裂縫性碳酸鹽巖油藏裂縫網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法研究
——以勝利油區(qū)F潛山油藏應(yīng)用為例

（中國石化勝利油田地質(zhì)科學(xué)研究院）

裂縫性碳酸鹽巖油藏裂縫網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法研究
——以勝利油區(qū)F潛山油藏應(yīng)用為例

張麗艷，烏洪翠，王敏，王偉，張孝珍

（中國石化勝利油田地質(zhì)科學(xué)研究院）

提出了針對(duì)碳酸鹽巖裂縫型儲(chǔ)層的裂縫識(shí)別和類型判別方法：在對(duì)常規(guī)測井曲線進(jìn)行小波多尺度分析的基礎(chǔ)上，通過求取剩余曲線變化率，以消除巖性對(duì)測井曲線的影響，突出裂縫信號(hào)，提高常規(guī)測井對(duì)裂縫的分辨率；以巖心描述和成像測井所識(shí)別的裂縫類型為樣本，以多測井參數(shù)為變量，運(yùn)用主成分分析和Fisher判別等方法，建立裂縫類型的判別模型。此方法應(yīng)用于勝利油區(qū)F潛山碳酸鹽巖儲(chǔ)層的裂縫類型判別，效果較好。

碳酸鹽巖油氣藏；裂縫性油氣藏；裂縫網(wǎng)絡(luò)；裂縫識(shí)別；測井解釋

在裂縫性碳酸鹽巖地層中，不同產(chǎn)狀、不同寬度和不同充填程度的裂縫在空間上可構(gòu)成裂縫網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。裂縫類型的識(shí)別對(duì)裂縫總體評(píng)價(jià)和數(shù)值模擬研究非常重要，而僅僅劃分出裂縫發(fā)育段已不能滿足建立裂縫網(wǎng)絡(luò)模型的要求。目前在識(shí)別裂縫類型的方法中，巖心觀察是最直接的手段，它可直觀地判斷裂縫類型和裂縫形態(tài)，但在裂縫發(fā)育段，往往由于取心收獲率很低，所觀察到的只有中、小裂縫，另外取心成本也很高。成像測井為準(zhǔn)確識(shí)別和評(píng)價(jià)裂縫提供了直觀的井周圖像資料，相對(duì)常規(guī)測井而言，它的垂向分辨率高，可以識(shí)別大、中裂縫，并能給出裂縫的方位、傾角、充填狀態(tài)等信息，故在識(shí)別裂縫類型方面具有很大的優(yōu)勢，但是由于成本過高，不能每口井都進(jìn)行成像測井。相對(duì)而言，常規(guī)測井（自然伽馬、井徑、側(cè)向電阻率、聲波時(shí)差、密度和補(bǔ)償中子等）基本是每口井都必做的，它們成本低，信息量大，且不同測井方法可從不同的角度反映裂縫信息，因而具有成像測井所不可替代的作用。

現(xiàn)有的利用常規(guī)測井定量識(shí)別裂縫的方法主要有以下兩類：

（1）根據(jù)常規(guī)測井資料對(duì)裂縫的不同反映特征建立的交會(huì)圖法［1］、裂縫指數(shù)曲線法、綜合裂縫概率法［2］等；

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析［3-5］以及分形幾何中的變尺度分形技術(shù)［6］等非線性數(shù)學(xué)方法。

由于裂縫發(fā)育程度以及測井曲線響應(yīng)特征的地區(qū)性和獨(dú)特性，使得這些方法的應(yīng)用效果不盡相同，并且其局限性還在于僅僅識(shí)別出裂縫發(fā)育帶而沒有進(jìn)一步判別出裂縫的產(chǎn)狀，因而也不能滿足建立三維裂縫網(wǎng)絡(luò)地質(zhì)模型和數(shù)值模擬的要求。

