(57)【要約】岩石組織の幾何学的パラメータを特定するために、岩石試料の画像処理のワークフローを確立する。個々の細孔及び粒子は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズム及びウォーターシェッド手法を用いて識別される。分離された要素を楕円フィッティングし、細孔／粒子サイズの分布、アスペクト比、及びフィッティング楕円の方向が得られる。このような情報は、組織モデルを用いた誘電応答の解釈及び順方向モデリングにおいて特に価値がある。高解像度共焦点顕微鏡による岩石試料の画像を選択して、ワークフローをテストし、結果を分析する。
2021529949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又は複数のプロセッサによって実行されるコンピュータに実装される方法であって：
貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；
前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；
前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；
前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；
前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；
前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；
前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える、
方法。
【請求項２】
前記画像を２値化するステップの前に、前記画像をフィルタリングして、前記画像のノイズを除去又はコントラストを強調するステップを更に備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２値画像の前記小片分析は、前記岩石試料の前記固体マトリックスの粒子を前記岩石試料の前記空の空間から分離するために前記２値画像をウォーターシェッド処理することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ウォーターシェッド処理は、前記２値画像のネガティブ画像に対して実行される、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記２値画像の前記小片分析は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズムを適用して、前記岩石試料における前記固体マトリックスの粒子及び前記空の空間を識別することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記岩石試料における前記空の空間及び前記固体マトリックスの幾何学的特性には、アスペクト比、方向、及びサイズ分布が含まれる、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
岩石モデルは、ヒストグラム又はテクスチャモデルである、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記多孔率は、前記岩石試料の総体積の一部として表される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記岩石試料の前記画像は、グレースケールの２次元配列又は３次元配列である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記２値画像は白黒画像であり、前記白黒画像における黒は前記岩石試料における前記空の空間を表し、前記白黒画像における白は前記岩石試料における前記固体マトリックスを表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
共焦点顕微鏡法、二次電子イメージング（ＳＥＭ）法、及びマイクロコンピュータ断層撮影（マイクロＣＴ）法のうちの１つである高解像度イメージング手法によって前記画像が生成される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像は、前記岩石試料の薄片又は薄切り片を示す、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記貯留物の前記生産性を特定するステップは、前記岩石試料の前記デジタルモデルに基づく誘電シミュレーション又は音響シミュレーションを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに前記１つ又は複数のプロセッサが動作を行う命令が格納された、１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記動作は：
貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；
前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；
前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；
前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；
前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；
前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；
前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える、
１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記２値画像の前記小片分析は、前記岩石試料の前記固体マトリックスの粒子を前記岩石試料の前記空の空間から分離するために前記２値画像をウォーターシェッド処理することを含む、
請求項１４に記載の１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記２値画像の前記小片分析は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズムを適用して、前記岩石試料における前記固体マトリックスの粒子及び前記空の空間を識別することを含む、
請求項１４に記載の１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記岩石試料における前記空の空間及び前記固体マトリックスの幾何学的特性には、アスペクト比、方向、及びサイズ分布が含まれる、
請求項１４に記載の１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
１つ又は複数のプロセッサと；
前記１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに前記１つ又は複数のプロセッサが動作を行う命令が格納された、コンピュータ読取可能な記憶装置と；を備え、前記動作は：
貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；
前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；
前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；
前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；
前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；
前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；
前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える、
コンピュータ実装システム。
【請求項１９】
前記２値画像は白黒画像であり、前記白黒画像における黒は前記岩石試料における前記空の空間を表し、前記白黒画像における白は前記岩石試料における前記固体マトリックスを表す、
請求項１８に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項２０】
前記貯留物の前記生産性を特定するステップは、前記岩石試料の前記デジタルモデルに基づく誘電シミュレーション又は音響シミュレーションを含む、
請求項１８に記載のコンピュータ実装システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年６月２９日に出願された米国仮出願第６２／６９１，７６５号及び２０１８年１０月２２日に出願された米国特許出願第１６／１６７，０６６号に基づく優先権を主張し、当該米国特許出願の記載内容を援用する。
【０００２】
本開示は、多孔質体の特性を評価するための、具体的には、岩石及び地下層を成す物質の特性を評価するための、方法、システム、及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
デジタルイメージング（又はデジタル画像収集）は、例えば対象物の物理的場面又は内部構造の撮影画像を作成することである。デジタルイメージングには、そのような画像の処理、圧縮、格納、印刷、及び表示を含めることができる。デジタルイメージングは、電磁波又は他の波の種類によって分類することができ、波が対象物を通過する又は反射する際の波の可変減衰により、画像を構成する情報が伝えられる。この情報は、例えば、イメージセンサによりデジタル信号へ変換され、デジタル信号はコンピュータにより処理され、画像として出力される。例えば、可視光という媒体により、様々な種類のデジタルカメラを用いて行なわれるデジタルビデオ撮影などのデジタル写真術が可能になる。その他の媒体には、例えば、Ｘ線、ガンマ線、音波、及び電波が含まれる。デジタルＸ線撮影などのデジタルＸ線イメージング、透視法、及びコンピュータ断層撮影法（ＣＴ）は、Ｘ線を用いたデジタルイメージングの例である。デジタルガンマ線イメージングのデジタルシンチグラフィ、単一光子放射型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）、及び陽電子放射断層撮影法（ＰＥＴ）は、ガンマ線を用いたデジタルイメージングの例である。医療用超音波検査法や水中音波探知法（ソナー）などの超音波検査法は、音波を用いたデジタルイメージングの一例である。レーダは、電波を用いたデジタルイメージングの一例である。さらに、デジタルイメージングは、ソフトウェアによる画像解析、及び、操作（マニピュレーション）などの画像編集に非常に適している。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、岩石試料の特性を評価するための、コンピュータ実装方法、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータシステムを含めた方法及びシステムについて述べる。得られる情報は、より現実的な情報であるため、より高い精度が提供されることになる。この情報は、炭化水素を含有する多孔質体を含む地層の特性の評価を改良するための数値モデル構築を支援する。
