龍馬溪—五峰組富有機質頁巖三維巖石物理模板分析及“甜點”預測

檀文慧， 巴晶 ， 符力耘， José M. Carcione， 周欣

1 河海大學地球科學與工程學院， 地球探測研究所， 南京 211100 2 中國石化石油物探技術研究院， 南京 211103 3 中國石油大學(華東)， 地球科學與技術學院， 山東青島 266580 4 National Institute of Oceanography and Applied Geophysics (OGS), Trieste, Italy

0 引言

頁巖氣主要是指以吸附態和游離態賦存于富含有機質的低孔、低滲頁巖儲集系統中的一種天然氣，已成為全球非常規油氣勘探開發的重點領域(鄒才能等，2014，2016).從我國油氣資源分布來看，四川盆地及周緣的龍馬溪—五峰組頁巖成為國內頁巖氣勘探的首選層位之一，其儲層富含有機質，埋藏深度適中、有機質演化程度高(鄧繼新等，2018).有機碳含量可以反映烴源巖的生烴能力，尋找優質頁巖氣儲層不僅需要富含有機質的區域，同時也要尋找研究區內儲層脆性高、裂縫發育、有利于壓裂改造的層位(張晨晨等，2016).頁巖儲層經過壓裂改造，可顯著提高頁巖氣的產量，因此脆性評價與儲層壓裂品質息息相關(李慶輝等，2012；Smart et al., 2014；Lisle, 1997；Yang et al., 2015).一般認為富含有機質的脆性頁巖，且孔隙度和微裂縫相對比較發育的儲層，是頁巖氣“甜點區”勘探開發的首選目標，其關鍵評價指標及下限為壓力系數大于1.3、TOC值大于3.0%、孔隙度大于3.0%及含氣量大于3.0 m3/t(鄒才能等，2014，2016).

巖石物理模型是連接測井數據、地震屬性與儲層參數的紐帶，通過等效簡化的方法將宏觀聲學響應和微觀結構特征等實際情況聯系起來，從而有效地預測彈性參數，為儲層地震屬性反演提供理論基礎(Ba等，2017；Zhang等，2020，2021).Xu和White(1995)基于Kuster-Toks?z理論和微分等效介質模型(Differential effective medium，DEM)，將巖石孔隙分為砂巖孔隙和泥巖孔隙，并提出用縱橫比來描述孔隙的幾何形態，最終形成適用于砂泥巖儲層的Xu-White模型.Guo等(2013)根據自洽模型(Self-consistent approximation，SCA)和Backus平均方法，提出了富含有機質的巖石物理模型，針對北美頁巖分析了礦物成分、孔隙度等參數對彈性性質與脆性的影響.董寧等(2014)在SCA和DEM的基礎上，引入Berryman三維孔隙形態及Brown-Korringa固體替換技術，建立適用于富有機質泥頁巖的巖石物理模型.鄧繼新等(2015)根據巖石的礦物、孔隙度、TOC含量及微觀結構特征對龍馬溪組頁巖進行地震巖石物理建模，研究結果可為該地區的測井及地震甜點預測提供理論依據.Yang等(2017)通過獲取的四川盆地頁巖樣品的數據，總結出地震巖石物理特征與微觀結構的聯系，并加入了孔隙縱橫比這一影響因素，合理運用SCA、DEM、Gassmann等多個模型，建立了適合頁巖儲層的巖石物理模型.印林杰等(2020)考慮微納米孔隙和不同成熟度下干酪根的賦存狀態，采用微納米孔隙理論描述頁巖微納米孔隙特性，結合各向異性SCA-DEM模型、各向異性Eshelby-Cheng模型和Brown-Korringa固體替換方程等建立一種頁巖儲層巖石物理模型.

