CN108374657B - 井断点自动识别方法 - Google Patents

Abstract

一种井断点自动识别方法。主要为了解决通过手工地层对比识别井断点方法存在的效率低、精度低、难度大的问题。该方法的步骤为：认识断层特征，建立断层与测井曲线岩‑电关系，利用曲线形态识别技术提高解释精度，形成一套利用测井曲线自动识别井断点的方法。本方法使断点位置一次判准率达到80%，非断点判准率达到95%以上，突破了原方法2m以内断点不能有效识别的技术界限，提高工作效率40倍以上。

Description

井断点自动识别方法

技术领域：

本发明涉及一种应用于油田开发中的大量加密调整井断点自动识别的方法。

背景技术：

每年新钻的开发调整井均需要开展手工对比、确定油层工作，该方法经验性强、操作耗时长，年轻员工掌握困难。如果调整井钻遇地下断层，出现了地层缺失，对比难度更大，是油田内公认的技术难点。而近年来，随着断层边部高效井部署获得成功，断层边部成为开发调整井的主要靶区，如何有效提高断层解释能力、加快解释速度成为断层边部挖潜的必然需求。

通过查询专利网站、相关技术文献，在油田生产中，同类发明仅有一项，为中国石油大学(华东)蒋有录等2016年发明的《一种断层结构的测井判识方法》，涉及以多种资料识别断层内部结构，该方法首要条件是先给定井断点位置，才能进行后期操作，并未涉及如何确定井断点这一关键环节。本次发明的井断点自动识别技术，解决了这一难题，在国内尚属首创。

发明内容：

为了解决背景技术中所提到的技术问题，本发明给出的评价方法包括两个关键技术，一是断层岩定量识别技术，通过收集整理断层附近第一手资料，获得断层位置及附近储层五个方面地质特征，在常规测井曲线中断层特征得到佐证，通过大量数学统计，建立了断层岩7个解释图版，将断层岩解释图版转化成9个确定性计算公式，通过编程实现特征自动计算，当井上某点满足断层特征9条标准中的8条及以上时，判断为疑似断点。二是曲线旋回形态识别技术，正常地层相临井沉积旋回相似，曲线完整，同层位厚度大体相当，如某井存在断点时，旋回明显不同，表现为断点上下旋回完整，断点处相较临井缺失一段地层，地层厚度减薄，具体操作中先识别区域一级标准层，找到地层厚度减薄超出2米的层段，确定断层是否存在，再通过评价相临井同层测井曲线形态是否一致，找到断点具体位置，形态参数包括均值、变异系数、对称程度三种，进行上至下，下至上两次自动判断，取交叉区间为形态判断结果。经过断层岩和形态两种方法识别后，最终疑似断点结果为两者交集，后期通过前期三维模型成果简单判断即可确定最终位置，实现零对比确定断点，断点解释实现“降难度，提精度，提效率”。

本发明的技术方案是：改变原对比操作中采取的逐层逼近断点解释思路，通过直接分析断层特征，配合计算机辅助计算确定断点。具体过程包括数据提取分析、断层岩特征识别、测井曲线形态差异性识别及软件实现自动解释断点四步操作，实现了零对比自动确定断点，该方法具有速度快、掌握容易且精度更高的优点。

上述方法的具体实现步骤如下：

第一步，利用取心及特殊测井资料，建立断层岩地质特征认识。

本步骤通过如下路径实现：即搜集整理研究区钻遇断层井及周围井临井取心及特殊测井资料；对比断点位置与周围地层地质特殊性；总结形成断点地质特征认识结论。

本步骤可供分析的数据包括取心井、微电阻率扫描成像测井、井壁取心水淹层录井、交叉式多集子阵列声波测井、MDT、C/O能谱测井等资料。

从含油性、岩性、物性、构造和压力五方面开展断层与临近储层地质特征分析，建立断层岩地质特征认识。

通过大量研究，本次断层岩地质特征认识结果为：

①含油性方面：断点位置含油级别低，断层附近储层水淹程度低；

②岩性方面：断点位置泥质含量高，岩性致密；

③物性方面：断点位置物性差；

④构造方面，断点位置较断层附近裂缝发育程度低；

⑤压力方面，断层两盘压力系统不统一。

第二步，编程实现断点特征数据的自动提取。

本步骤通过如下路径实现：即针对不同数据库格式编制提取指定位置地质数据的程序；自动提取钻遇断层井断点位置及其附近地层地质资料，用于建立研究区断点解释图版。

本步骤的提取数据源包括常规测井曲线数据、测井曲线图头数据及测井水淹层解释结论数据库，提取过程通过VC 6.0编程自动实现，提取指定位置数据用于数据分析。

第三步，进行断点与非断点数据特征对比统计，构建断层岩识别图版，实现疑似断点位置自动判别。

本步骤的具体实现路径如下：即使用第二步中提取的断点及附近地层地质数据开展对比统计；分含油性、岩性、物性、构造和压力五方面建立断层岩特征测井解释图版；将图版反映的地质特征与第一步通过特殊资料直观反映的地质特征进行对比验证，确定断层岩解释图版可靠性。

