楊玉卿,崔維平,張 翔

(1.中海油田服務(wù)股份有限公司,河北三河065201;2.油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(長江大學(xué)),湖北武漢 430010)

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基于電成像測井圖像識別求取地層產(chǎn)狀的新方法

楊玉卿1,崔維平1,張 翔2

(1.中海油田服務(wù)股份有限公司,河北三河065201;2.油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(長江大學(xué)),湖北武漢 430010)

正確識別地層界面并準(zhǔn)確計(jì)算地層產(chǎn)狀對于油氣勘探非常重要。針對國內(nèi)測井領(lǐng)域地層界面識別及產(chǎn)狀求取方法存在的分辨率低、精度低及速度慢等問題,提出一種基于電成像測井圖像識別求取地層產(chǎn)狀的新方法:應(yīng)用曲線斜率擬合法提取地層界面對應(yīng)的正弦曲線,以提高地層產(chǎn)狀計(jì)算的速度;采用雙窗口檢測、交互移動(dòng)技術(shù)以及優(yōu)選控制準(zhǔn)則來提高地層產(chǎn)狀計(jì)算的精度;通過設(shè)計(jì)不同步長、窗長組合分別檢測地層宏觀構(gòu)造面與微觀沉積層理面。理論地層模型與實(shí)測資料應(yīng)用結(jié)果表明,該方法求取的地層產(chǎn)狀較好地反映了地層實(shí)際情況。

地層產(chǎn)狀;正弦曲線;電成像測井;圖像識別;曲線擬合法

地層是不同地質(zhì)歷史時(shí)期形成的層狀巖石,層與層之間通常以明顯的界面或沉積間斷面分開,但同一時(shí)期的巖石碎屑顆粒粒度、成分、所含化石、顏色、物理性質(zhì)等變化導(dǎo)致界面并不十分明顯。地層界面按規(guī)模大小可分兩類,一類是宏觀結(jié)構(gòu)面,如層序界面、大型沉積體界面、構(gòu)造面等[1];另一類是微觀結(jié)構(gòu)面,如薄互層沉積界面、沉積紋層、層系界面等[2]。地層產(chǎn)狀由地層界面的形態(tài)決定,用走向、傾向和傾角來描述。地層宏觀結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀可以用來確定大型沉積體內(nèi)部充填結(jié)構(gòu)(如大型前積結(jié)構(gòu)、大型填積結(jié)構(gòu)等)和沉積體幾何形態(tài);地層微觀結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀如交錯(cuò)層理構(gòu)造等,可反映沉積期水動(dòng)力能量和古水流方向,據(jù)此可研究沉積物源方向,分析古沉積環(huán)境,尋找有利的勘探方向[3-4]。

地球物理測井是確定地下原位地層(包括巖層、裂縫、層理等)產(chǎn)狀的有效方法[5]。目前主要應(yīng)用地層傾角測井方法,通過選擇不同的處理參數(shù)進(jìn)行相關(guān)對比來分離這些結(jié)構(gòu)面[6]。傾角資料長相關(guān)對比處理結(jié)果主要反映地層宏觀結(jié)構(gòu)面,可以用來確定沉積體內(nèi)部大型充填結(jié)構(gòu)(如大型前積結(jié)構(gòu)等)和沉積體外形,而短相關(guān)微細(xì)處理結(jié)果主要反映微觀結(jié)構(gòu)面(如沉積層理面等)[6]。近年來隨著測井技術(shù)的發(fā)展,利用電成像測井進(jìn)行沉積構(gòu)造分析的方法得到了廣泛應(yīng)用。電成像測井能夠提供豐富的井壁及井眼周圍信息,利用電成像測井圖像可以直觀地定性識別各種地層界面、縫洞及巖性[7-8],利用圖像處理技術(shù)對電成像測井圖像進(jìn)行定量處理和分析,可以提取地層界面及產(chǎn)狀等參數(shù)[9]。

