准噶尔盆地玛湖凹陷风南4井区百口泉组砾岩致密油藏地质“甜点”测井评价

焦晨雪，王民，高阳，黄文彪，卢双舫，关莹，钱根葆，覃建华，周能武，田伟超，汪志璇，徐建鹏

(1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院，山东青岛，266580；2.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依，834000；3.中国石油新疆油田分公司，新疆克拉玛依，834000)

继页岩油气之后，美国致密油气开发取得的巨大成功，为我国非常规油气提供了新的勘探方向[1-2]。实践证实，较页岩油气而言，致密油气已成为我国最为现实的一种非常规油气资源[3-4]。全国四次资评表明，鄂尔多斯、松辽、三塘湖、准噶尔、渤海湾、柴达木等盆地致密油地质资源量极为丰富[5-7]，可采资源量达(20～25)×108t[8]。继吉木萨尔之后，准噶尔盆地玛湖凹陷砾岩致密油藏的发现，将新疆油田致密油勘探开发工作推向新高潮[8-9]。砾岩致密油藏的发现不仅拓宽了非常规油气储层的岩性类别，同时也为准噶尔盆地致密油的增储上产提供保障。玛湖地区三叠系百口泉组砾岩致密油总资源预计超过10×108t，目前已落实三级储量1.94×108t[9]。众所周知，探寻“甜点”是油田实现非常规油藏降本提效开发的重要手段之一[10-11]。然而，砾岩致密油藏成分/结构成熟度低、孔渗分布范围广、含油性差异大，油水分布规律复杂[12-14]，“甜点”评价成为砾岩致密油藏勘探开发过程中亟需解决的问题[10]。因此，如何采用简洁有效、成本低廉的手段提高“甜点”评价的准确性对致密砾岩油藏至关重要。现今定义的“甜点”可简要概括为地质“甜点”及工程“甜点”(包括脆性“甜点”、地应力“甜点”)。本文作者主要研究地质“甜点”的精细评价，旨在为后期井部署及体积压裂开发层段提供参考。李岳桐等[15-18]采用测井、井震结合、叠前反演等手段，通过研究储层物理性质、评价物性参数预测岩性、物性、厚度等方式刻画致密油地质“甜点”。其中致密油“甜点”测井评价技术主要分为2类：一是基于常规测井、ΔlgR技术(利用测井资料识别和计算总有机碳含量(TOC)的方法)结合常规测井[19]以及铀曲线结合ΔlgR这3 种方法建立的烃源岩TOC 参数测井评价技术；二是通过诸多测井方法建立表征储量丰度参数评价模型的技术[20]。事实上，油藏地质“甜点”是储层物性、含油饱和度等地质参数宏观非均质性的综合体现，含油性是“甜点”实际供油能力的重要因素。故此，开展地质“甜点”的评价和预测，关键在于如何有效地刻画储层含油性(本文中的储层含油性是指单位体积岩石的含油量，为孔隙度(Φ)和含油饱和度(So)的综合体现)。目前，主要对储层孔喉结构等微观非均质性进行研究[21-25]，虽然其能够从机理上阐释储层物性差异的根本原因，但无法体现储层含油性的差异，也无法直观地评价“甜点”在宏观上的分布特征。此外，储层微观非均质性研究多基于岩芯样品的室内实验，而样品数量的限制却制约了储层宏观非均质性的刻画和表征。因此，以室内实验结果为基础，建立储层物性及含油性测井评价模型，不仅可有效刻画储层物性和含油性的垂向非均质性，同时还服务于后期的地质“甜点”地震预测工作。值得注意的是，测井响应差异的根源在于地层中岩石骨架、孔隙、流体性质等不同，岩芯地表检测的相关参数由于温度和压力改变等因素导致与地层条件下参数存在误差，砾岩致密储层Φ和So测井评价模型精度较低[26-28]，故而基于地层条件下的相关参数(如地层条件下的孔隙度、地层原始含油饱和度等)可一定程度上改善此问题，提高“甜点”评价精度。为了定量评价砾岩致密油藏含油性，并刻画地质“甜点”在剖面及平面上的分布，本文作者选取准噶尔盆地风南4井区百口泉组16 块致密砾岩样品开展常压气测及覆压孔隙度实验，并进行20 块密闭样品的含油饱和度检测以及48 块样品的岩电实验工作。基于实验结果，优化并建立研究区砾岩致密储层的孔隙度和含油饱和度测井评价模型，构建体现储层含油性的评价参数，即含油孔隙度(Φ×So)，精细刻画砾岩致密储层垂向上宏观含油非均质性，并结合砾岩致密油藏地质“甜点”划分方案，揭示研究区地质“甜点”的分布特征，为后期的开发部署提供指导。

