2017,
Vol. 41
2. 东北石油大学非常规油气成藏与开发省部共建重点实验室, 黑龙江大庆 163318;
3. 中国石油大学非常规油气与新能源研究院, 山东青岛 266580;
4. 中国石油勘探开发研究院西北分院, 甘肃兰州 730020
2. Province Key Laboratory of Unconventional Oil and Gas Reservoir and Development, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China;
3. Research Institute of Unconventional Petroleum and Renewable Energy in China University of Petroleum, Qingdao 266580, China;
4. Research Institute of Petroleum Exploration and Development China Northwest Branch, Lanzhou 730020, China
乌尔逊凹陷是海拉尔盆地内油气资源较为富集的地区之一[1-2], 中国第一次资源评价预测油气资源量为5.56×108 t, 第二次资源评价预测油气资源量为1.89×108 t, 第三次资源评价预测油气资源量为3.39×108 t, 三轮油气资源评价结果出入较大, 同时, 目前该区的油气勘探程度较低, 近年来鲜有工业油井被发现, 有必要进一步论证油气资源潜力。烃源岩是油气生成的物质基础[3-5], 烃源岩精细评价是客观评价油气资源潜力的重要前提。在乌尔逊凹陷, 以往的油气资源评价均利用岩心测试地球化学指标(主要是总有机碳含量, TOC)的平均值代表整套烃源岩层的生烃能力[6], 然而该区烃源岩的非均质性强、测试样品有限且离散、不同有机质含量烃源岩的生、排烃能力存在差别[7-8], 导致“平均法”预测的油气资源量具有较大的不确定性。换言之, 研究区新一轮的资源评价须建立在丰富的评价数据和烃源岩分级评价的基础上, 即须开展烃源岩精细评价。在烃源岩精细评价方法中, 最高效的是测井评价技术[9-10]。高分辨率的测井资料不仅可提供丰富的TOC数据[11-13], 评价结果能够指导烃源岩分级评价[14], 结合层序地层分布还能够预测不同丰度级别烃源岩的厚度分布和发育体积[15-16]。烃源岩TOC测井评价技术已经比较成熟, ΔlogR技术、多元回归、神经网络等方法都有较多成功应用的实例[14-21]。其中, ΔlogR技术所需资料容易获取且可操作性较强, 在烃源岩TOC评价中应用最为广泛[17-22]。变系数ΔlogR技术[23-24]将ΔlogR技术内对TOC敏感的经验参数当成待定系数, 依据研究区实际资料厘定待定系数的值, 改善了ΔlogR技术对陆相高泥质、低TOC含量烃源岩TOC的评价效果。笔者以乌尔逊凹陷主力烃源岩层(南一段)为研究对象, 以岩心测试TOC和常规测井曲线为基础, 针对该区烃源岩非均质性强、富含泥质、TOC含量偏低、烃源岩测井评价参数的通用性差的特点, 采用变系数ΔlogR技术评价烃源岩TOC。从模型参数的地质意义出发, 通过基于单井和“分区、分相”预测待定系数的方法, 实现烃源岩TOC的准确预测。
1 基本地质特征海拉尔盆地位于内蒙古自治区呼伦贝尔盟西南部, 是松辽盆地最重要的接替领域。乌尔逊凹陷南邻贝尔凹陷, 北与红旗、新宝力格凹陷局部连通, 呈南北向展布, 为一个西断东超的箕状断陷。盆地基底为前古生界和古生界, 沉积盖层自下而上为下白垩统的塔木兰沟组、铜钵庙组、南屯组、大磨拐河组、伊敏组, 上白垩统的青元岗组和新生界的第三、第四系。富含有机质的暗色泥岩主要发育在南屯组、大磨拐河组和伊敏组, 其中, 大磨拐河组和伊敏组由于绝大部分暗色泥岩尚未生烃而无法成为有效的烃源岩层[12]。南屯组自下而上又可分为南一段和南二段:南一段时期曾发生大规模湖侵, 深湖—半深湖暗色泥岩大面积发育, 是重要的烃源岩层; 南二段时期水体变浅, 辫状河三角洲砂泥互层发育, 油气储集层较发育。乌尔逊凹陷目前钻井169口, 钻穿南一段井120口, 研究区油流井72口。
