下载文档原格式
第五章储层裂缝裂缝是油气储层特别是裂缝性储层的重要储集空间，更是良好的渗流通道。
世界上许多大型、特大型油气田的储集层即为裂缝性储层。
作为一种特殊的孔隙类型，裂缝的分布及其孔渗特征具有其独有的复杂性，它不象正常孔隙那样通过沉积相、成岩作用及岩心分析能够较为容易地预测和评价。
由于裂缝的存在对油气储层的勘探和开发会导致很大的影响，因而对油气储层中裂缝的研究就显得十分重要。
本章主要介绍裂缝系统的成因、裂缝的基本参数、孔渗性以及裂缝的探测和预测方法。
第一节裂缝的成因类型及分布规律所谓裂缝，是指岩石发生破裂作用而形成的不连续面。
显然，裂缝是岩石受力而发生破裂作用的结果。
本节分别从力学和地质方面简要介绍裂缝的成因分类及分布规律。
一、裂缝的力学成因类型在地质条件下，岩石处于上覆地层压力、构造应力、围岩压力及流体(孔隙)压力等作用力构成的复杂应力状态中。
在三维空间中，应力状态可用三个相互正交的法向变量(即主应力)来表示，以分量σ1、σ2、和σ3别代表最大主应力、中间主应力和最小主应力(图5-1)。
在实验室破裂试验中，可以观察到与三个主应力方向密切相关的三种裂缝类型，即剪裂缝、张裂缝(包括扩张裂缝和拉张裂缝)及张剪缝。
岩石中所有裂缝必然与这些基本类型中的一类相符合。
图5-1 实验室破裂实验中三个主应力方向及潜在破裂面的示意图图中A示扩张裂缝，B、C表示剪裂缝1.剪裂缝剪裂缝是由剪切应力作用形成的。
剪裂缝方向与最大主应力(σ1)方向以某一锐角相交(一般为30°)，而与最小主应力方向(σ3)以某一钝角相交。
在任何的实验室破裂实验中，都可以发育两个方向的剪切应力(两者一般相交60°)，它们分别位于最大主应力两侧并以锐角相交(图5-1)。
当剪切应力超过某一临界值时，便产生了剪切破裂，形成剪裂缝。
根据库伦破裂准则，临界剪应力与材料本身的粘结强度(τo)及作用于该剪切平面的正应力(σn)和材料的内摩擦系数(μ)有关，即，τ临界＝τo＋μσn剪裂缝的破裂面与σ1－σ2面呈锐角相交，裂缝两侧岩层的位移方向与破裂面平行，而且裂缝面上具有“擦痕”等特征。
阐述裂缝预测技术0引言20世纪60年代，我国陆续在松辽盆地、四川盆地、吐哈盆地等多个地区发现工业性裂缝油气藏，这些油气藏储量巨大，有着很大的开发潜力，有的单井日初产可达上百吨。
该类油气藏的大量发现，使之作为一种新的油气藏类型，成为今后重要的一个勘探新领域，也成为新增油气储量的重要来源。
这种裂缝型油气藏有多种类型，目前常见的有致密砂岩裂缝型、泥岩裂缝型、碳酸盐岩裂缝型、变质岩裂缝型和火山岩裂缝型等。
油气藏的构造裂缝不仅是储层的主要储集空间，也是形成油气藏的主要动力学诱因，但裂缝型油气藏具有储层岩性复杂、非均质性严重、低渗透、储集空间复杂多变等特点，加大了裂缝性油气藏的勘探技术方法识别和评价难度。
对于储层评价的前提条件是对裂缝发育带的准确预测，这对识别裂缝型油气藏具有重要作用，开展裂缝预测评价技术研究也具有重要的现实意义。
1裂缝的测井技术方法评价通过测井技术资料分析进行裂缝评价，开展裂缝型油气藏的识别，是当前油气藏勘探工作中广泛采用的方法。
油气藏中裂缝的存在，会使勘探中常规测井曲线等资料出现异常响应，产生一些数据的变化，通过对这些变化的分析就可识别裂缝的相关特征。
具体裂缝预测评价时，通过获取的岩心资料标定不同地层结构的测井响应，对测井曲线上的不同响应特征进行分析，计算每种测井响应形成的模糊概率，从而对裂缝发育段的具体情况用不同响应的联合模糊概率来进行预测和评价。
裂缝的长宽度、产状、密度、泥浆侵入深度、充填性状及地层流体类型等多种因素，决定了裂缝发育段在电阻率曲线上的特征。
低角度裂缝会使曲线形状尖锐，深浅侧向读数降低，显示准“负差异”现象；垂直裂缝及高角度裂缝会使深浅侧向之间相对增大，显示准“正差异”现象。
当滑行波沿岩石骨架传播时，裂缝的存在会导致纵波首波出现变化，时差变大；当裂缝出现进一步发育时，变化会出现更大的变化，首波能量会出现严重衰减，从而引起周波跳跃。
密度补偿曲线能够体现地层密度的不同变化，从而反映裂缝造成井壁不规则的程度。
2017年03月关于地震裂缝预测技术研究进展的探讨李晓晨（辽河油田公司勘探开发研究院,辽宁盘锦124010）摘要：随着现代人们对油气能源需求量的日益上升，油气开发力度不断提高，但地球中的油气储藏量是有限的，随着油气开发规模的扩大，可开发的油气藏不断减少，在此背景下，人们逐渐开始将目光放在了裂缝性油气藏上面。
但裂缝性油气藏的识别和预测并非简单之事，据相关研究显示，利用地震资料来识别、预测及表征裂缝的情况具有一定的可行性。
目前常用的地震裂缝预测技术主要有三种，本文主要围绕这三种技术探讨了地震裂缝预测技术的研究进展，希望对业内工作有一定帮助。
关键词：地震裂缝预测技术；裂缝性油气藏；发育方位；密度；研究进展我国疆域辽阔，遍布着很多裂缝性油气藏，而这些裂缝性油气藏在油气能源的勘探开发中占有着十分重要的地位。
在页岩气、煤层气、基岩以及火山岩储层等非常规储层中，影响产能的一项主要因素就是天然裂缝。
在裂缝性油气藏的勘探开发中，遇到的最大一项难题就是如何有效预测裂缝的发育程度、产状、分布范围等。
目前，通过地震资料来对裂缝进行识别和预测是一种常用的手段，也是一个非常热门的研究领域。
以下笔者就联系实际来介绍一下关于地震裂缝预测技术的研究进展。
1叠后地震属性分析近年来，业界研究的热点之一是叠后地震属性分析，因为其与裂缝的识别具有很大的联系。
现阶段，相位类地震属性分析技术、频率类地震属性分析技术及振幅类地震属性分析技术等相关分析技术已在裂缝的识别和预测工作中得到了广泛应用，并发挥出了有效的作用。
但是，由于裂缝的形态比较特殊，所以上述技术一般只适用于推断裂缝发育地带的概貌；而对裂缝地震属性的分析则是一项非常精细的工作，并且其通常是以地震反射波形突变为核心来进行研究的，所以多通过频谱分解法、曲率分析法及相干分析法等来开展。
1.1频谱分解法频谱分解法指的是在特定的地震带宽范围内，通过不同的离散频率尺度来对地下地质特征进行解释。
储层损害和保护技术的研究现状和发展趋势一、引言储层损害是指在油气开采过程中，由于地质、物理、化学等因素的影响，导致储层性质发生改变，从而影响油气的产出。
储层保护技术则是针对储层损害问题提出的解决方案，旨在保护储层，延长油气田的寿命。
本文将探讨当前储层损害和保护技术的研究现状和发展趋势。
二、储层损害分类1.地质因素：包括断层、褶皱、岩性变化等；2.物理因素：包括压力变化、温度变化等；3.化学因素：包括水溶液作用、酸蚀等。
三、常见的储层保护技术1.注水：通过向井口注入水来维持油气田内部压力平衡，防止压力过低导致油气无法产出；2.注聚合物：通过向井口注入聚合物来提高油气田内部黏度，防止流动速度过快导致产量下降；3.注气：通过向井口注入气体来维持油气田内部压力平衡，防止压力过低导致油气无法产出；4.注酸：通过向井口注入酸性溶液来溶解储层中的碳酸盐矿物，增加储层孔隙度和渗透率，提高油气产量。
四、当前研究现状1.储层损害预测技术：利用地震勘探、测井等技术对储层进行预测和评估，以便及时采取保护措施；2.储层改造技术：通过改变储层物理、化学性质，提高其渗透率和孔隙度，以增加油气产量；3.智能化技术：利用人工智能、大数据等技术对油气田进行监测和管理，及时发现并解决储层损害问题。
五、未来发展趋势1.深度开采技术：随着常规油气资源的逐渐枯竭，未来将会加大对深海、深部资源的开发和利用；2.新型保护技术：如利用生物技术改善储层环境，提高油气产量；3.绿色开发技术：如利用可再生能源、节能环保技术等，实现对油气田的可持续开发。
六、结论当前，储层损害和保护技术的研究已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。
未来，需要加强对新型技术的研究和应用，实现对油气田的可持续开发。
储层构造应力场模拟预测裂缝技术研究与应用【摘要】根据地质及地震资料分析区域构造演化，在系统的野外岩心观测及测井裂缝识别的基础上，通过古构造应力场数值模拟反演，恢复古构造应力场，从而进行储层裂缝预测，通过建立地质模型进行古构造应力计算，从裂缝的成因着手进行裂缝预测，将预测结果与实际资料进行对比，综合分析认为：这是一套行之有效的裂缝预测方法。
【关键词】古构造应力场裂缝预测储层坳陷近年来，在石油地质领域，碎屑岩储层中寻找裂缝发育规律，碳酸盐岩中识别裂缝、孔洞是目前攻关的难题和重点。
