焦石坝页岩有机碳含量地球物理预测

韩 冰，孙伟超

河北地质大学 勘查技术与工程学院，河北 石家庄 050031

一、引言

随着页岩气理论研究及相关勘探开发技术的逐步成熟，页岩气作为一种资源大、周期长、产量稳定的非常规清洁能源受到国内外学者的广泛关注。页岩气按其赋存方式主要分为吸附气和游离气，是天然气在泥页岩层系中就近聚集的结果，具有典型的自生自储、原地成藏的特点[1]，页岩的极低孔、低渗的特点使得页岩油气的开采难度提高，通常将页岩有机质含量、含气量等作为影响页岩储层评价的参数。近年来国内外学者对页岩气的研究日益增多，刘双莲等[2]指出页岩气有机碳含量是储层评价的重要参数。刘承民[3]通过分析并总结页岩气测井响应特征，指出页岩气有机碳含量、测井曲线的异常敏感响应及其物性特征差异三者之间均呈正相关的关系；此外，Passey等[4]指出页岩矿物成分变化会对页岩气储层的地球物理响应产生较大影响。Martinez等[5]认为页岩气储层中纵横波速度、密度、及波阻抗值较低均与有机质的存在密切相关。基于前人研究，通过分析页岩气地震响应特征，并结合模型正演与阻抗反演有效的预测了该区页岩气有机碳含量，为后期的勘探与开发提供了可靠依据。

重庆涪陵焦石坝区块属于川东褶皱带，主体位于万县复向斜的南部。该区块构造为整体平缓但两侧被较多断层所夹持的断背斜构造。焦石坝断背斜总体为北东走向，构造高点位于靠近大耳山西断层的三维区东北部。从平行构造走向的连井剖面看焦石坝断背斜主体宽缓，奥陶系、志留系及上覆地层产状一致，向西南、东北方向倾覆，背斜形态清楚，地层平缓；从垂直构造走向的剖面清楚地反映出焦石坝断背斜的西北部地层较陡、东南部被断层复杂化的背斜形态；区内整体表现出断层不发育特点，该构造背景为页岩气的成藏及富集提供重要支撑。研究区内页岩气藏的有利聚集区位于奥陶系五峰组-下志留统龙马溪组下部层位，在横向上岩性（泥页岩）、厚度分布具有一致性；在纵向上由测井资料显示有机碳含量、含气量等参数表现出不同趋势。研究工区面积约347平方千米，工区中分布3口重点探井：分别为JY1井、JY2井、JY3井，此外三口探井均分布在构造区块的主体平缓地带。

二、页岩储层有机物特征

页岩气的源岩多为暗色泥页岩或富含有机质的高碳泥页岩，而气源成因主要由于热成熟作用或生物作用，故烃源岩中丰富的有机质为页岩气储集提供了重要的物质前提，为确保充足的有机质含量，通常国内外采用有机碳丰度指标——总有机碳含量（TOC）作为评价的重要参数[6]。TOC值能直接影响页岩气的富集程度，并从一定程度上直接反映页岩储层含气量大小及生烃强度。在同一条件下，含气页岩生烃强度、页岩气富集程度与有机碳含量之间基本呈拟线性关系，即有机碳含量越高页岩储层含气量就越大[7]。与常规油气藏相似，只有当页岩气含量达到一定高度才有可能成为页岩气工业生产的聚集区，即只有当有机碳含量达到一定门槛值，页岩气藏才能满足大规模开发的工业价值。根据页岩气资源／储量计算与评价技术规范明确规定，对于含气页岩储层有机碳含量下限标准为CTOC≥1%。通过对焦石坝地区页岩气井岩心采样分析，有利烃源岩区龙马溪组层段具有较高的总有机碳含量，其值主要为0.46%～6.79%，平均含量为2.66%，总体具有较高的工业开采价值。