本文以渤海灣盆地勝利油區(qū)F潛山為例，基于“提取差異、放大差異”的思想，首先利用小波多尺度分析方法對(duì)微球形聚焦電阻率、深淺側(cè)向電阻率、聲波時(shí)差等多條常規(guī)測井曲線進(jìn)行處理后，計(jì)算剩余曲線變化率，劃分出裂縫發(fā)育段，然后用巖心和成像測井綜合標(biāo)定常規(guī)測井曲線，識(shí)別出裂縫類型，并綜合應(yīng)用主成分分析和Fisher判別，建立多測井參數(shù)裂縫類型識(shí)別模型來識(shí)別裂縫網(wǎng)絡(luò)。本文所用的方法利用了多種信息，減少了依靠單條常規(guī)測井曲線識(shí)別裂縫的多解性，為裂縫識(shí)別提供了一種新的分析方法。

1 基于小波多尺度分析的剩余曲線變化率方法

小波分析方法是一種窗口大小（即窗口面積）固定，形狀、時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法［1］。依據(jù)小波分析理論，對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波與小波包分解［7］，把信號(hào)分解為各個(gè)頻段的信號(hào)，再根據(jù)抽取的目的選取包含所需信息的頻段序列，可進(jìn)行深層次的信息處理以達(dá)到分析目的。進(jìn)行小波分解時(shí)，可供選擇的小波很多。對(duì)不同小波在測井曲線上的應(yīng)用所作的對(duì)比研究表明，Dmey小波更加適用于測井曲線［1］。

在碳酸鹽巖地層中，測井曲線的起伏在很大程度上會(huì)隨巖性變化而變化，巖性的變化是識(shí)別裂縫性儲(chǔ)層的干擾因素。由于巖性的變化具有一定的厚度和穩(wěn)定性，而裂縫的分布具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，因此，將巖性因素濾掉，裂縫的影響將能得到突出。以微球聚焦電阻率測井（MSFL）曲線為例，采用Dmey小波，按不同尺度（尺度2，4，8，16，32，64，128，256）進(jìn)行分解，利用門限、閾值等形式對(duì)分解所得到的小波系數(shù)進(jìn)行處理，則可達(dá)到對(duì)信號(hào)消噪的目的。對(duì)包含裂縫信息的常規(guī)測井曲線進(jìn)行多尺度分解后，對(duì)不同尺度層次下的曲線的高頻部分進(jìn)行強(qiáng)制消噪處理，而后再將低頻部分進(jìn)行重構(gòu)，利用原始曲線減去重構(gòu)曲線，將得到反映微觀因素的剩余曲線。對(duì)剩余曲線求取變化率，進(jìn)一步放大裂縫特征的變化，從而可達(dá)到識(shí)別裂縫發(fā)育層段的目的。這種方法相對(duì)簡單，且消噪后的信號(hào)比較平滑。

對(duì)勝利油區(qū)F潛山CG××井按上述方法進(jìn)行處理，剔除由泥質(zhì)引起的變化，得到一條剩余曲線變化率曲線（圖1）。從圖1可以看出，剩余曲線變化率值越大，裂縫越發(fā)育，它與巖心描述的裂縫發(fā)育段對(duì)應(yīng)性也較好。

圖1 勝利油區(qū)F潛山CG××井剩余曲線法（裂縫信息）處理成果

2 多參數(shù)綜合識(shí)別裂縫網(wǎng)絡(luò)方法

主要內(nèi)容包括：選擇巖心收獲率較高、且有成像測井資料的典型層段，利用巖心描述裂縫類型，并對(duì)微電阻率掃描成像測井（FMI）進(jìn)行刻度，建立不同狀態(tài)裂縫在FMI圖像上的顯示模式；以巖心與刻度后的成像資料綜合標(biāo)定常規(guī)測井資料，并分析不同類型裂縫的測井響應(yīng)特征；以巖心描述、成像測井識(shí)別的裂縫類型（高角度縫、低角度縫、網(wǎng)狀縫和充填縫）為樣本，以多測井參數(shù)為變量，將方差分析、主成分分析、Fisher逐步判別分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法有機(jī)地結(jié)合起來，建立判別模型，并對(duì)裂縫發(fā)育層段進(jìn)行裂縫類型的判別?；痉椒ㄈ缦?。

