综合利用测井技术识别测量裂缝

1、利用测井技术识别和探测裂缝摘要：裂缝性地层裂缝的测井解释主要包括裂缝带的识别和储层裂缝参数的定量计算两个方面。用测井方法识别储层中的裂缝是目前最常用、最有效的方法，其中裂缝是否有效始终是测井解释的一个难点。在测井方法中，常规的测井方法可以识别裂缝,只是精度不高，成像测井仍是目前最为牢靠的裂缝识别依据，而双侧向测井方法可快速、便捷地确定裂缝的有效性。1.绪论裂缝，是岩石中由于构造变形或物理成岩作用形成的面状不连续体，在碳酸盐岩、火成岩和泥岩中均有发育，少量见于潜山变质岩中。裂缝不仅是流体的储集空间,还是重要的流体渗滤通道.在致密的砂岩油气藏中,裂缝主要作为渗流通道存在, 大大改善了低孔低渗透储层

2、的生产力量；在碳酸盐岩地层中,裂缝还把握着溶孔、溶洞的发育,影响着地层中原始流体的分布状况和泥浆侵入特性；在火成岩地层中,裂缝是地层产能的最重要、最直接的影响因素.中深部储层由于压实作用多已致密化,自然气的聚集及产出主要依靠于裂缝系统,裂缝的存在势必会对储层的渗透性起到改善作用,形成有开发价值的产层.因此,争辩地下裂缝的发育及其分布规律就显得尤为重要.岩心是最为直接的裂缝资料,但往往存在取心数量有限、收获率低和岩心不定向等三个方面的局限。用测井方法识别裂缝,具有成本低、识别力强和经济效益高等优点,已成为勘探裂缝性油气藏的主要手段.2.裂缝按成因分为两种: 自然裂缝,一般是成岩收缩或构造运动形成

3、的； 钻井诱导,一般是在钻井过程中因频繁起、下钻的震惊和地应力场的不均衡造成井壁有规律的开裂。依据裂缝的形成缘由,自然裂缝又分为非构造裂缝和构造裂缝两类，非构造裂缝主要是由于岩石失水体积收缩或岩浆冷却过程中体积收缩而形成的收缩裂缝以及压溶作用形成的缝合线。构造裂缝是指在地壳运动过程中,岩石受构造作用力而产生的裂缝,这种裂缝是最广泛存在的裂缝，包括开启裂缝、闭合裂缝2种。开启裂缝是没有充填其它物质的裂缝。在水基泥浆中,裂缝中充填有导电的泥浆,这样裂缝的电阻率就比岩石的电阻率低很多,所以,可以依据电阻率的特别来识别开启裂缝。闭合裂缝是充填有其它矿物的裂缝,它示出由构造应力产生的开启裂缝后来被富含盐

4、的流体循环胶结,因此电阻率较高。钻井诱生裂缝由于钻开地层后,原始地层应力释放,挤压井眼四周的地层,在井壁上产生了钻井诱生裂缝，常见的有3种:钻具振动形成的裂缝、重泥浆压裂缝和应力释放裂缝。按产状分,裂缝的产状一般表征分为裂缝面与水平面的夹角和裂缝面的倾向。其分类主要依据裂缝面倾角、倾向相互间的组合以及相关的地质资料,目前分为五大类:低角度裂缝、倾斜裂缝、高角度裂缝、低角度网状裂缝及高角度网状裂缝.图1 裂缝类型3.裂缝的测井识别方法 依据不同测井序列对裂缝的响应程度,一般用于裂缝识别的常规测井资料有孔隙度、电阻率、声波时差、变密度资料等,其成本低、资料全,利用其识别裂缝是可行的。裂缝在常规测井

