松遼盆地三肇凹陷青山口組頁巖油地震甜點預測方法及應用

李 昂，張麗艷，楊建國，黃一鳴

中國地質(zhì)調(diào)查局沈陽地質(zhì)調(diào)查中心，遼寧沈陽110034

0 引言

北美頁巖油氣開發(fā)的快速發(fā)展表明，位于盆內(nèi)的烴源巖層系的頁巖油資源量遠大于源外常規(guī)石油資源量，從源外向源內(nèi)轉變是石油工業(yè)持續(xù)發(fā)展的必然選擇，源內(nèi)頁巖油是未來油氣儲量、產(chǎn)量實現(xiàn)大規(guī)模增長的重大領域［1-4］.松遼盆地上白堊統(tǒng)青山口組一段泥頁巖是松遼盆地的主力烴源巖，其有機碳含量高，熱演化程度適中，暗色泥巖厚度大，地層存在超壓，頁巖油資源潛力巨大［5-7］，成功開發(fā)這套資源對大慶油田可持續(xù)發(fā)展具有重要意義.頁巖油儲層的“甜點”包括地質(zhì)甜點、工程甜點兩方面.地質(zhì)甜點要素主要包括巖性、物性（孔隙度、滲透率）、含油性（飽和度）、有機地化參數(shù)（有機碳含量、流動烴含量）；工程甜點要素主要包括地層孔隙壓力、地層可壓性（脆性）［8］.北美頁巖油氣已建立一整套成熟的頁巖油氣甜點地球物理識別技術系列，為頁巖革命的成功提供了重要的技術保障.

近些年來，針對頁巖油氣甜點的橫向預測需求，國內(nèi)外眾多學者利用地球物理技術開展了一系列甜點預測研究，取得一定成效.Sean等［9］認為利用疊前地震反演和多屬性融合分析能夠有效識別頁巖儲層甜點分布；Davie等［10］通過交匯分析，明確了儲層彈性參數(shù)與TOC及脆性的關系，通過疊前反演進行了有機碳含量及脆性平面預測；Travella等［11］采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立敏感彈性參數(shù)和有機碳含量及脆性非線性映射關系，實現(xiàn)有機碳含量和脆性分布有效預測；劉偉等［12］在四川盆地昭通區(qū)塊，針對龍馬溪組頁巖氣儲層，利用地震疊后數(shù)據(jù)及分方位疊前數(shù)據(jù)對進行裂縫預測，采用疊前彈性參數(shù)反演技術實現(xiàn)了有機地化參數(shù)（有機碳含量）、脆性指數(shù)的平面預測；陳樹民等［13］利用定量疊前反演技術對甜點特征進行預測解釋，能較好地刻畫甜點的空間分布；周東紅等［14］提出利用兩種高精度的層速度（約束迪克斯公式反演的層速度和基于高精度波阻抗反演的層速度）來進行地層孔隙壓力的計算，有效提高了異常地層壓力預測的精度和可靠性；韓向義等［15］通過分析測井取心脆性礦物含量和巖石物理參數(shù)優(yōu)選，確定了脆性的評價標準及地震評價參數(shù)，通過疊前彈性參數(shù)反演獲得龍馬溪組頁巖儲層的彈性參數(shù)體，按照評價標準和評價參數(shù)得到龍馬溪組頁巖脆性的空間分布特征.

綜上所述，為實現(xiàn)頁巖油甜點的有效預測，需要井震結合以及疊前/疊后彈性參數(shù)反演才能達到較為理想的預測效果.本文以取心井為基礎，建立泥質(zhì)含量、地球化學參數(shù)評價、物性參數(shù)評價、含氣性評價和可壓裂性測井評價模型，實現(xiàn)頁巖油儲層的縱向評價；通過巖石地球物理方法分析甜點儲層段地震響應特征及敏感屬性，通過寬頻約束反演技術預測巖性，應用疊前彈性參數(shù)反演預測物性、含油性和地層可壓性，利用約束迪克斯公式反演與模型約束波阻抗反演結合技術預測地層壓力，實現(xiàn)對地質(zhì)甜點和工程甜點的“雙甜點”預測，建立一套適合于松遼盆地青山口組頁巖油甜點識別的技術流程.

