CN109934915B - 一种深部蚀变矿物三维建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种深部蚀变矿物三维建模方法。本发明的方法包括以下步骤：步骤1钻孔岩心成像高光谱扫描；步骤2钻孔岩心成像高光谱数据预处理；步骤3岩心蚀变矿物填图；步骤4单位段岩心蚀变矿物相对含量计算；步骤5钻孔蚀变矿物相对含量三维显示；步骤6平行剖面投影；步骤7三维空间矢量化；步骤8蚀变矿物三维空间插值。本发明建立深部蚀变矿物三维实体模型，深部钻孔岩心蚀变矿物提取结果精细、客观、准确，建模精度高，对深部地质研究和找矿勘查具有重要的实际应用价值。

Description

一种深部蚀变矿物三维建模方法

技术领域

本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种深部蚀变矿物三维建模方法。

背景技术

深地探测是地学科学技术领域的热点问题。三维地质建模是研究深部地质特征的有效手段，能够帮助地质人员重建深部各类地质对象的结构，直观地了解地质体的三维空间分布形态，分析各种地质现象之间的相互关系，从而更有效地进行地质研究和找矿预测。

蚀变是重要的成矿要素之一。深部蚀变建模对研究深部蚀变分带及其空间特征，反演深部地质环境，指导找矿勘探具有重要参考价值。目前，深部蚀变的传统研究方法主要通过地质人员的钻孔岩心编录来划分蚀变类型及性质，以人工判读为主，辅以分析测试的手段，因此，深部蚀变三维建模大多采用对钻孔编录资料的二次开发。

近年来，岩心高光谱扫描技术逐渐开始应用在钻孔岩心矿物识别和辅助岩心编录方面。它通过对光谱诊断性特征的分析来判别不同的矿物，目前可识别的矿物类型多达几十种，并且，大多数是所谓的蚀变矿物。显然，与传统的地质编录相比，岩心高光谱编录能够识别许多人工无法识别出来的蚀变矿物类型，从而有效弥补地质编录的不足，也为深部蚀变三维建模提供了更精细的信息支撑。然而，目前岩心高光谱扫描多采用逐点测量的工作方式，也就是获取一条条的光谱曲线，通过光谱分析对每条光谱曲线所代表的矿物类型进行判别，这种测量方式并不全面，且在钻孔解释上偏定性而不容易进行量化。蚀变作为一种特殊的地质现象与深部多种地质因素均有关系，在深部复杂多变，不能像岩性地层那样，通过简单的连接或插值方法进行建模，因此，需要有一定对蚀变强度的量化概念，并综合其他地质影响要素，才能进行更为精确的还原和建模。

发明内容

本发明需要解决的技术问题为：提供了一种基于钻孔岩心成像高光谱数据的深部蚀变矿物三维建模方法，基于成像高光谱数据在蚀变矿物精细识别和图谱合一的优势和特点，实现深部高光谱蚀变矿物三维实体建模。

本发明的技术方案如下所述：

本发明的一种深部蚀变矿物三维建模方法，包括以下步骤：

步骤1，钻孔岩心成像高光谱扫描

针对要进行建模的区域，依据先验地质背景和钻探工程布置情况，选择一定数量的钻孔，利用地面成像光谱仪进行岩心成像高光谱数据的扫描，获取钻孔岩心成像高光谱数据。并且，同步扫描标准板用于后续的数据预处理。

步骤2，钻孔岩心成像高光谱数据预处理

对步骤1获取的钻孔岩心成像高光谱数据进行预处理，获得钻孔岩心成像高光谱反射率数据，用于后续蚀变矿物填图。包括辐射校正和光谱重建两个处理步骤。

步骤2.1，辐射校正

将步骤1获取的钻孔岩心成像高光谱扫描数据和标准板扫描数据的原始DN值转换为具有物理意义的辐射亮度值。

步骤2.2，光谱重建

利用步骤2.1处理后的标准板辐射亮度数据进行经验线性回归计算，利用经验线性回归参数将步骤2.1处理后的钻孔岩心成像高光谱辐射亮度值转换为反射率，获得钻孔岩心成像高光谱反射率数据。

步骤3，岩心蚀变矿物填图

在已知目标的情况下，针对要进行建模的一种或多种目标蚀变矿物，以它们的标准光谱曲线作为基准，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的钻孔岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将目标矿物从岩心图像上提取出来，并采用一定的格式进行保存，如矢量，用于后续处理。

