羅興平，龐旭，蘇東旭，蘆慧，張妮，王剛

（1.中國(guó)石油 新疆油田分公司 勘探開(kāi)發(fā)研究院，新疆 克拉瑪依834000；2.中國(guó)石油 杭州地質(zhì)研究院，杭州 310023）

在中國(guó)東部和西部的中、新生代陸相含油氣盆地碎屑巖儲(chǔ)集層中，砂礫巖廣泛分布[1-4]。目前，已在準(zhǔn)噶爾盆地的西北緣和東緣、渤海灣盆地濟(jì)陽(yáng)坳陷、海拉爾盆地和松遼盆地北部等發(fā)現(xiàn)了大量的砂礫巖油氣藏，其中準(zhǔn)噶爾盆地瑪湖凹陷百口泉組為典型的砂礫巖儲(chǔ)集層?，敽枷莅倏谌M儲(chǔ)集層巖性以一套粒級(jí)普遍較粗的碎屑沉積物為主，現(xiàn)場(chǎng)錄井對(duì)該套粗細(xì)混雜堆積形成的巖石定名為砂礫巖。然而，隨著油氣勘探的深入，發(fā)現(xiàn)砂礫巖這一定名過(guò)于籠統(tǒng)，粒徑跨度大，不能有效反映巖石粒度、結(jié)構(gòu)和儲(chǔ)集層物性，且前人對(duì)瑪湖凹陷百口泉組砂礫巖的研究主要集中在構(gòu)造演化、扇體形成和分布、層序地層學(xué)與隱蔽油氣藏勘探、成藏控制因素以及沉積成因分析等方面，尚未對(duì)砂礫巖巖性分類(lèi)及其識(shí)別開(kāi)展深入研究[5-7]。

常規(guī)測(cè)井資料獲取的地層信息，如密度、電阻率、含氫指數(shù)等容易受到分辨率低以及油氣的影響，且并不是對(duì)砂礫巖巖石顆粒形態(tài)特征的直接體現(xiàn)，而是通過(guò)巖石物理參數(shù)間接的反映儲(chǔ)集層巖性[8-11]。電成像測(cè)井資料可直觀定性識(shí)別巖性、結(jié)構(gòu)、構(gòu)造和劃分沉積相類(lèi)型等[12-13]，特別是砂礫巖巖性與常規(guī)砂巖相比，巖石粒度粗、粒徑變化較大。因此，電成像測(cè)井資料在砂礫巖巖性識(shí)別方面具有較大的優(yōu)勢(shì)。以準(zhǔn)噶爾盆地瑪湖凹陷百口泉組為例，在砂礫巖巖性分類(lèi)的基礎(chǔ)上，基于巖心刻度測(cè)井思想，利用微電阻率掃描成像（FMI）測(cè)井資料定性、定量識(shí)別砂礫巖巖性。

1 研究區(qū)砂礫巖儲(chǔ)集層巖性分類(lèi)

瑪湖凹陷位于準(zhǔn)噶爾盆地西北緣（圖1），是整個(gè)盆地油氣最為富集的區(qū)域。瑪湖凹陷西斜坡與克百斷裂帶、烏夏斷裂帶相鄰，整體為一東南低西北高的單斜，局部發(fā)育鼻狀構(gòu)造。三疊系百口泉組屬于沖積扇—扇三角洲沉積，不同粒級(jí)的砂礫巖廣泛分布，礫石成分主要為火山巖，其次為沉積巖，結(jié)構(gòu)成熟度和成分成熟度均較低。

圖1 研究區(qū)構(gòu)造位置

巖石粒度分級(jí)劃分方案較多，不同方案的粒級(jí)界限存在一定的差別（表1）。常用的分類(lèi)（溫特華斯制和十進(jìn)制）按粒級(jí)將碎屑顆粒劃分為礫、砂和泥3大類(lèi)，礫石進(jìn)一步劃分為細(xì)礫、中礫、粗礫和巨礫，其中溫特華斯制以2～4 mm，4～64 mm，64～256 mm和大于256 mm劃分，十進(jìn)制以2～10 mm，10～100 mm，100～1 000 mm和大于1 000 mm劃分，這2種方案不適用于瑪湖凹陷百口泉組砂礫巖儲(chǔ)集層研究，巨礫粒徑大，難以在巖心上識(shí)別，特別是中礫的粒徑跨度范圍過(guò)大，無(wú)法有效反映沉積成因和儲(chǔ)集層物性。

