一种沉积物中Sr元素含量的校正方法及装置与流程

一种沉积物中sr元素含量的校正方法及装置
技术领域
1.本发明涉及油气勘探技术领域，特别是涉及无机地球化学领域技术领域，具体涉及一种沉积物中sr元素含量的校正方法及装置。


背景技术：

2.现有技术中，富有机质泥页岩常常作为常规以及非常规油气的成藏基础，其形成受控于多种古环境因素，而古环境演化决定了有机质富集过程。无机地球化学和元素地球化学在分析沉积古环境演化过程中得到广泛应用。在沉积过程中，sr元素主要来自于河流，并且湖泊或海洋中的sr元素在不同条件下化学行为呈现出的差异，使得其衍生的金属元素比值常用于指示古风化强度(rb/sr)和古盐度(sr/ba)。
3.可以理解的是，细粒沉积物中记录的元素信息才能有效地反映沉积物的地质演化过程，由于sr元素的离子半径与ca元素相近，易发生sr
2
替代碳酸盐矿物晶格中ca
2
的现象，导致sr元素在富碳酸盐矿物的沉积物中异常富集，增加了古环境重建的复杂性。
4.业界相关技术人员在运用sr元素作为地球化学指标时，通常采用样品整体元素含量进行分析，并未根据研究对象的地质特征进行评价和校正，即未排除碳酸盐矿物中所吸附的sr元素的影响，特别是富碳酸盐地层中碳酸盐矿物中所吸附的sr元素的影响。
5.因此在研究地层古沉积环境时，未对沉积物中的sr元素含量进行校正会影响古环境恢复的真实性和可靠性，从而不能准确地、科学地分析和评价古环境对有机质富集的控制作用。


技术实现要素：

6.针对现有技术中的问题，本发明提供的沉积物中sr元素含量的校正方法及装置，解决了现有技术中，研究古沉积环境时，采用样品整体sr元素含量进行分析所引起的古环境判识发生大幅度偏差的难题，为有机质富集控制因素的分析提供了更加可靠、准确的古环境参数，提高了非常规油气资源形成机制的认识，可以精确地恢复古环境特征，并且具有广泛的适用性。
7.第一方面，本发明提供一种沉积物中sr元素含量的校正方法，包括：
8.获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；
9.建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；
10.根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
11.一实施例中，所述根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量，包括：
12.根据所述关系模型确定所述目标工区的sr元素含量基值；
13.根据所述sr元素含量基值、所述ca元素含量确定所述目标工区中由碳酸盐矿物所捕获的sr含量；
14.根据所述sr元素总含量以及所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
15.一实施例中，当所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量大于所述sr元素总含量时，所述目标工区的sr元素总含量的校正值为0。
16.一实施例中，在所述建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型之前，还包括：
17.判断所述sr元素总含量以及ca元素含量是否成正相关关系；
18.如果是，建立所述关系模型。
19.一实施例中，所述获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量，包括：
20.对所述目标工区的目标层段进行深度连续采样；
21.对采集到的样品进行主微量元素测试，以确定所述sr元素总含量以及所述ca元素含量。
22.第二方面，本发明提供一种沉积物中sr元素含量的校正装置，该装置包括：
23.元素含量获取模块，用于获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；
24.第一关系模型建立模块，用于建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；
25.sr含量校正模块，用于根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
26.一实施例中，所述sr含量校正模块包括：
27.基值确定单元，用于根据所述关系模型确定所述目标工区的sr元素含量基值；
28.捕获含量确定单元，用于根据所述sr元素含量基值、所述ca元素含量确定所述目标工区中由碳酸盐矿物所捕获的sr含量；
29.sr含量校正单元，用于根据所述sr元素总含量以及所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量校正所述目标工区的sr元素总含量；
30.一实施例中，当所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量大于所述sr元素总含量时，所述目标工区的sr元素总含量的校正值为0。
31.一实施例中，沉积物中sr元素含量的校正装置还包括：
32.正相关判断模块，用于判断所述sr元素总含量以及ca元素含量是否成正相关关系；