①含油性方面，构建图版两个：

一是选用经过多井一致性平移校正后的微电位曲线幅值作为判别标准，解释断点门槛值在微电极幅值4.341Ω.m以下。平移方法采用与区域一级标准层微电位值相减法进行多井校正，消除仪器干扰；

二是以储层水淹解释结论作为判别标准，确定高水淹砂层附近2m以内不定断点为判别标准。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置普遍含油级别低；断点附近储层水淹程度普遍较低，也与前述地质特征相同。

②岩性方面，构建图版两个：

一是以反映岩性的密度曲线与反映泥质含量的伽马曲线进行交会作为判别标准，划定门槛值为伽马值在88.927API以上，密度值在2.212g/cm³以上；

二是以高分辨声波时差曲线预测误差为判别标准，确定断点位置声波密度计算公式(1)和预测误差公式(2)，划定门槛值为HAC_误差大于-38.28μs/m。

HAC_预测＝290.75×DEN-60.291 (1)

HAC_误差＝HAC-HAC_预测 (2)

其中，DEN为岩石密度，g/cm³；HAC_预测为通过DEN预测的高分辨声波时差值，μs/m；HAC_误差指原始声波值与预测值的差值，μs/m。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置泥质含量高、密度大，其声波-密度关系与常规储层规律明显不同，具有致密岩性特征。

③物性方面，构建图版一个：

选取微电极曲线与井径曲线进行判别，划定门槛值为微电极幅差在1.938Ω.m以下，井径在21.11cm以上。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置物性较差。

④构造方面，构建图版一个：

引入裂缝发育系数计算公式(3)，该值越高，裂缝越发育，划定断点裂缝发育系数门槛值为0.698以下。

Fdr＝0.5×RLLD/RLLS+0.8×(1/RLLS-1/RLLD) (3)

其中，Fdr为裂缝发育系数，无单位；RLLD为深双侧向电阻率，Ω.m；RLLS为浅双侧向电阻率，Ω.m。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置裂缝发育系数明显较低。

⑤压力方面，构建图版1个：

引入SP曲线压力系数计算公式(4)，该值越大，地层压力越大。按照公式(5)计算间隔同井上下3米两点间压力系数差的绝对值，划定门槛值为压力系数差在0.15以上；

K＝ρ_泥浆-(5.5-R_泥浆)×SP×102/MD (4)

K_差值＝|K_1.5-K_-1.5| (5)

其中，K为压力系数，无单位；ρ_泥浆为钻井时选用的泥浆密度，g/cm³；R_泥浆为钻井时泥浆电阻率，Ω.m；SP为自然电位，mv；MD为井点测深，m；K差值为上下间隔3米两点间压力系数差值的绝对值，无单位。

电性统计结果与地质特征一致，断点上下压力系数差较其它位置更高，存在明显压差。

第四步，利用存在井断点时地层减薄，曲线缺失现象，通过曲线形态识别算法进一步确定断失层段。

本步骤的具体实现路径如下：通过测井曲线特征识别判别井及周围地层完整临井区域一级标准层；使判别井与临井标准层深度对应相减，找出判别井地层厚度减薄超过2m的层段；通过曲线形态识别公式，实现断失位置自动判别。

所述曲线形态识别公式包括公式(6)、公式(7)和公式(8)：

均值

变异系数b＝x_方差/x_均值其中

对称程度

其中，N为2m间隔内曲线数据个数；x_n为第n个点微梯度曲线值，Ω.m。

具体参数判别过程为：选取微梯度曲线自缺失地层段顶标准层位置向下每2m进行分段；应用公式(6)、公式(7)和公式(8)计算对比主、临井相同分段三个形态参数的相似性，去除其中三参数数值误差均高于80％的层段，剩余位置即为初始判断断点位置；自下标准层向上分段，进行二次三参数判断，再次确定断点位置；将两次判断结果取交叉区间，即为形态判断结果。

第五步，断层岩和形态识别两步判别，编程实现断点自动解释。

本步骤的具体实现路径如下：编制5种断层岩特征解释图版计算程序；实现井曲线断层岩位置自动解释；编制曲线形态识别计算程序；实现缺失曲线段自动识别；编制结果判别程序，综合两次判别结果，确定疑似断点位置；通过三维断层模型成果，最终确定断点位置。

断层岩识别具体判别过程为：将第三步构建的5种断层岩特征解释图版转化为9个判别算法，涉及公式(1-5)，及其它指定曲线门槛值范围；计算井上任一深度位置9个判别算法结果值是否处于断层特征值范围内；考虑不同位置地下断层特征的非均一性，采取模糊评判，当井上某点满足断层特征9条标准中的8条及以上时，判断为疑似断点。

形态识别确定缺失层段算法参照步骤四。

断层岩与曲线形态交叉判别方法：取上述两种算法均判断为疑似断点的位置，作为疑似断点判断结果。

三维模型确定断点最终位置方法：将疑似断点与研究区断层模型成果共同显示到三维空间中，疑似井断点与原断层相交位置即为最终确定井断点，整个过程自动完成，实现零对比确定断点。

