CN105830122A - 用于根据计算机断层扫描仪(cts)图像进行3d岩心数字化建模的自动化锯痕校正 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了计算机实现方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质，以提高根据岩心样品的二维图像对岩心样品进行建模的准确性和效率。本发明的实施例包括：例如，图像配准岩心样品的横截面的多个图像，以产生对准横截面；以及对对准图像执行锯痕校正，以为板坯切割部调节图像。锯痕校正的实施例可以包括例如识别锯痕线、近似板坯切割边界、以及将图像的画像的一部分移动至近似板坯切割边界的外周。实施例还可以包括利用调节后的锯痕线图像和多点统计计算来生成岩心样品的三维模型以及与岩心样品相关的钻井的内部组成的三维模型。

Description

用于根据计算机断层扫描仪(CTS)图像进行3D岩心数字化建模的自动化锯痕校正
发明人：穆赫莱斯·穆斯塔法·梅加尼
相关申请
本申请要求2014年6月26日提交的、名称为“AutomatedWorkflowfor3DCoreDigitalModelingFromComputerizedTomographyScanner(CTS)Images(用于根据计算机断层扫描仪(CTS)图像进行3D岩心数字化建模的自动化工作流)”的美国非临时专利申请No.14/315,971的优先权和权益，美国非临时专利申请No.14/315,971要求2013年11月26日提交的、名称为“AutomatedWorkflowfor3DCoreDigitalModelingFromComputerizedTomographyScanner(CTS)Images(用于根据计算机断层扫描仪(CTS)图像进行3D岩心数字化建模的自动化工作流)”的美国临时专利申请No.61/909,212的优先权，并且涉及2014年6月26日提交的、发明人与上述发明人相同的、名称为“AutomatedWorkflowfor3DCoreDigitalModelingFromComputerizedTomographyScanner(CTS)Images(用于根据计算机断层扫描仪(CTS)图像进行3D岩心数字化建模的自动化工作流)”的美国专利申请No.14/315,845，上述申请中的每一者的全文均以引用的方式并入本文。
技术领域
本发明的要求保护的实施例涉及油气储层建模，并且更具体地涉及用于对岩心样品或其他岩石样品进行建模的计算机实现方法、系统、内部存储有一个或多个计算机程序的非临时性计算机可读介质。
背景技术
储层能够被数字化建模，以反映与其存储和生产烃的能力相关的所有储层特性。完成后，储层模型可被用于进行流动模拟，以预测例如残余油饱和度或采收率。这些模型(也被称为模拟模型)可以是静态的或动态的。静态模型是诸如例如孔隙度、渗透率、毛细压力、裂缝、断层、地震属性以及不随时间显著改变的参数等岩石性质的精密储层模型。另一方面，动态模型是粗略模型。它们结合有随时间而改变的流体动态特性，诸如例如烃和水的压力和流量。静态模型有时被称为储层描述网格或简单的地质模型，而动态模型有时被称为模拟网格。
储层模型彼此在规模上可能相差多达十二个数量级。例如，一种模型可以包括孔，该孔可以在纳米级水平下进行测量，而另一种模型可能表示完整的油田，该油田可以在千米级水平下进行测量。非常详细的模型通常不适合模拟。因此，详细模型有时“按比例放大”或“粗化”，这个过程被称为“放大”。通过使用各种算法来实现“放大”。放大发生后，详细的特征不再被表示，但在模型中仍然表示更宽泛的特性。
可以以各种方式和根据各种数据源形成储层模型。例如，根据钻井图像形成有些模型。可以通过多种技术来获取钻井图像。一种这样的技术是使用抵靠井筒周围的井壁迫使电流通过岩石的电极片，然后传感器可以测量电流并且绘制井筒周围的材料的电阻率的地图。于是，读数可以用来形成材料和特征(例如，构成该井壁的取样部分的孔洞)的图像。诸如多点统计(MPS)等统计技术可被用于对整个井壁进行建模，包括采样图像之间的间隙。在对储层特性进行建模时，MPS采用“训练图像”作为模板。训练图像可以是现有的地质学解释，但是它们不必如此。
对储层进行建模的另一种方法是数值化虚拟岩心方法。在该方法中，数值化虚拟岩心是源自钻井图像和数字岩石样品这两者的三维模型。该方法利用MPS，并且数字岩石样品用作训练图像。
数字岩石样品(岩心样品或其它岩石样品的数字表示)可以由通过例如x射线计算机断层(CT)扫描(CTS)、显微CT扫描或共聚焦显微镜获得的图像集来构建。为了通过CTS获得图像集，x射线从样品的所有侧面通过岩心样品的二维横截面，并且计算密度。显微CT扫描类似地使用x射线技术获得图像。共聚焦显微镜使用不同材料的荧光特性来形成图像。在“扫描”岩心样品的一些横截面后，可以构建样品的三维模型。该模型将示出岩石及其特征(例如，孔洞)。
为了构建岩心样品的模型，必须经常处理岩心样品的横截面的扫描图像。然而，处理图像的过程经常需要个人进行主观决策和变量调整。这些因素使构建模型的过程比较费时，并且导致往往趋于不准确的模型。
发明内容
本发明的申请人已经认识到与对岩心样品进行建模的过程相关联的问题，并且已经有利地开发出了计算机实现方法、系统、以及内部存储有一个或多个计算机程序的一个或多个非临时性计算机可读介质，以提高对岩心样品建模的准确性和效率。本发明的实施例涉及用于形成岩心样品或可以使用的其它岩石样品的模型来例如生成数值化虚拟岩心的图像处理。与依赖于个人的主观决策和变量调整不同，本发明的实施例包括例如能够通过降低不准确性和提高时间效率来增强图像处理和建模过程的优异自动化技术。
本发明的实施例包括处理地下材料的真实三维大致圆筒形岩心样品的二维横截面的二维图像的计算机实现方法，以便能够模拟岩心样品的三维模型。方法可以包括：对图像进行图像配准，以沿着适当轴线对准图像，来进行建模、通过裁剪图像的由噪声导致的部分来去除表面假象、以及根据图像生成岩心样品的模型。为了对图像进行图像配准，方法可以包括：近似图像中的横截面的画像的外周的圆形位置，以产生近似圆形边界。画像的外周是图像中的横截面的画像与大致围绕画像的背景之间的边界。方法还可以包括：选择各个图像中的近似圆的中心点来用作横截面的各个画像的参考点；确定作为假想线的模拟轴线，该假想线经过一个横截面的画像的参考点并且大致垂直于横截面的该画像的平面而延伸；以及将各个参考点对准在模拟轴线上，使得横截面的各个画像以依次顺序排列。为了去除表面假象，方法可以包括：裁剪各个对准横截面的一部分，使得对准横截面形成尺寸大致类似的模拟外周，从而产生包括对准横截面且排除了裁剪部分的多个裁剪后的对准横截面。方法还可以包括：生成包括处于依次顺序的裁剪后的对准横截面的岩心样品的模拟模型。模型可以是三维的，并且可以描述岩心样品的结构特性的内部组成，例如包括材料内的孔洞和细孔。方法还可以包括：通过确定图像的各边的垂直平分线来近似各个图像的边界的圆形位置；选择画像上的与垂直平分线相交的四个或更多个点；选择四个或更多个点中的至少三个点，以形成四个或更多个点中的每一个点的假想三角形；确定各个假想三角形的外心；以及确定多个假想圆的半径，各个假想圆的中心是假想三角形的一个外心。方法实施例还可以包括：例如，将多个假想圆的各个半径与岩心样品的预定半径进行比较；以及选择圆的半径与岩心样品的预定半径之间存在最小差别的圆作为近似圆形边界。
本发明的实施例还包括当例如图像是具有多个像素的数字图像且岩心样品具有板坯切割部(例如，当从钻井切割样品时移除的样品的一部分)时执行锯痕校正的计算机实现方法。方法可以包括：对于各个对准图像而言，丢弃对准图像的背景；识别对准图像中的值为零的两个或更多个像素；以及确定值为零的像素的假想最佳拟合线，从而识别锯痕线。方法可以包括：近似对准图像中的对准横截面的外周的圆形位置，从而识别近似板坯切割边界，以近似对准横截面与对准图像中的大致围绕对准横截面的背景之间的边界的位置。本发明的实施例还可以包括例如将锯痕线的第一侧上的非零像素的数量与锯痕线的第二侧上的非零像素的数量进行比较。画像的相对于锯痕线而言具有较少数量非零像素的部分是画像的较小部分，而较大部分是画像的与较多数量的非零像素相关联的部分。方法还可以包括：例如，识别定位在较小部分的外周上的点，从而识别独立点；确定与锯痕线垂直且延伸经过独立点的假想线，从而识别参考线；以及以与参考线平行的方式移动较小部分，以将独立点定位在近似圆形边界的外周上。