33.第二关系模型建立模块，用于如果是，建立所述关系模型；
34.一实施例中，所述元素含量获取模块包括：
35.层段采样单元，用于对所述目标工区的目标层段进行深度连续采样；
36.元素含量获取单元，用于对采集到的样品进行主微量元素测试，以确定所述sr元素总含量以及所述ca元素含量。
37.第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现沉积物中sr元素含量的校正方法的步骤。
38.第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现沉积物中sr元素含量的校正方法的步骤。
39.从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积物中sr元素含量的校正方法及装置，首先获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；接着，建立用于表征sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；最后根据关系模型、sr元素总含量以及ca元素含量校正目标工区的sr元素总含量。本发明利用ca元素含量与sr元素含量间相关关系定量计算碳酸盐矿物引起的沉积物中sr元素的增量，从而拟定细粒沉积物中的sr元素含量，进而更精确地恢复古环境特征，解决了研究古沉积环境时，采用样品整体sr元素含量进行分析引起的古环境判识发生大幅度偏差的难题，为有机质富集控制因素的分析提供了更加可靠、准确的古环境参数，提高了非常规油气资源形成机制的认识，且具有相当广泛的适用性。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1为本技术实施例的沉积物中sr元素含量的校正系统的第一种结构示意图；
42.图2为本技术实施例的沉积物中sr元素含量的校正系统的第二种结构示意图；
43.图3为本发明的实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法的流程示意图一；
44.图4为本发明的实施例中步骤300的流程示意图；
45.图5为本发明的实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法的流程示意图二；
46.图6为本发明的实施例中步骤100的流程示意图；
47.图7为本发明的实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法的流程示意图三；
48.图8为本发明的具体应用实例中沉积物中sr元素含量的校正方法的流程示意图；
49.图9为本发明的具体应用实例中样品测得的sr与ca元素丰度的交会图；
50.图10为本发明的具体应用实例中校正后的sr含量计算的古盐度参数(sr
校正
/ba)与未校正前计算的古盐度参数(sr
样本
/ba)的对比曲线示意图。
51.图11为本发明的实施例中的沉积物中sr元素含量的校正装置的组成示意图一；
52.图12为本发明的实施例中的sr含量校正模块30的组成示意图；
53.图13为本发明的实施例中的沉积物中sr元素含量的校正装置的组成示意图二；
54.图14为本发明的实施例中的元素含量获取模块10的组成示意图；
55.图15为本发明的实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
56.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
57.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
58.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
59.本技术还提供一种沉积物中sr元素含量的校正系统，参见图1，该系统可以为一种服务器a1，该服务器a1可以与多个地层元素含量测量仪b1通信连接，服务器a1还可以与多个数据库分别通信连接，或者如图2所示，这些数据库也可以之间设置在服务器a1中。其中地层元素含量测量仪b1用于获取目标区块的目标层段的sr元素总含量以及ca元素含量。服务器a1在收取sr元素总含量以及ca元素含量之后，对目标工区中的目标层段沉积物中sr元素含量进行校正。
60.可以理解的是，客户端c1可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(pda)、车载设备、智能穿戴设备等。其中，智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。
61.在实际应用中，进行沉积物中sr元素含量的校正的部分可以在如上述内容的服务器a1侧执行，即，如图1或图2所示的架构，也可以所有的操作都在客户端c1设备中完成。具体可以根据客户端设备的处理能力，以及用户使用场景的限制等进行选择。本技术对此不作限定。若所有的操作都在客户端设备中完成，客户端设备还可以包括处理器，用于进行沉积物中sr元素含量的校正的处理等操作。
