一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法

摘要

本发明公开了一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法，包括以下步骤：步骤1：获取电成像图，对电成像图进行双边滤波；步骤2：对滤波后的图像转换成像r通道图，对r通道图进行处理后，获取纹层边界轮廓图；步骤3：将Hough变换的直线方程改为正弦曲线方程形成改进的Hough变换，利用改进的Hough变换提取纹层边界轮廓图中的正弦型纹层边界，得到纹层界面图；步骤4：通过连通域标记法对纹层界面图内正弦线进行标记和计数，正弦曲线通过最小外接矩形框的方法得到正弦型连通区域参数，采用正弦型连通区域参数定量表征纹层的信息；本发明提取方法能够精细且定量的提取纹层在FMI图像上的厚度和产状信息，为纹层评价在宏观尺度上提供了技术依据。

说明书

技术领域

本发明涉及油气勘探技术领域，具体涉及一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法。

背景技术

页岩纹层作为页岩气甜点段形成提供所需的基本地质条件之一，但纹层类型复杂、非均质性强，一定程度上控制着深层页岩甜点段的形成与分布。因此精细评价纹层类型和特征是页岩气储层评价的重要依据。目前可以通过SEM图像在微观尺度上进行纹层类型的划分，但在宏观上页岩表现出纹层发育、非均质性强、岩性变化复杂，且不同纹层类型的物性、含气性差异较大，给页岩气储层在宏观尺度上的非均质性分析带来了很大挑战。

目前页岩纹层的识别和表征主要还是通过岩心观察，薄片鉴定等方式。大量地质工作者从事并完善纹层类型在微观尺度上的识别及纹层相关参数的提取。因常规测井曲线分辨率难以达到识别纹层的级别，因此在宏观尺度上较为缺少纹层识别相关研究。因电成像测井图像有着分辨率高的优势，陆续出现了通过电成像测井图像评价纹层。但仅限于定性的识别纹层、提取电成像图像不同纹层的纹理复杂性和表征纹层的发育程度。缺少纹层信息提取的定量性与完整性，极少的能反映纹层背后的沉积环境，且传统识别纹层的方式采用人机交互的方式，操作繁琐且主观误差给页岩纹层的识别带来了很大的困难。

例如，专利申请号为202010855005，一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法，包括以下步骤：S1：对电成像测井图像进行360度填充；S2：识别纹层边界；S3：轮廓边界提取及存储；S4：目标对象分类识别；S5：陆相页岩气砂质纹层参数提取；相对于人机交互式的识别纹层方法，能自动识别砂质纹层，能够较为准确的识别出纹层，达到全井段连续识别，解决了人机交互纹层工作量大，经验性的问题。这种方法虽然对纹层信息提取较为合理，但是仍然存在以下缺点：需要对电成像图像的空白带进行一个填充操作，其填充部分能否表征原本地质信息存在争议；直接采用轮廓边界提取，图像的噪声和非纹层边界会对信息提取产生较大的误差；虽然提取了纹层的位置、纹层发育程度，但是未涉及纹层厚度、倾角、倾向、走向等相关信息。

例如，专利申请号为201911121469X，基于成像测井图像纹理的页岩纹层非均质性数据处理方法，利用成像测井图像获得垂向上岩石结构图像，在垂直方向上连续且高效的采集不同分辨率下的岩石图像样本。采用tamura纹理特征算法，利用计算机自动提取成像测井图像的粗糙度、对比度及方向度。基于大量图像的提取参数结果，采用层次分析方法对各个特征参数进行了量化，分析其所占权重，构建页岩纹层非均质性定量表征模型。可以快速高效且精细地定量表征页岩纹层非均质特征，并求取了纹层非均质性指数，为剖面上选择页岩油气优质勘探目标层段提供科学指导。提供了一种页岩纹层纹理性参数的处理方法，但是提取Tamura纹理参数是对整个图像矩阵进行计算，反映的是图像整体的一个纹理性，无法表达单条纹层的相关特征。提取的信息是纹理参数，无法表征纹层的厚度、发育情况、条数和相关的倾角、倾向及走向等产状信息。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题提供一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法，包括以下步骤：

步骤1：获取电成像图，对电成像图进行双边滤波；

步骤2：对滤波后的图像转换成像r通道图，对r通道图进行处理后，获取纹层边界轮廓图；

步骤3：将Hough变换的直线方程改为正弦曲线方程形成改进的Hough变换，利用改进的Hough变换提取纹层边界轮廓图中的正弦型纹层边界，得到纹层界面图；

步骤4：通过连通域标记法对纹层界面图内正弦线进行标记和计数，正弦曲线通过最小外接矩形框的方法得到正弦型连通区域参数，采用正弦型连通区域参数定量表征纹层的信息参数。