本发明具有如下有益效果：

自2016年开始，在大庆油田萨北开发区应用该技术，证实该方法具有三个优点：一是该技术速度更快，单井用时5分钟，正常断点对比需4小时，速度提高48倍；二是掌握更容易，仅需掌握简单标准层识别技能，即可完成断点判断，判断结果与原手工对比结果一次断点位置判准率达到80％，非断点判准率达到95％以上；三是精度更高，经区域内多口成像测井结果比对，该系统判断断点更为客观，断点位置更准确。采用该系统，对研究区3926口井中进行了新井解释及老井断点批量复查，确认新解释断点22个，核销断点3个，移动断点位置10个，最小断点断距1.2m，突破了原井断点对比识别方法断距2m断点不能有效识别的技术下限。

附图说明：

图1是含油性解释图版1——校正后微电位幅值对比。

图2是含油性解释图版2——水淹层解释结果对比。

图3是岩性解释图版1——密度、自然伽马交汇对比。

图4是岩性解释图版2——高分辨率声波预测对比。

图5是物性解释图版——微电极幅差、井径值交会对比。

图6是构造解释图版——裂缝发育系数对比。

图7是压力解释图版——上下压力系数差对比。

图8是曲线形态识别原理图。

具体实施方式：

下面对本发明给出详细说明：

第一步，利用取心及特殊测井资料，建立断层岩地质特征认识。

本步骤通过如下路径实现：即搜集整理研究区钻遇断层井及周围井临井取心及特殊测井资料；对比断点位置与周围地层地质特殊性；总结形成断点地质特征认识结论。

本步骤可供分析的数据包括取心井、微电阻率扫描成像测井、井壁取心水淹层录井、交叉式多集子阵列声波测井、MDT、C/O能谱测井等资料。

从含油性、岩性、物性、构造和压力五方面开展断层与临近储层地质特征分析，建立断层岩地质特征认识。

通过大量研究，本次断层岩地质特征认识结果为：

①含油性方面：断点位置含油级别低，断层附近储层水淹程度低；

②岩性方面：断点位置泥质含量高，岩性致密；

③物性方面：断点位置物性差；

④构造方面，断点位置较断层附近裂缝发育程度低；

⑤压力方面，断层两盘压力系统不统一。

第二步，编程实现断点特征数据的自动提取。

本步骤通过如下路径实现：即针对不同数据库格式编制提取指定位置地质数据的程序；自动提取钻遇断层井断点位置及其附近地层地质资料，用于建立研究区断点解释图版。

本步骤的提取数据源包括常规测井曲线数据、测井曲线图头数据及测井水淹层解释结论数据库，提取过程通过VC 6.0编程自动实现，提取指定位置数据用于数据分析。

第三步，进行断点与非断点数据特征对比统计，构建断层岩识别图版，实现疑似断点位置自动判别。

本步骤的具体实现路径如下：即使用第二步中提取的断点及附近地层地质数据开展对比统计；分含油性、岩性、物性、构造和压力五方面建立断层岩特征测井解释图版；将图版反映的地质特征与第一步通过特殊资料直观反映的地质特征进行对比验证，确定断层岩解释图版可靠性。

①含油性方面，构建图版两个：

一是选用经过多井一致性平移校正后的微电位曲线幅值作为判别标准，解释断点门槛值在微电极幅值4.341Ω.m以下。平移方法采用与区域一级标准层微电位值相减法进行多井校正，消除仪器干扰；

二是以储层水淹解释结论作为判别标准，确定高水淹砂层附近2m以内不定断点为判别标准。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置普遍含油级别低；断点附近储层水淹程度普遍较低，也与前述地质特征相同。

②岩性方面，构建图版两个：

一是以反映岩性的密度曲线与反映泥质含量的伽马曲线进行交会作为判别标准，划定门槛值为伽马值在88.927API以上，密度值在2.212g/cm³以上；

二是以高分辨声波时差曲线预测误差为判别标准，确定断点位置声波密度计算公式(1)和预测误差公式(2)，划定门槛值为HAC_误差大于-38.28μs/m。

HAC_预测＝290.75×DEN-60.291 (1)

HAC_误差＝HAC-HAC_预测 (2)

其中，DEN为岩石密度，g/cm³；HAC_预测为通过DEN预测的高分辨声波时差值，μs/m；HAC_误差指原始声波值与预测值的差值，μs/m。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置泥质含量高、密度大，其声波-密度关系与常规储层规律明显不同，具有致密岩性特征。

③物性方面，构建图版一个：

选取微电极曲线与井径曲线进行判别，划定门槛值为微电极幅差在1.938Ω.m以下，井径在21.11cm以上。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置物性较差。

④构造方面，构建图版一个：

引入裂缝发育系数计算公式(3)，该值越高，裂缝越发育，划定断点裂缝发育系数门槛值为0.698以下。

Fdr＝0.5×RLLD/RLLS+0.8×(1/RLLS-1/RLLD) (3)

