河套盆地吉蘭泰地區固陽組烴源巖測井評價

王盛亮，吳晨林，王 標

(中國石油華北油田 巴彥勘探開發分公司，內蒙古 巴彥淖爾 015000)

河套盆地40多年的油氣勘探歷程，主要經歷了石油普查勘探、油氣探索勘探、油氣勘探快速突破等3個階段[1-2]。2017年8月礦權流轉給華北油田以來，在中石油股份公司正確指導和長慶油田大力支持下，華北油田超前謀劃部署，精細工程實施，在太古界、白堊系、古近系等3套含油層系中均見到了良好的油氣顯示，4口井獲高產油流，4口井獲工業油流，實現了臨河坳陷油氣勘探的重要發現。一系列的勘探突破指示了該區的勘探前景，但一些基礎地質特征尚未完全揭示，特別是研究區烴源巖的特征[3-4]。

烴源巖是油氣成藏的物質基礎，也是含油氣系統研究的核心，烴源巖的生烴能力對油藏的分布具有控制作用[5]。但由于受到諸多因素限制，如鉆井取心長度、實驗分析費用等，在獲取垂向上表征烴源巖有機質豐度的參數——總有機碳含量(TOC)上增大了難度，進而影響了對烴源巖垂向上有機質豐度的全面評價，降低了烴源巖評價的可靠性。目前，針對烴源巖的地球化學參數與測井信息之間的相關關系，國內外學者已進行了廣泛而深入的研究，在識別烴源巖[6-7]、烴源巖有機質豐度和熱成熟度的定量預測[8-9]以及烴源巖測井評價[10-11]等方面已探討出多種研究方法，促進了測井資料在烴源巖的研究中廣泛應用。盡管目前利用測井方法來評價烴源巖尚未到達儲層測井評價的成熟階段，但從經濟、有效性角度來說，烴源巖測井評價方法正在不斷發展并獲得認可[12]。不同油區由于地質情況以及測井資料的差異性，所適用的烴源巖測井評價方法也有所不同[13-17]。

本文以河套盆地吉蘭泰地區固陽組為研究對象，使用傳統ΔlgR方法、多元回歸法對烴源巖總有機碳TOC進行了預測，并將多種方法進行對比，選出適合本地區的方法。

1 地質背景及烴源巖基本特征

河套盆地處于華北克拉通北緣，受陰山造山帶和鄂爾多斯盆地夾持，是一個近東西向的狹長型沉積盆地，面積約4萬km2，為中、新生代斷陷盆地，基底為古元古界變質巖系，沉積蓋層為中生界的白堊系、以及新生界古近系、新近系和第四系，沉積巖厚3～8 km，最厚可達16 km[1-4]。據臨深3、JHZK2、松探1等鉆入基底的多口探井揭示，基底巖性為以角閃黑云斜長片麻巖和角閃斜長片麻巖為主。中、新生界沉積地層巖性多樣，主體由砂泥巖互層組成，局部存在碳酸鹽巖與含膏質巖薄夾層。華北油田礦權區(圖1)包括吉蘭泰、杭錦后旗區塊，河套礦權區呈北東走向弧形展布的箕狀斷陷劃分為“兩凹一凸三斜坡”，即北部凹、南部斷階、東部斜坡、吉蘭泰凹陷、吉西凸起和吉東斜坡6個構造單元。

目前，對研究區的勘探仍處于早期階段，鉆井數量相對較少，巖芯地球化學分析資料更是有限。由于鉆井均分布在斜坡和隆起帶上，所揭示的地層中暗色泥巖的發育程度受沉積相帶控制而發育較差，但依然發現高豐度、好類型的烴源巖。根據已有鉆井和錄井資料，可以發現研究區主要發育2套暗色泥巖，分別是下白堊統固陽組和漸新統臨河組2個層系，兩套暗色泥巖巖芯略有差異，固陽組以深灰、黑灰色泥巖夾深灰色泥晶灰云巖為主要巖性，臨河組以(深)灰色泥巖、云質泥巖和含膏泥巖為主。吉蘭泰淺凹中，吉參1井下白堊統上段暗色泥巖累計厚度108 m，占地層厚度比18%，松探2井、松探1井下白堊上段暗色泥巖累計厚度分別為14、50 m，占地層厚度比4%、11%，整體上暗色泥巖占比雖小，但在下白堊上段下部較為集中，屬于連續的暗色細粒沉積，對烴源巖發育有利。

