CN115808352B - 基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 - Google Patents
基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115808352B CN115808352B CN202211453048.9A CN202211453048A CN115808352B CN 115808352 B CN115808352 B CN 115808352B CN 202211453048 A CN202211453048 A CN 202211453048A CN 115808352 B CN115808352 B CN 115808352B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crack
- increment
- core
- fracture
- original
- 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.)
- Active
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 102
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 25
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 5
- CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N clonixin Chemical compound CC1=C(Cl)C=CC=C1NC1=NC=CC=C1C(O)=O CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 6
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 70
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 67
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 206010010214 Compression fracture Diseases 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 229910003460 diamond Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 229920001296 polysiloxane Polymers 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请公开了一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置，属于非常规油气勘探与开发技术领域。所述方法包括：对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像；根据岩心样品的CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心；分别从原始数字岩心与压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征；根据原始裂缝特征与压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态；根据裂缝增量与裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型。进而有效解决了岩石压裂后裂缝展布形态无法定量表征的问题，为岩石可压裂性表征提供参数依据。
Description
技术领域
本申请涉及非常规油气勘探与开发技术领域，尤其涉及一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置。
背景技术
数字岩心是利用现代可视化技术对真实岩心数字化或模拟而建立的三维模型，可以极大程度地还原真实岩心的内部结构，替代真实岩心用于研究储层的微观因素，解决了岩石实际取心困难，样本数量有限，试验后难以重复利用等问题。数字岩心被广泛应用于资源能源保障，地球科学探究和地质灾害防治等领域。
目前页岩储层开发过程中都必须开展大规模体积压裂，储层的可压裂性决定了页岩的初始产量及最终采收率。体积压裂的目的不仅是要把岩石压碎形成裂缝，更是要最大程度的增加裂缝与地层的接触面，形成相互交错的裂缝网络。但由于裂缝系统的观测和评价非常困难复杂，岩石储层裂缝发育程度评价大多停留在通过铸体薄片、成像测井定性描述上，只能作为可压性评价的验证指标，未能将压裂后的裂缝展布形态与可压裂性建立起对应关系，能否形成三维展布的有效缝网是判断压裂效果的主要标准，但如何量化裂缝网络的形成潜力以及用数学模型表征裂缝在三维空间的展布特征及相互交错关系，目前还没有系统的表征方法。
发明内容
本申请实施例通过提供一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置，解决了现有技术中裂缝系统形成程度只是作为可压性评价的验证指标，利用率较低的问题，实现了将裂缝有效缝网的形成程度定量表征。第一方面，本申请实施例提供了一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法，所述方法包括：对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像；根据所述岩心样品的所述CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心；分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征；根据所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态；根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征，包括：根据所述原始数字岩心与所述压后数字岩心用最大球算法划分孔隙空间；通过三