在未知目标的情况下，为发挥高光谱精细识别的优势，通过成像高光谱数据变换、光谱空间分析等手段提取高光谱图像端元，从中尽可能精细的识别蚀变矿物类型及亚类，为深部地质研究提供尽可能详尽的高光谱识别信息。以精细识别后获得的蚀变矿物类型及亚类的端元光谱曲线作为基准，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将它们从岩心图像上提取出来，并采用一定的格式进行保存，如矢量，用于后续处理。

步骤4，单位段岩心蚀变矿物相对含量计算

对步骤3得到的钻孔岩心蚀变矿物填图结果，设定统一的计算单位或尺度。例如：单位设为1米，表示在每1米岩心范围内进行一次计算；单位设为0.5米，表示在每0.5米岩心范围内进行一次计算。推荐使用小尺度，因为小尺度能够很方便的往大尺度进行转换，反之则不然。按照每个钻孔的深度顺序，利用数字图像像元统计法，计算每单位段岩心图像的总面积和目标蚀变矿物在该段岩心图像中所占面积，通过比值法计算该段岩心中目标蚀变矿物的相对含量，并按照钻孔编录的方式对各钻孔蚀变矿物相对含量进行计算和保存。

步骤5，钻孔蚀变矿物相对含量三维显示

将步骤4获得的各钻孔蚀变矿物相对含量数据与钻孔三维坐标、深度、测斜等数据综合构建数据库，利用三维软件进行三维模拟，实现钻孔和蚀变矿物相对含量曲线的三维显示。

步骤6，平行剖面投影

在三维空间下，从垂直方向(Z方向)对各钻孔的蚀变矿物相对含量曲线显示区域切割一系列平行剖面，使每个钻孔上发育的蚀变矿物均能够在剖面上形成投影面，平行剖面延伸方向一般沿钻探工程勘探线方向切割，剖面间距依据建模的精度需求而定，剖面切割区域从垂直方向上(Z方向)看，应包含所有钻孔与蚀变矿物空间显示区域。

步骤7，三维空间矢量化

对高光谱提取的蚀变矿物相对含量曲线在步骤6平行剖面上的所有投影面进行矢量化，获得各类蚀变矿物的三维空间矢量数据。

步骤8，蚀变矿物三维空间插值

在三维空间下，综合考虑岩性地层和构造等地质要素对蚀变发育的影响，分别对步骤7获得的每种蚀变矿物的矢量化结果进行合理的闭合线连接和空间插值，建立各种蚀变矿物的三维实体模型。

本发明的有益效果为：

本发明的一种深部蚀变矿物三维建模方法，充分利用高光谱技术蚀变矿物精细识别方面的优势和成像高光谱图谱合一能够进行准定量化计算的特点，通过钻孔岩心成像高光谱蚀变矿物填图与三维建模空间插值技术相结合，建立深部蚀变矿物三维实体模型，深部钻孔岩心蚀变矿物提取结果精细、客观、准确，建模精度高，对深部地质研究和找矿勘查具有重要的实际应用价值。

附图说明

图1为本发明的一种深部蚀变矿物三维建模方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的一种深部蚀变矿物三维建模方法进行详细说明。

如图1所示，本实施例中的一种深部蚀变矿物三维建模方法，包括如下步骤：

步骤1，钻孔岩心成像高光谱扫描

针对要进行建模的区域，依据先验地质背景(岩性地层、构造等)和钻探工程布置情况，选择一定数量的钻孔，一般来说，区域内的每条钻探工程勘探线尽可能都有选择，构造带相对的近、远段尽可能都有选择。在稳定的光照条件下，利用地面成像光谱仪通过岩心扫描平台进行岩心成像高光谱数据的获取。数据扫描过程中，保持光照条件趋于稳定，每隔一段时间，同步扫描标准板，用于步骤2中岩心成像高光谱数据的光谱重建。

由于大部分蚀变矿物的诊断性光谱特征基本位于可见光-近红外-短波红外波段(0.4-2.5μm)，尤其是短波红外波段(1.0-2.5μm)，因此，地面成像光谱仪的光谱成像范围应至少包含短波红外波段，当然，能达到0.4-2.5μm全覆盖则最优。在高光谱图像扫描前，使岩心展布方向与扫描方向大致平行。若条件允许，对每根岩心进行360°扫描。获取的岩心成像高光谱数据文件，建议统一规范，依据钻孔号、深度以及扫描的面号(若360°扫描)来命名，这样便于后续批量数据处理时的数据查询。

