岩石的孔隙分割、孔隙度确定、评估方法及装置和系统制造方法及图纸

本公开涉及一种岩石的孔隙分割、孔隙度确定、评估方法及装置和系统，涉及岩土工程技术领域。所述的孔隙分割方法，包括：获取多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像、待分割孔隙的第二三维多层岩石图像；利用所述多张第一三维多层岩石图像及所述孔隙图像对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练；基于所述训练后的预设卷积神经网络分割模型，对所述第二三维多层岩石图像进行孔隙分割。本公开实施例可实现岩石的孔隙分割、孔隙度确定及评估。隙度确定及评估。隙度确定及评估。

【技术实现步骤摘要】
岩石的孔隙分割、孔隙度确定、评估方法及装置和系统


[0001]本公开涉及岩土工程
，尤其涉及一种岩石的孔隙分割、孔隙度确定、评估方法及装置和系统。

技术介绍

[0002]岩石的空隙是具备由各种孔隙、孔洞、裂隙及各种成岩缝所形成的空间，是评估岩石的一项重要指标。
[0003]目前，岩石的空隙度测量主要包括：直接空隙度测量法及间接空隙度测量法。例如，直接空隙度测量法，包括：常规的岩心实测孔隙度测定方法，该方法在实验室中直接测定岩石取样（从岩心上取来的小岩心柱样）的孔隙体及岩石的体积；也可以利用不能被岩石表面吸收气体的流体量测定相互连通的孔隙体积。而，相对与直接空隙度测量法，间接空隙度测量法则是利用地球物理参数，通过相应的计算公式得到地层中岩石的孔隙度。
[0004]对于岩土工程
，直接空隙度测量法是目前常用的岩石孔隙度测量方法，然而目前的直接空隙度测量方法中的常规的岩心实测孔隙度测定方法需要对岩石进行取样，取样过程中可能破坏岩石的内部结构；同时，如利用流体量测定方法务必需要相应的流体（如：氮气、氦气）进行配合，操作过程及其复杂或繁琐。
[0005]因此，上述方法并不能快速直接得到岩石的空隙位置信息，不利于对岩石展开后续的评估及分析。。

