引用本文
徐中华, 郑马嘉, 刘忠华, 邓继新, 李熙喆, 郭伟, 李晶, 王楠, 张晓伟, 郭晓龙. 四川盆地南部地区龙马溪组深层页岩岩石物理特征[J]. 石油勘探与开发, 2020,47(6): 1100-1110.
XU Zhonghua, ZHENG Majia, LIU Zhonghua, DENG Jixin, LI Xizhe, GUO Wei, LI Jing, WANG Nan, ZHANG Xiaowei, GUO Xiaolong. Petrophysical properties of deep Longmaxi Formation shales in the southern Sichuan Basin, SW China[J]. Petroleum Exploration & Development, 2020,47(6): 1100-1110.  
Doi: 10.11698/PED.2020.06.04
Permissions
Copyright©2020, 《石油勘探与开发》编辑部
《石油勘探与开发》编辑部 所有
四川盆地南部地区龙马溪组深层页岩岩石物理特征
徐中华1,2,3, 郑马嘉4, 刘忠华5, 邓继新1,2, 李熙喆6, 郭伟6, 李晶2, 王楠6, 张晓伟6, 郭晓龙6
1.成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,成都 610059
2.成都理工大学地球物理学院,成都 610059
3.中国石油勘探开发研究院西北分院,兰州 730020
4.西南石油大学地球科学与技术学院,成都 610500
5.中国石油勘探开发研究院测井技术研究所,北京 100083
6.中国石油勘探开发研究院四川盆地研究中心,北京 100083
联系作者简介：邓继新（1974-）,男,新疆石河子人,博士,成都理工大学教授,主要从事地震岩石物理学、储集层地球物理学方面的研究。地址：四川省成都市成华区二仙桥东三路1号,成都理工大学地球物理学院,邮政编码：610059。E-mail：dengjixin@cdut.cn

第一作者简介：徐中华（1987-）,男,山东菏泽人,中国石油勘探开发研究院西北分院工程师,现为成都理工大学在读博士研究生,主要从事岩石物理及地震物理模拟实验研究。地址：甘肃省兰州市城关区雁儿弯路535号,中国石油勘探开发研究院西北分院,邮政编码：730020。E-mail：xuzh08@petrochina.com.cn

收稿日期: 2019-08-07 修回日期: 2020-11-05
基金项目: 国家自然科学基金项目（41774136）; 国家科技重大专项（2017ZX05035004）
摘要

四川盆地南部地区下志留统龙马溪组深层页岩是目前中国页岩气勘探的主要接替层位。由于对其岩石物理规律缺乏系统实验研究,致使深层页岩“甜点”综合预测缺乏物理依据。在对研究区龙马溪组深层页岩样品系统岩石学、声学与硬度测量的基础上,讨论了深层页岩样品动、静态弹性性质变化规律与控制因素。研究结果表明,深层页岩样品在矿物组成与孔隙类型上与中浅层页岩具有相似性。 TOC>2%的富有机质页岩样品地球化学特征表明,样品具有以微晶石英颗粒为岩石支撑骨架的特征,粒间孔隙位于刚性石英颗粒之间,在力学性质上具有硬孔隙特征。 TOC<2%的相对贫有机质页岩样品中石英来源以陆源碎屑石英为主,岩石结构上表现为以塑性黏土矿物作为岩石支撑骨架的特征,粒间孔隙位于黏土颗粒之间,在力学性质上具有软孔隙特征。页岩样品在岩石结构上的差异造成速度随石英含量表现出不对称的倒“V”型变化形式,富有机质页岩样品具有较小的速度-孔隙度、速度-有机质含量变化率,两类储集层岩石在纵波阻抗-泊松比以及弹性模量-泊松比等组合弹性参数相关关系图中具有较好的分区性。以生物成因石英为主的样品具有较高的硬度及脆性,而以陆源碎屑石英为主的样品中石英含量的变化对样品硬度及脆性的影响较小。研究结果可为龙马溪组页岩气储集层的测井解释和地震“甜点”预测提供依据。图14参29

关键词: 四川盆地南部; 志留系; 龙马溪组; 深层页岩; 岩石物理特征; 弹性速度
中图分类号:TE122.3 文献标志码:A 文章编号:1000-0747(2020)06-1100-11
Petrophysical properties of deep Longmaxi Formation shales in the southern Sichuan Basin, SW China
XU Zhonghua1,2,3, ZHENG Majia4, LIU Zhonghua5, DENG Jixin1,2, LI Xizhe6, GUO Wei6, LI Jing2, WANG Nan6, ZHANG Xiaowei6, GUO Xiaolong6
1. State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
2. College of Geophysics, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
3. Northwest Branch of PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Lanzhou 730020, China
4. School of Geosciences and Technology, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China
5. Research Institute of Well Logging and Remote Sensing, PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Beijing 100083, China
6. Sichuan Basin Research Center, PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Beijing 100083, China
Abstract

Deep shale layers in the Lower Silurian Longmaxi Formation, southern Sichuan Basin is the major replacement target of shale gas exploration in China. However, there is a lack of systematic experimental research on the physical properties of the deep shale, the prediction of “sweet-spots” in deep shale gas reservoirs lacks physical basis. Based on petrological, acoustic and hardness measurements, variation law and control factors of dynamic and static elastic properties of the deep shale samples are investigated. The study results show that the deep shale samples are similar to the middle-shallow shale in terms of mineral composition and pore type. Geochemical characteristics of organic-rich shale samples (TOC > 2%) indicate that these shale samples have a framework of microcrystalline quartz grains; the intergranular pores in these shale samples are between rigid quartz grains and have mechanical property of hard pore. The lean-organic shale samples (TOC < 2%), with quartz primarily coming from terrigenous debris, feature plastic clay mineral particles as the support frame in rock texture. Intergranular pores in these samples are between clay particles, and show features of soft pores in mechanical property. The difference in microtexture of the deep shale samples results in an asymmetrical inverted V-type change in velocity with quartz content, and the organic-rich shale samples have a smaller variation rate in velocity-porosity and velocity-organic matter content. Also due to the difference in microtexture, the organic-rich shale and organic-lean shale can be clearly discriminated in the cross plots of P-wave impedance versus Poisson's ratio and elasticity modulus versus Poisson's ratio. The shale samples with quartz mainly coming from biogenic silica show higher hardness and brittleness, while the shale samples with quartz mainly from terrigenous debris have hardness and brittleness less affected by quartz content. The study results can provide a basis for well-logging interpretation and “sweet spot” prediction of Longmaxi Formation shale gas reservoirs.