其中，Fdr为裂缝发育系数，无单位；RLLD为深双侧向电阻率，Ω.m；RLLS为浅双侧向电阻率，Ω.m。

电性统计结果与地质特征一致，断点位置裂缝发育系数明显较低。

⑤压力方面，构建图版1个：

引入SP曲线压力系数计算公式(4)，该值越大，地层压力越大。按照公式(5)计算间隔同井上下3米两点间压力系数差的绝对值，划定门槛值为压力系数差在0.15以上；

K＝ρ_泥浆-(5.5-R_泥浆)×SP×102/MD (4)

K_差值＝|K_1.5-K_-1.5| (5)

其中，K为压力系数，无单位；ρ_泥浆为钻井时选用的泥浆密度，g/cm³；R_泥浆为钻井时泥浆电阻率，Ω.m；SP为自然电位，mv；MD为井点测深，m；K差值为上下间隔3米两点间压力系数差值的绝对值，无单位。

电性统计结果与地质特征一致，断点上下压力系数差较其它位置更高，存在明显压差。

第四步，利用存在井断点时地层减薄，曲线缺失现象，通过曲线形态识别算法进一步确定断失层段。

本步骤的具体实现路径如下：通过测井曲线特征识别判别井及周围地层完整临井区域一级标准层；使判别井与临井标准层深度对应相减，找出判别井地层厚度减薄超过2m的层段；通过曲线形态识别公式，实现断失位置自动判别。

所述曲线形态识别公式包括公式(6)、公式(7)和公式(8)：

均值

变异系数b＝x_方差/x_均值其中

对称程度

其中，N为2m间隔内曲线数据个数；x_n为第n个点微梯度曲线值，Ω.m。

具体参数判别过程为：选取微梯度曲线自缺失地层段顶标准层位置向下每2m进行分段；应用公式(6)、公式(7)和公式(8)计算对比主、临井相同分段三个形态参数的相似性，去除其中三参数数值误差均高于80％的层段，剩余位置即为初始判断断点位置；自下标准层向上分段，进行二次三参数判断，再次确定断点位置；将两次判断结果取交叉区间，即为形态判断结果。

第五步，断层岩和形态识别两步判别，编程实现断点自动解释。

本步骤的具体实现路径如下：编制5种断层岩特征解释图版计算程序；实现井曲线断层岩位置自动解释；编制曲线形态识别计算程序；实现缺失曲线段自动识别；编制结果判别程序，综合两次判别结果，确定疑似断点位置；通过三维断层模型成果，最终确定断点位置。

断层岩识别具体判别过程为：将第三步构建的5种断层岩特征解释图版转化为9个判别算法，涉及公式(1-5)，及其它指定曲线门槛值范围；计算井上任一深度位置9个判别算法结果值是否处于断层特征值范围内；考虑不同位置地下断层特征的非均一性，采取模糊评判，当井上某点满足断层特征9条标准中的8条及以上时，判断为疑似断点。

形态识别确定缺失层段算法参照步骤四。

断层岩与曲线形态交叉判别方法：取上述两种算法均判断为疑似断点的位置，作为疑似断点判断结果。

三维模型确定断点最终位置方法：将疑似断点与研究区断层模型成果共同显示到三维空间中，疑似井断点与原断层相交位置即为最终确定井断点，整个过程自动完成，实现零对比确定断点。

下面对比原方法和本方法的异同：

原方法：井解释断层一般采用手工地层对比法，通过临井测井曲线沉积旋回对比，发现缺失层位，进而确定断点位置。该方法存在三个问题，一是需要对研究区沉积旋回认识清晰，对于河流相沉积发育区，下切作用频繁，同样出现厚度缺失，这类储层对比难度大；二是手工对比精度低，通过测井曲线形态判断旋回需要一定的厚度，大庆油田该项技术界限为通过对比发现断失2m以上厚度方可确定为断点，对于2m以下断点识别尚无成熟技术；三是地层对比工作量大，新手难已掌握，推广难度大。

新方法：经过广泛调研，国内外很多学者提出“断层岩”这一名词，指出断层形成过程中，由于地下构造应力集中释放产生特殊的温、压条件，使构成断层的原岩性质发生明显改变，在地质上具有其特殊性。基于以上问题，借鉴地震属性识别断层思路，从总结断层附近地质特征出发，通过测井曲线反映，建立解释图版，采用形态识别算法，实现井断点零对比自动识别。

断点对比实现“降难度、提精度、提效率”。

本种断点自动识别方法概述如下：通过针对断层进行的大量特殊测井资料分析，认识到研究区断层岩具有明确的地质特征，从含油性、岩性、物性、构造、压力五方面对其特征进行了总结：断点位置含油级别低、泥质含量高、岩性更为致密、物性差、裂缝不发育，断层附近水淹程度低、两盘压力不统一。通过常规测井曲线建立岩电关系，将地质特征反映到电性曲线上，建立7个断点定量解释图版，形成了曲线连续性判别算法，实现断层位置的定量解释。编制了井断点测井曲线自动识别系统，断点解释自动完成，操作简单且工作效率高，经过后验井精度验证，使研究区新增断点22个，核销断点3个，移动断点位置10个，最小断点断距1.2m，突破了原井断点对比识别方法2m技术下限，该系统可用于进行老井断点复查及新井断点解释，为老油田断层认识提供有效手段。

