基于地层元素测井资料的陇东长7储层矿物含量精确计算

李婷婷,成志刚,石玉江,席辉,罗少成,郭笑锴

(1.中国石油集团测井有限公司,陕西西安710077;2.长庆油田勘探开发研究院,陕西西安710018)

0 引 言

陇东长7储层岩性复杂,油层组中存在致密砂岩储层。因其测井响应差异小,造成有效储集层的划分、油层识别、参数识别、展布预测等遇到了挑战。具体表现如泥质含量的确定、准确的岩性和岩石骨架参数确定等。

目前,大多数情况下,利用自然伽马划分泥岩和求取泥质含量。但在长7储层,特别是当储层中含有某些放射性较强的矿物时,如高伽马值储层,单从常规测井曲线上无法区分出砂岩和泥岩层段,在划分时容易漏失掉储层,或者划分出的储层厚度与实际储层厚度相差较大。此外,若泥质和岩石骨架中的放射性矿物含量或组分不稳定时也会造成误差。另外,泥岩与高放射性砂岩难以用总自然伽马曲线区分开。这就给长7有效储层划分带来了较大困难。

地层元素测井能准确测量地层主要元素硅(Si)、钙(Ca)、铁(Fe)、硫(S)、钾(K)、铝(Al)、镁(Mg)、锰(Mn)、钛(Ti)、钆(Gd)的含量,而不受以上因素影响,其纵向分辨率可达到1.5 ft(1)非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同,而且适用性特别广,在淡水、饱和盐水、油基钻井液、含气钻井液、重晶石钻井液、氯化钾钻井液、不规则井眼和高温井眼下都能采集到高质量的资料。它通过测量地层元素的含量,应用特定的氧化物闭合模型技术,可以得到地层中矿物的百分含量[1]。

国内外学者在地层元素测井矿物含量计算方面进行了大量的研究工作,并取得了较好的效果。但针对致密砂岩储层评价还需建立更高精度的解释模型,才能满足油田开发的需求。

1 陇东长7段地质特征

陇东长7地层为致密油储层,纵向上分布着致密砂岩、泥质粉砂岩和油页岩。与砂岩储层相比,致密油层具有泥质含量高、非均质性强、层理发育、水敏性填隙物含量高、岩石结构稳定性差的特点。

鄂尔多斯盆地延长组长7段致密油储层分布范围广、厚度大,主要发育于半深湖-深湖区。晚三叠世延长组沉积期,受印支运动的影响,鄂尔多斯盆地形成了面积大、水域宽的大型内陆淡水湖盆,湖盆在长7段沉积期达到鼎盛,形成了盆地主要的生油母质,以致密油储层、页岩、暗色泥岩为主[2]。长7段底部发育致密油储层,呈北西—南东向展布,分布范围广,有效面积约为10×104km2。

长7段致密油储层夹层富集,其中的粉砂质泥岩、粉砂岩或凝灰岩类等夹层虽然单层厚度较薄,但孔隙度和渗透率等物性条件相对较好。富有机质致密油储层生油能力强,生成的原油经过极短距离运移即可进入夹层聚集。

夹层的岩性较脆,储层改造有利,易形成油流。测试结果证明,夹层是原油赋存富集的有利场所,层数多、厚度薄、物性好、脆性强的夹层是长7储层勘探开发的有利目标。

长7段致密油储层矿物成分及储集空间类型与结构比较复杂。吴松涛等[3]利用纳米CT、扫描电镜和透射电子显微镜等高分辨率观测设备对长7段致密油储层内部孔隙和矿物成分进行了研究,结果表明长7段致密油储层矿物主要为伊/蒙混层、伊利石和绿泥石、石英、钾长石、斜长石等碎屑矿物,以及白云石、方解石、铁白云石、菱铁矿等碳酸盐矿物也非常发育。

这些矿物呈纹层状与黏土矿物叠合分布,使得长7段致密油储层层理发育,常见(碳酸盐-石英-长石)-黏土矿物-(有机质-黄铁矿)的“三元”结构,或黏土矿物-(有机质-黄铁矿)、(碳酸盐-石英-长石)-(有机质-黄铁矿)的“二元”结构;储集空间包括微米级孔喉、纳米级孔喉和微裂缝,以纳米级孔喉为主,微米级孔喉和微裂缝次之。

2 地层元素测井评价

针对地区情况,选取了不同于国内外先确定矿物组合、再计算矿物含量的地层元素测井资料的应用方法。首先统计了常见造岩矿物的各种元素的含量(见表1)[4],掌握造岩矿物的元素含量特征,然后,通过2种方法得到矿物含量模型。

