多尺度小波能量譜在致密砂巖儲(chǔ)層氣水識別中的應(yīng)用
——以XX地區(qū)盒8段儲(chǔ)層為例

郭笑鍇，段朝偉，劉春雷，王小剛，郭煜鍇，董倩云

1.中國石油集團(tuán)測井有限公司，陜西 西安 710077 2.中國石油長慶油田分公司技術(shù)監(jiān)測中心，陜西 西安 710018 3.中國石油長慶油田分公司勘探開發(fā)研究院低滲透油氣田勘探開發(fā)國家工程實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710018

研究區(qū)XX地區(qū)位于鄂爾多斯盆地西南部，西側(cè)緊鄰西緣沖斷帶，東部與伊陜斜坡相接，是近幾年油氣勘探新領(lǐng)域，低飽和度致密氣是勘探擴(kuò)展的新目標(biāo)。該區(qū)內(nèi)的探井古生界氣測異常明顯，多口井試氣獲工業(yè)氣流，是發(fā)現(xiàn)和落實(shí)的新的含氣富集區(qū)。但區(qū)域內(nèi)氣水關(guān)系復(fù)雜，出水情況嚴(yán)重，儲(chǔ)層含氣飽和度較低，電阻率受巖性、物性、孔隙結(jié)構(gòu)影響大，對含氣性的反映具有不確定性，測井氣水識別難度大，嚴(yán)重影響了勘探成效。關(guān)于低飽和度致密氣層流體識別的方法較多，常用的有圖版法、標(biāo)準(zhǔn)水層測井曲線特征重疊法、視地層水電阻率正態(tài)分布法、陣列聲波和核磁共振等非電法測井新技術(shù)，但是現(xiàn)有的氣水識別方法，適應(yīng)性較差，多解性突出，方法應(yīng)用不成熟，尤其針對高阻出水層，解釋符合率有待進(jìn)一步提高。

由于地層微觀的孔隙結(jié)構(gòu)及其所含流體和宏觀的巖性特征等信號能量共同構(gòu)成了測井信號的總能量[1]，通過提取對流體性質(zhì)敏感的測井信號，對其進(jìn)行多尺度小波分解，分解后的能量信息變化與測井曲線的波譜特征有關(guān)，分別對應(yīng)測井信號高頻部分和低頻部分，一般高頻信號反映微觀的孔隙結(jié)構(gòu)和流體信息，低頻部分則反映測井巖性的特征變化[1]。針對儲(chǔ)層流體性質(zhì)判別存在的問題，筆者從測井信號能量構(gòu)成的角度來考慮[1]，結(jié)合研究區(qū)儲(chǔ)層物性、孔隙結(jié)構(gòu)等對氣、水層分布的影響，同時(shí)為了減小儲(chǔ)層微觀孔隙結(jié)構(gòu)等對高頻測井信號的影響，突出測井曲線的流體信息，構(gòu)建了流體敏感測井曲線，采用多尺度小波分析對重構(gòu)曲線進(jìn)行多尺度(多層)分解，提取不同尺度下氣層、水層及氣水同層段測井曲線信號能量波譜特征變化，得到的最大能量尺度值和加權(quán)累計(jì)能量總值可以區(qū)別不同流體類型，解決了低飽和度致密砂巖儲(chǔ)層流體性質(zhì)定性判識難題，為低飽和度致密砂巖儲(chǔ)層勘探開發(fā)提供了技術(shù)支持。

1 XX地區(qū)盒8段儲(chǔ)層特征及難點(diǎn)分析

在區(qū)域構(gòu)造上，XX地區(qū)位于鄂爾多斯盆地伊陜斜坡西傾末端，上古生界天然氣主要來源于本溪組-山西組的“廣覆型”煤系烴源巖，具有廣覆式生烴的特征，而研究區(qū)目的層盒8段儲(chǔ)層，由于低緩的構(gòu)造背景和較低的氣藏壓力造成天然氣的富集程度不足，天然氣難以沿構(gòu)造上傾方向大規(guī)模運(yùn)移，烴類充注以垂向運(yùn)移為主；天然氣遠(yuǎn)距離運(yùn)聚降低了聚集效率，部分砂巖氣藏可能成為欠飽和氣藏[2]，整體呈現(xiàn)儲(chǔ)層含氣飽和度較低。

