Segmentation: Identification des phases composant la roche

Comme dit précédemment, toute l'extraction des informations sur la structure de la roche étudiée, par le biais des images tomographiques à rayons X, est basée sur la segmentation des ces dernières. Ainsi, cette étape demeure plus que décisive pour l'analyse par la suite des images, afin d'investiguer les modifications apportées au sein de la structure de la roche, suite aux percolations de fluide enrichi en CO₂ à travers cette dernière.

La segmentation consiste à identifier les différentes phases (pores et phases matricielles) constituant la roche. Etant donné que chaque voxel correspond à un composant de la roche et est affilié à une valeur de niveaux de gris (valeur dépendant de la densité du composant), la

méthode de la segmentation repose tout bonnement sur la distribution des valeurs de niveaux de gris des images (histogramme). Effectivement, le nombre de mode (valeurs de niveaux de gris les plus représentées), présenté par l'histogramme des images tomographiques, correspond au nombre de phase n constituant la roche (Figure 6.6). Dans cette étude, comme les deux roches réservoir étudiées contiennent principalement de la calcite (1% de Mg), donc une seule phase minérale, l'histogramme de leurs images tomographiques est théoriquement bimodale: pores (vides) et matériau solide carbonatée (ciment-matrice-grain). Cependant, un nombre significatif d’espace vide détiennent des tailles inférieures à la résolution des images tomographiques (e.g. 5.06 µm), ce qui rend difficile voire impossible leur identification. Pour les deux unités de réservoir, ces pores à taille inférieure à 5.06 µm sont principalement localisés au niveau des ceintures oolithiques (lamines concentriques, section 5.2.1, figure 5.4), qui contiennent aussi du matériau solide. Ainsi, le rayon incident considérera ces ceintures, en les traversant, comme une seule phase de densité plus forte que celle du pur vide et moindre que celle d’un matériau solide à lui-même: l’atténuation rX de par ces ceintures moindre que celle d’un pure solide et plus que celle de par du pur vide. Ceci se traduit sur les images tomographiques des roches étudiées, notamment dans le cas de PORT, par la présence de trois phases (images à histogramme trimodal, figure 6.6): phase vides (espace vide de taille supérieure à la résolution des images, donc bien identifiables), phase solide (matériau solide), phase microporeuse (matériau solide plus pores de taille < 5.06 µm).

Figure 6.6. Histogramme trimodal de nos échantillons de roche ; V (phase vide), µ (phase microporeuse) et M (phase solide)

représentant les trois phases qui constituent la roche.

Lors de cette étude, une segmentation de type 3 phases est plutôt envisagée et effectuée. Ceci a été rendu possible grâce au développement et à l’utilisation d’un programme en C de segmentation multi-phases, qui est basé sur la méthode dite de croissance de phase, décrite par Spirkovska, 1993. Cet algorithme a pour fonctionnalité d'attribuer un nouveau label aux voxels composant les images, en fonction de leurs valeurs de niveau de gris d'origine par rapport aux seuils de segmentation choisis et de leur distance (Box 6.1).

6.3.2.1. Méthode de détermination des seuils de segmentation

La segmentation demeure une étape cruciale car elle permet de déterminer la porosité et la géométrie des interfaces entre les distinctes phases qui constituent l’échantillon de roche. En d’autres termes, la structure des pores sur laquelle on se focalise, lors de cette étude, est mise en exergue sur les images tomographique par cette phase de segmentation. Bien qu'il soit automatique, le fonctionnement de l'algorithme à cet effet nécessite le choix manuel de seuils de segmentation (valeurs aux limites entre les différents modes de l'histogramme correspondant): 4 valeurs pour une segmentation 3 phases (Figure 6.6). Ainsi, étant donné que l'analyse de la structure des pores est faite à partir des images segmentées, de mauvais choix de seuils de segmentation peuvent conduire à de significatives erreurs dans l’analyse. En d’autres termes, l'exactitude de l'investigation structurale de nos échantillons de roche par le biais de la tomographie à rayons X, repose fortement sur le choix de ces valeurs aux limites. N’étant pas calibré, ce choix demeure fortement subjectif et ainsi très variable; ce qui

Box 6.1: Le détail du principe de cette méthode est décrit à la Box 3 (exemple

segmentation 2 phase).

??

Grey level intensity (X-ray absorption)

N u mb e r o f p ix e l Vo id^Ph a^se Solid phase Interval region 0 ₂₅₅

Void pixel ^{Solid pixel}

Np Nm Growing phase

T1 T2

Np and Nm are respectively the closed neighbor(x,y,z direction) of a void and solid pixel.

??

Grey level intensity (X-ray absorption)

N u mb e r o f p ix e l Vo id^Ph a^se Solid phase Interval region 0 ₂₅₅

Void pixel ^{Solid pixel}

Np Nm Growing phase

T1 T2

Np and Nm are respectively the closed neighbor(x,y,z direction) of a void and solid pixel.

Figure 12. Illustration de la méthode de segmentation 2 phases (phase vide et phase solide), basée sur la croissance de phase. T1 et T2 correspondent aux seuils choisis. La segmentation consiste en deux étapes : • Etape 1 : Tous les voxels ayant une valeur de niveaux de gris inférieure ou égale à T1 sont considérés

comme du vide et sont regroupés dans un seul groupe associé à une étiquette (E_V). Tous ceux ayant une valeur de niveaux de gris supérieure ou égale à T2 sont considérés comme du solide et sont regroupé dans un autre groupe associé à une étiquette (EM).

• Etape 2 : Méthode de la Croissance de phase (Growing phase). L’application de cette méthode ne concerne que les voxels restants (pixel ayant une valeur de niveau de gris comprise entre T1 et T2). Celle-ci consiste à étudier les voisins des voxels des deux groupes (Np voisin d’un voxel inclus dans le vide et Nm voisin de celui inclus dans le solide), et les incorporer dans la phase vides ou solide, en fonction de leur valeur de niveau de gris et de T1 et T2. De façon simple, si Np a une valeur de (T1)+n, il est étiqueter E_V ; si Nm a une de (T2)-n, il est étiqueter E_M. n est égale au moins à 1 et est incrémenté au fur et à mesure. De par ce procédé, les phases croissent ainsi jusqu’à réduire totale l’intervalle séparant les deux limites.

laisserait la structure des pores, déterminée par segmentation, très variable et donc l’interprétation de son analyse peu fiable.

Le choix des seuils de segmentation est effectué à l'aide de l'histogramme des images tomographiques, en supposant que ce dernier est symétrique. En se basant uniquement sur cette hypothèse, le résultat de la segmentation peut paraître visuellement satisfaisant, sans pour autant être vraiment bon. N'oublions pas que la taille du pixel est de 5.06 µm; donc ce n'est pas impossible qu'il y ait des pixels de telle phase incorporés dans une autre phase, sans que ce soit visible à l'oeil nul: une parfaite segmentation n'existe pas. De plus, même en se basant sur l’hypothèse, distincts seuils peuvent être choisis en fonction de l’utilisateur: notion de subjectivité. Pour s’affranchir de tout ça, la détermination des valeurs aux limites, effectuée lors de cette étude, est calibrée avec des données expérimentales, afin de minimiser le nombre d'erreur sur la segmentation et par répercussion sur l’analyse de la structure des pores.

" La segmentation des volumes d'images avant expérience est couplée avec la méthode standard dite de triple pesée (Box 6.1), permettant de mesurer la porosité initiale de l’échantillon

φ

0^Exp. En d’autres termes, les 4 valeurs aux limites sont optimisées afin de réduire la différence entre Exp

0

φ

déduite en laboratoire et la porosité calculée à partir des images segmentées

φ

0^Seg. En effet, on considère que les valeurs aux limites choisies sont bonnes que quand Seg

0

φ

est approximativement égale à

φ

0^Exp. Pour se faire, toute une série de segmentation avec différents seuils sont effectuées afin de se rapprocher au mieux de la valeur de porosité expérimentale, en se basant sur la symétrie de l'histogramme des images (une étape très fastidieuse et coûteuse en temps).

" La segmentation des volumes d'images après expérience, quant à elle, est calibrée avec la porosité finale

φ

^Exp_f calculée à partir des bilans de masse déduites des analyses chimiques de fluides de sortie en élément majeurs (équation 5.3). En d’autres termes, les 4 valeurs aux limites sont optimisées afin de réduire la différence entre Exp

f

φ

déduite en laboratoire et la porosité calculée à partir des images segmentées

φ

^Seg_f .

6.3.2.2. Volume ratio des différentes phases

Consistant à regrouper des voxels appartenant à la même phase dan un même label, la segmentation des volumes d'images tomographiques permet de calculer le volume ratio des différentes phases constituant nos échantillons de roche. En effet, en plus de l'indentification des phases, l'algorithme de segmentation a aussi pour fonctionnalité de calculer le nombre total de voxel inclus dans chaque phase et ainsi leur volume ratio dans l'échantillon entier (ξV, volume ratio de la phase vides; ξµ, volume ratio de la phase microporeuse; et ξS, volume ratio de la phase solide), notamment la porosité

φ

.

S'agissant d'une segmentation 2-phases, la porosité calculée à partir des images segmentées correspond tout bonnement au volume ratio de la phase vide, ξ_V. Par contre, dans le cas d'une

) × ( + =

ξ ξ

_µ

φ

_µ

φ

T V (6.4)

Où

φ

_T est la porosité totale, ξV et ξµreprésentent, respectivement, le volume ratio de la phase vide et celle microporeuse, φ_µ la fraction de vide dans la phase microporeuse. Le produit

µ

µ

φ

ξ

φ

m = × est défini comme étant la microporosité. La porosité de la phase microporeuse

µ

φ est estimée à partir de sa valeur moyenne de niveau gris, comparée à celles des deux autres phases, en assumant que 100% et 0% de porosité, respectivement, au sein de la phase vide et de la phase solide. La méthode de calcul de φ_µ(équation 6.5) utilisée, basée sur cette hypothèse est décrite à la figure 6.7.

Figure 6.7. Illustration de la méthode de calcul de la porosité de la phase microporeuseφ_µ. G_{V ,}

µ

G _et

S

G

représentent respectivement la valeur moyenne de niveau de gris de la phase vide, de la phase microporeuse et de la phase solide. On a assumé que ces trois valeurs moyennes correspondent respectivement à des porosités égales à 1, φ_µet 0. Ainsi, la différence entre la valeur moyenne du solide et celle du vide G_S − G_V est égale à −1; et celle entre la valeur moyenne de la phase microporeuse et celle du vide G_µ − G_V est égale à

φ

_µ−1. φ_µ, le seul inconnu, est calculé à partir de ces deux équations :

V M M G G G G − − = ^µ µ

φ

(6.5)

Dans le document Caractérisation des changements dans les propriétés de réservoir carbonaté induits par une modification dans la structure des pores lors d’une injection de CO2 : application au stockage géologique du CO2 (Page 90-95)