CN107655908B - 一种构建数字岩心的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种构建数字岩心的方法及装置。所述方法包括：对岩心样品进行CT扫描，得到岩心样品的三维CT灰度图像；其中，三维CT灰度图像包括：岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；利用扫描电镜对指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据二维扫描电镜图片，确定二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；利用电子探针对指定区域进行测试，得到二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；确定孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；确定三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立目的区域的四维数字岩心。本申请实施例提供的技术方案，可以提高所确定的数字岩心的准确度。

Description

一种构建数字岩心的方法及装置
技术领域
本申请涉及石油勘探中的测井岩石物理分析技术领域，特别涉及一种构建数字岩心的方法及装置。
背景技术
在石油勘探过程中，测井解释的关键任务之一是准确计算含油气层的饱和度，而在计算含油气层的饱和度时，需要确定与含油气层的饱和度对应的饱和度指数。目前通常需要在实验室进行驱替实验来确定饱和度指数，驱替实验是模拟岩石成藏早期油气驱替水的过程，以观察不同含油饱和度时电阻率的大小来分析确定饱和度指数。
但是，对于特低孔渗砂岩或致密砂岩储层而言，实验室的驱替实验很难实验，其主要原因是岩心样品的渗透率极低，完成油驱水的驱替过程需要高达20兆帕，甚至更高的压差，而现有驱替岩电测量设备均难以达到这样的压差。与此同时，由于致密砂岩储层的孔隙度低、孔隙总体积较小，油驱水的驱替过程能够驱出的盐水量极少，难以精确计量，会影响驱替实验结果的精度。
针对这些问题，目前国内外主要通过以CT扫描的方法获取致密砂岩的岩心样品的孔隙格架，进而通过数值模拟的方法确定饱和度模型参数，该饱和度模型参数包括饱和度指数。这种方法的主要过程是首先对岩心样品进行微米CT扫描，获取三维微米CT灰度图像，然后选择一个图像灰度截止值，将大于该图像灰度截止值的像素点作为岩石骨架，并将大于该图像灰度截止值的像素点的灰度值设置为0，以及假设岩石骨架不导电，将小于该图像灰度截止值的像素点作为孔隙，并将小于该图像灰度截止值的像素点的灰度值设置为1，即进行二值化处理过程，从而得到一副仅保留孔隙格架的三维数字岩心，据此进行电阻率等参数的数值模拟。然而，由于致密砂岩的孔隙尺寸以纳米级别为主，一般占孔隙总体的70百分比(％)甚至更高的比例，在所述三维微米CT灰度图像经过上述二值化处理得到的孔隙格架中往往找不到连通的孔隙簇，即从岩心样品的一个端面到另一个端面找不到连通的通道，使得后续模拟的电阻率值无穷大，或者与实际情况有数量级的误差。因此，针对致密砂岩储层，亟需一种新的构建数字岩心的方法，以提高所构建的数字岩心的准确度。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种构建数字岩心的方法及装置，以提高所建立的数字岩心的准确度。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种构建数字岩心的方法及装置是这样实现的：
一种构建数字岩心的方法，提供有目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类；所述方法包括：
对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；
利用扫描电镜对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；
利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；
基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；
基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
优选方案中，所述根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率，包括：
对所述二维扫描电镜图片中所述指定像素点对应的区域的纳米孔隙进行统计；
根据所述统计结果，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率。
优选方案中，所述基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，包括：
根据所述指定像素点对应的孔隙率和所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述岩心样品的矿物类型与孔隙率的对应关系；
根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围；
基于所述矿物类型与孔隙率的对应关系，以及所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系。
优选方案中，所述根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，包括：
根据所述指定像素点的灰度值、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定矿物类型的矿物密度，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值；
根据所述中心灰度值和所述三维CT灰度图像的信噪比，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围。
优选方案中，采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值：
Li＝a×ρi+b
Figure BDA0001459846630000031
b＝Lmax-a×ρmin
其中，Li表示所述矿物种类中第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，ρi表示第i种矿物类型的矿物密度，Lmax表示所述三维CT灰度图像中的最大灰度值，Lmin所述三维CT灰度图像中的最小灰度值，ρmax和ρmin分别表示所述矿物种类中的最大矿物密度和最小矿物密度。
优选方案中，采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围：
Figure BDA0001459846630000032
Figure BDA0001459846630000033
其中，Limin和Limax分别表示所述矿物种类中第i种指定矿物类型对应的灰度分布范围内的最大灰度值和最小灰度值；Li表示第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，SNR表示所述三维CT灰度图像的信噪比。
