渝东南地区龙马溪组高演化页岩微纳米孔隙非均质性及主控因素

唐相路，姜振学，李　卓，李卫兵，杨佩佩，黄何鑫，郝　进

(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)非常规天然气研究院，北京　102249；3.中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院页岩气与地质工程重点实验室，北京　100029)



渝东南地区龙马溪组高演化页岩微纳米孔隙非均质性及主控因素

唐相路1,2，姜振学1,2，李卓1,2，李卫兵1,2，杨佩佩1,2，黄何鑫1,2，郝进3

(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)非常规天然气研究院，北京102249；3.中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院页岩气与地质工程重点实验室，北京100029)

对页岩气赋存的主要场所页岩孔隙的研究是解决页岩气赋存和保存机理的关键，但目前缺少有效的手段去定量刻画高演化页岩微纳米孔隙的非均质性特征。通过低压N2吸附/解吸、高压压汞、场发射扫描电镜(FE-SEM)等实验，运用分形维数对渝东南地区龙马溪组高演化页岩微纳米孔隙非均质性进行了定量分析。结果表明：高演化页岩的微纳米级孔隙非均质性极强。中孔(2.0～50.0 nm)中2.0～4.5 nm 的孔隙分形维数平均2.853 4，4.5～50.0 nm 的孔隙分形维数平均2.736 7，这种极强非均质性主要受有机质控制。总有机碳(TOC)含量大于1.7 %时，有机质孔在中孔中占主导地位，粘土矿物含量的增加会在一定程度上增加中孔的非均质性。宏孔(>50.0 nm)分形维数平均2.844 1，非均质性较强，主要受石英和碳酸盐等脆性矿物控制，随着碳酸盐矿物含量的增大，非均质程度增加，有机质对页岩宏孔的非均质性影响不明显。

非均质性；主控因素；分形维数；孔隙结构；高演化页岩

0　引　言

在美国页岩气革命的带动下，中国页岩气勘探与开发近年来也取得了显著的成果[1]。页岩气主要以吸附态、游离态及少量溶解态赋存于页岩孔隙中，页岩孔隙特征包括孔隙大小、体积、面积、形状、连通性和空间分布等，这些特征对页岩气的富集与散失具有十分重要的影响[2-3]。热演化程度对页岩的孔隙发育具有重要作用。较高的成熟度可以促进有机质孔的发育，但另一方面又会降低矿物颗粒间的孔隙[4]，也因此造成页岩孔隙极强的非均质性，使得预测页岩气赋存状态和空间分布十分困难。

分形维数是刻画物体复杂程度和自相似性的重要参数，被广泛应用于地球科学领域[5-6]。它可以用来研究岩石复杂的孔隙结构，显示孔隙的非均质性。在三维欧几里得空间中，孔隙的分形维数是介于2到3之间的分数[7]。随着分形维数的减小，孔隙表面会变得光滑，非均质性会减弱。相反，当分形维数越接近3时，孔隙表面就会变得更加复杂，非均质性就变得更强[8]。前人通过分形维数对煤的孔隙结构的非均质性研究较为深入，但对页岩孔隙的非均质性研究较为薄弱[9]。

中国南方海相高演化页岩孔隙具有极强的非均质性，以往主要侧重于镜下定性描述，缺少对非均质孔隙的定量刻画[10]。在本次研究中，选取渝东南地区龙马溪组高演化页岩作为研究对象，对其微纳米孔隙的非均质性进行定性及定量研究，以期揭示高演化页岩微纳米孔隙的非均质性主控因素，为渝东南地区页岩气的勘探开发提供储层方面的依据。

1　区域背景

渝东南地区位于四川盆地东南部大娄山和武陵山两大山系交汇处，行政区属重庆所辖。地质构造属于扬子准地台上扬子台内坳陷构造单元，区域主构造线呈北北东向，自南东向北西依次发育隔槽式褶皱、城垛状褶皱及隔挡式褶皱，主要发育有秀山凸起褶皱带、黔江凹陷褶皱带、七曜山凸起褶皱带和金佛山凸起褶皱带等四级构造单元[11-12]。