对于致密性裂缝油气藏而言，裂缝既是储集空间也是运移通道，裂缝的发育与否直接控制着油气井的产能，同时由于裂缝产生规律复杂且早期形成的裂缝受到后期多个构造运动的叠加、改造、裂缝发育及其复杂，规律可循度较低，因此，裂缝的预测一直是世界石油界的难题。
没有精确定量的方法用于裂缝识别与预测。
笔者结合弹性力学和断裂力学相关理论，从导致裂缝发生的构造应力着手，基于现今构造形态，反演古构造应力场，从而对裂缝进行预测。
1 储层构造应力场数值模拟预测裂缝的地质理论基础地应力是产生裂缝的主要原因。
岩石裂缝与地质构造关系密切，它与构造运动中形成的褶皱、断层和区域构造在几何特征、形成作用和发展演化都具有密切的关系，这也是当前裂缝研究的方向。
结合构造地质学理论，笔者对裂缝在不同地质构造的发育规律简述如下（图1）1.1 与纵弯褶皱有关的裂缝图1？不同地质构造上裂缝发育规律原始水平岩层在压应力作用下，发生弯曲褶皱以前往往先形成一对直立的平面X剪裂缝，B轴直立，A轴和G轴水平。
当应力继续作用岩层弯曲产生褶皱时，也可产生平面X剪裂缝，C轴平行于枢纽方向，A轴垂直于枢纽方向。
褶皱发展到一定程度，将产生两组走向平行于枢纽的剖面X剪裂缝。
在褶皱形成期间，将产生一组横张裂缝，一组纵张裂缝，横张裂缝一般发育在向斜部位以及背斜的倾伏端，他们都是由沿着褶皱枢纽方向的张应力作用产生的。
作者简介:季玉新,高级工程师,1967年生;1988年毕业于青岛海洋大学海洋石油物探专业;长期从事物探方法研究及软件开发工作,发表过多篇学术论文。
地址:(100083)北京市学院路31号。
电话:(010)82312643。
E 2mail :jiyx @裂缝储层预测技术及应用季玉新(中国石化石油勘探开发研究院处理解释中心) 季玉新.裂缝储层预测技术及应用.天然气工业,2007,27(增刊A ):4202423. 摘 要 裂缝性油气藏有着巨大的勘探潜力,在实际生产中发现了不少裂缝性的油气藏,且都有高产井发现。
裂缝性储层,各向异性复杂,勘探开发难度大。
为此,在研究和开发这些先进的裂缝预测技术的基础上,选择了两个典型裂缝性油藏为研究区,根据研究区的裂缝储层的特点,选择了不同的技术,预测了目的层的裂缝方位和分布密度,圈出了目标储层的最有利区域,取得了较好的效果,为将来裂缝性储层的勘探工作提供了可以借鉴的技术应用思路,将会带来重大的经济和社会效益。
主题词 裂缝方位 构造应力 方位角 地震勘探 反演一、裂缝储层的特点及技术思路 地壳中所有大小不同的断裂,可以广义地归结到裂缝的概念,包括伴有岩层位移的宏观裂缝,如巨大的断裂,逆掩断层和小型断裂(一般正断层和逆断层),以及地层没有明显位移的岩石小裂缝(微裂缝)。
地层中裂缝发育与否的信息,无非从岩石力学特征、应力应变特征、地震测井等观测数据中表现出来,根据目前的技术现状和目标区的储层裂缝特征,利用综合裂缝储层预测技术来进行裂缝储层的预测才能取得良好的效果。
新老探区往往首先具有大量翔实而准确的构造信息资料,从地质力学的角度入手,研究地质构造运动过程和对裂缝形成的作用,对于油田在裂缝性油藏尤其是构造裂缝为主的油区来说,这将是最快速、直接和有效的技术。
然后,从含有丰富地下地质信息的地震资料研究入手,在进行岩石物理特征分析和正演模拟的基础上,结合地震属性的优势,得到裂缝储层的地震属性特征,用高质量地震资料做好多方位角地震信息处理,用研究的多方位地震定量计算目的层的裂缝方位和分布密度,圈出目标储层的最有利区域。
常规测井识别裂缝研究综述【摘要】裂缝是岩石发生破裂的一种地质现象，裂缝的存在对储层的电性、弹性、放射性等各种物理性质均有不同程度的影响，由于裂缝性储层有复杂的储集空间和储层的非均质性，使得传统测井解释技术存在许多问题，本文通过总结前人经验的基础上，介绍利用常规测井手段识别裂缝的方法并对其优缺点进行了简要评述，同时也阐述了裂缝识别的发展方向。
【关键词】常规测井；裂缝识别；裂缝储层0 引言裂缝的发育可以使变质岩、岩浆岩、碳酸盐岩和泥岩等几类重要的岩石都能成为储层，在深层的低渗透砂岩储层中发挥重要的作用。
裂缝不但是重要的流体渗滤通道，也是流体的储集空间。
据统计，我国已探明的低渗透油藏储量约占全国总探明储量的23%，其中87%为低渗透砂岩油藏，有裂缝发育的约占低渗透油藏总储量的40%[1]。
随着石油工业的飞速发展和对能源的巨大需求，裂缝性储层在油气勘探和开发中已经不断显示出其重要性，因此，准确的识别分析裂缝性储层的裂缝产状和分布规律，对于有针对性地高效开发这类油藏有着极其重要的意义。
1 裂缝识别技术裂缝（这里泛指孔隙、裂缝及孔洞）分布复杂、规律性差，因此观测、探测手段以及研究方法受到限制。
目前，识别裂缝最直接的方法就是钻井取心，它可以直接观察裂缝发育情况[2]。
但其缺点主要为：一是，成本太高，不可能每口井都大段取心；二是，裂缝发育方位归位不确定；三是，受裂缝影响，所取岩心极易破碎，很难有效利用。
1.1 常规测井方法识别裂缝与钻井取心相比，常规测井资料在油田勘探开发阶段被普遍应用并有一定的优势。
根据测井序列对裂缝的响应程度的不同，一般识别裂缝的常规测井资料有声波测井、电阻率测井、核测井等。
目前，常规测井的分辨率较小且测井响应易受其他条件如充填物、泥浆、溶蚀等因素的影响使得常规测井的有效性还不足以使之成为裂缝性储层评价可靠的数据资源。
1.2 成像测井方法识别裂缝从测量原理来看，成像测井井下仪器主要有四类：电成像、声成像、核磁成像和井下光学照相[3]。
第４５卷第２期 中国矿业大学学报 Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．２２０１６年３月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｍａｒ．２０１６收稿日期：２０１５－０６－０６基金项目：国家重点基础研究发展计划（９７３）项目（２０１５ＣＢ４５３０００）；中国石油集团重大科技专项（２０１２Ｅ－３３０１）通信作者：廖林（１９７８－），男，四川省宜宾市人，博士，从事复杂构造带裂缝预测及其机理方面的研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｅｏｌｌｉｎ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ Ｔｅｌ：０１０－８０１６１３１２薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究廖 林１，２，田多文３，车璐飞１，魏 军３，李向阳１，２，肖文华３（１．中国石油大学（北京）博士后科研流动站，北京 １０２２００；２．中国石油集团国家特聘专家工作室，北京 １０２２００；３．中国石油股份有限公司玉门油田分公司，甘肃酒泉 ７３５２００）摘要：在薄互层泥云岩储层和裂缝发育特征分析的基础上，重点对比构造导向相干、倾角、最大构造曲率以及本征值等叠后地震属性对裂缝发育程度的敏感性差异．通过加入与裂缝形成相关的地质、地球物理参数优化反演模型，采用非线性神经网络方法厘定不同地震属性在交汇融合过程中的权重比，定量预测青西凹陷下白垩统泥云岩储层裂缝发育强度和平均密度．研究结果表明：与ＦＭＩ识别成果对比证实，多属性交汇融合预测结果吻合率达８２％．关键词：叠后属性；多属性交汇融合；非线性神经网络；裂缝预测中图分类号：Ｐ ６３１文献标志码：Ａ文章编号：１０００－１９６４（２０１６）０２－０３４７－１０Ｆｒａｃｔｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｉｎ ｉｎｔｅｒｂｅｄ ｍｕｄ－ｄｏｌｏｍｉｔｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒＬＩＡＯ Ｌｉｎ１，２，ＴＩＡＮ Ｄｕｏｗｅｎ３，ＣＨＥ Ｌｕｆｅｉ １，ＷＥＩ Ｊｕｎ３，ＬＩ Ｘｉａｎｇｙａｎｇ１，２，ＸＩＡＯ Ｗｅｎｈｕａ３（１．Ｐｏｓｔｄｏｃｔｏｒａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ（Ｂｅｉｊｉｎｇ），Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２２００，Ｃｈｉｎａ；２．