焦石壩頁巖脆性評價與預測

許 杰,劉坤巖,武清釗

(1.中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院,北京100083;2.中國石化頁巖油氣勘探開發重點實驗室,北京100083;3.國家能源頁巖油研發中心,北京100083)

實現頁巖氣高效開發最有效的措施是工程壓裂造縫以溝通天然微裂縫、水平層理縫或基質孔隙,而壓裂能否獲得成功的關鍵取決于頁巖地層的脆性能否承受大量的人工誘導裂縫[1]。實踐證明,具有較高脆性的頁巖地層是人工網狀縫發育的基礎。此外,頁巖中游離氣的賦存往往依賴于成巖作用和構造運動中產生的大量裂隙,這也需要頁巖具有較高的脆性[2]。因此,頁巖巖石脆性分析對于頁巖氣的有利區域選取非常重要。近年來,國內外學者圍繞頁巖脆性地震預測問題開展了大量的理論分析與方法研究,取得了一些成果[2-8]。但是,傳統的脆性指數預測方法是疊前三參數反演,即通過反演縱波速度、橫波速度和密度等參數計算頁巖脆性指數。受入射角度或偏移距的限制,疊前反演得到的密度誤差較大[9-11],利用這些參數計算的頁巖脆性指數累積誤差更大。為了解決上述問題,本文以四川盆地焦石壩頁巖氣區塊為例,探討了應用疊后地震波形指示反演預測頁巖地層脆性的方法。在頁巖脆性礦物定量評價的基礎上,通過疊后地震波形指示反演得到脆性礦物含量數據體,提高了頁巖脆性預測精度,為該區頁巖氣田開發和井位部署提供了技術支持。

1 頁巖脆性評價

富含脆性礦物是頁巖地層能夠通過工程壓裂造縫獲得高產的關鍵因素[12-13]。四川盆地東部高陡褶皺帶焦石壩地區上奧陶統五峰組—下志留統龍馬溪組下部頁巖屬于深水陸棚相沉積,脆性礦物含量高,可壓性好,為工程壓裂首選目的層。如何預測脆性頁巖的空間分布,是地震預測的一個重要課題。

焦石壩工區頁巖脆性礦物包括石英、鉀長石、斜長石、碳酸鹽巖及少量黃鐵礦,實測的脆性礦物含量為37.0%～91.8%,平均58.1%,具體參見表1。

JY1井位于焦石壩工區斷背斜高部位,JY1井脆性礦物含量與粘土含量具有良好的匹配關系(圖1),自上而下(即從淺往深)脆性礦物含量總體逐漸增加。2326.5～2415.5m井段脆性礦物含量最大為80.3%、最小為33.9%,87個樣品平均為56.5%,脆性礦物含量大于40%的樣品占60%。伊蒙混層自上而下逐漸減少,伊利石自上而下相對含量逐漸降低。其中,伊蒙混層總量為9.83%～33.16%,平均為21.35%;伊利石總量為1.99%～36.78%,平均為17.02%;綠泥石含量為0.34%～8.52%,平均為2.52%。此外,還發現石英含量與筆石、放射蟲+骨針含量表現出較好的相關性,從上至下逐漸增加(第①和第③小層石英含量最高),為深水有機成因硅。高有機質硅含量有助于后期人工壓裂改造,利于形成網狀裂縫。

JY1井測試井段為2330.00～2414.88m龍馬溪組和五峰組地層,測試資料為粘土、石英、長石、方解石、白云石、黃鐵礦等礦物組分及含量。在測井響應分析的基礎上,利用敏感測井參數建立了基于多參數的礦物組分計算公式[14-16]:

(1)

表1 JY1井實測礦物含量數據分小層統計

圖1 JY1井頁巖礦物含量

式中:Vcl為粘土礦物含量,Vqu為硅質礦物含量,Vca為鈣質礦物含量;Δt為聲波時差;ρ為密度;φCNL為中子;γ為自然伽馬。

在上述頁巖礦物組分計算與含量評價的基礎上,計算頁巖礦物脆性指數(mBI),評價頁巖脆性。計算公式為:

(4)

圖2是利用上述頁巖礦物組分計算模型求取的單井目的層頁巖礦物組分含量曲線,與巖心測試的礦物組分散點數據吻合較好,驗證了頁巖礦物組分計算模型的準確性。在此基礎上,利用頁巖礦物脆性指數公式(4)求取脆性指數曲線,從而為工區脆性波形地震反演奠定基礎。

圖2 JY1井礦物組分評價結果對比

2 脆性地震波形指示反演

地震波形代表了沉積環境及其巖性組合的空間變化,橫向變化反映了巖石相變特征。因此,依據地震波形的結構變化可以預測儲層的空間變異性。

地震波形指示反演采用地震波形指示馬爾科夫鏈蒙特卡洛隨機模擬(SMCMC)算法[17-22],利用地震波形特征替代變差函數分析儲層空間結構變化,實現儲層反演,解決了井間樣本不足的問題,在提高垂向預測分辨率的同時,保持了地震橫向分辨率。

