張瑩，潘保芝

（1.廣東海洋大學(xué)海洋遙感與信息技術(shù)實驗室，廣東湛江524088；2.吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長春130026）

基于FMI的3種火山巖儲層裂縫孔隙度求取方法

張瑩1，潘保芝2

（1.廣東海洋大學(xué)海洋遙感與信息技術(shù)實驗室，廣東湛江524088；2.吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長春130026）

針對火山巖儲層裂縫孔隙度定量求取這一問題，為充分利用地層微電阻率成像測井（FMI）資料，論述了已有的軟件人機交互解釋求取方法和圖像特征提取求取方法，并提出一種基于采集數(shù)據(jù)陣鄰域搜索的求取方法。以巖心分析得到的總孔隙度值與聲波得到的巖塊孔隙度值之差作為標準值，分析人機交互解釋、圖像特性提取、基于采集數(shù)據(jù)矩陣建模等3種求取裂縫孔隙度的求取效果。對比長嶺地區(qū)3口井17個深度點的裂縫孔隙度計算結(jié)果，得出第1種方法依賴解釋者的主觀經(jīng)驗，計算結(jié)果大小不定；第2種方法只對標準正弦形態(tài)裂縫有效，計算結(jié)果偏??；第3種方法將全部低電阻率響應(yīng)劃入，計算結(jié)果偏大。

微電阻率成像測井；火山巖；裂縫孔隙度；圖像特征提取；采集數(shù)據(jù)

0 引 言

以往利用測井方法對火山巖儲層裂縫的研究，主要是通過取心資料與測井資料對比，總結(jié)裂縫在常規(guī)測井曲線上的響應(yīng)特征，再利用多種數(shù)學(xué)方法，如分形法、有限元法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等對裂縫進行評價［1－4］。隨著地層微電阻率成像測井（FMI）的廣泛應(yīng)用，為孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜的火山巖儲層裂縫定量評價提供新的測井手段［5－7］。本文論述了3種利用FMI資料求取火山巖儲層裂縫孔隙度的方法，并分析了3種裂縫孔隙度求取方法的效果及影響因素。

1 人機交互解釋求取裂縫孔隙度

Geo Fram、eXepress及國內(nèi)自主研發(fā)（如Log－View）軟件的人機交互解釋模塊均可快速有效地求取火山巖裂縫孔隙度值，但首先要求解釋者能準確區(qū)分典型裂縫在FMI圖像上的特征（見圖1）：①高導(dǎo)天然縫在FMI圖像上表現(xiàn)為深色（黑色）的正弦曲線，連續(xù)性比較好，往往充填有鉆井泥漿等低電阻率物質(zhì)而顯現(xiàn)為深色，其傾角大小變化很大，主要在40°～80°之間變化［見圖1（a）］；②高電阻率天然縫在FMI圖像上表現(xiàn)為相對高電阻率（淺色～白色）正弦曲線，高電阻率縫多為閉合縫，系高電阻率物質(zhì)充填裂縫或裂縫閉合而成［見圖1（b）］；③鉆井誘導(dǎo)縫為鉆井過程中產(chǎn)生的裂縫，主要由于地層內(nèi)部應(yīng)力釋放，以及鉆具在井壁造成的擦痕所形成，最大特點是沿井壁的對稱方向出現(xiàn)，呈羽狀或雁列狀［見圖1（c）］［8］。

通過軟件求取裂縫孔隙度，即是對FMI圖像上能夠成為油氣儲集空間的高導(dǎo)天然縫進行人機交互的拾取，然后計算裂縫視孔隙度，即所見到的裂縫在1m井壁上的視開口面積除以1m井段中FMI圖像的覆蓋面積，即

式中，φ為裂縫視孔隙度，%；Wi為第i條裂縫的平均寬度，m；Li為第i條裂縫在統(tǒng)計窗長L內(nèi)（一般L選為1m）的長度，m；D為井徑。

圖2為×1井（3 650～3 655m井段）通過Log－View軟件人機交互解釋功能提取的裂縫參數(shù)圖，其裂縫孔隙度值主要分布在0～0.96%之間。

圖1 火山巖儲層典型裂縫FMI圖像

圖2 ×1井人機交互解釋提取的裂縫參數(shù)圖

2 圖像特征提取方法求取孔隙度

在成像測井圖像上，井筒沿正北方向展開后，裂縫面與井筒的交線在平面圖上呈現(xiàn)為單周期的正弦曲線［9］。Hough變換方法的點線對偶性正適合對圖像中的裂縫信息進行拾?。?0］。由此，針對火山巖儲層的FMI圖像可采用如下處理方法求取裂縫孔隙度值。

（1）預(yù)處理。FMI采集數(shù)據(jù)首先要經(jīng)過壞電極剔除，深度對齊，電壓、方位、加速度等校正，然后通過線性變換或?qū)?shù)變換將電阻率值轉(zhuǎn)換為圖像的灰度值，再進行灰度插值加密，最終得到合理的FMI圖像顯示［11］［見圖3（a）］。

