利用數字露頭模型技術對曲流河三角洲沉積儲層特征的研究①

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實驗室(中國石油勘探開發研究院)北京 100083;2.北京林業大學 北京 100083)

不同沉積體系砂體的空間展布形態以及儲集層在縱橫向變化的特征存在著明顯的差別，如何準確刻畫沉積體系砂體與儲集層空間分布特征一直是油氣勘探與開發的難點與困境。特別是在基于鉆井信息開展井下小層對比時，針對同一沉積體系類型卻劃分出差異巨大的儲層空間分布與構型特征。因此，如何實現不同儲集砂體空間分布的精確測量與分析，明確不同儲集體三維空間分布模型，將有效指導同類儲集體的井下精細對比與研究，成為沉積儲層研究的新領域之一。國內外學者針對該領域，也已開展了大量的探索研究［1～15］，但儲集體形態參數研究多以定性為主，定量測試數據誤差較大。目前，國外學者利用數字露頭技術定量表征沉積儲層空間構型研究，使儲層三維構型研究更加準確。其中，對于沉積儲層三維模型研究而言，構建精確地表露頭數字模型是定量分析儲集體空間特征的基礎。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象，重點介紹如何建立露頭數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量與描述，分析河道砂體儲集性能，并利用探地雷達數據預測露頭區域地下砂體形態特征，綜合明確砂體三維空間分布模型，為儲層精細對比研究提供依據。

1 數字露頭研究概述

數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。隨著技術方法的進步，數字露頭技術的研究對象、內容不斷變化。目前研究內容包括利用三維地面激光雷達精確構建露頭模型體，疊加遙感、圖像、鉆井地震等信息，開展露頭三維沉積體形態、結構與沉積充填形態的精細刻畫，測量相關沉積體參數(沉積體厚度、寬度、面積)、露頭儲集體屬性解譯、構建三維儲層模型、識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階段:

①1983年～1999年:以研究野外地質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，利用數字高程模型(DEM)、地理信息系統(GIS)以及高精度灰度照片解譯等手段，進行露頭剖面裂縫、斷裂劃分與識別，并開展高精度定量化分析沉積物變化規律的相關研究;

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

總之，數字露頭技術方法就是在已建立的實際地表模型體上，加載所有涵蓋露頭地質剖面數字化采集的地質信息，最終對綜合數字露頭模型開展研究與分析。相對于沉積儲層領域的研究，就是建立三維數字露頭模型，進而模擬儲層分布，具有數據采集快、數據類型多、數據可視化強、數據準確與分辨率高的特點，是客觀準確開展露頭地質研究的新方法。

1.1 數字露頭研究數據類型

1.2 數字露頭技術研究步驟

數字露頭研究步驟包括:采集高精度三維離散點云數據，構建露頭網格模型;采集露頭剖面各種地質信息數據;疊加高精度影像數據在三維點云數據上，并將露頭剖面地質研究數據、遙感數據、露頭剖面元素、伽馬等數字化數據進行融合;數據信息綜合解譯建立數字露頭模型。其中，根據采集高精度三維點云數據構建露頭數據網格模型是該方法研究的基礎，將采集多種類型露頭信息融合到露頭網格模型是研究的難點，綜合解譯研究數字露頭模型則是研究的重點。

2 鄂爾多斯盆地延長組數字露頭模型

2.1 構建露頭網格模型

①三維地面激光雷達掃描數據采集

本次利用三維地面激光雷達采集高精度三維離散點云數據，構建露頭網格模型。地面激光雷達可快速掃描目標，并獲取高精度高密度的海量掃描數據，其中包括點云數據(x，y，z)和激光強度數據(圖1)。其中，點云數據包含目標的距離值以及角度值，可以解算出目標點相對地面激光雷達的空間位置，勾勒出目標在空間的三維結構和形態;激光強度數據為激光反射率信息，可反映露頭剖面巖性差異。針對研究區砂體分布特征，共掃描3 km，架設11站，約56G點云數據。

圖1 研究區地面激光雷達采集點云數據Fig.1 Ground laser radar aquisition point cloud data of the study area

②三維激光雷達掃描數據處理

為同時獲取地質露頭的紋理信息，在地面激光雷達上配置高分辨率數碼相機，可同時采集點云數據與地質露頭影像數據。但由于單站掃描時，地面激光雷達的視場要大于數碼相機的視場，所以單站獲取的激光點云數據需要與多幅數碼相機影像匹配，以保證影像數據能夠達到高精度拼接。拼接之后的影像數據就可以用來與激光點云數據進行配準，經過配準，激光點云中每個掃描點就可以具有相應的顏色信息，從而實現對激光點云數據的著色。圖2所顯示激光點云數據(圖1)與三幅數碼影像相匹配(圖3)的激光點云數據著色圖。

由于數據采集時的空間幾何及地理環境等因素，地面激光雷達所獲取的激光點云數據還需要經過一系列的處理，如濾波、降噪等。為了減少如形狀、風化和植被覆蓋等多種因素對地質露頭研究的干擾，需要對研究區域數據進行提取，從激光點云數據中提取研究區域數據(圖4)。

后續可以基于研究區域的激光點云數據、強度數據和影像數據開展建模、數據分析等一系列研究性工作。對于多站激光點云數據的處理與對單站數據的處理類似，只是多站掃描時需要在相鄰掃描站點間保證約30%的覆蓋度，以保證多站點云數據拼接時的精度。

2.2 露頭剖面信息化數據采集

鄂爾多斯盆地晚三疊世延河剖面從沉積環境方面，更靠近湖區。淺湖及三角洲前緣席狀砂沉積更為發育，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粒沉積的正韻律沉積。其中，本次研究區譚家河露頭作為曲流河三角洲平原研究的重點區域，共完成13條露頭巖性柱狀剖面實測，采集儲集物性、伽馬數據、地球化學數據、探地雷達等露頭地質信息數據(圖5，6)。

基于臺風“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,對臺風“珍珠”螺旋雨帶的發展機制進行了討論,結論如下:

圖2 研究區激光點云數據著色圖Fig.2 Colored graph of laser point cloud data of the study area

圖3 研究區露頭數碼影像Fig.3 Digital outcrop image of the study area

圖4 研究區激光雷達掃描數據建模影像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(實測007號巖性剖面)Fig.5 Lithologic histogram of the Tanjiahe outcrop in the Late Triassic Yanchang Formation

圖6 研究區實測巖性剖面位置圖(剖面001-011)Fig.6 Location of the measured lithologic section in the study area

2.3 激光強度數據提取砂體分布位置

針對包含空間位置的點云數據與影像數據，開展露頭剖面砂體形態刻畫之前，利用激光強度數據對研究區砂體形態進行宏觀劃分，為依據數字露頭剖面精細刻畫砂體形態提供依據。

①激光雷達強度數據概念

三維地面激光掃描儀在獲取露頭目標點云數據之外，還接受了反映目標相關物理、化學信息的激光強度數據。假設用同一臺地面激光雷達設備，在同樣的實驗環境中，在一次掃描測量中，這些相關的誤差或者參量的影響相對恒定。同時假設這些參量引起的噪聲都是乘性噪聲，根據前面的討論，進一步假設強度值I與激光回波信號功率Pr的幅度峰值之間只是簡單的過零點的線性關系，并將在每一次掃描中噪聲的全部影響用常數C來表示，如下式所示:

公式中I表示地面激光雷達獲取的強度值。顯然，在一系列的假設條件之下，激光強度信息跟目標的反射率、激光的入射角以及地面激光雷達與目標的距離有關系。

②單站激光強度數據的巖性分析

在露頭實際測量與高精度RGB影像數據分析的基礎上，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個掃描站點掃描數據進行巖性分析，相應的激光強度數據和提取的激光強度二分類數據(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多期疊置關系，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，激光強度二分類數據可用作巖性差異劃分的依據。

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

圖8 研究區激光強度數據影像圖Fig.8 Image created from laser intensity data of the study area

圖9 研究區基于激光強度數據2分類影像圖Fig.9 2-classification image of the study area based on laser intensity data

③連續實測數據的巖性分析

在單站點激光強度探索實驗的基礎上，對譚家河露頭分支河道實測掃描數據進行研究，將地面激光雷達采集的數據提取巖性分層信息，截取11個露頭掃描站點對應的局部數據，對其強度數據進行曲面擬合、強度值校正、檢測強度數據中的線狀特征、分類強度數據等處理步驟，獲取巖性分層結果。

