張慶國，葛云龍，李一赫

(東北石油大學地球科學學院，黑龍江大慶163318)

夾層是指位于單砂層內(nèi)部的相對低滲透層或非滲透性巖層，是陸相儲集層中流體非均質(zhì)流動形成的主要原因之一。當油田進入高含水期采油階段，隔夾層會產(chǎn)生滲流屏障和滲流差異的現(xiàn)象，對水驅(qū)油的過程會產(chǎn)生很大影響［1－3］。然而人為識別夾層工作量大，現(xiàn)存的定量區(qū)分的方法應(yīng)用效果不理想［4－8］。為此，筆者分析扶余油田夾層測井相應(yīng)特征，建立基于梯度和貝葉斯判別的夾層自動識別方法，以期實現(xiàn)夾層的自動化劃分。

1 夾層自動劃分方法

1.1 測井曲線主成分分析

各個井的測井系類不一，為了統(tǒng)一處理，需要對所有測井系類進行主成分分析，從而選取可以代表所有測井系類的曲線。由于測井曲線單位不一，數(shù)值大小范圍相差甚遠，故在進行主成分分析之前，首先對測井曲線進行標準化處理。選取各類夾層的測井曲線，根據(jù)式(1)進行標準化處理［9］。

式中:X——歸一化后的數(shù)據(jù)，X∈［0，1］;

X*——原始數(shù)據(jù);

對標準化處理后的測井曲線進行相關(guān)系數(shù)計算，得到相關(guān)系數(shù)矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣計算特征值λ，從而計算主成分貢獻率和累計貢獻率，最終得到可以代表所有測井系類的曲線。構(gòu)成第一主成分和第二主成分的各測井曲線系數(shù)如表1所示。由式(2)、(3)計算得第一主成分和第二主成分累計貢獻率為87.751%。

主成分貢獻率

累計貢獻率

由于存在多種測井曲線反映同一種特征現(xiàn)象，為了簡化，故從表1中選擇ρRLLS、GR、ρRLLD、CAL、AC為判別夾層的測井曲線。

1.2 新測井曲線的構(gòu)造

當?shù)貙訜o夾層發(fā)育且僅僅是儲集層內(nèi)細微的粒度以及物性變化時，測井曲線相對平滑［10］。對各類反映夾層的測井曲線進行濾波后，原始值與新構(gòu)建的曲線在夾層出現(xiàn)時會出現(xiàn)明顯的差值，所以利用算術(shù)平均濾波法對測井曲線進行平滑處理。研究發(fā)現(xiàn)，濾波窗口大小會影響識別夾層的準確性。經(jīng)過多次實驗后，采用11點濾波，并在窗口內(nèi)去除最大值和最小值，使得到的曲線盡量不受夾層等因素影響。X井濾波前后測井曲線對比結(jié)果如圖1所示。

表1 各曲線主成分系數(shù)Table 1 Each curve principal component factor

圖1 X井濾波前后測井曲線對比Fig.1 X well filtering and original curves comparison chart

1.3 測井曲線尖峰和低谷的確定

由于泥質(zhì)夾層和物性夾層在測井曲線上表現(xiàn)為低凹的電阻率曲線，自然伽馬曲線(GR)、有異常幅度回返，鈣質(zhì)夾層在測井曲線上，電阻率為高值，聲波時差(AC)相對降低，故針對該地區(qū)地質(zhì)條件，設(shè)定測井曲線的回返程度(圖2)和各類夾層原有曲線、新曲線的差值門檻。對于鈣質(zhì)夾層，設(shè)定電阻率增大量大于原來的15%，聲波時差差值小于0;對于泥質(zhì)夾層和物性夾層，設(shè)定電阻率差值小于0，自然伽馬差值大于0，得到符合條件的“尖峰”和“低谷”。

圖2 深側(cè)向電阻率回返程度Fig.2 Deep lateral resistivity returning extent

1.4 夾層類型的確定

根據(jù)該地區(qū)夾層的測井曲線特征，選取泥質(zhì)夾層、物性夾層、鈣質(zhì)夾層各三個，共讀取36個數(shù)據(jù)點，將數(shù)據(jù)以每個砂體為單元進行標準化后帶入式(4)，建立各類夾層的Bayes判別模型［9］。

式中:y——待判“尖峰”和“低谷”的測井參數(shù)向量，y=(y1，y2，…，yp)T;

C——判別系數(shù)。

根據(jù)各類樣本的測井參數(shù)計算求得各類夾層判別公式:

式中:tAC——聲波時差;

