随着录井技术向数字化、智能化方向快速发展, 传统依赖肉眼观察的岩屑荧光判读方式已难以满足高精度、标准化和实时化的需求。在紫外光照射下, 含油岩屑会发出特定波长的荧光, 其颜色、强度及分布特征与原油组分、成熟度、含油级别密切相关, 是判断储层含油性的重要依据之一^{[1, 2, 3]}。然而, 受环境光照、相机曝光参数、背景干扰等因素影响, 基于RGB色彩空间的图像处理方法在颜色识别中存在明显局限：色调与亮度耦合, 难以独立调控, 导致自动分割与分类困难。相比之下, HSV色彩空间将颜色信息分解为色调（H）、饱和度（S）和明度（V）3个独立维度, 更符合人类视觉感知特性, 在图像颜色分割与目标识别中展现出显著优势, 其中H通道可精准表征荧光颜色类型（如黄绿、亮黄、浅蓝等）, S通道反映颜色纯度, V通道体现发光强度, 便于通过设定阈值实现荧光区域的有效提取^{[4, 5]}。

本文聚焦于岩屑荧光图像的颜色信息定量提取, 通过构建一套基于HSV色彩空间的图像处理流程, 实现荧光颜色的自动识别、量化分析与地质深度关联, 并探讨其在油气显示级别判定、储层含油性评价等地质解释中的应用价值, 为智慧录井与数字地质体系建设提供技术支撑。

为实现岩屑荧光图像的定量化分析与地质深度的精准关联, 本文构建了一套完整的图像处理与数据融合流程, 主要包括：色彩空间转换→ HSV阈值分割→ 荧光区域提取与占比计算→ 深度对齐与图像剖面拼接。具体步骤如下：首先将RGB图像转换至HSV色彩空间, 通过设定合理的H、S、V阈值, 对转换后的荧光图像进行颜色空间分割, 精准提取图像中的荧光区域。在此基础上, 计算荧光区域像素占整幅图像总像素的比例, 即“ 荧光占比” , 作为量化油气显示强度的关键参数。为进一步提升数据的可视化与地质解释能力, 依据岩屑对应的地质深度, 对同一井段的荧光图像进行有序拼接与纵向排列, 形成连续的“ 深度-图像” 剖面图。该方法实现了图像数据、定量参数与地质信息的深度融合, 不仅直观反映荧光响应随深度的变化趋势, 还便于识别含油层段、判断储层连续性与非均质性, 显著提升了地质样本数据的分析效率与判识精度。

1.1 HSV色彩空间转换

从存储设备中读取岩屑荧光图像文件, 并将其加载至计算机内存, 可实现图像数据的高效载入与管理。基于色彩空间转换原理, 将原始RGB色彩空间下的荧光图像转换至HSV色彩空间。HSV色彩空间更符合人类视觉感知特性, 尤其适用于复杂背景下荧光特征的分离与提取。转换后的HSV图像为后续荧光颜色类别的区间划分、阈值设定及目标区域提取奠定了坚实基础^{[6, 7]}。典型的HSV色彩空间三维模型清晰展示了色调、饱和度与明度之间的几何关系。HSV色彩空间如图1所示。

图1

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	图1 HSV色彩空间

1.3 荧光区域提取与荧光占比计算

在设定好HSV阈值后, 利用阈值分割技术^{[8, 9]}对图像进行处理。具体步骤如下：根据预设的HSV阈值区间, 对图像中的每个像素点进行判断, 若其H、S、V值落在设定区间内, 则认为该像素属于荧光区域, 并将其标记为白色（255）, 否则标记为黑色（0）。最终生成仅保留荧光区域的二值掩膜图像（图2）; 下一步计算荧光区域占整幅图像总像素的比例, 即“ 荧光占比” 。统计二值掩膜图像中灰度值为255的像素数量（白色标记）记为A, 获取原始荧光图片的总像素数量记为B, A/B× 100%即为荧光在图片中的占比。该参数作为量化油气显示强度的关键指标, 可结合孔隙性地层岩屑含油级别评定标准（表1）^[10], 客观评估储层含油性及划分油气显示级别, 有效提升录井解释的科学性与一致性。