62.上述的客户端c1设备可以具有通信模块(即通信单元)，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与服务器的数据传输。服务器可以包括对目标工区中的目标层段沉积物中sr元素含量进行校正一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与沉积物中sr元素含量的校正服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。
63.服务器与客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信，包括在本技术提交日尚未开发出的网络协议。网络协议例如可以包括tcp/ip协议、udp/ip协议、http协议、https协议等。当然，网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的rpc协议(remote procedure call protocol，远程过程调用协议)、rest协议(representational state transfer，表述性状态转移协议)等。
64.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
65.本发明的实施例提供一种沉积物中sr元素含量的校正方法的具体实施方式，参见图3，该方法具体包括如下内容：
66.步骤100：获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量。
67.锶sr元素是自然界广泛分布的微量元素，在岩石、土壤、水体以及生物体中均有分布且其浓度和同位素组成变化范围较大。由于锶同位素不受化学、生物及地质过程(降雨/矿物溶解过程)而发生分馏作用，其同位素比值的变化只与不同来源的锶混合作用有关，因
此锶同位素一直被认为是有效的地球化学示踪剂，广泛应用于研究物质迁移转换过程、碳酸盐岩成岩作用、反映沉积环境、指示物源区性质以及评估化学风化速率等研究领域。但在富碳酸盐地层中，容易发生沉积物中sr元素高度富集，在此种情况下，如果以地层中sr元素总含量作为研究地层古沉积环境的参数时，即未对沉积物的sr元素含量进行因发生sr
2
替代碳酸盐矿物晶格中ca
2
的现象而应进行的校正，则无法真实恢复沉积物的古环境，从而不能准确地、科学地分析和评价古环境对有机质富集的控制作用。
68.步骤200：建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型。
69.可以理解的是，步骤200中的关系模型用于指明沉积物中的sr元素总含量以及ca元素含量之间的关系，进而可以判断沉积物中的碳酸盐岩矿物对sr元素含量的影响。
70.步骤200在实施时，可以根据交会图方法确定sr元素总含量以及ca元素含量之间的关系，也可以利用机器学习的方法确定两者的关系。
71.步骤300：根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
72.在步骤200的基础上，根据关系模型以及ca元素含量可以得到由于沉积物中碳酸盐岩所造成的sr元素含量增量，接着，在sr元素总含量中刨除这一部分误差，即可得到更为准确的沉积物中的sr元素含量。
73.从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积物中sr元素含量的校正方法，首先获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；接着，建立用于表征sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；最后根据关系模型、sr元素总含量以及ca元素含量校正目标工区的sr元素总含量。本发明解决了现有技术中在恢复地层古沉积环境特征中的sr元素含量用于指示参数准确性的关键性难题，校正并确定地层中细粒沉积物所含sr元素含量，指导准确认识古沉积环境，并对有机质富集的控制作用提供了重要的技术支持。
74.一实施例中，参见图4，步骤300进一步包括：
75.步骤301：根据所述关系模型确定所述目标工区的sr元素含量基值；
76.步骤302：根据所述sr元素含量基值、所述ca元素含量确定所述目标工区中由碳酸盐矿物所捕获的sr含量；
77.步骤303：根据所述sr元素总含量以及所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
78.在步骤301至步骤302中，首先建立目标工区中样本的sr元素总含量与ca元素含量的交会图，根据样品整体sr含量与ca的交会图，确定sr元素含量基线值，即低碳酸盐矿物含量的样品中细粒沉积物吸附的sr元素含量，再拟合得到实测sr与ca间的回归方程sr＝f(ca)，并建立碳酸盐矿物捕获的sr含量表达式：
79.sr
碳酸盐
＝f(ca
样本
)-sr
基线
80.其中，sr
碳酸盐
为碳酸盐矿物捕获的sr含量，ppm；ca
样本
为测得的样品整体ca含量，％；sr
基线
