阵列声波测井技术在识别碳酸盐岩储层类型中的应用研究

唐 军，章成广 （油气资源与勘探技术教育部重点实验室 （长江大学） 长江大学地球物理与石油资源学院，湖北 荆州434023）

阵列声波测井技术在识别碳酸盐岩储层类型中的应用研究

唐 军，章成广 （油气资源与勘探技术教育部重点实验室 （长江大学） 长江大学地球物理与石油资源学院，湖北 荆州434023）

储层类型的准确识别是测井技术在油田勘探开发过程中的一个重要应用领域。由于碳酸盐岩储层存在低孔、各向异性以及非均质性的特点，导致利用常规测井资料识别储层类型存在较大困难。阵列声波测井技术的引入可以提高储层评价精度。时间慢度相关分析法STC（Slowness Time Coherence）通过选取合理的时窗长度和慢度搜索范围，求得阵列声波信号的最大相关系数，其对应的慢度即为各波形慢度，并同时计算各波形频域内的能量。针对碳酸盐岩地层裂缝－孔洞型、孔洞型、孔隙型3种储层类型，分别建立了3种波形成分的慢度、能量的定量识别储层类型的方法。实际应用表明，对于水层、气层，该套识别方法可行。

碳酸盐岩；储层类型；阵列声波；测井

碳酸盐岩储层的孔隙空间与碎屑岩储层相比，具有低孔、各向异性、非均质性3大特点，给测井评价带来不确定性、多解性，特别是在评价碳酸盐岩储层的含油气性、渗透性方面存在难题。为了更加精确地计算碳酸盐岩储层的含油气饱和度、渗透率等，了解掌握碳酸盐岩储层的孔隙结构及特点尤为重要［1～4］。为提高储层评价的精度以及拓展声法类测井技术在油气识别和工程上的应用，数字声波全波测井于20世纪70年代末出现 （CSU、3700系列），80年代初出现阵列声波仪。从数字化记录的波形中可以看到，波形中除了弹性纵波外，还有弹性横波、导波、伪瑞利波和斯通利波［5］。由于这些组分波到达接收器的时间偏移不同，通过数字处理 （时域和频域法）可分析各种波的传播特性 （速度、幅度衰减、频率和相位等），从而知道井壁周围的介质性质 （岩性、孔隙性、渗透性和流体特性等）。一般声波阵列有4～12个接收器，源距为6～12ft（1ft＝0.3048m），间距为0.5ft，源距大则声波横向探测深度深，同时由于间距小，提高了纵向分辨率。此外，阵列声波测井通过发射器阵列和接收器阵列组合处理，将获得的结果平均，可以有效补偿由井径变化带来的误差。笔者针对碳酸盐岩储层的特征，主要探讨了利用阵列声波技术在识别裂缝－孔洞型、孔洞型及孔隙型3种碳酸盐岩储层类型的定性、定量方法。

1 阵列声波测井信息提取方法

从阵列声波测井资料中提取纵波、横波和斯通利波的慢度及能量等信息，目前主要采用时域和频域两种提取方法。时间慢度相关分析法STC（Slowness Time Coherence）是一种时域内多道信号相关分析方法，通过选取合理的时窗长度和慢度搜索范围，求得多个接收器接收到由同一发射源在某时刻发出波信号的相关系数，最大相关系数对应的慢度即为该深度地层的纵波、横波和斯通利波慢度［6～8］。

1.1 多个波形相关系数的计算

阵列声波测井仪器一般有8个接收探头，设源距分别为z0，z1，…，z7。因接收探头为等间距排列，间距为Δz（例如0.5ft或6in），则第m个接收探头的源距可写成：

若各接收探头对应接收的全波波形信号分别为f1（t），f2（t），…，f8（t），对于离散的时间序列，则波形上任一点i的时刻ti为：

式中，t0为波形记录开始时间，μs；ΔT为时间采样间隔，μs；N为采样点数。

则相关系数R2（S，τ）计算公式为：

式中，fm表示记录的波形数据；t为开窗初始时刻，μs；M为接收波列个数，一般M＝8；Tw为时窗长度，μs；S为慢度，μs/ft；τ为时窗在第一道波形上的开窗位置，μs。相关系数R的取值范围为0≤R≤1，R＝0表示波形间无任何关系；R＝1表示波形形态完全相同。

