碎屑岩储层岩性批量自动解释方法研究-以某气田须家河组储层为例.docx

碎屑岩储层岩性批量自动解释方法研究---以某气田须家河组储层为例

摘要：某气田须家河组为一套碎屑岩储层，其测井响应为泥质含量越高，粒度越小，GR值越高，GR值大于80则为泥岩。为提高解释精度，减少工作量，在明确测井数据响应特征的基础上，运用卡奔软件的Carbon-Script语言运行相关程序，其运行结果显示自动解释结果与手工解释结果相差不大，具有一定的参考意义，仅需要少量的后期手工校正工作。自动解释岩性程序在运行前需要进行工区和层段的调研以及参数的合理配置。
关键词：岩性自动解释 Carbon-Script 砂岩 须家河组

某气田位于四川盆地东北部，主要目的层位为中生界下三叠统和古生界上二叠统的碳酸盐岩地层，上部上三叠统须家河组地层也有较好显示，且建成一定产能。须家河组储层为一套厚度约460m-780m的辫状河三角洲沉积物，平均埋深2900m-3300m，主要发育岩性气藏，储层致密且低渗[1]，因此高效准确识别岩性是明确储层分布的基础。须家河组地层主要为砂岩、泥岩、煤层的岩性组合[2]，砂岩为主要储层段，包括中砂岩、细砂岩及粉砂岩等。
工区几乎所有井均钻过须家河组，测井资料较为丰富且数据质量稳定。由于手工解释工作量大，本文利用卡奔软件Carbon-Script语言内置的自动识别岩性剖面程序，通过参数的设置和修改使之适应本区地质情况，实现对工区的井进行岩性的自动解释。
1、利用测井资料自动解释岩性
工区的测井数据系列比较完全，测井资料质量也较高，而判识岩性主要依靠自然伽马曲线。对于GR曲线来说，值越大，指泥质含量越高，颗粒越细[3]，联系前人在该区的研究成果[1]和以及现场岩心观察资料和测井曲线的匹配（图1），得出结论：须家河组主要由GR数值来判定砂泥岩岩性，GR值小于80时，判定为砂岩，80-100时，为泥质砂岩，大于100定为泥岩（由于工区岩性以泥岩，砂岩，泥质砂岩为主，判别中也主要识别这三种大体岩性，不对砂岩粒度加以特别区分）。由于炭质成分密度偏低，结合实测数据，认为若泥岩密度小于2.35g/cm3，则判定为炭质泥岩，否则为常规泥岩。而除这两者外，其他测井参数在评价岩性时均具有一定的重复区间，主要用于物性分析，层位对比等方面。

图1 X1井测井曲线与现场岩心观察结果比对
Carbon-Script语言是Carbonsoft公司开发的面向地质专业和面向对象的编程语言，利用Carbon-Scrip语言编写的程序称为“宏”；IntellExplore提供Carbon-Script引擎，用于支持“宏”运行，通过执行“宏”实现岩性解释的自动化。
根据工区地层测井响应，改进Bin内的自动识别岩性剖面的“宏”后，执行程序如下。
void main()
{
float vp("litho");
for(depth = 2310; depth < 3080; depth += 0.125) {
if(GR <= 80) {
vp = MakeLitho(7,0,0,1);
}else if(GR > 80 && GR <= 120){
vp = MakeLitho(7,0,4,1);
}else if(GR > 120 && DEN >=2.35){
vp = MakeLitho(7,0,0,8);
}else if(GR > 120 && DEN <2.35 ){
vp = MakeLitho(7,0,9,8); }
}
Play();
}

程序中，“litho”指卡奔里的岩性道的标识；“Depth=”，“Depth<”分别指计算层段的起始和终止深度，“depth += 0.125”指计算的步长为0.125m；“MakeLitho (a,b,c,d)”是指对相应深度段的岩性的判断结果，“a”指颜色，7为灰色，在判定过程中默认砂泥岩剖面为灰色，具体层段根据岩心调节，“b”为构造前缀，“c”为岩性前缀，4指泥质，9代表炭质成分，“d”则是程序运行的主要识别目标，即岩性，1指砂岩，8为泥岩。程序采用常见的for语句、if-else语句，条理清楚，逻辑明确，编程难度不大具备广泛推行的基础。
2、解释结果验证
以X2井为例，运行上述程序结果如下：

图2 X2井的手工岩性解释结果与自动解释结果对比
如图2，除深度和基本测井曲线道外，第4道“岩性解释”是手工解释的成果，而第3道“自动解释岩性”则是通过上述程序运行的岩性解释结果。手工岩性解释通过与岩心、岩屑比对，再掌握测井曲线相应特征的基础上进行。自动解释岩性出现一些极薄层段，但整体趋势与手工解释一致，表达了砂泥岩的纵向交替展布特征。自动解释结果中砂泥互层分布较为合理，基本可信。由于数据是渐变的且存在放射性涨落现象，在砂岩的顶底界处由于数值居中，存在自动解释的极薄段泥岩，需要适度的手工校正。
3、解释方法总结
在井数多及区块测井特征相对稳定时可考虑使用该种方法进行快速的岩性解释，可大大减轻人工操作的工作量。由于测井数据系列一般采用0.125米的步长，精度较高，手工解释难以反映的曲线的细微变化也能在程序自动解释中表现出来，因此该方法较人工操作还具有一定的优势。
曲线稳定的情况下，除自动生成岩性剖面外，该软件还可以通过执行Carbon-Script来实现诸如孔隙度，饱和度，泥质含量等物性参数的计算，岩性分布的统计，物性分布频率图件的绘制，自动分层等多种在测井柱状图中常用的应用，相比大量的手工操作，运用Carbon-Script语言对这些进行自动运算能减轻较大的负担。
由于岩性识别及各项地质计算是各方面综合参数的效果，而该方法的程序单纯依赖数字，没有联系实际地质情况，因此确实存在一定的局限性[4]。但通过预先熟悉地质概况，明确剖面岩性类型，精确设置解释层段，合理选择测井曲线并配置适宜的参数，程序解释可达到较好的效果。解释之后，再与岩心，录井资料和手工解释成果相比对，进行适度的手工校正，也可再次调整曲线和参数直至符合实际情况，达到理想的解释效果。

参考文献
[1]孙利,刘家铎,王峻等.普光陆相地层天然气成藏条件与主控因素分析[J].西南石油大学学报.2012,34(6).
[2]李元亮,宋燕,李小梅等.普光地区须家河组储层控制因素研究[J].内江科技.2013,4(1).
[3]丁次乾.矿场地球物理[M].北京:石油大学出版社, 2006.
[4]彭智、樊官民.测井曲线自动分层解释方法研究[J].石油仪器. 2011,25(03)

-全文完-