进一步的，所述步骤1中的双边滤波过程如下：

式中：I为输入图像，BF为双边滤波后的图像，p为滤波核窗口的中心坐标，q为过滤核窗的非中心坐标，S为空间域，W

进一步的，所述步骤2中的处理包括全局阈值分割和横向边缘提取；

横向边缘提取采用MATLAB中的edge函数进行提取，调用函数方式如下：

I＝edge(g,′Prewitt′,′horizontal′)

式中：I为纹层边界轮廓图，g为全局阈值分割后的图像，Prewitt为边缘检测算子，horizontal为Prewitt算子往水平方向检测。

进一步的，所述步骤3中改进的Hough变换通过图像空间与参数空间的点线对偶性，将直线方程改为正弦曲线方程；正弦曲线为：

y

式中：x，y为对应图像空间中的像素点坐标，A为正弦线的振幅，ω为角速度，β为初相位，y

进一步的，所述步骤4中的通过连通域标记法对纹层边界图内正弦线进行标记和计数，具体采用MATLAB中的bwlabel函数，调用语法为：

[L,num]＝bwlabel(BW,n)

式中，BW为输入图像，n取值为4或8，num为连通域数目，L为输出图像矩阵。

进一步的，所述步骤4中，对正弦曲线进行最小外接矩形框的方法得到正弦位置参数的过程如下：

正弦曲线被连通域标记后，通过MATLAB中的regionprops函数，对每个正弦曲线进行最小外接矩形框，获得矩形框的左上顶点、矩形框长、矩形框宽三个参数，调用语法为：

img

式中，img

进一步的，所述步骤4中根据正弦位置参数计算纹层的信息参数过程如下：

S1：计算纹层界面在竖直方向上的坐标位置W：

式中：a和b分别为纹层界面图中n个正弦线的最小外接矩形的左上顶点纵坐标和矩形框宽；

S2：计算存放纹层厚度的变量W

W

S3：计算实际纹层厚度W

式中：M为图像长度，Dep为图像所对应的地层段的实际深度；

S4：计算纹层倾角H：

式中：N为图像的宽度，pi为圆周率；

S5：计算纹层倾向T：

式中：y

S6：计算纹层走向U：

U＝|T±90°|

纹层信息即包括纹层厚度、纹层倾角、纹层倾向和纹层走向。

本发明的有益效果：

(1)本发明提取方法能够精细且定量的提取纹层在FMI图像上的厚度和产状信息，为纹层评价在宏观尺度上提供了技术依据；

(2)本发明通过双边滤波，能够实现降噪且能保留边缘信息，使得后续纹层界面的提取更加准确；

(3)本发明通过将图像转成r通道图像，进行阈值分割、横向边缘提取，能够减少直接图像灰度化、阈值分割、边缘提取这种常用方法产生的非纹层边界轮廓；

(4)本发明采用改进Hough变换对纹层边界轮廓图提取纹层界面，在完整提取了纹层界面的同时还保留了纹层界面的沉积特征；

(4)本发明通过连通域标记能够有效的拾取纹层界面的纹层厚度、倾角、倾向、走向等参数。

附图说明

图1为本发明方法流程图。

图2为本发明实施例1中的电成像测井图(a)和双边滤波后(b)的效果图。

图3为本发明实施例1中的r通道图(a)、阈值分割图(b)和横向边缘提取图(c)。

图4为本发明实施例1中的井壁图像展开平面原理图。

图5为本发明实施例1中的改进Hough变换提取纹层界面图。

图6为本发明实施例1中的纹层界面图(a)和外接最小矩形框的纹层界面图(b)。

图7为本发明中纹层厚度、倾角、倾向、走向参数提取流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法，包括以下步骤：

步骤1：获取电成像图，对电成像图进行双边滤波；双边滤波过程如下：

式中：I为输入图像，BF为双边滤波后的图像，p为滤波核窗口的中心坐标，q为过滤核窗的非中心坐标，S为空间域，W

当窗口出现边缘情况，

步骤2：对滤波后的图像转换成像r通道图，对r通道图进行处理后，获取纹层边界轮廓图；处理包括全局阈值分割和横向边缘提取；

横向边缘提取采用MATLAB中的edge函数进行提取，调用函数方式如下：

I＝edge(g,′Prewitt′,′horizontal′)

式中：I为纹层边界轮廓图，g为全局阈值分割后的图像，Prewitt为边缘检测算子，horizontal为Prewitt算子往水平方向检测。r通道图(a)、阈值分割图(b)和横向边缘提取图(c)如图3所示。

