基于數字分析識別縫洞性碳酸鹽巖有效儲層

摘 要：縫、洞的正確預測和識別對開發碳酸鹽巖儲層有極其重要的意義，但四川盆地碳酸鹽巖開發井特殊測井資料較少，導致縫、洞識別存在一定的困難。本文在充分利用常規測井資料的基礎上，運用數字信號分析中的小波多尺度分析方法提取出自然伽馬（GR）、雙側向電阻率（RD、RS）等測井曲線的低頻信息及聲波時差測井（AC）曲線高頻信息，并綜合它們劃分出小波識別裂縫層段，并總結出可依據聲波時差S（拉普拉斯變換）時頻分析后的時頻域能量譜上高能量分布特征劃分出縫、洞發育層段，為四川盆地海相碳酸鹽巖儲層縫、洞識別提供了參考。

關鍵詞：碳酸鹽巖;儲層識別;小波多尺度分析;時頻分析

0 引言

四川盆地海相碳酸鹽巖儲層具有復雜的巖石成分、中--低孔、中--低滲、較強非均質性等特點[1]，這些特點導致儲層的劃分和評價難度增大。對于碳酸鹽巖儲層，縫、洞是常見的儲集空間類型，且裂縫又可成為儲層的主要滲透通道，因此縫、洞是形成有效儲層和油氣高產的關鍵因素[2]，如何正確識別縫、洞對開發碳酸鹽巖儲層有著極其重要的意義。

特殊測井方法可以直接顯示縫、洞的特征等，例如成像測井，但其施工成本較高。加之川東北井深較深，水平井較多，導致測井施工難度較大，因此提高常規測井方法識別縫、洞成為了重要的研究課題。

1 縫洞性儲層測井響應的數字信號分析特征

小波多尺度變換：前人研究表明[3-4]，通過小波多尺度處理，在合適尺度上重構的聲波時差高頻信息和雙側向電阻率低頻信息有利于裂縫發育層段的準確識別，即在裂縫層段，聲波時差高頻信息會出現起伏波動的高頻特征，其高頻能量信息表現出明顯的高值;低頻雙側向電阻率正、負幅度差異更明顯。

時頻分析：司馬立強[5]曾將儲層電阻率信息映射在其短時傅里葉變換的時頻面頻譜能量特征上，通過求取電阻率曲線間微差形態波形信號的頻譜能量特征，提取出裂縫發育信息。其研究表明，裂縫引起的雙側向電阻率間差異在時頻域能量譜上會出現高幅值（高能量）的反應，且裂縫越發育，雙側向電阻率間差異越大，能量譜上能量越高。

從數字信號分析可知，一維情況下，拉普拉斯變換（S變換）是短時傅里葉變換的普遍形式，兩者本質差不多。聲波時差曲線屬于一維數據，且縫、洞會引起聲波時差的增大。理論上講，對聲波時差測井做S時頻分析，可用其時頻域能量譜的高低能量變化特征劃分縫、洞發育層段。本文將在實例中進行分析，探究成像上的縫洞性儲層與能量譜上高能量間的層段是否具有一致性，進而驗證該方法的可行性和識別效果。

2 縫洞性儲層識別方法

2.1 小波多尺度分析理論

對某一個實際的載有特定信息的信號而言，如果其載有的信號由不同成分構成，那么這些成分各自對總信號的貢獻大小隨著被探測體的不同而不同。測井曲線是載有地層信息的信號，該信號的總能量為地層的微觀孔隙結構、流體性質、裂縫、巖性及巖相等不同頻率響應的信號能量之和[6]。由于小波多尺度分析后的能量與原始信號能量之間存在常數比例關系，因此在對測井信號進行多尺度處理后，將不同頻率成份的信息分離在不同的尺度上，在合適的尺度上，能夠突出某種信息，而減少其他信息的影響。

小波多尺度分析理論是測井多尺度分析方法建立的基礎。常規測井曲線是在深度域按等間距采樣而獲得的離散信號，根據信號分析理論可將其視為非平穩離散深度信號[7]，通常采用離散小波變換：

常規測井曲線多尺度分析的具體步驟如下：

①對測井曲線作預處理;②小波基函數的選取;③多尺度分解最佳尺度的確定（圖1）。分辨效果最好的定義為：該尺度下的低頻信號能較好的反映出測井曲線的概貌，同時，高頻小波系數的變化與待研究的問題具有一定的對應性;④多尺度重構測井曲線。通過多尺度分解后的低頻小波系數和高頻小波系數，能完全重構測井信號曲線。

2.2 時頻分析

時頻分析是時頻聯合域分析的簡稱，是分析時變非平穩信號的有力工具。時頻分布能表明信號的時變頻譜特征和能量密度的分布，能提供時間域與頻率域的聯合分布信息，清楚描述信號頻率隨時間變化的關系，能同時描述信號在不同時間和頻率的能量密度或強度，在每一時間指示出信號在瞬時頻率附近的能量聚集情況。

