桂中坳陷下石炭统鹿寨组一段页岩类型划分与测井识别

来源：古地理学报杂志2025年第1期北京时间：

作者：黄玉越, 王贵文, 匡立春, 覃英伦, 王松, 党文乐, 卓色强, 毕少琛, 赖锦

单位：1 油气资源与工程全国重点实验室,中国石油大学(北京),北京 102249; 2 中国石油大学(北京)地球科学学院,北京 102249; 3 广西能源集团有限公司,广西南宁 530000

摘要：桂中坳陷柳城北区块下石炭统鹿寨组页岩气取得突破,有望成为四川盆地以外海相页岩气的接替领域。但受地层非均质性及纵横向相变频繁的制约,开展页岩类型识别和储集层评价存在困难。文中建立了基于“矿物组分+TOC含量”的页岩类型划分方案,利用元素—矿物转换最优化方程和BP神经网络模型分别实现页岩成分和TOC含量的测井识别与预测,并采用成像测井动态切片和纽扣电极视电导率图像2种方法识别表征页岩纹层。通过精细刻画不同页岩类型的纹层发育程度和含气性特征,阐明了研究区有利页岩类型及分布特征。研究表明: 鹿寨组一段发育5种典型页岩类型。受沉积古环境控制,页岩分布呈现出较强的纵向非均质性。鹿寨组一段整体处于下斜坡相沉积环境,纵向上①至⑦小层沉积水体逐渐变浅,灰质含量减少而陆源碎屑供给增多,总有机碳含量也逐渐降低,页岩类型由富有机质硅质混合页岩、富有机质黏土质混合页岩逐渐相变为含有机质硅质混合页岩。其中③小层中富有机质硅质混合页岩与富有机质黏土质混合页岩的页岩组合类型有机质丰度高,纹层组合类型及发育程度较优,整体含气量和脆性均较高,为研究区的有利页岩类型。

关键词：页岩类型,测井识别,纹层,BP神经网络,鹿寨组,下石炭统,桂中坳陷