CN108876898A - 实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备 - Google Patents

实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备 Download PDF

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Abstract

本发明揭示了一种实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备。所述方法包括:获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;为岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在孔隙流动的流动行为控制信息;在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。由于是通过存储的孔隙信息和流动行为控制信息进行了存储优化和访问优化,不再需要为获得流动行为控制信息而执行大量分支判断操作,进行岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度,提高总计算效率,不再造成数据存储压力,真正满足工程的实时和快速决策需要。

Description

实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域,特别涉及一种实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备。
背景技术
石油勘探开发的进行,需要对现场实现定量表征和油气藏评估,以此来预测得到拟进行石油勘探开发现场的原油饱和度,甚至于原油储量。
由此,石油勘探开发往往是基于地质、空间探测和测试等多方面科学而进行的,需要通过石油勘探开发现场的实地开发获知,无论是对于时间还是资金而言,都存在着巨大的成本,这对于工程所需要的实时和快速决策而言是难以容忍的。
随着石油勘探开发技术的演进以及计算机技术的迅速发展,构建大量数据支撑的模型,通过此模型执行石油勘探开发现场的可视化描述表征,并在此基础上执行大量的逻辑处理,以对石油勘探现场实现预测。
但是,在数据存储方面,将造成存储量过高的缺陷,并且也在庞大数据支撑的模型中存在着大量的分支判断操作,分支判断操作所确定的操作而模拟所存在流体的流动行为。
因此,即便在石油勘探技术中引入了计算机技术,仍然存在着数据存储的压力过大且实现效率过低的局限性,难以满足工程中的实时和快速决策需要。
发明内容
为了解决相关技术中数据存储压力过大且实现效率过低,无法满足工程实时和快速决策需要的技术问题,本发明提供了一种实现原油饱和度预测的方法和装置、机器设备。
一种实现原油饱和度预测的方法,所述方法包括:
获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;
为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息;
在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;
在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
在一个示例性实施例中,所述获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像,包括:
获取岩屑样本的二维扫描图像;
通过所述二维扫描图像进行三维重构获得岩屑三维图像,通过所述岩屑三维图像映射获得岩屑多孔介质三维结构。
在一个示例性实施例中,所述为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息,包括:
在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息;
根据各孔隙对应存储的所述孔隙信息,为流体流动过程模拟中所述孔隙的空间探测和作用力采集预运算所执行的迁移或反弹操作,相应获得流动行为控制信息并存储。
在一个示例性实施例中,所述在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息,包括:
根据所述岩屑多孔介质三维结构中数据块对应的结构类型标示值,获得孔隙所对应的数据块;
根据所述孔隙所对应的数据块,在二维数组向所述孔隙对应的元素以下标和/或元素内容的形式写入坐标、初始化所获得的分布函数和密度函数,元素的其中一维下标标识所对应的孔隙;
至此,为所有孔隙在二维数组写入而获得的二维数组存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
在一个示例性实施例中,所述为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息之前,所述方法还包括:
在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,获得形成所述岩屑多孔介质三维结构的若干数据块;
根据所述数据块所在结构获得结构类型标示值,结构化存储所述数据块所对应的坐标和结构类型标示值。
在一个示例性实施例中,所述在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟,包括:
针对于岩屑多孔介质三维结构中流体所在的孔隙,访问所述孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息;
根据所述孔隙对应存储的孔隙信息进行空间探测,并在探测所获得的模拟空间按照流动行为控制信息对流体执行迁移操作或反弹操作,以模拟所述孔隙中流体的流动过程。
在一个示例性实施例中,所述在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度,包括:
在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,模拟原油注入并驱替水的过程;
计算原油驱替水达到稳定状态下的原油饱和度。
在一个示例性实施例中,所述在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度之后,所述方法包括:
通过在所述岩屑多孔介质三维结构上获得的原油饱和度,为所述岩屑所在的现场评估原油储量。