优选方案中，在基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心之前，所述方法还包括：
根据所述三维CT灰度图像中的像素点的孔隙率，计算所述三维CT灰度图像的总孔隙率；
计算所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的相对误差；其中，所述相对误差表示所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的差值的绝对值除以所述岩心样品的孔隙度的计算结果；
当所述相对误差大于或等于预设误差阈值时，重新确定所述矿物类型与孔隙率的对应关系，直至所述相对误差小于所述预设误差阈值，并将重新确定的矿物类型与孔隙率的对应关系作为最终的矿物类型与孔隙率的对应关系。
优选方案中，所述预设误差阈值为5百分比。
优选方案中，所述岩心样品的形状为圆柱形；所述圆柱形样品的直径的范围为：2厘米～4厘米；所述圆柱形样品的高的范围为1毫米～2厘米。
一种构建数字岩心的装置，所述装置提供目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类；所述装置包括：CT扫描模块、孔隙率确定模块、矿物类型确定模块、灰度分布范围确定模块和数字岩心建立模块；其中，
所述CT扫描模块，用于对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；
所述孔隙率确定模块，用于利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；
所述矿物类型确定模块，用于利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；
所述灰度分布范围确定模块，用于基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；
所述数字岩心建立模块，用于基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
本申请实施例提供了一种构建数字岩心的方法及装置，可以对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；可以利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；可以根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；可以利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；可以基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；可以基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。如此，所确定的四维数字岩心中小于该图像灰度截止值的像素点也会有一定孔隙率，更加符合岩心样品的实际情况，从而可以提高所确定的数字岩心的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一种构建数字岩心的方法实施例的流程图；
图2是本申请实施例中指定区域对应的二维CT灰度图像中的指定像素点的二维扫描电镜图片；
图3是本申请实施例中孔隙率与灰度分布范围的对应关系的示意图；
图4是本申请实施例中四维数字岩心的示意图；
图5是本申请构建数字岩心的装置的组成结构图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种构建数字岩心的方法及装置。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种构建数字岩心的方法。所述构建数字岩心的方法提供有目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类。
在本实施方式中，所述目的区域可以是数字岩心尚未确定的区域。所述目的区域可以是致密砂岩储层对应的区域。
在本实施方式中，对所述目的区域的岩心进行预处理，得到所述岩心样品。
在本实施方式中，所述岩心样品的形状可以为圆柱形。所述圆柱形样品的直径的范围可以为：2厘米～4厘米。所述圆柱形样品的高的范围可以为1毫米～2厘米。
在本实施方式中，可以通过对岩心样品进行物理测试，得到所述岩心样品的孔隙度和矿物种类。
图1是本申请一种构建数字岩心的方法实施例的流程图。如图1所示，所述构建数字岩心的方法，包括以下步骤。
步骤S101：对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像。
在本实施方式中，可以对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像。其中，所述三维CT灰度图像可以包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像。
在本实施方式中，所述CT扫描的分辨率范围可以包括：1微米/像素～9微米/像素。
在本实施方式中，所述指定区域可以是边长为1厘米的正方形区域。
步骤S102：利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率。
在本实施方式中，可以利用扫描电镜(简称为SEM)对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片。其中，所述扫描电镜扫描的分辨率范围可以包括：20纳米/像素～200纳米/像素。例如，图2是本申请实施例中指定区域对应的二维CT灰度图像中的指定像素点的二维扫描电镜图片。图2中(a)和(b)分别为所述岩心样品表面上的二维CT灰度图像和指定区域对应的二维CT灰度图像中的指定像素点的二维扫描电镜图片。其中，图2中(a)中边长为1厘米的正方形区域为所述指定区域。所述指定像素点为所述指定区域对应的二维CT灰度图像中的某一像素点。如图2(b)所示，在扫描电镜的分辨率下，可以看出指定像素点对应的大量的颗粒内溶蚀孔、黏土晶间孔等纳米孔隙。
在本实施方式中，根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率，具体可以包括，可以对所述二维扫描电镜图片中所述指定像素点对应的区域的纳米孔隙进行统计。可以根据所述统计结果，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率。其中，所述指定像素点可以表示所述二维CT灰度图像中任一像素点。
步骤S103：利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型。
