储层测井解释方法研究

A. 测井资料解释方法与技术

测井资料解释可分为定量、半定量和定性三种类型。前者主要由计算机来实现，而后者则主要通过人工分析来完成，两者起着相互补充、相互印证的作用。应当承认，先进的计算机解释技术是实现各种复杂地质分析和数值运算的有力手段，也需要指出，单纯的计算机数据处理，并不能完全解决测井解释面临的各种问题。这是因为测井所要解决的地质、工程问题，一般不能仅用单纯的地质-数学模型及相应的解释方程所描述。它既有数值运算，也包含着由多种经验法则组成的非数值运算。大量事实也证明，使用常规的计算机处理方式，只能为测井解释提供分析问题的手段，而不能最终提供综合解题的能力和自动决策的最佳答案。因此，在测井解释中，充分利用各种有用信息（包括地质、录井、测试和岩心分析资料），认真分析各种可能的情况，借助专家的知识和经验，对提高测井解释的地质效果是十分必要的。下面我们通过对一些地质问题的解决的阐述，说明测井解释的一般方法。

15.6.1 划分钻井地质剖面和识别储集层

测井资料是划分钻井地质剖面的可靠手段，它不仅可以准确确定不同性质岩层的顶底界面，而且可以判别岩性，确定储集层及其储集特性。下面讨论两种主要岩层剖面。

15.6.1.1 碎屑岩剖面

碎屑岩剖面的主要岩类是砂岩（各种粒级）、泥岩和它们的过渡岩类，有时也有砾岩及砂岩与砾岩的过渡岩类。利用目前常规的测井方法，可以较好地解决划分其岩性剖面和确定储集层问题。其中较有效的方法是自然电位、自然伽马和微电极测井，其他测井方法如电阻率和声波等也有重要的辅助作用。

通常，泥岩层都具有正的自然电位和较高的自然伽马读数，微电极系曲线读数最低且无幅度差。砂岩层的显示特征正好与此相反。砂岩岩性纯、孔渗性好，有较明显的自然电位负异常，自然伽马低读数以及微电极系曲线的正幅度差等特征，且井径曲线常表现为实测井径值小于钻头直径。据此，也不难将剖面上的砂岩储集层划分出来，并可进一步根据这些曲线特征的明显程度判断其渗透性的好坏。

剖面上的非渗透性致密岩层，如致密砂岩、砾岩等，其自然电位和自然伽马曲线特征与一般砂岩基本相同，但它们有明显高的电阻率值和低的声波时差读数，容易根据微电极系或球形聚焦曲线，再配合径向电阻率曲线和声波时差曲线将它们划分出来。

利用渗透性地层与非渗透性泥页岩和致密层之间的电性差异，可以划分出储层中的非渗透夹层，进而确定储层的有效厚度。岩层界面的划分，通常是用直观性较好的自然电位或自然伽玛曲线和分层能力较强的微电阻率曲线，同时参考径向电阻率曲线和孔隙度测井曲线来实现。如图15-11是碎屑岩剖面上主要岩性在常规测井曲线上的显示特征和用这些曲线划分岩层剖面及确定储集层的实例。

在实际工作中，我们也可能遇到与所述规律不相符合的一些特殊情况，如含放射性矿物的高伽马储层，含高矿化度地层水的低电阻率储层，以及由于泥浆滤液矿化度大于地层水矿化度而使储层的自然电位曲线表现为正异常等等，对此需根据有关资料做出具体分析。

15.6.1.2 碳酸盐岩剖面

碳酸盐岩剖面的主要岩类是石灰岩、白云岩，也有泥岩、部分硬石膏以及这些岩类的过渡岩。储集层主要是在致密、巨厚石灰岩或白云岩中的孔（洞）隙和裂缝发育带，因此与砂岩储集层不同之处是，它与周围围岩具有相同的岩性。

划分碳酸盐岩剖面的岩性可用常规的自然伽马、径向电阻率和孔隙度测井（声波、密度和中子）曲线。通常，泥岩层具有高伽马、低电阻率和高时差、低密度及高中子孔隙度等特征；致密的纯石灰岩、纯白云岩，具有低的自然伽马和电阻率值高达数千甚至上万欧姆·米的特征，且在孔隙度测井曲线上有较典型的特征值。如石灰岩：Δt=47.5μs/ft（1 ft=0.3048 m），ρ_b=2.71g/cm³，Φ_N=0；白云岩：Δt=43.5μs/ft，ρ_b=2.87g/cm³，Φ_N=0.04；硬石膏的典型特征是，自然伽马为剖面最低值，电阻率为最高值，且体积密度最大（ρ_b=2.98g/cm³），很容易加以识别。

碳酸盐岩剖面上的储集层，由于其孔隙或裂缝发育，泥浆滤液的侵入造成电阻率明显降低（低于围岩），成为区分碳酸盐岩储层与非储层的一个重要标志。电阻率降低的数值与裂缝的发育程度有关。通常可低达数百欧姆·米甚至数十欧姆·米。在孔隙度测井曲线上，储集层的显示特征也较明显，即相对于致密层有较高的时差值，较低密度值和较大的中子孔隙度读数。特别是当裂缝较发育时，声波曲线还常显示出较明显的周波跳跃特征。

在实际划分碳酸盐岩剖面上的储集层时，应首先寻找低电阻率地层；其次，利用自然伽马曲线的相对高值排除其中的泥质层。然后，根据径向电阻率曲线的差异和孔隙度测井曲线的显示特征圈定出储集层，并进一步判断其渗透性的好坏。如图15-12是碳酸盐岩剖面上主要岩性及储层的测井响应特征实例。

15.6.2 确定储集层参数

在前述的测井分析程序中，我们已经介绍了几种主要储集层参数（孔隙度、饱和度和渗透率等）的常规确定方法，这里仅就程序中未能涉及到的一些问题作进一步补充。

图15-11 碎屑岩剖面主要岩性及储层的测井响应特征实例

图15-12 碳酸盐岩剖面主要岩性及储层的测井响应特征实例

15.6.2.1 确定孔隙度

在用孔隙度测井资料确定储层孔隙度时，对于高、中、低孔隙度的地层剖面，使用三孔隙度系列，一般都有较强的求解能力。也广泛使用单一的声波测井方法计算孔隙度，因为它的探测深度较深，对井眼条件的敏感性较低，且受岩石中可能存在的重矿物的影响较小。若再用岩心分析数据对声波测井资料求得的孔隙度作进一步刻度，一般都能满足储层评价中定量计算孔隙度的要求。

也需要指出，岩石的声波速度不是仅与孔隙度有关，它还受岩性、压实程度、胶结程度、孔隙结构，以及孔隙流体性质等诸多因素的制约。因此，线性形式的威利时间平均公式常常不足以表达这种复杂的关系。1986年，法国道塔尔石油公司通过声波时差与孔隙度之间关系的研究，提出了“声波地层因素”概念，其表示式为

勘查技术工程学

或

勘查技术工程学

式中：F_ac为声波地层因素；x为岩性指数，与岩性和孔隙结构有关。对于砂岩、石灰岩和白云岩，x的经验值分别为1.6，1.76和2.00。

由于式（15.6-1）与电阻率地层因素-孔隙度关系式十分相似，故有“声波地层因素公式”之称。将其表示成孔隙度的计算形式为

勘查技术工程学

在给出岩石的岩性指数和骨架声波时差之后，可由该式计算孔隙度。它的特点是不需要作声波压实校正，也不需要流体声波时差，因而避免了这两个参数引起的误差。该式不适用于天然气层。

对于天然气储层，特别是疏松的高孔隙砂岩含气层，当声波曲线出现周波跳跃时，将无法用声波曲线计算可靠的孔隙度值。此时可用中子、密度测井由下式近似估算气层孔隙度

勘查技术工程学

式中：φ_N、φ_D分别是中子、密度测井计算的孔隙度值（%）。

对于裂缝性储层，提出了一种利用电阻率测井资料计算裂缝孔隙度的方法。由于这类储层的总孔隙度由岩块孔隙度φ_b和裂缝孔隙度φ_f两部分构成，假定岩层浅部裂缝中有泥浆侵入而岩块孔隙及岩层深处的裂缝中无泥浆侵入，则根据并联电路原理和阿尔奇方程可导出计算裂缝孔隙度的方程为

勘查技术工程学

式中：R_m为泥浆电阻率；m_f为裂缝的孔隙度指数，通常为1～1.3。

15.6.2.2 确定饱和度

目前，在常规测井解释中主要是利用电阻率测井资料，由阿尔奇方程计算油气储层的含水饱和度。尽管阿尔奇方程在应用中也暴露出了许多问题，但它仍是目前指导油气层测井解释的理论基础。实践表明，用好阿尔奇方程的关键，是根据岩石类型和岩石结构正确确定方程中的经验系数a、m、n和b，或根据对具体储层的研究，提出一些针对性强和更加适用的派生公式。下面列举几种评价泥质砂岩和碳酸盐岩油气层的几种派生饱和度公式。

