RU2015104162A - Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений - Google Patents

Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2015104162A
RU2015104162A RU2015104162A RU2015104162A RU2015104162A RU 2015104162 A RU2015104162 A RU 2015104162A RU 2015104162 A RU2015104162 A RU 2015104162A RU 2015104162 A RU2015104162 A RU 2015104162A RU 2015104162 A RU2015104162 A RU 2015104162A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
segmented volume
criterion
volume
segmented
value
Prior art date
Application number
RU2015104162A
Other languages
English (en)
Inventor
Наум ДЕРЖИ
Джек ДВОРКИН
Цян ФАН
Майкл СУРЕР
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 RU2015104162A publication Critical patent/RU2015104162A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08—Volume rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20036—Morphological image processing
    • G06T2207/20041—Distance transform
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20152—Watershed segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Abstract

1. Способ увеличения точности значения целевого свойства, полученного из цифрового изображения, представляющего образец вещества, содержащий этапы, на которых:a) получают трехмерное томографическое цифровое изображение образца вещества;b) генерируют предварительный сегментированный объем, соответствующий образцу вещества посредством обработки трехмерного томографического цифрового изображения посредством процесса сегментации;c) получают зависимость критерия, выведенную независимо от предварительного сегментированного объема, как функцию значений свойств критерия, относящихся к целевому свойству;d) создают отрегулированный сегментированный объем посредством дополнительного редактирования признаков для предварительного сегментированного объема, причем этап содержит:1) применение этапа обработки для идентификации размещений для потенциального редактирования признаков предварительного сегментированного объема;2) применение редактируемых признаков к предварительному сегментированному объему для создания отредактированного сегментированного объема;3) получение пробных значений свойств критериев из отредактированного сегментированного объема;4) повторение по меньшей мере этапов 2)-3) в отношении отредактированного сегментированного объема, пока пробные значения свойств критерия не будут удовлетворять зависимости критерия; иe) получают итоговое значение для целевого свойства из отрегулированного сегментированного объема.2. Способ по п. 1, в котором значения свойств критерия являются значениями пары свойств критерия.3. Способ по п. 1, в котором этап, на котором получают трехмерное томографическое

Claims (44)

1. Способ увеличения точности значения целевого свойства, полученного из цифрового изображения, представляющего образец вещества, содержащий этапы, на которых:
a) получают трехмерное томографическое цифровое изображение образца вещества;
b) генерируют предварительный сегментированный объем, соответствующий образцу вещества посредством обработки трехмерного томографического цифрового изображения посредством процесса сегментации;
c) получают зависимость критерия, выведенную независимо от предварительного сегментированного объема, как функцию значений свойств критерия, относящихся к целевому свойству;
d) создают отрегулированный сегментированный объем посредством дополнительного редактирования признаков для предварительного сегментированного объема, причем этап содержит:
1) применение этапа обработки для идентификации размещений для потенциального редактирования признаков предварительного сегментированного объема;
2) применение редактируемых признаков к предварительному сегментированному объему для создания отредактированного сегментированного объема;
3) получение пробных значений свойств критериев из отредактированного сегментированного объема;
4) повторение по меньшей мере этапов 2)-3) в отношении отредактированного сегментированного объема, пока пробные значения свойств критерия не будут удовлетворять зависимости критерия; и
e) получают итоговое значение для целевого свойства из отрегулированного сегментированного объема.
2. Способ по п. 1, в котором значения свойств критерия являются значениями пары свойств критерия.
3. Способ по п. 1, в котором этап, на котором получают трехмерное томографическое цифровое изображение образца вещества, содержит сканирование образца вещества с помощью по меньшей мере одного из группы, содержащей: сканирующий
электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком, рентгеновскую компьютерную томографию и магнитно-резонансную визуализацию.
4. Способ по п. 1, в котором этап, на котором получают предварительный сегментированный объем, соответствующий образцу вещества, содержит обработку трехмерного томографического цифрового изображения до множества фаз для производства предварительного сегментированного объема, как содержащего воксели, охарактеризованные либо как поровое пространство, либо как фаза твердого вещества.
