CN113592823A - 一种岩层孔隙率分布计算方法 - Google Patents
一种岩层孔隙率分布计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113592823A CN113592823A CN202110880329.1A CN202110880329A CN113592823A CN 113592823 A CN113592823 A CN 113592823A CN 202110880329 A CN202110880329 A CN 202110880329A CN 113592823 A CN113592823 A CN 113592823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- stratum
- pixel
- fracture
- porosity
- rock
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 110
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 39
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 claims abstract description 27
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims abstract description 27
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 19
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 39
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 15
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 4
- 239000000049 pigment Substances 0.000 claims description 4
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- 238000010008 shearing Methods 0.000 claims description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 3
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 110
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 108
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 17
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 4
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 4
- 239000003350 kerosene Substances 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 229910052734 helium Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001307 helium Substances 0.000 description 2
- SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N helium atom Chemical compound [He] SWQJXJOGLNCZEY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000001225 nuclear magnetic resonance method Methods 0.000 description 2
- 239000004058 oil shale Substances 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 1
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/77—Retouching; Inpainting; Scratch removal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种岩层孔隙率分布计算方法，包括输出地层运动原始三彩图像；对地层运动原始三彩图像进行预处理，生成对应的三维图像数字矩阵；生成岩层裂隙层间分布图；沿岩层方向遍历岩层裂隙层间分布图，得到岩层裂隙信息提取区域图；并绘制岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图；对岩层裂隙层间分布图进行全图像范围遍历，生成岩层孔隙率分布云图。本发明提供的这种岩层孔隙率分布计算方法，利用计算机对岩层图像的处理，减少了人工运算出现的遗漏或疏忽，避免了传统孔隙率计算方法中实验造成的有关误差，且在一定程度上加快了运算速度，从数据上直观呈现了岩层孔隙率在一定走向上的分布；同时减少了其他图像干扰，计算更加准确、高效。
Description
技术领域
本发明属于岩土工程领域，具体涉及一种岩层孔隙率分布计算方法。
背景技术
