基于CT扫描图像的碳酸盐岩油藏孔隙分类方法

摘要：

碳酸盐岩油藏具有复杂的储集空间和油气渗流特征,定量描述油藏中孔隙、裂缝、孔洞等储集空间的大小、形状及连通性难度较大.提出了一种基于扫描图像判断碳酸盐岩孔隙类型方法,可定量表征孔隙参数,并对岩心样品进行自动分类.该方法首先对碳酸盐岩的岩心扫描图像进行灰度转换和提高信噪比的预处理,然后对图像进行分割,区分出孔隙区域与基质区域.在此基础上,通过形态学处理和特征参数计算等步骤提取出孔隙特征参数,根据特征参数建立特征向量,采用支持向量机方法对CT图像中的孔隙、孔洞和裂缝进行自动识别并分类.在对岩心所有截面孔隙识别的基础上,提出了判断岩心孔隙类型的分类指数.T油田M油藏和F油藏应用结果表明:该方法识别精度较高,有效确定了油藏中占主导地位的孔隙类型,对油田有效开发具有一定的指导意义.

关键词：CT扫描图像、图像分割、支持向量机、分类指数、孔隙类型、碳酸盐岩储层、油田开发

所属期刊栏目：41

分类号：TE122.3(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目;国家科技重大专项

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：852-861