一種基于多條件約束測(cè)井有效儲(chǔ)層解釋方法

鐘華明,何勝林,曾少軍,林德明,梁玉楠

(中海石油(中國(guó))有限公司湛江分公司,廣東湛江524057)

一種基于多條件約束測(cè)井有效儲(chǔ)層解釋方法

鐘華明,何勝林,曾少軍,林德明,梁玉楠

(中海石油(中國(guó))有限公司湛江分公司,廣東湛江524057)

為了解決測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋精度不高的問題,提出了基于泥質(zhì)含量、含水飽和度以及孔隙度多成果曲線擬合,建立有效儲(chǔ)層劃分條件、層內(nèi)曲線特征值提取條件以及儲(chǔ)層有效厚度下限約束條件,實(shí)現(xiàn)多條件約束測(cè)井有效儲(chǔ)層精確解釋的方法。南海西部油田測(cè)井解釋中的應(yīng)用結(jié)果表明,該方法具有分層精度和自動(dòng)化程度高的特點(diǎn),與以前的解釋結(jié)果相比精度有了較大的提高。

自動(dòng)分層;自動(dòng)取值;自動(dòng)解釋;多條件約束

隨著油氣勘探開發(fā)工作的不斷深入,探井和開發(fā)井的數(shù)量越來越多,測(cè)井人員需要快速對(duì)測(cè)井資料進(jìn)行解釋評(píng)價(jià)。測(cè)井綜合解釋需要根據(jù)測(cè)井曲線的特征將測(cè)井解釋剖面劃分成具有相同巖石物理性質(zhì)和流體類型的小層結(jié)構(gòu),從而對(duì)這些小層實(shí)現(xiàn)定性解釋,給出解釋結(jié)論[1]。目前,有效儲(chǔ)層自動(dòng)劃分的方法很多,有最優(yōu)分割法[2]、人工智能方法[3]、變點(diǎn)分析法[4]、極值方差聚類方法[5]等,但是單一使用這些算法往往不能反映出復(fù)雜地層的真實(shí)變化情況,普遍存在分層精度和分層精細(xì)度不高等問題,特別是薄層的處理,這些分層處理算法達(dá)不到解釋人員的預(yù)期目標(biāo)。在自動(dòng)分層之后,需要解釋人員花較多時(shí)間去調(diào)整和修正分層結(jié)果,無法體現(xiàn)出自動(dòng)分層處理的優(yōu)勢(shì);同時(shí),有效儲(chǔ)層內(nèi)曲線特征值自動(dòng)提取的方法主要有平均值法、中值法和極值法[6],而單一采用這些方法得到的特征值不能真實(shí)反映曲線波動(dòng)性較大和測(cè)井分辨率不高的地層情況。

因此,基于前人的理論成果，對(duì)測(cè)井解釋曲線綜合分析研究之后,提出了通過建立曲線擬合公式將多條關(guān)鍵成果曲線(泥質(zhì)含量、含水飽和度和孔隙度)擬合成一條曲線,在多條件控制下根據(jù)擬合曲線實(shí)現(xiàn)有效儲(chǔ)層劃分;同時(shí)為了反映出真實(shí)的地層情況,在獲取層內(nèi)曲線的特征值時(shí),改變了常規(guī)單一的獲取方式,根據(jù)曲線的變化情況,建立曲線特征值提取約束條件,自動(dòng)獲取層內(nèi)曲線的特征值,最后,將所獲取地層曲線特征值與評(píng)價(jià)約束條件進(jìn)行匹配,自動(dòng)評(píng)價(jià)解釋結(jié)論。

1 有效儲(chǔ)層自動(dòng)劃分方法研究

測(cè)井分層解釋不單是對(duì)儲(chǔ)層的簡(jiǎn)單劃分,當(dāng)同一儲(chǔ)層內(nèi)的物性或流體性質(zhì)變化稍大時(shí),都要進(jìn)行獨(dú)立的劃分。在地質(zhì)條件特別復(fù)雜的情況下,如果使用單條曲線進(jìn)行自動(dòng)分層,會(huì)面臨分層精度和分層精細(xì)度不高等問題,得不到期望的結(jié)果;而如果用多條曲線分層,會(huì)面臨同時(shí)產(chǎn)生多個(gè)分層界面且分層界面不統(tǒng)一的問題。為了解決這個(gè)問題,嘗試先對(duì)多條曲線擬合處理,再進(jìn)行分層。

