RU2014151234A - Способ и система для оценки свойств горной породы на основании образцов горной породы, используя цифровую визуализацию физических свойств горных пород - Google Patents

Способ и система для оценки свойств горной породы на основании образцов горной породы, используя цифровую визуализацию физических свойств горных пород Download PDF

Info

Publication number
RU2014151234A
RU2014151234A RU2014151234A RU2014151234A RU2014151234A RU 2014151234 A RU2014151234 A RU 2014151234A RU 2014151234 A RU2014151234 A RU 2014151234A RU 2014151234 A RU2014151234 A RU 2014151234A RU 2014151234 A RU2014151234 A RU 2014151234A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
rock
segmented
pore space
formula
Prior art date
Application number
RU2014151234A
Other languages
English (en)
Inventor
Джек ДВОРКИН
Наум ДЕРЖИ
Original Assignee
Ингрейн, Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ингрейн, Инк. filed Critical Ингрейн, Инк.
Publication of RU2014151234A publication Critical patent/RU2014151234A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G01N33/241—Earth materials for hydrocarbon content

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

1. Способ оценки целевого свойства горной породы для образца горной породы на основании применения цифровой физики горных пород в 2D, содержащий этапы, на которых:сканируют образец горной породы для получения цифрового 2D изображения образца горной породы;сегментируют цифровое изображение для создания цифрового сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как минеральная матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и минеральной матрицы;извлекают значения для свойств P-Pгорной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства; иприменяют формулу преобразования, настроенную для применения к среде сегментированного 2D изображения, для вычисления оцененного значения для целевого свойства горной породы в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства, извлекаемых из сегментированного 2D изображения.2. Способ по п. 1, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, относительная проницаемость, пластовый коэффициент, упругость, модуль объемной упругости, модуль поперечной упругости, скорость продольной волны, скорость поперечной волны, электрическое удельное сопротивление или капиллярное давление.3. Способ по п. 1, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость.4. Способ по п. 1, в котором формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, настраивается с помощью извлечения преобразования, которое является полностью функ

Claims (44)