（1）分散泥质砂岩油气层饱和度方程

勘查技术工程学

式中：q为分散泥质含量，它是分散泥质体积占岩石总孔隙体积之比，即q=V_SH／V_φ，

勘查技术工程学

（2）层状泥质砂岩油气层饱和度方程

勘查技术工程学

式中：V_SH为层状泥质砂岩的泥质含量；φ为层状泥质砂岩的有效孔隙度，它与纯砂岩部分的有效孔隙度φ_SD之间的关系为φ=φ_SD（1-V_SH）。

（3）混合泥质砂岩油气层饱和度方程

勘查技术工程学

（4）裂缝性碳酸盐岩油气层饱和度方程

岩块含水饱和度由下式计算

勘查技术工程学

式中：R_tb为岩块电阻率；m_b和n_b分别是岩块孔隙度指数和饱和度指数；R_tb为岩块真电阻率，可由下式确定

勘查技术工程学

m_f为裂缝的孔隙度指数。

裂缝含水饱和度目前还很难根据测井资料直接确定，它与裂缝壁的束缚水厚度h_bW成正比，而与裂缝宽度b成反比。通常认为，只要裂缝宽度大于10μm，裂缝含水饱和度将小于5%。因此，一般情况下，裂缝性油气层的裂缝含油气饱和度特别高。

裂缝性油气层的总含水饱和度S_Wt等于裂缝含水饱和度与岩块含水饱和度的算术加权和。若用V_f表示裂缝孔隙度占岩石总孔隙度的是百分数（称为裂缝分布指数），则

勘查技术工程学

另外，也可用电阻率测井资料计算，即

勘查技术工程学

式中m和n为总孔隙度指数和总含水饱和度指数，R_TC为裂隙性地层的真电阻率。

15.6.2.3 确定渗透率

确定储集岩石的渗透率是测井解释的一个难题，主要原因是影响岩石渗透率的因素较多，随机性较强，加之目前还缺乏能直接反映岩石渗透率的测井手段。因而，现有的方法基本上都是通过统计分析建立由测井计算的孔隙度、束缚水饱和度与岩心分析渗透率之间的经验关系式。局限性较大，很难达到地质分析所要求的精度。

应用核磁共振测井资料计算储层渗透率是目前较有效的方法。岩心实验分析得出的计算渗透率的两个主要经验公式是

SDR方程

勘查技术工程学

Timur方程

勘查技术工程学

式中：φ_NMR为核磁测井求得的孔隙度；φ_F和φ_B分别是自由流体和束缚水孔隙度；T_2log为T₂的对数平均，C、a₁、a₂、b₁和b₂为经验系数。对于砂岩地层，通常取a₁=4，a₂=2，b₁=1，b₂=2。系数C₁和C₂对于不同地区或层段可能不一样，可通过实验分析确定。一般情况下（砂岩），C₁=4，C₂=10。

B. 煤储层的研究方法及实验技术

煤储层研究方法和实验技术的不断改进是煤储层研究取得重要进展的标志之一。在煤的孔裂隙系统和渗透性的表征研究中，传统的研究方法主要有露头、煤壁的野外观察法（王生维等，2005），煤岩显微裂隙观察法（姚艳斌等，2006a），压汞毛管压力法（姚艳斌等，2006b），氮气或二氧化碳吸附法和扫描电镜分析法（SEM）等；其他新型研究方法有，透射电镜分析法（Lee et al.，2006），小角度中子散射法（SANS）（Radlinski et al.，2004）和小角度X射线散射法（SAXS）（Diszko et al.，2000）等。

近年来，大量的非常规技术，特别是无损检测手段开始应用于煤储层的表征，其中包括医学中应用较广的核磁共振（NMR）技术和CT扫描技术，以及近来在常规低渗油气储层中取得重要应用进展的恒速压汞分析技术、X射线衍射（XRD）技术等。Karacan等（2001）采用X射线CT扫描（X-CT）方法研究了煤层气在煤的微观结构中的吸附和传输特征。Pitman等（2003）和Soto-Acosta等（2008）通过对煤中矿物的碳、氧同位素的X射线衍射（XRD）研究，分别分析了美国黑勇士盆地和印第安那宾夕法尼亚煤中割理发育及其成因特征。Mazumder等（2006）应用X射线计算机层析技术分析了割理和节理的发育特征。Karl-Heinze等（2008）首次采用CT扫描成像分析技术研究了煤中割理的发育特征，结果证明这种方法与实际割理的发育方位和密度具有高度一致性。国内的研究者，胡志明等（2006）和杨正明等（2006）首次将低场核磁共振技术和恒速压汞技术应用于低渗透率油田储层的研究，证明这种方法在研究煤的孔隙结构和吼道分布上具有较大优势。辽宁工程技术大学唐巨鹏等（2005）采用核磁成像（MRI）技术研究了煤层气解吸渗流特性，得出了新的煤层气解吸特性、渗流特性与有效应力间关系的实验结论。迄今为止，国内外还没有或少有应用核磁共振（NMR）技术和CT扫描技术来定量分析煤储层孔裂隙系统和渗透率等的相关报道。

另外，随着多学科交叉研究的发展，测井和地震等常规油气的方法逐渐应用于煤层气领域。如胡朝元等（2005）通过波阻抗、纵横波速和振幅、反射强度、瞬时相位等地震参数与煤储层物性关系理论的推导，建立了采用地震响应来预测煤储层裂隙发育程度的数学模型。杜翔（2007）提出了根据测井原理，利用煤层气测井参数来评价煤层气储层特征的方法。该方法为测井技术应用于分析煤储层的深度、厚度、煤质、含气量、渗透率、岩石力学性质、储层温度等研究提供了初步的研究思路。

总的来看，关于煤储层的研究方法与实验分析技术的研究已成为目前煤储层研究领域最活跃、进展最快的研究分支之一。然而，将低场核磁共振技术、恒速压汞技术和CT成像技术等用于煤储层的研究，在国内外还未见报道，因此进一步确定这些研究手段在煤储层研究中的具体应用将是今后的趋势。同时，地震和测井等手段有望进一步推动煤储层研究领域的发展。本书第4章和第5章内容将对低场核磁共振技术（low-field NMR）、恒速压汞技术和微焦点X射线断层扫描（μ-CT）技术在储层研究中的新应用进行重点阐述。

C. 页岩气储层矿物组分及有机碳含量测井评价方法研究——以鄂西渝东建南构造东岳庙段为例

路 菁^1，2 李 军¹

（1.中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083；

2.中国石油大学（北京）博士后流动站，北京 102249）

摘 要 鄂西渝东地区下侏罗统为四川盆地典型的陆相页岩气藏，储层矿物组分及有机碳含量是确定该类气藏工程开采难度与有效性的重要指标。为突破常规储层测井评价方法在复杂矿物储层评价中存在的多解性问题，本研究充分挖掘常规测井资料中蕴含的地质信息，以非线性反演与最优化算法为核心思想，综合评价包含有机碳在内的页岩岩石组分与含量，取得了较好的测井评价结果。研究结果完善了页岩气储层测井评价手段，为推进页岩气勘探开发相关技术发展起到了积极的作用。

关键词 常规测井响应 矿物组分 有机碳含量 非线性反演 最优化方法 测井评价

Logging Evaluation of Mineralogical Constituent and

Total Organic Contents for Gas Shale

LU Jing^1，2，LI Jun¹

（1.Exploration and Proction Research Institute，SINOPEC，Beijing 100083，China；

2.Postdoctoral Center，China University of Petroleum，Beijing 102249，China）

Abstract Formation of lower Jurassic in the western Hubei and East Chongqing is an typical continental facies shale gas reservoir in Sichuan Province.The mineral constituents and total organic contents（TOC）are important indicator of the engineering difficulty and its effectiveness for such gas reservoir.To breakthrough the problem of multi －solutions，that always occur when the conventional reservoir logging evaluation methods are used to solve the gas shale reservoir evaluation，this study fully tap the geological information concealed in conventional logging response，use the nonlinear joint inversion and optimization as the core ideas，to evaluate both the mineralogical constituent contents and TOC for gas shale，and achieve a desirable result .This research supplements the logging evaluation methods for gas shale and play a positive role in related technology developments for gas shale exploration and development.