1 地质概况

风南4 井区位于准噶尔盆地玛湖凹陷东北缘，北邻乌夏断裂带，东接夏盐凸起[29]，为2组沟通深层源岩的北东向逆断层(FN4井北断裂、M131井北断裂)及北西向断层(FN1井西断裂)控制的东南倾的平缓单斜，局部发育低幅度鼻状构造(图1)。研究区百口泉组整体为一套扇三角洲平原及前缘亚相的近源沉积，沉积厚度为100～200 m，储层岩性以前缘近岸水下河道砾岩及前缘砂质碎屑流砾岩为主[28-29]。近源混杂堆积导致砾岩储层成分及结构成熟度低、分选性较差、砾石呈次棱角/次圆状，孔隙形态及连通性复杂[30-32]。在孔渗参数上表现为孔渗分布范围广(孔隙度Φ=5%～13%；渗透率K=(0.04～40.00)×10-3μm2)，二者无典型的相关性。

从目前勘探现状来看，研究区百口泉组主要产油层段为T1b2；T1b3段局部发育油层，但横向连续性差；而T1b1层段油层不甚发育。录井资料揭示，研究区砾岩储层主要发育在T1b2段上部和T1b3段中部，油气显示从荧光至油浸不等，体现了砾岩储层垂向上明显的含油性差异。试油试采结果也证实，单井不同层段的产能(如FN401 井T1b2产量为1.42 t/(d∙m)；T1b3产量为0.24 t/(d∙m))以及不同井同一层段的产能差异较大(如FN12井T1b2)产量为0.57 t/(d∙m)；FN15 井T1b2产量为1.5 t/(d∙m))，进一步揭示该地区砾岩致密储层含油非均质性强。

图1 准噶尔盆地玛湖凹陷风南4井区构造简图Fig.1 Tectonic diagram of Fengnan 4 play in Mahu Sag,Junggar Basin

2 实验及结果

分别选取16块、20块和48块研究区百口泉组致密砾岩样品进行气测/覆压孔隙度实验、油水饱和度检测、岩电实验，检测结果见表1～3。所选样品的井位在平面上均匀分布在研究区内(图1)；垂向上，样品均取自不同沉积相带且测井解释结果为储层的层段。研究区孔隙度为4.6%～15.6%，渗透率为(0.046～41.200)×10-3μm2，覆压孔隙度实验及含油饱和度检测实验样品的孔、渗均分布在风南4 井区孔、渗范围内(图2)；岩电实验样品孔隙度为6.15%～16.95%，也在研究区孔隙度分布范围内。

表1 致密砾岩样品覆压孔隙度检测结果简表Table 1 Under-pressure porosity test results of tight conglomerate samples

常压及覆压孔隙度分别采用DQKY-2 型全直径岩心孔隙度测定仪和美国Core Lab公司的CMS-300型计算机自动控制岩心覆压孔渗测试系统进行检测。覆压孔隙度检测通过高纯氦气施加上覆岩压，设计6，12，18，24 和30 MPa 共5 个压力点(稳定后压力略有变化)，分别测定不同上覆岩压下16块岩样孔隙度，实验结果如表1所示。常压气测孔隙度为7.24%～18.19%，平均值为11.70%；覆压气测孔隙度为6.48%～15.18%，平均值为10.59%。

