辽河盆地中基性火成岩测井岩性识别方法研究

发布时间：2020-11-12 07:31

　　 油气资源需求的增加与勘探难度的加大，使得火成岩已成为油气勘探的重要目标。辽河盆地火山活动频繁，由火山多期喷发形成，岩相岩性复杂，发育了大量的中基性火成岩。因火成岩在储层中取心收获率低，并且考虑勘探开发过程中的开发成本，所以获得的岩心资料比较少，而使用少量的岩心资料，对储层进行完整、系统地评价难度很大。与岩心资料相比，测井数据丰富且全面，并具有纵向上连续性强、精度高等优点，能够更加全面地反映出储层特征，因此使用测井数据进行储层评价，就显得尤为重要。但是因岩石形成方式不同、矿物成分的复杂性及碎屑粒级多样性等原因，使得火成岩岩性识别的难度较大。 近年来利用测井资料进行岩性识别，主要以常规测井的交会图技术、多元统计分析，声电成像测井以及元素俘获测井为主，注重测井方法的创新及先进测井仪器的应用。本文在学习和借鉴国内外先进的技术方法和经验的同时，针对辽河油田火成岩特点，更加侧重测井与地质资料的有机结合，以岩心资料分析为基础，充分利用常规测井资料对火成岩储层进行定量评价，总结出适用于辽河油田并且可操作性强的火成岩岩性测井识别方法。主要研究内容包括： （1）总结辽河盆地中基性火成岩地质及测井响应特征 辽河盆地东部坳陷目前钻井揭示的火成岩以中基性岩为主，按照火成岩岩性分类原则,结合勘探中火成岩储层研究的实际需求和测井识别的可行性，将研究区的火成岩进行分类。总结了辽河盆地中基性火成岩测井响应特征，提取对岩性敏感的测井参数：自然伽马(GR)、补偿中子(CNL)、密度(DEN)、声波时差(AC)、深侧向电阻率(RLLD)，并分析岩性与各测井参数的变化规律。 （2）基于支持向量机两分类和多分类的火成岩岩性识别方法研究 首先分析了支持向量机原理及“一对一”、“一对多”和有向无环图三种多分类算法；通过交叉验证和网格搜索算法优化惩罚因子和核参数，实现了支持向量机的参数优化；选择108口井中岩心资料完整、常规测井曲线齐全的测井数据作为训练样本，构造三种支持向量机岩性识别模型；对4口测试井相应井段的测井数据进行岩性识别，识别结果与取心段岩心鉴定资料对比。 （3）基于测井曲线分形维数的火成岩岩性识别方法研究 依据测井曲线的分形自相似性，运用分形理论的盒维数，关联维数和变尺度分析技术，提出了测井曲线的盒维数，关联维数和变尺度分析维数的计算方法。通过对辽河盆地东部坳陷火成岩储层测井曲线的分析，逐一计算108口井965m井段测井曲线的盒维数、关联维数和变尺度分析维数，分别探讨三条测井曲线的分形维数与火成岩结构的关系。为了验证结论的准确性，对4口测试相应井段的测井数据进行盒维数，关联维数和变尺度分析维数计算，预测相应地层深度的火成岩结构，将预测结果与地质取心资料进行对比。 本文在总结前人研究工作的基础上，创新之处在于以下方面： 首次将支持向量机多分类算法中的有向无环图策略运用到火成岩岩性识别领域。 挖掘测井曲线的分形特征，应用盒维数，关联维数和变尺度分析维数方法，计算测井曲线分形维数。 从地质资料中，研究火成岩岩石类型；从测井资料中，挖掘测井曲线组合特征。使得地质资料和测井资料相互佐证，最终达到了火成岩岩性识别的目的。 通过以上工作，得到以下几点认识： （1）关于火成岩地质及测井响应特征 不同岩石类型的火成岩，对应一定的测井响应特征组合。依据测井响应特征的差异可以确定火成岩岩石类型，但由于火成岩发育过程中频繁的次生变化，会导致火成岩矿物组成、化学成分随之改变；后期的构造运动和溶蚀作用，会使火成岩发育大量的裂缝和孔隙，因此，火成岩测井响应特征也会发生改变。 （2）关于支持向量机岩性识别 支持向量机“一对一”、“一对多”和DAG（DirectedAcyclic Graph）三种多分类算法虽然识别的准确率不同，但是可依据测井响应特征的差异大致确定辽河盆地中基性火成岩不同岩性地层的厚度和分界线。4口测试井的识别结果表明，DAG法的识别正确率最高。SVM（supportvector machine）无法区分矿物成分和化学成分相近，但结构和构造不同的岩性。SVM两分类和多分类分类器的样本空间是基于常规测井资料建立的，也就是说在缺乏成像测井、地层元素测井等特殊测井资料时，SVM方法仍具有适用性。 （3）关于测井曲线分形维数岩性识别 测井曲线是一个具有自相似结构的分形系统，分形维数体现了测井曲线的复杂程度，盒维数，关联维数和变尺度分析技术均可用来计算测井曲线的分形维数。在应用测井曲线计算分形维数时，盒维数的网格划分次数，关联维数无标度区间的确定，R/S (rescaled)分析中采样点个数的选择，都在一定程度上影响了分形维数计算的准确性。通过计算五种测井曲线GR、RLLD、AC、DEN和CNL的分形维数，发现相同岩性不同测井曲线的分形维数基本相同；采用测井曲线分形维数的差异，可以进行火成岩结构预测。火成岩结构越复杂，分形维数值越大。火山熔岩结构的盒维数值比火山碎屑岩结构的盒维数值小。目前，应用测井曲线分形维数区分浅成岩和次火成岩/深成岩与火山熔岩的效果不明显。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：P618.13;P631.81
【部分图文】：