Keyword: southern Sichuan Basin; Silurian; deep Longmaxi Formation shale; rock physical properties; elasticity velocity
0 引言

随着能源需求的急剧增加, 页岩气已经成为中国重点关注的非常规油气资源。四川盆地及其周缘的志留系龙马溪组黑色页岩因其富有机质、埋藏深度适中和有机质演化程度高, 成为中国页岩气勘探开发的发源地[1, 2, 3]。自2009年以来, 中国石油化工股份有限公司（简称“ 中石化” ）在涪陵焦石坝地区、中国石油天然气股份有限公司（简称“ 中石油” ）在四川威远— 长宁区块均在该层位获得突破性进展, 从而推动了页岩气在中国进一步商业化开采[1, 2, 3]。

目前在页岩气勘探开发过程中最直接有效的方法应当属于基于地震资料的方法技术, 如在早期勘探阶段利用地震解释与属性分析技术确定页岩储集层的圈闭要素、构造形态、矿物组分、储集层物性以及有机质含量等, 在后期开发阶段基于地震反演与属性建模技术确定页岩储集层的各向异性特征、脆性特征以及地应力特征等[4]。页岩的岩石物理特征正是利用地震属性求取页岩储集层物性特征以及力学特征的直接桥梁。国内外对页岩地震弹性性质变化规律及影响因素的研究主要通过系统岩石物理实验以及定量地震岩石物理模型实现。相对于中国的研究现状, 国外很早就开展了有关页岩储集层岩石物理方面的研究, 其中在页岩岩石物理实验方面, Vernik和Nur通过研究干燥条件下Bakken页岩的各向异性特征分析了有机质含量、成熟度对岩石速度以及各向异性特征的影响, 指出岩石矿物优选方向与平行于层理的裂缝发育程度决定了页岩岩石的各向异性特征[5]。Sondergeld和Rai过对Kimmeridge页岩的声学性质进行实验测量研究, 发现有机质含量与页岩各向异性强度存在正相关关系, 有机质含量的增加会对地层压实作用产生减弱效应, 并指出弱各向异性的假设在页岩地震正演模拟中不再适用[6, 7]。Dewhurst分析了成熟度与主应力方向对页岩各向异性的影响[8]。邓继新等基于微观结构观察和岩石物理实验分析了龙马溪组页岩岩石地震弹性特征变化规律, 讨论了沉积、成岩过程差异对龙马溪组页岩地震弹性性质的影响[9, 10], 实验结果反映出不同地区、不同层位的页岩在地震弹性性质上存在明显差异, 受有机质含量、孔隙特征、组分特征、岩石结构以及储集层条件的综合影响。在定量表征页岩地震弹性性质的岩石物理模型方面也有较为系统的研究工作[9, 10]。主要建模方式包括利用各向异性自洽与微分等效模量公式计算页岩弹性各向异性模型, 借此讨论黏土、TOC值以及孔隙结构等的分布特征对地震弹性性质的影响[11, 12, 13]。郭智奇等[14]基于有机质、孔隙以及主要组成矿物的空间赋存状态, 给出了有机质、矿物、裂隙等储集层物性与页岩弹性各向异性之间的关系。张峰与李向阳等基于自洽模型和微分等效介质模型研究了富有机质页岩的岩石物理理论模型, 讨论了孔隙形状、矿物组分对页岩弹性性质的影响[15]。

上述针对页岩的实验以及岩石物理模型研究较好地支撑了现阶段页岩气储集层“ 甜点” 地震预测技术, 但由于页岩气开发技术以及经济效益的制约, 对页岩气储集层地震岩石物理性质的实验研究均针对中浅层储集层（埋深小于3 500 m）。而四川盆地龙马溪组页岩在深层与超深层有较大面积的分布, 如四川盆地南部地区（简称“ 川南” ）的威远— 长宁作为中国龙马溪组页岩的主要勘探开发区块, 其中浅层页岩有利勘探面积为2 500 km2, 而深层页岩（深度大于3 500 m）的有利勘探区域面积可达到17 450 km2。龙马溪组页岩深度的差异也会造成中浅层页岩与深层页岩矿物组分、岩石结构、孔隙结构、有机质赋存状态以及应力场等方面存在一定差异, 也导致针对中浅层页岩的岩石物理实验研究结果在反映深层页岩地震岩石物理性质上存在差异, 而不能随意套用。对龙马溪组深层页岩储集层勘探开发的需求客观上要求针对目标区深层页岩的岩石物理性质进行系统的实验研究。本次研究通过对川南龙马溪组深层页岩样品地震岩石物理特征、静态力学性质以及岩石学特征进行系统测试, 总结深层页岩样品岩石物理特征变化规律, 分析影响岩石物理性质变化的主要地质因素, 以期为龙马溪组深层页岩气储集层的测井解释和地震“ 甜点” 预测提供依据。

1 地质背景与测试方法

研究区位于重庆市荣昌区、大足区和四川省内江市境内（见图1a）。区域构造为川中平缓构造带、川西南低陡构造带与川南低陡构造带3者交接地带（见图1a）, 区内构造平缓简单, 地层整体超压, 实测压力系数为1.99~2.25, 龙马溪组页岩保存条件较好, 埋深均超过3 700 m, 属于典型的深层页岩气储集层。整个页岩段在深度上可分为龙马溪组二段与龙马溪组一段（简称“ 龙二段” 、“ 龙一段” ）, 其中龙一段作为主要勘探层段由浅至深可细分为龙一2亚段、龙一14小层、龙一13小层、龙一12小层与龙一11小层（见图1b）。

