CN114059999B - 一种重力流沉积成因测井识别方法 - Google Patents
一种重力流沉积成因测井识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种重力流沉积成因测井识别方法，包括以下步骤：先进行深水重力流沉积岩芯的岩相组合划分及厚度统计，再进行深水重力流沉积岩相类型测井识别，最后进行测井岩相组合类型划分与成因识别；本发明通过多测井曲线组合，有效解决了单一测井曲线识别重力流沉积岩相误差大，识别不准确的难题，使得重力流沉积岩相测井识别更加精确，以岩芯分析不同类型岩相组合厚度分布为约束条件，实现了重力流沉积岩相组合类型的测井识别，使得重力流沉积成因的测井识别成为了可能，整套方法有效解决了无取芯井段重力流沉积成因识别的难题，对指导无取芯或少取芯井区重力流沉积成因识别与砂体分布预测的研究具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及石油天然气勘探与开发技术领域，尤其涉及一种重力流沉积成因测井识别方法。
背景技术
我国深水重力流沉积在海相地层、陆相地层、不同地质时代、不同埋深均广泛发育，其中蕴含丰富的油气资源，勘探潜力巨大，已成为油气勘探开发的重点领域，但由于深水重力流沉积特征多样、成因机制复杂，导致对其分布规律认识不清，这是制约我国深水重力流沉积油气高效勘探开发的主要原因，重力流沉积成因多样，一次重力流事件可形成具有多种沉积成因的沉积产物，单一沉积成因的沉积物多具有单层厚度薄且分布广的特征，精细的岩芯岩相和岩相组合分析是识别其沉积成因的最可靠方法，但钻井取芯成本高昂，岩芯数量有限，如何有效识别大部分未取芯的钻井中钻遇的重力流沉积的成因，是开展重力流沉积分布规律总结进而有效指导重力流沉积油气高效勘探开发的前提。
测井曲线纵向连续性好，且未取芯的钻井同样具有丰富的测井数据，大量研究均通过开展沉积物的测井识别来明确未取芯井段沉积特征，开展沉积物分布规律预测，即通过岩芯观察，建立不同岩相特征岩芯与测井响应之间的联系，从而达到通过测井响应值来识别未取芯段沉积特征的目的，但该方法在识别重力流沉积特征及其成因上还存在以下问题：(1)单一测井响应值不能准确的识别重力流沉积类型，由于重力流沉积具有杂基含量高，砂泥频繁互层的特征，导致其岩性区分较为困难，存在大量的伽玛测井值相对较高的砂岩或者泥质砂岩，所以单纯的采用以往对岩性识别较为准确的自然伽玛测井值并不能有效的区分重力流沉积的不同岩相；(2)单一的岩相类型测井识别不能准确的判断重力流沉积成因，现已知重力流流体类型多样导致其沉积成因多样，包含滑动滑塌沉积、砂质碎屑流沉积、泥质碎屑流沉积、混合重力流沉积、低密度浊流沉积、异重流沉积等多种类型，相同的岩相类型在不同成因中均有发育，如块状砂岩在滑动沉积、砂质碎屑流沉积、混合重力流沉积、异重流沉积中均有发育，泥砂混杂的块状沉积在滑塌沉积、泥质碎屑流沉积、混合重力流沉积中均匀发育，砂泥频繁互层沉积在混合重力流沉积、低密度浊流沉积、异重流沉积中均有发育，所以单一的岩相分析无法准确的判断重力流沉积成因，进而无法开展重力流沉积分布预测。
