数字岩心的孔隙与骨架识别方法和装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术揭示了一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法和装置，该方法包括：通过对岩心的切片灰度图进行预处理，构建所述切片灰度图的网格图像，所述网格图像用于构建数字岩心；根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值；根据所述色标阈值，对所述网格图像中每一网格进行分类，获得分别对应与所述孔隙和所述骨架的网格集合；分别对所述网格图像中，对应于不同所述网格集合的图像区域进行颜色重构，重构的所述颜色用于标识所构建数字岩心的孔隙和骨架。本发明专利技术所提供的方法步骤简洁，计算量更小，便于进行推广应用。

Identification of pore and skeleton in digital cores: methods, devices and storage media

The invention discloses a method and device for identifying the pore and skeleton of a digital core. The method includes: pre-processing the slice gray image of the core to construct the grid image of the slice gray image, which is used to construct the digital core; acquiring the RGB color scales of the image area corresponding to each grid in the grid image to identify the core. The color threshold of the pore and skeleton; according to the color threshold, each grid in the grid image is classified and the grid set corresponding to the pore and skeleton is obtained respectively; the image regions corresponding to the different grid sets are reconstructed separately in the grid image, and the color is reconstructed to identify the pore and bone of the constructed digital core. Rack. The method provided by the invention has simple steps, less calculation and is convenient for popularization and application.

【技术实现步骤摘要】
数字岩心的孔隙与骨架识别方法和装置、设备、存储介质
本专利技术涉及计算机应用
，特别涉及一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
众所周知，储层岩石的许多宏观性质(如渗透率等)均取决于它的微观结构和组成它的固体、孔隙空间中流体的物理性质，因此对储层岩石中骨架和孔隙的识别，是进行油藏属性研究与油田生产应用的基础。现有实现中，对储层岩石中孔隙和骨架的识别是基于数字岩心技术实现的。具体地，基于对岩心进行CT扫描获得的切片灰度图，先通过将切片灰度图转换为二值化图像，再通过例如决策树机器学习方法、水平集成方法等复杂算法对二值化图像进行岩心孔隙和骨架的识别，然后根据识别所得的图像构建数字岩心。整个识别过程涉及的计算量巨大，从而导致对执行岩心孔隙和骨架识别程序的硬件设备要求极高，不利于进行推广应用。因此，如何找到一种更加简洁的方法来进行数字岩心的孔隙和骨架识别，是现有技术中还有待解决的技术问题。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
基于上述技术问题，本专利技术提供了一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。其中，本专利技术所采用的技术方案为：一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法，包括：通过对岩心的切片灰度图进行预处理，获得所述切片灰度图的网格图像，所述网格图像用于构建数字岩心；根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值；根据所述色标阈值，对所述网格图像中每一网格进行分类，获得分别对应于所述孔隙和所述骨架的网格集合；分别对所述网格图像中，对应于不同所述网格集合的图像区域进行颜色重构，重构的所述颜色用于标识所构建数字岩心的孔隙和骨架。一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法装置，包括：图像预处理模块，用于通过对岩心的切片灰度图进行预处理，获得所述切片灰度图的网格图像，所述网格图像用于构建数字岩心；色标阈值获取模块，用于根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值；图像网格分类模块，用于根据所述色标阈值，对所述网格图像中每一网格进行分类，获得分别对应于所述孔隙和所述骨架的网格集合；图像颜色重构模块，用于分别对所述网格图像中，对应于不同所述网格集合的图像区域进行颜色重构，重构的所述颜色用于标识所构建数字岩心的孔隙和骨架。一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。在上述技术方案中，直接将岩心的切片灰度图进行网格划分处理，并结合计算机图像色素拾取技术获得识别岩心中孔隙与骨架的色标阈值，根据该色标阈值实现孔隙与骨架网格的分类，最后通过进行不同类别网格所对应图像区域的颜色重构，使得能够通过所重构的颜色来识别数字岩心的孔隙和骨架。与现有技术相比，本专利技术所提供的方法执行步骤简单，计算量更小，便于进行推广应用。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并于说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法的流程图；图2是根据图1对应实施例示出的对步骤110进行描述的流程图；图3是根据一示例性实施例所示出的一种切片灰度图的示意图；图4是根据图3所示出的切片灰度图进行预处理后所得网格图像的示意图；图5是根据图1对应实施例示出的对步骤120进行描述的流程图；图6是根据一示例性实施例示出的一种数字岩心的孔隙与骨架识别装置的框图；图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件框图。通过上述附图，已示出本专利技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述，这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本专利技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本专利技术的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。图1是根据一示例性实施例示出的一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法的流程图。如图1所示，该方法至少可以包括以下步骤：步骤110，通过对岩心的切片灰度图进行预处理，构建切片度图的网格图像。其中，首先应当说明的是，岩心是根据地质勘查工作或工程的需要，使用岩心钻头以及其他取心工具，从储层岩石中取出的岩石样品。因此，可以通过对岩心中孔隙和骨架的分析，来获得对应储层岩石中孔隙和骨架的分布情况。数字岩心技术是近年兴起的对岩心分析的有效方法，在常规砂岩和碳酸岩等岩心分析领域应用广泛，其基本原理是基于对岩心的CT扫描图像，运用计算机图像处理技术，通过一定的算法完成数字岩心重构，以根据所构建的数字岩心对储层岩石的油藏属性等性质进行分析。本实施例所揭示数字岩心的孔隙和骨架识别方法，应用于数字岩心技术，以在所构建的数字岩心中实现孔隙和骨架的识别。岩心的切片灰度图是基于岩心的CT扫描装置，完成对岩心的CT扫描得到的。在一具体的实施方式中，可将岩心以切片方式进行CT扫描，对岩心扫描的间距越小，得到切片灰度图的数量就越多。可按照本实施例揭示的方法，对岩心的若干切片灰度图分别进行孔隙与骨架的识别处理，并根据处理所得的图像构建数字岩心，使得所构建数字岩心中的孔隙和骨架可识别。而在另一具体的实施方式中，还可以将岩心以旋转方式进行CT扫描，扫描时旋转的角度越小，得到切片灰度图的数量就越多。由此，本实施例不对岩心的CT扫描方式进行限制。如图2所示，在一示例性实施例中，对岩心的切片灰度图进行预处理，构建切片灰度图的网格图像，具体可以包括以下步骤：步骤111，对岩心的切片灰度图进行图像降噪，获得初始图像。其中，由于对岩心进行CT扫描所获得的切片灰度图中可能存在噪点，会对岩心中孔隙和骨架的识别带来干扰，从而影响岩心中孔隙和骨架识别的准确性，因此，需要对岩心的切片灰度图进行图像降噪，获得初始图像。对岩心的切片灰度图进行图像降噪所采用的方法，具体可以包括均值滤波、中值滤波、小波变换、总体变换等本领域常见的图像降噪算法中的任意一种或多种，本处不进行限制。步骤112，通过对初始图像进行网格化处理，获取切片灰度图所对应的网格图像。为便于理解，对初始图像进行网格化处理可理解为，采用计算机平面图网格化技术，在初始图像中生成若干小网格，以根据所生成的小网格对初始图像进行剖分，从而得到切片灰度图所对应的网格图像。需要说明的是，网格图像中的每一小网格应当理解为是对初始图像进行图像区域标定的手段，这些网格并不影响该网格图像对应于岩心的扫描成像。因此，在通过显示设备对基于网格图像构建的数字岩心进行可视化展示时，所展示的数字岩心中应当不包含这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：通过对岩心的切片灰度图进行预处理，获得所述切片灰度图的网格图像，所述网格图像用于构建数字岩心；根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值；根据所述色标阈值，对所述网格图像中每一网格进行分类，获得分别对应于所述孔隙和所述骨架的网格集合；分别对所述网格图像中，对应于不同所述网格集合的图像区域进行颜色重构，重构的所述颜色用于标识所构建数字岩心的孔隙和骨架。

