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
【技术领域】：
[0001] 本发明属于高光谱技术在油气精细地质应用领域，设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。
【背景技术】：
[0002] 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W为更准确有效的建立地下储层地质模型。孔隙度可W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 头表面取若干岩屯、，测得岩屯、孔隙度，插值得到整个露头表面的孔隙度数据，运种方法存在 岩屯、采样位置受限，岩屯、资料少W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。
【发明内容】
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[0003] 本发明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。
[0004] 为了实现上述目的，本发明实现致密砂岩储层露头孔隙度表征的具体过程为：
[0005] (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Ξ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；
[0006] (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Ξ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；
[0007] (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； [000引（4)、Ξ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Ξ维点云数据进行拼接，并采用基于最优趋势面构建Ξ角网的方法对 不规则海量点云进行建模，得到Ξ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Ξ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Ξ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。
[0009] 本发明与现有技术相比，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】：
[0010] 图1为本发明实施例所述孔隙度和Ξ个光谱指标的相关系数随着波长的变化趋势 图。
[0011] 图2为本发明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。
[0012] 图3为本发明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】：
[0013] 下面通过实施例并结合附图对本发明作进一步说明。
[0014] 实施例：
[0015] 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：
[0016] 1.野外露头数据采集及岩石样品采样
[0017] 先选用奥地利rigel-vz400作为地面激光扫描仪采集露头表层Ξ维点云，扫描距 离为27米，扫描点间距为1 mm;选用美国Headwa 11 Photonics公司制造的HypcrSpcc篡 Extended VNIR作为地面高光谱成像仪，其光谱范围是为600皿-1600皿，波段为213个，数据 间隔为4.7nm，图像分辨率为320X256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；
[001引2.室内建立孔隙度预测模型
[0019] (1)孔隙度数据测定：
[0020] 将采集的17块砂岩样品取岩忍，岩忍直径为2.509-2.536cm，长度为1.324- 5.963cm，并对岩忍进行常规清洗和烘干预处理后采用岩石孔隙度测定岩忍孔隙度，岩忍孔 隙度数据的分布范围是3.345%-16.329%，平均值为10.1266%;
[0021] (2)室内光谱数据测量及预处理
[0022] 采用美国ASD公司生产的ASD FieldSpec 3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Inm，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：
i=k+l，2,3…n-k;式中，Ri-k，Ri-k+i， Ri，Ri+k为距离波段i最近的化+1个反射率值，肥WRi为波段i点处的计算反射率值，η为波段 数，本实施例中k = 2;然后确定^个光谱指标反射率NEWRi、反射率一阶导数肥WRi' = (肥WRi+Ai-肥WRO/Δ i(式中，肥WRi一i为距离波段i点Δ i处的反射率，Δ i为光谱微分间 隔）、反射率二阶导数肥WRi" = (NEWR/ i+Ai-肥WRi '）/ Δ i (肥WR/ i+Λ功距离波段i点A i处的反 射率一阶导数，Δ i为光谱微分间隔）；
[0023] (3)光谱指标提取与波段选择
[0024] 孔隙度和Ξ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W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，因此舍弃运一光谱指 标；W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，对于反射率运一指标，选取的波段范围是669-1600nm，其中共198个 波长；对于反射率一阶导数，选取的波段是波峰附近的波长范围，W739-797nm，895- 1042nm，1112-1117nm，1130-1372nm，1413-1423nm，1437-1600nm，其中共 134 个波长；
[0025] (4)采用偏最小二乘方法建立孔隙度预测模型
[0026] 采用偏最小二乘方法(PLS)分别建立反射率、反射率一阶导数对孔隙度的多元线 性回归预测模型，PLS能解决自变量之间的多重相关性和样本容量少的问题，其基本原理如 下：
[0027] 设有P个自变量{XI，X2，…却巧日q个因变量{yi，y2，…yq}，为研究因变量和自变量的 统计关系，观测η个样本点，由此构成自变量与因变量的数据表X = {xi，X2,，··Χρ}ηΧρ和Υ = {71，72，。^9^9龙圣标准化处理后的数据矩阵记为臥=巧日川日2^''瓜。}盼。，￥经标准化处理 后的数据矩阵记为Fo= {Foi,F〇2,…，F〇q}nXq，记tl是Εο的第一个成分，