ＣＮＰＣ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｍｅｒｉｔ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２２００，Ｃｈｉｎａ；３．ＰｅｔｒｏＣｈｉｎａ Ｙｕｍｅｎ Ｏｉｌｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｊｉｕｑｕａｎ，Ｇａｎｓｕ ７３５２００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎａｌｙｓｅｓ ａｂｏｕｔ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｉｎ ｉｎｔｅｒｂｅｄ ｍｕｄ－ｄｏｌｏｍｉｔｅ ｒｅｓｅｒ－ｖｏｉｒ ｉｎ Ｑｉｎｇｘｉ ｓａｇ，ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｓｏｍｅ ｐｏｓｔ－ｓｔａｃｋｅｄ ｓｅｉｓｍｉｃ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｔｏｍａｋｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｏｈｅｒｅｎｔ，ｄｉｐ，ｍａｘｉｍｕｍ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ ａｎｄ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ．Ｔｈｅ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｇｅｏ－ｐｈｙｓｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｒｅｌａｔｉｎｇ ｔｏ ｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｏｓｔ－ｓｔａｃｋｅｄ ｓｅｉｓｍｉｃａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｄｕｒｉｎｇ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ａｎｄ ａｖｅｒａｇｅ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｒｅｔａｃｅｏｕｓｔｈｉｎ ｉｎｔｅｒｂｅｄ ｍｕｄ－ｄｏｌｏｍｉｔｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｉｎ Ｑｉｎｇｘｉ ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗａｓ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ．Ｒｅ－ｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ＦＭＩ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅ ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｒａｔｅ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｆｕｓｉｏｎ ｉｓ ｕｐ ｔｏ ８２％．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｐｏｓｔｓｔａｃｋ ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｓｉｏｎ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ－ｗｏｒｋ；ｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ目前，针对裂缝型储层的地震预测技术主要依靠叠前资料的各向异性响应特征和叠后敏感多属性综合判断来实现．前人在岩心裂缝观察、常规测井和成像ＦＭＩ测井识别的基础上，通过等效地质模型的正演分析，认识到储层缝（洞）密度和反射系数之间、缝（洞）介质中地震波速和介质参数与波的入射参数之间彼此均存在定量关系，当大量细小缝（洞）组成了缝洞发育带且其密度足够大时，就能通过地震反射波的运动学和动力学特征检测与识别其发育程度［１－２］．针对不同岩性的储层，学者们逐步DOI:10.13247/ki.jcumt.000403 中国矿业大学学报 第４５卷总结并综合运用叠后相干［３－５］、曲率［６］、蚂蚁体［７－８］、边缘检测［９］和多重分形［１０］等属性和计算方法在实践中取得了良好的效果．然而，部分学者们在采用弹性波动方程数值模拟地震波在裂缝介质中传播特征时发现，不同裂缝密度、缝（洞）空间大小纵横比和充填物性质对纵横波各向异性特征，尤其是速度和振幅存在较大的影响［１１－１３］．因此，在利用地震波运动学、动力学以及几何学属性预测不同岩性组合储层缝（洞）发育程度时，需要优选不同的地震属性及检测方法，并需将地质、测井、钻井和动态开发等参数交互印证，才能达到准确预测裂缝（洞）型油气储层的目的［１］．本文选取酒泉盆地青西凹陷下白垩统薄互层泥云岩裂缝型储层为研究对象，在两种不同岩性和厚度地质模型正演分析基础上，对比了４种常用叠后敏感属性预测与实钻ＦＭＩ识别结果，有针对性地将地层厚度和不同岩性组合对应的振幅变化率、岩石力学参数加入反演模型中，采用非线性神经网络算法对多种地震叠后属性进行交汇融合来预测薄互层状泥云岩储层中裂缝发育程度．１ 地质概况青西凹陷位于酒泉盆地酒西拗陷，在早白垩世为一个封闭性很强的陆内深水断陷湖盆［１４－１５］，形成了大套暗色泥岩、白云质泥岩与湖相白云岩、泥质白云岩不等厚互层沉积地层（以下简称泥云岩）（图１）．图１ 青西凹陷构造位置Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｑｉｎｇｘｉ ｓａｇ受晚白垩世抬升剥蚀和新近系以来的挤压作用影响［１６－１８］，形成了以构造裂缝为主的裂缝体系，有效地改善了原本致密的泥云岩地层储集性能．大量未充填裂缝和沿裂缝面形成的溶蚀孔洞使得基质孔隙度仅为０．１％～２．０％、渗透率不高于８ｍＤ的泥云岩储集性能提升至孔隙度４．０５％～７．５４％，渗透率高达７９．５ｍＤ［１９－２０］，进而成为青西油田重要的勘探目的层．２ 储层裂缝发育特征大量钻探证实，青西凹陷下白垩统泥云岩累计厚度约３００～４００ｍ．泥质白云岩与白云岩不等厚互层沉积主要分布在古湖盆水体较深的中心区域；泥质白云岩、白云质泥岩和泥岩不等厚互层沉积环绕其外，并与古盆缘扇三角洲呈相变关系（图１）．前人通过岩相学、组构学和地球化学分析结果认为青西凹陷下白垩统泥云岩是一种较为罕见的碱性热卤水结晶沉淀的纹层状泥晶原生含铁白云岩，主要造岩矿物为泥晶结构的含铁白云石［２１］．此类白云石多呈０．１～１．０ｍｍ厚纹层状，并与钠长石、方沸石、重晶石和地开石等多种热液矿物呈两元或多元互层纹层产出［１６，２１－２２］，受后期构造作用沿纹层面滑脱极易形成裂缝［１６，１９－２０，２３］．钻探取芯表明，下白垩统泥云岩中裂缝产状规律性明显，呈ＮＮＥ－ＳＳＷ和ＮＷＷ－ＳＥＥ向两组；主要表现为多组交叉形成的网状缝、视中—高角度缝和水平缝（图２），其中视中—高角度裂缝占裂缝总数的７０％以上．如在图２ａ泥质白云岩岩芯可见多组共轭裂缝，导致岩芯破碎程度高，开启的裂缝内部分充填方解石薄膜，且沿破裂面发育未充填—半充填的溶蚀孔洞；图２ｂ泥岩岩芯中，白云质分布呈不均匀的条带状，亦可见条纹状的黄铁矿，一组斜交缝开启程度较高，最大缝宽达５．０ｍｍ；图２ｃ深灰色泥质白云岩发育一组开启的“Ｘ”形斜交缝，与岩芯垂直轴呈６０°夹角，裂缝线密度１６条／ｍ，裂缝面较为平整，擦痕明显，见钙质充填；图２ｄ白云质泥岩中，水平层理和沿层理面的视水平裂缝发育，裂缝面见明显擦痕，透镜状黄铁矿和植物碎屑富集发育，裂缝线密度高达３６条／ｍ．