储层微观孔喉网络识别技术：YUV空间与形态学分水岭方法

"储层微观孔喉网络图形识别方法 (2011年)，作者：张婷，徐守余，王子敏，发表于《吉林大学学报(地球科学版)》2011年第09月第41卷第5期" 在地质学和石油工程领域，储层的微观孔喉结构对于理解和评估油气储藏性能至关重要。孔隙和喉道是储层岩石内部的微小空间，它们决定了流体的流动性和储藏效率。2011年，来自中国石油大学地球资源与信息学院的研究者们提出了一种新的储层微观孔喉网络图形识别方法，旨在提高识别的准确性和完整性。 该方法首先涉及对大量岩样铸体薄片的图形特征进行深入观察和实验。研究者们注意到，在RGB（红、绿、蓝）彩色空间中，孔隙和喉道的边界可能受到亮度变化的影响，导致识别困难。为了解决这个问题，他们将原始图片转换到了YUV色彩空间。YUV空间是一种颜色模型，其中Y代表亮度，U和V代表色度，转换后可以减少亮度对孔喉网络识别的影响，使得孔隙和喉道的类聚更加明显。 接下来，研究者采用了形态学分水岭分割技术来识别岩样铸体薄片中的孔隙和喉道。这是一种基于图像形态学的图像分割方法，能够有效地识别复杂背景下的目标物体。通过分水岭算法，可以更精确地划分出孔隙和喉道的边界，从而得到更完整的孔喉网络结构。 为了验证新方法的有效性，研究者将这种方法识别出的孔喉网络与传统的RGB空间下的一般图像分割技术进行了对比。结果显示，新方法识别出的孔喉网络更为完整且清晰。此外，他们还利用德国蔡司公司的Axiovision4.0图像处理软件，对识别结果进行了面孔率（即孔隙面积占总面积的比例）的计算。通过对比，新方法的识别效果显著，相对误差降低了0.425%，这表明了该方法在提高储层微观孔喉网络图形识别的准确性方面的优越性。 这项工作提出的储层微观孔喉网络图形识别方法不仅提高了识别的精确度，还降低了由于亮度变化带来的不确定性，对于进一步理解储层特性、优化油藏模拟和提高油气开采效率具有重要意义。该方法的创新点在于色彩空间转换和形态学分水岭分割技术的结合，为地质学家和工程师提供了一个更有效的工具来研究储层的微观结构。