一种CT与电镜结合的三维岩石矿物识别方法

本发明涉及岩石物理和数字岩心，具体是一种ct与电镜扫描结合的三维岩石矿物识别方法。

背景技术：

1、在岩石物理和数字岩心技术领域，高精度三维矿物表征是数字岩心分析的重要基础，不准确的矿物分布数据将直接影响岩石物理参数计算、孔隙结构分析、多相渗流模拟、岩石力学分析及储层评价等分析结果的准确性，因此获得真实可靠的三维矿物分布信息具有重要意义。目前常用的矿物表征方法主要包括x射线计算机断层扫描（ct）、扫描电子显微镜（sem）、以及利用深度学习大模型对ct灰度图像进行矿物预测等。ct技术虽能获取三维信息，但受矿物灰度重叠、束硬化效应及射线散射效应等因素影响，导致x射线源发射出的不同能量的光子穿透样品时，低能光子优先被吸收，剩余射线的平均能量逐渐升高，致使同一矿物在样品内部与边缘呈现不同的灰度响应，产生杯状伪影，难以实现高精度矿物识别；sem技术能够准确识别矿物组成，但仅能获取岩样表面或二维截面的信息，难以获得岩样内部三维矿物分布；而基于深度学习大模型的矿物预测本质上属于预测推断，缺乏真实岩心的三维矿物标定，难以获取真实可信的数据。因此，如何高精度识别岩样内部三维矿物分布，是数字岩心研究领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决至少一个上述问题，本发明提出了一种ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法。

2、本发明的技术方案是：一种ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，包括以下步骤：

3、s1、取岩心并对其进行多能级ct扫描并对扫描图进行预处理，得到多能级条件下的ct灰度图；

4、s2、对岩心进行sem扫描同时进行矿物分析，得到包含有矿物信息的sem灰度图；

5、s3、对sem灰度图和ct灰度图进行配准得到等效sem灰度图，并利用校正函数对配准结果进行校正；

6、s4、基于不同能级条件下ct灰度图的实测灰度值和校正灰度值的误差，确定不同能级条件下ct灰度图的权重；结合权重，对不同能级条件下的ct灰度图进行加权融合，得到融合ct灰度图；

7、s5、利用sem灰度图和ct灰度图的配准结果构建训练样本集对xgboost进行训练，训练后，将融合ct灰度图的灰度值代入训练后的xgboost模型中，得到等效融合sem灰度图，结合s2中包含有矿物信息的sem灰度图，得到岩样内部的矿物组分。

8、本发明有益效果如下：

9、本发明利用sem高精度矿物识别结果对ct数据进行校正与标定，建立ct灰度值与sem灰度值之间的映射关系。由三维的ct灰度值通过映射关系得到三维的sem灰度值数据，实现岩样内部三维矿物分布的高精度重建。该方案融合了ct的三维空间优势与sem的高精度识别优势，既弥补了ct三维矿物识别精度不足的短板，又填补了sem二维表征无法还原三维空间分布的空白。

1.一种ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，s1中，ct扫描完成后，对投影数据进行暗场校正、平场校正，后采用锥束重建算法重构出对应能量下的三维数字矩阵，得到ct灰度图。

3.根据权利要求1所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，s2中，包含有矿物信息的sem灰度图通过下述步骤获得：在得到sem灰度数据后，采用qemscan自动矿物分析系统对sem扫描区进行扫描，结合背散射电子图像、eds能谱分析结果及矿物数据库，将sem灰度数据和矿物类别信息进行关联。

4.根据权利要求3所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，s2中，进行sem扫描时，首先对岩心的外表面进行扫描，随后在岩心内设置数个剖面，并沿剖面继续进行sem扫描得到剖面sem灰度图；所述剖面同时穿过至少1个基准点和岩心中轴线。

5.据权利要求4所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，s3中，配准包括以下分步骤：

6.据权利要求5所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求6所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的ct与电镜结合的三维岩石矿物识别方法，其特征在于，s5中，包括以下分步骤：建立xgboost模型，以融合ct灰度图中的融合ct灰度值为输入，以s3中等效sem灰度图中的等效sem灰度值为输出，对xgboost模型进行训练；将s4中的融合ct灰度图内的融合灰度值代入训练后的xgboost模型，得到融合ct灰度图对应的等效融合sem灰度图；结合包含有矿物信息的sem灰度图，对融合ct灰度图内的ct体素对应的矿物类别进行识别。