东营凹陷南坡湖相碳酸盐岩储层评价方法研究

宋东锋.

(中石化胜利油田分公司河口采油厂，山东东营 257015)

东营凹陷南部缓坡带的沙四上亚段是湖相碳酸盐岩滩坝发育的主要层段。湖相碳酸盐岩是济阳坳陷古近系重要的油气储层类型之一，以层薄、分布面积广、局部富集高产为显著特点。济阳坳陷已经探明湖相碳酸盐岩油藏储量7200×104t，在24个油田钻遇湖相碳酸盐岩油层，早期勘探曾有4口井获得日产千吨高产工业油流，有30多口井获得日产50 t以上的工业油流。2001年东营南坡陈官庄地区沙四段上报预测储量3343×104t。以上勘探成果充分展示了湖相碳酸盐岩油藏仍具有较大的勘探空间和潜力。

东营凹陷南坡湖相碳酸盐岩岩性复杂，储层物性差异大，缺乏系统的储层评价研究[1-6]。因此，本次研究以东营南坡陈官庄地区为主要的研究区域，通过岩心刻度测井的方法，对研究区开展岩性识别、储层划分测井评价研究，力求逐步形成一套适合本地区湖相碳酸盐岩储层的岩性识别、储层划分方法。

1 岩性识别

在油田实际应用中，岩性识别一直是储层评价的重要工作之一，是求解储层参数的基础。根据岩心资料分析，陈官庄地区沙四段碳酸盐岩主要岩性为灰岩、白云岩、泥灰岩、灰质白云岩、白云质灰岩和生物灰岩。

目前测井识别岩性的方法主要有常规测井曲线法、交会图识别法、成像测井识别法等，其中岩性交会图法是应用最普遍的方法[7-8]。这种类型的交会图在复杂的碳酸盐岩储层中，一次只能应用两种直接的测井变量，忽略了更多与岩性有关的变量，识别精度不高。另外，本地区碳酸盐岩单层厚度小，多与泥岩形成互层，致使碳酸盐岩测井特征值的变化区间比较大，且多有重叠区间，大大制约了常规岩性识别方法的应用。

本次研究的思路是：①利用灰色关联法简单、直观、适合小样本的特点，对现有关联度量化模型进行改进，增强该方法在复杂岩性识别中的适用性。②利用主成分分析、判别分析方法，建立起一套综合的岩性识别方法，弥补单种识别方法的局限性。

1.1 改进灰色关联法

目前灰色关联法在储层测井评价中的应用实例有很多[9-11]，但绝大多数都是直接使用现有的关联度量化模型，对于分辨系数的选取以及无量纲化处理方式的选择等问题都还没有形成一定的结论。

针对一般关联度存在的缺陷，相继产生了一系列改进方法[12-14]。其中斜率关联度满足无量纲化处理后的保序效应，均值化、初值化等标准化处理都不会改变灰关联序，与其他关联度相比有了较大的进步(式(1))。

设参考数列x0={x0(k)|k=1,2,…,n}，比较数列xi={xi(k)|k=1,2,…,n} (i=1,2,…,N),则x与xi的斜率关联度γ(x0,xi)为：

(1)

在应用斜率关联度进行测井岩性识别时，发现存在计算关联度值偏小，关联结果精度不高的问题。究其原因，应是斜率关联度模型本身的理论缺陷造成的。斜率关联度是根据两时间序列在对应各时段上曲线斜率的接近程度来判定其曲线的接近程度，算法中只考虑了各序列相邻两点间的变化量，不能全面反映各序列间的相关性。

针对以上缺陷，本次研究对斜率关联度的算法进行了改进，在算法中用各序列变化量的平均值代替了序列值，使其不仅考虑相邻两点间的变化量，还考虑了各变量变化率的差异，力求使其能更好地保持待分析数据的特征，更全面地考虑序列间相关性的影响因素。改进关联度计算方法如下：

(2)

根据上述改进灰色关联的理论方法，对研究区内6口取心井28个样品点的岩性进行了灰色关联分析。设待分析岩性为参考数列x，测井参数指标为比较数列x1，x2，…，x7。按照斜率关联度公式(1)和改进关联度公式(2)分别进行了计算，计算结果见表1。

从表1中可以看出，斜率关联度值明显低于改进关联度值，并且识别结果误差较大，岩性符合率为53.6%；改进关联度值基本都大于0.80，岩性符合率为85.7%，岩性识别结果与实际岩性基本吻合。由此说明，改进关联度相比斜率关联度更适合进行复杂的小样本岩性识别问题。改进关联度量化模型的提出为灰色理论在复杂岩性识别中的应用提供了一个很好的借鉴。

1.2 岩性综合识别方法

岩性综合识别方法是将主成分分析法与Fisher判别法相结合，首先应用主成分分析法确定出岩性敏感主成分，然后再利用Fisher判别法建立岩性判别函数，从而实现对全井段岩性的连续定量判别。

