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    利用數(shù)字露頭模型技術(shù)對(duì)曲流河三角洲沉積儲(chǔ)層特征的研究①

    2013-11-13 07:07:34朱如凱袁選俊高志勇李婷婷
    沉積學(xué)報(bào) 2013年5期
    關(guān)鍵詞:三角洲激光雷達(dá)砂體

    朱如凱 白 斌 袁選俊 羅 忠 汪 沛 高志勇 蘇 玲 李婷婷

    (1.提高石油采收率國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國石油勘探開發(fā)研究院)北京 100083;2.北京林業(yè)大學(xué) 北京 100083)

    不同沉積體系砂體的空間展布形態(tài)以及儲(chǔ)集層在縱橫向變化的特征存在著明顯的差別,如何準(zhǔn)確刻畫沉積體系砂體與儲(chǔ)集層空間分布特征一直是油氣勘探與開發(fā)的難點(diǎn)與困境。特別是在基于鉆井信息開展井下小層對(duì)比時(shí),針對(duì)同一沉積體系類型卻劃分出差異巨大的儲(chǔ)層空間分布與構(gòu)型特征。因此,如何實(shí)現(xiàn)不同儲(chǔ)集砂體空間分布的精確測(cè)量與分析,明確不同儲(chǔ)集體三維空間分布模型,將有效指導(dǎo)同類儲(chǔ)集體的井下精細(xì)對(duì)比與研究,成為沉積儲(chǔ)層研究的新領(lǐng)域之一。國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)該領(lǐng)域,也已開展了大量的探索研究[1~15],但儲(chǔ)集體形態(tài)參數(shù)研究多以定性為主,定量測(cè)試數(shù)據(jù)誤差較大。目前,國外學(xué)者利用數(shù)字露頭技術(shù)定量表征沉積儲(chǔ)層空間構(gòu)型研究,使儲(chǔ)層三維構(gòu)型研究更加準(zhǔn)確。其中,對(duì)于沉積儲(chǔ)層三維模型研究而言,構(gòu)建精確地表露頭數(shù)字模型是定量分析儲(chǔ)集體空間特征的基礎(chǔ)。因此,本文選取鄂爾多斯盆地延長組譚家河露頭曲流河三角洲平原河道砂體為研究對(duì)象,重點(diǎn)介紹如何建立露頭數(shù)字模型過程以及利用該模型開展砂體空間分布特征精確測(cè)量與描述,分析河道砂體儲(chǔ)集性能,并利用探地雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)露頭區(qū)域地下砂體形態(tài)特征,綜合明確砂體三維空間分布模型,為儲(chǔ)層精細(xì)對(duì)比研究提供依據(jù)。

    1 數(shù)字露頭研究概述

    數(shù)字露頭概念早期是指通過遙感影像解譯分析露頭剖面巖石元素成份的差異。隨著技術(shù)方法的進(jìn)步,數(shù)字露頭技術(shù)的研究對(duì)象、內(nèi)容不斷變化。目前研究內(nèi)容包括利用三維地面激光雷達(dá)精確構(gòu)建露頭模型體,疊加遙感、圖像、鉆井地震等信息,開展露頭三維沉積體形態(tài)、結(jié)構(gòu)與沉積充填形態(tài)的精細(xì)刻畫,測(cè)量相關(guān)沉積體參數(shù)(沉積體厚度、寬度、面積)、露頭儲(chǔ)集體屬性解譯、構(gòu)建三維儲(chǔ)層模型、識(shí)別量化露頭剖面斷裂、裂縫空間展布特征等方面研究[16~22]。研究歷程可分為三個(gè)階段:

    ①1983年~1999年:以研究野外地質(zhì)剖面遙感圖像解譯分析研究為主;

    ②2000年~2003年:利用可視化軟件技術(shù),利用數(shù)字高程模型(DEM)、地理信息系統(tǒng)(GIS)以及高精度灰度照片解譯等手段,進(jìn)行露頭剖面裂縫、斷裂劃分與識(shí)別,并開展高精度定量化分析沉積物變化規(guī)律的相關(guān)研究;

    ③2004年以來:主要利用三維地面激光雷達(dá)精確構(gòu)建露頭模型體,并疊加遙感、圖像、鉆井地震等信息,開展露頭沉積儲(chǔ)層與構(gòu)造特征分析。

