聚類分析技術在江蘇油田韋2斷塊儲層流動單元劃分中的應用

張連鋒，袁志華，張玉清，黎 明，黎錫瑜，王艷霞

(1.長江大學研究生院，湖北武漢 430000；2.中國石化河南油田分公司石油勘探開發研究院)

聚類分析技術在江蘇油田韋2斷塊儲層流動單元劃分中的應用

張連鋒1，2，袁志華1，張玉清1，黎 明2，黎錫瑜2，王艷霞2

(1.長江大學研究生院，湖北武漢 430000；2.中國石化河南油田分公司石油勘探開發研究院)

聚類分析是研究樣本分類的一種多元統計方法，通過分析各樣本或變量間的相似性逐步對其歸類。在精選表征流動單元的特征參數的基礎上，采用系統聚類方法將江蘇油田韋2斷塊流動單元合理地劃分為四類，并詳細分析了這四類流動單元的特征。結果表明，系統聚類分析技術是劃分流動單元的有效方法之一。

聚類分析；系統聚類；流動單元；數據挖掘

儲層流動單元(Petrophysical Flow Unit)，簡稱流動單元，是20世紀80年代中后期興起的一種儲層研究方法。流動單元概念的提出和應用為儲層非均質性的研究提供了一種有效的方法，特別是對油氣田的二次采油和三次采油階段儲層的精細研究具有重要的意義。由于流動單元的發育特征和空間分布受沉積作用、構造作用、成巖作用等多種因素的影響和控制，甚至受油田開發所采取的各種措施的影響，如注水開發后儲油層的物性會發生變化等，因此，要達到科學劃分儲層流動單元的目的，就必須在準確選取表征流動單元特征參數的同時，運用一種合理的方法對所選取的參數進行分析和歸類。

韋2斷塊為江蘇東臺坳陷高郵凹陷北斜坡赤岸構造上的一個狹長斷鼻構造，區內物性較差、孔隙結構復雜、非均質性特征較強。本次研究目的是在精選表征流動單元特征參數的基礎上，合理地對該區儲層流動單元進行劃分。解決方案采用系統聚類算法對所選參數相關數據進行細分，以求找出不同流動單元的特征，實現分類的目標[1]。

1 聚類分析的數據挖掘過程

系統聚類分析(Hierachical cluster analysis)是最常用的聚類分析方法之一，它是采取分類后各亞類內距離最小、亞類間距離最大的基本原則來定量地確定研究對象不同種類的一種多元統計分析方法[2]。對系統聚類分析來說，一批給定樣品的類型和數目事先都不知道，正好是需要通過聚類分析以后結合地質解釋來確定劃分的類型和數目。設樣本集X如聚類分析的數學模型所述有M個樣本，我們要將這M個樣本劃分為n類。譜系聚類法將模式樣本按距離準則逐步聚類，類別由多到少，直到滿足合適的分類要求為止。該算法由以下步驟迭代實現：

初始化：令n個模式樣本自成一類，即建立n個子集X1(0)，X2(0)，…，Xn(0)。計算各類之間的距離，可得到一個n×n維的距離矩陣D(0)，其中右上角標號(0)表示聚類開始運算前的狀態。設定迭代次數計數器為b=0。

步驟一：求距離矩陣D(0)中的最小元素(對角線元素除外)，如果該最小元素為Xi(b)和Xj(b)兩類之間的距離，則將Xi(b)和Xj(b)合并為一類Xij(b+1)，并由此建立新的分類：X1(b+1)，X2(b+1)，…；步驟二：計算合并后的新類別之間的距離，得距離矩陣D(b+1)；(注意：計算Xij(b+1)與其他沒有發生合并的X1(b+1)，X2(b+1)，…之間的距離時，有多種不同的計算準則，如最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、類平均距離法等)。步驟三：令b=b+1，跳轉到步驟一，重復計算及合并，可一直將全部樣本聚集成一類為止；也可取閾值D，當D(b)的最小分量超過閾值D時，算法停止，所得到的分類結果即為聚類結果。

顯然，對于任意兩個樣本Xj和Xk，它們必然會在某個層次上(比如說b)被聚合到同一類中，在更高的層b′>b上這兩個樣本也仍然處在同一類中。聚類分析的數據挖掘過程如圖1所示。

圖1 流動單元聚類分析的數據挖掘過程

從目前研究成果來看，劃分流動單元的參數主要包括：孔隙度、滲透率、粒度中值、泥質含量、地層系數、凈毛比、飽和度、傳導系數、沙地比、孔喉半徑、孔喉比、流動層段指數(FZI)等。在選取參數時，要全面、準確和適當。因此，表征流動單元劃分參數的選取要體現宏觀與微觀、沉積與成巖、巖石骨架與流體性質各個方面。本次研究選取反映儲層宏觀物性的孔隙度φ和滲透率K、反應沉積環境的泥質含量VSH、反應微觀孔隙結構的孔喉半徑R35和流動層段指數FZI等儲層特征參數，共同作為儲層流動單位劃分的樣本參數。同時，為了消除變量的單位、數量級和變量絕對值大小的影響，在聚類分析前，對樣本數據進行標準化和歸一化處理。