Key words conventional logging；mineralogical constituent；TOC；nonlinear joint inversion；optimization； logging evaluation

鄂西渝东地区是四川盆地周缘页岩气藏有利目标区之一。建南构造位于四川盆地川东褶皱带石柱复向斜中北部，下侏罗统自流井组发育的深湖－半深湖页岩属于典型的陆相页岩气藏。该套页岩区域分布稳定、厚度大、埋藏浅，但相较于海相页岩具有更加频繁的相变特征，储层矿物组分复杂多变。准确把握页岩气储层矿物组分与有机碳含量是后续储层关键参数——脆性与含气性评价的重要基础，也是页岩气测井评价亟待攻克的重点及难点问题。依靠固定的解释模型，采用少部分测井曲线确定储层矿物含量的评价方法，在岩性及矿物较为单一的常规储层中评价效果较好，却无法妥善解决页岩气储层复杂矿物组分与含量的多解性问题。笔者通过深入挖掘各项常规测井资料中蕴含的丰富地质信息，分析建立储层矿物组分模型，以非线性反演与最优化算法评价包含有机碳在内的复杂岩石组分含量，突破了常规测井储层评价的思想，拓展了非常规页岩气储层矿物组分与有机碳含量的测井评价方法，通过实验室岩心全岩组分数据验证，该方法已取得了较好的评价效果。

1 东岳庙段含气页岩岩性及岩石矿物学特征

目标层下侏罗统自流井组东岳庙段泥页岩，区域横向分布稳定，厚度较大，暗色泥页岩厚约60～100m。储层岩性以含灰泥页岩为主，多见灰色粉砂质泥页岩、介壳泥页岩与介壳灰岩夹层（图1）；储层矿物成分以黏土矿物、石英及方解石为主（平均含量分别为22.49％、55.95％、17.5％），同时含有少量长石与黄铁矿。自生矿物的存在，表明东岳庙段所处的沉积环境为有利于有机质富集与保存的还原环境，实验室分析结果显示，储层有机碳以Ⅱ型干酪根为主，平均含量2％～3％；储层孔隙结构以矿物粒间孔为主，同时发育少量粒内孔及溶蚀裂隙，大量因有机质热解产生的纳米孔隙，使储层具有较好的天然气吸附与储集性能。

图1 研究区东岳庙段泥页岩典型岩性

2 常规测井响应评价储层岩石组分

测井响应是被测地层物理特性的宏观表现^［1］，在排除井眼与泥浆侵入等影响的情况下，测井响应本质是测井仪器探测范围内所有岩石微观组分物理特性的综合表现，故各类测井响应实际上涵盖了被测地层所有组分的岩石物理信息。充分挖掘、利用常规测井响应中蕴藏的储层信息评价页岩岩石组分，提供了一条除实验室分析和元素俘获能谱（ECS）测井之外的储层评价思路，同时，弥补了岩心实验室分析无法全井段连续、ECS测井数据采集与解释评价成本高昂等问题^［2，3］。

2.1 常规曲线非线性联合最优化反算法

2.1.1 目标函数

区别于利用单一或少数测井曲线与储层某一矿物含量建立函数关系、用以评价其含量的方法，利用常规测井信息开展非线性联合最优化反演评价储层矿物组分的方法与步骤，可简要概括如下：首先，需要对实测响应进行预处理，以期得到接近原始储层真实物理特性的校正测井响应；其次，依据岩心观察与常规评价结果得到的初步认识，圈定解释评价井段内存在的岩石组分类型，并确定其初始含量，形成完整的基于原始假设的储层岩石物理体积模型；再次，依据地区经验或理论参数合理选取各组分的测井响应骨架值，以非线性测井响应方程正演各个常规测井响应，并计算关于校正曲线与正演模拟曲线如式（1）所示的目标函数T（X^j）；最后，通过反复迭代调整各矿物组分含量，使目标函数T（X）达到最小值，并将此时的岩石组分与含量模型作为反演的最终结果，即通过解决图2所示的最优化问题，达到求解复杂矿物储层岩石组分与含量问题的目的^［4］。

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

图2 非线性联合最优化反算法简图

式中：logging_s为第j次迭代后产生的正演曲线组；logging_c为实测曲线经校正产生的校正曲线组；X^j为第j次迭代确定的各个岩石组分含量；W为各测井曲线在目标函数中的权重；α为迭代稳定性控制参数；T（X^j）为反映正演曲线与校正曲线相似程度的目标函数，当该函数达到最小值时，表明正演曲线已逼近校正曲线，此时，即可认为模型求解得到的岩石组分与含量与地层真实情况最为接近。需要说明的是，采用更丰富的测井响应信息，以及岩心分析、常规储层评价取得的地层初步认识等，能够在更大的程度上降低反算法的多解性。

2.1.2 共轭梯度最优化算法

从上述分析可知，求解页岩复杂岩石组分的测井评价问题，已被转化为求解目标函数T（X^j）最小值的最优化问题。本研究综合考虑目标函数属于多元函数，且测井响应的非线性关系决定了目标函数的非线性特性，故采用共轭梯度法解决目标函数的最优化问题^［5］。

对目标函数T（X^j），在极值点X^*处作Taylor展开，忽略高效项时，有

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

式中：H＝▽²T（X^*）为T（X）在X^*处的二阶偏导数矩阵。因为X^*为极值点，故▽T（X^*）＝0，因而

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

可见，任何次的函数T（X）在其极值点附近具有二次函数的特征。设T（X）可以表示为如下所示二次函数

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

可以证明具有N阶正定矩阵A的n元二次函数，最多可在n维空间中找到n个彼此关于A的共轭方向（向量），且从任意的初始点出发，依次沿这n个共轭方向作不超过n次的一维搜索，就可以求得目标函数T（X）在n维空间内的极小点。采用上述共轭梯度算法回避了因牛顿法及其改进算法需要计算二阶偏导数矩阵的逆矩阵而带来的巨大运算量，且克服了最速下降法在接近极小点时收敛速度很慢的缺陷，妥善地解决了研究建立的非线性反算法的求解问题。

2.2 东岳庙段页岩岩石组分反演

2.2.1 初始模型假设

图3为研究区某井东岳庙段泥页岩常规测井响应，该井含气页岩岩石组分评价的目的在于，明确包括有机碳在内的岩石重要组分的具体含量。初始模型假设的建立，需要分别确定待求解的储层岩石组分及其初始含量，以及参与岩石组分评价的测井曲线。

依据上节所述实验室全岩分析结果（图3），初始模型假设页岩中不存在除干酪根之外的其他固体有机碳；脆性矿物包括石英、方解石、长石，塑性矿物即为黏土；另外，由于相关研究表明，页岩成岩过程中自生的黄铁矿常结晶于储层层理界面之间，在一定程度上有利于水力压裂形成网状缝，且黄铁矿物具有极好的导电特性、极高的光电俘获截面指数以及较高的密度，即使含量较小，对电阻率、光电截面指数与体积密度等测井响应的影响也十分明显，因此，作为影响页岩力学性质与岩石物理特性的重要矿物，黄铁矿在岩石组分模型中不可忽略；最后，由于该段泥页岩黏土矿物含量较高、有效孔隙度较低，且地层水矿化度不高，自由水对测井响应影响不大，故模型仅考虑黏土束缚水存在且假设页岩储层有效孔隙全部被游离气占据的情况。综合上述考虑，最终确定该井东岳庙段泥页岩需要反演计算的岩石组分如图4所示，依次包含黏土（含黏土束缚水）、石英、方解石、长石、黄铁矿、孔隙（游离气）与有机碳（干酪根）。

图3 建南地区某井东岳庙段泥页岩常规测井响应特征与岩心分析结果

图4 页岩岩石体积模型

综合考查本井可参考的测井曲线条数，以及上述页岩岩石体积模型需要涵盖的组分种类，确定利用光电截面指数（PEF）、自然伽马（GR）、中子孔隙度（NPHI ）、体积密度（DEN）、声波时差（DT）、浅侧向电阻率（LLS）、深侧向电阻率（LLD）、铀（URAN）、钍（TH）共9条曲线（图3），反演8种岩石（图4中）组分的含量。可以注意到，如不考虑欠定求解，参加非线性反演的测井曲线条数理论上最多可处理10种岩石组分含量的求解问题，此数大于本模型求解的岩石组分数量，故模型求解结果属于非线性超定解，能够有效降低评价结果的多解性，确保评价结果更加接近页岩气储层的真实情况。

依靠常规储层评价方法，如自然伽马泥质含量V_sb评价方法^［6］、密度中子孔隙度P_hi评价方法^［7］、Pessay有机碳TOC含量评价方法等^［8］，可以取得黏土、孔隙度、干酪根含量的初步评价结果，对本井岩石组分初始含量 进行赋值， 剩余组分的初始含量——石英含量 根据实验室岩心分析确定的平均含量（石英55.9％、方解石17.5％、长石7.2％、黄铁矿4.5％）按比例分配，结果如图5第2～8道内实线所示。可以注意到，各岩石组分初始含量（棕色实线）与岩心分析结果（黑色圆点）相比，均存在不同程度的偏差。其中方解石、长石两种矿物含量的偏差最为明显；利用中子－密度孔隙度评价的孔隙度结果也明显偏高；此外，利用自然伽马泥质含量评价方法计算的黏土矿物含量，以及电阻率－声波重叠Passey法计算的有机碳含量，在局部深度上还存在一定误差。本研究将通过随后的反演计算逐步降低这些误差，以得到最接近真实地层岩石组分的评价结果。

