司马立强，高峰，闫建平 （西南石油大学资源与环境学院，四川 成都610500）

张凤生 （西南石油大学资源与环境学院，四川 成都610500中国石油测井有限公司油气评价中心，陕西西安710021）

梁晓宇 （中石油青海油田分公司勘探开发研究院，甘肃 敦煌736200）

川东北地区大安寨段地层取心分析和试油资料表明，研究区储层为特低孔低渗致密储层，只有裂缝发育的井段才有油气产生。这类裂缝发育程度有限、孔隙度很低的孔隙－裂缝型储集层，对测井技术要求很高，应用效果较差［1］。目前常规的复杂岩性分析程序均是采用岩性孔隙度测井曲线交会图技术确定矿物体积分数和孔隙度［1～3］，研究区特低孔隙度特征导致岩性孔隙度测井数据确定孔隙度误差较大，矿物体积分数计算很难准确。而研究人员提出的新的测井解释方法，如基于岩心分析的多元统计方法、神经网络方法等在勘探开发早期岩心资料有限时应用效果不佳［4］。近年来针对复杂岩性地层提出的最优化测井解释则是把众多信息综合成一个多维信息复合体，应用最优化数学方法进行多维处理，求出该复合体的最优解，无论程序调试还是资料处理，均远比常规分析程序复杂得多［5，6］。针对研究区储层特点，笔者在传统的双矿物测井解释模型的基础上提出改进的双矿物模型，利用对岩性敏感的深侧向电阻率曲线确定砂岩和灰岩相对体积分数，使用混合矿物骨架值计算基质孔隙度。这种改进的双矿物测井解释模型计算出的岩性剖面和基岩孔隙度与录井描述岩心和岩心物性分析孔隙度符合较好，提高了解释精度，且利用该模型编制的测井解释程序操作简单，降低了解释工作的难度。

1 储层基本特征

1．1 岩性特征

从川北凹陷至大巴山前缘带，大安寨段岩性由泥岩和介壳灰岩过渡到含介壳的粉砂岩［7］。研究区位于川北凹陷内，据钻井资料显示该区大安寨段地层主要发育有泥岩、页岩与泥灰岩、粉砂岩、细砂岩，局部发育介壳灰岩，其中储层段岩性以介壳灰岩为主［8］。

1．2 物性特征

根据该区6口井的96块岩心样品物性分析孔隙度和渗透率统计，可知储层的岩心孔隙度主要分布在1%～3%之间，平均值为1．89% （图1）；渗透率主要分布在0．01～0．1mD，平均值为0．1788mD（图2），研究区储层属于特低孔低渗致密储层。

图1 大安寨岩心孔隙度频率分布直方图

图2 大安寨岩心渗透率频率分布直方图

1．3 储集空间类型

孔隙空间是储集岩的重要组成部分之一［9］。根据岩心、薄片分析资料 （图3）表明大安寨储集空间以微裂缝为主，其次为溶蚀孔隙。

1．4 孔喉结构特征

研究区19块样品压汞分析资料 （图4）表明，孔隙排驱压力pd大于10MPa；饱和度中值压力pc50普遍大于20MPa；毛细管压力曲线形态表明分选好，孔隙喉道集中程度较高。压汞样品最大孔隙喉道半径小于0．075μm；中值半径小于0．0375μm。整体而言，大安寨段储层渗流能力均较差。

图3 Y2井粉晶介屑灰岩微裂缝

图4 Y6井大安寨段压汞分析

通过以上分析可知，研究区岩性复杂，储层属于特低孔低渗微孔隙－微裂缝储层，利用岩性孔隙度测井曲线难以准确确定基岩孔隙度及矿物含量。因此在建立研究区地层测井解释模型时应考虑研究区储层岩性复杂、孔隙结构复杂、孔隙度特低等特征，这样才能全面准确评价该地区储层特点。

2 常规双矿物模型

常规的双矿物模型采用含水泥质双矿物岩石模型，可任选两种孔隙度测井曲线组合，确定岩石矿物成分和孔隙度。图5为密度孔隙度（Фd）－中子孔隙度（Фn）交会三角形示意图，由上往下石英、方解石、白云石、硬石膏4个矿物点（C1、C2、C3、C4）与水点（C0）依次构成3个三角形 （△1、△2、△3）。标准四矿物解释法，就是资料点落在哪个三角形内，就按哪个三角形的矿物解释。指定双矿物解释法，不论指定哪两种矿物，都应分别填成矿物1和矿物2的参数，都按△1解释。对Фd－Фn交会图，按含水泥质双矿物岩石体积物理模型，其响应方程为：

式中：Фe为有效孔隙度，1；φsh、φc1、φc2分别为泥质、第1种矿物、第2种矿物体积分数，1；ρb、ρf、ρc1、ρc2分别为测井、岩石内流体、第1种矿物、第2种矿物的密度，g／cm3；Фnl、Фnf、Фnsh、Фnc1、Фnc2分别为测井、岩石内流体、泥质、第1种矿物、第2种矿物的中子孔隙度，1。

