引用本文
张文雅, 刘治恒, 郝晋美, 朱更更, 张春阳, 吴明松. 元素录井技术在鄂尔多斯盆地长7页岩油岩性识别中的应用[J]. 录井工程, 2023,34(4): 35-41.
ZHANG Wenya, LIU Zhiheng, HAO Jinmei, ZHU Genggeng, ZHANG Chunyang, WU Mingsong. Application of element logging technology to lithology identification of Chang 7 shale oil in Ordos Basin[J]. Mud Logging Engineering, 2023,34(4): 35-41.
Doi:10.3969/j.issn.1672-9803.2023.04.006  
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元素录井技术在鄂尔多斯盆地长7页岩油岩性识别中的应用
张文雅①, 刘治恒②,③, 郝晋美②,③, 朱更更②,③, 张春阳②,③, 吴明松②,③
①中国石油渤海钻探第二录井公司
②中国石油长庆油田公司勘探开发研究院
③低渗透油气田勘探开发国家工程实验室

作者简介：张文雅﹐高级工程师,1973年生,2004年毕业于华东石油大学资源勘查与勘探专业,现在中国石油渤海钻探第二录井公司从事地质综合研究工作。通信地址:062552河北省任丘市中国石油渤海钻探第二录井公司。电话:(0317)2701479。E-mail:zhangwenya@cnpc.com.cn

收稿日期: 2023-10-16
基金: 中国石油油气和新能源分公司项目“钻完井关键技术研究与现场试验”"(编号:KT2022-16-7)
摘要

随着鄂尔多斯盆地长7页岩油勘探获得重大突破,录井面临“岩性识别、储层分类、压裂选层”等诸多技术壁垒和挑战。如何准确地识别岩性是正确选择施工参数、确保钻井安全、提高油气勘探效率的重要保证。针对这些生产实际中存在的问题,元素录井技术能够提供定量化的数据快速准确识别岩性、辅助导向及压裂选层,是目前其他录井手段无法替代的。通过对长7页岩油全取心段的202个样本元素数据进行分析,优选特征元素,构建了元素曲线交会、特征图谱、SPSS软件判别分析3种识别岩性的方法。在长7页岩油应用直井17口、水平井35口,剖面符合率达90%以上,充分发挥了录井特色技术的优势,满足了现场生产需求。同时为水平井地质导向及有效储层钻遇率的提升提供了技术支撑。

关键词: 元素录井技术; 鄂尔多斯盆地; 长7段; 页岩油; 岩性识别
中图分类号:TE132.1 文献标志码:A
Application of element logging technology to lithology identification of Chang 7 shale oil in Ordos Basin
ZHANG Wenya①, LIU Zhiheng②,③, HAO Jinmei②,③, ZHU Genggeng②,③, ZHANG Chunyang②,③, WU Mingsong②,③
①No.2 Mud Logging Company,BHDC,CNPC,Renqiu,Hebei 062552,China
②Exploration and Development Research Institute of PetroChina Changqing Oilfield Company,Xi′an,Shaanxi 710018,China
③National Engineering Laboratory for Exploration and Development of Low Permeability Oil & Gas Fields,Xi′an,Shaanxi 710018,China
Abstract

With significant breakthroughs in the exploration of Chang 7 shale oil in Ordos Basin,mud logging is faced with many technical barriers and challenges such as lithology identification,reservoir classification and interval selection for fracturing,etc. How to accurately identify lithology is an important guarantee for selecting construction parameters correctly,ensuring drilling safety,and improving oil and gas exploration efficiency. In view of the problems existing in production practice,element logging technology can provide quantitative data to quickly and accurately identify lithology,assist in guiding and interval selection for fracturing,which is currently irreplaceable by other mud logging means. By analyzing the element data of 202 samples from the full cored interval of Chang 7 shale oil,the characteristic elements were optimized,and three methods for identifying lithology were constructed,namely,element curve crossplot,characteristic spectrum and SPSS software discriminant analysis. The methods were applied to 17 vertical wells and 35 horizontal wells in Chang 7 shale oil,with a profile coincidence rate of more than 90%,giving full play to the advantages of characteristic technology of mud logging and meeting the needs of on-site production. At the same time,they provide technical support for horizontal well geosteering and effective reservoir drilling rate improvement.

