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[摘 要]页岩气指储集在富含有机质的细粒碎屑岩中的天然气。页岩气储层岩石矿物组分分析是储层评价的基础，可为后续的储层物性、岩石力学等的评价提供必要的参数。本研究采用了岩心实验分析、最优化计算以及元素俘获能谱测井三种方法对页岩层储层矿物组分进行了分析。我国页岩气资源的勘探开发刚刚起步，希望通过页岩气储层矿物组成成分的分析，能够对我国页岩气的资源开发有所帮助。
[关键词]页岩气 储层矿物组成成分分析 最优化 元素俘获能谱测井
中图分类号：TE122.1+15 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）44-0005-01
0 引言
页岩气作为一种非常规能源，指的是储集在富含有机质的细粒碎屑岩中的天然气，以吸附气或游离状态为主要存在方式的天然气聚集[1]。对页岩气储层矿物成矿物组成成分的分析，有助于我们更好的认识页岩气储层，对其开发和评价都具有十分重要的意义。本文主要介绍三种成分分析的方法。
1 岩心实验统计分析法
岩心实验统计分析主要是基于岩心分析资料，对页岩气储层岩石矿物组成进行统计分析，该方法可以定性的观察地层矿物组成成分，为研究页岩气孔隙度评价建模提供骨架参数和依据。下图是A井岩心分析资料统计直方图，从图中可以看出：该井目地层矿物组成以泥质、石英、碳酸盐岩为主，部分层段含有少量的黄铁矿，是典型的页岩地层，因此，在利用体积模型评价地层孔隙度的过程中，可以优先考虑使用石英和碳酸盐岩矿物作为岩石骨架。
2 最优化计算法
最优化程序的基本原理是将各种测井响应方程联立求解，利用最优化技术，在约束条件的制约下，使方程矩阵的非相关性达到最大，最终得到一个最可信的结果。其运用最优化理论来反演地层参数，测井仪器响应、矿物响应参数以及地层矿物组成成分体积[2]。
应用最优化程序进行地层评价的时候，可以根据地区经验或者录井资料分段建立地层解释模型。最优化解释模型包括四个方面：地层组成、响应方程、参数设置以及约束条件。其中：
1）地层组成即为程序最终将要得到的岩石矿物成分。在程序处理之前，需要给出地层可能的矿物组成，一般包括：矿物，岩石以及孔隙流体。
2）响应方程包括矿物测井响应、矿物体积与地层测井响应之间的关系式以及输入数据的不确定性，响应方程建立了测井变化与地层组分关系的数学表达式，常用的线性表达式如下：
（2-1）
式中：表示第i种地层组分体积含量，表示第i种地层组分的响应参数；
（2-2）
式（2-2）是程序默认的必选方程，响应方程还包括一些额外的限制条件以及复杂的非线性响应方程。但是总体理念是一致的，即测井响应取决于地层矿物体积以及测井仪器对地层的响应。
3）参数设置包括程序控制参数、测井响应参数、约束条件参数以及矿化度参数等。
4）约束条件主要用来控制程序运行的结果，可以是全局参数也可以是分层参数，可以是一个数值或者一条曲线，用来控制方程的不确定性以及矿物体积的最大最小值。
3元素俘获能谱测井法（ECS）
元素俘获能谱测井（ECS）法确定岩性剖面的基础是氧化物闭合模型。氧化物闭合模型应用一种计算元素百分含量的方法，其基本内容是组成矿物的氧化物、碳酸盐体积含量之和为1。元素俘获能谱测井能准确地识别地层岩性，利用其资料可以获得精确的地层岩性组分，结合密度和声波等常规测井资料可以准确地计算地层孔隙度，判断地层的流体性质，提升了测井解释的符合率[3]。
本文应用已有的成熟软件对A井ECS资料进行处理，成果图如图4所示。从计算结果与岩心分析资料标定来看，该方法可以准确的反映地层矿物成分含量。该方法的另一个优势在于：可以计算岩石骨架参数曲线（骨架密度和骨架中子曲线），为地层孔隙度评价提供合理的曲线选择。
注释：CLA：泥质，QFM：石英，CAR：灰岩，PYR：黄铁矿，XRD（粘土）：XRD分析泥质含量，DWCAL：ECS计算泥质含量，XRD（石英）： XRD分析石英含量，CWQFM： ECS计算石英含量，XRD（黄铁矿）： XRD分析黄铁矿含量，DWPYR： ECS计算黄铁矿含量，XRD（灰岩）： XRD分析灰岩含量，DWCAR： ECS计算灰岩含量，RHGE：综合骨架密度响应，ENGE：综合骨架中子响应。
4 结语
（1）目前用于分析页岩气储层矿物组分的测井方法有很多，常用的有岩心实验统计分析法、最优化计算法、元素俘获能谱测井法（ECS）。三种方法能有效的进行页岩气储层矿物组成成分的分析。
（2）页岩气储层矿物组分对于我们更进一步的认识页岩储层是必不可少的，对我国页岩气资源的开发利用具有深远的意义，在其研究方法上，我们应借鉴国外相关的经验方法，并结合我国页岩气发展的实际情况，探寻一种富有中国特色的页岩气储层矿物组成成分分析方法。
参考文献
[1] 潘仁芳，赵明清，伍媛，页岩气测井技术的应用[J].中国科技信息，2010，第7期.