2 目标层烃源岩特征本次将研究区烃源岩精细评价的对象确定为南一段, 原因有二:一是乌尔逊凹陷中机质丰度高、类型好、生排烃能力强的优质烃源岩主要发育在南一段[6], 油源对比表明该区的原油主要来自南一段[1], 生烃模拟显示南一段烃源岩的生、排烃量均超过全区源岩生、排烃总量的90%[15], 即南一段为起控藏作用的主力烃源岩层; 二是南一段钻井中有35口井进行了较为系统的烃源岩取样分析, 开展了高分辨率层序地层研究[26-27], 具备开展烃源岩精细评价的地质基础, 但此项工作还未开展。
2.1 有机地球化学特征南一段地层埋深1 250~3 250 m, 地层岩性主要为暗色泥岩夹薄层砂岩。暗色泥岩的沉积环境包括湖相和辫状河三角洲相, 颜色以灰黑色和灰色为主, 厚度一般为50~100 m, 最厚超过120 m。暗色泥岩实测TOC值为0.2%~9.8%, 平均值为2.41%, 局部TOC平均为7.68%, 氯仿沥青“A”平均为0.498%, 达到优质烃源岩级别[7]。暗色泥岩有机质主要源于低等水生生物, 典型特征是饱和烃气相色谱以 nC19 为主峰, 饱和烃 δ13C 分布在-29.37‰~-33.58‰[7]。暗色泥岩镜质体反射率 Ro 值为1.0%~1.4%, 处于生烃高峰阶段。暗色泥岩TOC波动频繁, 如W23井(图 1), 该井岩心实测TOC分布在0.2%~5.5%, 其中2 750~2 100 m的烃源岩TOC数值可达到其他深度段的2倍以上, 若利用岩心实测TOC的平均值代表整段烃源岩TOC含量, 则夸大了低TOC烃源岩的发育比例, 掩盖了高TOC烃源岩, 显然不利于客观评价油气资源潜力。
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图 1 乌尔逊凹陷南一段烃源岩有机非均质性及测井响应(乌23井) Fig.1 Organic heterogeneity and logging response of source rocks in the First Member of Nantun Formation of Wuerxun sag (well Wu23) |
烃源岩层识别是测井评价烃源岩TOC的基础, 南一段烃源岩层具有高自然伽马、高声波时差、中等阻率测井响应, 与砂岩层的测井响应区别明显, 烃源岩层易于识别(图 1)。从图 1还可以看出, 烃源岩层的TOC数值与声波时差和电阻率叠合后的“幅度差”具有较好的相关性:TOC较低时, 如2 050~2 070 m, “幅度差”也较低; 随着烃源岩层TOC含量增高, 如2 070~2 100 m, “幅度差”也呈增大趋势。显然, 研究区烃源岩层在测井曲线上不仅容易识别, 而且TOC与“幅度差”呈正相关趋势, 符合利用ΔlogR技术评价TOC的前提。
然而, ΔlogR技术在研究区的应用效果并不理想, 即对大多数井烃源岩TOC预测误差较大。以W23井为例, 经过反复验证, ΔlogR技术[14]中唯一的待定参数Ro取值1.2%, 由图 1中TOC计算结果可知, ΔlogR技术预测TOC与岩心实测TOC除了在个别点比较接近以外, 多数测点两者明显分离, 测井预测TOC与实测TOC的平均相对误差达到38.8%(图 1)。分析认为, ΔlogR技术预测TOC误差大的原因在于其模型参数的通用(针对性)差:①根本原因是研究区烃源岩非均质性强、泥质含量高、TOC含量低, 导致单井之间烃源岩的测井响应并不完全一致, 因此对应的TOC预测公式也不完全相同, 进而采用同一预测公式必然导致TOC预测误差; ②直接原因是ΔlogR技术中模型参数的针对性差, 已有研究表明[18-20], 在模型框架不变的情况下, 通过调整模型中解释参数, TOC预测效果可得到明显改善。
