ΔlogR技术的改进及其对油页岩有机质丰度的评价——以辽河坳陷大民屯凹陷沙四段油页岩为例

张学娟，张 雷，马 磊，袁子龙

(1.东北石油大学地球科学学院，黑龙江大庆 163318;2.东北石油大学非常规油气成藏与开发省部共建重点实验室，黑龙江大庆 163318)

ΔlogR技术［1］是由 Q.R.Passey等通过大量数据拟合及实验分析得出的烃源岩评价方法。该技术利用电阻率和声波时差两条测井曲线对烃源岩的差异响应刻画有机质丰度。ΔlogR技术的优点是声波时差和电阻率曲线都对孔隙度敏感，两条曲线随孔隙度的变化成一定比例，只要比例选取适当，孔隙度变化使得两条曲线产生的偏移幅度相同，从而抵消了孔隙度对有机碳测井响应的影响。但该方法的缺陷是需人为确定声波时差和电阻率曲线的基线值，确定基线值的操作较为繁琐且主观性较大。另外，预先给定叠合系数为0.02的合理性需要进一步验证。

ΔlogR技术引入国内后，得到推广应用。朱光有等［2－3］在对东营凹陷沙四段烃源岩有机质丰度非均质性研究过程中采用ΔlogR技术进行评价，取得了较好的评价效果。刘超［4］对ΔlogR技术进行了一定的改进，总体方法是以贫有机质泥岩段为节点，将目标层段细分，然后取细分层段内贫有机碳泥岩ΔlogR为零，动态选取叠合系数，对测井曲线动态叠合，降低了人为确定基线带来的主观性。胡慧婷等［5］在其基础上，通过逐步回归法建立了改进ΔlogR模型，在松辽盆地及其外围盆地烃源岩有机质丰度的评价中取得了良好效果。汤丽娜［6］对比分析了多元统计回归定量表征烃源岩和ΔlogR敏感曲线直接定量计算有机碳含量 (TOC)这两种方法，发现利用ΔlogR敏感曲线计算的TOC精度高、误差较小，对湖相烃源岩识别效果可靠。韩双彪等［7］在评价吐哈盆地侏罗系水西沟群的烃源岩时，依据不同的沉积环境分别构建ΔlogR的多元线性回归模型，建立了基于烃源岩成因分类的有机质丰度评价方法。高阳［8］在评价东营凹陷沙四下亚段盐湖相烃源岩时发现，盐湖相烃源岩受烃源岩中膏盐质成分、含量及有机质丰度的共同影响，测井响应特征相当复杂，提出了依据自然伽马绝对值的大小 (反映泥质含量值)分段ΔlogR拟合计算TOC的方法，实际应用效果较好。袁彩萍等［9］在对珠江口盆地文昌组烃源岩TOC评价过程中建立了TOC与电阻率、中子孔隙度、声波时差及自然伽马等多元线性回归方程，取得了较好的效果。

综上所述，前人的研究对象多以深湖—半深湖相泥质烃源岩为主，大民屯凹陷高含有机质的油页岩形成环境与深湖—半深湖存在一定差异，其主要形成于干旱气候、湖平面频繁升降的浅水稳定局部台地构造背景，沉积环境为封闭、半封闭状态的弱还原、弱氧化环境。本文采用改进的ΔlogR技术对大民屯凹陷油页岩有机质丰度进行评价，以期建立起一套适用于此类成因油页岩的有机质丰度评价方法。

1 大民屯凹陷沙四下亚段烃源岩发育基本特征

沙四下亚段 (Es42)烃源岩、沙四上亚段(Es41)和沙三段四亚段 (Es34)构成了大民屯凹陷的主要烃源岩系统［10－12］。大民屯凹陷中部的安福屯—静安堡周边地区沙四下亚段烃源岩为一套油页岩和钙镁质油页岩 (图1)，所生成的油气以高含蜡质为主要特征。该套烃源岩含砂率极低(仅为2%～5%)，分布面积较广 (达250km2)，平均厚度为120～250m，在东西两侧的安福屯断阶带和胜东洼陷烃源岩最为发育，最大厚度达350m，凹陷中央的台地烃源岩相对欠发育，烃源岩厚度一般为80～120m。沙四下亚段烃源岩内部有机质丰度的非均质性直接影响生排烃能力的差异，进而影响资源的分布。

