徐家圍子斷陷營城組火山巖巖性、儲層巖石物理彈性參數特征分析

戴 世 立

(中國石油大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江大慶 163712)

1 概況

徐家圍子斷陷下白堊統營城組是重要的目的層，已有近百口探井獲工業氣流或氣顯示，展示該地區火山巖地層具有良好的天然氣儲集性能[1-3]。火山巖儲層及油氣藏的識別是火山巖油氣勘探的首要任務，主要方法是井震結合進行疊前和疊后地震預測[4]，而巖石物理分析是實現巖性、儲層地震預測的理論依據。長期以來關于沉積巖巖石物理的研究成果較多、較為成熟，而對火山巖氣藏的研究比較薄弱，特別是在火山巖巖石物理方面。本文通過火山巖巖石樣品的測試分析，研究不同巖性樣品在干、飽含氣和飽含水狀態下vP和vS等彈性參數的關系，為橫波預測提供理論依據； 研究不同巖性含不同流體時彈性參數的變化規律，以此指導測井巖石物理分析，優選出巖性、儲層及氣層的敏感彈性參數。

徐家圍子斷陷營城組火山巖巖石類型多樣，巖性較為齊全。按照“國際地科聯火成巖分類學分委會”推薦的火山巖巖性分類方法[5]，徐家圍子地區火山巖的巖性可劃分為47種之多[6，7]，而從火山巖的地球物理參數分析來看，有些巖性，如玻屑凝灰巖和晶屑凝灰巖之間并沒有明顯的聲學特征差異，從火山機構的地球物理數字化來看，可以把相態類似、特征相近的巖性進行合并歸類。對徐家圍子斷陷營城組138口井鉆遇火山巖的862個井段和72個取心段的巖性，進行了統計分析，將巖性歸總為15類[8，9](圖1)，建立深層不同火山巖的聲波(密度)測井響應數值變化動態范圍，并統計同一巖性出現的概率。本次研究主要針對出現概率較大的巖性，包括：流紋巖、凝灰巖、火山角礫巖、粗面巖、玄武巖、英安巖、安山巖以及沉積巖夾層等，并對其進行巖石物理分析研究。

圖1 徐家圍子斷陷營城組火山巖類別劃分及出現概率

2 火山巖實驗室巖石物理參數測試

選取徐家圍子斷陷38口典型井的取心資料進行測試分析，巖石樣品包含酸性巖、中基性巖和基性巖等主要火山巖類型，每種類型按照試氣結果分為干層、差氣層、氣層和水層四種類型儲層，完成了105塊、共664組數據的測量與計算，確保巖石物理分析結果具有普遍規律和代表性。

樣品規格為2.5cm(直徑)×3cm(長度)，首先測定圓柱形樣品的直徑和高度，計算其體積，測定干巖樣的質量，然后計算得到巖樣的密度。密度測量相對誤差為質量測量相對誤差與體積測量相對誤差之和。質量測量理論精度為0.001g，本次樣品質量一般大于10g(多在20g以上)，則質量測量誤差遠小于0.1%；樣品長度的理論測量精度為0.01mm，對于長度為30mm的樣品，其長度測量的相對誤差小于0.04%，體積測量誤差約為長度測量誤差的3倍，則體積測量相對誤差小于0.12%。因此，密度測量相對誤差小于0.22%。

采用超聲脈沖透射法進行巖石縱、橫波速度測定，該系統具有溫度、壓力、孔隙流體壓力、流體飽和度獨立控制功能。最高溫度可達150℃，溫度加熱采用高壓容器內加熱方式，盡可能使高壓容器內溫度場比較均勻，溫度控制精度為1℃；最大壓力可達150MPa，最大孔隙壓力可達40MPa(氣體壓力最大為30MPa)，壓力測定使用高精度壓力傳感，傳感器使用前用0.4級的精密壓力表標定，分辨率為0.1MPa。按照誤差傳遞理論，波速測量相對誤差為長度測量相對誤差、到時測量相對誤差和系統基時測量相對誤差的總和。本系統測量的波速相對誤差小于0.54%。

通過測量火山巖巖石樣品在干、飽含氣和飽含水狀態下的縱波速度、橫波速度、密度及衰減因子等數據，計算各種彈性參數，總結不同狀態下巖石的敏感參數差異，為巖石物理解釋量板的建立提供依據。對比來自兩口井(SHS10井和XS10井)的測試數據(vP、vS和ρ)與測井數據(圖2、圖3)，結果較吻合。

