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        基于Fisher和概率法的儲層流動單元指數(shù)分類判別方法

        2021-09-21 02:52:12趙澄圣
        復(fù)雜油氣藏 2021年2期
        關(guān)鍵詞:分類

        代 玲,趙澄圣

        (中海石油(中國)有限公司深圳分公司惠州油田,廣東深圳 518000)

        儲層分類技術(shù)是提高儲層參數(shù)精細(xì)建模的關(guān)鍵。對于中高孔滲儲層來說,以理想化的孔隙和喉道模型為基礎(chǔ),直接通過巖心刻度方法便可建立儲層參數(shù)模型,精度較為可靠。但對于低孔低滲儲層,地層孔隙和喉道不再是理想中的近似圓柱體,而是變得更為復(fù)雜,若仍按中高孔滲儲層的思路建立孔滲參數(shù)模型,會存在較大的誤差,最終影響流體識別符合率。因此,提高此類儲層參數(shù)計算精度的首要條件是建立儲層分類方法。

        目前,儲層分類技術(shù)的研究眾多,當(dāng)僅有常規(guī)物性分析和粒度分析實驗資料時,多采用綜合物性指數(shù)法、流體單元指數(shù)法以及多參數(shù)法進(jìn)行儲層分類[1-7],當(dāng)具備掃描電鏡分析、鑄體薄片鑒定及壓汞測試實驗資料時,采用成巖相、啟動壓力梯度法以及孔喉中值半徑法等進(jìn)行儲層分類[8-11],其效果優(yōu)于前者。在無特殊要求時,大多數(shù)地區(qū)僅錄取測井資料和常規(guī)物性分析資料,此時最佳的儲層分類方法為流體單元指數(shù)法,通過優(yōu)化模型提高飽和度計算精度和流體解釋符合率[4-6]。

        1 研究地區(qū)儲層特征

        Z油位于GY凹陷北部斜坡帶中部,是由多條北東(或近東西)走向的北傾反向正斷層切割而形成的斷塊群。沉積微相主要表現(xiàn)為濱淺湖砂壩、砂灘及陸源水系所控制的水下分支河道,砂體縱向上疊置式展布,以砂巖儲層為主。孔隙度分布為7.1%~18.2%,平均15%;滲透率分布為(1~127.4)×10-3μm2,平均23.8×10-3μm2,為中低孔、低滲型儲層。

        在Z油田阜寧組孔隙度和滲透率交會圖(見圖1)中,當(dāng)孔隙度小于15%時,隨著孔隙度降低,滲透率呈發(fā)散狀態(tài),采用單一的孔滲關(guān)系難以描述低孔低滲儲層的復(fù)雜性,必須對儲層進(jìn)行分類來提高儲層參數(shù)計算的精度,本文選用流動單元指數(shù)來進(jìn)行儲層分類優(yōu)化模型。

        圖1 Z油田阜寧組孔隙度和滲透率交會圖

        2 流動單元指數(shù)引入

        根據(jù)Kozeny-Carman方程,考慮迂曲度效應(yīng),滲透率和孔隙度可以表示為:

        式中,K為空氣滲透率,10-3μm2;Φe為有效孔隙度,小數(shù);Sgv為單位顆粒體積的表面積,cm2;τ為孔隙介質(zhì)的迂回度,無量綱;Fsτ2為Kozeny常數(shù),在5~100范圍取值。

        將式(1)兩邊除以φe,并取平方根,得:

        引入儲層質(zhì)量指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)化孔隙度指標(biāo)表征流動單元的特征參數(shù)。

        令儲層質(zhì)量指標(biāo)

        標(biāo)準(zhǔn)化孔隙度指標(biāo)

        則流動單元指數(shù)

