火成岩岩性类型的确定方法、存储介质和计算机设备与流程

1.本发明涉及岩性类型确定技术领域，尤其涉及一种火成岩岩性类型的确定方法、存储介质和计算机设备。


背景技术：

2.金云智、高楚桥等在地层组分分析的基础上建立了火成岩的地层元素与其各岩性间的关系模型，运用最优化算法，从地层元素测井资料中的al、ca、fe、h、si、s、ti等地层元素的含量出发，定量计算火成岩各岩性组分的含量。有的研究则在火成岩qapf等标准灰度图图版的基础上，通过火成岩矿物成分投点、获取投点位置灰度值、基于哈希表集合快速获取火成岩名称等环节来快速实现火成岩的自动化分类命名。有的研究则综合利用磁力数据、地震数据、岩心数据、测井数据来预测火成岩储层，这种方法既能合理利用磁力来识别火成岩，又能利用三维地震格架来弥补其空间分辨率的不足，并且在钻井数据的约束下，能够使火成岩储层的预测效果达到最佳。有的研究则利用重磁电异常的组合特征识别火成岩岩性，通过采集记录岩芯物理特性、用k-均值聚类对岩石的密度、磁化率、电阻率进行聚类分析，进而获得岩芯聚类编码，对重磁勘探结果进行重磁异常剥离获得重磁电异常编码，采用同样的聚类方法进行三维空间异常编码，将岩石物性聚类编码与重磁电异常编码相互结合来反映探区每一处火成岩的岩性。
3.目前，求取矿物质量含量的解释方法可以归结为两种：一种是以斯伦贝谢公司为代表的经验解释方法，另一种是以哈里伯顿公司为代表的优化解释方法。斯伦贝谢公司的解释方法是由经验关系式求取火成岩地层元素相对含量和矿物质量含量；哈里伯顿公司的解释方法是直接由地层元素含量利用优化方法反演得到地层矿物质量含量。斯伦贝谢公司为代表的解释方法依赖大量的地区实验数据，对于一些新地层，则需要重新建立模型，而且新建立的模型其适用性仍然需要进一步验证；以哈里伯顿公司为代表的解释方法适应性较强，但存在反演矿物不确定的问题。图1为现有技术中某国外软件对火成岩中矿物的解释结果，其中，wpyr表示黄铁矿，wcar表示灰质含量，wqfm表示硅质含量，以及wcla表示泥质含量，可以看出，该国外软件仅能计算出泥质含量、硅质含量、灰质含量和黄铁矿的含量，无法反演出火成岩中的所有矿物类型及其含量。
4.火成岩地层矿物类型、含量复杂，要准确确定火成岩地层矿物质量含量通常用火成岩岩心实验方法来确定，或者通过多矿物解释模型来确定，实验方法岩心数量有限、实验结果获得不够及时，多矿物解释模型结果存在问题是：火成岩矿物类型不符，矿物含量计算结果误差较大。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的是提供一种岩石岩性的确定方法、存储介质和计算机设备，以准确确定火成岩中的矿物种类及质量含量，进而确定火成岩的岩性。
6.第一方面，本技术提供一种火成岩岩性类型的确定方法，包括以下步骤：s100：获
取多种纯矿物各自的分子式；s200：获取目标火成岩中的元素种类以及各元素种类的比例系数；s300：基于多种纯矿物各自的分子式，根据目标火成岩中的元素种类以及各元素种类的比例系数，通过反演的方法确定目标火成岩中所包含的矿物种类以及各矿物种类的质量含量；s400：根据目标火成岩中所包含的矿物种类确定目标火成岩中所包含的火成岩种类，以及根据目标火成岩中所包含的各矿物种类的质量含量确定目标火成岩中所包含的各火成岩种类的质量含量；s500：根据目标火成岩中所包含的火成岩种类以及各火成岩种类的质量含量，确定目标火成岩的岩性类型。
7.在一个实施例中，s100，包括：针对每种纯矿物，执行以下步骤：s110：根据纯矿物的质量以及预设的摩尔体积，确定该种纯矿物的相对分子量；s120：根据纯矿物的相对分子量及其所包含的元素种类确定该种纯矿物的分子式模型，其中，所述分子式模型包括酸碱根以及除酸碱根之外的至少一种主元素；s130：根据纯矿物的相对分子量及其酸碱根的相对分子量，确定所述除酸碱根之外的至少一种主元素的剩余相对分子量；s140：根据所述剩余相对分子量以及各主元素的相对原子质量，通过反演的方法确定各主元素在所述分子式模型中的分配系数，进而得到该种纯矿物的分子式。
8.在一个实施例中，通过反演的方法确定各主元素在所述分子式模型中的分配系数，包括：构建所述剩余相对分子量、各主元素的相对原子质量以及各主元素在所述分子式模型中的分配系数三者之间的关系模型；基于所述关系模型，利用最小二乘法确定纯矿物中的各主元素在所述分子式模型中的分配系数。
9.在一个实施例中，利用下式构建所述关系模型：
10.y＝σaixi11.其中，y表示所述剩余相对分子量，ai表示第i种主元素的相对原子质量，x表示第i种主元素在所述分子式模型中的分配系数。
