RU2014143802A - Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред - Google Patents

Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред Download PDF

Info

Publication number
RU2014143802A
RU2014143802A RU2014143802A RU2014143802A RU2014143802A RU 2014143802 A RU2014143802 A RU 2014143802A RU 2014143802 A RU2014143802 A RU 2014143802A RU 2014143802 A RU2014143802 A RU 2014143802A RU 2014143802 A RU2014143802 A RU 2014143802A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
volume
representative
subvolume
property
objective function
Prior art date
Application number
RU2014143802A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2586397C2 (ru
Inventor
ПРИСКО Джузеппе ДЕ
Йонас ТОЭЛКЕ
Original Assignee
Ингрейн, Инк.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ингрейн, Инк. filed Critical Ингрейн, Инк.
Publication of RU2014143802A publication Critical patent/RU2014143802A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2586397C2 publication Critical patent/RU2586397C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G01N33/241—Earth materials for hydrocarbon content
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/419—Imaging computed tomograph
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/649—Specific applications or type of materials porosity

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

1. Способ идентификации репрезентативного цифрового объема подобразца, соответствующего образцу пористых сред, содержащий этапы, на которых:a) получают сегментированный объем, характеризующий пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу;b) выводят среднее значение <P1> свойства первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема;c) вычисляют среднеквадратическое отклонение σотносительно среднего значения <P1> свойства для всего сегментированного объема;d) определяют множество подобъемов в объеме;e) вычисляют среднеквадратическое отклонение σi значения P свойства первой целевой функции P1 относительно среднего значения <P1> свойства для каждого из упомянутых подобъемов;f) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты, для которых среднеквадратическое отклонение σi удовлетворительно соответствует σ;g) выбирают и сохраняют репрезентативный подобъем из кандидатов; иh) используют репрезентативный подобъем для получения по меньшей мере одного интересующего значения свойства.2. Способ по п. 1, в котором этап, в котором определяют множество подобъемов в пределах объема, дополнительно содержит этапы, на которых:определяют исходный размер для подобъема;заполняют весь объем подобъемами определенного исходного размера; иитерируют размеры для последующих подобъемов и заполняют весь объем подобъемами такого размера, и повторяют этот этап до тех пор, пока не будет выполнено условие прерывания.3. Способ по п. 2, в котором итерируют размеры от большего к меньшему с малым приращением.4. Способ по п. 3, в котором этап, на котором выбирают и сохраняют репрезентативный объем, дополнительно содержит этап, на котором находят наименьший репрезент

Claims (22)

