油气勘探

陆相页岩沉积学研究进展与发展方向——以大庆古龙页岩为例

  • 孙龙德 , 1 ,
  • 朱如凯 , 1, 2, 3 ,
  • 张天舒 1, 2 ,
  • 蔡毅 1, 2 ,
  • 冯子辉 1 ,
  • 白斌 1, 2 ,
  • 江航 1, 2 ,
  • 王浡 4
展开
  • 1 多资源协同陆相页岩油绿色开采全国重点实验室,黑龙江大庆 163712
  • 2 中国石油勘探开发研究院,北京 100083
  • 3 中国石油油气储层重点实验室,北京 100083
  • 4 北京大学,北京 100871
朱如凯(1968-),男,湖南双峰人,博士,中国石油勘探开发研究院教授级高级工程师,主要从事沉积储集层与非常规油气地质研究。地址:北京市海淀区学院路 20 号,中国石油勘探开发研究院能源战略研究所,邮政编码:100083。E-mail:

孙龙德(1962-),男,山东寿光人,博士,中国工程院院士,中国石油天然气股份有限公司教授级高级工程师,主要从事油气勘探开发研究与工程实践。地址:北京市东城区东直门北大街9号,中国石油天然气股份有限公司,邮政编码:100007。E-mail:

Copy editor: 黄昌武

收稿日期: 2024-04-18

  修回日期: 2024-11-07

  网络出版日期: 2024-12-10

基金资助

国家自然科学基金项目(42090020)

国家自然科学基金项目(42090025)

黑龙江省揭榜挂帅项目(2021ZXJ01A09)

中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目(2019E2601)

Advances and trends of non-marine shale sedimentology: A case study from Gulong Shale of Daqing Oilfield, Songliao Basin, NE China

  • SUN Longde , 1 ,
  • ZHU Rukai , 1, 2, 3 ,
  • ZHANG Tianshu 1, 2 ,
  • CAI Yi 1, 2 ,
  • FENG Zihui 1 ,
  • BAI Bin 1, 2 ,
  • JIANG Hang 1, 2 ,
  • WANG Bo 4
Expand
  • 1 National Key Laboratory for Multi-resource Collaborated Green Development of Continental Shale Oil, Daqing 163712, China
  • 2 PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration & Development, Beijing 100083, China
  • 3 CNPC Key Laboratory of Oil and Gas Reservoirs, Beijing 100083, China
  • 4 Peking University, Beijing 100871, China

Received date: 2024-04-18

  Revised date: 2024-11-07

  Online published: 2024-12-10

摘要

以松辽盆地上白垩统青山口组古龙页岩为解剖实例,通过古湖平面恢复重建、纹层类型与岩相垂向组合、沉积演化阶段及控制因素等方面的探讨,对青山口组沉积期湖盆水体深度旋回变化、古气候、陆源碎屑供应强度进行研究。在此基础上,进一步研究岩相组构对含油性的影响、储集性能与岩相组构的关系、不同岩相类型力学性质的差异、不同岩相类型页岩油的赋存状态及可动性,为页岩油富集层和富集区的评价提供依据。未来陆相页岩沉积学的重要发展方向是在沉积岩石学和石油地质学基础上建立交叉学科,研究内容涉及搬运、沉积、水生、成岩、演化等过程的物理、化学和生物作用方式,以及这些过程中矿物、有机质、孔隙、流体、相态等分布特征和演化规律。需重点关注以下8个研究方向:陆相页岩层系层序格架下的岩相和有机质分布预测、沉积过程正演模拟与页岩层系岩相古地理、陆相页岩纹层的成因及纹层组合的测井响应识别、页岩中有机质来源与富集过程、基于刚性颗粒+塑性组分+孔缝三端元的陆相页岩新划分方案的建立、多场作用下页岩成岩过程中的有机-无机作用机制、页岩储层多尺度表征新方法与智能岩心技术、页岩储层非均质性定量评价与智能分析系统等理论技术发展方向。

本文引用格式

孙龙德 , 朱如凯 , 张天舒 , 蔡毅 , 冯子辉 , 白斌 , 江航 , 王浡 . 陆相页岩沉积学研究进展与发展方向——以大庆古龙页岩为例[J]. 石油勘探与开发, 2024 , 51(6) : 1183 -1198 . DOI: 10.11698/PED.20240258

Abstract

This study took the Gulong Shale in the Upper Cretaceous Qingshankou Formation of the Songliao Basin, NE China, as an example. Through paleolake-level reconstruction and comprehensive analyses on types of lamina, vertical associations of lithofacies, as well as stages and controlling factors of sedimentary evolution, the cyclic changes of waters, paleoclimate, and continental clastic supply intensity in the lake basin during the deposition of the Qingshankou Formation were discussed. The impacts of lithofacies compositions/structures on oil-bearing property, the relation between reservoir performance and lithofacies compositions/structures, the differences of lithofacies in mechanical properties, and the shale oil occurrence and movability in different lithofacies were investigated. The insights of this study provide a significant guideline for evaluation of shale oil enrichment layers/zones. The non-marine shale sedimentology is expected to evolve into an interdisciplinary science on the basis of sedimentary petrology and petroleum geology, which reveals the physical, chemical and biological actions, and the distribution characteristics and evolution patterns of minerals, organic matters, pores, fluid, and phases, in the transportation, sedimentation, water-rock interaction, diagenesis and evolution processes. Such research will focus on eight aspects: lithofacies and organic matter distribution prediction under a sequence stratigraphic framework for non-marine shale strata; lithofacies paleogeography of shale strata based on the forward modeling of sedimentation; origins of non-marine shale lamina and log-based identification of lamina combinations; source of organic matter in shale and its enrichment process; non-marine shale lithofacies classification by rigid particles + plastic components + pore-fracture system; multi-field coupling organic-inorganic interaction mechanism in shale diagenesis; new methods and intelligent core technology for shale reservoir multi-scale characterization; and quantitative evaluation and intelligent analysis system of shale reservoir heterogeneity.

