湘中地区海相页岩气资源潜力评价方法及参数选取

2012-01-04步少峰马若龙袁海锋吴昌荣

成都理工大学学报（自然科学版） 2012年2期

步少峰马若龙袁海锋吴昌荣

（油气藏地质及开发工程国家重点实验室（成都理工大学），成都610059）

Curtis（2002），张金川（2003，2008）等将页岩气定义为：“主体位于暗色泥页岩或高碳泥页岩中，以吸附或游离状态为主要存在方式的天然气，在页岩气藏中天然气也存在于夹层状的粉砂岩、粉砂质泥岩、泥质粉砂岩甚至砂岩地层中，为天然气生成之后在源岩层内就近聚集的结果，表现为典型的‘原地’成藏模式”，是一种重要的非常规天然气资源[1－4]。目前世界各国都逐渐重视页岩气的勘探与开发，以满足日益快速增长的天然气需求，美国页岩气可采资源量约为28.3×1012m3[1]。2010年，美国页岩气产量超过137.9×109m3，占全美天然气产量的23%。中国页岩气勘探还处在起步阶段，国内的页岩气勘探与研究也逐渐得到了政府和石油企业的高度重视。前人已运用不同的方法体系对页岩气的资源量进行过探讨估算[5－9]。因页岩气在成藏及富集条件上与常规气存在着明显差异[2]，常规的资源量与储量评价体系和参数取值方法已不适用于对页岩气资源潜力的评价。对页岩气资源潜力评价、成藏主控因素分析、富集条件及页岩气开发技术等均处在探索中，因此，明确页岩气资源评价方法及评价参数的选取原则，对开展中国页岩气资源潜力评价及选区工作具有十分重大的意义。

1 研究区概况

研究区为中扬子湘中地区，包括现在行政区划上湖南省中部的娄底、邵阳、永州市境内，地理坐标为东经110°15′～113°，北纬26°～28°20′，面积约为25 000km2，地貌类型复杂多样，主要以山地为主。湘中拗陷在大地构造上位于华南褶皱系的北部，雪峰隆起南缘，东邻衡山隆起，南接桂中拗陷，主要由涟源凹陷、龙山凸起、邵阳凹陷、关帝庙凸起和零陵凹陷5个二级构造单元组成（图1）。页岩气勘探目标层位为中泥盆统跳马涧组黑色泥页岩、棋梓桥组黑色页岩、上泥盆统佘田桥组黑色泥页岩、锡矿山组、下石炭统大塘阶测水段黑色富有机质泥页岩、上二叠统龙潭组黑色泥页岩和大隆组富有机质泥页岩，其中佘田桥组连续页岩厚度可达400多米。湘中拗陷是以下古生界变质岩系为基底发展起来的一个晚古生代—中三叠世的碳酸盐岩为主夹碎屑岩为特征的准地台型沉积拗陷区[10，11]，是晚古生代华南陆表海盆在湘中残留的负向构造单元。它在湘桂块体的基础上发育起来，基底是震旦系板溪群。湘桂块体位于华南洋与扬子地台之间，早古生代属于扬子大陆边缘斜坡沉积，晚古生代为陆表海沉积[10，12－15]。

图1 湘中拗陷区域构造位置图Fig.1 Sketch map of the regional structure location of Xiangzhong depression

湘中拗陷主要经历了印支、燕山及喜马拉雅3个构造变形期。发生于中三叠世的印支运动以宽缓的褶皱加断裂为特征。中侏罗世的燕山运动主要是在印支运动变形的基础进行进一步改造，运动强烈，以挤压为主，形成了轴向北东的成左行雁列构造样式展布的系列构造带，大量的逆冲断层以及紧密的褶皱都是燕山运动改造的结果。晚燕山－喜马拉雅期地壳大幅度隆起，并迅速褶皱成山，造成本区普遍遭受强烈剥蚀。喜马拉雅运动强烈的隆升和挤压作用，造成地层大量抬升剥蚀，主要表现形式是青藏高原的蠕散，导致本区以大幅的隆升、剥蚀为特点，形成了现今复杂的构造格局[11]。