图2

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	图2 荧光图像处理前后对比效果图

表1

表1

表1 孔隙性地层岩屑含油级别评定标准 含油级别 含油岩屑占定名 岩屑百分含量/% 含油产状 油脂感 味 富含油 > 40 含油较饱满、较均匀, 有不含油的斑块、条带 油脂感较强, 染手 原油味较浓 油斑 5~40 含油不饱满, 多呈斑块状、条带状含油 油脂感较弱, 可染手 原油味较淡 油迹 0~5 含油极不均匀, 含油部分呈星点状或线状含油 无油脂感, 不染手 能够闻到原油味 荧光 0 肉眼看不见含油, 荧光滴照见显示 无油脂感, 不染手 一般闻不到原油味

表1 孔隙性地层岩屑含油级别评定标准

1.4 基于地质深度的图像排序与拼接

为实现荧光图像与地质录井信息的深度对齐与可视化关联, 依据拍摄样本所对应的地质深度信息, 并结合岩性纵深标注图样, 对同一井段的所有荧光图像及其对应的白光图像进行精确排序（图3）, 确保图像序列与实际井深顺序一致。在图像预处理阶段, 将每幅图像横向等分为29份, 纵向等分为125份, 形成均匀的网格结构; 选取中心区域（即第15横向段、第63纵向段附近）进行裁剪, 保留其中最具代表性的岩屑分布区域, 以便有效去除边缘无关背景及光照不均影响。随后, 将裁切得到的图像按照井深由浅至深的顺序逐行或逐列拼接, 最终生成一幅随钻的“ 深度-图像” 剖面图, 如图3所示。该拼接图在空间尺度上与标准地质录井图道（如岩性道、深度道）保持一致, 实现了图像数据与录井曲线在深度轴上的精准对齐。该方法不仅直观呈现了荧光响应随深度的演化趋势, 还保留了岩屑颗粒的微观形貌信息, 便于结合岩性、层位等地质要素开展综合解释, 从而显著提升录井图像资料的解释精度与分析效率。

图3

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	图3 Y 366井随钻的“ 深度-图像” 剖面图

基于HSV色彩空间的岩屑荧光图像颜色信息提取技术已在鄂尔多斯盆地多个探区推广应用, 覆盖三叠系、侏罗系、白垩系等多套含油气层系, 共完成1 286个储层单元的含油性解释与评价。经试油、测压及生产动态资料验证, 其中1 103个储层的解释结果与实际流体性质相符, 整体符合率达85.8%, 较传统人工判读方式提高18%。在F 25、S 12、Y 8等重点预探井中, 该技术成功识别出多套薄层油层与隐蔽性油气藏, 有效支撑了储层甜点优选与试油层位部署, 显著提升了录井解释的客观性与智能化水平。

选取鄂尔多斯盆地平凉北区块F 25井作为典型实例进行系统分析（图4）。F 25井为预探井, 钻探目的为勘探侏罗系油藏, 兼探长8段油藏, 录井井段为1 700.00~2 950.00 m。录井过程中采用了常规地质录井、气测录井及岩屑荧光图像扫描技术, 实现了多源信息协同采集。

图4

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	图4 F 25井录井随钻综合图

该井连续扫描岩屑样品（1 720.00~2 950.00 m）, 共获取高质量岩屑荧光图像1 230张, 所有图像均按本文所述流程进行处理：首先将RGB图像转换至HSV色彩空间, 设定H∈ [70, 112]、S∈ [43, 255]、V∈ [100, 255]的阈值区间进行荧光区域分割, 计算“ 荧光占比” , 并依据地质深度对图像进行中心裁切与纵向拼接, 最终生成随钻的“ 深度-图像” 剖面图（图4）, 实现图像数据与录井曲线在深度轴上的精准对齐。

