賀 斌，馮欣欣，劉再振，趙燕紅

(1.中海油能源發(fā)展股份有限公司 工程技術(shù)分公司,天津 300000；>2.陜西天成石油科技有限公司，陜西 西安 710000；3.中國(guó)石油玉門(mén)油田分公司 勘探開(kāi)發(fā)研究院，甘肅 酒泉 735000)

1 引 言

儲(chǔ)層多相流體的準(zhǔn)確識(shí)別是低對(duì)比度油藏測(cè)井評(píng)價(jià)的難點(diǎn)。鄂爾多斯XX區(qū)塊砂礫巖油藏束縛水飽和度較高，地層水礦化度高等因素導(dǎo)致電阻率偏低，油水層差異較小，符合低對(duì)比度油藏特征。基于“四性”關(guān)系的傳統(tǒng)流體識(shí)別方法是利用流體屬性制成交會(huì)圖[1，2]，通過(guò)圖中不同流體分布差異來(lái)獲取一個(gè)大致的判別標(biāo)準(zhǔn)[3]。該方法人為因素多、精度低，尤其是應(yīng)用在研究區(qū)復(fù)雜地質(zhì)條件下，精度更低。

目前，模式識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。為了應(yīng)對(duì)油氣勘探開(kāi)發(fā)在深度與廣度上的拓展需求，有必要引入計(jì)算機(jī)智能方法綜合識(shí)別低對(duì)比度儲(chǔ)層多相流體。基于模式識(shí)別技術(shù)的各類(lèi)方法在石油工程領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，并且已經(jīng)取得一定的成效。模糊識(shí)別法通過(guò)同時(shí)納入多個(gè)屬性來(lái)描述目標(biāo)之間的差異，在判斷目標(biāo)分類(lèi)的精度以及靈活性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的交會(huì)圖法，申輝林等[4]建立了油、水層的二級(jí)模糊識(shí)別模型，在某區(qū)塊應(yīng)用符合率達(dá)84.3 %；翟應(yīng)虎等[5]構(gòu)建了松遼盆地南部深層氣、水層的模糊概率識(shí)別函數(shù)和概率密度函數(shù)，也取得了較好的效果，但是多級(jí)模糊識(shí)別技術(shù)在低對(duì)比度儲(chǔ)層流體識(shí)別中的應(yīng)用鮮有報(bào)道。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上，針對(duì)低對(duì)比度儲(chǔ)層特征，融入儲(chǔ)層品質(zhì)因子、侵入因子、視地層水電阻率、含水飽和度、可動(dòng)油飽和度5項(xiàng)參數(shù)，并結(jié)合儲(chǔ)層基本參數(shù)孔隙度、滲透率、自然伽馬，通過(guò)多參數(shù)逐級(jí)剝離的方式建立了多相流體的多級(jí)模糊識(shí)別模型。

2 多級(jí)模糊識(shí)別法

2.1 方法簡(jiǎn)介

模式識(shí)別(Pattern Recognition)是一門(mén)以應(yīng)用數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，仿照人的思維方式對(duì)客觀事物進(jìn)行識(shí)別、判斷和分類(lèi)的學(xué)科，適用于分類(lèi)識(shí)別對(duì)象本身或要求的識(shí)別結(jié)果具有模糊性的場(chǎng)合，并且在特征空間的各模式類(lèi)之間不存在著明確的邊界。

模糊識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)是確定隸屬度函數(shù)和閾值。隸屬度是對(duì)象隸屬于模糊集合的程度[6-8]，給定論域X上的一個(gè)模糊子集A，是指由該論域上的一個(gè)映射μA：X→[0,1]，x→μA(x)所表征的集合。對(duì)于任意的xX，都有一個(gè)實(shí)數(shù)μA(x)[0,1]與之對(duì)應(yīng)，則稱(chēng)μA(x)為x對(duì)集合A的隸屬度(grade of membership)，而映射μA稱(chēng)為A的隸屬函數(shù)(membership function)。

(1)

常記μA=A，使A(x)=0.5的點(diǎn)x稱(chēng)為A的過(guò)渡點(diǎn)，此點(diǎn)最具模糊性，A(x)越接近于1，則x對(duì)集合A的隸屬度越高。當(dāng)映射A(x)只取0或1時(shí)，模糊子集A就是經(jīng)典子集，而A就是它的特征函數(shù)?？梢?jiàn)經(jīng)典子集就是模糊子集的特殊情形。

當(dāng)待識(shí)別對(duì)象對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)模式的隸屬度都不高，或者多個(gè)識(shí)別對(duì)象的隸屬度都比較高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)“不能識(shí)別”或“都滿(mǎn)足”的現(xiàn)象。因此，提出閾值概念，一般閾值依據(jù)最大隸屬度原則，依靠實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和數(shù)學(xué)方法結(jié)合來(lái)選擇。

