基于主成分分析的致密砂礫巖孔隙度測井評價方法

高　陽　李忠新

(中石化勝利油田分公司勘探開發研究院　山東東營　257015)

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基于主成分分析的致密砂礫巖孔隙度測井評價方法

高陽李忠新

(中石化勝利油田分公司勘探開發研究院山東東營257015)

巖性識別是致密砂礫巖測井評價的重要工作。砂礫巖巖性多樣、成分復雜，導致測井識別巖性準確率低、測井解釋孔隙度不準確。以東營凹陷北部陡坡帶沙四下亞段致密砂礫巖為例，在對其巖石學特征分析的基礎上，按照巖石類型和骨架礦物差異給砂礫巖分類，利用鑄體薄片資料對測井曲線進行巖性標定，提取各種巖性的測井響應特征，在此基礎上建立了基于主成分分析的測井巖性識別方法，并分巖性建立了孔隙度測井評價模型，提高了砂礫巖測井巖性識別和測井孔隙度計算的準確率。

致密砂礫巖測井評價主成分分析東營凹陷孔隙度

0　引言

砂礫巖油氣藏是斷陷盆地重要的油氣勘探目標[1]。在我國東部箕狀斷陷盆地陡坡帶，廣泛發育了砂礫巖扇體，目前已在大慶油田徐家圍子地區[2]、大港油田灘海地區[3]、遼河油田西部凹陷[4]、勝利油田東營凹陷北部陡坡帶、車鎮凹陷北部陡坡帶和沾化凹陷羅家地區[5-7]發現了規模聚集的砂礫巖油氣藏。砂礫巖體大多為重力流和牽引流共同作用下的扇三角洲、近岸水下扇或濁積扇近物源沉積物，儲層非均質性強，具體表現為：平面上巖相變化快，縱向多期疊置、沉積厚度大，微觀上表現為巖石骨架成分復雜、孔隙結構變化復雜[8]，這些導致了砂礫巖體測井巖性識別和物性評價精度低[9]。提高砂礫巖儲層測井評價精度，是這類油氣藏勘探和開發亟待解決的科學和實際問題。

東營凹陷北部陡坡帶沙四下亞段致密砂礫巖中富含油氣[10]。2005年該區的豐深1井沙四下亞段砂礫巖儲層經CO2壓裂后，獲日產氣8×104m3、凝析油49.7 m3的工業油氣流，2011年豐深1—斜1井沙四下亞段砂礫巖經壓裂后，6 mm油嘴試氣日產氣7.2×104m3，凝析油18.7 m3，證實該區致密砂礫巖油氣藏具有較大的資源潛力[11-13]。國內外勘探實踐證實，致密砂礫巖油氣勘探的關鍵問題是有效儲層識別，但目前東營北帶沙四下亞段致密砂礫巖測井評價仍然采用的是復雜巖性解釋方法(CRA)，該方法識別巖性的準確率低于50%，測井解釋的孔隙度與實測孔隙度之間有很大差別，多數樣品測井解釋孔隙度大于實測孔隙度，測井孔隙度與實測孔隙度差值小于1.5%的樣品僅占所有樣品的61.8%(圖1)，這直接影響了該區砂礫巖有效儲層識別，阻礙了該區致密砂礫巖油氣藏的勘探。

因此，本文在對東營北帶沙四下亞段砂礫巖儲層巖石學特征分析的基礎上，按照骨架礦物、巖石類型對砂礫巖分類，并建立了基于主成分分析的砂礫巖巖性測井識別方法，然后分巖性建立了孔隙度測井計算模型，提高了該區致密砂礫巖儲層孔隙度測井評價精度。

圖1　東營凹陷北帶沙四下亞段致密砂礫巖測井解釋孔隙度(CRA)與實測孔隙度Fig.1　Logging CRA-porosity and measured porosity of Es4x tight glutenite in the north of Dongying sag

1　致密砂礫巖儲層特征與分類

東營凹陷北部陡坡帶緊鄰控凹的陳南斷裂，位于斷層下降盤，斷裂上升盤為陳家莊凸起物源區，沙四下亞段沉積期，陳南斷裂強烈活動，兩盤之間古落差極大，此時在斷層下降盤發育鹽湖，總體形成了“高山深湖、溝梁相間”的古地理面貌，發育重力流成因的近岸水下扇沉積[11]。這些砂礫巖扇體縱向上多期疊置，累計厚度可達2 000余米，平面上自西向東依次發育利津、勝坨、民豐三個沖溝群，各沖溝群又可以劃分為多個沖溝，例如民豐沖溝群可以劃分為豐深4、豐深1、豐8、豐深6四個沖溝。

