2016, Vol. 31
2. 青岛海洋科学与技术国家实验室-海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 青岛 266071
3. 中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院地物所, 新疆乌鲁木齐 830013
4. 中国石油集团西部钻探工程有限公司测井公司, 新疆克拉玛依 834000
, HOU Ying1,2 , ZHU Ming3 , CUI Wen-ning4 , HU Ting-ting3 , CHEN Guo-jun3 , SHAO Cai-rui1,2
2. Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine science and Technology, Qingdao 266071, China
3. Research Institution of Petroleum Exploration&Development of XinJiang Oilfield Company of CNPC, Vrümqi 830013, China
4. Western Drilling Engineering Company of PetroChina Co., Ltd., Karamay 834000, China
近些年来，随着石油工业的发展和勘探技术的不断提高，火山岩储集层作为油气勘探的新领域，已引起石油界和学者们的广泛关注，火山岩油气藏已成为当前国内外研究和开发热点之一.火山岩油气藏在国外已有120多年的勘探历史，我国则自20世纪50年代以来，经过多年的努力，在火山岩油气藏勘探方面取得了重大突破，在松辽、准噶尔、三塘湖、渤海湾、二连、塔里木和四川等盆地都取得了重大突破，特别是松辽盆地和准噶尔盆地两大火山岩油气区已具较大规模.火山岩储层作为盆地深层的主体，必将成为今后相当长时期内油气勘探的重要领域.
测井资料作为采集和应用最广泛、精度最高的来自地下岩石物理性质的直接测量结果，在油气藏评价中一直发挥着不可替代的重要作用.经过多年的技术研究和勘探实践验证，已经形成了许多成熟的测井理论、评价技术和方法，在多种类型储层特别是沉积岩评价中应用效果良好.
但与沉积岩储层相比，火山岩储层的测井评价则更具挑战性，主要表现在火山岩岩性和储集空间复杂多样以及由此造成的利用电阻率等测井资料评价含油性的困难等.国内外在火山岩油气藏测井评价方面已经做了大量工作，取得了许多研究成果，比较有代表性的如《火山岩油气藏测井评价技术及应用》(中国石油勘探与生产分公司，2009)中系统介绍了火山岩储层岩性岩相识别、储层识别及物性评价、油气识别及饱和度计算等方面的思路和方法，并以新疆准噶尔盆地为主，给出了多个火山岩油藏测井评价的应用实例分析；《酸性火山岩测井解释理论、方法与应用》(李宁等，2009)则从酸性火山岩测井响应特征分析、酸性火山岩岩心实验出发，系统介绍了岩性判别、基质和裂缝孔隙度计算、基质和裂缝饱和度计算、渗透率计算等酸性火山岩测井解释的理论和方法，并以东部松辽盆地为主给出了酸性火山岩测井地质应用实例.
总体看来，火山岩油气藏的测井评价主要包括岩性岩相评价、储层识别与物性参数评价、储层流体性质评价等几个方面，其中裂缝评价及孔隙度、流体饱和度等储层参数的确定是储集层评价的关键.评价所用测井资料仍以常规测井为主，而应用越来越广泛的电成像、核磁共振、元素俘获能谱、阵列声波等特殊测井为火山岩储层评价提供了更多更可靠的技术支持.
1 火山岩岩相、岩性识别岩性识别是火山岩储层测井评价的基础.通常是以常规测井资料为主，基于不同测井曲线的响应特征，通过构建各种形式的交会图并借助于一些先进的数学分析方法进行岩性识别；而近些年来随着微电阻率成像、阵列声波、元素俘获能谱等现代测井技术的不断推广应用，为岩性识别提供了更多更有利的技术思路.火山岩岩相则能够揭示火山岩空间展布规律和不同岩性组合之间的成因联系，也是火山岩成因和物性研究的重要内容.
由于岩性变化复杂，火山岩岩性识别中特别需要重视岩心、薄片刻度测井的思想(匡立春等，2010).当存在成像测井资料时，可以采用“成像测井识别岩性结构、常规测井识别岩石成分”的多层次综合识别思想(王建国等，2008a；谭伏霖等，2011；张勇等，2012).
1.1 基于常规测井响应的岩性识别技术主要利用不同岩性的火山岩在自然伽马或伽马能谱、密度、中子、声波、电阻率和光电吸收截面指数等常规测井曲线上表现出的差异性，以曲线重叠图、交会图等方式判断岩性.常用图件包括M-N交会图，声波、密度、中子三孔隙度测井交会图，自然伽马-声波时差交会图、岩性指数-密度交会图，电阻率-自然伽马交会图等.
早在1982年，Alberto Khatchikian就在分析岩性密度、中子、声波、自然伽马和自然伽马能谱等测井响应基础上，以M-N交会图为主进行火山岩岩性识别，陈冬等(2011)在准噶尔盆地火成岩岩性识别时也主要应用了M-N交会图.范宜仁等(1999)针对克拉玛依油田火山岩岩性识别，赵建和高福红(2003)、冯翠菊(2004)、王树寅(2006)、匡朝阳(2009)等针对大庆或东部地区火成岩岩性识别，邵维志等(2006)等对黄骅凹陷火成岩油藏评价，张家政和赵广珍(2008)研究红山嘴油田石炭系火山岩，寇彧等(2010)在克拉美丽气田火山岩岩电研究时，谭伏霖等(2010 2011)、吴晓智等(2011，见图 1)、尚玲(2013)等研究准噶尔盆地火成岩油藏，赵宏波等(2014)研究鄂尔多斯盆地火成岩岩性时，均利用了不同岩性在这些测井曲线组合特征上的差异，采用了多种交会图进行岩性识别.匡立春等(2010)利用交会图版进行火成岩岩性识别并总结分析了从基性岩到酸性岩的自然伽马、密度、声波时差等曲线的变化规律.姜传金等(2014)研究认为利用密度和纵波速度交会可以很好地区分基性、中性和酸性火山岩岩性.张大权等(2015)分析选用了自然伽马、密度和声波时差对火山岩岩性识别，利用GR-Rt/AC交会图区分火山岩与沉积岩，在此基础上根据GR-DEN交会图与GR-AC交会图区分出火山岩类型.