（2）濾波。為了消除圖像在采集、生成和傳輸過程中受到各種噪聲源的干擾和影響［12］，針對火山巖儲層的FMI圖像，通過實際應(yīng)用對比，選用了正方形中值濾波方法對其進行處理［見圖3（b）］。

（3）銳化。由于火山巖儲層的FMI圖像常顯示成層性，圖像的銳化技術(shù)更容易導(dǎo)致裂縫與流動構(gòu)造面的混淆，因此針對火山巖儲層FMI圖像的處理不進行圖像銳化處理。

（4）二值化。圖像中目標與背景的分離技術(shù)就是圖像分割，也稱圖像二值化［13］。針對火山巖儲層FMI圖像的直方圖特征，增加對直方圖的濾波和抗干擾處理后，自適應(yīng)確定二值化域值，達到能夠在FMI圖像上把裂縫從基巖中顯現(xiàn)出來的效果［見圖3（c）］。

（5）細化。通過圖像細化的操作，找到FMI圖像上的裂縫脊線。針對火山巖儲層的FMI圖像的實際應(yīng)用分析，Hilditch法細化的效果較好［見圖3（d）］。

圖3 ×2井FMI圖像處理效果圖

（6）裂縫追蹤。在圖像上，對利用軟件人機交互解釋所提取的高導(dǎo)天然縫軌跡的自動追蹤，就轉(zhuǎn)化成了拾取正弦曲線參數(shù)的問題。而FMI圖像中的裂縫是周期長度等于圖像寬度的正弦曲線，因而可以采用二維Hough變換提取裂縫所在位置對應(yīng)的正弦曲線的幅度和初相位參數(shù)［14－15］。

正弦曲線的一般方程

式中，A為正弦曲線的振幅；ω為角速度；β為初相位；y0為正弦曲線的基線。圖4為裂縫即正弦曲線示意圖，其中水平直線H是正弦曲線S的基線，在S上任取一點M，然后在S上找出與M水平距離等于T／2的另一點N，將M和N配成一個點對。設(shè)點M的坐標為（xM，yM），點N的坐標為（xN，yN），則有xN＝xM＋T／2，設(shè)M和N的中點為C，其縱坐標為yC＝y(tǒng)M＋yN。則中點C恰好位于正弦曲線S的基線H上。由此將圖像中所有水平距離為T／2的像素點配成點對，計算出它們的中點縱坐標，統(tǒng)計出現(xiàn)次數(shù)最多的中點縱坐標值即為正弦曲線的基線位置。則正弦曲線的未知參數(shù)只剩下幅度A和初相位β。選擇A和β參數(shù)作為坐標，建立一個二維Hough變換參數(shù)空間。由式（2）可知，圖像中任意一點（x，y）映射到參數(shù)空間（A，β）中為1條曲線。從而實現(xiàn)了FMI圖像中裂縫的自動拾取。

裂縫孔隙度的計算。在裂縫自動追蹤的基礎(chǔ)上，找出圖像上組成裂縫的像素點，則

3 基于采集數(shù)據(jù)矩陣建模求取孔隙度

本文提出了一種直接利用FMI采集的電導(dǎo)率數(shù)據(jù)矩陣求解裂縫孔隙度值的方法。FMI圖像是采集數(shù)據(jù)經(jīng)過各種校正處理進而刻度成的彩色圖像。儲集空間的張開縫由于泥漿的充填，在圖像上表現(xiàn)為黑色正弦曲線，即裂縫處測得的電阻率值較小。由此，對具備FMI資料的火山巖儲層，可以通過研究FMI采集數(shù)據(jù)矩陣求取裂縫孔隙度值。

具體做法：①讀入FMI采集數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)矩陣為n行×192列，n取決于測量井段深度和采樣間隔；②選取閥值，用以區(qū)分矩陣中各點，是泥漿充填孔隙的低電阻率響應(yīng)，還是致密巖塊等物質(zhì)的高電阻率響應(yīng)；③建立鄰點搜索模型，搜索低電阻率響應(yīng)范圍；④計算低電阻率響應(yīng)范圍在采樣數(shù)據(jù)矩陣中所占比例。

圖4 正弦曲線示意圖

3.1 閥值的選擇

（1）為閥值F選擇一個初始估計值，通常選擇最大電阻率值與最小電阻率值的中間值。

（2）使用F值分割矩陣中的數(shù)據(jù)點，電阻率值≥F的所有點組成F1，電阻率值＜F的所有點組成F2。

（3）計算F1和F2范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點的平均電阻率值μ1、μ2。

（4）計算一個新閥值

（5）重復(fù)步驟（4）～（5），直到連續(xù)迭代中F的差比預(yù)先指定的參數(shù)F0小為止。

3.2 鄰點搜索模型

圖5為識別低電阻率區(qū)域所建立的搜索模型，圖5（a）為采樣矩陣最左側(cè)數(shù)據(jù)列搜索模型，圖5（b）為中間各列搜索模型，圖5（c）為最右側(cè)列搜索模型。分別比較采樣矩陣中數(shù)據(jù)點上下左右各2點的數(shù)值，如果均為閥值范圍內(nèi)的低電阻率響應(yīng)，則記錄該點。所求的縫洞孔隙度值為