如今随着基建水平的提高，地质开发工程的不断发展，在岩土工程中面临许多安全问题。例如，矿产资源开采后的踩空区容易因为维护不当而造成塌陷；工程开挖引起透水事故。上述安全问题的原因，一般是由于工程实践中岩层产生了大量裂隙，改变了地层的流体流动性质；裂隙的发育状态一般通过孔隙率进行计算。因此，对岩体工程项目中地层孔隙率分布进行研究及计算具有重要的应用意义。
岩层的孔隙率是地层中各种孔洞和裂隙的总和与岩体总体积的比值，是岩层的重要物理性质，是研究岩石动力学的重要数据资料。国内外对岩层孔隙率分布计算开展了诸多研究。一般认为的岩体孔隙率计算方法为，在忽略岩石内部孔隙率的情况下，对岩体进行冒落实验，冒落的岩石不发生变形，孔隙率可用公式表达：n＝Vf/(Vs+Vf)，n为岩层的孔隙率；Vf为岩体孔隙体积，用冒落前后岩体体积之差表示；Vs为岩体破碎冒落后的岩石总体积。除此之外，在实验室里利用岩石标本或钻井取芯进行测定、采用声波测井和中子密度测井对地层某一位置的孔隙率值进行测定。同时，现有技术中的岩层孔隙分布计算方法如：CN107402176B公开了一种裂缝孔隙度的确定方法和装置，其中，该方法包括：获取目标区域的露头样品、岩心样品；对露头样品进行三维激光扫描，建立目标区域的储层地质模型；通过目标区域的储层地质模型，确定裂缝的延伸长度；根据岩心样品，确定裂缝的开度、裂缝的充填系数、裂缝的贯穿系数；根据裂缝的延伸长度、裂缝的开度、裂缝的充填系数、裂缝的贯穿系数，确定目标区域的裂缝孔隙度。由于该方案利用表征效果较好的露头样品建立储层的地质模型，对裂缝进行定量确定；再结合岩心数据，准确地确定裂缝孔隙度，从而解决了现有方法中存在的确定的裂缝孔隙度精度不高、准确度较差的技术问题，达到了快速、准确地定量确定裂缝孔隙度的技术效果。CN105866002B发明公开了一种精确的含油页岩核磁共振孔隙度测试方法，通过测试不同等待时间、回波间隔饱和煤油页岩核磁共振T2谱分布和孔隙度，并与氦气孔隙度对比标定等待时间和回波间隔，最佳等待时间和回波间隔时核磁共振T2谱分布即可精确表征含油页岩储层物性特征。发明将影响含油页岩核磁共振孔隙度测试精度因素归结于样品饱和流体的类型和测试参数(等待时间和回波间隔)，通过饱和煤油消除页岩样品水化作用的影响；通过分析T2谱分布变化和氦气孔隙度标定最佳等待时间和回波间隔；采用所述方法，通过测试不同等待时间和回波间隔饱和煤油页岩核磁共振T2谱分布和孔隙度，即可获得能够精确表征含油页岩孔隙度的最佳测试参数。
上述现有技术中的裂隙孔隙度计算方法及核磁共振孔隙度测试方法在一定程度上均可以对地层或掩体的裂纹、孔隙度分布进行分析及计算，但技术还存在一些局限性。例如，裂隙孔隙度计算方法通过对目标区域取样进行激光扫描，可确定裂缝的延伸长度、贯穿系数等多项性质参数，但激光扫描的方法缺乏对地层全貌进行精确研究，缺乏综合性的概括，且本身对实验仪器及操作具有较高的要求；核磁共振法通过共振普分布及孔隙度与标定物的对应参数进行比较，得到页岩储层的含油饱和度和孔隙度，但不是通过直接测量手段，存在一定的误差；同时现有的技术方式较为复杂，运算速度低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种岩层孔隙率分布计算方法，该方法能够减少计算步骤，并且应用范围广，效率高、可靠性强。
本发明提供的这种岩层孔隙率分布计算方法，包括如下步骤：
S1.对岩层裂隙富集区域进行模拟，输出对应的地层运动原始三彩图像；
S2.对地层运动原始三彩图像进行预处理，生成对应的三维图像数字矩阵；
S3.通过分析三维图像数字矩阵，去除多余岩层间像素信息，得到岩层裂隙层间分布图；
S4.沿岩层方向遍历岩层裂隙层间分布图，得到岩层裂隙代表像素点和岩层裂隙信息提取区域图；并绘制岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图；
S5.设置全图像范围遍历窗口，对岩层裂隙层间分布图进行全图像范围遍历，全图像范围遍历窗口沿竖直和水平走向，生成岩层孔隙率分布云图。
所述的步骤S1具体包括：利用基于离散单元法，对岩层裂隙富集区域的地层进行模拟，对岩石基质和岩石接触进行参数化处理，生成岩层条件参数，根据岩层条件参数，输出对应的地层运动原始三彩图像image1；原彩图存储了以三种颜色[r,g,b]通道为颜色模式的像素值。
所述的岩层条件参数包括：块体的质量密度、弹性性能、塑性性能用于确定材料的力学特性；刚度、剪切刚度、抗拉强度、摩擦角、内聚力用于确定块体间接触的力学特性；地层块体尺寸。
所述的步骤S2中，预处理包括：将地层运动原始三彩图像image1生成对应的三维图像数字矩阵Array1，数字矩阵Array1采用三维形式反映三种颜色[r,g,b]通道，并分别在其对应通道以二维数组形式[[·]i]j显示像素位置，并通过像素值反映三种原彩色素值；其中，每一个像素位置包含三个颜色通道，红绿蓝三色像素值以[r,g,b]的形式，在像素位置中分布，同时r,g,b∈[0,255]。
所述的步骤S3具体包括如下步骤：
A1.去除步骤S1输出的地层运动原始三彩图像image1中的多余上网格线；
A2.去除步骤S1输出的地层运动原始三彩图像image1中的多余下网格线。所述的步骤A1具体包括：以下部网格线沿上像素行，所有列为基准，设：
w1＝I(i,j,1)/I(i,j,2)
w2＝I(i,j,2)/I(i,j,3)
其中，w1表示像素点红色通道对应的像素值与绿色通道像素值的比值；w2表示像素点绿色通道对应的像素值与蓝色通道像素值的比值；I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；
若满足网格线沿上设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0。
所述的步骤A2具体包括，以下部网络线沿下像素行，所有列为基准，设：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
