錄井資料處理與模式識別技術(shù)在長慶油田錄井解釋評價中的應(yīng)用

劉 濤 喬德民 晏 巍 劉永煒 方鐵園 趙培鵬

（①盤錦中錄油氣技術(shù)服務(wù)有限公司；②中國石油渤海鉆探第二錄井公司；③中國石油長城鉆探工程有限公司錄井公司）

0 引言

近年來，由于設(shè)備不同、進(jìn)樣方式不同等原因常出現(xiàn)錄井資料采集不規(guī)范[1]，甚至資料亂、差等問題[1-2]，而且錄井資料解釋評價多數(shù)還基于以人為中心的處理體系，分析結(jié)果干擾因素大，部分錄井資料的實(shí)用價值并沒有得到充分挖掘與體現(xiàn)，制約了錄井技術(shù)的快速發(fā)展[3]；“十四五”以來，國家高度重視發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)[4]，錄井技術(shù)創(chuàng)新研究新方法應(yīng)順應(yīng)時代發(fā)展。盤錦中錄油氣技術(shù)服務(wù)有限公司研發(fā)了錄井智能解釋軟件，以數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)資料分析研究，打破單一利用常規(guī)二維圖板法、經(jīng)驗(yàn)法等傳統(tǒng)的解釋做法，嘗試?yán)门涮椎闹悄芙忉屲浖?，對輕烴、熱蒸發(fā)烴氣相色譜錄井技術(shù)采集譜圖開展保留時間校正[5]、指紋對別技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化資料處理[6]，利用譜圖重構(gòu)技術(shù)對核磁共振錄井譜圖進(jìn)行二次處理，并由計算機(jī)對多項錄井資料進(jìn)行敏感參數(shù)提取，在智能解釋軟件模型管理單元中生成了相似度分析、多元統(tǒng)計分析等可視化圖板，其規(guī)律性明顯，在后期生產(chǎn)應(yīng)用中解釋符合率顯著提高，具有較好的推廣應(yīng)用價值。

1 綜合錄井資料的處理

本文以輕烴、熱蒸發(fā)烴氣相色譜和核磁共振錄井資料為例，介紹3 種前期資料處理方法，1 種敏感參數(shù)優(yōu)選的方法，并介紹了由計算機(jī)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、敏感參數(shù)提取的過程，為后期模式識別方法的建立提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1.1 保留時間校正

針對輕烴、熱蒸發(fā)烴氣相色譜錄井技術(shù)進(jìn)行保留時間校正，由于考慮不同的設(shè)備采集譜圖差異性，單利用譜圖直觀識別法，尤其在區(qū)分流體界線層易造成結(jié)果的錯判。整理不同流體性質(zhì)輕烴譜圖96個，熱蒸發(fā)烴氣相色譜譜圖68個，如果分析譜圖為.hw格式文件，需轉(zhuǎn)換成.txt 格式的數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入智能解釋軟件中，生成新的譜圖文件，優(yōu)選3～4 個油層標(biāo)準(zhǔn)譜圖為代表性樣品進(jìn)行疊加操作[7]，疊加后的譜圖由于保留時間不同，易造成可對比峰視覺偏差（圖1a、圖2a）。具體操作過程如下：選擇資料處理單元里的多點(diǎn)保留時間校正法，優(yōu)選3～5 個相同組分標(biāo)志色譜峰對比，由計算機(jī)提取標(biāo)志峰的保留時間，通過校正公式[8]計算其差異性，原始采集譜圖的峰面積不變，計算保留時間一致后由圖像表征出來（圖1b、圖2b），實(shí)現(xiàn)了譜圖標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用經(jīng)保留時間校正處理后的譜圖，可更加直觀準(zhǔn)確地進(jìn)行解釋分析。