1 研究區(qū)概況

三肇凹陷位于松遼盆地北部中央拗陷區(qū)東北部，為二級負向構造單元，是松遼盆地最重要的生油凹陷和富油凹陷之一［16］.本次研究區(qū)選在三肇凹陷中部的徐家圍子向斜一帶，位于三肇凹陷的主體部位（圖1），面積320 km2.三肇凹陷內(nèi)已發(fā)現(xiàn)的地層主要由中生界和新生界組成，自下而上為白堊系火石嶺組、沙河子組、營城組、登婁庫組、泉頭組、青山口組、姚家組、嫩江組、四方臺組、明水組，古近系依安組和新近系、第四系的沉積地層［16］，其中青山口組是本次研究的目的層.依據(jù)巖性、電性特征以及古生物資料，青山口組垂向上可分為3段，自下而上分別為青一段（K2qn1）、青二段（K2qn2）、青三段（K2qn3）.青山口組巖性主要為一套黑色—灰黑色泥巖、粉砂質(zhì)泥巖、泥質(zhì)粉砂巖和砂巖，下部以泥巖為主，上部為泥巖夾砂巖、介形蟲層.青一段主要發(fā)育暗色泥頁巖和油頁巖，是本段的重要特征之一，電阻率曲線為刺刀狀尖峰高阻.青二、三段主要發(fā)育灰色粉砂巖、泥質(zhì)粉砂巖和泥巖，電阻率曲線為小鋸齒狀低阻.青山口組沉積時期以深湖—半深湖相為主，局部發(fā)育介殼灘和濁積砂沉積微相.青一段是三肇凹陷的主力生烴層，有機碳含量高，熱演化程度適中，暗色泥巖厚度大，是源儲一體大面積連片分布的頁巖油藏，頁巖油資源潛力巨大.前人未在本區(qū)系統(tǒng)開展過頁巖油儲層地球物理甜點預測工作，沒有相關研究資料可供參考，加之目的層巖心、測井、錄井資料不完整，給開展甜點預測工作帶來難題.為此，在已發(fā)現(xiàn)的齊家凹陷、古龍凹陷的松頁油1井、松頁油2井［17］系統(tǒng)完整的資料基礎上，充分結合三肇凹陷已有資料，開展了頁巖油儲層地球物理甜點預測工作.

圖1 三肇凹陷構造分區(qū)及研究區(qū)位置（據(jù)文獻［16］修改）Fig.1 Tectonic division of Sanzhao Sag and location of study area（Modified from Reference［16］）

2 頁巖油儲層參數(shù)測井評價

頁巖油儲層參數(shù)的測井評價主要包含5個方面：泥質(zhì)含量計算；物性參數(shù)評價，包括孔隙度、滲透率計算；含油性參數(shù)（含油飽和度）評價；地球化學參數(shù)評價，包括有機含量（TOC）和流動烴含量（S1）的計算；可壓裂性評價，包括脆性評價和地層孔隙壓力評價.

2.1 泥質(zhì)含量計算

由于泥質(zhì)顆粒細小，對放射性物質(zhì)有較大的吸附能力，所以泥質(zhì)（黏土）一般具有較高的放射性.沉積巖中天然放射性強弱隨泥質(zhì)含量的增加而增加，在不含放射性礦物的情況下，泥質(zhì)含量的多少就決定了沉積巖石的放射性強弱，這就為自然伽馬測井計算地層泥質(zhì)含量提供了物理基礎.本研究采用相對值法計算巖石的泥質(zhì)含量，將純泥巖的伽馬測井值作為最大值，純砂巖的伽馬測井值作為最小值，目的層巖石的伽馬測井值與其比較，計算出該巖層泥質(zhì)體積含量的相對值.具體公式如下：

式中，ΔGR為目的層的自然伽馬相對值；GR、GRmin、GRmax分別表示目的層、純砂巖層、純泥巖層的自然伽馬數(shù)值；Vsh為地層泥質(zhì)體積含量；GCUR為希爾奇指數(shù).

