预测有机碳含量（TOC）

如前所述，页岩中有机物含量越高，其源岩潜力越大。对页岩储层的岩石物理特征和测井资料进行分析，可构建有机碳含量曲线，与声波阻抗进行交会分析，建立相应的关系。通过对页岩储层进行叠后波阻抗反演和地质统计学反演，可以对页岩气层段总有机碳含量（TOC）分布进行预测（图2—8、图2—9）。

图2—8　总有机质含量（TOC）与声阻抗（AI）交汇图（Helge等，2011）［33］

图2—9　(a)地震剖面；(b)声阻抗剖　面；(c)通过图2—8中建立的关系得到的TOC含量剖面图（Helge等，2011）［33］

目前TOC的预测方法包括：从实测有机碳含量出发，通过分析与TOC相关的地球物理参数，寻找TOC敏感参数，并建立敏感参数与TOC之间的最佳拟合方程，得到该区的经验公式；利用三维地震数据，采用叠前反演方法，进行精细地震反演求得敏感参数体；根据拟合经验关系，计算得到三维分布的TOC数据体，从而定量预测TOC。

以中国石化涪陵页岩气田焦石坝地区为例［34］，研究中发现地层的密度参数与TOC具有很好的相关性。基于优质泥页岩具有高TOC的特征，对多口井进行了TOC敏感参数分析。通过伽马、密度、电阻率等常规测井结果以及杨氏模量、泊松比等弹性参数与TOC的交汇分析（图2—10）发现：只有密度与TOC相关性较高。其中，当TOC＞1%时，密度小于2.68 g/cm3，TOC值与密度呈负相关关系，相关系数达到了0.87。分析认为高TOC的泥页岩其有机质孔隙发育更好，更有利于页岩气的吸附和储集，从而导致密度降低。因此，可以通过TOC与密度之间的相关性来完成TOC全区的预测。

基于前面TOC敏感参数统计分析结果，密度反演是进行TOC预测的基础。密度体的获取主要采用以下两种方法：① 利用叠后多属性分析方法间接获得；② 利用叠前反演方法直接获得。但叠后多属性反演的多解性较为突出，很多的解并没有明确的物理意义，其求取的密度体经过误差累积，达不到精确预测TOC的要求。

相对于叠后多属性反演，叠前同时反演的优点是反演精度高、稳定性好、多解性较少。其使用纵波速度（p）、横波速度（s）、密度（ρ）以及叠前地震方位角道集数据作为输入，对这些变量加以约束同时反演得到纵波速度、横波速度以及密度，使结果更稳定并减少多解性问题。因此，本次使用叠前纵横波同时反演技术直接反演密度体。

图2—11为利用叠前纵横波同时反演技术得到的过JY1—JY2—JY3—JY4井密度剖面图，对比测井曲线密度值与井旁反演结果可知两者吻合程度较高，龙马溪组—五峰组页岩气藏段密度分布于2.4～2.75 g/cm3。同时，从剖面图还可以看出低密度的泥页岩分布很均匀，与该区沉积特征及井上分析情况一致，证明了反演结果的精度较高。(www.xing528.com)

图2—12为JY1、JY2、JY4井联井TOC反演剖面图，黄红色显示其是优质页岩，并对应了相对较高的TOC，就整个储层（五峰组—龙马溪组一段）段相对于上下地层而言，其分布特征明显，横向方向分布均匀。同时也可以看到，在储层内部纵向方向上高TOC的优质页岩层有2套，中间夹1套TOC相对较低的泥页岩，且2套优质页岩越接近底部，TOC越高，最大值高于4%，与前面井上分析结果对应一致。结合五峰组—龙马溪组TOC平面预测图（图2—13）进行综合分析，4口井控制的区域优质泥页岩发育很好且分布均匀，可认为该区具有良好的勘探前景。

图2—10　TOC敏感参数统计分析

图2—11　焦石坝地区龙马溪组—五峰组页岩岩心分析TOC与密度测井值交汇图（4口井）

图2—12　JY1—JY2—JY4井联井叠前密度反演剖面图

图2—13　焦石坝地区龙马溪组—五峰组TOC平面预测图