CN111951347A - 一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,包括以下步骤，S1对电成像测井图像进行360度填充；S2识别纹层边界；S3轮廓边界提取及存储；S4目标对象分类识别；S5陆相页岩气砂质纹层参数提取。相对于人机交互式的识别纹层方法，本发明采用能自动识别砂质纹层，并能够较为准确地识别出纹层，达到全井段连续识别，解决了人机交互识别纹层工作量大，经验性的问题。

Description

一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法

技术领域

本发明涉及油气勘探领域，具体涉及一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法。

背景技术

陆相页岩储层砂质纹层发育密度和频率较高，纹层中的大孔隙(>50nm)与页岩中的中孔、微孔(<2nm)构成复杂孔隙体系，造成页岩储层内非均质性极强，有效改善了储层物性，为游离气富集和运移提供了有利空间和通道，同时纹层具备的高脆性矿物，有利于压裂开采。但是陆相页岩气受局部气候和物源影响，宏观上表现出相变快、岩性组合复杂、砂质纹层发育、单层非均质性强、孔隙类型和级别差异大、页岩气动态赋存过程变化快等特性，给页岩气砂质纹层精细表征、准确识别带来了很大挑战。

陆相页岩气砂质纹层表征和识别，目前研究主要是从地质角度通过岩心观察统计、镜下薄片鉴定等方式进行。测井上进行了交会图识别、神经网络预测等尝试，但由于常规测井分辨率很难达到纹层级别，因此重点需要借助成像测井进行识别，而目前主要是通过电成像人机交互识别的方式，但受限于解释人员经验、枯燥而繁多的手工拾取操作，给页岩气砂质纹层的识别带来了很大的困难。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：页岩气砂质纹层精细表征、准确识别难度大问题。

本发明提供一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,包括以下步骤，

S1对电成像测井图像进行360度填充；

S2识别纹层边界；

S3轮廓边界提取及存储；

S4目标对象分类识别；

S5陆相页岩气砂质纹层参数提取。

进一步的，所述步骤S1包括，

成像测井得到井周二维图像，并对电成像测井图像进行360填充获取井周二维填充图像。

进一步的，所述步骤S2识别纹层边界包括，

获取第一区域，将井周二维填充图像中像素的灰度值表示该点的海拔高度，灰度值的局部极小值及其影响区域为第一区域；

获取第二区域，多个第一区域之间的边界为第二区域；

对电成像图像分割拾取缝洞边界及目标地质对象，获取具有纹层信息的二值图像。

进一步的，所述第二区域的获取方式包括：

对井周二维填充图像像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出结构进行判断及标注；

把井周二维填充图像的梯度图像作为输入图像采用以下公式获取第二区域，

g(x,y)＝grad(f(x,y))＝{[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5

式中，f(x，y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算；

进一步的，所述步骤S3包括以下步骤：

S31标记纹层，对分割后的具有纹层信息的二值图像，采用目标八连通域识别方法对连通区域进行标记；

S32纹层轮廓跟踪提取，对标定后的连通区域，采用区域轮廓跟踪提取方法对纹层轮廓进行识别；

S33存储纹层信息。

进一步的，所述步骤S4包括以下步骤：

先任意选一点x₀，求取该点x₀与其它所有点之间的距离，形成集合Dn；然后当Dn最大时对应的两点(x₁，y₁)、(x₂，y₂)以固定的步长向同一个方向旋转，求出两点距离集dn；两点距离集dn的最大值确定为多边形的等效长L；求出多边形的面积S，求得该多边形的等效宽H；最后求取L/H的比值K，将K>5定义为纹层。

进一步的，所述步骤S5包括：

采用以下公式构建纹层发育指数模型，

式中，r表示纹层发育密度，单位为m^-1；

Hi表示每一条纹层的宽度，单位为m；

s，表示单位窗长图像的面积，单位为m²；

计算有效纹层密度，有效纹层密度为去掉块状砂岩后，所有识别出来的纹层，计算的纹层密度；

计算断续纹层密度，对于有效纹层的部分，不连续的或局部被低阻填充的，判定其不是有效纹层，单独把该部分筛选出来。

本发明的有益效果是

(1)相对于人机交互式的识别纹层方法，本发明能够较为准确地识别出纹层，达到全井段连续识别，解决了人机交互识别纹层工作量大，经验性的问题。

(2)针对砂质纹层的研究处于初步阶段现状，本发明综合考虑纹层发育条数、纹层延伸长度、纹层发育宽度等因素，构建纹层发育指数模型，能直接指示砂质纹层的发育情况，解决了对于砂质纹层发育情况认识不完全的问题。

