一种实用的砂泥岩剖面岩性识别技术.docx

1、第27卷第5期大庆石油地质与开发P.G.0.D.D.2008年】0月127-.一一''''.-J-文章编号：1000-3754(2008)05-0127-05一种实用的砂泥岩剖面岩性识别技术张美玲'，刘江2,汪爱云二杜贵彬之(I.大庆石油学院地球科学学院.黑龙江大庆163318；2.大庆石油管理局测井公司.黑龙江大庆163412)摘要：从沉积岩石学基础理论出发，依据常规测井资料对不同岩性地层的反映能力，将连续的沉积割面划分为不同的地质单元，并针对各类地质单元分析其测井响应特征，建立了系统的岩性识别方法。采用大庆油田长垣第一至六采油厂的12口取心井773层

2、数据建立了常规测井资料的岩性综合判别标准，判别符合率达到88%以上。在合理的自动分层取值基础上，实现了连续岩性剖面的判别。经过大庆长垣15口井5008层的岩性判别验证，岩性判别综合符合率达到85.5%c说明这种岩性判别技术具备很好的实用性和推广应用效果。关键词：常规测井资料；岩性识别；砂泥岩剖面；综合分析方法；实用中图分类号：P631.8M1文献标识码：AApracticallithologyidentificationtechniqueforsandstoneandshalesectionZHANGMei-ling',LIUJiang2,WANGAi-yun2,DUGui-bin2(

3、1.EarthScienceInstituteofDaqingPetroleumInstitute,Daqing163318,China；2.WelllaggingCompanyofDaqingPetroleumAclminstrativeBureau,Daqing163412,China)Abstract:Ontheprincipleofsedimentarypetrography,continuoussedimentarysectionisdividedintovariousgeologicunitsbasedonconventionalwelllogdatarespondedtovari

4、ouslithologicformations,andwellloggingresponsecharacteristicsisanalyzed,andlithologyidenlificationmethodisestablished.LithologiccomprehensiveidentiGcationruleforconventionalwelllogdataissetuponthebasisofthedataof773layerscamefrom12coringwellsinNo.1-6OilProductionCompanyofDaqingPlacanticlinewithover8

5、8%coincidencerateofidentification.Thus,basedonthereasonableautomaticlayering,itrealizesidentificationofcontinuouslithologysection.Inaddition,theapplicationofthistechniquein5008layersin15wellsofDaqingPlacanticlineshowsthatcomprehensivecoincidenceisupto85.5%,Itindicatesthatthistechniquehasgreatpractic

6、alvalueandapplicationvalue.Keywords:conventionalwelllogdata；identificationoflithology；sandstoneandshalesection；comprehensiveanalysismethod；practical收稿日期：2007-12-10作者简介：张美玲（1967-）,女.博士.教授,现从事测井理论及资料解释评价方法研究工作。地层垂向剖面的岩性及其含油产状的识别是油气藏综合评价的一项极其重要的基础工作，对油IB开发中厚度解释、地层对比、相带分析、水淹层解释、油藏精细评价都具有重要意义。而岩性剖面与产状剖面的

7、获得主要来自2个方面，其一直接由钻井取心人工描述获得；其二根据钻井取心描述建立相应的测井解释标准，由测井解释标准间接地恢复、再现出来。常规测井项目的岩性识别.一般采用岩性解释图版、聚类分析、模式识别（人工神经网络）Z等方法，由于这些方法没有提出岩性的变化与测井响应间的内在规律，适用条件受到限制。范训礼等'利用神经网络技术将储层粗略地划分为砂岩、泥岩、灰岩3种岩性，指出神经网络技术识别岩性的精度依赖于学习样本的准确程度。声、电成像测井技术的发展促进了岩性识别向更精细的方向发展-o大庆长垣垂向剖面岩性大致包括以下10种：粗砂岩、细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩、含钙粉砂岩、含钙

