岩性识别
地质勘探中的岩性识别与划分
地质勘探中的岩性识别与划分在地质勘探中，岩性识别与划分是一项至关重要的任务。
通过准确识别和划分不同岩性，我们可以更好地理解地下地质构造，为资源勘探和工程设计提供可靠的依据。
本文将介绍地质勘探中的岩性识别与划分方法，以及其在实际应用中的意义。
一、岩性识别与划分的重要性岩性是指岩石的物质组成和结构特征，在地质勘探中具有重要的地质意义。
岩性的不同直接反映了地质历史和地质条件的变化，对于石油、煤炭、金属矿产等资源的勘探具有决定性的影响。
岩性的识别与划分可以揭示地下构造特征、确定古地理环境、评价储层质量等，为勘探工作提供准确数据和科学依据。
二、岩性识别与划分的方法在地质勘探中，岩性识别与划分主要依靠以下几种方法：1. 室内分析方法：通过岩心实验、薄片鉴定等室内分析手段，对岩石样本进行显微观察和物理性质测试，以确定岩性的类别和特征。
室内分析方法准确度高，但工作量较大，需要专业技术支持。
2. 野外观察方法：地质工程师在现场观察地层剖面、岩石出露等，利用肉眼、放大镜等工具对岩石进行外观特征的判断。
野外观察方法操作简便，但识别精度受观察者经验和专业知识的限制。
3. 地球物理测量方法：如地震勘探、电磁法等，通过测量岩石对地球物理场的响应，间接推测岩性的类别和性质。
地球物理测量方法能够大范围快速获取数据，但对设备和技术要求较高。
以上方法可以单独或联合使用，相互补充，提高岩性识别与划分的准确性和可靠性。
三、岩性识别与划分的应用地质勘探中的岩性识别与划分应用广泛，并在不同领域发挥着重要作用。
1. 石油勘探：岩性的识别与划分对于石油勘探起到决定性作用。
不同岩性具有不同的孔隙度、渗透率等特性，直接影响石油储集层的质量和储量评估。
准确识别和划分岩性，有助于确定油气勘探的目标区域和开发方案。
2. 煤炭勘探：岩性识别与划分对于煤炭地质勘探同样至关重要。
不同岩性煤炭的含煤量、热值等特性存在差异，影响煤炭资源的开发和利用。
科学地识别和划分煤炭岩性，有助于优化煤炭勘探策略和提高资源利用率。
典型岩石地层的岩性识别与解释
典型岩石地层的岩性识别与解释岩性是岩石地层中的一种物理特征，对于理解地质过程、研究地层演化以及进行矿产资源勘探具有重要意义。
通过对典型岩石地层的岩性识别与解释，可以揭示地球的历史变迁，帮助我们更好地了解地球的构造和演化过程。
一、岩性识别的方法岩石地层的岩性识别可以通过不同的方法来进行，包括地质野外观察、显微镜分析、物理性质测试等。
在地质野外观察中，可以通过观察岩石的颜色、纹理、结构等特征来进行岩性的初步判断。
例如，一种灰色细粒砂岩具有细薄层理、均匀的颜色以及较好的耐磨性，可以初步判断该岩石属于砂岩。
显微镜分析是进一步确认岩石岩性的重要工具。
通过显微镜观察岩石薄片的矿物成分、晶粒结构以及孔隙特征，可以确定岩石的岩性类型。
例如，如果岩石薄片中富含方解石的晶粒，可以判断该岩石属于石灰岩。
物理性质测试可以通过测量岩石的硬度、密度、磁性等参数来了解岩石的性质。
例如，测量岩石的密度可以通过剖面测量仪来进行，根据不同的密度数值可以初步判断出岩石的种类。
二、岩性解释的方法岩性解释是对岩石地层中存在的岩性进行分析研究，揭示岩石地层的形成原因和演化过程。
岩性解释可以基于岩石的物理特征、化学成分以及地质构造等方面进行。
首先，可以根据岩石的物理特征来解释岩性。
例如，如果岩石具有明显的层理结构和节理裂缝，可以推断这是受到古代沉积作用的影响，通过沉积过程的解释可以进一步了解岩石地层的沉积环境和古气候条件。
其次，岩石的化学成分也可以提供岩性解释的线索。
例如，含有大量二氧化硅（SiO2）的岩石往往是火山喷发的产物，通过分析岩石中的化学元素含量可以推测出火山的类型和活动性质。
最后，地质构造也对岩性解释起着重要作用。
例如，在断裂带中出现的破碎岩石和变形构造可以告诉我们这个地区曾经发生过构造变动，通过对断裂带的研究可以了解岩石地层的构造演化历史。
三、典型岩石地层的岩性识别与解释案例以下以中国的某一典型地质断层带为例，进行岩性识别与解释。
三大岩性初步鉴别方法
