CN116068000B - 一种基于岩屑x射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，包括以下步骤：(1)选取已电测邻井或导眼井中研究层段的伽马数据；(2)对步骤(1)所述研究层段的岩屑进行X射线荧光光谱分析，得到XRF数据；(3)将步骤(1)所得伽马数据与步骤(2)所得XRF数据进行相关性分析，根据相关系数的排序选取至少6种元素作为特征元素；(4)采用线性回归的方式求解步骤(1)所得伽马数据和步骤(3)所选取特征元素的XRF数据之间对应的线性方程；(5)对步骤(4)所求解的线性方程进行系数校正，得到XRF数据拟合的伽马曲线公式模型。本发明提供的方法作为钻井现场实时分析方法，提升了近钻头伽马数据的及时性及准确性。
Description
技术领域
本发明属于石油地质勘探技术领域，涉及一种钻井现场实时分析方法，尤其涉及一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法。
背景技术
根据刘向君等人的研究总结可知，沉积岩的放射性一般有以下变化规律：(1)随泥质含量的增加而增加；(2)随有机质含量的增加而增加；(3)随钾盐和某些放射性矿物含量的增加而增加(刘向君,刘堂晏.测井原理及工程应用[M].北京:石油工业出版社,2006.)。
目前钻井现场常用的两种伽马测量方法分别为完钻电测及导向随钻伽马测量。其中，完钻电测伽马的缺点是成本高、工序复杂，且只能在中完或者完井后才能电测，数据及时性得不到保障；导向随钻伽马的缺点是受限于设备结构，随钻伽马测井有约12米的测量盲区。
随着国内外旋转导向钻井技术的兴起，导向随钻伽马已成为钻井过程中层位卡取及岩性识别的重要参照数据，同时也是跟踪、对比、调整井眼轨迹的主要依据。但是目前国内外随钻仪器普遍存在仪器前端盲区较长的缺点，且部分井由于井下情况复杂而不适合下随钻伽马测量设备。
由此可见，如何提供一种钻井现场实时分析方法，提升近钻头伽马数据的及时性及准确性，成为了目前本领域技术人员迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法作为一种钻井现场实时分析方法，显著提升了近钻头伽马数据的及时性及准确性。
为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法包括以下步骤：
(1)选取已电测邻井或导眼井中研究层段的伽马数据；
(2)对步骤(1)所述研究层段的岩屑进行X射线荧光光谱分析，得到XRF数据；
(3)将步骤(1)所得伽马数据与步骤(2)所得XRF数据进行相关性分析，根据相关系数的排序选取至少6种元素作为特征元素，例如可以是6种、7种、8种、9种或10种，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用；
(4)采用线性回归的方式求解步骤(1)所得伽马数据和步骤(3)所选取特征元素的XRF数据之间对应的线性方程；
(5)对步骤(4)所求解的线性方程进行系数校正，得到XRF数据拟合的伽马曲线公式模型。
本发明通过元素数据线性回归的方法计算不同区块不同地层拟合伽马曲线公式中各特征元素的权重系数，建立区块元素拟合伽马曲线公式，实现了对辽河、长庆、南方页岩气、塔里木油田等多个矿区元素伽马曲线的拟合，与测井伽马曲线及导向随钻伽马相比，本发明具有以下作用及优势：①通过岩屑拟合伽马可对电测伽马起到相互验证的作用，为层位卡取及岩性识别提供参考依据；②特殊情况下可替代电测伽马，如复杂工程原因导致电测失败或者不能下随钻伽马测量设备的情况下，可使用本发明提供的方法替代电测伽马；③可拟合出电测仪器前端盲区及电测口袋伽马数据；④在水平井中可减少因随钻伽马无信号或电池续航能力不足而导致起下钻的次数，以节省钻井成本；⑤水平井中可通过岩屑近钻头伽马数据及时调整井眼轨迹，提升优质储层的钻遇率。通过现场实际应用，将本发明提供的方法所拟合的曲线与电测伽马曲线进行对比，二者曲线形态的相似程度平均超过90％。
优选地，步骤(1)所述研究层段的深度为1000～8000m，具体深度范围和地质环境及作业要求相适应，例如可以是1000m、2000m、3000m、4000m、5000m、6000m、7000m或8000m，但并不仅限于所列举的数值，该数值范围内其他未列举的数值同样适用.