一种实现原油饱和度预测的装置,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;
预存储模块,用于为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息;
流动模拟模块,用于在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;
原油饱和度获得模块,用于在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
在一个示例性实施例中,所述图像获取模块包括:
样本扫描单元,用于获取岩屑样本的二维扫描图像;
三维重构单元,用于通过所述二维扫描图像进行三维重构获得岩屑三维图像,通过所述岩屑三维图像映射获得岩屑多孔介质三维结构。
在一个示例性实施例中,所述预存储模块包括:
孔隙信息处理单元,用于在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息;
控制信息处理单元,用于根据各孔隙对应存储的所述孔隙信息,为流体流动过程模拟中所述孔隙的空间探测和作用力采集预运算所执行的迁移或反弹操作,相应获得流动行为控制信息并存储。
在一个示例性实施例中,所述孔隙信息处理单元包括:
标示值获取子单元,用于根据所述岩屑多孔介质三维结构中数据块对应的结构类型标示值,获得孔隙所对应的数据块;
数据写入子单元,用于根据所述孔隙所对应的数据块,在二维数组向所述孔隙对应的元素以下标和/或元素内容的形式写入坐标、初始化所获得的分布函数和密度函数,元素的其中一维下标标识所对应的孔隙;
至此,为所有孔隙在二维数组写入而获得的二维数组存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
在一个示例性实施例中,所述装置还包括:
数据块获取模块,用于在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,获得形成所述岩屑多孔介质三维结构的若干数据块;
标示值映射模块,用于根据所述数据块所在结构获得结构类型标示值,结构化存储所述数据块所对应的坐标和结构类型标示值。
在一个示例性实施例中,所述流动模拟模块包括:
访问控制单元,用于针对于岩屑多孔介质三维结构中流体所在的孔隙,访问所述孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息;
访问控制单元,用于根据所述孔隙对应存储的孔隙信息进行空间探测,并在探测所获得的模拟空间按照流动行为控制信息对流体执行迁移操作或反弹操作,以模拟所述孔隙中流体的流动过程。
在一个示例性实施例中,所述原油饱和度获得模块包括:
原油注入驱替模块,用于在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,模拟原油注入并驱替水的过程;
饱和度计算模块,用于计算原油驱替水达到稳定状态下的原油饱和度。
在一个示例性实施例中,所述装置还包括:
储量评估模块,用于通过在所述岩屑多孔介质三维结构上获得的原油饱和度,为所述岩屑所在的现场评估原油储量。
一种机器设备,包括:扫描硬件,被配置为获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;计算机设备,被配置为执行如权利要求1至8中任意一其所述方法中的步骤。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
对指定石油勘探开发现场,即给定的岩屑样本,首先获取其进行三维重构而获得的岩屑三维图像,为岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在孔隙流动的流动行为控制信息,以此来实现数据存储优化,然后在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟,由于是通过存储的孔隙信息和流动行为控制信息进行的,因此,不再需要为获得流动行为控制信息而执行大量分支判断操作,由流动行为控制信息即可获得,进而便在进行流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,进行岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度,直接提高了总计算效率,既不再造成数据存储压力,也能够为石油勘探开发现场提供非常高的实现效率,进而真正满足工程的实时和快速决策需要。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的对本发明所涉及的实施环境的示意简图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种对土壤实现数值模拟的方法的流程图;
图3是根据一示例性实施例示出的对步骤210的细节进行描述的流程图;
图4是根据图2对应实施例示出的对步骤230的细节进行描述的流程图;
图5是根据图2对应实施例示出的对步骤250的细节进行描述的流程图;
图6是根据图5对应实施例示出的对步骤253的细节进行描述的流程图;
图7是根据另一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的方法的流程图;
图8是根据图2对应实施例示出的对步骤250的细节进行描述的流程图;
图9是根据图2对应实施例示出的对步骤270的细节进行描述的流程图;
图10是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图;
图11是一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的装置的框图;
图12是根据图11示出的对图像获取模块的细节进行描述的框图;
图13是根据图11示出的对预存储模块的细节进行描述的框图;
图14是根据图13对应实施例示出的对孔隙信息处理单元的细节进行描述的框图;
图15是根据另一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的装置的框图;
图16根据图11对应实施例示出的对流动模拟模块的细节进行描述的框图;
