基于常规测井资料的复杂岩性识别——以龙岗地区雷四3亚段为例

田 瀚 辛勇光 张 豪 王 鑫 孙豪飞

1.中国石油杭州地质研究院 2. 中国石油西南油气田分公司勘探开发研究院

0 引言

近年来，四川盆地川中龙岗地区雷口坡组获得了油气勘探的重大突破。雷口坡组顶部为一个风化剥蚀面，现已发现的雷口坡组气藏基本上都发育在剥蚀面附近，而且发现储层发育部位与岩性存在着密切关系，主要发育在颗粒白云岩和晶粒白云岩中[1-6]，但该区地层岩性复杂，由砂屑白云岩、生屑白云岩、角砾云岩、细粉晶云岩、泥晶云岩、泥晶灰岩和泥质云岩组成，且横向变化严重。虽说利用测井交会图版可以在一定程度上对地层岩性进行识别，但是这种识别仅限于大的岩性类别上（如区分石灰岩、白云岩），对于精细识别仍较困难。因此如何有效预测有利岩性分布区已经成为制约勘探进展的主要影响因素之一。针对此问题，在对取心井的岩心、薄片及测井资料分析的基础上，优选出对岩性最为敏感的测井参数，结合基于图形的多分辨率聚类分析法和多矿物模型分析法，有效地识别出该区各井岩性变化情况。这不仅可以了解单井垂向上岩性的变化情况，而且对储层预测及沉积相展布特征研究具有重要指导意义。

1 储层特征

龙岗地区位于川中北部凹陷，与开江古隆起相邻（图1）。目前所钻揭的雷口坡组各段分层特征清楚，与邻区具有较好的可对比性。根据雷四段岩性组合特征，由下至上可分为3个亚段，即雷四1、雷四2和雷四3亚段，而产气层主要为雷口坡组顶部雷四3亚段[7-12]（图2）。

图1 上扬子地区中三叠世雷口坡期古构造简图

龙岗地区雷四3亚段主要沉积了一套富含蓝绿藻和颗粒的白云岩，形成云坪、灰坪和颗粒滩沉积[9]。雷四3亚段顶部与须家河组呈角度不整合接触，底部与雷四2亚段连续沉积，内部根据岩性和电性特征，可进一步细分为a、b、c三个小层，而储层主要发育于a小层中。根据实钻井的岩心、薄片观察等综合研究表明：雷四3亚段储层主要发育在颗粒云岩和细粉晶云岩中，颗粒成分为各种生屑、砂屑、鲕粒，尤其以砂屑最富集（图3）。

宏观储集空间以岩心级别的针状溶孔、裂缝为主；微观储集空间类型主要为粒间溶孔、粒内溶孔、晶间溶孔和溶蚀扩大缝（图3），其中裂缝的发育对改善储层性能有重要影响[11-13]。

2 岩性识别

2.1 敏感参数优选

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，这是利用测井资料识别岩性的物理基础[14-16]。测井曲线是地层特征的综合响应，其中包括多种岩石成分、孔隙空间和流体性质，不同的测井曲线对岩性的敏感程度不同，而且测井曲线主要反映的是岩石成分，对岩石结构的反映较弱，因此，要想利用测井曲线对岩性进行精细识别就需要对不同岩性的测井特征做仔细对比分析，优选出对岩性最为敏感的参数。

首先需要对岩心进行深度归位，这是一切工作的基础，只有这样才能确保不同的岩性对应的是其本身的测井响应特征。在依据岩心薄片对岩石的岩性做精细鉴定后，提取相应岩性段的5条测井曲线值，分别为：自然伽马（GR）、深电阻率（RT）、声波时差（AC）、补偿中子（CNL）和密度值（DEN）。