0 引言

沉积学是以露头与岩心观察、实验分析、物理与数值模拟为主要研究方法,系统研究沉积(物)岩的物理和化学特征及其形成过程(包括沉积物搬运、沉积过程和沉积岩形成机理)的一门学科[1-2],自19世纪后期从地层学中独立出来,至今已有约170年的历史。沉积学的发展与石油、天然气等矿产资源工业化开采紧密相关。尤其是近年来,以页岩为主要研究对象,对海相、陆相细粒沉积动力学机制、岩石学特征及分类、层序地层、沉积模式、富有机质页岩形成机理、混积沉积特征等方面进行了大量基础研究,取得了一系列认识进展,研究成果也对指导非常规油气勘探开发和有利区评价优选提供了重要作用。目前,细粒沉积体系的系统性研究已成为沉积学的前沿热点,同时,也衍生出细粒沉积岩石学、页岩沉积学和非常规油气沉积学等新的分支学科[3-8],出版了多篇关于细粒沉积学方面的综述性文章或专著[3-12]
中国是目前实现陆相页岩油商业开发最成功的国家之一,先后在准噶尔、鄂尔多斯、松辽、渤海湾、柴达木等盆地取得重大突破,陆相页岩油已经成为中国常规油气的重要战略性接替资源[13]。中国陆相页岩油与北美海相页岩油在发育沉积环境、地质特征、开采方式与评价标准等方面均有差异,亟需开展陆相页岩专门研究,服务于中国陆相页岩油勘探开发实践[14]
与海相页岩不同,对于陆相页岩,由于湖泊的水体和沉积物总量较小,湖平面变化与物源供给直接相关,随水位变化湖岸线频繁迁移,陆相页岩的沉积构造和组成成分对于小尺度的气候、湖平面和物源变化更为敏感[15]。由于陆相页岩具有粒度小、沉积相变快、岩性复杂、化石数量和多样性较低等特点,很难用常规地球物理资料和生物标志层识别等时界面,从而限制了传统层序地层学在陆相页岩沉积等时对比和古湖泊演化规律研究中的应用[16-17]
细粒沉积学和页岩沉积学的新进展认为,页岩的沉积环境丰富,深湖相页岩并非全部是“均质的”、静水条件下悬浮沉积的产物[18]。受沉积地质条件控制,古龙页岩油储层发育互层型、夹层型、纯页岩型3种不同类型[19]。其中,纯页岩型页岩油为厚层页岩中赋存的原油,页岩占比超过95%,发育长英质、白云质(介形虫灰岩)纹层,纹层厚度多小于0.01 m,是古龙页岩油的主体部分[19]。古龙页岩不同组构类型的纹层及其组合纵向上反映了气候、湖平面和物源变化[20],是恢复古气候演化、湖盆充填序列和有机质富集旋回性的典型研究实例[21-22]
本文以大庆古龙页岩为例,通过古页2HC、古页3HC、古页8HC等井的详细岩心观察描述,利用Niton XL2t 950手持X射线荧光光谱仪(XRF)元素分析仪对岩心开展了连续元素数据采集,数据点位间隔10 cm;同时开展了岩矿组成、纹层结构和沉积环境等2 000余样次的实验分析。在此基础上,探讨古龙凹陷白垩系青山口组沉积时期古环境、古湖泊演化规律、岩相垂向组合规律与纹层结构成因、沉积作用控制因素等;进一步探讨页岩含油性、储集空间、力学性质的沉积控制因素,为勘探开发部署提供了重要支撑。但与海相盆地相比,陆相湖盆相对面积小,沉积环境变化大,岩性、岩相分布规律仍不明确,页岩油有利区预测难,需不断加强陆相页岩沉积学基础研究,不断迭代建立地质模型。本文针对陆相页岩油勘探开发实践的难点问题,试图明晰未来陆相页岩沉积学基础研究的学科发展方向。

1 古龙页岩沉积特征

中国陆相沉积盆地发育多套湖相页岩层系,页岩油主要分布在陆相含油气盆地二叠系至古近系的多套富有机质页岩层系中。古龙页岩指松辽盆地陆相地层中含有丰富有机质、具有一定成熟度和成岩演化程度的深水细粒纹层状岩系,主要发育在齐家—古龙凹陷的上白垩统青山口组[23]

1.1 区域地质背景与沉积环境

松辽盆地现今面积约26×104 km2[24],中央坳陷区长期为盆地的沉降和沉积中心,也是黑色页岩及页岩油的主要分布区。晚白垩世青山口组沉积初期,气候温暖潮湿,最大古水深不超过40 m,水介质为淡水—微咸水,盐度为0.5‰~5.0‰。从滨浅湖到半深湖、深湖区,古盐度呈明显增加的趋势,由此推断当时的湖泊可能存在盐度分层,为有机质的保存提供了良好的还原条件。
青山口组沉积期,由盆地边缘向中心依次发育洪积扇、冲积平原、三角洲、滨浅湖亚相和半深湖—深湖亚相,围绕齐家—古龙凹陷和三肇凹陷湖相区的三角洲体系呈半环状分布,控制了盆地北部沉积相和岩相分布。青山口组一段(青一段)沉积时期湖泊面积约6.8×104 km2(见图1),其中,深湖区面积约4×104 km2[21],岩性主要为灰黑色泥岩、粉砂质泥岩和油页岩;青山口组二段(青二段)和三段(青三段)由灰或灰黑色泥岩、钙质粉砂岩及介形虫层组成,偶夹生物灰岩,古龙页岩主要发育在松辽盆地青一段及青二段下部。目前,油田将青一段及青二段下部,自下而上划分为9个油层(Q1—Q9)(见图1),累计厚度100~150 m,整体含油[19,25]
图1 松辽盆地青山口组地层柱状图(a)及研究区位置图(b)(据文献[19,20,26]修改)