    總之,數(shù)字露頭技術(shù)方法就是在已建立的實(shí)際地表模型體上,加載所有涵蓋露頭地質(zhì)剖面數(shù)字化采集的地質(zhì)信息,最終對(duì)綜合數(shù)字露頭模型開展研究與分析。相對(duì)于沉積儲(chǔ)層領(lǐng)域的研究,就是建立三維數(shù)字露頭模型,進(jìn)而模擬儲(chǔ)層分布,具有數(shù)據(jù)采集快、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)可視化強(qiáng)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確與分辨率高的特點(diǎn),是客觀準(zhǔn)確開展露頭地質(zhì)研究的新方法。

    1.1 數(shù)字露頭研究數(shù)據(jù)類型

    1.2 數(shù)字露頭技術(shù)研究步驟

    數(shù)字露頭研究步驟包括:采集高精度三維離散點(diǎn)云數(shù)據(jù),構(gòu)建露頭網(wǎng)格模型;采集露頭剖面各種地質(zhì)信息數(shù)據(jù);疊加高精度影像數(shù)據(jù)在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)上,并將露頭剖面地質(zhì)研究數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、露頭剖面元素、伽馬等數(shù)字化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合;數(shù)據(jù)信息綜合解譯建立數(shù)字露頭模型。其中,根據(jù)采集高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建露頭數(shù)據(jù)網(wǎng)格模型是該方法研究的基礎(chǔ),將采集多種類型露頭信息融合到露頭網(wǎng)格模型是研究的難點(diǎn),綜合解譯研究數(shù)字露頭模型則是研究的重點(diǎn)。

    2 鄂爾多斯盆地延長組數(shù)字露頭模型

    2.1 構(gòu)建露頭網(wǎng)格模型

    ①三維地面激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)采集

    本次利用三維地面激光雷達(dá)采集高精度三維離散點(diǎn)云數(shù)據(jù),構(gòu)建露頭網(wǎng)格模型。地面激光雷達(dá)可快速掃描目標(biāo),并獲取高精度高密度的海量掃描數(shù)據(jù),其中包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)(x,y,z)和激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)(圖1)。其中,點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含目標(biāo)的距離值以及角度值,可以解算出目標(biāo)點(diǎn)相對(duì)地面激光雷達(dá)的空間位置,勾勒出目標(biāo)在空間的三維結(jié)構(gòu)和形態(tài);激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)為激光反射率信息,可反映露頭剖面巖性差異。針對(duì)研究區(qū)砂體分布特征,共掃描3 km,架設(shè)11站,約56G點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

    圖1 研究區(qū)地面激光雷達(dá)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)Fig.1 Ground laser radar aquisition point cloud data of the study area

    ②三維激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)處理

    為同時(shí)獲取地質(zhì)露頭的紋理信息,在地面激光雷達(dá)上配置高分辨率數(shù)碼相機(jī),可同時(shí)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)與地質(zhì)露頭影像數(shù)據(jù)。但由于單站掃描時(shí),地面激光雷達(dá)的視場(chǎng)要大于數(shù)碼相機(jī)的視場(chǎng),所以單站獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)需要與多幅數(shù)碼相機(jī)影像匹配,以保證影像數(shù)據(jù)能夠達(dá)到高精度拼接。拼接之后的影像數(shù)據(jù)就可以用來與激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),經(jīng)過配準(zhǔn),激光點(diǎn)云中每個(gè)掃描點(diǎn)就可以具有相應(yīng)的顏色信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的著色。圖2所顯示激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)(圖1)與三幅數(shù)碼影像相匹配(圖3)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)著色圖。

    由于數(shù)據(jù)采集時(shí)的空間幾何及地理環(huán)境等因素,地面激光雷達(dá)所獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)還需要經(jīng)過一系列的處理,如濾波、降噪等。為了減少如形狀、風(fēng)化和植被覆蓋等多種因素對(duì)地質(zhì)露頭研究的干擾,需要對(duì)研究區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,從激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取研究區(qū)域數(shù)據(jù)(圖4)。

    后續(xù)可以基于研究區(qū)域的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)、強(qiáng)度數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)開展建模、數(shù)據(jù)分析等一系列研究性工作。對(duì)于多站激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理與對(duì)單站數(shù)據(jù)的處理類似,只是多站掃描時(shí)需要在相鄰掃描站點(diǎn)間保證約30%的覆蓋度,以保證多站點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接時(shí)的精度。

