0 引言

现今大部分油田已进入岩性-地层油气藏为主的勘探新时代，其形成和分布具“相控”的规律性，即主要由沉积相和成岩相所控制.对于烃源岩和构造等成藏条件基本明确的富油气盆地中，寻找油气聚集带的核心工作就是寻找有利储集相带，因此成岩相的研究成为现阶段勘探研究的重点和核心 (邹才能等，2008).

低孔低渗储层往往经历了复杂的成岩过程，如压实作用、胶结作用、溶蚀作用等.已有研究表明成岩作用类型和强度是控制低孔低渗储层形成与分布主要因素，并且储集空间成因主要为次生成因，其孔、渗条件的好坏与原生孔隙的保存和次生孔隙形成密切相关，原生孔隙保存和次生孔隙形成的成岩作用越发育，其孔、渗条件相对较好 (陈彦华等，1994；蒋凌志等，2004；邹才能等，2005).因此，成岩作用不仅影响了孔隙演化过程和孔隙结构特征，还决定了现今有利储层的面貌和分布规律.从孔隙结构入手来评价低孔低渗储层已达成共识，因此成岩相的研究也可从孔隙结构入手，搭建起测井信息-孔隙类型-成岩相之间的桥梁.

考虑到取心成本及取心井段的有限性，从点延伸到面的成岩相研究必须借助地下地质信息载体的测井、地震资料，由于成岩相地震响应的复杂性，不同区域、地层的反射特征也有所不同，目前还不能通过地震特征来判别不同成岩相类型，然而测井资料以其高的纵向分辨率、获取时间短、连续性好、低成本等特点在成岩相研究中占据着不可替代的地位.另外，由于成岩作用影响所导致的不同成岩相之间的差异在测井资料中具有明显不同的响应特征，使得测井资料在成岩相研究中的应用更加广泛，但是成岩相的测井识别研究仍处于初期探索阶段，测井资料所隐藏的有关成岩相的地质信息需进一步挖掘 (赖锦等，2013).此外，成岩相研究所面临的一个核心和难点问题是如何把点上的成岩相研究扩展到面上的三维定量研究，建立成岩相与沉积相、测井相之间的判别模式 (陈彦华等，1994).

1 成岩相的定义、研究内容及分类命名 1.1 成岩相的定义

国内成岩相概念是以反映成岩环境的物质表现引入的，即反映成岩环境的岩石学特征、地球化学特征、岩石物理特征的总和 (陈彦华等，1994).从一般意义上来说，成岩相是在成岩与构造等作用下，沉积物经历一定成岩作用和演化阶段的产物，包括岩石颗粒、胶结物、组构、孔洞缝等综合特征 (蒋凌志等，2004；张海涛等，2012；淡卫东等，2013；叶博等，2013).由于研究侧重点和区域地质特征的不同，国内外关于成岩相定义表述不一，但是基本上都包含成岩环境和在该环境下的产物两方面内容，认识分歧相差不大 (邹才能等，2008).

1.2 成岩相的研究内容

成岩相研究涵盖点上成岩相研究以及面上三维空间研究两方面内容 (陈彦华等，1994)，从点扩展到面的研究也是目前成岩相研究面临的一个紧迫的问题.

点上成岩相研究主要包括成岩环境、成岩矿物、成岩作用及成岩相参数定量描述等方面的内容 (陈彦华等，1994；邹才能等，2008).成岩环境指沉积物埋藏过程中所处的各种环境，包括埋藏深度、温度条件、地层水酸碱性和氧化还原等环境.成岩矿物指在成岩作用以前或是在成岩过程中新生成的且能对成岩相起到指示作用的矿物，如石英次生加大、长石、方解石、白云石及自生黏土矿物.成岩作用可分为扩容型成岩作用和致密型成岩作用，其中扩容型成岩作用主要包括溶蚀和破裂作用，致密型成岩作用主要包含压实和胶结作用 (赖锦等，2013)，但是研究发现有一部分胶结作用，如绿泥石、微晶石英等颗粒包膜能有效的保护原生孔隙，对原生孔隙保存具有建设性作用 (胡作维等，2012；王磊等，2015).成岩相定量描述的参数包括厚度和有效储集空间形成作用强度，前者主要通过剖面成岩相的研究和划分，对所研究层段的厚度和厚度比进行统计，描述各类成岩体的几何形态和大小，后者定量描述某一作用所形成的空隙量及其占总孔隙量的比例 (陈彦华等，1994).

面上三维空间成岩相研究即建立起点-面之间的“桥梁”，将成岩相研究与沉积相、测井相、地震相结合起来，建立判别关系从点上扩展到面上成岩相研究.

