CN101776769B - 应用石油包裹体进行油气运移追踪和古今油层判识的数据校正方法 - Google Patents

Abstract

一种应用石油包裹体进行油气运移追踪和古今油层判识的数据校正方法，其特征是：针对每种胶结物的石油包裹体，提出了对GOI和FOI统计数据的校正公式：GOI_mc为校正后的单种胶结物(如硅质胶结物)及其裂缝中的含油包裹体的相对数目，GOI_m为原始数据；C_m代表该胶结物的含量，为其平均值；C_C为炭质沥青的含量；

是炭质沥青含量的平均值。同理，可实现FOI的校正：FOI_mc为校正后的第m种胶结物及其裂缝中的含油包裹体出现的频率，FOI_m为原始数据。对普通薄片或铸体薄片进行显微镜观察，统计石油包裹体对应的胶结物含量和炭质沥青含量，统计点数在100点-1000点；通过荧光显微镜观察油质沥青对炭质沥青的溶解现象鉴定炭质沥青，用公式(2)和公式(3)对GOI和FOI进行校正。

Description

应用石油包裹体进行油气运移追踪和古今油层判识的数据校正方法

技术领域

本发明属于油气勘探领域中的一项新技术，尤其是一种对石油包裹体通过数据进行校正的方法。

技术背景

从烃源岩中排出的石油，向何处运移、聚集和成藏，是石油勘探部署中的首要问题。目前，主要对原油各种化学组分进行测试并根据其空间分布特征，来判断油气的运移方向和通道。含氮化合物就是这些化学组分中的突出代表，并已得到广泛的应用。由于其测试对象是原油，样品主要采自生产井，因而受到较大的限制。值得注意的是，在多源、多期运聚成藏的情况下，这些原油样品是多期石油的混合物，采用其中的化学组分将很难对油气运移进行追踪。另一方面，原油在成藏后由于受生物降解、热降解以及水洗等次生作用的影响，其化学组分的含量也会发生变化，从而影响石油运移追踪的效果，含氮化合物也不例外。石油包裹体一旦形成，就会记录油气运移的历史信息，且基本不受这些次生变化的影响。因此，对石油包裹体进行定量测试，可有效地实现多源、多期石油运移的追踪。而且测试对象是岩心和岩屑样品，局限性较小，适于大规模应用。

二十世纪九十年代以来，Eadington等研究人员在这一领域进行了探索，并在美国申请了两项专利技术。第一项专利称为油井位置的判识(Identifying oil well sites)，专利号为5,543,616。该技术通过碎屑岩颗粒中的石油包裹体来确定井中最大含油饱和带和可能的油层。首先统计碎屑岩薄片样品中的颗粒总数，和含有石油包裹体的颗粒的数目，通过下式计算出GOI值(Grainscontaining Oil Inclusions)：

$\mathrm{GOI}(\%)=\frac{\mathrm{NGO}}{\mathrm{TGN}}\×100(\%)---\left(1\right)$

式中，GOI是样品中含有石油包裹体的颗粒百分数；NGO等于含有石油的颗粒数目，TGN为样品的总颗粒数目。本文中，称该技术为GOI技术。Eadington等对NGO和TGN的统计测试方法进行了较为详细的描述。

将该样品的GOI值与标准岩石样品进行对比，确定其最大含油饱和度，确定地质构造上有油和/或没油的地带(井段或区带)：(a)在已知含油的地质位置上采集样品，并测试该次(第一次)采集的样品的GOI值；(b)在距离第一次采样的地质位置较远的，可形成石油包裹体的地质位置上采集多个样品，并测试GO I值；(c)通过GOI值的对比分析，来确定第二次采集样品的位置是否与第一次采样的位置具有相同的属性，如含油层或无油层。

