脆性指数在页岩储层的水力压裂设计和井筒稳定性分析中具有重要作用。目前已提出各种脆性指数来表征页岩的脆性,但几乎都忽略了脆性指数的各向异性。为此,采用单轴压缩测试与地球物理测井相结合的方法,深入探究龙马溪页岩脆性指数的各向异性,并利用该方法对龙马溪页岩储层CW-1井3155-175 m层段的脆性指数进行了评估。结果表明:龙马溪页岩脆性指数具有明显的各向异性,在β= 45°-60°时达到最小值。脆性指数(BI2_β) 随层理角的增大而先减后增,在β= 45°-60°时达到最小值,与单轴压缩试验结果一致。与各向同性脆性指数(β= 0°)相比,各向异性脆性指数的偏差在10%-66.7%之间,即龙马溪页岩脆性指数的各向异性不容忽视。有机质含量是页岩具有各向异性的主要内在原因之一,脆性指数的各向异性度通常随有机质含量增加而增大。文章对于水力压裂设计和井筒稳定性分析中的各向异性脆性评估具有一定的参考价值。
关键词
页岩;脆性;脆性指数;各向异性;横向各向同性;地球物理测井
页岩油气是指圈闭在页岩地层中的石油和天然气。页岩通常具有孔隙度低、渗透率低、连续成藏、层理发育良好等特点,这使得其渗透性不足以使大量石油或天然气流向井筒,因此大多数页岩无法生成油气。为了对页岩油气进行经济开采,同时采用水平钻井和水力压裂钻井,前者用于增加井筒与储层的接触长度和泄油面积,后者用于提高页岩储层的渗透率。由于水平钻井技术和水力压裂技术取得突破进展且应用广泛,使得开发页岩油气更加经济有效。为有效开发页岩油气,在进行钻井和压裂前应对重要的基本参数进行确认,如总有机碳含量(TOC)、孔隙度、渗透率、天然气地质储量(GIP)、地层石油(OIP)、孔隙压力、地应力和脆性等。其中,脆性是水平钻井和水力压裂设计的关键参数,具有非常重要的作用。一般来说,脆性越强,钻井过程中发生井筒坍塌的风险越高,水力压裂过程中生成复杂裂隙网络的概率越高。
事实上,在载荷和卸荷条件下,脆性是控制岩石力学性能和破坏特性的关键参数。脆性指数是用来量化岩石材料脆性的一个术语。为确定页岩的脆性,根据脆性的不同定义或概念,引入了几种脆性指标。目前,脆性和脆性指数的定义仍存在很大争议。在石油工程中,脆性指数通常可以根据以下方法确定:(1)矿物成分法,(2)弹性参数法,(3)强度参数法,(4)应力-应变曲线法,(5)力穿透图法,(6)压痕试验法,(7)其他方法。在石油工程中,矿物成分法和弹性参数法是地球物理测井解释脆性指数最常用的方法。
由于沉积和沉积环境特殊,页岩的层理面通常发育良好,页岩一般为横向各向同性物质,而横向各向同性面通常是层理面。因此,页岩的力学性随方向变化,也就是说,页岩在岩石力学方面表现出明显的各向异性,如弹性、强度和脆性。目前,已对弹性和强度的各向异性进行了充分研究,但上述研究并没有探究脆性的各向异性。脆性各向异性是指沿不同方向的轴进行测量时不同脆性值的质量。解理、片理、面理、节理、层理和层面等结构的存在会导致岩石脆性各向异性。总体而言,对脆性各向异性的研究较少。Hou等人研究了层理角为0°,30°,60°,90°时龙马溪页岩在三轴压缩条件下的脆性各向异性,并采用两种应力-应变曲线方法评估了龙马溪页岩的各向异性脆性指数。结果表明,龙马溪页岩脆性各向异性显著,脆性指数呈“U”型,层理角为60°时指数值最低。Geng等人研究了层理角为0°、30°、45°、60°和90°时龙马溪页岩在15 MPa、25 MPa和40 MPa围压下层理角度与脆性的相关性,采用了5种应力-应变曲线方法评估各向异性脆性指数。结果表明,龙马溪页岩脆性各向异性也很明显,其5项脆性指数均与层理角度有关,且各向异性随围压增加而减小。Wang等人对单轴条件下的龙马溪组页岩脆性各向异性进行了评估,采用强度参数法评估了各向异性脆性指数。结果表明,龙马溪页岩脆性各向异性也很明显,脆性指数随层理角度的增大而减小,呈“n”型形状,层理角度为30°时脆性指数值最大。Zhang等人研究了层理角度为0°、15°、30°、45°、60°、75°和90°时页岩在单轴压缩条件下的脆性各向异性,利用4种应力-应变曲线方法评估了各向异性脆性指数。结果表明:岩石脆性各向异性显著,4个脆性指数均与层理角度有关,随着层理角度的增大,脆性指数呈现出保持不变-增强-减弱的趋势,层理倾角为60°时脆性最弱。本研究前期采用应力-应变曲线法评估了三轴压缩条件下,层理角度为0°、15°、30°、45°、60°、75°、90°时龙马溪组页岩的脆性各向异性,结果表明,随着层理角度的增加,页岩脆性呈现保持不变-减弱-增强-保持不变的趋势,层理角度为60°时页岩脆性指数最低。无论围压是否存在,脆性指数均随围压的增大而减小。
总体而言,以上研究主要利用强度参数法和应力-应变曲线法评估脆性各向异性。虽然脆性各向异性测试是评估脆性指数最直接、最准确的方法,但该方法仍存在取心和测试成本高、测试数据离散性强、沿井筒纵向连续性差等缺点,因此,在页岩油气油田中很少采用上述方法评估脆性指数。地球物理测井具有成本低、分辨率高、沿井筒纵向连续性好等优点,常用于评估页岩油气井的脆性指数。然而,各向同性脆性指数只能由地球物理测井进行解读。如何利用地球物理测井评估脆性指数的各向异性?因此,本文在前人研究的基础上,提出了一种利用地球物理测井评估各向异性脆性的新方法。首先,根据应力-应变曲线法和单轴压缩试验结果对脆性各向异性进行了研究。其次,介绍了各向同性脆性指数的常规评估方法,为提出各向异性脆性的评估方法提供了依据。再次,基于各向异性弹性介质理论和弹性参数法,提出了一种新的各向异性脆性评估方法。最后,以四川南部地区的CW-1井为例,对各向同性和各向异性脆性评估结果进行了对比和讨论。
Fig. 1. Typical complete stress-strain curve and associated deformation energies of brittle rocks
图1. 脆性岩石的典型全应力-应变曲线及相关变形能
Table 1. Typical brittleness indices based on complete stress-strain curve approach
表1. 基于全应力-应变曲线法的典型脆性指数
Fig. 2. Schematic of specimen coring with different bedding angles
图2. 不同层理角度的样品取心示意图
