四川盆地瀘州地區奧陶系五峰組—志留系龍馬溪組頁巖沉積微相劃分及測井識別

邱 晨，閆建平，2，鐘光海，李志鵬，范存輝，2，張 悅，胡欽紅，黃 毅

（1.西南石油大學地球科學與技術學院，成都 610500；2.油氣藏地質及開發工程國家重點實驗室·西南石油大學，成都 610500；3.中國石油西南油氣田公司頁巖氣研究院，成都 610500；4.中國石化勝利油田分公司勘探開發研究院，山東東營 257015；5.河北省地球物理勘查院，河北廊坊 065000；6.德克薩斯大學阿靈頓分校地球與環境科學系，美國76019；7.中國石油集團測井有限公司西南分公司，重慶 400021）

0 引言

四川盆地及其周緣地區發育的上奧陶統五峰組—下志留統龍馬溪組海相頁巖是目前國內最重要的頁巖氣勘探與開發層系，其頁巖氣資源量占全國的46.6%［1-3］。川南地區頁巖氣資源量約為9.3×1012m3，而深層（深度大于3 500 m）資源量占比達86%［4-5］，因此，深層頁巖氣成為非常規油氣資源開發的重要領域。隨著川南深層頁巖氣研究工作的深入，發現優質頁巖氣“甜點”空間分布與其沉積微相及更細分的微相單元有著密切的聯系［6］。國內學者認為川南地區五峰組—龍馬溪組為陸棚相沉積，且按照水體深淺及有機質含量的差異可以劃分為深水陸棚和淺水陸棚2 種亞相［7-9］。微相劃分方面，王玉滿等［10］、趙圣賢等［11］、劉忠寶等［12］依據礦物組分進行陸棚沉積微相劃分與命名，并指出發育在沉積中心的炭泥質深水陸棚是最優微相類型。測井微相識別方面，傳統微相識別方法多采用交會圖版法和曲線重疊法［13］，隨著研究深入，方差分析法［14］、特征參數法［15］及支持向量機法［16］等成為微相識別的新思路。整體來看，頁巖微相劃分及優勢相的確定多以中淺層為主，深層尚較少涉及。此外，從礦物含量差異劃分沉積微相類型的角度分析，中淺層頁巖儲層沉積微相劃分方案與深層類似，但深層頁巖氣儲層相較于中淺層而言，通常具有賦存時代老、埋藏深、儲層致密、壓裂難度大等特點［17-18］，并且傳統基于礦物含量“三端元”的巖相分類不能精細反映深層頁巖的非均質性變化，沉積微相劃分也難以精確指示“甜點”層段。考慮到頁巖非均質性往往與沉積微相細分的單元類型關系更密切，因此，要想“優中選優、甜中選甜”，頁巖沉積微相進行細分及測井精確識別研究十分值得探索。

以川南瀘州地區五峰組—龍馬溪組深層海相頁巖地層為例，應用X 射線衍射、物性、薄片、地化以及測井曲線等資料，依據“氧化還原+TOC含量+礦物組分”三重信息開展微相細分方案及微相細分類型與“甜點”參數關系研究，明確最優微相細分類型；篩選識別微相細分類型的敏感測井曲線，建立基于K-means 的貝葉斯判別的微相細分測井精細識別方法，實現垂向測井剖面微相細分類型的劃分，以期能夠精確指示“甜點”層段，解決連續測井剖面上水平井靶體優選困難的問題，為深化細粒沉積微相細分平面分布及沉積體系刻畫研究提供新的思路。

