СПОСОБЫ ПОСТРОЕНИЯ 3-МЕРНЫХ ЦИФРОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПОРИСТОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМБИНАЦИИ ДАННЫХ ВЫСОКОГО И НИЗКОГО РАЗРЕШЕНИЯ И МНОГОТОЧЕЧНОЙ СТАТИСТИКИ Российский патент 2016 года по МПК G06T1/00 G06T17/00 G06K9/36 G06F19/26 

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

[0001] Данная заявка испрашивает приоритет предварительной заявки на патент США № 61/447417, поданной 28 февраля 2011 года, озаглавленной "Способы построения 3-мерных цифровых моделей пористой среды с использованием комбинации данных высокого и низкого разрешения и многоточечной статистики".

[0002] Эта заявка также относится к принадлежащим тому же правообладателю заявке на патент США, озаглавленной "Способ построения 3-мерных цифровых моделей пористой среды с использованием сканирующей лазерной конфокальной микроскопии в проходящем свете и многоточечной статистики", порядковый № 12/459414 (Запись в реестре № 60.1912-US-NP), поданной 1 июля 2009 года; заявке на патент США, озаглавленной "Способы измерения дискретных пористых форм, объемов и площадей поверхностей с использованием конфокальной профилометрии", порядковый № 12/459454 (Запись в реестре № 60.1904-US-NP), поданной 1 июля 2009 года; заявке на патент США, озаглавленной "Способ получения характеристик геологической формации, пересекаемой скважиной", порядковый № 12/384945 (Запись в реестре № 60.1818-US-NP), поданной 10 апреля 2009 года; заявке на патент США, озаглавленной "Способ генерации числовых псевдокернов с использованием изображений скважины, цифровых моделей образцов породы и многоточечной статистики", порядковый № 12/384721 (Запись в реестре № 60.1824-US-NP), поданной 8 апреля 2009 года, заявке на патент США, озаглавленной "Многоуровневое цифровое моделирование породы для моделирования пласта", порядковый № 13/036770 (Запись в реестре № IS11.0023-US-NP), поданной 28 февраля 2011 года, предварительной заявке на патент США, озаглавленной "Способ определения площадей и объемов представительного элемента в пористой среде", порядковый № 61/447419 (Запись в реестре № IS11.0045-US-NP), поданной 28 февраля 2011 года; и предварительной заявке на патент США, озаглавленной "Способы использования анализа петрографического изображения для определения капиллярного давления в пористой среде", порядковый № 61/447434 (Запись в реестре № IS11.0046-US-PSP), поданной 28 февраля 2011 года; заявке на патент США, озаглавленной "Способ определения площадей и объемов представительного элемента в пористой среде", Запись в реестре № IS11.0045-US-NP, подаваемой посредством данного документа; и заявке на патент США, озаглавленной " Анализ петрографического изображения для определения капиллярного давления в пористой среде", Запись в реестре № IS11.0046-US-NP, подаваемой посредством данного документа. Содержание каждой из этих вышеупомянутых заявок включено в данный документ посредством ссылки.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0003] Изображения, полученные с помощью компьютерной томографии (КТ), обычно используются для визуализации систем пористых пород. Сканограммы КТ показывают 2-мерные (2D) сечения, генерируемые источником рентгеновских лучей, который либо вращается вокруг образца, либо образец вращается в пределах пучка рентгеновских лучей. Объемная плотность рассчитывается с использованием коэффициентов ослабления рентгеновского излучения, и последовательные сечения используются для построения 3-мерных (3D) изображений. Цифровые модели строятся на основании традиционных сканограмм, сканограмм микро-КТ, нано-КТ и синхротронной КТ. Разрешение, обратно пропорциональное размерам образца, определяется в миллиметрах на микрометр субмикронной шкалы, в зависимости от используемого устройства. Результаты вычисления петрофизических параметров, таких как пористость и проницаемость, в значительной степени определяются зависимостью сегментации пикселей породы от пор. Сегментация особенно затруднительна, если размеры фракции пор меньше разрешения системы сбора данных КТ.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0004] Описание сущности изобретения предоставляется для ознакомления с выбором концепций, которые дополнительно описываются ниже в подробном описании. Это описание сущности изобретение не предназначено ни для идентификации ключевых или существенных характеристик заявляемого предмета изобретения, ни для использования для ограничения объема заявляемого объекта изобретения.

[0005] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения описывается способ построения модели образца пористой среды. Способ содержит: прием данных изображения низкого разрешения, сгенерированных с использованием измерения с более низким разрешением, выполняемого для образца пористой среды; прием данных изображения высокого разрешения, представляющих характеристики аспектов (таких как форма, размер, расположение пор и т.п.) меньшего образца пористой среды, данные высокого разрешения генерируются с использованием измерения с более высоким разрешением, выполняемого для меньшего образца; и распределение характеристик аспектов меньшего образца, полученных при использовании данных высокого разрешения, в данные низкого разрешения, что позволяет построить улучшенную модель пористой среды.

[0006] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения распределение включает использование способа многоточечной статистики, такой как геостатистика с дискретными переменными или геостатистика с непрерывными переменными. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения пористая среда является породной формацией, несущей углеводородный пласт. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения, перед распределением, данные изображения низкого разрешения сегментируются в бинарное изображение, и при этом сегментация основывается частично на характеристиках от измерения с высоким разрешением.

[0007] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения данные изображения высокого разрешения генерируются при использовании одного или более измерений, таких как: лазерная сканирующая флуоресцентная микроскопия, сканирующая электронная микроскопия, трансмиссионная электронная микроскопия, атомно-силовая микроскопия, интерферометрия с вертикальным сканированием, сканограммы нано-КТ и электронная микроскопия со сканированием фокусированным ионным пучком; а данные изображения низкого разрешения генерируются при использовании одного или более измерений, таких как: сканограммы трехмерной микро-КТ, трехмерной традиционной КТ и трехмерной синхротронной КТ, и цифровая макрофотосъемка.

[0008] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения описывается система построения модели образца пористой среды. Система включает систему обработки, адаптированную и программируемую для приема данных изображения низкого разрешения, генерируемых с использованием измерения с более низким разрешением, выполняемого для первого образца пористой среды; приема данных изображения высокого разрешения, представляющих характеристики аспектов малого образца пористой среды, данных высокого разрешения, генерируемых с использованием измерения с более высоким разрешением, выполняемого для второго малого образца; и для распределения характеристик аспектов второго малого образца, полученных из данных высокого разрешения среди данных низкого разрешения, генерируя, таким образом, улучшенную модель пористой среды. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения пористая среда является породной формацией, несущей углеводородный пласт, и система включает систему отбора образцов, адаптированную для сбора образцов керна подземной породной формации.