本发明的实施例包括用于处理地下材料的真实三维大致圆筒形岩心样品的二维横截面的二维图像的系统，以便能够模拟岩心样品的三维模型。系统可以包括一个或多个处理器、与一个或多个处理器通信的输入输出单元、与一个或多个处理器通信的一个或多个显示器、以及与一个或多个处理器通信的一个或多个非临时性存储器。一个或多个非临时性存储器可以包括诸如计算机程序等计算机可读指令，当执行计算机可读指令时，使系统执行一系列步骤，以处理图像。步骤可以包括：对图像进行图像配准，以沿着适当轴线对准图像，来进行建模、通过裁剪图像的由噪声导致的部分来去除表面假象、以及根据图像生成岩心样品的模型。为了对图像进行图像配准，步骤可以包括：近似图像中的横截面的画像的外周的圆形位置，以产生近似圆。步骤还可以包括：选择各个图像中的近似圆的中心点来用作横截面的各个画像的参考点；确定作为假想线的模拟轴线，该假想线经过一个横截面的画像的参考点并且大致垂直于横截面的该画像的平面而延伸；以及将各个参考点对准在模拟轴线上，使得横截面的各个画像以依次顺序排列。为了去除表面假象，步骤可以包括：裁剪各个对准横截面的一部分，使得对准横截面形成尺寸大致类似的模拟外周，从而产生包括对准横截面且排除了裁剪部分的多个裁剪后的对准横截面。步骤还可以包括：生成包括处于依次顺序的裁剪后的对准横截面的岩心样品的模拟模型。模型可以是三维的，并且可以描述岩心样品的结构特性的内部组成，例如包括材料内的孔洞和细孔。
步骤还可以包括：通过确定图像的各边的垂直平分线来近似各个图像的边界的圆形位置；选择画像上的与垂直平分线相交的四个或更多个点；选择四个或更多个点中的至少三个点，以形成四个或更多个点中的每一个点的假想三角形；确定各个假想三角形的外心；以及确定多个假想圆的半径，各个假想圆的中心是假想三角形的一个外心。步骤还可以包括：例如，将多个假想圆的各个半径与岩心样品的预定半径进行比较；以及选择圆的半径与岩心样品的预定半径之间存在最小差别的圆作为近似圆形边界。
步骤还可以包括：当例如图像是具有多个像素的数字图像且岩心样品具有板坯切割部且为板坯切割岩心样品时，执行锯痕校正。步骤可以包括：对于各个对准图像而言，丢弃对准图像的背景；识别对准图像中的值为零的两个或更多个像素；以及确定值为零的像素的假想最佳拟合线，从而识别锯痕线。步骤可以包括：近似对准图像中的对准横截面的外周的圆形位置，从而识别近似板坯切割圆形边界。步骤还可以包括：例如将锯痕线的第一侧上的非零像素的数量与锯痕线的第二侧上的非零像素的数量进行比较。画像的相对于锯痕线而言具有较少数量非零像素的部分是画像的较小部分，而较大部分是画像的与较多数量的非零像素相关联的部分。步骤还可以包括：例如，识别定位在较小部分的外周上的点，从而识别独立点；确定与锯痕线垂直且延伸经过独立点的假想线，从而识别参考线；以及以与参考线平行的方式移动较小部分，以将独立点定位在近似圆形边界的外周上。
根据本发明实施例的系统还可以包括能够捕捉岩心样品的横截面图像的岩心样品成像装置，诸如例如计算机断层扫描仪。于是，步骤还可以包括：在对图像进行图像配准之前，捕捉多个图像。
本发明的实施例包括诸如计算机存储器等非临时性计算机可读介质，该非临时性计算机可读介质中存储有计算机程序，当执行计算机程序时，使计算机进行处理真实三维大致圆筒形岩心样品的二维横截面的二维图像的步骤，以便能够模拟岩心样品的三维模型。步骤可以包括：对图像进行图像配准，以沿着适当轴线对准图像，来进行建模、通过裁剪图像的由噪声导致的部分来去除表面假象、以及根据图像生成岩心样品的模型。为了对图像进行图像配准，步骤可以包括：近似图像中的横截面的画像的外周的圆形位置，以产生近似圆。画像的外周是图像中的横截面的画像与大致围绕画像的背景之间的边界。步骤还可以包括：选择各个图像中的近似圆的中心点来用作横截面的各个画像的参考点；确定作为假想线的模拟轴线，该假想线经过一个横截面的画像的参考点并且垂直于横截面的该画像的平面；以及将各个参考点对准在模拟轴线上，使得横截面的各个画像以依次顺序排列。为了去除表面假象，步骤可以包括：裁剪各个对准横截面的一部分，使得对准横截面形成尺寸大致类似的模拟外周，从而产生包括对准横截面且排除了裁剪部分的多个裁剪后的对准横截面。步骤还可以包括：生成包括处于依次顺序的裁剪后的对准横截面的岩心样品的模拟模型。模型可以是三维的，并且可以描述岩心样品的结构特性的内部组成，例如包括材料内的孔洞和细孔。
步骤还可以包括：通过确定图像的各边的垂直平分线来近似各个图像的边界的圆形位置，从而识别各个图像的近似圆；选择画像上的与垂直平分线相交的四个或更多个点；选择四个或更多个点中的至少三个点，以形成四个或更多个点中的每一个点的假想三角形；确定各个假想三角形的外心；以及确定多个假想圆的半径，各个假想圆的中心是假想三角形的一个外心。方法实施例还可以包括：例如，将多个假想圆的各个半径与岩心样品的预定半径进行比较；以及选择圆的半径与岩心样品的预定半径之间存在最小差别的圆作为近似圆形边界。
本发明的实施例还包括非临时性计算机可读介质，非临时性计算机可读介质中存储有计算机程序，当执行计算机程序时，使计算机进一步进行步骤，以在例如图像是具有多个像素的数字图像且岩心样品具有板坯切割部时执行锯痕校正。步骤可以包括：对于各个对准图像而言，丢弃对准图像的背景；识别对准图像中的值为零的两个或更多个像素；以及确定值为零的像素的假想最佳拟合线，从而识别锯痕线。步骤可以包括：近似对准图像中的对准横截面的外周的圆形位置，从而识别近似板坯切割圆，以近似对准横截面与对准图像中的大致围绕对准横截面的背景之间的边界的位置；识别定位成具有对准横截面的边界的对准横截面的一部分，该部分大致位于被近似板坯切割圆和锯痕包围的区域内，从而识别较小部分；以及识别定位在分离部分上和对准横截面的画像与大致围绕画像的背景之间的边界上的点，从而识别独立点。步骤还可以包括：确定与锯痕垂直且经过独立点的假想线，从而识别参考线；以及以与参考线平行且远离锯痕的方式移动分离部分，使得独立点定位在近似板坯切割圆上。
附图说明
本申请文件包括至少一幅彩色附图。该专利申请公开的具有彩色附图的副本将由专利与商标局在收到请求以及支付所需费用后提供。
图1是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面的图像的系统的示意图。
图2是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面的图像的方法的示意性方法流程图。
图3是根据本发明实施例的岩心样品的示意图。
图4是根据本发明实施例的岩心样品模型的示意图。
图5是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图6是根据本发明实施例的岩心样品的一组示意图。
图7是根据本发明实施例的岩心样品的示意图。
图8是根据本发明实施例的歪斜岩心样品模型的模型的示意图。
图9是根据本发明实施例的歪斜岩心样品的一组横截面图像的示意图。
图10是根据本发明实施例的歪斜岩心样品模型的模型的示意图。
图11是根据本发明实施例的岩心样品的横截面的对准图像的示意图。
图12是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图13是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图14A至图14D是分别示出根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图15是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图16是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图17是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图18是根据本发明实施例的岩心样品的一组横截面对准图像的示意图。
图19是根据本发明实施例的岩心样品模型的示意图。
图20是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图21是根据本发明实施例的横截面图像的多个示意图。
图22是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图23是根据本发明实施例的岩心样品的横截面的近似板坯切割边界的示意图。
图24是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图25是根据本发明实施例的岩心样品的示意图。
图26是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面图像的系统的示意图。
图27A是根据本发明实施例的钻井的模型的示意图。
图27B是根据本发明实施例的钻井的模型的示意图。
图28是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图29是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图30是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图31是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像和锯痕线的示意图。
图32是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图33是根据本发明实施例的岩心样品的横截面图像的示意图。
