RU2812143C1 - Способ и устройство для измерения характеристик колонки породы для создания модели поровой системы - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к способу и устройству для измерения характеристик колонки породы для создания модели поровой системы. Технический результат заключается в повышении точности моделирования поровой системы. Способ включает получение ядерно-магнитного изображения колонки породы, полученного посредством визуализации ядерно-магнитного резонанса; получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции; получение спектра Т2 колонки породы, полученной посредством ядерно-магнитного резонанса, и получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2; образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала; генерирование в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора и с помощью применения алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы; создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора и создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, и неупорядоченной пространственной структурой. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 11 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение

Варианты осуществления изобретения касаются области геофизических исследований нефтескважин, но не ограничены ей, и, в частности, касаются основанного на сверточной нейронной сети способа моделирования и устройства для модели поровой системы.

Предпосылки изобретения

Нефтяные и газовые ресурсы имеют широкий спектр применений и занимают чрезвычайно важное положение в мире. В связи с непрерывной разработкой ресурсов нефти и газа во многих странах много традиционных месторождений нефти были разработаны в крупных масштабах и вошли в промежуточный и поздний периоды добычи. Принимая во внимание освоение ресурсов нефти и газа в будущем, необходимо углубить исследование нетрадиционных месторождений нефти, где условия осложненные и разнообразные. По этой причине очень важно изучить основные проблемы некоторых макро-феноменов, таких как масштабы разработки поровых пространств в пористой среде, влияние пространственного распределения пор на просачивание жидкости, правило распределения жидкости в пористой среде и механизм взаимодействия, которые определяют поток жидкости в пористой среде, с помощью создания модели размера колонки породы.

Краткое описание изобретения

Приведенное ниже является кратким описанием объекта, подробно описанного в этом документе. Краткое описание не направлено на сокращение объема правовой охраны формулы изобретения.

Варианты осуществления изобретения предоставляют основанный на сверточной нейронной сети способ моделирования модели поровой системы, и способ включает: получение ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы, полученного с помощью визуализации ядерно-магнитного резонанса;

получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным резонансным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции, при этом длина корреляции обозначает средний радиус предварительно выбранной светлой зоны на ядерно-магнитном резонансном изображении;

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 и образование изначального объема данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала;

применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора;

создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора;

создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре.

В иллюстративном варианте осуществления способ дополнительно включает:

получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение числа трещин и направлений трещин в соответствии с изображением колонки породы;

построение модели поровой системы с распределением трещин в соответствии с моделью поровой системы, числом трещин и направлениями трещин.

В иллюстративном варианте осуществления проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции включает:

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора E(h) в соответствии со следующей формулой:

E(h)=exp(-2h/L_c)

при этом h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра, a L_c обозначает длину корреляции.

В иллюстративном варианте осуществления способ дополнительно имеет следующие характеристики:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и получение распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 включает:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и преобразование амплитуд спектра Т2 в частотное распределение радиусов порового канала с помощью задания количественного соотношения.

В иллюстративном варианте осуществления заданное количественное соотношение составляет r_m=cT_2m,

при этом r_m является радиусом m-го порового канала, T_2m является m-ой амплитудой спектра Т2, с является заданным коэффициентом преобразования, a m является натуральным числом.

В иллюстративном варианте осуществления образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала включает:

применение случайной функции для создания трехмерного устойчивого случайного поля в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала для образования изначального массива данных трехмерного тензора,

при этом случайная функция является следующей случайной функцией логарифмически нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение σ получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

В иллюстративном варианте осуществления применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

выполнение операций тензорного произведения ядра свертки трехмерного тензора и изначального массива данных трехмерного тензора последовательно и наложение результатов произведения по очереди в изначальном массиве данных трехмерного тензора для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы.

В иллюстративном варианте осуществления создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

определение числа узлов неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с объемом данных изначального массива данных трехмерного тензора;

построение трехмерной кубической сети, предусматривающей три направления X, Y и Z в соответствии с числом узлов и заданным расстоянием L между узлами; проведение расчетов координат каждого узла в трехмерной кубической сети; определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, и назначение радиуса трубы;

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила;

генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

В иллюстративном варианте осуществления способ дополнительно включает:

получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение средней длины канала и координационного числа в соответствии с изображением колонки породы, при этом координационное число относится к числу узлов,

которые имеют соединенные с соседними узлами трубы, а заданное расстояние L между узлами является средней длиной канала;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, которое включает:

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X в соответствии с заданной первой вероятностной функцией;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси Y в соответствии с заданной второй вероятностной функцией;

или

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении в соответствии с координационным числом.