[0009] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения описывается способ сегментации цифрового изображения пористой среды. Способ содержит: прием цифрового изображения низкого разрешения, генерируемого с использованием измерения с более низким разрешением, выполняемого для первого образца пористой среды; прием цифрового изображения высокого разрешения, генерируемого с использованием измерения с более высоким разрешением, выполняемого для второго малого образца пористой среды; идентификацию макропор из цифрового изображения высокого разрешения; и сегментацию цифрового изображения низкого разрешения, генерируя, таким образом, бинарное цифровое изображение, имеющее два возможных значения для каждого пикселя, сегментация при этом основывается на идентифицированных макропорах.

[0010] Дополнительные признаки и преимущества раскрываемого объекта изобретения более очевидны из последующего подробного описания в сочетании с сопроводительными чертежами.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0011] Раскрываемый объект изобретения дополнительно описывается в подробном описании, которое следует ниже, со ссылками на указанные чертежи посредством неограничивающих примеров вариантов воплощения раскрываемого объекта изобретения, в которых одинаковые ссылочные позиции представляют подобные части на нескольких видах чертежей, и где:

[0012] Фиг.1 иллюстрирует объем представительного элемента (ОПЭ) пористости в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0013] Фиг.2 иллюстрирует вид сечения схематичного шлифа породы, имеющего две поры, пропитанного эпоксидной смолой и установленного на стекло, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0014] Фиг.3 является блок-схемой для составной 2-мерной модели с использованием лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии (ЛСФМ), сканограмм микро-КТ, многоточечной статистики (МТС) и площадей представительных элементов (ППЭ) в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0015] Фиг.4 иллюстрирует сканограмму ЛСФМ (конфокальную) пористой породы в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0016] Фиг.5 и 6 иллюстрируют сравнение изображения сканограммы микро-КТ более низкого разрешения с изображением ЛСФМ (конфокальной) более высокого разрешения для поверхности одной и той же породы, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0017] Фиг.7 является блок-схемой для составной 3-мерной модели с использованием лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии (ЛСФМ), сканограмм микро-КТ, многоточечной статистики (МТС) и объемов представительных элементов (ОПЭ) в соответствии с некоторыми вариантами воплощения;

[0018] Фиг.8 иллюстрирует регистрацию конфокальной сканограммы и сканограммы микро-КТ одного и того же объема породы, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения; и

[0019] Фиг.9 иллюстрирует системы для построения улучшенной модели образца пористой среды в соответствии с некоторыми вариантами воплощения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[0020] Особенности, показанные в данной заявке посредством примеров, представлены только с целью иллюстративного обсуждения вариантов воплощения раскрываемого предмета изобретения и представления того, что рассматривается нами как наиболее полезное и легко понятное описание принципов и концептуальных аспектов раскрываемого объекта изобретения. В связи с этим не было необходимости показывать структурные элементы раскрываемого объекта изобретения более детально, чем это нужно для основного понимания раскрываемого объекта изобретения, описание вместе с чертежами делает очевидным для специалистов в этой области техники то, как несколько видов раскрываемого объекта изобретения могут быть воплощены на практике. Кроме того, одинаковые ссылочные позиции на различных чертежах указывают на одинаковые элементы.

[0021] Лазерная сканирующая флуоресцентная микроскопия (ЛСФМ) позволяет создавать изображения шлифованных пластинок породы, пропитанных эпоксидной смолой в условиях вакуума. Образец лежит на подвижном основании, и сканограммы ЛСФМ создают координатную сетку x-y для измеряемых интенсивностей света в эквидистантных плоскостях оси z. Самые маленькие поры, зависящие от длины волны лазера и оптики микроскопа, имеют размер около 0,25 микрометра. 3-мерные объемы имеют толщину около 10-20 микрометров для карбонатных пород и около 50-250 микрометров - для песчаника. Мозаичные сканограммы охватывают десятки мм² площади поверхности.

[0022] Объемы (ОПЭ) и площади (ППЭ) представительных элементов являются наименьшими объемами и площадями, соответственно, которые могут моделироваться для получения непротиворечивых результатов, в приемлемых пределах дисперсии моделируемого свойства (в неограничивающих примерах, пористость и проницаемость). ОПЭ и ППЭ позволяют выбирать образцы подходящего размера для обеспечения гетерогенности исследуемой пористой среды.

[0023] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения описывается комбинация (а) 2-мерных или 3-мерных изображений ЛСФМ высокого разрешения, полученных для ОПЭ и ППЭ в породах, со (б) сканограммами КТ, которые охватывают относительно большие 3-мерные объемы при более низком разрешении. Сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих образов для 2-мерной или 3-мерной многоточечной статистики для распределения микропор высокого разрешения по объемам сканограммы КТ более низкого разрешения, которые используются как достоверные данные для определения условия моделирования. Конечным результатом является составная 3-мерная модель "общей пористости", которая охватывает большие и маленькие поры. Преимущество способа заключается в том, что данные высокого разрешения помогают решить задачу сегментации для данных сканограммы КТ. Также, хотя мы применяем этот подход для пород, этот же способ применим для любой пористой среды, сканируемой с использованием более одной шкалы разрешения.

[0024] Цифровые модели пород и пор. Существует множество примеров цифровых моделей пород, построенных с использованием способов, включающих реконструкции, выполненные с использованием 2-мерных шлифов или изображений сканирующей электронной микроскопии (СЭМ), генерируемых компьютером сферических пакетов, лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии и сканограмм различных типов КТ (традиционной, микро-КТ, нано-КТ, синхротронной компьютерной микротомографии).

[0025] Сканограммы КТ. Сканограммы КТ являются наиболее распространенным способом 3-мерной визуализации систем пор. Образцы для микро-КТ выбираются на основании сканограмм КТ полноразмерных кернов. Сканограммы КТ полноразмерных кернов предоставляют полный вид гетерогенности в интервале отбора керна. Основываясь на данных КТ, которые являются непосредственными показателями плотности керна, расположения образцов с различных площадей маркируются. Затем образцы разрезаются с использованием соответствующих инструментов. Для очистки образцов перед получением сканограмм микро-КТ никакая специальная процедура не требуется.

[0026] Микротомография использует рентгеновские лучи для получения поперечных сечений трехмерного объекта, которые могут быть использованы для создания виртуальных моделей. Сканеры микро-КТ имеют малые размеры, сравнимые с размерами медицинских сканеров, и идеально подходят для формирования изображений более мелких объектов, таких как образцы керна с размерами в несколько миллиметров. Сканеры микро-КТ используются для получения точной подробной 3-мерной информации и морфологии породы без аппроксимаций, необходимых для реконструкции 3-мерных изображений при использовании способов с обработкой или статистических способов. Сканеры микро-КТ имеют разрешение от около 1 до 5 микрометров. Для дополнительного анализа с разрешением меньше микронного диапазона, могут использоваться сканеры нано-КТ.

