GeoDict定制_MICP升尺度GeoApp

Upscaling MICP：将微观压汞毛细压力信息扩展到更大、更具代表性的多孔材料尺度

MICP（Mercury Injection Capillary Pressure，压汞毛细压力）是研究多孔材料孔喉结构和毛细压力行为的重要手段。但传统MICP通常基于尺寸有限的实验室样品；在数字岩石、燃料电池以及其它具有明显多尺度孔隙结构的材料中，小尺寸样品或单一分辨率的三维图像往往无法代表完整材料。

GeoDict的 Upscaling Mercury Injection Capillary Pressure GeoApp（MICP升尺度GeoApp）是一款基于Python脚本开发的定制应用，用于将详细的小尺度实验或模拟所得毛细压力曲线，升尺度到尺寸更大的多孔介质模型。其核心特点是：同时考虑三维模型中已经解析的孔隙和由于成像分辨率限制而未能解析的孔隙，从而计算整个样品的完整MICP毛细压力曲线。

一、为什么需要对MICP进行升尺度？

多孔材料往往具有跨越多个数量级的孔隙结构。高分辨率µCT、FIB-SEM等技术能够显示较细微的孔隙，但扫描视场通常较小；医疗CT等大视场成像可以覆盖整个岩心或大型样品，却无法直接分辨微米甚至纳米尺度的孔隙。因此，在一个较大的三维模型中通常会同时存在：

Resolved pores：已解析孔隙——可以在当前图像中直接识别；

Unresolved porosity：未解析孔隙——存在于某些多孔材料区域内部，但尺寸低于当前图像分辨率；

不同材料相所对应的不同孔隙尺度和毛细压力特性。

如果仅对已经解析的孔隙进行MICP计算，细孔材料内部隐藏的孔隙体积就不会被完整考虑，得到的整体毛细压力—饱和度关系可能无法代表真实样品。

Upscaling MICP GeoApp的解决思路是：为未解析的多孔材料输入其小尺度毛细压力数据，再由GeoDict对大尺度模型中的已解析孔隙进行MICP模拟，最终把两部分数据整合成完整样品的升尺度毛细压力曲线。

二、从“小尺度高分辨率”连接到“大尺度代表性模型”

该GeoApp建立了一条典型的跨尺度工作流程：

大尺度三维扫描 → 图像分割，识别孔隙、致密固体和未解析多孔材料 → 从不同多孔区域提取代表性子样 → 对子样进行更高分辨率µCT扫描或获得实验MICP数据 → 得到各未解析多孔材料的毛细压力曲线 → GeoDict计算大尺度模型中的已解析孔隙MICP → 整合已解析与未解析孔隙贡献 → 得到整个样品的升尺度MICP曲线

这使研究人员能够在不必以最高分辨率扫描整个大型样品的情况下，同时兼顾大尺度非均质性与微细孔隙特征。Math2Market将其定位为连接小尺度精细实验和大尺度实际应用的一种方法。

三、核心功能：导入未解析材料的毛细压力数据

对于大尺度模型中不能直接解析其内部孔隙的材料，Upscaling MICP GeoApp允许用户导入相应的毛细压力数据。数据来源可以是：额外进行的GeoDict小尺度模拟；用户提供的实验测量数据。

也就是说，未解析材料的孔隙结构并不一定要在大尺度模型中逐个体素显式显示，而是可以利用其预先获得的毛细压力特性，作为该材料的有效多孔介质属性加入整体计算。

四、为每种未解析多孔材料指定关键物性

可为各个未解析材料指定以下信息：Pressure：压力；Saturation：饱和度；Porosity：孔隙率；Displacement Pressure：驱替压力/入口压力。

这些参数用于描述未解析孔隙体系在汞侵入过程中的行为，使其能够与大尺度模型中显式解析的孔隙共同纳入MICP计算。

因此，这一升尺度过程并非简单将两条曲线“拼接”起来，而是要把不同材料区域的孔隙率、压力—饱和度关系以及驱替压力与整个三维结构相对应。

五、对已解析孔隙直接进行GeoDict MICP模拟

对于当前三维模型中已经能够清楚分辨的孔隙，GeoApp直接利用GeoDict进行MICP分析。

其基础功能来自 SatuDict。SatuDict采用基于Pore Morphology Method（PMM，孔隙形态学方法）的算法模拟毛细力占主导时两种不混溶流体的分布，并根据Young–Laplace关系计算毛细压力曲线。对于压汞过程，MICP结果可提供孔喉尺寸信息；相应的汞退出（MECP）分析则主要反映孔体信息。