【０００５】
一般的な実装において、貯留物からの岩石試料を示す画像を取得する。前記画像を２つ（第１の母集団及び第２の母集団）に２値化して、第１の母集団は前記岩石試料の空の空間を表し、第２の母集団は前記岩石試料の固体マトリックスを表すようにする。前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の多孔率を計算する。前記多孔率は、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む。前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成する。前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定する。前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成する。前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定する。
【０００６】
各実施は、岩石の特性評価の信頼性と精度を高めるプロセスと、多孔質体の特性評価を支援するために用いられる数値モデルの構築とが含まれる。細孔／粒子システムが定性的に記述される従来の薄片分析と比べると、記載のシステムによって提供されるデジタル画像解析は、岩石試料の画像から岩石構造の単純化された代表的な幾何学的情報を識別することによって、岩石試料の定量的な特性評価を可能にする。
【０００７】
本明細書の主題の１つ以上の実施の詳細を、添付する図面及びその後の説明に記載する。本主題の他の特徴、態様及び利点は、かかる説明及び図面並びに請求項から明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】岩石試料のデジタルモデルを生成すること通して岩石又はコア試料用の岩石組織の幾何学的パラメータを特定する例示の画像化処理のフロー図である。
【０００９】
【図２】説明される処理によって生成される例示のデジタル岩石モデルの図である。
【００１０】
【図３Ａ】満ち足りた２値画像を得るために閾値を調整することによってグレースケール画像から２値画像へのセグメント化を示す図である。
【図３Ｂ】満ち足りた２値画像を得るために閾値を調整することによってグレースケール画像から２値画像へのセグメント化を示す図である。
【図３Ｃ】満ち足りた２値画像を得るために閾値を調整することによってグレースケール画像から２値画像へのセグメント化を示す図である。
【００１１】
【図４】粒子小片を分離するための、グレースケール画像から２値の白黒画像へのウォーターシェッド処理を示す図である。
【００１２】
【図５】マルチクラスターラベル付けに対して２値画像へＨｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを適用したことを表す画像を示す図である。
【００１３】
【図６】楕円フィッティングした岩石試料画像からの小片の例示の画像を示す図である。
【００１４】
【図７Ａ】骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図７Ｂ】骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図７Ｃ】骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図７Ｄ】骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【００１５】
【図８Ａ】ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図８Ｂ】ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図８Ｃ】ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図８Ｄ】ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【００１６】
【図９Ａ】メッシュバーガードロマイト岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図９Ｂ】メッシュバーガードロマイト岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図９Ｃ】メッシュバーガードロマイト岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【図９Ｄ】メッシュバーガードロマイト岩石試料の例示の画像に関する、説明される処理におけるさまざまな段階の結果を示す図である。
【００１７】
【図１０】一の実施に従う本開示の説明としての、記述されたアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及び手順に関連付けられた計算機能を提供するために使用されるコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本開示は、概ね、多孔質体、特に岩盤及び地下形成材料の特性を評価するための最適化方法論を説明する。本開示は、あらゆる当業者が、１つ以上の特定の実施の状況において、開示の主題を作り上げてかつ使用することができるように提示されるものである。開示の実施に対して様々な改変を行うことができることは、当業者には容易に明らかであろう。また、本明細書中で定義される一般原理は、本開示の範囲から逸脱することなく、他の実施及び応用に適用されてもよい。したがって、本開示は、記述又は図示された実施に限定する意図はなく、本明細書中に開示の原理及び特徴に一致する最も広い範囲が許容される。
【００１９】
デジタルイメージングは、多孔質体の特性評価を支援する強力なツールとして用いることができ、様々な産業で有用である。このような多孔質体の例には、地質コアや岩石試料が含まれる。石油及び天然ガス産業は、岩石試料によって、例えば、掘削の可能性があるとされる貯留物の生産性を特定する。このようなシナリオ（状況）では、岩石試料の分析により、貯留物の来歴及び形成並びに周辺地層に関する数えきれないほどの詳細が明らかになる可能性がある。したがって、この分析を使って、特定の貯留物の性質を予測し、特性を評価して、各貯留物が炭化水素を生成する可能性があるかどうかを特定することができる。例えば、岩石試料を構成する特定の小片と流体とを分析することにより、特定の岩石層が存在する深さ、又は、貯留層に含まれる石油、天然ガス、若しくはその両方の量など、貯留層の構造を明らかにできるであろう。
【００２０】
上記に鑑み、記載のシステムは、岩石試料のデジタルイメージングを解析することにより岩石構造の幾何学的特性を識別するために用いられる。記載のシステムを用いて、例えば、圧縮効率を向上させ、損失を除去し、又はその両方によって、収集されたデータの信頼性を向上させることができる。例えば、岩石試料で識別された構造情報を用いて、ヒストグラムモデルやテクスチャモデル（組織モデル）などのデジタル岩石モデルを生成できる。これらのモデルは、貯留層の岩石試料の誘電応答及び音響応答の順方向モデリングに用いることができる。実施によっては、デジタル岩石モデルは、内部の岩石組織を表示するために用いられる。これらの岩石内部組織は、例えば、固体マトリックス（基質）のサイズ及び形状の変化によって特定することができる。固体マトリックスには、岩石試料中の粒子と、これら粒子間の接触とが含まれる場合がある。これらのデジタル岩石モデルの画像は、実際の岩石試料の仮想表現として見ることができ、例えば、岩石内部の構造の数値的な調査が可能になる。細孔／粒子システムが定性的に記述される従来の薄片分析と比較して、記載のシステムによって提供されるデジタル画像解析は、岩石試料の定量的な特性評価を可能にする。
【００２１】
図１は、岩石試料のデジタルモデルを生成することによって、岩石又はコア試料のための岩石組織の幾何学的パラメータを特定するための例示の画像化処理１００のフロー図を示す。説明を明確にするために、以下の記述は、総じて、図２から図１０の文脈で方法１００について述べる。しかし、方法１００は、例えば、任意の他の適切なシステム、環境、ソフトウェア、及びハードウェア、又は、必要に応じてシステムと環境とソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、によって実行できることが理解されるであろう。実施によっては、方法１００の様々なステップは、並列に、組み合わせて、ループで、又は任意の順序で実行できる。実施によっては、個々の細孔及び粒子は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎ（ホーシェン・コペルマン）マルチクラスターラベル付けアルゴリズム及びウォーターシェッド手法を用いて識別され、これらは、以下のステップ１１０及びステップ１１２の説明で詳細に述べる。生成された岩石モデル内では、分離された要素を楕円フィッティングすることができ、細孔又は粒子サイズの分布、アスペクト比、及びフィッティング楕円の方向が得られる。
【００２２】
ステップ１０１では、岩石試料の多孔率の測定値を特定する。多孔率は、岩石試料などの他の固体物質の空隙分又は空分の度合い（割合）である。他の用語「空隙」、「空隙空間」、「空（から）の空間」も、岩石試料中、及び、評価対象の地層又は貯留層中における物質が無い場所を記述するために有用である。多孔率は、パーセンテージ（０から１００）又は１の端数（分数）で表せる。実施によっては、測定値は、当業者には知られている、岩石又はコア試料の多孔率を特定する試験手段を用いて、実験室で測定された多孔率である。他の実施の形態において、測定値は、定式化シミュレータを含む別のコンピュータベースのシステムによって、又は、人ユーザによって、与えられた推定値である。工程は、ステップ１０１からステップ１０２へ進む。
【００２３】
