趙武生譚伏霖,2王志章,2隆山董延喜

1.中國(guó)石油大學(xué)(北京) 2.“油氣資源與探測(cè)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室·中國(guó)石油大學(xué)(北京)3.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司西部鉆探工程有限公司測(cè)井公司

準(zhǔn)噶爾盆地腹部火成巖巖性識(shí)別

趙武生1譚伏霖1,2王志章1,2隆山3董延喜3

1.中國(guó)石油大學(xué)(北京) 2.“油氣資源與探測(cè)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室·中國(guó)石油大學(xué)(北京)3.中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司西部鉆探工程有限公司測(cè)井公司

趙武生等.準(zhǔn)噶爾盆地腹部火成巖巖性識(shí)別.天然氣工業(yè),2010,30(2):21-25.

隨著火成巖油氣藏勘探的不斷深入,如何準(zhǔn)確有效地識(shí)別火成巖巖性是進(jìn)行該類油氣藏評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。以準(zhǔn)噶爾盆地滴西地區(qū)火成巖巖性識(shí)別為例,構(gòu)建了4個(gè)巖性識(shí)別輔助參數(shù),通過(guò)樣本擴(kuò)充解決了研究區(qū)同一巖性樣本測(cè)井信息不符合正態(tài)分布且難以確定其分布函數(shù)時(shí)引起數(shù)學(xué)方法識(shí)別巖性識(shí)別率低的難題。利用對(duì)應(yīng)分析方法進(jìn)行了巖性敏感性測(cè)井信息分析,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)性聚類和模糊聚類方法進(jìn)行了巖性數(shù)學(xué)分類研究,使用模糊數(shù)學(xué)、貝葉斯判別分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于層次聚類分析思想的交會(huì)圖等方法分別進(jìn)行火成巖巖性常規(guī)識(shí)別和主成分識(shí)別,開(kāi)發(fā)出基于forward測(cè)井解釋平臺(tái)的火成巖識(shí)別軟件,共識(shí)別出火成巖巖性15種、沉積巖2種,與巖心薄片鑒定資料比較,各種巖性平均解釋符合率為86.5%。誤識(shí)的巖性主要為凝灰?guī)r和火山角礫巖,將成像測(cè)井資料與常規(guī)測(cè)井資料相結(jié)合來(lái)判斷便可以減少誤判。

火成巖 巖性 識(shí)別 測(cè)井 交會(huì)圖 模糊數(shù)學(xué) 準(zhǔn)噶爾盆地

0 引言

火成巖作油氣藏已引起人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注[1-4]?；鸪蓭r儲(chǔ)層測(cè)井評(píng)價(jià)研究是繼砂巖、碳酸鹽巖等儲(chǔ)層之后的另一個(gè)重要領(lǐng)域。準(zhǔn)噶爾盆地火成巖地層分布廣泛,其中蘊(yùn)藏著豐富的油氣儲(chǔ)量,近年來(lái)發(fā)現(xiàn)了石西、滴西、五彩灣、五八區(qū)、湖灣區(qū)、六九區(qū)等油氣藏。火成巖油氣藏裂縫發(fā)育、產(chǎn)量高,為中國(guó)石油新疆油田公司“增儲(chǔ)上產(chǎn)”發(fā)揮了重要的作用。

準(zhǔn)噶爾盆地火成巖儲(chǔ)層主要分布于石炭系,在下二疊統(tǒng)佳木河組和風(fēng)城組也有分布。埋藏深度變化較大,已發(fā)現(xiàn)的油氣藏埋藏深度在300～4900m,淺層(3000m以淺)一般為油藏,深層則油藏和氣藏均有。通過(guò)目前的研究發(fā)現(xiàn),巖性與含油氣性存在關(guān)系、不同巖性其儲(chǔ)集結(jié)構(gòu)和測(cè)井處理參數(shù)不同。基于此,火成巖巖性識(shí)別對(duì)于后期的火成巖儲(chǔ)層評(píng)價(jià)與開(kāi)發(fā)顯得尤為重要[5-9]。

1 巖性識(shí)別樣本庫(kù)的建立

1.1 火成巖測(cè)井響應(yīng)特征

基性火成巖類:密度高,自然伽馬低,聲波時(shí)差低,中子高。酸性火成巖類:自然伽馬高,密度低,中子低,聲波時(shí)差高。中性火成巖類:介于基性和酸性之間,中子、密度、聲波時(shí)差中等。