图1 研究区域位置图（a）与龙马溪组页岩小层划分方案（b）

本次研究工作所测量的龙马溪组页岩样品（包括部分五峰组页岩样品）选自威远— 长宁区块W106井等4口井中。4口井共钻取121个柱塞样品（以垂直层理样品为主）, 样品分布覆盖龙一段的5个亚层段。岩心钻取成高度大于70 mm的标准柱塞样, 用线切割的方式切制成高度为40~55 mm, 并将端面磨平处理, 保证端面斜度小于0.05 mm, 以便于后续动、静态弹性性质的准确测试。将制作柱塞样切下的部分用于氩离子抛光扫描电子显微镜（AIM-SEM）分析与偏光显微镜分析, 获得样品矿物组分、微观结构与孔隙特征。同时利用切制后的余样进行对应的地球化学分析, 包括X射线衍射全岩矿物组分分析（PANalytical X射线衍射仪）、10种主要氧化物与32种微量元素分析（等离子质谱仪ICP-MS）以及总有机碳含量（TOC值）的测定。

在“ 相对” 干燥条件下（样品中仅含结晶水与黏土约束水）对页岩样品进行动、静态弹性性质测试。利用超声脉冲穿透法对样品纵、横波速度进行测量, 装置配套的纵、横波PZT换能器主频分别为0.8与0.35 MHz, 纵、横波速度的测试误差分别为± 1.25%和± 2%。样品围压保持在40 MPa（约等于储集层条件下的有效压力）。完成样品的动态弹性测试后, 紧接着进行布尔硬度的测量以反映样品的静态力学性质。

2 样品岩石学特征与地球化学特征
2.1 岩石学特征

通过硅质矿物-碳酸盐矿物-黏土矿物三端元图解对研究区页岩进行分类[16, 17], 贫有机质样品均位于龙一2亚段、龙一14与龙一13小层, 岩性以含硅黏土质页岩为主, 少量硅质页岩与混合质页岩（见图2a、图2b）, 该部分样品中硅质矿物含量平均值为35.7%, 黏土矿物含量平均值为51.6%, 碳酸盐矿物含量平均值为2.8%, TOC值平均值为0.96%; 富有机质样品主要位于龙一12与龙一11小层, 岩性上以含黏土硅质页岩与混合质页岩为主, 少量黏土质页岩（见图2c）, 其中黏土矿物含量平均值为42.8%, 硅质矿物含量平均值为42.5%, 碳酸盐矿物含量平均值为12.1%, TOC值平均为3.31%。硅质页岩富含藻类与放射虫、富有机质, 黄铁矿的发育指示了缺氧的还原环境（见图3d）, 含硅黏土质页岩中的总有机碳含量相对较低, 表明其沉积环境以氧化-弱还原为主。富有机质页岩段主要矿物组分与同一研究区中浅层龙马溪组页岩富有机质段相比差异不大, 均以富硅为主要特征。

图2 页岩样品矿物组成三端元图解

图3 W106井深层页岩样品微观岩石结构与孔隙结构特征
（a）龙一14小层, 非优质储集层段样品光学薄片特征, 黏土定向特征明显; （b）龙一13小层, 非优质储集层段样品背散射扫描电镜图像, 黏土定向特征明显; （c）龙一13小层, 非优质储集层段样品钙质溶蚀孔隙局部放大; （d）龙一11小层, 优质储集层段样品光学薄片特征; （e）龙一11小层, 优质页岩样品典型背散射扫描电镜图像; （f）龙一11小层, 优质储集层段样品孔隙与TOC特征

深层页岩样品孔隙类型主要包括无机孔隙（黏土或石英颗粒粒间孔隙、黄铁矿晶间孔隙、方解石或白云石溶蚀孔隙与裂隙孔隙）与有机质孔隙, 在主要孔隙类型上与中浅层页岩样品一致（见图3）。深层页岩样品孔隙构成在不同亚层具有明显差异, 贫有机质页岩段（龙一2亚段、龙一14与龙一13小层）样品中以黏土粒间孔隙、方解石或白云石溶蚀孔隙为代表的无机孔隙较为发育, 而有机质孔隙相对不发育（见图3b、图3c）; 富有机质页岩段（龙一12与龙一11小层）样品中有机质与无机孔隙则均较发育（见图3e、图3f）。

研究区贫有机质页岩段样品与富有机质页岩段样品在岩石微观结构特征上表现出较为明显的差异, 贫有机质页岩段样品在强压实作用下出现平行层理的定向排列, 形成以塑性黏土颗粒作为支撑骨架的微观结构特征, 石英与方解石等刚性颗粒“ 漂浮” 于定向排列的黏土颗粒之中（见图3a、图3b）; 有机质赋存于黏土粒间孔隙之间, 粒间孔隙位于定向排列的针片状黏土颗粒之间, 表现为扁平的孔隙形状（见图3b）, 力学性质上具有典型软孔隙特征。富有机质页岩段样品中出现大量微晶石英颗粒, 石英颗粒间呈点、线接触, 针片状黏土颗粒随机充填于微晶石英颗粒之间, 致使其整体定向特征较弱, 在岩石结构上以微晶石英颗粒构成岩石受力骨架（见图3d— 图3f）。有机质主要赋存于石英粒间孔隙之内, 不作为受力骨架, 粒间孔隙受后期压实和胶结作用的影响呈现多边形或三角形形状（见图3f）, 在力学性质上具有硬孔隙特征。深层页岩不同亚段典型样品扫描电镜矿物定量分析结果显示, 富有机质段页岩样中石英颗粒通过点、线接触构成连续的岩石骨架, 伊利石与长石类矿物“ 悬浮” 于石英骨架之中（见图4a— 图4c）; 而相对贫有机质段页岩样品则表现为伊利石颗粒相互连接形成岩石骨架, 石英等刚性颗粒则“ 悬浮” 于黏土骨架之中（见图4d、图4e）。岩石骨架由龙一2亚段的黏土颗粒支撑逐渐转化为龙一11小层的石英颗粒支撑, 是不同亚段页岩差异性沉积、成岩作用的结果。