表1 灰色关联识别结果对比Table 1 The results comparison of grey correlation

1.2.1 主成分分析

主成分分析是一种数据降维的方法，将主成分分析应用于岩性识别中，是通过将多个原始测井变量转换成几个独立的综合性测井变量，仅利用几个重要的主成分就能够代表多个测井变量之间的变化规律，这样就可以尽量减少信息的损失。

选取岩石样品的自然伽马(GR)、密度(DEN)、声波时差(AC)、中子孔隙度(CNL)和深侧向电阻率(RT)值作为输入参数X=[GR，DEN，AC，CNL，RT]，以陈官庄地区66块岩心分析岩性作为岩性判别依据。首先对样本数据进行标准化，计算出相关系数矩阵，然后利用雅可比方法求取相关系数矩阵的特征值与方差贡献率(表2)。由各特征值所对应的特征向量，可得到如下主成分变换的方程式：

表2 特征值与方差贡献率Table 2 The characteristic value and the variance contribution rate

(3)

以上转换方程中，F1～F5相互独立，且F1方差贡献最大，占总方差的57.73%，F2的贡献率为26.39%，F1、F2两个主成分占总方差的84.12%，这说明应用F1、F2这两个变量，可以代替原来的5个变量，数据信息损失很小。

由最重要主成分F1和次重要主成分F2对岩性进行交会图分析。如图1a所示，在常规的中子—密度交会图上，各类岩性混杂在一起，很难准确区分泥灰岩、生物灰岩、灰质白云岩和白云岩；而在主成分岩性交会图上(图1b)则能够进行有效的区分。

1.2.2 Fisher判别

判别分析法是依据前期工作经验积累中认为有关类别划分的方法及有关最优准则，判定一个新的样本归属哪一类最合适。Fisher 判别法是其中较为行之有效的一种方法，并且具有算法稳健、信息量大、准确率高和应用方便的特点。因此，在应用主成分分析确定了岩性敏感的最重要主成分F1和次重要主成分F2后，选用Fisher判别法来建立各类岩性的判别函数，以实现对全井段岩性的自动定量解释。

按照Fisher判别的算法，得到判别函数中分类函数的系数值，见表3。

图1 传统岩性交会图与主成分岩性交会图Fig.1 Traditional crossplot and principal component analysis crossplot

系数Y123456F11．4820．499-74．741-52．281-2．773-12．053F212．96232．872-45．621-418．7209．185-8．450常数-3．329-8．044-372．686863．727-3．353-11．297

建立的各岩性的判别函数如下：

泥灰岩：f1(x)=-1.482F1+12.962F2-3.329

白云质灰岩：f2(x)=0.499F1+32.872F2-8.044

生物灰岩：f3(x)=-74.741F1-45.621F2-372.686

灰岩：f4(x)=-52.281F1-418.720F2-863.727

灰质白云岩：f5(x)=-2.773F1+9.185F2-3.353

白云岩：f6(x)=-12.053F1-8.450F2-11.297

判别方法是f1(x)～f6(x)函数计算得到最大值，样本点就判定为该函数对应的岩性。对各样本点进行Fisher判别的结果见表4，所有96个样本中，判对的样本为79个，整体符合率为83.2%。其中，生物灰岩、灰岩、白云岩的符合率均为100%，泥灰岩的符合率为75%，白云质灰岩的符合率为87.5%，灰质白云岩的符合率为68%。由此说明，将主成分分析与Fisher判别相结合，用于岩性识别的思路是可行的，实际的应用效果是比单独使用主成分分析与Fisher判别的效果好。

2 储层划分

2.1 不同类型储层电性特征

陆相断陷盆地湖相碳酸盐岩是一种独特的沉积体系。对现代碳酸盐沉积物的研究发现，该类岩体主要发育于温暖、动荡、清澈的浅湖环境。主导控制因素是古构造、古气候和古地理三大因素。

本次研究利用12口探井岩心和160块岩心薄片分析资料，结合本地区碳酸盐岩的发育特点，综合了国内外众家之观点[15-16]，从油气勘探实际需要出发，采用了可操作性强的碳酸盐岩沉积结构分类方法，将本地区碳酸盐岩划分为泥晶型、生物型、颗粒型三大类(表5)。

表4 判别结果表Table 4 The discriminant results

表5 碳酸盐岩分类表Table 5 The category of carbonate

2.1.1 泥晶型碳酸盐岩储层

泥晶型碳酸盐岩发育于静水低能带，主要为化学及生物化学沉积，由原始沉积物文石质灰泥和白云岩化泥晶白云岩组成。岩石中不含或含少量颗粒，如果含颗粒，颗粒多以生物碎屑或完整化石为主，除近滩相沉积外，高能颗粒少见。泥晶碳酸盐岩的矿物成分随沉积环境或陆源物质供给丰度不同而大幅度地变化。产于滩相或滩内洼地的泥晶灰岩，其成分较为纯正；在陆源供给量较大时可形成泥灰岩，岩芯上常可见从泥岩泥灰岩灰岩渐变的过渡关系，有时它们也呈夹层产于滩相砂屑白云岩间。

