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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元素錄井巖性識(shí)別方法研究及應(yīng)用

    2019-04-01 12:38:20張志虎譚偉雄馬猛杜波徐昱
    關(guān)鍵詞:渤中錄井巖樣

    張志虎,譚偉雄,馬猛,杜波,徐昱

    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)

    渤中22-23構(gòu)造帶位于渤海中南部海域,構(gòu)造深層發(fā)育碳酸鹽巖潛山油氣藏,為了更好地識(shí)別地層巖性,元素錄井技術(shù)成為該構(gòu)造帶勘探井的重要錄井技術(shù)手段[1]。元素錄井技術(shù)是近年來(lái)興起的一項(xiàng)新技術(shù),目前針對(duì)元素錄井技術(shù)應(yīng)用和研究還停留在對(duì)巖石大類粗線條定性判斷階段[2-4]。為此,在元素錄井?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上,分析確定研究區(qū)主要巖性的敏感元素,通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,開展元素錄井巖性識(shí)別方法研究,以提高復(fù)雜巖性現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別的準(zhǔn)確率。

    1 元素錄井?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

    渤中22-x井和渤中23-y井同處于渤中22-23構(gòu)造帶,沉積背景及巖石特性基本相似,在東三段地層均發(fā)育有大段穩(wěn)定的泥巖,同時(shí)兩口井都測(cè)量有Mg、Ca、Si、Fe、S、P、Cl、K、Mn、Ti、Ba和Al共12種元素?cái)?shù)據(jù)。由于原始的元素錄井?dāng)?shù)據(jù)受儀器刻度、測(cè)量環(huán)境等因素的影響,不同井同類元素?cái)?shù)據(jù)之間必然存在著一定程度的系統(tǒng)誤差。

    為消除此類誤差,以渤中23-y井為標(biāo)準(zhǔn)井,東三段穩(wěn)定泥巖段為標(biāo)準(zhǔn)層,利用頻率直方圖法對(duì)渤中22-x井元素錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[5],使得兩井間的同類元素?cái)?shù)據(jù)更具有橫向?qū)Ρ刃?。以Mg元素為例,圖1(a)為標(biāo)準(zhǔn)井渤中23-y井在標(biāo)準(zhǔn)層?xùn)|三段泥巖層Mg元素的頻率分布圖,其主峰位于1.3%~1.5%;圖1(b)為渤中22-x井在標(biāo)準(zhǔn)層Mg元素的頻率分布圖,其主峰位于1.1%~1.3%;圖1(c)為渤中22-x井Mg元素經(jīng)過(guò)0.13%的校正后在標(biāo)準(zhǔn)層的頻率分布圖,其主峰與標(biāo)準(zhǔn)井基本一致。利用此方法對(duì)其他元素依次進(jìn)行校正,校正量見表1。

    2 巖性敏感性分析

    2.1 薄片鑒定巖樣統(tǒng)計(jì)分類

    渤中22-23構(gòu)造帶共收集薄片鑒定巖樣52塊,參考勘探監(jiān)督手冊(cè)(地質(zhì)分冊(cè))中巖石的分類準(zhǔn)則[6],將52塊巖樣劃分為4類,其中泥巖類5塊,砂巖類4塊,白云巖類30塊,灰?guī)r類13塊。

    2.2 渤中21-23構(gòu)造帶元素特征

    2.2.1 主要巖性元素響應(yīng)特征

    BZ22-23構(gòu)造帶鉆遇的主要巖石類型為:新生界碎屑巖和古生界碳酸鹽巖。整體上,碎屑巖主要成分為:石英(SiO2)、長(zhǎng)石(SiO2、Al2O3、Na2O、K2O)、云母(Fe、Al、K、Li等層狀結(jié)構(gòu)鋁硅酸鹽,顏色主要隨Fe含量的增多而變深);碳酸鹽巖主要成分為:方解石(CaCO3)和白云石(CaMg(CO3)2)。

