储层岩石的孔隙结构是影响石油天然气储集能力和油气开采的主要因素。随着北美地区页岩气开发取得巨大成功，含气页岩储层的孔隙研究受到越来越多的重视。2007年，Loucks及Schieber等^[1-3]对美国Barnett页岩研究首次证实了纳米孔隙的存在，并相继进行了分类，认为页岩中的纳米孔主要有有机质孔、粒间孔、溶蚀孔三种，随后在Barnett页岩研究中最早描述了有机质孔及其孔隙网络，并同时在Barnett、Woodford、Horn River以及Marcellus Formation页岩验证了富有机质页岩中绝大多数纳米级孔隙发育在有机质颗粒中，认为富有机质泥页岩的孔隙网络由有机质孔隙来主导^{[1, 4-6]}。页岩储层中纳米孔隙的发现，标志着储层孔隙结构研究重点已从常规储层的毫米至微米级孔隙转向非常规储层的纳米级孔隙。2011年，邹才能等^[7]首次在我国南方页岩中发现并描述了有机质微纳米孔隙，并将页岩的孔隙类型进一步细分为基质中晶间孔、有机质孔、粒内孔、溶蚀孔以及粒间孔。

作为页岩气的储集空间和渗流运移通道，页岩中的微纳米孔隙是影响页岩气藏品质、页岩气赋存形式的重要因素，纳米孔隙结构的表征、孔隙发育规律及对页岩油气聚集的影响正逐步成为页岩储层研究的重点和难点。2011年以来，国内外学者针对页岩储层的储集空间开展了大量研究，研究成果大部分集中于孔隙的分类，并依照不同研究人员所取得的不同认识，重点体现在按照孔隙产状、成因及孔径大小进行孔隙类型划分^{[6, 8-13]}。自我国四川盆地涪陵地区焦石坝页岩气田实现首个商业化规模开采以来，学者们针对页岩微纳米孔隙结构也开展了大量的研究，其中龙马溪组页岩备受关注^[14-21]。目前，页岩孔隙的检测手段有多种，包括定性观察法及定量测试法。定性观察法主要是采用新近兴起的高分辨率设备如场发射扫描电镜(FE-SEM)、聚焦离子束扫描电镜(FIB-SEM)、原子力显微镜(AFM)等进行微区观察，实现微纳米尺度的孔隙结构及其形态的直观表征，并获得精细的孔隙结构图像^{[4, 8, 10-12, 22]}；定量测试法则是利用高压压汞(MICP，适合检测＞50 nm的孔隙)、低压N₂吸附(适合检测2~50 nm的孔隙)、He孔隙率测定等技术，实现对页岩储层孔隙度、孔径分布和比表面积的定量分析^{[4, 8, 10, 13, 22-24]}。大量实际检测已经证明，页岩储层孔隙结构复杂、类型多样、孔径分布宽，采用单一手段表征页岩储层性质往往比较困难，因此各种现代仪器及分析技术手段相结合进行页岩孔隙分析是准确揭示页岩宽范围孔径分布的有效途径^{[4, 8, 10, 22]}。如高分辨率扫描电镜与压汞及氮吸附的结合，既满足了对页岩孔隙的定性表征又获得了页岩孔隙的定量参数。但有一个问题，无论是压汞还是氮吸附方式，所获得的孔隙量化参数都是储层整体的储集空间量值，无法针对矿物基质孔隙或者有机质孔隙进行各自分析检测。而对于富有机质页岩中占主导性储集空间的有机质孔隙，掌握其发育程度及结构参数对页岩气赋存状态、资源评价、页岩气优质储层的选择甚至勘探开发都具有重要意义。

基于以上情况，本文应用FE-SEM与数字岩石处理系统(如PerGeos)相结合，针对有机质孔隙开展定性描述与定量分析，并尝试对不同孔径区间的有机质孔隙实现可视化展示，以期为南方海相富有机质页岩储层研究提供参考，并加强盆地外围页岩储层性能认识，为盆地外围页岩储层的资源评价与勘探开发提供科学依据。

1.   地质概况

安页1井位于贵州省黔北正安县安场镇，是中国地质调查局部署在武陵山复杂构造带的一口页岩气地质调查参数井，设计主要目的层为下志留系龙马溪组和奥陶系五峰组页岩气，兼探二叠系栖霞组和上志留统石牛栏组及奥陶系宝塔组常规天然气。钻后，安页1井在二叠系栖霞组、志留系石牛栏组、龙马溪组和奥陶系宝塔组钻获页岩气、天然气储层，取得了新区、新层系、新类型、新理论的重大突破。其中，下志留统龙马溪组钻遇高含气量黑色页岩累计厚度20 m，全烃最高7.56%，现场解吸每吨气量0.99~2.36 m³，最高可达6.49 m³。通过该井的实施，首次在四川盆地以外南方复杂构造区取得油气资源的重大发现与突破，开辟了我国南方复杂构造区页岩气勘查新局面。由于我国页岩气开发起步较晚，对盆地外围页岩研究更加缺乏。为此，本文依托第一口盆地外围页岩气突破井取心所获得的宝贵资料，选取安页1井龙马溪组富有机质页岩，利用FE-SEM结合PerGeos数字岩石系统，对盆地外围页岩孔隙类型及有机质孔隙发育特征进行研究。

