0 引言

随着国内油气勘探开发领域的不断拓广拓深，页岩油作为一种重要的非常规油气资源，为增储上产发挥的作用将越来越大，其中以鄂尔多斯盆地陇东地区的页岩油勘探开发进展最为突出，已发现10亿吨级庆城大油田，并建成百万吨页岩油水平井规模开发区^[1]。页岩油储层均需要较大规模的压裂改造才能获得产能，工程作业成本高。大量试油井资料表明，在相同或相近的工程改造强度下，仅部分层段能够获得工业油流甚至高产，因此准确识别其中的“甜点”段、避免无效试油、降低开采成本就显得尤为重要。

前人围绕页岩油“甜点”测井评价和富集规律开展了大量研究。焦方正等^[2]将我国陆相湖盆页岩层系储层的“甜点”按照地质条件和沉积特征划分为夹层型、混积型和页岩型3类，其中夹层型是以鄂尔多斯盆地延长组长7段湖盆中部砂岩型“甜点”为典型代表。周立宏等^[3]针对渤海湾盆地歧口凹陷沙河街组三段页岩油进行分析，认为其甜点分布主要受岩性和成熟度等条件控制，与页岩相邻的砂岩具有先天富油气优势从埋深、单层厚度、累计厚度占比等多个方面开展甜点识别评价。邢济麟^[4]针对松辽盆地南部页岩油，基于有效孔隙度、TOC、S₁和含油饱和度及脆性指数5个参数开展“甜点识别”。张鹏飞等^[5]以渤海湾盆地东营凹陷沙河街组为例，针对湖相页岩油，采用游离油含量、渗透率和力学参数作为“甜点”划分标准。刘国强^[6]提出以测井计算的“七性”参数为出发点，从烃源岩品质、储层品质和工程品质等角度开展综合评价、量化分类和甜点优选的思路。

针对鄂尔多斯盆地陕北吴起地区延长组长7段，马艳丽等^[7]依据烃源岩厚度、储层厚度、孔渗参数、裂缝密度、隔层厚度及两向应力差等13个参数进行综合分类，识别出Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类储层，其中涉及的储层非均质性和两向压力差等属性均是定性描述。

综上所述，针对页岩油储层分类与“甜点”识别，前人研究的总体思路均是基于多种定量或定性参数指标，采用数理统计分析等方法建立分类方案，而且不同储层类型之间在一个或多个参数指标上往往存在重叠区间，部分指标的定性分级更是难以准确给定，实际生产中人为因素影响大、可操作性差。

因此，基于测井和试油资料刻度，建立一种定量评估烃源岩和储层耦合关系的新模型，在新井试油选层时进行量化评估，尽量避免无效试油层，将为提高试油成功率、加快非常规油气商业开采提供重要技术保障。

1 区域地质特征

研究区位于鄂尔多斯盆地东北部的陕北斜坡中西部，该斜坡为微向西倾斜的平缓单斜构造，以鼻状构造为主，地层平缓，倾角一般不足1°，局部构造基本不发育。延长组沉积时期，湖盆地形平坦且面积大、水域广但水体浅，发育完整的河流—三角洲—半深湖—深湖沉积体系，成藏条件良好，生储盖组合优越^[8]。根据沉积序列，研究区延长组经历了湖盆的产生、发展、演化及消亡的过程，可划分为5个三级层序，对应T₃y₁—T₃y₅共5个岩性段^[8]。同时，根据油层纵向分布规律自上而下分为长1—长10油层组，其中长1段自上而下又分为长7₁、长7₂和长7₃三个亚段^[9]。最大湖泛期（长7段沉积时期）沉积的暗色泥岩、油页岩为延长组的主要烃源岩（图 1）。

目前勘探表明，吴起地区长7段有效烃源岩主要为暗色泥岩，总厚度较大但相对于陇东地区而言偏薄^{[7, 10]}，TOC平均为3.6%，氯仿沥青“A”平均为0.72，以Ⅱ₁型为主，纵向上中薄层砂岩与中厚层暗色泥岩间互发育，构成典型的夹层型页岩油，目前多口井测试获得工业产能，是盆地下一步页岩油勘探重点。储层地质研究表明^[11-13]，储层主要为三角洲前缘水下分流河道砂体，层理构造发育，非均质性相对较强。与陇东地区长7段相比，研究区长7段砂岩粒度较细，填隙物含量较高，油层分层、分区差异性明显^[7]。