Eadington等人的第二项发明的名称是油层判识(Identifyingoil columns)，专利号为6,097,027。该专利在第一项专利的基础上，又提出了新的石油包裹体定量估计方法，它不仅可应用于碎屑岩，更重要的是可对非碎屑岩(如碳酸盐岩)中的石油包裹体进行定量估计。其测试结果的解释方法与第一项专利基本相同。该技术定量估计样品中石油包裹体出现的频率，称作“FOI”(Frequencyof Oil Inclusions)。首先把岩石薄片放在荧光显微镜下，该显微镜目镜中的网格可以把样品分成已知数目的小区域(其大小为0.0625mm×0.0625mm)，移动样品，在已知小区域数目的或给定小区域数目的区域内统计含有石油包裹体的小区域数目。然后，计算含有石油包裹体的小区域数与已知小区域数目或给定小区域数目的比值，用百分数表示，这就是FOI值(本文称该技术为FOI技术)。为方便计算，已知小区域的数目或给定小区域的数目一般定为100。FOI的应用方式与GOI类似，但是FOI技术的应用范围较广，包括砂岩和碳酸盐岩等。

在这两项专利的基础上，我们提出了新的应用石油包裹体进行油气运移追踪的方法(中国专利号：ZL 200610057514.6)。该专利强调GOI和/或FOI以及各种沥青含量的空间分布特征，而非单井分析。其中的重要发现之一是，石油包裹体的数目以及GOI或FOI值随运移距离的增加而减少。两者的相关性十分明显。石油包裹体的形成条件是石油和地层水交替活动。因此，石油运移的强度、期次、幕式特征较强或较多的地带均可形成大量的石油包裹体。石油运移强度、期次、幕次随着运移距离的增加而衰减，使得GOI和/或FOI值在指示石油运移方面，具有类似含氮化合物等的地质层析作用的分布特征。由此，应用GOI和/或FOI可有效地追踪石油运移的方向、路径或优势运移通道。

在油层判识方面，GOI和FOI技术只能判识古油层，对今油层很难判识。我们提出的技术，综合应用各种沥青含量和GOI和/或FOI数据可判识古、今油层，即扩充了GOI和FOI技术的功能。

这项技术(中国专利号：ZL 200610057514.6)虽然一些地区已得到成功应用，但是在相当多的地区却不能指示油气运移方向。我们发现，在油气幕式运移的过程中，能否形成众多的石油包裹体还取决于成岩环境。在有些地区，成岩环境对于应用石油包裹体进行油气运移追踪构成了强烈的干扰。此外，在判识古、今油层的过程中，也用到GOI或FOI值。由于成岩环境对GOI或FOI值有较为强烈的影响，从而对古今油层判识也有强烈的干扰作用。

发明内容

本发明的目的是，通过对GOI和FOI统计数据的校正，排除成岩环境方面的干扰，获取更加有效的数据，改善油层识别和石油运移追踪效果，从而提高油气勘探的预测成功率。

一种应用石油包裹体进行油气运移追踪和古今油层判识的数据校正方法，针对每种胶结物的石油包裹体，提出了对GOI数据的校正公式：

${\mathrm{GOI}}_{\mathrm{mc}}={\mathrm{GOI}}_m\×\frac{\stackrel{\‾}{C_m}\·C_C}{C_m\·{\stackrel{\‾}{C}}_C}---\left(2\right)$

式中，GOI_mc为校正后的单种胶质物(如硅质胶结物)及其裂缝中的含油包裹体的相对数目；GOI_m为该胶结物及其裂缝中的含油包裹体的相对数目，即原始数据；C_m代表该胶结物的含量，

为其平均值；C_C为炭质沥青的含量；

是炭质沥青含量的平均值。

提出的FOI统计数据校正公式为：

${\mathrm{FOI}}_{\mathrm{mc}}={\mathrm{FOI}}_m\×\frac{\stackrel{\‾}{C_m}\·C_C}{C_m\·{\stackrel{\‾}{C}}_C}---\left(3\right)$

