基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法技术

本申请涉及油气田开发技术领域，本申请公开一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法。方法包括：获取目标裂缝区域的第一点云集；确定每个第一点云数据对应的第一法向量；旋转第一法向量，以使第二法向量指向第一点云集的同一侧；确定第一点云集对应的离群点云集；将离群点云集和第一点云集所在区域按照递归算法分割为多个子区域；针对每个子区域，基于子区域最外侧的点生成子区域的空间包络体；通过多重调和样条径向基局部插值算法得到每个空间包络体的局部插值隐函数；根据全部局部插值隐函数确定目标裂缝区域对应的全局插值隐函数；确定全局插值隐函数等于零时插值对应的等值面，以得到目标裂缝区域的三维裂缝图像。缝图像。缝图像。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法


[0001]本申请涉及油气田开发
，具体涉及一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法、处理器、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]水力压裂技术是利用高压水在油气层中形成人工裂缝，以提高油气层中流体流动能力的一种储层改造技术。油气层被压裂之后，需要对裂缝的形态进行图像重构，以对水力压裂的效果进行量化评价。
[0003]现有技术中的常用的裂缝形态重构方法包括示踪剂法、激光扫描以及三维CT扫描。示踪剂法展现的裂缝形态误差较大，且重构展现的二维裂缝图像难以表征裂缝的三维空间形态，因此，采用示踪剂法评价重构后的裂缝形态会造成评价不准确。三维CT扫描成本高、耗时长，且无法扫描大尺寸的人工裂缝。激光扫描的方法受到非平面裂缝表面反射影响，采样面会形成数据空洞，重构得到的图像部分缺失，难以对裂缝形态进行量化评价。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法、处理器、系统及存储介质。
[0005]为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法，包括：
[0006]获取目标裂缝区域的第一点云集，其中，第一点云集包括通过激光扫描装置按照预设采样间隔采集得到的多个第一点云数据；
[0007]确定每个第一点云数据对应的第一法向量；
[0008]旋转第一法向量，以使第二法向量指向第一点云集的同一侧，其中，第二法向量包括旋转后的第一法向量和未旋转的第一法向量；
[0009]根据第二法向量和预设离群系数确定第一点云集对应的离群点云集，其中，离群点云集包括多个第二点云数据；
[0010]将离群点云集和第一点云集所在区域按照递归算法分割为多个子区域，其中，每个子区域内的点云数量小于或等于预设阈值；
[0011]针对每个子区域，基于子区域最外侧的点生成子区域的空间包络体；
[0012]通过多重调和样条径向基局部插值算法对每个空间包络体插值处理，以得到每个空间包络体的局部插值隐函数；
[0013]根据全部局部插值隐函数确定目标裂缝区域对应的全局插值隐函数；
[0014]确定全局插值隐函数等于零时插值对应的等值面，以得到目标裂缝区域的三维裂缝图像。
[0015]在本申请实施例中，旋转第一法向量，以使第二法向量指向第一点云集的同一侧包括：确定多个第一点云数据的加权无向图；根据加权无向图旋转第一法向量，以使第二法
向量指向第一点云集的同一侧。
[0016]在本申请实施例中，根据加权无向图旋转第一法向量，以使第二法向量指向第一点云集的同一侧包括：根据加权无向图确定第一点云集的最小生成树；根据最小生成树确定第一点云数据的遍历序列；根据遍历序列遍历第一法向量，以确定第一法向量中的待旋转法向量；旋转待旋转法向量以得到第二法向量。
[0017]在本申请实施例中，将离群点云集和第一点云集所在区域按照递归算法分割为多个子区域包括：根据离群点云集和第一点云集所在区域确定初始立方体子域；获取初始立方体子域中的点云总数量；在点云数据总量大于预设阈值的情况下，将初始立方体子域分割为预设数量的子立方体子域；获取每个子立方体子域中的点云数据量；在子立方体子域中的点云数据量大于预设阈值的情况下，将子立方体子域分割为预设数量的子立方体子域，以使每个子立方体子域中的点云数据量小于或等于预设阈值。
[0018]在本申请实施例中，方法还包括：在获取到目标裂缝区域的第一点云集之后，对第一点云集进行预处理，以得到预处理后的第二点云集，其中，预处理包括数据配准和数据清洗。
[0019]在本申请实施例中，方法还包括：在得到三维裂缝图像之后，确定三维裂缝图像的空洞补全率和三维裂缝面积，以确定三维裂缝图像重构效果。
[0020]在本申请实施例中，针对每个子区域，基于子区域最外侧的点生成子区域的空间包络体包括：通过Alpha
‑
shape算法确定每个子区域最外侧的点云数据；针对每个子区域，将最外侧的点云数据连接为多个三角面，以形成由三角面构成的空间包络体。
