何建军, 李 琼

(油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学),成都 610059)

前人针对储层裂缝研究,形成了裂缝地质评价的理论与方法:包括对裂缝特征参数、裂缝的分布评价等,并且这些地质评价方法得到了广泛的应用。

在裂缝的地震研究上,针对裂缝分布的复杂性和多变性,总体来说发展了五大类裂缝预测技术:多场信息预测技术、方位AVO检测裂缝技术、多分量与各向异性检测技术、裂缝边缘检测技术及裂缝非线性预测技术。多场信息预测技术是一种常规裂缝预测技术,目前已发展应用到三维地震中,提高了预测效果;方位AVO检测裂缝技术属叠前预测技术,效果较佳;多分量与各向异性检测技术,其检测效果较佳,但仍然处于发展之中;裂缝边缘检测技术利用最佳边缘检测和边缘检测算子检测裂缝的发育状况;裂缝非线性预测技术是一种基于非线性动力学发展起来的方法,具有较强的生命力,是裂缝预测研究的发展方向[1]。

通过研究岩心进行缝洞检测、识别是最直观的方法,但这一方法不适应于大范围的实际生产环境,岩心观察可作为裂缝检测有效辅助手段。地震资料在纵向、横向上具有可操作性和研究性,学者们因此也进行了很多尝试和研究,得到了一些可行的方法和研究结果[2]。利用地震资料研究人员从地震属性中提取裂缝、孔洞等信息,针对缝洞油气藏的勘探进行缝洞检测研究。

陈波等[3]在参考了信号重构的思路后提出了地震分频相干技术,高频相干数据体对裂缝的反应更为清晰、准确,相干融合数据反映了更丰富的裂缝发育带信息,且与HTI各向异性裂缝检测结果相吻合。

李楠等[4]将高清蚂蚁体技术应用于较为复杂的渤海海域中浅层断裂系统,该技术以增强断层连续性和降噪为目的,通过优选两类参数组合,对数据体进行多重蚂蚁追踪计算,并穿插多步噪声削减,最终得到与研究区断裂高度匹配的高清蚂蚁数据体。

张艳博等[5]为研究岩石破裂断口微观形貌特征,采用灰度共生矩阵法,通过对干燥和饱水花岗岩、粉砂岩进行单轴加载实验,结合场发射扫描电镜实验进行研究,为岩石微结构的定量化研究提供了一条新的思路。

旋转机械振动多维图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响了诊断技术的推广和应用。针对这一问题,研究了直接提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形中的纹理特征信息的方法, 提出利用描述图形灰度空间分布特性和空间相关性的灰度共生矩阵分析图形纹理特征,解决了灰度共生矩阵受所选取的方向影响的问题,最后利用人工免疫算法实现旋转机械故障诊断[6]。

徐卓飞等[7]提出了印刷画面纹理分析与支持向量机相结合的故障诊断技术,实现了印刷机收纸故障的特征提取和故障模式识别。

本文依据碳酸盐岩储层地质与地球物理分析,采用灰度共生矩阵方法与多属性融合方法相结合形成裂缝综合预测新方法,这种方法能精准预测有效裂缝系统分布,并在研究区获得成功的应用。

1 表征储层裂缝特征的属性参数提取方法

裂缝是储层的一个重要特征,在岩层中它的分布分为规则的和不规则的。实际上,裂缝分布是一个复杂的非线性系统,这种裂缝系统类似于图像中的纹理,对于规则纹理可采用结构分析方法,对于不规则纹理可采用统计分析方法。因此,将采用统计分析方法对储层裂缝进行统计分析。

1.1 灰度共生矩阵法提取储层裂缝属性参数

一种流行的纹理特征提取方法是灰色共现概率(grey level co-occurrence probability method,简称GLCP)方法[8],灰度共生矩阵法是纹理分析中的一种重要方法,它通过研究图形中2个像素灰度级联合分布的统计形式,精确反映图形纹理的粗糙程度、重复方向和空间复杂度。

