摘要: 多年来，国内外学者不断致力于盐岩矿床的评价与研究。对于盐岩矿床的岩性识别研究是盐矿勘查和开发中的关键环节之一。通过对钻孔中地球物理测井数据的分析和综合处理，可以进一步了解地下岩石的性质、组成和分布，为盐矿勘查和开发提供重要的技术支持。针对江陵凹陷沙市组下段含盐岩系四口钻孔的取心岩心编录和测井资料，采用交会图法对研究区的地层开展了岩性识别研究。结果表明，研究区内有盐岩、钙芒硝岩和泥岩3种类型，利用DEN-GR、RLLD-GR两两交汇，能够有效的划分地层岩性。利用交会图法构建的岩性识别模型，对于沙市组下段含盐岩系的岩性识别准确率高达92.5%。所建立的测井岩性识别模型能够准确识别研究区地层岩性，对含盐岩系后期勘查开发测井识别与评价具有重要的参考价值。
Abstract: Over the years, domestic and international scholars have continuously dedicated efforts to the evaluation and research of salt rock deposits. Lithology identification of salt rock deposits constitutes one of the critical links in salt deposit exploration and development. Through the analysis and comprehensive processing of geophysical well logging data from boreholes, a deeper understanding of the properties, composition, and distribution of subsurface rocks can be achieved, thereby providing essential technical support for salt deposit exploration and development. Based on the core logging records and well logging data from four boreholes in the salt-bearing rock series of the Lower Member of Shashi Formation within Jiangling Depression, this study conducted lithology identification of the strata using the cross-plotting method. The results indicate that three lithofacies are present in the study area: salt rock, glauberite rock, and mudstone. By applying pairwise cross-plots of DEN-GR and RLLD-GR, the lithology of strata can be effectively discriminated. The lithology identification model constructed via the cross-plotting method achieves an accuracy rate of up to 92.5% for lithology identification of the salt-bearing rock series in the Lower Member of Shashi Formation. The established well logging lithology identification model can accurately identify the lithology of strata in the study area, holding significant reference value for the later-stage exploration, development, well logging identification, and evaluation of salt-bearing rock series.
1. 引言
盐岩是一种化学成因的岩石，主要的成盐机制有蒸发成盐、兑卤成盐与混合成盐[1]。盐岩矿床是盐类物质在适宜的地质条件和干旱的气候条件下，水盐体系先天然蒸发、再进一步浓缩，盐分不断积累，最终形成的天然卤水和化学沉积矿床[2]。盐矿的开发可以为工业和农业提供重要的原料，开采后形成的地下盐穴还可以成为良好的储库[3] [4]，用于储存石油和天然气。
实际钻探过程中，能够获取的岩心实验数据非常少，在深层钻探中成本高昂，地球物理测井方法在岩性识别中能够发挥重要的作用。而利用测井曲线能够快速获取连续的地层剖面岩性，可以减少成本、节约时间。因此，综合利用测井曲线开展测井岩性识别与评价具有重要研究价值。
本文根据前人的研究，结合江陵凹陷沙市组下段含盐岩系的特点，利用4口井的取心岩心编录和测井曲线数据，开展地层岩性识别研究。通过对不同岩性测井响应特征的分析，优选三条测井曲线(GR、DEN和RLLD)两两交汇，建立交会图岩性识别模型，为研究区内地层岩性识别提供重要的技术手段。
2. 区域地质概况
江陵凹陷位于中扬子地台江汉盆地西南部，是盆地内最大的次一级构造单元，面积为6500 km2，是在侏罗纪末期燕山变形褶皱基底上形成的晚白垩–古近系断陷湖盆[5] [6]。凹陷的东界为清水口断层，西为问安寺断层，南为公安断层，北为纪山寺断层，它们共同控制着凹陷的形成和发展[7]，以万城断层为界，凹陷现今的构造格局表现为“东西分块、南北分带”的特点[8] (图1)。