吉林大学博士学位论文第 2 章 辽河盆地中基性火成岩地层地质特征2.1 区域地质概况由于辽河盆地东部凹陷组成地层的岩性复杂，不仅有喷出岩、侵入岩，还有变质岩，同时还存在沉积岩，因而地质录井往往不容易对岩石准确定名，此外，当火成岩发育裂缝时，地层的岩屑经过泥浆的冲刷，其含油气级别会很低[61]。这将导致测井岩性识别非常困难。因此，测井解释需要掌握区域地质情况，充分了解目的层系与盖层、构造、圈闭等地质条件[62]。

吉林大学博士学位论文a2O+K2O）被称为全碱（Alk），由于 Na2O、K2O 是易熔融的的演化过程反应敏感，在火成岩的研究中意义重大。根据 A对关系，可将火成岩划分为碱性系列（A）和亚碱性系列（S），根据里特曼组合指数（δ）:δ=[ω(Na2O+K2O)]2/[ω(SiO2)-43],岩划分为：钙性岩（δ<1.8%）、钙碱性岩（1.8% <δ< 3.3% <δ< 9%）和过碱性岩（> 9%）。

第二章 辽河盆地中基性火成岩地层地质特征2.2.3 同位素同位素是指原子核内质子数相同，而中子数不同的一组元素。同位素可分为稳定同位素（O、C、S、H、He 等）和放射性同位素（K-Ar、Rb-Sr、Sm-Nd、U-Pb、Th-Pb 等），应用同位素分析可以解决火成岩形成的绝对年龄，阐明岩浆的演化，示踪岩浆的源区，推断火成岩的形成温度、火成岩与成矿的关系等[77]。2.3 火成岩的矿物组成2.3.1 矿物的种类
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘倩茹;薛林福;潘保芝;白烨;张程恩;;梨树断陷砂砾岩测井岩性识别[J];测井技术;2013年03期

2 陈溧;关于综合岩性识别和油气评价的一种设想[J];石油物探;1985年01期

3 周家纪,孙淑霞,王绪本,赵晖;一种遗传神经网络及其在岩性识别中的应用[J];成都理工学院学报;1998年S1期

4 张万良;遥感岩性识别研究的发展趋势——遥感与航空放射性信息集成[J];矿物岩石地球化学通报;2005年01期

5 赵杰;李春华;;基于神经网络的两种岩性识别方法的研究[J];现代电子技术;2009年22期

6 田玉昆;周辉;袁三一;;基于马尔科夫随机场的岩性识别方法[J];地球物理学报;2013年04期

7 王淑盛,徐正光,刘黄伟,王志良,史立峰;改进的K近邻方法在岩性识别中的应用[J];地球物理学进展;2004年02期

8 覃豪,张超谟;基于粗糙集与模糊学的岩性识别[J];江汉石油学院学报;2004年04期

9 张治国,杨毅恒,夏立显;自组织特征映射神经网络在测井岩性识别中的应用[J];地球物理学进展;2005年02期

10 刘秀娟;陈超;曾冲;兰磊;;利用测井数据进行岩性识别的多元统计方法[J];地质科技情报;2007年03期

相关博士学位论文 前2条

1 李春山;X射线荧光岩屑识别技术研究[D];西北大学;2010年

2 牟丹;辽河盆地中基性火成岩测井岩性识别方法研究[D];吉林大学;2015年

相关硕士学位论文 前9条

1 张洪江;常规、成像测井等资料砂砾岩岩性识别研究[D];东北石油大学;2011年

2 邵阳;含火山岩地层测井响应分析及岩性识别技术研究[D];大庆石油学院;2010年

3 马晓龙;扶新隆起带扶余油层测井资料岩性识别及岩相划分[D];东北石油大学;2011年

4 王鑫;东营北带深层砂砾岩测井层序对比与岩性识别研究[D];中国石油大学;2010年

5 关涛;砂砾岩岩性识别方法研究[D];吉林大学;2013年

6 盛宇宏;基于IDL的岩性识别[D];中国地质大学（北京）;2010年

7 张磊;常用数学物理方法在测井解释中的应用[D];长江大学;2012年

8 相爱芹;短波红外技术在矿物填图与遥感岩性识别中的应用研究[D];中南大学;2007年

9 韩科龙;测井自动分层方法研究及其在岩性识别中的应用[D];中国地质大学（北京）;2011年

本文编号：2880462