王立伟, 李生杰, 刘晓雪 , 侯煜菲 , 周城汉 , 向世琦 , 王孟
(1.中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室, 北京 102249; 2.中国石油大学(北京)非常规油气科学技术研究院, 北京 102249; 3.中国石油大学(北京)地球物理学院, 北京 102249)
随着中国四川盆地页岩气资源勘探不断深入,已探明的页岩气藏多具低阻现象,这使得低阻气藏逐渐成为油气勘探评价的重点研究对象之一[1]。而储层含水饱和度的精确计算对于储层评价和油气储量的计算具有重要的现实意义。但由于气藏低阻现象的存在,常导致基于电法测井的Archie公式及其变式失效[2-3]。为了探索新的含水饱和度计算模型,近年来,中外学者针对页岩储层低阻气藏含水饱和度计算方面开展了大量的研究。石文睿等[4]利用页岩气有机质背景值与页岩气层实测或计算的总有机碳含量比值,提出一种非电法测井信息计算页岩层含水饱和度方法,但忽视了总有机碳(total organic carbon,TOC)含量计算精度对含水饱和度计算精度的影响;刘帅等[5]认为Archie公式中计算页岩储层的岩电参数的准确求取困难,在很大程度上也会影响所建立的饱和度精度;张晋言等[6]利用体积密度与补偿中子曲线或视密度孔隙度与视中子孔隙度重叠提出一种非电法测井信息计算页岩层含水饱和度方法,未考虑井眼扩径影响,使得含水饱和度模型适用性变差;宋明星等[7]通过修正Archie公式与Waxman-Smits方程中参数的影响,建立了两种饱和度计算模型,但仍无法避免低阻因素对饱和度模型的影响。
为了进一步提高含水饱和度模型的计算精度,在深入剖析研究区低阻成因及传统电法测井局限性的基础之上,并借鉴前人研究成果,将多个低阻因素耦合入含水饱和度模型之中,运用岩性数据对之进行校正,以适用于四川盆地五峰龙-马溪组页岩低阻气藏段的含水饱和度计算模型,为该区页岩气储量的准确计算提供技术支撑。
四川盆地及其周缘五峰-龙马溪组段岩性主要为富有机质的黑灰色碳质泥岩、碳质页岩,页岩气有利富集段厚25~50 m,有机碳高值段主要分布于五峰组黑色页岩段及龙马溪组底部黑色页岩段,其中五峰组黑色页岩段有机碳含量主要集中在3%~6%,平均3.48%;龙马溪组底部有机碳含量主要集中于1%~4%,平均值为3.43%。其镜质体反射率Ro介于2.5%~4.6%,有机质演化程度属于高成熟-过成熟阶段,含气量为0.3~5.09 m3/t[8]。
测井曲线上,页岩气层普遍呈现高自然伽马、低密度、中低电阻率值特征[9]。根据测井响应的差异从上而下将龙一1亚段分为4小层。测井响应上,龙一1亚段从第3至第1小层,自然伽马最高,密度、中子偏低(图1)。
GR为自然伽马,CAPI;KTH为无铀伽马,GAPI;AC为声波时差,μs/m;DEN为密度,g/cm3;CNL为中子,%;RXO为冲洗带地层电阻率,Ω·m;RT为地层真电阻率,Ω·m
地层电阻率数值的巨大差异是造成页岩储层含水饱和度评价的难点所在。影响页岩气储层电阻率变化的主要因素有:地层水矿化度、黏土矿物附加导电、黄铁矿导电矿物、有机质石墨化、裂缝等[10-12],多种影响因素联合作用导致了页岩气的低阻。
在影响地层电阻的因素中,均受到不同导电机理所控制。明确不同影响因素的导电机理,是确定其低阻成因的关键。为此,就其影响因素进行如下分析。
针对地层水矿化度对电阻率测井的影响研究最为广泛,地层水对电阻率的影响主要来自于地层水中可运动离子的导电性,地层水饱和度越高、矿化度越高,地层水导致的岩石电阻率降低现象会越明显,是由于高饱和度、高矿化度的地层水在页岩储层中形成以高含盐束缚水为介质的导电网络[7]。长宁页岩区块矿化度范围为19~50 g/L,平均矿化度超过35 g/L,依据地层水中的无机盐含量划分,长宁研究区块地层水类型属于盐水型[13]。
黏土矿物的导电性则主要来自于两方面,一方面,黏土矿物由于其晶格发育特征,大多数具有层状或纤维状特征,结合水分子的能力较强,会具有较高的束缚水含量;另一方面,黏土矿物还具有较高的阳离子交换能力,这种离子的沟通过程会进一步增强地层的导电性,降低岩石电阻率。四川盆地南部下志留统龙马溪组黏土矿物含量较高,黏土矿物以绿泥石、伊蒙混层及伊利石,主要集中在25%~50%[14]。