沙市组下段是江陵凹陷最主要的盐岩发育层位，最厚的单层盐岩达66 m，盐层累计厚度约达240 m [9]。沙市组早期，湖盆断层活动强烈，在凹陷中南部形成了沉积洼陷，发育厚层的盐岩；湖盆边缘发育三角洲相，分布于北、西物源区。沙市组晚期，断层活动减弱，物源补给量增加，在凹陷南缘低洼处发育含盐岩系[10] [11]。
Figure 1. Location map of the study area
图1. 区域地质图
本次研究区位于江陵凹陷的荆州背斜带，其古近系沙市组下段主要为一套含盐岩系沉积，岩性主要为盐岩、钙芒硝岩、含膏(钙芒硝)泥岩和泥岩。
3. 不同岩性测井响应特征
测井参数值反映了地下岩层的物理性质，可以通过这些参数对岩性进行分析，从而对岩性进行划分，不同测井参数值的差异对应岩层中的一种或多种岩性。根据岩心编录资料，江陵凹陷沙市组下段含盐岩系岩性主要为：盐岩、钙芒硝岩、含膏(钙芒硝)泥岩和泥岩。对于矿物组分含量低于25%的含膏(钙芒硝)泥岩，其测井响应特征与泥岩的测井响应特征相差不大。在岩性类型划分时，将含膏(钙芒硝)泥岩归为泥岩类。因此，沙市组下段岩石类型划分为盐岩、钙芒硝岩和泥岩3种岩性。选用常规测井井径(CAL)、自然伽马(GR)、补偿密度(DEN)、声波时差(AC)、浅测向电阻率(RLLS)、深测向电阻率(RLLD)共6条曲线作为岩性识别的特征参数，统计结果见表1。
Table 1. The statistical table of log data for different lithology
表1. 不同岩性测井数据统计表
岩性 |
统计量 |
CAL (cm) |
GR (API) |
DEN (g/cm3) |
AC (μs/m) |
RLLS (Ω.m) |
RLLD (Ω.m) |
盐岩 |
最大值 |
38.88 |
50 |
2.35 |
235 |
7054 |
40000 |
最小值 |
22.81 |
10 |
1.95 |
180 |
14 |
435 |
平均值 |
27.48 |
28 |
2.13 |
222 |
451 |
6826 |
钙芒硝岩 |
最大值 |
24.62 |
50 |
2.75 |
235 |
542 |
660 |
最小值 |
21.71 |
25 |
2.35 |
215 |
15 |
75 |
平均值 |
22.89 |
43 |
2.50 |
214 |
114 |
274 |
泥岩 |
最大值 |
27.21 |
180 |
2.75 |
225 |
22 |
25 |
最小值 |
21.37 |
50 |
2.35 |
170 |
1 |
2 |
平均值 |
23.56 |
103 |
2.55 |
244 |
6 |
8 |
根据不同岩性的测井响应特征表可知：盐岩测井响应特征为井径扩大、低自然伽马、低补偿密度及特高电阻率，整体呈现“两低一高”的响应特征；钙芒硝岩测井响应特征为井径扩径、低自然伽马、高补偿密度、高电阻率，整体呈现“两高一低”的响应特征；泥岩测井响应特征为井径正常、高自然伽马、高补偿密度、低电阻率，整体呈现“两高一低”的响应特征。
4. 交会图法识别岩性
交会图是一种常用于定量分析和综合研判测井等地球物理数据的地质解释方法。优选四口井测井数据(GR、DEN和RLLD)，结合3种岩性的测井响应特征，采用测井参数两两交会方法(图2)，经分析可知：补偿密度与自然伽马、深侧向与自然伽马两个交会图版可以将3种岩性很好的区分开来。利用交会图方法，建立沙市组下段不同岩性的测井识别标准(表2)，结果表明，交会图方法能够满足沙市组下段地层岩性识别，因此本次研究主要采用GR、DEN和RLLD曲线两两交汇进行岩性识别。
5. 实例分析
利用交汇图建立的岩性识别图版对江陵凹陷沙市组下段JT1、JT2、JT3和JT4井的岩性进行了解释和分析，图3为不同岩性的解释成果图，通过深度归位后对比分析，测井解释的岩性结果与
Figure 2. Cross plot of two-dimensional logging parameters. (a) DEN-GR cross plot; (b) RLLD-GR cross plot
图2. 二维测井参数交汇图。(a) 补偿密度–自然伽马交会图；(b) 深测向电阻率–自然伽马交会图
Table 2. The identification standard of different lithology logging
表2. 不同岩性测井识别标准
岩性 |
GR范围(API) |
DEN范围(g/cm3) |
RLLD范围(Ω.m) |
盐岩 |
10~50 |
1.95~2.35 |
435~40000 |
钙芒硝岩 |
25~50 |
2.35~2.75 |
75~660 |
泥岩 |
50~180 |
2.35~2.75 |
2~25 |
Figure 3. Well log identification results of the target zone
图3. 测井识别成果图
取心岩性描述基本一致。
以取心岩性描述数据作为参考依据，统计计算四口井不同岩性的测井识别率，发现沙市组下段岩性识别率高达92.5%。该方法在江陵凹陷沙市组下段含盐岩系中进行岩性识别具有较好的适用性和可靠性。
6. 结论
(1) 利用测井曲线建立了研究区沙市组下段含盐岩系3种主要岩性的测井响应特征，从而可以利用不同测井曲线响应差异来定性识别地层岩性。
(2) 利用交会图法建立了江陵凹陷沙市组下段地层岩性自动识别图版，对研究区地层岩性能够准确识别，识别率高达92.5%，该方法具有较高的计算精度，推广应用该方法对于含盐岩系后期勘查开发测井识别与评价具有重要的参考价值。