1 地質概況

四川盆地是位于揚子準地臺西北緣的復雜疊合盆地，東至川湘斷褶帶，西抵龍門山斷褶帶，北至米倉山—大巴山斷褶帶，南抵峨眉瓦山斷塊帶和婁山褶皺帶。根據多層次結構的構造特征可劃分為川北低緩構造帶、川東高陡構造帶、川中平緩構造帶、川西低陡構造帶、川西南低陡構造帶和川南低陡構造帶等6 個二級構造帶。瀘州地區位于四川盆地南部，構造上屬于川中古隆起南側的川南低陡構造帶，該構造帶的形成受控于基底斷裂活動，從深層向淺層，從基底到蓋層發展，隱伏斷層支配褶皺，都是新生代青藏高原隆升過程中派生的斷褶構造。該區在五峰組—龍馬溪組沉積時期位于深水陸棚沉積中心［19-22］，沉積厚度為500～650 m，遠大于長寧、威遠區塊同期沉積厚度（190～450 m）。龍馬溪組自下而上可劃分為龍一段和龍二段，其中龍一段包括下部的龍一亞段和上部的龍二亞段。龍一亞段從下往上劃分為4個小層（龍一11，龍一12，龍一13和龍一14），主要發育黑色、灰黑色薄層狀頁巖或塊狀頁巖。五峰組與上覆龍馬溪組整合接觸，主要發育黑色頁巖（圖1）。

2 微相細分方案及特征

頁巖中有機質的富集程度、脆性礦物（硅質礦物+鈣質礦物）含量［23］、含氣量以及物性等均是頁巖氣“甜點”的重要參數指標［24］，均與沉積微相及更細分的單元類型有著密切的聯系，因此，頁巖氣“優中選優、甜中選甜”需要開展頁巖沉積微相細分、特征分析及識別方法等相關研究。

2.1 細分方案

川南瀘州地區五峰組—龍馬溪組沉積時期為陸棚相，整體表現為無氧、貧氧環境，水體安靜且深，有利于有機質保存［25］，但由于各處古地貌、沉積環境、水體深淺相對變化的不同，有機質的聚集程度也有所差異。以總有機碳（TOC）質量分數2.0%為界限，可將陸棚環境劃分為深水陸棚（TOC≥2.0%）和淺水陸棚（TOC＜2.0%）2 種亞相。充分參考已有對陸棚相劃分的研究成果［26-29］，對比目的層Th/U、TOC含量及礦物組分自身特征及相互牽制關系，制定出以“Th/U 反映氧化還原性強弱、TOC含量高低、巖石無機礦物組分含量”三重信息為基礎的微相細分方案（表1）。將深層頁巖氣地層微相細分為了五大類8 個小類：強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）、強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2）、強還原中有機質低含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ1）、中還原中有機質高含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ2）、強還原中有機質低含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ1）、中還原中有機質高含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ2）、中還原貧有機質鈣質淺水陸棚（Ⅳ）、中還原貧有機質富黏土淺水陸棚（Ⅴ）。

表1 川南瀘州地區五峰組—龍馬溪組頁巖沉積微相細分方案及劃分標準Table 1 Microfacies subdivision criteria of Wufeng-Longmaxi shale in Luzhou area，southern Sichuan Bain

2.2 類型及特征

2.2.1 富硅深水陸棚

富硅深水陸棚主要發育于五峰組頂部和龍馬溪組龍一段一亞段1 小層（龍一11）至3 小層（龍一13），處于水體相對較深的時期［30］，厚度為4～11 m，巖性主要為硅質頁巖，其中硅質、黏土質、鈣質和黃鐵礦平均質量分數分別為59%、17%、21%和3%。

（1）強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）：Th/U均值為0.4，TOC質量分數為4.8%，孔隙度為4.7%，含氣量為4.86 m3/t。主要為黑色硅質頁巖，薄片下顯示富含有機質且成層性較差，局部可見粉粒石英及生物碎片（圖2a）。

（2）強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2）：Th/U均值為1.1，TOC質量分數為4.4%，孔隙度為4.8%，含氣量為4.85 m3/t。主要為灰黑色硅質頁巖，有機質呈侵染狀，粉粒石英、方解石分散分布（圖2b，2c）。

2.2.2 硅質深水陸棚

硅質深水陸棚分布較廣，主要分布在五峰組和龍馬溪組龍一段一亞段4 小層（龍一14）中下部，屬于靜水環境，厚度為31～37 m，發育紋層。主要巖性為黏土質硅質混合頁巖和硅質頁巖，平均硅質質量分數為49%，平均黃鐵礦質量分數為3%。

