油氣運聚系數統計模型建立及其在低勘探程度盆地的應用

張 蔚 劉成林 張道勇 朱 杰 吳曉智 洪唯宇 黎 彬 柳永軍

（ 1中國石油大學（北京）油氣資源與探測國家重點實驗室；2 中國石油大學（北京）地球科學學院；3 自然資源部油氣資源戰(zhàn)略研究中心；4 中國石油勘探開發(fā)研究院 ）

0 引言

油氣運聚系數是油氣資源評價成因法中計算油氣資源量的一項關鍵參數，是指某一地質單元內石油和天然氣聚集量（或資源量）與生烴量之比，通常用百分數來表示[1]。它主要用于表征某一地質單元的運移條件、保存條件，可直接反映資源潛力[2]；目前國內外計算油氣資源量應用最廣泛的方法便是生烴量與運聚系數的乘積[3]?？梢?，客觀評價油氣運聚系數，確定其合理取值標準及范圍，對油氣資源評價至關重要[4]。

運聚系數一般通過統計、類比或盆地模擬等方法獲得[2，5]。對于高勘探程度區(qū)，通常采用油藏規(guī)模序列法、?？恕值聢D法、探井成功率網格統計法等，但要求對研究區(qū)內油氣藏分布規(guī)律非常清楚；對于低勘探程度區(qū)，通常采用專家打分模糊綜合評價法、地質因素綜合分析法、地質類比法等，采用這些方法獲得的運聚系數人為因素較大[6-9]。

因此，多位學者通過建立統計學模型來定量分析運聚系數與主控地質參數之間的關系。2002年，宋國奇[7]依據東營凹陷實際情況，采用多因素綜合法求取該研究區(qū)的運聚系數；2003年，柳廣弟等[1]采用回歸分析法建立了運聚單元石油運聚系數與有效烴源巖年齡和成熟度、圈閉發(fā)育程度及上覆地層區(qū)域不整合次數的定量統計模型；2004年，劉成林等[10]對國內外22個含油氣盆地200個天然氣運聚系數數據進行多因素綜合分析，建立了天然氣運聚系數與烴源巖年齡、有機碳含量、成藏關鍵時刻、蓋層厚度、蓋層埋深、不整合次數、儲層年齡7個主要因素之間的關系模型；2005年，左勝杰等[11]利用逐步回歸法建立了濟陽坳陷石油運聚系數與排烴強度、油氣運聚范圍、構造變動次數、目的層傾角、斷層密度的定量關系式；2007年，祝厚勤等[12]利用生烴潛力法和油藏規(guī)模序列法求取刻度區(qū)的油氣運聚系數，將各油氣成藏體系與刻度區(qū)類比求取相應油氣成藏體系油氣運聚系數；2009年，周總瑛[13]根據中國東部斷陷盆地15個刻度區(qū)地質參數，建立了東部斷陷盆地石油運聚系數與烴源巖生烴強度、儲層孔隙度、滲透率、圈閉面積系數及生儲蓋組合數5項參數之間的統計模型；2011年，呂一兵等[14]利用BP神經網絡法建立了石油運聚系數的預測模型。

可見，多數學者采用了回歸分析的方法，這種方法建立的模型具有明確的數學關系式，可以直觀反映各主控地質參數對運聚系數的影響，并據此定量計算研究區(qū)的油氣運聚系數。但是，不同學者在建立油氣運聚系數統計模型時，選用的主控地質參數存在差異，綜合分析存在地質解釋相矛盾的問題；并且模型多以單一區(qū)塊為目標建立，具有一定局限性。因此，本文仍運用回歸分析法，通過對大量油氣刻度區(qū)解剖分析，并結合前人研究，統一選取主控地質參數，按照不同盆地類型，系統建立了石油及天然氣運聚系數與其主控地質參數之間的統計模型，對于快速、客觀地求取低勘探程度盆地的油氣運聚系數具有一定現實指導意義。

1 運聚系數與主控地質參數的關系

油氣在運聚成藏的過程中，主要受五大方面成藏條件的影響與控制，包括烴源巖條件、儲層條件、圈閉條件、保存條件及配套條件。各方面成藏條件又由多項地質參數（或地質因素）的綜合影響構成，如烴源巖條件包括有效烴源巖的年齡、巖性、生烴層位、主要生烴時間、厚度、面積、有機碳含量、有機質類型、成熟度、生烴強度、運移距離、輸導體系類型等參數[15-17]。

