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基于地層約束的三維地質屬性模型建設

發布時間:2019-12-14 10:43所屬分類:地質礦產瀏覽:1加入收藏

摘 要:隨著計算機建模技術的發展以及硬件運算水平的提高,計算機建模技術有了顯著的提高,三維地質建模技術越來越成熟,在建模過程中已經引入了

  摘 要:隨著計算機建模技術的發展以及硬件運算水平的提高,計算機建模技術有了顯著的提高,三維地質建模技術越來越成熟,在建模過程中已經引入了地質學概念。本文以SKUA-GOCAD三維地質建模軟件為研究平臺,介紹了數據整理、結構模型建設、屬性模型建設的總體思路,重點對比了基于地層約束的三維屬性模型和區域整體三維屬性模型的關聯和區別,從插值參數角度分析了產生這一現象的原因。結果表明在已完成三維地層結構模型的基礎上,基于地層約束建設屬性模型,是一種提高屬性模型精度的成熟有效的方法。

  關鍵詞:三維建模;屬性模型;分層插值;地層;鉆孔數據

地質論文投稿

  0 前言

  隨著計算機建模技術的發展以及硬件運算水平的提高,三維地質建模技術越來越成熟(王亞靜,2016)。依據建模數據源的不同,三維地質建模方法主要有以下5種:①鉆孔數據建模:直接利用鉆孔分層資料建立基礎數據庫,由建模軟件主導完成模型建設;②剖面數據建模:對二維的剖面數據進行“立體化”,利用剖面格網通過人機交互或建模軟件自動完成三維地質模型的建設;③三維地震數據建模:以地震資料解譯技術為支撐,采用井震結合及相控的方法建立三維地質模型(張洋洋等,2013);④屬性數據建模:在三維空間中建立格網,利用離散的屬性點作為插值點,按照特定的空間插值算法進行空間插值,反映的是地質體內部的屬性狀態情況;⑤多源數據建模:利用平面圖、鉆孔數據、剖面數據、地球物理或地球化學數據、屬性數據等開展模型建設,數據互補又互為約束對象,共同協調統一,提高了模型的精度。

  在三維地質模型建設及應用方面,國內油氣勘探領域的應用程度最高,有色貴金屬礦山次之,城市地質也已經起步(李青元等,2016)。在油氣勘探領域,以油藏數值模擬為例,采用相控條件下的序貫高斯(SGS)算法,建立孔隙度、滲透率、氣飽和度模型,定量描述儲層參數的空間非均質性(王威,2013);在金屬礦山領域,以銅礦礦床分析為例,建立不同類型的結構模型,并對銅品位實施克立格插值(荊永濱,2010);在城市地質領域,以北京市地鐵9號線某段為例,將同一土層內賦予參數實驗值并進行插值,形成參數模型(董慧超,2011);在其他領域,以土壤屬性三維模型建設為例,利用地統計學插值方法,以10cm 為采樣梯度獲取土壤樣本,實現了農田尺度土壤有機質、pH、鈣、鋅的三維模型構建和空間分異規律分析(周四維,2018)。

  本文在前人研究基礎上,以當前城市地下空間資源開發利用主要深度(地下50m)以內的地層為研究對象,選擇北京市平原區東部約60km2范圍作為研究區,開展三維結構模型建設,并以結構模型各個地層為約束體,逐層進行屬性插值,建設三維地質屬性模型,更為精細的刻畫了該區域地層屬性的分布形態。

  1 數據標準化

  本次研究工作采用SKUA-GOCAD建模軟件輔助進行三維地質模型建設,需按其數據格式要求進行數據標準化處理。

  1.1 地層數據標準化

  研究區內共有15個鉆孔,深度均為50m左右,結合以往該地區工程層剖面資料,對鉆孔數據進行標準化。

  參考以往該地區工程層剖面資料,與本次工作采用的15個鉆孔進行地層比對校準,在以往大地層韻律背景下依據15個鉆孔的實際分層情況進行校準,形成本次研究工作的標準分層,標準地層自上而下依次為:填土層(10)、粘質粉土層(22)、粉質粘土層(23)、粉細砂層(24)、粘質粉土層(32)、粉質粘土層(33)、粉細砂層(34)、粉質粘土層(43)以及粉細砂層(44),標準地層柱狀。