12.在一个实施例中，在s140之后，所述方法还包括：s150：基于纯矿物的分子式，确定该种纯矿物中各元素种类的分配系数，并确定各元素种类的分配系数的第一误差，将所述第一误差与第一误差阈值进行比较，当所述第一误差大于或等于所述第一误差阈值时，返回执行s120，以重新确定该种纯矿物的所述分子式模型。
13.在一个实施例中，利用下式确定各元素种类的分配系数的第一误差：
[0014][0015]
其中，f(x,a)表示反演的误差目标函数，x表示各元素种类的分配系数，a表示所述剩余相对分子量，i表示测量的次数，ai表示第i次测量的剩余相对分子量，m表示纯矿物的分子式中元素种类的个数，fi(x,z)表示第i次测量的元素的质量含量，σi表示第i次测量的元素质量含量的测量误差，τi表示第i次测量的剩余相对分子量的响应误差，gj(x)为分配系数x的第j种约束条件，τj为第j种约束条件的误差，p为约束条件的个数。
[0016]
在一个实施例中，在s300中，利用下式通过反演的方法确定目标火成岩中所包含的矿物种类以及各矿物种类的质量含量：
[0017][0018]
其中，wn表示第n种矿物的质量含量，n表示矿物种类的数量，c
in
表示第i次测量的元素在第n种矿物中的比例系数，yi表示第i次测量的元素的质量含量。
[0019]
在一个实施例中，在s300之后且在s400之前，所述方法还包括：s600：确定目标火成岩中各矿物种类的质量含量的第二误差，将所述第二误差与第二误差阈值进行比较，当所述第二误差大于或等于所述第二误差阈值时，返回执行s100中的s140，以通过反演的方法重新确定每种纯矿物中的各主元素在所述分子式模型中的分配系数。
[0020]
在一个实施例中，利用下式目标火成岩中各矿物种类的质量含量的第二误差：
[0021][0022]
其中，f(s,b)表示反演的误差目标函数，s表示纯矿物的质量含量，b表示元素的质量含量，i表示测量的次数，bi表示第i次测量的元素的质量含量，q表示纯矿物种类的数量，fi(s，c)表示第i次测量的矿物的质量含量，δi表示第i次测量的元素质量含量的测量误差，ρi表示第i次测量的元素质量的响应误差，gj(s)为s的第j种约束条件，ρj为第j种约束条件的误差，p为约束条件的个数。
[0023]
第二方面，本技术提供一种存储介质，存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码被处理器执行时，实现如上文所述的火成岩岩性类型的确定方法的步骤。
[0024]
第三方面，本技术提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的火成岩岩性类型的确定方法的步骤。
[0025]
本发明根据原始元素测井资料或xrf录井获取地层元素含量，但由于火成岩地层中矿物质量与元素含量之间的关系具有不确定性，需要根据不同类型的纯矿物来确定元素的矿物含量系数，最后利用优化算法计算火成岩地层矿物质量含量。应用该方法可以有效地确定火成岩矿物含量与元素的定量关系，为识别火成岩地层矿物类型和质量含量提供了理论依据，为加快国内火成岩地层勘探、开发起积极作用。
附图说明
[0026]
构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
[0027]
图1为现有技术中国外某软件对火成岩中矿物种类的解释结果；
[0028]
图2为根据本技术一示例性实施方式的火成岩岩性类型的确定方法的流程图；
[0029]
图3为根据本技术一具体实施例的火成岩的岩性类型确定方法的流程图；
[0030]
图4为根据本技术一具体实施例的每种纯矿物中各元素种类及其分配系数的系数矩阵；
[0031]
图5a至图5c依次为根据本技术一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量示意图的左、中、右三部分；
[0032]
图6a至图6c依次为根据本技术另一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量示意图的左、中、右三部分；
[0033]
图7a至图7c依次为根据本技术一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量及火成岩类型示意图的左、中、右三部分。
具体实施方式
[0034]
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发明。
[0035]
实施例一
[0036]