三大岩性初步鉴别方法（一）岩浆岩的观察与描述对岩浆岩的观察，一般是观察其颜色、结构、构造、矿物成分及其含量，最后确定其岩石名称。
肉眼鉴定岩浆岩，首先看到的就是颜色。
颜色基本可以反映出岩石的成分和性质。
对岩浆岩进行肉眼鉴定第一步是要依据其颜色大致定出属于何种岩类。
比如，若是浅色，一般为酸性岩（花岗岩类）或中性岩（正长岩类）；若是深色，一般为基性岩或超基性岩。
由酸性岩到基性岩，深色矿物的含量逐渐增多，岩石的颜色也就由浅到深。
同时还要注意区别岩石新鲜面的颜色和风化后的颜色。
还可根据其中暗色矿物与浅色矿物的相对含量来进行描述，如暗色矿物含量超过60%者为暗色岩，在30—60%者为中色岩，在30%以下者为浅色岩。
l第二步是观察岩浆岩的结构与构造。
据此，便可区分出是属深成岩类、浅成岩类或是喷出岩类。
根据岩石中各组分的结晶程度，可分为全晶质、半晶质和玻璃质等结构。
不仅要对全晶质的结构区分出显晶质或隐晶质结构，还要对其中的显晶质结构岩石按其矿物颗粒大小，进一步细分出等粒、不等粒、粗粒或细粒等结构。
对具有斑状结构的岩石要描述斑晶成分、基质的成分及结晶程度。
假如岩石中矿物颗粒大，呈等粒状、似斑状结构，则属深成岩类；假如矿物颗粒微细致密，呈隐晶质、玻璃质结构，则一般皆属喷出岩类；假如岩石中矿物为细粒及斑状结构，即介于上述两者之间，属于浅成岩类。
观察岩石中矿物有无定向排列，进而就能推断岩石的形成环境，含挥发组分多少以及岩浆流动的方向。
若无定向排列称之为块状构造；若有定向排列，则可能是流纹构造、气孔构造或条带状构造。
深成岩、浅成岩大多是块状构造；喷出岩则为流纹构造和气孔构造等。
对于岩石中有规律排列的长柱状矿物、气孔捕虏体等均要观测其方向。
对于那些在接触面上有规则排列的片状矿物，要描述其组成成分，并测其产状要素。
l第三步是观察岩浆岩的矿物成分。
矿物成分是岩石定名最重要的依据。
岩浆岩类别是根据SiO2含量百分比确定的，而SiO2含量可在岩石矿物成分上反映出来。
测井岩性识别
数学方法 建立测井相— 岩心数据库 取心 井 测井 相
二.确定测井相的方法
交会图法
确 定 测 井 相 的 方 法
人工方法
蜘蛛网图法 阶梯图法
自动方法
多种统计分析方法相结合， 由计算机实现自动处理
2.1 蜘蛛网图法和交会图法
藻灰岩测井相蜘蛛网图
RD
SP
RS
N
DEN
GR
M
2.2 测井相自动分析方法
灰质含量 砂岩
0 0
判别岩性
真实岩性
50 20
自然伽马 自然电位
130 120
新综合解释
100 0 0
泥质含量
100 100
44
2.将灰质泥岩误 判为灰质粉砂岩
1300
33 46
浅5-5井第二段1288m-1312m识别效果对比
13
分析：这一段 识别效果较好
补偿中子孔隙度
60
q5-5 测井解释成果图
SP
RS
SP
RS
1242
N
DEN
N
DEN
1244 1246
GR
M
GR
M
4 总结
由于南翼山地区岩性十分复杂，做到很高的识别效果很难， 主要是对于灰质粉砂岩和粉砂质灰岩的区分及含灰粉砂泥 岩和含粉砂灰质泥岩的区分还不十分明显，但是从总的判 别结果来看还是有一定的效果的，对于藻灰岩和灰质粉砂 岩储层识别较好。
RD
粉砂质灰岩测井相蜘蛛网图
RD
SP
RS
SP
RS
N
DEN
N
DEN
GR
M
GR
M
B2.对浅5-5井将灰质粉砂岩误判为藻灰岩的层段识别
岩性识别的图像处理方法研究
岩性识别的图像处理方法研究岩性是指地质中的岩石类型，是地球历史的见证者，也是人类生产和生活的基础物质。
岩性的识别是地质学领域的一个重要研究方向，也是地质学家进行矿产勘探、工程建设等实际工作的基础。
识别岩性通常需要依靠野外考察和室内测试，在这个过程中，需要对样品的颜色、质地、结构等多个方面进行细致的观察和测量。
这一过程需要较高的人力和物力成本，也存在着识别的主观性和局限性。
随着计算机视觉技术的发展，数据的自动提取和处理能力也不断提高，图像处理成为了一种重要的岩性识别方法。