综上所述，针对深水重力流沉积，需要结合实际地质条件开展重力流沉积岩芯的岩相与岩相组合划分研究，在此基础上，通过基础岩相类型的测井识别，测井岩相组合类型的划分，从而达到测井识别重力流沉积成因的目的，因此，本发明提出一种重力流沉积成因测井识别方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种重力流沉积成因测井识别方法，该方法在充分考虑深水重力流沉积动力多样、重力流沉积特征复杂等基础上，在重力流沉积岩芯岩相、岩相组合特征精细划分和量化分析的基础上，通过多类型测井曲线组合贝叶斯函数判别准确识别重力流沉积岩相类型，以岩芯岩相组合厚度分布为约束，开展测井岩相组合划分，从而实现通过测井响应识别无取芯井重力流沉积成因。
为了实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种重力流沉积成因测井识别方法，包括以下步骤：
步骤一：深水重力流沉积岩芯的岩相组合划分及厚度统计
先对重力流沉积岩芯的岩相类型进行划分，接着在重力流沉积岩相类型划分的基础上对重力流沉积岩芯的岩相组合类型进行划分，然后在重力流沉积岩相和岩相组合类型划分的基础上对岩相组合类型厚度进行量化统计；
步骤二：深水重力流沉积岩相类型测井识别
先对测井曲线数据进行规范化预处理，再利用岩相类型和测井曲线关系确定判别函数，接着通过测井识别岩相类型；
步骤三：测井岩相组合类型划分与成因识别
先对测井岩相组合类型进行划分，再明确重力流沉积成因。
进一步改进在于：所述步骤一中，对重力流沉积岩芯的岩相类型进行划分的具体步骤为：从重力流沉积近端到重力流沉积远端，选择覆盖重力流沉积范围内不同分布位置重力流沉积岩芯，开展物质组成、岩性、粒度、颜色和沉积构造方面的详细研究，以沉积物粒度为基础，结合沉积构造和物质组成，划分重力流沉积岩相类型。
进一步改进在于：所述步骤一中，对重力流沉积岩芯的岩相组合类型进行划分的具体步骤为：在重力流沉积岩相类型划分的基础上，以稳定泥岩层或底冲刷层为分界标准，划分一次重力流事件在垂向上形成的沉积物岩相组合类型，根据岩相组合类型与沉积动力之间的对应关系，总结岩相组合模式和重力流沉积成因。
进一步改进在于：所述步骤一中，对岩相组合类型厚度进行量化统计的具体步骤为：在重力流沉积岩相和岩相组合类型划分的基础上，对取芯井开展系统的岩相、岩相组合划分，利用CoreLDRAW 2018软件，绘制岩芯观察分析得到的岩相、岩相组合在垂向上的叠置的沉积综合柱状图，统计不同岩相组合类型的厚度并形成数据库，明确不同成因的组合类型厚度分布范围。
进一步改进在于：所述步骤二中，对测井曲线数据进行规范化预处理包括测井曲线标准化、曲线拼接、深度校正和岩芯校正，以保证岩芯深度与测井曲线深度的准确对应。
进一步改进在于：所述步骤二中，识别判别函数的具体步骤为：将划分出的岩相类型与测井曲线对应，从而明确不同岩相类型的测井响应值，选取多类型的测井响应值，建立不同岩相类型测井响应值的数据库，使用SPSS软件对数据库进行处理分析，建立不同岩相类型基于多类型测井响应值综合的贝叶斯判别函数。
进一步改进在于：所述步骤二中，测井识别岩相类型的具体步骤为：使用Matlab软件编写程序，按照每个测点间距为0.125m对测井数据采样贝叶斯函数进行批量计算，根据贝叶斯判别函数后验概率值最大这一判别规则，选取每个测点中计算结果的最大值，这一判别函数代表的岩相类型即为该测点对应的岩相类型，将计算结果导入石文或ResForm软件绘制图件，与岩芯观察岩性综合柱状图进行对比，检验测井识别岩相类型的准确度。
进一步改进在于：所述步骤三中，测井岩相组合类型划分与成因识别具体步骤为：根据测井识别获得的不同岩相类型垂向叠置关系，结合岩芯统计获得的不同成因岩相组合厚度分布范围，对测井岩相组合类型进行划分，综合岩相组合类型与沉积动力之间的关系，明确重力流沉积成因。
