多孔介质的孔隙和喉道特征与油气储集性有密切关系。研究多孔介质的特征有利于提高油气采收率,对于分析岩心微观结构有重要的理论意义和应用价值。多孔介质的孔喉分割是建立孔隙网络模型和分析孔喉特征参数的关键步骤。本文以孔喉分割算法为研究重点,主要工作如下:结合孔喉分割的研究进展,论述了中轴提取和孔喉分割的相关算法;采用阈值分割算法处理岩心CT图像,建立数字岩心体数据;统计岩石和孔隙连通体数量,保留最大连通体,去除孔隙孤岛和岩石孤岛;以Lee等人提出的基于欧拉表和八叉树数据结构的LKC算法为基础,建立与空隙空间拓扑一致的中轴线;依据26-邻域点之间的距离关系,给出识别骨架节点的方法;计算节点的内接球半径,剔除位于内接球内部的噪声枝节;在设定阈值的基础上,删除长度小于阈值的枝节路径;提出计算骨架点的最小横截面MSS(mini-cross sectional surface)面积和方向的算法,用MSS的面积作为衡量空间大小的依据,MSS的法向量定义为喉道的方向;比较孔隙和喉道的MSS的面积,确定喉道分割面位置,进而分割出孔隙和喉道空间。实验结果表明:本文给出的节点识别算法,去除“伪节点”,能准确的区分节点和普通点;MSS算法十分适合表征多孔介质的空间大小;MSS和LKC相结合的孔喉分割算法,能获得较为理想的中轴,孔喉分割面定位准确,喉道分割效果较好,但仍需提高算法的总体运行效率。