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图 1 典型交会图法识别火山岩岩性(吴晓智等，2011) Figure 1 Recognition of volcanic rock lithology based on crossplot(form Wu Xiaozhi，2011) |
结合岩心、地层测试、钻录井等资料分析不同类型火山岩的常规测井响应规律，并辅以成像、阵列电阻率可提高常规测井识别岩性的效果.Yuan等(2006)综合利用了纵横波时差、中子、密度和深、浅侧向电阻率重叠图、交会图进行岩性识别，并认为结合阵列感应测井、地层测试和钻井等信息会明显提升识别效果.郑雷清等(2009)结合薄片分析资料将火山岩进行了分类，然后根据测井响应特征构建了孔隙结构指数和岩性指数两个综合参数，利用两参数的交会图，并结合成像资料定结构，达到了有效识别岩性的目的.
1.2 基于成像等特殊测井的岩性识别近些年来应用越来越广泛的元素俘获测井、核磁共振测井和电成像测井等特殊测井技术为火山岩岩性识别提供了更有效的技术支持.如Li等(2006)综合利用元素俘获测井、核磁测井和电成像测井，通过神经网络方法进行了火山岩结构分析和岩性识别.
通常，对岩性最有效的评价方法是取心观察分析，但岩心数量少、费用高.电成像测井则可在一定程度上替代实际岩心，在图像上显示的颗粒大小、形状、磨圆度、球度、粒序或韵律等均可作为岩性判断的重要直观依据(陈钢花，2001).胡刚等(2011)基于计算机图形学算法与支持向量机(SVM)分类器原理，提出了利用成像测井图像纹理特征自动识别火成岩岩性的新方法，岩性识别率得以明显提高.张莹等(2007)利用FMI成像测井结合常规测井曲线首先将砂泥岩与火山岩区分开来，然后利用FMI动态图像分析总结出了火山熔岩类(流纹岩、英安岩、安山岩、玄武岩)和火山碎屑岩类(火山角砾岩、凝灰岩)的FMI图像识别模式；王坤等(2014，见图 2)利用钻井取心资料与成像测井响应的相关关系建立了火山岩岩性的成像测井识别图版；王智等(2010)综合利用电成像FMI和元素俘获ECS测井从成分和结构上识别火山岩岩性，并对喷发旋回进行了划分.
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图 2 不同岩性成像测井特征(王坤等，2014) Figure 2 Imaging logging features of different lithology (from Wang Kun，2014) |
由于不同岩性具有不同的岩石强度，因此可以利用阵列声波测井(DSI、XMAC等)提供的纵、横波速度及速度比等资料，结合密度测井估算的岩石强度参数如泊松比、体积模量、切变模量等，用于区分岩性(刘呈冰等，1999；刘之的等，2010a)效果较好.
火山岩岩性复杂，矿物成分多变，若由测井资料处理得到岩石的矿物组成，则可以结合岩心分析较准确地识别岩性.目前以斯伦贝谢的元素俘获能谱测井ECS为代表，测井时能同时测量和记录非弹性散射与俘获伽马，通过处理可以得到H、Cl、Si、Ca、Fe、S、Ti、Gd、O、Mg、B、C等组成岩石的常见元素含量，并进一步定量得到地层矿物含量，根据不同矿物含量可以较好地识别火成岩岩性，目前应用效果较好.如袁祖贵等(2004)对ECS测井在地质及石油工程中多方面的应用进行了讨论；王飞等(2008)根据ECS测井处理结果，利用元素含量交会图和主成分分析建立了火山岩岩性的识别方法；杨英波等(2011)首先根据Si-Fe交会图把火山岩分为基性岩、中性岩、酸性岩三大类，再根据全碱含量与特征元素交会图对岩性进一步细分和识别.
1.3 综合多种测井资料进行岩性识别的数学方法如上所述，目前发展了多种利用常规测井、电成像等特殊测井进行岩性识别的方法，为了综合利用这些资料和技术、适应不同地区火山岩岩性的差异，在测井响应特征分析基础上，常常综合利用神经网络(邹长春等，1997)、对应分析和模糊数学(刘为付等，2002；潘保芝等，2003、2009；Pan et al.，2003；赵武生等，2010；张伯新等，2010)、主成分分析(潘保芝，2002；潘保芝等，2009；范宜仁等，2012)、逐步判别(李祖兵等，2009)或Fisher判别(张家政等，2008、张家政和赵广珍，2008；刘喜顺等，2010；王坤等，2014)、层次分解(赵武生等，2010；谭伏霖等，2010)和支持向量机(牟丹等，2015)等数学方法提高利用测井资料识别岩性的能力.这些数学或计算机手段在不同地区适用性可能差别较大，需要结合实际地质情况优选使用.如汤小燕(2009a)、赵武生等(2010)、张莹和潘保芝(2011a，b)、朱怡翔和石广仁(2013)、周金昱(2014)等均利用了多种数学方法对样本进行分析处理，通过对比选择出适合研究区的岩性识别方法.
根据已有的研究成果和实践认识，认为要特别强调岩心等第一性资料的重要性，在岩心分析基础上，尽可能发挥元素俘获能谱、电成像等各种特殊测井的作用，常规测井与特殊测井相结合是目前最有效的火山岩岩性识别途径(张大权等，2015).
1.4 火山岩岩相的测井识别岩相是火山岩成因和物性研究的重要内容.火山岩岩相能够揭示火山岩空间展布规律和不同岩性组合之间的成因联系，不同岩相带火山岩储层的孔隙和裂缝组合方式不同.目前利用测井资料识别火山岩岩相多采用测井相分析技术，比较有效的手段是常规测井与特殊测井相结合，前者主要根据曲线相对数值大小反映岩石成分，后者则主要从岩石结构和构造特征上区分不同岩相.
黄隆基和范宜仁(1997)提出了利用测井相分析技术进行火山岩岩相识别的基本思路，后来多人对此做了进一步利用和发展，如郭振华等(2006)、黄晨(2007)等分析了火山岩岩相与测井相的关系，将自然伽马GR、电阻率Rt等测井数值划分为不同的区间，根据GR-Rt不同数值区间的组合关系将火山岩岩相与测井相对应，利用这种对应关系由测井资料区分不同的岩相.朱爱丽等(1997)综合利用了声波时差、密度、中子、电阻率和自然伽马测井，将这些曲线值分别划分为高、中、低值区间，用于区分爆发相的凝灰岩、溢流相的玄武质角砾岩和溢流相或次火山相的致密玄武岩.张程恩等(2011，见图 3)对岩石薄片资料通过自然伽马—钍含量(GR-TH)及自然伽马—声波时差(GR-AC)交会图进行岩石结构划分，利用岩石结构与岩相(爆发相、喷发相等)的对应关系区分火山岩岩相.徐晨等(2011)利用声电成像测井进行了火山岩岩性和岩石结构类别的判别，在此基础上大致判断岩相类型.曾巍(2015)采用岩心刻度测井，利用钻井取心资料提取的岩性、结构、构造等特征标志，建立了常规测井识别火山岩成分、电成像测井识别火山岩结构构造的方法，最后利用测井识别的岩性、结构构造组合，可以有效评价火山岩相分布.