Keyword: element logging technology; Ordos Basin; Chang 7; shale oil; lithology identification
0 引言

鄂尔多斯盆地长7段地层由于强烈的构造活动引起湖盆快速扩张, 形成了大范围的深水沉积, 发育了大规模的深湖-半深湖相泥页岩层, 加上多期的火山活动产生的火山灰沉积物, 致使鄂尔多斯盆地长7段地层岩性十分复杂, 其最大特点是页岩与薄夹层砂岩呈频繁互层沉积, 除了常见的石英、长石、伊利石等陆源碎屑矿物外, 还含有大量的有机质与黄铁矿、火山灰质及少量自生矿物碳酸盐岩等[1]。从岩性组合特征来看, 长7段湖相泥页岩层主要发育砂岩-泥页岩互层与厚层状泥页岩层两种地层组合类型, 其中厚层状泥页岩层中的薄砂岩夹层是页岩油勘探的重要“ 甜点” , 但其展布规律复杂, 对比性较差, 岩性识别较为困难[2, 3]。

传统的人工岩性识别分为实物观察和镜下鉴定两种方法。实物观察作为现场的第一手资料, 对定名人员的地质经验要求较高, 加之快速钻井造成的岩屑细小甚至呈粉末状, 以及现场人员的经验存在差异, 可能会造成岩性的误判; 镜下鉴定则是通过岩屑组成成分定性描述地层岩性, 虽然较为精准, 但工序复杂, 对人员、设备要求较高, 鉴定周期长, 现场应用受限。元素录井技术能够定量化提供不同岩石所包含的元素数据, 从而快速、准确识别岩性, 辅助导向及压裂选层, 为油气显示的发现, 测井、测试及综合研究等勘探开发决策提供可靠依据[4]。

1 元素录井技术
1.1 技术原理

元素录井技术是建立在岩石地球化学和X射线荧光分析两项成熟理论基础上的一项新技术。岩石地球化学是以地壳广泛存在的岩石作为研究对象, 结合地球化学中元素基本理论, 揭示不同岩石中各类矿物所包含的主量元素和微量元素; X射线荧光分析是利用X射线激发待测样品中的原子, 使之产生荧光（次级X射线）, 通过测量不同次级X射线的强度与元素的一一对应关系, 进行样品的化学成分分析, 从而得出样品的矿物含量及其纵向变化趋势的一种方法。元素录井技术通常可以检测14种主量元素和20种微量元素[5]。

1.2 沉积岩中元素特征

地壳由岩石组成, 岩石由矿物组成, 矿物由化学元素集合组成, 地壳上有数百种岩石, 数千种矿物, 近百种元素。岩石类型是多种多样的, 组成岩石的化学成分也是复杂多变的, 而这些化学成分含量又因沉积物类型不同会有较大差别, 例如砂岩富含硅（Si）、钠（Na）元素, 泥岩富含铝（Al）、铁（Fe）元素, 碳酸盐岩富含钙（Ca）、镁（Mg）元素等。因此, 当矿物的化学成分比较稳定时, 其元素的百分含量基本保持不变, 这是利用元素含量判别矿物种类的前提条件[6]。

2 长7段岩性特征
2.1 分层特征

长7页岩油段从底部长73亚段到长71亚段, 岩性从高自然伽马泥页岩到致密砂岩呈规律性变化, 具有纵向上岩性变化快、非均质性强, 横向上不连续的特殊性。其中, 长73亚段发育优质湖相黑色泥页岩夹薄层灰色粉-细砂岩, 底部发育特征明显的灰黄色凝灰岩等火山碎屑岩; 长72亚段泥质含量逐渐减少, 发育暗色泥岩夹不等厚灰色泥质粉-细砂岩、灰绿色细砂岩; 长71亚段主要以灰色细砂岩为主夹薄层暗色泥岩（表1）。根据研究区沉积背景以及前人研究成果, 长7页岩油段岩性主要分为砂岩、泥岩、页岩、凝灰岩4大类[7]。

表1 延长组长7-长8段分层岩性特征
2.2 元素特征

元素测试结果表明, 不同的岩性表现出的元素含量有所不同。长7段砂岩富Si、Na, 平均含量为54.38%、1.41%; 泥岩富Al、Fe, 平均含量为16.84%、10.34%; 页岩呈富P、S、Fe特征, 平均含量为0.31%、1.81%、10.60%, 相对贫Al, 平均含量为12.91%; 凝灰岩类含更高的Si、K, 平均含量达66.3%、2.98%, 较低的Fe、Ti, 平均含量仅为2.97%、0.24%（图1）。长7段优质烃源岩富含P、S、Fe, 岩石化学组成特征反映出其发育于富营养的还原环境, 具有非常好的生烃条件[8]。