研究区地层从下古生界至新生界均有出露，志留系为砂泥质页岩建造，龙马溪组在该区保存良好，沉积厚度在30～200 m之间，是渝东南地区重要的生油气岩系[13]。岩性主要以黑色页岩为主，局部夹粉砂质页岩和斑脱岩等，属于浅海静水沉积环境。

2　样品采集与测试

本次研究采集了渝东南地区4口页岩气井的18块样品(图1)，进行了地球化学及岩石学方面的实验，主要包括TOC、热成熟度(Ro)、全岩X射线衍射、N2吸附/解吸、高压压汞和FE-SEM分析。

总有机碳含量是依照GB/T 19145—2003在CS230HC型碳硫分析仪上完成的。Ro测试是在Leica DM4500P偏光显微镜和CRAIC显微光度计上根据SY/T 5124—1995统计完成的。全岩X射线衍射分析是在温度为24.5 ℃、湿度为40%的条件下，根据SY/T5163—2010在Bruker D8 advance X射线衍射仪上完成的。N2吸附/解吸是根据GB/T 5751—2009在比表面测定仪Quadrasorb SI仪器上完成的，孔径、孔体积和孔比表面积采用BET和BJH模型计算得到。高压压汞是在温度为23.5 ℃、湿度为62%的条件下，根据SY/T 5346—2005在Auto Pore 9500全自动压汞仪上完成的。FE-SEM是在中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室FEI HELIOS NANOLAB 650 SEM仪器上完成的。

图1　渝东南地区构造位置及采样点分布Fig.1　Location of samples collected in southeastern Chongqing

3　测试结果及讨论

3.1地球化学及岩石学特征

表1列出了所测试样品的TOC、Ro和矿物组分的结果。数据显示，所测页岩样品TOC含量在0.16%～2.32%之间，平均1.13%，并且样品的等效镜质体反射率Ro均大于1.9%，平均2.2%，显示出高的热演化特征。矿物组分主要为石英和粘土矿物，石英含量在37.4%～45.7%之间，平均40.2%；粘土矿物含量在14.1%～38.5%之间，平均24.1%。碳酸盐矿物(方解石和白云石)含量在5.2%～17.1%之间，平均11.8%。

3.2孔隙形态特征

根据国际理论和应用化学联合会(IUPAC)的定义，按照孔径大小可将孔隙分为微孔(<2 nm)、中孔(2 nm<孔径<50 nm)和宏孔(>50 nm)[14]。此外，根据矿物组成、接触关系等形态学特征又可将页岩孔隙分为粒间孔、粒内孔和有机质孔等[15]。本文对页岩样品的中孔和宏孔进行了研究。在IUPAC分类的基础上又引用了形态学特征上的分类，以便更全面客观地描述孔隙结构类型及形态。

表1　研究区页岩样品地球化学及岩石学测试结果

3.2.1中孔形态特征及分布

根据低温条件下(77 K) N2吸附/解吸曲线，DE BOER等将孔隙形态分为5种类型(类型A、B、C、D和E)[16]。对研究区页岩样品的吸附/解吸曲线分析表明，样品呈现出随着TOC含量的增加、孔隙类型由D逐渐向E过渡的特征(图2)。典型孔隙类型D的曲线具有吸附分支在饱和蒸汽压处很陡、脱附分支变化缓慢的特征，反映了一种四面都开放的尖劈形毛细孔。典型孔隙类型E的曲线具有吸附分支变化缓慢、而脱附分支在中等大小相对压力处有一陡的变化的特征，反映了一种具有细颈和广体的墨水瓶状孔。因此，页岩孔隙类型和结构呈现出的复杂曲线形态是多种典型孔隙类型叠加的结果(图3)。典型的孔隙类型主要包括有机质中发育的大量有机质孔(图3(a))，粘土矿物中发育的大量粒内孔(图3(b))，并且有机质和粘土矿物常伴生出现，导致有机质孔和粘土矿物孔大量混合(图3(c))，它们主要为微-纳米级别的孔隙，孔径主要集中在2～500 nm之间。此外，还发育一定量的微裂缝(图3(d))以及石英、碳酸盐等脆性矿物发育的粒内孔和粒间孔(图3(e)和(f))，它们的孔径范围变化较大，在10 nm至30 μm之间。

