页岩孔隙贡献度的获取方法及装置与流程

本发明涉及油气勘验技术，尤其涉及一种页岩孔隙贡献度的获取方法及装置。

背景技术：

随着非常规油气资源的发展，页岩油气逐渐成为非常规油气资源发开的重点领域。

页岩层是油气藏储的主要结构，其中的页岩包括有机物质和无机物质，按照发育位置不同页岩孔隙可分为有机质孔隙和无机矿物孔隙，其中发育在有机物质上的页岩孔隙则被称为有机质孔隙，发育在无机物质上的页岩孔隙则被称为无机矿物孔隙。有机质孔隙度占总孔隙度的百分比则被称为有机质孔隙的贡献度，无机矿物孔隙度占总孔隙度的百分比则被称为无机矿物孔隙的贡献度。在评估油气藏储量的过程中，不同类型的页岩孔隙的贡献度将影响油气藏储量的评估准确度。

现有技术中，一般是采用压汞实验、气体吸附实验和核磁共振实验等方法对页岩孔隙进行测量和表征，但是这些方法均无法对不同类型孔隙的进行孔隙度的测量，也无法获取不同类型的页岩孔隙的贡献度。因此，为了能对油气藏储量进行准确评估，如何获取不同类型的页岩孔隙的贡献度成为了亟待解决的问题。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的无法获取不同类型的页岩孔隙的贡献度的问题，本发明提供了一种页岩孔隙贡献度的获取方法及装置。

一方面，本发明提供的了一种页岩孔隙贡献度的获取方法，包括：

利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像；

对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像；其中，所述各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物；

根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度；

根据所述有机质孔隙度、所述无机矿物孔隙度和所述总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度。

进一步地，所述根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，包括：

统计各组分的二值图像的各组分的像素数和对应的总像素数；

计算每个组分的像素数与对应的总像素数之比，获得各组分的面积分数；其中，所述各组分的面积分数包括有机质孔隙的面积分数、有机质的面积分数、无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数；

根据有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数，计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度；

根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度；

根据所述有机质孔隙在有机质中的孔隙度、岩心样品的密度、有机质的密度和有机质的质量分数，计算获得有机质孔隙度；

根据所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度、岩心样品的密度、无机矿物的密度和无机矿物的质量分数，计算获得无机矿物孔隙度；

计算所述有机质孔隙度与所述无机矿物孔隙度的和，获得所述总孔隙度。

进一步地，所述根据有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数，计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度，包括：

根据公式(1)计算所述有机质孔隙在有机质中的孔隙度：

其中，所述θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度，所述为有机质孔隙的面积分数，所述为有机质的面积分数；

所述根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，包括：

根据公式(2)计算所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度：

其中，所述θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，所述为无机矿物孔隙的面积分数，所述为无机矿物的面积分数。

进一步地，所述根据所述有机质孔隙在有机质中的孔隙度、岩心样品的密度、有机质的密度和有机质的质量分数，计算获得有机质孔隙度，包括：

根据公式(3)计算所述有机质孔隙度：

其中，所述θop,s为有机质孔隙度，所述ρs为岩心样品的密度，所述ρo为有机质的密度，所述ωo为有机质的质量分数，所述θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度；

所述根据所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度、岩心样品的密度、无机矿物的密度和无机矿物的质量分数，计算获得无机矿物孔隙度，包括：

根据公式(4)计算所述无机矿物孔隙度：

其中，所述θmp,s为无机矿物孔隙度，所述ρs为岩心样品的密度，所述ρm为无机矿物的密度，所述ωm为无机矿物的质量分数，所述θmp,m为所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度。

进一步地，所述对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像，包括：

所述对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

根据有机质孔隙的灰度阈值区间、有机质的灰度阈值区间、无机矿物孔隙的灰度阈值区间和无机矿物的灰度阈值区间，分别对所述灰度图像进行二值化处理，并获得有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像；

其中，所述有机质孔隙的灰度阈值区间为0至13、有机质的灰度阈值区间14至68、无机矿物孔隙的灰度阈值区间69至86和无机矿物的灰度阈值区间87至255。

进一步地，所述扫描电镜是在放大倍数569至844倍、高真空背散射模式、加速电压20千伏、工作距离11至14毫米的工作条件下对岩心样品进行扫描的。

另一方面，本发明提供了一种页岩孔隙贡献度的获取装置，包括：

接收模块，用于接收岩心样品的扫描电镜图像，所述扫描电镜图像是扫描电镜对岩心样品进行扫描获得的；

二值图像获取模块，用于对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像；其中，所述各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物；

