巖心熒光圖像采集與分析

劉 寧，鄭勝利

（中國石化勝利油田分公司勘探開發研究院，山東東營 257015）

圖像分析技術綜合運用計算機圖像處理、模式識別、人工智能、數理統計等多學科知識，實現對感興趣的圖像目標識別、計算統計評價應用[1–2]。在地質學領域，圖像分析是研究巖石特征的重要手段。近年來，圖像分析在巖心宏觀描述分析領域已得到很大發展，巖心圖像可以清晰地顯示地層巖性、沉積構造和含油性等特征。圖像分析在巖心描述方面的應用主要為巖心掃描成像系統的建立和完善[3–4]、巖心圖像的拼接和分析技術[5–6]、利用巖心圖像提取特征地質參數及巖心圖像的數據處理方法[7–9]。

巖心圖像分析中最為重要的內容是巖心熒光圖像分析。通過巖心熒光圖像，可及時了解儲層的原油性質、豐度和分布特征等[10–11]。目前，巖心熒光圖像分析技術還處于發展和普及階段，在許多油田單位還未引起足夠的關注。勝利油田實物地質資料中心巖心庫對熒光圖像設備的大量應用表明，巖心熒光圖像可有效地指導地層含油氣性評價和油田勘探開發研究工作。因此，本文旨在介紹并推廣巖心熒光圖像采集和分析技術，并通過具體實例來說明此項技術的應用和推廣價值。

1 儀器設備基本結構及工作原理

以四川大學圖像研究所研制的白光、熒光一體化巖心掃描儀為例，該設備被勝利油田實物地質資料中心巖心庫引進并使用，設備包括底座、立柱、圖像采集裝置和光源裝配體。底座兩端安裝有用于放置巖心的膠輥，圖像采集裝置包括白光掃描頭裝配體和控制機構，光源裝配體安裝于圖像采集裝置的下面，兩根立柱分別安裝于底座的兩端。

巖心掃描儀還包括置于膠輥上方的橫桿，橫桿的兩端分別與兩根立柱連接并能夠在立柱上滑動；圖像采集裝置還包括熒光掃描頭裝配體和滑動架，白光掃描頭裝配體和熒光掃描頭裝配體均安裝在滑動架上，滑動架安裝在橫桿上并能夠在橫桿上滑動，滑動架的控制輸入端與控制機構的控制輸出端連接。因此巖心掃描儀集成了白光掃描和熒光掃描兩種類型，能掃描長度超過1 m的巖心。

巖心熒光圖像采集設備由軟件、硬件結合組成，包括宏觀巖心熒光圖像數字化采集系統和巖心熒光圖像分析軟件系統兩部分。巖心熒光圖像數字化采集系統的主要部件類似于巖心白光圖像采集儀，其內部結構由具有光電轉換功能的CCD器件構成，根據光照的強弱，產生不同大小的電信號，再經A/D轉換，最后將量化采樣后的圖像數據傳送給計算機，經軟件處理后，以圖像數據文件的方式存儲。

巖心熒光圖像采集技術適用于各種類型的油氣藏含油巖心、巖屑的熒光圖像采集，主要原理是通過高清晰彩色攝像裝置，捕捉紫外光照射下巖心激發的熒光，并將其轉化成數字信號存儲到計算機中。通過巖心熒光圖像采集系統對取心井巖心進行宏觀熒光圖像掃描，可以及時保存鉆井現場取心出筒后巖心的新鮮面的熒光特性，實現對巖心熒光圖像含油性資料的永久性保存。