5、资料上的响应主要有:自然电位具明显负特别；声波时差有跳波现象,整体时差值较高；深浅测向振幅差明显,中值高；曲线形态整体较圆滑.3.1放射性测井法放射性测井是在钻孔中测量放射性的测井方法，以自然伽马测井为主。自然伽玛测井主要测量地层中的不稳定元素如铀（238U）、钍（282Th）、钾（40K）发出的伽马射线。含钾的硅酸盐矿物易于被风化分解，岩石风化后钾析出并被水流带走，含钾的化合物也以机械搬运和水溶两种形式迁移和再安排。难溶于水的钍化合物则残留在原地，在表生条件下，钍以机械分化迁移为主，被搬运到别处沉积下来，小部分钍则在有利条件下形 成络合物或有机络合物，或以胶体的形式迁移。这两种含量的矿物相对

6、比较稳定。而铀在自然界呈两种稳定的化合价状态存在，价铀的化合物不溶于水，而价铀盐可溶，以铀酰离子的形式随地下水迁移，在物理化学条件比较合适的区域转变为价的化合物沉淀下来。正常状况下，泥岩具有较高的放射性数值，伽马为高值，其主要是由富含钾的粘土矿物以及残留的钍元素富集，加上粘土矿物对铀元素的吸取等造成的；对于钾和钍含量较低的地层，铀元素的富集往往指示裂缝的存在，因此可以通过元素铀含量与钍钾含量的差值进行裂缝的识别。 3.2三孔隙度测井法三孔隙度测井，即声波，密度和补偿中子测井。裂缝及其所含流体在岩石中形成的声阻抗界面影响了声波传播, 声波测井中有声波时差、长源距声波和全波波形测井用于裂缝探测。声

7、波时差以周波跳动反映水平缝、低角度缝的存在或者是含气层的显示。长源距声波测井除直接应用时差曲线外,还可以通过计算纵、横波幅度比或速度比值来体现裂缝的存在。在全波波形和变密度显示图上,裂缝层段消灭纵、横波能量衰减的“V,字型干涉条纹,可用于确定裂缝的位置并定性解释低角度缝和网状缝,该方法对水平缝显示较好。密度测井主要反映岩石的总孔隙度,与测井仪器极板是否靠上裂缝关系极大。若极板靠上裂缝,曲线反映的孔隙度偏高；而与仪器极板不接触或处于探测空间以外的裂缝溶洞则无法反映。为校正裂缝发育使井壁粗糙不平对密度测井测量结果产生的影响,需对密度测井曲线进行校正,该校正值可用来识别裂缝的存在,裂缝带呈正的窄尖峰

8、状显示,但要留意区分钻井时造成的人工裂缝对密度测井的影响。补偿中子测井通过测量地层的含氢指数来反映地层孔隙度,在岩石骨架不含氢的状况下,它反映地层的总孔隙度,并不受孔隙空间几何形态和分布的影响。由于致密岩石基质孔隙度很低,因此中子测井可直接反映裂缝和溶洞的发育程度。由三孔隙度测井的测量原理知，中子测井和密度测井反映了地层总孔隙度的大小，声波速度测井主要反映原生的粒间孔隙度。声波测井和中子测井在裂缝发育井段一般表现为高值，密度测井则表现为低值。但是，利用单个测井曲线来识别裂缝的效果往往不佳，将三种测井曲线相结合来进行测井裂缝识别更为有效。 3.3电阻率测井及倾入校正差比法对裂缝较为敏感的电阻率曲

9、线主要指深浅侧向电阻率和微侧向或微球聚焦测井。深、浅侧向电阻率测井的差异就在于探测深度的不同，自然裂缝的存在，导致泥浆侵入钻井远处的地层，使深浅侧向测井电阻率值消灭差值特别，一般的，高角度（大于75）裂缝时差值为“正特别”，角度愈高,差异愈大,裂缝张开度大,裂缝延长长,其有效性就越好；低角度（小于45）裂缝时差值为“负特别”，差异幅度越大,裂缝张开度大,其有效性就越好；倾斜裂缝的差值不明显。对于微侧向或微球聚焦测井响应，一般将其与深浅双侧向测井相结合分析地层是否存在 裂缝。在井陉规章的状况下，自然裂缝较为发育的井段，其微侧向或微球聚焦测井曲线会在双侧向电阻率曲线背景上发生数值偏离。侵入校正差比

