2. 油气资源与探测国家重点实验室重庆页岩气研究中心, 重庆地质矿产研究院, 重庆 400042
2. Chongqing Shale Gas Research Centre of State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting, Chongqing 400042, China
页岩气是指主体以吸附和游离两种状态同时赋存于具有自身生气能力泥岩或页岩地层层系中的天然气(张金川等,2012).页岩气储层具有低孔、低渗、自生自储等特点,通过不同测井仪器的响应特征,可以定量计算页岩气储层的总有机碳含量(TOC)、孔隙度、渗透率、矿物含量等(谭茂金和张松扬,2010;刘双莲和陆黄生,2011;吴庆红等,2011;莫修文等,2011;郝建飞等,2012;张培先,2012).
海相页岩的测井特征普遍具有高伽马特征,张小莉等(2010)讨论了鄂尔多斯盆地延长组高自然伽马砂岩储层的特征,可快速识别砂岩和含油气性.在地层孔隙度未知的情况下,张锋等(2010)讨论了利用C/O和地层宏观俘获截面交会技术定量确定含油饱和度的方法,李剑浩(2010)推导了电测井和油气层关系的理论公式,张冲等(2011)讨论了压实作用对薄膜电位造成的影响及欠压实超压泥质砂岩储层自然电位的响应特征.由于页岩存在很强的各向异性,孙伟家等(2013)讨论了页岩气地震勘探中各向异性的任意偶数阶有限差分数值模拟方法.
本文结合常规测井和特殊测井对渝东南黔江地区龙马溪组页岩气储层的TOC、物性、含气性及裂缝特征等进行了解释评价,探索我国海相页岩气储层的测井解释方法,为页岩气储层评价及改造提供准确的信息.
1 区域地质概况
渝东南黔江地区位于重庆地区的东南部,在大地构造单元上属于扬子准地台上扬子台内坳陷.龙马溪组沉积早期海平面处于较高位置,水体深度相对较深,黑色页岩和深灰色泥岩在全区都很发育.海侵体系域末期,随着相对海平面的逐渐降低,形成了一套以灰色泥岩、黑色页岩和灰色粉砂岩为主的高位体系域沉积体(龙鹏宇等,2010).区域调查显示该区龙马溪组下部页岩发育厚度较大(大于70 m),埋深在600~1100 m之间,有机质丰度较高(TOC在1.5%~3.0%之间)、热演化程度较高(Ro均值为2.5%~3.5%),有机质类型以Ⅰ、Ⅱ型为主,具有较好的勘探潜力.
2 测井解释
Q1井在钻井过程中,下志留统龙马溪组地层(706~802 m)见到含气显示,尤其是底部含气量较好,显示井区该套地层页岩气的客观存在,具有一定勘探潜力.
测井采用了常规测井和特殊测井的组合方式,特殊测井采用Schlumberger公司的声波扫描测井(Sonic Scanner)、元素俘获测井(ECS)、电阻率扫描成像(FMI)等.通过ECS测井确定储层的矿物类型及含量、估算岩石骨架密度、确定储层沉积环境等(Herron and Herron, 1996);利用FMI测井进行研究区的构造分析,识别层理类型,识别裂缝和溶蚀孔洞,确定裂缝类型,走向和倾向等(Lewis R, et al. 2004; 王珺等,2005).
2.1 储层矿物分析
渝东南黔江地区下志留统龙马溪组黑色页岩矿物成分主要为碎屑矿物和粘土矿物,含有少量的碳酸盐岩和黄铁矿.通过对该区龙马溪组的37块岩心分析,矿物组分主要为粘土、石英、长石、碳酸盐岩及少量菱铁矿和黄铁矿,脆性矿物含量较高.粘土矿物主要以伊利石、伊蒙混层和绿泥石为主,含少量的高岭石,粘土矿物含量平均为35%.非粘土矿物含量平均为65%,主要包含石英(37.86%)、钾长石(3.86%)、斜长石(11.03%)、菱铁矿(0.3%)、黄铁矿(3.03%)和白云石(3.97%)等,碳酸盐矿物(方解石)不发育,平均含量为4.05%,如图 1所示.