一种是在有取心资料的情况下,利用元素含量交会的方法划分矿物大类,针对每个大类选取主量元素识别亚类;针对每种矿物分析其矿物含量与元素的相关性,优选元素并进行组合,建立各矿物类型的矿物含量计算模型,据此计算得到矿物含量;另一种是在没有岩心资料的情况下,利用最优化算法建立元素含量与主要矿物含量的解释模型,经过优化反演得到矿物含量。

表1 常见矿物中各种元素组分含量表

注:表1中空白表示“不适用”

图1 总黏土含量计算模型 图2 碎屑含量计算模型 图3 碳酸盐岩含量计算模型

3 地层元素测井资料评价矿物含量

3.1 利用岩石物理实验方法建立矿物组分模型

3.1.1元素识别岩石矿物大类

根据不同的岩性,建立从元素到矿物含量的转化模型。基于X衍射全岩分析及X荧光主量元素含量分析资料,通过元素与矿物相关性分析,元素Al、K与黏土含量的相关性最高,元素Si、K、Al与碎屑含量相关性最高,元素Ca、Mg与碳酸盐岩含量相关性最高,分别通过多参数拟合建立了黏土含量计算模型(见图1)、碎屑含量计算模型(见图2)、碳酸盐岩的计算模型(见图3);根据岩石体积模型,黄铁矿和菱铁矿含量为100减去黏土含量、碎屑含量和碳酸盐岩含量。

致密砂岩储层矿物组分(总黏土、碎屑、碳酸盐岩)与元素含量关系建立(经验公式)

总黏土含量=3.42×VAl+7.24×VK-6.0,

R2=0.85

(1)

碎屑含量=2.48×VSi-15.29×VK+2.14×VAl+3.53,R2=0.94

(2)

碳酸盐岩含量=2.51×VCa+3.75×VMg-4.0,R2=0.94

(3)

3.1.2岩石精细矿物计算方法

基于X衍射全岩分析及X荧光主量元素含量分析资料,通过元素与矿物相关性分析,元素Si与石英含量的相关性最高,元素Ca、Mg与白云石含量相关性最高,分别通过线性拟合建立了石英含量计算模型(见图4)、白云石含量的计算模型(见图5);根据岩石体积模型,长石含量为碎屑含量减去石英含量,方解石含量为碳酸盐岩含量减去白云石含量。

图4 石英含量计算模型 图5 白云石含量计算模型

致密砂岩储层矿物组分(石英、长石、方解石、白云石)与元素含量关系建立(经验公式)

石英含量=2.48×VSi-27.38,R2=0.90

(4)

长石含量=碎屑含量-石英含量

(5)

白云石含量=5.31×VMg+1.24×VCa-4.92,R2=0.86

(6)

3.1.3黏土矿物含量计算方法

基于X衍射黏土矿物分析资料,采用28个数据点,开展了黏土矿物之间相关性分析,分别建立了伊蒙混层、高岭石与伊利石的关系模型,伊蒙混层、绿泥石与伊利石的关系模型及高岭石、绿泥石与伊利石的关系模型(见图6、图7、图8),总黏土含量为伊利石、伊蒙混层、高岭石、绿泥石之和。通过解4个方程组,可以得到陇东地区长7黏土矿物伊利石(Vz)、伊蒙混层(VI/S)、高岭石(VK)及绿泥石(VC)含量,其关系式为

图6 伊蒙混层、高岭石联合计算模型 图7 伊蒙混层、绿泥石联合计算模型 图8 高岭石、绿泥石联合计算模型

伊利石含量=1.25×VI/S+3.83×VK+1.13,R2=0.96

(7)

伊利石含量=1.07×VI/S+1.62×VC+1.35,R2=0.96

(8)

伊利石含量=3.57×VK+2.97×VC-0.36,

R2=0.92

(9)

总黏土含量=伊利石含量+绿泥石含量+伊蒙混层含量+高岭石含量

(10)

利用以上方程组进行了模型验证,结合X衍射黏土矿物分析资料,分别计算出伊利石(VI)、伊蒙混层(VI/S)、高岭石(VK)及绿泥石(VC)含量。计算黏土矿物含量与分析黏土矿物含量交会图(见图9、图10、图11、图12)。陇东地区长7地层黏土矿物计算模型精度高,能够准确计算黏土矿物含量。

