[發(fā)明專利]一種基于CT圖像的水合物沉積物剪切帶識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811090590.6
• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN109374436B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋永臣;李洋輝;吳鵬;劉衛(wèi)國;趙佳飛;楊明軍;楊磊;凌錚
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號: G01N3/24
• 分類號: G01N3/24;G01N3/06
• 代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心 21200
• 代理人: 溫福雪;侯明遠(yuǎn)

本發(fā)明屬于巖土工程技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CT圖像的水合物沉積物剪切帶識別方法，通過X射線CT系統(tǒng)和低溫高壓水合物三軸儀，獲得不同軸向應(yīng)變下水合物沉積物試樣縱向CT掃描剖面圖。采用圖像閾值分割技術(shù)方法，將沉積物顆粒從水合物、氣體和水等分離出來，并進(jìn)行二值化處理。對分離出來的沉積物顆粒二值化圖像各局部進(jìn)行顆粒長軸傾角統(tǒng)計(jì)，確定顆粒傾角隨軸向應(yīng)變的旋轉(zhuǎn)方向變化，圖像中普遍發(fā)生順時(shí)針旋轉(zhuǎn)的部分與普遍發(fā)生逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)的部分之間的過渡區(qū)即為剪切帶。通過此方法實(shí)現(xiàn)剪切帶位置、厚度以及傾角的測量。該方法識別水合物沉積物剪切帶精度高，并獲得試樣內(nèi)部剪切帶形態(tài)變化特征，對研究水合物開采過程儲層失穩(wěn)具有重要意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種天然氣水合物沉積物剪切帶識別方法，屬于巖土工程技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

天然氣水合物是非常規(guī)油氣資源中的一名重要成員，廣泛分布于海底和永久凍土層。據(jù)估計(jì)，其中蘊(yùn)含的天然氣共計(jì)1-150×10¹⁵m³，相當(dāng)于目前已探明的煤、石油以及常規(guī)天然氣碳當(dāng)量總和的兩倍，是全球所有常規(guī)天然氣總量的10倍以上。通常，氣體水合物以膠結(jié)的形式存在于儲層中，由于它是一種亞穩(wěn)態(tài)物質(zhì)，溫度的升高和壓力的降低都極易造成水合物分解，可能導(dǎo)致地層沉降和剪切破壞，最終可能引起海底滑坡等地質(zhì)災(zāi)害，對水合物資源開采工程安全造成了極大的威脅。

滑坡的形成是由于滑移面上的剪應(yīng)力超過了該滑移面上的抗剪強(qiáng)度所致，而巖土體滑移面的破壞與剪切帶的形成密切相關(guān)。對于由離散顆粒和相關(guān)孔隙組成的沉積層材料，研究其局部變形如剪切帶的演變機(jī)理對從微觀尺度進(jìn)行力學(xué)特性分析和建模有著重要意義。

局部變形試驗(yàn)調(diào)查的側(cè)重點(diǎn)主要包含兩方面：1、剪切帶傾角的影響因素；2、剪切帶厚度的影響因素。在此之前，亟需一種能夠準(zhǔn)確獲得剪切帶厚度和傾角的識別方法。此前，已有PIV(Particle Image Velocimety)，即粒子圖像測試技術(shù)，在沉積層剪切帶識別中已有應(yīng)用報(bào)道，其基本原理是將土體變形前后拍攝的灰度圖像分割成若干均勻網(wǎng)格，將變形前某一網(wǎng)格在變形后圖像指定范圍內(nèi)進(jìn)行全場匹配和相關(guān)運(yùn)算，確定位移場，從而達(dá)到識別土體剪切帶的目的。但這種方法有著非常大的局限，該方法只能通過土體外部物理形態(tài)變化特征識別土體內(nèi)部剪切帶形態(tài)變化特征，對于外部無明顯物理形態(tài)變化特征的土體，PIV方法無法得到其內(nèi)部剪切帶形態(tài)變化特征。本發(fā)明涉及的剪切帶識別方法可以很好的克服這一點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于CT圖像的水合物沉積物剪切帶識別方法，獲得水合物沉積物在剪切變形過程中剪切帶的位置、厚度和傾角。

本發(fā)明的技術(shù)方案：

一種基于CT圖像的水合物沉積物剪切帶識別方法，該方法主要通過統(tǒng)計(jì)水合物沉積物剪切變形過程中顆粒傾角變化的概率累計(jì)曲線和優(yōu)勢傾角分布曲線來確定和識別剪切帶，步驟如下：

1)結(jié)合微焦點(diǎn)X射線CT系統(tǒng)和低溫高壓水合物三軸儀，獲得水合物沉積物試樣剪切變形過程中不同軸向應(yīng)變下縱向CT掃描剖面圖；

2)將得到的縱向CT掃描剖面圖采用中值濾波去噪提高圖像質(zhì)量，然后進(jìn)行灰度分布處理，根據(jù)密度線性找到沉積層顆粒峰值，對沉積層顆粒峰值中間值進(jìn)行區(qū)域劃分出各物質(zhì)對應(yīng)的閾值范圍；通過分割不相關(guān)區(qū)域的閾值去除水合物、氣體和水等的干擾，將沉積層顆粒從水合物、氣體和水等物質(zhì)中分離出來；然后，對圖像進(jìn)行二值化處理；

3)選取二值化后的試樣縱向剖面圖的局部，將二值圖像信息賦值給矩陣，然后對獲得的矩陣使用8通道邊緣分割以實(shí)現(xiàn)各個(gè)顆粒的分離；對圖形中的每個(gè)顆粒進(jìn)行最小外接橢圓處理并標(biāo)號，根據(jù)最小外接橢圓的長軸與X軸正方向的夾角實(shí)現(xiàn)傾角角度判別，夾角位于X軸上為正，位于X軸下為負(fù)，統(tǒng)計(jì)顆粒傾角大小；其中，X軸正方向?yàn)樗较蛴曳较颍?/p>