研究區(qū)儲(chǔ)層巖性以中-粗粒石英砂巖為主，其次為巖屑石英砂巖，石英砂巖儲(chǔ)層具有較強(qiáng)親水性的特點(diǎn)，儲(chǔ)層中石英和巖屑含量的多少對電阻率影響很大；從儲(chǔ)層的物性來看，盒8段儲(chǔ)層整體表現(xiàn)為低孔低滲特征，局部發(fā)育高滲儲(chǔ)層，低滲透背景下，物性差異較大。儲(chǔ)層孔隙類型多樣，主要發(fā)育巖屑溶孔、晶間孔，粒間溶孔和粒間孔等。通過研究發(fā)現(xiàn)，在同等弱生烴強(qiáng)度條件下，排驅(qū)壓力小的高滲儲(chǔ)集層被優(yōu)先充注形成純氣層；而對于泥質(zhì)含量較高、物性較差的砂體，天然氣充注起始壓力高、運(yùn)移阻力大，天然氣較難排水進(jìn)入，原始地層水難以被完全驅(qū)替，多發(fā)育氣水同層、含氣水層或干層[3,4]。

整體來看，該區(qū)儲(chǔ)層致密、儲(chǔ)層巖性變化大、非均質(zhì)性強(qiáng)、孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜、儲(chǔ)集空間小，儲(chǔ)層成巖作用、孔隙結(jié)構(gòu)和天然氣充注程度的差異，導(dǎo)致氣層電阻率差異較大，存在高電阻出水，低電阻產(chǎn)氣的情況，氣水關(guān)系復(fù)雜，流體信號弱，測井響應(yīng)特征復(fù)雜，氣水識別難度大，氣層和水層測井解釋極為困難。圖1所示為XX地區(qū)分巖性建立的石英砂巖和巖屑石英砂巖氣水識別圖版。從圖1(a)所示巖屑石英砂巖聲波時(shí)差與電阻率氣水識別圖版中可以看出巖屑石英砂巖儲(chǔ)層整體氣層、氣水同層與水層、含氣水層能夠有效區(qū)分，但石英砂巖聲波時(shí)差與電阻率交會(huì)圖(見圖1(b))仍存在部分氣層與含氣水層、水層重疊在一起，難以區(qū)分，說明研究區(qū)儲(chǔ)層氣水關(guān)系復(fù)雜，亟需進(jìn)一步探索有效的氣水識別方法。

2 多尺度小波能量譜分析基本原理

2.1 多尺度小波分析基礎(chǔ)理論

小波是近十幾年發(fā)展起來并迅速應(yīng)用到圖像處理、語音分析和地震數(shù)據(jù)處理等眾多領(lǐng)域的一種數(shù)學(xué)工具，其主要通過小波函數(shù)的膨脹和平移與信號函數(shù)進(jìn)行內(nèi)積計(jì)算來獲得小波分析結(jié)果，這個(gè)計(jì)算結(jié)果叫做小波系數(shù)[5]。

假設(shè)信號f(x)是自變量為時(shí)間x的函數(shù)，由于信號的能力是有限的，即：

(1)

滿足式(1)的所有函數(shù)的集合就形成一個(gè)能量有限空間L2(R)。

設(shè)小波函數(shù)ψ(x)∈L2(R)，其傅里葉變換為ψ(ω)，并且滿足ψ(0)=0，則ψ(x)就可以通過伸縮和平移生成函數(shù)族{ψa,b}，表達(dá)式為[6]：

(2)

由式(2)可得平方可積函數(shù)f(x)∈L2(R)的連續(xù)小波變換為：

式中：Wf(a,b)即為連續(xù)小波變換系數(shù)。

考慮到測井軟件實(shí)際操作、測井曲線采樣間隔及儲(chǔ)層深度段的變化，將連續(xù)小波進(jìn)行離散化。信號f(x)∈L2(R)的離散小波變換可定義為[7,8]：

(3)

其中：

(4)