图17是根据图11对应实施例示出的对原油饱和度获得模块的细节进行描述的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例执行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的对本发明所涉及的实施环境的示意简图。在一个示例性实施例中,本发明所对石油勘探开发现场进行的原油饱和度预测,部署在计算机设备中,对给定岩屑样本进行结构的自动获得和显示,并在所呈现的三维扫描结构,即岩屑多孔介质三维结构中模拟流体流动,由此,一方面得以达成原油饱和度的预测,另一方面也对石油勘探开发现场的情况进行了准确的描述,保证所进行流体流动过程模拟和油气藏的准确评价,准确性和易用性获得全面提升。
如图1所示的,原油饱和度的预测将通过计算机设备110和影像设备130实现。
影像设备130作为投影成像设备,进行给定的岩屑样本的扫描以及投影成像,生成一系列二维扫描图像。
计算机设备110,由影像设备130获得给定岩屑样本的一系列二维扫描图像,对一系列二维扫描图像进行三维重建,进而实现给定岩屑样本所对应三维扫描结构的描述以及所相关的预测
由此,将在影像设备130和计算机设备110的配合下,达成石油勘探开发领域的应用,以此来简单快速准确的为石油勘探开发现场进行油藏描述。
图2是根据一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的方法的流程图。在一个示例性实施例中,该实现原油饱和度预测的方法,如图2所示,至少包括以下步骤。
在步骤210中,获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像。
其中,岩屑样本对应于石油勘探开发现场,来自于需要进行原油饱和度、储量等油藏描述的现场。例如,在一个示例性实施例的具体实现中,岩屑样本可以是一石油勘探开发现场采用钻井泥浆反排的微小岩屑。
通过所配置的影像设备,扫描所述岩屑样本以获得若干组投影数据,进而通过所获得的若干组投影数据而进行三维重构,以此来得到能够反映所在石油勘探开发现场的岩屑三维图像。
至此,应当理解,所获得的每一组投影数据,都是通过二维重构的执行获得二维扫描图像的,进而在二维扫描图像的基础上实现岩屑样本的三维重构,最终得到岩屑三维图像。
在步骤230中,为岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在孔隙流动的流动行为控制信息。
其中,如前所述的,通过岩屑三维图像置换为三维灰度图像,并且在此基础上而进行骨架和孔隙之间的分割与识别,获得了岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构。
至此,便基于所获得的岩屑多孔介质三维结构进行后续构建模型所需要的数据支撑进行相应信息的预存储。
而在此存储的进行中,仅存储岩屑多孔介质结构上各孔隙所对应的孔隙信息以及流动行为控制信息,以此来为所进行的存储实现优化。
各孔隙均有着各自所对应的孔隙信息,应当理解,孔隙信息指示了所对应孔隙的几何特征,也指示了所对应孔隙相对于整个岩屑多孔介质三维结构的分布情况等。
具体而言,孔隙信息将包含所对应孔隙密切相关的坐标、分布函数和密度函数,以为所对应的孔隙实现精准描述。
而对于一孔隙而言,其中往往存在着流体,因此,对于在这一孔隙通过后续所构建模型而实现流体流动过程模拟而言,所预先获取并存储的数据,必须不可少的包括流体在这一孔隙流动的流动行为控制信息。
流体在孔隙流动的流动行为控制信息,仍然是针对于孔隙而言的,用于指示孔隙中流体所模拟进行的流动,因此,流动行为控制信息将用于控制岩屑多孔介质三维结构的相应孔隙,甚至延伸至相邻孔隙中流体的运动,以及骨架对流体而施加的作用力。
具体而言,流体行为控制信息至少指示了流体流动中,对流体所需要执行的是迁移操作还是反弹操作,并对迁移操作的执行控制迁移方向、迁移的目标位置等,或者对反弹操作的执行控制反弹方向等。
至此,所进行的数据存储,将仅针对于有效结构,即孔隙进行,并且也将仅针对于所需要的有效数据,极大节省了存储空间,进而也得以相应提高后续的处理效率。
实际的岩屑多孔介质三维结构中,骨架的存在规模往往是远大于孔隙的存在规模,而骨架与计算无关,因此将不进行骨架所相关的存储,而仅针对于孔隙的存在存储孔隙信息和流动行为控制信息,此时,对于所进行的数据存储而言,将避免了存储和计算资源的浪费,直接减少90%的存储量。
在步骤250中,在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟。
其中,对岩屑多孔介质进行模型构建,并通过所构建模型的运算而模拟岩屑多孔介质三维结构中流体的流动。在一示例性实施例中,通过波尔兹曼网格法进行岩屑多孔介质三维结构中流体的流动模拟。
通过如上所述的岩屑多孔介质三维结构的获得,准确的描述了孔隙、骨架的存在以及分布,并统一映射于相同三维空间中,由此,所获得的岩屑多孔介质三维结构对岩屑结构进行了相应的描述和呈现,在此基础上,将进行所存在流体的模拟呈现。
岩屑多孔介质三维结构中,流体流动问题将是岩屑剖析所需要关注的总量。岩屑多孔介质中流体的流动行为通常会受到诸多因素的影响,而作为表征岩屑多孔介质传导流体能力的重要参数,岩屑多孔介质三维结构对应的渗透系数成为探讨岩屑多孔介质中流体流动行为的首要对象。
岩屑多孔介质三维结构对应的渗透系数,取决于多孔介质本身的结构特征,例如,孔隙率、孔隙几何特征与分布方式等结构特征。
以波尔兹曼网格法为例,首先通过波尔兹曼网格法进行着岩屑中流体的流运行为模拟,在所获得的岩屑多孔介质三维结构中显示孔隙尺度下流体的流动过程,进而在此流动过程的模拟中进行相应渗透系数的计算。
具体的,对于所进行的渗透系数计算,通过流动模拟过程中施加质量力的作下驱使流体流动到稳定状态,在稳定状态下进行着岩屑多孔介质三维结构对应的渗透系数计算。
例如,可根据质量力和密度分布函数来模拟计算岩屑多孔介质三维结构对应的渗透系数,具体如下述公式所示,即:
其中,k表示为渗透率,F表示为质量力,fi表示为密度分布函数,ei表示为速度函数,τ为弛豫时间,Δx表示为扫描分辨率。
至此,应当补充说明的是,对于所进行的岩屑在孔隙尺度下的流动过程模拟,即岩屑的多孔介质三维结构中,通过波尔兹曼网格法进行着流动的流动行为模拟,是通过在岩屑多孔介质三维结构中设置孔隙密度为1,即为流体,骨架密度为0这样的初始条件进行的,而所对应需要进行的边界处理,则采用镜像边界作为波尔兹曼网格法的边界条件,以在岩屑多孔介质三维结构中获得模拟区域以及与此模拟区域具有相同构型的若干镜像区域。
在此基础上,便以所存储孔隙信息和流动行为控制信息为初始条件,在流动模拟中不断进行着存储访问,以获取相应孔隙信息和流动行为控制信息来模拟岩屑多孔介质三维结构中流体流动的模拟,而不再需要为获得相应孔隙信息和流动行为控制信息而执行额外的运算和处理。
