川南深层页岩气储层含气量测井计算方法

颜磊,周文,樊靖宇,吴见萌,王辛

(1.成都理工大学能源学院,四川成都610059;2.中石化西南石油工程有限公司,四川成都610041;3.油气藏地质及开发工程国家重点实验室,成都理工大学,四川成都610059)

0 引 言

目前,很多学者和专家在页岩气勘探和开发实践中进行了大量的页岩气测井评价技术和方法研究,在页岩气测井识别、储层参数计算、可压裂性评价以及产能预测等方面取得了丰富的认识和成果[1-8]。但在页岩气含气量准确定量评价方面仍存在困难:①准确计算页岩储层的含水饱和度。许多石油公司沿用了适用于泥质砂岩地层的Simandoux或改进的Archie公式[9],但该类基于电法测井信息的方法难以满足岩石组分、孔隙结构及地层导电机理复杂的页岩地层含水饱和度计算。李军等[1]利用“四孔隙”模型估算游离气含量,仍无法避开电法测井对含水饱和度计算的影响。石文睿等[11]利用页岩气有机质背景值与页岩气层实测或计算的总有机碳含量比值,提出一种非电法测井信息计算页岩层含水饱和度方法,暂未考虑黏土组分中的束缚水含量以及总有机碳含量值计算偏差对含水饱和度计算精度的影响。张晋言等[12]利用体积密度与补偿中子曲线或视密度孔隙度与视中子孔隙度重叠提出一种非电法测井信息计算页岩层含水饱和度方法,暂未考虑页岩矿物组分变化对补偿密度与补偿中子测值的影响;②吸附气含量计算中温度、压力以及总有机碳含量等动态变化对地层吸附能力的影响分析及定量表征。钟光海等[9]研究了温度和总有机碳含量对兰格缪尔体积和兰格缪尔压力的影响并建立了校正模型,但隔离了兰格缪尔体积与兰格缪尔压力之间的内在关系。程超等[13]讨论了基于兰格缪尔等温吸附模型改进的单分子层吸附模型、多分子层吸附模型和基于波拉尼吸附势差的微孔填充模型进行吸附气含量计算方法,暂未考虑温度、压力以及总有机碳含量的校正。

本文在岩心实验分析的基础上,探索了饱和度测井计算方法以解决游离气含量计算难题,并分析了研究区页岩吸附能力与温度、压力以及总有机碳含量的动态变化规律,解决吸附气含量测井计算难题,建立了适用于川南地区深层的页岩气含气量测井计算方法。

1 页岩气储层测井响应特征

相对于普通页岩,页岩气储层的有机质丰度较高,吸附气含量大,具有一定孔隙和游离气。通过分析对比发现,富气层段的测井曲线响应具有“四高三低”特征,即相对高自然伽马、高声波时差、高电阻率、高铀含量及相对低密度、低中子、低无铀伽马。川南深层页岩气储层测井响应特征:①五峰组龙马溪组地层自然伽马值在150 API以上,明显高于普通泥岩。页岩气储层中含丰富的有机质,铀含量与有机质含量有一定的正相关关系,铀含量比普通泥岩高。②由于泥岩层的导电性较好,在地层剖面上该类地层一般表现为低透阻率,但富含有机质的页岩段由于导电性很差的干酪根或油气,其电阻率往往为高值。另外,因地层中含黄铁矿,导致部分层段的地层电阻率曲线呈指状降低形态。③由于有机质密度较小(接近于1 g/cm3),而普通黏土矿物的骨架密度大约2.7 g/cm3,因此,当地层中富含有机质时,就会使岩性密度减小。④一般情况下泥岩、页岩的声波时差随埋藏深度的增加而较小,但当地层富含有机质或油气时,由于干酪根或油气的声波时差远大于岩石骨架声波时差,因此,优质页岩气地层声波时差增加。⑤由于优质储层具有较好游离气含量,具有明显的“天然气挖掘效应”,优质页岩气储层补偿中子曲线数值减小。

