孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法及装置与流程

1.本发明涉及石油地质勘探和测井解释技术领域，尤其涉及孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法及装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层溶孔、溶洞及构成复杂储集空间，储层非均质性(非均质程度)定量表征(评价、预测)对于碳酸盐岩油气藏的勘探和开发至关重要，一直是研究的热点和难点，现有的表征方法大致如下：
4.1、非均质性综合指数法：有些学者等采用波叠加原理，将多个参数进行叠加获得综合指数，例如与储层非均质性密切相关的孔隙度、渗透率、岩性及沉积相类型等参数，经过归一化处理，使得参数范围在0-1之间，对多个参数相加获得综合指数，该方法缺点是多个参数线性叠加，并不能完全反映储层非均质性，储层非均质性往往是非线性问题。
5.2、生产井信息描述法：油田生产井生产数据差异反映储层非均质性，有些学者利用单井产量和累积产量的概率分布的斜率反映储层非均质性，由于生产井同时受到工程措施因素影响，该方法不能准确表征储层非均质程度。
6.3、常规测井曲线分形维数法：有些学者通过计算测井曲线分形维数定量描述孔隙-孔洞变化，首先选择与储层非均质性最为敏感的测井曲线，利用变尺度分析法(r/s分析)对储层段进行测井曲线分形维数计算，分形维数的大小和变化可以定量描述储层非均质性情况，该方法不足在常规测井反映的是地层一维的测井信息，所以仅能评价储层的一维非均质性。
7.综上，现有方法均不能准确地预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。


技术实现要素：

8.本发明实施例提供一种孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法，用以提高孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的预测精度，该方法包括：
9.获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；
10.对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；
11.将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；
12.对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；
13.根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。
14.本发明实施例还提供一种孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测装置，用以
提高孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的预测精度，该装置包括：
15.获取单元，用于获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；
16.插值处理单元，用于对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；
17.二值化处理单元，用于将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；
18.图像处理单元，用于对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；
19.预测单元，用于根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。
20.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法。
21.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法的计算机程序。
22.本发明实施例中，孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方案，与现有技术中非均质性综合指数法、生产井信息描述法以及常规测井曲线分形维数法等方案均不能准确地预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的技术方案相比，通过：获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性，实现了对孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的定量表征，提高了孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
附图说明
23.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
24.图1为本发明实施例中孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法的流程示意图；
25.图2为本发明实施例中电成像测井灰度图；
26.图3为本发明实施例中经插值后的全井眼覆盖的电成像测井灰度图；
27.图4为本发明实施例中数字图像处理后的孔隙-孔洞分布的二值图像；
28.图5a-图5c为本发明实施例中不同非均质性储层段电成像图及计算的非均质性系数t；
29.图6a-图6b为本发明实施例中磨溪9井储层段非均质性评价示例图；
30.图7为本发明实施例中孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测装置的结构示意图。
具体实施方式
31.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
32.在介绍本发明实施例之前，首先介绍本发明实施例涉及的技术名词：非均质性就是孔隙发育的均匀性，对于渗透率参数而言，非均质性强就是水平渗透率和垂直渗透率差异非常大，非均质弱就是水平渗透率和垂直渗透率差异较小。