至此,将通过存储的进行以及数据访问的的进行,优化了波尔兹曼网格法在岩屑多孔介质三维结构上的实现,明显提升了效率,得以快速进行岩屑多孔介质三维结构中流体流动的模拟。
在步骤270中,在进行流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
其中,在获得了岩屑多孔介质三维结构,并实现了在岩屑多孔介质三维结构中流体流动的模拟。原油也是作为一流体而存在的,因此需要在所进行的流体流动模拟中进一步模拟岩屑的地质生油过程,进而获得相应原油饱和度。
至此,便可由采集的岩屑样本而获得初始评估的原油饱和度,进而直观准确的评价当前所在现场的油藏情况,快速且准确,不再存在较高的硬件要求,得以适应于工程的快速决策需求。
通过此示例性实施例,对于工程中石油勘探开发的进行,消除了费用以及时间成本等的巨大障碍,进而得以促进石油勘探开发的实现。
图3是根据一示例性实施例示出的对步骤210的细节进行描述的流程图。在一个示例性实施例中,该步骤210,如图3所示的,至少包括以下步骤。
在步骤211中,获取岩屑样本的二维扫描图像。
其中,岩屑样本的二维扫描图像,并非单一图像,而是按照设定的若干个扫描剖面进行扫描获得的一组图像。
通过二维扫描图像反映岩屑样本横截面的二维存在形态。通过对岩屑样本进行的扫描,获得此岩屑样本的横截面的二维扫描图像。具体的,在影像设备,例如,CT(ComputedTomography,电子计算机断层扫描)扫描仪,对岩屑样本按照设定扫描剖面,即岩屑样本上的成像平面进行扫描,分别获得对应的一组投影数据,利用这些投影数据反求出成像平面上每个像素点的衰减系数,由像素点的衰减系数重构获得二维图像截面,即二维扫描图像。
应当进一步说明的是,所使用的CT扫描仪为微米CT成像设备,针对于一扫描剖面,经由微米CT成像设备发射的X-射线透过岩屑样本,岩屑样本中每个部位对X-射线的吸收率不同。X-射线源,即微米CT成像设备,发射X-射线,穿射土壤样品,最终在微米CT成像设备中的X射线检测器上投影成像,以获得前述所指的一组投影数据。
以此类推,通过每一组投影数据,都进行二维重构而获得二维扫描图像,进而获得岩屑样本的一组二维扫描图像。
在步骤213中,通过二维扫描图像进行三维重构获得岩屑三维图像,通过岩屑三维图像映射获得岩屑多孔介质三维结构。
其中,所指的岩屑三维图像,是通过二维扫描图像构建三维空间,并在此三维空间中重构岩屑多孔介质三维结构的图像。通过岩屑三维图像来实现岩屑样本空间分布和所存在物质,例如,所存在孔隙和骨架的准确描述。应当理解的,多孔介质是由多相物质所占据的共同空间,对于岩屑而言,多孔介质是由孔隙和骨架,具体而言,所指的骨架对应于岩屑固相,其主要为矿物成分;所指的孔隙,主要包括岩屑中存在的流体和空气。
通过三维重构所获得的岩屑三维图像,获得包含了骨架三维分布,以及在此基础上岩屑中所存在孔隙以及孔隙中液相的三维分布,由此便形成岩屑多孔介质三维结构,并相应进行可视化显示,以再现当前所在石油勘探开发现场的地质状况。
在此应当补充说明的是,所指的三维重构,是通过一系列二维扫描图像的叠加实现的。
无论是二维扫描图像,还是屑三维图像,都是像素点的排列,每个像素点所对应衰减系数的大小都代表着此像素点的像素值,并且也由此像素值而转换得到相应的灰度图像,例如,三维灰度图像。
由岩屑三维图像转换得到三维灰度图像,对于三维灰度图像,应用二值化处理,例如,二值化处理方法中的分水岭计算方法,进行孔隙和骨架的分割和识别,获得相应的二值三维模型,以此来得到岩屑多孔介质三维结构,即孔隙和骨架在三维空间中的三维结构进而显示。
至此,对于岩屑而言,便实现了给定岩屑在不破坏样本的情况下快速准确描述和表征,进而得以在此基础下为石油勘探开发实现相应的数字岩屑现场应用,能够服务于工程快速决策。
对于三维灰度图像中的二值化处理,应当理解,三维灰度图像中像素点对应的灰度值反映了相应位置的组分对X-射线吸收的强弱,灰度越大,高度越高,其表示骨架;相反灰度越小,亮度越暗,其表示三维空间中孔隙的存在,由此而得以通过二值化方法将骨架和孔隙分割识别出来。
在此三维重构的进行,以及岩屑多孔介质三维结构的获得显示,都通过图像处理得以实现,快速准确的完成了岩屑在三维空间中的描述,在此计算机实现过程下,使得推进速度缓慢且成本巨大的石油勘探开发等能够得到较快发展,进而不再局限于目前的限制。
通过此示例性实施例,便对岩屑实现了数值模拟,所对应的速度和效率得到有效保障,在此,为数字岩屑现场应用在石油勘探开发中的实现,提供了有效辅助。
图4是根据图2对应实施例示出的对步骤230的细节进行描述的流程图。该步骤230,如图4所示,至少包括以下步骤。
在步骤231中,在岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于孔隙的孔隙信息。
其中,岩屑多孔介质三维结构中,为每一孔隙都获取各自所对应的孔隙信息。孔隙所对应的孔隙信息,至少包括这一孔隙的分布函数、密度函数以及坐标。
应当理解,坐标,将指示了岩屑多孔介质三维结构中孔隙的位置;孔隙的分布函数则用于指示了相对于岩屑多孔介质三维结构,孔隙所对应的分布规律;孔隙的密度函数则与孔隙中流体存在的组分相关。
因此,基于分布函数、密度函数和坐标,分别从岩屑多孔介质整体上,以及孔隙中流体的特性等诸多方面实现孔隙所相关的描述,以便能够适用于后续所进行的流体流动过程模拟。
在步骤233中,根据各孔隙对应存储的孔隙信息,为流体流动过程模拟中孔隙的空间探测和作用力采集运算所执行的迁移和反弹操作,相应获得流动行为控制信息并存储。
其中,对于一孔隙中存在的流体而言,其所进行的运动,必然是在孔隙所提供的空间进行,并适应于岩屑多孔介质所对应的渗透系数而发生并不连续存在的孔隙之间的迁移。
孔隙所提供的空间,至少包括孔隙本身所对应的空间,除此之外,还包括这一孔隙存在相邻孔隙时延伸的空间,因此,孔隙中流体的流动,一方面是在孔隙之间所进行的迁移。
另一方面,也将受限于围绕孔隙所形成骨架,即孔隙表面的作用力大小,而使得流动的流体受到冲击,进而发生反弹,因此,孔隙中流体的流动,是在孔隙中施加在流体上的反弹过程。
因此,在获得岩屑多孔介质三维结构之后,便随之为每一孔隙获取孔隙信息,并基于所获取孔隙信息获得及流动行为控制信息,进而得以为每一孔隙而相应存储孔隙信息和流动行为控制信息,为每一孔隙实现预存储。
图5是根据图2对应实施例示出的对步骤250的细节进行描述的流程图。该步骤250,如图5所示,至少包括以下步骤。
在步骤251中,根据岩屑多孔介质三维结构中数据块对应的结构类型标示值,获得孔隙所对应的数据块。