系統聚類分析和結果可視化在計算樣本類與類之間的距離時，最短距離法與重心法使空間過于濃縮，分級的靈敏性較差，不易區分各樣本性質間的細微差別；而最長距離法、可變類平均法和離差平方和法又使空間過于擴張，即靈敏度過高，過分顯示各樣本性質的細微差別，以致影響劃分類別。而類平均法的靈敏度及并類距離適中，可以得到較好的分類結果[3]。經綜合考慮，本次研究采用類平均法對各樣本進行聚類分級，運用Matlab中的基本矩陣操作實現聚類算法，對樣品進行聚類，聚類結果如圖2所示。

圖2 流動單元參數樣本的聚類分析譜系

2 應用效果分析

本次研究將韋2斷塊儲層流動單元劃分為P、F、G、E四類，應用系統聚類方法對研究區內各個小層進行聚類分析，從分析結果來看，聚類算法可以很好地對儲層參數進行分類。通過對各類儲層參數進行數據分析，得到各流動單元劃分標準如表1所示。

E類流動單元：該類流動單元是該區最好的一類流動單元，以中砂巖、細砂巖為主，顆粒分選較均勻，對應的孔喉都較大，以粒間孔、粒間溶孔為主，其孔隙度平均20%左右，滲透率達18×10-3μm2左右，R35孔喉半徑一般也大于1.4 μm，束縛水飽和度小于20%，而泥質含量只有12%左右，在壓汞曲線上表現為大孔粗喉、分選較好的特征。在注水開發中該類流動單元見效快，采出程度高，但在開發后期易形成水竄通道。

表1 韋2斷塊流動單元劃分標準

G類流動單元：該類流動單元是該區較好的一類流動單元。以細砂巖為主，見中砂、粗砂巖，顆粒分選不很均勻，孔隙以粒間溶孔為主。雖然該類流動單元泥質含量不是太高，但其它特征參數明顯比E類流動單元差。孔隙度平均為17%，滲透率(7～35)×10-3μm2，對應的孔喉比E類流動單元小。含油飽和度一般為50%～58%，束縛水飽和度20%～25%。在壓汞曲線上表現為中孔中喉的特征，油水在其中較易運動，是該區主要的儲集單元。

F類流動單元：該類流動單元是該區較差的一類流動單元。以細砂巖、粉砂巖為主，顆粒分選不均勻，孔隙仍以粒間孔、粒間溶孔為主。孔隙度平均15%，滲透率(3～20)×10-3μm2，對應的孔喉比G類流動單元小。含油飽和度一般為30%～50%，束縛水飽和度25%～35%，而泥質含量也比E類和G類流動單元含量高。該類流動單元的滲流能力較差，在注水開發后期易形成剩余油富集。

P類流動單元：該類流動單元是該區最差的一類流動單元。以泥質粉砂巖、致密膠結細砂巖為主，顆粒分選不均勻或膠結物均勻分布。該類流動單元孔隙度平均12%左右，含油飽和度只有16%，泥質含量高達42%左右，其孔滲和孔喉參數都很小。因此，該類流動單元一般都是較致密的泥質砂層。

為了更好地研究韋2斷塊油藏流動單元在平面上分布的特征，將聚類算法得出的四類流動單元與沉積微相進行疊加(圖3)，可以直觀地反映儲層的優劣與微相的相關性，結果表明各類流動單元受沉積作用控制明顯，在分流河道發育的部位，流動單元多發育G類和E類流動單元。各類流動單元的分布明顯受沉積作用的控制，與沉積微相具有很好的對應關系。從各小層流動單元圖來看，流動單元類型以P類流動單元為主，占整個研究區的60%以上；少量土豆狀的E類流動單元出現在河道的附近，沒有形成大片儲集性和滲流性好的砂層；G類流動單元和F類流動單元呈小片狀分布。

圖3 韋2斷塊E1f12-3(1)小層流動單元分布平面

3 結論

(1)用聚類分析方法將江蘇油田韋2斷塊流動單元劃分為4類，各類流動單元類內相似，類間差別明顯，同時，該方法是對事先不知類型和數目的樣品進行選擇性劃分，并對劃分變量和數目都可進行調整分析。因此，聚類分析算法是劃分儲層流動單元的一種適用方法。

(2)研究區構造較平緩，注水開發時間長，E類流動單元儲集性能好水淹程度強，油層已基本強水淹，而儲集物性相對較差的 G類流動單元和F類流動單元，由于水淹程度較低，是研究區下步開發的潛力區。

[1] 桂峰，黃智輝，馬正，等.利用灰關聯聚類法劃分并預測流動單元[J].現代地質，1999，13(3)：339-344.

[2] RAguilera， MSAguilera.The integration of capillary pres-sures and pickett plots for determination of flow units and reservoir containers[J].SPE71725，2001：1-13.

[3] 楊健.鞍山巖溶地面塌陷環境地質質量系統聚類分級[J].中國巖溶，2000，19(4)：335-341.

編輯：吳官生

1673-8217(2015)02-0087-03

2014-10-25

張連鋒，工程師，1981年生， 2006年畢業于長江大學石油工程專業，在讀碩士研究生，主要研究方向為油氣田開發地質與技術。

TE319

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