基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及地质石油勘探领域，特别涉及一种基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法。
【背景技术】
[0002]储层泥质含量的高低是确定储层非均质程度，圈定有利开发区的重要指标。海相沉积储层是油气资源的重要有利富集区。如加拿大阿尔伯达盆地的油砂矿主产区，均为海相储层。海相储层受潮汐周期往复作用影响，主要发育mm-cm级厚度的泥质纹层，即“泥披层”(Mud-drapes)。要计算海相储层的泥质含量，需要识别并统计出泥披层的数量和厚度。然而由于泥披层厚度平均为mm-cm级，而常规测井的分辨率为12.5cm，海相储层中的泥披层在伽马测井曲线上无典型响应，因此应用常规测井曲线无法精确提取泥质纹层，也无法计算富泥披海相储层的泥质含量。目前对于富泥披海相储层的泥质含量尚无很好的计算方法。
[0003]常规泥质含量测定利用自然伽马测井曲线。因为岩石一般含有不同数量的放射性元素，沉积岩中泥质含量越高，其放射性越强。利用这个规律，可以根据自然伽马测井曲线计算出泥质含量。设定纯泥岩的自然伽马读数为Gmax，纯砂岩的自然伽马读数为Gmin，则泥质含量指数为 SHI = (GR-GRmin) / (GRmax-GRmin)。
[0004]因为常规自然伽马测井分辨率为12.5cm,而海相储层中泥披层的厚度为mm-cm级，因此泥披层在常规自然伽马测井曲线上无明确响应，常规测井曲线无法精确识别出单条泥披层。
【发明内容】
[0005]本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法，能有效的解决上述现有技术存在的问题。
[0006]为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下:
[0007]—种基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法，包括以下步骤:
[0008]步骤一:取心岩石样品，采用低温二氧化碳冷冻保存，转运到岩心切割实验室，将每口井的长度为lm-20m的岩心样品，按深度顺序从上到下顺序，以500mm为间隔切割为N段，分别放置在510mm长的岩心盒中。每一个岩心盒标的侧面标上序号。然后在岩心盒上标明顶底深度，顶部深度为Τ0Ρ，底部深度为B0TT0W。然后将每一个盒岩心放置到岩心切割仪上。
[0009]步骤二:将切割仪刀具移动到取心岩石样品中间，下刀切割。然后将切割开的岩石样品的新鲜面露出，采用扫描仪从顶到底扫描，扫描图像存储到二维矩阵ImageUndex}中。
[0010]步骤三:按照步骤一和步骤二，对每一盒岩心进行切割扫描。按照深度顺序，从顶到底，将顶底吻合的两张照片拼接在一起，使相邻的一张照片的底部与下一张照片的顶部吻合。依次遍历所有岩心照片，将每一口井所有N段岩心照片全部拼接在一起。然后将拼接后的图像存储到二维矩阵Well中。
[0011]步骤四:将岩心扫描图像Well转换为灰度图，灰度存储矩阵为GRAY。
[0012]步骤五:使用GRAY*(-l)+255计算公式对步骤四得到的灰度矩阵GRAY进行处理，得到灰度反转图像。同时将Well矩阵中的数值也赋值为GRAY，Well矩阵将用于存储类型识别结果。
[0013]步骤六:以岩心照片每个象素的灰度数值高低作为砂岩、泥披和裂缝的判读依据，绘制三维灰度图。泥披的灰度范围一般为180-256 ;砂岩的灰度范围一般为50-180 ;裂缝的灰度范围一般为1-50。然后根据灰度数据，确定泥披、裂缝和砂岩。
[0014]步骤七:根据步骤六中裂缝的灰度范围，确定裂缝区域的图像像素坐标，将Well矩阵中对应的数值设定为-9999，表示无效类型。
[0015]步骤八:根据步骤六中选取的砂岩和泥披的灰度数值范围，将Well矩阵中泥披区域的类型数值设定为1，砂岩区域和裂缝区域的类型数值设定为O。
[0016]步骤九:根据泥披识别二色图，计算泥质含量曲线。
[0017]作为优选，所述步骤二中每一盒岩心扫描照片的扫描精度为1mm，扫描图片的尺寸为:宽度100个像素点，即10mm ;长度510个像素点，即510mm。
[0018]作为优选，所述步骤三中Well中存储的图片的尺寸为:宽度为100个像素点，长度为510*N个像素点。
[0019]作为优选，所述步骤四中RAY矩阵中黑颜色的灰度数值为255，白颜色的灰度数值为O。
[0020]作为优选，所述步骤九中计算泥质含量曲线具体步骤为:
[0021]SI统计泥披二色图的像素行数目Row和列数目Col。
[0022]S2统计Well类型矩阵中每一列中等于I的泥披像素的数目，计为SumJ。
[0023]S3根据S2得的泥披像素点和，按照ISH = 100*Sum_j/ (Row)，得到每一列的泥质含量ISH。
[0024]S4依次计算每一列位置点的泥质含量曲线，输出总体泥质含量曲线。
[0025]与现有技术相比本发明的优点在于:针对海相储层的岩心扫描结果，基于富泥披储层泥质含量计算方法，首次计算出了分辨率达到mm级的泥质含量曲线。解决常规自然伽马测井曲线对mm-cm基泥披层无响应，无法精确计算泥质含量的问题。
【附图说明】
[0026]图1为本发明实施例中原始岩心扫描图；
[0027]图2位本发明实施例中岩心扫描拼接图；
[0028]图3为本发明实施例中原始岩心灰度翻转增强图像；
[0029]图4为本发明实施例中原始岩心灰度高程三维图；
[0030]图5为本发明实施例中按照灰度高程截断识别泥披的二色图像；
[0031]图6为本发明实施例中泥质含量曲线图。
【具体实施方式】
[0032]为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明做进一步详细说明。
[0033]—种基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法，包括以下步骤:
[0034]步骤一:取心岩石样品，采用低温二氧化碳冷冻保存，转运到岩心切割实验室，将每口井的长度为lm-20m的岩心样品，按深度顺序从上到下顺序，以500mm为间隔切割为N段，分别放置在510mm长的岩心盒中。每一个岩心盒标的侧面标上序号。然后在岩心盒上标明顶底深度，顶部深度为Τ0Ρ，底部深度为B0TT0W。然后将每一个盒岩心放置到岩心切割仪上。
[0035]步骤二:将切割仪刀具移动到取心岩石样品中间，下刀切割。然后将切割开的岩石样品的新鲜面露出，采用扫描仪从顶到底扫描，扫描图像存储到二维矩阵ImageUndex}中。每一盒岩心扫描照片的扫描精度为1mm。扫描图片的尺寸为:宽度100个像素点，即10mm ;长度510个像素点，即510mm。
[0036]步骤三:按照步骤一和步骤二，对每一盒岩心进行切割扫描。按照深度顺序，从顶到底，将顶底吻合的两张照片拼接在一起，使相邻的一张照片的底部与下一张照片的顶部吻合。依次遍历所有岩心照片，将每一口井所有N段岩心照片全部拼接在一起。然后将拼接后的图像存储到二维矩阵Well中。根据步骤二中的参数，Well中存储的图片的尺寸为:宽度为100个像素点，长度为510*N个像素点。
[0037]步骤四:将岩心扫描图像Well转换为灰度图，灰度存储矩阵为GRAY。GRAY矩阵中黑颜色的灰度数值为255，白颜色的灰度数值为O。
[0038]步骤五:使用GRAY* (-1) +255计算公式对步骤四得到的灰度矩阵GRAY进行处理，得到