海陆过渡相页岩低阻成因分析及饱和度计算——以川东南A地区龙潭组为例

虞 成，张超谟，张占松，王 昆，石文睿，周雪晴，刘伟男

( 1. 长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室，湖北 武汉 430100；2.中国石化勘探分公司，四川 成都 610041 )

0 引言

页岩气是以吸附态和游离态赋存于泥页岩的天然气[1]。借鉴北美页岩成功开发经验，基于海相页岩勘探评价和开采工艺体系，中国建立涪陵、威远—长宁、昭通三个海相页岩气工业化生产示范区[2]，陆相页岩初步勘探开发，如四川盆地元坝地区相关井成功试气。人们对海陆过渡相页岩地层研究较少，海陆过渡相页岩与海相页岩地层不同，具有岩性复杂、非均质性强且出现页岩气低阻特征，导致经典电法饱和度计算模型应用效果较差。

对于储层低阻问题，程相志等[3]、肖圣东[4]认为钻井过程中泥浆侵入、井眼垮塌等现象降低地层电阻率；杨小兵等[5]认为高黏土质量分数、高黄铁矿质量分数是影响页岩低阻的重要因素；孙建孟等[6]认为地层含有较高矿化度地层水降低页岩电阻率；王玉满等[7]认为海相页岩炭化程度越高，电阻率越低；王建波等[8]、ZHU L Q等[9]认为复杂孔隙结构影响页岩电阻率。

饱和度是页岩测井评价重要参数，地层低阻特征影响饱和度计算。分析饱和度与孔隙度相关关系，建立饱和度计算模型，是最方便有效的预测饱和度方法，经典Archie公式在纯砂岩地层中计算饱和度效果较好[10]；SIMANDOUX P在Archie模型基础上考虑泥质影响[11]，进行不同形式泥质校正，提高Archie模型精度；Schlumberger公司提出不考虑泥质分散形式的Total-Shale公式，是目前页岩储层计算饱和度使用最广泛的模型[12]；AMIRI M利用孔隙度—电阻率增大因子对Indonesia饱和度公式进行校正，提高饱和度预测效果[13]；VINCENT M等认为黏土和粉砂质页岩储层含有较多束缚水，使用Archie公式计算饱和度值偏低，提出适用于黏土和粉砂质页岩储层的电导率饱和度计算模型[14]；KADKHODAIE A等认为页岩中泥质降低电阻率、有机质增大电阻率，提出泥质和有机质校正模型[15]；XU J L等认为采用Total-Shale公式计算的饱和度偏差是由有机质引起的，提出有机质校正饱和度计算模型[16]。研究区导电矿物和炭化页岩质量分数较高，仅考虑孔隙流体和泥质影响的饱和度计算模型并不适用。

以川东南A地区龙潭组海陆过渡相页岩储层为例，分析岩石物理和测井响应特征，明确低阻影响因素，对比Archie及Total-Shale公式饱和度预测效果；在低阻页岩黏土、黄铁矿、孔隙流体导电基础上[17]，考虑有机质、炭化页岩及高阶煤对电阻率的影响，改进并联导电饱和度计算模型，在模型中筛选数据优化饱和度计算结果，为研究区页岩储层饱和度评价提供指导。

1 区域地质概况

1.1 构造位置

丁山构造位于湘鄂西黔北断褶带和四川盆地川东高陡断褶带、川东南低陡断褶带接合部位，为受齐岳山断裂控制的逆冲推覆构造。早期(晚燕山期)，主要受来自雪峰山推覆构造带北西向的挤压作用，发育一系列呈北东向展布的构造；后期(燕山末期—喜山中期)，受北东—南西向构造挤压应力，发育一系列呈北西向、北北西向展布的构造。构造特征主要由高陡背斜带和断裂带组成的隔挡和隔槽式褶皱组成，呈排呈带平行排列[18-19]。研究区位于丁山构造北西翼(见图1)，发育侏罗系、二叠系、三叠系，其中二叠系上统龙潭组属于海陆过渡相页岩。

图1 四川盆地构造单元划分及研究区位置Fig.1 The division of tectonic units and the location of the study area in the Sichuan Basin

