關(guān)鍵詞：高分辨率三維X射線顯微成像技術(shù)，桌面型高分辨率三維X射線顯微鏡，XRM，纖維取向，孔隙缺陷分布，微觀結(jié)構(gòu)，非破壞性三維成像，高精度成像技術(shù)，CMOS探測(cè)器，桌面級(jí)設(shè)備，三維 X 射線顯微斷層掃描，MicroCT，數(shù)字巖石，微觀結(jié)構(gòu)解析

摘要

高分辨率計(jì)算機(jī)顯微斷層掃描是科學(xué)領(lǐng)域的重要方向，它與多種實(shí)驗(yàn)方法密切相關(guān)，并為高級(jí)計(jì)算物理研究奠定基礎(chǔ)，在這些研究中，高分辨率圖像被用作不同科學(xué)模擬模型的輸入。本文呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)集包括使用布魯克 Skyscan 1272 X 射線斷層掃描儀獲得的（原始）灰度圖像；通過對(duì)比度增強(qiáng)和降噪濾波器獲取的濾波圖像；以及使用 IsoData 分割方法獲得的分割圖像。所有圖像的分辨率為 2.25 μm（等距體素），尺寸為 1000³ 體素。

數(shù)據(jù)的價(jià)值 

1、本數(shù)據(jù)集提供了 11 個(gè)砂巖巖石的 X 射線顯微斷層掃描 3D 圖像集中數(shù)據(jù)，其孔隙度跨度超過 10 個(gè)百分點(diǎn)，滲透率跨度達(dá) 2 個(gè)數(shù)量級(jí)。
2、所有樣品都在相同條件下測(cè)量，這對(duì)于如此大的數(shù)據(jù)集來說是極其罕見的。
3、每個(gè)圖像都提供了三種變體（原始、濾波和分割），無論使用場(chǎng)景如何，都提供了現(xiàn)成可用的圖像。
4、數(shù)字巖石分析的計(jì)算方法的發(fā)展，如復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和人工智能，可從像我們這樣的大型、多樣化和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集的可用性中大的受益。
5、同樣，新的圖像處理方法的發(fā)展，如去噪、濾波、分割和數(shù)字結(jié)構(gòu)表示，也可從同一數(shù)據(jù)集中受益。
6、該數(shù)據(jù)集可供數(shù)字多孔介質(zhì)、石油科學(xué)與工程、水科學(xué)與工程以及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的研究人員使用，這些研究人員缺乏表征這些巖石樣品的資源。
7、自發(fā)布以來，已有超過 4000 名用戶下載了該數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)描述 

該數(shù)據(jù)集 [1] 包括從 Kocurek 工業(yè)公司獲取的砂巖樣品的 3D 顯微斷層掃描圖像：Bandera Gray、Parker、Kirby、Bandera Brown、Berea Sister Gray、Berea Upper Gray、Berea、Castlegate、Buff Berea、Leopard 和 Bentheimer。有興趣使用該數(shù)據(jù)集的研究人員將為每個(gè)樣品找到三幅不同的圖像：

原始圖像：從顯微 CT 投影重建獲得的灰度圖像數(shù)據(jù)。

濾波圖像：通過應(yīng)用對(duì)比度增強(qiáng)和降噪濾波器 [2,3] 從原始圖像獲得的灰度圖像。

分割圖像：從濾波后的灰度圖像獲得的二值圖像數(shù)據(jù)。灰度圖像在使用 IsoData 算法 [4] 計(jì)算的閾值水平處進(jìn)行分割。
所有圖像都有 1000×1000×1000 個(gè)體素，等距體素大小為 2.25 μm。值得注意的是，分割圖像包括孤立的孔隙，這與 Neumann  [5] 和 Lucas-Oliveira [6] 所開展的相關(guān)工作中觀察到的不同，在他們的工作中，計(jì)算物理分析應(yīng)用于所有孔隙都可以通過孔隙連接飽和的系統(tǒng)。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、材料和方法 

3D 圖像是從圓柱形樣品（高度 = 30 mm，半徑 = 5 mm）獲取的，使用的是布魯克 Skyscan 1272 顯微計(jì)算機(jī)斷層掃描系統(tǒng)，如圖 1 所示。

圖 1. (a) 布魯克 Skyscan 1272 和 (b) 固定在布魯克 Skyscan 1272 旋轉(zhuǎn)臺(tái)上的圓柱形樣品。
采集參數(shù)配置如下：電流100 μA；電壓 100 kV；幀平均 4；Cu 0.11 mm 濾波器；像素大小 2.25 μm；旋轉(zhuǎn) 180°，步長(zhǎng) 0.1°。
采集后，使用布魯克提供的軟件（NRecon，版本 1.7.0.4，重建引擎 InstaRecon，版本 2.0.2.6）進(jìn)行重建。為了避開圖像中心，因?yàn)槟抢锏沫h(huán)狀偽影校正影響更大，在樣品區(qū)域內(nèi)選擇了一個(gè) 1000×1000 像素的區(qū)域，如圖 2 所示，在 z 方向有 1000 幅圖像。