在步骤253中,根据孔隙所对应的数据块,在二维数组向孔隙对应的元素以下标和/或元素内容的形式写入坐标、初始化所获得的分布函数和密度函数,元素的其中一维下标标识所对应的孔隙。
至此,便为所有孔隙在二维数组写入而获得的二维数组中存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
其中,如前所述的,岩屑多孔介质三维结构是由岩屑三维图像重构而获得的,岩屑多孔介质三维结构是对岩屑样本的可视化描述,因此是由若干数据块所构成的。
构成岩屑多孔介质三维结构的数据块,对应于岩屑多孔介质三维结构上的点,具体而言,对应于岩屑多孔介质三维结构上的骨架点或孔隙点,换而言之,岩屑多孔介质三维结构上的数据块,是对应于骨架或者孔隙的。
对于每一数据块,都有与之对应的结构类型标示。结构类型标示用于指示此数据块所对应的结构,此结构包括骨架结构和孔隙结构。
由数据块所对应的结构类型标示值来获得岩屑多孔介质三维结构中孔隙所对应的数据块。
进一步说明的是,数据块对应的结构类型标示值,可以由此数据块所对应的二值化数值得到。所指的二值化数值,便是此数据块在相应二值化图像中对应的值。
如前所述的,在岩屑多孔介质三维结构中,通过设置孔隙密度为1,骨架密度为0的二值化过程来分割和识别所存在的孔隙和骨架。因此,将基于此而获得数据块所对应的结构类型标示值。
通过数据块所对应结构类型标示值,来识别得到岩屑多孔介质三维结构中孔隙的存在,进而对所存在的孔隙进行二维数组中相应孔隙信息的写入。
至此,孔隙信息的写入,是在二维数组中进行的。二维数据组中的元素,是对应于孔隙的。其中,通过元素的其中一维下标来标识所对应的孔隙,另一维下标和/或对应的元素内容则用于写入相应孔隙信息,即坐标、分布函数以及密度函数的写入。
此时所写入的分布函数和密度函数,将是完成初始化所获得的。例如,密度函数可取为均匀密度,分布函数则可用各组分静止时的平衡态分布函数,以此为初值。
具体的,为便于实现各孔隙所对应孔隙信息的结构化存储,对于坐标、分布函数、密度函数三类孔隙信息的写入,将通过三个二维数组进行相应孔隙信息的写入。
例如,孔隙所对应的坐标,将写入坐标二维数组,在此坐标二维数组中元素的一维下标指示所对应孔隙,另一维下标被写入此孔隙所对应的坐标。
又例如,孔隙所对应分布函数和密度函数,将写入分布函数二维数组和密度函数二维数组,在这两类二维数组中,也将以元素的一维下标指示所对应孔隙,元素内容写入所对应的分布函数或者密度函数,另一维下标则写入函数运算所需的参数值。
针对于每一孔隙以此类推,便实现了岩屑多孔介质三维结构中所有孔隙的孔隙信息结构化存储,无须建立索引。
图6是根据图5对应实施例示出的对步骤253的细节进行描述的流程图。该步骤253,如图6所示,至少包括:
在步骤301中,遍历岩屑多孔介质三维结构中的数据块,根据数据块所对应的结构类型标示值获得孔隙总数,数据块所对应结构类型标示值指示了数据块是骨架或孔隙。
在步骤303中,创建所包含元素的其中一维下标受限于孔隙总数的二维数组,二维数组包括分布函数二维数组、密度函数二维数组以及坐标二维数组,并且通过下标标识元素所对应的孔隙。
在步骤305中,再次遍历数据块,为数据块所对应孔隙向坐标二维数组中对应元素写入自身坐标为另一维下标,并向分布函数二维数组和密度函数二维数组中对应元素写入函数运算的参数值为另一维下标,相应初始化所获得的分布函数和密度函数则存储为元素内容。
至此,为所有孔隙写入而获得的分布函数二维数组、密度函数二维数组以及坐标二维数组存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
其中,通过第一次遍历获得孔隙总数N,而后创建三个存储孔隙信息的二维数组,即fnq、Rns和pnd。fnq为分布函数二维数组,其元素的下标n是表示所对应孔隙,其取值为1,2,……,N。下标q则是表示分布函数中运算所需要的参数值,例如,格子速度,其取值为1,2,……,Q。Q是格子速度总数。
Rns是密度函数二维数组,其元素的下标s表示密度函数运算所需要的流体组分数,其取值为1,2,……,S。S是组分总数。
pnd是坐标二维数组,其元素的下标d是一空间方向,其中,d=1,2,3来表示空间方向,例如,在三维坐标所存在的i方向、j方向以及k方向中,1表示i方向,2表示j方向,3表示k方向。
通过第二次遍历将坐标按照遍历顺序,例如,先写从i方向的坐标,而后是j方向,最后是k方向,写入坐标二维数组pnd,同时为孔隙完成对分布函数和密度函数的初始化,并写入二维数组。
实际的孔隙度很低,例如,N/(IJK)<1/10时,减少的存储量可达90%。
进一步的,图7是根据另一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的方法的流程图。该实现原油饱和度预测的方法,在执行步骤230之前,还包括以下步骤。
在步骤410中,在岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,获得形成岩屑多孔介质三维结构的若干数据块。
在步骤430中,根据数据块所在结构获得结构类型标示值,结构化存储数据块所对应的坐标和结构类型标示值。
其中,对于数据块所对应结构类型标示值获得过程,包括:获取数据块对应的二值化数值为结构类型标示值,然后根据岩屑多孔介质结构中数据块所对应坐标,顺序进行三维数组中元素所对应下标的写入,并将结构类型标示值配置为元素在所写入下标位置对应的元素内容。
应当理解,随着岩屑三维图像所对应岩屑多孔介质三维结构的形成,也相应通过一个二值的三维数组aijk(i=1,2,……,I;j=1,2,……,J;k=1,2,……,K)为岩屑多孔介质三维结构中存在的孔隙结构实现结构化存储,即i,j,k分别表示数据块在前后、左右和上下三个维度的坐标,aijk所对应的元素内容即为结构类型标示值。
例如,当aijk=0时,数据块在i,j,k位置对应的是孔隙,当aijk=1时,此位置对应的是骨架。
后续所进行的存储优化,便是针对此三维数组进行的,由此便可极大缩减存储量。
图8是根据图2对应实施例示出的对步骤250的细节进行描述的流程图。该步骤250,如图8所示,至少包括以下步骤。
在步骤251中,针对于岩屑多孔介质三维结构中流体所在的孔隙,访问孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息。
在步骤253中,根据孔隙对应存储的孔隙信息进行空间探测,并在探测所获得的模拟空间按照流动行为控制信息对流体执行迁移操作或反弹操作,以模拟孔隙中流体的流动过程。
