引用本文
马自安, 谢文敏, 李国宏, 谷兆兴, 陈海涌, 秦小虎. 化学计量学方法在元素录井地质导向中的研究与应用[J]. 录井工程, 2024,35(2): 91-96.
MA Zian, XIE Wenmin, LI Guohong, GU Zhaoxing, CHEN Haiyong, QIN Xiaohu. Application of chemometrics method on geosteering with element logging[J]. Mud Logging Engineering, 2024,35(2): 91-96.
Doi:10.3969/j.issn.1672-9803.2024.02.014  
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化学计量学方法在元素录井地质导向中的研究与应用
马自安①, 谢文敏①, 李国宏①, 谷兆兴②, 陈海涌①, 秦小虎①
①中国石油长庆油田公司工程技术部
②中国石油长庆油田公司第十一采油厂

作者简介：马自安 工程师,1971年生,2002年毕业于西安石油大学钻井专业,现在中国石油长庆油田公司工程技术部主要从事钻井管理相关工作。通信地址：710000 陕西省西安市未央区凤城四路长庆油田综合科研楼C403室。电话：15929316285。E-mail：mza_cq@petrochina.com.cn

收稿日期: 2024-05-11
摘要

针对通过元素录井对岩性进行识别过程中存在的解释方法相对单一、精准度较差,尤其在地质导向中易出错等问题,利用化学计量学方法建立了一套元素录井水平井导向方法,通过计算机,利用数学方法对水平井目标层、上部围岩层、下部围岩层之间的不同岩性进行差异特征分析,从复杂的元素测量数据出发,利用主成分分析、夹角余弦相似度分析等算法进行分析并形成可视化二维图板,根据分析结果给出轨迹调整方案,指导钻头在目标层中水平钻进。该方法在鄂尔多斯盆地多口重点水平井进行了实际应用,均取得了较好的应用效果,提高了水平井油层钻遇率,也为水平井整体研究提供了十分有用的信息。

关键词: 水平井; 元素录井; 化学计量学; 模式识别; 主成分分析; 夹角余弦相似度分析; 鄂尔多斯盆地
中图分类号:TE132.1 文献标志码:A
Application of chemometrics method on geosteering with element logging
MA Zian①, XIE Wenmin①, LI Guohong①, GU Zhaoxing②, CHEN Haiyong①, QIN Xiaohu①
①Engineering Technology Department of PetroChina Changqing Oilfield Company, Xi′an, Shaanxi 710000, China;
②No.11 Oil Production Plant of PetroChina Changqing Oilfield Company,Qingyang, Gansu 745000,China
Abstract

In the process of lithology identification, element logging interpretation is relatively simple and less accurate, especially in geosteering.A set of element logging horizontal well geosteering method is established by using chemometrics method, and the difference characteristics of different lithology of target layer, upper surrounding rock layer and lower surrounding rock layer of horizontal well are analyzed by computer and mathematical methods. Starting from the complex element measurement data, the principal component analysis and included angle cosine similarity analysis are used to analyze and form a visual two-dimensional drawing board. The trajectory adjustment scheme is given to guide the bit to drill horizontally in the target layer. This method has been applied in many key horizontal wells in Ordos Basin, and good application results have been obtained, which improves the reservoir drilling rate of horizontal wells and provides useful information for the overall study of horizontal wells.

Keyword: horizontal well; element logging; chemometrics method; pattern recognition; principal component analysis; included angle cosine similarity analysis; Ordos Basin
0 引言

