СПОСОБ ОЦЕНКИ НЕФТЕНАСЫЩЕННОСТИ КЕРНА ГОРНЫХ ПОРОД ПО ФОТОГРАФИЯМ ОБРАЗЦОВ В ДНЕВНОМ СВЕТЕ Российский патент 2018 года по МПК G01V8/00 

Описание патента на изобретение RU2654372C1

Изобретение относится к горному делу, а именно к исследованиям горных пород, в частности к способам исследования керна, извлеченного из скважины.

Известен способ определения нефтенасыщенности породы [RU 2360233 С1, МПК6 G01N 23/083, опубл. 27.06.2009], заключающийся в том, что осуществляют приготовление исследуемого образца из керна нефтеводовмещающих пород, моделирование в нем пластовых условий, определение интенсивности рентгеновского излучения при сканировании сухого исследуемого образца породы, насыщение его моделью пластовой воды и определение интенсивности рентгеновского излучения при сканировании исследуемого образца породы при 100%-ной водонасыщенности, определение остаточной водонасыщенности, фильтрацию нефти и агента, сканирование рентгеновским излучением исследуемого образца породы, при этом, производя фильтрацию нефти, в качестве агента используют газ, дополнительно определяют интенсивность рентгеновского излучения при сканировании образца породы, насыщенного тремя фазами, а именно остаточной водонасыщенностью, промежуточной нефте- и газонасыщенностью, после чего нефтенасыщенность определяют по соответствующей математической формуле.

Недостатком указанного способа для экспресс оценок являются существенные затраты средств и времени, связанные с проведением лабораторных исследований и обработкой их результатов.

Известен способ исследования керна горных пород [Методы изучения осадочных пород. Госгеолтехиздат, 1957 г., том 1, глава IV, тема 1. Цвет осадочных пород, с. 285], основанный на определении цвета керна горных пород. Способ предусматривает установку керна на предметный столик, освещение его поверхности направленным потоком видимого диапазона света, прием части отраженного света и обработку полученной информации. Он не обладает большой точностью. В способе применяют наборы трех или восьми светофильтров, что не позволяет разделить весь видимый спектр длин волн на большее число частей. Кроме того, отчет по шкале в фотометре фиксируется человеком, что увеличивает вероятность ошибок, т.е. имеет место субъективный фактор.

Наиболее близким аналогом является способ исследования керна горных пород [RU 2501046 C1, МПК 6 G01V 8/08, опубл. 10.12.2013], где отраженную часть света от поверхности керна направляют на детектор для преобразования длины его волны и интенсивности света в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину (компьютер) для осуществления дальнейшей работы с цветностью кернового материала по заранее заданному набору программ, обеспечивающих сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), усреднение их с требуемой детальностью, конвертацию формата RGB в формат HSL (оттенков, насыщенности и яркости), построение диаграмм вариации параметров цветов RGB и HSL и гистограмм распределения упомянутых цветов, таблиц данных значений параметров цветов по глубине скважины, с заданным шагом осреднения, колонки средних цветов по скважине, колонки интерпретации цветности и вычисленных коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины.

Указанный способ по технической сущности более близок к предлагаемому и может быть принят в качестве прототипа. Однако он имеет ряд ограничений. Так интервал осреднения цветовых параметров составляет 1 см по образцу керна, что влияет на детальность исследования и не позволяет охарактеризовать текстурные особенности тонкослоистых коллекторов.

При осуществлении способа основное внимание уделяется вычислению коэффициентов расчлененности и неоднородности по всему представленному интервалу скважины, а оценка нефтенасыщенной мощности участков может осуществляться лишь опосредованно, что снижает точность и значимость такой оценки. Для построения колонки интерпретации предварительно в программу нужно внести условия интерпретации, в том числе и по нефтенасыщенности, которые представляют собой интервалы значений параметров Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Lightness и выбрать цвета для каждого условия интерпретации. Последние задаются обычно экспертно, что также добавляет субъективный фактор.

Техническая проблема при использовании заявляемого изобретения обеспечивается разработкой экспрессного способа оценки нефтенасыщенной мощности полноразмерного керна горных пород по цифровым фотографиям образцов в дневном свете, использующего информативный эффект расхождения цветового спектра RGB фотографий керна в области нефтенасыщенных участков.

