桑月浦
, 王道伟
Sang Yuepu, Wang Daowei
中图分类号: TE132.1
文献标识码: A
责任编辑:
收稿日期: 2018-04-19
网络出版日期: 2018-06-25
版权声明: 2018 《录井工程》杂志社 《录井工程》杂志社 所有
作者简介:
作者简介: 桑月浦 工程师,1983年生,2006年毕业于中国矿业大学地质工程专业,现在中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司从事钻井地质相关工作。通信地址: 300459 天津市滨海新区海川路2121号渤海石油管理局C座。电话:(022)66502305。E-mail:sangyp@cnooc.com.cn
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摘要
为进一步提高地化录井技术在储集层流体性质评价中的精度,选取渤海油田垦利X区块中地化录井、测井及测试资料丰富的7口井138个壁心岩石热解分析结果为样本,从中优选出5个反映储集层流体性质的参数,通过主成分分析法提取主成分F1和F2,并建立了主成分识别储集层流体性质图板。应用主成分分析法可以有效区分油层及水干层,提高储集层流体识别的精度,在储集层流体性质评价中具有良好应用前景。
关键词：
Abstract
In order to further improve the accuracy of geochemical logging technology in reservoir fluid property evaluation,the results of rock pyrolysis analysis of 138 sidewall cores in 7 wells, which are rich in geochemical logging, well logging and testing data in Kenli X block, Bohai Oilfield, were taken as samples. Five parameters of reflecting the fluid properties of the reservoirs were optimized. Principal components F1 and F2 were extracted by principal component analysis method, and the chart of principal component identifying reservoir fluid properties was established. The application of principal component analysis method can effectively distinguish oil layers and water-dry layers, and improve the accuracy of reservoir fluid identification. The results show that it has good application prospects in reservoir fluid property evaluation.
Keywords：
自2007年渤海海域勘探引入地化录井技术以来,该技术已在勘探井中得到了广泛的应用[1],主要用于烃源岩评价及储集层流体性质评价。地化录井技术包括岩石热解分析技术、热解气相色谱技术和轻烃组分分析技术[2,3],其中岩石热解分析可以得到5个原始参数及9个衍生参数。因为储集岩的热解参数与储集岩含油性质主要组分之间存在对应关系,所以储集岩的热解参数反映了其含油气丰度和含油气性质[4]。
随着对渤海油田勘探开发的不断深入,储集层岩性特征及油气水在储集层中的分布状态也日趋复杂,对储集层流体性质评价提出了更高的要求[5]。目前,经常采用建立地化录井参数图板的方法进行储集层流体性质识别[6],鉴于图板中一般只包含两种地化变量,往往忽略了很多有关流体性质的信息,或因参数之间具有明显相关性而导致图板精度下降。主成分分析通过降维可以将多个原始地化变量转换成几个独立的综合性变量[7],而这几个综合性变量就可以涵盖多个地化变量所反映的信息。
主成分分析法是将多个变量通过线性变换的方式转化为较少个重要变量的多元统计法,最早由K·皮尔森对非随机变量引入,后由H·霍特林推广至随机向量中[8],主要是基于降维的思想,通过正交变换将多个变量转化为几个独立的综合性变量而尽可能保存更多信息,即通过压缩高维数据达到简化数据结构、提高分析效率的目的。
其理论模型如下:假设有p个原始变量X1,X2,X3,…,Xp,提取主成分后可以得到综合性变量F1,F2,F3,…,Fm(m<p),则Fi=r1iX1+ r2iX2+…+ rpiXp(i=1,2, …,m),Fi为原始变量的第i个主成分。为了获得最少的且不相关的主成分来代表p个变量的信息,必须保证:①Fi与Fj(i≠j,i,j=1,2,…,m)互不相关;②F1是X1,X2,X3,…,Xp的所有满足上述要求的线性组合中方差最大的,F2是与F1不相关的X1,X2,X3,…,Xp的所有满足上述要求的线性组合中方差最大的,Fm是与F1,F2,F3,…,Fm-1都不相关的X1,X2,X3,…,Xp的所有线性组合中方差最大的[9-15]。
垦利X区块位于渤海海域南部的莱州湾凹陷,勘探的主要目的层为馆陶组及沙河街组,岩性组合以砂泥岩为主[9]。选取该区块地化录井、测井及测试资料丰富的7口井138个壁心岩石热解分析数据作为样本,将这7口井的壁心分析结果及测试结论作为判断储集层流体性质的依据,根据岩石热解参数所代表的意义及数据的质量,从中优选出5个能明显反映储集层流体性质的参数:游离烃(S1)、裂解烃(S2)、(S0+S1)/ S2、产油气潜量 (Pg)、油气总产率指数(TPI)作为变量进行主成分分析研究(表1)。
表1 研究区地化参数统计
| 流体类型 | S1/(mg·g-1) | S2/(mg·g-1) | (S0+S1)/S2 | Pg/(mg·g-1) | TPI | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 均值 | 中值 | 均值 | 中值 | 均值 | 中值 | 均值 | 中值 | 均值 | 中值 | |||||
