用多尺度形态学方法实现成像测井电导率图像的缝洞参数表征

裂缝和溶蚀孔洞为缝洞型储层提供了主要的储集空间和渗流通道,其分布的随机性和复杂性严重影响了对缝洞储层的定量评价。基于高覆盖率和高分辨率的电成像测井数据,采用多尺度数学形态学方法提取电导率图像中的缝洞孔隙度谱。选择不同尺度和形状的结构元素,构造不同种类的形态学滤波算子,实现井壁裂缝和溶蚀孔洞的电导率异常边缘检测。针对缝洞异常的边缘检测结果,用椭圆形函数拟合溶蚀孔洞,用多项式插值函数拟合裂缝边缘,继而提取缝洞参数并获得缝洞孔隙度谱。实验结果表明,用多尺度数学形态学方法对电导率图像的边缘检测有效地实现了缝洞的自动识别,验证了该方法计算缝洞孔隙度谱的准确性。

用形态学滤波从电导率图像中提取缝洞孔隙度谱

为了更好地实现对缝洞型储层孔隙结构和孔隙度的精细评价,基于高覆盖率和高分辨率电成像测井的电导率数据,用多尺度形态学滤波方法分离了基质孔、裂缝和溶蚀孔洞,提取了缝洞孔隙度谱。首先分析了电成像测井对裂缝和溶蚀孔洞的响应模式;其次,在简单介绍数学形态学算子的基础上,给出了结构元素选择和滤波算子构造的方法,用于电成像测井数据的噪声压制和缝洞异常电导率信息的提取;再次,基于缝洞发育处电导率异常的边缘检测结果,用椭圆形及不规则多边形函数拟合溶蚀孔洞,用多项式插值函数拟合裂缝边界,继而提取缝洞分布多类属性参数,获得缝洞孔隙度谱;最后,用实测数据对文中算法进行了测试,验证了多尺度数学形态学滤波方法用于电成像测井资料缝洞孔隙度谱计算的有效性。