辽河盆地东部凹陷中基性火成岩测井曲线特征研究

刘宗利,王祝文,刘菁华,冯玉辉,曲 东

(1.吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春130021;2.吉林大学地球科学学院,吉林长春130061;3.长城钻探工程有限公司测井公司,辽宁盘锦124011)

辽河盆地东部凹陷中基性火成岩测井曲线特征研究

刘宗利1,王祝文1,刘菁华1,冯玉辉2,曲 东3

(1.吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春130021;2.吉林大学地球科学学院,吉林长春130061;3.长城钻探工程有限公司测井公司,辽宁盘锦124011)

受郯庐断裂的影响,新生代以来,辽河盆地东部凹陷间断发生了6次构造运动,且均伴随有强度不等的火山喷发活动,火成岩广泛发育。以6口不同的井为例,揭示了东部凹陷内中基性火成岩、致密玄武岩、气孔玄武岩、玄武质火山碎屑岩、粗面岩、粗面质火山碎屑岩和辉绿岩的测井曲线组合特征。选取典型的岩性数据段总结出了该地区火成岩性测井响应特征,并制作了一套适合该地区的岩性识别图版。其中，自然伽马和深侧向电阻率交会图能很好地识别辉绿岩,中子和密度交会图可以很好地区分玄武岩类;利用最小二乘支持向量机建立了火成岩岩性识别模型,识别结果与岩心、岩屑薄片定名对比,符合率较高。交会图版和最小二乘支持向量机结合运用,很好地解决了研究区岩性识别的问题,为进一步开展油气藏的解释奠定了基础。

辽河盆地东部凹陷;中基性火成岩;测井曲线;交会图;岩性识别;最小二乘支持向量机

1 研究区概况

辽河盆地大地构造位于华北板块东北部[1],构造上可分为沈北凹陷、大民屯凹陷、西部凸起、西部凹陷、中央凸起、东部凹陷和东部凸起7个单元。东部凹陷的东西两侧被东部凸起、中央凸起所夹持,北至大民屯凹陷[2],是一轴向约为北东43°展布的狭长含油气凹陷(图1)。

古近纪(65Ma)以来,太平洋板块西缘俯冲方向由北北西转变为北西西。同时,印度板块对中国大陆中部和东部产生北向推挤力。在这种情况下,郯庐断裂从左旋活动转向右旋活动[3-5]。在其影响下，新生代以来间断发生了6次构造运动且均伴随有强度不等的火山喷发活动[6-7],火成岩广泛发育,其中以沙河街组时期最具代表性。沙河街组纵向上发育大套玄武岩和粗面岩[8-9]。在东营组时期,岩浆侵入沙三段和沙一段地层,形成辉绿岩。溢流相发育致密玄武岩、气孔玄武岩、粗面岩;火山通道相、爆发相多发育火山碎屑岩;侵入相发育辉绿岩[10-13]。

近年来,在对松辽、准噶尔、辽河盆地的勘探开发中,发现中基性火成岩具有良好的油气藏特征[14-15],因此火成岩岩性的分类识别具有重要的现实意义。测井曲线特征的差异能很好地反应岩性特征。以常规曲线——自然伽马(γ)、密度(ρ)、声波时差(ΔtAC)、补偿中子(φCNL)、深侧向电阻率(RLLD)为基础,分析中基性火成岩岩性与测井曲线特征之间的关系,以期能更好地识别火成岩岩性,并为进一步的火成岩储层评价提供帮助。

图1 辽河盆地构造分布

2 火成岩矿物组分及测井曲线特征

火成岩识别方法比较多,通常利用自然伽马(γ)、密度(ρ)、声波时差(ΔtAC)、补偿中子(φCNL)、深侧向电阻率(RLLD)等常规测井参数来识别火成岩岩性。图2给出了火成岩的典型岩心及薄片显微特征;图3 到图8给出了火成岩的测井曲线特征。

2.1 玄武岩

2.1.1 致密玄武岩

以X1井2876.5～2883.0m为例进行说明。致密玄武岩具有斑状结构、块状构造。斑晶约占70%,主要由斜长石(75%)和辉石(25%)组成,斜长石较新鲜,辉石多已皂石化(图2a),基质为间粒-间隐结构,主要由斜长石、辉石以及玻璃质组成,基质蚀变中等。测井曲线γ在47～62API,ρ在2.45～2.64g/cm3,ΔtAC在61～72μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在19%～29%,RLLD在8～16Ω·m。表现为低自然伽马、低电阻率、低声波时差的特征(图3)。

2.1.2 气孔玄武岩

以X2井3682.5～3689.0m为例对气孔玄武岩进行描述。其具有斑状结构,气孔-杏仁构造,斑晶约占70%,主要由斜长石(80%)和辉石(20%)组成,部分斜长石可见聚片双晶,辉石斑晶未见蚀变,基质为间粒-间隐结构,主要由斜长石、辉石以及玻璃质组成,基质中见斜长石微晶、辉石小颗粒及玻璃质,蚀变较强。基质中暗色矿物均已蚀变,多蚀变为皂石、绿泥石,气孔内充填方解石(图2b),见气孔中为方解石、硅质两期充填。此外溶蚀孔也较发育。