![]() | 图 1 渝东南黔江地区龙马溪组矿物相对含量 Fig. 1 Mineral relative content of in Longmaxi Formation,Qianjiang,Southeast of Chongqing |
通过ECS测井解释,Q1井的矿物组分主要为粘土、石英、长石、碳酸盐岩及少量黄铁矿.龙马溪组顶部(727~778 m)地层为较差的页岩层段,以硅质矿物为主,约58%;粘土矿物含量次之约38%;碳酸盐岩矿物含量约2.4%;黄铁矿含量约1%;中部(778~792 m)以硅质矿物为主,含量约62%;粘土含量次之约34%;碳酸盐岩矿物含量为16%,局部黄铁矿较为发育,平均含量约1.2%.底部(792~801.8 m)以硅质矿物为主,约66%;粘土含量较低约32%;局部黄铁矿比较发育,平均约1.8%;碳酸盐岩矿物含量较低,约0.4%,如图 2所示.
![]() | 图 2 Q1井ECS处理成果图(750~802 m) Fig. 2 Well logging processing results for ECS of Q1(750~802 m) |
1990年,Passy等(2005)提出了利用电阻率和声波时差计算TOC的方法,公式为


本文采用公式(3)预测该区龙马溪组页岩气储层的TOC,其中k取0.0061,LOM为10,系数C为4.经岩心刻度,测井计算的TOC与岩心分析吻合较好.其中,Q1井龙马溪组顶部页岩气品质较差,TOC含量较低(0~1.2%),中部TOC含量略高,平均约1.4%,底部含量略高,平均为3.2%,如图 4所示. 2.3 页岩气储层物性 2.3.1 孔隙度
在页岩中,孔隙主要存在于矿物表面、矿物颗粒之间、干酪根和微裂缝中及其周围.含气页岩具有低孔特征,很难利用常规测井准确预测页岩的孔隙度.
Herron等(2002)结合ECS测井、密度测井、中子测井、页岩岩心的矿物元素分析和地化实验计算页岩孔隙度.该方法首先通过岩心矿物分析的Si、Ca、Fe、S等元素的含量百分比计算骨架密度值和骨架中子值,进而结合测井计算页岩的总孔隙度.本文结合37块岩样的分析数据和测井数据,采用该方法建立了该井孔隙度计算公式为

结合密度测井和中子测井资料的处理解释,Q1井龙马溪组顶部(727~778 m)地层孔隙度在2.1%~5.3%之间,平均为3.9%;中部(778~792 m)孔隙度在1.7%~4.9%之间,平均为3.6%;底部(792~802 m)孔隙度在2.9%~5.7%之间,平均为4.6%,如图 4所示.
![]() | 图 3 页岩岩心渗透率与声波时差和岩性密度交会图 Fig. 3 Crossplot for shale permeability, acoustic and lithology density |
![]() | 图 4 Q1井页岩气测井综合评价图 Fig. 4 Evaluation of gas shale well logging for Q1 |
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表 1 测井预测孔隙度与岩心分析孔隙度误差 Table 1 Errors of porosity between well logging and rock analysis |
将该方法计算的孔隙度与岩心分析孔隙度进行误差分析,两者相对误差为0.48%,说明该方法能较准确的预测页岩总孔隙度. 2.3.2 渗透率
页岩中,渗透率决定于孔隙吼道和微裂缝的发育程度.由于页岩非常致密,渗透率极低(数量级为纳达西),不再满足达西渗流的条件.
本文采用交会图方法建立页岩渗透率的解释模型.由图 3可以看出,声波时差测井与渗透率的相关性较差,而岩性密度能够较好的反映渗透率的变化.通过岩心分析数据和测井数据建立了渗透率计算公式为

采用式(5)预测Q1井渗透率,龙马溪组顶部地层渗透率在52~178 nD之间,平均为114 nD;中部渗透率在48~160 nD之间,平均为103 nD;底部渗透率在75~233 nD之间,平均为165 nD,如图 4所示.将测井计算的渗透率与岩心分析渗透率进行误差分析,所建立的渗透率解释模型具有较好的吻合,两者相对误差为7.5%.