3.2 地层元素测井矿物含量的优化计算

图9 伊利石含量计算验证图版 图10 伊蒙混层含量计算验证图版

地层元素测井优化反演是从地层主要元素含量信息中反演出复杂的矿物含量,该方法可能会出现多解性,即可能出现各种不同矿物的组合,导致反演结果出现偏差。因此,要准确地确定页岩地层中的矿物含量,应预先进行地质分析,确定地层可能出现的矿物类型,利用矿物类型作为约束条件,减少地层矿物的不确定性。

图11 高岭石含量计算验证图版 图12 绿泥石含量计算验证图版

其实现途径:利用岩心实验数据作为约束条件进行约束反演。该方法可以在没有岩心资料的情况下,利用已建立的模型计算矿物含量。地层元素测井资料优化反演根据广义反演理论,利用地层矿物与元素含量之间的关系,通过构造地层不同矿物模型下的元素含量响应方程,反演过程中不断计算构造响应方程的理论测井值,并与实际测井值比较。一旦两者充分逼近且满足误差条件,则此时计算理论测井值所采用的矿物含量就能充分反映实际地层模型中实际矿物含量大小[8]。

由非线性加权最小二乘原理与误差理论建立元素测井最优化解释目标函数数学模型为

(11)

式中,ai为元素含量值,%;x为反演矿物质量含量,%;z为测井深度,m;fi(x,z)为第i种元素在z深度时不同矿物模型下的元素测井响应方程;σi为第i种元素的不确定性因子,其数值由解谱误差大小决定;τi为构造的第i种元素测井响应方程误差;F(x,a)为最优化元素测井解释的目标函数值;gj(x)与τj为x的第j种不等式约束及其误差。

元素测井在一定深度时的不同矿物模型响应方程为

(12)

式中,xj为第j种矿物;Cij为元素在矿物中的比重。

反演目标函数的约束条件是

(13)

构造元素测井响应方程和响应方程误差后结合元素的不确定性和约束条件,应用最优化反演算法就可以进行反演求解,反演算法采用变尺度方法和抛物线方法进行反演。

利用Techlog软件对地层元素测井资料进行重新处理解释,经过多次优化反演,将处理结果与岩心实验结果进行对比,当处理结果与矿物含量实验结果基本一致时,确定了地层元素测井矿物含量计算参数(见表2)。在实际资料的处理过程中,处理结果与岩心结果一致。

利用以上矿物含量计算模型对现场试验井L44井进行了精细处理解释,计算得出黏土含量、碎屑含量、方解石含量、白云石含量(见图13)。图13中第12道红色曲线为模型计算黏土含量,蓝色点为岩心分析黏土含量;第13道红色曲线为模型碎屑含量,蓝色点为岩心分析碎屑含量;第14道红色曲线为模型计算方解石含量,蓝色点为岩心分析方解石含量;第15道红色曲线为模型计算白云石含量,蓝色点为岩心分析方解石含量。由图13可见,计算矿物含量结果与岩心分析结果基本一致,说明该方法能够准确计算致密储层矿物含量。

表2 地层元素测井矿物含量计算参数表

图13 L44井长7地层元素测井精细解释成果图

4 应用效果

将矿物定量计算模型挂接到软件中,可得到井剖面的矿物含量。图14为长庆油田C96井处理成果图。图14中第7道为本文方法处理得到的矿物含量剖面。根据131个岩心数据点的验证,模型计算矿物含量平均绝对误差为2.75%,平均相对误差为0.216%。在2 075～2 080 m层段,如图14中第9道所示第73层和74层。经试油证实为含水工业油层,日产油10.97 t,日产水5.4 t。利用常规测井方法并没有准确识别出有效储层,利用地层元素测井方法可以较好地识别出常规方法难以识别的高伽马值储层,避免漏层而造成重大经济损失。

图14 C96井长7储层地层元素测井精细解释成果图

5 结 论

(1)以大量的实验数据为基础,利用元素含量直接进行矿物含量计算方法研究,形成了元素识别岩石矿物大类、岩石精细矿物计算方法、元素交会识别图版的一套完整的技术。在研究区准确计算出储层矿物含量,有效解决了常规测井方法难以解决的高伽马值储层识别的问题。

(2)研究采用的样本覆盖了长庆油田的多个区块的地层,使得到的方法有较好的适应性;岩心实验数据检验结果表明,根据元素含量计算得到矿物含量有较高的符合率。确定了3个区块的矿物含量最优化处理参数,在陇东地区长7储层取得了较好的应用效果,为今后地层元素测井在长庆油田大规模推广应用奠定了基础。