0 引言
与砂岩相比，富含有机质和黏土是页岩地层的显著特征[6]。有机质多具疏水性，低成熟度时不导电[8-9]，高过成熟阶段因石墨化呈现一定导电性[10-11]；黏土矿物常以聚合体形式存在[5,12]，聚合体间紧邻或搭接，层间富含结合水[13]，表面形成阳离子吸附层与扩散层[14-15]，赋予黏土结合水较强的导电能力[13-16]，致使湖相页岩地层电阻率普遍较低[5,9-10]。前人针对泥质砂岩构建了双水[13]、三水[16]、西门度[17]、Total-shale[18]等考虑黏土结合水导电性的含水饱和度模型，在页岩油饱和度测井解释中取得一定成效[5,19]；另有学者基于物质平衡原理，建立了考虑导电矿物、泥质及TOC影响的导电模型[9-11]。这些模型普遍认为，黏土结合水导电能力与结合水离子浓度、温度相关[14-15]，且与黏土含量或结合水含量呈线性[5,10-11,17 -18]或幂次关系[9,16]，但均未考虑有机质对黏土结合水导电性的差异影响。事实上，有机质常充填于黏土矿物层间/聚合体间，形成有机质-黏土复合体[12]，该复合体对有机质生烃与黏土矿物转化具有重要作用[20]。生烃过程中，含极性官能团的有机质（如腐殖质）或大分子烃类会吸附、充填于黏土矿物表面或层间[21]，改变黏土结合水量与阳离子交换能力[8]，若有机质包裹黏土聚合体，还将影响黏土结合水的导电路径[22]。不同类型页岩或同一页岩的不同成岩阶段，有机质-黏土复合体发育程度各异，有机质对黏土结合水导电性的影响也存在显著差异，因此，仅考虑黏土含量或结合水量表征黏土结合水导电能力，易产生较大误差。
为此，本文构建了一种新的页岩油饱和度模型，该模型充分考虑有机质对黏土结合水导电性的影响，并引入结合水胶结指数量化有机质的影响，同时结合密闭取心和二维核磁共振实验标定模型参数，力求探究湖相页岩的导电机制与岩电关系，为湖相页岩油饱和度解释提供理论支撑。
1 区域概况及实验方法
②选取同块样品开展岩石学与地球化学特征测试。通过薄片制备与镜下鉴定，识别页岩层理构造与岩性，结合X射线衍射（XRD）分析确定主要矿物组成，完成岩性定名；将样品粉碎至粒径150 μm（100目），利用碳硫分析仪测定总有机碳含量。
上述实验均在中国石油大学（华东）深层油气全国重点实验室完成，实验结果见图2。通过岩心深度归位，读取样品对应深度点的电阻率等测井曲线值，开展电性影响因素与导电机制研究。
2 页岩矿物、流体类型和电性间关系
XRD分析表明（见图2），长岭凹陷青一段页岩矿物类型以黏土（含量为0.6%~63.3%）和石英（含量为0.6%~47.8%）为主，均值分别为41.2%和25.6%，其次为长石（含量为0~23.3%，均值14.4%），碳酸盐以方解石为主，含量变化范围宽（0~98.8%，均值为16.5%），黄铁矿等含量较低[27]。根据矿物组成和纹层类型，青一段岩性主要可划分为泥纹层黏土质页岩（A类）、泥纹层长英质页岩（B类）、粉砂纹层长英质页岩（粉砂纹层占比大于10%）、灰质页岩和介壳灰岩（见图3），另发育少量泥质粉砂岩。其中，A类和B类岩性相对发育（见图2），其他岩性占比低、测井曲线特征相似（高电阻率、低声波时差），且介壳或粉砂纹层等“硬性骨架”占比高，因此从骨架类型和测井可识别角度出发，将粉砂纹层页岩、灰质页岩、介壳灰岩和泥质粉砂岩归为一类（C类岩）。页岩样品TOC值为0.27%~3.12%，均值1.64%（见图2），TOC值自A类页岩（均值1.92%）至C类岩（均值1.32%）呈逐渐降低趋势。镜下观察显示，有机质赋存形式包括沉积型和迁移型两类：沉积型呈条带或团块状（见图3f），迁移型有机质（或沥青）充填在黏土/黄铁矿晶体间和粒间孔内（见图3g、图3h），其中黏土矿物层间有机质充填现象较为普遍。