其中,在实现了前述所进行的存储优化之后,便在岩屑多孔介质三维结构中,通过对所存储孔隙信息以及流动行为控制信息的访问,而加速孔隙中流体流动过程模拟的进行,进而快速实现所不断进行的流体流动过程模拟。
一方面,通过访问而获得所存储的孔隙信息,使得流动过程模拟中运算所需要的参数得以直接获得;另一方面也通过访问而获得的流动行为控制信息,使得流动过程模拟中原本需要不断进行的分支判断操作不再需要执行,通过流体流动过程中访问优化的引入,使得计算效率提高30%以上。
流动过程模拟中,每一孔隙在完成碰撞算子的计算之后,都需要执行迁移操作或者反弹操作,具体是哪种操作需取决于当前孔隙的直接邻居的以静制动。
例如,其q方向上的直接邻居也是孔隙,则当前孔隙上q方向分布函数在发生碰撞之后,将迁移到沿q方向下游的直接邻居;否则,如其q方向上的直接邻居是骨架,那么当前孔隙上q方向分布函数在发生碰撞之后,将执行“向反转”的反弹操作。
在计算中时时刻刻要进行着迁移还是反弹的逻辑判断,非常耗时,因此在本发明的示例性实施例中,将通过流动行为控制信息而预先存储每一孔隙所对应的迁移方向、迁移目标地以及反弹方向等,由此将避免了计算中的所有逻辑判断,使得总效率获得非常大的提升。
在所进行的流动过程模拟中,对于每一孔隙,都必须依赖于直接邻居进行空间探测,非常耗费,因此,还可为每一孔隙存储对应的直接邻居信息,并记录计算作用力所参数值,避免上空间探测和作用力采集的耗时。
至此,应当补充说明的是,作用力采集由所计算的碰撞算子、分布函数以及平移态分布函数实现。
在一个示例性实施例中,孔隙信息和流动行为控制信息均通过其中一维下标标识所对应孔隙的二维数组存储;
与之相对应的,步骤251的实现包括以下过程:
根据流体所在的孔隙进行二维数组的下标访问,获得二维数组中流体所在孔隙对应的元素;
由该元素的另一维下标和/或元素内容获得孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息。
图9是根据图2对应实施例示出的对步骤270的细节进行描述的流程图。该步骤270,如图9所示的,至少包括以下步骤。
在步骤271中,在进行流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,模拟原油注入并驱替水的过程。
在步骤273中,计算原油驱替水达到稳定状态下的原油饱和度。
其中,通过波尔兹曼网格法模拟岩屑多孔介质三维结构内注油驱替水的流动实现,在此过程中,通过设置压力差驱使油驱替水流动,以达到稳态后获得残余油饱和度,进而实现地质生油过程的模拟。
具体的,设置孔隙中水的密度为0.6,油的密度为0,骨架设置油水密度均为0;然后波尔兹曼网格法的边界处理中,采用进口孔隙中油的密度为1,水密度为0;出口孔隙中非水相液体密度为0,水密度为0.6,造成进出口压力差,进而驱使非水相液体驱替水达到稳定状态,进而方能够获得原油饱和度。
通过前述示例性实施例,应当理解,对于岩屑多孔介质三维结构,是通过对三维重构而获得的三维灰度图像通过分水岭计算方法而进行二值化处理完成孔隙和骨架的分割识别。
至此,即可模拟岩屑所在岩石中流体的流动,并输出其密度表征的三维分布,实现岩屑所在岩石中非水相液体的运移模拟,得以对此达成可视化。
图10是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。例如,装置700可以是图1所示的计算机设备。
参照图10,该装置700可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)722(例如,一个或一个以上处理器)和存储器732,一个或一个以上存储应用程序742或数据744的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器732和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器722可以设置为与存储介质730通信,在装置700上执行存储介质730中的一系列指令操作。装置700还可以包括一个或一个以上电源726,一个或一个以上有线或无线网络接口750,一个或一个以上输入输出接口758,和/或,一个或一个以上操作系统741,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。上述图2、图3、图4、图7、图6、图7、图8和图9所示实施例中所述的由计算机设备所执行的步骤可以基于该图10所示的装置结构。
下述为本发明装置实施例,可以用于执行本发明上述实现原油饱和度预测的方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节,请参照本发明实现原油饱和度预测的方法实施例。
图11是一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的装置的框图。该实现原油饱和度预测的装置,如图11所示,包括但不限于:图像获取模块810、预存储模块830、流动模拟模块850和原油饱和度获得模块870。
图像获取模块810,用于获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;
预存储模块830,用于为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息;
流动模拟模块850,用于在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;
原油饱和度获得模块870,用于在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
图12是根据图11示出的对图像获取模块的细节进行描述的框图。该图像获取模块810,如图12所示的,包括但不限于:样本扫描单元811和样本扫描单元813。
样本扫描单元811,用于获取岩屑样本的二维扫描图像;
三维重构单元813,用于通过所述二维扫描图像进行三维重构获得岩屑三维图像,通过所述岩屑三维图像映射获得岩屑多孔介质三维结构。
图13是根据图11示出的对预存储模块的细节进行描述的框图。该预存储模块830,如图13所示,包括但不限于:孔隙信息处理单元831和控制信息处理单元833。
孔隙信息处理单元831,用于在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息;
控制信息处理单元833,用于根据各孔隙对应存储的所述孔隙信息,为流体流动过程模拟中所述孔隙的空间探测和作用力采集预运算所执行的迁移或反弹操作,相应获得流动行为控制信息并存储。