延9上段（2 176.00~2 183.00 m）, 该层段荧光图像显示含油岩屑零星分布, 经HSV图像处理后, 计算荧光占比均值为2.105%。根据孔隙性地层岩屑含油级别评定标准, 该值处于“ 油迹” 级别范围。结合气测录井显示全烃含量略有升高但无明显异常, 综合解释为含油水层, 反映含油性较弱, 不建议对该段储层进行测试。

延9下段（2 198.00~2 208.00 m）, 荧光图像中可见大面积连续黄白色荧光响应, 处理结果显示, 井深2 199 m, 荧光占比为28.76%, 初判“ 油斑” 合理; 井段2 200.00~2 205.00 m, 荧光占比均值达58.81%, 远超“ 油斑” 级上限（40%）, 现场初步定级为“ 油斑” , 经图像量化修正后提升至“ 富含油” 级别; 井深2 206.00 m, 荧光占比为25.31%, 现场初步定级为“ 油斑” 合理; 井段2 207.00~2 208.00 m, 荧光占比均仅为2.23%, 现场初判“ 油斑” 偏高, 经量化修正后应调整为“ 油迹” 级。结合气测录井显示该段全烃值显著升高, 异常明显。综合判断该储层含油性良好, 录井解释为油层, 具备良好的产能潜力, 并建议测试。

长3段（2 214.00~2 251.00 m）, 该层段荧光响应较强, 图像中黄绿色荧光广泛分布。计算该段荧光占比在5.12%~23.32%区间范围内, 符合“ 油斑” 级别的标准。现场初步定级为“ 油迹” , 经过对图像数据的深入分析后, 这一评级被修正为更准确的“ 油斑” 级别。在井段2 219.00~2 228.00 m处, 气测录井数据显示出显著的异常特征, 结合较高的荧光占比, 表明此区域储层具有良好的含油性, 但纵向对比分析显示, 储层表现出较强的非均质性。综合这些信息, 对该层段进行解释的结果是油水同层, 这指示该层存在油水共存的现象, 显示出其具有一定的开发潜力与价值, 并建议进行测试。

岩屑图像解释成果图清晰展示了油层、油水同层、含油水层等不同储层类型的图像化特征, 有效揭示了层内非均质性与层间含油差异。这些详细的图像特征不仅为后续试油层位的优选提供了直观依据, 还为开发方案的制定提供了重要参考。基于上述图像解释结果, 该井最终选择了2 205.00~2 207.00 m和2 200.00~2 223.00 m两段进行合试作业。测试结果显示, 该井最终产油5.1 t/d, 产水5.0 m³/d。这一成果表明, 通过精确的岩屑图像分析, 不仅可以提高对储层性质的认识, 还能有效指导实际生产操作, 进而提升油气资源开发效率与经济效益。

本文提出了一种基于HSV色彩空间的荧光图像颜色信息提取技术, 通过将RGB图像转换至HSV色彩空间, 基于有效解耦色调（H）、饱和度（S）和明度（V）3个维度, 并结合设定的HSV色彩空间区间值, 实现了荧光区域的精准分割与背景干扰的有效抑制。在此基础上, 通过计算“ 荧光占比” , 即荧光像素占总像素的百分比, 实现了油气显示强度的定量化表征, 提升了含油级别判别的客观性与一致性, 并且为岩性定级的修正提供了数据支撑。

依据地质深度对荧光图像进行排序、中心裁切与纵向拼接, 进一步构建了随钻的“ 深度-图像” 剖面图, 并与气测录井、岩性等多源数据融合可视化, 显著增强了地质解释的直观性与准确性。其应用效果表明, 该方案不仅提高了荧光图像分析的效率和精度, 还为石油勘探提供了一种新的技术路径, 具有重要的理论意义和实际应用价值。

（编辑 王丙寅）