聚类分析法与多级评判法在储层分类评价中的应用<br/>——以英台油田姚一段为例

聚类分析法与多级评判法在储层分类评价中的应用
——以英台油田姚一段为例

2016-12-21屈泰来

西部探矿工程 2016年12期

关键词：判别函数井区质性

余伟，屈泰来

（中国石油天然气勘探开发公司，北京100034）

聚类分析法与多级评判法在储层分类评价中的应用
——以英台油田姚一段为例

余伟*，屈泰来

（中国石油天然气勘探开发公司，北京100034）

以英台油田姚一段为研究对象，选取典型井，在研究与合理选择分类参数的基础上，综合应用聚类分析法和多级判别函数法对该区的姚一段储层进行了定量分类评价，并研究了储层平面分布特征。研究结果表明，利用该方法进行储层分类评价是可行的，具有较高的综合性与科学性。

储层分类评价；聚类分析；多级评判

随着油气勘探开发不断深入开展，储层的评价研究工作正日趋向综合化发展，其总体趋势是从宏观到微观，从定性向定量发展。在这方面国内外许多学者作了大量工作，如Levorsen给出了孔隙度和渗透率分类评价标准；王允诚等人提出了孔隙类型和毛细管压力曲线特征分类评价标准，姚荫提出了以多元逐步回归分析、R型因子分析和Q型聚类分析等分类方法为基础的综合评判法[1-2]。前二者是单纯应用宏观或微观参数进行定性评价，后者为定量的综合评价方法，较之前者更为准确一些，其基本原理是利用一个判别函数来判别样品的归属，主要适用于样品分为2类的情况，但实际问题往往更加复杂，即要在两个或多个类别中决定某个样品的归属问题，因此上述方法适用性较差。在英台地区的储层评价实践中，笔者在对该区储层进行聚类分析的基础上，运用多级判别分析法对该区储层进行了详细评价，取得了较好的效果。

1 储层分类评价参数及样品的选取

1.1 储层分类评价参数的确定

合理地选择储层分类评价参数是储层评价的关键。用来描述储层特征的参数有很多，包括宏观、微观、非均质性、动、静态产能资料等。按照英台地区的实际地质情况并通过对应分析，选用渗透率、孔隙度、泥质含量、渗透率突进系数4个参数作为储层分类评价的参数。这4个参数从储层的孔渗性、岩性及非均质性3个方面综合反映了该区储层的总体特征。

1.2 储层分类评价样品的选取

依据以下标准来选择样品：（1）所选择的样品应包括该区储层所有岩相类型，使其能够全面地反映该区的储层岩性特征；（2）该井试验分析、测井数字处理及产能等动静态资料较全，并具有匹配性；（3）岩芯观察与试验分析的第一手资料相对应，这样取得的样品才具有地质分析的可靠性与代表性。

Y17井为该区一口系统取芯井，取芯收获率达93%以上，其储层岩石类型由含砾砂岩、粗砂岩、中细砂岩、粉砂岩等，包括了该区储层所有岩石类型，而且该井试验分析、测井数据等资料齐全，处于工区有利的构造与沉积相带内。

依据以上所述，选取了Y17井22个典型样品建立了储层分类的样品集（表1），即以该井作为储层类型划分与建立分类评价的典型井。

2 典型井储层类型Q型聚类分析

2.1 Q型聚类分析法原理[3-5]

聚类分析是按照一批研究对象在性质上的亲疏关系进行分类的一种多元统计分析方法，在对样品进行分类时，称之为Q型聚类分析。它能根据样品的多项观测指标来具体计算样品之间的相似程度，把相似的样品归为一类，同时把关系密切的归为一个小分类单位，待把所有样品归类完毕后，形成一个由大到小的分类系统。Q型聚类分析中样品的相似程度用相似系数、距离系数表示。设有N个样品，测定M个变量，那么任意2个样品xj和xk之间的相似程度可用M维空间2个样品的相似系数或距离系数来表示。相似系数：式中：j、k=1,2,…，N。

表1 英台地区姚一段Y17井储层分类标准样品集数据表

2.2 典型井储层类型划分

储层分类的实质是把储层性质相近的样品作为同一类，综合考虑Q型聚类分析方法的数学原理及其优越性，利用该方法对Y17井储层类型进行了分类研究，分类结果如图1所示。从图中可以看出，22个样品分为4类，即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类。