8、泥质粉砂岩、泥灰岩、油页岩。大庆水淹层测井采用的是常规测井系列（包括高分辨率三侧向、自然伽马、密度、声波、井径、臼然电位、微电极等），针对这种测井系列开展储层岩性的精细判别,即建立以上10种岩性的识别方法，若直接应用解释图版或基于统计的判别分析方法.往往不会得到很好的地质效果。依据大庆长垣垂向剖面岩性种类多、薄层或薄互层多的特点.从测井曲线精细分层入手，将地层划分为“薄峰层”、“厚峰层”及“谷层”。所谓的“峰层”是指，按照微电极曲线对砂岩储层所反映出的呈现极大值形态的层。“谷层”是指，按照微电极曲线对储层间的夹层所反映出的呈现极小值形态的层。研究认为不同分辨率的测井曲线对“薄峰层”、“厚峰层”

9、及“谷层”的响应精度也不同，本文针对每类地层建立了与之相适应的10种岩性解释方法，方法总体符合率达88%以上。1利用测井曲线划分地质单元大庆长垣上的萨尔图、葡萄花和高台子油层是早白垩世中期松辽湖盆地北部一套大型河流一三角洲沉积.总厚度约为500m,由130多个小砂层与泥岩层交互组成，属于典型的陆相非均质薄互层型砂岩油藏，油藏剖面上呈现出明显的多级次旋回性和复杂的岩相组合，表现为不同相带、不同成因的厚储层与薄储层（厚度0.110.0m）、高渗透储层与低渗透储层在剖面上交互分布，在平面上的相互搭配妃。依据油藏剖血在测井曲线中的反映，可以将以砂岩沉积为主的沉积单元划分为非泥质单元，而将以泥质沉积为主

10、的沉积单元划分为泥质单元。具体实现方法为，利用微电极曲线泥岩显示的稳定性与可靠性，人工经验给出每门井泥岩界限值（出），将微电位曲线值（丑帅）不大于&的层划分到泥质单元中，其他层划分到非泥质单元中，这样整个剖面就由多个泥质单元和多个非泥单元组成。2不同地质单元确立岩性识别标准2.1识别标准建立的思路岩性识别按如下6个步骤实现。（1）按照精细地质描述的要求，确立.测井资料自动分层取值标准。（2）开展测井资料预处理方法研究，给出自然伽马曲线求真及声波、微电极曲线井眼不规则校正方法，尽可能地恢复地层的真实响应（3）利用微电极曲线泥岩显示的稳定性与可靠性，人工经验给出每口井泥岩界限值（比）。将整

11、个剖面划分为多个泥质单元（H）和多个非泥单元（此师>凡）。（4）在泥质单元内采用寻找极大值的方法进一步划分粉砂质泥岩。（5）在非泥单元内.首先按照油页岩的特点（电阻率值高'声波时差值大、密度值低、中子测最值高、自然伽马值低等）将其识别出来，其他层按照厚峰层（厚度大于等于0.6ni）、薄峰层（厚度小于0.6m）、谷层（相邻2峰层间的地层）3类层进行岩性细化o（6）依据测井响应对厚峰层、薄峰层、谷层3类层的反映能力，分别采取不同的识别方法。首先，厚峰层测井响应比较真实，通过泥质含量、钙质含量、砂岩含量的计算，由“三端元”岩性命名法2识别岩性；其次，薄峰层随着厚度的减小，测井响应真.实

12、性减弱，采用逐级分类方法实现岩性判别；再次，谷层虽然厚度变化较大.但以薄层为主,通常小于0.6m,是测井响应失真最重的一类，在采用多参数判别分析方法的基础上，乂通过建'Z层间关系调怒规则进一步调整，提高岩性识别精度。层间关系调整原则基本上为“谷层”的岩性不高（好）于其上下“峰层”的岩性。2.2厚峰层的三端元命名法岩性识别厚度在0.6m以上的地层，所有测井曲线均能给出较为真实的测井响应，在这种情况下，通过测井曲线值可以得到较准确的泥质含量（K”）、钙质含信（"砂岩含量（3、总孔隙度S）,采用三端元命名法（图I），通过优化岩性命名界限值实现岩性识别。图1岩性命名三端元法示意Fig