综上分析可知, 乌尔逊凹陷烃源岩层的测井响应明显, 测井特征符合利用ΔlogR技术预测烃源岩层预测TOC, 但是较强的地层非均质性使得ΔlogR技术的应用效果不佳, 依据研究区实测资料修正ΔlogR模型中的解释参数是提高TOC预测精度可行的方法。
3 变系数ΔlogR技术在研究区的应用采用变系数ΔlogR技术评价南一段烃源岩TOC, 重点探讨模型中两个关键待定系数的确定方法, 通过针对性地确定这两个待定系数, 实现了烃源岩TOC的准确预测。
3.1 模型的方法原理变系数ΔlogR技术预测烃源岩TOC的公式为
| $ \Delta {\rm{log}}R=k({\rm{log}}R-B)+\left( 1-k \right)(\Delta t-B). $ | (1) |
| $ w({\rm{TOC}})=a\Delta {\rm{log}}R+b. $ | (2) |
式中, R为电阻率, Ω·m; Δt为声波时差, μs/m; B为基线值, 基线位置对应贫有机质的细粒岩处, 具体按照文献[17]中方法确定; w(TOC)为总有机碳; b为有机碳含量的背景值, 根据实测TOC统计得到研究区b取值0.2;k和a为两个关键的待定系数, 是重点探讨的对象。
3.2 待定系数的确定 3.2.1 待定系数的确定原则从待定系数的地质意义出发, 建立待定系数k和a的厘定方法。为了便于论述, 选取研究区测井曲线质量好且进行TOC系统取样分析的井, 利用网格搜索法[19]分别得到单井待定系数k、a与TOC预测误差的关系曲线(图 2和图 3), 记TOC误差最小值对应的k、a分别为“最优k值”和“最优a值”。
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图 2 待定系数k与TOC预测误差的关系 Fig.2 Relationship beteween TOC prediction errors and parameters k |
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图 3 待定系数a与TOC预测误差的关系 Fig.3 Relationship between TOC prediction errors and parameter a |
待定系数k能够改变声波时差和电阻率在ΔlogR中的相对比重, 由于声波时差主要对有机质中的干酪根响应, 电阻率主要对烃类响应, 因此k的地质意义是调整模型识别干酪根和烃的能力[20]。此外, 待定系数k值还具有削弱干扰因素, 突出TOC测井响应的作用[23]。由于烃源岩生、排烃过程本身具有较强的非均质性, 加上干扰TOC测井响应的因素异常复杂(包括岩性、物性、流体矿化度等), 导致单井之间的“最优k值”不尽一致, 甚至出现较大差异。如图 2所示, Wd3井(图 2(a))和Wd1井(图 2(c))代表三角洲前缘相, 两者的岩性组合和TOC值均相当, 将Wd1井“最优k”值应用于Wd3井TOC预测, 则Wd3井TOC预测误差从18.6%增加至35.1%, 误差增加16.5%;同理, S33井(图 2(b))和S35井(图 2(d))代表湖相沉积, 两者岩性组合和TOC值也相当, 将S33井“最优k”值应用于S35井TOC预测, 则S35井TOC预测误差从16.3%增加至21.4%, 误差增加5.1%。此外, Wd1井(氯仿沥青A平均值0.028%)有机质中烃的含量明显比Wd3井(氯仿沥青A平均0.011%)、S33井(氯仿沥青A平均0.021%)和S35井(氯仿沥青A平均0.015%)高, 这很可能是该井待定系数k值偏高的原因。
总之, 受烃源岩非均质性的影响, 单井之间“最优k值”不尽一致, 更重要的是, TOC预测误差对k值比较敏感, “借用”其他井的k值预测TOC很容易导致较大的误差, 因此将待定系数k的厘定原则确定为依据单井计算。