处理模块，用于根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度；还用于根据所述有机质孔隙度、所述无机矿物孔隙度和所述总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度。

进一步地，所述处理模块，具体用于：

统计各组分的二值图像的各组分的像素数和对应的总像素数；

计算每个组分的像素数与对应的总像素数之比，获得各组分的面积分数；其中，所述各组分的面积分数包括有机质孔隙的面积分数、有机质的面积分数、无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数；

根据有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数，计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度；

根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度；

根据所述有机质孔隙在有机质中的孔隙度、岩心样品的密度、有机质的密度和有机质的质量分数，计算获得有机质孔隙度；

根据所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度、岩心样品的密度、无机矿物的密度和无机矿物的质量分数，计算获得无机矿物孔隙度；

计算所述有机质孔隙度与所述无机矿物孔隙度的和，获得所述总孔隙度。

进一步地，所述处理模块，具体用于：

根据公式(1)计算所述有机质孔隙在有机质中的孔隙度：

其中，所述θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度，所述为有机质孔隙的面积分数，所述为有机质的面积分数；

所述根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，包括：

根据公式(2)计算所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度：

其中，所述θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，所述为无机矿物孔隙的面积分数，所述为无机矿物的面积分数；

根据公式(3)计算所述有机质孔隙度：

其中，所述θop,s为有机质孔隙度，所述ρs为岩心样品的密度，所述ρo为有机质的密度，所述ωo为有机质的质量分数，所述θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度；

根据公式(4)计算所述无机矿物孔隙度：

其中，所述θmp,s为无机矿物孔隙度，所述ρs为岩心样品的密度，所述ρm为无机矿物的密度，所述ωm为无机矿物的质量分数，所述θmp,m为所述无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度。

进一步地，所述二值图像获取模块，具体用于：

所述对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

根据有机质孔隙的灰度阈值区间、有机质的灰度阈值区间、无机矿物孔隙的灰度阈值区间和无机矿物的灰度阈值区间，分别对所述灰度图像进行二值化处理，并获得有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像；

其中，所述有机质孔隙的灰度阈值区间为0至13、有机质的灰度阈值区间14至68、无机矿物孔隙的灰度阈值区间69至86和无机矿物的灰度阈值区间87至255。

本发明提供的页岩孔隙贡献度的获取方法及装置通过利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像，对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像，其中，所述各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物，根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，根据所述有机质孔隙度、所述无机矿物孔隙度和所述总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度，从而能够实现对不同类型的页岩孔隙的贡献度进行获取，进而为后续对油气藏储量的准确评估提供了评估依据。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的页岩孔隙贡献度的获取方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的页岩孔隙贡献度的获取方法的流程示意图；

图3(a)为本发明实施例二提供的页岩孔隙贡献度的获取方法应用于岩心样品时所获得的岩心样品的灰度图像的示意图；

图3(b)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的有机质孔隙的二值图像的示意图；

图3(c)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的有机质的二值图像的示意图；

图3(d)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的无机矿物孔隙的二值图像的示意图；

图3(e)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的石英的二值图像的示意图；

图3(f)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的长石、粘土矿物的二值图像的示意图；

图3(g)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的碳酸盐矿物的二值图像的示意图；

图3(h)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的黄铁矿的二值图像的示意图；

图4为本发明实施例三提供的页岩孔隙贡献度的获取装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1为本发明实施例一提供的页岩孔隙贡献度的获取方法的流程示意图，如图1所示，该获取方法具体包括如下步骤：

一方面，本发明提供的了一种页岩孔隙贡献度的获取方法，包括：

步骤101、利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像。

需要说明的是，本发明提供的页岩孔隙贡献度的获取方法的执行主体可为一种页岩孔隙贡献度的获取装置，其具体可为由处理器、存储器、芯片组、逻辑电路等组成的物理结构。

具体来说，在本发明提供的获取方法中，可先对岩心样品进行切割打磨、抛光等处理。随后，利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，并获得该岩心样品的扫描电镜图像。

其中，该扫描电镜的工作状态具体可设置为：在放大倍数569至844倍、高真空背散射模式、加速电压20千伏、工作距离11至14毫米，以使本发明获得的扫描电镜图像更加便于后续处理。

