西藏措勤盆地油氣遙感解譯

劉辰生，郭建華，尹 瓊，鄧吉秋

(1. 中南大學 有色金屬成礦預測教育部重點實驗室，長沙 410083；2. 中南大學 地球科學與信息物理學院，長沙 410083)

西藏措勤盆地油氣遙感解譯

劉辰生1,2，郭建華1,2，尹 瓊1,2，鄧吉秋1,2

(1. 中南大學 有色金屬成礦預測教育部重點實驗室，長沙 410083；2. 中南大學 地球科學與信息物理學院，長沙 410083)

西藏措勤盆地油氣勘探潛力大，利用遙感解譯方法可以解決研究區(qū)高寒缺氧、交通不便以及常規(guī)油氣勘探方法成本高等問題。利用比值法、遙感波段融合法、羥基/鐵質(zhì)異常提取法對措勤盆地異常信息進行提取和分析，并與油氣苗點和已知油氣藏對比。結(jié)果表明，羥基/鐵質(zhì)異常提取法(主要分析手段是主成分法)包含的非油氣異常信息少，異常信息與油氣苗點吻合度高，是最佳的解譯方法。比值法提取的異常信息中包含較多的非油氣異常信息，因此油氣解譯結(jié)果不準確。遙感波段融合法解釋準確性介于兩者之間。通過遙感解譯預測出措勤盆地4個有利油氣勘探區(qū)域，其中3個與該區(qū)石油地質(zhì)分析結(jié)果非常吻合。

措勤盆地；瀝青點；油氣遙感解譯；有利油氣勘探區(qū)；影響因素

由于研究區(qū)平均海拔4 500 m以上，高寒缺氧，地廣人稀，植被覆蓋較差，交通不便，特殊的地理條件限制了人們對其研究，成為中國陸上面積最大、勘探程度最低、認識最差的一個含油氣大區(qū)[1]，因此，對該區(qū)進行油氣勘探必須尋找適宜于高寒地區(qū)且高效、廉價的新探測方法。遙感技術(shù)獲得的遙感信息能夠全面、真實地反映地面信息，并具有多層次性、多時相性、多波段性[2]，尤其在反映地球化學和地球物理特征、地球熱信息、地殼深部隱伏信息等方面具有得天獨厚的優(yōu)勢。油氣資源遙感是遙感技術(shù)和油氣地質(zhì)相結(jié)合的一門邊緣學科，是遙感技術(shù)應(yīng)用的一個重要方面[3]。它是以尋找油氣為目的，利用遙感資料和其他地學相關(guān)資料，提取與油氣密切相關(guān)的信息[4-5]，為油氣勘探選擇靶區(qū)提供勘探部署決策的依據(jù)。近年來，對油氣遙感解譯的方法研究較多，成果豐碩。袁崇謙和周建勛[6]利用比值法對塔里木盆地塔北地區(qū)烴類微滲漏異常進行了分析，油氣滲漏點與異常區(qū)吻合度高。新星石油公司根據(jù)烴類蝕變異常信息，預測了四川龍門山鴨子河勘探區(qū)塊，并部署了MP100井，現(xiàn)該井為工業(yè)油氣井[7]，從而驗證了遙感技術(shù)進行靶區(qū)預測的有效性。

1 研究區(qū)概況

措勤盆地位于東經(jīng) 81°～89°、北緯 30°～33°，為中生代盆地。盆地內(nèi)發(fā)育中、上侏羅統(tǒng)接奴群，下白堊統(tǒng)則弄群、多尼組、郎山組，上白堊統(tǒng)竟柱山組，古近系典中組、丁青湖組，新近系布嘎寺組、嗩吶湖組和潔居納卓組。措勤盆地地表出露的地層多為白堊系多尼組、郎山組、竟柱山組以及第四紀沖積物。