2個凹陷中下白堊統固陽組烴源巖有機質豐度差異較大，杭后凹陷中下白堊統的烴源巖(以臨深3、臨深4、吉華14X等井為代表)有機質豐度中等偏高，烴源巖多數為中等烴源巖。臨深3井灰黑色泥巖地化指標較好，總TOC平均值為1.16%，最大值為1.64%，生烴潛量平均值為1.39 mg/g，最大值為2.26 mg/g，總烴平均值為0.051 mg/m3，最大值為0.091 mg/m3，瀝青“A”平均值為0.078 9%，最大值為0.126 8%，有機質類型偏腐殖型，主要以Ⅱ2型干酪根為主，綜合各項地化指標評價為中等—好烴源巖。而吉蘭泰淺凹固陽組烴源巖(以松探1、JHZK9等井為代表)整體上有機質豐度較高，指示吉蘭泰凹陷發育較好烴源巖。松探1井固陽組深灰色泥巖地化指標明顯好于杭后凹陷，總有機碳含量(TOC)平均值為1.29%，最大值為3.55%；生烴潛量平均值為6.36 mg/g，最大值為19.87 mg/g；總烴平均值為0.547 mg/m3，最大值為0.826 mg/m3；瀝青“A”平均值為0.901 5%，最大值為1.315 3%，綜合評價為好烴源巖。

表1 白堊系固陽組暗色泥巖有機質豐度表Tab.1 Abundance of organic matter in dark mudstone of Cretaceous Guyang formation

吉蘭泰凹陷固陽組烴源巖干酪根元素H/C為0.60～1.39，平均為0.99，O/C為0.06～0.30，平均為0.15，氫指數為157.5～766.67，平均372.47，綜合各指標評價，有機質類型以Ⅰ—Ⅱ1型為主，整體偏腐泥型干酪根。吉蘭泰地區盡管整體埋深較淺，但主要烴源層是以下白堊統為主，有機質豐度高，具有相當的生烴能力，而且成熟門限約1 700 m。因此，吉蘭泰淺凹中下白堊統部分烴源巖已經進入成熟階段。

2 烴源巖測井響應特征

烴源巖與非烴源巖具有不同的測井響應特征，主要是由于二者的有機質含量及賦存形式存在差異。經典的體積模型可以劃分為以下3種[8]。

(1)非烴源巖的體積模型。主要由巖石骨架以及孔隙流體組成，骨架中一般不含干酪根或極少含量的干酪根(圖2(a))。

(2)富含有機質的未成熟烴源巖體積模型。主要由巖石骨架、固體有機質以及孔隙流體組成，其中未成熟烴源巖中的孔隙流體主要為地層水(圖2(b))。

(3)成熟烴源巖的體積模型。主要由巖石骨架、固體有機質和孔隙流體組成，成熟烴源巖中部份有機質轉化為液態烴進入孔隙空間，孔隙中既含有液態烴類也含有地層水(圖2(c))。

圖2 巖石體積模型示意Fig.2 Schematic diagram of rock volume model

測井信號反映的是巖石有機質含量及孔隙流體的物理性質差異，這種信號的差異是使用測井曲線識別并評價烴源巖特征的基礎。由于有機質具有非常獨特的物理化學性質，使得烴源巖與非烴源巖具有明顯不同的測井響應特征。前人研究成果表明，測井曲線中對有機質具有明顯敏感響應的主要包括自然伽馬、密度、聲波、電阻率等[18-22]。一般情況下，隨著地層中有機質含量增高，對應測井曲線異常幅度越明顯，據此可識別烴源巖層段并計算烴源巖的TOC。

大量研究表明，與非源巖相比，烴源巖在自然伽馬曲線和伽馬能譜測井曲線上往往表現為高異常[18]。主要是因為浮游生物對鈾離子有很強的吸附性，鈾離子和其他微量元素廣泛存在于海相環境中，因此，海相源巖中一般富集鈾元素，而淡水環境中缺乏鈾離子，故湖相源巖中一般不顯示伽馬異常[19-20]。吉蘭泰地區固二段烴源巖主要為半深湖—深湖泥巖，烴源巖與自然伽馬有一定的正相關關系(圖3(a))。

正常情況下，由于有機質密度與巖石骨架密度的差異，有機質含量越多，密度值越低，烴源巖層密度往往低于相同巖性的非烴源巖層，因此在密度測井曲線上表現為低密度異常[21]。但研究區烴源巖密度表現為隨TOC增大而增大的趨勢(圖3(b))，可能與其沉積時的咸化環境有關。

烴源巖在聲波時差曲線上通常表現為高時差異常，但由于聲波時差受地層巖性、孔隙度及地層中流體的種類(水、氣、油、干酪根)和分布模式影響[21]，不能簡單的僅通過聲波時差測井來評價烴源巖的有機質含量。研究區烴源巖TOC與聲波時差值顯示微弱的負相關關系(圖3(c))。

在成熟的烴源巖中，富含的有機質及孔隙空間內充填的液態烴均能導致巖石電阻率的增加，使得其與相同巖性、物性的非烴源巖相比，具有電阻率高異常的特征。研究區烴源巖段電阻率就存在隨TOC增加而明顯增大的現象(圖3(d))。