在本实施方式中，基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，具体可以包括，可以根据所述指定像素点对应的孔隙率和所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述岩心样品的矿物类型与孔隙率的对应关系。可以根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围。可以基于所述矿物类型与孔隙率的对应关系，以及所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系。
在本实施方式中，根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，具体可以包括，可以根据所述指定像素点的灰度值、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定矿物类型的矿物密度，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值。可以根据所述中心灰度值和所述三维CT灰度图像的信噪比，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围。
在本实施方式中，可以采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值：
Li＝a×ρi+b
Figure BDA0001459846630000071
b＝Lmax-a×ρmin
其中，Li表示所述矿物种类中第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，ρi表示第i种矿物类型的矿物密度，Lmax表示所述三维CT灰度图像中的最大灰度值，Lmin所述三维CT灰度图像中的最小灰度值，ρmax和ρmin分别表示所述矿物种类中的最大矿物密度和最小矿物密度。
在本实施方式中，可以采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围：
Figure BDA0001459846630000072
Figure BDA0001459846630000073
其中，Limin和Limax分别表示所述矿物种类中第i种指定矿物类型对应的灰度分布范围内的最大灰度值和最小灰度值；Li表示第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，SNR表示所述三维CT灰度图像的信噪比。
步骤S104：基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围。
在本实施方式中，可以基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系。其中，所述灰度分布范围可以表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围。
图3是本申请实施例中孔隙率与灰度分布范围的对应关系的示意图。图3中的横坐标和纵坐标分别为孔隙率和三维CT灰度图像中的灰度值。其中，三维CT灰度图像中的灰度值的范围为0～255。如图3所示，不同的灰度分布范围对应不同的孔隙率。每一种灰度分布范围对应一种矿物类型，比如，组分1对应的灰度分布范围为0～90，以及对应的孔隙率为φ1；组分2对应的灰度分布范围为91～120，以及对应的孔隙率为φ2；组分3对应的灰度分布范围为121～150，以及对应的孔隙率为φ3；组分4对应的灰度分布范围为151～180，以及对应的孔隙率为φ4；组分5对应的灰度分布范围为181～255，以及对应的孔隙率为φ5。
步骤S105：基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
在本实施方式中，基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，具体可以包括，可以根据所述三维CT灰度图像中像素点的灰度值，确定该像素点所处的灰度分布范围。根据该像素点所处的灰度分布范围，以及所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，可以确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率。
在本实施方式中，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心，具体可以包括，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，可以采用下述公式计算该像素点的电阻率：
Figure BDA0001459846630000081
其中，R0j表示所述三维CT灰度图像中第j个像素点的电阻率，Rw表示所述目的区域的水电阻率，φi表示第j个像素点的孔隙率。可以对所述三维CT灰度图像中像素点的电阻率进行归一化处理，并将归一化处理的结果作为该像素点的电阻率系数。
基于所述三维CT灰度图像中像素点的电阻率系数，可以建立所述目的区域的四维数字岩心。其中，所述四维数字岩心中不仅包括所述三维CT灰度图像中像素点的三维坐标，还包括该像素点的电阻率系数，即所述四维数字岩心中每个像素点都具有四维坐标(x，y，z，k0)。x、y和z分别表示所述四维数字岩心中像素点的空间坐标，也就是所述三维CT灰度图像中该像素点的空间坐标。k0表示所述四维数字岩心中像素点的电阻率系数。
图4是本申请实施例中四维数字岩心的示意图。图4中的灰度值表示所述像素点的电阻率系数。
在一个实施方式中，在基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心之前，所述构建数字岩心的方法还可以包括，根据所述三维CT灰度图像中的像素点的孔隙率，可以计算所述三维CT灰度图像的总孔隙率。可以计算所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的相对误差。其中，所述相对误差表示所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的差值的绝对值除以所述岩心样品的孔隙度的计算结果。当所述相对误差大于或等于预设误差阈值时，可以按照步骤S104的方法重新确定所述矿物类型与孔隙率的对应关系，直至所述相对误差小于所述预设误差阈值，并将重新确定的矿物类型与孔隙率的对应关系作为最终的矿物类型与孔隙率的对应关系。
在本实施方式中，所述预设误差阈值可以为5百分比。
所述构建数字岩心的方法实施例，可以对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；可以利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；可以根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；可以利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；可以基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；可以基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。如此，所确定的四维数字岩心中小于该图像灰度截止值的像素点也会有一定孔隙率，更加符合岩心样品的实际情况，从而可以提高所确定的数字岩心的准确度。
