基于电成像测井图像识别求取地层产状的新方法

杨玉卿,崔维平,张 翔

(1.中海油田服务股份有限公司,河北三河065201;2.油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),湖北武汉 430010)



基于电成像测井图像识别求取地层产状的新方法

杨玉卿1,崔维平1,张 翔2

(1.中海油田服务股份有限公司,河北三河065201;2.油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),湖北武汉 430010)

正确识别地层界面并准确计算地层产状对于油气勘探非常重要。针对国内测井领域地层界面识别及产状求取方法存在的分辨率低、精度低及速度慢等问题,提出一种基于电成像测井图像识别求取地层产状的新方法:应用曲线斜率拟合法提取地层界面对应的正弦曲线,以提高地层产状计算的速度;采用双窗口检测、交互移动技术以及优选控制准则来提高地层产状计算的精度;通过设计不同步长、窗长组合分别检测地层宏观构造面与微观沉积层理面。理论地层模型与实测资料应用结果表明,该方法求取的地层产状较好地反映了地层实际情况。

地层产状;正弦曲线;电成像测井;图像识别;曲线拟合法

地层是不同地质历史时期形成的层状岩石,层与层之间通常以明显的界面或沉积间断面分开,但同一时期的岩石碎屑颗粒粒度、成分、所含化石、颜色、物理性质等变化导致界面并不十分明显。地层界面按规模大小可分两类,一类是宏观结构面,如层序界面、大型沉积体界面、构造面等[1];另一类是微观结构面,如薄互层沉积界面、沉积纹层、层系界面等[2]。地层产状由地层界面的形态决定,用走向、倾向和倾角来描述。地层宏观结构面产状可以用来确定大型沉积体内部充填结构(如大型前积结构、大型填积结构等)和沉积体几何形态;地层微观结构面产状如交错层理构造等,可反映沉积期水动力能量和古水流方向,据此可研究沉积物源方向,分析古沉积环境,寻找有利的勘探方向[3-4]。

地球物理测井是确定地下原位地层(包括岩层、裂缝、层理等)产状的有效方法[5]。目前主要应用地层倾角测井方法,通过选择不同的处理参数进行相关对比来分离这些结构面[6]。倾角资料长相关对比处理结果主要反映地层宏观结构面,可以用来确定沉积体内部大型充填结构(如大型前积结构等)和沉积体外形,而短相关微细处理结果主要反映微观结构面(如沉积层理面等)[6]。近年来随着测井技术的发展,利用电成像测井进行沉积构造分析的方法得到了广泛应用。电成像测井能够提供丰富的井壁及井眼周围信息,利用电成像测井图像可以直观地定性识别各种地层界面、缝洞及岩性[7-8],利用图像处理技术对电成像测井图像进行定量处理和分析,可以提取地层界面及产状等参数[9]。

基于电成像测井研究地层的沉积及构造特征具有显著优势,但电成像测井资料的处理及地质信息的提取是目前面临的巨大难题。近些年通过技术攻关基本解决了电成像测井资料的预处理及图像重构,并基于图像形成了较为丰富的地质特征图版[10],但基于电成像测井资料的地层沉积学处理问题至今没有得到解决。目前比较常用的地层倾角测井方法先基于各极板合成4条或6条电导率曲线,然后采用模式识别法、精细相关对比法[11]、人机交互法[12]、图像处理技术[13]、最小二乘法[14]等求取地层界面的产状,也有学者利用岩心沉积剩磁确定隐伏地层产状[15],应用GPS技术精确测量近水平地层产状[16]。这些方法各有其局限性,且尚未完善,更没有形成有效的实用软件。同时,基于几条电导率曲线求取地层产状忽略了大量的井壁电成像测井信息,必然会得出不合乎实际的结论。

相对于地层中的裂缝,地层界面在电成像测井图像上常常是一组相互平行或接近平行的电导率异常,不仅成组出现,而且数量大,相邻层面之间距离较近。因此,不可能像提取裂缝一样,采用交互式处理方法在地层界面轨迹上选择3个或更多的点拟合出一条正弦曲线,依据正弦曲线参数计算其产状;也不可能采用非常复杂耗时的Hough变换等方法自动检测地层界面。另一方面,电成像测井图像上的地层界面,尤其是层理面,通过层内灰度微细变化显示出来,相邻界面之间距离很近,边缘弱小,采用边缘检测、图像分割、边缘追踪与匹配等图像处理方法很难精确地提取这些界面的轨迹。