图1 长7页岩油段不同岩性元素平均含量统计

2.3 岩电组合特征

基于长7段不同岩性元素及其地质意义, 结合电性组合特征对长7段岩性进一步识别, 主要有以下5类岩性。细砂岩具有高Si元素含量及富集于砂岩储层的Na、Mn元素, 电性上具有高地层电阻率（Rt）、高密度（DEN）, 中-低自然伽马（GR）、光电吸收截面指数（PE）、声波时差（AC）、补偿中子（CNL）的特征; 暗色泥岩具有高Al、Fe元素含量, 电性上具有中GR、PE、AC、CNL和低Rt、DEN的特征; 碳质泥岩具有高Fe、S、P元素含量, 电性上具有中-高GR、Rt、PE、AC、CNL和低DEN的特征; 黑色页岩（高含烃）具有比碳质泥岩更高的S、P元素含量, 电性上具有高GR、PE、AC、CNL, 中-高Rt, 低DEN的特征; 凝灰岩具有高Si、K元素含量, 电性上具有中GR、AC、CNL和低Rt、PE、DEN的特征[9, 10]（表2）。

表2 长7段取心井岩性与电性特征对应表
3 岩性识别方法

通过分析区域岩性特征, 结合前人研究结果, 在地层对比的基础上, 分析总结长7全取心段202个样本的元素数据及其地质意义, 优选出Al、Si、Mg、P、S、K、Ca、Ti、Fe、Mn共10种特征元素, 运用多种分析方法实现岩性的精细定名。下面介绍3种应用元素识别岩性的方法。

3.1 曲线交会

在长7页岩油段优选特征元素及其比值作为岩性变化的标志。选择最能代表泥质和砂质含量的Si、Al元素和Mn/Fe、Al/Si元素比值进行曲线交会, 可以定性反映岩性及其砂质、泥质成分的变化情况, 正交会为砂岩, 负交会为泥岩, 交会幅度代表岩性纯度, 幅度越大表示岩性越纯; 选择泥页岩的特征元素Fe、S、P进行叠合交会, 能反映泥岩中高Fe、碳质泥岩中高S、页岩中高P的明显特征（图2）。在采用曲线交会的同时考虑了多种元素的变化特征, 更加直观、快捷, 作为辅助手段在录井现场可以快速判断岩性变化, 使岩性识别准确率得到明显的提高, 在水平井段还能快速掌握有效储层的钻遇情况[11]。

图2 CY 1井元素录井综合图

3.2 特征图谱

通过10种优选的特征元素制作不同岩石类型的特征图谱, 由图3可见, 每种岩性均有相对明显的特征元素, 可以作为岩性识别的另一种依据。从长7段不同岩石类型元素平均含量（表3）看, Si作为主量元素的量级较大（图3a）, 分别放大量级较小的Ca、Mg、K、Fe（图3b）及P、S、Mn、Ti元素（图3c）的纵坐标比例, 元素图谱特征表现更为明显。细砂岩在图谱中表现为高Si、Ti, 低Fe、S的特征; 碳质泥岩表现为高S、低Si的特征; 黑色页岩表现为高P、次高S的特征; 暗色泥岩多数表现为介于细砂岩和碳质泥岩之间的元素特征; 而凝灰岩表现为5种岩性中最高Si, 最低Fe、Ti含量的特征[12]。

表3 长7段不同岩石类型元素平均含量 单位：%

图3 长7段不同岩石类型特征图谱

3.3 SPSS软件判别分析

SPSS是集数据录入、整理、分析功能于一身的数学统计软件。判别分析是SPSS软件中常用的一种判别和分类的多元统计方法, 基本原理是利用已知分类样本的数据信息, 寻找出该样本的客观分类规律, 将待判别的对象与已知类型进行类比, 根据最大隶属原则以确定待判对象归属类别[13]。

3.3.1 图板识别

前文所述方法对5种岩性能够进行较好的分类, 然而由于细砂岩与泥质粉砂岩中元素含量仅有较小的区分, 无法得到较好的体现。通过收集总结6类岩性（泥质粉砂岩、细砂岩、暗色泥岩、碳质泥岩、黑色页岩、凝灰岩）特征元素数据, 尝试应用SPSS软件进行判别分析, 得出函数F1和函数F2两个综合指标, 根据这两个函数建立长7页岩油岩性识别二维图板。从图板上看, 相同岩性聚集度较高, 而不同岩性间分区明显, 虽然细砂岩与泥质粉砂岩还是略有重叠, 但是整体上分区明显, 最终实现了6类岩性的识别（图4）。在实际应用过程中, 对任何一个已知10种特征元素未知岩性的样品数据, 均可以通过以下模型计算函数F1和函数F2的值, 在二维图板上进行投点, 得出岩石类型。

