0 引言

砂砾岩油气藏是断陷盆地重要的油气勘探目标^[1]。在我国东部箕状断陷盆地陡坡带，广泛发育了砂砾岩扇体，目前已在大庆油田徐家围子地区^[2]、大港油田滩海地区^[3]、辽河油田西部凹陷^[4]、胜利油田东营凹陷北部陡坡带、车镇凹陷北部陡坡带和沾化凹陷罗家地区^[5-7]发现了规模聚集的砂砾岩油气藏。砂砾岩体大多为重力流和牵引流共同作用下的扇三角洲、近岸水下扇或浊积扇近物源沉积物，储层非均质性强，具体表现为：平面上岩相变化快，纵向多期叠置、沉积厚度大，微观上表现为岩石骨架成分复杂、孔隙结构变化复杂^[8]，这些导致了砂砾岩体测井岩性识别和物性评价精度低^[9]。提高砂砾岩储层测井评价精度，是这类油气藏勘探和开发亟待解决的科学和实际问题。

东营凹陷北部陡坡带沙四下亚段致密砂砾岩中富含油气^[10]。2005年该区的丰深1井沙四下亚段砂砾岩储层经CO₂压裂后，获日产气8×10⁴ m³、凝析油49.7 m³的工业油气流，2011年丰深1—斜1井沙四下亚段砂砾岩经压裂后，6 mm油嘴试气日产气7.2×10⁴ m³，凝析油18.7 m³，证实该区致密砂砾岩油气藏具有较大的资源潜力^[11-13]。国内外勘探实践证实，致密砂砾岩油气勘探的关键问题是有效储层识别，但目前东营北带沙四下亚段致密砂砾岩测井评价仍然采用的是复杂岩性解释方法(CRA)，该方法识别岩性的准确率低于50%，测井解释的孔隙度与实测孔隙度之间有很大差别，多数样品测井解释孔隙度大于实测孔隙度，测井孔隙度与实测孔隙度差值小于1.5%的样品仅占所有样品的61.8%(图 1)，这直接影响了该区砂砾岩有效储层识别，阻碍了该区致密砂砾岩油气藏的勘探。

因此，本文在对东营北带沙四下亚段砂砾岩储层岩石学特征分析的基础上，按照骨架矿物、岩石类型对砂砾岩分类，并建立了基于主成分分析的砂砾岩岩性测井识别方法，然后分岩性建立了孔隙度测井计算模型，提高了该区致密砂砾岩储层孔隙度测井评价精度。

1 致密砂砾岩储层特征与分类

东营凹陷北部陡坡带紧邻控凹的陈南断裂，位于断层下降盘，断裂上升盘为陈家庄凸起物源区，沙四下亚段沉积期，陈南断裂强烈活动，两盘之间古落差极大，此时在断层下降盘发育盐湖，总体形成了“高山深湖、沟梁相间”的古地理面貌，发育重力流成因的近岸水下扇沉积^[11]。这些砂砾岩扇体纵向上多期叠置，累计厚度可达2 000余米，平面上自西向东依次发育利津、胜坨、民丰三个冲沟群，各冲沟群又可以划分为多个冲沟，例如民丰冲沟群可以划分为丰深4、丰深1、丰8、丰深6四个冲沟。

统计了目前该区钻井资料、岩芯资料、粒度分析资料，发现这套砂砾岩岩性组成复杂，其中砾岩(>2 mm)占39.9%(包括砾岩、含砂砾岩、砂质砾岩)，砂岩(包括砂岩、含砾砂岩、砾质砂岩)占54.5%，这些砂岩中以不等粒砂岩和中粗砂岩为主，细砂岩较少，粉砂岩(<0.062 5 mm)仅占3.6%，另外还包括2.0%的杂砂岩(图 2)。统计179组砂岩粒度分析资料，发现东营北带沙四下砂岩分选系数介于1.4~5.2，平均1.8 5，标准偏差介于0.98~2.79，平均1.44，C值最大可达45 mm，M值平均0.48 mm，整体分选中等~较差。从粒度累积概率曲线看，粒度分布范围广，以一段式和粗粒稍占优势的宽缓上拱式为主，具有明显的重力流沉积特征(图 3)。薄片观察发现，研究区砂砾岩颗粒以次棱状为主(占94%)，分选差~中等(占观察样品93%)，结构成熟度低。