1. Способ оценки целевого свойства горной породы для образца горной породы на основании применения цифровой физики горных пород в 2D, содержащий этапы, на которых:
сканируют образец горной породы для получения цифрового 2D изображения образца горной породы;
сегментируют цифровое изображение для создания цифрового сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как минеральная матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и минеральной матрицы;
извлекают значения для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства; и
применяют формулу преобразования, настроенную для применения к среде сегментированного 2D изображения, для вычисления оцененного значения для целевого свойства горной породы в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства, извлекаемых из сегментированного 2D изображения.
2. Способ по п. 1, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, относительная проницаемость, пластовый коэффициент, упругость, модуль объемной упругости, модуль поперечной упругости, скорость продольной волны, скорость поперечной волны, электрическое удельное сопротивление или капиллярное давление.
3. Способ по п. 1, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость.
4. Способ по п. 1, в котором формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, настраивается с помощью извлечения преобразования, которое является полностью функцией от простых геометрических характеристик порового пространства.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий получение значения для одного или большего количества сложных свойств на этапе начальной установки, указанные значения подходят для применения по меньшей мере для класса исследуемых горных пород, и в котором формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, в ином случае применяют только значения, полученные на основании сегментированного 2D изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства.
6. Способ по п. 4, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, причем формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит уравнение Козени-Кармана, и настройка дополнительно содержит преобразование сложного свойства извилистости к одной или большему количеству функций от простых геометрических характеристик порового пространства.
7. Способ по п. 6, в котором преобразование сложного свойства извилистости к одной или большему количеству функций от простых геометрических характеристик порового пространства дополнительно содержит этапы, на которых:
получают формулу, определяющую верхнюю границу для извилистости в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства;
получают формулу, определяющую нижнюю границу для извилистости в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства; и
калибруют формулы, определяющие верхнюю и нижнюю границы для извилистости, на этапе начальной установки.
8. Способ по п. 7 в котором формула, определяющая верхнюю границу извилистости, после калибровки содержит
Figure 00000001
,
формула, определяющая нижнюю границу для извилистости, после калибровки содержит
Figure 00000002
9. Способ по п. 8, в котором применяемое уравнение Козени-Кармана содержит
Figure 00000003
в котором извлечение значений для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства содержит получение оценок значений пористости и удельной площади поверхности; и
применение настроенной формулы преобразования дополнительно содержит определение верхней и нижней границ для извилистости и вставки этих вычисленных значений в уравнение Козени-Кармана для определения оценки для k+ и k-.
10. Способ по п. 9, в котором применение формулы преобразования, настроенной для применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит подстановку уравнений, определяющих верхнюю и нижнюю границы для извилистости, в формулу Козени-Кармана таким образом, что границы для абсолютной проницаемости содержат
Figure 00000004
11. Способ по п. 5, в котором:
формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит уравнение Козени-Кармана, и настройка дополнительно содержит преобразование сложного свойства извилистости к одной или большему количеству функций от простых геометрических характеристик порового пространства;
причем извлечение значений для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства содержит получение оценок пористости и удельной площади поверхности; и
получение значения для одного или большего количества из сложных свойств на этапе начальной установки содержит получение значения для пористости ϕp просачивания при начальной установке для группы образцов, способ получения содержит выбор из группы, содержащей одно или большее количество из: вычисления через
применение алгоритма расширения/постепенного уменьшения к сегментированному изображению 2D, вычисления пористости области разъединенного порового пространства в 3D цифровом объеме образца, представляющего группу, в ином случае - анализа цифрового набора данных; и анализа соотнесенного физического набора данных для пористости, при которой абсолютная проницаемость становится нулем.
12. Способ по п. 11, в котором извилистость - сложное свойство, и преобразование сложного свойства извилистости к одной или большему количеству функций от простых геометрических характеристик порового пространства дополнительно содержит этапы, на которых
получают и калибруют формулу, определяющую верхнюю границу для извилистости, в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства; указанная формула содержит:
Figure 00000005
,
получают и калибруют формулу, определяющую нижнюю границу для извилистости в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства; указанная формула содержит
Figure 00000006
13. Способ по п. 12, в котором
извлечение значений для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного 2D изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства содержит получение оценок пористости и удельной площади поверхности; и
применение настроенной формулы преобразования дополнительно содержит определение верхней и нижней границ для извилистости и вставки этих вычисленных значений в уравнение Козени-Кармана для определения оценок для k+ и k-.
