JP2015535086A - 堆積物中の孔径を決定するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための方法及びシステムが、開示される。１つの方法は、ある体積内に複数の粒子を分布させ、粒子により占有されていない各点で、球体を内接させ、球体のサイズを決定するステップを含む。この方法はさらに、占有されていない各点で内接する球体の中から球体の最大サイズを決定し、それによって最大孔径位置を体積内に位置付けるステップを含む。

Description

本出願は、参照によりそのそれぞれの開示全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年１１月１６日に出願された米国仮特許出願第６１／７２７，５６７号及び２０１２年１１月１６日に出願された米国仮特許出願第６１／７２７，５６９号の優先権を主張するものである。

本出願は、一般に、様々なサイズの細粒（ｇｒａｉｎｓ）を有する媒体中の孔径（ｐｏｒｅ ｓｉｚｅ）を決定することに関する。詳細には、本出願は、物理測定を使用して堆積物中の孔径を決定すること、及び堆積物（ｓｅｄｉｍｅｎｔ）サンプルをモデリングすることに関する。

「クラスレート」は、一般に非化学量論的準安定性物質を指し、第１の分子成分（ホスト分子）から構成された格子構造が、１種又は複数のその他の分子構造（ゲスト分子）を、結晶様構造に似ているものに捕捉し又は閉じ込める。クラスレートは、時々、包接化合物、水和物、ガス水和物、メタンハイドレート、天然ガス水和物、及びＣＯ２水和物などと呼ばれる。

炭化水素の探索及び開発の分野では、クラスレートが特に関心を持たれている。例えば、クラスレートは、水ホスト分子の格子が１つ又は複数のタイプの炭化水素ゲスト分子（単数又は複数）を閉じ込めている中に存在する。そのような炭化水素クラスレートは、深層水及び永久凍土堆積物など、水及び炭化水素分子が存在する比較的低い温度及び高い圧力の環境において天然に生ずる。より低い温度にあるクラスレートは、より低い圧力で安定なままであり、逆により高い温度にあるクラスレートは、安定なままであるためにより高い圧力を要する。

クラスレートが、より大きな孔隙（ｐｏｒｅｓ）を有する堆積物中に優先的に形成されることは、理論的に且つ実験的に示されている。均一にサイズが決められた球体の規則的な充填の場合、孔径は、系の幾何形状を考慮することによって分析的に決定されてもよい。粒度、孔隙率（ｐｏｒｏｓｉｔｙ）、及び孔径の間に得られる相関関係は、誘導することが可能であるが、天然の堆積物への適用可能性は、天然の堆積物が典型的にはあるサイズ分布を有する細粒を含有しているので、限定されるものである。その他の既存のモデルは、頂点が４個の隣接細粒の中心によって画定される、四面体内の内接球体のサイズを考慮することによって、この問題を解決する。計算は単純であるが、この方法は、天然の材料における孔隙系の真の複雑さを把握できない可能性がある。

したがって、堆積物サンプルの孔隙率を検出するための方法及びシステムの改善が望ましいと考えられ、詳細には、クラスレートの形成のための条件が存在しているか否かを決定するのを支援するための、方法及びシステムの改善が望ましいと考えられる。

下記の開示によれば、上記及びその他の課題は下記によって対処される：

第１の態様では、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための方法が、開示される。方法は、ある体積（ｖｏｌｕｍｅ）内に複数の粒子を分布させるステップと、粒子により占有されていない各点で、球体を内接させ、球体のサイズを決定するステップとを含む。方法はさらに、各非占有点で内接する球体の中から球体の最大サイズを決定し、それによって最大孔径の位置を体積内に位置付けるステップを含む。

第２の態様では、実行された場合、計算システム（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）によって、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を検出する方法が行われる、コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶媒体が開示されている。方法は、複数の粒子をある体積内に分布するステップと、粒子により占有されていない各点で、球体を内接させるステップと、球体のサイズを決定するステップとを含む。方法はさらに、各非占有点で内接する球体の中から球体の最大サイズを決定し、それによって最大孔径の位置を体積内に位置付けるステップを含む。

第３の態様では、計算システム上で実行するように構成されたクラスレート飽和率確率アプリケーション（ｃｌａｔｈｒａｔｅ ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）を含む、計算システムが開示され、このクラスレート飽和率確率アプリケーションは、モデル化粒子をモデル体積内に分布させるように構成されたモデリングコンポーネントを含んでいる。計算システムはさらに、モデル化粒子により占有されていない各点で球体を内接させ、球体のサイズを決定し、且つ各非占有点で内接する球体の中から球体の最大サイズを決定し、それによって最大孔径の位置を体積内に位置付けるように構成された、孔径分析コンポーネント（ｐｏｒｅ ｓｉｚｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）を含む。

１つ又は複数のクラスレート貯留層（ｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ）から炭化水素を受容し加工する生産設備を含む、洋上（ｏｆｆｓｈｏｒｅ）炭化水素生産システムの概略図である。

１つ又は複数のクラスレート貯留層から炭化水素を受容し加工する生産設備を含む、陸上（ｏｎｓｈｏｒｅ）炭化水素生産システムの概略図である。

所定濃度のクラスレートが存在する確率を算出することができる、計算システムの概略図である。

本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための例示的な方法を示す、フローチャートである。

本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための、第２の方法を示すフローチャートである。

例示的な実施形態による、堆積物サンプルについて観察された物理特性に基づいた分布を有する、球状粒子を含む体積の概略図である。

例示的な実施形態による、体積内の最大孔径を算出する方法を示す、図６の体積の概略図である。

本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための、例示的な方法を示すフローチャートである。

本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための例示的な方法、並びに対応するクラスレート飽和率を示す、フローチャートである。

