CN104345132A - 一种页岩微相分类的定量表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种页岩微相分类的定量表征方法,其特征在于:在同一页岩油气勘探开发区块内,选取不同页岩发育微区块构成样品采集试验网,将采集的页岩样品分微区块进行测试,获取相关指标数据并进行分析处理,得到各微区块反映页岩沉积特征及环境参数的平均含量;根据各微区块内各项评价指标含量的多少,对各微区块的页岩沉积环境进行定量判别和评价,从而对各微区块的页岩微相进行定量表征和系统命名,得到页岩油气勘探开发区块的页岩微相类型及平面分布特征。本发明利用反映页岩沉积特征及环境的典型参数的定量指标,准确了解同一亚相不同微相页岩的基本特征及相互之间的差异,具有提高有利区块的预测准确度,提高勘探开发的成功率,降低勘探开发成本的特点。
Description
技术领域:
本发明涉及一种页岩微相分类的定量表征方法,属页岩油气勘探开发设计技术领域。
背景技术:
页岩(Shale)是一种沉积岩,成分复杂,但都具有薄页状或薄片层状的节理,主要是由粘土沉积经压力和温度形成的岩石,但其中混杂有石英、长石的碎屑以及其他化学物质。页岩气主体上以吸附和游离状态赋存于泥、页岩烃源岩中。控制页岩气藏富集程度的三大要素:页岩厚度、有机质含量和页岩储层空间(孔隙、裂缝),这三大要素均与页岩沉积微环境有关,因而页岩含气量的多少与其沉积微环境有必然的因果关系,不同的沉积微环境决定页岩是否产气及产气量的多少。页岩油是指以页岩为主的页岩层系中所含的石油资源。目前研究沉积环境及沉积微相的基本方法是通过研究岩石样品的颜色、岩石类型、沉积构造、岩石相组合特征及岩石厚度来确定沉积相类型。对于页岩而言,通常具有泥质结构和薄片状构造。这些特征是页岩的共性,无法利用其区分不同微相环境沉积的页岩。从沉积环境而言,页岩可分2大类:湖相页岩和陆棚相页岩。
依据岩石颜色、岩石类型、沉积构造、岩石相组合特征及岩石厚度等,湖相页岩可划分为半深湖亚相页岩、深湖亚相页岩、湖湾亚相页岩;陆棚相页岩可细分为浅水陆棚亚相页岩和深水陆棚亚相页岩。这些分类过于粗化,不利于油气勘探开发过程的方案设计和操作,导致勘探开发效率较低,成功率更低,因为勘探开发结果显示在同一亚相环境中,而页岩油气的富集程度是有明显差异的,例如彭水区块彭页1井的试气日产气4多万方,而涪陵区块焦石坝焦页1井的试气日产气20多万方。因此为了能够准确地表征页岩油气在空间上富集程度的差异,需要将页岩亚相进一步细化到微相,这不仅有利于预测页岩成因类型、页岩油气空间分布规律,而且能更好地指导油气勘探开发,提高勘探效率,降低勘探风险。
发明内容:
为了克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种页岩微相分类的定量表征方法,利用反映页岩沉积特征及环境的典型参数的定量指标,准确了解同一亚相不同微相页岩的基本特征及相互之间的差异,给页岩油气勘探提供更多有效的技术信息,优选出页岩油气勘探的有利区块,具有提高有利区块的预测准确度,提高勘探开发的成功率,降低勘探开发成本的特点。
本发明是通过如下技术方案来实现上述目的的。
本发明提供的一种页岩微相分类的定量表征方法,包括如下步骤:
(1)在同一页岩油气勘探开发区块内,依据地质条件和研究目标需求,选取不同页岩发育微区块构成样品采集试验网,采集实验分析测试页岩样品;
所述的页岩发育微区块的选择标准:依据地质条件,页岩发育微区块网格的分布要符合取样地质条件均匀地布置,要满足目标区块精细评价需要部分地加密,且具有代表性;
所述的采集的页岩样品的选择标准:采集的地表页岩样品,必须用浅钻钻到3米及以下深度,取保存完好的新鲜样品,且各个样品必须取自同一地质层位;采集的深钻井样品,要对采集的页岩样品进行密封或冷冻封存;
(2)将采集的页岩样品分微区块进行粘土矿物、石英、长石、碳酸盐岩类、有机质、黄铁矿成份及含量的测试,获取页岩样品的相关指标数据;
(3)对获取的页岩样品的相关指标数据进行分析处理,得到各微区块反映页岩沉积特征及环境的粘土矿物、石英、长石、碳酸盐岩类、有机质、黄铁矿的平均含量;
(4)根据各微区块内各项评价指标含量的多少,对各微区块的页岩沉积环境进行定量判别和评价,按常规的地质学命名规则对各微区块的页岩微相进行定量表征和系统命名;
定量表征评价指标的命名原则及标准为:
将粘土矿物平均含量分为5个命名等级:0%~5%为贫粘土矿物;6%~25%为含粘土矿物;26%~50%为粘土矿物;51%~95%为富粘土矿物;96%~100%为纯粘土矿物;
将石英平均含量分为4个命名等级:0%~10%为贫石英;11%~25%为含石英;26%~50%为石英;51%~80%为富石英;
将长石平均含量分为4个命名等级:0%~5%为贫长石;6%~10%为含长石;11%~25%为长石;26%~50%为富长石;
将碳酸盐岩类平均含量分为3个命名等级:0%~5%为含碳酸盐岩类;6%~10%为碳酸盐岩类;11%~25%为富碳酸盐岩类;
将有机质平均含量分为5个命名等级:0%~1%为贫有机质;1.1%~2%为含有机质;3%~8%为有机质;9%~20%为富有机质;21%~50%为含有机质碳;>50%为富有机质碳;
