车排子凸起石炭系火山岩储层测井综合评价

2018-06-15 02:35马立群杨少春
特种油气藏 2018年2期
关键词:石炭系火山岩岩性

汪 勇,向 奎,马立群,杨少春,庄 圆

(1. 中国石油大学(华东),山东 青岛 266580;2. 中国石化胜利油田分公司,山东 东营 257017;3. 山东科技大学,山东 青岛 266590)

0 引 言

近年来,准噶尔盆地车排子凸起石炭系火山岩油气藏探明储量可观,展示出良好的勘探潜力,已成为油气勘探开发的重要目标[1-4]。受储层资料精度及认识程度的制约,研究区火山岩岩性识别、储层物性表征及其有效性评价等问题尚未明确。前人主要通过岩石学研究进行储层岩性识别及其物性特征分析,较少引入测井综合评价[3-6]。该文在岩石学研究的基础上,重点利用常规岩性识别图版和ECS解释对火成岩岩性进行识别,确定了研究区石炭系火山岩地层孔隙度的ECS测井计算模型,基于电成像测井曲线对火山岩高导裂缝参数定量计算,综合运用成像测井和多极子阵列声波测井评价了裂缝的有效性,并在测井约束的地震相分析基础上,结合体融合技术、探井油气显示及试油情况,明确了研究区不同地震反射的平面分布规律和储层发育有利区带。

1 地质概况

车排子凸起属于准噶尔盆地西部隆起的次一级构造单元,平面上呈三角形,面积约为1.08×104km2,东以红-车断裂带为界,与昌吉凹陷及中拐凸起相接,西及西北靠近扎伊尔山,南与北分别与四棵树凹陷和克-夏断褶带相接[7-8]。车排子凸起石炭系顶面遭受强烈剥蚀,总体呈现西北高、东南低的单斜形态,内部被多条断裂切割,形成南北成带、西高东低的断阶式构造[9]。

研究区石炭系地层大多处于海相、海陆交互相的沉积环境,发育巨厚的火山岩岩层,在火山岩形成的漫长地质历史时期中,经历过多期次、多形式的地质构造运动,导致储集空间复杂多样[10],如原生孔隙中的气孔通常和缝、洞相连,而次生的构造缝常为溶蚀-构造复合缝。

2 火山岩岩性识别

岩性识别是储层评价的首要工作,准确识别岩性是岩相划分和储层参数精确计算的前提,也是储层综合评价与预测、地质建模及油藏描述的基础[7-11]。

2.1 常规方法识别岩性

研究区石炭系总体埋深较大,岩性识别较为困难。根据国际地质科学联合会推荐的TAS图解[12],准噶尔盆地石炭系火山岩样品主要位于中基性岩和基性岩区域(图1a)及中—低钾系列区域(图1b),表明车排子凸起石炭系火山岩的主要特征以中—低钾的中基性岩为主。

基于研究区岩心的严格归位,对测井响应特征进行标定,统计确定岩性的测井响应特征值范围,进而建立自然伽马-密度交会图和自然伽马-电阻率交会图,区分火山岩和沉积岩,解释火山岩类型。根据研究区岩性数据在常规测井岩性识别图版中的位置,将研究区石炭系岩性分为玄武岩、玄武质火山角砾岩、安山岩、凝灰岩和流纹岩5类岩性,并建立其对应的识别图版(图1c)。

图1 火山岩TAS、SiO2-K2O图解及测井岩性综合识别

2.2 ECS测井识别岩性

常规测井的中子、密度等数据易受岩石孔隙度、流体性质的干扰,进而影响岩性识别的精度[13]。ECS测井技术通过获取俘获伽马能谱信息,推导地层元素的相对百分含量,并应用聚类分析、因子分析等方法定量求解地层的矿物含量,是一种能从岩石化学成分角度解决岩性识别问题的测井方法[12-13]。ECS测井获得的连续的钠、钾和硅等地层元素的含量,为TAS分类奠定了基础[14]。

然而,ECS测井只能反映岩石的矿物成分,不能反映岩石的结构特征,不易区分同酸度的不同种岩性。为弥补ECS测井的不足,结合岩矿鉴定结果,绘制了ECS解释剖面(图2),综合建立了研究区多个单井综合柱状剖面,提升了岩性识别的精确度。

图2 排666井1004.0~1012.3m岩性综合

3 储层参数确定

3.1 基质孔隙度计算

基质孔隙度是指不包括宏观裂缝在内的储集空间的孔隙度,主要由气孔、溶蚀孔洞、微裂缝等组成。

考虑到岩石成分的复杂性,通常采用三孔隙度中的2条曲线进行交会处理,该方法能够克服单条孔隙度曲线非地层因素引起的异常,但解释精度受控于骨架矿物参数的求取[15-26]。

ECS测井可以获得火成岩主要造岩矿物元素的质量百分含量,进而准确计算地层孔隙度。在利用实验室岩心分析得到的岩石骨架密度和矿物元素统计关系的基础上,利用ECS测井逐点求取地层骨架密度,进而计算地层孔隙度。

基于岩心实验,建立了利用3种元素含量求解石炭系火山岩骨架密度的计算模型:

ρma=2.53553+0.10462Wsi+
0.40365WFe+13.61998WTi

(1)

式中:WSi、WFe、WTi分别为硅、铁、钛元素的质量百分含量,%;ρma为石炭系火山岩骨架密度,g/cm3。

密度测井孔隙度计算模型:

(2)

式中:φ为地层孔隙度,%;ρb为地层密度测井值,g/cm3;ρf为地层流体密度,g/cm3,取1。

以排666井钻井取心井段为例,分别利用上述2种方法计算了地层孔隙度(表1)。其中,双孔隙度交会模型计算孔隙度结果相对误差平均为7.8%,ESC测井计算孔隙度结果相对误差平均为5.5%,具有较高精度。

3.2 裂缝参数计算

通过对电成像测井中高导缝特征值的描述,可以定量计算出高导缝的裂缝密度、裂缝宽度和裂缝长度等参数。通过实验及数学模拟得出裂缝宽度经验公式:

w=cARmbRxo(1-b)

(3)

式中:w为裂缝宽度,mm;A为由裂缝造成的电导异常的面积,mm2;Rxo为地层的电导率(一般情况下为侵入带电阻率),Ω·m;Rm为泥浆的电阻率,Ω·m;c,b为与仪器有关的常数。

裂缝孔隙度为:

(4)

式中:φf为裂缝孔隙度,%;wi为第i条裂缝的平均宽度,mm;Li为第i条裂缝在统计窗长L内(一般L选为1.000 0 m或者0.609 6 m)的长度,mm;D为井径,mm。

对研究区5口重点井石炭系火山岩裂缝参数及裂缝产状进行统计。石炭系火山岩高导缝倾角以中高角度缝为主,一般为20~80 °,走向受断层影响,与附近大断层方向一致,排60、排662井石炭系火山岩受多条断层影响,走向杂乱。研究区石炭系火山岩裂缝的开口度为29~280 μm,裂缝的长度为0.028 6~8.938 0 m/m2,裂缝的孔隙度为0.000 000 828%~0.138 000 000%。其中,排66井裂缝孔隙度较小,裂缝长度小于8.938 0 m/m2,平均为2.927 0 m/m2;裂缝水动力宽度小于284 μm,平均为90 μm;裂缝视孔隙度小于0.138 0%,平均为0.001 6%;裂缝发育主要集中于2 108.4 m以上。