統計了目前該區鉆井資料、巖芯資料、粒度分析資料，發現這套砂礫巖巖性組成復雜，其中礫巖(>2 mm)占39.9%(包括礫巖、含砂礫巖、砂質礫巖)，砂巖(包括砂巖、含礫砂巖、礫質砂巖)占54.5%，這些砂巖中以不等粒砂巖和中粗砂巖為主，細砂巖較少，粉砂巖(<0.062 5 mm)僅占3.6%，另外還包括2.0%的雜砂巖(圖2)。統計179組砂巖粒度分析資料，發現東營北帶沙四下砂巖分選系數介于1.4～5.2，平均1.85，標準偏差介于0.98～2.79，平均1.44，C值(百分之一含量的最大粒徑)最大可達45 mm，M值(中值粒徑)平均0.48 mm，整體分選中等—較差。從粒度累積概率曲線看，粒度分布范圍廣，以一段式和粗粒稍占優勢的寬緩上拱式為主，具有明顯的重力流沉積特征(圖3)。薄片觀察發現，研究區砂礫巖顆粒以次棱狀為主(占94%)，分選差—中等(占觀察樣品93%)，結構成熟度低。

東營凹陷北部陡坡帶沙四下亞段砂礫巖物源來源復雜，既有來自下古生界的碳酸鹽巖，也有來自太古界的變質巖，還包括中生界的碎屑巖和少量侵入巖。為查清研究區砂礫巖骨架礦物類型，統計了253個鑄體薄片數據，發現東營北帶沙四下亞段砂礫巖的礫石主要成分為來自太古界的二長花崗巖、花崗—片麻巖、偉晶巖、石英巖礫石(圖4a)，以及來自下古生界的白云巖礫石(圖4b)，巖漿巖礫石、砂巖礫石較少。根據砂巖三角圖分類(圖5)，研究區砂巖的巖性多為巖屑長石砂巖(圖4c)、長石砂巖、長石巖屑砂巖和巖屑砂巖(圖4d)，砂巖中石英含量低，平均含量僅28.9%，長石含量平均36.3%，巖屑含量平均34.8%，Q/(F+R)一般在0.15～0.75之間，平均0.48，礦物成熟度低。

砂巖中巖屑成分能夠代表母巖性質。通過統計發現，研究區砂巖中巖屑成分與砂巖類型有相關關系，在研究區西部的利津地區主要為灰巖、白云巖巖屑等沉積巖屑，砂巖類型以長石巖屑砂巖為主，在民豐和勝坨地區為結晶巖、石英巖、二長花崗巖巖屑，砂巖多為長石砂巖、巖屑長石砂巖，且不同沖溝的砂巖類型與巖屑類型規律性分布(圖6)。

總之，按照研究區砂礫巖的粒度特征、巖石學特征、骨架礦物特征，可先將之劃分為砂巖和礫巖兩種類型，進一步按照骨架礦物類型劃分為變質型礫巖、沉積型礫巖、變質型長石砂巖和沉積型巖屑砂巖四類。

圖2　東營北帶沙四下砂礫巖巖性直方圖(按粒度)Fig.2　Frequency histogram of Es4x tight glutenite in the north of Dongying sag

圖3　東營北帶沙四下砂巖粒度概率累計曲線Fig.3　Granularity probability cumulative curve of Es4x sandstone in the north of Dongying sag

圖4　東營北帶致密砂礫巖礫石成分與砂巖成分a.豐深1井，4 495.2 m，太古界變質巖礫石；b.豐深2井，5 649.2 m，下古生界碳酸鹽巖礫石；c.豐深1井，4 348.25 m，巖屑長石砂巖(40+)；d.坨168井，3 490.8 m，巖屑砂巖(40+)。Fig.4　Gravel and sandstone composition of Es4x tight glutenite in the north of Dongying sag

圖5　東營北帶沙四下砂巖三角圖Fig.5　Sandstone triangle of Es4x in the north of Dongying sag

2　砂礫巖儲層測井巖性識別

目前，國內外砂礫巖儲層評價普遍采用了先界定巖性或骨架礦物，然后分巖性(骨架礦物)建立測井孔隙度、滲透率計算模型的方法[14-19]，巖性骨架識別的準確性決定了砂礫巖測井評價精度。

