基于方位角的灰度共生矩陣法提取碳酸鹽巖儲層裂縫參數(shù)與應用

何建軍, 李 瓊

(油氣藏地質及開發(fā)工程國家重點實驗室(成都理工大學),成都 610059)

前人針對儲層裂縫研究,形成了裂縫地質評價的理論與方法:包括對裂縫特征參數(shù)、裂縫的分布評價等,并且這些地質評價方法得到了廣泛的應用。

在裂縫的地震研究上,針對裂縫分布的復雜性和多變性,總體來說發(fā)展了五大類裂縫預測技術:多場信息預測技術、方位AVO檢測裂縫技術、多分量與各向異性檢測技術、裂縫邊緣檢測技術及裂縫非線性預測技術。多場信息預測技術是一種常規(guī)裂縫預測技術,目前已發(fā)展應用到三維地震中,提高了預測效果;方位AVO檢測裂縫技術屬疊前預測技術,效果較佳;多分量與各向異性檢測技術,其檢測效果較佳,但仍然處于發(fā)展之中;裂縫邊緣檢測技術利用最佳邊緣檢測和邊緣檢測算子檢測裂縫的發(fā)育狀況;裂縫非線性預測技術是一種基于非線性動力學發(fā)展起來的方法,具有較強的生命力,是裂縫預測研究的發(fā)展方向[1]。

通過研究巖心進行縫洞檢測、識別是最直觀的方法,但這一方法不適應于大范圍的實際生產(chǎn)環(huán)境,巖心觀察可作為裂縫檢測有效輔助手段。地震資料在縱向、橫向上具有可操作性和研究性,學者們因此也進行了很多嘗試和研究,得到了一些可行的方法和研究結果[2]。利用地震資料研究人員從地震屬性中提取裂縫、孔洞等信息,針對縫洞油氣藏的勘探進行縫洞檢測研究。

陳波等[3]在參考了信號重構的思路后提出了地震分頻相干技術,高頻相干數(shù)據(jù)體對裂縫的反應更為清晰、準確,相干融合數(shù)據(jù)反映了更豐富的裂縫發(fā)育帶信息,且與HTI各向異性裂縫檢測結果相吻合。

李楠等[4]將高清螞蟻體技術應用于較為復雜的渤海海域中淺層斷裂系統(tǒng),該技術以增強斷層連續(xù)性和降噪為目的,通過優(yōu)選兩類參數(shù)組合,對數(shù)據(jù)體進行多重螞蟻追蹤計算,并穿插多步噪聲削減,最終得到與研究區(qū)斷裂高度匹配的高清螞蟻數(shù)據(jù)體。

張艷博等[5]為研究巖石破裂斷口微觀形貌特征,采用灰度共生矩陣法,通過對干燥和飽水花崗巖、粉砂巖進行單軸加載實驗,結合場發(fā)射掃描電鏡實驗進行研究,為巖石微結構的定量化研究提供了一條新的思路。

旋轉機械振動多維圖形信息一直沒有得到充分利用,在一定程度上影響了診斷技術的推廣和應用。針對這一問題,研究了直接提取和挖掘旋轉機械振動狀態(tài)參數(shù)圖形中的紋理特征信息的方法, 提出利用描述圖形灰度空間分布特性和空間相關性的灰度共生矩陣分析圖形紋理特征,解決了灰度共生矩陣受所選取的方向影響的問題,最后利用人工免疫算法實現(xiàn)旋轉機械故障診斷[6]。

徐卓飛等[7]提出了印刷畫面紋理分析與支持向量機相結合的故障診斷技術,實現(xiàn)了印刷機收紙故障的特征提取和故障模式識別。

本文依據(jù)碳酸鹽巖儲層地質與地球物理分析,采用灰度共生矩陣方法與多屬性融合方法相結合形成裂縫綜合預測新方法,這種方法能精準預測有效裂縫系統(tǒng)分布,并在研究區(qū)獲得成功的應用。

1 表征儲層裂縫特征的屬性參數(shù)提取方法

裂縫是儲層的一個重要特征,在巖層中它的分布分為規(guī)則的和不規(guī)則的。實際上,裂縫分布是一個復雜的非線性系統(tǒng),這種裂縫系統(tǒng)類似于圖像中的紋理,對于規(guī)則紋理可采用結構分析方法,對于不規(guī)則紋理可采用統(tǒng)計分析方法。因此,將采用統(tǒng)計分析方法對儲層裂縫進行統(tǒng)計分析。

1.1 灰度共生矩陣法提取儲層裂縫屬性參數(shù)

一種流行的紋理特征提取方法是灰色共現(xiàn)概率(grey level co-occurrence probability method,簡稱GLCP)方法[8],灰度共生矩陣法是紋理分析中的一種重要方法,它通過研究圖形中2個像素灰度級聯(lián)合分布的統(tǒng)計形式,精確反映圖形紋理的粗糙程度、重復方向和空間復雜度。