地震波形指示反演的流程[23-25]如圖3所示。

圖3 地震波形指示反演流程

1) 依據已知樣本井的地震波形結構特征,利用地震波形相似性和空間距離雙變量,優選低頻結構相似的井作為估計樣本,在層序地層格架約束下建立初始模型,并統計其縱波阻抗作為先驗信息。

2) 將初始模型與地震波阻抗進行匹配濾波,得到最大似然函數。由于地震波形結構相似的兩口井,其大的沉積環境應該一致,盡管其高頻成分差異較大,但其低頻成分具有共性,因此,低頻段反演結果的確定性增強,同時可以約束高頻段取值范圍,保留確定性頻帶成分,提高反演結果的精度和可靠性。

3) 利用貝葉斯理論,結合似然函數概率和先驗概率得到后驗概率統計分布,并將其作為目標函數。利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛隨機模擬算法不斷優化模型參數,將后驗概率分布值最大時的解作為隨機解,取多次隨機解的均值作為期望值輸出。

對于波阻抗不能區分、敏感特征曲線能夠區分的巖性,可以結合地震數據,利用敏感曲線進行地震波形反演。一方面,沉積環境要相對穩定,地層形態變化小;另一方面,工區內參與反演的井數要多于10口,利于統計特征曲線與地震波形特征之間的關聯性分析。反演中的垂向分辨率主要通過合理的高通頻率、高截頻率調整。

3 頁巖脆性預測應用

焦石壩氣田上奧陶統五峰組—下志留統龍馬溪組下部頁巖沉積穩定,主要目的層為高脆性含氣頁巖。根據合成記錄標定,TO3層在五峰組底界面,為五峰組低阻抗頁巖與下伏澗草溝組高阻抗灰巖形成的連續強波峰反射;TS1yy層在龍一段的1亞段和2亞段之間,為上覆粉砂巖與下伏頁巖形成的連續波谷反射;TS1hy層在龍一段的3亞段和4亞段之間,為上覆碳質頁巖與下伏粉砂巖形成的連續強波峰反射;TS1sand層在龍2段頂界面,為上覆頁巖與下伏濁積砂巖形成的較連續波峰反射(圖4、圖5)。

根據以上地震解釋結果和地質認識,對研究區開展了脆性地震波形指示反演。

圖6和圖7展示了過井脆性指數反演成果,剖面與井信息吻合較好,地質劃分的目的層9個小層能清楚地分辨出來,反映了穩定沉積的頁巖序列。縱向向上脆性值逐漸減小,脆性指數高的主要為目的層下部的第①和第③小層(JY2和JY4井脆性指數大于55%,圖6),為工程壓裂的首選層;橫向上脆性指數也有變化,如JY3井第①小層脆性指數相對變小(JY3井脆性指數小于50%,圖7)。

相對主要目的層測井計算的脆性指數,地震波形反演的脆性指數平均誤差為4.73%(表2)。

圖4 JY1井合成地震記錄

圖5 過JY1—JY2井地震解釋剖面

表2 測井計算脆性指數及反演脆性指數分小層統計對比

圖6 過JY4—JY2井脆性地震波形指示反演剖面

圖7 過JY2—JY3井脆性地震波形指示反演剖面

圖8展示了TO3—TS1yy層位間(包括主要目的層①、③小層)頁巖平均脆性平面分布,可見JY1、JY2和JY4井區附近區域脆性值較高,位于工區東部的JY3井和工區西部脆性值相對較低,顯示出較強的非均質性。鉆井測試的無阻流量大小(圖中紅色空心圈代表無阻流量大于50×104m3/d,藍色實心圈代表無阻流量小于30×104m3/d)與脆性分布具有較好的對應關系,即無阻流量高的鉆井主要分布在脆性指數高的區域(如JY8-2井無阻流量126×104m3/d),無阻流量低的鉆井主要分布在脆性指數低的區域(如JY3井無阻流量14.8×104m3/d)。

圖8 TO3—TS1yy層平均脆性平面分布(圖中圓圈的大小表示鉆井測試無阻流量大小)

4 結論及認識

利用自然伽馬、聲波時差、中子、密度等測井敏感參數建立了礦物組分計算公式,準確地計算出粘土、石英和方解石等頁巖礦物組分含量,進而計算出頁巖的礦物脆性指數。

綜合利用測井、地震和地質等資料,應用地震波形指示反演技術得到礦物脆性指數數據體,求取焦石壩頁巖地層各小層的脆性分布,提高了該區頁巖脆性預測的精度。

礁石壩地區頁巖脆性預測方法的成功應用,為頁巖有利壓裂區域的選取提供了依據,也為其它類似地區的頁巖脆性預測提供了借鑒。在具體應用時,一方面要根據區域測井敏感參數,對比實驗測試數據準確建立基于多參數的礦物組分計算公式;另一方面,要根據地震有效頻帶寬度合理選擇地震波形指示反演中的濾波器高頻參數,以提高反演結果的精度。