下剛果盆地A區(qū)塊Madingo組烴源巖TOC含量的地球物理定量預(yù)測

季少聰　楊香華*　朱紅濤　鄧運(yùn)華　康洪全　王　波

(①中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)資源學(xué)院，湖北武漢 430074； ②中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)構(gòu)造與油氣資源教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢430074； ③中國海洋石油研究總院，北京 100027)

1　引言

烴源巖評價是油氣勘探的一項(xiàng)關(guān)鍵工作，而總有機(jī)碳(TOC)含量是烴源巖有機(jī)質(zhì)豐度和生烴潛力評價的重要組成部分[1]。一方面，受古生產(chǎn)力、底層水氧含量、水動力條件和沉積速率的影響，烴源巖有機(jī)質(zhì)豐度存在強(qiáng)烈的非均質(zhì)性[2]，有機(jī)質(zhì)分布不均勻；另一方面，受油基泥漿污染，下剛果盆地A區(qū)塊僅有兩口井存在可用于實(shí)測Madingo組TOC含量的樣品，且樣品數(shù)量較少，分布不連續(xù)。因此，僅以有限的實(shí)測TOC數(shù)據(jù)難以進(jìn)行整個研究區(qū)烴源巖有機(jī)質(zhì)豐度的定量評價。

前人研究表明，測井資料蘊(yùn)含著烴源巖的多種地球化學(xué)信息，通過建立烴源巖實(shí)測TOC含量與測井參數(shù)之間的定量模型可以預(yù)測TOC在垂向上的分布[3]。國內(nèi)外學(xué)者提出了多種依據(jù)測井參數(shù)預(yù)測TOC含量的方法： ①單因素法，根據(jù)對有機(jī)質(zhì)敏感的自然伽馬[4]、聲波時差、密度[5,6]和電阻率等單測井參數(shù)與TOC的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行計(jì)算； ②多元回歸分析法，在統(tǒng)計(jì)分析測井參數(shù)與TOC相關(guān)性的基礎(chǔ)上，優(yōu)選多種測井參數(shù)擬合TOC含量與多參數(shù)之間的經(jīng)驗(yàn)公式[7,8]； ③ΔlgR法，Passey等[9]提出了一種基于電阻率測井曲線和聲波時差測井曲線(或密度測井曲線、中子孔隙度測井曲線)的重疊關(guān)系來定量預(yù)測TOC含量的計(jì)算方法，即ΔlgR法[10]； ④通過建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反映TOC與測井參數(shù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系[11-13]，實(shí)現(xiàn)TOC含量的定量預(yù)測。但是，根據(jù)測井資料僅能預(yù)測單井TOC含量，無法預(yù)測TOC的平面分布。近年來，一些學(xué)者探索了地震屬性與烴源巖有機(jī)質(zhì)豐度的非線性關(guān)系[14-18]，計(jì)算TOC含量三維數(shù)據(jù)體，通過切片可以顯示TOC在平面上的分布特征[6,7]。

下剛果盆地目前勘探程度整體較低，關(guān)于烴源巖的研究較為薄弱，僅局限于零散樣品的地球化學(xué)評價方面，對烴源巖有機(jī)質(zhì)分布的非均質(zhì)性認(rèn)識不清[19,20]。本文以下剛果盆地A區(qū)塊實(shí)測TOC含量和測井資料為基礎(chǔ)，優(yōu)選適合研究區(qū)的測井計(jì)算方法，定量預(yù)測單井TOC含量；并結(jié)合三維地震數(shù)據(jù)建立地震屬性與TOC含量之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算TOC含量三維數(shù)據(jù)體，進(jìn)而預(yù)測研究區(qū)TOC在垂向和平面上的分布特征。