2 页岩气资源潜力评价方法

油气资源评价有三大内容：地质评价、资源量估算、综合评价与经济评价[16]。其中地质评价是资源评价的基础，研究评价单元的成油气地质条件的优劣，包括油气盆地评价、区带评价和圈闭评价等。资源量估算是评价单元的油气资源量的大小，是资源评价的核心。综合评价和经济评价是资源评价的结果。页岩气资源潜力评价与常规油气资源评价有所不同，页岩气资源量与储量评价方法在不同地质及资料条件下有所不同[8，9，17－22]，主要包括：类比法、成因法、统计法和综合分析法（表1）[23]。湘中地区页岩气资源潜力评价主要采用体积统计法进行资源量估算，将不同概率下的各项参数按体积法公式进行计算，得到不同概率下的资源量计算结果，形成页岩气资源量的概率分布，并适当增加类比法、动态法或模拟法等评价方法进行补充。以下主要介绍体积法估算资源量中所涉及的参数及其选取原则。体积法页岩气资源量计算原理[24]如下。

表1 页岩气资源评价主要方法Table1 The main methods of evaluating shale－gas resources

a.由于页岩中所含的溶解气量极少，故页岩气总资源量可近似分解为吸附气总量与游离气总量之和

式中：Q总为页岩气资源量；Q吸为吸附气资源量；Q游为游离气资源量；Q溶为溶解气资源量（总量不足1%）。

b.页岩气地质资源量为页岩总质量与单位质量页岩所含天然气的乘积

考虑单位换算关系，资源量可表示为

式中：Q总为页岩气地质资源量（108m3）；A为含气页岩分布面积（km2）；d为有效页岩厚度（m）；ρ为页岩密度（t／m3）；q为总含气量（m3／t）；q吸为吸附含气量（m3／t）；q游为游离含气量（m3／t）。

c.吸附气资源量

当资料程度较高，且能够分别获得吸附与游离含气量数据时，可采用吸附气与游离气分别计算的方法进行页岩气资源量计算

Q吸＝0.01 A t dρq吸

式中：q吸为吸附含气量（m3／t），可由实验分析法获得。当使用等温吸附法时，可考虑下式

q吸＝VLp／（pL＋p）

式中：VL为Langmuir体积；p为地层压力；pL为Langmuir压力。

d.游离气资源量

Q游＝0.01 A dφgSg／Z

式中：φg为（裂隙）孔隙度（%）；Sg为含气饱和度（%）；Z为天然气压缩因子（无量纲）。

3 评价参数选取

根据全国页岩气资源潜力评价与有利区优选方法的要求，对湘中地区海相页岩层系进行资源潜力评价，按照体积法原理进行资源量潜力估算，所涉及的参数主要包括面积、厚度、（裂隙）孔隙度、游离含气饱和度、吸附含气量、总含气量、Langmuir体积、Langmuir压力和压缩因子等。不直接参与计算但可能对计算结果具有较大影响的间接参数主要包括深度、地层压力、温度、干酪根类型等。在计算过程中，根据实际地质条件，对计算单元区内的各项参数进行系统整理和掌握，依据参数分析、概率分布、统计规律及地质经验等方法对各项参数分别进行条件概率赋值，填写页岩气资源评价单元信息表和体积法计算页岩气资源量参数表。原则上采用各评价单元及不同层系自身的页岩及页岩气相关参数。对于难以获得的计算参数可按类比法进行取值，并对参数取值依据、方式等情况进行适当说明。

3.1 参数赋值时的条件概率[24]

条件概率可理解为在不同的概率条件下，有可能发生的地质事件。计算过程中，所有的参数均因为地质条件变化的复杂性而存在不确定性，可表示为给定条件下事件发生的可能性或者条件概率。条件概率越小，页岩气聚集的条件就越差，对应的计算参数赋值也就越应当宽松。不同的条件概率可根据参数条件以及页岩气聚集的可能性，从不利条件到非常有利或已证实页岩气富集分布进行概率为0～100的相应赋值。根据已获得参数的分布情况，进行具体参数的条件概率估计或赋值。以下主要介绍离散型参数条件概率估计[24]。

