准噶尔盆地火山岩地层分布广泛,其中蕴藏着丰富的油气资源。特别是2008年在陆东地区石炭系火山岩中发现了千亿方级的克拉美丽气田,为新疆油田公司的“增储上产”发挥了重要作用。但克拉美丽气田岩石类型复杂多样、分布变化大,钻探、试油资料证实岩性控制储层物性和含油气性。因此,岩性识别是开展克拉美丽气田火山岩储层评价的基础和关键。

火山岩岩性识别方法主要有地震法、薄片鉴定法和测井识别法等。地震法适用于勘探初期大范围火山岩体的初步圈定。薄片鉴定法最为准确,但成本高,且取心资料有限,因而不能普及应用于生产。测井资料易于获得、成本较低,而且具备纵向连续、横向对比性强的特点,因此,测井识别法是用于火山岩岩性识别的主要技术。目前测井识别岩性的技术方法主要有常规测井交会技术、成像测井技术、元素俘获谱测井技术和岩石强度参数识别技术等。为了深入应用常规测井资料,引入了数据分析统计方法,主要有主成分分析法、对应分析法、聚类分析法、模糊数学法、神经网络法和支持向量机法等^[1-6],均取得了良好的应用效果;但这些方法大多基于资料点的可区分性,对于响应特征接近的资料点却无能为力。

克拉美丽气田从发现至今,人们对于岩性识别方法的探索从未停止,具有代表性的有:王洛等^[7]采用波阻抗结合测井响应和成像测井进行岩性体的预测;赵武生等^[8]在构造辅助曲线的基础上,提出层次聚类分析的方法;杨英波等^[9]利用地球化学元素测井(ECS测井)从岩石化学成分角度识别岩性;张勇等^[10]提出了基于图版的逐点判识识别流程。研究发现,前人成果中的资料点都较少,直接应用这些方法可能会引起误判。鉴于此,本次研究充分利用大量薄片鉴定成果,确保图版资料点的代表性;在传统双参数交会图的基础上,采用对应分析技术分析测井响应与岩性的相关性,并优选出岩性敏感曲线;然后求得各敏感曲线的校正系数,以解决传统双参数交会图上岩性彼此交叉和重叠而带来的识别误差;最后采用距离最短归属判识法解释岩性,取得良好应用效果,具有一定借鉴意义。

克拉美丽气田位于准噶尔盆地滴南凸起,东抵克拉美丽山前、西连石西凸起、南临东道海子凹陷、北接滴水泉凹陷,自西向东分为3个井区,分别为滴西17井区、滴西14井区、滴西18井区(图 1)。钻井揭示石炭系自下而上分别发育有塔木岗组、滴水泉组、巴塔玛依内山组地层,其中巴塔玛依内山组地层主要由火山碎屑岩、熔岩、侵入岩以及少量沉积岩组成,是石炭系主要储层,也是研究目的层位。

图 1(Fig. 1)

图 1 克拉美丽气田位置及井区分布

研究区内火山岩广泛发育,且岩性、岩相类型复杂多样。从岩性类型看,薄片鉴定结果显示发育多达25种岩性,既有溢流的火山熔岩,也有爆发的火山碎屑岩及侵入的次火山岩;从岩相类型看,主要发育火山通道相、溢流相、爆发相、侵入相及火山沉积相5种岩相类型。对于复杂火山岩岩性识别来说,难以利用有限的测井资料反演解释出每种岩性。因此,必须先根据实际情况对岩石类型进行简化、分类、合并,以达到准确解释主要岩性的目的,避免因岩石分类过细而导致测井资料解释能力不足。鉴于此,在前人研究的基础上,本次研究综合岩心资料和近年探明气藏解剖情况,将研究区内的火山岩划分为玄武岩、安山岩、霏细斑岩、凝灰岩、花岗斑岩、二长玢岩、流纹岩、霏细岩及火山角砾岩,储层岩性以玄武岩、安山岩、花岗斑岩、二长玢岩、流纹岩为主。

测井曲线能够连续、精细地反映岩石地球物理性质,不同岩性的测井响应特征不同,这是采用测井资料识别岩性的物理基础^[11-12]。首先依据精细归位后的680块岩心薄片鉴定样品,提取典型岩性段的5条常规测井曲线值,这5条测井曲线分别为:自然伽马(GR)、补偿中子(CNL)、密度测井(DEN)、声波时差(AC)、地层真电阻率(RT)。分析认为,要划分复杂的火山岩岩性,必须充分利用曲线包含的岩性信息。