2.2 物性參數(shù)計算

2.2.1 孔隙度計算

利用頁巖儲層的巖石物理體積模型來計算孔隙度，一般有2種計算方式.第一種是利用中子、密度、聲波時差三孔隙測度井曲線進行計算，由于中子、密度、聲波時差測井曲線反映的是地層的總孔隙度，經(jīng)過黏土和干酪根的校正，從而得到地層的有效孔隙度；第二種是采用交匯圖分析的方式來進行孔隙度計算，一般有中子密度交匯和中子聲波交匯兩種方式，曲線交匯方式相較于僅靠一條孔隙度曲線擬合計算孔隙度，可以有效解決不穩(wěn)定性問題，計算精度較高.由于三肇凹陷區(qū)目的層段青山口組普遍缺少密度、中子曲線，三孔隙度曲線中僅聲波時差在目的層段相對完整，因此在本研究中主要采用聲波時差來進行孔隙度計算.公式如下：

式中，Porosity為目的層孔隙度；DT、DTMA、DTSH、DTMF分別表示地層、巖石骨架、黏土、孔隙流體的聲波時差值；Vsh為地層泥質(zhì)體積含量.

2.2.2 滲透率計算

利用孔隙度和滲透率的相關性，應用松頁油1井核磁數(shù)據(jù)計算有效孔隙度和滲透率數(shù)據(jù)，建立有效孔隙度與滲透率關系圖（圖2），其回歸公式作為滲透率的解釋模型：

其中，K為空氣滲透率（mD）；phie為有效孔隙度（%）.

圖2 松頁油1井核磁數(shù)據(jù)計算有效孔隙度和滲透率交匯圖Fig.2 Cross plot of effective porosity and permeability calculated from nuclear magnetic logging data of SYY1 well

2.3 含油飽和度計算

含油飽和度評價是計算頁巖游離油量的前提，雖然一些其他測井方法也能提供儲集層飽和度的有關信息，但在目前測井解釋中使用最多的仍然是以電阻率為基礎的飽和度評價模型.

由于斯倫貝謝公司的Total-Shale公式考慮了泥質(zhì)及多種孔隙的影響，其在評價含水飽和度上優(yōu)于阿爾奇公式，因此本區(qū)泥頁巖含水飽和度采用Total-Shale公式計算：

式中，Sw為含水飽和度（%）；Rw、Rsh、Rt分別為地層水電阻率、泥質(zhì)電阻率、地層真電阻率（Ωm）；φ為孔隙度（%）；Vsh為泥質(zhì)含量（%）；a、m、n為巖電實驗參數(shù).

利用松頁油1井青山口組實測的25塊含油飽和度樣品，結合深側向電阻率、孔隙度和泥質(zhì)含量曲線，通過多元非線性回歸，確定了巖電實驗參數(shù)的具體賦值.

2.4 地球化學參數(shù)評價

2.4.1 總有機碳計算

總有機碳（TOC）的計算一般利用測井曲線與實測TOC數(shù)據(jù)之間良好的回歸關系來進行.Schmoker［18］利用密度和自然伽馬測井資料計算TOC，Passey等［19］提出了利用聲波曲線和地層電阻率計算的公式，Khoshnoodkia等［20］提出利用電阻率、中子、密度和聲波測井資料與模糊邏輯技術建立神經(jīng)網(wǎng)絡來計算TOC.這些方法在理論上適用于泥頁巖的含油性評價，為富有機質(zhì)泥頁巖含油性評價提供了新的思路.受限于本地區(qū)測井曲線資料不完整性，通過選取不同參數(shù)組合進行多元線性回歸，分析模型計算精度，最終選取了聲波時差和深側向電阻率曲線建立有機碳含量計算數(shù)學模型，取得較好效果.公式如下：

其中TOC為有機碳含量（%），LLD為深側向電阻率（Ωm）.

通過計算有機碳含量與實測有機碳含量對比圖（圖3）看出，計算有機碳含量與實測有機碳含量分布在45°對角線附近，說明計算有機碳含量和實測有機碳含量是基本一致的，平均絕對誤差為0.5%.