激光強度最終處理數據與巖性實測剖面對比可以看到，激光強度值與分支河道的粒度存在明顯的相關性，粒度較粗，反映的激光強度較高。利用此技術對譚家河露頭剖面進行處理，初步識別出露頭剖面厚層粗砂體，為三角洲平原分支河道空間識別提供依據。

3 數字露頭模型初步解譯

3.1 刻畫露頭儲集體三維模型砂體形態

①刻畫露頭砂體形態

潭家河剖面河道形態明顯，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。河道與圍巖切割關系明顯，內部為4期沉積充填，整體表現為復合正韻律。每一期由下部的大型槽狀交錯層理中—細砂巖相，向上過渡為板狀、楔狀交錯層理粉細砂巖相，層理規模向上減小，頂部灰綠色泥質粉砂巖分布不連續，為上覆砂體切割。槽狀交錯層理層系厚0.6～1.5 m，以0.8～1.2 m 為主，板狀(楔狀)交錯層系厚0.4～0.6 m。河道底部侵蝕下伏灰綠色粉砂質泥頁巖，局部發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育，底部砂巖內發育直徑4～9cm的鐵質結核，近頂部細砂巖內成層分布的鈣質膠結細砂巖透鏡體，堅硬突出層面成長透鏡狀、團塊狀，大小為0.4×0.8 m～0.3 ×0.6 m。

圖10 研究區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

利用融合的數字露頭數據體對露頭剖面分支河道進行精確識別與測量表明，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，厚度對應為 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 研究區河道砂體參數統計表Table 1 Statistical table of channel bodies parameters in the study area

②預測地下露頭砂體形態

探地雷達技術是通過接受自發射電磁波來反映不同地下介質特征，電磁波反射特征是由地下土壤中電阻抗的變化產生，反映為剖面上強弱振幅。由于不同地下介質在成份、含水率等特征方面存在差異，導致了其導電系數的差異，最終在電磁波剖面上表現為不同的反射特征。因此，為準確預測該區地下露頭砂體形態，在可見露頭剖面之上先進行探地雷達實測，獲取三角洲平原分支河道砂體反射特征，再對同一地區地下砂體進行探地雷達實測，依據已有該區雷達反射特征，進行地下砂體的識別與刻畫，保證預測的準確性［24，25］。

在山頂實測譚家河地面露頭三角洲分支河道探地雷達剖面表明(圖11)，砂體發射界面為連續的強反射振幅，砂體呈現較連續同相軸，頻率較高，局部振幅強，泥巖表現為振幅較弱，比較均一。根據以上砂體反射特征，在地面對地下砂體進行探地雷達實測表明，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 評價露頭儲集體儲集性能

根據譚家河數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。儲集物性空間分布特征表現為:河道砂體內每期河道砂體物性下部優于上部，中間優于兩翼，單期河道砂體最厚位置處儲集性最好(圖13)，孔隙度最高可達8%，滲透率為0.13 ×10－3μm2。

圖11 研究區露頭山頂探地雷達剖面及其對應砂體分布圖Fig.11 Ground penetrating radar profile and corresponding sandbodies distribution map of the mountaintop outcrop in the study area

圖12 研究區露頭地面探地雷達剖面Fig.12 Ground penetrating radar section of the studied area outcrop

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

4 結論

(1)數字露頭模型技術可準確刻畫露頭三維沉積體形態、結構與沉積充填形態，測量相關沉積體參數(沉積體厚度、寬度、面積)、露頭儲集體屬性解譯、構建三維儲層模型。其中，構建露頭數據網格模型是該方法研究的基礎，將采集多種類型露頭信息融合到露頭網格模型是研究的難點，綜合解譯研究數字露頭模型則是研究的重點。

(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，河道形態明顯，砂體呈頂平底凸的透鏡體，孤立狀分布，砂體側向遷移，垂向多期疊加;砂體在探地雷達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，厚度對應為 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部可分為4期沉積充填，整體表現為復合正韻律。砂體儲集物性解剖認為，三角洲平原分支河道砂體儲集物性較差，儲集物性空間分布特征表現為砂體內每期河道砂體物性下部優于上部，中間優于兩翼，單期河道砂體最厚位置處儲集性最好，孔隙度最高可達8%，滲透率為0.13 ×10－3μm2。

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