下面结合应用于大庆油田萨北开发区断点自动别的具体实施例和附图对本发明作进一步说明：

具体实施过程如下：

第一步，利用取心及特殊测井资料，建立断层岩地质特征认识。

本步骤通过如下路径实现：即搜集整理研究区钻遇断层井及周围井临井取心及特殊测井资料；对比断点位置与周围地层地质特殊性；总结形成断点地质特征认识结论。

本步骤可供分析的数据包括取心井、微电阻率扫描成像测井、井壁取心水淹层录井、交叉式多集子阵列声波测井、MDT、C/O能谱测井等资料。

从含油性、岩性、物性、构造和压力五方面开展断层与临近储层地质特征分析，建立断层岩地质特征认识。具体过程如下：

(1)在含油性方面，对研究区7口钻遇断层的井壁取心井进行水淹层录井综合分析，见表1，统计发现断点附近10m以内储层低未水淹厚度比例达46.7％，中水淹比例为26.6％，高水淹比例26.7％，而根据区块其它3口取心井资料，同区块同时期储层平均低未水淹厚度比例为18.3％，中水淹比例为42.6％，高水淹比例39.1％，说明断层附近储层剩余油含量高。

表1钻遇断层井壁取心井水淹层录井分析及结果

对7块井壁取心样品进行进一步的铸体、偏光和荧光显微镜剩余油分析，研究三维空间剩余油类型及分布特征，整体上断层附近储层含油面积偏小，含油性不如一般储层，但受其自身低渗透率影响储层水淹程度更低，剩余油含量更高。在钻遇断层密闭取心井中，可以观察到断点位置岩心含油产状为油斑及以下，靠近断层的储层驱油效率低，同样说明断层附近储层剩余油含量高。

选取3口靠近断层井进行MDT测试流体取样，距离断层30m以内储层中均为油样，距离断层越远，含油量越低。与碳氧比能谱测井反映结果一致，开采一定时间后，靠近断层的储层更富含油，说明断层附近存在特殊的渗流条件，流体更难驱替，剩余油保持富集状态。

经过以上分析，含油性特征确定为断点位置含油级别低，断层附近储层水淹程度低。

(2)在岩性方面，密闭取心井测试结果反映断点处泥质含量高，粒度中值低，岩性更为致密。通过对研究区断层附近岩心进行的扫描电镜观察，发现靠近断层中心断点位置岩性较致密，泥质含量高，矿物在走滑剪切作用下发生定向排列；向两侧出现泥质粉砂岩、破裂角砾岩，颗粒相对变粗，但仍以细粒物质为主；再向外侧更为松弛，岩石矿物较粗，为粉、细砂岩，孔隙明显变大，逐步转为围岩特征。说明越靠近断层中心位置泥质含量越高。

对2口井进行XRMI微电阻率扫描成像，断点位置具有低阻特征，与泥岩反映情况相似。XMAC岩石机械特性反映，伽马、密度曲线皆为高值，断点处更为致密。说明断层位置应力集中作用，原岩已破碎成泥，相较周围储层更为致密。

经过以上分析，岩性特征确定为断点位置泥质含量高，岩性致密。

(3)物性方面，对研究区断点附近岩心进行物性测试分析，见表2，测试结果反映断层带中心断层泥孔、渗最低，渗透率在0.1mD左右，10m以内两侧围岩渗透率也相对较低，一般为50mD左右，二者渗透率相差近2个数量级，而区块储层平均渗透率在300mD左右。出现以上现象主要由于断层中心位置应力集中，在压力作用下导致颗粒变小，定向排列，裂缝紧闭，孔隙度、渗透率降低，将阻碍流体跨断层渗流。

表2断层带孔渗性室内分析结果表

经过以上分析，物性特征确定为断点位置物性差。

(4)构造方面，通过大量野外露头观察及调研结果显示，断层带本身具有二元结构，其中断面核部不发育裂缝，其紧邻发育大量派生裂缝的断层破碎带，与研究区断层附近取心井测试结果一致。根据研究区岩心扫描电镜结果显示，断层核部断层泥岩性致密，而紧邻的破碎带中存在碎裂角砾岩，显示多组不同方向的破裂面，孔隙度增加，具有明显差异性。

断点附近XMAC岩石机械特性分析结果显示，破碎带地层闭合压力低，方位各向异性高，断点位置则相反，说明断层附近裂缝更为发育，同样佐证了其二元结构特征。

经过以上分析，构造特征确定为断点位置较断层附近裂缝发育程度低。

(5)压力方面，在研究区断层两盘靠近断层位置进行3口MDT测试井实测地层压力状态，见表3，得到当断层同盘同层位两井处于不同微相时，地层压力相差1MPa左右，而与不同盘同层位井相差3MPa左右。另一单元断层同盘同微两井地层压力几乎一致，而与另一盘相差4MPa，说明断层两盘地层压力明显不同。