巖石物理模板(RPT)是從地質條件上進行約束的巖石物理模型，是預測巖性和流體的有利工具(Avseth et al., 2005)，可以直接反映儲層不同參數(孔隙度、礦物等)和彈性參數之間的關系，能夠定量地解釋測井和地震數據(Perez et al., 2011；Guo et al., 2013；巴晶等, 2013；Pang et al., 2019).李宏兵等(2019)基于等效介質理論和Gassmann方程建立多重孔隙巖石的三維巖石物理模板，結合測井和地震數據校正模板，從而有效預測復雜儲層孔隙扁度、孔隙度以及孔隙中的流體飽和度，提高了復雜儲層孔隙參數的預測精度.Tan等(2020)考慮致密粉砂巖的礦物組分、孔隙度和微觀結構特征，結合DEM和SCA模型建立致密粉砂巖巖石物理模型，構建多參數影響的彈性參數二維巖石物理模板，根據實際資料對致密儲層的脆性礦物進行定量預測.龐孟強等(2020)考慮致密砂巖儲層粒間孔隙和微裂隙的雙重孔隙結構，采用Biot-Rayleigh雙重孔隙方程，構建二維致密砂巖的巖石物理模板，結合實際資料對儲層孔隙度和裂隙含量進行了定量預測，從而可以有效預測優質儲層的分布區域.

頁巖地震彈性性質不僅受礦物組分、有機碳含量(TOC)、孔隙度的影響，而且還與本身的微觀結構有關.總體而言，由于其復雜性，目前頁巖氣“甜點”預測難度較大，難以精細刻畫頁巖氣商業開采“甜點區”(趙文智等，2016；陳勝等，2017).本文根據丁山區龍馬溪—五峰組的頁巖樣品的測井解釋結果，分析其基本的物性和巖石物理特征，結合EIAS 理論模型構建對有機質和脆性敏感的三維巖石物理模板，將巖石裂隙、礦物組分、孔隙度和地震響應特征聯系起來.利用頁巖的測井數據對模板進行校正，基于校正后的三維巖石物理模板對工區地震數據進行應用，進而對頁巖儲層“甜點區”敏感參數進行定量預測.

1 工區基本特征

研究對象為丁山區志留系下統龍馬溪組至奧陶系上統五峰組的頁巖氣儲層，優質儲層主要集中在龍馬溪組底部-五峰組，厚度約為30 m.巖石類型以硅質頁巖為主，其次為混合質頁巖及少量粘土質頁巖.丁山構造龍馬溪組下段-五峰組地層為深水陸棚相沉積，筆石類生物化石豐富，機械壓實過程中同時伴有生物成因的硅質膠結，造成巖石樣品表現出高TOC 含量(鄧繼新等，2018).

1.1 巖芯樣品特征

本次巖芯取自A井，頁巖氣儲層孔隙度范圍為0～7%，深度為3582.44～3729.41 m，采用X射線衍射實驗定量分析巖芯的礦物組分，各個礦物組分含量隨深度的變化關系見圖1.隨著深度的增加，巖石的石英礦物隨之增大，含量范圍為22.2%～69.1%，平均約為36%，黏土含量隨著深度增大而減小，范圍在13.2%～59.4%，平均成分約為39%，長石含量(斜長石和鉀長石)平均約為8%，碳酸鹽巖礦物含量(方解石和白云石)平均約為13%，黃鐵礦含量平均約為2%，有機碳(TOC)含量范圍為0.46%～5.86%，平均值為1.5%.圖2是礦物組分分布的三元圖，從圖中可以看出礦物組分主要是由黏土和硅質礦物組成，成巖的過程中伴隨著硅質膠結.頁巖的孔隙空間主要由粒間孔隙、溶蝕裂縫以及有機質孔組成(鄧繼新等，2015).

圖1 丁山區龍馬溪組至五峰組頁巖的礦物組分隨著深度的變化規律Fig.1 Mineral components of the shale from Longmaxi to Wufeng Formations in Dingshan Area vary with the depth

圖2 丁山區龍馬溪至五峰組頁巖礦物組分三元圖Fig.2 Ternary of mineral components of the shale from Longmaxi to Wufeng Formations in Dingshan area