2.1不同巖性測井響應特征

目前常用的巖性識別方法是交匯圖、交匯圖—樹形判別法，該方法應用的基礎是各巖性之間測井響應特征差別較大。從前文可知，按照顆粒粒度，研究區砂礫巖可以劃分為砂巖和礫巖兩大類，其中砂巖(礫石含量<50%)又可以劃分為含礫砂巖、礫質砂巖和砂巖，礫巖的礫石含量>50%，進一步可以劃分為礫巖、含砂礫巖和砂質礫巖，由于含砂礫巖樣品較少，且測井響應特征與礫巖相似，因此我們統計了研究區砂巖、含礫砂巖、礫質砂巖、砂質礫巖、礫巖(包括含砂礫巖)五類巖性的測井響應特征(表1)。由表1可知，砂巖、含礫砂巖和礫質砂巖(礫石含量<50%)的AC>57 μs/ft，CNL>8.0%，lgRt<1.8，礫巖(礫石含量>50%)的AC<57 μs/ft，CNL<6.0%，lgRt<1.8，但各巖性之間測井響應特征差別小。

2.2基于主成分分析的砂礫巖巖性測井識別

從密度—中子孔隙度、聲波時差—電阻率對數交匯圖中也可以看出(圖7)，砂礫巖各類巖性彼此重疊區間較大，利用二維交會圖難以區分。眾所周知，隨著參與交會的曲線數量(維度)增加，巖性區分度增加，但我們實際研究中只能在三維空間內研究，也就是說只能應用三條曲線開展交會分析，如果交會不能有效區分巖性，就需要我們增加曲線數目。為此我們引入了主成分分析方法，其主要思路是將多條反應巖性的測井曲線進行尺度縮減，利用提取的主成分開展交會分析。

圖6　東營凹陷北部陡坡帶沙四下亞段致密砂礫巖巖石類型—骨架礦物分區圖Fig.6　Rock type and matrix mineral distribution regions of Es4x tight glutenite in the north of Dongying sag

巖性(按粒度分)AC/(μs/ft)CNL/%DEN/(g/cm3)ΔGRlgRt礫巖(包括含砂礫巖)49.4-61.154.31.6-8.04.92.59-2.762.670-0.810.451.13-3.992.51砂質礫巖52.8-58.455.14.0-9.05.72.58-2.722.650.31-0.630.431.27-2.151.92礫質砂巖54.5-59.457.14.1-13.97.32.56-2.672.610.33-0.610.461.29-1.751.57含礫砂巖49.5-63.056.71.5-17.27.42.53-2.742.650.24-0.680.441.12-2.501.80砂巖47.6-84.057.80.5-13.66.12.49-2.772.630.18-0.770.431.09-2.501.73

注：ΔGR=(GR-GRmin)/(GRmax-GRmin)，GR為自然伽馬讀值，API；GRmax為自然伽馬最大值，API；GRmin為自然伽馬最小值，API。

圖7　東營北帶沙四下亞段致密砂礫巖DEN-CNL、AC-lgRt交會圖Fig.7　DEN-CNL, AC-lgRt cross plot of Es4x tight glutenite in the north of Dongying sag

本文首先利用趨勢面法對測井曲線進行預處理[20]，再利用主成分分析法將AC、CNL、DEN、ΔGR、lgRt五條測井曲線進行尺度縮減[21]，以主成分累計方差百分比大于80%為準，提取主成分。由表2可知，主成分F1特征值為2.585，能夠解釋原有五個變量的51.694%，主成分F2特征值為1.002，能夠解釋總變量的20.036%，F3特征值0.809，能夠解釋總變量的16.173%，選用這3個變量就能表征原先5條變量的87.903%。

值得注意的是表2中自變量解釋能力是曲線標準化之后的系數，要得到原始系數需要將標準化數據與原數據關系代入公式，便得到每個主成分的表達式(見式1)：

表2　主成分分析結果

F1=-11.222DEN+0.187CNL+0.0996AC+1.928ΔGR-1.149lgRt+23.477

F2=2.250DEN-0.0399CNL-0.0177AC+6.179ΔGR-0.840lgRt-5.95

F3=0.813DEN+0.0252CNL+0.0290AC+2.737ΔGR+1.668lgRt-7.982

(式1)

