岩石物理相的研究及应用.ppt

聚类类型特征 选取上述参数对孔一段Ⅴ油组进行聚类，结果见表1 利用自组织神经网络进行储集层岩石物理相分析，不需要对输入的地震属性数据进行统计，不必建立各种储集层岩石物理相的对应地震属性数据库，只要将网络自动分类号与相应的井岩石物理相对应，即可在全区实现自动岩石物理相分类，具有方便快速的特点。因此在本研究中采用自组织神经网络对地震属性进行自动分类，划分出不同的岩石物理相。 岩石物理相是指具有一定岩石物理特性的储层成因单元，是沉积作用、成岩作用和后期构造作用的综合效应，它最终表现为现今的储层孔隙网络特征。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 2. 岩石物理相两个原理和研究方法 岩石物理相的研究以叠加和延展原理为基础。 延展原理： 岩石物理相首先是储层沉积微相、成岩储集相和裂缝相从点(井点或控制点) 到面(单砂层、砂层组) 上的延拓，即延展到平面上的三种相带 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 2. 岩石物理相两个原理和研究方法 叠加原理： 平面上三种相带的有机叠合形成了现今的孔隙网络特征 。 岩石物理相的划分方法： 主要有叠加法，加权平均法，对应分析法，主因素法，模糊判别，神经网络，聚类分析等方法。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 岩石物理相作为一种新的储集层质量评价技术。具体研究流程可概括为： （1）在储集层精细划分对比基础上，利用研究区实验室分析化验资料、多井评价成果和沉积相、成岩储集相、裂缝研究成果，研究岩石微相、成岩储集相、裂缝平面划分与展布。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 （2）将岩石微相、成岩储集相、裂缝有机叠加划分出岩心储集层岩石物理相类型。 （3）充分利用测井信息、地震信息，分别表征出地震、测井储集层岩石物理相。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 （4）以岩心储集层岩石物理相刻度测井岩石物理相，以测井岩石物理相刻度地震岩石物理相，最终确定油田规模、油组规模、小层规模、单砂体规模储集层岩石物理相。 （5）对不同规模储集层进行质量评价，以指导油田勘探与开发。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 叠加法 指将沉积微相、成岩相、裂缝平面图进行叠加，以其交集作为岩石物理相分类依据。这种方法思路清晰，但在实际操作中工作量大，容易受人为因素的影响。 加权平均法 是指选择沉积微相、成岩相、裂缝的各井点、各层位的归一化数值及权系数值，根据选定的综合评判函数: 来计算Pf值。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 其中： Pf 为岩石物理相系数 xi 为表征岩石物理相特性的参数 ai 为加权系数 n 为参数个数。 这种方法操作简单，但对各种因素所占的权系数值很难确定，因此存在人为误差。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 对应分析法 指将通过因子分析方法，将变量和样品反应到同一因子平面上，以揭示样品和变量间的关系，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类。这种方法虽然能把地质解释样品特征变量的重要程度反映出来，并对样品进行分类，但实际应用中，它一般分多步进行，操作复杂，容易产生误差传导。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 主因素法 指由一系列反映储层岩石物理特征的参数，包括沉积、物性、孔喉大小、孔喉的均质和连通状况、成岩作用程度等来划分岩石物理相。首先利用因子分析把数量较多的因子归结为几个综合因子，然后用主成分判别分析方法对多种影响因素进行综合评价，最终得到一个综合评判系数，据此进行岩石物理相分类。此方法实现过程工作量大，操作烦杂。另外，如加入物性等因素则与储层岩石物理相强调从储层成因出发来表征储层成因机理的含义不符。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 此外，聚类分析，模糊聚类，神经网络等方法都属于模式判别的范畴，他们都是先要有一定的标准样本，经过学习，然后采用一定的分类标准，对未知样板进行判别。关于神经网络要做单独介绍，这里先不讲。下面通过一个实例，讲述模糊聚类分析的研究方法。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 以枣南油田为例，讲述模糊聚类划分岩石物理相的方法。这一方法能较好地反映储层储集性能的成因特征。 　油田概况 枣南油田位于河北省沧县境内，是一个典型的陆相湖泊冲积扇沉积形成的复式断块油藏。它处于黄骅凹陷孔店构造带中部孔西主断层的南侧，风化店构造的南翼。 6. 用模糊聚类方法划分岩石物理相 油田概况 枣南断块新生界孔店组孔一段Ⅴ油组油藏是油田的主力油藏，沉积环境为冲积扇扇中亚相。该油组砂泥互层，储层以细砂岩为主，平均孔隙度为22. 5 % ，渗