В иллюстративном варианте осуществления перемещение координат каждого узла с помощью задания правила включает:

перемещение координат (х, у, z) каждого узла в соответствии со следующей формулой: (х, у, z)=[(i-1)L±rand() %(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)] при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; a rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

В иллюстративном варианте осуществления создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре, включает:

назначение данных в массиве данных трехмерного тензора, соответствующем частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, узлам неупорядоченной пространственной структуры, последовательно для создания модели поровой системы. Варианты осуществления изобретения дополнительно предусматривают основанное на сверточной нейронной сети устройство для моделирования для модели поровой системы, а устройство содержит запоминающее устройство и процессор,

при этом запоминающее устройство выполнено с возможностью сохранения программы для моделирования поровой системы колонки породы, а

процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для выполнения следующего способа моделирования:

получение ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы, полученного с помощью визуализации ядерно-магнитного резонанса;

получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным резонансным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции, при этом длина корреляции обозначает средний радиус предварительно выбранной светлой зоны на ядерно-магнитном резонансном изображении; получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 и образование изначального объема данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала;

применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора; создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора;

создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре.

В иллюстративном варианте осуществления процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для дополнительного выполнения следующего способа моделирования: получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение числа трещин и направлений трещин в соответствии с изображением колонки породы;

построение модели поровой системы с распределением трещин в соответствии с моделью поровой системы, числом трещин и направлениями трещин.

В иллюстративном варианте осуществления проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции включает:

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора E(h) в соответствии со следующей формулой:

E(h)=exp(-2h/L_c)

при этом h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра сферы, a L_c обозначает длину корреляции.

В иллюстративном варианте осуществления получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и получение распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 включает:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и преобразование амплитуд спектра Т2 в частотное распределение радиусов порового канала с помощью задания количественного соотношения.

В иллюстративном варианте осуществления заданное количественное соотношение составляет r_m=cT_2m,

при этом r_m является радиусом m-го порового канала, T_2m является m-ой амплитудой спектра Т2, с является заданным коэффициентом преобразования, a m является натуральным числом.

В иллюстративном варианте осуществления образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала включает:

применение случайной функции для создания трехмерного устойчивого случайного поля в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала для образования изначального массива данных трехмерного тензора,

при этом случайная функция является следующей случайной функцией логарифмически нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение σ получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

В иллюстративном варианте осуществления применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

выполнение операций тензорного произведения ядра свертки трехмерного тензора и изначального массива данных трехмерного тензора последовательно и наложение результатов произведения по очереди в изначальном массиве данных трехмерного тензора для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы.

В иллюстративном варианте осуществления создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

определение числа узлов неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с объемом данных изначального массива данных трехмерного тензора;

построение трехмерной кубической сети, предусматривающей три направления X, Y и Z в соответствии с числом узлов и заданным расстоянием L между узлами; проведение расчетов координат каждого узла в трехмерной кубической сети; определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, и назначение радиуса трубы;

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила;

генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

В иллюстративном варианте осуществления процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для дополнительного выполнения следующего способа моделирования: получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение средней длины канала и координационного числа в соответствии с изображением колонки породы, при этом координационное число относится к числу узлов, которые имеют соединенные с соседними узлами трубы, а заданное расстояние L между узлами является средней длиной канала;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, которое включает:

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X в соответствии с заданной первой вероятностной функцией;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси Y в соответствии с заданной второй вероятностной функцией;

или

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении в соответствии с координационным числом.

В иллюстративном варианте осуществления перемещение координат каждого узла с помощью задания правила включает:

перемещение координат (х, у, z) каждого узла в соответствии со следующей формулой: (х, у, z)=[(i-1)L±rand()%(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)] при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; a rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

В иллюстративном варианте осуществления создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре, включает:

назначение данных в массиве данных трехмерного тензора, соответствующем частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, узлам неупорядоченной пространственной структуры, последовательно для создания модели поровой системы. После прочтения и изучения графических материалов и подробного описания настоящего изобретения могут быть понятны другие аспекты.

