基于常規(guī)測井的變質(zhì)巖裂縫識別方法研究

廖海博，劉紅岐，崔云江，汪瑞宏，李枝林，陳東，劉偉

1. 西南石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，成都 610500

2. 中海石油（中國）有限公司天津分公司，天津 300459

3. 川慶鉆探鉆采工程技術(shù)研究院，廣漢 618300

渤海灣含油氣盆地是繼大慶油田發(fā)現(xiàn)之后，在中國東部地區(qū)所發(fā)現(xiàn)的另一個重要的含油氣盆地，可分為碎屑巖、古潛山變質(zhì)巖、湖相碳酸鹽巖、火山巖等4 大巖石類型。其中，古潛山變質(zhì)巖的勘探程度較低，已探明儲量僅占總儲量的20%[1]。因此，古潛山油氣藏是渤海灣盆地主要的勘探目標(biāo)[2]。BZ19-6 氣田是渤海灣盆地最大的凝析氣田，探明儲量超千億方[3]，主要目的層為太古界潛山地層，巖性主要為花崗片麻巖，夾少量侵入巖[4-5]。受印支期、燕山期和喜馬拉雅期等多期次構(gòu)造運動的影響，太古界變質(zhì)花崗巖潛山發(fā)育溶蝕孔隙-裂縫型和裂縫型儲層，其中裂縫是主要的儲集空間和滲流通道[6-7]。因此，有效的裂縫識別方法對該區(qū)塊未探明單元的油氣勘探至關(guān)重要。

目前，識別儲層裂縫的方法有直接法和間接法。直接法是從露頭、巖芯和成像測井中識別裂縫特征，可以直接反映儲層裂縫，但其局限性強、價格昂貴、操作不易。間接法通過處理和分析常規(guī)測井資料、地震資料和動態(tài)生產(chǎn)資料識別裂縫，可以根據(jù)少量數(shù)據(jù)獲得大面積內(nèi)的裂縫特征，但其必須引入復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法。近年來，隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展和數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的深入研究，許多學(xué)者將常規(guī)測井與數(shù)學(xué)方法相結(jié)合，間接地識別裂縫發(fā)育的位置和程度。例如，Xiao 等[8]利用重標(biāo)極差（R/S）分析法對不同巖性進行了裂縫識別，表明運用R/S分析方法識別儲層的裂縫具有可行性；陳義國等[9]采用R/S分析方法對常規(guī)測井資料進行裂縫識別，發(fā)現(xiàn)裂縫識別參數(shù)與裂縫線密度呈良好的線性關(guān)系；Li 等[10]通過R/S分析方法對北貴州地區(qū)下寒武統(tǒng)牛蹄塘組頁巖儲層的裂縫進行識別，表明R/S分析方法可以有效地區(qū)分裂縫與噪聲信號；Zhang 等[11]基于R/S分析方法識別裂縫，表明可通過計算裂縫與基質(zhì)之間的比例來確定裂縫線密度，進而預(yù)測天然裂縫的發(fā)育程度和空間分布規(guī)律；Xiao 等[12]利用R/S分析方法對致密砂巖儲層的非均質(zhì)性進行評估，認(rèn)為R/S分析方法可定量評估儲層的非均質(zhì)性；Aghli 等[13]基于R/S分析方法識別碳酸鹽巖儲層裂縫，表明R/S分析方法能定量反映裂縫參數(shù)；Ge 等[14]探討了火成巖多重分形參數(shù)與裂縫發(fā)育程度之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)裂縫發(fā)育程度與多重分形特征呈負(fù)相關(guān)。研究成果顯示，重標(biāo)極差（R/S）分析與分形維數(shù)已廣泛應(yīng)用于天然裂縫的識別，但仍存在以下問題：①識別裂縫的尺度具有局限性；②對噪聲和異常值較敏感，需要通過其他地質(zhì)、地球物理等資料進行驗證。

將此方法用于該區(qū)塊的裂縫識別，仍面臨著巨大的挑戰(zhàn)。首先，BZ19-6 氣田儲層裂縫網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，主要發(fā)育微裂縫，裂縫寬度集中分布于0.01～0.2 mm，且大多數(shù)裂縫被方解石、泥質(zhì)等填充；其次，針對巖性更為復(fù)雜的花崗片麻巖儲層，R/S分析方法識別裂縫的研究鮮見。鑒于此，本文基于R/S分析方法并結(jié)合測井、巖芯和薄片等資料，旨在：①研究R/S分析方法識別裂縫的最小尺度；②建立利用赫爾特指數(shù)識別花崗片麻巖儲層裂縫發(fā)育程度分類標(biāo)準(zhǔn)；③分析巖性各向異性對R/S分析方法識別裂縫精度的影響。

