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        基于地圖代數(shù)的油氣空間分布評(píng)價(jià)系統(tǒng)

        2023-05-30 06:45:03彭成
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年1期

        彭成

        摘要:為展示油氣概率在地理空間上分布,同時(shí)展現(xiàn)對(duì)應(yīng)區(qū)域地質(zhì)對(duì)象,基于地理信息技術(shù)及地圖代數(shù)計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同地質(zhì)區(qū)域不同部分的油氣概率分布評(píng)價(jià)。首先定義油氣概率評(píng)價(jià)矢量圖層并柵格化處理,通過(guò)地圖代數(shù)公式錄入及計(jì)算,得到油氣概率空間分布;進(jìn)一步通過(guò)插值方法對(duì)周邊地理區(qū)域進(jìn)行油氣概率近似估計(jì)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè);同時(shí)實(shí)現(xiàn)了完善的地圖代數(shù)公式設(shè)定。結(jié)合實(shí)例,驗(yàn)證了與地理信息系統(tǒng)結(jié)合效果,為油氣空間分布提供更直觀的展示途徑。

        關(guān)鍵詞:地圖代數(shù);空間分布;油氣概率;矢量圖層;地理信息系統(tǒng)

        中圖分類號(hào):P618.13, TP311.1? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2023)01-0111-03

        1 引言

        隨著對(duì)油氣資源評(píng)價(jià)和勘探效益的要求不斷提高,同時(shí)為了充分利用勘探資料,作為資源評(píng)價(jià)重要組成部分的油氣概率空間分布引起了人們的重視,借助數(shù)學(xué)地質(zhì)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù),油氣概率空間分布的研究進(jìn)展迅速,出現(xiàn)了多種油氣概率空間分布預(yù)測(cè)方法[1-2]。

        目前油氣概率空間分布的預(yù)測(cè)方法主要有成因模型法,隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型法和信息集成法三大類[3]。成因模型法主要考慮油氣成藏的地質(zhì)因素,適用于勘探初期地區(qū)[4-5];隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型法主要以鉆探結(jié)果為基礎(chǔ)、以地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法為手段來(lái)預(yù)測(cè)油氣分布,適用于鉆探程度高、油氣地質(zhì)條件相對(duì)簡(jiǎn)單的地區(qū)[6-8];信息集成法與油氣空間分布有關(guān)的地質(zhì)、地球物理和勘探工程等信息為一體,能夠綜合反映油氣空間分布的特征[9-10]。

        然而,對(duì)于上述方法,只給出了油氣概率在不同地理位置的分布情況,并沒(méi)有進(jìn)一步與地理信息系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合,進(jìn)行油氣概率空間分布的地圖代數(shù)計(jì)算。對(duì)于一片地質(zhì)區(qū)域,影響其含油氣概率的因素有多個(gè)[11-12],對(duì)于區(qū)域中某個(gè)部分,需要對(duì)這些因素進(jìn)行綜合計(jì)算來(lái)得到此部分的含油氣概率預(yù)測(cè)情況;另外,對(duì)于不同的地質(zhì)區(qū)域,含油氣概率相關(guān)因素對(duì)其影響的權(quán)重也不相同[13-14],為了能夠計(jì)算出不同地質(zhì)區(qū)域不同部分的含油氣概率分布情況,需要利用地圖代數(shù)計(jì)算功能,將每塊區(qū)域的含油氣概率因素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。在計(jì)算結(jié)果的展示上,也應(yīng)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合,從而將油氣概率的空間分布與區(qū)域的地質(zhì)對(duì)象同時(shí)展現(xiàn),更直觀地查看油氣概率的空間分布。

        因此,針對(duì)上述問(wèn)題,需要一種與地理信息系統(tǒng)結(jié)合更為緊密,具有更加完善的地圖代數(shù)功能,能夠更好展示含油氣概率在地理空間上分布的計(jì)算方法。