针对当前基于图像处理方法确定地层界面产状存在的速度及精度问题,本文提出一种新的基于图像识别的地层界面检测方法,基于电成像测井的优势,利用图像识别技术对电成像测井图像进行定量处理和分析,确定地层界面,求取地层产状等参数。

1 地层界面正弦曲线检测方法

根据穿过垂直井眼的倾斜地层界面及其展开的平面图对应关系(图1a),要检测穿过垂直井眼的地层界面,只需要检测0～360°展开平面图上的正弦曲线[17]。而电成像测井图像就是一种井壁图像展开平面图(图1b),通过检测电成像测井图像上的正弦曲线,就可以间接地检测穿过井眼的各种地层界面产状。

图1 穿过垂直井眼的倾斜地层界面展开(a)与倾斜地层段电成像图像(b)

基于图像识别技术对地层界面进行检测,首先要将电阻率(或电导率)剖面图转换为灰度级图像,地层界面周围的电阻率差异对应灰度图像上正弦曲线周围的灰度级差异。检测电阻率剖面上的地层界面就是检测灰度图像上灰度级差异的正弦曲线。

标准的正弦曲线公式如下:

(1)

式中:A表示正弦曲线的幅值;ω表示正弦曲线的角频率,表达式为ω=2π/T或ω=2πf,与正弦曲线的周期或频率有关;φ表示正弦曲线的初始相位;y0表示正弦曲线的基准线。各参数分别对应地层界面特定的含义,其中A表示地层界面的起伏高低;ω表示正弦曲线的角频率,周期为电成像测井图像的宽度,实际资料处理时为一固定值;φ表示地层界面正弦曲线起始位置的相位;y0对应地层界面纵向不同的深度。

在正弦曲线包括的4个参数中,角频率ω是已知的,其它3个参数(即幅值A,初始相位φ与基准线y0)是未知的,因此,只要确定了这3个参数,就可描述地层界面的正弦曲线。

2 地层界面正弦曲线检测的速度与精度控制

2.1 正弦曲线检测的速度控制

为提高检测正弦曲线的速度,本文用曲线拟合的方法取代复杂耗时的Hough变换方法[18],结合交互方式自动确定正弦曲线。

首先求取正弦曲线公式(1)的一阶导数,得:

(2)

因此,可以利用地层界面线的斜率与极板坐标(ki,xi),i=1,2,…,N,通过最小二乘法拟合构造目标函数:

(3)

即由理论计算斜率与成像确定斜率的均方误差极小得到正弦曲线参数幅值与初相位(A,φ)。其中,N为极板个数,ki为地层界面线的斜率,xi为对应的坐标。本方法精度与成像确定的斜率有关,计算倾角与理论倾角误差小于3°,计算倾向与理论倾向误差小于5°。

由公式(2)知,标准正弦曲线取导数后去掉了参数y0,即由(ki,xi)最小二乘拟合无法确定正弦曲线的基准线y0。为此,采用交互方式的曲线移动技术,通过寻找最大图像灰度对比度,将正弦曲线自动移动到灰度图像最大灰度变化的位置,该位置对应于地层界面的位置,即该深度为正弦曲线的基准线y0。

由于采用6个或8个极板(极板个数由具体仪器确定)斜率数据的曲线拟合方法及交互方式将正弦曲线自动移动到灰度图像最大灰度变化的位置,因此,随着正弦曲线检测数目的增加,本文方法相对Hough变换方法大幅度提高了计算效率。实际应用表明,采用本文方法确定20条界面正弦曲线参数的效率比采用Hough变换方法的效率提高大约80%。

2.2 正弦曲线检测的精度控制

地层界面在电成像图像上常常表现为一组相互平行或接近平行的正弦曲线形电导率异常,相邻层面特征相似,边缘弱小不清晰、不连续、有时还存在各种干扰,本文采用以下两种技术来提高正弦曲线的检测精度。

1) 采用双窗口技术[19]提高检测正弦曲线参数的准确性。首先在大窗长窗口中确定正弦曲线,并将此正弦曲线作为小窗长窗口的初始曲线;然后在小窗口中对初始的正弦曲线进行修正,并将小窗长窗口修正后的正弦曲线作为最终检测的正弦曲线。

2) 采用交互移动技术在同一地层界面附近得到多条正弦曲线,通过构建一些优选准则,从这些正弦曲线中选择最优的正弦曲线作为最终的地层界面。目前采用的优选准则如下:

(4)