多尼組主要分布于盆地雪上勒—可如勒一線以北，整合于下伏的則弄群和上覆的郎山組之間。巖性主要為灰綠色泥巖、粉砂質(zhì)泥巖、含生物微泥晶灰?guī)r、灰綠色頁巖夾薄板狀灰?guī)r、深灰色泥晶灰?guī)r、生物灰?guī)r、灰黑色碳質(zhì)泥頁巖以及長石巖屑砂巖，沉積相類型包括淺海相和三角洲相。郎山組巖性主要包括生屑灰?guī)r、泥晶灰?guī)r以及炭質(zhì)泥頁巖，沉積相類型包括局限臺地相和開闊臺地相。竟柱山組僅在扎日南木錯—拍龍—塔若錯之間呈近東西向展布，巖性為一套淺紫紅色、紫紅色夾灰綠色、灰色巖屑石英砂巖、含礫砂巖、泥質(zhì)粉砂巖和粉砂質(zhì)泥巖，為沖積扇相沉積。

2 油氣遙感解譯

遙感技術(shù)直接找油方法是基于烴類微滲漏原理，利用遙感技術(shù)探測烴類微滲漏形成的地表標志(如紅色褪色、碳酸鹽礦化暈、黏土礦化、地植物病變和熱慣量異常等)，從遙感影像上直接提取油氣信息，實現(xiàn)直接探測油氣藏的目的。該項技術(shù)是通過對比已知瀝青點或油氣藏遙感影像特征，確定其油氣微滲漏信息提取參數(shù)，對比、提取措勤盆地烴類微滲漏信息，圈定烴類微滲漏非異常區(qū)。其方法包括比值法、遙感波段融合法、羥基/鐵質(zhì)異常提取法。

2.1 比值法

比值法是指當波段間差值相近但斜率不同時利用反射波段與吸收波段的比值增強各種蝕變礦物的波譜差異，抑制地形的影響，從而突出蝕變信息的方法。其處理流程包括：首先整理已知油氣點坐標，轉(zhuǎn)換成GIS數(shù)據(jù)，再將油氣點坐標數(shù)據(jù)與遙感圖像疊加，獲得對應(yīng)位置的圖像數(shù)據(jù)值(原值或統(tǒng)計值)。分析不同位置油氣點的遙感數(shù)據(jù)值的特征，橫向(不同圖幅間)、縱向(不同波段間)對比，總結(jié)數(shù)值規(guī)律，并編寫提取流程與算法。通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)：措勤盆地的12個已知油氣點中7個直接落在比值法異常區(qū)范圍之內(nèi)，吻合度比較高。

2.2 遙感波段融合法

根據(jù)烴類微滲漏的原理以及地表蝕變引起的光譜反射率異常特征，直接對 ETM+圖像波段進行運算，再進行融合、合成假彩色圖像，由人工直觀目視判斷可能的異常區(qū)域。根據(jù) ETM+圖像特征以及烴類微滲漏可能引起的各種異常的遙感圖像波段差異，確定運用以下波段比值，提取不同的異常信息：1) TM5/TM4,提取含鐵離子(包括 Fe2+、Fe3+)土壤、鹽類信息；2)TM3/TM2，提取土壤“褪紅”蝕變信息；3) TM5/TM7，提取黏土礦物和碳酸鹽礦物蝕變信息。將提取結(jié)果與已知油氣點、油藏區(qū)進行疊加，分析空間相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)措勤盆地的7個已知油氣點多數(shù)落在融合法的異常區(qū)域內(nèi)。將融合法油氣微滲漏信息提取結(jié)果與倫坡拉盆地已知油藏區(qū)疊加，發(fā)現(xiàn)倫坡拉盆地8個油氣藏及其周圍3 000 m范圍內(nèi)無異常。