圖3 計算有機碳含量與實測有機碳含量對比圖Fig.3 Diagram of calculated TOC vs.measured TOC in SYY 1 well

2.4.2 游離烴計算

泥頁巖中的石油一部分以游離狀態(tài)賦存于微孔隙和裂縫中，少部分則吸附于有機質(zhì)和巖石顆粒表面.由于吸附在有機質(zhì)及巖石顆粒表面的油氣基本是不可動的，在現(xiàn)今的開發(fā)技術條件下，還不能進行有效開發(fā)，因此以游離態(tài)存在的油氣才是當前頁巖油勘探中的主要研究對象.游離烴含量（S1）是評價頁巖油可動性的重要參數(shù).通過研究區(qū)徐11井和肇17井青山口組樣品實驗分析數(shù)據(jù)，建立S1與TOC交匯圖，兩者具有很好的線性相關關系（圖4），相關系數(shù)0.88，可作為S1計算模型：

圖4 巖石熱解S1與有機碳含量關系圖Fig.4 Diagram of rock pyrolysis vs.TOC

2.5 脆性指數(shù)計算

頁巖的脆性是頁巖油氣開發(fā)中最關鍵的評價參數(shù)之一，反映巖層在一定條件下被有效壓開形成裂縫的能力.巖石的脆性可以由楊氏模量和泊松比描述，楊氏模量與泊松比的大小反映了地層在一定受力條件下彈性變形的難易程度.泊松比指示巖石的塑性，泊松比越小，巖石脆性越強.楊氏模量指示巖石的剛性，其值越大，巖石越不容易發(fā)生變形.楊氏模量越大，泊松比越小，脆性指數(shù)越大［21］.利用測井數(shù)據(jù)進行脆性指數(shù)計算一般采用彈性參數(shù)法，主要原理是利用楊氏模量和泊松比構建彈性參數(shù)，對楊氏模量和泊松比分別取權值，實現(xiàn)對頁巖脆性指數(shù)的評價.

泊松比計算公式：

式中，σ為泊松比；eyy為橫向縮短；exx為縱向伸長；λ為拉梅系數(shù)；μ為剪切模量.

楊氏模量計算公式：

式中，E為楊氏模量；ρ為地層體積密度；ΔTs為橫波速度；ΔTc為縱波速度

脆性指數(shù)公式：

其中，BIm為脆性指數(shù)；E為楊氏模量，Emax、Emin分別為楊氏模量最大值、最小值；σ為泊松比，σmax、σmin分別為泊松比的最大值、最小值.

2.6 地層孔隙壓力計算

異常地層壓力包括異常低地層壓力和異常高地層壓力.異常高地層壓力的研究對指導油田的勘探、開發(fā)和鉆井工程都具有極其重要的意義.異常地層壓力的預測有兩類方法：一類是依賴正常壓實趨勢線的公式法，一類是不依賴正常壓實趨勢線的公式法.前者主要包括等效深度公式法、Eaton法和Stone法，后者則包括Fillippone法、劉震法和Martinez法等.

Fillippone法是W.R.Fillippone［22］提出的一種不依賴于正常壓實趨勢線的地層孔隙壓力計算方法，公式為：

式中，Pf為地層孔隙壓力（MPa）；Vmin為巖石剛性接近于零時的地層速度，近似于孔隙流體速度（m/s）；Vmax為巖石孔隙度接近于零時的縱波速度，近似于基質(zhì)速度（m/s）；Vi為第i層的層速度（m/s）；Pov為上覆地層壓力（MPa）.

由于實際地層壓力與縱波速度之間不能簡單地用線性關系或對數(shù)關系來表示，馬海［23］進一步改進了Fillippone方法，其計算公式為：

式中，n為修正參數(shù).本文采用了不依賴于正常壓實趨勢線的改進型Fillippone方法.