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表 2 测井渗透率与岩心分析渗透率误差 Table 2 Errors of permeability between well logging and rock analysis |
本文采用阿尔奇公式计算目的层的含水饱和度(Archie G E,1942)为

该井龙马溪组顶部含气饱和度在41.5%~80.3%之间,平均为57.8%;中部含气饱和度在61.7%~77.5%之间,平均为66.9%;底部含气饱和度在42.3%~78.4%之间,平均为63.5%,如图 4所示.将测井预测的含气饱和度与岩心分析饱和度进行误差分析,两者相对误差为2.5%,说明该方法能较准确的预测页岩储层的含气饱和度.
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表 3 测井含气饱和度与岩心分析饱和度误差 Table 3 Errors of gas content between well logging and rock analysis |
Q1井FMI测量井段所见到的裂缝类型包括高导缝、高阻缝和钻井诱导缝.高导缝属于以构造作用为主形成的天然裂缝,对于储层的形成和改造具有重要作用,对页岩气的储渗具有现实意义;高阻缝属于以构造作用为主形成的天然裂缝,裂缝间隙被高电阻率矿物(方解石)部分或全部充填,裂缝有效性差;钻井诱导缝系钻井过程中产生的裂缝.
Q1井龙马溪组高导缝发育较少,共23条,倾向以南东东为主,走向北北东-南南西和近东西向,倾角20°~88°;高阻缝发育较少,共发现7条,倾向和走向均较分散,倾角24°~68°;解释出的诱导缝数量大于50条,倾向以南为主,走向近东西,倾角多大于75°.高导缝和高阻缝主要发育在龙马溪组和五峰组,相对发育段为725.0~727.0 m和738.0~742.0 m,如图 5所示.
![]() | 图 5 Q1井裂缝解释 Fig. 5 Micro-Fracture evaluations for Q1 well |
综合Q1井TOC、岩性、物性、含气性及裂缝评价结论,该井龙马溪组共解释3套页岩气储层,厚度为74.8 m,其中含气量相对最好的页岩气层为龙马溪组底部(792~801.8 m),共9.8 m,如表 4所示.Q1井页岩气储层地球物理响应具有高伽马、低密度、低孔隙度、低渗透率、电阻率略高的特征.
在3套储层中,727~778 m井段页岩气品质较差,总有机碳含量较低,孔隙度较低.经含气量测试,总含气量为0.21 m3/t.778~792 m井段总有机碳含量略高,孔隙度也较低,总含气量约0.8 m3/t.792~801.8 m井段总有机碳含量略高,孔隙度较好,总含气量为2.1 m3/t,具有较好的开发潜力.
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表 4 Q1井页岩气测井评价储层参数 Table 4 Reservoir parameters for Q1 |
Q4井位于渝东南地区青杠向斜北西冀,属老长坪背斜南东翼构造.采用Q1井的解释方法,龙马溪组顶部和中部孔隙度为1.0%~5.2%,TOC含量为0.5%~3.3%,泥质 含量在11%~46%之间,含气性 较差(0.5 m3/t~1.9 m3/t). 龙马溪组底部物性相对较好,孔隙度为1.5%~5.0%,TOC含量为0.8%~6.0%,泥质含量在8%~39%之间,含气性较好(0.5 m3/t~2.6 m3/t).综合Q4井测井解释结果,该井共解释3个储层:储层1和储层2分别位于龙马溪组顶部和中部,岩性为黑灰色含炭页岩、灰色炭质页岩、含炭泥质粉砂岩、局部含黄铁矿结核,测井资料指示储层孔隙度较差,总有机碳和总含气量相对较高,游离气和吸附气均存在,综合解释为页岩气差气层;储层3位于龙马溪组—五峰组,岩性为灰黑色炭质、粉砂质页岩、含粉砂质炭质页岩、含硅质炭质页岩、局部含黄铁矿结核,测井资料指示储层孔隙较发育,总有机碳含量高,总含气量较高,综合解释为页岩气层,如图 6所示.