14. Способ по п. 12, в котором применение формулы преобразования, настроенной для применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит подстановку формул, определяющих верхнюю и нижнюю границы для извилистости, в формулу Козени-Кармана таким образом, что границы для абсолютной проницаемости содержат
Figure 00000007
15. Способ по п. 11, в котором применяемое уравнение Козени-Кармана содержит
Figure 00000008
,
и в котором извлечение значений для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства содержит получение оценок пористости, удельной площади поверхности и размера зерна.
16. Способ по п. 11, в котором применение настроенной формулы преобразования дополнительно содержит определение верхней и нижней границ для извилистости и вставки этих вычисленных значений в уравнение Козени-Кармана для определения оценок для k+ и k-.
17. Способ по п. 1, в котором формула преобразования, настроенная для применения к среде сегментированного 2D изображения, настраивается из исходного выражения, имеющего по меньшей мере одно сложное свойство, которое преобразовано к функции от простых геометрических характеристик порового пространства.
18. Способ по п. 1, в котором применение формулы преобразования для применения к среде сегментированного 2D изображения дополнительно содержит использование настройки уравнения Тимура, где к сложному параметру неснижаемой водонасыщенности обращаются как к функции от простых геометрических характеристик порового пространства.
19. Способ по п. 18, в котором обращение к неснижаемой водонасыщенности содержит этап, на котором
используют формулу неснижаемой водонасыщенности и свойства простых геометрических характеристик порового пространства, выбранных из группы, содержащей одно или большее количество из диаметра зерна, удельной площади поверхности или диаметра капилляр.
20. Способ эффективного получения характеристик горной породы, пересекаемой при бурении буровой скважины для разработки резервуара углеводорода, с помощью оцененного значения для целевого свойства горной породы, содержит этапы, на которых:
получают образец горной породы, имеющий происхождение из коллекции, связанной с определенной областью буровой скважины;
сканируют образец горной породы для получения цифрового 2D изображения образца горной породы;
сегментируют цифровое изображение для создания сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как минеральная матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и минеральной матрицы;
применяют формула преобразования, настроенную для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, для вычисления оцененного значения для целевого свойства горной породы; и
используют оцененное значение для целевого свойства горной породы, непосредственно извлекаемого из сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы в области буровой скважины.
21. Способ по п. 20, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, относительная проницаемость, пластовый коэффициент, упругость или капиллярное давление.
22. Способ по п. 20, в котором целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, и применение формулы преобразования, настроенной для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, для вычисления оцененного значения для абсолютной проницаемости дополнительно содержит применение уравнения Козени-Кармана, настроенного для того, чтобы быть ограниченным переменными простых геометрических характеристик порового пространства, причем оцененные значения для абсолютной проницаемости непосредственно вычисляются на основании сегментированного 2D изображения.
23. Способ по п. 22, в котором сканирование образца горной породы для получения цифрового 2D изображения содержит использование одной или большего количества систем сканирования, выбранных из группы, содержащей: сканирующий электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком; рентгеновскую томографию; синхротрон, микротомографию и микрорадиологию.
24. Способ по п. 22, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит этапы, на которых
оценивают минимальное значение для абсолютной проницаемости k-, основываясь на формуле
Figure 00000009
,
где пористость ϕ оценивается как количество пикселей порового пространства, деленное на общее количество пикселей в сегментированном 2D изображении; и
удельная площадь s поверхности оценивается как длина границы на пересечении порового пространства и твердой матрицы, деленная на площадь сегментированного 2D изображения.
25. Способ по п. 24, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит этапы, на которых:
ограничивают оцененное значение для абсолютной проницаемости k между оцененным минимумом k- и оцененным максимумом k+; и
оценивают максимальное значение для абсолютной проницаемости k+, основываясь на формуле
Figure 00000010
и ограничивают оцененное значение для абсолютной проницаемости k между оцененным минимумом k- и оцененным максимумом k+.
26. Способ по п. 20, в котором использование вычисленного оцененного значения для целевого свойства горной породы, непосредственно извлекаемого из сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы, содержит получение образца в множестве местоположений по всей зоне, представляющей интерес, для создания оценок с непрерывностью, целесообразной для определения границ зоны, представляющей интерес, в период времени, целесообразный для программы бурения.
27. Способ по п. 20, в котором использование оцененного значения целевого свойства горной породы, непосредственно извлекаемого из сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы, содержит получение образца и создание оценок по существу непрерывно для увеличения данных LWD для облегчения понимания длины вдоль буровой скважины.
28. Способ по п. 20, в котором:
получение образца горной породы содержит использование образцов горной породы, собранных из выбуренных осколков породы при обычном процессе бурения, и сопоставление выбуренных осколков породы с осевой глубиной в буровой скважине в качестве функции от времени до появления на поверхности и