[0027] Лазерная сканирующая флуоресцентная микроскопия. Лазерная сканирующая флуоресцентная микроскопия (ЛСФМ) обеспечивает использование способа с высоким разрешением (около 0,25 микрометров) для построения 3-мерных цифровых моделей породы. Наиболее распространены конфокальные и многофотонные способы, хотя развивающаяся флуоресцентная микроскопия со сверхвысоким разрешением может обеспечивать улучшенные изображения породы и других пористых материалов со шкалой от нескольких нм до десятков нм. Смотрите "Huang, B., Bates, M., and Zhuang, X., 2009, Super-resolution fluorescence microscopy: Annual Review of Biochemistry, v. 78, p. 993-1016". Такие способы повышают разрешение флуоресцентной микроскопии, используя структурированное возбуждение или одинарную молекулярную локализацию флуоресценции.

[0028] Конфокальная микроскопия, наиболее распространенный вид ЛСФМ, использует точечное освещение и точечное отверстие, расположенное перед детектором, для устранения внефокального света. Так как каждое измерение является одноточечным, конфокальные устройства выполняют сканирование вдоль сеток из параллельных линий для получения 2-мерных изображений последовательных плоскостей на заданные глубины в пределах образца.

[0029] Глубина проникновения ЛСФМ ограничена, так как отраженный луч поглощается и рассеивается материалом над фокальной плоскостью. Глубины оптического секционирования в песчанике находятся в диапазоне от 50 до 250 микрометров. Смотрите "Fredrich, J. T., 1999, 3D imaging of porous media using laser scanning confocal microscopy with application to microscale transport processes: Physics and Chemistry of the Earth, Part A: Solid Earth and Geodesy, v. 24, Issue 7, p. 551-561". В карбонатных породах глубины сканирования находятся в диапазоне от 10 до 20 микрометров. В наших экспериментах мы успешно получили изображения для глубины 500 микрометров, используя поры в карбонатных породах, где материал породы был удален кислотой. К счастью, ареальное покрытие не ограничивается, так как мозаичные сканограммы могут быть получены для относительно больших площадей (десятки мм²) полированных шлифов породы.

[0030] Многофотонная микроскопия использует двухфотонное возбуждение для изображения живой ткани на очень большой глубине, около одного миллиметра. Смотрите сайт Wikipedia, 2010a, доступный с 31 октября 2010 года, http://en/wikipedia.org/wiki/Confocal_microscopy. Подобно конфокальной микроскопии, этот способ использует возбуждение флуоресцентных красителей, инжектированных в породу. "Принцип действия основывается на идее, что два фотона со сравнительно более низкой энергией, чем требуется для возбуждения одного фотона, также могут возбуждать флуорофор в одном квантовом событии. Каждый фотон переносит приблизительно половину энергии, необходимой для возбуждения молекулы. Результатом возбуждения является последующая эмиссия флуоресцентного фотона с более высокой энергией, чем энергия двух возбуждающих фотонов". Разрешение ограничивается дифракцией до около 250 нм, подобно конфокальной микроскопии.

[0031] Конфокальная или многофотонная микроскопия широко используется в биологических науках и полупроводниковых отраслях. Применения в геологических науках распространены значительно в меньшей степени.

[0032] Многоточечная статистика. Многоточечные (или множественно точечные) статистические способы (МТС) являются новым семейством алгоритмов пространственной статистической интерполяции, предложенных в 1990-х годах и используемых для генерации условных моделирований дискретных переменных полей, таких как геологические поверхности, используя обучающие образы. Смотрите "Guardiano, F., and Srivastava, R.M. 1993, Multivariate geostatistics: Beyond bivariate moments: Geostatistics-Troia, A. Soares. Dordrecht, Netherlands, Kluwer Academic Publications, v. 1, p. 133- 144". МТС приобретает популярность при моделировании пласта благодаря своей способности генерировать реалистичные модели, которые могут быть основаны на различных видах данных. В отличие от традиционных 2-точечных или использующих вариограммы геостатистических подходов, МТС использует обучающий образ для количественного выражения комплексных осадочных структур, которые, как предполагается, существуют в исследуемых пластах. Эти обучающие структуры затем воспроизводятся в окончательных моделях МТС с учетом локальных данных, собранных с пластов. Таким образом, МТС позволяет разработчикам моделей использовать свои априорные геологические интерпретации в качестве концептуальных моделей (обучающих изображений) в процессе моделирования пласта и оценивать неопределенность, связанную с априорными интерпретациями, с помощью различных обучающих изображений.

[0033] В дополнение к категориальным переменным МТС может быть также использована для работы с непрерывными переменными обучающими изображениями, такими как пространственное распределение пористости. Два семейства алгоритмов МТС доступны для управления этими различными типами обучающих изображений: Snesim - для категориальных переменных и Filtersim - для непрерывных переменных.

[0034] Алгоритмы Snesim и Filtersim используют абсолютные или "жесткие" ограничения на основании данных, полученных для скважин или открытых проявлений, и других интерпретируемых карт трендов исследуемого пласта. Обучающие изображения являются основным управляющим компонентом способа МТС. Спорный вопрос, безоговорочно возникающий при использовании существующих алгоритмов МТС, заключается в том, как генерировать обучающие изображения. Обучающие изображения предназначены для моделирования или воспроизводства реальных геологических особенностей и должны быть, насколько это возможно, получены из существующих геологически значащих изображений. Обучающие изображения могут быть получены из различных источников, таких как эскизы, аэрофотоснимки, изображения, получаемые с помощью спутников, сейсмические объемы, объектно-ориентированные модели, модели с физической шкалой или геологические модели процесса.

[0035] Обучающие изображения с категориальными переменными генерировать легче, чем обучающие изображения с непрерывными переменными. Объектно-ориентированный способ обычно используется для генерирования обучающих изображений с категориальными переменными. Зонально-ориентированный способ, в комбинации с добавлением требуемых ограничений, может быть использован для генерации обучающих изображений с непрерывными переменными. Смотрите Zhang T., Bombarde, S., Strebelle, S., and Oatney, E., 2006, 3D porosity modeling of a carbonate reservoir using continuous multiple-point statistics simulation: SPE Journal v. 11, p. 375-379.

[0036] Площади и объемы представительных элементов. Объемы представительных элементов (ОПЭ) предоставляют новый способ решения вопросов гетерогенности и укрупнения при моделировании пласта. Кратко, ОПЭ является наименьшим объемом, который может моделироваться для получения непротиворечивых результатов в приемлемых пределах дисперсии моделируемого свойства, такого как пористость. Используя этот способ, мы можем укрупнить свойства породы от мелкого до крупного масштаба посредством определения наименьшего объема, который требуется моделировать, проверки поточной модели и использования результатов для более крупномасштабного моделирования. После моделирования ОПЭ нет необходимости в больших объемах, так как при этом масштабе мы охватили гетерогенность конкретного вида породы.

