一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法
本发明属于多孔介质孔裂隙结构构建领域，具体涉及一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法。
背景技术：
目前，多孔介质材料内部三维孔裂隙结构主要通过物理直接扫描成像技术来获得，例如如计算机断层扫描技术(ct)、聚焦离子束/电子束双束显微成像技术(fib/sem)。然而，在实际应用过程中发现，物理扫描成像技术存在成像扫描耗时长、经济费用昂贵及视场(fov)与分辨率不能兼顾等诸多缺点，这些不足导致了其无法进行大范围的应用和推广。
数值随机重构方法(尤其是模拟退火算法)现已成为物理扫描重构的有力补充，其通过使用若干统计函数来对参考孔裂隙结构的特征进行提取，并将其作为目标约束函数，引导待重构系统逐渐向参考孔裂隙结构特征的方向进行迭代演化，进而完成多孔介质材料内部三维孔裂隙结构的数值随机重构。然而不足的是，常规模拟退火算法统计函数的构建和计算程序繁琐复杂，重构系统的更新演化需要极大的计算力花费，这已经严重阻碍了多孔介质大尺寸孔裂隙结构的顺利构建。
公开内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法，解决了现有技术中多孔介质大尺寸孔裂隙结构的构建困难，重构系统的更新演化需要极大的计算力的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
具体实施步骤如下：
一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法，包括如下步骤：
步骤一：获取多孔介质材料的孔裂隙结构图像作为参考图像，对参考图像内部的孔裂隙结构进行分割，生成只包含孔裂隙与基质的二值参考图像，对参考图像内部孔裂隙结构的信息进行全面综合提取和计算表征；
步骤二：对参考图像全尺寸统计函数分布进行粗化缩放采样，并以粗化缩放采样后的结果作为初始参考统计函数，同时以参考图像中的孔裂隙占比作为约束限制条件，采用随机算法生成与参考图像孔裂隙占比相一致的初始三维重构图像；
步骤三：取重构图像与参考图像间不同类型统计函数值差值平方的加权和进行初始系统能量的计算，随后在重建系统内部随机地选择一孔裂隙像素和一基质像素进行位置交换构建新系统，按照增量计算方式对相应统计函数值进行更新，并重新对新系统的能量进行计算，根据更新前后系统能量的差值和metropolis准则，以决定是否接受本次更新；
步骤四：不断重复步骤三像素交换过程，直至重构系统达到一种稳定平衡状态，然后按照一定的降温规则进行降温，并再次重复上述过程，经过大量的循环迭代演化，当系统的能量值低于某特定值时，该阶段重构结束；
步骤五：将上述重构结束系统进行细化，作为新的初始重构系统，不断循环重复步骤二、步骤三和步骤四，直至完成多孔介质内部孔裂隙结构的构建。
进一步地，所述重构方法将每一个像素点用一组像素点单元进行替代。
进一步地，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法，将上述方法构建的系统传递至下一阶段重构作为其初始系统，对初始系统不断重复据权利要求2所述步骤。
进一步地，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统包含根据上述的重构方法。
进一步地，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构装置包含上述的一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统。
进一步地，一种存储装置，保函上述的一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统。
进一步地，所述步骤四中当系统的能量值低于10-6时，该阶段重构结束。
进一步地，所述步骤四降温规则为按照公比小于1的等比数列进行降温。
本发明的有益效果：
1、传统模拟退火算法和所提出的改进模拟退火算法来对其进行重构，进而以对所提出算法的高效性和准确性进行验
2、不同于传统模拟退火算法的数值随机重构流程，本发明采用统计函数缩放与其增量计算更新相结合的方式来进行多孔介质孔裂隙结构的构建，两者能够在确保重构结果具有较高准确性的前提下，同时显著提高了三维大尺寸孔裂隙结构数字模型的重构效率，大幅度缩短重构所需时间。
附图说明
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，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。
图1是本公开实施例的参考图像；
图2是本公开实施例的统计函数分布图；