图1 大民屯凹陷区域构造简图Fig.1 Sketch of regional structure in Damintun sag

大民屯凹陷安福屯—静安堡周边地区沙四段油页岩分为3段，其中上段和下段油页岩中矿物成分大都是氧化硅和黏土矿物，也可能含少量碳酸盐，常与碳酸盐岩、硅质岩类和含磷酸盐的岩类伴生，表现为微细的水平纹层油页岩和具透镜状内部结构的油页岩。沙四下亚段中部主要发育与蒸发盐岩共生的灰质油页岩或白云质油页岩，在相对湿润时期，湖平面上升，沉积范围扩大，底栖的蓝绿藻和真菌形成了絮凝状的富有机质的软泥;干旱时期，湖平面下降，湖区范围缩小，富含有机质的软泥浓缩，与砂和粉砂级的白云质微晶内碎屑伴生;湖平面再次上升，就形成透镜状 “内碎屑”油页岩［13－14］。

2 ΔlogR技术及数据归位方法

2.1 模型的建立

据 Q.R.Passey［1］提出的 ΔlogR技术公式为:

式中 AC——实测的声波时差，μs/ft;

Rt——岩石的实测电阻率，Ω·m。

Rt基线——非烃源岩层段对应电阻率测井值;

AC基线——非烃源岩层段对应声波时差;

0.02——叠合系数，即每 50μs/ft(164μs/m)的声波时差。

在一定的成熟度条件下，ΔlogR与有机碳呈线性相关，由ΔlogR计算有机碳的经验公式［1］为:

式中 TOC——计算的有机碳含量，%;

LOM——有机质成熟度;

ΔTOC——有机碳含量背景值。

LOM可根据区域大量的成熟度指标分析 (如热变指数、Tmax分析、镜质组反射率等)得到。

该方法需要成熟度参数，且确定岩性基线位置的误差较大，操作繁琐。对于同一区块相同层位烃源岩来说，烃源岩的成熟度基本一致，而AC基线和Rt基线为常量，即得到文献 ［4］中的公式:

式中 a、b、c——ΔlogR系数。

改进模型在无需LOM、ΔTOC及人为读取基线值的条件下便可计算出有机碳含量。

大民屯凹陷钻遇沙四段的众多井中，选取实测TOC点较多且具有连续岩性剖面和完整测井资料的井为模型建立标准井 (沈352井)，建模前首先对声波时差与电阻率曲线进行标准化，使其量纲一致，将标准化后的曲线与建模标准井的实测TOC进行拟合优化，得到系数a、b和c。

沈352井沙四下亚段在建模过程中，需剔除非烃源岩层段;同时消除非地层响应的异常测井段的影响，包括井径变化、仪器稳定性等影响。标准化后，对沙四下亚段电阻率测井值求对数，再对声波时差和电阻率对数进行归一化处理，使得电阻率的对数和声波时差在相同的数量级范围内。

2.2 数据归位

实测有机质样品的深度受钻井取心作业、钻具测量长度等误差的影响，岩心深度不准;因此，在整理岩心资料时，一般会参照测井曲线进行归位，这种归位受人为主观影响较大，效果不理想。此外，分析取样的位置也会带来一定的误差［15］。岩屑样品深度受钻井液回返迟到时间计算影响，误差更为显著。如何对岩心和岩屑样品的深度进行高精度归位是进行测井评价烃源岩的必要前提。