    2.2 露頭剖面信息化數(shù)據(jù)采集

    鄂爾多斯盆地晚三疊世延河剖面從沉積環(huán)境方面,更靠近湖區(qū)。淺湖及三角洲前緣席狀砂沉積更為發(fā)育,由淺湖或前三角洲黑色泥頁巖、三角洲前緣河口壩、席狀砂、遠(yuǎn)端前緣席狀化水下分流河道至近端前緣水下分流河道的反韻律沉積,過渡到三角洲平原分流河道、天然堤與決口扇至洪泛盆地相細(xì)粒沉積的正韻律沉積。其中,本次研究區(qū)譚家河露頭作為曲流河三角洲平原研究的重點(diǎn)區(qū)域,共完成13條露頭巖性柱狀剖面實(shí)測(cè),采集儲(chǔ)集物性、伽馬數(shù)據(jù)、地球化學(xué)數(shù)據(jù)、探地雷達(dá)等露頭地質(zhì)信息數(shù)據(jù)(圖5,6)。

    基于臺(tái)風(fēng)“珍珠”(2006)ARW-WRF(版本2.2)分辨率為2 km的模擬資料,利用諧波分析和渦度收支分析方法,對(duì)臺(tái)風(fēng)“珍珠”螺旋雨帶的發(fā)展機(jī)制進(jìn)行了討論,結(jié)論如下:

    圖2 研究區(qū)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)著色圖Fig.2 Colored graph of laser point cloud data of the study area

    圖3 研究區(qū)露頭數(shù)碼影像Fig.3 Digital outcrop image of the study area

    圖4 研究區(qū)激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)建模影像Fig.4 Modeling image created from laser radar scanning data of the study area

    圖5 晚三疊世延長組譚家河露頭巖性柱狀圖(實(shí)測(cè)007號(hào)巖性剖面)Fig.5 Lithologic histogram of the Tanjiahe outcrop in the Late Triassic Yanchang Formation

    圖6 研究區(qū)實(shí)測(cè)巖性剖面位置圖(剖面001-011)Fig.6 Location of the measured lithologic section in the study area

    2.3 激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)提取砂體分布位置

    針對(duì)包含空間位置的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù),開展露頭剖面砂體形態(tài)刻畫之前,利用激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)砂體形態(tài)進(jìn)行宏觀劃分,為依據(jù)數(shù)字露頭剖面精細(xì)刻畫砂體形態(tài)提供依據(jù)。

    ①激光雷達(dá)強(qiáng)度數(shù)據(jù)概念

    三維地面激光掃描儀在獲取露頭目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之外,還接受了反映目標(biāo)相關(guān)物理、化學(xué)信息的激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)。假設(shè)用同一臺(tái)地面激光雷達(dá)設(shè)備,在同樣的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中,在一次掃描測(cè)量中,這些相關(guān)的誤差或者參量的影響相對(duì)恒定。同時(shí)假設(shè)這些參量引起的噪聲都是乘性噪聲,根據(jù)前面的討論,進(jìn)一步假設(shè)強(qiáng)度值I與激光回波信號(hào)功率Pr的幅度峰值之間只是簡單的過零點(diǎn)的線性關(guān)系,并將在每一次掃描中噪聲的全部影響用常數(shù)C來表示,如下式所示:

    公式中I表示地面激光雷達(dá)獲取的強(qiáng)度值。顯然,在一系列的假設(shè)條件之下,激光強(qiáng)度信息跟目標(biāo)的反射率、激光的入射角以及地面激光雷達(dá)與目標(biāo)的距離有關(guān)系。

    ②單站激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)的巖性分析

    在露頭實(shí)際測(cè)量與高精度RGB影像數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,選取鄂爾多斯盆地晚三疊世延長組譚家河露頭三角洲平原分支河道第6個(gè)掃描站點(diǎn)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行巖性分析,相應(yīng)的激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)和提取的激光強(qiáng)度二分類數(shù)據(jù)(圖7,8,9)表明,砂體在成份上存在明顯的縱向差異,高度約14m的河道砂體在垂向上呈現(xiàn)多期疊置關(guān)系,可劃分為四期河道,每期河道底部砂體粒度較粗,存在2~4 cm河道底部礫巖層,激光強(qiáng)度二分類數(shù)據(jù)可用作巖性差異劃分的依據(jù)。

    圖7 研究區(qū)單站掃描露頭局部RGB影像圖Fig.7 Single-station scanning RGB image of regional outcrop in the study area

    圖8 研究區(qū)激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)影像圖Fig.8 Image created from laser intensity data of the study area