ステップ１０２では、岩石試料の画像を取得する。画像は、岩石試料のナノポアレベルに及ぶ画像細部を提供するように操作可能な任意の方法によって生成することができる。任意の方法には、例えば、共焦点顕微鏡法、走査型電子顕微鏡法（ＳＥＭ）、後方散乱電子顕微鏡法（ＢＳＥＩ）、共焦点レーザー走査型顕微鏡法、及びマイクロコンピュータ断層撮影法（ｍｉｃｒｏ−ＣＴ）がある。画像は、薄片又はスライス片の岩石試料であってよい。画像は、タグ付き画像ファイル形式（ＴＩＦＦ）、共同写真エキスパートグループ（ＪＰＥＧ）形式、グラフィックインターチェンジ形式（ＧＩＦ）、ポータブルネットワークグラフィックス（ＰＮＧ）形式などを含むものの、それらに限定されず、任意な既知の画像形式であってよい。画像は、そのままの形式であっても非圧縮形式であってもよい。工程は、ステップ１０２からステップ１０４へ進む。
【００２４】
ステップ１０４では、連続グレースケール岩石画像を２値画像にセグメント化するための目標閾値が選択される。カットオフ値のために選択される値は、図３Ｂに示すように、画像ヒストグラムに依存してもよい。工程１００は、ステップ１０４からステップ１０５へ進む。
【００２５】
ステップ１０５では、閾値に基づいて画像を２値（１／０）画像に２値化する。２値化によって、グレースケール画像のヒストグラムを２つの個別の母集団に分離でき、一方の母集団は多孔質物質を表し、他方の母集団は粒子や炭化水素などの固体マトリックスを表す。必要に応じて、取得画像をフィルタリングして、ノイズを除去又はコントラストを強調できる。工程１００は、ステップ１０５からステップ１０６へ進む。
【００２６】
ステップ１０６では、目標の多孔率の値を、ステップ１０５で生成された２値画像を用いてポイント計数によって特定する。セグメント化された画像は２値であるので、すなわち、例えば、固体ピクセルの値は１で、空隙ピクセルの値は０であるので、目標の多孔率の値は、２値画像において検出された総画素数に対する検出された空隙ピクセルのパーセンテージとして特定することができる。別の実施の形態では、目標の多孔率の値は、別の空隙ピクセルと接触しているか隣接しているか又はその両方である空隙ピクセルの数のみを数えるようにさらに限定できる。このような手法では、試料の画像表現を用いて空隙空間の実際の接続性を特定できる。このような実施の形態では、単体の又は「孤立した」ピクセルは、画像取得工程におけるエラー若しくはノイズ、又はアクセスできない空隙空間を表す可能性があるので、特定時には無視できる。ステップ１０４、ステップ１０５、ステップ１０６の実施によっては、ＩｍａｇｅＪＴＭ又はマトリックスラボラトリ（ＭＡＴＬＡＢ（登録商標））などのプログラムを用いて、空隙ピクセル又は固体ピクセルのいずれかを検出してもよく、これによって画像処理のこの局面を自動化することができる。工程１００は、ステップ１０６からステップ１０８へ進む。
【００２７】
ステップ１０８では、目標の多孔率の値が目標閾値内で多孔率の測定値に合致するかどうかを判定する。その値が閾値に合わない場合、工程１００はループバックし（後ろに戻り）、目標の多孔率の値が目標の閾値の範囲内で測定値と一致するまで、ステップ１０４からステップ１０６を繰り返す。目標の多孔率の値が測定値に合致した場合、又は測定値が何ら得られない場合、工程１００はステップ１１０へ進む。
【００２８】
ステップ１１０では、ウォーターシェッド処理を岩石画像に適用して粒子を分離する。ウォーターシェッド処理は、接触しているように見える小片の画像を自動的に分離する又は切り離す数値的な手法である。例えば、岩石試料では、個々の隣接する粒子又は細孔が接触している可能性があるため、それらを自動的に分離できない場合がある。実施によっては、ウォーターシェッドアルゴリズムを画像に適用して、値の勾配に基づく最小値を見つける。これに関連して、グレースケール画像は、各ピクセルが例えば０から２５５の値を有するマップである。このような岩石試料画像のピクセル値は、山と谷のある等高線のように、隣接するピクセル間で滑らかに遷移するので、局所値の勾配を見つけることができる。最小値のピクセルは、画像を粒子や細孔などの異なるセグメントに分割するウォーターシェッドラインを（局所的に）形成する。同じ手順を細孔に適用する場合、ネガ画像を用いることができる。工程１００は、ステップ１１０からステップ１１２へ進む。
【００２９】
ステップ１１２では、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズムを用いて粒子と細孔とを識別する。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムは、ユニオンファインディングアルゴリズム（素集合アルゴリズム）に基づく。実施によっては、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを用いて、グリッド上のクラスタ（集まり）にラベル付ける。グリッドは規則的なセルネットワークであり、セルは占有又は非占有のいずれかである。記載のシステムでは、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを用いて、生成された２値岩石画像に適用されるグリッド上のクラスタにラベル付ける。グリッドには、セルの規則的なネットワークが含まれ、各セルは「占有」又は「非占有」のいずれかの可能性があり、これは、隣接するセルのクラスタを識別する効率的な方法である。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを用いて、記載のシステムは、２値岩石画像に適用されるグリッドをスキャンし、占有されているセルを探す。占有されている各セルに、ラベルを割り当てることができる。実施によっては、ラベルは、セルが属するクラスタに対応してもよい。あるセルが、占有されている隣接セルゼロである場合、新しいクラスタ用など、まだ用いられていないクラスターラベルを割り当ててもよい。あるセルが、占有されている隣接セルを１つ有する場合、占有されている隣接セルと同じラベルを割り当てることができる。これは、そのセルが同じクラスタの一部であることを示す。あるセルが、占有されている隣接セルが１つより多い場合、最も少ない数の占有されている隣接セルに割り当てられたクラスターラベルを現在のセルに割り当ててもよい。さらに、隣接するセルのラベルが異なる場合、システムはこれらの異なるラベルが同じクラスタに対応していることを認識する。例えば、岩石画像の２つのピクセルが境界を共有しているか又はそれらが接触している場合、それらは接続されている。このような例では、各クラスタは、１、２、及び３などのインデックス整数でラベル付けを行うことができる。次に、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを用いて、複数のクラスタにインデックスでラベル付けを行う。さらに、クラスタ内のピクセル数などの幾何学的パラメータは、統計分析によって得ることができる。工程１００は、ステップ１１２からステップ１１４へ進む。
【００３０】
ステップ１１４では、粒子分析を用いて粒子及び細孔の幾何学的特性を特定する。これには、アスペクト比、方向（方向性）、及びサイズの分布が含まれてもよい。例えば、粒子又は細孔は、楕円で表すことができる（例えば、図２を参照）。各楕円について、アスペクト比は長軸の長さと短軸の長さとの比率であり、方向は長軸の角度であり、サイズは軸の長さである。したがって、これらの幾何学的パラメータを統計的に分析して、統計分布を得ることができる。工程１００は、ステップ１１４からステップ１１６へ進む。
【００３１】
ステップ１１６では、生成されたデータに基づいてデジタル岩石モデルを生成する。実施によっては、デジタルモデルはヒストグラム、テクスチャモデル、又は他の統計分布である。これらは、モデル展開をさらに進めるための入力データとして用いることができる。実施によっては、確率論的又は経験的アプローチに基づいてデジタル岩石モデルが生成される。このようなデジタル岩石モデルは、多孔質体を定性的に表し、モデリングされた要素の主要な幾何学的特性を表すことができる（図２を参照）。例えば、モデルリングされた要素には、サイズ、方向、及びアスペクト比が含まれてもよく、これらはフィッティングする幾何学的パラメータとして用いることができる。定量的モデリングの場合、これらの幾何学的パラメータは多孔質体の組織を表すことができ、これは、岩石試料のデジタル画像と識別された形状とを分析することにより得ることができる。
【００３２】
次に、この情報は、岩石試料が採取された貯留層の誘電応答及び音響応答の順方向モデリングへの入力として用いることができる。例えば、例示の画像化処理１００からの結果を用いて、図２と同様のモデルを生成できる。このようなモデルは、例えば、誘電モデリング又は音響モデリングの順方向モデリングで用いることができ、誘電／音響検層解析に重要となり得る。例示の画像化処理１００は、岩石試料を表すために、単純な幾何学的形状を識別することによって多孔質体の分析を単純化する。この方法は、可能な限り高解像度を追求する一部の「デジタル岩石」モデルとは異なる。
【００３３】
さらに、生成された岩石モデルを用いて、岩石画像のデータベース若しくはライブラリが利用可能な場合には迅速な貯留岩タイピング（貯留層ロックタイピング）などの坑井サイト分析をリアルタイムで取得してもよく、又は、例えば、掘削中又は泥水検層中に坑井を掘削するためのパラメータを特定してもよい。その他の潜在的な応用は、貯留層ロックタイピング（ＲＲＴ）、検層／測定ツールのスクリーニング、設計製作／刺激戦略、及び地質力学分析を含むことができる。ステップ１１６で工程１００は終了する。
【００３４】
本願で用いられるとき、用語「リアルタイム」は、システムの処理制限と、データを正確に取得するために必要な時間と、データの変化率とを前提として、意図的な遅延の無いデータ送信又はデータ処理を指す。例によっては、用語「リアルタイム」は、記載された岩石試料特性評価システムによる解決策の分析及び特定を説明するために用いられる。
【００３５】
図２は、図１の工程１００によって生成できる例示のデジタル岩石モデル２００を示す。例示の岩石モデル２００は、例えば、アスペクト比などの、含有物の幾何学的パラメータに基づく、流体飽和岩石試料を表す。含有物の幾何学的パラメータを用いて、偏光解消係数を計算し、それに応じて、複素屈折率（ＣＲＩ）混合法則でモデリングされた様々な周波数での誘電応答を計算する。ＣＲＩは、光が媒体を通過するときに減衰する部分を考慮に入れるように定義される。デジタル岩石２００のモデルは、貯留岩試料の誘電応答及び音響応答の順方向モデリングに用いることができる。例示のモデル２００は、岩石試料に見られる細孔２１２、粒子２１４、及び石油（又は他の炭化水素）２１６などの物質又は構造の表現である楕円（２Ｄモデルの場合）若しくは楕円体（３Ｄモデルの場合）を含む。石油楕円２１６は、モデリングされた岩石試料に見られる石油小片を表す。同様に、粒子楕円２１４は、モデリングされた岩石試料に見られる、石英や雲母のなどの他の種類の小片の粒子を表す。細孔楕円２１２は、モデリングされた岩石試料に見られる空の空間を表す。簡単にするために、これらの３つの構造（細孔２１２、粒子２１４、及び石油２１６）を例として用いる。他のタイプの構造と物質が、分析された岩石試料で見つかるかもしれない。