        2 矢量圖層定義

        首先導(dǎo)入用于油氣概率空間分布計(jì)算的矢量圖層,矢量圖層由一系列含有空間位置信息的圖元所組成,圖元的類型有點(diǎn)、線、多邊形、多點(diǎn)、多線、多多邊形六種,圖元具體的形狀和位置信息都是通過(guò)坐標(biāo)來(lái)存儲(chǔ)和表示,通過(guò)這些坐標(biāo)中X和Y的最值可以得到圖元所占的范圍大小。如圖1中所示,本文例子導(dǎo)入了3個(gè)圖層,分別為“川西J2SX控制儲(chǔ)量”“川西J2SX控制儲(chǔ)量3”“川西J2SX控制儲(chǔ)量4”,均為多邊形類型的矢量圖層。

        在地質(zhì)學(xué)中,矢量圖層代表一片地理區(qū)域,矢量圖層中每個(gè)圖元代表這片區(qū)域中一個(gè)地質(zhì)對(duì)象,并在其中存儲(chǔ)了這個(gè)地質(zhì)對(duì)象地理上的形狀和位置坐標(biāo)信息。本文例子中三個(gè)矢量圖層為川西坳陷沙溪廟組的勘探程度圖,圖1中不同顏色深度的圖層分別代表了這三個(gè)矢量圖層對(duì)應(yīng)的地理區(qū)域的形狀,位置和范圍。

        在定義油氣概率評(píng)價(jià)所需的矢量圖層時(shí),會(huì)選取其相關(guān)的屬性文件,其中存儲(chǔ)了區(qū)域中各個(gè)地質(zhì)對(duì)象的配套屬性,每項(xiàng)配套屬性是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)字段,對(duì)于用于油氣概率評(píng)價(jià)的矢量圖層,其屬性文件中應(yīng)有評(píng)價(jià)其油氣概率的相關(guān)字段。對(duì)于用于油氣概率評(píng)價(jià)的矢量圖層,圖層中每個(gè)圖元會(huì)含有與之相應(yīng)若干項(xiàng)的油氣概率評(píng)價(jià)值作為屬性信息,代表這個(gè)圖元對(duì)應(yīng)的地質(zhì)對(duì)象所在區(qū)域含油氣概率的大小。在本文例子中,對(duì)導(dǎo)入的三個(gè)矢量圖層添加其配套的屬性數(shù)據(jù),使得圖層中不同圖元有不同的油氣概率評(píng)價(jià)值,可以利用這些值來(lái)得到這個(gè)矢量圖層所對(duì)應(yīng)區(qū)域的含油氣概率分布情況。如圖1中下方輸出空間中所示,給出了“川西J2SX控制儲(chǔ)量”這一圖層對(duì)應(yīng)的屬性數(shù)據(jù),其中包含五個(gè)字段,分別為“geometryid”“圈閉概率”“充注概率”“儲(chǔ)層概率”“保存概率”,第一個(gè)字段為圖元的編號(hào),后面4個(gè)字段代表此圖元的4項(xiàng)油氣概率評(píng)價(jià)參數(shù),圖元的含油氣概率為這4個(gè)參數(shù)的加權(quán)平均。

        3 矢量圖層?xùn)鸥窕?/p>

        接下來(lái)對(duì)導(dǎo)入的矢量圖層進(jìn)行柵格化。將所有矢量圖層的總區(qū)域按x和y兩個(gè)方向進(jìn)行切分,劃分為網(wǎng)格形式,網(wǎng)格中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為落在這個(gè)格子內(nèi)的所有圖元的油氣概率評(píng)價(jià)值的均值。所有圖層都按照同樣的劃分方式進(jìn)行劃分,由于矢量圖層中圖元的形狀是不規(guī)則的,將其網(wǎng)格化就可以得到規(guī)則的區(qū)域所對(duì)應(yīng)的油氣概率評(píng)價(jià)值,使得圖層與圖層間可以進(jìn)行地圖代數(shù)計(jì)算及油氣概率空間分布的展示。例如對(duì)于“川西J2SX控制儲(chǔ)量”圖層,其柵格化后的一個(gè)格子中的“圈閉概率”的值為落在這個(gè)格子中的所有圖元的“圈閉概率”的值的平均數(shù)。

