基于色差识别的岩石微观结构射线成像探测法

技术特征：
1.基于色差识别的岩石微观结构射线成像探测法，包括以下步骤：步骤1、选择指定的砂岩块体，制作具有一定尺寸的长方体砂岩标准试件；在不同加载状态下，采用x-射线成像设备获取试砂岩试件破坏过程的分层图像；将砂岩分层图像离散并转化生成2d标量矩阵；其特征是：步骤2、导入转换的砂岩2d标量矩阵，采用三通道演示转换函数将矩阵各个单元添加颜色标签，生成色差矩阵单元；运用色差单元高斯分布初步估算矩阵单元识别阈值；基于各个色差分块矩阵边界单元色差，获得划分砂岩内部各个结构相的色差识别阈值；步骤3、导入步骤2建立的色差矩阵，提取剔除颜色标签之后的矩阵单元，建立矩阵单元的灰阶矩阵，计算灰阶矩阵分块区间的识别阈值；步骤4、将步骤2和步骤3得到的各个结构相的色差识别阈值和灰阶识别阈值取平均值，获得最优的砂岩各个微观结构相的最优化分割阈值；步骤5、运用获得的多个最优化分割阈值，精确快速分割砂岩内部各个微观结构相；通过将各个微观结构相的矩阵单元赋予0-1之间不同的值，进行数字化表征并实现结果可视化。2.根据权利要求1所述岩石微观结构射线成像探测法，其特征是：在步骤1中，所述2d标量矩阵的表达式为：式中，i
dm
为包含砂岩几何拓扑结构特征的2d离散数字化矩阵；f为数字化矩阵体素单元；gl为矩阵单元强度值，它由像素灰度值gi决定，x、y为成像坐标系中在x轴和y轴方向的坐标，n为矩阵维度。3.根据权利要求2所述岩石微观结构射线成像探测法，其特征是：在步骤2中，砂岩内部各个结构相的色差识别阈值的表达式为：各个结构相的色差识别阈值的表达式为：式中，f
k
、f
k 1
分别为色差识别过程中搜寻到的第k个和k 1个单元；分别为色差识别过程中搜寻到的第k个和k 1个单元；分别为带颜色标签的第i个和第i 1个矩阵色差单元；为第i个子矩阵相与第i 1个子矩阵相之间的色差识别阈值；p
nn
为色差识别阈值数目。4.根据权利要求3所述岩石微观结构射线成像探测法，其特征是：在步骤3中，计算灰阶矩阵分块区间的识别阈值的表达式为：
式中，为第i个子灰阶矩阵与第i 1个子灰阶矩阵之间的识别阈值；p
ns
为灰阶矩阵识别阈值个数；f
i
为第i次计算灰阶阈值过程中将灰阶矩阵划分为两个子灰阶矩阵的灰阶；为搜寻算符；λ
max
为最大值算法；λ
abs
为绝对值算符；χ为方差；c
count
为技术算符，表示统计某一项的个数；下标
i
→1和i
→
2是指当第i次计算灰阶阈值过程中将灰阶矩阵划分为两个子灰阶矩阵之后分别对应于第1个和第2个矩阵；为移除算符，表示去除某个子矩阵中的其他矩阵中的单元。5.根据权利要求4所述岩石微观结构射线成像探测法，其特征是：微观结构相的最优化分割阈值的表达式为：式中，为第i个微观结构相和第i 1个微观结构相的最优化分割阈值；λ
average
为平均值算符。6.根据权利要求5所述岩石微观结构射线成像探测法，其特征是：微观结构相矩阵单元赋值公式为：式中，为分割之后的砂岩微观结构相矩阵，f
mul-phase
为各微观结构单元属性值；i为识别的最优阈值序号，它取值1～p
no
；p
no
为识别的最优阈值个数。

技术总结
本发明公开了一种基于色差识别的岩石微观结构射线成像探测法，它包括利用X-射线获取岩石微观结构；采用矩阵单元色差识别分割算法，通过色差分块矩阵边界单元色差计算岩石内部各微观结构相色差识别阈值，并结合灰阶识别阈值，最终获得岩石微观结构相最优分割阈值；完成岩石内部裂纹、孔隙和固体基质等多类微观结构相的精确分割。它可以提高岩石内部各类微观结构相的分割精度，提高预测岩石物理力学参数预测精度，从而应用于深部岩石工程地质灾害和深部能源开发工程。本发明的优点是：精确识别区分岩石裂纹和孔隙及其他固体基质结构相，提高岩石微观结构识别分割精度，提高预测岩石物理力学参数预测精度。物理力学参数预测精度。物理力学参数预测精度。


技术研发人员：周小平 赵智 周健南 寿云东 孔新立 王鹏 耿汉生
受保护的技术使用者：中国人民解放军陆军工程大学
技术研发日：2022.01.11
技术公布日：2022/6/10