引用本文

Yin Shuai,Ding Wenlong,Huang Changjie,et al.Gas saturation logging evaluation of partially saturated tight sandstone reservoir[J].Natural Gas Geoscience,2015,27(1):156-165.[尹帅，丁文龙,黄昌杰，等.非饱和致密砂岩储层含气饱和度测井评价[J].天然气地球科学，2015,27(1):156-165.]
doi:10.11764/j.issn.1672-1926.2016.01.0156

非饱和致密砂岩储层含气饱和度测井评价

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尹帅1，2，3 ，丁文龙1，2，3，黄昌杰1，2，3，肖子亢1，2，3，周学慧1，2，3 

（1.中国地质大学能源学院，北京100083；2.中国地质大学海相储层演化与油气富集机理教育部重点实验室，北京100083；3.中国地质大学页岩气资源战略评价国土资源部重点实验室，北京100083）

作者简介：尹帅（1989-），男，山东新泰人，博士研究生，主要从事石油构造分析与控油作用、非常规油气构造和裂缝及其与含气量关系研究.E-mail：583018776@qq.com.通讯作者：丁文龙（1965-），男，河南南阳人，教授，博士生导师，主要从事石油构造分析与控油作用、非常规油气构造和裂缝及其与含气量关系研究与教学工作.E-mail：dingwenlong2006@126.com.

基金项目：国家自然科学基金面上项目（编号：41372139；41072098）；国家科技重大专项专题（编号：2011ZX05018-001-002；2011ZX05009-002-205；2011ZX05033-004;2016ZX05046-003）联合资助.

摘要  
川西须家河组致密砂岩储层经历了复杂沉积、成岩及构造演化过程，储层物性及含气性在纵横向上均具有较强的非均质性。加强致密储层含气饱和度(Sg)测井对比研究，对深入研究储层气水分布、寻找优质储层及井间含气性对比具有重要意义。基于常规及特殊测井资料，从电学及声学角度出发，分别基于Archie公式及三相Biot-type方程(TPE)对川西须家河组致密砂岩储层岩石含气饱和度进行精细测井解释。研究结果表明，当模型参数选取适当条件下，2种方法均可获得良好的评价效果；确定了电学Archie公式(及其修正公式)方法的Archie常数，可为同类研究提供参考，泥质含量对该方法评价效果具有一定影响。利用TPE对Sg进行测井解释时，通过自适应方法获取地层固结参数α值，发现α值与电阻率的对数值之间满足幂指数关系，利用该定量关系可以对地层α进行预测；TPE评价方法受泥质含量影响较小，但会受地层真实Sg的影响，当真实Sg低于60%时Sg预测效果较好，而高于此值时，预测结果略微偏低。由于高含气饱和度不是导致声波频散和衰减的主要原因，因此该现象与岩石自身因素，即基质矿物组成、内部颗粒微观接触型式及孔—裂隙结构等方面因素有关。基于以上认识，根据实际资料掌握程度，可以优选适当方法对非饱和致密砂岩储层Sg进行精细测井解释。

关键词： 致密砂岩       含气饱和度       测井评价       Archie公式       TPE       电阻率       泥质含量      

中图分类号：TE122.2      文献标志码：A      文章编号：1672-1926(2016)01-0156-10

Gas saturation logging evaluation of partially saturated tight sandstone reservoir

Yin Shuai1，2，3 ，Ding Wen-long1，2，3，Huang Chang-jie1，2，3，Xiao Zi-kang1，2，3， Zhou Xue-hui1，2，3 

（1.School of Energy Resources,China University of Geosciences,Beijing 100083,China;2.Key Laboratory for Marine Reservoir Evolution and Hydrocarbon Abundance Mechanism,Ministry of Education,China University of Geosciences,Beijing 100083,China;3.Key Laboratory for Shale Gas Exploitation and Assessment,Ministry of Land and Resources,China University of Geosciences,Beijing 100083,China）

Abstract  
The tight sandstone reservoir in the Xujiahe Formation of western Sichuan Basin has experienced a complex sedimentation,diagenesis and tectonic evolution process.The reservoir physical properties and hydrocarbon content have strong heterogeneity in both vertical and horizontal directions.Strengthening the logging contrast research of dense reservoir gas saturation has great significance for further study of gas and water distribution,looking for high quality reservoir,and contrast between interwell hydrocarbon showings.In this paper,based on the conventional and special logging data of tight sandstone reservoir,we made logging interpretation of gas saturation using the Archie formula and three-phase Biot-type equation (TPE) respectively.It showed that,when the selection of various parameters is appropriate,they can both achieve good evaluation effect.The value of undetermined constant of this tight sandstone reservoir using the Archie formula and its corrected formula can provide a reference for similar research.The effect of evaluation based on the electrical method is greatly influenced by the shale content.When making logging interpretation of gas saturation using the TPE method,obtaining the consolidation parameter α through adaptive method,we found that there’s good power relationship between α and the resistivity log,and we can use this formula to predict α .This acoustic evaluation method is seldom affected by the shale content,but it can be affected by the true gas saturation of formation.When the true gas saturation of formation is lower than 60%,the prediction effect was good,but when it is higher than this value,the prediction result is lower.Because that the high saturation is not the main reason for acoustic dispersion and attenuation,this phenomenon is mainly correlated with the rock itself,such as the matrix mineral composition,internal particles microscopic contact type and the pore-crack structure.Based on the above understanding,we can select appropriate method to make fine logging interpretation of partially saturated tight sandstone reservoir according to the master degree of actual data that we have got.