四川盆地五峰-龙马溪组页岩为典型的海相页岩,黄铁矿一般在海相页岩中多见[15]。黄铁矿对于岩石导电性的降低则具体体现在黄铁矿本身就是典型的导电矿物,其电阻率远低于页岩储层中其余矿物组分(表1)。黄铁矿在页岩中的形态多呈分散状或沿层理面分布,其中,沿层理面分布的黄铁矿在电阻率测井上响应显著,而对于呈分散状分布的黄铁矿,由于其含量较低,可以忽略其对地层电阻率的影响。
表1 不同矿物的导电性数据表
随着有机质热演化程度的不断进行,当其进入高过成熟阶段,有机质发生降解、裂解等过程,其固体有机质部分或全部转化为石墨或类石墨物质的地质现象。由于石墨的电导率优于黄铁矿,可能会造成页岩电阻率的降低[16]。研究表明,四川盆地及周缘五峰-龙马溪组有机质热演化程度较高,处于高成熟-过成熟阶段,部分有页岩气层段可发生有机质石墨化的现象,导致电阻率测井响应特征上出现低值区[8]。
裂缝也是造成页岩低阻因素之一,裂缝对电阻率的影响主要考虑裂缝的填充物对电阻率的影响。若裂缝中填充黄铁矿、高矿化度地层水等导电物质,则对电阻率的影响会十分明显。同时,裂缝的宽度、裂缝的密度及裂缝的延伸程度对电阻率也具有不同的影响[17]。四川盆地龙马溪组的页岩储层中发育构造缝、层间缝、收缩缝[18]。
含水饱和度是评价页岩储层含气性的重要参数之一,高的含水饱和度,往往对应差的含气性、低的含气量[19]。通过对四川盆地川南地区的长宁、长宁西、泸州等研究区块的多口井的含水饱进行测试并统计,结果显示,川南地区低电阻页岩气井含水饱和度整体偏高,为30%~60%,其中长宁西的宁西A井、长宁的宁A井、泸州的泸A井的龙一1亚段平均含水饱和度均为50%以上,最高可达60%,相比对于其余地区的低电阻页岩井来说,其龙一1亚段平均含水饱和度值也相对较高,为30%~40%(图2)。
图2 川南地区低电阻页岩平均含水饱和度
研究发现有机质、黏土矿物及其束缚水孔隙体积是影响含水饱和度的关键因素。五峰组-龙马溪组底部页岩主要以有机质孔和黏土矿物晶间孔为主。TOC含量越高,有机质孔隙越发育,促使甲烷优先占据赋存空间,使得地层水的赋存空间减少,含水饱和度降低;反之,黏土矿物含量越高,黏土矿物晶间孔越发育,黏土矿物束缚水含量越高,使得总的含水饱和度越高[20]。
地层水对电阻率具有普遍性影响,笔者通过对宁西A、合A、黄A及卢A四口井所取岩心先烘干72 h,保证页岩岩心内的水分完全烘干,并在真空条件下饱水72 h,之后,根据岩心在饱和水前后的质量差,可以计算饱和后岩心的含水饱和度,并通过岩电实验测得其饱和水时的电阻率值,最后,利用烘箱对岩心分别进行烘干、称重和电阻率测试,以得到不同含水饱和度下页岩岩心电阻率。对四组实验数据进行岩心测量电阻率与含水饱和度回归分析发现二者呈幂函数相关关系(图3),当含水饱和度较低时,电阻率随饱和度变化幅度较大,当含水饱和度不断增大时,电阻率值趋于平缓。
图3 不同地区页岩电阻率与含水饱和度关系图
根据图3显示出来的特征表明,页岩电阻率与页岩的含水饱和度具有普遍的相关性。但是对于不同地区,不同状态的页岩来说,电阻率与含水饱和度的相关关系存在明显差异。对于岩心样品来说,大致可以划分为两类,一类岩心具有受含水饱和度影响电阻率上升迅速的特征,而另一类岩心则具有受含水饱和度影响电阻率变化相对较弱的特征。对第一类岩心来说,黄A井、泸A井等样品具有典型特征,随含水饱和度下降,电阻率迅速上升,且饱和度的下降最高可导致电阻率上升近90%。而对于宁西A井样品及合A井样品来说,则属于典型的第二类样品,在相同的饱和度下,该类岩石电阻率明显低于第一类岩石的电阻率,且其电阻率随含水饱和度的上升并不明显。这种现象可能指示,在低电阻页岩岩石中,除地层水之外,页岩岩石内部组构对岩石导电性的影响是极其明显的。
含水饱和度测井评价,是基于研究区的地质特征,综合对比分析优选合适的模型,以实现对所研究目标区块含水饱和度的精准预测。传统的含水饱和度预测模型有Archie公式、Simandoux公式、双水模型等电法测井模型,各类模型的使用往往具有一定的经验性及局限性,针对低阻这一特殊地层,影响含水饱和度的因素也趋于复杂化,使得常规的电法测井模型预测效果变差,为提高研究区含水饱和度的预测精度,通常需要综合考量各类影响因素的复合影响,从而进行非电法测井模型的研究。对各类模型的适用性做如下分析。
