色彩交会图在致密砂岩孔隙组分计算中的应用

张晋言，邢强，王红

（中国石化胜利石油管理局测井公司，山东 东营 257096）

0 引 言

测井解释原始信息传统的表征方式是将多种测井信息按对应深度，以各自的数值比例绘制在平行的绘图道中，具体表现为一条条的测井曲线。多条测井曲线的罗列不但要求测井解释人员具备较高的识别复杂测井曲线组合及审视曲线随深度变化的能力，而且要求解释人员的思维活动应异常敏捷并具有较丰富的经验。为了方便解释，设计了各种交会图以简化图形识别工作。但这类交会图最大的缺陷是丢掉了大部分原始测井曲线中的深度信息。

为解决该问题，Briggs等[1－3]提出了以色彩显示测井信息的理论基础——着色信息理论，将多条原始测井曲线的数值变换为RGB色彩空间坐标上的色彩点，从而将传统的曲线表征转变为彩色图像表征。

本文在D-T地区的致密砂岩四孔隙组分计算中，基于着色信息理论，提出了通过建立色彩与孔隙度物性数值变化相吻合的二维色彩交会图，进行测井信息表征的方法。首先将经典着色信息理论推广到更符合人视觉特性的HSV色彩空间，再建立对应四孔隙组分的HSV一维色彩空间坐标骨架，形成色彩交会图，最后基于颜色渐变原理，以色调之间的过渡表征孔隙度值的变化。

1 研究进展

1985年，Briggs等基于着色信息理论，引入了彩色立方体[1－3]。经典着色信息理论模型建立在基于笛卡尔坐标系统的RGB色彩空间上，使用红、绿、蓝3种基色（见图1）。彩色立方体是一个三维交会图的坐标骨架，涵盖了一维、二维和三维的色彩空间坐标变换。本文采用了更符合人视觉特性的HSV色彩空间模型[4]，其对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集（见图2）。HSV色彩空间用色调、色饱和度和亮度描述色彩。

2 确定致密砂岩孔隙组分的原理与算法

相对于高孔渗油藏，利用测井信息分析油层孔隙组分建立新油层划分标准以及对油层进行层内模式细分，评价油层的有效性至关重要。本文利用常规测井资料结合核磁共振测井资料计算低孔隙度低渗透率砂岩储层黏土束缚水孔隙、束缚流体孔隙、有效小孔隙、有效大孔隙等4种孔隙组分。图3为四孔隙组分与总孔隙、有效孔隙和束缚水孔隙的关系。

图3 四孔隙组分与总孔隙、有效孔隙和束缚水孔隙的关系

2.1 确定致密砂岩孔隙组分原理

根据致密泥质砂岩油气层体积模型（见图4），利用核磁共振测井与常规测井资料[5]计算四孔隙组分及总孔隙。核磁共振测井中岩石的不同类型孔隙中流体具有不同的弛豫时间。储层岩石通常含有大小不一的孔隙系统，各种孔隙具有不同的比表面积，因而具有不同的核磁共振弛豫速率（T1和T2），由此构成观测回波串多指数衰减规律的主要来源。所以，采用多指数反演方法将原始回波数据转化得到的T2分布代表了具有不同横向弛豫速率（T2）的岩石孔隙大小的分布。

核磁共振测井测量信号的强度与岩石孔隙流体中氢核含量相关。如果观测信号能够正确地反映宏观磁化强度M，那么它在0时刻的数值大小将与岩石孔隙中的含氢总量成正比。因此，经过恰当的标定，即可把0时刻的信号强度标定为岩石的孔隙度。又由于弛豫机制和弛豫速率的差异，不同孔径大小的孔隙中的流体将有不同的观测弛豫速率，出现在T2分布的不同位置上，因此可以进一步把黏土束缚水、毛细管束缚水以及自由流体等各个部分区分开（见图5）。黏土束缚水的横向弛豫时间一般很短，如果回波间隔取得比较长，在第1个回波被观测到之前，其信号就己经完全衰减掉，对观测信号不会有贡献；而如果采用很短的回波间隔，提高对短弛豫分量的分辨能力，则可以单独或同时观测到黏土束缚水的信号。

图5 核磁共振测井孔隙度模型

2.2 确定致密砂岩孔隙组分算法

核磁共振测井可以测量得到岩石总孔隙度、黏土束缚水孔隙度、束缚流体孔隙度以及可动流体孔隙度（有效孔隙度），其计算孔隙度数学方法如下。当地层中发育微裂缝等有效大孔隙组分时，密度和中子测井响应包含了有效大孔隙。声波测井通常认为反映原生粒间孔隙度，即有效小孔隙组分，因此由声波测井和中子—密度交会孔隙度（φe）可区分这2类孔隙，两者之差得到有效小孔隙度

3 色彩交会图的建立

首先建立对应X轴四孔隙组分上的HSV一维色彩空间坐标骨架，并基于颜色渐变原理，以色调之间的过渡表征四孔隙组分的变化，最后形成四孔隙组分与孔隙大小的二维色彩交会图。基于色彩交会图将致密砂岩四孔隙组分计算值变化映射为随深度变化的色彩变化。

3.1 HSV一维色彩空间坐标骨架的建立

（1）设定一维色彩空间坐标骨架长度和宽度及对应孔隙度值；

（2）设定一维坐标中的基色及其排列顺序和相对位置，设定5个基色，其归一化后的HSV值分别为（0.0，0.0，0.5），（0.0，0.5，1.0），（0.0，0.5，0.0），（1.0，1.0，0.0）和（1.0，0.0，1.0）；

