RU2777714C1 - Способ получения трехмерной модели керна горных пород по данным компьютерной томографии для определения межзерновой эффективной пористости - Google Patents
Способ получения трехмерной модели керна горных пород по данным компьютерной томографии для определения межзерновой эффективной пористости Download PDFInfo
- Publication number
- RU2777714C1 RU2777714C1 RU2021135882A RU2021135882A RU2777714C1 RU 2777714 C1 RU2777714 C1 RU 2777714C1 RU 2021135882 A RU2021135882 A RU 2021135882A RU 2021135882 A RU2021135882 A RU 2021135882A RU 2777714 C1 RU2777714 C1 RU 2777714C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- sample
- model
- porosity
- rock
- pore
- Prior art date
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 35
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 title description 3
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 33
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 claims description 13
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 3
- 238000005065 mining Methods 0.000 abstract 1
- 239000011162 core material Substances 0.000 description 19
- 210000002356 Skeleton Anatomy 0.000 description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 210000004544 DC2 Anatomy 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000002530 ischemic preconditioning Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000010603 microCT Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 229910052904 quartz Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Abstract
Использование: для определения межзерновой эффективной пористости горных пород. Сущность изобретения заключается в том, что получают трехмерное томографическое изображение керна с помощью метода рентгеновской томографии, производят реконструкцию объемной модели образца с фильтрацией путем усреднения вокселей, обработку полученной объемной модели пор путем бинаризации с помощью трешхолдинга, при которой границу между породой и порами проводят по гистограмме распределения рентгеновской плотности и таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими пору и породу; создают путем бинаризации с помощью трешхолдинга модель всего объема образца для всего диапазона гистограммы образца; ограничивают полученную модель пор и модель всего объема образца внутри фигур одинаковых размеров и измеряют оба ограниченных объема, после чего вычисляют коэффициент пористости образца. Технический результат: обеспечение возможности упрощения проведения исследований характеристик образца керна горной породы. 3 ил.
Description
Изобретение относится к области нефтяной геологии, а именно к петрофизическим исследованиям горных пород, и может использоваться для количественной оценки эффективной пористости керна пород-коллекторов.
Известен способ определения пористости горных пород жидкостенасыщением (ГОСТ 26450.1-85). Сущность метода заключается в определении объема пустотности образца с помощью измерения его объема и разности масс в сухом и насыщенном жидкостью состояниях. Данный метод применяется повсеместно и дает точные количественные значения открытой пористости.
Недостатком известного способа является то, что для эксперимента необходимо проводить операцию по насыщению образца жидкостью, что в некоторых случаях может помешать выполнению других видов исследований. Также данный способ дает исключительно количественную оценку и только открытой пористости, при которой невозможно оценить другие параметры, такие как характер пористости, ее распределение в образце и другие характеристики.
Известен способ и устройство для определения эффективной пористости горных пород (патент RU №2301993C1 МПК G01N 24/08, опубл. 27.06.2007, Бюл. №18). Сущность способа заключается в том, что определяют коэффициент открытой пористости Кпо керна, затем автоматически измеряют полную кривую спин-решеточной релаксации (СРР) от поровой жидкости в этом образце, проводят компонентно-аналитическую матобработку измеренной кривой СРР и рассчитывают с помощью релаксационно-объемной палетки (РОП) по компонентным значениям времен релаксации соответствующие групповые/фазовые содержания остаточной воды в породе-коллекторе, а коэффициент общего остаточного водосодержания Кво кернового образца определяют суммированием произведений компонентных/долевых насыщенностей Wi на фазовые/групповые содержания Kвоi остаточной воды в нем из соотношения Кво=ni·Wi·Квоi, где ni - количество компонент/групп/фаз в коллекторе, после чего в автоматическом режиме определяют коэффициент эффективной пористости Кпэф породы-коллектора посредством использования определенных значений коэффициентов открытой пористости Кпо и остаточной водонасыщенности Кво по образцу керна из уравнения Кпэф=Кпо(1-Кво).
Недостатком известного способа является то, что способ требует жидкостенасыщения образца, что может осложнить выполнение других видов исследований, а также то, что полученный коэффициент эффективной пористости является только количественной характеристикой, не позволяющей оценить другие характеристики порового пространства.