刘超［4］认为岩屑的最大归位幅度为1m，即岩屑样品原始位置上下各浮动0.5m较为合理，通过实测TOC与计算TOC的相关系数最大为目标函数进行拟合。主观确定最大归位幅度存在的问题是过大幅度浮动样品深度会使得样品归位失真，而过小幅度浮动样品深度又会使得归位不彻底，所以需要进一步合理地确定归位深度。在沈352井模型建立过程中，由于岩屑深度的误差较大，选择岩屑的最大归位深度为岩心的2倍，将岩心的最大归位幅度作为一个变量X(即岩心样品原始位置上下各浮动X/2)，对应岩屑样品的最大归位幅度为2X(即岩屑样品原始位置上下各浮动X)，寻求样品的合理归位幅度。

2.2.1 确定归位步长及最大归位深度范围

选取样品归位步长d为0.125m(测井数据采样点间距为0.125m)，归位过程中以浅部样品的埋深不超过深部样品埋深为原则，从上至下进行如下归位。

(1)对于岩心样品。

①当i=1时:

S1=X，H2－H1≥X/2

S1=X/2+H2－H1，H2－H1≤X/2

②当i=2，3，…，n－1时:

Si=X，Hi+1－ Hi≥ X/2，Hi－ Hi－1'≥ X/2

Si=Hi+1－Hi－1'，Hi+1－Hi＜ X/2，Hi－Hi－1'＜ X/2

Si=X/2+Hi－ Hi－1'，Hi+1－ Hi≥ X/2，Hi－Hi－1' ＜ X/2

Si=X/2+Hi+1－ Hi，Hi+l－ Hi＜ X/2，Hi－Hi－1' ≥ X/2

③当i=n时:

Sn=X，Hn－ Hn－1'≥ X/2

Sn=X/2+Hn－ Hn－1'，Hn－ Hn－1'≤ X/2

式中 Si——第i个烃源岩样品的最大归位幅度;

Hi——第i个烃源岩样品的初始深度;

Hi+1——第i+1个烃源岩样品的初始深度;

Hi－1'——第 i－1 个烃源岩样品归位后的深度;

n——样品总数。

(2)对于岩屑样品。

①当i=1时:

S1=2X，H2－H1≥X

S1=X+H2－H1，H2－H1≤X

②当i=2，3，…，n－1时:

Si=2X，Hi+1－ Hi≥ X，Hi－ Hi－1'≥ X

Si=Hi+1－ Hi－1'，Hi+l－ Hi＜ X，Hi－ Hi－1' ＜ X

Si=X+Hi－ Hi－1'，Hi+l－ Hi≥X，Hi－ Hi－1' ＜ X

Si=X+Hi+1－ Hi，Hi+l－ Hi＜ X，Hi－ Hi－1'≥X

Sn=2X，Hn－ Hn－1'≥ X

Sn=X+Hn－ Hn－1'，Hn－ Hn－1'≤ X

2.2.2 对各样品点深度逐步归位校正

由浅至深，从第1个烃源岩样品到第n个烃源岩样品，对烃源岩样品逐个逐步长地进行归位，即第i个岩心或岩屑样品归位后的深度为Hi':

式中 Hi——第i个烃源岩岩心或者岩屑样品的记录深度;

j——归位次数，第i个样品的归位次数为2Si/d。

总的归位校正组合数P可以表示为:

2.2.3 构建目标函数，评价各样品归位校正深度

以实测TOC与归位后计算TOC之差的平方和为目标函数，对各样品归位校正深度组合效果进行评价，当目标函数值达到最小值时，拟合效果最优，即:

式中 Ri'——第i个样品校正深度后所对应的电阻率值;

ACi'——第i个样品校正深度后所对应的声波时差值;

TOCi——第i个样品的有机碳含量。

通过最小二乘法 (当目标函数F达到极小值时，目标函数对a、b和c偏导值为0)来求取a、b和c，再将求取的a、b和c代入式 (6)中，求得目标函数的最小值Fmin。从所有归位校正组合中选择Fmin的最小值及其对应的a、b和c，即该归位组合为目标归位组合，记录Fmin最小值及其所对应的a、b和c，以及校正后各样品的深度Hi'。

