岩石颗粒与孔隙系统数字图像识别方法及应用
以砂岩薄片微观图像为例,研究了岩石颗粒与孔隙系统数字图像识别、定量化和统计分析方法.通过多颜色分割和去杂等操作获得二值图像;提出改进的种子算法来封闭特定直径的孔喉,并自动分割和识别不同的孔隙和颗粒;引入了概率统计的方法,实现了由二维颗粒面积计算颗粒系统的三维分选系数;使用概率熵和分形维数分别来描述颗粒和孔隙的定向性和形状复杂度的变化等.在理论研究基础上,研发了孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),通过简单操作即可得到颗粒和孔隙各种几何参数和统计参数.实例中,将PCAS应用于高孔隙度砂岩压密带微观形成机制研究.图像分析结果表明:①颗粒和孔隙得到了准确地识别量化,统计参数有效地描述和区分了不同的砂岩微观结构;②与V型压密带相比,产生平直型压密带的砂岩具有较大的孔隙度和平均孔隙面积,以及较好的颗粒分选性.研究表明砂岩压密带形态与其微观结构紧密联系,所采用的微观结构识别和分析方法可行.
微观结构、图像处理、自动识别、PCAS、砂岩
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TU43(土力学、地基基础工程)
国家自然科学基金项目41230636,41302216;国家杰出青年科学基金项目41225011;江苏省自然科学基金青年项目BK20170393
2018-07-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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