东营凹陷北部陡坡带沙四下亚段砂砾岩物源来源复杂，既有来自下古生界的碳酸盐岩，也有来自太古界的变质岩，还包括中生界的碎屑岩和少量侵入岩。为查清研究区砂砾岩骨架矿物类型，统计了253个铸体薄片数据，发现东营北带沙四下亚段砂砾岩的砾石主要成分为来自太古界的二长花岗岩、花岗—片麻岩、伟晶岩、石英岩砾石(图 4a)，以及来自下古生界的白云岩砾石(图 4b)，岩浆岩砾石、砂岩砾石较少。根据砂岩三角图分类(图 5)，研究区砂岩的岩性多为岩屑长石砂岩(图 4c)、长石砂岩、长石岩屑砂岩和岩屑砂岩(图 4d)，砂岩中石英含量低，平均含量仅28.9%，长石含量平均36.3%，岩屑含量平均34.8%，Q/(F+R)一般在0.15~0.75之间，平均0.48，矿物成熟度低。

砂岩中岩屑成分能够代表母岩性质。通过统计发现，研究区砂岩中岩屑成分与砂岩类型有相关关系，在研究区西部的利津地区主要为灰岩、白云岩岩屑等沉积岩屑，砂岩类型以长石岩屑砂岩为主，在民丰和胜坨地区为结晶岩、石英岩、二长花岗岩岩屑，砂岩多为长石砂岩、岩屑长石砂岩，且不同冲沟的砂岩类型与岩屑类型规律性分布(图 6)。

总之，按照研究区砂砾岩的粒度特征、岩石学特征、骨架矿物特征，可先将之划分为砂岩和砾岩两种类型，进一步按照骨架矿物类型划分为变质型砾岩、沉积型砾岩、变质型长石砂岩和沉积型岩屑砂岩四类。

2 砂砾岩储层测井岩性识别

目前，国内外砂砾岩储层评价普遍采用了先界定岩性或骨架矿物，然后分岩性(骨架矿物)建立测井孔隙度、渗透率计算模型的方法^[14-19]，岩性骨架识别的准确性决定了砂砾岩测井评价精度。

2.1 不同岩性测井响应特征

目前常用的岩性识别方法是交汇图、交汇图—树形判别法，该方法应用的基础是各岩性之间测井响应特征差别较大。从前文可知，按照颗粒粒度，研究区砂砾岩可以划分为砂岩和砾岩两大类，其中砂岩(砾石含量<50%)又可以划分为含砾砂岩、砾质砂岩和砂岩，砾岩的砾石含量>50%，进一步可以划分为砾岩、含砂砾岩和砂质砾岩，由于含砂砾岩样品较少，且测井响应特征与砾岩相似，因此我们统计了研究区砂岩、含砾砂岩、砾质砂岩、砂质砾岩、砾岩(包括含砂砾岩)五类岩性的测井响应特征(表 1)。由表 1可知，砂岩、含砾砂岩和砾质砂岩(砾石含量<50%)的AC>57μs/ft，CNL>8.0%，LogRt<1.8，砾岩(砾石含量>50%)的AC<57μs/ft，CNL<6.0%，LogRt<1.8，但各岩性之间测井响应特征差别小。

2.2 基于主成分分析的砂砾岩岩性测井识别

从密度—中子孔隙度、声波时差—电阻率对数交汇图中也可以看出(图 7)，砂砾岩各类岩性彼此重叠区间较大，利用二维交会图难以区分。众所周知，随着参与交会的曲线数量(维度)增加，岩性区分度增加，但我们实际研究中只能在三维空间内研究，也就是说只能应用三条曲线开展交会分析，如果交会不能有效区分岩性，就需要我们增加曲线数目。为此我们引入了主成分分析方法，其主要思路是将多条反应岩性的测井曲线进行尺度缩减，利用提取的主成分开展交会分析。

本文首先利用趋势面法对测井曲线进行预处理^[20]，再利用主成分分析法将AC、CNL、DEN、ΔGR、LogRt五条测井曲线进行尺度缩减^[21]，以主成分累计方差百分比大于80%为准，提取主成分。由表 2可知，主成分F₁特征值为2.585，能够解释原有五个变量的51.694%，主成分F₂特征值为1.002，能够解释总变量的20.036%，F₃特征值0.809，能够解释总变量的16.173%，选用这3个变量就能表征原先5条变量的87.903%。