油水饱和度实验采用扎克斯饱和度测定仪通过蒸馏抽提法测定。首先称量20 块密闭取芯样品的原始质量；通过蒸馏、冷凝收集岩石内水体积；采用溶剂汽油抽提原油；结束后烘干称质量。实验结果如表2所示。由表2可见：油饱和度为11.40%～52.40%，平均值为30.01%；水饱和度为28.30%～77.10%，平均值为60.25%。检测的含油含水饱和度之和均小于100%，说明岩样取至地表后存在流体损失，需进行含油饱和度恢复。

岩电实验采用HP4284A 型号智能LCR 测量仪，按照SY/T 5385—2007“岩石电阻率参数实验室测量及计算方法”在温度为16 ℃，湿度为40%～50%的环境下进行测试，配置盐水质量浓度为7.7 g/L，地层水电阻率(Rw)为0.705 Ω∙m。实验结果如表3所示。由表3可见：孔隙度Ф为6.15%～16.95%，平均值为11.09%；地层因素F为26.41～138.33，平均值为63.83；b为0.95～1.33，平均值为1.11；n为1.52～2.27，平均值为1.83。

3 实验结果处理

3.1 地层孔隙度校正

受到应力敏感性的影响，储层在地表检测的物性与实际地层中存在较大的差异，相比于常规储层，致密储层对应力效应更为敏感[33]。由于研究区砾石成分多含火山碎屑物质，且泥质填隙物含量高，致使储层表现为偏塑性，应力对储层孔、渗的影响尤为强烈，最为直观的表现在研究区砾岩样品镜下多观察到粒缘缝的存在，这些粒缘缝宽度可达1 μm 左右(图3)。图3(a)～(c)所示分别为FN401井2 558.51 m深处灰色油迹砂砾岩同一视域下的扫描电镜照片(放大倍数分别为150倍、600倍和2 500倍)，岩石较致密，环颗粒边缘可见明显粒缘缝，缝宽达0.88 μm。图3(d)所示为FN12 井2 626.94 m 深处致密砾岩铸体薄片照片(放大倍数为50倍)，可见粒内溶孔及较明显的粒缘缝。

表2 致密砾岩样品含油饱和度检测结果简表Table 2 Oil saturation test results of tight conglomerate samples

表3 致密砾岩样品岩电实验结果简表Table 3 Results of rock electrical experiments on tight conglomerate samples

图2 准噶尔盆地玛湖凹陷风南4井区孔、渗分布图Fig.2 Porosity and permeability distribution of Fengnan 4 well in Mahu Sag,Junggar Basin

基于覆压孔隙度实验结果，并结合样品在实际地层中所受的有效应力，即可获知该样品在实际地层下的孔隙度。以S12为例，该样品地表气测孔隙度为8.41%，增加覆压后孔隙度随覆压的增大呈典型的幂函数降低，孔隙度衰减的幂指数体现了孔隙的应力敏感度(图4(a))。该样品在地层条件下所受的垂向应力为37.92 MPa(根据上覆地层压力和孔隙压力即可获得)，代入孔隙度与覆压的幂函数公式，即可得到该样品的地层孔隙度为7.80%(表4)。研究区16块样品孔隙度衰减指数存在差异(介于0.057～0.012)，说明了不同样品孔隙度受应力的敏感程度不同，其结果造成当应力释放后，增孔比例也存在显著差异，孔隙度增幅最低为4.42%，最高增幅可达25.45%，平均孔隙度增加约12.5%(表4)。实验样品的地表孔隙度与地层孔隙度关系展现出良好的线性相关(图4(b))，据此可对其他仅检测地表气测孔隙度的样品进行校正，为孔隙度测井评价模型的建立奠定基础。

图3 风南4井区砾岩致密样品氩离子抛光扫描电镜及铸体薄片Fig.3 Argon ion polished scanning electron microscope and cast thin slice of conglomerate tight samples in Fengnan 4 play

3.2 地层原始含油饱和度恢复

理论上，岩芯样品的含油和含水饱和度之和为100%，然而在实际的岩芯样品含油饱和度检测中，油水饱和度之和总是小于100%，这主要是受到温压的改变以及油水挥发的影响。因此，基于实测含油饱和度数据标定油饱和度测井评价模型时，需要对地层原始含油饱和度进行恢复。