将黄铁矿平均含量分为4个命名等级:0%~1%为贫黄铁矿;1.1%~2%为含黄铁矿;2.1%~5%为黄铁矿;6%~10%为富黄铁矿;
(5)根据对各微区块的页岩沉积环境的定量判别和评价,得到页岩油气勘探开发区块的页岩微相类型及平面分布特征。
本发明与现有的技术相比具有如下有益效果:
1、创新了页岩研究的评价方法,利用反映页岩沉积特征及环境的典型参数的定量指标,准确了解同一亚相不同微相页岩的基本特征及相互之间的差异,给页岩油气勘探提供更多有效的技术信息。
2、勘探开发的评价效率高,利用页岩微相分类评价方法对目标区内页岩进行沉积微相研究,查明各类沉积微相页岩的分布范围,查明各类页岩的基本综合特征,在此基础上应用油气藏综合评价方法对各类微相页岩区的页岩油气进行综合评价,提高了勘探开发评价效率,加快了页岩油气勘探开发的进度。
3、提高了勘探开发的成功率,降低了成本,本方法将页岩油气勘探中使用的评价指标组合起来,利用各指标绝对平均值的大小来区分同一亚相不同页岩微相,优选出页岩油气勘探的有利区块,提高了有利区块的预测准确度,提高了勘探开发的成功率,降低了勘探开发成本。
具体实施方式:
下面结合具体实施例,对本发明作进一步说明。
在渝东鄂西地区,下志留统龙马溪组下部页岩沉积亚相有深水陆棚亚相和浅水陆棚亚相;即使位于同一深水陆棚亚相内不同区块页岩的沉积特征也具有一定的差异。
在恩施建南、渝东彭水、丁1井区,在龙马溪组沉积早期均位于同一深水陆棚亚相内,但是各自的页岩沉积微特征明显不同,表现在粘土矿物、碎屑矿物、自生矿物、有机质(TOC)、脆性矿物、黄铁矿、古生物、地球化学等特征存在差异,因此利用这些参数的差异就可以将同一亚相环境内的微相区分开,缩小页岩油气勘探范围,瞄准勘探目标。
1、在恩施建南龙马溪组下部页岩段下部,其粘土矿物平均值为30%,石英平均值为70%,长石平均值为11%,方解石和白云石(碳酸盐岩类)平均值为2.5%,有机质(TOC)平均值为3.4%,黄铁矿含量约为5%左右,此部为富石英粘土有机质黑色页岩微相;在龙马溪组下部页岩段上部,其粘土矿物平均值为55%,石英平均值为40%,长石平均值为16%,方解石和白云石(碳酸盐岩类)平均值为7.5%,有机质(TOC)平均值为1.1%,此部为石英富粘土含有机质灰色页岩微相。
依据各评价参数对勘探开发的影响程度,长石、碳酸盐岩类及黄铁矿仅做参考,不参加命名。
2、在渝东彭水龙马溪组下部页岩段下部,其粘土矿物平均值为31%,石英平均值为41.5%,长石平均值为10.7%,方解石和白云石(碳酸盐岩类)平均值为8.27%,有机质(TOC)平均值为2.44%,黄铁矿平均值为4.06%,此部为石英粘土有机质灰黑色页岩微相;在龙马溪组下部页岩段上部,粘土矿物平均值为31%,石英平均值为38.4%,长石平均值为15.6%,方解石和白云石(碳酸盐岩类)平均值为10.3%,有机质(TOC)平均值为1.66%,黄铁矿平均值为3.07%,此部为石英粘土含有机质黑灰色页岩微相。
3、在丁1井区龙马溪组下部页岩段下部,其粘土矿物平均值为83%,石英平均值为10%,长石平均值为1%,方解石和白云石(碳酸盐岩类)平均值为13%,有机质(TOC)平均值为1.1%,此部为含石英富粘土含有机质灰色页岩微相。
由于有了上述页岩沉积微环境及沉积微相的定量表征方法,就为页岩油气勘探评价及选区提供了各区块页岩微相发育特征及油气富集程度相关的坚实的基础信息,缩小了勘探范围,瞄准了勘探目标,因而不同程度地提高了目标靶区的预测准确度,避免因相和亚相过于粗糙不能提供准确资料而导致的钻探失败的风险;因为不同沉积微相页岩富油气程度存在较大的差异,所以大大提高了页岩油气勘探钻探成功的保证率,从而加快了页岩油气勘探开发的进度,大大地降低了勘探开发成本。
Claims (3)
1.一种页岩微相分类的定量表征方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)在同一页岩油气勘探开发区块内,依据地质条件和研究目标需求,选取不同页岩发育微区块构成样品采集试验网,采集实验分析测试页岩样品;
(2)将采集的页岩样品分微区块进行粘土矿物、石英、长石、碳酸盐岩类、有机质、黄铁矿成份及含量的测试,获取页岩样品的相关指标数据;
(3)对获取的页岩样品的相关指标数据进行分析处理,得到各微区块反映页岩沉积特征及环境的粘土矿物、石英、长石、碳酸盐岩类、有机质、黄铁矿的平均含量;
(4)根据各微区块内各项评价指标含量的多少,对各微区块的页岩沉积环境进行定量判别和评价,按常规的地质学命名规则对各微区块的页岩微相进行定量表征和系统命名;
定量表征评价指标的命名原则及标准为:
将粘土矿物平均含量分为5个命名等级:0%~5%为贫粘土矿物;6%~25%为含粘土矿物;26%~50%为粘土矿物;51%~95%为富粘土矿物;96%~100%为纯粘土矿物;
将石英平均含量分为4个命名等级:0%~10%为贫石英;11%~25%为含石英;26%~50%为石英;51%~80%为富石英;
将长石平均含量分为4个命名等级:0%~5%为贫长石;6%~10%为含长石;11%~25%为长石;26%~50%为富长石;
将碳酸盐岩类平均含量分为3个命名等级:0%~5%为含碳酸盐岩类;6%~10%为碳酸盐岩类;11%~25%为富碳酸盐岩类;
将有机质平均含量分为5个命名等级:0%~1%为贫有机质;1.1%~2%为含有机质;3%~8%为有机质;9%~20%为富有机质;21%~50%为含有机质碳;>50%为富有机质碳;