γGR——自然伽馬曲線;

nGAL——GAL值。

將各測井曲線值分別代入式(5)～(7)，如果Z1(y)為正數(shù)，Z2(y)、Z3(y)為負數(shù)，則為鈣質(zhì)夾層;如果Z2(y)為正數(shù)，Z1(y)、Z3(y)為負數(shù)，則為泥質(zhì)夾層;如果Z3(y)為正數(shù)，Z1(y)、Z2(y)為負數(shù)，則為物性夾層。

對36個數(shù)據(jù)點樣本進行回歸檢驗，正確率為100%。應(yīng)用判別公式時，首先對每個“尖峰”和“低谷”進行以砂體為單元的標準化處理，之后將數(shù)據(jù)點帶入判別公式進行夾層類型判別。

1.5 梯度判別

由于自然伽馬變化梯度(GR)、深側(cè)向變化梯度(RLLD)、聲波時差變化梯度(AC)三個參數(shù)在該地區(qū)反應(yīng)夾層的性質(zhì)方面更加靈敏，故利用這三個參數(shù)識別夾層的性質(zhì)［10］。

梯度是指單位距離內(nèi)原始測井曲線偏離濾波后的測井曲線差值多少，對每個“尖峰”和“低谷”進行梯度判別。以深側(cè)向電阻率變化梯度為例，計算式如下:

式中:dRLLD——梯度，Ω;

ΔρRLLD——深側(cè)向電阻率變化量，Ω·m;

ρRLLDY——原始深側(cè)向電阻率值，Ω·m;

ρRLLDX——新深側(cè)向電阻率值，Ω·m;

Δh——該“尖峰”和“低谷”的厚度，由半幅點確定，m。

鈣質(zhì)夾層、泥質(zhì)夾層、物性夾層測井曲線梯度特征如圖3所示。

圖3 不同夾層測井曲線梯度特征Fig.3 Different interlayer log gradient feature

從圖3可以看出，鈣質(zhì)夾層深側(cè)向電阻率梯度大于30 Ω;泥質(zhì)夾層深、淺測向電阻率梯度大于－3 Ω小于0 Ω;而物性夾層深、淺測向電阻率梯度小于－4 Ω。

2 應(yīng)用效果

2.1 計算結(jié)果與取心結(jié)果對比

綜合利用BAYES判別模型和梯度判別的方法，對扶余油田VI區(qū)塊進行劃分。以其中一口井為例，與取心井進行對比，結(jié)果如表2所示。對于取心井共識別出10個夾層，其中八個符合，通過對巖心識別發(fā)現(xiàn)，當小層較薄且周圍巖性有一定變化時，很有可能誤認為夾層，如圖4所示。

表2 巖心識別校對夾層Table 2 Core identification proof sandwich

圖4 非夾層的綜合解釋Fig.4 Non interlayer comprehensive interpretation picture

圖5為取心井XX的夾層自動識別結(jié)果。從圖5中可以看出，深側(cè)向電阻率梯度、淺測向電阻率梯度、聲波梯度為負數(shù)時，一般為物性夾層;深側(cè)向電阻率梯度、淺測向電阻率梯度為負數(shù)，聲波梯度為正數(shù)時，一般為泥質(zhì)夾層;深側(cè)向電阻率梯度、淺測向電阻率梯度為正且聲波梯度很大正時，一般為鈣質(zhì)夾層。上述結(jié)果表明，該方法提高了對夾層的判別精度。

圖5 XX井夾層判別結(jié)果Fig.5 XX well discriminating result

2.2 計算結(jié)果與沉積環(huán)境對比

應(yīng)用分類得到的夾層，繪制整個工區(qū)夾層的平面分布圖，如圖6所示。

圖6 X層夾層平面Fig.6 X layer inter layer plan

由于工區(qū)斷層較少，且成中部高、南北低的地勢，不發(fā)育，所以，其夾層的分布受構(gòu)造影響較小，但夾層的分布受沉積相影響較大，而識別出的夾層與沉積中的河道(圖7)分布比較吻合。

圖7 X層沉積微相平面Fig.7 X layer deposition microfacies plan

3 結(jié)束語

文中所提出的夾層自動劃分方法，首先分析測井曲線主成分，得到適合判別夾層的曲線。之后，對曲線進行濾波，使之盡量不受夾層等因素干擾。再以回返程度和各類夾層原有曲線和新曲線的差值門檻為條件，得到“尖峰”和“低谷”。通過建立的夾層類型判別模型，結(jié)合梯度判別，最終實現(xiàn)夾層的自動劃分。對比分析結(jié)果驗證了該方法的準確性。

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