2.   实验部分

2.1   样品制备

本次研究共选取11块样品，均为龙马溪组富有机质页岩，样品为黑色，矿物组成较为简单，以自生硅质及重结晶的黏土矿物为主，富含有机质及黄铁矿。为更好地观察页岩微纳米结构，所有样品采用氩离子抛光处理。处理过程中首先选择垂直样品的层理面进行切割，之后用Leica EM TXP精研一体机采用9 μm、2 μm、0.5 μm粒度的砂纸分步进行精细研磨，最后采用Leica EM TIC 3X三离子束氩离子抛光仪进行光片制备，抛光过程中交替选用5.5 kV及2.0 kV加速电压，进行4轮次共2 h的抛光处理。为了防止掩盖微孔隙及矿物边界结构，最大限度地保留样品微纳米信息，抛光后的样品不进行常规导电金属膜沉积处理，直接检测抛光面。对于因不进行导电镀膜有可能引起的电荷积累现象，通过优化FE-SEM工作条件加以控制。

2.2   测试方法

2.2.1   场发射扫描电镜观测页岩微纳米孔隙

氩离子抛光结合扫描电镜方法是研究页岩储层微纳米孔隙特征的一种非常重要的手段，可直接获得页岩储层微纳米孔隙的二维结构特征^{[4, 8, 10-11, 22]}。本次实验所使用的仪器是Zeiss Merlin Compact高分辨率场发射扫描电镜，依据样品性质及电镜揭示的微纳米结构特征，检测时以不同倍率(200X~80000X)获取图像。低倍率获得有机质形态及分布表征图像，高倍率获得孔隙微纳米结构表征图像。为防止扫描电镜检测过程中的荷电效应，确保获取清晰的矿物及孔隙边界，本次研究尝试优化FE-SEM工作条件，整个检测过程采用低电压(1.5 kV或2 kV)、近距离(工作距离≈ mm)工作状态，用二次电子的SE2或者InlensDuo两种模式获取图像。

2.2.2   PerGeos数字岩石系统定量表征有机质微纳米孔隙

PerGeos数字岩石系统是针对油气行业进行岩石微区分析的定量分析技术，本次研究尝试利用该系统对FE-SEM获取的图片进行有机质微纳米孔隙定量分析，获得有机质面孔率、孔隙等效圆直径、单位面积孔隙个数等定量数据。研究的创新性还体现在对不同孔径区间进行了有机质孔隙的可视化展示，使定量统计与可视化分析有机结合，深入刻画有机质微纳米孔隙发育及分布规律。

3.   结果与讨论

3.1   安页1井龙马溪组页岩孔隙扫描电镜表征结果

本次研究孔隙描述参考Loucks等^[1]、于炳松^[9]、焦淑静等^[11]分类方法，检测过程采用低倍率及高倍率检测相结合，500X~5000X倍率下重点观测有机质形态及分布，当检测倍率大于等于10000X时，基质矿物孔隙及有机质孔隙可以被清晰检测(此倍率下图像的像素分辨率≥11.25 nm/pixel)，但是难以进行微小孔隙边界识别。为了能够清晰地刻画有机质孔隙结构并进行下一步的定量统计，对于有机质与矿物接触关系及有机质孔隙采用≥20000X倍率进行检测，该倍率下像素分辨率为5.625 nm/pixel，能够清晰地刻画10 nm的孔隙。

本次研究共获取500余张代表性图片，涵盖了基质矿物形态、有机质形态、有机质与基质矿物接触关系、基质孔隙及有机孔隙的大量微纳米结构信息。检测结果显示，安页1井龙马溪组页岩孔隙丰富，主要包括有机质孔隙(图 1a)、基质矿物中的自生硅质晶间(内)孔(图 1a)、层状黏土矿物层间缝(图 1b)及成岩收缩缝(图 1b)，样品中也普遍存在着与黄铁矿共生的有机质发育大量孔隙，一同视为有机质孔隙。

图  1  扫描电镜观测结果：(a)自生硅质晶间(内)孔隙、有机质孔隙；(b)层状黏土矿物层间缝、成岩收缩缝

Figure  1.  Scanning electron microscope observation results: (a) Authigenic silicon intercrystalline (internal) pore, organic matter-housted pores; (b) Laminated clay mineral seams, diagenetic contraction joints