（1）強還原中有機質低含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ1）：鈣質和黏土質的平均質量分數分別為14%和30%，Th/U 均值為1.3，TOC質量分數為2.8%，孔隙度為3.6%，含氣量為3.81 m3/t。薄片可見粉砂顆粒及由方解石（粉紅色）和鐵方解石（紫色）組成的非生物碎片（圖3a）。

（2）中還原中有機質高含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ2）：鈣質和黏土質的平均質量分數分別為16%和36%，Th/U 均值為2.7，TOC質量分數為1.9%，孔隙度為2.8%，含氣量為2.66 m3/t。薄片可見暗色紋層，硅質生屑中部被黃鐵礦交代（圖3b，3c）。

2.2.3 黏土質深水陸棚

黏土質深水陸棚主要分布在龍一1 4中上部，相對于硅質深水陸棚微相水體較淺，但還屬于靜水環境，厚度為18～22 m。主要巖性為黏土質硅質混合頁巖，黏土質和黃鐵礦的平均質量分數分別為42%和5%。

（1）強還原中有機質低含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ1）：鈣質和硅質的平均質量分數分別為13%和40%，Th/U 均值為1.4，TOC質量分數為2.2%，孔隙度為4.6%，含氣量為3.40 m3/t。薄片中自生礦物主要為黃鐵礦，局部可見藻類被玉髓填充（圖4a）。

（2）中還原中有機質高含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ2）：鈣質和硅質的平均質量分數分別為16%和36%，Th/U 均值為2.4，TOC質量分數為2.0%，孔隙度為4.2%，含氣量為3.18 m3/t。電鏡下可見泥質呈紋層狀、片狀分布，局部可見莓狀黃鐵礦（圖4b，4c）。

2.2.4 鈣質淺水陸棚

鈣質淺水陸棚分布較少，主要分布在龍一14中部，沉積水體較淺，厚度為3～6 m，微相細分類型為中還原貧有機質鈣質淺水陸棚（Ⅳ）。發育鈣質硅質混合頁巖、黏土質鈣質混合頁巖及鈣質頁巖，其中硅質、黏土質、鈣質和黃鐵礦的平均質量分數分別為38%，34%，26%和2%，Th/U 均值為4.7，以中還原環境為主，TOC質量分數為1.5%，孔隙度為3.4%，含氣量為2.45 m3/t。薄片中局部可見粉粒石英、粉晶白云石等順層分布形成水平亮紋層，與泥質暗色紋層不等厚互層，黃鐵礦多呈粉末狀分散分布（圖5a，5c）。

2.2.5 富黏土淺水陸棚

富黏土淺水陸棚主要發育于龍一14上部，微相細分類型為中還原貧有機質富黏土淺水陸棚（Ⅴ），厚度約4 m。巖性為黏土質頁巖，硅質、黏土質、鈣質和黃鐵礦的平均質量分數分別為37%，56%，5%和2%，Th/U 均值為3.2，以中還原環境為主，TOC質量分數為0.8%，孔隙度為4.0%，含氣量為0.79 m3/t，電鏡下可見泥質呈紋層狀分布，局部發育微裂縫（圖5b，5c）。

對采自LX5 井、HX3 井 和LX6 井等3 口井的146 塊樣品進行了X 射線衍射，并將8 種不同微相的物性（孔隙度）、TOC含量、脆性礦物含量及含氣量等數據進行了交會分析（圖6）。結果顯示強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）多分布在交會圖中的右上方，各參數值均處于一個較高區間內，其中該微相細分類型的孔隙度為4.0%～6.0%，含氣量為4.00～6.00 m3/t，其中脆性礦物含量及TOC含量在8 種類型中最高，脆性礦物質量分數為70%～90%，TOC質量分數為4.0%～7.0%。相對于其他微相細分類型，該類型具有孔隙度較高，含氣量較高，有機質豐富，脆性礦物含量最高的特點，是研究區內最有利的“甜點”相帶。