本发明的有益效果为：本发明通过多测井曲线组合，有效解决了单一测井曲线识别重力流沉积岩相误差大，识别不准确的难题，使得重力流沉积岩相测井识别更加精确，以岩芯分析不同类型岩相组合厚度分布为约束条件，实现了重力流沉积岩相组合类型的测井识别，使得重力流沉积成因的测井识别成为了可能，整套方法有效解决了无取芯井段重力流沉积成因识别的难题，对指导无取芯或少取芯井区重力流沉积成因识别与砂体分布预测的研究具有重要意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明实施例中的深水重力流沉积岩性柱状图；
图3是本发明实施例中的深水重力流沉积岩相组合类型图；
图4是本发明实施例中的深水重力流沉积测井数据预处理图；
图5a是本发明实施例中的砂岩相测井曲线特征图；
图5b是本发明实施例中的砂泥互层岩相测井曲线特征图；
图5c是本发明实施例中的砂质泥岩相测井曲线特征图；
图5d是本发明实施例中的暗色泥岩相测井曲线特征图；
图5e是本发明实施例中的黑色页岩相测井曲线特征图；
图6是本发明实施例中的深水重力流沉积岩相组合类型划分图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参见图1，本实施例提供了一种重力流沉积成因测井识别方法，包括以下步骤：
步骤一：深水重力流沉积岩芯的岩相组合划分及厚度统计
S1.先对重力流沉积岩芯的岩相类型进行划分
以长庆油田某地区深水重力流沉积岩为研究对象，结合前人研究成果以及油田已有资料，研究区西南、南部至中心部位，主要发育半深湖-深湖相沉积，西缘、西南缘、南缘及研究区东北部发育大范围的三角洲相沉积，根据重力流发育规律，从重力流沉积近端到重力流沉积远端，选择覆盖重力流沉积范围内不同分布位置重力流沉积岩芯，开展物质组成、岩性、粒度、颜色、沉积构造等方面的详细研究，以沉积物粒度为基础，结合沉积构造和物质组成，划分重力流沉积岩相类型，研究区岩性以细砂岩、粉砂岩和泥岩为主，局部发育少量中粗砂岩，部分井段可见薄层凝灰岩发育，主要发育的沉积构造包括块状层理、平行层理、正粒序层理、逆粒序层理、韵律层理、沙纹层理、水平层理和变形构造，部分岩芯中可见变形的泥岩撕裂屑或砂质团块，在此基础上，以单一岩性及沉积构造的组合划分研究区内重力流沉积岩相类型，分别是：块状层理细砂岩相、平行层理细砂岩相、正粒序层理细砂岩相、逆粒序层理细砂岩相、块状层理粉砂岩相、平行层理粉砂岩相、沙纹层理粉砂岩相、韵律层理粉砂岩相、泥质碎屑砂岩相、泥质粉砂岩相、变形构造砂岩相、块状层理泥岩相、水平层理泥岩相；
S2.对重力流沉积岩芯的岩相组合类型进行划分
在重力流沉积岩相类型划分的基础上，以稳定泥岩层或底冲刷层为分界标准，划分一次重力流事件在垂向上形成的沉积物岩相组合类型，根据岩相组合类型与沉积动力之间的对应关系，总结岩相组合模式(参见图2)和重力流沉积成因，结合重力流沉积动力类型，划分岩相组合类型，分别是：滑动滑塌沉积岩相组合、砂质碎屑流沉积岩相组合、泥质碎屑流沉积岩相组合、低密度浊流沉积岩相组合、混合重力流沉积岩相组合和异重流沉积岩相组合(参见图3)，其中，滑动滑塌沉积岩相组合主要由变形构造粉砂岩相、泥质碎屑泥质粉砂岩相、泥质粉砂岩相或粉砂质泥岩相组成；砂质碎屑流沉积岩相组合主要由块状层理砂岩相组成，内部也可含有一定量的泥质碎屑；泥