    圖9 研究區(qū)基于激光強(qiáng)度數(shù)據(jù)2分類影像圖Fig.9 2-classification image of the study area based on laser intensity data

    ③連續(xù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的巖性分析

    在單站點(diǎn)激光強(qiáng)度探索實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)譚家河露頭分支河道實(shí)測(cè)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,將地面激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)提取巖性分層信息,截取11個(gè)露頭掃描站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的局部數(shù)據(jù),對(duì)其強(qiáng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行曲面擬合、強(qiáng)度值校正、檢測(cè)強(qiáng)度數(shù)據(jù)中的線狀特征、分類強(qiáng)度數(shù)據(jù)等處理步驟,獲取巖性分層結(jié)果。

    激光強(qiáng)度最終處理數(shù)據(jù)與巖性實(shí)測(cè)剖面對(duì)比可以看到,激光強(qiáng)度值與分支河道的粒度存在明顯的相關(guān)性,粒度較粗,反映的激光強(qiáng)度較高。利用此技術(shù)對(duì)譚家河露頭剖面進(jìn)行處理,初步識(shí)別出露頭剖面厚層粗砂體,為三角洲平原分支河道空間識(shí)別提供依據(jù)。

    3 數(shù)字露頭模型初步解譯

    3.1 刻畫露頭儲(chǔ)集體三維模型砂體形態(tài)

    ①刻畫露頭砂體形態(tài)

    潭家河剖面河道形態(tài)明顯,為頂平底凸的透鏡體(圖10),砂體橫向延伸192 m,最厚處約14 m。河道與圍巖切割關(guān)系明顯,內(nèi)部為4期沉積充填,整體表現(xiàn)為復(fù)合正韻律。每一期由下部的大型槽狀交錯(cuò)層理中—細(xì)砂巖相,向上過渡為板狀、楔狀交錯(cuò)層理粉細(xì)砂巖相,層理規(guī)模向上減小,頂部灰綠色泥質(zhì)粉砂巖分布不連續(xù),為上覆砂體切割。槽狀交錯(cuò)層理層系厚0.6~1.5 m,以0.8~1.2 m 為主,板狀(楔狀)交錯(cuò)層系厚0.4~0.6 m。河道底部侵蝕下伏灰綠色粉砂質(zhì)泥頁巖,局部發(fā)育灰綠色撕裂狀泥礫,泥礫大小為2~4 cm×6~8 cm。河道砂巖底面植物莖干印模化石發(fā)育,底部砂巖內(nèi)發(fā)育直徑4~9cm的鐵質(zhì)結(jié)核,近頂部細(xì)砂巖內(nèi)成層分布的鈣質(zhì)膠結(jié)細(xì)砂巖透鏡體,堅(jiān)硬突出層面成長透鏡狀、團(tuán)塊狀,大小為0.4×0.8 m~0.3 ×0.6 m。

    圖10 研究區(qū)露頭三角洲平原分支河道砂體空間分布圖Fig.10 Spatial distribution map of the delta plain distributary channel bodies outcrop in the study area

    利用融合的數(shù)字露頭數(shù)據(jù)體對(duì)露頭剖面分支河道進(jìn)行精確識(shí)別與測(cè)量表明,曲流河三角洲平原的分支河道砂體呈孤立狀,砂體側(cè)向遷移,垂向多期疊加。橫向上不同期次砂體寬度分別為192.4 m、32.54 m、41.83 m 以及 79.97 m,厚度對(duì)應(yīng)為 14 m、4.52 m、3.85 m以及 5.66 m,寬厚比平均為 12∶1(表1),與近源沉積辮狀河三角洲平原分支河道砂體空間分布規(guī)模存在明顯差異,辮狀河三角洲平原分支河道寬度60~110 m、厚度1.7~3.4 m,寬厚比32∶1[23]。

    表1 研究區(qū)河道砂體參數(shù)統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table of channel bodies parameters in the study area

    ②預(yù)測(cè)地下露頭砂體形態(tài)