1 地質(zhì)背景

BZ19-6 氣田位于渤中凹陷西南部，東南方向為渤南低凸起，西部為埕北低凸起，呈洼中隆的構(gòu)造格局（圖1）。如圖2 所示（圖1 中DD′剖面），太古界潛山地層在近南北向發(fā)育的構(gòu)造脊上是古隆起的背景下發(fā)育的、經(jīng)過多期次的構(gòu)造作用改造的、被一系列斷層復(fù)雜化的斷層背斜構(gòu)造，構(gòu)造整體南高北低[15-16]，形態(tài)完整，圈閉面積較大，埋藏較深，次生斷層、裂縫較為發(fā)育[17]。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Location of study area

圖2 太古界潛山氣藏構(gòu)造剖面圖Fig.2 Archean buried hill gas reservoir structure profile

研究區(qū)太古界潛山與上部始新統(tǒng)孔店組呈不整合接觸，潛山巖性主要為變質(zhì)巖，局部可見閃長玢巖、輝綠巖等侵入巖，縱向上可劃分為半風(fēng)化帶和潛山內(nèi)部[18]。半風(fēng)化帶巖石顏色較淺，主要為石英及長石，少量暗色礦物，其中部分巖石呈灰黑色，發(fā)育孔隙-裂縫型和裂縫-孔隙型儲層[19]；半風(fēng)化帶上部溶蝕作用較強，縫孔洞較為發(fā)育，風(fēng)化比較嚴(yán)重，長石大多已經(jīng)風(fēng)化為高嶺土；而在下部，風(fēng)化程度逐漸變?nèi)?。潛山?nèi)部則主要發(fā)育裂縫型儲層和孔隙-裂縫型，溶蝕孔、洞較少或者不發(fā)育。潛山儲層主要發(fā)育三期裂縫[20]，第一期裂縫主要發(fā)育在印支期，受華北板塊和揚子板塊碰撞而產(chǎn)生的大量擠壓構(gòu)造裂縫；第二期裂縫主要發(fā)育在燕山期，郯廬斷裂發(fā)生左旋走滑作用，導(dǎo)致巖石破碎作用強烈，形成大量碎裂巖和碎斑巖以及一系列動力破碎帶，并派生出大量裂縫；第三期裂縫與新近紀(jì)太平洋俯沖和郯廬斷裂發(fā)生的右旋走滑作用有關(guān)[21]。

2 裂縫特征

2.1 巖芯薄片裂縫特征

天然裂縫按成因可分為構(gòu)造裂縫、巖溶裂縫、熱脹冷縮裂縫、干縮裂縫等[22]，按充填情況可分為張開縫和充填縫兩類[23]。通過對BZ19-6 區(qū)塊的112 塊巖芯的觀察（圖3 中a、b 是原始巖芯，c、d 為其巖芯切面），巖性為花崗片麻巖，裂縫較發(fā)育，多見微縫（＜0.1 mm）及小縫（0.1～0.5 mm），存在少量中縫（0.5～10 mm）。裂縫產(chǎn)狀主要為中高角度，有少量的垂直縫和水平縫，裂縫多呈網(wǎng)狀交叉，大多被充填-半充填。

圖3 太古界天然裂縫巖芯圖片F(xiàn)ig.3 Core pictures of Archean natural fractures

觀察201 份巖芯薄片后，發(fā)現(xiàn)薄片裂縫較為發(fā)育，主要為微裂縫和小縫，大多處于充填-半充填狀態(tài)。裂縫主要被云母化泥質(zhì)、鐵質(zhì)、碳酸鹽巖和黃鐵礦充填，但也可見少量未充填的裂縫。其中，部分薄片顯示斜長石絹云母化普遍，鉀長石高嶺土化，常見鐵白云石交代現(xiàn)象及被鐵質(zhì)或鐵泥質(zhì)充填的巖石微裂縫（圖4a）。另外，部分薄片顯示黑云母見后期白云石交代現(xiàn)象，見微小裂縫，寬度為0.01～0.15 mm，其內(nèi)被白云石、鐵白云石和方解石所致密充填（圖4b、c）。此外，部分巖石內(nèi)裂縫和顆粒裂隙也較為發(fā)育，縫寬為0.01～0.20 mm，見被黃鐵礦充填的微裂縫，但也可見少量未充填的裂縫（圖4d）。另有部分巖石內(nèi)發(fā)育數(shù)條裂縫，縫寬為0.01～0.17 mm，部分被碳酸鹽礦物充填，也可見未充填裂縫，縫寬約為0.01～0.03 mm（圖4e）。還有部分巖石見兩期裂縫發(fā)育，縫寬為0.02～0.05 mm，裂縫先被石英、白云石、方解石完全充填，后被鐵質(zhì)或鐵白云石充填，微裂隙較為發(fā)育，微裂隙寬度為0.01 mm 左右（圖4f）。