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图 3 基于测井资料的岩石结构判定用于火山岩岩相划分(张程恩等，2011) Figure 3 Crossplot of GR-TH for volcanic rock facies recognition using structure based on well logging (form Zhang Cheng’en，2011) |
但总体来看，目前还相对缺乏更有效的利用测井资料识别火山岩岩相的手段，特别是在取心分析等第一性资料相对匮乏时，仅凭测井资料识别岩相难度很大，还需要充分发挥地质、地震等专业领域的技术优势，多学科有机结合以提高岩相划分精度.
2 火山岩有效储层划分及物性评价火山岩储层多为裂缝、孔隙双重介质的储层，其物性的定量评价通常也包括基质孔隙和裂缝参数两部分.由于基质孔隙的评价技术相对比较成熟，这里主要根据火山岩特点，重点说明裂缝的识别及裂缝影响下的储层物性评价.
2.1 裂缝识别从原理上讲，由于各种测井方法都是岩石物理特性的综合反映，裂缝作为岩石的组成部分，应该在各种测井资料上都有相应的特征.目前用于裂缝识别效果最好的是电成像测井，既可以对裂缝直观识别，也可以进行定量评价.但由于成像测井发展较晚、资料获取和处理成本高，其数量较少，在实际应用中需要发挥大量常规测井资料的作用.另外，阵列声波、地层倾角等测井资料在裂缝识别中也得到了较好的利用.
(1) 以常规测井为主的裂缝识别方法
基于常规测井的方法主要是通过测井原理分析，优选对裂缝比较敏感的双侧向、声波、密度、中子等测井曲线，根据其测井响应组合特征，或者基于响应特征构建一些综合参数，通过重叠图、直方图、相关分析或统计分析图等方式实现对火山岩裂缝的识别.Rigby(1980)依据密度、中子和自然电位测井等研究了玄武岩、玄武角砾岩、安山岩和凝灰岩的裂缝识别问题，Sibbit和Faivre(1985)、Pezard和Anderson(1990)、罗光东和乔江宏(2010)应用双侧向电阻率差异判别裂缝状态.阎新民(1994)、范宜仁等(1999)、绪磊(2009)等根据火山岩裂缝性储层测井曲线的形态和数值特征，选用敏感参数组合，利用各类直方图、相关分析图、交会图和逐步回归等统计分析方法，建立了研究火山岩裂缝的方法.吴文圣等(2001)、王利华(2008)等主要分析利用了双侧向和微球型聚焦等电阻率曲线特征识别裂缝发育段并判断其有效性.袁士义等(2004)给出了基于常规测井资料的孔隙结构指数法、孔隙度测井组合法等定量识别裂缝的技术和裂缝参数的计算方法；郑雷清等(2009)利用声波、密度、中子、电阻率和自然伽马曲线构建了三条指示曲线，通过指示曲线的变化来识别裂缝发育段.彭永灿等(2008)则是根据裂缝的常规测井响应特征和电性划分标准，将裂缝划分并识别为三个不同的级别.
综合概率法是一种综合各种常规测井资料识别裂缝的有效方法(潘保芝等，2003b；汤小燕等，2009b；龚佳等，2011；张程恩，2012)，其基本原理就是将能够有效指示裂缝的各项裂缝概率指标(测井曲线)按照其反映裂缝的能力进行加权，得到综合概率值并据此进行裂缝识别，通常需要借助于成像测井段的裂缝识别结果去刻度其他测井资料以确定加权系数.赵海燕(2000)利用三孔隙度和双侧向电阻率差异共四条曲线加权建立了裂缝指示概率曲线.王拥军等(2007)提出了铀异常指标、次生孔隙度、视孔隙结构指数、深浅侧向幅度差等特征指示参数，并在此基础上进一步提出了裂缝概率函数、裂缝发育指数函数等火山岩裂缝综合识别方法.图 4是西部某火山岩地层利用多参数及综合概率法判断裂缝发育程度的应用实例.
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图 4 基于常规测井的多参数及综合概率法判断裂缝发育程度 Figure 4 Analyzing fracture development using multi-parameter and integrated probability method based on conventional logging |
(2)以电成像测井为主的裂缝识别方法
电成像测井被认为是目前最有效的测井识别裂缝方法，直观可视，对于各种类型的裂缝均有较好的识别能力，并且还可以对裂缝产状、裂缝定量参数(裂缝开度、长度、密度、视孔隙度)、裂缝有效性等进行评价，能为区域裂缝分布及地应力变化提供有效参考.
目前关于电成像测井识别裂缝的文献较多，基本都是利用各种裂缝在电成像图上的特征进行直观识别，并强调钻井取心资料对成像资料的刻度和标定、区分有效裂缝与各种非有效裂缝等地质现象的重要性.成像测井识别裂缝可用于各种岩性剖面中，仅就火山岩裂缝识别来说，高秋涛等(1998)、赵海燕(2000)等在利用电成像测井识别火山岩裂缝时，强调了要注意区分天然裂缝与地层界面、缝合线、诱导缝、泥质条带等的差异以及岩心刻度成像测井的重要性；陈莹和谭茂金(2003)综合利用了地层微电阻率扫描成像、方位侧向成像及各种声波成像测井技术进行裂缝识别；何雨丹和魏春光(2007)把微电阻率扫描成像和交叉多极子阵列声波测井结合起来进行裂缝识别及其有效性判断；王智等(2010)结合电成像FMI和元素俘获ECS测井对火山岩裂缝进行识别，并对裂缝参数、孔隙频谱进行计算分析，取得了较好效果；姚瑞士等(2011)认为成像测井可识别的火山岩储集空间有4类裂缝和3类孔隙，并将火山岩孔缝成像测井响应特征总结为6种典型模式；冯金燕(2012)在详细分析各种裂缝在FMI图像上特征的基础上进行了火山岩储层裂缝识别；王拥军等(2007)在研究大庆深层火山岩储层裂缝、高兴军等(2014)在研究长岭气田火山岩储层时也都利用了成像测井资料.图 5是某火山岩油田总结的各种裂缝电成像测井(FMI)特征.