[0037] Концепция ОПЭ была впервые обсуждена в 1972 г. Смотрите "Bear, J., 1972, Dynamics of fluids in porous media: Elsevier, New York, 746 p" (далее "Bear 1972"). Bear определил ΔU_i как объем в пористой среде с центром масс Р (Фиг.3). ΔU_i рассматривается как объем, намного превышающий размер одной поры или зерна. ΔU_v является объемом порового пространства, а n_i - отношение порового пространства к объему, т.е. относительная пористость. При больших значениях ΔU_i имеют место минимальные флуктуации пористости как функции объема. Однако, при уменьшении объема флуктуации пористости увеличиваются, особенно при приближении значения ΔU_i к размеру одной поры с относительной пористостью, равной 1. Если случится так, что центр тяжести Р находится в зерне, пористость равна нулю, когда ΔU_i = 0. Значение ΔU_o определяется как ОПЭ, ниже которого флуктуации пористости значительные и выше которого флуктуации пористости минимальные. Если коротко, размеры ΔU_o достаточны для того, чтобы "эффект от добавления или устранения одной или нескольких пор не влиял на значение n".

[0038] При использовании способа ОПЭ пористая среда заменяется "фиктивной средой: аморфным веществом, для каждой точки которого мы можем назначить кинематические и динамические переменные и параметры, являющиеся непрерывными функциями пространственных координат точки и времени" (Bear, 1972). Необходимо отметить, что ОПЭ для пористости может отличаться от ОПЭ для проницаемости или других параметров. ОПЭ для статических и динамических свойств также могут отличаться. На практике наилучшим способом является использование наибольшего ОПЭ, определенного для различных параметров.

[0039] В 2-мерном пространстве аналогом ОПЭ является площадь представительного элемента (ППЭ). ППЭ является наименьшей площадью породы, являющейся представительной для измеряемого свойства породы. ППЭ и ОПЭ выражают площадь и объем, соответственно. Оба понятия позволяют охватить гетерогенность свойств породы.

[0040] ППЭ и ОПЭ определяются с использованием итеративного процесса, в результате чего дисперсия данного параметра, такого как пористость или проницаемость, измеряется для последовательно больших площадей и объемов образца. ППЭ и ОПЭ определяются как площади и объемы, соответственно, где стандартное отклонение дисперсии от выборочного среднего значения падает ниже приемлемой отсечки. Выборочным средним может быть пористость керна, полученная при лабораторном анализе.

[0041] Для определения ОПЭ для свойства породы, такого как пористость, можно моделировать большой объем, выполнить выборку образца из этого объема и вычислить дисперсию для пористости в виде функции объема этого образца. В пределах ограничений, определяемых доступной вычислительной мощностью, многоточечная статистика (МТС) может генерировать модели любого размера и любой формы. Благодаря этому, модели МТС могут использоваться для оказания помощи при расчете ОПЭ. Фиг.1 иллюстрирует объем представительного элемента (ОПЭ) пористости в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. Показан моделируемый объем с использованием шкалы пор площадью 600×600 мкм, толщиной 150 мкм. Этот же объем может быть разделен на меньшие частичные объемы различных размеров. Например, моделируемый объем 110-1 показан с извлекаемыми кубами 10 мкм, моделируемый объем 110-2 показан с извлекаемыми кубами 50 мкм, и моделируемый объем 110-3 показан с извлекаемыми кубами 150 мкм. В каждом случае пористости частичных объемов могут быть определены. Частичные объемы, независимо от масштаба, должны быть независимыми неперекрывающимися объемами. Если дисперсия пористости меньше выбранного порога отсечки, например +/- 5%, то этот объем может быть использован в качестве ОПЭ. Для цели поточного моделирования ОПЭ обеспечивает представительные результаты. Обобщенный подход к определению ОПЭ для любого свойства породы, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения, - это: (1) моделирование большого блока с требуемыми свойствами породы; (2) случайный выбор образца заданного малого размера в пределах блока; (3) случайный выбор другого неперекрывающегося образца такого же размера; (4) многократное повторение этого процесса; (5) увеличение размера образца и отбор множества подобных объектов; (6) построение графика зависимости породы от размера образца для выявления, как дисперсия уменьшается в качестве функции размера образца; и (7) когда дисперсия находится в приемлемых пределах (например, ±5%), ОПЭ для исследуемого свойства породы.

[0042] Было обнаружено, что объем представительного элемента является важной и часто еще не распознанной концепцией. Часто экспериментаторы в лаборатории предполагают, что образцы, на которых они проводят измерения, являются представительными без подтверждения их однозначности. Как следствие, результаты, полученные при измерениях малых образцов, используются непосредственно для практических применений посредством статического или динамического моделирования. Это почти всегда приводит к ошибочным и дезориентирующим результатам вследствие различий в свойстве, вызванных размерами образца.

[0043] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения описывается интегрированный процесс отображения, обработки и генерирования физических поровых моделей, используя 2-мерную и 3-мерную ЛСФМ (лазерную сканирующую флуоресцентную микроскопию). Для обнаружения и количественной оценки микропористости намного лучше использовать ЛСФМ, чем шлифы. Поры, изображаемые с помощью ЛСФМ, имеют размер около 0,25 микрометров.

[0044] Фиг.2 иллюстрирует вид поперечного сечения схематического шлифа породы 210, имеющего две поры 212 и 214, пропитанного эпоксидной смолой 216 и установленного на стекло 220, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. Шлифы имеют толщину около 30 микрометров и наблюдаются с использованием микроскопа в свете, проходящем снизу. Если сферическая пора 212 с радиусом (r) 30 микрометров делится пополам верхней поверхностью шлифа, край поры будет неясным. Если сферическая пора 214 с радиусом 60 микрометров делится пополам верхней поверхностью шлифа, пора будет казаться меньше (штриховые линии) своего фактического размера. Как можно видеть, поры с радиусом меньше 30 микрометров невидимы или видны неотчетливо при использовании традиционной микроскопии.

[0045] Дополнительно, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения, описывается вычисление для объемов (ОПЭ) и площадей (ППЭ) представительных элементов из неперекрывающихся частичных объемов или частичных площадей в пористой среде. ОПЭ и ППЭ сканограмм 3-мерной и 2-мерной ЛСФМ, соответственно, используются для сегментации сканограмм КТ низкого разрешения. Это помогает решить давно существующую проблему сегментации в породах с порами, размеры которых меньше разрешения изображений сканограмм КТ.

[0046] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения ОПЭ и ППЭ сканограмм 3-мерной и 2-мерной ЛСФМ, соответственно, используются в качестве обучающих образов для моделирований МТС (многоточечной статистики), созданных для сегментированных сканограмм КТ более низкого разрешения.