圖4 太古界巖石薄片F(xiàn)ig.4 Rock slices of Archean strata

2.2 隨鉆成像測井裂縫特征

測井資料處理解釋過程中將裂縫分為天然裂縫和誘導(dǎo)縫。其中，天然裂縫可進一步分為高阻縫和高導(dǎo)縫，按裂縫的傾角又可分為高角度裂縫、中角度裂縫和低角度裂縫。為了進一步了解該區(qū)塊的裂縫發(fā)育情況及特征，對該井進行了Microscope-HD 隨鉆成像測井資料處理分析。結(jié)果顯示，該區(qū)塊發(fā)育高導(dǎo)縫（圖5a）、高阻縫（圖5b）、誘導(dǎo)縫（圖5c）及線理（圖5d）。其中，高導(dǎo)縫較為發(fā)育，走向主要有NW-SE 和近E-W 向（圖5e），以中高角度為主，傾角集中在40°～70°，均值為48°左右（圖5f）。裂縫寬度集中分布在0.001～0.1 mm，其中＜0.1 mm 的裂縫占比91.12%（圖5g）；裂縫密度為1～13 條/m，1～8 條/m 占所有的96.22%，平均為2.3～4.32 條/m（圖5h）。區(qū)塊高阻縫發(fā)育較少，走向為NNW-SSE，以中等角度為主。電成像測井只能識別到毫米級別的裂縫，埋深和充填情況都會降低其分辨率；而巖芯的分辨率可以達到亞毫米級別，可直接觀察到巖石的構(gòu)造和裂縫，但巖芯取樣點不連續(xù)且難以覆蓋整個井段。兩者在識別裂縫的尺度上不統(tǒng)一，均難以識別研究區(qū)的微裂縫。因此，亟需一種更為精細(xì)、有效的裂縫評價方法。

3 研究方法

R/S分析，也稱為重標(biāo)極差分析，由Hurst 在1951 年提出，用于研究尼羅河水流量與庫容之間的關(guān)系[24]，后被眾多學(xué)者證明它是分析一維分形變量的有效技術(shù)[25-27]。對于單一巖性的地層，天然裂縫的發(fā)育給測井所測得的物理性質(zhì)帶來很大的變化，增強了地層的非均質(zhì)性，裂縫發(fā)育程度不同，其物理性質(zhì)的改變情況有所不同[28]。因此，可以根據(jù)測井曲線上的突變點大致判斷裂縫的位置，根據(jù)突變點的強弱分析裂縫的發(fā)育程度。

通過分析某些測井參數(shù)的R(n)/S(n)（后文縮寫為R/S）與測井采樣點n的關(guān)系，預(yù)測裂縫的發(fā)育程度。如公式(1)、(2)、(3)所示，R(n)是最大累積偏差與最小累積偏差之差，代表測井序列的復(fù)雜性；S(n)是變化的平方根，代表時間序列的平均趨勢；Z(i)是測井序列，每一個采樣間隔點上的值；i、j、k是從0 到n變化的常數(shù)，其中k大于等于i，H表示赫爾特指數(shù)。

通過數(shù)值模擬，計算出R和S的值，做Lg(R/S)與Lg(n)的散點圖，其斜率就代表赫爾特指數(shù)，H的范圍是0 到2，可以通過H的大小判斷裂縫的發(fā)育程度。再對Lg(R/S)的值進行牛頓差分運算，n 階差分如公式(4)所示：