2 源储耦合系数计算方法

夹层型页岩油作为一种重要的页岩层系源内石油聚集，根据相关地质理论认识^[2]，页岩层系内烃源岩和储层具有较明显的岩性差异和分界面，两者在纵向上直接接触或者相隔一定距离（一般在几十米范围内），烃源岩生成的油气向外排出、就近运移到具有较好物性的储层中富集成藏。只有烃源灶品质和储层品质相互匹配时才有可能形成油气富集、获得工业产能。结合研究区实际地质特征，建立如图 2所示的模型，其中储层段与烃源岩段的纵向距离用D表示。为了实现对页岩层系内部的可动油富集程度准确评价，首先需要对烃源岩和储层品质分别开展解释分析。

2.1 烃源岩品质测井评价

用于表征烃源岩品质的地球化学参数包括总有机碳含量TOC、可动烃含量S₁、氯仿沥青“A”等，这些参数一般通过样品实验分析获得，但是样品覆盖程度低、分析周期长等因素使得仅仅依靠实验分析难以满足实际油气勘探需求。利用测井资料连续性好、分辨率强等特点，与烃源岩定量化学指标建立对应关系和地球化学参数计算模型，能够实现烃源岩品质连续评价，从而更精确地评价烃源岩品质。以TOC计算为例，常用模型包括ΔlgR法、多元回归统计法等。

2.1.1 ΔlgR法

该方法基于含有机质烃源岩段的电阻率高、声波时差大的特点，将孔隙度测井曲线(如补偿密度声波时差曲线等)与电阻率曲线相叠合，选择合适的刻度在非烃源岩层段确保二者近乎重合，而在烃源岩段出现明显的幅度差，利用这种差异表征TOC含量，公式为：

$ \Delta \lg R=\lg \frac{R}{R_{\mathrm{b}}}+k \times\left(\mathrm{AC}-\mathrm{AC}_{\mathrm{b}}\right) $

(1)

$ \text { TOC }=(\Delta \lg R) \times 10^{2.297-0.1688 L O M} $

(2)

式中R——目的层段的电阻率，Ω·m；

R_b——非烃源岩段的电阻率，Ω·m；

k——互溶刻度的比例系数；

AC——目的层段的声波时差，μs/ft；

AC_b——非烃源岩段的声波时差，μs/ft；

LOM——反映有机质成熟度的指数(通过实验确定)。

研究区仅有少量井开展了系统取心和地球化学实验分析，结合公式（1）、公式（2）进行刻度标定，标定后公式（1）中的k值取6。图 3为研究区A井的TOC计算成果图，图中最后一道测井计算TOC与岩心分析TOC的纵向变化趋势和数值分布范围基本一致，相对误差小于10%，证明该方法可以用于多井TOC定量计算。

利用上述方法计算长7段TOC，参照有关标准^[14-15]，将具有一定厚度且TOC集中分布在2%以上的烃源岩段识别为有效烃源岩，据此开展下一步的分析。

2.1.2 多元回归统计法

基于实验分析的总有机碳含量TOC，结合常规测井曲线开展多元回归也是生产上常用的方法。该方法的基本流程是首先开展单因素分析，明确在目标区块单一测井曲线与烃源岩TOC之间的相关性，在此基础上优选相关系数高的测井曲线参与多元统计回归，建立具有较高精度的区域模型，其一般表达式为：

$ \mathrm{TOC}=a+b \times \mathrm{AC}+c \times \mathrm{DEN}+d \times \mathrm{GR} $

(3)

式中DEN——补偿密度，g/cm³；

GR——自然伽马，API;

a、b、c、d——不同回归系数。

此外，常用的烃源岩品质评价模型还包括生烃潜力S₁计算方法、氯仿沥青“A”计算方法等^[15]，一般多采用实验数据的统计分析，本文不再赘述。

2.2 储层品质测井评价

针对非常规储层品质评价，刘国强^[6]指出通常可采用有效孔隙度、渗透率、饱和度、有效厚度和可动油气含量等静态参数描述储层品质，除此以外，还必须高度关注孔隙结构的精细评价^[16]。砂岩储层的孔隙度和渗透率计算方法已经非常成熟，这里不再详细论述。