33.发明人发现现有技术存在的技术问题，因此，提出了一种孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方案。该方案基于发明人的思路：储层孔隙度纵横比大，说明孔隙不规则，非均质性强；孔隙的圆度大，说明孔隙形状更圆，非均质性弱。面孔隙度大，非均质性较强；如果能提取这些参数，则可以实现储层非均质性评价。因此利用上述关系，圆度作为分母，孔隙纵横比作为分子，并采用指数函数放大这个差异，构造公式计算非均质性参数t，最后利用该非均质性参数t确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。下面对该孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方案进行详细介绍。
34.图1为本发明实施例中孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
35.步骤101：获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；
36.步骤102：对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；
37.步骤103：将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；
38.步骤104：对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；
39.步骤105：根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。
40.本发明实施例中，孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方案，与现有技术中非均质性综合指数法、生产井信息描述法以及常规测井曲线分形维数法等方案均不能准确地预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的技术方案相比，实现了对孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的定量表征，提高了孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
41.具体实施时，本发明实施例提供的碳酸盐岩储层非均质性预测方案除了可以用于孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的预测，还可以应用于其他类型的碳酸盐岩储层的非均质预测。
42.下面对本发明实施例涉及的各个步骤进行详细介绍。
43.一、首先，介绍上述步骤101。
44.在一个实施例中，获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像，可以包括：
45.利用地层微电阻率扫描成像fmi电阻率成像测井仪，对待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层进行电成像测井，获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像。
46.具体实施时，对地层进行电成像测井，经过测井数据处理，获取电成像测井灰度图像，所选测井仪器为斯伦贝谢公司fmi电阻率成像测井仪，该仪器井壁覆盖率高，在8.5in井眼条件下，对井壁覆盖率85％，因此有助于进一步提高孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
47.具体实施时，灰度图像获取的详细实施过程如下：
48.电成像测井后获得的图像为彩色位图，是由像素组成的，每个像素都是单一的颜色，这些颜色是由红(r)、绿(g)、蓝(b)、三个基色混合而成的，位图文件格式较多，本文主要采用jjpeg(joint photographic experts group)格式全称为“连续色调静态图像的数字压缩和编码”，文件后辍名为".jpg" >49.彩色图进行灰度图转换：灰度图通常划分成0到255，共256个级别，其中0最暗(全黑)，255最亮(全白)，中间为过渡的灰色。彩色图每个像素都有3个分量r、g、b，那么通过以下公式将每个像素转化为灰度值grey：
50.grey＝r
×
0.299 g
×
0.587 b
×
0.114。
51.二、接着，介绍上述步骤102。
52.具体实施时，电成像测井灰度图像进行插值获取全井眼覆盖的图像，利用ciflog软件的电成像处理模块对成像数据进行地质统计学方法插值，获取全井眼覆盖(井壁覆盖率100％)的电成像测井灰度图像，进一步提高了孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
53.三、接着，介绍上述步骤103。
54.在一个实施例中，将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像，可以包括：根据预设的分割值，以及电成像测井灰度图像中每一像素的灰度值，将所述灰度值图像转化为二值图像。
55.在一个实施例中，所述分割值的取值范围可以是：28至32。
56.在一个实施例中，所述分割值的取值可以为：30。
57.具体可以设置一个分割值预设单元，用于预设分割值，设置二值图像生成单元，用于根据预设的分割值对所述灰度值进行分割将所述灰度值图像转化为二值图像，其中，所述分割值为30，有助于进一步提高孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
58.具体实施时，将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为二值图像，利用maltab软件对全井眼覆盖电成像测井图像进行数据处理，利用im2bw()函数处理数据，获得二值图像，即孔隙-孔洞分布的图像。
59.具体实施时，灰度图像转换二值图像的详细实施过程如下：
60.灰度图像转化为二值图像，通过设定分割阈值，获取二值图像，二值图像就2个值，即0和1，0是黑色，代表和溶蚀孔洞，1是白色，是背景值。通过二值化能够把有效的孔隙-孔洞信息提取出来，即获取孔隙-孔洞图像。