2 巖心熒光圖像分析原理與內容

在紫外光的照射下，石油采集樣本會產生熒光反應，而石油的熒光性取決于其化合物組成成分，組分和含量不同，熒光反應的顏色及強弱也不同。例如：輕質油在照射下產生的熒光為淺藍色；有些石油含膠質較多，則會呈現出綠色和黃色；石油中含有的多環芳香烴一般會發出天藍色的光；有些石油含瀝青質較多或者純瀝青質則會發出褐色的熒光。采集樣本的發光顏色隨樣本中石油或瀝青質的含量和性質的不同而改變，采集樣本的發光顏色與溶劑性質無關。石油或瀝青質的濃度決定了發光強度，根據熒光的顏色可以判斷原油性質，根據發光強度可以判斷原油的豐度，根據熒光顏色的分布可以描述原油的組成與分布狀態。目前，巖心熒光掃描儀采集熒光圖像的分辨率已達到200 dpi。利用巖心熒光圖像技術及圖像處理和分析手段完成熒光圖像中不同油質熒光顏色的提取、統計和分析，并結合地質參數進行計算，可以為油藏巖心含油性評價提供直接的依據，與微觀薄片熒光分析相比，具有及時、直觀、宏觀性強的特點。

根據含油巖心在熒光照射下發光原理，分析不同油質及不同含油豐度熒光的顏色和強度，建立不同油質和豐度對應的熒光顏色及強度，在此基礎上運用圖像提取技術，提取不同顏色的熒光區域，統計不同顏色熒光的分布，計算相關的地質參數。

2.1 巖心熒光圖像分析原理

熒光分析是通過光學儀器對含油巖石樣本在紫外光激發下所產生的圖像進行分析，實現含油巖石的油質組分分析及定量描述的目的。

2.1.1 熒光顏色分類的應用原理

熒光顏色分類是對發光部分巖石進行油質組分分析，由于紫外光照射在含油巖石上會呈現出不同的顏色，根據采集到的巖石圖像中顯示的巖石發光顏色，可以對含油巖石的油質組分進行分析及定量描述。

2.1.2 熒光顏色

熒光顏色是由激發光的波長和發光物質的化學結構決定的，當激發光的波長一定時，熒光顏色反映石油的組分。隨著烴分子量的增加，熒光顏色逐漸紅移。

2.1.3 熒光油質組分分析原理

熒光油質組分分析利用了圖像學中的HLS（Hue，Lightness，Saturation）理論。HLS顏色空間中的色調、亮度、飽和度以人眼的視覺特征為基礎，是一種常用的視覺顏色空間。HLS顏色空間（圖1）被設計成雙錐體，黑色和白色分別在兩個頂點，雙錐體的邊按逆時針方式分配了紅色、黃色、綠色、青色、藍色和洋紅色，定義在圓柱型坐標系的雙圓錐子集上。

圖1中所標識的黑點代表HLS彩色空間中的任意一個彩色色彩值，其色彩值可由該點在其空間系統中的坐標映射關系給出。該點與所處平面中心組成的向量與紅軸的夾角給出H（Hue）值，此向量的長度是S（Saturation）值，在該點所處平面中，同一平面所有色彩值的L（Lightness）參數由該平面在垂直強度軸的位置給出。

圖1 圓形彩色平面的HLS彩色空間

在HLS顏色空間中（圖2），色調（Hue）由角度表示。假設0°為紅色，120°為綠色，240°為藍色，色調從0°～360°覆蓋了所有可見光譜的色彩。

圖2 HLS彩色空間中的色調和飽和度

CIE顏色系統（CIE Color System）是CIE（國際發光照明委員會）從基色出發定義的一種與設備無關的顏色模型。該標準采用假設得來的X，Y和Z三種基色，它們與可見顏色不對應，其他所有顏色都從這三種顏色中導出。人類對物體產生某種顏色感覺，既取決于環境光在外界物體的反射對人眼的物理刺激的特性，又取決于人類眼球生理構造處理刺激的視覺特性。因此，對顏色的標定必須符合人眼的視覺規律，進行色度學劃分的各種顏色系統都是根據觀察者的顏色視覺實驗所總結出來的理論。

