吳俊,瞿建華,錢海濤,龐雷

(中國石油新疆油田分公司勘探開發(fā)研究院,新疆 克拉瑪依 834000)

0 引 言

測井資料作為識(shí)別儲(chǔ)集層巖性的重要手段,在常規(guī)的砂泥巖地層中識(shí)別巖性可以取得較好的應(yīng)用效果,但是當(dāng)?shù)貙訋r性較為復(fù)雜,比如含多種巖性的砂礫巖、火山巖和碳酸鹽等儲(chǔ)集層,其巖性識(shí)別就存在多解性和不確定性,在這樣的情況下,油田常用的二元交會(huì)圖法識(shí)別巖性存在較大誤差,必須考慮更多對巖性響應(yīng)敏感的參數(shù),才能提高巖性識(shí)別精度,為后續(xù)儲(chǔ)集層精細(xì)評價(jià)工作提供可靠的巖性數(shù)據(jù)。

瑪湖凹陷三疊系百口泉組為扇三角洲砂礫巖沉積,地層巖性復(fù)雜,礫巖、含礫砂巖、粗砂巖、中砂巖、細(xì)砂巖、粉砂巖和泥巖皆有發(fā)育,垂向儲(chǔ)集層巖性變化快,儲(chǔ)集層巖性識(shí)別存在較大困難[1-3]。唐勇等[4]認(rèn)為瑪湖凹陷百口泉組發(fā)育重力流和牽引流雙重流體機(jī)制形成的巖相類型;于興河等[5]按成因類型將砂礫巖巖相劃分為9種類型,證實(shí)不同巖相對儲(chǔ)集層物性的影響;瞿建華、吳濤等[6-7]明確了瑪西斜坡百口泉組儲(chǔ)層優(yōu)勢巖性為細(xì)礫巖、粗砂巖和部分小中礫巖,但對優(yōu)勢巖性的識(shí)別沒有相應(yīng)研究。前人針對不同區(qū)塊砂礫巖儲(chǔ)層采用重構(gòu)曲線法、模式識(shí)別、重成分分析法、決策構(gòu)法常規(guī)與特殊測井結(jié)合等識(shí)別巖性[8-13],利用Fisher判別分析法識(shí)別礫巖儲(chǔ)層巖性尚不多見。本文從取心資料出發(fā),結(jié)合錄井、測井和分析化驗(yàn)資料,選用自然伽馬相對值、聲波時(shí)差、補(bǔ)償密度、補(bǔ)償中子、深電阻率和淺電阻率6條測井曲線,運(yùn)用Fisher判別分析,綜合6條測井曲線的信息,以期能提高砂礫巖儲(chǔ)集層巖性識(shí)別的精度,為后續(xù)的儲(chǔ)集層評價(jià)和目標(biāo)優(yōu)選提供可靠的指導(dǎo)。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

瑪北斜坡(以下簡稱研究區(qū))位于準(zhǔn)噶爾盆地中央坳陷瑪湖凹陷的北部,北部緊鄰烏夏斷裂帶,東側(cè)為夏鹽凸起。三疊系百口泉組巖性以灰色、褐色砂礫巖、含礫砂巖、泥質(zhì)粉砂巖為主,夾灰褐色、褐色泥巖及粉砂質(zhì)泥巖。根據(jù)研究區(qū)儲(chǔ)層研究和油藏分析的需要,以巖心分析資料為依據(jù),根據(jù)沉積環(huán)境、巖石粒度和儲(chǔ)層物性等因素,將百口泉組巖性細(xì)分為7種類型,除泥巖非儲(chǔ)層外,百口泉組儲(chǔ)層巖性有灰色細(xì)礫巖、灰色中礫巖、灰色含礫中粗砂巖、褐色礫巖、鈣質(zhì)膠結(jié)礫巖和粉細(xì)砂巖,其中灰色細(xì)礫巖和含礫中粗砂巖為研究區(qū)優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層主要巖性類型。

