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摘要：随着石油勘探程度的不断提高，裂缝型油气藏已经成为重点开采目标，裂缝型油气藏进行准确预测，对裂缝型油气藏的认识有着非常重要的意义，利用常规测井法、成像测井法以及地震预测法等应用方法对储层裂缝进行分析，可以对整个油气田的裂缝进行预测，但是在实际运用过程中，还需要依靠岩心测井资料为基础，才能准确预测裂缝的分布情况。
关键词：裂缝性;储层;测井解释
由于裂缝性储层的非均质性比较高，利用测井解释相对来讲比较困难。测井工作的重点内容就是解决测井解释的处理与分析，储层中存在裂缝的主要原因是地层压实和成岩所造成。在储层中绝大部分裂缝是天然形成，针对这些裂缝进行相关处理分析，可以提高油田的开发水平。通过对油田进行调研工作，研究并分析储层裂缝特征测井解释方法。岩石之间的相互作用可以形成储层裂缝，该裂缝在岩石结构中有不连续特征。储层裂缝的存在可以帮助流体进行流动。
1储层裂缝预测方法
1.1常规测井法
（1）深浅双侧向测井。裂缝角度能够控制双侧向幅度差的显示，在进行测检过程中，垂直缝和高角度缝的显示为正异常，说明浅侧向电阻率小于深测向电阻率;水平缝和低角度缝之间的显示为负异常。当地层存在气时，双侧向异常极性会受到含气性的影响，裂缝产状会形成相反的作用。
（2）补偿声波测井。裂缝倾角的增加会造成声波时差的降低，能够有效反映出水平缝和低角度缝之间的关系。在实际操作过程中通常会有跳波的现象，跳波强度越大则说明裂缝张开度大。垂直放在声波时差上的显示不明显。
（3）密度测井。井壁被裂缝切开时，井内的密度会出现低异常状态，所以对井内的低角度缝或者网状缝，在进行密度测井时会有异常显示。高角度缝及垂直缝在进行密度测井的过程中并没有异常显示。
1.2成像测井法
成像测井的原理是利用电流束和声波束对油气田井轴进行扫描。从而得井壁的图像。利用成像测井法进行识别裂缝的主要依据是在裂缝发育带电阻率和围岩会存在差异性。利用该方法解释裂缝孔隙度对裂缝指数曲线进行标定，通过裂缝指数曲线能够确定裂缝孔隙度的大小，但是成像测井法所确定的孔隙度只能在数量上进行反应，该方法只能反映出井壁地层，勘探深度比较浅。
1.3地震预测方法
（1）三维三分量技术
使用普通震源，利用三分量检波器来进行接收，可以得到三分量地震记录，此方式为三分量地震。利用三维观测系统将三分量所采集的地震资料进行结合，从而形成三维三分量地震技术。由于裂缝性儲层的非均质性比较强，会严重影响弹性波场参数的变化，因此三维三分量技术可以有效检测裂缝性储层的非均质性。
（2）横波分裂技术。横波在进入裂缝介质后会形成两种速度传播：第一种为平行于裂缝面的偏振，这种速度传播比较快，称为快速横波;第二种为垂直于裂缝面的偏振，这种速度传播比较慢，称为慢速横波。由于两者之间的偏振和速度都存在差异，测得快速横波的偏振方向代表裂缝发育方向，测得慢速横波相对于快速横波的时间延迟，可以充分反映出裂缝密度与射线入角存在很大关联，因此横波分裂技术能够有效检测储层裂缝带。
（3）地震反演技术。对于裂缝性储层来讲，需要利用地震反演技术，结合测井和地震数据对裂缝性储层进行预测，裂缝性储层反演技术主要包含神经网络的地震反演和地质统计学的地震反演。在实际运用的过程中这两种反演技术各有不同，如果只是采取单一反演方法很难达到理想效果。利用神经网络的地震反演技术所得出的地震属性在垂向上的分辨率比较低。利用地质统计学的地震反演技术在反演过程中，很难对储层参数的空间结果做出合理的分析。因此，需要在现有技术上做出改进和完善，建立一种适合裂缝性储层特征的地震反演技术。
1.4人工神经网络法
人工神经网络处理单元和大脑中枢神经细胞结构有着类似的节点，这些节点会通过不同的强度进行互相连接，每当神经网络处理单元进行操作时，都会对这些信号乘以一个权值。用神经网络岩性识别模型的方法主要是利用岩心资料和测井响应值进行网络设计、网络学习等环节所得出的模型，在利用神经网络模型进行裂缝识别。