Краткое описание графических материалов

На фиг. 1 представлена блок-схема основанного на сверточной нейронной сети способа моделирования модели поровой системы в варианте осуществления изобретения. На фиг. 2 показаны примеры распределения по поровому каналу притока ртути и распределения релаксации в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 3 показан пример трехмерного ядра свертки в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 4 показан пример генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 5 показан пример изображения поры, реконструированного с помощью КТ сканирования в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 6 показан пример изображения трещины, реконструированного с помощью КТ сканирования в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 7 показан пример упорядоченной пространственной структуры в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 8 показан пример неупорядоченной пространственной структуры в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 9 показан пример изображения модели двойной среды микропора-денудационная пора в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 10 показан пример изображения модели тройной среды микропора-денудационная пора-трещина в варианте осуществления изобретения.

На фиг. 11 представлено схематическое изображение основанного на сверточной нейронной сети устройства для моделирования для модели поровой системы в варианте осуществления изобретения.

Подробное описание изобретения

Варианты осуществления изобретения подробно описаны ниже в комбинации с графическими материалами. Следует учитывать, что варианты осуществления изобретения и характеристики в вариантах осуществления можно комбинировать произвольно, если они не противоречат друг другу.

На Фиг. 1 представлена блок-схема основанного на сверточной нейронной сети способа моделирования модели поровой системы в варианте осуществления изобретения. Как показано на Фиг. 1, способ моделирования в настоящем варианте осуществления включает этапы S11-S16:

S11. получение ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы, полученного с помощью визуализации ядерно-магнитного резонанса;

S12. получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным резонансным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции;

S13. получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 и образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала;

S14. применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора;

S15. создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора;

S16. создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре.

Среди упомянутых выше этапов этап S13 может быть выполнен до или после этапов S11 и S12 или может быть выполнен одновременно вместе с этапами S11 и 12, а последовательность этапов S14 и S15 не ограничена, или два этапа могут быть выполнены одновременно.

В иллюстративном варианте осуществления способ может дополнительно включать: получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение числа трещин и направлений трещин в соответствии с изображением колонки породы;

построение модели поровой системы с распределением трещин в соответствии с моделью поровой системы, числом трещин и направлениями трещин.

Число трещин и направления трещин могут быть определены в соответствии с изображением колонки породы, полученным с помощью микро-КТ сканирования. Число трещин и направления трещин могут быть определены иным образом. Например, число трещин и направления трещин могут быть заданы вручную или могут быть определены с помощью случайной функции.

В иллюстративном варианте осуществления проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции включает:

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора E(h) в соответствии со следующей формулой:

E(h)=exp(-2h/L_c),

при этом h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра сферы, a L_c обозначает длину корреляции.

Расчеты ядра свертки трехмерного тензора могут быть проведены с использованием указанных выше формулы или варианта формулы.

В иллюстративном варианте осуществления получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и получение распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 включает:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и преобразование амплитуд спектра Т2 в частотное распределение радиусов порового канала с помощью задания количественного соотношения.

При этом заданное количественное соотношение может быть зависимостью между заданной амплитудой спектра Т2 и частотным распределением радиусов порового канала или заданной расчетной формулой для вычисления радиуса порового канала в соответствии с амплитудой и т.д.

В иллюстративном варианте осуществления заданное количественное соотношение составляет r_m=cT_2m, при этом r_m является радиусом m-го порового канала, T_2m является m-ой амплитудой спектра Т2, с является заданным коэффициентом преобразования, a m является натуральным числом.

В иллюстративном варианте осуществления образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала включает:

применение случайной функции для создания трехмерного устойчивого случайного поля в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала для образования изначального массива данных трехмерного тензора,

при этом случайная функция является следующей случайной функцией логарифмически нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение σ получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

Случайная функция не ограничивается вышеупомянутой формулой и может быть логарифмической равномерной случайной функцией.

В иллюстративном варианте осуществления применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

выполнение операций тензорного произведения ядра свертки трехмерного тензора и изначального массива данных трехмерного тензора последовательно и наложение результатов произведения по очереди в изначальном массиве данных трехмерного тензора для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы.

В иллюстративном варианте осуществления создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

определение числа узлов неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с объемом данных изначального массива данных трехмерного тензора;

построение трехмерной кубической сети, предусматривающей три направления X, Y и Z в соответствии с числом узлов и заданным расстоянием L между узлами; проведение расчетов координат каждого узла в трехмерной кубической сети; определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, и назначение радиуса трубы;

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила;

генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

В иллюстративном варианте осуществления способ дополнительно включает:

получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение средней длины канала и координационного числа в соответствии с изображением колонки породы, при этом координационное число относится к числу узлов, которые имеют соединенные с соседними узлами трубы, а заданное расстояние L между узлами является средней длиной канала;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, которое включает:

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X в соответствии с заданной первой вероятностной функцией;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси Y в соответствии с заданной второй вероятностной функцией;

или

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении в соответствии с координационным числом.