式中：AC為聲波時差，μs/ft；CNL為補償中子孔隙度，%，DEN為體積密度，g/cm3；lgRt為原狀地層電阻率以10為底的對數，Ω·m。

從式1中可以看出，對五條曲線解釋能力51.694%的F1變量與電阻率對數、密度呈反比，與聲波時差和中子孔隙度正比，這與巖石的孔隙度、滲透率的測井相應特征是一致的，可以表征孔隙，F2與中子孔隙度、聲波時差反比，與密度正比，這與F1恰好相反，可以表征巖石骨架，F3的地質意義不明確。

圖8　F1-F2交匯圖關系圖Fig.8　F1-F2 cross plot

從F1-F2交匯圖可以看出，不同巖性分布呈現明顯的分區特點，當F1>1時主要為砂巖和含礫砂巖，少量的礫質砂巖，當F1≤1且F2≤-1時主要發育礫巖和砂質礫巖，但在F1≤1且F2>-1時，各類巖性之間區分度較差(圖8)。為識別這一部分巖性，我們將F1≤1且F2>-1的樣品進行進一步交會分析，通過分析發現，利用主成分F3-lgRt可以有效劃分砂巖和礫巖，并建立了巖性識別參數F，計算公式見式2，當F>0時判斷巖性為礫巖，F<0為砂巖(圖9)。

圖9　F3-lgRt交匯圖(F1≤1且F2>-1時)Fig.9　F3-lgRt cross plot(F1≤1 & F2>-1)

F=F3-1.667lgRt+3

(式2)

在分清了砂巖和礫巖的基礎上，利用ΔGR可以有效區分巖石骨架類型[22]。前文已述，研究區的礫巖按照骨架成分又可以分為母巖為太古界二長花崗巖、片麻巖、偉晶巖的變質型礫巖和母巖為古生界碳酸鹽巖的沉積型礫巖，前者由于富含高放射性礦物，其ΔGR大于0.4，后者ΔGR小于0.4(圖10左)；砂巖按照骨架成分可以分為變質型長石砂巖和沉積型巖屑砂巖兩類，前者以變質型巖屑為主，因此ΔGR高于后者(圖10右)。

利用上述方法，首先開展主成分分析，利用F1-F2交會圖和F3-lgRt交會圖區分砂巖和礫巖，然后可以利用ΔGR區分骨架礦物類型。利用該方法對研究區豐深1、豐8、利深3等15口井進行了測井巖性識別，然后將識別結果與253個薄片鑒定結果相印證，發現巖性識別準確率可達74.5%(表3)。

2.3孔隙度解釋模型

利用多元回歸的方法，將ΔGR、AC、DEN、CNL、LgRt與孔隙度之間建立相關關系，優選相關系數最大的回歸公式作為孔隙度解釋模型(圖11)。

各類巖性的孔隙度解釋模型如下：

變質型礫巖：φ=7.082 6×1010e-8.998DEN(R2=0.72)

沉積型礫巖：φ=2.194×106DEN-13.55(R2=0.69)

變質型長石砂巖：φ=44.29-0.17CNL-8.24ΔGR-13.51DEN+0.38lgRt(R2=0.82)

圖10　利用ΔGR識別砂巖、礫巖骨架礦物Fig.10　Recongnition of matrix mineral in sandstone and conglomerate with ΔGR

井名深度/m巖屑組成(100%)測井識別參數沉積巖/%變質巖/%巖漿巖/%F1F2F3F薄片定名巖石分類判別準確豐深25542.550.040.010.03.08-0.08-2.550.45碳酸鹽質粉砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25544.050.610.74-3.02-0.02碳酸鹽質極細粒巖屑長石砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25544.750.790.20-3.20-0.20礫巖沉積型巖屑砂巖×豐深25545.5688.012.00.00.030.15-3.42-0.42碳酸鹽質細粒巖屑長石砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25580.785.78.65.70.200.38-3.30-0.30碳酸鹽質不等粒長石巖屑砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25582.2383.310.06.70.530.26-3.27-0.27含白云質細粒巖屑長石砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25583.284.89.16.11.730.30-2.950.05含鐵白云質不等粒長石巖屑砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25648.940.910.49-3.47-0.47碳酸鹽質礫石沉積型巖屑砂巖×豐深25646.8680.012.08.02.280.72-3.05-0.05含灰質中巖屑長石砂巖沉積型巖屑砂巖√豐深25648.5171.428.60.01.840.78-3.12-0.12碳酸鹽質砂質礫巖沉積型巖屑砂巖×豐深34767.5512.084.04.01.14-0.22-0.600.30含礫白云質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34767.9531.064.34.80.47-0.41-0.53-0.07含白云質巨粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34768.030.087.512.50.47-0.41-0.53-0.07礫質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34768.5147.540.012.50.63-0.13-0.470.28粗粒長石巖屑砂巖沉積型礫巖×豐深34769.1733.362.24.41.16-0.94-0.840.15表鮞狀不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34769.9-0.02-0.64-0.700.00礫質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34770.1476.918.54.60.18-0.45-0.70-0.07含泥質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34771.171.18-0.37-0.660.24含礫不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34786.821.60-0.66-0.88-0.16礫質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34866.621.931.23-0.140.59含泥質不等粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√豐深34867.61.851.730.030.86中粒巖屑長石砂巖變質型長石砂巖√