步骤3：将Hough变换的直线方程改为正弦曲线方程形成改进的Hough变换，利用改进的Hough变换提取纹层边界轮廓图中的正弦型纹层边界，得到纹层界面图；

纹层界面与井筒通常以一定的倾斜角度相切，根据其井筒平面展开图(图4)可知，纹层界面与井筒的切线展开是一条单周期正弦曲线，因此电成像图像中纹层边界轮廓呈单周期正弦型，为精确提取纹层界面需对Hough变换的直线方程进行改进。

改进过程如下：

改进的Hough变换通过图像空间与参数空间的点线对偶性，将直线方程改为正弦曲线方程；因为电成像图像中正弦曲线为单周期，正弦曲线为：

y

式中：x，y为对应图像空间中的像素点坐标，A为正弦线的振幅，ω为角速度，β为初相位，y

因为正弦曲线是单周期，即ω为已知，通过对A和β进行对应的范围内循环，每次循环便得到一个y

步骤4：通过连通域标记法对纹层界面图内正弦线进行标记和计数，正弦曲线通过最小外接矩形框的方法得到正弦型连通区域参数，采用正弦型连通区域参数定量表征纹层的信息参数。

连通域标记法原理为在二值图像中，白色像素(目标)其(邻域)相邻的像素也为白色，那么白色像素之间构成连通。通常连通邻域方式为4邻域连通或者8邻域连通。

通过连通域标记法对纹层边界图内正弦线进行标记和计数，具体采用MATLAB中的bwlabel函数，调用语法为：

[L,num]＝bwlabel(BW,n)

式中，BW为输入图像，n取值为4或8表示连通区域方式为4邻域或8邻域，num为连通域数目，L为输出图像矩阵。L中背景被标记为0，按照对连通区域进行计数，第一个连通区域内像素被标记为1，第二个连通区域内像素被标记为2…，直到所有连通区域被标记完成。纹层界面图(a)和外接最小矩形框的纹层界面图(b)如图6所示。

对正弦曲线进行最小外接矩形框的方法得到正弦位置参数的过程如下：

正弦曲线被连通域标记后，通过MATLAB中的regionprops函数，对每个正弦曲线进行最小外接矩形框，获得矩形框的左上顶点、矩形框长、矩形框宽三个参数，调用语法为：

img

式中，img

根据正弦位置参数计算纹层的信息参数过程如下：如图7所示

纹层的信息参数包括纹层的厚度、倾角、倾向和走向

当纹层界面图中有n条正弦曲线，即n个连通区域，通过regionprons函数可以得到n个正弦线的最小外接矩形的左上顶点纵坐标a和矩形框宽b。在定义纹层厚度时，我们通过定义纹层界面在竖直方向上的坐标位置为每条正弦曲线的中心点的纵轴坐标，来建立纹层竖直方向上的坐标，

S1：计算纹层界面在竖直方向上的坐标位置W：

式中：a和b分别为纹层界面图中n个正弦线的最小外接矩形的左上顶点纵坐标和矩形框宽；a为x

S2：计算存放纹层厚度的变量W

W

式中，W

S3：计算实际纹层厚度W

式中：M为图像长度(竖直方向上的像素个数和)，Dep为图像所对应的地层段的实际深度。

S4：计算纹层倾角H：

式中：N为图像的宽度，pi为圆周率；

S5：计算纹层倾向T：倾向为正弦曲线波谷的位置

式中：y

S6：计算纹层走向U：走向为倾向的垂直方向

U＝|T±90°|

纹层信息即包括纹层厚度、纹层倾角、纹层倾向和纹层走向。

根据上述方法提取得到的纹层厚度信息、纹层产状信息(倾角、倾向、走向)放入表1中。

表1.纹层信息提取参数表

本发明建立了基于改进Hough变换和连通域标记的纹层信息定量提取方法，能够精细且定量的提取了纹层在FMI图像上的厚度和产状信息，为纹层评价在电成像(宏观尺度)上提供了技术依据。本发明采用双边滤波后，能实现降噪但保留了边缘信息，使得后续纹层界面的提取更加准确。通过将图像转成r通道图像，然后进行阈值分割、横向边缘提取，能够减少直接图像灰度化、阈值分割、边缘提取这种常用方法而产生的非纹层边界轮廓。采用改进Hough变换对纹层边界轮廓图提取纹层界面，在完整提取了纹层界面的同时还保留了纹层界面的沉积特征。通过连通域标记能够有效的拾取纹层界面的纹层厚度、倾角、倾向、走向等参数。