Pore Space Quantification of Three Sandstones Binary Micro CT Images
محل انتشار: مجله مهندسی منابع معدنی، دوره: 9، شماره: 2
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 147
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MHRE-9-2_001
تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1403
چکیده مقاله:
The pore geometry and topology properties of rocks are significant for a better understanding of the complex hydrologic and elastic properties. If the complexity of porous media is considered, reliable results can achieve. In three-dimensional imaging of cavities, these complexities are taken into account. In this study, by conducting different methods deep understanding from some sandstones pore space is undertaken. Three series of ۲D micro-computed tomography sandstones binary images have been considered, each of them imagined as a ۳D binary image. Using novel skeletonization and pore-throat partitioning algorithms some network properties have been evaluated and compared for three cases. Those properties are pore and grain size distribution, throat length frequency, and coordination number frequency. Also, geometric measures in ۲D and ۳D have been considered using Minkowski functionals. The area, the perimeter and the ۲D Euler number of ۲D binary images and the volume, the surface area, the mean breadth also known as integral of the mean curvature, and the ۳D Euler Number of ۳D binary images are considered.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Ashrafi
Ph.D Student, Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
S.A. Tabatabaei-Nezhad
Professor, Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
E. Khodapanah
Associate Professor, Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :