基于变系数Δlg R技术的陆相烃源岩总有机碳含量测井评价

黄胜,刘文华,代红霞,王绪,孙连志,刘大勇

(中国石油集团测井有限公司华北分公司,河北任丘062552)

0 引 言

目前评价烃源岩有机质(总有机碳含量,TOC)丰度的方法有2种:①通过实验测试烃源岩TOC数值,优点是数据可信度高,不足是纵向分辨率低,在测试样品有限的情况下,难以客观地表征地下烃源岩段TOC的纵向分布。②建立TOC数值与测井曲线的定量关系,利用测井资料计算TOC[1-3],具有周期短、费用低、分辨率高的优点,评价结果可服务于优质烃源岩的识别[4]、不同丰度级别烃源岩油气贡献量的计算[5]、致密油气资源甜点区的预测[6]。

烃源岩TOC测井评价已发展出多元回归、神经网络、ΔlgR技术等方法[3]。其中,ΔlgR技术所需资料容易获取、操作便捷,在贫泥质、富含TOC烃源岩测井评价方面,取得了较好的应用效果[5-7],但对富泥质、贫有机质的陆相烃源岩层,应用效果不佳。为此,有学者对ΔlgR技术进行了修改。如在研究层段内基线和成熟度值基本不变的情况下,将ΔlgR技术转化为多元回归方程[7-8];针对基线读取过程的繁琐和人为误差的问题,提出利用计算机确定基线的方法[9-11];指出TOC预测误差对模型参数变化敏感[12],将模型关键参数作为待定系数[13],建立变系数ΔlgR技术。

以松辽盆地C地区XI组烃源岩为例,针对烃源岩层富含泥岩、贫有机组分、非均质强的特点,以及模型参数不唯一、TOC预测公式通用性差的问题,采用变系数ΔlgR技术预测TOC,依据研究区具体地质资料并针对单井厘定模型参数。通过与其他技术方法对比,证实变系数ΔlgR技术预测TOC的优越性。

1 模型方法与原理

1.1 变系数Δlg R方法

变系数ΔlgR技术[12-13]的预测公式为

ΔlgR=k(lgR-Lb)+(1-k)(Δt-Lb)

(1)

TOC=aΔlgR+b

(2)

式中,R为电阻率,Ω·m;Δt为声波时差,μs/ft(1)非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同;Lb为声波时差和电阻率曲线的基线值;k和a为待定系数;b为经验值,相当于有机碳含量的背景值。

变系数ΔlgR技术对传统ΔlgR技术进行了3点改进。①比例系数。传统ΔlgR技术认为比例系数为定值,变系数ΔlgR技术将其视为具有地质意义的待定系数。②成熟度参数。变系数ΔlgR技术将包含成熟度(LOM)一项整体视为变量(a),认为该变量与烃源岩沉积环境、热演化程度相关。③基线值。变系数ΔlgR技术采用相对基线值(Lb),即对声波时差曲线和电阻率曲线进行标准化处理,使得两者的数量级相当,避免不同测井仪器造成的系统性误差,利用计算机计算基线值。

1.2 待定系数的预测

变系数ΔlgR技术[6-8]的核心是将模型内的关键参数视为待定系数,待定系数具有地质意义,并直接影响TOC预测效果。

(1)待定系数k。该参数的预测基于ΔlgR技术的叠合法思想,即认为干扰TOC测井响应的因素(包括岩性、孔隙度、流体性质等)在声波时差和电阻率曲线上的响应遵循一定规律,将这种规律定量化(即待定系数k),按该比例将声波时差曲线和电阻率曲线反方向叠合,则可削弱干扰因素[13]。由于不同盆地、地区、单井的干扰因素可能存在差异,因此,待定系数k不是定值。

(2)待定系数a。ΔlgR技术认为待定系数a仅与烃源岩的成熟度有关不同,变系数ΔlgR技术认为a还与烃源岩沉积环境和热演化程度相关。原因是式(2)中烃源岩TOC含量与沉积环境和热演化程度密切相关,ΔlgR反映烃源岩测井特征,据此推断,a应该与烃源岩沉积环境存在关系[13]。

1.3 待定系数的厘定原则

为便于论述,记最小TOC预测误差为最小误差,最小误差对应的k、a分别为最优k值和最优a值,上述3个值均通过实测TOC数据标定得到[12]。即通过典型井计算最优待定系数并应用于周边井得到的TOC预测误差为外推误差(见图1)。若同一盆地或区块内两者变化不大,外推误差能够满足勘探需要,则可从盆地或区块尺度确定待定系数;反之,则需要针对单井厘定待定系数。

图1 待定系数与TOC预测误差关系示意图[14]

2 实例应用

2.1 烃源岩非均质性及测井响应

研究区位于松辽盆地的中部,断陷层序中的XI组发育厚层的泥质烃源岩,颜色呈灰色、灰黑色和黑色,局部发育煤层。烃源岩单层厚度从不足1 m到几十米,岩心(屑)实测TOC介于0.12%～9.98%之间,处于成熟—高成熟的演化阶段。井剖面上TOC频繁波动,离散的取心资料不足以反映TOC的垂向变化。烃源岩层具有高自然伽马、中高声波时差、低密度的特征,受高泥质含量的影响,电阻率响应偏低,具有一定的特殊性(见图2)。