1.2 声波慢度提取参数设置及信息提取

从全波波形提取纵波、横波和斯通利波的慢度时，首先需选取适当的时窗长度Tw，在全波波形上移动窗长，并在合理的慢度范围内移动S，当S与纵波、横波和斯通利波的慢度接近时，相关系数R最大，这时相关系数最大值对应的S即为该成分波慢度的估计值，即获得纵波、横波和斯通利波的慢度。可见时窗长度Tw和慢度搜索范围的选取是提取3种波的关键，时窗长度一般取对应波形的3个周期。当纵波慢度搜索范围在40～140μs/ft、横波慢度在60～180μs/ft和斯通利波慢度在140～280μs/ft之间时，可提高程序运算效率和声波慢度的准确性。相关系数R是与慢度和时间有关的函数，当纵波、横波、斯通利波到达且慢度为纵波、横波、斯通利波的慢度时，相关系数R最大。此时R最大值对应的慢度即为该成分波时差的估计值，即获得纵波、横波、斯通利波的时差值DTP、DTS、DTST。

在STC法处理得到纵波、横波、斯通利波时差值之后，可估算出各成分波在全波波形上的初至时间。在各成分波初至时间后开一时窗，计算出窗口内信号的能量：对选定时窗内的信号r（t）作傅里叶变换成为R（ω），计算出信号的幅度谱。在信号有效频带范围（ωlow，ωhigh）内，计算信号幅度谱的平方和，取其对数作为信号的能量ENG。

式中，Rreal、Rimagl分别为R（ω）的实部和虚部。

2 碳酸盐岩储层类型的定性识别

碳酸盐岩的储集层孔隙空间的基本形态有3种：孔隙、裂缝和洞穴。根据孔洞和裂缝空间组合方式一般将碳酸盐岩分为孔隙型储层、裂缝型储层、孔洞型储层、裂缝－孔洞型储层。四川龙岗地区碳酸盐岩储层裂缝不够发育，储层类型主要为裂缝－孔洞型、孔洞型、孔隙型3种［9，10］。

2.1 裂缝－孔洞型储层

裂缝－孔洞型储层是碳酸盐岩地层中最理想的储层类型，该类储层一般高导裂缝发育，同时发育孔洞。因此，该类储层除了具有良好的渗流通道外也具有好的储集空间，这也是获得较高的工业油气流的两个基本条件。该类储层的测井响应特征为：自然伽马、电阻率值低；深浅侧向多有差异；三孔隙度曲线 （密度、中子孔隙度、声波时差）有较大变化，密度曲线的变化尤其明显，在没有井眼影响的情况下，密度的变化是储层孔隙度变化的真实反映。在微电阻率成像图上既可看到类似正弦曲线的裂缝，也可见暗色斑点，有时二者交叉在一起。阵列声波测井曲线表现为接收到的纵波、横波、斯通利波能量下降，反射斯通利波的反射系数增大。图1是X1井6210～6240m深度段常规测井、阵列声波及电成像（6210～6215m）图，该图明显反映为裂缝－孔洞型储层。

图1 裂缝－孔洞型储层测井响应特征 （X1井）

2.2 孔洞型储层

孔洞型储层一般在碳酸盐岩地层中普遍发育。常规测井曲线上，自然伽马值比较低，多为比较纯净的碳酸盐岩；深浅侧向会出现差异，这主要是由于泥浆侵入引起的；在该类地层中，基于三孔隙度曲线可以计算地层总的孔隙度，在多数情况下密度曲线对孔隙度的变化最为敏感，因此，它是计算储层总孔隙度的主要曲线，由于密度测井贴井壁的测量特点使其会受到井眼坍塌的影响，这时利用补偿声波测井来计算孔隙度。微电阻率成像图上出现一些暗色的斑点，斑点大小多不均匀，反映了碳酸盐岩储层孔隙的非均质性，裂缝鲜有发育。斯通利波能量衰减不明显，根据反射斯通利波计算的反射系数也不大，这样的储层具有相对较好的储集空间，如果储集体足够大，经过压裂酸化后通常能获得工业油气流。图2中X2井6350～6400m深度段为较典型的以孔洞发育为主的储层段，电成像图上 （6365～6370m）见明显暗色斑点，但由于孔洞离散发育，所以对波形影响并不明显。

