Chaîne d'analyse et de synthèse de textures 3D basée sur une décomposition en pyramides orientées

Cette étude vise à l'extension en 3D de la méthode proposée par Portilla et Simoncelli en analyse-synthèse de textures. L'article présente une méthode fondée sur une décomposition 3D multi-résolution dans le domaine de Fourier pour la caractérisation des textures. Le but de ce travail est d'établir un lien entre les textures 3D et les paramètres extraits lors de la phase d'analyse. Les paramètres, validés par une étape de synthèse, sont alors exploitables à des fins de classification ou de segmentation

Caractérisation des réservoirs basée sur des textures des images scanners de carottes

Les carottes, extraites lors des forages de puits de pétrole, font partie des éléments les plus importants dans la chaîne de caractérisation de réservoir. L’acquisition de celles-ci à travers un scanner médical permet d’étudier de façon plus fine les variations des types de dépôts. Le but de cette thèse est d’établir les liens entre les imageries scanners 3D de carottes, et les différentes propriétés pétrophysiques et géologiques. Pour cela la phase de modélisation des images, et plus particulièrement des textures, est très importante et doit fournir des descripteurs extraits qui présentent un assez haut degrés de confiance. Une des solutions envisagée pour la recherche de descripteurs a été l’étude des méthodes paramétriques permettant de valider l’analyse faite sur les textures par un processus de synthèse. Bien que ceci ne représente pas une preuve pour un lien bijectif entre textures et paramètres, cela garantit cependant au moins une confiance en ces éléments. Dans cette thèse nous présentons des méthodes et algorithmes développés pour atteindre les objectifs suivants : 1. Mettre en évidence les zones d’homogénéités sur les zones carottées. Cela se fait de façon automatique à travers de la classification et de l’apprentissage basés sur les paramètres texturaux extraits. 2. Établir les liens existants entre images scanners et les propriétés pétrophysiques de la roche. Ceci se fait par prédiction de propriétés pétrophysiques basées sur l’apprentissage des textures et des calibrations grâce aux données réelles. .Cores extracted, during wells drilling, are essential data for reservoirs characterization. A medical scanner is used for their acquisition. This feature provide high resolution images improving the capacity of interpretation. The main goal of the thesis is to establish links between these images and petrophysical data. Then parametric texture modelling can be used to achieve this goal and should provide reliable set of descriptors. A possible solution is to focus on parametric methods allowing synthesis. Even though, this method is not a proven mathematically, it provides high confidence on set of descriptors and allows interpretation into synthetic textures. In this thesis methods and algorithms were developed to achieve the following goals : 1. Segment main representative texture zones on cores. This is achieved automatically through learning and classifying textures based on parametric model. 2. Find links between scanner images and petrophysical parameters. This is achieved though calibrating and predicting petrophysical data with images (Supervised Learning Process)

Caractérisation des réservoirs basée sur des textures des images scanners de carottes

Les carottes, extraites lors des forages de puits de pétrole, font partie des éléments les plus importants dans la chaîne de caractérisation de réservoir. L’acquisition de celles-ci à travers un scanner médical permet d’étudier de façon plus fine les variations des types de dépôts. Le but de cette thèse est d’établir les liens entre les imageries scanners 3D de carottes, et les différentes propriétés pétrophysiques et géologiques. Pour cela la phase de modélisation des images, et plus particulièrement des textures, est très importante et doit fournir des descripteurs extraits qui présentent un assez haut degrés de confiance. Une des solutions envisagée pour la recherche de descripteurs a été l’étude des méthodes paramétriques permettant de valider l’analyse faite sur les textures par un processus de synthèse. Bien que ceci ne représente pas une preuve pour un lien bijectif entre textures et paramètres, cela garantit cependant au moins une confiance en ces éléments. Dans cette thèse nous présentons des méthodes et algorithmes développés pour atteindre les objectifs suivants : 1. Mettre en évidence les zones d’homogénéités sur les zones carottées. Cela se fait de façon automatique à travers de la classification et de l’apprentissage basés sur les paramètres texturaux extraits. 2. Établir les liens existants entre images scanners et les propriétés pétrophysiques de la roche. Ceci se fait par prédiction de propriétés pétrophysiques basées sur l’apprentissage des textures et des calibrations grâce aux données réelles. .Cores extracted, during wells drilling, are essential data for reservoirs characterization. A medical scanner is used for their acquisition. This feature provide high resolution images improving the capacity of interpretation. The main goal of the thesis is to establish links between these images and petrophysical data. Then parametric texture modelling can be used to achieve this goal and should provide reliable set of descriptors. A possible solution is to focus on parametric methods allowing synthesis. Even though, this method is not a proven mathematically, it provides high confidence on set of descriptors and allows interpretation into synthetic textures. In this thesis methods and algorithms were developed to achieve the following goals : 1. Segment main representative texture zones on cores. This is achieved automatically through learning and classifying textures based on parametric model. 2. Find links between scanner images and petrophysical parameters. This is achieved though calibrating and predicting petrophysical data with images (Supervised Learning Process)

Computed Tomography Reconstruction Using Only One Projection Angle

Let $F$ represent a digitized version of an image $f\left ({x,y }\right)$ . Assume that the image fits inside a rectangular region and this region is subdivided into $M\,\,\times \,\,N$ squares. We call these squares the shifted box functions. Thus $f\left ({x,y }\right)$ is approximated by $M\,\,\times \,\,N$ matrix $F$ . This paper proofs that $F$ can be recovered exactly and uniquely from the Radon transform of $f$ using only one selected view angle with a well selected family of $MN$ lines. The paper also proposes a precise method for computing the Radon transform of an image. The approach can be categorized as an algebraic reconstruction, but it is merely a theoretical contribution for the field of limited data tomography

Caractérisation des réservoirs basée sur des textures des images scanners de carottes

Les carottes, extraites lors des forages de puits de pétrole, font partie des éléments les plus importants dans la chaîne de caractérisation de réservoir. L acquisition de celles-ci à travers un scanner médical permet d étudier de façon plus fine les variations des types de dépôts. Le but de cette thèse est d établir les liens entre les imageries scanners 3D de carottes, et les différentes propriétés pétrophysiques et géologiques. Pour cela la phase de modélisation des images, et plus particulièrement des textures, est très importante et doit fournir des descripteurs extraits qui présentent un assez haut degrés de confiance. Une des solutions envisagée pour la recherche de descripteurs a été l étude des méthodes paramétriques permettant de valider l analyse faite sur les textures par un processus de synthèse. Bien que ceci ne représente pas une preuve pour un lien bijectif entre textures et paramètres, cela garantit cependant au moins une confiance en ces éléments. Dans cette thèse nous présentons des méthodes et algorithmes développés pour atteindre les objectifs suivants : 1. Mettre en évidence les zones d homogénéités sur les zones carottées. Cela se fait de façon automatique à travers de la classification et de l apprentissage basés sur les paramètres texturaux extraits. 2. Établir les liens existants entre images scanners et les propriétés pétrophysiques de la roche. Ceci se fait par prédiction de propriétés pétrophysiques basées sur l apprentissage des textures et des calibrations grâce aux données réelles. .Cores extracted, during wells drilling, are essential data for reservoirs characterization. A medical scanner is used for their acquisition. This feature provide high resolution images improving the capacity of interpretation. The main goal of the thesis is to establish links between these images and petrophysical data. Then parametric texture modelling can be used to achieve this goal and should provide reliable set of descriptors. A possible solution is to focus on parametric methods allowing synthesis. Even though, this method is not a proven mathematically, it provides high confidence on set of descriptors and allows interpretation into synthetic textures. In this thesis methods and algorithms were developed to achieve the following goals : 1. Segment main representative texture zones on cores. This is achieved automatically through learning and classifying textures based on parametric model. 2. Find links between scanner images and petrophysical parameters. This is achieved though calibrating and predicting petrophysical data with images (Supervised Learning Process).BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Multiscale investigation of pore structure heterogeneity in carbonate rocks using digital imaging and SCAL measurements: A case study from Upper Jurassic limestones, Abu Dhabi, UAE.

This study presents a comprehensive analysis of rock properties for a selected group of six carbonate reservoir rock samples revealing complex structures at various length scales. Experimental laboratory methods as well as image analysis techniques were conducted in this study to characterize the macro- and micro-pores in mud- and grain-dominated limestones samples from the Upper Jurassic Arab Formation (Arab D member). Mercury Injection Capillary Pressure (MICP), porosimeter, and permeameter lab measurements were employed to assess the pore network heterogeneity and complexity. In addition, a multiscale rock imaging approach was implemented to detect grain and pore phases at several length scales using Thin Sections (TS), Scanning Electron Microscopy (SEM), Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy (FIB-SEM), as well as 3D X-ray Computed Tomography (CT), and micro-computed tomography images (MCT). Furthermore, the multifractal analysis method was applied on the MICP and FIB-SEM to characterize quantitatively the heterogeneity of the pores in the studied samples. Heterogeneous samples 3R, 4M, 5W, and 6M display the highest non-uniformity degree Δα values, falling within the range of [1.21, 1.39] based on FIB-SEM images. Samples 1G, 2R, 3R, and 5W exhibit more heterogeneous pore structure, with Δα values ranging from 0.73 to 1.49 based on the MICP experiments. The results and findings confirm the effectiveness of multifractal parameters Δα and the asymmetry degree in the vertical axis Δf(α) in quantifying and characterizing rock heterogeneity

Experimental and digital investigations of heterogeneity in lower cretaceous carbonate reservoir using fractal and multifractal concepts

Abstract Characterization and prediction of reservoir heterogeneity are crucial for hydrocarbon production. This study applies the multifractal theory using both numerical and experimental data to characterize quantitatively the heterogeneity of pore structures in Lower Cretaceous limestone reservoir from the United Arab Emirates. Fractal dimensions calculated from three dimensional digital images showed good correlation (R2 =  + 0.69) with experimental high-pressure mercury injection (HPMI) measurements. Moreover, both experimental and numerical fractal dimensions correlate well with experimental HPMI porosity measurements. Multifractal parameters such as the non-uniformity degree of the pore structures Δα, the asymmetry degree in the vertical axis Δf(α), the concentration of pore size distribution α 0 and the asymmetry degree in the horizontal axis R d estimated from digital and experimental data correlated well and revealed ability to quantitatively describe samples heterogeneity. The ranges of digital and experimental multifractal parameters provided the means to differentiate between homogeneous and heterogeneous samples

In-house MATLAB Interface for thin section image segmentation.

The results obtained include porosity, the distribution of surface area, and the distribution of aspect ratio of sample 1G.</p