В иллюстративном варианте осуществления перемещение координат каждого узла с помощью задания правила включает:

перемещение координат (х, у, z) каждого узла в соответствии со следующей формулой: (х, у, z)=[(i-1)L±rand()%(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)] при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; a rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

В иллюстративном варианте осуществления создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре, включает:

назначение данных в массиве данных трехмерного тензора, соответствующем частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, неупорядоченной пространственной структуре, последовательно для создания модели поровой системы. В иллюстративном варианте осуществления спектр Т2 ядерно-магнитного резонанса и ядерно-магнитное резонансное изображение колонки породы могут быть получены следующим образом.

Измерение целевой колонки породы. Для целевой колонки породы, после промывки маслом и обработки солью карбонатной породы, извлеченной из пласта, высушите породу полностью при температуре 80°С до тех пор, пока вес не прекратит изменяться. Применение прибора вакуумного насыщения для насыщения колонки породы карбонатной породы в соли KCl на протяжении 48 часов, а затем выполнение эксперимента по измерению ядерно-магнитного резонанса для получения ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы.

Затем объединение ядерно-магнитного резонанса спектра Т2 (полученного в результате эксперимента с использованием ядерно-магнитного резонанса) с распределением диаметров поры (полученным в результате традиционного эксперимента с использованием измерения пористости путем внедрения ртути) колонки породы для получения коэффициента преобразования с (который является эмпирическим в региональном плане) и умножение горизонтальной координаты спектра Т2 на с для получения распределения диаметров поры, как показано на Фиг. 2.

Изображения поперечной плоскости, фронтальной плоскости и сагиттальной плоскости образца породы могут быть получены с помощью применения визуализации ядерно-магнитного резонанса. Для породы с двойной средой распределение однофазной текучей среды в пространстве колонки породы может быть представлено с использованием сигналов изображения. Чем ярче пиксельная точка на изображении, тем больше радиус порового канала. Место, где яркость сконцентрирована, является денудационной порой. В свою очередь более темное изображение указывает на более неидентифицируемые с учетом разрешения изображения области и меньший радиус порового канала. Таким образом, характеристики распределения и длина корреляции денудационной поры или зона разработки денудационной поры могут наблюдаться на двухмерном изображении.

В иллюстративном варианте осуществления ядро свертки может быть получено следующим образом:

На Фиг. 3 показан пример ядра свертки. С помощью получения характеристик ядерно-магнитного резонансного изображения в соответствии с эмпирической корреляцией, полученной с помощью предварительной геостатистики:

E(h)=exp(-2h/L_c),

L_c обозначает длину корреляции и получено после анализа ядерно-магнитного резонансного изображения, a h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра сферы, например, трехмерное ядро свертки может быть реализовано с помощью следующей программы:

В иллюстративном варианте осуществления массив данных трехмерного тензора может быть образован следующим образом.

В соответствии с характеристиками распределения радиусов порового канала, полученными из спектра Т2 ядерно-магнитного резонанса, создается трехмерное устойчивое случайное поле с помощью применения (логарифмической равномерной или логарифмической нормальной и т.д.) случайной функции для образования массива данных трехмерного тензора. Например, случайная функция является следующей случайной функцией логарифмического нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение о получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

Используется платформа Tensorflow для выполнения трехмерной свертки входных данных массива данных трехмерного тензора. Как показано на фиг. 4, используется ядро свертки для затрагивания каждого элемента вводимого массива данных трехмерного тензора устойчивого случайного поля, результаты образуют новую матрицу, наконец осуществляется наложение результатов матриц всех каналов в первоначальной последовательности для образования тензора третьего порядка и применения его в качестве выходных данных для получения массива данных трехмерного тензора радиуса порового канала. Массив данных содержит информацию о пространстве распределения радиусов порового канала двойной среды микропора - денудационная пора.

В иллюстративном варианте осуществления КТ изображение карбонатной породы, имеющей три среды в виде микропор, денудационных пор и трещин, может быть получено следующим образом.

Как показано на фиг. 5 и фиг. 6, образец сканируется основываясь на технологии компьютерной томографии высокого разрешения (т.е. микроКТ), эквивалентные сферический способ и максимально сферический способ соответственно применяются для создания поровой системы в трехмерной реконструкции цифрового ядра, а структурные характеристики месторождения анализируются. Расчеты длины порового канала могут быть проведены в соответствии со следующей формулой:

L=D-R₁-R₂

В формуле R₁ и R2 соответственно являются радиусами в мкм двух пор, соединенных поровым каналом, a D является фактическим координатным расстоянием в мкм между центральными точками двух пор.

Результаты обработки в эксперименте с использованием микроКТ являются следующими. Разрешающая способность составляет 8 мкм, размер составляет 710 мкм × 710 мкм × 710 мкм, места, где яркость сконцентрирована, являются денудационными порами, а другие являются порами, расчетная пористость составляет 1,12%, процентное содержание соединенного объема составляет 71,3%, средний радиус поры составляет 18,97 мкм, средний радиус порового канала составляет 17,8 мкм, средняя длина порового канала составляет 131,8 мкм, а координационное число равно 1,13. На Фиг. 5 красными сферами являются поры, а белые стержни являются поровыми каналами; объем одной соединенной поры на Фиг. 6 показан с помощью цветовой шкалы в соответствии с размером. Легко обнаружить, что распределено мало больших пор, а малые поры преобладают в пределах видимого разрешения. В дополнение, распределение денудационных пор и трещин карбонатной породы может естественно наблюдаться. Исходя из этого, измеряются соотношение числа денудационных пор к объему денудационных пор, число трещин, направления трещин, соотношение числа трещин к объему трещин и распределение радиусов порового канала.

В иллюстративном варианте осуществления неупорядоченная пространственная структура может быть создана следующим образом.

Описан способ моделирования модели неупорядоченной системы (показанной на Фиг. 8), которая является моделью системы сетки квадратов. Характеристикой модели упорядоченной системы (показанной на Фиг. 7) является то, что форма модели является правильной и то, что положения узлов являются постоянными. Способ моделирования модели неупорядоченной системы предлагается в соответствии с характеристикой.

(1) Назначение числа узлов модели (число узлов соответствует объему данных массива данных трехмерного тензора) и создание трехмерной простой кубической сети X×Y×Z. Каждый узел обозначает пору, а поровый канал соединен между узлами. Шесть поровых каналов соединены вокруг каждого узла, обозначающего пору в созданной при этом сети; аналогично, шесть пор также соединены вокруг каждого порового канала. Расстояние между узлами в каждом направлении (а именно направлении оси X, направлении оси Y и направлении оси Z) равно L (расстояние между узлами может быть определено как средняя длина порового канала 131,8 мкм в соответствии с результатами эксперимента с использованием микроКТ), число узлов равно d, а длина стороны модели составляет (d-1)×L.

(2) Проведение расчетов координат каждого узла в модели системы. Расчетная формула: (х, y, z)=[(i-1)l, (j-1)l, (k-1)l], где i, j и k являются соответственно номерами узлов в направлении оси X, направлении оси Y и направлении оси Z, а значения составляют соответственно 1, 2, 3, …

(3) Установление вероятностной функции с вероятностью p в программе и применение генератора (псевдо) случайных чисел для определения того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X. Применение функции для генерирования случайного числа и затем генерирования случайной вероятности. В языке программирования C/C++, функцию rand() может применять для генерирования случайного числа, и, таким образом, генерируется случайная вероятность. Характерными для C/C++ кодами являются:

If(rand()%100<р×100), где rand()%100 это любое целое число, случайным образом сгенерированое компьютером в пределах от 0 до 99.

Когда вероятность р просачивания равна 50%, целые числа, случайным образом сгенерированные с помощью функции rand(), имеют вероятность 50% быть меньше 50 и вероятность 50%, быть больше 50. Таким образом, выражение может реализовать соединение трубы с вероятностью p=50%. То есть когда генерируется целое число меньше 50, выражение является действительным, и выполняется задача назначения диаметра трубы (назначение радиуса r трубы); когда генерируется целое число не меньше 50, выражение является ложным, и никакие операции не выполняются.

(4) Применение генератора (псевдо) случайных чисел для создания вероятностной функции соединения и определение, соединена ли труба между соседними узлами в направлениях осей Y и Z. Способ является таким же, как процесс назначения трубы в направлении оси X. (3) и (4) могут быть заменены определением соединения узла и трубы в соответствии с координационным числом, полученным из результатов эксперимента с использованием микроКТ.

(5) перемещение координат каждого узла и генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

Координаты (х, у, z) каждого узла могут быть перемещены в соответствии со следующей формулой:

(х, у, z)=[(i-1)L±rand()%(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)] при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; a rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

В иллюстративном варианте осуществления модель поровой системы, которая имеет характеристику двойной среды микропора-денудационная пора, может быть получена следующим образом.

