CN109003248A - 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其具体步骤为：S1、图像预处理；S2、加载图像，并把图像归一化到规定尺寸；S3、对图像依次进行均值滤波、膨胀运算和二值化处理；S4、判断是否发育纹层；S5、确定亮纹层和暗纹层的数量；S6、确定亮纹层和暗纹层的连续度；S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。本发明能够准确定表征细粒沉积岩纹层的结构特征，与现有技术相比，效果更好，满足了系统性刻画细粒沉积岩纹层发育特征的要求，为页岩油气的勘探开发提供了技术支持。

Description

一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
技术领域
本发明属于非常规页岩油气勘探技术领域，具体地说，涉及一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法。
背景技术
近年来，随着页岩气在美国获得重大突破，细粒沉积岩逐渐受到人们的高度重视。在国内，自2014年四川威201气井得到突破后，这也标志着我国对非常规油气资源的勘探开发取得了新的进展。但是，从近两年钻探的牛业1井、梁页1井、利页1井、樊页1井以及渤页平1井等十几口页岩气井发现，在湖相细粒沉积岩中的页岩油气开发均未获得明显的突破。由此说明我国在陆相页岩气勘探开发理论技术上还存在一系列亟待解决的难题，尤其是细粒沉积岩的可压裂性是其中一个至关重要的因素，纹层结构的定量化表征又是评价可压裂性的基础。因此，研究一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法，能够准确评价细粒沉积岩的可压裂性与开发潜力以及选择有效的压裂作业方式和材料，对我国页岩油气的勘探开发具有十分重要的意义。
发明内容
本发明针对现有细粒沉积岩油气开发过程中存在的量化表征纹层结构困难、甚至无法量化等上述问题，提供一种准确性高、能够量化表征不同纹层结构的细粒沉积岩纹层结构的表征方法。
为了达到上述目的，本发明提供了一种细粒沉积岩纹层结构的方法，其具体步骤为：
S1、图像预处理；
获取细粒沉积岩薄片镜下图像，对细粒沉积岩薄片镜下图像中的非纹层特征进行涂抹处理；
S2、加载图像，并把图像归一化到规定尺寸；
S3、对图像依次进行均值滤波、膨胀运算和二值化处理；
S4、判断是否发育纹层；
统计图像每一行的亮像素点，根据波峰-即亮像素点高值情况设定第一阈值，根据第一阈值判断图像是否发育纹层；
S5、确定亮纹层和暗纹层的数量；
设定第二阈值，根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于第二阈值时，认为存在波谷，获取准确的波峰和波谷的位置，其中，有效波峰数为亮纹层数，有效波谷数为暗纹层数；
S6、确定亮纹层和暗纹层的连续度
在亮纹层或暗纹层内，以图像中每一行像素点为单元，统计相应的断点数，并对平均断点数进行求倒数，倒数的大小表征亮纹层连续度或暗纹层连续度的强弱；
S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。
优选的，步骤S3中，均值滤波将周围临近像素点均值代表目标像素点，从而去掉目标像素点，即瑕疵；膨胀运算将有效像素进行扩充，消除均值滤波后图像中的瑕疵；二值化处理是指将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，只呈现出明显的黑白图像。
优选的，步骤S4中，由函数由函数[v1,l1]＝attain_peak(y1,thresholding)获取图像的波峰，其中，[v1,l1]代表波峰值，y1为横向像素点累加值，thresholding为波峰阈值，即第一阈值，如果v1值超过该波峰阈值被认定为有波峰，则判断为有纹层，如果返回v1为空，即没有波峰，则判断为无纹层。
优选的，步骤S5中，由函数[bright_stripe,dull_stripe,stripe_map]＝cal_index(y1,[v1,l1],bw,theshold1)确定波谷的位置，式中，bright_stripe代表亮纹层，dull_stripe代表暗纹层，stripe_map代表纹层模拟图，bw代表二值图像，由bw得到模拟图的尺寸，theshold1为第二阈值；根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于theshold1时，认为存在波谷，由此可以准确地得到波峰和波谷的位置，其中有效波峰数即为亮纹层数，有效波谷数量即为暗纹层数，从而确定亮暗纹层的数量。
优选的，步骤S6中，根据二值化处理结果，若图像中每一行相邻的像素点同色，记为一个断点。
优选的，步骤S6中，确定亮纹层连续度的过程为：统计亮纹层区域每行像素点的暗断点数，再根据亮纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据亮纹层数计算出图像的平均暗断点数，图像亮纹层平均暗断点数的倒数即为图像亮纹层的连续度。