| 油层 | 11.86 | 10.50 | 21.45 | 18.20 | 0.60 | 0.54 | 33.38 | 28.45 | 0.36 | 0.35 | ||||
| 含油水层 | 2.84 | 1.70 | 5.67 | 2.65 | 0.48 | 0.48 | 8.50 | 3.71 | 0.32 | 0.34 | ||||
| 水干层 | 2.25 | 0.25 | 5.02 | 0.52 | 0.49 | 0.49 | 7.50 | 0.84 | 0.31 | 0.33 | ||||
首先,为了实现不同量纲数据之间的可比性,以保证所提取的主成分与原始变量意义上的一致性,要对原始数据进行标准化处理[17]。
Zij=(xij-
式中:xij为原始变量;
经过标准化处理后得到的数据都在同一量纲和数量级范围内,S1、S2、(S0+S1)/S2、Pg、TPI经标准化处理后的数据分别用Z1、Z2、Z3、Z4、Z5表示(图1)。根据标准化数据计算相关系数矩阵R(表2),可以看出S1、S2与Pg之间以及(S0+S1)/ S2与TPI之间相关性显著,分别说明它们之间存在一定的信息重叠。
表2 相关系数矩阵
| Z1 | Z2 | Z3 | Z4 | Z5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Z1 | 1.000 | 0.905 | 0.253 | 0.958 | 0.292 |
| Z2 | 0.905 | 1.000 | -0.062 | 0.989 | -0.010 |
| Z3 | 0.253 | -0.062 | 1.000 | 0.045 | 0.968 |
| Z4 | 0.958 | 0.989 | 0.045 | 1.000 | 0.094 |
| Z5 | 0.292 | -0.010 | 0.968 | 0.094 | 1.000 |
通过雅可比方法计算出相关系数矩阵R的特征值λ,得到各主成分的累计方差贡献率(表3)及主成分载荷矩阵(表4)。由表3可知,F1的方差贡献率最大,占总方差的59.330%,F2的方差贡献率为39.134%,一般选取累计方差贡献率达到85%的主成分, 前两个主成分的累计贡献率已达98.465%,说明主成分F1和F2可以反映原有变量的有效信息,据此选取F1和F2两个综合变量作为主成分。
表3 特征值及对应主成分累计贡献率
| 主成分 | 特征值(λ) | 方差贡献率/% | 累计贡献率/% |
|---|---|---|---|
| F1 | 2.967 | 59.330 | 59.330 |
| F2 | 1.957 | 39.134 | 98.465 |
| F3 | 0.048 | 0.957 | 99.422 |
| F4 | 0.029 | 0.577 | 100.000 |
在主成分载荷矩阵中,每一个载荷量表示主成分与对应变量之间的相关系数,由表4可以看出:S1、S2与Pg在第一主成分F1上有较高载荷,说明F1基本反映了这3个指标的信息;(S0+S1)/S2与TPI在第二主成分F2上有较高载荷,说明F2主要反映了这两个指标的信息。将表4中各主成分的荷载值(以I表示)除以相应主成分特征值(以λ表示)的平方根(即
F1=0.57Z1+0.54Z2+0.16Z3+0.56Z4+0.19Z5
F2=-0.02Z1-0.24Z2+0.68Z3-0.17Z4+0.67Z5
将以上主成分分析的变换模型应用到研究区储集层流体性质识别中,对研究区138组壁心的地化岩石热解数据进行主成分提取,利用主成分F1和F2对储集层流体性质进行交会图分析(图2),发现油层与水干层区分较明显,但存在油水过渡带,含油水层与油层有部分重叠。
应用主成分识别储集层流体性质图板对垦利X区块其他14口井进行了储集层流体性质验证:首先,采集主成分分析所需的地化录井参数,并通过数据处理将数据进行标准化;然后代入主成分表达式计算主成分F1和F2值,将数据点投到主成分识别储集层流体性质图板,通过投点区域判断储集层流体性质。应用该方法共解释评价186层,通过与测试及测井结论对比,解释符合率达85.7%,高于常规录井方法,且该方法可有效区分油层和水干层。
KLX-A井在馆陶组932.00~937.50 m井段钻遇油气显示,取得934.00 m处壁心,并进行了地化热解分析:S1为9.31 mg/g,S2为19.79 mg/g,(S0+S1)/ S2为0.47,Pg为29.13 mg/g,TPI为0.32。对数据标准化处理后计算主成分F1和F2,并在主成分交会图板上投点,发现其落在油层区(图2)。录、测井综合解释为油层(图3),之后在该井段进行了地层测试,测试结论为油层,产原油41.28 m3/d,与主成分分析法解释结论一致。
KLX-B井在沙河街组1 300.50~1 309.00 m钻遇油气显示,取得1 307.00 m处壁心,岩性为泥质粉砂岩,并进行了地化热解分析:S1为0.12 mg/g,S2为0.99 mg/g,(S0+S1)/ S2为0.15,Pg为1.13 mg/g,TPI为0.12。经计算后在主成分交会图板上投点,发现其落在水干层区,但靠近过渡带(图2)。经测井解释该段为含油水层(图4),在1 300.50~1 308.00 m井段进行了地层测试,产油10.99 m3/d,产水48.69 m3/d,测试结论为含油水层,与主成分分析法解释结论一致。
(1)本文通过对研究区7口井138个壁心的岩石热解数据进行主成分分析,以壁心分析结果及测试结论为依据,把多种地化信息综合成反映流体性质的主成分变量,从而最大程度地提取了地化参数的有效信息。
(2)选取累计贡献率超过85.00%的主成分变量进行交会分析,并建立流体识别图板,实际应用表明该图板可以较好地区分油层及水干层,解释符合率达90%(125层),新井应用符合率为85.7%。
(3)把主成分分析应用到储集层流体性质评价中,提高了储集层流体识别的精度,说明主成分分析法在储集层流体性质评价中具有良好应用前景。此外,该探索研究也为储集层流体性质的评价提供了一种新的思路。
The authors have declared that no competing interests exist.
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