61.四、接着，介绍上述步骤104。
62.对二值图像进行数字图像处理技术，利用函数，获取孔隙-孔洞的面孔隙度φm、圆度rd及孔隙纵横比ar参数；
[0063][0064]
其中，φm－电成rd像测井图像面孔隙度值，％；
[0065]
sk—为电成像测井图像内值为0的像素个数总和，无量纲；
[0066]sall
—为电成像测井图像的所有像素个数总和，无量纲；
[0067][0068]
其中，rd－电成像测井图像孔隙-孔洞圆度，小数；
[0069]
a—为电成像测井图像内所有孔洞平均面积，无量纲；
[0070]dmax
—为电成像测井图像内最大孔洞的直径，无量纲；
[0071]
注：面积大小实际上就是图像像素个数之和。
[0072][0073]
其中，ar－电成像测井孔隙纵横比值，小数；
[0074]dmax
—为电成像测井图像内最大孔洞的直径，无量纲；
[0075]dmin
—为电成像测井图像内最小孔洞的直径，无量纲。
[0076]
对于步骤104，利用maltab软件的数字处理函数，获取二值图像，二值图像就是对应的孔洞发育，可以计算和溶蚀孔洞的面孔隙度、圆度和孔隙纵横比参数。
[0077]
五、接着，介绍上述步骤105。
[0078]
在一个实施例中，根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数，可以包括：按照如下非均质性预测模型确定非均质性系数：
[0079][0080]
其中：t为非均质性系数，小数；φm为电成像测井图像面孔隙度值，％；rd为电成像测井图像孔隙-孔洞圆度，小数；ar为电成像测井孔隙纵横比参数值，小数。
[0081]
具体实施时，根据非均质性评价公式计算非均质性系数t，评价储层段非均质性。具体地，可以通过对t值进行阈值分割，定量划分不同非均质性，以磨溪108井代表不同非均质储层段为例(附图5a-图5c)：
[0082]
附图5a为孤立孔洞为主，面孔隙度φm＝6.8％，圆度rd＝0.39，孔隙纵横比ar＝3.08，t＝6.01，非均质性较强；
[0083]
附图5b孔洞逐渐增多，面孔隙度φm＝7.2％，圆度rd＝0.47，孔隙纵横比ar＝2.02，t＝5.02，非均质性中等；
[0084]
附图5c，孔洞进一步增多，面孔隙度φm＝7.5％，圆度rd＝0.51，孔隙纵横比ar＝2，t＝4.97，非均质性较弱；
[0085]
根据磨溪108井典型非均性储层段的计算参数标定，划分不同非均质性的分割阈
值：当t》＝6，非均质性强；当5《t《6，非均质性中等；当t《＝5，非均质性弱。此处需要注意的是：上述阈值的确定是基于岩心标定，具有地区经验性，不同地区阈值划分标准可能不同，但非均质预测模型不变。
[0086]
上述公式(4)(非均质性预测模型)构建原理为：孔隙度纵横比大，说明孔隙不规则，非均质性强；孔隙的圆度大，说明孔隙形状更圆，非均质性弱。面孔隙度大，非均质性强；因此利用上述关系，圆度作为分母，孔隙纵横比作为分子，并采用指数函数放大这个差异，构造了公式(1)。结合实际工区，以四川盆地合川地区灯影组地层的实际电成像测井图像及岩心资料为例，定量划分非均质性级别，可以定义如下：
[0087]
当t《＝5，非均质性弱，孔洞很发育；
[0088]
当5《t《6，非均质性中等，孔隙较发育；
[0089]
当t》＝6，非均质性强，孔隙不太发育，孔洞较孤立。
[0090]
即，在一个实施例中，根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性，可以包括：
[0091]
根据岩心标定非均质性系数参数，并确定非均质性评价的阈值，即确定评价标准(例如：当非均质性系数t小于或等于5时，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性为弱性级别(第一级别)；当t大于5且小于6时，确定非均质性为中等级别(第二级别)；当t大于或等于6时，确定非均质性为中等级别强性级别(第三级别))，然后确定非取岩心段的待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。
[0092]
下面再举一例子进行说明，以便于理解本发明如何实施。
[0093]
以四川盆地合川地区灯影组地层为例，以取心井磨溪9井为例验证非均质性评价效果，详细阐述本发明：
[0094]
1、基本地质情况及地区参数情况：
[0095]
合川地区灯影组地层为一套海相碳酸盐岩地层，岩性主要为白云岩，少量石英。该套地层储层类型有3种：孔隙型、孔洞型和孔隙孔洞型。非均质性是指孔洞发育的不均匀性，体现在渗透率上为，垂向渗透率与水平渗透率差异非常大，垂向渗透率与水平渗透率比值能够代表2个方向孔洞发育的不均匀性。测井参数获取：利用斯伦贝谢公司的fmi成像测井系列仪器测量地层电成像测井图像。
[0096]
2、实现步骤：
[0097]
步骤1：对地层进行电成像测井，其测井仪器为斯伦贝谢公司fmi电阻率成像测井仪，该仪器井壁覆盖率高，在8.5in井眼条件下，对井壁覆盖率85％，适用于本发明专利；图2为电成像测井灰度图，该图为电成像图像经过灰度转换后的灰度图。
[0098]
步骤2：利用ciflog软件的电成像处理模块对成像数据进行地质统计学方法插值，获取全井眼覆盖(井壁覆盖率100％)的电成像测井灰度图像；图3为经插值后的全井眼覆盖的电成像测井灰度图，该图展示ciflog测井软件的电成像测井处理解释模块，利用地质统计学方法对电成像测井灰度图像进行插值，获得全井眼覆盖的灰度图。
[0099]
步骤3：利用maltab软件对全井眼覆盖电成像测井灰度图像进行数据处理，利用im2bw()函数处理数据，获得二值图像，即孔隙-孔洞分布的图像。图4数字图像处理后的二值图像，该图展示的数字图像处理后的反应孔隙-孔洞发育的二值图像。
[0100]
步骤4：利用maltab软件的数字处理函数，获取孔隙-孔洞图像的和溶蚀孔洞的面
孔隙度、圆度和孔隙纵横比参数；
[0101]
对磨溪9井5430.02m-5430.5m储层段计算面孔隙度＝15.06％，圆度＝0.41，孔隙纵横比＝2.59，对磨溪9井5444.1m-5444.6m储层段计算，面孔隙度＝3％、圆度＝0.71，孔隙纵横比＝1.42。
[0102]
步骤5：根据非均质性评价公式计算非均质性系数t，图5a-图5c为不同非均质性储层段电成像图及计算的非均质性系数t，该图展示磨溪108井不同非均质性储层段电成像图及计算的非均质性系数t值。评价储层段非均质性，采用步骤104孔隙-孔洞图像和溶蚀孔洞的面孔隙度、圆度和孔隙纵横比参数，计算非均质性系数t(附图6a-图6b)。
[0103]
磨溪9井5430.02m-5430.5m取心段(附图6a)，该段岩心测量水平渗透率为1.67md，垂直渗透率为0.183md，水平渗透率为垂直渗透率9.1倍，非均质性较强，计算非均质性系数t＝8.66(附图6a)，评价为非均质性强。磨溪9井5444.1m-5444.6m取心段(附图6b)，水平渗透率为1.38md，垂直渗透率为0.327md，水平渗透率为垂直渗透率4.2倍，为非均质性较弱，计算非均质性系数t＝2.36，评价为非均质性弱，与岩心渗透率分析结果基本符合。从电成像图像上看图6b的孔洞更加均匀一些，图6a的孔洞具有顺层溶蚀特征，因此非均质性强。
[0104]
综上，本发明实施例提供的孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法在四川盆地合川地区灯影组地层1口实际井资料进行应用，可以提高预测精度。
[0105]
本发明实施例中还提供了一种孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法相似，因此该装置的实施可以参见孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法的实施，重复之处不再赘述。
[0106]
图7为本发明实施例中孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测装置的结构示意图，如图7所示，该装置包括：
[0107]
获取单元01，用于获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；
[0108]
插值处理单元02，用于对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；
[0109]
二值化处理单元03，用于将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；
[0110]
图像处理单元04，用于对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；
[0111]
预测单元05，用于根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性。
[0112]
在一个实施例中，所述获取单元具体可以用于：利用地层微电阻率扫描成像fmi电阻率成像测井仪，对待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层进行电成像测井，获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像。
[0113]
在一个实施例中，所述预测单元具体可以用于：按照如下非均质性预测模型确定非均质性系数：
[0114]
[0115]
其中：t为非均质性系数，φm为电成像测井图像面孔隙度值，rd为电成像测井图像孔隙-孔洞圆度，ar为电成像测井孔隙纵横比参数值。
[0116]
在一个实施例中，所述二值化处理单元具体可以用于：根据预设的分割值，以及电成像测井灰度图像中每一像素的灰度值，将所述灰度值图像转化为二值图像。
[0117]
在一个实施例中，所述预测单元具体可以用于：当非均质性系数t小于或等于5时，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性为弱性级别；当t大于5且小于6时，确定非均质性为中等级别；当t大于或等于6时，确定非均质性为中等级别强性级别。
[0118]
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法。
[0119]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方法的计算机程序。
[0120]
本发明实施例中，孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测方案，与现有技术中非均质性综合指数法、生产井信息描述法以及常规测井曲线分形维数法等方案均不能准确地预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的技术方案相比，通过：获取待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的电成像测井灰度图像；对电成像测井灰度图像进行插值处理，得到全井眼覆盖的电成像测井灰度图像；将全井眼覆盖的电成像测井灰度图像转化为孔隙-孔洞分布的二值图像；对孔隙-孔洞分布的二值图像进行数字图像处理，得到孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数；根据孔隙-孔洞的面孔隙度、圆度及孔隙纵横比参数，以及预先建立的非均质性预测模型，确定非均质性系数；根据非均质性系数，确定待预测孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性，实现了对孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性的定量表征，提高了孔隙-孔洞型碳酸盐岩储层的非均质性预测的精度。
[0121]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0122]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0123]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0124]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0125]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。