王贵文,孙中春,付建伟,罗兴平,赵显令,潘 拓
(1.中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室,北京102249;2.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院,新疆克拉玛依834000)
玛北地区砂砾岩储集层控制因素及测井评价方法
王贵文1,孙中春2,付建伟1,罗兴平2,赵显令1,潘拓2
(1.中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室,北京102249;2.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院,新疆克拉玛依834000)
玛北地区扇三角洲沉积广泛发育砂砾岩储集层,砂体类型多,控制因素不清,测井评价困难。在岩心观察的基础上,对不同沉积相控制下的岩石单元组合的岩石学特征进行了研究。综合分析实验数据和试油产能资料表明,岩石类型、分选特征以及胶结类型是控制储集层发育的主要因素,水下分流河道中的灰色含砾中粗砂岩至水上辫状河道褐色砂砾岩相,物性和储集性能呈逐渐变差趋势。提出了砂砾岩岩性岩相测井表征方法:利用电阻率成像测井资料识别岩石结构构造,进行砂砾岩沉积微相划分;利用常规测井资料和电阻率成像测井资料识别岩性;利用中子—核磁有效孔隙度差值评价泥质含量、分选系数等岩性参数。该综合方法可用于砂砾岩储集层的划分及分类评价。
准噶尔盆地;玛北地区;百口泉组;砂砾岩储集层;控制因素;测井评价;岩性;岩相
近年来的新疆油田勘探表明,准噶尔盆地中央坳陷玛湖凹陷斜坡带下三叠统百口泉组显示出巨大的勘探潜力。目前分为玛北、玛西、玛南及玛东4大勘探领域。2012年钻探证实了玛北斜坡具备大面积连片成藏的地质条件,勘探潜力巨大。
玛北斜坡带位于乌夏断裂带与玛湖凹陷的接合处,北接乌夏断裂带,构造格局形成于白垩纪早期,构造较为简单,基本为东南倾的平缓单斜,局部发育低幅度平台、背斜或鼻状构造,断裂较少(图1)。地层发育较全,自下而上有石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系及白垩系,各系间均为区域性不整合接触。研究区目的层为百口泉组,与中二叠统下乌尔禾组为角度不整合接触。
图1 玛北地区构造分区
研究区目前主要勘探及攻关重点在斜坡区百口泉组,目的层段自下而上分别为百口泉组一段(百一段)、百口泉组二段(百二段)、百口泉组三段(百三段)。百口泉组沉积期为一个明显的自南西向北东的水进过程,扇三角洲平原沉积面积逐渐变小,扇三角洲前缘沉积面积迅速变大。由于扇三角洲沉积体系物源近,沉积相带变化快;砂体类型多,以砂砾岩为主;物性差,为低孔低渗储集层;孔隙结构复杂,产能变化大,有效储集层识别困难;试采开发需压裂技术[1-4]。因此,开展砂砾岩储集层发育控制因素及测井评价方法研究具有重要的意义。
1.1岩石学特征
玛湖地区百口泉组储集层以砂砾岩、不等粒小砾岩、含砾粗砂岩、砂岩为主,分选和磨圆差—中等,以泥质、钙质胶结为主。自下而上颜色从褐色、棕褐色为主逐渐过渡到灰绿色、灰色为主,沉积相从扇三角洲平原演化为扇三角洲前缘。玛北斜坡区百口泉组储集层岩性主要为灰色和灰绿色砂砾岩、砂质砾岩及不等粒砂岩。砾石大小不等,颗粒磨圆为次棱角状,胶结中等—致密。砾石成分以凝灰岩为主,其次为变质泥岩及少量花岗岩、安山岩、流纹岩;砂质成分以凝灰岩为主,其次为石英和长石。填隙物以高岭石、泥质为主,少量绿泥石和方解石。砂岩储集层成分成熟度和结构成熟度均较低,以岩屑砂岩为主,少量长石岩屑砂岩,颗粒分选差,颗粒间主要为压嵌式胶结。储集层黏土矿物以伊蒙混层为主,并且大部分已向伊利石转化,次为方解石和绿泥石,伊利石含量相对较低。
1.2物性特征
研究区百口泉组储集岩孔隙类型主要为剩余粒间孔、粒内溶孔、粒间溶孔,少量微裂缝。百口泉组的部分砂砾岩和不等粒砂岩分选性较差,泥质杂基含量较高,物性较差。一方面杂基的大量发育堵塞了储集岩的粒间孔;另一方面,杂基含量较高的储集层,碳酸盐等化学胶结物含量低,压实作用对储集层影响大。
根据岩心分析,玛北地区百口泉组一段、二段和三段储集层的物性差别较小。百三段孔隙度为6%~ 14%,平均8.41%;百二段孔隙度为4%~12%,平均7.43%;百一段孔隙度为4%~10%,平均6.68%,说明随着埋藏深度的增加,孔隙度略有减小。渗透率在百口泉组一段、二段和三段基本都在0.8~20 mD,百三段、百二段和百一段渗透率平均值分别为0.968 mD,1.528 mD和1.138 mD.
1.3控制因素分析
试油结果表明,岩性岩相对油气产能具有很强的控制作用(表1):分选好的含砾粗砂岩和灰色砂砾岩具较好产能,分选差的灰色硅质胶结砂砾岩次之,钙质胶结的砂砾岩和砾岩再次之,褐色砂砾岩产能最差,含油性最差。研究区砂砾岩优质储集层的发育受岩石类型、分选、以及胶结物含量等控制,而岩石类型、分选、及胶结物含量则受沉积相的控制。研究中发现百二段沉积期内,湖侵造成湖面升高,百二段顶部灰色砂砾岩沉积时经受了较强的淘洗,泥质岩屑和泥质杂基含量较低,物性相对较好,扇三角洲储集层物性受沉积相带控制明显。目前已发现的储量均位于扇三角洲前缘区域,证明扇三角洲前缘亚相是有利的勘探相带。
表1 不同岩性含油性分布特征
微观孔隙发育也受控于岩性岩相类型,研究区孔隙类型主要为剩余粒间孔、溶扩孔、颗粒溶孔、泥质杂基溶孔、压碎缝、粒缘缝等,溶蚀孔总体发育程度较低。由灰色含砾中粗砂岩至褐色砂砾岩,剩余粒间孔逐渐减少,孔隙度逐渐减小(图2)。
岩性岩相是在一定构造、沉积背景下形成的岩石或者岩石组合,指具有一定沉积特征且岩石性质基本相同的三维岩体,是在沉积微相基础上结合岩性特征而作的进一步细分和量化[5-11]。
根据岩性岩相的定义,砂砾岩岩性岩相识别方法包括:①通过各种测井资料,划分单井沉积微相;②通过电阻率成像测井(FMI)资料和常规资料划分岩石类型;③利用测井资料,对岩性参数(粒度参数、成分成熟度指数)进行拟合建模。
2.1沉积相划分
岩石的结构构造是沉积相识别的主要标志,常规测井对岩石成分及类型具有良好的响应,电阻率扫描成像测井资料可以反映岩石的结构构造特征[12-15]。
(1)岩石结构特征的测井识别岩石结构(分选、磨圆、充填物类型等)是一类重要的相标志,可用来分析沉积时期水动力特征及沉积后成岩作用的影响。
砾石因成分差异而具高阻或低阻,在成像上呈亮色或暗色斑状。砾石的形状轮廓能够在成像图像上有很好的响应,斑点的形状大体反映砾石的大小及磨圆程度,斑状大小分异的程度反映了砾岩的分选程度。图3a所示的FMI图像表明该岩层含有一低阻泥砾,形状为棱角状,磨圆差;图3b所示的FMI图像表明,从下往上,斑点差异逐渐减小,表明砂砾岩的分选程度逐渐变好,代表沉积时期水动力渐弱。
高阻充填物(如砂砾质)或低阻充填物(如泥质)在FMI图像上会形成电阻率背景差异,泥质充填在FMI图像上多为暗色背景(图4a),砂砾质充填在FMI图像上多为亮色背景(图4b)。低阻泥质充填少代表了沉积时期水动力较强或者沉积后期受到湖浪等的淘洗作用。成岩期质纯的砂砾岩或者中粗砂岩中,多发生钙质胶结现象,导致岩石的电阻率骤增,在FMI图像上表现为高亮背景或高亮块状模式(图4c)。
(2)岩石沉积构造特征的测井识别沉积构造是沉积相识别的又一重要标志,通过判别不同的电阻率成像测井图像特征模式可以识别不同的沉积构造。