2.2.4 确定最大归位深度范围

为了进一步探索最大归位幅度与TOC拟合效果之间的关系，将岩心最大归位幅度确定为0～1m，计算步长为0.125m;岩屑的最大归位幅度确定为0～2m，计算步长为0.25m。对比计算发现，当岩心样品的最大归位幅度小于0.375m(岩屑的最大归位幅度确定为0.75m)时，TOC的计算值和实测值之间的相关系数随岩心样品最大归位幅度的增大而显著增大，但是当岩心样品最大归位幅度大于0.375m(岩屑的最大归位幅度为0.75m)后，其拟合相关系数提升效果有限，且浮动距离过大将导致模型失真，脱离了地质实际。所以确定岩心样品最大归位幅度为0.375m(岩屑的最大归位幅度为0.75m)为该模型样品的归位校正幅度 (图2)。

通过计算对比归位前后TOC与实测TOC的相关关系，发现归位后计算TOC和实测TOC的相关性得到显著提升，其拟合相关系数R2由归位前的0.59提升到0.79(图2)，预测效果良好。

图2 沈352井沙四下亚段油页岩岩心样品实测TOC最大归位幅度与拟合相关系数的关系图Fig.2 Relationship between the maximum homing amplitude and the fitting correlation coefficient of measure TOC of core oil shale samples in the submermber of the fourth member of Shahejie Formation in Well Shen352

沙四下亚段分为3个层段，这3个层段的岩性存在一定差异，特别是中段以白云质泥岩和灰质泥岩为主，而上段和下段的岩性以泥质油页岩为主。在进行TOC预测时可能需要分层段拟合。将沙四下亚段分成3段分别拟合各层段TOC的相对含量，从效果来看，分段拟合的效果有所提升，拟合相关系数R2由0.75提高到0.767，但效果提升有限，且分段拟合和整体拟合的拟合相关系数相当 (表1、图3)，再加上分段拟合工作量更大，所以分段拟合就变得没有必要。

表1 不同方法拟合的沈352井沙四下亚段TOC效果及ΔlogR系数对比表Table 1 Comparison of TOC effect and ΔlogR coefficient of Well Shen352 with different fitting methods

图3 不同方法拟合沈352井TOC与其实测TOC对比图Fig.3 Comparison between TOC and measure TOC of Well Shen352 by different fitting methods

3 改进ΔlogR模型的应用

3.1 模型验证

通过建立的归位整段拟合参数对沈166井和安1井进行了计算TOC与模拟TOC的相关性分析。将拟合参数a、b及c带入标准化和归一化的声波时差和电阻率测井数据中，计算了这两口井沙四下亚段的TOC值，拟合效果发现，计算TOC值在油页岩段呈现高值，碳酸盐岩段的TOC值相对较低，基本符合客观实际;并且计算TOC与实测TOC值高度相关，其中沈166井沙四段计算TOC与实测TOC的相关系数R2为0.759，而安1井的计算TOC与实测TOC的相关系数R2高达0.8191(图4)。

图4 实测TOC与拟合TOC对比图Fig.4 Comparison between measured TOC and fitted TOC

3.2 结果分析

预测TOC与实测TOC高度相关，说明模型高度可靠。从图4来看，沙四下亚段下部 (PS1)有机质丰度震荡变化，为气候变化比较频繁的表现，以半干旱—半湿润气候为主，沉积水体比较动荡，在弱氧化—弱还原环境间频繁交互 (还原环境占主导地位)，水体盐度较高，以微咸水—半咸水环境为主，沉积暗色油页岩、泥岩 (微咸水还原环境产物)，沈352井、沈166井和安1井PS1段有机质丰度呈现较强的非均质性。沙四下亚段中部 (PS2)TOC含量与上下表现出较大的差异，主要原因可能为水体变浅，呈现出弱氧化环境特征，蒸发环境使水体进一步咸化，以微咸水—半咸水环境为主，气候干旱、较强水动力条件和微咸水—半咸水的弱氧化蒸发环境条件不利于油页岩的形成，处于安福屯断阶带的沈166井此时位于构造低洼处，水体相对较深，形成了整体低有机质丰度背景下的相对高有机质丰度特征。沙四下亚段上部 (PS3)沉积时期整体为相对暖湿气候，沉积水体加深，有机质丰度最高，其TOC平均值高达4.3%。