    圖1 頻率分布圖

    表1 渤中22-x井元素校正量

    碎屑巖中Si含量高,碳酸鹽巖低;碳酸鹽巖中Ca、Mg含量高,碎屑巖含量低。碎屑巖可細(xì)分為砂巖、泥巖;其中砂巖Si含量高,泥巖Fe、Al含量高。碳酸鹽巖可細(xì)分為白云巖和灰?guī)r,其中白云巖Mg含量高,灰?guī)rCa含量高,如圖2所示。

    2.2.2 巖性識(shí)別圖版的建立

    碎屑巖中Si含量為20%~40%,Ca與Mg含量之和小于10%。而碳酸鹽巖中Ca與Mg含量之和為20%~40%,Si含量小于10%。因此,引入判別參數(shù)R=w(Si)/(w(Ca)+w(Mg)),當(dāng)R>2.0時(shí),圖版識(shí)別為碎屑巖;當(dāng)R<0.5時(shí),圖版識(shí)別為碳酸鹽巖,如圖3所示。

    圖4 砂巖與泥巖分類圖版

    在碎屑巖中,砂巖Si含量為30%~40%,F(xiàn)e與Al含量之和小于10%。而泥巖Fe與Al含量之和為10%~20%,Si含量小于30%。因此,引入判別參數(shù)R=(w(Fe)+w(Al))/(w(Si)-10%),當(dāng)R>0.5時(shí),圖版識(shí)別為泥巖;當(dāng)R<0.5時(shí),圖版識(shí)別為砂巖,如圖4所示。

    在碳酸鹽巖中,白云巖Ca含量小于25%,Mg含量大于4%。而灰?guī)rCa含量大于24%,Mg含量小于2%。因此,引入判別參數(shù)R=w(Mg)/(w(Ca)-15%),當(dāng)R>0.6時(shí),圖版識(shí)別為白云巖;當(dāng)R<0.1時(shí),圖版識(shí)別為灰?guī)r;當(dāng)0.1<R<0.6時(shí),為白云巖與灰?guī)r的混合帶,圖版無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別此類巖性,如圖5所示。

    2.2.3 巖性敏感性元素的確定

    渤中22-23構(gòu)造帶鉆遇巖性為新生界碎屑巖和古生界碳酸鹽巖。通過(guò)研究區(qū)的52塊實(shí)驗(yàn)薄片鑒定巖樣可將鉆遇巖性細(xì)分為砂巖、泥巖、白云巖及灰?guī)r4類。根據(jù)巖性識(shí)別圖版的建立,確定了影響研究區(qū)4類巖性的敏感性元素為:Si、Ca、Mg、Fe和Al元素。同時(shí)統(tǒng)計(jì)出了4類巖性敏感元素含量的分布范圍,見表2。

    圖5 白云巖與灰?guī)r分類圖版

    表2 敏感性元素含量分布范圍

    3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖性識(shí)別中的應(yīng)用

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自身特有的樣本學(xué)習(xí)能力,獲得巖性識(shí)別模式,具有很強(qiáng)的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、容錯(cuò)及抗干擾能力,克服了模糊數(shù)學(xué)、聚類分析和多元統(tǒng)計(jì)法的缺陷,識(shí)別結(jié)果更客觀可靠。元素錄井測(cè)量的元素?cái)?shù)據(jù)多樣,且地層中的巖性變化多樣,通過(guò)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立起元素變化與巖性變化的關(guān)聯(lián)模式,可在排除人為干擾的條件下,實(shí)現(xiàn)元素錄井巖性的快速劃分,從而提高現(xiàn)場(chǎng)巖性識(shí)別的準(zhǔn)確率。

    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用原理

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能在采用已知學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)誤差方向傳播原理進(jìn)行訓(xùn)練并構(gòu)建成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模式。訓(xùn)練過(guò)程分為兩種,一種是正向訓(xùn)練,另一種為反向訓(xùn)練。在正向訓(xùn)練過(guò)程中,信號(hào)從輸入層進(jìn)入,經(jīng)隱含層處理,然后在輸出層輸出,一旦輸出層得不到期望結(jié)果,則轉(zhuǎn)入反向訓(xùn)練。在反向訓(xùn)練中,誤差信號(hào)沿原路徑返回,并沿途自動(dòng)調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值和閥值,將誤差信號(hào)降低到可以接受的最低值[7]。