1.2 巖心薄片巖性確定

對(duì)巖心巖性的準(zhǔn)確判定是火成巖巖性識(shí)別的基礎(chǔ)。本次研究共收集了滴西地區(qū)、石西地區(qū)和五彩灣地區(qū)40口井的760張薄片,研究中將所有收集到的薄片資料全部在鏡下觀察并按照地質(zhì)學(xué)的火成巖巖性成分分類標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一重新定名。

1.3 巖心歸位與樣品的挑選

由于巖心深度(鉆井深度)與測(cè)井深度不一致,因此必須對(duì)巖心分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度歸位。歸位的原則為:在孔隙度解釋的基礎(chǔ)上結(jié)合成像資料和元素測(cè)井資料進(jìn)行巖心的整體的深度歸位。具體來(lái)說(shuō),由于聲波測(cè)井曲線、密度測(cè)井曲線和中子測(cè)井曲線與巖心分析孔隙度相關(guān)性較好,故可以根據(jù)巖心分析孔隙度與測(cè)井曲線的變化趨勢(shì)對(duì)測(cè)井曲線進(jìn)行整體歸位,歸位的同時(shí)利用成像資料和元素測(cè)井資料檢查巖心歸位的正確性。

樣品挑選的目的是為了去除奇異值,其原則為:巖心歸位好、巖性段相對(duì)穩(wěn)定、井眼相對(duì)平滑。

1.4 巖性參數(shù)的構(gòu)建

為了突出巖性,消除孔隙的影響,定義4個(gè)測(cè)井參數(shù)——M、N、P、E。其中:=。Δtf、φNf、ρf分別為流體的聲波時(shí)差、視中子孔隙度和密度值;Δtf、φN、ρb分別為巖心樣本的聲波時(shí)差測(cè)井值、中子測(cè)井值和密度測(cè)井值。

1.5 數(shù)學(xué)識(shí)別巖性樣本庫(kù)的擴(kuò)充

由于研究區(qū)存在以下情況:火山角礫巖、凝灰?guī)r成分復(fù)雜,酸性、基性和中性的都有;巖性復(fù)雜,凝灰?guī)r和火山角礫巖的測(cè)井曲線基本不符合正態(tài)分布;熔巖由于破碎、蝕變、沸石化等的影響也使得其測(cè)井曲線值符合正態(tài)分布但其分布范圍較廣。因此不能利用常規(guī)的正態(tài)分布函數(shù)確定隸屬度函數(shù)和判別函數(shù)來(lái)進(jìn)行巖性識(shí)別,如果仍用正態(tài)分布函數(shù)進(jìn)行巖性識(shí)別,則需要將各種巖性進(jìn)一步細(xì)分。

火成巖一般巖層厚度大,測(cè)井曲線值相對(duì)穩(wěn)定,多呈箱形;巖心歸位較為容易,有時(shí)上下移動(dòng)幾米對(duì)結(jié)果都沒(méi)什么影響。故可將這種易于歸位的巖心樣品進(jìn)行擴(kuò)充,以成像測(cè)井資料和元素測(cè)井資料等其他特殊項(xiàng)目為參考,隨機(jī)挑選該箱形測(cè)井曲線值段內(nèi)10～20個(gè)深度點(diǎn)作為該巖心樣本的擴(kuò)充樣本,然后每一個(gè)被擴(kuò)充的巖心樣本自成一類巖性,再利用正態(tài)分布函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)識(shí)別。識(shí)別完畢計(jì)算機(jī)再自動(dòng)將各自成為一類的巖性進(jìn)行巖性名稱的合并與統(tǒng)一。

1.6 巖性敏感性測(cè)井信息分析

要?jiǎng)澐謴?fù)雜的火成巖地層的巖性,需通過(guò)多種測(cè)井資料配合。對(duì)應(yīng)分析可以從眾多的測(cè)井曲線中選擇出對(duì)巖性敏感的測(cè)井曲線,通過(guò)對(duì)應(yīng)分析可以說(shuō)明哪些類型的火成巖樣品更容易區(qū)分,哪些測(cè)井曲線起更大的作用,從而達(dá)到綜合劃分巖性,以提高復(fù)雜火成巖地層的巖性識(shí)別效果的目的。