表3 MDT断层两盘对应层压力测试结果表

在区域上，通过2012年断层区注水井注水压力分布图，压力分布明显受断层控制，可以证实由于断层存在封闭性，断层两盘压力存在差异。

经过以上分析，压力特征确定为断层两盘压力系统不统一。

本次断层岩地质特征认识结果为：

①含油性方面：断点位置含油级别低，断层附近储层水淹程度低；

②岩性方面：断点位置泥质含量高，岩性致密；

③物性方面：断点位置物性差；

④构造方面，断点位置较断层附近裂缝发育程度低；

⑤压力方面，断层两盘压力系统不统一。

第二步，编程实现断点特征数据的自动提取。

本步骤通过如下路径实现：即针对不同数据库格式编制提取指定位置地质数据的程序；自动提取钻遇断层井断点位置及其附近地层地质资料，用于建立研究区断点解释图版。

本步骤的提取数据源包括常规测井曲线数据、测井曲线图头数据及测井水淹层解释结论数据库，提取过程通过VC 6.0编程自动实现，提取指定位置数据用于数据分析。下表4为通过程序自动提取的断点及非断点测井数据表。

表4萨北开发区部分井断点及附近地层测井数据表

第三步，进行断点与非断点数据特征对比统计，构建断层岩识别图版，实现疑似断点位置自动判别。

本步骤的具体实现路径如下：即使用第二步中提取的断点及附近地层地质数据开展对比统计；分含油性、岩性、物性、构造和压力五方面建立断层岩特征测井解释图版；将图版反映的地质特征与第一步通过特殊资料直观反映的地质特征进行对比验证，确定断层岩解释图版可靠性。具体如下：

(1)含油性方面，构建图版两个：

一是选用经过多井一致性平移校正后的微电位RMN曲线幅值作为判别标准(平移方法采用与区域一级标准层微电位值相减法进行多井校正，消除仪器等原因干扰)。见表5，统计1300个样点，7条电阻率曲线，电性统计结果与地质特征一致，断点位置普遍含油级别低，电阻率曲线幅值低于一般地层，解释断点门槛值定为校正微电极RMN曲线幅值4.341Ω.m以下；

表5 7条电阻率曲线1300个样点统计判准率结果表

二是以储层水淹解释结论作为判别标准，通过统计741个样点水淹解释成果，发现断点附近储层水淹程度普遍较低，与前述地质特征相同，因此确定高水淹砂层附近2m以内不定断点为判别标准。

(2)岩性方面，构建图版两个：

一是以反映岩性的密度曲线与反映泥质含量的伽马曲线进行交会作为判别标准，统计788个样点，得出断点位置泥质含量高、密度大，划定门槛值为伽马值在88.927API以上，密度值在2.212g/cm³以上；

二是以高分辨声波时差曲线预测误差为判别标准，统计788个样点，借鉴地震反演中常用的声波密度互算思路，确定断点位置声波密度计算公式(1)，与常规储层拟合公式明显不同，说明断层岩作为一种特殊的致密岩性具有特殊的声波-密度关系，划定门槛值为预测误差公式(2)大于-38.28μs/m。

HAC_预测＝290.75×DEN-60.291 (1)

HAC_误差＝HAC-HAC_预测 (2)

其中，DEN为岩石密度，g/cm³；HAC_预测为通过DEN预测的高分辨声波时差值，μs/m；HAC_误差指原始声波值与预测值的差值，μs/m。

(3)物性方面，构建图版一个：

通过6组反映物性特征曲线、1304个样点优选，见表6，最终选取兼具判准率与分辨率优势的微电极曲线幅差(RMN-RMG)与井径(CAL)曲线幅值交汇，与地质认识一致，断点位置物性差，划定门槛值为微电极幅差在1.938Ω.m以下，井径在21.11cm以上。

表6 6组物性曲线1304个样点统计判准率结果表

(4)构造方面，构建图版一个：

引入裂缝发育系数计算公式(3)，该值越高，裂缝越发育，统计750个样点，发现断点位置裂缝发育系数明显较低，与地质认识相同，划定断点裂缝发育系数门槛值为0.698以下。

Fdr＝0.5×RLLD/RLLS+0.8×(1/RLLS-1/RLLD) (3)

其中，Fdr为裂缝发育系数，无单位；RLLD为深双侧向电阻率，Ω.m；RLLS为浅双侧向电阻率，Ω.m。

(5)压力方面，构建图版1个：

引入SP曲线压力系数计算公式(4)，该值越大，地层压力越大，统计283个样点，计算间隔同井上下3米两点间压力系数差的绝对值公式(5)，发现断点上下压力系数差较其它位置更高，与地质认识一致，划定门槛值为压力系数差在0.15以上。

K＝ρ_泥浆-(5.5-R_泥浆)×SP×102/MD (4)

K_差值＝|K_1.5-K_-1.5| (5)

其中，K为压力系数，无单位；ρ_泥浆为钻井时选用的泥浆密度，g/cm³；R_泥浆为钻井时泥浆电阻率，Ω.m；SP为自然电位，mv；MD为井点测深，m；K差值为上下间隔3米两点间压力系数差值的绝对值，无单位。

