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測井解釋中復雜巖性識別方法的分析比較

2015-10-21 19:54:39李建華
科學與技術 2015年2期
關鍵詞:對比

李建華

摘 要:針對各種復雜巖性的識別,最直接可靠的方法是依據(jù)井壁取心或成像測井,但兩者均因成本高、耗時長,無法在每口井中普及;因此,如何能有效應用常規(guī)測井資料對復雜巖性進行識別成為業(yè)內(nèi)共同面對的難題。在綜合調(diào)研基礎上,重點對常用的圖版法、交會圖(二維、三維)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、模糊聚類法其優(yōu)劣性進行對比分析,指出復雜巖性識別時應優(yōu)選方法,為快速、準確地評價復雜儲層巖性提供技術基礎。

關鍵詞:常規(guī)測井資料;巖性識別;對比;優(yōu)選

巖性識別是儲層評價的核心工作之一,也是求解儲層參數(shù)的基礎。由于鉆井取心有限,最可靠的手標本法和薄片鑒定法無法在每口井進行使用;分辨能力較高的成像測井考慮測井成本高也無法普及;所以利用常規(guī)測井方法識別巖性也就成了必然。巖性識別方法較多,國內(nèi)外普遍采用的有圖版法、二維(三維)交會圖法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、模糊聚類法、最優(yōu)化法、支持向量機法、主成分分析法等。圖版法、交會圖法一般選取2~3個測井參數(shù)建立解釋圖版或交會圖,由于該類方法使用參數(shù)少,識別時相對簡單、方便。如果儲層礦物成分及

孔隙結構復雜,不同巖性的測井參數(shù)會存在嚴重的交叉現(xiàn)象,運用圖版法或交會圖法識別巖性存在一定的難度。但選用相應數(shù)學物理方法后可將前述難題降低,部分程度上可以提高巖性識別的精度。特別是在巖心資料、綜合測井資料較少的情況下,數(shù)學物理方法更是一種有效的識別手段。本文重點針對各類識別方法及其應用條件進行優(yōu)選分析,特別是應對復雜巖性時,如何在最短時間內(nèi)作出合理評判,達到快速識別的效果。

2 巖性識別方法及實例分析

通過前期廣泛調(diào)研可以看出,鑒于各油田區(qū)塊地質(zhì)構造、沉積環(huán)境不同,巖性差異較大,針對碎屑巖、碳酸鹽巖、火成巖等識別方法也不盡相同。盡管前人提出的方法較多,總體歸納起來大致可分為以下三類:①以基礎實驗類為代表的圖版法;②以統(tǒng)計分析類為代表的交會圖法(二維、三維);③以數(shù)學物理方法類為代表的有神經(jīng)網(wǎng)絡法、模糊聚類法、支持向量機法、主成分分析法、Fisher判別法、最優(yōu)化法等。

2.1圖版法。圖版法是根據(jù)純巖石的測井響應關系建立的理論圖版,是測井解釋和數(shù)據(jù)處理的基礎。目前該類圖版來源以油田實驗數(shù)據(jù)為依據(jù),主要有中子—密度、中子—聲波、聲波—密度、密度—巖石光電吸收截面指數(shù)等。相對來說,中子—密度具有較高的分辨率(各巖性之間的距離較大),而且還可以用做油氣校正。其次是中子—聲波圖版,原因是聲波測井要受地層壓實程度等影響。對于常規(guī)巖性的識別能力,聲波—密度效果最差,但該方法對巖鹽、石膏和硬石膏等蒸發(fā)巖類具有較強的分辨能力。以M工區(qū)為例,其沉積體系總體以扇三角洲為主,由于近物源快速堆積,搬運距離短,其分選、磨圓均不好,結構成熟度也較差,儲層巖性主要為礫巖、砂礫巖和礫狀砂巖、細砂巖等。對于快速沉積的砂礫巖地層成分,由于礫徑變化非常劇烈,從測井角度講,巖石中礫巖、砂礫巖和礫狀砂巖骨架基本接近,采用圖版法運用補償中子—補償密度交會識別礫巖、砂礫巖和砂巖的巖性時,各種巖性測井響應值大部分交叉在一起;補償中子—補償聲波交會雖然能將砂巖分開,但對于粒度較大的巖石,如砂礫巖、礫巖仍無法分清。圖版法的缺陷還體現(xiàn)在井壁崩落、坍塌嚴重的井段,擴大的井眼尺寸甚至超出儀器的探測深度,這時測井資料受井筒影響非常大,運用圖版法識別這些特殊巖性時,基本達不到識別的效果。

2.2 交會圖法。

交會圖法是一種對測井特征值進行統(tǒng)計的技術,常用的交會方法有二維、三維甚至多維等。它是把各種測井數(shù)據(jù)在平面圖或空間上進行交會,根據(jù)交會點的坐標定出所求參數(shù)的數(shù)值、范圍或者區(qū)間。交會圖一般步驟:首先優(yōu)選對巖性影響較大的測井曲線參數(shù)如自然伽馬、深側向電阻率、補償聲波時差、補償密度、補償中子等,選擇2種或2種以上測井數(shù)據(jù)在坐標系中進行二維或多維交會,根據(jù)已有的巖心巖性資料,對坐標系中數(shù)據(jù)點進行標定,編制出相應的交會圖版。運用二維交會的手段對不同粒度的巖性進行識別,從聲波-電阻率交會看,當電阻率小于8Ω·m時,基本能將粒徑較小的細砂巖、泥質(zhì)粉砂巖、粉砂質(zhì)泥巖、泥巖和粒徑較大的礫巖、砂礫巖、砂 巖 分 開;在 此 基 礎 上,當 補 償 聲 波 小 于

