田 瀚 辛勇光 張 豪 王 鑫 孫豪飛

1.中國石油杭州地質(zhì)研究院 2. 中國石油西南油氣田分公司勘探開發(fā)研究院

0 引言

近年來，四川盆地川中龍崗地區(qū)雷口坡組獲得了油氣勘探的重大突破。雷口坡組頂部為一個(gè)風(fēng)化剝蝕面，現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)的雷口坡組氣藏基本上都發(fā)育在剝蝕面附近，而且發(fā)現(xiàn)儲(chǔ)層發(fā)育部位與巖性存在著密切關(guān)系，主要發(fā)育在顆粒白云巖和晶粒白云巖中[1-6]，但該區(qū)地層巖性復(fù)雜，由砂屑白云巖、生屑白云巖、角礫云巖、細(xì)粉晶云巖、泥晶云巖、泥晶灰?guī)r和泥質(zhì)云巖組成，且橫向變化嚴(yán)重。雖說利用測井交會(huì)圖版可以在一定程度上對(duì)地層巖性進(jìn)行識(shí)別，但是這種識(shí)別僅限于大的巖性類別上（如區(qū)分石灰?guī)r、白云巖），對(duì)于精細(xì)識(shí)別仍較困難。因此如何有效預(yù)測有利巖性分布區(qū)已經(jīng)成為制約勘探進(jìn)展的主要影響因素之一。針對(duì)此問題，在對(duì)取心井的巖心、薄片及測井資料分析的基礎(chǔ)上，優(yōu)選出對(duì)巖性最為敏感的測井參數(shù)，結(jié)合基于圖形的多分辨率聚類分析法和多礦物模型分析法，有效地識(shí)別出該區(qū)各井巖性變化情況。這不僅可以了解單井垂向上巖性的變化情況，而且對(duì)儲(chǔ)層預(yù)測及沉積相展布特征研究具有重要指導(dǎo)意義。

1 儲(chǔ)層特征

龍崗地區(qū)位于川中北部凹陷，與開江古隆起相鄰（圖1）。目前所鉆揭的雷口坡組各段分層特征清楚，與鄰區(qū)具有較好的可對(duì)比性。根據(jù)雷四段巖性組合特征，由下至上可分為3個(gè)亞段，即雷四1、雷四2和雷四3亞段，而產(chǎn)氣層主要為雷口坡組頂部雷四3亞段[7-12]（圖2）。

圖1 上揚(yáng)子地區(qū)中三疊世雷口坡期古構(gòu)造簡圖

龍崗地區(qū)雷四3亞段主要沉積了一套富含藍(lán)綠藻和顆粒的白云巖，形成云坪、灰坪和顆粒灘沉積[9]。雷四3亞段頂部與須家河組呈角度不整合接觸，底部與雷四2亞段連續(xù)沉積，內(nèi)部根據(jù)巖性和電性特征，可進(jìn)一步細(xì)分為a、b、c三個(gè)小層，而儲(chǔ)層主要發(fā)育于a小層中。根據(jù)實(shí)鉆井的巖心、薄片觀察等綜合研究表明：雷四3亞段儲(chǔ)層主要發(fā)育在顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖中，顆粒成分為各種生屑、砂屑、鮞粒，尤其以砂屑最富集（圖3）。

宏觀儲(chǔ)集空間以巖心級(jí)別的針狀溶孔、裂縫為主；微觀儲(chǔ)集空間類型主要為粒間溶孔、粒內(nèi)溶孔、晶間溶孔和溶蝕擴(kuò)大縫（圖3），其中裂縫的發(fā)育對(duì)改善儲(chǔ)層性能有重要影響[11-13]。

2 巖性識(shí)別

2.1 敏感參數(shù)優(yōu)選

測井曲線能夠連續(xù)、精細(xì)地反映巖石地球物理性質(zhì)，不同巖性的測井響應(yīng)特征不同，這是利用測井資料識(shí)別巖性的物理基礎(chǔ)[14-16]。測井曲線是地層特征的綜合響應(yīng)，其中包括多種巖石成分、孔隙空間和流體性質(zhì)，不同的測井曲線對(duì)巖性的敏感程度不同，而且測井曲線主要反映的是巖石成分，對(duì)巖石結(jié)構(gòu)的反映較弱，因此，要想利用測井曲線對(duì)巖性進(jìn)行精細(xì)識(shí)別就需要對(duì)不同巖性的測井特征做仔細(xì)對(duì)比分析，優(yōu)選出對(duì)巖性最為敏感的參數(shù)。