巖心物性統(tǒng)計(jì)顯示，百口泉組砂礫巖儲(chǔ)集層物性差異大，其中粒徑在8～16 mm的礫巖物性相對(duì)好，廣泛發(fā)育于扇三角洲前緣亞相，而粒徑在16～32 mm的礫巖物性較差，一般發(fā)育于扇三角洲平原亞相。為了反映礫巖的沉積成因和儲(chǔ)集層物性，以粒徑16 mm為界限，將中礫巖進(jìn)一步劃分為大中礫巖與小中礫巖（表2）。同時(shí)，由于本次研究主要目的為利用電成像測(cè)井資料識(shí)別各粒級(jí)礫巖，且砂巖在研究區(qū)分布較少，一般為非儲(chǔ)集層，為此本次研究只將巖性劃分為巨礫巖（＞128.0000mm）、粗礫巖（32.0000～128.0000mm）、大中礫巖（16.000 0～32.000 0 mm）、小中礫巖（8.000 0～16.000 0 mm）、細(xì)礫巖（2.000 0～8.000 0 mm）、砂巖（0.030 0～2.000 0 mm）和泥巖（＜0.030 0 mm）7種類(lèi)型（圖2），其中，粗礫巖和巨礫巖少見(jiàn)。

表1 巖石粒度分級(jí)劃分方案

表2 瑪湖凹陷百口泉組儲(chǔ)集層巖石粒度分級(jí)（據(jù)文獻(xiàn)［2］修改）

2 砂礫巖FMI測(cè)井響應(yīng)特征

研究區(qū)泥巖巖心以氧化環(huán)境的褐色泥巖為主，夾雜少量粉砂質(zhì)沉積，F(xiàn)MI測(cè)井靜態(tài)圖像顯示為純黑色，動(dòng)態(tài)圖像上為褐色—黑褐色，表明電阻率為低值（圖3a）。砂巖一般呈灰色、灰綠色，巖石顆粒分選最好，主要由火山巖巖屑組成，巖心觀察可見(jiàn)平行層理、交錯(cuò)層理等多種沉積構(gòu)造，F(xiàn)MI測(cè)井圖像上顏色分布均勻，整體顯暗褐色，未見(jiàn)高阻大顆粒形成的亮點(diǎn)，難以分辨出砂巖顆粒大?。▓D3b）。細(xì)礫巖總體呈灰綠色，偶見(jiàn)褐色，礫石成分以火山巖、泥巖為主，分選中等—較好，細(xì)礫巖的FMI測(cè)井靜態(tài)圖像可見(jiàn)面積較小的白色亮點(diǎn)，亮度較低，不能識(shí)別出礫石的輪廓，且呈分散分布（圖3c）。小中礫巖整體分選較差，磨圓以次圓狀為主，泥質(zhì)膠結(jié)，F(xiàn)MI測(cè)井圖像上存在面積中等的亮斑，亮斑長(zhǎng)軸直徑一般小于10 mm，整體趨向于圓形，棱角較少（圖3d），可明顯識(shí)別出礫石定向排列所形成的疊瓦狀構(gòu)造等特征。大中礫巖粒徑較大，顆粒分選差，次棱角狀為主，F(xiàn)MI測(cè)井圖像上呈面積大、亮度高的亮斑，亮斑直徑大于10 mm，跨越FMI測(cè)井掃描范圍一般為30°～45°，亮斑棱角明顯，大中礫巖上、下常與小中礫巖和細(xì)礫巖混雜成層分布，在FMI測(cè)井圖像上可見(jiàn)明顯的正粒序或逆粒序（圖3e）。

圖2 瑪湖凹陷百口泉組不同粒級(jí)巖性巖心

3 砂礫巖巖性定量識(shí)別

利用FMI測(cè)井圖像可以直觀定性識(shí)別巖性，然而，定性識(shí)別巖性受人為主觀因素影響較大，且識(shí)別效率不高，難以準(zhǔn)確對(duì)單井巖性進(jìn)行連續(xù)定量識(shí)別。為此，可利用FMI測(cè)井圖像，采用圖像處理技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別巖性。根據(jù)巖心刻度測(cè)井的思路，首先利用砂礫巖巖心建立典型巖性樣本庫(kù)，再通過(guò)計(jì)算各巖性FMI測(cè)井圖像樣本的特征值，將提取的特征值作為輸入，最后利用貝葉斯判別分析法自動(dòng)識(shí)別巖性。

3.1 RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像

FMI測(cè)井圖像為數(shù)字圖像，圖像的顏色顯示電阻率的高低。數(shù)字圖像一般為RGB格式，即圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的顏色被分為3個(gè)值：紅色值、綠色值和藍(lán)色值，每個(gè)顏色值的數(shù)值范圍為0～255.在進(jìn)行圖像處理時(shí)，存放在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中的圖像是一個(gè)M×N×3的三維矩陣，其中M為圖像長(zhǎng)軸的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，N為圖像短軸的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，3為3種顏色值。圖4為細(xì)礫巖、小中礫巖和大中礫巖的3種顏色值直方分布，3種顏色分布相近，利用3種顏色值分布的差異識(shí)別巖性困難（圖4）。將RGB的3種顏色值轉(zhuǎn)化成單一的灰度值則可以解決這一問(wèn)題，其轉(zhuǎn)化公式為

圖3 瑪湖凹陷百口泉組砂礫巖FMI測(cè)井響應(yīng)特征

FMI測(cè)井圖像樣本與其灰度圖像進(jìn)行對(duì)比（圖5），灰度圖像雖失去了FMI測(cè)井圖像原本的彩色，但可以通過(guò)一種顏色進(jìn)行度量，其灰度值分布范圍為0～255.RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的實(shí)質(zhì)是將三維矩陣轉(zhuǎn)化為二維矩陣，在實(shí)際圖像矩陣操作中起到簡(jiǎn)化運(yùn)算的作用。

3.2 灰度共生矩陣

圖4 研究區(qū)細(xì)礫巖、小中礫巖和大中礫巖3種顏色值直方分布

圖5 FMI測(cè)井RGB圖像（a）與灰度圖像（b）對(duì)比

FMI測(cè)井圖像中的紋理是由灰度分布在空間位置上反復(fù)出現(xiàn)而形成的，因而在圖像上相隔某距離的兩個(gè)像素之間會(huì)存在一定的灰度關(guān)系，即圖像中灰度空間的相關(guān)特性。因此，可利用灰度共生矩陣研究灰度空間相關(guān)特性，進(jìn)而描述圖像特性 。灰度圖像的灰度共生矩陣能反映出圖像方向、相鄰間隔和變化幅度的綜合信息，是分析圖像的局部模式和排列規(guī)則的基礎(chǔ)。

假設(shè)f（x1,y1）為一幅二維數(shù)字圖像，A為目標(biāo)區(qū)域中具有特定空間聯(lián)系的像素對(duì)的集合，則滿足一定的空間關(guān)系的灰度共生矩陣P為

（2）式等號(hào)右邊的分子是具有某種空間關(guān)系、灰度值分別為g1和g2的像素對(duì)的個(gè)數(shù)，分母為A集合中像素對(duì)的總個(gè)數(shù)。這樣得到的灰度共生矩陣是歸一化的。取不同的距離和角度則可以得到不同的灰度共生矩陣，實(shí)際求解時(shí)常選取距離不變，取不同角度，如0°，45°，90°和135°時(shí)的灰度共生矩陣[15]。如果圖像由具有相似灰度值像素塊構(gòu)成的，則灰度共生矩陣的對(duì)角元素會(huì)有比較大的值；如果圖像像素灰度值在局部有變化，那么偏離對(duì)角線的元素會(huì)有比較大的值。

3.3 灰度共生矩陣特征值的提取

為了更好地利用灰度共生矩陣描述紋理特征，選擇對(duì)比度、相關(guān)度、熵、均勻度和能量等特征參數(shù)表征灰度共生矩陣。

（1）對(duì)比度 反映圖像的清晰度和紋理溝紋深淺的程度。紋理溝紋越深，其對(duì)比度越大，視覺(jué)效果越清晰；反之，對(duì)比度越小，則溝紋淺，效果模糊。對(duì)比度求取公式為

（2）相關(guān)度 度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向的相似程度。當(dāng)矩陣元素值均勻相等時(shí)，相關(guān)度大；反之，則相關(guān)度小。如果圖像有水平方向的紋理，則水平方向灰度共生矩陣的相關(guān)度大于其他方向灰度共生矩陣的相關(guān)度。相關(guān)度求取公式為

式中

（3）熵 表示圖像中紋理的非均勻程度或復(fù)雜程度。灰度共生矩陣中元素分散分布時(shí)，熵值較大。熵的求取公式為

（4）均勻度 反映圖像紋理的粗糙度，粗紋理的均勻度大，細(xì)紋理的均勻度小。均勻度求取公式為

（5）能量 是灰度共生矩陣元素值的平方和，反映圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)度。如果灰度共生矩陣的所有值均相等，則能量??；反之，則能量大。能量大反映均一和規(guī)則的紋理模式，能量求取公式為

3.4 建立砂礫巖巖性樣本庫(kù)

在利用FMI測(cè)井圖像建立巖性樣本庫(kù)時(shí)，由于動(dòng)態(tài)圖像中顏色與電阻率不具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此，利用FMI測(cè)井靜態(tài)圖像建立砂礫巖巖性樣本庫(kù)。整體上巖性與特征參數(shù)間存在明顯相關(guān)性，不同巖性的同一特征參數(shù)均符合正態(tài)分布，彼此分布區(qū)間不同（圖6）。除大中礫巖外，隨巖性粒度增大，圖像對(duì)比度逐漸增大（圖6a），相關(guān)度逐漸減?。▓D6b）。大中礫巖對(duì)比度和相關(guān)度不符合整體規(guī)律，這是因?yàn)槠湫纬蓵r(shí)水動(dòng)力強(qiáng)，結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜。與對(duì)比度相反，隨著巖性粒度的增大，熵、均勻度和能量3個(gè)特征參數(shù)值逐漸減小（圖6c—圖6e），即大中礫巖的熵、均勻度和能量分布區(qū)間值最小，泥巖分布區(qū)間值最大。由于不同巖性特征參數(shù)分布存在一定的重疊和交叉，為實(shí)現(xiàn)砂礫巖巖性的自動(dòng)識(shí)別，需引入多元統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步劃分。

3.5 建立巖性判別函數(shù)

針對(duì)砂礫巖巖性特征參數(shù)值存在部分重疊，巖性不易識(shí)別的問(wèn)題，采用貝葉斯判別分析法識(shí)別各巖性。貝葉斯判別分析法認(rèn)為空間中有G個(gè)互相獨(dú)立的總體，它們均服從多元正態(tài)分布，且認(rèn)為各個(gè)總體的協(xié)方差相同。在考慮先驗(yàn)概率的前提下，對(duì)每一類(lèi)總體分別建立判別函數(shù)，計(jì)算待判別樣本屬于各個(gè)總體的條件概率，所有概率的最大值即為該樣本所屬的類(lèi)別[16]?；趲r性樣本庫(kù)，利用貝葉斯判別分析法，由對(duì)比度、相關(guān)度、熵、均勻度和能量等特征參數(shù)建立了多元判別函數(shù)。具體形式如下：