圖1 輕烴錄井保留時間校正法資料處理效果

圖2 熱蒸發(fā)烴氣相色譜錄井保留時間校正法資料處理效果

1.2 指紋對別

指紋對別資料處理方法主要應(yīng)用于熱蒸發(fā)烴氣相色譜錄井技術(shù)，在區(qū)分流體性質(zhì)識別方面由于油層、油水同層的熱蒸發(fā)烴組分譜圖形態(tài)相似，對油層、油水同層不好區(qū)分（圖3a、圖4a 中保留時間校正后譜圖肉眼無法準(zhǔn)確識別儲層為油層還是油水同層），易造成解釋結(jié)果的錯判。針對該問題，也查閱借鑒其他油田公司的方法理論，對熱蒸發(fā)烴氣相色譜譜圖需要進(jìn)行二次處理，該資料處理方法適用于輕、中質(zhì)油，效果明顯。由錄井智能解釋軟件中選擇資料處理單元（指紋對別法），將熱蒸發(fā)烴組分譜圖由計算機(jī)對正構(gòu)烷烴和未分辨峰化合物進(jìn)行分離（圖3、圖4 為拆分效果圖），由計算機(jī)觀察分離出來的未分辨峰化合物組分峰的譜圖，并重新計算正構(gòu)烷烴和未分辨峰化合物組分峰的總峰面積，利用拆分后譜圖中組分細(xì)微的變化，達(dá)到區(qū)分不同流體性質(zhì)的目的，含油水層、水層、干層等與油層、油水同層差異性明顯，可不進(jìn)行再處理。

圖3 油層指紋對別法資料處理效果

圖4 油水同層指紋對別法資料處理效果

1.3 譜圖重構(gòu)

核磁共振T2截止值的選擇對儲層流體孔隙結(jié)構(gòu)和飽和度計算影響較大，現(xiàn)場應(yīng)用一般選取固定的截止值（圖5a），不同地區(qū)不同層位截止值不盡相同，現(xiàn)以長慶油田為例，通常油探井延安組的截止值為30 ms，延長組的截止值為10 ms。由于孔隙結(jié)構(gòu)、孔隙大小分布的差異，可能導(dǎo)致反映流體性質(zhì)或賦存狀態(tài)的信息不明顯，為避免T2截止值對核磁共振各項參數(shù)的影響，考慮不選擇T2截止值劃分常用的固定法、經(jīng)驗(yàn)法、凹點(diǎn)法、離心法等對儲層束縛流體及可動流體進(jìn)行區(qū)分[9]，但如果核磁共振譜圖沒有T2截止值劃分，求取不同孔隙結(jié)構(gòu)內(nèi)的流體飽和度均不能實(shí)現(xiàn)。為此，嘗試?yán)煤舜殴舱褡V圖弛豫時間為橫坐標(biāo)，建立核磁共振譜圖分段方法進(jìn)行解決。具體實(shí)現(xiàn)過程為利用錄井智能解釋軟件選擇資料處理單元的譜圖重構(gòu)功能把核磁共振譜圖按照橫向弛豫時間分為4段（或更多段），分別為0.1～1 ms、1～10 ms、10～100 ms、100～1 000 m（s圖5b），把重構(gòu)的譜圖利用計算機(jī)分別求取與計算0.1～1 ms、1～10 ms、10～100 ms、100～1 000 ms4段時間的含油飽和度（計算方法為劃分后10～100 ms 區(qū)間的油信號強(qiáng)度與總孔隙信號強(qiáng)度的百分比，其他區(qū)間依此類推），實(shí)現(xiàn)定量化，后期可利用下文智能解釋軟件敏感參數(shù)提取功能對4 段時間含油飽和度進(jìn)行優(yōu)選，確定哪部分對產(chǎn)油貢獻(xiàn)值大。這種方法能夠顯著提高資料的準(zhǔn)確率，在核磁錄井資料的處理方面也是一種創(chuàng)新的應(yīng)用嘗試。

1.4 敏感參數(shù)提取

在油氣層解釋評價過程中，第一步利用錄井智能解釋軟件資料處理單元，完成對錄井資料的再處理，實(shí)現(xiàn)資料標(biāo)準(zhǔn)化（主要針對譜圖采集部分），第二步需要對敏感參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選（側(cè)重數(shù)據(jù)采集部分），由于各單項技術(shù)所測得參數(shù)有多種，例如輕烴參數(shù)有100 多種單組分，常用的組合參數(shù)至少也有10 種，核磁共振錄井采集12種參數(shù)，為了準(zhǔn)確地選擇出能真實(shí)反映油氣水層特征的敏感參數(shù)，錄井智能解釋軟件主要利用計算機(jī)多種算法模型（如ReliefF 算法[10]）進(jìn)行敏感參數(shù)的提取，并通過圖形化表征結(jié)果實(shí)現(xiàn)可視化。例如筆者統(tǒng)計輕烴錄井、核磁共振錄井已經(jīng)試油的建模數(shù)據(jù)，導(dǎo)入錄井智能解釋軟件數(shù)據(jù)管理單元，進(jìn)行敏感參數(shù)的提取，通過分析輕烴錄井分類權(quán)重較大的參數(shù)為總峰面積及重中烴比率（圖6），核磁共振錄井分類權(quán)重較大的參數(shù)為含油飽和度及初始狀態(tài)可動流體飽和度、初始狀態(tài)束縛流體飽和度等（圖7），圖中PC 1載荷代表每個自變量對主成分的影響程度，距離越大表示相應(yīng)參數(shù)越敏感，也就是顯示該方法更加直觀便捷。