1.2 古湖平面恢复重建

本次研究利用自然伽马(GR)测井曲线进行岁差和偏心率的天文旋回分析,基于古页3HC井GR曲线获取ρ1(Lag-1 autocorrelation coefficient)和DYNOT(Dynamic noise after orbital tuning)两种数值,采用DYNOT模型重建拟合古水深,恢复古湖平面的变化。该模型提出了一种利用天文轨道调谐之后的古气候指标参数——“水深相关的噪音”,半定量恢复沉积地层(观测点)沉积时所受到的非轨道信号扰动强度,一般认为,沉积水体越深,所受到的水深相关的噪音则越小[27]。基于旋回地层学分析,在研究区识别出35~50 m,9~13 m,3~4 m和1.5~2.5 m的沉积韵律,对应于长偏心率(0.397~0.412 a)、短偏心率(0.090~0.105 a)、斜率(0.030~0.041 a)和岁差(0.015~0.025 a)的米氏天文旋回周期。通过对自然伽马序列进行0.405 a长偏心率调谐到天文理论周期曲线上,并以青一段底部年龄91.886 Ma为锚点,建立了绝对天文年代标尺,确定研究区青山口组Q1—Q9的沉积持续时间约130×104 a,沉积速率为(7~11)×10-3 cm/a[22,26]。再利用DYNOT模型重建古水深变化,即自然伽马的高值对应于水深相关噪音的低值,代表的水体深度越大;自然伽马的低值对应于水深相关的噪音高值,代表的水体深度越小,从而得出三级湖平面变化规律。
在三级湖平面变化规律分析基础上,选用(mAl+ mFe)/(mCa+mMg)参数代表古水深变化,(mAl+mFe)/(mCa+mMg)值越大表明水体越深,值越小指示水体越浅[28]。对曲线进行综合误差滤波分析,得出次一级的湖平面变化规律。首先进行最大熵谱分析(MESA),得到自相关函数;然后进行预测误差滤波分析(PEFA),得到MESA在相应深度点的预测值与真实值之间的差值。最后,对PEFA曲线进行处理,采用Cyclolog软件绘制GRINPEFA曲线,直接反映着古湖平面的变化(见图2)。从DYNOT模型重建曲线可以看出,古龙凹陷青山口组古水深经过了两次纵向上的上升—下降过程,青一段和青二段沉积时期,分别经历了完整的“半深水—深水—半深水”的水体深度旋回变化,INPEFA滤波分析恢复的曲线,进一步显示了“半深水—深水—半深水”旋回内部的次一级古水深变化。
图2 松辽盆地古页3HC井青一段、青二段沉积期湖盆水体相对深度变化图

1.3 纹层类型与岩相垂向组合规律

古龙页岩整体有机碳含量高,呈高自然伽马、高电阻率和低密度的测井曲线特征[29]。矿物组成以石英、长石和黏土矿物为主,其中,石英占比为35%~40%,长石占比为15%~30%,碳酸盐矿物占比为3%~5%,黏土矿物占比为35%~45%[19,29 -30]
通过古页3HC井岩心样品113件偏光显微镜薄片、36件扫描电镜和6件综合自动矿物岩石学检测(Qemscan)分析鉴定,运用软件测量统计所得到的岩石矿物组成、沉积构造和粒度等数据,识别古龙页岩发育黏土矿物、长英质粉砂和介形虫3种纹层,构成黏土矿物、黏土矿物+长英质粉砂、黏土矿物+介形虫以及黏土矿物+长英质粉砂+介形虫等4种纹层组合类型,纹层的多元组合可形成不同的岩相类型。根据长英质矿物(石英和长石)、黏土矿物和碳酸盐矿物含量以及纹层特征,将古龙页岩进一步划分为黏土质页岩、长英质页岩、介形虫页岩和混合质页岩4种岩相类型(见图3图4表1)。
图3 古龙页岩岩相分类图
图4 松辽盆地古页3HC井古龙页岩岩相类型、沉积特征、储集性和含油性
表1 古龙页岩主要矿物成分含量和环境指标
岩相类型 主要矿物成分含量/% 古气候指标 古盐度指标 氧化还原指标 TOC/%
黏土矿物 石英 斜长石 钾长石 碳酸盐矿物 CIA Sr/Cu Sr/Ba V/(V+Ni)
黏土质页岩 30.70~55.10
46.72
21.40~36.20
29.11
5.00~14.10
9.44
0.30~1.60
0.90
0~4.00
1.29
74.53 6.71 0.54 0.78 1.56~3.07
2.41
长英质页岩 23.90~54.30
39.97
26.10~43.30
33.05
7.70~32.90
15.01
0.20~3.70
1.28
0~10.60
3.11
72.37 10.03 0.91 0.78 0.69~1.79
1.29
混合质页岩 30.3~53.3
41.11
22.60~33.80
29.21
7.70~25.30
12.81
0.40~1.70
0.87
1.10~27.10
7.60
71.39 11.65 0.89 0.65 1.34~2.76
1.98
介形虫页岩 15.4~50.5
35.48
28.40~38.90
33.87
7.30~24.40
12.26
0.20~1.00
0.65
0.70~27.50
8.17
71.85 11.87 0.86 0.71 0.96~2.47
1.76