1. Способ идентификации репрезентативного цифрового объема подобразца, соответствующего образцу пористых сред, содержащий этапы, на которых:
a) получают сегментированный объем, характеризующий пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу;
b) выводят среднее значение <P1> свойства первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема;
c) вычисляют среднеквадратическое отклонение σVOL относительно среднего значения <P1> свойства для всего сегментированного объема;
d) определяют множество подобъемов в объеме;
e) вычисляют среднеквадратическое отклонение σi значения P свойства первой целевой функции P1 относительно среднего значения <P1> свойства для каждого из упомянутых подобъемов;
f) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты, для которых среднеквадратическое отклонение σi удовлетворительно соответствует σVOL;
g) выбирают и сохраняют репрезентативный подобъем из кандидатов; и
h) используют репрезентативный подобъем для получения по меньшей мере одного интересующего значения свойства.
2. Способ по п. 1, в котором этап, в котором определяют множество подобъемов в пределах объема, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют исходный размер для подобъема;
заполняют весь объем подобъемами определенного исходного размера; и
итерируют размеры для последующих подобъемов и заполняют весь объем подобъемами такого размера, и повторяют этот этап до тех пор, пока не будет выполнено условие прерывания.
3. Способ по п. 2, в котором итерируют размеры от большего к меньшему с малым приращением.
4. Способ по п. 3, в котором этап, на котором выбирают и сохраняют репрезентативный объем, дополнительно содержит этап, на котором находят наименьший репрезентативный цифровой объем.
5. Способ по п. 4, в котором условие прерывания содержит заданный размер для подобъема.
6. Способ по п. 2, дополнительно содержащий этапы, на которых:
ориентируют выбранную ось декартовой системы координат сегментированного объема с определенным направлением потока; и причем
этап, на котором выводят среднее значение <P1> свойства первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема, содержит этап, на котором анализируют множество цифровых срезов объема образца, взятых ортогонально к определенному направлению потока; и
этап, на котором вычисляют среднеквадратическое отклонение σi свойства P первой целевой функции P1 относительно среднего значения <P1> свойства для каждого из упомянутых подобъемов, выполняется относительно определенного направления потока.
7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
выводят среднее значение <P2> свойства второй целевой функции P2 для всего сегментированного объема;
вычисляют среднеквадратическое отклонение σVOL относительно среднего значения <P2> свойства для всего сегментированного объема;
определяют множество подобъемов в объеме;
вычисляют среднеквадратическое отклонение σi значения свойства P второй целевой функции P2 относительно среднего значения <P2> свойства для каждого из упомянутых подобъемов;
находят все репрезентативные подобъемы, для которых среднеквадратическое отклонение σi удовлетворительно соответствует σVOL для сочетания первой целевой функции P1 и второй целевой функции P2.
8. Способ по п. 7, в котором первая целевая функция P1 представляет собой пористость, и вторая целевая функция P2 представляет собой отношение площади поверхности к объему пространств пор.
9. Способ по п. 8, дополнительно содержащий этап, на котором квалифицируют подобъем-кандидат до его выбора, содержащий этап, на котором определяют его пригодность для использования при выведении свойств транспортировки текучих сред с помощью закона Дарси, причем на упомянутом этапе:
строят распределение среднеквадратического отклонения целевых функций;
оценивают среднее значение или при необходимости любую другую характеристику первого порядка для распределения среднеквадратического отклонения целевой функции, и дисперсию, эксцесс или асимметрию распределения;
оценивают тенденцию момента первого или более высокого порядка относительно размера подобъема; и
останавливают уменьшение размера подобъема в случае, когда момент первого порядка изменяется по меньшей мере на 0,1 относительно его величины для распределения, основанного на большем подобъеме, и/или когда моменты более высокого порядка превышают конкретную пороговую величину 0,1 для дисперсии.
10. Способ идентификации репрезентативного цифрового объема подобразца, соответствующего образцу пористых сред, содержащий этапы, на которых:
a) получают сегментированный объем, характеризующий пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу;
b) ориентируют выбранную ось декартовой системы координат сегментированного объема с определенным направлением потока;
c) выводят значения как одну или более функций по меньшей мере первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема посредством анализа цифровых срезов, ортогональных определенному направлению потока;
d) определяют множество подобъемов в пределах объема;
e) вычисляют значения для одной или более функций по меньшей мере первой целевой функции P1 для каждого из упомянутых подобъемов, соответствующих определенному направлению потока;
f) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты, для которых функция(-и) идентифицирует(-ют) соответствие между величинами значениями объема и подобъема;
g) выбирают репрезентативный объем из кандидатов;
h) сохраняют репрезентативный подобъем; и
i) используют репрезентативный подобъем для моделирования или выведения по меньшей мере одного интересующего значения свойства.
11. Способ получения эффективной оценки репрезентативного элементарного объема по большему цифровому 3-D изображению пористого образца, содержащий этапы, на которых:
a) получают сегментированный объем, характеризующий пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу;
b) выводят значения как по меньшей мере одну функцию для по меньшей мере первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема;
c) определяют множество подобъемов в пределах объема, причем данный этап содержит этапы, на которых:
определяют исходный размер для подобъема,
заполняют весь объем подобъемами определенного исходного размера,
итерируют размеры для последующих подобъемов и заполняют весь объем подобъемами такого размера, и повторяют этот этап до тех пор, пока не будет выполнено условие прерывания;
d) вычисляют значения как по меньшей мере одну функцию для по меньшей мере первой целевой функции для каждого из упомянутых подобъемов;
e) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты для достаточно удовлетворяющих друг другу значений объема и подобъема;
f) выбирают и сохраняют репрезентативный подобъем из кандидатов; и
g) используют репрезентативный подобъем для проведения симуляции или выведения по меньшей мере одного интересующего значения свойства.
12. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этап, на котором квалифицируют подобъем-кандидат до его выбора, содержащий этап, на котором определяют его соответствие для использования в выведении свойств транспортировки текучих сред с помощью закона Дарси, причем на упомянутом этапе:
строят распределение среднеквадратического отклонения целевых функций;
оценивают среднее значение или при необходимости любую другую характеристику первого порядка для распределения среднеквадратического отклонения целевой функции и дисперсию, эксцесс или асимметрию распределения;
оценивают тенденцию момента первого или более высокого порядка относительно размера подобъема; и
останавливают уменьшение размера подобъема в случае, когда момент первого порядка изменится по меньшей мере на 0,1 относительно его величины для распределения, основанного на большем подобъеме, и/или когда моменты более высокого порядка превышают конкретную пороговую величину 0,1 для дисперсии.
13. Способ получения эффективной оценки репрезентативного элементарного объема из большего 3-D цифрового изображения пористого образца, содержащий этапы, на которых:
a) получают сегментированный объем, характеризующий пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу;
b) ориентируют выбранную ось декартовой системы координат сегментированного объема к определенному направлению потока;
c) выводят среднее значение <P1> свойства первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема с применением анализа множества цифровых срезов объема образца, взятых ортогонально к определенному направлению потока;
d) вычисляют среднеквадратическое отклонение относительно среднего значения <P1> свойства для всего сегментированного объема;
e) определяют множество подобъемов в пределах объема, причем на упомянутом этапе:
определяют исходный размер для подобъема;
заполняют весь объем подобъемами определенного исходного размера,
итерируют размеры для дополнительных подобъемов от большего к меньшему и заполняют весь объем подобъемами такого размера, и повторяют этот этап до тех пор, пока не будет выполнено условие прерывания;