满足网格线向下设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0；I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；sum表示像素点在红、绿、蓝三通道的像素值之和。
所述的步骤S4，岩层裂隙信息提取区域图image3的生成方法包括：遍历岩层裂隙层间分布图image2中的像素，像素二维数组形式为[[·]i]j，对像素点的三颜色通道像素值[r,g,b]进行求和，并设定阈值T，计算：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
其中，I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；sum表示像素点在红、绿、蓝三通道的像素值之和；当sum＞T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝255；当sum≤T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0，经过遍历和计算，像素值为0的像素点所在区域构成的图像为岩层裂隙信息提取区域图image3。
所述的步骤S4，岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图image4的生成方法包括：对岩层裂隙信息提取区域图image3，设置遍历窗大小为s*k，步长取值为s，s表示s*k窗口的长，k表示s*k窗口的宽，k取定值，代表岩层裂隙信息提取区域图image3图像原宽；在一个s*k遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr为：
Pr＝n/N
其中，n为s*k遍历窗岩层裂隙像素点数；N为s*k遍历窗总遍历像素点数。
所述的步骤S5包括：窗口扫描岩层裂隙信息提取区域图image3，并设置遍历窗大小为m*h，步长取m；首先沿着水平遍历，再以步长为m，沿着竖直走向对岩层裂隙信息提取区域图image3进行遍历；在一个m*h遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr'为：
Pr'＝n'/N'
其中，n'为m*h遍历窗岩层裂隙像素点数；N'表示m*h遍历窗总遍历像素点数；将每一个m*h遍历窗中的岩层裂隙率大小Pr'进行计算，对每个窗口的孔隙率大小通过渐进颜色进行可视化，用渐进显示出不同位置遍历窗所代表孔隙率大小，得到在岩层裂隙信息提取区域图image3标准下，岩层孔隙率的分布云图image5。
本发明提供的这种岩层孔隙率分布计算方法，利用计算机对岩层图像的处理，减少了孔隙率人工运算可能出现的遗漏或疏忽，避免了因传统孔隙率计算方法中进行相关实验造成的有关误差，且在一定程度上大大加快了岩层孔隙率分布的运算速度，从数据上直观呈现了岩层孔隙率在一定走向上的分布；同时减少了其他图像干扰，计算更加准确、高效。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
图2为本发明实施例的地层运动原始图像示意图。
图3为本发明实施例的岩层裂隙层间分布图示意图。
图4为本发明实施例的岩层裂隙信息提取区域图示意图。
图5为本发明实施例的岩层裂隙分布曲线图。
图6为本发明实施例的岩层孔隙率的分布云图示意图。
具体实施方式
如图1为本发明方法的流程示意图：本发明提供的这种岩层孔隙率分布计算方法，包括如下步骤：
S1.对岩层裂隙富集区域进行模拟，输出对应的地层运动原始三彩图像；
步骤S1具体为，利用基于离散单元法，对岩层裂隙富集区域的地层进行模拟，根据岩层条件参数，输出对应的地层运动原始三彩图像image1；地层运动原始三彩图像image1凸显了岩层裂缝扩张的定性表现，如裂隙发育、分布的位置及裂隙的密度参数等；原彩图存储了以三种颜色[r,g,b]通道为颜色模式的像素值。
其中，在利用基于离散单元法的UDEC数值软件对地层运动进行模拟时，对岩石基质(块)和岩石接触(岩层中的节理和岩层)进行参数化处理，生成岩层条件参数，岩层条件参数包括：块体的质量密度、弹性性能、塑性性能等以确定材料的力学特性；刚度、剪切刚度、抗拉强度、摩擦角、内聚力等以确定块体间接触的力学特性；地层块体尺寸等。
S2.对地层运动原始三彩图像进行预处理；
预处理过程具体包括：将地层运动原始三彩图像image1生成对应的三维图像数字矩阵Array1，数字矩阵Array1采用三维形式反映三种颜色[r,g,b]通道，并分别在其对应通道以二维数组形式[[·]i]j显示像素位置，并通过像素值反映三种原彩色素值。
其中，每一个像素位置包含三个颜色通道，红绿蓝三色像素值以[r,g,b]的形式，在像素位置中分布，同时r,g,b∈[0,255]。
S3.通过分析三维图像数字矩阵Array1，对地层运动原始三彩图像image1进行检测，对岩层裂隙边界位置信息进行提取，去除多余岩层间像素信息，得到岩层裂隙层间分布图image2；
对岩层裂隙边界位置信息进行提取的具体方法包括如下步骤，去除步骤S1输出的地层运动原始三彩图像image1中的多余上下网格线，多余上下网格线表示多余层间信息，使裂隙层间信息更加突出，减少了计算机计算负担，加快运算速度。
A1.以下部网格线沿上像素行，所有列为基准，设：
w1＝I(i,j,1)/I(i,j,2)
w2＝I(i,j,2)/I(i,j,3)
其中，，w1表示像素点I[i,j]红色通道对应的像素值与绿色通道像素值的比值；w2表示像素点I[i,j]绿色通道对应的像素值与蓝色通道像素值的比值。I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值。
满足网格线沿上设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0；在本实施例中网格线沿上设定范围为0.9＜w1,w2＜1.1，即0.9和1.1分别为本实施例中像素通道值对应比值的上下界；
