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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测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：CN115901834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211386093.7，技术领域涉及：G01N24/08；该发明授权基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法是由王惠民;向雷;盛丹娜;盛金昌;罗玉龙;田佳丽;吴洪涛设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法，对岩石试样预处理后进行T2图谱测试，并反演获得孔径分布曲线；对岩石试样利用核磁共振成像模块获取MRI图像，并基于该图像计算岩石孔隙分布分形维数；将岩石孔隙空间简化为孔隙尺寸不同且具有迂曲度的毛细管，确定不同迂曲度下的毛细管数量；根据孔隙分布与毛细管数量之间的标度关系，建立迂曲度分形维数与孔隙分布分形维数的数学关系，求解迂曲度分形维数。此种方法以核磁共振技术为实验手段，通过核磁图像直接获取表征孔隙空间二维平面的孔隙分布维数，并以此为目标参数，结合T2图谱的孔径分布信息，计算出迂曲度分形维数，为定量描述岩石孔隙结构和渗透特性提供依据。

本发明授权基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核磁共振图像的岩石孔隙迂曲度分形维数预测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1，对岩石试样进行预处理； 步骤2，对岩石试样进行T2图谱测试，并反演获得孔径分布曲线； 步骤3，对岩石试样利用核磁共振成像模块获取MRI图像，并基于该图像计算岩石孔隙分布分形维数； 步骤4，将岩石孔隙空间简化为孔隙尺寸不同且具有迂曲度的毛细管，确定不同迂曲度下的毛细管数量； 步骤5，根据孔隙分布与毛细管数量之间的标度关系，建立迂曲度分形维数与孔隙分布分形维数的数学关系，求解迂曲度分形维数； 所述步骤3中，利用计盒维数法计算孔隙分布分形维数Df，将不同边长的盒子分别覆盖在MRI图像表面，统计包含孔隙的盒子数量Nd，然后不断减小盒子的边长d，直到最小的盒子边长达到像素为止，根据分形的标度关系式，建立不同尺寸盒子与包含孔隙的盒子数量在对数坐标系下的线性拟合，拟合直线的斜率k为表征孔隙结构分布的分形维数； 所述步骤4的具体过程是： 根据下式计算特定孔径ri的毛细管体积Vi下的毛细管数量： 1 其中，V为单条特定孔径ri的毛细管的体积，Vi为特定孔径ri的毛细管总体积； 根据下式计算毛细管的体积： 2 其中，r代表毛细管半径，Ltr代表有迂曲度毛细管长度； 3 其中，Dt是迂曲度分形维数，在二维空间中的变化为1-2，L0是毛细管的特征长度，2r1-Dt表示2r的1-Dt次方； 将式2和式3代入式1，则特定孔径ri的毛细管体积Vi下的毛细管数量Ni表示为： 4 则半径大于ri的毛细管的数量表示为： 5 其中，n表示孔径为ri的毛细管数量； 所述步骤5的具体内容是： 由分形理论，毛细管尺寸大于r的毛细管数目和管径r具有如下幂函数关系： 6 其中，Df是孔隙分布分形维数，rmax是毛细管管径最大值； 由核磁共振原理，每个核磁共振横向弛豫时间T2代表一个特定的毛细管半径r，其信号幅度代表毛细管半径为ri的毛细管体积Vi，横向弛豫时间T2与孔径存在如下关系： 7 其中，ρ为弛豫速率，r为孔隙半径，FS为几何形状因子，对于有具有迂曲度的毛细管，FS=2； 结合上述关系，得： 8 其中，T2i表示毛细管半径为ri对应的横向弛豫时间； 对式8两边同时取对数有： 9 取不同的迂曲度分形维数代入式9进行迭代计算，直至孔隙分布分形维数与计盒维数法计算得到的分形维数相同时，此时迂曲度分形维数即为毛细管迂曲度的表征参数。

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