测井岩性识别方法研究_杨玲

2015年第2期（总第317期）

NO.2.2015 ( Cumulativety

NO.317 )

1　概述

识别储层岩性最直接最有效的方法是岩心分析，但考虑到油田上的生产效益，深层钻井成本很高，因此不能在每口井中都取心，测井岩性识别方法作为一种简单而有效的技术方法，已经得到了广泛的应用。尤其是近年来岩性识别方法得到了迅猛的发展，2009年李祖兵利用M-N交会图对具有不同结构和构造的同类岩性进行了识别；2010年张伯新以准噶尔盆地六九区石炭系火山岩为研究对象，构建了测井相-岩性建模数据库，应用模糊数学方法建立了工区内火山岩岩性识别标准模型；2013年杨辉运用BP神经网络模型对研究区域复杂岩性进行识别，识别结果与岩心岩性和录井岩性较为相符，对该区域的储层识别和沉积相的研究具有一定的参考价值。2014年刘国全针对沧东凹陷孔二段源储互层型致密储层岩性识别的难点，利用散点图、交会图及ECS测井进行岩性的识别，形成了源储互层型致密油岩性识别的有效方法等。

测井岩性识别方法是根据已有的测井曲线资料来划分地下地层的岩性，传统岩性识别方法的方法为交会图法。测井曲线资料包含有丰富的岩性信息，地下的岩性主要包括岩石的物理组成、排列结构、孔隙度及孔隙流体的性质直接着影响测井曲线的测量结果，其中自然伽马（GR）、自然电位（SP）及泥质含量（Vsh）等测井曲线对地下岩性的变化反应最为灵敏。实际应用中，特定的岩性对应着特定的测井参数组合，因此，测井解释人员可以根据特定的测井参数组合来确定地下地层的岩性。

2　基础数据整理

测井曲线的质量直接影响整个研究工作的顺利开展。实际测量过程中一方面由于环境因素的影响会造成测井资料中出现一些不稳定的跳跃状态，需要对测井曲线进行滤波处理；另一方面由于仪器刻度的不精确性会引起刻度误差，需要进一步做标准化处理。

其中频率直方图是测井标准化处理的一种基础方法，首先选取一套岩性稳定、厚度大、分布范围广的地层作为标准层，然后对选定的标准层分别做自然伽马、补偿声波、补偿密度、补偿中子孔隙度等测井资料频率直方图，确定每项测井资料在每口井的主要分布范围和峰值，确定对应关键井相应的测井资料分布范围和峰值确定校正值并进行校正。

3　常规测井资料识别地层岩性

实际情况中，考虑成本及效率因素，绝大部分油田都采用常规的测井系列，常规的测井资料主要包括自然伽马（GR）、自然电位（SP）、声波时差（DT）、密度（DEN）、电阻率（Rt、Rxo）、放射性（CNL）等岩石物理参数，这些测井曲线包含了地下地层的岩性、物性和含油性信息，是一套比较全面而灵敏的测量组合系统。大量理论及实践资料表明，常规测井识别岩性是可靠并且有效的。

利用常规测井资料识别地层岩性运用最多的是交会图法。交汇图法是选用两种对岩性反应敏感的物理量进行交会来识别地层的岩性，主要是依据不同储层的岩性和流体类型异常在交会图平面上占有不同区域的特点，进行异常划分。常用的有中子-密度交会图、声波时差-密度交会图、中子-声波时差交会图等。交会图具有制作简单、使用方便和快捷的优点，是一种被广泛采用的岩性识别方法。但其缺点是对复杂岩性识别率低。

根据某工区18口井不同岩性测井响应的差别，针对泥岩、砂岩干层、油层、水层及盐岩等5种岩性建立的GR-波阻抗交会图样板，利用该样板可以直观有效地进

测井岩性识别方法研究

杨　玲1　李鹏飞2

（1.山西省煤炭地质114勘查院，山西长治 046011；2.长江大学，湖北武汉 430100）

摘要：地层的岩性是岩石颜色、成分、结构、构造等特征的总和，识别钻井剖面上地层的岩性，尤其是储层的岩性，是石油勘探和开发中的一项重要的基础性工作。其能有效进行测井储层识别，岩性识别是前提，因此，岩性识别方法在油气层识别中占有不可或缺的地位。

关键词：测井技术；岩性识别方法；储层；石油勘探；石油开发 文献标识码：A

中图分类号：P631 文章编号：1009-2374（2015）02-0176-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.0184

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行岩性划分。

4　特殊测井

随着油气勘探的进展，需要解决的问题也越来越多，需要进行识别的岩性也越来越复杂。为了加强复杂岩性储层的研究，增强油气后备储量一些新的测井识别方法陆续涌现，这些方法主要包括：M-N交汇图、元素测井（ECS）、BP神经网络等。

M-N交汇图是将密度、中子及声波三种岩性曲线适当组合来达到划分岩性的目的，国外最早是Khatchikian于1982采用该方法对阿根廷某盆地的两种火成岩地层层序进行了研究。大量实践资料表明，M-N 交汇图技术在一定成程度上能够有效识别火成岩的岩性和裂缝发育情况。

元素测井识别岩性的方法主要以斯伦贝谢（Schlumberger）公司研发的新一代元素俘获谱洲井仪（ECS）为典型。通过精确测量地层组成元素的含量来鉴别地层沉积矿物含量，以便达到岩性识别的目的。

神经网络岩性识别法是选择一定的测井曲线形态特征作为输入向量，并用与此对应的岩性作为输出向量，二者组成一个训练对，由多个训练对组成一个样本集，这样就建立起一系列与实际地质状况相对应的测井相特征。前人在利用神经网络进行岩性识别方面做了大量的研究工作。1999年卢新卫等利用BP神经网络对胜利油田某测井岩性进行了识别。2005年周波等采用神经网络方法识别火山岩岩性，并指出利用自组织神经网络SOM 和反馈神经网络BP对85块火山岩样品的识别率分别为78.82%和81.18%。其特点是方法简单易于操作，且识别准确率高。

5　结语

基于测井曲线资料的岩性识别方法，是以基础数据整理为前提，相较于岩心识别方法较经济有效的一种方法，随着测井技术的发展，这些测井资料识别岩性的方法必将得到不断完善与进步。

参考文献

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作者简介：杨玲（1976-），女，山西长治人，山西省煤炭地质114勘查院助理工程师，研究方向：页岩气及其煤田资料处理。

（责任编辑：王　波）

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