基于電成像測井研究地層的沉積及構(gòu)造特征具有顯著優(yōu)勢,但電成像測井資料的處理及地質(zhì)信息的提取是目前面臨的巨大難題。近些年通過技術(shù)攻關(guān)基本解決了電成像測井資料的預(yù)處理及圖像重構(gòu),并基于圖像形成了較為豐富的地質(zhì)特征圖版[10],但基于電成像測井資料的地層沉積學(xué)處理問題至今沒有得到解決。目前比較常用的地層傾角測井方法先基于各極板合成4條或6條電導(dǎo)率曲線,然后采用模式識別法、精細(xì)相關(guān)對比法[11]、人機(jī)交互法[12]、圖像處理技術(shù)[13]、最小二乘法[14]等求取地層界面的產(chǎn)狀,也有學(xué)者利用巖心沉積剩磁確定隱伏地層產(chǎn)狀[15],應(yīng)用GPS技術(shù)精確測量近水平地層產(chǎn)狀[16]。這些方法各有其局限性,且尚未完善,更沒有形成有效的實(shí)用軟件。同時(shí),基于幾條電導(dǎo)率曲線求取地層產(chǎn)狀忽略了大量的井壁電成像測井信息,必然會得出不合乎實(shí)際的結(jié)論。

相對于地層中的裂縫,地層界面在電成像測井圖像上常常是一組相互平行或接近平行的電導(dǎo)率異常,不僅成組出現(xiàn),而且數(shù)量大,相鄰層面之間距離較近。因此,不可能像提取裂縫一樣,采用交互式處理方法在地層界面軌跡上選擇3個(gè)或更多的點(diǎn)擬合出一條正弦曲線,依據(jù)正弦曲線參數(shù)計(jì)算其產(chǎn)狀;也不可能采用非常復(fù)雜耗時(shí)的Hough變換等方法自動(dòng)檢測地層界面。另一方面,電成像測井圖像上的地層界面,尤其是層理面,通過層內(nèi)灰度微細(xì)變化顯示出來,相鄰界面之間距離很近,邊緣弱小,采用邊緣檢測、圖像分割、邊緣追蹤與匹配等圖像處理方法很難精確地提取這些界面的軌跡。

針對當(dāng)前基于圖像處理方法確定地層界面產(chǎn)狀存在的速度及精度問題,本文提出一種新的基于圖像識別的地層界面檢測方法,基于電成像測井的優(yōu)勢,利用圖像識別技術(shù)對電成像測井圖像進(jìn)行定量處理和分析,確定地層界面,求取地層產(chǎn)狀等參數(shù)。

1 地層界面正弦曲線檢測方法

根據(jù)穿過垂直井眼的傾斜地層界面及其展開的平面圖對應(yīng)關(guān)系(圖1a),要檢測穿過垂直井眼的地層界面,只需要檢測0～360°展開平面圖上的正弦曲線[17]。而電成像測井圖像就是一種井壁圖像展開平面圖(圖1b),通過檢測電成像測井圖像上的正弦曲線,就可以間接地檢測穿過井眼的各種地層界面產(chǎn)狀。

圖1 穿過垂直井眼的傾斜地層界面展開(a)與傾斜地層段電成像圖像(b)

基于圖像識別技術(shù)對地層界面進(jìn)行檢測,首先要將電阻率(或電導(dǎo)率)剖面圖轉(zhuǎn)換為灰度級圖像,地層界面周圍的電阻率差異對應(yīng)灰度圖像上正弦曲線周圍的灰度級差異。檢測電阻率剖面上的地層界面就是檢測灰度圖像上灰度級差異的正弦曲線。

標(biāo)準(zhǔn)的正弦曲線公式如下:

(1)

式中:A表示正弦曲線的幅值;ω表示正弦曲線的角頻率,表達(dá)式為ω=2π/T或ω=2πf,與正弦曲線的周期或頻率有關(guān);φ表示正弦曲線的初始相位;y0表示正弦曲線的基準(zhǔn)線。各參數(shù)分別對應(yīng)地層界面特定的含義,其中A表示地層界面的起伏高低;ω表示正弦曲線的角頻率,周期為電成像測井圖像的寬度,實(shí)際資料處理時(shí)為一固定值;φ表示地層界面正弦曲線起始位置的相位;y0對應(yīng)地層界面縱向不同的深度。

在正弦曲線包括的4個(gè)參數(shù)中,角頻率ω是已知的,其它3個(gè)參數(shù)(即幅值A(chǔ),初始相位φ與基準(zhǔn)線y0)是未知的,因此,只要確定了這3個(gè)參數(shù),就可描述地層界面的正弦曲線。

2 地層界面正弦曲線檢測的速度與精度控制

2.1 正弦曲線檢測的速度控制

為提高檢測正弦曲線的速度,本文用曲線擬合的方法取代復(fù)雜耗時(shí)的Hough變換方法[18],結(jié)合交互方式自動(dòng)確定正弦曲線。

首先求取正弦曲線公式(1)的一階導(dǎo)數(shù),得:

(2)

因此,可以利用地層界面線的斜率與極板坐標(biāo)(ki,xi),i=1,2,…,N,通過最小二乘法擬合構(gòu)造目標(biāo)函數(shù):

(3)

即由理論計(jì)算斜率與成像確定斜率的均方誤差極小得到正弦曲線參數(shù)幅值與初相位(A,φ)。其中,N為極板個(gè)數(shù),ki為地層界面線的斜率,xi為對應(yīng)的坐標(biāo)。本方法精度與成像確定的斜率有關(guān),計(jì)算傾角與理論傾角誤差小于3°,計(jì)算傾向與理論傾向誤差小于5°。

由公式(2)知,標(biāo)準(zhǔn)正弦曲線取導(dǎo)數(shù)后去掉了參數(shù)y0,即由(ki,xi)最小二乘擬合無法確定正弦曲線的基準(zhǔn)線y0。為此,采用交互方式的曲線移動(dòng)技術(shù),通過尋找最大圖像灰度對比度,將正弦曲線自動(dòng)移動(dòng)到灰度圖像最大灰度變化的位置,該位置對應(yīng)于地層界面的位置,即該深度為正弦曲線的基準(zhǔn)線y0。

由于采用6個(gè)或8個(gè)極板(極板個(gè)數(shù)由具體儀器確定)斜率數(shù)據(jù)的曲線擬合方法及交互方式將正弦曲線自動(dòng)移動(dòng)到灰度圖像最大灰度變化的位置,因此,隨著正弦曲線檢測數(shù)目的增加,本文方法相對Hough變換方法大幅度提高了計(jì)算效率。實(shí)際應(yīng)用表明,采用本文方法確定20條界面正弦曲線參數(shù)的效率比采用Hough變換方法的效率提高大約80%。

2.2 正弦曲線檢測的精度控制

地層界面在電成像圖像上常常表現(xiàn)為一組相互平行或接近平行的正弦曲線形電導(dǎo)率異常,相鄰層面特征相似,邊緣弱小不清晰、不連續(xù)、有時(shí)還存在各種干擾,本文采用以下兩種技術(shù)來提高正弦曲線的檢測精度。

1) 采用雙窗口技術(shù)[19]提高檢測正弦曲線參數(shù)的準(zhǔn)確性。首先在大窗長窗口中確定正弦曲線,并將此正弦曲線作為小窗長窗口的初始曲線;然后在小窗口中對初始的正弦曲線進(jìn)行修正,并將小窗長窗口修正后的正弦曲線作為最終檢測的正弦曲線。

2) 采用交互移動(dòng)技術(shù)在同一地層界面附近得到多條正弦曲線,通過構(gòu)建一些優(yōu)選準(zhǔn)則,從這些正弦曲線中選擇最優(yōu)的正弦曲線作為最終的地層界面。目前采用的優(yōu)選準(zhǔn)則如下:

(4)

式中:Q是置信度,度量檢測的正弦曲線的可信程度,Q值越大,表明檢測的正弦曲線越可靠;Qcon為對比度,即沿正弦曲線的一階微分值的和;Qhaz為窗口圖像中地層或紋理的成層度,度量紋理發(fā)育程度,由灰度圖像窗口中不同方向上最大與最小灰度方差比確定,表達(dá)式為:

(5)

(6)

式中:Qhaz-i為i極板的成層度;Vmax為灰度圖像窗口中某方向上最大灰度方差;Vmin為灰度圖像窗口中某方向上最小灰度方差;Qerr為擬合誤差,即正弦曲線最小二乘法擬合誤差。

在正弦曲線檢測及其相關(guān)參數(shù)求取后,通過下列公式可以計(jì)算對應(yīng)的穿過井眼地層界面的地層產(chǎn)狀:

(7)

(8)

(9)

(10)

式中:H為實(shí)際地層界面的高度,即正弦曲線波峰到波谷的垂直高度;Himage為電成像圖像的像素高度;Hdepth為圖像對應(yīng)的測井深度區(qū)間,表示該段圖像的實(shí)際深度;A為正弦曲線的振幅;D為井眼直徑;α為地層界面的傾角;β,θmin為地層界面的傾向,相當(dāng)于正弦曲線波谷的位置;φ為地層界面的走向,與地層界面傾向垂直的方位。