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图 5 某油田石炭系火山岩储层裂缝FMI电成像特征 Figure 5 FMI imaging logging features of volcanic rock fractures |
(3)其他基于测井资料的裂缝识别方法
利用地层倾角测井资料及其处理成果，可以通过裂缝识别测井FIL、电导率异常检测DCA、定向微电阻率、双井径曲线等判断地层裂缝发育带(Peres and Giordano，1988；丁次乾，2002；雍世和和张超谟，2002).赵海燕(2000)指出利用倾角测井识别裂缝只能对斜交缝、高角度缝反映明显，不适合低角度或水平缝；陈莹和谭茂金(2003)使用了倾角测井电导率异常检测技术识别裂缝.
阵列声波测井可以提供纵波、横波、斯通利波等测井信息，进一步结合密度测井等可以得到岩石弹性参数，这些信息均可用于指示地层裂缝的发育.李同华等(2009)利用横波各向异性及纵波、横波、斯通利波的能量衰减信息进行有效裂缝识别；王海华等(2010)认为裂缝会造成横波时差明显增大而纵波时差变化不大，从而利用纵横波速度比增大的特征判断火山岩地层中裂缝的发育；陈冬等(2011，见图 6)引入杨氏模量等弹性力学参数来综合识别裂缝，并通过统计研究认为，裂缝在弹性参数上表现为低杨氏模量(图 6中的E)和高泊松比(图 6中的σ)特征.
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图 6 利用弹性力学参数识别火山岩裂缝(陈冬等，2011) Figure 6 An example of fracture identification by elastic parameters(from Chen Dong，2011) |
由于裂缝分布特征复杂，除了成像测井外，其他单一测井方法裂缝识别能力有限，仅使用常规测井曲线进行井周裂缝识别无法满足勘探开发的精度要求，因此常常需要综合利用多种测井资料，并且可以将测井裂缝识别方法与统计分析中的相关理论结合形成多种裂缝综合识别方法，如概率密度法、R/S变尺度分形分析法、神经网络法等(孙炜等，2014)，提高裂缝识别能力.王春燕和高涛(2009)根据常规测井资料和岩电实验结果，采用地层因素比值法与FMI成像测井有机结合进行裂缝识别与评价，利用双侧向测井、岩心观测资料、压敏实验分析资料估算裂缝开度、裂缝孔隙度及裂缝渗透率，并提出了利用FMI与核磁测井T2分布相结合判断裂缝有效性的方法.刘红歧等(2004)、王建国等(2008b)、Wang(2010)等提出了测井曲线元的概念，并刻画了裂缝曲线元的数字特征，利用曲线元的原理和算法建立了裂缝的定量判别标准，给出一种从岩心裂缝到常规测井、成像测井综合判别裂缝存在的方法.
2.2 储层孔隙度评价(1) 基质孔隙度计算
对于均质性较差的火山岩储集层，要准确计算其基质孔隙度是困难的.在常规三孔隙度测井资料中，通常认为纵波时差主要反映基质孔隙度，不反映裂缝，用常规声波孔隙度作为基质孔隙度的近似值；中子、密度反映地层总孔隙度，有效孔隙度的计算主要依据密度骨架值和中子骨架值，采用岩石体积物理模型计算得到.如郑雷清等(2009)利用岩心刻度测井的思路，分岩性建立了声波时差计算基质孔隙度的公式(裂缝孔隙度则采用双侧向差异法来计算)；戴诗华等(2014)通过详细分析由声波时差、中子、密度、核磁和地层元素测井等得到的孔隙度，认为火成岩储层基质孔隙度计算应首选密度测井曲线.
中国石油勘探与生产分公司编著的《火山岩油气藏测井评价技术及应用》(2009)中较全面地介绍了火山岩储层基质孔隙度的计算方法，认为基质孔隙度计算的基础是确定各种岩性的骨架参数，预探井中比较有效的是通过各种测井交会图确定骨架参数，而评价井解释和储量计算时则常用岩心刻度测井的方法，此外应用自然伽马测井资料和元素俘获谱测井资料确定骨架参数也是值得提倡的方法.
(2) 裂缝孔隙度评价
裂缝孔隙度被定义为裂缝孔隙体积与岩石总体积之比，虽然在总孔隙度中占的比重较小，但其对提高油气储层的渗流能力具有重要意义.目前对裂缝孔隙度的计算主要是利用常规双侧向电阻率测井，三孔隙度测井以及近些年来逐步广泛应用的一些特殊测井资料则更多地用来评价火山岩储层的总孔隙度.
中国石油勘探与生产分公司编写的技术丛书(2009)在关于火山岩裂缝参数的测井定量评价中，基于常规测井资料主要采用了双孔介质模型计算法、双侧向测井电阻率幅度差法和Barlai公式法计算裂缝孔隙度；基于成像测井评价时则主要是根据FMI等电成像测井资料的裂缝识别结果，在裂缝宽度(开度)估算基础上进一步计算得到裂缝的视孔隙度.
常规测井中，双侧向测井是最常用、效果较好的识别裂缝和估算裂缝参数的方法，特别是在火成岩这类相对高电阻率背景情况下效果更好.张庚骥(1994)、汪涵明等(1995)、李善军(1996)等通过数值计算的方式研究了不同产状(倾角)裂缝的双侧向测井响应特征，并给出了由双侧向电阻率反演裂缝孔隙度和判断裂缝产状的算法，这种方法后来被广泛应用，如代诗华等(1998)、范宜仁等(1999)、潘保芝(2002)、邓攀等(2002)、樊政军(2008)等人都曾用这种方法计算了火山岩裂缝孔隙度，取得了较为满意的结果.王树寅等(2006)、张家政等(2012)利用双侧向电阻率资料，把火山岩裂缝储层的导电看成基质孔隙流体和裂缝流体的并联，根据深浅侧向探测差异，导出了裂缝孔隙度的计算公式.王利华等(2008)则根据深、浅侧向电阻率正负差异关系分类建立了利用深电阻率、浅电阻率和泥浆滤液电阻率计算裂缝孔隙度的公式.