利用典型岩性段提取的曲线值直接制作常规二维散点岩性识别图版,结果如图 2所示。由图 2可见,岩性区分效果不好,识别图版存在三大问题:①各岩性区域分布广;②各岩性分界线模糊不清;③岩性重叠区域不仅多而且大。因此,必须采取适当的数据处理技术使得各岩性数据点集中、重叠区域分开,并拉大各岩性重心距离,以免在岩性识别过程中出现模棱两可的现象,以提高识别精度,最终实现准确识别岩性的目的。

图 2(Fig. 2)

图 2 GR-AC(a),GR-DEN(b),GR-CNL(c)和GR-RT(d)识别图版(1ft≈0.3048m)

测井曲线是地层特征的综合响应,其中岩石骨架包含多种岩石成分,而岩性的命名依主要岩石成分而定。直接采用典型岩性段曲线值制作的图版不能很好地区分岩性(图 2),是因为选取的典型岩性段并非仅有一类岩石成分,使得测井曲线对单岩性的响应差别不够明显,致使图版上出现岩性区域重叠现象。为了在多岩石成分的测井曲线响应中选择出主要岩石成分的响应特征,研究过程中选用对应分析法,把曲线和岩性归结为两个综合因子,也就是降维分析。

对应分析法是在因子分析基础上发展起来的分析方法,把R型和Q型因子分析结合起来,将样品和变量反映到同一因子平面,对样品和变量进行统一的分析和研究^[13]。其基本思想是将一个原始数据矩阵中行和列各因素的比例以点的形式表现出来,由高维空间的向量向低维空间投影,以少数几个公共因子的综合指标去描述研究对象在空间上的联系,对变量和样品的状态进行分析,从而达到分析变量之间、样品之间以及变量和样品之间的相互关系^[14]。对于火山岩岩性以及对应的测井曲线应用对应分析,可以明晰测井曲线对岩性的敏感程度^[15]。研究中将火山岩岩性作为样品,将各典型岩性段对应的曲线值看做变量。

使用各岩石类型及提取的典型岩性段样本数据(GR,CNL,RT,DEN,AC)时,为了避免样品载荷图上资料点过多,取样品点中相同岩性的各测井平均值并作归一化处理,建立岩石类型与测井曲线间的对应分析载荷图(图 3)。

图 3(Fig. 3)

图 3 火山岩岩性-测井曲线对应分析载荷图

依据各岩性点(图 3中的蓝圈点)分布情况,可以看出,各岩性点之间距离较大,没有特别接近的点,也就是说,不同岩性距离较大易于区分。依据测井曲线点(图 3中的绿圈点)分布情况,可以看出,AC和DEN曲线点的位置很接近,且位于岩性点中间位置,可见二者的作用相当,且距各岩性点的距离相差不大,不能作为岩性敏感曲线;同时,发现GR,CNL,RT曲线的位置点构成一个似三角形,说明这3条曲线区分岩性的能力强,可作为岩性敏感曲线,并剔除DEN,AC曲线。

另外,从图 3清晰可见,第一因子从负半轴到正半轴,岩性点分布呈现由基性到酸性的过渡,说明第一因子主要反映岩性变化;第二因子从负半轴到正半轴则主要反映了孔隙度降低、电阻率降低的趋势,说明第二因子主要反映岩石孔隙结构的变化。对应分析载荷图综合反映岩石成分、结构信息,在此基础上进行的岩性识别结果更加可靠。

值得注意的是,图 3中测井曲线点与岩性点的距离代表该曲线对该岩性敏感程度,即距离越小,曲线对岩性越敏感^[16]。基于此,计算出各岩性点到各测井曲线点的距离,并归一化距离的倒数,以此作为权重系数加权校正测井曲线值(表 1),以期扩大各岩性测井值的差别。校正后的岩性识别图版为图 4a,图 4b和图 4c,与图 2所示的图版对比可见,校正后的各图版基本消除了岩性区域重叠的现象,各岩性分界线也更加清晰,而且各岩性类重心之间距离较大,减少了识别过程中的模棱两可现象,极大地提高了岩性识别准确率。应该注意,这3个二维图版之间为互补关系,未知点的曲线校正值要同时符合每个图版,才能确定岩性。为了快速进行计算机自动识别,将这3个二维图版综合为1个三维图版,如图 4d所示。从图 4d可以看出,各岩性分布区域较为集中且基本无重叠,很好地修正了直接图版法的误差。

表 1(Tab. 1)