【００３６】
図２に示すように、幾何学的特性を特定し、楕円フィッティングするために、ポイント計数アルゴリズムを用いることができる。楕円フィッティングは、ＩｍａｇｅＪ、ＦｉｊｉＴＭ、又は他のカスタムツールを用いて構築できる。多くの岩石画像では、フィッティングできない要素が占める割合は非常に小さく、統計上は重要ではない。長軸及び短軸のようなアスペクト比は、誘電シミュレーション、音響シミュレーション、又はその両方に用いることができるデジタル岩石モデル２００などのモデルを構築するために用いることができる入力パラメータである。細孔又は粒子のサイズの分布などの他の情報も、生成されたモデルに含まれてもよい。
【００３７】
図３Ａ〜図３Ｃは、意を汲んだ（満ち足りた）２値画像を得るために閾値を調整することによる、グレースケール画像３００（図３Ａ）から２値画像３７０（図３Ｃ）へのセグメント化（小分けにすること）を示す。閾値は、図３Ｂに示すチャート３４０によって表される。実施によっては、細孔の形状及びその空間トポロジを取得するために、図３Ａに示すようなグレースケール画像を、２値の白黒画像にセグメント化し、黒が空隙又は多孔質空間を表し、白が固体マトリックスを表す。閾値は、グレースケール画像をそのような２値化することに用いることができる。さらに、フィルタリングを元の画像に適用して、ノイズを除去又はコントラストを強調できる。閾値を適用することにより、グレースケール画像のヒストグラムを２つの個別の母集団に分離することができ、図３Ｃに示すように、一方の母集団は多孔質物質を示し、他方の母集団は固体マトリックスを示す。さらに、様々な閾値を選択すると、種々のセグメント化された画像となる。この選択工程を、図３Ｂのチャート３４０によって表されるように、例えば多孔率などの目標基準が満たされるまで繰り返してもよい。
【００３８】
図４（Ａ）及び図４（Ｂ）は、例えば、粒子小片を分離するための、グレースケール画像４００（図４（Ａ））から２値の白黒画像４５０（図４（Ｂ））へのウォーターシェッド処理を示す。図１について先に述べたように、セグメント化の間に個々の粒子又は細孔を分離できない場合は、ウォーターシェッド処理を用いることができる。画像のウォーターシェッド処理には、例えば、画像内の信号勾配を計算して極小値を見つけるアルゴリズムが含まれる。図４（Ｂ）に示すように、ウォーターシェッドライン４５２は、さらなる分析のために異なる粒子を画定する。例によっては、岩石試料の画像をネガ画像にして、個々の細孔を識別するためにウォーターシェッド処理を適用できる。
【００３９】
図５は、マルチクラスターラベル付けに対して図４（Ｂ）に示すような２値画像へＨｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを適用した結果を表す画像５００を示す。図示の画像は、黒で表された図２の細孔２１２のような細孔と、白で表された図２の粒子２１４及び石油２１６のような固体マトリックス物質とを示す。画像５００は、マクロ細孔５１０及び黒で他の領域によって表されるミクロ細孔（ラベル付けされていない）を含む。先に述べたように、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムは、画像要素を識別及び分離するための有用なツールである。実施によっては、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを２値画像に適用し、例えば、クラスタのピクセル接続性に基づいて、複数のクラスタに整数でラベル付ける。そのような実施においては、粒子又は細孔の各要素にインデックスでラベル付けを行い、面積や等価円形直径（円相当直径）などの特性を計算できる。得られた画像を用いて、提供された岩石試料のミクロ細孔、メソ細孔、マクロ細孔を区別できる。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎアルゴリズムを適用することによって生成された他の画像は、細孔や粒子などの要素を、様々な色で示してもよい。
【００４０】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）は、楕円フィッティングした岩石試料画像からの小片の例示の画像６００、６４０、６７０をそれぞれ示す。先に述べたように、小片及び細孔が特定されると、それらを数値的に分析して幾何学的特性を取得し、楕円フィッティングすることができる。例えば、アスペクト比並びに各フィッティング楕円の長軸、短軸及び方向を計算できる。例示の画像６００（図６（Ａ））は、楕円フィッティングした粒子を示す。例示の画像６４０（図６（Ｂ））は、元の画像をウォーターシェッド処理することなく楕円フィッティングした細孔を示す。画像例６７０（図６（Ｃ））は、元の画像をウォーターシェッド処理して楕円フィッティングした細孔を示す。
【００４１】
図７Ａ〜図７Ｄ、図８Ａ〜図８Ｄ、及び図９Ａ〜図９Ｄは、図１に記載された工程１００の様々な段階から得られた画像を示す。図７Ａ〜図７Ｄは、骨格ペロイドグレインストーン岩石試料から得られた例示の画像を示す。図８Ａ〜図８Ｄは、ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料から得られた例示の画像を示す。図９Ａ〜図９Ｄは、メッシュバーガードロマイト岩石試料から得られた例示の画像を示す。各試料の画像は、０．２６４ミクロンの解像度で共焦点顕微鏡を用いて生成された。これらの生成された画像に基づいて、細孔及び粒子要素の方向を分析できる。ランダム性は、ほとんどすべての岩石試料中で見つかるが、他の種類の岩石では優先方向に整列する細孔又は粒子を持っている可能性があるため、この分析は工程１００の一部として含まれる。
【００４２】
図７Ａは、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料のグレースケール共焦点画像７００を示す。図７Ｂは、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料のセグメント化された画像７２０を示す。図７Ａに示すグレースケール共焦点画像７００は、図７Ｂの画像７２０に示すように、測定された多孔率に一致するように空隙（白）及び固体（黒）にセグメント化されている。画像７２０の多孔率は２３．７パーセントであり、透過率は２３３．４ミリダルシ（ｍＤ）である。画像７２０は、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の細孔を白で、当該試料の固体物質を黒で示す。画像７００及び画像７２０を用いて、空隙及び固相を別々に分析できる。
【００４３】
図７Ｃは、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料のネガ画像７４０を示す。画像７４０は、細孔空間を黒で示し、固体物質を白で示す。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチプルクラスタリングアルゴリズムを細孔空間に適用してネガ画像７４０を生成する。画像７４０を用いて、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料について示された細孔空間及び固体物質を分析できる。図７Ｄは、骨格ペロイドグレインストーン岩石試料中の粒子を分離するために固相のウォーターシェッド処理が適用された画像７６０を示す。画像７６０は、例示の骨格ペロイド粒石岩石試料の細孔空間を白で示し、固体物質を黒で示す。
【００４４】
画像７００、７２０、７４０、及び７６０を用いることによって、工程１００は、粒子面積に基づき、細孔及び粒子の同等の円形直径（円相当直径）を生成して、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料中の細孔及び粒子サイズの分布を示すことができる。例えば、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の多孔質を、ミクロ（２ミクロン未満）、メソ（２〜１０ミクロン）、及びマクロ（１０ミクロン超え）の多孔質に分類できる。画像例７００、７２０、７４０、及び７６０に示すように、マクロ、メソ、及びミクロの多孔率は、それぞれ２０．２３パーセント、２．７７パーセント、及び０．７６パーセントである。細孔タイプ分類のカットオフ（分画）は、細孔サイズ分布の経験又は観察から得てもよい。
【００４５】
工程１００を骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の例示の画像に適用すると、分離された細孔及び粒子の両方が楕円フィッティングし、フィッティングした粒子の例示の画像を生成できる。さらに、フィッティング楕円のアスペクト比及び方向も計算できる。図７Ａ〜図７Ｄで用いた例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料については、細孔のアスペクト比は１から１２．８の範囲で、平均が１．９であり、粒子のアスペクト比は１から７．６の範囲で、平均が１．６である。バイアスを避けるために、数ピクセルのサイズの細孔及び粒子を無視した。アスペクト比の分布も、例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の粒子と細孔との両方について取得してもよい。
【００４６】
図８Ａは、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料のグレースケール共焦点画像８００を示す。図８Ｂは、ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料のセグメント化された画像８２０を示す。図８Ａに示すグレースケール共焦点画像８００は、図８Ｂの画像８２０に示すように、測定された多孔率に一致するように空隙（白）及び固体（黒）にセグメント化される。画像８２０は、２０．７パーセントの多孔率及び８．３ｍＤの透過率を示す。画像８２０は、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の細孔を白で、当該試料の固体物質を黒で示す。画像８００及び画像８２０を用いて、空隙及び固相を別々に分析できる。
【００４７】
