Explorando a microestrutura e as propriedades petrofísicas de rochas vulcânicas microporosas através de multiescala 3D e super

Sep 25, 2023

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 6651 (2023) Citar este artigo

720 Acessos

1 Altmétrica

Detalhes das métricas

A física digital das rochas oferece perspectivas poderosas para investigar os materiais da Terra em 3D e de forma não destrutiva. No entanto, tem sido pouco aplicado a rochas vulcânicas microporosas devido às suas microestruturas desafiadoras, embora sejam estudadas para inúmeras aplicações vulcanológicas, geotérmicas e de engenharia. A sua rápida origem conduz, de facto, a texturas complexas, onde os poros se dispersam em matrizes finas, heterogéneas e litificadas. Propomos uma estrutura para otimizar sua investigação e enfrentar desafios inovadores de imagem 3D/4D. Um estudo multiescala 3D de um tufo foi realizado por meio de microtomografia de raios X e simulações baseadas em imagens, descobrindo que caracterizações precisas de microestrutura e propriedades petrofísicas requerem varreduras de alta resolução (≤ 4 μm/px). No entanto, imagens de alta resolução de grandes amostras podem exigir longos tempos e raios-X duros, cobrindo pequenos volumes de rocha. Para lidar com essas limitações, implementamos redes neurais convolucionais 2D/3D e abordagens de super-resolução baseadas em rede adversária generativa. Eles podem melhorar a qualidade das varreduras de baixa resolução, aprendendo funções de mapeamento de imagens de baixa resolução para alta resolução. Este é um dos primeiros esforços para aplicar super-resolução baseada em aprendizado profundo a rochas digitais não sedimentares não convencionais e varreduras reais. Nossas descobertas sugerem que essas abordagens, e principalmente as redes 2D U-Net e pix2pix treinadas em dados emparelhados, podem facilitar fortemente a geração de imagens de alta resolução de grandes rochas microporosas (vulcânicas).

A rápida deposição e litificação de produtos vulcânicos durante grandes erupções explosivas origina volumes significativos de rochas microporosas, tipicamente na forma de tufos (isto é, piroclastos consolidados). Eles são, portanto, geralmente difundidos em áreas vulcânicas, tanto como rochas superficiais quanto subsuperficiais, onde os aquíferos se desenvolvem e os reservatórios geotérmicos podem ser colocados, impactando a dinâmica vulcânica e os sinais relacionados detectados pelas redes de monitoramento. O estudo de sua microestrutura e propriedades petrofísicas é, portanto, valioso para aplicações vulcanológicas, geotérmicas, de petróleo e gás, hidrogeológicas e outras engenharias (por exemplo, material de construção, armazenamento de lixo nuclear, adsorção/captura de CO2)1,2,3,4,5 ,6,7,8. A rápida origem dessas rochas, no entanto, leva a microestruturas complexas, onde os poros estão dispersos em uma matriz muito fina, heterogênea e litificada, tornando sua exploração desafiadora. Particularmente, tufos são definidos como o equivalente consolidado de cinzas vulcânicas (precipitação ou fluxo), ou seja, fragmentos de diferentes tamanhos (< 2 mm), natureza (vidro vulcânico, cristais e rochas erodidas de subsuperfície/superfície) e forma9. Os tufos mais comuns normalmente surgem da colocação de correntes de densidade piroclástica quentes (até > 600 °C), rápidas (até > 300 m/s) e volumosas (até > 1000 km3, cobrindo até > 20.000 km2), consistindo de uma mistura de gás e partículas vulcânicas. A alteração pós-deposicional do vidro vulcânico pode promover a formação de novos minerais (por exemplo, zeólitas, argilas), litificando ainda mais e complicando suas estruturas10.

Os recentes avanços tecnológicos permitem caracterizar a textura e as propriedades das rochas em 3D e de forma não destrutiva no quadro da física digital das rochas. Amostras de rocha são digitalizadas por microtomografia de raios X (micro-CT) para obter rochas digitais 3D, que são então segmentadas (ou seja, diferentes fases são identificadas e rotuladas) e usadas para quantificar parâmetros microestruturais e estimar propriedades físicas por meio de vários tipos de simulações numéricas11 ,12,13,14,15. Isso permite investigar melhor os processos físicos em diferentes escalas espaciais (da amostra/escala do núcleo à escala dos poros) e temporais (ou seja, imagens 4D durante experimentos in-situ ou ex-situ), realizar várias simulações em diferentes condições e preservar as amostras para análises futuras (particularmente úteis para perfurar núcleos). No entanto, como qualquer tecnologia de imagem, a micro-CT requer um trade-off entre resoluções (ou tamanho de pixel) capaz de resolver adequadamente o espaço poroso e os campos de visão (FoV; ou seja, volume de amostra que pode ser visualizado) capaz de garantir a representatividade . Além disso, escanear FoV menor em alta resolução de uma amostra maior (por exemplo, núcleos de rocha), embora não envolva artefatos relevantes, pode exigir tempos de escaneamento excessivamente longos ou raios-X rígidos15. Vários trabalhos demonstraram os efeitos nocivos que baixas resoluções podem ter na caracterização quantitativa de rochas digitais, especialmente quando texturas finas estão presentes (por exemplo, microporosidade carbonática16,17,18,19).