圖6 輕烴錄井技術(shù)敏感參數(shù)優(yōu)選

圖7 核磁共振錄井技術(shù)敏感參數(shù)優(yōu)選

2 模式識別

隨著錄井多種解釋模式的建立和積累，常用的解釋模式包括定性識別、定量圖板法等，以及數(shù)學(xué)模型[11]的產(chǎn)生，為錄井解釋向定量化發(fā)展提供了簡便和有效的途徑，使用數(shù)學(xué)中的模式識別方法[12]可實(shí)現(xiàn)由大數(shù)據(jù)智能算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法對儲層解釋結(jié)果進(jìn)行預(yù)判，也降低了參與者的主觀干擾。在錄井智能解釋軟件中最重要的單元包括模式識別，一些常用的模式識別技術(shù)包括相似度分析、多元統(tǒng)計分析等[13]。

2.1 相似度分析

相似度分析主要是利用夾角余弦、相關(guān)系數(shù)、距離系數(shù)等參量計算出樣品的差異性，通過求取各樣品的相似度，實(shí)現(xiàn)樣品分離的一種方法[14]。以輕烴錄井為例，統(tǒng)計長慶油田試油井不同流體性質(zhì)輕烴錄井?dāng)?shù)據(jù)，將34 個層265 個數(shù)據(jù)導(dǎo)入錄井智能解釋軟件中，選擇模式識別單元的相似度分析（圖8 采用的是夾角余弦算法）生成圖板，利用新建立圖板（數(shù)據(jù)部分顯示或有重合部分）綜合分析，油層、油水同層、含油水層差異性明顯。該圖板橫坐標(biāo)表示樣品序號，縱坐標(biāo)表示相似度值，相似度值大于0.82 為油層，在0.72～0.82之間為油水同層，小于0.72為含油水層。

圖8 輕烴錄井相似度解釋評價圖板

2.2 多元統(tǒng)計分析

錄井智能解釋軟件中模式識別單元最后一部分還包括了多元統(tǒng)計分析。多元統(tǒng)計分析是從經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)發(fā)展起來的一個分支，是一種綜合分析方法，它能夠在多個對象和多個指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)的情況下分析它們的統(tǒng)計規(guī)律[15]。智能解釋軟件中多元統(tǒng)計分析包含了較多的算法，如聚類分析、偏最小二乘判別分析、主成分分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。本文重點(diǎn)介紹常用的聚類分析、主成分分析兩種方法。

2.2.1 聚類分析

聚類分析是按照“物以類聚”的原則對樣品分類的一種多元統(tǒng)計分類方法，根據(jù)相似程度大小把樣品進(jìn)行歸類，并用聚類圖表示出來[15]。以核磁共振錄井?dāng)?shù)據(jù)為例，在錄井智能解釋軟件中選擇多元統(tǒng)計分析單元的聚類分析算法，綜合分析新生成的圖板、分類效果顯著，油層、油水同層、含油水層三組樣本各自聚為一類（圖9），淺色線連接代表樣本聚類效果差異性相對大小，橫坐標(biāo)代表樣品編號，縱坐標(biāo)為歐氏距離。

圖9 核磁共振錄井聚類分析圖板

2.2.2 主成分分析

主成分分析是一種簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)，設(shè)法將原來的變量重新組合成一組新的相互無關(guān)的幾個綜合變量，最后確定其中較少幾個主成分作為綜合評價指標(biāo)，使變量數(shù)減少便于實(shí)現(xiàn)評估[16]。

