CN103954995B - 一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于砂岩型铀矿勘查技术领域，具体公开一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，该方法包括以下步骤：(1)采集一条地震处理剖面的纯波数据；(2)采集该地震剖面附近的钻井的测井数据，计算密度和声波的异常衬度值；(3)对密度数据和声波数据进行滑动平均处理；(4)利用步骤(3)中滑动平均处理后的密度和声波测井数据，建立地震反演计算的初始模型；(5)使用基于模型反演法对该地震剖面的波阻抗数据进行反演计算，获取该地震剖面的波阻抗数据；(6)根据上述步骤(5)中得到的波阻抗数据确定砂岩型铀矿区的砂体。该方法能够精确、快速、经济地识别砂岩型铀矿勘查中砂体的发育情况及展布特征。
Description
技术领域
本发明属于砂岩型铀矿勘查技术领域，具体涉及一种能够在砂岩型铀矿勘查中快速有效识别砂体的发育情况及展布特征的方法。
背景技术
砂岩型铀矿因砂体与围岩物性差异小，其识别难度较大。常规的地球物理电(磁)勘探法识别精度较低，无法区分砂泥岩的互层情况；传统地震勘探法中的地震相特征识别法，受个人经验影响较大，识别特征不统一，且精准度不高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，该方法能够精确、快速、经济地识别砂岩型铀矿勘查中砂体的发育情况及展布特征。
实现本发明目的的技术方案：一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，该方法包括以下步骤：
(1)采集一条地震处理剖面的纯波数据；
(2)采集该地震剖面附近的钻井的测井数据，计算密度和声波的异常衬度值；
(3)对密度数据和声波数据进行滑动平均处理；
(4)利用步骤(3)中滑动平均处理后的密度和声波测井数据，建立地震反演计算的初始模型；
(5)使用基于模型反演法对该地震剖面的波阻抗数据进行反演计算，获取该地震剖面的波阻抗数据；
(6)根据上述步骤(5)中得到的波阻抗数据确定砂岩型铀矿区。
所述的步骤(1)中通过地震仪采集地震野外实测数据，对地震野外实测数据进行处理得到地震纯波数据。
所述的步骤(2)中的测井数据通过测井仪在井中采集，测井数据的采集过程是使用测井仪的参数探头向井下滑动，每隔0.05m测定一个数据。
所述的步骤(2)中密度数据和声波数据的异常衬度值C如以下公式所示：C＝a/b。
所述的步骤(2)之后还进一步包括以下步骤：删除异常衬度值大于3和小于0.2的采样点的数据。
所述的步骤(3)中的密度数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①密度3点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1))/3；
②密度5点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-2)+dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1)+dden(i+2))/5。
所述的步骤(3)中的声波数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①声波3点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1))/3；
②声波5点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-2)+dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1)+dson(i+2))/5。
所述的步骤(4)中的采用低频趋势法建立反演的约束模型。
所述的步骤(5)中各层的波阻抗数据公式如下：
Rj＝(ρj+1Vj+1-ρjVj)/(ρj+1Vj+1+ρjVj)
其中，Rj为第j个界面上的反射系数，ρj+1Vj+1为第j+1层的波阻抗，ρjVj为第j层的波阻抗。
所述的步骤(6)中将上述步骤(5)中得到的波阻抗数据减去门槛值，大于等于零的标记为砂岩型铀矿区的砂体，小于零的标记为泥岩。
本发明的有益技术效果在于：本发明使用地震波阻抗反演法反演砂岩型铀矿勘查的地震数据，依据地质体岩石的波阻抗特性，识别砂体信息。本发明充分利用测井资料具有较高的垂向分辨率和地震剖面具有较好的横向连续性的特点，将砂岩型铀矿地震剖面转换成岩性剖面，有效地评价了地震剖面的砂体的分布规律。结合地震波阻抗反演法的优势，达到精确、快速、经济地识别砂岩型铀矿勘查中砂体的发育情况及展布特征的目的。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，该方法包括以下步骤：
(1)采集一条地震处理剖面的纯波数据
通过地震仪采集地震野外实测数据，对地震野外实测数据依次进行静校正、去噪、振幅补偿、反褶积、动校叠加、偏移处理，可以求得地震纯波数据。
