基于测井曲线重构的致密砂岩储层裂缝识别

2022-10-08汪明锐王振阳杨旺旺

西安石油大学学报（自然科学版） 2022年5期

汪明锐，张冲，聂昕，王振阳，杨旺旺

(1.长江大学地球物理与石油资源学院，湖北武汉 430100； 2.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室，湖北武汉 430100)

引言

川西坳陷M气田N段发育大段砂岩储层，储层岩性以岩屑砂岩和岩屑石英砂岩为主，物性极差(孔隙度小于10%，渗透率小于0.1×10-3μm2)，是典型的致密砂岩储层[1]。而裂缝作为储层主要的渗滤通道，不仅能改善储层物性，而且与储层的含气性关系紧密[2-3]，因此，裂缝识别对勘探开发与后续生产具有十分重要的指导意义。

目前，裂缝识别方法较多，例如：露头观察、岩心观察、测井识别、地震识别等。在测井识别方面，电成像测井可以直观反映地层裂缝发育的情况，是最具优势的裂缝识别方法之一，但电成像测井成本高、测速慢，因此，不能大范围使用。前人在裂缝识别方面作了大量研究，早已提出并不断改进了利用常规测井资料识别裂缝的多种方法[4-14]，但M气田N段储层致密，测井曲线的测井响应不明显，且受扩径影响大。受研究区地质情况的限制，这些方法在实际应用中达不到理想效果。除上述方法外，刘志远等[15]提出基于构建测井曲线“包络线”的裂缝定量识别方法，但构建测井曲线“包络线”的方法受测井曲线形态的影响大，当测井曲线形态变化剧烈时，测井曲线包络线与测井曲线之间的幅度差可能无法真实反映测井曲线的变化，从而影响裂缝的定量识别。

常规测井曲线分辨率低，测井响应受充填物、泥浆、溶蚀等因素的影响，导致裂缝识别难度大[16]。针对以上问题，笔者根据裂缝发育段测井曲线的响应特征，提出构建测井曲线“基线”的方法，将测井曲线的响应特征进行放大，随后又提出构建测井曲线“反向基线”的方法来消除研究区中钙质夹层对裂缝识别产生的影响，最后使用岩心描述与电成像资料对该方法进行标定以验证其可行性。

1 研究区概况

川西坳陷M气田N段位于四川盆地西部(图1)，是一套三角洲前缘到三角洲沉积环境的砂泥岩不等厚互层沉积，其中的砂岩厚度明显占优势[18]。储层孔隙度大小主要为1%～4%，渗透率大体在0.1×10-3μm2以下，是典型的超低孔渗致密储层。储层埋藏较深，平均埋深大于4 500 m，沉积厚度达560～661 m[19]，是典型的超埋深储层。地层压力系数为1.3～1.9，为超压—中高超压储层[20]；总体上，川西坳陷M气田N段具有超深、超低孔渗、超高压、超致密等特征[21]。

图1 研究区位置[17]Fig.1 Location map of the study area

受印支期、燕山期及喜山期多期构造运动的影响，M气田N段砂体中裂缝发育[18，22]。岩心多见低角度裂缝，局部可见高角度缝(图2)。低角度缝密度较大，部分岩心中见“千层饼”状分布而高角度缝密度较小。此外，多数天然裂缝缝面平滑干净，无明显充填特征，少数天然裂缝被石英、方解石、有机质等不同程度充填；未充填的裂缝以高角度缝与垂直缝为主，半充填和全充填的裂缝以水平缝与低角度缝为主[15，18]。

图2 M气田N段岩心裂缝照片Fig.2 Photos of core fractures in N segment of M gas field

2 裂缝测井响应特征

2.1 声波时差测井响应

在裂缝发育层段，泥浆滤液通过裂缝通道侵入地层，改变了地层的声阻抗，导致声波在经过裂缝发育层段时测井响应发生变化[10，23]。声波时差测井响应特征随裂缝产状的不同而不同。一般来说，声波时差测井值在水平缝与低角度缝发育段会明显增大，甚至发生“周波跳跃”，而在高角度缝和斜交缝发育段变化不明显，因此，可以根据声波时差的测井响应特征对水平缝与低角度缝进行识别。图3中4 955～4 960 m裂缝破碎带声波时差测井曲线值明显增大。

图3 M1井裂缝破碎带声波时差测井曲线响应特征Fig.3 Response characteristics of acoustic time difference logging curve in crushing zone of well M1

