三塘湖盆地火山巖儲層測井定量評價方法

章海寧，張翔，李國瑛，馬肅濱，周小軍

（1.中國石油集團測井有限公司技術中心，陜西西安710077；2.西北大學地質學系，陜西西安710069；3.油氣資源與勘探技術教育部重點實驗室，長江大學，湖北荊州434023；4.中國石油集團測井有限公司吐哈事業部，新疆哈密839009）

三塘湖盆地火山巖儲層測井定量評價方法

章海寧1，2，張翔3，李國瑛1，馬肅濱4，周小軍4

（1.中國石油集團測井有限公司技術中心，陜西西安710077；2.西北大學地質學系，陜西西安710069；3.油氣資源與勘探技術教育部重點實驗室，長江大學，湖北荊州434023；4.中國石油集團測井有限公司吐哈事業部，新疆哈密839009）

三塘湖盆地火山巖地層巖性、孔隙結構復雜，電阻率測井受背景電阻率影響大，測井定量評價難度很大。針對巖性識別、物性參數和飽和度定量計算三大難點，利用圖像處理技術提取火山巖結構特征，結合常規測井資料特征，采用支持向量機方法在多維空間中識別火山巖性；以混合骨架模型和復雜孔隙結構模型為基礎，評價儲層基質孔隙、裂縫孔隙和滲透率等物性參數；通過消除背景導電飽和度模型，消除火山巖背景電阻率的影響，并利用裂縫孔隙性地層電阻率模型確定不導電水飽和度，求取非均質的復雜孔隙結構火山巖地層含油飽和度，從而形成了一套完整的火山巖定量評價方法。

測井評價；火山巖儲層；巖性識別；混合骨架模型；復雜孔隙結構；飽和度方程

0 引 言

三塘湖盆地火山巖地層巖性多樣，各種巖性混雜，發育大量過渡巖性。地層儲集空間原生和次生孔隙共存，儲集空間由裂縫和孔隙雙重介質控制，其中次生作用形成的儲集空間占主導地位，而原生和次生孔隙都具有雙重孔隙結構。地層孔隙度分布范圍均較寬，大多數地層滲透率均小于0.5mD＊＊非法定計量單位，1mD＝9.87×10－4μm2，下同，屬低孔隙度、特低滲透率儲層［1］。以上地層特征給測井定量評價造成了很大的困難，首先是地層的巖性難以準確識別，過渡巖性骨架難以確定；另一方面火成巖地層基質孔隙小，孔隙結構復雜，儲層物性難以準確確定；各種巖性的電阻率差異很大，即使是同一種巖性由于地層孔隙結構復雜，造成同一種巖性的地層的電阻率也存在很大的差異，火成巖飽和度評價更是個難題。

本文針對以上問題提出了1套完整的火山巖定量評價方法，其中利用常規測井特征識別巖性、利用成像測井特征識別結構，用支持向量機的方法在多維特征空間中識別巖性；形成了基于混合骨架模型和火山巖復雜孔隙結構的儲層物性評價方法；引入和改進了消除背景導電飽和度模型，在消除背景導電影響的情況下進行含油氣性的評價。

1 巖性識別

1.1 巖性識別方法

利用常規測井資料識別巖性的方法主要依據不同巖石礦物成分組合的不同測井響應特征進行巖性識別。實際應用中采用對比分析、交會圖分析和統計分析的方法，確定提取不同巖性的常規測井特征，優選自然伽馬、密度、中子、聲波等13種參與巖性識別的常規測井曲線與組合特征。

常規測井資料主要反映不同巖性的成分特性，對巖石結構的信息反映較弱。成像測井資料能夠提供環井壁地層電阻率隨深度變化的圖像，可以清楚直觀地反映巖石結構、構造等特征。從成像測井圖像中可以清楚地反映火山角礫巖、集塊巖等巖性的顆粒大小、形狀、圓度及球度等。

在對具有不同結構特征的火山巖進行識別時，既要提取反映巖性成分的特征，又要提取反映巖性結構與構造的特征。火山巖巖性識別流程見圖1。

1.2 成像特征提取［2］

1.2.1 灰度共生矩陣

定義方向為θ、間隔為d的灰度共生矩陣為［P（i，j，d，θ）］，矩陣的維數等于圖像灰度級數，P（i，j，d，θ）表示矩陣第i行第j列元素，它定義為點（m，n）的灰度值為i，點（k，l）的灰度值為j出現的頻率。其中2點的關系為