  按照建模軟件數據格式要求,將15個鉆孔的分層數據拆分,形成鉆孔分層數據表。每個鉆孔分層數據表內容均有15條,由該層對應的鉆孔分層數據構成,數據表內容包括鉆孔編號、地層代號、層頂深度、坐標。

  1.2 屬性數據標準化

  對15個鉆孔的室內土工實驗表進行整理,按照標準化后的地層深度重新分段。如存在土工實驗取樣深度與地層深度交叉的情況,按照如下方式進行處理:根據該地層的頂底板深度將對應的土工實驗數據進行分段提取,將提取后的土工實驗數據按照厚度計算中心點坐標Z值(圖2)。

  完成屬性數據分段后,重新整理數據表,按照地層順序將15個鉆孔所包含的屬性數據整理入庫,數據表內容為鉆孔編號、參數值、坐標。

  至此,完成建模所用鉆孔分層數據及屬性數據的整理、錄入工作。

  2 模型建設

  2.1 三維地層結構模型建設

  SKUA-GOCAD建模軟件基于工作流(Workflows)思路進行三維模型建設,地層結構模型建設過程與人的思維保持一致。總體過程大致如下:數據錄入、地層整理、模型生成、模型調整完善。

  在數據錄入階段,主要解決的是建模工作中相關數據的“地質定義”,例如定義模型邊界線、定義斷層性質等,及所有導入到建模軟件中參與建模的數據,都需要定義其本身的地質意義。

  在地層整理階段,主要解決的問題是各個地層的沉積順序以及各個地層之間的接觸關系(圖3)。在該階段還可以在各地層數據內增加或減少控制點,調整各個地層的顏色等。

  在模型生成階段,可以調整模型的精細度以及平滑程度,還可以通過軟件自帶的地層檢查功能,檢查每個參與建模的鉆孔地層一致性(圖4),保證模型的數據準確性。

  在模型調整完善階段,可以引入控制鉆孔與模型地層比對,發現誤差較大的位置可以利用控制鉆孔進行修正。因該軟件基于工作流模式,可以便捷的退回地層整理步驟直接在誤差地層上以鉆孔地層為依據增加控制點,重新執行一次建模工作流即可完成模型調整完善。最終形成的三維地層結構模型見圖5。

  2.2 三維地質屬性模型建設

  SKUA-GOCAD建模軟件可以在三維地層結構模型的基礎上,以地層為約束單獨在目標層內進行屬性插值,建設三維地質屬性模型。總體步驟可概括為:設置結構模型網格大小,數據分析,變異函數求取,以及屬性插值。

  (1)網格設置

  結構模型創建完成后,根據不同層位建模精度的要求,選擇性的設置不同網格密度。

  以23層粉質粘土為例:平面上,綜合工區范圍,將網格設置為20m,與整體保持一致;垂向上,該層厚度平均約4.5m,將網格設置為0.5m(可據實際需求調整)。據此,該層所包含的全部網格數為430×491×9=1900170個(圖6)。

  (2)數據分析

  數據分析階段,主要對原始屬性數據進行整理,利用人-機交互,按照數學方法對屬性數據進行優化,根據地層的地質學特點剔除屬性數據中的噪點,基于地質背景分析屬性數據在目標層位的總體分布規律。若數據量大且分區復雜,可通過skua gocad平臺的data and trend analysis板塊實現分析(圖7),獲取相應區塊(region)的趨勢,作為后續插值的約束條件;若數據量較少,未劃分或僅有少數區塊,可通過軟件的計算器等工具欄完成數據分析(圖8)。

  (3)變異函數求取

  以每個地層(已完成網格化處理)為約束條件,創建各地質體獨立塊體(region),并將其作為變異函數求取的約束條件(圖9)。因此,對同一屬性,每一層位對應不同的變異函數。需要注意的是,變異函數的求取并非一蹴而就,需結合地質背景以及模型創建經驗,不斷試驗,直至獲取最符合地質認知的結果,插值方法采用克里格法。圖10為23層粉質粘土的變異函數獲取示例。