孔隙结构是指岩石所具有的孔隙和喉道的几何形状、大小、分布及相互连通关系，通常采用压汞实验等方法来评价。此外，还有学者提出综合储层孔隙度和渗透率的储层品质因子IRQ来评价其孔隙结构信息^[17]，计算公式为：

$ I R Q=\sqrt{K / \phi} $

(4)

式中K——岩心或测井计算的储层渗透率，mD；

φ——岩心或测井计算的储层有效孔隙度，%。

核磁共振测井是反映孔隙结构最有效、最直接的方法，很多学者都提出了相应的储层孔隙结构评价模型^[18-19]，但研究区仅有少量井采集了核磁共振测井资料，为此必须发展新的基于常规测井的孔隙结构评价方法。

众所周知，在常规测井系列中，中子测井主要反映岩石孔隙中氢原子的含量或含氢指数，黏土矿物含量高的泥岩层因为含有大量的晶间孔，其中的大量束缚水是造成泥岩层中子测井响应值偏大的主要原因。根据常规测井的岩石物理体积方程，将中子、密度曲线互溶刻度，二者之间的叠合面积与自然伽马曲线具有很好的相关性，自然伽马值越高、反映储层泥质含量越高，则中子、密度曲线的叠合面积相对越大。

碎屑岩沉积序列中泥质是由黏土矿物和细粉砂及束缚水组成。一般而言，在低能沉积环境中，水动力环境弱，细粉砂等粒径较小的碎屑颗粒易沉淀，形成泥质含量较高的泥质砂岩甚至纯泥岩，其孔隙尺寸往往偏小，渗透性和孔隙结构偏差，对应自然伽马值高、中子—密度曲线叠合面积大。

基于上述原理，本文提出采用中子—密度测井的视孔隙度差来反映其孔隙结构，其实质就是两条曲线互溶刻度后的幅度差，计算公式为：

$ \Delta \phi=\frac{\mathrm{CNL}+15}{60}-\frac{\mathrm{DEN}-2.85}{1.85-2.85} $

(5)

式中Δφ——中子—密度曲线互溶刻度视孔隙度差值；

CNL——补偿中子，%；

DEN——补偿密度，g/cm³。

为验证这种方法的可行性，分别采用研究区取心井的岩心实验数据及核磁共振测井资料来验证，结果参见图 4、图 5。

研究区B井长7段岩心分析资料与视孔隙度差对比情况可知（图 4），基于公式（5）计算的视孔隙度差（Δφ）与根据岩心分析的孔渗结果采用公式（4）计算的储层品质因子（IRQ），曲线相关性非常好，IRQ越大、Δφ越小，反映储层的品质越好。

研究区C井长7段核磁共振测井与视孔隙度差对比情况表明（图 5），T₂谱弛豫时间越长，反映储层中大孔越发育、孔隙结构及储层品质越好，对应的Δφ就越小，在整个井段反映孔隙结构的T₂谱峰值位置与Δφ变化规律完全一致。

上述分析表明，在研究区岩心实验分析资料及核磁共振测井资料不足的情况下，可以采用公式（5）计算的视孔隙度差曲线来表征储层品质。

2.3 源储耦合关系测井评价

优质烃源岩（即TOC含量高、厚度大）与优质储层组合（储层品质因子好），且两者在空间上距离越近，就越有利于在页岩层系内部形成相对富集的“甜点”。根据这一认识，在准确评价烃源岩品质和储集层品质的基础上，为定量表征二者的空间耦合关系，提出源储耦合系数（COUP）计算模型。

$ \operatorname{COUP}=\frac{\sqrt{K / \phi} \times \mathrm{TOC} \times H}{D \times \Delta \phi} $

(6)

式中H——有效烃源岩的厚度，m；

D——储层与邻近烃源岩的纵向距离，m。

3 利用源储耦合系数进行产能分级预测

源储耦合系数COUP的大小与烃源岩品质因子及其厚度、储层品质因子成正比，与二者（储层及邻近烃源岩）的纵向距离成反比。COUP越大，反映烃源岩与储层匹配关系越好，越有利于油气聚集和高产，因此利用公式（6）可以分析和预测试油层的产能级别。