對該區(qū)塊12 口井進行計算后發(fā)現(xiàn)，二階差分模型對該區(qū)塊的裂縫位置預(yù)測準(zhǔn)確性較高，其模型如公式(5)所示：

4 結(jié)果與討論

該區(qū)塊隨鉆測井曲線包含井徑曲線（CAL）、自然伽馬曲線（GR）、沖洗帶電阻率曲線（Rxo）、原狀地層電阻率曲線（Rt）、密度曲線（RHOB）、中子曲線（TNPH）、聲波時差曲線（DT）等，通過巖芯裂縫統(tǒng)計對比，選擇對天然裂縫較為敏感的測井參數(shù)。TNPH 曲線受巖性、鉆井液等因素干擾嚴(yán)重；GR 曲線主要反映巖性的變化，而泥質(zhì)含量的變化和鉆井液的變化會對GR 值影響明顯，從而掩蓋或放大裂縫存在的信息，而花崗片麻巖地層較為致密，密度變化較小。相比之下，CAL、Rxo、DT 三條測井曲線對裂縫更為敏感，而GR、RHOB、TNPH 對裂縫的敏感度較低（圖6）。通過實際處理，發(fā)現(xiàn)在Lg(n)=3.5左右的深度為4 882 m 處，R/S曲線出現(xiàn)明顯的下凹區(qū)間，表明測井響應(yīng)在此處有較大的變化，結(jié)合電成像圖顯示，此段裂縫高度發(fā)育。因此，本文選擇CAL、Rxo、DT 三條測井曲線進行處理分析，以進一步分類識別該井的裂縫發(fā)育程度。

圖6 R/S 分析曲線Fig.6 R/S analysis curve

選取30 個層段共150 m，經(jīng)過R/S分析發(fā)現(xiàn)，在花崗片麻巖中利用R/S分析方法能夠有效識別裂縫的發(fā)育情況。該方法的準(zhǔn)確性也得到了電成像資料的驗證。針對這30 個層段的CAL、Rxo、DT 三條測井曲線的R/S分析結(jié)果，分別用HCAL、HRxo、HDT表示，并繪制了三維散點圖（圖7），發(fā)現(xiàn)分區(qū)性明顯。因此，本文建立了針對花崗片麻巖儲層的裂縫發(fā)育程度分類識別標(biāo)準(zhǔn)（表1）。

表1 花崗片麻巖儲層裂縫發(fā)育程度分類識別標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification and identification standard of fracture development degree of granite gneiss reservoir

圖7 赫爾特指數(shù)三維散點圖Fig.7 Three-dimensional scatter plot of Hurst index

對R/S分析處理后的值采用牛頓差分的方法處理，經(jīng)過對比后發(fā)現(xiàn)二階差分對裂縫的位置識別較為準(zhǔn)確，其中CAL、Rxo、DT 曲線的二階差分值分別用K-CAL、K-Rxo、K-DT 表示。如圖8 所示，對電阻率Rxo 曲線進行R/S分析，進一步采用牛頓差分的方法處理，得出以下結(jié)論：①定義R/S曲線明顯下凹的部分為下凹區(qū)間，其二階差分的值為正且大于0.0001，主要反映測井曲線的變化情況，對應(yīng)裂縫發(fā)育段；②定義R/S曲線明顯上凸的部分為上凸區(qū)間，其二階差分的值為負(fù)，主要反映基巖段，其裂縫不發(fā)育或發(fā)育程度低。由式(5)計算的二階差分K值與測井曲線分析的R/S曲線的下凹區(qū)間吻合較好，證明K值對識別曲線的下凹區(qū)間是有效的，進一步證明了識別裂縫發(fā)育位置的準(zhǔn)確性。

圖8 Lg(R/S)曲線的K 值和凹區(qū)間對比Fig.8 Comparison of K value and concave interval of Lg(R/S)curve

如表2 顯示，通過牛頓二階差分K值與隨鉆Microscope-HD 電成像圖共識別出3 個有效的區(qū)域類別：①井壁崩落區(qū)：K-CAL 值較大，K-DT 和KRxo 值較小，因此K-CAL 值可以明顯預(yù)測井壁崩落的位置；②裂縫發(fā)育區(qū)：K-DT 敏感程度強，從圖像上也可以發(fā)現(xiàn)，裂縫發(fā)育的小層段，K-DT 值都比較突出；③基巖區(qū)：K-Rxo 值突出，成像圖上顯示特征為高阻亮色，裂縫不發(fā)育。對每一個區(qū)域類別的深入對比分析，可以得出以下結(jié)論：①K-CAL 值可以區(qū)分井壁崩落區(qū)和裂縫發(fā)育區(qū)，井壁崩落區(qū)KCAL＞0.00003，裂縫發(fā)育區(qū)K-CAL＜0.00003；②KDT 值對裂縫的發(fā)育位置識別較為準(zhǔn)確，即裂縫越發(fā)育，K-DT 越大；③K-Rxo 值可以區(qū)分裂縫發(fā)育區(qū)和基巖區(qū)，裂縫發(fā)育區(qū)K-Rxo＜0.00001，基巖區(qū)KRxo＞0.00001。

