CN113610095A - 用于划分微观剩余油的赋存形态的方法及处理器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及石油技术领域，公开了一种用于划分微观剩余油的赋存形态的方法及处理器。方法包括：采集油润湿模型中初始饱和油状态的图像；对图像进行处理以识别出特征区域，特征区域包括颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域；实施第一分类方式：在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油；实施第二分类方式：剔除在第一分类方式已识别出的孔喉残余油和角隅状剩余油的区域，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。本发明利用图像处理技术，可以自动地批量地完成油湿模型中微观剩余油的赋存状态的分类，显著地提高工作效率，有效地消除人为经验误差，也提高了分类方法的实用性。

Description

用于划分微观剩余油的赋存形态的方法及处理器

技术领域

本发明涉及石油技术领域，具体地涉及一种用于划分微观剩余油的赋存形态的方法及处理器。

背景技术

随着油田开发的深入，很多油田已步入高含水或特高含水的开发阶段，此时仍有大量的剩余油分布在储层中，如何挖潜动用这些低效难动用的剩余油是提高油藏采收率所必须面对的重大问题。但剩余油在孔隙内的赋存形态多样，所对应的动用机理及开发方式也千差万别，因此对孔隙中的剩余油的赋存状态进行分类是必要且重要的。

在对剩余油的赋存状态进行分类的过程中，CT(Computed Tomography，计算机体层摄影)扫描精度高，能够实现3D赋存形态的刻画，但是设备和测试成本高；采用微观模型操作成本低，能够真正意义上的实现实时监测，比CT扫描法可更进一步理解和认识剩余油的启动规律。微观模型中常用水湿模型，水润湿和油润湿是刻画油藏的镜子两面，任一种润湿都容易造成油藏剩余油现状和启动规律的认识偏离，油湿模型也是对水润湿模型应用的一种补充。在油润湿模型中，采用经典的连通域方法时，剩余油赋存形态的分类的实用性较差。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明实施例提供了用于划分微观剩余油的赋存形态的方法及处理器。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于划分微观剩余油的赋存形态的方法，包括：

采集油润湿模型中初始饱和油状态的图像；

对图像进行处理以识别出特征区域，特征区域包括颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域；

实施第一分类方式：在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油；

实施第二分类方式：剔除在第一分类方式已识别出的孔喉残余油和角隅状剩余油的区域，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。

在本发明实施例中，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴包括：

在未识别的剩余油区域中划分连通域区域，依次逐个识别连通域区域；

确定各个连通域包含的颗粒数；

在颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定连通域为微观非均质剩余油；

在颗粒数小于第一数值且大于第二数值的情况下，确定连通域为孔喉残余油；

在颗粒数为第二数值的情况下，确定连通域为油膜；

在颗粒数为第三数值的情况下，确定连通域为油滴。

在本发明实施例中，对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行图像分割，在灰度空间中确定阈值，分割出饱和油区域；

根据饱和油区域确定剩余油区域和颗粒区域。

在本发明实施例中，对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行处理，得到距离变换图；

对距离变换图进行处理，得到孔喉中轴骨架图；

根据距离变换图和孔喉中轴骨架图，得到中轴孔径图；

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域。

在本发明实施例中，根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在中轴孔径图上确定局部极小值以筛选出局部极小值区域；

对局部极小值区域执行圆球法膨胀，将圆球膨胀后的区域确定为喉道区域，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第四数值相对应。

在本发明实施例中，方法还包括：

根据饱和油区域，确定孔隙区域。

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在孔喉中轴骨架图上执行圆球法膨胀，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第五数值相对应；

在孔隙区域中去除圆球法膨胀的区域，得到盲端区域。

在本发明实施例中，在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数小于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为孔喉残余油。

在盲端区域的剩余油为被动用情况下，确定盲端区域的剩余油为角隅状剩余油。

在本发明实施例中，实施第一分类方式还包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为微观非均质剩余油。

本发明第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

本发明第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

本发明第四方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

本发明利用图像处理技术识别出特征区域，可以划分出颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域，然后实施第一分类方式，初步分类出孔喉残余油和角隅状剩余油，最后再精分出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。这样，自动地批量地完成油湿模型中微观剩余油的赋存状态的分类，显著地提高工作效率，有效地消除人为经验误差。本技术方案解决了传统的分类方法在油湿模型中适用性较差的问题，提高了油湿模型中微观剩余油的分类方法的实用性。本发明可以实现孔隙级剩余油的赋存特征的量化评价，为油气田开发方案部署提供决策依据。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明实施例的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本发明一实施例的微观剩余油的赋存形态的分类方法示意图；

