碳酸鹽巖儲層流體性質綜合判別方法

劉得芳，林發武，梁忠奎，田超國，李 穎

(中國石油冀東油田分公司，河北 唐山 063004)

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碳酸鹽巖儲層流體性質綜合判別方法

劉得芳，林發武，梁忠奎，田超國，李 穎

(中國石油冀東油田分公司，河北 唐山 063004)

以電性物性特征、聲波參數或氣測參數等單項信息為依據，針對判別碳酸鹽巖儲層含油氣性存在多解性大的問題提出了基于數學算法，融合測井、氣測錄井等多項信息的流體性質綜合判別方法。分析了多項資料對油氣的相對敏感信息，利用開源數據挖掘軟件WEKA，將決策樹、徑向基函數、神經網絡、聚類分析4種數學算法應用于流體性質綜合評判，并通過模型精度的對比分析，優選決策樹和神經網絡算法模型。冀東探區測試資料證實，該方法較單一信息的判別方法準確性更高，應用效果顯著。

碳酸鹽巖；流體性質；數據挖掘技術；綜合判別方法

0 引 言

目前較常用的判別儲層流體性質的方法有多種，包括深淺雙側向判別法、P1/2正態分布法、孔隙度重疊法、交會圖法、陣列聲波參數判別法等測井方法及氣測判別法。由于碳酸鹽巖儲層儲集空間及流體分布的復雜特性，儲層含油氣特征受多種因素影響而變得復雜，上述各判別方法的使用條件、影響因素也變得更復雜，因此，造成應用效果因層而異[1-6]，僅依靠上述基于單一油氣敏感信息形成的單項信息判別方法難以取得較好效果。綜合多種測井、非測井油氣敏感信息，實現多項信息的綜合判別，是提高碳酸鹽巖儲層流體性質判別準確性的一個重要研究方向。

1 單項判別技術及油氣敏感指示參數確定

冀東探區碳酸鹽巖儲層孔洞、裂縫發育，目前主要應用電阻率-聲波時差交會圖法、P1/2正態分布法、縱橫波速度比含氣指示法和氣測參數判別法4種單項信息判別方法判別流體性質。4種方法均從不同角度揭示儲層油氣響應特性，針對不同儲層情況恰當選擇適用判別方法，可以較準確判別流體性質，但每種方法適用條件有明顯差異，對于適用性不明確的儲層，難以依據4種單項信息判別方法得出一致、可靠的判別結果。因此，依據4種方法抽提相對應的油氣敏感指示參數，作為綜合判別方法研究的基本參數。

1.1 電阻率-聲波時差交會圖法

電阻率-聲波時差交會圖法是以電性物性特征判別流體性質的方法，以實際測試資料建立交會圖版(圖1)，能夠直觀區分油氣水層，在常規砂巖儲層中，該方法應用效果較好。碳酸鹽巖儲層巖性、物性對儲層電性的影響程度大，在巖性致密、物性差及裂縫發育時，儲層流體對儲層電阻率值的貢獻被不同程度掩蓋，此時，電阻率-聲波時差交會圖法判別準確率大大降低。

圖1 電阻率-聲波時差交會圖版

1.2 P1/2正態分布法

利用電阻率與地層孔隙度計算的視地層水電阻率分布累計頻率曲線的傾斜程度，可判別儲層流體性質。以實際資料建立解釋圖版(圖2)，油氣層視地層水電阻率分布累計頻率曲線斜率明顯高于水層[7]。該方法使用時，要求儲層裂縫發育狀況基本一致，否則可能導致解釋結果錯誤。

圖2 正態分布法流體性質判別圖版

上述2種判別方法均依據儲層電性，并結合儲層物性判別流體性質，因此，抽提儲層電性-物性油氣敏感指示參數——視地層水電阻率(Rwa)。

1.3 縱橫波速度比含氣指示法

利用陣列聲波的縱橫波速度比識別含氣儲層是近年常用的流體性質判別方法。原理為：縱波速度對氣的敏感度較高，少量氣即可使縱波速度明顯降低，而橫波速度對地層含氣不敏感。利用該原理，以測試資料建立交會圖版(圖3)，可有效識別含氣儲層。該方法必須考慮儲層孔隙度及巖性的影響[8]。依據該方法抽提油氣敏感指示參數——聲波時差(AC)和縱橫波速度比(vp/vs)。

1.4 氣測參數判別法

氣測錄井參數是在現場錄井過程中，將循環鉆井液中所攜帶的氣體脫出、組分分離、定量鑒定等分析后得到一組參數，是評價地層流體性質最直接、最重要的錄井資料。通過全脫分析數據的組合、地區測試資料的標定，建立氣測參數油水層解釋圖版(圖4)。該方法在多井泥漿壓力基本一致的情況下應用效果好。依據該方法抽提出油氣敏感指示參數——基峰比(GasR)和烴氣濕度指數(GasW)。