図８Ｃは、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料のネガ画像８４０を示す。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチプルクラスタリングアルゴリズムを細孔空間に適用してネガ画像８４０を生成する。画像８４０は、細孔空間を黒で、固体物質を白で示す。画像８４０を用いて、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料について示された細孔空間及び固体物質を分析できる。図８Ｄは、骨格ペロイドグレインストーン岩石試料の粒子を分離するために固相に対してウォーターシェッド処理が適用された画像８６０を示す。画像８６０は、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の細孔空間を白で、固体物質を黒で示す。
【００４８】
画像８００、８２０、８４０、及び８６０を用いることによって、工程１００は、粒子面積に基づいて、細孔及び粒子の同等の円形直径（円相当直径）を生成して、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料中の細孔及び粒子サイズの分布を示すことができる。例えば、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の多孔質を、ミクロ（２ミクロン未満）、メソ（２〜１０ミクロン）、及びマクロ（１０ミクロン超え）の多孔質に分類できる。画像８００、８２０、８４０、及び８６０の例に示すように、マクロ、メソ、及びミクロ多孔率は、それぞれ０．６パーセント、１８．７パーセント、及び１．４パーセントである。細孔タイプ分類のカットオフ（分画）は、細孔サイズ分布の経験又は観察から得てもよい。細孔空間ではマクロ多孔質が支配的な図７Ａから図７Ｄに示す骨格ペロイドグレインストーン岩石試料と比較して、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料は、メソ／ミクロ多孔質が支配的である。
【００４９】
ドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の例示の画像に工程１００を適用すると、分離された細孔と粒子との両方を楕円フィッティングし、フィッティングした粒子の例示の画像を生成できる。さらに、フィッティング楕円のアスペクト比及び方向も計算できる。図８Ａ〜図８Ｄで用いられた例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料については、細孔のアスペクト比は１から１０．６の範囲で、平均が１．６２であり、粒子のアスペクト比は１から１６．８の範囲で、平均が１．５４である。例示の骨格ペロイドグレインストーンの試料と同様に、バイアスを避けるために、数ピクセルのサイズの細孔及び粒子を無視した。アスペクト比の分布も、例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料の粒子と細孔との両方について取得してもよい。
【００５０】
図９Ａは、メッシュバーガードロマイト岩石試料のグレースケール共焦点画像９００を示す。図９Ｂは、メッシュバーガードロマイト岩石試料のセグメント化された画像９２０を示す。画像９２０は、１５．２パーセントの多孔率を示す。図９Ａに示すグレースケール共焦点画像９００は、図９Ｂの画像９２０に示すように、測定された多孔率に一致するように空隙（白）及び固体（黒）にセグメント化される。画像９２０は、メッシュバーガードロマイト岩石試料の細孔を白で、当該試料の固体物質を黒で示す。空隙及び固相は、画像９００及び画像９２０を用いて別々に分析できる。
【００５１】
図９Ｃは、メッシュバーガードロマイト岩石試料のネガ画像９４０を示す。画像９４０は、細孔空間を黒で、固体物質を白で示す。Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチプルクラスタリングアルゴリズムを細孔空間に適用してネガ画像９４０を生成する。画像９４０を用いて、例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料について示された細孔空間及び固体物質を分析できる。図９Ｄは、骨格ペロイドグレインストーン岩石試料中の粒子を分離するために固相に対してウォーターシェッド処理が適用された画像９６０を示す。画像９６０は、例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料の細孔空間を白で、固体物質を黒で示す。
【００５２】
画像９００、９２０、９４０、及び９６０を用いることによって、工程１００は、粒子面積に基づいて、細孔及び粒子の同等の円形直径（円相当直径）を生成して、例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料中の細孔及び粒子サイズの分布を示すことができる。例えば、例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料の例の多孔質を、ミクロ（２ミクロン未満）、メソ（２〜１０ミクロン）、及びマクロ（１０ミクロン超え）の多孔質に分類できる。画像９００、９２０、９４０、及び９６０の例に示すように、マクロ、メソ、及びミクロ多孔率は、それぞれ１１．７パーセント、３．２パーセント、及び０．３パーセントである。細孔タイプ分類のカットオフ（分画）は、細孔サイズ分布の経験又は観察からも得てもよい。
【００５３】
メッシュバーガードロマイト岩石試料の例示の画像に工程１００を適用すると、分離された細孔と粒子との両方を楕円フィッティングし、フィッティングした粒子の例示の画像を生成できる。さらに、フィッティング楕円のアスペクト比及び方向も計算できる。図９Ａ〜図９Ｄで用いられた例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料については、細孔のアスペクト比は１から２２．８２の範囲で、平均が２．２３であり、粒子のアスペクト比は１から１１．７９の範囲で、平均が１．５１である。例示の骨格ペロイドグレインストーン岩石試料及び例示のドロマイト質の骨格ワッケストーン岩石試料と同様に、バイアスを避けるために、数ピクセルのサイズの細孔及び粒子を無視した。アスペクト比の分布も、例示のメッシュバーガードロマイト岩石試料の粒子と細孔との両方について取得してもよい。
【００５４】
図１０は、コンピュータシステム１０００のブロック図を表しており、１つの実施に従う本開示の説明として、記述されたアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及び手順に関連付けられた計算機能を提供するために使用される。図示されたコンピュータ１００２は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ／ノートブックコンピュータ、無線データポート、スマートフォン、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータデバイス、これらの内部にある一又は複数のプロセッサ、又は任意の他の適切なプロセッシングデバイスといった任意のコンピュータデバイスを包含することを意図しており、このコンピュータデバイスの物理インスタンス又は仮想インスタンス（又は両方）を含んでいる。加えて、コンピュータ１００２は、入力デバイス（例えば、キーパッド、キーボード、タッチスクリーン、又はユーザ情報を受け付けることができる他のデバイス）と、コンピュータ１００２の操作に関連付けられた情報（デジタルデータ、ビジュアル又はオーディオ情報（又は情報の組み合わせ）、又はグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ））を伝達する出力デバイスと、を含んでもよい。
【００５５】
コンピュータ１００２は、クライアント、ネットワークコンポーネント、サーバ、データベース又は別のパーシスタンス、又は本開示で説明される主題を実行するためのコンピュータシステムの任意の他のコンポーネント（又は複数の役割の組み合わせ）としての役割を果たし得る。図示のコンピュータ１００２は、ネットワーク１０３０に通信可能に結合されている。いくつかの実施では、コンピュータ１００２の一又は複数のコンポーネントは、クラウドコンピューティングベースの環境、ローカル環境、グローバル環境、又はその他の環境（又は複数の環境の組み合わせ）を含む環境内において動作するように構成されていてもよい。
【００５６】
コンピュータ１００２は、記載された主題に関連付けられたデータ及び情報を受信し、送信し、処理し、格納し、又は管理するように動作可能な電子式計算デバイスである。いくつかの実施によれば、コンピュータ１００２は、アプリケーションサーバ、電子メールサーバ、ウェブサーバ、キャッシュサーバ、ストリーミングデータサーバ、ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）サーバ、又は他のサーバ（又は複数のサーバの組み合わせ）を含むか通信可能に結合されていてもよい。
【００５７】
コンピュータ１００２は、ネットワーク１０３０を介してクライアントアプリケーション（例えば、別のコンピュータ１００２上で動作する）からリクエストを受けることができ、適切なソフトウェアアプリケーションにおいて当該リクエストを処理することによって受けたリクエストに応答することができる。加えて、リクエストを、コンピュータ１００２へ、内部ユーザ（例えば、コマンドコンソールから又は他の適切なアクセス方法によって）、外部ユーザ又はサードパーティ（第三者）、又は自動化されたアプリケーションから送ってもよく、他の適切なエンティティ、個、システム、又はコンピュータからも同様である。
【００５８】