图3示意性示出了根据本发明一实施例的特征区域识别的方法示意图；

图4(a)示意性示出了根据本发明一实施例的初始饱和油状态的图像；

图4(b)示意性示出了根据本发明一实施例的孔喉中轴骨架图；

图4(c)示意性示出了根据本发明一实施例的孔喉尺寸的距离变换图；

图4(d)示意性示出了根据本发明一实施例的喉道区域的示意图；

图4(e)示意性示出了根据本发明一实施例的盲端区域的示意图；

图5示意性示出了根据本发明一实施例的喉道区域的孔喉残余油的分类流程图；

图6示意性示出了根据本发明一实施例的盲端区域的角隅状剩余油的分类流程图；

图7(a)示意性示出了根据本发明一实施例的剩余油分布的示意图；

图7(b)示意性示出了根据本发明一实施例的微观非均质剩余油的示意图；

图7(c)示意性示出了根据本发明一实施例的孔喉残余油的示意图；

图7(d)示意性示出了根据本发明一实施例的油膜的示意图；

图7(e)示意性示出了根据本发明一实施例的角隅状剩余油的示意图；

图7(f)示意性示出了根据本发明一实施例的油滴的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

需要说明，若本申请实施方式中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本申请实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

图1示意性示出了根据本发明实施例的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法的流程示意图。如图1所示，提供了一种用于划分微观剩余油的赋存形态的方法，包括以下步骤：

步骤101，采集油润湿模型中初始饱和油状态的图像；

步骤102，对图像进行处理以识别出特征区域，特征区域包括颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域；

步骤103，实施第一分类方式：在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油；

步骤104，实施第二分类方式：剔除在第一分类方式已识别出的孔喉残余油和角隅状剩余油的区域，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。

在水润湿模型中，润湿相水多为连续相分布，因此在微观剩余油的分类中，以油簇为识别对象的连通域方法，便可以逐一定量表征每个油簇的形状、位置和规模等信息，进而实现对剩余油的分类。但是在油润湿模型中，传统的连通域方法便受到了挑战，在油湿的微观仿真模型中，作为驱替相的水不再是连续相，传统方法中作为识别对象的油簇便成为了连续介质，此时原本分散的油簇成为了由几个大规模的连续油簇组成，因此，使用传统的连通域法对微观剩余油加以分类的适用性较差。

本发明利用图像处理技术识别出特征区域，可以划分出颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域，然后实施第一分类方式，初步分类出孔喉残余油和角隅状剩余油，最后再精分出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。这样，自动地批量地完成油湿模型中微观剩余油的赋存状态的分类，显著地提高工作效率，有效地消除人为经验误差。本技术方案解决了传统的分类方法在油湿模型中适用性较差的问题，提高了油湿模型中微观剩余油的分类方法的实用性。本发明可以实现孔隙级剩余油的赋存特征的量化评价，为油气田开发方案部署提供决策依据。

实施第一分类方式可以理解为初步分类阶段，实施第二分类方式可以理解为精确分类阶段。颗粒区域、喉道区域和盲端区域三者是独立的，具体来说，一个区域可能是颗粒区域，也可能是喉道区域，或者可能是盲端区域，但不可能同时是颗粒区域、喉道区域和盲端区域中的两者或两者以上。颗粒区域和剩余油区域也是独立的，一个区域可能是颗粒区域，也可能是剩余油区域，但不可能同时是颗粒区域和剩余油区域。颗粒区域内是不包含油的，剩余油区域内是包含油的。喉道区域内可能包含油，也可能不包含油，其中，包含油的喉道区域也是剩余油区域。类似的，盲端区域内可能包含油，也可能不包含油，其中，包含油的盲端区域也是剩余油区域。

在一实施例中，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴包括：

在未识别的剩余油区域中划分连通域区域，依次逐个识别连通域区域；

确定各个连通域包含的颗粒数；

在颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定连通域为微观非均质剩余油；

在颗粒数小于第一数值且大于第二数值的情况下，确定连通域为孔喉残余油；

在颗粒数为第二数值的情况下，确定连通域为油膜；

在颗粒数为第三数值的情况下，确定连通域为油滴。

在一实施方式中，第一数值可以是4，第二数值可以是1，第三数值可以是0。

在一实施例中，对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行图像分割，在灰度空间中确定阈值，分割出饱和油区域；