优选地，步骤(1)所述伽马数据的测量方式包括完钻电测伽马或导向随钻伽马。
优选地，步骤(2)所述X射线荧光光谱分析的元素包括Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba。
优选地，步骤(3)所述相关性分析采用Pearson相关系数的计算方法，具体计算公式为：
其中，r为Pearson相关系数，绝对值范围为0～1，数值越大说明相关性越高，X为某一井深处某种元素的XRF数据，Y为对应井深处的伽马数据，为研究层段中X的平均值，/>为研究层段中Y的平均值。
优选地，步骤(3)所述特征元素的选取方式具体为：根据相关系数从高至低的排序，选取前6种元素作为特征元素。
优选地，步骤(4)所述线性回归具体采用行列式展开法则或矩阵进行求解。
优选地，步骤(4)所述线性回归具体采用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT进行求解。
优选地，步骤(5)所述系数校正的具体过程为：将线性方程乘以平均系数k，且其中，/>为伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
作为本发明优选的技术方案，所述方法包括以下步骤：
(1)选取已电测邻井或导眼井中深度为1000～8000m研究层段的伽马数据，具体深度范围和地质环境及作业要求相适应，且所述伽马数据的测量方式包括完钻电测伽马或导向随钻伽马；
(2)对步骤(1)所述研究层段的岩屑进行X射线荧光光谱分析，得到XRF数据；所述X射线荧光光谱分析的元素包括Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba；
(3)将步骤(1)所得伽马数据与步骤(2)所得XRF数据进行相关性分析，根据相关系数从高至低的排序，选取前6种元素作为特征元素；所述相关性分析采用Pearson相关系数的计算方法，具体计算公式为：
其中，r为Pearson相关系数，X为某一井深处某种元素的XRF数据，Y为对应井深处的伽马数据，为研究层段中X的平均值，/>为研究层段中Y的平均值；
(4)采用线性回归的方式求解步骤(1)所得伽马数据和步骤(3)所选取特征元素的XRF数据之间对应的线性方程；所述线性回归具体采用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT进行求解；
(5)对步骤(4)所求解的线性方程进行系数校正，得到XRF数据拟合的伽马曲线公式模型；所述系数校正的具体过程为：将线性方程乘以平均系数k，且其中，/>为伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明通过元素数据线性回归的方法计算不同区块不同地层拟合伽马曲线公式中各特征元素的权重系数，建立区块元素拟合伽马曲线公式，实现了对辽河、长庆、南方页岩气、塔里木油田等多个矿区元素伽马曲线的拟合，与测井伽马曲线及导向随钻伽马相比，本发明具有以下作用及优势：
①通过岩屑拟合伽马可对电测伽马起到相互验证的作用，为层位卡取及岩性识别提供参考依据；②特殊情况下可替代电测伽马，如复杂工程原因导致电测失败或者不能下随钻伽马测量设备的情况下，可使用本发明提供的方法替代电测伽马；③可拟合出电测仪器前端盲区及电测口袋伽马数据；④在水平井中可减少因随钻伽马无信号或电池续航能力不足而导致起下钻的次数，以节省钻井成本；⑤水平井中可通过岩屑近钻头伽马数据及时调整井眼轨迹，提升优质储层的钻遇率。通过现场实际应用，将本发明提供的方法所拟合的曲线与电测伽马曲线进行对比，二者曲线形态的相似程度平均超过90％。
附图说明
图1是本发明提供的方法流程示意图；
图2是实施例1提供的方法中博孜22井6220～6549m电测伽马与元素拟合曲线的对比图；
图3是实施例1提供的方法中博孜18井6500～6700m电测伽马与元素拟合曲线的对比图；
图4是实施例2提供的方法中靖探1井3375～4280m电测伽马与元素拟合曲线的对比图；
图5是实施例3提供的方法中长宁29-H2井3836～5568m电测伽马与元素拟合曲线的对比图；
图6是实施例4提供的方法中马气1井1000～1430m电测伽马与元素拟合曲线的对比图；
图7是实施例5提供的方法中架34-1井3500～4084m电测伽马与元素拟合曲线的对比图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。本领域技术人员应该明了，所述实施例仅仅是帮助理解本发明，不应视为对本发明的具体限制。
本发明提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