1.2 有機碳含量TOC

1.2.1 TOC與礦物組分之間的關系

圖3是有機碳含量(TOC)與不同礦物組分的關系.圖3a是TOC與石英含量之間的關系，隨著TOC的增大，巖石石英礦物含量相應增大，具有較好的正相關性.前人研究認為石英屬于脆性礦物(Jarvie et al., 2007)，因此可認為富有機質的層位脆性礦物含量高.圖3b是TOC與碳酸鹽巖礦物含量的變化關系，當TOC含量在0～1%之間增大時，碳酸鹽巖礦物含量快速下降，隨著TOC含量繼續增大，碳酸鹽巖礦物含量穩定在10%左右.圖3c是TOC隨黏土礦物含量的變化關系，隨著TOC含量的增大，巖石的黏土礦物含量隨之減少.同樣一些學者研究發現硅質含量越高，頁巖脆性越高，可壓裂性好，越有利于裂隙的產生，裂隙發育對頁巖氣藏的開采效益和產量有直接的影響(Montgomery et al., 2005；Bowker, 2007；李登華等，2009；王淑芳等，2014).生物成因硅質重結晶可以形成石英(秦建中等，2010)，從而增加頁巖的脆性.有機碳含量(TOC)對頁巖氣的富集是很重要的控制因素，決定了頁巖生烴的能力，脆性礦物影響了巖石的壓裂改造，巖石越脆，越容易壓裂.富有機質、脆性礦物含量高的儲層是頁巖氣勘探開發的主力層系.

圖3 有機碳含量(TOC)與礦物組分的關系(a) TOC與石英的關系； (b) TOC 與碳酸鹽巖的關系； (c) TOC與黏土的關系.Fig.3 The relation between TOC and mineral components(a) The relation between TOC and quartz content; (b) The relation between TOC and carbonate content; (c) The relation between TOC and clay content.

1.2.2 TOC與孔隙度、彈性參數的關系

關于TOC含量的預測，一般需要建立TOC含量與其敏感性參數之間的定量關系，然后利用此定量關系進行反演，從而獲得TOC含量的平面分布(陳勝等，2017).如圖4所示，TOC含量與孔隙度的關系中，TOC含量與孔隙度具有較好的正相關性，相關系數R2=0.83.該研究區二者之間的定量關系式為

TOC=0.85-0.198φ+0.144φ2，R2=0.83.

(1)

因此可以利用公式(1)，將得到的孔隙度轉換成TOC含量.

圖4 TOC和孔隙度的關系Fig.4 The relation between TOC and porosity

為了優選對有機碳含量敏感的儲層參數，根據測井解釋數據(井A)，如圖5所示，圖中色標是TOC含量，本文分析了目的層的有機碳含量與不同彈性參數和物性參數之間的關系.圖5a是縱波阻抗與拉梅常數和密度的乘積的關系交會圖，從圖中可以看出λρ隨縱波阻抗的增大而增大，λρ低(18～30 GPa·g·cm-3)和縱波阻抗低(9～10 g·cm-3·km·s-1)的情況下，對應TOC含量高；圖5b顯示的是孔隙度和密度的關系交會圖，二者具有較好的負相關性，且孔隙度大、密度小則對應高的TOC含量；圖5c是剪切模量與縱波阻抗的關系交會圖，可以看出剪切模量隨著縱波阻抗的增大而增大，高TOC含量對應著較高的剪切模量(13～18 GPa)；同樣，圖5d顯示泊松比在0.18～0.22范圍內，頁巖氣儲層的TOC 含量高.

圖5 (a) 縱波阻抗與拉梅常數和密度的乘積的交會圖； (b) 孔隙度與密度的交會圖； (c) 縱波阻抗與剪切模量的交會圖； (d) 縱波阻抗與泊松比的交會圖.色標是TOCFig.5 (a) Cross-plot between P-wave impedance and λ ρ; (b) Cross-plot between porosity and density; (c) Cross-plot between P-wave impedance and shear modulus; (d) Cross-plot between P-wave impedance and Poisson ratio. The color bar denotes TOC.

1.3 脆性指數

頁巖的脆性評價方法沒有統一的標準，目前我國主要是借鑒北美頁巖氣勘探開發中總結的經驗公式，依據彈性參數定義的脆性指數來評價有利壓裂層段(Rickman et al., 2008; Tan et al., 2018).楊氏模量是表征巖石在受力時維持裂縫擴展的能力，而泊松比則是反映應力的變化、巖石發生破壞時的強弱(李慶輝等，2012).Rickman等(2008)通過對北美頁巖儲層進行大量數據統計分析后提出了公式(2)—(4)，認為楊氏模量大和泊松比小的儲層脆性高.

(2)

(3)

(4)

其中E是楊氏模量，υ是泊松比，Emax(Emin)是最大(最小)楊氏模量，υmax(υmin)是最大(最小)泊松比，最大值和最小值為測量數據中的極值.