图5是本申请构建数字岩心的装置的组成结构图。所述构建数字岩心的装置提供目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类。如图5所示，所述构建数字岩心的装置可以包括：CT扫描模块100、孔隙率确定模块200、矿物类型确定模块300、灰度分布范围确定模块400和数字岩心建立模块500。
所述CT扫描模块100，可以用于对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像。
所述孔隙率确定模块200，可以用于利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；
所述矿物类型确定模块300，可以用于利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型。
所述灰度分布范围确定模块400，可以用于基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围。
所述数字岩心建立模块500，可以用于基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
所述构建数字岩心的装置实施例与所述构建数字岩心的方法实施例相对应，可以实现构建数字岩心的方法实施例的技术方案，并取得方法实施例的技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的装置、模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。该计算机软件产品可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。该计算机软件产品可以存储在内存中，内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括短暂电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种构建数字岩心的方法，提供有目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类；其特征在于，所述方法包括：
对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；
利用扫描电镜对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；
利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；
基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；
基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
2.根据权利要求1所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，所述根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率，包括：
对所述二维扫描电镜图片中所述指定像素点对应的区域的纳米孔隙进行统计；
根据所述统计结果，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率。
3.根据权利要求1所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，所述基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，包括：
根据所述指定像素点对应的孔隙率和所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述岩心样品的矿物类型与孔隙率的对应关系；
根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围；
基于所述矿物类型与孔隙率的对应关系，以及所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系。
4.根据权利要求3所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，所述根据所述指定像素点的灰度值以及所述指定像素点对应的指定矿物类型，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围，包括：
根据所述指定像素点的灰度值、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定矿物类型的矿物密度，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值；
根据所述中心灰度值和所述三维CT灰度图像的信噪比，确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围。
5.根据权利要求4所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值：
Li＝a×ρi+b
Figure FDA0002353368320000021
b＝Lmax-a×ρmin
其中，Li表示所述矿物种类中第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，ρi表示第i种矿物类型的矿物密度，Lmax表示所述三维CT灰度图像中的最大灰度值，Lmin所述三维CT灰度图像中的最小灰度值，ρmax和ρmin分别表示所述矿物种类中的最大矿物密度和最小矿物密度。
6.根据权利要求4所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，采用下述公式确定所述指定矿物类型对应的灰度分布范围：
Figure FDA0002353368320000022
Figure FDA0002353368320000023
其中，Limin和Limax分别表示所述矿物种类中第i种指定矿物类型对应的灰度分布范围内的最大灰度值和最小灰度值；Li表示第i种矿物类型对应的灰度分布范围的中心灰度值，SNR表示所述三维CT灰度图像的信噪比。
7.根据权利要求1所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，在基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心之前，所述方法还包括：
根据所述三维CT灰度图像中的像素点的孔隙率，计算所述三维CT灰度图像的总孔隙率；
计算所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的相对误差；其中，所述相对误差表示所述总孔隙率与所述岩心样品的孔隙度之间的差值的绝对值除以所述岩心样品的孔隙度的计算结果；
当所述相对误差大于或等于预设误差阈值时，重新确定所述矿物类型与孔隙率的对应关系，直至所述相对误差小于所述预设误差阈值，并将重新确定的矿物类型与孔隙率的对应关系作为最终的矿物类型与孔隙率的对应关系。
