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user: 4. 应用实例 金龙2井区块位于准噶尔盆地西北缘中拐凸起东斜坡带。目的层位于二叠系佳木河组的火山岩地层，岩性复杂，储集空间类型多。根据研究区8口取芯井数据，薄片数据，实验分析化验数据可知，研究区火山岩岩性主要分为熔岩类和火山碎屑岩类，熔岩类包括玄武岩，安山岩，英安岩和流纹岩4种。火山碎屑岩类包括熔结角砾岩，火山角砾岩和凝灰岩3种。 4.1. 火山岩岩性常规测井响应特征 测井的响应主要是应为地下岩石的组分、流体类型、裂缝等综合的影响。其主要的影响程度最高的是岩石的类型。不同的岩石类型其岩石的化学成分、矿物成分等有很大不同，导致测井有不同的变化特征。对于电阻率测井，火山岩岩石越致密电阻率越高，熔岩类的电阻率高于火山碎屑岩类 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]。熔岩中英安岩裂缝发育较少，致密，电阻率很高，安山岩，流纹岩和玄武岩等由于裂缝和气孔的因素影响导致电阻率会偏低。 自然伽马测井的响应特征与岩石的放射性有关，而岩石的放射性与岩石的矿物成分有关。在火山岩中，岩石的放射性与岩石属于基性岩，酸性岩等有关。从基性到酸性逐渐增加 [ 25 ] [ 26 ]。在该研究区目的层内，玄武岩自然伽马小于26 API，安山岩在45 API左右，英安岩和流纹岩高伽马，大于65 API，在相同类岩石中，放射性的大小还与岩石的结构有关。从熔岩到火山碎屑岩，放射性增加。凝灰岩自然伽马在60 API左右，熔结角砾岩低伽马，25 API左右，火山角砾岩中伽马，50 API左右。 中子测井主要反映的是地层的孔隙情况。该地区目的层中，凝灰岩本身相对火山岩而言，不是很致密，存在孔隙，测的中子值也比较大，在25%左右。火山角砾岩和熔结角砾岩也存在较大的原生孔隙，测的中子值约20%左右，是该区主要储层。安山岩由于裂缝比较发育中子值约17%左右。玄武岩由于发育杏仁构造，中子测井值较高，约25%。流纹岩和英安岩发育致密，中子测井值较低，约10%左右 [ 27 ]。 密度测井一般而言，由基性到酸性的火山岩，该测井值会逐渐变小 [ 28 ]。流纹岩为酸性的喷出岩，密度较低。安山岩为中性的喷出岩，密度相对流纹岩较高，为2.54 g/cm 3 左右。玄武岩为基性的喷出岩，密度最高为2.7 g/cm 3 左右。在同类岩石中，火山碎屑岩的密度则低于熔岩。 声波时差测井在火山岩石中，火山碎屑岩的致密程度低于熔岩类，其声波时差会高于熔岩 [ 29 ] [ 30 ]。火山角砾岩和熔结角砾岩声波时差在65 μs/ft左右。凝灰岩的致密程度最低，声波时差最高，约80 μs/ft。英安岩最致密，声波时差最低约57 μs/ft左右。玄武岩，流纹岩和安山岩声波时差约60 μs/ft。 成像测井反映周围岩石电阻率的变化，由一种渐变的色板(黑–棕–黄–白)对电阻率由低到高进行刻度，常用来识别结构和构造。一般分为静态平衡图像和动态加强图。静态图采用统一配色，展现井段电阻率的改变。动态图是采用分段配色，突出局部相对微电阻率的变化(颜色由深到浅，电阻率由小到大)。所以利用静态图可以区分沉积岩和火成岩 [ 31 ] [ 32 ]。利用FMI动态图可以识别火山碎屑岩(角砾岩和凝灰岩)和具有流纹构造的流纹岩。利用动态图和常规测井曲线可以识别英安岩，安山岩和不具流纹构造的流纹岩。该方法特点是能通过辨别岩石结构和构造来区分岩性。英安岩FMI图像呈块状构造，火山角砾岩呈角砾结构，流纹岩呈流纹构造。凝灰岩呈凝灰结构。见图4。 图4. 火山岩测井响应特征 4.2. 交会图分析 前人在识别火山岩的识别中，主要利用交会分析法，在交会图上描述不同岩性的特征。该方法优点是简单直观。缺点是利用特征太过单一，不具有代表性，错误率较高。本文采用机器学习的方法的优点是可以融合前人所有研究的方法特点。本文采用交会图分析不同岩性特征，提取敏感特征 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ]。 特征选取的个数对岩性预测的结果影响非常大。假如只有一个特征，即在一维空间中，如图5，在对角上面的GR，DT，CNL，RHOB，RT，RI，即岩性在一维空间中的响应分布，很难把各类岩性区分开。在二维空间上，即选择两个特征的交会图分析，相比一维特征，岩性的分类效果较好。 图5. 测井交会图 4.3. M-N交会图 岩性识别前人除了利用常规的测井曲线交会图，还有其中确定岩性模型M-N交会图，主要应用中子、密度和声波三种孔隙度测井。该交会图主要目的是消除孔隙度的影响因素，而突出岩性的作用(如图6)。M，N定义为： M = Δ t f − Δ t ρ b − ρ f × 0.01 (20) N = ϕ N f − ϕ N ρ b − ρ f (21) 式中： Δ t f ， Δ t 为声波时差的流体值和测井值； ρ b ， ρ f 为密度的流体值和测井值； ϕ N f ， ϕ N 为中子的流体值和测井值。 