步骤2，钻孔岩心成像高光谱数据预处理

对步骤1获取的钻孔岩心成像高光谱数据进行预处理，获得岩心成像高光谱反射率数据，用于后续蚀变矿物填图。包括辐射校正和光谱重建两个处理步骤。

步骤2.1，辐射校正

利用地面成像光谱仪辐射定标参数，将步骤1获取的钻孔岩心成像高光谱扫描数据(包括同步扫描的标准板数据)的原始DN值转换为具有物理意义的辐射亮度值；

所述辐射校正为本领域技术人员公知常识，通过将采集的原始图像数据DN值转换为具有物理意义的辐射亮度值实现。

步骤2.2，光谱重建

利用步骤2.1处理后的标准板成像高光谱辐射亮度数据，进行成像光谱扫描的所有高光谱波段的辐射亮度值和反射率的经验线性回归计算，获得所有高光谱波段的经验回归参数，利用这些参数将步骤2.1处理后的钻孔岩心成像高光谱辐射亮度值转换为反射率，获得钻孔岩心成像高光谱反射率数据，作为后续矿物填图的基础数据。

注意：应按照每个标准板扫描数据采集的时间，来计算该时间段附近扫描的岩心成像高光谱数据。

步骤3，岩心蚀变矿物填图

在已知目标的情况下，针对要进行建模的一种或多种目标蚀变矿物，以它们的标准光谱曲线作为基准，标准光谱曲线可参考目前国内外通用的标准岩矿地物波谱库，如美国USGS地物波谱库。然后，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将目标矿物从岩心图像上提取出来，并采用一定的格式进行保存，如矢量，用于后续处理。光谱匹配算法包括：光谱角匹配、光谱相似度匹配、光谱相关系数匹配等，它们针对不同的匹配目标可能具有不一样的实际效果，因此，在实际操作中，可以先选择少量岩心段进行试验，优选匹配算法后，再进行批量匹配计算。

在未知目标的情况下，为发挥高光谱精细识别的优势，可先选择部分蚀变发育明显较强的岩心段，通过成像高光谱数据变换、光谱空间分析等手段提取高光谱图像端元，如波谱沙漏技术：最小噪声分离(Minimum Noise Fraction)变换→像元纯度指数(PixelPurity Index)计算→N维可视化分析，从提取的高光谱图像端元中尽可能精细的识别蚀变矿物类型及亚类，例如云母类矿物从高光谱的角度又可细分为短波云母、中波云母、长波云母，绿泥石也具有铁绿泥石、镁绿泥石等亚类，这样便能为深部地质研究提供更加详尽的高光谱识别信息。然后，以精细识别后获得的蚀变矿物类型及亚类的端元光谱曲线作为基准，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将它们从岩心图像上提取出来，并采用一定的格式进行保存，如矢量，用于后续处理。同理，光谱匹配算法包括：光谱角匹配、光谱相似度匹配、光谱相关系数匹配等，它们针对不同的匹配目标可能具有不一样的实际效果，因此，在实际操作中，可以先选择少量岩心段进行试验，优选匹配算法后，再进行批量匹配计算。

步骤4，单位段岩心蚀变矿物相对含量计算

对步骤3得到的钻孔岩心蚀变矿物填图结果，设定统一的计算单位或尺度，例如：单位设为1米表示在每1米岩心范围内进行一次计算，单位设为0.5米表示在每0.5米岩心范围内进行一次计算。推荐使用小尺度，因为小尺度能够很方便的往大尺度进行转换，反之则不然。按照每个钻孔的深度顺序，利用数字图像像元统计法，计算每单位段岩心图像的总面积和目标蚀变矿物在该段岩心图像中所占面积，通过比值法计算该段岩心中目标蚀变矿物的相对含量，并按照钻孔编录的方式对各钻孔蚀变矿物相对含量进行计算和保存。

具体来说，若设定计算单位为1米：

第x米岩心图像的总面积为S_x，对数字图像来说S_x＝N_x，N_x为第x米岩心高光谱图像的总像元数。若为360°扫描，则S_x为第x米岩心扫描图像各面面积之和，N_x为各面像元数之和。步骤3中提取的某种蚀变矿物在第x米岩心中所占面积s_x＝n_x，n_x为该蚀变矿物在第x米岩心中填图提取的像元数。若为360°扫描，则s_x为第x米各面岩心提取的该蚀变矿物面积之和，n_x为各面提取该种蚀变矿物的像元数之和。则在第x米岩心中该种蚀变矿物的相对含量为(s_x/S_x)＝(n_x/N_x)×100％。