2　區(qū)域地質(zhì)概況

下剛果盆地位于非洲西海岸，北部以馬永巴高原與加蓬盆地相鄰，南部以安布里什高原與寬扎盆地相鄰，東部以前寒武系基底露頭和變質(zhì)沉積物為界，西部邊界以洋殼的出現(xiàn)為標(biāo)志。盆地總面積為68698km2，其中海上面積為43528km2，陸上面積為25171km2，是西非被動大陸邊緣系列含鹽盆地之一[21]。晚侏羅世，隨著岡瓦納大陸的裂解，非洲和南美洲大陸開始分離。受南大西洋裂谷作用和持續(xù)漂移的控制，盆地經(jīng)歷了晚侏羅世—早白堊世Aptian期裂谷階段、早白堊世Aptian期過渡階段和早白堊世Aptian期以后的漂移拗陷階段共3個演化階段。裂谷階段主要發(fā)育湖相沉積，漂移拗陷階段主要發(fā)育海相沉積。Aptian期受持續(xù)的海侵及干旱氣候的影響，形成了廣泛分布的鹽巖層，該鹽巖層分隔了鹽下湖相含油氣系統(tǒng)和鹽上海相含油氣系統(tǒng)。受漂移拗陷階段南大西洋不斷擴(kuò)張的影響，Madingo組沉積時期下剛果盆地過渡到半封閉的海洋環(huán)境，在陸架背景發(fā)育高有機(jī)質(zhì)豐度的海相烴源巖[22,23](圖1)。

圖1　研究區(qū)地理位置(據(jù)文獻(xiàn)[22]修改)

3　烴源巖實(shí)測地球化學(xué)特征

3.1　有機(jī)質(zhì)豐度

有機(jī)質(zhì)豐度是評價烴源巖優(yōu)劣的一個重要方面，而TOC含量是最主要的有機(jī)質(zhì)豐度指標(biāo)。本次研究以研究區(qū)A井和B井實(shí)測TOC含量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，其中B井Madingo組烴源巖12個實(shí)測TOC數(shù)據(jù)顯示，TOC含量分布具有明顯的兩分性(圖2)。具體表現(xiàn)為：Madingo組上段TOC含量較低，主要分布在0～3%之間，其中1%～2%之間的樣品數(shù)量最多； Madingo組下段TOC含量較高，介于1%～5%之間。

圖2　B井Madingo組烴源巖TOC含量分布

3.2　有機(jī)質(zhì)類型及成熟度

有機(jī)質(zhì)類型和有機(jī)質(zhì)成熟度是烴源巖評價中的兩個重要指標(biāo)，氫指數(shù)和熱解峰溫圖版可以劃分烴源巖的有機(jī)質(zhì)類型和有機(jī)質(zhì)成熟度。研究區(qū)B井Madingo組烴源巖絕大多數(shù)樣品分布在Ⅱ1型區(qū)內(nèi)，有機(jī)質(zhì)類型以腐殖腐泥型為主。另外，Madingo組上段2個樣品位于Ⅱ2型區(qū)內(nèi)，有機(jī)質(zhì)類型為腐泥腐殖型，Madingo組下段1個樣品位于Ⅰ型區(qū)內(nèi)，有機(jī)質(zhì)類型為腐泥型(圖3)。Madingo組烴源巖有機(jī)質(zhì)成熟度普遍較低，絕大多數(shù)樣品分布在0.3%

圖3　B井Madingo組烴源巖有機(jī)質(zhì)類型及成熟度圖版

4　烴源巖地球物理響應(yīng)特征

4.1　烴源巖測井響應(yīng)特征

前人研究成果表明，對有機(jī)質(zhì)敏感的測井參數(shù)包括自然伽馬、聲波時差、密度和電阻率等。一般富有機(jī)質(zhì)烴源巖具有高自然伽馬、高聲波時差、低密度和高電阻率的測井響應(yīng)特征[24]。

研究區(qū)B、C、D井包含自然伽馬、聲波時差、密度、電阻率、補(bǔ)償中子和有效孔隙度6種測井資料，而A井只有自然伽馬、聲波時差、密度和電阻率4種測井資料。以研究區(qū)A井和B井實(shí)測TOC含量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)和分析了研究區(qū)實(shí)測TOC與GR(自然伽馬，單位為API)、DT(聲波時差，單位為μs/ft)、RHOB(密度，單位為g/cm3)和AE60(陣列感應(yīng)電阻率，單位為Ω·m)四項(xiàng)測井參數(shù)的相關(guān)關(guān)系，以及B井實(shí)測TOC與NPHI(補(bǔ)償中子)和PHIE(有效孔隙度)兩項(xiàng)測井參數(shù)的相關(guān)關(guān)系(圖4)。結(jié)果表明，TOC與密度相關(guān)性最好，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.8393；TOC與自然伽馬、聲波時差、補(bǔ)償中子和有效孔隙度相關(guān)性較好，均呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.737、0.5359、0.5338和0.4462；而電阻率與TOC無明顯相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)僅為0.0877。

研究區(qū)B井Madingo組下段巖性、電性變化頻繁，巖性組合主要為厚層泥巖與薄層灰質(zhì)泥巖、粉砂質(zhì)泥巖互層，底部發(fā)育厚層泥灰?guī)r，可識別三段富有機(jī)質(zhì)層段(圖5b中灰色矩形內(nèi))，巖性以泥巖為主，具有高TOC含量、高自然伽馬、高聲波時差和低密度的特征；Madingo組上段巖性、電性變化不明顯，巖性組合以大套泥巖、灰質(zhì)泥巖及泥灰?guī)r為主，TOC含量總體較低。

因此，研究區(qū)烴源巖具有低密度、高自然伽馬和高聲波時差的測井響應(yīng)特征，這些響應(yīng)特征是烴源巖TOC含量測井預(yù)測的基礎(chǔ)。

4.2　烴源巖地震響應(yīng)特征

Madingo組烴源巖是下剛果盆地鹽上海相烴源巖的主力層位，其地震反射特征與上、下巖層明顯不同。根據(jù)地震相分析，Madingo組上段地震反射特征表現(xiàn)為強(qiáng)振幅、連續(xù)、低頻地震相，平行或亞平行反射結(jié)構(gòu)，反映其沉積時期水動力能量較弱、沉積環(huán)境相對穩(wěn)定[25,26]；Madingo組下段具有與Madingo組上段相似的地震反射特征，局部為弱振幅地震反射(圖5)。

圖4　研究區(qū)實(shí)測TOC與測井參數(shù)的相關(guān)性分析

圖5　Madingo組烴源巖測井和地震響應(yīng)特征

5　烴源巖TOC含量測井預(yù)測

通過比較實(shí)測TOC與各測井參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，優(yōu)選出研究區(qū)與TOC具有較好相關(guān)性的測井參數(shù)。分別以前人提出的多元回歸分析法[7]、ΔlgR法[10]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[12,13]計(jì)算TOC含量，并結(jié)合單測井參數(shù)與TOC交會分析結(jié)果，比較不同計(jì)算方法的誤差大小，進(jìn)而建立研究區(qū)TOC含量測井預(yù)測的經(jīng)驗(yàn)公式。

5.1　多元回歸分析法

由前所述，研究區(qū)密度、自然伽馬、聲波時差、補(bǔ)償中子和有效孔隙度測井參數(shù)與TOC具有較好的相關(guān)關(guān)系，而A井沒有進(jìn)行補(bǔ)償中子和有效孔隙度測量。因此，以密度、自然伽馬和聲波時差三項(xiàng)測井參數(shù)和實(shí)測TOC含量為基礎(chǔ)，建立多元回歸方程模型

TOC=a×ρ+b×γ+c×Δt+d

式中： TOC為實(shí)測TOC值；ρ、γ和Δt分別為密度、自然伽馬和聲波時差測井值；a、b、c為系數(shù)，d為常數(shù)。根據(jù)最小二乘法擬合獲得a、b、c、d值，進(jìn)而得到回歸方程