图4 页岩样品扫描电镜矿物定量分析（视域：0.25 mm× 1.0 mm, 分辨率：1.0 μ m）

2.2 地球化学特征

石英颗粒不但是页岩样品的主要组成矿物, 同时也是不同亚段页岩成岩作用的重要产物, 其变化特征是分析页岩成岩过程与结构差异的重要指标。主量元素含量对于硅质成因判别有重要意义, 不同成因的硅质具有不同岩石化学特征, 生物成因页岩具有高SiO2、P2O5和Fe2O3, 低Al2O3、TiO2、FeO和MgO的特征。Fe和Mn元素的富集主要与矿化热液金属元素析出有关, 而Al与陆源碎屑中硅酸盐类矿物相关[18, 19]。本次研究的页岩样品Al2O3与TiO2具有较高的正相关性（见图5a）, 表明陆源物质均来自于同一源区, 富有机质页岩段样品Al2O3与TiO2含量相对偏低, 大部分样品分别不高于9.14%和0.45%, 且与SiO2含量没有任何相关性（见图5b、图5c）, 并与相对贫有机质页岩段在Al2O3与TiO2含量上存在明显的分界, 表明两者在硅质来源上存在重要差异, 较低的Al2O3与TiO2含量说明富有机质页岩段中陆源物质对硅质成分贡献不大。Si含量与Si、Al、Fe三者含量总和的比值是判断硅质成因的重要参数, 生物成因硅质该参数一般大于0.8, 富有机质页岩段大部分样品的该参数高于0.8, 亦表明相应层段样品硅质来源以生物成因为主。

图5 深层页岩样品SiO2、Al2O3和TiO2相关性

龙马溪组页岩局部硅质含量明显高, 具有较高的Si含量与Al含量的比值。在样品Si-Al含量相关关系图中伊利石中Si含量与Al含量的拟合曲线（根据Barnett黏土质页岩Si、Al含量拟合得出）之上为过量硅部分, 代表生物成因的石英[20]。图6a中可以看出, 位于伊利石中Si含量与Al含量的拟合曲线以上的主要为龙一11小层、龙一12小层富有机质页岩段样品, 表明该层段页岩样品中石英以生物成因的硅质为主。但也应注意到对于龙一11小层、龙一12小层样品硅质成因也具有明显的差异, 部分样品分布在伊利石中Si含量与Al含量的拟合曲线以下, 反映陆源石英为主的特征, 亦说明深层页岩在物源（硅质来源）横向变化上的不均匀性。以陆源石英为主的非优质页岩样品则表现出石英颗粒嵌入黏土基质的特征, 形成以黏土颗粒为骨架的岩石结构（见图6b）; 而优质页岩样品中的生物石英在微观特征上多以链状微晶石英或微晶石英聚集体产出, 并与大量藻类相伴生, 结构上具有以微晶石英作为岩石骨架的特征（见图6c）。

图6 深层页岩样品Si-Al含量相关关系图与典型石英颗粒微观特征

微量元素锆（Zr）也能够对页岩样品中石英的来源进行示踪, 锆元素主要赋存于重矿物锆石中, 代表陆源碎屑石英[21]。微量元素锆与石英（SiO2）含量的正相关关系反映陆源石英对岩石中硅质的贡献, 而微量元素锆与石英含量的负相关关系则代表生物成因石英对岩石中硅质的贡献。实验样品微量元素锆与石英含量总体呈倒“ V” 型的变化特征（见图7）, 石英含量小于41%时, 微量元素锆与石英含量呈正相关关系, 对应样品主要为相对贫有机质页岩段样品及少量龙一11小层、龙一12小层样品, 表明该部分页岩样品中陆源碎屑石英为主。石英含量大于41%时, 微量元素锆与石英含量呈负相关关系, 对应样品主要为富有机质页岩段样品, 表明该类样品中石英以生物成因石英为主。龙一11小层样品单独在该相关关系图中也会呈现倒“ V” 型的变化特征, 同样也反映出相同层段在石英来源上的横向不均匀性。

图7 深层页岩样品Zr-SiO2含量相关关系图

硅质来源对龙马溪组页岩成岩过程有重要的影响。硅质组分的生物来源代表红藻、褐藻等生物的繁盛, 亦表明水体中初级生产力达到较高的水平, 从而使总有机碳含量高。大量的硅质生物分解使海水富硅, 当硅质达到一定浓度时逐渐析出而形成大量生物成因的非晶态SiO2。随着埋深的增加, 储集层温度升高, 非晶态SiO2经历从蛋白石-A→ 蛋白石-CT→ 紧密微晶石英集合体的石英颗粒自发胶结的变化, 形成以微晶石英集合体为岩石受力骨架的岩石结构, 同时这种早期胶结作用使得骨架刚性增加从而减弱了机械压实作用的影响, 不但减弱了黏土颗粒的定向, 还使得原生粒间孔隙得以保存, 更有利于有机质的赋存。因此, 以生物成因石英为主的页岩亚段样品具有以微晶石英颗粒构成岩石骨架以及高TOC值的特征。以陆源石英为主的页岩层段, 不发生早期生物成因硅质胶结作用, 黏土颗粒在机械压实阶段在上覆压力的作用下旋转、定向排列而形成岩石的受力骨架。因此, 陆源石英为主的页岩亚段具有以黏土颗粒为岩石骨架的特征, 同时TOC值相对较低。生物成因石英形成的成岩早期胶结作用, 以及对随后成岩过程的影响造成了相对贫有机质页岩段与富有机质页岩段在岩石结构上的明显差异, 即生物硅控制了页岩的结构。不同亚段页岩样品岩石结构（骨架支撑颗粒）的变化亦会造成其岩石物理性质存在差异。