优选地，在步骤101之前，还可包括对岩心样本的选取的步骤，具体来说，可在低放大倍率电镜下观察各备选岩心，并从中选取各成岩组分分布均匀、矿物形态相对稳定的、各向异性较小及地质地化参数适中等特点的岩心作为岩心样品，从而可使得获得的岩心样品能够反映页岩层整体的孔隙结构特征。

步骤102、对扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像。

具体来说，由于扫描电镜成像原理是利用聚焦得非常细的高能电子束在岩心样本上进行扫描，激发并呈现该岩心样本的各种物理信息，其中，扫描电镜图像的明亮度随原子序数的增加而增加，也就是说，与岩心样品中的高原子序数的组分对应的扫描电镜图像为亮区，与岩心样品中的低原子序数的组分对应的扫描电镜图像为暗区，而受电镜信号分辨率所限，包围孔隙的周围矿物原子不同，孔隙明暗也不同。

因此，基于上述原理，本发明提供的技术方案可先对扫描电镜图像进行灰度化处理，以获得扫描电镜图像中每个像素的灰度值。随后，为了对灰度化处理后的图像中不同组分区域进行清楚的划分，可利用预设的各组分的灰度阈值区间，对灰度化处理后的图像进行二值化处理，并获得每个组分的二值图像。其中，各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物，相应的，本步骤获得的各组分的二值图像包括有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像。其中的，各组分的灰度阈值区间可根据经验值设定，其各组分的灰度阈值区间连续且不重叠。

步骤103、根据各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度。

步骤104、根据有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度。

具体来说，在步骤103和步骤104中，可对步骤102获取的有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像中的各组分的像素数进行统计，并利用统计出的各组分的像素数计算有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度。随后，可通过计算有机质孔隙度占总孔隙度的百分比，获得有机质孔隙的贡献度，计算无机矿物孔隙度占总孔隙度的百分比，获得无机矿物孔隙的贡献度。

本发明提供的页岩孔隙贡献度的获取方法，通过利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像，对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像，其中，所述各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物，根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，根据所述有机质孔隙度、所述无机矿物孔隙度和所述总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度，从而能够实现对不同类型的页岩孔隙的贡献度进行获取，进而为后续对油气藏储量的准确评估提供了评估依据。

为了进一步阐述本发明提供的页岩孔隙贡献度的获取方法，在图1所示实施方式的基础上，图2为本发明实施例二提供的页岩孔隙贡献度的获取方法的流程示意图。

如图2所示，该获取方法包括：

步骤201、利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像。

具体来说，与实施例一的步骤101类似的是，在本发明提供的获取方法中，可先对岩心样品进行切割打磨、抛光等处理。随后，利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，并获得该岩心样品的扫描电镜图像。

其中，该扫描电镜的工作状态具体可设置为：在放大倍数569至844倍、高真空背散射模式、加速电压20千伏、工作距离11至14毫米，以使本发明获得的扫描电镜图像更加便于后续处理。

优选地，在步骤201之前，还可包括对岩心样本的选取的步骤，具体来说，可在低放大倍率电镜下观察各备选岩心，并从中选取各成岩组分分布均匀、矿物形态相对稳定的、各向异性较小及地质地化参数适中等特点的岩心作为岩心样品，从而可使得获得的岩心样品能够反映页岩层整体的孔隙结构特征。

步骤202、对扫描电镜图像进行灰度化处理，获得灰度图像。

步骤203、根据有机质孔隙的灰度阈值区间、有机质的灰度阈值区间、无机矿物孔隙的灰度阈值区间和无机矿物的灰度阈值区间，分别对灰度图像进行二值化处理，并获得有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像。

步骤202和步骤203是实现对扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像的一种实现方式。

具体来说，首先对扫描电镜图像进行灰度处理，也就是说将彩色的扫描电镜图像每一个像素的rgb色彩值转化为介于0～255之间的灰度值，得到灰度图像，其中，灰度值越高像素颜色越深。随后，按照预设的灰度阈值区间对灰度图像进行二值化处理，其中，各组分的灰度阈值区间是根据不同孔隙及岩石组分的灰度值差异确定的，其中，针对各组分为有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物的情况来说，有机质孔隙的灰度阈值区间为0至13、有机质的灰度阈值区间14至68、无机矿物孔隙的灰度阈值区间69至86和无机矿物的灰度阈值区间87至255。

