元素錄井巖性識(shí)別技術(shù)及其在渤海油田的應(yīng)用*

尚鎖貴 譚忠健 闞留杰 胡 云 單敬福 吳昊晟

(1. 中海石油(中國)有限公司天津分公司 天津 300452； 2. 中海油能源發(fā)展股份有限公司工程技術(shù)分公司 天津 300452；3. 長江大學(xué)油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 湖北武漢 430100；4. 中法渤海地質(zhì)服務(wù)有限公司 天津 300452)

元素錄井巖性識(shí)別技術(shù)及其在渤海油田的應(yīng)用*

尚鎖貴1譚忠健1闞留杰2胡 云1單敬福3吳昊晟4

(1. 中海石油(中國)有限公司天津分公司 天津 300452； 2. 中海油能源發(fā)展股份有限公司工程技術(shù)分公司 天津 300452；3. 長江大學(xué)油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 湖北武漢 430100；4. 中法渤海地質(zhì)服務(wù)有限公司 天津 300452)

隨著渤海油田勘探領(lǐng)域的擴(kuò)大和鉆井新工藝的應(yīng)用，鉆遇巖性復(fù)雜、錄井巖屑細(xì)小、鉆井速度快，給傳統(tǒng)的錄井巖性識(shí)別帶來了挑戰(zhàn)。建立了渤海油田元素錄井巖性判別函數(shù)，首先利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)典型碎屑巖、碳酸鹽巖和巖漿巖的X射線熒光 (XRF) 錄井元素組合參數(shù)進(jìn)行定量化分析，篩選出對(duì)各類巖性較為敏感的元素變量組合；然后將敏感元素變量輸入軟件進(jìn)行訓(xùn)練，求取不同元素變量參數(shù)的系數(shù)，建立巖性判別函數(shù)；最后根據(jù)Fisher判別準(zhǔn)則，代入某一深度點(diǎn)對(duì)應(yīng)的元素序列值，巖性判別函數(shù)值最大者為該深度點(diǎn)對(duì)應(yīng)的真實(shí)巖性。在渤海油田秦皇島區(qū)塊的實(shí)例應(yīng)用表明，利用本文建立的XRF元素錄井巖性判別函數(shù)識(shí)別巖性準(zhǔn)確率達(dá)80%以上，對(duì)確保海上快速鉆井安全和提高鉆井成功率有重要的促進(jìn)和應(yīng)用價(jià)值。

X射線熒光；元素；錄井；巖性判別函數(shù)；渤海油田

在油氣現(xiàn)場鉆井施工過程中，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別地層巖性是確保鉆井安全、提高油氣勘探效率的重要保障。由于鉆井工藝的改進(jìn)，特別是PDC鉆頭[1]、渦輪鉆具組合、氣體鉆井[2]等工藝的推廣應(yīng)用，使得錄井巖屑細(xì)小、混雜，從而加大常規(guī)錄井過程中巖性識(shí)別與地層劃分的難度。隨著渤海油田勘探的深入，鉆遇的巖性越來越復(fù)雜，加之海上鉆井速度快，更給巖性快速識(shí)別帶來了挑戰(zhàn)。

X射線熒光(簡稱XRF)錄井技術(shù)是近幾年蓬勃發(fā)展的一項(xiàng)新技術(shù)，是解決巖性識(shí)別問題的有效方法之一，其理論基礎(chǔ)是巖石地球化學(xué)理論，應(yīng)用基礎(chǔ)是巖石X射線熒光分析試驗(yàn)[3]。國內(nèi)學(xué)者在利用XRF技術(shù)識(shí)別巖性研究方面取得了一定進(jìn)展[4-5]，解決了部分巖性識(shí)別的難題，但實(shí)施過程較為繁雜。筆者應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方法，針對(duì)渤海油田各類巖性的元素組合定量參數(shù)，建立了巖性識(shí)別數(shù)學(xué)模型，從而達(dá)到了快速識(shí)別巖性的目的。

1 元素錄井巖性判別函數(shù)的建立

1.1 不同類型巖石元素差異

渤海油田鉆遇的巖性以碎屑巖為主，其次是碳酸鹽巖和巖漿巖，而變質(zhì)巖最少(變質(zhì)巖的識(shí)別不是本次研究的重點(diǎn)，暫不討論)。對(duì)于碳酸鹽巖，Ca、Mg元素含量明顯偏高，較容易區(qū)分；碎屑巖與巖漿巖重疊區(qū)較大，區(qū)分小類較為困難；巖漿巖中從酸性到超基性，Si和K元素含量呈遞減規(guī)律，而Fe、Mg元素含量則呈遞增規(guī)律[6-7]。

