CN111127630B

CN111127630B - 一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法

Info

Publication number: CN111127630B
Application number: CN201911299370.9A
Authority: CN
Inventors: 张川; 邱骏挺; 叶发旺; 孟树; 王建刚
Original assignee: Beijing Research Institute of Uranium Geology
Current assignee: Beijing Research Institute of Uranium Geology
Priority date: 2019-12-17
Filing date: 2019-12-17
Publication date: 2023-10-20
Anticipated expiration: 2039-12-17
Also published as: CN111127630A

Abstract

本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法。本发明包括如下步骤：步骤1，钻孔岩心高光谱测量，获取钻孔岩心高光谱数据；步骤2，钻孔岩心高光谱数据处理；步骤3，蚀变信息定量计算；步骤4，统计与编录：步骤5，蚀变信息空间属性库构建；步骤6，三维网格构建；步骤7，变异函数分析；步骤8，序贯高斯模拟；步骤9，随机模型分析、优选及验证。本发明在钻孔岩心高光谱信息对蚀变的刻画本就十分精细的基础上，加上随机模拟的思想，通过对比、分析多个随机模型的差异，能够建立更为真实的蚀变信息三维模型，提高深部蚀变信息三维建模的可靠性，为深部找矿预测提供新的技术支撑。

Description

一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法

技术领域

本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法。

背景技术

钻孔岩心高光谱测量是基于光谱特征研究岩心物质组成的一项新技术，是高光谱遥感深部地质应用的拓展方向。由于高光谱数据涵盖的波段不仅有可见光，还包括近、中、远各种红外谱段，因此能够识别比人眼丰富得多的不同种类信息，在岩心矿物成分尤其是蚀变矿物识别方面具有独特的优势。蚀变信息的三维建模是矿床三维地质建模的重要组成部分，通过对蚀变信息进行三维地质建模与可视化，能够帮助地质人员更直观地展示各种热液蚀变的空间展布，分析它们之间的相互关系及反映的流体环境，从而更有效地进行找矿预测。

目前，传统的钻孔地质编录以及采样分析在为蚀变信息三维建模提供数据源方面具有明显的局限性。一是传统编录的主观性较强，编录精细程度因人而异；二是蚀变信息编录难以量化或仅能分强、中、弱少量等级，定量化程度低。钻孔岩心高光谱技术能够弥补上述缺陷，为蚀变信息的三维建模提供精细、定量化的数据源。

从建模对象和方法来看，深部的蚀变信息尤其是热液蚀变具有非均质性和不确定性，当钻孔数量有限且分布不均的情况下，传统的确定性建模方法如距离幂次反比方法有明显的局限性。克里金方法虽然能反映变量的空间结构性，亦能获得估计精度，但仍然是一种局部估计方法，对估计值的整体空间相关性考虑不够。克里金法能够保证数据局部最优，但无法保证总体最优，这是因为克里金估值的方差比原始数据的方差小。因此，当井点较少且分布不均匀时可能出现较大的估计误差，特别是在井点之外的无井区误差更大。而且，克里金为光滑内插方法，为减小估计方差对真实观测数据进行了平滑，虽然可以得到光滑美观的成图效果，但一些有意义的异常可能被过滤掉，而这些异常可能恰好是与找矿相关的关键要素。

随机模拟(又称蒙特卡罗模拟)建立在随机函数的基础之上，能够建立可选的、等概率的、高精度的反映变量空间分布的模型。随机模拟与确定性建模的对比及其优势：(1)确定性建模一般采用局部最优估计的克里金插值，随机模拟考虑整体相关性，提供了整体空间不确定性的度量；(2)确定性建模采用的插值技术具有光滑效应，对于三维空间下变化幅度较大的参数或变量是不适宜的，随机模拟通过增加随机噪声的方式反映空间变量的细微变化；(3)确定性建模只产生一个结果，随机模拟产生多个等概论的模型。

发明内容

本发明解决的技术问题：

本发明提供一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，在钻孔岩心高光谱信息对蚀变的刻画本就十分精细的基础上，加上随机模拟的思想，通过对比、分析多个随机模型的差异，能够建立更为真实的蚀变信息三维模型，提高深部蚀变信息三维建模的可靠性，为深部找矿预测提供新的技术支撑。