3 微相的測井響應特征與識別方法

3.1 測井響應特征

不同微相及微相細分類型的物性、地化特性、脆性和含氣性等的差異導致其在測井曲線上具有不同的響應特征［31-32］。以關鍵取心井HX3 井五峰組底部至龍馬溪組龍一段一亞段（龍一1）頂部（3 700.60～3 765.00 m）的19 個樣本層測井響應特征圖為例（圖7），將不同微相及細分類型層段刻度測井，同時應用二階聚類算法［33］篩選出無鈾伽馬（KTH），自然伽馬（GR），釷含量（Th），聲波時差（AC），中子（CNL），橫波時差（DTS）和釷鈾比（Th/U）等7條測井響應敏感曲線。

根據不同沉積微相細分類型在測井曲線上的不同響應特征及數值，統計出相應的測井響應特征值范圍及平均值（表2），富硅深水陸棚（Ⅰ）、硅質深水陸棚（Ⅱ）和鈣質淺水陸棚（Ⅳ）等3 種沉積微相都具有KTH，AC，CNL，DTS及Th 含量等均偏低的特征，其中Ⅰ類KTH值最低，GR值相對最高，Ⅱ類GR值次之，Ⅳ類最低；黏土質深水陸棚（Ⅲ）和富黏土淺水陸棚（Ⅴ）均表現為KTH，AC，CNL，DTS和Th 含量均相對較高的特征，其中Ⅲ類沉積微相GR值最高。

表2 川南瀘州地區五峰組—龍馬溪組不同微相細分類型測井響應特征值Table 2 Logging response characteristic values of different microfacies subdivision types of Wufeng-Longmaxi Formation in Luzhou area，southern Sichuan Basin

微相細分類型中，強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）和較強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2）的GR值高；強還原中有機質低含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ1）與中還原中有機質高含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ2）相比，KTH、Th/U 和Th 含量均更低。中還原中有機質高含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ2）較強還原中有機質低含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ1）的Th/U 高。

3.2 識別方法

巖心資料研究微相最為理想，但由于深層頁巖取心價格昂貴，很難獲得單井連續的取心資料，因此有必要利用有限的取心資料與測井資料建立一定的映射關系。將篩選出的7 條測井曲線KTH，GR，Th，AC，CNL，DTS和Th/U 進行各微相細分類型交會識別（圖8），多數微相細分類型數據重疊性較強，不能直觀、定量地提取劃分微相細分類型的標準界限。

K-means 聚類算法［34］在對一定規模數據集進行聚類分析時的效果較好且高效，當數據集的結構分布是球形、類球形或其他凸形結構時，該算法能高效地劃分類簇結構。貝葉斯判別算法則是一種監督學習方法，其優點在于所需樣本點少，適合增量式訓練。基于K-means 的貝葉斯算法融合了2 種算法的優勢，較傳統交會圖法對于重疊性較強的數據更為敏感，可處理數據量及精細程度均更高。從展示效果角度，還彌補了傳統交會圖法展示出的分類區間不能直觀地表現出具體的分布層段和位置的缺點。

以研究區內關鍵井HX3 為例，具體操作步驟如下：

（1）共使用386 個測井數據點作為訓練集（占總數據點的75%，其中Ⅰ1：9 個，Ⅰ2：35 個，Ⅱ1：100個，Ⅱ2：100 個，Ⅲ1：69 個，Ⅲ2：37 個，Ⅳ：18 個，Ⅴ：18個），測試集由剩下25%與訓練集進行混合。應用“氧化還原+TOC含量+礦物組分”三重信息分類方案共劃分出8 種不同微相細分類型，因而Kmeans 算法中聚類總數（K值）定為8。將微相細分類型按1～8 依次排序，如：強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）為1，強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2）為2，依次類推。為了消除初始聚類中心的影響，選擇各微相細分類型對應的測井曲線平均值（參見表2）作為其初始聚類中心。

