本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探技術領域，特別涉及一種確定地層礦物含量的方法和裝置。

背景技術：

地層礦物含量在巖性識別、粘土含量評價、骨架參數(shù)計算以及沉積環(huán)境研究方面均有著重要的意義。

目前，常用的地層礦物含量確定方法主要分為兩種：第一種方法是根據(jù)不同地層礦物的測井響應特征，建立地層礦物含量與不同測井響應值之間的關系方程，采用最優(yōu)化方法求取地層礦物含量；第二種方法是利用地層元素測井獲取的元素含量，根據(jù)地層礦物中的元素組分，建立元素含量與地層礦物含量的關系方程，求取地層礦物含量。

但是，這兩種方法均存在一定的缺陷。第一種方法是利用不同地層礦物的測井曲線間接確定地層礦物含量，采用該方法確定地層礦物含量的計算結果精度不高；第二種方法雖然是利用地層元素測井中獲取的元素含量直接確定地層礦物含量，但是采用該方法確定地層礦物含量時，將地層元素測井中由伽馬能譜解譜獲取的元素相對產(chǎn)額向元素含量轉(zhuǎn)換的過程中會產(chǎn)生誤差，從而會導致產(chǎn)生的誤差傳遞到確定的地層礦物含量結果中，該方法精度也有待于進一步提高。

針對上述問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供了一種確定地層礦物含量的方法和裝置，以達到提高地層礦物含量計算精度的目的。

本發(fā)明實施例提供了一種確定地層礦物含量的方法，該方法包括：獲取待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額；根據(jù)所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額和預設的定量關系，計算得到所述待測地層中多種地層礦物中各種地層礦物的含量，其中，所述預設的定量關系為單一元素的相對產(chǎn)額與包含所述單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系。

在一個實施例中，獲取待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額，包括：獲取所述待測地層中多種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的混合伽馬能譜，其中，所述混合伽馬能譜包括：俘獲伽馬能譜和/或非彈性散射伽馬能譜；對所述混合伽馬能譜進行解譜處理，得到所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額。

在一個實施例中，按照以下公式建立所述預設的定量關系：

$C_m=\underset{n=1}{\overset{p}{\Σ}}g*L_n^m*K_n$

其中，C_m表示第m種元素的相對產(chǎn)額，g表示歸一化中子通量，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，K_n表示第n種地層礦物的含量，p表示所述待測地層中包含第m種元素的地層礦物的種類數(shù)。

在一個實施例中，按照以下公式計算第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子：

$L_n^m=j_m*T_m*H_n^m$

其中，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，j_m表示中子與所述地層中的第m種元素原子核發(fā)生核反應的概率，T_m表示一個中子與所述地層中的第m種元素發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬光子被伽馬探測器探測到的數(shù)目，表示單位質(zhì)量的第n種地層礦物中第m種元素的含量。

在一個實施例中，所述待測地層包括以下至少之一：石英、方解石、白云石和孔隙流體。

本發(fā)明實施例還提供了一種確定地層礦物含量的裝置，該裝置包括：獲取模塊，用于獲取待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額；計算模塊，用于根據(jù)所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額和預設的定量關系，計算得到所述待測地層中多種地層礦物中各種地層礦物的含量，其中，所述預設的定量關系為單一元素的相對產(chǎn)額與包含所述單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系。

在一個實施例中，所述獲取模塊包括：伽馬能譜獲取單元，用于獲取所述待測地層中多種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的混合伽馬能譜，其中，所述混合伽馬能譜包括：俘獲伽馬能譜和/或非彈性散射伽馬能譜；相對產(chǎn)額獲取單元，用于對所述混合伽馬能譜進行解譜處理，得到所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額。

在一個實施例中，所述計算模塊具體用于按照以下公式建立所述預設的定量關系：

$C_m=\underset{n=1}{\overset{p}{\Σ}}g*L_n^m*K_n$

其中，C_m表示第m種元素的相對產(chǎn)額，g表示歸一化中子通量，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，K_n表示第n種地層礦物的含量，p表示所述待測地層中包含第m種元素的地層礦物的種類數(shù)。

在一個實施例中，所述計算模塊具體用于按照以下公式計算第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子：