Наиболее близким к предлагаемому является способ получения статистической цифровой модели полноразмерного керна сланцевых пород по данным многомасштабной компьютерной томографии. Способ характеризуется последовательностью действий, включающей получение трехмерного макротомографического изображения материала полноразмерного керна методом компьютерной томографии и определение областей, характеризующихся однородной структурой кернового материала на макромасштабе, получение трехмерного микротомографического изображения репрезентативных объемов, выбранных для каждой из выявленных областей с однородной структурой кернового материала и определение подобластей, характеризующихся однородной структурой кернового материала на микромасштабе, получение с помощью FIB/SEM трехмерных изображений репрезентативных объемов, выбранных для каждой из выявленных подобластей на микромасштабе и вычисление интересующих характеристик по выбранным репрезентативным объемам, пересчет полученных характеристик на микромасштаб по данным микротомографии и FIB/SEM, и пересчет полученных характеристик микромасштаба на макромасштаб по данным макро - и микротомографии (заявка на изобретение RU №2013130906 A МПК G01N 21/00 (2006.01), опубл. 10.01.2015).
Недостатком известного способа является необходимость проведения исследований на нескольких образцах, в том числе дополнительное изготовление отдельных образцов меньшего размера, что приводит к увеличению затрат времени на исследования и усложняет способ проведения исследований. К недостаткам способа относится и проведение исследований двумя методами - рентгеновской томографией и методом FIB/SEM, что также увеличивает время и стоимость проведения исследований.
Признаки прототипа, совпадающие с признаками заявляемого изобретения, - получение трехмерного томографического изображения керна с помощью метода рентгеновской томографии и вычисление эффективной пористости (необходимой характеристики) керна.
Задача изобретения - упрощение проведения исследований характеристик образца керна горной породы за счет создания его цифровой модели только методом рентгеновской томографии и использования для исследований только одного образца.
Техническим результатом является получение количественной оценки разделения горной породы на твердый минеральный каркас и емкостное пространство.
Поставленная задача была решена за счет того, что в известном способе получения статистической цифровой модели полноразмерного керна, включающем получение трехмерного томографического изображения керна с помощью метода рентгеновской томографии и вычисление эффективной пористости керна, после томографирования производят реконструкцию объемной модели образца с фильтрацией путем усреднения вокселей, обработку полученной объемной модели путем бинаризации с помощью трешхолдинга, при которой границу между породой и порами (воздухом) проводят по гистограмме распределения рентгеновской плотности и таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими пору и породу; создают модель всего объема образца путем бинаризации с помощью трешхолдинга всего диапазона гистограммы образца, ограничивают полученные модель пор и модель всего объема образца внутри фигур одинаковых размеров и измеряют оба ограниченных объема, после чего по известной формуле вычисляют коэффициент пористости образца.
Признаки заявляемого технического решения, являющиеся отличительными от признаков по прототипу, - проведение после томографирования реконструкции объемной модели образца с фильтрацией путем усреднения вокселей, обработка полученной объемной модели путем бинаризации с помощью трешхолдинга, при которой границу между породой и порами (воздухом) проводят по гистограмме распределения рентгеновской плотности и таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими пору и породу; создание модели всего объема образца путем бинаризации с помощью трешхолдинга всего диапазона гистограммы образца, ограничение полученной модели пор и модели всего объема образца внутри фигур одинаковых размеров, измерение ограниченных объемов.
В предлагаемом способе определение порового пространства методом рентгеновской томографии производится путем последовательного создания цифровой модели из рентгеновских снимков образца керна горной породы. Рентгеновская съемка формирует исходное изображение, на котором наиболее темным участкам соответствуют вещества с наибольшей рентгеновской плотностью, а белым - наименее плотные. Метод позволяет не только получить традиционную оценку значения коэффициента пористости, но и частотное распределение размеров пор, их площади, объемов и координаты расположения внутри образца.
