СПОСОБ ОЦЕНКИ НЕФТЕНАСЫЩЕННОСТИ КЕРНА ГОРНЫХ ПОРОД ПО ФОТОГРАФИЯМ ОБРАЗЦОВ В ДНЕВНОМ СВЕТЕ
METHOD FOR ESTIMATING OIL SATURATION OF ROCK CORE FROM PHOTOGRAPHS OF SAMPLES IN DAYLIGHT

Изобретение относится к горному делу, а именно к исследованиям горных пород, в частности к способам исследования керна, извлеченного из скважины.
Известен способ определения нефтенасыщенности породы [RU 2360233 С1, МПК6 G01N 23/083, опубл. 27.06.2009], заключающийся в том, что осуществляют приготовление исследуемого образца из керна нефтеводовмещающих пород, моделирование в нем пластовых условий, определение интенсивности рентгеновского излучения при сканировании сухого исследуемого образца породы, насыщение его моделью пластовой воды и определение интенсивности рентгеновского излучения при сканировании исследуемого образца породы при 100%-ной водонасыщенности, определение остаточной водонасыщенности, фильтрацию нефти и агента, сканирование рентгеновским излучением исследуемого образца породы, при этом, производя фильтрацию нефти, в качестве агента используют газ, дополнительно определяют интенсивность рентгеновского излучения при сканировании образца породы, насыщенного тремя фазами, а именно остаточной водонасыщенностью, промежуточной нефте- и газонасыщенностью, после чего нефтенасыщенность определяют по соответствующей математической формуле.
Недостатком указанного способа для экспресс оценок являются существенные затраты средств и времени, связанные с проведением лабораторных исследований и обработкой их результатов.
Известен способ исследования керна горных пород [Методы изучения осадочных пород. Госгеолтехиздат, 1957 г., том 1, глава IV, тема 1. Цвет осадочных пород, с. 285], основанный на определении цвета керна горных пород. Способ предусматривает установку керна на предметный столик, освещение его поверхности направленным потоком видимого диапазона света, прием части отраженного света и обработку полученной информации. Он не обладает большой точностью. В способе применяют наборы трех или восьми светофильтров, что не позволяет разделить весь видимый спектр длин волн на большее число частей. Кроме того, отчет по шкале в фотометре фиксируется человеком, что увеличивает вероятность ошибок, т.е. имеет место субъективный фактор.
Наиболее близким аналогом является способ исследования керна горных пород [RU 2501046 C1, МПК 6 G01V 8/08, опубл. 10.12.2013], где отраженную часть света от поверхности керна направляют на детектор для преобразования длины его волны и интенсивности света в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину (компьютер) для осуществления дальнейшей работы с цветностью кернового материала по заранее заданному набору программ, обеспечивающих сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), усреднение их с требуемой детальностью, конвертацию формата RGB в формат HSL (оттенков, насыщенности и яркости), построение диаграмм вариации параметров цветов RGB и HSL и гистограмм распределения упомянутых цветов, таблиц данных значений параметров цветов по глубине скважины, с заданным шагом осреднения, колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисленных коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины.
Указанный способ по технической сущности более близок к предлагаемому и может быть принят в качестве прототипа. Однако он имеет ряд ограничений. Так интервал осреднения цветовых параметров составляет 1 см по образцу керна, что влияет на детальность исследования и не позволяет охарактеризовать текстурные особенности тонкослоистых коллекторов.
При осуществлении способа основное внимание уделяется вычислению коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины, а оценка нефтенасыщенной мощности участков может осуществляться лишь опосредованно, что снижает точность и значимость такой оценки. Для построения колонки интерпретации предварительно в программу нужно внести условия интерпретации, в том числе и по нефтенасыщенности, которые представляют собой интервалы значений параметров Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Lightness и выбрать цвета для каждого условия интерпретации. Последние задаются обычно экспертно, что также добавляет субъективный фактор.
Техническая проблема при использовании заявляемого изобретения обеспечивается разработкой экспрессного способа оценки нефтенасыщенной мощности полноразмерного керна горных пород по цифровым фотографиям образцов в дневном свете, использующего информативный эффект расхождения цветового спектра RGB фотографий керна в области нефтенасыщенных участков.
Технический результат способа заключается в получении показателя по комплексному критерию, характеризующего мощность нефтенасыщенных участков керна, увеличении детальности исследования до (0,2-0,3) мм в зависимости от качества фотографии керна, увеличении скорости обработки фотографий керна по одной скважине заявляемым способом в среднем до 10 мин.
Указанный технический результат достигается тем, что способ включает цифровое фотографирование полноразмерного керна в дневном свете, преобразование длины волны и интенсивности света растрового изображения в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину для осуществления дальнейшей работы с цветностью фотографий керна, обеспечивающей сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), построение диаграмм вариации усредненных параметров цветов RGB и таблиц данных значений усредненных параметров цветов по глубине скважины.