A2.以下部网络线沿下像素行，所有列为基准，设：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
满足网格线向下设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0；在本实施例中网格线向下设定范围为130＜sum＜170；sum表示像素点在红、绿、蓝三通道的像素值之和。
通过步骤A1和A2实现了层间裂隙特征信息的提取，得到岩层裂隙层间分布图image2。
S4.沿岩层方向遍历岩层裂隙层间分布图image2，设定阈值T，T值根据岩层裂隙层间分布图image2裂隙像素点实际值选取，在本实施例中选取8；对RGB值之和Isum小于设定阈值T的像素点进行计算、识别和提取，得到岩层裂隙代表像素点gray[i,j]，以及岩层裂隙信息提取区域图image3；将岩层裂隙代表像素点gray[i,j]进行求和，得到遍历窗岩层裂隙像素点数n1，并计算岩层裂隙层孔隙率大小；并绘制岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图image4；
步骤S4中，生成岩层裂隙信息提取区域图image3的具体方法为：遍历岩层裂隙层间分布图image2中的像素，像素二维数组形式为[[·]i]j，对像素点的三颜色通道像素值[r,g,b]进行求和，并设定阈值T，计算：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
当sum＞T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝255；当sum≤T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0，经过遍历和计算，像素值为0的像素点所在区域构成的图像为岩层裂隙信息提取区域图image3。
绘制岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图image4的具体方法包括：对岩层裂隙信息提取区域图image3，设置遍历窗大小为s*k，步长取值为s，s表示s*k窗口的长，k表示s*k窗口的宽，k取定值，代表岩层裂隙信息提取区域图image3图像原宽；在一个s*k遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr为：
Pr＝n/N
其中，n为s*k遍历窗岩层裂隙像素点数；N为s*k遍历窗总遍历像素点数。并通过计算机程序进行可视化，由此可得到在水平方向上单位长度的层裂隙分布曲线图image4。
S5.设置全图像遍历窗口，对岩层裂隙层间分布图image2进行全图像范围遍历，全图像范围遍历窗口沿竖直和水平走向，按照设置步长m逐像素移动窗口；对岩层裂隙层间分布图image2完成全图像范围遍历后，可视为岩层孔隙率分布云图image5。
步骤S5具体包括，窗口扫描岩层裂隙信息提取区域图image3，并设置遍历窗大小为m*h；步长取m，在本实施例中m＝1；首先沿着水平遍历，再以步长为m，沿着竖直走向对岩层裂隙信息提取区域图image3进行遍历；在一个m*h遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr'为：
Pr'＝n'/N'
其中，n'为m*h遍历窗岩层裂隙像素点数；N'表示m*h遍历窗总遍历像素点数；将每一个m*h遍历窗中的岩层裂隙率大小Pr'进行计算，对每个窗口的孔隙率大小通过渐进颜色进行可视化，用渐进显示出不同位置遍历窗所代表孔隙率大小，由此得到在岩层裂隙信息提取区域图image3标准下，岩层孔隙率的分布云图image5。
在本实施例中，以某煤矿岩层作为本发明方法应用实例。山西某煤矿采用地下长壁采煤法对某煤层进行开采，该煤矿集中在最接近地表的4号煤层。4号煤层厚度为6.5m，采煤机截割高度为3.0m，放顶煤厚度为3.5m。长壁开采的宽度为200米。4号煤层及其上覆地层地质条件相对简单，无断层或水文影响，煤层及上覆地层结构基本为水平结构。
方法应用步骤如下：
步骤1、如图2为本发明实施例的地层运动原始图像示意图。利用基于离散单元法的UDEC数值软件对岩层裂隙富集区域的地层运动进行模拟，在UDEC模型中，第2关键层(主关键层)和第1关键层的块体尺寸分别设计为42.6m和23.5m。同时获得了4号煤层以上煤系地层的实测岩性和几何性质，以及地层中完整岩石基质的力学性质。输出对应的地层运动原始图像如图2，图像显示了岩层裂缝发育的定性表现，如裂隙分布的位置和裂隙的密度参数；以及RGB三通道的色素值。
步骤2、对计算机程序输入1步骤中的地层运动原始图像image1，读取并存储原图，生成对应的三维图像数字矩阵Array1，数字矩阵Array1在三维中反映三种颜色通道：r、g、b，并分别在其对应通道以二维数组形式[[·]i]j形式显示像素位置，并通过像素值反映红-绿-蓝三种原彩色素值；
步骤3、如图3为本发明实施例的岩层裂隙层间分布图示意图。通过分析步骤2步骤中地层运动原始图像矩阵Array，对地层运动原始图像及其岩层裂隙边界位置信息进行提取的具体方法为：去除步骤1输出的地层运动原始图像中的多余上下网格线(表示多余层间信息)，目的在于使裂隙层间信息更加突出，且减少计算机计算负担，加快运算速度。以下部网格线沿上像素行，所有列为基准，设：
w1＝I(i,j,1)/I(i,j,2)
w2＝I(i,j,2)/I(i,j,3)
其中，w1表示像素点红色通道对应的像素值与绿色通道像素值的比值；w2表示像素点绿色通道对应的像素值与蓝色通道像素值的比值；I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；
满足0.9＜w1,w2＜1.1，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0；