基于密闭取心样品和二维核磁共振测试，确定样品中不同流体体积含量及孔隙度、饱和度等参数（见图2、表1）。C类岩具有较低孔隙度和较高含油饱和度，泥纹层长英质页岩游离油量最高，黏土质页岩吸附油量和结合水量最高（见表1）。页岩电阻率与有效孔隙度、含油饱和度、游离油量及自由水量的相关性较弱（见图2），与结合水量整体呈显著负相关（R2=0.73，见图5a），这是由于结合水主要赋存于黏土矿物表面或层间，其含量与黏土含量呈良好相关性，黏土结合水具有较强的附加导电性[14-15]。与电阻率-黏土含量、电阻率-TOC关系类似，对于泥纹层长英质页岩和黏土质页岩，电阻率与结合水量的相关性减弱（见图5b），此时电阻率与吸附油量呈现出较好的正相关（R2>0.4，见图5c），表明吸附烃也会削弱黏土结合水的导电能力。黏土矿物表面通过物理或化学作用吸附不导电的有机质或烃类[21]，减少双电层与自由水接触面积，影响结合水导电网络的连通性及双电层离子迁移能力[22]，进而抑制黏土结合水导电性，因此在构建页岩导电模型时，需考虑有机质或烃类吸附的影响。
表1 各类岩性的物性、含油饱和度和流体含量参数测量结果 |
| 岩性 | 有效 孔隙度/% | 含油 饱和度/% | 不同类型流体体积含量/% | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 游离油 | 吸附油 | 自由水 | 结合水 | |||
| C类岩 | 1.2 ~ 11.06.1 | 24.8 ~ 69.843.4 | 0.4 ~ 2.91.2 | 0.3 ~ 3.81.3 | 0.5 ~ 6.43.6 | 1.1 ~ 12.67.8 |
| 泥纹层 长英质 页岩 | 4.1 ~ 9.87.6 | 20.4 ~ 59.138.9 | 1.0 ~ 2.11.7 | 0.6 ~ 2.81.2 | 2.0 ~ 7.14.8 | 9.8 ~ 16.411.8 |
| 泥纹层 黏土质 页岩 | 5.3 ~ 10.27.7 | 27.0 ~ 68.042.0 | 1 .0 ~ 2.11.4 | 0.7 ~ 3.21.7 | 2.2 ~ 7.54.6 | 11.5 ~ 16.314.2 |
注：表中数据分子为数值范围，分母为平均值 |
3 有机质影响下的页岩油饱和度模型
3.1 模型构建
结合扫描电镜对页岩组分接触关系、储集空间类型和流体赋存特征的观察，发现湖相页岩主要发育两类导电网络[27]：基质自由水和黏土结合水导电网络。石英、长石、方解石（以介形虫条带为主）和白云石等构成了页岩的“硬骨架”[26]，尤其是粉砂纹层和介壳纹层（见图3c—图3e），这些骨架颗粒或矿物间发育粒间孔、粒间溶蚀孔和晶间孔（见图6a、图6b），长石与白云石矿物内形成大量粒内溶孔（见图6b），为游离油和自由水提供了赋存场所，使自由水离子导电成为重要导电形式[27]。这些孔隙局部会被有机质或黏土矿物充填（见图6b），有机质可等效为不导电矿物[8]，缩减了自由水离子导电的路径；孔隙中充填的黏土矿物含量较低且多呈零散状分布，分散黏土对基质自由水导电性的影响可忽略。
页岩中黏土矿物常以聚合体形式存在（见图6c、图6d），其表面吸附阳离子形成双电层结构，双电层间或扩散层与自由水之间的阳离子交换作用，赋予黏土结合水较强的附加导电能力[5,10]，这构成了页岩的另一类重要导电机制。聚合体之间零星分布白云石和石英微晶（见图6c），对黏土层间孔隙具有一定保护作用[12]。黏土层间或聚合体间常被有机质吸附或充填，形成有机质-黏土复合体[28]（见图6d），显著影响黏土结合水的导电性。一方面，层间吸附的有机质或烃类占据黏土矿物内部晶格[21,29]，减小了黏土结合水的含量，并在阳离子扩散层与自由水之间形成屏障，降低了阳离子迁移交换能力，削弱了黏土结合水的导电性；另一方面，充填的有机质会缩减黏土聚合体间的导电路径[22]，破坏导电网络的连通性。