[2] 高楚桥，张超谟，钟兴水，ELAN解释（程序）方法简析[J].测井技术，1995，19（2）：135-139.
[关键词]页岩气 储层矿物组成成分分析 最优化 元素俘获能谱测井
中图分类号：TE122.1+15 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）44-0005-01
0 引言
页岩气作为一种非常规能源，指的是储集在富含有机质的细粒碎屑岩中的天然气，以吸附气或游离状态为主要存在方式的天然气聚集[1]。对页岩气储层矿物成矿物组成成分的分析，有助于我们更好的认识页岩气储层，对其开发和评价都具有十分重要的意义。本文主要介绍三种成分分析的方法。
1 岩心实验统计分析法
岩心实验统计分析主要是基于岩心分析资料，对页岩气储层岩石矿物组成进行统计分析，该方法可以定性的观察地层矿物组成成分，为研究页岩气孔隙度评价建模提供骨架参数和依据。下图是A井岩心分析资料统计直方图，从图中可以看出：该井目地层矿物组成以泥质、石英、碳酸盐岩为主，部分层段含有少量的黄铁矿，是典型的页岩地层，因此，在利用体积模型评价地层孔隙度的过程中，可以优先考虑使用石英和碳酸盐岩矿物作为岩石骨架。
2 最优化计算法
最优化程序的基本原理是将各种测井响应方程联立求解，利用最优化技术，在约束条件的制约下，使方程矩阵的非相关性达到最大，最终得到一个最可信的结果。其运用最优化理论来反演地层参数，测井仪器响应、矿物响应参数以及地层矿物组成成分体积[2]。
应用最优化程序进行地层评价的时候，可以根据地区经验或者录井资料分段建立地层解释模型。最优化解释模型包括四个方面：地层组成、响应方程、参数设置以及约束条件。其中：
1）地层组成即为程序最终将要得到的岩石矿物成分。在程序处理之前，需要给出地层可能的矿物组成，一般包括：矿物，岩石以及孔隙流体。
2）响应方程包括矿物测井响应、矿物体积与地层测井响应之间的关系式以及输入数据的不确定性，响应方程建立了测井变化与地层组分关系的数学表达式，常用的线性表达式如下：
（2-1）
式中：表示第i种地层组分体积含量，表示第i种地层组分的响应参数；
（2-2）
式（2-2）是程序默认的必选方程，响应方程还包括一些额外的限制条件以及复杂的非线性响应方程。但是总体理念是一致的，即测井响应取决于地层矿物体积以及测井仪器对地层的响应。
3）参数设置包括程序控制参数、测井响应参数、约束条件参数以及矿化度参数等。
4）约束条件主要用来控制程序运行的结果，可以是全局参数也可以是分层参数，可以是一个数值或者一条曲线，用来控制方程的不确定性以及矿物体积的最大最小值。
3元素俘获能谱测井法（ECS）
元素俘获能谱测井（ECS）法确定岩性剖面的基础是氧化物闭合模型。氧化物闭合模型应用一种计算元素百分含量的方法，其基本内容是组成矿物的氧化物、碳酸盐体积含量之和为1。元素俘获能谱测井能准确地识别地层岩性，利用其资料可以获得精确的地层岩性组分，结合密度和声波等常规测井资料可以准确地计算地层孔隙度，判断地层的流体性质，提升了测井解释的符合率[3]。
本文应用已有的成熟软件对A井ECS资料进行处理，成果图如图4所示。从计算结果与岩心分析资料标定来看，该方法可以准确的反映地层矿物成分含量。该方法的另一个优势在于：可以计算岩石骨架参数曲线（骨架密度和骨架中子曲线），为地层孔隙度评价提供合理的曲线选择。
注释：CLA：泥质，QFM：石英，CAR：灰岩，PYR：黄铁矿，XRD（粘土）：XRD分析泥质含量，DWCAL：ECS计算泥质含量，XRD（石英）： XRD分析石英含量，CWQFM： ECS计算石英含量，XRD（黄铁矿）： XRD分析黄铁矿含量，DWPYR： ECS计算黄铁矿含量，XRD（灰岩）： XRD分析灰岩含量，DWCAR： ECS计算灰岩含量，RHGE：综合骨架密度响应，ENGE：综合骨架中子响应。
4 结语
（1）目前用于分析页岩气储层矿物组分的测井方法有很多，常用的有岩心实验统计分析法、最优化计算法、元素俘获能谱测井法（ECS）。三种方法能有效的进行页岩气储层矿物组成成分的分析。
（2）页岩气储层矿物组分对于我们更进一步的认识页岩储层是必不可少的，对我国页岩气资源的开发利用具有深远的意义，在其研究方法上，我们应借鉴国外相关的经验方法，并结合我国页岩气发展的实际情况，探寻一种富有中国特色的页岩气储层矿物组成成分分析方法。
参考文献
[1] 潘仁芳，赵明清，伍媛，页岩气测井技术的应用[J].中国科技信息，2010，第7期.
[2] 高楚桥，张超谟，钟兴水，ELAN解释（程序）方法简析[J].测井技术，1995，19（2）：135-139.