受有机质来源、保存、演化等影响, 相同ΔlogR值代表的TOC值可能不同, 如TOC数值相同的未成熟烃源岩与成熟烃源岩, 后者通常因含烃而表现出更大的电阻率和ΔlogR值, 因此待定系数a的地质意义是反映ΔlogR代表TOC大小的能力[24]。同一层位的、邻井之间的烃源岩的沉积环境、有机质来源、保存、演化程度等通常相近, 进而相同ΔlogR值代表的TOC值相当。如图 3所示, 将均代表三角洲前缘的Wd1井(图 3(c))的“最优a值”应用于Wd3井(图 3(a))TOC预测, S33井TOC预测误差从18.9%增加至19.5%, 误差仅增加0.6%;将均代表湖相的S35井(图 3(d))的“最优a值”应用于S33(图 3(b))井TOC预测, S33井TOC预测误差从16.8%增加至20.1%, 误差仅增加3.3%。Wd1井和S35井烃源岩沉积环境不同, 两者的“最优a值”差别较大, 互用彼此的“最优a值”则会导致较大的TOC误差。可见, 尽管不同单井之间“最优a值”也存在波动, 但是利用同一沉积环境中邻井的k值预测TOC并不会引入较大的TOC误差, 因此将待定系数a的厘定原则确定为依据周边井确定。
3.2.2 待定系数k的预测前人[24]通过理论分析和实例论证, 建立了基于单井“logR-Δt”交会图预测待定系数k的方法。该方法统称所有干扰TOC测井响应的因素为“干扰因素”, 指出待定系数k的实质是“干扰因素”导致声波时差曲线(t)和对数电阻率曲线(logR)的变化比例, 即“logR-Δt”交会图的斜率。待定系数k的求取步骤为:①提取出目标层中与烃源岩互层发育的粉砂岩、粉砂质泥岩层; ②针对提取出的粉砂岩、粉砂质泥岩层, 以对数电阻率(logR)为横坐标, 以声波时差(Δt)为纵坐标, 构建交会图; ③利用最小二乘法拟计算交会图的斜率, 计算得到k值, 记为“预测k值”。
图 4为研究区35口TOC系统取样井中“预测k值”与“最优k值”的对比结果, 可见“logR-Δt”交会图法得到的“预测k值”与基于单井实测TOC优化计算的“最优k值”非常吻合, 两者相关度的平方(R2)达到0.92。同时, 从典型井k与TOC预测误差关系曲线看(图 2(a)~图 2(d)), “预测k值”与“最优k值”对应的TOC误差非常接近, 表明“预测k值”计算TOC效果可靠, 切实可行。根据35口井统计, “预测k值”导致TOC相对误差平均增加4.2%, 可信度较高。
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图 4 单井预测k值与最优k值的对比关系 Fig.4 Comparition between predicted k and ideal k for 35 single wells |
图 3分析表明待定系数a在同一区带、同一沉积环境的邻间之间变化不大, 说明“分区、分相”预测a值是可行的。为此, 依据南一段的展布形态和烃源岩发育环境的差异, 将南一段分为南部洼陷区和北部洼陷区, 将烃源岩沉积环境分为湖相和辫状河三角洲相。表 1统计了不同区带、相带中具有实测TOC井的待定系数a的优化计算结果。
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表 1 待定系数a“分区、分相”方法预测结果 Table 1 Predicting results of parameter a for different facies and areas |
分析可知:①同一区带同一沉积环境之间a值分布稳定, 平均绝对偏差不超过0.32, 说明分区、分相预测待定系数a是可行的; ②同一区带不同相带之间a值相差较大, 说明分相带预测a值是必要的; ③不同区带同一相带之间a值也存在一定的差异, 说明分区带确定a值也是有实际意义的。实际应用过程中, 对应缺少实测TOC而无法计算“最优a值”的井, 待定系数a取对应区带、相带a的平均值。
3.3 模型应用效果检验统计变系数ΔlogR技术和传统ΔlogR技术在35口取样井、450个取样点的应用效果, 表 2中列出了部分数据点的计算结果。其中, 变系数ΔlogR技术中的待定系数k利用“logR-Δt”交会图法计算, 待定系数a按照“分区、分相”方法确定; ΔlogR技术中的唯一的待定参数Ro依据实测值确定, 缺少化验数据的井通过Ro-深度的关系的趋势线估算。