Модель поровой системы, которая имеет характеристику двойной среды микропора-денудационная пора, может быть создана с помощью назначения данных в массиве данных трехмерного тензора до точки сетки радиуса порового канала модели системы, которая имеет неупорядоченную структуру, последовательно. (Как показано на фиг. 9, размеры модели составляют: длина × ширина × высота=3 см × 1 см × 1 см).

В иллюстративном варианте осуществления модель поровой системы, которая имеет характеристику тройной среды микропора-денудационная пора-трещина, может быть сгенерирована следующим образом.

Вставка уравнения плоскости в узлы созданной выше модели поровой системы, которая имеет характеристику тройной среды (микро)пора-денудационная пора-трещина, для генерирования двухмерных трещин и создания тройной среды (микро)пора-денудационная пора-трещина. Если n это нормальный вектор плоскости,

а М(х, у, z), N(x0, у0, z0) это две произвольные точки на плоскости, тогда,

таким образом, уравнение плоскости представляет собой:

А(х-х₀)+В(у-у₀)+C(z-z₀)=0.

Пространственные трещины круглой поверхности могут быть сгенерированы с помощью применения следующего способа.

Назначение случайной точки на нормальном векторе в качестве центра о (а, b, с) круга, при этом а является случайным числом от 0 до A, b является случайным числом от 0 до В, и с является случайным числом от 0 до С, и проведение расчетов уравнения сферической поверхности:

(х-а)²+(у-b)²+(z-с)²=r².

В формуле r означает радиус сферы, и, таким образом, уравнение плоскости, в которой расположен круг, удовлетворяет следующему:

Уравнение круглой поверхности (трещин круглой поверхности) может быть получено из двух уравнений. Число уравнений плоскостей определяет число трещин. Посредством результатов эксперимента с использованием КТ измерение числа i трещин и приблизительных направлений трещин во множестве образцов колонки породы, которые имеют диаметр 2,5 см и длину 3 см. Применение нормального вектора ni в качестве начала отсчета (для генерирования случайных координат точек) для регулирования углов и положений распределения трещин и применение числа периодов для регулирования числа сгенерированных трещин.

Применение параллельного вычисления GPU, задействование рабочей станции, оснащенной двумя адаптерами дисплея TITAN, и введение уравнения криволинейной поверхности в модель микропора-денудационная пора для генерирования среды трещин, как показано на фиг. 11 (n является нормальным вектором, М и N являются двумя произвольными точками на плоскости). Число трещин (включая микротрещины), измеренных в экспериментальных образцах КТ, имеющих диаметр 2,5 см, длину 4 см и разрешение 8 мкм, составляет 4, причем трещины случайным образом распределены, направления трещин являются случайными. Генерирование нормального вектора и положения центральной точки случайным образом и введение уравнения случайной криволинейной поверхности для получения конечной модели микропора-денудационная пора-трещина (показанной на Фиг. 10) карбонатной породы.

В варианте осуществления экспериментальный способ и компьютерный алгоритм объединяют при создании модели колонки карбонатной породы, а сверточная нейронная сеть используется для обработки значений характеристик ядерно-магнитного резонансного изображения и длины корреляции для получения модели. В дополнение, эксперимент с использованием микро-нано КТ-сканирования применяется для добавления в модель физических параметров месторождения для решения в некоторой степени сложной проблемы того, что геологической модели, которая была создана с помощью применения моделирования предыдущего уровня техники, не хватает физического смысла. Принимая во внимание анализ эксперимента с использованием КТ, модель системы микропора-денудационная пора-трещина, полученная посредством добавления уравнения случайной криволинейной поверхности в модель, в некоторой степени решает проблему того, что сложно создать модель для карбонатной породы, которая имеет тройную среду микропора-денудационная пора-трещина.

На Фиг. 11 представлено схематическое изображение основанного на сверточной нейронной сети устройства для моделирования для модели поровой системы в вариантах осуществления изобретения. Устройство для моделирования содержит запоминающее устройство и процессор;

причем запоминающее устройство выполнено с возможностью сохранения программы для моделирования поровой системы колонки породы;

процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для выполнения следующего способа моделирования:

получение ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы, полученного с помощью визуализации ядерно-магнитного резонанса;

получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным резонансным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции, при этом длина корреляции обозначает средний радиус предварительно выбранной светлой зоны на ядерно-магнитном резонансном изображении; получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 и образование изначального объема данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала; применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора; создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора;

создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре.