1.2 敏感元素篩選

為了有效識(shí)別巖性，在元素校正基礎(chǔ)上，結(jié)合已知巖性錄井等資料，在明確具體巖性的條件下，篩選出對(duì)巖性反應(yīng)較為敏感的元素，以便后續(xù)挑選主力敏感元素進(jìn)行判別函數(shù)的建立。通過對(duì)13種常見造巖元素(Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、Mn、Fe、Ba)的篩選，表明Si、 Al、 Fe、Mg為篩選碎屑巖的敏感元素； 而Ca和Mg對(duì)碳酸鹽巖巖性最為敏感，Si、 Al、 Fe次之，最終選定Si、 Al、 Fe、Mg、Ca作為碳酸鹽巖主力敏感元素；相對(duì)于酸性巖漿巖而言，超基性巖漿巖中Mg、Al、Na、K元素含量高，而Si、Fe、Ca元素含量低，因此確定Si、Al、Fe、Mg、Ca、Na、K作為巖漿巖巖性識(shí)別關(guān)鍵敏感元素。

1.3 巖性判別函數(shù)的建立

不同巖性的敏感元素組合不同，因此在試圖建立不同元素變量的線性判別函數(shù)時(shí)，不同變量參數(shù)系數(shù)便是判別函數(shù)訓(xùn)練時(shí)重點(diǎn)求取的。假定已有多種不同深度的樣品，每組樣品都有相同的元素變量Xi(i=1，2，3，…，m)，則在巖性識(shí)別時(shí)根據(jù)不同地層單元預(yù)知巖性的不同，其敏感元素組合也有所不同，從而構(gòu)成不同判別函數(shù)的變量，即

(1)

式(1)中:m代表敏感元素變量的個(gè)數(shù)；Ci為判別函數(shù)中各元素變量的系數(shù)，反映的是各變量參數(shù)的作用方向、分辨能力以及貢獻(xiàn)的大小;然后利用Fisher判別準(zhǔn)則，使類間均差與類內(nèi)離差平方和比值最大，即異類聚類中心盡可能遠(yuǎn)，同類內(nèi)部則盡可能集中，由極值原理列出Ci必須滿足方程組，最終求得判別函數(shù)。由此，根據(jù)不同層位可能出現(xiàn)的巖性種類數(shù)，分別建立相對(duì)應(yīng)的不同巖性的判別函數(shù)，即F巖性1、F巖性2…;再根據(jù)Fisher判別準(zhǔn)則，將某一深度敏感元素組合值代入，函數(shù)值最大者就是其對(duì)應(yīng)的巖性[8]。

2 在渤海油田的應(yīng)用

基礎(chǔ)元素?cái)?shù)據(jù)來自渤海油田秦皇島區(qū)塊，鉆遇地層從上往下分別是新生界(第四系平原組，新近系明化鎮(zhèn)組、館陶組，古近系東營組、沙河街組等)、中生界、古生界、元古界、太古界，其中新生界東營組及以上地層以碎屑巖為主，沙河街組主要為碎屑巖和碳酸鹽巖，中生界主要為碎屑巖、碳酸鹽巖、巖漿巖(噴出巖)和火山碎屑巖，古生界主要為碎屑巖、碳酸鹽巖、巖漿巖，而元古界、太古界則主要為巖漿巖(侵入巖、侵入后變質(zhì)巖)。該區(qū)塊巖性種類相對(duì)較全，有利于巖性判別函數(shù)的建立和訓(xùn)練。

2.1 碎屑巖識(shí)別

2.1.1 判別函數(shù)的建立

1) 判別函數(shù)檢驗(yàn)。Wilks統(tǒng)計(jì)量λ表示組間差異性，λ值越小則組間差異性越大，只有組均值不等時(shí)，判別分析才有意義。由對(duì)該區(qū)塊碎屑巖巖性判別函數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果(表1)可以看出，不同巖性的類內(nèi)均值檢驗(yàn)的顯著性概率值均小于0.05，說明巖性類內(nèi)均值都存在顯著差異，因此判別分析是可行的[9]。

表1 秦皇島區(qū)塊碎屑巖巖性判別函數(shù)顯著性檢驗(yàn)

2) 分類統(tǒng)計(jì)。根據(jù)Fisher線性判別函數(shù)系數(shù)建立的結(jié)果(表2)，并據(jù)此建立線性判別模型：

F泥巖=83.996XMg+15.641XAl+31.107XSi+

0.219XFe-565.44

(2)