2.3 羥基/鐵質(zhì)異常提取法

滲漏到地表的微量油氣可引起地表地植物異常、碳酸鹽礦物蝕變、紅層褪色異常、黏土礦物蝕變、熱慣量異常等一系列異常。而碳酸鹽礦物蝕變會引起地表的CO32-與OH-異常，紅層褪色會引起地表Fe2+與Fe3+異常、黏土礦物蝕變也會引起地表 CO32-與 OH-異常。故提取遙感圖像中的羥基(OH-)和鐵質(zhì)(Fe2+與Fe3+)異常，即間接提取油氣微滲漏信息。Fe2+、Fe3+、OH-、CO32-等離子或離子基團的反射譜主要特征為：1) Fe2+在1.1～2.4 μm光譜范圍內(nèi)存在強吸收谷，而且Fe2+會使礦物在 TM7波段反射率降低。2) Fe3+在0.85～0.94 μm光譜范圍內(nèi)存在較強吸收谷，在0.45 μm和0.55 μm波長處反射率降低。Fe3+的存在會使巖石礦物在 TM3圖像上亮度值呈高值，而使巖石礦物在TM4、TM1及TM2圖像上亮度呈低值。3) OH-有3個非常特征的吸收譜，較強的在2.3～2.4 μm光譜范圍內(nèi)，較弱的兩個分別位于 1.4 μm波長處及2.2～2.3 μm波長范圍內(nèi)。由于其在2.2～2.3 μm光譜范圍附近存在強吸收谷，使TM7波段呈低值，故TM5波段相對呈高值。4) CO32-的吸收譜帶有5個：2.35、2.55、1.9、2.0和2.16 μm波長處。由于其在2.35和2.55 μm波長處存在強吸收谷，因此，含 CO32-的礦物巖石的反射光譜特征表現(xiàn)為在TM7波段呈低值，而在TM5波段相對呈高值。

綜上所述，含有大量OH-、CO32-、Fe2+、Fe3+離子基團或離子的蝕變巖石及其地表氧化物在 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7光譜曲線上表現(xiàn)為在TM3和TM5波段處具有相對高值的雙峰波譜特性，但是在未蝕變的礦物巖石中，OH-、CO32-、Fe2+、Fe3+離子含量很低，不具有這種光譜曲特性。油氣地表蝕變遙感信息提取就是建立在此基礎(chǔ)之上。

羥基/鐵質(zhì)異常提取法最主要的分析手段是主成分法，主成分法是指根據(jù)地物的波譜特征和主成分分析后產(chǎn)生的特征向量矩陣中各波段的載荷因子的大小來提取目標地物信息的方法。利用 4個波段(TM1、TM3、TM4、TM5)進行主成分分析。判斷鐵染物主分量的準則是其主分量的特征向量TM3與TM5系數(shù)符號相同，TM3的系數(shù)應(yīng)與TM1及TM4的系數(shù)符號相反。根據(jù)相關(guān)地物的波譜特征，判斷符合這一標準的主分量包含鐵染信息。利用 4個波段(TM1、TM4、TM5、TM7)進行主成分分析，判斷羥基化物主分量的準則是其主分量的特征向量TM1系數(shù)與TM5系數(shù)符號相同，TM5的系數(shù)與TM7及TM4的系數(shù)符號相反。根據(jù)相關(guān)地物的波譜特征，符合這一判斷標準的主分量包含羥基信息。采用主成分分析的方法，通過(TM1、TM3、TM4、TM5)和(TM1、TM4、TM5、TM7)兩組4個波段，提取措勤盆地的鐵質(zhì)和羥基的蝕變信息。

將主成分法油氣微滲漏信息提取結(jié)果與已知油氣點疊加(見圖 1)。 通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)：措勤盆地的 6個已知油氣點有5個直接落在主成分法異常區(qū)范圍之內(nèi)，1個落在異常區(qū)附近3 000 m范圍之內(nèi)，吻合度高。另外，將主成分法油氣微滲漏信息提取結(jié)果與倫坡拉盆地油藏區(qū)疊加后發(fā)現(xiàn)：1) 倫坡拉盆地內(nèi) 8個油藏中6個油藏在3 000 m范圍內(nèi)無異常，只有塘奴隴果西油藏、倫坡日油藏3 000 m范圍之內(nèi)有少量零星異常出現(xiàn)。2) 倫坡拉盆地內(nèi)部異常信息非常少見。通過分析可知，主成分分析法提取的異常信息與倫坡拉盆地油氣藏存在負相關(guān)，即油藏區(qū)及附近的地表主成分分析法異常不明顯。