3 页岩样品物性与岩石物理特征
3.1 物性变化规律

图8a中给出页岩样品TOC值随石英含量的变化关系。对于富有机质页岩段页岩样品, TOC值随着石英含量的增加总体呈现较弱的正相关关系; 而贫总有机碳页岩段样品, 两者之间则不存在明显的相关关系。石英含量尤其是生物成因石英含量反映古海洋有机质的初级生产力, 同时生物成因的石英可起到早期胶结的作用增大沉积物骨架的刚性（抗压性）, 致使原生粒间孔隙得以保存, 提高了有机质的保存率。上述原因造成石英含量与TOC值具有一定的耦合关系, 表现为龙一11小层、龙一12小层样品具有相对较高的TOC值。由于富有机质页岩段的不均匀性, 部分样品中硅质来源仍以陆源石英为主, 造成该部分样品TOC值较低; 亦有可能是取样地层在古沉积环境上离陆源较近, 存在石英颗粒来源上的混源可能性, 即生物成因与陆源石英同时存在。图8b给出页岩样品孔隙度随TOC值的变化关系, 两者总体呈现出较弱的正相关关系。页岩样品孔隙度变化范围为4.0%~8.7%, 非储集层段样品也具有较高的孔隙度。研究区的地层超压也可能对孔隙的保存有一定的积极作用。在中浅层页岩中, 富有机质页岩孔隙度一般不超过5%, 而相对贫有机质页岩孔隙通常低于2%, 同时中浅层优质页岩中有机质孔隙对页岩总孔隙贡献较大, 孔隙度与TOC值通常表现出明显的正相关关系。而本次实验测量的深层页岩样品由于无机孔隙对总孔隙的贡献与有机质孔隙相当, 造成中浅层页岩与深层页岩不但在孔隙度值上以及在孔隙度-TOC值变化规律上存在明显差异。

图8 页岩样品TOC值与石英含量变化关系（a）及TOC值与孔隙度变化关系（b）

3.2 弹性波速度变化规律

研究区页岩储集层普遍超压, 但在实验过程中由于页岩样品渗透率较低, 致使加载孔隙压力过程中压力平衡过程较长, 因此实验中样品速度测量均为不考虑孔隙压力的有效压力条件。相较于考虑孔隙压力的有效压力条件, 不考虑孔隙压力会造成纵、横波速度略微偏高, 等同于孔隙中充填流体使得速度增大, 但不影响对样品整体地震弹性性质变化规律分析。图9中实验有效压力为40 MPa, 页岩样品垂直层理传播纵、横波速度与石英含量交会结果表明, 样品速度变化整体呈现不对称的倒“ V” 型趋势, 以石英含量41%为界限, 低于该值时纵、横波速度先随石英含量的增加而逐渐增大, 而高于该值时速度变化趋势相反。对比图10与图7, 可以看出速度-石英含量变化方式与微量元素锆-石英含量变化方式具有一致性, 41%石英含量的界限近似代表样品以陆源碎屑石英为主或以生物成因石英为主, 陆源碎屑石英为主的样品以黏土颗粒作为岩石骨架, 而生物成因石英为主的样品以微晶石英作用岩石的骨架, 这种样品结构特征的变化又决定了速度-石英含量的整体变化方式。在石英含量小于41%时, 弹性性质较“ 软” 的黏土颗粒作为岩石的骨架（见图3a— 图3c）, 此时增加石英含量并不改变黏土颗粒作为受力骨架的原有微观岩石结构, 刚性石英颗粒仍“ 漂浮” 于塑性黏土基质中, 较“ 软” 的黏土颗粒作为弹性波传播的载体控制岩石宏观动态弹性性质, 使得样品横波速度相对较低（见图9b）。纵、横波速度随石英含量的增大而增大主要为孔隙度与TOC值减小的结果（见图10a、图10b）, 但这种孔隙度减小趋势与传统的纯泥岩→ 砂质泥岩变化过程中孔隙度变化规律有明显区别, 在纯泥岩→ 砂质泥岩变化过程中孔隙度变化是分选性差异造成[22], 而页岩样品中孔隙度的减小趋势则是与钙质含量相关的溶蚀孔隙和TOC值逐渐减小的结果, 表现为低速度样品对应高钙质含量与高孔隙度, 高速度样品对应低钙质含量与低孔隙度（见图10b、图10d）。而当石英含量高于41%时, 样品具有以刚性石英颗粒作为受力骨架的特征, 此时较“ 硬” 石英颗粒作为弹性波传播的载体控制岩石宏观弹性性质, 造成该部分样品横波速度相对较高（见图9b）。对于以生物成因石英为主的样品, 石英含量与TOC值, 以及TOC值与孔隙度之间具有一定的正相关关系（见图8）, 该部分样品中弹性性质较“ 软” 的有机质含量与孔隙度随石英含量的增大而增大, 使得富有机质样品的速度与石英含量呈现负相关的趋势（见图10a、图10b）。由于龙一11小层也存在少量以陆源石英为主的样品, 使得该层段样品速度-石英含量变化方式也会呈现倒“ V” 型特征。以上实验结果可以看出, 深层页岩的动态弹性性质整体变化规律主要受控于岩石微观受力骨架特征, 而孔隙度、TOC为影响动态弹性特征变化的次要因素, 中浅层页岩亦表现出相同的规律性[9, 10]。深层页岩样品速度-石英含量变化方式与纯泥岩→ 砂质泥岩→ 泥质砂岩→ 纯砂岩系列的速度变化方式一致, 均表现为受岩石结构控制。两者孔隙度演化的方式并不相同, 深层页岩不能简单类似于纯泥岩→ 砂质泥岩→ 泥质砂岩→ 纯砂岩系列的连续速度变化。