TOC=-6.675×ρ+0.012×γ-

0.022×Δt+18.614

該式相關(guān)系數(shù)為0.884(圖6a)。

5.2　改進(jìn)的ΔlgR法

Passey等[9]提出了一種測井預(yù)測不同成熟度條件下的TOC含量計(jì)算方法，即ΔlgR法。

首先，根據(jù)聲波時差和電阻率測井參數(shù)計(jì)算ΔlgR

(1)

式中：R和Δt分別為實(shí)測電阻率值和聲波時差值；R基線和Δt基線分別為非烴源巖段電阻率和聲波時差值，x為系數(shù)。

TOC與ΔlgR線性相關(guān)，Passey等[9]提出了根據(jù)ΔlgR計(jì)算TOC的經(jīng)驗(yàn)公式

TOC=10(2.297-0.1688×LOM)×ΔlgR

(2)

式中LOM是熱變指數(shù)，反映有機(jī)質(zhì)成熟度，可以根據(jù)鏡質(zhì)體反射率(Ro)分析得到[27]。

然而，該方法沒有考慮與研究區(qū)實(shí)測TOC具有良好相關(guān)性的密度測井參數(shù)，并且需要成熟度參數(shù)和人為確定巖性基線等，因此誤差較大，不適用于研究區(qū)TOC含量預(yù)測。基于以上問題，本次研究采用張寒等[10]提出的改進(jìn)的ΔlgR法。式(2)可簡化為

TOC=K×ΔlgR

(3)

式中K為系數(shù)，將式(1)代入式(3)可得

TOC=K×lgR+xK×Δt-K×(lgR基線+

x×Δt基線)

(4)

式(4)可簡化為

TOC=a×lgR+b×Δt+c

(5)

TOC含量與密度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，經(jīng)密度校正，式(5)可修改為

(6)

式中：ρ為密度測井值；a和b為系數(shù)，c為常數(shù)。根據(jù)最小二乘法擬合獲得a、b、c的值，進(jìn)而得到改進(jìn)的ΔlgR法計(jì)算TOC公式

該式相關(guān)系數(shù)為0.7648(圖6b)。

5.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

烴源巖有機(jī)質(zhì)豐度與測井參數(shù)之間并非簡單的線性相關(guān)關(guān)系，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由人工神經(jīng)元并行互聯(lián)形成的網(wǎng)絡(luò)，在解決非線性復(fù)雜問題方面具有優(yōu)越性[28]。

圖6　實(shí)測TOC與不同方法預(yù)測TOC的相關(guān)性分析

5.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

本次研究采用應(yīng)用較為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算值(實(shí)際輸出)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的期望輸出值之間的誤差，對網(wǎng)絡(luò)的各層權(quán)值和閾值由后向前逐層進(jìn)行誤差校正，當(dāng)誤差滿足要求或者訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的次數(shù)時訓(xùn)練停止。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時需要考慮網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、隱含層單元數(shù)等。Robet-Nielson證明了具有1個隱含層的3層BP網(wǎng)絡(luò)模型可以有效地逼近任意連續(xù)函數(shù)[29]，因此，為了簡化模型，提高運(yùn)算速度，本次研究選擇含1個隱含層的3層網(wǎng)絡(luò)模型，即輸入層、隱含層和輸出層。前已述及，研究區(qū)密度、自然伽馬和聲波時差三項(xiàng)測井參數(shù)和實(shí)測TOC相關(guān)性較好，以該三項(xiàng)測井參數(shù)和實(shí)測TOC含量為基礎(chǔ)進(jìn)行TOC含量定量預(yù)測。因此網(wǎng)絡(luò)輸入層為密度、自然伽馬和聲波時差測井值，節(jié)點(diǎn)數(shù)為3；輸出層為TOC含量，節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。

隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的一個重要環(huán)節(jié)，可以通過經(jīng)驗(yàn)公式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來確定。首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的范圍，然后分別建立具有不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對比確定最佳的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。經(jīng)驗(yàn)公式為：m=(n+k)1/2+α。其中：m為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；k為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；α為1～10之間的常數(shù)[29]。計(jì)算可知，n=3，k=1，m為3～12之間的常數(shù)。分別建立隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3～12之間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對比訓(xùn)練結(jié)果可知，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)為10時，實(shí)際輸出和期望輸出之間的相關(guān)系數(shù)最大(表1)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近效果最好。

表1　不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比

5.3.2數(shù)據(jù)歸一化

由于自然伽馬、聲波時差和密度三項(xiàng)測井參數(shù)之間量綱不統(tǒng)一，數(shù)值間的差別很大。因此，為了消除參數(shù)之間的量綱和取值范圍差異的影響，需要進(jìn)行歸一化處理。

MATLAB軟件中數(shù)據(jù)歸一化函數(shù)包括premnmx、tramnmx等，premnmx函數(shù)用于將網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。premnmx函數(shù)的語法格式為

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)

式中：p(n×Q階矩陣)和t(k×Q階矩陣)分別為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入樣本和輸出樣本；而minp(n×1階矩陣)和maxp(n×1階矩陣)分別為p中的最小值和最大值，mint(k×1階矩陣)和maxt(k×1階矩陣)分別為t中的最小值和最大值，pn(n×Q階矩陣)和tn(k×Q階矩陣)分別為經(jīng)過歸一化的輸入樣本和期望樣本。n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，k為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，Q為常數(shù)，premnmx函數(shù)對p和t分別按照行進(jìn)行歸一化處理。premnmx函數(shù)的基本算法如下

式中：x為樣本某行向量中任一數(shù)據(jù)； max和min分別為該行向量的最大值和最小值；xn為該數(shù)據(jù)歸一化的結(jié)果，數(shù)值范圍在[-1,+1]區(qū)間內(nèi)。

在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時所用的是經(jīng)過歸一化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入樣本和未經(jīng)歸一化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸出樣本，之后使用網(wǎng)絡(luò)時所用的測驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入樣本需要和訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入樣本接受相同的預(yù)處理，tramnmx函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)這一功能。tramnmx函數(shù)的語法格式為

[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)

式中：P為測驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入樣本；Pn為經(jīng)過歸一化的測驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入樣本，maxp和minp同上，分別為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入樣本p的最大值和最小值。

5.3.3TOC含量預(yù)測模型

以研究區(qū)58組TOC含量實(shí)測值和測井參數(shù)值為全部樣本，隨機(jī)選擇49組數(shù)據(jù)(全部樣本的85%)為訓(xùn)練樣本；訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選擇9組數(shù)據(jù)(全部樣本的15%)為校驗(yàn)樣本，參與訓(xùn)練；其余9組數(shù)據(jù)(全部樣本的15%)為測試樣本，不參與訓(xùn)練，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰Α?/p>

采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，選擇雙曲正切為激勵函數(shù)，輸入層包含3個特征向量，即RHOB(密度)、GR(自然伽馬)和DT(聲波時差)測井值，隱含層取10個節(jié)點(diǎn)，輸出層為一個節(jié)點(diǎn)，即預(yù)測TOC值。建立TOC含量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

式中： tanh為激勵函數(shù)，其定義域?yàn)?-∞,+∞)，值域?yàn)?-1,+1)；xi為輸入層特征向量；wij和bj分別為輸入層到隱含層的權(quán)值和閾值；vjk和ak分別為隱含層到輸出層權(quán)值和閾值；n=3、m=10、k=1分別為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