2.4 油氣非異常區(qū)預測

依據(jù)研究區(qū)烴類微滲漏信息提取結(jié)果，按照光譜特征值進行分級處理，得到蝕變異常分級提取圖。求取反集，可得到非異常區(qū)分級提取圖。以地表高異常區(qū)作為油氣滲漏異常區(qū)域，以非異常區(qū)作為地下可能存在油氣藏的區(qū)域，將非異常區(qū)分為3個級別，即：一級非異常區(qū)、二級非異常區(qū)和三級非異常區(qū)。其中一級非異常區(qū)中面積大于1 000 km2的區(qū)域作為重點研究對象。措勤盆地共有 4個重點一級非異常區(qū)：2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)、5區(qū)(見圖2)。

圖1 措勤盆地油氣苗點附近的羥基/鐵質(zhì)異常(灰色區(qū)域為異常區(qū))：(a) 羥基異常；(b) 鐵質(zhì)異常Fig. 1 Hydroxyl and iron anomaly close by asphalt point in Cuoqin basin (Grey in figure represents anomaly): (a) Hydroxyl anomaly; (b) Iron anomaly

圖2 重點油氣微滲漏一級非異常區(qū)域：1—羊湖盆地; 2—可可西里盆地; 3—沱沱河盆地; 4—羌塘盆地; 5—莫云盆地; 6—瑪爾果茶卡盆地; 7—戈木錯盆地; 8—雙湖盆地; 9—帕度錯盆地; 10—先遣盆地; 11—康托盆地; 12—倫北盆地; 13—囊謙盆地;14—貢覺盆地; 15—昌都盆地; 16—前進盆地; 17—倫坡拉盆地; 18—措勤盆地; 19—班戈盆地; 20—比如盆地; 21—波林盆地;22—扎達盆地; 23—日喀則盆地; 24—拉薩盆地; 25—崗巴—定日盆地; 26—江孜盆地; 27—羊卓雍錯盆地Fig. 2 First grade and target microleakage region of petroleum: 1—Yanghu basin; 2—Kekexili basin; 3—Tuotuohe basin; 4—Qiangtang basin; 5—Moyun basin; 6—Maerguochaka basin; 7—Gemu cuo basin; 8—Double basin; 9—Padu cuo basin; 10—Xianqian basin; 11—Kangtuo basin; 12—Lunbei basin; 13—Nangqian basin; 14—Gongjue basin; 15—Changdu basin; 16—Qianjin basin; 17—Lunpola basin; 18—Cuoqin basin; 19—Bange basin; 20—Biru basin; 21—Bolin basin; 22—Zhada basin; 23—Rikaze basin; 24—Lasa basin; 25—Gangba—Dingri basin; 26—Jiangzi basin; 27—Yangzhuoyong cuo basin

據(jù)石油地質(zhì)資料，措勤盆地優(yōu)質(zhì)烴源巖、儲層和蓋層都集中發(fā)育在盆地北部麻米—中倉—阿索所圈定的區(qū)域，該區(qū)域在侏羅紀到白堊紀為繼承性沉積中心[8-10]。在該區(qū)域接奴群、多尼組、郎山組有多套厚層且處于成熟期的烴源巖、中孔-中低滲的優(yōu)質(zhì)儲層以及有效蓋層，這些石油地質(zhì)條件決定了該區(qū)為措勤盆地最有利油氣勘探區(qū)[11]。這與油氣異常信息提取評價出的2區(qū)和3區(qū)一類有利區(qū)塊極為吻合，但遙感影像預測圖中4區(qū)并不在有利區(qū)域內(nèi)。

2.5 不同分析方法的解譯效果對比

將提取油氣點特征信息(比值法)、波段融合色調(diào)異常(融合法)、羥基/鐵質(zhì)異常(主成分分析法)的結(jié)果進行空間疊加，得到綜合的解譯結(jié)果，對比發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律。