為了避免載荷圖上數(shù)據(jù)點(diǎn)過(guò)多影響對(duì)應(yīng)分析,首先得從樣本中挑選一些典型的、易于歸位的樣品用于對(duì)應(yīng)分析研究。利用對(duì)應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)GR對(duì)研究區(qū)的火成巖巖性反應(yīng)最為敏感,圖1為利用 GR對(duì)研究區(qū)火成巖酸基性的劃分,從另外一個(gè)角度驗(yàn)證了對(duì)應(yīng)分析的正確性。CNL、P與N對(duì)研究區(qū)的巖性反應(yīng)次之。

研究區(qū)凝灰?guī)r和火山角礫巖成分復(fù)雜,酸性、中性、基性均有,它們對(duì)R型因子分析影響嚴(yán)重,故對(duì)應(yīng)分析時(shí)將其剔除掉。圖2是挑選出對(duì)反應(yīng)巖性較為敏感的曲線GR、CNL、P與N后所做的對(duì)應(yīng)分析,其結(jié)果顯示反應(yīng)巖石酸基性的第一主因子(F1)的貢獻(xiàn)率為85.5%,反應(yīng)巖石孔隙結(jié)構(gòu)及含油性的第二主因子(F2)的貢獻(xiàn)率為14.3%。在載荷圖上,各種巖心的樣本點(diǎn)分布規(guī)律較好。GR<30的玄武巖與閃長(zhǎng)玢巖能明顯區(qū)分開(kāi),GR≥30的玄武巖為中基性火成巖,與閃長(zhǎng)玢巖不易識(shí)別開(kāi)來(lái)。

圖1 火成巖酸基性劃分圖

圖2 對(duì)應(yīng)分析載荷圖

1.7 巖性的數(shù)學(xué)分類研究

聚類分析是根據(jù)樣品之間的親疏程度,將它們進(jìn)行逐級(jí)定量分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。故可用聚類分析進(jìn)行巖性的數(shù)學(xué)分類研究。為便于尋找規(guī)律,聚類分析時(shí)仍然剔除成分復(fù)雜的凝灰?guī)r和火山角礫巖,同時(shí)對(duì)熔巖類進(jìn)一步篩選,剔除那些不容易歸位的樣本,根據(jù)對(duì)應(yīng)分析結(jié)果剔除掉電阻率曲線以及密度曲線,分別利用統(tǒng)計(jì)性聚類和模糊聚類進(jìn)行聚類分析。

從譜系圖上可以看出研究區(qū)火成巖主要分為兩大類,分別為酸性火成巖和基性火成巖,兩者之間存在安山巖和部分玄武巖作為過(guò)渡巖性。統(tǒng)計(jì)性聚類和模糊聚類結(jié)果基本一致。聚類方法的選擇對(duì)于最終結(jié)果有一定影響,同是統(tǒng)計(jì)性聚類或模糊聚類,選擇不同方法,基本沒(méi)有發(fā)現(xiàn)酸性火成巖與基性火成巖誤識(shí)的現(xiàn)象,但結(jié)果不完全一樣。

聚類分析用于巖性識(shí)別存在一定的不穩(wěn)定性,但聚類分析的一大優(yōu)點(diǎn)就是巖性樣本較少時(shí)也可以得到較好的結(jié)果,故在勘探初期利用聚類分析優(yōu)于其他數(shù)學(xué)識(shí)別方法。

2 火成巖巖性識(shí)別

2.1 基于層次聚類分析思想的交會(huì)圖

具體做法為:建立巖心樣本庫(kù)中各種測(cè)井曲線和參數(shù)之間的兩兩交會(huì)圖;然后在火成巖酸基性識(shí)別的指導(dǎo)下,采用層次法聚類分析的思想,選取多套測(cè)井交會(huì)圖版進(jìn)行組合,將火成巖巖性識(shí)別分解為較容易實(shí)現(xiàn)的一些混合巖性識(shí)別,再將混合巖性進(jìn)一步分解,直至識(shí)別出所有能識(shí)別的巖性為止,達(dá)到逐級(jí)、逐次對(duì)樣本庫(kù)中所有巖性進(jìn)行逐步剝離的目的,實(shí)現(xiàn)用多個(gè)有順序的二維圖版的組合對(duì)復(fù)雜火成巖巖性多維空間的表征,最終建立巖性識(shí)別圖版庫(kù)以及各圖版的使用順序;研究中挑選交會(huì)圖進(jìn)行逐步分解的原則為美觀、簡(jiǎn)單、符合基本地質(zhì)觀念,同一巖性一般不由多張交會(huì)圖版分開(kāi)識(shí)別出來(lái),同時(shí)還要有利于下一級(jí)混合巖性的細(xì)分;最后一步工作就是利用建立好的有順序的圖版庫(kù)進(jìn)行巖性識(shí)別,根據(jù)待識(shí)別樣品的測(cè)井曲線值將其投到識(shí)別圖版上(圖2),落在某一個(gè)巖性區(qū)域就屬于該巖性。如果識(shí)別出來(lái)屬于一種混合巖性,則再進(jìn)一步選取該混合巖性進(jìn)一步細(xì)分的交會(huì)圖版進(jìn)行識(shí)別,直到識(shí)別出屬于某一種具體巖性為止。

