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基于二维图像的砂岩结构三维重建及特性分析结题摘要

2022/07/16123 作者:佚名
导读:在石油地质领域中,对储集层的微观结构的研究可以为地质成因分析、石油勘探开发、提高采收率等提供基础数据,具有重要的研究意义。本研究课题采用图像分析方法对储集层三维空间中孔隙、裂缝、岩石颗粒等的微观结构进行描述和分析。包括用二维图像进行三维建模、基于CT图像的三维重建、在三维图像中进行微观结构的定量分析和计算、分析三维空间的渗流特性等。 本课题组采集了各种不同地区、不同岩性的岩心薄片图像,并针对这些二

在石油地质领域中,对储集层的微观结构的研究可以为地质成因分析、石油勘探开发、提高采收率等提供基础数据,具有重要的研究意义。本研究课题采用图像分析方法对储集层三维空间中孔隙、裂缝、岩石颗粒等的微观结构进行描述和分析。包括用二维图像进行三维建模、基于CT图像的三维重建、在三维图像中进行微观结构的定量分析和计算、分析三维空间的渗流特性等。 本课题组采集了各种不同地区、不同岩性的岩心薄片图像,并针对这些二维图像开展了三维重构算法的研究。在课题进行的几年里,工业CT迅速被应用到石油地质行业,因此我们对工作进行了拓展,开展了对真实岩心CT扫描三维图像的研究,通过实验,分析了CT扫描方式获取岩石微观三维图像的优势和不足,研究了几种三维建模与真实三维图像相结合的方法,从而更为准确地实现三维微观结构的分析。 本课题取得了以下主要成果: 1、重建算法研究。(1)研究了三维建模中训练图像选取问题,提出了评判图像平稳性和遍历性的方法,为三维建模时样本的选择提供了依据。(2)提出基于交换-单亲遗传算法的三维重建算法,取得较好的重建效果。(3)提出图像频率域粒子群三维重建算法,以三维结构与二维图像的自相关分布误差最小为目标,用粒子群优化算法确定重建参数,提高重建结果的准确性,并研究了并行优化算法,大幅减少了重建时间,使其具有实际应用价值。(4)在多点地质统计重建算法的基础上,提出根据信息熵决定模板大小的方法,并优化数据结构,提升了重建效果。 2、针对CT图像分辨率与样本规模的矛盾,将三维建模算法应用于CT图像高低分辨率融合及局部三维图像的拼接研究,实现了数学建模与真实图像相结合的三维图像分析方法。 3、研究了CT图像质量提升算法,如基于snake算法的序列图像轮廓检测、CT图像伪影校正等。 4、针对岩石三维图像:(1)研究了喉道分割算法,颗粒粘连分割算法。(2)提出了三维空间裂缝识别算法。(3)研究了孔隙空间连通性和孔隙复杂度的数学表达方法,实现了孔隙、裂缝三维参数的定量计算。(4)研究了Boltzmann的并行算法,提升了计算效率。(5)研究了网络孔隙模型,讨论了孔喉半径、连通性、形状因子分布、介质润湿性对渗流的影响,并提出了利用分形计算渗透率的算法。 研究过程严格按照研究计划进行。已发表论文17篇;撰写专利2项;培养博士研究生4名,硕士研究生16名。 2100433B

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