针对现有的神经网络算法进行分析，使用最为广泛的算法就是误差反向传播。反向传播主要由两个方面：信息前馈和误差反向传播，其主要的原理就是调节各层的权值进行分析，并把所得到的学习样本集进行组合。
对于输入向量可以采用测井曲线形态特征，用已知相对应的岩性来作为输出向量。通过多个对比样本进行分析，建立起与地质状况相对应的测井特征，通过这样的方法可以得知神经网络是一个非线性系统，可以把具有多个分量的测井曲线转换成一个输出矢量。将神经网络调整好后，就可以依靠其他地层信息曲线确定岩性，进而对裂缝的发育程度进行分析。
1.5其他定性预测方法
（1）构造隆起顶部及其陡坡处的裂缝发育，离断层越远裂缝的发育程度就会比较弱，当断层发生改变时构造区域的裂缝进行发育，在断层交汇区裂缝发育，裂缝发育程度与断层的力学性质有关。
（2）影响裂缝发育的内在原因为岩石物性，对裂缝的发育情况有着非常重要的影响，通过相关研究可以确定岩石物性和裂缝发育之间的关系。根据油田区域岩性的纵横变化，可以对裂缝的发育情况进行预测。
（3）物体之间都会存在相似性，通过对岩心的微观研究，可以确定断层中的裂缝情况。虽然物体在一定程度上会存在相似性，但是也存在着很多的不同，因此分形理论的结果会受到数据的限制。
2结束语
裂缝性储层的非均质性比较高，对相关的测井解释方法提出了更高的要求。地震检测方法起步比较晚，由于地震资料应用范围局限小，在测井中实用性比较强。常规测井方法预测裂缝是一种有效的方法，预测结果可以和有限元模拟结合使用。成像测井法对岩石的沉积与演化特点能够进行合理解释，计算方法也比较简单，但是想要知道储层是否含有裂缝还需要结合其他研究。
参考文献：
[1]蒲静，秦启荣.油气储层裂缝预测方法综述[J].特种油气藏，2008（03）：13-17+110.
[2]蔺龙吟.裂缝性储层测井解释方法[J].化工管理，2015：196.
[3]孙耀庭，谭海芳，于世建.普光气田储层特征及测井解释方法[J].石油天然气学报，2008（01）：9+101-105.
关键词：裂缝性;储层;测井解释
由于裂缝性储层的非均质性比较高，利用测井解释相对来讲比较困难。测井工作的重点内容就是解决测井解释的处理与分析，储层中存在裂缝的主要原因是地层压实和成岩所造成。在储层中绝大部分裂缝是天然形成，针对这些裂缝进行相关处理分析，可以提高油田的开发水平。通过对油田进行调研工作，研究并分析储层裂缝特征测井解释方法。岩石之间的相互作用可以形成储层裂缝，该裂缝在岩石结构中有不连续特征。储层裂缝的存在可以帮助流体进行流动。
1储层裂缝预测方法
1.1常规测井法
（1）深浅双侧向测井。裂缝角度能够控制双侧向幅度差的显示，在进行测检过程中，垂直缝和高角度缝的显示为正异常，说明浅侧向电阻率小于深测向电阻率;水平缝和低角度缝之间的显示为负异常。当地层存在气时，双侧向异常极性会受到含气性的影响，裂缝产状会形成相反的作用。
（2）补偿声波测井。裂缝倾角的增加会造成声波时差的降低，能够有效反映出水平缝和低角度缝之间的关系。在实际操作过程中通常会有跳波的现象，跳波强度越大则说明裂缝张开度大。垂直放在声波时差上的显示不明显。
（3）密度测井。井壁被裂缝切开时，井内的密度会出现低异常状态，所以对井内的低角度缝或者网状缝，在进行密度测井时会有异常显示。高角度缝及垂直缝在进行密度测井的过程中并没有异常显示。
1.2成像测井法
成像测井的原理是利用电流束和声波束对油气田井轴进行扫描。从而得井壁的图像。利用成像测井法进行识别裂缝的主要依据是在裂缝发育带电阻率和围岩会存在差异性。利用该方法解释裂缝孔隙度对裂缝指数曲线进行标定，通过裂缝指数曲线能够确定裂缝孔隙度的大小，但是成像测井法所确定的孔隙度只能在数量上进行反应，该方法只能反映出井壁地层，勘探深度比较浅。
