岩性识别方法与流程

1.本技术实施例涉及石油天然气勘探开发技术领域，尤其涉及一种岩性识别方法。


背景技术：

2.岩性特征识别是认识地层和储层预测的基础，复杂沉积岩岩石类型多样，包括高伽马泥岩、低伽马泥岩、粉砂岩、细砂岩、中砂岩和粗砂岩等，然而粉砂岩与低伽马泥岩、细砂岩与中、粗砂岩测井响应差异小，识别成功率低，易造成储层流体性质的误判，岩性识别成为制约储层有效勘探开发的关键。目前常用的岩性识别方法主要分为以下三类：
①
以基础实验为代表的图版法；
②
以统计分类为代表的交会图法、蜘蛛网图法；
③
以数学物理方法类为代表的有神经网络法、模聚类法、决策树、支持向量机、主成分分析法、fisher判别法、最优化法等。
3.图版法以实验数据为基础，根据岩石的测井响应关系建立的理论图版，该方法一般选用2～3个测井参数，岩性识别不准确。
4.交会图法利用测井曲线交会图分析不同岩性的测井特征，一般采用二维交会法，该方法操作简单，对于复杂岩性主要通过多个二维交会图逐步剥离，组合判断才能达到识别效果，但是该方法为定性识别方法，还严重依赖解释人员的知识和经验。蜘蛛网图法是一种利用多条曲线识别岩性方法，能够综合判别岩性，但是仅仅依靠蜘蛛网图的形状及角度参数的相似性进行判别，对于复杂岩性效果不理想，不能充分发挥蜘蛛网图的优势。
5.数学物理方法运用多种信息对岩性作综合判断，特别是对于一些薄互层、夹层的划分具有较高的分辨率；该方法的局限性是操作相对复杂，需要有大量的岩石物理实验样本，判别依据和过程不太直观，缺乏地质认识。


技术实现要素：

6.本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
7.有鉴于此，本技术实施例提出了一种岩性识别方法，包括：
8.基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；
9.对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；
10.基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；
11.基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；
12.基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。
13.在一种可行的实施方式中，所述基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图的步骤包括：
14.选取中子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。
15.在一种可行的实施方式中，所述对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线的步骤包括：
16.在识别区域内选定关键井，并明确所述关键井的标准层；
17.基于所述标准层，通过峰值法对所述识别区域内的所有测井曲线进行校正，以获取基准校正测井曲线；
18.对所述基准校正测井曲线，进行归一化处理，获取所述校正测井曲线。
19.在一种可行的实施方式中，所述基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图的步骤包括：
20.基于岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类；
21.基于已知的测井曲线和岩心分析数据，分别绘制与所述泥岩类、所述粉细砂岩类和所述中粗砂岩类相匹配的第二蜘蛛网图。
22.在一种可行的实施方式中，所述基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线的步骤包括：
23.计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积；
24.计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角；
25.基于所述第一面积，确定面积识别分界线；
26.基于所述第一夹角，确定夹角识别分界线。
27.在一种可行的实施方式中，所述计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积的步骤包括：通过下式计算获取所述第一面积：
[0028][0029]
其中，s
bcde1
为第一面积，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，od1为标准化和归一化后声波时差曲线长度，oe1为标准化和归一化后自然伽马曲线长度。
[0030]
在一种可行的实施方式中，所述计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角的步骤包括：
[0031][0032]
其中，α1为第一夹角，oa1为标准化和归一化后浅探测电阻率曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度。
[0033]
在一种可行的实施方式中，所述基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别的步骤包括：
[0034]
基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第二面积；
[0035]