首先需要對(duì)巖心進(jìn)行深度歸位，這是一切工作的基礎(chǔ)，只有這樣才能確保不同的巖性對(duì)應(yīng)的是其本身的測井響應(yīng)特征。在依據(jù)巖心薄片對(duì)巖石的巖性做精細(xì)鑒定后，提取相應(yīng)巖性段的5條測井曲線值，分別為：自然伽馬（GR）、深電阻率（RT）、聲波時(shí)差（AC）、補(bǔ)償中子（CNL）和密度值（DEN）。

利用常規(guī)測井的多礦物模型分析和典型巖性段提取的曲線值制作散點(diǎn)交會(huì)圖版（圖4）。利用測井軟件中Polygon模塊圈出位于灰?guī)r骨架線（藍(lán)色）和云巖骨架線（紫色）上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后將其投影到單井剖面上，可以發(fā)現(xiàn)藍(lán)色一般都對(duì)應(yīng)著電阻值高的區(qū)域，而紫色對(duì)應(yīng)著電阻值相對(duì)低的區(qū)域，這表明電阻率曲線在區(qū)分灰?guī)r和云巖上有一定的識(shí)別能力；圖5為龍崗地區(qū)一些井的井眼情況，可以發(fā)現(xiàn)該區(qū)鉆井在雷四3亞段普遍存在井眼擴(kuò)徑現(xiàn)象，由于密度測井儀器是貼井壁測量，導(dǎo)致密度曲線質(zhì)量好壞與井眼有著密切關(guān)系，從圖中可以看出，當(dāng)井眼發(fā)生擴(kuò)徑時(shí)，密度曲線值存在明顯的降低，而這種密度值的降低并不是真實(shí)地層變化所引起的，所以對(duì)于井眼質(zhì)量較差的井，其密度曲線無法真實(shí)反映地層巖石的真實(shí)情況，因此在研究區(qū)要慎用密度曲線；圖6為其他各參數(shù)散點(diǎn)交會(huì)圖，可以發(fā)現(xiàn)自然伽馬值和補(bǔ)償中子對(duì)巖性有較好的區(qū)分，而聲波時(shí)差對(duì)巖性的分辨能力相對(duì)較弱，不同的巖性類別存在著明顯的相互疊置現(xiàn)象，無法有效區(qū)分。綜合以上分析，本次研究選擇自然伽馬、深電阻率和補(bǔ)償中子三條曲線作為巖性分析的敏感曲線。

2.2 MRGC聚類分析

圖2 川中地區(qū)中三疊統(tǒng)雷口坡組地層綜合柱狀圖

Ye等[17]在2000年提出了基于圖形的多分辨率聚類分析法，即MRGC聚類分析法（Multi-resolution graph-based clustering），MRGC聚類分析法是基于非參數(shù)的KNN（K-nearest neighbors）算法和圖形數(shù)據(jù)表示（graph data representation）的一種多維的點(diǎn)陣圖形識(shí)別方法。這種聚類分析方法不同于其他的聚類算法，如ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和SOM（自組織特征映射）等[18-20]，它們在使用時(shí)通常需要設(shè)置大量的參數(shù)且計(jì)算過程復(fù)雜，而一些經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置往往會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生很大的影響或不確定性，而MRGC聚類分析法是不依賴分析者的偏好，也不需要事先了解聚類數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，而且運(yùn)算的速度很快。該聚類方法在結(jié)合實(shí)際需求的情況下，可以利用測井?dāng)?shù)據(jù)自動(dòng)確定最優(yōu)的巖性聚類方案，推廣至鄰區(qū)也很容易，相比其他方法，存在獨(dú)特的優(yōu)勢[21]。

圖3 雷口坡組雷四3亞段儲(chǔ)層巖性特征圖版

MRGC聚類分析法中存在兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：臨近指數(shù)（NI）和核心代表指數(shù)（KRI）。鄰近指數(shù)是一個(gè)基于測量點(diǎn)x相對(duì)于所有其他測量點(diǎn)y加權(quán)函數(shù)[21]。其具體表達(dá)式如下：