举例来说，图3(a)为本发明实施例二提供的页岩孔隙贡献度的获取方法应用于岩心样品时所获得的岩心样品的灰度图像的示意图,图3(b)至图3(h)分别为对图3(a)所获得的灰度图像进行二值处理后获得的各组分的二值图像的示意图。

具体来说，图3(b)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的有机质孔隙的二值图像的示意图，将有机质孔隙的灰度阈值区间设置为0至13，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(b)。相应的，图3(c)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的有机质的二值图像的示意图，将有机质的灰度阈值区间设置为14至68，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(c)；图3(d)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的无机矿物孔隙的二值图像的示意图，将无机矿物孔隙的灰度阈值区间设置为69至86，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(d)。

此外，图3(e)至图3(h)为岩心样品的无机矿物的二值图像，需要说明的是，该岩心样品中的无机矿物具体由石英、长石、粘土矿物、碳酸盐矿物和黄铁矿组成，为了获得更加准确的无机矿物的二值图像，可分别对每种无机矿物组分进行二值处理。图3(e)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的石英的二值图像的示意图，将石英的灰度阈值区间设置为87至108，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(e)；图3(f)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的长石、粘土矿物的二值图像的示意图，将长石、粘土矿物的灰度阈值区间设置为109至129，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(f)；图3(g)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的碳酸盐矿物的二值图像的示意图，将碳酸盐矿物的灰度阈值区间设置为130至232，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(g)；图3(h)为对图3(a)中的灰度图像进行二值处理后所获得的黄铁矿的二值图像的示意图，将黄铁矿的灰度阈值区间设置为233至255，并对图3(a)进行二值处理，获得图3(h)。

步骤204、统计各组分的二值图像的各组分的像素数和对应的总像素数。

步骤205、计算每个组分的像素数与对应的总像素数之比，获得各组分的面积分数。

具体来说，由于二值图像为二维的黑白图像，其各像素的像素值一般为0或255。因此，在步骤204和步骤205中，可针对每一个二值图像进行像素数的统计，进一步来说，可分别统计其中像素值为255的像素数，其中像素值为255的这些像素指示着该二值图像中的页岩的组分，此外，还需统计二值图像中的总像素数。随后，计算组分的像素数与总像素数之比，该比值则为该组分的面积分数，即获得有机质孔隙的面积分数、有机质的面积分数、无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数。

进一步来说，在上述的图3(b)至图3(h)中，通过采用上述方法计算获得的各组分的面积分数分别为：有机质孔隙的面积分数为0.133％，有机质的面积分数为1.903％，无机矿物孔隙的面积分数为3.528％，石英的面积分数为57.631％，长石和粘土矿物的面积分数为31.413％，碳酸盐矿物的面积分数为4.192％，黄铁矿的面积分数为1.190％。

步骤206、根据有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数，计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度。

利用上述获得的有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数可计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度，具体来说，可根据公式(1)计算有机质孔隙在有机质中的孔隙度：

其中，θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度，为有机质孔隙的面积分数，为有机质的面积分数。

步骤207、根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度。

利用上述获得的无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，具体来说，可根据公式(2)计算无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度：

其中，θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，为无机矿物孔隙的面积分数，为无机矿物的面积分数。

步骤208、根据有机质孔隙在有机质中的孔隙度、岩心样品的密度、有机质的密度和有机质的质量分数，计算获得有机质孔隙度。

具体来说，可根据公式(3)计算有机质孔隙度：

其中，θop,s为有机质孔隙度，ρs为岩心样品的密度，ρo为有机质的密度，ωo为有机质的质量分数，θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度。

步骤209、根据无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度、岩心样品的密度、无机矿物的密度和无机矿物的质量分数，计算获得无机矿物孔隙度。

具体来说，根据公式(4)计算无机矿物孔隙度：

其中，θmp,s为无机矿物孔隙度，ρs为岩心样品的密度，ρm为无机矿物的密度，ωm为无机矿物的质量分数，θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度。

需要说明的是，在上述步骤208和步骤209中，岩心样品的密度，有机质的密度，有机质的质量分数，无机矿物的密度和无机矿物的质量分数可对岩心样本进行测量和试验获取，其为该岩心样本的固有参数，本发明对其获取方法不进行限制。

步骤210、计算有机质孔隙度与无机矿物孔隙度的和，获得总孔隙度。

利用步骤208和步骤209中获得的有机质孔隙度和无机矿物孔隙度进行求和运算，以获得岩心样品的总孔隙度。

步骤211、根据有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度。

具体来说，计算有机质孔隙度与总孔隙度的比值，计算获得的比值则为有机质孔隙的贡献度。类似的，计算无机矿物孔隙度与总孔隙度的比值，计算获得的比值则为无机矿物孔隙的贡献度。