Технический результат способа заключается в получении показателя по комплексному критерию, характеризующего мощность нефтенасыщенных участков керна, увеличении детальности исследования до (0,2-0,3) мм в зависимости от качества фотографии керна, увеличении скорости обработки фотографий керна по одной скважине заявляемым способом в среднем до 10 мин.

Указанный технический результат достигается тем, что способ включает цифровое фотографирование полноразмерного керна в дневном свете, преобразование длины волны и интенсивности света растрового изображения в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину для осуществления дальнейшей работы с цветностью фотографий керна, обеспечивающей сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), построение диаграмм вариации усредненных параметров цветов RGB и таблиц данных значений усредненных параметров цветов по глубине скважины.

Особенностями в данном способе является то, что:

производят усреднение параметров цветов RGB попиксельно по строкам изображения, что позволяет значительно увеличить детальность исследования;

вычисляют значения предложенных нечетких критериев оценки степени нефтенасыщенности по следующим формулам по всему представленному интервалу скважины, что позволяет использовать информативный эффект расхождения цветового спектра RGB фотографий керна в дневном свете в области нефтенасыщенных участков и существенно повышает оперативность вычислений:

K1=Δ/Δmax,

где Δ=max(R,G,B) - min(R,G,B);

Δmax - максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины;

K1 - критерий, характеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB,

K2=1-2⋅abs(λ-0,5),

где ;

K2 - критерий, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB,

,

где KK - комплексный критерий, формируемый как мультипликативная конъюнкция критериев K1 и K2 в теории нечетких множеств.

Прилагаемые к заявке графические материалы поясняют суть изобретения, где на фиг. 1 изображены графики спектра для фотографии керна в дневном свете.

На фиг. 2 - график критерия K1, характеризующего максимальный диапазон расхождения цветовых параметров RGB.

На фиг. 3 - график критерия K2, определяющего зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB.

На фиг. 4 - график комплексного критерия КК для оценки нефтенасыщенности по фотографиям образцов керна в дневном свете.

Способ осуществляют в следующей последовательности.

Производят цифровое фотографирование полноразмерного керна, которое обычно выполняется для первичного документирования с целью дальнейшего его литологического описания. Выполняют запись растрового изображения фотографии керна в дневном свете в электронно-вычислительную машину (компьютер) в виде массива пикселей, каждый из которых имеет свой код цветовой модели, и являются матрицей 3-х цветов RGB (RGB - сокращенное название, составленное из начальных букв слов: Red, Green и Blue, что в переводе на русский язык означает: красный, зеленый и синий соответственно). Эта информация является входными данными для комплекса программ ЭВМ (набор программ в заявляемом способе является ноу-хау).

Изображения могут быть записаны в любых растровых форматах и должны представлять собой матрицу данных интенсивности трех цветов RGB по каждому пикселю, с глубиной цвета не менее 8 бит на каждый канал. Специальная функция позволяет преобразовать (конвертировать) растровое изображение в массивы Red, Green, Blue и Greyscale кодов цветовой модели RGB, где Greyscale - Яркость (Y). Для получения значений яркости (или градации серого) обычно используется модель цветного зрения:

Y=0,299⋅R+0,587⋅G+0,114⋅В

где составляющая Y - яркость изображения, а коэффициенты сигнала яркости отражают физиологические особенности человеческого зрения. Величина яркости принимает целые значения от 0 до 255.

Один из модулей программы предназначен для составления таблиц данных значений параметров цветов RGB по глубине скважины. Для этого в программу сначала загружают цифровые изображения кернового материала по всему представленному интервалу скважины. Далее программа производит усреднение значений каждого из пикселей строки изображения, таким образом получая средний цвет для каждой строки пикселей. Затем создается таблица значений, в которую записываются отметка глубины и соответствующие ей три осредненных параметра Red, Green и Blue (фиг. 1).

Назначение другого модуля - это и вычисление комплекса численных критериев по всему представленному интервалу скважины. Для формализации эффекта расхождения цветового спектра и процесса обработки фотографий керна в дневном свете используют комплекс критериев на основе теории нечетких множеств.

Данными для второго модуля является таблица усредненных значений цветовых параметров Red, Green, Blue по глубине скважины, полученная на выходе из первого модуля. Первый критерий K1, характеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB, вычисляют по формуле: K1=Δ/Δmax,

где Δ=max(R, G, В) - min(R, G, В);

Δmax - максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины.