成果曲線是通過原始測(cè)井曲線計(jì)算所得,兩者間的關(guān)聯(lián)性很強(qiáng),往往原始曲線的變化都能在成果曲線中體現(xiàn)出來,比如自然伽馬曲線與泥質(zhì)含量曲線,孔隙度曲線與中子、密度曲線,含水飽和度曲線與電阻率曲線。因此,在分層的過程中只需對(duì)泥質(zhì)含量、含水飽和度以及孔隙度3條曲線進(jìn)行擬合。

曲線擬合時(shí),不同曲線對(duì)分層的影響程度不同。為了體現(xiàn)不同的曲線在分層過程中對(duì)分層的影響程度,在曲線擬合過程中增加了曲線的權(quán)重系數(shù);同時(shí),由于每條曲線有不同的單位和數(shù)值范圍,必須將其轉(zhuǎn)換到同一度量單位下,因此,設(shè)置了比例因子和偏移量。

曲線比例因子采用極差法確定,其表達(dá)式為:

(1)

1≤j≤n

式中:fmax(xj)為曲線的最大值;fmin(xj)為曲線的最小值;n為曲線數(shù)。通過極差法將不同單位和數(shù)值范圍的曲線限定在[0,1]區(qū)間內(nèi),從而保證曲線可以進(jìn)行數(shù)值加權(quán)運(yùn)算。

曲線權(quán)系數(shù)反映曲線在分層過程中影響分層的程度,曲線的權(quán)系數(shù)可以通過專家評(píng)判法或試探法確定。其中,專家評(píng)判為專業(yè)解釋人員根據(jù)井所在地區(qū)的研究成果,判斷各條曲線對(duì)分層的影響程度,設(shè)定在[0,10]范圍內(nèi)一個(gè)值,值越大表示影響程度越高,最后進(jìn)行數(shù)值平均,即得到權(quán)系數(shù)。

因此,建立曲線擬合公式為:

(2)

式中:i為采樣點(diǎn)編號(hào);j為曲線編號(hào);Ci為合成曲線值在第i點(diǎn)的值;Wj為曲線權(quán)系數(shù);fj為曲線比例因子;Cji為第j條曲線在第i點(diǎn)的值;Mj為曲線偏移量;n為曲線數(shù)。

(2)式合成出的曲線,綜合了各條曲線的相關(guān)信息,從而使參與分層的任何一條曲線的變化情況都能在合成曲線上反映出來;當(dāng)各條曲線同時(shí)變化時(shí),由于這些曲線存在一定的關(guān)聯(lián)性,會(huì)使合成曲線的變化更劇烈,但不會(huì)相互抵消,因此,對(duì)自動(dòng)分層更加有利。

合成后的曲線不可避免地會(huì)產(chǎn)生一些與正常值差異很大的點(diǎn),因此,需要對(duì)曲線做平滑濾波,以消除毛刺和抑制波動(dòng),曲線平滑濾波采用5點(diǎn)移動(dòng)加權(quán)平均法[1],計(jì)算公式為:

(3)

式中:Wi(i=[1,5])為權(quán)系數(shù);i為第i個(gè)采樣點(diǎn);S為采樣數(shù)組。

測(cè)井資料記錄的是隨著深度變化的地層信息[1],因此,測(cè)井曲線值y可以表示為隨著深度H變化的一元函數(shù),y=f(H);而對(duì)于采樣間距為Δχ的測(cè)井曲線,又可以將深度表示為采樣點(diǎn)i的一元函數(shù),H=g(i);則有y=f[g(i)]，于是測(cè)井曲線可以表示為采樣點(diǎn)i的一元函數(shù)y=f(i)。因此,采樣間隔為Δχ的測(cè)井曲線深度函數(shù)f在第i個(gè)采樣點(diǎn)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)計(jì)算公式[7]分別為:

(4)

(5)