当某一种参数（如含气量等实验来源参数）的数据量较少且难以形成连续的数据分布时，得到离散数据体。对于随机、单调且可能连续的离散参数，均可参考正态分布进行统计。以有机碳含量（TOC）为例对统计方法进行说明。

a.整理评价单元内所有数据并检查其合理性，包括数据量多少（数据量越大，统计效果越合理）、数值大小及其合理性、数据的代表性及数据点分布的均匀程度等。

b.根据有效数据，对有机碳含量进行数学统计，得到正态分布概率密度分布函数。

假设某一计算单元内所获得的TOC数据分别为x1，x2，x3，…，xn，则

平均数

μ＝（x1＋x2＋x3＋…＋xn）／n

方差

正态分布的概率密度函数

c.采用数值积分方法，可对TOC参数的概率分布进行合理求取。在符合参数分布要求条件下，依据参数概率密度的正态分布（图2），按积分面积求取相应的概率值，即当参数从最小值变化到最大值时的概率积分为1。当计算数据的最小、最大值分别为a和b时，一定概率下的参数赋值即为其在从a到b的范围内从最小值积分到x时的面积（即图2中红色部分），该值即为不同条件下的概率值。

其中，a为min（x1，x2，x3，… ，xn）；b为max（x1，x2，x3，…，xn）；a和b均为计算单元内的实际数据。

图2 参数的正态概率分布Fig.2 Normal probability distribution of the parameters

d.根据面积积分，分别求取不同概率所对应的有机碳含量数值。设定概率密度函数使其计算结果等于期望的概率值并进行方程求解，可获得不同概率条件下的参数对应值（图3）。即令积分函数分别等于5%、25%、50%、75%、95%，分别求得相应结果。譬如，TOC75时的条件概率赋值可按照下式计算获得

图3 某计算单元内有机碳含量概率分布图Fig.3 Probability distribution of TOC in a calculation unit

按照该式即可计算得到75%概率下的TOC赋值（表2）。由于地质背景的复杂性和资料条件的差异性，各评价目标和目的层的有机碳含量赋值可能存在较大变化。

表2 某计算单元内不同有机碳含量条件概率赋值数据Table2 The conditional probability of different contents of organic carbon in a calculated unit

e.结合累积概率分布（图4），检查取值结果的合理性后赋值。

3.2 计算参数选取

湘中地区页岩气资源潜力评价，采用体积法分不同概率条件下进行计算。计算过程中涉及的参数主要包括了面积、厚度、（裂隙）孔隙度、游离含气饱和度、吸附含气量、Langmuir体积、Langmuir压力和压缩因子等直接参数；不直接参与计算但可能对计算结果具有较大影响的间接参数主要包括埋藏深度、地层压力、有机碳含量、温度、干酪根类型等。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，依据该层段页岩层系页岩气资源量计算单元信息表（表3）以及野外调查、室内测试等资料，对不同概率条件下各计算参数进行相应赋值（表4）。

图4 某计算单元内有机碳含量累积概率图Fig.4 The cumulative probability of organic carbon contents in a calculated unit

表3 湘中地区大塘阶测水段页岩气资源量计算单元信息Table3 The calculating unit table of shale gas resources in the Ceshui segment of the Datang Stage in the Xiangzhong region

3.2.1 直接参数的选取

a.面积

对于面积的估计可有多种方法，主要介绍本次计算资源量所使用的存在概率估计法和有机碳含量关联法。存在概率估计法：当资料程度较低、研究程度不足时，可根据研究区内的构造特点及其演化、沉积特点及展布特征、地层缺失与保存、页岩稳定性其有效性等，分别按条件概率估计其中可能的页岩面积大小。有机碳含量关联法：页岩面积的大小及其有效性主要取决于其中有机碳含量的大小及其变化，可据此对面积的条件概率予以赋值。即当资料程度较高时，可依据有机碳含量变化进行取值。在扣除了缺失面积的计算单元内，以TOC平面分布等值线图为基础，依据不同TOC含量等值线所占据的面积，分别求取与之对应的面积概率值。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，根据其泥页岩厚度等值线图（图5）和有机碳的质量分数（wTOC）等值线图（图6），运用存在概率估计法和有机碳含量关联法求取页岩展布面积。将对应的wTOC＞0.5%且厚度＞6m作为计算页岩有效面积的最小极限，并依据有机碳含量变化，求取其不同条件概率下的面积（表4）。