1.2 储层特征

研究区有机质类型主要为Ⅱ2、Ⅲ型干酪根。页岩储层总有机碳质量分数(w(TOC))为0.21%～58.62%(含炭化页岩及煤)，平均为8.52%。镜质体反射率(Ro)为1.65%～2.65%，平均为2.05%，以生气为主，属于高—过成熟阶段。随埋深增加，镜质体反射率增大。研究区页岩储层属于较为优质烃源岩，具有勘探开发价值[18-20]。

研究区龙潭组岩性以灰黑色泥岩、黑灰色页岩和高炭质黑色页岩为主，伴随黄铁矿和煤层发育。研究区B井矿物X线衍射实验结果(见图2)表明，黏土质量分数平均为47.20%，随深度增加，黏土质量分数逐渐增加；石英质量分数平均为20.00%；碳酸盐岩主要由白云石、方解石和菱铁矿组成，质量分数平均为21.20%，主要集中发育于龙潭组上部；黄铁矿发育，局部质量分数可达60.30%，平均为6.26%。研究区龙潭组矿物种类较多且质量分数变化大，表明储层岩性复杂，非均质性强，脆性矿物质量分数相对较少，压裂改造效果较差。

图2 研究区B井龙潭组页岩储层矿物和黏土矿物成分分布Fig.2 Mineral composition and clay mineral composition of the Longtan Formation in well B in the study area

龙潭组页岩储层(埋深为3 095.0～3 185.0 m)常规测井曲线特征明显，整体呈“三增大、两降低”趋势，即自然伽马、声波时差和中子孔隙度增大，密度和电阻率降低(见图3)。北美Barnett页岩成熟度增大，孔隙内生成不导电烃类流体，地层电阻率增大；川东南龙马溪组(Ro为2.4%～3.6%)海相页岩中，有机质炭化使电阻率曲线随Ro增大呈“钟形”“弱钟形”“扁平形”特征[7]；研究区龙潭组页岩储层电阻降低且电阻率曲线形态整体向低阻端凹陷，区别于龙马溪组页岩的“渐变低阻”特征。

2 低阻成因分析

龙潭组黏土矿物质量分数高、孔隙类型及结构复杂、黄铁矿质量分数高及有机质炭化现象使储层电阻率较低。此外，研究区海陆过渡相页岩储层高阶煤发育降低地层电阻率。

2.1 黏土矿物

水基泥浆钻井环境黏土矿物具有较低的电阻率(见图4(a))。黏土矿物颗粒直径为纳米级至微米级，具有较大比表面积和较强表面自由能，黏土颗粒通过强吸附能力在表面形成薄膜束缚水，增强黏土导电性。黏土矿物蒙脱石和伊利石具有较强阳离子交换能力，晶格结构常处于不平衡状态，易发生不同价离子取代作用，造成离子附加导电[21-23]。黏土矿物X线衍射实验结果(见图2(b))表明，研究区黏土矿物主要以伊/蒙混层和伊利石为主，高黏土束缚水含量和阳离子附加导电性使龙潭组页岩具有较低的电阻率。

图3 研究区龙潭组页岩储层常规测井曲线Fig.3 Conventional logging curves of the Longtan Formation reservoir in the study area

2.2 孔隙类型及结构

研究区岩样氩离子扫描电镜表明，龙潭组页岩主要发育粒间溶孔、黏土片间孔、构造缝等孔隙类型，沥青发育少量孔隙，部分块状有机质与矿物基质边缘发育孔缝，无机孔、缝为主要储层空间。孔隙形态为球形、不规则多边形、条状形，连通性为中等，孔隙结构复杂[23-27](见图5(a-d))。

图4 研究区龙潭组储层电阻率影响因素分析Fig.4 Analysis of factors affecting resistivity of the Longtan Formation reservoir in the study area

图5 研究区龙潭组孔隙类型及黄铁矿氩离子扫描电镜照片Fig.5 Main pore types and pyrite argon ion scanning electron microscope images of the Longtan Formation reservoir in the study area

