一种基于CT扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法

本申请涉及油气田开发，特别涉及一种基于ct扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法。

背景技术：

1、孔隙结构是控制储层岩石中流体流动运移行为的一个主要因素。孔隙结构通常体现为孔隙与岩石骨架分布情况，并进一步通过孔隙度、渗透率等参数进行量化，其对于设计与研究储层的微观模型至关重要。

2、现有技术中，微观模型的孔隙结构的提取方法包括：基于岩石铸体薄片或者扫描电镜技术，在偏光显微镜下观察图像中的孔隙、喉道及其相互连通的二维空间结构，然后将岩石薄片的二维孔隙拓扑结构直接刻蚀到微观模型上。

3、然而，一方面由于薄片图像中岩石颗粒形态不规则、排列较为紧密以及颗粒之间的重叠黏连现象，使得岩石骨架及孔隙空间的分割质量差；另一方面，岩石铸体薄片或者扫描电镜等孔隙结构图像选择随机性强，且只能体现二维平面孔隙结构特征。

技术实现思路

1、鉴于此，本申请提供一种基于基于ct扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法。

2、具体而言，包括以下的技术方案：

3、提供了一种基于ct扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法，该孔隙结构的提取方法包括：

4、基于ct扫描技术对岩心样品进行逐层扫描，得到若干张ct图像；

5、分别对所述若干张ct图像进行阈值分割，得到若干张孔隙颗粒二值化图；

6、基于所述若干张孔隙颗粒二值化图，得到所述岩心样品的三维代表性单元体；

7、基于所述三维代表性单元体中的像素点的像素值，得到所述三维代表性单元体对应的二维叠合灰度图；

8、对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，得到岩石骨架与孔隙空间的二值化图；

9、对所述二维叠合灰度图进行分水岭算法处理，得到喉道分布特征的二值化图；

10、基于所述岩石骨架与孔隙空间的二值化图和所述喉道分布特征的二值化图，得到所述岩心样品的孔隙结构。

11、在一些实施例中，所述基于ct扫描技术对岩心样品进行逐层扫描，得到若干张ct图像，包括：

12、获取目标区块的所述岩心样品；

13、将所述岩心样品的两端切平，对切平后的所述岩心样品进行逐层ct扫描实验，得到所述若干张ct图像。

14、在一些实施例中，所述分别对所述若干张ct图像进行阈值分割，得到若干张孔隙颗粒二值化图，包括：

15、对每张ct图像进行灰度处理，得到ct图像的灰度图像；

16、去除所述ct图像的灰度图像中的噪点，基于大津法对所述ct图像进行阈值分割，得到所述每张ct图像对应的孔隙颗粒二值化图。

17、在一些实施例中，所述基于所述若干张孔隙颗粒二值化图，得到所述岩心样品的三维代表性单元体，包括：

18、将所述若干张孔隙颗粒二值化图从上到下进行堆叠，得到三维重构数字岩心；

19、从所述三维重构数字岩心中选取一块单元体，确定所述岩心样品的所述三维代表性单元体。

20、在一些实施例中，所述从所述三维重构数字岩心中选取一块单元体，确定所述岩心样品的所述三维代表性单元体，包括：

21、以孔隙度为评价参数，判断所选取的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度是否一致；

22、如果所选取的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度不一致，增加所述单元体的像素范围，直至增加像素范围后的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度一致，将对应的单元体确定为所述岩心样品的所述三维代表性单元体；或者

23、如果所选取的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度不一致，则重新选取单元体，直至重新选取的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度一致，将对应的单元体确定为所述岩心样品的所述三维代表性单元体；

24、如果所选取的单元体的孔隙度与所述岩心样品的孔隙度一致，确定所述单元体为所述岩心样品的所述三维代表性单元体。

25、在一些实施例中，所述基于所述三维代表性单元体中的像素点的像素值，得到所述三维代表性单元体对应的二维叠合灰度图，包括：

26、基于所述三维代表性单元体中的像素点的像素值，将所述三维代表性单元体逐层加权投影到xoy平面，得到岩石骨架与孔隙空间的二维叠合图；

27、将所述岩石骨架与孔隙空间的二维叠合图进行灰度处理，得到所述三维代表性单元体对应的所述二维叠合灰度图。

28、在一些实施例中，所述对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，得到岩石骨架与孔隙空间的二值化图，包括：