式(3)和(4)相當(dāng)于尺度因子取二進(jìn)制離散數(shù)值a=2-k(k=1，2，3，…)時(shí)的連續(xù)小波變換取值。通過離散小波變換可以對信號進(jìn)行多尺度分析[7]，多尺度分析即為分解不同分辨率的信號以獲得低頻和高頻部分。通常從低頻中可以看到信號的大致變化特征及形態(tài)，從高頻信號中可以更加細(xì)致精確地刻畫詳細(xì)的信號特征變化。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)角度分析，多尺度小波分析可通過原始數(shù)據(jù)信號在不同數(shù)據(jù)層進(jìn)行小波分解，得到相應(yīng)的子數(shù)據(jù)序列。以一個(gè)3層的分解進(jìn)行說明，其小波分解樹如圖2所示。圖2中X為初始數(shù)據(jù)序列， 通過多尺度小波分解后各層數(shù)據(jù)序列的低頻數(shù)據(jù)信號分量為cA1、cA2、cA3，分解后高頻數(shù)據(jù)信號分量為cD1、cD2、cD3。其中，由于多尺度分析是二進(jìn)制變化的，對于高頻信號段分解較弱。從圖2中也可以看出，每次分解只對cA1、cA2即低頻信號進(jìn)一步分解，而高頻信號段沒有分解，從而使數(shù)據(jù)分解的分辨率(尺度)變得越來越高，直至信號特征不再發(fā)生變化，終止分解。即分解后的各尺度數(shù)據(jù)序列與初始數(shù)據(jù)序列具有以下關(guān)系：初始數(shù)據(jù)序列x=cA3+cD3+cD2+cD1，以此類推，若要進(jìn)行進(jìn)一步的分解，則可以把低頻段cA3分解成低頻段cA4和高頻段cD4。因此，可以看出小波變換是一個(gè)幾乎無損的信號分析方法[9]，通過多尺度小波分解后的數(shù)據(jù)信號與初始信號是等價(jià)的。

圖2 三尺度小波分解樹結(jié)構(gòu)圖 Fig.2 Structure diagram of three-scale wavelet decomposition tree

2.2 多尺度小波能量譜分析

依據(jù)前人的研究[10-12]，多尺度小波能量譜分析可以通過初始數(shù)據(jù)序列經(jīng)過小波分解后在各尺度上對數(shù)據(jù)信號變化特征譜進(jìn)行具體分析。測井曲線可以看成是從地下采集的信號，通常由9條不同測井信號分量構(gòu)成，簡單來說，測井信號的總能量可以看成是高頻微觀孔隙結(jié)構(gòu)及流體性質(zhì)和低頻巖性等特征的能量之和。小波分解后的高頻測井信號在各尺度上的信號變化特征不同，且每個(gè)尺度上的能量對測井信號的總能量有不同的貢獻(xiàn)，最終可以通過各尺度上能量分布的波譜特征來識別初始信號[13-15]。

在多尺度小波分析中，某尺度下信號的能量為該尺度小波系數(shù)的平方和，定義為：

(5)

式中：Ej為某尺度下信號的能量；j為分解的尺度值，一般j=1,2,3，…,J；J為信號分解的最終尺度；N為信號長度；Xj(k)(k=1,2，…,N)為j尺度下的小波系數(shù)。

以三尺度小波分解樹為例，三尺度小波能量譜Enspec為：

Enspec=[E1,E2,E3]=[EcD1,EcD2,EcD3]

(6)

在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同原始測井信號中不同分量對總信號的貢獻(xiàn)大小不同，考慮實(shí)際地質(zhì)情況，明確不同信號分量對總測井信號貢獻(xiàn)的權(quán)重，引入了加權(quán)系數(shù)，通過對各個(gè)尺度上的測井信號能量進(jìn)行加權(quán)，然后進(jìn)行累加，可以得到多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜定量分析波譜能量的變化特征，更加細(xì)致描述各尺度上能量的分布情況和整體能量分布情況，其值用Enspec_T表示為：

Enspec_T=[E1×s1,E1×s1+s2×E2,E1×s1+s2×E2+s3×E3]

(7)

式中：s1、s2、s3為加權(quán)系數(shù)，默認(rèn)值為1，2，3。

3 識別方法

3.1 構(gòu)建敏感測井曲線

在常規(guī)儲(chǔ)層氣水識別中，一般選擇電阻率曲線反映地層的流體性質(zhì)，記錄儲(chǔ)層氣水信息，即氣和水對電阻率有貢獻(xiàn)，但研究表明，XX地區(qū)氣水關(guān)系復(fù)雜，巖性差異、物性變化、孔隙結(jié)構(gòu)對氣水分布都產(chǎn)生一定影響，若直接基于常規(guī)測井曲線進(jìn)行氣水界面劃分和流體性質(zhì)識別將受到諸如地層巖性變化，物性和孔隙結(jié)構(gòu)等因素的干擾。