采用灰度共生矩阵提取的参数是统计特征参数,即表征裂缝特征的属性参数,这些参数有能量、对比度、相关性和熵等[5-10]。

假设2个像素点在图中的位置分别为(x1,y1)和(x2,y2),对应的灰度值分别为i和j,这样对于给定的距离d,可选择4个不同方向角度0°、45°、90°和135°对图形进行统计,可获得4个灰度共生矩阵:0°、45°、90°及135°,表示给定的θ角度(0°、45°、90°或135°)方向上、距离为d时,灰度级为i的点(x1,y1)与灰度级为j的点(x2,y2)出现的概率P(i,j,d,θ)的数学表达式为

P(i,j,d,θ)=

(1)

式中:x,y=0,1,2,…,N-1(N是图像的像元坐标);i,j=0,1,…,L-1(L为图像灰度级数);Dx,Dy是位置偏移量;d为P矩阵的生成步长;θ为P矩阵的生成方向(平面上2个像素点之间的夹角),取0°、45°、90°和135°共4个方向。

1.1.1 能量特征参数

能量特征参数IASM是对裂缝系统变化稳定性的度量。IASM值越大,裂缝系统越稳定。

(2)

式中:n为像素值的最大值;p(i,j)是灰度共生矩阵的i行j列的元素。

1.1.2 对比度特征参数

对比度参数ICON反映裂缝发育状况及裂缝系统分割变化特征。

(3)

1.1.3 相关性特征参数

相关性特征参数ICORR反映裂缝的延伸长度、走向及分布,ICORR值越大,则此方向上的纹理性较强,可反映裂缝分布的走向。

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.1.4 熵特征参数

熵IENT特征参数反映裂缝的复杂程度,它是裂缝分布的复杂度量,IENT值越大,裂缝系统越复杂,裂缝密度越大。

(9)

在裂缝预测中,为精确起见,将建立4个方向上的灰度共生矩阵,对每个方向上的灰度共生矩阵提取上述4种特征参数,这样,裂缝就形成了反映自身特征的一组包含16个元素的特征分量。

1.1.5 裂缝系统分布特征综合预测方法

本文将灰度共生矩阵与加法混合融合法结合形成裂缝综合预测方法。把灰度共生矩阵法提取的表征裂缝特征属性的参数作为加法融合器的输入,经融合后产生的综合属性参数表征裂缝系统的分布特征参数和裂缝发育程度,这种综合属性参数可作为裂缝系统的区块划分和分割状况的有效特征参数。

2 裂缝在地震剖面上的特征及其变化

图1是鹰山组上段第一亚段的地震剖面,由图1可以看出,地震剖面反射特征沿纵横方向变化较大,并且局部化(尤其见图上黄色圆圈内),这表明其断裂、裂缝发育,并可能存在缝洞独立体,这与地震剖面反射特征变化密切相对应。图2是鹰山组上段第二亚段的地震剖面,由图2可看出,其地震剖面反射特征变化平缓,这表明缝洞的发育程度相对减弱。图3是鹰山组下段的地震剖面,由图3可看出,地震剖面反射特征沿断隆带分区变化和特征局部化,这表明缝洞发育程度较高。

由地震剖面反射特征变化分析,鹰山组总体上缝洞发育特征是:在纵向上,上部高、中部低、下部(底部)高。

3 储层缝洞系统分布特征及效果

采用灰度共生矩阵法对研究区鹰山组提取了表征裂缝发育状况的特征参数,并对所提取的裂缝参数进行融合处理如图4～图9所示。

3.1 鹰山组上段第一亚段裂缝分布特征及裂缝的发育部位

图4是鹰山组上段第一亚段裂缝特征参数分布图。图5是对图4中的4种参数融合后的综合特征参数分布图。由图4和图5可看出,鹰山组上段第一亚段的裂缝发育程度与构造和断裂分布密切相关。鹰山组上段第一亚段的裂缝主要沿研究区2号构造带南缘到3号构造带主体部位发育,以及1号构造带主体及南北翼部局部地带发育,裂缝发育良好的有效区块有4个。

图1 鹰山组上段第一亚段地震剖面Fig.1 Seismic profile of the first member of Yingshan Formation

图2 鹰山组上段第二亚段地震剖面Fig.2 Seismic profile of the second member of Yingshan Formation

图3 鹰山组下段地震剖面Fig.3 Seismic profile of the lower part of Yingshan Formation

图4 鹰山组上段第一亚段特征参数分布平面图Fig.4 Plan distribution of characteristic parameters of the first sub-member of the upper part of Yingshan Formation

图5 鹰山组上段第一亚段特征参数融合后的综合参数分布平面图Fig.5 Comprehensive parameter distribution plan of the first submember of the Upper Yingshan Formation after the fusion of characteristic parameters

3.2 鹰山组上段第二亚段裂缝分布特征及裂缝的发育部位

图6是鹰山组上段第二亚段裂缝特征参数分布图。图7是对图6中的4种参数融合后的综合特征参数分布图。由图6和图7可看出,鹰山组上段第二亚段的裂缝发育带主要沿1号构造带北端、2号构造带南侧、3号构造带核部等部位分布。鹰山组上段第二亚段缝洞发育良好的有效区块有3个。

图6 鹰山组上段第二亚段特征参数分布平面图Fig.6 Distribution plan of characteristic parameters of the second sub-member of the upper member of Yingshan Formation

3.3 鹰山组下段裂缝分布特征及裂缝的发育部位

图8是鹰山组下段裂缝特征参数分布图。图9是对图8中的4种参数融合后的综合特征参数分布图。由图8和图9可看出,鹰山组下段裂缝发育带主要分布在1号构造带北端、2号构造带南北两侧及3号构造带核部等部位。鹰山组下段裂缝发育良好的有效区块有5个。

图7 鹰山组上段第二亚段特征参数融合后的综合特征参数分布平面图Fig.7 Comprehensive feature parameter distribution plan of the second submember of the upper member of Yingshan Formation after the feature parameter fusion

图8 鹰山组下段特征参数分布平面图Fig.8 Distribution plan of characteristic parameters of the lower member of Yingshan Formation

图9 鹰山组下段特征参数融合后的综合特征参数分布平面图Fig.9 Integrated feature parameter distribution plan of the lower member of Yingshan Formation after fusion

4 鹰山组裂缝发育模式

通过地质地球物理综合研究发现鹰山组经过多期构造运动叠加改造,裂缝发育模式为:①断隆带鹰山组上段的高角度裂缝、小孔径溶孔广泛发育;②下段水平缝、微裂缝、溶孔发育,且裂缝发育段与孔洞发育段匹配较好,可见受断裂影响,构造应力强,内幕岩溶较为发育[11]。

鹰山组裂缝发育模式与特征参数综合预测的一致性表明,鹰山组裂缝总体特征是:平面上沿断隆带裂缝系统非常发育,溶洞体整体发育次之,有效储层主要沿断隆带分布。纵向上,其发育程度有由浅至深增加之趋势。

5 结论

a.基于方位角的灰度共生矩阵预测碳酸盐岩裂缝储层的方法,改进了传统灰度共生矩阵计算时选取固定方向参数的弊端,引入了实际方位角进行优化。按碳酸盐岩储层中裂缝发育的实际方位角来计算灰度共生矩阵的特征参数,最后完成参数等权加法融合成综合参数进行碳酸盐岩裂缝储层的预测。与传统的灰度共生矩阵方法相比较,基于方位角的灰度共生矩阵特征参数在碳酸盐岩裂缝发育带的识别和检测方面,更能精细地揭示出目标层位的储层裂缝发育特征,具有灵活实用的特点,广泛适应于储层裂缝系统复杂多变的地区,有效提高了裂缝的最佳预测效果。

b.所建立的储层裂缝系统预测方法成功地应用于研究区鹰山组储层裂缝系统的预测研究,鹰山组裂缝系统发育良好,改善了储层的有效性。