本实施例提供一种火成岩岩性类型的确定方法，图2为根据本技术一示例性实施方式的火成岩岩性类型的确定方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
[0037]
s100：获取多种纯矿物各自的分子式。
[0038]
具体的，针对每种纯矿物可以通过以下步骤确定该种纯矿物的分子式：
[0039]
s110：根据纯矿物的质量以及预设的摩尔体积，确定该种纯矿物的相对分子量。具体的，可以通过用纯矿物的质量除以摩尔体积来确定该种纯矿物的相对分子量，其中，所述摩尔体积可以预设为与该种纯矿物相类似的材料的摩尔体积。
[0040]
s120：根据纯矿物的相对分子量及其所包含的元素种类确定该种纯矿物的分子式模型，其中，所述分子式模型包括酸碱根以及除酸碱根之外的至少一种主元素。
[0041]
可以通过对ecs元素测井资料或xrf资料进行解谱来得到的纯矿物所包含的元素种类。
[0042]
s130：根据纯矿物的相对分子量及其酸碱根的相对分子量，确定所述除酸碱根之外的至少一种主元素的剩余相对分子量。
[0043]
s140：根据所述剩余相对分子量以及各主元素的相对原子质量，通过反演的方法确定各主元素在所述分子式模型中的分配系数，进而得到该种纯矿物的分子式。
[0044]
其中，通过反演的方法确定各主元素在所述分子式模型中的分配系数，包括：构建所述剩余相对分子量、各主元素的相对原子质量以及各主元素在所述分子式模型中的分配系数三者之间的关系模型；基于所述关系模型，利用最小二乘法确定纯矿物中的各主元素在所述分子式模型中的分配系数。
[0045]
可以利用下式构建所述关系模型：
[0046]
y＝σaixi[0047]
其中，y表示所述剩余相对分子量，ai表示第i种主元素的相对原子质量，x表示第i种主元素在所述分子式模型中的分配系数。
[0048]
在一些情况下，仅仅通过一次反演所得到的分子式可能不准确，由此，在s140之后，所述方法还包括：s150：基于纯矿物的分子式，确定该种纯矿物中各元素种类的分配系数，并确定各元素种类的分配系数的第一误差，将所述第一误差与第一误差阈值进行比较，当所述第一误差大于或等于所述第一误差阈值时，返回执行s120，以重新确定该种纯矿物的所述分子式模型。
[0049]
可以利用下式确定各元素种类的分配系数的第一误差：
[0050][0051]
其中，f(x,a)表示反演的误差目标函数，x表示各元素种类的分配系数，a表示所述剩余相对分子量，i表示测量的次数，ai表示第i次测量的剩余相对分子量，m表示纯矿物的分子式中元素种类的个数，fi(x,z)表示第i次测量的元素的质量含量，σi表示第i次测量的元素质量含量的测量误差，τi表示第i次测量的剩余相对分子量的响应误差，gj(x)为分配系数x的第j种约束条件，τj为第j种约束条件的误差，p为约束条件的个数。
[0052]
在确定多种纯矿物各自的分子式之后，继续执行s200。
[0053]
s200：获取目标火成岩中的元素种类以及各元素种类的比例系数。具体的，可以通过对ecs元素测井资料或xrf资料进行解谱，从而得到的目标火成岩中的元素种类。
[0054]
s300：基于多种纯矿物各自的分子式，根据目标火成岩中的元素种类以及各元素种类的比例系数，通过反演的方法确定目标火成岩中所包含的矿物种类以及各矿物种类的质量含量。
[0055]
在s300中，利用下式通过反演的方法确定目标火成岩中所包含的矿物种类以及各矿物种类的质量含量：
[0056][0057]
其中，wn表示第n种矿物的质量含量，n表示矿物种类的数量，c
in
表示第i次测量的元素在第n种矿物中的比例系数，yi表示第i次测量的元素的质量含量。
[0058]
在s300之后且在s400之前，所述方法还包括：s600：确定目标火成岩中各矿物种类的质量含量的第二误差，将所述第二误差与第二误差阈值进行比较，当所述第二误差大于或等于所述第二误差阈值时，返回执行s100中的s140，以通过反演的方法重新确定每种纯矿物中的各主元素在所述分子式模型中的分配系数。
[0059]
可以利用下式目标火成岩中各矿物种类的质量含量的第二误差：
[0060][0061]
其中，f(s，b)表示反演的误差目标函数，s表示纯矿物的质量含量，b表示元素的质量含量，i表示测量的次数，bi表示第i次测量的元素的质量含量，q表示纯矿物种类的数量，fi(s,c)表示第i次测量的矿物的质量含量，δi表示第i次测量的元素质量含量的测量误差，ρi表示第i次测量的元素质量的响应误差，gj(s)为s的第j种约束条件，ρj为第j种约束条件的误差，p为约束条件的个数。
