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平宏伟,陈红汉等.资源学院/构造与油气资源教育部重点实验室.AAPG Bulletin(2020).Quantitatively predicting the thermal maturity of oil trapped in fluid inclusions based on fluorescence and molecular geochemical data of oil inclusions in the Dongying depression, Bohai Bay Basin, China

发表时间:2020-08-18点击:

近日,我校资源学院陈红汉教授团队平宏伟教授在国际顶级石油地质期刊《AAPG Bulletin》上刊发研究成果,利用荧光光谱约束的单一期次油包裹体分子成分分析技术,结合烃源岩生排烃过程荧光演化模型,建立了东营凹陷油包裹体荧光颜色与其热成熟度的定量关系,实现了利用油包裹体荧光特征对单个油包裹体热成熟度的定量预测。

确定单个油包裹体的热成熟度是精细重构油气充注历史的关键。然而,利用有损方法获取单个油包裹体热成熟度是十分困难的,主要原因在于油包裹体太小,单包裹体分子成分分析鲜有成功,群包裹体成分分析复杂且存在不同期次油的混合问题。最简单、快速和普遍应用的方法是利用荧光特征定性指示热成熟度。随着原油热成熟度增加荧光颜色发生蓝移,反之则红移。蓝色荧光油包裹体代表高成熟度油,而黄色荧光油包裹体代表低成熟度油几乎成为广泛认可的准则。然而,油包裹体荧光颜色与热成熟度关系还存在争议。主要原因在于石油从烃源岩产生、排出到运聚成藏过程中荧光颜色如何变化还不清楚,特别是蓝色荧光油包裹体成因,从而导致油包裹体荧光颜色和热成熟定量关系难以建立。

针对上述科学问题,陈红汉教授研究团队以中国东部渤海湾盆地东营凹陷为例,以不同类型烃源岩生排油模拟实验和大量地质数据以及实测流体包裹体数据为基础,系统开展油包裹体分子成分、荧光颜色和热成熟度关系研究,取得如下主要成果认识:

1揭示了东营凹陷沙四上亚段源岩生排油及原油裂解过程中荧光颜色的变化,提出了偏腐泥型烃源岩热成熟、储层油和包裹体油热裂解综合控制的油包裹体荧光演化模型。明确了偏腐泥型烃源岩橙色-黄色荧光油的形成主要与烃源岩早期生排油过程干酪根沥青转化以及沥青油转化有关(主要NSO组分裂解),而蓝色荧光油的形成主要与晚期原油裂解过程油气转化有关(主要C14+芳香烃组分裂解)。从源岩生排烃和原油裂解角度提出了蓝色荧光油成因,证实了富生油盆地蓝色荧光油包裹体热成熟度要高于橙色和黄色荧光油包裹体,为利用荧光颜色定量预测油包裹体热成熟度提供了理论前提。

2实现了荧光光谱约束的单一期次油包裹体分子成分分析,结合油包裹体荧光演化模型建立了东营凹陷油包裹体荧光颜色与其热成熟度的定量关系。证实橙黄荧光油包裹体(565 nm<λmax<590 nm)主要形成于烃源岩成熟早期干酪根向沥青转化阶段(0.64-0.75%Ro),包裹体一般未经历相对较高的地层温度(<125℃);黄色荧光油包裹体(500 nm<λmax<550 nm)主要来自烃源岩成熟过程沥青向油大量转化排出阶段(0.82-0.97%Ro),或表明油包裹体已经历了NSO组分裂解>125℃);蓝色荧光油包裹体(λmax<500 nm)主要与偏腐泥型源岩内滞留油、储层油或者包裹体油高温热裂解有关(>160℃>0.97%Ro)。

研究成果为利用油包裹体荧光特征快速定量预测单个油包裹体热成熟度以及指示储层原油裂解过程提供了新的途径,对理解复杂油气充注过程及成藏机理具有重要科学意义

该研究成果得到国家自然科学基金(4120208841572118)和国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB239105)项目联合资助。

论文信息:

Title: Quantitatively predicting the thermal maturity of oil trapped in fluid inclusions based on fluorescence and molecular geochemical data of oil inclusions in the Dongying depression, Bohai Bay Basin, China

Authors: Hongwei Ping*, Honghan Chen, Simon C. George

Source: AAPG Bulletin, Vol 104No. 8P1751-1791.

DOI: 10.1306/09271919096

Published: August 152020

论文链接:

https://pubs.geoscienceworld.org/aapgbull/article/104/8/1751/588166/Quantitatively-predicting-the-thermal-maturity-of

 

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