[0047] Цифровые модели породы могут быть построены с 2-мерных шлифов, изображений сканирующей электронной микроскопии (СЭМ) или генерируемых компьютером сферических пакетов. В дополнение изображения лазерного сканирующего флуоресцентного микроскопа (ЛСФМ) могут использоваться для генерирования трехмерных цифровых моделей высокого разрешения (около 0,25 микрометров). Наиболее часто, сканограммы компьютерной томографии (КТ) используются для создания таких моделей: (а) традиционные сканограммы используют относительно большие образцы (обычно цилиндрические керны диаметром 10 см) с разрешениями от около 1 до нескольких миллиметров, (б) сканограммы микро-КТ используют малые образцы (обычно образцы, вырезанные из керна, диаметром 5 мм) с разрешениями от около 1 до 5 микрометров; синхротронная компьютерная томография работает с такими же масштабами; и (в) сканограммы нано-КТ используют очень маленькие образцы (обычно образцы, вырезанные из керна, диаметром 60 микрометров) для обнаружения пор с разрешениями около от 50 до 60 нм.

[0048] После сегментации, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения, программное обеспечение преобразует изображения в поровые модели. Результирующие распределения размера полости пор и устья пор, и связность пор используются для вычисления петрофизических свойств, таких как пористость и проницаемость. Сегментация является шагом анализа изображения, используемым для получения бинарных изображений, где поры отделяются от минерала. В идеале сканограммы являются достаточно большими, чтобы быть площадями (ППЭ) или объемами (ОПЭ) представительных элементов, т.е. наименьшими площадями или объемами, которые могут моделироваться для получения непротиворечивых результатов, в приемлемых пределах дисперсии моделируемого свойства, например, пористости или проницаемости.

[0049] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения многоточечная статистика (МТС) используется для создания моделей пространственных полей геологических и пластовых свойств для моделирования пласта. Эти способы являются условными моделированиями, использующими известные результаты, такие как измеренные в скважинах или образцах породы, как фиксированные или "достоверные данные", которые получаются во время моделирования. МТС использует 1-мерные, 2-мерные или 3-мерные "обучающие изображения" в качестве количественных шаблонов для моделирования полей свойства вещества.

[0050] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения цифровые изображения поровых систем, получаемые посредством ЛСФМ, используются в качестве обучающих изображений после отбора ППЭ или ОПЭ. Изображения ЛСФМ сегментируются, используя пористость образца, вырезанного из керна. Микро- и макропоры разделяются в сканограммах ЛСФМ с применением кластеризации, разделения или подобных алгоритмов с отсечкой размера. Сегментация сканограммы КТ осуществляется, используя макропоры, идентифицированные в сканограммах ЛСФМ. Бинаризованные сканограммы КТ используются в качестве достоверных данных при МТС-моделировании. Такие реализации охватывают пористость при мелком и крупном масштабе и пригодны для моделирования поровой сети и поточного моделирования. Этот подход комбинирует преимущества ЛСФМ, т.е. высокое разрешение, с преимуществами сканограмм КТ, т.е. относительно большие объемы, сканируемые при более низком разрешении. Такие составные модели обеспечивают решение задачи "общей пористости".

[0051] В соответствии с некоторыми вариантами воплощения лазерная сканирующая флуоресцентная микроскопия (ЛСФМ) используется для сканирования одной или более 2-мерных плоскостей в образце породы, пропитанном флуоресцентной эпоксидной смолой. После подтверждения формирования изображения 2-мерной площади (ППЭ) или 3-мерного объема (ОПЭ) представительного элемента поровые модели строятся из сканограмм. Сегментация осуществляется для согласования пористости, определенной в лаборатории для образца, вырезанного из керна. Кластеризация, разделение или другие алгоритмы используются для разделения микро- и макропористости. Величина макропористости используется для сегментации изображений сканограмм микро-КТ с разрешениями, недостаточными для определения макропористости. Сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих изображений, а сегментированные сканограммы КТ используются в качестве достоверных данных для многоточечных статистических (МТС) моделей. Окончательный результат является составной моделью породы с крупными и мелкими порами.

[0052] Фиг.3 является блок-схемой для составной 2-мерной модели с использованием лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии (ЛСФМ), сканограмм микро-КТ, многоточечной статистики (МТС) и площадей представительных элементов (ППЭ), в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. В блоке 310 образец породы пропитывается смолой в условиях вакуума. Чистый, сухой образец породы подвергается воздействию пониженного давления (например, 12,8 фунтов на кв. дюйм; 0,88 бар), при этом вносится эпоксидная смола с флуоресцентным красителем (например смесь родамина В и эпоксидной смолы, 1,5:200), и комбинированный образец подвергается воздействию высокого давления, например, 1200 фунтов на кв. дюйм; 82,7 бар). Это обеспечивает пропитывание даже мельчайших связанных пор. Рекомендуется использовать эпоксидную смолу с низкой вязкостью и медленным отверждением. Образец устанавливается на предметное стекло, обрезается до соответствующей толщины, например, для получения тонкого среза толщиной 30 микрометров и толстого среза толщиной около 5000 микрометров. Затем верхняя поверхность образца породы шлифуется.

[0053] В блоке 312 толстый или тонкий срез сканируется, используя ЛСФМ. Получаются мозаичные 2-мерные сканограммы ЛСФМ верхних от 10 до 20 микрометров (карбонатные породы) или от 50 до 250 микрометров (песчаники) тонкого или толстого среза.

[0054] Фиг.4 иллюстрирует сканограмму ЛСФМ (конфокальную) пористой породы в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. Минеральная матрица темная, а пористость - белая. Вся площадь тонкого среза равна 12600 кв. микрометров, и рамка 410 показывает мозаичное сечение 400 площадью 1800 кв. микрометров. Показана одинарная ячейка 412 площадью 135 кв. микрометров. Одинарная ячейка иллюстрирует увеличенный вид микропористости, полученный посредством конфокальной микроскопии высокого разрешения.

[0055] Важно обеспечить горизонтальность образца, т.е. перпендикулярность лазерному пучку. Срез, например, сканируется с использованием шагов х-у около 0,25×0,25 микрометров, при глубине 5 или 10 микрометров ниже верхней поверхности, для того, чтобы избежать неоднородностей поверхности. Сканограммы ЛСФМ сохраняются в виде, например, файлов tif.

[0056] Обращаясь снова к Фиг.3, в блоке 314 изображения ЛСФМ создаются и сегментируются. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения программное обеспечение для анализа изображений (например, ImageJ или Photoshop) используется для обработки мозаики ЛСФМ. Изображения сегментируются с использованием соответствующего образца, вырезанного из керна.

[0057] В блоке 316 выполняется подтверждение того, что сканирование "площади представительного элемента (ППЭ)" выполнено. Пористость вычисляется для частичных площадей сегментированной сканограммы ЛСФМ, и этот процесс многократно повторяется для увеличения размеров независимых неперекрывающихся частичных площадей. Вычисления прекращаются при наличии меньше 30 неперекрывающихся частичных площадей для обеспечения лучшей статистики для вычисления стандартного отклонения. Затем строятся зависимости дисперсии пористости от размера частичной площади. ППЭ является частичной площадью, где одно стандартное отклонение дисперсии находится в пределах +/- 5% от среднего выборочного (пористости образца, вырезанного из керна). Если образец недостаточно большой для охвата ППЭ, должны быть получены новые данные для большего образца.