在页岩油储层中，这两类导电网络并联，因此地层电导率可表示为：
Ct=Cma+Csh
基质自由水电导率遵循阿尔奇公式[30]，表达式为：
Cma=CwϕemSwn
Csh=CcwϕcbwmshSwb
其中，msh在泥质砂岩或低电阻率油层中指示孔隙结构或黏土类型对黏土结合水导电能力的影响[16]，本文引入msh反映吸附烃类/有机质对页岩黏土双电层离子交换能力的影响，黏土层间吸附有机质会减少双电层含量及扩散层与自由水的接触面积，削弱阳离子交换能力，msh值越大，有机质对黏土结合水导电性的影响越大。Swb为导电网络连通的结合水占总结合水量的比值，表征有机质对黏土聚合体导电网络连通性的影响，Swb值越大，说明有机质对导电网络的影响越小。当烃类/有机质对黏土双电层导电性影响较弱时（msh接近1），（3）式与Total-shale模型中的黏土导电项一致[11,18]；当有机质对结合水导电网络连通性影响较小时（Swb接近1），则与三水模型中黏土结合水导电项等效[16]。
当黏土表面吸附位完全被有机质或烃类占据时，可判定黏土双电层导电网络失效。若单位质量黏土的最大有机质吸附量为k，根据黏土含量Vsh（质量百分比）和TOC可建立Swb计算公式：Swb=(Vsh-TOC/k)/Vsh。研究区黏土含量与页岩比表面积呈过零点线性关系（见图7a），推算出1 g黏土矿物的比表面积为59.2 m2。蒙脱石层间域可膨胀间距1~2 nm[20]，小于烃类在黏土表面的吸附层厚度[21]，故假定有机质/烃类在黏土层间的最大吸附厚度为1 nm（层间距的1/2）。结合有机质密度（1.4~1.6 g/cm3），经计算，该区1 g黏土矿物的最大有机质吸附量为82.6~94.4 mg，即k值为0.082~0.094。选取k=0.09时，计算出Swb与岩心实测Sw呈线性相关（R2=0.69，见图7b），且过原点斜率接近1。因此，可用Sw替代Swb，将（2）、（3）式带入（1）式，得页岩电导率表达式为：
3.2 参数求解
msh值变化范围为1.10~2.31，均值为1.72，其与有效孔隙度呈显著正相关（R2>0.77，见图8a）。前期研究表明，青一段湖相页岩孔隙发育受适量有机质丰度、较高长英质矿物和碳酸盐纹层共同控制[26]：适量有机质提供溶蚀流体[20]，TOC过高会增加岩石塑形；较高长英质矿物含量和碳酸盐纹层形成硬性骨架[12]，既保护孔隙又提供可溶矿物。这些因素也共同影响msh，随TOC增加，msh呈现先逐渐增大，再稳定，后微弱降低趋势（见图8b），表明并非有机质越多，msh值越大，而是在适量TOC条件下较多的硬性骨架支撑和孔隙，为有机质吸附至黏土层间创造条件，有机质对黏土结合水导电性的影响变强。泥纹层黏土质和长英质页岩表现出相近的msh-ϕe关系，且在相同孔隙度条件下msh值明显低于C类岩（见图8a），这主要与这两类岩性中粉砂或介壳纹层这类硬性骨架占比低（见图3a、图3b）、黏土含量相对较高（大于40%）有关。对比同一样品不同区域黏土矿物发现（见图9），当黏土聚合体间发育较多石英或白云石等硬性矿物时，有机质/烃类在黏土层间吸附或充填量更大（见图9a）；反之，若黏土层间孔不发育，仅少量靠近硬性骨架部位被有机质充填或吸附（见图9b）。
按不同岩性，基于有效孔隙度建立msh的计算模型（考虑胶结指数大于1），C类岩与泥纹层长英质和黏土质页岩的表达式分别为：
msh=max{1, 1.146 5lnϕe-0.281 7}
msh=max{1, 0.982 3lnϕe-0.275 7}
4 湖相页岩岩电关系探讨
结合密闭样品实测ϕe、ϕcbw、Sw及岩性，利用（5）、（6）式计算msh，再通过（4）式计算样品理论电导率Ct，并与取样深度点对应电导率（1/RLLD）对比，验证模型吻合度。结果表明，理论模型计算电导率与测井电导率呈显著正相关（R2=0.81，见图10），过原点且直线斜率接近1，说明该导电模型能准确反映青一段湖相页岩的导电特征。
