臨南洼陷北部沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流儲層定量分類評價

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(1.山東科技大學 山東省沉積成礦作用與沉積礦產(chǎn)重點實驗室，山東 青島 266590；2.山東科技大學 地球科學與工程學院，山東 青島 266590；3.青島瑞源工程集團，山東 青島 266555)

臨南洼陷北部沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流儲層定量分類評價

高麗華1,2，夏迪3，韓作振1,2，韓梅1,2，李昊1,2

(1.山東科技大學 山東省沉積成礦作用與沉積礦產(chǎn)重點實驗室，山東 青島 266590；2.山東科技大學 地球科學與工程學院，山東 青島 266590；3.青島瑞源工程集團，山東 青島 266555)

臨南洼陷北部沙三中亞段發(fā)育一套砂質(zhì)碎屑流扇體，取得了較好油氣勘探成果，但該區(qū)取心井及實驗分析資料較少，困擾著該區(qū)儲層的定量分類評價。首先利用普通薄片及鑄體薄片鑒定、物性和壓汞測試，確定該套砂質(zhì)碎屑流儲層物性特征并將研究區(qū)儲層分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類；再以巖心物性數(shù)據(jù)作為儲層分類標準，建立使用測井數(shù)據(jù)作為參數(shù)的儲層貝葉斯判別函數(shù)；最后采用判別函數(shù)對研究區(qū)各井測井曲線進行儲層判別分析，所得儲層平面分布特征與沉積相展布特征相符。因此，采用貝葉斯判別函數(shù)進行儲層判別分析與勘探實踐吻合，可用于對研究區(qū)儲層進行評價。

砂質(zhì)碎屑流；儲層分類；貝葉斯判別；儲層評價

惠民凹陷臨南洼陷北部沙三中亞段發(fā)育一套重力流沉積[1]。以往研究認為該套砂體埋藏深、物性差、產(chǎn)能較低，一直未進行系統(tǒng)研究[2-3]。近幾年，L7-X40塊、T26-X3塊沙三中亞段相繼發(fā)現(xiàn)該套深水沉積油藏，取得了較好勘探效果，具有廣闊的滾動勘探開發(fā)前景[4]。但儲層橫向連續(xù)性差、縱向變化快，儲層展布范圍不清、巖心及實驗分析資料少等問題困擾該區(qū)勘探開發(fā)工作。

貝葉斯判別根據(jù)最小風險代價判決或最大似然比判決，是依據(jù)貝葉斯準則進行判別分析的多元統(tǒng)計分析方法。貝葉斯判別廣泛應用于各個領域，在儲層評價方面具有重要應用，尤其對于非均質(zhì)性強、連續(xù)性差、實驗分析資料少的儲層具有更好的應用效果。如付殿敬等[5]采用貝葉斯判別分析法，依據(jù)取心井資料建立儲層分類評價判別函數(shù)，對非取心井目的層進行儲層分類評價，取得良好效果。馬立文等[6]、唐俊等[7]分別對冀東老爺廟油田和鄂爾多斯盆地，采用Q型聚類分析法進行儲層分類，選擇判別分析的最優(yōu)化參數(shù)，得到貝葉斯判別函數(shù)，在儲層定量化描述基礎上，利用判別函數(shù)對研究區(qū)各井進行儲層評價，獲得了較好的效果。Avseth等[8]使用貝葉斯判別分析法研究不同巖性巖石的孔隙流體空間分布規(guī)律，得到了不同巖石的孔隙流體的空間概率分布圖，并將這種方法成功運用于北海濁積巖系統(tǒng)。但對于臨南洼陷北部沙三中亞段發(fā)育的該套砂質(zhì)碎屑流扇體，缺少儲層展布規(guī)律的研究，更未見利用貝葉斯判別進行定量分類與預測。

本文充分利用研究區(qū)測井資料豐富的特點，結合該區(qū)儲層分布特點、控制因素，充分利用測井曲線資料，以SPSS軟件為平臺，采用貝葉斯判別法分析典型井測井數(shù)據(jù)，對各井區(qū)儲層進行分類評價，在此基礎上對儲層有利區(qū)進行預測。

1 地質(zhì)背景

研究區(qū)位于惠民凹陷臨南洼陷北部(圖1(a))，中央隆起帶中部，北部與滋鎮(zhèn)洼陷相鄰，南與臨南洼陷相接，受臨邑斷層東部分支控制，為一個向北逐級抬升的大型斷階帶(圖1)。該區(qū)發(fā)育的新生代地層：古近系自下而上為沙河街組、東營組，沙河街組厚度大，分為沙一段、沙二段、沙三段和沙四段；新近系包括館陶組、明化鎮(zhèn)組，新近系和古近系之間角度不整合接觸。

