FLAIR实时地层流体录井解释图版建立及应用

李戈东，马猛，王建立，陈铭帅，杜波，韩明刚

(1.中海油能源发展股份有限公司 工程技术分公司，天津 300452；2.中海石油(中国)有限公司 天津分公司，天津 300459)

FLAIR实时地层流体分析录井(简称FLAIR录井)能实时检测钻井液中C1～C8烃类组分以及CO2和H2S等非烃类组分含量[1]。本文针对研究区的基本地质情况和FLAIR实时地层流体录井特点，利用统计分析的ReliefF算法对气测敏感参数进行计算优选[2]，选出对含油性敏感度最高的两个参数，根据优选后的参数建立图板，并编写算法，由软件自动划分油层与非油层区域，免除了人为划分区域的主观性，并对已建立的图板解释效果进行验证。

1 解释参数优选

与常规气测录井技术相比，FLAIR录井具有脱气效率高、分辨率高(C1/C2比高达8000)、测量范围更广(烃类可测C1～C8)、数据质量更高的特点[3]。

1.1 相关参数介绍

气测原始数据所受影响因素较多，因此在建立气测交会图版过程中多采用其派生参数，共筛选出以下25个气测相关派生参数[4-9]:

(1)CR1:100*C1/∑C；(2)CR6+:100*(nC6+nC7+nC8+C7H14)/∑C；(3)(C4+C5)/(C1+C2)；(4)(C1+C2)/C3；(5)(C1+C2)/(C3+C4) ；(6)(C2+C3+C4)/C1；(7)(C3+C4)/C4；(8)C1/C3；(9)RL-M：10*C1/(C2+C3)2；(10)RL-H：100*(C1+C2)/(iC4+nC4+iC5+nC5)3；(11)RH-M：(iC4+nC4+iC5+nC5)2/C3；(12)气测幅度指数：Tg/Tj/Ht；(13)重烃指数：C1*Tj/Tg* (iC4+nC4+iC5+nC5)/(0.0001+C3)；(14)丰度系数：C1/(C1-C2-C3)*∑C*(Tg-Tj)/Tg；(15)气测含油丰度指数：[C1/(C1-C2)]2*∑C*(Tg-Tj)/Tg；(16)油性指数：Hq/Ht*(Tg-Tj)/Tj*[(nC4+nC5)/(iC4+iC5)]2*(iC4+nC4+iC5+nC5)2/C3；(17)(C1-C2)/C1；(18)C1/(C1-C2-C3)；(19)nC4/iC4；(20)nC7+nC8+C6H6+C7H8+C7H14；(21)iC5+nC5+nC6；(22)(nC7+nC8+C6H6+C7H8+C7H14)/(iC5+nC5+nC6)；(23)iC5+nC5+nC6+nC7+nC8；(24)C6H6+C7H8+C7H14；(25)nC8+C6H6+C7H8+C7H14。式中：C1、C2、C3、C4、iC4、nC4、iC5、nC5、nC6、C6H6、nC7、C7H8、C7H14、nC8为FLAIR录井在油气层段的气体组分检测值，%；∑C为FLAIR录井气体各组分含量平均值的加和，%；Tg为气测异常显示段全烃平均值，%；Tj为气测异常显示段上部非显示段气测基值，%；Ht为气测异常显示段对应的低钻时厚度，以半幅点为界，m；Hq为低钻时段对应的气测异常显示厚度，以半幅点为界，m。

1.2 解释参数优选方法

由于研究区域油藏埋深跨度较大，且各层位的油质不同，导致浅层和中深层的气测录井特征具有明显差异，因此需要将样本数据分为浅层样本数据和中深层样本数据，并针对浅层和中深层分别优选敏感参数[10]。对于浅层与中深层的划分，这里根据样本层中油层的气测相对组分含量随深度的变化情况确定其界限，相对组分含量采用公式Cn/∑C计算获得，其中Cn为气测异常段各组分含量平均值，∑C为各组分含量平均值的加和[11]。