13、.1Diagramoflithologydenominationbyternarymethod针对收集到的样本.首先按照钙质含量大小.将储层划分为含钙（或钙质）类以及非含钙类。这样就将三端元问题化简为砂质和泥质两端元问题，即二维问题，进而可采用交会图版去判断，含钙（或钙质）类储层又按照泥质含量的高低,划分为含钙粉砂岩（5%*,<25%）、含钙泥质粉砂岩（5%<吃W25%,25%W<40%）、泥灰岩（气>5%,妇，40%）以及钙质或介形虫层（325%,Vsh<40%）o非含钙类储层划分为细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩4类。利用9个细砂岩、25个粉砂岩、12个

14、泥质粉砂岩、8个粉砂质泥岩层资料，建立了交会图版（图2）。从图2中可知，细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩判别符合率分别为89%,100%、91%、88必，综合符合率达到岩岩砂泥岩岩粉质砂砂成时细粉泥粉O101020304050久/%图2厚峰层岩性识别图版Fig.2Lithologyidentificationchartinthickpeaklayer2.3薄峰层的统计分析岩性识别法薄峰层是指厚度小于0.6m的峰值层，由于测井曲线的分辨率限制，多数曲线对地层的响应受到层厚的不同程度影响.定虽解释方法难以满足岩性解释需要，采取逐级分类、图版与判别分析相结合的识别方法，判别步骤如下：（1）由计

15、算的钙质含量I宅将薄峰层总体数据划分为低含钙（".W10%）和高含钙（>10%）2类。前者以储集层为主，含少部分致密岩性地层，是由于计算钙质含岚的补偿密度曲线分辨率低、在薄致密层处幅度上不去所致。后者以致密的非储层为主,含极少量的粉砂质泥岩，是由于粉砂质泥岩的密度值较高使钙质含量计算值偏高造成的。（2）钙质含量大于10%的情况。建摸样本共有139层.其中钙质类砂岩131层（包括钙质粉砂岩、含钙粉砂岩、含钙泥质粉砂岩、介形虫及含介形虫层、泥灰岩），粉砂质泥岩8层。利用泥质含量与钙质含量的高低进行判断：、N20%且上<20%为粉砂质泥岩，其余均为钙质砂岩类.判别符合率分别为8

16、7.5%、99.2%°在钙质砂岩类中.Kh<25%且气<25%为物性为对较好的含钙粉砂岩.I、N25%为钙质粉砂岩及部分含钙粉砂岩、介形虫层、含介形虫层、泥灰岩及含钙泥质粉砂岩等岩性，以泥质含星25%、40%为界限将它们判为钙质粉砂岩、泥灰岩以及含钙泥质粉砂岩。（3）钙质含最小于等于10%的情况，建摸样本共有197层，其中钙质砂岩类地层37层（包括泥灰岩18层，其他致密层19层）、粉砂岩、泥质粉砂岩及粉砂质泥岩160层。从致密层具有高电阻、低渗透及微电极测井仅反映井壁附近冲洗带电阻率分辨率较高的优势，利用微电极幅度差与微电位凡昨交会图建立第一步判别标准（图3）。图3中划分

17、出4个小区域，I区为电阻率较高、幅度差极小或负差异的泥灰岩；II区为电阻率较高而幅度差较小或无差异的钙质类地层；D1区为电阻率较高旦幅度差较大的砂泥岩类地层（包括粉砂岩、泥质粉砂岩及粉砂质泥岩地层）；IV区为混杂区，区内主要为渗透性差而电阻率低的粉砂质泥岩，及各种因素影响造成的低侵入带电阻率的致密岩性地层。针对这一区.利用微电位、微电极幅度差、微电位与层厚比值、补偿密度、高分辨率声波、自然电位、泥质含量及钙质含量8个变量建立贝叶斯三类判别模型"，模型判别钙质粉砂岩、泥灰岩、非钙质砂岩符合率分别为83.3%、70%、97.6%o图3薄峰层（10）岩性识别图版Fig.3Lithology