        對(duì)于沒(méi)有圖元落在其中的格子,其油氣概率評(píng)價(jià)值用插值的方法進(jìn)行計(jì)算,插值方法分為距離反平方和克里金插值兩種,用戶可以自行選擇。距離反平方方法是根據(jù)格子周圍圖元的油氣概率評(píng)價(jià)值,加權(quán)平均計(jì)算出格子的油氣概率評(píng)價(jià)值,其中權(quán)重是圖元到格子距離的平方的倒數(shù)??死锝鸩逯涤址Q空間自協(xié)方差最佳插值法,其廣泛應(yīng)用于地下水模擬,土壤制圖等領(lǐng)域,是一種很有用的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格化方法,關(guān)于其具體的算法實(shí)現(xiàn)已有較多資料介紹,在此不再贅述[8]。本文例子中所采用的為克里金插值,對(duì)沒(méi)有圖元落在其中的格子給出插值計(jì)算得到的油氣概率評(píng)價(jià)相關(guān)參數(shù)值。

        4 地圖代數(shù)公式設(shè)定

        完成矢量圖層?xùn)鸥窕螅M(jìn)行地圖代數(shù)公式的輸入。地圖代數(shù)計(jì)算即用戶自定義公式對(duì)柵格化后的各個(gè)圖層進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果也是柵格化的矢量圖層,區(qū)域及格子的劃分都與傳入的矢量圖層相同。計(jì)算結(jié)果中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為公式中各個(gè)矢量圖層的格子的油氣概率評(píng)價(jià)值經(jīng)過(guò)公式運(yùn)算得到的值。最簡(jiǎn)單的如兩個(gè)圖層相加,表示將這兩個(gè)圖層中的油氣概率評(píng)價(jià)值相加,計(jì)算結(jié)果中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為這兩個(gè)圖層在此格子對(duì)應(yīng)的油氣概率評(píng)價(jià)值之和。如圖2所示,本文例子中輸入的公式為:

        {[Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量.圈閉概率)*0.3? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量.充注概率)*0.3? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量.儲(chǔ)層概率)*0.2? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量.保存概率)*0.2]? +? [Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量3.圈閉概率)*0.25? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量3.充注概率)*0.25? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量3.儲(chǔ)層概率)*0.3? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量3.保存概率)*0.2]? +? [Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量4.圈閉概率)*0.25? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量4.充注概率)*0.3? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量4.儲(chǔ)層概率)*0.3? +? Layer(川西J2SX控制儲(chǔ)量4.保存概率)*0.15]}/3

        其含義為,首先對(duì)每個(gè)柵格化矢量圖層計(jì)算其油氣概率評(píng)價(jià)分布,方法為對(duì)油氣概率評(píng)價(jià)相關(guān)的4個(gè)字段的值進(jìn)行加權(quán)平均,公式中不同圖層的4個(gè)字段的權(quán)重有所不同,如“川西J2SX控制儲(chǔ)量”4個(gè)字段的權(quán)重分別為0.3,0.3,0.2,0.2,而“川西J2SX控制儲(chǔ)量3”4個(gè)字段的權(quán)重分別為0.25,0.25,0.3,0.2表示不同評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)于不同的地理區(qū)域?qū)ο笤诤蜌飧怕噬嫌绊懥^(qū)別。得到每個(gè)圖層的油氣概率評(píng)價(jià)分布后,將這些圖層的油氣概率評(píng)價(jià)值取均值,得到了總體區(qū)域的油氣概率評(píng)價(jià)分布。如圖2所示,本文例子總網(wǎng)格的劃分方式為10行乘10列,表示將矢量圖層按照10乘10的方式劃分來(lái)實(shí)現(xiàn)柵格化。

