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龙图腾网获悉武汉中旺亿能科技发展有限公司申请的专利基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511007533.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法是由柴华;高梦寒;汪成霖;何平;吕宿;雷中英;王炜设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法在说明书摘要公布了：本发明属于页岩油气勘探开发技术领域，公开了一种基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法。该方法先获取目的层岩石沉积成岩的地质环境，确定图像采集参数并进行多尺度图像采集，得到灰度图像；接着利用等效球算法获取表征参数，依据筛选标准构建数字模型；再借助机器学习构建标准模型和数字化结果模型；最终确定油气层优势储层及压裂目标层段。该方法通过多尺度图像采集和机器学习等手段，提高了碎屑岩碎屑颗粒大小与结构特征三维数字模型的准确性，能更精准地预测油气勘探开发情况，提升勘探开发效率，降低成本，有效解决了现有技术测量不准确的问题。

本发明授权基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CT扫描结构图像的碎屑岩碎屑颗粒粒径定量表征方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取目的层岩石沉积成岩的地质环境，基于所述地质环境确定碎屑岩图像采集参数； 步骤2：基于碎屑岩图像采集参数采集岩石，进行多尺度图像采集，获得碎屑岩碎屑颗粒大小与结构灰度图像； 步骤3：对碎屑岩碎屑颗粒大小与结构灰度图像进行识别，应用等效球算法获得碎屑岩碎屑颗粒大小与结构的表征参数； 步骤4：获取碎屑岩碎屑颗粒大小与结构表征参数的筛选标准，基于筛选标准从碎屑岩碎屑颗粒大小与结构表征参数中确定不同粒径及结构表征参数，进而构建碎屑岩碎屑颗粒大小与结构组成数字模型； 步骤5：基于微米CT扫描结构图像的机器学习，构建碎屑岩碎屑颗粒大小与结构机器学习标准模型； 步骤6：依据碎屑岩碎屑颗粒大小与结构机器学习标准模型，通过机器学习获取碎屑岩碎屑颗粒大小与结构数字化结果模型； 步骤7：依据碎屑岩碎屑颗粒大小与结构数字化结果模型，确定油气层优势储层及压裂目标层段； 步骤2中，进行多尺度图像采集时，划分三个尺度：宏观尺度1-10mm，中观尺度100μm-1mm，微观尺度1-100μm；按照从宏观到微观的顺序采集图像，在采集过程中，通过三维坐标标定及SIFT特征匹配实现多尺度图像配准，获取碎屑岩碎屑颗粒大小与结构灰度图像； 步骤3中，将获取的碎屑岩碎屑颗粒大小与结构灰度图像进行二值化处理，分割出碎屑颗粒区域；计算每个颗粒的体积V，根据球体体积公式反推出等效球半径以此作为颗粒大小的表征参数；计算颗粒的球形度和扁平度作为结构表征参数，其中：球形度S＝4πr2A，A为颗粒表面积；扁平度F＝ba，a、b为颗粒长轴和短轴长度； 步骤4中，碎屑岩碎屑颗粒大小筛选标准：排除体积＜10个像素的噪声颗粒，保留粒径范围5μm-2mm颗粒；碎屑岩碎屑颗粒结构筛选标准：分析球形度＞0.4、扁平度0.3-1.5的颗粒； 步骤7中，优势储层的确定：优势储层指数RQI＝0.4Davg+0.31So+0.3P，So＝σgDg；其中Davg为平均等效球半径，So为粒径分选系数，σg为几何标准差，Dg为几何平均粒径，P为孔隙度；当RQI＞0.6时判定为优势储层； 其中，di为颗粒等效半径，ni为颗粒数量，N为总颗粒数； 步骤7中，压裂目标层段的确定：结合岩石力学参数及地应力数据，选择平均粒径100-300μm、粒径标准差＜50μm且渗透率＜1mD的优势储层段作为压裂目标层段。

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