模糊識(shí)別技術(shù)用于儲(chǔ)層流體性質(zhì)判定，是將已試油的層段作為標(biāo)準(zhǔn)樣本，通過(guò)建立多個(gè)樣本空間，確定不同流體類(lèi)型儲(chǔ)層的隸屬函數(shù)和隸屬度權(quán)值，對(duì)新的樣本進(jìn)行判別。隸屬度權(quán)值的判別原則是使所有類(lèi)型的識(shí)別準(zhǔn)確率最高，但由于不同參數(shù)對(duì)不同類(lèi)別的儲(chǔ)層敏感度不同，固定不變的權(quán)值使得模糊識(shí)別的準(zhǔn)確率較低。在充分分析儲(chǔ)層特征和參數(shù)對(duì)不同流體類(lèi)型儲(chǔ)層敏感性的基礎(chǔ)上，考慮采用多級(jí)識(shí)別的方法。首先選取對(duì)滲透性敏感的參數(shù)，對(duì)干層和滲透層進(jìn)行識(shí)別，再依次識(shí)別水層、油層與油水同層。不同級(jí)別中識(shí)別參數(shù)和參數(shù)的權(quán)值不同，從而可以有效地利用敏感信息進(jìn)行流體判別?；谝陨现鸩脚袆e的思路，提出了一種多級(jí)模糊識(shí)別方法。

2.2 特征參數(shù)的選擇

用于流體識(shí)別的測(cè)井特征參數(shù)有很多，選擇恰當(dāng)?shù)奶卣鲄?shù)對(duì)模糊識(shí)別的效率和效果比較重要，已有的研究成果缺少對(duì)低對(duì)比度儲(chǔ)層模糊識(shí)別的特征參數(shù)開(kāi)展分析。研究區(qū)模糊識(shí)別特征參數(shù)的選擇原則為，既要盡可能融合多種參數(shù)，又要保證對(duì)低對(duì)比度儲(chǔ)層較為敏感。除常規(guī)的孔隙度Φ、滲透率k、自然伽馬測(cè)井GR作為識(shí)別有效儲(chǔ)層的必選項(xiàng)之外，筆者對(duì)測(cè)井曲線計(jì)算的各項(xiàng)衍生參數(shù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)反復(fù)交會(huì)、逐步剝離，發(fā)現(xiàn)儲(chǔ)層品質(zhì)因子RQI、侵入因子Q、視地層水電阻率Rwa、含水飽和度Sw、可動(dòng)油飽和度Som在利用圖版法大致區(qū)分鄂爾多斯XX區(qū)塊低對(duì)比度儲(chǔ)層流體性質(zhì)效果較好，參數(shù)對(duì)流體性質(zhì)敏感性交會(huì)圖如圖1～圖3所示。其中圖1為1)干層的識(shí)別參數(shù)，圖2為2)水層的識(shí)別參數(shù)，圖3為3)油層、油水同層的識(shí)別參數(shù)。

圖1 識(shí)別干層的特征參數(shù)選擇圖版Fig.1 Characteristic parameter selection plate for identifying dry layer

圖2 識(shí)別水層的特征參數(shù)選擇圖版Fig.2 Characteristic parameter selection plate for identifying water layer

圖3 識(shí)別油層、油水同層的特征參數(shù)選擇圖版Fig.3 Characteristic parameter selection plate for identifying oil layer and oil-water layer

其中，根據(jù)研究區(qū)的泥漿性能(鉆遇目的層時(shí)泥漿密度為2.0 g/cm3左右)，定義(M2R2-M2RX)/M2RX為侵入因子Q，該定義中 M2R2為陣列感應(yīng)測(cè)井的第二條淺探測(cè)深度曲線，M2RX為陣列感應(yīng)測(cè)井的第六條深探測(cè)深度曲線。圖1～圖3可知，儲(chǔ)層試油結(jié)論主要為干層、水層、油層和油水同層。通過(guò)多種參數(shù)交會(huì)剝離，發(fā)現(xiàn)試油結(jié)論與測(cè)井參數(shù)存在敏感關(guān)系，但是圖版法識(shí)別過(guò)程繁瑣且精度不高。某一類(lèi)型的參數(shù)交會(huì)在針對(duì)某兩種流體識(shí)別效果較好，且不能進(jìn)行多相流體一次性區(qū)分。

