邊會媛+王飛+岳崇旺+張永浩

摘要：鄂爾多斯盆地蘇里格氣田致密砂巖儲層的孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，儲層低孔、低滲、非均質(zhì)性特征明顯，儲層流體識別困難?；谂紭O聲波測井資料，以致密砂巖巖石彈性參數(shù)為基礎(chǔ)，利用指標(biāo)法、交會圖分析法、支持向量機進行儲層流體性質(zhì)識別的方法研究。結(jié)果表明：縱橫波時差比、地層壓縮系數(shù)與泊松比比值、縱波彈性模量差比可以作為氣層識別的指標(biāo)；引入流體敏感度評價參數(shù)，優(yōu)選出能敏感反映儲層含氣性的彈性參數(shù)，如拉梅系數(shù)與密度之積、拉梅系數(shù)、體積模量、拉梅系數(shù)與剪切模量之比、彈性模量，結(jié)合支持向量機對流體進行識別，能夠提高流體識別精度；對有試氣結(jié)論的儲層樣本進行實際分類處理，利用支持向量機判別樣本的成功率為92%。通過對蘇里格氣田的X350井進行實際分類處理，并經(jīng)過試氣結(jié)論驗證，證明優(yōu)選能敏感反映儲層含氣性的彈性參數(shù)，結(jié)合支持向量機對儲層流體進行識別的方法是切實可行的。

關(guān)鍵詞：測井學(xué)；流體識別；彈性參數(shù)；氣層指標(biāo)；支持向量機；敏感度；交會圖；致密砂巖

中圖分類號：P631；TE122文獻標(biāo)志碼：A

0引言

儲層含氣時，巖石的力學(xué)參數(shù)將會發(fā)生改變，如縱波時差增大，橫波時差基本不變，儲層巖石泊松比降低，地層壓縮系數(shù)升高等[1]。利用偶極聲波測井資料分析得到的縱橫波時差，結(jié)合常規(guī)密度測井資料可以得到儲層巖石的彈性模量、體積模量以及泊松比等巖石力學(xué)參數(shù)，這些彈性參數(shù)都能在一定程度上反映儲層的含氣性[24]。支持向量機結(jié)構(gòu)簡單，泛化能力比較強，且能夠克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部極小點的缺點，尤其是在解決小樣本、非線性和高維數(shù)模式識別方面具有特有的優(yōu)勢，能夠用于儲層的流體識別[510]。

蘇里格氣田致密砂巖儲層的孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，儲層低孔、低滲、非均質(zhì)性特征明顯，儲層流體識別困難[1112]。筆者利用偶極聲波測井資料，建立縱橫波時差比、地層壓縮系數(shù)與泊松比比值、縱波彈性模量差比3個氣層識別指標(biāo)來進行流體識別，并且利用交會圖分析法研究巖石各種彈性屬性之間的相互關(guān)系，確定能夠區(qū)分儲層巖性及含氣性的彈性參數(shù)。由于蘇里格氣田地質(zhì)條件復(fù)雜，交會圖分析法不能將反映儲層流體性質(zhì)的影響因素綜合考慮進來，進而影響流體性質(zhì)的識別精度，為此引入流體敏感度評價參數(shù)，優(yōu)選出反映儲層含氣性敏感的彈性參數(shù)，結(jié)合支持向量機對流體進行識別，提高流體識別精度。

1單參數(shù)流體識別指標(biāo)法

在含氣地層中，地層縱波速度減小明顯，而橫波速度基本不變，因此，與飽含水地層的縱橫波速度比比較，含氣地層的縱橫波速度比偏小，并且油、氣、水的壓縮系數(shù)是不同的。氣的壓縮系數(shù)最大，水的壓縮系數(shù)最?。ū?）。根據(jù)氣、水的這些性質(zhì)可以識別氣層。

1.1縱橫波時差比

當(dāng)巖石中天然氣飽和時，縱波時差會增大，橫波時差基本不變，導(dǎo)致縱橫波時差比增大，因此，可通過完全飽和水時縱橫波時差比與實測縱橫波時差比的差值來指示氣層。