令αo和αw分别为岩芯样品中油、水的剩余率，则：

式中：S'o和S'w分别为岩芯样品检测的油、水饱和度，%；So和Sw分别为地层原始含油、水饱和度，%。由于So+Sw=1，那么，岩芯检测的油、水饱和度具有如下关系：

令流体总损失率为αl=(1-αo)+(1-αw)，则油和水的损失量占总流体损失量的比例分别为

故此，地层原始饱和度恢复公式为：

图4 研究区致密砾岩样品的地层条件下孔隙度校正模型Fig.4 Porosity correction model for tight conglomerate samples in this study area under formation conditions

表4 研究区致密砾岩样品地层条件下孔隙度校正结果Table 4 Porosity correction results of tight conglomerate samples in this study area under formation conditions

根据实测岩芯样品检测的油水饱和度线性关系，可得式(2)中的油、水剩余率，从而根据式(3)～(5)获取地层原始含油/水饱和度。虽然，实际检测样品的油水饱和度并未呈现出良好的线性关系，但通过对总流体饱和度(S'o+S'w)的划分，将其划分为80～85，85～90，90～95和95～100这4个流体饱和度单元，各单元内样品的实测油、水饱和度呈显著的线性相关，如图5(a)所示。从20 块样品的恢复结果来看，油饱和度损失量为5.9%～14.5%，平均值为9.3%(图5(b))。样品油饱和度恢复前后也呈良好的线性关系(图5(c))，据此关系可用于该地区后期含油饱和度检测样品的初步恢复。

3.3 岩电参数获得

阿尔奇(Archie)公式描述了纯净砂岩的电学性质，广泛被应用于符合达西定律的常规储层含油饱和度评价，然而致密储层具非达西流特性，使得Archie 公式对非常规储层的适用性受到质疑[34]。荆万学等[35]阐明Archie公式不是经验公式而是理论模型，公式中的a，b，m和n参数不能作为固定常数来使用，它们随储层性质变化而变化。因此，区域内测定的岩电参数可以用来表征储层自身特有的岩电特性，证明了Archie 公式的合理性以及对致密储层的适用性[36]。Archie公式如下：

式中：a，b，m和n为岩电参数；Rw为地层水电阻率，Ω∙m；Rt为地层电阻率，Ω∙m；F为地层因素；I为电阻增大率。

根据48 块样品的岩电实验结果揭示地层因素F与孔隙度Φ呈良好的幂函数关系(图6(a))，从而获得该地区a=3.212，m=1.326。经典Archie 公式反映的是纯净无泥质且具有较高孔、渗砂岩的特征，且孔隙的分布形态稳定，孔隙尺寸的平均值与孔隙度成正比，平均孔隙与平均孔喉有固定的关系[37]。然而与纯砂岩相比，致密砾岩孔隙结构差，其物性参数远比纯砂岩的低。Archie公式中a为岩性系数、m为胶结指数，二者与岩石本身的成分、含量及其分布形式密切相关，且随储层岩性、物性、裂缝、非均质性等特征的变化而改变[38-39]，在复杂地质情况下，a和m很可能会超出常规值[40]。前人研究表明，随着孔隙结构由好变差、物性参数由高变低，地层因素与孔隙度的相关性变差，岩电参数a逐渐增大，m则逐渐变小[41]。故而，致密砾岩中a应大于常规Archie公式中a的取值。且在实际工作中，在岩电实验准确可靠的前提下，a和m的选取应该优先采用实验获得的结果，因此，来自岩电实验的研究区内复杂致密砾岩a和m存在其合理性。此外，由于每块样品b和n存在自身独特性，不能采用某一单一样品代表整个区域b和n，众多样品平均值更能体现区域上致密砾岩的电学特性。本文根据单个样品I与Sw呈良好的幂函数关系，将48块样品的岩电参数b和n平均值代表研究区b和n计算含油饱和度。b为0.95～1.33，平均值为1.11(图6(b))；n为1.52～2.27，平均值为1.83(图6(c))。

图6 研究区致密砾岩样品岩电参数Fig.6 Rock electrical parameters of tight conglomerate samples in this study area