1.3地震预测方法
（1）三维三分量技术
使用普通震源，利用三分量检波器来进行接收，可以得到三分量地震记录，此方式为三分量地震。利用三维观测系统将三分量所采集的地震资料进行结合，从而形成三维三分量地震技术。由于裂缝性儲层的非均质性比较强，会严重影响弹性波场参数的变化，因此三维三分量技术可以有效检测裂缝性储层的非均质性。
（2）横波分裂技术。横波在进入裂缝介质后会形成两种速度传播：第一种为平行于裂缝面的偏振，这种速度传播比较快，称为快速横波;第二种为垂直于裂缝面的偏振，这种速度传播比较慢，称为慢速横波。由于两者之间的偏振和速度都存在差异，测得快速横波的偏振方向代表裂缝发育方向，测得慢速横波相对于快速横波的时间延迟，可以充分反映出裂缝密度与射线入角存在很大关联，因此横波分裂技术能够有效检测储层裂缝带。
（3）地震反演技术。对于裂缝性储层来讲，需要利用地震反演技术，结合测井和地震数据对裂缝性储层进行预测，裂缝性储层反演技术主要包含神经网络的地震反演和地质统计学的地震反演。在实际运用的过程中这两种反演技术各有不同，如果只是采取单一反演方法很难达到理想效果。利用神经网络的地震反演技术所得出的地震属性在垂向上的分辨率比较低。利用地质统计学的地震反演技术在反演过程中，很难对储层参数的空间结果做出合理的分析。因此，需要在现有技术上做出改进和完善，建立一种适合裂缝性储层特征的地震反演技术。
1.4人工神经网络法
人工神经网络处理单元和大脑中枢神经细胞结构有着类似的节点，这些节点会通过不同的强度进行互相连接，每当神经网络处理单元进行操作时，都会对这些信号乘以一个权值。用神经网络岩性识别模型的方法主要是利用岩心资料和测井响应值进行网络设计、网络学习等环节所得出的模型，在利用神经网络模型进行裂缝识别。
针对现有的神经网络算法进行分析，使用最为广泛的算法就是误差反向传播。反向传播主要由两个方面：信息前馈和误差反向传播，其主要的原理就是调节各层的权值进行分析，并把所得到的学习样本集进行组合。
对于输入向量可以采用测井曲线形态特征，用已知相对应的岩性来作为输出向量。通过多个对比样本进行分析，建立起与地质状况相对应的测井特征，通过这样的方法可以得知神经网络是一个非线性系统，可以把具有多个分量的测井曲线转换成一个输出矢量。将神经网络调整好后，就可以依靠其他地层信息曲线确定岩性，进而对裂缝的发育程度进行分析。
1.5其他定性预测方法
（1）构造隆起顶部及其陡坡处的裂缝发育，离断层越远裂缝的发育程度就会比较弱，当断层发生改变时构造区域的裂缝进行发育，在断层交汇区裂缝发育，裂缝发育程度与断层的力学性质有关。
（2）影响裂缝发育的内在原因为岩石物性，对裂缝的发育情况有着非常重要的影响，通过相关研究可以确定岩石物性和裂缝发育之间的关系。根据油田区域岩性的纵横变化，可以对裂缝的发育情况进行预测。
（3）物体之间都会存在相似性，通过对岩心的微观研究，可以确定断层中的裂缝情况。虽然物体在一定程度上会存在相似性，但是也存在着很多的不同，因此分形理论的结果会受到数据的限制。
2结束语
裂缝性储层的非均质性比较高，对相关的测井解释方法提出了更高的要求。地震检测方法起步比较晚，由于地震资料应用范围局限小，在测井中实用性比较强。常规测井方法预测裂缝是一种有效的方法，预测结果可以和有限元模拟结合使用。成像测井法对岩石的沉积与演化特点能够进行合理解释，计算方法也比较简单，但是想要知道储层是否含有裂缝还需要结合其他研究。
参考文献：
[1]蒲静，秦启荣.油气储层裂缝预测方法综述[J].特种油气藏，2008（03）：13-17+110.
[2]蔺龙吟.裂缝性储层测井解释方法[J].化工管理，2015：196.
[3]孙耀庭，谭海芳，于世建.普光气田储层特征及测井解释方法[J].石油天然气学报，2008（01）：9+101-105.