5. Способ по п. 1, в котором:
a) редактирование признаков содержит добавление трещин;
b) применение этапа обработки для идентификации размещений для потенциального редактирования признаков предварительного сегментированного объема дополнительно содержит:
1) создание обратной карты расстояний порового пространства до границ фазы твердого вещества в предварительном сегментированном объеме; и
2) применение этапа обработки с помощью водораздела для идентификации положений для потенциального внесения трещин в фазу твердого вещества как функции обратной карты расстояний; и
c) получение зависимости критерия, выведенной независимо от предварительного сегментированного объема, как функции пары свойств критерия, относящихся к целевому свойству, дополнительно содержит задание зависимости критерия с использованием одного или более из группы, содержащей: вычисление теоретической зависимости критерия на основе теоретической модели физики вещества, использование эмпирического преобразования и получение зависимости из числа точек данных, релевантных образцу вещества;
d) создание отрегулированного сегментированного объема посредством дополнительного редактирования признаков для предварительного сегментированного объема дополнительно содержит редактирование отрегулированного сегментированного объема, пока ассоциированные значения для пары свойств критерия не будут удовлетворять зависимости критерия, и дополнительно содержит:
(1) получение характерного полутонового значения порового
пространства,
(2) применение итеративного предельного значения водораздела, содержащее:
i) осуществление выбора полутонового предельного значения водораздела;
ii) обнаружение всех возможных вокселей в трехмерном томографическом цифровом изображении, которые имеют свои полутоновые значения между характерным полутоновым значением порового пространства и итеративным предельным значением водораздела;
iii) обнаружение среди этих возможных вокселей, тех вокселей, которые должны быть реализованы, которые совмещены с потенциальными размещениями, для внесения трещин, идентифицированных на поверхности водораздела; и
iv) преобразование вокселей, идентифицированных для реализации в сегментированном объеме в воксели, представляющие поровое пространство;
4) получение пробных значений для свойств критерия из анализа отредактированного сегментированного объема; и
vi) сравнение пробных значений для свойств критерия с зависимостью критерия, регулирование полутовоного предельного значения водораздела для перераспределения порового пространства и итеративное повторение этапов ii)-vi), пока пробные значения не будут удовлетворять зависимости критерия.
6. Способ по п. 2, в котором:
a) образец вещества содержит образец горной породы;
b) пара свойств критерия содержит пористость и избранное свойство упругости; и
c) целевое свойство выбирают из группы, содержащей: абсолютную проницаемость, относительную проницаемость, капиллярное давление и удельное электрическое сопротивление.
7. Способ увеличения точности значения целевого свойства в соответствии с п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых заполняют отрегулированный сегментированный объем дополнительными свойствами, и используют результирующий сегментированный объем для получения дополнительных свойств,
представляющих интерес, из отрегулированного сегментированного объема.
8. Способ по п. 1, в котором этап 4) содержит повторение этапов 1)-3) в отношении отредактированного сегментированного объема, пока пробные значения свойств критерия не будут удовлетворять зависимости критерия.
9. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап на котором сохраняют отрегулированный сегментированный объем, созданный на этапе d).
10. Способ увеличения точности значения целевого свойства, полученного из цифрового изображения, представляющего образец пористого вещества, содержащий этапы, на которых:
a) получают трехмерное томографическое цифровое изображение, содержащее полутоновый объем образца;
b) получают сегментированный объем, представляющий образец, посредством обработки полутонового объема до порового пространства и множества фаз твердого вещества посредством процесса сегментации;
c) получают зависимость критерия, выведенную независимо от сегментированного объема, как функцию пары свойств критерия, относящихся к целевому свойству;
d) создают отрегулированный сегментированный объем посредством дополнительной обработки, причем этап содержит
1) определение, куда в сегментированный объем добавить множество трещин,
содержащее:
i) создание обратной карты расстояний порового пространства до границ фазы твердого вещества в сегментированном объеме;
ii) создание поверхности водораздела, идентифицирующей размещения для потенциального внесения трещин в фазы твердого вещества, посредством применения этапа обработки с помощью водораздела к вышеуказанной обратной карте расстояний;
iii) осуществление выбора потенциальных размещений трещин в качестве всех участков поверхности водораздела, размещенных в твердых фазах сегментированного объема;
2) осуществление выбора значения для степени редакции
объема;
3) производство отредактированного сегментированного объема, содержащее:
I) осуществление выбора участка потенциальных размещений трещин исходя из степени значения редакции;
II) преобразование вокселей сегментированного объема, которые размещены на вышеуказанном выбранном участке потенциальных размещений трещин, из твердых фаз в поры;
4) получение значений свойств критерия из анализа отредактированного сегментированного объема;
5) повторение по меньшей мере этапов 3-4 посредством варьирования выбранной степени редакция объема, пока значения вышеуказанных свойств критерия, полученные на этапе 4, не будут удовлетворять зависимости критерия;
6) осуществление выбора отредактированного сегментированного объема, который произвел набор свойств критерия, которые наилучшим образом удовлетворяют зависимости критерия, в качестве отрегулированного сегментированного объема; и
e) используют отрегулированный сегментированный объем для получения значения целевого свойства.
11. Способ по п. 10, в котором этап, на котором получают трехмерное томографическое цифровое изображение образца содержит использование по меньшей мере одного из группы, содержащей: сканирующий электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком, рентгеновскую компьютерную томографию и магнитно-резонансную визуализацию.
12. Способ по п. 10, в котором значение целевого свойства содержит значение, выбранное из группы свойств, содержащей: абсолютную проницаемость, относительную проницаемость, капиллярное давление, удельное электрическое сопротивление и избранные свойства упругости; и
в котором образцом пористого вещества является образец горной породы.
13. Способ по п. 10, в котором:
a) целевое свойство содержит значение, выбранное из группы,
содержащей: абсолютную проницаемость, относительную проницаемость, капиллярное давление и удельное электрическое сопротивление; и
b) парой свойств критерия являются избранное свойство упругости и пористость.
14. Способ по п. 13, в котором избранным свойством упругости является скорость упругой волны Vp.