圖3 測井參數與TOC擬合關系Fig.3 Fitting relationship between logging parameters and TOC

由此可見，研究地區烴源巖TOC只與電阻率有較明顯的正相關關系，與自然伽馬、密度和聲波時差相關性均較弱。很難用單變量模型來準確預測研究區TOC，故只能采用多參數耦合的方法來進行測算。本次研究選取ΔlgR法及其改進法和多因素擬合法3種比較成熟的方法進行對比計算。

3 總有機碳含量(TOC)數學模型

3.1 ΔlgR法原理

ΔlgR法是由Passey等[8]提出的一項測井評價方法，主要用于評價成熟度在較大范圍內變化的碎屑巖和碳酸鹽巖烴源巖的，并進而求取在不同成熟度條件下烴源巖的TOC。該方法中聲波時差測井曲線值使用線性刻度，電阻率測井曲線值使用對數刻度，將對應深度的聲波時差測井曲線和值電阻率測井曲線值按一定刻度關系進行疊合，當2條曲線在在較長的深度段內重合或具有十分相似的形態時將該深度段內曲線定為基線，待基線確定好后，聲波時差測井和電阻率測井2條曲線之間的幅度差即為ΔlgR。

在油氣含量較高的儲集層或有機質含量較高的烴源巖層中，受有機質和儲層流體的物理性質影響，兩條曲線之間均存在ΔlgR，但可以通過自然伽馬曲線或自然電位曲線加以辨別，進而排除儲集層段。在富含有機質的泥頁巖段，導致聲波時差曲線和自然電位曲線分離的原因有2種。

(1)在未成熟的富含有機質的巖石中，干酪根尚未大量生烴，兩條曲線之間的距離主要由于聲波時差曲線響應造成。

(2)在成熟的烴源巖中，除了聲波時差曲線響應外，由于有液態烴類存在，電阻率增加，兩條曲線之間的距離由聲波時差和電阻率共同作用形成[8，20]。

根據聲波時差、電阻率測井曲線值綜合求取ΔlgR的方程為：

ΔlgR=lg(R/R基線)+0.02(Δt-Δt基線)

(1)

式中，ΔlgR為聲波時差和電阻率測井曲線間的幅度差；R為實測電阻率值；R基線為基線段對應電阻率值；Δt為聲波時差值；Δt基線為基線段對應聲波時差值。

由于ΔlgR基線源自聲波時差和電阻率曲線重合處，指示基線段的非烴源巖基本不含有機碳。但實際上所有的碎屑巖或碳酸鹽巖均一定程度上含有有機質，因此經驗公式應適當考慮有機碳含量背景值(ΔTOC)。故實際表達式應為：

TOC=10(2.297-0.168 8LOM)ΔlgR+ΔTOC

(2)

式中，LOM為熱變指數，主要反映有機質成熟度，可依據大量樣品分析(如鏡質體反射率、Tmax分析、熱變指數)得到，或從埋藏史和熱史評價中得到。

由于LOM的取值上存在較多影響因素，因此將上述公式改寫為：

TOC=aΔlgR+b

(3)

系數a、b可通過對研究區采集的樣品系統分析，采用最小二乘法擬合來獲取。

3.2 改進法

ΔlgR法沒有考慮密度等重要的巖層物性參數，研究表明有機質與密度曲線關系密切[19]，并且該方法需人為的確定基線位置、讀取基線值，操作過程繁瑣，也可能導致較大誤差[20]。

鑒于上述缺陷，朱光有等在利用測井資料計算TOC的研究中考慮了巖層的物性參數[11]，把密度資料與ΔlgR法結合，并將TOC的公式修改如下：

TOC=KΔlgR

(4)

式中，K為系數。

將式(1)代入可得：

TOC=K(lg(R/R基線)+0.02(Δt-Δt基線))=KlgR+0.02KΔt-K(lgR基線+0.02Δt基線)

(5)

將上式簡寫為：

TOC=algR+bΔt+c

(6)

式中，a、b、c均為系數，可通過對研究區系統采集樣品分析，并采用最小二乘法擬合獲得。

3.3 多元回歸法

當某一個特定地質變量y與其他多個地質變量xi(i=1，2，…，m)間存在一定的依賴性，且它們之間的數量關系不確定，需要通過相關變量間的觀測值，建立出一個可以表達其相關關系的數學表達式，即為多元回歸分析。在地質勘探研究過程中，多元回歸分析總體上可以解決三方面難題：①確定特定地質變量y與其他變量xi(i=1，2，…，p；p≤m)是否存在相關關系，若存在，尋求彼此間相關關系的數學表達式；②通過多元回歸分析可以優選出對該特定變量y作用大的相關地質變量，剔除對其影響無足輕重的，進而簡化地質研究；③根據相關變量xi(i=1，2，…，p；p≤m)的觀測值，利用建立的數學表達式可以計算該特定變量y的估計值，同時也可以評估其結果的準確度。目前，多元回歸分析已在油氣勘探開發研究過程中廣泛應用，例如利用多元回歸建立模型來進行孔隙度的預測、剩余油的預測、構造應力場的模擬等多地質因素目標的研究。本次建立烴源巖TOC定量模型的研究也恰恰符合利用多元回歸分析法的特點。