图3　研究区高演化页岩扫面电镜下孔隙特征Fig.3　Pore characteristics of the high-maturity shale samples in the study area(under FE-SEM)

图2　研究区高演化页岩N2吸附/脱附曲线Fig.2　N2 adsorption-desorption isotherms of the high-maturity shale samples in the study area

对18块样品进行N2吸附测试，随着相对压力的增加，液氮产生毛细凝聚现象，并随着相对压力继续增大逐渐开始由微孔到宏孔产生凝聚液，相对压力为1时，N2的吸附量达到最大。根据不同相对压力点下的吸附量的实验数值，运用BJH(Barrot-Joyner-Halenda)模型，分别计算出该压力点下孔体积和比表面积。基于每一压力点对应一定的孔径，可以得出不同孔径孔隙对应的孔体积和比表面积分布。从图4可以看出，页岩样品孔径分布相对集中，2～10 nm孔径的孔隙提供了主要的孔体积和孔比表面积。BJH累积孔体积在0.002 3～0.008 6 ml/g之间，平均0.004 9 ml/g。BJH累积孔比表面积变化范围较大，在4.91～8.21 m2/g之间，平均6.16 m2/g。这种分布形态在扫面电镜照片上得到很好的验证(图3(a)、(b)和(c))，而且主要由粘土矿物和有机质提供[17-18]。

3.2.2宏孔形态特征及分布

图4　研究区高演化页岩孔径分布Fig.4　Pore size distribution of the high-maturity shale samples from gas adsorption in the study area

图5　研究区高演化页岩进汞-退汞曲线Fig.5　MIP of the high-maturity shale samples in the study area

研究区页岩样品的压汞曲线形态较为一致，进汞饱和度在30%～60%之间，进汞量主要发生在高压条件下，几乎没有平台，说明孔喉分布偏细且不同孔径的孔隙均有分布(图5)。根据进汞曲线形态，可将进汞曲线分为两个阶段。在低压阶段(0～0.2 MPa)，进汞曲线接近一条直线，进汞量随着压力的增加直线上升，并且这一阶段(孔隙半径>3 μm)的孔隙主要为扁平状的粒间孔和少量的微裂缝(图3)。在高压阶段(大于0.2 MPa)，进汞曲线有一个明显的变化，曲线斜率增大，进汞速率降低，这一阶段(孔隙半径<3 μm)的孔隙主要为扁平状的粘土矿物粒间孔和部分墨水瓶状的有机质孔。低的退汞效率也说明了存在大量的易进难出的墨水瓶状孔隙[19]。

3.3中孔的非均质性及其主控因素

基于N2吸附/脱附曲线计算分形维数的方法有很多，被认可的方法主要有Langmuir模型、BET模型、FHH模型和热力学方法等[20]。其中FHH方法计算方便，应用最为广泛。在多层吸附区域，吸附相对压力P/P0与吸附体积符合FHH方

程[21]。本文基于FHH模型，对页岩样品的N2吸附曲线进行了分形维数的计算，其计算公式为:

(1)

其中：V0是单层吸附体积，m3/t；V是平衡压力吸附体积，m3/t；C是常数；Dn是基于N2吸附的分形维数；P0是气体饱和蒸汽压，MPa；Pn是气体平衡压力，MPa。