图像处理是指对数字图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在岩性识别中，图像处理可以分为以下几个步骤：图像获取、图像特征提取、分类器的建立和优化。
其中图像获取是整个过程的基础，不同的图像获取方式会影响图像处理的结果和精度。
通常来说，岩石样品的图像获取可以采用数字相机、扫描仪等设备获取，影像的质量和细节能够对后续图像识别精度造成较大的影响。
在图像特征提取方面，我们通常会从图像的颜色、纹理等方面进行分析。
颜色特征是指样品图像中不同颜色区域的占比、分布等特征。
而纹理特征则是指样品表面的细节特征，比如晶体形态、肌理等。
图像特征的提取需要采用相应的数学方法和算法，比如灰度共生矩阵、哈尔小波变换等。
分类器建立是实现岩性识别的重要步骤。
分类器是一种能够根据给出的特征将样本归类的算法模型。
常用的分类器有KNN、SVM、决策树等。
分类器的优化需要结合实际情况进行，常用的优化方法有参数调整、正则化等。
岩性识别的图像处理方法还有许多进一步的发展空间，比如深度学习、卷积神经网络等。
这些算法通常需要更多的样本数据和运算资源，但在一定程度上也能够提高岩性识别的准确率和速度。
图像处理在岩性识别中的应用不仅能够较大程度避免识别主观性等缺点，更能够在短时间内高效完成对样品的识别，进一步应用于实际生产和勘探工作中。
总的来说，岩性识别的图像处理方法是一种较为先进和适用的识别方法，具有可靠性高、速度快、准确性高等特点。
不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比
不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比引言岩石岩性的识别是地质学研究的重要内容之一，对于地质资源的勘探、工程建设和环境保护都具有重要意义。
在地学数据的采集与分析过程中，我们可以借助不同的尺度地学数据来进行岩石岩性的识别。
本文旨在对比不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法，探讨其优劣势，为地质学研究提供参考。
一、地学数据的尺度地学数据的尺度是指数据所描述的现象或对象的大小或分辨率。
常见的地学数据包括岩石岩性的野外观测记录、岩心分析结果、地球物理勘探数据和遥感影像等。
这些数据可以分为不同的尺度，包括微观尺度、中观尺度和宏观尺度。
微观尺度的地学数据主要包括岩石薄片鉴定、岩心观察和实验室分析等。
这些数据通常能够提供岩石的详细组成和结构信息，对于岩石岩性的识别具有重要意义。
宏观尺度的地学数据主要包括地球物理勘探数据和遥感影像等。
这些数据能够提供大范围的岩性信息，对于地质勘探和资源调查有着重要的应用价值。
1. 微观尺度地学数据的岩石岩性识别方法微观尺度的地学数据主要包括岩石薄片鉴定、岩心观察和实验室分析等。
在岩石薄片鉴定中，我们可以通过显微镜观察岩石中的矿物成分和颗粒结构，根据其组成特征来识别岩石的岩性。
岩心观察则是在岩心获取的过程中，利用显微镜等设备对岩心进行观察和分析，也是一种常见的岩石岩性识别方法。
实验室分析则是通过对岩石样品进行物理性质和化学成分的测试，来获取岩石的详细信息，进而识别岩石的岩性。
宏观尺度的地学数据主要包括地球物理勘探数据和遥感影像等。
地球物理勘探是利用地球物理方法对地下岩石进行探测和解释，包括重力勘探、地磁勘探、地震勘探等。
通过对地下岩石的物理性质和构造特征进行分析，我们可以对岩石的岩性进行判断。
遥感影像则是利用遥感技术获取地表岩石的信息，包括红外影像、高光谱影像等。
通过对遥感影像的解译和分析，我们可以获取地表岩石的分布和类型等信息，对岩石的岩性进行初步识别。
1. 优势和不足微观尺度地学数据的岩石岩性识别方法具有高分辨率和详细信息的优势，能够提供岩石的微观特征，对于岩石岩性的识别有着重要的作用。
石油勘探中的岩性识别技术
石油勘探中的岩性识别技术在石油勘探中，岩性识别技术是一项非常重要的技术，它的作用是确定地下储层的岩性类型，为油气勘探提供必要的信息。
岩性识别技术的发展，使得勘探者能够更准确地判断储层的性质，从而提高勘探成功率。