自動(dòng)分層通過曲線深度函數(shù)求取曲線的拐點(diǎn)而實(shí)現(xiàn)[7]。測(cè)井曲線拐點(diǎn)為曲線在一個(gè)單調(diào)區(qū)間內(nèi)斜率變化最大的點(diǎn),為儲(chǔ)層性質(zhì)變化最劇烈的位置,即為地層分界面。曲線的拐點(diǎn)主要通過求取曲線的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)得到，其中,一階導(dǎo)數(shù)為曲線斜率,反映曲線的變化趨勢(shì);二階導(dǎo)數(shù)反映曲線斜率的變化率,表示曲線的凹凸性,當(dāng)二階導(dǎo)數(shù)為0時(shí),曲線斜率達(dá)到極值點(diǎn),相應(yīng)的點(diǎn)即為測(cè)井曲線的拐點(diǎn)位置。

根據(jù)曲線拐點(diǎn)數(shù)學(xué)原理可知,當(dāng)f″(i-1)≠0,f″(i)·f″(i-1)≤0時(shí),第i點(diǎn)與第i-1點(diǎn)之間必然存在一個(gè)拐點(diǎn),可以簡(jiǎn)單地將i點(diǎn)作為曲線的拐點(diǎn)[8]，拐點(diǎn)的位置即為層界面的位置。自動(dòng)分層時(shí),過拐點(diǎn)作一條平行于x軸的直線,該直線即為地層界面的分層線。

拐點(diǎn)法自動(dòng)分出的層并不都是有效儲(chǔ)層,因此,需要建立有效層的約束條件,過濾無效層。研究自動(dòng)分出的層發(fā)現(xiàn),根據(jù)曲線一階導(dǎo)數(shù)的正、負(fù)性,設(shè)定地層界面的頂、底屬性,能夠有效地過濾無效層。

自動(dòng)分層之后,根據(jù)曲線拐點(diǎn)處的一階導(dǎo)數(shù)的正、負(fù)性來設(shè)定層界面的頂、底屬性:若f′(i)>0,i點(diǎn)的位置為某一層的下界面,設(shè)為底界;若f′(i)<0時(shí),i點(diǎn)的位置為某一層的上界面,設(shè)為頂界。對(duì)層的頂、底界面進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),建立有效儲(chǔ)層的充分條件為:對(duì)于所確立的分層界面,當(dāng)相鄰的上、下層界面的屬性為頂—頂或者頂—底時(shí),構(gòu)成有效層;而當(dāng)分層界面的屬性為底—頂時(shí),則為無效層。圖1為層位判定示意圖。

圖1 層位判定示意

曲線函數(shù)隨著深度、地層以及流體性質(zhì)無規(guī)律變化,其對(duì)應(yīng)的拐點(diǎn)較多,通過曲線拐點(diǎn)法分層的數(shù)量較多。在實(shí)驗(yàn)過程中,分析自動(dòng)分層結(jié)果發(fā)現(xiàn),根據(jù)層界面頂、底屬性判別出的有效層中存在大量薄的層和泥質(zhì)含量高的層,而這些層并不是用戶所關(guān)心的儲(chǔ)層,從而造成分層精細(xì)度不高等問題,自動(dòng)分層后需要較多的用戶交互。因此,為了減少用戶交互,借助曲線的幅度、頻率變化、層厚度下限以及泥質(zhì)含量下限等信息建立了分層的有效性約束條件,其判定公式為:

(6)

式中:tl為第l層的層厚度;T為最小層控制厚度;Vshl為第l層的泥質(zhì)含量;VshC為泥質(zhì)含量閾值;kl為第l層的斜率;η為分層精細(xì)度;m為層數(shù)。

根據(jù)層的有效性判定公式建立有效層的判定條件為:

(7)

根據(jù)設(shè)定層的有效性判定條件,分層算法對(duì)拐點(diǎn)法自動(dòng)分出的層進(jìn)行合并和過濾,剔除太薄的層及泥質(zhì)含量大于下限值的層并合并平緩波動(dòng)的層,最終得到精確的分層方案。