Key words： Tight sandstone;       Gas saturation;       Logging evaluation;       Archie formula;       TPE;       Resistivity;       Shale content;      

引言

低渗致密砂岩储层是未来的重要方向[1,2]，区调优选重点靶区之后，只有对储层物性及沉积等方面因素进行准确评估，才能为将来获取巨大经济效益提供重要基础保障[3]。含气饱和度是致密储层物性评价的一个重要参数[4]，其测井精细解释对深入探索地层有效气体渗透率、气水层识别及分布、储量估算、岩石物理模拟及地震反演等方面均具有重要参考价值[5-7]。 前人对储层岩石含气饱和度测井解释方面进行了许多卓有成效的研究，如Archie[8]在研究墨西哥湾高孔高渗储层时提出了经典Archie公式；Worthington[9]对原Archie公式进行修正，考虑了泥质含量对岩石含水(气)饱和度的影响；Rosepiler[10]研究了致密砂岩储层含气饱和度的影响因素；Kukal[11]开发出了一个适用于致密砂岩储层的含气饱和度测井解释系统“TITEGAS”；Morteza等[5]针对美国西部盆地Mesaverda致密砂岩储层高伽马、低真电阻率的特征，提出一种含气饱和度测井解释的新方法；宋延杰等[12]针对低阻油层提出通用有效介质电阻率模型；林茂杰等[13]利用毛细管压力曲线确定了四川磨溪气田孔隙型气藏地层岩石的原始含气饱和度；由于NMR(核磁共振)测井[14]中的T1及T2谱分布特征可以区分油、气及水，因此也被用于解释地层岩石含气(水)饱和度，但其并不是对每口井都具有实用性及经济性；Leclair等[15]利用Biot-Type方程研究了弹性波速与岩石含气饱和度之间的关系；王才志等[16]基于阵列声波测井资料，利用Gassmann方程确定了地层岩石弹性模量并建立了岩石含气饱和度模型；闫伟林等[17]基于Maxwell导电孔隙原理建立了中基性火山岩储层含气饱和度解释模型；黄导武等[18]利用脉冲中子俘获测井对平湖气田低矿化度水地层岩石剩余气饱和度分布特征及水侵情况进行了解释；谢进庄等[19]利用大庆油田葡南地区老井套管井中进行的中子寿命及补偿中子组合测井资料，建立了一个新的含气饱和度模型，对浅层天然气进行了评价；桂俊川等[20]提出通过精确计算岩石及所含流体压缩系数来求取岩石含气饱和度的静态力学新方法。 通过以上岩石含气饱和度测井解释方面发展历程可以看出，概括来讲，该研究主要包括电学、声学及力学3个方面方法，其中电学及声学方法应用最为广泛，解释效果最好。对于本文研究区川西须家河组致密砂岩储层而言，其经历了复杂沉积、成岩及构造演化过程，储层物性及含气性等方面因素在纵横向上均具有较强的非均质性。在这种情况下，储层含气饱和度的准确预测难度较大。此时，采用不同方法对致密储层含气饱和度进行对比研究，优选最佳解释方案，可以有效预防漏掉有效储层，同时可以为深入研究储层气水分布、寻找优质储层及井间含气性对比提供重要参考。 本文在对致密砂岩储层含气饱和度测井解释过程中，联合了常规测井、ECS元素俘获能谱测井、NMR测井及全波列测井解释结果，主要基于电学Archie公式[8]及声学三相Biot-Type公式(TPE)方法[15-21]，在此基础上对这些研究方法进行了一些改进，从而提高预测精度。通过探讨不同解释方法的评价效果及影响因素，以期能为该研究更深入进行提供参考和依据。

1 致密砂岩储层测井响应特征

1.1 储层矿物组分特征

所评价致密气储层属四川盆地须家河组地层，为陆(湖)相沉积。储层岩石孔隙度主要分布在5%~20%之间，渗透率＜1×10-3μm2，属低孔低渗致密砂岩储层。研究区部分水平井通过多级压裂均获得高产气流，揭示出巨大的致密气勘探开发潜力。其中A井测井完备，包括：常规测井、ECS元素俘获能谱测井、NMR测井及全波列测井等。所研究含气储层段位于2 736~2 777m井段（图1）。通过ECS获得的地层主要矿物组分见图1。从图1中可以看出，该陆相致密砂岩地层主要矿物组分为石英、黏土、方解石及黄铁矿。石英含量分布在30%~64%之间，黏土矿物含量分布在25%~65%之间，方解石含量分布在0~16%之间，黄铁矿含量分布在0~6%之间，此外还含有少量炭屑、云母及燧石，其含量通常小于1%。

图1     研究地层矿物组分含量随埋深变化关系
Fig.1     The change of mineral composition of studied formation with depth

目的层黏土矿物以伊利石为主，表明其所经历的成岩作用较深[22]。成岩过程中当地层酸性流体K+/H+达到一定比值时[23]，钙长石、钠长石、钾长石、蒙皂石及高岭石等成岩矿物均可以逐渐向伊利石进行转化，当地层温度超过120℃时，自生伊利石含量会出现急剧增加。石英和方解石为脆性矿物组分，其含量及颗粒形态对岩石物理力学性质、压裂造缝、吸附解吸及毛细作用等方面具有重要影响[24]。黄铁矿的存在则往往指示利于有机质保存的还原沉积环境及有利储层沉积相带[25]。 通过对石英、黏土及方解石含量进行相关性分析（图2）可以看出，石英与黏土含量间具有非常好的负相关性，两者含量此消彼长。出现该现象的主要原因是由于高石英含量地层往往代表较强的水动力沉积环境[26]，对岩石冲刷作用较强，造成黏土质含量相对减少。石英表面化学风化形态特征[24]如蚀斑、溶蚀坑、麻点面及不完整包壳等也能表明石英与硅酸盐矿物在成岩过程中具有密切的关联。黏土与方解石含量间也具有一定负相关性（图2），这主要是由于黏土矿物在后期被方解石大量交代所致[27]。研究中发现石英与方解石含量间并无明显相关性，表明这2种矿物在成岩过程中关系并不紧密。

图2     地层石英及方解石含量与伊利石含量相关
Fig.2     Relationship of the content of quarta,calcite and clay in formation

1.2 储层物性、声学及电性特征

所研究井段(2 736~2 777m)地层为致密砂岩储层，ECS及气测录井显示其整体含气。为了能清楚区分各埋深岩石测井数据变化，将该地层由浅到深划分为A—I共计9个层段（图3），其中B段、F段及I段（图3灰色井段）为高含气储层段。从图3中可以看出，高含气储层段往往表现为纵波波速(Vp)与电阻率曲线之间具有较大的幅度差；同时密度孔隙度值显著大于NMR孔隙度值；而泥质含量(Vsh)相对较低。电阻率曲线值明显大于Vp曲线值主要是由于高含气量使岩石电阻率增加所致[28]。含气储层密度孔隙度指代岩石总孔隙度，可通过式(1)进行表示。NMR孔隙度[14]仅代表孔隙中水(束缚水、毛细管水及自由水)所占据的体积，ECS测井也能获得岩石中气、水相对体积，2种测井结果具有一致性。因而若NMR孔隙度大于密度孔隙度，则在一定程度上表明储层中含气量或含气饱和度相对较低。当储层密度孔隙度大于NMR孔隙度且存在较大幅度差时[28]，表明储层含气量或含气饱和度相对较高。

ρb=ρma(1-φ)+ρwφ(1-Sg)+ρgφSg(1)
式中：ρb、ρma、ρw及ρg分别为岩石体积密度、骨架密度、所含水密度及所含气体密度，g/cm3；φ为岩石孔隙度，%。 对所研究储层段测井响应特征（图3）进行分析，同时与真实含气量测试分析结果进行对比。A层段电阻率与Vp间具有较大幅度差，但密度孔隙度小于NMR孔隙度，表明储层物性较差，该层段含气量较低；B层段电阻率与Vp间具有较大幅度差，同时密度孔隙度显著大于NMR孔隙度，为高含气层段；C层段测井特征与A层段类似，为低含气层段；D层段虽然密度孔隙度大于NMR孔隙度，但电阻率与Vp几乎重合，仅在两端具有较小幅度差，为低含气层段；E层段整体NMR孔隙度略大于密度孔隙度，物性较差，为低含气层段；F层段电阻率与Vp间具有较大幅度差，同时密度孔隙度大于NMR孔隙度，为高含气层段；G层段与D层段特征类似，电阻率与Vp几乎重合，为低含气层段；H层段NMR孔隙度和密度孔隙度相差不大，都偏低，该层段含气量不高；I层段电阻率与Vp间具有较大幅度差，同时密度孔隙度显著大于NMR孔隙度，为高含气层段。

2 含气饱和度测井评价

2.1 基于Archie公式电学解释方法

Archie[8]经典公式是最早用于岩石含水饱和度(Sw)解释的方法之一，该方法提出之后得到广泛的应用和发展。基于该公式型式及并联导电原理，许多类似的Sw解释方法相继被提出，但Archie[8]公式依然是目前最常使用的岩石含水饱和度解释方法。根据Archie[8]公式，地层因素(F)可以表示为[8]：