3 多級(jí)模糊識(shí)別系統(tǒng)的建立

如果記可能的所有識(shí)別結(jié)果的模糊集合為評(píng)價(jià)集V，V={v1,v2,…，vj}，則本文中V={干層，水層，油層，油水同層}；如果記影響評(píng)價(jià)結(jié)果的所有因素構(gòu)成的集合為U，U={u1,u2,…，um},則本文中U={Φ,K,RQI,Q,Rwa,GR,Sw,Som}，即文中用8個(gè)特征參數(shù)對(duì)4個(gè)可能的模糊結(jié)果進(jìn)行識(shí)別。

3.1 多相流體的識(shí)別系統(tǒng)

設(shè)論域上有2個(gè)模型空間：干層U、滲透層P，其中滲透層包括水層、油層與油水同層。在U中選取m個(gè)標(biāo)準(zhǔn)干層做樣本，每個(gè)樣本有n個(gè)特征參數(shù)，組成干層的特征響應(yīng)空間[9-11]：

(2)

i=1,2,…,n

對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行極差正則化，用以消除不同數(shù)量級(jí)的參數(shù)對(duì)識(shí)別的影響，并取各參數(shù)的平均值[12-15]：

(3)

各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差：

(4)

定義干層的隸屬函數(shù)為：

(5)

(6)

同理，定義滲透層的隸屬函數(shù)為：

(7)

(8)

因此，由式(5)、式(7)可計(jì)算干層和水層的綜合隸屬度。對(duì)于水層、油層和油水同層，基于同樣的方法，依次進(jìn)行判定。

3.2 參數(shù)隸屬度權(quán)值的確定

隸屬度權(quán)值的判別原則是使所有類(lèi)型的樣本識(shí)別準(zhǔn)確率最高，但由于不同參數(shù)對(duì)不同性質(zhì)的流體敏感度不同，固定不變的權(quán)值使得模糊識(shí)別的準(zhǔn)確率較低[16-20]。在充分分析儲(chǔ)層特征的基礎(chǔ)上，選取了孔隙度Φ、滲透率K、儲(chǔ)層品質(zhì)因子RQI、侵入因子Q、視地層水電阻率Rwa、自然伽馬測(cè)井值GR、含水飽和度Sw、可動(dòng)油飽和度Swm組成模糊識(shí)別的樣本空間，在進(jìn)行第M級(jí)判別時(shí)，利用某個(gè)參數(shù)單獨(dú)進(jìn)行本級(jí)判別的正確率確定該參數(shù)是否被選取，同時(shí)也確定了該參數(shù)被選取后的權(quán)值。

假設(shè)樣本空間共N個(gè)元素，利用第i個(gè)參數(shù)正確識(shí)別的層數(shù)為R，則第i個(gè)參數(shù)判定正確率為：

(9)

設(shè)T0為選取某參數(shù)作為特征參數(shù)的閾值，若wi≥T0，則該參數(shù)被選取，否則該參數(shù)被淘汰，且該參數(shù)在M級(jí)判別中權(quán)值為：

(10)

其中p為第M級(jí)中選取參數(shù)個(gè)數(shù)。結(jié)合研究區(qū)域情況，選取閾值T0=0.6作為各參數(shù)閾值；各參數(shù)選取情況如表1所示：

表1 鄂爾多斯XX區(qū)塊流體識(shí)別參數(shù)權(quán)值

4 應(yīng)用效果

通過(guò)試油結(jié)論，建立本區(qū)塊不同流體類(lèi)型儲(chǔ)層模糊識(shí)別隸屬度函數(shù)，利用多級(jí)模糊識(shí)別的方法，編制計(jì)算機(jī)程序，對(duì)已試油的33層進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)91 %，識(shí)別結(jié)果如表2所示。

表2 多級(jí)模糊識(shí)別結(jié)果

綜上所述，多級(jí)模糊識(shí)別的方法可以充分利用對(duì)不同類(lèi)型儲(chǔ)層敏感的特征參數(shù)進(jìn)行流體識(shí)別，且簡(jiǎn)單、高效，提高了區(qū)塊低對(duì)比度儲(chǔ)層油水識(shí)別的精度。

5 結(jié) 論

1)多級(jí)模糊識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性依賴(lài)于標(biāo)準(zhǔn)樣本的選擇，因此，在建立樣本空間時(shí)，需要合理地選擇對(duì)流體響應(yīng)明顯，試油結(jié)論準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)。

2)同傳統(tǒng)方法相比，多級(jí)模糊識(shí)別法不僅計(jì)算快速、穩(wěn)定性好，而且考慮了低對(duì)比度儲(chǔ)層的測(cè)井響應(yīng)特征。通過(guò)對(duì)不同流體類(lèi)型的特征參數(shù)，采用隸屬度權(quán)值的大小進(jìn)行選取或淘汰，保證了反應(yīng)流體的參數(shù)敏感性。