成像测井用于裂缝孔隙度评价时，主要是利用裂缝在电成像测井图上显示的电阻率异常面积占图像面积的百分比，估算得到视孔隙度(面孔隙率)(赵军等，2007；王玉华，2008).多数成像测井处理软件均采用了这一思路(冉志兵等，2009)，斯伦贝谢的PoroSpect软件、北京吉奥特的PoroDist软件等都可以将声电测井图像转换成孔隙度图像并进行自动分析，确定基质孔隙与裂缝、孔洞孔隙的比率，结合岩心实验分析或常规测井解释的基质孔隙度，即可求取复杂岩性储层基质孔隙、次生孔隙及总孔隙度.另外，一些文献从不同角度讨论了提高成像测井处理得到的裂缝孔隙度精度的方法，如曹毅民等(2006)认为需发挥常规测井探测深度深、电成像测井分辨率高的特点，王晓畅等(2011)对成像测井处理得到的裂缝面孔率与裂缝孔隙度之间的标定关系进行了数值模拟，赵辉等(2012a)讨论了不同方法计算的裂缝孔隙度结果的差异性.
(3) 火山岩储层总孔隙度评价
总孔隙度通常认为是基质孔隙度与裂缝等次生孔隙度的总和.根据上述方法得到这两种孔隙度后即可合并得到总孔隙度.而目前很多情况下可以综合利用常规测井和核磁共振、元素俘获能谱、电成像等特殊测井资料解释得到储层的总孔隙度.
潘保芝等(2009)在国际地质科学联合会(IUGS)推荐的QAPF定量矿物成分分类思想基础上，提出了适合于研究区火山岩储层的QAPM(基本不含副长石F而考虑铁镁矿物组M)矿物体积模型用于孔隙度和矿物含量计算，取得了较好的应用效果.Feng等(2009)利用自然伽马能谱测井的U、Th曲线计算随深度变化的连续骨架密度，利用这一骨架密度曲线结合中子孔隙度测井计算岩石的有效孔隙度.王曦焓和潘保芝(2010)选择中子、密度、声波时差等测井曲线，采用遗传算法得到了中基性火山岩储层的孔隙度.
核磁共振测井是目前获取火山岩孔隙度的一种重要方法，其解释结果依赖岩心分析数据的刻度，并且实验和生产实践都证明了用于酸性火山岩效果更佳.屈乐等(2014)利用加有顺磁性物质的人造岩样和来自实际地层的火成岩岩样进行了核磁实验研究和对比，研究了顺磁性物质质量分数与核磁孔隙度测量误差之间的关系，并开展不同回波间隔和不同岩性条件下的核磁孔隙度测量误差分析.廖广志等(2009)通过岩样的核磁实验分析，认为火山岩内部含有的顺磁性物质会产生很强的内部磁场，使常规一维核磁测量的孔隙度、渗透率等明显偏低.孙军昌等(2011)对来自大庆徐深、吉林长岭和新疆滴西三个火山岩气田不同岩性的岩心进行了核磁孔隙度实验研究，结果也显示火山岩岩心核磁孔隙度普遍小于常规孔隙度，认为岩石骨架中所含的铁、锰等顺磁性物质是导致核磁信号偏小的主要原因，且其差异跟岩性密切相关，并进一步分析了这种误差对核磁响应特征、可动流体T2截止值的影响，为其实际应用奠定了基础.司马立强等(2012)在研究核磁共振测井在火成岩地层适应性时，认为火成岩岩石具有很高的磁化率，通常从酸性岩到基性岩的磁化率是逐渐增大的，核磁共振测井在部分火成岩，尤其在中基性火成岩和小孔径火成岩储层中应用具有很大的局限性.张春露(2008)综合利用核磁共振和常规密度测井在含气储层的不同响应情况，将二者结合计算有效孔隙度取得了较好效果.
由于火山岩地层岩性复杂且变化频繁，元素俘获测井ECS常被用来计算随深度连续变化的岩石骨架参数，用以提高基于体积模型的孔隙度解释精度.斯伦贝谢公司基于其矿物和化学分析技术(MINCAP)、核参数计算软件(SNUPAR)，结合元素俘获谱测井资料开发了火山岩地层核测井骨架参数(密度、中子)的计算方法(杨兴旺和赵杰，2009，见图 7)，可以计算火山岩地层连续的测井密度骨架曲线和测井中子骨架曲线，该方法更适合于酸性火山岩地层.LI等(2006)、匡立春等(2009)、纪洪永(2009)等利用ECS测井计算了随深度连续变化的地层骨架密度值，赵杰等(2007)则应用ECS测井数据对岩石成分分类并得到各类岩石骨架参数的计算模型，在变骨架参数计算基础上将密度测井与核磁共振测井相结合计算地层孔隙度；张丽华等(2013)在利用ECS测井得到连续的骨架参数后，根据双侧向电导率差异和三孔隙度测井求取各种孔隙度.
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图 7 基于ECS测井的火山岩骨架参数连续计算及孔隙度解释(杨兴旺和赵杰，2009) Figure 7 Continuous calculation of porosity and matrix parameters of volcanic rock based on ECS logging data(form Yang Xingwang，2009) |
渗透率的计算一直是测井面临的难题，即使对均匀孔隙型地层，渗透率也很难求准，对于同时具有裂缝和孔隙的非均质火山岩储集层来说，计算的渗透率只能作为参考.裂缝性油气藏岩石的总渗透率通常认为等于岩石裂缝渗透率与基块渗透率之和，其中基块渗透率指的是无裂缝时的岩石渗透率，主要受基块孔隙度控制(孔令福，2003)，而大量研究认为裂缝渗透率主要取决于裂缝张开度.
国外范 高尔夫-拉特(1989)和Nelson(2001)等利用理想的裂缝模型导出了由裂缝张开度估算裂缝渗透率的计算公式，目前国内外多数文献中裂缝渗透率的计算都按照这种思路.由于裂缝孔隙度的大小也主要取决于其张开度，裂缝渗透率计算模型中也常常同时利用裂缝孔隙度和张开度(代诗华，1998；陈钢花等，2000；潘保芝，2002).
核磁共振测井、岩石物理相分析技术等也在火山岩储层渗透率计算中得到较好应用.核磁共振测井计算渗透率主要有SDR、Coates等模型(Coates等，2007；田亚，2008)，田亚(2008)分析了这些模型的影响因素和适用性，认为储层含轻烃时可用Coates模型，含稠油时Coates模型和SDR模型都不能直接使用.LI(2007)等在研究松辽盆地火山岩时，根据压汞毛管压力实验把孔隙分成微孔、中孔和大孔，认为对渗透率的贡献主要来自大孔，基于这一思想利用核磁测井计算了渗透率.李洪娟等(2011)、高磊(2013)等应用岩石物理相分析方法，使不同岩石物理相具有非均质性，相同岩石物理相具有相对均质性，建立了基于岩石物理相的火山岩储层渗透率计算方法，利用层流指数FZI和孔隙度频谱分析对测井资料分类，并用缝洞指示参数FI选择渗透率模型，使渗透率计算精度得到较大提高.