图9 页岩样品岩纵波速度（a）与横波速度（b）随石英含量变化特征

图10 页岩样品主要组分及孔隙度对纵波速度变化特征的影响

图11中有效压力为40 MPa, 页岩样品垂直层理传播纵、横波速度与孔隙度交会结果表明：速度具有随孔隙度增大而减小的整体趋势, 其变化斜率反映样品的孔隙结构特征。纵波速度随孔隙度变化可区分出两种明显不同的变化方式。其一, 相对贫有机质页岩段样品表现出较大的纵波速度-孔隙度变化斜率, 样品孔隙中存在较多的黏土颗粒间孔隙（见图3b、图3c）, 受强压实作用及黏土颗粒定向的影响, 该类孔隙通常表现为纵横比较小的“ 软” 孔隙, 在力学性质上与微裂隙类似, 少量孔隙的存在能较明显地降低纵波速度, 造成纵波速度-孔隙度关系表现出较大的变化斜率。其二, 富有机质页岩段样品表现出较小的速度-孔隙度变化斜率, 样品孔隙中存在较多的石英颗粒粒间孔（见图3e、图3f）, 表现为具有较高纵横比的“ 硬” 孔隙, 孔隙度的变化对速度的影响较小, 致使纵波速度-孔隙度变化斜率较小。由于两类页岩样品的骨架组成矿物在剪切模量上存在明显差异, 石英颗粒剪切模量为45 GPa, 而黏土矿物剪切模量仅为9 GPa[23], 造成富有机质页岩样品的横波速度明显高于相对贫有机质页样品的横波速度。横波速度对孔隙形状不敏感, 也造成两类样品的横波速度-孔隙度变化斜率差异不大。

图11 页岩样品纵波速度（a）与横波速度（b）随孔隙度变化特征

页岩样品的动态弹性模量与泊松比可表示为[23]：

${{E}_{\text{d}}}=\frac{\rho v_{\text{s}}^{\text{2}}\left( 3v_{\text{p}}^{\text{2}}-4v_{\text{s}}^{\text{2}} \right)}{v_{\text{p}}^{\text{2}}-v_{\text{s}}^{\text{2}}}$ （1）

${{\upsilon }_{\text{d}}}=\frac{v_{\text{p}}^{\text{2}}-2v_{\text{s}}^{\text{2}}}{2\left( v_{\text{p}}^{\text{2}}-v_{\text{s}}^{\text{2}} \right)}$ （2）

图12a为40 MPa的围压下页岩样品纵波阻抗与泊松比相关关系图, 计算中纵、横波速度采用垂直层理传播的纵、横波速度。在纵波阻抗上富有机质页岩段样品与相对贫有机质页岩段样品存在较为明显的重叠, 仅纵波阻抗单一属性较难划分储集层类型。富有机质页岩样品主体表现为低泊松比（泊松比小于0.22）特征, 反映石英颗粒的弹性性质。相对贫有机质段页岩样品表现出泊松比随纵波阻抗的增大而逐渐增大的特征, 该部分样品以黏土作为岩石骨架, 随黏土含量增大样品总孔隙度呈减小的趋势, 造成纵波阻抗逐渐增大, 而黏土含量的增大使得样品的泊松比也随之增加。图12b给出页岩样品弹性模量与泊松比相关关系图。富有机质页岩样品主要表现出高弹性模量（大于30 GPa）低泊松比（小于0.22）的特征, 同样反映骨架石英颗粒的弹性特征。本次研究的深层页岩与中浅层页岩在地震弹性性质变化规律上存在一定的差异, 现有实验结果及勘探认识均认为中浅层富有机质页岩储集层具有低纵波阻抗、低泊松比的特征, 这主要是因为中浅层富有机质页岩随有机质含量的增加, 孔隙度会明显增大, 使得纵波阻抗降低明显, 造成富有机质页岩储集层表现出低阻抗特征。深层页岩由于无机孔隙对相对贫有机质页岩孔隙度的贡献, 致使部分相对贫有机质页岩储集层也表现为低纵波阻抗特征, 而使得富有机质页岩的纵波阻抗并非最低。

图12 页岩样品纵波阻抗-泊松比（a）与弹性模量-泊松比（b）相关关系图

3.3 静态岩石力学特征变化规律

岩石脆性特征是评价页岩储集层地质力学特性和破裂能力的关键指标[24]。在脆性的测井与地震评价中通常采用两种方法, 其一为利用弹性模量和泊松比计算岩石脆性, 泊松比反映岩石在应力作用下的初始破裂能力, 而弹性模量则反映裂隙保持其特征的能力, 利用弹性参数定义的岩石脆性系数为[25]：

${{B}_{1}}=100\left( \frac{{{E}_{\text{d}}}-1}{\text{14}}+\frac{0.4-{{\upsilon }_{\text{d}}}}{\text{0}\text{.5}} \right)$ （3）

其二, 基于岩石脆、塑性矿物组成的脆性评价方法, 将页岩样品中石英、白云石作为主要的脆性矿物, 利用矿物组分定义的岩石脆性系数为[26]：

${{B}_{2}}=\frac{{{V}_{\text{quar}}}+{{V}_{\text{dol}}}}{{{V}_{\text{quar}}}+{{V}_{\text{dol}}}+{{V}_{\text{lime}}}+{{V}_{\text{clay}}}+{{V}_{TOC}}}$ （4）

图13a中给出样品硬度与脆性指数的变化关系。硬度与脆性指数B1及B2均表现出较好的正相关关系, 富有机质层段样品表现出较高的硬度与脆性指数值, 表明可用样品硬度代表脆性变化。由于硬度测试作用的样品面积较小, 更容易受到矿物组分局部变化的影响, 同时方解石等矿物对样品脆性及塑性的贡献依赖于实验条件, 造成硬度与B1的相关性要高于硬度与B2的相关性。