质碎屑流沉积岩相组合主要由泥质碎屑砂岩相、泥质粉砂岩相或粉砂质泥岩相组成；低密度浊流沉积岩相组合主要由平行层理细(粉)砂岩相、正粒序细(粉)砂岩相、沙纹层理粉砂岩相、韵律层理粉砂岩相、块状或水平层理泥岩相组成；混合重力流沉积岩相组合自下而上由H1段和H3段成对组合出现，H1段主要是块状细砂岩相，H3段主要有泥质碎屑砂岩相、泥质粉砂岩相或粉砂质泥岩相；异重流沉积岩相组合由逆-正粒序细(粉)砂岩相、平行层理细(粉)砂岩相、沙纹层理粉细砂岩相组成；
S2.对岩相组合类型厚度进行量化统计
在重力流沉积岩相和岩相组合类型划分的基础上，对取芯井开展系统的岩相、岩相组合划分，利用CoreLDRAW 2018软件，绘制岩芯观察分析得到的岩相、岩相组合在垂向上的叠置的沉积综合柱状图，统计不同岩相组合类型的厚度并形成数据库，明确不同成因的组合类型厚度分布范围，形成岩芯厚度数据库，统计岩相组合的厚度分布范围(参见表1)，滑动滑塌沉积岩相组合厚度一般在0.06-4.18m之间，平均厚度1.29m，厚度最大可达7.22m；砂质碎屑流沉积岩相组合厚度一般在0.07-2.30m之间，平均厚度0.90m，厚度最大可达6.20m；泥质碎屑流沉积岩相组合厚度在0.21m至2.79m之间，平均厚度为1.08m；混合重力流沉积岩相组合厚度一般在0.10m-2.20m之间，平均厚度0.99m，最大厚度可达3.50m，其中下部H1段厚度一般0.10m-1.60m，平均厚度0.56m，上部H3段厚度一般0.01m-1.20m，平均厚度0.43m；低密度浊流沉积岩相组合厚度一般在0.02m至1.21m之间，平均厚度0.50m，最大可达6.16m；异重流沉积岩相组合单层厚度差异较大，从0.10m-0.70m之间都有分布，平均厚度0.30m；
表1长庆油田某地区深水重力流沉积岩相类型厚度表
步骤二：深水重力流沉积岩相类型测井识别
S1.对测井曲线数据进行规范化预处理
在明确不同岩相类型的测井响应值前，需要对测井曲线进行规范化处理，主要涉及测井曲线标准化、曲线拼接、深度校正和岩芯校正等，以保证岩芯深度与测井曲线深度的准确对应(参见图4)，将测井、录井数据导入ResForm软件中生成综合录井图，厚层泥岩的测井曲线特征相对较为明显，以此为依据与符合特征的测井曲线对应，消除岩电差；将厘米级的精细岩芯沉积学描述综合柱状图与录井图进行比对，根据岩芯沉积与测井曲线的实际对应关系，调整岩芯采样深度使之与测井曲线形态对应，实现岩芯深度校正，明确取芯段的实际深度；
S2.利用岩相类型和测井曲线识别判别函数
在测井数据预处理的基础上，将划分出的岩相类型与测井曲线对应，从而明确不同岩相类型的测井响应值大小，选取多类型的测井响应值，建立不同岩相类型测井响应的数据库，根据沉积物粒度和黏土矿物含量将岩相类型简化为五种，分别是Y1砂岩相(参见图5a)、Y2砂泥互层岩相(参见图5b)、Y3砂质泥岩相(参见图5c)、Y4暗色泥岩相(参见图5d)及Y5黑色页岩相(参见图5e)；结合测井资料，选取自然电位(SP)、自然伽玛(GR)、密度(DEN)、声波时差(AC)及补偿中子(CNL)这5种测井数据类型形成数据库并建立测井识别函数；Y1具有低伽马、中低电位、中等密度、中低中子、低声波时差的特征；Y2具有中等伽马、高电位、高密度、中低中子、中低声波时差的特征；Y3具有中低伽马、中等电位、中高密度、中等中子、中低声波时差的特征；Y4具有中伽马、中电位、中等密度、中高中子、中声波时差的特征；Y5具有高伽马、中高电位、中低密度、中高中子、中等声波时差的特征(参见表2)；使用SPSS软件对数据库进行分类判别，得出Y1至Y5的识别准确度(参见表3)及判别函数各常数(参见表4)，其中Y1、Y2及Y5识别准确度高，Y3和Y4识别准确度较低，通过代表性测井响应的交会图分析，可进一步区分Y3和Y4这2种岩相类型，在明确区分5种岩相类型的基础上建立不同岩相类型基于多类型测井响应值综合的贝叶斯判别函数(参见表5)；
