引言：传统识别近地层岩性方式，只有当岩屑返出到井口，并通过岩屑录井、元素录井等，借助仪器测量方式进行。但传统确定岩性的方法会受到时间以及其它因素影响，并不能实时、准确获取到正钻地层岩性。因此，以智能方法为手段，对综合录井的实时数据进行分析、挖掘，以便及时、准确掌握井下岩性特征与变化情况。

一、随钻岩性识别关键参数的选取

（一）构建综合参数数据库

随钻岩性识别关键参数的选取，直接关系到岩性识别的准确性和可靠性。随钻岩性识别关键参数主要通过综合录井数据获得，主要包括钻时、扭矩、电阻率、声波时差、钻压等，其中钻时是判断井下钻具运转状态、钻头磨损状况、地层岩性、可钻性是否发生变化的重要依据。扭矩曲线振荡轴和振荡幅度、频率与岩性有关，扭矩受钻压、转盘转速、泵排量、钻头使用情况、技术经验等因素影响。综合利用这些参数，建立综合参数数据库，建立地震信号数据和随钻录井数据联合解释方法，以实现随钻岩性识别。

（二）确定岩性与岩性界面

  由于不同岩性地层在泥质含量、粒径、可钻性、硬度等各方面存在差异，导致钻头在破碎地层时对钻时产生影响。一般情况下，砂岩地层的钻时较低，因砂岩的颗粒较大，质地相对较软；而泥岩地层的钻时则较高，因为泥岩的颗粒较细，质地相对较硬。页岩地层的钻时相对较低，但比膏岩和盐岩地层的钻时要高。通过观察稳定钻进段的钻时值和变化值，可以绘制出该段的砂岩线和泥岩线。砂岩线以下的地层被划分为储层，而泥岩线以上的地层则被划分为盖层。这种划分方法可以帮助我们确定地层的岩性和岩性界面。除钻时变化之外，还可以利用钻时变化率以及变化幅度来识别砂岩和泥岩。稳定泥岩段的可钻性可以帮助我们确定相对泥岩线和砂岩线。通过比较这些参数，可以比较有效地识别砂岩和泥岩^[1]。

（三）随钻地层岩性智能识别

在进行地层岩性识别时，还可以采用其它方法，如利用随钻录井数据的地层岩性智能识别方法。这种方法可以通过支持向量机等智能识别算法，对随钻获取的钻时、扭矩等实时数据进行处理，以完成对近钻头处地层岩性的实时识别。此外，其它参数如地层厚度、砂岩含量、粒度中值等也可以作为随钻岩性识别的参考。这些参数的选取需要结合实际地质录井要求，采用综合方法选取，以提高随钻复杂岩性识别的准确性。

二、岩性识别参数选取

  在上述分析研究中，发现综合录井地层特征量相对较少，可能存在着线性不可分的情形，因此主要选择高斯核函数进行空间映射，如图1所示。

图1 向量分类岩性识别算法分析图

  在运行算法时，主要是涉及到Lagrange系数的惩罚系数以及高斯核函数参数。验证综合录井资料地层岩性的可行性，将数据分为五组，分别进行训练：

  ①组：钻时

②组：钻时与转速

③组：钻时、转速以及扭矩等。

④组：钻时、转速、扭矩以及可钻性级值等。

⑤组：钻时、转速、扭矩、可钻性级值以及DC指数等。

计算流程主要为：读入训练数据→读入测试数据→构建分类模型→在模型训练集上，查看其分类效果→在测试集合上，验证其模型分类效果^[2]。

  对下述5口井进行分析与研究，可得到具体的识别效果，如图2所示。

图2  录井参数与岩性分类准确率分析图

  通过对图2进行分析，发现以单参数钻进时，识别准确率只有50%左右。而选择⑤组分析与识别其岩性时，其岩性准确率提升较为明显。基于此，在使用综合录井资料，进行岩性分类识别时，应选择⑤组进行分析与计算。

三、随钻岩性识别应用效果分析

  通过对新疆某井岩性数据进行预处理，将录井数据录入到相关软件中。然后通过设置岩性分类，并录入优选后的参数。研究表明，以相关软件训练出的模型，对地层岩性的分类准确率可达83.58%以上。通过分析上述5组岩性参数，结果表明将录井实时数据与模型计算进行结合，具有较高的岩性识别效果。该方法打破传统静态岩性识别方法准确较低的壁垒，充分发挥综合录井数据与模型计算数据实际作用，为实时监测钻井，提供多角度、全方位的岩性剖面^[3]。

结语：综上所述，基于综合录井数据的地层岩性智能识别方法，可以为录井作业提供支持和指导。通过实时分析钻时、扭矩等参数的变化，可以及时辨别岩层及岩性变化，提高录井作业的效率和准确性。同时，该方法也可以为地质研究提供数据支持和分析工具，促进地质研究工作的深入发展。

参考文献：

[1]李楚楚,洪秀娥,韩登林等.湖相混积岩有利储层岩性测井识别王庄油田沙三上亚段为例[J].石油地质与工程,2023,37(04):37-44.

[2]许振浩,马文,李术才等.岩性识别：方法、现状及智能化发展趋势[J].地质论评,2022,68(06):2290-2304.

[3]孙岿.基于改进KNN算法的潜山复杂岩性测井识别方法[J].特种油气藏,2022,29(03):18-27.