CN108921945A - 结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，包括如下步骤：步骤1.以岩心的CT断层扫描序列图像为基础，建立数字岩心；步骤2.以数字岩心为基础，提取孔隙空间居中轴线、建立岩心孔隙空间表面模型；步骤3.以岩心孔隙空间表面模型为约束，建立孔隙空间实体模型；步骤4.结合居中轴线与实体模型，划分孔隙和喉道，构建孔隙网络模型。
Description
技术领域
本发明涉及石油地质研究模型构建技术领域，具体地说是涉及一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法。
背景技术
多孔介质是一种空间结构复杂的物质，由大量的网状孔隙和复杂固体基质组成，存在于生活中各个领域，如建筑材料混凝土、化学材料多相催化剂、生物医药生物膜、加工制造业木材、纺织品、石油地质储层岩心等。在石油地质方面，多孔介质的研究主要分为固体基质的物理性质分析(力学、电学等)和孔隙结构内的微观渗流研究两个方面。孔隙网络模型作为岩心微观孔隙结构的一种数学抽象模型，可以真实地反映岩心的孔喉分布、大小和拓扑结构，为岩心微观孔隙结构的观察和量化、微观渗流的模拟和预测研究奠定了基础。
现有常见的岩心孔隙网络模型提取算法有以下几类：
(1)规则拓扑孔隙网络模型：
规则拓扑孔隙网络模型的主要特点是基本单元体在二维或三维空间上排布规整，该模型渗流模拟时可极大的缩短计算时间，但孔喉分布情况与真实岩心差异较大，无法衡量真实岩心的不规则程度，进行多相流分析时也具有较大的局限性。
(2)真实拓扑孔隙网络模型：
多向扫描算法：该算法的原理是沿多个方向对孔隙空间进行切片扫描，切片中位置相交且局部最小处定义为喉道，该方法难以准确定义孔隙体。
Voronoi多面体法：该算法在成岩颗粒位置已知的情况下，通过增大颗粒半径并记录颗粒交界点，将交界点连接起来以形成Voronoi多面体，依据多面体顶点、顶点间连线以及参数统计得到孔隙网络模型；后来有研究人员利用该方法构建了Berea砂岩的孔隙网络模型，但拓扑结构较差。
居中轴线法：通过缩减算法或者燃烧算法找到孔隙空间的居中轴线，以中轴线节点为孔隙、轴线上局部最小区域为喉道构建孔隙网络模型，该算法数据量大、有冗余枝节，但可以对复杂模型进行提取、拓扑结构保留完整。
最大球法：基于孔隙空间中的任意体素点寻找最大内切球，通过最大内切球的成簇关系，确定局部最大内切球为孔隙，连接此局部最大内切的所有较小球体为喉道，该算法较好地描述了孔喉的连通关系、提高了建模速度，但仍存在孔喉划分不明确、配位数偏高等问题。
发明内容
针对背景技术中存在的问题，为克服现有技术的不足，本发明公开一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，该方法结合了居中轴线法和几何建模方法的优点，可以准确提取岩心孔隙结构的特征，完整保留岩心孔隙空间的拓扑结构，有效反映孔隙空间几何特性，效率更高，准确性更好。
结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，包括如下步骤：
步骤1.以岩心的CT断层扫描序列图像为基础，建立数字岩心；
步骤2.以数字岩心为基础，提取孔隙空间居中轴线、建立岩心孔隙空间表面模型；
步骤3.以岩心孔隙空间表面模型为约束，建立孔隙空间实体模型；
步骤4.结合居中轴线与实体模型，划分孔隙和喉道，构建孔隙网络模型。
进一步的，所述步骤1中数字岩心的建立过程为：采用自适应中值滤波算法进行图像降噪，采用基本全局阈值法实现图像二值化分割，对岩心序列图像的孔隙空间进行体数据提取。
进一步的，所述步骤2中居中轴线采用3-Subiteration细化算法从数字岩心中提取；孔隙空间表面模型采用MC算法从数字岩心中重构。
进一步的，所述步骤3中孔隙空间实体模型采用Delaunay四面体剖分算法建立。
进一步的，所述步骤4中孔隙网络模型构建方法如下：
(1)建立四面体外接球集合；
(2)确定孔隙位置和孔隙大小；
(3)判断孔隙和喉道的连接关系；
(4)确定喉道半径。