根据饱和油区域确定剩余油区域和颗粒区域。

在一实施例中，对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行处理，得到距离变换图；

对距离变换图进行处理，得到孔喉中轴骨架图；

根据距离变换图和孔喉中轴骨架图，得到中轴孔径图；

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域。

在一实施例中，根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在中轴孔径图上确定局部极小值以筛选出局部极小值区域；

对局部极小值区域执行圆球法膨胀，将圆球膨胀后的区域确定为喉道区域，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第四数值相对应。

在一实施例中，方法还包括：

根据饱和油区域，确定孔隙区域。

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在孔喉中轴骨架图上执行圆球法膨胀，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第五数值相对应；

在孔隙区域中去除圆球法膨胀的区域，得到盲端区域。

在一实施例中，在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数小于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为孔喉残余油。

在盲端区域的剩余油为被动用情况下，确定盲端区域的剩余油为角隅状剩余油。

在一实施例中，实施第一分类方式还包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为微观非均质剩余油。

下面以一个具体实施例对本发明提供的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法进行具体详细地说明。

本发明提供了一种适用于油湿模型的微观剩余油的赋存形态的分类方法，图2示意性示出了根据本发明一实施例的微观剩余油的赋存形态的分类方法示意图，如图2所示，方法包括四个阶段：(1)图像采集阶段；(2)特征区域识别阶段；(3)初步分类阶段；(3)精确分类阶段。

第一阶段为图像采集阶段，可以借助于微观驱替实验流程和实时图像拍摄系统，采用恒速或者恒压的驱替方式，恒速范围为100nL/min至50μL/min，恒压范围为100mBar至1500mBar，借助高分辨率相机和体式显微镜采集油湿模型中不同阶段的图像，记录初始饱和油状态的图像。

在一实施例中，采用PDMS(polydimethylsiloxane，聚二甲基硅氧烷)材料制作相应孔隙图案的油湿微观模型，利用微观实验流程开展微观驱替实验，在实验中采用微流量恒速注射泵开展驱替实验，所使用的驱替实验速度为3μL/min。

第二阶段为特征区域识别阶段，选择初始饱和油状态的图像，进行特征区域的识别工作，所识别的特征区域包括：颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域。图3示意性示出了根据本发明一实施例的特征区域识别的方法示意图，四大特征区域识别的具体流程可参见图3。

对初始饱和油状态的图像进行图像分割，在灰度空间中选择合适的阈值，即可分割出饱和油区域，此时分割得到的二值图像中，初始的饱和油区域即为全部的孔隙区域，也为初始时刻的剩余油区域。与之对应的另一区域即为颗粒区域。颗粒区域内是不包含油的，剩余油区域内是包含油的。

图4(a)-图4(e)示意性示出了根据本发明一实施例的图像处理过程的示意图。图4(a)为初始饱和油状态的图像，图4(b)为孔喉中轴骨架图，图4(c)为孔喉尺寸的距离变换图。图4(a)中灰色块即表示为颗粒区域，颗粒区域可参见图4(a)中的401标记。喉道区域可参见图4(d)中的白色区域部分。盲端区域可参见图4(e)中的白色区域部分。

喉道区域和盲端区域的识别，需借助于孔喉中轴骨架图和距离变换图，具体流程可参见图3。

距离变换图的执行，选择全部的孔隙区域，计算孔隙内区域任一点到最近颗粒的欧式距离，即该区域中任一点的像素对应着该点到最近颗粒的距离。具体可采用matlab软件中的bwdist函数实现。

孔喉中轴骨架图的执行，首先对距离变换图进行高斯滤波，所选择的高斯滤波参数范围在0.1至3之间，目的在于消除欧式距离变换图中的奇点数据，保证后续中轴骨架提取的准确性。再者，对过滤后的距离变换图执行分水岭分割算法。颗粒区域在距离变换图为局部极小值区域，在分水岭分割中表示着地形低洼的集水盆。同理，在距离变换图中，颗粒之间的孔喉中轴位置具有局部极大值，表示着分水岭分割中的集水盆之间具有高地势的山脊线。因此，分水岭分割算法所得到的集水盆之间的山脊线分界线，即为孔喉中轴骨架。具体可采用matlab软件中的watershed函数实现。