    設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為3層網(wǎng)絡(luò),輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為i,隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為j,輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為k。則輸入層各神經(jīng)元的輸出為:

    式中:ui為輸入層獲得的樣本數(shù)據(jù)。

    隱含層各神經(jīng)元的輸出為:

    式中:uj為隱含層獲得的綜合輸入信號(hào),f(u)=(1+e-u)-1為活化函數(shù),wij為輸入層和隱含層神經(jīng)元的權(quán)值,Tj為隱含層神經(jīng)元的閥值。

    輸出層各神經(jīng)元的輸出為:

    式中:uk為輸出層獲得的綜合輸入信號(hào),wjk為隱含層和輸出層神經(jīng)元的權(quán)值,Tk為輸出層神經(jīng)元的閥值。

    本文以研究區(qū)的實(shí)驗(yàn)薄片數(shù)據(jù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù),研究區(qū)5種巖性敏感性元素(Si、Mg、Ca、Fe、Al)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,因此,網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為5(i=5)。將研究區(qū)4種巖性類別(砂巖、泥巖、灰?guī)r、白云巖)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,因此網(wǎng)絡(luò)輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為4(k=4)。隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)由經(jīng)驗(yàn)公式(4)[8]確定:

    式中:c為1~10的常數(shù)。當(dāng)輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)i=5,輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)k=4時(shí),可計(jì)算得出隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4~13,本文隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為6(j=6)。

    3.2 實(shí)例應(yīng)用與分析

    渤中22-23構(gòu)造帶共收集實(shí)驗(yàn)薄片鑒定巖樣52塊,選取其中的45塊巖樣為樣本數(shù)據(jù)(泥巖類4塊、砂巖類3塊、白云巖類27塊、灰?guī)r類11塊);7塊巖樣為驗(yàn)證數(shù)據(jù)(泥巖類1塊、砂巖類1塊、白云巖類3塊、灰?guī)r類2塊)。在研究區(qū)元素錄井?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上,以巖性敏感元素Si、Mg、Ca、Fe和Al作為判別參數(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)渤中22-x井和渤中23-y井進(jìn)行了巖性隨鉆識(shí)別,如圖6所示。

    圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖性識(shí)別結(jié)果

    對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)場(chǎng)巖屑錄井的判別結(jié)果,7塊薄片鑒定驗(yàn)證巖樣均與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別結(jié)果相符,符合率為100%。而7塊薄片鑒定驗(yàn)證巖樣處的現(xiàn)場(chǎng)巖屑錄井判別結(jié)果,與4塊巖樣相符,3塊不相符,符合率僅為57.1%,見表3。這表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元素錄井巖性識(shí)別方法的巖性識(shí)別準(zhǔn)確率較巖屑錄井有了明顯提高。

    表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)場(chǎng)巖屑錄井的判別結(jié)果對(duì)比

    4 結(jié)論

    1)對(duì)元素錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除了受儀器刻度、測(cè)量環(huán)境等因素影響原始元素錄井?dāng)?shù)據(jù)而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差,使不同井間的同類元素更具有橫向?qū)Ρ刃浴?/p>

    2)利用Ca與Mg含量之和與Si交會(huì)圖、Fe與Al含量之和與Si交會(huì)圖以及Mg與Ca交會(huì)圖,確定了渤中22-23構(gòu)造帶的巖性敏感性元素為Si、Ca、Mg、Fe和Al元素。

    3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了渤中22-23構(gòu)造帶元素錄井巖性識(shí)別方法,其解釋結(jié)果與實(shí)驗(yàn)薄片鑒定結(jié)果吻合較好,巖性識(shí)別符合率較巖屑錄井有較大的提高。

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