2.2 电阻率测井响应

钻井过程中，泥浆滤液通过裂缝侵入地层，导致裂缝发育层段电阻率测井值减小(图3，4 955～4 960 m)。此外，双侧向测井曲线的幅度差也受裂缝发育的影响，一般来说，在高角度缝与斜交缝发育层段，双侧向测井曲线为正幅度差；在水平缝与低角度缝发育层段，双侧向测井曲线呈现负幅度差。因此，可以根据双侧向的幅度差异特征对高角度缝与斜交缝进行识别。

除了天然的高角度缝与斜交缝会造成双侧向测井曲线呈现正幅度差以外，由于钻具钻进产生的钻井诱导缝、泥浆压裂缝和应力释放缝等人工诱导裂缝以及井眼崩落层段双侧向测井曲线也呈现正幅度差[15](图4、图5)，这对高角度缝、斜交缝的识别造成干扰，因此，基于双侧向幅度差识别高角度缝与斜交缝的常规方法的应用受限。

图4 M4井井眼崩落段双侧向电阻率正差异特征Fig.4 Positive difference characteristics of dual lateral resistivity in borehole collapse segment of well M4

图5 M5井应力释放缝发育段双侧向电阻率正差异特征Fig.5 Positive difference characteristics of dual lateral resistivity in stress release fracture development segment of well M5

3 裂缝敏感因子提取

3.1 构建测井曲线“基线”

在对测井曲线进行处理之前，对其进行平滑滤波处理，以消除测井曲线上的毛刺干扰[24]。测井曲线的滤波处理以三点与五点滤波较为常见，在实际处理过程中，对测井曲线进行三点与五点滤波的效果较差，因此，本文对测井曲线进行七点平滑滤波处理。

在裂缝发育层段，电阻率测井响应降低、声波时差测井响应增大，基于这种特征提出构建测井曲线“基线”的方法进行裂缝识别。以声波时差曲线为例，求取声波时差曲线“基线”的步骤：

第一步：循环对比每个点与其相邻两个点测井值的大小，如果该点的测井值小于相邻两个点的测井值，则将这样的点命名为“基值点”并保存下来；第二步：根据实际情况选定泥质阈值，将泥质含量大于泥质阈值的点视为非储层段的点，将这些点都保存下来作为“基值点”；第三步：“基值点”之间进行线性插值，得到声波时差测井曲线的“基线”。

通过上述步骤，即可得到声波时差曲线的“基线”，当声波时差曲线值大于“基线”值时，表示声波时差曲线存在异常增大。

构建电阻率曲线“基线”的步骤与构建声波时差曲线“基线”的步骤类似，只不过在构建电阻率测井曲线的“基线”时，第一步中保存的“基值点”为3个点中较大的点，通过电阻率曲线“基线”与电阻率曲线的差值可以识别出电阻率曲线的异常减小。

3.2 消除钙质夹层的影响

构建测井曲线“基线”的方法能够识别出测井曲线所有的异常变化，但是在钙质夹层发育的致密砂岩储层中，电阻率曲线异常增大，声波时差曲线异常减小，此时受异常值影响，钙质夹层段附近电阻率曲线会出现2个相对低值区，声波时差曲线会出现2个相对高值区，此时3.1中方法就会将钙质夹层段识别为裂缝发育段，对裂缝识别效果产生干扰。通过分析，钙质夹层段的测井响应为：自然伽马测井值减小、电阻率测井值增大、声波时差测井值减小、中子测井值减小、密度测井值增大，电成像静态图上显示为明显的高亮色。由于钙质夹层段电阻率升高、声波时差降低的特征与裂缝段特征完全相反，因此，构建测井曲线“反向基线”(RBL,Reverse baseline)的方法以识别测井曲线的变化。以声波时差曲线为例，构建“反向基线”的步骤为：

第一步：循环对比每个点与其相邻两个点测井值的大小，如果该点的测井值大于相邻两个点的测井值，则将这样的点命名为“基值点”并保存下来；第二步：“基值点”之间进行线性插值，得到声波时差测井曲线的“反向基线”。当声波时差曲线“反向基线”与声波时差曲线的差大于零时，表明声波时差在该层段减小。

同理，按照上述两个步骤构建电阻率曲线“反向基线”，第一步中保存的“基值点”为相邻点中较小的点，当电阻率曲线与电阻率曲线“反向基线”的差大于零时，表明电阻率在该层段增大。根据钙质夹层发育的位置不同，分3种情况将其影响进行消除。