优选的，步骤S6中，确定暗纹层连续度的过程为：统计暗纹层区域每行像素点的亮断点数，再根据暗纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据暗纹层数计算出图像的平均亮断点数，图像暗纹层平均亮断点数的倒数即为图像暗纹层的连续度。
优选的，步骤S6中，对图像亮纹层的连续度和图像暗纹层的连续度求平均，即为图像亮暗纹层的连续度。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
(1)本发明利用图像分析方法定量表征细粒沉积岩纹层的结构特征，过程处理方便、快捷，能够准确刻画细粒沉积岩纹层发育特征，满足系统性地刻画细粒沉积岩纹层发育特征的要求，从根本上解决了人工统计上耗时多、准确度低的难题，为页岩油气的勘探开发提供技术支持。
(2)本发明基于沉积岩石学的相关理论为指导，分别定量描述了细粒沉积岩亮纹层、暗纹层的各自特征及亮暗纹层综合特征，并以数学方差为指标，量化了不同纹层厚度差异性。
(3)本发明通过统计亮纹层、暗纹层对应的“断点数”，并计算出相应的倒数来表征纹层的连续度，不仅符合沉积岩石学连续度的含义，还为评价纹层连续度对其他因素(如岩石的脆性、断裂韧性、可压裂性等)的影响提供了可靠的数值基础。
附图说明
图1为本发明所述细粒沉积岩纹层结构的表征方法的流程图
图2为本发明实施例一中图像处理前的细粒沉积岩薄片镜下图像；
图3为本发明实施例一中图像进行均值滤波、膨胀运算以及二值化处理后的结果图；
图4为本发明实施例一中图像经y1累加后的结果图；
图5为本发明实施例一中图像由波峰与波谷之间的阈值所确定的纹层图；
图6为本发明实施例一中图像亮纹层带的确定图；
图7为本发明实施例一中图像纹层的模拟图；
图8为本发明实施例一中纹层连续度示意图；
图9为本发明实施例二中图像处理前的细粒沉积岩薄片镜下图像；
图10为本发明实施例二中图像进行均值滤波、膨胀运算以及二值化处理后的结果图；
图11为本发明实施例二中图像由波峰与波谷之间的阈值所确定的纹层图；
图12为本发明实施例二中图像纹层的模拟图。
具体实施方式
下面，通过示例性的实施方式对本发明进行具体描述。然而应当理解，在没有进一步叙述的情况下，一个实施方式中的元件、结构和特征也可以有益地结合到其他实施方式中。
参见图1，本发明揭示了一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其具体步骤为：
S1、图像预处理；
获取细粒沉积岩薄片镜下图像，对细粒沉积岩薄片镜下图像中的非纹层特征进行涂抹处理；其中，非纹层特征包括生物碎屑和裂纹等特征；
S2、加载图像，并把图像归一化到规定尺寸；
S3、对图像依次进行均值滤波、膨胀运算和二值化处理；其具体步骤为：
均值滤波将周围临近像素点均值代表目标像素点，从而去掉目标像素点，即瑕疵；膨胀运算将有效像素进行扩充，消除均值滤波后图像中的瑕疵；二值化处理是指将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，只呈现出明显的黑白图像；
S4、判断是否发育纹层；
统计图像每一行的亮像素点，根据波峰-即亮像素点高值情况设定第一阈值，根据第一阈值判断图像是否发育纹层；
S5、确定亮纹层和暗纹层的数量；
设定第二阈值，根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于第二阈值时，认为存在波谷，获取准确的波峰和波谷的位置，其中，有效波峰数为亮纹层数，有效波谷数为暗纹层数；
S6、确定亮纹层和暗纹层的连续度
根据二值化处理结果，若图像中每一行相邻的像素点同色，记为一个断点；在亮纹层或暗纹层内，以图像中每一行像素点为单元，统计相应的断点数，并对平均断点数进行求倒数，倒数的大小表征亮纹层连续度或暗纹层连续度的强弱；
S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。
本发明上述方法以沉积岩石学的相关理论为指导，以细粒沉积岩薄片为基础，利用图像分析方法定量化表征了细粒沉积岩的纹层数量、纹层厚度、纹层厚度差异性以及纹层连续性。尤其是纹层的厚度差异性利用数学方差来表示，纹层的连续性通过统计断点数的方法来表征。能够准确定表征细粒沉积岩纹层的结构特征，且与现有技术相比，效果更好，满足了系统性刻画细粒沉积岩纹层发育特征的要求，为页岩油气的勘探开发提供了技术支持。
作为上述方法的优选设计，步骤S4中，由函数[v1,l1]＝attain_peak(y1,thresholding)获取图像的波峰，其中，[v1,l1]代表波峰值，y1为横向像素点累加值，thresholding为波峰阈值，即第一阈值，如果v1值超过该波峰阈值被认定为有波峰，则判断为有纹层，如果返回v1为空，即没有波峰，则判断为无纹层。
作为上述方法的优选设计，步骤S5中，由函数[bright_stripe,dull_stripe,stripe_map]＝cal_index(y1,[v1,l1],bw,theshold1)确定波谷的位置，式中，bright_stripe代表亮纹层，dull_stripe代表暗纹层，stripe_map代表纹层模拟图，bw代表二值图像，由bw得到模拟图的尺寸，theshold1为第二阈值；根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于theshold1时，认为存在波谷，由此可以准确地得到波峰和波谷的位置，其中有效波峰数即为亮纹层数，有效波谷数量即为暗纹层数，从而确定亮暗纹层的数量。为了便于统计从而确定亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度以及亮暗纹层平均宽度方差。，在设定暗纹层和亮纹层的带宽时，由于亮纹层与暗纹层存在亮暗过渡带，参见图6，可设定亮暗纹层界限的值为波峰的2/5处。