图34是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面图像的计算机程序的示意图。
图35是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面图像的方法的示意性方法流程图。
图36是根据本发明实施例的用于图像配准岩心样品的二维横截面图像的方法的示意性方法流程图。
图37是根据本发明实施例的用于近似图像边界的圆形位置的方法的示意性方法流程图。
图38是根据本发明实施例的用于确定假想圆的方法的示意性方法流程图。
图39是根据本发明实施例的用于处理岩心样品的二维横截面图像的方法的示意性方法流程图。
图40是根据本发明实施例的用于执行锯痕校正的方法的示意性方法流程图。
图41是根据本发明实施例的用于执行锯痕校正的方法的示意性方法流程图。
图42是根据本发明实施例的用于近似图像的板坯切割边界的圆形位置的方法的示意性方法流程图。
图43是根据本发明实施例的用于确定假想圆的方法的示意性方法流程图。
图44是根据本发明实施例的假想三角形的示意图。
具体实施方式
为了可以更具体地理解本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例的特征和优点以及变得显然的其他特征和优点，下面参考在附图中图示说明的本发明的实施例，对上文简要概述的本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例进行更具体的描述，附图构成本说明书的一部分。然而，应注意的是：附图仅示出本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例的优选实施例，因此不应被视为对本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例的范围的限制，因为本发明还可以包括其它等效实施例。
本发明的实施例提供了例如用于形成岩心样品(或其它岩石样品)的模型来生成数值化虚拟岩心的图像处理。与依赖于个人的主观决策或变量调整不同，本发明的实施例提供了例如能够通过降低不准确性和提高时间效率来增强图像处理和建模过程的自动化技术。更具体而言，本发明的实施例包括例如系统、内部存储有一个或多个计算机程序的非临时性存储器、以及处理岩心样品的多个二维图像来模拟岩心样品的三维模型的计算机实现方法。
为了在一个或多个显示器上模拟真实三维大致圆筒形的岩心样品的三维模型，例如，处理或操作岩心样品的横截面的多个二维图像。例如，岩心样品的横截面图像可以通过计算机断层(CT)扫描仪或例如如图1所示的其它图像装置获取，并且使用根据本发明实施例的一个或多个算法进行转换。如图2所示，在步骤50处获取CT图像之后，在步骤51处可以对图像进行图像配准处理。接下来，在步骤52处可以对图像进行锯痕校正，接着在步骤53处进行假象去除，以及在步骤54处进行束硬化校正。如图4所示，结果可以是岩心样品模型300，例如岩心样品模型300可以用作步骤55处的多点统计建模的训练图像，以产生钻井模型500。
可以参考图35简要地描述根据本发明的计算机实现方法的实施例的生成钻井模型500的三维模拟模型的概述。计算机实现方法的实施例可以包括：例如在步骤600中利用成像装置捕捉真实岩心样品的多个横截面的多个二维图像；以及在步骤601中对图像进行图像配准以产生对准的横截面。在图像对准之后，计算机实现方法的实施例还可以包括：例如在步骤602中对对准的横截面图像执行锯痕校正。本领域技术人员可以理解的是，有时利用锯或其它切割工具切割岩心样品，以便于从钻井移除样品。这导致岩心样品形成为经常在成像期间放在一起的两片。然而，这不是岩心样品的原始形状，因此有时是对于三维建模而言不希望的处理假象。因此，本发明的实施例包括步骤52处的锯痕校正过程，使得图像更准确地反映岩心样品的原始形状。
在锯痕校正之后，计算机实现方法的实施例包括例如在步骤603中裁剪各个对准横截面的一部分，以去除岩心表面的假象，从而产生裁剪后的对准横截面。如本领域技术人员所理解的那样，计算机实现方法的实施例还可以包括例如在步骤604中对计算机断层扫描数据点执行多项式回归，以做束硬化现象的校正。计算机实现方法的实施例还可以包括例如在步骤605中利用裁剪后的对准横截面生成岩心样品的结构特性的内部组成的三维模拟模型。模型300可以描述岩心样品100的结构特性的内部组成，例如包括材料内的孔洞和细孔。实施例还可以包括在步骤606中通过使用多点统计技术、利用岩心样品100的模型300作为训练图像来生成与岩心样品100相关的钻井的结构特性的内部组成的三维模拟模型500，以如例如图27A和图27B所示那样示出钻井的内部结构和材料。
图1示出根据本发明实施例的用于处理地下材料的岩心样品100的多个二维图像150的系统。计算机断层(CT)扫描仪、显微CT扫描、共聚焦显微镜或其它成像装置可被用于获取岩心样品100的图像150。来自x射线源30的x射线32穿过准直仪31，并且在岩心样品100沿箭头34旋转的同时透过岩心样品100。检测器阵列33在岩心样品100的另一侧测量来自x射线源30的x射线32的强度。这产生例如岩心样品100的横截面110的图像150。重复该过程，以获取均由多个像素构成的多个横截面图像150。如图3和图5所示，各个图像150为多边形形状，并且包括岩心样品的不同横截面110的大致环形画像151以及大致围绕画像151的背景152。例如如图6所示，一个或多个横截面110可以靠近岩心样品的第一端部102或第二端部103或者定位在第一端部102与第二端部103之间。根据一些实施例，多个横截面110基于它们在岩心样品100内的各自位置而具有从第一端部102至第二端部103(或者，从第二端部103至第一端部102)的依次顺序。岩心样品的半径101或直径可以被测量，以便于建模。根据某些实施例，例如如图7所示，可以通过测量从岩心样品100的边缘到岩心样品100的假想轴线104的距离来确定岩心样品的半径101，假想轴线104大致延伸穿过岩心样品100的中央部分。通过将岩心样品100的第一端部102的中心与第二端部103的中心连接起来，可以确定假想轴线104。
在获得多个图像之后，本发明的实施例可以包括步骤51处的图像配准过程，以对准多个图像。如图8所示，在不校正横截面110的图像150中的画像151的位置的情况下将各个图像150组装在彼此顶部上可能产生歪斜岩心样品模型62。如图9所示，未校正图像60包括画像151的近似位置61，并且当未校正图像60组装在彼此顶部上时，它们可能产生不准确的歪斜岩心样品模型。为了减少或防止这种歪斜影响，本发明的实施例包括在步骤51处对图像进行自动图像配准，以产生对准的横截面图像。
可以参考图36简要地描述根据本发明实施例的对图像进行图像配准以产生对准横截面的一般方面。图像配准的实施例可以包括：例如，在步骤610中近似横截面110的各个画像151的大致圆形边界；在步骤611中选择各个近似边界的中心参考点；在步骤612中确定穿过各个参考点612的模拟轴线以产生模拟轴线；以及在步骤613中将各个参考点对准在模拟轴线上以产生岩心样品的对准横截面。这里将进一步描述根据各个实施例的对多个图像进行图像配准以产生对准横截面的更具体方面。在图像被对准之后，实施例还可以包括：例如，在步骤603中裁剪各个对准横截面的一部分以去除岩心表面假象；以及在步骤605中生成岩心样品的结构特性的内部组成的三维模拟模型。将在下面更详细地描述各个前述内容。
为了对准多个图像150，本发明的实施例还可以包括系统、内部存储有一个或多个计算机程序的非临时性存储器、以及近似画像151的大致圆形边界153(例如，岩心样品的横截面的绘图的外周)的计算机实现方法。可以参考图37简要地描述根据各个实施例的近似圆形边界153。近似大致圆形边界的实施例可以包括例如以下步骤：在步骤620中确定图像150的各边的垂直平分线；以及在步骤621中确定画像151上的与垂直平分线相交的四个点。本发明的实施例还可以包括：例如，在步骤622中确定画像上的用于四个点中的每一个点的假想圆；在步骤623中计算各个假想圆的半径；在步骤624中将假想圆的各个半径与岩心样品的预定半径进行比较；以及在步骤625中选择假想圆半径与预定半径之间存在最小差别的假想圆。根据本发明的各个实施例，近似圆形边界212是假想圆的半径与岩心样品的预定半径之间存在最小差别的假想圆。
图12示出了多边形形状图像150的垂直平分线220和画像151与垂直平分线220相交的四个点205(参见例如与点220、205相交的线221)。例如可以通过计算每个方向的像素数量并对于图像的各边而言将该数量减半来确定图像的垂直平分线220。根据各个实施例，通过在从图像的一边的初始位置朝向画像的中央移动时定位例如一个或多个第一非零像素来自动确定画像151上的点205。大致黑色的像素具有零或接近零的值。因此，识别图像的各边的一个或多个第一非零像素(例如，彩色像素)将识别根据本发明实施例的岩心样品的画像151的边界153上的一个或多个点205。为了便于识别画像151上的点220，某些实施例包括在识别画像151上的点220之前丢弃背景152，使得图像的各边与画像151之间的区域基本上没有彩色像素(包括例如深蓝色)。
