[发明专利]一种页岩微米孔隙结构分析方法及装置

说明书

本发明提供了一种页岩微米孔隙结构分析方法及装置，其中，方法包括：获取页岩的CT成像数据，其中，CT成像数据为通过采用多个不同能量的同步辐射平行X射线束扫描页岩得到的；基于获取的页岩的CT成像数据和训练并测试完成的神经网络模型计算得到页岩的内部结构分布数据；输出所述页岩的内部结构分布数据。本发明实施例具有计算快速、高效的积极效果。

技术领域

本发明涉及非常规油气勘探地球物理技术领域，具体而言，涉及一种页岩微米孔隙结构分析方法及装置。

背景技术

材料微观结构在各科学和工程应用中都占据重要地位，包括先进材料研发，能源勘探，生物和医药科学等。页岩储层中，微纳米孔隙是其孔隙结构的主体，页岩气大多赋存于微纳米孔隙中，页岩的微观结构分析对于页岩气的资源储量评估的勘探开发起着关键性作用。直接数字成像是对页岩微观孔隙结构分析最为直观有效研究方法，例如，透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)、扫描探针显微镜技术等。在获得页岩微纳米成像数据之后，另一个重要的科学问题是如何基于这些成像数据进行对页岩微米孔隙结构进行分析。

现有技术中，使用DCM模型表征材料微观组成分布，发明人研究发现，对于非线性DCM方法需要对每个体素进行一次最优化求解。并且非线性DCM方法在考虑体素间的化学能时，需要采用Monte Carlo算法，体素按随机顺序选取，直到系统收敛到一个稳定状态。为了能使系统收敛到它的最优解，一个体素可能会被计算很多次，计算量很大，计算效率低，且不够准确。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种页岩微米孔隙结构分析方法及装置，以提高页岩微米结构分析的准确性和效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种页岩微米孔隙结构分析方法，包括：

获取页岩的CT成像数据；其中，所述CT成像数据为通过采用多个不同能量的同步辐射平行X射线束扫描页岩得到的；

基于获取的页岩的CT成像数据和所述预先建立的神经网络模型计算得到所述页岩样本的内部结构分布数据；

输出所述页岩样本的内部结构分布数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种页岩微米孔隙结构分析装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取页岩的CT成像数据；其中，所述CT成像数据为通过采用多个不同能量的同步辐射平行X射线束扫描页岩得到的；

计算模块，用于基于所述页岩的CT成像数据和预先建立的神经网络模型计算得到所述页岩样本的内部结构分布数据；

输出模块，用于输出所述页岩样本的内部结构分布数据。

本发明实施例提供的一种页岩微米孔隙结构分析方法及装置，采用预先建立的神经网络模型和获取的页岩的CT成像数据计算得到页岩的内部结构分布数据，实现对页岩微米孔隙结构进行分析，与现有技术中的采用DCM模型计算出页岩样品的组分百分比，得到页岩内部结构分布数据相比，具有计算快速、高效的积极效果。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例一所提供一种页岩微米孔隙结构分析方法的流程图；

图2示出了本发明实施例一所提供的神经网络模型建立的流程图；

图3示出了本发明实施例二所提供的一种页岩微米孔隙结构分析装置的结构示意图；