$L_n^m=j_m*T_m*H_n^m$

其中，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，j_m表示中子與所述地層中的第m種元素原子核發(fā)生核反應的概率，T_m表示一個中子與所述地層中的第m種元素發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬光子被伽馬探測器探測到的數(shù)目，表示單位質(zhì)量的第n種地層礦物中第m種元素的含量。

在一個實施例中，所述待測地層中包括以下至少之一：石英、方解石、白云石和孔隙流體。

在本發(fā)明實施例的確定地層礦物含量過程中，獲取了待測地層中各元素的相對產(chǎn)額后，通過建立單一元素的相對產(chǎn)額與包含單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系，從而可以利用待測地層中各元素的相對產(chǎn)額直接計算得到待測地層中不同地層礦物的含量，有效提高了地層礦物含量的計算精度，保證了地層礦物含量計算結果的準確性。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，并不構成對本發(fā)明的限定。在附圖中：

圖1是本發(fā)明實施例的一種確定地層礦物含量的方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例的地層模型；

圖3是本發(fā)明實施例的蒙特卡羅模擬計算模型示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例的地層模型礦物含量與理論含量的對比示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例的一種確定地層礦物含量的裝置的一種結構框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，下面結合實施方式和附圖，對本發(fā)明做進一步詳細說明。在此，本發(fā)明的示意性實施方式及其說明用于解釋本發(fā)明，但并不作為對本發(fā)明的限定。

考慮到現(xiàn)有方法確定地層礦物含量時精度不高的問題，發(fā)明人提出了在獲取了待測地層中各元素的相對產(chǎn)額后，通過建立單一元素的相對產(chǎn)額與包含單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系，從而可以通過地層中各元素的相對產(chǎn)額直接計算得到待測地層中不同地層礦物的含量。具體地，在本例中，提供了一種確定地層礦物含量的方法，如圖1所示，可以包括以下步驟：

步驟101：獲取待測地層中多種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的混合伽馬能譜，其中，所述混合伽馬能譜可以包括但不限于：俘獲伽馬能譜和/或非彈性散射伽馬能譜；

具體地，上述多種元素可以包括：Si、Ca、Fe、S、Na、Mg、Al、K、C、Ti、Gd、Cl、H、O等。針對不同的待測地層中元素種類差別較大，在實際執(zhí)行過程中，可以根據(jù)實際情況選擇需要確定的元素，本申請對此不作限定。

上述快中子指的是在核反應中，沒有經(jīng)過慢化劑慢化的中子。將它們命名為快中子，可以將其與低能的熱中子、以及通常在宇宙射線或者加速器中產(chǎn)生的高能中子區(qū)別開來。

本發(fā)明實施例中采用的待測地層模型可以如圖2所示，其中，該待測地層模型包括4個組分，分別是：石英201、方解石202、白云石203和孔隙流體204。

例如，設定了35個如圖2所示的待測地層模型，其中，所有待測地層模型中孔隙流體204中水的質(zhì)量百分含量均為0.05，石英201、方解石202和白云石203的質(zhì)量百分含量如表1所示。然而值得注意的是，上述35種設定的待測地層模型僅是為了更好地說明本發(fā)明，在具體應用中可以選用其他待測地層模型或者其他地層礦物含量的不同類型的地層礦物，本發(fā)明對此不作限定。

表1本發(fā)明實施例的地層模型設定數(shù)據(jù)

步驟102：對所述混合伽馬能譜進行解譜處理，得到所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額；

在實際實施的過程中，利用地層元素測井儀器測量得到的混合伽馬能譜是由待測地層中多種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的混合伽馬能譜，通過對該混合伽馬能譜進行解譜處理，即，從混合伽馬能譜中將每種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬能譜對混合伽馬能譜的貢獻分離出來。每種元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬能譜對混合伽馬能譜的貢獻即為各個元素的相對產(chǎn)額。

仍舊以上述圖2所述的待測地質(zhì)模型為例，所用的35個待測地層模型中可用于區(qū)分設定的地層模型的不同組成部分的元素共有4種：Si、Mg、Ca和H，對在設定的待測地層中測量的混合伽馬能譜進行解譜，從而得到每個設定的待測地層模型中各個元素的相對產(chǎn)額。

