[发明专利]基于野外露头三维模型的训练图像建立方法

说明书

本发明公开了一种基于野外露头三维模型的训练图像建立方法，先选取野外露头区块，并基于无人机倾斜摄影技术获取野外露头模型数据，建立野外露头的三维定量化空间模型；建立储层地质知识库，统计储层骨架模型参数；设置露头模型虚拟井点，生成X、Y、Z虚拟井点坐标信息数据文件、虚拟井点岩性分布数据和不同虚拟井的层位深度数据，并基于生成的数据利用三维建模软件建立野外露头区的三维网格骨架模型；基于变差函数的两点统计方法，序贯指示模拟野外露头三维岩性模型；利用算数加权平均法计算不同层的平面岩性等值线分布数据，结合储层地质知识库，建立训练图像三维空间分布模型，解决了目前难以获得更加精准的训练图像的问题。

技术领域

本发明属于野外露头建模技术领域，涉及一种基于野外露头三维模型的训练图像建立方法。

背景技术

目前三维地质建模技术取得了较大进展，从确定性建模到随机建模进而发展了多点地质统计学建模方法，以及综合多学科信息和融合多算法以建立更加逼近地质真实的模型。然而，这个过程中数据信息的多少一直是控制地质模型精准的关键因素，野外露头剖面数据信息量较大，但因缺乏准确的剖面定位信息来定量表征二维非规则关联的露头区剖面，而难于充分利用，主要以观察描述及典型剖面的二维表征和建模为主。

以建立三维地质模型更加逼近地下真实的视角来看，多年来建模人员一直期待有平面约束的建模信息来辅助三维模拟实现，然而传统露头研究方法难于实现把多个具有地质成因关联的非规则剖面数据转换为平面数据，不能融合多个非规则剖面数据，导致认识片面化，这大大影响了野外露头的高精度、可视化数据在三维地质建模中的应用效果。另一方面，模型是否精准与建模人员对工区的地质知识库的经验关系密切。近年来，地质知识库从两个方面取得了较大的进展，其一是在地质知识库定量数据的获取技术上，其二是储层井间预测(即储层三维地质建模)算法上，特别是多点地质统计学建模方法迅速发展(基于随机游走过程的多点地质统计学建模方法,石书缘、尹艳树等,地质科技情报,2011,3(5)；基于局部各向异性的非平稳多点地质统计学算法,喻思羽等,物探与化探,2017,41(2))，如何更加精准的获取训练图像成为了研究的热难点，究其本质依然是地质知识库的定量化认识，而地质知识库的获取需要信息化与定量化程度更高的资料数据。现有训练图像获取方法有密井网沉积微相、现代沉积和地震沉积学方法，但这些方法的数据在定量化和可视化上不足，没有野外露头数据直观可靠。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于野外露头三维模型的训练图像建立方法，以解决目前野外露头资料定量化程度低、难以融合多个具有地质成因关联的非规则剖面数据而导致对野外露头认识片面化的问题，以及现有野外露头三维地质模型的训练图像获取方法因数据在定量化和可视化上不足而难以获取更加精准的训练图像的问题。

为了达到上述目的，本发明实施例所采用的技术方案是，基于野外露头三维模型的训练图像建立方法，具体步骤如下：

步骤S1、选取野外露头区块，并基于无人机倾斜摄影技术按照规划路线获取包括点云数据、高精度照片数据和POS数据的野外露头模型数据，并基于野外露头模型数据建立野外露头区的三维定量化空间模型；

步骤S2、利用步骤S1建立的野外露头区的三维定量化空间模型建立储层地质知识库，统计储层骨架模型参数；

步骤S3、设置露头模型虚拟井点，利用野外露头区的三维定量化空间模型依次获取虚拟井点的X、Y、Z坐标数据信息，生成X、Y、Z虚拟井点坐标信息数据文件；然后结合野外露头地质研究，划分不同深度段的岩性类型，获得虚拟井点岩性分布数据；并开展基于虚拟井点的小层精细对比，记录不同虚拟井的层位深度数据；

步骤S4、将X、Y、Z虚拟井点坐标信息数据文件、虚拟井点岩性分布数据和不同虚拟井的层位深度数据导入三维建模软件，建立野外露头区的三维网格骨架模型；

步骤S5、基于建立的三维网格骨架模型，利用基于变差函数的两点统计方法，序贯指示模拟野外露头区的三维岩性模型；