マイクロコンピュータトモグラフィー画像からのポアネットワーク抽出

孔と喉の格子によって岩の空隙を表現するネットワークモデルは、孔の形状と湿潤性が分かれば相対透過性を予測できます。マイクロコンピュータトモグラフィースキャンは、孔空間の三次元画像を提供します。ただし、これらの画像はネットワークモデルに直接入力することはできません。本論文では、SilinとPatzekの研究を拡張した修正最大ボールアルゴリズムを開発し、孔空間の画像からパラメータ化された幾何学と相互接続性を持つ単純化された孔と喉のネットワークを抽出します。協調数、孔および喉のサイズ分布などの孔ネットワークのパラメータが計算され、他の方法で抽出されたネットワーク、実験データ、基盤となる画像の透過性および形成因子の直接計算からのベンチマークデータと比較されます。大部分のケースで良好な一致が得られ、多様な岩石タイプから導出されたネットワークを予測モデルに使用できるようになります。