在常规测井剖面中，裂缝发育井段具有双侧向电阻率多为低值，视中—高角度裂缝其深浅侧向为正差异，视低角度缝或水平缝为负差异．同时，裂缝发育井段还出现声波增大或声波时差跳跃、中子增大、密度降低的现象．在微电阻率成像测井剖面中，视中—高角度缝呈深色的正弦波条带且轨迹不规则，多与层理面斜交（图３ａ）；视水平缝表现为深色与层理面平行的正弦波条带，部分沿轨迹常有溶蚀８４３第２期 廖 林等：薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究现象（图３ｂ）；少量充填缝为浅色或白色的高阻正弦波条带（图３ｃ）．图２ 泥云岩储层裂缝发育特征Ｆｉｇ．２ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｉｎ ｍｕｄ－ｄｏｌｏｍｉｔｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ图３ 不同类型裂缝在常规测井、成像测井的响应Ｆｉｇ．３ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｌｏｇｇｉｎｇ ａｎｄ ＦＭＩ３ 叠后地震多属性交汇融合３．１ 地震资料品质分析本次研究所用的青西三维地震叠后数据采样率为１ｍｓ，目的层主频在４０Ｈｚ，频带宽度达到７０Ｈｚ以上，波组特征清晰，保幅性好，理论上纵向分辨率λ／４＝１７．１８ｍ．针对柳沟庄地区泥质白云岩与泥岩、白云质泥岩之间厚度和岩性组合不同导致不同地震反射特征的情况，参考文献［２３］岩心力学实验结果（表１），本次研究利用２２口钻井建立了２种不同的地质模型（图４），即模型Ｉ（薄互层泥质白云岩夹白云质泥岩，图４ａ）和模型ＩＩ（薄互层白云质泥岩夹泥岩，图４ｂ）．采用主频为４０Ｈｚ，步长为５Ｈｚ的零相位Ｒｉｃｋｅｒ子波与其相应的反射系数褶积，模拟两种地质模型的地震响应．图４正演模拟结果表明，泥质白云岩发育的层段地震响应为强振幅、连续反射（图４ａ）；而白云质泥岩和泥岩则表现为弱—较弱振幅、断续—较连续（图４ｂ），反映出地震振幅属性对不同岩性和厚度组合响应有明显差异．其一方面说明地震对不同岩性之间薄互层组合有较好的纵向分辨能力，另一方面证明如果单一利用地震振幅属性预测裂缝将会存在明显的多解性，应综合多属性交汇融合预测裂缝的空间展布特征．表１ 岩石力学参数［２３］Ｔａｂｌｅ １ Ｒｏｃｋ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ岩性密度／（ｇ·ｃｍ－３）弹性模量／ＧＰａ泊松比抗压强度／ＭＰａ抗拉强度／ＭＰａ抗剪强度／ＭＰａ泥质白云岩２．８４ ４６．８ ０．４１ ７２．８６ ６．０７ １５．２３白云质泥岩２．７３ ９０．３ ０．３３ ２３７．４７ １９．７９ ５４．４９泥岩 ２．６５ ９５．１ ０．２７ ４８．０２ ４．００ ８．６２图４ 不同地质模型正演模拟对比Ｆｉｇ．４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｆｏｒｗａｒｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌｓ３．２ 敏感参数分析利用地震资料预测储层裂缝发育程度，首先要考虑的是裂缝体系的地震可检测性，以及地震波场的多尺度效应．前人认为利用地震反射波动力学和运动学特征可以反演出密度足够大的细小缝和洞，并且动力学参数对缝洞系统的灵敏度要高于运动学参数［１－２］．同时，在地震没有明显反射，或者反射振幅变化较大时，学者们也常根据地震数据的相干性或者无序性（相异性）以及波场变化特征来识别裂缝体系［４－６，２４］．因此，本次研究根据实际地震资料品质和正演结果，在１１种地震属性中选取构造导向相干、倾角、最大构造曲率和构造本征等属性进行重点对比分析．１）构造导向相干相干分析是上世纪９０年代发展起来的一项三９４３ 中国矿业大学学报 第４５卷维地震资料解释方法，是多道地震数据之间相似程度的一种度量［４］．在计算地震道三维空间相似性差异的基础上，近年来学者们利用统计分析各采样单元的倾角和横向连续性及变化量结果，提出了构造导向相干的算法［２５－２６］．利用青西三维地震资料，提取泥云岩储层顶部（５ｍｓ时窗）的构造导向相干结果显示（图５ａ），构造导向相干属性异常整体呈ＮＷ－ＳＷ向展布，集中于断层附近或多条断层棋盘分割的区域内，表现为明显的短轴状．通过对区域内５０口钻井ＦＭＩ识别的裂缝平均密度结果与属性异常值对比，仅有６３．９４％钻井与地震异常存在正相关关系（图６ａ）．图５ 不同地震属性敏感性对比Ｆｉｇ．５ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅｉｓｍｉｃ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ图６ 地震属性值与ＦＭＩ裂缝平均密度值正相关Ｆｉｇ．６ Ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｅｉｓｍｉｃ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｎｄ ａｖｅｒａｇｅ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ＦＭＩ ２）倾角倾角和方位角属性是利用层段与断面倾角的差异性（或不连续性）特征来进行裂缝检测的．在多数断层或裂缝发育区内，倾角变化同时方位角也发生变化．目前，三维地震倾角属性计算时，通常采用基于振幅变化梯度和基于地震道构造相位变化梯度两种方式［２７－２８］．在多道地震属性提取中，由于采样单元内相应道集群的振幅变化率、振幅方差、多道相干和倾角方位角扫描等集合属性赋予中心点，通过逐次递推形成多道属性分析结果，从而导致基于振幅变化梯度的倾角扫描结果受层位与地震同相轴追踪质量影响较为明显［６］．相比之下，基于地震道构造相位变化梯度的倾角扫描算法则通过赋予每一个样本点倾角矢量，然后采用线性平面扫描，从而获得较好的长波长（低波数）反射层形态的高精度倾角计算结果来反映储层内幕变形特征［２７－２９］．图５ｂ展示了利用青西三维地震资料，泥云岩储层顶部（５ｍｓ时窗）的基于地震道构造相位变化梯度的倾角属性结果，属性异常不仅呈ＮＷ－ＳＥ向集中于断层附近和断层交汇处，而且在Ｄ－Ｅ－Ｆ井一线以东地区呈ＮＥ－ＳＷ向展布，且不受断层控制．这一特点与前述构造导向相干属性提取结果不同．通过５０口钻井ＦＭＩ识别结果与属性异常值对比发现，有７６．５８％钻井裂缝平均密度结果与之呈正相关关系（图６ｂ）．３）最大构造曲率地震构造曲率属性采用构造取向算子来定量描述层面形变程度．随着地震三维体集合属性扫描技术发展，前人在实践中逐步总结出在曲率计算之前联合自适应中值滤波［３０］、三维结构方位滤波［３１］０５３第２期 廖 林等：薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究和平面与曲面结合二次倾角扫描法［６］来抑制噪声，实现高精度检测．利用文献［６］介绍的方法，本次研究提取的泥云岩储层顶部（５ｍｓ时窗）最大构造曲率属性异常如图５ｃ所示．其短轴状的异常值集中分布在断层附近，且展布方向与弧形断层走向一致．这一特点与前述构造导向相干和倾角属性提取结果明显不同．钻井ＦＭＩ识别的裂缝平均密度结果与属性异常值对比，有７５．３１％钻井样本符合正相关关系（图６ｃ）．４）本征相干与构造相干属性相似，本征相干属性也是一种定量化表征波形相似性的地震属性．其基于本征结构分析，通过小波变换分频处理，有效提高信噪比，从而获得分辨率更高的相干体［５］．本次研究将经验正交函数法与随机动态方法结合起来，在局部构造张量本征值基础上，并综合地层倾角和方位角的计算，提取了基于梯度的本征属性（通过计算图元的梯度来实现）和基于相位的本征属性（通过Ｈｉｌｂｅｒｔ变换产生瞬时相位，图元梯度由瞬时相位属性计算来实现）．从图５ｄ中可以看出，本征相干异常虽然也呈现为短轴状，但是其与邻近弧形断层走向一致，反映出断层及其伴生裂缝发育带的展布特点，７１．５３％的井－震吻合结果也证实本征相干预测结果明显优于构造导向相干（图６ｄ）．然而，本征相干异常分布特点与构造导向相干在个别断裂带末端有明显差异，本文认为可能与两种属性在经过信噪比处理后的分辨率差异有关．