附图说明

图1电成像空白带填充效果图。

图2电成像图像分割拾取缝洞边界及目标地质对象示意图。

图3目标编号标记流程图。

图4基于区域标定的轮廓跟踪提取方法示意图。

图5成像图像轮廓提取效果图。

图6 8-链码示意图。

图7某一封闭区域实例示意图。

图8封闭区域链码示意图。

图9纹层分类识别流程图。

图10陆相页岩砂质纹层类型识别示例示意图。

图11陆相页岩气砂质纹层参数提取成果示例示意图。

图12本发明技术路线图。

图13陆相页岩气砂质纹层识别成果图。

具体实施方式

本发明的发明构思是，根据Filtersim模拟方法对电成像测井图像进行全井壁复原，并提出一种算法自动识别纹层边界，然后采用目标编号标记法将成像图像上的纹层逐个标记出来，再采用轮廓跟踪方法提取纹层轮廓的边界，最后采用纹层发育指数模型构建方法进行纹层参数提取及表征；

如图12所示，本发明提供一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,包括以下步骤。

(1)电成像测井图像360度填充

成像测井能够得到井周二维图像，能较为直观和清晰地反映井壁的结构和特征。利用测井图像可视性和直观性，可以解决常规测井难以解决的地质问题。但由于井身结构和电成像测井仪器结构上的原因，在测量时仪器处于张开状态，造成在沿井壁扫描时，有部分井壁未能测量，覆盖率不能达到100％，在电测井图像上产生白色条带，影响了图像的质量，不利于后续的图像处理与地质现象的识别。电测井图像空白条带填充属于图像修复的范畴。本发明利用Filtersim模拟方法对电成像测井图像进行360填充，效果见图1。

Filtersim方法是现有技术中的一种多点地质统计方法。其模拟分为两步:第一步对训练图像中的数据事件进行分类,这一环节只执行一次(和现有技术中变差函数模型原理一样)。第二步是利用分类后的数据模式进行多点统计模拟。

(2)识别纹层边界

本发明提出一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域为第一区域，而第一区域的边界则形成第二区域。第二区域的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个第一区域汇合处构筑大坝，形成第二区域。

第二区域的计算过程是一个迭代标注过程。第二区域计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。

第二区域变换得到的是输入图像的第一区域图像，第一区域之间的边界点，即为第二区域。第二区域表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即：

g(x,y)＝grad(f(x,y))＝{[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5 (1)

式中，f(x，y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。

该算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。但同时应当看出，该算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。另外，该算法所得到的封闭的第一区域，为分析图像的区域特征提供了可能。

为消除算法产生的过度分割，可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函数使得第一区域只响应想要探测的目标。

为降低算法产生的过度分割，可以对梯度函数进行修改，可以对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。即：

g(x，y)＝max(grad(f(x，y))，gθ) (2)

式中，gθ表示阈值。如下图2所示，图2a是电成像测井资料经过前期资料，然后通过Filtersim算法360°度填充空白后的图像，图2b是用该算法得到边界，然后根据计算机视觉相关技术原理去掉“毛刺”后平滑的缝洞体目标地质对象的边界(绿线所示)；图2c是根据缝洞边界采用目标追踪异或算法抓取缝洞图像；图2d是从抓取目标地质对象采用均值填充得到的目标地质对象的填充图像。

(3)轮廓边界提取及存储

成像测井图像进行图像自动分割后，得到了具有纹层信息的二值图像，为了能够进行纹层宽度、长度等参数的计算，需要对每个纹层进行标定以及提取纹层轮廓边界。本发明采用了目标编号标记法将成像图像上的纹层逐个标记出来，然后采用轮廓跟踪方法提取纹层轮廓的边界。