采用灰度共生矩陣提取的參數(shù)是統(tǒng)計特征參數(shù),即表征裂縫特征的屬性參數(shù),這些參數(shù)有能量、對比度、相關性和熵等[5-10]。

假設2個像素點在圖中的位置分別為(x1,y1)和(x2,y2),對應的灰度值分別為i和j,這樣對于給定的距離d,可選擇4個不同方向角度0°、45°、90°和135°對圖形進行統(tǒng)計,可獲得4個灰度共生矩陣:0°、45°、90°及135°,表示給定的θ角度(0°、45°、90°或135°)方向上、距離為d時,灰度級為i的點(x1,y1)與灰度級為j的點(x2,y2)出現(xiàn)的概率P(i,j,d,θ)的數(shù)學表達式為

P(i,j,d,θ)=

(1)

式中:x,y=0,1,2,…,N-1(N是圖像的像元坐標);i,j=0,1,…,L-1(L為圖像灰度級數(shù));Dx,Dy是位置偏移量;d為P矩陣的生成步長;θ為P矩陣的生成方向(平面上2個像素點之間的夾角),取0°、45°、90°和135°共4個方向。

1.1.1 能量特征參數(shù)

能量特征參數(shù)IASM是對裂縫系統(tǒng)變化穩(wěn)定性的度量。IASM值越大,裂縫系統(tǒng)越穩(wěn)定。

(2)

式中:n為像素值的最大值;p(i,j)是灰度共生矩陣的i行j列的元素。

1.1.2 對比度特征參數(shù)

對比度參數(shù)ICON反映裂縫發(fā)育狀況及裂縫系統(tǒng)分割變化特征。

(3)

1.1.3 相關性特征參數(shù)

相關性特征參數(shù)ICORR反映裂縫的延伸長度、走向及分布,ICORR值越大,則此方向上的紋理性較強,可反映裂縫分布的走向。

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.1.4 熵特征參數(shù)

熵IENT特征參數(shù)反映裂縫的復雜程度,它是裂縫分布的復雜度量,IENT值越大,裂縫系統(tǒng)越復雜,裂縫密度越大。

(9)

在裂縫預測中,為精確起見,將建立4個方向上的灰度共生矩陣,對每個方向上的灰度共生矩陣提取上述4種特征參數(shù),這樣,裂縫就形成了反映自身特征的一組包含16個元素的特征分量。

1.1.5 裂縫系統(tǒng)分布特征綜合預測方法

本文將灰度共生矩陣與加法混合融合法結合形成裂縫綜合預測方法。把灰度共生矩陣法提取的表征裂縫特征屬性的參數(shù)作為加法融合器的輸入,經(jīng)融合后產(chǎn)生的綜合屬性參數(shù)表征裂縫系統(tǒng)的分布特征參數(shù)和裂縫發(fā)育程度,這種綜合屬性參數(shù)可作為裂縫系統(tǒng)的區(qū)塊劃分和分割狀況的有效特征參數(shù)。

2 裂縫在地震剖面上的特征及其變化

圖1是鷹山組上段第一亞段的地震剖面,由圖1可以看出,地震剖面反射特征沿縱橫方向變化較大,并且局部化(尤其見圖上黃色圓圈內(nèi)),這表明其斷裂、裂縫發(fā)育,并可能存在縫洞獨立體,這與地震剖面反射特征變化密切相對應。圖2是鷹山組上段第二亞段的地震剖面,由圖2可看出,其地震剖面反射特征變化平緩,這表明縫洞的發(fā)育程度相對減弱。圖3是鷹山組下段的地震剖面,由圖3可看出,地震剖面反射特征沿斷隆帶分區(qū)變化和特征局部化,這表明縫洞發(fā)育程度較高。

由地震剖面反射特征變化分析,鷹山組總體上縫洞發(fā)育特征是:在縱向上,上部高、中部低、下部(底部)高。

3 儲層縫洞系統(tǒng)分布特征及效果

采用灰度共生矩陣法對研究區(qū)鷹山組提取了表征裂縫發(fā)育狀況的特征參數(shù),并對所提取的裂縫參數(shù)進行融合處理如圖4～圖9所示。

3.1 鷹山組上段第一亞段裂縫分布特征及裂縫的發(fā)育部位

圖4是鷹山組上段第一亞段裂縫特征參數(shù)分布圖。圖5是對圖4中的4種參數(shù)融合后的綜合特征參數(shù)分布圖。由圖4和圖5可看出,鷹山組上段第一亞段的裂縫發(fā)育程度與構造和斷裂分布密切相關。鷹山組上段第一亞段的裂縫主要沿研究區(qū)2號構造帶南緣到3號構造帶主體部位發(fā)育,以及1號構造帶主體及南北翼部局部地帶發(fā)育,裂縫發(fā)育良好的有效區(qū)塊有4個。