将孔喉中轴骨架图与距离变换图结合，具体地，将孔喉中轴骨架与距离变换图相乘，即可得到孔喉中轴所对应的半径分布，其中，非中轴骨架区域数值为0，将该图简称为中轴孔径分布图。

在中轴孔径图的基础上，按照如下步骤即可得到喉道区域。喉道区域的识别主要包括两大步骤：中轴孔径的局部极小值和喉道骨架“圆球法”膨胀。步骤1，中轴孔径的局部极小值。通过对中轴孔径区域进行局部极小值的判断，筛选出局部极小值区域。具体可采用matlab软件中的imextendedmin函数实现。步骤2，喉道骨架“圆球法”膨胀。筛选出的局部极小值区域，即为喉道的中轴骨架，对该骨架执行“圆球法”膨胀，膨胀的半径为中轴孔径上相对应的数值。具体可采用matlab软件中的imdilate函数实现。圆球膨胀后的区域即为喉道区域。

同样，在中轴孔径图的基础上，按照如下步骤可得到盲端区域。盲端区域通过中轴骨架“圆球法”膨胀即可获得。在孔喉中轴骨架上执行“圆球法”膨胀，膨胀的半径为中轴孔径上对应的数值。在全部孔隙区域中去除”圆球法”膨胀的区域，即为盲端区域。

第三阶段为初步分类阶段，该阶段的目的是在喉道区域和盲端区域中对孔喉残余油和角隅状剩余油作初步的分类。以下分别介绍孔喉残余油和角隅状剩余油的初步分类流程。

使用bwlabel函数对喉道的连通域进行编号，依次判断喉道连通域中的剩余油区域是否被动用。判断连通域中的剩余油区域是否被动用，主要参考于该连通域的剩余油像素是否低于初始时刻(可考虑乘以安全系数，防止噪声的影响)，若低于，说明该连通域中的剩余油被动用；否则说明未被动用。

图5示意性示出了根据本发明一实施例的喉道区域的孔喉残余油的分类流程图。如图5所示，对每个喉道连通域作如下判断：(1)所判断的喉道区域中的剩余油是否被动用。若未被动用，判断该区域不是孔喉残余油；若被动用，执行以下判断。(2)判断该喉道区域所连接的颗粒数是否小于4个。若该数值大于等于4，判断该区域的剩余油为微观非均质剩余油；若该数值小于4，判断该区域的剩余油为孔喉残余油。

也就是说，若所判断的喉道区域中的剩余油被动用，且该喉道区域所连接的颗粒数小于4个，则该孔喉区域的剩余油判定为孔喉残余油。若该连通域中的剩余油被动用，但接触的颗粒数大于4，则该连通域判断为微观非均质剩余油。若该连通域中的剩余油未被动用，判断该区域不是孔喉残余油。

图6示意性示出了根据本发明一实施例的盲端区域的角隅状剩余油的分类流程图。位于孔隙盲端区域的角隅状剩余油的分类流程可参见图6。使用bwlabel函数对盲端的连通域进行编号，依次判断盲端连通域中的剩余油区域是否被动用，这里的动用判断规则与上述判断喉道连通域中的剩余油区域是否被动用的判断规则类似。依次对每个盲端连通域作如下判断：所判断的盲端区域中的剩余油是否被动用。若未被动用，判断该区域不是角隅状剩余油；若被动用，判断为角隅状剩余油。按照以上规则，可分类划分出角隅状剩余油。

第四阶段为精确分类阶段，剔除在第一分类方式(初步分类)已识别出的孔喉残余油和角隅状剩余油的区域，在未识别的剩余油区域中作剩余油的赋存形态的精确分类。也就是说，在全部孔隙区域中将已识别的剩余油区域剔除，再使用bwlabel函数对剔除后的剩余油连通域进行编号，依次判断剩余油连通域，剩余油连通域的判断条件为：