использование оцененного значения для целевого свойства горной породы, непосредственно извлекаемого из сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы, содержит получение образцов в множестве местоположений по всей зоне, представляющей интерес, для создания оценки с непрерывностью, целесообразный для определения границ зоны.
29. Способ по п. 20, в котором использование оцененного значения для целевого свойства горной породы, извлекаемого из сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы, содержит этап, на котором:
получают образец и создают оценки почти непрерывно для увеличения данных LWD для облегчения понимания горной породы по всему интервалу в буровой скважине.
30. Способ эффективного получения характеристик горной породы, пересекаемой при бурении буровой скважины для разработки резервуара углеводорода, с помощью оцененного значения k абсолютной проницаемости, содержащий этапы, на которых:
получают образец горной породы, имеющий происхождение из коллекции, связанной с определенной областью буровой скважины;
сканируют образец горной породы для получения цифрового 2D изображения образца горной породы, указанное сканирование
содержит использование одной или большего количества систем сканирования из группы, содержащей: сканирующий электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком; рентгеновскую томографию; синхротрон, микротомографию и микрорадиологию;
сегментируют цифровое изображение для создания сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как твердая матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и твердой матрицы;
применяют уравнение Козени-Кармана, настроенное для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, с помощью которого оценка для абсолютной проницаемости непосредственно вычисляется на основании сегментированного 2D изображения; и
используют оценку для абсолютной проницаемости, вычисленную на основании сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы в указанном местоположении в буровой скважине.
31. Способ по п. 30, в котором
применение уравнения Козени-Кармана, настроенного для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит этапы, на которых
применяют уравнение Козени-Кармана, настроенное из
Figure 00000011
,
где ϕ - пористость;
s - удельная площадь поверхности; и
τ - извилистость; и
извилистость τ заменяют соотношением, которое является функцией от пористости ϕ и удельной площади s поверхности, извлекаемых через средство, содержащее одно или большее количество из группы, содержащей эмпирическое преобразование, теоретическую физику и методики калибровки;
оценивают пористость ϕ как количество пикселей порового пространства, деленное на общее количество пикселей в сегментированном 2D изображении; и
оценивают удельную площадь s поверхности как длину границы на пересечении порового пространства и твердой матрицы, деленную на площадь сегментированного 2D изображения.
32. Способ по п. 31, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит этап, на котором
используют первую формулу извилистости τ=0,4476ϕ-1,2 при оценке нижней границы для абсолютной проницаемости k- в соответствии со следующей формулой
Figure 00000012
33. Способ по п. 32, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит оценку абсолютной проницаемости с помощью определения нижней и верхней границ, и дополнительно содержит этап, на котором:
используют вторую формулу извилистости τ=0,40381(1+ϕ-1)/2 при оценке верхней границы для абсолютной проницаемости k+ в соответствии со следующей формулой
Figure 00000013
34. Способ по п. 30, в котором
применение уравнения Козени-Кармана, настроенного для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит этапы, на которых
применяют уравнение Козени-Кармана, настроенное из
Figure 00000014
где ϕ - пористость;
φρ - пористость просачивания;
s - удельная площадь поверхности; и
τ - извилистость; и
извилистость τ заменяют соотношением, которое является функцией от пористости ϕ и удельной площади s поверхности, извлекаемых через средство, содержащее одно или большее количество из группы, содержащей эмпирическое преобразование, теоретическую физику и методики калибровки;
оценивают пористость ϕ как количество пикселей порового пространства, деленное на общее количество пикселей в сегментированном 2D изображении; и
оценивают удельную площадь s поверхности как длину границы на пересечении порового пространства и твердой матрицы, деленную на площадь сегментированного 2D изображения.
35. Способ по п. 34, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит этап, на котором
используют первую формулу извилистости τ=0,4476(ϕ-ϕρ)-1,2 при оценке нижней границы для абсолютной проницаемости k- в соответствии со следующей формулой
Figure 00000015
36. Способ по п. 35, в котором применение настроенного уравнения Козени-Кармана дополнительно содержит оценку абсолютной проницаемости с помощью определения нижней и верхней границ, и дополнительно содержит этап, на котором:
используют вторую формулу извилистости τ=0,40381(1+(ϕ-ϕρ)-1)/2 при оценке верхней границы для абсолютной проницаемости k+ в соответствии со следующей формулой
Figure 00000016
37. Способ по п. 30, в котором
применение уравнения Козени-Кармана, настроенного для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, дополнительно содержит этапы, на которых:
применяют уравнение Козени-Кармана, настроенное из
Figure 00000017
,
где ϕ - пористость;
ϕρ - пористость просачивания;
d - диаметр зерна;
s - удельная площадь поверхности; и
τ - извилистость; и
извилистость τ заменяют соотношением, которое является функцией от пористости ϕ и удельной площади s поверхности, извлекаемых через средство, содержащее одно или большее количество из группы, содержащей эмпирическое преобразование, теоретическую физику и методики калибровки;
оценивают пористость ϕ как количество пикселей порового пространства, деленное на общее количество пикселей в сегментированном 2D изображении; и