圖 2. 顯微 CT 圖像示例，其中選擇了用于重建的區(qū)域，避開了環(huán)狀偽影校正影響更大的中心。在樣品區(qū)域內(nèi)選擇了 1000×1000 像素的區(qū)域，并在 z 方向獲取了 1000 個(gè)切片。
圖像重建后，應(yīng)用了對(duì)比度增強(qiáng)濾波器。不同的樣品，具有不同的礦物成分，對(duì) X 射線透射的響應(yīng)不同，產(chǎn)生不同的灰度級(jí)分布。這一步旨在使整個(gè)對(duì)比度均勻，確保所有圖像在后續(xù)圖像處理步驟中得到平等對(duì)待。
對(duì)比度增強(qiáng)濾波器單獨(dú)地應(yīng)用于每個(gè)圖像，在累積直方圖達(dá)到 99.8% 的灰度級(jí)處截?cái)嗷叶戎狈綀D，然后將剩余的灰度級(jí)映射回 [0, 255] 區(qū)間。通過這種方式，確保了灰度級(jí)范圍的有效利用。
所得圖像隨后通過在 ImageJ 軟件中實(shí)現(xiàn)的 3D 非局部均值濾波器 [2,3] 進(jìn)行處理。平滑因子選擇為 1，sigma 參數(shù)自動(dòng)確定。這一步減少了任何數(shù)字成像技術(shù)固有的圖像噪聲量。
結(jié)果，使用 IsoData 方法 [4] 為每個(gè)圖像計(jì)算灰度閾值水平，隨后將它們分割為固體和空隙空間，生成二值圖像。在圖 3 中，給定圖像切片的所有變體并排顯示。

圖 3. 原始（左）、濾波（中）和分割（右）圖像的示例，表示了我們圖像處理工作流程中的每個(gè)步驟。每個(gè)圖像表示一個(gè)邊長(zhǎng)為 2250 μm 的正方形切片。
孔隙度和滲透率均在巴西國(guó)家石油公司研究中心（CENPES/Petrobras）的商業(yè)系統(tǒng)中測(cè)量，并且這些性質(zhì)是針對(duì)圓柱形砂巖樣品（直徑和長(zhǎng)度為 38 mm）獲得的。孔隙度和滲透率分別在 500 psi 的上覆壓力下，使用 UltraPore 300 和 UltraPerm 500 設(shè)備（均來自美國(guó) Core Lab），在 25°C 下使用氮?dú)鉁y(cè)量。滲透率和孔隙度均發(fā)表在參考文獻(xiàn) [5] 中。

實(shí)驗(yàn)總結(jié) 

該數(shù)據(jù)集通過標(biāo)準(zhǔn)化采集與處理，為巖石微觀結(jié)構(gòu)研究提供了多維度、大樣本的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，尤其適用于數(shù)字巖石物理模型開發(fā)、多孔介質(zhì)流體流動(dòng)模擬等領(lǐng)域。其三級(jí)數(shù)據(jù)格式（原始、過濾、分割）降低了不同研究場(chǎng)景的使用門檻，推動(dòng)了跨學(xué)科研究的可重復(fù)性與可比性。

參考文獻(xiàn)：

[1] R. Neumann, M. Andreeta, E. Lucas-Oliveira, 11 種砂巖：原始、濾波和分割數(shù)據(jù)，數(shù)字巖石門戶。(2020)，doi: 10.17612/f4h1-w124。
[2] J. Darbon, A. Cunha, T.F. Chan, S. Osher, G.J. Jensen，快速非局部濾波應(yīng)用于電子冷凍顯微鏡，見：第五屆 IEEE 國(guó)際生物醫(yī)學(xué)成像研討會(huì)論文集：從納米到宏觀，2008 年會(huì)議錄，ISBI，doi: 10.1109/ISBI.2008.4541250。
[3] A. Buades, B. Coll, J.M. Morel，非局部均值去噪，圖像處理在線 1 (2011)，doi: 10.5201/ipol.2011.bcm_nlm。
[4] T.W. Ridler, S. Calvard，使用迭代選擇方法的圖像閾值處理，IEEE 系統(tǒng)、人與控制論匯刊 (1978) SMC-8，doi: 10.1109/tsmc.1978.4310039。
[5] R.F. Neumann, M. Barsi-Andreeta, E. Lucas-Oliveira, H. Barbalho, W.A. Trevizan, T.J. Bonagamba, M.B. Steiner，數(shù)字巖石中高精度毛細(xì)管網(wǎng)絡(luò)表示揭示滲透率縮放函數(shù)，科學(xué)報(bào)告 11 (2021)，doi: 10.1038/s41598-021-90090-0。
[6] E. Lucas-Oliveira, A.G. Araujo-Ferreira, W.A. Trevizan, B.C. Coutinho dos Santos, T.J. Bonagamba，通過 NMR T2 分布和數(shù)字巖石模擬確定砂巖表面弛豫率用于滲透率評(píng)估，石油科學(xué)與工程雜志 193 (2020)，doi: 10.1016/j.petrol.2020.107400。