测井曲线γ在36～49API,ρ在2.31～2.54g/cm3,ΔtAC在59～87μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在20%～36%,RLLD在4～13Ω·m,深、浅侧向电阻率范围一致。与致密玄武岩相比,γ和ρ偏低,φCNL值偏大,深、浅侧向电阻率偏小(图4)。

2.2 玄武质火山碎屑岩

X3井2467～2475m为玄武质火山碎屑岩,凝灰结构,颗粒直径均小于2cm,主要由浆屑、玻屑、晶屑、玄武岩岩屑(图2c)组成,分选中等,磨圆较差、玻屑多呈弧面多角状,晶屑、岩屑多为次棱角状,火山灰胶结。岩石整体裂缝较为发育,多呈不规则状,方解石充填。

测井曲线γ在24～39API,ρ在2.06～2.40g/cm3,ΔtAC在77～87μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在31%～35%,RLLD在3～4Ω·m,深、浅侧向电阻率有分离现象。与玄武岩相比,自然伽马值和电阻率明显偏低,密度也偏小,声波时差和补偿中子值较大(图5)。

2.3 粗面岩

以X4井2840～2926m对粗面岩岩性和测井曲线特征进行说明。岩心整体呈灰绿色,斑状结构,斑晶主要为长石(图2d),含量约为30%,斑晶有少数蚀变,有环带结构,多呈长柱状,表面裂纹发育,致密块状。基质由碱性长石和少量斜长石组成,为间粒间隐结构。

测井曲线γ在91～180API,ρ在2.11～2.59g/cm3,ΔtAC在52～93μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在4%～29%,RLLD在5～606Ω·m(图6)。相比玄武岩自然伽马和电阻率明显呈现高值,粗面岩电阻率幅值变化大。可以用γ和双侧向电阻率曲线特征识别粗面岩和玄武岩岩性。

2.4 粗面质火山碎屑岩

X5井3340.5～3398.5m为粗面质火山碎屑岩,火山角砾结构,角砾直径多大于2cm,主要由粗面质岩屑(图2e)、晶屑组成,分选、磨圆均较差,角砾多为棱角-次棱角状,火山灰胶结。

测井曲线γ在69～115API,ρ在2.37～2.64g/cm3,ΔtAC在65～76μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在12%～23%,RLLD在16～61Ω·m(图7)。相比粗面岩自然伽马值偏低,密度值稍大,双侧向电阻率呈现低值。

2.5 辉绿岩

以X6井3638～3658m对辉绿岩进行岩性和测井曲线特征说明。辉绿结构,主要矿物为斜长石和辉石,结晶较粗,辉石多已蚀变绿泥石化,见少量黑色不透明磁铁矿。发育较多淋滤孔,暗色矿物辉石蚀变为皂石(图2f)、绿泥石等粘土矿物后,经过后期作用,粘土矿物被淋滤形成空隙,边部仍可见绿泥石等,少量孔隙为斜长石溶蚀孔隙。

测井曲线γ在46～74API,ρ在2.55～2.71g/cm3,ΔtAC在58～75μs/ft(1ft=30.48cm),φCNL在16%～25%,RLLD在93～317Ω·m(图8)。相对于玄武岩,电阻率值偏大,其余特征不太明显。相对于粗面岩,γ明显偏低,电阻率值偏小。

综合以上描述可知,致密玄武岩与气孔玄武岩和玄武质火山碎屑岩相比,呈现高密度、低声波时差、高电阻率的特征;粗面质火山碎屑岩与粗面岩相比,呈现低电阻率特征。玄武岩与粗面岩相比,呈现低自然伽马、低电阻率特征。辉绿岩呈低自然伽马、高密度、高电阻率特征。火成岩岩性不同,测井曲线之间的组合特征也不同。

图3 致密玄武岩的测井曲线特征

图4 气孔玄武岩的测井曲线特征

图5 玄武质火山碎屑岩的测井曲线特征

图6 粗面岩的测井曲线特征

图7 粗面质火山碎屑岩的测井曲线特征

图8 辉绿岩的测井曲线特征

3 火成岩岩性识别划分

辽河盆地东部凹陷火成岩储层岩性以玄武岩、粗面岩和辉绿岩为主,针对研究区实际需求和测井识别的可行性,将火成岩分为致密玄武岩、非致密玄武岩、粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩5类进行识别。其中非致密玄武岩为气孔玄武岩以及包含玄武质火山碎屑岩的玄武质岩性的统称,非致密粗面岩指的是包含粗面质火山碎屑岩的粗面质岩性的统称。根据火成岩的岩性特征,总结出了该地区火成岩测井响应特征(表1),不同火成岩岩性测井响应特征不同。

3.1 交会图版识别岩性

选取典型火成岩段,提取数据形成一套适合本区的火成岩识别图版(图9)。由γ-RLLD图版可以准确识别辉绿岩、玄武岩类和粗面岩类,φCNL-ρ图版可以区分致密玄武岩和非致密玄武岩,γ-RLLD和ΔtAC-γ图版组合可以较为准确地识别和划分粗面岩和粗面质火山碎屑岩。