技术实现思路

[0006]本公开提出了一种岩石的孔隙分割、孔隙度确定、评估方法及装置和系统技术方案。
[0007]根据本公开的一方面，提供了一种岩石的孔隙分割方法，包括：获取多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像、待分割孔隙的第二三维多层岩石图像；利用所述多张第一三维多层岩石图像及所述孔隙图像对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练；基于所述训练后的预设卷积神经网络分割模型，对所述第二三维多层岩石图像进行孔隙分割。
[0008]优选地，所述的孔隙分割方法，还包括：获取多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像；利用所述多张第一三维多层岩石图像、所述骨架图像及所述孔隙图像对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练；在对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练的过程中，利用分类器计算所述多张第一三维多层岩石图像对应的骨架概率图及孔隙概率图，并同时使所述骨架概率图及所述孔隙概率图达到最大，完成所述预设卷积神经网络分割模型的参数训练；以及/或，
在所述获取多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像之前，确定所述多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像，其确定的方法，包括：获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；分别对所述多个荧光岩石及多个岩石进行计算机三维断层成像，得到对应的多张第一三维多层岩石图像及多张第一三维多层荧光岩石图像；分别对所述多张第一三维多层荧光岩石图像的荧光区域进行标记，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有孔隙标记的多张孔隙图像；以及/或，在所述获取多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像之前，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像，其确定方法，包括：获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；分别对所述多个荧光岩石及多个岩石进行计算机三维断层成像，得到对应的多张第一三维多层岩石图像及多张第一三维多层荧光岩石图像；分别对所述多张第一三维多层荧光岩石图像的荧光区域进行标记，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有孔隙标记的多张孔隙图像；基于所述多张第一三维多层岩石图像及其对应的所述多张孔隙图像，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像；以及/或，在所述获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石之前，利用设定压力的水对所述多个岩石进行清洗，利用设定温度对清洗后的多个岩石进行干燥处理；利用X线对干燥处理后的所述多个岩石进行成像，得到多张岩石投影图像；基于所述多张岩石投影图像确定所述岩石是否清理干净；若是，则利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；否则，继续利用设定压力的水对所述多个岩石进行清洗，利用设定温度对清洗后的多个岩石进行干燥处理；直至所述岩石清理干净为止。
[0009]优选地，所述分别对所述多张第一三维多层岩石图像的荧光区域进行标记，得到带有孔隙标记的多张第一三维多层岩石图像的方法，包括：获取所述多张第一三维多层岩石图像中荧光区域对应的设定灰度区间值或设定灰度值；基于所述设定灰度区间值或设定灰度值，分别对所述多张第一三维多层岩石图像的荧光区域进行标记，得到带有孔隙标记的多张第一三维多层岩石图像；以及/或，所述基于所述多张第一三维多层岩石图像及其对应的所述多张孔隙图像，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像的方法，包括：分别确定所述多张第一三维多层岩石图像中的多张岩石轮廓图像；所述多张岩石轮廓图像减去对应的所述孔隙图像，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像。
[0010]根据本公开的一方面，提供了一种岩石的孔隙度确定方法，应用或包括如上述的孔隙分割方法，得到待分割孔隙的第二三维多层岩石图像对应的多张孔隙图像；以及，获取所述第二三维多层岩石图像对应的多张岩石轮廓图像；基于所述多张孔隙图像及所述多张岩石轮廓图像，确定所述待分割孔隙岩石对应
的孔隙度。
[0011]根据本公开的一方面，提供了一种岩石的评估方法，应用或包括如上述的孔隙度确定方法；以及，获取多个时刻对应的待分割孔隙岩石对应的孔隙度；利用预设配准算法对所述多个时刻对应的待分割孔隙岩石对应的孔隙度进行配准，得到对应位置孔隙的孔隙度；基于所述对应位置孔隙的孔隙度，对所述待分割孔隙岩石进行强度评估。