1.3 成岩相的分类命名

成岩相分类命名是测井成岩相识别的基础，按照一定的方法将储层成岩相划分为不同的类型，根据不同类型成岩相在岩石学、矿物学特征和微观孔隙结构的差异所导致的测井响应特征的差异建立识别标准，应用测井资料划分出不同的成岩相类型.关于成岩相的分类命名，目前国内外尚未形成统一的方案，但大多都以成岩作用、成岩矿物、成岩环境等作为依据进行划分 (邹才能等，2008).一些学者在研究探索不同类型成岩相同时与地震、测井资料相结合，并且取得了一定的进展.由于划分依据和侧重点的不同，国内学者将成岩作用作为划分命名的重点，仅依据成岩作用或是与成岩矿物、环境相结合起来进行成岩相的划分，也有部分学者依据局部水动力单元的差异划分命名成岩相 (赵澄林和刘孟慧，1993；陈彦华等，1994；钟广法和邬宁芬，1995；杜业波等，2006).国外学者划分的依据则呈现出多样化，如岩石矿物成分、成岩事件、成岩环境、岩石物理及岩相学资料等，还有与地震、测井相结合进行成岩相划分 (Peters，1985；Abercrombie et al., 1994；Grigsby and Langford, 1996；Turner，1997；Aleta et al., 2000).

综合考虑国内外对于成岩相分类命名研究的成果及国内对于低孔低渗储层成岩相的研究现状 (钟广法和邬宁芬，1995；蒋裕强等，2014；任大忠等，2014；钟高润和张小莉，2014)，针对低孔低渗储层研究的重点进行成岩相类型划分，以孔隙类型、填隙物及成岩作用作为此类储层成岩相划分的依据，将成岩相划分成粒间孔+溶蚀孔相、粒间孔+晶间孔相、黏土矿物充填晶间孔+溶蚀孔相、黏土矿物充填晶间孔+微孔相、压实压溶相 (董悦等，2015).

2 典型成岩相的测井响应特征

根据成岩作用、孔隙类型、填隙物类型等划分出的不同类型成岩相在结构、矿物成分和物性上的差异所引起的测井响应特征的差异，因此可利用测井响应特征的差异识别出不同的成岩相 (杨威等，2011).测井资料具有在纵向上的连续记录地层信息的特点，为纵向上成岩相分布提供了可靠的岩石物理特性 (石玉江等，2011).本文对低孔低渗储层典型成岩相测井响应特征进行了详细的分析和总结.

2.1 粒间孔+溶蚀孔相

该类成岩相一般发育在辫状河三角洲平原分流河道，石英砂岩以中粗粒为主，且成熟度较高.由于石英矿物的抗压能力强，很大程度上削弱的压实作用，原生孔隙保存较多，属于有利的成岩相类型.在成岩过程中的酸性水介质环境下，易溶组分发生溶蚀，形成次生粒间溶孔和石英次生加大边，具良好的储集性能，该相带物性较好，是优质储层发育的岩相带.该成岩相测井响应一般呈高电阻率、高声波时差、低自然伽马等特点 (图 1a).

2.2 粒间孔+晶间孔相

该类成岩相属于较有利的成岩相类型，主要出现在三角洲平原、前缘分流河道的石英砂岩中，是储集层物性较好的岩相带，石英含量仅次于粒间孔+溶蚀孔相.成岩过程中，由于石英次生加大边包裹颗粒，保留较多的粒间孔，后期被高岭石充填，高岭石晶间孔与被保留下来的粒间孔均有所发育.该成岩相储层测井曲线一般呈现出电阻率高、低自然伽马、低声波时差等特点 (图 1b).

2.3 黏土矿物充填晶间孔+溶蚀孔相

该类成岩相一般发育于三角洲平原、前缘分流河道，其组分以岩屑石英砂岩为主，储集层物性相对较好.成岩过程中，大量不稳定的碎屑物质发生溶蚀，使得发育大量粒内溶孔和粒间孔隙，高岭石以分散质点式充填在孔隙中.该类成岩相测井曲线一般呈现中等自然伽马、中低电阻率、中-高声波时差的特点 (图 1c).

2.4 黏土矿物充填晶间孔+微孔相

该类成岩相属于不利的成岩相，主要发育于岩屑砂岩中.成岩过程中黏土矿物呈搭桥或丝状充填于粒间孔隙之中，并交代碎屑颗粒，即使微孔隙发育较好，但由于孔隙之间的连通性较差，储集层物性也较差.该类成岩相测井曲线一般呈现出中等自然伽马、中-低声波时差、低电阻率的特点 (图 1d).

2.5 压实压溶相

压实压溶相主要发育于河道的侧翼，孔隙度及渗透率相对较低，是不利的成岩相带.此类成岩相测井响应特征一般呈现出低声波时差、高自然伽马、中-高电阻率、高补偿中子等特点.