4 砾岩储层含油非均质性评价

储层含油性优劣是储层内孔隙大小和含油饱和度高低的综合体现。因此，评价砾岩储层含油非均质性，须开展储层孔隙度及含油饱和度测井评价。

4.1 孔隙度测井评价模型

本文收集研究区内7口单井的岩芯孔隙度室内检测数据，并进行地层条件下孔隙度校正。其中5口井校正的地层孔隙度数据用于测井建模，2口井数据用于模型验证。从单一测井响应与孔隙度关系来看，研究区声波时差(AC)与孔隙度具有显著的正相关性，其次为地层密度(DEN)，补偿中子(CNL)与地层孔隙度相关性最差(图7和表5)。事实上，AC，DEN和CNL测井响应不仅体现了孔隙内流体性质和数量(据此可推算出孔隙度)，岩石骨架的物理性质(密度、声波传播速度等)也会造成不同层段这些测井响应的差异。因此，采用单一测井响应建立的孔隙度评价模型往往效果并不理想。为了消除孔隙度评价模型中岩石骨架对测井响应的影响，诸多学者往往采取多测井响应回归建立评价模型，以提高孔隙度测井评价精度。通常三孔隙度测井(AC，DEN 和CNL)在孔隙度测井评价中应用广泛。误差分析也证明，三孔隙度多元回归模型的计算结果比单一测井响应评价结果更准确，绝对误差和相对误差更小(表5)。基于多元回归建立的孔隙度评价模型，对未参入建模的2口井孔隙度进行评价，预测结果与实际地层条件下的孔隙度相关度R2达到0.75(图8)，证实该模型的适用性和可靠性，可在研究区推广应用。

4.2 含油饱和度测井评价模型

在应用Archie 公式评价So过程中，通常将某一地区的地层水电阻率Rw设定为一常数。然而，事实上Rw受控于地层水类型及矿化度，区域上地层水类型及矿化度的改变使Rw在平面及垂向上均存在差异。尤其对于研究区致密砾岩油藏而言，由于泥岩隔夹层及物性隔夹层较发育、砂砾连通性较差，不同砂体间地层水矿化度变化更为明显。实践也证实，风南4井区百口泉组地层水电阻率分布范围较广(0.02～0.48 Ω·m)，如图9(a)所示。因此，Rw采用恒定常数评价不同区域及不同层段的含油饱和度显然不合适。

张京津等[42]根据自然电位测井原理和“四性关系”分析得知Rw与Rt存在一定相关性，本文通过分析Rw与Rt测井响应关系，也证实Rt与Rw呈良好的指数关系(图9(a))。故本文采用Rt与Rw的相关性推算出不同区域及层位Rw特征，相比于常数Rw，采用动态参数评价Rw更为精确。

图7 地层条件下孔隙度与常规测井响应的关系Fig.7 Relationship between porosity and conventional log response under formation conditions

表5 一元及多元回归孔隙度测井评价模型Table 5 One-dimensional regression and multiple regression of porosity log evaluation model

图8 模型验证井的多元回归计算孔隙度与常压气测孔隙度关系Fig.8 Relationship between multiple regression porosity and atmospheric pressure porosity of verification well

据此，含油饱和度计算公式可更改为

式中：k1=0.032 1；k2=0.044 7。

图9(b)所示为风南16 井含油饱和度实际应用的结果，可见预测So与实测So较吻合。

4.3 砾岩储层含油非均质性刻画及“甜点”识别

砾岩致密油藏物性及含油非均质性强，致使不同地区单井及层段产能差异较大。构建含油孔隙度Φo(校正后的地层条件下孔隙度Φ与恢复后的原始含油饱和度So乘积)这一核心参数可以有效判定储层含油非均质性。参数中Φ体现油藏储集空间，So不仅反映含油性高低，同时也蕴含成藏时的流体渗流特征。因此，Φo是储集能力、渗流能力、及含油性的综合体现，同时Φo也是砾岩储层含油性“甜点”最直观、且易于获得的参数。