[0021]本申请第二方面提供一种处理器，被配置为执行上述的基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法。
[0022]本申请第三方面提供一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构系统，包括：激光扫描装置，用于获取目标裂缝区域的第一点云集；以及上述处理器。
[0023]本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法。
[0024]通过上述技术方案，本申请可以对激光雷达采集到的第一点云集进行处理，并确定第一点云集对应的离群点云集，通过递归算法对离群点云集和第一点云集所在区域进行分割，得到多个子区域。确定每个子区域对应的空间包络体，通过多重调和样条径向基局部插值算法对每个空间包络体插入插值，得到每个空间包络体的局部插值隐函数，并根据全部局部插值隐函数确定全局插值隐函数。确定全局插值隐函数等于零时插值对应的等值面，进而得到目标裂缝区域的三维裂缝图像。采用这种方式，得到的三维裂缝图像可以补全激光扫描得到的三维裂缝图像的空洞，得到更为精准的三维裂缝图像。
[0025]本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0026]附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：
[0027]图1示意性示出了根据本申请实施例的基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法的流程示意图；
[0028]图2示意性示出了根据本申请实施例的基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构系统的结构框图；
[0029]图3示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0030]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]图1示意性示出了根据本申请实施例的基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法的流程示意图。如图1所示，在本申请一实施例中，提供了一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法，包括以下步骤：
[0032]S102，获取目标裂缝区域的第一点云集，其中，第一点云集包括通过激光扫描装置按照预设采样间隔采集得到的多个第一点云数据。
[0033本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的水力压裂实验试样三维裂缝重构方法，其特征在于，所述重构方法包括：获取目标裂缝区域的第一点云集，其中，所述第一点云集包括通过激光扫描装置按照预设采样间隔采集得到的多个第一点云数据；确定每个第一点云数据对应的第一法向量；旋转所述第一法向量，以使第二法向量指向所述第一点云集的同一侧，其中，所述第二法向量包括旋转后的第一法向量和未旋转的第一法向量；根据所述第二法向量和预设离群系数确定所述第一点云集对应的离群点云集，其中，所述离群点云集包括多个第二点云数据；将所述离群点云集和所述第一点云集所在区域按照递归算法分割为多个子区域，其中，每个子区域内的点云数量小于或等于预设阈值；针对每个子区域，基于所述子区域最外侧的点生成所述子区域的空间包络体；通过多重调和样条径向基局部插值算法对每个空间包络体插值处理，以得到每个空间包络体的局部插值隐函数；根据全部局部插值隐函数确定所述目标裂缝区域对应的全局插值隐函数；确定所述全局插值隐函数等于零时插值对应的等值面，以得到所述目标裂缝区域的三维裂缝图像。2.根据权利要求1所述的重构方法，其特征在于，所述旋转所述第一法向量，以使第二法向量指向所述第一点云集的同一侧包括：确定所述多个第一点云数据的加权无向图；根据所述加权无向图旋转所述第一法向量，以使所述第二法向量指向所述第一点云集的同一侧。3.根据权利要求2所述的重构方法，其特征在于，所述根据所述加权无向图旋转所述第一法向量，以使所述第二法向量指向所述第一点云集的同一侧包括：根据所述加权无向图确定所述第一点云集的最小生成树；根据所述最小生成树确定第一点云数据的遍历序列；根据所述遍历序列遍历所述第一法向量，以确定所述第一法向量中的待旋转法向量；旋转所述待旋转法向量以得到所述第二法向量。4.根据权利要求1所述的重构方法，其特征在于，所述将所述离群点云集和所述第一点云集所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林伯韬，陆吉，金衍，申屠俊杰，侯冰，卢运虎，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：