因此，在Upscaling MICP的整体模型中：

已解析孔隙 → 由GeoDict直接计算MICP；

未解析多孔材料 → 使用用户导入的小尺度模拟或实验毛细压力数据；

最终由GeoApp将两者整合。

六、获得整个样品的完整MICP曲线

Upscaling MICP GeoApp的最终目标是计算：

Complete Capillary Pressure Curve for the Entire Sample
整个样品的完整毛细压力曲线

其中既包含：

大尺度扫描中能够直接解析的孔隙；

又包含大尺度成像无法解析、但实际存在于多孔材料内部的微细孔隙。

通过这种方式，可以更完整地描述复杂多孔材料的毛细压力行为，而不是仅反映某一个图像分辨率所能看到的孔隙范围。

七、应用案例一：整岩心MICP升尺度

下面展示一个典型的Whole Core MICP（整岩心MICP）工作流程。

1. 医疗CT扫描整个岩心

Petrobras案例采用：模型尺寸：156 × 205 × 1404 voxels；空间分辨率：488 µm。

医疗CT能够覆盖较大的岩心尺度，但488 µm的分辨率意味着许多细小孔隙不能直接显示。 

2. 图像分割

整个岩心被进一步区分为：孔隙空间；固体基质；3种不同的多孔基质区域。

其中一些多孔基质虽然在医疗CT上表现为连续材料，但实际上内部仍包含更细尺度的孔隙。注：该分割示例采用了Math2Market于2023年的 U-Net 3D AI segmentation。

3. 子样提取

从不同多孔基质区域获取代表性子样，再进行更高分辨率µCT扫描，从孔隙尺度分析这些材料。

4. 获得各多孔材料MICP曲线

针对不同细尺度多孔材料分别获得相应的毛细压力曲线。

5. 整岩心升尺度

将不同多孔材料的MICP曲线与医疗CT中已解析的整体结构结合，最终得到：

Upscaled MICP Capillary Pressure Curve of the Whole Core
整个岩心的升尺度MICP毛细压力曲线

这一流程使数字岩心分析能够跨越从局部微孔结构到整个岩心尺度的巨大空间尺度差异。

八、为啥此方法对数字岩石物理特重要？

在数字岩石物理（Digital Rock Physics，DRP）中，µCT以及其他三维成像方法能够建立高分辨率数字岩石，但高分辨率通常意味着更大的数据量、更高的内存需求和更长的计算时间。

更关键的是，储层岩石本身可能具有高度非均质、多尺度的孔隙结构。例如，一个大尺寸岩心可能同时包含：大孔洞；粒间孔；微孔基质；黏土微孔；不同矿物区域中的隐藏孔隙。

Upscaling MICP允许在较大、更加具有代表性的数字岩石模型上，将这些已解析和未解析的孔隙信息统一纳入毛细压力分析。这对于理解真实大型岩层中的流体流动与饱和行为，以及提高储层管理和提高采收率策略的模拟精度具有重要意义。

九、应用案例二：燃料电池GDL + MPL

MICP升尺度不仅用于数字岩石，也适用于燃料电池等具有多尺度孔隙结构的材料。

在PEM燃料电池中：GDL（Gas Diffusion Layer，气体扩散层）、MPL（Microporous Layer，微孔层），都是影响电池传质和水管理的重要结构。燃料电池多孔材料中的相关结构尺度可从数纳米一直延伸到数百微米，单一成像尺度难以同时解析这些结构。

例如，在GDL+MPL组合模型中：GDL中的较大孔隙可以被显式解析；MPL等区域中的微细孔隙可能无法在整体模型中直接分辨；因而需要用有效多孔介质来描述隐藏孔隙。

Upscaling MICP GeoApp可以将这些未解析材料的毛细压力数据与GDL等已解析结构结合，对隐藏孔隙进行饱和处理，最终得到完整GDL+MPL样品的压汞毛细压力曲线。

十、用于燃料电池水管理分析

GDL和MPL中的孔隙结构会影响气体和液态水在燃料电池中的分布与输运。由于两者处于不同的典型结构尺度，若仅分析其中一层或仅使用单一图像分辨率，就可能遗漏重要的细孔信息。

通过整合GDL和MPL的毛细压力曲线，Upscaling MICP能够提高涉及气体和水管理的燃料电池模拟精度，从而服务于：燃料电池性能优化；能效提升；水管理研究；电池可靠性与寿命研究。

十一、Upscaling MICP的主要功能

该GeoApp的主要能力概括为四个方面：

灵活的数据导入

可以导入未解析多孔材料的毛细压力曲线，数据既可以来自GeoDict模拟，也可以来自用户自己的实验数据。

详细的材料参数赋值

可以针对每种未解析材料指定压力、饱和度、孔隙率和驱替压力等关键参数。

已解析孔隙的完整MICP分析

对于三维模型中可直接解析的孔隙，利用GeoDict计算压汞毛细压力行为。

已解析与未解析数据的统一升尺度

综合两类孔隙信息，计算整个样品的完整毛细压力曲线。

通过这一自动化流程，研究人员可以更完整地理解复杂多孔介质中的毛细压力特征。

十二、与Thomeer模型结合分析未解析孔隙

Math2Market将SatuDict-Thomeer Model列为Upscaling MICP的可选功能。

SatuDict允许对MICP曲线进行Thomeer模型拟合。Thomeer模型可用于预测：non-resolved porosity：未解析孔隙率；displacement pressure：驱替压力；pore geometry factor：孔隙几何因子。

