[發明專利]一種頁巖微米孔隙結構分析方法及裝置有效
| 申請號: | 201711054719.3 | 申請日: | 2017-11-01 |
| 公開(公告)號: | CN107817204B | 公開(公告)日: | 2018-12-28 |
| 發明(設計)人: | 鄒安祺;王彥飛 | 申請(專利權)人: | 中國科學院地質與地球物理研究所 |
| 主分類號: | G01N15/08 | 分類號: | G01N15/08 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 鄧超 |
| 地址: | 100000 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 頁巖 微米 孔隙 結構 分析 方法 裝置 | ||
1.一種頁巖微米孔隙結構分析方法,其特征在于,包括:
獲取頁巖的CT成像數據,其中,所述CT成像數據為通過采用多個不同能量的同步輻射平行X射線束掃描頁巖得到的;
基于獲取的頁巖的CT成像數據和預先建立的神經網絡模型計算得到所述頁巖的內部結構分布數據;
輸出所述頁巖的內部結構分布數據;
所述神經網絡模型是通過以下方式建立的:
獲取頁巖樣本的CT成像數據作為訓練神經網絡所需的輸入數據,其中,所述CT成像數據為通過采用多個不同能量的同步輻射平行X射線束掃描頁巖樣本得到的;
基于所述頁巖樣本的CT成像數據計算所述頁巖樣本的各組分百分比,得到所述頁巖樣本的內部結構分布數據作為訓練神經網絡所需對應輸入數據的標簽數據;
基于所述頁巖樣本的CT成像數據和所述頁巖樣本的內部結構分布數據建立多層前饋神經網絡模型;
對所述神經網絡模型進行反向傳播求解所述神經網絡模型的權重和閾值,得到訓練好的神經網絡模型;
其中,所述基于所述頁巖樣本的CT成像數據計算所述頁巖樣本的各組分百分比,包括:
如果所述CT成像數據為通過采用L個不同能量的同步輻射平行X射線束掃描頁巖得到的三維圖像數據,大小為(n1,n2,n3),不同能量的同步輻射平行X射線束掃描頁巖得到對應的CT成像數據集合U1,U2,...,Ul,...,UL;
且頁巖樣本內部包含M個組分,在每個體素網格點n處構建由如下公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)和公式(5)所構成的目標方程:
其中,Tn(vn)為需要最小化的目標函數,表示第n個體素的第m個組分的體積分數;表示由第l個CT數據集合Ul得到的在這個體素內的總線性吸收系數;μ(m,l)表示第m個組分在第l個CT數據集合所對應能量的X射線束下的單一物質吸收系數;Sm表示第m個組分的物質成分的自能量,代表距離為k的相鄰體素成分m1和m2之間的界面自由能;
采用線性搜索方法求解令目標函數Tn(vn)最小的即所需的第n個體素內各物質的體積百分比;對CT成像數據集合U1,U2,...,Ul,...,UL的每個體素分別進行上述算法,即可得到本頁巖樣本各組分的組成分布V1,V2,...,VM,其中,Vm是組成的(n1,n2,n3)形式的三維矩陣。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用線性搜索方法求解令目標函數Tn(vn)最小的得到該目標函數值,包括如下步驟:
初始化:取滿足公式(3)的正的離散體積分數的可能組合,組成的向量如公式(6),
計算所有可能組合的目標函數值Tn,找到離散間隔Δ=1/g,給定迭代誤差e,給定權重參數α,g為預先設定的大于零的整數;
計算:以V0為中心,2Δ為區間,找到滿足公式(3)的所有正的離散體積分數值的可能組合,此時組成的向量如公式(7),
計算所有可能組合的目標函數值Tn,找到
更新:設V0=V1,離散間隔
迭代:如果Δ≥e則返回計算進行更新,否則停止迭代,得到V0以及目標函數值Tn。
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