        不同的流動單元在頻率分布圖上表現(xiàn)出不同斜率的直線段。Z油田阜寧組流動單元指數(shù)的頻率直方圖明顯呈現(xiàn)三段(見圖2),劃分為FZI≥1.9,1≤FZI<1.9,F(xiàn)ZI<1。在流動單元指數(shù)分類的基礎(chǔ)上建立孔隙度與滲透率關(guān)系(見圖3),落在同一直線上的樣品具有相似的孔喉特征,此分類較為有效地描述了中低滲儲層的復(fù)雜特征。

        圖2 Z油田阜寧組流動單元指數(shù)的頻率直方圖

        圖3 流動單元指數(shù)分類后孔隙度與滲透率關(guān)系

        3 流動單元指數(shù)分類識別方法

        流動單元指數(shù)的分類識別可以從兩方面來進(jìn)行研究,一是直接法,通過流動單元指數(shù)與敏感測井響應(yīng)建立相關(guān)性,建立流動單元指數(shù)的多元回歸公式;二是間接法,通過對流動單元指數(shù)分類進(jìn)行量化,將FZI<1量化為FZII=1,1≤FZI<1.9量化為FZII=2,F(xiàn)ZI≥1.9量化為FZII=3,其中FZI≥1.9時孔滲條件最好,利用數(shù)學(xué)方法通過敏感測井曲線去識別這三類。

        研究對比表明,直接法計算的流動單元指數(shù)精度較差,不能應(yīng)用于實際地層評價,因此選用間接法,引入Fisher算法判別和概率判別建立儲層流動單元指數(shù)分類。

        3.1 Fisher判別

        應(yīng)用統(tǒng)計方法解決模式識別時存在維數(shù)問題。在低維空間解析或計算行得通的方法在高維空間往往行不通。因此,降低維數(shù)有時就成為處理實際問題的關(guān)鍵。

        具體做法如下:利用SPSS軟件,以流動單元指數(shù)分類為因變量,以敏感參數(shù)聲波時差、自然伽馬、八側(cè)向電阻率、深電阻率及中感應(yīng)電阻率為自變量,建立Fisher判別函數(shù)。通過分析FZI<1、1≤FZI<1.9和FZI≥1.9三類數(shù)據(jù),其中FZI<1(FZII=1)和1≤FZI<1.9(FZII=2)數(shù)據(jù)測井響應(yīng)特征較為接近,因此先把FZI<1(FZII=1)和1≤FZI<1.9(FZII=2)作為一個整體,與FZI≥1.9(FZII=3)進(jìn)行區(qū)分,最后再區(qū)分FZI<1(FZII=1)和1≤FZI<1.9(FZII=2)這兩類。

        在對全井段進(jìn)行判別時,第一次同時輸入兩個判別函數(shù)進(jìn)行計算,如計算的Y1最大,則計算深度點的FZII=1&2。表1是FZII=1&2與FZII=3兩類的判別函數(shù)。應(yīng)用建立的判別函數(shù)對建模數(shù)據(jù)進(jìn)行回判,從表2可以看出,F(xiàn)ZII=1&2的回判率為77.9%,F(xiàn)ZII=3的回判率為83.9%。同理,F(xiàn)ZII=1&2的判別函數(shù)見表3,如計算的X1最大,則計算深度點的類型判別為FZII=1,從表4回判結(jié)果看,F(xiàn)ZII=1的回判率為77.5%,F(xiàn)ZII=2的回判率為60.7%,F(xiàn)ZII=2的回判率較低,因此Fisher判別法對于這三類的判別精度明顯不足。

        表1 FZII=1&2與FZII=3兩類判別函數(shù)

        表2 FZII=1&2與FZII=3時Fisher判別回判結(jié)果

        表3 FZII=1和FZII=2時兩類判別函數(shù)

        表4 FZII=1和FZII=2時Fisher判別回判結(jié)果

        3.2 概率判別

        判斷流程:

        (1)首先對測井曲線進(jìn)行歸一化處理(0~1之間),降低不同井不同儀器等因素帶來的誤差。

        (2)通過不同流動單元指數(shù)分別建立各種曲線概率密度模板。

        (3)將待測點的測井?dāng)?shù)據(jù)分別與不同模板進(jìn)行比較,讀出屬于不同流動單元指數(shù)時的該測井曲線概率。

        (4)同一流動單元指數(shù)各測井曲線的概率相乘,得出符合該流動單元指數(shù)總的概率。

        (5)比較不同概率大小,將最大值對應(yīng)的流動單元指數(shù)作為判定結(jié)果。

        具體步驟如圖4所示。

        圖4 測井解釋的“相類”模型建立及概率判斷流程

        圖5是按照流動單元指數(shù)量化后FZII=1、FZII=2和FZII=3三種類別所對應(yīng)測井曲線歸一化概率分布統(tǒng)計,可以看出每類對應(yīng)測井曲線歸一化概率峰值的分布規(guī)律。利用Matlab軟件編寫相應(yīng)的程序,可得到研究區(qū)每口井縱向上連續(xù)測井曲線所對應(yīng)的FZII類別的判別結(jié)果。表5是三類判別的回判結(jié)果,可以看出FZII=1的回判率為75%,F(xiàn)ZII=2的回判率為57.1%,F(xiàn)ZII=3的回判率為90.3%。其中,F(xiàn)ZII=2的回判率較低,影響了整體判別的精度,需要對方法進(jìn)行再改進(jìn)。

        表5 FZII=1&2與FZII=3時概率判別回判結(jié)果

        圖5 每類對應(yīng)測井曲線歸一化概率分布統(tǒng)計

        具體改進(jìn)方法同樣是先把FZI<1(FZII=1)和1≤FZI<1.9(FZII=2)這兩類作為一個整體,與FZI≥1.9(FZII=3)進(jìn)行區(qū)分,最后再區(qū)分FZI<1(FZII=1)和1≤FZI<1.9(FZII=2)。表6和表7分別是三類概率判別的回判結(jié)果,從表6可以看出FZII=1&2的回判率為83.8%,F(xiàn)ZII=3的回判率為83.9%。從表7的回判結(jié)果看,F(xiàn)ZII=1的回判率為80%,F(xiàn)ZII=2的回判率為82.1%。

        表6 FZII=1&2與FZII=3時概率判別回判結(jié)果

        表7 FZII=1和FZII=2時概率判別回判結(jié)果

        相對于Fisher判別法,概率判別法在三種類別判斷的精度上均優(yōu)于前者,因此,采用概率判別法識別流動單元指數(shù)分類精度更高。

        4 應(yīng)用

        對未參與建模的A井巖心段進(jìn)行了Fisher判別法和概率判別法的儲層流動單元指數(shù)預(yù)測(見表8)。其中,第4列為利用巖心數(shù)據(jù)得到的儲層流動單元指數(shù)量化值,第5列為儲層流動單元指數(shù)分類判別結(jié)果,第6列和第8列分別是Fisher判別法和概率判別法預(yù)測的儲層流動單元指數(shù)分類結(jié)果,第7列和第9列分別是兩種方法與巖心判別結(jié)果的符合情況對比。從表8可以看出,A井一共25個巖心點,F(xiàn)isher判別法預(yù)測的儲層流動單元指數(shù)分類結(jié)果符合18個,符合率為72%,概率判別法預(yù)測的儲層流動單元指數(shù)分類結(jié)果符合21個,符合率為84%。

        表8 A井25組測試樣本識別結(jié)果

        5 結(jié)論

        (1)當(dāng)儲層孔喉特征較為復(fù)雜時,可通過流動單元指數(shù)劃分儲層類型,精細(xì)分類描述儲層特征。

        (2)通過流動單元指數(shù)劃分建立了Z油田阜寧組砂巖儲層分類劃分標(biāo)準(zhǔn),所定標(biāo)準(zhǔn)具有一定的合理性,在該區(qū)塊滲透率模型表征中效果明顯。

        (3)實際應(yīng)用表明,相比Fisher判別法,概率判別法在預(yù)測儲層流動單元指數(shù)分類判別中精度更高,可滿足實際生產(chǎn)需求。

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