作为上述方法的优选设计，步骤S6中，确定亮纹层连续度的过程为：统计亮纹层区域每行像素点的暗断点数，再根据亮纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据亮纹层数计算出图像的平均暗断点数，图像亮纹层平均暗断点数的倒数即为图像亮纹层的连续度。确定暗纹层连续度的过程为：统计暗纹层区域每行像素点的亮断点数，再根据暗纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据暗纹层数计算出图像的平均亮断点数，图像暗纹层平均亮断点数的倒数即为图像暗纹层的连续度。对图像亮纹层的连续度和图像暗纹层的连续度求平均，即为图像亮暗纹层的连续度。一般地，断点数越多图像纹层的连续度越低，反之，连续度越高。此外，为了便于对比分析，还可以对连续度进行归一化处理，即连续度越接近于1的细粒沉积岩，其纹层连续性越好，反之，连续度越接近于0，其纹层连续性越差。
为了能更清楚地对上述方法进行说明，以下分别以不同的实施例做出进一步说明。
实施例一：以济阳坳陷东营凹陷，NY1井3296.44m处的细粒沉积岩为研究对象，通过本发明上述方法进行纹层结构表征。继续参见图1，其具体步骤为：
S1、选取本实施例中研究区中的细粒沉积岩图像，图像处理前的岩石薄片镜下图像参见图2，利用Photoshop对细粒沉积岩薄片镜下图像的生物碎屑和裂纹进行涂抹处理，将这些非纹层特征的因素去掉。
S2、加载图像，并把图像归一化到规定的尺寸，本实施例中，规定的尺寸设置为1944×2592像素，也就是说，规定的尺寸为长2592像素，宽1944像素点，以便处理得到统一的特征参数值。
S3、对图像进行均值滤波，将周围临近像素点均值代表目标像素点，从而去掉目标像素点，即瑕疵；然后进行膨胀运算，将有效像素进行扩充，消除均值滤波后图像中的瑕疵；最后进行二值化处理，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，只呈现出明显的黑白图像。处理结果参见图3。
S4、由函数[v1,l1]＝attain_peak(y1,thresholding)获取图像的波峰，其中，[v1,l1]代表波峰值，y1为横向像素点累加值，y1累加后的结果参见图4，thresholding为波峰阈值，即第一阈值，如果v1值超过该波峰阈值被认定为有波峰，则判断为有纹层，如果返回v1为空，即没有波峰，则判断为无纹层。
S5、由函数[bright_stripe,dull_stripe,stripe_map]＝cal_index(y1,[v1,l1],bw,theshold1)确定波谷的位置，式中，bright_stripe代表亮纹层，dull_stripe代表暗纹层，stripe_map代表纹层模拟图，bw代表二值图像，由bw得到模拟图的尺寸，theshold1为第二阈值；根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于theshold1时，认为存在波谷，由此可以准确地得到波峰和波谷的位置，其中有效波峰数即为亮纹层数，有效波谷数量即为暗纹层数，从而确定亮暗纹层的数量，确定的亮暗纹层的结果参见图6。岩石薄片的模拟纹层参见图7。根据波峰和波谷设定暗纹层的带宽和亮纹层的带宽，在进行带宽设定时，参见图6，设定在亮暗纹层界限的值为波峰的2/5处，从而确定亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度以及亮暗纹层平均宽度方差。
S6、根据二值化处理结果，若图像中每一行相邻的像素点同色，记为一个断点，参见图8；统计亮纹层区域每行像素点的暗断点数，再根据亮纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据亮纹层数计算出图像的平均暗断点数，图像亮纹层平均暗断点数的倒数即为图像亮纹层的连续度。统计暗纹层区域每行像素点的亮断点数，再根据暗纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据暗纹层数计算出图像的平均亮断点数，图像暗纹层平均亮断点数的倒数即为图像暗纹层的连续度。对图像亮纹层的连续度和图像暗纹层的连续度求平均，即为图像亮暗纹层的连续度。
S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。表征结果参见表1。
表1
实施例二：以济阳坳陷东营凹陷，NY1井3451.85m处的细粒沉积岩为研究对象，通过本发明上述方法进行纹层结构表征。继续参见图1，其具体步骤为：
S1、选取本实施例中研究区中的细粒沉积岩图像，图像处理前的岩石薄片镜下图像参见图9，利用Photoshop对细粒沉积岩薄片镜下图像的生物碎屑和裂纹进行涂抹处理，将这些非纹层特征的因素去掉。