将黄铁矿平均含量分为4个命名等级:0%~1%为贫黄铁矿;1.1%~2%为含黄铁矿;2.1%~5%为黄铁矿;6%~10%为富黄铁矿;
(5)根据对各微区块的页岩沉积环境的定量判别和评价,得到页岩油气勘探开发区块的页岩微相类型及平面分布特征。
2.根据权利要求1所述的一种页岩微相分类的定量表征方法,其特征在于所述的页岩发育微区块的选择标准:依据地质条件,页岩发育微区块网格的分布要符合取样地质条件均匀地布置,要满足目标区块精细评价需要部分地加密,且具有代表性。
3.根据权利要求2所述的一种页岩微相分类的定量表征方法,其特征在于所述的采集的页岩样品的选择标准:采集的地表页岩样品,必须用浅钻钻到3米及以下深度,取保存完好的新鲜样品,且各个样品必须取自同一地质层位;采集的深钻井样品,要对采集的页岩样品进行密封或冷冻封存。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105257287A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-01-20 | 成都理工大学 | 油页岩石油储层参数评价方法 |
CN105572757A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-05-11 | 山东科技大学 | 一种描述煤系细粒沉积结构的方法 |
CN105954492A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-09-21 | 西南石油大学 | 页岩纹层定量表征方法 |
CN107194401A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-22 | 南京师范大学 | 一种基于灰度匹配的自动化火成岩分类方法 |
CN111024770A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-17 | 成都理工大学 | 基于页岩中黄铁矿激发极化的页岩沉积古环境判定方法 |
CN111622753A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-09-04 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种细粒沉积岩的测井识别方法 |
CN111896674A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-06 | 成都理工大学 | 一种页岩油气储集体沉积微相处理系统及鉴别方法 |
CN111948374A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国地质大学(武汉) | 一种泥页岩中富有机质页岩层段的地球化学识别方法及系统 |
CN112686994A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-20 | 西南石油大学 | 一种海相页岩岩相分类的定量识别与三维表征方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070246649A1 (en) * | 2006-04-19 | 2007-10-25 | Baker Hughes Incorporated | Methods for quantitative lithological and mineralogical evaluation of subsurface formations |
CN103528933A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种致密油气藏的储层孔隙结构的测量方法和系统 |
CN103630669A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-03-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 非常规致密及泥页岩储层含油性评价实验方法 |
CN103645125A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-03-19 | 北京大学 | 一种致密油储层渗流能力的评价方法和系统 |
CN103869052A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 长江大学 | 一种砂岩储层成岩测井相定量表征的方法 |
CN103913556A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-07-09 | 中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司勘探开发研究院 | 确定致密油气储层优势成岩相的岩心分析技术 |
-
2013