18、identificationchartinthinpeaklayer（气W10）(8已、N疽)（4）薄峰层粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩的距离判别方法。距离定义（图4）：利用微电极幅度差、补偿密度、高分辨率声波、泥质含员、钙质含址、砂岩含最、总孔隙度、钙泥比（九/汹）8个变量（每一变虽都进行了标准化处理）156层数据分别求出每类的几何中心（即均值向量），粉砂岩、粉砂质泥岩中心分别为Xy、中心向量为（Go,，*51，*61，*7，*81）其中Xq、X（，=1,2,8）分别为相应类数据第i个变扯的相应层数的平均值，计算任一样本向量X到X心、X”,的欧氏距离R=3必=£（X,-X.,）20

19、5,X到也、Xf的相对距离分别为叫（4+人）、LX2=L2/（L|+L?）o岩或涅腰粉砂E泥者或花成粉砂*堂）图4距离判别法示意Fig.4Distanceidentificationmethodchart首先，由距离判别法将山个粉砂岩、勺个泥质粉砂岩、个粉砂质泥岩3种岩性划分成粉砂岩一泥质粉砂岩（集合）、泥质粉砂岩一粉砂质泥岩（集合）2类。分类方法：对156个样本分别比较乙七、#2的大小，若UX?则样本属粉砂岩一泥质粉砂岩类，否则属泥质粉砂岩一粉砂质泥岩类。以此规则将82个样本划分到粉砂岩一泥质粉砂岩（集合），74层划分到泥质粉砂岩一粉砂质泥岩（集合）。其次，针对粉砂岩一泥质粉砂岩（集合）岩性

20、的进一步识别。从粉砂岩每一样本小、微电极幅度差大的特点，建立微电极幅度差与乙七判别图版，即将满足（如-孔）<0.3Om>0.35的点判为泥质粉砂岩，其余点为粉砂岩，图版符合率为86%0再次，泥质粉砂岩一粉砂质泥岩（集合）岩性的进一步识别。人、分别为样本到粉砂质泥岩中心的距离、样本到泥质粉砂岩中心的相对距离。由于粉砂质泥岩微电位均小于4.6Qm,故将微电位小于4.6。m地层直接判为粉砂质泥岩；大于4.6。m地层，根据泥质粉砂岩较小而上较大的特点建立知一"交会图版（图5）.岩性判别综合符Fig.5Furtheridentificationchartformixtureofmu

21、ddysiltstoneandsiltymudstone2.4谷层岩性判别从谷层通常具有厚度小、岩性种类多旦测井曲线岩性显示较弱的现象,直接采用贝叶斯判别法建立统计模型，模型建立共采用372个样本，其中粉砂岩46层、泥质粉砂岩123层、粉砂质泥岩131层、泥岩72层。应用层厚、微电位、微电极幅度差、回返比（这里指微电位回返幅度与其上、下幅度较高的邻层电阻率之比）4个变量建立贝叶斯5类判别模型，模型判别细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩5类符合层数分别为32层、100层、98层、58层，总符合率为77.5%。按5类贝叶斯判别法对谷层判别之后，可能存在着“谷层岩性好于其邻层岩性”的不合理

22、现象。根据谷层岩性与其上、下邻层的关系确定层间关系调整规则，以此对判别结果作进一步调整,不仅消除了岩性序列的不合理性，而且进一步提高了岩性解释精度，调整后谷层符合率提高到85.4%c3判别方法的验证选取大庆油田15口取心井为验证井。按照岩性剖面分层，15口井岩心柱状图岩性描述共计5008层，符合率达到85.8%,各岩性具体符合情况如表1所示。验证符合率同方法符合率相当，具有良好的应用稳定性。表1大庆长垣第1至6厂11口取心井岩性识别结果Table1Lithologyidentificationresultsof11coringwellsofNo.1-6OilProductionCompanyi

23、nDaqingPlacanticline岩性总层数符合层数符合率/%泥岩74665187.3粉砂质泥岩103592489.3泥成粉砂岩114892680.6粉砂宕1253109887.6细砂岩302583.3含钙粉砂岩37131183.8含钙泥质粉砂岩1258971.2含钙扮砂质泥岩221986.4钙质粉砂岩26822383.2油页岩10770.0以某口取心井#1为例进行详细分析。#1取心层位为萨尔图油层，取心进尺190.33m,含油砂岩长度为28.36m。利用测井曲线进行分层，取心段总层数为386层，其中大于0.4m层为125层，粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、含钙或钙质类层、泥岩层分别为1