3 應(yīng)用效果分析

由于地層厚度、特征差異大,宏觀結(jié)構(gòu)面與微觀結(jié)構(gòu)面在進(jìn)行檢測時(shí)對速度、精度的要求有較大差異。因此,本文通過設(shè)計(jì)不同步長與窗長組合分別對宏觀結(jié)構(gòu)面及微觀結(jié)構(gòu)面進(jìn)行檢測。

3.1 地層宏觀結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀求取

地層宏觀結(jié)構(gòu)面通常指地層構(gòu)造產(chǎn)狀,一般通過穩(wěn)定的、厚度較大的泥巖段地層界面的產(chǎn)狀來確定[20]?；趫D像識別方法檢測泥巖段地層界面,不需要檢測每個(gè)界面,通常從宏觀上整體考慮,選擇較大的步長(0.5～0.6m)與窗長(1.0～1.2m)來進(jìn)行檢測。

圖2a是構(gòu)建的泥巖地層理論模型及對應(yīng)的地層產(chǎn)狀圖(蝌蚪點(diǎn)位置表示地層傾角大小,短斜線方向表示地層傾向),中上部為模擬的中厚塊狀地層,下部為模擬的薄層或水平層理發(fā)育的地層;圖2b 為基于圖像識別方法檢測的結(jié)果及地層產(chǎn)狀蝌蚪圖,其中紅色正弦曲線為地層產(chǎn)狀檢測點(diǎn)。

從圖2可以看出:①地層界面及其產(chǎn)狀的檢測結(jié)果與理論模型吻合很好,完全滿足地層產(chǎn)狀評價(jià)的要求;②個(gè)別地層的傾角誤差為1°,傾向誤差主要在2°～ 3°,這種微小的差異可能與界面正弦曲線自動(dòng)移動(dòng)存在局部誤差有關(guān),也可能與地層界面不規(guī)則形態(tài)有關(guān),并不影響地層產(chǎn)狀的趨勢;③求取地層構(gòu)造產(chǎn)狀時(shí),不需要檢測每個(gè)地層界面,只要按照一定窗長、步長檢測地層主要界面的產(chǎn)狀即可,當(dāng)檢測的地層產(chǎn)狀不完全一致時(shí),占優(yōu)勢的傾角矢量即為地層的總體構(gòu)造產(chǎn)狀。

圖2 泥巖地層理論模型(a)及其檢測結(jié)果(b)

圖3為一段實(shí)測電成像測井資料,根據(jù)自然伽馬確定為泥巖層段?；趫D像識別方法檢測的地層界面如淺藍(lán)色正弦曲線所示,求取的地層產(chǎn)狀如右側(cè)蝌蚪圖所示。在圖3下部泥巖層因受井眼垮塌影響,檢測的產(chǎn)狀不夠準(zhǔn)確;上部泥巖層比較穩(wěn)定,其產(chǎn)狀可以作為實(shí)際地層產(chǎn)狀,計(jì)算結(jié)果該段地層的構(gòu)造傾角約6°,傾向約290°。

3.2 地層微觀結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀求取

沉積層理構(gòu)造是微觀結(jié)構(gòu)面的代表,是指巖層中物質(zhì)的成分、顆粒大小、形狀和顏色在垂直方向發(fā)生改變時(shí)產(chǎn)生的紋理,紋層厚度由毫米級到數(shù)十厘米,層系厚度一般為幾厘米至幾米。沉積層理產(chǎn)狀一般在比例尺為1∶10或1∶20的圖像上通過紋層層理面的產(chǎn)狀確定。實(shí)際檢測時(shí),盡可能檢測每個(gè)界面,參數(shù)設(shè)置以小的步長(0.05～0.10m)與窗長(0.2～0.4m)為好,必要時(shí)通過人工交互拾取層理界面產(chǎn)狀。

圖4a是層理發(fā)育的砂巖地層理論模型,模擬了4種傾角矢量模式:綠色模式(傾角不隨深度發(fā)生改變)、紅色模式(傾角隨深度變大而變大)、藍(lán)色模式(傾角隨深度變大而變小)以及雜亂模式(傾角隨深度變化無規(guī)律變化)。圖4b為基于圖像識別方法檢測的沉積層理界面及對應(yīng)的層理產(chǎn)狀。