圖1 巖性識別流程圖

間隔d為歐式距離，與反映要描述的紋理的頻譜有關，由于火山巖中凝灰結構的紋理表現為微觀紋理特征，故d的取值為1，θ取4個方向0°，45°，90°及135°的值。

1.2.2 灰度共生矩陣圖像紋理特征的提取

一幅圖像的灰度共生矩陣反映了圖像灰度關于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息。它是分析圖像的局部模式和它們排列規則的基礎，從它出發可以進一步提取描述圖像紋理的一系列特征。為表達簡明起見，在下面的共生矩陣表達中略去間隔d和方向θ。

由以上灰度共生矩陣提取了5個反映紋理特征統計量有能量、對比度、熵、相關性、局部均勻性。從電成像測井靜態圖像與動態圖像中分別提取反映巖性結構的這5種圖像紋理特征，并通過對比分析明確紋理特征與火山巖中典型的熔巖結構、火山集塊結構、火山角礫結構及凝灰結構等4種巖性結構的關系。

1.3 多維空間支持向量機識別

確定未知樣本的巖性類型，就是依據最優分類面確定樣本的巖性類型，即樣本在高維特征空間的位置。該方法輸入的是各樣本的特征向量，輸出為各樣本預測的巖性類型［3］。其基本結構見圖2。

圖2 支持向量機方法示意圖

采用監督支持向量機方法進行巖性識別。具體包括樣本選擇；核函數及模型參數確定；測井特征的歸一化；采用監督訓練建立支持向量機方法的判別函數；根據建立的判別函數對參加資料進行火山巖巖性識別。

利用已建立的預測模型，便可對研究地區內的井進行巖性預測，采用逐點預測的方法，即從研究層段的頂面，逐點提取測井值送入SVM模型進行逐點儲層預測。由于每種巖性對應的測井響應特征值變化范圍較大，需要對逐點預測的巖性結果進行后處理，剔除一些異常的巖性類型值。

2 物性評價

2.1 混合骨架模型

三塘湖不同巖性的巖心黏土分析實驗結果統計表明，玄武巖、凝灰巖和火山角礫巖均不同程度地發育有黏土，其中凝灰巖和火山角礫巖中黏土含量較高的巖心占的比例較高，火山巖體積模型中必須考慮黏土，以往的模型往往忽略了黏土組分。

按混合骨架體積模型概念，把地下巖石的構成按彼此性質差異的大小，簡化成3部分：孔隙、黏土和混合骨架（見圖3）。

圖3 混合骨架體積模型

混合骨架體積模型認為實際地層是由混合骨架、黏土和儲集空間構成，即

2.2 復雜孔隙結構模型

復雜孔隙結構解釋模型把巖石的總孔隙度等效為基質孔隙、孔洞孔隙和裂縫孔隙組成的地質結構模型。孔洞在巖塊中常呈分散狀分布，當沒有裂縫溝通時，孔洞之間靠基質孔隙溝通。孔洞的存在對總孔隙度影響很大，但是對巖石電導率卻影響較小。

2.3 孔隙度滲透率計算方法

可以用ECS巖石骨架密度與巖石元素含量的關系式得到連續的骨架參數曲線。如果沒有ECS元素俘獲測井，可以利用巖心分析數據，根據混合骨架模型，確定不同巖性地層的孔隙度、黏土參數；利用測井數據，推導出視混合骨架的中子值、混合骨架密度值和混合骨架聲波值等參數。將這些參數作頻率直方圖，選取相應的混合骨架值。建立密度、中子、聲波測井等混合骨架模型響應方程，由最優化方法得到地層混合骨架含量、黏土含量和地層孔隙度。

聲波測井縱波初至波的傳播時間反映的孔隙度一般只是基質孔隙度，而不包括縫洞孔隙度。應用聲波測井求取的基質孔隙度不僅包括晶間孔隙、粒間孔隙，還包含均勻分布的細小溶孔及微細裂縫。考慮到火成巖礦物成分的復雜性，每種礦物成分的理論骨架相差較大，分層系、分巖性建立聲波孔隙度模型，從而評價地層的基質孔隙。

裂縫孔隙度雖然在總孔隙度中占的比重較小，但其具有非常重要的滲流特點，決定了油氣的產能。成像測井在裂縫的識別和定量評價上取得了較好的效果，然而由于成像測井成本較高，并不是每口井都進行成像測井，而且探測深度淺，對延伸較遠的裂縫和孔洞效果較差；常規測井目前大多是用深、淺雙側向電阻率及衍生的方法計算裂縫孔隙度。