2.4 火山岩储层分类评价及有效性分析对于火山岩这类岩性和孔隙空间都比较复杂的储层，为了提高解释精度，常常需要将储层划分为不同的类型进行分类评价，并建立有效储层的划分标准.
邵维志等(2006)在对黄骅凹陷火成岩油藏评价时，依据岩相和岩性特征，将储层划分为裂缝型、宏观裂缝-气孔型、微裂缝-孔隙型三类进行评价；林潼(2007)在松辽盆地火山岩储层特征研究中，根据火山岩岩性及其测井响应特征、各岩类储集空间类型及其发育程度与连通情况、孔隙结构与物性特征，结合火山岩岩相类型，将研究区火山岩储层分为四类进行评价；郑建东(2007)综合应用常规、核磁共振测井和测试资料，根据储层物性、含气性的差异将研究区储层分为好、中、差三类，建立了研究区火山岩储层测井分类定量评价标准；吴艳辉等(2011)则在流动单元划分基础上，分析了各类储层流动单元与火山岩储集空间的配置关系，将储层划分为孔隙—裂缝型、孔隙型或裂缝型及孔隙型，用于储层质量评价及分布预测；樊政军等(2008)在研究碳酸盐岩双重孔隙介质时，主要以成像测井、阵列声波对孔、缝、洞的指示为基础，综合利用归一化后的成像裂缝参数和阵列声波裂缝、渗透性参数构造了储层类型指示参数，用于指示储层分类，可以作为基质孔隙和裂缝双重孔隙结构火山岩储层评价参考；贾春明等(2009)在研究准噶尔盆地车排子凸起火山岩储层时，综合利用钻井、测井、测试等资料，主要依据孔隙度、渗透率大小及储集空间类型将火山岩储层划分为由好到差的五类.
判断火山岩储层是否有效，通常的做法是以测井解释的储层参数为基础，结合岩心分析、试油试采等资料建立有效储层的划分标准，依据该标准进行有效性评价.霍进等(2003)通过常规和成像测井资料处理得到的孔、渗、饱以及裂缝孔隙度、裂缝张开度等参数，给出一定的上下限值，从而来判别储层是否为有效储层；张日供等(2008)、梁浩(2009)等分岩性建立了孔隙度(基质、裂缝)、饱和度、渗透率的测井解释模型，并结合试油、试采等资料确定了研究区有效储层的下限标准.Vermani等(2010)等利用核磁测井NMR和经过岩心刻度的饱和度-油藏高度关系函数对储层的有效性进行判断；侯连华等(2013)在研究新疆北部石炭系火山岩风化壳时，根据火山岩测井响应与风化程度密切相关的特点，建立了反映储集层发育程度的储集层变化指数Ci模型和反映储集层孔隙度变化的孔隙度变化指数Pi模型，并根据这两个参数的相互关系利用测井资料划分有效储集层发育段(图 8).
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图 8 火山岩风化壳有效储层评价(侯连华等，2013) Figure 8 Effective reservoir evaluation of weathered volcanic crust(from Hou Lianhua，2013) |
测井上常用的流体识别方法有图版法、曲线重叠法、三孔隙度组合法、比值法和参数法等(李宁等，2009；汤永梅等，2010；陈国军等，2010；宋鹏等，2012).虽然每种方法都能从不同的侧面反映流体的性质，但是由于火山岩储层岩石成份复杂多变，上述方法的有效性变差.因此在沿用这些常规方法并结合实际资料进行方法修正基础上，也出现了一些针对火山岩储层流体性质识别的新方法.
中国石油勘探与生产分公司组织编写的技术丛书(2009)中在火山岩储层油气识别时，除采用常规的曲线重叠法、交会图法识别油气层和三孔隙度测井综合识别气层外，还综合利用了多种特殊测井技术：利用偶极子声波测井的纵横波不同波至幅度识别气层，利用核磁共振孔隙度与密度孔隙度重叠显示气层、核磁共振测井差谱法识别油层，提出了基于微电阻率扫描成像测井的视地层水电阻率频谱分布识别流体性质的方法.
朱建华和王晓艳(2007)利用核磁和密度测井双孔隙度的差别替代常用的中子-密度双孔隙度用来识别火山岩气层，钟淑敏和綦敦科(2011，图 9)还在此基础上结合有效孔隙度值建立了大庆深层火山岩气层的分类标准.王春燕(2010)提出了利用地层视骨架密度和地层骨架密度双密度重叠法来识别中基性火山岩气层，认为地层骨架密度不受天然气影响，而地层视骨架密度受天然气影响而减小，当后者大于前者时可指示地层含天然气.李浩等(2012)从重构孔隙度气层识别组合曲线、研究电阻率相对值、应用核磁测井技术以及分析储层含气丰度与测井响应差异等四个研究方向探索了火山岩气层的测井识别.孟照旭等(2009)利用数据挖掘技术中的聚类分析和关联分析获取各种数据之间的内在联系，用决策树提取预测火山岩气层的模型.
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图 9 密度-核磁双孔隙度差异法识别火山岩气层(钟淑敏和綦敦科，2011) Figure 9 Volcanic gas reservoir identification based on difference of porosity between density and NMR(from Zhong Shumin，2011) |
目前火山岩储层流体识别的多数方法还是基于常规的三孔隙度测井和电阻率测井，但与核磁共振、电成像、阵列声波等现代特殊测井技术相结合则会显著提高测井资料识别孔隙流体性质的能力.李雄炎等(2008，2009)总结了各种气层识别方法，并提出了基于三孔隙度测井资料的视标准层差值法识别深层火山岩气层的方法，以消除岩性、泥质和井眼的影响，突出气层与标准层的差别，放大地层含气信息；王利华等(2008)在低渗火山岩储层测井评价中，利用孔隙度、深浅电阻率比值和视地层水电阻率三个参数作为识别油层、油水同层、水层的特征参数；单玄龙等(2011)基于常规测井分析建立了岩相亚相—测井识别模式，进而在亚相约束下用声波—中子—密度三种孔隙度叠置图进行气层的识别评价；谭锋奇等(2012)通过消除裂缝和岩性对电阻率的影响，构造了电阻率差比值法，结合FMI成像测井识别裂缝性火山岩气层；宋鹏等(2012)通过统计学原理，对反映流体较灵敏的中子、密度、声波时差进行统计标准化以放大火山岩气层的响应特征，避开岩石成份复杂的问题，提出一种流体性质识别的概率统计法； 杨学峰和覃豪(2013)在酸性火山岩储层评价中，将压汞实验获取的储层微观参数与测井反映的宏观参数联系起来，建立了基于微观孔隙结构的储层流体性质识别方法，并结合由横纵波时差比值法、三孔隙度法和核磁共振法交会值建立的综合指数，形成了酸性火山岩储层流体性质的逐步判别方法；庄东志和谢伟彪(2014)综合利用气测录井资料，补偿密度、声波时差与电阻率的关系图版(如图 10)，结合阵列声波测井资料及补偿中子时间推移测井等方法进行流体性质识别.