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大量微观检测结果揭示，安页1井龙马溪组页岩最大特点是有机质含量高(图 2)，约占整个岩石20%~25%的面积百分比。扫描电镜观测到有机质主要以充填形式与自生硅质形成填隙状接触，或以包裹形式与黏土矿物形成交互生长关系(图 3a, b)。两类赋存形态的有机质其孔隙均极为发育，有机质孔隙是安页1井龙马溪组页岩最主要的储集空间类型。

图  2  场发射扫描电镜下的有机质及其孔隙

Figure  2.  The rich organic matter and the organic pores in Anye-1 Longmaxi Formation characterized extremely by FE-SEM

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图  3  场发射扫描电镜揭示的(a)填隙状有机质或(b)与黏土矿物交互生长的有机质

Figure  3.  The (a) interstitial organic matters or (b) organic matters inter-contacted with clay minerals revealed by FE-SEM

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进一步检测发现，填隙于自生硅质中的有机质，其孔隙多呈现海绵状均匀结构，孔隙大小较均一，孔径分布范围较小，多数小于50 nm(图 4a, b)；与黏土矿物交互生长(或称之为与黏土矿物呈复合体状^[11])的有机质，其孔隙多呈现气泡状或不规则状，孔径分布范围较大，在20~300 nm范围内均有分布，且多数大于50 nm(图 4c, d)。对所有检测样品进行FE-SEM检测，统计结果显示，填隙状与自生硅质接触的有机质更加常见，其含量多于与黏土矿物交互生长的有机质，前者约占有机质总量的55%，后者约占有机质总量的40%。

图  4  (a, b)填隙状有机质及其孔隙特征；(c, d)与黏土矿物交互生长的有机质及其孔隙特征

Figure  4.  (a, b) Interstitial organic matters and their pore characteristics; (c, d) Organic matters interacted with clay minerals and their pore characteristics

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郭旭升等(2014)^[14]、姜振学等(2016)^[16]、杨文新等(2018)^[17]、耿一凯等(2017)^[20]、刘尧文等(2018)^[21]曾经针对四川盆地龙马溪组富有机质页岩开展了较为深入的微纳米孔隙定性及定量分析，都认为有机质孔隙是龙马溪组页岩最主要的储集空间，并不同程度地结合压汞、液氮吸附、二氧化碳吸附等实验进行了全岩心介质、全尺度孔隙定量表征，但缺乏针对有机质孔隙的定量统计及结构特征刻画。为了深化对龙马溪组富有机质页岩有机质孔隙的认识，本次研究在大量微观检测基础上，选择近百幅图片进行有机质孔隙的数字岩石统计分析，尝试弥补常规压汞、液氮吸附等手段的不足，建立了一套适合针对有机质孔隙进行定量刻画的分析方法。

3.2   有机质孔隙的数字岩石分析及分区间可视化表征结果

定量分析过程首先将海绵状结构及气泡状结构的两类有机质孔隙图像直接导入PerGeos系统，选取处理区域，进行滤波处理，剔除电子噪声；之后，基于灰度值及分水岭原理划分孔隙边界并进行分割、识别并提取孔隙，利用颜色标记区分不同的孔隙体，同一个孔隙中的像素组用一种颜色进行标记并记录，视为一个独立的孔隙。识别并标识后的结果如图 5所示。

图  5  PerGeos数字岩石系统处理过程及图像展示

a1—填隙状有机质；b1—选择处理区域；c1—识别后的孔隙；d1—每个孔隙进行标识；
a2—与黏土矿物交互生长的有机质；b2—选择处理区域；c2—识别后的孔隙；d2—每个孔隙进行标识。

Figure  5.  Processing and images of PerGeos digital professional system

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对每个孔隙标识之后分孔径区间进行了分别提取，并形成二次可视化展示。根据FE-SEM观察认识，对于填隙状有机质发育的海绵状结构有机质孔隙，采用5~10 nm、10~30 nm、30~50 nm及大于50 nm的四个孔径区间进行分别提取，形成的二次可视化孔隙分布图见图 6；对于与黏土矿物交互生长的有机质发育的气泡状结构的孔隙，采用小于30 nm(5~10 nm和10~30 nm)、30~50 nm及大于50 nm的三个孔径区间进行分别提取，形成的二次可视化孔隙分布图如图 7所示。

图  6  填隙状有机质中发育的孔隙分区间表征

a—5~10 nm孔隙及其分布；b—10~30 nm孔隙及其分布；c—30~50 nm孔隙及其分布；d—大于50 nm孔隙及其分布。

Figure  6.  The intersectional characterization of pore spaces developed in interstitial organic matters

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图  7  与黏土矿物交互生长的有机质中发育的孔隙分区间表征

a—小于30 nm孔隙及其分布；b—30~50 nm孔隙及其分布；c—大于50 nm孔隙及其分布。

Figure  7.  The intersectional characterization of pore spaces developed in organic matters interacted with clay minerals