計(jì)算結(jié)果表明，訓(xùn)練樣本、校驗(yàn)樣本、測試樣本和全部樣本的實(shí)際輸出(預(yù)測TOC)和期望輸出(實(shí)測TOC)的相關(guān)系數(shù)分別為0.9281、0.9941、0.9981和0.9542(圖7)，相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。輸入層到隱含層的權(quán)值和閾值、隱含層到輸出層的權(quán)值和閾值見表2。

圖7　不同階段實(shí)際輸出與期望輸出之間的相關(guān)性分析

權(quán)值輸入層至隱含層權(quán)值wij123閾值bj1　4．42191-4．04612　0．26273-6．1328723．96921-4．37696-1．22653-4．6793333．76385-7．16371-6．34619-3．960564-4．106673．59427-2．543042．022105-1．620511．74757-6．984340．135686-3．51984-0．96528-4．20091-2．6185876．95786-0．20732-1．803320．827118-1．804976．70492-3．24668-2．8896093．980930．99275-4．804424．7267610-3．33471-1．225825．17919-5．89568隱含層至輸出層權(quán)值vjk12345678910閾值ak0．76706-0．164885．457200．042782．52433-0．667850．76842-2．014900．720430．622320．05366

5.4　預(yù)測方法對比優(yōu)選

通過對比實(shí)測TOC與不同方法計(jì)算TOC的相關(guān)性和誤差大小可知(表3)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測效果最好，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9542，平均絕對誤差為0.2167，平均相對誤差為15.73%；其次為多元回歸分析法，相對系數(shù)為0.884，平均絕對誤差為0.3425，平均相對誤差為24.85%；而改進(jìn)的ΔlgR法和單測井參數(shù)法平均相對誤差都接近或大于30%，誤差較大，不滿足精度要求。因此，可應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行研究區(qū)TOC含量的測井定量預(yù)測。

表3　實(shí)測TOC與不同方法預(yù)測TOC誤差對比

6　烴源巖TOC含量三維定量預(yù)測

根據(jù)實(shí)測TOC含量與密度、自然伽馬和聲波時差測井參數(shù)值訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算并繪制研究區(qū)A、B、C和D四口單井的TOC預(yù)測曲線。運(yùn)用HRS軟件的Strata和Emerge模塊建立測井預(yù)測TOC含量與井旁道地震屬性之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算TOC含量三維數(shù)據(jù)體。

6.1　井震聯(lián)合預(yù)測

在HRS軟件的Strata模塊中分別導(dǎo)入研究區(qū)的三維地震數(shù)據(jù)和Madingo組頂、底界面和中間界面層位數(shù)據(jù)以及四口單井的TOC預(yù)測曲線，制作合成地震記錄并進(jìn)行井震標(biāo)定，再建立反演模型進(jìn)行波阻抗反演得到波阻抗數(shù)據(jù)體，根據(jù)速度=波阻抗/密度求取速度體。然后在Emerge模塊中提取井旁道振幅、頻率和相位等多種屬性，優(yōu)選與TOC相關(guān)性較好的屬性。本次研究提取了10種地震屬性進(jìn)行多屬性相關(guān)性分析(表4)，并建立測井預(yù)測TOC含量與地震屬性之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過誤差對比選擇合適模型進(jìn)行TOC含量三維定量預(yù)測。結(jié)果表明：多屬性相關(guān)分析中，隨著地震屬性個數(shù)的增加，多屬性預(yù)測TOC結(jié)果與測井預(yù)測TOC的相關(guān)系數(shù)逐漸增加，誤差逐漸減小，當(dāng)屬性個數(shù)為10時，相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大，為0.780433；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測TOC結(jié)果與測井預(yù)測TOC的相關(guān)系數(shù)為0.866684(圖8)。因此，本次研究選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行TOC含量三維定量預(yù)測。

表4　多屬性相關(guān)性分析結(jié)果

6.2　TOC分布特征

以測井計(jì)算TOC含量與地震屬性之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和研究區(qū)三維地震數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在HRS軟件中計(jì)算得到研究區(qū)Madingo組烴源巖的三維TOC含量數(shù)據(jù)體，并通過切片得到一系列TOC剖面圖和各層TOC含量平面等值線圖。