F砂巖=141.207XMg+4.035XAl+46.014XSi-

25.458XFe-844.459

(3)

F泥質(zhì)砂巖=114.740XMg+10.464XAl+38.269XSi-13.281XFe-677.168

(4)

對(duì)于碎屑巖，Wilks統(tǒng)計(jì)量λ值都較小，檢驗(yàn)結(jié)果顯著，說明Si、Al、Fe和Mg元素可以用來構(gòu)建巖性判別函數(shù)，這是建立線性判別模型的基礎(chǔ)。根據(jù)建立的不同巖性的判別函數(shù)，分別將某一深度點(diǎn)的Si、 Al、 Fe、Mg元素值代入式(2)～(4)，函數(shù)值最大者，則判斷此深度的巖性為該判別函數(shù)代表的巖性,其中F值的求取關(guān)鍵在于利用其判斷巖性類型，不涉及具體應(yīng)用圖件。

表2 秦皇島區(qū)塊新生界碎屑巖巖性判別函數(shù)系數(shù)

3) 結(jié)構(gòu)分析。如表3所示，該區(qū)塊新生界結(jié)構(gòu)矩陣揭示元素變量與判別函數(shù)之間的合并類內(nèi)相關(guān)系數(shù)，指示變量和函數(shù)之間的相關(guān)性，相關(guān)性由大到小依次為Fe、Al、Si和Mg。

表3 秦皇島區(qū)塊新生界碎屑巖結(jié)構(gòu)矩陣表

2.1.2 判別結(jié)果分析

應(yīng)用Fisher線性判別函數(shù)式(2)～(4)對(duì)該區(qū)塊新生界63個(gè)樣品進(jìn)行判別統(tǒng)計(jì)(表4)，砂巖、泥巖和泥質(zhì)砂巖判斷準(zhǔn)確率均達(dá)90%以上，交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率也均達(dá)80%以上，說明本文建立的碎屑巖判別函數(shù)是比較可靠的。

2.2 碳酸鹽巖識(shí)別

2.2.1 判別函數(shù)的建立

碳酸鹽巖判別函數(shù)的顯著性檢驗(yàn)、分類統(tǒng)計(jì)與結(jié)構(gòu)分析等過程與碎屑巖相同。預(yù)先將秦皇島區(qū)塊新生界沙河街組一段富含碳酸鹽巖層段的Si、 Al、 Fe、Mg、Ca等5種對(duì)碳酸鹽巖敏感的元素輸入到軟件中進(jìn)行訓(xùn)練，建立巖性判別函數(shù)系數(shù)(表5)，并據(jù)此建立線性判別模型：

F泥巖=70.263XMg-6.339XAl+57.798XSi-

15.4XCa+63.229XFe-762.673

(5)

表4 秦皇島區(qū)塊新生界碎屑巖識(shí)別結(jié)果

表5 秦皇島區(qū)塊沙河街組一段巖性判別函數(shù)系數(shù)

F砂巖=103.573XMg-5.129XAl+70.153XSi-

14.466XCa+37.301XFe-957.799

(6)

F礫巖=63.207XMg-5.129XAl+34.122XSi-

10.19XCa+33.412XFe-262.505

(7)

F碳酸鹽巖=87.282XMg-11.986XAl+20.898XSi-

2.548XCa-0.093XFe-181.381

(8)

分別將某一深度點(diǎn)的Si、Al、Fe、Mg、Ca元素值代入式(5)～(8)，比較各自函數(shù)值的大小并判斷巖性。

2.2.2 判別結(jié)果分析

應(yīng)用Fisher線性判別函數(shù)式(5)～(8)對(duì)該區(qū)塊古生界513個(gè)樣品進(jìn)行判別統(tǒng)計(jì)(表6)，碎屑巖和碳酸鹽巖判斷準(zhǔn)確率和交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率均達(dá)80%以上，說明本文建立的碳酸鹽巖判別函數(shù)是合理可信的。

2.3 巖漿巖識(shí)別

2.3.1 判別函數(shù)的建立

巖漿巖判別函數(shù)的顯著性檢驗(yàn)、分類統(tǒng)計(jì)與結(jié)構(gòu)分析等過程與碎屑巖相同。預(yù)先將秦皇島區(qū)塊中生界富含巖漿巖層段的Si、 Al、 Fe、Mg、Ca、Na、K等7種對(duì)巖漿巖敏感的元素輸入到軟件中進(jìn)行訓(xùn)練，建立巖性判別函數(shù)系數(shù)(表7)，并據(jù)此建立線性判別模型：

