基于数字分析识别缝洞性碳酸盐岩有效储层

2020-09-10唐寅旭

中国化工贸易·上旬刊 2020年7期

摘要：缝、洞的正确预测和识别对开发碳酸盐岩储层有极其重要的意义，但四川盆地碳酸盐岩开发井特殊测井资料较少，导致缝、洞识别存在一定的困难。本文在充分利用常规测井资料的基础上，运用数字信号分析中的小波多尺度分析方法提取出自然伽马（GR）、双侧向电阻率（RD、RS）等测井曲线的低频信息及声波时差测井（AC）曲线高频信息，并综合它们划分出小波识别裂缝层段，并总结出可依据声波时差S（拉普拉斯变换）时频分析后的时频域能量谱上高能量分布特征划分出缝、洞发育层段，为四川盆地海相碳酸盐岩储层缝、洞识别提供了参考。

关键词：碳酸盐岩;储层识别;小波多尺度分析;时频分析

0 引言

四川盆地海相碳酸盐岩储层具有复杂的岩石成分、中--低孔、中--低渗、较强非均质性等特点[1]，这些特点导致储层的划分和评价难度增大。对于碳酸盐岩储层，缝、洞是常见的储集空间类型，且裂缝又可成为储层的主要渗透通道，因此缝、洞是形成有效储层和油气高产的关键因素[2]，如何正确识别缝、洞对开发碳酸盐岩储层有着极其重要的意义。

特殊测井方法可以直接显示缝、洞的特征等，例如成像测井，但其施工成本较高。加之川东北井深较深，水平井较多，导致测井施工难度较大，因此提高常规测井方法识别缝、洞成为了重要的研究课题。

1 缝洞性储层测井响应的数字信号分析特征

小波多尺度变换：前人研究表明[3-4]，通过小波多尺度处理，在合适尺度上重构的声波时差高频信息和双侧向电阻率低频信息有利于裂缝发育层段的准确识别，即在裂缝层段，声波时差高频信息会出现起伏波动的高频特征，其高频能量信息表现出明显的高值;低频双侧向电阻率正、负幅度差异更明显。

时频分析：司马立强[5]曾将储层电阻率信息映射在其短时傅里叶变换的时频面频谱能量特征上，通过求取电阻率曲线间微差形态波形信号的频谱能量特征，提取出裂缝发育信息。其研究表明，裂缝引起的双侧向电阻率间差异在时频域能量谱上会出现高幅值（高能量）的反应，且裂缝越发育，双侧向电阻率间差异越大，能量谱上能量越高。

从数字信号分析可知，一维情况下，拉普拉斯变换（S变换）是短时傅里叶变换的普遍形式，两者本质差不多。声波时差曲线属于一维数据，且缝、洞会引起声波时差的增大。理论上讲，对声波时差测井做S时频分析，可用其时频域能量谱的高低能量变化特征划分缝、洞发育层段。本文将在实例中进行分析，探究成像上的缝洞性储层与能量谱上高能量间的层段是否具有一致性，进而验证该方法的可行性和识别效果。

2 缝洞性储层识别方法

2.1 小波多尺度分析理论

对某一个实际的载有特定信息的信号而言，如果其載有的信号由不同成分构成，那么这些成分各自对总信号的贡献大小随着被探测体的不同而不同。测井曲线是载有地层信息的信号，该信号的总能量为地层的微观孔隙结构、流体性质、裂缝、岩性及岩相等不同频率响应的信号能量之和[6]。由于小波多尺度分析后的能量与原始信号能量之间存在常数比例关系，因此在对测井信号进行多尺度处理后，将不同频率成份的信息分离在不同的尺度上，在合适的尺度上，能够突出某种信息，而减少其他信息的影响。

小波多尺度分析理论是测井多尺度分析方法建立的基础。常规测井曲线是在深度域按等间距采样而获得的离散信号，根据信号分析理论可将其视为非平稳离散深度信号[7]，通常采用离散小波变换：

常规测井曲线多尺度分析的具体步骤如下：

①对测井曲线作预处理;②小波基函数的选取;③多尺度分解最佳尺度的确定（图1）。分辨效果最好的定义为：该尺度下的低频信号能较好的反映出测井曲线的概貌，同时，高频小波系数的变化与待研究的问题具有一定的对应性;④多尺度重构测井曲线。通过多尺度分解后的低频小波系数和高频小波系数，能完全重构测井信号曲线。

2.2 时频分析

时频分析是时频联合域分析的简称，是分析时变非平稳信号的有力工具。时频分布能表明信号的时变频谱特征和能量密度的分布，能提供时间域与频率域的联合分布信息，清楚描述信号频率随时间变化的关系，能同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度，在每一时间指示出信号在瞬时频率附近的能量聚集情况。

Stockwell等基于前人研究成果提出了S变换，S变换继承和发展了短时傅里叶变换和小波变换的局部化优点，同时克服了它们的不足，采用与频率有关的可变的高斯窗函数。

S变换与傅里叶变换存在如下关系：

3 实例分析

3.1 河坝2井

图2为河坝2井裂缝识别处理结果，该井段为飞仙关三段地层，岩性主要为灰岩、白云质灰岩，泥质含量较少。测井解释了1层二类气层，2层含气水层。

对RD、RS及滤波后的GR、AC曲线做3级多尺度处理，在尺度3上重构GR低频（第1道）、AC高频（第5道）、RD和RS低频信息（第7道），求取AC高频信息的能量曲线（第6道），最后对AC曲线做时频分析（第10道）。与原始曲线相比，GR的低频系数曲线在去除高频干扰的同时，保持了原始GR曲线的起伏变化特征;RD和RS低频系数曲线去除了高频干扰，保持了电阻率的高低变化特征，并使得深浅侧向幅度差异更明显，据此可更精确地划分渗透层与非渗透层。AC曲线时频分析的能量谱较好表现出AC曲线在时频域上高低能量的分布特点。

在裂缝发育层段（图2），AC高频曲线会出现锯齿状的波动，对应的AC高频能量曲线为高值则更好的反应出了裂缝发育特征;在致密层段，AC高频曲线会比较平直，因此其高频能量会表现出低值特征;同时在裂缝发育层段，低频电阻率值低于致密层，低频深、浅侧向电阻率表现出较小的幅度差，或无幅度差。综合两者的信息可更准确地划分出裂缝发育层段，图中第8道为小波识别的裂缝层段，第9道为成像测井识别的裂缝发育层段，两者之间有较好的一致性（表1）。第10道的AC时频域能量谱上（橙色为高能，蓝色为低能），5097.0-5108.2m段时频能量与上下围岩相比，较高频率的能量都比较高，且能量出现峰值，与之对应的为成像裂缝发育段（5097.8-5112.0m）。

通过综合分析，小波识别的裂缝层段与时频分析能量谱上高能层段均为裂缝比较发育的储层段。

3.2 元坝10井

图3为元坝10井7085.0-7134.0m碳酸盐岩储层缝、洞識别处理的结果。此井段为长兴组地层，岩性主要灰岩、含泥灰岩夹灰色含云灰岩、生屑灰岩。测井解释了1层含气水层，2层水层。

本井段除有裂缝外，孔隙也比较发育，成像图像上可见清晰的溶蚀特征，反映出白云岩后期溶蚀特征明显，是典型的缝--洞性储层段。

图中小波多尺度分析识别的结果与成像裂缝发育段对比有很好的一致性;时频分析高能层段与成像资料解释的缝、洞发育层段也具有较好的一致性（表2）。

通过综合分析，小波识别的裂缝层段与时频分析能量谱上高能层段均为缝、洞比较发育的储层段。

综合实例分析可知，在常规测井资料的基础上，可通过小波变多尺度分析识别的裂缝层段和AC时频域能量谱上的高能量集中分布来识别缝洞性储层。

4 结论

①对声波时差曲线进行多尺度分解，选择合适尺度重构声波高频信息和求取对应的高频能量，这两者能够清晰地显示川东北碳酸盐岩地层飞仙关、长兴组的裂缝发育层段;

②在小波多尺度分析的基础上，综合GR等其他常规测井曲线，并结合声波高频能量信息和电阻率低频信息，能够确定川东北碳酸盐岩地层飞仙关、长兴组的裂缝发育层段;

③S时频分析后的声波时差曲线，在缝、洞发育段，时频能量谱上会形成能量聚集团量）。通过常规测井资料解释和数字信号分析处理，可识别出缝洞性碳酸盐岩有效储层。

参考文献：