步骤5，钻孔蚀变矿物相对含量三维显示

将步骤4获得的各钻孔的蚀变矿物相对含量数据与钻孔三维坐标(X、Y、Z)、深度、测斜(方位角、倾角)等数据综合构建数据库，利用三维软件进行三维模拟，实现钻孔和蚀变矿物相对含量曲线的三维显示，使蚀变矿物相对含量数据曲线沿钻孔延伸方向展布。

步骤6，平行剖面投影

在三维空间下，从垂直方向(Z方向)对各钻孔的蚀变矿物相对含量曲线显示区域切割一系列平行剖面，使每个钻孔上发育的蚀变矿物均能够在剖面上形成投影面，平行剖面延伸方向一般沿钻探工程勘探线方向切割，剖面间距依据建模的精度需求而定，也可在局部重点区域进行加密。剖面切割区域从垂直方向上(Z方向)看，应包含所有钻孔与蚀变矿物空间显示区域。

步骤7，三维空间矢量化

对高光谱提取的蚀变矿物相对含量曲线在步骤6平行剖面上的所有投影面进行矢量化，获得各类蚀变矿物的三维空间矢量数据。在具体操作中，应使各个矢量全部闭合，闭合圈闭的范围包含蚀变矿物相对含量曲线的显示范围。

步骤8，蚀变矿物三维空间插值

在三维空间下，综合考虑岩性地层和构造等地质要素对蚀变发育的影响，分别对步骤7获得的每种蚀变矿物的矢量化结果进行合理的闭合线连接和空间插值，建立各种蚀变矿物的三维实体模型。具体来说，由于断裂构造通常为热液活动通道，构造带附近热液蚀变相对较强，因此，在进行某明显与该断裂构造相关的热液蚀变矿物的建模时，在断裂构造附近进行矢量连接和插值时，可以不考虑岩性地层的变化，外推插值的范围也可适当放宽；对于远离构造带的区域，外推插值的范围应适当减小；对于明显与岩性地层相关性较高的蚀变矿物，若出现地层岩性的变化，应考虑停止外推。

Claims (1)

1.一种深部蚀变矿物三维建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，针对要进行建模的区域，依据先验地质背景和钻探工程布置情况，选择一定数量的钻孔；利用地面成像光谱仪进行钻孔岩心成像高光谱数据的扫描，获取钻孔岩心成像高光谱数据；同步扫描标准板；

步骤2，将步骤1获取的钻孔岩心成像高光谱扫描数据和标准板扫描数据的原始DN值转换为具有物理意义的辐射亮度值；

利用处理后的标准板辐射亮度数据进行经验线性回归计算，利用经验线性回归参数将处理后的钻孔岩心成像高光谱辐射亮度值转换为反射率，获得钻孔岩心成像高光谱反射率数据；

步骤3，在已知目标的情况下，针对要进行建模的一种或多种目标蚀变矿物，以其标准光谱曲线作为基准，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的钻孔岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将目标矿物从岩心图像上提取出来并进行保存；

在未知目标的情况下，提取高光谱图像端元，进而精细识别蚀变矿物类型及亚类，以精细识别后获得的蚀变矿物类型及亚类的端元光谱曲线作为基准，通过光谱匹配算法对步骤2处理获得的岩心成像高光谱反射率数据进行匹配计算，将它们从岩心图像上提取出来并进行保存；

步骤4，计算每单位段岩心图像的总面积和目标蚀变矿物在该段岩心图像中所占面积，通过比值法计算该段岩心中目标蚀变矿物的相对含量，并按照钻孔编录的方式对各钻孔蚀变矿物相对含量进行计算和保存；

步骤5，根据步骤4获得的各钻孔蚀变矿物相对含量数据与钻孔三维坐标、深度、测斜数据，进行三维模拟，实现钻孔和蚀变矿物相对含量曲线的三维显示；

步骤6，在三维空间下，从垂直方向对各钻孔的蚀变矿物相对含量曲线显示区域切割一系列平行剖面，使每个钻孔上发育的蚀变矿物均能够在剖面上形成投影面；

平行剖面延伸方向沿钻探工程勘探线方向切割，剖面间距依据建模的精度需求而定，剖面切割区域从垂直方向上看，包含所有钻孔与蚀变矿物空间显示区域；

步骤7，对高光谱提取的蚀变矿物相对含量曲线在步骤6平行剖面上的所有投影面进行矢量化，获得各类蚀变矿物的三维空间矢量数据；

步骤8，在三维空间下，综合考虑岩性地层和构造对蚀变发育的影响，分别对步骤7获得的每种蚀变矿物的矢量化结果进行闭合线连接和空间插值，建立各种蚀变矿物的三维实体模型。