2.3 孔隙型储层

该类储层的储集空间主要是粒间溶孔和粒内溶孔，裂缝不发育，面孔率较小，一般低于2.5%，说明储层虽然发育溶孔，但溶孔相对孤立，连通性差，不能形成良好的储层。孔隙度一般低于5%。图3是X3井常规及阵列声波处理成果图。常规测井曲线略有反映，三孔隙度及电阻率曲线变化趋势平缓。从电成像图上看，5514～5520m显示细小黑色条纹，且不连续。阵列声波处理结果为：纵横波时差及能量曲线变化幅度偏小，斯通利波能量鲜有变化，且变化起落较小。

3 碳酸盐岩储层类型的定量识别及实例分析

根据阵列声波资料处理得到的纵波、横波、斯通利波信息，再依据上文对碳酸盐岩储层类型的定性分析，对龙岗地区较为常见的3种储层类型分别从波形能量和时差两个方面进行了定量分析，取得了一定的效果。

3.1 依据波形能量信息划分储层类型

图4是3种类型的纵波及斯通利波能量对比图，从图4中可明显看出，虽然3种储集类型中，斯通利波能量均随着纵波能量的增大而增大，但从拟合曲线的趋势上看又略有不同：裂缝－孔洞型储层斜率最大，孔洞型其次，孔隙型最小 （具体数据见表1）。

图2 孔洞型储层测井响应特征 （X2井）

图3 孔隙型储层测井响应特征 （X3井）

表1 储层类型与能量关系

图4 3种储层类型波形能量关系

3.2 依据波形时差信息划分储层类型

图5 、6分别是水层、气层3种储层类型的纵横波时差分布图。从图中可看出，对于水层或者气层，利用纵横波时差范围可以区分3种储层类型。

3.3 龙岗地区储层类型定量判别标准

根据上述分析，将阵列声波资料处理得到的能量与时差信息结合起来，建立了龙岗地区储层类型的判别标准 （表2）。为验证该方法的正确性，将前人根据电成像及常规测井资料划分的储层类型与该标准做了对比，符合率在80%以上。

图5 储层纵横波时差关系图 （水层）

图6 储层纵横波时差关系图 （气层）

表2 龙岗地区储层类型阵列声波判别标准

4 结 论

1）储层类型的准确识别是测井解释工作很重要的一个环节，由于碳酸盐岩存在低孔、各向异性、非均质性3大特点，给测井评价带来不确定性、多解性。通过充分利用阵列声波测井资料处理得到的各种波形信息，可以提高碳酸盐岩储层类型的识别精度。

2）利用STC法进行阵列声波测井数据的波形慢度提取是目前最为准确、最有效率的一种方法。选取时窗长度和慢度搜索范围，求得多个接收器接收到由同一发射源在某时刻发出波信号的相关系数，最大相关系数对应的慢度即为该深度地层的纵波、横波和斯通利波慢度。实际应用表明，当纵波慢度搜索在40～140μs/ft、横波慢度在60～180μs/ft和斯通利波慢度在140～280μs/ft之间时，可提高程序运算效率和声波慢度的准确性。

3）利用阵列声波测井资料提取的纵波、横波以及斯通利波的慢度、能量信息，可以建立碳酸盐岩储层类型的定量划分标准。在四川龙岗地区的应用效果表明，对于水层、气层，储层类型区分效果好，而当储层为含气水层或干层时，各波形信息受到岩性及流体影响，识别效果并不理想。

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Application of Array Acoustic Logging in Recognizing Carbonate Reservoir Types

TANG Jun，ZHANG Cheng－guang（Authors'Address：Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources（Yangtze University），Ministry of Education；College of Geophysics and Oil resources，Yangtze University，Jingzhou434023，Hubei，China）

It was an important practical application area that reservoir types were recognized with logging technology.The carbonate reservoir types were difficult to be identified easily because of its low porosity，anisotropy and heterogeneity by conventional logging data.Array acoustic logging technology could be introduced to improve the precision of reservoir evaluation.By means of selecting the reasonable time window length and slow degrees search range，various waveform slowness could be calculated for corresponding biggest correlation coefficient.At the same time，the waveform energy was calculated in the frequency domain.A method to quantitatively distinguish fracture－pore types，vuggy types and pore types in carbonate reservoir is established by the slowness and energy of the three waveforms.Actual application shows that the method is feasible for identifying water and gas layers.

carbonate；reservoir type；array acoustic；logging

P631.84

A

1000－9752 （2012）03－0101－05

2011－12－25

国家科技重大专项 （2008ZX05047）。

唐军 （1979－），男，2002年江汉石油学院毕业，讲师，现主要从事地球物理测井的教学与研究工作。

［编辑］ 龙 舟