圖5 鄰域搜索模型

4 3種裂縫孔隙度求取方法的對比分析

將巖心分析得到的總孔隙度數(shù)值與聲波測井資料計算得到的巖塊孔隙度值之差，作為上述3種裂縫孔隙度求取方法結(jié)果的對比值。其中，利用聲波測井資料求取的巖塊孔隙度可由式（6）近似求出［16］

式中，Δt、Δtf、Δtmai、Vmai分別為測井聲波時差、流體聲波時差、第i種礦物聲波時差和第i種礦物百分含量；n為礦物總數(shù)。

實際應(yīng)用地區(qū)為長嶺斷陷的火山巖儲層。當火山巖儲層的巖性類型確定時，相應(yīng)的礦物組合也可確定，故式（6）的聲波時差可由典型巖性的聲波時差代表。又由于巖心分析得到的總孔隙度為單點孔隙度值，因此是對某一深度點計算結(jié)果的對比分析。圖6是3口井中各種方法求取的裂縫孔隙度結(jié)果，具體數(shù)值見表1。第1種LogView軟件交互解釋方法操作簡單，但裂縫孔隙度值求取的準確與否，主要取決于解釋者的主觀判斷，與巖心分析及常規(guī)測井的計算結(jié)果相比，數(shù)值大小不定。第2種圖像特征提取方法可實現(xiàn)裂縫的自動拾取，雖克服人機交互解釋時主觀因素帶來的影響，但由于只能自動拾取標準正弦形態(tài)的裂縫曲線，而使得求取結(jié)果偏小。第3種方法以原始采集數(shù)據(jù)矩陣為研究對象，也能夠克服人機交互解釋時主觀因素的影響，但由于未考慮低電阻率響應(yīng)的形狀及大小，因此一旦閥值選定，所求取的結(jié)果包括所有低電阻率部分的響應(yīng)，這必然使計算出來的裂縫孔隙度值偏大。

圖6 3口井內(nèi)各種方法求取結(jié)果對比

表1 3口井裂縫孔隙度值求取結(jié)果對比分析表

5 結(jié) 論

（1）可利用成像測井分析軟件的人機交互解釋功能、數(shù)字圖像處理中的特征提取方法及直接計算原始采集數(shù)據(jù)矩陣低電阻率響應(yīng)比例這3種方法求取火山巖儲層裂縫孔隙度值。

（2）成像測井分析軟件（LogView）人機交互解釋功能的計算結(jié)果主要受解釋者的主觀經(jīng)驗影響；數(shù)字圖像處理中可對圖像上顯示為裂縫特征的區(qū)域進行自動提取，從而克服人為主觀因素的影響，但只能追蹤到完整的標準正弦形態(tài)的裂縫；計算原始采樣數(shù)據(jù)矩陣低電阻率響應(yīng)比例的方法亦可消除主觀因素的影響，但低電阻率響應(yīng)未考慮分布形態(tài)僅用閥值控制。

（3）以長嶺斷陷3口井中17個深度點的巖心分析得到的總孔隙度數(shù)值與聲波計算得到的巖塊孔隙度值之差作為標準值，成像測井分析軟件（Log－View）人機交互解釋功能的計算結(jié)果大小不定，其中9個深度點計算結(jié)果小于標準值，其他8個深度點大于標準值；圖像特征提取求取方法的計算結(jié)果均小于標準值，平均絕對誤差0.531 06%；計算采樣數(shù)據(jù)矩陣低電阻率響應(yīng)比例的計算結(jié)果均大于標準值，平均絕對誤差2.534 4%。

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On Three Calculation Methods of Volcanic Reservoir Fracture Porosity Based on FMI Data

ZHANG Ying1，PAN Baozhi2
（1.Lab of Ocean Remote Sensing and Information Technology，Guangdong Ocean University，Zhanjiang，Guangdong 524088，China；2.College of Geo－exploration Science and Technology，Jilin University，Changchun，Jilin 130026，China）

It is very difficult to quantitatively acquire the fracture porosity of volcanic reservoir.To take full advantage of micro－resistivity imaging log（FMI）data，expounded are the existing ways about interactive interpretation and image feature extraction，and put forward is a new method to calculate the fracture porosity of volcanic reservoir which is based on collecting data array neighborhood search.We take the differentials between the total porosity values from the core analysis and rock porosity values from the acoustic logging as the standard value to analyze the calculations of the above methods.Through the comparison of calculations about the fracture porosity from 17depth points of three wells，we could get the conclusion：The first method relies on subjective experience of personnel，the calculations are not sure；The second method is only effective for the standard sine form fracture，the calculations are smaller；The third method includes all the low resistivity responses，the calculations are larger.

micro－resistivity imaging logging，volcanic，fracture porosity，image feature extraction，acquisition data

P631.84

A

2012－05－10 本文編輯 余迎）

1004－1338（2012）04－0365－05

國家自然科學(xué)基金（編號：41174096）和國家重大專項（編號：2011zx05009－001）聯(lián)合資助

張瑩，女，1982年生，博士，從事火山巖儲層測井綜合評價研究。