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基于聲波時差數(shù)據(jù)波動性識別異常壓實地層的方法

2019-12-28 06:47席鵬飛楊明合郭王恒石建剛
石油鉆探技術(shù) 2019年6期
關(guān)鍵詞:概率密度函數(shù)聲波波動

席鵬飛, 楊明合, 郭王恒, 石建剛

(1. 中國石油鉆井工程重點實驗室長江大學(xué)研究室,湖北武漢 434000;2. 中國石油新疆油田分公司工程技術(shù)研究院,新疆克拉瑪依 834000)

聲波時差法是計算異常壓實地層壓力的一種常用方法,其核心是在確定正常壓實段聲波時差趨勢線基礎(chǔ)上,準(zhǔn)確計算異常聲波時差點偏離趨勢線的程度[1-3]。由于聲波時差受地層巖性等因素的影響會出現(xiàn)波動,影響了利用聲波時差識別異常壓實地層的精度?,F(xiàn)場往往是結(jié)合實鉆及測井等資料識別異常壓實地層、計算異常壓實地層的壓力。該方法的識別精度取決于個人的經(jīng)驗及對地層的認(rèn)識程度,不可避免地存在隨意性和盲目性,因而異常壓實地層的識別精度不高。為提高識別異常壓實地層的精度、準(zhǔn)確預(yù)測異常壓實地層的壓力,除需要對聲波時差數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理外,還要進(jìn)一步研究聲波時差數(shù)據(jù)自身包含的規(guī)律。為此,筆者采用密度聚類法來剔除聲波時差數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù),基于小波理論分析了正常壓實段內(nèi)聲波時差沿正常壓實趨勢線的波動性[4-6]。通過分布擬合檢驗,確定了聲波時差波動性的概率分布函數(shù),從概率的角度辨識異常壓實地層,避免了實際計算中的隨意性,該方法同樣適用于其他類似測井資料(如密度)的分析。

1 正常壓實段聲波時差數(shù)據(jù)的分布擬合

對于正常壓實地層,井深與聲波時差的自然對數(shù)呈線性關(guān)系[7]:

1.1 剔除無效數(shù)據(jù)點

由于受地層、井徑和測量儀器等因素的影響,聲波時差數(shù)據(jù)中含有較多無效數(shù)據(jù),筆者采用密度聚類(dbscan)法對聲波時差數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[8-9]。圖1為新疆油田瑪湖凹陷A井501.00~4 190.00 m井段21 297個聲波時差數(shù)據(jù)聚類分析結(jié)果,圖中580個噪聲點和769個邊界點為無效數(shù)據(jù),其余為核心點,聚為2簇。初步判斷第1簇核心點位于正常壓實地層,對應(yīng)508.00~2 965.00 m井段。

圖1 A井聲波時差數(shù)據(jù)密度聚類分析結(jié)果Fig. 1 The results of density clustering analysis by interval transit time in Well A

1.2 正常壓實段聲波時差數(shù)據(jù)的波動性分析

圖2 所示為圖1中正常壓實井段(第1簇核心點)的散點圖。從圖2可以看出,該井段聲波時差的自然對數(shù)與井深明顯呈線性關(guān)系,擬合關(guān)系式為:

Fig. 2 The distribution of lnΔt along well depth at normally compacted section

由圖2可知,隨井深H增大,在趨勢線兩側(cè)波動顯著,顯然受地層因素影響較大。這種波動可用小波分析進(jìn)行描述[10-11]。依據(jù)小波分析理論,數(shù)據(jù)點沿其趨勢線方向的波動可用如下公式描述:

實際上,若設(shè)低頻信號為直線,可利用點到直線的距離公式,直接導(dǎo)出式(3)。對于圖2中的任意一點,若其位于趨勢線上方,則該點到趨勢線的距離為:

當(dāng)趨勢線斜率k很小時,,則式(4)可改寫為:

若點i位于趨勢線下方,則該點到趨勢線的距離為。

圖3 正常壓實段波動項 沿井深的分布Fig. 3 Distribution of fluctuation item along the depth of well at normally compacted section

圖4 波動項 分布的擬合Fig. 4 The fitting of the fluctuation item distribution

1.3 正常壓實段聲波時差數(shù)據(jù)頻率分布

tLS分布和LG分布的概率密度函數(shù)分別為:

式中:Γ(x)為伽馬函數(shù);μ為位置參數(shù);σ為尺度參數(shù);ν為形狀參數(shù)。

在Matlab軟件的Distribution Fitting模塊中,分別用tLS分布和LG分布的概率密度函數(shù)擬合波動項的分布規(guī)律,結(jié)果見圖4。由圖4可知,相較于正態(tài)分布,tLS分布和LG分布更加接近波動項的分布頻率。擬合確定的tLS分布和LG分布概率密度函數(shù)的參數(shù)值見表1。