同樣為了分析對頁巖脆性敏感的巖石物理參數，基于不同的彈性參數對頁巖脆性進行敏感性分析.圖6分別是剪切模量、泊松比與縱波阻抗的關系交會圖，色標是脆性指數，結果顯示高脆性對應高剪切模量，泊松比小對應巖石脆性高，剪切模量和泊松比能夠很好地區分高脆性和低脆性儲層.

圖6 (a) 剪切模量與縱波阻抗的交會圖，色標是TOC； (b) 泊松比和縱波阻抗的交會圖，色標是脆性指數Fig.6 (a) Cross-plot between P-wave impedance and shear modulus, where the color bar denotes TOC; (b) Cross-plot between P-wave impedance and Poisson ratio, where the color bar denotes brittleness index

如圖7所示，在TOC 含量與脆性指數的交會圖中可知，當TOC>3%，BI>50%，儲層屬于優質頁巖氣儲層，當2%3%)、高孔隙度(>3%)、低密度(<2560 kg·m-3)、低拉梅常數和密度的乘積(18～30 GPa·g·cm-3)、低縱波阻抗(9～10 g·cm-3·km·s-1)、低泊松比(0.18-0.22)以及較高的剪切模量(13～18 GPa)，脆性礦物含量高，脆性高等特征.這些特征可以作為頁巖“甜點區”的綜合評價標準.

圖7 TOC與脆性指數的交會圖，色標是泊松比Fig.7 Cross-plot between TOC and brittleness index (The color bar is Poisson′s ratio)

2 頁巖氣“甜點區”敏感參數地震預測方法

頁巖氣儲層“甜點區”是指具有勘探開發價值的頁巖氣富集區，主要表現為頁巖儲層厚度大，總有機碳(TOC)含量高，處于“生氣窗”，含氣量高，裂隙發育，脆性高易壓裂等(袁書坤等，2014).本文首先在測井和地震資料的基礎上，明確頁巖儲層的巖石物理特征，對“甜點區”敏感性參數進行優選，進行地震巖石物理建模.最后對優質儲層的TOC、脆性以及孔隙度等核心參數進行定量預測，綜合評價“甜點區”.

2.1 理論方法

對實際的含氣儲層進行巖石物理建模一般包括三個步驟(Xu and White，1996；Xu and Payne，2009)：(1)分析礦物組分的配比，計算巖石基質的彈性參數和密度；(2)計算巖石干骨架彈性模量與密度；(3)流體替換.

2.1.1 Voigt-Reuss-Hill理論

本文計算巖石基質的彈性模量采用Voigt-Reuss-Hill 平均法(Hill，1952)，即可得到理論的估測值，具體公式如下：

(5)

其中，i表示礦物的相或者孔隙空間的第i個介質，fi表示第i個介質的體積含量，Mi表示的是第i個介質的彈性模量.

2.1.2 等效嵌入體應力平均(EIAS) 理論模型

假設多孔巖石中含有球形孔隙和裂隙，飽和巖石的高頻體積模量和剪切模量為(Endres and Knight, 1997)：

(6)

(7)

其中(Berryman, 1980a; Mavko et al., 2009)，

(8)

(9)

(10)

(11)

其中P1和Q1對應于球形孔，而P2和Q2近似對應硬幣狀裂隙.這些參數有更精確的表達式，適用于任意縱橫比的扁狀球體，包括球形孔隙和裂隙.

(12)

其中Tiijj和Tijij表示橢球狀嵌入體內的應變與均勻遠場應變場相關的張量(Berryman，1980b；Mavko等，2009).

當流體壓力在整個巖石孔隙空間達到平衡狀態時，低頻飽和巖石的體積模量和剪切模量(Endres and Knight, 1997)為

(13)

(14)

此處

(15)

(16)

(17)

并且，

P0n=Pn(Kf=0), (n=1,2)，Q0n=Qn(Kf=0),

(n=1,2).

(18)

針對實際儲層測井巖芯物性和巖石物理特征，具體的建模流程如下：

(1)首先針對實際儲層測井巖芯的礦物組分，使用Voigt-Reuss-Hill邊界理論估算頁巖基質的體積模量和剪切模量，頁巖不同礦物組分的彈性性質如表1所示.

