)系

當(dāng)致密砂巖φ<4.20%時(shí),采用方法1，方法2和本文方法計(jì)算獲得的α差別較小(圖6),但采用本文方法的計(jì)算結(jié)果略大于采用方法1的計(jì)算結(jié)果,而采用方法1的計(jì)算結(jié)果略大于采用方法2的計(jì)算結(jié)果。當(dāng)巖石φ>4.20%時(shí),采用方法1，方法2和本文方法計(jì)算獲得的α差別相對(duì)較大,此時(shí),采用方法2計(jì)算的α最大,采用本文方法的結(jié)果次之,采用方法1的結(jié)果最小。

整體來(lái)看,由于目的層致密砂巖物性變化較小,所計(jì)算的α應(yīng)具有較小的離散度。因此,利用本文方法所計(jì)算的α最為合理。采用方法1和方法2計(jì)算的致密砂巖α值雖然具有一定誤差,但與采用本文方法計(jì)算的α具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系(圖7)。這一結(jié)果表明當(dāng)采用方法1和方法2預(yù)測(cè)研究區(qū)致密砂巖α?xí)r,可以利用該轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行校正,從而減小其預(yù)測(cè)誤差。

圖7 采用不同方法計(jì)算的致密砂巖Biot系數(shù)校正結(jié)果

4 結(jié)論

1) 以海陸過(guò)渡相致密砂巖儲(chǔ)層為例,提出基于自適應(yīng)方法的Biot系數(shù)預(yù)測(cè)方法。提取的致密砂巖儲(chǔ)層Ko主要分布在25.9～50.9GPa,平均值為35.0GPa;Kd主要分布在20.1～53.0GPa,平均值為29.0GPa;α平均值為0.179。α值較低的原因與致密砂巖所經(jīng)歷的強(qiáng)壓實(shí)及膠結(jié)作用有關(guān)。

2) 將本文方法分別與孔隙度方法、聲學(xué)參數(shù)方法及考慮孔隙空間變形方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,考慮孔隙空間變形方法在致密砂巖孔隙度φ<4.20%時(shí)誤差較大;當(dāng)孔隙度φ>4.20%時(shí),計(jì)算的α具有一定的離散度,因此該方法應(yīng)慎用。對(duì)于另外兩種方法(孔隙度方法和聲學(xué)參數(shù)方法),當(dāng)孔隙度φ<4.20%時(shí),采用這兩種方法與采用本文方法計(jì)算獲得的α差別較小;當(dāng)孔隙度φ>4.20%時(shí),采用聲學(xué)參數(shù)方法計(jì)算的α值最大,采用本文方法的結(jié)果次之,采用孔隙度方法的結(jié)果最小。

3) 采用孔隙度和聲學(xué)參數(shù)方法計(jì)算的α與采用本文方法的結(jié)果之間具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,該關(guān)系可以用于α的校正。

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(編輯：顧石慶)

A new prediction method of Biot coefficient for marine-land transition phase tight sandstone reservoir based on the self-adapt method

YIN Shuai1,DING Wenlong1,WANG Ruyue1,SHAN Yuming2,ZHOU Wen2,WANG Xinghua1

(1.SchoolofEnergyResources,ChinaUniversityofGeosciences,Beijing100083,China;2.CollegeofEnergyResource,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,China)

The gas logging anomalies are extremely common in the Permo-Carboniferous marine-land transition phase tight sandstone reservoir of Qinshui Basin.This shows great potential of tight gas exploration and development in this area,but there’s no study on Biot cofficient of the tight sandstone at present.The accurate prediction of Biot coefficient (α) has important reference value for seismic inversion,fracturing design,sand production trend prediction,reservoir stress sensitivity evaluation,borehole trajectory optimization,borehole stability analysis and so on.In order to overcome this shortage,in this paper,we take the marine-land transition phase tight sandstone reservoir as the research target,combining the Gassman-Biot-Geertsma equation.A new method of calculating Biot coefficient based on the adaptive method is put forward.The results show that this method can effectively extract the matrix mineral modulus (Ko) and dry rock modulus (Kd) of the tight sandstone reservoir.There is a good positive correlation amongKo,KdandvP.For this tight sandstone,the average value of its porosity is 4.11%,and the average value of itsαis 0.179.The lower value ofαis associated with strong compaction and cementation.We compare the proposed method in this paper with three other methods about porosity,acoustic parameter and pore space deformation.The results show that the calculatedαusing the former two methods both have a good corresponding relationship with the results obtained using our method.By comparing of the three methods,we demonstrate that our method is effective.

tight sandstone,self-adapt method,Biot coefficient,porosity method,acoustic parameters method,pore space deformation method

2015-08-28;改回日期：2015-11-10。

尹帥(1989—),男,博士在讀,主要從事“非常規(guī)油氣構(gòu)造和裂縫及其與含氣量關(guān)系”研究。

丁文龍(1965—),男,教授,博士生導(dǎo)師,長(zhǎng)期從事“石油構(gòu)造分析與控油作用、非常規(guī)油氣構(gòu)造和裂縫及其與含氣量關(guān)系”等方面的教學(xué)與科研工作。

國(guó)家自然科學(xué)基金(41372139,41072098)、國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2011ZX05018-001-002,2011ZX05009-002-205,2016ZX05046-003-001)聯(lián)合資助。

The research is financially supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.41372139,41072098)and the National Science and Technology Major Project of China(Grant Nos.2011ZX05018-001-002,2011ZX05009-002-205,2016ZX05046-003-001).

P631

A

1000-1441(2016)06-0861-08

10.3969/j.issn.1000-1441.2016.06.011