Самодуров В.П.
МЕТОДЫ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ЛИТОЛОГИИ ДЛЯ КОРРЕЛЯЦИИ РАЗРЕЗОВ И ИЗУЧЕНИЯ РУДНЫХ ТЕЛ
 Некоторые направления геологии, в том числе литология, отстают от современных требований количественного анализа и представления данных, в то время как другие направления, например геофизика, широко используют количественные представления. Обычно, при описании литологических разрезов, отбираются образцы для детального исследования комплексом современных физико-химических методов. В результате, для этих единичных образцов известны точные количественные данные по вещественному и химическому составу, структуре пород и другие параметры, но возникает проблема распространения этих данных на весь разрез.
 Основой для построения литологического разреза остается поинтервальное полевое описание пород, которое зависит от опыта исследователя и является неколичественным представлением. Такой субъективный подход обычно достаточен для выделения основных элементов литологического разреза: слоев, пластов, пачек и разнотипных пород. Однако часто возникают ситуации, когда требуются точные данные по составу пород, совмещенные с количественным литологическим описанием разреза. Такие требования, например, появляются при добыче  рассолов методом подземного растворения солей (ПРС). Процессы ПРС и состав добычного рассола зависят от скоростей растворения и состава солей в отдельных слойках солевых пород, подвергшихся растворению. Растворение пород идет, таким образом, избирательно, с отставанием одних слоев и опережающим растворением других. Без точных количественных данных по строению рудного тела и физико-химическим параметрам каждого слоя невозможно определить состав рассола и управлять процессом ПРС.
 Понятие количественной литологии в настоящее время не является общепринятым, а разные аспекты этого методического подхода остаются не сформированными в общую концепцию. Современная литология находится на стадии применения различных отдельных методик разными исследователями и в процессе формировки общих положений количественной литологии. В данной работе также рассматриваются отдельные методические подходы и решения, которые приводят к возможности точного описания и количественного представления литологических данных.
 Основой метода является оцифровка литологического разреза с помощью фотокамеры с последующей компьютерной обработкой цифровых фото. Фото-документация пород, рудных тел и других геологических объектов используется достаточно давно. Существует специальное оборудование, предназначенное для этой цели. Могут быть использованы обычные цифровые фотокамеры, а также специальные мультиспектральные камеры, позволяющие проводить съемку в инфракрасной или ультрафиолетовой области. В нашей работе мы использовали обычную цифровую фотокамеру.
 Анализ и обработка цифровых фото может быть выполнена с помощью компьютера. Особенно удобно оперировать с изображениями в формате BITMAP (bmp). Каждый пиксель в этом формате имеет три градации цветности: красный (R), зеленый (G) и синий (B). Диапазон изменения каждого оттенка – от 0 до 255. Всего этот формат включает 256 х 256 х 256 оттенков, а общее их количество более 16 миллионов. Человеческий глаз не различает такое обилие оттенков, и компьютер является высокочувствительным оборудованием для такого RGB анализа. Разрешение цифровых фото достаточно высокое, так как при обычной съемке керна хорошо видны объекты менее 1 мм, а съемка с применением дополнительных насадок позволяет видеть объекты (например, зерна или поры породы) размером менее 0,01мм.
 Известно, что при литологическом описании, глубины залегания пород описываются с точностью до 0,01м. При этом, почти всегда отмечаются различия глубины залегания отдельных слоев, определенных по керну и по каротажу. Иногда эти различия превышают несколько метров. Это связано, по-видимому, с разным удельным растяжением буровых труб и кабеля, удерживающего геофизическую аппаратуру, и эта разница возрастает с глубиной залегания пород. Другой проблемой при определении глубин является неполное извлечение керна из интервала бурения. Поэтому точное положение керна в пределах интервала бурения остается неопределенным. Сравнивая методы определения глубин залегания пород, можно видеть, что оцифровка керна скважин дает разрешение с точностью до 1 мм и имеет преимущество по сравнению с традиционным описанием на несколько порядков. Однако реальное положение керна в разрезе не определяется с такой точностью.
 Использовать цифровые фото керна скважин, обнажений или стенок горных выработок можно для разных целей, как с анализом цветности, так и прямым использованием фото, без цветового анализа. Например, корреляция литологических разрезов может быть выполнена на компьютере на основе представления двух окон, содержащих непрерывные изображения керна двух скважин в исследуемом диапазоне глубин. Сравнивая визуально керн этих скважин, можно определить маркирующие слои (в случае хорошего их выделения) и определить глубины залегания этих слоев по керну с точностью до 1 мм. Корреляционные схемы и сопоставления строятся, таким образом, с применением компьютерных технологий в рамках единой программы, непосредственно исходя из фотографий разрезов скважин по маркерам, выделяемым исследователем. 