注:表中分子为数值范围,分母为平均值

黏土质页岩主要发育在青一段底部,黏土矿物含量大于50%,黏土矿物纹层发育,具微弱的水平纹层状,富含黄铁矿,个别样品黄铁矿含量大于20%。有机质显黄褐色—黑褐色线纹状、团粒状零散分布。黏土质页岩由悬浮的有机质与黏土矿物形成的絮凝物缓慢沉降形成,在压实作用下有机质与暗色矿物顺层定向排列,岩心观察多见页理构造。发育在水体较深、气候湿润、静水的还原—强还原环境,为半深湖—深湖静水沉积;总有机碳含量高,为2.36%~5.87%,平均值为2.97%(见表1)。
长英质页岩主要发育在青二段(Q7—Q9),由陆源砂、黏土和少量含锰矿物组成,细颗粒含量小于60%,陆源砂含量为15%~40%。长英质页岩发育长英质粉砂纹层,一般呈正粒序或反—正复合粒序,具侵蚀底面或层间侵蚀面,常见生物扰动构造和泄水构造,指示底水含氧程度较高,不利于有机质聚集保存。总有机碳含量为1.07%~1.96%,平均值为1.51%。发育在水体较深、气候湿润、水体动荡的还原—弱还原环境,为半深湖—深湖环境的低密度浊流沉积(见表1)。
介形虫页岩从青一段底部到青二段均有分布,厚度一般为0~0.3 m,发育介形虫纹层,由生物碎屑、鲕粒、陆源砂和黏土组成。生物碎屑主要为介形虫壳体碎片,被方解石及少量黏土矿物充填,介形虫壳体长轴一般平行于层面,常具生物扰动和泄水构造,鲕粒呈椭圆、近圆状,直径为0.15~1.50 mm,多见同心纹层,核心为介形虫。亮晶胶结物为方解石,它形粒状。陆源砂主要为粒径小于0.25 mm的石英、长石,棱角—次棱角状为主,零散分布。发育在水体相对较浅、气候相对干旱、水体动荡的弱还原环境,为由浅水区通过重力流搬运到半深湖的低密度浊流沉积(见表1)。
混合质页岩由大量黏土、生物碎屑组成,含少量陆源粉砂、细砂,发育微波状纹层,表明其沉积时具有微弱的水动力条件。部分粉砂呈似条带状、透镜状,生物碎屑主要为介形虫壳壁,呈半月状,局部富集成层。介形虫纹层与有机质、暗色矿物形成连续的波状纹层,中间夹有少量陆源碎屑和黏土矿物。形成于水深、气候和水体波动的弱还原环境,为半深湖低密度浊流沉积末端(见表1)。
古龙凹陷为松辽盆地青山口组沉积时期的沉降和沉积中心之一,青一、青二段可划分为两个湖侵-湖退三级层序,沉积微相受层序控制,在盆地范围可追踪对比[20](见图5)。纵向上,岩相发育具有明显的规律性,以古页3HC井青一、青二段为例,通过对岩相组合与层序单元对应关系的分析,发现等时格架下的纵向岩性组合具有明显的规律性和耦合性。
图5 松辽盆地北部青山口组东西向层序地层与沉积相连井对比剖面(姚家组底层拉平;剖面位置见图1b;据文献[20]修改)
在青一段对应的湖侵体系域里,由下至上主要发育长英质页岩、介形虫页岩、黏土质页岩,反映湖平面逐渐升高的趋势,内部多夹有不连续分布的白云岩和粉砂岩夹层。该沉积时期,气候湿润,雨水的大量注入一方面加快了湖平面的上升,另一方面也促进了湖水的盐度分层,使得下部水体缺氧且盐度较高,有利于有机质保存;上部水体富氧且地表径流带来了大量的营养物质,促进了湖水表层生物勃发,提高了湖泊的初级生产力,因此,该时期TOC表现出升高的趋势。在早期湖退体系域,主要沉积了黏土质页岩,仅在其顶部发育了少量的混合质页岩,表明该阶段的湖平面稳定在相对较高的水平,在晚期湖退体系域沉积时期,混合质页岩开始增多,反映了湖平面持续下降过程。
在青二段对应的湖侵体系域里,主要沉积了长英质页岩夹少量的混合质页岩,反映湖平面再次升高的过程,并发育浊流沉积。在早期湖退体系域,主要沉积了混合质页岩和黏土质页岩,在晚期湖退体系域,发育长英质页岩和混合质页岩,反映湖平面的再一次下降过程。
综上所述,研究区古龙页岩岩相发育与其代表的湖侵和湖退体系域具有明显的耦合关系,指示了湖平面上升—下降的旋回过程。

1.4 沉积演化阶段及控制因素

目前的研究常用化学风化指数(CIA)表示古气候条件,CIA值越高,表示气候愈潮湿,化学风化作用强;CIA值越低,表示气候愈干旱,化学风化作用越弱[31]。用Sr/Cu值判断古气候,Sr/Cu值小于5为湿润古气候,大于10指示干热气候,5~10的为半温湿气候[32];也有学者将温湿气候的比值范围定在20以内,干旱气候值则大于20[33]。用沉积物中Sr/Ba值恢复古盐度,淡水沉积物中Sr/Ba值小于1,而咸水沉积物中Sr/Ba值大于1,Sr/Ba值为0.6~1.0为半咸水相[34]。利用V/(V+Ni)值判断氧化还原环境,V/(V+Ni)值小于0.6为水体弱分层的贫氧弱还原环境,大于0.84为水体强分层的还原环境[35]
在系统的沉积学、岩相学和层序地层学研究基础上,笔者通过古盐度指标和古气候分析,认为研究区Q1—Q9油层沉积时期经历5个演化阶段(见图6)。
图6 松辽盆地古龙凹陷古页3HC井青一、青二段沉积演化特征
第1阶段沉积位于青山口组底部,地层厚约20 m,以发育长英质页岩和介形虫页岩为主,介形虫灰岩夹层的出现反映当时的湖泊系统水体较浅,对应湖侵早期。较高的Sr/Ba值(0.82~1.21)反映湖水具有较高的盐度,较小的CIA值(65~70)反映总体较干旱的古气候条件,TOC值中等。
第2阶段沉积地层厚度约14 m,对应湖泛时期,主要发育黏土质页岩,多发育白云岩夹层。该时期湖泊由第1阶段的开放状态转变为封闭状态,深湖环境的陆源物质和淡水的输入量减少,以悬浮沉积为主。较低的Sr/Ba值(0.41~0.55)和CIA值(73~77)反映了较低的盐度和较为湿润的古气候条件。
第3阶段沉积地层厚度约4.15 m,对应湖退时期,主要发育混合质页岩。该时期湖泊开始萎缩,湖盆面积变小,水体变浅。中等的Sr/Ba(0.63~0.82)值和CIA值(65~69)反映了适中的盐度,较干旱的古气候条件。
第4阶段沉积厚度约13 m,对应第2个湖侵时期,主要发育长英质页岩和混合质页岩。该时期湖平面快速上升,并且带来了充沛的陆源物质,在较强的水动力条件下多发育浊流沉积。中等的Sr/Ba值(0.82~0.85)和较高CIA值(68~74)反映了适中盐度,较湿润的古气候条件。
第5阶段沉积地层厚度约22 m,对应第2个湖退时期,主要发育长英质页岩、混合质页岩和黏土质页岩,Sr/Ba值(0.64~0.97)和CIA值(65~73)较低,反映湖平面下降,水体环境变得更为动荡,长英质纹层厚度有所增加,且断续分布。
通过系统的岩相组合研究和地球化学分析发现,页岩垂向上的岩相变化既反映了沉积环境的变化,也反映了古湖泊的演化过程。古湖泊演化主要受气候和物源的双重控制,表现出高黏土含量,湿润古气候,较强风化作用,陆源物质供给充足的特点。自下而上,主要由层状—纹层状的黏土质页岩夹块状白云岩,过渡为层状—纹层状长英质页岩、介形虫页岩夹块状粉砂岩、介形虫灰岩,表明古湖泊经历了气候由湿润向干旱转换,物源由弱向强转换,水体由深变浅的沉积演化过程。
古气候变化对湖泊环境影响强烈,主要表现在古湖平面升降、水体氧化还原性、古生物群落类型等方面。古龙凹陷青山口组沉积期气候整体温暖湿润,不同沉积阶段的气候波动控制着深湖区页岩的岩相组构类型[21]。青一段岩相组合主要受气候变化控制,湖泛初期,气候由干旱向湿润转换[20],大量的雨水注入使得古湖平面不断上升,物源输入较强,多发育纹层状长英质页岩和块状的粉细砂岩夹层。此外,洪水带来的介形虫碎片,经过水流的冲刷定向排列,形成纹层状介形虫页岩。最大湖泛期,水体深度进一步加大,物源输入减弱,多发育以悬浮沉积为主的纹层状黏土质页岩;此后,在气候短期干旱时,碳酸盐矿物从湖盆水体中快速过饱和沉积,形成不连续分布的块状-层状白云岩夹层;随着气候的再次湿润,碳酸盐矿物析出减慢,地表径流带来的丰富的长英质物质,形成层状-纹层状的混合质页岩。青一段沉积期经历了完整的半深水—深水—半深水的水体深度旋回性变化,气候变化是该沉积时期的主要控制因素。
古龙凹陷青山口组二段沉积时期主要受西侧三角洲物源影响,青二段沉积期的气候变化影响逐渐减弱,强物源供应是主要的影响因素。粗碎屑物质以重力流形式搬运到半深湖区,细粒物质以悬浮形式搬运到深湖区,火山凝灰物质由风力搬运沉积在深湖区。湖平面快速上升时期,物源供应较强,大量细粉砂级—黏土级的颗粒以重力流形式搬运至深水区,主要沉积纹层状长英质页岩,少量混合质页岩,发育粒序层理。最大湖泛时期,物源供应减弱,沉积速率降低,被搬运到深湖区的长英质逐渐减少,主要沉积纹层—层状黏土质页岩。随着古水体深度的再次下降,物源供应增强,逐渐向纹层状—层状长英质页岩和混合质页岩组合过渡。青二段沉积期也经历了完整的半深水—深水—半深水的水体深度旋回性变化,但是与青一段相比,湖盆水体整体较浅,主要受到陆源碎屑供应强度的控制,气候变化的影响作用不强。