根据低温N2吸附数据可以绘制出每个样品的ln(V/V0) 与 ln[ln(P0/Pn) ]的散点图(图6)。根据数据分布特征，以相对压力0.55为界分别计算出孔径在2.0～4.5 nm之间的分形维数Dn1和4.5～50.0 nm之间的孔隙分形维数Dn2。

图6　研究区高演化页岩#17样品的基于N2吸附的中孔孔隙分形维数Fig.6　Fractal dimensions of mesopores from gas adsorption of high-maturity shale sample #17

从表2中可看出，线性拟合的相关系数值多在0.96以上，拟合较好说明页岩孔隙具有分形特征。2.0～4.5 nm孔隙的分形维数Dn1变化范围为2.783 5～2.890 4，平均值为2.853 4；4.5～50.0 nm孔隙的分形维数Dn2变化范围为2.695 4～2.778 9，平均值为2.736 7，说明页岩孔隙系统具有较高的非均质性。分形维数Dn1的平均值大于Dn2，表明较小孔隙(2～4.5 nm)的非均质性比较大孔隙(4.5～50.0 nm)的非均质性强。

由图7(a)可以看出，Dn1、Dn2均与TOC含量呈现出先增大后减小的趋势。具体可分为三段，当TOC小于0.9%时，Dn1、Dn2均与TOC含量为正相关关系；当TOC介于0.9%～1.7%之间时，Dn1、Dn2基本不变；当TOC大于1.7%时，Dn1、Dn2均与TOC含量为负相关关系。原因在于TOC含量较低时，页岩孔隙主要以矿物提供的孔隙为主，随着TOC含量的增加，有机质孔大量增加，增加了孔隙的非均质性。当TOC含量介于0.9%～1.7%之间时，有机质孔与矿物孔隙的含量基本相当，页岩孔隙的非均质性处于最强阶段。当TOC含量超过1.7%时，页岩孔隙主要以有机质孔为主，随着有机质含量的增加，有机质孔的主导地位更加明显，孔隙整体趋向于一致，非均质性减弱。Dn1、Dn2均与粘土矿物含量呈现出一定的正相关性，说明粘土矿物含量的增加会一定程度地促使孔隙非均质性增强(图7(b))。

表2研究区高演化页岩样品基于N2吸附和高压压汞的孔隙分形维数数据

Table 2Fractal dimensions of pores from N2adsorption and MIP of the high-maturity shale samples

样品编号2.0～4.5nm的孔隙Dn1相关系数4.5～50.0nm的孔隙Dn2相关系数大于50.0nm的孔隙D*m相关系数#12.89320.96492.70540.99552.87920.9763#22.88780.95212.71010.99482.85410.9773#32.86200.97182.69860.99552.87500.9761#42.88500.97772.76440.99512.90880.9669#52.78940.99942.73810.99582.82050.9770#62.82740.99872.75310.99502.87720.9768#72.79000.99952.71560.98762.83080.9881#82.88580.98702.77890.98852.84180.9877#92.82890.99582.74400.99672.83120.9888#102.87680.98572.76720.99512.88240.9730#112.81420.99832.73330.99572.84920.9887#122.86770.99052.75120.99312.83640.9627#132.84930.99642.75080.99432.75430.9899#142.85080.99582.75680.99442.80080.9914#152.87330.98692.75270.99532.81000.9886#162.89040.96752.75200.99222.78640.9912#172.88230.97242.76020.97222.83130.9726#182.84780.99262.70550.99682.91740.9716

注：Dm是基于高压压汞的大于50 nm的宏孔孔隙分形维数。

图7　中孔的分形维数及其主控因素Fig.7　Fractal dimensions of mesopores and the main controlling factors