基于（4）式分别计算基质自由水和黏土结合水的电导率，分析两类导电机制的贡献（见图11）。整体来看，A类和B类页岩的黏土结合水电导率高于C类岩，三者的基质自由水电导率分布区间相近（见图11），因此页岩电阻率差异主要由黏土结合水导电性决定（见图5a）。对于A类和B类页岩，黏土结合水导电性的贡献整体大于基质自由水：当TOC值相近时，随有效孔隙度增加，msh增大，黏土结合水电导率降低，基质自由水电导率升高（见图11），但地层电阻率变化较小（约5 Ω·m）；随TOC值增大，有机质对黏土结合水导电抑制作用增强，黏土结合水电导率降低，页岩电阻率增大（见图4b、图11）。对于C类岩，两类导电机制贡献接近（见图11），随有效孔隙度增加，基质自由水导电性贡献增强；随结合水量增大，岩石电阻率降低。可见，黏土结合水导电能力主导页岩地层电阻率，有效孔隙度和msh共同决定两类导电机制的相对贡献。对于相同电阻率的页岩，两类导电机制的贡献比例可能完全不同，对应不同的孔隙空间与流体类型。
利用上述导电模型分析湖相页岩的地层因素（F）和电阻增大率（I）的影响因素。根据阿尔奇公式[30]，地层因素和电阻增大率可表示为：
F=Ro/Rw=1/ϕem
I=Rt/Ro=1/Swn
5 应用效果
②根据RLLD和Δt识别岩性段：C类岩满足RLLD≥6.5 Ω·m且Δt≤310 μs/m，其余为长英质和黏土质页岩段，其中黏土质页岩整体对应更小RLLD和更大Δt值，但两类页岩重叠区域较多，需要借助多源数据及机器学习等方法提高识别精度，由于它们的msh模型一致，本文并没进一步区分。
③利用（5）、（6）式计算不同岩性的msh。
④利用（4）式计算页岩含水饱和度，模型参数取值为：m=1.5，n=2，Cw=8.3 S/m，Ccw=6.8 S/m。阿尔奇公式中Cw取值同上，m=1.25，n=1.8；Total-shale模型中Rsh=5.0 Ω∙m，其他参数与本文模型一致。
与岩心实测值对比（见图13）显示，阿尔奇公式计算的含水饱和度精度最低，其次为Total-shale模型，本文新模型精度最高（见表2）。A井青一段页岩的msh值范围为1.30~2.27（见图13），反映有机质对黏土结合水导电性的影响差异显著。当msh值为1.62~1.85时（如2 390~2 392 m段，见图13），Total-shale模型与新模型解释结果基本吻合；当msh值小于1.62时（如2 384.2~2 387.0 m段，2 388.7~2 390.0 m段等，见图13），Total-shale模型低估了黏土结合水电导率，导致计算Sw值高于实测值；而当msh值大于1.85时（如2 402.5~2 410.0 m段，见图13），有机质对黏土结合水导电性的抑制作用增强，Total-shale模型高估黏土结合水的电导率，计算Sw值明显低于实测值。因此，考虑有机质对黏土结合水导电性差异影响的新导电模型更适用于湖相页岩油的饱和度解释。
表2 基于不同饱和度模型计算含油饱和度的相对误差对比 |
| 井号 | 层号 | 含油饱和度解释相对误差/% | ||
|---|---|---|---|---|
| 阿尔奇模型 | Total-shale模型 | 本文模型 | ||
| A井 | Q3 | 14.5 | 9.1 | 7.9 |
| Q2 | 18.9 | 11.2 | 6.3 | |
| Q1 | 13.3 | 11.7 | 6.4 | |
| Q1—Q3 | 14.0 | 10.7 | 7.2 | |
| B井 | Q3 | 21.9 | 21.7 | 13.7 |
| Q2 | 11.1 | 12.0 | 7.8 | |
| Q1 | 11.8 | 13.3 | 7.6 | |