表1 排666井计算孔隙度与岩心分析孔隙度误差统计

4 储层裂缝有效性评价及储层质量划分

4.1 裂缝有效性评价

利用成像测井资料,可以有效识别出3类裂缝:①高导缝。在成像图上表现为暗色正弦条纹,主要为开口缝和低阻矿物充填缝,其中,开口缝为有效裂缝,被低阻矿物充填的缝为无效裂缝。②高阻缝。在成像图上表现为亮色正弦条纹,是被高阻矿物充填的裂缝,为无效裂缝。③钻井诱导缝。在成像图上表现为羽状或垂直裂缝,是在钻井过程中,由于应力释放产生的裂缝,延伸距离短,对油气运移和储集无帮助,为无效裂缝。

成像测井能有效识别出裂缝,却无法区分低阻充填缝和开口缝,也无法区分垂直裂缝和垂直的钻井诱导缝。研究结果表明,根据多极子阵列声波测井纵、横波及斯通利波能量衰减幅度,能较好地判断裂缝的有效性。图3为排66井电成像和XMAC声波幅度衰减图,其中,1 275.0~1 285.0 m井段声波幅度衰减图上单极波形图无变化,纵波、横波和斯通利波幅度都无衰减,因此,该段裂缝应为无效的充填裂缝;而1 327.0~1 345.0 m井段电成像图上裂缝发育,声波幅度衰减图上横波、斯通利波衰减幅度大,说明裂缝为角度较高的有效开口裂缝。

4.2 储层质量划分

在测井约束和地震相分析的基础上,利用融合技术,明确了不同地震反射的平面分布规律。在排1井三维区,呈现斜层状地震反射特征,以安山岩、火山角砾岩和玄武岩为主,与石炭系希贝库拉斯组主要发育火成岩吻合。在排60—排665井区,显示弱—空白反射特征,为凝灰岩分布区,与钻井岩性一致。在排669—排67井区,呈杂乱反射特征,以沉积火山碎屑岩为主,与钻井岩性以及石炭系包古图组地层平面分布吻合(图4)。

结合探井油气显示及试油情况,将研究区在平面上划分为3类储层:第1类储层以火山角砾岩、安山岩和玄武岩为主,基质物性较好,裂缝较发育,具有石炭系最有利的储集空间;第2类储层以凝灰岩为主,较第1类储层物性及裂缝等储集空间发育差,制约了油气富集程度;第3类储层以凝灰质泥岩为主,该类储层基质物性差,裂缝不发育,不利于油气聚集成藏。

5 结 论

(1) 准噶尔盆地车排子凸起石炭系火山岩岩性复杂,发育有玄武岩、玄武质火山角砾岩、安山岩、凝灰岩和流纹岩5类岩性。绘制了ECS解释剖面,建立了研究区多个单井综合柱状剖面,提高了岩性识别精度。

图3 排66井电成像和XMAC声波幅度衰减

图4 车排子地区石炭系地震反射特征

(2) 建立了研究区石炭系火山岩地层孔隙度的ECS测井计算模型,并与双孔隙度交会模型、常规物性分析进行了对比,结果表明,ECS计算模型具有较高的精度。

(3) 利用电成像测井曲线计算了研究区石炭系火山岩储层裂缝宽度为29~280 μm,该储层的裂缝长度为0.028 6~8.938 m/m2,该储层的裂缝孔隙度为0.000 000 828%~0.138 000 000%。

(4) 综合运用成像测井和多极子阵列声波测井判断了裂缝的有效性,明确了研究区不同地震反射的平面分布规律,将研究区石炭系在平面上划分了3类储层发育区,其中,以火山角砾岩、安山岩和玄武岩为主的储层为有利储集区。

[1] 邹才能, 赵文智, 贾承造, 等. 中国沉积盆地火成岩油气藏形成与分布[J]. 石油勘探与开发, 2008, 35(3):257-271.

[2] 杨辉, 文百红, 张研,等. 准噶尔盆地火山岩油气藏分布规律及区带目标优选——以陆东-五彩湾地区为例[J]. 石油勘探与开发, 2009, 36(4):419-427.