泥晶型碳酸盐岩由于缺少颗粒，在成岩作用过程中，原生孔隙损失很快，成岩后岩石中基本不存在孔隙，阻止了侵蚀性流体的进入，从而不能在岩石中形成溶孔，因此其储集性能是三种类型中最差的。

主要储集空间由层间缝、收缩缝和少量溶孔组成。储层的主要岩性是泥灰岩，电性特征是：各类曲线总体变化幅度小，微电极曲线呈“齿状”，储层物性取决于泥质含量及裂缝发育情况。

2.1.2 生物型碳酸盐岩储层

生物型碳酸盐岩主要发育在浅水高能、阳光、氧气充足、水体清澈地带，由造架生物或藻类障积黏结而成原地堆积的，骨架组分含量大于10%。也可以是由非骨架生物(主要是介形虫、螺、蚌等)的壳体原地堆积埋藏石化而成，生物组分大于50%。目前已发现的这类生物有枝管藻、龙介虫管及形成叠层石的隐藻等。化石的保存状态与沉积环境有关，由完整生物体壳和泥伴生。生物粒屑亦常与砂屑、表鲕、球粒等粒屑相伴生。枝管藻易白云化，形成的白云岩多孔状、疏松易碎。

生物型碳酸盐岩的主要储集空间有原生骨架孔、生物体腔孔和生物溶孔。储层的主要岩性是生物灰岩，电性特征是：微电极曲线高值，有明显正差异；自然电位曲线明显负异常；高电阻率，储层物性随生物含量的增加而变好。

2.1.3 颗粒型碳酸盐岩储层

颗粒型碳酸盐岩主要发育在滨、浅湖波浪作用的高能带，主要由砂、砾屑碳酸盐岩、鲕粒、球团粒等粒屑组成，颗粒含量大于10%，颗粒主要有介形虫、螺和藻等生物化石、鲕粒、内碎屑、团粒等粒屑，这些粒屑在沉积过程中经水力搬运或分选。由砂屑内碎屑组成的颗粒型碳酸盐岩为研究区主要的碳酸盐岩类型，也是主要的储集岩类。砂屑是在强水动力条件下，先期形成的半固结或弱固结的碳酸盐岩体遭到机械破坏形成的。

图3 生物型碳酸盐岩典型曲线Fig.3 The typical curves of biotype carbonate

图4 颗粒型碳酸盐岩典型曲线Fig.4 The typical curves of partical carbonate

颗粒型碳酸盐岩的储集空间主要有粒间孔隙、鲕模孔。储层的岩性包括：灰岩、白云岩、灰质白云岩、白云质灰岩等。电性特征是：曲线变化幅度取决于储层厚度以及上下围岩差异。薄层曲线变化呈锯齿状，中厚层储层碳酸盐岩电性特征明显(三低两高：低伽马、声波、中子，高电阻、密度)，物性好时曲线呈“U”形变化。

根据物性资料统计分析，颗粒型碳酸盐岩储层物性最好，孔隙度范围为15%～35%，渗透率范围为0.1～500 mD。

2.2 平面岩相划分

研究区储层展布规律认识不清一直是影响该地区储量升级的难点。储层岩性、物性横向变化快，致使有效储层标准建立困难。本次研究应用上述的岩性综合识别方法，对研究区内23口井进行了岩性精细解释，并按照3种碳酸盐岩储层的岩性、物性、电性特征对23口井进行了岩性类型划分，分别对泥晶型、生物型和颗粒型碳酸盐岩储层在平面上的分布区域进行了圈定，明确了其分布规律，如图5所示。从图5上可以看出，本地区碳酸盐岩的发育具有明显的分带性。从南到北依次发育了颗粒型、生物型和泥晶型碳酸盐岩，粒度由粗变细，呈规律性变化。

图5 碳酸盐岩岩相分布Fig.5 The lithofacies distribution map

3 结论

(1)相对于常规岩性识别方法，改进灰色关联法更适合解决样本不足、岩性复杂的岩性识别问题，具有快速、相对准确的特点。将主成分分析与Fisher判别法相结合，充分发挥两种方法的优势，使复杂岩性识别的精度达到了83.2%，具有推广使用的前景。

(2)研究区碳酸盐岩发育具有明显的分带性。从南到北依次发育了颗粒型、生物型和泥晶型碳酸盐岩，粒度由粗变细，呈规律性变化。

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