鄂尔多斯盆地长7段储层具有特低孔、低渗、非均质性强、薄油层发育的特点, 近年来随着石油工业技术的不断创新与发展, 以及水平井优快钻井、压裂核心技术的突破, 鄂尔多斯盆地迎来迅速上产的契机, 水平井地质导向技术对油藏的成功开发具有重要研究意义及应用价值[1]。在水平井钻进过程中, 受水平井固有的特点和钻井新工艺的影响, 岩石变得更加细小, 进而增加了岩屑描述的难度。为了解决这些问题, 提升现场录井工作的准确性, 引入了元素录井技术, 一方面解决现场岩屑矿物组成定量分析和定名的难题, 另一方面可辅助地质导向, 通过正确调整井眼轨迹, 达到提高水平段储层钻遇率的目的[2]。目前元素录井大多利用化合物对岩性进行识别, 如应用SiO2化合物变化计算硅质含量, ∑ Fe2O3化合物变化计算泥质含量, MgO化合物变化计算云质含量, CaO化合物变化计算钙质含量等[3], 解释方法相对比较单一, 精准度较差, 尤其在地质导向过程中容易出错。在此基础上, 笔者引入化学计量学方法, 分别统计水平井目标层、上部围岩层、下部围岩层等元素分析数据, 利用主成分分析、夹角余弦相似度分析等算法对岩性相近但成分不同的层位进一步分析鉴定, 寻找复杂化合物之间隐藏规律, 实现多元素精细对比评价, 更好地服务于油气勘探工作。

1 技术原理
1.1 元素录井技术原理

元素录井技术是石油天然气勘探领域中一项重要的技术手段, 在钻井过程中, 元素录井以井内返出的岩屑为试样, 利用 X射线荧光分析仪对样品进行分析, 通过X射线荧光光谱分析获得元素信息, 包括直接的谱图信息和由谱图解析的元素含量信息。元素含量信息最初由元素的特征X射线强度得出, 其单位为“ 脉冲计数” , 元素的特征X射线强度与元素的含量呈正相关关系。因此, 可以通过数学模型及一定的校正方法获得元素含量数据[4, 5]。

1.2 化学计量学原理

化学计量学又称化学统计学, 是数学、统计学、计算机科学与化学相结合而形成的化学分支学科。作为一门内涵丰富的化学分支学科和新兴的多学科交叉领域, 化学计量学的目标是通过计算机科学、数学和统计学理论与方法, 优化化学测量过程与实验设计, 并从化学测量数据中最大限度地提取有价值信息。

应用化学计量学可将分析对象所表征的复杂混合信息从数学维度进行彻底的“ 分离” , 从中提取和归纳与研究对象内涵及本质规律紧密联系的关键信息[6, 7, 8]。

2 基于化学计量学的元素录井解释评价方法

基于化学计量学的元素录井解释评价方法, 将化学模式识别方法引入元素录井技术分析体系中, 主要通过数据说明、分类算法、计算机生成分析图板这3个步骤完成, 进而进行元素录井解释评价及水平井地质导向。

本文以水平井LY 1H井为例, 简述该方法的实现过程。LY 1H井目标层为67号砂岩层, 岩性描述为褐灰色油斑细砂岩, 同样, 上部66号层、下部68号层也均描述为细砂岩（图1）。利用常规方法进行岩性识别, 观察样品颗粒大小、成分无差异, 后利用元素数据求取硅质、泥质含量稍有差异, 但差异性不明显, 因此引入化学计量学, 目的在于建立评价标准, 准确识别67号目标层。

图1 LY 1H井随钻轨迹

2.1 数据说明

元素录井可以检测几十种元素, 常规模式可以测试Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca等40种元素。从化学分类角度而言, 复杂体系样本个体所携带的化合物组成种类和构成比例信息, 通常要比单纯的化合物含量信息更稳定, 对分类也更有价值。

2.1.1 数据准备与整理

将元素录井得到的数据进行整理, 分为两部分：训练集（建模数据）和测试集（分析数据）。其中训练集为通过随钻轨迹图确定的入窗段目标层及其上下地层处钻遇的多套样本元素特征, 在实际应用中, 66号层样本统计对应斜深1 872.0~1 922.0 m数据, 67号层样本统计对应斜深2 193.0~2 260.0 m数据, 68号层样本统计对应斜深2 441.0~2 494.0 m数据, 分别命名为“ 66号砂岩” “ 67号砂岩” “ 68号砂岩” 。测试集为水平段钻遇井深处样本元素含量数据, 命名为“ 测试集” 。在水平井钻进过程中, 将随钻分析的测试集数据进行统计整理, 按照钻遇井深命名即可。