(1)选取已电测邻井或导眼井中深度为1000～8000m研究层段的伽马数据，具体深度范围和地质环境及作业要求相适应，且所述伽马数据的测量方式包括完钻电测伽马或导向随钻伽马；
(2)对步骤(1)所述研究层段的岩屑进行X射线荧光光谱分析，得到XRF数据；所述X射线荧光光谱分析的元素包括Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba；
(3)将步骤(1)所得伽马数据与步骤(2)所得XRF数据进行相关性分析，根据相关系数从高至低的排序，选取前6种元素作为特征元素；所述相关性分析采用Pearson相关系数的计算方法，具体计算公式为：
其中，r为Pearson相关系数，X为某一井深处某种元素的XRF数据，Y为对应井深处的伽马数据，为研究层段中X的平均值，/>为研究层段中Y的平均值；
(4)采用线性回归的方式求解步骤(1)所得伽马数据和步骤(3)所选取特征元素的XRF数据之间对应的线性方程；所述线性回归具体采用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT进行求解；
(5)对步骤(4)所求解的线性方程进行系数校正，得到XRF数据拟合的伽马曲线公式模型；所述系数校正的具体过程为：将线性方程乘以平均系数k，且其中，/>为伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
实施例1
本实施例提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法选取新疆库车坳陷博孜区块博孜22井下第三系库姆格列木群白垩系舒善河组6220～6549m电测伽马数据及岩屑XRF数据进行研究展示，选取Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba共34种元素数据分别与电测伽马数据进行相关性分析(见表1)。
表1
| 名称 | 电测伽马 | Na | Mg | Al | Si | P | S |
| 放射性相关系数 | 1.00 | 0.44 | 0.22 | 0.36 | 0.34 | 0.41 | 0.24 |
| 名称 | Cl | K | Ca | Ti | V | Cr | Mn |
| 放射性相关系数 | 0.31 | 0.18 | 0.08 | 0.00 | 0.11 | 0.15 | 0.32 |
| 名称 | Fe | Co | Ni | Cu | Zn | As | Rb |
| 放射性相关系数 | 0.52 | 0.50 | 0.45 | 0.21 | 0.45 | 0.29 | 0.54 |
| 名称 | Sr | Y | Zr | Nb | Mo | Ag | Cd |
| 放射性相关系数 | 0.24 | 0.36 | 0.10 | 0.15 | 0.02 | 0.02 | 0.25 |
| 名称 | In | Sn | W | Pb | Th | U | Ba |
| 放射性相关系数 | 0.00 | 0.17 | 0.60 | 0.03 | 0.16 | 0.10 | 0.16 |
根据相关系数从高至低的排序，本实施例选取前6种元素作为特征元素，即Fe、Co、Ni、Zn、Rb与W，求取多元线性回归方程，按照电测伽马值大小分别选取6个井深点的XRF元素数据(见表2)。
表2
利用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT解方程组得出六阶方程求解数据表(见表3)。
表3
各变量对应的方程组解即为各放射性特征元素的权重系数，因此可得出六阶方程组的公式为：c＝Fe×18.337799+Co×1.744694-Ni×0.451109-Zn×2.433629+Rb×0.220100+W×40.878567+b。
其中，c代表方程计算结果，Fe的单位为％，Co、Ni、Zn、Rb、W的单位为ppm，b为方程式计算结果最小值为负值时的绝对值，即当cmin＝Fe×18.337799+Co×1.744694-Ni×0.451109-Zn×2.433629+Rb×0.220100+W×40.878567，计算结果最小值为负值时，b＝|cmin|，如果cmin≥0，则b＝0。
在实际应用中要让元素拟合曲线与电测伽马曲线值的范围尽量接近需要乘以平均系数对元素拟合曲线进行调整，式中，/>为电测伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
因此，元素拟合曲线的最终方程式为：
