基于橫波測(cè)井資料的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火山巖流體性質(zhì)識(shí)別

邊會(huì)媛，潘保芝，王飛

（1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)，北京 100083；2.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130026）

0 引 言

偶極橫波測(cè)井與地層電阻率無關(guān)，對(duì)于低電阻率地層，利用偶極橫波測(cè)井可以獲取真實(shí)的地層骨架以及流體聲波速度信息，如地層運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)、彈性力學(xué)參數(shù)、頻譜信息，這些聲學(xué)信息對(duì)儲(chǔ)層含氣性都有一定的響應(yīng)［1］。Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度快，分類精度高，抗噪聲能力強(qiáng)，因此可用于判別儲(chǔ)層中流體性質(zhì)［2］。

松南氣田營(yíng)城組火山巖氣藏位于長(zhǎng)嶺斷陷中央隆起帶。該區(qū)火山巖孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，孔洞、裂縫發(fā)育。當(dāng)巖石孔隙中含氣時(shí)，地層橫波時(shí)差與縱波時(shí)差都有所變化。本文利用偶極橫波測(cè)井資料，建立了縱波等效彈性模量差比、壓縮系數(shù)、泊松比以及縱橫波速度比4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)。這些氣層指標(biāo)都存在一定的優(yōu)缺點(diǎn)，所以本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了綜合識(shí)別火山巖氣層的方法。

1 利用偶極橫波建立氣層識(shí)別指標(biāo)

1.1 縱波等效彈性模量差比氣層識(shí)別指標(biāo)

如果地層中的縱波速度為vp，地層的體積密度為ρb，那么地層的縱波等效彈性模量

巖石的縱波等效模量差比為第1個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)

式中，Epw、Ep分別為水層和目的層巖石的等效彈性模量［3］。巖石的剪切模量等于施加在巖石上的應(yīng)力與切應(yīng)變的比值，它與橫波速度的平方成正比。相對(duì)于偶極橫波測(cè)井而言，縱波速度更易從聲波測(cè)井中獲得，故這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于，在缺少橫波速度vs信息時(shí)仍然能夠應(yīng)用。

當(dāng)DR大于0時(shí)地層含氣。與含水的巖石相比，當(dāng)巖石孔隙中含氣時(shí)，氣體的密度小于水的密度，巖石的體積密度偏小，縱波在水中比氣體中傳播得快，縱波速度也偏小。所以，含氣地層的縱波等效彈性模量小于含水地層的縱波等效彈性模量。

1.2 縱橫波速度比氣層識(shí)別指標(biāo)

地層中，孔隙度和流體性質(zhì)對(duì)橫波的傳播速度有影響。與含水地層相比，含氣地層的橫波速度偏大而縱波速度偏小，所以利用縱波和橫波的速度比可以識(shí)別地層中的氣體或輕質(zhì)油［4－5］?？v橫波速度比為第2個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)

在水層上選擇背景值，當(dāng)縱橫波速度比小于背景值時(shí)，地層含氣。對(duì)于松南氣田的深部火山巖，背景值為1.68。

1.3 彈性力學(xué)參數(shù)氣層識(shí)別指標(biāo)

當(dāng)?shù)貙雍瑲鈺r(shí)，地層的彈性力學(xué)參數(shù)將發(fā)生變化，泊松比降低，壓縮系數(shù)升高。由偶極橫波測(cè)井得到的地層縱橫波速度可以計(jì)算得到壓縮系數(shù)、泊松比，分別定義壓縮系數(shù)、泊松比為第3個(gè)和第4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)［6］

圖1 利用偶極橫波數(shù)據(jù)識(shí)別氣層效果圖

式中，vp、vs分別為橫、縱波聲波速度，DTSC＝vp／vs。與水層上獲得的背景值相比，當(dāng)?shù)貙又写嬖跉鈱訒r(shí)，體積壓縮系數(shù)BBC會(huì)變大，而泊松比U偏小。因此，根據(jù)實(shí)際地區(qū)的試氣結(jié)論數(shù)據(jù)確定壓縮系數(shù)和泊松比的背景值，當(dāng)大于其背景值而泊松比小于自身背景值時(shí)，地層含氣。