描述含油或含氣巖石電阻率與飽和度關(guān)系的理論基礎(chǔ)是經(jīng)典的阿爾奇公式，其形式為：

(8)

式中：ρw為地層水電阻率，Ω·m；ρt為原始地層電阻率，Ω·m；φ為巖石有效孔隙度，%；m為膠結(jié)指數(shù)，一般為2；a為巖性系數(shù)，一般為1；b為巖性系數(shù)，接近于1；n為飽和度指數(shù)，與油氣水在孔隙中的分布狀況有關(guān)，接近于2；Sw為巖石含水飽和度，%。這些參數(shù)主要與儲(chǔ)層的骨架結(jié)構(gòu)、孔隙結(jié)構(gòu)和潤濕性有關(guān)。

含水飽和度公式可以很好地反映儲(chǔ)層巖性、物性、孔隙結(jié)構(gòu)對流體性質(zhì)的影響，但考慮到含水飽和度的計(jì)算經(jīng)驗(yàn)參數(shù)較多，且阿爾奇公式更適合于巖性較純的、較均質(zhì)的砂巖儲(chǔ)層，因此，在阿爾奇公式的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)物性、孔隙結(jié)構(gòu)對氣水分布的主要影響，選擇對流體敏感的原始地層電阻率與孔隙度平方的乘積ρt×φ2來分析。

令RP=ρt×φ2，從能量角度來看，構(gòu)建的RP曲線消除或者減小了儲(chǔ)層微觀孔隙結(jié)構(gòu)對高頻測井信號的影響，更能突出測井曲線的高頻流體信息。因此，可以通過對RP曲線開展多尺度小波分解，獲得RP曲線中體現(xiàn)儲(chǔ)層流體性質(zhì)的高頻信號特征，從而得到氣和水的流體信息。其中，φ采用建立的不同巖性的多參數(shù)統(tǒng)計(jì)回歸模型計(jì)算。

3.2 孔隙度計(jì)算

一般來說，巖性控制物性，物性控制含油氣性，特別考慮到研究區(qū)巖性、物性差異對氣水分布的影響，因此，通過逐步剝離的思路建立了高精度的孔隙度解釋模型：

第1步，基于巖石薄片和取心描述資料，利用qAPI(qAPI為自然伽馬，API)與PE(PE為光電吸收截面指數(shù)，b/e)把石英砂巖和巖屑石英砂巖區(qū)分開來。如圖3所示，當(dāng)PE<0.271×ln(qAPI)+1.088時(shí)，識別為石英砂巖，反之為巖屑石英砂巖，其中，含礫石英砂巖、巖屑砂巖、含礫巖屑石英砂巖等巖性較少，可忽略不計(jì)。

圖3 盒8段巖性劃分圖版Fig.3 The lithology division chart of He 8

第2步，分巖性分別建立了盒8段石英砂巖和巖屑石英砂巖的巖心分析孔隙度與Δt-qAPI多參數(shù)回歸的高精度孔隙度計(jì)算模型(見圖4)，其模型在研究區(qū)取得較好應(yīng)用效果。

當(dāng)巖性為石英砂巖時(shí)，如圖4(a)所示，計(jì)算孔隙度φc模型為：

φc=0.231×Δt-0.05×qAPI-38.98

(8)

當(dāng)巖性為巖屑石英砂巖時(shí)，如圖4(b)所示，計(jì)算孔隙度模型為：

圖4 不同巖性Δt-qAPI多參數(shù)計(jì)算孔隙度與巖心分析孔隙度關(guān)系圖Fig.4 Relationship between Δt-qAPI multi-parameter calculated porosity and core analysis porosity of different lithology

φc=0.125×Δt-0.02×qAPI-20.17

(9)