氣層識別指標(biāo)ΔR的計算公式為ΔR=DTRW-DTR（3）流體識別標(biāo)準(zhǔn)：通過聲波全波資料獲得儲層含氣時巖石的縱橫波時差比實際值，將其與純水層巖石的縱橫波時差比進行比較，當(dāng)前者大于后者時，即儲層縱橫波時差比小于水層背景值，則認為儲層是氣層。

1.2地層壓縮系數(shù)與泊松比比值

當(dāng)巖石中天然氣飽和時，地層壓縮系數(shù)（CB）增大，泊松比（σ）減小，從而導(dǎo)致CB/σ值增大。地層壓縮系數(shù)計算公式為[15]CB=1/K=1/[ρ（V2p-4V2s/3）]（4）泊松比計算公式為σ=（VpVs）2-22[（VpVs）2-1]（5）式中：ρ為地層體積密度；K為流體飽和巖石體積模量；Vp為地層縱波速度；Vs為地層橫波速度。

流體識別標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)巖石中天然氣飽和時，地層壓縮系數(shù)會增大，泊松比會減小，地層壓縮系數(shù)與泊松比呈鏡像變化特征。

1.4小結(jié)

利用縱橫波時差比、地層壓縮系數(shù)與泊松比比值、縱波彈性模量差比3個指標(biāo)對實際資料進行處理（圖1）。由圖1可見，含氣儲層的地層壓縮系數(shù)與泊松比曲線成麻花狀。儲層含氣時巖石的縱橫波時差比小于純水層巖石的縱橫波時差比，巖石的氣層識別指標(biāo)大于純水層氣層識別指標(biāo)；對于水層，儲層含氣時巖石的縱橫波時差比與純水層巖石的縱橫波時差比重合，巖石的氣層識別指標(biāo)小于純水層氣層識別指標(biāo)，彈性指標(biāo)能很好地區(qū)分氣層和水層。

2利用交會圖分析法識別流體性質(zhì)

交會圖分析法可以對各種屬性之間的關(guān)系進行研究，成為儲層描述的重要研究方法之一[1724]。利用交會圖分析法對蘇里格氣田有試氣資料的地層進行研究，分析顯示巖石的彈性參數(shù)能夠很好地區(qū)分巖性，并且對氣層與非氣層也有明顯的指示作用。因此，選取蘇里格氣田盒8段儲層有試氣結(jié)論的井段數(shù)據(jù)做交會圖（圖2）。

3利用支持向量機識別流體性質(zhì)

雖然交會圖可以在一定程度上將流體識別出來，但是交會圖的確立受人為影響比較大，并且蘇里格氣田地質(zhì)條件復(fù)雜，交會圖分析法不能將反映儲層流體性質(zhì)的影響因素綜合考慮進來，進而影響流體性質(zhì)的識別精度。由于不同彈性參數(shù)對流體識別敏感度不同，篩選儲層含氣時靈敏度比較高的參數(shù)，引入支持向量機綜合識別流體性質(zhì)[2526]。

3.1流體參數(shù)敏感性分析

為了定量確定各彈性參數(shù)對流體識別的靈敏度，定義流體識別敏感度參數(shù)（S）的計算公式為S=2|P-Pg|P+Pg（8）式中：P、Pg分別為干層和氣層的流體識別因子。

流體識別敏感度參數(shù)越大，說明識別因子對氣層的識別效果越好。對不同彈性參數(shù)區(qū)分氣層與干層的靈敏度進行分析（圖3），區(qū)分氣層與干層敏感度較好的參數(shù)依次為拉梅系數(shù)與密度之積（λρ）、拉梅系數(shù)（λ）、體積模量（K）、拉梅系數(shù)與剪切模量之比（λ/G）、彈性模量（E）、剪切模量（G）、泊松比（σ）、縱波阻抗（Ip）、橫波阻抗（Is）、橫波速度（Vp）、縱波速度（Vs）、縱橫波速度比（Vp/Vs）。

