關鍵詞：高分辨率三維X射線顯微成像技術，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，微觀結構，非破壞性三維成像，高精度成像技術，CMOS探測器，桌面級設備，三維 X 射線顯微斷層掃描，MicroCT，數字巖石，微觀結構解析

摘要

高分辨率計算機顯微斷層掃描是科學領域的重要方向，它與多種實驗方法密切相關，并為高級計算物理研究奠定基礎，在這些研究中，高分辨率圖像被用作不同科學模擬模型的輸入。本文呈現的數據集包括使用布魯克 Skyscan 1272 X 射線斷層掃描儀獲得的（原始）灰度圖像；通過對比度增強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。

數據的價值 

1、本數據集提供了 11 個砂巖巖石的 X 射線顯微斷層掃描 3D 圖像集中數據，其孔隙度跨度超過 10 個百分點，滲透率跨度達 2 個數量級。
2、所有樣品都在相同條件下測量，這對于如此大的數據集來說是極其罕見的。
3、每個圖像都提供了三種變體（原始、濾波和分割），無論使用場景如何，都提供了現成可用的圖像。
4、數字巖石分析的計算方法的發展，如復雜網絡和人工智能，可從像我們這樣的大型、多樣化和標準化數據集的可用性中大的受益。
5、同樣，新的圖像處理方法的發展，如去噪、濾波、分割和數字結構表示，也可從同一數據集中受益。
6、該數據集可供數字多孔介質、石油科學與工程、水科學與工程以及計算流體動力學領域的研究人員使用，這些研究人員缺乏表征這些巖石樣品的資源。
7、自發布以來，已有超過 4000 名用戶下載了該數據集。

數據描述 

該數據集 [1] 包括從 Kocurek 工業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。有興趣使用該數據集的研究人員將為每個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據。

濾波圖像：通過應用對比度增強和降噪濾波器 [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據。灰度圖像在使用 IsoData 算法 [4] 計算的閾值水平處進行分割。
所有圖像都有 1000×1000×1000 個體素，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] 所開展的相關工作中觀察到的不同，在他們的工作中，計算物理分析應用于所有孔隙都可以通過孔隙連接飽和的系統。

實驗設計、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 顯微計算機斷層掃描系統，如圖 1 所示。

圖 1. (a) 布魯克 Skyscan 1272 和 (b) 固定在布魯克 Skyscan 1272 旋轉臺上的圓柱形樣品。
采集參數配置如下：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 180°，步長 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）進行重建。為了避開圖像中心，因為那里的環狀偽影校正影響更大，在樣品區域內選擇了一個 1000×1000 像素的區域，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域，避開了環狀偽影校正影響更大的中心。在樣品區域內選擇了 1000×1000 像素的區域，并在 z 方向獲取了 1000 個切片。
圖像重建后，應用了對比度增強濾波器。不同的樣品，具有不同的礦物成分，對 X 射線透射的響應不同，產生不同的灰度級分布。這一步旨在使整個對比度均勻，確保所有圖像在后續圖像處理步驟中得到平等對待。
對比度增強濾波器單獨地應用于每個圖像，在累積直方圖達到 99.8% 的灰度級處截斷灰度直方圖，然后將剩余的灰度級映射回 [0, 255] 區間。通過這種方式，確保了灰度級范圍的有效利用。
所得圖像隨后通過在 ImageJ 軟件中實現的 3D 非局部均值濾波器 [2,3] 進行處理。平滑因子選擇為 1，sigma 參數自動確定。這一步減少了任何數字成像技術固有的圖像噪聲量。
結果，使用 IsoData 方法 [4] 為每個圖像計算灰度閾值水平，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步驟。每個圖像表示一個邊長為 2250 μm 的正方形切片。
孔隙度和滲透率均在巴西國家石油公司研究中心（CENPES/Petrobras）的商業系統中測量，并且這些性質是針對圓柱形砂巖樣品（直徑和長度為 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 設備（均來自美國 Core Lab），在 25°C 下使用氮氣測量。滲透率和孔隙度均發表在參考文獻 [5] 中。

實驗總結 

該數據集通過標準化采集與處理，為巖石微觀結構研究提供了多維度、大樣本的基礎數據，尤其適用于數字巖石物理模型開發、多孔介質流體流動模擬等領域。其三級數據格式（原始、過濾、分割）降低了不同研究場景的使用門檻，推動了跨學科研究的可重復性與可比性。

參考文獻：

[1] R. Neumann, M. Andreeta, E. Lucas-Oliveira, 11 種砂巖：原始、濾波和分割數據，數字巖石門戶。(2020)，doi: 10.17612/f4h1-w124。
[2] J. Darbon, A. Cunha, T.F. Chan, S. Osher, G.J. Jensen，快速非局部濾波應用于電子冷凍顯微鏡，見：第五屆 IEEE 國際生物醫學成像研討會論文集：從納米到宏觀，2008 年會議錄，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、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，數字巖石中高精度毛細管網絡表示揭示滲透率縮放函數，科學報告 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 分布和數字巖石模擬確定砂巖表面弛豫率用于滲透率評估，石油科學與工程雜志 193 (2020)，doi: 10.1016/j.petrol.2020.107400。