渤海海域沙垒田凸起西段花岗岩潜山优质储层形成控制因素及综合预测

（中海油研究总院）

渤海海域沙垒田凸起西段花岗岩潜山优质储层形成控制因素及综合预测

黄胜兵 刘丽芳 吴克强 陈少平 姜 雪 郝 婧

（中海油研究总院）

为弄清低勘探程度区花岗岩潜山优质储层的分布特征，以地质模式为指导，利用刻画花岗岩风化壳效果明显的灰度能量属性，精细描述了渤海海域沙垒田凸起西段花岗岩优质储层的范围和厚度，综合分析构造活动、风化淋滤及古地温变化等因素对花岗岩储层的控制模式和分布特征的影响，探索了一套地质成因与地球物理相结合的预测方法。利用该方法对沙垒田凸起西段花岗岩潜山优质储层进行预测，研究结果表明：研究区花岗岩潜山长石等脆性矿物含量高，为优质储层的形成奠定了基础；断层两盘地层的错动引发诱导裂缝的发育，褶皱脊部的引张作用力促使高角度裂缝的发育，构造隆升引起的温压变化控制了近水平裂缝的发育；研究区西南缘为3类裂缝的叠加区，裂缝极为发育，且研究区西南缘长期接受风化淋滤作用，是花岗岩优质储层发育带。预测结果与实钻揭示的实际地质情况相符合，这说明地质成因与地球物理相结合研究方法能有效预测研究区优质储层的分布，为低勘探程度区花岗岩潜山优质储层预测提供参考。

花岗岩潜山；优质储层；成因分析；灰度能量属性；沙垒田凸起

随着渤海油气勘探的不断深入，花岗岩潜山作为一种重要的油气储层，日益成为渤海油区增储上产的重要领域[1-6]，但其储层非均质性强[7-13]，勘探风险大，优质储层预测成为低勘探程度区花岗岩潜山评价的关键。花岗岩储层预测不同于碎屑岩，碎屑岩储层多为“相控”，其优质储层的分布与沉积相带的展布有关，并有一套优质储层预测的方法体系，而花岗岩的储层类型、成因机制及优质储层展布等均有其自身的特点。目前，利用测井技术对花岗岩岩性的识别及储集性能的评价已有了较为成熟的技术体系[14-16]，但对花岗岩储层平面分布的研究，主要集中于利用地球物理手段进行预测、对某一类型的储集空间进行预测和分析优质储层形成的控制因素3个方面[8,12,17-18]，对花岗岩储层形成机理以及储层分布的控制因素缺乏系统研究。为此本文对沙垒田凸起西段花岗岩潜山进行了详细研究，从花岗岩储层成因分析入手，分析花岗岩不同储集空间形成的控制因素及分布规律，并综合各控制因素及地球物理属性，有效预测了研究区优质储层的分布，为低勘探程度区花岗岩优质储层预测提供参考。

1 区域地质概况

沙垒田凸起西段位于渤海海域西部，其西以沙西断层北段与歧口凹陷相接，南以沙西断层南段与沙南凹陷毗邻，北部倾没于南堡凹陷（图1），面积约600km2。沙垒田凸起西段潜山发育太古宇花岗岩和古生界碳酸盐岩两套地层，其中研究区的西南缘潜山为太古宇花岗岩的单层结构，而东北部为古生界碳酸盐岩和太古宇花岗岩均发育的双层结构，其中太古宇花岗岩为研究区的有利勘探层系。截至目前，研究区仅发现A花岗岩型潜山油田，该油田有3口井钻遇花岗岩，各井花岗岩储集物性存在较大差异，从而也反应了该区花岗岩较强的非均质性，因此花岗岩潜山优质储层的分布即成为研究区亟待解决的关键问题。