根据毛细管压力曲线形态(见图6(a-b))，初始阶段较陡表明岩样有较高驱替压力，孔径较小；未见中间平缓段，末端曲线形态随中部平坦段变化而变化，即岩石内孔道大小分布不集中，分选较差且饱和度中值压力pC50较大，中值半径r50较小，非均质性强，储层孔渗性较差，产气能力较弱。毛细管压力曲线整体偏右上，呈“细歪度”形态，孔隙、喉道较小，岩石孔隙结构复杂。

等温吸附—脱附曲线形态(见图6(c-d))属于Ⅳ型吸附线。由于较多微孔存在，氮气强吸附作用使低压段偏y轴；高压段曲线上扬，表明样品对氮气吸附未达到饱和，即岩石中存在孔径大于50.0 nm的大孔隙。分析滞后环形态特征，属于“H3”型滞后环[28]，反映片状粒子堆积而成的狭缝孔的存在，即黏土片间孔发育。

综合实验曲线分析和孔径分布(见图6)，研究区龙潭组孔隙以微孔(<2.0 nm)和介孔(2.0～50.0 nm)为主，发育一定数量的大孔。龙潭组页岩非均质性较强，孔隙、喉道半径较小。复杂孔喉结构和亲水性黏土片间孔发育，较多束缚水滞留在孔隙结构内，使页岩具有较高含水饱和度，导致储层电阻率降低，呈低阻特征(见图4(b))。

图6 研究区龙潭组页岩微孔隙结构Fig.6 Micropore structure of the Longtan Formation shale in the study area

2.3 黄铁矿

黄铁矿是良导体，具有较强导电性(见图4(c))。草莓状黄铁矿内晶体之间存在较多微孔隙，产生的烃类流体赋存影响地层电阻率[29]。研究区龙潭组潮坪—潟湖沉积环境有利于黄铁矿生成[30]，黄铁矿质量分数较高，部分层段可达60.30%，储层电阻率显著降低。氩离子扫描电镜表明，研究区龙潭组黄铁矿呈结核—纹层状(见图5(e))和草莓状(见图5(f))两种形态特征。结核—纹层状黄铁矿以立方体结构分布于黏土，富集一定形态后显示顺层产出的细条带状；草莓状黄铁矿是多边形微晶体组成的集合体，呈团块状，常与黏土共生[31]。研究区B井成像资料(见图7)表明，层状分布黄铁矿在成像上呈黑色条带状，团块状和分散状黄铁矿多呈米粒形态。龙潭组草莓状黄铁矿体积分数较高且与黏土并联导电，是页岩低电阻率的重要原因。

2.4 炭化页岩层及煤

页岩炭化是指有机质演化阶段过高而生成导电石墨物质。煤化是在合适温度、压力条件下，来源于陆生高等植物的Ⅲ类干酪根变质成煤过程，高阶煤进一步变质成为半石墨、石墨。在海陆过渡相页岩中，有机质物源相近，较高的温度和压力条件使炭化页岩和煤共生。

一种重要低阻影响因素是当镜质体反射率超过3.5%时，海相页岩出现有机质炭化现象，电阻率不同程度降低，曲线形态从“箱形”到“扁平形”再到“细颈形”变化[7]。根据岩心薄片资料，识别龙潭组发育炭质页岩，页岩电阻率降低。另一重要低阻影响因素是高阶煤层发育，煤岩煤化程度较高时，煤层中固定碳质量分数增大，电阻率下降[32]。低阶煤——褐煤是不良导体，较高煤级的无烟煤是良导体[33]。煤中固定碳质量分数越高，测量w(TOC)越大。结合岩心薄片和热解w(TOC)，可用高w(TOC)定量表征煤层固定碳质量分数，分析固定碳与电阻率曲线相关关系(见图4(d))，w(TOC)越大，电阻率越低，高阶煤发育引起地层电阻率降低。炭化页岩和高阶煤的共同影响是造成研究区龙潭组地层低阻特征的原因之一。

图7 研究区B井黄铁矿电性特征Fig.7 Electrical characteristics of pyrite of well B in the study area

