基于二维图像的砂岩结构三维重建及特性分析

储集层研究是油气田勘探与开发中的一个重要问题，砂岩是我国分布最广、最重要的储集层之一。本申请课题旨在运用计算机图像处理技术，根据砂岩样本的二维图像信息重建三维图像，并通过对其特性参数的研究，正确揭示砂岩储集性和渗流特性。本课题主要创新点是：分别提出基于Metropolis接受准则的单亲遗传重建算法、基于细胞自动机的重建算法以及频域变换重建算法，研究孔隙连通性的数学表达，构建三维重建的并行计算模型，实现高效率的、具有实际价值的砂岩微观结构三维重建；构建并行格子Boltzmann方法研究砂岩三维模型的渗透率，分析孔隙特征和渗透率的关系。把对砂岩微观结构的定量分析从二维扩展到三维，为砂岩微观三维结构的分析提供直观、可视化、符合其真实机理的研究手段。课题涉及到图像处理、模式识别、进化计算、分子流体理论、地质岩层分析等理论和技术，具有多学科交叉研究的特点。

在石油地质领域中，对储集层的微观结构的研究可以为地质成因分析、石油勘探开发、提高采收率等提供基础数据，具有重要的研究意义。本研究课题采用图像分析方法对储集层三维空间中孔隙、裂缝、岩石颗粒等的微观结构进行描述和分析。包括用二维图像进行三维建模、基于CT图像的三维重建、在三维图像中进行微观结构的定量分析和计算、分析三维空间的渗流特性等。. 本课题组采集了各种不同地区、不同岩性的岩心薄片图像，并针对这些二维图像开展了三维重构算法的研究。在课题进行的几年里，工业CT迅速被应用到石油地质行业，因此我们对工作进行了拓展，开展了对真实岩心CT扫描三维图像的研究，通过实验，分析了CT扫描方式获取岩石微观三维图像的优势和不足，研究了几种三维建模与真实三维图像相结合的方法，从而更为准确地实现三维微观结构的分析。. 本课题取得了以下主要成果：. 1、重建算法研究。（1）研究了三维建模中训练图像选取问题，提出了评判图像平稳性和遍历性的方法，为三维建模时样本的选择提供了依据。（2）提出基于交换-单亲遗传算法的三维重建算法，取得较好的重建效果。（3）提出图像频率域粒子群三维重建算法，以三维结构与二维图像的自相关分布误差最小为目标，用粒子群优化算法确定重建参数，提高重建结果的准确性，并研究了并行优化算法，大幅减少了重建时间，使其具有实际应用价值。（4）在多点地质统计重建算法的基础上，提出根据信息熵决定模板大小的方法，并优化数据结构，提升了重建效果。. 2、针对CT图像分辨率与样本规模的矛盾，将三维建模算法应用于CT图像高低分辨率融合及局部三维图像的拼接研究，实现了数学建模与真实图像相结合的三维图像分析方法。. 3、研究了CT图像质量提升算法，如基于snake算法的序列图像轮廓检测、CT图像伪影校正等。. 4、针对岩石三维图像：（1）研究了喉道分割算法，颗粒粘连分割算法。（2）提出了三维空间裂缝识别算法。（3）研究了孔隙空间连通性和孔隙复杂度的数学表达方法，实现了孔隙、裂缝三维参数的定量计算。（4）研究了Boltzmann的并行算法，提升了计算效率。（5）研究了网络孔隙模型，讨论了孔喉半径、连通性、形状因子分布、介质润湿性对渗流的影响，并提出了利用分形计算渗透率的算法。. 研究过程严格按照研究计划进行。已发表论文17篇；撰写专利2项；培养博士研究生4名，硕士研究生16名。

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