①目标编号标记法标记纹层

对分割后的二值图像，采用目标八连通域识别方法对连通区域进行标记。目标八连通域识别方法，即：图像八个方位上任意两点，只要它们的像素值相同，那么我们就认为它们连通，属于同一个物体，具体的标记步骤如下(如图3所示)：

a.按行扫描的方式标记物体目标(等于1的黑色像素)，规则是从左到右，从上到下逐个点进行扫描；

b.如果遇到某一点的像素等于1，然后依照逆时针方向判断该点的右上方、正上方、左上方和左前方，优先级也按逆时针方向从高到低进行扫描；

c.如果像素等于1的像素点右上方的点也为1，则当前点和右上方的点属于同一个目标物体，此时当前点的标记等同于右上方像素点的标记，则将当前点放入右上方像素点所在的物体中；若右上方像素点不为1，则同理按顺序判断正上方、左上方、左前方的像素点情况，根据连通情况判断该点的标记归属；

d.如果该点的右上方、正上方、左上方和左前方的像素值都不等于1，那么该点属于新的目标物体，将其归属到新的目标物体。

②纹层轮廓跟踪提取方法

对标定后的连通区域，采用区域轮廓跟踪提取方法对纹层轮廓进行识别。

单个区域轮廓提取思路是：首先根据一定的“探测规则”找出目标轮廓上的点，再根据这些点的特征用一定跟踪准则找出目标区域边界上的其他点(如图4所示)。

完成单个区域轮廓提取的基础上，对于多个区域目标，由于已经进行了区域标记编号，所以只需要对每个区域按照编号进行单个区域的轮廓跟踪处理即可完成。图5是进行轮廓提取后的效果图，图上可以看出主要的纹层区域的轮廓被提取出来。

③存储纹层信息

本发明提出一种用链码表示轮廓的方法，用四方向链码或八方向链码表示边界追踪的方向，该方法利用一系列具有特定长度和方向的相连的直线段来表示目标的边界。通过轮廓链码，可以得到轮廓的周长、区域的面积、特定方向的长度等参数。其中常用的是8-链码，定义见图6。

对一个封闭区域，从区域的某个起点开始，用该方法记录封闭区域边界的走向，形成的连续序列为封闭区域边界编码。图7为一封闭区域边界实例，它的链码如图8所示，记录图8所示区域的边界轮廓的时候，每个边界点只需要记录一个简单的链码，而不用记录全部的坐标信息，当边界轮廓较多的时候大大减小了存储空间，同样使纹层轮廓显示和纹层参数的计算速度增快。

(4)目标对象分类识别

目标地质对象仍然存在多解性，砂质纹层和砂质条带、块状砂岩在图像上均呈现亮色条纹或条带，通过图像分割和边界提取得到无数个封闭区域图形，怎么判别这些封闭区域图形是砂质纹层至关重要。

本发明自动区分砂质纹层的技术思路是：把一个多边形近似认为是长方形，求它的等效长和宽；纹层的长宽之比较大，块状砂岩长宽之比相对较小。因为这个多边形的坐标已知，先任意选一点x₀，求取该点x₀与其它所有点之间的距离，形成集合Dn；然后当Dn最大时对应的两点(x₁，y₁)、(x₂，y₂)以固定的步长向同一个方向旋转，求出两点距离集dn；两点距离集dn的最大值确定为多边形的等效长L；接着根据积分原理求出多边形的面积S，利用S/L求得该多边形的等效宽H；最后求取L/H的比值K，将K>5定义为纹层(图9)。图10是针对一口页岩油储层纹层识别的例子，图中可以看出3154.0-3154.5m，3157.1-3157.3m，3157.35-3157.45m等4个位置，K值明显大于5，识别成为砂质条带；而在3155.45m、3156m、3158.4m等深度发育多条砂质纹层，K值明显小于5。