表4 湘中地区大塘阶测水段页岩气资源量参数Table4 The parameters of the shale gas resources in the Xiangzhong region

b.厚度

图5 湘中地区大塘阶测水段泥页岩厚度等值线图Fig.5 The isogram of shale thickness in the Datang Stage of the Xiangzhong region

图6 湘中地区大塘阶测水段TOC等值线图Fig.6 The isogram figure of TOC in the Datang Stage of the Xiangzhong region

可通过露头测量、钻井资料、地球物理等方法获得计算区内不同位置的厚度值，并当厚度数据达到一定程度时，可编制页岩分布等厚图。与之对应，厚度参数可作为离散型数据（数据资料较少时）或连续型数据（数据资料较多时）进行估计。湘中地区海相页岩层系计算过程中，依据有机碳含量关联法求取的不同条件概率下的页岩展布面积，叠合页岩厚度等值线图估算所划定区域内页岩厚度用以计算。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，区内页岩厚度不同，且页岩段中夹有粉砂岩层、灰岩层等，依据获得的页岩真厚度等值线图（图5），采用单层页岩厚度下限为≥6m，累计厚度最小极限30m，求取不同概率条件下的页岩厚度（表4）。

c.总孔隙度

天然气在页岩中的储集空间包括了基质微孔隙和裂缝2部分，故总孔隙度是二者之和。可通过高精度实验和测井解释等多种方法获取计算区内不同样品点的总孔隙度（也称裂缝孔隙度）值，所取得的样品点应尽量在计算区内均匀分布。对获得的总孔隙度值进行统计分析，得到总孔隙度的条件概率赋值。当数据量较少且不能编制等值线图时，可采用离散数据统计法进行；当数据较多并且能够编制等值线图时，可采用相对面积占有法进行条件概率估计。

以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，页岩总孔隙度参数的选取主要采用类比法，野外采集样品因近地表遭受风化淋滤作用，裂隙发育且有机质、矿物组分流失，测得总孔隙度较大；同时参考以前对湘中地区油气勘探研究工作资料，并考虑该段页岩厚度、埋深以及岩性组合等，对其页岩总孔隙度进行相应赋值计算（表4）。

d.游离含气饱和度

直接获取该值较困难，但可通过测井解释等方法间接获取。如果裂缝不发育且已经有直接证据表明页岩中有天然气排出，此时的基质孔隙为游离气的主要储集空间，游离含气饱和度可考虑为100%；当有断裂发育，但埋深较大、保存条件较好且已经有直接证据表明页岩中有天然气排出时，游离含气饱和度亦可考虑为100%；当页岩埋深较小、保存条件较差时，该值通常为＜100%，可依据埋深、保存条件及实验结果等给予合理估计，利用具有连续分布特征离散数据的正态分布进行计算并予以概率赋值；当资料较多并且能够编制游离含气饱和度等值线图时，可采用相对面积占有法进行条件概率估计。

以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，该段页岩游离气含气饱和度参数选取过程中，根据湘中地区泥页岩厚度、TOC、成熟度、埋深以及保存条件等，参考川渝黔鄂先导试验区页岩气资源评价中采用的游离气含气饱和度75%[25]，进行不同概率下相应赋值计算（表4）。

e.吸附含气量

吸附含气量可由统计拟合、地质类比、等温吸附实验、现场解析和测井解释等多种方法得到。湘中地区资源评价中主要采用统计拟合和等温吸附实验方法获取页岩吸附含气量。现主要介绍统计拟合法和等温吸附实验法。统计拟合法：将实测的相关参数与吸附气含量值进行统计分析，建立它们之间的定量关系。TOC值与吸附气含量之间通常呈正相关关系[25，26]，可建立关系式

Q＝f（wTOC）＝k·wTOC

据此可获取吸附含气量。等温吸附模拟法是通过页岩样品的等温吸附实验来模拟样品的吸附特点及吸附量，通常采用Langmuir模型来描述其吸附特征。根据该实验得到的等温吸附曲线可以获得不同样品在不同压力（深度）下的最大吸附含气量，也可通过实验确定该页岩样品的Langmuir方程计算参数。将通过各种方法获取的计算区内不同位置的页岩吸附气含量进行汇总，通过概率统计分析得到不同概率下的含气量估计。