S2、加载图像，并把图像归一化到规定的尺寸，本实施例中，规定的尺寸设置为1944×2592像素，也就是说，规定的尺寸为长2592像素，宽1944像素点，以便处理得到统一的特征参数值。
S3、对图像进行均值滤波，将周围临近像素点均值代表目标像素点，从而去掉目标像素点，即瑕疵；然后进行膨胀运算，将有效像素进行扩充，消除均值滤波后图像中的瑕疵；最后进行二值化处理，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，只呈现出明显的黑白图像。处理结果参见图10。
S4、由函数[v1,l1]＝attain_peak(y1,thresholding)获取图像的波峰，其中，[v1,l1]代表波峰值，y1为横向像素点累加值，thresholding为波峰阈值，即第一阈值，如果v1值超过该波峰阈值被认定为有波峰，则判断为有纹层，如果返回v1为空，即没有波峰，则判断为无纹层。
S5、由函数[bright_stripe,dull_stripe,stripe_map]＝cal_index(y1,[v1,l1],bw,theshold1)确定波谷的位置，式中，bright_stripe代表亮纹层，dull_stripe代表暗纹层，stripe_map代表纹层模拟图，bw代表二值图像，由bw得到模拟图的尺寸，theshold1为第二阈值；根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于theshold1时，认为存在波谷，由此可以准确地得到波峰和波谷的位置，其中有效波峰数即为亮纹层数，有效波谷数量即为暗纹层数，从而确定亮暗纹层的数量，岩石薄片的模拟纹层参见图11。根据波峰和波谷设定暗纹层的带宽和亮纹层的带宽，在进行带宽设定时，参见图6，设定在亮暗纹层界限的值为波峰的2/5处，从而确定亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度以及亮暗纹层平均宽度方差。
S6、根据二值化处理结果，若图像中每一行相邻的像素点同色，记为一个断点；统计亮纹层区域每行像素点的暗断点数，再根据亮纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据亮纹层数计算出图像的平均暗断点数，图像亮纹层平均暗断点数的倒数即为图像亮纹层的连续度。统计暗纹层区域每行像素点的亮断点数，再根据暗纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据暗纹层数计算出图像的平均亮断点数，图像暗纹层平均亮断点数的倒数即为图像暗纹层的连续度。对图像亮纹层的连续度和图像暗纹层的连续度求平均，即为图像亮暗纹层的连续度。
S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。表征结果参见表2。
表2
输出类型 值 输出类型 值
亮纹层数 8个 暗纹层数 9个
亮纹层连续度 0.8631 暗纹层连续度 0.9464
亮纹层平均宽度 0.0864mm 暗纹层平均宽度 0.0731mm
亮纹层宽度方差 0.0459 暗纹层宽度方差 0.0569
亮暗纹层平均连续度 0.9048 亮暗纹层平均宽度方差 0.0514
亮暗纹层平均宽度 0.0798mm
由上述实施例可知，本发明上述表征方法采用MATLAB软件编程为手段，利用图像分析方法定量化表征了细粒沉积岩的纹层数量、纹层厚度、纹层厚度差异性以及纹层连续性。尤其是纹层的厚度差异性利用数学方差来表示，纹层的连续性通过统计断点数的方法来表征。能够系统刻画细粒沉积岩纹层发育特征，为进一步准确评价细粒沉积岩的可压裂性与开发潜力以及选择有效的压力作业方式和材料，以期能为我国页岩油气的勘探开发提供技术支持。
以上所举实施例仅用为方便举例说明本发明，并非对本发明保护范围的限制，在本发明所述技术方案范畴，所属技术领域的技术人员所作各种简单变形与修饰，均应包含在以上申请专利范围中。

Claims (8)

1.一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，其具体步骤为：
S1、图像预处理；
获取细粒沉积岩薄片镜下图像，对细粒沉积岩薄片镜下图像中的非纹层特征进行涂抹处理；
S2、加载图像，并把图像归一化到规定尺寸；
S3、对图像依次进行均值滤波、膨胀运算和二值化处理；
S4、判断是否发育纹层；
统计图像每一行的亮像素点，根据波峰-即亮像素点高值情况设定第一阈值，根据第一阈值判断图像是否发育纹层；
S5、确定亮纹层和暗纹层的数量；
设定第二阈值，根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于第二阈值时，认为存在波谷，获取准确的波峰和波谷的位置，其中，有效波峰数为亮纹层数，有效波谷数为暗纹层数；
S6、确定亮纹层和暗纹层的连续度
在亮纹层或暗纹层内，以图像中每一行像素点为单元，统计相应的断点数，并对平均断点数进行求倒数，倒数的大小表征亮纹层连续度或暗纹层连续度的强弱；
S7、根据统计和计算的结果，将亮文层数、暗文层数、亮纹层平均宽度、暗纹层平均宽度、亮暗纹层平均宽度、亮纹层连续度、暗纹层连续度、亮暗纹层连续度、亮纹层宽度方差、暗纹层宽度方差以及亮暗纹层平均宽度方差写入Excel即可。