F泥巖=101.08XMg+37.08XAl+34.41XSi+

19.81XCa-1 473.79XNa+53.75XK+

23.52XFe-593.32

(9)

F砂巖=216.81XMg+40.80XAl+48.76XSi+

31.00XCa-2 352.34XNa+106.36XK+

0.78XFe-1 215.46

(10)

F泥質(zhì)砂巖=144.60XMg+35.89XAl+39.53XSi+

24.58XCa-1 758.74XNa+91.05XK+

12.44XFe-759.46

(11)

F基性-超基性=243.38XMg+61.79XAl+49.67XSi+

28.21XCa-2 900.41XNa+102.55XK+

2.98XFe-1 468.18

(12)

F中酸性=103.41XMg+46.11XAl+42.08XSi+

19.21XCa-1 791.78XNa+30.66XK+

39.56XFe-889.29

(13)

分別將某一深度點(diǎn)的Si、Al、Fe、Mg、Ca、Na、K元素值代入式(9)～(13)，然后比較各自函數(shù)值的大小并判斷巖性。

表6 秦皇島區(qū)塊古生界碳酸鹽巖識(shí)別結(jié)果

表7 秦皇島區(qū)塊中生界巖性判別函數(shù)系數(shù)

2.3.2 判別結(jié)果分析

應(yīng)用Fisher線性判別函數(shù)式(9)～(13)對(duì)該區(qū)塊中生界227個(gè)樣品進(jìn)行判別統(tǒng)計(jì)(表8)，碎屑巖和巖漿巖判斷準(zhǔn)確率和交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率均達(dá)80%以上，說明本文建立的巖漿巖判別函數(shù)是合理可信的。

表8 秦皇島區(qū)塊中生界巖漿巖識(shí)別結(jié)果

3 結(jié)論

通過對(duì)渤海油田不同巖性敏感元素的篩選，選擇Si、 Al、 Fe、Mg作為碎屑巖巖性判別函數(shù)主力敏感元素，Si、 Al、 Fe、Mg、Ca作為碳酸鹽巖巖性判別函數(shù)主力敏感元素，Si、 Al、 Fe、Mg、Ca、Na、K作為巖漿巖巖性判別函數(shù)主力敏感元素。以秦皇島區(qū)塊為應(yīng)用對(duì)象，把該區(qū)塊不同巖性敏感元素變量輸入到軟件中進(jìn)行訓(xùn)練，得到了相應(yīng)的巖性判別函數(shù)的系數(shù)，最終建立了碎屑巖、碳酸鹽巖和巖漿巖的巖性判斷函數(shù)模型，并進(jìn)行了判別結(jié)果的應(yīng)用分析,結(jié)果表明本文建立的XRF元素錄井巖性判別函數(shù)識(shí)別巖性準(zhǔn)確率達(dá)80%以上。

[1] 李功權(quán),曹代勇,陳恭洋,等.PDC鉆頭條件下隨鉆巖性識(shí)別方法研究[J].石油鉆采工藝,2006，28(2):25-27.Li Gongquan，Cao Daiyong,Chen Gongyang,et al.Research of lithology identification method while drilling with PDC bit[J].Oil Drilling & Production Technology，2006，28(2):25-27.

[2] 張漢林,李季.PDC鉆頭在普光10井空氣鉆井中的應(yīng)用[J].石油鉆采工藝,2007,29(1):25-27.

Zhang Hanlin,Li Ji.Application of PDC bits in air drilling of Puguang-10 well[J].Oil Drilling & Production Technology，2007，29(1):25-27.

[3] 李春山.X射線熒光巖屑識(shí)別技術(shù)研究[D].西安：西北大學(xué),2010.

Li Chunshan.Research on cuttings identification technology of X-ray fluorescence[D].Xi’an:Northwest University,2010.

[4] 柯梽全,王陽恩,王紹龍,等.基于7種主要元素特征譜線的LIBS巖性識(shí)別[J].中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué),2015,45(8):31-38.Ke Zhiquan,Wang Yangen,Wang Shaolong,et al.LIBS identification of lithology based on spectral lines of 7 kinds of main elements[J].Sci Sin-Phys Mech Astron,2015,45(8):31-38.

[5] 張國田,趙宏明,劉新華,等.元素錄井技術(shù)在興古X斷塊古潛山巖性識(shí)別和界面卡取中的應(yīng)用[J].錄井工程,2014,25(2):64-69.Zhang Guotian,Zhao Hongming,Liu Xinhua,et al.Application of element logging technology of identifying lithology and interface in buried hill of X fault Xinggu[J].Mud Logging Engineering,2014,25(2):64-69.