三、有机碳含量计算

目前有机碳含量的计算方法较多，除实验室检测方法外，主要应用测井预测法。其中测井曲线对有机碳含量的敏感响应是识别和评价页岩气的关键。通常将电阻率和孔隙度等测井曲线交汇重叠来计算总有机碳含量，也叫ΔlgR方法。该方法的基本原理是：将需要交汇重叠的孔隙度曲线（声波测井、补偿中子、密度）与电阻率曲线叠合，对于有机质贫瘠层段，两条曲线趋势基本一致；而在有机质含量较高的层段中两者差异较大，易于分离，这是低速（高声波时差）、低密的干酪根响应和地层流体在电阻率曲线上表现的敏感响应[8-11]。本文基于声波时差—电阻率重叠法是按一定刻度关系的声波时差曲线与电阻率曲线交汇重叠，根据有机质含量较高层段的分离程度确定有机碳含量。Passey[4]等指出不同成熟度条件下有机碳含量的测井预测方法。Sondergeld[9]等指出有机碳含量与ΔlgR呈线性相关，且为成熟度RO的函数[10]：

TOC=ΔlgR×102.207-0.1688R0×C

式中：R为计算点的电阻率（单位为Ω·m）；RO为镜质体反射率（单位为%）；C表示一个大于1的乘法算子，用于校正TOC值。

结果表明，通过测井评价预测法计算出龙马溪组层段的有机碳含量与岩心采样实测分析结果进行对比（如表1），两者有机碳含量值差距较小，吻合程度较高，绝对误差小于2%。

表1 TOC含量预测值与实测值预测对比

四、地震波场模拟

有机碳含量是评价页岩气藏的重要参数之一。因此本文采用地震波场模拟对页岩气有机碳含量变化进行模型正演，对后期叠后阻抗反演预测页岩气储层特征参数提供重要作用。

在详细分析地震数值模拟的基本原理和方法技术的基础上，综合地质特征、测井资料与岩石物理分析结果，建立不同的有机碳含量模型（图1），参数如表2所示。然后采用交错网格差分模拟算法进行地震波波动方程正演并分析其地震波长响应特征，地震正演记录如图2所示。通过交汇分析，有机碳含量（图2d）与正演成果剖面的泥页岩顶部地震振幅值成正比。也就是说正演成果剖面的地震振幅与泥页岩的有机碳含量相关性最好，基本为正相关关系，地震振幅值越强，有机碳的含量就越高。

图1 有机碳含量模型

图2 不同有机碳含量模型正演记录(a～c)和振幅值相关性(d)

表2 有机碳含量模型参数

五、有机碳含量预测

（一）有机碳含量与波阻抗的相关性

地层中页岩气有机碳含量不同则其相应层段的测井曲线响应特征不同。首先综合地质与测井资料分析，确定含气层，并采用随机模拟手段对未知点赋值，进而得到TOC数据体。其次通过精细构造解释及标定建立实际地质模型，并结合地震数据进行叠后阻抗反演。最后将有机碳含量数据体与纵波阻抗进行交汇，并根据其相关性进行分析及预测：

式中：Za为纵波阻抗。其中交汇结果如图3所示，由图可知有机碳含量与波阻抗基本呈拟线性关系，且相关性高达79.1%，从整体趋势可以明显看出，有机碳含量随波阻抗的增大而减小，此外从颜色可以看出，有机碳含量与自然伽马之间呈正相关。

图3 页岩气有机碳含量与纵波阻抗交汇图

（二）叠后阻抗反演与效果分析

1. 子波提取与层位标定

综合运用测井、地震、及地质三方面信息建立的层位标定是联系地震数据和测井数据的桥梁，在地震反演中占有重要地位。首先在目的层段提取实际子波，利用该子波制作的合成记录对测井数据作进一步调整并提取子波。如此反复直到求出一个满意的子波。从合成地震记录制作（如图4）来看，合成记录与井旁地震的匹配较为一致，波组和相位具有良好的对应关系，合成记录的速度能够准确的反映井口地区的地下速度。从该区两井时深对拟合曲线的对应关系来看，所有井的时深对曲线均呈平行关系，这也充分证明各井合成记录标定准确。