以下部网络线沿下像素行，所有列为基准，设：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
满足130＜sum＜170，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0。
经过上述算式实现了层间裂隙特征信息的提取，得到岩层裂隙层间分布图。
步骤4、遍历扫描步骤3中的岩层裂隙层间分布图像素，像素二维数组形式为[[·]i]j，并对像素的三颜色通道像素值[r,g,b]进行求和，并设定阈值T，T值根据岩层裂隙层间分布图裂隙像素点实际值选取，本图片取为8：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
其中，当sum＞T时，设置I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝255；当sum≤T时，设置I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0。如图4为本发明实施例的岩层裂隙信息提取区域图示意图。经过遍历与计算，像素值为0的像素点所在区域构成的图像即为岩层裂隙信息提取区域图。
步骤4中，如图5为本发明实施例的岩层裂隙分布曲线图。绘制岩层裂隙分布曲线的方法为，对岩层裂隙信息提取区域图设置遍历窗大小为2*10，步长取2。在一个遍历窗(2*10)中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr为Pr＝n/N；
其中，n为遍历窗(2*10)岩层裂隙像素点数，N为遍历窗(2*10)总遍历像素点数。将数据结果通过计算机程序进行可视化，由此可得到如图5所示的在水平方向上单位长度中岩层裂隙分布曲线图。
步骤5、窗口扫描图4所示的岩层裂隙信息提取区域图，按照步骤4提取岩层裂隙区特征，然后设置遍历窗大小为5*10，步长取1，首先沿着水平，再以步长为1，沿着竖直走向对图4所示的岩层裂隙信息提取区域进行遍历。在一个遍历窗(5*10)中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr'为：
Pr'＝n'/N'
其中，n'为遍历窗(5*10)岩层裂隙像素点数，N'为遍历窗(5*10)总遍历像素点数。如图6为本发明实施例的岩层孔隙率的分布云图示意图。将每一个遍历窗中的岩层裂隙层孔隙率大小进行计算，并通过计算机程序，对每个窗口的孔隙率大小通过渐进颜色进行可视化，用渐进显示出不同位置遍历窗所代表孔隙率大小，由此得到在岩层裂隙信息提取区域图标准下，如图6所示的岩层孔隙率的分布云图。
对该煤矿岩层4号煤层运用本方法分析计算岩层孔隙率分布。计算结果如图2～6所示。
从图2～6可知，在该煤矿岩层4号煤层运用一种基于数字图像识别的岩层孔隙率分布计算方法，成功对该煤岩层进行UEDC地层模拟、数字矩阵提取、岩层裂隙边界信息提取及岩层裂隙层间分布图获取、岩层裂隙信息提取区域图获取、孔隙率分布曲线图及云图的绘制。其中，通过两种对孔隙率的计算的可视化结果——孔隙率分布曲线图及云图表明，该方法可以高效快速地解算出岩层孔隙率，且整体运算实施过程符合工作岩体实际情况。
Claims (10)
1.一种岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于包括如下步骤：
S1.对岩层裂隙富集区域进行模拟，输出对应的地层运动原始三彩图像；
S2.对地层运动原始三彩图像进行预处理，生成对应的三维图像数字矩阵；
S3.通过分析三维图像数字矩阵，去除多余岩层间像素信息，得到岩层裂隙层间分布图；
S4.沿岩层方向遍历岩层裂隙层间分布图，得到岩层裂隙代表像素点和岩层裂隙信息提取区域图；并绘制岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图；
S5.设置全图像范围遍历窗口，对岩层裂隙层间分布图进行全图像范围遍历，全图像范围遍历窗口沿竖直和水平走向，生成岩层孔隙率分布云图。
2.根据权利要求1所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S1具体包括：利用基于离散单元法，对岩层裂隙富集区域的地层进行模拟，对岩石基质和岩石接触进行参数化处理，生成岩层条件参数，根据岩层条件参数，输出对应的地层运动原始三彩图像image1；原彩图存储了以三种颜色[r,g,b]通道为颜色模式的像素值。
3.根据权利要求2所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的岩层条件参数包括：块体的质量密度、弹性性能、塑性性能用于确定材料的力学特性；刚度、剪切刚度、抗拉强度、摩擦角、内聚力用于确定块体间接触的力学特性；地层块体尺寸。
4.根据权利要求3所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S2中，预处理包括：将地层运动原始三彩图像image1生成对应的三维图像数字矩阵Array1，数字矩阵Array1采用三维形式反映三种颜色[r,g,b]通道，并分别在其对应通道以二维数组形式[[·]i]j显示像素位置，并通过像素值反映三种原彩色素值；其中，每一个像素位置包含三个颜色通道，红绿蓝三色像素值以[r,g,b]的形式，在像素位置中分布，同时r,g,b∈[0,255]。
5.根据权利要求4所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S3具体包括如下步骤：
A1.去除步骤S1输出的地层运动原始三彩图像image1中的多余上网格线；
A2.去除步骤S1输出的地层运动原始三彩图像image1中的多余下网格线。
6.根据权利要求5所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤A1具体包括：以下部网格线沿上像素行，所有列为基准，设：