图2 玛北地区砂砾岩储集层岩性岩相类型特征
图3 FMI图像识别岩石粒度及分选特征
冲刷面是确定沉积界面的一类标志,通过岩心观察,发现研究区砂砾岩体的底部多发育冲刷面,这一典型的岩性突变界面在FMI图像上为亮暗截切(图5a)。层理是另一类重要的沉积构造,在砂砾岩中反映水动力大小,中粗砂岩的水平层理、交错层理和粉细砂岩的波状层理、泥岩的水平层理等水成或浪成沉积构造在成像上为组合线状模式、组合条带状模式(图5b)等。砂砾岩体中的砾石可呈叠瓦状排列,在FMI图像上表现为砾石的规则组合斑状模式,表明沉积时受到牵引水流作用;砂砾岩在垂向上发育块状构造、韵律层理等,在FMI图像上为块状模式或递变模式。通过FMI资料可以建立相应的FMI识别图版,为识别相应的沉积构造提供依据。
图4 FMI识别充填物特征
图5 扇三角洲前缘水下分流河道图版
(3)沉积微相的识别与划分以扇三角洲前缘水下分流河道微相为例(图5),其主要的相标志包括:①岩性较粗(细于水上辫状河道砂砾岩),灰色砂砾岩、(含砾)中粗砂岩为主,其次为灰色粉细砂岩,分选磨圆中等—好,砂质充填,泥质少,FMI图像多呈亮色模式;②扇三角洲前缘水下分流河道沉积构造类型丰富,常见流水成因和波浪成因的粒序层理,如块状构造、槽状交错层理、砾级纹层、砂纹层理、波状层理、斜层理、平行层理、正粒序等,发育平行层理和砾级纹层,电阻率曲线上见底突变箱形,FMI图像上为亮块背景下规则组合线条状模式;③垂向序列上,多呈加积式和向上变细正韵律两种沉积序列,对应的电阻率曲线多呈箱形和钟形,FMI图像上为亮块模式、下亮上暗正递变模式。
2.2砂砾岩储集层岩石类型划分
根据取心时的岩性观察,采用颜色和粒度以及胶结物类型,把岩性分为含砾粗砂岩、灰色砂砾岩、钙质胶结灰色砂砾岩、钙质胶结砾岩、褐色砂砾岩和泥岩6种类型,后面3类为无效储集层。经过不同测井方法的交会图制作,确立了用密度—电阻率交会图版来识别岩性(图6)。
图6 密度—电阻率交会识别岩性图版
结合电阻率成像测井图版,可以对岩石类型进行有效识别。灰色砂砾岩,岩心粒度分选中等,砾石呈次棱角状,电阻率成像测井图像上呈亮块背景下不规则组合亮斑模式,层理不发育,砾石杂乱排列(图7)。
图7 玛152井灰色砂砾岩岩性剖面和成像特征
2.3砂砾岩岩性岩相参数计算方法
(1)泥质含量计算方法砂砾岩储集层由于其母岩成分复杂和低渗特征,难以利用自然伽马测井和自然电位测井方法对泥质含量进行准确评价。利用中子测井结合其他测井方法,对储集层的泥质含量进行评价,是除自然伽马测井和自然电位测井之外的另一有效途径[16-17]。中子测井孔隙度可表示为
式中ϕN——中子测井孔隙度,%;
ϕNMR——核磁测量岩石有效孔隙度,%;
ϕNsh——泥质的视中子孔隙度,%;
Vsh——泥质含量,%.