按照回歸模型的類型可以將多元回歸分析劃分為兩種類型，分別是線性回歸分析以及非線性回歸分析。通過參考前人對烴源巖TOC測井響應特征分析，掌握了TOC與各測井參數間的相關關系特征，因此本次模型的建立采用了線性回歸分析，建立相關變量的回歸方程為：

y=A1+A2×f(x1)+A3×f(x2)+…

(7)

式中，y為因變量；f(x1)、f(x2)、…為選出的自變量參數關系式；A1、A2、A3、…為回歸系數。

當自變量互不相關時，運用多個自變量與因變量進行多元回歸分析，比單個自變量與因變量進行擬合得到的結果相關性要高的多。

前文已經分析TOC與常規測井參數間的關系，結果表明，實測TOC與RD相關性最好，R2高達0.578 7，與DEN、GR、AC參數的相關性依次變差。

本次研究為了綜合考慮常規測井對TOC預測的效果，同時對比擬合法與ΔlgR法的差異，初步建立的如式(8)、(9)所示的4元和2元回歸公式：

TOC=a×AC+b×DEN+c×GR+d×RT+e

(8)

TOC=a×AC+b×RT+c

(9)

3.4 模型應用及效果分析

在上述分析的基礎上，對研究區數據及相應深度的聲波時差、電阻率測井曲線值按照ΔlgR法應用式(1)、式(3)，得到TOC計算值。不同模型擬合結果(表2)顯示，ΔlgR法計算值與實測TOC值R2為0.617 1，相關性總體較差。應用相同的實測TOC數據，將其與對應深度的聲波時差、電阻率曲線值按照式(6)對系數a、b、c進行回歸分析，求得系數a=6.217，b=0.029，c=-9.845。根據改進后的ΔlgR模型求取TOC，R2為0.684 8，擬合度顯著提升，最后，采用相同的TOC實測數據及對應深度的各測井數值按多元回歸法式(8)、式(9)進行回歸分析，求取了相應系數值，計算結果與實測TOC間R2分別為0.741 2和0.721 7，普遍強于ΔlgR法及改進法，而且參與回歸的參數越多，相關性越好。值得考慮的是ΔlgR法式(1)、式(3)，改進法式(6)和擬合法式(9)均只用了聲波時差、電阻率2種測井數據，但擬合的結果卻存在明顯差異。

表2 公式擬合結果Tab.2 Formula fitting results

以吉蘭泰地區JHZK9井為例對多種TOC評價方法進行對比(圖4)，可以發現烴源巖TOC非均質性強烈，優質烴源巖主要分布在固一段厚層泥巖段中。通過縱向對比各方法TOC計算值與TOC實測值分布特征，ΔlgR法及其改進法在部分砂巖段也表現為高值，雖說是受地層巖性或其內流體特征影響，但一定程度上干擾了對研究區烴源巖特征的認識，增加了評價的難度。但擬合法計算的TOC值不光與實測值具有很好的相關性，在垂向上能夠弱化巖性對計算結果的影響，評價的高值段均處于泥巖段內，與實際認識相符。綜上可知對于研究區固陽組烴源巖TOC評價來說，多元擬合法預測效果優于ΔlgR法及其改進法，同時4元和2元回歸公式效果差別不大，僅使用聲波時差、電阻率2種測井數據的2元回歸公式即可有效評價烴源巖TOC特征。

圖4 JHZK9井實測TOC值與測井資料計算TOC值對比Fig.4 Comparison of measured TOC value and calculated TOC value of logging data in well JHZK9

4 結論

通過綜合分析研究區的總有機碳含量(TOC)與不同測井曲線之間的關系，發現TOC與電阻率有較明顯的正相關關系，與DEN、GR和AC相關關系依次變弱。

ΔlgR法及其改進法均可對研究區TOC進行有效預測，但ΔlgR法需人為進行基線的確定，操作繁瑣且容易導致較大誤差，而改進法參數易取，較之方便簡便。

對于研究區固陽組烴源巖TOC評價來說，多元擬合法預測效果優于ΔlgR法及其改進法，同時四元和二元回歸公式效果差別不大，僅使用聲波時差、電阻率兩種測井數據的二元回歸公式即可有效評價烴源巖TOC特征，且相關系數更高，預測效果更好。