本文将介绍岩性识别技术的原理及其在石油勘探中的应用。
岩性识别技术是通过一系列的勘探方法，来判断地下储层的岩石类型。
目前，在石油勘探中主要采用的岩性识别技术包括测井解释、地震反演、地球物理勘探、岩石学分析等。
下面将详细介绍这些技术的原理及其应用。
首先是测井解释技术。
测井解释是指通过测井仪器在钻井过程中测量地层各项物理性质，并根据这些测量数据进行解释和分析的过程。
常用的测井曲线有自然伽马测井曲线、声波测井曲线、电阻率测井曲线等。
通过对这些曲线的解释和分析，可以判断地层的岩性类型、含油气性质等。
测井解释技术是最常用的岩性识别技术之一，其优点在于观测范围广、数据可靠性高。
其次是地震反演技术。
地震反演技术是指通过地震勘探仪器在地表或水中产生人工地震波，然后根据地层对地震波的反射和折射特征进行解释和分析的过程。
地震反演技术主要依赖地震波在地下岩层中的传播规律进行岩性识别。
通过地震反演技术，勘探者可以获取地层的速度、密度等信息，从而判断地层的岩性。
另外，地球物理勘探技术也是岩性识别中的重要方法。
地球物理勘探技术主要包括电磁方法、重力方法、磁法等。
这些方法通过观测地下岩层中的物理场变化，来判断地下储层的岩性。
地球物理勘探技术具有观测效果好、勘探范围广的特点，被广泛应用于石油勘探中。
最后是岩石学分析技术。
岩石学分析是通过对地下岩石样品的物理性质、化学成分等进行实验室分析和研究的过程。
岩石学分析可以提供地下岩层的物理性质、化学组成等详细信息，从而对地层的岩性进行准确的识别。
岩石学分析技术是岩性识别中最准确的方法，但其需要采集和分析地下岩石样品，工作量较大。
总之，岩性识别技术在石油勘探中起着重要的作用。
通过测井解释、地震反演、地球物理勘探和岩石学分析等技术的应用，可以对地下储层的岩性类型进行准确判断，为石油勘探提供重要的参考依据。
浅述录井工作中的岩性识别技术与地质导向技术
浅述录井工作中的岩性识别技术与地质导向技术摘要：随着油田油气勘探开发程度不断提高，油气勘探目标的日趋复杂，钻井新技术、新工艺快速发展，录井工作面临严峻挑战。
录井适时开展研磨式钻井条件下的岩性识别技术、小井眼加深条件下的油气显示识别评价技术和水平井地质导向技术等现场录井方法研究和探索，综合运用各项资料破解录井难题，在现场实际录井过程中取得了较好效果。
关键词：录井岩性识别地质导向一、研磨式钻井条件下的岩性识别技术识别岩性是录井工作的基础和关键，只有在准确识别岩性、客观恢复地层剖面的基础上，才能搞好地层对比，卡准取心层位及潜山界面，准确描述油气显示，进而客观地评价储层流体。
传统的岩性识别方法主要是通过观察岩屑实物，参考钻时进行岩性定名，目前由于钻井条件的变化，仅依靠上述方法已难以准确识别岩性，因而在岩性定名中就要充分考虑各种影响因素，针对不同的情况采取不同的识别方法进行综合判断。
无论是哪种岩性组合或是使用何种钻井条件，岩性不同，可钻性就有差异，反映在钻时上总是有所区别。
在PDC钻头条件下，不同岩性的钻时差别极小，常用的钻时曲线比例难以发现不同岩性钻时的区别，因此对钻时曲线进行相应地处理，凸现钻时的细微差别，强化钻时指相意义，就可以将不同岩性的细微钻时差别显现出来。
钻时处理法主要有横向比例放大法、对数显示法、微钻时处理法以及钻时校正法，每种方法均有其使用的优势和局限性，在实际使用过程中，应根据实际情况进行选择。
其中，钻时校正法是通过校正的钻时，消除了部分钻井参数的影响，因此它更能反映地层的可钻性，识别岩性更有效，尤其是在小井眼加深等特殊工况井中作用突出。
钻时校正法是通过消除钻压、转盘转速、动力钻具等影响因素，从而建立起标准钻时曲线的方法。
鉴于常用的dc指数法所得到的曲线起伏小，变化不明显，且公式复杂，因此，依据钻速与钻头转速、钻压、地层可钻性成正比，与钻头直径成反比的原理，获得地层可钻性指数K，地层可钻性越好，K指数越小，地层可钻性差，则K指数变大。
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频率
H41层孔隙度属于中等水平，且比其上部的
