[发明专利]结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法

说明书

本发明公开一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，包括如下步骤：步骤1.以岩心的CT断层扫描序列图像为基础，建立数字岩心；步骤2.以数字岩心为基础，提取孔隙空间居中轴线、建立岩心孔隙空间表面模型；步骤3.以岩心孔隙空间表面模型为约束，建立孔隙空间实体模型；步骤4.结合居中轴线与实体模型，划分孔隙和喉道，构建孔隙网络模型。

技术领域

本发明涉及石油地质研究模型构建技术领域，具体地说是涉及一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法。

背景技术

多孔介质是一种空间结构复杂的物质，由大量的网状孔隙和复杂固体基质组成，存在于生活中各个领域，如建筑材料混凝土、化学材料多相催化剂、生物医药生物膜、加工制造业木材、纺织品、石油地质储层岩心等。在石油地质方面，多孔介质的研究主要分为固体基质的物理性质分析(力学、电学等)和孔隙结构内的微观渗流研究两个方面。孔隙网络模型作为岩心微观孔隙结构的一种数学抽象模型，可以真实地反映岩心的孔喉分布、大小和拓扑结构，为岩心微观孔隙结构的观察和量化、微观渗流的模拟和预测研究奠定了基础。

现有常见的岩心孔隙网络模型提取算法有以下几类：

(1)规则拓扑孔隙网络模型：

规则拓扑孔隙网络模型的主要特点是基本单元体在二维或三维空间上排布规整，该模型渗流模拟时可极大的缩短计算时间，但孔喉分布情况与真实岩心差异较大，无法衡量真实岩心的不规则程度，进行多相流分析时也具有较大的局限性。

(2)真实拓扑孔隙网络模型：

多向扫描算法：该算法的原理是沿多个方向对孔隙空间进行切片扫描，切片中位置相交且局部最小处定义为喉道，该方法难以准确定义孔隙体。

Voronoi多面体法：该算法在成岩颗粒位置已知的情况下，通过增大颗粒半径并记录颗粒交界点，将交界点连接起来以形成Voronoi多面体，依据多面体顶点、顶点间连线以及参数统计得到孔隙网络模型；后来有研究人员利用该方法构建了Berea砂岩的孔隙网络模型，但拓扑结构较差。

居中轴线法：通过缩减算法或者燃烧算法找到孔隙空间的居中轴线，以中轴线节点为孔隙、轴线上局部最小区域为喉道构建孔隙网络模型，该算法数据量大、有冗余枝节，但可以对复杂模型进行提取、拓扑结构保留完整。

最大球法：基于孔隙空间中的任意体素点寻找最大内切球，通过最大内切球的成簇关系，确定局部最大内切球为孔隙，连接此局部最大内切的所有较小球体为喉道，该算法较好地描述了孔喉的连通关系、提高了建模速度，但仍存在孔喉划分不明确、配位数偏高等问题。

发明内容

针对背景技术中存在的问题，为克服现有技术的不足，本发明公开一种结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，该方法结合了居中轴线法和几何建模方法的优点，可以准确提取岩心孔隙结构的特征，完整保留岩心孔隙空间的拓扑结构，有效反映孔隙空间几何特性，效率更高，准确性更好。

结合居中轴线与实体模型的孔隙网络模型构建方法，包括如下步骤：

步骤1.以岩心的CT断层扫描序列图像为基础，建立数字岩心；

步骤2.以数字岩心为基础，提取孔隙空间居中轴线、建立岩心孔隙空间表面模型；

步骤3.以岩心孔隙空间表面模型为约束，建立孔隙空间实体模型；

步骤4.结合居中轴线与实体模型，划分孔隙和喉道，构建孔隙网络模型。

进一步的，所述步骤1中数字岩心的建立过程为：采用自适应中值滤波算法进行图像降噪，采用基本全局阈值法实现图像二值化分割，对岩心序列图像的孔隙空间进行体数据提取。

进一步的，所述步骤2中居中轴线采用3-Subiteration细化算法从数字岩心中提取；孔隙空间表面模型采用MC算法从数字岩心中重构。