碳酸鹽巖油藏具有復(fù)雜的儲(chǔ)集空間和油氣滲流特征,定量描述油藏中孔隙、裂縫、孔洞等儲(chǔ)集空間的大小、形狀及連通性難度較大。提出了一種基于掃描圖像判斷碳酸鹽巖孔隙類型方法,可定量表征孔隙參數(shù),并對(duì)巖心樣品進(jìn)行自動(dòng)分類。該方法首先對(duì)碳酸鹽巖的巖心掃描圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換和提高信噪比的預(yù)處理,然后對(duì)圖像進(jìn)行分割,區(qū)分出孔隙區(qū)域與基質(zhì)區(qū)域。在此基礎(chǔ)上,通過形態(tài)學(xué)處理和特征參數(shù)計(jì)算等步驟提取出孔隙特征參數(shù),根據(jù)特征參數(shù)建立特征向量,采用支持向量機(jī)方法對(duì)CT圖像中的孔隙、孔洞和裂縫進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別并分類。在對(duì)巖心所有截面孔隙識(shí)別的基礎(chǔ)上,提出了判斷巖心孔隙類型的分類指數(shù)。T油田M油藏和F油藏應(yīng)用結(jié)果表明:該方法識(shí)別精度較高,有效確定了油藏中占主導(dǎo)地位的孔隙類型,對(duì)油田有效開發(fā)具有一定的指導(dǎo)意義。 

【文章來(lái)源】：石油與天然氣地質(zhì). 2020年04期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

巖心CT掃描方式

圖像中邊緣點(diǎn)的特征主要表現(xiàn)為圖像中周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素點(diǎn),即灰度值導(dǎo)數(shù)值最大或者極大值的位置處,圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要意義和特征,利用圖像的邊緣檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行分割處理,對(duì)關(guān)鍵區(qū)域的邊緣進(jìn)行識(shí)別,進(jìn)而了解巖心中的重要特征�？紫秴^(qū)域邊緣提取算法可以用來(lái)驗(yàn)證基質(zhì)區(qū)域?yàn)樯L(zhǎng)點(diǎn)的種子生長(zhǎng)算法的分割效果。本文針對(duì)低精度CT圖像和局部含噪的CT圖像的邊緣檢測(cè)使用Canny算子,不但對(duì)圖像噪聲有較好的抗干擾性,而且對(duì)圖像不同方向上的邊緣檢測(cè)具有較高的精度。圖3顯示了通過孔隙區(qū)域邊緣提取算法分離出的孔隙區(qū)域與基質(zhì)區(qū)域。其中,圖3a是基于裂縫型CT掃描圖像分離出的孔隙區(qū)域與基質(zhì)區(qū)域;圖3b是基于孔洞型CT掃描圖像分離出的孔隙區(qū)域與基質(zhì)區(qū)域。可發(fā)現(xiàn)無(wú)論裂縫還是孔洞,Canny算子均表現(xiàn)出良好的效果,原圖中的主要裂縫和明顯孔洞的邊緣均得到準(zhǔn)確的識(shí)別。邊緣檢測(cè)算法是對(duì)圖像分割的再次驗(yàn)證,也是后續(xù)圖像孔隙參數(shù)提取的重要依據(jù)。

以最大內(nèi)切圓半徑和方向?yàn)槔f(shuō)明特征參數(shù)的提取過程。最大內(nèi)切圓半徑是孔隙評(píng)價(jià)中的重要參數(shù),通過歐氏距離圖獲得孔隙區(qū)域中不同位置處的內(nèi)切圓半徑數(shù)值,取孔隙區(qū)域中的最大值作為最大內(nèi)切圓半徑,本文通過對(duì)二值圖像的背景色區(qū)域進(jìn)行歐式距離圖的轉(zhuǎn)化,選取其中的最大值為最大內(nèi)切圓半徑,如圖4c所示。圖4 形態(tài)學(xué)圖像、歐式距離和方位角玫瑰花圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：2917101