利用松南氣田的試氣資料得出了利用壓縮系數(shù)和泊松比識(shí)別氣層的標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)?shù)貙拥膲嚎s系數(shù)大于背景值2.4、泊松比小于背景值0.21時(shí)地層含氣；而且壓縮系數(shù)曲線與泊松比曲線形成明顯的鏡像包絡(luò)線，這使測(cè)井解釋更加直觀。

將這4種方法應(yīng)用于松南氣田深部火山巖段，典型層的效果見圖1。從圖1中可以看出，DTSC參數(shù)能夠指示氣的存在，但是縱橫波速度比不僅對(duì)地層中的氣敏感，它還受到地層孔隙度和巖性的影響。有研究表明，DTSC會(huì)隨著孔隙度的增大而減小，不同巖性的儲(chǔ)層，其縱橫波速度比的背景值（即骨架的縱橫波速度比）也不同［7］。第6道為壓縮系數(shù)與泊松比，背景值基線對(duì)應(yīng)的壓縮系數(shù)為2.4，對(duì)應(yīng)的泊松比為0.21，二者形成了良好的鏡像包絡(luò)線，但是也受到巖性、高角度縫的影響。第7道為縱波等效彈性模量差比，它能識(shí)別氣層，但是無法更精確地區(qū)分干層與水層。

在松南氣田深部火山巖的試氣層段，利用偶極橫波數(shù)據(jù)計(jì)算得到4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)并兩兩作交會(huì)圖。從縱橫波速度比與縱波等效彈性模量差比的交會(huì)圖（見圖2）、泊松比與壓縮系數(shù)的交會(huì)圖（見圖3）可以看出，同時(shí)應(yīng)用2個(gè)指標(biāo)時(shí)，右上方區(qū)域?yàn)闅鈱訁^(qū)域。綜合上述4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)在一定程度上都能指示氣層的存在，但是單個(gè)指標(biāo)不能將氣層、差氣層、氣水同層、水層、干層都區(qū)分開來，為此引入Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法綜合識(shí)別流體。

圖2 DTSC與DR交會(huì)圖

圖3 泊松比與壓縮系數(shù)交會(huì)圖

2 Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別流體性質(zhì)

2.1 Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逐點(diǎn)流體性質(zhì)識(shí)別

1984年T.Kohonen提出的自組織特征映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)雙層的網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)與所有輸出節(jié)點(diǎn)通過權(quán)ω聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信號(hào)的非線性降維映射。映射中保持了拓樸不變性，即把拓樸意義下相似的輸入映射至相近的輸出節(jié)點(diǎn)上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時(shí)，會(huì)分成不同的區(qū)域，這些區(qū)域?qū)Σ煌哪Ｊ降捻憫?yīng)特征不同，從而形成一種拓?fù)湟饬x上的有序圖。這種有序圖也稱為特征圖，它實(shí)際上是一種非線性映射關(guān)系，它將信號(hào)空間中各模式的拓?fù)潢P(guān)系幾乎不變地反映在這張圖上，即各神經(jīng)元的輸出響應(yīng)上。由于這種映射是通過無監(jiān)督的自適應(yīng)過程完成的，所以也稱它為自組織特征圖。

在這種網(wǎng)絡(luò)中，輸出節(jié)點(diǎn)與其鄰域其他節(jié)點(diǎn)廣泛相連，并相互激勵(lì)。輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間通過強(qiáng)度ωj（n）相連接。通過某種規(guī)則，不斷地調(diào)整ωj（n），使得在穩(wěn)定時(shí)，每一鄰域的所有節(jié)點(diǎn)對(duì)某種輸入具有類似的輸出，并且這聚類的概率分布與輸入模式的概率分布相接近［8］。

將上述4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)作為輸入，流體性質(zhì)作為輸出。應(yīng)用Kohonen自組織特征映射算法進(jìn)行氣層識(shí)別的步驟［9－11］：

（1）初始化。初始化權(quán)值矢量ωj（0）時(shí)可選隨機(jī)值，一般取值?。怀跏蓟瘜W(xué)習(xí)效率η（0）以及鄰域函數(shù)Ng（n）的初始值Ng（0），一般取值大；Ng（n）表示在第n次學(xué)習(xí)過程中，鄰域中包含的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，確定總學(xué)習(xí)次數(shù)N。

（2）對(duì)樣本中的每個(gè)矢量x，即由上述4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)組成的矢量

