蚀变火山岩储层孔隙度计算方法研究

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　　摘      要： 火山岩蚀变产生的次生矿物充填储层孔隙，影响储层的测井响应特征，导致储层孔隙度计算困难。为了解决蚀变火山岩储层孔隙度计算的问题，本文以金龙地区石炭系蚀变火山岩为例，采用两种方法研究。方法一：利用测井资料结合岩心薄片、全岩矿物等资料，建立评价火山岩蚀变程度的模型，定量计算火山岩的黏土矿物含量，再利用黏土矿物含量对经验参数计算的储层孔隙度进行蚀变校正;方法二：建立基于ECS测井的变骨架密度模型，结合密度测井计算储层孔隙度。两种方法计算的孔隙度与岩心分析孔隙度对比，平均绝对误差均小于1%，表明了两种方法的可行性，实现了蚀变火山岩储层孔隙度的精确计算。最后对比分析两种方法的应用情况，为火山岩储层的勘探开发提供了技术支持。
　　关  键  词：测井;孔隙度;黏土矿物含量;火山岩;蚀变
　　中图分类号：TE122.2+4      文献标识码： A       文章编号： 1671-0460（2020）05-0950-06
　　Abstract： The secondary minerals produced by the alteration of volcanic rocks fill the pores and fractures of the rocks， which can influence the log response characteristics， making it difficult to calculate the porosity of the reservoir. In order to solve the problem of porosity calculation of altered volcanic reservoir， taking the altered volcanic rocks of Carboniferous in Jinlong area as an example， the porosity of altered volcanic reservoir was calculated by two methods. Method one： through analyzing the influence of alteration on reservoir physical properties and log response， combined with core slice and whole-rock analysis data， an evaluation model for alteration degree of volcanic rock was established， and the alteration degree of volcanic reservoir was calculated by the model， and then the alteration index was converted to clay mineral content， finally the calculated clay mineral content was used to correct the calculated porosity of volcanic reservoir. Method two： three elements of silicon， iron and titanium measured by ECS log were used to calculate the density of volcanic rocks， and then combined with density logging， the porosity was calculated. The porosity of volcanic rock calculated by the two methods had high accuracy. Compared with core analysis porosity， the average absolute error was less than 1%， showing that the two methods are reliable， and the accurate calculation of porosity of altered volcanic reservoir can be realized. Finally， application of the two methods were compared and analyzed. The paper can provide technical support for the exploration and development of volcanic reservoir.
　　Key words： Logging; Porosity; Clay minerals content; Volcanic rock; Alteration