由于不同区块岩性及矿物成分的差异，各类成岩相具体的测井响应特征值也有所不同，本文总结出不同成岩相测井响应特征值相对高低的特点 (表 1)，简洁明了的展现不同成岩相的测井响应特征.

3 成岩相测井评价方法及识别步骤

由于测井技术主要探测的是岩石密度、声波传播速度、矿物成分、含氢指数、电阻率、泥质含量等地层的物理性质，在岩石骨架矿物组分基本确定的条件下，地层的电阻率、声波传播速度、密度和放射性等物理特性主要是岩石强度的体现，即岩石胶结程度、压实程度和次生孔缝发育程度的体现 (杨威等，2011).目前通过单一测井曲线直接判别储层不同成岩相类型尚存在一定的困难，但通过对成岩相敏感的多条测井曲线组合的精细分析，可总结出不同成岩相的测井响应特征，建立不同成岩相的识别标准，进而利用测井资料对成岩相进行识别 (柴毓等，2014).

3.1 成岩相测井评价方法

应用测井资料对取心井段以外的不同成岩相类型进行判别，实现平面上成岩相的连续分布，绘制剖面及平面分布图，根据有利成岩相分布规律优选优质储层分布区.

3.1.1 交会图法

基于常规测井资料，相关学者提出不同的测井评价方法，交会图法应用较为广泛.图 2利用中子测井、密度测井以及中子-密度视石灰岩孔隙度差，并结合自然伽马和电阻率曲线，建立起相应储层成岩相测井识别标准.图 2a为中子与中子-密度视石灰岩孔隙度差交会图，在图中很容易划分出绿泥石衬边弱溶蚀相与不稳定组分溶蚀相，图 2b为密度与中子-密度视石灰岩孔隙度差交会图，利用密度测井直接区分致密压实相和高岭石充填相 (石玉江等，2011；张响响等，2011；罗龙等，2015).

3.1.2 雷达图法

雷达图也称蜘蛛网图，图 3是利用雷达图法来判别成岩相类型的成果图，将5种不同类型的成岩相投点于自然电位、密度、补偿中子、声波时差、自然伽马以及中子-密度孔隙度差6条测井曲线上，相比于交会图法具有简单明了的特点 (赖锦等，2013)(图 3).

3.1.3 现代数学法

随着成岩相测井识别技术的不断发展，国内学者在借鉴沉积相研究的基础之上提出各种不同的数学方法来实现成岩相的测井识别.如利用归纳统计法来判别典型成岩相，将成岩作用类型、矿物含量、孔隙类型及孔隙结构进行归纳统计，半定量判别不同类型成岩相，绘制出研究区综合成岩相平面分布图 (段新国等，2011)；在鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层成岩相研究过程中，将概率神经网络方法应用于成岩相研究，选取沉积微相和自然伽马、井径、补偿中子、自然电位、密度等测井曲线作为输入参数对概率神经网络进行训练和检验，根据建立好的神经网络预测成岩相，并得了良好的效果 (庞国印等，2013)；此外，主成分分析法在成岩相定量识别中也取得了较好的应用效果，将多条曲线进行降维处理，选取累计贡献率大于90%的变量做交会图，进而识别出不同的成岩相，该方法在多条曲线中选取对成岩相贡献较大的几条做交会图，简化数学运算的同时减少有效信息的损失，能够快速有效的进行储集层成岩相类型的识别 (祝鹏等，2015；刘爱疆等，2013).

3.1.4 成岩强度计算法

成岩强度计算法是利用测井资料建立起视压实率、视胶结率、视溶蚀率、视微孔率、成岩系数的测井计算模型，并结合孔渗参数，根据计算结果厘定储层的压实程度、胶结程度以及溶蚀程度的分类标准，分析不同成岩相的特征，实现成岩相测井定量识别 (李德江等，2008；谭开俊等，2011；蒋裕强等，2014).

3.2 成岩相测井识别步骤

一般来说，对成岩相较敏感的测井曲线主要有电阻率、自然伽马、密度、中子、声波时差等，由于不同的成岩相类型在矿物成分、物性上的差异导致其测井响应特征值得变化，因此可利用测井曲线响应特征值的差异识别不同的成岩相类型，但是在针对特定的某一区块时，应与地区地质特征相结合，优选出相对较灵敏的曲线组合 (赖锦等，2013).

成岩相测井评价过程主要分为3个步骤:(1) 依据地区地质特征及铸体薄片、扫面电镜等测试分析资料划分出不同成岩相类型；(2) 分析不同成岩相类型在相对敏感测井曲线的响应特征，建立敏感测井曲线与成岩相之间的判别模式；(3) 进行单井成岩相识别，结合产能分析，确定有利成岩相类型 (丁圣等，2012).