оценивают удельную площадь s поверхности как длину границы на пересечении порового пространства и твердой матрицы, деленную на площадь сегментированного 2D изображения.
38. Способ эффективного получения характеристик горной породы, пересекаемой при бурении буровой скважины для разработки резервуара углеводорода, с помощью оцененного значения k абсолютного проницаемости, содержащий этапы, на которых:
получают образец горной породы, имеющий происхождение из коллекции, связанной с определенной областью буровой скважины;
сканируют образец горной породы для получения 2D цифрового изображения образца горной породы, указанное сканирование содержит использование одной или большего количества систем сканирования из группы, содержащей: сканирующий электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком; рентгеновскую томографию; синхротрон, микротомографию и микрорадиологию;
сегментируют цифровое изображение для создания сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как твердая матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и твердой матрицы;
применяют уравнение Тимура, настроенное для непосредственного применения к среде сегментированного 2D изображения, с помощью которого оценка для абсолютной проницаемости непосредственно вычисляется на основании сегментированного 2D изображения; и
используют оценку для абсолютной проницаемости, вычисленную на основании сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы в указанном местоположении в буровой скважине.
39. Способ по п. 38, в котором применение формулы преобразования для применения к среде сегментированного 2D изображения, используя настройку уравнения Тимура, обращается к сложному параметру неснижаемой водонасыщенности, как к функции от простых геометрических характеристик порового пространства.
40. Способ по п. 39, в котором обращение к неснижаемой водонасыщенности дополнительно содержит этап, на котором:
используют формулу неснижаемой водонасыщенности и свойства простых геометрических характеристик порового пространства, выбранных из группы, содержащей одно или большее количество из диаметра зерна, удельной площади поверхности или диаметра капилляр.
41. Способ эффективной оценки абсолютной проницаемости k горной породы, пересекаемой при бурении буровой скважины для разработки резервуара углеводорода, содержащий этапы, на которых:
получают множество образцов горной породы, каждый имеет происхождение из коллекции, связанной с определенной областью буровой скважины, указанное получение дополнительно содержит использование образцов горной породы, собранных из выбуренных осколков породы при операции бурения, и сопоставление выбуренных осколков породы с осевой глубиной в буровой скважине;
сканируют образец горной породы для получения цифрового 2D изображения образца горной породы;
сегментируют цифровое изображение для создания сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как твердая матрица, и определяют границу на пересечении порового пространства и твердой матрицы;
оценивают пористость ϕ как количество пикселей порового пространства, деленное на общее количество пикселей в сегментированном 2D изображении;
оценивают площадь s определенной поверхности как длину границы на пересечении порового пространства и твердой матрицы, деленную на площадь сегментированного 2D изображения;
оценивают нижнюю границу для абсолютной проницаемости k- в соответствии со следующей формулой
Figure 00000018
оценивают верхнюю границу для абсолютной проницаемости k+ в соответствии со следующей формулой:
Figure 00000019
используют нижнюю и верхнюю оценки границ для абсолютной проницаемости, вычисленные на основании сегментированного 2D изображения, для получения характеристик горной породы в указанном местоположении в буровых скважинах.
42. Система для оценки целевого свойства горной породы для образца горной породы на основании применения цифровой физики горных пород в 2D, содержащая:
(a) рентгеновский сканер, предназначенный для сканирования образца горной породы для получения 2D изображения образца горной породы;
(b) одну или большее количество компьютерных систем, предназначенных для (i) сегментации цифрового 2D изображения для создания цифрового сегментированного 2D изображения, которое имеет пиксели, характеризуемые как поровое пространство, и пиксели, характеризуемые как минеральная матрица, и определения границы на пересечении порового пространства и минеральной матрицы, (ii) извлечения значений для свойств P1-Pi горной породы из сегментированного изображения в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства, (iii) применения формулы преобразования, настроенной для применения к среде сегментированного 2D изображения для вычисления оцененного значения для целевого свойства горной породы в качестве функции от простых геометрических характеристик порового пространства, извлекаемых из сегментированного 2D изображения, и (iv) вывода результатов по меньшей мере на одно устройство для отображения, печати или сохранения результатов вычислений; и
(c) по меньшей мере одно устройство для отображения, печати или сохранения результатов вычислений.
43. Система по п. 42, в которой целевым свойством горной породы является абсолютная проницаемость, относительная проницаемость, пластовый коэффициент, упругость или капиллярное давление.
44. Компьютерный программный продукт на считываемом компьютером носителе, который при выполнении на процессоре в компьютеризированном устройстве обеспечивает способ выполнения вычисления одного или большего количества или всех указанных этапов способа по п. 1.
RU2014151234A 2012-05-18 2013-05-16 Способ и система для оценки свойств горной породы на основании образцов горной породы, используя цифровую визуализацию физических свойств горных пород RU2014151234A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261649099P 2012-05-18 2012-05-18
US61/649,099 2012-05-18
PCT/US2013/041276 WO2013173540A1 (en) 2012-05-18 2013-05-16 Method and system for estimating rock properties from rock samples using digital rock physics imaging