[3] 石好果, 林会喜, 陈林,等. 车排子地区侏罗系沉积模式及有利区带分析[J]. 特种油气藏, 2017, 24(2):26-30.

[4] 王坤, 张奉,张翊,等. 准西车排子凸起石炭系岩性识别与储层特征[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2014, 36(4):21-28.

[5] 高斌, 付兴深, 杨国涛,等. 南堡5号构造火成岩地质特征及识别技术[J]. 特种油气藏, 2016, 23(6):11-15.

[6] 陈元勇, 王振奇, 邢成智,等. 准噶尔盆地车排子地区火山岩储集层特征[J]. 断块油气田, 2009, 16(5):23-26.

[7] 秦峰, 曾治平, 宫亚军,等. 车排子地区白垩系底部不整合结构及输导作用[J]. 特种油气藏, 2015, 22(4):1-3.

[8] 王金铸, 王学忠. 车排子斜坡带岩性油藏的高效勘探[J]. 特种油气藏, 2013, 20(2):20-24.

[9] 胡秋媛, 董大伟, 赵利,等. 准噶尔盆地车排子凸起构造演化特征及其成因[J]. 石油与天然气地质, 2016, 37(4):556-564.

[10] 管永国, 李艳英, 孙波,等. 准噶尔盆地车排子地区石炭系不整合结构测井特征及识别[J]. 测井技术, 2014, 38(6):749-754.

[11] 赵军, 杨阳, 陈伟中,等. 基于ECS测井的岩性识别方法[J]. 地球物理学进展, 2015,0(5):2342-2348.

[12] 王璞珺, 郑常青, 舒萍,等. 松辽盆地深层火山岩岩性分类方案[J]. 大庆石油地质与开发, 2007, 26(4):17-22.

[13] 杨英波, 周娟, 于洪新,等. ECS测井在火山岩储层岩性研究中的应用[J]. 国外测井技术, 2011(3):32-34.

[14] 舒萍, 丁日新, 曲延明,等. 徐深气田火山岩储层岩性岩相模式[J]. 天然气工业, 2007, 27(8):23-27.

[15] 尹洪彦. 松辽盆地徐家围子断陷火山岩储层基质孔隙度、渗透率测井计算方法[J] .内蒙古石油化工. 2011,38(5):151-153.

[16] 黄布宙, 潘保芝. 松辽盆地北部深层火成岩测井响应特征及岩性划分[J]. 石油物探, 2001, 40(3):42-47.

[17] 谭锋奇, 李洪奇, 姚振华,等. 元素俘获谱测井在火山岩储层孔隙度计算中的应用[J]. 国外测井技术, 2008,23(6):27-30.

[18] 邓西里, 李顺明, 孔垂显,等. 新疆金龙2油田裂缝性火山岩油藏地质建模方法[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2016, 38(4):37-47.

[19] 潘茂刚. 测井新技术在胜利油田复杂储层中的应用[J].中国高新技术企业, 2013(29):31-34.

[20] 董经利. 多极子阵列声波测井资料处理及应用[J]. 测井技术, 2009, 33(2):115-119.

[21] 常少英,沈安江,李昌,等. 岩石结构组分测井识别技术在白云岩地震岩相识别中的应用[J]. 中国石油勘探, 2016, 21(5): 90-95.

[22] 成大伟,袁选俊,周川闽,等. 测井岩性识别方法及应用——以鄂尔多斯盆地中西部长7油层组为例[J]. 中国石油勘探, 2016, 21(5): 117-126.

[23] 白玉湖,陈桂华,徐兵祥,等. 页岩气产量递减典型曲线模型及对比研究[J]. 中国石油勘探, 2016, 21(5): 96-102.

[24] 段中钰 , 郭宏伟. 碳酸盐岩洞穴型储层散射特征有限元正演模[J]. 中国石油勘探, 2016, 21(5): 103-109.

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