30 20 10 0
0.25 0.35 其他
40.00% 20.00% 0.00%
10
40
0.2
0.3
0.6
渗透率
80
1
3
5
岩性与物性的关系
孔隙度对比
细砂岩—中砂岩—粗砂岩
20 15
频率 累积 %
120.00% 100.00%
渗透率对比
细砂岩—中砂岩—粗砂岩
10000.00 1000.00
A C D
1200 1400 1600 1800 2000 2200
白云质泥岩 粉砂岩 细砂岩 中粗砂岩
岩性 白云质泥岩
RT*Δ SP ＞38
GR*CNL ―
RT*Δ SP
100.00 10.00 1.00 0.10 2400
粉砂岩类
B
GR*CNL
≤38
5.32～38 ≤ 5.32
60.00% 40.00% பைடு நூலகம்0.00% 0.00%
频率
80.00%
孔隙度
渗透率
粉砂岩类
40 35 30 25 20 15 10 5 0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 其他
频率 累积 %
粉砂岩类
30 120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%
统计了H2452井H41层进行了孔隙度分析 的样本点163个和渗透率分析的样本点93个，
频率
60 50 40 30 20 10
其频率分布如右图所示。 孔隙度主要分布区间为14%～22%，峰 值为16%～18%。渗透率主要分布区间为 0.25mD～0.35mD，峰值为0.25mD～0.3mD 。 为中等孔隙、特低渗透储层。
孔隙度较高。
储层性质分析
一、岩性特征
H2452井在H40和H41层内1585.27-1634.61m井段内共连续取心10次， 总取心进尺49.34m，心长49.34m，收获率为100%。其中H40层主要为白
云质泥岩，统计目的层H41层的岩性数据如下表所示：
岩性 白云质泥岩 粉砂岩 粉砂质泥岩 泥质粉砂岩 细砂岩 中-细砂岩 细-中砂岩 粗砂岩 砂砾岩 长度（m） 3.42 6.7 3.03 4.87 8.51 1.83 2.84 1.05 0.44
岩性过渡带
薄夹层
数据挖掘用于岩性识别
挖掘字段有： CAL、 GR、ΔSP、RXO、 RI、RT、 CNL、DEN、AC等常规九条曲线。 挖掘的岩性有：白云质泥岩、粉砂岩、细砂岩、
中粗砂岩等4种岩性。
岩性识别
C5.0决策树方法的岩性识别规则和参数权重分析
每个字段在岩性识别 模型中的权重大小。
决策树生成的模型 以及每种岩性识别 个数和准确率。
＞1867
≤1867 ≤ 1867
细砂岩 中粗砂岩
岩性识别的参数标准表
岩性识别
利用岩性识别图版对全井段 共计238个岩心分析样本点进行判
岩性 识别
别，其识别精度如下表所示：
岩性 样本 数目 53 识别 数目 48 识别精度 90.57%
实际 剖面
白云质 泥岩
粉砂岩
细砂岩
107
46
86
37
80.37%
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0.2 0.25 0.3 0.35 0.6 1 3 5 10 40 80 其他 120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%
频率 累积 %
频率
10 5 0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 其他
49.41% 45.65%
油岩心30.32m。其中荧光级
14.98m，油迹级13.84m，油斑 级1.5m。
40.00%
20.00%
4.95%
0.00%
荧光
油迹
油斑
储层物性特征
三、物性特征
H41储层孔隙度分布直方图
频率 累积 %
120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%
岩心分析孔隙度