步骤1：在剩余油区域中剔除已识别的孔喉残余油和角隅状剩余油；

步骤2：对未识别的剩余油区域进行连通域区域划分，依次逐个识别剩余油连通域区域；

步骤3：所识别的剩余油连通域区域，剩余油的赋存形态的分类主要以颗粒数为判别依据，具体判断依据为：

若颗粒数≥4，该连通域判断为微观非均质剩余油；

若颗粒数＜4且颗粒数＞1，该连通域判断为孔喉残余油；

若颗粒数＝1，该连通域判断为油膜；

若颗粒数＝0，该连通域判断为油滴。

其中，颗粒数的判断方法具体如下：首先，使用bwlabel函数对颗粒区域进行编号，然后将判断的连通域进行膨胀处理，具体实施为imdilate函数。最后，将膨胀后的连通域区域与编号的颗粒区域之间的交叉区域提取出，使用unique函数得到接触颗粒区域的编号，该编号组成的向量长度即为接触的颗粒数。

按照如上步骤和规则，将剩余油的赋存形态可划分为微观非均质、孔喉残余油、油膜、角隅状剩余油和油滴5种类型。图7(a)-图7(e)示意性示出了根据本发明一实施例的剩余油的赋存形态的示意图。图7(a)为剩余油分布示意图，在图7(a)中，白色块表示为颗粒，黑色区域部分表示为剩余油，颗粒可参见图7(a)中的701标记，剩余油可参见图7(a)中的702标记。图7(b)为微观非均质剩余油的示意图，图7(b)的黑色区域部分为微观非均质剩余油。图7(c)为孔喉残余油的示意图，图7(c)的黑色区域部分为孔喉残余油。图7(d)为油膜的示意图，图7(d)的黑色区域部分为油膜。图7(e)为角隅状剩余油的示意图，图7(e)的黑色区域部分为角隅状剩余油。图7(f)为油滴的示意图，图7(f)的黑色区域部分为油滴，油滴也可以称为滴状剩余油。

在一实施例中，经统计，图7(a)-图7(e)所展现的为聚合物驱过程中的剩余油分布，其中，微观非均质剩余油占比71.48％，孔喉残余油占比14.39％，油膜占比12.85％，角隅状剩余油占比1.12％，油滴占比0.16％。对比图7(b)、图7(c)、图7(d)、图7(e)和图7(f)也可以看出，图7(b)的黑色区域部分占比最大，因为微观非均质剩余油占比最大。图7(f)的黑色区域部分占比最小，因为油滴占比最小。图7(c)的黑色区域占比明显比图7(e)的黑色区域占比要大，因为孔喉残余油占比要比角隅状剩余油占比要大。另外，将图7(b)、图7(c)、图7(d)、图7(e)和图7(f)图结合，便可以得到图7(a)。

本发明借助于计算机图像处理方法及技术，可实现在油湿微观模型中剩余油的赋存形态的自动化分类。本发明可以自动化地、高效且精确地实现分类目的，最大限度地消除人为主观误差。相较于人为的判断，本发明处理效率可提高12至20倍，较大程度地节省了人力成本。传统的连通域方法应用在油湿微观模型中，易导致剩余油分类的类型单一。本发明克服了传统的连通域方法在油湿微观模型应用的局限性，本发明的分类结果可更加客观地反映出剩余油形态在多孔介质中的演化规律。

在本发明实施例中，采用距离变换图和孔喉中轴骨架联用的方式，在中轴孔径分布图上寻找局部极小值的区域，再根据孔径大小按照“圆球法”区域膨胀，确定喉道区域。采用距离变换图和孔喉中轴骨架联用的方式，根据中轴孔径分布图根据孔径大小按照”圆球法”区域膨胀，在全部孔隙区域中未与膨胀区域交叉的区域，即为盲端区域。

剩余油的赋存形态的分类过程有“初步分类”和“精细分类”两大阶段，解决了传统的连通域方法在油湿模型中应用受限的技术不足。本发明依据位置区域，初步分类出孔喉残余油和角隅状剩余油两大类，然后剔除以上的初步分类区域后，采用连通域方法依据“颗粒接触数”将微观剩余油分成：微观剩余油、孔喉残余油、油膜、油滴和角隅状剩余油共5种类型。

下面对第二阶段的特征区域识别阶段进行再一具体实施例的说明。

(1)孔隙区域与颗粒区域

将初始饱和油状态的图像导入matlab软件中，具体可使用imread函数导入。使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，数据空间由三维降低为二维，可参见图4(a)。

在灰度图像中，选择合适的阈值使用im2bw函数实现图像分割，分割后的二值图像中黑色区域(数值为0)为孔隙，白色区域(数值为1)为颗粒。

(2)距离变换图与孔喉中轴骨架

在识别的孔隙中，采用bwdist函数即可获取孔隙区域的距离变换图，该变换图中任一点的像素对应着该点到最近颗粒的距离，可参见图4(c)。另外，使用imgaussifilt函数对距离变换图进行过滤，使用watershed函数对过滤的距离变换图执行分水岭变换，分水岭变换后的分界线即为孔喉中轴骨架，可参见图4(b)。

(3)喉道区域

在孔喉中轴骨架和距离变化图的基础上，将这两个图件进行点乘运算，孔喉中轴骨架之外的区域数值为0，仅在孔喉中轴骨架上存在非0数值，不同位置的数值也不相同，数值大小等于该点到最近颗粒的欧式距离，该图可被称为中轴孔径分布图。

在中轴孔径分布图上，筛选出局部极小值区域，采用imextendedmin函数即可找出局部极小值区域。对该局部极小值区域，按照圆球法进行膨胀。具体实施为，形状采用strel函数选择disk形状，依据中轴孔径分布图中的像素大小，确定不同位置膨胀的多少，采用imdilate函数实现。不同区域选择不同的膨胀半径，膨胀后的区域即为喉道区域，参见图4(d)。

(4)盲端区域

类似地，在中轴孔径分布图上，按照圆球法对孔喉中轴骨架进行膨胀。具体可采用imdilate函数实现膨胀，膨胀的多少与中轴孔径分布图中的像素大小一致。在全部孔隙区域中去除“圆球法”膨胀的区域，即为盲端区域，参见图4(e)。

本发明提供一种油湿模型中微观剩余油的赋存形态的分类方法，识别过程按照识别区域位置，依次采用初步分类和精确分类两种方式，将微观剩余油划分为：微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜、角隅状剩余油和油滴共5种类型。具体方法包括：(1)利用图像阈值分割、改进的孔喉中轴提取、距离变换图和圆球膨胀等方式依次提取孔隙区域、颗粒区域、喉道区域和盲端区域；(2)根据指定的位置区域中，剩余油是否被动用和连接的颗粒数等信息，初步划分出孔喉残余油和角隅状剩余油；(3)在孔隙区域中剔除已分类的区域，对剩余的含油区域连通域依次判断，按照接触的颗粒数将赋存形态精分为微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。本发明实现了油湿模型中微观剩余油的赋存形态的自动分类。

本发明利用图像处理技术识别出特征区域，可以划分出颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域，然后实施第一分类方式，初步分类出孔喉残余油和角隅状剩余油，最后再精分出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。这样，自动地批量地完成油湿模型中微观剩余油的赋存状态的分类，显著地提高工作效率，有效地消除人为经验误差。本技术方案解决了传统的分类方法在油湿模型中适用性较差的问题，提高了油湿模型中微观剩余油的分类方法的实用性。本发明可以实现孔隙级剩余油的赋存特征的量化评价，为油气田开发方案部署提供决策依据。

本发明实施例提供了一种处理器，该处理器被配置成执行上述实施例中的任意一项用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

具体地，处理器可以被配置成：

采集油润湿模型中初始饱和油状态的图像；

对图像进行处理以识别出特征区域，特征区域包括颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域；

实施第一分类方式：在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油；

实施第二分类方式：剔除在第一分类方式已识别出的孔喉残余油和角隅状剩余油的区域，在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。

在本发明实施例中，处理器被配置成：在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴包括：

在未识别的剩余油区域中划分连通域区域，依次逐个识别连通域区域；

确定各个连通域包含的颗粒数；

在颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定连通域为微观非均质剩余油；

在颗粒数小于第一数值且大于第二数值的情况下，确定连通域为孔喉残余油；

在颗粒数为第二数值的情况下，确定连通域为油膜；

在颗粒数为第三数值的情况下，确定连通域为油滴。

在本发明实施例中，处理器被配置成：对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行图像分割，在灰度空间中确定阈值，分割出饱和油区域；

根据饱和油区域确定剩余油区域和颗粒区域。

在本发明实施例中，处理器被配置成：对图像进行处理以识别出特征区域包括：

对初始饱和油状态的图像进行处理，得到距离变换图；

对距离变换图进行处理，得到孔喉中轴骨架图；

根据距离变换图和孔喉中轴骨架图，得到中轴孔径图；

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域。

在本发明实施例中，处理器被配置成：根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在中轴孔径图上确定局部极小值以筛选出局部极小值区域；

对局部极小值区域执行圆球法膨胀，将圆球膨胀后的区域确定为喉道区域，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第四数值相对应。

在本发明实施例中，处理器还被配置成：

根据饱和油区域，确定孔隙区域。

根据中轴孔径图，确定喉道区域和盲端区域包括：

在孔喉中轴骨架图上执行圆球法膨胀，其中，膨胀的半径与中轴孔径图上的第五数值相对应；

在孔隙区域中去除圆球法膨胀的区域，得到盲端区域。

在本发明实施例中，处理器被配置成：在喉道区域内识别出孔喉残余油，在盲端区域识别出角隅状剩余油包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数小于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为孔喉残余油。

在盲端区域的剩余油为被动用情况下，确定盲端区域的剩余油为角隅状剩余油。

在本发明实施例中，处理器被配置成：实施第一分类方式还包括：

在喉道区域中的剩余油为被动用，且喉道区域所连接的颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定喉道区域的剩余油为微观非均质剩余油。

本发明实施例提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质存储有指令，该指令被机器执行时实现上述用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现上述用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于划分微观剩余油的赋存形态的方法，其特征在于，包括：

采集油润湿模型中初始饱和油状态的图像；

对所述图像进行处理以识别出特征区域，所述特征区域包括颗粒区域、剩余油区域、喉道区域和盲端区域；

实施第一分类方式：在所述喉道区域内识别出孔喉残余油，在所述盲端区域识别出角隅状剩余油；

实施第二分类方式：剔除在所述第一分类方式已识别出的所述孔喉残余油和所述角隅状剩余油的区域，在未识别的所述剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在未识别的剩余油区域中识别出微观非均质剩余油、孔喉残余油、油膜和油滴包括：

在所述未识别的剩余油区域中划分连通域区域，依次逐个识别所述连通域区域；

确定各个所述连通域包含的颗粒数；

在所述颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定所述连通域为所述微观非均质剩余油；

在所述颗粒数小于所述第一数值且大于所述第二数值的情况下，确定所述连通域为所述孔喉残余油；

在所述颗粒数为所述第二数值的情况下，确定所述连通域为所述油膜；

在所述颗粒数为第三数值的情况下，确定所述连通域为所述油滴。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行处理以识别出特征区域包括：

对所述初始饱和油状态的图像进行图像分割，在灰度空间中确定阈值，分割出饱和油区域；

根据所述饱和油区域确定所述剩余油区域和所述颗粒区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行处理以识别出特征区域包括：

对所述初始饱和油状态的图像进行处理，得到距离变换图；

对所述距离变换图进行处理，得到孔喉中轴骨架图；

根据所述距离变换图和所述孔喉中轴骨架图，得到中轴孔径图；

根据所述中轴孔径图，确定所述喉道区域和所述盲端区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述中轴孔径图，确定所述喉道区域和所述盲端区域包括：

在所述中轴孔径图上确定局部极小值以筛选出局部极小值区域；

对所述局部极小值区域执行圆球法膨胀，将圆球膨胀后的区域确定为所述喉道区域，其中，所述膨胀的半径与所述中轴孔径图上的第四数值相对应。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述饱和油区域，确定孔隙区域。

所述根据所述中轴孔径图，确定所述喉道区域和所述盲端区域包括：

在所述孔喉中轴骨架图上执行圆球法膨胀，其中，所述膨胀的半径与所述中轴孔径图上的第五数值相对应；

在所述孔隙区域中去除所述圆球法膨胀的区域，得到所述盲端区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述喉道区域内识别出孔喉残余油，在所述盲端区域识别出角隅状剩余油包括：

在所述喉道区域中的剩余油为被动用，且所述喉道区域所连接的颗粒数小于第一数值的情况下，确定所述喉道区域的剩余油为所述孔喉残余油。

在所述盲端区域的剩余油为被动用情况下，确定所述盲端区域的剩余油为所述角隅状剩余油。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实施第一分类方式还包括：

在所述喉道区域中的剩余油为被动用，且所述喉道区域所连接的颗粒数大于或等于第一数值的情况下，确定所述喉道区域的剩余油为所述微观非均质剩余油。

9.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至8中任一项所述的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

10.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至8任一项所述的用于划分微观剩余油的赋存形态的方法。

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