Fig. 3. Complete stress-strain curves of Longmaxi shale with different bedding angles
图3. 不同层理角度下龙马溪页岩全应力-应变曲线
Fig. 4. Shale brittleness indices versus bedding angle
图4. 页岩脆性指数随层理角度的变化
Table 2. Typical brittleness indices based on mineral composition approach
表2. 基于矿物成分法的典型脆性指数
Table 3. Typical brittleness indices based on elastic parameter approach
表3. 基于弹性参数法的典型脆性指数
Fig. 5. Transformation relationship between different coordinate systems
图5. 不同坐标系之间的转换关系
Fig. 6. Mineral composition of Longmaxi shale formation in the CW-1 well
图6. CW-1井中龙马溪页岩组的矿物组成
Fig. 7. Evaluation results of six kinds of typical brittleness indices for the interval of 3155-3175 m
图7. 3155-3175 m层段的6种典型脆性指数评估结果
Fig. 8. Effect of organic matter content on brittleness indexes
图8. 有机质含量对脆性指数的影响
Fig. 9. Variation of observed Young's modulus (E3_β), Poisson's ratio (v31_β), and brittleness index (BI2_β) versus dip anglebfor the Longmaxi shale rock at depth of 3171m in the CW-1 well
图9. CW-1井3171m处龙马溪页岩的杨氏模量(E3_β)、泊松比(v31_β)和脆性指数(BI2_β)随倾角的变化规律
Fig. 10. Observed Young's modulus (E3_β) versus depth with a given dip angle β
图10. 给定地层倾角β时,杨氏模量(E3_β)与深度的关系
Fig. 11. Observed Poisson's ratio (v31_β) versus depth with a given dip angle β
图11. 给定地层倾角β时,泊松比(v31_β)与深度的关系
Fig. 12. Observed brittleness index (BI2_β) versus depth with a given dip angle β
图12. 给定地层倾角β时,脆性指数(BI2_β)与深度的关系
Fig. 13. Relative frequency of the dip angle with maximum Poisson's ratio
图13. 泊松比最大时,地层倾角的相对频率
Fig. 14. Relative frequency of the dip angle with minimum brittleness index
图14. 脆性指数最小时,地层倾角的相对频率
Fig. 15. Relative error between the principal value of Poisson's ratio (v31_β = 0° and v31_β= 90°) and maximum Poisson's ratio
图15 泊松主值与最大值(v31_β = 0° and v31_β= 90°)之间的相对误差
Fig. 16. Relative error between the principal value of brittleness index (BI2_β = 0° and BI2_β = 90°) and minimum brittleness index ((BI2_β)
图16. 脆性指数主值 (BI2_β = 0° and BI2_β = 90°)与最小值(BI2_β = 0°)之间的相对误差
Fig. 17. Variation characteristics of brittleness index (BI2_β) with dip angle and organic matter content
图17. 脆性指数(BI2_β)随地层倾角和有机质含量的变化特征
针对常规脆性指数的不足,文章采用单轴压缩试验与地球物理测井相结合的方法,深入探究了龙马溪页岩脆性指数的各向异性,并提出了一种利用地球物理测井评价页岩各向异性脆性指数的新方法。最后,利用该方法对CW-1井3155-3175 m层段的龙马溪组岩石弹性参数和脆性指数进行了评估,对常规脆性指数和各向异性脆性指数进行了解释和比较,得出以下结论:
(1)单轴压缩结果表明,龙马溪页岩弹性模量和单轴压缩强度均呈各向异性,层理角度为60°时,龙马溪页岩的强度最低。脆性指数随层理角度的增大而降低,龙马溪页岩脆性各向异性明显。BI' 1和BI3完全相同,BI2和BI5几乎有相同的趋势。层理角度为45°时,BI'1、BI2、BI3、BI5的脆性指数达到最大值,层理角度为60°时其脆性指数最小。层理角度为30°时,BI’4的脆性指数最大,而层理角度为75°时,其脆性指数最小。
(2)地球物理测井数据包含丰富的页岩储层特征信息,因而地球物理测井广泛用于评估页岩脆性指数。矿物成分和弹性参数法的脆性指数评估结果表明,基于矿物成分法的脆性指数(BI11和BI12)比弹性参数法的脆性指数(BI14、BI15、BI16和BI17)变化趋势更为平缓。矿物组成与弹性参数方法均表现出良好的线性正相关性。相比基于矿物成分法的脆性指数,弹性参数法的脆性指数更为敏感。岩石矿物组成对页岩脆性影响较大,脆性指数随有机质含量的增加而逐渐降低。