[0062]
s400：根据目标火成岩中所包含的矿物种类确定目标火成岩中所包含的火成岩种类，以及根据目标火成岩中所包含的各矿物种类的质量含量确定目标火成岩中所包含的各火成岩种类的质量含量。
[0063]
s500：根据目标火成岩中所包含的火成岩种类以及各火成岩种类的质量含量，确定目标火成岩的岩性类型。
[0064]
本发明根据原始元素测井资料或xrf录井获取地层元素相对含量，但由于火成岩地层矿物质量与元素含量之间的关系具有不确定性，需要根据不同类型的纯矿物来确定元素的矿物含量系数，最后利用优化算法计算火成岩地层矿物质量含量。应用该方法可以有效地确定火成岩矿物含量与元素的定量关系，为识别火成岩地层矿物类型和质量含量提供了理论依据，为加快国内火成岩地层勘探、开发起积极作用。
[0065]
实施例二
[0066]
本实施例提供一种火成岩的岩性类型确定方法的具体实施例，图3为根据本技术一具体实施例的火成岩的岩性类型确定方法的流程图。如图3所示，该方法可以包括以下步骤：
[0067]
(1)选取火成岩所可能包含的纯矿物的类型，并通过ecs测井资料或xrf资料解谱获得每种纯矿物类型所包含的元素种类以及各元素种类在该种纯矿物的分子式中的分配系数，纯矿物的类型可以包括：橄榄石、辉石、钠长石、钙长石、角闪石、石英、锆石、白云母、黑云母、磷灰石、沸石、正长石、霞石等。
[0068]
(2)测量纯矿物的质量，结合所选定的摩尔体积计算该种纯矿物的摩尔质量及相对分子量。
[0069]
(3)确定纯矿物的分子式模型，用a(x)表示分子式模型中除酸碱根以外的主元素及其在分子式模型中的分配系数，其中a为矿物中所包含的主元素的相对原子质量，x为该主元素的分配系数。
[0070]
(4)根据第(1)中的解谱结果，确定纯矿物所包含的主元素a，a可以包括但不限于si、al、fe、ca、k、ti、mg、mn、na、p、zr等元素。
[0071]
(5)计算纯矿物的相对分子量中除酸碱根之外的所有主元素的剩余相对分子量y，y等于纯矿物的相对分子量减去酸碱根的相对分子量。
[0072]
(6)建立y与分配系数x之间的关系式，y＝σaixi。
[0073]
(7)利用最小二乘法计算各主元素的分配系数x，并利用误差目标函数判断该分配系数是否合适，若合适，则确定该种纯矿物的分子式，若不合适，则返回步骤(3)，重新确定纯矿物的分子式模型；
[0074]
(8)通过反复执行上述第(1)～(7)，得到多种纯矿物的分子式，即确定出每种纯矿物所包含主元素及酸碱根。
[0075]
(9)对于每种纯矿物，根据其分子式，计算分子式中的每种元素在该种纯矿物中的分配系数，该分配系数等于每种元素相对原子质量与该种元素在分子式中的原子个数的乘机除以该种矿物相对分子量。最后确定出所有纯矿物中各元素的分配系数，形成多种纯矿物与各元素分配系数的系数矩阵。
[0076]
(11)通过对ecs测井资料或xrf资料进行解谱，确定火成岩地层中元素种类以及各元素种类的比例系数。
[0077]
(12)基于多种纯矿物与各元素分配系数的系数矩阵，根据火成岩地层中各元素种类的比例系数确定火成岩所包含的矿物成分以及每种矿物成分的质量含量，并根据矿物成分确定火成岩地层中所包含的火成岩类型。
[0078]
(13)根据火成岩地层中所包含的火成岩类型确定该地层中的火成岩的岩性类型。
[0079]
本实施例首先确定多种纯矿物各自的分子式，再基于多种纯矿物各自的分子式生
成关于每种纯矿物中各元素种类的分配系数的系数矩阵，基于所述系数矩阵，根据ecs测井资料或xrf资料的解谱结果反演出火成岩地层所包含的矿物种类以及每种矿物的质量含量，进而确定火成岩类型。整个过程实现了模块化操作，为适应于国内火成岩快速、高效开发，在形成自有知识产权的火成岩解释软件方面起到了积极作用。
[0080]
实施例三
[0081]
本实施例提供一种火成岩岩性类型的确定方法的具体应用实例，应用于火成岩，
[0082]
橄榄石是火成岩中常出现的矿物，根据对元素测井资料的解谱，我们可以先假设橄榄石的分子式模型为(mgfeca)sio4，但无法确定主元素mg、fe、ca之间的分配系数。
[0083]
为了确定各主元素的分配系数，可以先在目的层取纯橄榄石，计算其摩尔质量(质量/摩尔体积)，根据摩尔质量确定橄榄石的相对分子量；然后设定纯橄榄石的分子式模型为asio4，a表示主元素，主元素a为纯橄榄石中除si、o之外的mg、fe、ca等含量较高的元素；根据纯橄榄石的相对分子量和酸碱根的相对分子量计算主元素的剩余相对分子量y；结合对纯橄榄石的元素测井资料的解谱结果确定mg、fe、ca等主元素的各自的分配系数(c1、c2、c3)，即结合表达式y＝28*c1 56*c2 40*c3，根据多个测点结果利用最小二乘法确定各主元素的分配系数，通过计算得到c1＝0.6，c1＝0.4，c3＝0，最后确定橄榄石的分子式为mg3fe2(sio4)5。