F1=-0.426Mg-0.094Al+0.301Si-0.251P+0.413S-0.174K+0.628Ca+0.336Ti-21.455Mn-0.649Fe-9.531

F2=-4.825Mg+0.068Al+0.120Si+1.165P+2.341S+1.635K+0.451Ca-2.291Ti+15.374Mn+0.322Fe-8.950

图4 长7页岩油岩性识别二维图板

3.3.2 解释模型建立

有时在图板上会存在分类不理想, 不能明确待评价样品具体分类的问题, 就要应用Fisher线性判别建立差别准则进行分类。根据10种特征元素在不同岩性上的分类函数系数（表4）, 建立6种岩性的判别模型。对已知元素数据未知岩性的样品, 将特征元素代入以下Fisher线性判别式函数计算出F函数值, 然后进行比较, 判别函数值最大的就是岩性所属的类别。这种方法避免了人工识别岩性的多解性和个别图板投点的交叉性, 实现了对长7页岩油岩性的自动、快速判别。

表4 10种特征元素在不同岩性上的分类函数系数

Fisher线性判别式函数：

F细砂岩=7.933Mg+0.857Al+8.003Si-26.221P+50.751S+7.989K+25.412Ca+56.714Ti-351.738Mn+1.372Fe-288.249

F泥质粉砂岩=-9.657Mg+3.375Al+8.490Si-31.850P+64.087S+18.016K+32.872Ca+47.717Ti-338.173Mn+2.342Fe-363.775

F暗色泥岩=-17.704Mg+3.684Al+7.035Si-30.720P+59.357S+21.025K+27.887Ca+32.652Ti-195.454Mn+6.851Fe-301.828

F黑色页岩=-60.637Mg+2.046Al+8.554Si-5.329P+72.015S+31.086K+28.569Ca+39.029Ti-38.111Mn+8.354Fe-378.185

F碳质泥岩=-23.373Mg+4.442Al+6.441Si-30.205P+80.145S+26.164K+29.349Ca+15.325Ti-118.034Mn+9.193Fe-341.633

F凝灰岩=-31.172Mg+2.750Al+10.536Si-30.779P+69.504S+22.432K+35.812Ca+29.616Ti-397.366Mn+0.410Fe-444.872

4 应用实例

以上3种不同的岩性识别方法, 在长7页岩油段直井17口、水平井35口共52口井应用, 剖面符合率达90%以上, 充分发挥了元素录井特色技术的优势。

根据优选出的特征元素纵向的变化及曲线交会, 可以较为准确地识别前文所提及的5种岩性。以CY 1井井段2 020.70~2 022.95 m为例, 单独的Si、Al元素交会为砂岩, 原岩屑定名为泥质粉砂岩, 而元素比值Mn/Fe与Al/Si交会砂质含量并不明显, 最终定名为碳质泥岩; 在长73亚段底部井段2 053.95~2 055.70 m具有更高的Si和更低的Fe、Ti及Al/Si特征, 定名为凝灰岩（图2）。

SPSS软件识别岩性的剖面道（图2）, 与录井剖面对比具有较强的一致性, 两者的剖面符合率高达95%; 在井段2 020.70~2 022.95 m、2 053.95~2 055.70 m通过计算函数F1和函数F2的值在二维图板上进行投点, 以及Fisher线性判别式函数判别结果分别为碳质泥岩、凝灰岩, 充分展示了应用SPSS判别分析识别岩性的准确性（表5）。

表5 CY 1井长7段元素识别岩性数据
5 结论

准确识别地层岩性是录井行业的基础工作, 同时也为安全、快速钻进提供了正确选择施工参数的依据。元素录井技术作为近年来兴起的一项新技术, 所能提供的地质信息极为丰富, 除解决井筒岩屑混杂、录井分析样品代表性差等随钻识别岩性的棘手问题外, 也为后续地质研究、储层的评价、工程参数的优选提供了一定依据。

（1）通过统计大量元素录井分析数据, 对已钻井进行录井、测井响应特征的总结, 运用曲线交会、特征图谱、SPSS软件判别分析3种识别岩性的方法, 解决了长7页岩油段岩性识别的问题, 为储层分类、水平井地质导向及有效储层钻遇率的提升提供了一定的技术支撑。

（2）应用元素识别岩性必须强调区域性, 针对各类沉积岩分析有其特殊的复杂性以及多解性。在实际应用过程中, 应分区域、分地层建立各种岩石主要特征元素数据库和岩性变化元素理论剖面, 以便更加及时、准确地识别岩性。

编辑 王丙寅

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