信噪比更高的本征相干数据体对亚地震断层带（如断层末端、断层末端传播之前的脆性变形带）中的裂缝分辨率更高［３２－３４］．３．３ 非线性神经网络成像测井ＦＭＩ识别裂缝平均密度与地震预测结果对比表明，单一利用某种地震属性表征裂缝体系仍存在多解性（图５，６）．因此，学者们探寻综合利用多类型地震属性进行交汇融合，最为典型的算法是利用成熟的神经网络．利用通过学习、训练过程建立输入和输出关系，神经网络算法可以形成特定的规则，将存储和处理相结合，消除或减少地震属性的多解值，进而获得理想的输出模型［３５－３７］．然而，神经网络算法存在收敛速度慢、不能保证收敛到全局最点，以及网络中间层、单元数在选取无理论指导及网络学习、记忆过程中的不稳定性等缺陷．因此，本次研究在前人所介绍的非线性神经网络算法基础上进行了改进［３８－４０］．核心思想在于一方面将各类地质参数（或由测井推导的地质参数）加入模型计算，且分配较高的权重；另一方面将敏感性较低的地震属性也参与计算，但人为分配其较小的权重，以全面描述研究区内泥云岩储层不同岩性薄互层的组合特点和裂缝空间展布特征．改进的神经网络算法能对多个地质、地球物理参数开展并行处理，通过改变训练过程中的每个节点上的参数，能够有效分析出数量庞杂的接收数据对于特定目的层的权重关系，形成神经网络的融合处理与信息集成，从而反映出彼此之间的非线性映射关系．首先将与裂缝形成相关的地质、地球物理参数均作为模型参数，将这些参数当成Ｎ个因子（Ｄｉ｜ｉ＝１，２，…，Ｎ）作为模型的输入．尤其是地层厚度和不同岩性组合对应振幅变化率、岩石力学参数的加入优化了整个模型［２３］，使得选用的样本参数规模能更准确、完整地描述储层和裂缝发育特性．在此基础上，设立裂缝发育指示因子（ｆｒａｃｔｕｒｅ ｉｎｄｉｃａ－ｔｏｒ）作为样本训练过程的信号单元，每个单元样本训练过程包括Ｌ个步骤，任意经过ｊ步（ｊ＝１，２，…，Ｌ）训练的信息单元ＦＩｊ都能够有效反映出整个储层空间的信息．因此，输入因子Ｄｉ和裂缝发育指示因子ＦＩｊ共同构成了裂缝地质模型的基础．基于多元回归算法，在模型内部条件未知的情况下，模拟出模型复杂的非线性变化特点，即训练过程．采用有导师学习的原则，将一系列与地质参数正相关的输入、输出数据作为学习样本集，将Ｌ个步骤单元中的一部分训练因子Ｌ１作为训练模块，通过调整信号参数，不断对权矩阵Ｗｎｉｎｊ进行调整，完成神经网络训练过程．当样本由输入层输入Ｎ个因子Ｄｉ，经隐层处理后，神经网络提供的输出结果ＦＩｉｎｎ（Ｗ）与期望输出ＦＩｉ是不同的，将信号单元误差Ｅ（Ｗ）逆向反传，周而复始的进行权矩阵权值调整，从而使误差Ｅ达到理想预期内，即Ｅ（Ｗ）＝∑Ｌ１ｉ＝１［Ｆｌｉ－Ｆｌ ｎｎｌ（Ｗ）］２．实际应用中，当训练达到预期停止后，采用线性相关系数显示实际参数与经过神经网络计算的参数关系，就可以达到多种属性优选的目的（表２）．１５３ 中国矿业大学学报 第４５卷表２ 非线性神经网络算法输入参数与优选结果的关联度Ｔａｂｌｅ ２ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｉｎｐｕｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ参数类型参数关联度／％参数关联度／％参数关联度／％地质类岩性８２．０岩石弹性模量８１．１岩石泊松比８０．０岩石抗拉强度７９．２岩石抗剪强度７９．２岩石抗压强度７９．２录井岩性组合７５．１岩芯孔隙度６０．５岩芯渗透率６０．５测井类ＦＭＩ ９６．１核磁９５．８中子密度９５．３声波异常８４．８井径７４．０双侧向７２．９总孔隙度６８．５裂缝孔隙度６８．２——地震属性倾角７６．６方位角７６．６倾角导数７６．６构造曲率７５．３最大构造曲率７５．２构造曲率导数７５．２构造走向曲率７５．１构造倾向曲率７５．１——本征相干７１．５构造导向相干６３．９相干６３．５方差６３．０蚂蚁体６２．６弧长６１．９结构张量６１．７结构梯度张量６１．７——均方根振幅３２．１最大振幅３２．１振幅包络３１．３振幅比３０．１波峰波谷振幅差３０．０平均能量变化３０．０瞬时频率２８．５振幅加权瞬时频率２５．２——４ 预测有效性分析４．１ 单井对比分析利用钻井ＦＭＩ识别成果，本次研究挑选了３口典型井进行井－震对比分析非线性神经网络法多属性交汇融合的预测结果．图７ａ为典型的裂缝发育井，ＦＭＩ识别出该井在４ ２０３．４～４ ２１８．４ｍ，４ ３２４．２～４ ３５４．５ｍ和４ ４２０．７～４ ４５７．２ｍ井段集中发育裂缝，将预测结果（黑色异常值）嵌入常规地震剖面中可以看出，该井裂缝发育井段对应深度的地震剖面出现明显的属性异常，且纵向上呈视高角度、断续条带状分布，平面覆盖宽度３２～２００ｍ，表明其为裂缝相对发育条带．这一结果解释了该井初期试油折日产２２ｔ液量，酸化压裂后折日液量３５．３３ｔ的现象．图７ｂ为典型的裂缝相对发育井，ＦＭＩ识别出４ ０４３．０～４ ０７１．５ｍ为裂缝发育段．从井－震对比情况来看，４ ０４７．０～４ ０７１．５ｍ裂缝发育段在预测剖面中有着良好的吻合现象，沿井身轨迹目的层段黑色异常值呈视中—高角度、贯穿条带状发育，且东侧断层附近黑色异常值也呈密集分布．这一特点符合该井初期试油折日产１７．１ｔ液量现象．图７ｃ为典型的裂缝不发育井，尽管紧邻断层，但该井并未在目的层段钻遇裂缝．沿井身轨迹仅零星出现黑色异常值，平面覆盖宽度仅２０～４０ｍ．ＦＭＩ识别结果也表明该井裂缝不发育．图７ 井－震对比分析裂缝预测有效性Ｆｉｇ．７ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｆｒｏｍ ｗｅｌｌｌｏｇｇｉｎｇ－ｓｅｉｓｍｉｃ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ２５３第２期 廖 林等：薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究４．２ 平面统计分析图８展示了本次研究采用非线性神经网络法优选出的多个地震属性交汇融合后的裂缝预测结果．其中，图８ａ为裂缝相对发育条带的平面展布预测结果，图８ｂ为部分误差较大单井经人工校正后，求取的裂缝平均密度．沿研究区目的层ＴＫ１Ｇ３ＴＯＰ向下提取１０ｍｓ时窗的预测结果表明（图８ａ），代表裂缝相对发育条带的黑色异常值分布特征较前述４种单一属性更为清晰，总体上呈ＮＮＷ－ＳＳＥ与ＮＮＥ－ＳＳＷ走向展布．单一裂缝发育带平面宽度处于２００～８００ｍ范围，且走向与邻近断层一致或斜交，符合裂缝带平面非均质性强、受断层应力控制强的地质发育特征．同时，通过与５０口钻井对应井段的ＦＭＩ识别裂缝平均密度结果对比，平面吻合率可达８２．０２％（图８ｃ）．值得注意的是，当ＦＭＩ解释结果偏大（＞０．６５条／ｍ）和偏小（＜０．０５条／ｍ）时，非线性神经网络算法所获得的多属性交汇融合值出现了明显的异常，偏离两者拟合曲线（图８ｃ）．经过人工排查发现，当ＦＭＩ解释结果偏大时，８１．２％的对应钻井岩芯为薄层状或纹层状的白云质泥岩，其裂缝均为沿层理面发育、具有明显擦痕的视水平裂缝（图２ｄ和图３ｂ）；当ＦＭＩ解释成果偏小时，６９．４％的对应钻井岩芯为泥岩，其裂缝为高开启度的斜交缝（图２ｂ）．因此，当上述两种情况出现时，需在建立裂缝地质模型的过程中添加人为干预，校正过高或者过低的ＦＭＩ裂缝识别结果．然而，最终获得的预测结果仍存在难以识别低密度裂缝发育带的现象（门阀值＜０．０５条／ｍ）．在此基础上，经过人工校正后求取的地震预测裂缝平均密度（绝对值）与ＦＭＩ识别值平面吻合率可达９２．４７％（图８ｂ和ｄ）．图８ 多属性交汇融合预测结果Ｆｉｇ．８ Ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ Ｍｕｌｔｉ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ５ 结论１）两种地质模型的地震正演结果表明，不同厚度和岩性组合的差异会导致地震反射波动力学和运动学特征不同，如果单一利用某种地震属性预测裂缝将会存在明显的多解性．同时，单一地震属性异常值与测井ＦＭＩ裂缝识别结果之间的数理关系证实，相比其他岩性储层，薄互层状的泥云岩储层的地震相干性和几何属性较动力学、运动学属性更为敏感，相干、构造曲率和倾角等属性与预测结果关联度均超过６３％，远远高于振幅、频率等属性不足３５％的关联性．