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提升录井现场岩性判准率的措施探讨王健发布时间：2021-10-15T01:34:47.507Z 来源：《基层建设》2021年第16期作者：王健[导读] 市场经济在快速发展，社会在不断进步中国石油天然气集团有限公司大庆油田有限责任公司大庆钻探工程公司地质录井二公司录井分公司吉林松原 138000摘要：市场经济在快速发展，社会在不断进步。
随着钻井工艺技术的提升，在提升机械钻速的同时，也造成了岩屑细碎、代表性差等问题。
同时勘探目标的转变，页岩气、页岩油等非常规储层成为勘探的热点，给岩屑录井工作带来了新的挑战。
为此，需要加强录井现场岩屑录井质量工作的管理，提升岩屑识别的准确性，同时加强元素分析等新技术的应用，提高复杂岩性识别的准确性及可靠性，切实保证岩屑录井质量，持续发挥地质录井在油气田开发中的重要作用。
关键词：岩屑录井；难题；对策；元素分析；技术应用引言在油气钻井过程中，及时准确地识别地层岩性是正确选择施工参数、确保钻井安全、提高油气勘探效率的重要保证。
随钻地层岩性识别技术一直是油气钻井工程和地质录井领域研究的一项重要课题。
目前所采用的传统岩性识别方法主要是通过人工或借助简单的光学仪器观察岩屑组成成分定性描述地层岩性。
这种方法往往由于现场人员的经验存在差异，对同一个岩屑样品的岩石定名或特征描述会有较大的差别，甚至造成对地层岩性的误判。
尤其是随着PDC钻头和气体钻井技术在钻井工程中的广泛应用，钻井过程中产生的岩屑极为细小，使传统的岩性识别方法应用更加困难，且出现误判的概率更大。
因此，笔者针对综合录井过程中微细岩屑识别岩性困难的问题，利用X射线荧光（XRF）测量的微细岩屑中的元素含量、谱图和测井资料，对随钻录井岩性判别方法进行研究。
1问题的提出利用声波时差测井曲线进行地震地质层位的标定和波阻抗反演‚或应用各种测井曲线进行属性反演和随机模拟反演‚已成为地震勘探开发的核心技术。
常用的地震反演软件有Jason、Seislog、Strata、ISIS、Paradigm等‚其中Jason软件拥有的反演方法最多‚包括基于地震数据的波阻抗反演、基于模型的测井属性反演、基于地质统计的随机模拟和随机反演‚以及约束稀疏脉冲反演、弹性阻抗反演与A VO反演等。
火山岩相划分方案“相”是地质体中能够反映成因的地质特征的总和。
火山岩相一词由前苏联学者较早引入地质文献。
早期主要指火山熔岩,即溢流相火山岩。
火山岩相能够揭示火山岩空间展布规律和不同岩性组合之间的成因联系。
不同岩相带的孔隙和裂隙及其组合不同。
因此,岩相是火山岩成因和物性研究的重要内容。
科普切弗- 德沃尔尼科夫把火山岩分为原始喷发相、次火山岩相和火山管道相。
Lajoie 按成因将火山碎屑岩分为自碎屑岩相和火成碎屑岩相。
李石和王彤划分3 相8 亚相,包括喷发相、次火山岩相和火山管道相。
Fisher 和Schmincke 将火山碎屑岩分为火山碎屑流相、火山碎屑岩相、喷发冲积相和火山灰流相。
Cas 和Wright 按物源特征和搬运方式将火山岩相划分为熔岩流相、火山碎屑岩相、火山碎屑降落沉积相、陆上碎屑流和涌浪相、凝灰岩相和水下碎屑流和深海火山灰相。
陶奎元、邱家骧划分11 种火山岩相,分别为喷溢相、空落相、火山碎屑流相、涌流相、火山泥流相、崩塌相、侵出相、火山口- 火山颈相、次火山岩相、隐爆角砾岩相和火山喷发沉积相。
金伯禄按火山物质搬运方式分为4 相11 亚相,包括爆发相、喷崩及喷溢相、侵出相及潜火山相和喷发- 沉积相。