进一步的，所述孔隙位置的确定采用如下方法：在居中轴线上标记预处理孔隙点；将相邻预处理孔隙点合并建立新孔隙点，新孔隙点即为孔隙位置。
进一步的，所述孔隙大小的确定采用如下方法：搜索任意孔隙点局部范围内属于外接球集合的包含该孔隙点的最大球，该球的半径即为该点孔隙大小。
进一步的，所述喉道半径的确定采用如下方法：确定喉道点对应的外接球，将每个喉道链上所有外接球半径取均值，该均值即为喉道半径值。
本发明的有益效果是：
本发明结合了居中轴线法和几何建模方法的优点，完整保留岩心孔隙空间的拓扑结构、有效反映了孔隙空间几何特性，既提高了建模效率，又实现了岩心微观孔隙结构的量化计算，为岩心微观孔隙结构特征分析提供了较好的模型基础。而且适用于结构复杂、细节较多的储层岩心的孔隙结构特征研究，为下一步对储层岩心孔隙级数值分析与渗流模拟奠定了基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为构建孔隙网络模型的流程图；
图2为数字岩心；
图3为孔隙空间表面模型和居中轴线分布图；
图4为外接球集合；
图5为待处理的预处理孔隙点；
图6喉道链对应的外接球；
图7为岩心孔隙网络模型。
图中，1-孔隙，2-喉道点对应的外接球，3-喉道，4-孔隙空间表面模型，5- 居中轴线。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本发明提出一种具体操作流程如图1所示的结合居中轴线与实体模型构建岩心孔隙网络模型的方法，数字岩心如图2所示，首先进行构建孔隙网络模型的前处理工作：以岩心CT断层扫描序列图像为基础，采用自适应中值滤波算法进行图像降噪、采用基本全局阈值法实现图像二值化分割；然后对岩心序列图像的孔隙空间进行体数据提取，建立数字岩心；最后采用MC算法建立孔隙空间表面模型。
然后基于数字岩心采用细化算法提取孔隙空间居中轴线，再以岩心孔隙空间表面模型为约束，采用Delaunay四面体剖分算法建立孔隙空间实体模型，结合两者有效划分孔隙和喉道构建孔隙网络模型。
具体过程如下：
(1)提取孔隙空间居中轴线、建立孔隙空间实体模型
以数字岩心为基础，采用Paragyi K提出的3-Subiteration细化算法，通过逐层剥除满足特定条件的边界点，实现孔隙空间居中轴线的提取。以岩心孔隙空间表面模型为约束，采用逐点插入算法建立孔隙空间实体模型(实体模型是由相互连接的四面体集合T构成)。
(2)基于居中轴线和实体模型构建如图7所示的岩心孔隙网络模型
Step1：建立如图4所示的四面体外接球集合：以剖分后的四面体集合T为输入，设Ti(i＝1,2,3…,n)为集合中的任意四面体，对应的外接球为Si，遍历四面体集合T，形成一个外接球集合S。优化质量较差四面体的外接球：本文经过多次试验，保留半径边(即外接球半径与四面体最短边的比值)比小于2.0的四面体，四面体的外接球不变；半径边比大于2.0的四面体，可能是量狭长四面体或扁平四面体，四面体体积小但外接球半径很大，多位于实体模型的表面位置，采取以四面体的内切球代替外接球的方法，优化岩心实体模型的外接球集合S。
Step2：确定孔隙位置、孔隙大小
居中轴线由n个体素点连线构成。定义构成中轴线的体素点集合为A，Ai(i＝1,2,3…,n)为集合中任意体素点。
标记预处理孔隙点：取集合A中任意体素点Ai，搜索其26邻域是否有属于集合A的体素点并记录个数为m(m≤26)。若m≥3，标记体素点Ai为预处理孔隙点(Isprepore)，直至遍历完集合A。此时的部分预处理孔隙点可能出现图5 的情况，图5所示圆圈处的点均为预处理孔隙点。
合并预处理孔隙点：将图5所示情况的相邻预处理孔隙点合并建立新体素点，坐标取均值，并将合并前与其他体素点的邻接关系赋给新体素点。标记新体素点为孔隙点(Ispore)并加入集合A，同时将被替换的预处理孔隙点从集合A中删除，直至将图2所示情况的预处理孔隙点均处理完为止。将集合A中无需处理的预处理孔隙点(Isprepore)标记为孔隙点(Ispore)。此时被标记为Ispore的点均为配位数≥3的点，认为是孔隙位置。
