Celem pracy było wykonanie szerokiej analizy parametrów przestrzeni porowej otrzymanych na podstawie obrazów rentgenowskiej tomografii komputerowej. W pracy określono geometryczne i topologiczne parametry struktury wewnętrznej próbek skał, pełniące kluczową rolę dla prognozowania przepływu mediów złożowych. Materiał badawczy stanowiły próbki dolomitu z kanalikami robaczkowymi powstałymi w wyniku zabiegu kwasowania. Modele 3D przestrzeni porowej zostały wykonane przy zastosowaniu nowoczesnego specjalistycznego oprogramowania Avizo 3D Pro (Thermo Fisher Scientific). Praca polegała na określeniu szeregu parametrów geometrycznych, takich jak: objętość, powierzchnia właściwa, grubość, szerokość i długość oraz sferyczność, maksymalna i minimalna średnica Fereta, liczba Eulera i inne. Do wyliczenia parametrów, oprócz oprogramowania Avizo 3D Pro, wykorzystano również program poROSE (poROus materials examination SoftwarE, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków). Następnie wybrano największe obiekty w każdej z próbek i przeprowadzono dla nich proces transformacji obrazu w szkielet, co pozwoliło na ich charakterystykę topologiczną. Uzyskano szereg informacji dotyczących kanalików porowych, m.in. o ich średnim promieniu, długości, krętości, liczbie połączeń (węzłów) i liczbie koordynacyjnej. Następnie porównano i przeanalizowano wszystkie parametry dla trzech obiektów pochodzących z trzech badanych próbek. Obiekt o największej objętości zidentyfikowano w próbce C. Wszystkie wybrane do analizy obiekty charakteryzowała podobna wartość średnia średniego promienia kanalików. Podobne są także średnie wartości liczby koordynacyjnej – wynoszą około 3. Najbardziej rozbudowaną strukturą charakteryzują się obiekty w próbkach B i C, na co wskazuje liczba Eulera. Przeprowadzone analizy pokazały, jak wiele informacji na temat szczegółów struktury porowej skał można uzyskać na podstawie wyników tomografii komputerowej. Otrzymane parametry mogą posłużyć do budowy modelu sieci porowej, a także do przeprowadzenia symulacji przepływu mediów przez skałę.
EN
The purpose of the study was to perform an extensive analysis of pore space parameters obtained from X-ray computed tomography images. Geometric and topological parameters of the internal structure of rock samples, which play a key role in predicting the flow of reservoir media were determined. The investigations were carried out on dolomite samples with “wormholes” formed as a result of the acidizing treatment. 3D models of the pore space were prepared using modern specialized programming Avizo 3D Pro (Thermo Fisher Scientific). A number of geometric parameters such as volume, specific surface area, thickness, width, length, sphericity, min. and max. Feret diameters, Euler number and others were determined. In addition to Avizo 3D Pro software, the poROSE program (poROus materials examination SoftwarE, AGH University of Krakow) was used to calculate these parameters. The largest objects in each sample were then selected and a skeletal image transformation process was carried out for them, allowing for their topological characteristics. A range of information on pore channels was obtained, including their average radius, length, curvature, number of connections (nodes), and coordination number. All parameters were then compared and analysed for three objects, derived from the three samples studied. The object with the largest volume was identified in sample C. All the objects selected for analysis were characterized by a similar average value of the average radius of the channels. The average values of the coordination number are also similar and amount to approx. 3. The most extensive structure is characterized by the objects in samples B and C, as indicated by the Euler number. The analyses showed how much information on the details of the pore structure of rocks can be obtained from the results of CT scans. The acquired parameters can be used to build a pore network model, as well as to simulate the flow of media through the rock.
A topological property or index of a network is a numeric number which characterises the whole structure of the underlying network. It is used to predict the certain changes in the bio, chemical and physical activities of the networks. The 4-layered probabilistic neural networks are more general than the 3-layered probabilistic neural networks. Javaid and Cao [Neural Comput. and Applic., DOI 10.1007/s00521-017-2972-1] and Liu et al. [Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, 8(2018), 225-266] studied the certain degree and distance based topological indices (TI’s) of the 3-layered probabilistic neural networks. In this paper, we extend this study to the 4-layered probabilistic neural networks and compute the certain degree-based TI’s. In the end, a comparison between all the computed indices is included and it is also proved that the TI’s of the 4-layered probabilistic neural networks are better being strictly greater than the 3-layered probabilistic neural networks.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.