利用弹性参数识别致密砂岩储层流体性质
边会媛+王飞+岳崇旺+张永浩
摘要：鄂尔多斯盆地苏里格气田致密砂岩储层的孔隙结构复杂，储层低孔、低渗、非均质性特征明显，储层流体识别困难。基于偶极声波测井资料，以致密砂岩岩石弹性参数为基础，利用指标法、交会图分析法、支持向量机进行储层流体性质识别的方法研究。结果表明：纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比可以作为气层识别的指标；引入流体敏感度评价参数，优选出能敏感反映储层含气性的弹性参数，如拉梅系数与密度之积、拉梅系数、体积模量、拉梅系数与剪切模量之比、弹性模量，结合支持向量机对流体进行识别，能够提高流体识别精度；对有试气结论的储层样本进行实际分类处理，利用支持向量机判别样本的成功率为92%。通过对苏里格气田的X350井进行实际分类处理，并经过试气结论验证，证明优选能敏感反映储层含气性的弹性参数，结合支持向量机对储层流体进行识别的方法是切实可行的。
关键词：测井学；流体识别；弹性参数；气层指标；支持向量机；敏感度；交会图；致密砂岩
中图分类号：P631；TE122文献标志码：A
0引言
储层含气时，岩石的力学参数将会发生改变，如纵波时差增大，横波时差基本不变，储层岩石泊松比降低，地层压缩系数升高等[1]。利用偶极声波测井资料分析得到的纵横波时差，结合常规密度测井资料可以得到储层岩石的弹性模量、体积模量以及泊松比等岩石力学参数，这些弹性参数都能在一定程度上反映储层的含气性[24]。支持向量机结构简单，泛化能力比较强，且能够克服神经网络存在局部极小点的缺点，尤其是在解决小样本、非线性和高维数模式识别方面具有特有的优势，能够用于储层的流体识别[510]。
苏里格气田致密砂岩储层的孔隙结构复杂，储层低孔、低渗、非均质性特征明显，储层流体识别困难[1112]。笔者利用偶极声波测井资料，建立纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比3个气层识别指标来进行流体识别，并且利用交会图分析法研究岩石各种弹性属性之间的相互关系，确定能够区分储层岩性及含气性的弹性参数。由于苏里格气田地质条件复杂，交会图分析法不能将反映储层流体性质的影响因素综合考虑进来，进而影响流体性质的识别精度，为此引入流体敏感度评价参数，优选出反映储层含气性敏感的弹性参数，结合支持向量机对流体进行识别，提高流体识别精度。
1单参数流体识别指标法
在含气地层中，地层纵波速度减小明显，而横波速度基本不变，因此，与饱含水地层的纵横波速度比比较，含气地层的纵横波速度比偏小，并且油、气、水的压缩系数是不同的。气的压缩系数最大，水的压缩系数最小（表1）。根据气、水的这些性质可以识别气层。
1.1纵横波时差比
当岩石中天然气饱和时，纵波时差会增大，横波时差基本不变，导致纵横波时差比增大，因此，可通过完全饱和水时纵横波时差比与实测纵横波时差比的差值来指示气层。
气层识别指标ΔR的计算公式为ΔR=DTRW-DTR（3）流体识别标准：通过声波全波资料获得储层含气时岩石的纵横波时差比实际值，将其与纯水层岩石的纵横波时差比进行比较，当前者大于后者时，即储层纵横波时差比小于水层背景值，则认为储层是气层。
1.2地层压缩系数与泊松比比值
当岩石中天然气饱和时，地层压缩系数（CB）增大，泊松比（σ）减小，从而导致CB/σ值增大。地层压缩系数计算公式为[15]CB=1/K=1/[ρ（V2p-4V2s/3）]（4）泊松比计算公式为σ=（VpVs）2-22[（VpVs）2-1]（5）式中：ρ为地层体积密度；K为流体饱和岩石体积模量；Vp为地层纵波速度；Vs为地层横波速度。
流体识别标准：当岩石中天然气饱和时，地层压缩系数会增大，泊松比会减小，地层压缩系数与泊松比呈镜像变化特征。
1.4小结
利用纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比3个指标对实际资料进行处理（图1）。由图1可见，含气储层的地层压缩系数与泊松比曲线成麻花状。储层含气时岩石的纵横波时差比小于纯水层岩石的纵横波时差比，岩石的气层识别指标大于纯水层气层识别指标；对于水层，储层含气时岩石的纵横波时差比与纯水层岩石的纵横波时差比重合，岩石的气层识别指标小于纯水层气层识别指标，弹性指标能很好地区分气层和水层。
2利用交会图分析法识别流体性质
交会图分析法可以对各种属性之间的关系进行研究，成为储层描述的重要研究方法之一[1724]。利用交会图分析法对苏里格气田有试气资料的地层进行研究，分析显示岩石的弹性参数能够很好地区分岩性，并且对气层与非气层也有明显的指示作用。因此，选取苏里格气田盒8段储层有试气结论的井段数据做交会图（图2）。
3利用支持向量机识别流体性质
虽然交会图可以在一定程度上将流体识别出来，但是交会图的确立受人为影响比较大，并且苏里格气田地质条件复杂，交会图分析法不能将反映储层流体性质的影响因素综合考虑进来，进而影响流体性质的识别精度。由于不同弹性参数对流体识别敏感度不同，筛选储层含气时灵敏度比较高的参数，引入支持向量机综合识别流体性质[2526]。
3.1流体参数敏感性分析
为了定量确定各弹性参数对流体识别的灵敏度，定义流体识别敏感度参数（S）的计算公式为S=2|P-Pg|P+Pg（8）式中：P、Pg分别为干层和气层的流体识别因子。
流体识别敏感度参数越大，说明识别因子对气层的识别效果越好。对不同弹性参数区分气层与干层的灵敏度进行分析（图3），区分气层与干层敏感度较好的参数依次为拉梅系数与密度之积（λρ）、拉梅系数（λ）、体积模量（K）、拉梅系数与剪切模量之比（λ/G）、弹性模量（E）、剪切模量（G）、泊松比（σ）、纵波阻抗（Ip）、横波阻抗（Is）、横波速度（Vp）、纵波速度（Vs）、纵横波速度比（Vp/Vs）。
3.2支持向量机的原理
支持向量机是一种机器学习方法。其统计学习理论是采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。利用支持向量机算法进行流体识别的具体步骤如下[2729]。
第1步：产生训练样本/预测样本。在苏里格气田选取有试气结论的储层，将不同储层所对应的弹性参数作为训练样本，利用支持向量机对样本进行训练。训练所用的弹性参数选取流体识别灵敏度最高的5个弹性参数，分别为拉梅系数与密度之积、拉梅系数、体积模量、拉梅系数与剪切模量之比、弹性模量。训练选取的样本为100个，其中气水同层样本10个，气层样本25个，差气层样本15个，干层样本20个，泥岩样本30个；另选取有试气结论的50个样本作为预测样本。
第2步：创建/训练支持向量机诊断模型。由于系统中各影响因素量纲不同，在比较分析时会很大程度地影响权重，难以得到正确结论，所以在创建支持向量机诊断模型前需要对弹性参数进行归一化处理；同时，选择合适的核函数类型及参数。笔者选用径向基核函数（RBF），并用粒子群算法寻找最佳参数c（惩罚因子）和参数g（RBF核函数中的方差），然后利用最佳参数训练诊断模型。
第3步：预测样本测试。当支持向量机诊断模型训练好后，输入预测样本的类别标签，并利用创建好的诊断模型对预测样本进行预测，可以得到预测的类别标签及正确率。
第4步：性能评价。依据预测样本测试结果，对所建立的模型进行评价。
利用支持向量机对训练样本进行训练，回判的结果与原始样本分类结果见图4（a）。100个样本的回判成功率为100%。利用支持向量机对预测样本进行预测，预测结果见图4（b）。预测成功46个，成功率为92%，说明利用支持向量机进行流体识别的稳定性较好。
3.3支持向量机预测效果分析
以X350井的支持向量机识别流体效果为例（图5），从支持向量机结论中可以看出支持向量机解释1、2小层为气层，试气产量为日产气21 286 m3，日产水0 m3 ，试气结果为气层，解释结论与试气结论相符。支持向量机解释5、6、7小层为气水同层。试气产量为日产气54 411 m3，日产水7.5 m3，试气结论为气水同层，解释结论与试气结论相符。
4结语
（1）对于致密砂岩气层，可以利用岩石的声学特性对储层流体进行识别。纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比可以作为气层识别的指标。
（2）不同弹性参数对储层的含气性指示敏感度有差异。利用弹性参数的这些属性，建立合理的交会图，可以对流体进行有效识别。
（3）不同弹性参数对流体识别的敏感度不同。选取对气层识别敏感度较高的弹性参数，引入支持向量机，综合利用这些参数对流体进行识别，可以提高流体的识别精度。
（4）本文是基于纵横波测井数据进行的研究，但是油田大部分井没有阵列声波测井数据，这将使本文的方法应用受到一定限制。
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摘要：鄂尔多斯盆地苏里格气田致密砂岩储层的孔隙结构复杂，储层低孔、低渗、非均质性特征明显，储层流体识别困难。基于偶极声波测井资料，以致密砂岩岩石弹性参数为基础，利用指标法、交会图分析法、支持向量机进行储层流体性质识别的方法研究。结果表明：纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比可以作为气层识别的指标；引入流体敏感度评价参数，优选出能敏感反映储层含气性的弹性参数，如拉梅系数与密度之积、拉梅系数、体积模量、拉梅系数与剪切模量之比、弹性模量，结合支持向量机对流体进行识别，能够提高流体识别精度；对有试气结论的储层样本进行实际分类处理，利用支持向量机判别样本的成功率为92%。通过对苏里格气田的X350井进行实际分类处理，并经过试气结论验证，证明优选能敏感反映储层含气性的弹性参数，结合支持向量机对储层流体进行识别的方法是切实可行的。
关键词：测井学；流体识别；弹性参数；气层指标；支持向量机；敏感度；交会图；致密砂岩
中图分类号：P631；TE122文献标志码：A
0引言
储层含气时，岩石的力学参数将会发生改变，如纵波时差增大，横波时差基本不变，储层岩石泊松比降低，地层压缩系数升高等[1]。利用偶极声波测井资料分析得到的纵横波时差，结合常规密度测井资料可以得到储层岩石的弹性模量、体积模量以及泊松比等岩石力学参数，这些弹性参数都能在一定程度上反映储层的含气性[24]。支持向量机结构简单，泛化能力比较强，且能够克服神经网络存在局部极小点的缺点，尤其是在解决小样本、非线性和高维数模式识别方面具有特有的优势，能够用于储层的流体识别[510]。
苏里格气田致密砂岩储层的孔隙结构复杂，储层低孔、低渗、非均质性特征明显，储层流体识别困难[1112]。笔者利用偶极声波测井资料，建立纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比3个气层识别指标来进行流体识别，并且利用交会图分析法研究岩石各种弹性属性之间的相互关系，确定能够区分储层岩性及含气性的弹性参数。由于苏里格气田地质条件复杂，交会图分析法不能将反映储层流体性质的影响因素综合考虑进来，进而影响流体性质的识别精度，为此引入流体敏感度评价参数，优选出反映储层含气性敏感的弹性参数，结合支持向量机对流体进行识别，提高流体识别精度。
1单参数流体识别指标法
在含气地层中，地层纵波速度减小明显，而横波速度基本不变，因此，与饱含水地层的纵横波速度比比较，含气地层的纵横波速度比偏小，并且油、气、水的压缩系数是不同的。气的压缩系数最大，水的压缩系数最小（表1）。根据气、水的这些性质可以识别气层。
1.1纵横波时差比
当岩石中天然气饱和时，纵波时差会增大，横波时差基本不变，导致纵横波时差比增大，因此，可通过完全饱和水时纵横波时差比与实测纵横波时差比的差值来指示气层。
气层识别指标ΔR的计算公式为ΔR=DTRW-DTR（3）流体识别标准：通过声波全波资料获得储层含气时岩石的纵横波时差比实际值，将其与纯水层岩石的纵横波时差比进行比较，当前者大于后者时，即储层纵横波时差比小于水层背景值，则认为储层是气层。
1.2地层压缩系数与泊松比比值
当岩石中天然气饱和时，地层压缩系数（CB）增大，泊松比（σ）减小，从而导致CB/σ值增大。地层压缩系数计算公式为[15]CB=1/K=1/[ρ（V2p-4V2s/3）]（4）泊松比计算公式为σ=（VpVs）2-22[（VpVs）2-1]（5）式中：ρ为地层体积密度；K为流体饱和岩石体积模量；Vp为地层纵波速度；Vs为地层横波速度。
流体识别标准：当岩石中天然气饱和时，地层压缩系数会增大，泊松比会减小，地层压缩系数与泊松比呈镜像变化特征。
1.4小结
利用纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比3个指标对实际资料进行处理（图1）。由图1可见，含气储层的地层压缩系数与泊松比曲线成麻花状。储层含气时岩石的纵横波时差比小于纯水层岩石的纵横波时差比，岩石的气层识别指标大于纯水层气层识别指标；对于水层，储层含气时岩石的纵横波时差比与纯水层岩石的纵横波时差比重合，岩石的气层识别指标小于纯水层气层识别指标，弹性指标能很好地区分气层和水层。
2利用交会图分析法识别流体性质
交会图分析法可以对各种属性之间的关系进行研究，成为储层描述的重要研究方法之一[1724]。利用交会图分析法对苏里格气田有试气资料的地层进行研究，分析显示岩石的弹性参数能够很好地区分岩性，并且对气层与非气层也有明显的指示作用。因此，选取苏里格气田盒8段储层有试气结论的井段数据做交会图（图2）。
3利用支持向量机识别流体性质
虽然交会图可以在一定程度上将流体识别出来，但是交会图的确立受人为影响比较大，并且苏里格气田地质条件复杂，交会图分析法不能将反映储层流体性质的影响因素综合考虑进来，进而影响流体性质的识别精度。由于不同弹性参数对流体识别敏感度不同，筛选储层含气时灵敏度比较高的参数，引入支持向量机综合识别流体性质[2526]。
3.1流体参数敏感性分析
为了定量确定各弹性参数对流体识别的灵敏度，定义流体识别敏感度参数（S）的计算公式为S=2|P-Pg|P+Pg（8）式中：P、Pg分别为干层和气层的流体识别因子。
流体识别敏感度参数越大，说明识别因子对气层的识别效果越好。对不同弹性参数区分气层与干层的灵敏度进行分析（图3），区分气层与干层敏感度较好的参数依次为拉梅系数与密度之积（λρ）、拉梅系数（λ）、体积模量（K）、拉梅系数与剪切模量之比（λ/G）、弹性模量（E）、剪切模量（G）、泊松比（σ）、纵波阻抗（Ip）、横波阻抗（Is）、横波速度（Vp）、纵波速度（Vs）、纵横波速度比（Vp/Vs）。
3.2支持向量机的原理
支持向量机是一种机器学习方法。其统计学习理论是采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。利用支持向量机算法进行流体识别的具体步骤如下[2729]。
第1步：产生训练样本/预测样本。在苏里格气田选取有试气结论的储层，将不同储层所对应的弹性参数作为训练样本，利用支持向量机对样本进行训练。训练所用的弹性参数选取流体识别灵敏度最高的5个弹性参数，分别为拉梅系数与密度之积、拉梅系数、体积模量、拉梅系数与剪切模量之比、弹性模量。训练选取的样本为100个，其中气水同层样本10个，气层样本25个，差气层样本15个，干层样本20个，泥岩样本30个；另选取有试气结论的50个样本作为预测样本。
第2步：创建/训练支持向量机诊断模型。由于系统中各影响因素量纲不同，在比较分析时会很大程度地影响权重，难以得到正确结论，所以在创建支持向量机诊断模型前需要对弹性参数进行归一化处理；同时，选择合适的核函数类型及参数。笔者选用径向基核函数（RBF），并用粒子群算法寻找最佳参数c（惩罚因子）和参数g（RBF核函数中的方差），然后利用最佳参数训练诊断模型。
第3步：预测样本测试。当支持向量机诊断模型训练好后，输入预测样本的类别标签，并利用创建好的诊断模型对预测样本进行预测，可以得到预测的类别标签及正确率。
第4步：性能评价。依据预测样本测试结果，对所建立的模型进行评价。
利用支持向量机对训练样本进行训练，回判的结果与原始样本分类结果见图4（a）。100个样本的回判成功率为100%。利用支持向量机对预测样本进行预测，预测结果见图4（b）。预测成功46个，成功率为92%，说明利用支持向量机进行流体识别的稳定性较好。
3.3支持向量机预测效果分析
以X350井的支持向量机识别流体效果为例（图5），从支持向量机结论中可以看出支持向量机解释1、2小层为气层，试气产量为日产气21 286 m3，日产水0 m3 ，试气结果为气层，解释结论与试气结论相符。支持向量机解释5、6、7小层为气水同层。试气产量为日产气54 411 m3，日产水7.5 m3，试气结论为气水同层，解释结论与试气结论相符。
4结语
（1）对于致密砂岩气层，可以利用岩石的声学特性对储层流体进行识别。纵横波时差比、地层压缩系数与泊松比比值、纵波弹性模量差比可以作为气层识别的指标。
（2）不同弹性参数对储层的含气性指示敏感度有差异。利用弹性参数的这些属性，建立合理的交会图，可以对流体进行有效识别。
（3）不同弹性参数对流体识别的敏感度不同。选取对气层识别敏感度较高的弹性参数，引入支持向量机，综合利用这些参数对流体进行识别，可以提高流体的识别精度。
（4）本文是基于纵横波测井数据进行的研究，但是油田大部分井没有阵列声波测井数据，这将使本文的方法应用受到一定限制。
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