2.如权利要求1所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S3中，均值滤波将周围临近像素点均值代表目标像素点，从而去掉目标像素点，即瑕疵；膨胀运算将有效像素进行扩充，消除均值滤波后图像中的瑕疵；二值化处理是指将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，只呈现出明显的黑白图像。
3.如权利要求2所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S4中，由函数[v1,l1]＝attain_peak(y1,thresholding)获取图像的波峰，其中，[v1,l1]代表波峰值，y1为横向像素点累加值，thresholding为波峰阈值，即第一阈值，如果v1值超过该波峰阈值被认定为有波峰，则判断为有纹层，如果返回v1为空，即没有波峰，则判断为无纹层。
4.如权利要求3所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S5中，由函数[bright_stripe,dull_stripe,stripe_map]＝cal_index(y1,[v1,l1],bw,theshold1)确定波谷的位置，式中，bright_stripe代表亮纹层，dull_stripe代表暗纹层，stripe_map代表纹层模拟图，bw代表二值图像，由bw得到模拟图的尺寸，theshold1为第二阈值；根据相邻两个波峰找到波谷的位置，若有效波峰和相邻波谷的高程差大于theshold1时，认为存在波谷，由此可以准确地得到波峰和波谷的位置，其中有效波峰数即为亮纹层数，有效波谷数量即为暗纹层数，从而确定亮暗纹层的数量。
5.权利要求1或4所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S6中，根据二值化处理结果，若图像中每一行相邻的像素点同色，记为一个断点。
6.权利要求5所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S6中，确定亮纹层连续度的过程为：统计亮纹层区域每行像素点的暗断点数，再根据亮纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据亮纹层数计算出图像的平均暗断点数，图像亮纹层平均暗断点数的倒数即为图像亮纹层的连续度。
7.权利要求6所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S6中，确定暗纹层连续度的过程为：统计暗纹层区域每行像素点的亮断点数，再根据暗纹层区域的总行数进一步求出平均断点数，最后根据暗纹层数计算出图像的平均亮断点数，图像暗纹层平均亮断点数的倒数即为图像暗纹层的连续度。
8.权利要求7所述的细粒沉积岩纹层结构的表征方法，其特征在于，步骤S6中，对图像亮纹层的连续度和图像暗纹层的连续度求平均，即为图像亮暗纹层的连续度。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019192625A1 (zh) * 2018-07-23 2019-10-10 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
CN113586019A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 中国石油天然气股份有限公司 页岩气储层的压裂优化方法、装置和计算机存储介质
CN113808190A (zh) * 2021-09-23 2021-12-17 西南石油大学 一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111951347B (zh) * 2020-08-24 2021-03-12 重庆科技学院 一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101908142A (zh) * 2010-08-04 2010-12-08 丁天 一种基于特征分析的视频火焰检测方法
US20140019053A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 Ingrain, Inc. Method For Evaluating Relative Permeability For Fractional Multi-Phase, Multi-Component Fluid Flow Through Porous Media
CN104007484A (zh) * 2014-06-06 2014-08-27 董春梅 一种泥页岩的分类方法
US20150241591A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, methods, and computer medium to produce efficient, consistent, and high-confidence image-based electrofacies analysis in stratigraphic interpretations across multiple wells