图5 建南地区某井东岳庙段泥页岩非线性反演初始模型

2.2.2 模型反演结果

经过非线性反演计算，最终确定该井岩石组分的含量如图6所示，图中第2～8道依次为黏土矿物（含黏土束缚水）、石英、方解石、长石、黄铁矿、孔隙及有机碳含量的评价结果（实线）与对应组分实验室分析结果（黑色圆点），图中第9与第10道分别为页岩岩石组分非线性反演结果与岩心实验室分析结果。

图6 建南地区某井东岳庙段泥页岩岩石组分非线性反演成果图

通过图7各组分初始评价结果（黑色方块）与非线性反演计算结果（三角）的对比分析可以发现，非线性反演结果与实验室分析结果具有更好的线性相关性，与初始评价结果相比更集中于45°对角线附近。图6与图7均显示，非线性反算法显着提高了石英与方解石含量的评价精度；使孔隙度评价结果更加接近实验室分析结果；此外，黏土矿物与有机碳含量各自在局部位置上的误差也得到了较好的修正；在初始模型中，以平均含量为依据粗略估算的长石与黄铁矿含量，这里也得到了进一步细化，评价结果与实验室分析结果在整体趋势上更为吻合。至此，本研究利用建立的非线性反演方法，同时完成了研究区东岳庙段页岩气储层复杂矿物组分与有机碳含量测井评价两个问题，且取得了较高的评价精度，本研究将进一步定量分析测井评价结果，以验证该方法的可靠性与有效性。

2.2.3 非线性反演结果分析

考虑到各项实测测井响应其本质是被测储层岩石组分反映在各类物理场中的宏观物理特性，因此，为验证非线性反算法及其反演结果的可靠性与有效性，本研究同时分析了非线性反演结果并在反演结果下模拟了测井响应的误差。

图8展示了非线性反演结果下的模拟测井响应（虚线）与环境校正后的测井响应（黑色实线），涉及的测井项目依次为自然伽马GR、铀Uran、钍Th、中子孔隙度Nphi、体积密度DEN、宏观截面指数U、声波时差DT、冲洗带电导率CXO与原状地层电导率CT。从两组测井响应的对比看，非线性反演结果下的模拟测井响应与实测测井响应具有良好的一致性。表1中定量评分析了两组测井响应间的相关系数，各项测井响应的相关系数在0.867～0.996之间，相关系数均值达到0.921，充分反映了反演结果下的岩石组分宏观物理特性与真实储层物理特性的相似性，即说明通过非线性反演得到的岩石组分及其含量已十分接近页岩气储层的实际情况。此外，以实验室分析结果为标准，表2分别统计分析了图8中初始评价结果与非线性反演结果对实验室结果的相关系数，两组相关系数的对比可以说明，本研究建立的非线性反算法明显提高了页岩各岩石组分评价的精确度。因此，上述两方面分析充分证明，本研究建立的非线性反算法在解决页岩储层复杂岩石组分与含量评价问题方面的可靠性与有效性。

该方法能够同时解决页岩气储层岩石矿物组分与有机碳含量评价的两大问题，这两项问题的顺利解决对于后续储层脆性、吸附气含量等重要储层参数评价提供了科学的依据与技术保障。

图7 页岩岩石组分初始评价结果与非线性反演计算结果对比

表1 模拟测井响应与实测响应相关系数

图8 建南地区某井东岳庙段泥页岩复杂岩石组分反演质量控制

表2 初始评价及非线性反演评价较岩心分析结果的相关性对比

3 结论

本研究以非线性反演与最优化算法为核心思想建立的页岩气储层岩石组分测井评价方法，在鄂西渝东建南构造东岳庙段的页岩气储层评价中取得了较好的评价效果。该方法充分挖掘了常规测井资料中蕴含的丰富地质信息，同时解决了页岩储层重要矿物与有机碳含量评价两大问题，弥补了岩心分析深度不连续、ECS测井代价高昂的弊端，且极大地提高了测井评价结果的精度，为后续储层脆性与含气性的综合评价提供了科学的依据与重要的技术保障。

参考文献

［1］洪有密.测井原理与综合解释.东营：石油大学出版社，1993：1 ～365.

［2］Pemper R R，Sommer A，Guo P，et al.A new pulsed neutron sonde for derivation of formation lithology and mineralogy.SPE Annual Technical Conference and Exhibition，San Antonio，Texas，USA，2006：1～13.

［3］Sondergeld C H，Newsham K E，Comisky J T，et al.Petrophysical considerations in evaluating and procing shale gas resources.SPE Unconventional Gas Conference，Pittsburgh，Pennsylvania，USA，2010：1～34.

［4］Heidari Z，Torres－Verd C，Preeg W E.Quantitative method for estimating total organic carbon and porosity，and for diagnosing mineral constituents from well logs in shale－gas formations.2011：1 ～15.

［5］雍世和.最优化测井解释.东营：石油大学出版社，1995：87～119.

［6］潘仁芳，伍媛，宋争.页岩气勘探的地球化学指标及测井分析方法初探.中国石油勘探.2009，3：6～28.

［7］朱华，姜文利，边瑞康，等.页岩气资源评价方法体系及其应用——以川西坳陷为例.天然气工业.2009，29（12）：130～134.

［8］Passey Q R，Creaney S，Kulla J B，et al.A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs.AAPG Bulletin.1990，74：1777～1794.

D. 测井解释评价的地质依据

（一）油藏特征模型（地质概念模型）

石油和天然气都储存在储集层中，因此，测井解释的主要对象是储集层。

不同类型的储集层具有不同的地质-地球物理特点，在测井系列的选择和解释方法上具有不同的内容和特点，其解释效果也不相同。因此，有必要先扼要讨论一下储集层的分类及特点。

地层中，能作为储集层的岩石类别甚多，其储集特性各异，储集层的分类方法有多种，测井分析者习惯于采用以岩性或储集空间结构来分类。

按岩性可分为碎屑岩储集层、碳酸盐岩储集层和特殊岩性储集层；按储集空间结构可分为孔隙性储集层、裂缝性储集层和洞穴性储集层。

1.碎屑岩储集层

碎屑岩储集层包括砾岩、砂岩、粉砂岩和泥质砂岩等。目前，世界上已发现的储量中大约有40%的油气储集于这一类储集层。该类储集层也是我国目前最主要、分布最广的油气储集层。

碎屑岩由矿物碎屑、岩石碎屑和胶结物组成。最常见的矿物碎屑为石英、长石和云母；岩石碎屑由母岩的类型决定；胶结物有泥质、钙质、硅质和铁质等（图6-1）。

碎屑岩的粒径、分选性、磨圆度以及胶结物的成分、数量、胶结形式，控制着岩石的储集性质。一般，粒径越大、分选性和磨圆度越好、胶结物越少，则孔隙空间越大、连通性越好。

测井分析者认为砂岩的骨架成分是石英（SiO₂），硅质胶结物也被视为石英骨架；当钙质胶结物较多时，砂岩骨架则被认为是由石英和方解石（CaCO₃）组成的双矿物岩性。由于储集层中的泥质除对储集层的岩性、物性和含油性有显着影响外，对各种测井值均有影响，所以测井分析者把泥质当作骨架以外的一种独立成分予以考虑。

碎屑岩储集层的围岩一般是粘土岩类，构成砂泥岩剖面，粘土岩类包括有粘土岩、泥岩、页岩等。粘土矿物的主要成分有高岭石、蒙脱石和伊利石等。由不同粘土矿物成分构成的粘土岩的测井值是有一定差异的，例如，自然电位测井曲线是以粘土岩类的测井值为基线的；对于不同地质时代的沉积，由于粘土性质和地层水矿化度不同，而可能出现SP基线位移；不同地区、不同层系的粘土成分不同，在GR曲线上的显示也有差别；不同地区、各类粘土岩的电阻率亦不同等。但是，粘土岩类无论在岩性或物性等方面，与碎屑岩类相比都要稳定得多，因此，测井解释中往往用粘土岩类的测井值为参考标准。

图6-1 碎屑岩结构和成分

碎屑岩储集层的孔隙结构主要是孔隙型的，孔隙分布均匀，各种物性和泥浆侵入基本上是各向同性的。目前，在各类岩性储集层的测井评价中，碎屑岩储集层的效果最好。泥质含量比较多、颗粒很细的储集层评价，即所谓泥质砂岩的测井解释问题比较困难。

对地层剖面进行测井解释时，常常根据泥质的有无，分为纯地层和含泥质地层。前者不含泥质，后者含有不同数量的泥质。最初的测井解释理论和技术都是建立在纯地层的基础上，因而纯地层的解释方法比较完善。根据纯地层中矿物成分的种类，可以用单矿物、双矿物、三矿物解释模型。现在，测井解释中，最多能分析三种矿物组成的地层。如纯砂岩就只含石英一种矿物；复杂岩性的地层岩石都含两种以上矿物，很少只有一种矿物组成的。

