Die digitale Kerntechnologie kann den Anforderungen an die Charakterisierung von Lagerstätten unter komplexen geologischen Bedingungen gerecht werden, indem sie hochpräzise Modelle poröser Medien erstellt und somit eine digitale Grundlage für multiskalige Strömungssimulationen bietet. Sie wird derzeit breit in der Erdöltechnik, Felsmechanik, Gesteinsphysik und anderen Bereichen eingesetzt. Basierend auf bestehenden Forschungen werden Methoden zum Aufbau digitaler Kerne in physikalische Modellierungsverfahren, numerische Modellierungsverfahren und hybride Modellierungsverfahren unterteilt. Physikalische Modellierungsverfahren basieren hauptsächlich auf Bildgebungstechnologien wie CT-Scans oder fokussierter Ionenstrahl-Rasterelektronenmikroskopie (FIB-SEM) für eine direkte 3D-Rekonstruktion; numerische Modellierungsverfahren erzeugen äquivalente Modelle basierend auf verschiedenen Algorithmen, wodurch die Beschränkungen der Bildauflösung und Probengröße überwunden werden können, und können je nach Modellierungseigenschaften weiter in globale Optimierungsalgorithmen, Stichprobeninformationsstatistikalgorithmen, räumliche Statistikalgorithmen, Diageneseprozess-Simulationsalgorithmen und Deep-Learning-Algorithmen unterteilt werden; hybride Modellierungsverfahren kombinieren die Vorteile physikalischer Experimente und numerischer Simulationen durch multisource Datenfusion und Kopplung von Algorithmen, überwinden so die Beschränkungen einzelner Methoden und berücksichtigen mehr Reservoirinformationen und geologische Randbedingungen. Darüber hinaus werden die Konstruktionsprinzipien, der Forschungsstand und Entwicklungstrends der verschiedenen Methoden ausführlich erläutert, Eigenschaften zusammengefasst und Lösungsvorschläge für deren Einschränkungen gegeben. In der praktischen Anwendung sollten entsprechende Modellierungsmethoden basierend auf Reservoirtyp, Zielskala und Forschungsfokus gewählt werden, um ein poröses Medium-Modell zu erstellen, das die Eigenschaften des Reservoirs erfüllt. Mit der Weiterentwicklung der Computertechnik tendieren digitale Kernmodellierungsmethoden zur multisource Datenfusion, multiskaliger Modellkonstruktion und mehrschichtiger Mechanismencharakterisierung.

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