上述地震纯波数据未经过滤波和动平衡处理。
(2)采集该地震剖面附近的钻井的测井数据，计算密度和声波的异常衬度值
地震剖面附近的钻井是指：如果研究区地质背景复杂，钻井位置距剖面的垂直距离不大于500m，如果研究区地质背景较为简单，钻井位置距剖面的垂直距离不大于1500m。
测井数据是通过测井仪在井中采集的。采集过程是使用测井仪的参数探头向井下滑动，每隔0.05m测定一个数据，最终可测得多个测井数据，比如1000m的井深，就可以采集20000个测井数据。
其中，每个相隔0.05m的点称为一个采样点，其对应的值就是采样点的值，所有采样点的值的集合叫做测井数据。
测井数据主要包括：密度、声波、伽马、电阻率、自然电位。
测井数据取决于测井仪使用哪种参数探头进行测定，比如使用密度参数探头、声波参数探头、伽马参数探头、电阻率参数探头、自然电位参数探头分别可以测定密度、声波、伽马、电阻率、自然电位数据。
选取测井数据中的密度数据和声波数据，计算密度数据和声波数据的异常衬度值C如以下公式所示：
C＝a/b
其中，a为测井数据中各采样点的密度或声波值，b为测井数据中全部采样点的密度或声波的平均值。
删除异常衬度值大于3和小于0.2的采样点的数据。目的是清除采样值跳变强烈的采样点以及采样值过大或过小的采样点，确保异常的合理性和真实性。
(3)对密度数据和声波数据进行滑动平均处理
对密度数据和声波数据进行3点或5点滑动平均处理。
密度数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①密度3点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1))/3
其中，di代表某个采样点的密度值，di-1为该采样点的前一个采样点的密度值，di+1为该采样点的后一个采样点的密度值。
②密度5点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-2)+dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1)+dden(i+2))/5
其中，di代表某采样点的密度值，di-2为该采样点的前两个采样点的密度值，di-1为该采样点的前一个采样点的密度值，di+1为该采样点的后一个采样点的密度值，di+2为该采样点的后两个采样点的密度值。
声波数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①声波3点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1))/3
其中，di代表某个采样点的声波值，di-1为该采样点的前一个采样点的声波值，di+1为该采样点的后一个采样点的声波值。
②声波5点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-2)+dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1)+dson(i+2))/5
其中，di代表某采样点的声波值，di-2为该采样点的前两个采样点的声波值，di-1为该采样点的前一个采样点的声波值，di+1为该采样点的后一个采样点的声波值，di+2为该采样点的后两个采样点的声波值。
(4)利用步骤(3)中滑动平均处理后的密度和声波测井数据，建立地震反演计算的初始模型
采用STRATA软件，利用滑动平均处理后的密度和声波测井数据测井数据，建立地震反演计算的初始模型。
采用低频趋势法建立反演的约束模型，模型频率为15-20Hz。
(5)使用基于模型反演法对该地震剖面的波阻抗数据进行反演计算，获取该地震剖面的波阻抗数据
反演的公式如下：
S(t)＝R(t)*W(t)+N(t)
式中，S(t)为未去噪的地震纯波数据，R(t)为地下分界面的反射系数，W(t)为地震子波，N(t)为噪音。S(t)是通过(1)步骤得到，R(t)是待求值，W(t)通过STRATA软件统计地震纯波数据中的子波得到，N(t)为地震数据中的噪音，可由现有技术中的CGG、grisys或者focus软件计算得到。反演的计算采用STRATA软件，反演参数的设置是：叠代次数大于10次；采样率为1ms～2ms；最大阻抗变化范围为25％～50％；预白化率为1％；运算块大小为1ms～2ms，该运算块大小与采样率相同；比例因子为1。
地震反演(反褶积)的任务就是从地震记录S(t)中设法将子波W(t)和噪音N(t)消除，得到仅反映地下界面变化的反射系数序列R(t)，进而求出各层的波阻抗数据，依此推断地下介质分布情况。
密度ρj和速度Vj的乘积ρjVj即为波阻抗，各层的波阻抗数据公式如下：
Rj＝(ρj+1Vj+1-ρjVj)/(ρj+1Vj+1+ρjVj)
其中，Rj为第j个界面上的反射系数，ρj+1Vj+1为第j+1层的波阻抗，ρjVj为第j层的波阻抗。
反射系数序列R(t)包含一系列反射系数值，Rj即为R(t)的第j个序列值。