29、绘制所述二维叠合灰度图的分布直方图；以所述分布直方图的波谷值为阈值，对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，确定所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图。

30、在一些实施例中，所述以所述分布直方图的波谷值为阈值，对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，确定所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图，包括：

31、以所述分布直方图的波谷值为阈值，对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，得到待处理的岩石骨架和孔隙空间的二值化图；

32、计算所述待处理的岩石骨架和孔隙空间的二值化图的平面分布孔隙度；

33、判断所述平面分布孔隙度与所述岩心样品的孔隙度是否一致；

34、如果所述平面分布孔隙度与所述岩心样品的孔隙度不一致，则调整所述分布直方图的阈值，直至以调整后的阈值进行分割的所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图的平面分布孔隙度与所述岩心样品的孔隙度匹配，将以调整后的阈值进行分割的所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图确定为所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图；

35、如果所述待处理的岩石骨架和孔隙空间的二值化图与所述岩心样品的孔隙度一致，确定所述待处理的岩石骨架和孔隙空间的二值化图为所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图。

36、在一些实施例中，所述对所述二维叠合灰度图进行分水岭算法处理，得到喉道分布特征的二值化图，包括：

37、对所述二维叠合灰度图进行分水岭算法处理，得到喉道分布特征图；

38、对所述喉道分布特征图进行阈值分割，得到喉道分布特征的二值化图。

39、在一些实施例中，所述基于所述岩石骨架与孔隙空间的二值化图和所述喉道分布特征的二值化图，得到所述岩心样品的孔隙结构，包括：

40、将所述岩石骨架与孔隙空间的二值化图和所述喉道分布特征的二值化图进行相加处理，得到所述岩心样品的孔隙结构。

41、本申请实施例提供的技术方案的有益效果至少包括：

42、本申请实施例提供的孔隙结构的提取方法，结合岩石ct扫描重构三维数字岩心的方法，同时采用多种图像处理技术，包括阈值分割、分水岭算法等，来提取岩石骨架与孔隙空间的二值化图和喉道分布特征的二值化图，最终得到岩心的孔隙拓扑结构。该孔隙结构的提取方法在一定程度上避免了常规方法提取平面孔隙结构的强随机性，使得重构的孔隙结构更加真实可靠。

技术特征：

1.一种基于ct扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述基于ct扫描技术对岩心样品进行逐层扫描，得到若干张ct图像，包括：

3.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述分别对所述若干张ct图像进行阈值分割，得到若干张孔隙颗粒二值化图，包括：

4.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述基于所述若干张孔隙颗粒二值化图，得到所述岩心样品的三维代表性单元体，包括：

5.根据权利要求4所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述从所述三维重构数字岩心中选取一块单元体，确定所述岩心样品的所述三维代表性单元体，包括：

6.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述基于所述三维代表性单元体中的像素点的像素值，得到所述三维代表性单元体对应的二维叠合灰度图，包括：

7.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，得到岩石骨架与孔隙空间的二值化图，包括：

8.根据权利要求7所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述以所述分布直方图的波谷值为阈值，对所述二维叠合灰度图进行阈值分割，确定所述岩石骨架和孔隙空间的二值化图，包括：

9.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述对所述二维叠合灰度图进行分水岭算法处理，得到喉道分布特征的二值化图，包括：

10.根据权利要求1所述的孔隙结构的提取方法，其特征在于，所述基于所述岩石骨架与孔隙空间的二值化图和所述喉道分布特征的二值化图，得到所述岩心样品的孔隙结构，包括：

技术总结
本申请公开了一种基于CT扫描技术与数字图像处理的孔隙结构的提取方法，属于油气田开发技术领域。该孔隙结构的提取方法结合岩石CT扫描重构三维数字岩心的方法，同时采用多种图像处理技术，包括阈值分割、分水岭算法等，来提取岩石骨架与孔隙空间的二值化图和喉道分布特征的二值化图，最终得到岩心的孔隙拓扑结构。该孔隙结构的提取方法在一定程度上避免了常规方法提取平面孔隙结构的强随机性，使得重构的孔隙结构更加真实可靠。

技术研发人员：王文东,任慈,张亚楠,唐楷文,苏玉亮
受保护的技术使用者：中国石油大学（华东）
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5