由以上分析可知，利用传统双矿物模型计算孔隙度和确定矿物成分，至少需要两条孔隙度曲线，当基岩孔隙度比较低，资料点落在接近于骨架值附近时，组成的三角形接近于直线，此时利用传统双矿物模型计算基岩孔隙度误差较大，且很难准确计算矿物成分。

3 改进双矿物模型

3．1 理论依据

据研究区X衍射资料分析元素质量分数与常规测井曲线交会 （图6）分析可知，钙元素质量分数w（Ca）与深侧向电阻率（ρlld）相关性较好，研究区电阻率高值均由灰岩或钙质引起。研究区岩性复杂，储层基质孔隙度低，非均质性极强，测井曲线影响因素较多，为了抓住储层的主要规律，笔者在传统双矿物模型的基础上提出改进的双矿物测井解释模型，利用对岩性敏感的深侧向电阻率曲线确定矿物体积分数。

图5 Фd－Фn交会三角形示意图

图6 X衍射分析ρlld－w （Ca）交会图

3．2 改进的双矿物模型实现过程

首先，采用深侧向电阻率测井值计算出第1种矿物的相对体积分数：

式中：φ1为第1种矿物相对体积分数；ρmix、ρ1、ρ2分别为混合矿物、第1种、第2种矿物的深侧向电阻率，Ω·m。

其次，根据计算出的矿物相对含量，按体积物理模型计算出混合矿物骨架值Δtma：

式中：Δtma1、Δtma2分别为第1种矿物、第2种矿物的声波骨架值，μs／ft。

最后，根据混合矿物骨架值，利用单矿物模型计算基质孔隙度：

式中：Δt、Δtf、Δtma、Δtsh分别为地层声波时差测井值、流体、骨架矿物及泥质的声波时差，μs／ft。

改进的双矿物模型利用对岩性敏感的深侧向电阻率测井曲线确定矿物体积分数，有效地提高了测井曲线利用率。

3．3 实际测井资料应用

利用Fortran语言编写改进后的双矿物模型处理框架，并挂接在Forward平台下。实际处理过程中，在定性识别岩性和储层的基础上，排除泥质、裂缝、井径等非岩性因素的影响，选择合适的参数和骨架值，利用上述模型对研究区测井资料进行处理。

图7为应用上述方法处理的研究区A2井测井解释成果图，在3918．5～3925．5m井段，测井计算孔隙度与岩心分析孔隙度基本一致；应用改进后的双矿物模型计算研究区大安寨段矿物体积分数和基质孔隙度准确度更高，与地质录井结果符合较好，能较准确地反映实际地层特征。

图7 A2井测井解释成果图

由以上分析可知，对于研究区岩性变化较大的复杂层段，利用传统的双矿物模型使用岩性孔隙度曲线确定矿物含量效果较差，改进的双矿物模型则优选对岩性敏感的测井曲线确定矿物体积分数，比传统的双矿物模型更实用；并且基于该模型编制的软件简单、易操作，降低了解释工作的难度。

4 结论与认识

1）研究区大安寨段微孔隙－微裂缝型致密储层，使用改进的双矿物模型，优选对岩性敏感的深侧向电阻率测井曲线确定两种矿物相对体积分数，能准确地计算岩石成分和基质孔隙度。

2）经过岩屑录井和取心物性分析结果对比，改进的双矿物模型确定的矿物体积分数和孔隙度精度较高，适用于对特低孔渗微孔隙－微裂缝致密型储层进行定量评价。

［1］洪有密 ．测井原理与综合解释 ［M］．东营：中国石油大学出版社，2008．309～311．

［2］雍世和，张超谟 ．测井数据处理与综合解释 ［M］．东营：中国石油大学出版社，2007．313～319．

［3］司马立强，疏壮志 ．碳酸盐岩储层测井评价方法及应用 ［M］．北京：石油工业出版社，2009．107～108．

［4］杨宇，康毅力，康志宏 ．多矿物测井解释模型及其在砂泥岩地层测井解释中的应用 ［J］．新疆地质，2006，24（4）：441～446．

［5］雍世和，孙建孟，毕卓新 ．用最优化方法评价复杂岩性储集层 ［J］．测井技术，1988，12（4）：18～28．

［6］张丽艳 ．砂砾岩储层孔隙度和渗透率预测方法 ［J］．测井技术，2005，29（3）：212～215．

［7］李军，陶士振，汪泽成，等 ．川东北地区侏罗系油气地质特征与成藏主控因素 ［J］．天然气地球科学，2010，21（5）：58～60．

［8］马如辉 ．利用层序地层学方法预测川东北大安寨段介屑滩分布 ［J］．天然气工业，2005，25（2）：58～60．

［9］方少仙，侯方浩 ．石油天然气储层地质学 ［M］．东营：石油大学出版社，1998．124．