3.3 致密砂巖氣層識別

根據(jù)XX地區(qū)致密砂巖儲(chǔ)層的試氣資料，分別選取氣層、水層、含氣水層層段構(gòu)造RP曲線進(jìn)行多尺度小波能量譜分析，其中氣層6個(gè)，水層6個(gè)，含氣水層2個(gè)。將其所對應(yīng)的流體敏感指數(shù)RP曲線通過多尺度小波分解獲得各層分解中高頻段測井信號的多尺度小波能量譜和加權(quán)累計(jì)能量譜，并分別繪制多尺度小波能量譜圖(見圖5)和多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜圖(見圖6)，橫坐標(biāo)表示分解的不同尺度，縱坐標(biāo)分別表示各個(gè)尺度上的小波能量譜值Enspec和小波能量加權(quán)累計(jì)譜值Enspec_T，這樣可以更加直觀地描述多尺度小波分解后測井信號能量分布的波譜特征變化，從而進(jìn)行氣層和水層的測井信號識別。從圖5可以看出，當(dāng)尺度變化到尺度7至10后，能量譜值基本保持穩(wěn)定，無變化，則無需再進(jìn)一步分解，因此尺度分解可定為10層，即橫坐標(biāo)代表10個(gè)不同尺度。其中，氣層所在最大能量值的尺度為6，水層(含氣水層)最大能量值所對應(yīng)尺度為4或5。從圖6可以看出，氣層(含氣水層)多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜值大于2，尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較大；水層多尺度加權(quán)能量累計(jì)譜值小于2，尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較小。

圖5 多尺度小波能量譜圖Fig.5 Multi-scale wavelet energy spectrum

圖6 多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜Fig.6 Multi-scale wavelet energy weighted cumulative spectrum

因此，通過處理分析得出最終氣層、水層判別標(biāo)準(zhǔn)為：①氣層，多尺度小波能量譜最大值對應(yīng)的尺度大于等于6，多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜值大于2，且尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較大；②水層(含氣水層)，多尺度小波能量譜最大值對應(yīng)的尺度小于等于5，多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜值小于2，尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較小。

4 應(yīng)用實(shí)例分析

通過對選取的試氣層段進(jìn)行多尺度小波能量譜定性分析，選擇Matlab平臺(tái)實(shí)現(xiàn)具體定量操作處理，并將多尺度小波能量譜分析軟件模塊在lead軟件上進(jìn)行掛接，通過多尺度小波能量譜和多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜綜合分析來識別致密砂巖氣層。由于在實(shí)際分析處理時(shí)，所在儲(chǔ)層厚度不同，為了更符合實(shí)際地層的特征，需要對目標(biāo)層段RP曲線進(jìn)行重采樣，引入了可調(diào)節(jié)窗長參數(shù)，參數(shù)的確定需要和儲(chǔ)層的有效厚度一致。例如，當(dāng)研究區(qū)儲(chǔ)層厚度為5m時(shí)，因?yàn)闇y井采樣間隔默認(rèn)為0.125m，所以對應(yīng)窗長為5m/0.125m=40，即選取40個(gè)窗長對目標(biāo)層段進(jìn)行構(gòu)建組合曲線的多尺度小波能量譜特征的分析，通過計(jì)算得到其多尺度小波能量譜分布圖及小波能量加權(quán)累計(jì)譜圖，最終根據(jù)最大能量尺度值和能量加權(quán)累計(jì)總值識別致密砂巖氣層。

4.1 LXX井

圖7所示為LXX井盒8段多尺度小波能量譜處理成果圖。其中，37、38、39號層電阻率值基本一致，電阻率值為40Ω·m，其中，37號層聲波時(shí)差 229.2μs/m，密度為2.52g/cm3，平均孔隙度為7.5%，氣測異常明顯，利用常規(guī)解釋圖版解釋為氣水同層；38號層物性明顯較差，解釋為干層；39號層聲波時(shí)差 213.2μs/m，密度為2.58g/cm3，平均孔隙度為6%，氣測顯示比37號層差，利用常規(guī)解釋圖版解釋為含氣水層。

通過多尺度小波能量譜分析可知，圖7中第8道為多尺度小波能量譜，第9道為多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜，第10道有2條曲線，一條顯示能量加權(quán)累計(jì)總值，另一條氣水界面指示多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)值為2，亦為氣層和水層的分界線，若能量加權(quán)累計(jì)總值大于2，可直觀顯示在氣水界面右邊，為氣層；若能量加權(quán)累計(jì)總值小于2，可直觀顯示在氣水界面左邊，則為水層(含氣水層)。37號層從多尺度小波能量譜整體上看出最大能量尺度值大于等于6，多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜顯示尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較大，其能量加權(quán)累計(jì)總值大于2，平均值為4.5，顯示在氣水界面右邊，因此，37號層精細(xì)解釋為氣層。39號層整體上最大能量尺度值大于等于6，多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜顯示曲線斜率較大，能量加權(quán)累計(jì)總值大于2，平均值為4，且直觀顯示在氣水界面右邊，結(jié)合該層物性較差及氣測值小，精細(xì)解釋為差氣層。該井在3909～3910m層段(37號層)射孔壓裂試氣，試氣結(jié)果獲4.2883×104m3/d，不產(chǎn)水，精細(xì)解釋結(jié)論與試氣結(jié)論一致。