（1）選取標(biāo)準(zhǔn)樣本層和測井特征曲線

綜合F潛山6口井的巖心、成像資料，確定標(biāo)準(zhǔn)樣本層47個(gè)，它們分別是高角度縫20個(gè)、網(wǎng)狀縫9個(gè)、低角度縫8個(gè)和充填縫10個(gè)。根據(jù)不同測井曲線對(duì)裂縫的響應(yīng)，選取了聲波時(shí)差（AC）、密度（DEN）、補(bǔ)償中子（CNL）、深側(cè)向電阻率（LLD）、淺側(cè)向電阻率（LLS）、電阻率幅度差（Fr）等6項(xiàng)參數(shù)（表1）。

（2）測井?dāng)?shù)據(jù)歸一化，統(tǒng)一量綱

（3）主成分分析，提取最能反應(yīng)裂縫網(wǎng)絡(luò)特征的主成分

具有m個(gè)測井特征參數(shù)的各樣本層的第j個(gè)主成分Pj為［8］：

式中：X=(x1，x2，…，xm)T；

j=1，2，…，n；n≤m

由主成分分析提取了4個(gè)主成分變量，其累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到93.7%。根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已超過85%的通常標(biāo)準(zhǔn)，故可以用這4個(gè)主成分作為研究的新變量。

式中:AC、CNL、DEN、LLD、LLS和Fr為本次研究所采用的6項(xiàng)測井參數(shù)（表1）。

（4）Fisher判別分析

Fisher判別是依據(jù)方差分析原理建立起來的一種判別分析方法［9］，其基本思路是投影，將原來在m維空間的自變量組合投影到維數(shù)較低的n維空間去，然后在較低的n維空間再進(jìn)行分類，投影的原則是使每一類的類內(nèi)離差盡可能的小，類間離差盡可能的大。以兩個(gè)總體變量的Fisher判別分析為例，A類和B類在原坐標(biāo)方向上，A類和B類都有很大程度的重疊。設(shè)法找到一個(gè)新的Y軸，使得散點(diǎn)投影在Y軸上時(shí)，A類和B類重疊程度小。

計(jì)算典則函數(shù)，提取與各類有最大可能多重相關(guān)的變量的一個(gè)線性組合。

表1 勝利油區(qū)F潛山標(biāo)準(zhǔn)樣本層測井特征值

式中：F為典則判別函數(shù)；P為參與判別的變量；a為判別系數(shù)。

不同變量的判別能力不同，投影方向不同，其多重相關(guān)的變量線性組合也有多組，最多有m－1組，即m－1個(gè)典則判別函數(shù)，一般前2~3個(gè)典則函數(shù)包含了所有變量的大部分信息，其它典則函數(shù)所包含的信息很少，每個(gè)典則函數(shù)代表各類別在該維空間上的區(qū)分信息，用于計(jì)算投影后的新坐標(biāo)值，然后計(jì)算出各類別在低維空間中的中心坐標(biāo)。

利用新變量得到第一典則函數(shù)F1與第二典則函數(shù)F2，其貢獻(xiàn)率分別為83.6%與10.8%，累計(jì)達(dá)到94.4%，基本包含了大部分變量的信息，選擇第一典則函數(shù)和第二典則函數(shù)作為投影方向（圖2），從圖中看出，各類樣品有明顯的分布規(guī)律。根據(jù)各樣品點(diǎn)距離各類別重心的遠(yuǎn)近構(gòu)造出每個(gè)類別的判別函數(shù)。判別原則是哪個(gè)值最大，該點(diǎn)就屬于相應(yīng)的那一類。