２）由于输入因子和裂缝发育指示因子共同构成了裂缝地质模型的基础，相比传统的神经网络算法，基于地质、地球物理参数并行处理的非线性神经网络算法不仅能准确、完整地描述泥云岩储层和裂缝空间展布特性，而且更有效地分析出接收数据对于目的层的权重关系，形成神经网络的融合处理与信息集成，反映出彼此之间的非线性映射关系，从而提高地震属性优选效率和精度．倾角／方位角类、构造曲率类、相干类和张量类属性对薄互层状的泥云岩裂缝型储层敏感关联度均高于６１％．３）虽然注重模型内部条件和模型的非线性变化特点，但是非线性神经网络算法仍基于多元回归计算，需要不断调整信号参数、权矩阵权值和逆向反转以减小误差．尤其是当地质参数（或由测井推导的地质参数）加入模型计算时需人为干预，根据岩芯观察、测井统计所获得的有效裂缝发育特点进行校正，以减小直接使用统计绝对值所带来的偶然误差．同时，利用非线性神经网络算法所获得的多属性交汇融合结果存在难以识别低密度裂缝发育带的可能性．致谢：感谢评审人具体细致且有针对性、极富建设性的修改意见．本文在项目研究工作中得到了Ｄａｌｅｅｌ石油公司Ａｒａｆａ Ａｌ－Ｈａｒｔｈｙ和ＭｕａｔａｓａｍＡｌ－Ｒａｉｓｉ博士的启发，玉门油田分公司陈建军和范铭涛教授在研究过程中给予了详尽的指导．同时得到了中国石油集团重大专项（２０１２Ｅ－３３０１）和国家９７３项目（２０１５ＣＢ４５３０００）的联合资助，在此一并表示感谢．３５３ 中国矿业大学学报 第４５卷参考文献：［１］ 贺振华，黄德济．缝洞储层的地震检测和预测［Ｊ］．勘探地球物理进展，２００３，２６（２）：７９－８３．ＨＥ Ｚｈｅｎｈｕａ，ＨＵＡＮＧ Ｄｅｊｉ．Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅ－ｃａｖｅ ｃｏｎｔａｉｎｅｄ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｆｒｏｍ ｓｅｉｓｍｉｃ ｄａｔａ［Ｊ］．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃｓ．２００３，２６（２）：７９－８３．．［２］ 贺振华，杜正聪，文晓涛．碳酸盐岩喀斯特溶洞和裂缝系统的地震模拟与预测［Ｊ］．地球科学进展，２００４，１９（３）：３９９－４０２．ＨＥ Ｚｈｅｎｈｕａ，ＤＵ Ｚｈｅｎｇｃｏｎｇ，ＷＥＮ Ｘｉａｏｔａｏ．Ｓｅｉｓｍｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎａｔｅ ｋａｒｓｔ ｃａｖｅｓ ａｎｄｆｒａｃｔｕｒｅ ｓｅｔｓ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅ ｉｎ Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００４，１９（３）：３９９－４０２．［３］ 苏朝光，刘传虎，王 军，等．相干分析技术在泥岩裂缝油气藏预测中的应用［Ｊ］．石油物探，２００２，４１（６）：１９７－２０１．ＳＵ Ｃｈａｏｇｕａｎｇ，ＬＩＵ Ｃｈｕａｎｈｕ，ＷＡＮＧ Ｊｕｎ，ｅｔ ａｌ．Ａｐ－ｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅｄ ｓｈａｌｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｅｆｆｅｃｔ ａ－ｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ，２００２，４１（６）：１９７－２０１．［４］ 张军华，王月英，赵 勇．Ｃ３相干体在断层和裂缝识别中的应用［Ｊ］．地震学报，２００４，２６（５）：５６０－５６４．ＺＨＡＮＧ Ｊｕｎｈｕａ，ＷＡＮＧ Ｙｕｅｙｉｎｇ，ＺＨＡＯ Ｙｏｎｇ．Ａｐ－ｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｉｒｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｃｕｂｅ ｉｎｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ ｆａｕｌｔｓ ａｎｄ ｆｒａｃｔｕｒｅｓ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｓｅｉｓｍｏｌｏｇｉ－ｃａｌ Ｓｉｎｉｃａ，２００４，２６（５）：５６０－５６４．［５］ 郎晓玲，彭仕宓，康洪全．碳酸盐岩缝洞型储层地球物理响应特征及预测方法研究［Ｊ］．北京大学学报（自然科学版），２０１２，４８（５）：７７５－７８４．ＬＡＮＧ Ｘｉａｏｌｉｎｇ，ＰＥＮＧ Ｓｈｉｍｉ，ＫＡＮＧ Ｈｏｎｇｑｕａｎ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ａｎｄ ｐｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅｄ ａｎｄ ｃａｖｅｒｎｏｕｓ ｃａｒ－ｂｏｎａｔｅ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ Ｕ－ｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ Ｐｅｋｉｎｅｎｓｉｓ，２０１２，４８（５）：７７５－７８４．［６］ 王世星．高精度地震曲率体计算技术与应用［Ｊ］．石油地球物理勘探，２０１２，４７（６）：９６５－９７２．ＷＡＮＧ Ｓｈｉｘｉｎｇ．Ｈｉｇｈ－ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｉｓｍｉｃｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｏｉｌ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ，２０１２，４７（６）：９６５－９７２．［７］ 陈欢庆，胡永乐，靳久强，等．多信息综合火山岩储层裂缝表征：以徐深气田徐东地区营城组一段火山岩储层为例［Ｊ］．地学前缘．２０１１，１８（２）：２９４－３０３．ＣＨＥＮ Ｈｕａｎｑｉｎｇ，ＨＵ Ｙｏｎｇｌｅ，ＪＩＮ Ｊｉｕｑｉａｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｅｔｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ ｔｏ ｄｅｓｃｒｉｂｅｆｒａｃｔｕｒｅｓ ｏｆ ｖｏｌｃａｎｉｃ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ：ｔａｋｉｎｇ ｖｏｌｃａｎｉｃ ｒｅｓｅｒ－ｖｏｉｒ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｍｂｅｒ １ｏｆ Ｙｉｎｇｃｈｅｎｇ Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｘｕｄ－ｏｎｇ ａｒｅａ ｏｆ Ｘｕｓｈｅｎ ｇａｓ ｆｉｅｌｄ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅ Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ．２０１１，１８（２）：２９４－３０３．［８］ 孙 乐，王志章，李汉林，等．基于蚂蚁算法的断裂追踪技术在乌夏地区的应用［Ｊ］．断块油田．２０１４，２１（６）：７１６－７２１．ＳＵＮ Ｌｅ，ＷＡＮＧ Ｚｈｉｚｈａｎｇ，ＬＩ Ｈａｎｌｉｎ，ｅｔ ａｌ．Ａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ Ｗｕｘｉａ ａｒｅａ［Ｊ］．Ｆａｕｌｔ－Ｂｌｏｃｋ Ｏｉｌ ＆ＧａｓＦｉｅｌｄ，２０１４，２１（６）：７１６－７２１．［９］ 迟新刚，贺振华，黄德济．三维地震模糊边缘裂缝检测方法［Ｊ］．石油物探．２００３，４２（３）：８９－２９３．ＣＨＩ Ｘｉｎｇａｎｇ，ＨＥ Ｚｈｅｎｈｕａ，ＨＵＡＮＧ Ｄｅｊｉ．