(3)各向异性弹性参数和脆性评估结果表明,地层倾角或层理角度对龙马溪页岩杨氏模量、泊松比和脆性指数的各向异性影响显著。杨氏模量(E3_β)和泊松比(v31_β)随地层倾角β增大而逐渐增大,而脆性指数(BI2_β)则先降后增,并在β = 45°时达到最小值。
(4)根据各向异性弹性参数和脆性测井解释结果,杨氏模量(E3_β)随实测深度呈增加-减少-增加的趋势,泊松比(v31_β)随实测深度呈大致增加的趋势。脆性指数(BI2_β)随测量深度的增加呈增加-减少-增加-减少-增加的趋势,3155-3161 m、3166-3172 m和3174-3175 m层段的脆性指数(BI2_β)明显大于其他层段的脆性指数。
(5)不同深度的脆性指数(BI2_β)在地层倾角为20°-60°时达到最大值,其最大值主要集中在地层倾角为40°-60°之间。垂直于层理( BI2 _ β=0°)的脆性指数主值与最小脆性指数的相对误差控制在0 %-90 %内,且主要集中在0 %-20 %之间。垂直于层理的脆性指数主值(BI2_β=90°)与最小脆性指数的相对误差控制在0%-100%内,主要集中在0%-30%之间。换言之,龙马溪页岩的脆性各向异性明显,如果忽略层理角度对页岩脆性的影响,可能会导致脆性指数评估结果不准确,直接影响水力压裂设计和井筒稳定性分析。
(6)有机质含量相同的情况下,脆性指数随地层倾角增大呈减小-增大的趋势,脆性指数通常在地层倾角为40°-60°时达到最小值。有机质含量较高的情况下,这一趋势更为明显。地层倾角相同的情况下,脆性指数随有机质含量的增加而降低,不同地层倾角下脆性各向异性随有机质含量增加而增加。
Evaluation on the anisotropic brittleness index of shale rock using geophysical logging
Junchuan Gui, Jianchun Guo, Yu Sang, Yaxi Chen, Tianshou Ma, P.G. Ranjith
Abstract
The brittleness index plays a significant role in the hydraulic fracturing design and wellbore stability analysis of shale reservoirs. Various brittleness indices have been proposed to characterize the brittleness of shale rocks, but almost all of them ignored the anisotropy of the brittleness index. Therefore, uniaxial compression testing integrated with geophysical logging was used to provide insights into the anisotropy of the brittleness index for Longmaxi shale, the presented method was utilized to assess brittleness index of Longmaxi shale formation for the interval of 3155-3175 m in CW-1 well. The results indicated that the brittleness index of Longmaxi shale showed a distinct anisotropy, and it achieved the minimum value at β= 45°-60°. As the bedding angle increased, the observed brittleness index (BI2_β) decreased firstly and increased then, it achieved the lowest value at β= 45°-60°, and it is consistent with the uniaxial compression testing results. Compared to the isotropic brittleness index (β= 0°), the deviation of the anisotropic brittleness index ranged from 10% to 66.7%, in other words, the anisotropy of brittleness index cannot be ignored for Longmaxi shale. Organic matter content is one of the main intrinsic causes of shale anisotropy, and the anisotropy degree of the brittleness index generally increases with the increase in organic matter content. The present work is valuable for the assessment of anisotropic brittleness for hydraulic fracturing design and wellbore stability analysis.
Keywords
Shale rock; Brittleness; Brittleness index; Anisotropy; Transverse isotropy; Geophysical logging
著录格式
Junchuan Gui, Jianchun Guo, Yu Sang, Yaxi Chen, Tianshou Ma, P.G. Ranjith.Evaluation on the anisotropic brittleness index of shale rock using geophysical logging[J]. Petroleum, 2023.9(4): 545-557.
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