元素录井技术在鄂尔多斯盆地长7页岩油岩性识别中的应用

张文雅 刘治恒 郝晋美 朱更更 张春阳 吴明松

（①中国石油渤海钻探第二录井公司；②中国石油长庆油田公司勘探开发研究院；③低渗透油气田勘探开发国家工程实验室）

0 引言

鄂尔多斯盆地长7段地层由于强烈的构造活动引起湖盆快速扩张，形成了大范围的深水沉积，发育了大规模的深湖-半深湖相泥页岩层，加上多期的火山活动产生的火山灰沉积物，致使鄂尔多斯盆地长7 段地层岩性十分复杂，其最大特点是页岩与薄夹层砂岩呈频繁互层沉积，除了常见的石英、长石、伊利石等陆源碎屑矿物外，还含有大量的有机质与黄铁矿、火山灰质及少量自生矿物碳酸盐岩等[1]。从岩性组合特征来看，长7 段湖相泥页岩层主要发育砂岩-泥页岩互层与厚层状泥页岩层两种地层组合类型，其中厚层状泥页岩层中的薄砂岩夹层是页岩油勘探的重要“甜点”，但其展布规律复杂，对比性较差，岩性识别较为困难[2-3]。

传统的人工岩性识别分为实物观察和镜下鉴定两种方法。实物观察作为现场的第一手资料，对定名人员的地质经验要求较高，加之快速钻井造成的岩屑细小甚至呈粉末状，以及现场人员的经验存在差异，可能会造成岩性的误判；镜下鉴定则是通过岩屑组成成分定性描述地层岩性，虽然较为精准，但工序复杂，对人员、设备要求较高，鉴定周期长，现场应用受限。元素录井技术能够定量化提供不同岩石所包含的元素数据，从而快速、准确识别岩性，辅助导向及压裂选层，为油气显示的发现，测井、测试及综合研究等勘探开发决策提供可靠依据[4]。

1 元素录井技术

1.1 技术原理

元素录井技术是建立在岩石地球化学和X 射线荧光分析两项成熟理论基础上的一项新技术。岩石地球化学是以地壳广泛存在的岩石作为研究对象，结合地球化学中元素基本理论，揭示不同岩石中各类矿物所包含的主量元素和微量元素；X 射线荧光分析是利用X 射线激发待测样品中的原子，使之产生荧光（次级X 射线），通过测量不同次级X 射线的强度与元素的一一对应关系，进行样品的化学成分分析，从而得出样品的矿物含量及其纵向变化趋势的一种方法。元素录井技术通常可以检测14 种主量元素和20 种微量元素[5]。

1.2 沉积岩中元素特征

地壳由岩石组成，岩石由矿物组成，矿物由化学元素集合组成，地壳上有数百种岩石，数千种矿物，近百种元素。岩石类型是多种多样的，组成岩石的化学成分也是复杂多变的，而这些化学成分含量又因沉积物类型不同会有较大差别，例如砂岩富含硅（Si）、钠（Na）元素，泥岩富含铝（Al）、铁（Fe）元素，碳酸盐岩富含钙（Ca）、镁（Mg）元素等。因此，当矿物的化学成分比较稳定时，其元素的百分含量基本保持不变，这是利用元素含量判别矿物种类的前提条件[6]。

2 长7段岩性特征

2.1 分层特征

长7 页岩油段从底部长73亚段到长71亚段，岩性从高自然伽马泥页岩到致密砂岩呈规律性变化，具有纵向上岩性变化快、非均质性强，横向上不连续的特殊性。其中，长73亚段发育优质湖相黑色泥页岩夹薄层灰色粉-细砂岩，底部发育特征明显的灰黄色凝灰岩等火山碎屑岩；长72亚段泥质含量逐渐减少，发育暗色泥岩夹不等厚灰色泥质粉-细砂岩、灰绿色细砂岩；长71亚段主要以灰色细砂岩为主夹薄层暗色泥岩（表1）。根据研究区沉积背景以及前人研究成果，长7页岩油段岩性主要分为砂岩、泥岩、页岩、凝灰岩4大类[7]。