图1反映了研究区域不同深度油层气测相对组分含量的变化情况。莱州湾凹陷在1600 m之上，C1的比例占到了90%以上，C2及其以后各组分占了极小一部分比例，甚至在1600 m之下，C1所占比例逐渐降低，其他各组分比例均逐渐升高，组分齐全。根据这一特征，将1600 m作为莱州湾凹陷浅层与中深层的分界，分类情况见表1。

表1 研究区域样本分类情况研究区域纵向分界样本层数莱州湾凹陷区域(垦利)1600 m以上1600 m以下88112图1 莱州湾凹陷区域FLAIR在不同深度下气测比例变化

由于参数较多，随机抽选参数建立图板比较复杂，因此使用ReliefF算法对研究区域的各派生参数进行特征权重计算。Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature Weighting Algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法比较简单，但运行效率高，并且结果也比较令人满意，因此得到广泛应用，但是其局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了ReliefF算法，可以处理多类别问题。ReliefF算法在处理多类问题时，每次从训练样本集中随机取出一个样本R，然后从和R同类的样本集中找出R的k个近邻样本(near Hits)，从每个R的不同类的样本集中均找出k个近邻样本(near Misses)，然后更新每个特征的权重[12]。

本文采用ReliefF算法来计算1.1节中提到的25个参数的各个特征的权重，选取权重最大的两个值建立解释图版。由于算法在运行过程中，会选择随机样本R，随机数的不同将导致结果权重有一定的出入，因此本文采取平均的方法，将主程序运行20次，避免单次运行出现误差。如图2、图3所示，纵坐标为计算得到的特征权重，横坐标为各气测相关派生参数(对应1.1中提到的(1)～(25))。

图2 莱州湾凹陷区域1600 m以上FLAIR气测派生参数特征权重 图3 莱州湾凹陷区域1600 m以下FLAIR气测派生参数特征权重

针对不同区域分别对以上的25个参数进行特征权重计算，各选出两个特征权重最高的参数用以建立图版。因此，莱州湾凹陷1600 m以上区域采用(C3+C4)/C4与(C1-C2)/C1两个派生参数，莱州湾凹陷1600 m以下区域采用CR6+与RH-M两个派生参数。

2 解释图版建立

通过以上分析，可以得出研究区对储集层含油性最敏感的两个参数，然后使用这两个参数分别建立图板(见图4、图5)。将优选出的气测派生参数导入软件后，再导入编写好的分区公式，软件生成的交会图版将直接自动画线区分油层与非油层区域，避免了人为划区域的主观性。

图4 莱州湾凹陷区域FLAIR1600 m以上(C3+C4)/C4—(C1-C2)/C1图版 图5 莱州湾凹陷区域FLAIR1600 m以下CR6+—RH-M图版

经过计算后建立图版，可得研究区不同深度图版识别率，见表2。

表2 FLAIR录井图版识别率统计

3 应用效果分析

针对两个研究区，选取了5口新钻井的10个已确定流体类型的储集层用于FLAIR录井解释图版应用验证，识别结果见表3。

表3 FLAIR图版应用验证统计

与测试结论对比，FLAIR解释图版对油层与非油层的判别准确率可以达到90.0%，证实了所建图板的有效性。不符合层是因其均位于油水界面处，紧邻其上方即为油层，气测数据受到了油层的影响，所以表现出油层的特征。

4 结论

(1)利用ReliefF算法对气测派生参数进行筛选，根据不同区域不同深度，从25个参数中分别优选出两个参数(莱州湾凹陷1600 m以上区域：(C3+C4)/C4与(C1-C2)/C1；莱州湾凹陷1600 m以下区域：CR6+与RH-M)并导入软件、利用公式进行了自动分区，建立了油层与非油层判别图版。

(2)在两个研究区选取了5口新钻井的10个已确定流体类型的储集层用于FLAIR图版应用验证，准确率达到90.0%，图版应用效果良好。该解释图版建立方法简便、快捷，具有良好的推广应用价值。