1) 對比已知油氣苗點、油氣藏位置，不同方法所提取異常的吻合程度，由高至低依次為：主成分分析法→融合法→比值法。

2) 對比已知非油氣異常區(qū)(水體、植被、花崗巖體等)，不同方法所提取的異常中包含非異常信息(即不是所需要的異常信息)的比例，由高至低依次為：比值法→融合法→主成分法。

導致不同分析方法解譯效果優(yōu)劣的原因分析。

1) 主成分分析法(羥基/鐵質(zhì)異常提取)：由于對各圖像進行了相對校正，使得圖像之間的差異性降低；剔除了水體、陰影、雪地、白泥地、植被后，對所提取信息的干擾降低；最終使得該方法具有較高的吻合度和較低的誤判率。

2) 融合法(波段融合色調(diào)異常提取)：由于最終需人工識別異常區(qū)域，使得準確性降低。

3) 比值法(油氣點特征提取)：烴類信息在地表的含量極低、容易受到各種因素干擾，且和其他信息很難區(qū)分，使得該方法所得結(jié)果包含較多的其他非異常信息。

綜合以上分析，研究認為主成分析分法提取結(jié)果可靠性最高，融合法次之。

另外，通過比值法、波段融合法、主成分法(羥基/鐵質(zhì))分別提取油氣遙感異常信息，將其結(jié)果與倫坡拉盆地進行疊加，分析發(fā)現(xiàn)倫坡拉盆地8個油氣藏及其附近區(qū)域根據(jù)3種方法所提取異常信息均很少，非異常區(qū)與倫坡拉盆地內(nèi)油氣藏吻合。

3 油氣遙感解譯的影響因素

采用多種方法的提取烴類異常信息結(jié)果均能在一定程度上反映油氣地表微滲漏，且與已知油氣滲漏區(qū)域具有較高的吻合度，但其結(jié)果常受多種因素的影響，需要具體分析。

3.1 研究區(qū)本身因素的影響

目前，遙感技術(shù)主要從土壤及巖石地球化學異常、石油物質(zhì)地表滲漏、地植物異常、地熱異常等幾個方面尋求遙感探測指示標志；而受到研究數(shù)據(jù)和技術(shù)因素的影響，某些途徑的方法無法實施，具體如下：

1) 由于研究區(qū)屬于高寒氣候區(qū)，地表植被稀少，無法進行植被異常的對比分析，故植物異常信息未能提取。

2) 由于研究區(qū)油氣苗點均是局部出露，其均一出露面積達不到遙感識別蝕變的面積(最小像元面積，ETM+多光譜為28.5×28.5=812.25 m2)，一般地表均一瀝青出露面積只有幾十平方米，達不到遙感識別的尺寸，無法直接利用烴類物質(zhì)的光譜特征提取地表微滲漏信息。

以上因素使得研究只能基于土壤及巖石地球化學異常和部分利用已知油氣點附近的遙感數(shù)據(jù)特征提取油氣地表微滲漏信息。

3.2 遙感數(shù)據(jù)可獲得性的影響

地表油氣滲漏及其引起的異常是非均一、小面積，這就使得解譯過程中對遙感數(shù)據(jù)的要求非常高，然而遙感數(shù)據(jù)受到諸多方面的限制：

1) 空間分辨率：由于油氣地表滲漏面積小，用高分辨率的遙感數(shù)據(jù)是合理的選擇，但高分辨率遙感數(shù)據(jù)波段信息少，不具備高光譜特征，對地物識別能力差，如空間分辨率0.61 m的QuickBird數(shù)據(jù)，光譜波段少，對地表油氣或異常信息根本無法識別。

2) 光譜分辨率：一般光譜和高光譜在分辨率方面都存在缺陷，沒有合適的高分辨率、高光譜遙感數(shù)據(jù)，所以在選擇數(shù)據(jù)時只能空間分辨率、光譜分辨率兼顧，從而使得地表微滲漏信息的光譜檢出率和檢出面積都受到限制。