 Анализ цветности и яркости различных объектов на цифровых фото существенно увеличивает возможности данного метода. При разном масштабе фотографий, может быть проанализирована порода в целом, или отдельные компоненты данной породы. Например, поры в породе отличаются пониженной яркостью из-за того, что они не отражают, а поглощают свет. В результате, появилась возможность выявить закономерности распределения пор, их размер, форму и извилистость для решения задач петрофизики. Эти исследования имеют большое значение при изучении пород газохранилищ. Другие примеры – количественное определение индекса мафичности магматических пород, содержаний магнетита в железистых кварцитах, идентификация алмазных зерен в протолочках и тяжелых фракциях пород по цветности катодолюминесценции и др.
 Большинство пород имеют существенные различия в цветности. Например, сильвинит Старобинского месторождения окрашен гематитом в оттенки красного цвета и по этому признаку хорошо определяется в разрезе. Анализ цифровых фото стенки горной выработки четко позволяет выделить верхнюю и нижнюю границу, закономерности распределения сильвина в пластах, распределение галита и доломита в пределах рудного тела. Определяется также процентное содержание всех компонентов в породе. Точное определение положения всех слоев в разрезе в совокупности с количественным определением содержаний всех разновидностей пород как раз и составляют основу количественной литологии.
 RGB-анализ цветности был использован для изучения структурно-текстурных характеристик сильвинитов Гремячинского месторождения (Россия). Сильвиниты Гремячинского месторождения – это крупно- и среднезернистые, слоистые, неясно-слоистые и массивные породы, состоящие из смеси сильвина и галита. Нерастворимый остаток пород обычно составляет 1–5% и представлен в основном ангидритом. Угол наклона слоистости варьирует от 0 до 44 градусов на относительно небольших интервалах глубин 1 – 5 м. Анализ цветности позволяет выделять отдельные компоненты пород: сильвин, галит, нерастворимый остаток. Этот метод позволяет количественно оценить содержание отдельных компонентов в слоях, определить закономерности распределения этих компонентов по разрезу.
 Керн скважин Гремячинского месторождения в процессе бурения подвергся частичному растворению его поверхности, так как соленый раствор был насыщен по галиту, но недосыщен по сильвину. Характер распределения углублений, соответствующих легко растворимым компонентам (сильвину, карналлиту) также поддается RGB-анализу. Структура и рельеф растворения керна качественно отражает скорость растворения отдельных компонентов солей. Скорость растворения является одним из основных параметров, определяющих процессы добычи солей методом подземного растворения. Сравнение стандартных определений скоростей растворения и скоростей, определяемых с помощью компьютерного анализа, показывает хорошую сходимость результатов. В частности, средние скорости растворения сильвинитов Гремячинского месторождения соответствуют средним скоростям растворения каменной соли, так как сильвин распределяется в виде зерен в матрице галита. И, хотя скорость растворения сильвина выше, чем у галита, скорость растворения всей породы определяется скоростью растворения галитовой матрицы, включающей в себя зерна сильвина.
 Использование RGB-анализа пород и минералов имеет особую специфику и характерные особенности. Суть метода состоит в том, что сам по себе RGB-анализ не проводит физико-химических определений этих компонентов, а только опознает одинаковые элементы и объекты, попадающие в поле зрения фотокамеры. Этот метод не заменяет рутинный физико-химический анализ пород и минералов. Для эффективного использования данного метода необходимо сочетание детальных лабораторных исследований основных компонентов пород, и затем, с помощью анализа цветности пород, возможно распространение данных, полученных по отдельным образцам, на все породы и на весь литологический разрез.
 Поскольку параметры цветности имеют точные количественные значения, то возможно обратное применение цветности – использовать для компьютерного моделирования разрезов цветность, несущую в себе цветовой код состава пород. Например, если R(красный) будет отражать количественное содержание сильвина, G(зеленый) будет нести код содержания нерастворимого остатка, а B(синий) будет представлять содержание галита, то в компьютерной графике разреза цветность отдельных слоев будет отражать количественное содержание этих компонентов в каждом слое. Каменная соль будет выглядеть синей, сильвинит – красным и т.д. Применяя этот метод можно отказаться от представления некоторых количественных данных в виде таблиц, а данное направление работ является количественной визуализацией геологической информации. 
 Понятие количественной литологии отличается от понятия цифровой литологии. Под цифровой литологией понимают цифровое картирование литологических объектов (площадных, линейных и трехмерных). Это направление связано с современным компьютерным и картографическим представлением обычных (неколичественных) литологических данных. Кроме этого, при интерпретации геофизических данных по разрезам скважин, под количественной литологией понимают моделирование литологического разреза по комплексу геофизических данных.
 Научное направление, обсуждаемое в данной работе, является самостоятельным. Здесь количественная литология основана на использовании количественных минералогических и физико-химических данных по отдельным образцам в комплексе с методами оцифровки керна скважин, а геофизические данные непосредственно не используются. В дальнейшем, с помощью оцифровки керна скважин, возможно изучение связи минералогического и химического состава пород, их петрофизических свойств и других параметров с геофизическими количественными данными для формировки общего комплексного подхода количественной литологии.