王府凹陷青山口組含油氣泥頁巖層的測井曲線標準化

肖佃師,黃文彪,張小剛,任歡頌,郭思祺

(1.中國石油大學(華東)非常規油氣與新能源研究院,山東 青島 266580; 2.中國石油長慶油田分公司 長慶油田勘探部,陜西 西安 710018)

王府凹陷青山口組含油氣泥頁巖層的測井曲線標準化

肖佃師1,黃文彪1,張小剛2,任歡頌1,郭思祺1

(1.中國石油大學(華東)非常規油氣與新能源研究院,山東 青島 266580; 2.中國石油長慶油田分公司 長慶油田勘探部,陜西 西安 710018)

泥頁巖富含有機質、非均質性強,相同巖性地層測井響應差異大,穩定標準層選取困難.根據王府凹陷青山口組泥頁巖地質特征,利用聲波和電阻率曲線組合識別出多套低有機質泥巖層和富有機質頁巖層,構建兩套“視標準層”;結合趨勢面法進行特征值分析,有效降低有機非均質性對測井曲線的影響,實現泥頁巖層曲線標準化;利用有機碳TOC建模對標準化效果進行驗證.結果表明:泥頁巖層曲線標準化后計算TOC值與實測值基本吻合,與標準化前相比平均相對誤差減小24.1%.這種方法可以在有機非均質性強、缺乏穩定標準層的泥頁巖層中實現測井曲線的標準化.

王府凹陷;青山口組;曲線標準化;泥頁巖;TOC評價;標準層;趨勢面分析

0 引言

測井資料標準化是開展儲層精細評價及井震聯合反演等的基礎.曲線標準化可以消除測井資料中的系統誤差,盡可能還原測井資料的真實值,增強多井曲線間的可對比性,因此是提高測井解釋及地震反演精度的基礎[1].曲線標準化主要基于“相同沉積環境下同巖性地層具有相似測井響應”的原理[2],選取兩套巖性穩定的標準層,進行特征值分析和校正量確定,目的是使校正后曲線在標準層段具有相似的頻率直方圖分布或特征值按照某一空間趨勢變化.曲線標準化問題最早由Connoly P提出,利用油氣層之外的石膏與石灰巖層作為標準層,對海相地層測井數據進行重新刻度,隨后Lang W H、Sheir D E等對標準化的方法、概念進行探討與完善[3-5].我國油氣藏多屬于陸相環境,構造運動復雜且沉積巖性變化頻繁,平面上難以找到兩套穩定分布的標準層[6-7].陳福煊等[8]利用電阻率與孔隙度曲線交會,構建兩套“虛擬”標準層;王志章、邵才瑞等分別利用多套非滲透性致密泥巖層或多套標準砂巖層作為“視標準層”,有效解決標準層的選取問題[9-10].近年來,一些新技術及方法提高測井曲線標準化的精度,如希爾伯特變換[11]、頻譜分解[12]及井震聯合測井數據標準化處理技術[13]等.

泥頁巖不僅是重要的烴源巖,同時也是油氣富集的場所,利用測井資料評價泥頁巖的生烴潛力、礦物組分等參數是頁巖油氣評價的核心[14].由于泥頁巖層黏土含量高,易發生擴徑,對測井曲線影響嚴重,同時研究區塊一般勘探時間長、測井系列多,不同儀器測量的曲線間存在一定的系統誤差,在測井評價前,曲線需要標準化.目前,標準化方法主要針對常規砂巖或碳酸鹽巖儲層的研究,而針對泥頁巖層的研究較少.泥頁巖儲層致密、巖性復雜、有機質含量高,并且非均質性非常強[15-16],標準層的構建方法明顯不同于常規砂巖地層的.筆者以松遼盆地王府凹陷青山口組泥頁巖為例,根據泥頁巖儲層地質特征,研究標準層的構建及特征值的分析方法,有效解決含油氣泥頁巖層的測井曲線標準化.