研究中共建立了8張二維有序的巖性識(shí)別圖版,其組合就構(gòu)成了一個(gè)多維空間來(lái)反映復(fù)雜的火成巖巖性。從上述圖版可以發(fā)現(xiàn),研究區(qū)凝灰?guī)r和火山角礫巖種類眾多,分布廣泛,圖版中凝灰?guī)r和火山角礫巖與其他巖性的界限有時(shí)比較模糊,故巖性識(shí)別容易造成凝灰?guī)r和火山角礫巖誤識(shí)為其他巖性或其他巖性誤識(shí)為火山角礫巖。

2.2 模糊數(shù)學(xué)識(shí)別

2.2.1 建立巖性識(shí)別基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)

優(yōu)選測(cè)井信息,根據(jù)對(duì)應(yīng)分析結(jié)果,常規(guī)測(cè)井中每一種信息對(duì)巖性都有反映,以 GR的最好,CNL、N,P次之,M、A C和E再次之,D EN、R T和RI最差,根據(jù)對(duì)應(yīng)分析結(jié)果確定各種測(cè)井信息反映巖性的權(quán)系數(shù)(表1)。

表1 各測(cè)井曲線測(cè)井權(quán)系數(shù)表

2.2.2 隸屬函數(shù)基本單元的確定

2.2.3 隸屬函數(shù)的一般形式

式中:i=1,2…,n,反映不同巖性;xij為測(cè)井信息;?xij為第i種巖性j種測(cè)井信息中的數(shù)學(xué)期望值;αij為第i種巖性j種測(cè)井信息的標(biāo)準(zhǔn)方差。

2.2.4 巖性識(shí)別

首先計(jì)算待識(shí)別樣本的各種巖性的隸屬度,然后依據(jù)最大隸屬度原則,隸屬度最大的那個(gè)對(duì)應(yīng)的巖性即為待識(shí)別樣本的巖性。

2.3 貝葉斯判別分析識(shí)別

2.3.1 正態(tài)總體的判別函數(shù)

2.3.2 巖性識(shí)別

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別

本次研究采用了只有一個(gè)隱層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行巖性識(shí)別,根據(jù)對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果,選取 A C、CNL、GR和M、N、P和E作為輸入節(jié)點(diǎn)。輸出節(jié)點(diǎn)為巖性識(shí)別樣本庫(kù)中的巖性編號(hào)。

為了便于網(wǎng)絡(luò)的收斂,在對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行訓(xùn)練前,需要對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入進(jìn)行歸一化處理,對(duì)于識(shí)別結(jié)果,再進(jìn)行反歸一化。

2.5 主成分識(shí)別火成巖

由上可知,測(cè)井參數(shù) x的第i個(gè)主成分表示為:

ωiT為第 i個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的單位特征向量的轉(zhuǎn)置。由上式可知,只要得到ωiT,再求出標(biāo)準(zhǔn)化變量值x,便可計(jì)算出各主成分的得分。主成分1(F1)和主成分2(F2)與測(cè)井參數(shù)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系具體表示為:

將各個(gè)樣品的4種測(cè)井參數(shù)代入上式,就可以計(jì)算出各個(gè)樣品的主成分的得分了。計(jì)算出各主成分得分后,則可以應(yīng)用前述的4種巖性識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別。