Таким образом, K1 характеризует максимальный диапазон расхождения всех цветов (фиг. 2). Обработке подвергается совокупность усредненных значений цветовых параметров Red, Green, Blue каждой строки изображения керна.

Второй критерий K2, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB (фиг. 3). Для этого вычисляют по каждой строке абсолютные величины разностей (R-G) и (R-B). Затем вычисляют отношение минимальной разницы к максимальной. Сам же критерий K2 вычисляют по формуле:

K2=l=1-2⋅abs(λ-0,5),

где .

Этот критерий используют совместно с первым критерием, т.е. формируют комплексный критерий КК, который вычисляют по формуле: как мультипликативную конъюнкцию в теории нечетких множеств. Практика показывает, что такого комплексного критерия вполне достаточно для экспресс оценки мощности нефтенасыщенных участков по фотографиям керна в дневном свете.

Показатель КК изменяется от 0 до 1. Участки с максимальными значениями комплексного критерия КК или превышающие некоторое пороговое значение являються претендентами для дальнейшего изучения нефтенасыщенности (фиг. 4). Кроме того, дополнительным подтверждением могут служить довольно высокие значения яркости на исследуемых участках.

Технико-экономическое преимущество данного решения заключается в следующем. Способ обладает высокой оперативностью, надежностью и детальностью исследования, позволяет непосредственно оценивать мощность нефтенасыщенных участков по фотографиям керна в дневном свете, используя информативный эффект расхождения цветового спектра RGB в области нефтенасыщенных участков. При этом вероятность ошибок сведена до минимума, поскольку все графические и вычислительные работы выполняется техническим средством и программным обеспечением. Сведены до минимума также затраты времени на исследование. Так, при исследовании фотографий керна по одной скважине заявляемым способом, время работы в среднем составляет 10 мин при детальности исследования (0,2-0,3) мм в зависимости от качества фотографии керна.

Таким образом, использование изобретения позволяет обеспечить повышение оперативности и детальности исследования.

Похожие патенты RU2654372C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ КЕРНА ГОРНЫХ ПОРОД 2012
  • Хасанов Ильнар Ильясович
RU2501046C1
Способ и система автоматизированного определения характеристик керна 2024
  • Маркушин Дмитрий Александрович
  • Захаров Алексей Дмитриевич
  • Рябков Михаил Сергеевич
  • Юсупов Артур Аббасович
RU2823446C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ МОНТАЖА НА КОПИЯХ ДОКУМЕНТОВ, ВЫПОЛНЕННЫХ ЭЛЕКТРОФОТОГРАФИЧЕСКИМ СПОСОБОМ 2015
  • Ситников Борис Вадимович
  • Музалевский Федор Александрович
  • Свиридов Юрий Алексеевич
RU2584441C1
СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННОГО ВЫРАЖЕНИЯ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СТЕКЛА, СПОСОБ ПОДБОРА СТЕКЛА С НЕОБХОДИМЫМИ ОПТИЧЕСКИМИ СВОЙСТВАМИ 2008
  • Семенова Татьяна Сергеевна
  • Павловский Лев Леонтьевич
  • Санин Владимир Дмитриевич
  • Гагаринский Павел Владимирович
  • Чижевский Денис Эдуардович
  • Шигаев Владимир Дмитриевич
  • Чеботаев Платон Платонович
  • Мацак Валерий Владимирович
  • Коломийченко Николай Владимирович
  • Скворцов Александр Никитич
RU2381462C1
СИСТЕМА, МАШИНОЧИТАЕМЫЙ НОСИТЕЛЬ И СПОСОБ АНАЛИЗА КЕРНА ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ 2021
  • Габдрахманова Ксения Ахатовна
  • Мамяшев Тимур Венерович
  • Степанов Дмитрий Александрович
  • Салимов Тимур Альфредович
  • Кульминский Данил Петрович
  • Ефимов Владислав Владимирович
  • Горбунов Владислав Игоревич
RU2760105C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ СТРАНИЦ ДОКУМЕНТА К ОДНОМУ АКТУ ПЕЧАТИ 2015
  • Ситников Борис Вадимович
  • Музалевский Федор Александрович
  • Свиридов Юрий Алексеевич
RU2582065C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ЗРЕЛОСТИ ХЛОПКОВЫХ ВОЛОКОН 2007
  • Круглов Алексей Владимирович
  • Гусев Борис Николаевич
  • Матрохин Алексей Юрьевич
  • Павлов Сергей Владимирович
RU2348035C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИИ ДИСКА ЗРИТЕЛЬНОГО НЕРВА ПРИ САХАРНОМ ДИАБЕТЕ 2007
  • Гаврилова Наталья Александровна
  • Полякова Марина Александровна
  • Ланевская Наталия Иосифовна
  • Ершова Валентина Владимировна
  • Ильясова Наталья Юрьевна
  • Куприянов Александр Викторович
  • Ананьин Михаил Александрович
RU2343823C1
КОМПЬЮТЕРНЫЙ СПОСОБ ФОРМАЛИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОВРЕЖДЕНИЙ 2002
  • Шишкин Ю.Ю.
  • Ерофеев С.В.
RU2231288C2
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЖИВЫХ И МЕРТВЫХ ОРГАНИЗМОВ МЕЗОЗООПЛАНКТОНА В МОРСКИХ ПРОБАХ 2014
  • Муханов Владимир Сергеевич
  • Литвинюк Дарья Анатольевна
RU2541462C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 654 372 C1