1 地質特征

王府凹陷是松遼盆地東南隆起區重要的油氣勘探領域,青山口組暗色泥巖厚度大、有機質豐度高、全烴顯示明顯、地層埋深淺,為松遼盆地南部頁巖油氣勘探最具有潛力的區塊之一[17].王府凹陷小城子地區青一段地層底部埋深在560～940m之間,整體呈“東高西低、南低北高”的趨勢.青山口組地層形成于湖盆急劇拗陷、水體迅速擴張的沉積時期,自下而上經歷“快速水進—緩慢水退”的沉積過程.青一段地層巖性為灰黑色泥巖、油頁巖夾薄層深灰色粉砂質泥巖,灰黑色泥巖及油頁巖層橫向分布穩定、富含有機質,有機碳質量分數(w(TOC))最高為6.00%,平均為2.60%,測井曲線表現為“三高一低”特征,即高聲波時差、高中子、高自然伽馬及低密度;青二段地層巖性過渡為厚層深灰色、灰綠色泥巖與薄層淺灰色粉砂巖互層,底部發育劣質油頁巖,泥巖有機質豐度明顯偏低,w(TOC)最高為1.00%,平均為0.50%,聲波時差、中子和自然伽馬曲線值較青一段地層的明顯偏低;青三段地層巖性為大套灰白色、暗紫色泥巖夾薄層泥質粉砂巖,受壓實作用影響,聲波時差隨深度增加而明顯減小.

由構造運動、氣候變化等因素引起的沉積環境變遷控制泥頁巖中有機質的分布及富集,泥頁巖層有機質豐度在垂向及橫向上表現出較強的非均質性(見圖1).松遼盆地金88井青一段地層發育兩套灰黑色泥巖,厚度分別為20 m和8 m,w(TOC)和殘留烴量(S1)垂向上劇烈變化.以下部泥巖為例,w(TOC)分布范圍為1.19%～6.14%,平均為3.00%,由下而上有機質豐度呈現“減小—增大—減小”的變化趨勢,反映水體的頻繁波動.由于存在有機質的特殊測井響應,受有機非均質性的影響,泥頁巖中同一套巖性或兩套相同巖性對應的測井響應差異較大.以聲波曲線為例,金88井下部富有機質頁巖中高w(TOC)點與低w(TOC)點聲波時差的差值可達30μs/ft,上、下兩套頁巖平均聲波時差的差值可達10μs/ft,說明富有機質泥頁巖的測井響應穩定性差.

圖1 金88井含油氣泥頁巖層有機質非均質性Fig.1 The organic heterogeneity of oil bearing mud shale well Jin88

2 曲線標準化方法

2.1 標準層選取

測井曲線標準化時選用的標準層一般滿足3個條件:巖性均勻、橫向分布連續;測井響應相似、曲線值分布穩定;兩套標準層基本能代表目的層測井曲線的高、低端值.青二段地層低有機質泥巖層測井響應穩定、橫向分布連續,可作為一套標準層.青一段地層富有機質泥頁巖橫向分布連續,但測井響應受有機質非均質的影響,曲線穩定性差;如果選用其中一套富有機質頁巖層作為標準層,則標準化的效果將受到影響.根據泥頁巖的巖性及曲線響應特征,構建兩套“視標準層”進行泥頁巖曲線標準化,即分別將多套低有機質泥巖和多套富有機質頁巖合并為兩套“視標準層”,利用多套泥頁巖層的綜合效應削弱有機質非均質性的影響;同時在特征值分析時選用趨勢面方法,充分考慮地質規律變化對曲線測量值的影響.

與常規砂巖地層的曲線標準化相似,泥頁巖層的曲線標準化包括標準層構建、特征值分析及曲線校正.