在本實施例中，通過蒙特卡羅方法模擬計算地層元素測井儀器在設定的不同待測地層中測量的俘獲伽馬混合能譜。根據(jù)如圖3所示的蒙特卡羅計算模型模擬計算在設定的不同待測地層中測量的俘獲伽馬混合能譜。其中，該技術模型的模擬計算條件可以設定為：脈沖中子地層元素測井儀器31中，脈沖中子源311采用D-T脈沖中子發(fā)生器，脈沖中子發(fā)生器脈沖寬度為40μs，屏蔽體312材料為鎢，伽馬探測器313采用溴化瀾晶體，脈沖中子源311與伽馬探測器313之間的距離為35cm；井眼流體32為淡水，井眼直徑為20cm；測量地層33為圓柱形，徑向厚度和高度分別為90cm和150cm。

利用如圖3所示的蒙特卡羅模擬計算模型，根據(jù)圖2所示的地層模型和表1所示的地層模型設定數(shù)據(jù)中的地層不同組成部分的質(zhì)量百分含量設定待測量地層33，可以設定記錄伽馬能譜的時間窗為50μs至100μs，模擬記錄設定的35個地層模型中測量的俘獲伽馬混合能譜。

進一步地，對上述獲取的俘獲伽馬混合能譜進行解譜，得到待測地層中各個元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬能譜對測量伽馬能譜貢獻的相對產(chǎn)額，即，35個地層模型中4種元素的相對產(chǎn)額。

步驟103：根據(jù)所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額和預設的定量關系，計算得到所述待測地層中多種地層礦物中各種地層礦物的含量，其中，所述預設的定量關系為單一元素的相對產(chǎn)額與包含所述單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系。

具體地，上述單一元素的相對產(chǎn)額與包含單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系為：

$C_m=\underset{n=1}{\overset{p}{\Σ}}g*L_n^m*K_n---\left(1\right)$

其中，C_m表示第m種元素的相對產(chǎn)額，g表示歸一化中子通量，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，K_n表示第n種地層礦物的含量，p表示所述待測地層中包含第m種元素的地層礦物的種類數(shù)。

進一步地，可以按照以下公式計算第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子：

$L_n^m=j_m*T_m*H_n^m---\left(2\right)$

其中，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，j_m表示中子與地層中的第m種元素原子核發(fā)生核反應的概率，T_m表示一個中子與所述地層中的第m種元素發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬光子被伽馬探測器探測到的數(shù)目，表示單位質(zhì)量的第n種地層礦物中第m種元素的含量。

分別根據(jù)所獲取的不同元素的相對產(chǎn)額，采用上述定量關系進行計算，可以得到待測地層中各地層礦物的含量。

下面以上述得到的35個待測地層模型的4種元素的相對產(chǎn)額為例，根據(jù)本發(fā)明實施例所提出的一種確定地層礦物含量的方法來計算這35個待測地層模型中各地層礦物的含量。最后，將計算結果和表1所示的理論值進行對比，從而檢驗本發(fā)明實施例所提出的方法是否有效。然而值得注意的是，該具體實施例僅是為了更好地說明本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的不當限定。

設定的35種待測地層模型中可用于區(qū)分地層模型中4種組分的元素包括Si、Mg、Ca和H這4種元素。根據(jù)公式(1)可以得到Si、Mg、Ca和H這4種元素的相對產(chǎn)額與4種地層礦物含量的關系：

$C_{Si}=g*L_{ss}^{Si}*K_{ss}---\left(3\right)$

$C_{Mg}=g*L_{ds}^{Mg}*K_{ds}---\left(4\right)$

$C_{Ca}=g*L_{ls}^{Ca}*K_{ls}+g*L_{ds}^{Ca}*K_{ds}---\left(5\right)$

其中，C_Si、C_Mg、C_Ca和C_H分別表示對俘獲伽馬混合能譜進行解譜獲得的Si、Mg、Ca和H元素的相對產(chǎn)額，g表示歸一化中子通量，表示石英中Si元素的靈敏度因子，表示白云石中Mg元素的靈敏度因子，表示方解石中Ca元素的靈敏度因子，表示白云石中Ca元素的靈敏度因子，表示孔隙流體中H元素的靈敏度因子，K_ss、K_ls、K_ds和分別表示地層模型中石英、方解石、白云石和孔隙流體的含量。

由于受到伽馬探測器尺寸以及探測效率等因素的影響，發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬光子被伽馬探測器探測到的數(shù)目T_m不容易直接確定，因此，很難直接得到地層礦物中元素的靈敏度因子

考慮到元素的靈敏度因子很難直接測定，在實際計算中采用元素的相對靈敏度因子。

然而，值得注意的是，上述僅是以相對于Si元素的相對靈敏度因子作為一種示意性描述，也可以以相對于Mg、Ca等元素的計算相對靈敏度因子，相應的，計算公式也會有所調(diào)整，在實際操作的時候，可以根據(jù)元素類型選擇合適的元素作為相對靈敏度因子的基礎，具體選擇哪種元素作為基礎，本申請對此不作限定。本實施例中采用相對于Si元素的相對靈敏度因子，即令并可以將其帶入公式(3)至公式(6)中，得到：

$C_{Si}=\frac{1}{S}*K_{ss}---\left(7\right)$

$C_{Mg}=\frac{1}{S}*\frac{L_{ds}^{Mg}}{L_{ss}^{Si}}*K_{ds}=\frac{1}{S}*R_{ds}^{Mg}*K_{ds}---\left(8\right)$

$C_{Ca}=\frac{1}{S}*(\frac{L_{ls}^{Ca}}{L_{ss}^{Si}}*K_{ls}+\frac{L_{ds}^{Ca}}{L_{ss}^{Si}}*K_{ds})=\frac{1}{S}*(R_{ls}^{Ca}*K_{ls}+R_{ds}^{Ca}*K_{ds})---\left(9\right)$

$C_H=\frac{1}{S}*\frac{L_{\mathrm{\φ}}^H}{L_{ss}^{Si}}*K_{\mathrm{\φ}}=\frac{1}{S}*R_{\mathrm{\φ}}^H*K_{\mathrm{\φ}}---\left(10\right)$

其中，表示白云石中Mg元素相對于Si元素的相對靈敏度因子；表示方解石中Ca元素相對于Si元素的相對靈敏度因子；表示白云石中Ca元素相對于Si元素的相對靈敏度因子；表示孔隙流體中H元素對于Si元素的相對靈敏度因子。

根據(jù)式(7)至式(10)可以得到：

K_ss＝S*C_Si (11)

$K_{ds}=S*\frac{C_{Mg}}{R_{ds}^{Mg}}---\left(12\right)$

$K_{ls}=S*\frac{1}{R_{ls}^{Ca}}*(C_{Ca}-C_{Mg}*\frac{R_{ds}^{Ca}}{R_{ds}^{Mg}})---\left(13\right)$

$K_{\mathrm{\φ}}=S*\frac{C_H}{R_{\mathrm{\φ}}^H}---\left(14\right)$

根據(jù)地層模型中各組分的含量之和為1，因此巖石物理響應方程可以表示為：

K_ss+K_ls+K_ds+K_φ＝1 (15)

將式(11)至式(14)帶入式(15)中，可以得到：

$S*\[C_{Si}+\frac{C_{Mg}}{R_{ds}^{Mg}}+\frac{1}{R_{ls}^{Ca}}*(C_{Ca}-C_{Mg}*\frac{R_{ds}^{Ca}}{R_{ds}^{Mg}})+\frac{C_H}{R_{\mathrm{\φ}}^H}\]=1$

即：

$S=\frac{1}{C_{Si}+\frac{C_{Mg}}{R_{ds}^{Mg}}+\frac{1}{R_{ls}^{Ca}}*(C_{Ca}-C_{Mg}*\frac{R_{ds}^{Ca}}{R_{ds}^{Mg}})+\frac{C_H}{R_{\mathrm{\φ}}^H}}$

