一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法

摘要

本发明公开一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法，所述孔径分布评估方法类比压汞法的测试原理，利用离散区间内部预定义的不同半径尺寸的孔隙球体，对真实孔隙空间进行填充，直至将孔隙完全填充，然后，对孔隙空间内部已填充的球体体积进行统计计算分析，进而获得孔径分布信息，计算步骤包括：定义离散三维图像中孔隙几何形状；原始三维图像矩阵的填充；最大孔隙半径值的计算；孔隙区域的标记；孔隙占比分数统计计算。本发明孔径分布评估方法计算结果与理论值的相符度高，精准的对多孔介质的孔径分布信息进行提取，通过逻辑算法，能够快速标记出孔隙区域，执行速度快，标记效率高。

说明书

技术领域

本发明涉及一种孔径分布评估方法，具体是一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法。

背景技术

得益于迅速发展的数字显微成像技术(CT和FIB/SEM)，多孔介质材料内部的微观三维孔隙结构得以直观呈现。基于上述三维孔隙结构图像，可直接提取其相应的孔径分布信息。现有算法主要类比于压汞法的测试原理，通过执行不同类型的距离变换(欧氏距离或棋盘距离变换)来对孔径分布进行计算，然而，由于数字图像的离散本质属性，加之现有算法缺少对孔隙几何形状的清晰明确定义，从而导致某些情况下其计算结果的准确性较差，除此之外，对于三维大尺度图像而言，现有算法的执行效率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法，所述孔径分布评估方法类比压汞法的测试原理，利用离散区间内部预定义的不同半径尺寸的孔隙球体，对真实孔隙空间进行填充，直至将孔隙完全填充，然后，对孔隙空间内部已填充的球体体积进行统计计算分析，进而获得孔径分布信息，具体计算步骤如下：

S1、定义离散三维图像中孔隙几何形状；

S2、原始三维图像矩阵的填充；

S3、最大孔隙半径值的计算；

S4、孔隙区域的标记；

S5、孔隙占比分数统计计算。

进一步地，所述步骤S1通过假设三维离散空间中孔隙几何形状球体，根据球体公式对不同半径尺寸的球体进行预定义。

进一步地，所述步骤S2中为防止后续计算中三维图像矩阵的越界读取，首先对原始三维图像矩阵的尺寸进行扩张和填充操作。

进一步地，所述扩张尺寸与同方向三维图像矩阵的尺寸相等，填充操作的填充值全部选为孔隙像素。

进一步地，所述步骤S3是对三维图像中的孔隙像素点进行遍历，在每一个孔隙位置处，将先前已经预定义好的不同半径离散孔隙球体逐次对其进行填充，以寻找该位置处所能放置的具有最大半径尺寸的球体，并对该半径值进行记录和存储。

进一步地，所述步骤S4是获得三维图像中每一个孔隙像素位置处所能放置的最大半径尺寸的球体后，再次对图像中的孔隙像素进行遍历，并对每一位置处最大球体所能覆盖的像素点进行标记，标记值为其相应的最大半径尺寸值。

进一步地，所述标记值在标记过程中，遵循较大标记值优先原则，即若后续待标记孔隙半径值较大，则对先前已标记的孔隙半径值进行替换更新，否则维持原有标记值不变。

进一步地，所述步骤S5是把已完成标记的三维图像作为研究对象，分别统计其内部具有不同孔隙半径标记值的像素点的数目，获得其相应的占比，最终得到真实孔隙结构图像的孔径分布信息。

本发明的有益效果：

1、本发明孔径分布评估方法计算结果与理论值的相符度高，精准的对多孔介质的孔径分布信息进行提取；

2、本发明孔径分布评估方法通过逻辑算法，能够快速标记出孔隙区域，执行速度快，标记效率高。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明离散球体构建示意图；

图2是本发明孔隙像素示意图；

图3是本发明孔隙区域标记的逻辑算法示意图；

图4是本发明孔径分布示意图；

图5是本发明像素孔径频率示意图；

图6是本发明像素孔径频率示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于多孔介质三维孔隙空间图像的孔径分布评估方法，类比压汞法的测试原理，利用离散区间内部预定义的不同半径尺寸的孔隙球体，对真实孔隙空间进行填充，直至将孔隙完全填充，然后，对孔隙空间内部已填充的球体体积进行统计计算分析，进而获得孔径分布信息，具体计算步骤如下：

S1、定义离散三维图像中孔隙几何形状：假设三维离散空间中孔隙几何形状为球体，根据球体公式对不同半径尺寸的球体进行预定义，计算公式为：

(x-a)

其中X、Y、Z变量均取为整数；

根据该式建立一系列不同半径的离散球体，如图1所示，图1中半径R的平方值分别为0、1、2：

S2、原始三维图像矩阵的填充：为防止后续计算中三维图像矩阵的越界读取，首先对原始三维图像矩阵的尺寸进行扩张和填充操作，其中扩张尺寸与同方向三维图像矩阵的尺寸相等，填充值全部选为孔隙像素，如图2所示，图中0代表孔隙，1代表基质：

S3、最大孔隙半径值的计算：对三维图像中的孔隙像素点进行遍历，在每一个孔隙位置处，将先前已经预定义好的不同半径离散孔隙球体逐次对其进行填充，以寻找该位置处所能放置的具有最大半径尺寸的球体，并对该半径值进行记录和存储；

S4、孔隙区域的标记：获得三维图像中每一个孔隙像素位置处所能放置的最大半径尺寸的球体后，再次对图像中的孔隙像素进行遍历，并对每一位置处最大球体所能覆盖的像素点进行标记，标记值为其相应的最大半径尺寸值；

在标记过程中，遵循较大标记值优先原则，即若后续待标记孔隙半径值较大，则对先前已标记的孔隙半径值进行替换更新，否则维持原有标记值不变，标记流程如图3所示；

S5、孔隙占比分数统计计算：把已完成标记的三维图像作为研究对象，分别统计其内部具有不同孔隙半径标记值的像素点的数目，获得其相应的占比，最终得到真实孔隙结构图像的孔径分布信息。

实施例1

选择一个已知孔径分布信息的人工合成的多孔介质材料，对上述算法的准确性进行验证，具体如下：

P1、人工合成多孔介质材料及其孔径分布，如图4、图5所示；

P2、将本算法和现有算法(Munch算法和Yang算法)的计算结果分别与理论值对比，如图6所示，验证结果显示，本算法的孔径分布计算结果与理论值相符较好，而现有算法则与理论值在孔径区间范围和相应体积占比两方面存在较大的偏差，本算法能够准确的对多孔介质的孔径分布信息进行提取。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。