蝕變火山巖儲層孔隙度計算方法研究

王源 藺敬旗 曹志鋒

摘 ? ? ?要： 火山巖蝕變產生的次生礦物充填儲層孔隙，影響儲層的測井響應特征，導致儲層孔隙度計算困難。為了解決蝕變火山巖儲層孔隙度計算的問題，本文以金龍地區石炭系蝕變火山巖為例，采用兩種方法研究。方法一：利用測井資料結合巖心薄片、全巖礦物等資料，建立評價火山巖蝕變程度的模型，定量計算火山巖的黏土礦物含量，再利用黏土礦物含量對經驗參數計算的儲層孔隙度進行蝕變校正;方法二：建立基于ECS測井的變骨架密度模型，結合密度測井計算儲層孔隙度。兩種方法計算的孔隙度與巖心分析孔隙度對比，平均絕對誤差均小于1%，表明了兩種方法的可行性，實現了蝕變火山巖儲層孔隙度的精確計算。最后對比分析兩種方法的應用情況，為火山巖儲層的勘探開發提供了技術支持。

關 ?鍵 ?詞：測井;孔隙度;黏土礦物含量;火山巖;蝕變

中圖分類號：TE122.2+4 ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? 文章編號： 1671-0460（2020）05-0950-06

Abstract： The secondary minerals produced by the alteration of volcanic rocks fill the pores and fractures of the rocks， which can influence the log response characteristics， making it difficult to calculate the porosity of the reservoir. In order to solve the problem of porosity calculation of altered volcanic reservoir， taking the altered volcanic rocks of Carboniferous in Jinlong area as an example， the porosity of altered volcanic reservoir was calculated by two methods. Method one： through analyzing the influence of alteration on reservoir physical properties and log response， combined with core slice and whole-rock analysis data， an evaluation model for alteration degree of volcanic rock was established， and the alteration degree of volcanic reservoir was calculated by the model， and then the alteration index was converted to clay mineral content， finally the calculated clay mineral content was used to correct the calculated porosity of volcanic reservoir. Method two： three elements of silicon， iron and titanium measured by ECS log were used to calculate the density of volcanic rocks， and then combined with density logging， the porosity was calculated. The porosity of volcanic rock calculated by the two methods had high accuracy. Compared with core analysis porosity， the average absolute error was less than 1%， showing that the two methods are reliable， and the accurate calculation of porosity of altered volcanic reservoir can be realized. Finally， application of the two methods were compared and analyzed. The paper can provide technical support for the exploration and development of volcanic reservoir.

Key words： Logging; Porosity; Clay minerals content; Volcanic rock; Alteration

隨著石油勘探開發的深入，非常規油氣藏逐漸成為油藏開發的主力，火山巖油氣藏也受到廣大地質工作者的關注[1-4]。由于火山巖儲層巖性復雜、孔隙結構多變，且普遍受到蝕變作用的影響，導致其孔隙度的計算非常困難。目前針對蝕變火山巖的研究多集中在蝕變作用的機理、蝕變類型及蝕變作用的發生條件等方面[5-7]，針對蝕變火山巖儲層孔隙度計算的研究較少。2013年王春燕等[8]建立了蝕變指數模型和巖性指數模型，并利用巖性指數與蝕變指數關系，劃分蝕變層和未蝕變層。2015年楊曉輝等[9]利用BP神經網絡算法計算玄武巖和粗面巖泥質含量。2016年楊雪[10]利用中子-密度交會圖計算火山熔巖的總孔隙度、骨架含量和濕黏土含量。2017年孫茹雪[11]建立五組分儲層模型，將ABC與CM算法結合，計算蝕變中基性火山巖儲層的黏土含量和孔隙度。2019年高衍武等[12]建立了黏土化蝕變程度指數模型，定量計算黏土化蝕變火山巖的黏土含量，進而計算黏土化蝕變火山巖的孔隙度。

金龍地區部分區域石炭系火山巖儲層孔隙度的計算結果與巖心分析孔隙度不相符，分析巖心資料，發現研究區火山巖存在不同程度的蝕變現象，導致其孔隙度計算結果產生誤差。通常在發生蝕變的火山巖儲層中不易形成裂縫，即使早期形成的裂縫也常被蝕變次生礦物填充，因此火山巖儲層的孔隙度計算成為研究的重點。為解決蝕變火山巖儲層孔隙度計算的問題，本文采用高衍武等人的思路，建立蝕變程度指數模型，定量評價蝕變火山巖儲層的蝕變程度，并優化了蝕變程度指數轉換成蝕變火山巖次生礦物含量的方法，取得良好的效果。此外，本文利用ECS測井資料計算隨深度變化的火山巖骨架密度，利用該骨架密度結合密度曲線計算儲層孔隙度，該方法計算的孔隙度不受巖性和蝕變程度的影響。對比分析兩種方法的應用情況，確定兩種孔隙度計算方法的應用條件，為蝕變火山巖儲層精細評價提供技術支持。

1 ?研究區地質概況

金龍油田構造上位于準噶爾盆地西部隆起中拐凸起，是石炭系火山巖油氣藏的重要勘探區域。金龍油田石炭系火山巖以中基性噴發巖為主，火山巖中暗色礦物含量較高，極易發生蝕變。通過巖心觀察、薄片分析發現，金龍地區石炭系火山巖儲層普遍存在蝕變現象，其中北部區塊蝕變較重，蝕變次生礦物甚至超過20%。石炭系火山巖蝕變次生礦物主要為黏土礦物，其中以綠泥石為主，其次為綠-蒙混層、伊-蒙混層，以及少量高嶺石、伊利石（見圖1）。