沙三中亞段發(fā)育一套砂質(zhì)碎屑流沉積扇體(圖1(b))，該套砂質(zhì)碎屑流位于上下油頁巖之間，最厚達120 m，平均30 m(圖1(c))[1]，巖性主要以粒度較細的粉砂巖(部分砂巖見油浸、油斑及油跡現(xiàn)象)、塊狀砂巖、泥巖、灰質(zhì)泥巖和油頁巖居多。

2 砂質(zhì)碎屑流沉積特征

砂質(zhì)碎屑流是一種以砂質(zhì)為主，可混雜礫石(陸源礫石、泥礫)和泥質(zhì)的非黏結性碎屑流，流變學屬于塑性流，運動狀態(tài)為層流，以整體凍結的方式發(fā)生沉積[1]。泥質(zhì)碎屑流以泥質(zhì)沉積為主，可混雜少量砂質(zhì)顆粒和砂質(zhì)團塊，黏結性強。該流體是在一定的觸發(fā)機制下，由自身重力驅(qū)動沿斜坡向下運動，最后由于慣性力和重力消失而沉積在斜坡下部和湖盆的平坦部位[1]。撕裂屑一般指混雜于砂巖中的泥質(zhì)變形團塊或條帶，其成因可以是在上覆不均勻壓力作用下向上擠入砂質(zhì)層中的泥質(zhì)沉積物，也可能是由于風暴流或重力流攪動或侵蝕下伏未固結或半固結泥質(zhì)沉積物而成，還可成因于滑塌變形造成的巖性混雜[1]。

研究區(qū)沙三中亞段具有典型砂質(zhì)碎屑流的沉積構造特征：砂巖多為粉砂巖和細砂巖(圖2)，粒度較細；粒度概率累積曲線主要呈三段式，以跳躍和懸浮總體為主，懸浮總體由兩個組段組成，兩組段斜率不同，說明砂質(zhì)碎屑流分選性極差，具有“凍結式”沉積的特征。塊狀砂巖中漂浮有不規(guī)則狀泥質(zhì)撕裂屑和泥質(zhì)團塊(圖2(a)、 2(b)、 2(d)、 2(e))、塊狀泥質(zhì)粉砂巖中漂浮有粉砂巖團塊(圖2(h))，發(fā)育大段塊狀構造(圖2(a)、2(b)、2(f))和滑塌變形構造(圖2(c))；未見濁積巖中常見的包卷層理以及遞變層理，具有典型的砂質(zhì)碎屑流特征(圖2)。研究區(qū)沙三中亞段發(fā)育多層砂體，砂體之間夾有大量富含石英碎屑顆粒的粉砂質(zhì)泥巖(圖2(i))。因此，結合其巖石類型、沉積構造、地質(zhì)背景、粒度特征、測井曲線以及地震剖面等特征，認為其為遠岸水下扇沉積，主要發(fā)育中扇及外扇亞相，內(nèi)扇不發(fā)育，其中中扇亞相進一步劃分為水下主水道、水下分流水道、水道間泥、水道側緣以及無水道區(qū)濁積席狀砂5種微相[1]。

(a)研究區(qū)位置及區(qū)域構造；(b)砂質(zhì)碎屑流沉積相展布；(c)砂質(zhì)碎屑流南北向連井剖面

3 儲層定量分類評價

通過取心井巖石薄片分析，砂巖的成分特征為：石英含量44%～50%，長石含量35%～40%，巖屑11%～21%，鈣質(zhì)膠結為主，膠結物以方解石、鐵白云石居多(圖2(g))。碎屑顆粒磨圓度較差，棱角到次棱角狀不等，分選中等到差，分選系數(shù)1.399～4.190。砂巖粒度較細，C值0.122～0.678 mm，中值0.019～0.761 mm左右。L7-X301井67個巖心物性及12個壓汞資料表明，儲層孔隙度11.2%～22.7%，平均19.2%；滲透率0.066～29.6×10-3μm2，平均9.2×10-3μm2；喉道半徑中等0.27～1.31 μm，平均0.94 μm；排驅(qū)壓力及中值壓力中等，分別為0.16～0.99 MPa和0.75～5.03 MPa。因此，該套砂質(zhì)碎屑流儲層為中孔、低滲儲層(圖3)。