2 页岩气储层含气量测井解释

影响页岩气储层含气量大小的因素较多,包括孔隙和裂缝发育程度、含气饱和度、地层压力、地层温度、总有机碳含量、干酪根类型、黏土类型等[14]。页岩气主要由吸附气和游离气组成。

2.1 游离气含量计算

游离气含量大小主要受有效孔隙度及含气饱和度影响,页岩地层复杂的矿物组分、孔隙结构和地层导电机制导致采用常规的电法测井资料的含水饱和度计算模型难以满足储层评价需要,亟待建立新的页岩地层含水饱和度计算方法。

2.1.1孔隙度

川南深层页岩孔隙度与黏土矿物含量、孔隙度测井曲线均具有良好的线性关系。可以选择对孔隙度敏感的声波时差和补偿中子曲线,同时考虑到黏土矿物含量的影响,建立适用于川南深层页岩储层的孔隙度测井计算模型

φ=0.32AC+0.04CNL-0.16Vsh-13.74

(R=0.94)

(1)

式中,φ为孔隙度,%;CNL为地层补偿中子测值,%;AC为地层补偿声波时差测值,μs/ft[注]非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同;Vsh为地层黏土含量,%。

2.1.2黏土含量

川南深层页岩气储层黏土矿物含量与孔隙度曲线的关系相对较好,利用三孔隙度曲线建立黏土矿物含量测井计算模型

Vsh=-0.27AC+3.44CNL+34.94DEN-48.85
(R=0.92)

(2)

式中,Vsh为地层黏土含量,%;DEN为地层补偿密度测值,g/cm3。

图1 川南深层页岩气储层饱和度与黏土、总有机碳含量关系图

2.1.3总有机碳含量

川南深层页岩地层总有机碳含量与自然伽马、铀曲线及声波时差等具有较好的相关关系,随着总有机碳含量的增加,其自然伽马增大、补偿密度和中子减小以及地层高铀特征明显,利用自然伽马能谱法和自然伽马与孔隙度曲线的多元回归法可以比较准确地计算川南深层页岩气总有机碳含量

TOC=0.082VK+0.028VTh+0.16VU-0.53

(R=0.95)

(3)

TOC=40.6-15.6DEN+0.013GR+0.009CNL
(R=0.91)

(4)

式中,TOC为总有机碳体积百分含量,%;VK为地层钾含量测值;VTh为地层钍含量测值;VU为地层铀含量测值;GR为地层自然伽马测值。

2.1.4含水饱和度

阿尔奇、西门度模型及改进模型求取页岩气储层含气饱和度,主要是使用测井电阻率、孔隙度等资料前提条件是黏土含量较低,以地层水导电为主。然而,页岩气储层中黏土含量较高,且存在黄铁矿之类的导电矿物,其导电机理不满足阿尔奇、西门度模型的要求,基于电法模型计算得到的含水饱和度准确度较低、误差较大。

页岩气储层孔隙分为无机孔隙和有机孔隙,无机孔隙包括黏土孔隙、脆性矿物孔隙和微裂缝,有机孔隙表面具有亲油性,不含束缚水,孔隙中为自生自储的天然气。对于页岩气储层,束缚水孔隙度与黏土含量呈现良好正相关关系,有效孔隙度与有机碳含量呈现高度正相关关系,在地下束缚水条件下,有机孔隙是页岩气储层有效孔隙主要来源,微裂缝和尺寸较大的粒间孔隙为次要来源[16]。川南深层页岩中,随着黏土含量增加,含水饱和度不断加大;有机质含量增加,含水饱和度不断减小(见图1),表明川南深层页岩储层饱和度主要受黏土含量与有机质含量双重因素影响,因此,建立了非电法的川南深层页岩储层饱和度计算模型

Sw=27.78-6.62TOC+0.86Vsh

(R=0.94)

(5)

×1井基于电法模型、非电法模型的处理结果对比如图2所示,阿尔奇模型、西门度模型与基于双重影响的饱和度模型在3 810 m以上非储层和差储层井段的差异相对较小;而3 810～3 852.5 m优质储层段,差异非常大,阿尔奇模型、西门度模型局部出现特低含气饱和度,与实际岩心分析不吻合,对测井解释造成一定假象,基于双重影响的饱和度模型绕开电阻率受导电矿物降低的影响,结合黏土、有机质混合润湿特征,考虑两者对饱和度的双重影响,得到较可靠的计算结果,与实际地质情况符合。

2.1.5页岩气储层游离气含量

为了便于直接比较游离气与吸附气含量,将游离气含量转换为与吸附气含量相同的单位。根据质量守恒定律和气体状态方程,建立游离气含量计算模型

图2 ×1井测井计算含水饱和度与岩心分析数据对比

(6)

(7)

式中,Fgas为地面条件下的游离气含量,m3/t;Vk为地面与井下条件下的游离气体积比,无纲量;p1、p2分别为井下和地面的压力,MPa;T1、T2为井下和地面的温度,K;Zg为气体偏差因子,无量纲;φ为储层孔隙度,%;Sw为含水饱和度,%。

2.2 吸附气含量计算

目前,大多采用兰格缪尔等温吸附模型开展页岩吸附气含量实验分析,进而在此基础上进行页岩吸附气含量的定量地质评价

(8)

式中,V为吸附体积,m3/t;VL为兰格缪尔体积,表征对气体的最大吸附能力,m3/t;pL为兰格缪尔压力,为吸附量达到VL一半时对应的压力,MPa;p为压力,MPa。

由于实验室分析的兰氏体积和兰氏压力是在特定样品和温度情况下得到,如果直接将该兰氏体积和兰氏压力应用于页岩吸附气含量测井定量评价中,会对吸附气含量测井计算结果造成较大误差。因此,只有在将兰氏体积和兰氏压力用测井参数进行定量动态表征后,方可将兰格缪尔等温吸附模型从实验室领域推广应用到测井解释领域[5-9,11,13,15]。

2.2.1温度影响校正

随着温度的增加,吸附气含量减小,兰氏体积和兰氏压力均呈指数规律减小,因此,反映最大吸附能力的兰氏体积的温度校正函数为

VL,t=F(T)×VL,0

(9)

式中,VL,0和VL,t分别为实验获得的兰氏体积和经过温度校正的兰氏体积,m3/t;F(T)为兰氏模型的温度校正函数, ℃。

由于实验室数据通常是在不同温度下获取的,因此需进行统一的温度校正,建立了兰氏模型的温度校正函数

F(T)=exp[4×(T-T0)]

(10)

式中,A为校正系数,常介于-0.016～-0.008之间;T0为页岩样品实验温度, ℃;T为地层温度, ℃。

根据川南深层页岩兰氏压力与兰氏体积的关系,随着兰氏体积的增加,兰氏压力也逐渐减小,二者呈一定的线性关系,建立川南深层页岩兰氏压力pL的温度校正函数为

pL=-1.427VL+9.179R=0.80

(11)

pL,t=PL,0×exp[B1×(T-T0)]

(12)

式中,pL为某温度下的兰氏压力,MPa;VL为某温度下的兰氏体积,m3/t;pL,0为实验获得的兰氏体积VL,0对应的兰氏压力,MPa;pL,t为经过温度校正的兰氏压力,MPa;B1为拟合系数。

2.2.2有机碳含量影响校正

实验分析数据表明,川南不同页岩样品在不同温度下,随着总有机碳含量的增加,兰氏体积增加,反映吸附能力随总有机碳含量增加而增强。但是在不同温度下,总有机碳含量与兰氏体积的关系曲线的斜率不同,表明其吸附能力随总有机碳含量增加而增加的速率不一样(见图3)。研究表明,利用温度校正模型将兰氏体积统一校正到实验温度后,川南不同页岩样品随着总有机碳含量的增加,兰氏体积增加,且表现为兰氏体积与总有机碳含量二者具有正相关关系(见图4),其关系式为