(1)钙质夹层发育在致密砂岩中时

如图6，M6井4 886～4 888 m岩性剖面显示为细粒岩屑砂岩段，该层段自然伽马测井值减小、电阻率测井值增大、声波时差测井值减小、中子测井值减小、密度测井值增大，与之对应的电成像静态图上显示为明显的高亮色。表明这一段为发育在致密砂岩中的钙质夹层，此时钙质夹层段的识别标准为：

图6 发育在致密砂岩中的钙质夹层的测井响应特征及电成像图像特征Fig.6 Logging response characteristics and electrical imaging logging image characteristics of calcareous interlayer developed in tight sandstone

①电阻率曲线值大于电阻率曲线“反向基线”值；声波时差曲线值小于声波时差曲线“反向基线”值；②电阻率曲线“反向基线”与声波时差曲线“反向基线”的导数的绝对值均小于1。

(2)钙质夹层发育在页岩上方时

如图7，M6井4 833～4 837 m自然伽马测井值减小、电阻率测井值增大、声波时差测井值减小、中子测井值减小、密度测井值增大，与之对应的电成像静态图上显示为明显的高亮色，综合以上特征，该层段为钙质夹层，其下方4 837～4 838 m处为页岩段，因此，该段为典型的发育在页岩层段上方的钙质夹层。

受页岩低电阻率的影响，上方钙质夹层的电阻率曲线与声波时差曲线形态均发生变形，呈向下歪斜的“钟型”，此时钙质夹层段的识别标准为：

①电阻率曲线“反向基线”与声波时差曲线“反向基线”下端均落在页岩段；②电阻率曲线值大于电阻率曲线“反向基线”值；声波时差曲线值小于声波时差曲线“反向基线”值；③电阻率曲线“反向基线”导数值<0，声波时差曲线“反向基线”导数值>0。

(3)钙质夹层发育在页岩下方时

图7 钙质夹层发育在页岩上方时的测井响应特征及电成像图像特征Fig.7 Logging response characteristics and electrical imaging logging image characteristics of the calcareous interlayer developed above shale

如图8，M6井4 845～4 849 m为页岩段，4 849～4 852 m自然伽马测井值减小、电阻率测井值增大、声波时差测井值减小、中子测井值减小、密度测井值增大，与之对应的电成像静态图上显示为明显的高亮色，综合上述特征，判断4 849～4 852 m为典型的发育在页岩下方的钙质夹层。

受页岩低电阻率的影响，下方钙质夹层的电阻率曲线与声波时差曲线形态均发生变形，呈向上歪斜的“钟型”，此时钙质夹层段的识别标准为：

①电阻率曲线“反向基线”与声波时差曲线“反向基线”上端均落在页岩段；②电阻率曲线值大于电阻率曲线“反向基线”值；声波时差曲线值小于声波时差曲线“反向基线”值；③电阻率曲线“反向基线”导数值>0，声波时差曲线“反向基线”导数值<0。

图8 钙质夹层发育在页岩下方时的测井响应特征及电成像图像特征Fig.8 Logging response characteristics and electrical imaging logging image characteristics of the calcareous interlayer developed below shale

根据上述方法可以消除大多数钙质夹层的影响，少数钙质夹层发育在致密砂岩中，但受其他因素影响，电阻率曲线与声波时差曲线形态发生变化，呈现不规律的“钟型”变化时，增加限制条件：钙质夹层发育段电阻率曲线最大值大于对应电阻率曲线“反向基线”值的10倍，此时正好能将其消除。

3.3 裂缝敏感因子提取

将钙质夹层段的声波时差与电阻率曲线的点作为“基值点”，按照第一小节中的步骤进行处理，即可得到消除钙质夹层影响后的测井曲线“基线”。此外，泥质普遍具有高声波时差、低电阻率的特征，与裂缝的测井响应特征相似，因此，还需要降低地层中泥质对裂缝识别的影响，具体做法为在声波时差与其“基线”的差值乘以泥质校正系数[25]。通过上述处理，可以提取出3个裂缝敏感因子。为消除测井曲线因量纲不同或存在奇异值对计算结果带来的影响，对计算的裂缝敏感因子进行归一化处理。3个敏感因子的计算公式及优势见表1。

表1 裂缝敏感因子计算公式Tab.1 Formulas of fracture sensitivity factors

波时差测井曲线“基线”值，μs/ft；GRMIN为目的层段纯砂岩自然伽马测井值，API；GR为目的层段自然伽马测井值，API；RD为深电阻率测井值，Ω·m；RDBL为深电阻率测井曲线“基线”值，Ω·m；RS为浅电阻率测井值，Ω·m；RSBL为浅电阻率测井曲线“基线”值，Ω·m；参与计算的电阻率曲线及其“基线”值均经常用对数处理。