随着油气勘探和开发的发展，含泥质地层中发现了工业油流。这样，测井分析必须满意地解决泥质地层有关含油性的多种复杂问题。近几年来，泥质地层的测井分析有了迅速的发展。

泥质由很细的固体颗粒和水混合而成。固体颗粒主要是粘土矿物和粉砂，典型的泥质大约含50%的粘土、25%的粉砂、10%的长石、10%的碳酸盐岩、3%的氧化铁、1%的有机物、1%的其他矿物。泥质中的水分约为2%～40%，它们被束缚在固体颗粒的晶格内面，是不能流动的，称为结晶水。所以，中子测井要受泥质的影响。第一章已经指出，泥质颗粒的导电性较好，当地层含泥质时，其电阻率比较低。所以，电测井结果要进行泥质校正。不仅如此，泥质颗粒结合不紧密，且含有水分，孔隙也发育，对声速测井有明显的影响。泥质颗粒吸附放射性元素，使自然伽马测井幅度增加。

总之，由于泥质的物理化学性质与其他矿物的不同，它对各种测井方法都有影响。如果不能识别泥质，并根据其含量和在地层中的分布形式，进行适当的校正，测井解释就会出现错误。

已经发现，地层中的泥质有三种分布形式：层状泥质、结构泥质和分散泥质（图6-2）。泥质和岩石颗粒成互层状是层状泥质，它既取代了一部分岩石颗粒，也占了一定的孔隙。含层状泥质的岩石，孔隙度降低。结构泥质是岩石颗粒风化形成的，它不影响地层的孔隙。泥质颗粒分散在岩石颗粒之间是分散泥质。分散泥质的存在明显降低了地层的孔隙度。

图6-2 泥质的分布形式

含泥质地层的解释不仅计算繁琐，而且计算某个未知参数时，又用到另外的未知参数，必须使用较多的计算技术，只有用计算机解释才比较方便。手工解释时，一般都用纯地层的解释关系式和解释方法。

2.碳酸盐岩储集层

在世界油气田中，碳酸盐岩储集层占很大比重，目前世界上大约有50%的储量和60%的产量属于这一类储集层。我国华北的震旦系、寒武系和奥陶系的产油层，四川的震旦系、二叠系和三叠系的油气层，均属于这一类储集层。

碳酸盐岩属于生物、化学沉积，主要由碳酸盐矿物组成，主要岩石类型是石灰岩和白云岩，过渡类型的泥灰岩也属此类。石灰岩的矿物成分主要是方解石，其化学成分是CaCO₃；白云岩的矿物成分主要是白云石，其化学成分是CaCO₃·MgCO₃。以石灰岩、白云岩为主的地层剖面称碳酸盐岩剖面。

在石灰岩和白云岩中，常见的储集空间有晶间孔隙、粒间孔隙、鲕状孔隙、生物腔体孔隙、裂缝和溶洞等（图6-3）。

从储集层评价及测井解释的观点出发，习惯于将碳酸盐岩的储集空间归纳为两类：原生孔隙（如晶间、粒间、鲕状孔隙等）和次生孔隙（如裂缝、溶洞等）。前者一般较小且分布均匀，渗透率较低（孔隙性碳酸盐岩例外）；次生孔隙的特点是孔隙比较大，形状不规则，分布不均匀，渗透率较高。这里要指出，石灰岩重结晶和白云岩化所产生的次生孔隙在测井资料上无法与原生孔隙相区分，所以在测井解释中实际上把它们归入原生孔隙类。

图6-3 裂缝性储层概念模型和测井模型

致密的石灰岩和白云岩，原生孔隙小且孔隙度一般只有1%～2%；若无次生孔隙，它是非渗透性的；当具有次生孔隙时，一般认为包括原生孔隙和次生孔隙的总孔隙度在5%以上，碳酸盐岩即可具有渗透性而成为储集层。

碳酸盐岩储集层以孔隙结构为特点可分为三类：孔隙型、裂缝型和溶洞型。

1）孔隙型碳酸盐岩储集层。它与碎屑岩储集层的储集空间极为相似，包括两类孔隙，一类是粒间孔隙、晶间孔隙和生物腔体孔隙等；另一类是白云岩化及重结晶作用形成的粒间孔隙。

孔隙型碳酸盐岩储集层的储集物性、孔隙分布、油气水的渗滤以及泥浆侵入特点等均与砂岩相似，适用的测井方法和解释方法也基本相同，它也是目前测井资料应用最成功的一类储集层。

2）裂缝型碳酸盐岩储集层。这类储集层的孔隙空间主要由构造裂缝和层间裂缝组成，由于裂缝的数量、形状和分布可能极不均匀，故孔隙度和渗透率也可能有很大变化，油气分布也不规律，裂缝发育的储集层具有渗透率高和泥浆侵入深的特点。

从测井解释的角度来说，裂缝型储集层大致可分为两种情况。一种是裂缝发育，岩石相当破碎，以致在通常的测井探测范围内可认为裂缝是均匀分布的，而且裂缝孔隙度与粒间（或晶间）孔隙度相当或在数量上占优势。在这种情况下，目前的测井和解释方法的使用效果比较好。另一种是裂缝不太发育且分布不均匀，裂缝孔隙度不及粒间孔隙度大，在此情况下，采用目前适用于孔隙性储集层的测井和解释方法，常常不足以区分油（气）、水层。

3）洞穴型碳酸盐岩储集层。这类储集层的孔隙空间主要是由溶蚀作用产生的洞穴，洞穴形状各异、大小不一、分布不均匀。对于常用测井方法的探测范围来说，洞穴的存在也往往具有偶然性，这给测井解释带来相当大的困难。只有当洞穴小且分布比较均匀时，可用中子（或密度）孔隙度与声波孔隙度之差作为次生的洞穴孔隙度，以中子或密度孔隙度计算含油气饱和度。

必须指出，实际的碳酸盐岩储集层，其孔隙类型可能是上述几种类型的复合情况。碳酸盐岩剖面中的测井解释任务，是从致密围岩中找出孔隙型、裂缝型和洞穴型储集层，并判断其含油（气）性。

碳酸盐岩储集层一般具有较高电阻率，所以须采用电流聚焦型的电阻率测井方法，如侧向测井、微侧向测井等；自然电位测井在碳酸盐岩剖面一般使用效果不好，为区分岩性和划分渗透层（非泥质地层）须采用自然伽马测井。由于储集层常具有裂缝、溶洞，为评价其孔隙度一般需要采用中子（或密度）测井和只反映原生孔隙的声波测井组合使用。

自20世纪70年代后期至今，碳酸盐岩储集层的裂缝测井方法与裂缝储集层的评价技术有了很大发展，其特点是：发展了新的仪器及方法，逐步形成了裂缝测井系列；形成了一套采用各种测井方法组合研究裂缝的综合评价技术；裂缝参数的定量研究有了新进展。

3.特殊岩性储集层

碎屑岩和碳酸盐岩以外的岩石所形成的储集层，如岩浆岩、变质岩、泥岩等，人们习惯于称它们为特殊岩性的储集层。当这些岩层的裂缝、片理、溶洞等次生孔隙比较发育时，也可成为良好的储集层，特别是古潜山的风化壳，往往可获得单井高产的油气流。对于这类储集层，目前的测井解释效果也较差，尚有一些技术难关需要克服。

（二）测井解释评价的地质依据

1.地质刻度测井为提高测井解释的精度奠定坚实的基础。

应用野外露头，钻井岩心和实验室分析化验获取的地质信息和参数，进行各种测井曲线的标定和刻度，开展测井资料解释方法的研究，即简称为“地质刻度测井（或岩心刻度测井）”。它包括，测井解释可行性分析、测井曲线编辑、环境校正与标准化、测井的侵入校正、岩石物理研究、建立测井解释模型、成果检验准则和测井储层参数计算的数学模型。

2.含油性是测井解释评价油气层的重要前提。

长期以来，人们常常沿用这样一种概念，就是以含油性做为判断油气层的基本条件，以含油饱和度的大小作为划分油（气）水层的主要标准。这样做当然有道理，因为含油性是油气层必然具有的基本特性，是决定产层能否产油气的重要前提。正因为如此，确定产层的含水饱和度是评价油气层的一项重要内容。应该指出，这种单纯依据含油饱和度的概念并不完善。从根本上说，油气水层的含油饱和度界限并不是固定不变的，而经常随着产层束缚水含量的变化而变化。这一点，已被大量的取心和试采资料所证实。因此，含油性毕竟只是判别油气层的必要条件，并非充分条件。

随着声波测井和感应测井的发展，计算含油饱和度解释技术的广泛采用，测井解释水平有了新的提高。依据含油饱和度55%～60%的界限作为划分油气层的标准，其结果是一方面成功地解释了许多油气，解释成功率有了明显提高；另一方面，在解释油气层时也出现了两种不同的倾向。这两种倾向如下。