本发明采用的技术方案：

一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，依次包括如下步骤：

步骤1，钻孔岩心高光谱测量，获取钻孔岩心高光谱数据；

步骤2，钻孔岩心高光谱数据处理；

步骤3，蚀变信息定量计算；

步骤4，统计与编录：

步骤5，蚀变信息空间属性库构建；

包括两个分步骤：

步骤5.1，空间定位

利用钻孔的坐标方位、测斜数据，在Gocad三维建模平台中定位建模区各钻孔的三维空间轨迹；

步骤5.2，编录数据导入

根据步骤4编录的钻孔深度对应的各种蚀变信息相对含量，以测井曲线的形式，按钻孔号分别导入Gocad三维建模平台中，形成蚀变信息空间属性数据库；

步骤6，三维网格构建：

在Gocad三维建模平台中，根据步骤5中钻孔分布情况，圈定建模的空间范围，基于Ggrid三维地质网格模型将建模区域栅格化；

步骤7，变异函数分析：

利用变异函数分析工具，基于变异函数理论模型，针对每种蚀变信息，输入蚀变信息空间属性数据库中的相对含量数据，设置变异椭球体垂、主、次三个方向的采样间隔和间隔数量，根据实验变异函数散点图初步确定变异函数曲线类型，然后通过人工拟合或自动拟合方法估计模型参数，建立各种蚀变信息的变异函数模型；

步骤8，序贯高斯模拟：

基于步骤7建立的各种蚀变信息变异函数模型，参考矿物共生理论与成因学，根据蚀变信息之间的相关性选择克里金插值模型，若具有相关性，选择协同克里金模型，若不具有相关性，选择简单克里金模型，设置好之后，在步骤6构建的三维地质网格区域内采用序贯高斯模拟方法对蚀变信息含量进行空间模拟计算，针对每种蚀变信息均生成多个等概率三维属性模型；

步骤9，随机模型分析、优选及验证：

针对步骤8生成每种蚀变信息的多个随机模型，结合地质成因、岩性、构造等地质要素进行分析与选择，并结合钻孔真实情况进行验证和再优选，获得最终的蚀变信息建模结果。

所述步骤1中，根据建模区域范围，利用地面成像光谱仪获取钻孔岩心高光谱数据；在获取钻孔岩心高光谱数据的同时，同步扫描标准板用于光谱重建。

所述步骤2中，针对地面成像光谱仪获取的钻孔岩心成像光谱数据，利用系统定标方程进行辐射校正，然后利用标准板建立的线性回归模型进行光谱重建处理，获得钻孔岩心成像光谱反射率数据。

所述步骤3中，基于蚀变矿物在标准光谱库中的参考光谱，或实测矿物组合光谱，针对步骤2处理后的钻孔岩心成像光谱反射率数据，利用光谱匹配算法进行蚀变信息定量计算，利用阈值分割图像中的各种蚀变信息，得到蚀变信息分类或填图结果。

所述步骤4中，基于步骤3中钻孔岩心成像光谱蚀变信息分类或填图结果，统计单位段岩心蚀变信息像元百分比用于表征蚀变信息相对含量，计算方法是(n_mi/N_m)×100％，i＝1，2，3，……，m＝1，2，3，……，m表示第m段岩心，i表示第i种蚀变信息，N_m表示第m段岩心图像总像元数，n_mi表示第m段岩心第i种蚀变信息所占的像元数，计算完成后依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量。

所述步骤1中，根据建模区域范围，利用测点式地物波谱仪获取钻孔岩心高光谱数据；利用标准板定标后直接获取反射率光谱数据。

所述步骤2中，针对直接获取的反射光谱数据，按钻孔号构建每个钻孔的反射率光谱数据库。

所述步骤3中，针对步骤2处理后的钻孔岩心反射光谱数据库，利用光谱参量算法对各种蚀变信息的诊断性光谱特征进行计算，得到计算结果。

所述步骤4中，针对钻孔岩心反射光谱数据库的计算结果，直接参照用于表征蚀变信息相对含量的光谱参量指数，依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量。

本发明的有益效果：

(1)本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，基于岩心高光谱数据提取的精细蚀变含量数据进行建模，蚀变类型丰富、定量化程度高；

(2)本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，基于随机模拟的思想，能够产生深部蚀变非均质性的一系列实现，反映了深部蚀变信息空间分布的随机性和不确定性，通过与地质认识和地质分析有机结合，能够建立更全面、可靠、合理的蚀变信息三维模型；