图1 Y17井姚一段储层聚类判别分类谱系图

为进一步验证分类的合理性，对4类储层的参数特征进行综合分析，发现以下规律：①Ⅰ类储层（包括样品2、4、10、21）物性最好，渗透率在1100×10-3μm2以上，孔隙度30%以上，显示出高孔高渗的储层特征，渗透率突进系数小于1.2，显示较弱的储层非均质性，泥质含量10%左右；②Ⅱ类储层（包括样品3、8、11、14、17、19、22），物性较好，渗透率（1100～600）×10-3μm2，孔隙度22%左右，显示中孔中渗的储层特征，渗透率突进系数1.5～2，显示中等非均质性，泥质含量17%左右；③Ⅲ类储层（包括样品6、12、13、16、18、20），物性较差，渗透率（600～150）×10-3μm2，孔隙度18%左右，由于泥质含量增高（23%左右），引起渗透率降低，储层非均质性增强，其渗透率突进系数为3.5左右；④Ⅳ类储层（包括样品1、5、7、9），物性相对最差，渗透率150×10-3μm2以下，孔隙度10%以下，具有较强的储层非均质性，渗透率突进系数值大于4，岩性以泥质粉砂岩、粉砂质泥岩为主。参数特征分析表明，由Ⅰ类至Ⅳ类储层的孔渗性降低，泥质含量增加，非均质性增强，即储层质量由好向坏变化。

地质分析证实，该分类结果是合理的，4类储层对应参数分布特征见表2。

3 储层分类函数的建立——判别函数法

3.1 多级判别函数法

多级判别函数法是在对样品进行分类的基础上，在多个（2个以上）类别中决定某个样品的归属问题，设分类的组数为G，考虑的因子为p个，每类已知样品数为nj(j=1,2,…，G)。此时，可确立的判别函数个数为：M=min[G-1,p]，即可引入M个判别函数：

表2 4类储层对应参数均值统计表

式中：x(l)——第l个因子；

yi——第i个判别函数；

vi(l)——第i个判别函数的系数。

为求出此M个判别函数，也就是要确定系数vi(1)(l=1,2，…，M)，求解特征方程组：

而：

式中：N——各类样品数的总和。

然后得出特征值λi，按其大小顺序取其前M=[G-1,p]个，其相应的特征向量即为判别函数的系数，求出特征向量后，判别函数也就确定了。

最后计算未知类属的样品对应的判别向量Y=(y1, y2，…，yM)出现在第j类的概率，即

式中：pj=nj/N

如第几个概率值最大则其属于第几类。

3.2 多级判别函数法的应用

依据以上所述的原理，根据前面聚类分析结果，此处分类的组数为G=4，考虑的因子有4个，即p=4，已知样品总数此时M=min［G-1,p］=3，故可以引入3个判别函数解特征方程组(2)，得出3个判别函数：y1=-0.0008a+0.0118b-0.0072c-0.0143d y2=-0.0002a+0.0072b-0.0070c-0.0024d y3=-0.0031a+0.0042b-0.0036c-0.0026d

式中：a、b、c、d——4个储层物性参数。

为验证该方法的可靠性，对已知类属的Y17井22个样品进行了判别，如表3所示，除个别样品被误判外，大部分均与已知相吻合，吻合率在92%以上。

4 储层平面分布特征研究

以该区目的层段的主力产油层姚一段为例，研究该区储层的平面展布特征。利用上述方法对姚一段储层进行了综合评价（图2）。由图可见，西北部的1、2井及西部的9、10井区为Ⅰ类储层区，这2个方向也是该区2个主要物源方向；向前过渡为Ⅱ类储层区，并延伸到北东方向的23、25井区，西南方向的19井区，此外正东的22井区，正西的20、25井区，正北的21井区也为Ⅱ类储层区；中部的8、11、12、13井区为Ⅲ类储层区，远物源的18井区也为Ⅲ类储层区；Ⅳ类储层主要分布于边缘的17、26、27、28、31井区。

通过与该层沉积微相平面分布特征对比分析可见：储集性能较好的Ⅰ、Ⅱ类储层主要分布于水下分流河道相带内，如西北部的1、2井区及西部的9、10井区，均为该区最有利的沉积相带；河道的远缘与河口坝区以Ⅲ、Ⅳ类储层为主，如中部的8、11、12、13井区，是3条分流支河道交汇所形成的河口坝区，该区储层岩性变细，相应地储层孔渗性降低，储层品质变差；而以泥岩沉积为主的河泛平原及分流间湾微相区则对应非储层区。以上分析表明，该区沉积相的展布直接影响了储层的分布特征。产能资料的分析也从侧面证明了这一点，其结果显示Ⅰ、Ⅱ类储层的产能较高，而Ⅲ、Ⅳ类储层的产能较低甚至为零。