白金昊　張?jiān)！≮w爽　趙百強(qiáng)　馬翠卓　師執(zhí)峰

【摘? 要】碳酸鹽巖儲(chǔ)層非均質(zhì)性較強(qiáng)，其油氣藏儲(chǔ)集空間以溶蝕孔洞為主，油氣集中儲(chǔ)集在大規(guī)?？锥窗l(fā)育的層段，所以快速準(zhǔn)確地識別及計(jì)算孔洞參數(shù)成為評價(jià)該類儲(chǔ)層的重要問題。論文以碳酸鹽巖孔洞型儲(chǔ)層為研究對象，針對研究對象收集相對應(yīng)的成像測井資料，基于該區(qū)塊成像測井資料實(shí)現(xiàn)利用分水嶺算法識別并計(jì)算孔洞主要參數(shù)，更精確快速地利用計(jì)算機(jī)處理評價(jià)孔洞型儲(chǔ)層。

【Abstract】Carbonate reservoir has strong heterogeneity， and its reservoir space is dominated by dissolution pores， and oil and gas are concentrated in the intervals with large scale pores. Therefore， it is important to identify and calculate pore parameters quickly and accurately to evaluate this kind of reservoir. In this paper， the carbonate cave-type reservoir is taken as the research object， and the corresponding imaging logging data are collected for the research object. Based on the imaging logging data of this block， the watershed algorithm is used to identify and calculate the main parameters of the cave-type reservoir， and the computer processing is used to evaluate the cave-type reservoir more accurately and quickly.

【關(guān)鍵詞】電成像資料;孔洞識別;計(jì)算

【Keywords】electrical imaging data; pore identification; calculation

【中圖分類號】TP391.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）04-0150-02

1 引言

多年來，國內(nèi)外測井評價(jià)人員針對地層孔洞識別開展了積極的研究和探索，孔洞型油氣儲(chǔ)層的電成像測井圖相關(guān)研究也逐步增多。Meger和Becher提出標(biāo)準(zhǔn)層控制下的圖像處理分割技術(shù)，開創(chuàng)了利用圖像處理技術(shù)識別孔洞的先河。國內(nèi)，張麗莉、劉瑞林等人把圖像分割算法應(yīng)用于FMI成像資料的處理當(dāng)中，成功獲得了良好效果，在一定程度上分割出有意義、簡單的縫洞信息，但識別的準(zhǔn)確性不理想。本文將分水嶺算法應(yīng)用于對電成像圖進(jìn)行處理，與電成像圖比對，獲得了較好的邊緣識別結(jié)果。

2 電成像圖的響應(yīng)特征

電成像測井技術(shù)有著可視性強(qiáng)、分辨率高的特點(diǎn)，在碳酸鹽巖、火成巖等復(fù)雜的非均質(zhì)地層下應(yīng)用較為廣泛。相比常規(guī)測井資料，電成像資料處理方式更加多樣化，不僅可以從數(shù)據(jù)上對地層信息進(jìn)行處理，同時(shí)對成像圖進(jìn)行圖像處理也能得到有效的地質(zhì)信息。

本文對碳酸鹽巖電成像圖進(jìn)行圖像處理，進(jìn)而識別出孔洞輪廓邊緣。碳酸鹽巖地層中巖石骨架呈高電阻率，而孔洞中充滿了泥漿以及鉆井液，這些介質(zhì)導(dǎo)致在井壁孔洞呈明顯的低電阻特征，經(jīng)過電阻率成像的轉(zhuǎn)化，在電成像圖上顏色越亮電阻率越高，顏色越暗顯示電阻率越低，所以暗色部分即為孔洞，準(zhǔn)確地識別出暗色部分是孔洞計(jì)算的基礎(chǔ)。

3 應(yīng)用分水嶺算法實(shí)現(xiàn)孔洞識別

分水嶺算法是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像分割算法，最早由文森特提出。其基本原理是將大地測量學(xué)的拓?fù)淅碚搼?yīng)用于圖像灰度分布上，圖像中高灰度的像素對應(yīng)著地形學(xué)上較高海拔的點(diǎn)，灰度值較低則其對應(yīng)的拓?fù)淠Ｐ椭械暮０沃狄草^低，其處于地形學(xué)中位置較低的區(qū)域，算法將圖像所有像素定義為兩種集合：匯水盆地像素集與分水嶺像素集。算法中向所有盆地注水，注水的過程中水位越來越高，向盆地邊緣擴(kuò)張，當(dāng)水位過高時(shí)不同盆地的水會(huì)發(fā)生匯聚，為了使得各個(gè)匯水盆地的水不溢出到其他匯水盆地，必須在匯水盆地匯合處構(gòu)筑堤壩，而最終構(gòu)筑出的分水嶺堤壩即為目標(biāo)的輪廓邊緣，其實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