根據(jù)趙靖舟等[9]提出的低滲透儲層分類標準，結合臨盤油田碎屑巖儲層評價標準，將研究區(qū)儲層分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類(表1)，其主要特征為：

I類儲層：物性好，孔隙度>15%，滲透率>5×10-3μm2，排驅(qū)壓力低于0.2 MPa，中值壓力<1 MPa，最大孔喉半徑>3 μm，中值半徑>0.5 μm，平均孔喉半徑>1 μm。主要是塊狀砂巖，也有少量細砂巖，儲層砂巖經(jīng)壓實、膠結和溶蝕作用可見粒間孔隙、鑄模孔和各種溶蝕孔(圖3(c))。

(a) 砂巖中扭曲變形的泥質(zhì)團塊(L7-X301井、2 662.3 m)；(b) 塊狀砂巖中漂浮泥質(zhì)撕裂屑(L7-X301井、2 664.4 m)；(c) 滑塌變形構造(L7-X301井、2 668.7 m)；(d)巖石薄片下見砂巖中泥質(zhì)團塊(L7-X301井、2 663.4 m，鑄體，單偏光)；(e) 巖石薄片下見泥質(zhì)條帶(L7-X301井、2 662.8 m，鑄體，單偏光)；(f) 砂巖塊狀構造，沙三中中段(L7-X301井、2 671.5 m)； (g) 巖石薄片下見砂巖磨圓、分選較差，鐵白云石膠結(L7-X301井、2 671.5 m，單偏光)； (h) 巖石薄片下見混有砂質(zhì)團塊的泥巖 (L7-X301井、2 669 m單偏光)；(i) 巖石薄片下見泥巖含有大量石英碎屑顆粒(L7-X301井、2 676.7 m單偏光)；圖2 研究區(qū)沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流巖石學特征

Ⅰ類儲層Ⅱ類儲層Ⅲ類儲層孔隙度/%>1512～15<12滲透率/(10-3μm2)>51～5<1排驅(qū)壓力/MPa<0．20．2～0．35>0．35中值壓力/MPa<11～2．5>2．5最大孔喉半徑/μm>31～3<1中值半徑/μm>0．50．3～0．5<0．3平均孔喉半徑/μm>10．5～1<0．5孔喉組合中孔中細喉小孔細喉細孔微細喉評價好中等差

Ⅱ類儲層：物性中等，孔隙度12%～15%，滲透率>1～5×10-3μm2，排驅(qū)壓力0.2～0.35 MPa， 中值壓力1～2.5 MPa，最大孔喉半徑1～3 μm，中值半徑0.3～0.5 μm，平均孔喉半徑0.5～1 μm。主要是含泥礫粉砂巖和雜砂巖，儲集巖經(jīng)壓實、膠結和溶蝕作用，可見粒間孔隙和溶蝕孔，相對于I類儲層，其粒間孔隙由于泥質(zhì)碎屑的填充而減少(圖3(d))。

Ⅲ類儲層：物性差，孔隙度<12%，滲透率<1×10-3μm2，排驅(qū)壓力>0.35 MPa，中值壓力>2.5 MPa，最大孔喉半徑>3 μm，中值半徑>0.5 μm，平均孔喉半徑>1 μm。主要是泥巖，孔隙少、孔徑小(圖3(e))。

(a)研究區(qū)不同類型儲層的孔隙度與滲透率交會圖；(b)研究區(qū)不同類型儲層的毛細管壓力曲線特征；(c)I類儲層鑄體薄片鏡下特征(L7-X301井、2 672.1 m，單偏光)；(d)Ⅱ類儲層鑄體薄片鏡下特征(L7-X301井、2 664.2 m，單偏光)；(e)Ⅲ類儲層鑄體薄片鏡下特征(L7-X301井、2 668.5 m，單偏光)；

4 貝葉斯判別分析

為節(jié)省成本，當前油氣田勘探開發(fā)多采用減少取心、增加測井的方法，因此常規(guī)的利用儲層物性等實驗分析資料進行儲層定量評價已經(jīng)跟不上當前油氣田勘探的形勢。貝葉斯判別分析法，能以關鍵井的分析測試數(shù)據(jù)為基礎，利用大量存在的測井數(shù)據(jù)提出相應儲層的貝葉斯判別函數(shù)，進行儲層分類評價。該方法適用廣泛，特別是在一些取心資料少的地區(qū)，能充分利用測井資料進行儲層定量評價。

