Archie饱和度指数对水合物饱和度与赋存形态的依赖性研究：来自驱替型和裂隙填充型水合物储层的证据

《Geophysical Journal International》：Dependence of Archie’s Saturation Exponent on Hydrate Saturation and Hydrate Morphology: A Study from Fluid-displacing and Fracture-filling Hydrate Reservoirs

本刊编辑推荐：为解决利用Archie定律通过电阻率测井精确量化天然气水合物储量时，饱和度指数n取值不确定的难题，研究人员开展了n值对水合物饱和度(Sh)和赋存形态依赖性的研究。通过对南海、马更些三角洲及孟加拉湾四个典型站点（包括驱替型水合物站点Mallik 5L-38、GMGS3-W11和裂隙填充型站点NGHP01-10、GMGS2-W08）的测井数据进行分析，结合岩石物理模型和Archie公式反演，研究发现n值与Sh呈明显的负相关关系，且裂隙填充型水合物储层的n值变化范围更大。该研究强调了在利用电阻率估算水合物饱和度时，需考虑n值随水合物饱和度和形态的动态变化，对提高资源评估精度具有重要意义。

　　

在浩瀚的海底和寒冷的永久冻土带深处，蕴藏着一种潜力巨大的清洁能源——天然气水合物。这种在外观上类似冰的固体化合物，在适宜的高压低温条件下由天然气（主要是甲烷）和水分子形成。然而，要想将这种“可燃冰”从潜在的能源变为可实际开发利用的资源，还面临着诸多挑战，其中首要问题便是如何准确估算地层中水合物的含量。目前，电测井是勘探水合物的主要手段之一，其原理基于著名的Archie经验公式。该公式中的一个关键参数——饱和度指数n，通常被假定为某一储层中的常数。但实际情况是，n值会随着水合物含量及其在沉积物中的存在形式（即形态）的变化而改变。这种不确定性给基于电阻率测井的水合物储量评估带来了巨大误差，进而影响了资源潜力评价、地质灾害风险评估以及气候变化影响分析等多个方面。因此，精确理解n值的变化规律，对于天然气水合物的科学研究与商业开发都至关重要。

为了探究水合物饱和度和形态如何影响Archie饱和度指数n，研究人员在《Geophysical Journal International》上发表了一项深入研究。该研究团队选取了全球范围内四个具有代表性的天然气水合物站点，它们涵盖了两种最主要的水合物赋存形态：驱替型水合物和裂隙填充型水合物。驱替型水合物以颗粒状散布在沉积物孔隙中，替代了原有的孔隙流体，研究站点包括加拿大马更些三角洲的Mallik 5L-38井和中国南海第三次广州海洋地质调查（GMGS3）的W11井。裂隙填充型水合物则主要以脉状或结核状形式充填在沉积层的裂隙中，研究站点包括印度国家天然气水合物计划01航次（NGHP01）的10号站点和中国南海第二次广州海洋地质调查（GMGS2）的W08井。通过对比分析这些不同形态、不同沉积物类型（粗粒与细粒沉积物）站点的大量测井数据，研究人员旨在揭示n值与水合物饱和度(S_h)之间的定量关系，并评估水合物形态对n值的影响。

为开展此项研究，作者主要运用了几项关键技术方法。首先，利用测井数据（如密度测井）获取沉积物孔隙度(φ)。其次，基于纵波速度(V_P)测井数据，结合针对不同水合物形态（驱替型采用负载承载模型，裂隙填充型采用横向各向同性层状模型）的岩石物理模型，独立计算出水合物饱和度(S_h)。然后，根据孔隙度、地层水电阻率(R_w)以及Archie公式中的胶结指数(m)和曲折度系数(a)，计算出不含水合物背景地层的电阻率(R₀)。最后，将实测的含 hydrate 地层电阻率(R_t)和由速度推导出的S_h代入Archie公式的变形公式中，反演求得饱和度指数n = log(R₀/R_t) / log(1-S_h)。研究还利用核磁共振（NMR）、压力取心及孔隙水氯离子浓度等非速度方法获取的S_h数据，对速度模型计算结果进行了验证。

2.1 裂隙填充型站点

对于NGHP01-10站点，研究人员利用电缆测井速度数据，并假设水合物裂缝为垂直或高角度倾斜，采用横向各向同性层状模型来估算S_h。计算结果显示，在58-134米bsf（海底以下深度）的区间内，水合物饱和度在10%至55%之间。GMGS2-W08站点同样被识别为裂隙填充型水合物发育区，通过类似的各向异性模型，在65-98米bsf的层段内估算了水合物含量。