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表 2 变系数ΔlogR技术与传统ΔlogR技术TOC预测结果 Table 2 TOC calculating results of variable-coefficient ΔlogR technology and traditional ΔlogR technology |
分析表明, 变系数ΔlogR技术预测TOC与实测TOC值的平均相对误差为16.6%, 对TOC低值(小于2%)和高值(大于2%)部分预测结果都比较可靠; 而ΔlogR技术预测TOC与实测TOC值的平均相对误差多数超过20%, 平均达到36.5%。变系数ΔlogR技术比传统ΔlogR技术平均降低19.9%, 而且井剖面上看(图 5), 变系数ΔlogR技术预测TOC与岩心实测TOC基本吻合, 测井计算TOC曲线准确地反映了实测TOC的垂向变化。
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图 5 W23井南一段烃源岩TOC测井评价结果 Fig.5 TOC predicting results of source rocks in the First Member of Nantun Formation of well Wu23 |
在验证变系数ΔlogR技术可行性的基础上, 将其应用于钻穿南一段且全区覆盖的120口井烃源岩TOC评价。在建立烃源岩分级评价标准的基础上, 依据测井计算TOC实现烃源岩分级评价和体系域中各级别烃源岩发育频率的确定, 采用“钻井定频率、层序控展布”的方法, 落实不同丰度级别烃源岩的厚度分布和体积。
4.1 烃源岩分级评价标准不同丰度级别烃源岩的生排烃能力不同, 对油气成藏的贡献也不同, 因此开展烃源岩分级评价对客观评价油气资源潜力是必要的[15]。TOC和氢指数(IH)都反映烃源岩的生烃能力, 两者的交会图在烃源岩分级评价中已被证明具有较强的可行性[11]。依据研究区南一段烃源岩实测TOC和氢指数(IH)的关系(图 6), 按照TOC将乌尔逊凹陷烃源岩分为三级:TOC含量介于0.4%~1.0%时, IH随着TOC的增大缓慢增加, 该部分烃源岩的生烃能力较差, 评价为差烃源岩; TOC含量介于1.0%~2.0%时, IH随着TOC的增大迅速增加, 烃源岩生烃能力较强, 评价为中等烃源岩; TOC含量大于2.0%时, IH随着TOC的增大缓慢或趋于稳定, 该部分烃源岩的生烃能力很强, 评价为优质烃源岩。杨涛涛等[12]根据物质平衡原理得到乌尔逊凹陷优质烃源岩TOC值下限为2.0%, 本次确定的优质烃源岩TOC下限值与其一致。
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图 6 乌尔逊凹陷南一段烃源岩TOC与IH的关系 Fig.6 Relationship between TOC and IH of sources rocks in the First Member of Nantun Formation |
研究区南一段由一套完整的三级层序构成, 发育位体系域(LST)、水进体系域(TST)和高位体系域(HST)[27]。在烃源岩分级评价的基础上, 根据测井TOC曲线计算得到单井各体系域内不同丰度界别烃源岩的厚度比例, 即“钻井定频率”。以W23井为例(图 5), 其TOC计算参数见表 1, 该井优质烃源岩在低位体系域中的厚度比例约为5%, 水进体系域中优质烃源岩比例约为75%, 高位体系域中优质烃源岩的厚度比例约为35%, 即优质烃源岩主要发育湖侵体系域和高位域; 中等级别烃源岩在各体系域均有发育, 低位域内中等源岩厚度比例约为50%, 水进体系域内中等源岩厚度比例约为20%, 高位域内中等烃源岩厚度比例约为30%;差烃源岩主要分布在低位域, 厚度比例约为50%, 水进体系域内差源岩厚度比例约为2%, 高位域内差烃源岩厚度比例约为5%。同理, 可得到其他119口井中不同体系域内不同级别烃源岩的发育频率。