15. Способ по п. 13, в котором этап, на котором получают зависимость критерия, независимую от цифрового объема, содержит одно или более из группы, содержащей: вычисление теоретической зависимости критерия на основе теоретической модели физики вещества, использование эмпирического преобразования скорость-пористость и получение зависимости из числа точек данных, релевантных образцу горной породы.
16. Способ по п. 13, в котором этап, на котором получают значения выбранного свойства упругости, использует замену всех фаз минералов в отрегулированном сегментированном объеме одним выбранным минералом, для которого может быть получена зависимость критерия.
17. Способ по п. 16, в котором выбранным минералом является один из кварца, кальцита или доломита.
18. Способ по п. 10, дополнительно содержащий
a) получение, после этапа c) и до этапа d), характерного полутонового значения вокселей полутонового объема, размещенных в поровом пространстве вышеуказанного сегментированного объема; и
b) в котором (1) осуществление выбора степени редакции объема содержит осуществление выбора полутонового значения, большего, чем вышеуказанное полутоновое значение порового пространства; и (2) осуществление выбора участка потенциальных размещений трещин, руководствуясь степенью значения редакции содержит осуществление выбора тех вокселей потенциальных размещений трещин, чье полутоновое значение в полутоновом объеме меньше, чем степень редакции объема.
19. Способ по п. 10, в котором:
a) образец пористых сред содержит образец горной породы; и
b) целевое свойство выбирают из группы, содержащей: абсолютную проницаемость, относительную проницаемость, капиллярное давление и удельное электрическое сопротивление.
20. Способ увеличения точности значения целевого свойства, полученного из цифрового изображения, представляющего образец горной породы, содержащий этапы, на которых:
a) получают полутоновый цифровой объем образца горной породы;
b) получают предварительный сегментированный объем образца горной породы посредством обработки полутонового объема до множества поровых пространств и по меньшей мере одной фазы твердого вещества, разделенных процессом сегментации;
c) задают кривую критерия, выведенную независимо от предварительного сегментированного объема, как функцию пары свойств критерия, относящихся к целевому свойству;
d) создают отрегулированный сегментированный объем посредством дополнительной обработки, причем этап содержит
1) определение, куда в предварительный сегментированный объем добавить множество трещин, содержащее:
i) создание обратной карты расстояний порового пространства до границ фазы твердого вещества в предварительном сегментированном объеме;
ii) применение этапа обработки, идентифицирующего размещения для потенциального внесения трещин в фазу твердого вещества, как функции обратной карты расстояний;
2) внесение трещин в предварительный сегментированный до отрегулированного сегментированного объема, ассоциированного со значениями для пары свойств критерия, которая удовлетворяет кривой критерия, чтобы произвести отрегулированный сегментированный объем;
e) производят и сохраняют улучшенный сегментированный объем, включающий в себя трещины, реализованные в идентифицированном отрегулированном сегментированном объеме; и
f) используют улучшенный сегментированный объем для получения итогового значения для целевого свойства.
21. Способ по п. 20, в котором абсолютная проницаемость
является целевым свойством, и в котором идентифицированный отрегулированный сегментированный объем является улучшенным сегментированным объемом.
22. Способ по п. 20, в котором целевое свойство относится к связанности порового пространства, и этап, на котором получают полутоновое изображение образца горной породы, содержит сканирование образца горной породы при обстоятельствах, в которых разрешение, доступное в изначальном цифровом изображении, недостаточно, чтобы эффективно напрямую захватывать данные, точно представляющие общую связанность порового пространства.
23. Способ по п. 20, в котором этап, на котором определяют степень, до которой должны быть реализованы трещины, дополнительно содержит:
a) осуществление выбора изначального полутонового предельного значения водораздела для перераспределения порового пространства в отредактированном сегментированном объеме, большего, чем присутствующее в образце горной породы,
b) регулирование с приращением полутонового предельного значения водораздела для перераспределения порового пространства, при этом регулирование проходит с приращением от нижнего к верхнему.
24. Способ по п. 20, дополнительно содержащий этапы, на которых получают предварительное значение из предварительного сегментированного объема и сравнивают предварительное целевое значение с ожиданиями, выведенными независимо от предварительного сегментированного объема.
25. Способ выведения отрегулированного значения абсолютной проницаемости из сегментированного объема, созданного исходя из данных томографического изображения, полученных при разрешении, недостаточном для эффективного разрешения связанности порового пространства непосредственно из исследуемого образца горной породы, причем вышеуказанный способ содержит этапы, на которых:
a) получают сегментированный объем, представляющий образец горной породы, сегментированный на поровые пространства и фазу твердого вещества, причем этап содержит:
1) сканирование образца горной породы, чтобы произвести полутоновое изображение; и
2) сегментирование полутонового изображения, чтобы произвести сегментированный объем, составленный из вокселей, представляющих поровое пространство, и вокселей, представляющих по меньшей мере одну фазу твердого вещества;
b) получают полутоновое значение, характеризующее поровое пространство;
c) получают полутоновое значение, характеризующее твердое вещество;
d) задают кривую критерия, выведенную независимо от сегментированного объема, как функцию избранного свойства упругости и пористости;
e) создают обратную карту расстояний порового пространства до границы фазы твердого вещества из сегментированного объема;
f) создают поверхность водораздела посредством применения процесса водораздела к обратной карте расстояний для идентификации потенциальных размещений для внесения трещин;
g) производят отредактированный сегментированный объем на основе заданной степени редакции, причем этап содержит:
1) осуществление выбора полутонового предельного значения водораздела;
2) обнаружение всех вокселей в полутоновом цифровом объеме, которые имеют свои полутоновые значения между полутоновым значением пор и предельным значением водораздела;
3) обнаружение среди этих вокселей, тех вокселей, которые совмещены с потенциальными размещениями, для внесения трещин, идентифицированных посредством процесса водораздела; и
4) преобразование соответствующих вокселей сегментированного объема в воксели, представляющие поровое пространство;
h) получают пробные значения для избранного свойства упругости и пористости из анализа отредактированного сегментированного объема;
i) сравнивают пробные значения для избранного свойства упругости и пористости с кривой критерия, регулируют полутоновое
предельное значение водораздела для перераспределения порового пространства, и итерационно повторяют этапы e)-i), пока пробные значения не будут удовлетворять кривой критерия и до перехода на этап j);
e) производят и сохраняют улучшенный сегментированный объем, включающий в себя трещины отрегулированного сегментированного объема; и
k) используют улучшенный сегментированный объем для получения итогового значения абсолютной проницаемости.
26. Способ по п. 25, в котором этап, на котором получают полутоновое изображение образца горной породы, содержит использование одного или более из группы, содержащей: сканирующий электронный микроскоп со сфокусированным ионным пучком, рентгеновскую компьютерную томографию и магнитно-резонансную визуализацию.
27. Способ по п. 26, в котором этап, на котором задают кривую критерия, независимую от цифрового объема, содержит одно или более из группы, содержащей: вычисление теоретической кривой критерия на основе теоретической модели физики вещества, использование эмпирического преобразования скорость-пористость и получение кривой из числа точек данных, релевантных образцу горной породы.
28. Способ по п. 27, в котором этап, на котором задают кривую критерия независимо от сегментированного объема, дополнительно содержит анализ, основанный на предположении, что все, что не является порой, является единым чистым минералом, и в котором этап получения пробных значений из цифрового объема применяет то же предположение и минерал.
29. Способ по п. 28, в котором этап, на котором выбирают изначальное полутоновое предельное значение водораздела для перераспределения порового пространства, содержит осуществление выбора полутонового предельного значения водораздела для производства порового пространства в отредактированном сегментированном объеме, большего, чем полутоновое значение, характеризующее поровое пространство, и в котором этап, на котором после регулируют с приращением полутоновое предельное
значение водораздела для перераспределения порового пространства, содержит ограничение нижним значением и увеличение с приращением полутонового предельного значения водораздела.
30. Способ по п. 29, в котором этап, на котором используют сегментированный объем, ассоциированный с пробными значениями, удовлетворяющими кривым критерия, для получения отрегулированного значения абсолютной проницаемости, содержит получение итоговых значений абсолютной проницаемости во всех трех направлениях сегментированного объема.
31. Способ увеличения точности, с которой сегментированный объем представляет образец вещества, имеющий структуру с субразрешением, содержащий этапы, на которых:
a) получают полутоновое 3-D цифровое изображение образца;
b) предварительный сегментированный объем, соответствующий образцу, получают посредством обработки полутонового изображения посредством процесса сегментации;
c) задают зависимость критерия, выведенную независимо от сегментированного объема, как функцию пары свойств критерия, относящихся к целевому свойству;
d) создают отрегулированный сегментированный объем посредством дополнительной обработки, причем этап содержит
1) применение этапа обработки, идентифицирующего размещения для потенциального редактирования структурных признаков сегментированного объема; и
2) определение степени, до которой должны быть реализованы редакции для структурных признаков при редактировании сегментированного объема, посредством идентификации отрегулированного сегментированного объема, ассоциированного со значениями для пары свойств критерия, которая удовлетворяет зависимости критерия; и
e) сохраняют отредактированные структурные признаки идентифицированного отрегулированного сегментированного объема для использования при дальнейших применениях физики цифровой горной породы.
32. Способ по п. 31, в котором этап, на котором получают полутоновое изображение образца, содержит сканирование образца с
помощью по меньшей мере одного из нижеследующего: сканирующего электронного микроскопа со сфокусированным ионным пучком, рентгеновской компьютерной томографии и магнитно-резонансной визуализации.
33. Способ по п. 32, в котором этап, на котором получают сегментированный объем, соответствующий образцу, посредством обработки полутонового изображения до множества фаз, содержит производство сегментированного объема, составленного из вокселей, охарактеризованных либо как поровое пространство, либо как фаза твердого вещества.