對孔隙、裂縫并存的復雜孔隙介質儲層，可以將儲層等效地看成由微毛細管組成的孔隙型儲層和由宏觀裂縫組成的裂縫型儲層組成。因此，孔隙裂縫型儲層滲透率包含基質滲透率（Kb）和裂縫系統滲透率（Kf），總的滲透率為

3 飽和度評價方法

測井測量的電阻率是孔隙流體、含水微孔隙、導電礦物及井筒分流幾部分導電共同作用的結果［4］。定義除孔隙流體導電之外，所有其他因素引起的電阻率為背景電阻率。建立飽和度模型時考慮背景導電的影響，由此計算得到的飽和度即可消除背景導電的影響。實際地層中，巖性相對穩定的地層，若地層水飽和度等于不導電水飽和度時，對應的測井電阻率即為地層的背景電阻率。實際應用中需要分不同巖性選取相應的背景電阻率，可以選取純油氣層、或者致密層的最大電阻率值作為背景電阻率。消除背景導電飽和度模型

對均質地層，不同巖性地層的不導電水飽和度可以用地層因素與孔隙度的關系式（11）確定不導電水飽和度，實際應用中可用巖心的物性實驗和巖電實驗結果確定

以上方法對孔隙結構單一的均質地層是適用的，但是對復雜儲集孔間地層，尤其裂縫性地層，由于裂縫和孔洞的發育程度、裂縫的產狀、孔隙空間的充填情況都會影響到電流的分布，不導電水飽和度與孔隙結構是緊密相關的。三塘湖盆地火山巖地層，玄武巖地層由巖心實驗確定的不導電水孔隙度為3.74%，而杏仁狀玄武巖由于孔洞的增加，其不導電水孔隙為5.27%。可見使用固定不導電水飽和度的方法不能適用于復雜孔隙結構地層的飽和度評價（見圖4）。

圖4 不同孔隙結構玄武巖不導電水孔隙度分析圖

針對復雜孔隙結構地層其電阻率解釋模型可以采用相應的含水裂縫孔隙型地層電阻率測井解釋模型描述。巖石的導電性由2種獨立的單一孔隙結構，即巖石的裂縫導電網絡與巖塊孔隙（包括基質孔隙和孔洞孔隙）導電網絡并聯而成的導電系統［5］，完全含水巖石的電阻率有如下關系

式中，Lm、Bm分別為裂縫和基質孔隙度指數；Dm為復雜孔隙結構地層孔隙度指數。

通常認為裂縫孔隙度指數Lm＝1。定義孔隙比例系數Vl，即次生孔隙（裂縫、孔洞、和裂隙）在總孔隙中的比例

則

式中，Bm＝1.87＋0.019／φt。

由此可得到復雜地層的孔隙結構指數，根據φch＝φDm可以確定地層的導電水孔隙度，并由式（16）確定不導電水飽和度［6］

以上方法根據地層的裂縫發育程度逐點計算地層的孔隙結構指數和不導電水飽和度，將均質地層模型轉化為非均質地層解釋模型，滿足了非均質性很強的火成巖地層的飽和度評價需要。

4 方法應用

利用LEAD（測井綜合應用平臺）提供的處理程序框架和解釋方法動態庫，開發火山巖處理程序（LavaVisual.exe）和火山巖處理解釋方法動態庫（LeadLavaMat.dll）。火山巖處理程序能夠進行火山巖地層巖性自動識別，計算儲層參數，包括孔隙度（總孔隙度、裂縫孔隙度、基質孔隙度、孔洞孔隙度）、泥質含量、巖石骨架含量、含油飽和度、滲透率等，并提供有效儲層指示曲線。

上述定量評價方法在10口重點井中進行了應用，其中巖性識別采用逐點預測的方法進行巖性自動識別，同時將逐點識別結果與巖心實驗分析的巖性鑒別結果進行了對比，對玄武巖、安山巖、凝灰巖、火山角礫巖等4種巖性識別符合率達到85%；對玄武巖、安山巖、凝灰巖、火山角礫巖、玄武質角礫巖、安山質角礫巖、凝灰質角礫巖及玄武質安山巖等8種火山巖識別符合率接近80%。