2.1.2 数据特征提取和分析

元素录井检测1个样品能检测到的元素多达40种, 随着井深的增加涉及分析参数众多, 包括但不限于主量元素、微量元素乃至痕量元素的含量, 每种元素的分布与丰度都可能成为揭示地下岩性特征的关键线索。但在现场测试分析得到的数据, 通常来说都是不完整、不一致的“ 非标准” 数据, 这些数据会由于测试模式、样品状态和其他一些外部的测试环境以及人为操作等因素导致仪器测试的最终数据发生变化。为提高数据的准确性, 需要对数据进行预处理, 并开展数据特征提取和分析, 利用相关性归一化法、极差标准化法、主成分权重法等算法分别对元素数据进行特征提取和分析, 最终优选出10种权重贡献率高的参数（Mg、Al、Si、P、S、K、Ca、Ti、Mn、Fe）参与模型建立。

2.2 分类算法及分析图板

近些年, 研究学者多借助化学计量学原理, 利用数学方法在计算机编辑软件上实现样本分类的模式识别, 笔者借鉴该思路, 优选2种数学方法参与元素数据自动处理与判别, 在数学方法选择上选取了主成分分析、夹角余弦相似度分析两种降维算法, 主要考虑两种算法降维效果显著, 对异常值敏感, 后期也方便数据的可视化与处理。在后续应用中, 两种方法可互为印证, 避免单利用某一种算法存在模糊识别现象, 为更加精细的岩性识别提供更准确的依据。

2.2.1 主成分分析算法

主成分分析方法是一种使用最广泛的数据降维算法, 为非监督的机器学习方法[9]。采用主成分分析法对LY 1H井66、67、68号砂岩10个优选元素参数进行数据降维处理, 首先通过计算得出能够代表数据特征的新数据, 然后从中选取特征值最大的两组数据作为主成分（将原来的10种元素映射为2个敏感参数）, 最后利用两个主成分参数建立降维图板。从降维图板分析, 分类结果将其分为3个区间, 能够对LY 1H井66、67、68号砂岩进行较好地区分（图2）, 可作为对水平井地质导向轨迹调整方案质量评价的依据。利用测试集数据进行降维图板分析, 可完成样品的分类和鉴别。

图2 LY 1H井主成分分析法分类结果

两个主成分参数（PC1、PC2）的计算如下：

PC1=-0.26WMg-0.15WAl-0.90WSi+0.05WP+0.15WS-0.04WK-0.04WCa-0.000 4WTi-0.001WMn+0.27WFe

PC2=-0.24WMg-0.83WAl+0.07WSi-0.03WP-0.05WS-0.16WK-0.000 8WCa-0.02WTi-0.000 9WMn-0.45WFe

式中：WMg、WAl、WSi、WP、WS、WK、WCa、WTi、WMn、WFe分别为Mg、Al、Si、P、S、K、Ca、Ti、Mn、Fe元素含量。

2.2.2 夹角余弦相似度分析算法

夹角余弦相似度是一种衡量两个向量方向相似程度的方法, 在数据挖掘领域中, 会用来度量集群内部的凝聚力[10]。引入夹角余弦相似度分析算法对LY 1H井66、67、68号砂岩10个优选元素参数进行分析, 首先对数据进行数据中心化处理, 数据中心化处理是大数据治理的一种重要手段, 有助于提高算法的数值稳定性和计算效率, 计算方法为：

xij'=xij-x̅i

式中： xij'为中心化处理后的数据; xij为原始数据; x̅i为原始数据平均值。

数据中心化处理后如表1。夹角余弦相似度分析算法的实现过程为选取一组数据作为参照数据后, 计算其他数据与参照数据的夹角余弦值, 实现夹角余弦相似度分析。

表1 LY 1H井66、67、68号砂岩10个优选参数中心化处理后部分数据

首先计算两个向量的内积, 将内积除以两个向量的模的乘积, 即可得到两向量的余弦相似度。样本间相似度分析法分类结果如图3, 其中横坐标为相似度, 扇面上的角度为向量与参照向量之间的角度。如果两个向量的方向完全相同, 则它们的余弦相似度为1; 如果它们的方向完全相反, 则余弦相似度为-1; 如果它们之间的夹角为90° , 则余弦相似度为0。从分类结果看, 夹角为10° ~80° 之间为66号砂岩, 夹角为80° ~115° 之间为67号砂岩, 夹角为115° ~143° 之间为68号砂岩, 该方法可实现对相同岩性进行区分。