利用常规测井的多矿物模型分析和典型岩性段提取的曲线值制作散点交会图版（图4）。利用测井软件中Polygon模块圈出位于灰岩骨架线（蓝色）和云岩骨架线（紫色）上的数据点，然后将其投影到单井剖面上，可以发现蓝色一般都对应着电阻值高的区域，而紫色对应着电阻值相对低的区域，这表明电阻率曲线在区分灰岩和云岩上有一定的识别能力；图5为龙岗地区一些井的井眼情况，可以发现该区钻井在雷四3亚段普遍存在井眼扩径现象，由于密度测井仪器是贴井壁测量，导致密度曲线质量好坏与井眼有着密切关系，从图中可以看出，当井眼发生扩径时，密度曲线值存在明显的降低，而这种密度值的降低并不是真实地层变化所引起的，所以对于井眼质量较差的井，其密度曲线无法真实反映地层岩石的真实情况，因此在研究区要慎用密度曲线；图6为其他各参数散点交会图，可以发现自然伽马值和补偿中子对岩性有较好的区分，而声波时差对岩性的分辨能力相对较弱，不同的岩性类别存在着明显的相互叠置现象，无法有效区分。综合以上分析，本次研究选择自然伽马、深电阻率和补偿中子三条曲线作为岩性分析的敏感曲线。

2.2 MRGC聚类分析

图2 川中地区中三叠统雷口坡组地层综合柱状图

Ye等[17]在2000年提出了基于图形的多分辨率聚类分析法，即MRGC聚类分析法（Multi-resolution graph-based clustering），MRGC聚类分析法是基于非参数的KNN（K-nearest neighbors）算法和图形数据表示（graph data representation）的一种多维的点阵图形识别方法。这种聚类分析方法不同于其他的聚类算法，如ANN（人工神经网络）和SOM（自组织特征映射）等[18-20]，它们在使用时通常需要设置大量的参数且计算过程复杂，而一些经验参数的设置往往会对结果产生很大的影响或不确定性，而MRGC聚类分析法是不依赖分析者的偏好，也不需要事先了解聚类数据的结构，而且运算的速度很快。该聚类方法在结合实际需求的情况下，可以利用测井数据自动确定最优的岩性聚类方案，推广至邻区也很容易，相比其他方法，存在独特的优势[21]。

图3 雷口坡组雷四3亚段储层岩性特征图版

MRGC聚类分析法中存在两个关键参数：临近指数（NI）和核心代表指数（KRI）。邻近指数是一个基于测量点x相对于所有其他测量点y加权函数[21]。其具体表达式如下：

式中测量点x是测量点y第m位邻近点，m≤N－1；α是平滑因子，α≥0；NI(x)值的变化范围是0到1，当NI(x)值越大，说明该点就越接近某一类的“核心”。

核心代表指数（KRI）是结合了临近指数NI(x)、邻区函数M(x,y)和距离函数D(x,y)的一个组合函数。临近指数NI(x)对于核心代表指数（KRI）而言是很重要的一个因子，但是它仅仅只是一个局部指标，因此引入了邻区函数M(x,y)和距离函数D(x,y)。其中临近指数NI(x)能有效识别出聚类的核心，邻区函数M(x,y)能生成尺寸相当的聚类，而距离函数D(x,y)则能形成体积相当的聚类，因此M(x, y) 和D(x,y)的结合可以在聚类尺寸和体积上形成有效的平衡并得到一致的结果。基于计算的KRI就可以得到最优的聚类方案，其中核心代表指数KRI可以通过如下公式得到，即

图4 利用多矿物模型处理的岩性剖面及中子 密度交会图

图5 龙岗地区雷四3亚段井眼扩径现象图

图6 测井参数交会散点图

式中当y是x的第m位邻近点时，M(x,y)=m；D(x, y)表示测量点x和y之间的距离。

2.3 实例应用

针对取心井，先将优选出的3条敏感曲线（GR、RT和CNL）进行预处理，根据实际需求，分别设定不同测井曲线的取值范围，具体如下：自然伽马取值范围0～150 API、补偿中子取值范围-0.15～0.35、深电阻率取值范围2～20 000 Ω m。在实际分析中剔除落在取值范围外的异常点，从而可以避免这些数据对分类结果的影响。

经过MRGC聚类分析后，可以得到五种最优的分类方案，这5种分类方案的聚类数分别为10、13、15、18和23种，根据研究区实际地层岩性情况，发现当测井相分类过细时，实际应用过程中的误差往往会偏高，而10类测井相的聚类方案就能很好的满足实际需求，结合实际的岩性组合，将相近测井相进行整合，从而得到最终的岩性分类（图7）。