Archie纯砂岩的含水饱和度计算模型为
(1)
式(1)中:Sw为含水饱和度;a、b为岩性系数;m为孔隙度指数;n为饱和度指数;Rw为地层水电阻率,Ω·m;Rt为岩石电阻率,Ω·m;φe为有效孔隙度。
Simandoux混合泥质砂岩含水饱和度的求解模型为
(2)
式(2)中:R′t为地层电阻率,Ω·m;Rsh为纯泥岩电阻率,Ω·m;Vsh为泥质含量,v/v;a为岩性系数,通常取1;m′为胶结指数,通常取2;n为饱和度指数,通常取2。
双水模型,又称为阳离子交换模型,该模型在计算含水饱和度时考虑了黏土束缚水的导电部分。
(3)
式(3)中:Swb为黏土束缚水饱和度,v/v;B为交换阳离子当量电导,S·cm3/mmol·m;Q为岩石阳离子交换容量,mmol/cm3;γ为NaCl活度,无量纲。
含水饱和度非电法测井评价,在计算含水饱和度时有效的避开了低阻因素对电法测井的影响,并运用岩心数据与非电法测井数据进行校正,从而建立精准的非电法测井评价模型。
如图4所示,以泸C、黄A两口井为例,建立电阻率-饱和度模型,模拟正常情况、黏土矿物影响。可以看出,3条曲线呈现一个减小的趋势。将两口井的测井数据加到模型里,可以分析其低阻的具体成因。
泸C井的数据加载后如图4(a)所示,由于泸C井的地层为泥页岩,含有泥质,因此与纯砂岩地层的红色的线不会完全一致;黄A井的数据加载后如图4(b)所示,井数据与伊利石影响下的曲线相一致,由此可知伊利石是造成黄A井低阻的主要原因之一,依据各类电法模型的适用性,故优选双水模型来进行含水饱和度的预测评价。针对黄A井,将双水模型计算得到的含水饱和度与实测数据进行对比,如图5所示,二者趋势一致,相关性很好,因此可以用该模型来预测含水饱和度与黏土含量之间的关系,针对研究区的高有机质丰度,为了提高含水饱和度的计算精度,也应该将有机质这一低阻因素加入其中,使得预测值更加接近真实数据。
图4 电阻率-饱和度模型
图5 黄A井预测含水饱和度与实测饱和度的对比
由研究区地化特征以及电阻率-饱和度模型可知,造成四川盆地五峰-龙马溪组页岩低阻的成因主要有高含水饱和度、高黏土矿物含量及高有机质丰度。在含水饱和度求解时,常规的电法测井所用的Simandoux方程及双水模型,两个模型都没有考虑地层有机质的影响;非电法测井弥补了常规电法测井在计算含水饱和度的不足之处,将造成页岩低阻的因子也考虑其中,可表示为
Sw=f(TOC,Vsh,…,AC)
(4)
式(4)中:AC为声波时差,μs/m。
以宁A井为例,这口井的低阻成因主要是有机质和黏土矿物,据此建立起包含声波、有机质和黏土矿物在内的含水饱和度计算公式为
Sw=0.317 3+0.003 927AC-0.123 7Vsh-0.091 87TOC
(5)
根据式(5)可以计算含水饱和度,将用新方法计算的含水饱和度与双水模型计算得到的和实测值进行对比,得到图6,可以看出,通过新方法得到的含水饱和度值与实测值匹配度较好,因此用此模型计算含水饱和度的效果最佳,推荐适用。
图6 宁A井多种方法计算与岩心含水饱和度对比
(1)低阻页岩气层段在测井曲线上具有自然伽马最高,密度、中子偏低的测井响应特征,针对本研究区的低阻成因主要为高含水饱和度、高黏土矿物含量及高有机质丰度。
(2)四川盆地的低阻页岩含水饱和度值介于30%~60%,全区内含水饱和度整体偏高;通过开展不同区的岩电实验可知,低阻页岩的含水饱和度与电阻率呈幂函数关系,其中泸A与黄A井电阻率随含水饱和度的变化幅度较大。
(3)通过综合运用电法与非电法两种测井评价方法,针对五峰-龙马溪组低阻页岩气层段的含水饱和度进行求解,经与岩心数据校正发现,非电法测井评价模型,其与岩心数据的匹配度较高,从根本上解决了电法测井评价计算得的含水饱和度数值偏高的现象,同时也为该区低阻页岩气藏勘探开发提供了技术支持。
(4)针对低阻气藏含水饱和度的计算方法研究还需要继续深化,岩心实验技术及相关机理分析还需要进一步加深,以建立适用性更高的含水饱和度计算模型。