表1 礦物組分性質 (Mavko et al., 2009)Table 1 Mineral component properties

(2)其次將巖石孔隙空間分為硬孔隙和裂隙，根據不同孔隙縱橫比的大小表征巖石孔隙的大小，使用EIAS理論模型估算頁巖干骨架的體積模量和剪切模量；

(3)如果巖石內部的孔隙填充流體，需要對巖石進行流體替換，可利用EIAS理論模型估算頁巖飽和流體狀態下的體積模量和剪切模量；

(4)最后根據構建的頁巖巖石物理模型預測巖石的縱橫波速度，結合巖石的體積密度，計算頁巖氣儲層的彈性參數.

2.2 建模結果

2.2.1 不同影響因素下的巖石物理模板

為了識別高品質的頁巖氣儲層，可基于不同影響因素下的巖石物理模板特征，分析頁巖氣儲層的不同因素對“甜點區”敏感性彈性參數的影響.根據測井解釋結果，可設頁巖孔隙度的變化范圍為0.5%～6.5%，裂隙縱橫比變化范圍為0.0006～0.0066，石英礦物體積分數從20%增加到70%，黏土礦物體積分數則相對從60%減少到10%，同時方解石礦物體積分數和長石礦物體積分數分別設為10%和7%，有機碳含量取平均值，體積分數約為3%，裂隙含量設為定值，占孔隙度的1.5%.

圖8a是不同的孔隙度和礦物組分影響下剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積的巖石物理模板，此時裂隙縱橫比保持定值.結果顯示隨著孔隙度的增大，剪切模量、密度以及拉梅常數和密度的乘積都隨之減小，隨著石英含量的增大和黏土含量的相對減小，剪切模量和密度有增大的趨勢，拉梅常數和密度的乘積變化不明顯.圖8b是不同的裂隙縱橫比和礦物組分影響下，剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積的巖石物理模板，此時孔隙度保持常數.隨著裂隙縱橫比的增大，剪切模量和拉梅常數和密度的乘積都隨之增大，密度有略增大的趨勢.圖8c是不同的裂隙縱橫比和孔隙度影響下，剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積的巖石物理模板，此時礦物組分保持定值.隨著孔隙度的增大，剪切模量、密度和拉梅常數和密度的乘積均減小，而隨著裂隙縱橫比的增大，三者均隨之增大.

圖8 不同影響因素下的彈性參數巖石物理模板(a) 在孔隙度和礦物組分的影響下巖石物理模板； (b) 在裂隙縱橫比和礦物組分的影響下巖石物理模板； (c) 在孔隙度和裂隙縱橫比的影響下巖石物理模板.Fig.8 The rock physics template by elastic parameters under different influencing factors(a) The effect of porosity and mineral component on the rock physics template; (b) The effect of crack aspect ratio and mineral component on the rock physics template; (c) The effect of porosity and crack aspect ratio on the rock physics template.

2.2.2 三維巖石物理模板

根據2.2.1頁巖巖石物理模板設置的參數，結合不同影響因素下的彈性參數構建三維巖石物理模板，如圖9所示.

圖9a是在孔隙度、裂隙縱橫比及礦物組分影響下的剪切模量-密度-泊松比的三維巖石物理模板.隨著孔隙度的增大，剪切模量、密度及泊松比都具有減小的趨勢.隨著石英含量的增加，黏土含量的相對減小，剪切模量和密度隨之增大，而泊松比減小.隨著裂隙縱橫比的增大，剪切模量、密度及泊松比都具有增大的趨勢.圖9b是在孔隙度、裂隙縱橫比及礦物組分影響下的剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積的三維巖石物理模板.隨著孔隙度的增大，剪切模量、密度以及拉梅常數和密度的乘積都隨之減小.隨著石英含量的增大和黏土含量的相對減小，剪切模量和密度有增大的趨勢，拉梅常數和密度的乘積變化不明顯.隨著裂隙縱橫比的增大，剪切模量和拉梅常數和密度的乘積隨之增大，密度變化不明顯.

圖9 不同影響因素下的三維巖石物理模板(a) 在孔隙度、裂隙縱橫比及礦物組分影響下的剪切模量-密度-泊松比的巖石物理模板； (b) 在孔隙度、裂隙縱橫比及礦物組分影響下的剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積的巖石物理模板.Fig.9 3D rock physics template under different influencing factors(a) The effect of porosity, crack aspect ratio and mineral component on μ-ρ-υ rock physics template; (b)The effect of porosity, crack aspect ratio and mineral component on μ-ρ-λ ρ rock physical template.