![]() | 图 6 Q4井页岩气测井综合评价图 Fig. 6 Evaluation of gas shale well logging for Q4 |
结合常规测井和特殊测井对渝东南黔江地区龙马溪组页岩气储层测井进行解释评价,共取得以下认识:
(1)渝东南黔江地区龙马溪组共发育3套页岩储层,厚度在70~120 m之间;
(2)地球物理响应具有高伽马、低密度、低孔隙度、低渗透率的特征,在该区域电阻率的页岩气层响应特征不明显;
(3)储层总体上天然裂缝不发育,龙马溪组裂缝以高导缝和高阻缝为主,仅在该组顶部相对发育;
(4)该区龙马溪组渗透率较低,顶部和中部孔隙度较差,底部孔隙度和渗透率相对较好,有机碳含量高,含气性好,适合于页岩气储层的压裂改造.
| [1] | Archie G E. 1942. The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics[J]. Petroleum Technology, 146: 54-62. |
| [2] | Hao J F, Zhou C C, Li X, et al. 2012. Summary of shale gas evaluation applying geophysical logging[J]. Progress in Geophys. (in Chinese), 27(4): 1624-1632. |
| [3] | Herron M M, Herron S L, Grau J A, et al. 2002. Real-time petrophysical analysis in siliciclastics from the integration of spectroscopy and tripe-combo logging[C]. Paper 77631 presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition. San Antonio, Texas, USA. New York: SPE. |
| [4] | Herron S L, Herron M M. 1996. "Quantitative lithology": An application for open and cased hole spectroscopy[C]. Society of Petrophysicists and Well-Log Analysts 37th Annual logging symposium, SPWLA :E. |
| [5] | Lewis R, Ingraham D, Pearcy M, et al. 2004. New evaluation techniques for gas shale reservoirs[Z]. Reservoir Symposium. |
| [6] | Li J H. 2010. Theoretical formula of the relationship between electrical well logging and the hydrocarbon zone[J]. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 53(9): 2222-2226. |
| [7] | Liu S L, Lu H S. 2011. Evaluation methods and characteristics of log evaluation technology in shale gas[J]. Well Logging Technology (in Chinese), 35(2): 112-118. |
| [8] | Long P Y, Zhang J C, Li Y X, et al. 2012. Reservoir-forming conditions and strategic select favorable area of shale gas in the Lower Paleozoic of Chongqing and its adjacent areas[J]. Earth Science Frontiers (in Chinese), 19(2): 221-233. |
| [9] | Mo X W, Li Z B, Pan B Z. 2011. Method and advance of shale gas formation evaluation by means of well logging[J]. Geological Bulletin of China (in Chinese), 30(2-3): 400-406. |
| [10] | Passey Q R, Creaney S, Kulla J B, et al. 1990. A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs[J]. AAPG Bulletin, 74(12):1777-1794. |
| [11] | Sondergeld C H, Newsham K E, Comisky J T, et al. 2010. Petrophysical considerations in evaluating and producing shale gas resources[C]. Paper 131768 presented at the SPE Unconventional Gas Conference, 23-25, Pittsburgh, Pennsylvania, USA. New York: SPE. |
| [12] | Sun W J, Fu L Y, Guan X Z, et al. 2013. A study on anisotropy of shale using seismic forward modeling in shale gas exploration[J]. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 56(3): 961-970. |