В иллюстративном варианте осуществления процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для дополнительного выполнения следующего способа моделирования: получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение числа трещин и направлений трещин в соответствии с изображением колонки породы;

построение модели поровой системы с распределением трещин в соответствии с моделью поровой системы, числом трещин и направлениями трещин.

В иллюстративном варианте осуществления проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции включает:

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора E(h) в соответствии со следующей формулой:

E(h)=exp(-2h/L_c)

при этом h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра сферы, a L_c обозначает длину корреляции.

В иллюстративном варианте осуществления получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и получение распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 включает:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и преобразование амплитуд спектра Т2 в частотное распределение радиусов порового канала с помощью задания количественного соотношения.

В иллюстративном варианте осуществления заданное количественное соотношение может составлять r_m=cT_2m,

при этом r_m является радиусом т-го порового канала, T_2m является m-ой амплитудой спектра Т2, с является заданным коэффициентом преобразования, a m является натуральным числом.

В иллюстративном варианте осуществления образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала включает:

применение случайной функции для создания трехмерного устойчивого случайного поля в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала для образования изначального массива данных трехмерного тензора,

при этом случайная функция является следующей случайной функцией логарифмически нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение σ получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

В иллюстративном варианте осуществления применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

выполнение операций тензорного произведения ядра свертки трехмерного тензора и изначального массива данных трехмерного тензора последовательно и наложение результатов произведения по очереди в изначальном массиве данных трехмерного тензора для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы.

В иллюстративном варианте осуществления создание неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

определение числа узлов неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с объемом данных изначального массива данных трехмерного тензора;

построение трехмерной кубической сети, предусматривающей три направления X, Y и Z в соответствии с числом узлов и заданным расстоянием L между узлами; проведение расчетов координат каждого узла в трехмерной кубической сети; определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, и назначение радиуса трубы;

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила;

генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

В иллюстративном варианте осуществления процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для дополнительного выполнения следующего способа моделирования: получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение средней длины канала и координационного числа в соответствии с изображением колонки породы, при этом координационное число относится к числу узлов, которые имеют соединенные с соседними узлами трубы, а заданное расстояние L между узлами является средней длиной канала;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, которое включает:

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X в соответствии с заданной первой вероятностной функцией;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси Y в соответствии с заданной второй вероятностной функцией;

или

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении в соответствии с координационным числом.

В иллюстративном варианте осуществления перемещение координат каждого узла с помощью задания правила включает:

перемещение координат (х, у, z) каждого узла в соответствии со следующей формулой: (х, у, z)=[(i-1)L±rand()%(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)] при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; a rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

В иллюстративном варианте осуществления создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы и неупорядоченной пространственной структуре, включает:

назначение данных в массиве данных трехмерного тензора, соответствующем частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, узлам неупорядоченной пространственной структуры, последовательно для создания модели поровой системы. Специалистам в данной области техники следует понимать, что программа может давать команду связанному аппаратному обеспечению выполнить все или некоторые из этапов вышеупомянутых этапов, а программа может храниться на машиночитаемом носителе данных, например, постоянном запоминающем устройстве (ROM), магнитном диске или оптическом диске. Альтернативно, одна или несколько интегральных схем могут применяться для выполнения всех или некоторых из этапов в вышеупомянутых вариантах осуществления. Соответственно модули/блоки в вышеупомянутых вариантах осуществления могут быть реализованы в виде аппаратного обеспечения или в виде программного функционального модуля. Изобретение не ограничено объединением аппаратного обеспечения и программного обеспечения в любой конкретной форме. Изобретение может также иметь другие варианты осуществления. Специалисты в данной области техники могут вносить модификации и изменения без отступления от сущности и основы изобретения, но все эти модификации и изменения должны находиться в рамках объема формулы изобретения.

Claims (57)

1. Способ измерения характеристик колонки породы для создания модели поровой системы, включающий:

получение ядерно-магнитного резонансного изображения колонки породы, полученного с помощью визуализации ядерно-магнитного резонанса;

получение длины корреляции в соответствии с ядерно-магнитным резонансным изображением и проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции, при этом длина корреляции обозначает средний радиус предварительно выбранной светлой зоны на ядерно-магнитном резонансном изображении;

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, получение частотного распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 и образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала;

применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора;

построение неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора; и

создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, и неупорядоченной пространственной структурой.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает:

получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение числа трещин и направлений трещин в соответствии с изображением колонки породы;

построение модели поровой системы с распределением трещин в соответствии с моделью поровой системы, числом трещин и направлениями трещин.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора в соответствии с длиной корреляции включает:

проведение расчетов ядра свертки трехмерного тензора E(h) в соответствии со следующей формулой:

E(h)=exp(-2h/L_c),

при этом h обозначает расстояние от сферической поверхности сферы, имеющей центр с координатами (L_x, L_y, L_z) в трехмерной системе координат и радиус, который меньше или равняется L_c до центра, a L_c обозначает длину корреляции.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и получение распределения радиусов порового канала в соответствии со спектром Т2 включает:

получение спектра Т2 колонки породы, полученного с помощью ядерно-магнитного резонанса, и преобразование амплитуд спектра Т2 в частотное распределение радиусов порового канала с помощью задания количественного соотношения.

5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что

заданное количественное соотношение составляет r_m=cT_2m,

при этом r_m является радиусом m-го порового канала, T_2m является m-й амплитудой спектра Т2, с является заданным коэффициентом преобразования, a m является натуральным числом.

6. Способ по п. 4, отличающийся тем, что

образование изначального массива данных трехмерного тензора в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала включает:

применение случайной функции для создания трехмерного устойчивого случайного поля в соответствии с частотным распределением радиусов порового канала для образования изначального массива данных трехмерного тензора,

при этом случайная функция является следующей случайной функцией логарифмически нормального распределения:

при этом математическое ожидание μ и стандартное отклонение σ получены с помощью аппроксимации частотного распределения радиусов порового канала, а х обозначает радиус порового канала.

7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что

применение алгоритма прямого распространения сверточной нейронной сети для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, в соответствии с ядром свертки трехмерного тензора и изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

выполнение операций тензорного произведения ядра свертки трехмерного тензора и изначального массива данных трехмерного тензора последовательно и наложение результатов произведения по очереди в изначальном массиве данных трехмерного тензора для генерирования массива данных трехмерного тензора, соответствующего частотному распределению радиусов порового канала колонки породы.

8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что

построение неупорядоченной пространственной структуры модели поровой системы в соответствии с изначальным массивом данных трехмерного тензора включает:

определение числа узлов неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с объемом данных изначального массива данных трехмерного тензора;

построение трехмерной кубической сети, предусматривающей три направления X, Y и Z в соответствии с числом узлов и заданным расстоянием L между узлами;

проведение расчетов координат каждого узла в трехмерной кубической сети;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, и назначение радиуса трубы;

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила;

генерирование неупорядоченной пространственной структуры в соответствии с трехмерной кубической сетью, результатом определения того, соединена ли труба, заданным радиусом трубы и координатами узла после перемещения.

9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что дополнительно включает:

получение изображения колонки породы, полученного с помощью микро-КТ сканирования;

получение средней длины канала и координационного числа в соответствии с изображением колонки породы, при этом координационное число относится к числу узлов, которые имеют соединенные с соседними узлами трубы, а

заданное расстояние L между узлами является средней длиной канала;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении, которое включает:

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси X в соответствии с заданной первой вероятностной функцией;

определение того, соединена ли труба между соседними узлами в направлении оси Y в соответствии с заданной второй вероятностной функцией;

или определение того, соединена ли труба между соседними узлами в каждом направлении в соответствии с координационным числом.

10. Способ по п. 8 или 9, отличающийся тем, что

перемещение координат каждого узла с помощью задания правила включает:

перемещение координат (х, у, z) каждого узла в соответствии со следующей формулой:

(х,у,z)=[(i-1)L±rand()%(0,5L), (j-1)L±rand()%(0,5L), (k-1)L±rand()%(0,5L)], при этом i является номером узла в направлении оси X; j является номером узла в направлении оси Y; k является номером узла в направлении оси Z; i, j и k являются целыми числами больше 0; rand()%(0,5L) означает случайное генерирование любого целого числа в пределах 0,5L.

11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что

создание модели поровой системы в соответствии с массивом данных трехмерного тензора, соответствующим частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, и неупорядоченной пространственной структурой, включает:

назначение данных в массиве данных трехмерного тензора, соответствующем частотному распределению радиусов порового канала колонки породы, узлам неупорядоченной пространственной структуры, последовательно для создания модели поровой системы.

12. Устройство для измерения характеристик колонки породы для создания модели поровой системы, содержащее запоминающее устройство и процессор,

при этом запоминающее устройство выполнено с возможностью сохранения программы для моделирования поровой системы колонки породы, а

процессор выполнен с возможностью считывания и исполнения программы для моделирования поровой системы колонки породы для исполнения способа моделирования по любому из пп. 1-11.