基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法技术

本发明专利技术公开一种基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法，对岩石试样预处理后进行T2图谱测试，并反演获得孔径分布曲线；对岩石试样利用核磁共振成像模块获取MRI图像，并基于该图像计算岩石孔隙分布分形维数；将岩石孔隙空间简化为孔隙尺寸不同且具有迂曲度的毛细管，确定不同迂曲度下的毛细管数量；根据孔隙分布与毛细管数量之间的标度关系，建立迂曲度分形维数与孔隙分布分形维数的数学关系，求解迂曲度分形维数。此种方法以核磁共振技术为实验手段，通过核磁图像直接获取表征孔隙空间二维平面的孔隙分布维数，并以此为目标参数，结合T2图谱的孔径分布信息，计算出迂曲度分形维数，为定量描述岩石孔隙结构和渗透特性提供依据。渗透特性提供依据。渗透特性提供依据。

【技术实现步骤摘要】
基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法


[0001]本专利技术属于油气勘探与开发领域，特别涉及一种基于核磁共振成像技术的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法。

技术介绍

[0002]在油气勘探与开发领域，岩石微观孔隙结构是气
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水两相流流动与扩散的通道，迂曲度分形维数作为孔隙结构弯曲程度的定量表征参数，反映了流体通过岩石固体基质的难易程度，是评价油气开采效率的基础。
[0003]当前，国内外针对岩石孔隙迂曲度分形维数的计算主要是基于完全自相似的Sierspinski地毯获取的关于宏观参数孔隙率的经验表达式，需确定平均孔隙半径、平均迂曲度、毛细管特征长度等特征参数。对于岩石样品，其孔隙结构分布并非精确的自相似模型，通过宏观参数
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孔隙率讨论孔隙结构对于岩石孔隙迂曲度的影响，忽略了内部孔隙排列方式对岩石迂曲度的影响。不同的孔隙分布对岩石迂曲度分形维数有着至关重要的影响，即使是孔隙率相近的岩样也可能具有不同的孔隙分布和毛细管数量，从而导致岩石孔隙迂曲度分形维数的明显差异。
专利
技术实现思路

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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，对岩石试样进行预处理；步骤2，对岩石试样进行T2图谱测试，并反演获得孔径分布曲线；步骤3，对岩石试样利用核磁共振成像模块获取MRI图像，并基于该图像计算岩石孔隙分布分形维数；步骤4，将岩石孔隙空间简化为孔隙尺寸不同且具有迂曲度的毛细管，确定不同迂曲度下的毛细管数量；步骤5，根据孔隙分布与毛细管数量之间的标度关系，建立迂曲度分形维数与孔隙分布分形维数的数学关系，求解迂曲度分形维数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1的具体内容是，将岩石样品加工为符合国际力学学会标准的圆柱体，并进行抽真空处理后，加压饱和。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，使用测量系统对岩石试样进行T2图谱测试，在测试前先对测量系统进行调试，选择FID序列自动寻找中心频率和硬脉冲宽度对系统进行初期调试；选择CPMG序列对岩样进行T2图谱测试。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，利用核磁共振成像模块采集MRI图像之前，先对核磁共振成像模块进行参数调试，选择SE序列进行成像，设置参数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，在计算岩石孔隙分布分形维数之前，先对MRI图像进行预处理，包括图像拼接，利用ImageJ软件对图像进行滤波降噪处理，通过Matlab程序确定阈值并对其进行二值化处理。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，利用计盒维数法计算孔隙分布分形维数D
f
，将不同边长的盒子分别覆盖在MRI图像表面，统计包含孔隙的盒子数量N(d)，然后不断减小盒子的边长d，直到最小的盒子边长达到像素为止，根据分形的标度关系式ln[N(d)]＝
‑
D
f
lnd，建立不同尺寸盒子与包含孔隙的盒子数量在对数坐标系下的线性拟合，拟合直线的斜率k为表征孔隙结构分布的分形维数。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4的具体过程是：根据下式计算特定孔径r
i
的毛细管体积V
i
下的毛细管数量：其中，V为单条特定孔径r

【专利技术属性】
技术研发人员：王惠民，向雷，盛丹娜，盛金昌，罗玉龙，田佳丽，吴洪涛，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：