2.6 電成像測(cè)井識(shí)別火成巖

巖性劃分首先將鉆井取心資料刻度到FMI圖像上,然后參考錄井資料,結(jié)合常規(guī)曲線特征,主要根據(jù)FMI圖像特征來(lái)劃分不同結(jié)構(gòu)的火成巖。準(zhǔn)噶爾盆地腹部火成巖巖性復(fù)雜,主要的火成巖有:玄武巖、安山玄武巖、閃長(zhǎng)玢巖、安山巖、英安斑巖、英安流紋斑巖、珍珠巖、流紋巖、沸石化珍珠巖、霏細(xì)巖、霏細(xì)斑巖、花崗斑巖、凝灰?guī)r、火山角礫巖、沉凝灰?guī)r和沉火山角礫巖等,再加上破碎、蝕變、沸石化等影響,使得火成巖巖性非常復(fù)雜。電成像測(cè)井可以根據(jù)井壁電阻率的變化揭示巖石的結(jié)構(gòu)、構(gòu)造。

(4)配套軟件的完善。要順利實(shí)施融合生產(chǎn)，還需要新建改造完善配套軟件。如外業(yè)調(diào)繪軟件、數(shù)據(jù)編輯軟件、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查軟件、數(shù)據(jù)成果抽取轉(zhuǎn)換軟件等，從而提高生產(chǎn)效率。

1)塊狀模式:指顏色較單一的均質(zhì)塊狀結(jié)構(gòu),代表一種塊狀結(jié)構(gòu),表明巖石中不發(fā)育裂縫、層理、層洞等。亮色塊狀指示巖性較致密,如致密碳酸鹽巖、致密火成巖、塊狀砂巖等;暗色塊狀指示典型的泥巖及縫洞發(fā)育的碳酸鹽巖和火成巖。

2)條帶狀模式:圖像上顯示為明暗相間的條帶狀,指示為砂泥巖互層沉積環(huán)境。

3)線狀模式:圖像上顯示為線狀,指示在一定范圍內(nèi)電阻率的變化,而導(dǎo)致圖像顏色突變。線狀模式可指示裂縫、人工誘導(dǎo)縫、層面、沖刷面、縫合線、不整合面、斷層等不同特征。

4)斑狀模式:溶蝕孔洞成像圖多呈現(xiàn)為暗色斑狀,當(dāng)有角礫巖或礫石時(shí),成像圖呈亮色,凝灰?guī)r一般為暗色斑點(diǎn)模式。

2.7 巖性綜合判別方法

為了將8種常規(guī)測(cè)井曲線識(shí)別結(jié)果統(tǒng)一輸出,采用了如下辦法:①如果某方法將該采樣點(diǎn)識(shí)別為該種巖性,則定義該巖性得分為1,未識(shí)別成的巖性為0;②將其得分與樣本庫(kù)檢查所得出的識(shí)別率相乘后加權(quán)求和;③對(duì)于和值最大的巖性即為巖性綜合解釋的結(jié)果。對(duì)于凝灰?guī)r、火山角礫巖和沉積巖的識(shí)別,主成分識(shí)別不參與評(píng)價(jià)。利用該方法,共識(shí)別出14種火成巖(霏細(xì)巖、珍珠巖、流紋巖、花崗斑巖、安山巖、玄武巖、閃長(zhǎng)玢巖、沉凝灰?guī)r、基性凝灰?guī)r、酸性凝灰?guī)r、中性凝灰?guī)r、基性火山角礫巖、酸性火山角礫巖、中性火山角礫巖)和2種沉積巖(砂巖、泥巖)。

2.8 火成巖測(cè)井巖性識(shí)別軟件的實(shí)現(xiàn)

火成巖測(cè)井識(shí)別屬于勘探測(cè)井資料分析處理的范疇,故本次開(kāi)發(fā)利用VC++編程語(yǔ)言和FORWARD的SDK編程接口編寫(xiě)火成巖巖性識(shí)別動(dòng)態(tài)庫(kù),然后將生成的動(dòng)態(tài)庫(kù)掛接到FORWARD平臺(tái)下的綜合常規(guī)處理的平臺(tái)上,通過(guò)繪圖模板將測(cè)井曲線和識(shí)別結(jié)果及時(shí)地顯示出來(lái);利用該平臺(tái)的參數(shù)設(shè)置窗口實(shí)現(xiàn)對(duì)識(shí)別參數(shù)的調(diào)整和人機(jī)交互。