コンピュータ１００２の各コンポーネントは、システムバス１００３を用いて通信することができる。いくつかの実施では、コンピュータ１００２のうちのいずれか又はすべてのコンポーネント、ハードウェア又はソフトウェア（又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ）は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）１０１２又はサービスレイヤ１０１３（又はＡＰＩ１０１２及びサービスレイヤ１０１３の組み合わせ）を用いて、システムバス１００３上で、互いに又はインターフェース１００４（又は両方の組み合わせ）と、連動（インターフェース接続）してもよい。ＡＰＩ１０１２は、ルーチン、データ構造、及びオブジェクトクラスの仕様を含んでもよい。ＡＰＩ１０１２は、コンピュータ言語に依存しない又は依存してもよく、完全なインターフェース、又は単一の機能、あるいは一組のＡＰＩでもよい。サービスレイヤ（サービス層）１０１３は、コンピュータ１００２又はこのコンピュータ１００２接続された他のコンポーネント（図示されているか否かにかかわらず）にソフトウェアサービスを提供する。コンピュータ１００２の機能は、このサービスレイヤを用いるすべてのサービス消費者にアクセス可能であってもよい。サービスレイヤ１０１３によって提供されるサービスといったソフトウェアサービスは、定義されたインターフェースを介して、再利用可能な定義されたビジネス機能（業務）を提供する。例えば、インターフェースは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、又は拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）フォーマット又は他の適切なフォーマットでデータを提供している他の適切な言語で記載されたソフトウェアであってもよい。コンピュータ１００２の統合コンポーネントとして示されているが、代替の実施は、コンピュータ１００２又はこのコンピュータ１００２接続された他のコンポーネント（図示されているか否かにかかわらず）に関連したスタンドアロンコンポーネントとして、ＡＰＩ１０１２又はサービスレイヤ１０１３を説明してもよい。さらには、ＡＰＩ１０１２又はサービスレイヤ１０１３のいずれか又はすべての部分を、この開示の範囲から逸脱することなく、別のソフトウェアモジュール、企業アプリケーション、又はハードウェアモジュール、の子又はサブモジュールとして、実装してもよい。
【００５９】
コンピュータ１００２は、インターフェース１００４を含む。図１０では単一のインターフェース１００４として示されているが、特定のニーズ、要求、又はコンピュータ１００２の特定の実装に照らして、２以上のインターフェース１００４を使用してもよい。インターフェース１００４は、コンピュータ１００２が、ネットワーク１０３０に接続された分散環境における別のシステム（図示されているか否かにかかわらず）と通信するために使用する。一般に、インターフェ−ス１００４は、ソフトウェア又はハードウェア（又はソフトウェア及びハードウェアの組合せ）にエンコードされ、かつ、ネットワーク１０３０と通信するように動作可能なロジックを備える。より具体的には、インターフェース１００４は、ネットワーク１０３０又はインターフェースのハードウェアが図示のコンピュータ１００２の内側及び外側において物理信号と通信可能であるように、通信に関連付けられた一又は複数の通信プロトコルをサポートするソフトウェアを備えていてもよい。
【００６０】
コンピュータ１００２は、プロセッサ１００５を含む。図１０では単一のプロセッサ１００５として示されているが、特定のニーズ、要望、又はコンピュータ１００２の特定の実装に照らして、２以上のプロセッサを使用してもよい。一般に、プロセッサ１００５は、命令を実行し、データを操作して、コンピュータ１００２における動作を実行すると共に、本開示の説明として、アルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及びプロシージャを実行する。
【００６１】
また、コンピュータ１００２は、コンピュータ１００２のための又はネットワーク１０３０に接続可能な他のコンポーネント（図示されているか否かにかかわらず）のための（又は両方の組合せのための）データを保持するメモリ１００６をも含む。例えば、メモリ１００６は、本開示に応じたデータを格納するデータベースであり得る。図１０では単一のメモリ１００６として示されているが、特定のニーズ、要望、あるいはコンピュータ１００２又は記載された機能の特定の実装に照らして、２以上のメモリを使用してもよい。メモリ１００６は、コンピュータ１００２の一体化したコンポーネントとして示されているが、代替の実装では、メモリ１００６はコンピュータ１００２の外部に存在し得る。
【００６２】
アプリケーション１００７は、特定のニーズ、要望、又はコンピュータ１００２の特定の実装に係る機能、特に本開示に記載された機能に関して、を提供するアルゴリズムソフトウェアエンジンである。例えば、アプリケーション１００７は、一又は複数のコンポーネント、モジュール、及びアプリケーションとして機能し得る。さらに、アプリケーション１００７は、単一のアプリケーション１００７として示されているが、コンピュータ１００２上に、複数のアプリケーション１００７として実装されていてもよい。加えて、アプリケーション１００７は、コンピュータ１００２に一体として示されているが、代替の実装では、コンピュータ１００２の外部に存在し得る。
【００６３】
コンピュータ１００２を含むコンピュータシステムに対して関連する又は外部にある、任意の数のコンピュータ１００２が存在していてもよく、それぞれのコンピュータ１００２はネットワーク１０３０を介して通信する。さらに、用語「クライアント」、「ユーザ」、及び他の適切な専門用語は、本開示の範囲から逸脱することなく、必要に応じて、交換可能に使用されてもよい。さらに、本開示では、多くのユーザが１台のコンピュータ１００２を使用できることや、１人のユーザが複数のコンピュータ１００２を使用できることを想定している。
【００６４】
本主題の記載された実施は、１つ以上の特徴を、単独で又は組み合わせて、含めることができる。
【００６５】
例えば、第１の実装において、１つ又は複数のプロセッサによって実行されるコンピュータに実装される方法は：貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える。
【００６６】
前述の又は他の説明された実施は、以下の特徴の１つ以上を、それぞれ、選択的に含むことができる。
【００６７】
以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１の特徴は、前記画像を２値化するステップの前に、前記画像をフィルタリングして、前記画像のノイズを除去又はコントラストを強調するステップを備える。
【００６８】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第２の特徴は、前記２値画像の前記小片分析は、前記岩石試料の前記固体マトリックスの粒子を前記岩石試料の前記空の空間から分離するために前記２値画像をウォーターシェッド処理することを含む。
【００６９】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第３の特徴は、前記ウォーターシェッド処理は、前記２値画像のネガティブ画像に対して実行される。
【００７０】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第４の特徴は、前記２値画像の前記小片分析は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズムを適用して、前記岩石試料における前記固体マトリックスの粒子及び前記空の空間を識別することを含む。
【００７１】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第５の特徴は、前記岩石試料における前記空の空間及び前記固体マトリックスの幾何学的特性には、アスペクト比、方向、及びサイズ分布が含まれる。
【００７２】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第６の特徴は、岩石モデルは、ヒストグラム又はテクスチャモデルである。
【００７３】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第７の特徴は、記多孔率は、前記岩石試料の総体積の一部として表される。
【００７４】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第８の特徴は、前記岩石試料の前記画像は、グレースケールの２次元配列又は３次元配列である。
【００７５】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第９の特徴は、前記２値画像は白黒画像であり、前記白黒画像における黒は前記岩石試料における前記空の空間を表し、前記白黒画像における白は前記岩石試料における前記固体マトリックスを表す。
【００７６】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１０の特徴は、共焦点顕微鏡法、二次電子イメージング（ＳＥＭ）法、及びマイクロコンピュータ断層撮影（マイクロＣＴ）法のうちの１つである高解像度イメージング手法によって前記画像が生成される。
【００７７】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１１の特徴は、前記画像は、前記岩石試料の薄片又は薄切り片を示す。
【００７８】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１２の特徴は、前記貯留物の前記生産性を特定するステップは、前記岩石試料の前記デジタルモデルに基づく誘電シミュレーション又は音響シミュレーションを含む。
【００７９】
第２の実装では、１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに前記１つ又は複数のプロセッサが動作を行う命令が格納された、１つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体であり、前記動作は：貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える。
【００８０】
前述の又は他の説明された実施は、以下の特徴の１つ以上を、それぞれ、選択的に含むことができる。
【００８１】
以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１の特徴は、前記２値画像の前記小片分析は、前記岩石試料の前記固体マトリックスの粒子を前記岩石試料の前記空の空間から分離するために前記２値画像をウォーターシェッド処理することを含む。
【００８２】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第２の特徴は、前記２値画像の前記小片分析は、Ｈｏｓｈｅｎ−Ｋｏｐｅｌｍａｎマルチクラスターラベル付けアルゴリズムを適用して、前記岩石試料における前記固体マトリックスの粒子及び前記空の空間を識別することを含む。
【００８３】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第３の特徴は、前記岩石試料における前記空の空間及び前記固体マトリックスの幾何学的特性には、アスペクト比、方向、及びサイズ分布が含まれる。
【００８４】
第３の実装において、コンピュータ実装システムは、１つ又は複数のプロセッサと；前記１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに前記１つ又は複数のプロセッサが動作を行う命令が格納された、コンピュータ読取可能な記憶装置と；を備え、前記動作は：貯留物からの岩石試料を示す画像を取得するステップと；前記画像を、前記岩石試料の空の空間を表す第１の母集団と、前記岩石試料の固体マトリックスを表す第２の母集団と、に２値化するステップと；前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて、前記岩石試料における前記空の空間の度合いを含む多孔率であって前記岩石試料の多孔率を計算するステップと；前記計算された多孔率が、測定値と比較して閾値に合うときに、前記第１の母集団及び前記第２の母集団に基づいて前記岩石試料の２値画像を生成するステップと；前記２値画像の小片分析に基づいて、前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの幾何学的特性を特定するステップと；前記岩石試料の前記空の空間と前記固体マトリックスとの前記幾何学的特性に基づいて、前記岩石試料のデジタルモデルを生成するステップと；前記岩石試料の前記デジタルモデルに従って前記貯留物の生産性を特定するステップと；を備える。
【００８５】
前述の又は他の説明された実施は、以下の特徴の１つ以上を、それぞれ、選択的に含むことができる。
【００８６】
以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第１の特徴は、前記２値画像は白黒画像であり、前記白黒画像における黒は前記岩石試料における前記空の空間を表し、前記白黒画像における白は前記岩石試料における前記固体マトリックスを表す。
【００８７】
前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能な第２の特徴は、前記貯留物の前記生産性を特定するステップは、前記岩石試料の前記デジタルモデルに基づく誘電シミュレーション又は音響シミュレーションを含む。
【００８８】
本明細書で記述された主題及び機能的な操作の実施は、デジタル電子回路、有形に具体化されたコンピュータのソフトウェア又はファームウェア、コンピュータハードウェアで実施することができ、本明細書に開示された構造及びそれらの構造的な同等物、又はこれらの一又は複数の組み合わせを含む。本明細書に記載された主題における実施は、一又は複数のコンピュータプログラム、つまり、コンピュータプログラム命令の一又は複数のモジュールとして実施することができ、コンピュータプログラム命令は、有形の非一時的なコンピュータ読取可能なコンピュータ記憶媒体上にエンコードされ、データ処理装置により実行され、又はデータ処理装置の動作を制御する。代替的に又は追加的に、プログラム命令は、人工的に生成された伝播信号、例えば、マシン生成の電気的、光学的、又は電磁気的な信号にエンコードすることができ、この信号は、データ処理装置による実行のために適切な受振器装置への送信用の情報をエンコードするために生成される。コンピュータ記憶媒体は、機械により読取可能な記憶装置、機械により読取可能な記憶基板、ランダム若しくはシリアルアクセスのメモリデバイス、又は複数のコンピュータ記憶媒体の組み合わせであり得る。
【００８９】
用語「データ処理装置」、「コンピュータ」、又は「電子コンピュータデバイス」（又は当業者によって理解される同等のもの）は、データ処理ハードウェアであると共にあらゆる種類の装置、デバイス、及びマシンを包含し、これらの種類は、データを処理するためのものであり、例示として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサ若しくはコンピュータを含む。装置は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を包含する専用ロジック回路であるか、又はこれらを更に含むことができる。いくつかの実施では、データ処理装置又は専用ロジック回路（又はデータ処理装置又は専用ロジック回路の組み合わせ）は、ハードウェア系又はソフトウェア系（又はハードウェア系及びソフトウェア系両方の組み合わせ）であってもよい。装置は、オプションとして、コンピュータプログラムの実行環境を生成するコードを含むことができ、当該コードは、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又は実行環境の組み合わせを構成するコードである。本開示は、従来のオペレーティングシステムを持つ又は持たないデータ処理装置の使用を想定しており、従来のオペレーティングシステムは、例えば、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＭＡＣ  ＯＳ（登録商標）、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）、ＩＯＳ（登録商標）、又は他の適切な従来のオペレーティングシステムである。
【００９０】
コンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードとして参照され又は記述されてもよい。コンピュータプログラムは、コンパイル言語若しくはインタープリタ言語を含むプログラミング言語、又は宣言型若しくは手続き型の言語の形式で記載することができ、かつ、例えば、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、又はコンピュータ環境で使用するのに適した他のユニットとして、任意の形式で展開することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応してもよいが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ（例えばマークアップ言語ドキュメントに格納された一又は複数のスクリプト）を保持するファイルの一部に保存することができ、問題のプログラム専用の単一ファイル内に保存することができ、あるいは複数の連携したファイル（例えば一又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を格納しているファイル）に保存することができる。コンピュータプログラムは、一つのコンピュータ上で実行されるように展開することができ、あるいは、一つのサイトに位置する又は複数のサイトに分散されて配置されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。様々な図面に例示されたプログラムの部分は、様々なオブジェクト、方法、又は他のプロセスを通して様々な特徴及び機能を実施する個々のモジュールとして示されているが、プログラムは、それらの代わりに、いくつかのサブモジュール、サードパーティのサービス、コンポーネント、ライブラリ、及びそのようなものを、必要に応じて含んでもよい。逆に、必要に応じて、様々なコンポーネントの機能及び特徴を、単一のコンポーネントに組み合わせることができる。
【００９１】
本明細書に記載されたプロセス及び論理フローは、一又は複数のプログラム可能なコンピュータによって実行することができ、該コンピュータは、入力データを操作して出力データを生成することによって機能を実行する一又は複数のコンピュータプログラムを実行する。プロセス及び論理フローは、特定用途のロジック回路、例えばＣＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣとして実行することができ、また装置も、特定用途のロジック回路、例えばＣＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣとして実施することができる。
【００９２】
コンピュータプログラムの実行に適したコンピュータは、汎用用途もしくは特定用途のマイクロプロセッサ、又はこの両方、あるいは他の種類のＣＰＵに基づくことができる。一般に、ＣＰＵは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、又はその両方から、命令及びデータを受け取るであろう。コンピュータの重要な要素は、命令を行い又は実行するためのＣＰＵ、及び命令及びデータを保存するための一又は複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを保存するための一又は複数の大容量記憶装置（例えば磁気、光磁気ディスク、又は光ディスク）を含み、あるいはこの大容量記憶装置に動作可能に結合され、この大容量記憶装置からデータを受信又はこの大容量記憶装置にデータを転送又はこの両方を行う。しかし、コンピュータは、そのようなデバイスを持つ必要はない。さらには、コンピュータは、他のデバイスに組み込むことができ、他のデバイスについてほんの数例を挙げると、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイルオーディオ若しくはビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブなどのポータブルストレージデバイスである。
【００９３】
コンピュータプログラム命令及びデータを格納するのに適したコンピュータ読取可能媒体（適宜、一時的又は非一時的）は、あらゆる形態の不揮発性のメモリ、媒体、及びメモリデバイスを含み、これらの例として、半導体メモリデバイス（例えば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、及びフラッシュメモリデバイス）、磁気デバイス（例えば、内部ハードディスク又はリムーバブルディスク）、光磁気ディスク、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）＋／−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭディスク、を含む。メモリは、様々なオブジェクト又はデータを格納してもよく、オブジェクト又はデータは、キャッシュ、クラス、フレームワーク、アプリケーション、バックアップデータ、ジョブ、Ｗｅｂページ、Ｗｅｂページテンプレート、データベーステーブル、動的情報を格納するリポジトリ、及び任意の他の適切な情報を包含しており、他の適切な情報は、任意のパラメータ、任意の変数、任意のアルゴリズム、任意の命令、任意のルール、任意の制約、又は任意の参照を含む。さらに、メモリは、ログ、ポリシー、セキュリティ又はアクセスのデータ、レポートファイル、といった任意の他の適切なデータを含んでいてもよい。プロセッサ及びメモリは、特定用途ロジック回路によって補完され又は特定用途ロジック回路に組み込むことができる。
【００９４】
