致密砂岩微观孔隙非均质性定量表征及储层意义
——以鄂尔多斯盆地X地区山西组为例

卢晨刚，张遂安，毛潇潇，赵迪斐

(1.中国石油大学(北京) 煤层气研究中心，北京 102200； 2.中国石油大学(北京) 石油工程学院，北京 102200；3.中国石油大学(北京) 地球科学学院，北京 102200； 4.中国矿业大学 资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116；5.煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室，江苏 徐州 221008)



致密砂岩微观孔隙非均质性定量表征及储层意义
——以鄂尔多斯盆地X地区山西组为例

卢晨刚1,2，张遂安1,2，毛潇潇3，赵迪斐4,5

(1.中国石油大学(北京) 煤层气研究中心，北京 102200； 2.中国石油大学(北京) 石油工程学院，北京 102200；3.中国石油大学(北京) 地球科学学院，北京 102200； 4.中国矿业大学 资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116；5.煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室，江苏 徐州 221008)

以鄂尔多斯盆地东部X地区山西组致密砂岩储层为例，采用Matlab编程，提出铸体薄片图像面孔率提取的新方法，基于面孔率提出非均质系数U定量表征微观孔隙非均质性，并讨论非均质系数U和储层物性关系及微观孔隙非均质性的储层意义。结果表明，X地区致密砂岩储层微观非均质性强烈，微观孔隙分布十分不均匀；非均质系数U与孔隙度和渗透率均为负相关关系，非均质系数U越大，储层非均质性越强，储层物性越差，反之储层物性越好；致密砂岩储层微观非均质性控制着孔隙(储集空间和渗流空间)的微观发育特征，致密砂岩储层非均质系数定量评价有利于指导后期开发、开采中优质层位的圈定。

孔隙结构；微观尺度；非均质性；致密砂岩；山西组；鄂尔多斯盆地

油气储层的非均质性是指由于沉积环境、物源供应、水动力条件、成岩作用等的影响，油气储层在岩性、物性、产状、内部结构等方面都存在明显的差异[1]，这种储层油气分布的不均匀受控于储集条件的差异发育，由储层自身的非均质性控制[2-4]。近年来很多学者对致密砂岩储层非均质性进行研究，将宏观大尺度上碎屑岩储层非均质性分为层间非均质性、层内非均质性和平面非均质性三类[5-11]。

层间非均质性是油气田开发主要研究问题，这种非均质性常使用层间渗透率的变异、突进、极差参数表征，微观的孔隙非均质研究较少，缺乏从毫米级、微米级、纳米级探究砂岩储层非均质性对油气富集影响。毫米级非均质性主要表现为岩心内部层理缝构造与沉积层理构造，微、纳米级非均质性主要表现在其研究尺度下可识别的矿物组分非均质性、孔隙分布非均质性[12-13]。

储层非均质性的定量表征有助于制定油气田勘探开发方案和评价油气藏产能潜力[14-15]，目前对孔隙非均质评价多停留在定性描述阶段，以测试法和图像法为基础建立的分形模型[16]，是一种在多种尺度下反映储层非均质程度的定量评价方法。测试法是利用高压压汞或液氮吸附测试数据，建立分形模型，采用分形维数量化表征储层微观孔隙的非均质性[13,17-18]。图像法通过提取孔隙二值图像，对二值图经行测度关系求分形维数[19]，孔隙信息的准确提取对储层结构评价具有关键作用。目前，图像分形的测度是取薄片图像的某一点为圆心进行圆心区域统计，无法完整提取矩形图像信息，且图像法的孔隙提取是基于RGB图像的二值化[14,20]，这种方法可能无法准确区分孔隙与基质颗粒，造成计算错误。基于图像法的储层分形特征是指局部和整体间的自相似程度，通过分形维数定量描述储层的孔隙结构、孔径分布和相互配置关系，反映的是不同尺度间孔隙结构的差异程度，而不能表征在同一微观尺度下的非均质[19]。为了弥补以上不足，需要寻求可以评价储层非均质性的新参数。本文以致密砂岩为例，基于新的铸体薄片图像孔隙提取方法，提出新的微观孔隙非均质性表征参数来讨论储层意义。

