湘鄂西地区龙马溪组黑色页岩孔隙结构及分形特征

2019-01-23扈金刚唐书恒孙鹏杰

中国煤炭地质 2018年12期

扈金刚，黄勇，熊涛，唐书恒，张彪，孙鹏杰

(1. 北京大地高科地质勘查有限公司，北京 100040；2. 中国地质大学(北京)海相储层演化与油气富集机理教育部重点实验室，北京 100083)

除少量以溶解状态存在于团块有机质和沥青质中外，页岩气主要以吸附态(微小孔隙)和游离态(中大孔隙)赋存于页岩储层中[1-4]，页岩孔隙结构是影响其储气能力和工业开采难易程度的主要因素。与前人对四川盆地及其周缘富有机质页岩储层孔隙结构特征进行过大量研究相比[5-15]，目前对湘鄂西地区龙马溪组黑色页岩的孔隙结构和分形特征的研究较少，缺乏必要的研究成果作为该区页岩气勘探开发工作的理论支撑和数据储备。本文以湘鄂西地区下志留统龙马溪组黑色页岩为研究对象，以扫描电镜、低温氮吸附等为主要实验手段，精细表征该套页岩孔隙结构、分形特征及分析其影响因素，以期对评价湘鄂西地区页岩气的资源潜力具有一定的指导意义。

1 地质概况

研究区位于中上扬子板块的湘鄂西褶皱带构造单元内(图1)，区域构造线总体呈北北东—北东—东西向的向北西方向凸出的弧形分布；褶皱形态主要为背斜南东翼宽缓北西翼陡窄，而向斜则反之[16-18]。区内下志留统龙马溪组下部地层以黑色、灰黑色泥页岩、粉砂质页岩和硅质页岩为主，并含有丰富的笔石化石，即富有机质页岩层段；该层段在湘鄂西地区分布广泛，有效厚度大约为50～60m；其TOC含量普遍大于1%，最高可达4%；干酪根类型以腐泥型(Ⅰ型)为主，含少量腐殖腐泥型(Ⅱ1)；有机质成熟度略高于北美产气页岩，等效镜质体反射率在1.5%～4%[9,13,19]。总体来看，湘鄂西地区龙马溪组黑色页岩具备与四川盆地优质页岩相类似的地质条件，该地区具有较大的页岩气资源潜力。

图1 湘鄂西地区构造位置及样品采集分布图(据参考文献[10]修改)Figure 1 Tectonic setting of western Hunan and Hubei, and sampling points distribution (after reference [10], modified)

2 样品与实验

2.1 实验手段

本次研究共选取9组龙马溪组黑色页岩样品(图1)，分别测定其孔隙结构各项参数，并辅以有机地化、矿物组成分析等实验手段。TOC含量测定在Leco CS230碳硫分析仪上完成。Leica MPV-SP用来测定页岩样品的有机质成熟度即类镜质体反射率或者海相镜质体反射率，根据Zhong的公式[5]，本次研究将实验测得的类镜质体发射率转换为更能准确表征有机质成熟度的等效镜质体反射率。XRD页岩矿物组成分析在Bruker D8 Advance X射线衍射仪上完成。

Ro=1.042Rom+0.052(0.30%

Ro=4.162Rom-4.327(1.40%≤Rom<1.60%);

Ro=2.092Rom-1.079(1.60%≤Rom<3.0%)。

Tescan Vega 3 LM system扫描电子显微镜用来观察页岩孔隙发育形态特征；页岩孔隙结构参数使用低温氮吸附进行测定，仪器为Micromeritics TriStar II 3020表面分析仪，有效测量范围1.7～100nm，利用BET模型计算页岩的比表面积，利用BJH模型计算孔隙体积。本次研究采用IUPAC制定的孔隙大小分类方案[20]，孔隙宽度小于2nm的称为微孔，孔隙宽度在2～50nm之间的称为介孔，孔隙宽度大于50nm的称为宏孔。

2.2 分形维数

在油气勘探领域，分形理论作为一种新的分析方法最早多应用于煤储层孔隙结构的定量表征中[8,21-22]。与煤储层相比，页岩中发育的孔隙结构更为复杂，储层的非均质性也更强，而且页岩内部复杂的孔隙网络很难用得到的某一实验测试参数进行评价，因此笔者引入分形维数来对页岩孔隙结构进行全面的定量分析。目前，基于低温氮吸附实验的Frenkel-Halsey-Hill公式被广泛用于计算页岩或煤储层孔隙结构分形维数(FHH模型)[23-24]，公式如下：