3 測井數據校正三維巖石物理模板

本文針對頁巖氣儲層建立了基于有機碳含量和脆性敏感的巖石物理模板，在利用圖板對儲層“甜點區”進行定量預測之前，需要利用測井數據對模板進行校正，從而獲得符合實際儲層的巖石物理模板，進而在圖板的儲層參數(文中指孔隙度、石英含量及裂隙縱橫比)范圍內，對儲層相關參數進行定量的預測.

如圖10給出校正后三維巖石物理模板與測井數據的對比.圖10a和10b是剪切模量-密度-拉梅常數和密度的乘積巖石物理模板與測井數據的對比情況，色標是測井數據的孔隙度和有機質含量.對比測井數據和模板，結果顯示二者的一致性較好，測井數據的孔隙度分布與模板的變化趨勢一致，且高孔隙度的數據點對應高的有機質含量.同時高的有機碳含量具有較高的剪切模量和較低的拉梅常數和密度的乘積，以及低的密度，較高的石英含量.圖10c是剪切模量-密度-泊松比巖石物理模板與測井數據的對比情況，色標是脆性指數.圖中可知脆性較高的數據點泊松比較低，且對應高的有機質含量和孔隙度.因此基于該模板可對儲層孔隙度、石英含量以及裂隙縱橫比進行預測.

圖10 三維巖石物理模板與測井數據(a) 色標為孔隙度； (b) 色標為有機碳含量； (c) 色標為脆性指數.Fig.10 3D rock physics template and log data(a) The color bar is porosity; (b) The color bar is TOC; (c) The color bar is brittleness index.

4 “甜點區”儲層參數地震定量預測

本文對工區一條過A、B和C井的測線進行目的層孔隙度、裂隙縱橫比及石英含量的定量預測.過A井目的層深度為3702～3731 m，厚度為28.9 m，過B井目的層深度為4332～4367 m，厚度為35.5 m，過C井目的層深度為2239～2272 m，厚度為32 m.首先提取反演得到的縱波阻抗、橫波阻抗和密度，得到該測線的縱波阻抗、橫波阻抗和密度二維剖面(圖11)，根據縱波阻抗、橫波阻抗和密度計算剪切模量、泊松比、拉梅常數和密度的乘積，得到該測線的剪切模量、泊松比、拉梅常數和密度的乘積二維剖面(圖12).由圖12(a—c)可知，目的層具有低拉梅常數和密度的乘積(18～30 GPa·g·cm-3)、低泊松比(0.18～0.22)和較高的剪切模量(13～18 GPa)的特點，這些參數在橫向上連續性較好.

圖11 目的層過井二維測線地震反演剖面(a) 橫波阻抗反演結果； (b) 縱波阻抗反演結果； (c) 密度反演結果.Fig.11 Target layer profile of the seismic inversion results of crossing-well 2D test line(a) S-wave impedance inversion results; (b) P-wave impedance inversion results; (c) Density inversion results.

圖12 目的層過井二維測線地震反演剖面(a) 拉梅常數和密度的乘積反演結果； (b) 剪切模量反演結果； (c) 泊松比反演結果.Fig.12 Targe layer profile of the seismic inversion results of crossing-well 2D test line(a) λ ρ inversion results; (b) μ inversion results; (c) υ inversion results.

基于前述提出的優質頁巖儲層參數三維巖石物理模板，結合儲層地震反演獲取的密度、剪切模量、泊松比、拉梅常數和密度的乘積，開展對比分析，基于模板的儲層參數范圍，進行孔隙度、裂隙縱橫比和石英含量的預測.對數據點與模板邊界差距較大的情況按非儲層處理.如圖13給出了三維巖石物理模板預測的儲層孔隙度、裂隙縱橫比和石英含量的二維剖面和由彈性參數得到的脆性指數二維剖面，結果顯示目的層的孔隙度變化范圍是3～7%之間，且過A和B井的目的層孔隙度要高于過C井目的層孔隙度.目的層的整體裂隙縱橫比較低，連通性好，裂隙發育，而C井裂隙縱橫比較差.整個目的層的石英礦物含量較高，且過A和B井的目的層石英含量要高于過C井目的層的石英含量，同時圖13d可以看出過A和B井的目的層脆性指數要高于過C井目的層的脆性指數，目的層的整體脆性較高.綜上所述，目的層橫向連續性好，優質頁巖儲層具有高孔隙度、高脆性(脆性礦物含量高)、裂隙縱橫比小的特點，且A和B井目的層要優于C井.