軟件總體分為3大步,分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立判別標(biāo)準(zhǔn)和識(shí)別結(jié)果輸出。流程為:首先讀取樣本庫(kù),將樣本庫(kù)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化;計(jì)算各樣本的主成分,再利用樣本庫(kù)曲線值和計(jì)算出的主因子分別利用圖版識(shí)別、貝葉斯判別、模糊數(shù)學(xué)識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別這4種方法進(jìn)行識(shí)別,將識(shí)別結(jié)果輸出顯示;最后操作人員利用成像測(cè)井等其他資料,進(jìn)行巖性識(shí)別的綜合解釋,在處理過(guò)程中,操作人員可以通過(guò)設(shè)定處理層段和設(shè)置各層段參數(shù)來(lái)達(dá)到分層精細(xì)解釋的目的。

3 應(yīng)用效果

為了檢驗(yàn)巖性識(shí)別結(jié)果,挑選了研究區(qū)20口有巖性薄片定名的井進(jìn)行解釋處理,其中有267塊巖心樣品未用于建立巖性識(shí)別樣本庫(kù)。在統(tǒng)計(jì)識(shí)別率的過(guò)程中,由于薄片鑒定未給出凝灰?guī)r和火山角礫巖的巖石成分,故檢查時(shí)酸性、中性、基性凝灰?guī)r均按凝灰?guī)r統(tǒng)計(jì),火山角礫巖與此類同。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示平均解釋符合率為86.5%。

從表2中可以看出,主要儲(chǔ)集層巖性花崗斑巖、玄武巖、流紋巖的識(shí)別率均在95%以上;誤識(shí)的絕大多數(shù)是凝灰?guī)r和火山角礫巖,但這兩種火成巖與熔巖類在結(jié)構(gòu)上有很大差別。成像測(cè)井可以很好地揭示巖石結(jié)構(gòu),熔巖的圖像模式為塊狀結(jié)構(gòu),凝灰?guī)r為暗色斑點(diǎn)模式,火山角礫巖為亮色斑點(diǎn)模式,沉積巖為條帶狀模式,借助成像測(cè)井資料,可以很好地校正常規(guī)測(cè)井曲線不能揭示巖石結(jié)構(gòu)而帶來(lái)的誤識(shí)。

4 結(jié)論

1)火成巖巖性成分復(fù)雜,火成巖巖性識(shí)別需要利用多種測(cè)井曲線相結(jié)合,必要的時(shí)候可以構(gòu)造一些巖性輔助識(shí)別曲線。

2)聚類分析識(shí)別巖性主要適用于勘探初期資料較少的時(shí)候,對(duì)于勘探中后期的巖性識(shí)別使用貝葉斯判別分析識(shí)別巖性、模糊數(shù)學(xué)識(shí)別巖性、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別巖性以及圖版識(shí)別更佳。

3)利用對(duì)應(yīng)分析,得出了本研究區(qū)火成巖巖性敏感曲線為GR,其次為CNL、N、P,最不敏感的曲線為D EN,R T主要反映巖石孔隙結(jié)構(gòu)和含油性。通過(guò)對(duì)應(yīng)分析將玄武巖分為兩類,一類是 GR<30,另一類GR≥30;與閃長(zhǎng)玢巖相混不易識(shí)別的是第二類。這個(gè)分類標(biāo)準(zhǔn)最后得到了利用圖版區(qū)分火成巖酸基性的驗(yàn)證(GR<30為基性巖)。

表2 巖性識(shí)別結(jié)果檢驗(yàn)表

4)利用多套測(cè)井交會(huì)圖圖版組合、采用層次聚類的思想對(duì)樣本庫(kù)中所有巖性進(jìn)行剝離,實(shí)現(xiàn)了用多個(gè)二維圖版對(duì)復(fù)雜火成巖巖性多維空間的表征。利用圖版可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜火成巖的識(shí)別。

5)利用巖心描述和薄片資料相結(jié)合,在一些巖性發(fā)育比較穩(wěn)定的層段擴(kuò)充的巖性識(shí)別樣本庫(kù),利用這種擴(kuò)充后的巖性識(shí)別樣本庫(kù)可以很好地解決利用模糊數(shù)學(xué)識(shí)別巖性的隸屬度函數(shù)和貝葉斯判別的判別函數(shù)選擇正態(tài)分布函數(shù)識(shí)別帶來(lái)的誤差。這種方法也可以應(yīng)用于其他相關(guān)領(lǐng)域。

6)電成像測(cè)井能夠高分辨率地識(shí)別出巖石結(jié)構(gòu),而常規(guī)測(cè)井曲線識(shí)別巖性則是多種測(cè)井方法的多維空間的組合,將兩種資料相結(jié)合能夠很好地提高火成巖巖性識(shí)別率。