| [13] | Tan M J, Zhang S Y. 2010. Progress in geophysical logging technology for shale gas researvoirs[J]. Progress in Geophys. (in Chinese), 25(6): 2024-2030. |
| [14] | Wang J, Yang C C, Xu D H, et al. 2005. Application and prospect of the formation microresistivity image well logging[J]. Progress in Geophysics (in Chinese), 20(2): 357-364. |
| [15] | Wu Q H, Li X B, Liu H L, et al. 2011. Log interpretations and the application of core testing technology in the shale-gas: Taking the exploration and development of the Sichuan Basin as an example[J]. Acta Petrolei Sinica (in Chinese), 32(3): 484-490. |
| [16] | Zhang C, Mao Z Q, Kuang L C, et al. 2011. SP log response mechanism in undercompaction and overpressure formation[J]. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 54(8): 2177-2183. |
| [17] | Zhang F, Yuan C, Wang X G. 2010. Study on the dual gamma spectrum saturation logging method based on pulsed neutron source and numerical simulation[J]. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 53(10): 2527-2533. |
| [18] | Zhang J C, Lin L M, Li Y X, et al. 2012. The method of shale gas assessment: Probability volume method[J]. Earth Science Frontiers (in Chinese), 19(2): 184-191. |
| [19] | Zhang P X. 2012. Research for gas shale evaluation: case for Marine strata in southeast of Sichuan[J]. Special Oil & Gas Reservoirs (in Chinese), 19(2): 12-15. |
| [20] | Zhang X L, Feng Q, Sun P, et al. 2010. Characteristics of high gamma ray reservoir of Yanchang formation in Ordos basin[J]. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 53(1): 205-213. |
| [21] | 郝建飞, 周灿灿, 李霞,等. 2012. 页岩气地球物理测井评价综述[J]. 地球物理学进展, 27(4): 1624-1632. |
| [22] | 李剑浩. 2010. 电测井和油气层关系的一个理论公式[J]. 地球物理学报, 53(9): 2222-2226. |
| [23] | 刘双莲, 陆黄生. 2011. 页岩气测井评价技术特点及评价方法探讨[J]. 测井技术, 35(2): 112-118. |
| [24] | 龙鹏宇, 张金川, 李玉喜,等. 2012. 重庆及其周缘地区下古生界页岩气藏条件及有利区预测[J]. 地学前缘, 19(2): 221-233. |
| [25] | 莫修文, 李舟波, 潘保芝. 2011. 页岩气测井地层评价的方法与进展[J]. 地质通报, 30(2-3): 400-406. |
| [26] | 孙伟家, 符力耘, 管西竹,等. 2013. 页岩气地震勘探中页岩各向异性的地震模拟研究[J]. 地球物理学报, 56(3): 961-970. |
| [27] | 谭茂金, 张松扬. 2010. 页岩气储层地球物理测井研究进展[J]. 地球物理学进展, 25(6): 2024-2030. |
| [28] | 王珺, 杨长春, 许大华,等. 2005. 微电阻率扫描成像测井方法应用及发展前景[J]. 地球物理学进展, 20(2): 357-364. |
| [29] | 吴庆红, 李晓波, 刘洪林,等. 2011. 页岩气测井解释和岩心测试技术-以四川盆地页岩气勘探开发为例[J]. 石油学报, 32(3): 484-490. |
| [30] | 张冲, 毛志强, 匡立春,等. 2011. 欠压实超压层自然电位测井响应机理研究[J]. 地球物理学报, 54(8): 2177-2183. |
| [31] | 张锋, 袁超, 王新光. 2010. 脉冲中子双伽马谱饱和度测井方法及数值模拟研究[J]. 地球物理学报, 53(10): 2527-2533. |
| [32] | 张金川, 林腊梅, 李玉喜,等. 2012. 页岩气资源评价方法与技术:概率体积法[J]. 地学前缘, 19(2): 184-191. |
| [33] | 张培先. 2012. 页岩气测井评价研究——以川东南海相地层为例[J]. 特种油气藏, 19(2): 12-15. |
| [34] | 张小莉, 冯乔, 孙佩,等. 2010. 鄂尔多斯盆地延长组高自然伽马砂岩储层特征[J]. 地球物理学报, 53(1): 205-213. |
2014, Vol. 29