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2014151234A true RU2014151234A (ru) 2016-07-10

Family

ID=48579472

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014151234A RU2014151234A (ru) 2012-05-18 2013-05-16 Способ и система для оценки свойств горной породы на основании образцов горной породы, используя цифровую визуализацию физических свойств горных пород

Country Status (10)

Country Link
US (1) US9046509B2 (ru)
EP (1) EP2850593B1 (ru)
CN (1) CN104471614A (ru)
AU (1) AU2013262735B2 (ru)
BR (1) BR112014028783B1 (ru)
CA (1) CA2871781C (ru)
CO (1) CO7131374A2 (ru)
MX (1) MX339064B (ru)
RU (1) RU2014151234A (ru)
WO (1) WO2013173540A1 (ru)

Families Citing this family (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2013299551B2 (en) * 2012-08-10 2015-12-17 Ingrain, Inc. Method for improving the accuracy of rock property values derived from digital images
US20140270072A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 Robert L. McCormick Grain size inspection of a gas turbine component by x-ray refraction
GB201314421D0 (en) * 2013-08-12 2013-09-25 Materialise Nv Data Processing
CN104598705B (zh) * 2013-10-31 2018-05-22 国际商业机器公司 用于识别地下物质层的方法和装置
US9196058B2 (en) 2013-11-26 2015-11-24 Saudi Arabian Oil Company Automated workflow for 3D core digital modeling from computerized tomography scanner (CTS) images
WO2016011314A1 (en) * 2014-07-18 2016-01-21 Schlumberger Canada Limited Core box image processing
WO2016080955A1 (en) 2014-11-17 2016-05-26 Halliburton Energy Services, Inc. Attirbute-indexed multi-instrument logging of drill cuttings
CA2985670C (en) * 2015-05-13 2023-08-29 Conocophillips Company Big drilling data analytics engine
US10302814B2 (en) 2015-08-20 2019-05-28 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Mechanisms-based fracture model for geomaterials
RU2679204C1 (ru) * 2015-09-16 2019-02-06 Ингрейн, Инк. Способ определения пористости, связанной с органическим веществом, в скважине или в продуктивном пласте
US10107769B2 (en) 2016-01-11 2018-10-23 Carl Zeiss X-Ray Microscopy Inc. Multimodality mineralogy segmentation system and method
CN108431870A (zh) * 2016-01-11 2018-08-21 卡尔蔡司X射线显微镜公司 多模态矿物分割***和方法
CN105628586B (zh) * 2016-02-19 2018-05-22 北京理工大学 一种多孔介质渗透率的确定方法
US10102311B2 (en) * 2016-03-28 2018-10-16 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Obtaining micro- and macro-rock properties with a calibrated rock deformation simulation
US10546072B2 (en) 2016-03-28 2020-01-28 Baker Huges, A Ge Company, Llc Obtaining micro- and macro-rock properties with a calibrated rock deformation simulation
CN106294548A (zh) * 2016-07-25 2017-01-04 华中科技大学 一种溯源数据的压缩方法及***
CN106383078B (zh) * 2016-09-20 2019-05-07 中国石油天然气股份有限公司 岩石水驱效率的确定方法及装置
GB2555137B (en) 2016-10-21 2021-06-30 Schlumberger Technology Bv Method and system for determining depths of drill cuttings
AU2017348074B2 (en) * 2016-10-31 2021-10-14 Bp Corporation North America Inc. Direct numerical simulation of petrophysical properties of rocks with two or more immicible phases
US11268914B2 (en) 2017-01-13 2022-03-08 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Super-stages and methods of configuring super-stages for fracturing downhole earth formations
US10324049B2 (en) * 2017-02-15 2019-06-18 Saudi Arabian Oil Company Rock sample preparation method by using focused ion beam for minimizing curtain effect
CN106920236A (zh) * 2017-03-06 2017-07-04 西南石油大学 一种孔隙结构获取方法及装置
US10755427B2 (en) * 2017-05-23 2020-08-25 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for automatically analyzing an image representative of a formation
EP3682376A1 (en) 2017-09-15 2020-07-22 Saudi Arabian Oil Company Inferring petrophysical properties of hydrocarbon reservoirs using a neural network
MX2020004533A (es) * 2017-11-06 2020-08-20 Univ Khalifa Science & Technology Metodo y sistema para determinar la permeabilidad de un medio poroso.
WO2019183374A1 (en) 2018-03-23 2019-09-26 Conocophillips Company Virtual downhole sub
US10983237B2 (en) 2018-04-13 2021-04-20 Saudi Arabian Oil Company Enhancing seismic images
US10781692B2 (en) * 2018-05-07 2020-09-22 Schlumberger Technology Corporation Method and system for analyzing rock samples
US11009497B2 (en) * 2018-06-22 2021-05-18 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for estimating mechanical properties of rocks using grain contact models
US10891462B2 (en) 2018-06-29 2021-01-12 Saudi Arabian Oil Company Identifying geometrical properties of rock structure through digital imaging
CN109613041B (zh) * 2018-12-11 2022-04-22 西安理工大学 一种基于核磁共振的冻土渗透系数测定***及方法
WO2020122746A1 (en) * 2018-12-11 2020-06-18 Schlumberger Canada Limited Method and system of evaluating hydrocarbon in heterogeneous formation
US11879825B2 (en) * 2018-12-18 2024-01-23 Shell Usa, Inc. Method for digitally characterizing the permeability of rock
US11216700B2 (en) * 2019-05-06 2022-01-04 Schlumberger Technology Corporation Automated material classification by structural features