例示的な実施形態による、ランダムな又は使用者が選択可能なプロセスによって体積内に位置決めされ、且つ堆積物細粒を表す球状粒子の中心点を表す点頂点を含む、体積の概略図である。

例示的な実施形態による、堆積物細粒を表す球状粒子を含み、且つ隣接する細粒に点接触するまで点頂点から成長した細粒の分布を有する体積の概略図である。

例示的な実施形態による、堆積物細粒を表す球状粒子を含み、且つ隣接する細粒から所定の距離になるまで頂点から成長した細粒の分布を有する体積の概略図である。

例示的な実施形態による、体積の最大孔径を算出する方法を示す、図１１Ａの体積の概略図である。

例示的な実施形態による、体積の最大孔径を算出する方法を示す、図１１Ｂの体積の概略図である。

例示的な実施形態による、様々なサイズの堆積物細粒の、特定の配置構成の中央細粒径（ｍｅｄｉａｎ ｇｒａｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ）に基づいた、孔隙率のグラフである。

上記にて簡単に述べたように、本発明の実施形態は、様々な細粒サイズを有する堆積物サンプルの、最大孔径を決定するための方法及びシステムを対象とする。特に、本明細書で論じられるいくつかの実施形態は、粒度分布に関する画像の取込み及び分析を介し又は他のある種の分析を介するなど、堆積物サンプルの特性の物理的観察を使用する。またこの情報は、十分な飽和率のクラスレートが存在する確率を決定するのに使用することができる。そのような実施形態では、Ｘ線コンピュータ断層撮影のような撮像技法を使用して、天然堆積物サンプルのデジタル画像を生成することができる。次いでこれらのデジタル画像を使用して、孔隙又は細粒の形状に関する仮定をする必要なく、細粒及び孔径の分布を決定してもよい。代替の実施形態では、様々な粒度及び濃度を有する堆積物及びクラスレートの形成の三次元モデルをそれぞれ使用して、数値解析を行うことができる。

本開示の目的で、「クラスレート」という用語は、任意の及び全てのタイプの格子（ホスト）分子（単数又は複数）と、任意の及び全てのタイプの閉じ込められた（ゲスト）分子（単数又は複数）とを、全ての可能な組合せで含むことになる。クラスレートは、例えば、様々なクラスレート格子構造型の間での遷移；形成、安定状態、及び解離と、１つ又は複数のタイプ（単数又は複数）の分子の、１つ又は複数のその他のタイプ（単数又は複数）の分子による置換を含むことができる。
Ｉ． クラスレートの収集及びモデリング構造

図１は、洋上又は深層水炭化水素生産システム１００の、例示的な実施形態の概略図である。システム１００は、海水１０４及び海底１０６の下に配置しているクラスレート貯留層１０２を含む。このクラスレート貯留層１０２は、水及び炭化水素、主に天然ガスを生成する。図示される実施形態では、洋上プラットフォーム１０８が生産設備１１０を支持し、この生産設備１１０を使用して、液体、水、及び／又は油を天然ガスから少なくとも部分的に分離する。

この例示的な実施形態では、クラスレート貯留層１０２は、海底坑井１１２に流体連絡する状態で示されており、この海底坑井１１２はさらに、タイバック１１４を用いて生産設備１１０に接続されている。クラスレート貯留層１０２は、天然ガスと水との混合物を主に生成し、この混合物が生産設備１１０に送出されて、天然ガスと水との分離、さらに混合物中に含有される有意な量の油がある場合には油との分離を行う。

図１に示される実施形態では、炭化水素生産システム１００全体の設置前に、波発生及び検出システム１１６を使用することができ、且つ海底１０６に沿った特定の位置にこの生産システム１００を位置付けるのに、波発生及び検出システム１１６を使用できることに留意されたい。波発生及び検出システム１１６は、例えば、地震波若しくはその他の音波発生システム、又は海水１０４及び海底１０６を透過することができる波を発生させることが可能なその他のシステムであって、反射波を捕捉し、それによって、移動速度に基づいて波が内部を移動する媒体中での差を検出することができるシステムとすることができる。

図１に示される生産システム１００は、単なる例示的な実施形態であることに留意されたい。当業者なら、多数のそのようなクラスレート貯留層と関連ある坑井とを組み合わせた炭化水素生産システム、又はそのようなクラスレート貯留層及び関連ある坑井と従来の炭化水素貯留層及び坑井システムとの組合せを提供することが、本発明の範囲内にあることが理解されよう。そのようなシステムの例は、参照によりその開示全体が本明細書に組み込まれる２００８年８月２５日に出願された米国特許第８，２３２，４２８号に示されている。

図２は、炭化水素生産システム２００の別の例示的な実施形態の概略図であり、この場合、システム２００は、洋上をベースにしているのではなく地上に位置付けられている。生産システム２００は、クラスレート貯留層２０２を含む。永久凍土層２０４上には極地用プラットフォーム２０６が配置されている。生産システム１１０にほぼ類似している生産設備２０８が、極地用プラットフォーム２０６の最上部に位置付けられている。生産設備２０８は、クラスレート貯留層２０２から受容した天然ガス、油、及び水を分離し加工するのに使用される。生産管材２１０は、クラスレート貯留層２０２からクラスレートと水との混合物を極地用プラットフォーム２０６及び生産設備２０８に、流体搬送するのに使用される。混合物は、ある場合において、少量の油を含んでいてもよい。

図１の炭化水素生産システム１００のように、図２の地上配置構成においては、図１のシステム１１６に類似した波発生及び検出システム２１６を、炭化水素生産システム２００全体の設置前に使用することができ、特定の位置にシステム２００を位置付けるのに使用できることに留意されたい。波発生及び検出システム２１６は、様々なタイプの地震波、音響、又は永久凍土層２０４を透過することができる波を発生させることが可能なその他のシステムであって、反射波を捕捉し、それによって、移動速度に基づいて波が内部を移動する媒体中での差を検出することができるシステムの、いずれかを含むことができる。陸上の地下堆積物に見られるばらつきと比較した場合の海水の相対的均一性に基づいて、図２の例では、深さが浅いほど、密度のばらつきが大きくなり易いことに留意されたい。どちらの場合も、そのようなデータは、以下にさらに深く論じられるように、本開示のいくつかの実施形態で使用するために収集することができる。

次に図３を参照すると、図１〜２に示されるものなどの生産システムを位置付けるのに使用することができるように、クラスレートの存在のために条件が存在するか否かを算出するのに使用することができる、例示的な計算システム３００が示されている。一般に、計算システム３００は、データバス３０６を介してメモリ３０４に通信可能に接続されているプロセッサ３０２を含む。プロセッサ３０２は、数学的及び通信タスクなどの様々なタスクを行うためにコンピュータ可読命令を実行することが可能な、様々なタイプのプログラマブル回路のいずれかとすることができる。

メモリ３０４は、様々なタイプのコンピュータ可読又はコンピュータ記憶媒体を使用するなど、様々なメモリデバイスのいずれかを含むことができる。コンピュータ記憶媒体又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって又はそれらと併せて使用されるプログラムを含有し又は記憶することができる、任意の媒体であってもよい。図示される実施形態では、メモリ３０４がクラスレート飽和率確率分析アプリケーション３０８を記憶する。クラスレート飽和率確率分析アプリケーション３０８は、実行される場合、所定濃度のクラスレートの存在のための条件が存在するか否かを算出し又は決定するのに使用することができる。例えば、アプリケーション３０８は、クラスレート安定性ゾーンの厚さ、即ちクラスレート形成が可能であるような圧力及び温度にある、深さの範囲を算出することができる。アプリケーション３０８は、その場の温度、及び三相平衡温度であって算出されたクラスレート安定性ゾーン内にあるクラスレート相に関するものを計算することもできる。

いくつかの実施形態では、アプリケーション３０８は、いくつかのコンポーネント、最小孔径決定コンポーネント３１０、最大孔径分析コンポーネント３１２、及び任意選択で三次元モデリングコンポーネント３１４を含んだコンピュータ実行可能コードを含む。最小孔径決定コンポーネント３１０は、少なくとも部分的にその場の温度及び三相平衡温度に基づいて、所定のクラスレート飽和率を支持する最小孔径を決定するように構成される。所定のクラスレート飽和率は、例えば、使用者が選択可能な所望のクラスレート飽和率とすることができる。いくつかの実施形態では、最小孔径決定コンポーネント３１０は、全体としてアプリケーション３０８の代わりにクラスレート安定性ゾーンの厚さと三相及びその場での温度も算出する。そのような場合、安定性ゾーンの厚さは、検出される特定のタイプのクラスレート（例えば、メタンハイドレートなど）をベースにしてもよく、少なくとも部分的には表層深さのある範囲全体にわたって観察された温度及び圧力（例えば、異なる試験坑井又はある領域でのその他の歴史的知識から）をベースにすることができる。最小孔径決定コンポーネント３１０は、所与の濃度のクラスレートを形成することができる最小孔隙半径を算出するようにも構成される。この算出は、例えば、Ｇｉｂｂｓ−Ｔｈｏｍｐｓｏｎ効果をベースにすることができる。この計算に関する詳細は、参照によりその開示全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年１１月１６日に出願された、「経験的関係を使用して堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）」という名称の、米国仮特許出願第６１／７２７，５６０号（整理番号Ｔ−９１７２）にさらに詳細に論じられている。

最大孔径分析コンポーネント３１２は、クラスレート安定性ゾーンで予測される最大孔径を決定するように構成される。言い換えれば、コンポーネント３１２は、例えば、ある体積内に位置決めされた様々なサイズの堆積物細粒のモデリングをベースにしてサイズが決められた最大孔隙を決定するように、且つその体積内の孔径を分析するように、構成される。最大孔径分析コンポーネント３１２は、以下に論じるような物理測定モジュール３１８又は画像解析モジュール３１６などの細粒サイズ分析コンポーネントを使用して、検討中の堆積物サンプル中の細粒サイズの分布を決定することができる。

さらにアプリケーション３０８は、比較コンポーネント、又は経験的に決定された最大孔径と所定のクラスレート飽和率を支持する最小孔径とを比較して、所定のクラスレート飽和率がクラスレート安定性ゾーン内で可能であるか否かを決定するように構成されたその他のコンポーネントを含むことができる。コンポーネント３１０、３１２の出力のそのような比較に基づいて、クラスレートのそのような濃度が可能であるか否か、したがって直接的な地下探査を遂行する価値があるか否かを決定することが可能である。

