基于层次分解思想的火成岩岩性识别

2010-02-27谭伏霖王志章董彦喜王洪亮

测井技术 2010年2期

谭伏霖,王志章,隆山,董彦喜,王洪亮,赵远

(1.中国石油大学资源与信息学院,北京102249;2.油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学,北京102249; 3.中国石油西部钻探工程有限公司测井公司,新疆克拉玛依834000)

0 引言

火成岩作为一种特殊的油气藏类型正在引起人们越来越多的关注[1-2]。目前已探明的火成岩油气藏储量虽占世界探明油气储量的份额较小,但在某些地区已形成较大的产能。火成岩储层测井评价研究是继砂岩、碳酸盐岩等储层之后的另一重要领域。前人在火成岩储层评价方面提出了许多岩性识别方法,诸如测井交会图识别法、成像测井识别法、岩石强度参数识别法、元素测井识别法、横波识别法、神经网络法、模糊数学法、主成分识别法等。在这众多方法中,测井交会图识别法最为简单实用、价格低廉,基本不需要什么特殊测井项目,因此在国内外油田得到了广泛的应用。如在升平气田利用常规测井曲线识别出了安山岩、玄武岩、流纹岩、凝灰岩等4种火成岩[3]。

但是,由于火成岩岩性和孔隙结构的复杂性,利用测井交会图识别岩性时区域性强,岩性种类多及岩性复杂时效果较差。有不少人提出用多张岩性识别图版进行组合识别[4-7]。遗憾的是,这些方法未能解决具体该如何组合使用多张交会图的问题,他们大都沿用了岩性种类较少的沉积岩岩性识别研究的思路,即利用1张图版或多张图版,综合确定各种岩性之间的识别界限,然后一次性将所有岩性识别出来;而利用其他数学识别方法识别火成岩时也存在一次性识别出所有岩性的问题。基于此,作者提出采用层次分解法分解的思想,以岩性种类较多、岩性复杂的准噶尔盆地滴西地区火成岩为例,利用测井交会图建立研究区火成岩岩性识别层次,然后基于该层次所建立起来的岩性识别顺序逐级逐次地进行岩性识别。

1 火成岩岩性识别

层次分解的基本思想就是将所有的对象置于1个簇中,然后按照一定规则将其逐步细分为越来越小的簇,直到每个对象在单独的1个簇中,或者达到某一个事先设定的终止条件。该方法的优点就在于能逐级、逐次地将一些分类的复杂问题分解为多个相对简单的次级分类问题,逐个击破。基于层次分解思想识别火成岩主要分为2大步,第1步是将所有已知岩性样品当作一类岩性,然后选择交会图将其逐步进行细分,细分的原则是同一种岩性的样品尽量不被分开,尽量将岩性差别大的率先区分开,直到将所有能识别出的岩性被分开为止,从而建立火成岩岩性识别层次;第2步就是依照建立的岩性识别层次,选择合适的识别方法逐级逐次进行识别,直到得出待识别样品的岩性为止。

1.1 岩性识别预处理

建立火成岩岩性识别样本库。将所有收集到的研究区265块薄片资料全部在镜下观察,并按照地质学的火成岩岩性成分分类标准统一重新定名。将所有岩心在孔隙度解释的基础上结合成像资料和元素测井资料进行岩心的整体深度归位,剔除不易归位和井况不好的岩心薄片,提取各岩心的测井曲线值,建立火成岩岩性识别样本库。

为了突出岩性,消除孔隙度的影响,研究中构建了4个测井参数 N、M、P、E辅助识别岩性。在中子-密度交会图上,如果把某一单矿物骨架点(φ= 0)和水点(φ=100%)引一直线,则有这种矿物组成的各种孔隙度的岩石按照体积模型的概念,都将落在这条线上;将这条直线的斜率定义为 N,不同矿物其斜率不同,不同岩性由于矿物成分不同斜率也不尽相同。

在声波-密度交会图上,类似的斜率定义为

在中子-声波交会图上,P定义为

式中,Δtf、φNf、ρf分别为流体的声波时差、视中子孔隙度和密度测井值,分别取195μs/ft＊＊非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同、100 p.u.、1.0 g/m3;Δt、φN、ρb分别为岩心样本的声波时差测井值、中子测井值和密度测井值。