[0012]优选地，所述基于所述对应位置孔隙的孔隙度，对所述待分割孔隙岩石进行强度评估的方法，包括：分别计算所述多个时刻对应位置的相邻时刻总孔隙度之间的多个差值；提取所述多个差值中对应的最大差值，将所述最大差值对应的时间段配置为强度衰减最大的时间段；以及/或，分别确定所述多个时刻对应位置的孔隙连通性；根据所述多个时刻对应位置的孔隙连通性，确定所述多个时刻对应位置的最大孔隙连通性对应的孔隙，并分别计算所述待分割孔隙岩石多个时刻最大孔隙连通性对应的联通孔隙体积；或，根据所述多个时刻对应位置的孔隙连通性，并分别计算所述待分割孔隙岩石多个时刻对应位置的联通孔隙体积；基于所述多个时刻对应位置的联通孔隙体积及所述待分割孔隙岩石的总体积，评估所述待分割孔隙岩石的强度；以及/或，所述基于所述多个时刻对应位置的联通孔隙体积及所述待分割孔隙岩石的总体积，评估所述待分割孔隙岩石的强度的方法，包括：若所述多个时刻对应位置的联通孔隙体积与所述总体积的某一个时刻第一比值大于第一设定比值，则所述待分割孔隙岩石的强度差；否则，所述待分割孔隙岩石的强度好；以及/或，若所述多个时刻对应位置的联通孔隙体积与所述总体积的第一比值小于或等于第一设定比值，则根据所述多个时刻对应位置的孔隙连通性确定所述多个时刻对应的孔隙连通位置图，并根据所述多个时刻对应的孔隙本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种岩石的孔隙分割方法，其特征在于，包括：获取多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像、待分割孔隙的第二三维多层岩石图像；利用所述多张第一三维多层岩石图像及所述孔隙图像对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练；基于所述训练后的预设卷积神经网络分割模型，对所述第二三维多层岩石图像进行孔隙分割。2.根据权利要求1所述的孔隙分割方法，其特征在于，还包括：获取多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像；利用所述多张第一三维多层岩石图像、所述骨架图像及所述孔隙图像对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练；在对预设卷积神经网络分割模型的参数进行训练的过程中，利用分类器计算所述多张第一三维多层岩石图像对应的骨架概率图及孔隙概率图，并同时使所述骨架概率图及所述孔隙概率图达到最大，完成所述预设卷积神经网络分割模型的参数训练；以及/或，在所述获取多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像之前，确定所述多张第一三维多层岩石图像及其带有岩石孔隙标记的孔隙图像，其确定的方法，包括：获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；分别对所述多个荧光岩石及多个岩石进行计算机三维断层成像，得到对应的多张第一三维多层岩石图像及多张第一三维多层荧光岩石图像；分别对所述多张第一三维多层荧光岩石图像的荧光区域进行标记，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有孔隙标记的多张孔隙图像；以及/或，在所述获取多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像之前，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的骨架图像，其确定方法，包括：获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；分别对所述多个荧光岩石及多个岩石进行计算机三维断层成像，得到对应的多张第一三维多层岩石图像及多张第一三维多层荧光岩石图像；分别对所述多张第一三维多层荧光岩石图像的荧光区域进行标记，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有孔隙标记的多张孔隙图像；基于所述多张第一三维多层岩石图像及其对应的所述多张孔隙图像，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像；以及/或，在所述获取利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石之前，利用设定压力的水对所述多个岩石进行清洗，利用设定温度对清洗后的多个岩石进行干燥处理；利用X线对干燥处理后的所述多个岩石进行成像，得到多张岩石投影图像；基于所述多张岩石投影图像确定所述岩石是否清理干净；若是，则利用荧光染料对多个岩石进行孔隙填充后的多个荧光岩石；否则，继续利用设定压力的水对所述多个岩石进行清洗，利用设定温度对清洗后的多个岩石进行干燥处理；直至所述岩石清理干净为止。3.根据权利要求2所述的孔隙分割方法，其特征在于，所述分别对所述多张第一三维多层岩石图像的荧光区域进行标记，得到带有孔隙标记的多张第一三维多层岩石图像的方
法，包括：获取所述多张第一三维多层岩石图像中荧光区域对应的设定灰度区间值或设定灰度值；基于所述设定灰度区间值或设定灰度值，分别对所述多张第一三维多层岩石图像的荧光区域进行标记，得到带有孔隙标记的多张第一三维多层岩石图像；以及/或，所述基于所述多张第一三维多层岩石图像及其对应的所述多张孔隙图像，确定所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像的方法，包括：分别确定所述多张第一三维多层岩石图像中的多张岩石轮廓图像；所述多张岩石轮廓图像减去对应的所述孔隙图像，得到所述多张第一三维多层岩石图像对应的带有岩石骨架标记的多张骨架图像。4.一种岩石的孔隙度确定方法，应用或包括如权利要求1
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3任一项所述的孔隙分割方法，得到待分割孔隙的第二三维多层岩石图像对应的多张孔隙图像，其特征在于：获取所述第二三维多层岩石图像对应的多张岩石轮廓图像；基于所述多张孔隙图像及所述多张岩石轮廓图像，确定所述待分割孔隙岩石对应的孔隙度。5.一种岩石的评估方法，应用或包括如权利要求4所述的孔隙度确定方法，其特征在于：获取多个时刻对应的待分割孔隙岩石对应的孔隙度；利用预设配准算法对所述多个时刻对应的待分割孔隙岩石对应的孔隙度进行配准，得到对应位置孔隙的孔隙度；基于所述对应位置孔隙的孔隙度，对所述待分割孔隙...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彬，寇丹晖，王鹏辉，杨智强，翟亚锋，饶振兴，
申请(专利权)人：河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院，
类型：发明
国别省市：