w1＝I(i,j,1)/I(i,j,2)
w2＝I(i,j,2)/I(i,j,3)
其中，w1表示像素点红色通道对应的像素值与绿色通道像素值的比值；w2表示像素点绿色通道对应的像素值与蓝色通道像素值的比值；I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；
若满足网格线沿上设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0。
7.根据权利要求6所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤A2具体包括，以下部网络线沿下像素行，所有列为基准，设：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
满足网格线向下设定范围，则令I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0；I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；sum表示像素点在红、绿、蓝三通道的像素值之和。
8.根据权利要求7所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S4，岩层裂隙信息提取区域图image3的生成方法包括：遍历岩层裂隙层间分布图image2中的像素，像素二维数组形式为[[·]i]j，对像素点的三颜色通道像素值[r,g,b]进行求和，并设定阈值T，计算：
sum＝I(i,j,1)+I(i,j,2)+I(i,j,3)
其中，I(i,j,1)表示像素点在红通道的像素值；I(i,j,2)表示像素点在绿通道的像素值；I(i,j,3)表示像素点在蓝通道的像素值；sum表示像素点在红、绿、蓝三通道的像素值之和；当sum＞T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝255；当sum≤T时，I(i,j,1)＝I(i,j,2)＝I(i,j,3)＝0，经过遍历和计算，像素值为0的像素点所在区域构成的图像为岩层裂隙信息提取区域图image3。
9.根据权利要求8所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S4，岩层裂隙层孔隙率对应的分布曲线图image4的生成方法包括：对岩层裂隙信息提取区域图image3，设置遍历窗大小为s*k，步长取值为s，s表示s*k窗口的长，k表示s*k窗口的宽，k取定值，代表岩层裂隙信息提取区域图image3图像原宽；在一个s*k遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr为：
Pr＝n/N
其中，n为s*k遍历窗岩层裂隙像素点数；N为s*k遍历窗总遍历像素点数。
10.根据权利要求9所述的岩层孔隙率分布计算方法，其特征在于所述的步骤S5包括：窗口扫描岩层裂隙信息提取区域图image3，并设置遍历窗大小为m*h，步长取m；首先沿着水平遍历，再以步长为m，沿着竖直走向对岩层裂隙信息提取区域图image3进行遍历；在一个m*h遍历窗中，岩层裂隙层孔隙率大小Pr'为：
Pr'＝n'/N'
其中，n'为m*h遍历窗岩层裂隙像素点数；N'表示m*h遍历窗总遍历像素点数；将每一个m*h遍历窗中的岩层裂隙率大小Pr'进行计算，对每个窗口的孔隙率大小通过渐进颜色进行可视化，用渐进显示出不同位置遍历窗所代表孔隙率大小，得到在岩层裂隙信息提取区域图image3标准下，岩层孔隙率的分布云图image5。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110880329.1A CN113592823B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种岩层孔隙率分布计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110880329.1A CN113592823B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种岩层孔隙率分布计算方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113592823A true CN113592823A (zh) | 2021-11-02 |
| CN113592823B CN113592823B (zh) | 2023-09-19 |
Family
ID=78253687
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110880329.1A Active CN113592823B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种岩层孔隙率分布计算方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113592823B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114419983A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 中南大学 | 倾斜煤层开采扰动岩层空隙率的随机分布特征的模拟方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006071876A2 (en) * | 2004-12-29 | 2006-07-06 | Ipifini | Systems and methods for computer aided inventing |