将消除钙质夹层影响后的裂缝敏感因子的提取方法应用到M1井，图9为M1井消除钙质夹层影响效果图，图中4 925.5～4 929.5 m及4 937.5～4 942.8 m自然伽马测井值明显低、电阻率测井值异常增大、声波时差测井值异常减小、中子测井值降低、密度测井值增大，与之对应的电成像图像静态图呈现明显的高亮色，综合以上特征，这两段为钙质夹层段。图9中第六、七道为裂缝敏感因子道，FSF_AC为波时差增大因子，FSF_RD为电阻率降低因子，FSF_RDS为电阻率幅度差因子。第六道为未对钙质夹层的影响进行处理计算得到的裂缝敏感因子，第七道为消除钙质夹层影响后计算得到的裂缝敏感因子，对比这两道可以看出，消除钙质夹层影响的效果十分明显。图10为M1井裂缝敏感因子识别效果图，图中第六道为裂缝敏感因子道，FSF_AC为声波时差增大因子，FSF_RD为电阻率降低因子,SF_RDS为幅度差因子。从图10第六道可以看出4 955～4 960 m裂缝破碎带裂缝敏感因子变化明显，证明识别效果很好。

图9 M1井消除钙质夹层影响效果Fig.9 Effect of eliminating calcium interlayer on well M1

图10 M1井N段裂缝破碎带裂缝敏感因子识别效果Fig.10 Identification effect of fracture sensitivity factors in the crushing zone of N segment of well M1

4 裂缝综合指示参数提取

不同裂缝敏感因子对不同产状裂缝的识别效果不同，在实际使用时分别计算3个裂缝敏感因子进行裂缝识别过于繁琐，因此，需要计算一个综合参数来进行裂缝识别。本文根据计算得到的裂缝敏感因子，使用改进的斜率关联度法确定裂缝敏感因子与裂缝发育程度之间的关联程度，将计算得到的关联程度作为各个裂缝敏感因子的权重系数，将3个裂缝敏感因子进行加权求和，得到最终的裂缝综合指示参数。

斜率关联度法是灰色关联分析中的方法之一，通过在不同序列上对比各序列段斜率的接近程度来反映各序列间关联度的大小，斜率越接近则关联度越大，反之越小[26]。而改进的斜率关联度法对斜率的正负进行了计算，使其既能反映正关联也能反映负关联，提高了评价的精确性，原理见文献[26]。

表征裂缝发育程度的参数很多，综合考虑后本文使用裂缝孔隙度作为表征裂缝发育程度的表征参数[15]。实际使用斜率关联度时，参考序列为裂缝孔隙度，对比序列为裂缝敏感因子，根据斜率关联度计算得到声波时差增大因子、电阻率减小因子、电阻率幅度差因子的权重系数分别为0.27、0.28、0.39。从而计算得到裂缝综合指示参数FCIP(Fracture comprehensive indicator paramater)：

式中，αi为裂缝敏感因子的权重系数，FSFi为裂缝敏感因子。

为排除储层孔隙发育等非裂缝因素对裂缝识别的干扰，使用岩心描述与成像资料对裂缝综合指示参数进行标定，确定0.05为裂缝综合指示参数的下限值，即当FCIP大于0.05时指示裂缝发育。

5 应用效果

为验证文中裂缝识别方法的有效性，将文中方法应用到M8井，识别效果见图11。图11中，第七道： FSF_AC-声波时差增大因子；FSF_RD-电阻率降低因子；FSF_RDS-电阻率幅度差因子；第八道：RC-电阻率侵入校正差比值；第九道：FCIP-裂缝综合识别参数。以文中方法识别出的4号、5号层为例，从图11中可以看出这2个层裂缝综合指示参数(FCIP)均大于0.05，指示裂缝发育(图11)。将文中方法的裂缝识别效果与电阻率侵入差比值法的裂缝识别效果(图11第8道)进行对比，电阻率侵入校正差比值法在6号层与7号层之间的识别结果为裂缝发育，文中方法识别结果为该段裂缝不发育，根据电成像识别结果(图11)可知该段无裂缝，可见文中方法更精细。将文中方法应用到M1、M2、M6、M7及M8井，在5口井153条裂缝中，识别出131条裂缝，准确率达到85.62%，证明该方法能较为准确地识别裂缝。