在火山岩中最主要的是裂缝对M、N的影响。当地层中的储集空间主要是裂缝时对M、N的值有影响。当储层中发育裂缝时，且裂缝为高角度或垂直裂缝时，声波时差不受裂缝的影响，而密度测井值降低，因此导致M值将增大，而对于N值结果趋于保持不变。所以，当地层中发育高角度裂缝时，数据点向M值增大的方向移动，N值基本不变。当地层发育低角度缝时，声波时差测井值明显增大，此时M、N值不受裂缝的影响。假如裂缝很发育，声波时差出现“周波跳跃”现象时，M值会变小。 图6. M-N交会图 4.4. 机器学习岩性识别 利用机器学习建立岩性分类及预测模型，具体包括：样本库的建立；特征选择；测井特征数据的归一化；训练模型；评价模型以及岩性预测。 1) 样本库建立 根据取芯资料、测井数据和成像测井数据，分析测井数据与岩性的对应关系，生成样本空间。 2) 特征选择 前面已经具体分析了测井响应特征，优选岩性敏感的测井曲线，即GR，DT，RHOB，CNL，RT，RI。同时构造两个新的特征，即M和N。最终确定的岩性敏感特征为：GR，N，RI，M，CNL，DT，RT，RHOB 8种特征，其占用的权重比依次为0.22， 0.18， 0.16， 0.13， 0.11， 0.08， 0.07， 0.05。 3) 测井数据归一化 测井数据的预处理对推广到多井的岩性识别具有相当重要作用，因为相同的岩性数据利用不同规格仪器测量时，数值上会存在一定的系统偏差。数据归一化处理可以消除量纲影响，降低不同测井仪器测量绝对值误差导致的影响，利于后期建立的模型对全区井段都能有很好的预测效果。因此将前面选取的8种特征全部归一化到[0， 1]中。对于GR，DT，RHOB，CNL，M，N采用线性变量的归一化，即： Y = X − X min X max − X min (22) 对于电阻RT，RI采用先取对数，在归一化，即： Y = log X − ( log X ) min ( log X ) max − ( log X ) min (23) 如何选取变量的最大值和最小值变的格外重要，如果直接采用该变量的最大值，那么一些极端值会参与运算，干扰主体数据的归一化。为准确获得最大值和最小值，采用累积概率曲线一次导(斜率)的方法来获取特征的最大和最小。 根据各特征的数据，绘制累积概率分布曲线，曲线形态一般是从小到大数据的累积百分比变化很小，到达一定临界值时，数据变化开始变大，将这个临界值作为特征曲线的最小值，到达最后，数据变化慢慢变小，到达一个临界值后数据变化趋于稳定，把这个临界值作为该特征曲线的最大值，如下图7所示，在对JIN202井DT进行归一化时，根据两个的临界值取得最大值为121 us/ft，最小值为57 us/ft。原始DT数据分布范围为[48， 157]，剔除极端值后数据分布范围为[57， 121]，极端值占据数据范围比例为41.3%，极端值占数据量比例为3%。 图7. JIN202 DT归一化前后累积概率曲线 4) 参数优选 根据前面建立的标签样本数据库，各类岩性标签总数为4745个，将样本数据随机切分为训练集和测试集，训练集占70%，数量为3321个岩性样本点，测试集占30%，1154个岩性样本点。训练集用来训练模型，测试集用来检验模型的适用性，最终用该模型推广到全区。利用机器学习算法从数据集中学习到良好并稳定的模型，对于参数的选取至关重要。在参数选择的过程中，为了防止过拟合现象，本文采用交叉验证的方式，将数据集采用5折交叉验证。参数类型中，criterion指定决策树结点切分质量评价准则。min_samples_split参数指定每个内部节点(非叶节点)包含的最少样本数。min_samples_leaf指定每个叶节点包含的最小的样本数。learning_rate为每个学习器的学习率，就是权重的缩减系数或步长，取值范围为[0， 1]。n_estimators：即弱学习器的最大迭代次数，或者是最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，容易过拟合，一般选择一个较好的适中值，调参过程中与learning_rate一起考虑。subsample抽取子样本的比例，取值为(0，1)，如果小于1，则有部分样本去做GBDT的决策树拟合，小于1的比例可以减少方差，防止过拟合，但会增加拟合偏度，一般选择在[0.5， 0.8]。图8、图9、图10、图11展现了决策树，随机森林和梯度提升树的各个参数优化。表1列出了不同方法最后的搜索结果。 图8. 决策树参数优选 图9. 随机森林参数优选 图10. 梯度提升树参数优选 Table 1 Parameter selection values of different method 方法模型 参数名称 参数值 决策树 criterion entropy(熵) max depth 7 min samples split 3 min samples leaf 3 表1. 