2 古龙页岩岩相类型及组构对古龙页岩油富集的影响

古龙页岩油指在页岩岩系中富集的、经人工改造后有经济开发价值的油气[23]。宏观上,研究区青山口组岩相分布受到沉积环境的影响,古水深的变化控制了岩相组合及其纵向空间分布;微观上,不同组构类型的纹层及组合导致了不同岩相的含油性、储集性品质和力学性质差异。加之陆相湖泊可容纳空间有限,对气候的变化比较敏感,岩相类型的空间变化快,因此,古龙页岩油富集规律的认识是难点和挑战。

2.1 岩相组构对含油性的影响

不同岩相丰富的纹层组合样式影响着有机质富集程度以及含油性,对页岩油富集起着重要作用。分析测试表明,青山口组页岩有机质丰度相对较高,TOC值为0.17%~4.20%,平均值为1.86%,较集中为1.00%~3.00%。S1值为0.05~3.97 mg/g,平均值为1.87 mg/g;S2值为0.15~7.42 mg/g,平均值为3.11 mg/g。生烃潜力(S1+S2)值为0.20~10.74 mg/g,平均值为4.98 mg/g。因此,研究区青山口组页岩的烃源岩品质整体较好。
在此基础上,进一步对比分析了不同岩相的有机质丰度和游离烃含量,发现不同岩相的有机质丰度和游离烃含量差异较大。黏土质页岩有机质丰度最好,TOC平均值为2.18%,S1平均值为2.02 mg/g;介形虫页岩和混合质页岩的有机质丰度中等,介形虫页岩的TOC平均值为1.78%,S1平均值为1.62 mg/g;混合质页岩的TOC平均值为1.75%,S1平均值为2.10 mg/g;长英质页岩的有机质丰度较低,其中,TOC平均值为1.62%,S1平均值为2.16 mg/g(见图7)。
图7 古龙凹陷青山口组页岩不同岩相TOCS1对比图
采用氢指数与热解最高峰温度数据可判别有机质类型,热解氢指数(HI)的变化区间为80~307 mg/g,最高热解温度(Tmax)变化区间为294~477 ℃,古龙凹陷青山口组页岩有机质类型以Ⅰ—Ⅱ型为主。
丰富的纹层组合样式影响着有机质富集程度及含油性,对页岩油富集和“甜点段”的识别起着重要作用。TOC值大于3.00%的高有机质岩相通常为黏土质页岩,具有较高的黏土矿物含量,微观上薄片表现出黏土矿物纹层十分发育,宏观上多出现页理构造,在放置一段时间后,会被风化剥蚀裂成类似“千层小薄饼”的薄片状;TOC值为2.00%~3.00%的黏土质页岩,镜下薄片观察可见条带状黄铁矿断续分布,反映出水体较深的还原性环境;TOC值为1.00%~2.00%的中—高有机质岩相一般为长英质页岩、介形虫页岩及混合质页岩,说明这些岩相沉积时古水体环境不利于有机质的形成与保存。
生排烃量的多少决定了页岩油的源内充注量。S1OSI以及PI等地球化学参数指标经常被用来预测页岩油的含油性和可动性。根据TOCS2的交会图可知(见图8a),黏土质页岩和长英质页岩样品的生烃潜力较大,介形虫页岩与混合质页岩的生烃潜力中等。TOCS1的交会图版通常被用来评判页岩层系不同岩相的含油饱和度。长英质页岩、黏土质页岩和混合质页岩都具有非常高的S1值,表明这些岩相的含油饱和度较高,介形虫页岩的S1值处于中等(见图8b)。
图8 古龙凹陷青山口组页岩不同岩相含油性分析图
最高热解温度与PI的交会图(见图8c)显示,所有样品中的烃类物质都是在邻近的烃源层系中生成后微运移到这些岩相中的,而且,由于热解过程中产生的沥青分子的微运移,相比烃源岩中观察到的HITOC趋势,这些岩相的趋势明显不同,通常具有较大的氢指数值(见图8d)。通过OSIPI的交会图可以看到(见图8e),大多数的长英质页岩、混合质页岩和一些黏土质页岩样品具有大量的可动页岩油聚集;同时,部分样品的OSI值高达200 mg/g,PI值高达0.5。最高热解温度的变化区间为294~477 ℃,平均值为405 ℃,结果显示,一般热解温度较低的样品其TOC值也较低(见图8f)。最高热解温度中值大约是415 ℃,表明大多数样品中的有机质处于生油窗的区间范围。