[0058] В блоке 318 количество микропор в зависимости от макропористости вычисляется, используя сканограмму ЛСФМ. 2-мерная кластеризация, разделение или подобный алгоритм используется для разделения примыкающих пор. Вычисляется процент площади макро- и микропористости. Микропористость может быть определена, например, при условии, что поры меньше произвольного порога отсечки или меньше предела разрешения данных низкого разрешения.

[0059] В блоке 320 толстый срез изображается с использованием сканограмм микро-КТ. Сканограммы микро-КТ получаются для толстого среза породы, перед этим используемого для получения сканограмм ЛСФМ. Применяются способы обработки, такие как фильтрация и сглаживание, для минимизации или устранения внесенных признаков изображения.

[0060] В блоке 322 сканограммы микро-КТ сегментируются, используя порог отсечки, определяемый из сканограмм ЛСФМ для макропористости. Величина макропористости, определяемая из сканограмм ЛСФМ в блоке 318, используется для сегментации объема сканограммы микро-КТ. Этот процесс помогает решить проблему способа сегментации сканограмм микро-КТ. Вероятность того, что площадь пор меньше разрешения ЛСФМ (около 0,25×0,25 микрометров) пренебрежимо мала. Графики частоты размера пор, построенные на основании сканограмм ЛСФМ, показывают, что это допущение обоснованное.

[0061] В блоке 324 сканограммы ЛСФМ совмещаются со сканограммами микро-КТ. Сканограммы ЛСФМ совмещаются приблизительно со сканограммами микро КТ таким образом, чтобы изображались одни и те же части породы. Так как сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих образов МТС (многоточечной статистики), точное совмещение не является необходимым. Фиг.5 и фиг.6 иллюстрируют сравнение изображения 510 на фиг.5 сканограммы микро-КТ более низкого разрешения с изображением 610 на фиг.6 ЛСФМ (конфокальной) более высокого разрешения для одной и той же поверхности породы. Поры темные, а минеральная матрица светлая на изображении 510 сканограммы микро-КТ. Поры светлые, а минеральная матрица темная на изображении 610 ЛСФМ (конфокальной).

[0062] Обращаясь снова к фиг.3, в блоке 326, микропоры заменяются нулевыми значениями в сканограммах ЛСФМ, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения.

[0063] В блоке 328 отредактированные сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих образов для МТС- моделирования. Срезы сканограммы микро-КТ повторно отбираются для согласования с разрешением ЛСФМ, например, пикселями около 0,25×0,25 микрометров. МТС-моделирование выполняется с использованием отредактированных сканограмм ЛСФМ (блок 314) в качестве обучающих образов. Повторно отобранные сегментированные срезы сканограммы микро-КТ (блок 322) используются в качестве достоверных данных для построения модели "общей пористости". Результатом является то, что 2-мерные срезы сканограммы микро-КТ заполняются макро- и микропористостью. 3-мерные объемы могут быть визуализированы, используя традиционное программное обеспечение для анализа изображений (например, ImageJ или Photoshop).

[0064] Учитывая ограничения памяти компьютера для повторно отобранных сканограмм микро-КТ, один способ должен использовать новую структуру данных, где МТС создает последовательные подмодели, и между подмоделями создаются бесшовные переходы, используя концепции зонного согласования. Смотрите "Zhang, T. 2008, Incorporating geological conceptual models and interpretations into reservoir modeling using multi-point geostatistics: Earth Science Frontiers, v. 15, No. 1, p. 26-35". Подмодели переносятся с жесткого диска в RAM, в соответствии с окном отображения, которое пользователь желает видеть (увеличение/уменьшение).

[0065] Фиг.7 является блок-схемой для составной 3-мерной модели с использованием лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии (ЛСФМ), сканограмм микро-КТ, многоточечной статистики (МТС) и объемов представительных элементов (ОПЭ), в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. В блоке 710 образец породы пропитывается смолой в условиях вакуума. Чистый, сухой образец породы подвергается воздействию пониженного давления (например, 12,8 фунтов на кв. дюйм; 0,88 бар), при этом вносится эпоксидная смола с флуоресцентным красителем (например смесь родамина В и эпоксидной смолы, 1,5:200), и комбинированный образец подвергается воздействию высокого давления, например, 1200 фунтов на кв. дюйм; 82,7 бар). Это обеспечивает пропитывание даже мельчайших связанных пор. Рекомендуется использовать эпоксидную смолу с низкой вязкостью и медленным отвердением. Образец устанавливается на предметное стекло, обрезается до соответствующей толщины, например, для получения тонкого среза толщиной 30 микрометров и толстого среза толщиной около 5000 микрометров. Затем верхняя поверхность образца породы шлифуется.

[0066] В блоке 712 толстый или тонкий срез сканируется, используя ЛСФМ. Получаются мозаичные z-уложенные 3-мерные сканограммы ЛСФМ верхних от 10 до 20 микрометров (карбонатные породы) или от 50 до 250 микрометров (песчаники) тонкого или толстого среза (смотрите фиг.4). Необходимо обеспечивать горизонтальное положение образца, т.е. перпендикулярность лазерному пучку. Сечение сканируется, например, используя шаги х-у около 0,25×0,25 микрометров и шаги z 0,4 микрометра. Сканограммы ЛСФМ сохраняются в виде, например, файлов tif.

[0067] В блоке 714 изображения ЛСФМ создаются и сегментируются. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения программное обеспечение для анализа изображений (например, ImageJ или Photoshop) используется для обработки мозаики ЛСФМ. Изображения сегментируются посредством выбора порога для согласования измеренной пористости соответствующего образца, вырезанного из керна. Сканограммы ЛСФМ могут быть визуализированы, используя традиционное программное обеспечение для анализа изображений.

[0068] В блоке 716 выполняется подтверждение того, что сканирование "объема представительного элемента (ОПЭ)" выполнено. Пористость вычисляется для частичных объемов сегментированной сканограммы ЛСФМ, и этот процесс многократно повторяется для увеличения размеров независимых неперекрывающихся частичных объемов. Вычисления прекращаются при наличии меньше 30 неперекрывающихся частичных объемов для обеспечения лучшей статистики для вычисления стандартного отклонения. Затем строятся зависимости дисперсии пористости от размера частичного объема. ОПЭ является частичным объемом, где одно стандартное отклонение дисперсии находится в пределах +/- 5% от среднего выборочного (пористости образца, вырезанного из керна). Если образец недостаточно большой для охвата ОПЭ, должны быть получены новые данные для большего образца.

