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user: 4. 滩坝沉积单元测井自动识别方法及应用 4.1. 测井曲线敏感性分析 根据测井曲线数值变化所反映的滩坝演化结构单元变化程度，来判断每种曲线与结构单元的变化之间的关联，从而将其中关联度大的曲线作为敏感曲线提取出来，为沉积单元划分做好准备。选取任意两种测井曲线中的任意两种，分别绘制交会图。如果交会图中滩坝的各个结构单元能够通过其中的一种(或两种)曲线被最大程度地区分开，说明这一种(或两种)测井曲线敏感性最好。 按照上述方法，以各单元不同类型测井曲线均值为基础绘制交会图，结果表明GR曲线的敏感性最强，进一步地，发现A单元GR曲线取值范围一般为80~103 API，B单元GR数值范围一般为60~80 API，C、D单元的GR数值范围接近，C单元一般为40~60 API，D单元约为45~60 API，E单元在岩性组合方面与A单元接近，GR数值范围一般为90~110 API。另外，CNL、AC和RT曲线的敏感性也较强，利用这三种曲线也可将各单元比较好地区分开，而DEN曲线敏感性较差，区分指示效果较差(图6)。 作为沉积相研究的一种新方法，不少学者曾对利用测井曲线自动识别沉积微相进行过探索。孔凡立、陈刚花等利用Bayes判别模型对河流相的各沉积微相进行了计算机快读判别 [ 21 ] [ 22 ] 。严科等根据判别分析原理对三角洲平原及前缘亚相所包括的各微相进行了自动识别 [ 23 ] 。但目前还未曾对滩坝的不同沉积单元进行有效的测井相分析和自动快速识别。 图4. 滩坝各沉积单元测井响应特征表图 图5. 滩坝各沉积单元典型岩心或露头照片(a：砂泥岩薄护层；b：浪成交错层理；c：冲洗层理；d：风成砂沉积；e：富泥质沼泽化沉积) 图6. 不同沉积单元测井曲线敏感性交会图 4.2. 自动识别原理 针对滩坝结构单元的常规测井自动识别问题，主要是根据Bayes判别原理来实现对A、B、C、D等单元的判别。Bayes判别的基本思想是认为空间中有G个互相独立的总体，它们均服从多元正态分布且认为个总体的协方差矩阵相同。在考虑先验概率的前提下，对每一类总体分别构造判别函数，计算待判样本属于各个总体的条件概率，所有各概率的最大值即为该样本所属的类别 [ 24 ] 。 在上述基本思想的指导下，针对多元判别函数，推导得到Bayes判别法的判别方程形式如下： y g = C 0 g + ∑ i = 1 p C i g x i g ， g = 1，2，∙∙∙，G (1) 式中， C 0 g 与 C i g 为判别系数。将样本参数值 x i g 代入，则样本判别函数最大值为： y g * = max 1 ≤ g ≤ G y g (2) 即将样本划归入第g * 类总体。 4.3. 沉积单元自动识别 根据交会图分析结果，发现对研究区滩坝砂体中的A、B、C单元较敏感的曲线包括GR、RT、CNL和AC曲线，对D单元较敏感的曲线有CNL、AC和DEN曲线。由于AC曲线受井眼影响，跳尖现象明显。因此一般情况下，选用敏感性较强的GR、RT、CNL曲线建立A、B、C单元的判别方程较为精确；而在没有CNL曲线的情况下，可选取GR、RT、AC曲线建立判别方程。D单元与C单元在岩性方面特征类似，砂岩为主，砂质纯，并且粒度都较细，但D单元物性比C单元更好，CNL、AC和DEN曲线对区分C和D单元敏感性较强，而DEN曲线数值变化范围较小，判别时造成误差较大，因此选取CNL和AC曲线建立C、D单元的判别方程。E单元泥质含量很高，且出现频率很低，识别意义不大，因此不需要对E单元建立判别方程。由于D单元是在已经发育C单元的基础之上才会出现，因此首先对A、B、C单元进行自动识别，然后在已经识别出C单元(后简称Co单元)的基础上对C、D单元进一步识别。 具体来说，首先求取判别方程，并确定样本属于A、B、C单元的概率YA、YB、YC，再对这3个概率值进行比较，把最大概率值对应的单元作为样本判别结果。然后在此基础上，求取C、D单元的判别方程，并针对Co单元，得到样本属于C、D单元各自的概率YC、YD，进而按照上述方法对样本进行判别。 按照上述原理及步骤，挑选A、B、C单元中具有GR、RT、CNL曲线的共218组待判数据，利用A、B、C单元的GR、RT、CNL曲线判别方程(表1)，对218组经过人工判别的结构单元进行自动识别，结果表明，A单元判别符合率为76.9%，B单元判别符合率为92.4%，C单元判别符合率为90.2%。