Ｆｒａｃｔｕｒｅｚｏｎｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｂｙ３－Ｄ ｓｅｉｓｍｉｃ ｆｕｚｚｙ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ，２００３，４２（３）：２８９－２９３．［１０］ 宋维琪，陈 琛，高艳珂．地震资料多重分形裂缝检测技术方法［Ｊ］．地球物理学进展．２０１２，２７（５）：２００２－２００７．ＳＯＮＧ Ｗｅｉｑｉ，ＣＨＥＮ Ｃｈｅｎ，ＧＡＯ Ｙａｎｋｅ．Ａ ｄｅｔｅｃ－ｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｆｒａｃｔａｌ ｗｉｔｈ ｓｅｉｓｍｉｃｄａｔａ［Ｊ］．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃｓ，２０１２，２７（５）：２００２－２００７．［１１］ 撒利明，姚逢昌，狄帮让，等．缝洞型储层地震响应特征与识别方法［Ｊ］．岩性油气藏，２０１１，２３（１）：２３－２８．ＳＡ Ｌｉｍｉｎｇ，ＹＡＯ Ｆｅｎｇｃｈａｎｇ，ＤＩ Ｂａｎｇｒａｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｓｅｉｓｍｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅ－ｃａｖｉｔｙ ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ［Ｊ］．ＬｉｔｈｏｌｏｇｉｃＲｅｓｅｒｖｏｉｒｓ，２０１１，２３（１）：２３－２８．［１２］ 镇晶晶，刘 洋，李 敏．几种裂缝模型的波场传播特征比较［Ｊ］．石油地球物理勘探，２０１２，４７（６）：９０８－９１７．ＺＨＥＮ Ｊｉｎｇｊｉｎｇ，ＬＩＵ Ｙａｎｇ，ＬＩ Ｍｉｎ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆｗａｖｅ ｆｉｅｌｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｒｏｃｋｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．Ｏｉｌ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ，２０１２，４７（６）：９０８－９１７．［１３］ 沈金松，詹林森，马 超．裂缝等效介质模型对裂缝结构和充填介质参数的适应性［Ｊ］．吉林大学学报（地球科学版），２０１３，４３（３）：９９３－１００３．ＳＨＥＮ Ｊｉｎｓｏｎｇ，ＺＨＡＮ Ｌｉｎｓｅｎ，ＭＡ Ｃｈａｏ．Ｔｈｅ ａｐ－ｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａ－ｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｍｅｄｉａｆｉｌｌｅｄ ｉｎ ｆｒａｃｔｕｒｅ ｐｏｒｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ），２０１３，４３（３）：９９３－１００３．［１４］ 范铭涛，杨麟科，方国玉，等．青西凹陷下白垩统湖相喷流岩成因探讨及其意义［Ｊ］．沉积学报，２００３，２１（４）：５６０－５６４．ＦＡＮ Ｍｉｎｇｔａｏ，ＹＡＮＧ Ｌｉｎｋｅ，ＦＡＮＧ Ｇｕｏｙｕ，ｅｔ ａｌ．Ｏｒｉｇｉｎ ｏｆ ｌａｃｕｓｔｒｉｎｅ ｈｙｄｒｏｔｈｅｒｍａｌ ｓｅｄｉｍｅｎｔａｒｙ ｒｏｃｋ４５３。
百色潜山裂缝储层预测研究的开题报告一、选题背景及意义潜山裂缝储层是一种常见的非常规储层，由于其孔隙度低、渗透率差，导致油气开采难度大，是目前页岩气和致密油开发的重点难点之一。
百色地区作为西南地区重要的非常规油气勘探开发区，具有丰富的潜山裂缝储层资源，但是其复杂的地质构造和岩石物性限制了其开采效率和开发水平。
因此，对于百色潜山裂缝储层进行预测研究，对于提高油气开采效率、实现油气资源可持续利用具有重要的现实意义和价值。
二、研究内容和方法本研究主要包括以下研究内容：1、百色地区潜山裂缝储层的岩石物性和地质构造特征分析；2、利用地震资料分析潜山裂缝储层的空间分布特征；3、应用地质统计学和机器学习等方法对潜山裂缝储层展开预测研究。
具体的研究方法包括：1、岩石薄片学分析：通过岩石薄片观察，获取百色地区潜山裂缝储层的岩石类型、岩石成分、孔隙类型、孔隙度、渗透率等岩石物性数据；2、地质构造分析：通过构造分析方法，分析百色地区潜山裂缝储层的构造发育和构造类型，对储层的规模和空间分布特征进行评价；3、地震资料解释：利用地震资料，进行储层聚类、时深转换、属性提取等处理，提取潜山裂缝储层的特征参数；4、地质统计学和机器学习方法：采用地质统计学和机器学习方法，对潜山裂缝储层进行预测研究，包括岩性预测、含油气性预测等。
三、预期研究成果及意义本研究预期获得以下成果：1、分析百色地区潜山裂缝储层的岩石物性和地质构造特征，并对储层的规模和空间分布特征进行评价；2、利用地震资料提取潜山裂缝储层的特征参数，并进行预测研究；3、利用地质统计学和机器学习方法，对潜山裂缝储层进行岩性预测、含油气性预测等预测研究。
本研究成果的实现，将为百色地区潜山裂缝储层的勘探开发提供科学的技术支撑，具有一定的理论意义和实际应用价值。
第２７卷 ２００５ 第５期 １０月 西南石油学院学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．５
０ｃｔ ２Ｏｏ５
文章编号：１０００—２６３４（２００５）０５—００１４一ｏ４
储层裂缝预测研究现状与展望 苏培东 ，秦启荣２，黄润秋 （１．成都理工大学环境与土木工程学院，四川成都６１００５９；２．西南石油学院资源与环境工程学院，四川成都６１０５００）
摘要：储层裂缝研究是裂隙性油田勘探开发的一个难点。通过对目前国内外储层裂缝预测研究方法的概括小结，对 其今后的研究方向进行了展望，并指出对储层裂缝孔隙度、渗透性及裂缝有效性方面的预测研究是今后储层裂缝预 测的重点。 关键词：储层裂缝；预测；现状；展望 中图分类号：ＴＥｌ １２．２ 文献标识码：Ａ
引 言 随着石油天然气资源的开发利用，常规孔隙性 油气藏储量日益减少，开发难度逐渐增大，石油与天 然气勘探方向逐渐由浅部转向深部、由常规油气藏 转向特殊油气藏。 国外一些盛产石油的国家也逐渐重视致密低渗 透岩石中裂缝性储层的研究。据美国能源部预测： 在２０１０年前，约２０％的天然气将产自碳酸盐岩和致 密砂岩等裂缝性储层；在２０３０年以前，美国国内一 半以上的天然气产量将来自低渗透的裂缝性储层。 在国内，今后一段时期内，致密储层中的裂缝性 油气藏将是主要勘探开发目标。目前在四川、华北、 长庆、塔里木、克拉玛依、胜利、吉林、辽河、青海、玉 门等许多油田都发现了裂缝性油气田。裂缝性油气 藏的储集体几乎都是致密岩体，其共同的特点是基 质孔隙度和渗透率都很低，如四川油气的主要产 层一二叠茅口组灰岩，其基质孔隙度大多低于１％， 基质渗透率甚至小于０．１×１０一 ｍ 。在这样致密 的岩体中，如果没有裂缝的储集和导流作用，不可能 形成有效的油气藏和高产油气流。 裂缝性油气藏勘探、开发的最大难点，是对储层 岩体中裂缝发育程度和分布范围的预测。目前在国 内各油田用于裂缝探测（地震、测井）、研究的费用， 每年在５０亿元以上，但由于缺乏有效的预测手段， 对裂缝发育分布研究不准确而使油气井钻探和油气 田开发方案达不到预期目的而造成的间接损失难以 完全统计。如克拉玛依的小拐油田，因对裂缝预测 研究认识不足，油田建设投入的数十亿元资金基本 上全部落空 。 裂缝（特别是地下岩体中的裂缝）分布复杂、规 律性差，又受到观测、探测手段以及研究方法的限 制，所以对这个题目的研究国内外起步都较晚。但 从５０年代末期，以来，随着世界上裂缝性油气藏的 不断发现，关于裂缝的研究工作在国内外地质界逐 渐开展起来，并取得了一系列成果，为进一步深入研 究奠定了良好的基础。 １ 国外研究现状 １９６８年，Ｇ Ｈ Ｍｕｒｒｙ将构造横剖面看作弯曲的 “梁”，用几何方法导出了剖面曲率值与裂缝孔隙度 之间的计算公式，对裂缝作了初步定量研究【ｌ‘ 。 １９７１年，他进行了关于构造主曲率和裂缝发育关系 的研究¨引。１９８２年日本的Ｍａｓａｎｏｂｕ Ｏｄａ引进裂隙 张量来研究各向异性裂隙岩体的孔隙性指数。８０ 年代初，Ｐｒｏｆ Ｄｒ Ｉｎｇ Ｔ Ｖａｎ Ｇｏｌｆ—Ｒａｃｈｔ才撰写了关于 裂缝油藏工程的专著【加Ｊ，基本形成了裂缝型储层研 究的理论和方法，但专著却不是针对裂缝本身的研 究。 上世纪７０年代，随着分形几何学概念的提出，