2.7 頁巖油儲層測井評價效果

從徐11井處理實例圖（圖5）可看出，模型計算TOC和巖石熱解值與實驗分析值基本符合.徐11井青山口組從上至下各層段各項參數(shù)計算平均值均逐漸增高，青一2層和青一3層顯示最好，計算TOC值平均分別為4.0%和4.3%，巖石熱解S1值平均分別為3.6×10－3和3.9×10－3，含油飽和度平均分別為36.5%和40.8%.

3 頁巖油甜點地震預測

綜合利用多種地球物理方法和地球化學指標，開展巖性、物性、含油性、TOC、S1、脆性、地層孔隙壓力地震預測，建立一套針對陸相頁巖油甜點的地震預測方法，并在實踐中得到了驗證.

3.1 巖性預測

本區(qū)青山口組主要發(fā)育3類巖性：砂巖、泥巖和油頁巖.從巖性的敏感測井參數(shù)分析來看，砂巖具有低縱波時差、高電阻、低自然伽馬的特征，泥巖具有中高縱波時差、低電阻、中高自然伽馬特征，油頁巖為高縱波時差、高電阻、高自然伽馬.縱波時差是泥巖最為敏感的參數(shù)，通過構建縱波阻抗參數(shù)反演可以很好地區(qū)分巖性，小于阻抗值1.1107（kg/cm3）·（m/s）的為泥巖，大于該值為砂巖.

圖5 徐11井測井處理成果圖Fig.5 Logging data processing curves of X11 well

圖6 研究區(qū)巖性預測圖Fig.6 Prediction map of lithology in the study area

在反演方法的使用上，本研究主要采用寬帶約束反演技術，其主要原理是尋找一個最佳的地球物理模型，使得該模型的響應與觀測數(shù)據(jù)（地震道）的殘差在最小二乘意義下達到最小，是嚴格意義上的非線性反演.在建立初始模型時考慮了多種沉積模式的約束，使用分形插值方法建造地質(zhì)模型，完整保留儲層構造、沉積和地層學特征在橫向上的變化特征.在降低地震反演中多解性的同時，在很大程度上克服反演結果的模型化現(xiàn)象，可有效提高儲層預測精度.

圖6 是利用寬帶約束反演技術預測出的砂巖（圖6a）和油頁巖（圖6b）厚度平面圖，從中可以看出青一段泥巖和油頁巖大面積分布，僅在研究區(qū)中部徐深201井和西部徐4井區(qū)一帶有砂巖厚度大于1 m的區(qū)域.油頁巖普遍發(fā)育，北部徐15—升181井區(qū)相對較厚，厚度在5 m以上，其他區(qū)域普遍在3 m以上.

圖7 研究區(qū)孔隙度預測圖Fig.7 Prediction map of porosity in the study area

3.2 物性參數(shù)（孔隙度、滲透率）預測

利用三維地震資料反演孔隙度的方法的基本原理是：在精細層位標定的基礎上，利用地震、測井等資料，采用基于馬爾科夫鏈－蒙特卡羅算法（MCMC）的隨機地震反演獲得高分辨率波阻抗和巖性反演結果，然后通過云變換方法建立波阻抗和孔隙度關系，并結合地質(zhì)統(tǒng)計學協(xié)模擬對儲層的孔隙度進行預測［24］.滲透率則主要依據(jù)測井分析得出的孔隙度與滲透率的指數(shù)關系進行變換獲得.

通過上述方法對研究區(qū)進行了物性參數(shù)反演，獲得了青一段孔隙度和滲透率的平面圖（圖7、8）.從青一段孔隙度平面圖上看，孔隙度最大為9.5%，最小3.6%，平均5.8%，大于6%的高值區(qū)集中在徐15—徐13井區(qū)一帶.從青一段滲透率平面圖看，滲透率最大為0.67 mD，最小0.01 mD，平均0.10 mD，高值區(qū)主要位于北部和中部.