根據(jù)研究區(qū)多口井物性資料統(tǒng)計(jì)分析和儲(chǔ)層方面的研究,儲(chǔ)層整體物性較差,屬于低孔隙度低滲透率儲(chǔ)層,其中物性最好的儲(chǔ)層巖性為灰色細(xì)礫巖和含礫中粗砂巖,試油獲工業(yè)油流的井段巖性也主要為這2種巖性,灰色中礫巖物性相對較差,褐色砂礫巖泥質(zhì)含量較高,鈣質(zhì)砂礫巖比較致密,粉細(xì)砂巖粒度較細(xì),這3類巖性的物性均較差,儲(chǔ)層發(fā)育較差(見表1)。

表1 研究區(qū)百口泉組巖性與物性關(guān)系統(tǒng)計(jì)

*非法定計(jì)量單位,1 mD=9.87×10-4μm2,下同

2 巖性分類與測井響應(yīng)特征分析

研究將礫石含量大于30%的巖石定名為礫巖,含礫5%～30%為含礫砂巖。根據(jù)巖石顏色、粒度、膠結(jié)類型和物性等將研究區(qū)巖石巖性劃分為灰色細(xì)礫巖、灰色中礫巖、褐色礫巖(泥質(zhì)含量高,致密非儲(chǔ)層)、鈣質(zhì)膠結(jié)礫巖(致密非儲(chǔ)層)、含礫中粗砂巖類(包括含礫粗砂巖、含礫中砂巖、粗砂巖和中砂巖)、粉細(xì)砂巖類(包括含礫細(xì)砂巖、細(xì)砂巖、粉砂巖、泥質(zhì)砂巖、泥質(zhì)粉砂巖)和泥巖類(包括含礫泥巖、粉砂質(zhì)泥巖和泥巖)7類。7類巖性各測井響應(yīng)見表2和圖1。其中灰色細(xì)礫巖和中礫巖的測井響應(yīng)特征表現(xiàn)為中高伽馬、中低密度、低中子、中等聲波時(shí)差和中高電阻率,伽馬值的高低取決于泥質(zhì)含量的高低;褐色礫巖的測井響應(yīng)特征表現(xiàn)為中高伽馬、高密度、低中子、中低聲波時(shí)差和低電阻率;鈣質(zhì)膠結(jié)砂礫巖的測井響應(yīng)特征表現(xiàn)為中高伽馬、中高密度、低中子、低聲波時(shí)差和高電阻率;含礫中粗砂巖的測井響應(yīng)特征表現(xiàn)為低伽馬、中低密度、低中子、中等聲波時(shí)差和中等電阻率;粉細(xì)砂巖和泥巖具有相似的測井響應(yīng)特征,表現(xiàn)為中高伽馬、中高中子、高聲波時(shí)差和低電阻率。從各巖性測井交會(huì)圖1可以看出,巖性識(shí)別效果最好的是深電阻率—密度交會(huì)圖,符合率僅為74.7%,可見交會(huì)圖法識(shí)別巖性誤差較大,不能滿足油藏精細(xì)評價(jià)的要求。

表2 研究區(qū)不同巖性測井響應(yīng)特征

*非法定計(jì)量單位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同

圖1 研究區(qū)不同巖性測井曲線交會(huì)圖

3 砂礫巖儲(chǔ)集層巖性識(shí)別中的應(yīng)用

3.1 Fisher判別分析的基本原理

Fisher判別分析方法的基本思想是投影,即將高維數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到低維空間上,將多維問題轉(zhuǎn)化為一維問題,最終用線性判別函數(shù)解決多個(gè)總體判別問題。根據(jù)組間距離最大、組內(nèi)距離最小的原則確定判別函數(shù),進(jìn)而根據(jù)建立的判別函數(shù)判定未知樣品的類別歸屬[14-16]。

3.2 判別模型的建立

根據(jù)研究區(qū)14口井取心資料,利用502個(gè)巖性樣本,選取自然伽馬相對值(ΔGR)、聲波時(shí)差(AC)、密度(DEN)、補(bǔ)償中子(CNL)和深淺電阻率(Rt、RI)6條測井曲線,利用判別分析法,得到典則判別函數(shù)的特征值和方差貢獻(xiàn)率見表3,其中第1典則函數(shù)和第2典則函數(shù)貢獻(xiàn)率分別為60.8%和30.1%,累計(jì)達(dá)到90.7%,包含了絕大部分變量的信息。因此,選擇第1典則函數(shù)和第2典則函數(shù)作為巖性判別的特征變量。通過求解得到第1典則函數(shù)和第2典則函數(shù)

