2017年4月26日，AGU知名期刊《Water Resources Research》上刊发了我校地球科学学院易智星博士的论文——高精度孔隙网格重建（Pore network extraction from pore space images of various porous media systems）。

孔隙网络重建是将复杂崎岖的岩石孔隙空间转化为一个简单的孔隙网络。通过该模型，不仅可以定量分析孔隙结构参数（包括孔喉半径，孔喉体积，喉道长度，比表面积等等），而且还可以模拟预测地层系数，绝对渗透率和相对渗透率等储层物理参数。各类孔隙网络重建算法已经发展了将近30年，但是以往的算法重建的孔隙网络精度偏低，模拟预测的物理参数相对误差较大。易智星及其导师林缅研究员、王永标教授成功地开发了一套高精度孔隙网络重建算法（AB算法）。

该算法的基本思路是用中轴线指导最大球骨架的建立，然后通过最大球确定孔隙与喉道的位置，最后对孔隙与喉道进行精细的参数化。通过AB算法重建了14个CT岩石数据的孔隙网络并预测了地层系数，绝对渗透率和相对渗透率。结果表明，相比于常用的孔隙网络（MA和MB），AB孔隙网络的精度有了明显的提高：与理论解相比，AB孔隙网络的平均相对误差降低到3.8%左右。 

Figure 1. Relative errors of various pore networks for predictions of (a) absolutepermeability and (b) formation factor.

论文信息：

Pore network extraction from pore space images of various porous media systems

Zhixing Yi, Mian Lin, Wenbin Jiang, Zhaobin Zhang, Haishan Li, Jian Gao

First published: 26 April 2017

DOI: 10.1002/2016WR019272   论文链接