为sr元素基线值，ppm；
81.根据沉积物中sr元素主要附存于碳酸盐矿物晶格和细粒沉积物中的特征，计算样品细粒沉积物中sr元素含量，即校正后的sr含量，该计算公式如公式(1)所示：
82.83.其中，sr
校正后
为样品校正后的sr含量，ppm；sr
细粒沉积
为细粒沉积物中的sr含量，ppm；sr
样本
为测得的样品整体sr含量，ppm。
84.一实施例中，当所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量大于所述sr元素总含量时，所述目标工区的sr元素总含量的校正值为0。
85.参见公式(1)中的sr
碳酸盐
》sr
样本
的情况，回归预测的碳酸盐岩矿物sr元素含量比样本的sr元素含量大，这种情况可能是由于该样本中的碳酸盐成分不是与细粒沉积物同时形成的，为后期成岩作用形成的碳酸盐岩矿物，即这种原因导致的样本的ca元素增加不会导致sr元素的异常富集，故此种情况下，对样本中的sr元素含量不需要进行校正。
86.一实施例中，参见图5，在步骤200之前，沉积物中sr元素含量的校正方法还包括：
87.步骤180：判断所述sr元素总含量以及ca元素含量是否成正相关关系；
88.步骤190：如果是，建立所述关系模型。
89.在步骤180以及步骤190中，只有当判断出sr元素总含量以及ca元素含量成正相关关系时，才说明沉积物所在的古环境发生过s
r2
替代碳酸盐矿物晶格中ca
2
的现象，也就是说此时进行步骤200以及其之后的步骤才是有意义的，可以理解的是，步骤180以及步骤190对于节约系统成本有着重大意义。
90.一实施例中，参见图6，步骤100包括以下步骤：
91.步骤101：对所述目标工区的目标层段进行深度连续采样；
92.步骤102：对采集到的样品进行主微量元素测试，以确定所述sr元素总含量以及所述ca元素含量。
93.在步骤101以及步骤102中，具体地，对目标区块中的同一研究层段中采集的深度连续的样品进行主微量元素含量的分析测试，获取样品整体sr(wt.ppm)与ca(wt.％)含量，通过sr与ca元素含量间的相关关系判别碳酸盐矿物对sr含量的影响。
94.一实施例中，参见图7，沉积物中sr元素含量的校正方法还包括：
95.步骤400：检验校正后的sr元素含量。
96.具体地，可根据目标工区的古沉积环境性质对校正后的sr元素含量进行验证。
97.为进一步地说明本方案，本发明还以四川盆地中部地区侏罗系自流井组大安寨段页岩为研究对象，提供沉积物中sr元素含量的校正方法的具体应用实例，该具体应用实例具体包括如下内容，参见图8。
98.s1：对同一研究层段中采集的深度连续的样品进行主微量元素含量的分析测试，获取样品整体sr(wt.ppm)与ca(wt.％)含量。
99.该研究地区为典型的陆相湖盆沉积，针对取心井蓬莱10井，在目标层段深度进行连续取样，记录样品岩性及深度，采样间隔可采取1-4m，并对收集的样品进行主量元素和微量元素含量的分析测定，获取样品测得的微量元素sr和主量元素ca含量；进而通过sr与ca元素含量间的相关关系判别碳酸盐矿物对sr含量的影响。表1为本发明实施例采集的样品信息及对应的整体sr(wt.ppm)和ca(wt.％)含量。
100.表1
[0101][0102]
s2：判断sr元素含量与ca元素含量是否表现出强正相关相关性特征。
[0103]
通过拟合sr与ca的相关关系判断碳酸盐矿物对sr元素在沉积物中富集的影响，若sr与ca表现出强正相关相关性特征(即r2》0.64)，则认为碳酸盐矿物的增加会使得沉积物中sr元素过度富集；图9中大安寨段页岩样品测得的sr与ca元素含量表现出强正相关性，说明了沉积物中碳酸盐矿物含量影响着sr元素的富集情况。
[0104]
s3：根据sr与ca交会图，确定sr元素含量基线值，以及sr与ca之间的回归方程sr＝f(ca)，建立碳酸盐矿物中sr元素含量的表达式。
[0105]
步骤s3所建立的碳酸盐矿物中sr元素含量的表达式如公式(2)所示：
[0106]
sr
碳酸盐
＝f(ca
样本
)-sr
基线
ꢀꢀꢀ
(2)
[0107]
通过图9中的大安寨段页岩样品的sr与ca的交会图确定基线值：
[0108]
sr
基线
＝160ppm，
[0109]
该基线值指示低碳酸盐矿物影响下的细粒沉积物中吸附的sr含量；并通过线性拟合建立计算大安寨段沉积物中sr含量与ca含量的回归方程：
[0110]
sr(ppm)＝13.632
×
ca(％) 203.528；
[0111]
根据sr元素在沉积物中的总量为细粒沉积物中sr含量和碳酸盐矿物中sr含量之和，由此可建立求取碳酸盐矿物捕获的sr元素丰度的计算公式：
[0112]
sr
碳酸盐
(ppm)＝13.632
×
ca
样品
(％) 203.528-160；
[0113]
s4：根据样品中碳酸盐矿物捕获的sr含量、样本整体sr含量，建立校正sr含量的计算模型，并计算沉积物中校正后的sr含量；
[0114]
表2展示了通过计算模型得到的大安寨段沉积物中碳酸盐矿物捕获的sr含量，sr
碳酸盐
，该值指示由于碳酸盐岩矿物混入沉积物中后，因sr代替碳酸盐矿物晶格中的ca元素而导致的sr元素含量的增加；因此，可根据碳酸盐导致的增量，恢复地层中的细粒沉积物所含sr元素含量，即校正后的sr元素含量，计算模型如下：