圖6 研究區(qū)砂礫巖巖性樣本特征參數(shù)直方分布

實(shí)際運(yùn)用中，利用FMI測(cè)井靜態(tài)圖像，計(jì)算各特征值，并將特征值代入上述巖性多元判別函數(shù)中，即可得到每一種巖性的判別式得分。比較各判別式得分的大小，得分最大者所歸屬的類(lèi)即為待判樣品的巖性。

4 實(shí)例應(yīng)用

以瑪湖凹陷M18井3 906.00—3 910.00 m井段為例（圖7），常規(guī)測(cè)井曲線自然伽馬和井徑只能有效劃分出泥巖和砂礫巖，自然伽馬和井徑在3 906.63—3 906.99 m，3 908.45—3 908.61 m 和 3 909.90—3 910.00 m井段偏大，為典型泥巖特征，其他層段的2條測(cè)井曲線差別不大，無(wú)法有效劃分出砂礫巖的級(jí)別，地質(zhì)錄井上也籠統(tǒng)的命名為砂礫巖。而通過(guò)FMI測(cè)井圖像對(duì)比度、相關(guān)度、熵、均勻度和能量5個(gè)特征參數(shù)的多元判別函數(shù)可以計(jì)算確定幾種巖性的判別曲線，進(jìn)而確定相應(yīng)的巖性。3 908.44—3 909.17 m井段具有中對(duì)比度、高相關(guān)度、中熵值、中均勻度和中能量值的特征，計(jì)算得到的泥巖、砂巖、細(xì)礫巖、小中礫巖和大中礫巖判別式得分分別為55，79，97，80和0，細(xì)礫巖得分最大，因此確定為細(xì)礫巖。通過(guò)與瑪湖凹陷40口井取心井段對(duì)比，應(yīng)用FMI測(cè)井圖像確定的巖性符合率較高，可達(dá)到94%，能夠滿足科研生產(chǎn)的要求。

圖7 M18井FMI測(cè)井圖像巖性識(shí)別效果

5 結(jié)論

（1）瑪湖凹陷百口泉組砂礫巖巖性可劃分為泥巖、砂巖、細(xì)礫巖、小中礫巖和大中礫巖，其中，大中礫巖與小中礫巖的粒徑界限為16 mm.

（2）利用FMI測(cè)井圖像可以有效識(shí)別砂礫巖巖性；在巖心刻度測(cè)井的思路上，利用圖像技術(shù)，可提取對(duì)比度、相關(guān)度、熵、均勻度和能量等特征參數(shù)，建立砂礫巖典型巖性特征參數(shù)樣本庫(kù)；在此基礎(chǔ)上，可利用貝葉斯判別分析法自動(dòng)識(shí)別巖性。

（3）電成像測(cè)井識(shí)別的巖性與巖心對(duì)比符合度高，效果好，能滿足科研生產(chǎn)的需求。

符號(hào)注釋

A——區(qū)域中像素對(duì)的集合；

Bc——藍(lán)色值；

C——灰度共生矩陣對(duì)比度；

E——灰度共生矩陣能量；

f（x,y）——數(shù)字二維圖像；

Gc——綠色值；

Gray——灰度值；

H——灰度共生矩陣均勻度；

（i，j）——指定參數(shù)對(duì)；

P（g1，g2）——灰度共生矩陣；

R——灰度共生矩陣相關(guān)度；

Rc——紅色值；

S——灰度共生矩陣熵；

（x1，y1），（x2，y2）——圖像中的像素坐標(biāo)對(duì)；

——分別為圖像水平方向和垂直方向像素坐標(biāo)的平均值；

ybc——大中礫巖判別值；

ygc——細(xì)礫巖判別值；

ym——泥巖判別值；

ys——砂巖判別值；

ysc——小中礫巖判別值；

σx,σy——分別為圖像水平方向和垂直方向像素坐標(biāo)的方差；

#——集合中元素的個(gè)數(shù)；

&——與關(guān)系；

∈——屬于，包含關(guān)系。

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