图14是根据图13对应实施例示出的对孔隙信息处理单元的细节进行描述的框图。该孔隙信息处理单元831,如图14所示,包括但不限于:标示值获取子单元901和数据写入子单元903。
标示值获取子单元901,用于根据所述岩屑多孔介质三维结构中数据块对应的结构类型标示值,获得孔隙所对应的数据块;
数据写入子单元903,用于根据所述孔隙所对应的数据块,在二维数组向所述孔隙对应的元素以下标和/或元素内容的形式写入坐标、初始化所获得的分布函数和密度函数,元素的其中一维下标标识所对应的孔隙;
至此,为所有孔隙在二维数组写入而获得的二维数组存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
图15是根据另一示例性实施例示出的一种实现原油饱和度预测的装置的框图。该实现原油饱和度预测的装置,如图15所示,包括但不限于:数据块获取模块1010和标示值映射模块1030。
数据块获取模块1010,用于在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,获得形成所述岩屑多孔介质三维结构的若干数据块;
标示值映射模块1030,用于根据所述数据块所在结构获得结构类型标示值,结构化存储所述数据块所对应的坐标和结构类型标示值。
图16根据图11对应实施例示出的对流动模拟模块的细节进行描述的框图。如图11所示,该流动模拟模块850,包括但不限于:访问控制单元851和访问控制单元853。
访问控制单元851,用于针对于岩屑多孔介质三维结构中流体所在的孔隙,访问所述孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息;
访问控制单元853,用于根据所述孔隙对应存储的孔隙信息进行空间探测,并在探测所获得的模拟空间按照流动行为控制信息对流体执行迁移操作或反弹操作,以模拟所述孔隙中流体的流动过程。
图17是根据图11对应实施例示出的对原油饱和度获得模块的细节进行描述的框图。该原油饱和度获得模块870,如图17所示,包括但不限于:原油注入驱替模块871和饱和度计算模块873。
原油注入驱替模块871,用于在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,模拟原油注入并驱替水的过程;
饱和度计算模块873,用于计算原油驱替水达到稳定状态下的原油饱和度。
在另一个示例性实施例中,实现原油饱和度预测的装置还包括储量评估模块。该储量评估模块用于通过在所述岩屑多孔介质三维结构上获得的原油饱和度,为所述岩屑所在的现场评估原油储量。
可选的,本发明还提供一种机器设备,该实现原油饱和度预测的装置可以用于前述所示实施环境中,执行如上任一所示的方法的全部或者部分步骤。所述机器设备包括:
扫描硬件,被配置为获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;以及
计算机设备,被配置为执行前述方法中的步骤,以进行流体的模拟和存储。
该实施例中的装置的处理器执行操作的具体方式已经在前述方法的实施例中执行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
在示例性实施例中,还提供了一种存储介质,该存储介质为计算机可读存储介质,例如可以为包括指令的临时性和非临时性计算机可读存储介质。该存储介质例如包括指令的存储器,上述指令可由装置的处理器执行以完成上述方法。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种实现原油饱和度预测的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;
为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息;
在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;
在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像,包括:
获取岩屑样本的二维扫描图像;
通过所述二维扫描图像进行三维重构获得岩屑三维图像,通过所述岩屑三维图像映射获得岩屑多孔介质三维结构。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息,包括:
在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息;
根据各孔隙对应存储的所述孔隙信息,为流体流动过程模拟中所述孔隙的空间探测和作用力采集预运算所执行的迁移或反弹操作,相应获得流动行为控制信息并存储。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,由孔隙的分布函数、密度函数以及坐标形成和存储对应于所述孔隙的孔隙信息,包括:
根据所述岩屑多孔介质三维结构中数据块对应的结构类型标示值,获得孔隙所对应的数据块;
根据所述孔隙所对应的数据块,在二维数组向所述孔隙对应的元素以下标和/或元素内容的形式写入坐标、初始化所获得的分布函数和密度函数,元素的其中一维下标标识所对应的孔隙;
至此,为所有孔隙在二维数组写入而获得的二维数组存储了各孔隙所对应的孔隙信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息之前,所述方法还包括:
在所述岩屑三维图像映射的岩屑多孔介质三维结构,获得形成所述岩屑多孔介质三维结构的若干数据块;
根据所述数据块所在结构获得结构类型标示值,结构化存储所述数据块所对应的坐标和结构类型标示值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟,包括:
针对于岩屑多孔介质三维结构中流体所在的孔隙,访问所述孔隙对应存储的孔隙信息和流动行为控制信息;
根据所述孔隙对应存储的孔隙信息进行空间探测,并在探测所获得的模拟空间按照流动行为控制信息对流体执行迁移操作或反弹操作,以模拟所述孔隙中流体的流动过程。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度,包括:
在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,模拟原油注入并驱替水的过程;
计算原油驱替水达到稳定状态下的原油饱和度。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度之后,所述方法包括:
通过在所述岩屑多孔介质三维结构上获得的原油饱和度,为所述岩屑所在的现场评估原油储量。
9.一种实现原油饱和度预测的装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;
预存储模块,用于为所述岩屑三维图像所映射岩屑多孔介质三维结构,获取并存储对应于各孔隙的孔隙信息以及流体在所述孔隙流动的流动行为控制信息;
流动模拟模块,用于在所存储孔隙信息和流动行为控制信息的辅助下进行所述岩屑多孔介质三维结构中流体的流动过程模拟;
原油饱和度获得模块,用于在进行所述流体流动过程模拟的岩屑多孔介质三维结构上,通过岩屑的地质生油过程模拟获得原油饱和度。
10.一种机器设备,其特征在于,包括:
扫描硬件,被配置为获取对岩屑样本进行三维重构而获得的岩屑三维图像;以及
计算机设备,被配置为执行如权利要求1至8中任意一其所述方法中的步骤。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102037492A (zh) * 2008-05-23 2011-04-27 澳大利亚国立大学 图像数据处理
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
US20120143579A1 (en) * 2009-06-03 2012-06-07 Ian Ralph Collins Method and system for configuring crude oil displacement system
CN103163553A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国石油天然气股份有限公司 基于多重孔隙介质模型的地震烃类检测方法及装置
US20140379265A1 (en) * 2011-10-24 2014-12-25 Repsol, S.A. Real-time method for determining the porosity and water saturation of an underground formation using gas and mud logging data
CN104358565A (zh) * 2014-10-31 2015-02-18 中国石油化工股份有限公司 一种气藏含气饱和度的确定方法
CN105021506A (zh) * 2015-07-09 2015-11-04 中国石油大学(华东) 一种基于孔隙网络模型的三相相对渗透率的计算方法
CN106053761A (zh) * 2016-07-01 2016-10-26 龙威 一种采用数字岩心模拟评估采油方案的方法
CN106093083A (zh) * 2016-07-01 2016-11-09 龙威 一种采用数字岩心模拟建立岩电关系的方法
CN106202695A (zh) * 2016-07-07 2016-12-07 龙威 一种采用数字岩心模拟计算岩心渗透率的方法
CN107817199A (zh) * 2016-09-14 2018-03-20 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩多尺度孔隙模型的构建方法和应用

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102037492A (zh) * 2008-05-23 2011-04-27 澳大利亚国立大学 图像数据处理
US20120143579A1 (en) * 2009-06-03 2012-06-07 Ian Ralph Collins Method and system for configuring crude oil displacement system
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
US20140379265A1 (en) * 2011-10-24 2014-12-25 Repsol, S.A. Real-time method for determining the porosity and water saturation of an underground formation using gas and mud logging data
CN103163553A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国石油天然气股份有限公司 基于多重孔隙介质模型的地震烃类检测方法及装置
CN104358565A (zh) * 2014-10-31 2015-02-18 中国石油化工股份有限公司 一种气藏含气饱和度的确定方法
CN105021506A (zh) * 2015-07-09 2015-11-04 中国石油大学(华东) 一种基于孔隙网络模型的三相相对渗透率的计算方法
CN106053761A (zh) * 2016-07-01 2016-10-26 龙威 一种采用数字岩心模拟评估采油方案的方法
CN106093083A (zh) * 2016-07-01 2016-11-09 龙威 一种采用数字岩心模拟建立岩电关系的方法
CN106202695A (zh) * 2016-07-07 2016-12-07 龙威 一种采用数字岩心模拟计算岩心渗透率的方法
CN107817199A (zh) * 2016-09-14 2018-03-20 中国石油化工股份有限公司 一种致密砂岩多尺度孔隙模型的构建方法和应用

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ELSHARKAWY ET AL.: "An empirical model for estimating the saturation pressures of crude oils", 《JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING》 *
张帅: "煤层气水平井钻井液携岩数值模拟及参数优化", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技I辑》 *
王笑雨 等: "岩屑回注的数值模拟方法", 《水文地质工程地质》 *
王铁冠 等: "油藏地球化学描述的基本原理与方法", 《勘探家》 *

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