Stockwell等基于前人研究成果提出了S變換，S變換繼承和發展了短時傅里葉變換和小波變換的局部化優點，同時克服了它們的不足，采用與頻率有關的可變的高斯窗函數。

S變換與傅里葉變換存在如下關系：

3 實例分析

3.1 河壩2井

圖2為河壩2井裂縫識別處理結果，該井段為飛仙關三段地層，巖性主要為灰巖、白云質灰巖，泥質含量較少。測井解釋了1層二類氣層，2層含氣水層。

對RD、RS及濾波后的GR、AC曲線做3級多尺度處理，在尺度3上重構GR低頻（第1道）、AC高頻（第5道）、RD和RS低頻信息（第7道），求取AC高頻信息的能量曲線（第6道），最后對AC曲線做時頻分析（第10道）。與原始曲線相比，GR的低頻系數曲線在去除高頻干擾的同時，保持了原始GR曲線的起伏變化特征;RD和RS低頻系數曲線去除了高頻干擾，保持了電阻率的高低變化特征，并使得深淺側向幅度差異更明顯，據此可更精確地劃分滲透層與非滲透層。AC曲線時頻分析的能量譜較好表現出AC曲線在時頻域上高低能量的分布特點。

在裂縫發育層段（圖2），AC高頻曲線會出現鋸齒狀的波動，對應的AC高頻能量曲線為高值則更好的反應出了裂縫發育特征;在致密層段，AC高頻曲線會比較平直，因此其高頻能量會表現出低值特征;同時在裂縫發育層段，低頻電阻率值低于致密層，低頻深、淺側向電阻率表現出較小的幅度差，或無幅度差。綜合兩者的信息可更準確地劃分出裂縫發育層段，圖中第8道為小波識別的裂縫層段，第9道為成像測井識別的裂縫發育層段，兩者之間有較好的一致性（表1）。第10道的AC時頻域能量譜上（橙色為高能，藍色為低能），5097.0-5108.2m段時頻能量與上下圍巖相比，較高頻率的能量都比較高，且能量出現峰值，與之對應的為成像裂縫發育段（5097.8-5112.0m）。

通過綜合分析，小波識別的裂縫層段與時頻分析能量譜上高能層段均為裂縫比較發育的儲層段。

3.2 元壩10井

圖3為元壩10井7085.0-7134.0m碳酸鹽巖儲層縫、洞識別處理的結果。此井段為長興組地層，巖性主要灰巖、含泥灰巖夾灰色含云灰巖、生屑灰巖。測井解釋了1層含氣水層，2層水層。

本井段除有裂縫外，孔隙也比較發育，成像圖像上可見清晰的溶蝕特征，反映出白云巖后期溶蝕特征明顯，是典型的縫--洞性儲層段。

圖中小波多尺度分析識別的結果與成像裂縫發育段對比有很好的一致性;時頻分析高能層段與成像資料解釋的縫、洞發育層段也具有較好的一致性（表2）。

通過綜合分析，小波識別的裂縫層段與時頻分析能量譜上高能層段均為縫、洞比較發育的儲層段。

綜合實例分析可知，在常規測井資料的基礎上，可通過小波變多尺度分析識別的裂縫層段和AC時頻域能量譜上的高能量集中分布來識別縫洞性儲層。

4 結論

①對聲波時差曲線進行多尺度分解，選擇合適尺度重構聲波高頻信息和求取對應的高頻能量，這兩者能夠清晰地顯示川東北碳酸鹽巖地層飛仙關、長興組的裂縫發育層段;

②在小波多尺度分析的基礎上，綜合GR等其他常規測井曲線，并結合聲波高頻能量信息和電阻率低頻信息，能夠確定川東北碳酸鹽巖地層飛仙關、長興組的裂縫發育層段;

③S時頻分析后的聲波時差曲線，在縫、洞發育段，時頻能量譜上會形成能量聚集團量）。通過常規測井資料解釋和數字信號分析處理，可識別出縫洞性碳酸鹽巖有效儲層。

參考文獻：

[1]賈孟強.川東北海相碳酸鹽巖儲層參數研究[D].北京：中國石油大學，2009.

[2]李軍，陶世珍，王澤成等.川東北地區侏羅系油氣地質特征與成藏主控因素[J].天然氣地球科學，2010.

[3]肖大志.基于常規測井資料小波多尺度分析的裂縫識別方法[J].工程地球物理學報，2011，8（2）：216-221.

[4]張文靜.小波多尺度分析方法識別儲層裂縫[D].北京：中國石油大學，2009.

[5]司馬立強.基于時頻分析的儲層裂縫識別方法[J].測井技術，2011，35（4）：331-334.

[6]岳文正，陶果.小波變換在識別儲層流體性質中的應用[J].地球物理學報，2003，46（6）：863-869.

[7]宗孔德，胡廣書.數字信號處理[M].北京：清華大學出版社，1986.

作者簡介：

唐寅旭（1986- ），男，漢族，碩士研究生，2010年畢業于中國地質大學（武漢）地質工程專業，目前職稱：工程師，現從事測井資料處理與解釋工作。