[0069] В блоке 718 количество микропор в зависимости от макропористости вычисляется, используя сканограмму ЛСФМ. 3-мерная кластеризация, разделение или подобный алгоритм используется для разделения примыкающих пор. Вычисляется процент объема макро- и микропористости. Микропористость может быть определена, например, при условии, что поры меньше произвольного порога отсечки или меньше предела разрешения данных низкого разрешения.

[0070] В блоке 720 толстый срез изображается с использованием сканограмм микро-КТ. Сканограммы микро-КТ получаются для толстого среза породы, перед этим используемого для получения сканограмм ЛСФМ. Применяются способы обработки, такие как фильтрация и сглаживание, для минимизации или устранения внесенных признаков изображения.

[0071] В блоке 722 сканограммы микро-КТ сегментируются, используя порог отсечки, определяемый из сканограмм ЛСФМ для макропористости. Величина макропористости, определяемая из сканограмм ЛСФМ в блоке 718, используется для сегментации объема сканограммы микро-КТ. Этот процесс помогает решить проблему способа сегментации сканограмм микро-КТ. Вероятность того, что площадь пор меньше разрешения ЛСФМ (около 0,25×0,25×0,4 микрометров) пренебрежимо мала. Графики частоты размера пор, построенные на основании сканограмм ЛСФМ, показывают, что это допущение обоснованное.

[0072] В блоке 724 сканограммы ЛСФМ совмещаются со сканограммами микро-КТ. Сканограммы ЛСФМ совмещаются приблизительно со сканограммами микро-КТ таким образом, чтобы изображались одни и те же части породы (фиг.8). Так как сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих образов МТС (многоточечной статистики), точное совмещение не является необходимым.

[0073] В блоке 726 микропоры заменяются нулевыми значениями в сканограммах ЛСФМ, в соответствии с некоторыми вариантами воплощения.

[0074] В блоке 728 отредактированные сканограммы ЛСФМ используются в качестве обучающих образов для МТС-моделирования. Срезы сканограммы микро-КТ повторно отбираются для согласования с разрешением ЛСФМ, например, пикселями около 0,25×0,25×0,4 микрометров. МТС-моделирование выполняется с использованием отредактированных сканограмм ЛСФМ (блок 714) в качестве обучающих образов. Повторно отобранные сегментированные срезы сканограммы микро-КТ (блок 722) используются в качестве достоверных данных для построения модели "общей пористости".

[0075] Фиг.8 иллюстрирует регистрацию конфокальной сканограммы и сканограммы микро-КТ одного и того же объема породы в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. На конфокальной сканограмме 810 пористость светлая, а зерна минерала - темные. Размер воксела равен приблизительно 0,25 микрометров. На сканограмме 812 микро-КТ пористость темная, а зерна минерала белые/светло-серые. Размер воксела равен 7 микрометрам. Обе сканограммы 810 и 812 охватывают части одного и того же объема породы. Сканограммы совмещаются штриховыми линиями. Конфокальная сканограмма 810 высокого разрешения используется в качестве обучающего образа для многоточечного статистического разрешения пористости в сканограмме 812 микро-КТ низкого разрешения. Размеры сканируемых объемов являются произвольными.

[0076] Обращаясь снова к блоку 728 фиг.7, результатом является то, что объем сканограммы микро-КТ заполняется макро- и микропористостью. 3-мерные объемы могут быть визуализированы, используя традиционное программное обеспечение для анализа изображений (например, ImageJ или Photoshop).

[0077] Учитывая ограничения памяти компьютера для повторно отобранных сканограмм микро-КТ, один способ должен использовать новую структуру данных, где МТС создает последовательные подмодели, и между подмоделями создаются бесшовные переходы, используя концепции зонного согласования. Смотрите "Zhang, T. 2008, Incorporating geological conceptual models and interpretations into reservoir modeling using multi-point geostatistics: Earth Science Frontiers, v. 15, No. 1, p. 26-35". Подмодели переносятся с жесткого диска в RAM в соответствии с окном отображения, которое пользователь желает видеть (увеличение/уменьшение).

[0078] Фиг.9 иллюстрирует системы для построения улучшенной модели образца пористой среды в соответствии с некоторыми вариантами воплощения. Полученные данные 910 высокого разрешения (с использованием ЛСФМ, СЭМ, ТЭМ, АФМ, ВСИ и т.п.) передаются в центр обработки 950, который включает один или более центральных процессорных блоков 944 для выполнения процедур обработки, как описывается здесь, так же, как и другой обработки. Центр обработки включает систему хранения 942, модули 940 связи и ввода/вывода, дисплей пользователя 946 и систему ввода пользователя 948. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения центр обработки 950 может быть расположен в месте, удаленном от площадки сбора петрографических данных. Данные низкого разрешения 912, такие как полученные с использованием микро-КТ, традиционной КТ и/или цифровой макрофотосъемки, передаются в центр обработки 950. На фиг.9 данные и/или образцы с подземной пористой формации 902 собираются на скважинной площадке 900 с использованием грузового автомобиля 920 с лебедкой, для опускания инструмента 924 в скважину 922. В соответствии с некоторыми вариантами воплощения, спускаемый инструмент 924 включает инструмент для отбора кернов для сбора одного или более кернов с пористой формации 902. Как описывается здесь, центр обработки данных используется для улучшения модели 914 отобранного пористого материала. Хотя система на Фиг.9 показана применительно к примеру цифровых изображений породы подземной пористой формации, в общем описанные способы могут применяться к любой пористой среде.

[0079] В то время как раскрытие объекта изобретения осуществляется посредством вариантов воплощения выше, специалистам в этой области должно быть понятно, что модификации и изменения описанных вариантов воплощения могут осуществляться без отклонения от концепций изобретения, раскрываемого здесь. Кроме того, в то время как предпочтительные варианты воплощения описываются в связи с различными иллюстративными структурами, специалисты в этой области должны понять, что система может быть воплощена, используя разнообразие конкретных структур. Соответственно, раскрытие объекта изобретения не должно рассматриваться как ограниченное, за исключением объема и сущности прилагаемых пунктов формулы изобретения.

Изобретение относится к компьютерным системам визуализации пористых пород. Техническим результатом является повышение точности сегментации данных при построении модели образца пористой среды. Предложен способ построения модели образца пористой среды. Способ включает в себя этап приема данных изображения низкого разрешения, сгенерированных с использованием измерения с более низким разрешением, выполненного на первом образце пористой среды. Далее, согласно способу осуществляют прием данных изображения высокого разрешения, представляющих характеристики аспектов малого второго образца пористой среды, причем данные высокого разрешения сгенерированы с использованием измерения с более высоким разрешением, выполненного на малом втором образце. 3 н. и 29 з.п. ф-лы, 9 ил.