经岩心标定后，可将LG172井以颜色表示的测井相转变为相应的岩性，从而为测井相赋予实际地质意义，发现经由MRGC聚类分析得到的测井相转变后的岩性与实际的岩心描述的岩性剖面存在很好的一致性（图8）。对于颗粒云岩，其测井响应表现为明显的低伽马、中—高中子和中—低电阻率值特征；细粉晶云岩表现为中—低伽马、高中子和低电阻率值特征，这两类岩性物性最好，是储层主要发育段；灰岩则表现出典型的低中子和高电阻特征，三孔隙度曲线显示岩性致密；泥质云岩则表现出高伽马、高中子和低电阻率特征，伽马曲线就能很好将其与其他岩性进行区分；泥晶云岩测井响应特征则为中伽马、中—低中子和中—高电阻率值，由于泥晶云岩与其他岩性的区分度不高，准确识别泥晶云岩存在一定难度。

图7 测井相数据分布（左）及最终5类岩性（右）数据分布情况

图8 LG172井MRGC测井岩性识别结果图

通过对多口井MRGC预测岩性和岩心描述岩性对比，发现MRGC方法预测的岩性具有较高符合率，以LG168井为例，针对井深4 565～4 585 m取心段，通过与实际薄片鉴定结果对比，测井解释岩性吻合率可达80%，但在细粉晶云岩与泥晶云岩的识别上误差相对较大。在定性识别岩性的基础上，进一步给出了不同岩性的定量判别标准（表1）。基于此岩性识别方法，通过多井处理后的连井对比（图9、10）可以看出，颗粒云岩和细粉晶云岩集中发育于雷四3亚段的中上部，而且从北至南，颗粒云岩发育程度逐渐降低，颗粒云岩和细粉晶云岩整体厚度也逐渐减薄，雷四3亚段中下部灰岩地层厚度逐渐增大；从西向东，颗粒云岩和细粉晶云岩的发育规模也是不一样的，在LG19井附近厚度最大，越往西，灰岩的含量越大，反映出水体是逐渐加深的。

结合区域古地理背景（图1）可知，位于上扬子克拉通地块的四川盆地中三叠世雷口坡沉积期表现为周边古隆起发育、盆内隆坳相间的古地理格局。龙岗地区北面为天井山、米仓山和大巴山等一系列隆起，东边是开江隆起，在其西侧为川中坳陷[1]。这一系列隆起构成了四川盆地中三叠世雷口坡期碳酸盐岩台地沉积环境良好的障壁条件，影响着外海与台地内部的海水沟通，但是西侧海盆仍可以通过岛链之间的水道与内部相连通[22]。此时对于内部一些地势相对隆起地区则有可能发育台内滩或云坪，结合MRGC预测的岩性认为，LG168-LG170-LG19-LG161井这一环带是有利岩性（颗粒云岩和晶粒白云岩）最为发育区，环带往西有利岩性的厚度就逐渐变薄，环带往东厚度也是逐渐减薄，且泥质和灰岩含量逐渐增多，水体有变深的趋势。

表1 不同岩性测井定量判别标准

3 结论

1）岩性分析是储层研究的基础，利用测井数据结合MRGC聚类分析法在龙岗地区可以对岩性进行有效预测。MRGC聚类分析法是基于非参数的KNN算法和图形数据表示的一种多维的点阵图形识别方法。该方法可以自动确定最优的聚类方案，避免主观因素的影响，结合实际需求可以确定最终的岩性分类，且很容易运用到非取心井的岩性识别中。

图9 LG168-LG170-LG172-LG176-LG177连井对比图

图10 LG20-LG19-LG17-LG166连井对比图

2）在龙岗地区，利用MRGC聚类方法识别出五种岩性，即颗粒云岩、细粉晶云岩、泥晶云岩、灰岩和泥质云岩，预测岩性与取心段岩性对比符合率高达80%，并且给出了定量判别岩性的标准。对比测井解释孔隙度可以发现，储层主要发育于颗粒云岩和细粉晶云岩中，其中颗粒云岩和细粉晶云岩集中发育于雷四3亚段的中上部，而且通过多井的连井分析认为，在龙岗地区，LG168-LG170-LG19-LG161井这一环带是有利岩性（颗粒云岩和晶粒白云岩）最为发育区，而环带往西和往东其厚度均逐渐减薄。