但是，不同地質參數對運聚系數的影響程度具有差異。一部分地質參數對油氣運聚系數起主要控制作用；另一部分地質參數對油氣運聚系數的影響作用較微弱，或者其影響可被其他同類型的地質參數所代表；還有部分地質參數對油氣運聚系數的影響是定性的，難以定量化表示；部分地質參數的確定還受制于勘探投入，在低勘探程度盆地中暫時難以取得。因此，綜合考量上述實際情況，以地質認識為基礎，并根據“三高”原則[18]，選取松遼、海拉爾、二連、渤海灣、蘇北、北部灣、鄂爾多斯、四川、準噶爾、柴達木、塔里木、吐哈、三塘湖、酒泉14個主要含油氣盆地共計86個油氣刻度區(qū)進行解剖分析（數據來源于2016年中國石油第四次油氣資源評價與2005年新一輪全國油氣資源評價），對其可以定量化的地質參數進行統計，從地質和數理兩個角度共同分析，篩選出對油氣運聚系數具有主要控制作用的4項地質參數，包括主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數（圖1至圖4）。

烴源巖條件是控制油氣運聚的先決條件。油氣大量生成的時間從根本上決定了儲層、圈閉、保存及配套條件能否對油氣產生影響。通常烴源巖的主要生烴時間（距今）越久遠，表明其大量生烴的時間相對越早，生成的油氣所經歷的后期構造運動破壞的概率就越大，油氣的保存量相對就越少，運聚效率也就越低；即在一個盆地中，烴源巖的主要生烴時間越大，油氣運聚系數越小。

圖1 東部裂谷型盆地石油運聚系數與主控地質參數的關系Fig.1 Relationship between oil migration and accumulation coefficients and primary geological parameters in rift basins in eastern China

圖2 中部克拉通型盆地天然氣運聚系數與主控地質參數的關系Fig.2 Relationship between natural gas migration and accumulation coefficients and primary geological parameters in craton basins in central China

油氣排出烴源巖后，進入儲層運移聚集成藏，儲層的容量決定了油氣聚集的上限。儲層百分含量表示儲層厚度與其所在地層的總厚度之比，可反映儲層在目的層中所占的比重，其值越高，表明研究區(qū)內可儲集油氣的潛在空間越大，越有利于油氣的富集；即在一個盆地中，儲層百分含量越大，油氣運聚系數越大。并且此項參數不同于孔隙度、滲透率等，它受不同地區(qū)地質條件的影響較小，能夠簡單直觀地反映儲層的儲集能力，便于不同地區(qū)之間的統計分析。

圖3 西部前陸型盆地石油運聚系數與主控地質參數的關系Fig.3 Relationship between oil migration and accumulation coefficients and primary geological parameters in foreland basins in western China

圖4 西部前陸型盆地天然氣運聚系數與主控地質參數的關系Fig.4 Relationship between natural gas migration and accumulation coefficients and primary geological parameters in foreland basins in western China

圈閉面積系數是研究區(qū)的圈閉面積與研究區(qū)面積的比值。在圈閉未形成之前，排出的油氣會因為得不到保護而散失[19]。圈閉面積系數能夠客觀反映圈閉的發(fā)育程度，圈閉面積系數越大，表明研究區(qū)內圈閉越發(fā)育，油氣聚集的概率就越大[1]；即在一個盆地中，圈閉面積系數越大，油氣運聚系數越大。

區(qū)域不整合次數能夠定量反映油氣生成后構造運動對油氣運聚的破壞程度，區(qū)域不整合次數越多，表明研究區(qū)經歷的構造運動次數越多，對油氣運移和聚集的破壞程度就越高；即在一個盆地中，區(qū)域不整合次數越大，油氣運聚系數越小。

2 油氣運聚系數統計模型的建立

在對主控地質參數分析的基礎上，采用多元回歸的方法[20-26]，按照中國不同的盆地類型[27-30]，分別建立東部裂谷型盆地石油、中部克拉通型盆地天然氣以及西部前陸型盆地石油、天然氣的運聚系數統計模型。

2.1 東部裂谷型盆地石油

中國東部主要發(fā)育以拉張作用形成的中—新生代裂谷型盆地，上地幔的隆起使其基底不斷破裂、擴張和沉陷，使盆地具有早期斷陷、中期坳陷、后期填平的發(fā)育特點，并主要富集石油[27]。對松遼盆地13個、渤海灣盆地21個、二連盆地2個、海拉爾盆地3個、蘇北盆地3個、北部灣盆地3個，共計45個石油刻度區(qū)進行了統計分析。結果表明，主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數4項主控地質參數與東部裂谷型盆地石油運聚系數的相關系數R分別為-0.5009、0.5558、0.5574、-0.5880。