10、法基于双侧向电阻率测井曲线进行裂缝识别。裂缝在双侧向测井曲线上的响应与裂缝的产状、裂缝的宽度与长度、裂缝中的充填物及充填状态、泥浆侵入深度等亲密相关。由双侧向测井计算出地层真电阻率，然后构造电阻率侵入校正差比曲线来识别裂缝。当地层为裂缝性气层时，侵入校正的地层真电阻率浅侧向电阻率值，深浅电阻率差比值。图2 利用常规测井技术识别裂缝3.4地层倾角测井法地层倾角测井和高辨别率地层倾角仪都是通过贴井壁极板上的微聚焦电极接触裂缝时而产生的电导率来检测出裂缝的,可以识别裂缝产状并确定其走向。存在的问题是极板掩盖率低,处理时难以区分泥质条带和低角度裂缝及水平裂缝,只能反映高角度缝和斜交缝,而且仪器测量受井

11、眼影响比较大。利用地层倾角测井曲线识别裂缝的方法主要有裂缝识别测井lFlJ和电导率特别检测IX二A两种方法。DCA处理方法通过检测和比较开启裂缝在不同极板上造成的电导率差异而识别斜交缝或高角度裂缝,依据特别极板有的方位可确定裂缝的走向。应用高辨别率地层倾角测井供应的4条微电阻率曲线、3条角度曲线和2条井径曲线,依据开启裂缝在电阻率曲线上显示的低阻特征进行裂缝识别。针刺状电导特别代表低角度缝、水平缝、斜交缝和网状缝的测井响应,而高角度缝、垂直缝的测井响应对应于较长井段的低电阻特别,但要与角砾岩带和地层层面产生的同为针刺状的非裂缝电导特别相区分。值得留意的是,进行高导特别截止处理时难以区分泥质条带

12、和低角度及水平裂缝,一般作为噪音予以消退,则处理结果只能反映出高角度和斜交裂缝。其次裂缝发育可能引起井壁岩块的崩落形成椭圆井眼,利用双井径曲线的变化识别裂缝发育状况,区段分布一般较短。此外还可以依据仪器转动差异(键槽效应)识别有无裂缝发育。图3 埕北X井利用倾角测井资料识别裂缝3.5成像测井法最早的成像测井仪器诞生于1969年，经过几十年的进展，目前主要有声、电、核三大类。目前来说，成像测井是最直观、最有效的裂缝判别依据，具体包括井下声波电视测井、微电阻率扫描成像测井(FMI或EMI)和井周成像测井方法(CBIL)。其中FMI测井是国内各大油田裂缝识别时应用较为普遍的成像测井。FMI测井是通过

13、记录极板上大量微电极的电流强度来反映井壁的微电阻率变化，然后对记录数据进行一系列特殊处理，利用井壁图像上的亮与暗来代表该位置电阻率值的高与低，从而得到井壁的电阻率图像，从而获得丰富的裂缝信息，如FVA（裂缝开度）、FVDC（裂 缝 密 度）等，并且FMI的井眼掩盖率接近80%。常见的FMI测井裂缝类型主要有高导缝，高阻缝，钻井诱导缝，微裂缝，在碳酸盐岩储层中还会有溶蚀缝、缝合线等。这些FMI测井裂缝类型中，高导缝表示的是被流体或钻井泥浆充填的开启裂缝，能够有效改善储层的储集性能。除FMI成像测井外，在裂缝的有效性评价方面，偶极子横波成像、远探测声波成像以及方位电阻率成像测井均具有肯定的应用前景