1 实验样品

1.1 样品特征

实验致密砂岩样品来自鄂尔多斯盆地东部X地区的山西组，主要为灰色中粒石英砂岩和浅灰色—灰色中粒岩屑石英砂岩；胶结方式为硅质胶结、铁白云石胶结等，可见菱铁矿沿层理分布；粒度向上变化较小，见楔形交错层理与板状交错层理，纹层面主要由岩屑构成的层面显现，为水下分流河道沉积。通过偏光显微镜可以观察铸体薄片(图1)：碎屑颗粒主要为石英，颗粒支撑，胶结物包括硅质、铁白云石、高岭石等；所受成岩作用主要是压实和压溶作用、溶蚀作用、胶结作用、交代作用，演化至晚成岩期C阶段。

图1 单偏光显微镜下鄂尔多斯盆地 X地区山西组致密砂岩储层微观特征Fig.1 Microstructure characteristics under single polarized light microscope of tight sandstone reservoirs in the Shanxi Formation, X area, Ordos Basin

1.2 微观孔隙非均质性发育特征

受沉积和成岩作用影响，微观孔隙发育具有非均质性，其非均质性体现在孔隙分布、孔隙类型与形态特征等几个方面。偏光显微镜下可见，孔隙类型主要为残余粒间孔、溶蚀孔、高岭石晶间孔等，其中以溶蚀孔和残余粒间孔最为常见。孔隙中部分充填高岭石或石英加大边，形成残余粒间孔，直径在100～300 μm之间，提供的储集空间大，其形态受高岭石和硅质石英加大的影响呈现不规则形态，非均质性强；溶蚀孔直径在100～400 μm之间，其形状不规则，边缘常呈港湾状，由于溶蚀对象和溶蚀作用程度不同，溶蚀孔隙的部分也不均匀，非均质性极强。

2 实验流程与结果

2.1 获取铸体薄片图像

采用偏光透射微镜及配套NIS-Elements F软件，在单偏光模式下对致密砂岩样品铸体薄片进行采集。第一步，在低倍镜下选取典型的微观观测区域，获取1张整体图像；第二步，为了后期计算面孔率更精确，需要提高图像分辨率，切换高倍物镜，使用载物台标尺移动薄片调整视野，获取高倍镜下9张(3×3，依次编号①～⑨)可以拼接成低倍镜下整体图像的图像瓦片。

2.2 面孔率提取

面孔率的计算使用Matlab软件进行图像处理。传统采用二值化识别孔隙将RGB图像转为灰度图像，仅采用含有灰度信息的矩阵识别，在灰度转换计算过程中会出现非孔隙的像素点计算值与孔隙像素点相同的问题，造成识别出错。为了解决这一问题，本次试验采用RGB三通道形成的三层矩阵识别孔隙(图2)，从R、G、B3个通道同时限制孔隙的红色范围(根据注胶颜色取)，直接提取铸体薄片图像中孔隙像素。

图2 二值化与RGB识别矩阵处理图示Fig.2 Binary pattern and RGB recognition matrix processing diagram

铸体薄片中孔隙铸胶为红色，图像中孔隙红色范围的RGB范围为P(可实际染色调整参数范围)：

(1)

薄片图像的一个像素点的RGB值满足P则识别该像素点为孔隙。为了方便显示，将识别为孔隙的像素点设置为0(黑色)，非孔隙部分像素置1(白色)，结果见图3。统计图像孔隙的像素点有k个，则图像面孔率p为：

(2)

式(2)中m为图像高度，矩阵的行数；n为图像宽度，矩阵的列数；k为识别为孔隙的点数。

选取5块致密砂岩样品(S1～S5)，使用上述方法编程计算每个样品铸体薄片拍摄的整体图像和9张瓦片的面孔率(表1)。为了实验对比，对5块样品进行常规物性的孔隙度测试和渗透率测试，其值见表2。

3 讨论

3.1 微观孔隙非均质性

致密砂岩储层微观尺度下非均质性体现在矿物含量分布、孔隙特征等方面，随着观测尺度的减小，非均质性显著增强。以S1样品为例讨论孔隙非均质性(图4)，低倍镜下整体图像显示薄片中矿物主要为石英颗粒和高岭石集合体填隙，石英颗粒堆积散乱，其计算面孔率为1.53%；发育有残余粒间孔、溶蚀孔、高岭石晶间孔。高倍镜下9张瓦片图像面孔率分布在0.23%～4.6%间，面孔率分布区间较大，非均质性强。