式中測量點(diǎn)x是測量點(diǎn)y第m位鄰近點(diǎn)，m≤N－1；α是平滑因子，α≥0；NI(x)值的變化范圍是0到1，當(dāng)NI(x)值越大，說明該點(diǎn)就越接近某一類的“核心”。

核心代表指數(shù)（KRI）是結(jié)合了臨近指數(shù)NI(x)、鄰區(qū)函數(shù)M(x,y)和距離函數(shù)D(x,y)的一個(gè)組合函數(shù)。臨近指數(shù)NI(x)對(duì)于核心代表指數(shù)（KRI）而言是很重要的一個(gè)因子，但是它僅僅只是一個(gè)局部指標(biāo)，因此引入了鄰區(qū)函數(shù)M(x,y)和距離函數(shù)D(x,y)。其中臨近指數(shù)NI(x)能有效識(shí)別出聚類的核心，鄰區(qū)函數(shù)M(x,y)能生成尺寸相當(dāng)?shù)木垲?，而距離函數(shù)D(x,y)則能形成體積相當(dāng)?shù)木垲?，因此M(x, y) 和D(x,y)的結(jié)合可以在聚類尺寸和體積上形成有效的平衡并得到一致的結(jié)果?；谟?jì)算的KRI就可以得到最優(yōu)的聚類方案，其中核心代表指數(shù)KRI可以通過如下公式得到，即

圖4 利用多礦物模型處理的巖性剖面及中子 密度交會(huì)圖

圖5 龍崗地區(qū)雷四3亞段井眼擴(kuò)徑現(xiàn)象圖

圖6 測井參數(shù)交會(huì)散點(diǎn)圖

式中當(dāng)y是x的第m位鄰近點(diǎn)時(shí)，M(x,y)=m；D(x, y)表示測量點(diǎn)x和y之間的距離。

2.3 實(shí)例應(yīng)用

針對(duì)取心井，先將優(yōu)選出的3條敏感曲線（GR、RT和CNL）進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)實(shí)際需求，分別設(shè)定不同測井曲線的取值范圍，具體如下：自然伽馬取值范圍0～150 API、補(bǔ)償中子取值范圍-0.15～0.35、深電阻率取值范圍2～20 000 Ω m。在實(shí)際分析中剔除落在取值范圍外的異常點(diǎn)，從而可以避免這些數(shù)據(jù)對(duì)分類結(jié)果的影響。

經(jīng)過MRGC聚類分析后，可以得到五種最優(yōu)的分類方案，這5種分類方案的聚類數(shù)分別為10、13、15、18和23種，根據(jù)研究區(qū)實(shí)際地層巖性情況，發(fā)現(xiàn)當(dāng)測井相分類過細(xì)時(shí)，實(shí)際應(yīng)用過程中的誤差往往會(huì)偏高，而10類測井相的聚類方案就能很好的滿足實(shí)際需求，結(jié)合實(shí)際的巖性組合，將相近測井相進(jìn)行整合，從而得到最終的巖性分類（圖7）。

經(jīng)巖心標(biāo)定后，可將LG172井以顏色表示的測井相轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的巖性，從而為測井相賦予實(shí)際地質(zhì)意義，發(fā)現(xiàn)經(jīng)由MRGC聚類分析得到的測井相轉(zhuǎn)變后的巖性與實(shí)際的巖心描述的巖性剖面存在很好的一致性（圖8）。對(duì)于顆粒云巖，其測井響應(yīng)表現(xiàn)為明顯的低伽馬、中—高中子和中—低電阻率值特征；細(xì)粉晶云巖表現(xiàn)為中—低伽馬、高中子和低電阻率值特征，這兩類巖性物性最好，是儲(chǔ)層主要發(fā)育段；灰?guī)r則表現(xiàn)出典型的低中子和高電阻特征，三孔隙度曲線顯示巖性致密；泥質(zhì)云巖則表現(xiàn)出高伽馬、高中子和低電阻率特征，伽馬曲線就能很好將其與其他巖性進(jìn)行區(qū)分；泥晶云巖測井響應(yīng)特征則為中伽馬、中—低中子和中—高電阻率值，由于泥晶云巖與其他巖性的區(qū)分度不高，準(zhǔn)確識(shí)別泥晶云巖存在一定難度。