Реферат патента 2018 года СПОСОБ ОЦЕНКИ НЕФТЕНАСЫЩЕННОСТИ КЕРНА ГОРНЫХ ПОРОД ПО ФОТОГРАФИЯМ ОБРАЗЦОВ В ДНЕВНОМ СВЕТЕ

Изобретение относится к области геологоразведочных работ. Способ оценки нефтенсыщенной мощности полноразмерного керна горных пород по фотографиям в дневном свете основан на спектральном анализе цифровых фотографий керна, сохраненных в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), и включает в себя попиксельное усреднение в строках фотографии параметров цветов RGB, построение диаграмм вариации усредненных параметров цветов и таблиц данных значений усредненных параметров цветов по глубине скважины, а также принятие решений по предложенным формализованным нечетким критериям, использующим эффект расхождение цветового спектра фотографий керна в дневном свете в области нефтенасыщенных участков, которые вычисляются по следующим формулам: K1 – критерий, харатеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB, K1= ∆ / ∆max где ∆ = max (R, G, B) – min (R, G, B); ∆max – максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины; K2 – критерий, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB, K2 = 1 – 2 ⋅ abs (λ – 0,5), где ; , где KK – комплексный критерий, формируемый как мультипликативная конъюнкция критериев K1 и K2 в теории нечетких множеств. Технический результат заключается в повышении точности характеристики мощности нефтенасыщенных участков керна, а также в уменьшении времени обработки фотографий по сравнению с прототипом. 4 ил.

Формула изобретения RU 2 654 372 C1

Способ оценки мощности нефтенасыщенных участков керна горных пород по фотографиям образцов в дневном свете, включающий цифровое фотографирование полноразмерного керна в дневном свете, преобразование длины волны и интенсивности света растрового изображения в цифровой формат с последующей передачей этой информации в электронно-вычислительную машину, обеспечивающей сохранение в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), построение диаграмм вариации усредненных параметров цветов RGB и таблиц данных значений усредненных параметров цветов по глубине скважины, отличающийся тем, что производят усреднение параметров цветов RGB попиксельно по строкам изображения, используют эффект расхождение цветового спектра фотографий керна в дневном свете в области нефтенасыщенных участков при вычислении по всему представленному интервалу скважины значений нечетких критериев оценки степени нефтенасыщенности по математическим зависимостям:

К1 - критерий, характеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB,

K1=Δ/Δmax,

где Δ=max(R,G,B)-min(R,G,B);

Δmax - максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины;

К2 - критерий, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB,

K2=1-2abs(λ-0,5)

где ;

КК - комплексный критерий, формируемый как мультипликативная конъюнкция критериев К1 и К2 в теории нечетких множеств,

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2018 года RU2654372C1

EP 3001866 B1, 23.11.2016
СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ КЕРНА ГОРНЫХ ПОРОД 2012
  • Хасанов Ильнар Ильясович
RU2501046C1
US 20140016869 A1, 16.01.2014
US 8548204 B2, 01.10.2013.

RU 2 654 372 C1

Авторы

Алтунин Александр Евгеньевич

Семухин Михаил Викторович

Мальшаков Алексей Васильевич

Ядрышникова Ольга Анатольевна

Даты

2018-05-17Публикация

2016-12-02Подача