表2长庆油田某地区深水重力流沉积岩相类型测井值特征表
表3长庆油田某地区深水重力流沉积岩相类型测井识别准确度
表4长庆油田某地区深水重力流沉积岩相类型贝叶斯判别函数常数表
表5长庆油田某地区深水重力流沉积岩相类型贝叶斯判别函数
| 判别函数 | 函数值域 |
| Y1＝0.947SP-0.615GR+1954.587DEN+5.575AC+4.836CNL-3133.122 | 2089.097＜Y1＜3372.935 |
| Y2＝0.994SP-0.632GR+2053.468DEN+5.741AC+5.447CNL-3439.253 | 3299.664＜Y2＜3519.147 |
| Y3＝0.920SP-0.613GR+2006.011DEN+5.508AC+5.877CNL-3269.733 | 2924.808＜Y3＜3502.434 |
| Y4＝0.993SP-0.660GR+2072.904DEN+5.806AC+5.825CNL-3511.687 | 3369.122＜Y4＜3667.316 |
| Y5＝0.900SP-0.515GR+1916.995DEN+5.366AC+4.919CNL-3013.273 | 2870.442＜Y5＜3152.198 |
S3.通过测井识别岩相类型
使用Matlab软件编写程序，按照每个测点间距为0.125m对测井数据进行采样，同时运行贝叶斯函数对每口井的测井数据进行计算，根据贝叶斯判别函数后验概率值最大这一判别规则，选取每个测点中计算结果的最大值，这一判别函数代表的岩相类型即为该测点对应的岩相类型，将计算结果导入石文或ResForm软件生成岩相的测井识别结果柱状图，与岩芯实际观察柱状综合图进行对比，检验测井识别岩相类型的准确度，识别准确度的计算方式为所观察岩芯中与测井识别对应准确的累积厚度与所观察岩芯的总厚度的比值，以研究区内3口全取心井为例进行测井识别，并与钻井岩芯实际观察柱状综合图对比岩相类型，结果表明对深水重力流沉积可以有效识别，识别准确度在80％以上；
步骤三：测井岩相组合类型划分与成因识别
根据测井识别获得的不同岩相类型垂向叠置关系，结合岩芯统计获得的不同成因岩相组合厚度分布范围，对测井岩相组合类型进行划分；以里231井(参见图6中的a部分)及白522井(参见图6中的b部分)长73段地层的岩相测井识别结果为例，结合厚度数据划分岩相组合。
根据岩相组合厚度分布范围，里231井2096m及2098m发育厚度接近的块状砂岩相，但2098m处块状砂岩相上覆砂质泥岩相，根据厚度划分为混合重力流沉积岩相组合，而前者划分为砂质碎屑流沉积岩相组合；里231井2092m处发育厚度约1.2m的砂质泥岩相，白522井1940m处发育厚度约1.25m的砂质泥岩相，根据岩芯厚度量化统计，二者均可划归滑动滑塌沉积岩相组合，但后者顶底均为暗色泥岩相，根据岩相叠置组合规律，白522井1940m处的砂质泥岩相应划归泥质碎屑流沉积岩相组合；白522井1961m处发育厚度约0.38m的砂质泥岩相与0.62m的块状砂岩相，顶底均为湖相泥岩，同时根据其叠置情况，累计厚度符合混合事件层厚度分布，划分为混合重力流沉积岩相组合。
