电成像测井新参数在碳酸盐岩岩相识别中的应用

摘要

电成像测井识别碳酸盐岩岩相主要有定性图版法、定量参数法和机器学习法.图版法简单实用,但其效率低且受人工经验影响大,图像纹理参数种类过多且使用复杂,机器学习法需要大量样本标签,应用受到局限.为此,提出了一种简单又高效的新定量参数法,即通过新定量参数判别岩石构造特征来识别不同岩相.首先采用地质统计法对电成像测井动态图像进行全井眼插值,然后针对全井壁覆盖图像,利用数字图像处理技术获取二值图像,最后分别统计二值图像在纵向和横向黑色斑点(块)最大个数,并将二者的比值定义为视岩石构造数ARSN(aparent rock structure number).ARSN可以有效区分块状和薄层状构造.据野外露头及岩心观察,一般颗粒云岩相为块状或厚层状和泥晶云岩相为薄层状或薄互层状构造特征.因此,利用ARSN可以区分颗粒云岩和泥晶云岩两大类岩相.以四川盆地M地区龙王庙组为例,经取心井验证,岩相识别符合率80％以上.该方法效率高且不受人的因素影响,实现高精度岩相识别,为该区碳酸盐岩沉积微相精细研究提供了有力技术支撑.