在XYZ模型中，Y表示亮度，X、Z共同表示色度和飽和度，在XYZ模型中幾乎所有的可見顏色都能由非負的激勵值規定。

CIE xyY色度圖是從XYZ模型理論直接推導得出的一種色彩空間，此色度圖使用亮度Y參數和二維色度圖的空間二維顏色坐標x、y來描述顏色。xyY中的Y值與XYZ模型中的Y激勵值一致，用來表示顏色的亮度或者光亮度；顏色坐標x、y用來在色度二維圖上指定顏色，這種色度圖叫做CIE 1931色度圖（CIE 1931 Chromaticity Diagram），例如：在色度圖上指定一個坐標為（0.483，0.305）的色彩點，那么這個色彩點所表征出的顏色與日常生活中所常見的紅蘋果的紅色相匹配。

CIE 1931色度圖是用上述標稱值表示的CIE色度圖，根據顏色的三原色原理，光譜上的各種顏色理論上都可以由紅色R、綠色G、藍色B三種原色匹配產生。因此本色度圖中使用x坐標表示三原色中的紅色分量，y坐標表示三原色中的綠色分量。CIE規定紅光Red、綠光Green、藍光Blue三原色光的波長分別為700，546，436 nm。盡管自然界中組成白光的三原色光的亮度值并不相等，但CIE卻把三原色中每一原色的亮度值作為一個標準單位看待，因此使用色光加色法中紅、綠、藍三原色光等比例混合（r=g=b=1/3）結果為白光，由此可知選定C點代表標準白色光源，它的坐標即為（0.333，0.333）；環繞在可見顏色區域周圍的顏色被稱為光譜色，所有單色光都位于弧形曲線上，邊界所代表的是理論上光譜色所能達到的最大飽和度，為方便區分，使用邊界上的數字表示達到最大飽和度的光譜色的波長，則其輪廓內區域可包含所有的感知色調；通常采用的RGB系統中選用的物理三基色在色度圖的弧形曲線上，坐標分別為R（0.735，0.265），G（0.274，0.717），B（0.167，0.009）。

色度圖曲線上的點等價于電磁光譜中的各個純色可見光，按可見光波波長遞增的順序從光譜的短波紅色端到長波紫色端方向來標明。連接最短光波和最長光波光譜點的直線稱為紫色線，它并不具有實際意義，僅作為可見光的分隔線。色度圖中內部所有色度點的集合等價于自然界中所有可能的可見顏色的集合，其中特別指明色度圖中x值與y值為0.333的點為C點，此點所表征出的顏色為白色。因此在實際應用中，C點通常作為照明標準的標準白光源或自然界中的日光色度的近似值代表點來使用。

2.2 熒光圖像含油性分析

巖心熒光含油性分析系統運用圖象處理技術、計算機技術和數學地質方法，對宏觀巖心熒光圖像的含油性進行分析，提取并統計圖像參數，表征巖心含油性質、豐度及分布特征，為油藏含油性描述及精細評價提供地質依據。

根據含油巖心熒光發光原理和圖像分析原理，研制巖心熒光圖像含油性分析系統，主要內容如下。

2.2.1 巖心熒光圖像處理

通過圖像處理，消除圖像的噪聲，校正失真，提高目標與背景的對比度，以便準確提取。

2.2.2 目標提取

以人眼的視覺特征為基礎，運用單值域、彩色HLS、彩色RGB分割方法，自動提取不同的顏色區域。根據熒光波長分析原理，將顏色進行組分分類。

2.2.3 含油組分分析

熒光顏色反映石油的組分，隨著烴分子量的增加，顏色逐漸紅移。根據數字熒光圖像各組分波長信息，統計各組分對應不同顏色的百分比含量，完成油質定量分析（表1）。

表1 不同油質熒光發光顏色

2.2.4 含油豐度分析

根據熒光顏色亮度、色彩飽和度分析含油豐度及分布情況，可以自動生成巖心熒光圖像含油豐度變化的柱狀圖，能夠反映油層縱向上的變化特征。

2.2.5 含油組分分析模版的建立

結合巖心物性分析、原油分析及含油描述等資料，研究不同油區原油組分熒光顏色特征與含油飽和度、含油級別的關系，建立各地區含油組分分析模版。系統開發具有人工交互分類功能的熒光劃分文件及訓練器，能形成不同的組分分析模版。

2.2.6 參數計算

主要包括圖像含油面積、圖像含油百分比、油質含量、膠質含量、瀝青質含量等（圖3）。

圖像含油面積：樣品中發熒光的面積。

圖像含油百分比：樣品中發熒光面積和巖心樣品面積的比值。

油質含量：樣品中油質熒光面積和發光總面積之比。

膠質含量：樣品中膠質熒光面積和發光總面積之比。

瀝青質含量：樣品中瀝青質熒光面積和發光總面積之比。

油性指數：樣品中膠質含量與油質含量之比。

3 巖心熒光圖像分析應用實例

石油在紫外線照射下具有發光的特征，除了輕汽油和石蠟以外，所有的石油瀝青類都具有熒光性。巖樣中瀝青的含量為十萬分之一時，也可由熒光測知。因此，可以利用石油的熒光性檢驗各種巖樣、巖屑、巖心和泥漿的含油性。由于石油的組分和含量不同，熒光反應的顏色及強弱也不同。輕質石油、重質石油、瀝青在熒光照射下發出不同的熒光顏色。因此，可以利用熒光比色分析的方法確定石油的組分及其含量，并可用來對比油層。

選取渤海灣盆地勝利油田GD7–29–J246井1 272.3～1 273.3 m段巖心進行研究，巖心經熒光掃描圖像采集后，巖心熒光分析軟件對該段巖心的含油面積、含油級別、含油性質、含油飽滿程度、瀝青含量、含油百分比等進行分析，獲得了直觀的含油性參數分析結果。在分析過程中需要人工交互和干預，屬于半定量化的熒光分析。參數分析結果顯示（圖3），巖心上整體含油性較好，頂部約10 cm和底部約20 cm巖心發光強度較低，油性指數較低，主要以油質和膠質為主，瀝青質含量少。中間約70 cm巖心的發光強度較高，油性指數較高，主要以膠質和油質為主，膠質占大多數，瀝青質含量少。

圖3 GD7–29–J246井熒光圖像掃描的巖心含油性分析

同時，對該層段巖心的薄片進行了微觀含油性觀察和分析，整體以細砂和極細砂為主，雜基為少量泥質。粒間孔發育，連通性較好，孔隙直徑在0.05～0.08 mm。典型樣品點（1 272.7 m）顯示（圖4），在雜基和粒間孔中瀝青總含量約為66.50%。雜基中油質、膠質和瀝青質的相對含量分別為20.71%、79.29%和0.00%，孔隙中油質、膠質和瀝青質的相對含量分別為12.80%、88.20%和0.00%。和巖心熒光分析數據對比顯示，兩者瀝青類型數據表現一致，整體以膠質為主，其次為油質，瀝青質含量極少。而整體含油性方面，薄片熒光數據更為準確一些，顯示含油面積比為66.50%，而巖心上顯示為80.00%～90.00%。兩者相互補充，可有效地對宏觀米級巖心的含油性進行定性和半定量的描述。

圖4 薄片熒光顯微圖像

4 結論

通過巖心圖像掃描，采集巖心圖像含油性及沉積特征并適時保存，實現巖心數字化精細管理。巖心掃描熒光圖像含油性分析系統運用圖象處理技術、計算機技術和數學地質方法，對宏觀巖心熒光圖像的含油性進行分析，提取、統計圖像參數，表征巖心含油性質、豐度及分布特征，為油藏含油性描述及精細評價提供地質依據。通過巖心熒光圖像設備與巖心白光圖像掃描結合，與巖石薄片顯微圖像相結合進行對比研究，實現了宏觀與微觀的有機統一，在地層含油氣性評價以及其他油田勘探開發研究工作中具有較高的實用價值和良好的應用前景。