f) вычисляют среднеквадратическое отклонение σi свойства P относительно среднего значения <P1> свойства для каждого из упомянутых подобъемов в отношении определенного направления потока;
g) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты, для которых σi удовлетворительно соответствует σvol;
h) выбирают наименьший кандидат и сохраняют его в качестве репрезентативного элементарного объема; и
i) используют репрезентативный элементарный объем для выведения по меньшей мере одного интересующего значения свойства.
14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этапы, на которых:
выводят среднее значение <P2> свойства второй целевой функции P2 для всего сегментированного объема;
вычисляют среднеквадратическое отклонение относительно среднего значения <P2> свойства для всего сегментированного объема;
определяют множество подобъемов в объеме;
вычисляют среднеквадратическое отклонение σi второй целевой функции P2 относительно среднего значения <P2> свойства для каждого из упомянутых подобъемов;
находят все репрезентативные подобъемы, для которых среднеквадратическое отклонение σi удовлетворительно соответствует σVOL для комбинации первой целевой функции P1 и второй целевой функции P2.
15. Способ по п. 14, в котором первая целевая функция P1 представляет собой пористость, и вторая целевая функция P2 представляет собой отношение площади поверхности к объему пространств пор.
16. Способ по п. 15, дополнительно содержащий этап, на котором квалифицируют подобъем - кандидат до его выбора, содержащий этап, на котором определяют его соответствие для использования в выведении свойств транспортировки текучих сред с помощью закона Дарси, причем на упомянутом этапе:
строят распределение среднеквадратического отклонения целевых функций;
оценивают среднее значение или при необходимости любую другую характеристику первого порядка для распределения среднеквадратического отклонения целевой функции, и дисперсию, эксцесс или асимметрию распределения;
оценивают тенденцию момента первого или более высокого порядка относительно размера подобъема; и
останавливают уменьшение размера подобъема в случае, когда момент первого порядка изменяется по меньшей мере на 0,1 относительно его величины для распределения, основанного на большем подобъеме, и/или когда моменты более высокого порядка превышают конкретную пороговую величину 0,1 для дисперсии.
17. Способ идентификации репрезентативного цифрового объема репрезентативного подобразца соответствующего образцу пористых сред, содержащий этапы, на которых
1) загружают сегментированное трехмерное изображение пористой среды в компьютерную систему,
причем сегментированное трехмерное изображение содержит вокселы, каждому из которых присвоено значение по шкале полутонов;
2) выбирают направление потока, которое определяется как направление Z;
3) определяют размеры объемов запроса, причем
i) объем запроса представляет собой подобразец исходного сегментированного трехмерного изображения с размерами Xi, Yi и Zi, причем размеры всего образца составляют Xs, Ys, Zs,
ii) определяют максимальное число объемов запроса, imax,
iii) устанавливают размеры в вокселах для каждого объема запроса (Xi, Yi, Zi), причем Xi, Yi и Zi определяют для значений i от 1 до imax, и
iv) начальное значение i устанавливают равным 1;
4) вычисляют выбранные свойства Ps(0,0,0) через Ps(0,0,Zs) для каждого среза объема запроса;
5) вычисляют σs (0,0,0);
6) устанавливают максимальные координаты таким образом, что объем запроса размера Xi, Yi, Zi занимает весь образец размера Xs, Ys, Zs, причем
i) amax=Xs-Xi+1,
ii) bmax=Ys-Yi+1,
iii) cmax=Zs-Zi+1;
7) устанавливают координаты положения текущего объема запроса на a=b=c=0;
8) вычисляют выбранные свойства Pi(a, b, c) через Pi (a, b, c+Zi) для сечений текущего объема запроса,
i. причем выбранные свойства содержат пористость, отношение площади поверхности к объему, подобные свойства или произвольное их сочетание,
9) вычисляют σi (a, b, c),
i) причем значения Pi, которые используют для вычисления значения σi, при необходимости фильтруют,
ii) причем при необходимости устанавливает среднее значение для Pi;
10) перемещают положения объема запроса на 1 воксел в направлении X, a=a+1;
11) повторяют этапы 8)-10) и сохраняют все величины Pi и σi, пока значение X-координаты текущего объема запроса, a, не будет равно максимальному значению, которое может занимать текущий объем запроса, amax;
12) устанавливают координату X текущего объема запроса равной нулю, a=0, и увеличивают координаты Y текущего положение объема на один воксел, b=b+1;
13) повторяют этапы 8)-12), и сохраняют все величины Pi и σi, пока значение Y-координаты текущего объема запроса, b, не будет равно максимальному значению, которое может занимать текущий объем запроса, bmax;
14) устанавливают координату X текущего объема запроса равной нулю, a=0, устанавливают координату Y текущего объема запроса равной нулю, b=0, и увеличивают координаты Z текущего положения объема на один воксел, c=c+1;
15) повторяют этапы 8)-14), и сохраняют все величины Pi и σi, пока значение X-координаты текущего объема запроса, c, не будет равно максимальному значению, которое может занимать текущий объем запроса, cmax;
16) увеличивают размер текущего объема запроса, причем на упомянутом этапе
i) выбирают следующее множество объемов запроса посредством увеличения указателя до следующего объема запроса, i=i+1 и
ii) устанавливают текущий размер запроса на Xi, Yi, Zi;
17) повторяют этапы 6)-16), пока все объемы запроса не будут выбраны и все величины Pi и σi не будут вычислены и сохранены;
18) выбирают одно или более выбранных свойств для сопоставления;
19) вычисляют λi для каждого объема запроса;
20) выбирают объем запроса с наименьшим значением λi, причем выбранный объем запроса является размером и положением REV; и
21) вычисляют свойства пористой среды.
18. Способ по п. 17, в котором сегментированное трехмерное изображение получают как изображение образца, полученное посредством сканирования образца сканером рентгеновской компьютерной томографии, и сегментируют изображение посредством программы, чтобы классифицировать вокселы как зерно, пору и при необходимости как другие фазы.
19. Способ по п. 17, в котором свойства содержат свойства стандартного анализа кернов (RCAL) и специального анализа кернов (SCAL) или обоих анализов.
20. Способ по п. 19, в котором свойствами анализа RCAL являются пористость, содержание керогена, абсолютная проницаемость по множеству осей, и свойствами SCAL являются относительная проницаемость, капиллярное давление, гранулометрический состав, электрические свойства, упругие свойства и любые их сочетания.
21. Система для идентификации репрезентативного цифрового объема подобразца, соответствующего образцу пористых сред, содержащая:
a) сканер, выполненный с возможностью формирования трехмерного цифрового изображения пористой среды,
b) компьютер, содержащий по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью исполнения компьютерной программы, выполненной с возможностью получения сегментированного объема, характеризующего пространство пор и по меньшей мере одну твердую фазу,
c) компьютер (тот же или отличный от b)), содержащий по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью выполнения компьютерной программы, выполненной с возможностью выполнения вычислений, причем упомянутые вычисления содержат этапы, на которых i) выводят среднее значение <P1> свойства первой целевой функции P1 для всего сегментированного объема, ii) вычисляют среднеквадратическое отклонение σVOL относительно среднего значения <P1> свойства для всего сегментированного объема, iii) определяют множество подобъемов в объеме, iv) вычисляют среднеквадратическое отклонение σi значения свойства P первой целевой функции P1 относительно среднего значения <P1> свойства для каждого из упомянутых подобъемов, v) находят все репрезентативные подобъемы-кандидаты, для которых среднеквадратическое отклонение σi удовлетворительно соответствует σVOL, vi) выбирают и сохраняют репрезентативный подобъем из кандидатов и vii) используют репрезентативный подобъем для выведения по меньшей мере одного интересующего значения свойства, и
d) по меньшей мере, одно устройство для отображения, печати или сохранения результатов вычислений.
22. Компьютерный программный продукт на машиночитаемом носителе, который при выполнении на процессоре в компьютеризированном устройстве обеспечивает способ выполнения вычислений по одному или более или всем упомянутым этапам способа по п. 1.
RU2014143802/28A 2012-03-30 2013-02-04 Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред RU2586397C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261618265P 2012-03-30 2012-03-30
US61/618,265 2012-03-30
US13/546,053 US20130262028A1 (en) 2012-03-30 2012-07-11 Efficient Method For Selecting Representative Elementary Volume In Digital Representations Of Porous Media
US13/546,053 2012-07-11
PCT/US2013/024593 WO2013147995A1 (en) 2012-03-30 2013-02-04 An efficient method for selecting representative elementary volume in digital representations of porous media

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014143802A true RU2014143802A (ru) 2016-05-27
RU2586397C2 RU2586397C2 (ru) 2016-06-10

Family

ID=49236161

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014143802/28A RU2586397C2 (ru) 2012-03-30 2013-02-04 Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред

Country Status (10)

Country Link
US (1) US20130262028A1 (ru)
EP (1) EP2831578A1 (ru)
CN (1) CN104335042B (ru)
AU (1) AU2013240570B2 (ru)
BR (1) BR112014024357B1 (ru)
CA (1) CA2868872C (ru)
CO (1) CO7081149A2 (ru)
MX (1) MX336642B (ru)
RU (1) RU2586397C2 (ru)
WO (1) WO2013147995A1 (ru)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
MX349448B (es) 2012-08-10 2017-07-28 Ingrain Inc Metodo para mejorar la precision de valores de propiedad de roca derivados a partir de imagenes digitales.
US20140052420A1 (en) * 2012-08-20 2014-02-20 Ingrain Inc. Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level
US20140270393A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties
US9070049B2 (en) * 2013-03-15 2015-06-30 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties
US20160305237A1 (en) * 2013-12-05 2016-10-20 Schlumberger Technology Corporation Method and system of showing heterogeneity of a porous sample
BR112016022665A2 (pt) * 2014-03-31 2017-08-15 Ingrain Inc Determinação de volume elementar representativo por meio de estatística baseada em agrupamento
WO2016122564A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-04 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Variable density modeling
US10181216B2 (en) 2015-01-30 2019-01-15 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Generating slice data from a voxel representation
US9892321B2 (en) * 2015-06-27 2018-02-13 New England Research, Inc. Using maximal inscribed spheres for image-based rock property estimation
US9841387B2 (en) * 2015-07-22 2017-12-12 Test Research, Inc. Inspection method and device
US10394974B2 (en) * 2015-10-01 2019-08-27 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Geometry based method for simulating fluid flow through heterogeneous porous media
EP3358339B1 (en) * 2015-10-02 2019-07-31 Repsol, S.A. Method for providing a numerical model of a sample of rock
CN105651964B (zh) * 2015-12-29 2017-11-03 河海大学 一种确定裂隙岩体表征单元体积的方法
US10431419B2 (en) 2016-07-19 2019-10-01 Battelle Memorial Institute Sparse sampling methods and probe systems for analytical instruments
CN107290358B (zh) * 2017-06-20 2019-11-08 大连理工大学 一种应用ct测量多孔介质内co2-盐水界面面积变化的方法
US10256072B2 (en) * 2017-08-01 2019-04-09 Battelle Memorial Institute Optimized sub-sampling in an electron microscope
CN107680131B (zh) * 2017-09-08 2020-09-11 北京理工大学 一种快速确定多孔介质表征单元体积尺寸的方法
CN107784169B (zh) * 2017-10-11 2020-10-13 上海电力学院 基于变差函数及孔隙度的多孔介质表征单元体确定方法
CN111615625A (zh) * 2017-11-06 2020-09-01 哈里发科学技术大学 用于确定多孔介质的渗透率的方法和系统
CN110029989B (zh) * 2018-01-11 2021-11-02 中国石油化工股份有限公司 一种非常规油气采出程度计算方法及系统
CN108320307B (zh) * 2018-01-19 2020-09-08 中国石油天然气股份有限公司 一种确定储层岩石样品的有效单元体积的方法及装置
DE112018007504B4 (de) * 2018-04-23 2022-09-15 Ngk Insulators, Ltd. Verfahren und Vorrichtung zum Identifizieren eines gültigen oder ungültigen Strömungspfades
US10969323B2 (en) 2018-05-30 2021-04-06 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for special core analysis sample selection and assessment
US11009497B2 (en) 2018-06-22 2021-05-18 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for estimating mechanical properties of rocks using grain contact models
CN109191423B (zh) * 2018-07-18 2019-07-02 中国矿业大学 一种基于机器图像智能学习的多孔介质渗透率预测方法
CN109145407B (zh) * 2018-08-01 2020-08-04 浙江大学 一种基于切片截面的隐式曲面多孔实体结构性能分析方法
US11454111B2 (en) 2020-01-30 2022-09-27 Landmark Graphics Corporation Determination of representative elemental length based on subsurface formation data
CN111597763B (zh) * 2020-04-09 2023-06-27 东华理工大学 十字型多尺度流孔隙介质全频段弹性波频散衰减分析方法
US11703440B2 (en) 2021-09-24 2023-07-18 General Electric Company Porosity of a part
CN116704008B (zh) * 2023-08-01 2023-10-17 城云科技（中国）有限公司 基于画面面积计算判断物体的方法、装置及其应用

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4903207A (en) * 1986-05-15 1990-02-20 Restech, Inc. Method for determining reservoir bulk volume of hydrocarbons from reservoir porosity and distance to oil-water contact level
US5430291A (en) * 1992-05-01 1995-07-04 Texaco Inc. X-ray CT measurement of fracture widths and fracture porosity in reservoir core material
US6516080B1 (en) 2000-04-05 2003-02-04 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Numerical method of estimating physical properties of three-dimensional porous media
GB2414072B (en) * 2004-05-12 2006-07-26 Schlumberger Holdings Classification method for sedimentary rocks
US7516055B2 (en) * 2004-08-20 2009-04-07 Chevron U.S.A. Inc Multiple-point statistics (MPS) simulation with enhanced computational efficiency
US7630517B2 (en) * 2005-07-13 2009-12-08 Schlumberger Technology Corporation Computer-based generation and validation of training images for multipoint geostatistical analysis
WO2009032220A1 (en) * 2007-08-31 2009-03-12 Saudi Arabian Oil Company Artificial neural network models for determining relative permeability of hydrocarbon reservoirs
US8068579B1 (en) * 2008-04-09 2011-11-29 Xradia, Inc. Process for examining mineral samples with X-ray microscope and projection systems
BRPI0902889A2 (pt) * 2008-04-10 2017-08-29 Prad Res & Development Ltd Método para criar um modelo de pseudonúcleo numérico, sistema para criação de um modelo de pseudonúcleo numérico, e sistema para criar um modelo de pseudonúcleo numérico.
US8170799B2 (en) 2008-11-24 2012-05-01 Ingrain, Inc. Method for determining in-situ relationships between physical properties of a porous medium from a sample thereof
US8085974B2 (en) 2008-11-24 2011-12-27 Ingrain, Inc. Method for determining elastic-wave attenuation of rock formations using computer tomograpic images thereof
US8155377B2 (en) 2008-11-24 2012-04-10 Ingrain, Inc. Method for determining rock physics relationships using computer tomographic images thereof
US8081796B2 (en) 2008-11-24 2011-12-20 Ingrain, Inc. Method for determining properties of fractured rock formations using computer tomograpic images thereof
US8081802B2 (en) 2008-11-29 2011-12-20 Ingrain, Inc. Method for determining permeability of rock formation using computer tomograpic images thereof
US20110004447A1 (en) 2009-07-01 2011-01-06 Schlumberger Technology Corporation Method to build 3D digital models of porous media using transmitted laser scanning confocal mircoscopy and multi-point statistics
US8805616B2 (en) * 2010-12-21 2014-08-12 Schlumberger Technology Corporation Method to characterize underground formation

Also Published As

Publication number Publication date
AU2013240570A1 (en) 2014-10-16
CN104335042B (zh) 2016-08-24
MX336642B (es) 2016-01-26
CA2868872A1 (en) 2013-10-03
CA2868872C (en) 2017-05-16
MX2014011709A (es) 2014-12-08
CO7081149A2 (es) 2014-10-10
CN104335042A (zh) 2015-02-04
EP2831578A1 (en) 2015-02-04
BR112014024357B1 (pt) 2021-06-22
RU2586397C2 (ru) 2016-06-10
WO2013147995A1 (en) 2013-10-03
US20130262028A1 (en) 2013-10-03
AU2013240570B2 (en) 2015-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014143802A (ru) Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред
RU2639727C2 (ru) Системы и способы цифрового анализа горных пород с определением сэо многофазного потока
Wiebicke et al. On the metrology of interparticle contacts in sand from x-ray tomography images
AU2013289017B2 (en) Digital rock analysis systems and methods with reliable multiphase permeability determination
CN104685382B (zh) 可靠地预测孔隙渗透性趋势的数字岩石分析系统及方法
US8368714B2 (en) Curved surface rendering system and method
US9953110B2 (en) Apparatus and method for interactively extracting shapes from a point cloud
Van Dalen et al. 2D & 3D particle size analysis of micro-CT images
CN113012063B (zh) 一种动态点云修复方法、装置及计算机设备
WO2021062336A1 (en) Process parameter prediction using multivariant structural regression
Peters et al. Robust approximation of the Medial Axis Transform of LiDAR point clouds as a tool for visualisation
CN113470002A (zh) 一种层析sar三维点云重建质量评价方法及装置
Boulanger et al. ATIP: A Tool for 3D Navigation inside a Single Image with Automatic Camera Calibration.
Beilschmidt et al. A linear-time algorithm for the aggregation and visualization of big spatial point data
Budianti et al. Background blurring and removal for 3d modelling of cultural heritage objects
US8396702B2 (en) Analyzing apparatus and data storage method
Schembre-McCabe et al. A framework to validate digital rock technology
Droj Improving the accuracy of digital terrain models
JP7333956B2 (ja) 三次元の片刃分布の推定プログラム、方法及び装置
Ullrich et al. Robust shape fitting and semantic enrichment
JP7054336B2 (ja) モデル化装置、方法及びプログラム
Eker et al. Semi-automatic extraction of features from digital imagery
Li et al. Characterizing sub-pixel landscape patterns from remotely sensed imagery with sub-pixel mapping methods
CN117635810A (zh) 立体模型处理方法、装置、设备及介质
CN117557513A (zh) 场景密度差异检测方法、装置、电子设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190205