常数

(1)

3 结果与讨论

3.1 有机地化和矿物组分特征

龙马溪组中有机碳含量在0.71%～4.75%之间，平均含量为2.58%；等效镜质体反射率在2.03%～3.87%,平均值为3.09%(表1)，有机质达到过成熟，进入生干气阶段。该套黑色页岩主要组成矿物为石英、长石、黄铁矿和黏土矿物，同时呈现高石英、高黏土矿物的特点：石英为37.7%～63%，平均53.3%。黏土矿物以伊利石和伊蒙混层为主，平均含量分别为24%和9.2%；部分样品检测到少量绿泥石(1%～4%)；黏土矿物总含量为25.5%～50.7%，平均34.5%。大多数样品中检测到黄铁矿，反映出当时为利于有机质保存的缺氧还原性沉积环境。另外，与北美地区和四川盆地龙马溪组富有机质页岩不同的是，本区所选的9组龙马溪组样品中均未检测到碳酸盐矿物[2,3,25-26]。

Bustin指出根据石英与有机碳含量的相关关系可以判断出石英来源于生物成因即富含硅质有机质的生物(正相关)还是物源碎屑供给(负相关)[27]。根据黑色页岩石英与有机碳含量相关关系图(图2)，按照Bustin的判断方法，龙马溪组页岩中石英来源于生物成因(除esd-1外)。

表1 页岩样品有机地化参数和矿物成分表Table 1 Data sheet of shale sample organic geochemical parameters and mineral composition /%

图2 页岩石英与TOC相关关系图Figure 2 Correlation between shale quartz and TOC

3.2 页岩孔隙产状分类及识别

基于孔隙产状的分类原则较为多样，但归纳各学者关于页岩孔隙产状的分类方案，可知其分类提纲基本为Loucks等提出的有机质孔隙、粒间孔、粒内孔和微裂缝等四类[28]；本次研究以此四类为分类主干，以扫描电子显微镜为实验手段，对区内龙马溪组黑色页岩孔隙类型进行统计分类识别。

3.2.1 有机质孔

笔者将有机质孔定义为页岩中仅由有机质构成其主体的一类孔隙(图3a)，即等价于Loucks关于有机质孔的分类[28]，这类孔隙形成于有机质(干酪根)热解生烃之后，受成熟度和有机质含量的影响，页岩有机质中只有一部分生成油气发生运移，未热解的有机质保存下来，形成有机质孔的轮廓。此类孔隙形状各异，或孤立存在，或相互连通，孔径大小不一，但总体偏小，在几纳米到几十纳米之间(图3b)。根据其成因机理，扫描电镜下只需定位到颜色较深的有机质条带，即可观察到该类孔隙，发育情况与页岩中有机质丰度和成熟度息息相关。另外，有机质热演化过程中生成的裂解缝型孔隙也归为此类(图3c)。

3.2.2 粒内孔

粒内孔即组成页岩的矿物颗粒内部形成的孔隙，主要包含以下几类孔隙。

①生物化石骨架孔，指成岩过程中生物遗体随其他造岩矿物一起被沉积下来，有机质及其他不易保存的成分剥蚀殆尽，性质稳定的部分(硅质)连同构造骨架一同被保存下来形成化石，其内部即为生物化石骨架孔；区内两套黑色页岩层系中多见外壳圆形硅藻类化石孔(图4a)，内部硅质骨架坚硬，形成的骨架孔隙分布均匀，形状以球形为主，孔径均一性好。

②颗粒晶间孔隙，页岩中最为常见的此类孔隙为黄铁矿晶间孔和黏土矿物晶间孔。黄铁矿和黏土矿物均以晶体集合体形式存在，不同的是黄铁矿方形晶体以莓球状聚集为黄铁矿矿物颗粒，内部孔隙多为孔喉形态(图4b)；黏土矿物晶体多为絮团状聚集，内部孔隙以长条状、平行板状为主(图4c)。