1）粉砂岩和泥质砂岩的油气层普遍解释偏低。以粉砂岩和泥质砂岩为主的产层其特点是：组成地层骨架的岩石颗粒平均粒径普遍较小。由于岩性普遍很细，围绕孔隙的表面积（以岩石比面度量之）比一般砂岩大，普遍含有以伊利石和蒙脱土为主的粘土矿物，它们具有比较强的吸水性，一般充填于孔隙内，呈分散状分布。这两个因素的结合，形成产层的孔隙结构十分复杂。不仅孔隙喉道窄小，孔隙喉道半径中值超过10 μm者极少；而且微孔隙发育，弯曲度大，普遍表现为低渗透性和亲水的特点。因此，高束缚水含量是以粉砂岩和泥质砂岩为主的产层普遍具有的特征。由于孔隙中的水是以不能流动的束缚水形式而存在的，即使含水饱和度高达60%～70%，也依然只产油气。所以，这种类型的油气层实际上是以束缚水为主要成分的低含油（气）饱和度油气层，或称低电阻率油气层。经过试采和油基泥浆井的实测资料证明，粉砂岩和泥质砂岩油气层当含油饱和度大于30%时，就可能产油气而不含水。许多油田在勘探初期，或者由于没有认识这一特点，或者由于没有有效的解释方法，因此解释偏低和漏掉这种类型油气层的现象比较严重。

2）高渗透率的产层容易解释偏高。高渗透率的产层往往又是另一种特点。主要是，粒度中值普遍较大、粘土含量少并以高岭土为主。孔隙分布比较均匀，孔径大，孔隙喉道半径中值甚至可达60～80 μm。岩石比面小，一般在0.014～0.028 km²/m³。因此，渗透率都在1000×10^-3 μm²以上，甚至高达50000×10^-3 μm²。所以这种类型的产层束缚水含量小，一般在10%～20%之间。有时产层的含油饱和度达60%～70%，依然含有可动水，试采过程中表现为油水同出。这一特点容易引起解释偏高，把油水同层和含油水层解释为油层。

3.可动水和相对渗透率分析是油气层解释评价的主要途径

油气层之所以不出水，并非不含水。事实上，油气层总有一定的含水饱和度，即使最好的油气层也是如此。更有意思的是，有些油气层的含水饱和度高达60%～70%，竟然只产油气而不出水。如何解释这种现象是评价油气层首先需要解决的问题。

众所周知，油气层是储集层岩石和所含流体（油、气、水）之间形成的统一体，以彼此间的物理作用相维系。一般说来，任何储存油、气、水的岩石孔隙都可看成由一系列毛细管所组成。根据流体在微观孔隙的流动特性，一般把储集层的孔隙分为三类。

1）超毛细管孔隙：指孔隙半径大于250 μm以上的孔隙。由于这部分孔隙毛细管力几乎趋于零，流体可在其中自由流动。

2）毛细管孔隙：指孔隙半径在0.1～250 μm之间的孔隙。其毛细管力随着孔隙变小而增加。对于这部分孔隙，只有当外力大于毛细管力时，流体才能在其中流动。根据扫描电子显微镜揭示，泥岩最大的孔隙直径可达1 μm左右。因此，对于孔隙直径小于1 μm的孔隙，流体实际上是不易在其中流动的。

3）微毛细管孔隙：指孔隙半径小于0.1 μm的孔隙。由于这部分孔隙极小，孔隙表面分子的作用力达到或几乎达到孔隙的中心线，以致保留在其中的流体不能流动。

压汞分析表明，砂岩储集层的孔隙分布范围一般由小于0.1 μm至160 μm（指孔隙半径），孔隙半径中值也分布在0.26～60 μm之间。即使渗透率高达60 μm²的粗砂岩地层，孔隙半径超过160 μm者占总孔隙的比例也不大；其孔隙半径中值一般也不超过80 μm。因此，发生在储集层孔隙内的毛细现象都表现得比较突出。

由此可见，在油层形成过程中，由于油（气）、水对岩石润湿性的差异以及发生在孔隙内的毛细现象，规定了油（气）、水在孔隙空间内独特的分布形式与流动特点。在油藏未形成前，储油层本来是一个充满水的多孔介质。当油（气）在各种内、外力作用下，由生油层逐渐向储油层运移时，发生了油（气）驱水的过程。但是油（气）最终不可能把产层孔隙内的水完全排出，总有一部分原生水或者由于驱动压力无法克服毛细管力而滞留于油气层微小毛管孔隙内，或者被亲水岩石颗粒表面所吸附。因此，这部分水的相对渗透率极小，不能流动，称谓“不动水”。油（气）、水这种分布形态是油气层固有的特点，即水主要分布于流体不易在其中流动的微小毛管孔隙中或被岩石颗粒表面所吸附；油（气）则主要占据较大的孔道或孔隙内流动阻力较小的部位，形成只有油（气）流动而水不能流动的状态。这一过程，同样可由油和水的相对渗透率概念得到直观的解释，相当于开发过程的逆过程，如图6-4所示。

在油气未向储集层运移之前，储集层为充满水的多孔介质，属于单相流动状态。因此，S_w=1，k_rw=1。随着油气的运移，油首先占据储集层孔隙空间内流体流动阻力最小的部位。由于主要的流动通道被油所堵塞，增加了水流动的阻力，因此水的相对渗透率迅速下降。然而，这时储集层的含油饱和度还十分小，油在孔隙空间内呈孤立和不连续状态，不能流动，其相对渗透率趋于零。这相当所谓“含油水层”的情况，与此相应的含油饱和度近似为地层的残余油饱和度 S_or。随着储集层孔隙空间的含油饱和度进一步增加，油的相对渗透率k_ro也相应增加，油开始流动；k_rw继续下降，相当油水同层的情况。当含油饱和度达到某一临界值时，与此相应的含水饱和度相当于不动水饱和度S_wirr，这时k_ro达到最大，k_rw趋于零，水不能流动而只有油流动。显然，这就是我们常说的出油（气）含油饱和度界限。所以，所谓油气层的含油饱和度界限就是当S_w=S_wirr时的含油饱和度数值。“不动水”的主要成分是束缚水，随着产层的孔隙直径变小和微毛管孔隙的增加而增大，因此与组成岩石骨架的颗粒度分布和充填于孔隙内的粘土含量有关。即使在孔隙内束缚水的相对含量接近或超过了油（气）的饱和度，也不能改变其不流动的特性，产层依然只产油气而不出水。所以，只含“不动水”（束缚水），不含“可动水”是油气层普遍具有的特点。这就不难理解，为什么油气层的含油饱和度界限并非固定不变，而常常随着油气层束缚水含量的变化而变化。也不难理解，为什么有时油气层含水饱和度高达60%～70%，依然只产油气而不出水。

图6-4 相对渗透率与含水饱和度关系图

4.微观孔隙渗流机理的分析是产液性质评价的重要手段

事实上，当多相流体（油、气、水）并存时，储集层的产液性质服从多相流体渗流理论所描述的动态规律，可用多相共渗的分流量方程确定之。若地层呈水平状，则储集层的油、气、水产量（分流量）可分别表示为

地球物理测井

式中：Q_o、Q_g、Q_w分别表示储集层油、气、水的分流量（产量）；k_o、k_g、k_w分别为油、气、水的有效渗透率，以μm²为单位；μ_o、μ_g、μ_w分别表示油、气、水的黏度（mPa·s）；为压力梯度，10⁵Pa·cm^-1；A为渗流截面。

有效渗透率系指相对渗透率。在多相共渗体系中，它是对每一相流体在地层内部流动能力大小的度量。实际上，为了了解各相流体在储集层内部的相对流动能力，以便更好地描述多相流动的过程，往往又采用相对渗透率的大小，它等于有效渗透率与绝对渗透率（k）的比值，例如：

地球物理测井

或

地球物理测井

根据分流方程，可进一步导出多相共渗体系各相流体的相对产量，它们相当于各相的产量与总液量之比。例如，对于油水共渗体系，储集层的产水率（F_w），可近似表示为

地球物理测井

产油率（F₀）则为

地球物理测井

分析上述各式可以看出，储集层的产液性质主要取决于各相的相对渗透率，即取决于油、气、水在储集层内部的相对流动力。若地层内部只有两种流体，例如油和水。则根据它们各自渗透率的变化，相应有三种不同的产液性质：

1）如果储集层水的相对渗透率k_rw或k_w趋于0，而油的相渗透率达到最大（k_ro→1，k_o→k），相当于在储集层内部水不能流动而油的流动能力达到最大。根据上述方程式，则得Q_w→0，F_w→0，F₀→1。表明储集层只产油而不产水，属于油层情况。

2）储集层油的相对渗透率k_ro或k_o趋于0，而水的相对渗透率达到最大（k_rw→1，k_w→k），相当于在储集层内部油不能流动而水的流动能力达到最大。根据上述方程式，则得Q_o→0，F_w→1，F_o→0，表明在这种情况下储集层为水层。