Особенностями в данном способе является то, что:
производят усреднение параметров цветов RGB попиксельно по строкам изображения, что позволяет значительно увеличить детальность исследования;
вычисляют значения предложенных нечетких критериев оценки степени нефтенасыщенности по следующим формулам по всему представленному интервалу скважины, что позволяет использовать информативный эффект расхождения цветового спектра RGB фотографий керна в дневном свете в области нефтенасыщенных участков и существенно повышает оперативность вычислений:
max
K1=Δ/Δ,
где Δ=max(R,G,B) - min(R,G,B);
max
Δ - максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины;
K1 - критерий, характеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB,
K2=1-2⋅abs(λ-0,5),
где ;
K2 - критерий, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB,
,
где KK - комплексный критерий, формируемый как мультипликативная конъюнкция критериев K1 и K2 в теории нечетких множеств.
Прилагаемые к заявке графические материалы поясняют суть изобретения, где на фиг. 1 изображены графики спектра для фотографии керна в дневном свете.
На фиг. 2 - график критерия K1, характеризующего максимальный диапазон расхождения цветовых параметров RGB.
На фиг. 3 - график критерия K2, определяющего зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB.
На фиг. 4 - график комплексного критерия КК для оценки нефтенасыщенности по фотографиям образцов керна в дневном свете.
Способ осуществляют в следующей последовательности.
Производят цифровое фотографирование полноразмерного керна, которое обычно выполняется для первичного документирования с целью дальнейшего его литологического описания. Выполняют запись растрового изображения фотографии керна в дневном свете в электронно-вычислительную машину (компьютер) в виде массива пикселей, каждый из которых имеет свой код цветовой модели, и являются матрицей 3-х цветов RGB (RGB - сокращенное название, составленное из начальных букв слов: Red, Green и Blue, что в переводе на русский язык означает: красный, зеленый и синий соответственно). Эта информация является входными данными для комплекса программ ЭВМ (набор программ в заявляемом способе является ноу-хау).
Изображения могут быть записаны в любых растровых форматах и должны представлять собой матрицу данных интенсивности трех цветов RGB по каждому пикселю, с глубиной цвета не менее 8 бит на каждый канал. Специальная функция позволяет преобразовать (конвертировать) растровое изображение в массивы Red, Green, Blue и Greyscale кодов цветовой модели RGB, где Greyscale - Яркость (Y). Для получения значений яркости (или градации серого) обычно используется модель цветного зрения:
Y=0,299⋅R+0,587⋅G+0,114⋅В
где составляющая Y - яркость изображения, а коэффициенты сигнала яркости отражают физиологические особенности человеческого зрения. Величина яркости принимает целые значения от 0 до 255.
Один из модулей программы предназначен для составления таблиц данных значений параметров цветов RGB по глубине скважины. Для этого в программу сначала загружают цифровые изображения кернового материала по всему представленному интервалу скважины. Далее программа производит усреднение значений каждого из пикселей строки изображения, таким образом получая средний цвет для каждой строки пикселей. Затем создается таблица значений, в которую записываются отметка глубины и соответствующие ей три осредненных параметра Red, Green и Blue (фиг. 1).
Назначение другого модуля - это и вычисление комплекса численных критериев по всему представленному интервалу скважины. Для формализации эффекта расхождения цветового спектра и процесса обработки фотографий керна в дневном свете используют комплекс критериев на основе теории нечетких множеств.
max
Данными для второго модуля является таблица усредненных значений цветовых параметров Red, Green, Blue по глубине скважины, полученная на выходе из первого модуля. Первый критерий K1, характеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB, вычисляют по формуле: K1=Δ/Δ,
где Δ=max(R, G, В) - min(R, G, В);
max
Δ - максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины.
Таким образом, K1 характеризует максимальный диапазон расхождения всех цветов (фиг. 2). Обработке подвергается совокупность усредненных значений цветовых параметров Red, Green, Blue каждой строки изображения керна.
Второй критерий K2, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB (фиг. 3). Для этого вычисляют по каждой строке абсолютные величины разностей (R-G) и (R-B). Затем вычисляют отношение минимальной разницы к максимальной. Сам же критерий K2 вычисляют по формуле:
K2=l=1-2⋅abs(λ-0,5),
где .
Этот критерий используют совместно с первым критерием, т.е. формируют комплексный критерий КК, который вычисляют по формуле:  как мультипликативную конъюнкцию в теории нечетких множеств. Практика показывает, что такого комплексного критерия вполне достаточно для экспресс оценки мощности нефтенасыщенных участков по фотографиям керна в дневном свете.
Показатель КК изменяется от 0 до 1. Участки с максимальными значениями комплексного критерия КК или превышающие некоторое пороговое значение являються претендентами для дальнейшего изучения нефтенасыщенности (фиг. 4). Кроме того, дополнительным подтверждением могут служить довольно высокие значения яркости на исследуемых участках.
Технико-экономическое преимущество данного решения заключается в следующем. Способ обладает высокой оперативностью, надежностью и детальностью исследования, позволяет непосредственно оценивать мощность нефтенасыщенных участков по фотографиям керна в дневном свете, используя информативный эффект расхождения цветового спектра RGB в области нефтенасыщенных участков. При этом вероятность ошибок сведена до минимума, поскольку все графические и вычислительные работы выполняется техническим средством и программным обеспечением. Сведены до минимума также затраты времени на исследование. Так, при исследовании фотографий керна по одной скважине заявляемым способом, время работы в среднем составляет 10 мин при детальности исследования (0,2-0,3) мм в зависимости от качества фотографии керна.
Таким образом, использование изобретения позволяет обеспечить повышение оперативности и детальности исследования.