　　隨着石油勘探开发的深入，非常规油气藏逐渐成为油藏开发的主力，火山岩油气藏也受到广大地质工作者的关注[1-4]。由于火山岩储层岩性复杂、孔隙结构多变，且普遍受到蚀变作用的影响，导致其孔隙度的计算非常困难。目前针对蚀变火山岩的研究多集中在蚀变作用的机理、蚀变类型及蚀变作用的发生条件等方面[5-7]，针对蚀变火山岩储层孔隙度计算的研究较少。2013年王春燕等[8]建立了蚀变指数模型和岩性指数模型，并利用岩性指数与蚀变指数关系，划分蚀变层和未蚀变层。2015年杨晓辉等[9]利用BP神经网络算法计算玄武岩和粗面岩泥质含量。2016年杨雪[10]利用中子-密度交会图计算火山熔岩的总孔隙度、骨架含量和湿黏土含量。2017年孙茹雪[11]建立五组分储层模型，将ABC与CM算法结合，计算蚀变中基性火山岩储层的黏土含量和孔隙度。2019年高衍武等[12]建立了黏土化蚀变程度指数模型，定量计算黏土化蚀变火山岩的黏土含量，进而计算黏土化蚀变火山岩的孔隙度。 　　金龙地区部分区域石炭系火山岩储层孔隙度的计算结果与岩心分析孔隙度不相符，分析岩心资料，发现研究区火山岩存在不同程度的蚀变现象，导致其孔隙度计算结果产生误差。通常在发生蚀变的火山岩储层中不易形成裂缝，即使早期形成的裂缝也常被蚀变次生矿物填充，因此火山岩储层的孔隙度计算成为研究的重点。为解决蚀变火山岩储层孔隙度计算的问题，本文采用高衍武等人的思路，建立蚀变程度指数模型，定量评价蚀变火山岩储层的蚀变程度，并优化了蚀变程度指数转换成蚀变火山岩次生矿物含量的方法，取得良好的效果。此外，本文利用ECS测井资料计算随深度变化的火山岩骨架密度，利用该骨架密度结合密度曲线计算储层孔隙度，该方法计算的孔隙度不受岩性和蚀变程度的影响。对比分析两种方法的应用情况，确定两种孔隙度计算方法的应用条件，为蚀变火山岩储层精细评价提供技术支持。
　　1  研究区地质概况
　　 金龙油田构造上位于准噶尔盆地西部隆起中拐凸起，是石炭系火山岩油气藏的重要勘探区域。金龙油田石炭系火山岩以中基性喷发岩为主，火山岩中暗色矿物含量较高，极易发生蚀变。通过岩心观察、薄片分析发现，金龙地区石炭系火山岩储层普遍存在蚀变现象，其中北部区块蚀变较重，蚀变次生矿物甚至超过20%。石炭系火山岩蚀变次生矿物主要为黏土矿物，其中以绿泥石为主，其次为绿-蒙混层、伊-蒙混层，以及少量高岭石、伊利石（见图1）。
　　
　　这些黏土矿物的含量对于火山岩储层评价具有重要的意义，是储层孔隙度计算的重要参数。
　　2  蚀变对火山岩的影响
　　蚀变对火山岩储层的形成具有重要的控制作用，主要表现为：脱玻化作用和溶蚀作用会产生晶间孔和溶蚀孔等次生孔隙，容易形成有利储层;反之，蚀变产生的次生矿物会填充储层孔隙和裂缝，降低储层孔隙的有效性[13-16]，同时也会影响火山岩骨架参数的确定。因此，在进行火山岩储层孔隙度评价之前，有必要先确定蚀变作用的次生矿物含量。
　　蚀变产生的次生矿物对各种测井方法均有不同程度的影响，这也是测井评价火山岩蚀变程度的理论依据。依据薄片分析及全岩矿物资料，对比研究区火山岩蚀变前后各种测井曲线特征发生的变化。如图2所示，a图中JL-a井未蚀变安山岩的测井响应特征为：高地层电阻率和密度测井值，低声波时差和中子孔隙度测井值;b图中JL-b井安山岩蚀变后中子孔隙度测井值明显升高，地层电阻率测井值明显降低，密度测井值有所降低，而声波时差测井值也有所升高。安山岩蚀变前后对比可见，蚀变对火山岩测井响应特征的影响主要表现为“两高两低”。其他岩性的火山岩同样存在这些特征。
　　蚀变作用对核磁共振测井的测量结果也具有很大的影响。当火山岩发生蚀变时，其产物含有大量结合水，导致黏土束缚水孔隙度增加。同时黏土矿物填充储集空间，使得核磁共振有效孔隙度降低。虽然，在中、基性火山岩中受到顺磁礦物的影响，核磁孔隙度与岩心分析孔隙度相比偏低[17，18]，利用核磁测井难以准确测量中、基性火山岩的孔隙度和黏土矿物含量，但是核磁测井的黏土束缚水孔隙度的相对值（核磁测井的黏土束缚水孔隙度与核磁总孔隙度的比值）能够较好地反映地层的蚀变情况。如图3所示，a图中JL-c井未蚀变英安岩地层的黏土束缚水孔隙度的相对值为0.21;b图中JL-d井蚀变英安岩地层的黏土束缚水孔隙度的相对值为0.48，对比可见，两地层的核磁总孔隙度相近，但是蚀变英安岩地层黏土束缚水孔隙度及其相对值都明显较高。
　　3  蚀变火山岩储层孔隙度计算方法研究
　　针对蚀变火山岩的孔隙度计算本文采用两种思路进行研究。方法一：利用计算的黏土矿物含量对计算的储层孔隙度进行蚀变影响校正。方法二：建立不受蚀变影响的混合骨架参数，结合测井资料计算储层孔隙度。
　　4.1.2  变骨架密度方法
　　利用变骨架密度方法对研究区火山岩储层的孔隙度进行计算。以JL-n井为例，首先利用变骨架密度模型计算火山岩储层的骨架密度曲线，然后利用骨架密度曲线与密度测井曲线结合计算储层的孔隙度（见图6）。利用岩心分析资料对计算结果进行验证，如JL-n井取心井段（2 635～2 642 m）岩性为凝灰质角砾岩，对比岩心分析结果，该方法计算的储层孔隙度平均绝对误差为0.7%（详情见表3），验证了该方法的可行性。
　　4.2  应用效果对比分析
　　 统计两种孔隙度计算方法在研究区的应用效果及优缺点（见表4）。由表4可见，两种蚀变火山岩孔隙度计算方法的平均绝对误差均小于1%，都能够有效计算蚀变火山岩储层的孔隙度。
　　蚀变影响校正方法，需要的资料为常规测井和核磁测井资料，几乎每口井都有，成本较低，能够广泛应用，但该方法需要先确定储层的岩性，即需要先确定岩石的骨架参数，因此该方法适用于勘探较为成熟的地区;变骨架密度方法，能够根据ECS测井测量的地层元素含量连续计算地层岩石的骨架密度，不需要考虑岩性的变化，对于岩性复杂的地层或新开发的地区，也具有较好的应用效果，但ECS测井成本较高，大规模使用受到限制，因此该方法更适用于岩性不明的新勘探地区和岩性混杂的地层。
　　5  结 论
　　（1）通过分析蚀变作用对储层物性和测井资料的影响，发现蚀变火山岩储层的测井响应特征主要表现为：中子测井值、声波时差测井值和黏土束缚水孔隙度升高，地层电阻率测井值、密度测井值和核磁有效孔隙度降低。
　　（2）利用模型计算的黏土矿物含量对研究区经验参数计算的储层孔隙度进行校正，能够有效提高蚀变火山岩储层孔隙度计算的精度。
　　（3）利用ECS测井测量的硅、铁、钛3种元素的含量计算的火山岩的骨架密度，进而计算火山岩储层的孔隙度，该方法在研究区应用效果良好。
　　（4）对比分析两种孔隙度计算方法应用情况，发现孔隙度蚀变校正方法需要先确定储层岩性或骨架参数，适用于岩性明确，勘探较为成熟的地区;基于ECS测井孔隙度计算方法，更适用于岩性不明的新勘探地区和岩性混杂的地层。 　　该研究的两种蚀变火山岩储层孔隙度计算方法均取得较好的效果，为火山岩储层的勘探开发提供了技术支持。
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