由图7(c)可以看出，在TOC小于0.9%时，TOC含量与孔径呈现出较好的负相关性；当TOC大于0.9%时，TOC含量的增加，孔径基本维持在5～6 nm之间，表明此时孔隙以5～6 nm的有机质孔为主。比表面积与TOC含量为正相关关系(图7(c))，随TOC含量的增加，比表面积增大。粘土矿物含量与孔径呈现出一定的负相关性，与孔比表面积无相关性(图7(d))。因此，有机质含量的增加会导致页岩富含更多的5～6 nm的孔隙，更大的比表面积，从而形成非均质性极强的孔隙结构，而粘土矿物含量的变化对中孔孔隙非均质性的影响则不明显。因此，有机质是导致中孔非均质性变化的主要控制因素。

3.4宏孔的非均质性及其主控因素

在压汞实验中，水银进入不同半径孔隙的难易程度可以通过毛细管压力的大小来反映，毛细管压力曲线可作为计算孔隙结构分形维数的基础数据[22]。普遍认可的计算分形维数的公式是由Friesen等在Pfeifer工作的基础上，应用Washburn 方程建立的进汞体积与压力的双对数方程[8]。本文基于该模型，对页岩样品的高压压汞进汞曲线进行分形维数的计算，其计算公式为：

(2)

式中：VPm是在压力Pm下的累积进汞体积，ml；Pm为进汞压力，MPa；Dm是基于高压压汞的分形维数。

通过选取0～25 MPa的进汞区间，求取了宏孔的分形维数Dm(图8)。如表2所示，计算得出的Dm在2.774 3～2.917 4之间，平均2.844 1，表明页岩宏孔表面非常粗糙，孔隙结构非常复杂，非均质性很强。

图8　高演化页岩#14样品的基于高压压汞的宏孔孔隙分形维数Fig.8　Fractal dimensions of macropores from MIP of high-maturity shale sample #14

图9　宏孔的分形维数及其主控因素Fig.9　Fractal dimensions of macropores and the main controlling factors

由图9(a)可以看出，Dm与压汞半径具有负相关关系，表明压汞半径越小的页岩，Dm越大，孔隙非均质性越强[23]。当TOC含量低于0.9%时，Dm与TOC含量的关系不明显；当TOC含量大于0.9%时，Dm与TOC含量呈正相关关系(图9(b))。可能是因为有机质含量较低时，不适宜发育大于50 nm的有机质孔，以致不足以影响页岩宏孔的非均质性；当TOC含量较高时，发育大于50 nm的有机质孔，增强了页岩宏孔的非均质性。Dm与粘土矿物含量关系不明显，与石英含量呈现一定的负相关性，与碳酸盐矿物呈现一定的正相关性(图9(c)、(d)和(e))。这一结果可能暗示由石英提供的宏孔在整体的宏孔中占有较大比例，石英含量的增加，会导致该趋势增加明显，进而宏孔的非均质性减弱。而碳酸盐矿物提供的宏孔的属性与石英的不同，它的增加会导致页岩宏孔更加不均匀，非均质性增强。

Dm与Dn1和Dn2的关系并不明显，表明宏孔的非均质程度并不会直接影响中孔的非均质程度。说明它们之间相对独立，影响因素并不一致(图9(f))。中孔主要受有机质的控制，TOC含量的增加会增强中孔的非均质性。宏孔主要受石英和碳酸盐矿物的控制，碳酸盐矿物的增加会增强宏孔的非均质性。

4　结　论

运用分形理论，通过N2吸附/解析、高压压汞和FE-SEM实验分析了高演化页岩微纳米孔隙结构的非均质性及其主控因素，主要认识如下：

(1)研究区高演化页岩中孔主要以尖劈形的粘土矿物粒间孔和墨水瓶状的有机质孔为主，孔径主要集中在2～10 nm之间。2.0～4.5 nm孔隙的非均质性比4.5～50.0 nm孔隙的非均质性强。中孔的非均质性主要受有机质的控制，随有机质含量的增加呈现先增大后减小的趋势，且当TOC<0.9%时，中孔中矿物形成的孔隙占主导地位，当TOC>1.7%时，有机质孔占主导地位。粘土矿物含量的增加会一定程度促使中孔非均质性增强。