A、B、C单元的整体判别符合率为87.2%，达到判别要求。 Table 1 Discriminant equation by GR， RT and CNL curves of A， B and C unit 结构单元 判别方程 A YA = −81.962 + 1.379GR + 2.361RT + 1.388CNL B YB = −55.661 + 1.115GR + 2.269RT + 1.158CNL C YC = −36.743 + 0.802GR + 2.36RT + 1.102CNL 表1. A、B、C单元GR、RT和CNL曲线判别方程 当没有CNL测井曲线时，选取A、B、C单元中具有GR、RT、AC测井曲线的269组待判数据，利用A、B、C单元的GR、RT、AC曲线判别方程来进行自动识别(表2)，结果表明，A单元判别符合率为78.4%，B单元判别符合率为91.4%，C单元判别符合率为87.3%。A、B、C单元判别的整体符合率为86.6%，达到判别要求。 Table 2 Discriminant equation by GR， RT and AC curves of A， B and C unit 结构单元 判别方程 A YA = −121.609 + 0.687GR + 1.01RT + 2.167AC B YB = −89.337 + 0.425GR + 0.953RT + 2.04AC C YC = −81.583 + 0.163GR + 1.111RT + 2.148AC 表2. 研究区A、B、C单元GR、RT和AC曲线判别方程 在上述A、B、C单元快速识别的基础上，利用Bayes判别原理，进一步建立了C、D单元的判别方程(表3)。结合由成像测井资料所得的人工判别结果，对具有CNL和AC数据的Co单元和D单元进行判别，结果表明C单元判别符合率为95.08%，D单元判别符合率为94.44%，两个单元整体判别符合率为94.76%，满足自动识别要求。综合分析上述判别结果，利用GR、RT、CNL曲线组和GR、RT、AC曲线组均可以比较好地实现对A、B、C单元的自动快速识别，而在此基础之上，再利用CNL和AC曲线组可以比较好地实现对C、D两种单元的自动快速识别。 Table 3 Discriminant equation by CNL and AC curves of C and D unit 结构单元 判别方程 C YC = −120.414 − 3.370CNL + 4.357AC D YD = −154.538 − 2.706CNL + 4.707AC 表3. 研究区C、D单元CNL和AC曲线判别方程 通过对上述识别过程中出现的误判单元进行分析，发现误判的主要原因有以下几个方面：1) 部分位置进行成像测井时出现的电极明显错位现象对判别造成了干扰；2) 针对一套砂岩中有多套较薄的泥质隔层的情况，常规测井曲线的分辨率影响了泥质隔层的识别，从而造成误判；3) 局部位置灰质含量过高，对单元内部沉积构造的识别造成影响。 4.4. 应用效果分析 为了验证上述常规测井曲线形态特征及自动识别方法的准确性及可行性，笔者对研究区的梁752井和滨440井的滩坝储层建立判别方程，进行不同结构单元的自动识别，然后将识别结果与利用测井曲线形态特征得到的人工识别结果相比较，发现二者基本保持一致(图7)。在A、B、C三个单元的自动识别过程中，B的符合率最高，C判别符合率也较高，人工判别为C的单元在自动识别过程中都可识别，存在少数C误判为B的情况；人工判别的A段大部分均可自动识别出来，但容易将紧邻C段或B段的上下误判为A；根据C单元初步判断结果，进一步识别C、D单元的过程中，判别符合率较高。 通过对该套判别思路及方法在东营凹陷及周围其它地区的滩坝主要发育区的进一步应用发现，利用计算机并基于Bayes原理建立判别方程，在滩坝结构单元的判别，特别是对大量滩坝结构单元进行无重复无遗漏的判别方面有着比较好的应用，也能和人工识别结果相互印证。在此基础之上，可进一步地根据各结构单元在垂向剖面上相互叠置的关系，确定滩坝的沉积类型及其演化阶段，对下一步滩坝砂体的勘探开发工作具有一定的指导意义。 图7. 沉积结构单元自动判别与人工判别对比图(左：滨440井； 右：梁752井)