在泥质视中子孔隙度为常数的情况下,(1)式可转换为
式中f(Vsh)——泥质指示参数。
(2)式表明,泥质含量可以用中子孔隙度和核磁有效孔隙度的差值进行表征,在一定程度上反映了细粒颗粒的多少。
(2)分选系数测井表征方法砂砾岩储集层的好坏受岩石分选控制,岩石的分选系数可以用粒度分析中的标准偏差表示。研究发现标准偏差与岩石中细粒物质含量具有较好的相关性(图8)。
由图8可以看出,当砂砾岩储集层中的细粒物质含量较低时,岩石的标准偏差较小,分选好;而当细粒物质的含量升高时,岩石的标准偏差较大,分选差。因此,(2)式可用以表征分选系数。
图8 分选系数与细粒物质含量关系
(1)在岩心观察基础上,结合岩石实验分析化验技术及生产测井资料,砂砾岩储集层发育受岩性岩相影响,含砾中粗砂岩储集性最好,灰色硅质胶结砂砾岩其次;褐色砂砾岩不是有效储集层;分选对储集层性能具有较强的影响作用,分选较好的砂砾岩是主要的储集层。
(2)密度—电阻率交会图版对识别以颜色、粒度、成分综合命名的岩性分类具有很好的对应关系;电阻率成像测井资料可以有效识别岩石的结构构造,结合岩石结构构造及岩性可以建立沉积相类型。沉积相约束下的岩性岩相构成了特定的岩石单元组合,可以用于预测储集层发育带。
(3)中子孔隙度反映孔隙空间及泥质含量,而核磁有效孔隙度反映有效孔隙的大小,其差值反映了泥质含量的多少。砂砾岩分选性与泥质含量具有较好的负相关性,可以用定义的泥质含量表征砂砾岩的分选程度。
(4)本文提出的砂砾岩储集层识别方法,即以常规测井曲线识别岩性,用电阻率成像测井资料识别岩石结构构造,划分沉积相;建立岩石类型识别图版,进行沉积相约束下的岩相划分;最后利用中子—核磁有效孔隙度差值计算岩石分选系数,三者合一,可用以预测砂砾岩储集层发育带和评价储集性能的优劣。
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Control Factors and Logging Evaluation Method for Glutenite Reservoir in Mabei Area, Junggar Basin
WANG Guiwen1,SUN Zhongchun2,FU Jianwei1,LUO Xingping2,ZHAO Xianling1,PAN Tuo2
(1.State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting,ChinaUniversity of Petroleum,Beijing 102249,China; 2.Research Institute of Exploration&Development,XinjiangOilfield Company,PetroChina,Karamay,Xinjiang 834000,China)
The fan delta deposit in Mabei area of Junggar basin is characterized by wide distribution of glutenite reservoirs,but various types of sand bodies and unclear control factors on the reservoirs caused the difficulty of related logging evaluations.Based on the core sam⁃ples’observation,this paper studied the petrology of the core unit combination controlled by different sedimentary facies,and comprehen⁃sively analyzed the core lab and the formation test data.The results show that the rock type,sorting feature and rock cementation type are the main control factors on the glutenite reservoir development.The physical property and reservoir quality tend to become poor from the grey pebbly medium⁃coarse sandstone in underwater distributary channel to the brown glutenit facies in overwater braded river channel. The log characterization method for the glutenite lithology and lithofacies is as follows:a)using FMI logs to identify the rock texture and structure,and classify the microfacies of glutenite;b)using conventional logs combined with FMI logs to identify the lithology,and c)using the difference between neutron log porosity and NMR effective porosity to evaluate the shale content,sorting coefficient,etc.The case study indicates that this combination method can be applied to classification and evaluation of glutenite reservoirs.
Junggar basin;Mabei area;Baikouquan formation;glutenite reservoir;control factor;well logevaluation;lithology;lithofacies
TE112.24
A
1001-3873(2015)01-0008-06DOI:10.7657/XJPG20150102
2014-10-29
2014-12-08
中国石油创新基金(2013D-5006-030)
王贵文(1966-),男,山西大同人,教授,博士,测井地质学,(Tel)010-89733435(E-mail)wanggw@cup.edu.cn.