图1 沙垒田凸起西段位置及花岗岩顶面断裂展布图

沙垒田凸起西段受多期不同方向和性质的构造应力影响[19-21]：海西晚期—印支期，西伯利亚板块和扬子板块先后俯冲华北板块，发育北西西向褶皱和逆冲断层，形成沙垒田凸起的雏形；燕山晚期—始新世，华北板块进入由古亚洲域向滨太平洋域演化的过渡阶段，应力场转变，逆冲断层反转，下降盘接受沉积，上升盘继续抬升剥蚀，形成沙垒田凸起；渐新世—第四纪，沙垒田凸起持续沉降，其上覆沙一段、东营组、馆陶组、明化镇组及第四系沉积地层。以上断裂、褶皱、构造隆升和剥蚀作用为研究区花岗岩优质储层的形成提供了优越的外部条件[22]。

2 花岗岩潜山储层分带特征

根据典型花岗岩风化壳型潜山各带特征[8，23]，结合研究区的实际情况，沙垒田凸起西段花岗岩潜山纵向上可划分为3个带：强风化带、次—弱风化带和基岩带（图2）。

图2 A井花岗岩潜山纵向分带特征

强风化带测井电性表现为低电阻率（5～30Ω・m）、低密度(2.2～2.6g/cm3）、高中子孔隙度(0.08%～0.45%）、高声波时差（60～120☒s/m）、扩径等特征，测井解释该段平均孔隙度为12%，最大为25%。该带在钻进过程中出现钻具放空、严重井漏现象，储集空间以溶蚀孔洞缝和构造裂缝为主，溶蚀孔及溶蚀缝清晰可见（图3a、b），构造裂缝密度大，宽度为0.05～0.3mm，最大为3～10mm（图3c），为裂缝—孔洞型储层。A井在该带试油日产原油近500m3。

次—弱风化带测井电性表现为低电阻率（30～220Ω・m）、低密度（2.4～2.6g/cm3）、高中子孔隙度(0.01%～0.1%)、高声波时差(50～80☒s/m)、扩径等特征，测井解释平均孔隙度为5%，最大为15%。该带在钻进过程中出现钻具放空(一般0.5m以下)、大量钻井液漏失现象，储集空间以构造裂缝、溶蚀孔洞缝为主，构造裂缝密度中等，宽度为0.05～0.2mm（图3d、e），为孔洞—裂缝型储层。该带试油岩心见原油渗出。

基岩带岩石基本保留原生组构特点（图3f），发育少量小型构造裂缝，储集物性相对差。

花岗岩潜山纵向分带性控制了油层的分布，强风化带和次—弱风化带是油层富集带，为优质储层发育段，其展布范围是潜山储层评价的关键。

3 花岗岩潜山优质储层形成的控制因素

从储集空间类型看（图3），优质储层带发育两类储集空间：一类是溶蚀孔洞缝，另一类为构造裂缝，而两类储集空间形成的控制因素是下步值得深入研究的内容。

3.1 矿物成分差异是优质储层形成的先决条件

花岗岩矿物成分差异是优质储层形成的先决条件，其矿物成分直接决定了研究区潜山能否形成优质储层。花岗岩混合化作用越强，脆性矿物含量越高，越易于形成裂缝[10]。溶蚀孔洞缝的形成与长石有关，长石抗风化能力较弱，溶蚀孔洞缝的发育与长石的含量呈正相关性。

图3 A井花岗岩潜山风化壳储集空间薄片显示（取样编号位置见图2）

沙垒田凸起西段4口井揭示的花岗岩均为黑云母二长花岗岩（混合花岗岩），其中，石英占40%～50%、斜长石占15%～40%、碱长石占15%～35%、黑云母占5%～15%、磷灰石占0～2%。脆性矿物长石和石英的含量超过80%，易于形成构造裂缝（图3c）。由于长石含量较高，而抗风化能力弱，研究区溶蚀孔和溶蚀缝发育（图3a、b），且在溶蚀缝中还可见相对较为稳定的风化产物方解石（图3e）。因此研究区花岗岩矿物成分易于形成构造裂缝和溶蚀孔洞缝。

3.2 构造作用控制了裂缝的形成和分布

花岗岩基质孔渗条件差，潜山油藏的储集性能主要依赖于断裂作用和风化淋滤作用形成的孔—缝系统，其中裂缝对孔—缝系统的形成至关重要，裂缝不仅为潜山提供有效的储集空间，而且为溶蚀作用提供了通道条件。