圖2 SHS10井巖心測試和測井數據

圖3 XS10井巖心測試和測井數據 藍色圓點為樣品飽水測試數據，紅色圓點為樣品飽氣測試數據

縱、橫波速度是連接巖石物理性質與地震波勘探的橋梁,通過縱、橫波速度的研究,可以對儲層的流體性質進行分析識別。以安山巖為例(圖4)，隨著含氣飽和度的增加(這里含氣飽和度與含水飽和度之和是100%)，巖石的vP非線性減小，在接近飽和氣段，變化相對緩慢，而在接近飽和水段(低含氣飽和度)時，vP變化相對更快；從圖5可以看出，隨著含氣飽和度增加，vS緩慢增加，但總體上變化不大，即vS對含氣飽和度變化不敏感。這主要是由于巖石的vS對流體不敏感，圖5中隨著含氣飽和度的增加，vS總的變化幅值僅為23m/s。根據文獻[10]，對比多井不同孔隙度時縱、橫波速度的變化，認為vS對流體的變化不敏感，而vP對流體性質的變化較敏感。本文基于實驗室測試的vP和vS數據，擬合不同火山巖巖性的vP-vS關系，為vS曲線預測巖性奠定基礎。

圖4 安山巖不同含氣飽和度時vP測試結果

圖5 安山巖不同含氣飽和度時vS測試結果

3 火山巖vS曲線預測

隨著油田勘探開發的深入,復雜火山巖巖性儲層的描述、識別成為目前地震勘探的主要任務,在儲層巖性及孔隙介質識別過程中,通過增加橫波速度和彈性參數,可以有效地提高儲層的識別精度。由于橫波測井數據較少，橫波曲線預測工作顯得尤為重要，其結果會直接影響巖石物理分析和疊前地震預測結果的可靠性。沉積巖地層橫波預測方法比較成熟，常用的Xu-White模型結合Gassmann方程和Kuster -Toks?z模型及差分等效介質理論(DEM)[11-13],這是一種利用孔隙度和泥質含量估算泥質砂巖縱波和橫波速度的方法。Xu-White模型假設巖石骨架礦物主要由砂和泥組成,并采用橢圓形縱—橫直徑比(扁度)來描述孔隙形狀。火山巖巖性種類較多，非均質性很強，因此無法直接借鑒已有的沉積巖經驗公式；火山巖孔隙結構模型設計較為困難，對于不同火山機構，即使巖性相同，其孔隙結構模型也可能不盡相同，致使火山巖地層橫波預測難度大。對比火山巖不同巖性時的vP-vS擬合關系式與沉積巖經驗公式(Han公式和Castagna公式)，發現它們之間的擬合曲線斜率差別較大，且火山巖不同巖性時vP-vS擬合關系式差別也很大。

利用不同巖性巖石樣品在干、飽含氣和飽含水狀態下vP、vS、密度及衰減因子等測試數據，擬合在三種狀態下vP-vS關系式，逐井按照不同巖性、不同流體逐層段進行關系式擬合(圖6、圖7)，保證了橫波預測的可靠性。以XS141井為例，該井主要含玄武巖和凝灰巖，圖8a為基于玄武巖和凝灰巖共同擬合vP-vS關系式的結果，可見vP與vS的線性關系較差，圖8b為單獨針對凝灰巖的擬合結果，圖8c為單獨針對玄武巖的擬合結果，可見分巖性時擬合的vP-vS關系式線性關系明顯提高，這有利于更好地開展測井巖石物理分析。

圖6 火山熔巖類vP-vS關系擬合圖

圖7 火山碎屑巖類vP-vS關系擬合圖

圖8 XS141井vP-vS關系擬合結果 (a)玄武巖和凝灰巖; (b)凝灰巖; (c)玄武巖

4 火山巖巖性識別

目前利用地震反射特性的差異性可以識別火山機構體，但要區分不同的火山巖巖性還有很大的困難和不確定性，且火山巖地層常常發育沉積巖夾層，這都給火山巖巖性預測和儲層預測增加了難度。戴世立等[14]利用常規測井資料從速度、放射性、導電性等方面對火山巖的性質(酸性、中性、基性)進行判別； 黃薇等[15]、 李明等[16]和綦敦科等[17]研究認為火山巖的巖性變化趨勢具有一定規律性：巖性由基性過渡到酸性，放射性逐漸增強，自然伽馬值逐漸增高； 王玲等[18]認為火山巖從基性到酸性,自然伽馬值逐漸增大而電阻率值逐漸減小,因此利用自然伽馬和電阻率測井曲線的交會,可以定性地區分基性、中性和酸性火山巖。一般利用一種或兩種測井資料難以區分火山巖的巖性,特別是礦物組分相同的火山巖，對于成分相同而結構不同的酸性火山巖,只能借助于FMI成像測井判別火山巖的巖石類型。