F=RO/Rw=a/φm(2)
式中：RO为岩石饱和地层水时电阻率，Ω·m；Rw为岩石中地层水电阻率，Ω·m；a、m分别为地层因素系数及胶结指数，为Archie公式常数，无量纲，通过拟合获得。常数a和m的取值与岩石中水、烃及岩石颗粒的接触关系有关。 相应电阻率指数I可以表示为：
I=Rt/RO=b/Swn(3)
式中：Rt为含水及烃类条件下岩石电阻率，Ω·m；b和n分别为电阻增大率系数和饱和度指数，为Archie公式常数，无量纲，通过拟合获得。b值往往接近1，而n值往往接近2。 将式(3)代入式(2)，可得岩石含水饱和度(Sw)表达方程为：
Sw=(abRwφmRt)1/n(4)
岩石含气饱和度Sg可以表示为：Sg=1-Sw。以NMR测井解释的Sw为基准(真实值)，利用Archie[8]公式对岩石Sw进行测井解释。其中Rw的取值与地层水温度及盐度相关[29]，不同地区之间具有一定差异，其取值多分布在0.05~3Ω·m范围内[30,31]。从图3中Rt变化范围可以看出，含水率较高的D层段Rt最小值约为2Ω·m，表明所研究地层中地层水的电阻率值较低。根据地层水温度及盐度分析结果，本文中取Rw为0.15Ω·m。

图3     致密砂岩地层测井响应特征曲线
Fig.3     Logging response characteristic curve of tight sandstone formation

对式(2)中等号两边同时取对数，可得：
log(F)=log(a)-mlog(φ)(5)
根据(5)式可以看出，F与φ在双对数坐标中存在线性关系，根据斜率和截距可分别求得m值和a值。本文地层因素F与岩石孔隙度间关系见图4， 两者具有非常好的负线性相关性，相应m=1.3，a=100.176≈1.5。 对公式(3)等号两边同时取对数，可得：
log(I)=log(b)-nlog(Sw)(6)
可以看出，I与Sw在双对数坐标中也存在线性关系，根据直线斜率和截距可以分别求得n值与b值。目的层log(I)与log(Sw)间关系见图5，根据直线斜率可得n≈2.2；根据直线截距可得b=100.084≈1.21。 将确定的Archie[8]常数代入方程(4)即可确定岩石含气饱和度Sg及含水饱和度Sw。利用该方法确定的地层含气饱和度Sg计算结果与NMR实测结果间的对比关系见图6。可以看出，解释结果与实测值间极为符合，相关系数R2=0.95。

图4     地层因素F与孔隙度双对数关系
Fig.4     Log-log relationship of formation parameter and porosity

图5     log(I)与log(Sw)间关系
Fig.5     Relationship of log(I) and log(Sw)

由于泥质对岩石电阻率具有一定影响，进而会影响到Archie[8]公式中待定常数的确定。一般来说，随着地层岩石泥质含量的增加，a值会增加，而m值会降低[32]。Lee等[33]对经典Archie[8]公式进行了一定修正，从而考虑了泥质含量对岩石含水饱和度的 影响，具体表达式如下：
1RO=1acφ-mcRw+(1-φ)VshRc= 1acφ-mcRw+Qc(7)
Qc=φm(ac-aφmc-m)acaRw(8)
式中：Vsh为泥质含量，%；Rc为泥质电阻率，Ω·m；Qc为有效黏土电导率，无量纲；ac和mc为修正系数，即当地层为纯砂岩时的a和m取值，无量纲。

图6     地层含气饱和度实测值与预测值(Archie公式)相关
Fig.6     Relationship of the measured and predicted Sg(Archieformula)

相应地层含水饱和度Sw表达式见式(9) [33]，该方法对泥质含量低于40%的砂岩地层是适用的[33]，从目的层泥质含量测井解释结果来看（图3），除了2 752~2 754m井段Vsh值大于40%外，其他各深度段地层Vsh值均小于40%，因此该方法适用。
Sw=[acRw(1-RtQc)Rtφmc]1/n(9)
利用式(9)对Sg进行预测，并与实测值进行对比，获取修正系数ac=1.7，mc=1.23。此时Sg预测值与实测值间关系见图7，2种结果极为相符，相关系数R2=0.977，略好于前述未进行泥质校正的常规Archie[8]公式预测效果。该修正Archie公式方法对泥质含量低于40%的砂岩地层是适用的，对于地层泥质含量较高的泥页岩地层，可参考文献[5]中前人提出一些含水(气)饱和度解释模型。

2.2 基于TPE声学解释方法

地层岩石含气性会在弹性波速上具有显著响应，本文基于TPE方程[15-21]利用可靠全波列声学测井资料对地层岩石含气饱和度进行解释。首先，根据Gassmann方程[34]，地层岩石纵横波波速可以分别表示为：