式中：Y為類判別函數(shù)；b為判別系數(shù)；x為主成分分析后產(chǎn)生的新變量。

將新變量代入式(4)，即可求出各類別的判別函數(shù)值，最大函數(shù)值所對(duì)應(yīng)的類別即為該儲(chǔ)層段所屬類別。

圖2 F潛山裂縫類型判別結(jié)果圖

3 應(yīng)用效果

圖3 F潛山CG201井裂縫網(wǎng)絡(luò)識(shí)別成果圖

勝利油區(qū)F潛山下古生界油藏為復(fù)雜的裂縫性碳酸鹽巖油藏，儲(chǔ)集空間以裂縫為主。通過對(duì)大量巖心的觀察描述，獲得了裂縫傾角、裂縫寬度、充填物、溶蝕程度等裂縫網(wǎng)絡(luò)的地質(zhì)特征信息，F(xiàn)潛山的裂縫有開啟縫和充填縫，開啟縫發(fā)育高角度、低角度和網(wǎng)狀縫，以高角度裂縫為主，傾角70°以上的裂縫占70%。選擇巖心收獲率較高并有成像測井資料的典型層段，將巖心描述的裂縫特征與對(duì)應(yīng)井段的微電阻率掃描成像測井進(jìn)行對(duì)比，建立不同狀態(tài)的裂縫在FMI圖像上的顯示模式［10］。再利用巖心與刻度后的成像資料綜合標(biāo)定常規(guī)測井資料，分析不同類型裂縫的測井響應(yīng)特征。依據(jù)前述方法，利用F潛山47個(gè)樣本層（表1）建立了如下判別方程：

圖3是利用以上方法解釋CG201井裂縫網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的成果圖。從圖中可以看出，井段3273.0~3276.0m，解釋的裂縫類型為低角度縫，對(duì)應(yīng)的FMI成像圖顯示發(fā)育近水平縫；井段3 279.5~3 291.0 m，解釋裂縫類型為高角度縫，對(duì)應(yīng)的FMI成像圖顯示發(fā)育一組65°~80°的高角度縫，吻合較好。依此解釋F潛山的其余5口井（CG207井、CG208井、CG209井、CG201-1井、CG201-7井），劃分出112層裂縫發(fā)育段，其中高角度縫78層，網(wǎng)狀縫21層，低角度縫13層，結(jié)果與巖心和成像測井資料對(duì)比，符合率達(dá)到84.7%，表明了本方法實(shí)用有效。

4 結(jié)語

（1）在對(duì)常規(guī)測井曲線進(jìn)行小波多尺度分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步求取剩余曲線變化率的方法，能夠去除巖性影響，突出裂縫信號(hào)，提高常規(guī)測井對(duì)裂縫的分辨率。

（2）以巖心描述、成像測井識(shí)別的裂縫類型為樣本，以多測井參數(shù)為變量，將方差分析、主成分分析、Fisher逐步判別分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法有機(jī)地結(jié)合起來，建立判別模型，可對(duì)裂縫發(fā)育層段進(jìn)行裂縫類型的判別。實(shí)際應(yīng)用表明，本方法能夠充分挖掘常規(guī)測井資料中的裂縫信息，達(dá)到有效識(shí)別裂縫網(wǎng)絡(luò)的目的，為建立裂縫網(wǎng)絡(luò)地質(zhì)模型提供依據(jù)。

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編輯：董庸,金順愛

Logging Identification Method of Fracture Network in Fractured Carbonate Reservoirs: An Application Example of F Buried Hill in Shengli Oil Field

Zhang Liyan,Wu Hongcui,Wang Min,Wang Wei,Zhang Xiaozhen

Based on the application of wavelet analysis to conventional logs,through extracting the residual logging gradient,the influence of lithology to logging curves can reduced for highlighting the fracture signs.As a results,the fracture resolution from conventional logging is improved.On the basis of core observation and description,combined with FMI information,different types of fractures are identified using geostatistics method.An identification method of fracture network is established by multi-logging parameters.The proposed identification method of fracture network has obtained good results in the application of identifying the types of fractures in carbonate reservoirs of F Burial Hill in Shengli Oil Field.

Carbonate reservoir;Fractured reservoir;Fracture network;Fracture identification;Logging explanation

P631.8+1；TE122.3+3

A

2012-12-11；改回日期：2013-11-13

本文受國家重大專項(xiàng)“大型油氣田及煤層氣開發(fā)”之“碳酸鹽巖油田開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)”項(xiàng)目（編號(hào)：2008ZX05014-004）資助

張麗艷：女，1963年生，高級(jí)工程師，博士。1984年畢業(yè)于華東石油學(xué)院，2005年在中國石油大學(xué)（華東）獲博士學(xué)位，主要從事測井解釋評(píng)價(jià)與管理工作。通訊地址：257015山東省東營市；電話：（0546）8715791；E-mail：zhangliyan.slyt@sinopec.com

10.3969/j.issn.1672-9854.2014.02.010

1672-9854(2014)-02-0070-05

Zhang Liyan：female,DSc.,Senior Geology Engineer.Add:Geological Sciences Institute,SINOPEC Shengli Oilfield Company,Dongying,Shandong,257015,China