杨氏模量是表征在弹性限度内物质材料抗拉或抗压的物理量,它是沿纵向的弹性模量。它与材料的密度成正比,与声波纵波速度的平方成反比,故可定义假杨氏模量

1.2 建立火成岩岩性识别层次

根据研究区火成岩岩性特征,将岩性分类分为4个层次。第1层次为沉积岩与火成岩之间的分类;第2层次主要基于火成岩的酸碱性细分;第3层次为各基性、中性、酸性火成岩内部火山碎屑岩、熔岩类和侵入岩之间的细分;第4层次为火山碎屑岩、熔岩类和侵入岩内部的细分。

在实际的研究过程中,由于各种岩性之间往往不存在明显的界限,进行层次分解时不能完全按照上述方法进行,但其分解的思想与其基本一致。基于此,研究中建立岩性识别层次的分解原则为利用测井交会图进行分解,岩性差别大的最先分别开,各岩性之间的界限简单,同一岩性一般不由多张交会图版分开识别,同时还要有利于下一级混合岩性的细分;在细分的过程中,若某类岩石能直接与其他岩石分解开来则直接分解,不用拘泥于事先所确定的层次划分。

首先建立各种测井信息之间的交会图,然后基于层次分解原则挑选交会图进行逐级细分。第1步将火成岩与沉积岩区分开(见图1);紧接着是利用图2将所有火成岩样本分为安山岩、霏细岩、基性火成岩、中性与酸性火成岩1;用图3将基性火成岩进一步细分为基性火山碎屑岩和基性熔岩;用图4和图5将其再进一步细分为沉火山角砾岩、沉凝灰岩、玄武质凝灰岩、玄武岩、闪长玢岩;对于中性与酸性火成岩1,图6将其划分为花岗斑岩、熔结凝灰岩和中性与酸性火成岩2;用图7将中性与酸性火成岩2分为珍珠岩、流纹岩、中性与酸性火山碎屑岩;用图8将中性与酸性火山碎屑岩划分为玻屑凝灰岩、安山质凝灰岩、流纹质火山角砾岩、安山质火山角砾岩。至此达到了逐级、逐次对该库中所有岩性像庖丁解牛般地进行逐步剥离的目的,实现用多个有序的二维图版的组合对复杂火成岩岩性在多维空间的表征,建立了研究区火成岩岩性识别层次(见图9)。

图1 区分火成岩与沉积岩

图3 基性火成岩

图5 基性熔岩

1.3 火成岩岩性识别

图2 火成岩岩心样本

图4 基性火山碎屑岩

图6 中性与酸性火成岩1

依照建立起来的岩性识别层次,首先将待识别样品投到图1上,识别出是火成岩还是沉积岩,如果是火成岩则选用图2进一步识别;若识别为某一种混合岩性,则再选取该混合岩性图版进一步细分,直到不能细分为止。该待识别样品的岩性就为最终与它在一起的样品的岩性。

图7 中性与酸性火成岩2

图8 中性与酸性火山碎屑岩

图9 火成岩岩性识别层次(红色为最终识别出的火成岩岩性)

利用该方法共识别出火成岩岩性15种,分别为霏细岩、珍珠岩、流纹岩、花岗斑岩、安山岩、玄武岩、闪长玢岩、熔结凝灰岩、沉凝灰岩、玄武质凝灰岩、玻屑凝灰岩、安山质凝灰岩、沉火山角砾岩、流纹质火山角砾岩、安山质火山角砾岩;沉积岩2种,分别为砂岩和泥岩。

2 应用效果

为了检查岩性识别符合率,挑选了研究区267块未用于样本库的岩心样品进行岩性识别检查。表1为岩性识别结果检验。从表1可以看出,主要储集层花岗斑岩、玄武岩、流纹岩的识别率均在85%以上;平均解释符合率为80.15%。误识的火成岩绝大多数是凝灰岩和火山角砾岩。对于霏细岩,由于只有4个样品,2个用于建库,2个用于检查,其识别率不具备统计检查的意义,同时,由于流纹岩和霏细岩同属于酸性火成岩,这种误识也在情理之中。闪长玢岩和珍珠岩岩性样品少,全部参与了建库,它们自我识别时均未发生误识。

由于凝灰岩和火山角砾岩与其他火成岩在结构上有很大差别,熔岩类和侵入岩电成像图像为典型的高电阻率块状模式,凝灰岩的一般为暗色斑点模式,火山角砾岩的一般为亮色斑点模式;利用较好反应岩石结构特征的电成像测井资料可以很好地校正常规测井曲线不能揭示岩石结构而带来的误识,从而达到进一步提高解释符合率的目的。