何羽飞，万金彬，刘淼，程道解，邢军，黄娅

（1．中国石油集团测井有限公司，陕西 西安710077；2．西安石油大学石油工程学院，陕西 西安710065）

0 引 言

MA凹陷芦草沟组为一套海陆过渡型的泻湖相沉积，距物源近的沉积中心受一套陆相火山碎屑岩沉积影响，离物源渐远的岩性逐渐变细，转化为碳酸盐沉积，复杂的火山作用和多期的沉积改造导致芦草沟组岩石类型较为复杂［1－2］。通过取心井岩心观察和薄片鉴定，确定研究层段主要发育泥晶灰岩、泥晶云岩、凝灰岩、沉凝灰岩、灰质砂岩、白云岩和灰质泥岩等多种岩性，油气多储集于凝灰岩、沉凝灰岩和裂缝发育的碳酸盐岩中。岩性的多样且复杂叠置，给测井储层评价带来极大困难。常用的交会图版分析方法识别岩性只能确定出两两变量的相关性，而忽略多个测井参数相互间潜在的规律，存在着多解性和不确定性。本文综合考虑多种测井变量，基于蛛网图法，利用灰色关联理论，建立测井相—岩性自动综合识别体系，有效解决交会图分析中存在的不足，对油气田地质勘探领域具有重要的实际指导意义。该方法在MA凹陷芦草沟组储层岩性识别中取得了很好的应用效果。

1 岩石类型及特征

利用钻井剖面中的岩心，结合肉眼观察，细致汇总薄片鉴定结果综合定名后，确定MA凹陷芦草沟主要发育泥晶灰岩、泥晶云岩、凝灰岩、沉凝灰岩、灰质砂岩和灰质泥岩等6种岩石类型。

利用钻井剖面中的岩心，结合肉眼观察，细致汇总薄片鉴定结果综合定名后，确定MA凹陷芦草沟主要发育泥晶灰岩、泥晶云岩、凝灰岩、沉凝灰岩、灰质砂岩和灰质泥岩等6种岩石类型。为建立测井信息与岩性之间的关系，通过岩心刻度测井，剔除部分受井眼和含油性影响的样本点，共提取研究区9口井155个岩石薄片对应的自然电位、自然伽马、补偿密度、补偿中子、声波时差、电阻率等能不同程度反映岩性的测井曲线值。通过利用对应不同岩性的测井值，两两交会对比，虽然很难确定研究区不同岩性的各测井响应界限，但可以直观优选岩性敏感曲线。通过各测井参数交会图分析，取消识别效果较低的曲线，优选识别效果较好的曲线，最终确定自然伽马GR、声波时差AC、补偿密度DEN、补偿中子CNL和深侧向电阻率RLLd等5条常规测井曲线与岩性关联性较强（见图1），从图1可以看出，对于高伽马凝灰岩、低密度沉凝灰岩和低电阻率、高声波灰质泥岩识别效果较好，而其他岩性交会图识别界限不够明朗，需要借助多种曲线信息综合识别。

2 复杂储层岩性综合识别体系

2．1 测井相—岩相蛛网模式建立

测井相—岩相蛛网模式分析技术是利用已知的测井资料和取心岩性的对应关系建立测井相判别标准并以蛛网图的形式反映出来的方法。为了突出岩性影响，消除孔隙干扰，构建出复合变量M、N

式中，Δt、Δtf分别为声波时差测井值和流体值；ρb、ρf分别为密度测井值和流体值；φN、φNf分别为中子测井值和流体值。

针对该区块储层特征，首先以关键井取心资料中已知岩性地层的测井数据为基础，最终优选7个对岩性较敏感参数（包括自然伽马GR、声波时差AC、补偿密度DEN、补偿中子CNL、深侧向电阻率RLLd、复合变量M、N），从不同角度能够较好地反映地层不同岩性特点，组合起来作为复杂岩性识别综合评价的特征，分析它们的变化特征，总结它们在已知确定的关键井主要岩石类型的测井响应特征。作为模式评价标准，从测井资料中提取与岩相有关的地质信息，通过与岩心资料详细对比分析，以蛛网图的方式，在二维平面上直观、形象地反映多个参数指标的变动趋势，明确各模式所反映的岩相类型，建立该区的测井相—岩相蛛网模式库［3－6］（见表1、图2）。

各种测井方法的地质、物理响应机制不同，各种测井曲线的量纲、数量级以及测井仪测量状态存在差异，在绘制蛛网模式前，对各测井参数指标作［0，1］范围的归一化处理。

图1 优选岩性敏感曲线交会图版

表1 各蛛网模式测井相—岩相关系对应表

图2 测井相—岩相蛛网模式库

2．2 灰色关联法自动识别

在建立测井相—岩相蛛网模式库基础上，利用灰色关联分析法手段，根据该区各岩相模式的测井响应分布特征以及对不同岩性敏感程度大小，对各参数指标准确率与分辨率的组合分析并赋予相应的关联系数（见表2）。

表2 岩性评价参数灰色关联系数

采用矩阵分析、标准化、标准指标绝对差的极值加权组合放大技术计算关联因素

式中，Δi（k）＝｜X0（k）－Xi（k）｜。

根据上述得到的评价参数权值数列Y0（k）和关联因数矩阵Li（k）便可计算得到岩性模式分类评价的关联度

式中，Li（k）为数据X0与Xi在k点（参数）的多元加权系数为标准指标两级最小差；（k）为标准指标两级最大差；Δi（k）为第k点X0与Xi的标准指标绝对差；Y0（k）为第k点（参数）的权值；A为分辨系数；Li为子序列X与母序列X0的关联度。

由式（4）计算得到各不同岩性模式对各评价等级的关联度后，采用最大隶属原则作为最终岩性模式识别的结果［7－11］，并根据相应数据值的大小确定评价结论的精度及可靠性。

3 应用效果

基于所建立的测井相—岩性识别模型，利用上述岩性识别的分析方法及其评价参数指标，通过灰色关联岩性识别处理方法对MA凹陷18口井芦草沟组进行岩性识别处理。

其对应的364块实验取心薄片结果分析对比，其中各岩性的符合率均达到80%以上（见表3），其中×5井综合识别成果证实了岩性识别体系的准确性（见图3），在该区块具有较好的适用性。

表3 岩性综合识别方法符合率统计表

图3 ×5井岩性综合识别结果与岩心分析对比

4 结 论

（1）MA凹陷芦草沟组岩性复杂多样，通过岩心观察和薄片鉴定，确定研究区主要发育泥晶灰岩、泥晶云岩、凝灰岩、沉凝灰岩、灰质砂岩、白云岩和灰质泥岩等6种储层岩性。

（2）通过交会分析和复合参数的研究确定GR、AC、DEN、CNL、RLLd、M、N作为岩性识别测井敏感参数，依据已知取心岩性和测井敏感参数的对应关系确定蛛网模式评价标准，通过测井与岩相结合，建立测井相—岩相蛛网模式库。

（3）基于所建立的测井相—岩性识别蛛网模型标准，综合考虑各敏感测井曲线的潜在信息，减少有效信息的损失，利用灰色关联分析方法及其评价参数指标处理标准对MA凹陷芦草沟组岩性自动模式识别与取心分析对各岩性的符合率均达到80%以上，证实该识别体系的实用性和精确性具有较好的推广应用价值。

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