Metodyka ekstrakcji parametrów geometrycznych sieci porowej z obrazów micro-CT (program MAVI)

• Autorzy: Dohnalik, M. , Kaczmarczyk, J. , Zalewska, J.

Warianty tytułu

EN

Methodology of micro-CT images pore network geometrical parameters extraction with the use of MAVI software

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca przedstawia metodykę pomiarów właściwości geometrycznych przestrzeni pustek istotnych dla przepływu, dla próbki piaskowca czerwonego spągowca o porowatości 8,7%. Przy użyciu programu MAVI wykonano analizę komputerową obrazu mikrotomograficznego. Zaprezentowano sposoby wydzielania obiektów połączonych ze sobą. W celu analizy topografii sieci porowej wygenerowano szkielet obrazu, w którym wyróżniono takie elementy jak: zakończenia, węzły, gałęzie i pętle kanalików porowych, co dało możliwość łatwego zidentyfikowania połączeń porów oraz umożliwiło wyróżnienie porów izolowanych.

EN

This paper shows research methodology to obtain spatial geometrical properties of voids which are significant for fluid flow. Paper includes methods of extracting connected voids and obtaining skeleton of investigated structure. Skeleton image was analyzed that every it’s pixel was assigned to dead ends, junctions or pore lines. This method allowed identifying connected and isolated pores. Results were obtained by analyzing roentgen computed microtomography images using MAVI software. Analysis were performed on one rotliegend sandstone sample, which porosity was 8.7%.

Słowa kluczowe

PL

sieć porowa; parametry geometryczne; micro-CT; MAVI

EN

pore network; geometrical parameters; micro-CT; MAVI

• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 66, nr 6
• Strony: 441-448
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Dohnalik, M.

autor

Kaczmarczyk, J.

autor

Zalewska, J.

• Instytut Nafty i Gazu, Kraków

Bibliografia

• [1] Fisher R., Perkins S., Walker A., Wolfart E.: A to Z of Image Processing Concepts, pixel connectivity. 2003, http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/glossary.htm
• [2] MAVI 1.3.1 Online Documentation, Skeleton, Skeleton Analyzer.
• [3] Pal N.R., Pal S.K.: A review of image segmentation techniques. Pattern Recognition, 26, 1277-1299, 1993.
• [4] Russ J.: The Image Processing Handbook. Fifth Edition, Taylor & Francis Group, Skeletonization, 2007.
• [5] Sacha P., Chaudhuri B.: Computer Vision, Image Understanding, 63,418, 1996.
• [6] Sahoo P.K., Soltani S., Wong A.K.C., Chen Y.C.: A survey of thresholding techniques. Computer Vision, Graphics, Image Process, 41, 233-260, 1998.
• [7] Sato M, Bitter I., Bender M.A., Kaufman A.E., Nakajima M.: Tree-structure extraction algorithm for accurate and robust skeletons. Computer Graphics and Applications, 2000. Proceedings. The Eighth Pacific Conference on Volume, Issue, Page(s): 281-449, 2000.
• [8] Yang X.: PhD Thesis Three-Dimensional characterization of inherent and induced sand microstructure. Georgia Institute of Technology, 2005.