岩性识别方法技术

本申请实施例公开了一种岩性识别方法，包括：基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。通过本申请实施例提供的岩性识别方法能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题。识别岩性标准的问题。识别岩性标准的问题。

【技术实现步骤摘要】
岩性识别方法


[0001]本申请实施例涉及石油天然气勘探开发
，尤其涉及一种岩性识别方法。

技术介绍

[0002]岩性特征识别是认识地层和储层预测的基础，复杂沉积岩岩石类型多样，包括高伽马泥岩、低伽马泥岩、粉砂岩、细砂岩、中砂岩和粗砂岩等，然而粉砂岩与低伽马泥岩、细砂岩与中、粗砂岩测井响应差异小，识别成功率低，易造成储层流体性质的误判，岩性识别成为制约储层有效勘探开发的关键。目前常用的岩性识别方法主要分为以下三类：
①
以基础实验为代表的图版法；
②
以统计分类为代表的交会图法、蜘蛛网图法；
③
以数学物理方法类为代表的有神经网络法、模聚类法、决策树、支持向量机、主成分分析法、Fisher判别法、最优化法等。
[0003]图版法以实验数据为基础，根据岩石的测井响应关系建立的理论图版，该方法一般选用2～3个测井参数，岩性识别不准确。
[0004]交会图法利用测井曲线交会图分析不同岩性的测井特征，一般采用二维交会法，该方法操作简单，对于复杂岩性主要通过多个二维交会图逐步剥离，组合判断才能达到识别效果，但是该方法为定性识别方法，还严重依赖解释人员的知识和经验。蜘蛛网图法是一种利用多条曲线识别岩性方法，能够综合判别岩性，但是仅仅依靠蜘蛛网图的形状及角度参数的相似性进行判别，对于复杂岩性效果不理想，不能充分发挥蜘蛛网图的优势。
[0005]数学物理方法运用多种信息对岩性作综合判断，特别是对于一些薄互层、夹层的划分具有较高的分辨率；该方法的局限性是操作相对复杂，需要有大量的岩石物理实验样本，判别依据和过程不太直观，缺乏地质认识。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
[0007]有鉴于此，本申请实施例提出了一种岩性识别方法，包括：
[0008]基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；
[0009]对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；
[0010]基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；
[0011]基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；
[0012]基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。
[0013]在一种可行的实施方式中，所述基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图的步骤包括：
[0014]选取中子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。
[0015]在一种可行的实施方式中，所述对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线的步骤包括：
[0016]在识别区域内选定关键井，并明确所述关键井的标准层；
[0017]基于所述标准层，通过峰值法对所述识别区域内的所有测井曲线进行校正，以获取基准校正测井曲线；
[0018]对所述基准校正测井曲线，进行归一化处理，获取所述校正测井曲线。
[0019]在一种可行的实施方式中，所述基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图的步骤包括：
[0020]基于岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类；
[0021]基于已知的测井曲线和岩心分析数据，分别绘制与所述泥岩类、所述粉细砂岩类和所述中粗砂岩类相匹配的第二蜘蛛网图。
[0022]在一种可行的实施方式中，所述基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线的步骤包括：
[0023]计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积；
[0024]计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角；
[0025]基于所述第一面积，确定面积识别分界线；
[0026]基于所述第一夹角，确定夹角识别分界线。
[0027]在一种可行的实施方式中，所述计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积的步骤包括：通过下式计算获取所述第一面积：
[0028][0029]其中，S
BCDE1
为第一面积，OC1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度，OB1为标准化和归一化后密度曲线长度，OD1为标准化和归一化后声波时差曲线长度，OE1为标准化和归一化后自然伽马曲线长度。
[0030]在一种可行的实施方式中，所述计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角的步骤包括：
[0031][0032]其中，α1为第一夹角，OA1为标准化和归一化后浅探测电阻率曲线长度，OB1为标准化和归一化后密度曲线长度，OC1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度。
[0033]在一种可行的实施方式中，所述基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别的步骤包括：
[0034]基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第二面积；
[0035]基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，密度点与中
子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第二夹角；
[0036]基于所述第二面积与所述面积识别分界线的比较结果，和所述第二夹角与所述夹角识别分界线的比较结果，确定岩性信息。
[0037]在一种可行的实施方式中，岩性识别方法还包括：
[0038]采集未知区域的岩心样，基于所述岩心样确定实际岩性；
[0039]将所述实际岩性与岩性识别结果进行比对，确定识别准确度。
[0040]在一种可行的实施方式中，在所述识别准确度低于第一阈值的情况下，重新绘制第二蜘蛛网图，并重新获取岩性划分分界线。
[0041]相比现有技术，本专利技术至少包括以下有益效果：本申请实施例提供的识别方法，先基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图，能够使较多的测井曲线参与到岩性的识别中，能够降低岩性误判的概率；然后对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线，使得不同单位和数量级的测井曲线标准化、归一化利于后续准确判别岩性；进一步地，基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线，既根据已知的岩性信息，确定不同种类的岩性类别对应的第二蜘蛛网图，并基于第二蜘蛛网图确定岩性划分分界线，最后基于第一蜘蛛网图、校正测井曲线和岩性划分分界线，进行岩性识别，即可完成岩性的准确识别。通过本申请实施例提供的岩性识别方法能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种岩性识别方法，其特征在于，包括：基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。2.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图的步骤包括：选取中子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。3.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，所述对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线的步骤包括：在识别区域内选定关键井，并明确所述关键井的标准层；基于所述标准层，通过峰值法对所述识别区域内的所有测井曲线进行校正，以获取基准校正测井曲线；对所述基准校正测井曲线，进行归一化处理，获取所述校正测井曲线。4.根据权利要求2所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图的步骤包括：基于岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类；基于已知的测井曲线和岩心分析数据，分别绘制与所述泥岩类、所述粉细砂岩类和所述中粗砂岩类相匹配的第二蜘蛛网图。5.根据权利要求4所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线的步骤包括：计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积；计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角；基于所述第一面积，确定面积识别分界线；基于所述第一夹角，确定夹角识别分界线。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯秋元，刘邦，潘春孚，王林，李剑平，黄亮，易杰，曹先军，丁诗童，曲鹏，计然，张丽华，魏海云，
申请(专利权)人：中国石油集团测井有限公司中油测井技术服务有限责任公司，
类型：发明
国别省市：