一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法技术

本发明专利技术属于高光谱技术在油气精细地质应用领域，涉及一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法，利用地面激光雷达技术和地面高光谱成像技术采集野外露头信息，建立高精度数字露头表层模型，在数字露头模型基础上，再利用高光谱数据对孔隙度进行预测，实现致密砂岩储层露头孔隙度的宏观表征；其工艺简单，操作方便，数据精确，能快速获得储层露头宏观、定量、精确的孔隙度数据。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术属于高光谱技术在油气精细地质应用领域，涉及一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法，在油气勘探开发及地质应用中具有较好的应用前景。
技术介绍
：露头是地下储层的真实刻画，在建立露头数字模型的基础上，进行露头储层物性参数的定量表征，可以为更准确有效的建立地下储层地质模型。孔隙度可以反映岩石储存流体的能力，是评价储层的一个重要指标。目前，露头表面孔隙度表征的常用方法是：在露头表面取若干岩心，测得岩心孔隙度，插值得到整个露头表面的孔隙度数据，这种方法存在岩心采样位置受限，岩心资料少以及插值结果不准确的问题，不能快速获得储层露头宏观、定量、精确的孔隙度数据。高光谱技术能够快速准确地获得储层露头的光谱数据，使遥感发生了由宏观到微观探测，定性解译到定量反演的质的飞跃，在对露头岩石光谱特征的定量分析和理解的基础上，可被应用于露头矿物精细识别、岩性填图、地质环境信息反演等，为地质家提供致一种研究密储层露头孔隙度精细与定量表征的新手段。
技术实现思路
：本专利技术的目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求设计提供一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法，利用地面激光雷达技术和地面高光谱成像技术采集野外露头信息，建立高精度数字露头表层模型，在数字露头模型基础上，利用高光谱数据对孔隙度进行预测，实现致密砂岩储层露头孔隙度的宏观表征。为了实现上述目的，本专利技术实现致密砂岩储层露头孔隙度表征的具体过程为：(1)、野外露头数据采集及岩石样品采样：采用地面激光扫描仪和地面高光谱成像仪分别获取露头表层三维点云和储层露头高光谱图像，并对典型的砂岩进行采样得到岩石样品，岩石样品的数量根据实际需要确定；(2)、室内建立孔隙度预测模型：对于步骤(1)采集的岩石样品分别测定其孔隙度数据和光谱反射率数据，先提取反射率、反射率一阶导数和反射率二阶导数三个光谱指标，然后计算孔隙度和各波段光谱指标的相关系数，确定出光谱指标和波段范围，最后利用偏最小二乘方法建立孔隙度对光谱指标的预测模型；(3)、高光谱图像处理及孔隙度预测：对步骤(1)的野外露头高光谱图像进行预处理得到，并求取光谱反射率的一阶导数得到处理后的高光谱数据，再根据步骤(2)中确定的波段范围和预测模型，对处理后的高光谱数据进行孔隙度预测，得到孔隙度预测结果图；(4)、三维数字露头表层模型建立及与预测结果图配准：对步骤(1)中地面激光扫描仪获得的露头表层三维点云数据进行拼接，并采用基于最优趋势面构建三角网的方法对不规则海量点云进行建模，得到三维数字露头表层模型；并手动选择同名点，对步骤(3)中预处理过的高光谱图像与三维数字露头表层模型进行配准，利用配准参数对步骤(3)中的孔隙度预测结果图进行配准，使三维数字露头表层模型上的任一点都具有预测孔隙度信息，实现致密储层露头孔隙度的自动定量表征。本专利技术与现有技术相比，其工艺简单，操作方便，数据精确，能快速获得储层露头宏观、定量、精确的孔隙度数据。附图说明：图1为本专利技术实施例所述孔隙度和三个光谱指标的相关系数随着波长的变化趋势图。图2为本专利技术实施例利用反射率建立的预测模型预测孔隙度与实测孔隙度的相关关系曲线图。图3为本专利技术实施例利用反射率一阶导数建立的预测模型预测孔隙度与实测孔隙度的相关关系曲线图。具体实施方式：下面通过实施例并结合附图对本专利技术作进一步说明。实施例：本实施例实现致密砂岩储层露头孔隙度表征的具体过程为：1.野外露头数据采集及岩石样品采样先选用奥地利rigel-vz400作为地面激光扫描仪采集露头表层三维点云，扫描距离为27米，扫描点间距为1mm；选用美国HeadwallPhotonics公司制造的ExtendedVNIR作为地面高光谱成像仪，其光谱范围是为600nm-1600nm，波段为213个，数据间隔为4.7nm，图像分辨率为320×256像元；再对不同层位的典型砂岩进行采样，共采集17块砂岩样品；2.