(5)陆相页岩气砂质纹层参数提取

为了更好地表征纹层的发育好坏，综合考虑纹层发育条数、纹层延伸长度、纹层发育宽度等因素，构建纹层发育指数模型，见下式。

式中，r为纹层发育密度，单位是m^-1；

Hi为每一条纹层的宽度，单位是m；

S为单位窗长图像的面积，单位是m²；

窗长：0.6m(2ft)；步长：0.1m。

同时，定义有效纹层密度为：去掉了块状砂岩后，所有的识别出来的纹层，计算的纹层密度r_e；

断续纹层密度为：对于有效纹层的那部分，不连续的，或局部被低阻填充了的，认为其不是有效纹层，对后续改造影响较小，单独把该部分筛选出来，记为r_s。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

本实施例提供一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法包括以下步骤。

(1)利用Filtersim模拟方法对电成像测井图像进行360°填充空白，处理得到类似图1的成果图；

(2)利用前述分割算法对上一步图像进行分割，然后采用纹层轮廓跟踪提取和本发明前述的编码存储纹层信息，得到纹层目标地质对象的边界和删除岩石骨架背景后获取的目标地质对象的填充图像；

(3)图像前期处理后，依据等效长宽比算法，计算提取得到的无数个封闭区域图形的长宽比，识别出纹层类型得到类似图10的纹层识别成果图；

(4)构建纹层发育指数模型：利用纹层发育条数、纹层延伸长度、纹层发育宽度计算出纹层发育密度，见公式(3)；

(5)将识别结果进行绘图显示。

图13为本发明处理的某页岩气井砂质纹层识别成果示意图。

如图13所示，对样本井13个砂质纹层进行识别，识别薄层状的砂质纹理层9层，块状砂质纹层5层，纹层识别比岩心描述多1层，统计符合率92％。可以看出，本发明识别出的纹层与岩心描述取得较好的一致性。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，包括以下步骤，

S1电成像测井图像进行360度填充；

S2识别纹层边界；

S3轮廓边界提取及存储；

S4目标对象分类识别；

S5陆相页岩气砂质纹层参数提取。

2.如权利要求1所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，

所述步骤S1包括，

成像测井得到井周二维图像，并对电成像测井图像进行360填充获取井周二维填充图像。

3.如权利要求1所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，

所述步骤S2识别纹层边界包括，

获取第一区域，将井周二维填充图像中像素的灰度值表示该点的海拔高度，灰度值的局部极小值及其影响区域为第一区域；

获取第二区域，多个第一区域之间的边界为第二区域；

对电成像图像分割拾取缝洞边界及目标地质对象，获取具有纹层信息的二值图像。

4.如权利要求3所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，

所述第二区域的获取方式包括，

对井周二维填充图像像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出结构进行判断及标注；

把井周二维填充图像的梯度图像作为输入图像采用以下公式获取第二区域，

g(x,y)＝grad(f(x,y))＝{[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5

式中，f(x，y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。

5.如权利要求1所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S31标记纹层，对分割后的具有纹层信息的二值图像，采用目标八连通域识别方法对连通区域进行标记；

S32纹层轮廓跟踪提取，对标定后的连通区域，采用区域轮廓跟踪提取方法对纹层轮廓进行识别；

S33存储纹层信息。

6.如权利要求1所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

先任意选一点x₀，求取该点x₀与其它所有点之间的距离，形成集合Dn；然后当Dn最大时对应的两点(x₁，y₁)、(x₂，y₂)以固定的步长向同一个方向旋转，求出两点距离集dn；两点距离集dn的最大值确定为多边形的等效长L；求出多边形的面积S，求得该多边形的等效宽H；最后求取L/H的比值K，将K>5定义为纹层。

7.如权利要求1所述的一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法,其特征在于，所述步骤S5包括：

采用以下公式构建纹层发育指数模型，

式中，r表示纹层发育密度，单位为m^-1；

Hi表示每一条纹层的宽度，单位为m；

s表示单位窗长图像的面积，单位为m²；

计算有效纹层密度，有效纹层密度为去掉块状砂岩后，所有识别出来的纹层，计算的纹层密度；

计算断续纹层密度，对于有效纹层的部分，不连续的或局部被低阻填充的，判定其不是有效纹层，单独把该部分筛选出来。

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