2.2 储集性与岩相组构的关系

从储集空间看,研究区青山口组黏土矿物纹层内孔隙结构略有差异,以伊利石晶间孔与微裂缝为主,微裂缝发育比例与规模明显高。青山口组长英质纹层内孔隙空间发育程度较低,已有的孔隙空间发生了较为强烈的钙质胶结作用,成岩后期被酸性流体侵蚀改造扩大孔隙空间。青山口组页岩的碳酸盐纹层并非是主要的纹层类型,反映了气候较温暖潮湿,未发育利于碳酸盐岩的干旱高盐度的古气候环境,主要是由介形虫生物碎片构成的生物性碳酸盐纹层,具有定向排列的特点。
因此,研究区青山口组黏土矿物纹层品质最好,晶间孔、微裂缝发育,在提高孔隙度的同时,也提高了储集空间的连通性。较高的热演化成熟度有利于黏土矿物转化,特别是蒙脱石向伊利石的转化。已有研究表明,在转化过程中,蒙脱石层间的水分子逐渐排出,矿物单层厚度减小,表现为水平方向的微裂缝,这些微裂缝可在一定程度上增加黏土矿物纹层内孔隙的连通性。在研究区青山口组页岩中,扫描电镜结果显示页岩黏土矿物内部发育相对丰富的微裂缝,这对于提高黏土矿物内部孔隙的有效性与连通性具有积极贡献。

2.3 不同岩相类型力学性质的差异

古龙页岩是非均质、含油的复杂地质体,大量烃类流体赋存于页岩的孔缝体系中,显著改变了页岩的岩石力学性质,其力学性质已不能用传统的岩石力学理论来描述。古龙页岩的硅质含量偏高,为35%~40%,多数为陆源搬运碎屑石英,但也存在长英质溶解、黏土矿物转化和硅质交代3种成岩过程形成的自生硅质类型,古龙凹陷青山口组典型钻井Q1—Q9油层统计自生硅质含量为0.2%~11.0%,平均值为3.8%[36]。选取2块不同类型页岩样品对比表明,样品A为黏土质长英页岩,TOC值约为3.1%,X射线衍射分析(XRD)测试石英含量为35%,发育颗粒偏小的自生石英,自生石英颗粒直径以1.6~10.0 μm为主,多呈漂浮状分散于黏土矿物内部[36]。样品B为纹层状长英页岩,TOC值为1.3%,XRD测试石英含量为32%,以陆源搬运碎屑石英为主,石英颗粒直径以1~50 μm为主,呈层状分布(见图9)。因此,古龙页岩的岩石力学性质不仅受到刚性颗粒含量影响,也受控刚性颗粒成因、大小以及分布状态,简单利用脆性矿物含量计算脆性指数评价页岩可压性的方法,可能存在误区。
图9 古龙页岩中自生石英和陆源石英照片

(a)黏土质长英页岩,自生石英漂浮状分散于黏土矿物内部,岩石样品薄片照片,古页8HC井,2 415.1 m,单偏光;(b)黏土质长英页岩,岩石样品薄片照片,古页8HC井,2 415.1 m,正交偏光;(c)a图中Ⅰ视域岩石样品QemScan照片;(d)纹层状长英页岩,陆源碎屑石英纹层状分布,岩石样品薄片照片,古页8HC井,2 405.04 m,单偏光;(e)纹层状长英页岩,岩石样品薄片照片,古页8HC井,2 405.04 m,正交偏光;(f)d图中Ⅱ视域岩石样品QemScan照片

利用矿物组成与分布表征、数字岩心建模、微观力学测试、有限元模拟等技术手段,对以上两类页岩在应力作用下变形、裂纹扩展过程进行数值仿真研究,结果表明,黏土质长英页岩中自生石英对可压性贡献偏低,相同能量下黏土质长英页岩裂缝体积显著小于纹层状长英页岩。

2.4 不同岩相类型页岩油的赋存状态及可动性

页岩油的赋存状态和可动性是页岩油地质资源量评价和页岩油有效开发的关键要素。页岩中可溶有机质可分为游离态、吸附态、溶解态和溶胀态[37]。朱如凯等利用溶剂分步抽提法获取了古龙页岩的黏土质页岩、混合质页岩、长英质页岩和钙质页岩中不同极性原油在孔隙中的差异聚集特征[13]。通过氮气吸附对原始样品、正己烷抽提后样品和二氯甲烷抽提后样品进行了3次测定,发现黏土质页岩的总孔隙量大,孔径大,饱和烃总量大,主要赋存于小于32 nm的孔隙中。混合质页岩的孔径大小和饱和烃总量中等,主要赋存在小于8 nm和大于64 nm孔隙中。长英质页岩的总孔隙体积和孔径小,饱和烃总量少,主要赋存于孔径大于64 nm的孔隙中,少量赋存于孔径小于8 nm的孔隙中。钙质页岩以小孔径为主,基本不含烃[13]
页岩的纹层组成对页岩油的赋存状态具有一定的影响。利用激光共聚焦实验对古龙页岩的黏土矿物纹层、长英质纹层和介形虫混合纹层进行烃类赋存分析,结果表明,高TOC以黏土矿物纹层为主的页岩中,烃类体积占比最高,轻重烃体积比近1︰1,呈均匀分布特征。中高TOC以介形虫混合质纹层为主的页岩中,烃类体积占比中等,轻重烃体积比为1.25︰1,轻烃主要分布在介形虫混合纹层中,重烃主要分布在黏土质纹层中。低TOC以长英质纹层为主的页岩中,烃类体积占比最低,轻重烃体积比为1.89︰1,轻烃主要集中在长英质纹层中,重烃分布在黏土矿物纹层[13]

3 陆相页岩沉积学发展方向

古龙页岩沉积学特征研究及岩相类型与组构对古龙页岩油富集影响的实例说明,通过对页岩详细的岩心观察描述、层序地层学和地层地球化学分析、岩矿组成与纹层结构及沉积环境等分析,探讨页岩沉积时期的古环境和古湖泊演化规律、岩相垂向组合规律与纹层结构成因,为页岩含油性、储集空间、力学性质的分析提供了重要的沉积控制因素参考,丰富了沉积学及其相关学科的理论认识和技术方法。但勘探开发实践表明,由于陆相湖盆沉积环境多变,有机质来源多样,微观结构复杂,空间分布非均质性强,岩相类型多,黏土矿物含量高(大于35%),页理发育,不同页岩岩石力学性质差异大且各向异性强,导致页岩油富集区/段预测难、压裂改造难度大,需要不断加强页岩沉积学基础研究,迭代建立地质模型,指导有利区评价优选、压裂改造和开发方案设计。因此,亟需融合沉积岩石学、石油地质学、纳米科学等多学科建立“陆相页岩沉积学”。陆相页岩沉积学应用数字化新技术方法,建立不同学科知识体系和实验技术的交叉联网,系统分析细粒沉积物的搬运、沉积、水生、成岩、演化等过程中的物理、化学和生物作用方式。此外,从矿物、有机质、孔隙、流体和相态等静态和动态演化过程入手,加强陆相页岩层系的岩相、纹层组合和有机质的平面分布预测等领域的技术研发和应用,服务于页岩油气勘探开发实践。未来陆相页岩沉积学相关研究需重点关注以下8个方向。