3）若0＜（k_rw，k_w）＜1和0＜（k_ro，k_o）＜1，相当于油和水在储集层内部都具有一定的流动能力。同理，可以导出Q_w＞0，Q_o＞0，F_w及F_o均大于0而小于1，表明在试采过程中为油水同出。

这就是说，一个储集层到底到产油，还是产水，或是油水同出，归根结底取决于油、气、水在储集层内部的相对流动能力。因此，只要应用测井资料确定产层的相对渗透率，并进一步计算其产水率F_w或产油（气）率，不仅能够达到最终评价油气水层的目的，而且能够定量描述储集层的产液性质。所以，确定产层的相对渗透率是评价油气层必要而充分的条件。

同样，可以采用相对渗透率的概念，对影响油（气）层含油（气）饱和度界限的因素进行分析，以便对油气水层解释工作中出现的不同倾向，给予比较完满的解释。

一般来说，对于低渗透率砂岩地层，由于具有粒度小和泥质含量高的特点，微孔隙比较发育，孔隙半径也普遍较小。因此，即使驱动压力相当大，仍然有相当数量的孔隙，由于驱动压力无法克服毛管力，而保留了较多的束缚水。对于高渗透率地层，则由于其孔隙半径普遍较大，因而束缚水含量较少。这一特点可十分清楚地反映在毛细管压力曲线中。图6-5表示用同一种流体，而不同渗透率的岩样测定的毛细管压力曲线，表明束缚水饱和度随着渗透率的降低而增大。其相对渗透率与饱和度的关系曲线如图6-6所示。

这意味着，低渗透率产层在含油饱和度较低时，就能出纯油而不含水；高渗透率油层则要求有更高的含油饱和度界限。同样，由于亲水地层往往比亲油地层具有更高的束缚水饱和度，因此，亲水地层的油气层界限也相对较低。除了储集层的渗透率和润湿性外，原油黏度也是影响油层界限的一个重要因素。油质变稠的结果将使S_or增大，k_ro减小，即相当于k_rw增大。这就是说，油的流动性变差，水显得更为活跃，其相对渗透率与饱和度关系曲线示于图6-7。所以对于稠油层，其含油饱和度界限普遍比稀油层高。

图6-5 毛细管压力曲线图

图6-6 不同渗透率岩石的相对渗透率曲线

总之，含油性和不含可动水是油气层的两个重要的特点，并在事实上构成了判断油（气）水层的两个重要的条件。其中含油性是评价油气层的前提，分析产层的可动水则能把握油气层的变化和界限，而对油气层的最终评价则取决于对地层油（气）、水相对渗透率和微观孔隙渗流机理的分析。

通过上述测井分析，达到评价油气层目的基本途径主要有二条。

1）分析产层含水饱和度（S_w）与束缚水饱和度（S_wi）之间的关系。这是一条比较简便的途径，其原理是通过分析S_w与S_wi的关系，达到揭示储集层相对渗透率的变化和最终评价油气层的目的。目前投入应用的“可动水分析法”就是建立在这一原理基础上的解释方法，我们将在第七章进行系统介绍。

2）直接利用测井资料计算产层的相对渗透率和产水率（或产油气率），达到定量确定地层的产液性质和产能，以及全面评价产层的目的。

图6-7 稠油、稀油油层的相对渗透率曲线

根据实验室测定，油、水的相对渗透率通常是储集层的含水饱和度（S_w）、束缚水饱和度（S_wi）及残余油饱和度（S_or）三者的函数。一种比较普遍用于确定油、水相对渗透率的经验方程已由（6-7）及（6-8）式提供。这就是说，只要利用测井资料确定S_w、S_wi和S_or，就能够实现应用测井资料计算储集层的油、水相对渗透率。

根据实验室测定，油水相对渗透率k_ro、k_rw的经验关系式如下：

地球物理测井

式中：S_w为含水饱和度；S_wi为束缚水饱和度；S_or为残余油饱和度；m、n、j为经验系数，主要取决于储层的岩石特性，一般m=3～4，n=1～2，j=1～2。

确定k_rw和k_ro的方法还有如下两种：

彼尔逊经验方程

地球物理测井

乘方公式

地球物理测井

式中：S_hr为残余油饱和度。

另外，还有一种一般经验关系式的特例，相当S_hr=0.1，m=3，n=1，j=1的特定形式：

地球物理测井

虽然上述简化式可求得相对渗透率，但在实际使用时应该根据本地区油藏特征条件，通过实验用统计分析的方法获得经验系数m、n、j。对于三相共渗系统，在纵向上按油、气、水分布特点可分成油气和油水两组两相共渗系统求解。束缚水饱和度（S_wi）由地区资料统计得到，残余油饱和度（S_hr）由岩心分析、中子寿命测一注一测技术和碳氧比测井三种方法之一获取。

E. 低孔低渗型储集层精细测井解释方法研究——以南海东部某油田为例

钱 星

（广州海洋地质调查局 广州 510760）

作者简介：钱星（1985—），男，助理工程师，主要从事海洋石油地质方面的科研及生产工作。E-mail：made607＠126.com。

摘要 南海东部某油田沙河街组储集层岩石结构复杂，层间差异明显，总体上为低孔低渗型储集层，使用传统的油气测井评价方法解释精度往往较低，常常造成油气层的漏解释或者误解释。依据岩心物性、毛管压力曲线等实验分析数据，以测井相分析为手段和桥梁对储集层进行分类分析，提出了以沉积微相砂体分类为单元的精细测井评价方法。应用此方法对该油田实际井进行测井解释结果表明，以该方法建立的测井解释模型具有较高的精度，为进一步提高储量计算和储集层表征的准确性奠定了基础。

关键词 低孔低渗储集层 沉积微相 孔隙结构 精细测井解

1 引言

储集层参数模型的精度直接影响着储量计算和储集层表征的准确性。低孔低渗油气藏与中高孔渗油气藏的储层特性有许多不同，一般具有孔隙结构复杂、喉道细小、束缚水饱和度高^［1～3］等特点。

常见的针对低孔低渗储层参数模型的研究思路主要以细分储集层类型来研究岩电参数规律，从而达到提高储集层参数模型精度的目的^［4～9］。大量的研究表明，在测井精细解释的过程中，有效的对储集层进行分类分析是提高解释精度的有效手段。周灿灿等^［10］依据岩石物理理论，提出岩石相控建模的概念对近源砂岩进行有效分类；张龙海等^［11］以地层流动带指数和储集层品质指数来研究岩石物理分类的有效方法；这些分类方法对储层参数模型建模都具有一定的实际指导意义。

南海东部某油田沙河街组储层孔隙度平均值一般小于20％，渗透率平均值小于50×10^-3μm²，为典型的低孔低渗储层^［12］，其储层质量主要受原始沉积环境和成岩作用所控制^{［13～17］}。

纵观低孔低渗储层成因的各因素，结合研究区低孔低渗储层成因特点，本文试以沉积微相分类为思路来细分储集层，使得测井解释岩电参数模型更加准确，从而达到对该地区低孔低渗储集层进行精细测井解释之目的。

2 低孔低渗储层与沉积相带之间的关系

南海东部某油田沙河街组沙二段为扇三角洲沉积，主要为扇三角洲前缘亚相，进一步可分为水下分流河道、水下分流河道间、河口坝和远砂坝微相；沙三段为较深水湖泊环境下的浊积扇沉积，发育有扇根、扇中、扇前缘亚相，其沙河街组沉积分析综合柱状图如图1所示^{［18～19］}。

依据常规物性分析数据，对各微相砂体的孔隙度和渗透率统计分析表明（图2）：沙三段各微相砂体总体上表现为低孔低渗的物性特征，其中，扇根砂体孔隙度分布范围7.9％～16.9％，平均13.3％，渗透率分布范围0.01～39.9 mD，平均1.19 mD；扇主体砂体孔隙度分布范围3.8％～17.0％，平均13.0％，渗透率分布范围0.05～49.7 mD，平均4.0 mD；扇前缘砂体孔隙度分布范围1.7％～14.2％，平均4.6％，渗透率分布范围0.01～42.1 mD，平均1.07 mD。沙二段水下分流河道砂体孔隙度分布范围4.5％～24％，平均13.17％，渗透率分布范围0.005～466.5 mD，平均42.89 mD，表现为中低孔渗；河口坝砂体孔隙度分布范围5.2％～12.6％，平均8.93％，渗透率分布范围0.006～0.43mD，平均0.09 mD，与沙三段各微相砂体一样，表现为低孔渗的物性特征。