图3 LY 1H井夹角余弦相似度分析法分类结果

3 应用实例

在随钻录井过程中, 水平段地质导向增斜、降斜等调整比较多, 需要根据岩屑元素组成显示变化, 精细小层对比, 做好随钻解释, 后期通过不断优化、调整井眼轨迹来提高储层钻遇率。

以X 140H1井为例, 该井钻探目的为探索长73段纹层型页岩油新类型含油潜力, 开展水平井攻关试验, 评价资源可动用情况, 实现该类资源的有效动用。完钻原则按照水平井轨迹设计要求, 进入长73段油层钻穿水平段最后一个靶点, 水平段长度约为2 000 m, 为保证最大的油层钻遇率, 靶点位置、轨迹和水平段长度可根据现场实钻情况调整, 以提高油层钻遇率和水平井实施效果。在地质导向工作中, 相比其他录井技术, 元素录井技术具有采集分析较为快速、岩性识别较为准确的优点。X 140H1井随钻地质导向轨迹如图4。数据整理1号样本对应斜深2 244.0~2 384.0 m数据, 对应解释为差油层, 2号样本对应斜深2 440.0~2 458.0 m数据, 对应解释主要为油层, 为目标层段。由于对应水平段未钻遇底部砂体, 暂不设计3号样本数据参与数据统计与模型建立, 后期根据实际情况再进行分析。分别利用主成分分析、夹角余弦相似度分析算法建立解释图板, 结果如图5、图6所示。

图4 X 140H1井随钻地质导向轨迹

图5 X 140H1井主成分分析法分类结果

图6 X 104H1井夹角余弦相似度分析法分类结果

从分类效果看, 两图板1号样本与2号样本均区分明显。夹角余弦相似度分析算法图板中, 1号样本夹角为25° ~50° 之间, 2号样本夹角为0° ~25° 之间, 具有较明显的差异性。

当水平段钻遇井深为2 489.0~2 516.0 m砂岩数据段后出现黑色炭质泥岩, 进行元素数据整理, 分别导入已经建立的主成分分析、夹角余弦相似度分析算法图板分析, 井深为2 489.0~2 516.0 m砂岩数据与钻遇1号样本数据重合, 砂体成分相近, 结合地层走向, 综合分析, 建议向下微调整轨迹至钻遇砂岩, 当钻至斜深2 534.0 m时, 钻遇大套黑褐色油斑细砂岩。按照此方法对轨迹调整给出合理建议8次, 现场钻遇水平段2 310~3 610 m, 长度1 300 m, 砂岩长度525.00 m, 砂岩钻遇率40.38%, 含油砂岩长度525.00 m, 油层钻遇率40.38%, 其中, 油斑显示15层, 厚度447.00 m, 钻遇率34.38%, 油迹显示5层, 厚度78.00 m, 钻遇率6%, 油页岩1层, 厚度79.00 m, 钻遇率6.08%。

4 结论

元素录井分析参数较多, 在相同的岩性方面元素录井参数值可能存在细微差别, 正是那些细微的差别, 如某些特定元素的微小波动或比例变化, 为更加精细的岩性识别提供了可能性。化学计量学方法在元素录井地质导向中的应用为首次尝试, 其中主成分分析、夹角余弦相似度分析等算法形成的可视化二维图板, 能够实现对相同岩性进行区分, 为水平井地质导向提供了准确的依据, 从而显著提高了储层的钻遇率。该方法在元素录井技术岩性识别方面属于创新性应用, 在其他水平井地质导向工作方面同样具有较好的推广应用价值, 对于提高油气勘探的整体成功率和经济效益具有重要意义。

编辑 陈娟

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