34. Способ по п. 33, в котором образцом вещества является горная порода и в котором:
a) редактирование признаков содержит добавление трещин;
b) применение этапа обработки с помощью водораздела, идентифицирующего размещения для потенциального редактирования признаков предварительного сегментированного объема, дополнительно содержит:
1) создание обратной карты расстояний порового пространства до границ фазы твердого вещества в сегментированном объеме; и
2) применение этапа обработки для идентификации положений для потенциального внесения трещин в фазу твердого вещества как функции обратной карты расстояний; и
c) задание зависимости критерия, выведенной независимо от сегментированного объема, как функции пары свойств критерия, относящихся к целевому свойству, дополнительно содержит;
1) выражение зависимости критерия как кривой критерия; и
2) задание кривой критерия содержит использование одного или более из группы, содержащей: вычисление теоретической кривой критерия на основе теоретической модели физики вещества, использование эмпирического преобразования или получение зависимости из числа точек данных, релевантных образцу горной породы;
d) определение степени, до которой признаки должны быть реализованы при редактировании сегментированного объема, посредством идентификации отрегулированного сегментированного объема, ассоциированного со значениями для пары свойств
критерия, которая удовлетворяет зависимости критерия, дополнительно содержит
1) получение характерного полутонового значения порового пространства (2) применение итеративного предельного значения водораздела, содержащее:
i) обнаружение всех вокселей в полутоновом изображении, которые имеют свои полутоновые значения между характерным полутоновым значением пор и итеративным предельным значением водораздела;
ii) обнаружение среди этих вокселей, тех вокселей, которые совмещены с потенциальными размещениями, для внесения трещин, идентифицированных на поверхности водораздела; и
iii) преобразование соответствующих вокселей сегментированного объема в воксели, представляющие поровое пространство;
iv) получение пробных значений для избранного свойства упругости и пористости из анализа отредактированного сегментированного объема; и
v) сравнение пробных значений для избранного свойства упругости и пористости с кривой критерия, регулирование полутовоного предельного значения водораздела для перераспределения порового пространства и итеративное повторение этапов d)(2)i) - d)(2)v), пока пробные значения не будут удовлетворять кривой критерия.
35. Способ по п. 34, в котором пара свойств критерия содержит пористость и избранное свойство упругости.
36. Способ по п. 35, дополнительно содержащий этап, на котором используют отредактированные структурные признаки идентифицированного отрегулированного сегментированного объема для получения значения для целевого свойства, которое выбрано из группы свойств, содержащей: абсолютную проницаемость, относительную проницаемость, капиллярное давление и удельное электрическое сопротивление.
37. Способ по п. 36, дополнительно содержащий этап, на котором используют отредактированные структурные признаки идентифицированного отрегулированного сегментированного объема
для получения значения по меньшей мере для одного другого свойства течения флюида.
38. Способ по п. 37, дополнительно содержащий этап, на котором объединяют отредактированные структурные признаки идентифицированного отрегулированного сегментированного изображения с данными по меньшей мере из одного другого сегментированного изображения.
39. Способ по п. 38, в котором по меньшей мере одно из других сегментированных изображений, с которыми объединяют отредактированные структурные признаки, имеет множество фаз твердого вещества.
40. Система для увеличения точности значения целевого свойства, полученного из цифрового изображения, соответствующего образцу вещества, содержащая:
a) рентгеновский сканер, функционирующий с возможностью сканирования образца горной породы для получения трехмерного томографического цифрового изображения образца горной породы; и
b) одну или более компьютерных систем, функционирующих с возможностью i) получения трехмерного томографического цифрового изображения образца вещества; ii) генерирования предварительного сегментированного объема, соответствующего образцу вещества, посредством обработки трехмерного томографического цифрового изображения посредством процесса сегментации; iii) получения зависимости критерия, выведенной независимо от предварительного сегментированного объема, как функции значений свойств критерия, относящихся к целевому свойству; iv) создания отрегулированного сегментированного объема посредством дополнительного редактирования признаков для предварительного сегментированного объема, содержащего: 1) применение этапа обработки для идентификации размещений для потенциального редактирования признаков предварительного сегментированного объема; 2) применение редактируемых признаков к предварительному сегментированному объему для создания отредактированного сегментированного объема; 3) получение пробных значений свойств критериев из отредактированного сегментированного объема; 4) повторение по меньшей мере этапов 2)-3) в отношении
отредактированного сегментированного объема, пока пробные значения свойств критерия не будут удовлетворять зависимости критерия; v) сохранения отрегулированного сегментированного объема, включающего в себя отредактированные признаки идентифицированного отрегулированного сегментированного объема; vi) получения итогового значения для целевого свойства из отрегулированного улучшенного сегментированного объема; и vii) вывода результатов по меньшей мере на одно устройство для отображения, печати или сохранения результатов вычислений; и
c) по меньшей мере одно устройство для отображения, печати или сохранения результатов вычислений.
41. Компьютерный программный продукт на невременном компьютерно-читаемом носителе, который при выполнении на процессоре в компьютеризированном устройстве предоставляет способ для выполнения вычислений одного или более или всех из указанных этапов способа по п. 1.