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图 10 交会图法识别火山岩储层流体性质(庄东志和谢伟彪，2014) Figure 10 Crossplot method of fluid property identification of volcanic reservoir(from Zhuang Dongzhi，2014) |
核磁共振测井不仅是物性评价的有效手段，而且应用不同的采集方式和采集参数采集的资料还可进行流体性质的识别，其中应用比较广泛的方法主要有差谱法、移谱法(Coates，2007)、密度孔隙度和核磁孔隙度重叠的气层识别法(李宁等，2009；中国石油勘探与生产分公司，2009)等.王忠东等(2001)分析了差谱法和移谱法在提高火成岩油层解释精度中的应用，并利用多指数反演方法提高了核磁资料处理精度(王忠东和蒋中华，2005)，进一步结合岩心实验分析建立了火成岩核磁测井储层参数解释模型.邵维志(2003)通过实验分析了差谱法和移谱法的影响因素，并提出了在实际工作中提高解释精度应注意采取的措施.李宁等(2009)利用气、水对密度孔隙度和核磁共振孔隙度影响相反的特点，结合常规测井资料建立了火山岩气水层解释图版.
近些年来阵列声波测井资料在火山岩流体性质识别，特别是气层的识别方面发挥了重要作用，识别方法多是基于纵、横波速度及其比值(Vp/Vs)发展而来.如李同华等(2009)基于偶极横波测井资料综合研究能量、泊松比、波速比等用于识别气层；王海华等(2010)利用了XMAC资料处理得到的纵横波速度比进行油气层段识别；赵辉等(2012b)在研究纵横波速度及其比值与含水饱和度的关系、纵横波速度比与火成岩岩性和孔隙度关系的基础上，基于横波对气体含量不敏感、纵波对气体含量敏感、含有少量气体时可使纵波速度及其纵横波速度比显著减小的特点，分岩性采用纵横波速度比与横波时差交会图版有效区分气层(气水层)与水层；边会媛等(2013)利用偶极横波测井数据求取了火山岩储层的压缩系数、泊松比、纵横波速度比和等效弹性模量差比等四个气层识别指标，引入Kohonen神经网络方法对储层流体性质进行综合识别；姜传金等(2014)认为纵波速度和纵横波速度比交会可以很好地区分火山岩中的水层和气层.
3.2 储层饱和度计算火山岩通常属于裂缝-孔隙型双重孔隙岩石，裂缝和基质孔隙均较发育.由于裂缝的影响，很难用现有的饱和度计算方法求准火成岩储层的饱和度，各个地区应根据本地区的特点采用不同的饱和度方程进行计算.
在火山岩储层饱和度定量计算中，多数研究认为(Yuan，et al.，2006；李宁等，2009)，尽管火山岩储层更为复杂，但基于电阻率测井的阿尔奇公式法仍是测井确定饱和度最常用的方法，其前提是需要针对不同情况对电阻率进行基质孔隙侵入和裂缝侵入两方面的侵入校正，并提高阿尔奇公式系数的获取精度.
目前比较常见的做法是通过分析双重孔隙介质的导电机理，从简化的岩石体积模型出发，推出适用于裂缝-孔隙型双重孔隙介质的饱和度计算方法(代诗华等，1998；陈钢花，2002；潘保芝，2002；刘为付，2003；王利华等，2008).根据裂缝产状不同，常分几种情况分别建立饱和度计算方程，即水平裂缝-孔隙型、垂直裂缝-孔隙型和网状裂缝-孔隙型储层等，孙宝佃等(2014)总结列出了新疆油田、斯伦贝谢公司、吉林大学、大庆油田等采用的这些分储层类型的双孔介质饱和度方程.其中，裂缝产状主要通过深浅侧向电阻率差异来确定(代诗华等，1998；陈钢花等，2000；邓攀等，2002；刘为付，2003).
Aguilera和Aguilera(2004)认为岩石的总孔隙度由基质孔隙、裂缝孔隙(连通孔)和非连通孔洞孔隙组成，称为三重孔隙模型，结合核磁共振、微电阻率成像和阵列声波等特殊测井技术可以实现对不同孔隙度的评价，进而采用阿尔奇公式计算饱和度.国内潘保芝等(2006)、张丽华等(2009，2013)在松辽盆地火山岩储层评价中采用了这种思路(如图 11)，利用元素俘获能谱测井获取连续的骨架参数，根据双侧向测井的电导率差异和三孔隙度测井求取各种孔隙度，进而得到三重孔隙模型的孔隙度指数，采用阿尔奇公式计算了含水饱和度.
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图 11 三孔隙度模型及岩石导电机理示意图 (Aguilera and Aguilera，2004；潘保芝等，2006) Figure 11 Schematic of the triple porosity reservoir model and its conducting mechanism(from Aguilera and Aguilera，2004; Pan Baozhi，2006) |
考虑到火山岩复杂的孔隙结构，饱和度计算常采用变m值或变n值的阿尔奇公式.王树寅等(2006)采用变m值方法计算裂缝型储层饱和度、变n值方法计算孔洞型储层饱和度，并建立了泥质火成岩储层饱和度计算模型，讨论了利用偶极横波、核磁共振等非电法测井和压汞资料等计算火成岩饱和度的方法；刘之的(2010b)认为火山岩储集空间的导电类型包括裂缝和孔隙两种，计算饱和度时必须采用与此相适应的孔隙结构指数和饱和度指数，为此利用岩石骨架、基质、裂缝部分电阻并联模型推导出了变m(孔隙结构指数)值的计算模型，根据裂缝发育程度自动计算m值，利用岩电实验得到的n值由阿尔奇公式计算饱和度.李浩等(2012)也采用了基于电阻率测井响应的可变m值阿尔奇饱和度计算公式.另外，韩学辉等(2007)强调了全直径岩心分析获取阿尔奇系数的重要性.其中刘之的等(2010b)采用的变m值计算模型为
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式中m和φ为整个岩石的孔隙结构指数和孔隙度，mb为基质部分的孔隙结构指数，Vf为裂缝比例系数.