（2）通過計算測井數據中每個數據點到聚類中心的距離進行劃分，并再次計算每個聚類中心。

（3）計算標準測度函數，當函數收斂時算法終止，得到8 種微相細分類型的最終聚類中心（表3），并且使得各微相細分類型的屬性相互獨立。

表3 川南瀘州地區五峰組—龍馬溪組8 種沉積微相細分類型最終聚類中心參數Table 3 Final cluster center parameters of eight microfacies subdivision types of Wufeng-Longmaxi Formation in Luzhou area，southern Sichuan Basin

（4）應用貝葉斯判別法對聚類結果進行判別，得到貝葉斯判別法分類函數系數。通過對分類函數系數整理可得到8 種微相細分類型的識別函數，表示如下：

將剩于25%數據點隨機排列在訓練集中并應用分類函數進行判識，HX3 井樣本點判識結果與經巖心測試資料標定的實際微相細分結果對應良好，準確率達94.4%（參見圖7）。

另選具有較多取心測試資料的LX5 井作為預測井進行驗證，LX5 井龍一1 4頂至五峰組底深度為3 972.72～4 042.40 m，共有數據點553 個。利用上述訓練樣本所得微相細分類型識別函數，對LX5井測井曲線數據點進行分類預測，同時將預測的結果和經巖心測試資料標定的微相細分類型進行對比（圖9），判識準確率為92.9%，表明基于K-means 的貝葉斯判別法對微相細分類型的判識效果較好。

4 應用效果

利用微相細分類型識別方法對川南瀘州地區LX5 井、LX7 井、LX8 井、LX9 井及HX3 井等5 口井的五峰組—龍一1進行微相細分類型識別并進行連井剖面對比分析。通過微相連井圖（圖10）可知，富硅深水陸棚（Ⅰ）中間薄兩端厚，西側最厚處為9.51 m，最薄處約3.17 m，但該微相中頁巖非均質性較強，TOC含量、孔隙度、含氣量和脆性礦物含量均分布不均一。以Ⅰ類微相作為確立水平井靶體段的依據誤差較大，同時龍一1 4層厚度較大，微相類型多為硅質深水陸棚和黏土質深水陸棚，這2 種微相類型“甜點”參數差異較小，難以有效地指導開發。

將Ⅰ類微相劃分為強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）和強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2），其中Ⅰ1為有利微相細分類型，最厚處為2.80 m，最薄處為1.16 m。龍一14在微相基礎上細化出強還原中有機質低含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ1）和強還原中有機質低含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ1）2 個有利微相細分類型（圖11），為水平井靶體段選擇提供了更精確的依據，也為開展細粒沉積微相細分平面分布及沉積體系刻畫奠定了基礎。

5 結論

（1）川南瀘州地區奧陶系五峰組—志留系龍馬溪組深層頁巖沉積微相細分為五大類8 個小類：強還原富有機質富硅深水陸棚（Ⅰ1）、強還原高有機質富硅深水陸棚（Ⅰ2）、強還原中有機質低含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ1）、中還原中有機質高含鈣硅質深水陸棚（Ⅱ2）、強還原中有機質低含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ1）、中還原中有機質高含鈣黏土質深水陸棚（Ⅲ2）、中還原貧有機質鈣質淺水陸棚（Ⅳ）、中還原貧有機質富黏土淺水陸棚（Ⅴ），強還原富有機質富硅深水陸棚是最優沉積微相細分類型。

（2）基于無鈾伽馬、自然伽馬、釷、聲波時差、中子、橫波時差和釷鈾比等7 條敏感測井曲線構建的基于K-means 聚類的貝葉斯判別法，在瀘州地區單井井筒五峰組—龍馬溪組剖面沉積微相細分類型識別中取得較好效果，預測結果與關鍵井取心資料所得結果吻合率超過90.0%，可以推廣于該區多井目的層沉積微相細分類型識別需求。

（3）川南瀘州地區強還原富有機質富硅深水陸棚主要分布于龍一段一亞段一小層，具有高TOC含量、高脆性礦物含量和高孔隙度的特點，是該地區最優的“甜點”層段，也是一套最佳的水平井靶體優選層段。