(2)研究区高演化页岩宏孔主要以平板状粒间孔为主，还有少量墨水瓶状有机质孔。宏孔分形维数平均2.844 1，非均质性较强，孔隙结构十分复杂。宏孔的非均质性主要与矿物孔隙变化有关，受石英及碳酸盐矿物含量的控制。石英矿物含量的增加会减弱宏孔的非均质性，而碳酸盐矿物含量的增加会增强宏孔的非均质性。

[1]王红岩，刘玉章，董大忠，等.中国南方海相页岩气高效开发的科学问题[J].石油勘探与开发，2013，40(5)：574-579.

[2]张金川，薛会，张德明，等.页岩气及其成藏机理[J].现代地质，2003，17(4): 466.

[3]SCHMITT M，FERNANDES C P，JOSE A B，et al.Characterization of pore systems in seal rocks using Nitrogen Gas Adsorption combined with Mercury Injection Capillary Pressure techniques[J].Marine and Petroleum Geology，2013，39(1): 138-149.

[4]CURTIS J B. Fractured shale-gas systems[J].AAPG Bulletin，2002，86(11): 1921-1938.

[5]秦耀辰，刘凯.分形理论在地理学中的应用研究进展[J].地理科学进展，2003，22(4): 426-436.

[6]郝乐伟，王琪，唐俊.储层岩石微观孔隙结构研究方法与理论综述[J].岩性油气藏，2013，25(5): 123-128.

[7]SHANG L Y，SHENG G Q，GUO H W，et al. Multi-fractal fractal characteristics of the heterogeneous pore distribution of Cores[M]//IEEE. Computer Distributed Control and Intelligent Environmental Monitoring (CDCIEM) International Conference. Wuhan:IEEE，2012: 424-427.

[8]CAI Y，LIU D，PAN Z，et al. Pore structure and its impact on CH4adsorption capacity and flow capability of bituminous and subbituminous coals from Northeast China [J]. Fuel,2013，103:258-268.

[9]YANG F，NING Z，LIU H. Fractal characteristics of shales from a shale gas reservoir in the Sichuan Basin，China [J]. Fuel，2014，115: 378-384.

[10]杨峰，宁正福，王庆，等.页岩纳米孔隙分形特征[J].天然气地球科学，2014，25(4): 618-623.

[11]李一凡，樊太亮，高志前，等.渝东南地区志留系黑色页岩层序地层研究[J].天然气地球科学，2012，23(2): 299-306.

[12]毕赫，姜振学，李鹏，等.渝东南地区龙马溪组页岩吸附特征及其影响因素[J].天然气地球科学，2014，25(2):302-310.

[13]郑和荣，高波，彭勇民，等.中上扬子地区下志留统沉积演化与页岩气勘探方向[J].古地理学报，2013，15(5): 645-656.

[14]SING K S W. Reporting physisorption data for gas/solid systems with special reference to the determination of surface area and porosity (Recommendations 1984)[J]. Pure and Applied Chemistry，1985，57(4): 603-619.

[15]崔景伟，邹才能，朱如凯，等.页岩孔隙研究新进展[J].地球科学进展，2012，27(12): 1319-1325.

[16]DE BOER J H，LIPPENS B C. Studies on pore systems in catalysts II. The shapes of pores in aluminum oxide systems[J].Journal of Catalysis，1964，3(1): 38-43.

[17]CHALMERS G R L，BUSTIN R M. Lower Cretaceous gas shales in northeastern British Columbia，Part I: geological controls on methane sorption capacity[J].Bulletin of Canadian Petroleum Geology，2008，56(1): 1-21.

[18]田华,张水昌,柳少波,等. 压汞法和气体吸附法研究富有机质页岩孔隙特征[J]. 石油学报，2012，33(3): 419-427.