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PerGeos数字岩石系统处理结果揭示，两种不同赋存状态的有机质在孔隙发育程度、孔隙分布等方面都差别迥异，最直观的差别表现在填隙于自生硅质中的有机质，其孔隙在小于30 nm区间密集分布(图 6)，与黏土矿物交互生长的有机质，其孔隙在大于50 nm区间密集分布(图 7)。同时，数字岩石系统也统计了两类孔隙的分区间孔径频数，并形成直方图，如图 8所示。图中两个明显的众数峰值，揭示了两类不同赋存形态的有机质所发育的两个不同孔径众数的有机孔隙特征，其中填隙于自生硅质中的有机质孔隙孔径众数为5~10 nm，与黏土矿物交互生长的有机质孔隙孔径众数为51~100 nm。

图  8  两类有机质孔隙孔径分布直方图

Figure  8.  Histogram of pore diameter distribution of two kinds of organic matters

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此外，进一步利用PerGeos数字岩石系统对有机质孔隙面孔率、单位面积内(μm²)的孔隙个数等分别进行了量化统计，结果见表 1。所获得的定量参数揭示，两类不同赋存状态的有机质在单位面积内的孔隙个数、平均孔隙直径等参数均存在较大差别，两类有机质孔隙均极为发育且具有非均质性，有机质面孔率最高可达40%。

表  1  两类有机质及其孔隙发育特征、参数对比

Table  1.  A comparison of pores characteristics and parameters developed in two types of organic matters

统计参数(PerGeos系统统计及电镜观察)	填隙于自生硅质中的有机质	与黏土矿物交互生长的有机质
两类有机质占总有机质百分比(观察)	约55%	约40%
有机孔等效圆孔隙直径主体范围(观察)	10~50 nm	30~120 nm
数字岩石系统统计的单位面积内(μm2)孔隙个数范围	200~500	10~50
数字岩石系统统计的单个有机质面孔率范围(%)	15~30	5~40
数字岩石系统统计的孔径平均值	20	85
数字岩石系统统计的孔径D10/D50/D90值(或范围)	6/6/15~30	50/60/80~120

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郭旭升等(2014)^[14]、姜振学等(2016)^[16]、杨文新等(2018)^[17]都对四川盆地内龙马溪组富有机质页岩中的孔隙进行了定量描述，虽然没有针对有机质孔隙的定量研究，但都不同程度地强调了龙马溪组页岩总体以孔径小于30 nm的孔隙占绝对比例。例如，杨文新等(2018)^[17]认为涪陵地区龙马溪组页岩中直径小于20 nm的孔隙占总孔隙80%以上；郭旭升等(2014)^[14]也认为，焦石坝龙马溪组页岩孔径大小主要分布在2~30 nm。按照国际理论和应用化学联合会(IUPAC)的孔隙分类，本次研究揭示的龙马溪组富有机质页岩，作为主要储集空间的有机质孔隙既发育直径介于2~50 nm的有机中孔，又发育直径大于50 nm的有机宏孔，中-宏孔级别的有机质孔隙发育程度均较好，宏孔也是安页1井构造区重要的储集空间。

4.   结论

利用场发射扫描电镜及数字岩石处理系统相结合，通过优化电镜光片制备方法及场发射扫描电镜工作条件，以无镀膜、近距离、低电压工作模式，获取了泥页岩样品微纳米组构的清晰边界及有机质孔隙，为针对有机质孔隙的定量研究提供了可能，得出以下研究结论。

(1) 场发射扫描电镜检测揭示，有机质孔隙是安页1井龙马溪组富有机质页岩最主要的孔隙类型，次为自生硅质晶间孔、黏土矿物层间孔缝及成岩缝等基质孔隙。受有机质赋存形态的影响，安页1井龙马溪组富有机质页岩中的有机质发育有海绵状及气泡状两类有机质孔隙，其中填隙于自生硅质中的有机质发育着均匀的海绵状孔隙结构，平均孔隙直径20 nm，为中孔范畴；与黏土矿物交互生长的有机质发育气泡状孔隙结构，平均孔隙直径85 nm，为宏孔范畴，有机中孔及宏孔均发育较好。安页1井是我国南方盆地外围海相页岩第一口页岩气突破井，其龙马溪组页岩中有机质中孔及宏孔并存并大量发育，指示着该区较好的页岩气资源潜力及开发前景。

(2) 利用PerGeos数字岩石系统，针对有机质孔隙进行定量研究和分区间可视化展示，弥补了压汞、氮吸附等测试技术只能进行全介质测试的不足，可以较为全面地定量获取有机质孔隙评价参数，深层次刻画富有机质页岩的有机孔孔隙结构及发育规律，为页岩气资源评价提供更加科学的参考依据。