南川地区龙马溪组海相页岩孔隙特征精细描述及分形特征分析——以胜页1井为例

黄开展 刘 薇

(1. 中海油能源发展股份有限公司工程技术湛江分公司 广东湛江 524057； 2. 中海石油(中国)有限公司湛江分公司 广东湛江 524057)

作为非常规油气的重要类型之一，页岩气是一种自生自储、原地成藏式的非常规天然气资源，目前已在中国的油气勘探中日益受到重视[1-4]。Schettler等[5]对大量测井曲线分析后认为岩石孔隙是美国泥盆纪页岩气主要存储场所，约有一半的页岩气存储在孔隙中，所以弄清楚页岩储层孔隙结构特征是页岩气勘探最基本的问题。目前，针对页岩气聚集机理、微观储集类型和特征[6-8]、保存条件[9]、含气量和有利区预测[10]等方面都进行了大量的研究。近几年，以四川盆地龙马溪组海相页岩为重点，在页岩储层特征和富集高产主控因素等方面取得了许多进展[11]，认为页岩储层的孔隙结构特征及发育主要因素是影响页岩气藏储集能力和页岩气商业性开采水平的重要因素，但有关页岩孔隙分形维数的研究成果报道较少。本文以四川盆地南川地区胜页1井为例，综合应用全岩XRD、氩离子抛光+扫描电镜、高压压汞法与低温氮气吸附法相结合等方法，对该地区龙马溪组海相页岩储层的微观孔隙结构特征进行系统研究，并利用数学分形理论研究页岩孔隙分布问题，尝试探讨影响页岩孔隙发育的主要因素，以期对中国南方海相页岩气的高效勘探开发提供有效和必要的帮助。

1 研究区概况及取样位置

南川地区位于四川盆地南部边缘，经历了多期构造活动，具有多期沉积旋回的特点，可划分为扬子、加里东、海西、印支、燕山、喜山等6个沉积旋回，总体上为川中古隆起、牛首山-黔中古隆起和江南-雪峰隆起造山带所挟持的台内坳陷。由于早志留纪快速海侵，该地区形成了较大规模的深水陆棚环境，浮游生物、藻类等微生物大量繁殖生长，龙马溪组沉积了黑色、灰黑色富有机质黑色炭质页岩、含炭质泥页岩和泥页岩等，厚度为20～100 m，成为该地区页岩气勘探的主要层位。本次研究中，选取南川地区胜页1井龙马溪组9块海相页岩样品(深度为3 300～3 500 m)，进行了相关地球化学和储层方面的实验研究(图1)。

图1 研究区及胜页1井位置Fig.1 Location of study area and position of Well SY-1

2 孔隙特征精细描述

2.1 孔隙类型划分

泥页岩作为一种低孔低渗的致密储层，其储集空间类型是多种多样的，具有不同的大小、形状及分布。根据国外的研究，页岩的微观孔隙特征在很大程度上决定着页岩气的储集性能[12-14]；页岩内部发育着大量的微米—纳米级矿物质孔和有机质孔，这些孔隙是页岩气储集和运移的主要通道，对提高页岩气的储集性能起到了重要作用[15-17]。此外，Robert将泥页岩孔隙划分为三大类，即有机质孔、矿物质孔以及裂缝[18]；而朱如凯则将泥页岩孔隙划分为原生孔和次生孔两大类，其中有机质孔属于次生孔隙[19]。相比较而言， Robert提出的泥页岩孔隙分类方法在目前非常规油气研究中的应用更为普遍，本次研究中对南川地区胜页1井龙马溪组海相页岩孔隙的划分也主要参考这种方法。

本此研究中，通过氩离子抛光扫描电镜对南川地区胜页1井龙马溪组页岩样品进行了详细的镜下观察，结果发现页岩样品孔隙主要来自于有机质孔，孔径为10～100 nm，孔与孔之间存在一定的连通性，有机质孔随着深度增加而增多；而矿物质孔主要为黄铁矿晶间孔、粒内孔和粒间孔；此外，还有一些粒缘缝和微裂缝的存在(图2)。

图2 胜页1井龙马溪组页岩主要储集空间类型Fig.2 Storage space types of Longmaxi shale in Well SY-1

2.2 孔隙特征精细描述

页岩储层孔隙结构对页岩气的储集性能具有重要的影响。页岩中微米—纳米级孔隙发育，储层孔隙度较低，这种微观孔隙结构会影响页岩气的赋存富集[20-22]。本次研究中，采用高压压汞法与低温氮气吸附法相结合的方法，对南川地区胜页1井龙马溪组页岩样品的孔隙特征进行精细描述，主要研究页岩介孔和喉道的大小、形态、孔径分布以及页岩样品的孔渗特征。其中，高压压汞法可以提供宏孔的大小、分布以及孔渗相关数据；低温氮气吸附法获得的吸附-脱附曲线则可以提供孔隙的几何形态，微孔、介孔的孔容和孔径分布以及比表面积和平均孔径等信息。