谢家莹等划分出13种岩相,包括喷溢相、爆发空落相、火山碎屑流相、爆溢相、基底涌流相、火山泥石流相、喷发沉积相、火山颈相、侵出相、潜火山相、隐爆角砾岩相、侵入相、火山湖相。
刘祥将火山碎屑岩分为4 种岩相,包括火山喷发空中降落堆积物、火山碎屑流状堆积物、火山泥流堆积物、火山基浪堆积物。
刘文灿把大别山火山岩划分为爆发相、喷溢相、喷发- 沉积相、潜火山岩相。
谢家莹等对东南地区竹田头J 3 - K1 火山岩- 沉积岩序列进行剖析,划分出5 组岩相,包括喷溢相、火山碎屑流相、爆发空落相、喷发沉积相和火山沉积岩相。
近年来火山岩已成为油气勘探的重要目标,火山岩相识别和储层预测是油气勘探成败的关键。
松辽盆地火山岩被分为爆发空落相、溢流相、火山碎屑流相、基底涌流相和喷发沉积相。
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言岩石识别是地质调查的基础性工作。
在野外地质调查中，地质工作者会根据岩石的颜色、结构构造、矿物成分等辨识岩石的岩性。
随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，岩石纹理图像的自动识别和分类已经成为地质学中一个热门的研究方向。
近年来，许多国际和国内的研究团队都投入大量的精力进行此类研究，以期获得更高的识别精度和更稳健的分类效果[1]。
自AlexNet [2]在ImageNet [3]上取得重大突破后，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN ）[4]便一直引领着计算机视觉领域的研究。
随着深度学习的发展，各种卷积神经网络在岩石识别分类方面取得显著进展。
卷积运算可以有效地替代人工提取特征的方法，从而更准确地获取图像纹理与色彩中的岩石图像信息，精准识别岩石类型。
文献[5]基于Iception⁃v3深度卷积神经网基于Swin Transformer 的岩石岩性智能识别研究韩鑫豪1，2， 何月顺1， 陈 杰1，2， 熊凌龙1，2， 钟海龙1， 杜 萍1， 田 鸣3（1.东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330013；2.江西省放射性地学大数据技术工程实验室， 江西 南昌 330013；3.郑州市公安局网监支队， 河南 郑州 450000）摘 要： 常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时，由于感受野和局部处理方式的局限性，识别精度不高，为解决上述问题，在复杂情况下准确识别岩石岩性，提高地质调查的效率，文中提出一种基于改进Swin Transformer 的岩石识别方法。
该方法增加了空间局部感知模块，并结合Transformer 的自注意力结构来增强对局部相关性的提取。
为增强泛化，模型中添加了Dropout 层，减少对单神经元的依赖。
地质遥感中岩性的识别研究摘要地质遥感的任务是通过遥感影像的解译确定一个地区的岩石性质和地质构造,分析构造运动的状况。
其中岩性的认识是遥感地质解译的基础,本文对地质遥感中岩性的识别进行了研究。
关键词地质遥感;岩石;影像特征在遥感影像上识别岩石的类型必须首先了解不同岩石的反射光谱差别。
以及所引起的影像色调的差异。
同时,由于岩石的形成,在内外应力的共同作用下,组合成不同形状,这也是识别岩石类型的重要标志。
此外,不同岩性上往往形成不同的植被、水系,这也可作为间接的解译标志。