依據主控地質參數分析，對45組東部裂谷型盆地石油運聚系數及其4項主控地質參數進行多元回歸分析，建立了東部裂谷型盆地石油運聚系數統計模型：

式中 yo——石油運聚系數，%；

x1——主要生烴時間，Ma；

x2——儲層百分含量，%；

x3——圈閉面積系數，%；

x4——區(qū)域不整合次數。

東部裂谷型盆地石油運聚系數統計模型的復相關系數為0.7861。

2.2 中部克拉通型盆地天然氣

中國中部的四川盆地、鄂爾多斯盆地均為克拉通盆地，分別發(fā)育在以前寒武系為基底的揚子地臺、華北地臺之上，與世界上典型的克拉通盆地相比，它們具有地殼活動性強、盆地構造差異性大、新生代改造強烈等特點，盆地內沉積了巨厚的海相碳酸鹽巖地層，天然氣尤為富集[29]。對四川盆地5個、鄂爾多斯盆地4個，共計9個天然氣刻度區(qū)進行了統計分析。結果表明，主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數4項主控地質參數與中部克拉通型盆地天然氣運聚系數的相關系數R分別為-0.7485、0.7510、0.7639、-0.8355。

依據主控地質參數分析，對9組中部克拉通型盆地天然氣運聚系數及其4項主控地質參數進行多元回歸分析，建立了中部克拉通型盆地天然氣運聚系數統計模型：

式中 yg——天然氣運聚系數，%。

中部克拉通型盆地天然氣運聚系數統計模型的復相關系數為0.8620。

2.3 西部前陸型盆地石油

前陸型盆地是發(fā)育在造山帶前緣和相鄰克拉通之間的、平行于造山帶展布的沉積盆地，是造山運動的伴生產物[19]。中國西部前陸型盆地構造格局的主要應力來自于印度板塊向北推擠的造山運動，發(fā)育多條陸殼碰撞擠壓構造帶，且海西期后經歷了多期的構造活動，油、氣資源均較為豐富[27]。統計分析了準噶爾盆地7個、柴達木盆地5個、塔里木盆地2個、吐哈盆地5個、三塘湖盆地2個、酒泉盆地4個，共計25個油氣刻度區(qū)；其中，塔里木盆地選用的刻度區(qū)位于庫車或塔西南等前陸區(qū)，下文所述前陸型盆地天然氣運聚系數模型的統計也是如此。分析結果表明，主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數4項主控地質參數與西部前陸型盆地石油運聚系數的相關系數R分別為-0.6663、0.6614、0.6525、-0.6740。

依據主控地質參數分析，對25組西部前陸型盆地石油運聚系數及其4項主控地質參數進行多元回歸分析，建立了西部前陸型盆地石油運聚系數統計模型：

西部前陸型盆地石油運聚系數統計模型的復相關系數為0.8450。

2.4 西部前陸型盆地天然氣

中國西部天然氣富集區(qū)主要集中在幾個大型的前陸盆地。統計分析了準噶爾盆地5個、柴達木盆地5個、塔里木盆地2個、吐哈盆地3個，共計15個油氣刻度區(qū)；一些刻度區(qū)同時蘊含豐富的油、氣資源，故與前陸型盆地石油運聚系數模型的統計有部分相同。分析結果表明，主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數4項主控地質參數與西部前陸型盆地天然氣運聚系數的相關系數R分別為 -0.6840、0.6103、0.6804、-0.7310。

依據主控地質參數分析，對15組西部前陸型盆地天然氣運聚系數及其4項主控地質參數進行多元回歸分析，建立了西部前陸型盆地天然氣運聚系數統計模型：

西部前陸型盆地天然氣運聚系數統計模型的復相關系數為0.8385。

3 統計模型適用性分析及應用實例

3.1 適用性分析

上述統計模型中各項主控地質參數的偏回歸系數的正負代表該項參數與油氣運聚系數的正負相關性，即正的偏回歸系數所對應的主控地質參數越大，則油氣運聚系數越大；負的偏回歸系數所對應的主控地質參數越大，則油氣運聚系數越小。單項地質參數對運聚系數的影響有限，所以它們的相關系數相對較低；但多項主控地質參數對運聚系數的影響更加接近實際情況，因此它們整體與運聚系數的復相關系數就相對升高。應用模型計算時，儲層百分含量與圈閉面積系數兩項參數的取值必須大于零，其值為零時表示油氣不具備運聚的地質條件。