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070246649A1 (en) * | 2006-04-19 | 2007-10-25 | Baker Hughes Incorporated | Methods for quantitative lithological and mineralogical evaluation of subsurface formations |
CN103528933A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-01-22 | 北京大学 | 一种致密油气藏的储层孔隙结构的测量方法和系统 |
CN103645125A (zh) * | 2013-10-28 | 2014-03-19 | 北京大学 | 一种致密油储层渗流能力的评价方法和系统 |
CN103630669A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-03-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 非常规致密及泥页岩储层含油性评价实验方法 |
CN103913556A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-07-09 | 中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司勘探开发研究院 | 确定致密油气储层优势成岩相的岩心分析技术 |
CN103869052A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 长江大学 | 一种砂岩储层成岩测井相定量表征的方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
胡望水 等: "八屋油气田深层沉积微相研究", 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 * |
胡望水 等: "沉积微相随机模拟方法对比研究及应用", 《工程地球物理学报》 * |
邹才能 等: "成岩相的形成、分类与定量评价方法", 《石油勘探与开发》 * |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105572757A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-05-11 | 山东科技大学 | 一种描述煤系细粒沉积结构的方法 |
CN105257287A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-01-20 | 成都理工大学 | 油页岩石油储层参数评价方法 |
CN105954492A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-09-21 | 西南石油大学 | 页岩纹层定量表征方法 |
CN107194401A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-09-22 | 南京师范大学 | 一种基于灰度匹配的自动化火成岩分类方法 |
CN107194401B (zh) * | 2017-05-23 | 2019-08-27 | 南京师范大学 | 一种基于灰度匹配的自动化火成岩分类方法 |
CN111024770A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-17 | 成都理工大学 | 基于页岩中黄铁矿激发极化的页岩沉积古环境判定方法 |
CN111622753A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-09-04 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种细粒沉积岩的测井识别方法 |
CN111622753B (zh) * | 2020-07-14 | 2023-08-18 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种细粒沉积岩的测井识别方法 |
CN111896674A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-06 | 成都理工大学 | 一种页岩油气储集体沉积微相处理系统及鉴别方法 |
CN111948374A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国地质大学(武汉) | 一种泥页岩中富有机质页岩层段的地球化学识别方法及系统 |
CN112686994A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-20 | 西南石油大学 | 一种海相页岩岩相分类的定量识别与三维表征方法 |
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