В процессе томографии используется несколько различных методик и типов программных продуктов, в которых процедуры съемки, реконструкции объемной цифровой модели керна и выделения в ней порового пространства могут производиться различными способами. В предлагаемом способе используется единый алгоритм работы по съемке и обработке результатов рентгеновской томографии, позволяющий уверенно выделять поровое пространство в объемной цифровой модели образцов породы-коллектора.
Предлагаемый способ иллюстрируется чертежами, представленными на фиг. 1-3.
На фиг. 1 представлена гистограмма распределения условной рентгеновской плотности в объемной модели образца, на которой правый пик соответствует минеральному скелету, а левый поровому пространству; на фиг. 2 - проведение отсечки между двумя пиками на гистограмме образца; на фиг. 3 - бинаризованные модели пористости (а) и всего объема образца (б), полученные в результате операции трешхолдинга.
Способ осуществляется следующим образом.
На первом этапе производится процедура томографирования образца с помощью системы рентгеновской томографии.
На втором этапе производится реконструкция объемной модели образца. В случае, если технические возможности станции не позволяют проводить реконструкцию в максимальном разрешении модели, на данном этапе производится фильтрация путем усреднения вокселей.
На третьем этапе производится обработка полученной в результате реконструкции объемной модели образца, результатом которой является компьютерная модель бинаризованного порового пространства, количественные характеристики которого являются источником для расчета пористости образца.
В полученных путем рентгеновской съемки модели наиболее плотным веществом является сам минеральный каркас горной породы, а наименее плотным - воздух. При дальнейшей процедуре реконструкции объемной модели происходит инвертирование цветов, при котором белым цветом обозначаются наиболее плотные воксели, а черным - наименее плотные.
Гистограмма условной рентгеновской плотности, получаемая после реконструкции куба (который содержит образец и воздух вокруг него), имеет две моды. Левая мода, характеризующая в основном воздух в поровом пространстве образца, имеет значение близкое к нулю. Правая мода, характеризующая в основном скелет породы, лежит в диапазоне от 30 до 40 условных единиц рентгеновской плотности. Правая часть гистограммы имеет менее симметричную форму, и зависит от физических размеров зерен образца и физического размера вокселя реконструированного изображения, коэффициентов поглощения рентгеновского излучения минералами, входящим в состав скелета породы, физической однородности образца (слоистость, минеральные и плотные включения) (фиг. 1).
Для определения порового пространства образца в процессе обработки итогового трехмерного изображения необходимо провести процедуру бинаризации, суть которой заключается в присвоении значения «пора» или «порода» всем вокселям, находящимся слева и справа от определенной границы на гистограмме. Именно определение данной границы, именуемое операцией трешхолдинга (отсечки), является наиболее сложно определимым в количественном отношении процессом.
В случае если скелет горной породы занимает не весь объем вокселя, то у данного вокселя снижается значение условной рентгеновской плотности. Обычно трешхолдинг проводится оператором визуально, в соответствии с известной или предполагаемой структурой порового пространства образца. Важной задачей является создание процедуры, позволяющей определять границу трешхолдинга (отсечки) при обработке образца.
Проведение операции отсечки показывает, что при смещении границы в сторону моды, которая соответствует породе, часть вокселей, представляющих скелет породы, будет относиться к классу «воздух». Геометрически данные воксели расположены достаточно равномерно в образце, имеют размеры в пределах от одного до нескольких вокселей. Чаще всего они представляют собой цифровой шум, возникающий при наложении результатов неполного заполнения вокселя скелетом породы, а также шумом операций съемки и реконструкции объемного изображения.
Общей рекомендацией при проведении операции трешхолдинга является ориентирование на гистограмму распределения рентгеновской плотности и проведение границы таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими воздух и породу (фиг 2).
Таким образом, данный способ позволяет на образцах одного физического размера с высокой долей надежности выделять относительно крупные поры, участвующие в фильтрации флюидов.
Пример получаемой модели пористости представлен на фиг. 3а. Наиболее подходящими для исследования методом рентгеновской томографии терригенными породами являются коллекторы, обладающие наибольшими диаметрами пор - песчаники, пески, алевропесчаники. Породы подобного состава образуют коллекторы гранулярного типа, близко описываемые моделью Слихтера, проницаемость в которой определяется пористостью и диаметром частиц.