(3)本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，基于条件随机模拟的序贯高斯模拟方法，克服了克里金插值方法导致的光滑效应，有利于异常信息的发现。

(4)本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，既能够反映深部蚀变信息在空间上的变异性，又能定量描述其非均质性，有效提高了蚀变信息模拟精度和深部成矿预测的效果。

附图说明

图1为本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法作进一步详细说明。

如图1所示，本发明提供的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，依次包括如下步骤：

步骤1，钻孔岩心高光谱测量，获取钻孔岩心高光谱数据

根据建模区域范围，利用推扫式地面成像光谱仪或测点式地物波谱仪，如HySpex地面成像光谱仪、ASD、SVC地物波谱仪等，依照钻孔深度顺序进行扫描或测量，获取钻孔岩心高光谱数据。对于成像光谱仪，在获取钻孔岩心高光谱数据的同时，同步扫描标准板用于光谱重建；对于地物波谱仪，利用标准板定标后直接获取反射率光谱数据。

步骤2，钻孔岩心高光谱数据处理

针对推扫式地面成像光谱仪获取的钻孔岩心成像光谱数据，利用系统定标方程进行辐射校正，然后利用标准板建立的线性回归模型进行光谱重建处理，获得钻孔岩心成像光谱反射率数据；针对测点式直接获取的钻孔岩心反射光谱数据，按钻孔号构建每个钻孔的反射率光谱数据库。

步骤3，蚀变信息定量计算

基于蚀变矿物在标准光谱库中的参考光谱，如USGS、JPL、IGCP等光谱库，或实测矿物组合光谱，如ASD光谱仪实际测量的蚀变岩石矿物组合的混合光谱，针对步骤2处理后的钻孔岩心成像光谱反射率数据，利用光谱匹配算法进行蚀变信息定量计算，光谱匹配算法包括如光谱角匹配(Spectral angle mapper)、光谱信息散度(Spectral informationdivergence)等，利用阈值分割图像中的各种蚀变信息，得到蚀变信息分类或填图结果；针对步骤2处理后的钻孔岩心反射光谱数据库，利用光谱参量算法对各种蚀变信息的诊断性光谱特征进行计算，光谱参量算法包括如吸收深度(Absorption depth)、光谱吸收指数(Spectral absorption index)等，得到计算结果。

步骤4，统计与编录

基于步骤3中钻孔岩心成像光谱蚀变信息分类或填图结果，统计单位段岩心蚀变信息像元百分比用于表征蚀变信息相对含量，计算方法是(n_mi/N_m)×100％，i＝1，2，3，……，m＝1，2，3，……，m表示第m段岩心，i表示第i种蚀变信息，N_m表示第m段岩心图像总像元数，n_mi表示第m段岩心第i种蚀变信息所占的像元数，计算完成后依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量；

针对钻孔岩心反射光谱数据库的计算结果，直接参照用于表征蚀变信息相对含量的光谱参量指数，依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量。

步骤5，蚀变信息空间属性库构建

包括两个分步骤：

5.1，空间定位

利用钻孔的坐标方位(X，Y，H)、测斜数据(倾角、方位角)，在Gocad三维建模平台中定位建模区各钻孔的三维空间轨迹；

5.2，编录数据导入

根据步骤4编录的钻孔深度对应的各种蚀变信息相对含量，以测井曲线的形式，按钻孔号分别导入Gocad三维建模平台中，形成蚀变信息空间属性数据库。

步骤6，三维网格构建

在Gocad三维建模平台中，根据步骤5中钻孔分布情况，圈定建模的空间范围，基于Ggrid三维地质网格模型将建模区域栅格化。

步骤7，变异函数分析

利用变异函数分析工具，基于变异函数理论模型，针对每种蚀变信息，输入蚀变信息空间属性数据库中的相对含量数据，设置变异椭球体垂、主、次三个方向的采样间隔和间隔数量，根据实验变异函数散点图初步确定变异函数曲线类型(球状、指数、高斯等)，然后通过人工拟合或自动拟合方法估计模型参数，建立各种蚀变信息的变异函数模型。

作为优选方案，利用最小二乘法或加权回归算法自动拟合模型参数，然后通过观察对比实验变异函数散点图，再进行参数微调，获得蚀变信息变异函数模型。

步骤8，序贯高斯模拟

基于步骤7建立的各种蚀变信息变异函数模型，参考矿物共生理论与成因学，根据蚀变信息之间的相关性选择克里金插值模型，若具有相关性，选择协同克里金模型，若不具有相关性，选择简单克里金模型，设置好之后，在步骤6构建的三维地质网格区域内采用序贯高斯模拟方法对蚀变信息含量进行空间模拟计算，针对每种蚀变信息均生成多个等概率三维属性模型。