图3 样品S1基于Matlab孔隙提取结果Fig.3 Pore extract results of sample S1 by Matlab表2 鄂尔多斯盆地X地区山西组 致密砂岩样品常规物性测试结果Table 2 Conventional physical properties of tight sandstone samples from the Shanxi Formation, X area, Ordos Basin

样品孔隙度/%渗透率/10-3μm2S12．90．278S23．60．551S33．90．699S42．50．218S56．31．018

表1 鄂尔多斯盆地X地区山西组致密砂岩样品面孔率计算结果

图4 样品S1整体图像和瓦片图像Fig.4 Overall and tile images of sample S1

瓦片①面孔率为1.8%，图中主要为400～600 μm石英颗粒，硅质胶结、黏土矿物胶结，存在少量残余粒间孔和溶蚀孔；瓦片②面孔率为1.1%，图中矿物主要是石英颗粒，部分高岭石集合体，仅少量交代和溶蚀产生的孔隙；瓦片③为最小面孔率，仅0.23%，不足整体面孔率的1/5，图中石英为主导矿物，仅残留较少的残余粒间孔和高岭石晶间孔；瓦片④面孔率为1.6%，溶蚀孔和高岭石晶间孔为主要孔隙贡献；瓦片⑤面孔率为0.88%，主要为溶蚀孔，为储层流体溶蚀矿物在颗粒间形成；瓦片⑥具有最大面孔率，为4.6%，超过整体图面孔率3倍；瓦片⑥中发育大量的溶蚀孔和高岭石晶间孔，溶孔边缘呈不规则溶蚀港湾状，高岭石集合体中也存在溶蚀孔隙；瓦片⑦面孔率为0.63%，图中石英为主要矿物，发育在石英的溶蚀过程和交代作用中；瓦片⑧面孔率为2.3%，溶蚀作用和交代作用提供孔隙，石英间伸长型的孔隙发育好，贡献大量孔隙；瓦片⑨面孔率为0.72%，图中可见500 μm左右高岭石集合体，孔隙主要是高岭石颗粒间孔隙和石英间少量的残余孔隙。

各种孔隙在各瓦片间的差异造成整体具有非均质性，这种差异以各微区面孔率不同表现出来。而各瓦片面孔率的差异是由微观成岩作用场的时空差异造成的[21]，面孔率高的瓦片其溶蚀作用十分发育，面孔率低的瓦片中以石英颗粒和硅质胶结为主。

3.2 面孔率非均质系数

实验样品的非均质性强，面孔率在薄片中的分布极其不均匀，面孔率在数值上离散性强(图5)。根据统计地质学思想[22-23]，面孔率非均质性在统计学角度是一种数值的离散性，概率统计用标准差定量评价一系列数据的离散性，因此可以用面孔率的标准差作为面孔非均质系数U，定量反映非均质性。

图5 鄂尔多斯盆地X地区山西组 致密砂岩样品面孔率离散图Fig.5 Discrete figure of areal porosity of tight sandstone samples from the Shanxi Formation, X area, Ordos Basin

非均质系数计算中的瓦片分割数量根据镜下研究所需尺度进行选择，根据数理统计样本群与标准差关系，同一图像随着非均质尺度的减小，瓦片分割数量增加，U值在数值上增加，因此不同薄片的非均质系数分析需要在相同尺度下进行。采用式(3)对本实验的9个瓦片进行非均质系数计算：

(3)

由式(3)计算得样品S1至S5非均质系数U依次为1.31，1.35，1.09，1.65，1.05。非均质系数U越大，瓦片面孔率数值离散性越强，薄片中面孔表现为分布很不均匀，其非均质性强，储层物性较差；反之非均质系数U越小，瓦片面孔率数值分布较集中，薄片中面孔分布趋于一致，非均质性弱，储层物性较好。

3.3 非均质系数与储层物性关系

孔渗性是致密油气储层宏观物性评价的重要参数，很大程度上受微观孔隙的发育程度与非均质

图6 非均质系数与孔渗关系Fig.6 Relationship between inhomogeneity coefficient and porosity

性的影响，利用非均质系数表征储层孔隙结构，需要对非均质系数U与储层孔渗性的相关性进行探讨。图6为非均质系数U与储层孔隙度及渗透率的相关关系图，非均质系数与孔隙度呈负相关关系(图6a)，相关系数R2=0.616 2，储层非均质性越强，孔隙度越低；与渗透率也呈负相关(图6b)，相关系数R2=0.726 7，储层非均质性越强渗透率越低。非均质系数U所表征的孔渗特征符合传统非均质性与孔渗关系的认识：非均质性越强，储层物性越差。认为非均质系数U可以作为定量评价储层孔隙非均质性的参数。