3 饱和度计算

3.1 并联导电骨架模型

一般有机质不导电[6,15，17]，在并联导电饱和度计算模型(模型1)中不考虑有机质，计算公式[17]为

(1)

改进并联导电饱和度计算模型认为有机质增大地层电阻率，当页岩成熟度过高，有机质炭化使地层具有导电性，测量w(TOC)较大。海陆过渡相页岩储层有机质炭化层段和高阶煤层(导电)集聚出现，可用高w(TOC)表示炭化页岩和煤层。假设：(1)页岩骨架中基质矿物黄铁矿导电，其余骨架矿物完全不导电；有机质不导电且电阻率增大，有机质炭化或高阶煤发育层段具有导电性；孔隙流体导电。(2)并联导电满足相加原则[10]。

建立研究区龙潭组页岩储层导电模型(见图8，RK为有机质电阻率)，泥页岩电阻率主要受黏土体积分数、黄铁矿体积分数、有机质体积分数(炭化或高阶煤)及孔隙流体的影响。计算每一部分导电率，改进并联导电饱和度计算模型(模型2)为

(2)

式中：VT_cut为页岩发生炭化时有机质体积分数下限(用薄片分析资料和交会图版判定，由测量w(TOC)换算得到)；RT为炭化页岩或煤层电阻率。

图8 研究区龙潭组页岩储层导电模型Fig.8 Conductivity model of the Longtan Formation shale reservoir in the study area

3.2 有效总有机碳质量分数筛选

w(TOC)影响模型1和模型2计算结果，对于岩样总有机碳热解实验，筛选有效w(TOC)是获得准确饱和度计算结果的前提，目前还没有有效方法鉴别w(TOC)是否具有生烃潜力。

研究区w(TOC)测量数据来自Rock-eval 6仪器热解实验，岩石热解参数S1为游离烃质量分数指数，S2为重烃质量分数指数，S1+S2为岩样生烃潜量。热解参数w(TOC)不能完全指示实验有机碳结果具备生烃潜力，即海陆过渡相页岩储层夹杂煤层发育，煤层w(TOC)较高(大于50%)，自由烃质量分数较少，用总有机碳质量分数预测储层生烃能力不准确。

使用含油饱和度指数OSI代替总有机碳质量分数反映储层真实生产潜能[34-35]，当OSI大于100 mg/g(S1>w(TOC))时，储层有较高可能含有可动油，在北美油田证明OSI合理性。该方法适用于页岩油，由于储层岩样热解参数S1较高，自由烃质量分数较高，OSI能够较好指示储层可移动烃质量分数。

在含油饱和度指数OSI基础上，提出参数GSI和EOC，GSI为含气饱和度指数，为S1/(S1+S2)与w(TOC)的比值，表示储层生烃潜力；EOC为储层有效生烃有机碳质量分数，为S1/(S1+S2)与w(TOC)的乘积。筛选有效w(TOC)，可以优化饱和度计算结果。

研究区龙潭组海陆过渡相页岩气储层以吸附气为主，S1整体较低，大部分页岩(w(TOC)<25%)S1变化范围较小，为0～0.03 mg/g，平均为0.02 mg/g(见图9(a))。由图9(a)可以看出，数据点集聚交会于左下部，样品点之间区分不大，与w(TOC)相关关系差，使用OSI判断储层生烃潜力效果有限。

研究区龙潭组岩样S1/(S1+S2)与w(TOC)交会数据样品点差距较大，利用交会图版分区可以有效筛选热解数据(见图9)。研究区龙潭组海陆过渡相储层页岩气主要以吸附态赋存(见图9(b))；Ⅱ区岩样S1/(S1+S2)与w(TOC)呈负相关关系，Ⅰ区岩样具w(TOC)和S1/(S1+S2)较低、生烃潜力较弱的特征(见图9(c-d))；Ⅲ区炭化页岩和煤具w(TOC)较高、自由烃储存较少(S1/(S1+S2)较低)的特征(见图9(e-f))，不具备生烃潜力。S1和w(TOC)的乘积与生烃潜量S1+S2呈正相关关系(见图9(g-h))。