以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，吸附含气量参数采用等温吸附实验测得部分层位页岩Langmuir体积，运用Langmuir方程计算获取。当前无任何直接关于湘中地区页岩层段地层压力的数据，因此，考虑该层段页岩在工区内的埋深变化很大，参考相关地质资料和野外工作估计平均埋深，用静水压力大致等于地层压力进行计算，求出该层段的页岩含气量。

f.总含气量

页岩总含气量可通过实验、统计、类比、计算（如测井解释）、综合解析等多种方法获得。根据数据情况，可将所得到的总含气量值进行概率统计分析后赋值。由于该值变化较大且目前较难以大量获得，故也可以在评判分析后综合赋值。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，页岩总含气量取值由分别计算出不同概率条件下各页岩层段的吸附气含量和游离气含量累积求得，最后综合分析各参数权重，得出不同概率下页岩总含气量（表4）。

g.Langmuir体积和压力

Langmuir体积和压力可由等温吸附实验法得到，其中的Langmuir体积反映了给定泥页岩的最大吸附能力，Langmuir压力则是当吸附量达到1／2的Langmuir体积时所对应的压力。通过这2项参数，可通过概率统计方法对不同压力（埋深）下的页岩吸附含气量进行估计。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，由等温吸附实验测得泥页岩Langmuir体积和压力（表4）。

h.压缩因子

压缩因子是天然气在地层温压条件下的体积与地面（标准）状态下的体积之比，与页岩的埋深（即压力和温度）等条件有关。具体参数可由图版法、经验公式计算法、统计公式拟合法等方法获得。当前无任何直接关于湘中地区页岩层段地层压力的数据，因此，考虑各层系页岩埋深不同，且同层段页岩在工区内埋深存在很大变化，参考相关地质资料和野外工作估计各层系页岩平均埋深，用静水压力大致等于地层压力进行计算。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，采用图版法估算压缩因子进行计算。据Standing等（1941）修改后的天然气压缩因子变化图版，求得不同条件下的天然气压缩因子（表4）。

3.2.2 间接参数的选取

a.埋深

页岩层段埋深未直接参与页岩层系资源量估算，间接影响页岩层段面积参数的获取以及含气量参数的概率赋值。资源评价中，埋深＜300m部分认为其含气量很低，不在资源量估算范围内；并且，埋深对页岩地层的地层压力、温度等参数都产生不同程度的影响，间接影响页岩地层的Langmuir压力以及含气量。因此，页岩地层埋深不直接参与资源量估算，但对资源量估算结果产生重要影响。湘中地区大塘阶测水段地层埋深参数的选取主要是通过老井资料收集和野外地质调查获取，根据获取的各层段埋深数据绘制埋深图，为页岩层段面积、含气量等参数的获取及概率赋值提供依据。

b.有机碳含量

页岩地层的有机碳含量（TOC）也未直接参与页岩气资源量的估算，但其对资源量的估算结果却有着极为重要的影响。有机碳含量的概率分布直接影响相应概率条件下的页岩地层面积。以湘中地区大塘阶测水段页岩为例，该层段页岩地层的有机碳含量主要是由地表样品实测恢复至地层条件后获取，并根据其正态分布获得相应的概率分布，用以确定各层段页岩地层相应概率下的面积。

c.地层压力

页岩层系地层压力同样未直接参与页岩气资源量的估算，但其对资源量计算参数中的游离气含气饱和度、压缩因子以及Langmuir体积及压力都有着重要的影响；同时，间接地影响页岩地层吸附气含量，进而影响不同概率下资源量的估算结果。前人未有对湘中地区各页岩层系的地层压力的相关研究，在参数选取中，只能参照各层系的平均埋深，采用静水压力近似于真实地层压力的方法进行相关参数在不同概率条件下的赋值。

未参与资源量估算但对估算结果有影响的间接参数还有地层温度、干酪根类型以及热演化程度等。对参与资源量估算的直接参数概率赋值时，必须综合考虑间接参数在不同情况下的影响，使得直接参数的概率赋值更为准确或接近真实情况。