1. Способ построения модели образца пористой среды, содержащий:
прием данных изображения низкого разрешения, сгенерированных с использованием измерения с более низким разрешением, выполненного на первом образце пористой среды;
прием данных изображения высокого разрешения, представляющих характеристики аспектов малого второго образца пористой среды, причем данные высокого разрешения сгенерированы с использованием измерения с более высоким разрешением, выполненного на малом втором образце; и
распределение характеристик аспектов малого второго образца из данных высокого разрешения в данные низкого разрешения, генерируя, таким образом, улучшенную модель пористой среды.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что малый второй образец образует подгруппу первого образца.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при измерении с более высоким разрешением достигается разрешение по меньшей мере 0,5 микрометров.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при измерении с более низким разрешением достигается разрешение по меньшей мере на один порядок размера хуже, чем при измерении с высоким разрешением.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что распределение включает в себя использование многоточечного статистического способа.

6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что многоточечный статистический способ включает в себя использование одного или более способов, выбранных из группы, состоящей из: геостатистики с дискретными переменными и геостатистики с непрерывными переменными.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что дополнительно содержит последовательное построение множества подмоделей, имеющих бесшовные переходы, с использованием зонных согласующих концепций многоточечного статистического способа.

8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что характеристики аспектов малого второго образца пористой среды включают в себя характеристики одного или более аспектов, выбранных из группы, состоящей из: формы, размера и расположения пор.

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что пористая среда является подземной породной формацией.

10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что пористая среда является породной формацией, несущей углеводородный пласт.

11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно содержит, перед распределением, сегментацию данных изображения низкого разрешения в бинарное изображение, причем сегментация основана частично на характеристиках от измерения с высоким разрешением.

12. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные изображения высокого разрешения генерируются с использованием одного или более измерений, выбранных из группы, состоящей из: лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии, сканирующей электронной микроскопии, трансмиссионной электронной микроскопии, атомно-силовой микроскопии, вертикальной сканирующей интерферометрии, сканограмм нано-КТ и электронной микроскопии со сканированием фокусированным ионным пучком.

13. Способ по п. 12, отличающийся тем, что данные изображения высокого разрешения генерируются с использованием одного или более измерений, выбранных из группы, состоящей из: двухмерного тонкого среза, двухмерного толстого среза и двухмерной лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии в проходящем свете.

14. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные изображения низкого разрешения генерируются с использованием одного или более измерений, выбранных из группы, состоящей из: трехмерной микро-КТ, трехмерной традиционной КТ, трехмерной синхротронной КТ и цифровой макрофотосъемки.

15. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные изображения высокого разрешения - двухмерные, данные изображения низкого разрешения - трехмерные и модель - трехмерная.

16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно содержит определение размера площади представительного элемента (ППЭ), которая меньше малого второго образца, используя итеративный процесс, в результате чего дисперсия пористости или проницаемости измеряется для последовательно больших площадей образца.

17. Способ по п. 16, отличающийся тем, что дополнительно содержит, перед распределением, сегментацию данных изображения низкого разрешения в бинарное изображение, причем сегментация выполняется таким образом, чтобы согласовать макропористость, вычисленную для ППЭ.

18. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно содержит определение размера объема представительного элемента (ОПЭ), который меньше малого второго образца, используя итеративный процесс, в результате чего дисперсия пористости или проницаемости измеряется для последовательно больших объемов образца.

19. Способ по п. 18, отличающийся тем, что дополнительно содержит, перед распределением, сегментацию данных изображения низкого разрешения в бинарное изображение, причем сегментация выполняется таким образом, чтобы согласовать макропористость, вычисленную для ОПЭ.

20. Система для построения модели образца пористой среды, причем упомянутая система содержит систему обработки, адаптированную и программируемую для приема данных изображения низкого разрешения, сгенерированных с использованием измерения с более низким разрешением, выполненного на первом образце пористой среды; приема данных изображения высокого разрешения, представляющих характеристики аспектов малого образца пористой среды, причем данные высокого разрешения сгенерированы с использованием измерения с более высоким разрешением, выполненного на малом втором образце; и для распределения характеристик аспектов малого второго образца из данных высокого разрешения в данные низкого разрешения, генерируя, таким образом, улучшенную модель пористой среды.

21. Система по п. 20, отличающаяся тем, что распределение включает в себя использование многоточечного статистического способа.

22. Система по п. 20, отличающаяся тем, что характеристики аспектов малого второго образца пористой среды включают в себя характеристики одного или более аспектов, выбранных из группы, состоящей из: формы, размера и расположения пор.

23. Система по п. 20, отличающаяся тем, что пористая среда является подземной породной формацией.

24. Система по п. 23, отличающаяся тем, что пористая среда является породной формацией, несущей углеводородный пласт.

25. Система по п. 24, отличающаяся тем, что дополнительно содержит систему отбора образцов, адаптированную для сбора кернов из подземной породной формации.

26. Система по п. 20, отличающаяся тем, что система обработки дополнительно программируется для сегментации данных изображения низкого разрешения в бинарное изображение, причем сегментация основана частично на характеристиках от измерения с высоким разрешением.

27. Система по п. 20, отличающаяся тем, что дополнительно содержит систему формирования изображений высокого разрешения, адаптированную для генерации данных изображения высокого разрешения, используя одно или более измерений, выбранных из группы, состоящей из: лазерной сканирующей флуоресцентной микроскопии, сканирующей электронной микроскопии, трансмиссионной электронной микроскопии, атомно-силовой микроскопии, вертикальной сканирующей интерферометрии, нано-КТ и электронной микроскопии со сканированием фокусированным ионным пучком.

28. Способ сегментации цифрового изображения пористой
среды, содержащий:
прием цифрового изображения низкого разрешения, сгенерированного с использованием измерения с более низким разрешением, выполненного на первом образце пористой среды;
прием цифрового изображения высокого разрешения, сгенерированного с использованием измерения с более высоким разрешением, выполненного на малом втором образце пористой среды;
идентификацию макропор из цифрового изображения высокого разрешения; и
сегментацию цифрового изображения низкого разрешения, генерируя, таким образом, бинарное цифровое изображение, имеющее два возможных значения для каждого пикселя, причем сегментация основана на идентифицированных макропорах.

29. Способ по п. 28, отличающийся тем, что дополнительно содержит:
получение характеристик аспектов малого второго образца из цифрового изображения высокого разрешения; и
распределение характеристик в цифровом изображении низкого разрешения, генерируя, таким образом, улучшенную модель пористой среды.

30. Способ по п. 29, отличающийся тем, что распределение включает в себя использование многоточечного статистического способа.

31. Способ по п. 30, отличающийся тем, что многоточечный статистический способ включает в себя использование одного или более способов, выбранных из группы, состоящей из геостатистики с дискретными переменными и геостатистики с непрерывными переменными.

32. Способ по п. 28, отличающийся тем, что пористая среда является породной формацией, несущей углеводородный пласт.