在“钻井定频率”的基础上, 结合地震分层和井间插值方法实现无井区烃源岩分布预测, 通过分层序累加的方法获取不同丰度级别烃源岩的厚度分布, 即“层序控展布”。操作方法如下:①以体系域为基本单元, 在同一体系域内, 在已知井间通过克里金插值的方法, 获取无井区不同级别烃源岩的厚度比例, 由体系域厚度和烃源岩的发育频率的乘积得到该体系域中某一级别烃源岩的厚度; ②按此方法得到其他体系域中相应级别烃源岩的厚度; ③对所有体系域同一级别烃源岩厚度进行累加, 得到该级别烃源岩厚度分布。
图 7为南一段不同级别烃源岩的厚度分布, 其中, 差烃源岩具有分布面积大、厚度薄的特征, 分布面积与南一段面积相当, 厚度一般为15~20 m, 凹陷四周相对发育, 向湖盆中心厚度略微增大(图 7(a)); 中等级别烃源岩具有发育面积大、厚度中等的特征, 累计厚度大于10 m的中等烃源岩的分布面积约占南一段面积的80%, 厚度一般为10~25 m, 南一段北部和南部发育程度大致相当(图 7(b)); 优质烃源岩具有发育面积中等、厚度大的特征, 累计厚度超过25 m的优质烃源岩的分布面约占南一段面积的55%, 厚度一般为25~45 m, 局部最厚超过65 m, 南一段北部和南部各发育一个厚度高值区, 北部发育程度略高(图 7(c))。
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图 7 乌尔逊凹陷南一段不同级别烃源岩厚度分布 Fig.7 Depth contour map of source rocks of various grades in the First Member of Nantun Formation of Wuerxun Sag |
对南一段进行1 km×1 km网格划分, 以网格为单元, 对图 7中不同丰度级别烃源岩的厚度和面积进行积分, 得到差烃源岩的体积为0.46×1011 m3, 中等烃源岩的体积为1.08×1011 m3, 优质烃源岩的体积为1.59×1011 m3(图 8)。进一步计算得到南一段烃源岩总体积为3.13×1011 m3, 差级别烃源岩的体积比例为14.7%, 中等级别烃源岩的体积比为34.5%, 优质烃源岩的体积比例为50.8%。
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图 8 乌尔逊凹陷南一段不同级别烃源岩体积比例 Fig.8 Volume ratio of source rocks of different grades in the First Member of Nantun Formation |
(1) 研究区主力烃源岩层(南一段)烃源岩的非均质性强, ΔlogR技术采用经验公式(参数)预测该区TOC平均相对误差达到36.5%, 评价结果无法有效地指导勘探实践。
(2) 变系数ΔlogR技术将传统ΔlogR技术中的经验参数视为待定系数(k和a), 通过利用“ΔlogR-Δt”交会图预测待定系数k和“分区、分相”法预测待定系数a, 变系数ΔlogR技术预测TOC与实测TOC的平均相对误差为16.6%, 比传统方法平均降低19.9%, 实现了南一段烃源岩TOC准确评价。
(3) 依据实测TOC与氢指数(IH)的关系将南一段烃源岩分为3级, 应用过程中采用测井计算TOC指导烃源岩分级。以120口单井TOC测井评价结果和精细的地震分层为基础, 通过“钻井定频率、层序定展布”的方法, 得到南一段差烃源岩厚度一般为15~20 m, 中等烃源岩厚度一般为15~20 m, 优质烃源岩的厚度一般为20~45 m, 差烃源岩、中等烃源岩、优质烃源岩的体积分别为0.46×1011、1.08×1011和1.59×1011 m3, 体积比例分别为14.7%、34.5%和50.8%。
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