為了進一步檢驗模型的適用性，對4個模型均分別隨機抽取6組刻度區(qū)數據，將以其運聚系數實際值為橫坐標，相應模型計算值為縱坐標的數據點投影至平面坐標系，結果表明絕大多數數據點分布在直線y=x附近（圖5），表明該模型計算值與運聚系數實際值接近，該套模型具有較好預測效果。

圖5 不同類型盆地油氣運聚系數的計算值與實際值比較Fig. 5 Comparison of calculated and actual oil and gas migration and accumulation coefficients in different types of Chinese basins

3.2 應用實例

以中國東部三江盆地、大楊樹盆地，以及西部潮水盆地、敦煌盆地、伊犁盆地為例，應用模型預測其油氣運聚系數。三江盆地、大楊樹盆地位于松遼盆地外圍，屬于新元古界、古生界和下中生界拼合基底之上發(fā)育起來的中—新生代裂谷型盆地。三江盆地主要發(fā)育白堊系泥質、煤系烴源巖，儲層以古近系—新近系砂巖為主，生儲蓋組合為下生上儲型；大楊樹盆地烴源巖以侏羅系泥巖為主，儲層主要為火山巖[31-32]。潮水盆地、敦煌盆地位于河西走廊地區(qū)，屬中—新生代前陸型盆地。潮水盆地發(fā)育侏羅系新河組、青土井組、芨芨溝組3套泥質烴源巖，儲層以新河組、青土井組砂巖為主，生儲蓋組合為自生自儲型；敦煌盆地主要發(fā)育中—下侏羅統泥質烴源巖，儲層以新河組砂礫巖為主[33-35]。伊犁盆地位于新疆西部，盆地發(fā)育始于石炭紀，中—新生代為陸相前陸型盆地，主要烴源巖有二疊系塔姆其薩依組泥巖、小泉溝群泥巖及侏羅系八道灣組泥巖、煤層，發(fā)育中—上二疊統、三疊系及中—下侏羅統儲層，巖性以礫巖、砂巖和砂礫巖為主[36-37]。依據各盆地的基本地質參數，計算出其油氣運聚系數（表1）。

表1 不同類型低勘探程度盆地基本地質參數及油氣運聚系數計算Table 1 Basic geological parameters and calculation of oil and gas migration and accumulation coefficients of different types of frontier exploration basins

4 結論

經地質分析與統計分析，不同類型盆地的油氣運聚系數均與主要生烴時間、儲層百分含量、圈閉面積系數、區(qū)域不整合次數4項主控地質參數具有較為顯著的相關關系。由相關性分析可知，在不同類型盆地中，對油氣運聚系數影響最大的均為區(qū)域不整合次數，二者呈指數負相關，說明構造運動對油氣運聚效率的影響最為顯著，且對天然氣運聚效率的影響更大；儲層百分含量、圈閉面積系數與油氣運聚系數均呈線性正相關，對油氣運聚效率的影響程度相近；主要生烴時間與油氣運聚系數則呈線性負相關。

東部裂谷型盆地中，儲層百分含量、圈閉面積系數兩項主控地質參數與石油運聚系數的相關性接近，且對石油運聚效率的影響高于主要生烴時間；對于中部克拉通型盆地，圈閉面積系數是影響天然氣運聚效率的第二大因素；西部前陸型盆地的主要生烴時間跨度大，對油氣運聚系數的影響較為顯著，相關性僅次于區(qū)域不整合次數，與東部裂谷型盆地具有明顯差異。

建立的統計模型可以定量反映不同類型盆地中4項主控地質參數變化對油氣運聚系數的影響。適用性分析表明，該套模型具有較好預測效果，在地質認識程度不高、地質資料數據較少或未投入較大勘探成本的低勘探程度區(qū)，可應用該模型快速定量計算相應類型盆地的油氣運聚系數，減少了成因法資源量計算中人為因素的影響，使資源評價結果更加客觀，預測結果更加準確。

致謝：本文數據分析工作中，中國石油大學（北京）尹志軍副教授給予了指導，劉小舟、張禹、劉雨涵給予了支持，在此致以衷心感謝！