总结上述5个方面断层岩特征，构建7个断层岩解释图版，转化为9个断层岩定量解释公式，见表7，实现疑似断层岩自动判别。

表7断层岩9个定量解释公式

第四步，利用存在井断点时地层减薄，曲线缺失现象，通过曲线形态识别算法进一步确定断失层段。

本步骤的具体实现路径如下：通过测井曲线特征识别判别井及周围地层完整临井区域一级标准层；使判别井与临井标准层深度对应相减，找出判别井地层厚度减薄超过2m的层段；通过曲线形态识别公式，实现断失位置自动判别。

所述曲线形态识别公式包括公式(6)、公式(7)和公式(8)：

均值

变异系数b＝x_方差/x_均值其中

对称程度

其中，N为2m间隔内曲线数据个数；x_n为第n个点微梯度曲线值，Ω.m。

缺失两米层段识别过程为：首先在需对比井周围找1口临井，见表8，通过针对主井区域一级标准层(萨I顶、萨II顶、萨III7、葡I5、葡I7、高I顶、高II顶)的识别，可以找到地层厚度减薄超过2米的层段，证实该层段存在断点。

表8地层厚度判断实例表

形态参数判别过程为：针对地层缺失层段，选取微梯度曲线自缺失地层段顶标准层位置向下每2m进行分段；应用公式(6)、公式(7)和公式(8)计算对比主、临井相同分段三个形态参数的相似性，去除其中三参数数值误差均高于80％的层段，剩余位置即为初始判断断点位置；自下标准层向上分段，进行二次三参数判断，再次确定断点位置；将两次判断结果取交叉区间，即为形态判断结果。

第五步，断层岩和形态识别两步判别，编程实现断点自动解释。

本步骤的具体实现路径如下：编制5种断层岩特征解释图版计算程序；实现井曲线断层岩位置自动解释；编制曲线形态识别计算程序；实现缺失曲线段自动识别；编制结果判别程序，综合两次判别结果，确定疑似断点位置；通过三维断层模型成果，最终确定断点位置。

断层岩识别具体判别过程为：将第三步构建的5种断层岩特征解释图版转化为9个判别算法，涉及公式(1-5)，及其它指定曲线门槛值范围；计算井上任一深度位置9个判别算法结果值是否处于断层特征值范围内；考虑不同位置地下断层特征的非均一性，采取模糊评判，当井上某点满足断层特征9条标准中的8条及以上时，判断为疑似断点。

形态识别确定缺失层段算法参照步骤四。

断层岩与曲线形态交叉判别方法：取上述两种算法均判断为疑似断点的位置，作为疑似断点判断结果。

三维模型确定断点最终位置方法：将疑似断点与研究区断层模型成果共同显示到三维空间中，疑似井断点与原断层相交位置即为最终确定井断点，整个过程自动完成，实现零对比确定断点。

本发明中涉及的各种符号注释如下：RMN——微电位，Ω.m；RMG——微梯度，Ω.m；DEN——密度，g/cm³；GR——自然伽马，API；CAL——井径，cm；HAC_预测——通过DEN预测的高分辨声波时差值，μs/m；HAC_误差——原始声波值与预测值的差值，μs/m。Fdr——裂缝发育系数，无单位；RLLD——深双侧向电阻率，Ω.m；RLLS——浅双侧向电阻率，Ω.m。K——压力系数，无单位；ρ_泥浆——钻井时选用的泥浆密度，g/cm³；R_泥浆——钻井时泥浆电阻率，Ω.m；SP——自然电位，mv；MD——井点测深，m；K_差值——上下间隔3米两点间压力系数差值的绝对值，无单位。N——2m间隔内曲线数据个数；x_n——第n个点微梯度曲线值，Ω.m。

Claims (2)

1.一种井断点自动识别方法，包括利用取心及特殊测井资料，从含油性、岩性、物性、构造和压力五方面开展断层与临近储层地质特征分析，建立断层岩地质特征认识，其特征在于所述识别方法还包括如下步骤：

第一步，利用取心及特殊测井资料，从含油性、岩性、物性、构造和压力五方面开展断层与临近储层地质特征分析，建立断层岩地质特征认识，通过如下路径实现：即搜集整理研究区钻遇断层井及周围井的取心资料和特殊测井资料；对比断点位置与周围地层地质特殊性；总结形成断点地质特征认识结论；

本步骤可供分析的数据包括取心井、微电阻率扫描成像测井、井壁取心水淹层录井、交叉式多极子阵列声波测井和MDT、C/O能谱测井资料；

本步骤断层岩地质特征认识结果为：

①含油性方面：断点位置含油级别低，断层附近储层水淹程度低；

②岩性方面：断点位置泥质含量高，岩性致密；

③物性方面：断点位置物性差；

④构造方面，断点位置较断层附近裂缝发育程度低；

⑤压力方面，断层两盘压力系统不统一；

第二步，编程实现断点特征数据的自动提取；

本步骤通过如下路径实现：即针对不同数据库格式编制提取指定位置地质数据的程序；自动提取钻遇断层井断点位置及其附近地层地质资料，用于建立研究区断点解释图版；

本步骤的提取数据源包括常规测井曲线数据、测井曲线图头数据及测井水淹层解释结论数据库，提取过程通过VC 6.0编程自动实现，提取指定位置数据用于数据分析；

第三步，进行断点与非断点数据特征对比统计，构建断层岩特征测井解释图版，实现疑似断点位置自动判别；

本步骤的具体实现路径如下：即使用第二步中提取的断点及附近地层地质数据开展对比统计；按照第一步中获取的断层岩地质特征认识结果，分含油性、岩性、物性、构造和压力五方面建立断层岩特征测井解释图版，涉及公式(1)-(5)；将图版反映的地质特征与第一步通过特殊测井资料直观反映的地质特征进行对比验证，确定断层岩特征测井解释图版可靠性；