CN105572757A (zh) * 2015-11-03 2016-05-11 山东科技大学 一种描述煤系细粒沉积结构的方法
CN105809692A (zh) * 2016-03-10 2016-07-27 中国石油大学(华东) 一种页岩结构的定量表征方法
CN105869060A (zh) * 2016-04-06 2016-08-17 山东省煤田地质规划勘察研究院 一种细粒岩微细纹层分类方法
KR101653115B1 (ko) * 2015-11-20 2016-09-01 제주대학교 산학협력단 쇄설성 퇴적암의 암상 분류방법 및 이를 이용한 셰일가스 저류층의 탐색방법
CN105954492A (zh) * 2016-04-28 2016-09-21 西南石油大学 页岩纹层定量表征方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7020307B2 (en) * 2002-02-15 2006-03-28 Inco Limited Rock fragmentation analysis system
BRPI0610115B8 (pt) * 2005-05-13 2021-07-27 Tripath Imaging Inc método de coloração de uma amostra para formação de imagem microscópica, método de colorir artificialmente uma amostra, método de obtenção de medidas de uma amostra de uma imagem dela, método de selecionar uma região de interesse em uma lâmina, método de determinação de dados de densidade óptica e método de separação de cromógenos para a imagem de amostra biológica colorida
US8103102B2 (en) * 2006-12-13 2012-01-24 Adobe Systems Incorporated Robust feature extraction for color and grayscale images
CN102483378B (zh) * 2009-07-20 2014-06-18 Bt成像股份有限公司 半导体材料光致发光测量中掺杂浓度和少数载流子寿命分离
US8577135B2 (en) * 2009-11-17 2013-11-05 Tandent Vision Science, Inc. System and method for detection of specularity in an image
EP2833123A4 (en) * 2012-03-30 2015-12-09 Konica Minolta Inc MEDICAL IMAGE PROCESSOR AND PROGRAM
JP5677356B2 (ja) * 2012-04-04 2015-02-25 キヤノン株式会社 マスクパターンの生成方法
CN104780822B (zh) * 2012-07-19 2017-06-23 独立行政法人国立长寿医疗研究中心 牙菌斑、牙龈和牙槽骨的测量和显示方法及装置
AU2016250792B2 (en) * 2015-04-23 2021-02-04 Bd Kiestra B.V. Method and system for automatically counting microbial colonies
US10648922B2 (en) * 2015-07-21 2020-05-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Crack analysis device, crack analysis method, and crack analysis program
CN108882902B (zh) * 2016-02-08 2022-08-30 医默观系统公司 用于图像中对象的可视化和表征的系统和方法
US10824858B2 (en) * 2016-03-14 2020-11-03 Nec Corporation Object management device
US10181391B2 (en) * 2016-05-26 2019-01-15 Nanojehm Inc. Image processing system and method of processing images
US11645859B2 (en) * 2016-06-30 2023-05-09 Nikon Corporation Analysis device, analysis method, analysis program and display device