沙垒田凸起西段受多期不同方向和性质的构造应力作用，具备裂缝发育的构造背景。从裂缝发育的产状看，研究区发育3组裂缝；从裂缝角度大小来看，发育高角度裂缝和近水平的低角度裂缝两类；从纵向变化特征看，由潜山表层到内幕，裂缝密度减小、水平裂缝减少、碎裂程度减弱（图4）。根据沙垒田凸起构造演化过程，裂缝的产状及纵向变化规律主要受控于断层、褶皱和构造隆升3个方面，其中断层、褶皱控制了高角度裂缝的发育，构造隆升则控制了低角度裂缝的发育以及裂缝在纵向上的变化。

图4 A井花岗岩潜山裂缝组合形态（垂向薄片）

3.2.1 断层对裂缝的控制作用

根据断裂带的结构模式，在断层两盘发育众多高角度的诱导裂缝[24]，其对优质储层的形成起到了重要的作用，这一点已被花岗岩潜山勘探实践所证实[7-8，25]。由于不同类型、不同性质的断层对诱导裂缝的控制存在差异，造成直接预测诱导裂缝的展布较为困难。然而，诱导裂缝的发育与应力分布有关，裂缝发育区即为应力集中区，所以对诱导裂缝的预测进而可以转化为对应力集中区的预测。地层倾角属性是地震资料上具有弯折部位的体现，能反映应力的分布状态，使得对诱导裂缝的预测具有可操作性。依据地层倾角属性，对沙垒田凸起西段花岗岩潜山的诱导裂缝进行了预测（图5a），诱导裂缝发育区依附于断层存在。

图5 地质成因法预测花岗岩潜山优质储层

3.2.2 褶皱和构造隆升对裂缝的控制作用

褶皱和构造隆升对裂缝的控制主要体现在两个方面：褶皱脊部表现为引张应力作用，常发育高角度断裂；构造隆升对裂缝的控制主要体现在随着地层隆升，潜山温度降低，上覆地层遭受剥蚀，使潜山的上覆压力得到释放，受温压变化的影响，在潜山近地表的区域产生了众多近水平低角度裂缝，并且裂缝向下逐渐减少，导致裂缝在纵向上具有非均质性。近水平低角度裂缝的发育使得高角度裂缝在某种程度上连通，极大提高了裂缝的有效性。根据褶皱和构造隆升对裂缝的预测模式（图6），花岗岩剥蚀区和楔形区是裂缝发育区。其中楔形区是指近地表但未暴露于地表，且裂缝较为发育的三角地带（花岗岩部分），其最大厚度与强风化带和次—弱风化带的厚度相当，一般为80～250m。

图6 褶皱和构造隆升对花岗岩潜山裂缝预测模式图

从地震剖面及研究区的构造演化背景来看，沙垒田凸起西南缘花岗岩出露区应为褶皱的脊部，东北部覆盖的碳酸盐岩区为褶皱的翼部，其展布方向均为北西西向，与海西晚期—印支期的区域应力场一致。因此可根据褶皱和构造隆升对裂缝的预测模式，对沙垒田凸起西段太古宇花岗岩的剥蚀区和楔形区进行追踪（剥蚀区和楔形区厚度取值180m，与A井的强风化带和次—弱风化带厚度相当）（图7）。从追踪结果看，沙垒田凸起西段花岗岩可以划分为两个区域，其一为楔形区和剥蚀区构成的裂缝发育区，其二为被厚层碳酸盐岩覆盖的裂缝欠发育区（图5b）。

构造对裂缝的控制主要体现在断层、褶皱和隆升3个方面，因此将3种因素预测的裂缝进行叠合，最终得到了构造因素对裂缝的预测（图5c）。

3.3 风化淋滤作用对溶蚀孔洞缝的形成及控制

图7 沙垒田凸起西段花岗岩剥蚀区和楔形区分布（剖面位置见图1）

薄片显示研究区发育众多溶蚀孔洞缝，这类储集空间对潜山优质储层的形成具有极大的改善作用[26]。沙垒田凸起西段经历了多期风化淋滤作用，具备溶蚀孔洞缝形成的外部条件，其形成一般受控于古地貌背景与风化淋滤时间。沙垒田凸起西段自始新世以来一直处于沉降阶段，古地貌背景与风化淋滤时间可以通过上覆地层的时代来体现，覆盖地层越新，表明下伏花岗岩所处古地貌位置越高，风化淋滤时间越长，溶蚀孔洞缝越发育。据此认为沙垒田凸起西段馆陶组砂岩覆盖的地区（图5d黄色区域）风化淋滤时间最长，溶蚀孔洞缝最为发育，其次为东营组、沙一段泥岩覆盖的地区（图5d绿色和浅蓝色区域），最差为东北部古生界碳酸盐岩覆盖的地区（图5d蓝色区域）。从实际钻探结果来看，B井井底取心段（距潜山顶面98m）发育众多溶蚀孔缝，较A井相应层段溶蚀孔隙更为发育，从而也证实了预测结果的可靠性。

综上所述，花岗岩储层的发育受矿物成分、构造因素和风化淋滤作用三大因素控制，溶蚀孔洞缝的发育受控于风化淋滤作用，构造裂缝的发育受控于构造因素，而岩性则是两类储集空间能够发育的先决条件。

4 储层综合预测

4.1 灰度能量属性预测优质储层

地震反射特征是不同岩性波阻抗差在地震上的表现，风化壳作为一类特殊的地层与上覆及下伏地层的波阻抗都存在明显的差异。灰度能量属性是一种能反映地层均匀程度和纹理粗细度的地震属性，对刻画波阻抗的差异较为敏感，能有效刻画研究区风化壳的展布，主要体现在以下3个方面：①这种属性刻画的风化壳为似层状结构（图8a），与渤海海域辽东湾地区锦州25-1南花岗岩储层似层状发育模式类似[12，27]；②利用这种属性刻画出的断层附近风化壳厚度更大，符合断层附近裂缝更为发育的地质规律；③预测A井优质储层厚度为160m，实际储层厚度为180m，误差仅20m，吻合度达到89%。因此，可以利用该属性对优质储层的分布进行预测（三维地震区），并利用剖面上风化壳的特征对厚度进行追踪，从追踪结果来看，风化壳型储层最大厚度为210m，由花岗岩出露区向碳酸盐岩覆盖区储层逐渐减薄，剥蚀区及楔形区为优质储层发育带（图8b）。

图8 花岗岩潜山优质储层平剖面预测图

4.2 优质储层综合预测及分布特征

图9 沙垒田凸起西段花岗岩潜山储层综合预测

花岗岩储层的储集空间主要为构造裂缝和溶蚀孔洞缝两类，对优质储层的分布预测即是对这两类储集空间的预测，构造因素控制了裂缝的发育，风化淋滤作用控制了溶蚀孔洞缝的发育。综合两类因素对储集空间类型的控制和分布，将构造因素对裂缝的预测和风化淋滤作用对溶蚀孔洞缝的预测进行叠合，得到了沙垒田凸起西段太古宇花岗岩储层的预测结果（图9），其与地球物理属性一致。其中粉红色区域储层最优，为裂缝极为发育区和溶蚀孔洞缝发育区的叠合；其次是黄色区域和绿色区域，为裂缝发育区和溶蚀孔洞缝发育区的叠合；储层最差的是东北部蓝色区域，为裂缝较发育区或欠发育区与溶蚀孔洞缝欠发育区的叠合。针对花岗岩储层的预测结果，利用已钻井对其进行了验证，其中A井钻在优等储层区，强风化带的厚度是45m，而B井钻在最优储层区，强风化带的厚度为60m，从优等区到最优区，其强风化带的厚度具有变厚的趋势，亦说明了本次预测的合理性。