圖7 LXX井盒8段多尺度小波能量譜處理成果圖Fig.7 Multi-scale wavelet energy spectrum processing results for He 8 of Well LXX

4.2 SXX井

圖8為SXX井盒8段多尺度小波能量譜處理成果圖。其中，41號層電阻率為88.5Ω·m，聲波時(shí)差為212.2μs/m，密度為2.54g/cm3，平均孔隙度為6%，該儲(chǔ)層段巖性為石英砂巖，利用常規(guī)解釋圖版(圖1(a))解釋為差氣層，通過多尺度小波能量譜分析可知，41號層從第8道多尺度小波能量譜整體上看出最大能量尺度值小于等于5，第9道多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)譜顯示尺度間小波能量累計(jì)譜曲線斜率較小，第10道氣水界面指示多尺度小波能量加權(quán)累計(jì)值為2，亦為氣層和水層的分界線，另一條能量加權(quán)累計(jì)總值小于2，平均值為0.95，且直觀顯示在氣水界面左邊，因此，41號層精細(xì)解釋為水層。該井在3782～3785m層段(41號層)射孔試氣，試氣結(jié)果獲產(chǎn)水168m3/d，精細(xì)解釋結(jié)論與試氣結(jié)論一致。

圖8 SXX井盒8段多尺度小波能量譜分析處理成果圖Fig.8 Multi-scale wavelet energy spectrum analysis and processing results for He 8 of Well SXX

4.3 氣水同層綜合判別標(biāo)準(zhǔn)

分別對XX地區(qū)31口井盒8段31個(gè)層位利用多尺度小波能量譜識別氣層與水層，結(jié)果符合27層，解釋符合率達(dá)到87%(見表1)。同時(shí)，通過氣層、水層等綜合處理，在氣、水層判別基礎(chǔ)上得到氣水同層綜合判別標(biāo)準(zhǔn)為：多尺度小波能量譜最大值對應(yīng)的尺度小于等于5，能量加權(quán)累計(jì)總值大于等于2且小于等于氣層的能量加權(quán)累計(jì)總值。

表1 XX地區(qū)盒8段多尺度小波能量譜識別致密氣層解釋符合率統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table of interpretation coincidence rate of tight gas reservoir identified by multi-scale wavelet energy spectrum analysis in He 8 of XX Area

5 結(jié)論

1)致密砂巖儲(chǔ)層巖性、物性、孔隙結(jié)構(gòu)變化大，氣水層關(guān)系復(fù)雜，常規(guī)方法氣水識別效果差,通過多尺度小波能量譜識別致密氣層具有較好的效果。從測井信號能量構(gòu)成角度出發(fā)，在利用多尺度小波能量譜分析將高頻與低頻分離出來的同時(shí)，依據(jù)阿爾奇公式，構(gòu)建電阻率ρt與孔隙度φ平方的乘積ρt×φ2來分析，消除了微觀孔隙結(jié)構(gòu)對高頻能量的影響，從而可以獲得對流體性質(zhì)反映靈敏的高頻段不同尺度下的測井信號能量特征。

2)基于逐步剝離的思路建立了石英砂巖和巖屑石英砂巖的巖性識別圖版，然后，分巖性分別建立了盒8段石英砂巖和巖屑石英砂巖的巖心分析孔隙度與Δt-qAPI多參數(shù)回歸的高精度孔隙度計(jì)算模型，其模型在研究區(qū)取得較好應(yīng)用效果。

3)基于組合曲線的多尺度小波能量譜分析方法在致密砂巖儲(chǔ)層中氣層與水層的小波能量譜明顯不同，在實(shí)際井應(yīng)用時(shí)，利用滑動(dòng)窗法，多尺度小波能量譜峰值的位置尺度可以定性指示氣層與水層，能量峰值的大小、能量加權(quán)累計(jì)總值的大小可以定量區(qū)分氣層和水層，有效提高了解釋符合率。