[0084]
同样地，确定多种纯矿物各自的分子式，从而确定关于多种纯矿物中各元素的分配系数的系数矩阵，图4为根据本技术一具体实施例的每种纯矿物中各元素种类及其分配系数的系数矩阵。
[0085]
图5a至图5c依次为根据本技术一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量示意图的左、中、右三部分，，在该火成岩地层中的矿物含量示意图中，第一道为地层深度；第二道～第十道为录井元素的相对含量、重构元素响应值和反演结果的置信区间；，第十一道为误差目标函数曲线；第十二道～第十七道为反演的矿物含量，分别是泥质含量、硅质含量、钙质含量、铁质含量、石膏类矿物含量和其他矿物含量；第十八道为反演的矿物质量含量组合剖面。
[0086]
图6a至图6c依次为根据本技术另一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量示意图的左、中、右三部分，对于火成岩地层中的矿物含量示意图中的数据，处理深度为5320～5350米，图中各道曲线所代表的含义和图5a至图5c中的火成岩地层中的矿物含量示意图相同。
[0087]
根据火成岩地层矿物含量的解释结果，获取地层的矿物成分，由于火成岩矿物是在特定的侵入环境下形成的，进而判断地层的火成岩类型，通过对火成岩中的矿物进行分析，结合火成岩类型以及矿物成分和侵入环境之间的关系，确定出火成岩地层中所包含的火成岩类型，如表1所示。
[0088]
表1
[0089][0090]
图7a至图7c依次为根据本技术一具体实施例的火成岩地层中的矿物含量及火成岩类型示意图的左、中、右三部分。该火成岩地层中的矿物含量及火成岩类型示意图为某井5400-5430m计算结果，反演结果显示，该地层中包含了19种矿物种类。根据反演矿物结果进一步确定火成岩侵入环境为基性或超基性环境，以玄武岩为主。
[0091]
本发明根据原始元素测井/xrf资料火成岩地层元素相对含量，利用纯矿物建立地层矿物种类与元素含量之间存在的系数矩阵，然后利用优化算法计算火成岩地层矿物质量含量，进一步地确定火成岩地层类型。
[0092]
实施例四
[0093]
本实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码被处理器执行时，实现如上文所述的火成岩岩性类型的确定方法的步骤。
[0094]
这些程序代码也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的步骤。
[0095]
存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。存储介质的例子包括但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0096]
实施例五
[0097]
本实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的火成岩岩性类型的确定方法的步骤。
[0098]
在一个实施例中，计算机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。
[0099]
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 flash ram)。内存是计算机可读
介质的示例。
[0100]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0101]
应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施方式例如能够除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0102]
应当理解的是，本说明书中的示例性实施方式可以由多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施方式。提供这些实施方式是为了使得本技术的公开彻底且完整，并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员，而不应当理解为对本发明的限制。