2.2 “視標準層”構建

利用測井曲線進行單井標準層劃分時,需要結合曲線敏感性,優選對標準層巖性敏感的曲線組合有效識別標準層,減少非標準層段的誤入,提高標準層劃分的可靠性.青二段地層低有機質泥巖與粉砂巖相比,具有高聲波時差和低電阻率特點;青一段地層富有機質頁巖與低有機質泥巖相比,具有更高聲波時差和低電阻率(由富含黃鐵礦等導電礦物導致)特點,因此可以利用聲波和電阻率曲線組合進行標準層識別.

(1)將聲波與電阻率曲線疊置,電阻率采用對數坐標,聲波曲線反刻度,調整刻度,保證1個電阻率對數刻度對應50個聲波刻度,使2條曲線在砂巖段基本重合,聲波與電阻率的幅度差可以反映泥頁巖中有機碳的質量分數,有機碳質量分數越高幅度差越大.根據砂巖段確定聲波和電阻率曲線的基線位置,求解幅度差Δlog R[18]:

式中:Δlog R為聲波曲線與電阻率曲線的幅度差,量綱為一;RLLD、RLLDj分別為電阻率曲線測量值和基線值;DT、DTj分別為聲波時差曲線測量值和基線值.

將幅度差大于0.26(對應w(TOC)約為2%)劃定為富有機質頁巖層,在青一段地層中識別多套富有機質泥頁巖層和劣質油頁巖層.

(2)引入Rt/DT(電阻率與聲波之比,量綱為一)曲線.在砂巖層及劣質油頁巖層該曲線顯示為高值,在泥頁巖段曲線顯示為低值,將Rt/DT＜0.1時劃定為泥頁巖層.根據Rt/DT曲線,去除步驟(1)中劣質油頁巖層,同時在青二段地層中識別出多套低有機質泥頁巖層.

圖2 單井標準層的劃分及連井對比結果Fig.2 Marked beds division of single well and wells correlation

對青山口組地層進行標準層識別及劃分,以城深1、城深203和城8井為例說明劃分結果(見圖2),探討“視標準層”選取的意義.由圖2可知,3口井在青一段地層中識別出4套富有機質頁巖層,在青二段地層中識別出4套低有機質泥巖層,根據與地質分層距離、標準層厚度、幅度差曲線特征等,4套富有機質頁巖層具有等時可對比性,而低有機質泥巖層的等時性較差.統計各套巖層對應測井曲線值的頻率直方分布,選取直方圖主峰位置對應的曲線值作為特征值,分析各層特征值的相對變化規律(見圖3).由圖3可知,各低有機質泥巖段的曲線特征值變化范圍小,各井對應的特征值相對變化趨勢基本一致,表明選取任一套低有機質泥巖層作為標準層對標準化結果影響較小.4套富有機質頁巖層段的特征值變化范圍大,各井對應的特征值變化趨勢不一致,表明選取不同頁巖層段作為標準層將得出不同的標準化結果,甚至出現相反的情況.

圖3 各套標準層聲波曲線特征值曲線Fig.3 Contrast of characteristic value of sonic curve for each marked beds

如選取城深1井為標準井,頁巖層1或頁巖層4作為標準層時,由于城8井的特征值低于城深1井的,該井曲線校正量為正值;若選取頁巖層2為標準層,則該井曲線校正量為負值.為消除泥頁巖中有機質非均質性的影響,將多套富有機質頁巖層及低有機質泥巖層分別合并為兩套“視標準層”,“視標準層”的曲線特征值為多套巖層平均反映,兩套“視標準層”可以代表測井曲線高、低端值.根據“視標準層”曲線特征值分布,3口井富有機質“視標準層”特征值的相對大小與低有機質“視標準層”的基本一致,一方面說明3口井的曲線分布基本一致,曲線間系統誤差小;另一方面也說明通過構建“視標準層”,利用多套巖層的綜合效應,能夠有效消除泥頁巖層中非均質性的影響.