| CN103971367A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-08-06 | 河海大学 | 水文资料图像分割方法 |
| RU2014142851A (ru) * | 2014-10-23 | 2016-05-20 | Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз" | Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты |
| US9507047B1 (en) * | 2011-05-10 | 2016-11-29 | Ingrain, Inc. | Method and system for integrating logging tool data and digital rock physics to estimate rock formation properties |
| CN106837353A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-13 | 中南大学 | 填充性岩溶隧道施工处理方法 |
| CN108763650A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 湘潭大学 | 一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法 |
| CN109900617A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 西南石油大学 | 一种基于声电成像测井图的裂缝性地层渗透率曲线计算方法 |
| CN110135311A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-16 | 重庆科技学院 | 一种基于三维岩心扫描图像的孔隙与孔喉识别系统及方法 |
| CN110838117A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-25 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种基于孔壁图像的岩石面孔隙度识别方法 |
| CN113188975A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-07-30 | 中南大学 | 基于图像处理技术的岩体裂隙及飞石运动分析系统及方法 |
-
2021
- 2021-08-02 CN CN202110880329.1A patent/CN113592823B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006071876A2 (en) * | 2004-12-29 | 2006-07-06 | Ipifini | Systems and methods for computer aided inventing |
| US9507047B1 (en) * | 2011-05-10 | 2016-11-29 | Ingrain, Inc. | Method and system for integrating logging tool data and digital rock physics to estimate rock formation properties |
| CN103971367A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-08-06 | 河海大学 | 水文资料图像分割方法 |
| RU2014142851A (ru) * | 2014-10-23 | 2016-05-20 | Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз" | Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты |
| CN106837353A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-13 | 中南大学 | 填充性岩溶隧道施工处理方法 |
| CN108763650A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 湘潭大学 | 一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法 |
| CN109900617A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 西南石油大学 | 一种基于声电成像测井图的裂缝性地层渗透率曲线计算方法 |
| CN110135311A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-16 | 重庆科技学院 | 一种基于三维岩心扫描图像的孔隙与孔喉识别系统及方法 |
| CN110838117A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-25 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种基于孔壁图像的岩石面孔隙度识别方法 |
| CN113188975A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-07-30 | 中南大学 | 基于图像处理技术的岩体裂隙及飞石运动分析系统及方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| C WANG等: "Rock surface porosity measurement and pore distribution analysis based on hole wall images", 《IOP CONF. SERIES: EARTH AND ENVIRONMENTAL SCIENCE》, vol. 570, pages 1 - 12 * |