        5 地圖代數(shù)解析計(jì)算

        接下來(lái)對(duì)用戶傳入的公式進(jìn)行解析和計(jì)算,用戶傳入的公式中用“LAYER(圖層名.字段名)”來(lái)表示一個(gè)柵格化矢量圖層的字段,運(yùn)算符除了四則運(yùn)算外,還有指數(shù)、對(duì)數(shù)、三角函數(shù)等,都可以傳入到公式中,公式在解譯過(guò)程中會(huì)按照這些運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí),逐步解譯。

        對(duì)于“LAYER(圖層名.字段名)”這樣的公式片段,會(huì)解譯為具體的柵格化矢量圖層;對(duì)于數(shù)值型的公式片段,也會(huì)解譯為柵格化矢量圖層,其中每個(gè)格子的值即片段代表的數(shù)值,例如本文例子公式中含有數(shù)值0.3,則會(huì)解譯為一個(gè)柵格化矢量圖層,其網(wǎng)格劃分方式與圖層的劃分方式相同,都為10乘10的網(wǎng)格,每個(gè)格子對(duì)應(yīng)的屬性值均為0.3。

        柵格化矢量圖層的計(jì)算是對(duì)柵格化矢量圖層每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值進(jìn)行計(jì)算。如“l(fā)og(LAYER(圖層名.字段名))”的計(jì)算結(jié)果為與這個(gè)柵格化矢量圖層范圍及格子劃分相同的柵格化矢量圖層,不同的是其中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為之前的值取對(duì)數(shù);“l(fā)og(LAYER(圖層名.字段名)) *0.3”的計(jì)算結(jié)果為與這個(gè)柵格化矢量圖層范圍及格子劃分相同的柵格化矢量圖層,不同的是其中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為之前的0.3倍;“l(fā)og(LAYER(圖層名1.字段名1))+ log(LAYER(圖層名2.字段名2))” 的計(jì)算結(jié)果為與這兩個(gè)柵格化矢量圖層范圍及格子劃分相同的柵格化矢量圖層,其中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值為這兩個(gè)柵格化矢量圖層對(duì)應(yīng)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值之和。經(jīng)過(guò)用戶自定義公式的計(jì)算,最終得到的柵格化矢量圖層中每個(gè)格子的油氣概率評(píng)價(jià)值即經(jīng)過(guò)同樣公式運(yùn)算得到的結(jié)果。

        在本文例子中,計(jì)算結(jié)果為一個(gè)柵格化矢量圖層,圖層的網(wǎng)格劃分方式為10行乘10列,對(duì)于每個(gè)格子,其格子對(duì)應(yīng)的屬性值為各個(gè)圖層在此格子的對(duì)應(yīng)的屬性值經(jīng)過(guò)本文例子中設(shè)定的公式計(jì)算得到的結(jié)果。

        將計(jì)算結(jié)果用等值線的方式展示,如圖3所示,對(duì)于計(jì)算結(jié)果的柵格化矢量圖層,用等值線圖形來(lái)展示這個(gè)圖層的油氣概率空間分布,等值線圖層傳入的信息為各個(gè)點(diǎn)及各個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值,即計(jì)算結(jié)果中各個(gè)網(wǎng)格的中心點(diǎn)坐標(biāo)及各個(gè)網(wǎng)格的油氣概率評(píng)價(jià)值。

        6 結(jié)論

        基于地理信息技術(shù)及地圖代數(shù)計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同地質(zhì)區(qū)域不同部分的油氣概率分布評(píng)價(jià),得到油氣概率空間分布,為油氣空間分布提供更直觀的展示途徑,得出了以下結(jié)論:

        1) 將地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的空間分布柵格化,與地理信息系統(tǒng)技術(shù)結(jié)合起來(lái),直觀地展示了含油氣概率在地理空間上的分布情況。

        2) 采用插值方法對(duì)周邊地理區(qū)域進(jìn)行含油氣概率的近似估計(jì),實(shí)現(xiàn)含油氣概率的預(yù)測(cè)。

        3) 提供了完善的地圖代數(shù)公式設(shè)定功能,使得地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)空間分布的計(jì)算更加方便。

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        【通聯(lián)編輯:梁書】

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