由此可见，沉积作用的差异使得各微相砂体储层物性不同，研究区低孔低渗储层主要发育于扇三角洲沉积的河口坝及近岸水下扇沉积的扇根、扇主体、扇前缘砂体之中。

3 各沉积微相砂体的孔隙结构特征

在对该油田各井测井相分析的基础上，依据毛管压力实验分析数据，对具有不同物性特征的各微相砂体其孔隙结构进行分析，根据毛管压力曲线的主要特征，其孔隙结构可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四种类型（图3），其中水下分流河道砂体主要以I、Ⅱ类为主，Ⅰ类曲线排驱压力较低，小于0.2 MPa，最大进汞饱和度大于80％，喉道半径分布大于1.0 μm，喉道相对较大，分选较好，为细喉；Ⅱ类曲线排驱压力介于0.2～0.5MPa之间，最大进汞饱和度大于60％，喉道半径为0.25～1.0μm，喉道细小，分选较差，为特细喉。

而具有低孔渗物性的河口坝、扇根、扇中及扇前缘砂体则主要以Ⅲ、Ⅳ类为主，Ⅲ类曲线排驱压力介于0.5～1.0 MPa之间，最大进汞饱和度小于60％，喉道半径峰值一般都小于0.1～0.25μm，孔喉特别微细，但是分选中等，细歪度的喉道，流通性能较好，属于微细喉；Ⅳ类曲线毛管压力曲线近直立，排驱压力大于1.0 MPa，最大进汞饱和度一般小于50％，在仪器压力范围内读不出中值毛管压力，表示岩石渗流能力极差，喉道半径峰值小于0.1μm，属于特微喉。

由上分析不难看出，在一定的沉积环境背景下，各微相砂体与储层的孔隙结构类型有较好的对应关系，在研究层段主要表现同一微相砂体其孔隙结构具有相似性，不同微相砂体之间孔隙结构特征差异明显的规律。

图1 沙河街组沉积相分析综合柱状图（据杨玉卿［20］修改）

4 在南海东部某油田中的应用

众所周知，在储集层评价中，孔隙结构分析是储集层微观物理研究的核心，不论是砂岩还是碳酸岩，其孔隙、喉道类型以及它们的配合情况，与储集层的物理特性和储集性能有密切关系。对于低孔渗储层中孔隙结构的评价则显得更加重要，其孔隙、喉道的大小、分布以及几何形状不但是影响储层储集能力和渗透特征的主要因素，而且也是影响测井解释评价精度的关键。

图2 各微相砂体储层孔隙度-渗透率关系图

图3 毛管压力曲线类型

在测井解释过程中，常受实际条件的限制，取心段往往较少且分布不均，储层的物性、孔隙结构、岩电参数等实验分析数据有限，分析所得的测井解释参数往往不能较完整的对全区域、全井段储层有所反映。在已知沉积背景的情况下，测井相的划分和分类分析则为解决这一实际难题带来了可能，测井曲线是地层岩性的地球物理响应，相同的微相砂体其地球物理特征具有一定的相似性，以测井相为手段和桥梁，通过研究有分析数据的各微相砂体的孔隙结构特征，进而对相似的砂体间接进行孔隙结构分析，最终研究不同孔隙类型储层的岩电参数变化规律，从而根据地质成因和孔隙结构类型来视储层不同而分开选择参数模型，进而达到对全井段的精细测井解释之目的。

阿尔奇公式是利用电阻率曲线计算含油饱和度的经典方法，公式 中解释参数a、b、n、m的选取对解释结果往往有较大的影响。其中a、b（岩性系数）为与岩性有关的参数，取值一般接近于1；n（饱和度指数）定义了含水饱和度间与储层电性特征间的数量关系；m（胶结指数）表现为地下地质体的一种综合响应，是反映储集层孔隙结构的参数，对孔隙结构具有非均质性的储集层常常变化较大。

针对研究区不同微相砂体储集层孔隙结构具有差异性这一特点，在本次解释中，对不同孔隙结构类型的储层分类分析了其孔隙度与各岩电参数a、b、m、n的变化规律（图4）。分析结果表明，储层的孔隙结构类型和特征对m值的变化起了主导作用，低孔渗储层段胶结指数与孔隙度表现出较好的相关性，非低孔低渗储层段胶结指数m与孔隙度等参数之间则没有明显规律，最终其参数选择见表1。

表1 不同类型储层的a、b、m、n参数值

最终，利用上述方法，对研究区X井沙河街组沙三段的低孔低渗储层段进行了实测井解释，发现了一系列的可能存在的低孔低渗型油气藏，测井解释成图如图5所示。

5 结论

依据实验分析数据，以测井相为手段和桥梁，对南海东部某油田沙河街组储集层分类分析，针对不同孔隙结构类型的储集层选择不同的岩电参数分类进行测井建模解释，可较好地改善和提高低孔低渗储层测井解释的准确性。

图4 不同类型储层孔隙度与m值变化关系

图5 测井解释成果

参考文献

［1］唐海发，彭仕宓，赵彦超.大牛地气田盒2＋3段致密砂岩储层微观孔隙结构特征及其分类评价［J］.矿物岩石，2006，（3）.

［2］马明福，方世虎，张煜，史文东.东营凹陷广利油田纯化镇组低渗透储层微观孔隙结构特征［J］.石油大学学报（自然科学版），2001，（4）.

［3］杨勇，达世攀，徐晓蓉.苏里格气田盒8段储层孔隙结构研究［J］.天然气工业，2005，（4）.

［4］孙小平，等.复杂孔隙结构储层含气饱和度评价方法［J］.天然气工业，2000，20（3）：41～44.

［5］张明禄，石玉江.复杂孔隙结构砂岩储层岩电参数研究［J］.石油物探，2005，（1）.

［6］张龙海，周灿灿，刘国强，等.孔隙结构对低孔低渗储集层电性及测井解释评价的影响［J］.石油勘探与开发，2006.（6）.

［7］张喜，胡纪兰，张利，等.吐哈盆地特低孔低渗油气层测井解释方法研究［J］.石油天然气学报，2007，（3）.

［8］张龙海，周灿灿，等.不同类型低孔低渗储集层的成因、物性差异及测井评价对策［J］.石油勘探与开发，2007，（6）.

［9］颜泽江，唐伏平，等.洪积扇砂砾岩储集层测井精细解释研究——以克拉玛依油田为例［J］.新疆石油地质，2008，（10）.

［10］张龙海，刘忠华，等.低孔低渗储集层岩石物理分类方法的讨论［J］.石油勘探与开发，2008，29（5）：557～560.

［11］张龙海，刘忠华，周灿灿，等.近源砂岩原生孔隙储集层岩石相控建模及其应用［J］.石油勘探与开发，2008，（6）.

［12］赵澄林，胡爱梅，等 油气储层评价方法（SY/T6285-1997）［S］.北京：石油工业出版社，1998.

［13］李丽霞.渤中地区第三系碎屑岩储层成岩作用研究［J］.中国海上油气（地质），2001，15（2）：111～119.

［14］刘正华，杨香华，陈红汉，等.黄骅坳陷歧南凹陷古近系沙河街组储集层物性影响因素分析［J］.古地理学报，2009，11（4）：435～445.

［15］谢武仁，邓宏文，王红亮，等.渤中凹陷古近系储层特征及其控制因素［J］.沉积与特提斯地质，2008，28（3）：101～107.

［16］宋鹍，金振奎，王晓卫，等.沉积相对储集层质量的控制——以黄骅坳陷王官屯油田枣、油层组为例［J］.石油勘探与开发，2006，33（3）：335～339.

［17］黄龙，田景春，等.鄂尔多斯盆地富县地区长6砂岩储层特征及评价［J］.岩性油气藏，2008，20（1）：83～88.

［18］邓运华，李建.渤中25-1油田勘探评价过程中地质认识的突破［J］.石油勘探与开发，2007，34（6）：646～652.

［19］杨香华，陈红汉，叶加仁，等.渤中凹陷大型湖泊三角洲的发育特征及油气勘探前景［J］.中国海上油气（地质），2000，14（4）：26～232.

［20］杨玉卿，潘福熙，等.渤中25-1油田沙河街组低孔低渗储层特征及分类评价［J］.现代地质，2010，24（4）：687～693

Fine logging interpretation of the low porosity ＆ low permeability reservoir ——By a case study of anoilfield in the east of South Sea of China

Qian Xing

（Guangzhou Marine Geological Survey，Guangzhou，5 10760）

Abstract：It one-sided or wrongly explains about oil andgas layer by using traditional oil and gaswell logging evaluation because of low porosity and low permeability reservoir as the Shahejie For-mation reservoir texture is complex and different obviously between the layer in an oilfield in theeast of South Sea of China.A more accurate Log Evaluation method of classifying sedimentary mi-cro-faces is proposed by analyzing well logging faces and reservoir bed according to some experi-ments’ data such as core properties experiment or capillary pressure curves experiment.It showsthat the logging interpretation model is more accurate by applying this method to log explanation ofoil field real well，therefore it establishes a theory foundation of more accurate reserve calculationand reservoir charaeterization.

Key words：Low porosity ＆low permeability reservoir Sedimentary microfaciesPore structure Fine logging interpretation