いくつかの実施形態では、アプリケーション３０８は、三次元データモデリングコンポーネント３１４を含むことができる。三次元データモデリングコンポーネント３１４は、特定の体積内で、様々なサイズの細粒の分布をモデル化するように構成することができ、最大孔径分析コンポーネント３１２により使用されて、三次元データモデルで構築されたモデルに基づき最大孔径を決定することができる。実施することができる例示的なモデリングに関するその他の詳細を、図８〜１３と併せて以下に提示する。

任意選択で、いくつかの実施形態では、メモリ３０４は、実験データ解析モジュール３１６及び物理測定データモジュール３１８など、堆積物中で利用可能な最大孔径の決定を可能にする１つ又は複数の追加のコンポーネントを含むこともできる。実験データ解析モジュール３１６は、堆積物の性質の１つ又は複数のモデルを含有することができ、堆積物の特定のタイプ又はサンプルに関するデータを含み又は受信することができる。例えば実験データ解析モジュール３１６は、最大孔径推定コンポーネント３１２と並行して使用して、例えば歴史データ又はサンプルデータ又はその他のタイプの実験データに基づき最大孔隙率を決定することができる。そのような物理測定及びクラスレート評価での使用に関する追加の詳細を、図４〜７と併せて以下にさらに詳細に論じる。

物理測定データモジュール３１８は、本明細書に記載されるように、表層堆積物の物理測定値を受信し且つ様々な物理測定プロセスのいずれかを実施することが可能である。これは、特定のサンプルの粒度分布を決定するために、レーザ粒度分析、Ｓｔｏｋｅｓ沈降分析、画像解析、又はその他の技法など、様々な直接物理測定のいずれかを含むことができる。モジュール３１６、３１８の使用及び動作に関する追加の詳細は、参照により既に組み込まれた、２０１２年１１月１６日に出願された、「経験的関係を使用して堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）」という名称の、米国仮特許出願第６１／７２７，５６０号（整理番号Ｔ−９１７２）に提示されている。

図３の全体を参照すると、その他のモジュール若しくはフィーチャをそのような計算システム３００に全体として組み込むことができ、又はアプリケーション３０８などのアプリケーションに組み込むことができることに留意されたい。さらに、いくつかのコンポーネント又はモジュールが指定された機能を含むことを述べたが、この機能は、全体としてアプリケーション３０８内に常駐すると一般に言うこともでき、又はマルチプロセッサシステム若しくはマルチコンピュータネットワークの全体にわたって実施することができる。
ＩＩ． クラスレート形成のための最大孔径の決定

次に図４〜１３を参照すると、クラスレート形成の支持を決定するために堆積物の分析で使用される、最大孔径を決定するための方法及びシステムの様々な実施形態が提示されている。一般に、図４〜７は、堆積物サンプル中の粒子の物理測定から最大孔径を決定するための例示的な方法を示し、一方、図８〜１３は、数値モデリングを使用して最大孔径を決定するための代替の方法を示す。そのような孔径決定は、例えば、参照によりそのそれぞれの開示全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年１１月１６日に出願された「堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５５５号（整理番号Ｔ−９０３３）、及びこれと同じ発明の名称を持ち同じ日に出願された米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿号に開示されるような、クラスレートの形成に要する最小孔径又は孔隙率との比較の際に使用することができる。

次に図４〜７を参照すると、堆積物サンプルの物理測定から最大孔径を決定するための概略的方法が提示されている。特に図４は、本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための例示的な方法４００を示すフローチャートを示す。方法４００は、例えば、図３のシステム３００などの計算システムで行うことができ、図３のアプリケーション３０８のように観察された物理測定に基づいて複数の計算コンポーネントを有するアプリケーション内で具体化することができる。

図示される実施形態では、方法４００は、代表的なサイズの天然堆積物のサンプルの画像を取り込むことによって開始される（ステップ４０２）。取り込んだ画像は、典型的にはデジタル画像であり、好ましくは三次元デジタル画像又は堆積物サンプルの三次元デジタル表示を再構築するのに使用可能な一連の二次元デジタル画像である。例えば、そのような画像は、Ｘ線コンピュータ断層撮影又は何らかの類似の方法を使用して取り込むことができる。

デジタル画像を取り込んだ後、次いでデジタル画像をラスター化して、画像内の種々の領域、特に堆積物細粒が空間を占有する画像内の領域及び孔隙が空間内に形成されるその他の領域を決定し又は特定する（ステップ４０４）。次いでこのラスター化された画像を使用して、孔隙率及び中央細粒サイズを決定する（ステップ４０６）。いくつかの実施形態では、孔隙率は、ランダムにサイズが決められた球体の充填の数値シミュレーションから得られた、アルゴリズムを使用することによって決定することができる。このアルゴリズムは、孔隙率を、充填の最大孔隙半径と中央細粒径（ｍｅｄｉａｎ ｇｒａｉｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ）との比に関係付ける。孔隙率の計算を行うための１つの例示的な方法に関する詳細は、参照によりその開示が既に組み込まれた、２０１２年１１月１６日に出願された「堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔｓ）」という名称の同時係属の米国特許出願第６１／７２７，５５５号（整理番号Ｔ−９０３３）、及びこれと同じ発明の名称を有し同じ日に出願された米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿号に提示される。次いで中央細粒サイズ及び孔隙率に関連したデータを、例えば、物理測定データモジュール３１８により、物理測定データとしてアプリケーション３０８により記憶させることができる。

中央細粒サイズ及び孔隙率と、任意選択で画像として取り込んだデジタル画像とを使用して、三次元モデルを三次元モデリングコンポーネント３１４で生成することができる（例えば、図６参照）。特に、図６に見られるように、体積６００は、デジタル画像で観察されたように並べられた細粒６０２を含む。次いで三次元モデリングコンポーネント３１４及び関連するモデルを、最大孔径コンポーネント３１２により使用して、三次元モデルにおける最大孔径を決定することができる（ステップ４０８）。これは例えば、三次元モデル内の各空位点を系統的に進むことを含むことができ、堆積物の細粒により占有されていない各点で、球体の最大半径は、球体が、堆積物の細粒に触れることなくその点に内接し得る最大球体になるように決定される。そのような配置構成の例が図７に示され、体積６００内には例示的な孔径球体７０２が、クラスレートの形成に可能な孔径であることを示している。内接球体の半径が孔径であり、この手法で決定された最大孔径は、検討中のサンプルで観察されることが予測される推定最大孔径である。図７では、孔径球体が、説明を容易にするために二次元で示されていることに留意されたい；しかし、孔径の決定は球状孔径に基づき、したがって体積６００内では三次元で生じることに留意されたい。

次に図５を参照すると、本開示の例示的な実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための代替方法のフローチャートが示されている。図５の方法５００は、例えば図３のシステム３００などの計算システム上で行うことができ、図３のアプリケーション３０８のように、観察された物理測定に基づいて、複数の計算コンポーネントを有するアプリケーション内で具体化することができる。

図示される実施形態では、方法５００は、検討中の天然堆積物サンプルの細粒サイズ分布を決定することによって開始される（ステップ５０２）。これは、例えば、レーザ粒度分析又はＳｔｏｋｅｓ沈降分析を堆積物サンプルに関して行うことを含むことができる。物理サンプルの分析中に決定されたサイズに対応する、サイズ分布を有する球状粒子の集団は、累積細粒サイズ分布に適用される場合の、例えばＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ法を使用することによるモデリングで使用するために選択される。

一揃いの様々なサイズの細粒を選択後、細粒を、三次元データモデリングコンポーネント３１４によって三次元モデル体積に並べる（ステップ５０４）。細粒がこの体積内に位置付けられた場合、１つ又は複数の制約がそれらの細粒に課される。１つの実施例では、細粒は、細粒の全てが少なくとも１個の隣接する細粒に点接触するように並べられる。そのような配置構成の例が図６に見られ、体積６００は、三次元モデリングコンポーネント３１４を使用して生成することができ、様々なサイズの細粒６０２は互いに点接触している。

元の図５を参照すると、細粒の配置構成の後、得られた媒体の孔隙率をアプリケーション３０８により計算する（ステップ５０６）。いくつかの実施形態では、孔隙率は、図４のステップ４０６と併せて上記にて論じたように、ランダムにサイズが決められた球体の充填の数値シミュレーションから得られたアルゴリズムを使用することによって決定することができる。

孔隙率を決定後、最大孔径分析コンポーネント３１２が、三次元モデリングコンポーネント３１４により生成された体積などのモデル化された体積内の各点を評価して、球体が細粒に触れることなくその点で内接し得る最大球体になるように、球体の最大半径を決定することになる（ステップ５０８）。この内接球体の半径が孔径である。最大孔径は、孔隙空間内の、細粒材料に占有されていない各結節点で内接し得る球体の最大直径を見出すことによって決定される。上述のように、そのような配置構成の例を図７に示すが、配置構成６００内には、例示的な孔径球体７０２が、孔径を示すように例示されている。

次に図８〜１３を参照すると、堆積物サンプルの物理測定から最大孔径を決定するための概略的方法が提示されている。特に図８には、本開示の実施形態による、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を決定するための例示的な方法８００を示すフローチャートが示されている。方法８００は、例えば図３のシステム３００などの計算システム上で行うことができ、図３のアプリケーション３０８のように、観察された物理測定に基づいて複数の計算コンポーネントを有するアプリケーション内で具体化することができる。

図示される実施形態では、方法８００は、画定された三次元体積内で１個又は複数の粒子の位置を定めることによって開始される（ステップ８０２）。粒子の位置は、様々なサイズの粒子が位置付けられる中心頂点に該当する。粒子の位置は、ランダムに又は使用者が手作業で選択することができ、三次元体積内に定められる。さらに、いくつかの実施形態では、例えば堆積沈積物の特定のサイズ又は形状を検討中の場合には、三次元体積のサイズ及び形状を使用者が定めることができる。一揃いの粒子位置の、ある例示的な配置構成を図１０に示すが、略長方形の体積１０００が、手作業又はランダム分布のいずれかにより選択され位置付けられたいくつもの点頂点１００２を含んでいる。

粒子位置が選択された後、粒子を所定の程度に成長させる（ステップ８０４）。いくつかの実施形態では、粒子を、最近接粒子との点接触がなされるまで成長させる。そのような例示的な実施形態が図１１Ａに示されるが、この図は、三次元モデリングコンポーネント３１４によって管理され、体積内で、図１０の点頂点１００２の代わりに球状堆積物粒子１１０２が用いられている、モデルを示している。この例示において、各堆積物細粒は、最近接する近傍粒子上の点と交差するまで成長するようにモデル化される。近接粒子に点接触するまでの粒子成長のシミュレーションに基づいて、粒子の数及び位置を選択すること又はより高い若しくはより低い密度の粒子位置を可能にすることは、より少ない数のより大きい堆積物粒子（より少ない粒子に関して）又はより多い数のより小さい堆積物粒子（より多い粒子に関して）のいずれかを生成する効果があることに留意されたい。

代替の実施形態では、粒子のそれぞれを、それらが最近接する近傍粒子から所定の距離だけ離れるまで成長させる。そのような実施形態では、使用者が、全ての粒子に関して共通の所定距離を、又は異なる粒子の間で異なる距離を定めることが可能である。これは図１１Ｂの例で示されるが、この図は、三次元モデリングコンポーネント３１４によって管理され、体積内で、図１０の点頂点１００２の代わりに球状堆積物粒子１１２２が用いられる、モデルを示している。図１１Ａの粒子１１０２と比較すると、隣接球状堆積物粒子１１２２は間隔を空けて配置されている。図示される特定の実施形態では、異なる粒子の間には異なる距離が提示され、１１２４と１１２６との距離は、モデル化粒子成長に関して例示的に選択された制限を表している。

元の図８を参照すると、細粒の配置構成の後、得られる媒体の孔隙率をアプリケーション３０８によって計算する（ステップ８０６）。いくつかの実施形態では、孔隙率は、ランダムにサイズが決められた球体の充填の数値シミュレーションから得られたアルゴリズムを使用することにより、決定することができる。このアルゴリズムは、孔隙率を、最大孔隙半径と充填の中央細粒径との比に関係付ける。孔隙率計算を行うための１つの例示的な方法に関する詳細は、参照によりその開示全体がそれぞれ組み込まれた、２０１２年１１月１６日に出願された「堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５５５号、これと同じ発明の名称を有し同じ日に出願された米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿号、及び２０１２年１１月１６日に出願された「経験的関係を使用して堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５６０号（整理番号Ｔ−９１７２）に提示される。次いで中央細粒サイズ及び孔隙率に関するデータを、例えば、物理測定データモジュール３１８により物理測定データとしてアプリケーション３０８によって記憶させることができる。

最大孔径分析コンポーネント３１２は、三次元モデリングコンポーネント３１４により生成された体積など、モデル化された体積内の各点を評価して、球体が細粒に触れることなくその点で内接し得る最大球体になるように、球体の最大半径を決定することになる（ステップ８０８）。この内接球体の半径が孔径である。最大孔径は、細粒材料により占有されていない各結節点で、孔隙空間内に内接し得る球体の最大直径を見出すことによって決定される。

最大孔隙空間が決定される例示的な配置構成を、図１２Ａ〜１２Ｂに示す。特に図１２Ａ〜１２Ｂは、体積１０００内で、例示的な孔径球体１２０２、１２２２がクラスレートの形成を可能にする孔径を示すように例示された状態を示す。内接球体の半径が孔径であり、この手法で決定された最大孔径は、検討中のサンプルで観察されることが予測される推定最大孔径である。図１２Ａは、互いに点接触した図１１Ａの隣接粒子１１０２間で内接する孔径球体１２０２のモデリングを示す。図１２Ｂは、１つ又は複数の所定距離、例えば図１１Ｂの１１２４、１１２６の距離だけ間隔を空けて配置された、細粒間に内接する孔径球体１２２２のモデリングを示す。

図１２Ａ〜１２Ｂでは、説明を容易にするために孔径球体を二次元で示すことに留意されたい；しかし、孔径の決定は球状孔径に基づき、したがって体積６００内に三次元で生じることに留意されたい。

最大孔径が、図１２Ａ〜１２Ｂに示されるような内接孔径球体を使用して決定された後、いくつかの実施形態では、堆積物の孔隙内におそらくは形成されるクラスレートの濃度を、検討中の堆積物サンプルでの条件に基づいて算出することができる。例えば、一般に、所与のクラスレート濃度を支持する最小限可能性ある孔隙率を、方法８００を使用して決定された最大孔径と比較して、クラスレートの濃度を、検討中の位置で堆積物中に理論的に見出すことができるか否かを決定することができる。そのような算出に関する詳細は、参照によりその開示が本明細書に既に組み込まれた、２０１２年１１月１６日に出願された「堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５５５号、これと同じ発明の名称を有し同じ日に出願された米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿号、及び２０１２年１１月１６日に出願された「経験的関係を使用して堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５６０号（整理番号Ｔ−９１７２）に記載されている。

次に図９を参照すると、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径並びに対応するクラスレート飽和率を決定するための方法９００のフローチャートが、本開示の例示的な実施形態により示されている。方法９００は、一般に、例えば図３のシステム３００などの計算システム上で行うことができ、図３のアプリケーション３０８のように、観察された物理測定に基づいて、複数の計算コンポーネントを有するアプリケーション内で具体化することができる。

一般に、方法９００は、図８と併せて既に記載されたステップ８０２〜８０８に類似したステップ９０２〜９０８を含む。しかし図９は、クラスレート濃度を決定するための追加の代替方法をさらに含む。具体的には、方法９００は、体積１０００にクラスレート粒子（例えば、図１２Ａ〜１２Ｂの粒子１２０２、１２２２）を存在させるステップ（ステップ９１０）を含む。この配置構成では、体積１０００中の単一のクラスレート粒子の最大半径を単に決定するのではなく、この場合は各孔隙開口に、ステップ９０８で決定された最大孔径のサイズを有するクラスレート粒子を存在させる。その後、推定クラスレート濃度を、クラスレート結晶により占有された体積と堆積物粒子により占有されていない全体積との比として算出することができる（ステップ９１０）。

図１３を参照すると、種々の堆積物孔隙率で３５回行ったモデル実験からの、例示的な結果を例示するチャート１３００が示されている。結果は、孔隙率と、最大孔隙半径と中央細粒サイズとの比との間で、ほぼ線形の関係を示す。

図１〜１３の全体を参照すると、物理的に代表的な多孔質媒体の孔径を決定する能力には、非湿潤相の不流動飽和率、続成作用中の自生結晶の最大サイズ、及び孔径の制約による局所溶解度効果を決定することも含めて、様々な用途があることに留意されたい。いくつかの適用例では、孔径は、特定の飽和率のクラスレートを特定の堆積物サンプル内に存在させることができるか否かを決定するのに使用することができる。その作用に対する例示的な適用例は、参照によりそのそれぞれの開示全体が組み込まれた、２０１２年１１月１６日に出願された「堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５５５号、これと同じ発明の名称を有し同じ日に出願された米国特許出願第＿＿／＿＿＿＿＿＿号、及び２０１２年１１月１６日に出願された「経験的関係を使用して堆積物中にクラスレートが存在するための最小孔隙率を決定するための方法及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｐｏｒｏｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｌａｔｈｒａｔｅｓ ｉｎ Ｓｅｄｉｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）」という名称の米国仮特許出願第６１／７２７，５６０号（整理番号Ｔ−９１７２）に論じられている。

さらに、図３〜１３を参照すると、図４〜５及び８〜９の方法及びシステムを具体化する特定の計算システムでは、様々な計算システムを使用して、本明細書に開示されたプロセスを行うことができることに留意されたい。例えば、本開示の実施形態は、個別の電子素子を含む様々なタイプの電気回路、論理ゲートを収容するパッケージ若しくは集積電子チップ、マイクロプロセッサを利用する回路、又は電子素子若しくはマイクロプロセッサを収容する単一チップで、実施されてもよい。本開示の実施形態は、機械、光学、流体、及び量子技術を含むがこれらに限定することのない、例えばＡＮＤ、ＯＲ、及びＮＯＴなどの論理演算を行うことが可能なその他の技術を使用して実施されてもよい。さらに、本明細書に記載される方法の態様は、汎用コンピュータで又は任意のその他の回路若しくはシステムで実施することができる。

本開示の実施形態は、コンピュータプロセス（方法）、計算システム、又は製品、例えばコンピュータプログラム製品若しくはコンピュータ可読媒体として、実現することができる。コンピュータプログラム製品は、コンピュータシステムにより読み取り可能であり、コンピュータプロセスを実行する命令のコンピュータプログラムをコード化しているコンピュータ記憶媒体でもよい。このように、本開示の実施形態は、ハードウェア及び／又はソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）に具体化されてもよい。言い換えれば、本開示の実施形態は、命令実行システムによって又は命令実行システムと併せて使用される媒体中に具体化された、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読記憶媒体上の、コンピュータプログラム製品の形をとってもよい。

本開示の実施形態は、例えば、本開示の実施形態による方法、システム、及びコンピュータプログラム製品の、ブロック図及び／又は動作説明図に関連して上記される。ブロック内に記載される機能／動作は、任意のフローチャートに示される順序から外れて実施されてもよい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際に、実質的に同時に実行されてもよく、又はブロックは、関係ある機能／動作に応じて時々逆の順序で実行されてもよい。

本開示の、ある実施形態について記載してきたが、その他の実施形態が存在し得る。さらに、本開示の実施形態は、メモリ及びその他の記憶媒体に記憶されたデータに関連するものとして記載してきたが、データは、その他のタイプのコンピュータ可読媒体に記憶させることもでき又はその他のタイプのコンピュータ可読媒体から読み取ることもできる。さらに、開示された方法の段階は、本開示の全体的概念から逸脱することなく、段階の順序を並べ替えること及び／又は段階を挿入し若しくは削除することも含めた任意の手法で修正されてもよい。

上記明細書、実施例、及びデータは、本発明の構成の製造及び使用の完全な記載を提供する。本発明の多くの実施形態は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく成すことができるので、本発明は、以下に添付される特許請求の範囲内に存在する。

Claims (23)

1. サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を検出するための方法であって、
   ある体積内に複数の粒子を分布させるステップと、
   粒子により占有されていない各点で、球体を内接させ、前記球体のサイズを決定するステップと、
   占有されていない各点で内接する前記球体の中から、球体の最大サイズを決定するステップであって、それによって、前記体積内に最大孔径位置を位置付けるステップと
   を含む上記方法。
2. 天然堆積物サンプルの細粒サイズ分布を決定するステップをさらに含み、前記細粒サイズ分布は、前記体積内に前記複数の粒子を分布させるのに使用される、請求項１に記載の方法。
3. 前記体積内に前記複数の粒子を分布させるステップが、前記体積内に複数のモデル化粒子を分布させるステップを含み、前記体積はモデル体積を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記モデル体積内に前記複数の粒子を分布させるステップが、各粒子を少なくとも１個の隣接粒子に接触させて配置するステップを含む、請求項３に記載の方法。
5. 細粒サイズ分布を決定するステップが、Ｓｔｏｋｅｓ沈降分析及びレーザ回折分析の少なくとも一方を前記天然堆積物サンプルに対して行うステップを含む、請求項２に記載の方法。
6. 前記細粒サイズ分布を決定するステップが、
   前記天然堆積物サンプルのデジタル画像を取り込むステップと、
   前記デジタル画像をラスター化して、前記天然堆積物サンプル中の細粒と孔隙とを区別するステップと、
   前記ラスター化されたデジタル画像に基づいて、孔隙率及び中央細粒サイズを計算するステップと
   を含む、請求項２に記載の方法。
7. デジタル画像を取り込むステップが、Ｘ線画像を取り込むステップを含み、前記Ｘ線画像が、前記天然堆積物サンプルの三次元体積を表す前記天然堆積物サンプルの断層撮影画像を含む、請求項６に記載の方法。
8. ある体積内に複数の粒子を分布させるステップが、各粒子位置で粒子の成長をモデリングすることによって、モデル体積内の対応する複数の粒子位置の各々で前記複数の粒子を形成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記複数の粒子位置の各々が、前記モデル体積内に、ランダムに選択された粒子位置を含む、請求項８に記載の方法。
10. 粒子を形成する前に、前記モデル体積に、前記複数のランダムに選択された粒子位置を散布する（ｓｅｅｄｉｎｇ）ステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 各粒子位置で粒子の成長をモデリングすることが、一定速度で各粒子の成長をモデリングすることを含み、各粒子について、前記粒子の成長は、隣接粒子に接触すると停止する、請求項８に記載の方法。
12. 各粒子位置で粒子の成長をモデリングすることが、一定速度で各粒子の成長をモデリングすることを含み、各粒子について、前記粒子の成長は、隣接粒子から所定の距離に到達すると停止する、請求項８に記載の方法。
13. 占有されていない各点で内接する前記球体の中から、球体の最大サイズを決定するステップが、前記複数の粒子の１個によって占有されていない各点で球状クラスレート粒子をモデリングするステップを含む、請求項１に記載の方法。
14. 少なくとも部分的には、モデル化球状クラスレート粒子による前記モデル体積の決定された飽和率に基づいて、理論的クラスレート飽和率を決定するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
15. 実行すると、計算システムに、サイズが様々な球状粒子の分布状態において最大孔径を検出する方法を実施させる、コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法が、
    ある体積内に複数の粒子を分布させるステップと、
    粒子により占有されていない各点で、球体を内接させ、前記球体のサイズを決定するステップと、
    占有されていない各点で内接する前記球体の中から、球体の最大サイズを決定し、それによって、前記体積内に最大孔径位置を位置付けるステップと
    を含む、上記コンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記方法が、天然堆積物サンプルの細粒サイズ分布を決定するステップをさらに含み、前記細粒サイズ分布を使用して前記体積内に前記複数の粒子を分布させ、細粒サイズ分布を決定するステップが、Ｓｔｏｋｅｓ沈降分析及びレーザ回折分析の少なくとも一方を前記天然堆積物サンプルに対して実施するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記細粒サイズ分布を決定するステップが、
    前記天然堆積物サンプルのデジタル画像を取り込むステップと、
    前記デジタル画像をラスター化して、前記天然堆積物サンプル中の細粒と孔隙とを区別するステップと、
    前記ラスター化されたデジタル画像に基づいて、孔隙率及び中央細粒サイズを計算するステップと
    を含む、請求項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
18. 計算システム上で実行するように構成された、クラスレート飽和率確率アプリケーションであって、モデル体積内にモデル化粒子を分布させるように構成されたモデリングコンポーネントを含む前記クラスレート飽和率確率アプリケーションと、
    モデル化粒子によって占有されていない各点で、球体を内接させ、前記球体のサイズを決定し、且つ占有されていない各点で内接する前記球体の中から球体の最大サイズを決定し、それによって最大孔径位置を前記体積内に位置付けるように構成された、孔径分析コンポーネントと
    を含む、計算システム。
19. 前記クラスレート飽和率確率アプリケーションが、天然堆積物サンプルの細粒サイズ分布を決定するように構成された細粒サイズ分析コンポーネントを含み、前記モデリングコンポーネントが、前記決定された細粒サイズ分布に従い前記モデル体積内に前記モデル化粒子を分布させるように構成された、請求項１８に記載の計算システム。
20. 前記細粒サイズ分析コンポーネントが、前記天然堆積物サンプルの断層撮影画像を取り込むように構成された撮像コンポーネントを含む、請求項１９に記載の計算システム。
21. 前記モデリングコンポーネントが、各粒子を少なくとも１個の隣接粒子に接触させて配置することにより、モデル体積内にモデル化粒子を分布させるように構成された、請求項１５に記載の計算システム。
22. 前記モデリングコンポーネントが、前記モデル体積内の複数のランダムに選択された粒子位置の各々で粒子の成長をモデリングすることにより、前記モデル体積内に前記モデル化粒子を分布させる、請求項１８に記載の計算システム。
23. 前記細粒サイズ分析コンポーネント、前記モデリングコンポーネント、及び前記孔径分析コンポーネントが、同じマイクロプロセッサ上で実行される、請求項１８に記載の計算システム。