1岩石的反射光谱特征岩石的反射光谱特征与岩石本身的矿物成分和颜色密切相关。
由石英等浅色矿物为主组成的岩石具有较高的光谱反射率,在可见光遥感影像上表现为浅色调。
铁镁质等深色矿物组成的岩石,总体反射率较低,在影像上表现为深色调。
酸性岩类的花岗岩,由于主要含石英、钾长石等浅色矿物,总体反射率较高。
属于基性岩类的玄武岩和橄榄玄武岩由于含有大量的铁镁质暗色矿物,在岩浆岩中反射率最低。
总之,岩浆岩中,随着SiO,的含量的减少和暗色矿物含量的增高,岩石的颜色由浅变深,光谱反射率也随之降低。
其次,岩石光谱反射率受组成岩石的矿物颗粒大小和表面糙度的影响。
矿物颗粒较细,表面比较平滑的岩石,具有较高的反射率。
反之,光谱反射率较低。
岩石表面湿度对反射率也有影响。
一般来说,岩石表面较湿时,颜色变深,反射率降低。
岩石表面风化程度的影响,主要决定于风化物的成分、颗粒大小等因素。
风化物颗粒细时,使覆盖的岩石表面较平滑,若风化物颜色较浅(如SiO2、CaCO3、CaMgO3等),则反射率较高。
如果风化物颗粒粗,使表面粗糙,则会降低反射率。
红砂岩干燥情况下反射率总体高于潮湿时。
由于风化物为CaMgo3,干燥时色调比较浅,反射率高于岩石的新鲜面。
在通常情况下,完整的岩石表面比破碎的岩石表面反射率要高些。
了解这一综合特征,对于岩性的解译是很有用的。
2沉积岩的影像特征及其识别沉积岩本身没有特殊的反射光谱特征,因此单凭光谱特征及其表现,在遥感影像上是较难将它与岩浆岩、变质岩区分开来的,还必须结合其空间特征及出露条件,如所形成的地貌、水系特点等将其与其他岩类区分开来。
交会图法识别火山岩岩性摘要:识别岩性的方法多以交会图技术为主，一些新的测井技术也被应用。
本文选择取心井段的自然伽马能谱测井、声波测井、中子测井、密度测井、自然伽马测井、深侧向电阻率测井项目的数据进行交会，编制测井曲线交会图。
优选U-TH、GR-AC、CNL-DEN交会图对非取心井段火山岩地层进行岩性识别，预测出了安山岩、粗砂岩和火山角砾岩。
效果与岩心分析结果有较好的一致性。
关键词: 火山岩测井响应交会图岩性识别1 引言火山岩岩性识别是火山岩储层研究的基础，由于测井资料能够连续地和原位地反映储层的物理特性，是其他研究方式所不能替代的，而在整个区块内识别火山岩岩性最直接有效而且可信的方法是测井方法。
因此，利用测井资料识别火山岩岩性很有效。
2 火山岩地层测井响应特征通过已有的文献可以了解国内外火成岩的测井响应特征，它们虽各有不同，但也有一定的规律。
一般是根据岩心与岩屑录井资料确定地层岩性，测井资料通过与之对比分析，然后建立各种岩石的测井响应特征，最后，应用对应关系就可以通过测井资料划分其他相似地层条件井段的岩性。
2.1 电阻率测井影响电阻率的因素较为复杂，破碎程度、含流体性质、蚀变类型和程度，都影响火山岩的电阻率。
目前使用较多的是双感应和双侧向组合。
2.2 自然伽马测井一般说来，从基性经中性至酸性，放射性矿物的含量时逐步增加的。
火山岩中，一般火山岩的酸性程度或碱性程度越高，K含量越高，从而伽马值越高。
2.3 自然伽马能谱测井火成岩岩石的放射性铀、钍、钾的含量从基性到酸性的变化过程中时逐渐增加的，即玄武岩铀、钍、钾含量最低，安山岩居中，流纹岩最高。
2.4 中子测井中子测井读数主要和岩石孔隙度和矿物成分有关。
有基性至酸性火山岩，视中子孔隙度值逐渐降这时常表现出很高的视中子孔隙度值。
2.5 密度测井密度测井利用岩石对伽马射线的吸收性质来研究钻井剖面上岩层的密度变化。
火成岩从基性至酸性岩石的铁镁矿物含量减少，硅铝矿物增加，密度则由大到小。