计算后得出博孜22井的元素拟合曲线公式中b＝38.87，k＝0.76039。根据该元素拟合曲线公式计算出博孜22井6220～6549m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图2)。
由图2可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线吻合度较高，曲线形态基本一致，证明本实施例提供的方法可满足现场实际应用需求。
为了进一步验证该方法的的准确性及可靠性，申请人在研究井同一区块进行了大量的随钻对比验证，以下用研究井博孜22井的邻井博孜18井来展示应用效果。博孜18井与博孜22井的直线距离为25公里，采用前文所述的方法选取已电测井段的伽马数据和对应元素数据，求得博孜18井的元素拟合曲线公式中b＝0，k＝0.76039，最终计算出博孜18井6500～6700m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图3)。
由图3可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线形态基本一致，验证效果非常理想，证明本实施例提供的方法在钻井现场实际应用过程中的实用性及可操作性均非常强。
实施例2
本实施例提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法选取长庆靖边区块靖探1井下古生界奥陶系下统马家沟组3375～4280m电测伽马数据及岩屑XRF数据进行研究展示，选取Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba共34种元素数据分别与电测伽马数据进行相关性分析(见表4)。
表4
根据相关系数从高至低的排序，本实施例选取前6种元素作为特征元素，即Al、Ti、V、Fe、Rb与Ba，求取多元线性回归方程，按照电测伽马值大小分别选取6个井深点的XRF元素数据(见表5)。
表5
利用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT解方程组得出六阶方程求解数据表(见表6)。
表6
各变量对应的方程组解即为各放射性特征元素的权重系数，因此可得出六阶方程组的公式为：c＝Fe×62.02358904-Ti×1728.490261+V×4.849637262-Fe×68.08863728-Rb×0.593833775+Ba×0.723937063+b。
其中，c代表方程计算结果，Al、Ti、Fe的单位为％，V、Rb、Ba的单位为ppm，b为方程式计算结果最小值为负值时的绝对值，即当cmin＝Fe×62.02358904-Ti×1728.490261+V×4.849637262-Fe×68.08863728-Rb×0.593833775+Ba×
0.723937063，计算结果最小值为负值时，b＝|cmin|，如果cmin≥0，则b＝0。
在实际应用中要让元素拟合曲线与电测伽马曲线值的范围尽量接近需要乘以平均系数对元素拟合曲线进行调整，式中，/>为电测伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
因此，元素拟合曲线的最终方程式为：
计算后得出靖探1井的元素拟合曲线公式中b＝272，k＝0.1145。根据该元素拟合曲线公式计算出靖探1井3375～4280m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图4)。
由图4可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线吻合度较高，形态基本一致，验证效果理想，证明本实施例提供的方法在钻井现场实际应用过程中的实用性及可操作性均非常强。
实施例3
本实施例提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法选取四川长宁区块长宁29-H2井龙马溪组及五峰组3836～5568m电测伽马数据及岩屑XRF数据进行研究展示，选取Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba共34种元素数据分别与电测伽马数据进行相关性分析(见表7)。
表7
根据相关系数从高至低的排序，本实施例选取前6种元素作为特征元素，即Ni、Zn、Zr、Mo、W与U，求取多元线性回归方程，按照电测伽马值大小分别选取6个井深点的XRF元素数据(见表8)。
表8
利用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT解方程组得出六阶方程求解数据表(见表9)。
表9