因此，当研究对象存在大量低于扫描分辨率的微细孔隙时，Thomeer模型可以作为Upscaling MICP工作流程的补充手段。

十三、与传统数字MICP分析的区别

传统的单尺度数字MICP主要针对当前图像中已经解析出来的孔隙。

而Upscaling MICP的关键扩展在于：

这也是该GeoApp对于整岩心、复杂储层和GDL+MPL组合结构最有价值的地方。

十四、所需GeoDict模块

Math2Market列出的许可要求为：

SatuDict负责毛细压力、两相流体分布、MICP/MECP等计算。其MICP模拟基于孔隙形态学方法和Young–Laplace关系，并能够分析孔喉尺寸；可选的Thomeer模型则进一步用于表征未解析孔隙、驱替压力和孔隙几何因子。

根据具体数字岩石工作流程，还经常需要结合 ImportGeo-Vol进行CT/µCT图像导入、处理及分割，以及PoroDict、MatDict等模块开展结构分析；但这些并不是Upscaling MICP产品页面列出的必需许可。SatuDict官方页面将ImportGeo-Vol、PoroDict和MatDict列为常用组合模块。 

十五、官方资料与文献

1. Upscaling MICP官方页面

Upscaling Mercury Injection Capillary Pressure
《压汞毛细压力升尺度》

Math2Market官方页面介绍Upscaling MICP的基本原理、数字岩石和燃料电池应用、整岩心示例、功能特点及许可要求。

阅读Math2Market官方Upscaling MICP页面：

https://www.math2market.com/geodict-software/geoapps/upscaling-micp.html

2. GeoDict在线用户指南

Upscaling Mercury Injection Capillary Pressure
《压汞毛细压力升尺度》

GeoDict 2026用户指南将该GeoApp归入Physical Properties类应用，并将其用途概括为：对同时包含已解析与未解析多孔材料的结构开展MICP实验模拟。

阅读GeoDict 2026在线用户指南：https://geodict-userguide.math2market.de/2026/geoapp_upscalingmercuryinjectioncapillarypressure.html

3. SatuDict官方介绍

Capillary Pressure & 2-Phase Properties
《毛细压力与两相性能》

介绍SatuDict的毛细压力曲线、MICP/MECP、孔隙形态学方法、Thomeer模型、相对渗透率和饱和度相关性能。

阅读SatuDict官方介绍：https://www.math2market.com/geodict-software/geodict-base-modules/simulation/satudict.html

十六、官方整岩心示例引用文献

Upscaling MICP页面在“Whole Core MICP”案例的医疗CT数据后注明：

Victor, R.A. et al. (2017)

页面本身没有写出完整篇名。根据作者、年份、Petrobras单位以及页面示例所采用的 488 µm医疗CT数据进行核对，这一引用对应的论文应为以下文献；这是根据官方页面线索与原论文信息所作的对应判断。

Monte Carlo Approach for Estimating Density and Atomic Number From Dual-Energy Computed Tomography Images of Carbonate Rocks

《基于双能CT碳酸盐岩图像估算密度和原子序数的蒙特卡洛方法》

作者：Rodolfo A. Victor, Maša Prodanović, Carlos Torres-Verdín
期刊：Journal of Geophysical Research: Solid Earth
年份：2017
DOI：10.1002/2017JB014408

该研究使用医疗CT扫描大型非均质碳酸盐岩岩心。论文方法部分给出的CT横向体素尺寸为 0.488 mm（488 µm），与Math2Market整岩心MICP示例中标注的分辨率一致；第一作者Rodolfo A. Victor来自Petrobras。该论文为开放获取。 (AGU Publications)

在线阅读全文（Wiley / AGU）：

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2017JB014408

通过DOI访问论文：

https://doi.org/10.1002/2017JB014408

十七、从整岩心到微孔：MICP升尺度的价值

Upscaling MICP GeoApp所解决的核心问题可以概括为：

看得全的扫描不够细，看得细的扫描又不够大。

对于整岩心、复杂储层或燃料电池多层结构，单一成像分辨率很难同时覆盖全部重要孔隙尺度。Upscaling MICP通过将：大尺度结构信息、高分辨率局部孔隙信息、实验或模拟毛细压力数据，统一到同一计算流程中，使最终MICP曲线能够更完整地代表整个样品。Math2Market将这一能力定位为连接小尺度详细实验与大尺度实际应用的工具。

总结

Upscaling MICP GeoApp是GeoDict面向多尺度多孔介质开发的压汞毛细压力升尺度工具。它的核心功能不是简单地把小尺度MICP曲线放大，而是：区分大尺度模型中的已解析孔隙和未解析多孔材料；导入未解析材料的小尺度GeoDict模拟或实验毛细压力数据；为这些材料赋予压力、饱和度、孔隙率和驱替压力；利用SatuDict直接计算已解析孔隙的MICP；综合不同尺度信息；最终得到整个样品的完整升尺度MICP毛细压力曲线。

该方法尤其适用于数字岩石与整岩心分析，也适用于燃料电池GDL+MPL等具有明显跨尺度孔隙结构的材料。在可选的SatuDict-Thomeer Model支持下，还能够进一步表征未解析孔隙率、驱替压力和孔隙几何因子。

GeoDict——连接局部微孔信息与整体样品结构，让不同尺度的孔隙共同进入同一条MICP曲线。