室内建立孔隙度预测模型(1)孔隙度数据测定：将采集的17块砂岩样品取岩芯，岩芯直径为2.509-2.536cm，长度为1.324-5.963cm，并对岩芯进行常规清洗和烘干预处理后采用岩石孔隙度测定岩芯孔隙度，岩芯孔隙度数据的分布范围是3.345％-16.329％，平均值为10.1266％；(2)室内光谱数据测量及预处理采用美国ASD公司生产的ASDFieldSpec3非成像光谱仪测量室内光谱，所采用光谱仪的波段范围是350-2500nm，数据间隔为1nm，每次测定前严格按照操作规范，去除暗电流影响，进行标准白板定标；为使光谱数据具有代表性，对每一个砂岩样品，测量20次取其算术平均值，得到该砂岩样品的反射光谱曲线；再采用移动平均法对实测光谱进行去噪处理，即选取测定样本某一点前后反射光谱曲线上一定范围测定它的平均值作为该点的值，计算公式为:NEWRi=12k+1(Ri-k+Ri-k+1+...+Ri+...+Ri+k),]]>i＝k+1,2,3…n-k；式中，Ri-k，Ri-k+1，Ri，Ri+k为距离波段i最近的2k+1个反射率值，NEWRi为波段i点处的计算反射率值，n为波段数，本实施例中k＝2；然后确定三个光谱指标反射率NEWRi、反射率一阶导数NEWRi’＝(NEWRi+Δi-NEWRi)/Δi(式中，NEWRi+Δi为距离波段i点Δi处的反射率，Δi为光谱微分间隔)、反射率二阶导数NEWRi”＝(NEWR′i+Δi-NEWRi')/Δi(NEWR′i+Δi为距离波段i点Δi处的反射率一阶导数，Δi为光谱微分间隔)；(3)光谱指标提取与波段选择孔隙度和三个光谱指标的相关系数随着波长的变化趋势如图1所示，从图1可以看出，孔隙度与光谱反射率在600-1600nm波段范围内呈正相关关系，并且相关系数从0.48逐渐增加至0.70，说明砂岩样品对近红外光谱具有良好的光谱响应特征；孔隙度与反射率一阶导数的相关系数曲线存在4个明显的波峰和波谷，在波峰附近其相关系数大于孔隙度与反射率的相关系数，在波谷附近其相关系数大于孔隙度与反射率的相关系数；孔隙度与反射率二阶导数的相关系数波动较大，且大部分处在-0.5到0.5之间，因此舍弃这一光谱指标；以相关系数r＝0.5为界，将与孔隙度相关系数大于0.5的波长保留，将与孔隙度相关系数小于0.5的波长舍弃，对于反射率这一指标，选取的波段范围是669-1600nm，其中共1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法，其特征在于具体过程为：(1)、野外露头数据采集及岩石样品采样：采用地面激光扫描仪和地面高光谱成像仪分别获取露头表层三维点云和储层露头高光谱图像，并对典型的砂岩进行采样得到岩石样品，岩石样品的数量根据实际需要确定；(2)、室内建立孔隙度预测模型：对于步骤(1)采集的岩石样品分别测定其孔隙度数据和光谱反射率数据，先提取反射率、反射率一阶导数和反射率二阶导数三个光谱指标，然后计算孔隙度和各波段光谱指标的相关系数，确定出光谱指标和波段范围，最后利用偏最小二乘方法建立孔隙度对光谱指标的预测模型；(3)、高光谱图像处理及孔隙度预测：对步骤(1)的野外露头高光谱图像进行预处理得到，并求取光谱反射率的一阶导数得到处理后的高光谱数据，再根据步骤(2)中确定的波段范围和预测模型，对处理后的高光谱数据进行孔隙度预测，得到孔隙度预测结果图；(4)、三维数字露头表层模型建立及与预测结果图配准：对步骤(1)中地面激光扫描仪获得的露头表层三维点云数据进行拼接，并采用基于最优趋势面构建三角网的方法对不规则海量点云进行建模，得到三维数字露头表层模型；并手动选择同名点，对步骤(3)中预处理过的高光谱图像与三维数字露头表层模型进行配准，利用配准参数对步骤(3)中的孔隙度预测结果图进行配准，使三维数字露头表层模型上的任一点都具有预测孔隙度信息，实现致密储层露头孔隙度的自动定量表征。...

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法，其特征在于
具体过程为：
(1)、野外露头数据采集及岩石样品采样：采用地面激光扫描仪和地面高
光谱成像仪分别获取露头表层三维点云和储层露头高光谱图像，并对典型的砂岩
进行采样得到岩石样品，岩石样品的数量根据实际需要确定；
(2)、室内建立孔隙度预测模型：对于步骤(1)采集的岩石样品分别测定
其孔隙度数据和光谱反射率数据，先提取反射率、反射率一阶导数和反射率二阶
导数三个光谱指标，然后计算孔隙度和各波段光谱指标的相关系数，确定出光谱
指标和波段范围，最后利用偏最小二乘方法建立孔隙度对光谱指标的预测模型；
(3)、高光谱图像处理及孔隙度预测：对步骤(1)的野外露头高光谱图像<...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛洁，刘展，曾齐红，张友焱，邢学文，谢兴，刘松，张强，于世勇，申晋利，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37