臨南洼陷北部沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流儲層,非均質(zhì)性強，鉆井取心資料少，但測井資料豐富，常規(guī)儲層評價方法無法取得理想效果，因此，通過測井曲線的貝葉斯判別分析法開展儲層評價。

4.1 巖心深度歸位

巖心資料是進行貝葉斯判別的基礎資料，選取有巖心分析化驗資料井的測井數(shù)據(jù)作為制作貝葉斯判別函數(shù)的標準模板。研究區(qū)L7-X301取心井層序完整具有代表性，以該井測井曲線為標準，進行巖心深度歸位校正[10]，使各測井曲線達到深度一致(圖4)；然后利用巖心巖性與測井曲線進行對比，計算深度誤差，將巖心深度校正到測井深度，經(jīng)觀察認為巖心深度上移1.1 m匹配度較好。

4.2 建立貝葉斯判別函數(shù)

根據(jù)前文將砂質(zhì)碎屑流儲層分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類(圖5)，分別建立貝葉斯判別函數(shù)，實現(xiàn)儲層分類評判由取心數(shù)據(jù)向測井數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變[7]。選取反映儲層物性的聲波時差(AC)、反映泥質(zhì)參數(shù)的自然電位(SP)、自然伽馬(GR)和反映滲透性的|RNML-RLML|作為參數(shù)[11-12],利用SPSS軟件建立貝葉斯判別函數(shù)。

圖4 L7-X301井巖心歸位效果對比圖

將制作好的模板數(shù)據(jù)輸入到SPSS中生成貝葉斯判別函數(shù)以及特征判別參數(shù)式((1)～(4))，由判別函數(shù)的組內(nèi)平方和與總平方和之比(Wilks’ Lambda)(表2)可以看出，Sig均小于0.01，表明不同判別函數(shù)間差異性顯著。儲層分類結果顯示(表3)判別函數(shù)對初始分組案例中的 96.9%進行了正確分類、對交叉驗證分組案例中的 96.3%進行了正確分類，表明建立的判別函數(shù)和評價指標符合精度要求。貝葉斯判別函數(shù)為：

Ⅰ類儲層:Y1=0.738AC+61.181SP+0.681GR-1.665|RNML-RLML|-263.076；

(1)

Ⅱ類儲層:Y2=0.846AC+78.727SP+0.682GR-2.052|RNML-RLML|-386.368；

(2)

Ⅲ類儲層:Y3=0.799AC+87.101SP+0.987GR-0.596|RNML-RLML|-453.126；

(3)

油頁巖:Y4=0.819AC+101.926SP-0.029GR-0.565|RNML-RLML|-487.61。

(4)

4.3 測井曲線標準化

由于油田不同井測井時采用的儀器、標準刻度以及操作方式等不同，在應用測井數(shù)據(jù)時，須進行標準化處理，使所有同類曲線具有統(tǒng)一刻度[10]。測井曲線標準化方法包括：直方圖法、頻率交會圖法、均值-方差法等[13-16]，直方圖法能充分利用標準井段內(nèi)所有數(shù)據(jù)，校正準確度高，因此采用該方法對AC、SP、GR和|RNML-RLML|進行標準化，主要步驟：

1) 選取標準井和標準層：研究區(qū)L7-X301井連續(xù)取心且沙三中亞段發(fā)育完整，可作為標準井；上油頁巖全區(qū)穩(wěn)定分布、厚度適中、測井曲線特點相似，可選作標準層。

2) 繪制直方圖：提取標準井和其他各單井的標準層數(shù)據(jù)，運用高斯正態(tài)分布函數(shù)對各測井數(shù)據(jù)頻率分布直方圖進行擬合(圖6)，獲得標準井和各單井測井曲線的峰值讀數(shù)(表4)。

3) 獲取單井曲線校正值：校正值=標準井峰值-單井峰值(表4)，標準化測井數(shù)據(jù)=單井測井曲線數(shù)據(jù)+校正值。

圖5 L7-X301井儲層類性

分類類別預測組成員1234合計初始計數(shù)17110072211730213013803940005959198．61．40010024．88114．30100%302．697．401004000100100正確分類98．68197．410096．9b交叉驗證a計數(shù)17020072211730213013803940005959197．22．80010024．88114．30100%302．697．401004000100100正確分類97．28197．410096．3c