2.3 特征值分析

特征值分析主要包括頻率直方圖法和趨勢面分析法.頻率直方圖法首先確定標準井,統計標準層段內測井曲線的頻率直方分布,根據其他井與標準井的頻率直方圖差異,確定校正量;該方法未考慮地質條件改變對曲線測量值的影響,如埋深、沉積相變等,適用于構造平緩、沉積穩定、井網密度大的情況.趨勢面分析法[19]不用確定標準井,通過特征值趨勢擬合,建立工區內標準層段特征值的空間變化趨勢,比較特征值與趨勢值的關系確定校正量;該方法充分考慮地質規律變化對曲線測量值的影響,適用于工區面積大、目的層構造起伏大的情況.基于王府凹陷井網稀疏、工區面積大的特點,利用趨勢面法分析兩套“視標準層”的特征值,充分考慮橫向有機非均質性的影響.

通過構建單井標準層,統計工區內各井兩套“視標準層”對應的曲線特征值,利用多項式擬合進行趨勢面分析.結果表明:當擬合多項式次數達到2時,效果較理想,最終得到的兩套“視標準層”特征值的擬合公式為

式中:x、y分別為橫、縱坐標;F1(x,y)、F2(x,y)分別為低有機質“視標準層”及富有機質“視標準層”的曲線特征值二次趨勢面方程.

低有機質泥巖“視標準層”,以及富有機質頁巖“視標準層”對應的聲波曲線特征值等值面及趨勢面分布見圖4.由圖4(a)和圖4(b)可知,平面上特征值變化規律性差,在個別井點處常出現局部極值,等值線形態呈“牛眼狀”,表明這些井與鄰井的特征值差異大、曲線可對比性差.由圖4(c)和圖4(d)可知,兩套“視標準層”特征值趨勢面變化較平緩,趨勢值變化范圍分別為91.5～98.5μs/ft、116.5～125.0μs/ft.趨勢面變化趨勢基本與特征值一致,在工區南部最小,由中部向東西兩側特征值逐漸增大,特征值分布趨勢與該區青山口組地層“南低北高”的構造趨勢基本吻合.

圖4 青山口組地層聲波特征值等值面及趨勢面(單位:μs/ft)Fig.4 Contour surface and trend surface of characteristic values of sonic curve of Qingshankou formation(Unit:μs/ft)

2.4 曲線校正

統計兩套“視標準層”對應的聲波曲線趨勢值與特征值間的差值(殘差),分析殘差的分布規律(見圖5).各井對應殘差值基本分布在零值附近,對于低有機質“視標準層”,殘差最大為4.0μs/ft,超過2μs/ft的井有4口;對于富有機質“視標準層”,單井最大殘差為4.2μs/ft,超過2μs/ft的井有4口.根據兩套“視標準層”殘差分布將研究區內的井劃分為3類:不需要校正井、僅需要平移校正井和比例校正井.當兩套標準層的殘差小于2μs/ft時,表明該井的聲波特征值與趨勢值基本一致,曲線不需要校正,如城10、城204、城5、城8、城深1、城深2、城深201、城深601、城深8、王府1井;當兩套“視標準層”殘差較大且正負一致時,表明該類井曲線測量值存在一定偏差,需要做平移校正,校正量根據殘差確定,如城9、城深203、城深3井;當一套“視標準層”的殘差明顯大于另一套的,或兩套“視標準層”的殘差正負不一致時,表明曲線不僅需要做平移校正,同時需要進行比例校正,如城4、城深11、城深202、城深6井,可通過線性變換進行曲線校正:

式中:C′1、C′2分別為兩套“視標準層”對應測井曲線趨勢值,從趨勢面中獲取;C1、C2分別為兩套“視標準層”對應測井曲線特征值,通過曲線頻率直方圖獲取;Cur(z)、Cur—b(z)分別為原始測井曲線、標準化后測井曲線值.

