[发明专利]一种储层微裂缝识别方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开一种储层微裂缝识别方法、设备及存储介质，方法包括：获取储层的CT图像，根据所述储层的CT图像的灰度级中像素点确定最佳灰度分割阈值，根据所述最佳灰度分割阈值对所述CT图像进行二值化处理，以得到包含微孔隙与微裂缝的二值化图像；根据所述二值化图像，计算出微孔隙与微裂缝的发育特征参数，根据所述微孔隙与微裂缝的发育特征参数，提取出所述二值化图像中的微裂缝。本发明解决了现有技术中无法有效识别和提取非常规油气储层中的微裂缝的技术问题。

技术领域

本发明涉及石油勘探技术领域，具体涉及一种储层微裂缝识别方法、设备及存储介质。

背景技术

储层裂缝主要可以划分为显裂缝和微裂缝，其中微裂缝是油气渗流的主要通道，是有效联接微观孔隙和宏观裂缝的重要桥梁和纽带，微裂缝的分析研究工作在致密油、致密气、页岩油、页岩气等资源勘探领域极为重要。

天然裂缝的大量发育对后期非常规油气勘探开发非常有利，通过对储层分析进行量化表征微裂缝发育情况，对于拟选非常规油气有利压裂层位和层段具有关键性指导意义。目前对于储层中的裂缝的研究多停留在定性观测分析，基于微观电镜图像和CT图像分析微裂缝时通常与微观孔隙一起研究，难以将微裂缝和微孔隙进行有效地分离。

因此，目前尚无有效的手段来定量识别和提取非常规油气储层中的微裂缝。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种储层微裂缝识别方法、设备及存储介质，解决现有技术中无法有效识别和提取非常规油气储层中的微裂缝的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种储层微裂缝识别方法，包括如下步骤:

获取储层的CT图像，根据所述储层的CT图像的各个灰度级中像素点确定最佳灰度分割阈值，根据所述最佳灰度分割阈值对所述CT图像进行二值化处理，以得到包含微孔隙与微裂缝的二值化图像；

根据所述二值化图像，计算出微孔隙与微裂缝的发育特征参数，根据所述微孔隙与微裂缝的发育特征参数，提取出所述二值化图像中的微裂缝。

优选的，所述的储层微裂缝识别方法中，所述

所述获取储层的CT图像，根据所述储层的CT图像的各个灰度级中像素点确定最佳灰度分割阈值，根据所述最佳灰度分割阈值对所述CT图像进行二值化处理，以得到包含微孔隙与微裂缝的二值化图像具体包括：

获取储层的CT图像，对所述CT图像进行预处理；

获取预处理后的CT图像中各个灰度级的像素点的个数，根据所述CT图像中各个灰度级的像素点的个数计算出最佳灰度分割阈值，根据所述最佳灰度分割阈值对所述CT图像进行二值化处理，以得到包含微孔隙与微裂缝的二值化图像。

优选的，所述的储层微裂缝识别方法中，所述获取预处理后的CT图像中各个灰度级的像素点的个数，根据所述CT图像中各个灰度级的像素点的个数计算出最佳灰度分割阈值，根据所述最佳灰度分割阈值对所述CT图像进行二值化处理，以得到包含微孔隙与微裂缝的二值化图像具体包括：

获取预处理后的CT图像中各个灰度级的像素点的个数，计算出各个灰度级的灰度分布概率；

根据各个灰度级的灰度分布概率，确定高灰度目标以及低灰度目标的平均灰度计算公式和方差计算公式；其中，高灰度目标和低灰度目标根据灰度分割阈值确定；

根据所述高灰度目标以及低灰度目标的平均灰度计算公式和方差计算公式，确定类内方差计算公式、类间方差计算公式和总方差计算公式；

根据所述类内方差计算公式、类间方差计算公式和总方差计算公式，确定最佳灰度分割阈值；