GSI在生烃潜力较大储层中呈正相关关系；在以吸附气为主的页岩气储层中呈负相关关系(见图9(b))；在地层烃类生成物复杂地层中，S1/(S1+S2)与w(TOC)相关关系较差，使用EOC筛选w(TOC)更直观有效(见图9(h))。

图9 研究区龙潭组页岩热解参数相关关系分析Fig.9 Correlation analysis of pyrolysis parameters of the Longtan Formation in the study area

4 应用效果分析

使用改进并联导电饱和度计算模型前，重构体积为1的岩石物理体积模型，将质量分数转化为体积分数。

黏土导电：选取龙潭组纯泥岩段电阻，黏土电阻率为40.0 Ω·m。黄铁矿导电：黄铁矿电阻率为0.5 Ω·m，导电体积分数阈值为5%[15]。炭化页岩和高阶煤导电：炭化页岩和高阶煤(集聚出现)具有导电性，用高w(TOC)表示矿物导电。龙潭组页岩储层电阻率低于100.0 Ω·m，视为绝对低阻(见图4(d))；当w(TOC)小于25%时，包含全部有效w(TOC)实验数据(见图9(f))。结合岩心薄片描述，研究区龙潭组发生页岩炭化(煤化)时为25%，电阻率为8.0 Ω·m，来自炭化页岩层段深侧向电阻率曲线值。孔隙流体导电：孔隙内填充物胶结程度影响复杂孔隙结构。通过岩石电阻率实验获得相关参数：m=1.4,n=2,a=1,b=1，表征龙潭组孔隙结构及孔隙流体对储层电阻率影响。

使用改进并联导电饱和度计算模型对实际井资料进行评价时，为分析应用效果和适用性，采用Archie模型、Total-Shale模型、并联导电饱和度计算模型(模型1)进行对比与验证。使用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)进行综合分析(见表1、图10)。研究区龙潭组海陆过渡相页岩储层矿物组分变化大，地层非均质性强，采用Archie模型饱和度计算结果整体偏低，无法满足勘探需要。采用Total-Shale模型校正泥质低阻因素，导电矿物、炭化页岩和煤也是引起地层低阻原因，计算饱和度效果有限。Archie模型和Total-Shale模型适用于中—高孔隙、相对均质砂泥岩地层，在龙潭组各向异性的非均质页岩气储层适用性较弱。并联导电饱和度计算模型(模型1)考虑导电矿物对地层电阻率的影响，预测曲线与岩心数据趋势一致，可以提高饱和度预测效果，某些优质页岩层段(埋深分别为3 119.0～3 125.0、3 169.0～3 177.0 m)含水饱和度计算结果偏低，存在较大误差。改进并联导电饱和度计算模型(模型2)综合考虑低阻影响因素，对有机质、炭化页岩及高阶煤进行校正时，预测曲线与地层饱和度变化趋势一致，误差更小，能够提高饱和度预测效果。相比其他3种模型，研究区使用改进并联导电饱和度计算模型应用效果最好。

表1 研究区4种计算模型方法误差分析

图10 研究区龙潭组B井计算饱和度效果Fig.10 Calculation of saturation effect of well B in Longtan Formation in the study area

5 结论

(1)川东南A地区龙潭组海陆过渡相页岩储层岩性复杂，矿物组分变化大，夹杂煤层和炭化页岩发育，非均质性强。测井曲线响应复杂，电阻率曲线整体低阻形态特征区别于海相页岩储层测井曲线响应规律。

(2)研究区龙潭组页岩黏土质量分数较高、孔隙结构复杂、黄铁矿质量分数较高，以及海陆过渡相页岩储层较差的有机质物源、高成熟度条件、炭化页岩及高阶煤发育使页岩储层电阻率降低。

(3)Archie模型和Total-Shale模型在龙潭组储层预测饱和度效果有限。基于并联导电饱和度计算模型，考虑炭化页岩和煤层影响的改进并联导电饱和度计算模型更适用于海陆过渡相页岩储层地层环境，能够提高预测效果，在研究区或相似地区的储层具有推广应用性。