在一些实施例中，选择画像151上的四个或更多个点205。在其它实施例中，选择画像151上的少于四个点205。在本发明的一些实施例中，通过定位一个或多个第一非零像素来确定画像151的边界153上的点220。根据示例性实施例，如例如图12所示，所选择的画像151上的点205与图像150的垂直平分线220垂直。根据某些实施例，所选择的画像上的点205不与图像150的垂直平分线220垂直，而是被识别作为一个或多个第一非零像素并因此位于画像151的外周153上。
在选择画像151的外周153上的点205之后，本发明的实施例还可以包括确定画像上的各个点205的假想圆211。例如，可以参考图38简要地描述根据本发明实施例的确定假想圆211的各方面。如图47所示，确定或形成画像151上的四个点205中的每一个点的假想圆211的实施例可以包括例如图38的步骤614中的选择四个点中的三个点来形成假想三角形800。例如对四个选定点205中的三个点的各个数学组合形成假想三角形800。如图47所示，实施例还可以包括：例如，在步骤615中确定假想三角形800的外心801；以及在步骤616中确定四个点205中的每一个点的假想圆211，其中，各个假想圆的中心是假想三角形800的外心801。根据其他实施例，选择画像上的更多或更少点205来确定假想圆211。根据某些实施例，为了确定假想圆211，选择画像上的选定点205的子集的数学组合，以便假想圆211的外周将选定点的子集互相连接。
图13示出了根据本发明实施例的画像151的外周153上的四个点205中的每一个点的假想圆211。在该示例性实施例中，各个圆211将画像上的四个点205中的三个点互相连接。在确定假想圆211之后，本发明的实施例可以包括确定各个圆211的半径(参见例如图13中的与各个假想圆211的中心210连接的线)并且选择与岩心样品的预定半径存在最小差别的圆212作为近似边界180。图14A至图14D分别示出例如多个假想圆211中的一个假想圆211。在该示例性实施例中，图14B所示的圆212是近似边界，因为圆212与岩心样品的预定半径存在最小差别。图16示出例如根据本发明实施例的画像151的近似边界180以及成像时绘制的画像的边界153。如图21所示，使用假想圆211来近似画像151的边界180的实施例可以应用于整个岩心130的图像、具有板坯切割部131的岩心样品的图像、以及局部岩心132的图像。图15例如示出了用于局部岩心样品或具有板坯切割部的岩心样品的多个假想圆211并且将在下面进一步讨论。
返回参考图36，作为对图像进行图像配准的各个实施例的一部分，在步骤610中对岩心样品的多个图像中的每一个图像执行近似大致圆形边界180，以产生对准横截面。图像配准的实施例还可以包括：例如，如图16所示，在步骤610中选择各个近似圆形边界180的中心点185用作参考点185；以及如图17所示，在步骤612中确定穿过第一端部横截面的画像151的参考点185且大致垂直于第一端部横截面的画像的平面而延伸的假想线，从而识别模拟轴线186。如图18所示，实施例还可以包括对于各个画像151而言在步骤613中将图像190的各个参考点185对准在模拟轴线186上，以产生对准横截面。根据实施例，对准图像190被从第一端部102至第二端部103(或者，从第二端部103至第一端部102)依次排序。如图11所示，平移各个图像中的横截面110的各个画像，以便将各个中心点185定位在模拟轴线186上。图10例如示出了穿过未校正图像60的画像的中心点63的未校正轴线64以及根据本发明实施例的模拟轴线186。
在图像被对准之后，本发明的实施例还可以包括在图39的步骤639中裁剪多个对准横截面191中的每一个对准横截面的一部分以进行岩心表面假象去除，从而产生裁剪后的对准横截面191。图20示出了裁剪后的对准图像190，而图19示出了根据本发明实施例的多个裁剪后的对准横截面191。本发明的实施例还可以包括假象去除过程，假象去除过程包括例如以下步骤：在步骤640中确定半径比近似圆180小的假想圆211，从而识别假象去除圆；以及在步骤641中丢弃各个对准横截面的向外延伸超过假象去除圆的部分。在假象去除之后，本发明的实施例还可以包括在步骤605中生成岩心样品的结构特性的内部组成的岩心样品的三维模拟模型300。
本发明的实施例还包括计算机实现方法、系统和具有用于锯痕校正的一个或多个计算机程序的一个或多个非临时性存储器。本领域技术人员可以理解的是，有时利用切割工具移除岩心样品的一部分(例如，板坯切割部)，以便于从钻井移除岩心样品。如图25所示，这导致岩心样品形成为经常在例如如图22所示那样成像期间放在一起的两片。这有时是不期望的处理假象。因此，本发明的实施例包括例如计算机实现方法、系统和存储有一个或多个计算机程序的一个或多个非临时性存储器，以调节岩心样品的图像，从而在画锯痕线之前更精确地反映岩心样品的形状。在本发明的一些实施例中，例如如图2所示，可以在步骤51处的图像的图像配准之后执行步骤52处的锯痕校正。在其它实施例中，在没有图像配准的情况下执行步骤52处的锯痕校正。
可以参考图40简要地描述根据本发明实施例的锯痕校正过程的一般方面。锯痕校正实施例可以包括例如以下步骤：在步骤650中识别对准画像的锯痕线；在步骤651中将锯痕线的第一侧上的非零像素的数量与锯痕线的第二侧上的非零像素的数量进行比较，从而识别岩心样品的较小部分和较大部分。岩心样品的较小部分例如是画像的相对于锯痕线而言与较少数量的非零像素相关联的部分，而岩心样品的较大部分例如是画像的相对于锯痕线而言与较多数量的非零像素相关联的部分，锯痕校正过程的实施例还可以包括：例如，在步骤652中近似对准画像的板坯切割边界；以及在步骤653中将画像的较小部分移动至近似圆形边界的外周上的点，从而为板坯切割部调节图像。例如，可以参考图41说明根据各个实施例的锯痕校正过程的更具体方面。
为便于识别锯痕线，本发明的实施例可以包括在图41的步骤681处将多个对准横截面图像彼此叠加。作为地下材料中的细孔的孔洞和图像中的锯痕线284具有类似的特性(例如，像素值为零或接近零)。堆叠多个横截面图像190能够增强锯痕线284的特性并且削弱孔洞的特征。与锯痕线不同，在堆叠图像中，孔洞例如不太可能位于与x位置和y位置相同或接近的位置。
图28示出了例如根据本发明实施例的多个堆叠对准横截面图像190中的一者。在图像190被堆叠之后，例如可以在图41的步骤681处丢弃堆叠对准图像的背景152，以进一步增强如图30所示的锯痕线284的特性。在图像190被堆叠且背景被丢弃或裁剪之后，本发明的实施例还可以包括：在图41的步骤682处识别一个或多个堆叠画像190中的值大致为零的两个或更多个像素；以及在步骤683处确定所识别的零值像素283的假想最佳拟合线284，从而识别锯痕线284。图31例如示出了根据本发明实施例的锯痕线284。
如上所述，当从钻井移除岩心样品时，有时候形成锯痕线284，并且岩心样品通常被切割成两个部分。除了识别锯痕线284之外，本发明的实施例还可以包括例如识别岩心样品的相对于锯痕线284而言的较小部分和较大部分。为此，实施例包括例如在图44的步骤685中将锯痕线284的第一侧上的非零像素的数量与锯痕线284的第二侧上的非零像素的数量进行比较。诸如深蓝色或黑色等暗像素具有零或接近零的值。因此，识别根据本发明实施例的非零像素(或者，等于或大于预定数量的像素)将识别与岩心样品的画像相关联的像素。例如如图29所示，画像的具有较少数量的像素的部分是岩心样品的较小部分286，具有较多数量的像素的部分是岩心样品的较大部分299。
本发明的实施例还可以包括在步骤686中识别定位在画像的较小部分的外周上的点，从而识别独立点287。独立点287可以被用于调节从岩心样品移除的一件岩心样品的图像的宽度。如将被本领域技术人员认识到的那样，该宽度是估算的锯痕宽度。根据一些实施例，通过将第一非零像素定位在较小部分286上且定位成与图像的外周的垂直平分线220垂直，可以识别独立点287。在图32中，例如，图像的顶侧最靠近画像的较小部分286。在该示例性实施例中，通过在从图像的顶侧的初始位置朝向画像的中央移动(例如，沿与锯痕线284平行的方向移动)时定位一个或多个第一非零像素，可以确定独立点287。本领域技术人员将理解的是，利用丢弃的背景，图像的外周与画像的边界之间的区域将基本上没有彩色像素，并且岩心样品的画像将包括彩色像素。因此，识别画像的较小部分286的一个或多个第一非零像素将识别岩心样品的画像的上端上的一个或多个像素。
锯痕校正的实施例还可以包括在图41的步骤687中近似具有板坯切割部的堆叠画像的边界的大致圆形位置，从而识别近似板坯切割边界285。例如在图42的流程图中示出了根据本发明实施例的近似板坯切割边界的更具体方面。为了近似板坯切割边界285，本发明的实施例包括计算机实现方法、系统和由一个或多个计算机处理器执行的计算机程序，以在图42的步骤660中自动确定图像190的各边上的垂直平分线220，以及在步骤661中选择位于画像299的较大部分上且与垂直平分线220相交的四个或更多个点205。图15例如示出了位于较大部分299上且与图像190的外周上的点220垂直的四个点205。
例如可以通过计算每个方向的像素数量并对于图像的各边而言将该数量减半来确定图像的垂直平分线220。根据各个实施例，通过在从图像的一边的初始位置朝向画像的较大部分299的中央移动时定位例如一个或多个第一非零像素来自动确定画像151上的点205。根据本发明的实施例，画像151的像素是彩色像素。因此，识别画像的较大部分299上的一个或多个第一非零像素(例如，彩色像素)将识别根据本发明实施例的岩心样品的画像151的较大部分299的边界153上的一个或多个点205。在一些实施例中，选择画像151的较大部分299上的四个或更多个点205。在其它实施例中，选择画像151上的少于四个点205。根据示例性实施例，如例如图25所示，所选择的画像151上的点205与图像150的垂直平分线220垂直。根据某些实施例，所选择的画像的较大部分299上的点205不与图像150的垂直平分线220垂直，而是被识别作为一个或多个第一非零像素并因此位于画像151的边界153上。
在选择画像的较大部分299上的点205之后，本发明的实施例还可以包括在图42的步骤662中确定画像的较大部分299上的四个或更多个点205中的每一个点的假想圆211。可以参考图43和图47进一步描述根据本发明实施例的确定用于坯切割边界的假想圆211的各方面。如图47所示，确定或形成画像的较大部分299上的四个点205中的每一个点的假想圆211可以包括例如图43的步骤670中的选择四个点中的三个点来形成假想三角形800。对四个选定点205中的三个点的各个数学组合形成假想三角形800。如图47所示，实施例还可以包括：例如，在步骤671中确定假想三角形800的外心801；以及在步骤660中确定四个点205中的每一个点的假想圆211，其中，各个假想圆的中心是假想三角形800的外心801。根据其他实施例，选择画像上的更多或更少点205来确定假想圆211。根据某些实施例，为了确定假想圆211，选择画像上的选定点205的子集的数学组合，使得假想圆211的外周将选定点的子集互相连接。
图15例如示出了四个假想圆211，一个假想圆211用于画像的较大部分299上的四个点205中的每一个点。在该示例性实施例中，各个圆211将画像的较大部分299上的四个点205中的三个点互相连接。在确定画像的较大部分299的边界153上的各个点205的假想圆211之后，本发明的实施例可以进一步包括：在图42的步骤662中计算假想圆211的半径(参见例如图25中的与各个假想圆211的中心210连接的线)；以及在步骤663中计算各个假想圆的半径与岩心样品的预定半径之差。实施例还可以包括例如在步骤664中选择圆的半径与岩心样品的半径之间存在最小差别的圆212作为画像的近似板坯切割边界285。在图25所示的示例性实施例中，圆212是近似板坯切割边界285。在某些实施例中，仅使用画像的较小部分286上的点来近似板坯切割边界285，而在其它实施例中，使用画像的较小部分286和较大部分299上的点来近似边界。图32例如示出了例如根据本发明实施例的近似板坯切割边界285和独立点287。
根据本发明的实施例，如图32和图33所示，较小部分286上的独立点287与近似板坯切割边界285之间的距离是画像的较小部分286移动至容纳岩心样品的从岩心样品移除的部分的位置的距离。为了移动较小部分287，如图29和图33所示，本发明的实施例包括例如在图41的步骤687中确定与锯痕线284垂直且延伸经过独立点287的假想线288，从而识别参考线288。然后在步骤689中以与参考线288平行的方式移动较小部分286，使得独立点287位于近似板坯切割边界285的外周上。调节后的图像更能够精确地反映岩心样品的原始形状，因为调节后的图像已被调节为反映当从钻井切割样品时移除的岩心样品的近似部分。图22例如示出了在调节图像来容纳板坯切割部之前的岩心样品的画像的图像。图23例如示出了根据本发明实施例的在调节图像来容纳板坯切割部之后的图像。图24示出了根据本发明实施例的板坯切割部265的估算宽度。
如图2所示，在步骤52处的锯痕校正之后，一系列图像可以进行步骤53处的假象去除。步骤53处的假象去除可以包括消除图像150中的横截面110的画像151的一部分，以最大程度减少图像150中的任意噪声的影响。噪声可能来自各种来源，包括取岩心的过程以及获取岩心样品100的横截面图像的过程。例如如图19和图20所示，步骤53处的假象去除可以包括裁剪横截面110的画像151的一部分，使得画像151的形状变为大致圆形。
在步骤53处的假象去除之后，该系列图像可以进行步骤54处的束硬化校正。束硬化可能在CT扫描(CTS)成像期间出现，并且使测得的CT值对于对岩心样品100的边缘的测量值而言较高。束硬化源自多色x射线束中的不同能量处的不等吸收：能量分布随着x射线32透过岩心样品100而变化，使得岩心样品100的材料过滤具有较低能量的光子。因此，测量值可以包括来自岩心样品100的中央的较低衰减值和来自岩心样品100的边缘的较高衰减值。CTS图像由此可以受益于对这种影响的校正。多项式回归可以包括作为自变量的距岩心样品100的假想轴线104的距离和作为自变量的计算机断层测量值。在步骤54处的束硬化校正之后，该系列的图像可以被用于对被成像的岩心样品100进行建模，并且在岩心样品模型300作为训练图像的情况下，基于岩心样品100利用多点统计技术最终对钻井进行建模。
如上所述，本发明的实施例还包括用于处理地下材料的真实大致圆筒形岩心样品100的二维横截面110的二维图像的系统，以便能够模拟岩心样品100的三维模型300。例如如图26所示，系统可以包括一台或多台计算机，该计算机具有一个或多个处理器11、与一个或多个处理器11通信的输入输出单元12、与一个或多个处理器11通信的一个或多个显示器13、以及与一个或多个处理器11通信的非临时性存储器14。非临时性存储器14可以包括诸如计算机程序70等计算机可读指令，当执行计算机可读指令时，使系统执行一系列步骤，以处理岩心样品100的二维横截面110的图像，从而模拟岩心样品100的模型300。如图34所示，例如，计算机程序70可以包括以下指令：例如在步骤71中图像配准岩心样品的横截面的多个二维图像以产生对准横截面。计算机程序实施例还可以包括以下指令：例如，在步骤72中对对准横截面图像执行锯痕校正；以及在步骤73中利用一个或多个锯痕校正图像来生成岩心样品的三维模拟模型。计算机程序可以包括例如根据本发明实施例的适于执行指令的一个或多个计算机模块。计算机可以进一步适于通过通信网络进行通信。根据本发明的实施例，系统包括一台或多台第一计算机，第一计算机适于与图像捕捉装置共同工作并连接至通信网络，以将所捕捉的图像传送到适于处理图像的一台或多台第二计算机，从而形成例如岩心样品的模型。
参考以上段落和附图将理解的是，本文提供了计算机实现方法的各种实施例，通过本文所述的装置和系统的各种实施例可以执行一些计算机实现方法，以及根据存储在本文所述的非临时性计算机可读存储介质内的指令可以执行一些计算机实现方法。另外，在参考本文所述的实施例的情况下对于本领域技术人员显而易见的是，本文提供的计算机实现方法的一些实施例可以通过其它装置或系统来执行，并且可以根据存储在除本文所述的存储介质以外的非临时性存储介质内的指令来执行。出于说明的目的，提供了相对于以下计算机实现方法而言的系统和计算机可读存储介质的任意参考，并且不意在限制关于所述计算机实现方法的实施例的此类系统中的任一种系统和此类计算机可读存储介质中的任一种计算机可读存储介质。同样地，出于说明的目的，提供了相对于系统和计算机可读存储介质而言的以下计算机实现方法的任意参考，并且不意在限制所述此类计算机实现方法中的任一种计算机实现方法。
如本申请中所使用的，词语“可以”或“可能”用于允许含义(即，表示“有这样的可能”)，而并非具有强制性含义(即，表示“必须”)。词语“包括”、“包含”和“含有”的意思是包括，但不限于。除非文中明确地指出，否则在本申请中所使用的单数形式的冠词“一个(a)”、“一个(an)”和“所述(the)”包括复数指代物。除非特别说明，否则如从讨论中可以清楚看出的那样，应认识到的是，在整个说明书的讨论中使用的术语诸如“配置”、“处理”、“计算”、“确定”等术语指的是诸如专用计算机或类似专用电子处理/计算设备等特定装置的动作或过程。在本说明书的上下文中，专用计算机或类似专用电子处理/计算设备能够处理或变换信号，信号通常表示为存储器、寄存器、或者其他信息存储设备、传输设备、或者专用计算机或类似专用电子处理/计算设备的显示装置内的物理电子量、光量或磁量。