圖7 測井相數(shù)據(jù)分布（左）及最終5類巖性（右）數(shù)據(jù)分布情況

圖8 LG172井MRGC測井巖性識(shí)別結(jié)果圖

通過對(duì)多口井MRGC預(yù)測巖性和巖心描述巖性對(duì)比，發(fā)現(xiàn)MRGC方法預(yù)測的巖性具有較高符合率，以LG168井為例，針對(duì)井深4 565～4 585 m取心段，通過與實(shí)際薄片鑒定結(jié)果對(duì)比，測井解釋巖性吻合率可達(dá)80%，但在細(xì)粉晶云巖與泥晶云巖的識(shí)別上誤差相對(duì)較大。在定性識(shí)別巖性的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步給出了不同巖性的定量判別標(biāo)準(zhǔn)（表1）?；诖藥r性識(shí)別方法，通過多井處理后的連井對(duì)比（圖9、10）可以看出，顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖集中發(fā)育于雷四3亞段的中上部，而且從北至南，顆粒云巖發(fā)育程度逐漸降低，顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖整體厚度也逐漸減薄，雷四3亞段中下部灰?guī)r地層厚度逐漸增大；從西向東，顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖的發(fā)育規(guī)模也是不一樣的，在LG19井附近厚度最大，越往西，灰?guī)r的含量越大，反映出水體是逐漸加深的。

結(jié)合區(qū)域古地理背景（圖1）可知，位于上揚(yáng)子克拉通地塊的四川盆地中三疊世雷口坡沉積期表現(xiàn)為周邊古隆起發(fā)育、盆內(nèi)隆坳相間的古地理格局。龍崗地區(qū)北面為天井山、米倉山和大巴山等一系列隆起，東邊是開江隆起，在其西側(cè)為川中坳陷[1]。這一系列隆起構(gòu)成了四川盆地中三疊世雷口坡期碳酸鹽巖臺(tái)地沉積環(huán)境良好的障壁條件，影響著外海與臺(tái)地內(nèi)部的海水溝通，但是西側(cè)海盆仍可以通過島鏈之間的水道與內(nèi)部相連通[22]。此時(shí)對(duì)于內(nèi)部一些地勢相對(duì)隆起地區(qū)則有可能發(fā)育臺(tái)內(nèi)灘或云坪，結(jié)合MRGC預(yù)測的巖性認(rèn)為，LG168-LG170-LG19-LG161井這一環(huán)帶是有利巖性（顆粒云巖和晶粒白云巖）最為發(fā)育區(qū)，環(huán)帶往西有利巖性的厚度就逐漸變薄，環(huán)帶往東厚度也是逐漸減薄，且泥質(zhì)和灰?guī)r含量逐漸增多，水體有變深的趨勢。

表1 不同巖性測井定量判別標(biāo)準(zhǔn)

3 結(jié)論

1）巖性分析是儲(chǔ)層研究的基礎(chǔ)，利用測井?dāng)?shù)據(jù)結(jié)合MRGC聚類分析法在龍崗地區(qū)可以對(duì)巖性進(jìn)行有效預(yù)測。MRGC聚類分析法是基于非參數(shù)的KNN算法和圖形數(shù)據(jù)表示的一種多維的點(diǎn)陣圖形識(shí)別方法。該方法可以自動(dòng)確定最優(yōu)的聚類方案，避免主觀因素的影響，結(jié)合實(shí)際需求可以確定最終的巖性分類，且很容易運(yùn)用到非取心井的巖性識(shí)別中。

圖9 LG168-LG170-LG172-LG176-LG177連井對(duì)比圖

圖10 LG20-LG19-LG17-LG166連井對(duì)比圖

2）在龍崗地區(qū)，利用MRGC聚類方法識(shí)別出五種巖性，即顆粒云巖、細(xì)粉晶云巖、泥晶云巖、灰?guī)r和泥質(zhì)云巖，預(yù)測巖性與取心段巖性對(duì)比符合率高達(dá)80%，并且給出了定量判別巖性的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)比測井解釋孔隙度可以發(fā)現(xiàn)，儲(chǔ)層主要發(fā)育于顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖中，其中顆粒云巖和細(xì)粉晶云巖集中發(fā)育于雷四3亞段的中上部，而且通過多井的連井分析認(rèn)為，在龍崗地區(qū)，LG168-LG170-LG19-LG161井這一環(huán)帶是有利巖性（顆粒云巖和晶粒白云巖）最為發(fā)育區(qū)，而環(huán)帶往西和往東其厚度均逐漸減薄。