多孔介质孔隙结构的分形特征和网络模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·多孔介质孔隙结构的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状分析 | 第11-16页 |
| ·储层岩孔隙结构 | 第11-12页 |
| ·分形理论的应用研究 | 第12-14页 |
| ·孔隙网络模型的应用研究 | 第14-16页 |
| ·本文的研究内容、技术路线及文章结构 | 第16-19页 |
| 2 分形几何理论和孔隙网络模型理论 | 第19-35页 |
| ·分形几何理论 | 第19-28页 |
| ·分析几何概述 | 第19-20页 |
| ·分形几何的性质 | 第20-23页 |
| ·分形维数基本概念 | 第23-24页 |
| ·分形维数种类及其计算 | 第24-28页 |
| ·孔隙网络模型的基本思想 | 第28-29页 |
| ·孔隙网络提取的最大球体算法 | 第29-34页 |
| ·搜索最大球 | 第29-31页 |
| ·建立最大球连通关系 | 第31-32页 |
| ·孔喉识别和参数计算 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 分形盒维数的算法研究 | 第35-64页 |
| ·基于二值图像的算法 | 第35-43页 |
| ·BC算法 | 第35-37页 |
| ·BC算法影响因素——盒子尺寸选择 | 第37-43页 |
| ·基于灰度图像的算法 | 第43-59页 |
| ·DBC算法 | 第43-45页 |
| ·DBC算法缺陷 | 第45-47页 |
| ·DBC算法的改进 | 第47-51页 |
| ·改进算法的验证 | 第51-59页 |
| ·基于3D图像的算法 | 第59-63页 |
| ·3D分形维数算法 | 第59-61页 |
| ·算法验证 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 4 多孔介质孔隙结构的分形特征分析 | 第64-96页 |
| ·实验材料及实验仪器 | 第64-68页 |
| ·实验材料 | 第64-66页 |
| ·实验仪器及参数 | 第66-68页 |
| ·图像前处理过程 | 第68-70页 |
| ·二值及灰度图像的获取 | 第68-69页 |
| ·3D数字图像的获取 | 第69-70页 |
| ·基于人造岩心二值图像的分形分析 | 第70-79页 |
| ·阈值对BC算法的影响 | 第71-74页 |
| ·图像分辨率对BC算法的影响 | 第74-76页 |
| ·人造岩心孔隙分布二值图像的分形分析 | 第76-79页 |
| ·直接基于人造岩心灰度图像的分形分析 | 第79-85页 |
| ·图像分辨率对DBC算法的影响 | 第79-81页 |
| ·人造岩心孔隙分布灰度图像的分形分析 | 第81-85页 |
| ·基于二值图像和灰度图像两种方法的比较 | 第85-90页 |
| ·填砂模型孔隙结构的3D分形特征分析 | 第90-93页 |
| ·本章小结 | 第93-96页 |
| 5 多孔介质孔隙网络模型研究 | 第96-103页 |
| ·实验材料及仪器 | 第96页 |
| ·实验材料 | 第96页 |
| ·实验仪器 | 第96页 |
| ·填砂模型的孔隙网络模型 | 第96-102页 |
| ·配位数 | 第99页 |
| ·孔、喉尺寸 | 第99-101页 |
| ·孔、喉形状因子 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-107页 |
| (1) 研究获得的结论和成果 | 第103-105页 |
| (2) 论文创新点 | 第105页 |
| (3) 后续研究方向 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 附录A 分形界面程序及关键代码 | 第115-129页 |
| 附录B 数字岩心获取及网络模型提取流程 | 第129-135页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