通過系統的巖石物理分析，13種彈性參數兩兩交會分析，逐步篩選出不同巖性所敏感的彈性參數，直到不能區分為止，把具有相同彈性參數特征的作為一個巖性組，實現對火山巖復雜巖性的有效分組。研究表明，泥巖具有明顯的低vS特征(圖9)，利用vS可以識別泥巖；剩下的巖性中玄武巖具有高密度的特征，利用密度可以識別玄武巖(圖10)；利用拉梅系數把剩下的巖性分為兩組(圖11)，即安山巖組(安山巖、粗面巖)和流紋巖組(流紋巖、凝灰巖、砂礫巖、火山角礫巖)。該方法現實了對復雜火山巖巖性的區分，為不同巖性的儲層預測奠定了基礎。

圖9 基于vS區分泥巖結果

圖10 基于密度區分玄武巖結果

圖11 基于拉梅系數區分安山巖組和流紋巖組結果

5 火山巖不同巖性儲層的識別

火山巖儲層地震預測結果取決于它們所表現出的彈性參數特性差異的大小，只有當相互間存在明顯的差異，這種檢測才具有可行性。儲層測井參數識別必須從已知井出發,根據已鉆遇井的測井地球物理響應特征結合試氣結果確定門檻值,建立儲層的判別標準。不同巖性的火山巖儲層判別標準不同，對于儲層敏感參數選取和參數下限值的確定尤為重要，這也是儲層預測的關鍵所在。鄭亞斌等[19]認為密度對火山巖儲層最為敏感，一般情況下儲層密度值大于2.10g/cm3且小于2.53g/cm3；綦敦科等[20]認為徐家圍子地區深層火山巖儲層集中于流紋巖、安山巖兩類熔巖中，前者在有效厚度內的密度值小于2.47g/cm3、后者在有效厚度內的密度值小于2.63g/cm3。

基于彈性參數把復雜火山巖巖性分為四個巖性組：泥巖組、玄武巖、流紋巖組及安山巖組，對不同巖性組分別進行儲層和干層有效彈性參數的優選，通過多種彈性參數交會分析認為，同一巖性組內不同巖性的火山巖儲層具有相同的儲層敏感參數，儲層都表現出低密度的特征，且不同巖性組具有不同的門檻值。玄武巖儲層的密度小于2.74g/cm3，流紋巖組儲層的密度小于2.57g/cm3，安山巖組儲層的密度小于2.55g/cm3，因此即使不能區分同一組內的每種巖性，卻仍能較好地識別儲層(圖12)。

火山巖油氣識別是火山巖油氣勘探的最終目標，在不同巖性組儲層區分的基礎上，優選氣層和水層所敏感的彈性參數。研究認為泊松比對氣層和水層最敏感，氣層表現出低泊松比特征(圖13)，其中，玄武巖氣層泊松比小于0.29，流紋巖組氣層的泊松比小于0.23，安山巖組氣層的泊松比小于0.25。

圖12 火山巖不同巖性有效儲層識別結果 (a)玄武巖； (b)流紋巖組； (c)安山巖組；圖中藍色虛線為儲層門檻值

圖13 火山巖不同巖性氣層識別結果 (a)玄武巖; (b)安山巖組; (c)流紋巖組 圖中藍色虛線為含氣層的門檻值

6 結論

(1)本文采用超聲脈沖透射測量系統，模擬地層溫度和壓力條件，對松遼盆地北部四個斷陷105塊巖性樣品進行測試，共獲得664組數據。通過誤差分析，波速測量誤差小于0.67%，密度測量誤差小于0.22%，確保基于實驗數據的擬合關系式可以準確地預測橫波速度曲線。

(2)基于橫波速度、密度、拉梅系數三個參數把營城組地層巖性劃分為四個巖性組：泥巖、玄武巖組(玄武巖、玄武安山巖)、安山巖組(安山巖、粗面巖)和流紋巖組(流紋巖、凝灰巖、砂礫巖、火山角礫巖)。

(3)同一巖性組內不同巖性的火山巖儲層和氣層具有相同的敏感參數，儲層具有低密度的特征，應用密度能較好地識別儲層；氣層相對水層顯示出低泊松比的特征，因此可以利用泊松比辨別氣層與水層。

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