3.3 遙感數(shù)據(jù)成像的影響

遙感數(shù)據(jù)成像特征、成像時的環(huán)境等均會影響遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而影響到由此提取出來的油氣微滲漏信息。

1) 同物異譜：同類地物可能由于成分、外觀等差異造成成像后色調(diào)存在差異，具有不同的光譜特征。

2) 同譜異物：具有同樣光譜特征的信息，并不一定代表同一地物。可能由于成分、外觀等差異使不同地物在成像后色調(diào)一致，不同的地物可能具有相似的光譜特征。

3) 成像時間：不同時間成像的數(shù)據(jù)，由于太陽照射、大氣參數(shù)等不同，不同圖幅上的、同一地點或同一地物遙感數(shù)據(jù)會存在差異，導致不同圖幅數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)特征有差異，從而影響油氣微滲漏信息提取的準確度。

遙感數(shù)據(jù)成像方面的各種影響因素削弱了利用光譜提取信息的基礎(chǔ)，需采用多種方法剔除部分干擾因素、或采用多種方法對比分析，以此提高提取信息的準確度[12]。

3.4 地面綜合干擾因素

由于多波段遙感圖像的光譜分辨率低，再受到干擾地物及背景光譜的影響，導致蝕變信息在遙感圖像中一直表現(xiàn)“微弱”。因此，蝕變礦物的遙感信息提取依然難度很大[13-14]。

研究區(qū)受多種干擾因素影響，主要包括陰影、戈壁荒漠、植被、土壤、水體、云團、積雪或霧等。這些因素對烴類信息提取的影響較大。

4 結(jié)論

1) 采用比值法提取油氣點特征信息，采用融合法提取波段融合色調(diào)異常，采用主成分分析法提取羥基/鐵質(zhì)異常，在3種分析方法中，主成分分析法在異常信息分析方法中解譯效果最佳，融合法次之。

2) 通過主成分法解譯出措勤盆地面積大于1 000 km2的4個重點一級非異常區(qū)，同時這些區(qū)域也是措勤盆地有利的油氣勘探區(qū)域，這個結(jié)果與石油地質(zhì)資料分析結(jié)果相吻合。

3) 油氣遙感解譯方法具有成本低的特點，但其受到諸如地表植被、地熱異常、天空云量、遙感數(shù)據(jù)分辨率和波段等因素的制約，需要根據(jù)研究區(qū)的實際情況選用最佳的分析方法。

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Petroleum interpretation with remote sensing in Cuoqin basin, Tibet

LIU Chen-sheng1,2, GUO Jian-hua1,2, YIN Qiong1,2, DENG Ji-qiu1,2
(1. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals, Ministry of Education,Central South University, Changsha 410083, China;2. School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China)

There is a great potential for petroleum exploration in Cuoqin basin, Tibet. The petroleum interpretation with remote sensing can solve such questions as cold, hypoxia, inconvenient traffic and high cost with conventional methods for petroleum exploration in study area. Surface anomalies are extracted and analyzed with comparative method, fuse method and hydroxyl and iron anomaly method in Cuoqin basin. Based on comparison, hydroxyl and iron anomaly method (main method is principal component method) is the best for remote sensing interpretation because there are few non-petroleum anomalies in interpretation result of principal component method. But there are lots of non-petroleum anomalies in interpretation result of comparative method, the interpretation result is inaccurate. The degree of interpretation accuracy with fuse method falls in between. Four favorable petroleum exploration areas can be put forward in Cuoqin basin through interpretation of remote sensing, and three areas of them coincide with petroleum geology data.

Cuoqin basin; pitch point; petroleum interpretation of remote sensing; favorable area for petroleum exploration; impact factors

P627

A

1004-0609(2012)03-0903-06

國家重大科技專項子專題(2008ZX05002-005-007HZ)

2011-12-01；

2012-01-04

劉辰生，講師，博士；電話：0731-88836235; E-mail: lcsjed@163.com

(編輯 何學鋒)