基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，密度点与中
子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第二夹角；
[0036]
基于所述第二面积与所述面积识别分界线的比较结果，和所述第二夹角与所述夹角识别分界线的比较结果，确定岩性信息。
[0037]
在一种可行的实施方式中，岩性识别方法还包括：
[0038]
采集未知区域的岩心样，基于所述岩心样确定实际岩性；
[0039]
将所述实际岩性与岩性识别结果进行比对，确定识别准确度。
[0040]
在一种可行的实施方式中，在所述识别准确度低于第一阈值的情况下，重新绘制第二蜘蛛网图，并重新获取岩性划分分界线。
[0041]
相比现有技术，本发明至少包括以下有益效果：本技术实施例提供的识别方法，先基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图，能够使较多的测井曲线参与到岩性的识别中，能够降低岩性误判的概率；然后对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线，使得不同单位和数量级的测井曲线标准化、归一化利于后续准确判别岩性；进一步地，基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线，既根据已知的岩性信息，确定不同种类的岩性类别对应的第二蜘蛛网图，并基于第二蜘蛛网图确定岩性划分分界线，最后基于第一蜘蛛网图、校正测井曲线和岩性划分分界线，进行岩性识别，即可完成岩性的准确识别。通过本技术实施例提供的岩性识别方法能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题。
附图说明
[0042]
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0043]
图1为本技术提供的一种实施例的岩性识别方法的示意性步骤流程图；
[0044]
图2为本技术提供的第一种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0045]
图3为本技术提供的第二种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0046]
图4为本技术提供的第三种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0047]
图5为本技术提供的第四种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0048]
图6为本技术提供的第五种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0049]
图7为本技术提供的第六种实施例的第二蜘蛛网图的示意图；
[0050]
图8为本技术提供的一种实施例的第一蜘蛛网图的示意图；
[0051]
图9为本技术提供的一种实施例的岩性识别方法的识别效果图。
具体实施方式
[0052]
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术实施例技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0053]
如图1所示，本技术实施例提出了一种岩性识别方法，包括：
[0054]
步骤101：基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。可以理解的是，通过多种测井曲线的选用绘制第一蜘蛛网图，能够以多种测井曲线为数据支撑对岩性进行判断，能够降低岩性误判的概率。可以理解的是，可以在多种测井曲线中选取与岩性识别敏感度高的测井曲线绘制第一蜘蛛网图，以提高岩性识别的精度。可以理解的是，第一蜘蛛网图是根据测井曲线绘制的一个示例图，通过调整测井曲线在蜘蛛网图上的位置，用于发现固定的测井曲线及刻度所形成面积和夹角可以反应砂岩的粒度。
[0055]
步骤102：对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线。对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，能够使不同单位和数量级的测井曲线进行标准化和归一化，便于数据的比较和处理。
[0056]
步骤103：基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图。将岩性类别按照岩性粒级进行划分，使得本技术实施例提供的岩性识别方法能够对岩性的粒级进行识别，便于后续通过岩性的识别结果确定储层流体性质，能够为石油天然气的开发提供数据支撑。基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图，既基于已探知的岩心样绘制每个岩性类别对应的第二蜘蛛网图，便于后续岩性的识别。
[0057]
步骤104：基于第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线。通过每个第二蜘蛛网图，可以确定相邻两个岩性类别的分界线，便于后续岩性的识别。
[0058]
步骤105：基于第一蜘蛛网图、校正测井曲线和岩性划分分界线，进行岩性识别。通过将校正处理后的测井数据和第一蜘蛛网图与岩性划分分界线进行比对，即可确定岩性所属的岩性粒级，便于后续通过岩性的识别结果确定储层流体性质，能够为石油天然气的开发提供数据支撑。