將其送入到網(wǎng)絡(luò)的輸入層上，并且進(jìn)行歸一化處理；進(jìn)行相似匹配，對(duì)權(quán)矢量進(jìn)行歸一化處理并運(yùn)用歐氏法則選擇距離最小的神經(jīng)元作為權(quán)值矢量最匹配x的神經(jīng)元；訓(xùn)練權(quán)值矢量。

（3）更新學(xué)習(xí)速率η（n）。學(xué)習(xí)率線性減小從而產(chǎn)生滿意結(jié)果。

（4）減小鄰域函數(shù)Ng（n）。

（5）檢查結(jié)束條件。特征映射變化不再明顯時(shí)結(jié)束，否則回到步驟（2）。

首先應(yīng)用有試氣結(jié)論的層段的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算得到氣層識(shí)別指標(biāo)等效彈性模量差比、壓縮系數(shù)、泊松比以及縱橫波速度比的值，利用這些試氣層段的4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本，樣本中包含了氣層、差氣層、水層、干層等多種結(jié)論。利用Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練參數(shù)選擇初始學(xué)習(xí)速率0.9，訓(xùn)練次數(shù)為500，輸出層為10×10的平面二維陣列（見圖4）。選擇樣本個(gè)數(shù)為21個(gè)，回判符合率為100%。

這樣不僅能識(shí)別出氣層、水層、干層，而且可以區(qū)分開氣水層、差氣層以及微含氣層，干層的分布為2個(gè)區(qū)域，代表了2種不同性質(zhì)的干層，

即孔隙度很小的致密層以及正?？紫抖雀蓪?。

然后計(jì)算得到單井中各深度點(diǎn)的等效彈性模量差比、壓縮系數(shù)、泊松比以及縱橫波速度比，將其提供給自組織神經(jīng)元，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到各個(gè)深度點(diǎn)處的流體性質(zhì)識(shí)別結(jié)果。

圖4 自組織網(wǎng)絡(luò)輸出層二維陣列（10×10）的訓(xùn)練結(jié)果

2.2 流體性質(zhì)自動(dòng)識(shí)別剖面

為了使流體性質(zhì)的識(shí)別更為直觀，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的各深度點(diǎn)的流體性質(zhì)進(jìn)行合層處理。設(shè)定最小儲(chǔ)層厚度，如0.5m，在連續(xù)的0.5m深度段內(nèi)識(shí)別出來的流體性質(zhì)一致時(shí)自動(dòng)合層，得出連續(xù)的儲(chǔ)層流體性質(zhì)識(shí)別剖面。將松南氣田深部火山巖的試氣層段的氣層識(shí)別指標(biāo)數(shù)據(jù)作為Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)，從而建立了流體自動(dòng)識(shí)別方法。典型層的效果見圖5。

3 預(yù)測(cè)效果分析

在松南氣田各井中進(jìn)行流體性質(zhì)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)樣本數(shù)為12個(gè)，符合率為83.3%。以×102井的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別流體性質(zhì)效果圖為例，從解釋結(jié)論道（第7道）可以看出（見圖6），深度小于3 705m時(shí)，地層為差氣層與干層，3 705～3 810m層段中為氣水同層，超過3 810m之后地層為水層與干層，這與試氣結(jié)論（第6道）相符。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別流體性質(zhì)效果圖

圖6 ×102井神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別流體性質(zhì)效果圖

4 結(jié) 論

（1）對(duì)于復(fù)雜的火山巖氣藏，可以應(yīng)用偶極橫波數(shù)據(jù)進(jìn)行氣層識(shí)別，聲波速度不受電學(xué)性質(zhì)和放射性的影響。等效彈性模量差比、壓縮系數(shù)、泊松比以及縱橫波速度比都可以作為氣層識(shí)別指標(biāo)。

（2）等效彈性模量差比、壓縮系數(shù)、泊松比以及縱橫波速度比這4個(gè)氣層識(shí)別指標(biāo)在一定程度上都能指示氣層的存在，但是單個(gè)指標(biāo)不能將氣層、差氣層、氣水同層、水層、干層都區(qū)分開，為此引入Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法綜合識(shí)別流體性質(zhì)，再應(yīng)用合層技術(shù)，自動(dòng)得到流體解釋剖面。

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