從圖9中可以看出，縱向上，B井區(qū)Madingo組上段TOC含量較低，下段TOC含量較高，與實(shí)測TOC含量吻合較好。而A井區(qū)上段TOC含量高于下段，C井區(qū)TOC含量總體為低值；橫向上TOC主要呈條帶狀分布，具有明顯的成層性的特征，如圖9a所示，高、低TOC含量帶相間分布且橫向展布連續(xù)，圖9b和圖9c中局部TOC穩(wěn)定展布。

圖8　測井預(yù)測TOC與不同方法地震屬性預(yù)測TOC的相關(guān)性分析

圖9　研究區(qū)Madingo組TOC數(shù)據(jù)體過井剖面

圖10為研究區(qū)Madingo組預(yù)測TOC含量及沉積相平面分布圖，其中圖10a和圖10c分別是Madingo組上段、Madingo組下段預(yù)測TOC含量等值線圖，圖10b和圖10d分別是Madingo組上段、Madingo組下段TOC含量與沉積相疊合圖。從圖中可以看出，研究區(qū)Madingo組TOC平面分布具有明顯的非均質(zhì)性。Madingo組上段TOC含量主要分布范圍為1.6%～2.6%，局部地區(qū)較高，達(dá)到2.8%以上，具有自北東向南西由低到高的變化趨勢；Madingo組下段TOC含量主要分布范圍為1.6%～2.4%，沿北西—南東方向呈條帶狀展布，且自北東向南西TOC含量逐漸增加。

相應(yīng)地，研究區(qū)Madingo組上段、下段沉積相帶具有相似的分布特征，整體沿北西—南東方向展布，自北東向南西依次為砂質(zhì)濱岸帶—淺水陸棚—深水陸棚(包括陸棚內(nèi)洼陷)。其中砂質(zhì)濱岸帶為高能氧化環(huán)境，不利于烴源巖的發(fā)育，故與TOC含量低值區(qū)對應(yīng)；陸棚相水生生物發(fā)育，其中淺水陸棚相為弱氧化—弱還原環(huán)境，深水陸棚(包括陸棚內(nèi)洼陷)具有較強(qiáng)的還原環(huán)境，利于有機(jī)質(zhì)的埋藏和保存，故與TOC含量高值區(qū)對應(yīng)。因此，研究區(qū)Madingo組烴源巖定量預(yù)測TOC含量與沉積相分布在整體上具有較好的匹配關(guān)系。

圖10　研究區(qū)Madingo組預(yù)測TOC含量及沉積相平面分布圖

7　結(jié)論

(1)研究區(qū)Madingo組烴源巖實(shí)測TOC與密度、自然伽馬和聲波時差測井參數(shù)相關(guān)性較好。分別以多元回歸法、改進(jìn)的ΔlgR法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行TOC含量測井預(yù)測，結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測TOC結(jié)果與實(shí)測TOC相關(guān)性最好、誤差最小，可作為研究區(qū)TOC測井預(yù)測的計(jì)算模型。

(2)以研究區(qū)四口單井的TOC含量預(yù)測曲線和三維地震數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過HRS軟件的Strata和Emerge模塊建立測井預(yù)測TOC含量與井旁道地震屬性之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算TOC含量三維數(shù)據(jù)體。通過切片得到TOC含量剖面圖和各層TOC含量平面等值線圖。

(3)研究區(qū)Madingo組三維定量預(yù)測TOC值與實(shí)測TOC值吻合較好，垂向上TOC主要呈條帶狀分布，具有明顯的成層性特征；平面上TOC含量具有北東低、南西高的分布特征，非均質(zhì)性明顯，并且與沉積相分布在整體上具有較好的匹配關(guān)系。

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