式中:Q是置信度,度量检测的正弦曲线的可信程度,Q值越大,表明检测的正弦曲线越可靠;Qcon为对比度,即沿正弦曲线的一阶微分值的和;Qhaz为窗口图像中地层或纹理的成层度,度量纹理发育程度,由灰度图像窗口中不同方向上最大与最小灰度方差比确定,表达式为:

(5)

(6)

式中:Qhaz-i为i极板的成层度;Vmax为灰度图像窗口中某方向上最大灰度方差;Vmin为灰度图像窗口中某方向上最小灰度方差;Qerr为拟合误差,即正弦曲线最小二乘法拟合误差。

在正弦曲线检测及其相关参数求取后,通过下列公式可以计算对应的穿过井眼地层界面的地层产状:

(7)

(8)

(9)

(10)

式中:H为实际地层界面的高度,即正弦曲线波峰到波谷的垂直高度;Himage为电成像图像的像素高度;Hdepth为图像对应的测井深度区间,表示该段图像的实际深度;A为正弦曲线的振幅;D为井眼直径;α为地层界面的倾角;β,θmin为地层界面的倾向,相当于正弦曲线波谷的位置;φ为地层界面的走向,与地层界面倾向垂直的方位。

3 应用效果分析

由于地层厚度、特征差异大,宏观结构面与微观结构面在进行检测时对速度、精度的要求有较大差异。因此,本文通过设计不同步长与窗长组合分别对宏观结构面及微观结构面进行检测。

3.1 地层宏观结构面产状求取

地层宏观结构面通常指地层构造产状,一般通过稳定的、厚度较大的泥岩段地层界面的产状来确定[20]。基于图像识别方法检测泥岩段地层界面,不需要检测每个界面,通常从宏观上整体考虑,选择较大的步长(0.5～0.6m)与窗长(1.0～1.2m)来进行检测。

图2a是构建的泥岩地层理论模型及对应的地层产状图(蝌蚪点位置表示地层倾角大小,短斜线方向表示地层倾向),中上部为模拟的中厚块状地层,下部为模拟的薄层或水平层理发育的地层;图2b 为基于图像识别方法检测的结果及地层产状蝌蚪图,其中红色正弦曲线为地层产状检测点。

从图2可以看出:①地层界面及其产状的检测结果与理论模型吻合很好,完全满足地层产状评价的要求;②个别地层的倾角误差为1°,倾向误差主要在2°～ 3°,这种微小的差异可能与界面正弦曲线自动移动存在局部误差有关,也可能与地层界面不规则形态有关,并不影响地层产状的趋势;③求取地层构造产状时,不需要检测每个地层界面,只要按照一定窗长、步长检测地层主要界面的产状即可,当检测的地层产状不完全一致时,占优势的倾角矢量即为地层的总体构造产状。

图2 泥岩地层理论模型(a)及其检测结果(b)

图3为一段实测电成像测井资料,根据自然伽马确定为泥岩层段。基于图像识别方法检测的地层界面如浅蓝色正弦曲线所示,求取的地层产状如右侧蝌蚪图所示。在图3下部泥岩层因受井眼垮塌影响,检测的产状不够准确;上部泥岩层比较稳定,其产状可以作为实际地层产状,计算结果该段地层的构造倾角约6°,倾向约290°。

3.2 地层微观结构面产状求取

沉积层理构造是微观结构面的代表,是指岩层中物质的成分、颗粒大小、形状和颜色在垂直方向发生改变时产生的纹理,纹层厚度由毫米级到数十厘米,层系厚度一般为几厘米至几米。沉积层理产状一般在比例尺为1∶10或1∶20的图像上通过纹层层理面的产状确定。实际检测时,尽可能检测每个界面,参数设置以小的步长(0.05～0.10m)与窗长(0.2～0.4m)为好,必要时通过人工交互拾取层理界面产状。

图4a是层理发育的砂岩地层理论模型,模拟了4种倾角矢量模式:绿色模式(倾角不随深度发生改变)、红色模式(倾角随深度变大而变大)、蓝色模式(倾角随深度变大而变小)以及杂乱模式(倾角随深度变化无规律变化)。图4b为基于图像识别方法检测的沉积层理界面及对应的层理产状。

图3 实测泥岩层电成像图像及提取的地层产状

图4 层理发育砂岩地层理论模型(a)及其检测结果(b)