不同方法的参数选择值 5) 模型评价 a) 表2和表3是各类方法在训练和测试集上的查准率，是所有预测为该岩性的结果中真正是该岩性的比例。如在训练集上，随机森林方法在安山岩上查准率最高，表明预测为安山岩的结果中，真正是安山岩的概率最高0.956，并且在测试集上随机森林准确率最高。 Table 2 Precision and recall rate of the test se 岩性 样本数 随机森林 决策树 GBDT 贝叶斯 查准率 召回率 查准率 召回率 查准率 召回率 查准率 召回率 安山岩 232 0.956 0.862 0.921 0.806 0.933 0.853 0.917 0.767 火山角砾岩 269 0.925 0.973 0.868 0.959 0.909 0.970 0.918 0.966 流纹岩 330 0.955 0.984 0.946 0.957 0.951 0.957 0.804 0.824 凝灰岩 161 1 1 0.981 0.975 1 1 1 1 熔结角砾岩 133 0.977 0.984 0.962 0.969 0.963 0.984 0.992 0.947 玄武岩 101 1 0.980 0.990 0.980 1 0.960 0.970 0.970 英安岩 198 0.969 0.969 0.959 0.949 0.934 0.939 0.640 0.712 总 1424 0.962 0.962 0.936 0.936 0.948 0.948 0.867 0.867 表2. 测试集的查准率和召回率 Table 3 Precision and recall rate of training se 岩性 样本数 随机森林 决策树 GBDT 贝叶斯 查准率 召回率 查准率 召回率 查准率 召回率 查准率 召回率 安山岩 526 0.991 0.901 0.903 0.855 0.953 0.853 0.936 0.750 火山角砾岩 647 0.941 0.993 0.903 0.955 0.920 0.981 0.908 0.964 流纹岩 743 0.976 0.993 0.956 0.966 0.954 0.977 0.808 0.816 凝灰岩 403 1 1 0.992 0.977 0.997 1 1 0.995 熔结角砾岩 300 0.986 1 0.957 0.980 0.961 1 0.967 0.980 玄武岩 229 1 1 0.969 0.978 1 0.982 0.982 0.965 英安岩 472 0.985 0.974 0.957 0.917 0.949 0.919 0.647 0.726 总 3320 0.978 0.978 0.943 0.943 0.955 0.955 0.868 0.868 表3. 训练集的查准率和召回率 b) ROC曲线。 TPR代表将正类样本分对的概率，FPR代表将负类样本错分为正类的概率。ROC空间中，每个点的横坐标是FPR，纵坐标是TPR。ROC曲线中，(0，0)代表所有样本全部被判定为负类，(1，1)代表所有样本被判定为正类，(0，1)代表最完美分类。通过二维ROC曲线图形，能很直观的比较不同分类器模型的分类性能。从图11中看出，随机森林和梯度提升树的性能较好，能很好的向(0，1)点靠近。其次是决策树，而贝叶斯方法较差。 c) AUC值。图11中“0”代表安山岩，“1”代表火山角砾岩，“2”代表流纹岩，“3”代表凝灰岩，“4”代表熔结角砾岩，“5”代表玄武岩，“6”代表英安岩。根据AUC值都接近1可知，随机森林和梯度提升树方法效果较好，每种岩性的AUC值都很接近于1。 图11. 不同模型ROC曲线 d) 模型稳定性 利用机器学习中的学习曲线判定训练模型的好坏。学习曲线中，横坐标为岩性样本数据量，纵坐标为准确率。主要评估样本数据量的大小的变化对模型的影响。本次岩性识别岩性数据样本为4745个数据，每次从这些数据中按照不同比例随机抽取样本数据，本论文主要是在[10%， 100%]之间切分出500个不同比例的样本数据集，并分训练集和测试集。为确保模型的准确，采用交叉验证的方式在抽取的样本数据集内训练和测试，本次采用5折交叉验证。在梯度提升树和随机森林学习方法中，开始抽500~1000的岩性样本数据中，训练集上准确率高，测试集上准确率低，属于低偏差，高方差，模型处于欠拟合状态，随着数据点的增加，训练集上准确率下降缓慢，测试集上准确率明显升高，且方差变小，当数据点达到4745时，模型达到了低偏差低方差的稳定状态。在决策树模型中，根据学习曲线，上下波动，模型不稳定。在贝叶斯模型中，训练集准确率较低，且在随数据增大过程中，方差发生由大变小再变大的过程，模型不稳定。所以综上所述，梯度提升树和随机森林模型较稳定，见图12。 图12. 不同模型学习曲线