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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121212017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511403932.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法是由夏富军;刘学锋;邓少贵;尼浩;咸斐设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法，属于三维数字岩心建模技术领域。本发明提供的三维数字岩心建模尺寸的确定方法，以岩石物理实验为约束，能够确保建模尺寸既能识别粒间孔隙，又与岩石物理参数高度吻合；而且通过对比三维数字岩心的孔隙度、矿物组分含量与常规岩石物理实验结果对建模尺寸的代表性做出了准确评估，为致密砂岩数字模型的构建提供了有力的依据。

本发明授权基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法在权利要求书中公布了：1.基于岩石物理实验约束的致密砂岩三维数字岩心建模尺寸的确定方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取岩心样品，通过岩石物理实验获取岩心样品的实验孔隙度、实验所测矿物组分含量、饱和水状态的核磁共振T2谱； S2、从岩心样品上钻取不同直径级别的多个岩心子样； S3、分别对各个岩心子样进行X射线CT扫描，获取各个岩心子样在各自扫描分辨率下的X-CT三维灰度图像； S4、根据致密砂岩的矿物组分特征建立需要分割的组分类别包括铁矿石类矿物、钾长石与方解石、石英与斜长石、黏土、孔隙五种组分，采用机器学习图像分割算法对各个岩心子样的X-CT三维灰度图像进行组分划分，构建得到各个岩心子样的多矿物组分三维数字岩心； S5、计算各个岩心子样的三维数字岩心的CT识别孔隙度ΦCT及CT矿物组分含量Vi，i分别为铁矿石类矿物、钾长石与方解石、石英与斜长石、黏土、孔隙； S6、利用实验孔隙度对饱和水状态的核磁共振T2谱进行刻度，使刻度后的信号强度积分总和等于实验孔隙度；X射线CT扫描的建模尺寸应为能够准确识别样品中粒间孔隙时对应的尺寸，在刻度后的T2谱中，右侧谱峰为较大孔隙，即粒间孔隙对应的谱峰，邻近该谱峰的左侧波谷位置所对应的孔隙为粒间孔隙的最小孔径； S7、在T2谱上，对刻度后的信号强度从右向左累加，将所述波谷位置处对应的累加信号强度标记为Φv； 以各个岩心子样的CT识别孔隙度ΦCT为约束，对刻度后的信号强度从右向左累加，当累加的信号强度ΦSUM等于ΦCT时停止累加，计算，当P小于设定值时判定所对应的岩心子样直径及扫描分辨率符合建模要求，该岩心子样直径及扫描分辨率即为建模尺寸； 所述确定方法还包括结合建模尺寸的代表性对建模尺寸进行优化选择，所述建模尺寸的代表性评估方法，包括如下步骤： P1、获取步骤S1中岩心样品端面的SEM图像，根据致密砂岩的矿物组分特征建立需要分割的组分类别包括铁矿石类矿物、钾长石与方解石、石英与斜长石、黏土、孔隙五种组分，利用机器学习图像分割算法对SEM图像进行组分划分，从各个矿物组分中划分出组内微孔隙，计算各矿物组分中的组内微孔隙在组分内的组内微孔隙占比Ri； P2、将步骤P1中得到组内微孔隙占比Ri与步骤S5中得到的对应CT矿物组分含量Vi的乘积记为三维数字岩心中的微孔隙度Φi，将该微孔隙度Φi与步骤S5中得到的CT识别孔隙度ΦCT的加和作为模型总孔隙度Φ总； P3、计算步骤P2得到的模型总孔隙度与步骤S1得到的实验孔隙度的相对误差，相对误差小于规定值时，则认定所确定的建模尺寸满足孔隙度的代表性要求。

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