在準確確定地層混合骨架參數后，計算得到地層的總孔隙度和黏土含量，地層總孔隙度與對巖心實驗結果對應較好；計算得到的基質孔隙、裂縫孔隙和孔洞孔隙與地層實際孔隙類型相符。實際資料的處理結果表明，基于混合骨架模型和復雜孔隙結構模型的火山巖物性定量評價方法較好地解決了三塘湖盆地火山巖地層物性參數的定量評價問題。

由消除背景導電飽和度模型計算得到飽和度與試油產能對比，效果較好。圖5為馬×××井定量處理成果圖。從圖5中可以看出，消除背景飽和度與試油結果吻合，油層消除背景含油飽和度高于阿爾奇公式計算含油飽和度，而在干層和水層則低于阿爾奇公式計算含油飽和度，說明消除背景導電飽和度模型通過背景電阻率參數的引入，減少了背景電阻率對飽和度的影響，準確地反映了地層流體性質的變化，可以滿足三塘湖盆地火山巖地層飽和度評價的要求。

圖5 馬×××井飽和度對比圖

5 結 論

（1）以常規測井資料特征結合成像測井圖像結構特征，在多維空間中識別火山巖性。

（2）以混合骨架模型和復雜孔隙結構模型為基礎評價儲層基質孔隙、裂縫孔隙和滲透率等物性參數。

（3）消除背景導電飽和度模型考慮了火山巖背景電阻率的影響，并利用裂縫孔隙性地層電阻率測井解釋模型，根據地層的不同孔隙結構來逐點確定不導電水飽和度，從而使模型適用于非均質的復雜孔隙結構地層。

（4）該方法在三塘湖盆地火山巖儲層進行了實際應用，并見到了好的應用效果。

［1］ 劉俊田，朱有信，李在光，等.三塘湖盆地石炭系火山巖油藏特征及主控因素［J］.巖性油氣藏，2009，21（3）：23－28.

［2］ 寧順剛，白萬民，喻鈞，等.基于灰度共生矩陣的圖像分割方法研究［J］.電子科技，2009，11：69－71.

［3］ 宋延杰，張劍風，閆偉林，等.基于支持向量機的復雜巖性測井識別方法［J］.大慶石油學院學報，2007，5：18－20.

［4］ 張超謨，張占松，李軍，等.基于港灣效應的導電機理與飽和度方程研究［J］.石油天然氣學報，2009，31（6）：86－89.

［5］ 王樹寅，李曉光，石強，等.復雜地層測井評價原理和方法［M］.北京：石油工業出版社，2006.

［6］ 章海寧，張超謨.適用復雜孔隙結構地層消除背景導電飽和度模型［J］.測井技術，2011，35（1）：41－44.

Quantitative Log Evaluation Method for Volcanic Reservoir in Santanghu Basin

ZHANG Haining1，2，ZHANG Xiang3，LI Guoying1，MA Subing4，ZHOU Xiaojun4
（1.Technical Center，China Petroleum Logging CO.LTD.，Xi’an，Shaanxi 710077，China；2.Department of Geology，Northwest University，Xi’an，Shaanxi 710069，China；3.Key Laboratory of Exploitation Technologies for Oil and Gas（Yangtze University），Jingzhou，Hubei 434023，China；4.Tuha Division，China Petroleum Logging CO.LTD.，Hami，Xinjiang 839009，China）

In Santanghu basin，it is difficult to quantitatively evaluate the volcanic reservoirs since lithology and porosity structure is complex and reservoir resistivity is impacted by background resistivity.For simplifying lithologic identification，physical property and saturation calculation，proposed is a set of quantitative evaluation methods：Volcanic rock structure feature is extracted from electricity images using imaging processing technology；Combining with normal logging data，lithology is identified with SVM（Support Vector Machine）method in multidimensional space；On the basis of the mixed matrix model and complicated porosity structure model，it can evaluate block porosity，fracture porosity and permeability，etc.The saturation equation of eliminating background electric conduction is used to calculate oil saturation of the heterogeneous volcanic reservoir with complicated porosity structure，and to eliminate influence of the background resistivity；and non－conduction water saturation is obtained from fracture porosity reservoir resistivity model.

log evaluation，volcanic reservoir，lithologly identification，mixed matrix model，complex pore structure，saturation equation

P631.84 文獻標識碼：A

2011－08－24 本文編輯 余迎）

劉會娟，女，從事火藥應用與石油工程交叉學科的科研工作。