Для расчета пористости в образце необходимо также создать модель всего объема образца. Для этого при операции трешхолдинга необходимо бинаризировать весь диапазон гистограммы образца.
В выделенном в результате трешхолдинга поровом пространстве и модели объема образца необходимо провести ограничение объема с помощью фигуры, повторяющей форму образца керна (фиг. 3б). Эта операция позволяет привести анализируемое поровое пространство к объему фигуры.
Полученные бинаризованные модели измеряются с помощью встроенных инструментов измерения объема (в случае, если работа выполняется в Avizo Fire - Quantification tools).
Расчет коэффициента пористости образца по томографии (Kптом) производится с помощью стандартной формулы расчета пористости:
где Vpor - объем бинаризованной модели порового пространства образца в мм3, а Vvol- объем бинаризованной модели всего пространства образца, в мм3.
Пример реализации данного способа.
Один из образцов из коллекции керна, представленный цилиндром, диаметром и высотой 25 мм, литологический состав - алевропесчаник кварцевым, среднезернистый. Проведена томография образца на системе микрофокусной рентгеновской томографии Nikon Metrology XT H 225 при следующих параметрах съемки:
Разрешение, мм | Напряжение, кВ | Сила тока, мА | Толщина медного фильтра, мм | Экспозиция, мс | Количество снимков, шт |
0,0191 | 148 | 60 | 0,5 | 1000 | 3000 |
В результате реконструкции с помощью встроенной программы 3D recon была получена исходная объемная модель в формате.vol, с разрешением 1424×1432×1616 пикселей.
Дальнейшая работа проведена в программе Avizo Fire. Для данной модели произведена фильтрация путем усреднения соседних пикселей вдвое, таким образом получена модель разрешением 712×716×808 пикселей.
Далее в модели произведена операция бинаризации, на которой для гистограммы установлена отсечка на значении 31,3 (фиг 2.). Отсечка выбиралась в соответствии с положением двух главных мод в образце, представляющих поровое пространство и каркас породы.
Далее для данной отсечки была получена бинаризованная модель пористости, с объемом Vpor равным 1083,33 мм3. Данная модель может быть измерена количественно, а также показывает распределение пористости в пространстве образца.
Далее была получена бинаризованная модель всего образца, с объемом Vvol, равным 13632,31 мм3.
По стандартной формуле (1) был произведен расчет пористости, который составил 7,9%.
Данная пористость не противоречит измерениям пористости, полученным способом газоволюметрии, составившей 17,2%. Пористость, полученная методом рентгеновской томографии соответствует тому объему пор, который наиболее активно участвует в фильтрации и составляет объем, входящий в эффективную пористость.
Таким образом, исследуя только один образец и одним методом рентгеновской томографии, можно определить коэффициент межзерновой пористости образца, т.е. предлагаемый способ по сравнению с прототипом является более простым.
Claims (1)
- Способ определения межзерновой эффективной пористости горных пород в трехмерных моделях, включающий получение трехмерного томографического изображения керна с помощью метода рентгеновской томографии и вычисление эффективной пористости керна, отличающийся тем, что после томографирования производят реконструкцию объемной модели образца с фильтрацией путем усреднения вокселей, обработку полученной объемной модели пор путем бинаризации с помощью трешхолдинга, при которой границу между породой и порами проводят по гистограмме распределения рентгеновской плотности и таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими пору и породу; создают путем бинаризации с помощью трешхолдинга модель всего объема образца для всего диапазона гистограммы образца; ограничивают полученную модель пор и модель всего объема образца внутри фигур одинаковых размеров и измеряют оба ограниченных объема, после чего вычисляют коэффициент пористости образца.