（3）根据色彩渐变原理，将这5个基色连接起来，主色中间的颜色为过渡颜色，在视觉上根据其距2个主色距离的不同而包含不同数量的主色。采用色彩线性渐变，其过渡颜色计算公式为

式中，下脚m＝medium；下脚b＝basic。

3.2 二维色彩交会图的建立

将X轴显示道均匀地分为4个长度相等的区间，分别对应四孔隙组分；在数据显示时，相邻区间孔隙度值之间用线性差值充填（见图6）。

图6 二维色彩交会图建立示意图

3.3 二维色彩交会图

选取惠民凹陷D-T地区的T306井进行试验。储层孔隙度一般为9%～23%，平均为14.8%，渗透率为（0.16～55）×10－3μm2，平均为2.0×10－3μm2，为典型的低孔隙度低渗透率泥质砂岩油藏。T306井沙三下段岩性中上部为深灰色泥岩、粉砂质泥岩、灰质泥岩、灰白色页岩与浅灰色灰质粉砂岩互层；下部为厚长泥岩段。由处理显示结果（见图7）可以看到，孔隙度值较东二段明显降低，呈薄互层，说明ES3下储层物性变差。同时在一些井段中束缚流体孔隙较大，说明有细粉砂岩的存在，符合ES3下地质情况。

图7 T306井ES3下四孔隙组分计算显示结果（4004～4052m井段）

图7中第3道为四孔隙组分二维色彩图像显示结果，由色彩交会图映射后的孔隙组分图像表征方式比传统的曲线显示方式更加的直观和易读。

4 在D-T地区孔隙组分计算中的应用

4.1 测井解释标准及油层类别细分模型的建立

致密砂岩孔隙组分计算结果结合其他参数，可对产层的质量进行分析评价，对解释结果进行模式细分。依据孔隙组分、渗透率等参数，划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类油层，为试油选层提供满足精度需要的解释成果。形成的处理方法及软件在BN、D-T地区应用，取得良好的应用效果，为试油选层提供了满足精度需要的评价成果。

综合T306井和T261井ES3下四孔隙组分分析结果和试油、试采资料，根据孔隙结构分布、渗透率、电阻率、含油饱和度及油层厚度等参数，建立该区ES3下油层模式细分标准，实现对油层类别的准确划分。

表1 D-T地区沙三下油层模式细分标准

图8 T261井沙三下段油层模式细分处理成果图（3650.0～3696.0m井段）

4.2 应用实例

图8为T261井沙三下段油层模式细分处理成果图，其中沙三下段3653.8～3668.5m，解释Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类油层4个层6.4m，Ⅰ类油层1个层2个段1.7m，Ⅱ类油层2个层2.5m，Ⅲ类油层2个层2m。由色彩交会图映射后的孔隙组分分析图像可以看到，对应的58号层有效小孔隙组分和有效大孔隙组分占了很大比重，说明此层物性较好，含油饱和度较高，由D-T地区沙三下油层模式细分标准，解释为1个段II类油层和2个段I类油层；对应的56、57号层基本上是黏土束缚水孔隙，说明这2个层物性明显变差，含油丰度较低，由油层模式细分标准，解释为2个层III类油层。58号层原产油1.52t／d，经过压裂后，日产油6.44t，油产量得到大幅提升。

××961井为老井，采集资料较少。图9为××961井沙三下段油层模式细分处理成果图。由色彩交会图映射后的孔隙组分分析图像可以看到，该井段孔隙结构复杂（4种孔隙组分皆有显示），物性较差，非均质性强，泥质含量高。9号层井段3440.0～3447.0m，厚度为7.0m，处理解释Ⅱ类油层1个段，Ⅲ类油层2个段，分析测井信息，层内发育有泥质条带，对储层物性有较大影响，含油饱和度偏低。10号层井段3455.0～3463.0m，厚度为8.0m，孔隙组分分析图像显示该层的有效小孔隙组分和有效大孔隙组分明显优于9号层，而且形成不间断的大层厚储层，说明该层段物性、含油性都比9号层好，由油层模式细分标准解释为Ⅱ类油层2个段，Ⅰ类油层1个段。10号层原产油0.03t／d、产水0.15m3／d，经过压裂后，日产油4.32t、产水2.16m3，油产量也得到提升。

由以上2个应用实例可以看到，四孔隙组分的图像表征方式对于解释结果和油层模式的细分具有重要的作用，对于物性较好的井段进行压裂，可增加产量。

图9 ××961井沙三下段油层模式细分处理成果图（3430.0～3470.0m井段）

5 结 论

（1）提出了一种通过建立色彩交会图将致密砂岩四孔隙组分计算值变化映射为色彩变化，形成彩色图像的测井信息表征方法。

（2）实验结果表明，该方法对于减轻解释人员负担，方便解释工作具有明显的效果。

（3）该方法在D-T地区的应用，对于低孔隙度低渗透率泥质砂岩储层的孔隙结构分析，建立新的油层划分标准以及油层的层内模式细分具有重要的意义，配合了该区低渗透油藏的勘探开发。

[1]Briggs P L.Color Display of Well Logs[J].Journal ofMath Geology，1985，17（4）：481-483.

[2]Collins D R，Doveton J H.Color Images of Kansas Subsurface Geology from Well logs[J].Computers and Geosciences，1986，12（4B）：519-526.

[3]Collins D R，Doveton J H.Application of Color Information Theory to the Display of Lithologic Images From Wireline Logs[C]∥paper II，SPWLA 29th Annual Logging Symposium Transactions.San Antonio，Texas，1988.

[4]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2001.

[5]洪有密.测井数据处理与综合解释[M].东营：中国石油大学出版社，2007.