8.根据权利要求7所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，所述预设误差阈值为5百分比。
9.根据权利要求1所述的一种构建数字岩心的方法，其特征在于，所述岩心样品的形状为圆柱形；所述圆柱形样品的直径的范围为：2厘米～4厘米；所述圆柱形样品的高的范围为1毫米～2厘米。
10.一种构建数字岩心的装置，其特征在于，所述装置提供目的区域的岩心样品，以及所述岩心样品的孔隙度和矿物种类；所述装置包括：CT扫描模块、孔隙率确定模块、矿物类型确定模块、灰度分布范围确定模块和数字岩心建立模块；其中，
所述CT扫描模块，用于对所述岩心样品进行CT扫描，得到所述岩心样品的三维CT灰度图像；其中，所述三维CT灰度图像包括：所述岩心样品表面上的指定区域对应的二维CT灰度图像；
所述孔隙率确定模块，用于利用扫描电镜和对所述指定区域进行扫描，得到二维扫描电镜图片；根据所述二维扫描电镜图片，确定所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的孔隙率；
所述矿物类型确定模块，用于利用电子探针对所述指定区域进行测试，得到所述二维CT灰度图像中指定像素点对应的矿物类型；
所述灰度分布范围确定模块，用于基于所述指定像素点对应的孔隙率、所述指定像素点对应的指定矿物类型以及所述指定像素点的灰度值，确定所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系；其中，所述灰度分布范围表示所述三维CT灰度图像中的部分灰度分布范围；
所述数字岩心建立模块，用于基于所述孔隙率与灰度分布范围之间的对应关系，确定所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，基于所述三维CT灰度图像中像素点的孔隙率，建立所述目的区域的四维数字岩心。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109887073B (zh) * 2018-08-16 2022-12-09 清能艾科（深圳）能源技术有限公司 岩心的三维数字模型构建方法及装置
CN109241867B (zh) * 2018-08-16 2022-03-15 清能艾科（深圳）能源技术有限公司 采用人工智能算法识别数字岩心图像的方法及装置
CN109345625B (zh) * 2018-08-27 2022-05-03 四川大学 岩心图像自适应分区三维重建方法
CN109001236A (zh) * 2018-09-03 2018-12-14 东南大学 一种基于纳米ct技术表征水泥浆体中孔隙率分布的方法
CN111189862B (zh) * 2020-01-09 2021-06-11 中国石油大学(北京) 一种构建数字岩心的方法、装置及***
CN113176187A (zh) * 2021-03-23 2021-07-27 中国地质大学（武汉） 一种表征岩石孔隙网络连通性的方法
CN113866197B (zh) * 2021-12-06 2022-02-22 中国科学院地质与地球物理研究所 一种确定矿物组成不均一样品主量元素的方法
CN114264846B (zh) * 2021-12-20 2024-03-12 中国科学院地质与地球物理研究所 一种微细颗粒指定层位的离子探针样品靶制备方法
CN116977589B (zh) * 2023-09-25 2024-03-01 中国石油天然气股份有限公司 一种岩心三维数值模型的构建方法、装置、设备及介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102222359A (zh) * 2011-05-24 2011-10-19 中国石油天然气股份有限公司 一种岩心三维孔隙结构重构方法
CN103698803A (zh) * 2012-09-27 2014-04-02 中国石油天然气股份有限公司 一种岩石孔隙结构表征方法及装置
CN103822865A (zh) * 2014-03-20 2014-05-28 中国石油大学(华东) 一种高分辨率三维数字岩心建模方法
CN105115874A (zh) * 2015-08-18 2015-12-02 中国石油天然气股份有限公司 多源信息融合的多组分三维数字岩心构建方法
CN105261068A (zh) * 2015-11-16 2016-01-20 中国石油大学(华东) 基于Micro-CT技术的储层岩心三维实体模型重构方法
CN105487121A (zh) * 2015-12-03 2016-04-13 长江大学 基于ct扫描图像与电成像图像融合构建多尺度数字岩心方法
CN106645638A (zh) * 2016-11-30 2017-05-10 中国石油天然气股份有限公司 一种构建数字岩心的方法及装置
CN107240154A (zh) * 2017-05-02 2017-10-10 中国石油天然气股份有限公司 一种双孔隙三维数字岩心建模方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102222359A (zh) * 2011-05-24 2011-10-19 中国石油天然气股份有限公司 一种岩心三维孔隙结构重构方法
CN103698803A (zh) * 2012-09-27 2014-04-02 中国石油天然气股份有限公司 一种岩石孔隙结构表征方法及装置
CN103822865A (zh) * 2014-03-20 2014-05-28 中国石油大学(华东) 一种高分辨率三维数字岩心建模方法
CN105115874A (zh) * 2015-08-18 2015-12-02 中国石油天然气股份有限公司 多源信息融合的多组分三维数字岩心构建方法
CN105261068A (zh) * 2015-11-16 2016-01-20 中国石油大学(华东) 基于Micro-CT技术的储层岩心三维实体模型重构方法
CN105487121A (zh) * 2015-12-03 2016-04-13 长江大学 基于ct扫描图像与电成像图像融合构建多尺度数字岩心方法
CN106645638A (zh) * 2016-11-30 2017-05-10 中国石油天然气股份有限公司 一种构建数字岩心的方法及装置
CN107240154A (zh) * 2017-05-02 2017-10-10 中国石油天然气股份有限公司 一种双孔隙三维数字岩心建模方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"A novel model for assessing the pore structure of tight sands and its application";Li Chao-Liu 等;《APPLIED GEOPHYSICS》;20100930;第7卷(第3期);第283-291页 *
"微焦Ｘ射线扫描成像技术在岩石物性特征研究的现状";卢树参 等;《海洋地质前沿》;20160331;第32卷(第3期);第64-72页 *

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