注：a.僅對分析中的案例進行交叉驗證。在交叉驗證中，每個案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的；b.已對初始分組案例中的96.9%個進行了正確分類；c.已對交叉驗證分組案例中的96.3%個進行了正確分類

圖6 標準井和L7-51C井的標準層的AC、SP、GR和|RNML-RLML|頻率直方圖

ACSPGR|RNML?RLML|標準井峰值285．157．5256．550．87L7?51C井峰值302．858．1466．650．76L7?51C井校正值-17．70-0．62-10．100．11

4.4 貝葉斯判別分析

運用貝葉斯判別函數(shù)對標準化后的測井曲線進行貝葉斯判別分析，實現(xiàn)儲層分類評判由取心井向非取心井的轉(zhuǎn)變[2]。選取典型井沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流儲層的測井數(shù)據(jù)，將其標準化后代入貝葉斯判別函數(shù)中，比較各判別函數(shù)值大小，判斷樣品歸為所求函數(shù)值最大的那一類。

對標準化的測井數(shù)據(jù)進行判別分析，實現(xiàn)儲層分類判別，以L7-51C井為例，統(tǒng)計判別結果，共識別出Ⅰ類儲層40.8 m，Ⅱ類儲層9.5 m，Ⅲ類儲層16.4 m(圖7)。

依上述方法對研究區(qū)目的層標準化后的測井數(shù)據(jù)進行判別分析，并統(tǒng)計結果(表5)。全區(qū)共識別出Ⅰ類儲層3.4～47.6 m、平均14.7 m，Ⅱ類儲層0.8～27.6 m、平均10.9 m，Ⅲ類儲層4.6～68.4 m、平均32.5 m。

圖7 L7-51C井儲層分類識別結果

井名Ⅰ類儲層/mⅡ類儲層/mⅢ類儲層/m井名Ⅰ類儲層/mⅡ類儲層/mⅢ類儲層/mL104?18．821．541．2L7?X30115．67．621．6L104?26．314．935．8L7?X3024．63．117．3L104?918．824．649．3L7?X30512．60．84．6L104?X1412．011．668．4L7?X30611．24．17．7L10743．320．139．2L7?X408．43．219．3L55?X15．120．660．3L7?X40412．68．428．0L55?X23．413．445．0L7?X4317．48．233．4L7?1010．27．627．2L7?X612．38．430．3L71?53．44．77．7L7?X7014．61．48．0L7?313．37．625．1T26147．620．454．0L7?3077．86．719．5T26?X134．220．163．7L7?4089．94．319．6T26?X429．627．652．8L7?42C7．44．724．4T26?X613．016．356．2L7?51C40．89．516．4T4?X623．421．455．2L7?X26．42．717．9

5 儲層評價結果及有利區(qū)預測

對比L7-51C井、L7-X70井和L7-X305井的貝葉斯判別和綜合解釋結果(圖7、圖8)發(fā)現(xiàn)：識別的Ⅰ類儲層與綜合解釋結果中的儲集層吻合度高達80%以上，這說明判別分析結果有較高的準確度，Ⅰ類儲層能夠代表實際儲層。

根據(jù)貝葉斯判別結果繪制研究區(qū)沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流Ⅰ類儲層厚度圖(圖9)，由圖9可以看出：研究區(qū)東北部的L7-51C井區(qū)與中部的L107井區(qū)、南部的T261井區(qū)Ⅰ類儲層厚度大于30 m，勘探開發(fā)潛力大；中部的L7-X301井區(qū)Ⅰ類儲層厚10～30 m，勘探開發(fā)潛力中等；南部、西南部的L104-X9、T4-X6井區(qū)Ⅰ類儲層厚度小于10 m，勘探開發(fā)潛力差。

另外，利用貝葉斯判別結果繪制的儲層平面展布圖與該套砂質(zhì)碎屑流沉積相的分布特征吻合，有利儲層主要分布于重力流水道微相區(qū)，中等儲層主要分布于遠岸水下扇中扇亞相區(qū)，差儲層主要分布于遠岸水下扇外扇及深湖相區(qū)。說明該套砂質(zhì)碎屑流的有利儲層分布明顯受控于沉積微相的分布特征，下一步勘探開發(fā)的重點區(qū)域應為重力流水道砂體，與實際生產(chǎn)實踐結果吻合。