這些黏土礦物的含量對于火山巖儲層評價具有重要的意義，是儲層孔隙度計算的重要參數。

2 ?蝕變對火山巖的影響

蝕變對火山巖儲層的形成具有重要的控制作用，主要表現為：脫玻化作用和溶蝕作用會產生晶間孔和溶蝕孔等次生孔隙，容易形成有利儲層;反之，蝕變產生的次生礦物會填充儲層孔隙和裂縫，降低儲層孔隙的有效性[13-16]，同時也會影響火山巖骨架參數的確定。因此，在進行火山巖儲層孔隙度評價之前，有必要先確定蝕變作用的次生礦物含量。

蝕變產生的次生礦物對各種測井方法均有不同程度的影響，這也是測井評價火山巖蝕變程度的理論依據。依據薄片分析及全巖礦物資料，對比研究區火山巖蝕變前后各種測井曲線特征發生的變化。如圖2所示，a圖中JL-a井未蝕變安山巖的測井響應特征為：高地層電阻率和密度測井值，低聲波時差和中子孔隙度測井值;b圖中JL-b井安山巖蝕變后中子孔隙度測井值明顯升高，地層電阻率測井值明顯降低，密度測井值有所降低，而聲波時差測井值也有所升高。安山巖蝕變前后對比可見，蝕變對火山巖測井響應特征的影響主要表現為“兩高兩低”。其他巖性的火山巖同樣存在這些特征。

蝕變作用對核磁共振測井的測量結果也具有很大的影響。當火山巖發生蝕變時，其產物含有大量結合水，導致黏土束縛水孔隙度增加。同時黏土礦物填充儲集空間，使得核磁共振有效孔隙度降低。雖然，在中、基性火山巖中受到順磁礦物的影響，核磁孔隙度與巖心分析孔隙度相比偏低[17，18]，利用核磁測井難以準確測量中、基性火山巖的孔隙度和黏土礦物含量，但是核磁測井的黏土束縛水孔隙度的相對值（核磁測井的黏土束縛水孔隙度與核磁總孔隙度的比值）能夠較好地反映地層的蝕變情況。如圖3所示，a圖中JL-c井未蝕變英安巖地層的黏土束縛水孔隙度的相對值為0.21;b圖中JL-d井蝕變英安巖地層的黏土束縛水孔隙度的相對值為0.48，對比可見，兩地層的核磁總孔隙度相近，但是蝕變英安巖地層黏土束縛水孔隙度及其相對值都明顯較高。

3 ?蝕變火山巖儲層孔隙度計算方法研究

針對蝕變火山巖的孔隙度計算本文采用兩種思路進行研究。方法一：利用計算的黏土礦物含量對計算的儲層孔隙度進行蝕變影響校正。方法二：建立不受蝕變影響的混合骨架參數，結合測井資料計算儲層孔隙度。

4.1.2 ?變骨架密度方法

利用變骨架密度方法對研究區火山巖儲層的孔隙度進行計算。以JL-n井為例，首先利用變骨架密度模型計算火山巖儲層的骨架密度曲線，然后利用骨架密度曲線與密度測井曲線結合計算儲層的孔隙度（見圖6）。利用巖心分析資料對計算結果進行驗證，如JL-n井取心井段（2 635～2 642 m）巖性為凝灰質角礫巖，對比巖心分析結果，該方法計算的儲層孔隙度平均絕對誤差為0.7%（詳情見表3），驗證了該方法的可行性。

4.2 ?應用效果對比分析

統計兩種孔隙度計算方法在研究區的應用效果及優缺點（見表4）。由表4可見，兩種蝕變火山巖孔隙度計算方法的平均絕對誤差均小于1%，都能夠有效計算蝕變火山巖儲層的孔隙度。

蝕變影響校正方法，需要的資料為常規測井和核磁測井資料，幾乎每口井都有，成本較低，能夠廣泛應用，但該方法需要先確定儲層的巖性，即需要先確定巖石的骨架參數，因此該方法適用于勘探較為成熟的地區;變骨架密度方法，能夠根據ECS測井測量的地層元素含量連續計算地層巖石的骨架密度，不需要考慮巖性的變化，對于巖性復雜的地層或新開發的地區，也具有較好的應用效果，但ECS測井成本較高，大規模使用受到限制，因此該方法更適用于巖性不明的新勘探地區和巖性混雜的地層。

5 ?結 論

（1）通過分析蝕變作用對儲層物性和測井資料的影響，發現蝕變火山巖儲層的測井響應特征主要表現為：中子測井值、聲波時差測井值和黏土束縛水孔隙度升高，地層電阻率測井值、密度測井值和核磁有效孔隙度降低。

（2）利用模型計算的黏土礦物含量對研究區經驗參數計算的儲層孔隙度進行校正，能夠有效提高蝕變火山巖儲層孔隙度計算的精度。

（3）利用ECS測井測量的硅、鐵、鈦3種元素的含量計算的火山巖的骨架密度，進而計算火山巖儲層的孔隙度，該方法在研究區應用效果良好。

（4）對比分析兩種孔隙度計算方法應用情況，發現孔隙度蝕變校正方法需要先確定儲層巖性或骨架參數，適用于巖性明確，勘探較為成熟的地區;基于ECS測井孔隙度計算方法，更適用于巖性不明的新勘探地區和巖性混雜的地層。

該研究的兩種蝕變火山巖儲層孔隙度計算方法均取得較好的效果，為火山巖儲層的勘探開發提供了技術支持。

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