[发明专利]基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及石油天然气勘探与开发领域，其特别涉及一种基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法。

背景技术

滩坝沉积是发育于陆相湖盆滨浅湖地区非常重要的一种沉积体，可进一步分为砂质滩坝和碳酸盐滩坝。砂质滩坝沉积一般形成于开阔的滨浅湖地区，在湖浪或沿岸流的作用下将邻近地区三角洲或其他近岸浅水砂体再搬运、沉积而成。根据滩坝砂体的形态和产状，滨浅湖滩坝沉积可划分为坝砂体和滩砂体。

目前对滩坝沉积微相识别的主要方法是通过钻录井资料，其中钻井岩心资料是最直观、最可靠地反映地下地质特征的第一性资料而成为识别滩坝砂沉积微相的最主要方法。但是，由于钻井取心成本高、钻速慢、技术较复杂，所以不能在勘探开发过程中大规模的进行钻井取心，仅靠钻井岩心资料识别滩坝沉积微相具有很大的局限性。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法。

本发明的技术方案是：

本发明是在利用钻井岩心资料及勘探开发数据识别坝砂和滩砂的基础上，根据滩坝砂体的测井响应特征提取能够反映砂体特征的参数建立滩坝沉积微相响应综合参数，利用逐步判别分析的方法“剔除”对于判别作用不显著的参数，最后建立能够判别滩坝沉积微相的Bayes判别函数，具体方法如下：(流程图如图3)

步骤1：利用已知钻井岩心资料以及油田勘探开发数据完成对滩坝砂沉积微相(坝砂-滩砂)的识别，建立井段深度-砂体厚度-沉积微相数据库。在完成钻井取心之后，采用“岩电差”法将岩心盒中的岩心按井深自上而下、自右向左依次进行井深校正、岩心归位，获得取心段的实际深度，并根据岩性、沉积构造、沉积物粒度、砂体厚度等相标志和油田勘探开发数据判断岩心的沉积微相类型，最终建立井段深度-砂体厚度-沉积微相数据库。

步骤2：选取工区内资料齐全的测井系列，为了消除或抑制不同测井系列观测值数量级的差异，使它们在同一尺度范围下参与地质研究，对每口井目的层段的测井数据进行标准化处理，利用极差正规化的方法使新数据分布在[0,1]区间内，其变换公式为：

x'_ij＝(x_ij-min x_ij)/(max x_ij-min x_ij)    (1)

式中x'_ij—标准化后的数据；

x_ij—标准化前的数据(原始数据)；

min x_ij—第j个测井系列观测值的最小值；

max x_ij—第j个测井系列观测值的最大值。

步骤3：选取已完成沉积微相识别井段的标准化后的测井响应最大异常幅度值(L)作为滩坝沉积微相测井响应参数，该参数乘以能够反映砂体形态特征的砂体厚度值(H)作为判别滩坝沉积微相响应综合参数(S)。

1)对于砂体测井响应为正异常的测井系列，其综合参数为测井响应极大值与厚度乘积：

S_i＝H×L_i＝H×Max_i    (2)

式中，S_i为测井滩坝沉积微相响应综合参数；

H为砂体厚度值；

L_i为测井响应的最大异常幅度值；

Max_i为测井响应极大值。

如电阻率测井(R25、R4)，其综合参数为测井响应极大值与厚度乘积，以R25测井为例(如图1)：

S_R25＝H×L_R25＝H×Max_R25

式中，S_R25为R25测井滩坝沉积微相响应综合参数；

H为砂体厚度值；

L_R25为R25测井响应的最大异常幅度值；

Max_R25为R25测井响应极大值。

2)对于砂体的测井响应为负异常的测井系列，综合参数为1-测井响应极小值再与厚度相乘：

S_j＝H×L_j＝H×(1-Min_j)    (3)

式中，S_j为测井滩坝沉积微相响应综合参数；

H为砂体厚度值；