圖3 實(shí)測泥巖層電成像圖像及提取的地層產(chǎn)狀

圖4 層理發(fā)育砂巖地層理論模型(a)及其檢測結(jié)果(b)

從圖4可以看出:①對于地層層理面變化有一定規(guī)律的紅色、綠色、藍(lán)色模式,本文方法可以很好地檢測出這些界面,并且檢測的界面產(chǎn)狀與實(shí)際模型一致性很好;個(gè)別界面傾角誤差達(dá)到2°,傾向誤差達(dá)到4°,造成局部存在微小差異的原因可能是層理面表現(xiàn)的多樣性使其檢測的難度要比地層產(chǎn)狀檢測更大。②對于地層層理變化呈現(xiàn)雜亂模式的層系,本文方法難以將界面全部檢測出來,必要時(shí)需進(jìn)行人工交互拾取。

圖5為一砂巖段實(shí)測電成像測井資料,基于圖像識別方法檢測的沉積層理界面如圖像上黑色正弦曲線所示,提取的沉積產(chǎn)狀如右側(cè)蝌蚪圖所示。從圖5上的識別結(jié)果可見,上段砂體(1331.3～1332.3m)比較穩(wěn)定,基本表現(xiàn)為綠色模式,傾角約7°,傾向105°;下段砂體(1332.3～1333.4m)隨著深度增加傾角變小,表現(xiàn)為藍(lán)色模式,砂體底部呈亮色塊狀構(gòu)造。

3.3 國外同類軟件處理效果對比

為進(jìn)一步驗(yàn)證基于圖像識別求取地層產(chǎn)狀方法的實(shí)用性及其效果,開發(fā)了該方法處理軟件,安裝在EGPS平臺上。圖6為海域某井實(shí)測電成像測井資料利用不同軟件處理后的動(dòng)態(tài)圖像及提取的地層界面、產(chǎn)狀對比。其中第1道為國外軟件動(dòng)態(tài)圖像與檢測的地層界面對應(yīng)的正弦曲線,第2道為國外軟件檢測地層界面得到的地層產(chǎn)狀傾角矢量模式,第3道為國外軟件提取地層產(chǎn)狀統(tǒng)計(jì)的玫瑰圖,第5道為本文方法動(dòng)態(tài)圖像與檢測的地層界面對應(yīng)的正弦曲線,第6道為本文方法檢測地層界面得到的地層產(chǎn)狀傾角矢量模式,第7道為本文方法提取地層產(chǎn)狀統(tǒng)計(jì)的玫瑰圖。

圖5 實(shí)測砂巖層電成像圖像及提取的沉積層理產(chǎn)狀

圖6 某實(shí)測井地層界面產(chǎn)狀求取對比

通過對比可以看出,本文方法軟件檢測的地層界面正弦曲線、地層產(chǎn)狀趨勢及其數(shù)值與國外軟件基本相同。在2464m以上深度,地層產(chǎn)狀趨勢、傾角及方位有一定差異,這主要是由國外軟件生成的動(dòng)態(tài)圖像與本文方法生成的動(dòng)態(tài)圖像不完全一致以及本文方法軟件能識別的地層界面更多并參與了地層產(chǎn)狀統(tǒng)計(jì)所導(dǎo)致,本文方法軟件得到的細(xì)節(jié)變化更加清楚、連續(xù)、自然,更有利于對地層進(jìn)行沉積學(xué)分析。

4 結(jié)束語

本文研究采用曲線擬合及交互方式的曲線移動(dòng)技術(shù),結(jié)合雙窗口檢測及對比度、成層度與擬合誤差控制準(zhǔn)則等圖像識別與處理新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對電成像測井圖像快速檢測地層界面、精確求取地層界面產(chǎn)狀的目的。對理論模型和實(shí)測資料應(yīng)用本文方法軟件處理結(jié)果顯示,本文方法能較好地反映地層實(shí)際情況，具有廣闊的應(yīng)用前景。

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(編輯：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。

楊玉卿(1963—),男,教授級高級工程師,主要從事儲層沉積學(xué)研究及測井地質(zhì)應(yīng)用工作。

張翔(1969—),男,博士,教授,主要從事成像測井、碳酸鹽巖儲層評價(jià)與地球物理信息處理方面的研究工作。

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41374148)資助。

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).

楊玉卿,崔維平,張翔.基于電成像測井圖像識別求取地層產(chǎn)狀的新方法[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