综上所述，里231井及白522井长73段地层由底至顶表现为砂质碎屑流沉积、滑动滑塌沉积、黑色页岩、混合重力流沉积、暗色泥岩、低密度浊流沉积这六种岩相组合的有序叠置；综合岩相组合类型与沉积动力之间的关系明确了深水重力流沉积动力机制，暗色泥岩及黑色页岩这两种岩相组合对应正常湖相悬浮泥质沉积。
因此，里231井长73亚段从底至顶由砂质碎屑流、滑动滑塌过渡为正常湖相泥质沉积，之后发育多期混合重力流，被正常湖相泥岩分隔，顶部过渡为滑动滑塌，并向低密度浊流转化；白522井长73亚段底部发育低密度浊流及砂质碎屑流沉积，向上过渡为正常湖相黑色页岩及暗色泥岩，其间发育有多期泥质碎屑流及低密度浊流沉积。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (1)
1.一种重力流沉积成因测井识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：深水重力流沉积岩芯的岩相组合划分及厚度统计
先从重力流沉积近端到重力流沉积远端，选择覆盖重力流沉积范围内不同分布位置重力流沉积岩芯，开展物质组成、岩性、粒度、颜色和沉积构造方面的详细研究，以沉积物粒度为基础，结合沉积构造和物质组成，划分重力流沉积岩相类型，然后在重力流沉积岩相类型划分的基础上，以稳定泥岩层或底冲刷层为分界标准，划分一次重力流事件在垂向上形成的沉积物岩相组合类型，根据岩相组合类型与沉积动力之间的对应关系，总结岩相组合模式和重力流沉积成因，之后在重力流沉积岩相和岩相组合类型划分的基础上，对取芯井开展系统的岩相、岩相组合划分，利用CoreLDRAW2018软件，绘制岩芯观察分析得到的岩相、岩相组合在垂向上的叠置的沉积综合柱状图，统计不同岩相组合类型的厚度并形成数据库，明确不同成因的组合类型厚度分布范围，以对岩相组合类型厚度进行量化统计；
步骤二：深水重力流沉积岩相类型测井识别
先对测井曲线数据进行规范化预处理，包括测井曲线标准化、曲线拼接、深度校正和岩芯校正，以保证岩芯深度与测井曲线深度的准确对应，再利用岩相类型和测井曲线关系确定判别函数，具体步骤为：将划分出的岩相类型与测井曲线对应，从而明确不同岩相类型的测井响应值，选取多类型的测井响应值，建立不同岩相类型测井响应值的数据库，使用SPSS软件对数据库进行处理分析，建立不同岩相类型基于多类型测井响应值综合的贝叶斯判别函数，接着通过测井识别岩相类型，具体步骤为：使用Matlab软件编写程序，按照每个测点间距为0.125m对测井数据采样贝叶斯函数进行批量计算，根据贝叶斯判别函数后验概率值最大这一判别规则，选取每个测点中计算结果的最大值，这一判别函数代表的岩相类型即为测点对应的岩相类型，将计算结果导入石文或ResForm软件绘制图件，与岩芯观察岩性综合柱状图进行对比，检验测井识别岩相类型的准确度；
步骤三：测井岩相组合类型划分与成因识别
先对测井岩相组合类型进行划分，再根据测井识别获得的不同岩相类型垂向叠置关系，结合岩芯统计获得的不同成因岩相组合厚度分布范围，对测井岩相组合类型进行划分，综合岩相组合类型与沉积动力之间的关系，明确重力流沉积成因。
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