3.1 陆相页岩层系层序格架下的岩相和有机质分布预测

中国陆相盆地包括淡水、咸化、碱湖等不同沉积盆地类型,受气候、物源输入、火山活动和盆底热液等作用控制,页岩层系的岩相及其组合类型多样、空间相变快,有机质丰度差异大、类型多样,富有机质岩相非均质性强、分布规律不清成为制约富集层和富集区评价的关键。传统的层序地层学在解决细粒沉积问题时面临时间尺度大、空间分辨率低、搬运动力及沉降机制差异大等诸多挑战。近年来,细粒沉积物无机-有机絮凝体和细粒重力流沉积对有机质搬运和富集的影响作用逐渐得到关注。亟需转变思路,结合旋回地层学、环境水文地质学等学科的研究进展,运用现代沉积类比、水槽模拟实验及数值模拟等方法,开展针对陆相页岩层系的探索工作,实现富有机质岩相分布的平面精准预测。

3.2 沉积过程正演模拟技术创新与页岩层系岩相古地理

陆相湖盆一般存在多个物源供给区,以往的研究更多关注从物源区—搬运区—沉积区的分布特征,对于沉积区的研究,比较关注如湖盆三角洲体系、重力流沉积体系、滨岸滩坝体系的沉积动力学过程和相带分布规律,而对于深水区页岩沉积体系的分布则了解不多,目前也没有成熟的技术方法来精细刻画深水区页岩沉积相带分布规律。沉积过程正演是近年来逐渐兴起的一种沉积学计算机模拟技术[38]。沉积正演可以有效重现沉积学概念模型,可视化定量化预测沉积体系展布特征与规模,有必要以源-汇系统沉积学思想作为指导,数值模拟和物理模拟相结合,以相对真实的沉积背景为约束条件,基于几何模型、扩散模型和流体流动模型的地层正演模拟可预测沉积体的分布模式,探讨不同沉积演化阶段的沉积岩相特征与控制因素,重建页岩层系岩相古地理。

3.3 页岩中有机质来源与富集过程

有机质富集是烃源岩地球化学的研究重点,前期学者已建立了高生产力和还原水体保存等有机质成因模式,提出初级生产力、水体分层以及适宜的沉积速率3因素有利于有机质的富集[39]。随着地球系统科学的发展和大量页岩取心及高精度数据采集,有学者提出天文轨道驱动下的气候变化、海陆水循环、火山活动等也控制着有机质富集[40]。此外,湖盆中有机质来源主要包括湖盆外源有机质和盆内自生菌藻类有机质两类,外源有机质除了需要定量评价已证实的高等植物贡献外,也可能存在高温气候背景下植物燃烧的黑炭[41];内源有机质则受到沉积水体生物泵作用和早期成岩阶段生物地球化学的控制。因此,需要判定湖盆有机质来源,通过高精度的主微量元素、铁组分和铁同位素等判定水体氧化还原环境,明确海侵时限、期次、强度和影响范围,建立海侵/湖泛作用下的有机质来源、水体环境变化和烃源岩发育模式,深化并定量评价表层氧化作用、硫酸盐还原作用和产甲烷作用对有机质富集和保存的贡献,重建页岩有机质富集模式。

3.4 陆相页岩纹层的成因及纹层组合的测井响应识别

纹层是指沉积物或沉积岩中可分辨的最小或最薄的原始沉积层。“页理”是指页岩沿着顺层方向形成的力学薄弱面裂开成薄板状或薄片状的习性。陆相页岩的纹层类型丰富,成因多样,且受控因素复杂。应用数值模拟研究页岩纹层沉积过程、成岩演化及页理缝在地层条件下的形成和分布是未来的发展方向[6]。纵向厘米-米级尺度上,纹层以组合形式分布,受物源、气候、沉积环境及生物化学作用等影响,形成多种纹层组合,如:“富有机质+长英质”、“黏土矿物+长英质”、“富有机质+富凝灰质”及“黏土矿物+碳酸盐矿物”纹层组合等[20]。很多学者基于岩心薄片和扫描电镜,将页岩纹层结构划分为纹层状、层状和块状3种类型,并应用常规测井+岩性扫描(Lithoscanner)测井+成像测井实现单井纵向上岩性、纹层结构和岩相的连续识别和划分[42],为优势岩相判定及优质甜点预测奠定基础。如何进一步通过岩心显微观察的结果标定测井评价模型,分析纹层发育的沉积动力学条件及受气候、物源输入变化影响的控制因素,明确纹层组合类型及垂向变化规律,在平面上实现页岩纹层组合的分布预测依然是未来亟需解决的难点。

3.5 建立基于刚性颗粒+塑性组分+孔缝三端元的陆相页岩新的划分方案

对于岩性和岩相的划分,目前比较常见的方案是根据长英质(长石+石英)、黏土矿物和碳酸盐矿物3个端元进行划分,部分学者提出了结合有机质含量作为第4端元参与定名的方案[3,6];然而目前的分类方案不能客观反映页岩的生烃潜力、储集性、可压性等,不适用于页岩油的地质工程一体化应用。实际上,页岩样品都是由刚性颗粒(石英、长石、碳酸盐矿物、黄铁矿等)、塑性组分(黏土矿物、有机质及有机黏土复合物等)、储集空间(孔、缝、有机黏土复合孔缝)组成[43-44],有必要以上述三端元为基础建立新的分类方案(见图10),科学指导页岩油富集区/段评价。根据古龙页岩500块样品的双能计算机断层扫描(CT- Mapscan)分析结果统计(见图10),Q1—Q9层黏土矿物+有机质含量主要集中在15%~25%及45%~65%两个区间,孔隙度小于10%,其中,Q7—Q9层的黏土矿物+有机质含量为45%~65%的样品中,长英质含量相对较高,相对有利于压裂改造。
图10 典型页岩显微照片、传统页岩岩相表征图与古龙页岩三端元岩相分类图