其算法具體實(shí)現(xiàn)步驟為：首先找到圖像中所有局部灰度的極小值點(diǎn)，在每一個(gè)區(qū)域極小值點(diǎn)確定的基礎(chǔ)上，利用條件膨脹操作確定所有的連通分量，接下來利用循環(huán)隊(duì)列依次從極小值點(diǎn)開始標(biāo)記，即從灰度較低的像素點(diǎn)先開始標(biāo)記，標(biāo)記點(diǎn)記為被水淹沒，而灰度較高的像素點(diǎn)后淹沒，在每次標(biāo)記的過程中都要判斷下一次注水是否存在匯水盆地合并的情況，若存在，則對即將從發(fā)生合并的盆地進(jìn)行條件膨脹操作構(gòu)筑分水嶺堤壩。由此當(dāng)注水標(biāo)記到像素灰度最高值時(shí)，分水嶺完全構(gòu)筑完成，整個(gè)圖像中的目標(biāo)邊緣輪廓也就識別了出來。

利用分水嶺算法對具體的碳酸鹽巖電成像圖（見圖2）進(jìn)行處理：首先利用3×3大小的結(jié)構(gòu)元對電成像圖進(jìn)行高斯濾波去噪，消除了少部分無地質(zhì)意義的無關(guān)信息干擾，突出了有效信息。接著對濾波后的圖像進(jìn)行二值化操作，優(yōu)選最合適的閾值，較好地將前景背景進(jìn)行分離，最后利用分水嶺算法進(jìn)行孔洞分割，得到了孔洞邊緣輪廓如圖3所示，大部分的暗色孔洞均被識別了出來，其分割邊緣輪廓與原圖對應(yīng)關(guān)系較好。

4 孔洞計(jì)算

碳酸鹽巖儲(chǔ)層油氣甜點(diǎn)集中儲(chǔ)集在其大量的溶蝕孔洞內(nèi)，所以其孔洞的體積大小決定了地層油氣儲(chǔ)集能力大小，由于電成像圖所體現(xiàn)的是油氣井井壁的電性特征，所以地層孔洞體積大小主要由二維井壁上的孔洞面積來評價(jià)，孔洞大量發(fā)育的層段，其對應(yīng)的電成像圖所呈現(xiàn)的孔洞面積越大，雖然這種方式無法準(zhǔn)確地獲取儲(chǔ)集空間大小，但在快速評價(jià)儲(chǔ)層孔隙性上卻發(fā)揮著重要的作用。

依據(jù)識別出的邊緣輪廓，將二值圖中的邊緣內(nèi)的前景部分分離出來，孔洞部分灰度值為255呈白色，而背景值都為0呈黑色，由此通過計(jì)算白色像素格數(shù)目以及每個(gè)像素對應(yīng)實(shí)際井壁的面積大小，從而得到圖像的孔洞面積大小，其與圖像大小的比值即為面孔率，面孔率計(jì)算式如式（1）所示。

通過統(tǒng)計(jì)孔洞前景總像素?cái)?shù)目為22063，每個(gè)像素對應(yīng)實(shí)際面積為6.25×10-6m3，計(jì)算得到孔洞總面積為0.138m3，由于本段電成像圖所對應(yīng)井壁面積為1.22m3，所以利用式（1）計(jì)算該段電成像圖孔洞的面孔率為11.27%，對應(yīng)層段的平均巖心分析孔隙度為13%，說明識別與計(jì)算結(jié)果的正確性。

5 結(jié)論

本文基于電成像圖的響應(yīng)特征，利用分水嶺算法對碳酸鹽巖的孔洞進(jìn)行分割，得到的邊緣輪廓與原圖暗色孔洞對應(yīng)關(guān)系較好;基于分割得到的孔洞邊緣輪廓進(jìn)一步計(jì)算了其面孔率，并與該地層段的巖心分析孔隙度作對比，其對應(yīng)關(guān)系較好，進(jìn)一步說明了識別與計(jì)算效果較好。

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