24、9、16、33、6、51层,符合层数分别为17、】3、27、6、44层，其中不符合的泥岩层均是判为粉砂质泥岩；小于0.4m的岩层为261层，不符合层数为41层。大于0.4m层数为170层，符合146层,符合率达到85.9%,其中粉砂岩类符合率达到89.5%。表2为这口井部分井段岩性识别结果与岩心描述的对比情况。4结论通过将沉积岩石学基础理论与测井响应特征有机地结合，给出r适应不同岩性组合条件的、具有普遍适应性的综合分析方法，有效地实现了利用常规测井曲线对砂泥岩剖面的岩性识别。方法建立过程中，从各类测井曲线自身的纵向分辨能力以及测量原理出发，充分考虑了它们对各类岩性的反映能力，有针对衰2#1井岩

25、性识别结果Table2No.1welllithologyidentificationresult井深/m19度/m微电位/(0,m)微梯度/()m)微球/(Qm)补偿密度/(gcm'3)高分辨声波/(队$m1)自然电位/mV自然伽马/API解特结果岩心描述1201.50.253.12.435.582.123221.55108.0泥岩泥岩1201.80.209.07.8516.502.362041.58108.0钙质砂岩钙质粉砂岩1202.00.2515.013.5029.502.3620410.2073.7钙质砂岩钙质砂岩1202.2().459.57.6522.902.0231915

26、.8073.7泥质泥砂岩粉砂岩1202.70.7511.08.6929.802.0032315.8073.7粉砂岩粉砂岩1203.40.3513.011.1051.102.163048.9573.7粉砂岩粉砂岩1203.80.255.04.337.582.392761.06108.0泥灰岩粉砂质泥岩1204.00.354.64.188.432.352860.61108.0粉砂质泥岩粉砂质泥岩1204.40.503.42.925.632.263040.01108.0粉砂质泥岩粉砂质泥岩1204.90.158.27.8710.202.233063.61106.0粉砂岩粉砂岩1205.00.255.

27、34.758.092.232883.62106.0泥质粉砂岩泥质粉砂岩1205.30.307.26.6213.402.303035.49106.0粉砂岩粉砂岩1205.60.208.57.8414.502.182905.5189.0含钙泥吸协砂岩泥质桁砂岩1205.80.307.86.888.642.182925.2689.0粉砂岩份砂岩1206.10.205.34.5111.802.292855.02106.0泥质粉砂岩泥质粉砂岩1206.30.209.59.729.302.293105.03106.0粉砂岩税砂岩1206.60.305.95.289.292.292616.41106.0粉砂

28、质泥岩粉砂质泥岩性地采用交会图版以及贝叶斯、距离法等数理统计方法系统地建立了大庆长垣砂泥岩剖面11种岩性的识别方法。方法具备很好的实用性，经过大庆油田15口取心井5008层验证，方法符合率达到85%以上。参考文献：1 范训礼.£航.张新家.等.神经问络在岩性识别中的应用).测井技术.1999.23(I)：50-52.2 刘国庆.刘江.张美玲.等.自然伽马测井曲线高分辨率处理J.测井技术.2002.26(2)：194-197.3 阳军.曰晓光.赵翰卿.等.大庆油田河流一三角洲相储层研KM.北京：石油工业出版社,2000：3-20.4 邢顺浸，姜洪启.松辽盆地陆相砂岩储集层性质与成岩作用:M；哈尔滨：黑龙江料学技术出版社.1993：6】.】48.5 吴隹,徐怀民.季汉成.基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用J.石油地球物理勘探.2006.41(1):81-86.6SamuelJR.FangJH,KarrCL,etal.DeterminationoflithologyfromwelllogsusinganeuralnetworkA.AAPGBull,1992,76(5)：731-739.7 陆明德.出时芸.石油夭然气数学地质M.武汉：中