4 结束语

(1)对ΔlogR技术提出了改进，通过TOC=a·logR+b·AC+c的预测模型，以实测TOC与计算TOC之差的平方和作为目标函数，由岩心样品在一定范围内自由浮动进行拟合，确定该模型的岩心样品最大浮动距离为0.375m(岩屑样品最大浮动距离为0.75m)时最为合理，既保证了归位彻底，又不会造成数据过度归位而失真。

(2)改进ΔlogR技术在大民屯凹陷沙四下亚段油页岩的有机质丰度非均质性评价中应用效果良好，沈166井和安1井沙四下亚段油页岩计算TOC与实测 TOC值高度相关，相关系数 R2分别为0.759和0.8191。

(3)沙四下亚段下部 (PS1)有机质丰度表现为较强的非均质性;沙四下亚段中部 (PS2)沉积时期，台地中央气候干燥炎热，水体大量蒸发，水体变浅，氧化性增强，陆源有机质供给有限，有机质丰度较低;沙四下亚段上部 (PS3)沉积时期转为相对暖湿气候，水体加深，有机质丰度最高，其TOC平均值高达4.3%。

［1］Passey Q R，Creaney S，Kulla J B.A practical model for organic richness from Porosity and resistivity logs［J］.AAPG Bulletin，1990，74(5):1777－1794.

［2］朱光有，金强.烃源岩的非均质性及其研究——以东营凹陷牛38井为例 ［J］.石油学报，2002，23(5):34－39.

［3］朱光有，金强，张林晔.用测井信息获取烃源岩的地球化学参数研究［J］.测井技术，2003，27(2):104.

［4］刘超.测井资料评价烃源岩方法改进及作用 ［D］.东北石油大学，2011:15－21.

［5］胡慧婷，卢双舫，刘超，等.测井资料计算源岩有机碳含量模型对比及分析 ［J］.沉积学报，2011，29(6):1199－1204.

［6］汤丽娜.烃源岩测井识别在渤海湾石油开发中的应用［J］.科技导报，2011，29(21):51－54.

［7］韩双彪，张金川，黄卫东，等.吐哈盆地烃源岩有机碳质量分数测井定量预测模型 ［J］.断块油气田，2012，19(3):406－408.

［8］高阳.利用测井信息评价盐湖相烃源岩 ［J］.沉积学报，2013，31(4):730－737.

［9］袁彩萍，徐思煌，薛罗.珠江口盆地惠州凹陷主力烃源岩测井预测及评价 ［J］.石油实验地质，2014，36(1):110－116.

［10］李建华，宋兵，庞雄奇，等.大民屯凹陷源控油气作用及有利勘探区带预测 ［J］.科技导报，2011，29(30):18－23.

［11］朱华钰，喻梓靓.大民屯凹陷中部沙四段沉积体系研究 ［J］.石油天然气学报，2013，35(4):11－16.

［12］谢文彦，姜建群，张占文，等.大民屯凹陷高蜡油成因及分布规律 ［J］.石油学报，2007，28(2):57－61.

［13］黄海平，李虹，马刊创，等.大民屯凹陷高蜡油的形成条件［J］.石油与天然气地质，2001，22(1):64－71.

［14］谢文彦，姜建群，张占文，等.大民屯凹陷油气系统研究［J］.石油勘探与开发，2004，3(2):38－42.

［15］刘新颖，邓宏文，邸永香，等.海拉尔盆地乌尔逊凹陷南屯组优质烃源岩发育特征 ［J］.石油实验地质，2009(1):68－73.