| LI DY等: "Fracture analysis of marble specimens with a hole under uniaxial compression by digital image correlation", 《21ST EUROPEAN CONFERENCE ON FRACTURE (ECF)》, vol. 183, pages 109 - 124, XP085180320, DOI: 10.1016/j.engfracmech.2017.05.035 * |
| 王少锋 等: "地下煤火燃空区冒落岩体孔隙率随机分布规律", 《工程科学学报》, vol. 37, no. 5, pages 543 - 550 * |
| 王少锋 等: "采空区及上覆岩层空隙率三维分布规律", 《中南大学学报(自然科学版)》, vol. 45, no. 3, pages 833 - 839 * |
| 钱自卫: "孔隙砂岩化学注浆浆液渗透扩散机理", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》, no. 12, pages 021 - 131 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114419983A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 中南大学 | 倾斜煤层开采扰动岩层空隙率的随机分布特征的模拟方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113592823B (zh) | 2023-09-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108982810B (zh) | 一种动力响应时空重构装置 | |
| CN103279986B (zh) | 三维水平地质剖面图制作方法及其用途 | |
| Li et al. | Evolution of the broken rock zone in the mixed ground tunnel based on the DSCM | |
| CN107402176B (zh) | 裂缝孔隙度的确定方法和装置 | |
| CN111339691A (zh) | 一种基于voxler软件的智慧岩土工程参数三维分析与评价系统及方法 | |
| Zhang et al. | A case study on integrated modeling of spatial information of a complex geological body | |
| CN115062368A (zh) | 一种隧道长管棚数字孪生体和精细建模系统及方法 | |
| CN109870720A (zh) | 一种页岩气微裂缝测井识别方法 | |
| CN112150582B (zh) | 一种面向多模态数据的地质剖面图近似表达方法 | |
| CN111272093B (zh) | 一种巷道变形监测方法 | |
| CN113592823B (zh) | 一种岩层孔隙率分布计算方法 | |
| Zeng et al. | LIDAR-based fracture characterization and controlling factors analysis: An outcrop case from Kuqa Depression, NW China | |
| Ray et al. | Characterizing and modeling natural fracture networks in a tight carbonate reservoir in the Middle East: A methodology | |
| CN112819195B (zh) | 一种隧道超前钻探地质精细化预报方法 | |
| CN109738955B (zh) | 一种基于成分-结构分类下的变质岩岩性综合判别方法 | |
| Baylis et al. | Mobile drone LiDAR structural data collection and analysis | |
| CN106844858B (zh) | 地层裂缝发育区带预测方法及装置 | |
| CN113298935B (zh) | 一种基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法 | |
| Kieffer et al. | Tools for optimizing rock mass grouting | |
| CN111650651B (zh) | 用成像测井资料解释天然岩溶裂缝期次的方法 | |
| CN112184033B (zh) | 一种碳酸盐岩岩层断层封闭性评价方法 | |
| Barnett et al. | Structural domaining for engineering projects | |
| CN111323356B (zh) | 一种基于数字化图像处理技术测量岩石裂隙开度与流速矢量的方法 | |
| CN111177607B (zh) | 一种基于b/s架构的岩心图像处理和应用方法 | |
| CN111663935B (zh) | 一种用于评价井筒环空气密性的方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |