DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2016.01.023

利用地震信息定量预测烃源岩TOC质量分数

陈宇航^{1, 2}，姚根顺²，刘震³，吕福亮²，唐鹏程²，陈亮⁴，赵千慧³

(1. 中国石油勘探开发研究院，北京，100083；

2. 中国石油杭州地质研究院，浙江 杭州，310023；

3. 中国石油大学(北京) 地球科学学院，北京，102249；

4. 中海油研究总院，北京，100027)

摘要：基于烃源岩评价是低勘探程度区(深水、深层)油气勘探工作中的重要环节，而烃源岩的有机碳(TOC)质量分数往往决定该地区的资源潜力和油气储量规模，将地震资料和少量钻井资料结合，通过地震速度反演对烃源岩的TOC质量分数进行预测：对FAUST公式进行变换，建立用泥岩速度预测电阻率的模型，并结合ΔlgR法，建立少井约束地震预测TOC质量分数模型。利用该模型对南海北部深水区C凹陷Y1段烃源岩TOC质量分数进行预测。研究结果表明：凹陷边缘三角洲相与海岸平原相TOC质量分数较高，凹陷中心滨浅海相TOC质量分数较低；TOC质量分数分布与沉积相匹配良好，显示了该预测方法在低勘探程度地区的可行性。

关键词：低勘探地区；有机碳；ΔlgR法；有色反演

中图分类号：TE122.1       文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2016)01-0159-07

Total organic carbon quantitative prediction using seismic information

CEHN Yuhang^{1, 2}, YAO Genshun², LIU Zhen³, L Fuliang², TANG Pengcheng²,

CHEN Liang⁴, ZHAO Qianhui³

(1. Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC, Beijing 100083, China;

2. PetroChina Hangzhou Institute of Geology, Hangzhou 310023, China;

3. College of Geoscience, China University of Petroleum, Beijing 102249, China;

4. China National Offshore Oil Corporation Research Institute, Beijing 100027, China)

Abstract: Considering that source rock evaluation is an important step of the whole process of oil and gas exploration in low exploration areas (deep water, deep layer), where the mass fraction of total organic carbon (TOC) of source rocks determines the resource potential and oil and gas reserves, based on the combination of seismic data and a few of drilling data, the mass fraction of TOC could be quantitatively predicted by seismic velocity inversion. The mudstone resistivity prediction model was established by velocity based on the FAUST equation-transformation. Furthermore, less well constrained seismic prediction model of mass fraction of TOC was built in combination with ΔlgR method. The mass fraction of TOC of C Sag of Y1 Member in the north of South China Sea was predicted by using this model. The results show that the mass fraction of TOC of the delta and coastal plain facies on the edge of the Sag is higher than that of shore-neritic facies in the sag center. The results are consistent with those of sedimentary facies, which verifies the reliability of this method.

Key words: low exploration areas; total organic carbon; ΔlgR method; color inversion

烃源岩预测及评价是油气勘探工作中一个重要环节。而在低勘探程度地区尤其是深层、深水区，由于钻井很少，烃源岩样品有限，无法通过有机地球化学以及测井解释方法对烃源岩进行评价。但低勘探程度地区地震资料丰富，可利用地震资料对烃源岩进行预测。前人通过相关研究，提出了许多利用地震资料预测和评价烃源岩的方法，并取得了较好的效果^[1-5]，但他们通过地震资料预测及评价烃源岩的研究主要集中在烃源岩的厚度、烃源岩成熟度以及有机相类型等相关内容上^[3-5]，而对有机碳(TOC)质量分数这一评价烃源岩质量的重要指标研究较少。近年来，随着三维地震的广泛应用，一些学者通过对三维地震资料提取多种属性，建立不同地震属性和烃源岩TOC质量分数之间的经验公式，得到三维TOC质量分数的数据体，以此来预测烃源岩TOC质量分数^[6]。但是，目前在低勘探地区尤其是深水区，三维地震资料主要覆盖在凹陷的边缘或凸起处等构造圈闭和地层圈闭较发育的区域，而烃源岩的主要发育部位即凹陷中心主要被二维地震资料所覆盖，三维地震覆盖面积很小，无法通过这种方法对整个凹陷烃源岩TOC质量分数分布进行有效预测和评价。针对上述问题，本文作者利用二维地震资料以及少数井资料，以井为控制点，通过FAUST公式的逆变换建立泥岩电阻率与泥岩速度的响应关系，并结合ΔlgR法预测烃源岩TOC质量分数的方法，建立少井约束地震预测TOC质量分数模型。应用该方法，对南海北部深水区C凹陷烃源岩主要发育层位Y1段烃源岩TOC质量分数的平面分布进行预测。

1  建立泥岩电阻率与泥岩速度的响应关系

FAUST提出了用于表征深度约束条件下岩层的电阻率与声波速度之间统计关系的经验公式^[7]，即FAUST公式：

                 (1)

式中：v为声波速度，m/s；K，C和d为不同地区地层经验系数，可利用测井中的v和R_t，按照FAUST公式求取。H为深度，m；R_t为电阻率，Ω·m。FAUST公式并不适用于所有地层。由于声波时差曲线和电阻率曲线不仅受岩性的影响，而且岩石孔隙中的流体对电阻率的影响比声波的影响更大，因此，只有在电阻率曲线与声波曲线存在较好对应关系的地层中，FAUST公式才适用^[8]。一般地，FAUST公式较适用于泥岩和较致密的砂岩，因为这类地层的电阻率与声波时差曲线受孔隙流体影响较小，变化趋势较稳定，具有比较好的对应关系。由式(1)可得

              (2)

式中：k和b为常数。电阻率R_t与存在统计上的线性关系，由此可通过该地区泥岩的声波时差预测泥岩的电阻率。声波时差△t为速度v的倒数，在井控区域之外，可以利用地震资料反演获得地层速度，以完成对泥岩层段的电阻率预测。

2  优化ΔlgR法

在一般情况下，泥岩富含黏土矿物，故相对于砂岩，泥岩的自然伽马值G_R更高。当泥岩富含有机质时，由于有机质密度小于岩石骨架密度，降低了泥岩的速度，在声波时差曲线上具有高值响应，而成熟烃源岩内生成油气，在电阻率曲线上显示为高值异常^[9]，因此，在泥质地层中，有机质质量分数低的层段，电阻率曲线和声波时差曲线之间的差异(间距)较小，而在富含有机质、成熟烃类的层段，2条曲线差异(间距)较大^[10]。

基于以上原理，PASSEY等^[10]提出声波-电阻率曲线重叠法(ΔlgR法)预测烃源岩TOC质量分数。将声波时差曲线和电阻率曲线叠加在一起，在刻度上每2个对数电阻率刻度对应的声波时差为100 μs/m。通过左右调整测井曲线的位置，使得2条曲线在非烃源岩泥质层段重合，视为基线。△lgR法主要计算公式如下：

      (3)

      (4)

式中：为声波时差曲线和电阻率曲线叠合幅度差；R_t为电阻率，Ω·m；为基线电阻率，Ω·m；为声波时差，μs/m；为基线的声波时差，μs/m；w(TOC)为有机碳质量分数；L_OM为热变指数，反映有机质成熟度，与TOC质量分数有一定对应关系，用镜质体反射率R_o代替L_OM也是目前较常用方法^[11]。但在低勘探程度地区，钻井很少，烃源岩样品有限，缺乏足够的R_o实测数据，无法建立其与TOC质量分数的对应关系，且在一定层段内，可将R_o视作常数，故式(4)可变为

            (5)

其中：a和c为常数。

3  构建低勘探程度地区少井约束地震预测TOC质量分数模型

根据以上分析可知，ΔlgR法预测烃源岩TOC质量分数的关键数据是声波时差和电阻率。利用FAUST公式的变换式(式(2))，可以获得泥岩电阻率。声波时差是速度的倒数，在低勘探程度地区，可以通过地震资料反演获得的速度代替声波时差。因此，结合FAUST公式以及ΔlgR法，可以据地震速度构建低勘探程度地区的烃源岩TOC质量分数预测模型。

将式(2)代入式(3)，可得

 (6)

将式(7)和式(6)合并，得到烃源岩TOC质量分数最终预测模型为

              (7)

该模型将测井资料和地震资料结合，对TOC质量分数进行预测。其中和通过测井资料获得，速度v通过地震资料反演获得，而深度H则通过研究区的时深关系获得。

4  应用效果分析

4.1  模型建立

C凹陷位于深水区，勘探程度很低，目前只有1口钻井。采用传统的烃源岩TOC质量分数预测方法无法对整个凹陷烃源岩TOC质量分数分布进行预测，而利用本文建立的少井约束地震预测TOC质量分数模型，可以将二维地震资料和少量井资料结合起来，对整个凹陷烃源岩发育层段烃源岩TOC质量分数分布进行预测。

C凹陷主要烃源岩的发育层段为古近系渐新统的Y1段，主要发育海陆过渡相。通过Well-1井岩性柱剖面可以看出：在古近系Y1段地层中，发育大套浅海相泥岩以及粉砂质泥岩，夹有薄层的浊积水道砂岩。测井曲线显示：泥岩的电阻率和声波时差在Y1段变化趋势稳定，而在砂岩层段以及Y1段底部电阻率曲线变化幅度较大，质量较差。对该井实际资料进行统计，发现该井在Y1段上部和中部泥岩的声波时差与电阻率具有良好的统计关系(见图1)，说明在这该层段可以通过式(2)，利用泥岩声波时差来获得其电阻率。

图1  C凹陷Well-1井Y1段测井沉积相图

Fig. 1  Logging sedimentary facies map of Y1 member in well1 in C sag

对R_t和ln(v/h)进行拟合(见图2)，确定R_t和ln(v/h)对应关系为

         (8)

从图2可以看出：该井Y1段泥岩的电阻率R_t和ln(v/h)线性关系拟合度较高，相关系数R²为0.848 9。

利用测井曲线和岩心资料，将电阻率、声波曲线重叠，确定=1.763 3 Ω·m，=350.330 3 μs/m，利用声波时差和经计算得到的电阻率R_t来计算ΔlgR，将ΔlgR与实测TOC质量分数进行交会，见

图2  C凹陷Well-1井Y1段R_t-ln(v/h)交会图

Fig. 2  Correlation of R_t and ln(v/h) of Y1 member in Well-1 of C sag

图3。最终确定TOC质量分数的预测模型为

          (9)

图3  C凹陷Well-1井Y1段TOC质量分数与ΔlgR交会图

Fig. 3  Correlation of ΔlgR and TOC mass fraction of Y1 member in Well-1 of C sag

由该预测模型可以看出ΔlgR和TOC质量分数存在正相关关系，即ln(v/H)和TOC质量分数存在正相关关系，这也符合ΔlgR预测原理。R_t和的2条曲线差异(间距)越大， 泥岩TOC质量分数的质量分数越高。

4.2  误差分析

为检验该预测模型的精确性，以实测样本集中的Well-1井Y1段为例，比较TOC质量分数计算值与实测值之间的误差，见表1。从表1可知：TOC质量分数最大相对误差为9.97%，最小相对误差为0.55%，平均相对误差为4.79%，表明利用此方法预测的TOC质量分数具有较高的精度，可以作为该地区烃源岩TOC质量分数的预测方法。

4.3  TOC质量分数平面分布预测

通过以上研究可以看出泥岩速度是预测TOC质量分数的关键参数，目前一般利用地震资料反演获得地层岩性速度。但在深水区，钻井资料十分有限，采用常规地震速度反演方法并不能保证提取地震子波的准确性，进而会影响反演速度的精度。针对上述情况，本研究采用有色反演的方法来完成地层岩性速度   反演。

有色反演是将有色滤波理论应用到地球物理反演领域而形成的一套方法，该法只需1个滤波过程即可达到反演目的，不需提取地震子波，不用建立初始模型，在反演过程中人为影响少，能够反映真实地质现象，在少井的深水区非常适用^[12-14]。目前，有色反演在井震层序地层格架建立、层序解释构造、地震相研究、岩性圈闭预测等领域均获得较好的应用效果。

表1  TOC质量分数计算结果误差统计表

Table 1  Error of calculated mass fraction of TOC

有色反演方法的关键环节是提取有色滤波因子，滤波因子由测井和地震信息共同决定。有色反演方法主要包含4步：1) 单井波阻抗频谱分析(图4(a))，拟合出井波阻抗能量曲线(图4(b))；2) 井旁地震道频谱分析(图4(c))，拟合出地震波阻抗能量曲线(图4(d))；3) 地震道频谱和单井波阻抗频谱通过匹配算子使其匹配(图4(e)和图4(f))；4) 利用匹配算子进行全部地震剖面计算，完成反演。

通过有色反演获得的是地层的相对速度(图5(a))，而利用研究区的速度谱插值获得的是低频速度(图5(b))，将相对速度和低频速度叠加，即可获得能够反映地层真实情况的绝对速度(图5(c))。

将反演得到井旁地震道的绝对速度和声波测井速度进行对比，结果见图6。井旁地震道绝对速度与测井声波速度平均相对误差为6.59%，误差较小。以声波测井速度为标准，取绝对速度与声波测井速度绝对误差的平均值作为绝对速度的误差校正量，据此校正量对合成的地震绝对速度进行误差校正可获得更精确的地层速度，进而提高烃源岩TOC质量分数定量预测的精度。

通过有色反演获得的相对速度对地层岩性的变化十分敏感，因此，首先通过有色反演的结果确定地层中泥岩位置，然后确定相应位置泥岩的绝对速度，将泥岩的绝对速度以及对应的深度代入预测模型，即可计算出该位置泥岩的TOC质量分数。

图4  有色反演原理示意图

Fig. 4  Schematic diagrams of color inversion theory

通过以上方法，对C凹陷有利烃源岩发育层段Y1段TOC质量分数平面分布进行预测，将TOC质量分数等值线图和沉积相分布图叠合，见图7。

从图7可以看出：TOC质量分数在凹陷边缘较高，达6%左右，从凹陷边缘向凹陷中心逐渐降低，从6%逐渐减至1%左右；相应地，在沉积相分布上，凹陷边缘主要发育海岸平原相和三角洲相，其中海岸平原相为低能还原环境，而三角洲相距离物源较近，2种沉积相均有利于有机质的富集和保存，故与TOC质量分数高值区相对应；凹陷中心主要为滨浅海相，物源供给有限，并缺少低等水生生物的贡献，有机质堆积相对减少，不利于烃源岩的发育，故TOC质量分数较低，预测结果与前人预测的南海北部相邻地区烃源岩有机相分布结果相符^[15-16]。可见，通过该方法预测的烃源岩TOC质量分数平面分布和沉积相分布在整体上具有良好的匹配关系。

图5  地层相对速度、低频速度和绝对速度剖面

Fig. 5  Profiles of relative velocity, low frequency velocity and absolute velocity of earth layer

图6  C凹陷Well-1井井旁地震道绝对速度与测井声波速度对比图

Fig. 6  Comparison of uphole trace and acoustic velocity in Well-1 in C sag

图7  C凹陷Y1段TOC质量分数及沉积相平面分布图

Fig. 7  TOC mass fraction and sedimentary facies map of Y1 member in C sag

5  结论

1) 针对低勘探地区钻井稀少的特点，利用地震和1口井的测井资料，应用FAUST公式和ΔlgR法，建立了少井约束地震预测TOC质量分数模型。利用该模型，对南海北部深水区C凹陷Y1段烃源岩的TOC质量分数进行预测，发现凹陷边缘海岸平原、三角洲等沉积相TOC质量分数较高，而凹陷中心滨浅海相TOC质量分数较低，预测结果与沉积相具有良好的匹配关系。

2) 虽然地震资料的预测精度略低于钻井资料的预测精度，但在低勘探地区，在钻井极少的条件下，综合地震-测井资料，可应用FAUST公式和ΔlgR法构建的少井约束地震预测TOC质量分数模型，对烃源岩TOC质量分数进行预测。

参考文献：

[1] 张寒, 朱光有. 利用地震和测井信息预测和评价烃源岩：以渤海湾盆地富油凹陷为例[J]. 石油勘探与开发, 2007, 34(1): 55-59.

ZHANG Han, ZHU Guangyou. Using seismic and log information to predict and evaluate hydrocarbon source rocks: an example from rich oil depressions in Bohai Bay[J]. Petroleum Exploration and Development, 2007, 34(1): 55-59.

[2] 曹强, 叶加仁, 石万忠, 等. 低勘探程度盆地烃源岩早期评价: 以南黄海北部盆地东北凹为例[J]. 石油学报, 2009, 30(4): 522-529.

CAO Qiang, YE Jiaren, SHI Wanzhong, et al. Preliminary prediction and evaluation of source rocks in low-exploration basins: A case study on the northeast sag of the Northern South Sea Basin in China[J]. Acta Petrolei Sinica, 2009, 30(4): 522-529.

[3] 刘震, 常迈, 赵阳, 等. 低勘探程度盆地烃源岩早期预测方法研究[J]. 地学前缘, 2007, 14(4): 159-167.

LIU Zhen, CHANG Mai, ZHAO Yang, et al. Method of early prediction on source rocks in basins with low exploration activity[J]. Earth Science Frontiers, 2007, 14(4): 159-167.

[4] 顾礼敬, 徐守余, 苏劲, 等. 利用地震资料预测和评价烃源岩[J]. 天然气地球科学, 2011, 22(3): 554-560.

GU Lijing, XU Shouyu, SU Jin, et al. Muddy hydrocarbon source rock prediction and evaluation with seismic data[J]. Natural Gas Geoscience, 2011, 22(3): 554-560.

[5] 曹强, 叶加仁, 石万忠. 地震属性法在南黄海北部盆地勘探新区烃源岩厚度预测中的应用[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2008, 20(5): 109-114.

CAO Qiang, YE Jiaren, SHI Wanzhong. Application of the method of seismic attribution to prediction of source rock thickness in the new exploration of north detpression in South Yellow Sea Basin[J]. Marine Geology and Quaternary Geology, 2008, 20(5): 109-114.

[6] 刘军, 汪瑞良, 舒誉, 等. 烃源岩TOC质量分数地球物理定量预测新技术及在珠江口盆地的应用[J]. 成都理工大学学报(自然科学版), 2012, 9(4): 415-419.

LIU Jun, WANG Ruiliang, SHU Yu, et al. Geophysical quantitative prediction technology about the total organic carbon in the source rock and application in Pearl River Mouth Basin, China[J]. Journal of Chengdu University of Technology (Science & Technology Edition), 2012, 9(4): 415-419.

[7] FAUST L Y. Seismic velocity as a function of depth and geologic time[J]. Geophysics, 1951, 16(2): 192-206.

[8] 陈钢花, 王永刚. FAUST公式在声波曲线重构中的应用[J]. 勘探地球物理进展, 2005, 28(2): 125-128.

CHEN Ganghua, WANG Yonggang. Application of FAUST equation in rebuilding of acoustic curve[J]. Progress in Exploration Geophysics, 2005, 28(2): 125-128.

[9] 高岗, 王绪龙, 柳光弟, 等. 准噶尔盆地上三叠统源岩TOC质量分数预测方法[J]. 高校地质学报, 2012, 18(4): 745-750.

GAO Gang, WANG Xulong, LIU Guangdi, et al. Prediction method and of organic carbon abundance of dark color mudstones in the triassic system of junggar basin[J]. Geological Journal of China Universities, 2012, 18(4): 745-750.

[10] PASSEY Q R, CREANEY S, KULLA J B. A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs[J]. AAPG Bulletin, 1990, 74(5): 1777-1794.

[11] 曲彦胜, 钟宁宁, 刘岩, 等. 烃源岩有机质丰度测井计算方法及影响因探讨[J]. 岩性油气藏, 2011, 23(2): 80-84.

QU Yansheng, ZHONG Ningning, LIU Yan, et al. Using longging methods to calculate matter abundance of source rocks and its influencing factors[J]. Lithologic Reservoirs, 2011, 23(2): 80-84.

[12] 郭志峰, 刘震, 吕睿, 等. 南海北部深水区白云凹陷钻前地层压力地震预测方法[J]. 石油地球物理勘探, 2012, 47(1): 126-136.

GUO Zhifeng, LIU Zhen, L Rui, et al. Predrill prediction of formation pressure using seismic data in deep-water area of Baiyun Depression, northern South China Sea[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2012, 47(1): 126-136.

[13] 黄艳辉, 刘震, 陈婕, 等. 利用地震信息定量预测烃源岩热成熟度[J]. 石油地球物理勘探, 2013, 48(6): 985-994.

HUANG Yanhui, LIU Zhen, CHEN Jie, et al. Source rock maturity quantitative prediction using seismic information, a case study in the Ledong—Lingshui Depression, Qiongdongnan Basin[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2013, 48(6): 985-994.

[14] 王子嵩, 刘震, 王振峰, 等. 琼东南盆地深水区中央坳陷带异常压力分布特征[J]. 地球学报, 2014, 35(3): 355-364.

WANG Zisong, LIU Zhen, WANG Zhenfeng, et al. Distribution characteristics of abnormal pressure in central depression belt, deepwater area, Qiongdongnan Basin[J]. Acta Geoscientica Sinica, 2014, 35(3): 355-364.

[15] 王子嵩, 刘震, 孙志鹏, 等. 琼东南深水区乐东—陵水凹陷渐新统烃源岩早期预测及评价[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2014, 45(3): 876-888.

WANG Zisong, LIU Zhen, SUN Zhipeng, et al. Preliminary prediction and evaluation of oligocene source rocks in Ledong-lingshui sag in deep-water area of Qiongdongnan Basin[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2014, 45(3): 876-888.

[16] 王子嵩, 刘震, 黄保家, 等. 琼东南盆地深水区中央坳陷带东部渐新统烃源岩分布及评价[J]. 天然气地球科学, 2014, 25(3): 360-371.

WANG Zisong, LIU Zhen, HUANG Baojia, et al. Distribution and evaluation of Oligocene source rocks in the east of Central Depression Belt in deep-water area, Qiongdongnan Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2014, 25(3): 360-371.

(编辑  陈灿华)

收稿日期：2015-02-04；修回日期：2015-04-22

基金项目(Foundation item)：国家科技重大专项(2011ZX05025-004) (Project(2011ZX05025-004) supported by the National Major Science and Technology)

通信作者：陈宇航，博士研究生，从事深水油气地质相关研究；E-mail: c1988yh@163.com