VL,0=-0.062TOC2+0.937TOCR=0.89

(13)

式中,TOC为地层总有机碳含量,%。

图3 川南页岩温度校正前TOC-VL关系

图4 川南页岩温度校正后TOC-VL关系

2.2.3地层压力影响

根据实验及兰氏模型表明,随着压力的增加,吸附气含量增加;当增大到一定程度,吸附气含量将达到最大,即兰氏体积。因此,计算页岩所在深度的地层压力很关键,伊顿法是计算地层压力的一种常用方法,它是基于地层的压实理论、有效应力理论和均衡理论,利用地区经验及测井资料建立起来的地层压力计算模型。伊顿法预测地层压力模型为

图5 ×2井龙马溪组五峰组页岩气测井评价成果图

(14)

式中,pp为地层压力,MPa;σv为垂向应力,MPa;σw为静液柱压力,MPa;C为压实指数,无量纲;Δt为实测声波时差,μs/ft;Δtn为压实线上声波时差,μs/ft。

2.2.4页岩气储层吸附气含量

根据兰格缪尔体积(VL)和兰格缪尔压力(pL)的多因素动态计算方法,结合研究区地层在纵向上温度、压力以及总有机碳含量动态变化的特征,建立基于兰格缪尔等温吸附模型的页岩吸附含气量动态测井解释模型

(15)

式中,Agas为地层吸附气含量,m3/t。

根据川南深层页岩气2个区块岩心分析数据与川南深层页岩气吸附气动态模型计算结果对比分析表明,吸附气含量平均绝对误差为0.07 m3/t,平均相对误差为7.8%。

3 现场应用

根据常规测井资料处理成果,综合录井显示及岩心分析数据,应用建立的页岩气储层含气量测井计算方法,综合评价×2井3 651.5～3 712.8 m段龙马溪组五峰组页岩气储层5层,累计厚度60.9 m,其中Ⅰ类气层视厚30.8 m,Ⅱ类气层视厚23.6 m,Ⅲ类气层视厚6.5 m,主要储层黏土矿物含量平均值为37.8%;脆性矿物含量平均值为52.3%;总有机碳含量平均值为4.1%,吸附气含量平均值为2.1 m3/t,游离气含量平均值为3.4 m3/t,总含气量平均值为5.5 m3/t,含气特征明显(见图5),测井计算的含气量与岩心分析吸附气含量、总含气量具有较好的一致性。其中3 703～3 708 m井段储层总含气量平均值为65 m3/t、总有机碳含量平均值为5.7%,以该层段为目标层开窗侧钻了X2HF水平井,压裂测试获得页岩气产量为21.45×104m3/d。

通过在川南威远荣县、荣昌永川地区龙马溪组五峰组深层页岩气10余口井的储层含气性测井评价结果分析表明,形成的深层页岩气储层含气量测井计算方法,能够解决川南深层页岩气储层评价要求,支撑了页岩气水平井目标优选和分段压裂方案优化。

4 结 论

(1)根据川南深层页岩储层饱和度主要受黏土含量与有机质含量双重因素影响,建立了基于双重影响因素的非电法的深层页岩储层饱和度计算方法,较好解决了川南深层页岩气储层含水饱和度测井计算难题。

(2)通过兰格缪尔体积和兰格缪尔压力与温度、压力以及总有机碳含量的内在关系,建立了兰格缪尔体积和兰格缪尔体积的多因素动态计算方法,结合研究区地层在纵向上温度、压力以及总有机碳含量动态变化的特征,建立了基于兰格缪尔等温吸附模型的页岩吸附含气量测井解释模型,较好解决了川南深层页岩气储层吸附气含量准确计算难题。

(3)在双重影响因素的非电法页岩储层饱和度计算方法和基于兰格缪尔等温吸附模型的页岩吸附含气量动态测井解释模型基础上,建立的川南深层页岩气储层含气性测井评价方法,能够准确、有效地进行川南深层页岩气储层含气性测井评价,取得了良好的地质应用效果。