分別將S帶入式(11)至式(14)中，可以得到35個地層模型中石英、方解石、白云石以及孔隙流體的含量。

如圖4所示為本發(fā)明實施例中35個待測地層模型采用本發(fā)明提出的一種確定地層礦物含量的方法所計算的地層礦物含量與理論含量的對比示意圖。從圖4中可以看出，本發(fā)明實施例中利用本發(fā)明提出的一種確定地層礦物含量的方法所計算的地層礦物含量與理論含量相關性很好，采用本發(fā)明所提出的方法計算得到的地層礦物含量和理論含量的相對誤差小于5％，因此采用本發(fā)明所提出的方法可以有效提高確定地層礦物含量的精度。

基于同一發(fā)明構思，本發(fā)明實施例中還提供了一種確定地層礦物含量的裝置，如下面的實施例所述。由于確定地層礦物含量的裝置解決問題的原理與確定地層礦物含量的方法相似，因此確定地層礦物含量的裝置的實施可以參見確定地層礦物含量的方法的實施，重復之處不再贅述。以下所使用的，術語“單元”或者“模塊”可以實現(xiàn)預定功能的軟件和/或硬件的組合。盡管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟件來實現(xiàn)，但是硬件，或者軟件和硬件的組合的實現(xiàn)也是可能并被構想的。圖5是本發(fā)明實施例的確定地層礦物含量的裝置的一種結構框圖，如圖5所示，包括：獲取模塊501、計算模塊502，下面對該結構進行說明。

獲取模塊501，用于獲取待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額；

計算模塊502，用于根據(jù)所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額和預設的定量關系，計算得到所述待測地層中多種地層礦物中各種地層礦物的含量，其中，所述預設的定量關系為單一元素的相對產(chǎn)額與包含所述單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系。

在一個實施例中，所述獲取模塊可以包括：伽馬能譜獲取單元，用于獲取所述待測地層中多種元素中各個元素與快中子發(fā)生核反應產(chǎn)生的混合伽馬能譜，其中，所述混合伽馬能譜包括：俘獲伽馬能譜和/或非彈性散射伽馬能譜；相對產(chǎn)額獲取單元，用于對所述混合伽馬能譜進行解譜處理，得到所述待測地層中多種元素中各個元素的相對產(chǎn)額。

在一個實施例中，所述計算模塊具體用于按照以下公式建立所述預設的定量關系：

$C_m=\underset{n=1}{\overset{p}{\Σ}}g*L_n^m*K_n$

其中，C_m表示第m種元素的相對產(chǎn)額，g表示歸一化中子通量，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，K_n表示第n種地層礦物的含量，p表示所述待測地層中包含第m種元素的地層礦物的種類數(shù)。

在一個實施例中，所述計算模塊具體用于按照以下公式計算第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子：

$L_n^m=j_m*T_m*H_n^m$

其中，表示第n種地層礦物中第m種元素的靈敏度因子，j_m表示中子與所述地層中的第m種元素原子核發(fā)生核反應的概率，T_m表示一個中子與所述地層中的第m種元素發(fā)生核反應產(chǎn)生的伽馬光子被伽馬探測器探測到的數(shù)目，表示單位質(zhì)量的第n種地層礦物中第m種元素的含量。

在一個實施例中，所述待測地層中可以包括有以下組分中的一種或多種：石英、方解石、白云石和孔隙流體。

從以上的描述中，可以看出，本發(fā)明實施例實現(xiàn)了如下技術效果：在確定地層礦物含量的過程中，在獲取了待測地層中各元素的相對產(chǎn)額后，通過建立單一元素的相對產(chǎn)額與包含所述單一元素的地層礦物的含量之間的定量關系，從而可以通過待測地層中各元素的相對產(chǎn)額直接計算得到待測地層中不同地層礦物的含量，從而有效提高了地層礦物含量的計算精度，保證了地層礦物含量計算結果的準確性。

顯然，本領域的技術人員應該明白，上述的本發(fā)明實施例的各模塊或各步驟可以用通用的計算裝置來實現(xiàn)，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成的網(wǎng)絡上，可選地，它們可以用計算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實現(xiàn)，從而，可以將它們存儲在存儲裝置中由計算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現(xiàn)。這樣，本發(fā)明實施例不限制于任何特定的硬件和軟件結合。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領域的技術人員來說，本發(fā)明實施例可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。