HAC_预测＝290.75×DEN-60.291 (1)

HAC_误差＝HAC-HAC_预测 (2)

其中，DEN为岩石密度，g/cm³；HAC_预测为通过DEN预测的高分辨声波时差值，μs/m；HAC_误差指原始声波值与预测值的差值，μs/m；

Fdr＝0.5×RLLD/RLLS+0.8×(1/RLLS-1/RLLD) (3)

其中，Fdr为裂缝发育系数，无单位；RLLD为深双侧向电阻率，Ω.m；RLLS为浅双侧向电阻率，Ω.m；

K＝ρ_泥浆-(5.5-R_泥浆)×SP×102/MD (4)

K_差值＝|K_1.5-K_-1.5| (5)

其中，K为压力系数，无单位；ρ_泥浆为钻井时选用的泥浆密度，g/cm³；R_泥浆为钻井时泥浆电阻率，Ω.m；SP为自然电位，mv；MD为井点测深，m；K差值为上下间隔3米两点间压力系数差值的绝对值，无单位；

第四步，利用存在井断点时地层减薄，曲线缺失现象，通过曲线形态识别算法进一步确定断失层段；本步骤的具体实现路径如下：通过测井曲线特征识别判别井及周围地层完整临井区域一级标准层；使判别井与临井区域一级标准层深度对应相减，找出判别井地层厚度减薄超过2m的层段；通过曲线形态识别公式，实现断失位置自动判别；

所述曲线形态识别公式包括公式(6)、公式(7)和公式(8)：

均值

变异系数b＝x_方差/x_均值，其中

对称程度

其中，N为2m间隔内曲线数据个数；x_n为第n个点微梯度曲线值，Ω.m；

具体参数判别过程为：选取微梯度曲线自缺失地层段顶标准层位置向下每2m进行分段；应用公式(6)、公式(7)和公式(8)计算对比判别井、临井相同分段三个形态参数的相似性，去除其中三参数数值误差均高于80％的层段，剩余位置即为初始判断断点位置；自下标准层向上分段，进行二次三参数判断，再次确定断点位置；将两次判断结果取交叉区间，即为形态判断结果；

第五步，断层岩和形态识别两步判别，编程实现断点自动解释；

本步骤的具体实现路径如下：编制5种断层岩特征解释图版计算程序；实现井曲线断层岩位置自动解释；编制曲线形态识别计算程序；实现缺失曲线段自动识别；编制结果判别程序，综合两次判别结果，确定疑似断点位置；通过三维断层模型成果，最终确定断点位置。

2.根据权利要求1所述的井断点自动识别方法，其特征在于，步骤三中所述的分含油性、岩性、物性、构造和压力五方面建立断层岩特征测井解释图版，具体实现路径为：

①含油性方面，构建图版两个：

一是选用经过多井一致性平移校正后的微电位曲线幅值作为判别标准，解释断点门槛值在微电位曲线幅值4.341Ω.m以下；平移方法采用与区域一级标准层微电位值相减法进行多井校正，消除仪器干扰；

二是以储层水淹解释结论作为判别标准，确定高水淹砂层附近2m以内不定断点为判别标准；电性统计结果与地质特征一致，断点位置普遍含油级别低；断点附近储层水淹程度普遍较低，也与前述地质特征相同；

②岩性方面，构建图版两个：

一是以反映岩性的密度曲线与反映泥质含量的伽马曲线进行交会作为判别标准，划定门槛值为伽马值在88.927API以上，密度值在2.212g/cm³以上；

二是以高分辨声波时差曲线预测误差为判别标准，确定断点位置声波密度计算公式(1)和预测误差公式(2)，划定门槛值为HAC_误差大于-38.28μs/m；电性统计结果与地质特征一致，断点位置泥质含量高、密度大，其声波-密度关系与常规储层规律明显不同，具有致密岩性特征；

③物性方面，构建图版一个：

选取微电极曲线与井径曲线进行判别，划定门槛值为微电极幅差在1.938Ω.m以下，井径在21.11cm以上；电性统计结果与地质特征一致，断点位置物性较差；

④构造方面，构建图版一个：

引入裂缝发育系数计算公式(3)，该值越高，裂缝越发育，划定断点裂缝发育系数门槛值为0.698以下；电性统计结果与地质特征一致，断点位置裂缝发育系数明显较低；

⑤压力方面，构建图版1个：

引入SP曲线压力系数计算公式(4)，该值越大，地层压力越大；按照公式(5)计算间隔同井上下3米两点间压力系数差的绝对值，划定门槛值为压力系数差在0.15以上；电性统计结果与地质特征一致，断点上下压力系数差较其它位置更高，存在明显压差。

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