Vp=K+4μ/3ρb(10)
Vs=μρb(11)
式中：K为岩石体积模量，GPa；μ为岩石剪切模量，GPa。 Lee等[31]对Biot-Gassmann理论方程进行了一定修正，此时岩石体积模量K及剪切模量μ可以分别表示为式(12)和式(13)。
K=Kma(1－βp)+βav2av(12)
μ=μma(1-βs)(13)
1Kav=(βp-φ)Kma+φwKw+φgKg(14)
βp=φas(1+α)(1+αφas)(15)
βs=φas(1+γα)(1+γαφas)(16)
式中：Kma及μma分别为岩石骨架体积模量及剪切模量，GPa；Kw和Kg分别为地层水及地层所含气体体积模量，GPa；α为岩石固结系数，无量纲；γ为α的函数，表达式为γ=(1+2α)/(1+α)；φas表达式为φas=φw+εφg。

图7     地层含气饱和度实测值与预测值(考虑泥质Archie公式)相关关系
Fig.7     Relationship of measured and predicted Sg(Archie formula considering Vsh)

前人[35]在采用该方法对岩石含气饱和度进行解释时，多将α及ε值分别定义为一个常数，然后利用TPE方法对地层岩石Sg进行预测。这种预测方法往往导致在地层含气饱和度较高时，预测的纵横波波速值与实测值间差别非常大，只有当地层含气饱和度较低时，预测结果与实测值间才较为吻合。 实际上，地层不同埋深所经历的成岩作用(如压实作用、胶结作用及溶蚀作用等)及矿物组成差别都较大（图1,图2），因而固结参数α值随不同埋深会出现一定变化，而ε值变化幅度往往相对较小。因此，本文提出采用自适应方法对不同埋深地层α值进行连续取值，从而克服强制定义α值为一定值的不足。当采用常规TPE方法[15-21]时，ε值为0.01，因而本文取ε值为该定值不变。自适应方法基本思路为：以实测Sg为基准函数，通过不断调整α值，将利用式(12)及式(13)计算的K及μ值代入方程(10)和(11)，将纵横波波速预测值与实测值进行对比，当两者结果极为吻合时即认为所确定的α值为最佳值，从而确定不同埋深对应的α值。 计算中对于骨架及流体模量参数的取值，可以参考表1文献中给出的一些评价标准[35-38]。将求取的固结参数α值分别与GR、AC、DEN及电阻率等常规测井数据进行相关性分析，结果表明α与电阻率对数之间的相关性最好（图8）。两者具有幂指数关系，拟合关系见式(17)，相关系数R2=0.618。
log(电阻率)=1.293α-0.04(17)
根据式(17)即可利用常规测井资料对地层固结参数α进行解释并建立相应剖面，该表达式也可用于其他各井α测井解释中。
表1     模型中模量及密度常数取值
Table 1     The value of modulus and density constant in model
模量 /GPa密度 /(g/cm3)数据来源
Kma(sandstone)382.65Schlumberger[36]
μma(sandstone)44Schlumberger[36]
Kma(clay)20.92.58Helgerud等[37]
μma(clay)6.85Helgerud等[37]
Kw(water)2.291Lee等[35]
μw(water)0Lee等[35]
Kg(gas)6.410.91Sloan[38]
μg(gas)2.54Sloan[38]
以式(12)和式(13)为目标函数，将具有可靠全波列测井资料井段的纵横波波速值代入式(10)及式(11)获取相应K值及μ值并代入目标函数，同时代入α及ε等参数值并求得Sg值。式(10)和式(11)均为目标函数，分别代表了P波(纵波)和S波(横波)2种反演结果，但2种方法所反演的结果相差并不大[21]。 利用该改进的方法确定的目的层含气饱和度测井解释结果见图9。B、F及I井段（图9灰色段）为高含气储层段，其对应含气饱和度也相对较高（图9）。测井解释结果与实测值间较为一致，表明该方法可行。但对2 736~2 738m、2 742~2 745m及2 774~2 776m井段，Sg预测值要小于实测值，这几个层段Sg实测值均在60%以上。对于Sg实测值小于40%的井段，可以发现，Sg预测值与实测值间极为吻合。这些特征表明在高含气饱和度地层段，该方法预测结果略微偏低。

图8     固结系数α与电阻率对数关系
Fig.8     Relationship of parameterα and the resistivity log

图9     地层含气饱和度测井解释结果与实测结果对比关系
Fig.9     Relationship of Sg logging interpretation results and the measured results