圖3 聲波特征參數交會圖版

圖4 氣測參數交會圖版

上述抽提出的5個油氣敏感參數，分別從電性物性、聲波特性和氣測3個方面揭示儲層油氣響應特性，因此，基于5個油氣敏感參數，通過建立數學模型綜合判斷流體性質更具全面性、客觀性。

2 綜合判別數學模型建立

根據研究區測試資料，利用開源數據挖掘軟件WEKA，分別用決策樹、徑向基函數、神經網絡、聚類分析4種數學算法建立流體性質綜合判別模型，通過模型精度對比，挑選效果較好的判別模型。

2.1 數據準備

對研究區錄井、測井、測試資料進行分析，選擇16口井產液性質明確的層作為已試樣層；共選取250個樣本點，其中訓練集樣本點195個，測試集樣本點55個；樣本點屬性5個，即前面選定的5個油氣敏感指示參數；算法輸出分類結果為：油氣層類、油層類、水層類。

2.2 數學算法優選

研究中基于實際測試的、相同的樣本點，比較決策樹、神經網絡、徑向基網絡、聚類分析4種數學算法建立的判別模型精度。

(1) 決策樹。該算法是數據挖掘技術中用于分類和預測的主要技術，是以實例為基礎的歸納學習算法，利用訓練集建立決策樹流體性質判別模型，選用決策樹挖掘最常用的C4.5算法實現模型運算，并利用WEKA提供的weka.classifiers.meta.CVParameterSelection算法進行優化。

(2) 神經網絡。BP神經網絡是目前應用最為廣泛的神經網絡之一，尋求測井信息與流體性質分類之間的某種非線性映射或擬合，通過給定的訓練樣本集進行學習得到判別模型，從而實現流體性質的分類預測[9-10]。選用WEKA提供的weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron算法實現模型運算。

(3) 徑向基網絡。徑向基函數(Radial Basis Function，簡稱RBF)是沿徑向對稱的標量函數，RBF網絡可以看成是：首先將原始的非線性可分的特征空間變換到另一空間(通常是高維空間)，通過合理選擇這一變換，使原問題在新空間中線性可分，然后用一個線性單元來解決問題[11-12]。選用WEKA提供的weka.classifiers.functions.RBFNetwork算法實現模型運算。

決策樹、神經網絡和徑向基網絡3個算法建立的數學模型均利用10折交叉驗證方法檢驗模型性能。

(4) 聚類分析。聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數據彼此相似，不同類中的數據相異。聚類分析最常用的算法是K均值算法(K-means)，首先隨機指定K個簇中心(設定K值為10)，將每個實例分配到距離最近的簇中心，得到K個簇，然后計算各簇中數據的均值，將之作為各簇新的簇中心，重復計算，直到誤差最小[13]。

考慮冀東探區南堡凹陷與周邊凸起潛山儲層地質條件差異，分區域分別用訓練集建立4種算法的判別模型，并用測試集對模型精度進行檢驗(表1)。通過對比可以看出，決策樹、BP神經網絡2種算法判別模型精度高，且實際操作更加簡便。

3 應用實例

圖5為冀東探區AA井毛莊組流體性質判別實例。11號層應用4種單項信息判別法判別流體性質，得出不一致結果(表2)。利用決策樹和BP神經網絡判別模型進行流體性質判別，結果均為水層。經測試，11號層日產水為30.9 m3/d，與綜合評判結果一致，驗證了綜合判別方法的準確性。

表2 AA井11號層不同方法判別流體性質結果

4 結 論

(1) 解析多項資料提出的5個油氣敏感參數能夠較全面揭示儲層含油性特征，是流體性質綜合判別的可信依據。

(2) 基于數學算法的碳酸鹽巖儲層流體性質綜合判別方法，可有效降低依據單項信息判別流體性質的局限性，是對現有判別技術的拓展和補充。冀東探區資料證實，該方法較單一信息的判別方法準確性更高，應用效果顯著。

圖5 AA井測井綜合成果

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編輯 姜 嶺

20150305；改回日期：20150615

“十二五”國家科技重大專項“南堡凹陷油氣富集規律與增儲領域”(2011ZX05006-06)

劉得芳(1971-)，男，工程師，1996年畢業于沈陽黃金學院有色金屬冶煉專業，2007年畢業于大慶石油學院地球探測與信息技術專業，獲碩士學位，現從事測井解釋工作。

10.3969/j.issn.1006-6535.2015.04.027

TE344

A

1006-6535(2015)04-0104-04