[6] 王曉陽.X射線元素錄井的巖性解釋圖版[J].西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,29(3):1-7.

Wang Xiaoyang.The lithology interpretation chart of X-ray element logging[J].Xi'an Petroleum University(Natural Science Edition),2014,29(3):1-7.

[7] 朱根慶,何國賢,康永貴.X射線熒光錄井資料基本解釋方法[J].錄井工程,2008,19(4):6-11.

Zhu Genqing,He Guoxian,Kang Yonggui.The basic interpretation way for X ray fluorescence logging data[J].Mud Logging Engineering,2008,19(4):6-11.

[8] 張平,宋春暉,楊用彪,等.穩(wěn)定湖相沉積物和風(fēng)成黃土粒度判別函數(shù)的建立及其意義[J].沉積學(xué)報(bào),2008,26(3):501-507.

Zhang Ping,Song Chunhui,Yang Yongbiao,et al.The significance and establishment of discrimination function with grain size of stable lacustrine sediment and aeolian loess[J].Acta Sedimentologica Sinica,2008,26(3):501-507.

[9] 林春,鄧?yán)^新.SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件在氣、水層識(shí)別中的應(yīng)用[J].微計(jì)算機(jī)信息,2009,25(9-1):56-57，72.Lin Chun,Deng Jixin.Application of SPSS to identify the gas zone and water layer[J].Microcomputer Information,2009,25(9-1):56-57,72.

(編輯：張喜林)

Lithology identification technology based on element mud logging and its application in Bohai oilfield

Shang Suogui1Tan Zhongjian1Kan Liujie2Hu Yun1Shan Jingfu3Wu Haosheng4

(1.TianjinBranchofCNOOCLtd.,Tianjin300452,China; 2.CNOOCEnerTech-Drilling&ProductionCo.,Ltd.,Tianjin300452,China; 3.KeyLaboratoryofExplorationTechnologyforOilandGasResourcesoftheMinistryofEducation,YangtzeUniversity,Wuhan,Hubei430100,China; 4.China-FranceBohaiGeoservicesCo.,Ltd.,Tianjin300452,China)

Lithology identification with traditional mud logging method is faced with challenges in Bohai oilfield with the broadening of exploration domain, the application of new drilling technology, complicated drilled lithology, fine cuttings in mud logging and high drilling speed. Lithology identification functions based on X ray fluorescence (XRF) element mud logging are established in this paper. Firstly, the XRF logging element combination parameters of typical clastic rocks, carbonate rocks and magmatic rocks in Bohai oilfield are analyzed quantitatively with statistical method and the more sensitive element variables combinations are selected. Secondly, the sensitive element variables are inputted to software to be trained, and the coefficients of different element variables parameters are determined, thus the lithology identification functions are established. Finally, the element sequence values of a particular depth are substituted into the lithology identification functions, and the function with the highest value is believed to represent the lithology in the depth. The application in QHD block of Bohai oilfield shows that the accuracy rate with the lithology identification functions based on XRF element mud logging is over 80%. The proposed lithology identification technology will play an important role on ensuring offshore rapid drilling safety and improving drilling success ratio.

X ray fluorescence; element; mud logging; lithology identification function; Bohai oilfield

*中國海洋石油有限公司“十二五”綜合科研項(xiàng)目“渤海探區(qū)元素錄井特征剖面建立及解釋模型研究(編號(hào)：YXKY-2013-TJ-03)”部分研究成果。

尚鎖貴，男，高級(jí)工程師，2008年畢業(yè)于中國石油大學(xué)(華東) 礦產(chǎn)普查與勘探專業(yè)，獲碩士學(xué)位，主要從事地質(zhì)錄井工作。地址： 天津市濱海新區(qū)渤海石油路688號(hào)501信箱勘探部(郵編：300452)。E-mail：shangsg@cnooc.com.cn。

1673-1506(2016)04-0030-05

10.11935/j.issn.1673-1506.2016.04.005

TE142

A

2015-11-25 改回日期：2015-12-29

尚鎖貴,譚忠健,闞留杰，等.元素錄井巖性識(shí)別技術(shù)及其在渤海油田的應(yīng)用[J].中國海上油氣，2016,28(4)：30-34.

Shang Suogui,Tan Zhongjian,Kan Liujie,et al.Lithology identification technology based on element mud logging and its application in Bohai oilfield[J].China Offshore Oil and Gas,2016,28(4):30-34.