值得注意的是表 2中自变量解释能力是曲线标准化之后的系数，要得到原始系数需要将标准化数据与原数据关系代入公式，便得到每个主成分的表达式(见式1)：

式中：AC为声波时差，μs/ft；CNL为补偿中子孔隙度，%，DEN为体积密度，g/cm³；LogRt为原状地层电阻率以10为底的对数，Ω·m。

从式1中可以看出，对五条曲线解释能力51.694%的F₁变量与电阻率对数、密度呈反比，与声波时差和中子孔隙度正比，这与岩石的孔隙度、渗透率的测井相应特征是一致的，可以表征孔隙，F₂与中子孔隙度、声波时差反比，与密度正比，这与F₁恰好相反，可以表征岩石骨架，F₃的地质意义不明确。

从F₁-F₂交汇图可以看出，不同岩性分布呈现明显的分区特点，当F₁>1时主要为砂岩和含砾砂岩，少量的砾质砂岩，当F₁≤1且F₂≤-1时主要发育砾岩和砂质砾岩，但在F₁≤1且F₂>-1时，各类岩性之间区分度较差。为识别这一部分岩性，我们将F₁≤1且F₂>-1的样品进行进一步交会分析，通过分析发现，利用主成分F₃-Log₁₀Rt可以有效划分砂岩和砾岩，并建立了岩性识别参数F，计算公式见式2，当F>0时判断岩性为砾岩，F<0为砂岩。

在分清了砂岩和砾岩的基础上，利用ΔGR可以有效区分岩石骨架类型^[22]。前文已述，研究区的砾岩按照骨架成分又可以分为母岩为太古界二长花岗岩、片麻岩、伟晶岩的变质型砾岩和母岩为古生界碳酸盐岩的沉积型砾岩，前者由于富含高放射性矿物，其ΔGR大于0.4，后者ΔGR小于0.4(图 10左)；砂岩按照骨架成分可以分为变质型长石砂岩和沉积型岩屑砂岩两类，前者以变质型岩屑为主，因此ΔGR高于后者(图 10右)。

利用上述方法，首先开展主成分分析，利用F₁-F₂交会图和F₃-log₁₀Rt交会图区分砂岩和砾岩，然后可以利用ΔGR区分骨架矿物类型。利用该方法对研究区丰深1、丰8、利深3等15口井进行了测井岩性识别，然后将识别结果与253个薄片鉴定结果相印证，发现岩性识别准确率可达74.5%。

2.3 孔隙度解释模型

利用多元回归的方法，将ΔGR、AC、DEN、CNL、LogRt与孔隙度之间建立相关关系，优选相关系数最大的回归公式作为孔隙度解释模型(图 11)。

各类岩性的孔隙度解释模型如下：

变质型砾岩：φ=7.0826×10¹⁰e^-8.998DEN(R²=0.72)

沉积型砾岩：φ=2.194×10⁶DEN^-13.55(R²=0.69)

变质型长石砂岩：φ=44.29-0.17CNL-8.24ΔGR-13.51DEN+0.38lgRt(R²=0.82)

沉积型岩屑砂岩：φ=22.75+0.25AC-0.18CNL-8.96ΔGR-11.45DEN+1.76lgRt(R²=0.75)

由图 11中可知，建立的孔隙度解释模型复相关系数R²都超过了0.7。利用本文第2部分所述测井方法，对东营凹陷北带15口井砂砾岩储层进行评价(图 12)，测井评价孔隙度与实测孔隙度差值小于1.5%的样品个数占样品个数的79.5%，较之前的61.8%大幅提升，测井解释精度提高。

3 结论

砂砾岩岩性多样、骨架矿物变化复杂，利用传统方法难以识别骨架及岩性，影响了测井孔隙度评价准确性。本文在对东营凹陷北部陡坡带沙四下亚段砂砾岩岩石学特征分析的基础上，将研究区砂砾岩划分为变质型砾岩、沉积型砾岩、变质型长石砂岩、沉积型岩屑砂岩四类，然后利用薄片分析资料对岩性进行精细标定，在岩性标定基础上建立了基于主成分分析法的砂砾岩岩性识别方法，将与岩性有关的AC、CNL、DEN、ΔGR、LogRt五条测井曲线进行尺度缩减，构建了主成分识别参数F₁、F₂、F₃，然后通过逐步交会分析，有效识别砂砾岩岩性。在岩性识别的基础上，利用多元线性回归的方法构建了测井孔隙度评价模型，提高了测井孔隙度评价精度。