随着成岩相测井识别研究的不断深入，评价步骤也进一步精细化为分析沉积物构造、沉积和成岩条件，厘清成岩相形成的背景条件→分析扫描电镜、铸体薄片分析测试资料→结合成岩作用、成岩环境、成岩矿物、成岩演化序列等→进行成岩相的分类命名→分析不同类型的成岩相测井响应特征→利用测井资料进行单井成岩相识别，在单井识别基础上进行平面成图→依据成岩相平面展布图来预测有利储集体的分布 (赖锦等，2013).成岩相测井评价步骤的精细化，使得成岩相测井评价可操作性增强.

4 各类方法的优缺点及适用性分析

目前利用测井资料识别低孔低渗储层成岩相的方法主要有交会图法、雷达图法、现代数学法和成岩强度计算法等，不同方法在资料需求和参数获取上都存在一定的差异，且应用范围和适用条件也有所不同.因此在不同区块做研究工作时应选择针对性较强的一种或两种以上方法进行成岩相识别效果更理想.

4.1 交会图法

由于交会图法是根据交会点的坐标定出不同成岩相敏感参数的数值和范围，因此需要一定量的不同类型成岩相数据点作为基础，且数据点在交会图中的分布具有较明显的界线.交会图法的优势在于易于操作，应用条件受限较少，因此在生产中应得到了较广泛的推广.其不足之处为若交会参数选择不恰当会导致大量有效测井信息的损失，并且识别误差相对较大.

4.2 雷达图法

以图形区别不同类型的成岩相，使得成岩相能够更直观的表现出来，其难点在于辐射轴 (反应成岩相敏感曲线) 的选择，辐射轴选择过多会导致成岩相识别变得更为复杂，选择太少则会使得不同成岩相难以区别，辐射轴的数量和敏感曲线类型的选择对雷达图法区分不同成岩相至关重要.同交会图法一样，存在有效信息的损失和识别精度较低的问题.

4.3 现代数学方法

数学方法最大的优势在于资料选择的全面性，最大程度减少了有效测井信息的损失，同时提高了成岩相测井识别的精度，弥补了前面两种方法的不足.但对于某种特定的数学方法而言，在实际应用过程中复杂程度的不同，将会成为其大面积推广的限制.

1) 归纳统计方法：该方法基于大量镜下薄片分析、岩芯观察及单因素成岩相研究资料，若资料缺失或资料过少将导致该方法无法实施或大大降低其识别精度.

2) 概率神经网络法：通过“判别分析”和“逻辑回归”将概率神经网络应用于成岩相测井识别，在以沉积微相作为范畴自变量和测井曲线作为数值自变量识别效果显著，对成岩相的识别精确度较高.但对于测井响应特征区别较小的成岩相而言，识别过程中可能出现误判现象.因此，对不正确的识别结果应综合其他因素人工分析校正.

3) 主成分分析法：在将多条曲线降维成能反应成岩相特征的主成分变量的基础上，选择累积方差贡献率大于90%的主成分作为变量做交会图，最大化的减少了有效信息的损失，既方便又有效地实现储层成岩相类型识别.主成分分析法无需特殊资料，且能使用于各种分类条件下的成岩相识别，因此该方法应用前景更为广泛.

4.4 成岩强度计算法

成岩强度计算法能快速的识别不同类型的成岩相，实现成岩相纵横向分布的定量预测.但是该方法只适用于以成岩作用为分类标准的成岩相划分，对于以成岩矿物或成岩环境等为依据划分出的不同成岩相类型则无法判别.同时，在计算过程中由于误差传递效应，导致计算误差明显增大，所以其识别准确度并不理想.

5 成岩相测井识别方法的展望 5.1

目前关于成岩相测井识别方法的研究主要是基于常规测井资料，通过建立对成岩相敏感的测井曲线与各类成岩相之间的判别关系，利用测井曲线特征来划分出不同的成岩相.常规测井在低孔低渗储层孔隙结构评价中具有一定的局限性，一些特殊测井资料也能对典型成岩相进行识别，如通过EMI成像测井图上裂缝发育段的拾取识别破碎裂缝相.由于成像测井、核磁测井在孔隙结构研究中有较好的应用效果，因此，借助成像测井和核磁测井来标定常规测井，进而划分成岩相将是本领域发展的趋势.

5.2

成岩环境是沉积环境的继承与发展，成岩相与沉积相在诸多方面具一定的相似性，测井资料在沉积相研究中的理论、方法比较成熟，成岩相测井识别也可借鉴测井沉积相分析法中的多元统计、神经网络识别技术等测井沉积学的理论和方法.

致谢 感谢审稿专家提出的修改意见和编辑部的大力支持！