42. Сегментированный цифровой объем, представляющий образец пористых сред, содержащий:
a) воксели, представляющие поровое пространство, полученное в результате сегментации 3D полутонового цифрового изображения;
b) воксели, представляющие по меньшей мере одну фазу твердого вещества, полученную в результате сегментации 3D полутонового цифрового изображения; и
c) преобразованные воксели, представляющие структурные признаки, не полностью разрешенные в 3D полутоновом цифровом изображении или непосредственной его сегментации, при этом:
расположение преобразованных вокселей получают из дополнительных этапов обработки с использованием данных из 3D полутонового цифрового изображения и одного или более сегментированных объемов, полученных из них; и
объем преобразованных вокселей по месту разрешается для удовлетворения зависимости критериев, представляющей образец и независящей от 3D полутонового изображения.
43. Сегментированный цифровой объем по п. 42, в котором:
структурными признаками являются трещины, неразрешенные в 3D полутоновом изображении и вносящие вклад в связанность
порового пространства, присутствующего в пористых средах, не учитываемых при предварительной сегментации 3D полутонового изображения; и
преобразованные воксели представляют дополнительное поровое пространство.
44. Сегментированный цифровой объем по п. 42, в котором:
структурными признаками являются каналы, неразрешенные в 3D полутоновом изображении и вносящие вклад в связанность порового пространства, присутствующего в пористых средах, не учитываемых при предварительной сегментации 3D полутонового изображения; и
преобразованные воксели представляют дополнительное поровое пространство.
RU2015104162A 2012-08-10 2013-08-08 Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений RU2015104162A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261681700P 2012-08-10 2012-08-10
US61/681,700 2012-08-10
PCT/US2013/054083 WO2014025970A1 (en) 2012-08-10 2013-08-08 Method for improving the accuracy of rock property values derived from digital images

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2015104162A true RU2015104162A (ru) 2016-09-27

Family

ID=49054883

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015104162A RU2015104162A (ru) 2012-08-10 2013-08-08 Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений

Country Status (5)

Country Link
US (2) US9047513B2 (ru)
AU (1) AU2013299551B2 (ru)
MX (1) MX349448B (ru)
RU (1) RU2015104162A (ru)
WO (1) WO2014025970A1 (ru)

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9558588B2 (en) * 2012-06-26 2017-01-31 Schlumberger Technology Corporation Method for building a 3D model of a rock sample
RU2015104162A (ru) 2012-08-10 2016-09-27 Ингрейн, Инк. Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений
US20140052420A1 (en) * 2012-08-20 2014-02-20 Ingrain Inc. Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level
CA2912191C (en) * 2013-08-06 2021-06-15 Bp Corporation North America Inc. Image-based direct numerical simulation of petrophysical properties under simulated stress and strain conditions
US9250173B2 (en) * 2013-08-30 2016-02-02 Halliburton Energy Services, Inc. Identifying potential fracture treatment locations in a formation based on production potential
US10006271B2 (en) 2013-09-26 2018-06-26 Harris Corporation Method for hydrocarbon recovery with a fractal pattern and related apparatus
WO2015084481A1 (en) 2013-12-04 2015-06-11 Schlumberger Canada Limited Tuning digital core analysis to laboratory results
NO336847B1 (no) * 2014-01-03 2015-11-16 Octio As System og fremgangsmåte for behandling av mikroseismiske data omfattende en bergfysisk modell
US9183656B2 (en) 2014-03-11 2015-11-10 Fei Company Blend modes for mineralogy images
BR112016022665A2 (pt) * 2014-03-31 2017-08-15 Ingrain Inc Determinação de volume elementar representativo por meio de estatística baseada em agrupamento
EP3169873A1 (en) * 2014-07-18 2017-05-24 Services Pétroliers Schlumberger Core box image processing
WO2016080955A1 (en) * 2014-11-17 2016-05-26 Halliburton Energy Services, Inc. Attirbute-indexed multi-instrument logging of drill cuttings
US10621292B2 (en) 2016-04-18 2020-04-14 International Business Machines Corporation Method, apparatus and computer program product providing simulator for enhanced oil recovery based on micron and submicron scale fluid-solid interactions
CN106127777B (zh) * 2016-06-27 2017-08-29 中山大学 一种三维空间裂缝分离识别与表征方法
MX2019005110A (es) * 2016-10-31 2019-08-05 Bp Corp North America Inc Simulacion numerica directa de propiedades petrofisicas de rocas con dos o mas fases inmiscibles.