2.2 来自核磁共振、压力取心和地球化学测量的饱和度

为了验证速度模型估算S_h的可靠性，研究还对比了其他独立方法得到的水合物饱和度。在Mallik 5L-38站点，使用了核磁共振（NMR）测井数据；在GMGS3-W11和NGHP01-10站点，分析了岩心样品的氯离子浓度数据；而在GMGS2-W08站点，则同时有压力取心实验和地球化学测量数据。这些非速度方法得到的S_h与速度推导的结果总体上具有较好的一致性，证实了速度模型在本研究中的可靠性，从而支持将其用于后续的n值标定。

4 饱和度指数的估算

基于校准后的背景电阻率R₀和速度推导的S_h，研究人员通过反演Archie公式计算了各站点的n值。为了确保计算的准确性，他们只使用了S_h在10%到85%之间的电阻率数据，以避免低S_h时可能出现的n值异常高估。

研究结果清晰地表明，对于所有四个研究站点，水合物饱和度指数n都显示出随水合物饱和度S_h增加而减小的趋势，即两者呈负相关关系。这种负相关性在裂隙填充型水合物站点（NGHP01-10和GMGS2-W08）表现得尤为明显。研究人员尝试了线性、幂函数和指数函数三种拟合策略来描述n与S_h的关系。对于Mallik 5L-38、W11-GMGS3和W08-GMGS2站点，幂函数拟合效果最佳。而在NGHP01-10站点，n与S_h的关系在58-95米bsf（区间I）、95-125米bsf（区间II）和125-134米bsf（区间III）表现出不同的趋势，区间I最适合幂函数拟合，而区间II和III则更适合指数函数拟合。

研究还发现，裂隙填充型水合物站点的n值通常远高于且比驱替型水合物站点的n值更为分散。对于两个驱替型水合物站点（Mallik 5L-38和W11-GMGS3），估算的n值大多低于10。而裂隙填充型站点（NGHP01-10和GMGS2-W08）的n值预测主要分布在3到30之间，且GMGS2-W08站点的n值普遍高于NGHP01-10站点。

为了解释裂隙填充型站点异常高的n值，研究人员提出了一个新的理论模型。他们指出，在存在垂直裂隙的储层中，电阻率测井的电流传播方向垂直于裂隙面，使得含裂隙水合物的沉积物在电性上表现为水合物层和背景沉积物层的串联结构。基于此模型推导出的n值表达式，其预测的非线性趋势与现场数据估算的n值吻合较好。模型分析表明，导致高n值的主要原因是裂隙引起的电阻率各向异性。

特别有趣的是，在NGHP01-10站点，不同深度区间n值与S_h关系的差异，可能与水合物中气体成分的不同有关。岩心顶空气体浓度数据显示，该站点水合物可能由不同比例的甲烷(CH₄)和二氧化碳(CO₂)气体形成。由于纯CH₄水合物和CO₂水合物的电阻率特性存在差异，这可能是导致不同区间n值变化的原因之一。

6.1 影响估算饱和度指数的因素

研究还讨论了影响n值估算准确性的几个关键因素。首先，考虑了粘土矿物表面导电性的影响。通过引入Waxman-Smits模型来同时考虑体积导电和表面导电，发现考虑粘土效应后计算的n值略高于仅考虑体积导电的Archie公式结果，但这种影响随着水合物饱和度的增加而减弱。其次，评估了水合物饱和度估算的不确定性。通过将速度推导的S_h人为增加或减少5%来观察n值的变化，发现S_h的估算偏差会对n值产生直接影响，但这种影响同样随着S_h的增大而减小。最后，检验了背景电阻率R₀确定过程中的不确定性对n值的影响。结果表明，R₀的偏差也会导致n值的相应变化，但其影响程度与水合物形态的影响相比相对较小。

6.2 来自实验室实验的证据

为了验证野外观察到的规律，研究人员还分析了实验室合成水合物样品的电阻率测量数据。对于驱替型水合物形成的砂质沉积物样品，实验数据显示n值同样随S_h增加而减小，与野外驱替型站点的观察结果一致。然而，对于人工制备的含裂隙砂岩样品，其n值与S_h的关系与天然裂隙填充型站点的结果不符，这可能源于天然与合成裂隙水合物形成机制的差异。

综上所述，本研究通过综合分析四个典型天然气水合物储层的测井数据，明确揭示了Archie饱和度指数n并非一个恒定值，而是强烈依赖于水合物饱和度(S_h)和赋存形态。研究得出了n与S_h之间的定量关系式，并证实裂隙填充型水合物由于引起强烈的电性各向异性，会导致n值显著增高且变化范围更大。这项研究的重要结论在于，如果继续沿用固定的n值通过电阻率测井来估算水合物饱和度，可能会产生超过20%的显著误差。因此，该研究强烈建议在未来利用Archie公式进行水合物资源定量评价时，必须考虑n值随水合物饱和度和形态的动态变化特性，并针对特定储层进行校准。这不仅极大地提高了天然气水合物储量评估的准确性，对指导未来水合物的安全、高效开发以及相关地质环境和气候变化研究也具有深远的科学意义和实际应用价值。