2 有效儲(chǔ)層自動(dòng)取值方法研究

自動(dòng)取值是對(duì)測(cè)井曲線自動(dòng)劃分有效儲(chǔ)層后提取各個(gè)儲(chǔ)層內(nèi)曲線特征值的過程。曲線特征值提取方式包括取極值、中值以及平均值3種方式。考慮到地層因素及測(cè)井工具對(duì)測(cè)井曲線質(zhì)量的影響,自動(dòng)取值時(shí),為了保證所取的特征值能夠代表層內(nèi)地層的特征,需要根據(jù)層位深度范圍內(nèi)的曲線形態(tài),來決定特征值提取方式。因此,在取值過程中,根據(jù)曲線的具體形態(tài),建立了層內(nèi)曲線特征值提取約束條件:①當(dāng)有效儲(chǔ)層內(nèi)曲線形態(tài)為凸曲線時(shí),取極大值;②當(dāng)有效儲(chǔ)層內(nèi)曲線形態(tài)為凹曲線時(shí),取極小值;③當(dāng)有效儲(chǔ)層內(nèi)曲線形態(tài)為單調(diào)曲線或波形曲線時(shí),取平均值。

曲線形態(tài)通過曲線函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)的變化來判定[8]。曲線函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)的變化主要體現(xiàn)在極值點(diǎn),通過統(tǒng)計(jì)層位深度范圍內(nèi)極值點(diǎn)的個(gè)數(shù),即可判定曲線形態(tài),即:①當(dāng)極值點(diǎn)個(gè)數(shù)為1且f′(x)=0 &f′(x-Δx)>0 &f′(x+Δx)<0,曲線為凸曲線,x為曲線的極大值點(diǎn),取x處的曲線值作當(dāng)前層的特征值;②當(dāng)極值點(diǎn)個(gè)數(shù)為1且f′(x)=0 &f′(x-Δx)<0 &f′(x+Δx)>0,曲線為凹曲線,x為曲線的極小值點(diǎn),取x處的曲線值作當(dāng)前層的特征值;③當(dāng)極值點(diǎn)個(gè)數(shù)為0或大于1時(shí),曲線為單調(diào)曲線或波動(dòng)曲線,此時(shí)取曲線平均值作當(dāng)前層的特征值。圖2為曲線形態(tài)示意圖。

圖2 曲線形態(tài)示意

根據(jù)以上分析建立曲線形態(tài)判定函數(shù)為:

(8)

式中:x0為層深度范圍內(nèi)的第一個(gè)點(diǎn);xm為層深度范圍內(nèi)的最后一個(gè)點(diǎn);z為判定參數(shù)。

根據(jù)曲線形態(tài)判定函數(shù)建立有效儲(chǔ)層自動(dòng)取值約束條件為:

(9)

由約束條件可知,當(dāng)y=-1時(shí),取層內(nèi)曲線極小值作為該層的特征值;當(dāng)y=1時(shí),取層內(nèi)曲線極大值作為該層的特征值;當(dāng)y=0或y>1或y<-1時(shí),取層內(nèi)曲線平均值作為該層的特征值。

3 有效儲(chǔ)層自動(dòng)評(píng)價(jià)方法原理

有效儲(chǔ)層自動(dòng)評(píng)價(jià)是在自動(dòng)分層和自動(dòng)取值之后,根據(jù)層內(nèi)成果曲線的特征值,依據(jù)評(píng)價(jià)約束條件,自動(dòng)識(shí)別層內(nèi)流體性質(zhì)。

測(cè)井解釋過程中,測(cè)井解釋人員主要根據(jù)孔隙度(φ)、含水飽和度(SW)以及泥質(zhì)含量(Vsh)3條成果曲線對(duì)儲(chǔ)層流體進(jìn)行識(shí)別。因此,有效儲(chǔ)層自動(dòng)評(píng)價(jià)時(shí),根據(jù)孔隙度、含水飽和度以及泥質(zhì)含量下限值結(jié)合解釋人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)建立解釋評(píng)價(jià)約束條件以及自動(dòng)評(píng)價(jià)規(guī)則,如表1所示。

表1 自動(dòng)評(píng)價(jià)規(guī)則

表1中,泥質(zhì)含量下限值(Vshcutoff)、孔隙度下限值(φcutoff)以及含水飽和度下限值(SWcutoff)由用戶對(duì)區(qū)域資料進(jìn)行研究得到。有效儲(chǔ)層自動(dòng)評(píng)價(jià)時(shí),依據(jù)表1 建立的規(guī)則,當(dāng)Vsh

測(cè)井評(píng)價(jià)時(shí)根據(jù)用戶輸入的烴類型(油或氣)、泥質(zhì)含量下限、孔隙度下限以及含水飽和度下限等參數(shù),結(jié)合自動(dòng)取值所得到的層內(nèi)曲線的特征值,按照表1設(shè)定的規(guī)則,自動(dòng)評(píng)價(jià)層內(nèi)的解釋結(jié)論,得到儲(chǔ)層性質(zhì)。