    探地雷達(dá)技術(shù)是通過接受自發(fā)射電磁波來反映不同地下介質(zhì)特征,電磁波反射特征是由地下土壤中電阻抗的變化產(chǎn)生,反映為剖面上強(qiáng)弱振幅。由于不同地下介質(zhì)在成份、含水率等特征方面存在差異,導(dǎo)致了其導(dǎo)電系數(shù)的差異,最終在電磁波剖面上表現(xiàn)為不同的反射特征。因此,為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)該區(qū)地下露頭砂體形態(tài),在可見露頭剖面之上先進(jìn)行探地雷達(dá)實(shí)測(cè),獲取三角洲平原分支河道砂體反射特征,再對(duì)同一地區(qū)地下砂體進(jìn)行探地雷達(dá)實(shí)測(cè),依據(jù)已有該區(qū)雷達(dá)反射特征,進(jìn)行地下砂體的識(shí)別與刻畫,保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[24,25]。

    在山頂實(shí)測(cè)譚家河地面露頭三角洲分支河道探地雷達(dá)剖面表明(圖11),砂體發(fā)射界面為連續(xù)的強(qiáng)反射振幅,砂體呈現(xiàn)較連續(xù)同相軸,頻率較高,局部振幅強(qiáng),泥巖表現(xiàn)為振幅較弱,比較均一。根據(jù)以上砂體反射特征,在地面對(duì)地下砂體進(jìn)行探地雷達(dá)實(shí)測(cè)表明,曲流河三角洲平原的分支河道砂體呈孤立狀,橫向遷移頻繁(圖12)。

    3.2 評(píng)價(jià)露頭儲(chǔ)集體儲(chǔ)集性能

    根據(jù)譚家河數(shù)字露頭剖面明確了三角洲平原分支河道砂體空間特征,選取典型砂體分析表明,三角洲平原分支河道砂體儲(chǔ)集物性較差,孔隙度為5~8.5%,空氣滲透率為0.01~0.13 ×10-3μm2。儲(chǔ)集物性空間分布特征表現(xiàn)為:河道砂體內(nèi)每期河道砂體物性下部優(yōu)于上部,中間優(yōu)于兩翼,單期河道砂體最厚位置處儲(chǔ)集性最好(圖13),孔隙度最高可達(dá)8%,滲透率為0.13 ×10-3μm2。

    圖11 研究區(qū)露頭山頂探地雷達(dá)剖面及其對(duì)應(yīng)砂體分布圖Fig.11 Ground penetrating radar profile and corresponding sandbodies distribution map of the mountaintop outcrop in the study area

    圖12 研究區(qū)露頭地面探地雷達(dá)剖面Fig.12 Ground penetrating radar section of the studied area outcrop

    圖13 研究區(qū)露頭剖面儲(chǔ)集物性剖面圖Fig.13 Reservoir property profile of the outcrop section in the study area

    4 結(jié)論

    (1)數(shù)字露頭模型技術(shù)可準(zhǔn)確刻畫露頭三維沉積體形態(tài)、結(jié)構(gòu)與沉積充填形態(tài),測(cè)量相關(guān)沉積體參數(shù)(沉積體厚度、寬度、面積)、露頭儲(chǔ)集體屬性解譯、構(gòu)建三維儲(chǔ)層模型。其中,構(gòu)建露頭數(shù)據(jù)網(wǎng)格模型是該方法研究的基礎(chǔ),將采集多種類型露頭信息融合到露頭網(wǎng)格模型是研究的難點(diǎn),綜合解譯研究數(shù)字露頭模型則是研究的重點(diǎn)。

    (2)鄂爾多斯盆地曲流河三角洲平原分支河道砂體研究表明,河道形態(tài)明顯,砂體呈頂平底凸的透鏡體,孤立狀分布,砂體側(cè)向遷移,垂向多期疊加;砂體在探地雷達(dá)剖面上反射特征表明,野外露頭之下曲流河三角洲平原的分支河道砂體呈孤立狀,橫向遷移頻繁;橫向上不同期次砂體寬度分別為192.4 m、32.54 m、41.83 m 以及79.97 m,厚度對(duì)應(yīng)為 14 m、4.52 m、3.85 m 以及 5.66 m,寬厚比平均為 12∶1。

    (3)曲流河三角洲平原的分支河道砂體內(nèi)部可分為4期沉積充填,整體表現(xiàn)為復(fù)合正韻律。砂體儲(chǔ)集物性解剖認(rèn)為,三角洲平原分支河道砂體儲(chǔ)集物性較差,儲(chǔ)集物性空間分布特征表現(xiàn)為砂體內(nèi)每期河道砂體物性下部優(yōu)于上部,中間優(yōu)于兩翼,單期河道砂體最厚位置處儲(chǔ)集性最好,孔隙度最高可達(dá)8%,滲透率為0.13 ×10-3μm2。

    References)

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