在附图和说明书中，已经公开了本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例，尽管采用了具体术语，但该术语仅用于描述性的目的，而非用于限制本发明。已在具体参考这些示出的实施例情况下相当详细地描述了本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例。然而，显而易见的是，如在前述说明书中描述的那样，可以在本发明的方法、系统、内部存储有计算机程序的非临时性计算机可读介质的实施例的精神和范围内进行各种修改和改变，并且此类修改和改变将被视为本公开内容的等同内容和一部分。

Claims (20)

1.一种用于处理岩心样品的二维图像的系统，所述系统包括：
一个或多个处理器11；
输入输出单元12，其与一个或多个处理器11通信；
一个或多个显示器13，其与一个或多个处理器11通信；以及
一个或多个非临时性存储器，其与一个或多个处理器11通信，所述一个或多个非临时性存储器14具有内部存储有计算机可读指令的一个或多个计算机程序70，当执行所述计算机可读指令时，使所述系统执行以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，将具有板坯切割部的大致圆筒形岩心样品的多个多边形形状图像150彼此叠加，从而限定堆叠对准画像190，各个图像150具有岩心样品的不同横截面110的画像以及大致围绕所述画像190的背景；
利用一个或多个计算机处理器11，丢弃所述堆叠对准画像190的所述背景；
利用一个或多个计算机处理器11，识别所述堆叠对准画像190中的值大致为零的两个或更多个像素，以限定多个零值像素283；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所识别的零值像素283的假想最佳拟合线，从而限定锯痕线284；
利用一个或多个计算机处理器11，近似所叠加的横截面的各个画像的外周的圆形位置，以限定近似板坯切割边界285；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述锯痕线284的第一侧上的非零像素的数量与所述锯痕线284的第二侧上的非零像素的数量进行比较，所述岩心样品的横截面的各个画像的较小部分286是所叠加的横截面的相对于所述锯痕线284而言与较少数量的非零像素相关联的一部分，较大部分299是所述画像的与较多数量的非零像素相关联的一部分；
利用一个或多个计算机处理器11，识别定位在所述较小部分286的外周上的点，从而限定独立点287；
利用一个或多个计算机处理器11，确定与所述锯痕线284垂直且延伸经过所述独立点287的假想线，从而限定参考线288；以及
利用一个或多个计算机处理器11，以与所述参考线288平行的方式移动所述较小部分286，以将所述独立点287定位在所述近似板坯切割边界285的外周上，从而限定校正后的锯痕线图像。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，通过近似来获得所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定多边形形状的堆叠对准画像190的各边的垂直平分线220；
利用一个或多个计算机处理器11，选择所述画像的所述较大部分299上的与所述垂直平分线220相交的四个或更多个点205；
对于所述四个或更多个点205中的每一个点而言，利用一个或多个计算机处理器11，选择所述四个或更多个点205中的至少三个点，以形成假想三角形800；
利用一个或多个计算机处理器11，确定各个所述假想三角形800的外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，确定多个假想圆211的半径，各个所述假想圆211的中心是所述假想三角形800的一个外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述多个假想圆211的各个半径与所述岩心样品的预定半径进行比较；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述画像的所述较大部分299上的四个或更多个点205；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述四个或更多个点205中的每一个点的假想圆211，各个假想圆211将所述画像上的所述四个或更多个点205中的至少三个点的子集互相连接；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
4.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述步骤还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器13上生成所述岩心样品的结构特性的内部组成的三维模拟模型300。
5.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述步骤还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器13上生成所述钻井的结构特性的内部组成的三维模拟模型500。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述近似是对图像配准多个图像150的响应，以产生对准图像。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述图像配准包括以下步骤：利用一个或多个计算机处理器11，沿着模拟轴线186对准横截面的各个画像的中心点185。
8.一种用于处理岩心样品的二维图像的计算机实现方法，所述方法包括：
利用一个或多个计算机处理器11，将具有板坯切割部的大致圆筒形岩心样品的多个多边形形状图像150彼此叠加，从而限定堆叠对准画像190，各个图像具有岩心样品的不同横截面110的画像以及大致围绕所述画像的背景；
利用一个或多个计算机处理器11，丢弃所述堆叠对准画像190的所述背景；
利用一个或多个计算机处理器11，识别所述堆叠对准画像中的值大致为零的两个或更多个像素，以限定多个零值像素283；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所识别的零值像素283的假想最佳拟合线，从而限定锯痕线284；
利用一个或多个计算机处理器11，近似所叠加的横截面的各个画像的外周的圆形位置，以限定近似板坯切割边界285；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述锯痕线284的第一侧上的非零像素的数量与所述锯痕线284的第二侧上的非零像素的数量进行比较，所述岩心样品的横截面的各个画像的较小部分286是所叠加的横截面的相对于所述锯痕线284而言与较少数量的非零像素相关联的一部分，较大部分299是所述画像的与较多数量的非零像素相关联的一部分；
利用一个或多个计算机处理器11，识别定位在所述较小部分286的外周上的点，从而限定独立点287；
利用一个或多个计算机处理器11，确定与所述锯痕线284垂直且延伸经过所述独立点287的假想线，从而限定参考线288；以及
利用一个或多个计算机处理器11，以与所述参考线288平行的方式移动所述较小部分286，以将所述独立点287定位在近似圆形边界的外周上，从而限定校正后的锯痕线图像。
9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，通过近似来获得所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定多边形形状的堆叠对准画像的各边的垂直平分线；
利用一个或多个计算机处理器11，选择所述画像的所述较大部分299上的与所述垂直平分线220相交的四个或更多个点205；
对于所述四个或更多个点205中的每一个点而言，利用一个或多个计算机处理器11，选择所述四个或更多个点205中的至少三个点，以形成假想三角形；
利用一个或多个计算机处理器11，确定各个所述假想三角形800的外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，确定多个假想圆211的半径，各个所述假想圆211的中心是所述假想三角形800的一个外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述多个假想圆211的各个半径与所述岩心样品的预定半径进行比较；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