③溶蚀孔指的是在有机酸作用下，页岩中易被溶蚀的长石类和碳酸盐类矿物被溶解破坏(图4d、图4e)，在其矿物颗粒表面甚至内部形成的不规则孔隙，部分孔隙后期被其它矿物所充填(图4f)。

a-有机质条带；b-有机质生烃孔；c-有机质内裂解缝型孔

a-生物骨架孔；b-黄铁矿晶间孔；c-黏土矿物晶间孔；d-矿物溶蚀孔；e方解石溶蚀孔；f-溶蚀孔后期被充填

3.2.3 粒间孔

粒间孔主要指矿物颗粒之间或矿物与有机质之间未完全接触形成的孔隙，成岩作用时期无机矿物颗粒理化性质不同、后期矿物变形程度不同、矿物随岩石成熟度发生转化、有机质热演化过程中引起其围岩温压条件变化等均可形成粒间孔隙(图5a、图5b)，故此类孔隙在页岩中最为常见也最为复杂，具有很强的非均质性。另外，两组页岩中常见黄铁矿颗粒脱落形成铸模孔(图5c)，脱落之前黄铁矿与围岩矿物之间属粒间关系，故笔者将此类孔隙归为粒间孔大类。

3.2.4 微裂缝

微裂缝的发育不仅能补充页岩气的储集空间，更能将页岩储层中各级孔-裂隙系统相连通，极大地改善页岩储层的渗透能力，因此无论哪种孔隙划分方案，都包含了微裂隙。在本区的下古生界黑色页岩中共识别出三种微裂隙，分别为矿物层间裂缝(图6a)、成岩收缩缝(图6b)和成岩作用过程中温压变化引起的矿物张裂缝(图6c)：其中成岩收缩缝的形成主要与黏土矿物失去结晶水有关，呈网状分布，连通性很强；矿物层间缝与张裂缝皆与页岩的层状结构有关，矿物之间或矿物晶体之间理化性质的不同导致在温压条件发生改变时，在其分界面上易产生微裂缝。

3.3 孔隙结构定量表征及影响因素探讨

3.3.1 吸附-脱附线分类

根据IUPAC分类方案[29]，所有页岩样品均为Ⅳ类吸-脱附等温线(图7)：相对压力在0～0.2时，曲线上升缓慢，略微向上凸起；吸附中段(p/p0为0.2～0.8)，氮气吸附量缓慢上升，该段吸附曲线近乎直线；相对压力大于0.8时，氮气吸附量随相对压力升高而迅速增加，吸附曲线急剧上升；所有吸附曲线在接近氮气饱和蒸汽压时，均未达到最大吸附量；在相对压力低于0.45时，所有样品的吸附曲线和脱附曲线变化趋势保持一致且基本重合。相对压力高于0.45时，两条曲线出现明显的不重合现象，即出现所谓的迟滞环[30]。

9组页岩样品根据迟滞环形状不同可分为三类，对应不同的孔隙结构发育情况。第一类迟滞环为H2型：包括esd-2、esl3-1、esl3-2、esl3-3等四组样品(图7a、图7b)，主要发育墨水瓶状孔隙，且样品存在有机碳含量较高，黏土矿物含量很低的特点，说明有机质生烃发育的孔隙主要为墨水瓶形态。esd-1、p2、p3、stp-1等四组样品为第二类(图7a、图7c、图7d)，迟滞环为H3型，以发育平行板状、狭缝型孔隙为主；该类样品属低有机碳含量(<1.5%)、高黏土矿物(>30%)型页岩。第三类仅包含stp-2一组样品(图7d)，迟滞环介于H2型和H3型之间，该样品中有机碳和黏土矿物含量均属中等水平，推测其平行板状和墨水瓶状孔隙均有所发育。

a-有机质与矿物颗粒间孔；b-不同矿物间孔；c-黄铁矿铸模孔

a.矿物层间裂缝； b.成岩收缩缝； c.温压变化形成的张裂缝

图7 页岩低温氮吸附-脱附曲线Figure 7 Shale low temperature nitrogen adsorption-desorption curves

3.3.2 孔隙结构参数

根据BET、BJH和t-plot模型计算出龙马溪组黑色页岩样品的孔隙结构参数包括：平均孔径，总孔体积和总比表面积，微孔、介孔、宏孔等不同孔径孔隙的比表面积和孔体积；详细参数见表2。

总孔体积、总比表面、平均孔径等三个孔隙结构参数分别为0.010 5～0.033 8cm3/g(平均0.021 3cm3/g)，6.12～28.42m2/g(平均16.14m2/g)和4.106～7.277nm。样品总比表面积与平均孔径呈负相关关系(图8a)，与总孔体积呈正相关关系(图8c)，；总孔体积和平均孔径之间无明显相关性(图8b)；说明该组页岩中孔隙的发育程度决定着页岩内部比表面积和孔体积，孔径较小的孔隙同样可以提供可观的页岩储集空间。

