一种针对弱胶结、深层致密砂岩储层成岩相定量表征方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及石油勘探和开发地质领域，是一种针对弱胶结、深层致密砂岩储层成 岩相定量表征方法。
【背景技术】
[0002] 对储层研究来讲，成岩相比沉积相更为精细。在一定的构造和沉积背景下，特别是 针对致密砂岩中有利储层的成因和分布研究，成岩作用的影响更大，所W成岩相定量研究 更突显其重要性。
[0003] -套好的成岩相定量表征方法应该具有针对性、科学性和实用性。目前成岩相的 研究主要是利用岩屯、、薄片观察、扫描电镜、阴极发光等方法技术开展单井成岩相的定性分 析，成岩相定量研究和井间横向预测成为深层致密砂岩中优质储层预测的一大难题。成岩 相的定量研究和横向预测研究主要存在W下问题：（1)采用何种综合方法和技术实现成岩 相的定量研究；（2)岩石薄片分析资料不连续，如何选择不同成岩相与测井敏感参数相结 合，实现单井连续的成岩相定量解释；（3)由于储层砂体横向变化快、成岩作用复杂，如何利 用岩屯、、测井、地震等综合信息(井震结合)实现井间成岩相的横向预测？因此，目前缺少针 对弱胶结、深层致密砂岩储层成岩相定量综合表征方法。
[0004] 有前人提出视溶蚀率、视压实率与其对储层物性贡献大小没有对应关系，不适合 作为成岩相定量划分的依据。但在储层弱胶结的前提下，视溶蚀率、视压实率代表了储层相 对溶蚀和压实的程度，在视压实率一定的情况下，视溶蚀率的高低代表了次生孔隙相对发 育程度，即可作为成岩相定量划分的依据，也是相对优质储层预测的基础。
[0005] 由于成岩作用差异导致的岩石成分、孔隙结构等变化在测井资料上具有明显不同 的响应特征，并且测井资料具有连续记录的特点，因此筛选出与成岩相相关的测井参数，将 成岩相和测井参数相对应，建立连续的成岩相测井解释模型。目前国内外主要通过测井参 数及数学方法建立成岩相测井判别模型，如赖锦等将成岩相与测井参数通过蜘蛛网图来直 观反应;张海涛等通过贝叶斯判别建立测井参数与成岩相的线性多元判别关系，从而进行 成岩相的连续定量识别;Turner R通过伽马曲线来识别黏±膜胶结成岩相;景成、宋子齐等 结合多种成岩定量参数与测井信息，利用灰色理论综合评价法定量分析致密气藏的单井成 岩相。本发明针对弱胶结的致密砂岩储层，筛选出与溶蚀、压实作用相关的测井敏感参数， 如自然伽马、中子、声波时差、密度和电阻率，利用BP神经网络技术建立视溶蚀率、视压实率 与测井敏感参数的关系，进而实现成岩相的测井定量解释。
[0006] 由于地震资料的解释精度问题，目前国内外利用地震手段，对成岩相的平面预测 成果较少。如Mathisen Μ E(1997)利用地震地层学和地震岩石学的手段，粗略的区别出多 孔成岩相带和致密成岩相带，建立了成岩相的地震-地层模型；曾洪流(2013)等分析方解石 含量及泥质相对含量和波阻抗的关系，识别出了两种地震成岩相(巧质胶结相和泥质胶结 相），并结合沉积相展布进行地震成岩相的预测。本发明采用"井-震"结合的方法，建立视 溶蚀率、视压实率与地震反演属性的关系来实现成岩相的平面预测。
【发明内容】
[0007]本发明"一种针对弱胶结、深层致密砂岩储层成岩相定量表征方法"结合前人的研 究成果，提出了利用岩屯、、测井和地震资料相结合的方法，W视溶蚀率和视压实率为中间定 量参数，建立岩屯、成岩相、测井敏感参数和地震反演属性之间的联系，实现成岩相的定量表 征和平面预测。其特征在于：
[000引本发明通过W下步骤实现：
[0009] 1)通过铸体薄片定量计算确定视溶蚀率、视压实率；
[0010] 2)通过岩屯、描述、普通薄片分析、扫描电镜观察，结合视溶蚀率、视压实率强度划 分标准确定单井成岩相类型；
[0011] 3)筛选出对溶蚀、压实作用敏感的测井参数并利用BP神经网络技术，建立视溶蚀 率、视压实率与测井敏感参数的对应关系，得到成岩相测井定量解释和识别结果；
[0012]步骤3)筛选出的测井敏感参数为:DT(声波）、DEN(密度）、GR(自然伽马）、CNCF(中 子）、RT(电阻率）；
[0013] 4)筛选出对溶蚀、压实作用敏感的地震反演属性敏感参数并结合地震反演数据 体，建立视溶蚀率、视压实率与地震反演属性敏感参数的对应关系，得到成岩相的平面预测 结果；
[0014] 步骤4)中，筛选出的地震反演属性敏感参数为纵波阻抗(Ip)、横波阻抗(Is)、纵横 波速度比(化As),做视溶蚀率、视压实率的地震反演属性切片来预测成岩相的平面展布。
【附图说明】： 图1是各类成岩相与测井各参数的关系图 图2是BP神经网络法判别测井成岩相流程图 图3是地震反演参数与成岩强度参数相关性图 图4是岩屯、成岩相与测井解释成岩相对比图
【具体实施方式】
[0015] 本发明是通过岩屯、、测井和地震资料，建立一种针对弱胶结、深层致密砂岩储层成 岩相定量表征方法，为非常规油气储层研究提供一套有效的表征方案。
[0016] 本发明通过W下步骤实现：
[0017] 1)通过铸体薄片定量计算确定视溶蚀率、视压实率；
[001引步骤1)提出的
原始孔隙体积= 20.91+22.9/(δι/^δ2)(δ1、δ2分别代表粒度累积曲线上25%和75%处 所对应的颗粒直径）
[0019] 2)通过岩屯、描述、普通薄片分析、扫描电镜观察，结合视溶蚀率、视压实率强度划 分标准确定单井成岩相类型；
[0020] 3)筛选出对溶蚀、压实作用敏感的测井参数并利用ΒΡ神经网络技术，建立视溶蚀 率、视压实率与测井敏感参数的对应关系，得到成岩相测井定量解释和识别结果；
[0021 ]步骤3)筛选出的测井敏感参数为:DT(声波）、DEN(密度）、GR(自然伽马）、CNCF(中 子）、RT(电阻率），其中声波和密度对溶蚀所造成的孔隙度的增大作用较为敏感，自然伽马 和中子对压实作用较为敏感，电阻率在一定程度上能够反映储层的微观孔隙结构，并且自 然伽马能反应地层中岩石的岩性、泥质含量等；
[0022] 步骤3)提出的利用BP神经网络技术进行成岩相测井定量解释，首先对筛选出的测 井敏感参数W及所对应的视溶蚀率、视压实率进行归一化，W清除各井间变量单位不统一 带来的不利，也消除测井仪器造成的随机偏差及系统误差，保证测井数据能更准确的反映 地层特征，W及各井之间由于测井系列不统一所造成的影响。其次选取通过薄片定量计算 的视溶蚀率、视压实率及对应的测井敏感参数作为神经网络训练样本，将测井敏感参数作 为输入神经元，W视溶蚀率、视压实率为决策属性，作为输出神经元，当训练误差小于0.1% 时网络建立达到目的，进而进行全井段成岩相测井定量解释；
[0023] 4)筛选出对溶蚀、压实作用敏感的地震反演属