表 1 tLS分布和LG分布概率密度函數(shù)的參數(shù)Table 1 Probability density function of the tLS distribution and the LG distribution

1.4 波動項Δ頻率分布的擬合檢驗

分布擬合檢驗基于假設(shè)檢驗,通過檢驗給定分布函數(shù)與樣本分布的符合程度,從而對該分布做出取舍[14]。數(shù)據(jù)點數(shù)n大于2 000時,常用皮爾遜卡方(χ2)和柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫(K-S)檢驗[15-16],筆者采用χ2進(jìn)行擬合檢驗。

皮爾遜檢驗統(tǒng)計量χ2為:

式中:n為試驗次數(shù);k為樣本空間劃分的子集(或區(qū)間)的個數(shù);pi為第i個子集上給定分布的概率;fi為第i個子集上樣本出現(xiàn)的頻數(shù)。

一般當(dāng)總體分布未知時,檢驗假設(shè)H01:總體分布函數(shù)為 tLS,即X~F(μ,σ,v);H02:總體分布函數(shù)為 LG,即X~L(μ,σ)。

當(dāng)試驗次數(shù)n充分大(n=13 099≥50),則當(dāng)H0為真時,統(tǒng)計量χ2近似服從自由度為k-1的χ2分布[16],故在給定顯著性α的條件下,H0的拒絕域為:

圖5 k=50時2種分布與樣本的頻率擬合Fig. 5 Frequency fitting of two kinds of distributions and samples when k=50

從圖5可以看出,第i個區(qū)間上tLS分布和LG分布的值在區(qū)間中心區(qū)域小、邊緣大。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),在邊緣區(qū)間內(nèi),波動項的頻數(shù)fi都很?。ǎ?0),相對樣本總量可以忽略,在計算χ2時需忽略這些將導(dǎo)致χ2明顯增大的邊緣區(qū)間,即有效樣本區(qū)間為11~41區(qū)間。

當(dāng)顯著性水平α=0.05時,根據(jù)式(8)計算出tLS分布的χ2=51.1,而(50-1)=66.339,不滿足式(9),接受H01,認(rèn)為波動項Δ的分布符合tLS分布。同理,計算出LG分布的χ2=84.9,滿足式(9),則拒絕H02,即認(rèn)為波動項Δ的分布不符合LG分布。

2 異常壓實段概率分析

對于第i點聲波時差,越大,與位置參數(shù)μ的距離越大,也就是到“由式(1)確定趨勢線”的距離就越大,即屬于正常壓實段的可能性越小。據(jù)此可以構(gòu)建屬于正常壓實段概率的計算公式。從tLS概率密度函數(shù)圖(見圖6)可以看出,對于任意,可以用圖中陰影面積S來表示距離μ的遠(yuǎn)近程度。結(jié)合概率定義,那么屬于正常壓實段的概率pi可表示為:

式中:f(x)、P(x)和F(x)為tLS分布的概率密度函數(shù)、概率函數(shù)和概率分布函數(shù),其參數(shù)可從上文求出。

圖6 正常壓實段波動項Δi的tLS分布Fig. 6 tLS distribution of fluctuation item Δi at normally compacted section

圖7 A井lnΔt及pi沿井深的分布Fig. 7 Distributions of lnΔt and pi along well depth in Well A

從圖7可以看出:500.00~2 950.00 m井段絕大部分pi大于0.12,位于3σ直線上方。若以3σ作為判斷標(biāo)準(zhǔn),則該段屬于正常壓實段;井深2 950.00 m以深井段的pi小于0.02,屬于正常壓實段的概率基本為0,為異常壓實段。實鉆資料顯示,該井在井深2 940.00 m左右壓力明顯抬升,地層壓力系數(shù)由1.04升至1.71,證明該方法識別異常壓實段的可靠性較好。

圖8 B井lnΔt及pi沿井深的分布Fig. 8 Distributions of lnΔt and pi along well depth in well B

3 結(jié)論與建議

1)受地層巖性等因素影響,聲波時差數(shù)據(jù)會出現(xiàn)波動而影響識別異常壓實地層的精度。對于去除異常數(shù)據(jù)后的正常壓實段的聲波時差數(shù)據(jù),其波動性可用小波理論進(jìn)行分析,分布擬合檢驗表明,這種波動性可用tLocation-Scale分布進(jìn)行描述。

2)基于tLocation-Scale分布,構(gòu)建識別異常壓實段的概率計算公式,從概率的角度辨識異常壓實地層,并用概率量化了該辨識的可靠程度,避免了計算的盲目性、隨意性。

3)該方法同樣適用于其他基于泥頁巖正常壓實趨勢線的常規(guī)測井資料(如密度、伽馬及電阻率等)分析,具有一定的推廣應(yīng)用價值。

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