表2 牛頓二階差分K 值與Microscope-HD 電成像圖對比Table 2 Comparison of Newton ' s second-order difference K value and Microscope-HD electrical imaging map

在裂縫發(fā)育區(qū)（K-Rxo＜0.00001），為進一步識別裂縫的發(fā)育程度，除了應(yīng)用前文的赫爾特指數(shù)H值之外，電成像解釋的裂縫線密度與K-Rxo 散點圖 （圖9）顯示，裂縫線密度與K-Rxo 值呈正相關(guān)，即裂縫線密度越大，K-Rxo 值越大，其相關(guān)性R2=0.8895。因此，在裂縫發(fā)育區(qū)（K-Rxo＜0.00001），KRxo 值越大，裂縫線密度越大，裂縫越發(fā)育。

圖9 裂縫線密度與K-Rxo 散點圖Fig.9 Fracture line density and K-Rxo scatter plot

裂縫是油氣井初周日產(chǎn)量的主要影響因素之一，初周的日產(chǎn)氣和日產(chǎn)液可間接驗證研究區(qū)裂縫的發(fā)育程度與分形維數(shù)的預(yù)測效果。選取研究區(qū)裂縫較為發(fā)育的層段，其垂直深度在4 650～4 700 m，在研究區(qū)井位平面圖上繪制裂縫發(fā)育層段DT 曲線R/S分析曲線二階差分K值的等值圖，結(jié)合初周日產(chǎn)量與電成像圖等資料，對BZ19-6 氣田的裂縫相對發(fā)育情況進行預(yù)測（圖10）。由圖可知，A7H 井裂縫較發(fā)育，A3H 井裂縫發(fā)育程度低。在其他各種因素相近的條件下，牛頓差分K值與油氣井初周日產(chǎn)液產(chǎn)量間存在正相關(guān)性，裂縫相對發(fā)育區(qū)的產(chǎn)量明顯高于裂縫相對不發(fā)育區(qū)。

圖10 BZ19-6 氣田裂縫發(fā)育預(yù)測Fig.10 Prediction of Fracture Development in BZ19-6 Gas Field

計算結(jié)果表明，應(yīng)用R/S分析結(jié)合二階差分的方法進行裂縫識別和預(yù)測不僅具備堅實的理論基礎(chǔ)，而且計算結(jié)果與成像測井所解釋的裂縫信息具有較好的吻合度。客觀地分析此方法識別裂縫精度存在誤差的原因主要有以下3 個方面：一是測井信息不僅包括裂縫信息，還包括母巖本身的縱向非均質(zhì)性信息（如巖性、物性、電性、含水飽和度等），其勢必會給裂縫識別帶來一定的影響；且?guī)r性從花崗片麻巖變?yōu)殚W長玢巖（圖11），而又有裂縫發(fā)育，其中K-DT 值與K-Rxo 值較小，因此對非花崗片麻巖儲層中的裂縫K值預(yù)測效果欠佳。二是研究區(qū)天然裂縫中充填方解石、白云石、石英、黃鐵礦和泥質(zhì)等礦物，當(dāng)裂縫被礦物充填時，測井響應(yīng)特征不明顯，因此對完全充填縫的識別較難。三是該區(qū)塊的裂縫寬度集中分布在0.001～0.1 mm，大量數(shù)據(jù)表明此方法對裂縫寬度小于0.005 mm 的微裂縫仍然有響應(yīng)，但特征不明顯，因此裂縫的寬度對識別效果有影響。

圖11 非花崗片麻巖裂縫發(fā)育特征Fig.11 Fracture development characteristics of non-granitic gneiss

5 結(jié)論

（1）將R/S分析和牛頓差分法相結(jié)合改進的裂縫識別方法，在變質(zhì)巖儲層裂縫評價中具有可行性，并建立了利用赫爾特指數(shù)識別花崗片麻巖儲層裂縫發(fā)育程度分類標(biāo)準(zhǔn)。

（2）此方法可識別寬度大于0.005 mm 的裂縫，提高了裂縫識別的精度。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，K-Rxo值與裂縫線密度呈正相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)性較好。

（3）巖性各向異性和裂縫充填情況影響常規(guī)測井曲線R/S分析方法識別裂縫的精度。