圖8 研究區(qū)滲透率預測圖Fig.8 Prediction map of permeability in the study area

3.3 含油飽和度（孔隙度、滲透率）預測

含油飽和度是油藏工程的關鍵參數(shù)，目前單獨利用地震資料進行飽和度計算還鮮見報道，但利用三維地質(zhì)建模技術進行含油飽和度建模是目前較為成熟的技術，其優(yōu)勢是縱向分辨率高、運算速度快，缺點是橫向預測性局限，需要在密井網(wǎng)條件下才能達到預測效果.為實現(xiàn)頁巖油儲層的飽和度的有效預測，本研究采用了相控三維地質(zhì)建模方法，利用地震反演獲得的巖性、孔隙度、滲透率參數(shù)建立約束模型.在該模型約束下利用序貫指示隨機建模方法進行含油飽和度建模，可有效提高飽和度預測精度.圖9是利用三維地質(zhì)模型數(shù)據(jù)體獲得的飽和度平面分布圖，從中可見青一段頁巖油儲層含油飽和度最大值為48%，最小值27%，平均值36%，大于40%的高值區(qū)集中在徐深502—徐深801井區(qū)一帶.

圖9 研究區(qū)飽和度預測圖Fig.9 Prediction map of saturation in the study area

3.4 有機地化參數(shù)（TOC、S1）預測

有機碳含量和游離烴含量是評價頁巖具有生烴能力的重要參數(shù).通過巖石物理分析發(fā)現(xiàn)，TOC高值區(qū)表現(xiàn)為低密度、低阻抗特征，S1高值區(qū)表現(xiàn)為低密度、低剪切模量特征.通過開展疊前反演獲得疊后反演中不易得到的密度和剪切模量彈性參數(shù)，進而與縱波阻抗進行交匯，獲得TOC參數(shù)和S1參數(shù)，達到預測有機地化參數(shù)的目的.

從青一段TOC、S1平面圖上來看，TOC最大值為4.87%，最小值2.84%，平均值3.88%，高值區(qū)集中在徐5—徐15井區(qū)的中部條帶上（圖10）；S1最大值為4.44×10－3，最小值2.30×10－3，平均值3.38×10－3，高值區(qū)主要集中在徐5—徐15井區(qū)的中部條帶上（圖11）.

圖10 研究區(qū)TOC預測圖Fig.10 Prediction map of TOC in the study area

3.5 脆性預測

利用測井資料進行地層可壓性評價只能夠獲取縱向上的脆性信息，而橫向特征難以描述.利用疊前地震資料反演技術可以獲得頁巖油儲層橫向上的脆性展布規(guī)律.本研究在測井巖石物理分析的基礎上，通過彈性參數(shù)組合進行脆性指數(shù)計算，利用疊前反演獲得頁巖儲層的彈性參數(shù)體，得到脆性指數(shù)反演平面圖（圖12）.從中可以看出，青一段脆性指數(shù)最大為24%，最小32%，平均27%，脆性指數(shù)適中，較有利工程改造.

3.6 地層孔隙壓力預測

圖11 研究區(qū)S1預測圖Fig.11 Prediction map of S1 in the study area

利用測井資料只能計算井點處孔隙壓力情況，而對井孔之外的異常地層壓力無法進行準確的預測.相對而言，以地震資料為主導的孔隙壓力預測方法可以很好解決這個問題［25］.常規(guī)的基于地震資料的異常壓力預測方法都是利用超壓地層引起地層的“低層速度”特征，而要想獲得精確的層速度模型難度較大.為提高層速度模型的反演精度，充分融合高分辨率波阻抗反演獲得的層速度與三維約束迪克斯公式反演得到背景層速度，來提高層速度的獲取精度，有效提高異常地層壓力預測的可靠性.從預測結果（圖13）來看，青一段地層壓力異常整體呈中間高、四周低的特征，地層壓力系數(shù)1.1～1.3，為常壓—弱超壓地層.