圖5 兩套“視標準層”聲波曲線殘差分布Fig.5 Residual distribution of acoustic curve of marked beds

3 現場應用

北美洲及我國頁巖油氣勘探實踐證實,富有機質泥頁巖層中含有海量的油氣資源,但泥頁巖儲層致密、低孔、超低滲,只有那些油氣富集、脆性礦物含量高的有利層段才具有開采價值[14-15];因此評價泥頁巖層的有機及無機非均質性、優選有利開采層段顯得尤為重要.由于存在有機質對測井曲線的特殊響應,結合測井資料縱向分辨率高的特點,可以建立測井資料與評價參數間的定量關系,實現含油氣泥頁巖段有機非均質性的連續定量評價,有效彌補巖心測試受樣品數量限制難以全面描述非均質性的不足.在對王府凹陷小城子地區青山口組地層有機碳質量分數(w(TOC))進行評價時,利用標準化前后測井曲線分別進行建模及推廣,以檢驗曲線標準化的效果.其中,TOC評價采用較為成熟的Δlog R方法[18],計算過程中選用深側向電阻率和聲波時差曲線,結果電阻率曲線刻度基本一致,不需要標準化.

目前王府凹陷小城子地區共鉆探井17口,其中城深1、城4井進行巖心地化測試,根據標準層殘差分析結果(見圖5),城深1井曲線殘差小,不需要標準化;城4井兩套“視標準層”特征值分別為93.3μs/ft、124.3μs/ft,趨勢值為93.2μs/ft、121.6μs/ft(見圖4),可見該井富有機質“視標準層”段對應的聲波時差測量值偏大,主要由617～680 m井段存在明顯擴徑引起的(見圖6),根據式(4)對該井聲波曲線進行校正.根據Δlog R方法[18],利用城深1井測試分析數據進行TOC建模(見圖7),將建模成果應用于城4井,利用城4井標準化前后聲波曲線分別計算TOC值,將計算結果與測試分析數據進行比較,分析曲線標準化效果及其對有機碳評價的影響.

圖6 城4井標準化前后聲波曲線及TOC計算結果Fig.6 Original sonic curve,normalization sonic curve and TOC evaluation result of well Chen4

城4井標準化前后聲波曲線及計算w(TOC)結果見圖6,該井在600～680 m富有機質頁巖段中共測試分析樣品5個,平均w(TOC)為2.71%,利用原始聲波曲線計算w(TOC)明顯偏高,計算平均w(TOC)為3.52%,與實測相比平均相對誤差為30.0%;標準化后聲波曲線計算w(TOC)與實測值基本吻合,計算平均w(TOC)為2.87%,平均相對誤差為5.9%.結果表明:通過曲線標準化,能夠有效消除曲線的系統誤差,增強多井曲線的可對比性,保證測井建模成果能在全區有效推廣,使得有機碳測井評價結果更為合理,同時也證實該方法可以有效適用于含油氣泥頁巖地層.

圖7 城深1井Δlog R—TOC建模圖版Fig.7 Modeling chart betweenΔlog R and TOC(well Chenshen1)

4 結論

(1)結合“視標準層”的構建及趨勢面分析的方法,實現含油氣泥頁巖層的曲線標準化,兩套“視標準層”分別通過聲波—電阻率曲線組合識別出多套富有機質頁巖層及低有機質泥巖層.該方法有效削弱有機非均質性的影響,其中,“視標準層”的構建利用多套巖層的綜合效應,有效削弱縱向非均質性的影響;趨勢面的分析充分考慮平面非均質性的影響.當泥頁巖及其附近層中缺乏穩定標準層時,可以利用該方法實現曲線標準化.

(2)曲線標準化并不代表得到測井曲線的真實值,而是增加多井測井曲線的可對比性,保證非均質性建模的有效推廣,從而提高非均質性測井評價的精度.在測井地化建模及推廣前,必須進行曲線標準化,否則將造成研究區內有機質豐度等參數評價錯誤.

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TE121

A

2095- 4107(2014)01- 0046- 08

DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2014.01.007

2013- 11- 15;編輯:任志平,劉麗麗

國家自然科學基金項目(40972101);中央高校基本科研業務費專項資金資助(27R1321001A)

肖佃師(1981-),男,博士,講師,主要從事非常規油氣測井評價方面的研究.