图13 页岩样品脆性指数B1（a）与B2（b）随硬度变化关系

图14中给出样品硬度（脆性）与主要矿物组分的变化关系。由于TOC值具有低密度与低弹性模量的特征, 较多的实验结果表明TOC值的增加会明显降低页岩的弹性模量以及增大泊松比, 造成页岩的塑性增大[27, 28]。而对于深层过成熟的龙马溪组页岩样品, 硬度与TOC值整体呈现正相关关系, 尤其是对于优质页岩段样品这种正相关性更为明显（见图14a）。造成这种现象的主要原因是在TOC值的增加过程中页岩样品的支撑骨架发生了变化, 从塑性的黏土颗粒作为支撑骨架转变为以脆性的石英颗粒作为支撑骨架, 同时过成熟页岩样品的有机质主要赋存与石英原生粒间孔隙之间而不作为受力载体, TOC值增加对样品硬度的降低作用小于支撑颗粒弹性性质变化对样品硬度的增加作用, 致使高TOC值的优质页岩硬度（脆性）整体偏高。而石英含量大于41%时, 页岩样品以生物成因石英作为岩石骨架, 石英含量的增加意味着样品中力学性质较“ 软” 的有机质和孔隙度含量随之增大（见图10a、图10b）, 造成该部分样品的硬度（脆性）随石英含量的增大而降低。也正是由于上述原因, 石英含量与硬度的关系总体也与纵波速度相似, 以石英含量41%为界限, 表现出不对称倒“ V” 型（见图14b）。石英含量低于41%时, 硬度与石英含量呈较弱的正相关关系, 在高于该石英含量时, 硬度（脆性）则与石英含量呈明显的负相关关系（见图14b）, 生物成因石英为主的样品硬度（脆性）明显高于陆源石英为主的样品。同时, 并非样品的石英含量越高, 其硬度（脆性）也越大, 陆源石英含量的增加并不明显改变样品的硬度。黏土矿物是页岩中最主要的塑性矿物[29], 其强塑性特征使得样品的硬度与黏土含量现出较为明显的负相关关系。由于石英含量小于41%时页岩样品以黏土颗粒作为支撑颗粒, 样品整体力学性质受黏土矿物特征的控制, 造成硬度与石英含量及黏土含量的变化关系不再出现明显的变化。同样, 方解石与样品的硬度不存在明显的相关关系, 亦说明方解石虽然被认为是脆性矿物, 但并不是影响深层龙马溪组页岩硬度（脆性）的主要因素, 或者说方解石对龙马溪组页岩样品硬度（脆性）的增加作用会被其他因素的降低作用抵消。

图14 页岩样品岩硬度随TOC值（a）、石英含量（b）、黏土含量（c）及方解石含量（d）变化特征

4 结论

川南五峰组— 龙马溪组深层页岩样品主要矿物组分与相同层位中浅层页岩相似, 富有机质页岩样品以含黏土硅质页岩为主, 相对贫有机质页岩则以含硅黏土质页岩为主。

深层富有机质页岩样品主要位于伊利石中Si含量与Al含量的拟合曲线以上, 微量元素锆含量与石英含量呈负相关关系, 显示样品中石英来源以成岩早期（同沉积）的生物成因硅质为主, 具有以微晶石英颗粒为岩石支撑骨架的特征; 相对贫有机质页岩样品主要位于伊利石中Si含量与Al含量的拟合曲线以下, 微量元素锆含量与石英含量呈正相关关系, 显示样品中石英来源以陆源碎屑石英为主, 在结构上表现为以塑性的黏土矿物作为岩石支撑骨架的特征。

深层页岩样品的速度-石英含量、速度-孔隙度、速度- 有机质含量整体变化形式主要受岩石微观结构（骨架支撑颗粒弹性特征）控制, 也使得富有机质页岩样品与相对贫有机质页岩样品在纵波阻抗-泊松比以及弹性模量- 泊松比等组合弹性参数相关关系图中具有较好的分区性。

页岩样品硬度与B1及B2具有明显的正相关性。样品硬度及脆性同样受到岩石结构的控制, 造成硬度及脆性随石英含量呈现出不对称倒“ V” 型, 而与黏土含量表现出负相关关系。对于以塑性黏土矿物作为岩石支撑颗粒的相对贫有机质样品陆源石英含量的增加并不明显改变样品的硬度（脆性）。

符号注释：

B1— — 速度参数定义的岩石脆性指数, 无因次; B2— — 矿物组分定义的岩石脆性指数, 无因次; Ed— — 计算岩石脆性时用的弹性模量, Pa; Vclay— — 样品中黏土含量, %; Vdol— — 样品中脆性白云石含量, %; Vlime— — 样品中方解石含量, %; vp— — 垂直层理传播的纵波速度, m/s; Vquar— — 样品中脆性石英含量, %; vs— — 垂直层理传播的横波速度, m/s; VTOC— — 样品中总有机碳含量, %; ρ — — 干燥条件下样品密度, kg/m3; υ d— — 泊松比, 无因次。