在錄井智能解釋軟件中選擇多元統(tǒng)計分析單元的主成分分析，橫、縱坐標(biāo)分別用PC 得分PC1、PC2表示，PC 得分代表自變量所對應(yīng)的主成分的累計解釋方差百分比（圖10），可以看出油層、油水同層、含油水層3 組樣品也能夠自動區(qū)分。圖10 中箭頭代表圖板的敏感參數(shù)，箭頭越長代表該參數(shù)在流體性質(zhì)識別中越敏感，該圖板規(guī)律性明顯，可作為后期資料應(yīng)用。

圖10 核磁共振錄井主成分分析判別解釋圖板

3 應(yīng)用效果

為了驗(yàn)證錄井資料處理與模式識別技術(shù)在解釋評價中的應(yīng)用效果，通過應(yīng)用錄井智能解釋軟件對長慶油田15口井66個層進(jìn)行解釋評價，其中8口井進(jìn)行測試，36 層符合，解釋符合率為82.35%。本文選擇長慶油田油探井B 34 井長8 段進(jìn)行詳細(xì)說明，便于更好地指導(dǎo)后期生產(chǎn)應(yīng)用。

B 34 井是環(huán)江-鎮(zhèn)北區(qū)塊的一口預(yù)探井，在鉆遇長8 段井段2 925.0～2 936.17 m 時，含油顯示描述為褐灰色原油浸染色，含油不飽滿，油脂感弱，不污手，油味較濃，含油面積5%～10%，產(chǎn)狀不均勻，原油無外滲，巖心新鮮面有潮感，無咸味，干后無鹽霜，滴水試驗(yàn)緩滲，熒光顏色黃色，熒光面積10%～15%，產(chǎn)狀為不均勻條帶狀，點(diǎn)滴試驗(yàn)Ⅱ級，系列對比9 級，現(xiàn)場定級為油斑（圖11）。

圖11 B 34井錄井綜合圖

電測解釋井段2 925.0～2 936.17 m，電阻率平均值22.94 Ω·m，自然電位平均值40.09 mV，孔隙度平均值13.19%，含油飽和度平均值35.95%，滲透率平均值0.64 mD，聲波時差平均值225.44 μs/m。測井結(jié)果顯示該井段的電阻率一般、物性較好，解釋為含油水層。

該井錄井系列為核磁共振錄井及輕烴錄井技術(shù)，將現(xiàn)場輕烴錄井采集譜圖文件轉(zhuǎn)換成.txt格式并導(dǎo)入錄井智能解釋軟件中。利用計算機(jī)對輕烴譜圖進(jìn)行了保留時間校正處理，將處理后譜圖與建模數(shù)據(jù)油層譜圖進(jìn)行綜合分析可知（圖12），相同組分出峰高低趨勢及譜圖出峰個數(shù)沒有明顯變化，含水性的敏感參數(shù)芳烴變化也不明顯；輕烴分析數(shù)據(jù)利用相似度圖板（圖8 解釋層數(shù)據(jù)）分析，解釋數(shù)據(jù)大部分在油水同層區(qū)域，少部分在油層區(qū)域；多元統(tǒng)計分析中選擇了核磁共振錄井技術(shù)建立的聚類分析及主成分分析圖板（圖9、圖10解釋層數(shù)據(jù)）繼續(xù)分析，分析數(shù)據(jù)均落在油水同層區(qū)域。綜合分析表明，計算機(jī)模型預(yù)測結(jié)果給出報告為油水同層，錄井技術(shù)建議測試，最終測試結(jié)果本層產(chǎn)油4.34 t/d，產(chǎn)水12.4 m3/d。

圖12 B 34井輕烴譜圖多點(diǎn)保留時間校正譜圖

4 結(jié)論

根據(jù)生產(chǎn)開發(fā)需求研發(fā)的錄井智能解釋軟件在資料處理與模式識別方面促進(jìn)了錄井技術(shù)向標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化、智能化方向的發(fā)展，在資料處理方面采用保留時間校正法、指紋對別法、譜圖重構(gòu)法、敏感參數(shù)提取等對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，提高了資料利用率；利用模式識別技術(shù)建立了相似度分析、多元統(tǒng)計分析等二維解釋評價圖板，充分挖掘了錄井資料的應(yīng)用價值，后期應(yīng)用效果也得到了較好驗(yàn)證。隨著數(shù)據(jù)量的增多，計算機(jī)代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法的解釋評價模式定會成為日后錄井發(fā)展新趨勢，該方法的實(shí)現(xiàn)具有較高的推廣應(yīng)用價值。