4 算法實(shí)現(xiàn)

通過以上算法研究建立了測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)方法。要求所編軟件在實(shí)現(xiàn)上述研究成果基礎(chǔ)上,還要保證軟件具有可擴(kuò)充性、互操作性以及可移植性。Qt是一個(gè)跨平臺(tái)的C++圖形用戶界面應(yīng)用程序框架,易于擴(kuò)展,允許組件編程,因此,基于Qt跨平臺(tái)C++圖形用戶界面應(yīng)用程序開發(fā)框架編程實(shí)現(xiàn)該方法[9]。測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)方法的軟件實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)輸入、曲線合成、平滑濾波、自動(dòng)分層、分層線過濾、自動(dòng)取值、自動(dòng)評(píng)價(jià)、報(bào)表輸出、參數(shù)設(shè)定等模塊。同時(shí),為了使分層和評(píng)價(jià)結(jié)果能夠滿足不同用戶的需求,在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分層、自動(dòng)取值、自動(dòng)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,增加了用戶與軟件間的交互功能,用戶可以根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)對(duì)解釋層進(jìn)行添加、刪除、合并、拆分,以及對(duì)解釋結(jié)論自定義設(shè)定和對(duì)層內(nèi)的特征值重新獲取。這樣,該軟件在體現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的同時(shí),還有效克服了方法本身存在的不足，減小了由于測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)存在毛刺以及測(cè)量誤差等原因而造成的誤差,使分層和解釋結(jié)果更加準(zhǔn)確,功能更完善,能夠滿足不同地質(zhì)條件的要求。該方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。分層解釋算法描述如圖4所示。

圖3 測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)方法的實(shí)現(xiàn)流程

圖4 分層解釋算法描述

5 實(shí)際應(yīng)用分析

在南海西部油田共100多口井中應(yīng)用測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)軟件進(jìn)行處理解釋,效果良好。下面以X井為例加以說明。

X井是一口高溫、高壓產(chǎn)氣井,地質(zhì)條件很復(fù)雜,利用測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)軟件在參數(shù)控制下對(duì)X井進(jìn)行有效儲(chǔ)層自動(dòng)評(píng)價(jià)解釋,并將其解釋結(jié)果與單自然伽馬(GR)曲線自動(dòng)分層方法的解釋結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖5所示。圖5中,單曲線分層解釋結(jié)論為利用彭智等[6]在測(cè)井曲線自動(dòng)分層解釋方法研究中提出的單GR曲線自動(dòng)化分層方法的解釋結(jié)果;擬合曲線分層解釋結(jié)論為利用含水飽和度、孔隙度以及泥質(zhì)含量3條曲線擬合的曲線進(jìn)行自動(dòng)化分層解釋結(jié)果。

圖5中,深度3070～3120m段為砂巖儲(chǔ)層,GR曲線在該段波動(dòng)幅度不大;對(duì)比圖5中的單曲線分層解釋結(jié)論與擬合曲線分層解釋結(jié)論發(fā)現(xiàn),單GR曲線分層只根據(jù)GR曲線的變化情況進(jìn)行分層,而擬合曲線分層解釋則綜合了儲(chǔ)層巖性(泥質(zhì)含量)、物性(孔隙度)及含油性(含油飽和度)進(jìn)行分層;在深度3114～3115m處,含水飽和度、孔隙度變化較大,但是GR曲線并沒有反映出來,因此,單曲線分層解釋不能識(shí)別這一特殊情況,而擬合曲線分層由于綜合了儲(chǔ)層巖性、物性及含油性,能將這一細(xì)微變化單獨(dú)劃分出來,達(dá)到儲(chǔ)層的精確劃分。

圖5 X井自動(dòng)分層解釋處理結(jié)果(1ft≈0.3048m)