圖13 三維巖石物理模板預測過A、B和C井的二維剖面(a) 孔隙度； (b) 裂隙縱橫比； (c) 石英含量； (d) 脆性指數.Fig.13 The predicted 2D profile by 3D rock physics templates crossing the wells A, B and C(a) Porosity; (b) Crack aspect ratio; (c) Quartz content; (d) Brittleness index.

利用上述方法可以得到工區約180 km2的三維地震預測結果.如圖14給出了工區龍馬溪組底部-五峰組的中間切片三維頁巖儲層孔隙度、石英含量、脆性指數和裂隙縱橫比的預測結果.結果顯示B井所處的區域目的層孔隙度、脆性指數以及石英含量最高，A井附近儲層的預測結果參數次之，C井儲層預測結果最差.B井附近儲層裂隙縱橫比較小，A井附近儲層裂隙縱橫比次之，C井裂隙縱橫比略大.圖15是TOC含量的三維預測平面分布，通過前文得出的TOC含量和孔隙度之間的擬合關系換算得到.結果顯示TOC 含量較為發育，B井屬于優質氣井，TOC含量高，A井次之.在產氣報告中，A井屬于高產井，初產氣量為20.56(萬方/天)，B井初產氣量是10.5(萬方/天)，C井初產量為3.3(萬方/天).綜合分析得出的結論，B井的儲層優于A井附近的儲層，而B井的初產氣量低于A井的產氣量，這可能是由于壓裂工藝對頁巖氣產量的明顯影響.整體而言，目的層預測結果與實際情況基本一致，高孔隙度、高脆性(脆性礦物含量高)、裂隙縱橫比小可有效指示優質儲層，工區的甜點有利區分布，主要集中于西北方向.

圖14 “甜點區”關鍵參數平面分布(a) 孔隙度; (b) 石英含量; (c) 脆性指數; (d) 裂隙縱橫比.Fig.14 The map distribution of key parameters of “sweet spot”(a) Porosity; (b) Quartz content; (c) Brittleness index; (d) Crack aspect ratio.

圖15 TOC含量的三維平面分布Fig.15 3D map distribution of TOC content

5 結論

本文對研究工區的頁巖氣儲層進行了巖石物理特征分析，在礦物組分和有機質碳含量的關系中，隨著測井深度增加，石英礦物含量與有機質含量具有較好的正相關性，黏土礦物含量與有機質含量具有負相關性，即高有機碳含量的儲層對應石英含量高、黏土含量低.在分析有機質和脆性的參數關系中，綜合評價認為優質頁巖氣儲層具有高的有機碳含量(>3%)、低的拉梅常數和密度的乘積(18～30 GPa·g·cm-3)、低泊松比(0.18～0.22)以及較高的剪切模量(13～18 GPa)，同時具有孔隙度高(3%～7%)、密度低(小于2560 kg·m-3)、儲層脆性高(脆性指數>50%)的特征.

根據頁巖氣儲層的物性和巖石物理特征，利用EIAS理論模型，分析礦物組分、孔隙度和裂隙縱橫比對優質頁巖氣儲層彈性參數的影響，進一步提出適合頁巖氣儲層描述的三維巖石物理模板.利用測井數據對構建的三維巖石物理模板進行校正，從而可對優質頁巖氣儲層的孔隙度、石英礦物和裂隙縱橫比進行定量預測.

基于研究工區的儲層地震數據，采用適用于優質頁巖儲層的三維巖石物理模板，實現了二維測線和三維地震資料的孔隙度、石英含量和裂隙縱橫比的定量預測.結果顯示，過三口井的目的層孔隙度變化與測井結果一致性好，且裂隙縱橫比小、石英含量高、目的層橫向連續性較好，預測結果與實際產氣情況基本一致.根據實際地層巖石物理特征構建的三維巖石物理模板，可較好地表征頁巖氣“甜點”，從而結合地震參數反演估算礦物含量、孔隙度及裂隙參數，進而有效地指示優質頁巖儲層分布.