【技术特征摘要】
2018.08.16 CN 20181093347201.一种数字岩心的孔隙与骨架识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：通过对岩心的切片灰度图进行预处理，获得所述切片灰度图的网格图像，所述网格图像用于构建数字岩心；根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值；根据所述色标阈值，对所述网格图像中每一网格进行分类，获得分别对应于所述孔隙和所述骨架的网格集合；分别对所述网格图像中，对应于不同所述网格集合的图像区域进行颜色重构，重构的所述颜色用于标识所构建数字岩心的孔隙和骨架。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对岩心的切片灰度图进行预处理，构建所述切片灰度图的网格图像，包括：对所述岩心的切片灰度图进行图像降噪，获得初始图像；通过对所述初始图像进行网格化处理，获取所述切片灰度图所对应的网格图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值，包括：根据所述网格图像中触发的边界色标拾取动作，从所述网格图像中拾取若干网格所对应图像区域的RGB色标值；通过对所拾取的RGB色标值迭代进行平均值计算，获得用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值之前，所述方法还包括：对所拾取的RGB色标值进行异常值清洗，以将清洗所得的RGB色标值迭代进行平均值计算。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述网格图像中每一网格所对应图像区域的RGB色标值，获取用于识别所述岩心中孔隙与骨架的色标阈值之前，所述方法还包括：从所述网格图像中拾取每一网格所对应图像区域中...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄瑞，昝成，龙威，程浩然，李炜，
申请(专利权)人：清能艾科深圳能源技术有限公司，深圳清华大学研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44