步骤9，随机模型分析、优选及验证

作为可选方案，对多个随机模型进行平均计算，取均值模型作为蚀变信息建模结果。

Claims

1.一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：依次包括如下步骤：

步骤(1)，钻孔岩心高光谱测量，获取钻孔岩心高光谱数据；

步骤(2)，钻孔岩心高光谱数据处理；

所述步骤(2)中，针对地面成像光谱仪获取的钻孔岩心成像光谱数据，利用系统定标方程进行辐射校正，然后利用标准板建立的线性回归模型进行光谱重建处理，获得钻孔岩心成像光谱反射率数据；

步骤(3)，蚀变信息定量计算；

所述步骤(3)中，基于蚀变矿物在标准光谱库中的参考光谱，或实测矿物组合光谱，针对步骤(2)处理后的钻孔岩心成像光谱反射率数据，利用光谱匹配算法进行蚀变信息定量计算，利用阈值分割图像中的各种蚀变信息，得到蚀变信息分类或填图结果；

步骤(4)，统计与编录：

所述步骤(4)中，基于步骤(3)中钻孔岩心成像光谱蚀变信息分类或填图结果，统计单位段岩心蚀变信息像元百分比用于表征蚀变信息相对含量，计算方法是(nmi/Nm)×100％，i＝1，2，3，……，m＝1，2，3，……，m表示第m段岩心，i表示第i种蚀变信息，Nm表示第m段岩心图像总像元数，nmi表示第m段岩心第i种蚀变信息所占的像元数，计算完成后依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量；

步骤(5)，蚀变信息空间属性库构建；

包括两个分步骤：

步骤(5.1)，空间定位

步骤(5.2)，编录数据导入

根据步骤(4)编录的钻孔深度对应的各种蚀变信息相对含量，以测井曲线的形式，按钻孔号分别导入Gocad三维建模平台中，形成蚀变信息空间属性数据库；

步骤(6)，三维网格构建：

在Gocad三维建模平台中，根据步骤(5)中钻孔分布情况，圈定建模的空间范围，基于Ggrid三维地质网格模型将建模区域栅格化；

步骤(7)，变异函数分析：

步骤(8)，序贯高斯模拟：

基于步骤(7)建立的各种蚀变信息变异函数模型，参考矿物共生理论与成因学，根据蚀变信息之间的相关性选择克里金插值模型，若具有相关性，选择协同克里金模型，若不具有相关性，选择简单克里金模型，设置好之后，在步骤(6)构建的三维地质网格区域内采用序贯高斯模拟方法对蚀变信息含量进行空间模拟计算，针对每种蚀变信息均生成多个等概率三维属性模型；

步骤(9)，随机模型分析、优选及验证：

针对步骤(8)生成每种蚀变信息的多个随机模型，结合地质成因、岩性、构造等地质要素进行分析与选择，并结合钻孔真实情况进行验证和再优选，获得最终的蚀变信息建模结果。

2.根据权利要求1所述的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：所述步骤(1)中，根据建模区域范围，利用地面成像光谱仪获取钻孔岩心高光谱数据；在获取钻孔岩心高光谱数据的同时，同步扫描标准板用于光谱重建。

3.根据权利要求1所述的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：所述步骤(1)中，根据建模区域范围，利用测点式地物波谱仪获取钻孔岩心高光谱数据；利用标准板定标后直接获取反射率光谱数据。

4.根据权利要求3所述的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：所述步骤(2)中，针对直接获取的反射光谱数据，按钻孔号构建每个钻孔的反射率光谱数据库。

5.根据权利要求4所述的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：所述步骤(3)中，针对步骤(2)处理后的钻孔岩心反射光谱数据库，利用光谱参量算法对各种蚀变信息的诊断性光谱特征进行计算，得到计算结果。

6.根据权利要求5所述的一种三维空间下钻孔岩心高光谱蚀变信息随机建模方法，其特征在于：所述步骤(4)中，针对钻孔岩心反射光谱数据库的计算结果，直接参照用于表征蚀变信息相对含量的光谱参量指数，依据钻孔深度在数据库中编录各种蚀变信息的相对含量。