3.6 多场作用下页岩成岩过程中的有机-无机作用机制

页岩富含有机质,成岩演化涉及复杂的无机和有机作用,包括机械压实、化学溶蚀、胶结、黏土矿物转化以及生烃等过程[45-46]。在矿物成岩演化、有机质成岩演化与有机质孔发育、成岩作用的驱动机制及其物性响应、成岩作用对力学性质的影响等方面均取得了新认识,无机成岩作用研究集中在矿物重结晶过程、自生矿物生成与胶结、黏土矿物转化等方面,特别是对早期生物相关成因的石英、晚期黏土矿物转化生成的石英、成岩序列等研究取得了新进展[46],有机黏土复合物、页理缝与有机黏土复合孔缝分布与成因成为研究的热点[45,47]。有机-无机相互作用及矿物自身的岩石力学性质是孔隙发育的重要影响因素,页岩成岩作用研究已经进入多尺度、有机-无机耦合的新阶段,但是目前普遍缺乏页岩中大量晚期石英胶结物的岩石学证据,页岩成岩演化过程中的离子转移也成为重要的研究方向。

3.7 页岩储层多尺度表征新方法与智能岩心技术

当前,国内外学者已建立了利用压汞、氮气吸附、扫描电镜、计算机断层扫描(CT)和聚焦离子束显微镜(FIB-SEM)等技术研究孔缝结构的方法。大面积扫描拼接技术也可以实现多尺度孔缝表征,但识别有机质孔是干酪根生成孔还是沥青孔、有机质的显微组分、孔缝内的原油及组成等仍比较困难[13,46]。页岩储层中有机质孔-无机质孔多尺度表征仍需要新的技术[47]。结合激光共聚焦扫描电子显微镜(LSCM)、扫描电子显微镜(SEM)和微傅里叶变换红外(Micro-FTIR)的光电关联显微分析技术是实验技术发展的一个方向,可以定量、无损评估页岩中有机质和储集空间[46]。同时,将多种尺度的岩心图像和岩心实验数据进行综合分析,发展智能岩心技术也是一个重要的研究方向。智能岩心技术是指以多尺度岩心图像和岩心实验数据为分析对象,利用深度学习、计算机视觉等技术实现油气储层矿物组分、结构组分、孔隙结构、岩石结构等方面的智能分析和表征,综合分析岩心图像、岩心实验的多模态数据,利用人工智能技术实现基于岩心的全面、智能、量化储层微观表征。同时,通过显微设备与人工智能软件相结合,利用深度学习、计算机视觉等技术实现多尺度岩心图像的智能分析,融合物性、粒度等岩心分析和专家经验等多模态数据,实现基于岩心图像的储层矿物成分、岩石结构、孔隙结构等全面精细量化表征。

3.8 页岩储层非均质性定量评价与智能分析系统

页岩油气储层非均质性导致的含油气富集差异性是困扰勘探生产中有利区带评价优选、井位部署、开发方案制定的关键问题。传统储层非均质性评价主要依托露头、岩心、测井、物性等数据资料,以宏观为主,开展层间、层内、平面和孔隙结构等方面的分析。有必要基于储层孔隙、裂缝发育保持机理的新认识,建立从传统储层非均质性评价向智能储层非均质性评价的转变发展,建立评价方法体系,预测有利储层分布,应用包括露头、岩心、测井、实验分析等由纳米到千米尺度的数据,分析储层非均质性、物性非均质性、成岩非均质性、含油气非均质性,形成储层分布图、物性分布图、含油气饱和度分布图等一批关键图件,分别明确储层储集性能、储集空间的类型、储层的含油气饱和度分布,指导有利区评价优选。

4 结论

古龙页岩沉积时期的古湖泊演化主要受气候和物源的双重控制,表现出高黏土含量,湿润古气候,较强风化作用,陆源物质供给充足的特征,主要发育黏土质页岩、长英质页岩、介形虫页岩和混合质页岩4种岩相类型,古水深的变化控制了岩相组合以及岩相纵向空间分布。
不同组构类型的纹层及组合导致了不同岩相的含油性、储集性品质和力学性质差异。TOC值大于3%的高有机质含量岩相通常为黏土质页岩,生烃潜力较大,晶间孔、微裂缝发育,微裂缝为页岩油提供储集空间和渗流通道,相同能量下黏土质页岩裂缝体积显著小于纹层状长英质页岩,轻烃主要集中在长英质纹层中,重烃分布在黏土矿物纹层。
沉积学及其相关学科的新进展对页岩油气勘探开发的推动作用表明,亟需建立“陆相页岩沉积学”新的沉积学分支学科,首要任务是建立陆相页岩沉积体系与相模式,还需加强古地理古气候的研究,因为细粒沉积既与水体介质有关,也与空气介质有关。重点研究陆相页岩层系格架下的岩相和有机质分布、沉积过程正演模拟技术创新与页岩层系岩相古地理、陆相页岩纹层的成因及纹层组合的测井响应识别、页岩中有机质来源与富集过程、建立基于刚性颗粒+塑性组分+孔缝三端元的陆相页岩新的划分方案、多场作用下页岩成岩过程中的有机-无机作用机制、页岩储层多尺度表征新方法与智能岩心技术、页岩储层非均质性定量评价与智能分析系统等,指导有利区评价优选和压裂改造工艺设计。
符号注释:
CIA——化学风化指数,无因次;DYNOT——天文轨道调谐动态噪音值,无因次;GR——自然伽马,API;GRINPEFA——综合误差滤波分析值,无因次;HI——热解氢指数,mg/g;mAl——样品中Al的质量分数,%;mCa——样品中Ca的质量分数,%;mFe——样品中Fe的质量分数,%;mMg——样品中Mg的质量分数,%;O——斜率能量,无因次;OSI——含油饱和度指数,mg/g;PI——产率指数,无因次;R25——25 in(63.5 cm)电阻率,Ω·m;RLLD——深侧向电阻率,Ω·m;RLLS——浅侧向电阻率,Ω·m;S1——游离烃含量,mg/g;S2——滞留烃含量,mg/g;SP——自然电位,mV;T——总能量,零到奈奎斯特频率的积分,无因次;Tmax——最高热解温度,℃;TOC——总有机碳含量,%;ρ——密度,g/cm3ρ1——自校正相关系数,无因次;ϕCNL——中子孔隙度,%;Δt——声波时差,μs/m。
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