US10324049B2 (en) 2017-02-15 2019-06-18 Saudi Arabian Oil Company Rock sample preparation method by using focused ion beam for minimizing curtain effect
US10648292B2 (en) 2017-03-01 2020-05-12 International Business Machines Corporation Cognitive enhanced oil recovery advisor system based on digital rock simulator
US10691846B2 (en) 2017-03-01 2020-06-23 International Business Machines Corporation Capillary network simulations based on a low-dimensional representation of porous media
US11704457B2 (en) * 2017-06-16 2023-07-18 University Of Cincinnati Methods, software, and apparatus for porous material or medium characterization, flow simulation and design
EP3682376A1 (en) 2017-09-15 2020-07-22 Saudi Arabian Oil Company Inferring petrophysical properties of hydrocarbon reservoirs using a neural network
US10983237B2 (en) 2018-04-13 2021-04-20 Saudi Arabian Oil Company Enhancing seismic images
CN108682020B (zh) * 2018-04-28 2019-04-12 中国石油大学(华东) 岩心微米ct孔隙结构重构方法
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
US10891462B2 (en) 2018-06-29 2021-01-12 Saudi Arabian Oil Company Identifying geometrical properties of rock structure through digital imaging
US20220056792A1 (en) * 2018-12-11 2022-02-24 Schlumberger Technology Corporation Method and system of evaluating hydrocarbon in heterogeneous formation
EP3899488A1 (en) * 2018-12-18 2021-10-27 Shell Internationale Research Maatschappij B.V. Method for digitally characterizing the permeability of rock
US11119025B2 (en) * 2018-12-18 2021-09-14 Shell Oil Company Method for characterizing the porosity of rock
US10991101B2 (en) * 2019-03-12 2021-04-27 General Electric Company Multi-stage segmentation using synthetic images
CN110378916B (zh) * 2019-07-03 2021-11-09 浙江大学 一种基于多任务深度学习的tbm图像出渣分割方法
EP4070270A1 (en) 2019-12-04 2022-10-12 Basf Se Method for determining material properties from foam samples
CN112927238B (zh) * 2019-12-06 2022-07-01 四川大学 结合光流与分水岭分割的岩心序列图像标注方法
CN111243098B (zh) * 2020-01-20 2022-03-04 中国矿业大学 非均质多孔介质三维孔隙结构有限元模型的构造方法
EP4176259A1 (en) * 2020-07-01 2023-05-10 Chevron U.S.A. Inc. Properties of rocks
CN114722648A (zh) * 2021-01-04 2022-07-08 中国石油天然气股份有限公司 岩心声波响应的获取方法及装置
US11668847B2 (en) 2021-01-04 2023-06-06 Saudi Arabian Oil Company Generating synthetic geological formation images based on rock fragment images
GB2615240A (en) * 2021-03-26 2023-08-02 Halliburton Energy Services Inc Visualizing fluid flow through porous media in virtual reality
CN112986247B (zh) * 2021-04-29 2021-08-03 中国科学院地质与地球物理研究所 基于矿物含量和分布的岩石脆性分析方法、系统及设备
CN113702258B (zh) * 2021-08-19 2024-01-19 国家烟草质量监督检验中心 一种卷烟轴向孔隙分布的检测方法
CN114092489B (zh) * 2021-11-02 2023-08-29 清华大学 多孔介质渗流通道提取、模型训练方法、装置及设备
US11746623B2 (en) 2022-01-27 2023-09-05 Halliburton Energy Services, Inc. System and method to calibrate digital rock wettability
CN114324121B (zh) * 2022-03-16 2022-07-29 中国矿业大学(北京) 裂隙岩体渗流换热可视化教学系统
CN117409408B (zh) * 2023-12-15 2024-03-08 北京大学 层理缝参数获取方法、装置、设备及可读存储介质

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4722095A (en) * 1986-06-09 1988-01-26 Mobil Oil Corporation Method for identifying porosity and drilling mud invasion of a core sample from a subterranean formation
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
US6956961B2 (en) 2001-02-20 2005-10-18 Cytokinetics, Inc. Extracting shape information contained in cell images
US6697510B2 (en) * 2001-04-19 2004-02-24 Green Vision Systems Ltd. Method for generating intra-particle crystallographic parameter maps and histograms of a chemically pure crystalline particulate substance
FR2827060B1 (fr) 2001-07-05 2003-09-19 Eastman Kodak Co Procede d'identification du ciel dans une image et image obtenue grace a ce procede
TW530498B (en) 2001-08-14 2003-05-01 Nat Univ Chung Cheng Object segmentation method using MPEG-7
US7356173B2 (en) * 2003-06-11 2008-04-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Analysis of pulmonary CT data
US7327880B2 (en) 2004-03-12 2008-02-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Local watershed operators for image segmentation
GB2414072B (en) * 2004-05-12 2006-07-26 Schlumberger Holdings Classification method for sedimentary rocks
US7333646B2 (en) 2004-06-01 2008-02-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Watershed segmentation to improve detection of spherical and ellipsoidal objects using cutting planes
GB2468088B (en) * 2007-11-27 2012-08-15 Exxonmobil Upstream Res Co Method for determining the properties of hydrocarbon reservoirs from geophysical data
EP2090907A1 (en) 2008-02-14 2009-08-19 Exxonmobil Upstream Research Company Method for determining the properties of hydrocarbon reservoirs from geophysical data
US8331626B2 (en) * 2008-05-21 2012-12-11 Ingrain, Inc. Method for estimating material properties of porous media using computer tomographic images thereof
US8854430B2 (en) * 2008-05-23 2014-10-07 Fei Company Image data processing
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
US8081796B2 (en) * 2008-11-24 2011-12-20 Ingrain, Inc. Method for determining properties of fractured 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
US8081802B2 (en) * 2008-11-29 2011-12-20 Ingrain, Inc. Method for determining permeability of rock formation using computer tomograpic images thereof
WO2011112294A1 (en) * 2010-03-11 2011-09-15 Exxonmobil Upstream Research Company Predicting anisotropic source rock properties from well data
US8583410B2 (en) * 2010-05-28 2013-11-12 Ingrain, Inc. Method for obtaining consistent and integrated physical properties of porous media
BR112013020554A2 (pt) * 2011-02-28 2020-07-28 Prad Research And Development Limited método para construir um modelo de uma amostra de meios porosos, sistema para construir um modelo de uma amostra de meios porosos, e métodos para segmentar uma imagem digital de meios porosos
CN103906893A (zh) 2011-07-12 2014-07-02 因格瑞恩股份有限公司 模拟通过多孔介质的多相/多组分分流的方法
ES2655170T3 (es) 2011-07-26 2018-02-19 Ingrain, Inc. Procedimiento para estimar la densidad aparente de muestras de roca utilizando tomografía computarizada por rayos X de doble energía
US9372162B2 (en) 2011-09-16 2016-06-21 Ingrain, Inc. Characterization of subterranean formation properties derived from quantitative X-Ray CT scans of drill cuttings
CN103946889A (zh) * 2011-10-14 2014-07-23 因格瑞恩股份有限公司 用于生成样品的多维图像的双图像方法和系统
MX2014008345A (es) 2012-01-13 2014-11-10 Ingrain Inc Metodo para la determinacion de propiedades y calidad de deposito con formacion de imagenes por rayos x de energia multiple.