ユーザとのインタラクション（意思疎通）に備えるために、本明細書で記載された主題の実施は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス（例えば陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）又はプラズマモニタ）と、ユーザがコンピュータに入力することができるキーボード及びポインティングデバイス（例えばマウス、トラックボール、トラックパッド）とを有するコンピュータ上で実施することができる。コンピュータへの入力は、感圧性を有するタブレットコンピュータの表面などのタッチスクリーン、静電容量式若しくは電気式のセンシングを使用したマルチタッチスクリーン、その他のタイプのタッチスクリーンを用いて行ってもよい。他の種類のデバイスを使用して、ユーザとも意思疎通することもできる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックといった、あらゆる形態の感覚のフィードバックであり得る。ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、触覚入力を包含する、あらゆる形式で受信することができる。さらに、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスに対してドキュメントを送受信することによって、例えば、Ｗｅｂブラウザから受けたリクエストに応答してユーザのクライアントデバイスのＷｅｂブラウザにＷｅｂページを送ることによって、ユーザとインタラクションできる。
【００９５】
ＧＵＩは、単数又は複数で使用して、一又は複数のグラフィカルユーザインターフェースを及び特定のグラフィカルユーザインターフェースのディスプレイの各々を説明することができる。したがって、ＧＵＩは、任意のグラフィカルユーザインターフェースを表してもよく、Ｗｅｂブラウザ、タッチスクリーン、又は情報を処理すると共に情報の結果をユーザに効率的に提示するコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）を含むが、これらに限定されない。一般に、ＧＵＩは、複数のユーザインターフェース（ＵＩ）要素を含んでいてもよく、これらのうちのいくつか又はすべては、インタラクティブフィールド、プルダウンリスト、ビジネススイートユーザによって作動可能なボタンなどのＷｅｂブラウザに関連付けられる。これら及び他のＵＩ要素は、Ｗｅｂブラウザの機能に関連し又はＷｅｂブラウザの機能を表してもよい。
【００９６】
本明細書で記述された主題を実装することができるコンピュータシステムは、バックエンドコンポーネント（例えばデータサーバとして）を含むコンピュータシステム、ミドルウェアコンポーネント（例えばアプリケーションサーバ）を含むコンピュータシステム、フロントエンドコンポーネント（例えばユーザが本明細書において記述された主題の実施とインタラクト（意思疎通）できるグラフィカルユーザインターフェース又はＷｅｂブラウザを有するクライアントコンピュータ）を含むコンピュータシステム、又は、このようなバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、及びフロントエンドコンポーネントの一又は複数の任意の組み合わせである。システムのこれらのコンポーネントを、有線又は無線のデジタルデータ通信（又はデータ通信の組み合わせ）の任意の形式又は媒体によって、例えば通信ネットワークによって、相互接続することができる。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、マイクロ波アクセスの世界的な相互運用性（ＷＩＭＡＸ）、例えば８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ又は８０２．２０（又は８０２．１１ｘと８０２．２０との組み合わせあるいは本開示に整合する他のプロトコル）を用いる無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、インターネットのすべて又は一部、又は任意の他の通信システムあるいは一又は複数のロケーションでのシステム（又は通信ネットワークの組み合わせ）を含む。ネットワークは、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）パケット、フレームリレーフレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）セル、音声、ビデオ、データ、又は他の適したネットワークアドレス間の情報（又は複数の通信形式の組み合わせ）、と通信してもよい。
【００９７】
コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般的には、互いに離れており、また典型的には、通信ネットワークを介してインタラクションする。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作すると共に互にクライアント・サーバ関係にあるコンピュータプログラムのおかげで生じる。
【００９８】
いくつかの実施では、コンピュータシステムのコンポーネントのいずれか又はすべてである、ハードウェア又はソフトウェアの両方（又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ）は、互いに、又は、ＡＰＩ又はサービスレイヤ（又はＡＰＩとサービスレイヤとの組み合わせ）を用いているインターフェースと、連動（インターフェース接続）してもよい。ＡＰＩは、ルーチン、データ構造、及びオブジェクトクラスの仕様を含んでもよい。ＡＰＩは、コンピュータ言語に依存しなくても依存してもよく、完全なインターフェース、又は単一の機能、あるいは一組のＡＰＩであってもよい。サービスレイヤは、コンピュータシステムにソフトウェアサービスを提供する。コンピュータシステムの様々なコンポーネントの機能は、このサービスレイヤを介してすべてのサービス消費者にアクセス可能であってもよい。ソフトウェアサービスは、定義されたインターフェースを介して再利用可能な定義されたビジネス機能を提供する。例えば、インターフェースは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、又は拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）フォーマット又は他の適切なフォーマットを提供する他の適切なコンピュータ言語、で記述されたソフトウェアであってもよい。ＡＰＩ又はサービスレイヤ（又はＡＰＩとサービスレイヤとの組み合わせ）は、コンピュータシステムの他のコンポーネントに関連している統合されたコンポーネント又はスタンドアロンコンポーネントであってもよい。さらには、サービスレイヤのいずれか又はすべての部分を、この開示の範囲から逸脱することなく、別のソフトウェアモジュールの子モジュール又はサブモジュール、企業アプリケーション、又はハードウェアモジュールとして実装してもよい。
【００９９】
本明細書は多くの特定の実施の詳細を含むが、これらは、請求される得る範囲の制限として解釈されるべきではなく、むしろ、特定の実施に固有の特徴の説明として解釈されるべきである。分離した複数の実施の観点で本明細書において説明された特徴は、単一の実施の組み合わせで実施することができる。逆に、単一の実施の観点で既述された様々な特徴を、複数の実施において個別に、又は任意の適切なサブコンビネーションで、実施することもできる。さらには、特徴を、特定の組み合わせで動作するものとして既述し、最初はそのようなものとして請求しているが、請求された組み合わせからの一又は複数の特徴は、場合によっては当該組み合わせから削除され、また、請求された組み合わせを、サブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形に導いてもよい。
【０１００】
ここまで、主題の特定の実施を説明してきた。記載された実施の他の実施、変更、及び並べ替えは、当業者には明らかであるように以下の請求の範囲内である。工程は、図面又は特許請求の範囲に特定の順序で書かれているが、これは、望ましい結果を達成するために、示された特定の順序で又は順番でそのような工程が実行されること又はすべての図示された工程が実行される（いくつかの工程は随意的と見なされる）こと、を要求するものとして理解されるべきではない。ある状況では、マルチタスクや並列処理（又はマルチタスク及び並列処理の組み合わせ）が有利で適切とみなされて実行されるかもしれない。
【０１０１】
さらに、既述の実施における様々なシステムモジュール及びコンポーネントの分離又は統合が、すべての実施においてそのような分離又は統合を必要とするものとして理解されるべきではなく、また、記載されたプログラムコンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品に統合でき、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化できることが理解されるべきである。
【０１０２】
これに従って、例示的な実施の前出の記載は、本開示を定義又は制約しない。他の変更、置換、及び変更も、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく可能である。
【０１０３】
さらには、後述する任意の請求された実施は、少なくとも、コンピュータにより実施される方法、非一時的なコンピュータ読取可能媒体、及びコンピュータシステムに適用可能であると考えられ、非一時的なコンピュータ読取可能媒体は、コンピュータにより実施される方法を実行するコンピュータにより読取可能な命令を格納し、またコンピュータシステムは、ハードウェアプロセッサに相互に動作可能に結合されたコンピュータメモリを含み、ハードウェアプロセッサは、非一時的なコンピュータ読取可能媒体に格納されたコンピュータにより実施される方法又は命令を実行するように構成される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
2021529949.tif 000005
【図３Ｂ】
2021529949.tif 000006
【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
2021529949.tif 000009
【図６】
2021529949.tif 000010
【図７Ａ】
2021529949.tif 000011
【図７Ｂ】
2021529949.tif 000012
【図７Ｃ】
2021529949.tif 000013
【図７Ｄ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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2021529949.tif 000025
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