（编辑 魏玮）

参考文献
[1] 贾承造, 郑民, 张永峰. 中国非常规油气资源与勘探开发前景[J]. 石油勘探与开发, 2012, 39(2): 129-136.
JIA Chengzao, ZHENG Min, ZHANG Yongfeng. Unconventional hydrocarbon resources in China and the prospect of exploration and development[J]. Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(2): 129-136. [本文引用:2]
[2] 金之钧, 胡宗全, 高波, 等. 川东南地区五峰组-龙马溪组页岩气富集与高产控制因素[J]. 地学前缘, 2016, 23(1): 1-10.
JIN Zhijun, HU Zongquan, GAO Bo, et al. Controlling factors on the enrichment and high productivity of shale gas in the Wufeng-Longmaxi Formations, southeastern Sichuan Basin[J]. Earth Science Frontiers, 2016, 23(1): 1-10. [本文引用:2]
[3] 马永生, 冯建辉, 牟泽辉, 等. 中国石化非常规油气资源潜力及勘探进展[J]. 中国工程科学, 2012, 14(6): 22-30.
MA Yongsheng, FENG Jianhui, MOU Zehui, et al. The potential and exploring progress of unconventional hydrocarbon resources in SINOPEC[J]. Engineering Sciences, 2012, 14(6): 22-30. [本文引用:2]
[4] 刘振武, 撒利明, 杨晓, 等. 页岩气勘探开发对地球物理技术的需求[J]. 石油地球物理勘探, 2011, 46(5): 810-818.
LIU Zhenwu, SA Liming, YANG Xiao, et al. Needs of geophysical technologies for shale gas exploration[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2011, 46(5): 810-818. [本文引用:1]
[5] VERNIK L, NUR A. Ultrasonic and anisotropy of hydrocarbon source rocks[J]. Geophysics, 1992, 57(5): 727-735. [本文引用:1]
[6] SONDERGELD C H, RAI C S, MARGESSON R W, et al. Ultrasonic measurement of anisotropy on the Kimmeridge Shale[R]. Calgary: 70th Annual International Meeting, Society of Exploration Geophysicists, 2000. [本文引用:1]
[7] SONDERGELD C H, RAI C S. Elastic anisotropy of shales[J]. The Leading Edge, 2011, 30(3): 324-331. [本文引用:1]
[8] DEWHURST D N, SIGGINS A F, SAROUT J, et al. Geomechanical and ultrasonic characterization of a Norwegian sea shale[J]. Geophysics, 2011, 76(6): WA101-WA111. [本文引用:1]
[9] 邓继新, 王欢, 周浩, 等. 龙马溪组页岩微观结构、地震岩石物理特征与建模[J]. 地球物理学报, 2015, 58(6): 2123-2136.
DENG Jixin, WANG Huan, ZHOU Hao, et al. Microtexture, seismic rock physical properties and modeling of Longmaxi Formation shale[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(6): 2123-2136. [本文引用:3]
[10] 邓继新, 唐郑元, 李越, 等. 成岩过程对五峰—龙马溪组页岩地震岩石物理特征的影响[J]. 地球物理学报, 2018, 61(2): 659-672.
DENG Jixin, TANG Zhengyuan, LI Yue, et al. The influence of the diagenetic process on seismic[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2018, 61(2): 659-672. [本文引用:3]
[11] HORNBY B E, SCHWARTZ L M, HUDSON J A. Anisotropic effective-medium modeling of the elastic properties of shales[J]. Geophysics, 1994, 59(10): 1570-1583. [本文引用:1]
[12] VERNIK L, MILOVAC J. Rock physics of organic shales[J]. The Leading Edge, 2011, 30(3): 324-331. [本文引用:1]
[13] CARCIONE JOSÉ M, AVSETH P. Rock-physics templates for clay-rich source rocks[J]. Geophysics, 2015, 80(5): D481-D500. [本文引用:1]
[14] GUO Z Q, LI X Y, LIU C, et al. A shale rock physics model for analysis of brittleness index, mineralogy and porosity in the Barnett Shale[J]. Journal of Geophysics and Engineering, 2013, 10(1): 1-10. [本文引用:1]
[15] ZHANG F, LI X Y, QIAN Z. Estimation of anisotropy parameters for shale based on an improved rock physics model[J]. Journal of Geophysics and Engineering, 2017, 14(2): 143-158. [本文引用:1]
[16] HICKEY J J, BO H. Lithofacies summary of the Mississippian Barnett Shale, Mitchell 2 T. P. Sims well, Wise County, Texas[J]. AAPG Bulletin, 2007, 91(4): 437-443. [本文引用:1]
[17] ABOUELRESH M O, SLATT R M. Lithofacies and sequence stratigraphy of the Barnett Shale in east-central Fort Worth Basin, Texas[J]. AAPG Bulletin, 2012, 96(1): 1-12. [本文引用:1]
[18] WEDEPOHL K H. Environmental influences on the chemical composition of shales and clays[J]. Physics and Chemistry of the Earth, 1971, 8(2): 307-331. [本文引用:1]
[19] YAMAMOTO K. Geochemical characteristics and depositional environments of cherts and associated rocks in the Franciscan and Shimanto Terranes[J]. Sedimentary Geology, 1987, 52(1): 65-108. [本文引用:1]
[20] ROWE H D, LOUCKS R G, RUPPEL S C, et al. Mississippian Barnett Formation, Fort Worth Basin, Texas: Bulk geochemical inferences and Mo- TOC constraints on the severity of hydrographic restriction[J]. Chemical Geology, 2008, 257(1/2): 16-25. [本文引用:1]
[21] ROSS D J, BUSTIN R M. Investigating the use of sedimentary geochemical proxies for paleoenvironment interpretation of thermally mature organic-rich strata: Examples from the Devonian- Mississippian shales, Western Canadian Sedimentary Basin[J]. Chemical Geology, 2009, 260(1/2): 1-19. [本文引用:1]
[22] AVSETH P, MUKERJI T, MAVKO G, et al. Rock-physics diagnostics of depositional texture, diagenetic alterations, and reservoir heterogeneity in high porosity siliciclastic sediments and rocks: A review of selected models and suggested work flows[J]. Geophysics, 2010, 75(5): 31-47. [本文引用:1]
[23] MAVKO G, MUKERJI T, DVORKIN J. The rock physics hand book second edition[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. [本文引用:2]
[24] LI Q H, CHEN M, JIN Y, et al. Indoor evaluation method for shale brittleness and improvement[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering (in Chinese), 2012, 31(8): 1680-1686. [本文引用:1]
[25] RICKMAN R, MULLEN M, ERIK PETREL E, et al. A practical use of shale petrophysics for stimulation design optimization: All shale plays are not clones of the Barnett shale[R]. SPE 115258, 2008. [本文引用:1]
[26] WANG F P, GALE J F W. Screening criteria for shale-gas systems[J]. Transactions of the Gulf Coast Association of Geological Societies, 2009, 59: 779-793. [本文引用:1]
[27] PRASAD M, MBA K, MCEVOY T E. Maturity and impedance analysis of organic-rich shales[J]. SPE Reservoir Evaluation and Engineering, 2011, 14(5): 533-543. [本文引用:1]
[28] ELIYAHU M. Mechanical properties of organic matter in shales mapped at the nanometer scale[J]. Marine and Petroleum Geology, 2015, 59: 294-304. [本文引用:1]
[29] JARVIE D M, HILL R J, RUBLE T E, et al. Unconventional shale-gas systems: The Mississippian Barnett Shale of north-central Texas as one model for thermogenic shale-gas assessment[J]. AAPG Bulletin, 2007, 91(4): 475-499. [本文引用:1]