[发明专利]基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测方法

摘要

基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测方法，步骤一、岩心样品二维孔隙图像的预处理；步骤二、岩心样品二维孔隙图像的二值化；步骤三、岩心样品二维孔隙图像中孔隙个数与每个孔隙面积的统计；步骤四：岩心样品二维孔隙图像中全部孔隙的等效半径求解；步骤五：岩心样品二维孔隙图像中孔隙传导系数的求取；步骤六：基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测；步骤七、岩心样品渗透率的计算；本发明基于计算机图像处理技术，将岩心样品二维孔隙图像与渗透率预测有机结合，降低利用物理实验预测岩心样品渗透率的经济成本，缩短岩心样品渗透率的预测时间，并可使渗透率预测的准确性有一定提高。

主权项

基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、岩心样品二维孔隙图像的预处理：利用Photoshop软件对已有岩心样品二维孔隙图像进行裁切，获得孔隙和吼道的有效研究区域，并把非bmp格式图像全部转化为bmp格式的灰度图像，之后利用小波变换技术去除其噪声，增强其对比度；步骤二、岩心样品二维孔隙图像的二值化：采用迭代阈值法对岩心样品二维孔隙图像进行二值化处理，完成之后整幅岩心样品二维孔隙图像由两种颜色构成：黑色和白色，黑色表示岩心样品二维孔隙图像中的孔隙与吼道，白色表示孔隙与吼道周围的岩石颗粒；步骤三、岩心样品二维孔隙图像中孔隙个数与每个孔隙面积的统计：首先给出二值化后岩心样品二维孔隙图像中孔隙与吼道的定义，在此基础上利用图像腐蚀操作消除其中的吼道，接着通过轮廓跟踪算法对岩心样品二维孔隙图像中的孔隙轮廓进行跟踪，统计其中孔隙的个数num_pore；最后利用扫描线种子填充算法，计算出每个孔隙的面积；步骤四：岩心样品二维孔隙图像中全部孔隙的等效半径求解：采用等效圆方法求取岩心样品二维孔隙图像中每一个孔隙的半径，即：把步骤三计算获得的岩心样品二维孔隙图像中每一个孔隙的面积等效成一个圆的面积，然后根据圆的面积计算公式S＝πr²求出每一个孔隙的等效半径r；步骤五、岩心样品二维孔隙图像孔隙传导系数C的求取：利用公式(1)求取岩心样品二维孔隙图像的孔隙传导系数C，具体公式如下：$C=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{c}_i=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{{\mathrm{\πr}}_i^4}{8}=\frac{\mathrm{\π}}{8}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{r}_i^4---\left(1\right)$上式中，N为岩心样品二维孔隙图像中孔隙的总个数，它的值等于步骤三中的num_pore，i为岩心样品二维孔隙图像中孔隙的编号，c_i为岩心样品二维孔隙图像中第i个孔隙的传导系数，r_i为步骤四中求取的岩心样品二维孔隙图像中第i个孔隙的等效半径；步骤六、基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测：基于岩心样品二维孔隙图像的渗透率预测公式如下所示：$k=\frac{C}{A}---\left(2\right)$上式中，k为与岩心样品二维孔隙图像相对应的岩心样品在该截面处的渗透率值，C为该岩心样品二维孔隙图像的孔隙传导系数，A为该岩心样品二维孔隙图像的面积；步骤七、岩心样品渗透率的计算：上述步骤只是预测了岩心样品在某一截面处的渗透率，要计算整块岩心样品的渗透率，还需对许多幅岩心样品的二维孔隙图像进行处理，求得许多个渗透率的预测值，然后取它们的最大值、最小值、平均值和标准差等，通过这些参数来表征整块岩心样品的渗透率。