[0115][0116]
其中，sr
校正后
为样品校正后的sr含量，ppm；sr
细粒沉积
为细粒沉积物中的sr含量，ppm；sr
样本
为测得的样品整体sr含量，ppm；
[0117]
根据模型计算得到的校正后的sr含量如表2所示，与原始sr含量相比较可知该地区碳酸盐矿物对sr在地层中的含量影响较大，即sr含量校正的效果明显。
[0118]
表2
[0119][0120]
s5：根据校正后的沉积物sr含量，重建研究区沉积过程中的古环境特征，并检验校正后的有效性；
[0121]
本实施例中根据计算模型得到的sr
校正后
含量，采用sr/ba比对研究区大安寨段地层的古盐度进行表征，校正后的sr
校正
/ba与样品原始sr
样本
/ba如表2所示。根据sr/ba比在古盐度恢复上的指示意义：通常sr/ba介于0～0.5为淡水环境，sr/ba介于0.5～1为半咸水环境，当sr/ba》1时为咸水环境。本实施例四川盆地侏罗系自流井组大安寨段页岩层系，前人从地质现象、古生物和矿物组成等特征方面揭示了该沉积时期为陆相淡水湖盆。图10展示了校正后的古盐度参数(sr
校正
/ba)与未校正前计算的古盐度参数(sr
样本
/ba)在纵向分布上的对比，可见原始sr
样本
/ba显示大安寨段页岩层系古盐度变化大，甚至可以达到咸化水体环境，与前人淡水湖盆沉积的地质认识相矛盾，并且在较短的地质时期内陆相湖泊的水体盐度出现较大幅度的变化的可能性较低；对比校正后的sr
校正后
/ba，整体表现为淡水环境，与大安寨段页岩层系的实际沉积环境相吻合，说明了大安寨段地层中的碳酸盐岩矿物显著地影响了沉积物中的sr含量，采用校正后的sr含量进行古环境的评价分析更加准确、可靠。
[0122]
从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积物中sr元素含量的校正方法，首先获
取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；接着，建立用于表征sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；最后根据关系模型、sr元素总含量以及ca元素含量校正目标工区的sr元素总含量。本发明首次提出了根据沉积物中整体sr元素含量与ca元素含量的关系确定碳酸盐矿物引起的sr元素含量增量的计算模型来校正沉积物中sr含量的方法，该方法的有益效果表现在：
[0123]
1、根据样品测得的sr元素含量与ca元素含量交会图，确定sr元素含量基线值，以及sr与ca之间的回归方程sr＝f(ca)，建立碳酸盐矿物捕获的sr含量的计算模型；
[0124]
2、根据样品碳酸盐矿物捕获的sr元素含量和样本整体sr元素含量，建立校正的sr含量的计算模型；
[0125]
3、根据沉积物样品地化参数计算得到的校正后的sr元素含量，重建研究区沉积过程中的古环境特征。
[0126]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种沉积物中sr元素含量的校正装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例。由于沉积物中sr元素含量的校正装置解决问题的原理与沉积物中sr元素含量的校正方法相似，因此沉积物中sr元素含量的校正装置的实施可以参见沉积物中sr元素含量的校正方法实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0127]
本发明的实施例提供一种能够实现沉积物中sr元素含量的校正方法的沉积物中sr元素含量的校正装置的具体实施方式，参见图11，沉积物中sr元素含量的校正装置具体包括如下内容：
[0128]
元素含量获取模块10，用于获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；
[0129]
第一关系模型建立模块20，用于建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；
[0130]
sr含量校正模块30，用于根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
[0131]
一实施例中，参见图12，所述sr含量校正模块30包括：
[0132]
基值确定单元30a，用于根据所述关系模型确定所述目标工区的sr元素含量基值；
[0133]
捕获含量确定单元30b，用于根据所述sr元素含量基值、所述ca元素含量确定所述目标工区中由碳酸盐矿物所捕获的sr含量；
[0134]
sr含量校正单元30c，用于根据所述sr元素总含量以及所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量校正所述目标工区的sr元素总含量；
[0135]
一实施例中，当所述由碳酸盐矿物所捕获的sr含量大于所述sr元素总含量时，所述目标工区的sr元素总含量的校正值为0。
[0136]
一实施例中，参见图13，沉积物中sr元素含量的校正装置还包括：