14、图4 某井高角度开口裂缝与充填缝3.6裂缝测井综合识别方法由于裂缝分布特征简单，除了成像测井外，其它单一测井方法裂缝识别力量有限，仅使用常规测井曲线进行井上的裂缝识别无法满足勘探开发的精度要求，针对这种状况，将测井裂缝识别与数值统计分析中的相关理论结合，形成了一系列新的裂缝测井综合识别方法。3.6.1 概率密度法概率密度方法，其本质是将不同测井裂缝识别方法进行有效融合。不同的测井裂缝识别曲线（如侵入校正差比曲线和三孔隙度比值曲线等），其原理不同，量纲不同，量级差可能较大。将裂缝识别较为精确的位置提取出来，融合成一条新的测井曲线，从而提高裂缝的整体识别精确率。该方法的一般计算流程为：(1)将已有

15、裂缝识别曲线分别进行正态变换及归一化处理；（2）基于单井裂缝先验信息统计裂缝识别曲线的识别率；（3）将这 个识别率进行归一化处理，得到各裂缝识别曲线的权重值；（4）将各裂缝识别曲线进行权值的乘积求和，得到新的曲线，即裂缝概率密度曲线。该方法能够有效提升裂缝的井上识别率，且为连续曲线，可以作为测井约束参与到与裂缝相关的地震反演中。3.6.2 R/S变尺度分析法R/S 变尺度分析法是应用最广泛的分形统计方法之一。其中R和S分别为极差和标准差，极差 代表时间序列的简单程度，标准差 代表时间序列的平均趋势，那么，可以用两者的比值R/S 来代表无因次的时间序列相对波动强度。在实际应用中，先选取两条对裂缝

16、较为敏感的测井曲线（例如自然伽马和声波曲线），并分别计算出两曲线每个采样点的R和S值为，然后将选取的两条识别曲线与n作双对数散点图。在某一深度段内，将散点拟合为曲线，并计算该R/S 曲线的斜率H（一般称为Hurst指数），然后求取分形维数。一般状况下，井段裂缝更加育，则井段非均质性越强，R/S 与n的双对数线性关系图的变化越猛烈，表明D值越高。3.6.3 神经网络裂缝识别方法近年来，神经网络技术进展快速，并将其引入石油地质勘探的实际问题中，用于猜测井段的裂缝发育状况。其学习算法由正向传播和反向传播两个过程组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐蔽单元逐层处理，并传向输出层。若输出层得不到期

17、望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连通路返回，通过修改各层神经元之间的权值，使误差信号最小。目前应用最广泛的是BP（Back Propagation）网络。在实际的裂缝识别过程中，首先，利用已知测井裂缝信息的井段对神经网络进行训练，达到精度需求时结束学习过程，然后，再利用已经训练好的网络对未知裂缝信息的层段进行猜测。 4.储层裂缝参数的定性和定量确定4.1 裂缝真伪有效性识别 钻井诱导缝与自然裂缝的区分主要有: 依据裂缝的分布和排列,由于钻井诱导裂缝只与现应力作用有关,排列整齐,规律性强,而自然裂缝常为多期构造运动形成,分布极不规章； 依据裂缝的形态,诱导裂缝外形规章,缝宽均匀,而自

18、然裂缝因地下水长期的溶蚀和沉淀作用,缝面外形和宽度变化都较大； 依据裂缝的径向延长,诱导裂缝的径向延长都不大,而大多数自然裂缝的径向延长较大,常伴有电阻率下降。真、假裂缝的识别需要成像测井结合常规测井方法共同推断，对于层界面与裂缝、缝合线与裂缝的鉴别,主要依靠电导率特别。层界面经常是一组相互平行的或接近平行的高电导率特别,且特别宽度窄而均匀；但裂缝总是与构造运动和溶蚀相伴生,因而高电导率特别一般既不平行,又不规章。由于缝合线是压溶作用的结果,一般平行于层界面,但两侧有近垂直的微小高电导率特别,通常不具有渗透性；自然裂缝无此特征。至于断层条带与裂缝的鉴别则主要依据断层面处的地层的错动,与自然裂缝