图3本公开实施例的统计函数2倍缩放采样图；
图4是本公开实施例多孔介质孔裂隙结构的最终三维渲染图；
图5是本公开实施例重构系统与参考系统统计函数值的对比图；
图6本公开实施例的系统流程图。
具体实施方式
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-6所示，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：参考图像的获取及预处理，利用sem或tem技术获取多孔介质材料的孔裂隙结构图像作为参考图像，并对其进行噪声滤除、亮度调整及对比度增强等预处理操作，以改善图像自身质量。
步骤二：参考图像的生成，利用成熟的阈值确定算法对参考图像内部的孔裂隙结构进行分割，生成只包含孔裂隙与基质的二值参考图像，以便于后续利用相关统计函数对其特征进行计算和提取。
步骤三：统计函数的选择与计算，分别选择单点概率函数、两点概率函数和线性路径函数(具体定义如下式)来对参考图像内部孔裂隙结构的信息进行全面综合提取和计算表征。
s(r)＝<i(x)i(x+r)>
式中，<>表示对其内部计算值进行平均；i(x)为图像内部x位置处像素点的属性值，孔裂隙取1，基质取0；r为图像内部两像素点间的统计距离。
步骤四：统计函数缩放采样及初始重构图像的生成，根据需重构试样的最终目标尺寸及缩放级数，对参考图像全尺寸统计函数分布进行粗化缩放采样，并同时确定初始待重构图像尺寸。随后，以参考图像中的孔裂隙占比作为约束限制条件，采用随机算法生成与参考图像孔裂隙占比相一致的初始三维重构图像。
步骤五：系统能量的计算及更新，按照下式进行系统能量的计算，也即取重构图像与参考图像间不同类型统计函数值差值平方的加权和。
随后，对重构系统进行一轻微扰动，也即在重建系统内部随机地选择一孔裂隙像素和一基质像素进行位置交换，并按照如下统计函数增量计算的方式来对相应统计函数值进行更新。
lnew＝lini+[2(nnew-r)-2(nini-r)]
式中，sini、lini和snew、lnew分别为重构系统更新前后不同类型统计函数的状态值；
系统更新之后，重新对新系统的能量进行计算，并根据更新前后系统能量的差值，按照下式计算本次更新接受的概率。
式中，t为设定的重构系统当前演化温度。
步骤六：温度冷却,不断重复上述像素交换过程，直至重构系统达到一种稳定平衡状态，然后按照一定的降温规则进行降温，并再次重复上述过程。经过大量的循环迭代演化，当系统的能量值低于某特定值时，该阶段重构结束。
步骤七：重构系统细化，基于上述已经重构完成的系统，按照先前所采用的缩放级数对系统内部的每一个像素点进行细化处理，具体为将每一个像素点用一组像素点单元进行替代，以提高重构系统的分辨率。
步骤八：重构过程结束，将上述细化后的新系统传递至下一阶段重构作为其初始系统，再次使用统计函数增量计算更新的方式进行重构，不断重复上述过程并最终完成多孔介质内部孔裂隙结构的构建。
进一步地，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统包含根据上述的重构方法。
进一步地，一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构装置包含上述的一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统。
进一步地，一种存储装置，包含上述的一种多孔介质内部大尺寸孔裂隙结构的快速随机重构系统。
进一步地，所述步骤四中当系统的能量值低于10-6时，该阶段重构结束。
进一步地，所述步骤四降温规则为按照公比小于1的等比数列进行降温。
进一步地，按照上述方法重构不同尺寸模型，所提出算法与传统算法的耗时对比，可以明显看出：对于同一尺寸模型而言，所提出算法的耗时要远小于传统算法的重构耗时；随着重构模型尺寸的增大，所提出算法的计算效率优势呈现的愈加明显。综合对比表明，所提出的算法能够准确且快速地完成对三维大尺寸孔裂隙结构数字模型的数值重构，所提出算法重构模型的统计函数值与参考统计函数值相符较好，表明所提出算法具有较高的准确性，可以进行大范围推广。
重构模型耗时对比表1
工作原理
通过重构图像与参考图像间不同类型统计函数值差值平方的加权和进行系统能量的计算，在重建系统内部随机地选择一孔裂隙像素和一基质像素进行位置交换构建新系统，重新对新系统的能量进行计算，并根据更新前后系统能量的差值，计算本次更新接受的概率；不断重复像素交换过程，直至重构系统达到一种稳定平衡状态，然后按照一定的降温规则进行降温，并再次重复上述过程，完成重构。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
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