表2 页岩孔隙结构参数表Table 2 Shale pore structural parameters

平均孔径/nm(a) 平均孔径/nm(b) 孔体积/cm3·g-1(c)图8 页岩各孔隙结构参数相关关系图Figure 8 Correlation among shale pore structural parameters

比表面积方面，介孔比表面积对总比表面积的贡献最大，微孔次之，宏孔贡献最小(图9a)；孔体积方面，不同孔径范围的贡献程度由大到小依次为介孔、宏孔和微孔(图9b)。同样的，该组页岩的不同样品微孔、介孔、宏孔提供的比表面积(孔体积)与总比表面积(总孔体积)之间相关关系的拟合度也很好地验证了各自对于总比表面(总孔体积)的贡献程度(图10a、图10b)。

3.3.3 孔隙结构参数影响因素

根据前人研究成果[23,26,31-32]，有机碳、石英、黏土矿物为影响页岩孔隙结构发育的最为关键的三个因素。本节通过对龙马溪组黑色页岩孔隙参数与三种影响因素的相关关系分析可知：龙马溪组页岩样品中微孔孔隙的发育与有机碳、石英、黏土矿物含量关系最为密切。有机碳含量越高，页岩的平均孔径均越小(图11a)；黏土矿物含量越高，平均孔径则越大(图11g)；石英对孔径的影响与有机碳相同，均为抑制作用(图11d)。有机碳含量增高，样品中微孔比表面积和孔体积增大的同时宏孔比表面积也增大(图11b、图11c)，有机质热解生烃形成的微孔孔隙丰富了其内部的孔隙发育类型。黏土矿物的富集对其孔隙的发育有抑制作用(图11h、图11i)，而石英含量与页岩的总孔体积和总比表面积均呈正相关关系(图11e、f)，属于孔隙发育的有利条件。

(a) (b)图9 不同孔径孔隙占总孔隙的比例图Figure 9 Proportions of different sized pores in total pores

比表面积/m2·g-1(a) 孔体积/m3·g-1(b) 图10 不同孔径比表面积(孔体积)与总比表面积(总孔体积)相关关系图Figure 10 Correlation between different pore size specific areas (pore volumes) and total specific area (total pore volume)

图11 页岩孔隙结构参数与其影响因素相关关系图Figure 11 Correlation between shale pore structural parameters and their impacting factors

3.4 页岩孔隙结构分型特征

3.4.1 分形维数计算结果

笔者在本次研究中根据公式(1)对区内页岩样品进行分形维数的计算，计算结果见表3。龙马溪组样品分形维数介于2.64～2.77，平均值为2.73；根据分形维数Dn与其拟合度R2相关关系可知，分形维数越大，其分形拟合度越低，即孔隙结构复杂的页岩样品其分形稳定性也越差(图12)。

表3 页岩分形维数拟合参数表Table 3 Shale fractal dimension fitting parameters

图12 页岩分形维数与拟合度相关关系图Figure 12 Correlation between shale pore fractal dimensions and fitting degrees

3.4.2 分形特征影响因素

龙马溪组富有机质页岩中平均孔径与分形维数之间存在负相关关系(图13a)，即平均孔径越小，页岩孔隙结构越复杂；而且仅有微孔孔隙的比表面积、孔体积与分形维数存在较弱的正相关关系(图13b、图13c)，这点与杨峰之前研究四川盆地页岩样品孔隙结构时所得出的结论一致[23]。

黑色页岩分形维数与其有机碳含量存在明显的正相关关系，即有机碳含量越高，发育于有机质中的微孔隙所占比例越高，页岩孔隙结构越复杂。分形维数与石英存在同样的正相关关系，相互验证了石英的生物成因来源和石英对页岩孔隙结构发育的影响。黏土矿物含量越高，分形维数越小，这点与前文所得的结论一致，与黏土矿物有关的孔隙孔径普遍大于有机质中的孔隙，且富含黏土矿物的页岩样品中孔隙结构较为简单。样品p2较为特殊，其有机碳含量适中，黏土矿物含量很高，但分形维数最小，推测其发育于有机质和黏土矿物中的孔隙孔径均较大，使得其孔隙结构总体趋于简单。另外，有机碳、石英、黏土矿物与分形维数的相关关系与三者对微孔孔隙发育的影响作用一一对应(图14)，由此可以推断，三种因素主要通过控制页岩中微孔的发育情况从而影响页岩整体孔隙结构的复杂程度。