F1=0.112ΔGR+0.011AC-0.501DEN+

0.757CNL-0.450Rt+0.139RI

(1)

F2=0.068ΔGR-0.020AC-0.458DEN+

0.146CNL+0.389Rt+0.527RI

(2)

根據(jù)建立的第1典則函數(shù),補(bǔ)償密度、補(bǔ)償中子和深電阻率系數(shù)絕對值較大,說明判別函數(shù)對這3條曲線最為敏感,由此可知,它們是反映儲(chǔ)集層巖性最為敏感的3條曲線。

表3 典則函數(shù)特征值與方差貢獻(xiàn)率分布

圖2為7類巖性第1典則函數(shù)和第2典則函數(shù)交會(huì)圖,可以看出利用第1典則函數(shù)和第2典則函數(shù)交會(huì)圖能很好區(qū)分7種巖性。

圖2 第1和第2典則判別函數(shù)交會(huì)圖

3.3 模型的檢驗(yàn)與應(yīng)用

利用回代估計(jì)法,對研究區(qū)502個(gè)巖性樣本進(jìn)行檢驗(yàn),樣本預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對比顯示,判別分析預(yù)測巖性符合率高達(dá)92.2%,說明利用Fisher判別分析建立的巖性判別模型可靠,可以運(yùn)用于該區(qū)復(fù)雜砂礫巖儲(chǔ)集層巖性預(yù)測。

圖3 研究區(qū)AA54井百口泉組判別分析巖性與巖心巖性對比剖面

圖4 研究區(qū)AA37井百口泉組判別分析識(shí)別巖性

根據(jù)建立的巖性判別模型,在研究區(qū)進(jìn)行應(yīng)用,取得了良好的應(yīng)用效果。圖3為研究區(qū)AA54井的取心巖性與判別分析巖性對比圖。其中第3道為判別分析識(shí)別的巖性,第4道為取心巖性,第7道為典則判別函數(shù)曲線道,可以看出,判別分析識(shí)別的巖性與取心巖性符合較好,其中3 026～3 050 m井段第1典則判別函數(shù)F1值主要分布在-0.42～1.84,第2典則判別函數(shù)F2值為0.51～3.78,主要巖性為灰色中礫巖和細(xì)礫巖,儲(chǔ)層發(fā)育較好,試油獲得日產(chǎn)油7.52 t,日產(chǎn)氣3 230 m3。圖4為研究區(qū)AA37井的判別分析識(shí)別巖性成果圖。其中第6道為典則判別函數(shù)道,井段3 249～3 260 m第1典則判別函數(shù)F1值主要分布在0.78～3.37,第2典則判別函數(shù)F2值為-1.36～1.92,主要巖性為灰色細(xì)礫巖,儲(chǔ)層厚度較大,試油獲得日產(chǎn)油8.66 t的工業(yè)油流。

4 結(jié) 論

(1) 研究區(qū)優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層巖性為灰色細(xì)礫巖和含礫中粗砂巖,交會(huì)圖法識(shí)別巖性最好的是電阻率與密度交會(huì)圖,符合率僅為74.7%,說明交會(huì)圖法對該區(qū)復(fù)雜巖性識(shí)別準(zhǔn)確度不高,適用性有限。

(2) 根據(jù)交會(huì)圖分析和Fisher判別分析理論,選取自然伽馬相對值、聲波時(shí)差、補(bǔ)償密度、補(bǔ)償中子和深淺電阻率6條測井曲線,建立了研究區(qū)7類巖性判別模型,從典則判別函數(shù)系數(shù)絕對值大小可以看出,補(bǔ)償密度、補(bǔ)償中子和深電阻率是對儲(chǔ)集層巖性反映最為敏感的3條曲線。

(3) 模型檢驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,利用所建立的判別分析模型對砂礫巖儲(chǔ)集層巖性判別的準(zhǔn)確度較高,達(dá)到92.2%,較交會(huì)圖法符合率提高了17.5%,表明建立的判別模型穩(wěn)定、可靠,同時(shí)也證實(shí)Fisher判別分析在復(fù)雜砂礫巖巖性識(shí)別具有良好的適用性。通過推廣應(yīng)用,在研究區(qū)巖性識(shí)別中取得了良好的效果。