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2777714C1 true RU2777714C1 (ru) | 2022-08-08 |
Family
ID=
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2803697C1 (ru) * | 2023-05-31 | 2023-09-19 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) | Способ определения содержания воздушных пустот в щебеночно-мастичном асфальтобетоне |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013081498A2 (ru) * | 2011-11-29 | 2013-06-06 | Шлюмберже Холдингс Лимитед | Способ исследования образцов мерзлых пород |
RU2013130906A (ru) * | 2013-07-05 | 2015-01-10 | Открытое акционерное общество "НК "Роснефть" | Способ получения статистической цифровой модели полноразмерного керна сланцевых пород по данным многомасштабной компьютерной томографии |
RU2548605C1 (ru) * | 2014-01-28 | 2015-04-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный минерально-сырьевой университет "Горный" | Способ определения пространственного распределения в керновом материале эффективного порового пространства |
RU2586397C2 (ru) * | 2012-03-30 | 2016-06-10 | Ингрейн, Инк. | Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013081498A2 (ru) * | 2011-11-29 | 2013-06-06 | Шлюмберже Холдингс Лимитед | Способ исследования образцов мерзлых пород |
RU2586397C2 (ru) * | 2012-03-30 | 2016-06-10 | Ингрейн, Инк. | Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред |
RU2013130906A (ru) * | 2013-07-05 | 2015-01-10 | Открытое акционерное общество "НК "Роснефть" | Способ получения статистической цифровой модели полноразмерного керна сланцевых пород по данным многомасштабной компьютерной томографии |
RU2548605C1 (ru) * | 2014-01-28 | 2015-04-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный минерально-сырьевой университет "Горный" | Способ определения пространственного распределения в керновом материале эффективного порового пространства |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2803697C1 (ru) * | 2023-05-31 | 2023-09-19 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) | Способ определения содержания воздушных пустот в щебеночно-мастичном асфальтобетоне |
RU2820738C1 (ru) * | 2024-02-22 | 2024-06-07 | Дмитрий Саврей | Способ определения эффективного порового объёма горной породы в лабораторных условиях |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ramandi et al. | Micro-CT image calibration to improve fracture aperture measurement | |
Berg et al. | Industrial applications of digital rock technology | |
Jing et al. | Digital coal: Generation of fractured cores with microscale features | |
Peng et al. | Using X-ray computed tomography in pore structure characterization for a Berea sandstone: Resolution effect | |
Karimpouli et al. | A review of experimental and numerical modeling of digital coalbed methane: Imaging, segmentation, fracture modeling and permeability prediction | |
Guan et al. | Effects of image resolution on sandstone porosity and permeability as obtained from X-ray microscopy | |
Arns et al. | Pore-scale characterization of carbonates using X-ray microtomography | |
CN106198579B (zh) | 一种测量页岩中有机质含量的方法 | |
US8861814B2 (en) | System and method for multi-phase segmentation of density images representing porous media | |
Pini et al. | Moving across scales: a quantitative assessment of X-ray CT to measure the porosity of rocks | |
Bendle et al. | A comparison of micro-CT and thin section analysis of Lateglacial glaciolacustrine varves from Glen Roy, Scotland | |
Jacob et al. | Simulating permeability reduction by clay mineral nanopores in a tight sandstone by combining μXCT and FIB-SEM imaging | |
Ketcham et al. | Accurate measurement of small features in X‐ray CT data volumes, demonstrated using gold grains | |
Elliot et al. | A comparison of 2D vs. 3D thresholding of X-ray CT imagery | |
Ushizima et al. | Statistical segmentation and porosity quantification of 3d x-ray microtomography | |
Teles et al. | Rock porosity quantification by dual-energy X-ray computed microtomography | |
Cid et al. | Improved method for effective rock microporosity estimation using X-ray microtomography | |
Smet et al. | X-ray µCT: how soil pore space description can be altered by image processing | |
Pal et al. | Pore scale image analysis for petrophysical modelling | |
Ebadi et al. | Lift the veil of secrecy in sub-resolved pores by Xe-enhanced computed tomography | |
RU2777714C1 (ru) | Способ получения трехмерной модели керна горных пород по данным компьютерной томографии для определения межзерновой эффективной пористости | |
Rahimov et al. | Quantitative analysis of absolute permeability and porosity in carbonate rocks using digital rock physics | |
Nehler et al. | Evaluating porosity estimates for sandstones based on X-ray micro-tomographic images | |
Sheppard et al. | Quantitative properties of complex porous materials calculated from x-ray μCT images | |
Chaves et al. | Low-and high-resolution X-ray tomography helping on petrophysics and flow-behavior modeling |