圖6為X井自動(dòng)化解釋結(jié)果與專家解釋結(jié)果。圖6中,自動(dòng)化解釋結(jié)論是測(cè)井有效儲(chǔ)層自動(dòng)解釋評(píng)價(jià)方法軟件自動(dòng)化分層的結(jié)論,專家解釋結(jié)論為測(cè)井專家提供的最終解釋結(jié)論。自動(dòng)化解釋結(jié)論是在孔隙度下限為15%,泥質(zhì)含量下限為25%,含水飽和度下限為60%的條件控制下進(jìn)行自動(dòng)分層得到的,在自動(dòng)化解釋結(jié)論的第12層,飽和度曲線和孔隙度曲線形態(tài)均為波形曲線,取曲線的平均值作為該層的特征值,將取到的特征值與表1 的規(guī)則進(jìn)行匹配,該層特征符合氣層判定條件,因此,判定為氣層;在自動(dòng)化解釋結(jié)論的第16層,飽和度曲線形態(tài)為凸曲線,取極大值作為該層的特征值,而孔隙度曲線形態(tài)為凹曲線,取極小值作為該層的特征值,將取到的特征值與表1的規(guī)則進(jìn)行匹配,該層特征符合干層判定條件,因此,判定為干層。

圖6 X井自動(dòng)化解釋結(jié)果與專家解釋結(jié)果(1ft≈0.3048m)

對(duì)比圖6中的自動(dòng)化解釋結(jié)論和專家解釋結(jié)論可知,兩者在主要儲(chǔ)層的分層解釋上沒有發(fā)生較大的變化,差別主要體現(xiàn)在專家解釋將第8層的層界面往下移動(dòng),并增加一個(gè)干層；專家解釋結(jié)論第7層，含水飽和度約為80%，孔隙度約為15%，泥質(zhì)含量約為25%，處于設(shè)定下限值臨界處，自動(dòng)解釋時(shí)，將該層過濾掉，但專家根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，將該層解釋為干層；專家解釋結(jié)論第8層的層界面較自動(dòng)解釋結(jié)論第12層往下移，從圖6中可知，此處為含水飽和度、孔隙度、泥質(zhì)含量3條曲線發(fā)生劇變的地方，擬合出的曲線符合分層原則，但專家根據(jù)含水飽和度及泥質(zhì)含量的波動(dòng)值大于設(shè)定的下限值，將層界面往下移動(dòng)，從而提高了解釋精度；因此，專家的經(jīng)驗(yàn)解釋是對(duì)自動(dòng)分層的補(bǔ)充和完善。應(yīng)用結(jié)果表明,本文建立的算法能夠?qū)?chǔ)層進(jìn)行精確的劃分和準(zhǔn)確的解釋。

6 結(jié)束語

基于多條件約束測(cè)井有效儲(chǔ)層解釋方法在生產(chǎn)中的應(yīng)用結(jié)果表明,該算法自動(dòng)化處理程度較高,解釋結(jié)果精確,與實(shí)際儲(chǔ)層的情況非常吻合;同時(shí)人工交互是對(duì)自動(dòng)分層解釋的一個(gè)補(bǔ)充和優(yōu)化,兩者結(jié)合,有效克服由于地層因素的不確定性而造成算法在自動(dòng)分層解釋上的不足,提高了分層解釋精度,可以滿足實(shí)際生產(chǎn)要求,大大提高了工作效率。

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(編輯：顧石慶)

A multi-constrained log interpretation method for effective reservoirs

Zhong Huaming,He Shenglin,Zeng Shaojun,Lin Deming,Liang Yunan

(ZhanjiangBranchCompany,CNOOC,Zhanjiang524057,China)

In order to improve the accuracy of automatic logging interpretation for effective reservoir,we present a new method to realize multi-constrained log automatic interpretation for effective reservoirs,which is based on multi-log fitting (shale content,water saturation and porosity),establishes the constraints for effective reservoirs classification,interlayer log feature value extraction and the lower limitation of reservoir effective thickness.The application on the log interpretation of an oilfield in the west of the South China Sea shows that the method is characterized by high classification accuracy and high automation degree;meanwhile,the interpretation precision has been greatly improved.

logging auto-bedding,automatic selected-value,automatic interpretation,multi-constrained

2015-01-13;改回日期：2015-05-08。

鐘華明(1986—),男,工程師,碩士,現(xiàn)主要研究方向?yàn)闇y(cè)井與智能計(jì)算。

中海石油(中國(guó))有限公司綜合科研項(xiàng)目(YXKY-2011-ZJ-01)資助。

P631

A

1000-1441(2015)06-0780-07

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.06.017