分析其原因，当岩石中含气饱和度较高时，孔隙水会在孔隙周边形成一层薄水层，孔隙中间部分则会形成一层相互连通的气体相[39]；当岩石中含气饱和度较低时，为了达到一个新的热动力学平衡，自由水和气体相重新分布，气体相分布出现间断，孔隙中间部分则充满地层水，出现“斑块饱和”[40]，水和气体的非均匀分布增强了岩石的非均质性[41]。因此致密砂岩在高含气饱和度时仅呈现较小的纵波频散，而在高含水饱和度时则呈现较高的频散效应。在中、低频条件下，纵波的衰减主要出现在高含水饱和度情况下[42]（图10）。图10中逆品质因子(1/Q)值越大，代表纵波衰减越强。由此看来，高含气饱和度并不是使声波频散和衰减的主要原因。 那么，该现象则主要与岩石自身因素，即岩石基质矿物组分、内部颗粒微观接触型式及孔-裂隙结构等方面因素有关。地层岩石细观组分在纵向上差别较大（图1），同时不同组分中孔、晶、缝及微构造也具有较大差别[43]，这些岩石自身属性及微组构形态特征可以导致具有一定波长的弹性波发生散射及衰减，从而导致预测误差的产生。同时，高含气饱和度的层段对应的储层含气性及物性均较好（图3），孔隙度较大，而岩石孔隙与裂隙并存，两者关系密切。较高的孔隙度往往指示岩石内部微裂隙更为发育[44]，并且微裂隙往往具有一定定向分布特征，从而增强了岩石的非均质性及各向异性，最终造成纵波衰减加重，使所预测的Sg偏低（图9）。

图10     介观尺度孔隙岩石含水饱和度与逆品质因子关系[42]
Fig.10     The relationship of mesoscopic pore rock water saturation and inverse quality factor[42]

综合来看，该方法在真实Sg值低于60%时预测效果较好，低于40%时预测效果极好，但当真实Sg值高于60%时预测结果略微偏低。图3中2 752~2 754m井段地层泥质含量最高，对应图9中该段地层含气饱和度接近0，预测效果非常好，表明本文改进的TPE声学方法受泥质含量影响较小，因此该解释方法在该方面优于前述电学方法。

3 结论

(1)利用电学Archie公式及其修正公式方法对致密砂岩储层Sg进行测井解释，确定的待定常数分别为：m=1.3；a=1.5；n=2.2；b=1.21；ac=1.7，mc=1.23，该取值结果可以为同类研究提供参考。泥质含量对该方法评价效果具有一定影响。 (2)利用TPE方法对Sg进行测井解释。ε值取0.01，通过自适应方法获取地层固结参数α值，发现α值与电阻率对数值之间满足幂指数关系：log(电阻率)=1.293α-0.04，利用该关系可以对地层α进行预测。 (3)TPE评价方法受泥质含量影响较小，但会受地层真实Sg的影响，当真实Sg值低于60%时预测效果良好，而高于此值时，预测结果略微偏低。由于高含气饱和度不是导致声波的频散和衰减的主要原因，因此该现象与岩石基质矿物组成、内部颗粒微观接触型式及孔—裂隙结构等因素有关。 (4)当模型参数选取适当条件下，利用2种方法均可获得良好的评价效果，根据实际资料掌握程度，可以优选适当方法对非饱和致密砂岩储层Sg进行精细测井解释。

参考文献(References)



[1] Rahim K I,Reza M H,Re za R,et al.Seismic inversion and attributes analysis for porosity evaluation of the tight gas sandstones of the Whicher range field in the Perth basin,Western Australia[J].Journal of Natural Gas Science and Engineering,2014,21:1073-1083.

[2] Lu Xuesong,Liu Shaobo,Li Wei,et al.Geological and resource evaluation in tight sandstone gas plays of low exploration degree:A case of Jurassic tight sandstone gas in east Kuqa Basin[J].Natural Gas Geoscience,2014,25(2):178-183.[鲁雪松,柳少波,李伟,等.低勘探程度致密砂岩气区地质和资源潜力评价——以库车东部侏罗系致密砂岩气为例[J].天然气地球科学,2014,25(2):178-183.]

[3] Ursula I V,Jorge O.Artificial neuralnetworks applied to estimate permeability,porosity and intrinsic attenuation using seismic attributes and well-log data[J].Journal of Applied Geophysics,2014,107:45-54.

[4] Ning Fulong,Wu Nengyou,Li Shi,et al.Estimation of in-situ mechanical properties of gas hydrate-bearing sediments from well logging[J].Petroleum Exploration and Development,2013,40(4):542-547.

[5] Morteza A,Mat H Y,Gholamreza Z,et al.Introducing new method to improve log derived saturation estimation in tight shaly sandstones:A case study from Mesaverde tight gas reservoir[J].Journal of Petroleum Science and Engineering,2012,92-93:132-142.

[6] Amie M L,Ronny H,Bryndzia L T.Evaluation of variable gas saturation on acoustic log data from the Haynesville shale gas play,NM Louisiana,USA[J].The Leading Edge,2011,30(3):300-310.

[7] Ali S.Ziarani,Roberto Aguilera.Pore-throat radius and tortuosity estimation from formation resistivity data for tight gas sandstone reservoirs[J].Journal of Applied Geophysics,2012,83:65-73.

[8] Archie.The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics[J].Transaction of American Institute of Mining,Metallurgical,and Petroleum Engineers,1942,146:54-62.

[9] Worthington P F.The evolution of shaly-sand concepts in reservoir evaluation[J].The Log Analyst,1985,1:23-40.

[10] Rosepiler.Calculation and siginificance of water saturations in low porosity shaly gas sands[R]//Proceedings of the SPWLA 22nd Annual Logging Symposium.London:Society of Petrophysicists ＆ Well Log Analysts,1981.

[11] Kukal.A systematic approach for the effective log analysis of tight gas sands[D]//Proceedings of the SPE Unconventional Gas Recovery Symposium.New York:Society of Petroleum Engineerings of AIME,Pennsylvania,1984.

[12] Song Yanjie,Tang Xiaomin.General effective medium resistivity model of low resistance oil layer[J].Science China:Earth Sciences,2008,38(7):896-909.[宋延杰,唐晓敏.低阻油层通用有效介质电阻率模型[J].中国科学:地球科学,2008,38(7):896-909.]

[13] Lin Maojie,Zou Shaochun.Determining initial gas saturation of porosity gas reservoir usingcapillary pressure curve[J].Natural Gas Industry,1993,13(2):17-21.[林茂杰,邹绍春.用毛细管压力曲线确定孔隙型气藏的原始含气饱和度[J].天然气工业,1993,13(2):17-21.]

[14] Merkel,Gegg.NMR log/core data in tight gas sand petrophysical model development[R]//Proceedings of the 49th Annual Logging Symposium.Texas：Society of Petrophysicists ＆ Well Log Analysts,Austin,2008.

[15] Leclaire P,Cohen T F,Aguirre P J.Extension of Biot’s theory of wave propagation to frozen porous media[J].Journal of Acoustical Society of America,1994,96（6）:3753-3768.

[16] Wang Caizhi,Zhang Lijun.Model of gas saturation determination based on elastic modulus[J].Petroleum Exploration and Development,2007,34(5):598-602.[王才志,张丽君.基于地层弹性模量建立含气饱和度模型[J].石油勘探与开发,2007,34(5):598-602.]

[17] Yan Weilin,Tan Hao,Li Hongjuan.Study on the gas saturation computation model of neutral and basic volcanic rocks reservoir based on the conductive pore[J].Journal of Jilin University:Earth Science Edition,2011,41(3):915-919.[闫伟林,覃豪,李洪娟.基于导电孔隙的中基性火山岩储层含气饱和度解释模型[J].吉林大学学报:地球科学版,2011,41(3):915-919.]

[18] Huang Daowu,Song Chunhua,Shen Xiaohong,et al.Amethod of pulse neutron capture logging to calculate gas saturation in low salinity formations and its application[J].China Offshore Oil and Gas,2007,19(3):169-171.[黄导武,宋春华,沈晓红,等.脉冲中子俘获测井求取低矿化度水地层含气饱和度方法研究及应用[J].中国海上油气,2007,19(3):169-171.]

[19] Xie Jinzhuang,Yang Jinghai,Song Yanjie.A fine evaluation method of shallow gas logging cased hole without open hole logging data[J].Natural Gas Geoscience,2012,23(6):1140-1146.[谢进庄,杨景海,宋延杰.一种无完井资料过套管浅层气测井精细评价方法[J].天然气地球科学,2012,23(6):1140-1146.]

[20] Gui Junchuan,Xia Hongquan,Zou Yong,et al.A new method to calculate the gas saturation of the sand and shale formations based on logging rock mechanics parameters[J].Petroleum Drilling Techniques,2015,43(1):82-87.[桂俊川,夏宏泉,邹勇,等.基于测井岩石力学参数计算砂泥岩储层含气饱和度的新方法[J].石油钻探技术,2015,43(1):82-87.]

[21] Carcione J M,Tinivella U.Bottom simulating reflectors:seismic velocities and AVO effects[J].The Leading Edge,2000,65(1):54-67.

[22] Guan Ping.Theevolution of smectite to illite during diagenesis:A kinetic medel[J].Geochinica,1991,20(2):197-202.[关平.成岩作用中蒙皂石向伊利石转化的化学动力学模型及其意义[J].地球化学,1991,20(2):197-202.]

[23] Wei Wenwen,Huang Sijing,Huan Jinlai.Thermadynamic calculation of illite formation and its significance on research of sandstone diagenesis[J].Geological Science and Technology Information,2011,30(1):20-24.[魏文文,黄思静,郇金来.伊利石形成相关反应的热力学计算及其对砂岩成岩作用研究的意义[J].地质科技情报,2011,30(1):20-24.]

[24] Abdullah M A,Eswaran P.Quartz surface morphology of Tertiary rocks from northeast Sarawak,Malaysia:Implications for paleo-depositional environment and reservoir rock quality predictions[J].Petroleum Exploration and Development,2014,41(6):1-8.[Abdullah M A,Eswaran P.马来西亚沙捞越东北部第三系石英表面形态特征[J].石油勘探与开发,2014,41(6):1-8.]