各变量对应的方程组解即为各放射性特征元素的权重系数，因此可得出六阶方程组的公式为：c＝Ni×3.483086+Zn×1.288365+Zr×0.288116-Mo×109.463984-W×45.116807-U×61.794756+b。
其中，c代表方程计算结果，Ni、Zn、Zr、Mo、W、U的单位为ppm，b为方程式计算结果最小值为负值时的绝对值，即当cmin＝Ni×3.483086+Zn×1.288365+Zr×0.288116-Mo×109.463984-W×45.116807-U×61.794756，计算结果最小值为负值时，b＝|cmin|，如果cmin≥0，则b＝0。
在实际应用中要让元素拟合曲线与电测伽马曲线值的范围尽量接近需要乘以平均系数对元素拟合曲线进行调整，式中，/>为电测伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
因此，元素拟合曲线的最终方程式为：
计算后得出长宁29-H2井的元素拟合曲线公式中b＝0，k＝0.0089。根据该元素拟合曲线公式计算出长宁29-H2井3836～5568m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图5)。
由图5可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线吻合度较高，形态基本一致，验证效果理想，证明本实施例提供的方法在四川页岩气区块现场实际应用过程中的实用性及可操作性均非常强。
实施例4
本实施例提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法选取柴达木盆地马气1井新生界古近系第三系下干柴沟组1000～1430m电测伽马数据及岩屑XRF数据进行研究展示，选取Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba共34种元素数据分别与电测伽马数据进行相关性分析(见表10)。
表10
根据相关系数从高至低的排序，本实施例选取前6种元素作为特征元素，即K、Mn、Fe、Co、Ag与Cd，求取多元线性回归方程，按照电测伽马值大小分别选取6个井深点的XRF元素数据(见表11)。
表11
利用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT解方程组得出六阶方程求解数据表(见表12)。
表12
各变量对应的方程组解即为各放射性特征元素的权重系数，因此可得出六阶方程组的公式为：c＝K×78.096428+Mn×0.328136-Fe×32.113064-Co×0.336488-Ag×0.257762-Cd×0.015981+b。
其中，c代表方程计算结果，K、Fe的单位为％，Mn、Co、Ag、Cd的单位为ppm，b为方程式计算结果最小值为负值时的绝对值，即当cmin＝K×78.096428+Mn×0.328136-Fe×32.113064-Co×0.336488-Ag×0.257762-Cd×0.015981，计算结果最小值为负值时，b＝|cmin|，如果cmin≥0，则b＝0。
在实际应用中要让元素拟合曲线与电测伽马曲线值的范围尽量接近需要乘以平均系数对元素拟合曲线进行调整，式中，/>为电测伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
因此，元素拟合曲线的最终方程式为：
计算后得出马气1井的元素拟合曲线公式中b＝21，k＝0.75。根据该元素拟合曲线公式计算出马气1井1000～1430m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图6)。
由图6可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线吻合度较高，形态基本一致，验证效果理想，证明本实施例提供的方法在青海区块现场实际应用过程中的实用性及可操作性均非常强。
实施例5
本实施例提供一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，所述方法选取渤海湾盆地东部凹陷红星构造带驾34区块架34-1井古近系沙三段3500～4084m电测伽马数据及岩屑XRF数据进行研究展示，选取Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba共34种元素数据分别与电测伽马数据进行相关性分析(见表13)。
表13
根据相关系数从高至低的排序，本实施例选取前6种元素作为特征元素，即P、K、Ti、Rb、Y与Th，求取多元线性回归方程，其中P和Ti与电测伽马呈负相关，按照电测伽马值大小分别选取6个井深点的XRF元素数据(见表14)。