表1 辽河盆地东部凹陷火成岩测井响应特征

3.2 最小二乘支持向量机

3.2.1 最小二乘支持向量机原理及流程

支持向量机(SVM)[16-20]在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到岩性分类识别等其它方面。

在特征空间Rn中,给定有N个样本{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}的训练集合,其中第i个输入数据xi∈Rn,第i个输出数据yi∈{-1,+1}是类别。支持向量机模型的目标是构造一个如下形式的函数:

(1)

式中:ω为超平面的法向量;b是超平面的截距;φ(x)为可将数据映射成线性可分的函数。

图9 岩性识别交会图版

最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机的一种扩展形式,其损失函数采用误差的二范数,并用等式约束代替不等式约束,从而将二次规划问题转化为求解线性方程组的问题。

对应的目标函数为:

(2)

约束条件为:

(3)

其中,C≥0,为可调参数,控制对误差ε的惩罚程度,称作惩罚因子。

用拉格朗日(Lagrange)方法解决这个优化问题:

(4)

其中,α=[α1,α2,…,αN]为Lagrange算子,根据优化条件得到:

(5)

其中,i=1,2,…,N。根据Mercer条件定义核函数:

(6)

本文选择高斯径向基核函数

(7)

作为核函数。惩罚因子C和核函数宽度参数σ利用耦合模拟退火算法以及下山单纯形法(Nelder-Mead)进行确定。最终得到决策函数:

(8)

具体流程如图10所示。

图10 最小二乘支持向量机流程

3.2.2 最小二乘支持向量机岩性识别

将岩心/岩屑薄片深度进行归位,与测井深度数据对应,并且薄片取自岩性较稳定的井段;把薄片鉴定的结果作为岩性定名的标准。7口测试井最小二乘支持向量机的岩性识别与岩性样本对比结果(表2)表明,不同井符合率有所差别,最高88.9%,最低76.1%,平均为79.5%,整体上符合较好。

表2 LS-SVM岩性测井识别符合率统计结果

4 结束语

1) 结合岩心和薄片特征,详细描述和总结了研究区岩性的测井曲线特征。玄武岩低伽马、低电阻率,致密玄武岩中高密度、中高中子,低声波时差,气孔玄武岩和玄武质火山碎屑岩中低密度、中高中子和声波时差;粗面岩高伽马、高电阻率、中低密度和声波时差、中子变化较大,粗面质火山碎屑岩中伽马、中低电阻率和密度、中高声波时差和中子;辉绿岩中低伽马和声波时差、中高电阻率、中高密度和中子。

2) 利用最小二乘支持向量机法建立火成岩岩性识别模型,对辽河盆地东部凹陷火成岩岩性进行识别。识别出玄武岩、非致密玄武岩、粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩5种火成岩岩性,识别率较高;同时选取具有典型特征的稳定数据段的层数据,形成了一套适合本区的岩性图版;最小二乘支持向量机程序识别与交会图版结合应用,经过实际生产验证,能够较好地解决本区岩性识别问题。

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(编辑：陈 杰)

The logging characteristics of the intermediate and basic igneous rock from the Eastern Depression of Liaohe Basin

Liu Zongli1,Wang Zhuwen1,Liu Jinghua1,Feng Yuhui2,Qu Dong3

(1.CollegeofGeoExplorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China；2.CollegeofEarthSciences,JilinUniversity,Changchun130061,China; 3.WellLoggingCompany,GWDC,Panjin124011,China)

Since the Cenozoic,because of the influence of the Tanlu Fault,six tectonic movements have occurred in the Eastern Depression of Liaohe Basin,which were accompanied by volcanic activity with different intensity; so igneous rock is widely developed.Based on six wells,the characteristics of log combination of the intermediate and basic igneous rock are analyzed,including tight basalt,stomatal basalt,basaltic volcanic clastic rock,trachyte,trachytic volcanic clastic rock and diabase.Selecting typical lithology data,the characteristics of igneous lithology logging response in this area are summarized; and a set of suitable lithology identification chart is established for the area.The crossplot of natural gamma versus deep lateral resistivity can well identify diabase,and the crossplot of neutron and density can well distinguish basalts.Using least squares support vector machine (LS-SVM),the igneous rock lithology identification model is constructed.Compared with core analysis and cutting description,the accuracy rate of the identification result reaches up to 79.5%.The combination of crossplot and LS-SVM well solves the problem of lithology identification and provides assistance for further interpretation of oil and gas reservoirs.

Eastern Depression of Liaohe Basin,intermediate and basic igneous rock,well logging curve,crossplot,lithology identification,least squares support vector machine (LS-SVM)

2015-04-01;改回日期：2015-06-26。

刘宗利(1990—),男,博士在读,主要从事地球物理测井新方法、新技术研究工作。

王祝文(1961—),男,教授,博士生导师,主要从事地球物理测井、核地球物理、测井新方法新技术等方面的解释理论和方法的教学与科研工作。

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB822002)和中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目(2012E3001)共同资助。

P631

A

1000-1441(2015)06-0787-09

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.06.018