圖8 研究區(qū)部分井沙三中亞段儲層分類識別結果

6 結論

1) 臨北地區(qū)沙三中亞段發(fā)育大段塊狀構造和滑塌變形構造，塊狀砂巖中漂浮有不規(guī)則狀泥質(zhì)撕裂塊和砂質(zhì)團塊，塊狀泥質(zhì)粉砂巖中漂浮有粉砂巖團塊，為典型的砂質(zhì)碎屑流沉積。

2) 研究區(qū)砂質(zhì)碎屑流儲層，孔隙度11.2%～22.7%，滲透率小于30×10-3μm2，是典型的低滲透儲層。根據(jù)儲層物性特點及低滲透儲層的分類與評價標準將研究區(qū)儲層分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類：Ⅰ類儲層,主要是塊狀砂巖，也有少量細砂巖；Ⅱ類儲層，主要是含泥質(zhì)粉砂巖和雜砂巖；Ⅲ類儲層，主要是泥巖。

3) 選取AC、SP、GR和|RNML-RLML|曲線建立儲層的貝葉斯判別函數(shù)，判別函數(shù)的顯著性明顯Sig<0.001、對初始分組案例中的 96.9%進行了正確分類和對交叉驗證分組案例中的 96.3% 進行了正確分類，表明建立的判別函數(shù)和評價指標符合精度要求。

圖9 研究區(qū)沙三中亞段勘探開發(fā)有利區(qū)預測

4) 利用貝葉斯判別函數(shù)，共識別出Ⅰ類儲層3.4～47.6 m，Ⅱ類儲層0.8～27.6 m，Ⅲ類儲層4.6～68.4 m。有利儲層區(qū)主要分布于重力流水道微相區(qū)，中等儲層區(qū)主要分布于遠岸水下扇(內(nèi)、中扇)亞相區(qū)，差儲層區(qū)主要分布于深湖相區(qū)，儲層分布與沉積相展布特征相符。說明采用貝葉斯判別函數(shù)進行儲層判別分析與勘探實踐吻合，可用于對研究區(qū)儲層進行評價。

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ReservoirQuantitativeClassificationandEvaluationofSandDibrisFlowinMiddle-Es3ofNorthofLinnanSubsag

GAO Lihua1,2, XIA Di3, HAN Zuozhen1,2, HAN Mei1.2, LI Hao1,2

(1.Key Laboratory of Depositional Mineralization and Sedimentary of Shandong Province, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong 266590, China; 2.College of Earth Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong 266590, China; 3.Qingdao Ruiyuan Engineering Group, Qingdao, Shandong 266555, China)

Although good results have been obtained in exploring the sandy debris-flow deposit in Middle-Es3 of north of Linnan Subsag, the reservoir quantitative classification and evaluation are still a problem due to few data of coring and experimental analysis. The identification with rock slice and casting lamella, and the measurement of porosity and permeability and mercury injection confirmed the physical properties of the sandy debris-flow reservoir which was divided into Type I, Type II and Type III. Based on core physical property data, the Bayesian discriminant was established with log data as parameters. The discrimination function was used to analyze each well logging curve in the study area. The results indicate that the reservoir distribution characteristics are corresponding to the sedimentary facies distribution characteristics, which is in a close agreement with the exploratory practice. As a result, the reservoir discrimination analysis with Bayesian discriminant function is consistent with the exploration practice, and can be used to evaluate the reservoir in the study area.

sand debris flow; reservoir classification; Bayesian discriminant; reservoir evaluation

高麗華,夏迪,韓作振,等.臨南洼陷北部沙三中亞段砂質(zhì)碎屑流儲層定量分類評價[J].山東科技大學學報(自然科學版),2018,37(1):71-81.

GAO Lihua,XIA Di,HAN Zuozhen,et al.Reservoir quantitative classification and evaluation of sand dibris flow in middle-Es3 of north of Linnan subsag[J].Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science),2018,37(1):71 -81.

2017-06-01

國家自然科學基金項目(41372134) ；山東省重大科技創(chuàng)新工程項目(2017CXGC1602，2017CXGC1603)；山東科技大學科研創(chuàng)新團隊支持計劃資助項目(2015TDJH101)

高麗華(1971—)，女，山東蓬萊人，講師，博士，主要從事油氣儲層方面的研究．E-mail：glhxx@163.com

韓作振(1965—)，男，河南新鄉(xiāng)人，教授，博士生導師，主要從事油氣沉積與成藏方面的研究工作,本文通信作者.

E-mail：hanzz@163.com

TE19

A

1672-3767(2018)01-0071-11

10.16452/j.cnki.sdkjzk.2018.01.007

李 磊)