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基于巖性字典的巖性識別方法研究

2015-06-25 04:07盧書田
科技創(chuàng)新與應用 2015年21期

摘 要:選擇覆蓋研究區(qū)的預探井,用其測錄井資料作為數(shù)據(jù)樣本,通過層序約束、樣本數(shù)據(jù)分析和算法研究,建立同一層序格架內(nèi)巖性與測井取值對應關(guān)系的巖性字典,然后通過待解釋井的測井曲線數(shù)據(jù)與巖性字典內(nèi)各種巖性測井曲線取值的比對,進行巖性解釋,解決了由于缺少錄井資料給沉積相研究帶來的難題。

關(guān)鍵詞:幅度均值;偏度校正;巖性解釋

巖性字典是實現(xiàn)巖性解釋的核心部分,建立巖性字典要求選擇覆蓋研究區(qū)的具有代表性的取芯井的巖性數(shù)據(jù)或巖性錄井數(shù)據(jù)和電測數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),通過對巖性數(shù)據(jù)和測井數(shù)據(jù)進行一系列的預處理和數(shù)據(jù)分析,最后建立起與實際情況相符合的巖性字典。

1 字典數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是為了確定合理的數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)分析中涉及的參數(shù)有:電測曲線取值的最值、平均值、方差以及偏度,這些參數(shù)從數(shù)學的角度反映出樣本的好壞,剔除不合理的樣本,保留合理的樣本,從而建立起合適的巖性字典,提高巖性解釋的正確性,各參數(shù)的具體含義如表1。

表1 參數(shù)及其含義

根據(jù)分析設(shè)計所采用的均值x、方差δ、標準差s和偏度sk計算方法如下式(1)、(2)、(3)、(4)。

2 偏度校正的數(shù)據(jù)分析

樣本的偏度反映樣本數(shù)據(jù)分布的非對稱程度,當樣本數(shù)據(jù)的分布為正態(tài)分布時(sk=0),絕大部分樣本數(shù)據(jù)集中分布在中間部位,接近于樣本的平均值。當樣本數(shù)據(jù)的分布為非正態(tài)分布時,絕大部分樣本數(shù)據(jù)分布在樣本平均值的左側(cè)或右側(cè),即當偏度sk>0時,樣本分布呈右偏態(tài),絕大部分樣品數(shù)據(jù)分布在樣本均值的左側(cè),少部分樣本數(shù)據(jù)分布在樣本均值的右側(cè);當偏度sk<0時,樣本分布呈左偏態(tài),絕大部分樣本數(shù)據(jù)分布在樣本均值的右側(cè),少部分樣本數(shù)據(jù)分布在樣本均值的左側(cè)。算法選擇偏度校正進行數(shù)據(jù)處理的目的有兩個:一是剔除偏離樣本均值較遠的樣本,這些樣本一般數(shù)量較少,當它們的取值異常程度很高時,會對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的正確性產(chǎn)生較大的影響。把這些數(shù)據(jù)剔除后,會使樣本數(shù)據(jù)分布集中于大部分樣本所分布的范圍內(nèi),從而使數(shù)據(jù)范圍更集中,樣本數(shù)據(jù)更合理;二是使GR幅度均值按照從小到大的順序排列后,GR幅度均值與巖性有較好的一致性,與實際情況相符。

3 巖性字典的建立

通過一系列數(shù)據(jù)預處理、選擇偏度校正的數(shù)據(jù)分析操作,樣本數(shù)據(jù)分布已經(jīng)符合地質(zhì)認識,可以進行巖性字典的建立了,巖性字典的本質(zhì)就是巖性和GR幅度均值的關(guān)系表,以FI1內(nèi)巖性、GR曲線幅度均值為例所建立的巖性字典如表2所示。

由表2可知,選擇偏度校正后,GR幅度均值按照砂巖-粉砂巖-粉砂質(zhì)泥巖-泥巖的順序依次增大,這與地質(zhì)認識相吻合。可見,通過偏度校正,達到了預期的目的。

4 誤差分析

通過巖性解釋效果評價,可以看出采用該方法和流程所解釋的巖性與實際錄井巖性有稍微的出入,產(chǎn)生這種誤差的原因很多,本人認為主要有以下因素:巖性的復雜性、測錄井數(shù)據(jù)的準確性、建立巖性字典時所選擇的典型井是否規(guī)范、數(shù)據(jù)分析所選擇的校正偏度是否合適等等。巖性字典是巖性對比解釋的基礎(chǔ),為了提高解釋的準確性需要花費時間精心建立巖性字典。另外,可以把工區(qū)進行細化,對具有相同物源的區(qū)塊分別建立巖性字典,分區(qū)進行巖性解釋。

在層序地層格架約束下,選擇典型井建立巖性字典,采用GR幅度與巖性字典相應層序內(nèi)的GR幅度均值比對的方法,進行巖性解釋,具有快速、方便的特點。該算法和流程所解釋的巖性與GR測井曲線具有較好的一致性,能夠滿足沉積相研究以及砂體比對的需要。

參考文獻

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作者簡介:盧書田(1978,6-),男,漢族,本科,研究方向為石油地質(zhì)。