FOI_mc为校正后的单种胶结物(如硅质胶结物)及其裂缝中的含油包裹体出现的频率；FOI_m为该胶结物及其裂缝中的含油包裹体出现的频率，即原始数据。

应用岩心或岩屑样品制作铸体薄片、包裹体薄片和荧光薄片；

对普通薄片或铸体薄片进行显微镜观察研究，统计石油包裹体寄主胶结物的含量和炭质沥青的含量，统计点数在100点-1000点；通过荧光显微镜观察油质沥青对炭质沥青的溶解现象鉴定炭质沥青，借助扫描电镜和电子能谱等手段进一步确定炭质沥青；

对碎屑岩样品测试GOI值；对碳酸盐岩、火成岩和变质岩等非碎屑岩样品测试FOI值；

分别应用式(2)和式(3)对GOI和FOI的统计数据进行校正；

本发明专利的优点是，应用普通薄片或铸体薄片数据排除成岩环境方面的干扰，突出油气运移或古今油层信息，提高了预测成功率，取得了较好的效果。

实施例

这里，以松辽盆地古龙地区葡萄花油层组中的石油包裹体为例，说明本专利的应用效果。古龙地区葡萄花油层组的油气充注与运移具有高压和幕式的特点，致使该区石英裂缝中的石油包裹体普遍发育，因而是进行油气运移追踪研究的重要对象。石英裂缝中的石油包裹体的发育程度用专利ZL 200610057514.6的技术方案进行统计，其数值用GOI_qf表示。根据专利ZL 200610057514.6，GOI_qf随油气运移距离的增加而衰减，并称为似层析作用。在古龙地区，油气主要从深凹区(埋藏深度1700米以下)的下伏青山口组烃源岩注入葡萄花油层组。古龙地区葡萄花油层组GOI_qf的高值主要分布在该区的南部。在北部，GOI_qf值很低，较浅部位也有高值出现。总之，专利ZL 200610057514.6中描述的似层析作用不明显。

该区葡萄花油层组的硅质胶结物的含量高值主要分布在较浅部位(埋藏深度在1600米以上)，即在较浅部位硅质胶结物发育。在其他条件相同的情况下，较浅部位容易更多的石油包裹体。炭质沥青主要分布在北部的深凹区，对后期石油包裹体的形成起到较大的抵制作用。这应当是GOI_qf值在南部较高的主要原因。应用式(2)对GOI_qf值进行了校正，结果用GOI_qfc表示，在北部，GOI_qfc显升高。GOI_qfc高值主要分布在深凹区，向较浅部位GOI_qfc值明显降低，似层析作用明显。GOI_qfc值的分布特征显示，油气从深凹区注入葡萄花油层组，并沿储层向较浅部位运移。

该实例表明，成岩环境校正是有效实施油气运移追踪的重要环节。在许多地区，成岩环境存在较大的差异，干扰强烈，直接应用GOI值难以进行油气运移追踪。通过成岩环境校正可有效排除干扰。

Claims (1)

1.一种应用石油包裹体进行油气运移追踪和古今油层判识的数据校正方法，对碎屑岩样品测试GOI值，对非碎屑岩样品测试FOI值，其特征在于：针对每种胶结物的石油包裹体，提出了对GOI和FOI统计数据的校正公式：

公式2

GOI_mc为校正后的单种胶结物及其裂缝中的含油包裹体的相对数目，GOI_m为该胶结物及其裂缝中的含油包裹体的相对数目，即原始数据，C_m代表该胶结物的含量， 

为其平均值，C_C为炭质沥青的含量， 是炭质沥青含量的平均值；

公式3

FOI_mc为校正后的单种胶结物及其裂缝中的含油包裹体出现的频率，FOI_m为该胶结物及其裂缝中的含油包裹体出现的频率，即原始数据；

通过对GOI和FOI统计数据的校正，排除成岩环境方面的干扰，获取更加有效的数据，改善油层识别和石油运移追踪效果，从而提高油气勘探的预测成功率。