[0059]
本技术实施例提供的识别方法，先基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图，能够使较多的测井曲线参与到岩性的识别中，能够降低岩性误判的概率；然后对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线，使得不同单位和数量级的测井曲线标准化、归一化利于后续准确判别岩性；进一步地，基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线，既根据已知的岩性信息，确定不同种类的岩性类别对应的第二蜘蛛网图，并基于第二蜘蛛网图确定岩性划分分界线，最后基于第一蜘蛛网图、校正测井曲线和岩性划分分界线，进行岩性识别，即可完成岩性的准确识别。通过本技术实施例提供的岩性识别方法能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题。
[0060]
在一些示例中，基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图的步骤包括：
[0061]
选取中子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。
[0062]
子孔隙度测井曲线(nphi)、密度测井曲线(rhob)、声波时差测井曲线(dt)、自然伽马测井曲线(gr)、深探测电阻率测井曲线(lld)和浅探测电阻率测井曲线(lls)与岩性识别相关度较高，因此通过上述测井曲线绘制第一蜘蛛网图，能够提高岩性识别的准确性。
[0063]
可以理解的是，可以基于测井记录、录井记录和井壁取芯岩性描述确定测井曲线与岩性识别的相关度，进一步基于相关度确定选用子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线绘制
第一蜘蛛网图。
[0064]
可以理解的是，第二蜘蛛网图是岩心分析的6种不同粒度砂岩的在6个不同深度位置对应的蜘蛛网图，为典型示例，主要是用来归类，将6类归成3类。相同类的岩性蜘蛛网图角度和面积也有稍微的差异，因此岩性的分布是一个范围区间。通过计算有岩心分析井的蜘蛛网图角度和面积，然后统计有岩心段角度和面积直方图频率分布范围，最终确定岩性分解线。
[0065]
在一些示例中，对多种测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线的步骤包括：在识别区域内选定关键井，并明确关键井的标准层；基于标准层，通过峰值法对识别区域内的所有测井曲线进行校正，以获取基准校正测井曲线；对基准校正测井曲线，进行归一化处理，获取校正测井曲线。
[0066]
关键井的选择要求为：测井项目齐全，测井资料质量可靠；目的层段有钻井取心和实验分析资料；有系统的生产测试和齐全的油(气)、水性分析等资料。
[0067]
标准层选择要求为：在目标区块分布广泛且沉积稳定；岩性、电性特征明显，便于全区追踪对比；具有足够的地层厚度，一般在2-5m；一般选取泥岩层或致密层。
[0068]
在一些示例中，为了更好的识别岩性，每条测井曲线的内外刻度范围采用固定值，nphi刻度为0.45—(-0.15)，单位为m3/m3；rhob刻度为1.85-2.85，单位为g/cm3；dt刻度为140-40，单位为us/ft；gr刻度为150-0，单位为api；lld、lls刻度为0.2-2000，单位为ohm.m。蜘蛛网图中心对应测井曲线的左刻度，外面对应右刻度。这样刻度的目的是保证泥质含量越高离蜘蛛网图中心点越近，对应的面积和夹角越小。
[0069]
在一些示例中，可以通过下式对密度测井曲线、子孔隙度测井曲线、声波时差测井曲线和自然伽马测井曲线进行归一化处理：
[0070][0071]
其中，i为归一化后的测井参数值；i
log
为测井曲线响应值；i
内
为测井曲线对应的左刻度值；i
外
为测井曲线对应的右刻度值。
[0072]
在一些示例中，可以通过下式对浅探测电阻率测井曲线进行归一化处理：
[0073][0074]
其中，i为归一化后后的测井参数值；i
log
为测井曲线响应值；i
内
为测井曲线对应的左刻度值；i
外
为测井曲线对应的右刻度值。
[0075]
如此设置，便于测井曲线的快速归一化处理，同时能够提高归一化处理的精度，便于岩性的准确识别。
[0076]
在一些示例中，基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图的步骤包括：基于岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类；基于已知的测井曲线和岩心分析数据，分别绘制与泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类相匹配的第二蜘蛛网图。
[0077]
将岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩，既将岩性划分为三个等级，通过三个等级一方面便于岩性的划分，能够提高识别效率；另一方面通过三个粒级表
征岩性，即可基于岩性识别结果确定储层流体性质，避免了岩性等级划分过细而影响识别效率。
[0078]
如图2至图7所示，分别示出了高伽马泥岩蜘蛛网图、低伽马泥岩蜘蛛网图、粉砂岩蜘蛛网图、细砂岩蜘蛛网图、中砂岩蜘蛛网图和粗砂岩蜘蛛网图，可以看出图2和图3的蜘蛛网图面积较为接近，图4和图5的蜘蛛网图面积较为接近，图6和图7的蜘蛛网图面积较为接近，因此可以将六总岩性划分为三个级别，通过三个级别即可确定储层流体性质。