进一步来说，在上述的图3(a)所对应的岩心样本中，计算获得的有机质孔隙的贡献度为47.94％，无机矿物孔隙的贡献度为52.06％。

本发明实施例二提供的页岩孔隙贡献度的获取方法在实施例一的基础上，还提供了的获得有机质孔隙的贡献度以及无机矿物的贡献度的计算方法，以及对灰度图像进行二值处理所需要采用的阈值区间，从而可实现自动对不同类型的页岩孔隙的贡献度进行获取，提高了获取效率和获取精度，进而为后续对油气藏储量的准确评估提供了评估依据。

图4为本发明实施例三提供的页岩孔隙贡献度的获取装置的结构示意图。如图4所示，该获取装置包括：

接收模块10，用于接收岩心样品的扫描电镜图像，扫描电镜图像是扫描电镜对岩心样品进行扫描获得的；

二值图像获取模块20，用于对扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像。

其中，各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物。

处理模块30，用于根据各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度；还用于根据有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度。

进一步地，处理模块30，具体用于：统计各组分的二值图像的各组分的像素数和对应的总像素数；计算每个组分的像素数与对应的总像素数之比，获得各组分的面积分数；其中，各组分的面积分数包括有机质孔隙的面积分数、有机质的面积分数、无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数；根据有机质孔隙的面积分数和有机质的面积分数，计算获得有机质孔隙在有机质中的孔隙度；根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度；根据有机质孔隙在有机质中的孔隙度、岩心样品的密度、有机质的密度和有机质的质量分数，计算获得有机质孔隙度；根据无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度、岩心样品的密度、无机矿物的密度和无机矿物的质量分数，计算获得无机矿物孔隙度；计算有机质孔隙度与无机矿物孔隙度的和，获得总孔隙度。

进一步来说，处理模块30，具体用于：

根据公式(1)计算有机质孔隙在有机质中的孔隙度：

其中，θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度，为有机质孔隙的面积分数，为有机质的面积分数；

根据无机矿物孔隙的面积分数和无机矿物的面积分数，计算获得无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，包括：

根据公式(2)计算无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度：

其中，θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度，为无机矿物孔隙的面积分数，为无机矿物的面积分数；

根据公式(3)计算有机质孔隙度：

其中，θop,s为有机质孔隙度，ρs为岩心样品的密度，ρo为有机质的密度，ωo为有机质的质量分数，θop,o为有机质孔隙在有机质中的孔隙度；

根据公式(4)计算无机矿物孔隙度：

其中，θmp,s为无机矿物孔隙度，ρs为岩心样品的密度，ρm为无机矿物的密度，ωm为无机矿物的质量分数，θmp,m为无机矿物孔隙在无机矿物中的孔隙度。

进一步地，二值图像获取模块20，具体用于：

对扫描电镜图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

根据有机质孔隙的灰度阈值区间、有机质的灰度阈值区间、无机矿物孔隙的灰度阈值区间和无机矿物的灰度阈值区间，分别对灰度图像进行二值化处理，并获得有机质孔隙的二值图像、有机质的二值图像、无机矿物孔隙的二值图像和无机矿物的二值图像；

其中，有机质孔隙的灰度阈值区间为0至13、有机质的灰度阈值区间14至68、无机矿物孔隙的灰度阈值区间69至86和无机矿物的灰度阈值区间87至255。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明提供的页岩孔隙贡献度的获取装置，通过利用扫描电镜对岩心样品进行扫描，获得岩心样品的扫描电镜图像，对所述扫描电镜图像进行灰度化处理，根据预设的各组分的灰度阈值区间对灰度化处理后的图像进行二值化处理，获得各组分的二值图像，其中，所述各组分包括有机质孔隙、有机质、无机矿物孔隙和无机矿物，根据所述各组分的二值图像的各组分的像素数，计算获得有机质孔隙度、无机矿物孔隙度和总孔隙度，根据所述有机质孔隙度、所述无机矿物孔隙度和所述总孔隙度，计算获得有机质孔隙的贡献度和无机矿物孔隙的贡献度，从而能够实现对不同类型的页岩孔隙的贡献度进行获取，进而为后续对油气藏储量的准确评估提供了评估依据。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。