表14
利用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT解方程组得出六阶方程求解数据表(见表15)。
表15
各变量对应的方程组解即为各放射性特征元素的权重系数，因此可得出六阶方程组的公式为：c＝-P×388.044706+K×22.618351+Ti×61.522674-Rb×0.050919-Y×5.430853-Th×6.167812+b。
其中，c代表方程计算结果，P、K、Ti的单位为％，Rb、Y、Th的单位为ppm，b为方程式计算结果最小值为负值时的绝对值，即当cmin＝-P×388.044706+K×22.618351+Ti×61.522674-Rb×0.050919-Y×5.430853-Th×6.167812，计算结果最小值为负值时，b＝|cmin|，如果cmin≥0，则b＝0。
在实际应用中要让元素拟合曲线与电测伽马曲线值的范围尽量接近需要乘以平均系数对元素拟合曲线进行调整，式中，/>为电测伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
因此，元素拟合曲线的最终方程式为：
计算后得出架34-1井的元素拟合曲线公式中b＝39，k＝0.75。根据该元素拟合曲线公式计算出架34-1井3500～4084m元素拟合数据，并绘制出电测伽马与元素拟合曲线的对比图(见图7)。
由图7可知，通过XRF放射性相关特征元素数据拟合出的曲线与电测伽马曲线吻合度较高，形态基本一致，验证效果理想，证明本实施例提供的方法在辽河区块现场实际应用过程中的实用性及可操作性均非常强。
由此可见，本发明通过元素数据线性回归的方法计算不同区块不同地层拟合伽马曲线公式中各特征元素的权重系数，建立区块元素拟合伽马曲线公式，实现了对辽河、长庆、南方页岩气、塔里木油田等多个矿区元素伽马曲线的拟合，与测井伽马曲线及导向随钻伽马相比，本发明具有以下作用及优势：
通过岩屑拟合伽马可对电测伽马起到相互验证的作用，为层位卡取及岩性识别提供参考依据；②特殊情况下可替代电测伽马，如复杂工程原因导致电测失败或者不能下随钻伽马测量设备的情况下，可使用本发明提供的方法替代电测伽马；③可拟合出电测仪器前端盲区及电测口袋伽马数据；④在水平井中可减少因随钻伽马无信号或电池续航能力不足而导致起下钻的次数，以节省钻井成本；⑤水平井中可通过岩屑近钻头伽马数据及时调整井眼轨迹，提升优质储层的钻遇率。通过现场实际应用，将本发明提供的方法所拟合的曲线与电测伽马曲线进行对比，二者曲线形态的相似程度平均超过90％。
申请人声明，以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，所属技术领域的技术人员应该明了，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
Claims (1)
1.一种基于岩屑X射线荧光光谱分析数据拟合伽马曲线的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)选取已电测邻井或导眼井中深度为1000～8000m研究层段的伽马数据，具体深度范围和地质环境及作业要求相适应，且所述伽马数据的测量方式包括完钻电测伽马或导向随钻伽马；
(2)对步骤(1)所述研究层段的岩屑进行X射线荧光光谱分析，得到XRF数据；所述X射线荧光光谱分析的元素包括Na、Mg、Al、Si、P、S、Cl、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Y、Zr、Nb、Mo、Ag、Cd、In、Sn、W、Pb、Th、U与Ba；
(3)将步骤(1)所得伽马数据与步骤(2)所得XRF数据进行相关性分析，根据相关系数从高至低的排序，选取前6种元素作为特征元素；所述相关性分析采用Pearson相关系数的计算方法，具体计算公式为：
其中，r为Pearson相关系数，X为某一井深处某种元素的XRF数据，Y为对应井深处的伽马数据，为研究层段中X的平均值，/>为研究层段中Y的平均值；
(4)采用线性回归的方式求解步骤(1)所得伽马数据和步骤(3)所选取特征元素的XRF数据之间对应的线性方程；所述线性回归具体采用EXCEL软件中自带的逆矩阵函数公式MINVERSE及两个数组矩阵乘积公式MMULT进行求解；
(5)对步骤(4)所求解的线性方程进行系数校正，得到XRF数据拟合的伽马曲线公式模型；所述系数校正的具体过程为：将线性方程乘以平均系数k，且其中，/>为伽马数据的平均值，/>为线性方程计算结果的平均值。
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