25 20 15 10 5 0 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4 2.45 2.5 2.55
测井密度
储层性质分析
从总体上看，
H40层以白云质泥岩
为主，H41层以粉砂 岩、细砂岩为主。两 层对比发现，白云质
泥岩的电阻率比砂岩
明显要高；自然伽马 值较低；密度值较高；
声波时差较低；中子
0.25 0.35 其他 1 3 0.2 0.3 0.6 5 10 40 80
频率 累积 %
120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%
25 20
频率
频率
15 10 5 0
孔隙度
渗透率
岩性合并命名
H2452井H41层进行了岩性分析的样本点共有171个，包括白云质泥岩、粉砂质 泥岩、泥质粉砂岩、粉砂岩、粉细砂岩、细砂岩、中-细砂岩、细-中砂岩、中砂 岩和粗砂岩等10种岩性。其岩性定名繁杂，考虑裂缝发育与岩性的关系，将其整 理归纳如下：
80.43%
中粗 砂岩
总体
32
238
25
196
78.13%
82.35%
下一步工作计划
裂缝的测井响应特征研究
孔隙度、渗透率和饱和度解释模型的建立
30.00% 25.00%
20.50%
H41岩性分布图
26.03%
20.00% 15.00%
10.46% 14.90% 9.27% 3.21% 1.35% 白云质泥岩 粗砂岩 粉砂岩 粉砂质泥岩 泥质粉砂岩 砂砾岩 细砂岩 细中砂岩 中细砂岩 8.69% 5.60%
10.00% 5.00% 0.00%
0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 其他
孔隙度
频率
H41储层渗透率分布直方图
50 40
120.00% 100.00% 80.00% 60.00%
累积 %
储集层孔隙度更高，而渗透率极低。经调查研究 认为，造成这种现象的原因是由于成岩中的溶解 作用和交代作用，火烧山油田的孔隙度具次生孔 隙因素。
从图中可以看出： 岩性敏感性：ΔSP＞GR＞CNL＞RT
岩性识别
由于单一的测井曲线所涵盖的地质信息有限，依据之前数据挖掘方法提
取的岩性敏感性参数，采用多参数组合的方法建立岩性识别图版，使得各种
岩性之间的界限更加明显。这里采用深电阻率与自然电位相对值的乘积同自 然伽马和中子孔隙度的乘积建立交会图。
岩性识别图版
总计
32.69
可以看出，H41层以细砂岩和粉砂岩类为主，这两类 岩性是其主力含油岩性。
储层性质分析
胶结程度：
中等
62.75% 64
H41胶结程度
胶结程度以中等和致
密为主。
致密
37.25% 38
0
10
20
30
40
50
60
70
二、含油性特征
H41含油性分布图
H41层共计取心32.69m，含
60.00%
井号 岩性 白云质泥岩 粉砂质泥岩 泥质粉砂岩 粉砂岩 粉细砂岩 细砂岩 中细砂岩 细中砂岩 中砂岩 粗砂岩 合并岩性 据资料显示，火烧山这 类岩石的岩性主要为粉 砂岩夹泥质微纹层，常 据肉眼大致判断粉砂与 泥质的比例，而粗略地 定名粉砂岩、泥质粉砂 岩或粉砂质泥岩，可总 称为粉砂岩类。实际情 况也的确如此。
白云质泥岩 粉砂岩
H2452
细砂岩
中粗砂岩
岩性识别
考虑到样本点的丰富性和代表性，从H40层选取若干白云质泥岩样本 点，并对薄层进行测井曲线的重读值，删除岩性过渡带和超薄夹层的点， 最终获得样本点151个（其中白云质泥岩39个，粉砂岩63个，细砂岩34个， 中粗砂岩15个）。以这些样本点为基础，用数据挖掘方法进行岩性敏感 性参数的识别。
H2452井岩心归位
归 位 后
归 位 前
H2452井岩心归位
归位效果分析：
30
归位前
岩心分析孔隙度
25 20 15 10 5 0 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4
y = -37.011x + 101.61 R 2 = 0.1538
2.45
2.5
2.55
测井密度
归位后
30
y = -77.597x + 195.96 2 R = 0.5911