从预测结果来看，花岗岩优质储层分布具有明显的区带性，沙垒田凸起西南缘的剥蚀区（碳酸盐岩尖灭线以南至沙西断层区域）是高角度裂缝和近水平低角度裂缝集中发育区，也是风化淋滤时间相对较长的区域，灰度能量属性上表现为储层厚度大，且较连续分布；楔形区（楔形区北边界线以南至碳酸盐岩尖灭线区域）之上被碳酸盐岩覆盖，风化淋滤时间较剥蚀区短，但该区裂缝较为发育，与剥蚀区共同构成研究区优质储层发育带。楔形区以北区域，裂缝发育程度低，且被厚层碳酸盐岩覆盖，储层物性较差。因此，自南部剥蚀区往北，优质储层发育程度呈现逐渐减弱的趋势，南部剥蚀区和楔形区为优质储层发育区，应加强该区带的油气勘探。

5 结论

花岗岩优质储层的发育主要受控于矿物成分、构造因素和风化淋滤作用三大因素，沙垒田凸起长石等脆性矿物含量高，为优质储层的形成奠定了基础；依附断层存在的诱导裂缝主要分布在断层附近，褶皱和构造隆升控制的裂缝主要分布在花岗岩剥蚀区和楔形区；且凸起西南缘的剥蚀区长时间接受风化淋滤作用，为溶蚀孔洞缝的发育区。综合各因素对两类储集空间的控制作用，剥蚀区和楔形区为两类储集空间的叠合发育区，储层物性好，自剥蚀区往北，优质储层发育程度呈逐渐减弱的趋势。灰度能量属性能有效刻画风化壳型储层的分布，利用该属性预测的风化壳型优质储层最大厚度为210m。

地质成因法是以地质理论为指导，以花岗岩储层非均质性为研究重点，深入研究花岗岩储层储集空间类型、储集性能及形成机理，论述了断层、褶皱和构造隆升及风化淋滤作用对花岗岩储层的控制模式和分布特征，属于定性—半定量的方法。地球物理属性法是以地质模式为指导，优选地球物理属性，定量描述了花岗岩的展布范围及厚度。两者结合，有效预测了沙垒田凸起优质储层的分布。

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Control factors and comprehensive prediction of granite buried hill reservoirs in western segment of Shaleitian bulge, Bohai Sea

Huang Shengbing, Liu Lifang, Wu Keqiang, Chen Shaoping, Jiang Xue, Hao Jing
( CNOOC Research Institute )

To understand the distribution characteristics of less-explored granite buried hill reservoirs, based on the geological models and the effective grey energy to delineate weathering crust of granites, this paper describes the scope and thickness and analyzes the inf l uences of tectonic activities, weathering leaching and paleogeothermal changes on the accumulation model and distribution of high quality granite reservoirs in the western segment of the Shaleitian bulge, the Bohai Sea. Finally, this paper proposes a reservoir prediction method combining geological genesis with geophysics. Application of this method in the study area shows that: 1) high content of brittle minerals, such as feldspar, in the granite buried hill, provides the foundation for the development of high quality reservoir; 2) the displacement of fault walls induced the development of induced fractures, the tensile force of folded ridges promoted the development of high-dip fractures, and the temperature and pressure changes caused by structural uplifting controlled the development of nearly horizontal fractures; and 3) in the southwest margin of the study area, superposition of fractures of three types brought extremely developed fractures, and this zone evolved into good granite reservoir zone after weathering leaching for a long time. The prediction results are consistent with the actual geological conditions revealed by fi eld drilling data, indicating that the geological genesis–geophysics method can effectively predict the distribution of high quality reservoirs in the study area. This provides a reference for prediction of high quality reservoirs in granite buried hills in less explored area.

granite buried hill, high quality reservoir, genetic analysis, gray energy, Shaleitian bulge

TE112.21

：A

10.3969/j.issn.1672-7703.2017.04.011

国家科技重大专项 “中国近海富烃凹陷优选与有利勘探方向预测”（2016ZX05024-002）；中国地质调查局“中国矿产地质与成矿规律综合集成和服务（矿产地质志）”（DD20160346）。

黄胜兵（1982-），男，安徽安庆人，硕士，2010年毕业于中国地质大学（武汉），工程师，现主要从事构造地质及油气成藏方面的研究工作。地址：北京市朝阳区太阳宫南街6号院中海油大厦A-1101，邮政编码：100028。E-mail：huangshb@cnooc.com.cn

2016-05-23；修改日期：2017-05-08