(6)根据上述步骤(5)中得到波阻抗数据确定砂岩型铀矿区的砂体分布
将上述步骤(5)中得到的波阻抗数据减去门槛值，大于等于零的标记为砂岩型铀矿区的砂体，小于零的标记为泥岩。
砂岩型铀矿工区的波阻抗参数的门槛值为7500～7900(m/s*g/cc)。
门槛值的确定必须基于工区岩石物性参数分析，才能获得较为准确的门槛值。岩石物性参数分析可利用geoview软件中的交会图分析工具获得。
上面结合实施例对本发明作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。
Claims (7)
1.一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)采集一条地震剖面的纯波数据；
(2)采集该地震剖面附近的钻井的测井数据，计算密度数据和声波数据的异常衬度值；所述的步骤(2)中的测井数据通过测井仪在井中采集，测井数据的采集过程是使用测井仪的参数探头向井下滑动，每隔0.05m测定一个数据；所述的步骤(2)中密度数据和声波数据的异常衬度值C如以下公式所示：C＝a/b；所述的步骤(2)之后还进一步包括以下步骤：删除异常衬度值大于3和小于0.2的采样点的数据；其中，a为测井数据中各采样点的密度数据或声波数据值，b为测井数据中全部采样点的密度数据或声波数据的平均值；
(3)对密度数据和声波数据进行滑动平均处理；
(4)利用步骤(3)中滑动平均处理后的密度数据和声波数据，建立地震反演计算的初始模型；
(5)使用基于模型反演法对该地震剖面的波阻抗数据进行反演计算，获取该地震剖面的波阻抗数据；
(6)根据上述步骤(5)中得到的波阻抗数据确定砂岩型铀矿区的砂体分布。
2.根据权利要求1所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(1)中通过地震仪采集地震野外实测数据，对地震野外实测数据进行处理得到地震纯波数据。
3.根据权利要求2所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(3)中的密度数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①密度3点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1))/3；
其中，dden(i)代表某个采样点的密度数据值，dden(i-1)为该采样点的前一个采样点的密度数据值，dden(i+1)为该采样点的后一个采样点的密度数据值；
②密度5点滑动平均公式：dden(i)＝(dden(i-2)+dden(i-1)+dden(i)+dden(i+1)+dden(i+2))/5；
其中，dden(i)代表某采样点的密度数据值，dden(i-2)为该采样点的前两个采样点的密度数据值，dden(i-1)为该采样点的前一个采样点的密度数据值，dden(i+1)为该采样点的后一个采样点的密度数据值，dden(i+2)为该采样点的后两个采样点的密度数据值。
4.根据权利要求3所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(3)中的声波数据的3点或5点滑动平均处理分别如以下公式所示：
①声波3点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1))/3；
其中，dson(i)代表某个采样点的声波数据值，dson(i-1)为该采样点的前一个采样点的声波数据值，dson(i+1)为该采样点的后一个采样点的声波数据值；
②声波5点滑动平均公式：dson(i)＝(dson(i-2)+dson(i-1)+dson(i)+dson(i+1)+dson(i+2))/5；
其中，dson(i)代表某采样点的声波数据值，dson(i-2)为该采样点的前两个采样点的声波数据值，dson(i-1)为该采样点的前一个采样点的声波数据值，dson(i+1)为该采样点的后一个采样点的声波数据值，dson(i+2)为该采样点的后两个采样点的声波数据值。
5.根据权利要求4所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(4)中采用低频趋势法建立反演的约束模型。
6.根据权利要求5所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(5)中各层的波阻抗数据公式如下：
Rj＝(ρj+1Vj+1-ρjVj)/(ρj+1Vj+1+ρjVj)
其中，Rj为第j个界面上的反射系数，ρj+1Vj+1为第j+1层的波阻抗，ρjVj为第j层的波阻抗。
7.根据权利要求5所述的一种砂岩型铀矿勘查中的砂体识别方法，其特征在于：所述的步骤(6)中将上述步骤(5)中得到的波阻抗数据减去门槛值，大于等于零的标记为砂岩型铀矿区的砂体，小于零的标记为泥岩。
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