图4 JY1井、JY2井、JY3井合成地震记录综合标定

2. 建立地质模型

在井震标定的基础上，综合测井曲线与精细构造解释结果，建立正确反映该区地质沉积环境和构造特征的初始地质模型。首先根据地质沉积规律，在构造解释的大层之间进行三角内插得到小层，从而建立包含小层顶底界面在内的地层框架模型；然后在该框架模型的约束和地震资料横向变化趋势的基础上，利用快速克里金差值算法在小层内对井阻抗曲线进行内插外推，并通过小层的厚度变化情况对波阻抗曲线进行适当修改，最后得到一个可靠的地质模型（图5）。

图5 JY1-JY2-JY3井连井线二维地质模型剖面

3. 阻抗反演

在反演过程中合成记录与原始地震道存在的残差以及反射系数的稀疏程度是控制反演结果好坏的两个重要参数。其中合成记录与原始地震道的相关程度取决于地震残差的大小，而在低频背景下波阻抗的变化通过反射系数的稀疏程度反映，这两者又是相互矛盾的。实际应用中通过反复试验从而找到反演参数的最佳组合，本次工作中λ=35时，反演效果达到最佳，反演剖面如图6所示。从剖面上可以看出波阻抗剖面与地震剖面的相似性很高，因此反演结果的可信度较高。从反演剖面和井的储层特征对比结果可以看出，反演过程中质控较好，反演的波阻抗数据已基本能够反映底层的特征变化，任意选择一条连井线，可以看出反演剖面分辨率较高，且反演结果与测井曲线吻合程度高达90%以上。此外，在研究区基于叠后阻抗反演预测出有机碳含量的平均分布情况（图7），通过对研究区三口实测井进行检验，TOC含量较高，因此页岩气有机碳含量地球物理预测为后期页岩气勘探开发及井位部署提供可靠依据。

图6 JY1-JY2-JY3井连井线反演剖面

图7 焦石坝区平均有机碳含量预测图

六、结论

基于测井预测法及岩石物理分析，并通过地震波场模拟对页岩气有机碳含量变化进行模型正演并交汇分析，结果显示有机碳含量与含气量成正比，与地震反射振幅值、有效孔隙度及波阻抗均成反比。

叠后阻抗反演较好的预测了平均有机碳含量分布范围，并通过研究区三口实测井进行检验，准确度高达90%以上，因此页岩气有机碳含量地球物理预测为后期页岩气勘探开发及井位部署提供可靠依据。

[1] 张金川, 汪宗余, 聂海宽, 等. 页岩气及其勘探研究意义[J]. 现代地质, 2008, 22(4): 640-646.

[2] 刘双莲, 陆黄生. 页岩气测井评价技术特点及评价方法探讨页岩气测井评价技术特点及评价方法探讨[J]. 测井技术, 2011,35(2): 112-116.

[3] 刘承民. 页岩气测井评价方法及应用[C]// 全国煤炭地质及勘查技术论坛论文集. 2012: 77-79.

[4] PASSEY Q R, MORETTI F J, KULLA J B, et al. Practical model for organic richness from porosity and resistivity logs[J].APPG Bulletin, 1990, 74(12): 1777-1794.

[5] PRASAD M, PAL-BATHIJA A, JOHNSTON M, et al. Rock physics of the unconventional [J]. Leading Edge, 2009, 28(1): 34-38.

[6] 路菁, 李军, 武清钊, 等. 页岩油气储层有机碳含量测井评价方法研究及应用[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(6): 143-147.

[7] 许杰, 何治亮, 董宁, 等. 含气页岩有机碳含量地球物理预测[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(s1): 64-68.

[8] 于翔涛. 测井技术在烃源岩评价中的应用[J]. 长江大学学报(自科版), 2009(2): 198-200.

[9] 黄仁春, 王燕, 程斯洁, 等. 利用测井资料确定页岩储层有机碳含量的方法优选——以焦石坝页岩气田为例[J]. 天然气工业,2014, 34(12): 25-32.

[10] 郭泽清, 孙平, 刘卫红. 利用ΔlogR技术计算柴达木盆地三湖地区第四系有机碳[J]. 地球物理学进展, 2012, 27(2): 626-633.

[11] 蔡伟祥, 夏振宇, 易院平, 等. 基于小层约束对比下的储层反演综合研究[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(23): 98-103.