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，形状因子以及近似最小外接长方形最长边与最短边的比值三个参数提取所述原始数字岩心与所述压后数字岩心的裂缝参数；其中，所述形状因子为孔隙体积与面积的比值；根据所述形状因子剔除大体积的球状、块状和噪声对象，提取所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型，包括：确定所述压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定所述影响因素的权重；根据线性加权法确定裂缝裂缝三维复杂度：式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述确定所述影响因素的权重，包括：对所述压后裂缝三维复杂度的所述影响因素进行标准化处理，将量纲不同的各类参数转换为可直接计算的数值；分别计算所述影响因素的主观权重与客观权重；使用组合赋权法根据所述主观权重与所述客观权重确定所述影响因素的权重与影响因素的主客观权重分配系数。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述影响因素包括：裂缝条数增量，孔隙度增量与裂缝倾角离散度。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述裂缝条数增量用ΔR＝Ra-Rb计算，其中ΔR为裂缝增加条数，Ra为压后裂缝数量，Rb为原始裂缝数量；所述裂缝孔隙增量用计算，其中Δφf为裂缝孔隙度增量，ΔVi为第i条裂缝空间在所述压后数字岩心的三维图像中所占像素数的增量，Vt为所述压后数字岩心的三维图像总像素；所述裂缝倾角离散度用/>计算，其中Qf为裂缝倾角离散度，/>为倾角平均值，Ai为i条裂缝的倾角，单位均为度。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征装置，所述装置包括：模拟模块，用于对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像；构建模块，用于根据所述岩心样品的所述CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心；提取模块，用于分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征；获取模块，用于根据所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态；表征模块，用于根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型。
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述提取模块具体用于：根据所述原始数字岩心与所述压后数字岩心用最大球算法划分孔隙空间；通过三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，形状因子以及近似最小外接长方形最长边与最短边的比值三个参数提取所述原始数字岩心与所述压后数字岩心的裂缝参数；其中，所述形状因子为孔隙体积与面积的比值；根据所述形状因子剔除大体积的球状、块状和噪声对象，提取所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征。
结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述表征模块具体用于：确定所述压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定所述影响因素的权重；根据线性加权法确定裂缝裂缝三维复杂度：式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
结合第二方面的第二种可能实现的方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定所述影响因素的权重，包括：对所述压后裂缝三维复杂度的所述影响因素进行标准化处理，将量纲不同的各类参数转换为可直接计算的数值；分别计算所述影响因素的主观权重与客观权重；使用组合赋权法根据所述主观权重与所述客观权重确定所述影响因素的权重与影响因素的主客观权重分配系数。
结合第二方面的第二种或第三种可能实现的方式，在第四种可能的实现方式中，所述影响因素包括：裂缝条数增量，孔隙度增量与裂缝倾角离散度。
结合第二方面的第四种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述裂缝条数增量用ΔR＝Ra-Rb计算，其中ΔR为裂缝增加条数，Ra为压后裂缝数量，Rb为原始裂缝数量；所述裂缝孔隙增量用计算，其中Δφf为裂缝孔隙度增量，ΔVi为第i条裂缝空间在所述压后数字岩心的三维图像中所占像素数的增量，Vt为所述压后数字岩心的三维图像总像素；所述裂缝倾角离散度用/>计算，其中Qf为裂缝倾角离散度，/>为倾角平均值，Ai为i条裂缝的倾角，单位均为度。
第三方面，本申请实施例提供了一种设备，所述设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器执行所述可执行指令时，实现如第一方面或第一方面任一种可能实现的方式所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质包括用于存储计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如第一方面或第一方面任一种可能实现的方式所述的方法被实现。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例通过采用了一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置，充分利用岩石压裂前后的裂缝特征，利用裂缝增量与裂缝形态表征岩石缝网的三维复杂度，有效解决了岩石储层裂缝发育程度评价目前只是作为可压性评价的验证指标，利用率较低的问题。引入了裂缝三维复杂度定量评价压裂后裂缝有效缝网的形成程度，用数学模型表征裂缝在三维空间的展布特征及相互交错关系。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本申请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为本申请实施例提供的基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的裂缝特征提取流程图；
图3为本申请实施例提供的构建压后裂缝三维复杂度表征模型流程图；
图4为本申请实施例提供的确定影响因素权重的流程图；
图5为本申请实施例提供的基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法的技术路线图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，国内外学者对于裂缝网络的形成程度的研究基本上都只停留在基于图像认知的定性评价上，没有针对缝网形成程度的定量参数评价。因此选取多种岩石样品，分析压前、压后数字岩心中裂缝的变化特征，研究三维空间中原始裂缝的扩展与压后裂缝的形成规律。本申请实施例提供了一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置，用来表征裂缝在三维空间的展布特征及相互交错关系，量化有效缝网的形成程度。
以下对本申请实施例涉及的部分技术做出说明，其中包括本申请实施例的自定义名词，以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了部分对公知功能和结构的描述。
数字岩心：基本原理是通过二维扫描电镜图像或三维CT扫描图像，运用计算机图像处理技术重构数字岩心模型。数字岩心孔隙结构模型的构建方法分为两大类：数值重建方法和物理实验方法。数值重建方法是采用一定的数学方法在计算机里建立与物理岩心孔隙结构近似的孔隙介质数值模型。物理实验方法是借助高倍的光学显微镜、扫描电镜或者X射线CT描仪器等设备获取大量的岩心二维图像，然后对二维图像信息进行三维的重构得到数字岩心模型。本申请实施例采用X射线CT扫描仪扫描岩心样品的断面成像，然后通过数值重构方法重构真实的三维数字岩心。
图1为本申请实施例提供的一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法的流程示意图，包括步骤101至步骤105。其中，图1仅为本申请实施例示出的一种执行顺序，并不代表基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法的唯一执行顺序，在可实现最终结果的情况下，图1所示出的步骤可以被并列执行。
步骤101：对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后岩心样品的CT扫描图像。对应图6中步骤601至步骤604。在本申请实施例中使用页岩作为实验对象，本申请所述的基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置不受岩石岩性影响，适用于多种岩石，页岩仅作为本申请的一种实施例，不作为对本申请实施例保护范围的限制。
步骤101具体为：选取的页岩样品，包括：不同成分的页岩样品，例如陆相和海相；不同构造特征的页岩样品，例如均质的块状层理、水平层理和微裂缝发育；不同成分特征的页岩样品，例如成分单一型和成分复杂型；不同来源特征的页岩样品，例如天然岩心和人造岩心。
将上述不同的岩心样品采用线切割方法，使用金刚石线切割技术获得能够最大程度保持页岩原始物理特征的柱塞岩心样品。此处岩心样品的加工方法是根据页岩的特性所采取的，针对不同岩性的岩石可适应性调整其加工方法，此处岩心样品的加工方法仅为示意性的，不作为对本申请实施例保护范围的限制。
本申请实施例采用高精度CT扫描仪(Xradia 510Versa，分辨率范围为1-50μm/体素)分别对上述切割加工后的岩心样品进行扫描，获取模拟压裂实验前岩心样品的CT扫描图像。上述Xradia 510Versa仅为本申请实施例示例性提供的一种高精度CT扫描仪，所述分辨率由本领域技术人员根据实际情况及岩心尺寸所确定，本申请实施例对此不做具体限定。
在模拟压裂实验中，本申请实施例利用三轴抗压破裂压力实验代替水力压裂实验对上述岩心样品进行模拟压裂实验，实验模拟岩石储层的温度和压力，以均匀的变形速度压裂岩心样品，并控制压裂程度和压裂时间，以便进行压后裂缝特征分析。利用高精度CT扫描仪获取模拟压裂实验后岩心样品的CT扫描图像。其中，CT扫描仪所设置的分辨率应与模拟压裂实验前所扫描的岩心样品的分辨率一致。
步骤102：根据岩心样品的CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心。对应图6中步骤602以及步骤604至步骤606。其中，利用CT扫描图像构建数字岩心的具体方法在现有技术中已有多种且不属于本申请实施例的重点，故本申请实施例对此不做限制与详细说明，本领域技术人员能够基于CT扫描图像构建三维数字岩心即可。
步骤103：分别从原始数字岩心与压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征。对应图6中步骤605至步骤608。
步骤103的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2所示的实施例，包括步骤201至203，详细说明如下。
步骤201：根据原始数字岩心与压后数字岩心用最大球算法划分孔隙空间。步骤201具体为：分别划分原始数字岩心与压后数字岩心的孔隙空间，根据原始数字岩心与压后数字岩心的孔隙空间，在孔隙空间内以其中任意一点为中心设置一个微半径球，并逐渐增大该微半径球的半径向四周延伸，直至该微半径球接触到岩石表面，最终该孔隙空间形成被一系列相互包含、交叠的球填充，这一系列相互包含、交叠的球的集合即为最大球。相邻的最大球可以重叠半径小于它的相邻最大球，形成一个最大球多簇。去除最大球多簇中被重复包含的球体，使得任意一个最大球至少包含一个其它最大球没有的体素，此时，数字岩心中所有的孔隙就被不同的最大球多簇填满；将最大球多簇中半径最大的球体定义为该簇的祖先，最大球多簇的祖先限定该簇所占据的孔隙，以此划分孔隙空间。
步骤202：通过三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，形状因子以及近似最小外接长方形最长边与最短边的比值三个参数提取原始数字岩心与压后数字岩心的裂缝参数；其中，形状因子为孔隙体积与面积的比值。
步骤203：根据形状因子剔除大体积的球状、块状和噪声对象，提取原始裂缝特征与压后裂缝特征。步骤203具体为：裂缝在三维的数字岩心中呈现为片状，形状因子较小，球状与块状目标的形状因子较大，根据形状因子去掉较大的球状与块状目标，同时根据三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，近似最小外接长方形最长边与最短边的比值以及形状因子三个参数联合，当结果满足阈值时，则判定该孔隙空间为裂缝，并以此获取裂缝精细图像特征，裂缝条数，裂缝孔隙度与裂缝中心点。其中，此处的阈值本领域技术人员应当理解为根据具体实验情况进行设置，本申请实施例在此处不做限制。
步骤104：根据原始裂缝特征与压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态。对应图6中步骤607至步骤610。步骤104具体为：裂缝增量包括裂缝条数增量与孔隙度增量，裂缝形态包括裂缝倾角离散度与裂缝中心点分布。裂缝增量即为原始裂缝特征与压后裂缝特征的裂缝条数的差值，使用ΔR＝Ra-Rb计算，式中，ΔR为裂缝增加条数，Ra为压后裂缝数量，Rb为原始裂缝数量。裂缝孔隙度增量即为每条裂缝在所述模拟压裂实验前后的三维CT图像中所占像素数增量与所述数字岩心总像素的比值之和，使用计算，式中，Δφf为裂缝孔隙度增量，ΔVi为第i条裂缝空间在所述压后数字岩心的三维图像中所占像素数的增量，Vt为所述压后数字岩心的三维图像总像素。裂缝倾角离散度即为所有裂缝倾角的标准差，使用/>计算，式中，Qf为裂缝倾角离散度，/>为倾角平均值，Ai为条裂缝的倾角，单位均为度。裂缝中心点分布表征裂缝的位置，在实际的计算中不考虑，故不在此做详细说明。
步骤105：根据裂缝增量与裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型。对应图6中步骤609至步骤611。
步骤105的具体实现方式可以参考图3所示的实施例，包括步骤301至302，详细说明如下。
步骤301：确定压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定影响因素的权重。步骤301的具体实现方式可以参考如图4所示的实施例，包括步骤401至步骤403，具体为：
步骤401：对压后裂缝三维复杂度的影响因素进行标准化处理，将量纲不同的各类参数转换为可直接计算的数值。步骤401具体为：采用极差变换法对压后裂缝三维复杂度的影响因素进行标准化处理，使量纲不同的各类参数转化为可直接进行计算的数值。极差变换法中参数分为正向指标(即指标越大越好)和负向指标(即指标越小越好)两种，通过极差变换将参数值映射到[0，1]之间。具体方法如下：
Xtj为正指标；/>Xtj为负指标；式中，Atj为参数标准化值，Xtj为参数值，max(Xtj)为参数最大值，min(Xtj)为参数最小值。
步骤402：分别计算影响因素的主观权重与客观权重。步骤402具体为：
第一步，使用层次分析法求主观权重。将裂缝三维复杂度的各影响因素根据参数特征形成有序的递阶层次结构，对每一层次的影响因素通过两两比较的方式确定该层次中各因素的相对重要性，即给出相应的比例标度，建立判断矩阵，通过求解判断矩阵的最大特征值及对应的正交化特征向量，得出该层次各影响因素对于该准则的权重。
第二步，使用熵值法求客观权重。假设B为标准化后的矩阵，bij表示第i个对象在第j个指标的属性值，则式中，kij为第j个指标下第i个对象的指标值的比重，i∈[1,m]，j∈[1,m]。信息熵hj为：/>式中，j∈[1,n]，当kij＝0时，规定kijln(kij)＝0，则第j个指标的权重qj为：/>由以上公式对各影响因素进行客观赋权，可获得各影响因素对应的权重。
步骤403：使用组合赋权法根据主观权重与客观权重确定影响因素的权重与影响因素的主客观权重分配系数。步骤403具体为：设Wi为主观权重，Ki为客观权重，两者之间的距离函数为：组合权重Wz为主观权重与客观权重的线性加权，表达式为：Wz＝αWi+βKi，其中，α与β为主客观权重分配系数。为使不同权重之间的差异程度和分配系数间的差异程度一致，使上式中的距离函数与分配系数取等式，其表达式为：d(Wi,Ki)2＝(α-β)2，其中，α+β＝1。联立上述各式即可求得裂缝条数增量、孔隙度增量与裂缝倾角离散度的主客观权重分配系数。
步骤302：根据线性加权法确定裂缝裂缝三维复杂度：步骤302具体为：使用简单线性加权法确定裂缝三维复杂度：/>式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
由上述方法就可确定裂缝数量增量、裂缝孔隙增量与裂缝倾角离散度等因素对压后裂缝三维复杂度的影响因子，最终建立裂缝三维复杂度表征模型，本申请实施例的具体技术路线如图6所示。
虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。本实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照本申请实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
如图5所示，本申请实施例还提供一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征装置500。该装置包括：模拟模块501、构建模块502、提取模块503、获取模块504和表征模块505。
模拟模块501用于对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像。本申请实施例中模拟模块501具体用于：将不同的岩石样品经过线切割方法加工为符合压裂标准的柱塞岩心样品，使用高精度CT扫描仪控制分辨率分别对不同的岩心样品进行扫描获取相应的CT扫描图像，使用三轴抗压破裂压力实验代替水力压裂实验对上述岩心样品进行模拟压裂实验，三轴抗压破裂压力实验模拟储层温度和压力，以均匀的变形速度压裂岩心样品，并控制压裂程度和压裂时间。使高精度扫描仪保持与模拟压裂实验前分辨率一致，分别对压裂后的岩心样品进行CT扫描，获取相应的CT扫描图像。
构建模块502用于根据所述岩心样品的所述CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心。
提取模块503用于分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征。本申请实施例中提取模块503具体用于：根据原始数字岩心与压后数字岩心用最大球算法划分孔隙空间；通过三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，形状因子以及近似最小外接长方形最长边与最短边的比值三个参数提取原始数字岩心与压后数字岩心的裂缝参数；其中，形状因子为孔隙体积与面积的比值；根据形状因子剔除大体积的球状、块状和噪声对象，提取原始裂缝特征与压后裂缝特征。具体的，裂缝在三维空间呈现为片状，形状因子较小，球状于块状目标的形状因子较大，因此根据形状因子的数值，将数值大较大的形状因子去除，数值小的是裂缝的可能性较大。同时，将判断最小外接球半径与等效球半径的比值，近似最小外接长方体最长边与最短边的比值以及形状因子三个参数联合，满足阈值的即为裂缝。并以此获取裂缝精细图像特征，裂缝条数，裂缝孔隙度与裂缝中心点。其中，此处的阈值本领域技术人员应当理解为根据具体实验情况进行设置，本申请实施例在此处不做限制。
获取模块504用于根据所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态。在本申请实施例中获取模块504具体用于：裂缝增量包括裂缝条数增量与孔隙度增量，裂缝形态包括裂缝倾角离散度与裂缝中心点分布。其中，裂缝增量即为原始裂缝特征与压后裂缝特征的裂缝条数之差，裂缝孔隙度增量即为原始裂缝特征与压后裂缝特征的裂缝孔隙度之差与压后数字岩心的三维图像总像素比值的累加之和，裂缝倾角离散度即为所有裂缝倾角的标准差，裂缝中心点分布表征裂缝的位置，在实际的计算中不考虑，故不在此做详细说明。
表征模块505用于根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型。在本申请实施例中表征模块505具体用于：确定压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定影响因素的权重。具体为：对压后裂缝三维复杂度的影响因素进行标准化处理，将量纲不同的各类参数转换为可直接计算的数值；分别计算影响因素的主观权重与客观权重；使用组合赋权法根据主观权重与客观权重确定影响因素的权重与影响因素的主客观权重分配系数。根据线性加权法确定裂缝裂缝三维复杂度：式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
本申请所述装置中的部分模块可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
上述申请实施例阐明的装置或模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。在实施本申请实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。当然，也可以将实现某功能的模块由多个子模块或子单元组合实现。
本申请中所述的方法、装置或模块可以以计算机可读程序代码方式实现控制器按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit；简称：ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。
本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器执行所述可执行指令时，实现如本申请实施例所述的方法。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如本申请实施例中所述的方法被实现。
此外，在本发明的各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(英文：Random Access Memory；简称：RAM)、只读存储器(英文：Read-Only Memory；简称：ROM)、缓存(英文：Cache)、硬盘(英文：Hard Disk Drive；简称：HDD)或者存储卡(英文：Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的硬件的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，也可以通过数据迁移的实施过程中体现出来。该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对本申请限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法，其特征在于，包括：
对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像；
根据所述岩心样品的所述CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心；
分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征；
根据所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态；其中，所述裂缝增量包括裂缝条数增量与孔隙度增量，所述裂缝形态包括裂缝倾角离散度与裂缝中心点分布；
所述裂缝条数增量用ΔR＝Ra-Rb计算，其中ΔR为裂缝增加条数，Ra为压后裂缝数量，Rb为原始裂缝数量；
所述孔隙度增量用计算，其中Δφf为所述孔隙度增量，ΔVi为第i条裂缝空间在所述压后数字岩心的三维图像中所占像素数的增量，Vt为所述压后数字岩心的三维图像总像素；
所述裂缝倾角离散度用计算，其中Qf为裂缝倾角离散度，A为倾角平均值，Ai为i条裂缝的倾角，单位均为度；
根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型；具体为：确定所述压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定所述影响因素的权重；
根据线性加权法确定裂缝三维复杂度：式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征，包括：
根据所述原始数字岩心与所述压后数字岩心用最大球算法划分孔隙空间；
通过三维孔隙的最小外接球半径与等效球半径的比值，形状因子以及近似最小外接长方形最长边与最短边的比值三个参数提取所述原始数字岩心与所述压后数字岩心的裂缝参数；其中，所述形状因子为孔隙体积与面积的比值；
根据所述形状因子剔除大体积的球状、块状和噪声对象，提取所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述影响因素的权重，包括：
对所述压后裂缝三维复杂度的所述影响因素进行标准化处理，将量纲不同的各类参数转换为可直接计算的数值；
分别计算所述影响因素的主观权重与客观权重；
使用组合赋权法根据所述主观权重与所述客观权重确定所述影响因素的权重与所述影响因素的主客观权重分配系数。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述影响因素包括：裂缝条数增量，孔隙度增量与裂缝倾角离散度。
5.一种基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征装置，其特征在于，包括：
模拟模块，用于对切割加工后的岩心样品进行模拟压裂实验，并获取模拟压裂实验前后所述岩心样品的CT扫描图像；
构建模块，用于根据所述岩心样品的所述CT扫描图像分别构建模拟压裂实验前的原始数字岩心与模拟压裂实验后的压后数字岩心；
提取模块，用于分别从所述原始数字岩心与所述压后数字岩心中提取原始裂缝特征与压后裂缝特征；
获取模块，用于根据所述原始裂缝特征与所述压后裂缝特征获取裂缝增量与裂缝形态；其中，所述裂缝增量包括裂缝条数增量与孔隙度增量，所述裂缝形态包括裂缝倾角离散度与裂缝中心点分布；
所述裂缝条数增量用ΔR＝Ra-Rb计算，其中ΔR为裂缝增加条数，Ra为压后裂缝数量，Rb为原始裂缝数量；
所述孔隙度增量用计算，其中Δφf为所述孔隙度增量，ΔVi为第i条裂缝空间在所述压后数字岩心的三维图像中所占像素数的增量，Vt为所述压后数字岩心的三维图像总像素；
所述裂缝倾角离散度用计算，其中Qf为裂缝倾角离散度，/>为倾角平均值，Ai为i条裂缝的倾角，单位均为度；
表征模块，用于根据所述裂缝增量与所述裂缝形态构建压后裂缝三维复杂度表征模型；具体为：确定所述压后裂缝三维复杂度的影响因素，并确定所述影响因素的权重；
根据线性加权法确定裂缝三维复杂度：式中，Cf为裂缝三维复杂度，Pi为第i个可压裂性影响因子标准化处理后的值，Zi为Pi的权重，n为裂缝三维复杂度影响因子个数。
6.一种设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
所述处理器执行所述可执行指令时，实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。
7.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，包括用于存储计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如权利要求1至4中任一项所述的方法被实现。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211453048.9A CN115808352B (zh) | 2022-11-21 | 2022-11-21 | 基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211453048.9A CN115808352B (zh) | 2022-11-21 | 2022-11-21 | 基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115808352A CN115808352A (zh) | 2023-03-17 |
| CN115808352B true CN115808352B (zh) | 2024-02-23 |
Family
ID=85483617
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211453048.9A Active CN115808352B (zh) | 2022-11-21 | 2022-11-21 | 基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115808352B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106127777A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-16 | 中山大学 | 一种三维空间裂缝分离识别与表征方法 |
| CN106769463A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 中国石油天然气集团公司 | 一种岩心压后裂缝复杂程度定量表征方法 |
| CN110344826A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-18 | 东北大学 | 一种基于压裂裂缝形态表征评价非常规储层可压性的方法 |
| CN111779477A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-16 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于分形理论的水力裂缝复杂度动态评价方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10914140B2 (en) * | 2018-04-04 | 2021-02-09 | Sim Tech Llc | Systems, methods, and apparatus for discrete fracture simulation of complex subsurface fracture geometries |
-
2022
- 2022-11-21 CN CN202211453048.9A patent/CN115808352B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106127777A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-16 | 中山大学 | 一种三维空间裂缝分离识别与表征方法 |
| CN106769463A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 中国石油天然气集团公司 | 一种岩心压后裂缝复杂程度定量表征方法 |
| CN110344826A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-18 | 东北大学 | 一种基于压裂裂缝形态表征评价非常规储层可压性的方法 |
| CN111779477A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-16 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于分形理论的水力裂缝复杂度动态评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于数字岩心技术的页岩储层可压裂性定量评价;范宜仁 等;《测井技术》;第41卷(第6期);第687-690页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115808352A (zh) | 2023-03-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kong et al. | Quantification of the morphology of shelly carbonate sands using 3D images | |
| CN107449707B (zh) | 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置 | |
| CN108763711B (zh) | 一种基于岩心扫描图像分块数值模拟的渗透率预测方法 | |
| ES2701906T3 (es) | Procedimiento para determinar la permeabilidad de una formación rocosa utilizando imágenes tomográficas computarizadas de la misma | |
| Andrä et al. | Digital rock physics benchmarks—Part I: Imaging and segmentation | |
| Chen et al. | Multifractal characterization of urban form and growth: the case of Beijing | |
| CN104335042B (zh) | 从多孔介质的数字表征中选择代表性单元体积的高效方法 | |
| Semnani et al. | Quantifying the heterogeneity of shale through statistical combination of imaging across scales | |
| NO20121394A1 (no) | Fremgangsmåte for å innhente konsistente og integrerte fysiske egenskaper for porøse medier | |
| CN108876901A (zh) | 一种基于二维图像和多点统计学的数字岩心重建方法 | |
| Youssef et al. | Quantitative 3D characterisation of the pore space of real rocks: improved µ-CT resolution and pore extraction methodology | |
| US10247852B2 (en) | Conditioning of expanded porosity | |
| Zhao et al. | Digital measurement of 2D and 3D cracks in sandstones through improved pseudo color image enhancement and 3D reconstruction method | |
| Zhou et al. | Multifractal analyses of grayscale and binary soil thin section images | |
| Chen et al. | Generative models improve radiomics reproducibility in low dose CTs: a simulation study | |
| CN115552461A (zh) | 源自二维图像的材料性质 | |
| Abrosimov et al. | Tomography in soil science: From the first experiments to modern methods (a review) | |
| Ji et al. | A hybrid method for reconstruction of three-dimensional heterogeneous porous media from two-dimensional images | |
| CN115808352B (zh) | 基于数字岩心的岩石裂缝提取与复杂度表征方法及装置 | |
| CN110660051B (zh) | 一种基于导航金字塔的张量投票处理方法 | |
| CN117274533A (zh) | 一种多孔岩石的三维几何模型构建方法及性能预测方法 | |
| Qiu et al. | 3D microstructure simulation of reactive aggregate in concrete from 2D images as the basis for ASR simulation | |
| Daı̈an et al. | 3D reconstitution of porous media from image processing data using a multiscale percolation system | |
| Salah | Geostatistical analysis of groundwater levels in the south Al Jabal Al Akhdar area using GIS | |
| CN111179296A (zh) | 一种基于数字岩心技术研究岩石导热特性的新方法 |
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 |