WO2013148632A1 (en) 2012-03-29 2013-10-03 Ingrain, Inc. A method and system for estimating properties of porous media such as fine pore or tight rocks
US20130262028A1 (en) 2012-03-30 2013-10-03 Ingrain, Inc. Efficient Method For Selecting Representative Elementary Volume In Digital Representations Of Porous Media
US9046509B2 (en) * 2012-05-18 2015-06-02 Ingrain, Inc. Method and system for estimating rock properties from rock samples using digital rock physics imaging
US9080946B2 (en) * 2012-06-15 2015-07-14 Ingrain, Inc. Digital rock analysis systems and methods with multiphase flow REV determination
US9285301B2 (en) * 2012-07-13 2016-03-15 Ingrain, Inc. Digital rock analysis systems and methods with reliable multiphase permeability determination
RU2015104162A (ru) 2012-08-10 2016-09-27 Ингрейн, Инк. Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений
US20140052420A1 (en) * 2012-08-20 2014-02-20 Ingrain Inc. Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level
EP2901367B1 (en) * 2012-09-27 2020-04-22 Halliburton Energy Services, Inc. Computed tomography (ct) methods analyzing rock property changes resulting from a treatment

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014025970A1 (en) 2014-02-13
US9047513B2 (en) 2015-06-02
US9396547B2 (en) 2016-07-19
AU2013299551A1 (en) 2015-02-26
US20140044315A1 (en) 2014-02-13
US20150235376A1 (en) 2015-08-20
AU2013299551B2 (en) 2015-12-17
MX349448B (es) 2017-07-28
MX2015001214A (es) 2015-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2015104162A (ru) Способ повышения точности значений свойств горной породы, полученных из цифровых изображений
Guan et al. Effects of image resolution on sandstone porosity and permeability as obtained from X-ray microscopy
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
US9558588B2 (en) Method for building a 3D model of a rock sample
US8861814B2 (en) System and method for multi-phase segmentation of density images representing porous media
US10223782B2 (en) Digital rock physics-based trend determination and usage for upscaling
Zou et al. Two-dimensional SEM image-based analysis of coal porosity and its pore structure
Fonseca et al. Microstructural analysis of sands with varying degrees of internal stability
Sun et al. Quantifying nano-pore heterogeneity and anisotropy in gas shale by synchrotron radiation nano-CT
Alyafei et al. Characterization of petrophysical properties using pore-network and lattice-Boltzmann modelling: Choice of method and image sub-volume size
CN110135311A (zh) 一种基于三维岩心扫描图像的孔隙与孔喉识别系统及方法
KR20140014596A (ko) 지상 라이다에서 취득된 포인트 클라우드 기반의 실내공간 3차원 모델 추출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체
CN105510204A (zh) 一种基于ct图像的渗透率预测方法
CN104885124A (zh) 产生用于分析渗透性特征的多孔材料样本的三维特征模型的方法
CN113281239B (zh) 多尺度煤岩孔隙网络生成方法和装置
CN113075731B (zh) 深层储层连续性井筒数字建模方法及装置
CN110222368B (zh) 一种利用二维切片计算岩心三维孔隙度和渗透率的方法
CN111179296A (zh) 一种基于数字岩心技术研究岩石导热特性的新方法
WO2019151889A1 (en) A method for determining a three-dimensional spatial distribution of porosity in a sample of a heterogeneous porous medium
CN109564685B (zh) 鲁棒的肺叶分割
Cardoso et al. An Efficient Method for Porosity Properties Extraction of Carbonate Rocks
US20240070811A1 (en) Methods and devices for enhancement of porous media images
CN112858129B (zh) 岩石储集空间测定方法及装置
Pramana et al. Relative Permeability from Digital Analysis of a Carbonate Synthetic Core
Oktaviany et al. Digital Core Analysis of Capillary Pressure in Sandstone

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20160809