｝收稿日期：２００４一ｌＯ—ｌ４ 基金项目：四川省重点学科建设项目（ＳＺＤ０４１４）。 作者简介：苏培东（１９７３一），男（汉族），四川眉山人，在读博士研究生，主要从事岩土工程、构造应力场模拟、裂缝预测方面的科研与教 学工作。
维普资讯 http://www.cqvip.com 第５期 苏培东等： 储层裂缝预测研究现状与展望 ｌ５ 国外学者逐渐把这一理论引入储层裂缝研究领域。 １９８０年Ｐ Ｌ Ｇｏｎｇ Ｄｉｌｌａｎｄ从理论上证明分形理论可 用于碳酸盐岩地区裂缝的研究，并介绍了用分形理 论建立裂缝分布的实际模型。随后，Ｂａｒｔｏｎ Ｃ Ｃ （１９８５） 、Ｔ Ｈｉｒａｔａ（１９８９）［４７ ３、Ｔｈｏｍａｓ ａｎｄ Ｂｌｉｎ— ｌａｃｒｏｉｘ（１９８９）、Ｖｅｌｄｅ Ｂ ａｎｄ Ｄｕｂｏｅｓ Ｊ（１９９０，１９９９） ［４３－４４ ＪＭａｉｎ（１９９０）等人又把这一理论用于其他岩石 裂缝的研究，并在断层几何形态的描述、裂缝数与裂 缝长度、裂缝宽度和密度、裂缝平面分布等研究方面 取得了较大进展。１９９５年，Ｂａｒｔｏｎ Ｃ Ｃ通过研究认 为，当裂缝的分维Ｄ大于１．３４，裂缝就能构成互相 渗流的裂缝网络 。 除了理论上的发展外，国外专家学者在储层裂 缝的识别上也作出了突出的贡献。９０年代后，国外 在裂缝的测井识别、地震识别上取得了长足的进步。 测井方面新方法和新设备主要体现在：电磁测向仪、 ＣＴ扫描仪、微Ｌａｍｂｄａ测井、环形声波测井、成像测 井（ＦＭＩ）、全井眼地层微电阻率成像（ＦＭＩ）、ＤＳＩ偶 极横波成像仪和井下电视仪（ＢＨＴＶ）等，这些方法 和设备能测量出储层裂缝的倾角、走向、宽度、长度、 视孑Ｌ隙度，以及裂缝的充填与开启程度，甚至能识别 出微裂缝及亚微观裂缝。 ２国内研究现状 国内对储层裂缝研究工作开展得较早，技术手 段处于较先进的水平，具体表现在以下几个方面： ２．１ 定性分析和生产经验总结的预测裂缝方法 ５０年代后期，四川油气田的地质工作者根据构 造形态特征和断层部位等构造组合特征，提出寻找 裂缝的“一钻一沿”（即布置油气井位置时要钻褶皱 构造的高点，沿褶皱的长轴），“三钻三沿”（钻高点、 沿长轴，钻鞍部、沿扭曲，钻鼻突、沿断裂），“三打三 不打”（打凸不打凹，打拱不打弯，对断层打上盘不 打下盘）等经验方法。这种方法主要是基于构造特 征定性分析和生产经验总结的预测裂缝方法。 ２．２ 利用测井手段和地震信息识别和预测裂缝 ８０年代以来，由于国际交流与合作加剧，国内 大量引进了国外先进的仪器和设备。在引进国外先 进技术与设备的同时，国内专家学者也在数据的处 理上有所发展，如在分析处理地震ｓ波分析资料上， 国外提出了旋转法（Ａｎｄｏ，１９８３）、偏振法（Ｃｒａｍｐｉｎ， １９８５）、旋转相关法（Ｂｏｗｍａｎ，１９８７）和纵横比法 （Ｓｍｉｔｈ，１９８９）四种方法，而在国内也相应提出了四 种方法，即最大似然法、最大特征向量法、波形算法 和自适应慢ｓ波法。 利用测井和地震手段来识别裂缝，准确地说不 能叫预测裂缝。同时测井与地震识别裂缝费用也 高，且存在多解性，很难对裂缝进行准确的定量预 测。 ２．３ 非线性理论方法检测和识别地下裂缝 和国外一样，非线性理论也主要应用分形理论、 神经网络等技术方法对裂缝进行检测和识别，但总 体来说也不成熟。如１９９２年赵阳升在研究煤岩体 裂缝分布规律后指出，小尺寸岩体与大尺寸岩体裂 缝数存在一种自相似性。１９９５年彭仕宓等利用分 形理论对柴达木盆地南翼山Ｅ３２储层裂缝进行了预 测，指出裂缝发育与构造及断层有着直接关系。 ２．４根据构造应力的分析研究预测裂缝 构造应力作用是裂缝形成的根本原因，根据对 构造应力研究来预测裂缝的发育分布，应该是裂缝 预测的主要方向。国内不少学者对此问题作过探 索，但对于构造应力的求解方式，构造应力与裂缝的 关系问题上，以及相关方法的适用性方面，也存在较 大分歧或问题。 １９８２年和１９８８年，成都理工大学曾锦光教授先 后提出了“应用构造面主曲率研究油气藏裂缝问 题”和“用屈曲薄板模拟纵弯褶皱的力学模型”，建 立了分析褶皱应力场的计算方法。随后在１９９４年 他建立了断层古应力场解析计算方法，从而提出了 断层裂缝系统分布的预测方法 Ｊ。这些工作，为 用力学理论来解决裂缝预测问题提供了一个良好的 开端。但由于其基础或理论依据过于理想化，所使 用的解析计算方法在实际应用中存在的问题，实际 使用效果不太理想。 上世纪８０年代末到９０年代初，随着计算机技 术的发展，构造应力的研究和数值模拟计算取得了 重大进展，国内的殷有泉 ＂］、陈子光 、安欧 、宋 惠珍 培］、黄润秋 驯和秦启荣 。 等人在这一领域 里做了大量的工作，推动了相关学科的发展。 ９０年代末至今，越来越多的人开始从构造应力 场的角度应用数值模拟方法研究裂缝的定量预测， 但这些工作大都是针对单个构造进行，或是仅为储 层渗流的目的来研究裂缝 Ｊ。而系统、全面地从 理论角度研究应用构造应力场进行裂缝定量预测的 工作却开展很少。而且，这些研究也都还停在定性 与半定量上，对裂缝的有效性、孔隙度进行预测更是
维普资讯 http://www.cqvip.com １６ 西南石油学院学报 ２００５拄 很少。２００２年，秦启荣、苏培东等人在对川中公山 庙构造构造应力场有限元数值模拟中对裂缝孔隙度 和渗透性进行了初步探讨 。 ３储层裂缝预测研究展望 ３．１ 现有储层裂缝识别与预测方法 和手段存在的缺点与不足 （１）在裂缝识别的方法中，目前还没有一种方 法能单独有效地用于裂缝预测。相对而言，岩芯与 地面露头裂缝观察虽然准确，但却很难由点到面，由 浅到深地准确推演；测井方法较地震方法成熟、有 效，应用也更广泛。但用测井或地震来识别裂缝，其 成本也较高，且存在多解性。 （２）在裂缝预测方面，由于地质因素变化的多 样性，用于裂缝预测的理论都存在简单化、理想化的 特点。 （３）在现有裂缝预测工作中，几乎都是定性的 预测。所谓的定量，也只不过是用一个简单的数据 对一个区域的裂缝发育程度进行分区而已。 （４）裂缝产状及空间分布规律在石油勘探与开 发中有着重要意义，有关这一方面研究工作却做得 相对较少。 （５）裂缝的定量预测主要体现在裂缝孔隙度和 渗透率上，而目前在这方面的研究工作做得较少。 ３．２储层裂缝识别与预测方法和手段展望 裂缝预测的主要内容包括预测裂缝的平面与垂 直分布规律，预测裂缝的产状，以及裂缝孔隙度与渗 透率的预测。从理论角度看，构造应力是形成裂缝 最主要的影响因素，因此构造应力（包括古构造应力 和现代地应力）分析应该是裂缝预测的根本途径。 根据现今储层裂缝识别与预测中存在的不足，可以 从以下几方面进行改进与发展： （１）改变以往裂缝识别过程中采用单一技术方 法的不足。在提高测井与地震技术设备精度的同 时，也应加强岩芯和地表露头裂缝的观察。岩芯和 地表露头裂缝数据可以验证裂缝识别与预测的精 度。 （２）由于构造应力场是裂缝形成的主要影响因 素，所以通过构造应力场来预测裂缝应该是有效的 方法。而非线性理论在裂缝预测中也有积极意义， 其预测结果可以和构造应力场有限元模拟结合使 用。 （３）裂缝与构造关系研究：由于构造运动持续 时间的长期性与多期性，在构造应力的聚积和构造 变形的过程中，常有局部伴生或派生应力产生，可能 产生不同类型裂缝，而这些裂缝的性质、规模、产状 等因所处的构造部位、形成时间的不同而有较大的 差异，从而增加了对裂缝预测的难度，所以详细地研 究裂缝与构造运动的关系，是运用构造应力场数值 模拟的基础。 （４）裂缝发育程度的定量化评价标准问题：裂 缝发育程度的定量评价至今没有一个统一的标准， 而影响裂缝发育的因素多，各因素间关系复杂，因此 裂缝定量评价标准的制定还有较大的难度，但裂缝 孔隙度与渗透性应该是最好的两个定量指标。 （５）裂缝形成后的成岩后生改造问题：地质历 史时期形成的裂缝可能因充填而闭合，或是被溶蚀 而扩大，所以在裂缝有效性方面的预测也应该是发 展方向；同时，裂缝的有效性与孑Ｌ隙度与渗透率也息 息相关。