圖1 鷹山組上段第一亞段地震剖面Fig.1 Seismic profile of the first member of Yingshan Formation

圖2 鷹山組上段第二亞段地震剖面Fig.2 Seismic profile of the second member of Yingshan Formation

圖3 鷹山組下段地震剖面Fig.3 Seismic profile of the lower part of Yingshan Formation

圖4 鷹山組上段第一亞段特征參數(shù)分布平面圖Fig.4 Plan distribution of characteristic parameters of the first sub-member of the upper part of Yingshan Formation

圖5 鷹山組上段第一亞段特征參數(shù)融合后的綜合參數(shù)分布平面圖Fig.5 Comprehensive parameter distribution plan of the first submember of the Upper Yingshan Formation after the fusion of characteristic parameters

3.2 鷹山組上段第二亞段裂縫分布特征及裂縫的發(fā)育部位

圖6是鷹山組上段第二亞段裂縫特征參數(shù)分布圖。圖7是對圖6中的4種參數(shù)融合后的綜合特征參數(shù)分布圖。由圖6和圖7可看出,鷹山組上段第二亞段的裂縫發(fā)育帶主要沿1號構造帶北端、2號構造帶南側、3號構造帶核部等部位分布。鷹山組上段第二亞段縫洞發(fā)育良好的有效區(qū)塊有3個。

圖6 鷹山組上段第二亞段特征參數(shù)分布平面圖Fig.6 Distribution plan of characteristic parameters of the second sub-member of the upper member of Yingshan Formation

3.3 鷹山組下段裂縫分布特征及裂縫的發(fā)育部位

圖8是鷹山組下段裂縫特征參數(shù)分布圖。圖9是對圖8中的4種參數(shù)融合后的綜合特征參數(shù)分布圖。由圖8和圖9可看出,鷹山組下段裂縫發(fā)育帶主要分布在1號構造帶北端、2號構造帶南北兩側及3號構造帶核部等部位。鷹山組下段裂縫發(fā)育良好的有效區(qū)塊有5個。

圖7 鷹山組上段第二亞段特征參數(shù)融合后的綜合特征參數(shù)分布平面圖Fig.7 Comprehensive feature parameter distribution plan of the second submember of the upper member of Yingshan Formation after the feature parameter fusion

圖8 鷹山組下段特征參數(shù)分布平面圖Fig.8 Distribution plan of characteristic parameters of the lower member of Yingshan Formation

圖9 鷹山組下段特征參數(shù)融合后的綜合特征參數(shù)分布平面圖Fig.9 Integrated feature parameter distribution plan of the lower member of Yingshan Formation after fusion

4 鷹山組裂縫發(fā)育模式

通過地質地球物理綜合研究發(fā)現(xiàn)鷹山組經(jīng)過多期構造運動疊加改造,裂縫發(fā)育模式為:①斷隆帶鷹山組上段的高角度裂縫、小孔徑溶孔廣泛發(fā)育;②下段水平縫、微裂縫、溶孔發(fā)育,且裂縫發(fā)育段與孔洞發(fā)育段匹配較好,可見受斷裂影響,構造應力強,內(nèi)幕巖溶較為發(fā)育[11]。

鷹山組裂縫發(fā)育模式與特征參數(shù)綜合預測的一致性表明,鷹山組裂縫總體特征是:平面上沿斷隆帶裂縫系統(tǒng)非常發(fā)育,溶洞體整體發(fā)育次之,有效儲層主要沿斷隆帶分布。縱向上,其發(fā)育程度有由淺至深增加之趨勢。

5 結論

a.基于方位角的灰度共生矩陣預測碳酸鹽巖裂縫儲層的方法,改進了傳統(tǒng)灰度共生矩陣計算時選取固定方向參數(shù)的弊端,引入了實際方位角進行優(yōu)化。按碳酸鹽巖儲層中裂縫發(fā)育的實際方位角來計算灰度共生矩陣的特征參數(shù),最后完成參數(shù)等權加法融合成綜合參數(shù)進行碳酸鹽巖裂縫儲層的預測。與傳統(tǒng)的灰度共生矩陣方法相比較,基于方位角的灰度共生矩陣特征參數(shù)在碳酸鹽巖裂縫發(fā)育帶的識別和檢測方面,更能精細地揭示出目標層位的儲層裂縫發(fā)育特征,具有靈活實用的特點,廣泛適應于儲層裂縫系統(tǒng)復雜多變的地區(qū),有效提高了裂縫的最佳預測效果。

b.所建立的儲層裂縫系統(tǒng)預測方法成功地應用于研究區(qū)鷹山組儲層裂縫系統(tǒng)的預測研究,鷹山組裂縫系統(tǒng)發(fā)育良好,改善了儲層的有效性。