10.根据权利要求8或9所述的计算机实现方法，其中，所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述画像的所述较大部分299上的四个或更多个点205；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述四个或更多个点205中的每一个点的假想圆211，各个假想圆211将所述画像上的所述四个或更多个点205中的至少三个点的子集互相连接；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
11.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，所述方法还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器上生成所述岩心样品的结构特性的内部组成的三维模拟模型300。
12.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，所述方法还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器上生成所述钻井的结构特性的内部组成的三维模拟模型500。
13.根据权利要求8中的任一项所述的计算机实现方法，其中，所述近似是对图像配准多个图像150的响应，以产生对准图像。
14.根据权利要求13所述的计算机实现方法，其中，所述图像配准包括以下步骤：利用一个或多个计算机处理器11，沿着模拟轴线186对准横截面的各个画像的中心点185。
15.一种适于处理岩心样品的二维图像的计算机程序70，所述计算机程序70包括一组计算机可读指令，当通过一个或多个处理器11执行所述计算机可读指令时，使所述一个或多个处理器11执行以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，将具有板坯切割部的大致圆筒形岩心样品的多个多边形形状图像150彼此叠加，从而限定堆叠对准画像190，各个图像150具有岩心样品的不同横截面110的画像以及大致围绕所述画像的背景；
利用一个或多个计算机处理器11，丢弃所述堆叠对准画像190的所述背景；
利用一个或多个计算机处理器11，识别所述堆叠对准画像中的值大致为零的两个或更多个像素，以限定多个零值像素283；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所识别的零值像素283的假想最佳拟合线，从而限定锯痕线284；
利用一个或多个计算机处理器11，近似所叠加的横截面的各个画像的外周的圆形位置，以限定近似板坯切割边界285；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述锯痕线284的第一侧上的非零像素的数量与所述锯痕线284的第二侧上的非零像素的数量进行比较，所述岩心样品的横截面的各个画像的较小部分286是所叠加的横截面的相对于所述锯痕线284而言与较少数量的非零像素相关联的一部分，较大部分299是所述画像的与较多数量的非零像素相关联的一部分；
利用一个或多个计算机处理器11，识别定位在所述较小部分286的外周上的点，从而限定独立点287；
利用一个或多个计算机处理器11，确定与所述锯痕线284垂直且延伸经过所述独立点287的假想线，从而限定参考线288；以及
利用一个或多个计算机处理器11，以与所述参考线288平行的方式移动所述较小部分286，以将所述独立点287定位在近似圆形边界的外周上，从而限定校正后的锯痕线图像。
16.根据权利要求15所述的计算机程序70，其中，通过近似来获得所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定多边形形状的堆叠对准画像190的各边的垂直平分线220；
利用一个或多个计算机处理器11，选择所述画像的所述较大部分299上的与所述垂直平分线220相交的四个或更多个点205；
对于所述四个或更多个点205中的每一个点而言，利用一个或多个计算机处理器11，选择所述四个或更多个点205中的至少三个点，以形成假想三角形800；
利用一个或多个计算机处理器11，确定各个所述假想三角形800的外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，确定多个假想圆211的半径，各个所述假想圆211的中心是所述假想三角形800的一个外心801；
利用一个或多个计算机处理器11，将所述多个假想圆211的各个半径与所述岩心样品的预定半径进行比较；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
17.根据权利要求15所述的计算机程序70，其中，所述近似板坯切割边界285包括以下步骤：
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述画像的所述较大部分299上的四个或更多个点205；
利用一个或多个计算机处理器11，确定所述四个或更多个点205中的每一个点的假想圆211，各个假想圆211将所述画像上的所述四个或更多个点205中的至少三个点的子集互相连接；以及
利用一个或多个计算机处理器11，选择半径与所述岩心样品的预定半径之间存在最小差别的所述假想圆211，以限定所述近似板坯切割边界285。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的计算机程序70，其中，所述步骤还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器13上生成所述岩心样品的结构特性的内部组成的三维模拟模型300；以及
19.根据权利要求15至17中任一项所述的计算机程序70，其中，所述步骤还包括：
利用一个或多个计算机处理器11，使用所述校正后的锯痕线图像在显示器13上生成所述钻井的结构特性的内部组成的三维模拟模型500。
20.根据权利要求15至17中任一项所述的计算机程序，其中，所述近似是对图像配准多个图像150的响应，以产生对准图像。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107829724A (zh) * 2017-09-28 2018-03-23 武汉长盛煤安科技有限公司 钻孔数字虚拟岩芯的地层结构三维成像构建设备及方法
CN108885167A (zh) * 2016-03-05 2018-11-23 米纳莱泽有限公司 用于分析岩心样品的系统和方法

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9970888B2 (en) * 2014-11-07 2018-05-15 Ge Energy Oilfield Technology, Inc. System and method for wellsite core sample analysis
US10001446B2 (en) 2014-11-07 2018-06-19 Ge Energy Oilfield Technology, Inc. Core sample analysis
US10031148B2 (en) 2014-12-31 2018-07-24 Ge Energy Oilfield Technology, Inc. System for handling a core sample
US10261204B2 (en) 2014-12-31 2019-04-16 Ge Energy Oilfield Technology, Inc. Methods and systems for scan analysis of a core sample
US9842431B2 (en) * 2015-06-30 2017-12-12 Saudi Arabian Oil Company Cored rock analysis planning through CT images
US11009449B2 (en) * 2018-04-20 2021-05-18 Fei Company Scanning trajectories for region-of-interest tomograph
US11836927B2 (en) 2019-04-24 2023-12-05 Halliburton Energy Services, Inc. Borehole coring reconstructions using borehole scans
US20220164968A1 (en) * 2019-04-29 2022-05-26 Halliburton Energy Services, Inc. Automated core scan alignment
US20230005128A1 (en) 2019-12-04 2023-01-05 Basf Se Method for determining material properties from foam samples