3.2支持向量機的原理

支持向量機是一種機器學(xué)習(xí)方法。其統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則，在最小化樣本點誤差的同時，最小化結(jié)構(gòu)風(fēng)險，提高模型的泛化能力，且沒有數(shù)據(jù)維數(shù)的限制。利用支持向量機算法進行流體識別的具體步驟如下[2729]。

第1步：產(chǎn)生訓(xùn)練樣本/預(yù)測樣本。在蘇里格氣田選取有試氣結(jié)論的儲層，將不同儲層所對應(yīng)的彈性參數(shù)作為訓(xùn)練樣本，利用支持向量機對樣本進行訓(xùn)練。訓(xùn)練所用的彈性參數(shù)選取流體識別靈敏度最高的5個彈性參數(shù)，分別為拉梅系數(shù)與密度之積、拉梅系數(shù)、體積模量、拉梅系數(shù)與剪切模量之比、彈性模量。訓(xùn)練選取的樣本為100個，其中氣水同層樣本10個，氣層樣本25個，差氣層樣本15個，干層樣本20個，泥巖樣本30個；另選取有試氣結(jié)論的50個樣本作為預(yù)測樣本。

第2步：創(chuàng)建/訓(xùn)練支持向量機診斷模型。由于系統(tǒng)中各影響因素量綱不同，在比較分析時會很大程度地影響權(quán)重，難以得到正確結(jié)論，所以在創(chuàng)建支持向量機診斷模型前需要對彈性參數(shù)進行歸一化處理；同時，選擇合適的核函數(shù)類型及參數(shù)。筆者選用徑向基核函數(shù)（RBF），并用粒子群算法尋找最佳參數(shù)c（懲罰因子）和參數(shù)g（RBF核函數(shù)中的方差），然后利用最佳參數(shù)訓(xùn)練診斷模型。

第3步：預(yù)測樣本測試。當(dāng)支持向量機診斷模型訓(xùn)練好后，輸入預(yù)測樣本的類別標(biāo)簽，并利用創(chuàng)建好的診斷模型對預(yù)測樣本進行預(yù)測，可以得到預(yù)測的類別標(biāo)簽及正確率。

第4步：性能評價。依據(jù)預(yù)測樣本測試結(jié)果，對所建立的模型進行評價。

利用支持向量機對訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練，回判的結(jié)果與原始樣本分類結(jié)果見圖4（a）。100個樣本的回判成功率為100%。利用支持向量機對預(yù)測樣本進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見圖4（b）。預(yù)測成功46個，成功率為92%，說明利用支持向量機進行流體識別的穩(wěn)定性較好。

3.3支持向量機預(yù)測效果分析

以X350井的支持向量機識別流體效果為例（圖5），從支持向量機結(jié)論中可以看出支持向量機解釋1、2小層為氣層，試氣產(chǎn)量為日產(chǎn)氣21 286 m3，日產(chǎn)水0 m3 ，試氣結(jié)果為氣層，解釋結(jié)論與試氣結(jié)論相符。支持向量機解釋5、6、7小層為氣水同層。試氣產(chǎn)量為日產(chǎn)氣54 411 m3，日產(chǎn)水7.5 m3，試氣結(jié)論為氣水同層，解釋結(jié)論與試氣結(jié)論相符。

4結(jié)語

（1）對于致密砂巖氣層，可以利用巖石的聲學(xué)特性對儲層流體進行識別?？v橫波時差比、地層壓縮系數(shù)與泊松比比值、縱波彈性模量差比可以作為氣層識別的指標(biāo)。

（2）不同彈性參數(shù)對儲層的含氣性指示敏感度有差異。利用彈性參數(shù)的這些屬性，建立合理的交會圖，可以對流體進行有效識別。

（3）不同彈性參數(shù)對流體識別的敏感度不同。選取對氣層識別敏感度較高的彈性參數(shù)，引入支持向量機，綜合利用這些參數(shù)對流體進行識別，可以提高流體的識別精度。

（4）本文是基于縱橫波測井?dāng)?shù)據(jù)進行的研究，但是油田大部分井沒有陣列聲波測井?dāng)?shù)據(jù)，這將使本文的方法應(yīng)用受到一定限制。

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