1. 引言

中国页岩气资源潜力巨大，经多年勘探，在四川盆地基本实现了海相页岩气工业开采[1]。与此同时，济阳坳陷、泌阳凹陷、江汉盆地、鄂西地区、四川盆地及其周缘都相继发现潜力可观的海陆相页岩油气资源[2][3][4]，然而，由于各地区沉积环境、岩性岩相、矿物组分、衍化阶段等地质条件复杂且差异较大使得利用传统有机碳含量评价方法评价储层精度不高，甚至出现评价方法失效等问题[5][6]。实际评价中需要针对储层区域地质特征，单独建立评价模型，以提高评价精度。川西南海相筇竹寺组是目前页岩气重点勘探对象。有机碳含量(TOC)是指与有机质有关的碳素，是反映页岩有机质丰度和生烃潜力最主要的指标，一般用单位质量岩石中有机碳的质量百分数表示。其定量计算方法是研究重点和评价关键。笔者针对多种利用测井资料计算有机碳含量的方法进行对比分析研究，以确定适用于川西南地区筇竹寺组页岩气储层测井评价中最优化的有机碳含量测井评价方法。

2. 测井曲线响应特征

在川西南筇竹寺组，发育有中–深水陆棚沉积的两套优质页岩气储层，该地层上下各一套。页岩气富集层段的测井曲线响应通常具有高自然伽马异常(自然伽马为140~300 PAI)、高铀异常、高声波时差、高中子、高电阻率和相对低密度(优质储层段密度低于2.55 g/cm³)特征，无铀伽马曲线为相对低值(如图1)；游离气含量较高时补偿中子具有天然气“挖掘效应”。如图1为JY1井页岩气测井响应特征及识别成果图。

3. 有机碳含量计算方法

在页岩储集层中随着有机碳含量TOC的增加，赋存于其中的吸附气含量会增加，国内外开展了确定TOC含量计算方法的大量研究。常用的方法包括直接测量TOC法，基于测井计算TOC的ΔlogR法、体积密度法、自然伽马能谱法、自然伽马指示法及多元线性回归法等。Hichey和Henk (2007年)在Barnett岩性较纯页岩段用体积密度-TOC线性模型计算TOC；Passey (2010年)用ΔlogR-TOC评估TOC，在岩性相对均匀地层的实用性较好，已被广泛使用；其它方法包括用电阻率–中子–密度交会评估TOC，用密度–核磁共振测井确定TOC等。结合国内外研究成果，基于区域内实验和测井数据，开展了研究区内TOC含量与测井数据关系的大量分析。

Figure 1.Logging response characteristics and recognition results of shale gas in JY1 Well Qiongzhusi formation

图1.JY1井筇竹寺组页岩气测井响应特征及识别成果图

3.1. ΔlogR方法

ΔlogR方法(Passey, 1989)的理论基础是基于普通泥页岩地层的电阻率较低而声波时差较高、在富含有机质段的电阻率和声波时差均相对较高的特点，利用测值与基线差异来建立与TOC的关系。具体模型为：

$\begin{array}{l}\Delta \lg R=\lg \frac{R_t}{R_{基线}}+k\left(\Delta t-\Delta t_{基线}\right)\\ \text{TOC}=\Delta \lg R\times {10}^{2.297-0.1688R_0}\end{array}$

式中为Δt实测的声波时差，单位为μs/ft；R_t为岩石的实测电阻率，单位为Ω∙m；R_t基线为非烃源岩层段对应电阻率测井值；Δt_基线为非烃源岩层段对应声波时差；k为叠合系数；TOC为计算有机碳含量，单位为%；R₀为有机质成熟度。

该方法利用测井曲线重叠法识别和计算TOC。该方法在岩性较纯的页岩层具有较好效果，能比较有效地反映有机质富集程度；但是在含黄铁矿等低阻矿物地层的应用效果较差。该模型忽略了泥页岩地层中的本底TOC影响，模型中电阻率及声波时差基线值可能随地层埋深变化，难以精确确定。

研究区内页岩目的层岩性较复杂，黏土矿物中伊/蒙混层及黄铁矿较发育，两者均可降低电阻率响应特征[7]，弱化有机碳含量变化造成的差异，使ΔlogR法存在一定误差。同时，ΔlogR方法适用于成熟度较低的储层，而筇竹寺组页岩气储层镜质体反射率Ro为2.29%~4.1%，平均为3.5%，处于过成熟度阶段。从统计川西南地区岩心分析TOC与补偿声波、电阻率特征关系可以看出(见图2)，补偿声波、电阻率与TOC关系均较差。因此研究区内该方法计算TOC含量适用性和精度都较差。

Figure 2.Cross plot of TOC, compensated acoustic and resistivity curves in Qiongzhusi formation core test

图2.筇竹寺组岩心实验TOC与补偿声波、电阻率曲线交会图

3.2. 体积密度法

体积密度法是在密度曲线对TOC敏感性较高的基础上，建立测井密度曲线与岩心TOC的拟合关系。该方法在礁石坝、永川和威远地区五峰龙马溪组页岩气储层测井评价中适用性均较好。

通过对邻区页岩气储层TOC含量计算统计分析发现，该方法在地层体积密度变化较大时，需要目的地层岩心分析TOC值和岩性密度的拟合关系较好。

在研究区内筇竹寺组储层因岩性等因素影响，井眼垮塌较为明显。图3可见，JY1井在目的层段井径变化大，井眼扩大率达11%，测井仪器推靠臂无法贴合井壁。井筒环境使得研究区内筇竹寺组页岩气储层密度测值明显降低，未能真实反应地层特征。

Figure 3.Diameter variation of well JY1 Qiongzhusi formation

图3.JY1井筇竹寺组井径变化图

因此，区域内筇竹寺组使用体积密度法计算有机碳含量与岩心分析TOC相关关系较差，该方法在研究区内应用效果不理想。

3.3. 自然伽马能谱法

自然伽马能谱法也是比较常用的单一参数回归法。自然伽马能谱测井中铀、钍含量反映地层有机质丰度[8][9]，可以利用回归分析得到自然伽马能谱测井数据与有机碳含量的关系。页岩有机质一般形成于静水还原环境中[10]，其中干酪根具有较高放射性元素铀，同时随着泥页岩颜色的加深，有机质物质成分的增加，铀含量增高，钍、钾含量相对降低。(图4)

Figure 4.Intersection diagram of TOC and natural energy spectrum logging curves of Qiongzhusi formation

图4.筇竹寺组岩心实验TOC与自然能谱测井曲线交会图

通过回归分析，铀与岩心TOC回归关系如下：

TOC = 0.1492 * U + 0.1967 R2 = 0.8777

式中U为铀测井值，单位为ppm。

3.4. 自然伽马指示法

从图5可以看到TOC含量与自然伽马具有较好的相关关系，自然伽马可以作为有机质丰富程度的指示参数。自然伽马与岩心TOC回归关系如下：

Figure 5.Intersection diagram of TOC and natural gamma curve of Qiongzhusi formation core test

图5.筇竹寺组岩心实验TOC与自然伽马曲线交会图

TOC = 0.0168 * GR − 1.2088 R2 = 0.8133

式中GR为自然伽马测井值，单位为API。

3.5. 多元拟合法

总体来说，筇竹寺组页岩气储层部分特征上虽然较大程度上反映有机质的富集程度，但还受到其它较多因素的制约；为寻找有机质富集程度的指示方法，较好地消除单一测井因素的影响，宜采用多元拟合的方法，建立多元模型。

筇竹寺组页岩气储层的TOC含量与自然伽马、铀曲线及声波时差等具有较好的相关关系，随着TOC含量的增加，其自然伽马增大、声波时差增大。选择总自然伽马与无铀伽马曲线建立了该组地层的TOC计算模型。计算结果当TOC大于0.5%时，平均相对误差为15.4%。具体模型为：

TOC = 0.01902 * GR − 0.01919 * KTH + 0.2407 (R2 = 0.892)

式中GR为自然伽马测井值，单位为API；KTH为无铀伽马测井值，单位为ppm。

图6为测井计算TOC与岩心分析TOC的关系图，左图为总伽马和无铀伽马模型计算TOC与岩心分析TOC关系图；两者相关系数高，相关性好。

Figure 6.The relationship between TOC and TOC calculated by multivariate fitting method in Qiongzhusi formation

图6.筇竹寺组岩心实验TOC与多元拟合法计算TOC的关系

考虑到区域内部分井未能进行自然伽马能谱测井，通过自然伽马和孔隙度曲线建立的TOC计算的回归模型对比，选择自然伽马、声波和中子曲线建立的计算模型相关系数最高。具体模型为：

TOC = 0.01 * GR + 0.096378 * AC − 0.11796 * CNL − 4.7938 (R2 = 0.8188)

式中GR为自然伽马测井值，单位为API；AC为补偿声波测井值，单位为μs/ft；CNL为补偿中子测井值，单位为%。

图6右图为声波、中子及自然伽马多元拟合模型计算TOC与岩心分析TOC关系图，二者具有较好的相关关系。

4. 效果分析与方法优选

根据以上分析结果，应用体积密度法、自然伽马能谱法、自然伽马指示法、多元回归分析法方法对JY1井3288~3567 m筇竹寺组采用多种模型进行TOC含量计算(见图7)。将上述几种方法计算有机碳含量与实验分析进行对比，从图5可看出：体积密度法计算值整体偏低，精度差。ΔlogR法计算值低值偏高，高值偏低。利用自然伽马能谱法和自然伽马指示法效果均较好，且方法简单，较好地反应地层TOC含量的趋势，但相对误差偏大，精度相对较低。从计算结果来看，在3291~3303 m范围内，自然伽马能谱法计算结果偏小。自然伽马指示法在3312 m以后计算结果偏小。总体来看自然伽马指示法计算精度较自然伽马能谱法高，多元回归分析建立测井解释模型过程中，综合考虑了多测井参数的优点，提高了模型的精度和适用性。总伽马和无铀伽马多元拟合法、自然伽马和声波中子多元拟合法计算出TOC含量与岩心实验TOC含量均具有较好的一致性。

Figure 7.Comparison of TOC calculated by different models and TOC for core analysis in well JY1

图7.JY1井不同模型计算TOC与岩心分析TOC对比

表1对上述模型计算结果进行了误差统计结果表明：总伽马和无铀伽马多元拟合法相对误差15.4%，自然伽马和声波中子多元拟合相对误差17.7%，自然伽马指示法相对误差21.5%，自然伽马能谱法相对误差34.6%，ΔlogR法相对误差44.8%，体积密度法相对误差54.7%。从误差大小来看，多元拟合法计算TOC含量相对其他方法误差略小。

Table 1.TOC error statistics calculated by different models of JY1 well

表1.JY1井不同模型计算TOC误差统计

从实用性来看，有自然能谱测井资料时，选用总伽马和无铀伽马多元拟合法；考虑开发成本，多数开发生产井未进行特殊测井，仅进行常规测井资料时，采用自然伽马和声波密度测井值多元拟合模型计算TOC含量误差相对最小。总体来说，多元拟合法可操作性强，适用性好。

结合图7和表1误差统计综合分析，总伽马和无铀伽马多元拟合法在研究区内计算结果误差小，解释精度高，验证了总伽马和无铀伽马多元拟合法在川西南地区筇竹寺组页岩气储层TOC含量计算的有效性与准确性。

5. 结论

1) 进行了不同TOC含量测井计算方法适应性分析，对精度较低模型进行归纳总结。

2) 将6种模型计算结果与岩心分析数据进行误差分析，确立了总伽马和无铀伽马多元拟合法为区域上精度最高模型，计算符合率达84%以上，且可操作性强，对实验资料及解释人员的依赖程度低。结合以上分析，总伽马和无铀伽马多元拟合法是目前川西南地区筇竹寺组页岩气储层TOC含量计算最合适的方法。

参考文献