表 1 岩性对应曲线加权校正系数 凝灰岩 二长玢岩 花岗斑岩 安山岩 玄武岩 霏细岩 流纹岩 霏细斑岩 γ 0.1750 0.2259 0.1803 0.1422 0.1116 0.8633 0.4747 0.1337 φCNL 0.9373 0.2446 0.1345 0.2679 0.3737 0.1306 0.2104 0.1632 RT 0.1970 0.5841 0.4977 0.3574 0.1652 0.1850 0.2017 0.4739

表 1 岩性对应曲线加权校正系数

图 4(Fig. 4)

图 4 校正后的GR-CNL(a),GR-RT(b),RT-CNL(c)和GR-CNL-RT(d)识别图版

常规测井较多地反映了矿物成分,而难以反映岩石的构造和结构,电成像测井弥补了常规测井的这个缺陷,能够直观、精细地显示井壁岩石的结构与构造。二者相结合可极大提高火山岩岩性识别准确率。

由于研究区内火山角砾岩从基性到酸性均有分布,常规测井难以区分。因此首先利用电成像测井图像特征识别出火山角砾岩层段,然后依据上述研究的常规测井识别技术,采用最短欧氏距离法识别其它岩性。

电阻率成像测井中井壁上电阻率的变化反映岩石结构与构造:角砾结构表现为亮色的斑点模式,亮斑大小不均、边界清晰;而块状结构则表现为颜色单一的均质结构,夹杂裂缝、气孔特征,没有层理^[17]。火山角砾岩典型特征就是角砾结构,因此应用成像测井图像可以达到极高的准确度。

采用最短欧氏距离判识三维空间内未知点的区域归属问题,该方法不限于区域范围边界,通过精确计算未知点到区域重心的距离,选择出最短距离并将该点划分为该所属区域,方法操作简单、快速、误差小。

从上述校正后岩性识别图版可以获得岩性的各曲线平均值,以此作为岩性类中心,记为L_i=(x_i1,x_i2,x_i3),其中,L_i表示第i种岩性的类中心向量,i=1,2,…,8;x_i1表示第i种岩性的校正后GR值,x_i2表示第i种岩性的校正后CNL值,x_i3表示第i种岩性的校正后RT值。

对于某个未知点,其测井曲线值向量记为C=(C₁,C₂,C₃),其中,C₁为GR曲线,C₂为CNL曲线,C₃为RT曲线。首先根据岩性加权系数分类加权曲线值,得到:

式中:Y_i表示未知点的第i种加权后曲线值向量,i=1,2,…,8;k_i1表示第i种岩性第1条曲线(GR)的加权系数;k_i2表示第i种岩性第2条曲线(CNL)的加权系数;k_i3表示第i种岩性第3条曲线(RT)的加权系数。

然后根据欧氏距离公式计算出岩性加权点距离相应岩性类中心的距离,并选择出距离最短的岩性类作为该样点的岩性,其数学表达式为:

式中:D_i为加权点到第i个岩性类中心的欧氏距离。

为了检验方法的适用性,选择研究区内有薄片鉴定资料的6口井累计2240m井段进行岩性解释。图 5为A井岩性解释成果,可见,测井解释岩性比录井岩性精细,而且与薄片鉴定岩性结果对应良好。6口井的岩性解释结果与其680块薄片鉴定结果对比显示,解释符合率为89.2%。分析出现识别误差的绝大多数来自于凝灰岩,这是因为该区凝灰岩从基性到中、酸性都有分布,但凝灰岩的电阻率成像呈现典型的暗色斑点模式,借助成像测井资料,可以很好地校正常规测井识别图版的误识。

图 5(Fig. 5)

图 5 A井部分井段岩性解释成果(1ft≈0.3048m)

利用对应分析技术可以定量描述测井曲线和岩性相互关系,认为自然伽马、补偿中子、地层真电阻率曲线对岩性最为敏感。校正后的岩性识别图版很好地解决了原图版的岩性重叠区域大而多的不足,使得岩性区分更加清晰。在此基础上,采用最短欧氏距离法极大提高岩性解释符合率。

研究区内火山角砾岩和凝灰岩从基性到中、酸性均有分布,常规测井曲线响应特征差异不大,但电阻率成像特征却非常典型,因此若要详细划分火山角砾岩和凝灰岩必须综合常规测井和成像测井。若能将成像测井表现出的岩石结构表征为曲线,则可以直接引入到常规测井识别图版,使其包含“岩石成分”和“岩石结构”信息,弥补当前岩性识别图版的不足。