[19]杨峰，宁正福，胡昌蓬，等.页岩储层微观孔隙结构特征[J].石油学报，2013，34(2): 301-311.

[20]王毅力，芦家娟，周岩梅，等.沉积物颗粒表面分形特征的研究[J].环境科学学报，2005，25(4): 457-463.

[21]AHMAD A L，MUSTAFA N N N. Pore surface fractal analysis of palladium-alumina ceramic membrane using Frenkel-Halsey-Hill (FHH) model[J]. Journal of Colloid and Interface Science，2006，301(2): 575-584.

[22]FRIESEN WI，MIKULA R J. Fractal dimensions of coal particles[J]. Journal of Colloid and Interface Science，1987，120(1): 263-271.

[23]WANG Y，ZHU Y，CHEN S，et al. Characteristics of the nanoscale pore structure in northwestern Hunan shale gas reservoirs using field emission scanning electron microscopy，high-pressure mercury intrusion，and gas adsorption[J]. Energy & Fuels，2014，28(2): 945-955.

Micro/Nano Pore Heterogeneity and Main Controlling Factors of the High-Maturity Longmaxi Formation Shale in Southeastern Chongqing

TANG Xiang-lu1,2，JIANG Zhen-xue1,2，LI Zhuo1,2， LI Wei-bing1,2，YANG Pei-pei1,2，HUANG He-xin1,2，HAO Jin3

(1.StateKeyLaboratoryofPetroleumResourcesandProspecting,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China；2.InstituteofUnconventionalNaturalGasResearch,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China;3.KeyLaboratoryofShaleGasandGeoengineering,InstituteofGeologyandGeophysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029,China)

Studying shale pores is the key to understand the mechanism of shale gas occurrence and accumulation. But there is little effective means to quantitatively depict micro/nano pore heterogeneity characteristics of high-maturity shales. This article quantitatively analyzed micro/nano pore heterogeneity and main controlling factors of the high-maturity Longmaxi Formation Shale in southeastern Chongqing through the low pressure N2adsorption/desorption, high-pressure mercury injection (MIP), and field emission scanning electron microscopy (FE-SEM) experiment together with the use of the fractal dimension. The results show that micro/nano pores develop very well in high-maturity shale. Mesopores are mainly slit-shaped clay interparticle pores and ink-bottle-shaped organic pores. Fractal dimensions of pores between 2.0 nm and 4.5 nm in diameter have an average value of 2.853,4, while fractal dimensions of pores between 4.5 nm and 50.0 nm in diameter have an average value of 2.736,7. The strong heterogeneity is mainly controlled by organic matters. When total organic carbon (TOC) content is less than 0.9%, the pores provided by minerals play dominant role, while the TOC content is larger than 1.7%, organic pores play dominant role. In addition, the increase of clay mineral content will increase the mesopores heterogeneity in a certain extent. Macropores are mainly composed of slit-shaped interparticle pores and a small amount of ink-bottle-shaped organic pores. Fractal dimensions of macropores have an average value of 2.844,1, which show strong heterogeneity, indicating the pore structure is complex. The heterogeneity of macropores is mainly controlled by quartz and carbonate minerals. With the increase of carbonate minerals content, the degree of heterogeneity increases. As organic pores size is relatively small, they have no obvious influence on shale macropore heterogeneity.

heterogeneity; main controlling factor; fractal dimension; pore structure; high-maturity shale

2014-12-16；改回日期：2015-10-20；责任编辑：潘令枝。

国家科技重大专项课题(2011ZX05018-002)；国家自然科学基金项目(41472112)；国土资源部项目(12120114046701)；重庆市国土资源和房屋管理局科技计划重大项目(CQGT-KJ-2012)。

唐相路，男，博士，1988年出生，地质资源与地质工程专业，主要从事非常规油气储层预测与评价方面的研究。Email：xianglu.tang@outlook.com。

TE122.2

A

1000-8527(2016)01-0163-09