表1 延长组长7-长8段分层岩性特征

2.2 元素特征

元素测试结果表明，不同的岩性表现出的元素含量有所不同。长7 段砂岩富Si、Na，平均含量为54.38%、1.41%；泥岩富Al、Fe，平均含量为16.84%、10.34%；页岩呈富P、S、Fe 特征，平均含量为0.31%、1.81%、10.60%，相对贫Al，平均含量为12.91%；凝灰岩类含更高的Si、K，平均含量达66.3%、2.98%，较低的Fe、Ti，平均含量仅为2.97%、0.24%（图1）。长7 段优质烃源岩富含P、S、Fe，岩石化学组成特征反映出其发育于富营养的还原环境，具有非常好的生烃条件[8]。

图1 长7页岩油段不同岩性元素平均含量统计

2.3 岩电组合特征

基于长7 段不同岩性元素及其地质意义，结合电性组合特征对长7 段岩性进一步识别，主要有以下5类岩性。细砂岩具有高Si 元素含量及富集于砂岩储层的Na、Mn 元素，电性上具有高地层电阻率（Rt）、高密度（DEN），中-低自然伽马（GR）、光电吸收截面指数（PE）、声波时差（AC）、补偿中子（CNL）的特征；暗色泥岩具有高Al、Fe 元素含量，电性上具有中GR、PE、AC、CNL和低Rt、DEN的特征；碳质泥岩具有高Fe、S、P 元素含量，电性上具有中-高GR、Rt、PE、AC、CNL和低DEN的特征；黑色页岩（高含烃）具有比碳质泥岩更高的S、P 元素含量，电性上具有高GR、PE、AC、CNL，中-高Rt，低DEN的特征；凝灰岩具有高Si、K 元素含量，电性上具有中GR、AC、CNL和低Rt、PE、DEN的特征[9-10]（表2）。

表2 长7段取心井岩性与电性特征对应表

3 岩性识别方法

通过分析区域岩性特征，结合前人研究结果，在地层对比的基础上，分析总结长7 全取心段202 个样本的元素数据及其地质意义，优选出Al、Si、Mg、P、S、K、Ca、Ti、Fe、Mn 共10 种特征元素，运用多种分析方法实现岩性的精细定名。下面介绍3种应用元素识别岩性的方法。

3.1 曲线交会

在长7页岩油段优选特征元素及其比值作为岩性变化的标志。选择最能代表泥质和砂质含量的Si、Al元素和Mn/Fe、Al/Si元素比值进行曲线交会，可以定性反映岩性及其砂质、泥质成分的变化情况，正交会为砂岩，负交会为泥岩，交会幅度代表岩性纯度，幅度越大表示岩性越纯；选择泥页岩的特征元素Fe、S、P进行叠合交会，能反映泥岩中高Fe、碳质泥岩中高S、页岩中高P 的明显特征（图2）。在采用曲线交会的同时考虑了多种元素的变化特征，更加直观、快捷，作为辅助手段在录井现场可以快速判断岩性变化，使岩性识别准确率得到明显的提高，在水平井段还能快速掌握有效储层的钻遇情况[11]。

图2 CY 1井元素录井综合图

3.2 特征图谱

通过10 种优选的特征元素制作不同岩石类型的特征图谱，由图3可见，每种岩性均有相对明显的特征元素，可以作为岩性识别的另一种依据。从长7 段不同岩石类型元素平均含量（表3）看，Si 作为主量元素的量级较大（图3a），分别放大量级较小的Ca、Mg、K、Fe（图3b）及P、S、Mn、Ti 元素（图3c）的纵坐标比例，元素图谱特征表现更为明显。细砂岩在图谱中表现为高Si、Ti，低Fe、S 的特征；碳质泥岩表现为高S、低Si 的特征；黑色页岩表现为高P、次高S 的特征；暗色泥岩多数表现为介于细砂岩和碳质泥岩之间的元素特征；而凝灰岩表现为5 种岩性中最高Si，最低Fe、Ti含量的特征[12]。

图3 长7段不同岩石类型特征图谱

表3 长7段不同岩石类型元素平均含量 单位：%

3.3 SPSS 软件判别分析

SPSS 是集数据录入、整理、分析功能于一身的数学统计软件。判别分析是SPSS软件中常用的一种判别和分类的多元统计方法，基本原理是利用已知分类样本的数据信息，寻找出该样本的客观分类规律，将待判别的对象与已知类型进行类比，根据最大隶属原则以确定待判对象归属类别[13]。

3.3.1 图板识别

前文所述方法对5 种岩性能够进行较好的分类，然而由于细砂岩与泥质粉砂岩中元素含量仅有较小的区分，无法得到较好的体现。通过收集总结6 类岩性（泥质粉砂岩、细砂岩、暗色泥岩、碳质泥岩、黑色页岩、凝灰岩）特征元素数据，尝试应用SPSS 软件进行判别分析，得出函数F1 和函数F2 两个综合指标，根据这两个函数建立长7页岩油岩性识别二维图板。从图板上看，相同岩性聚集度较高，而不同岩性间分区明显，虽然细砂岩与泥质粉砂岩还是略有重叠，但是整体上分区明显，最终实现了6 类岩性的识别（图4）。在实际应用过程中，对任何一个已知10种特征元素未知岩性的样品数据，均可以通过以下模型计算函数F1和函数F2的值，在二维图板上进行投点，得出岩石类型。

图4 长7页岩油岩性识别二维图板

3.3.2 解释模型建立

有时在图板上会存在分类不理想，不能明确待评价样品具体分类的问题，就要应用Fisher线性判别建立差别准则进行分类。根据10种特征元素在不同岩性上的分类函数系数（表4），建立6种岩性的判别模型。对已知元素数据未知岩性的样品，将特征元素代入以下Fisher 线性判别式函数计算出F函数值，然后进行比较，判别函数值最大的就是岩性所属的类别。这种方法避免了人工识别岩性的多解性和个别图板投点的交叉性，实现了对长7页岩油岩性的自动、快速判别。

表4 10种特征元素在不同岩性上的分类函数系数

Fisher线性判别式函数：

4 应用实例

以上3 种不同的岩性识别方法，在长7 页岩油段直井17口、水平井35口共52口井应用，剖面符合率达90%以上，充分发挥了元素录井特色技术的优势。

根据优选出的特征元素纵向的变化及曲线交会，可以较为准确地识别前文所提及的5 种岩性。以CY 1井井段2020.70～2022.95 m为例，单独的Si、Al元素交会为砂岩，原岩屑定名为泥质粉砂岩，而元素比值Mn/Fe 与Al/Si 交会砂质含量并不明显，最终定名为碳质泥岩；在长73亚段底部井段2 053.95～2055.70 m 具有更高的Si 和更低的Fe、Ti 及Al/Si 特征，定名为凝灰岩（图2）。

SPSS软件识别岩性的剖面道（图2），与录井剖面对比具有较强的一致性，两者的剖面符合率高达95%；在井段2 020.70～2 022.95 m、2 053.95～2055.70 m 通过计算函数F1和函数F2的值在二维图板上进行投点，以及Fisher 线性判别式函数判别结果分别为碳质泥岩、凝灰岩，充分展示了应用SPSS判别分析识别岩性的准确性（表5）。

表5 CY 1井长7段元素识别岩性数据

5 结论

准确识别地层岩性是录井行业的基础工作，同时也为安全、快速钻进提供了正确选择施工参数的依据。元素录井技术作为近年来兴起的一项新技术，所能提供的地质信息极为丰富，除解决井筒岩屑混杂、录井分析样品代表性差等随钻识别岩性的棘手问题外，也为后续地质研究、储层的评价、工程参数的优选提供了一定依据。

（1）通过统计大量元素录井分析数据，对已钻井进行录井、测井响应特征的总结，运用曲线交会、特征图谱、SPSS 软件判别分析3 种识别岩性的方法，解决了长7页岩油段岩性识别的问题，为储层分类、水平井地质导向及有效储层钻遇率的提升提供了一定的技术支撑。

（2）应用元素识别岩性必须强调区域性，针对各类沉积岩分析有其特殊的复杂性以及多解性。在实际应用过程中，应分区域、分地层建立各种岩石主要特征元素数据库和岩性变化元素理论剖面，以便更加及时、准确地识别岩性。