4 頁巖油有利區(qū)優(yōu)選及應用效果

圖12 研究區(qū)脆性指數(shù)預測圖Fig.12 Prediction map of brittleness index in the study area

綜合分析青一段沉積相帶、有機碳含量、含油性、物性、脆性、地層壓力系數(shù)等參數(shù)，結果顯示有機碳含量、流動烴及含油飽和度較高，但是孔隙度、滲透率相對較低，脆性礦物含量也較低.然而，通過巖心觀察和數(shù)字巖心分析，發(fā)現(xiàn)松頁油1、松頁油2井青一段泥頁巖水平層理層間微縫較發(fā)育.研究認為水平層理層間微縫對頁巖油的滲流和產(chǎn)出有利，是兩口井獲得工業(yè)油流的重要因素.三肇凹陷中部青一段富含有機質(zhì)頁巖厚度較大，頁理縫發(fā)育，具有與松頁油1、2井類似的儲層條件.三肇凹陷中部孔隙度與松頁油1、2井青一段泥巖相當，滲透率相對更好，脆性小于松頁油2井，但大于松頁油1井.整體上看，三肇凹陷中部與松頁油1、2井青一段油層組頁巖油發(fā)育條件相似，有望獲得工業(yè)油流突破.因此，確定了青一段有機碳含量大于3.0%、流動烴大于3.0×10－3、含油飽和度大于40%、孔隙度大于6%、滲透率大于0.1 mD為三肇凹陷中部頁巖油評價參數(shù)條件.依據(jù)上述優(yōu)選條件在凹陷主體的中部徐15—徐12一帶優(yōu)選了一個甜點目標區(qū)，并部署了松頁油3井井位目標（圖14）.

圖13 研究區(qū)地層孔隙壓力預測圖Fig.13 Prediction map of formation pore pressure in the study area

從實鉆結果來看，松頁油3井在目的層青一段鉆遇地層厚度93 m，發(fā)育暗色泥巖86 m，油頁巖7 m；有效孔隙度最大值8.3%，最小值3.9%，平均值7.0%；滲透率最大值0.33 mD，最小值0.016 mD，平均值0.193 mD；含油飽和度最大值37.60%，平均值20.80%；有機碳含量最大值9.71×10－3，最小值0.27×10－3，平均值3.72×10－3；流動烴含量最大值9.01×10－3，最小值0.60×10－3，平均值4.90×10－3；脆性指數(shù)實驗分析測井計算最大值34.89%，最小值11.26%，平均值21.39%；實測壓力恢復階段最高靜壓19.831 MPa，外推地層壓力22.46 MPa，計算地層壓力系數(shù)為1.13.實鉆與鉆前預測基本吻合，證明了本技術流程的有效性.松頁油3井經(jīng)測試獲得日產(chǎn)3.46 m3的工業(yè)油流，實現(xiàn)了三肇凹陷頁巖油戰(zhàn)略調(diào)查突破，形成的頁巖油地震甜點預測方法將對國內(nèi)外其他同類頁巖油儲層的勘探開發(fā)具有一定的借鑒意義.

5 結論

1）建立了泥頁巖泥質(zhì)含量、物性參數(shù)（孔隙度、滲透率）、含油性參數(shù)（含油飽和度）、地球化學參數(shù)（TOC、S1）、可壓裂性、地層孔隙壓力測井評價模型，為測井數(shù)據(jù)處理提供了可靠依據(jù).

圖14 松頁油3井綜合部署圖Fig.14 Comprehensive deployment map of SYY3 well1—井名（well name）；2—濁積砂體（turbidite sand body）；3—介殼灘（shell beach）；4—半 深 湖（semi-deep lake）；5—S1；6—飽 和 度（saturation）；7—孔隙度（porosity）；8—滲透率（permeability）；9—TOC；10—油頁巖厚度（oil shale thickness）；11—TI；12—脆性（brittleness）；

2）基于巖石物理分析，通過地震疊前/疊后彈性參數(shù)反演、三維地質(zhì)建模技術，實現(xiàn)了頁巖油儲層的“雙甜點”預測，預測出了三肇凹陷頁巖油有利區(qū)，部署了松頁油3井.

3）松頁油3井實鉆甜點參數(shù)與鉆前預測基本吻合，經(jīng)測試獲得日產(chǎn)3.46 m3的工業(yè)油流，證明了該技術流程的有效性，為三肇凹陷實現(xiàn)頁巖油戰(zhàn)略調(diào)查突破提供了有力的技術支撐.