19、的区分格外明显。泥质条带与裂缝的鉴别类似于层界面与裂缝的区分,依靠电导率特别识别。图5层理面、裂缝面在成像测井图像上的区分裂缝是否开启、是否被充填,直接关系到裂缝能否成为油气运移的通道(即裂缝的有效性)。对裂缝有效性的评价需要依据多种资料进行综合推断。第一,通过成像图与双侧向或方位电阻率成像测井比较,推断裂缝的有效性。当裂缝径向延长大时,深、浅侧向电阻率读数均降低；当裂缝径向延长较小时,浅侧向电阻率读数降低,深侧向电阻率读数无明显变化。一般来讲,井壁成像径向探测深度比方位电阻率成像测井小得多,因此成像图上能显示的各种裂缝既包括有效裂缝也包括无效裂缝,而方位电阻率成像测井图上能显示出来的裂缝主要

20、是有效裂缝。其次,利用成像图与核磁测井的TZ分布推断裂缝有效性。由于核磁共振测井能够反映储层当中的可动流体与束缚流体以及孔隙大小的分布,假如裂缝、孔洞被泥质充填,那么几分布上将表现出束缚流体特征,没有可动流体,由此可以推断裂缝是被低阻矿物或泥质所充填；假如裂缝、孔洞不被泥质充填,那么毛分布上将表现出可动流体和大孔隙分布,即毛弛豫时间特殊长,从而确定出有效裂缝和孔洞。第三,利用斯通利波测井推断裂缝有效性。4. 2裂缝基本参数的评价4.2.1裂缝孔隙度的确定方法确定裂缝孔隙度的方法主要有双侧向法、光电俘获截面法、双孔隙度模型分析、次生孔隙度法和标定法等。实际上常用的是双侧向法。(1)双侧向法用双侧

21、向测井资料来估算裂缝孔隙度的前提是深、浅侧向测井曲线之间存在有幅度差。而双侧向之间的幅度差与裂缝的产状、裂缝张开度、泥浆侵入及孔隙流体性质等因素均有关,因此用双侧向测井资料估算裂缝孔隙度需要满足肯定的条件,比如,双侧向测井资料实际上只能计算高角度裂缝的孔隙度,对渗透性良好的低角度裂缝,双侧向无差异或负差异,则无法计算。(2)光电俘获截面法它是利用光电俘获截面受含钡泥浆的猛烈影响这一特性来评价的。只有当裂缝性岩石被含重晶石的泥浆侵入时,才可据此评价裂缝孔隙度。(3)双孔隙度模型分析由双孔隙度模型分析求取裂缝孔隙度的原理是,基于双孔隙度模型可以得到孔隙度指数(反映孔隙通道弯曲程度的一个参数)m,再

22、结合裂缝安排系数g作成图版,通过查图版可定量求得裂缝孔隙度,但该图版的使用条件是假定裂缝与岩石基块孔隙是呈并联的电阻率系统。(4)次生孔隙度法中子和密度测井所反映的岩石总孔隙度与声波测井反映的岩石基质孔隙度之差即为包括裂缝在内的次生孔隙度,这是对裂缝孔隙度的一种粗略近似分析。该方法只有当地层孔隙度较高且不含气时才较为适合,而且声波孔隙度往往不反映基质孔隙度,如在水平裂缝发育带上。(5)标定法石油勘探开发争辩院利用地层微电阻率成像测井(FMI)图像解释的裂缝孔隙度对裂缝指数曲线进行标定,然后再用裂缝指示曲线来反映裂缝孔隙度的大小,但所确定的裂缝孔隙度只能从数量级上反映,由于除了存在井眼扩大、含其