图2 XI组烃源岩测井响应特征

2.2 待定系数的厘定

2.2.1针对单井厘定待定系数

从全区优选出TOC和测井曲线齐全的38口井,分别计算单井最优k值、最优a值和最小误差,通过选取的典型井外推到周边其他井得到外推误差。从外推误差与最小误差对比关系可知(见图3),外推误差与最小误差的差值(误差增量)多数超过10%,接近一半井的外推误差超过30%,误差较大。由此,从区块尺度建立TOC预测公式,无法准确评价所有单井TOC,有必要针对单井厘定待定系数。

图3 待定系数k和a对TOC预测误差的影响

2.2.2厘定待定系数的方法

根据待定系数k的地质意义,粉砂质泥岩、泥质粉砂岩与烃源岩的性质最接近,而且基本不含TOC,更能反映干扰因素的测井特征[13],为此,利用粉砂质泥岩、泥质粉砂岩测井特征确定k值。从目的层中筛选出粉砂质泥岩、泥质粉砂岩,针对它们分别以lgR和Δt为横、纵坐标,建立lgR-Δt交会图,交会图的斜率的绝对值即为待定系数k值。

研究区XI组厚层烃源岩段比砂、泥频繁互层段的TOC高,且烃源岩TOC随着演化程度的增高而降低。如XI组38口单井的最优a值随H(烃源岩总厚度/烃源岩层数)增大呈增大趋势,表明待定系数a与H呈正相关;H值相同时,a值随Ro的降低呈增大趋势,如Ro小于2.0部分比大于2.0部分a值偏大,表明待定系数a与Ro呈负相关趋势。据此,建立了预测公式为

A=α×H/Ro+β

(3)

式中,α和β为拟合公式的系数,通过最小二乘法计算求取;H为平均单层烃源岩厚度;Ro为烃源岩镜质体反射率,取目标层段实测Ro的平均值,单井缺少实测数据时依据Ro与埋深关系推算(见图4)。

图4 待定系数a与烃源岩厚度、Ro的关系

2.2.3待定系数预测结果可靠性验证

图5为研究区典型井待定系数k、a的预测结果。从图5(a)可以看出,预测k值与最优k值比较接近,预测k值对应的TOC预测误差接近最小误差,38口井预测误差与最小误差平均差值为4.5%。从图5(b)可以看出,预测a值与最优a值以及两者对应的TOC误差也比较接近,38口井外推误差与最小误差平均相差4.9%。由此可知,待定系数的预测方法是可靠的。

图5 待定系数k、a预测效果检验

2.3 效果及分析

2.3.1应用效果及对比

图6 变系数Δlg R技术预测TOC与实测TOC对比

将变系数ΔlgR技术应用于全区所有单井烃源岩TOC评价,统计模型预测TOC值与实测TOC值得到两者的平均相对误差为16.6%(见图6),满足研究区勘探需求。从单井上看,测井计算TOC与实测TOC值变化趋势吻合,表明测井评价结果能够准确地反映烃源岩TOC的垂向变化(见图7),可以用于烃源岩非均质性精细刻画。

图7 Cx11井XI组TOC测井评价结果

将ΔlgR技术和多元回归分析方法应用在研究区。表1中列出了测井模型、模型参数预测方法和TOC预测误差。可以看出,ΔlgR技术和多元回归分析方法预测TOC平均相对误差分别为32.2%、29.8%,变系数ΔlgR技术比上述2种方法的误差平均降低15.6%、13.2%。显然,变系数ΔlgR技术的TOC预测效果更可靠,更适合研究区烃源岩TOC评价。

2.3.2误差分析

结合单井TOC预测误差的分布规律(见图8),剖析不同方法的误差原因。①研究区烃源岩非均质强,无法建立统一的TOC预测公式(模型待定系数通用性差),因此,3种方法TOC预测误差均偏高。②变系数ΔlgR技术针对单井确定待定系数,改善了模型对单井的适用性,单井TOC预测误差主要分布在10%～20%之间,因而平均误差不超过20%。③ΔlgR技术采用经验公式预测TOC,受经验参数的通用性差的影响,单井TOC误差多数分布在20%～40%之间,所以平均误差超过30%。④多元回归分析是纯数学方法,多条测井曲线中蕴含丰富的TOC测井信息,对部分井的应用效果较好,TOC误差不超过20%;然而,测井曲线越多也引入冗赘信息,越会导致相当一部分井TOC误差超过30%,这种两级分化最终使得多元回归分析方法TOC误差接近30%。

表1 不同方法预测TOC误差对比

图8 不同方法预测TOC误差分布区间

3 结 论

(1)变系数ΔlgR技术将ΔlgR技术的经验参数作为待定系数,针对盆地、区块或单井厘定待定系数,模型所需资料容易获取,能够实现低有机质丰度、强非均质烃源岩TOC准确预测。

(2)研究区单井之间测井评价模型参数的通用性差,采用依据单井厘定待定系数的方法,变系数ΔlgR技术预测TOC预测误差比ΔlgR技术和多元回归方法分别降低15.6%和13.2%。

(3)针对泥质烃源岩层确定待定系数k和a,预测方法具有一定的适用范围,在其他盆地或地区应用过程中,建议结合实际资料验证方法的可行性,必要时也可按照本文中的方法思路,进一步完善待定系数的预测方法。