圖11　不同巖性孔隙度解釋模型1.變質型礫巖；B.沉積型礫巖；C.變質型長石砂巖；D.沉積型巖屑砂巖Fig.11　Porosity interpretation model of different rock types

注：圖中巖石填充顏色(灰黑色、灰白色)來自錄井資料圖12　豐8井沙四下亞段砂礫巖儲層評價圖Fig.12　Es4x tight glutenite reservoir evaluation chart of Well Feng 8

沉積型巖屑砂巖：φ=22.75+0.25AC-0.18CNL-8.96ΔGR-11.45DEN+1.76lgRt(R2=0.75)

由圖11中可知，建立的孔隙度解釋模型復相關系數R2都超過了0.7。利用本文第2部分所述測井方法，對東營凹陷北帶15口井砂礫巖儲層進行評價(圖12)，測井評價孔隙度與實測孔隙度差值小于1.5%的樣品個數占樣品個數的79.5%，較之前的61.8%大幅提升，測井解釋精度提高。

3　結論

砂礫巖巖性多樣、骨架礦物變化復雜，利用傳統方法難以識別骨架及巖性，影響了測井孔隙度評價準確性。本文在對東營凹陷北部陡坡帶沙四下亞段砂礫巖巖石學特征分析的基礎上，將研究區砂礫巖劃分為變質型礫巖、沉積型礫巖、變質型長石砂巖、沉積型巖屑砂巖四類，然后利用薄片分析資料對巖性進行精細標定，在巖性標定基礎上建立了基于主成分分析法的砂礫巖巖性識別方法，將與巖性有關的AC、CNL、DEN、ΔGR、lgRt五條測井曲線進行尺度縮減，構建了主成分識別參數F1、F2、F3，然后通過逐步交會分析，有效識別砂礫巖巖性。在巖性識別的基礎上，利用多元線性回歸的方法構建了測井孔隙度評價模型，提高了測井孔隙度評價精度。

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Logging Interpretation of Porosity for Tight Glutenite Based on Principal Component Analysis

GAO YangLI ZhongXin

(Research Institute of Exploration and Development, Shengli Oilfiled, Dongying, Shandong 257015, China)

Lithology recognition is an important work in log evaluation of tight glutenite. Glutenite is characterized by diverse lithology and complex component. These factors always result in difficulty in lithology recognition and logging interpretation of porosity. In this article, take tight glutenite in the lower part of the 4thmember of Shahejie formation in steep-slope zone in north Dongying Sag as an example, based on petrologic characteristics, glutenite was classified according to different rock types and framework minerals. Rock thin sections were used to demarcate lithology in log curve, and log response for different lithology were extracted, then the author established lithology recognition method for tight sandstone based on principal component analysis, and finally established porosity evaluation method based on log curve for different lithology. Practice indicates that application of this method can increase accuracy both in lithology recognition and porosity prediction by a wide margin.

tight glutenite; log evaluation; principal component analysis; Dongying sag; porosity

A

1000-0550(2016)04-0716-09

10.14027/j.cnki.cjxb.2016.04.012

2015-08-24； 收修改稿日期： 2015-11-28

山東省自然科學基金項目(ZR2015PD008)；中國石油化工股份有限公司項目(P15085)；勝利油田博士后項目(YKB1503) [Foundation: Natural Science Foundation of Shandong Province, No. ZR2015PD008; Sinopec project, No.P15085; Postdoctoral project in Shengli Oilfield, No.YBK1503]

高陽男1982年出生博士副研究員致密砂巖油氣成藏與儲層評價E-mail：swap124@163.com

TE122.2+3