[25] John W.Snedden.Estimating effective shale area distributions from subsurface data[J].Marine and Petroleum Geology,2014,49:35-44.

[26] Robert A M,Guy G,Bruce E J.Physical criteria fordistinguishing sandy tsunami and storm deposits using modern examples[J].Sedimentary Geology,2007,200:184-207.

[27] Michael H S,Irfan U J,Sa’ad Z A,et al.Palynology and correlation of Carboniferous-Permian glacigene rocks in Oman,Yemen and Pakistan[J].Gondwana Reasearch,2013,24:203-211.

[28] Collett T S.Energy resource potential of natural gas hydrates[J].AAPG Bulletin,2002,86(11):1971-1992.

[29] Arp J J.The effect of temperature on the density and electrical resistivity of sodium chloride solutions[J].Petroleum Transaction,American Institute of Mining,Metallurgical,and Petroleum Engineering,1953,198:327-330.

[30] Collett T S.Energy research potential of natural gas hydrates[J].AAPG Bulletin,2002,86(11):1971-1992.

[31] Lee M W,Collett T S.Integrated analysis of well logs and seismic data at the Keathley Canyon,Gulf of Mexico,for estimation of gas hydrate concentrations[J].Marine and Petroleum Geology,2008,25:924-931.

[32] Wyllie M R J,Southwick P F.An experimental investigation of the S.P.and resistivity phenomena in shaly sands[J].Journal of Petroleum Technology,1954,6:44-57.

[33] Lee M W,Collett T S.A method of shaly sand correction for estimating gas-hydrate saturations using downhole electrical resistivity log data[J].U.S.Geological Survey,2006:8-12.

[34] Li Hongbing,Zhang Jiajia.Elastic moduli of dry rocks containing spheroidal pores based on differential effective medium theory[J].Journal of Applied Geophysics,2011,75:671-678.

[35] Lee M W,Waite W F.Estimating pore-space gas hydrate saturations from well-log acoustic data[J].Geochemistry,Geophysics,Geosystems,2008,9(7):9-10.

[36] Schlumberger Logging Company.Logging Interpretation Common Mineral Rock Handbook[M].Beijing:Petroleum Industry Press,1998.[斯伦贝谢测井公司.测井解释常用岩石矿物手册[M].北京:石油工业出版社,1998.]

[37] Helgerud M B,Dvorkin J,Nur A,et al.Elastic-wave velocity in marine sediments with gas hydrates:Effective medium modeling[J].Geophysics Research Letter,1999,26(13):2021-2024.

[38] Sloan E D.Clathrate hydrate hydrates of natural gases[M].London:Taylor & Francies,Inc.,2007.

[39] Hu Yong,Li Xizhe,Lu Xiangguo,et al.The realization of the active mechanism between formation and water in tight sand gas reservoir with high water saturation[J].Natural Gas Geoscience,2014,25(7):1072-1075.[胡勇,李煕喆,卢祥国,等.高含水致密砂岩气藏储层与水作用机理[J].天然气地球科学,2014,25(7):1072-1075.]

[40] Wei Xian,Wang Shangxu,Zhao Jianguo,et al.Laboratory investigation of influence factors on Vp and Vs in tight sandstone[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2015,54(1):9-16.[未晛,王尚旭,赵建国,等.致密砂岩纵横比速度影响因素的实验研究[J].石油物探,2015,54(1):9-16.]

[41] Li Qi,Gao Shusheng,Yang Zhaopeng,et al.Influence of the threshold pressure gradient on tight sandstone gas reservoir recovery[J].Natural Gas Geoscience,2014,25(9):1444-1449.[李奇,高树生,杨朝蓬,等.致密砂岩气藏阙压梯度对采收率的影响[J].天然气地球科学,2014,25(9):1444-1449.]

[42] Deng Jixin,Wang Shangxu,Du Wei.A study of the influence of mesoscopic pore fluid flow on the propagation properties of compressional wave-a case of periodic layered porous media[J].Chinese Journal of Geophysics,2012,55(8):2716-2725.[邓继新,王尚旭,杜伟.介观尺度孔隙流体流动作用对纵波传播特征的影响研究-以周期性层状孔隙介质为例[J].地球物理学报,2012,55(8):2716-2725.]

[43] Tian Wei,Zhu Weiyao,Zhu Huayin,et al.The micro-structure and seepage characteristics of condensate gas reservoir for tight sandstone[J].Natural Gas Geoscience,2014,25(7):1077-1083.[田巍,朱维耀,朱华银,等.致密砂岩凝析气藏微观结构及渗流特征[J].天然气地球科学,2014,25(7):1077-1083.]

[44] Chandong Chang,Mark D.Zoback,Abbas Khaksar.Empirical relations between rock strength and physicalproperties in sedimentary rocks[J].Journal of Petroleum Science & Engineering,2006,51:223-237.