[0079]
在一些示例中，基于第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线的步骤包括：计算第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积；计算第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角；基于第一面积，确定面积识别分界线；基于第一夹角，确定夹角识别分界线。
[0080]
以第一面积和第一夹角来作为岩性划分分界线能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题。
[0081]
在一些示例中，在基于第一面积获取面积识别分界线，还可以利用岩心粒度分析数据，绘制面积频率直方图，从而确定面积识别分界线。
[0082]
在一些示例中，在基于第一夹角获取角识别分界线时，还可以利用岩心分粒度分析数据，绘制角度频率直方图，从而确定角度识别分界线。
[0083]
在一些示例中，计算第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积的步骤包括：通过下式计算获取第一面积：
[0084][0085]
其中，s
bcde1
为第一面积，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，od1为标准化和归一化后声波时差曲线长度，oe1为标准化和归一化后自然伽马曲线长度。
[0086]
通过上述公式的选取，能够快速求取第一面积，便于面积识别分界线的确定。
[0087]
在一些示例中，计算第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角的步骤包括：
[0088][0089]
其中，α1为第一夹角，oa1为标准化和归一化后浅探测电阻率曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度。
[0090]
通过上述公式的选取，能够快速求取第二夹角，便于夹角识别分界线的确定。
[0091]
如图8所示，在一些示例中，基于第一蜘蛛网图、校正测井曲线和岩性划分分界线，进行岩性识别的步骤包括：基于第一蜘蛛网图和校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第二面积；基于第一蜘蛛网图和校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第二夹角；基于第二面积与面积识别分界线的比
较结果，和第二夹角与夹角识别分界线的比较结果，确定岩性信息。
[0092]
基于校正后的数据，求取第一蜘蛛网图的第二面积和第二夹角，再通过第二面积和第二夹角分别与面积识别分界线和夹角识别分界线进行比对即可获知待分析储层的岩性信息，能够提高岩性的识别效率。
[0093]
可以理解的是，按照深度顺序，逐点计算全井段的面积和夹角曲线，根据划分的三类岩性的面积及夹角分界线，即可完成岩性判定的识别。
[0094]
在一些示例中，所述基于第一蜘蛛网图和校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第二面积的步骤包括：
[0095][0096]
其中，s
bcde2
为第二面积，oc2为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度，ob2为标准化和归一化后密度曲线长度，od2为标准化和归一化后声波时差曲线长度，oe2为标准化和归一化后自然伽马曲线长度。通过相同的公式求取第一面积和第二面积能够保证夹角获取的可靠性，便于准确确定岩性。
[0097]
在一些示例中，获取第一蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第二夹角的步骤包括：
[0098][0099]
其中，α2为第二夹角，oa2为标准化和归一化后浅探测电阻率曲线长度，ob2为标准化和归一化后密度曲线长度，oc2为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度。通过相同的公式求取第一夹角和第二夹角能够保证夹角获取的可靠性，便于准确确定岩性。
[0100]
在一种可行的实施方式中，岩性识别方法还包括：采集未知区域的岩心样，基于岩心样确定实际岩性；将实际岩性与岩性识别结果进行比对，确定识别准确度。
[0101]
可以理解的是，通过对岩心样进行采集确定实际岩性，再与通过本技术实施例提供的岩性识别方法识别出的岩性识别结果进行比对即可确定本技术实施例提供的岩性识别方法的准确性，可以对岩性识别方法进行验证。
[0102]
在一些示例中，在识别准确度低于第一阈值的情况下，重新绘制第二蜘蛛网图，并重新获取岩性划分分界线。
[0103]
在识别准确度低于第一阈值的情况下，说明岩性识别方法验证的准确率较低，这种情况下可以重新绘制第二蜘蛛网图，并重新获取岩性划分分界线，以提高检测精度。
[0104]
在一些示例中，通过本技术实施例提供的岩性识别方法，不是依靠测井曲线的绝对值划分岩性，而是采用测井曲线相对值，将敏感曲线按固定的刻度和顺序绘制蜘蛛网图，定量计算敏感曲线之间的夹角和面积，并划分岩性识别标准，解决了粉细砂岩储层测井响应复杂和岩性不易识别的难题；利用敏感测井曲线蜘蛛网图逐点计算优选出来的角度和面积，实现非取心井段岩性定量。如图9所示，其中图9中第五道是面积曲线；第六道是夹角曲线；第七道core_lith曲线是岩心粒度分析岩性结果，pre_lith曲线是预测岩性结果，通过对某地区区6口取心井的处理分析，通过本技术实施例提供的岩性识别方法，岩性自动识别精度达到90.1％。该方法易于操作，岩性识别精度高，满足了研究区储量提交以及油田勘探