将低温氮气吸附法测得的DFT孔隙分布和高压压汞法得到的孔隙分布在孔径为10 nm处进行拼接，对页岩的全孔径分布进行定量表征，其中选取6块样品(龙马溪组上段、下段各3块)拼接效果非常好(图3)。因此，联合高压压汞法和低温氮气吸附法能够准确有效地表征页岩的孔隙分布特征，也可以发现胜页1井龙马溪组下部页岩样品(SY1-7、SY1-8-154、SY1-9-2)低温氮气吸附试验所揭示的微孔体积要明显高于龙马溪组上部页岩样品(SY1-2、SY1-3、SY1-5)。

图3 胜页1井页岩样品联合孔径分布Fig.3 Pore size distribution of shale samples in Well SY-1

目前对于孔隙的划分标准多种多样，较为常见的有霍多特孔隙分类标准和IUPAC孔隙划分标准[23-25]。其中，霍多特孔隙分类标准为：微孔(孔径<10 nm)、过渡孔(孔径介于10～100 nm)、介孔(孔径介于100～1 000 nm)、大孔(孔径>1 000 nm)；IUPAC孔隙划分标准为：微孔(孔径<2 nm)、介孔(孔径介于2～50 nm)、宏孔(孔径>50 nm)。根据对低温氮气吸附法和高压压汞法在拼接点为10 nm孔径处联合表征页岩孔径分布，本次研究中采用10 nm和100 nm孔径为分割点将页岩孔隙划分为微孔、介孔和大孔，并对南川地区胜页1井龙马溪组页岩样品的联合孔径分布进行分析，结果见表1。从表1可以看出，南川地区胜页1井龙马溪组页岩样品中孔径小于10 nm的微孔对页岩孔体积贡献最大，占总孔体积的60%～80%；孔径大于100 nm的大孔对页岩孔体积贡献最小，占总孔体积的5%～12%；而孔径在10～100 nm的介孔对页岩孔体积的贡献位于微孔和大孔之间。

表1 胜页1井页岩样品孔体积分布Table 1 Pore volume distribution of shale samples in Well SY-1

3 基于分形维数的孔隙结构特征分析

页岩孔隙结构是一种分形结构，高压压汞法和低温氮气吸附法是目前研究页岩孔隙结构最普遍的2种试验方法。本次研究中，用低温氮气吸附法揭示孔径小于10 nm的微孔，用高压压汞法揭示孔径大于10 nm的大孔，并使用高压压汞法所提供的孔喉频率和进汞饱和度。通常，岩石孔隙结构分形维数为2～3，分形维数越接近于3，孔隙结构的复杂程度越高。因此，分形维数能较好地反映岩石复杂孔隙结构的非均质性。

3.1 分形维数计算

目前国内外已有很多种计算页岩孔隙分形维数的方法，其中分形FHH模型[26]应用最为广泛，即

ln(V/V0)=λln[ln(p0/p)]+K

(1)

式(1)中：p为平衡压力，MPa；p0为气体吸附达到饱和蒸汽压，MPa；V为平衡压力p时气体吸附量，cm3/g；V0为单分子层吸附气体的体积，cm3/g；K为常量；λ为线性相关系数。

按照国内外的研究成果，λ与分形维数D之间存在关系，即D=3+λ。将lnV对ln[ln(p0/p)]作图，若储层孔隙具有分形特征，则lnV与ln [ln(p0/p)]存在线性关系。因此，根据常数K的表达式可求得分形维数D，进而建立页岩储层孔隙的FHH 模型。

计算与统计结果显示，胜页1井龙马溪组页岩的微孔分形维数D1为2.75～2.83，相关性最好，具有很好的适用性和可靠性(图4a、表2)。分析表明，龙马溪组下部页岩对应的微孔分形维数稍高于龙马溪组上部页岩，说明龙马溪组下部页岩微孔更为发育，分布也更为复杂，这与龙马溪组下部页岩有机质孔发育有关。

对于孔径大于10 nm的孔隙，利用高压压汞实验得到的孔径数据计算其分形维数，其分形几何公式可写为[27-29]

(2)

式(2)中：r为孔隙半径，nm；rmax为最大孔隙半径，nm；S为孔隙半径小于r的累积孔隙体积分数。

对式(2)两边取对数，可得

lgS=(3-D)lgr+(D-3)lgrmax

(3)

再利用式(3)对高压压汞实验得到的孔径数据进行线性回归拟合，可得到分形维数D。

计算与统计结果显示，胜页1井龙马溪组页岩的介孔分形维数最小，基本分布在2.5左右，表明孔径在10～50 nm的孔隙分布较为均一，非均质性较弱(图4b、表2)；而该井龙马溪组页岩的大孔分形维数均超过2.95，相关性较差，表明该井龙马溪组页岩的大孔分布较为分散，变化更为明显，非均质性更强(图4c、表2)。