确定孔隙大小：输入外接球集合S，此时居中轴线被外接球集合S包围。
搜索任意孔隙点Ai局部范围内属于外接球集合S的最大球Si，且球Si包含孔隙点Ai，则该球的半径即为孔隙点Ai的半径大小。此时，存在个别孔隙点Aj在规定的局部范围内没有找到符合要求的最大球。此时再以Aj为圆心，在局部范围外寻找距离点Aj最近的最大球Sj且该球包含点Aj。
Step3：判断孔隙、喉道的连接关系
此时的点集A由两部分组成，被标记的孔隙点(Ispore)和未被标记的喉道点。
此时已知集合A中任意孔隙点Ai的配位数m和其邻接的喉道点。以Ai为起始点记录与其邻接的一个喉道点，再以该喉道点为起点记录与其邻接的下一喉道点，直至搜索到与当前喉道点邻接的下一点为孔隙点时截止，构成了一条喉道链。再次以Ai为起始点，重复上述步骤直至进行m次，此时可以记录下以孔隙点Ai为起点的m个喉道链和截止该喉道链的下一孔隙点。
Step4：确定喉道等效半径
确定喉道点对应的外接球：取集合A中任意喉道点Ak，搜索与点Ak距离最近的外接球Sk，则该外接球Sk即为喉道点Ak对应的外接球，直至遍历完所有喉道点，形成图6所示情况，其中1为孔隙，2为喉道点对应的外接球。
确定喉道等效半径：将每个喉道链上所有外接球半径取均值，即为喉道等效半径。最终构成如图7所示的岩心孔隙网络模型，其中1为孔隙，3为喉道。
本发明结合了居中轴线法和几何建模方法的优点，完整保留岩心孔隙空间的拓扑结构、有效反映了孔隙空间几何特性，既提高了建模效率，又实现了岩心微观孔隙结构的量化计算，为岩心微观孔隙结构特征分析提供了较好的模型基础。而且适用于结构复杂、细节较多的储层岩心的孔隙结构特征研究，为下一步对储层岩心多组织结构进行数值分析与模拟奠定了基础。
上述虽然对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (6)
1.结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1.以岩心的CT断层扫描序列图像为基础，建立数字岩心；
步骤2.以数字岩心为基础，提取孔隙空间居中轴线、建立岩心孔隙空间表面模型；
步骤3.以岩心孔隙空间表面模型为约束，建立孔隙空间实体模型；
步骤4.结合居中轴线与实体模型，划分孔隙和喉道，构建孔隙网络模型。
2.如权利要求1所述的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，
所述步骤1中数字岩心的建立过程为：采用自适应中值滤波算法进行图像降噪，采用基本全局阈值法实现图像二值化分割，对岩心序列图像的孔隙空间进行体数据提取；
所述步骤2中居中轴线采用3-Subiteration细化算法从数字岩心中提取；孔隙空间表面模型采用MC算法从数字岩心中重构；
所述步骤3中孔隙空间实体模型采用Delaunay四面体剖分算法建立。
3.如权利要求1所述的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，所述步骤4中孔隙网络模型构建方法如下：
(1)建立四面体外接球集合；
(2)确定孔隙位置和孔隙大小；
(3)判断孔隙和喉道的连接关系；
(4)确定喉道半径。
4.如权利要求3所述的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，所述孔隙位置的确定采用如下方法：在居中轴线上标记预处理孔隙点；将相邻预处理孔隙点合并建立新孔隙点，新孔隙点即为孔隙位置。
5.如权利要求3所述的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，所述孔隙大小的确定采用如下方法：搜索任意孔隙点局部范围内属于外接球集合的包含该孔隙点的最大球，该球的半径即为该点孔隙大小。
6.如权利要求3所述的孔隙网络模型构建方法，其特征在于，所述喉道半径的确定采用如下方法：确定喉道点对应的外接球，将每个喉道链上所有外接球半径取均值，该均值即为喉道半径值。
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