从图4可以看出:①对于地层层理面变化有一定规律的红色、绿色、蓝色模式,本文方法可以很好地检测出这些界面,并且检测的界面产状与实际模型一致性很好;个别界面倾角误差达到2°,倾向误差达到4°,造成局部存在微小差异的原因可能是层理面表现的多样性使其检测的难度要比地层产状检测更大。②对于地层层理变化呈现杂乱模式的层系,本文方法难以将界面全部检测出来,必要时需进行人工交互拾取。

图5为一砂岩段实测电成像测井资料,基于图像识别方法检测的沉积层理界面如图像上黑色正弦曲线所示,提取的沉积产状如右侧蝌蚪图所示。从图5上的识别结果可见,上段砂体(1331.3～1332.3m)比较稳定,基本表现为绿色模式,倾角约7°,倾向105°;下段砂体(1332.3～1333.4m)随着深度增加倾角变小,表现为蓝色模式,砂体底部呈亮色块状构造。

3.3 国外同类软件处理效果对比

为进一步验证基于图像识别求取地层产状方法的实用性及其效果,开发了该方法处理软件,安装在EGPS平台上。图6为海域某井实测电成像测井资料利用不同软件处理后的动态图像及提取的地层界面、产状对比。其中第1道为国外软件动态图像与检测的地层界面对应的正弦曲线,第2道为国外软件检测地层界面得到的地层产状倾角矢量模式,第3道为国外软件提取地层产状统计的玫瑰图,第5道为本文方法动态图像与检测的地层界面对应的正弦曲线,第6道为本文方法检测地层界面得到的地层产状倾角矢量模式,第7道为本文方法提取地层产状统计的玫瑰图。

图5 实测砂岩层电成像图像及提取的沉积层理产状

图6 某实测井地层界面产状求取对比

通过对比可以看出,本文方法软件检测的地层界面正弦曲线、地层产状趋势及其数值与国外软件基本相同。在2464m以上深度,地层产状趋势、倾角及方位有一定差异,这主要是由国外软件生成的动态图像与本文方法生成的动态图像不完全一致以及本文方法软件能识别的地层界面更多并参与了地层产状统计所导致,本文方法软件得到的细节变化更加清楚、连续、自然,更有利于对地层进行沉积学分析。

4 结束语

本文研究采用曲线拟合及交互方式的曲线移动技术,结合双窗口检测及对比度、成层度与拟合误差控制准则等图像识别与处理新技术,实现了对电成像测井图像快速检测地层界面、精确求取地层界面产状的目的。对理论模型和实测资料应用本文方法软件处理结果显示,本文方法能较好地反映地层实际情况，具有广阔的应用前景。

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(编辑：戴春秋)

A new method to detect formation occurrence from image recognitionof electric imaging logging

YANG Yuqing1,CUI Weiping1,ZHANG Xiang2

(1.ChinaOilfieldServicesLimited,Sanhe065201,China;2.KeyLaboratoryofExplorationTechnologiesforOilandGasResources,MinistryofEducation,YangtzeUniversity,Wuhan430010,China)

Accurate identification of the formation interface and extraction of the formation occurrence for hydrocarbon exploration are very important.At present,there are some problems such as low resolution,low accuracy and low efficiency in the formation interface detection and its dip extraction.Therefore,a new method to detect formation occurrence from image recognition of electric imaging logging is proposed in this paper.The sine curves of the formation interfaces are fitted with the curve fitting method to improve the calculation efficiency of the detected formation interfaces.The double window monitoring,interactive mobile technology and the prefered criterions are used to improve the accuracy of bed occurrence.Both macro-structured interface and micro-sedimentary bedding interface are respectively extracted by designing the combination of different step sizes and window sizes.The results of the theoretical formation models and the measured data detected with the method give various types of the formation interfaces and formation occurrence,which accord with those detected by the foreign advanced software.

formation occurrence,sine curves,electric imaging logging,image recognition,curve fitting method

2016-02-05;改回日期：2016-05-24。

杨玉卿(1963—),男,教授级高级工程师,主要从事储层沉积学研究及测井地质应用工作。

张翔(1969—),男,博士,教授,主要从事成像测井、碳酸盐岩储层评价与地球物理信息处理方面的研究工作。

国家自然科学基金项目(41374148)资助。

P631

A

1000-1441(2017)02-0302-07

10.3969/j.issn.1000-1441.2017.02.018

This research is financially supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No.41374148).

杨玉卿,崔维平,张翔.基于电成像测井图像识别求取地层产状的新方法[J].石油物探,2017,56(2):-308

YANG Yuqing,CUI Weiping,ZHANG Xiang.A new method to detect formation occurrence from image recognition of electric imaging logging[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2017,56(2):-308