250us/m時,礫巖測井響應值基本固定在某一區(qū)域,只是有少量砂礫巖交叉在里面;結合對粒徑較大的巖性進一步剝離,可以看出,當補償中子大于0.135時,以 砂 礫 巖 為 主,補 償 中 子 小 于0.135的部分則基本是礫巖。可見,通過運用二維交會的方法,在一定程度上解決了以上圖版法對于粒徑較大的巖石在巖性識別上難題,但步驟相對繁瑣。三維交會相對二維交會最大的特點在于,二維交會只能以面的形式區(qū)分不同的巖性,而三維交會則在空間上通過對區(qū)域的劃分來達到識別的目的。

2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)過程一般分兩步:其一是網(wǎng)絡設計,包括網(wǎng)絡結構、學習規(guī)則、構造訓練等;其二是網(wǎng)絡學習,通過對以上構造的訓練集進行訓練,通過修改權系數(shù),使網(wǎng)絡輸出逼近期望輸出;在網(wǎng)絡能量最小的情況下,即獲得了神經(jīng)網(wǎng)絡實用模型,然后處理實際數(shù)據(jù)。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法對N井進行巖性識別時,首先要建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型;選取與巖性類別關聯(lián)較大的自然電位(SP)、補償聲波(AC)、視電阻率(RT)曲線參數(shù)作為輸入神經(jīng)元;以巖性類型為決策屬性作為隱含層,它們與外界沒有直接的關系,但其狀態(tài)的改變能影響輸入輸出之間的關系;輸出層由巖性代碼1個神經(jīng)元組成,代表巖性的分類。模型建立后選取測井特征值和相應的錄井巖性結論作為網(wǎng)絡訓練樣本,通過三層網(wǎng)絡訓練。

2.4 模糊聚類法.模糊聚類是采用模糊數(shù)學方法,依據(jù)客觀事物間的特征、親疏程度和相似性,通過建立模糊相似關系對客觀事物進行分類的一門多元技術。其算法主要應用模糊變換原理和貼近規(guī)則,考慮與被評判的事物相關的各個因素,對其做綜合評判;最終在評判某個事物時,可以將評價結果分成一系列不同類型。其最核心的過程是如何通過測井響應確定評價矩陣R和因素重要程度模糊子集A。模糊聚類法處理時同樣選取與巖性類別關聯(lián)較大的自然電位、補償聲波、視電阻率曲線,將這三條曲線確定為著眼因素。為實現(xiàn)地層巖相的定性解釋,再將SP、AC、RT分別做歸一化處理.從測井響應特征值出發(fā),結合錄井資料,選取具有代表性的砂礫巖、泥質(zhì)粉砂巖、粉砂質(zhì)泥巖、泥巖四種巖性特征的資料點,應用數(shù)理統(tǒng)計方法分析測井資料,分別統(tǒng)計出每類儲層的期望值,并考慮測井曲線在評價巖性類別的分形特征,構造評價矩陣和重要程度集,經(jīng)過多次的正、反演比較,得到結果.

3各方法優(yōu)劣分析

1)圖版法。地層中的天然氣、泥質(zhì)、次生孔隙及井眼擴大的影響會使交會點發(fā)生偏離。天然氣使N和ρb均降低,使未壓實地層的聲波時差Δt增大。泥質(zhì)使交會點往泥巖點(由鄰近泥巖的測井值確定)偏離。縫洞孔隙使ρb減小,使N增大。井眼擴大使ρb明顯減小,使N明顯增大,還使地層界面附近的Δt值不穩(wěn)定。總體來說,該方法受井眼影響較大,使用時應先對測井值進行井眼、泥質(zhì)、油氣等影響作適當校正,否則識別效果較差。但該方法操作簡單,能對井眼條件好,巖性相對簡單的地層進行現(xiàn)場快速評判。2)二維交會法。二維交會圖的巖性界限劃分沒有具體標準,人為因素影響較大,具有經(jīng)驗豐富的解釋人員在針對本地區(qū)儲層中的識別準確度較高。復雜巖性需要通過對多個二維交會圖逐步剝離,組合判斷才能達到識別效果。同樣該方法操作簡單,適用于作工區(qū)研究的基礎工作,是一種較實用的識別手段。3)三維交會法。三維交會圖在二維的基礎上多加一維信息,將識別的模式從面的概念轉換到空間上,在空間劃分區(qū)間形成標準。相比二維來說,省去相對繁瑣的剝離步驟,更直觀。該方法操作相對簡單,適用于作理論、科學研究,是一種較實用的識別手段;但對于測井響應交叉嚴重的巖性,該方法仍無法達到較好的識別效果。4)人工神經(jīng)網(wǎng)絡法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學相比,具有其自身的優(yōu)勢。對于巖性復雜,常規(guī)手段所需要的信息量較大。應用神經(jīng)網(wǎng)絡技術,可以盡可能地利用各種測井信息對研究目標進行綜合評價。但該方法也具有它的局限性,操作相對上述幾類方法要復雜;在不同區(qū)塊應用時,須重新考慮樣本的數(shù)量、模式和測井數(shù)據(jù)的完備性以及誤差容限等因素。5)模糊聚類法。模糊聚類法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡類似,均是運用多種信息對巖性作綜合判斷,特別是對于一些薄互層、夾層的劃分,具有較高的分辨率;該方法也具有它的局限性,操作相對復雜;而且只有訓練樣本趨于無窮大時,其性能才能在理論上得以保證。

參考文獻

1. 田艷,孫建孟,王鑫,等.利用逐步法和Fisher判別法識別儲層巖性[J].勘探地球物理進展,2010,33(2):126-134.

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