  (4)屬性插值

  通過Reservoir Properties模塊,選擇合適的插值方法與已完成的變異函數,逐步完成屬性賦值。對比不同變異函數的插值結果,基于地質認知選擇最優者。處理各屬性區域的顏色、數據顯示方式等后,最終完成三維地質屬性模型。圖11為本次創建的含水量屬性模型。

  3 對比分析及應用

  在屬性建模方面,較為傳統的是區域整體屬性建模方法。該方法不考慮建模工區的地層分布情況,沒有在工區地層內逐層約束插值建設屬性模型,而是利用建模工區的整體厚度進行一次整體插值形成三維屬性模型。這種模型通常是為了展示區域內地質屬性整體情況,從宏觀尺度進行地質分析應用,反應的是區域內地質屬性的分布規律;而本文提到的基于地層約束的屬性建模,充分考慮地層內部地質條件特征,以地層為約束,更能反應研究區范圍內不同地層的屬性差異。相比于區域整體屬性模型,基于地層約束的屬性模型更為精細、更能反應地層實際屬性狀態,在模型分析應用方面也更加靈活和便捷。

  為了驗證上述觀點,同時研究地層約束前提下三維地質屬性建模與傳統三維地質屬性建模數據成果的區別和關聯,本次工作按照工區范圍和深度,采用區域整體屬性建模方法創建了一個區域整體三維地質屬性模型用于比對分析(圖12)。

  通過二者比對,可證實存在以下關聯和區別:二者在屬性空間分布趨勢上基本一致(例如各個屬性值段分布的空間位置基本一致),但存在屬性空間區域的范圍不同。產生這一結果的原因,主要是由于分層屬性插值建模方法逐層設置插值參數,更符合每個地層的特點,而整體插值方法只針對了數據本身制定插值算法,未考慮每個地層的實際情況。以23層粉質粘土為例,單地層約束的插值結果參見圖13,與整體插值在該地層截取的結果存在差異(圖14),但在反映層內屬性數據的分布情況方面,更具代表性。

  由于存在上述區別,基于地層約束的屬性模型在應用層面不可用區域整體模型替代。基于地層約束的屬性模型已經按照地層進行了劃分,可以針對某一類地層開展模型應用研究,而區域整體模型無法指定某一類地層為對象開展研究工作;另外,利用地層約束的屬性模型統計功能,可統計每個地層內屬性的分布情況,輔助相關工作的開展。以篩選出地層含水率小于30%的地區作為初步選定研究區域為例:若利用區域整體屬性模型進行分析,只能將區域內所有含水率小于30%的地區篩選出來(圖15);而利用地層約束的屬性模型能將每一層中含水率小于30%的區域篩選出來,同時可以分析每一層中篩選出的區域在整體篩選結果中的占比(圖16),結合地層巖性數據綜合分析,有針對性提出的開發利用規劃建議。

  4 結論

  三維地質建模技術發展迅速,已經有不少建模軟件從單一數學算法建模提升到地質學概念結合數學算法建模的綜合建模理念,且對建模流程進行了優化,提高了模型修改、完善的效率,本文所采用的SKUA-GOCAD三維地質建模軟件就具備了以上特點,便于地質人員理解和使用。

  基于地層約束下的三維地質屬性模型建設,從屬性數據分析、屬性插值等方面,充分考慮了不同地層的地質屬性數據特點,與傳統的整體屬性建模方法相比,在每個地層內分別對屬性數據進行了插值參數定義,提高了三維地質屬性模型的精度,擴展了模型的應用層次。

  受研究深度所限,本次并未涉及模型分析相關研究,將會在后續工作中根據實際需要,逐步開展相關方面研究工作,提升模型實際應用效果。

  參考文獻

  北京市地質調查研究院, 2017. 北京市地下空間資源調查評價及關鍵技術研究成果報告[R].

  董慧超, 2011. 北京地鐵九號線三維地質建模研究[D]. 中國地質大學(北京).

  荊永濱, 2010. 礦床三維地質混合建模與屬性插值技術的研究及應用[D]. 中南大學.

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