3.4 非均质性的储层意义

基于致密砂岩储层微观非均质性特征的认知，提出致密砂岩储层非均质控气理论，认为：在沉积—成岩作用下，致密砂岩物质组分和孔隙特征在微观具有非均质性，并且这种非均质性对油气富集、运移具有控制作用。早期受沉积环境控制，致密砂岩储层在物质组分及原生孔隙发育程度上表现出差异性；后期在成岩作用控制下，发生原始堆积物质和原生孔隙的改造，加剧这种非均质程度。由于孔隙是主要的储集空间和渗流空间，控制着流体的运聚机理，各流动单元的配置关系、比例、分布等非均质特性对致密砂岩储层的产气能力影响巨大。微观尺度下致密砂岩储层的非均质性是主要的控制因素，决定了微观储集空间类型与分布特征、气体赋存方式、气体导通能力等储层物性关键因素。微观非均质控气理论通过量化非均质特征进行储层评价，通过非均质性系数U反映致密砂岩储层微观非均质性变化规律，指导致密砂岩气开发中优质层位的圈定与开发。

4 结论

(1)致密砂岩微观矿物类型和微观孔隙具有强烈的非均质性特征，以鄂尔多斯盆地X地区山西组致密砂岩为例，孔隙的类型主要是溶蚀孔、高岭石晶间孔和残余粒间孔，微观孔隙分布十分不均匀。

(2)通过直接提取铸体薄片微区二值图像，能够准确评价面孔率的离散性，计算非均质系数U进而定量表征致密砂岩微观孔隙的非均质性。非均质系数U与孔隙度和渗透率均为负相关关系，非均质系数U越大，储层非均质性越强，储层物性越差；反之，储层非均质性越弱，储层物性越好。

(3)致密砂岩储层微观非均质性控气理论提供了通过非均质系数进行量化评价致密储层的新思路，可用于指导后期开发、开采中优质层位的圈定。

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(编辑 徐文明)

Quantitative characterization of microscopic pore heterogeneity in tight sandstones and its reservoir significance: A case study of the Shanxi Formation in X area, Ordos Basin

Lu Chengang1,2, Zhang Suian1,2, Mao Xiaoxiao3, Zhao Difei4,5

(1.CoalbedMethaneResearchCenter,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102200,China; 2.CollegeofPetroleumEngineering,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102200,China;3.CollegeofGeosciences,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102200,China; 4.SchoolofResourcesandEarthScience,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,Jiangsu221116,China; 5.KeyLaboratoryofCBMResourceandReservoir-generatingProcess,ChinaMinistryofEducation,Xuzhou,Jiangsu221008,China)

This paper presents a new method to extract the face rate of casting a thin section image of tight sandstones from the Shanxi Formation in the eastern Ordos Basin based on Matlab software programming. A heterogeneity coefficientUis proposed according to face rate, which quantitatively characterizes microscopic pore heterogeneity. The reser-voir significance of the heterogeneity coefficientUand the relationship between reservoir physical properties and microscopic pore heterogeneity were discussed. The results show that the micro-heterogeneity of the tight sandstone reservoirs in X area is very strong and the micro-pore distribution is very heterogeneous. A larger heterogeneity coefficientUand a stronger reservoir heterogeneity is associated with poorer reservoir physical properties, and vice versa.The microscopic heterogeneity of tight sandstone reservoirs influenced the microscopic development characteristics of pore space (reservoir space and permeability). The quantitative evaluation of the heterogeneity coefficient of tight sandstone reservoirs can guide the selection of high-quality strata for production.

pore structure;micro-scale; heterogeneity; tight sandstone; Shanxi Formation; Ordos Basin

1001-6112(2017)04-0556-06

10.11781/sysydz201704556

2017-01-07；

2017-05-28。

卢晨刚(1994—)，男，硕士研究生，从事非常规能源勘探开发研究。E-mail: lcg.29@163.com。

国家“十三五”科技重大专项(2016ZX05066)和煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室(中国矿业大学)开放基金项目 (2015-007)资助。

TE122.23

A