开发需求。
[0105]
在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0106]
本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明的限制。
[0107]
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0108]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种岩性识别方法，其特征在于，包括：基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。2.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图的步骤包括：选取中子孔隙度测井曲线、密度测井曲线、声波时差测井曲线、自然伽马测井曲线、深探测电阻率测井曲线和浅探测电阻率测井曲线，绘制第一蜘蛛网图。3.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，所述对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线的步骤包括：在识别区域内选定关键井，并明确所述关键井的标准层；基于所述标准层，通过峰值法对所述识别区域内的所有测井曲线进行校正，以获取基准校正测井曲线；对所述基准校正测井曲线，进行归一化处理，获取所述校正测井曲线。4.根据权利要求2所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图的步骤包括：基于岩性粒级将岩性划分为泥岩类、粉细砂岩类和中粗砂岩类；基于已知的测井曲线和岩心分析数据，分别绘制与所述泥岩类、所述粉细砂岩类和所述中粗砂岩类相匹配的第二蜘蛛网图。5.根据权利要求4所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线的步骤包括：计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积；计算所述第二蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角；基于所述第一面积，确定面积识别分界线；基于所述第一夹角，确定夹角识别分界线。6.根据权利要求5所述的岩性识别方法，其特征在于，所述计算所述第二蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第一面积的步骤包括：通过下式计算获取所述第一面积：其中，s
bcde1
为第一面积，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，od1为标准化和归一化后声波时差曲线长度，oe1为标准化和归一化后自然伽马曲线长度。7.根据权利要求5所述的岩性识别方法，其特征在于，所述计算所述第二蜘蛛网图中，
密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第一夹角的步骤包括：其中，α1为第一夹角，oa1为标准化和归一化后浅探测电阻率曲线长度，ob1为标准化和归一化后密度曲线长度，oc1为标准化和归一化后中子孔隙度曲线长度。8.根据权利要求5所述的岩性识别方法，其特征在于，所述基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别的步骤包括：基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，中子孔隙度点、密度点、声波时差点和自然伽马点的连线围合形成的几何图形的第二面积；基于所述第一蜘蛛网图和所述校正测井曲线，获取第一蜘蛛网图中，密度点与中子孔隙度点的第一连线和密度点与深探测电阻率点的第二连线的第二夹角；基于所述第二面积与所述面积识别分界线的比较结果，和所述第二夹角与所述夹角识别分界线的比较结果，确定岩性信息。9.根据权利要求1至6中任一项所述的岩性识别方法，其特征在于，还包括：采集未知区域的岩心样，基于所述岩心样确定实际岩性；将所述实际岩性与岩性识别结果进行比对，确定识别准确度。10.根据权利要求9所述的岩性识别方法，其特征在于，在所述识别准确度低于第一阈值的情况下，重新绘制第二蜘蛛网图，并重新获取岩性划分分界线。

技术总结
本申请实施例公开了一种岩性识别方法，包括：基于多种测井曲线，绘制第一蜘蛛网图；对多种所述测井曲线进行标准化和归一化处理，获取校正测井曲线；基于岩性粒级进行岩性类别划分，基于测井数据获取每种岩性类别对应的第二蜘蛛网图；基于所述第二蜘蛛网图，确定岩性划分分界线；基于所述第一蜘蛛网图、所述校正测井曲线和所述岩性划分分界线，进行岩性识别。通过本申请实施例提供的岩性识别方法能快速确定岩性，符合率高，解决了只有少量岩心、薄片及录井资料时，利用常规测井曲线难以达到精细识别岩性标准的问题。识别岩性标准的问题。识别岩性标准的问题。


技术研发人员：侯秋元 刘邦 潘春孚 王林 李剑平 黄亮 易杰 曹先军 丁诗童 曲鹏 计然 张丽华 魏海云
受保护的技术使用者：中国石油集团测井有限公司 中油测井技术服务有限责任公司
技术研发日：2022.02.18
技术公布日：2023/8/31