US11319478B2 (en) 2019-07-24 2022-05-03 Saudi Arabian Oil Company Oxidizing gasses for carbon dioxide-based fracturing fluids
US11492541B2 (en) 2019-07-24 2022-11-08 Saudi Arabian Oil Company Organic salts of oxidizing anions as energetic materials
CN110487794B (zh) * 2019-09-20 2021-10-22 鞍钢集团矿业有限公司 一种基于数字图像技术的岩石强度的均质度识别方法
US11415501B2 (en) * 2019-10-16 2022-08-16 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Method of determining absolute permeability
CN110749609A (zh) * 2019-11-20 2020-02-04 北京九恒质信能源技术有限公司 地下岩石的弹性力学数据确定方法、装置、***和介质
US11079581B2 (en) * 2019-11-25 2021-08-03 Saudi Arabian Oil Company Resolution preserving methodology to generate continuous log scale reservoir permeability profile from petrographic thin section images
US11352548B2 (en) 2019-12-31 2022-06-07 Saudi Arabian Oil Company Viscoelastic-surfactant treatment fluids having oxidizer
WO2021138355A1 (en) 2019-12-31 2021-07-08 Saudi Arabian Oil Company Viscoelastic-surfactant fracturing fluids having oxidizer
US11143607B2 (en) * 2020-03-13 2021-10-12 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Method for evaluation of permeability anisotropy using NMR diffusion measurements for oil and gas wells
CN111624147B (zh) * 2020-04-16 2023-04-07 中国石油天然气股份有限公司 岩心的相对渗透率测定方法及装置
WO2022010452A1 (en) * 2020-07-06 2022-01-13 Landmark Graphics Corporation Estimating relative permeability and capillary pressures of a geological formation based on multiphase upscaling
CN112132791B (zh) * 2020-09-02 2024-06-07 数岩科技股份有限公司 一种页岩扫描电镜图像处理方法、装置、设备和存储介质
US11542815B2 (en) 2020-11-30 2023-01-03 Saudi Arabian Oil Company Determining effect of oxidative hydraulic fracturing
US11649702B2 (en) 2020-12-03 2023-05-16 Saudi Arabian Oil Company Wellbore shaped perforation assembly
US11668847B2 (en) 2021-01-04 2023-06-06 Saudi Arabian Oil Company Generating synthetic geological formation images based on rock fragment images
CN112948607A (zh) * 2021-01-29 2021-06-11 北京城建勘测设计研究院有限责任公司 应用于岩土工程勘察行业的自动分图方法
CN113029899B (zh) * 2021-02-24 2022-07-01 西南石油大学 一种基于显微图像处理的砂岩渗透率计算方法
CN112780241B (zh) * 2021-03-05 2022-03-11 西南石油大学 一种平面非均质大平板模型分区定量饱和束缚水的方法
CN113138106B (zh) * 2021-04-15 2022-08-30 东北石油大学 基于随钻岩屑录井资料的岩石弹性参数确定方法
CA3209044A1 (en) 2021-05-13 2022-11-17 Francois Ruel Object imaging and detection systems and methods
CN114428040B (zh) * 2021-09-13 2022-07-22 中国石油化工股份有限公司 一种页岩油储层储渗空间定量表征及参数获取方法
US11619127B1 (en) 2021-12-06 2023-04-04 Saudi Arabian Oil Company Wellhead acoustic insulation to monitor hydraulic fracturing
US12012550B2 (en) 2021-12-13 2024-06-18 Saudi Arabian Oil Company Attenuated acid formulations for acid stimulation
CN114563829B (zh) * 2022-04-25 2022-10-21 成都理工大学 一种岩芯数字化采集***及岩芯数字化采集方法
CN115467653B (zh) * 2022-08-29 2024-06-18 成都理工大学 一种测井渗透率谱的获取方法
CN116342541B (zh) * 2023-03-29 2024-03-22 中国矿业大学 一种基于相邻图像孔隙融合重构的岩土体渗透率计算方法
CN116152259B (zh) * 2023-04-23 2023-07-04 西南石油大学 一种基于图神经网络的储层渗透率计算方法
CN117191830B (zh) * 2023-11-08 2024-03-08 中国矿业大学 一种岩石低温水化损伤程度测试方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6516080B1 (en) 2000-04-05 2003-02-04 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Numerical method of estimating physical properties of three-dimensional porous media
FR2931189B1 (fr) * 2008-05-16 2010-05-14 Total Sa Procede d'estimation de parametres physiques d'une formation geologique
US8081802B2 (en) * 2008-11-29 2011-12-20 Ingrain, Inc. Method for determining permeability of rock formation using computer tomograpic images thereof
EP2387730A1 (en) * 2009-01-13 2011-11-23 ExxonMobil Upstream Research Company Methods and systems to volumetrically conceptualize hydrocarbon plays
US8590382B2 (en) * 2009-07-22 2013-11-26 Ingrain, Inc. Method for evaluating shaped charge perforation test cores using computer tomographic images thereof
US8818778B2 (en) * 2009-09-16 2014-08-26 Chevron U.S.A. Inc. Method for creating a 3D rock representation using petrophysical data
US8583410B2 (en) 2010-05-28 2013-11-12 Ingrain, Inc. Method for obtaining consistent and integrated physical properties of porous media
WO2012018598A1 (en) * 2010-07-26 2012-02-09 Waters Technologies Corporation Superficially porous materials comprising a substantially nonporous core having narrow particle size distribution; process for the preparation thereof; and use thereof for chromatographic separations
US8805616B2 (en) * 2010-12-21 2014-08-12 Schlumberger Technology Corporation Method to characterize underground formation
US8909508B2 (en) * 2011-02-28 2014-12-09 Schlumberger Technology Corporation Petrographic image analysis for determining capillary pressure in porous media
RU2544884C1 (ru) * 2011-02-28 2015-03-20 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Способ определения репрезентативных элементов площадей и объемов в пористой среде
US9070049B2 (en) * 2013-03-15 2015-06-30 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties

Also Published As

Publication number Publication date
US20130308831A1 (en) 2013-11-21
EP2850593B1 (en) 2016-12-28
BR112014028783B1 (pt) 2021-11-03
MX2014013970A (es) 2015-02-12
US9046509B2 (en) 2015-06-02
WO2013173540A1 (en) 2013-11-21
CA2871781A1 (en) 2013-11-21
MX339064B (es) 2016-05-09
AU2013262735B2 (en) 2016-03-31
EP2850593A1 (en) 2015-03-25
CA2871781C (en) 2017-02-07
BR112014028783A2 (pt) 2017-06-27
AU2013262735A1 (en) 2014-11-27
CN104471614A (zh) 2015-03-25
CO7131374A2 (es) 2014-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014151234A (ru) Способ и система для оценки свойств горной породы на основании образцов горной породы, используя цифровую визуализацию физических свойств горных пород
RU2679204C1 (ru) Способ определения пористости, связанной с органическим веществом, в скважине или в продуктивном пласте
Jing et al. Coal cleat reconstruction using micro-computed tomography imaging
CA2860575C (en) Method of determining reservoir properties and quality with multiple energy x-ray imaging
CN107449707B (zh) 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
Starkloff et al. Quantifying the impact of a succession of freezing-thawing cycles on the pore network of a silty clay loam and a loamy sand topsoil using X-ray tomography
RU2656256C2 (ru) Определение тенденций при помощи цифровой физики пород и их применение для масштабирования
Fusseis et al. Pore formation during dehydration of a polycrystalline gypsum sample observed and quantified in a time-series synchrotron X-ray micro-tomography experiment
NO20121394A1 (no) Fremgangsmåte for å innhente konsistente og integrerte fysiske egenskaper for porøse medier
RU2015104162A (ru) Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений
Lingwanda et al. Correlations of SPT, CPT and DPL data for sandy soil in Tanzania
US10198852B2 (en) Digital pore alteration methods and systems
Long et al. Multi-scale imaging and modeling workflow to capture and characterize microporosity in sandstone
Cid et al. Improved method for effective rock microporosity estimation using X-ray microtomography
Hyväluoma et al. Using microtomography, image analysis and flow simulations to characterize soil surface seals
Solano et al. Quantification of cm-Scale Heterogeneities in Tight-Oil Intervals of the Cardium Formation at Pembina, WCSB, Alberta, Canada.
JP6239966B2 (ja) 摩耗量見積方法及び摩耗量見積システム
Hu et al. Correlating recovery efficiency to pore throat characteristics using digital rock analysis
Abutaha et al. Assessing the representative elementary volume of rock types by X-ray computed tomography (CT)–a simple approach to demonstrate the heterogeneity of the Boda Claystone Formation in Hungary
Machado et al. Porous media investigation before and after hydrochloric acid injection on a pre-salt carbonate coquinas sample
Siddiqui et al. Trends in CT‐Scanning of Reservoir Rocks: Medical CT to Micro CT
WO2021041325A1 (en) Core analysis system and related methods
Rui et al. Numerical simulation of two phase flow in reconstructed pore network based on lattice boltzmann method
Courville et al. Investigations of skeletal layer microstructure in the context of remote sensing of oil in sea ice
KR101847079B1 (ko) 코어 손상을 이용한 현지응력 평가방법