US11686876B2 (en) * 2020-02-18 2023-06-27 Saudi Arabian Oil Company Geological core laboratory systems and methods
CN112233156B (zh) * 2020-10-14 2022-02-15 俐玛精密测量技术(苏州)有限公司 微纳米ct投影数据的中心切片对齐方法
CN116363321B (zh) * 2023-01-09 2023-10-13 中国科学院武汉岩土力学研究所 一种岩样酸化压裂后三维裂缝形态重构方法
CN116309807B (zh) * 2023-04-04 2024-04-26 中南大学 一种基于数字图像智能识别的岩芯地面重定位系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1247603A (zh) * 1997-12-15 2000-03-15 埃勒夫勘探产品公司 自动检测穿过环境地层的平面不均匀体的方法
CN101556703A (zh) * 2009-05-16 2009-10-14 中国石油大学(华东) 基于连续切片图像的网络模型建立方法
US20100131234A1 (en) * 2005-06-28 2010-05-27 Scanalyse Pty Ltd. System and method for measuring and mapping a surface relative to a reference
CN102037492A (zh) * 2008-05-23 2011-04-27 澳大利亚国立大学 图像数据处理
CN102867302A (zh) * 2012-08-30 2013-01-09 四川大学 基于三维图像信息处理的岩心裂缝识别方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5277062A (en) * 1992-06-11 1994-01-11 Halliburton Company Measuring in situ stress, induced fracture orientation, fracture distribution and spacial orientation of planar rock fabric features using computer tomography imagery of oriented core
GB2274232A (en) 1993-01-09 1994-07-13 Ibm A data processing system
JP3830998B2 (ja) 1995-12-28 2006-10-11 株式会社東芝 罫線除去方法及びこれを用いた文字認識装置
US6106561A (en) 1997-06-23 2000-08-22 Schlumberger Technology Corporation Simulation gridding method and apparatus including a structured areal gridder adapted for use by a reservoir simulator
TW550521B (en) 2002-02-07 2003-09-01 Univ Nat Central Method for re-building 3D model of house in a semi-automatic manner using edge segments of buildings
US6876721B2 (en) * 2003-01-22 2005-04-05 Saudi Arabian Oil Company Method for depth-matching using computerized tomography
JP4468677B2 (ja) * 2003-05-19 2010-05-26 オリンパス株式会社 超音波画像生成方法及び超音波画像生成プログラム
NL1024444C2 (nl) 2003-10-03 2005-04-08 J O A Beheer B V Werkwijze, inrichting, computerprogramma en gegevensdrager voor het met een digitale verwerkingseenheid modelleren van een meerdimensionale heterogene structuur.
CA2516872C (en) 2005-08-23 2008-10-21 H & H Consulting Inc. Digital core workflow method using digital core images
EP1999579A2 (en) 2006-03-07 2008-12-10 John Lisle Orpen Rock core logging
US8374234B2 (en) 2006-09-29 2013-02-12 Francis S. J. Munoz Digital scaling
US8588547B2 (en) 2008-08-05 2013-11-19 Pictometry International Corp. Cut-line steering methods for forming a mosaic image of a geographical area
US8538697B2 (en) 2009-06-22 2013-09-17 Mark C. Russell Core sample preparation, analysis, and virtual presentation
EP2652537B1 (de) 2010-12-15 2021-02-03 Carl Zeiss Microscopy GmbH Automatisierte abbildung vorbestimmter bereiche in schnittserien
WO2013148632A1 (en) 2012-03-29 2013-10-03 Ingrain, Inc. A method and system for estimating properties of porous media such as fine pore or tight rocks
AU2013262735B2 (en) 2012-05-18 2016-03-31 Ingrain, Inc. Method and system for estimating rock properties from rock samples using digital rock physics imaging
US9286673B2 (en) * 2012-10-05 2016-03-15 Volcano Corporation Systems for correcting distortions in a medical image and methods of use thereof
US9153050B2 (en) 2012-10-24 2015-10-06 Baker Hughes Incorporated Borehole and well data visualization

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1247603A (zh) * 1997-12-15 2000-03-15 埃勒夫勘探产品公司 自动检测穿过环境地层的平面不均匀体的方法
US20100131234A1 (en) * 2005-06-28 2010-05-27 Scanalyse Pty Ltd. System and method for measuring and mapping a surface relative to a reference
CN102037492A (zh) * 2008-05-23 2011-04-27 澳大利亚国立大学 图像数据处理
CN101556703A (zh) * 2009-05-16 2009-10-14 中国石油大学(华东) 基于连续切片图像的网络模型建立方法
CN102867302A (zh) * 2012-08-30 2013-01-09 四川大学 基于三维图像信息处理的岩心裂缝识别方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108885167A (zh) * 2016-03-05 2018-11-23 米纳莱泽有限公司 用于分析岩心样品的系统和方法
CN107829724A (zh) * 2017-09-28 2018-03-23 武汉长盛煤安科技有限公司 钻孔数字虚拟岩芯的地层结构三维成像构建设备及方法

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