另外的一些方法也多从孔隙结构及孔隙导电角度分析，利用一些能够反映这些性质的测井资料构建不同的饱和度计算方法.Li等(2007)、赵杰等(2007)、纪洪永(2009)将核磁共振T2分布谱转换成毛管压力曲线，在已知自由水界面的基础上利用这种毛管压力曲线计算储层流体饱和度；闫伟林等(2011)在对中基性火山岩储层评价时，对Maxwell导电模型进行分析推导，将总孔隙分为导电孔隙和不导电孔隙，建立了基于导电孔隙的原始含气饱和度模型；覃豪等(2013)在火山岩微观孔隙结构对岩电参数影响研究基础上，引入非均质平衡常数C，提出了对于孔喉半径比大的储层电阻增大率函数的新形式，建立了基于孔隙结构的储层饱和度解释模型，较好地解决了孔隙结构对饱和度计算的影响，揭示了孔隙结构对电阻率与含水饱和度之间物理关系的影响.
4 测井技术在火山岩地层评价中的其他应用测井资料除用于火山岩储层的岩性、物性、含油性评价外，还可以在火山机构识别与预测、火山岩期次划分、地层压力预测等多方面应用中发挥重要作用.如仇鹏等(2013)在火山机构识别研究中综合岩心、测井和地震资料，建立了识别火山口、火山通道和围斜构造等火山机构要素的岩性标志、测井标志和地震标志.胡博(2014)在火山岩期次划分中借助了常规测井响应特征和孔隙度、渗透率等物性参数的解释结果.在地层压力预测方面，王海华等(2010)在三塘湖盆地火山岩储层评价中，基于密度测井和XMAC资料应用有效应力法对石炭系火山岩地层压力进行了预测；刘之的和汤小燕(2011)在岩石力学参数室内测试分析的基础上提出了利用有效应力法预测地层压力的方法和计算模型，并用于准噶尔盆地火山岩地层孔隙压力预测.徐岩等(2011)研究认为，密度和电阻率是储层预测的敏感电性参数，将两曲线离散化后分配给三维地质模型网格单元用于地质建模.
其他相关应用本文不再述及，可查阅相关文献了解.
5 火山岩测井评价技术发展趋势如上所述，经过多年的研究和生产实践，在火山岩的测井评价方面取得了大量卓有成效的理论、技术和方法.尽管如此，提高岩性识别准确率、识别复杂火成岩储层和孔隙流体以及综合评价火成岩储层裂缝、饱和度等参数，仍然是火成岩储层测井评价所面临的难题.以下简要总结目前国内在火山岩测井评价中的特色以及火山岩测井评价技术的发展趋势.
5.1 国内火山岩测井评价研究的亮点经过多年的不断探索，我国在火山岩测井评价研究方面形成了以下几个鲜明特色：
(1) 配套了与火山岩储层参数解释相适应的、较为齐全的岩心分析实验项目.岩性方面的测量项目包括岩石学薄片鉴定、全岩分析、声速测量和放射性测量等，物性方面包括常规孔渗分析、骨架密度测量、毛管压力测试、核磁共振实验和铸体薄片鉴定等，含油性方面则主要包括常规岩电实验、荧光薄片鉴定和地层水资料分析等.
(2) 逐步形成了适应火山岩储层评价要求的较为完善的测井系列.由于火山岩的复杂性，一些常规测井系列已经不能满足测井评价要求，近年来针对火山岩的特点，逐渐加入了适用性更强的特殊测井系列，包括核磁共振、元素俘获能谱、微电阻率成像、阵列声波等测井方法.常规和特殊测井方法综合应用，发挥各自优势，提高了测井评价精度.
(3) 开展了测井方法在不同类型火山岩评价中的适应性研究.我国幅员辽阔，火山岩类型多，特别是针对我国东西部火山岩储层的差异性，深入分析了各种测井方法特别是一些特殊测井在不同火山岩岩性中的适用性，为充分发挥这些测井资料的作用奠定了基础.如东部松辽盆地火山岩以酸性岩为主，核磁共振测井应用效果较好，而西部准噶尔盆地火山岩则以中基性为主，核磁共振测井的应用受到一定的限制，为此开展了一些实验分析和校正方法研究.
5.2 火山岩测井评价技术趋势综合现有文献及国内外各油田对火成岩储层的研究成果，可以大致总结出火山岩储层测井评价的基本发展趋势：
(1) 系统研究火山岩储层的测井评价理论，建立统一的测井评价方法，推广测井新技术在火成岩中的应用，是火山岩储层测井评价的必然要求和重要趋势.
(2) 在火山岩岩性岩相的测井学分类基础上，根据实际情况建立区域性的岩性及储层判别模式，利用常规及新技术测井资料定性或半定量识别岩性，并建立更为完善的定量计算火成岩矿物成分的模型和方法，是火成岩储层测井评价的前提.
(3) 从火山岩储层的测井响应机理出发，建立以火山岩特有的孔隙结构为基础的测井解释方法与模型，综合分析微电阻率成像、核磁共振、阵列声波等特殊测井技术(董国栋等，2014)的适用性，并用来对火山岩裂缝型储集空间进行识别评价，研究裂缝的各种测井响应并对其进行半定量-定量评价，建立充分考虑裂缝影响的储层分类及评价标准，是提高火成岩测井评价能力的关键(许风光等，2006).
(4)进一步加强钻井取心、地层测试等第一性资料的采集和针对性研究，提高岩石物理实验水平，特别是针对裂缝发育地层的取心分析、地层测试，为测井评价提供可靠的标定数据.
(5)以岩石物理实验为基础，系统研究火成岩储集层导电机理，建立和完善孔隙、裂缝为储集空间的双孔介质导电模型，针对火成岩双孔隙介质以及骨架参数的不确定性，建立合理的含水饱和度导电模型和渗流模型，全面求取孔隙度、饱和度和渗透率等储层参数，是火成岩储层测井评价的核心.
致谢 感谢审稿专家提出的修改意见和编辑部的大力支持！| [1] | Aguilera R F, Aguilera R.2004. A triple porosity model for petrophysical analysis of naturally fractured reservoirs[J]. Petrophysics, 45 (2) : 157–166. |
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