李映艳等[36]针对准噶尔盆地玛湖凹陷建立了砾岩致密油藏地质“甜点”分级标准，即Φo≥5%为I类“甜点”；3%≤Φo<5%为II 类“甜点”；2%≤Φo<3%为“低效油层”；Φo<2%为“非油层”。基于孔隙度、含油饱和度测井评价结果计算含油孔隙度，实现单井含油非均质性的垂向刻画，并依据上述“甜点”评价标准刻画目的层段不同类型“甜点”的空间展布。

图9 研究区含油饱和度测井评价Fig.9 Oil saturation log evaluation in the study area

图10 风南4井区砾岩致密油藏“甜点”分布联井剖面Fig.10 “Sweet spot”distribution of conglomerate tight reservoirs in the Fengnan 4 play

联井剖面揭示，“甜点”在单井上不同层位分布差异显著，从I 类“甜点”到非储层均有分布；在横向上同一层位不同井的“甜点”级别及厚度也存在差异，各级别“甜点”均有分布，且厚度从几米的薄层到十几米的厚层发育不等(图10)。整体上看，“甜点”主要发育在T1b21和T1b3段，以II类“甜点”为主，其次为I类“甜点”；T1b1段主要发育低效油层和非储层，部分井发育薄层II类“甜点”。从实际的勘探结果来看，目前研究区直径的射孔层段基本都位于评价的“甜点”层段。统计分析13口井14个试采段的采油强度和含油性(含油孔隙度)关系发现，二者呈良好的正相关(图11)。这进一步说明基于含油孔隙度评价砾岩储层的含油非均质性及识别“甜点”的方法和手段具有较高的实用性和可靠性。

平面上，砾岩储层含油非均质性及“甜点”的厚度分布差异同样显著。品质最好的I 类“甜点”主要分布在T1b2层段的FN401-FN4-FN15-FN405一带，呈环形条带状分布，而T1b3仅局部发育薄层I 类“甜点”(图12(a)和(c))。II 类“甜点”在T1b2和T1b3均广泛发育，且厚度也明显比I 类“甜点”的大。但是，2 个层位II 类“甜点”的分布范围有所不同。T1b2层段II 类“甜点”厚度以FN15 井为中心向四周逐渐减薄，而T1b3层段II 类“甜点”自北向南发育程度逐渐降低(图12(b)和(d))。因此，对于研究区来说，在广泛发育II 类“甜点”且夹有I 类“甜点”的层段/区域，是砾岩致密油藏勘探开发的首选。当然，在仅发育II 类“甜点”的区域/层段，若“甜点”厚度较大且较为集中，也可作为勘探开发的重要目标。

图11 风南4井区砾岩致密储层含油孔隙度与采油强度的关系Fig.11 Relationship between oil porosity and oil production intensity of conglomerate tight reservoirs in Fengnan 4 play

图12 风南4井区T1b2,T1b3I类及II类“甜点”厚度分布Fig.12 Thickness distribution of I and II"sweet spots"in T1b2 and T1b3 sections of Fengnan 4 play

5 结论

1)由于测井响应是地层中岩石骨架、流体性质的综合体现，室内检测的孔隙度和含油饱和度与地层条件下恢复结果相比误差分别高达12.5%和9.3%。因此，建立测井评价模型与模型参数时，岩芯数据应进行地层条件下的校正和恢复。

2)在孔隙度测井建模过程中，发现风南4井区孔隙度与声波相关性最好，其次为密度，与中子的相关性最差。测井评价结果揭示，多元回归模型的评价精度高于一元回归模型评价精度。此外，在含油饱和度测井评价过程中，考虑到地层水电阻率在空间上的差异，应用阿尔奇公式时采用动态Rw评价含油饱和度可提高预测精度。

3)砾岩致密油藏油水分布复杂、储层含油非均质性强，基于测井资料开展储层孔隙度和含油饱和度评价，是刻画砾岩致密储层垂向上含油非均质性以及识别地质“甜点”行之有效的手段。勘探实践也证实本文评价结果的准确性，同时评价结果也揭示出研究区地质“甜点”在空间分布的差异性。此外，I类“甜点”以及大套连续发育的II类“甜点”层段是砾岩致密油藏勘探开发的首选目标。