7)一般從酸性到基性巖類,自然伽馬測(cè)井值逐漸降低。

8)在礦物組分等相同的情況下,熔巖類密度測(cè)井值較高、聲波時(shí)差測(cè)井值較低,過(guò)渡巖類中等,火山碎屑巖類密度測(cè)井值較低、聲波時(shí)差測(cè)井值較高。

9)綠泥石化、高嶺石化、破碎和蝕變等可造成電阻率和密度測(cè)井值降低、聲波時(shí)差和中子測(cè)井值增大。

[1]曹寶軍,李相方,姚約東.火山巖氣藏開(kāi)發(fā)難點(diǎn)與對(duì)策[J].天然氣工業(yè),2007,27(8):82-84.

[2]姚芳,黃芳,季靜,等.棗35斷塊火成巖儲(chǔ)層評(píng)價(jià)與開(kāi)發(fā)效果[J].天然氣工業(yè),2007,27(8):41-43.

[3]綦敦科,吳海波,陳立英.徐家圍子火山巖氣藏儲(chǔ)層測(cè)井響應(yīng)特征[J].測(cè)井技術(shù),2002,26(1):52-54.

[4]鄒才能,趙文智,賈承造,等.中國(guó)沉積盆地火山巖油氣藏形成與分布[J].石油勘探與開(kāi)發(fā),2008,35(3):257-270.

[5]趙建,高福紅.測(cè)井資料交會(huì)圖法在火山巖巖性識(shí)別中的應(yīng)用[J].世界地質(zhì),2003,22(2):136-140.

[6]王建國(guó),耿師江,龐彥明,等.火山巖巖性測(cè)井識(shí)別方法以及對(duì)儲(chǔ)層物性的控制作用[J].大慶石油地質(zhì)與開(kāi)發(fā),2008,27(2):136-142.

[7]馮翠菊,王敬巖,馮慶付.利用測(cè)井資料識(shí)別火成巖巖性的方法[J].大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào),2004,28(4):239-243.

[8]王鄭庫(kù),歐成華,李鳳霞.火山巖儲(chǔ)層巖性識(shí)別研究[J].國(guó)外測(cè)井技術(shù),2007,22(1):8-11.

[9]魏斌,陳建文,李長(zhǎng)山,等.徐家圍子斷陷火山巖巖性的測(cè)井識(shí)別技術(shù)[J].特種油氣藏,2003,10(1):73-76.

Identification of the lithology of igneous rocks in central of the Junggar Basin

Zhao Wusheng1,Tan Fulin1,2,Wang Zhizhang1,2,Long Shan3,Dong Yanxi3
(1.China University ofPetroleum,Beijing102249,China;2.State Key L aboratory ofPetroleum Resources and Prospecting,China University of Petroleum,Beijing102249,China;3.Logging Com pany of PetroChina West Drilling Engineering Co.,L td.,Karamay,Xinjiang834000,China)

Effective identification of the lithology of igneous rocks is critical to the evaluation of igneous reservoirs.Taking the igneous rocks in the Dixi area of the Junggar Basin as an example,four supplementary parameters were selected for the identification of lithology.The efficiency of identifying lithology with mathematical methods was often low when the log information of the same lithology sample did not accord with the normal distribution and when it was hard to define its distribution function.This problem has been solved by increasing the number of samples.The lithology-sensitive log information is analyzed by a corresponding analysis method.Mathematical classification of lithology was performed with statistical clustering and fuzzy clustering methods.Conventional identification and major component identification of lithology of igneous rocks were carried out by using fuzzy mathematics,Bayes discrimination,neural network,and hierarchy clustering-based cross-plotting methods respectively.A set of software based on the

book=21,ebook=68

10.3787/j.issn.1000-0976.2010.02.005

2009-10-16 編輯 韓曉渝)

趙武生,1955年生,高級(jí)工程師,博士研究生;1982年畢業(yè)于原華東石油學(xué)院物探專業(yè);現(xiàn)從事石油工程管理和石油經(jīng)濟(jì)專業(yè)研究工作。地址:(102249)北京市昌平區(qū)府學(xué)路18號(hào)。電話:13519906582。E-mail:sjiang@petrochina.com.cn

NATUR.GAS IND.VOLUME30,ISSUE2,pp.21-25,2/25/2010.(ISSN1000-0976;In Chinese)