23、它导电矿物外,还由于FMI所确定的裂缝孔隙度只能反映井壁的地层,探测深度太浅。4.2.2裂缝渗透率的确定方法其原理是岩石裂缝渗透率与裂缝孔隙度成正比,与裂缝张开宽度的平方成正比。值得留意的是由此所确定的裂缝渗透率为裂缝型储层的确定渗透率,而不是相对渗透率；并且这只是个阅历模型,其中裂缝张开度和裂缝孔隙度本身就不好确定。另外需留意,用测井资料确定粒间孔隙地层渗透率的问题都尚未解决,因此用测井资料来争辩裂缝渗透率也只能是个尝试。4.2.3裂缝发育程度的确定方法国内有的学者主见用岩石的完整性系数、裂开系数以及纵横波速度比值来描述裂缝发育程度,并且认为这3个参数中用裂开系数较好。其使用条件为:若有密度

24、测井资料,且质量较好时,就选用裂开系数；若没有密度测井资料或质量太差,则选用完整性系数或纵横波速度比,但在使用纵横波速度比时,还需留意由岩性差异引起的系统误差。存在的问题是这些参数不能反映高角度裂缝、溶洞。4.2.4裂缝特征参数的确定方法裂缝长度、裂缝密度、裂缝开口和裂缝面积孔隙度是反映裂缝特征的4个重要参数。裂缝宽度指单位井段(1m)中各裂缝轨迹宽度立方和开立方,是裂缝水动力效应的一种拟合,单位为m； 裂缝密度为每米井段所见到的裂缝总长度,并经过倾斜校正后的结果,单位为条数/m；裂缝长度为每平方米井壁所见到的裂缝长度之和,单位为m/m2； 图6 裂缝参数的定量计算4.2.5裂缝产状的确定方法

25、在常规测井资料中,目前主要用双侧向测井、地层倾角测井和成像测井资料来估量裂缝产状。双侧向测井的幅度差随裂缝的产状不同而不同,故利用其幅度差可近似推断裂缝的倾角类型,即高角度裂缝(倾角大于75°)和低角度裂缝(倾角小于67°)。利用地层倾角测井资料可估量裂缝走向,并大致推断出裂缝为低角度、斜交、高角度等类型,但只有当裂缝面通过井轴时才能由电导率特别检测(DCA)的方位频率图正确确定高角度裂缝的走向。井中电视和地层微电阻率扫描能够确定裂缝的倾角和走向。另外,在碳酸盐岩储层中,还可以利用深、浅双测向的电阻率比值大小来近似估量裂缝(高角度裂缝)的径向延长深度。需要留意的是在用双侧向

26、测井资料确定裂缝性地层裂缝参数时有一个重要的前提,即先要精确地识别裂缝及其产状,否则计算的结果没有意义,甚至会产生极不合理的结果。由此可见,这些常规评价方法都是对简单问题作了简化、近似,是在均质、线性、抱负的条件下进行解释的。5.结论近年来，石油勘探争辩人员在不同地区不同岩性的测井裂缝猜测工作中取得了较好的争辩成果，但是，测井裂缝识别的精确度问题在生产实践仍未有效解决，其缘由在于：（）裂缝尺度小，同一地区的裂缝在不同井点处的裂缝开度、倾角、充填度等特征也会发生变化，单纯利用常规测井数据来进行裂缝识别难度较大；（）测井施工过程中的误差会影响测量值的精确性，在进行裂缝识别这种精细的测井资料分析时，

27、该类误差的影响不容轻视。在实际应用中，成像测井仍是目前最为牢靠的裂缝识别依据，可以作为验证其他裂缝猜测方法是否精确的依据，为了提高测井裂缝识别的精确度，一般通过多种测井裂缝识别方法的对比分析，来综合性的进行测井的裂缝识别。参考资料1李新景,胡素云,程克明. 北美裂缝性页岩气勘探开发的启示J. 石油勘探与开发,2007,04:392-400. 2高霞,谢庆宾. 储层裂缝识别与评价方法新进展J. 地球物理学进展,2007,05:1460-1465. 3孙炜,李玉凤,付建伟,李天义. 测井及地震裂缝识别争辩进展J. 地球物理学进展,2014,03:1231-1242. 4张希明,杨坚,杨秋来,张春冬

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