[0137]
正相关判断模块18a，用于判断所述sr元素总含量以及ca元素含量是否成正相关关系；
[0138]
第二关系模型建立模块19a，用于如果是，建立所述关系模型；
[0139]
一实施例中，参见图14，所述元素含量获取模块10包括：
[0140]
层段采样单元10a，用于对所述目标工区的目标层段进行深度连续采样；
[0141]
元素含量获取单元10b，用于对采集到的样品进行主微量元素测试，以确定所述sr元素总含量以及所述ca元素含量。
[0142]
从上述描述可知，本发明实施例提供的沉积物中sr元素含量的校正装置，首先获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；接着，建立用于表征sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；最后根据关系模型、sr元素总含量以及ca元素含量校正目标工区的sr元素总含量。本发明利用ca元素含量与sr元素含量间相关关系定量计算碳酸盐矿物引起的沉积物中sr元素的增量，从而拟定细粒沉积物中的sr元素含量，进而更精确地恢复古环境特征，解决了研究古沉积环境时，采用样品整体sr元素含量进行分析引起的古环境判识发生大幅度偏差的难题，为有机质富集控制因素的分析提供了更加可靠、准确的古环境参数，提高了非常规油气资源形成机制的认识，且具有相当广泛的适用性。
[0143]
本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图15，电子设备具体包括如下内容：
[0144]
处理器(processor)1201、存储器(memory)1202、通信接口(communications interface)1203和总线1204；
[0145]
其中，处理器1201、存储器1202、通信接口1203通过总线1204完成相互间的通信；通信接口1203用于实现服务器端设备以及客户端设备等相关设备之间的信息传输；
[0146]
处理器1201用于调用存储器1202中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法中的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
[0147]
步骤100：获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；
[0148]
步骤200：建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；
[0149]
步骤300：根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
[0150]
本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的沉积物中sr元素含量的校正方法的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
[0151]
步骤100：获取目标工区的sr元素总含量以及ca元素含量；
[0152]
步骤200：建立用于表征所述sr元素总含量以及ca元素含量的关系模型；
[0153]
步骤300：根据所述关系模型、所述sr元素总含量以及所述ca元素含量校正所述目标工区的sr元素总含量。
[0154]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件 程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0155]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺
序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0156]
虽然本技术提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
[0157]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0158]
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0159]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0160]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0161]
本说明书实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0162]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示
例的特征进行结合和组合。
[0163]
以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。