图4 胜页1井页岩样品分形维数计算结果Fig.4 Fractal dimension calculation results of shale samples in Well SY-1

表2 胜页1井页岩样品分形维数统计结果Table 2 Fractal dimension statistical results of shale samples in Well SY-1

3.2 主要影响因素分析

本次研究中，胜页1井龙马溪组页岩的微孔占比达70%以上，因此只对该井页岩微孔分形维数的主要影响因素进行分析，结果表明：

1) 该井页岩微孔的分形维数主要与有机碳含量(TOC)、石英含量呈正相关性，而与黏土矿物含量呈负相关性(图5)，这说明该井页岩TOC值越高，有机质微孔就越多，对应的微孔比表面积就越大，孔隙结构也就越复杂，所以微孔的分形维数也就越高。分析认为，该井龙马溪组页岩硅质含量多为生物成因，其石英含量和有机碳含量具有良好的耦合关系，故造成页岩微孔的分形维数和石英含量呈正相关性，而页岩中黏土矿物发育对页岩微孔的发育是不利的。

图5 胜页1井页岩样品微孔分形维数与TOC、矿物组成的关系Fig.5 Relationship between micropore fractal dimension with TOC and mineral composition of shale samples in Well SY-1

2) 该井页岩的微孔分形维数与比表面积及微孔体积呈现正相关性，但与平均孔径呈负相关性(图6)，这说明该井页岩微孔的比表面积越大，孔隙结构就越复杂，所以对应的微孔分形维数也就越大；页岩微孔越发育，孔隙结构就越复杂，对应的微孔分形维数也就越大，非均质性也就越强；而页岩平均孔径越大，孔隙结构就越简单，对应的微孔分形维数也就要降低。

图6 胜页1井页岩样品微孔分形维数与孔隙特征的关系Fig.6 Relationship between micropore fractal dimension and pore characteristics of shale samples in Well SY-1

3.3 地质意义探讨

页岩孔隙结构是一种分形结构，其分形特征分别对应不同孔隙结构的分布情况。微孔是在热解排烃过程中生成的有机质孔，而介孔、大孔均来自一些矿物质孔隙和微裂缝等，因此可以用微孔的分形维数来分析页岩内部有机质孔的发育程度及分布规律，用介孔和大孔的分形特征来分析页岩中矿物孔隙和微裂缝的发育情况，并尝试探讨孔隙发育的影响因素，从而为研究页岩的储气能力等提供新的方法。

通过页岩气解吸实验发现，在解吸过程中页岩呈现明显的差异性，其解吸速率(即页岩的解吸气量与达到解吸平衡所需时间之比)有明显的差别。利用胜页1井页岩气的解吸速率和页岩的分形维数做相关性分析，发现该井页岩微孔的分形维数和解吸速率呈明显的正相关性，这是因为页岩内部存在大量的开放状态纳米孔，这些呈开放状态的纳米孔越发育，孔隙结构就越复杂，储层的渗透率就越高，其解吸气量和解吸速率也就越大(图7)。

图7 胜页1井页岩样品渗透率、解吸气量和速率与微孔分形维数的关系Fig.7 Relationship between micropore fractal dimension and permeability,desorption volume and rate of shale samples in Well SY-1

4 结论

1) 南川地区龙马溪组页岩储层中发育大量的纳米级有机质孔及孔径较大的矿物质孔，如石英粒内孔、黄铁矿晶间孔等。另外，该地区龙马溪组下段页岩中发育有微裂缝。

2) 通过对南川地区龙马溪组页岩孔径进行定量表征，可将该地区龙马溪组页岩孔隙分为3类，即微孔(孔径小于10 nm)、介孔(孔径介于10～100 nm)和大孔(孔径大于100 nm)，其中孔径小于10 nm的微孔是该地区龙马溪组页岩孔隙体积的主要贡献者(占总孔体积的70%以上)。

3) 统计分析表明，南川地区龙马溪组页岩孔隙的分形特征可明显分为3段，其中大孔的分形维数最大，介孔的分形维数最小，而微孔的分形维数介于二者之间。该地区龙马溪组页岩微孔的分形维数和TOC、石英含量呈正相关性，这表明页岩孔隙的比表面积越大，孔隙结构就越复杂，对应的微孔分形维数也就越大。

4) 分析发现，南川地区龙马溪组页岩微孔的分形维数和解吸速率呈明显的正相关性，这是因为页岩内部存在大量的开放状态纳米孔，这些呈开放状态的纳米孔越发育，孔隙结构就越复杂，储层的渗透率就越高，其解吸气量和解吸速率也就越大。