| Q1—Q3 | 15.7 | 16.2 | 10.2 | |
为验证模型的横向适应性，对研究区B井青一段开展解释分析（见图14）。B井位于三角洲外前缘沉积亚相（见图1），青一段发育大套泥页岩夹薄层砂岩，属于夹层型页岩油发育区。与深湖亚相A井相比，B井黏土含量较低（3.6%~52.4%，均值39.4%），岩性以C类（含粉砂岩夹层）和泥纹层长英质页岩为主，结合水量和有效孔隙度均较低（均值分别为3.12%和4.37%），RLLD值较高。基于B井取心资料标定模型参数，其中Cw取值为4.54 S/m，msh与ϕe的关系与A井基本一致（见图8a）。与岩心测试结果相比，新模型计算饱和度的平均误差为10.2%，精度高于阿尔奇模型和Total-shale模型（见表2）。B井msh值范围为1.13~1.74，均值1.49，整体小于A井，表明该井黏土结合水导电性受有机质影响较弱。新模型计算结果与Total-shale模型吻合度较高，仅当msh值小于1.45时，新模型计算的Sw低于Total-shale模型，且与岩心测试值更接近（如2 473.8~2 475.2 m段、2 483.2~2 484.5 m段，见图14）。在粉砂岩夹层段，模型同样表现出较高的解释精度。该模型在纯泥页岩和夹层型页岩油饱和度解释中均具有良好的普适性，msh与有效孔隙度的关系存在普遍规律。
需要注意的是，由于沉积环境、成熟度、地层水矿化度、黏土类型及矿物成分等差异，本文导电模型在其他区块应用时需重新标定。建模需提供有效孔隙度、结合水量、含水饱和度等岩心测试数据，推荐采用密闭样品结合二维核磁共振技术精准测定；若缺乏密闭样品，结合水量可通过饱和水样品的二维核磁共振识别，有效孔隙度和含水饱和度可用已有实验手段测定。实际应用中，需结合岩心测试参数和RLLD曲线重新标定msh与有效孔隙度关系，并通过优化方法修正有效孔隙度、结合水量等参数的测井解释模型。
6 结论
页岩电阻率受黏土含量和TOC共同调控，黏土含量越高，地层电阻率越低，相同黏土含量情况下有机质或吸附烃越多，页岩电阻率越高。黏土层间吸附的有机质和烃类会削弱黏土结合水的导电能力。本文引入黏土结合水胶结指数msh量化有机质对黏土结合水导电性的影响，其取值范围较宽（1.1~2.3），且与有效孔隙度呈正相关，在适量有机质丰度、较多硬性骨架支撑和孔隙发育时，msh值较大，有机质对黏土结合水导电性的抑制作用更强。理论计算页岩电阻增大率曲线呈下弯形态，受结合水量、msh和有效孔隙度共同控制，相同结合水量情况下，有效孔隙度和msh越大，基质自由水导电性的贡献越高，电阻增大率也越大。与阿尔奇公式和Total-shale模型相比，本文考虑有机质影响的黏土结合水导电性和基质自由水导电性并联构建的饱和度模型解释精度更高，适用于富含有机质的湖相纯页岩油和夹层型页岩油地层。
符号注释：
Ct、Cma、Csh——地层、骨架基质孔隙自由水、黏土结合水的电导率，S/m；Cw、Ccw——地层水、单位结合水电导率，S/m；F——地层因素；GR——自然伽马，API；I——电阻增大率，无因次；k——单位质量黏土的最大有机质吸附量，无因次；m、n——基质孔隙的胶结指数和饱和度指数，无因次；max{}——取最大值函数；msh——结合水胶结指数，无因次；Ro、Rw、Rt——饱和水岩石、地层水、含水时岩石的电阻率，Ω·m；Rsh——泥岩层电阻率，Ω·m；RLLD——深侧向电阻率，Ω·m；RLLS——浅侧向电阻率，Ω·m；So、Sw——含油、含水饱和度，%；Swb——导电网络连通的结合水占总结合水量的比值，%；T1——纵向弛豫时间，ms；T2——横向弛豫时间，ms；TOC——总有机碳含量，%；Vsh——泥质含量，%；ρ——补偿密度，g/cm3；ϕCNL——中子孔隙度，%；ϕe、ϕcbw——有效孔隙度、结合水体积含量，%；Δt——声波时差，μs/m。