图 6为研究区D井长7段源储耦合关系测井评价成果图。可以看出该井长7₃亚段厚度达37.3m，烃源岩TOC平均为4.3%，上部直接覆盖的储层平均孔隙度为8.7%，平均渗透率为0.18mD，储层品质因子IRQ平均为0.14。以D井射孔试油段1917~1926m为例，试油段底部与烃源岩顶部的纵向距离19m，烃源岩厚度可达35.8m，平均TOC为4.3%，计算的源储耦合系数COUP为1.13，表明属于优质烃源岩+优质储层组合。经测试该井日产油21.9t，日产水1.3m³，累计产油54.5t，折日产液28.7m³，获得高产工业油流。

图 7所示为研究区另一口井E井的源储耦合关系测井评价成果图，可以看出该井长7段烃源岩厚度明显较D井偏薄，厚度仅为4.75m，有效烃源岩TOC平均为4.81%。以该井的试油射孔段2075~2077m为例，储层平均孔隙度为13.3%，平均渗透率为1.27mD，储层质量因子IRQ平均为0.30，试油段顶部与烃源岩底部的纵向距离为13m，计算的源储耦合系数COUP为0.51。E井长7段试油效果差，仅获得日产油1.7t、日产水7.1m³，结论为油水同层。

对比D井和E井的具体数据可以看出，尽管E井的烃源岩TOC平均值、储层平均孔隙度和储层品质因子均高于D井，且E井的烃源岩与储层纵向距离更短，但是由于E井的烃源岩厚度薄，导致其源储耦合系数值仅为0.51，远小于D井。这两个例子说明，单一地研究储层品质，或仅讨论烃源岩的平均TOC高低均不能完全反映页岩层系内部的油气富集程度，而利用本文提出的源储耦合系数，综合考虑烃源岩与储层的多方面指标与配套程度，能够更准确地解释油层段的流体性质，为试油选层、提高试油成功率提供决策依据。

试油层产量的高低还与测试层段厚度有关，因此在分析试油产量高低时，还需要结合具体试油层的厚度。利用上述方法，选择研究区24个试油层进行了计算，并结合试油结果绘制了如图 8所示的图版。考虑到研究区试油层埋深一般在2000m以内，按照1t/d的下限^[20]作为工业油流参考标准。

图 8a表明，在采用相近的压裂改造施工强度的前提下，当待试层段的COUP≥0.8时，一般可获得产量高于1t/d的工业油流，也应当是该地区的“甜点”层段。按照该标准，图 8a中26个试油数据点，符合24个，“甜点”识别符合率高达92.3%。而且当COUP达到门槛值0.8以上时，总体上随着COUP增大，试油的日产油量呈增加的趋势，二者具有一定的正相关。

基于单层试油点的数据进一步分析发现（图 8b），当COUP < 0.8时，试油层段每米产油量一般低于1.5t/d；当COUP在0.8~1.8之间时，试油层段每米产油量介于1.5~4t/d；当COUP≥1.8时，试油层段每米产油量在4t/d以上。按照该标准，图 8b中14个单层试油数据点，有13个完全符合产能分级标准，因此该图版分级符合率达92.9%。

4 结论与建议

目前的勘探资料揭示鄂尔多斯盆地陕北地区主要发育夹层型页岩油，包括下生上储、双生夹储等多种源储组合类型，其中优质烃源岩和优势砂体形成有效配置，是形成局部含油富集的关键因素。

源储耦合系数模型综合考虑了烃源岩品质因子、储层品质因子，以及烃源岩—储层的空间距离及组合关系，将传统的烃源岩—储层配置定性分析转为定量分类，可以很好地刻画待解释层或试油层的含油富集程度。

基于已知井的资料刻度，以源储系数为核心建立了研究区工业油层的测井解释下限及产能分级预测标准，从而为新井试油选层提供重要依据。

对研究区大量单井开展源储耦合系数处理和多井分析，可以有效评价“甜点”发育与分布规律，为优化井位部署、降低产建风险、提高非常规油气商业开采效益发挥重要作用。