US20200043159A1 (en) * 2016-10-03 2020-02-06 Nikon Corporation Analysis device, analysis method, and program
US10423820B2 (en) * 2017-09-13 2019-09-24 General Electric Company Systems and methods for automatic generation of training sets for machine interpretation of images
CN109003248B (zh) * 2018-07-23 2020-12-08 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101908142A (zh) * 2010-08-04 2010-12-08 丁天 一种基于特征分析的视频火焰检测方法
US20140019053A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 Ingrain, Inc. Method For Evaluating Relative Permeability For Fractional Multi-Phase, Multi-Component Fluid Flow Through Porous Media
US20150241591A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, methods, and computer medium to produce efficient, consistent, and high-confidence image-based electrofacies analysis in stratigraphic interpretations across multiple wells
CN104007484A (zh) * 2014-06-06 2014-08-27 董春梅 一种泥页岩的分类方法
CN105572757A (zh) * 2015-11-03 2016-05-11 山东科技大学 一种描述煤系细粒沉积结构的方法
KR101653115B1 (ko) * 2015-11-20 2016-09-01 제주대학교 산학협력단 쇄설성 퇴적암의 암상 분류방법 및 이를 이용한 셰일가스 저류층의 탐색방법
CN105809692A (zh) * 2016-03-10 2016-07-27 中国石油大学(华东) 一种页岩结构的定量表征方法
CN105869060A (zh) * 2016-04-06 2016-08-17 山东省煤田地质规划勘察研究院 一种细粒岩微细纹层分类方法
CN105954492A (zh) * 2016-04-28 2016-09-21 西南石油大学 页岩纹层定量表征方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN PENG SONG 等: "Analysis and Numerical Simulation of Hydrofracture Crack Propagation in Coal-Rock Bed", 《COMPUTER MODELING IN ENGINEERING AND SCIENCES》 *
朱强军 等: "基于模糊算法的岩心图像层理特征提取", 《电子测量技术》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019192625A1 (zh) * 2018-07-23 2019-10-10 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
US10643321B1 (en) 2018-07-23 2020-05-05 China University Of Petroleum (East China) Characterization method for fine-grained sedimentary rock laminar texture
CN113586019A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 中国石油天然气股份有限公司 页岩气储层的压裂优化方法、装置和计算机存储介质
CN113586019B (zh) * 2020-04-30 2024-01-30 中国石油天然气股份有限公司 页岩气储层的压裂优化方法、装置和计算机存储介质
CN113808190A (zh) * 2021-09-23 2021-12-17 西南石油大学 一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法
CN113808190B (zh) * 2021-09-23 2023-07-28 西南石油大学 一种基于电成像测井图像的页岩纹层信息定量提取方法

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