一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法

摘要

根据本发明的一方面，提供了一种用于超声成像测井中的裂缝定量评价方法，包括步骤：a)利用超声成像测井仪来获得井周的声波振幅图像，在所述声波振幅图像中包括至少一条裂缝；b)选择所述至少一条裂缝中的一条裂缝作为评价对象；c)确定选择的裂缝在井周上的轨迹长度；d)针对所述选择的裂缝，确定搜索范围；e)设定声波振幅阈值以便在所述搜索范围内统计声波振幅低于所述声波振幅阈值的声波振幅异常点的数目；f)估计与所述数目的声波振幅异常点对应的异常面积；以及g)基于所述轨迹长度和所述异常面积，评价所述选择的裂缝的平均视宽度。

说明书

技术领域

本发明大体上涉及石油地质勘探与开发的领域，尤其是涉及一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法。

背景技术

测井，也被称为地球物理测井或石油测井，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性来测量地球物理参数的方法。在油田勘探与开发过程中，测井是确定和评价油层、气层的重要手段之一，也是解决一系列地质问题的重要手段。它能直接为石油地质和工程技术人员提供各项资料和数据。

随着油气勘探程度的提高，新发现油气藏在规模上趋于小型化，在储层物性及构造形态上趋于复杂化，因此勘探难度越来越大。常规测井在储层描述、油气层解释等方面已不能满足要求。因此在这一背景下，成像测井应运而生。

成像测井在复杂油气储层的解释评价中发挥着越来越重要的作用。成像测井具有可视性和直观性的特点，可以进行储层结构特征、构造特征、沉积特征、地应力方向等方面的评价分析，可以解决常规测井难以解决的测井地质解释问题。尤其在裂缝性储层评价中，它能直观地提供裂缝的形态、裂缝发育程度等地质信息。

成像测井可以包括超声成像测井和电成像测井。裂缝定量评价是成像测井解释的一个重要方面。裂缝定量评价包括对各种裂缝参数(包括但不限于裂缝平均视宽度)的评价。目前国内应用的超声成像测井仪例如包括斯伦贝谢公司的UBI、阿特拉斯公司的CBIL等等。斯伦贝谢公司利用有限元法对裂缝进行定量评价，适用于电成像FMS、FMI测井资料的处理而不适用于超声成像测井资料的处理。

因此，需要一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法，该方法能够相对准确地确定各种裂缝参数，包括裂缝平均视宽度、裂缝平均水动力宽度及裂缝视面积孔隙度等等。

根据本发明的一方面，提供了一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法，包括步骤：a)利用超声成像测井仪来获得井周的声波振幅图像，在所述声波振幅图像中包括至少一条裂缝；b)选择所述至少一条裂缝中的一条裂缝作为评价对象；c)确定选择的裂缝在井周上的轨迹长度；d)针对所述选择的裂缝，确定搜索范围；e)设定声波振幅阈值以便在所述搜索范围内统计声波振幅低于所述声波振幅阈值的声波振幅异常点的数目；f)估计与所述数目的声波振幅异常点对应的异常面积；以及g)基于所述轨迹长度和所述异常面积，评价所述选择的裂缝的平均视宽度。

根据本发明的另一方面，所述确定所述选择的裂缝在井周上的轨迹长度的步骤包括按照下式确定所述轨迹长度：

L＝π*CAL*(1+cosθ)，

其中L为所述轨迹长度；CAL为井径；以及θ为所述选择的裂缝的视倾角。

根据本发明的另一方面，所述估计与所述数目的声波振幅异常点对应的异常面积的步骤包括估计每个声波振幅异常点在声波振幅图像上所占的面积与所述数目的乘积。

根据本发明的另一方面，每个声波振幅异常点在声波振幅图像上所占的面积按照下式得出：

$>S=\frac{\pi *\mathrm{BS}}{m}*d,$>

其中S为每个声波振幅异常点在声波振幅图像上所占的面积；BS为钻头直径；m为超声成像测井仪在井周方向上旋转一周扫描的点数；以及d为超声成像测井仪在纵向方向上的采样间隔。

根据本发明的另一方面，所述评价所述选择的裂缝的平均视宽度的步骤包括将所述平均视宽度确定为所述异常面积除以所述轨迹长度。

根据本发明的另一方面，所述搜索范围是以所述选择的裂缝为中心在10mm-40mm内。

根据本发明的另一方面，所述设定声波振幅阈值的步骤包括设定声波振幅阈值以使得声波振幅异常点的数目占统计总数70％-90％。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法，包括步骤：a)利用超声成像测井仪来获得井周的声波振幅图像，在所述声波振幅图像中包括至少一条裂缝；b)在所述声波振幅图像上选择一个滑动窗并且针对所述滑动窗内的每条裂缝执行以下步骤：确定所述每条裂缝在井周上的轨迹长度；针对每条裂缝，确定相应的搜索范围；设定声波振幅阈值以便在所述搜索范围内统计声波振幅低于所述声波振幅阈值的声波振幅异常点的数目；估计与所述数目的声波振幅异常点对应的异常面积；以及基于所述轨迹长度和所述异常面积，评价所述每条裂缝的平均视宽度。

根据本发明的另一方面，所述裂缝定量评价方法进一步包括：基于所述每条裂缝的平均视宽度，按照下式确定在滑动窗内的裂缝平均视宽度：

$>\mathrm{VDA}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i}{n},$>

其中VDA为在滑动窗内的裂缝平均视宽度，

W_i为第i条裂缝的平均视宽度，以及n为在滑动窗内裂缝的条数。

根据本发明的另一方面，裂缝定量评价方法进一步包括：基于所述每条裂缝的平均视宽度，按照下式确定在滑动窗内的裂缝平均水动力宽度(VAH)：

$>\mathrm{VAH}=\sqrt[3]{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i^3}{n}},$>

其中VAH为在滑动窗内的裂缝平均水动力宽度，W_i为第i条裂缝的平均视宽度，以及n为在滑动窗内裂缝的条数。

根据本发明的另一方面，裂缝定量评价方法进一步包括：基于所述每条裂缝的平均视宽度，按照以下操作来确定在滑动窗内的裂缝视面积孔隙度：

A)确定在滑动窗内裂缝的面积

$>\mathrm{SS}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i*L^{\prime },$>

其中SS为在滑动窗内裂缝的面积，W_i为第i条裂缝的平均视宽度，n为滑动窗内裂缝的条数，以及L’为滑动窗内裂缝的长度，当滑动窗包含整条裂缝时为裂缝在井周上的轨迹长度；当滑动窗包含部分裂缝时按下式确定：

$>a=(D_w+\frac{\mathrm{wl}}{2}-(D_f-\frac{\mathrm{CAL}*\tan \theta }{2})$>

$>b=(D_f+\frac{\mathrm{CAL}*\tan \theta }{2})-(D_w-\frac{\mathrm{wl}}{2})$>

$>L^{\prime }=\frac{\min \{a,b\}}{\mathrm{CAL}*\tan \theta }*L,$>

其中D_w为滑动窗的深度；wl为滑动窗长；D_f为裂缝深度；CAL为井径；θ为裂缝的视倾角；L为裂缝在井周上的轨迹长度；

B)利用在滑动窗内裂缝的面积来确定裂缝视面积孔隙度：

$>\mathrm{VPA}=\frac{\mathrm{SS}}{\mathrm{wl}*\pi *\mathrm{CAL}}*100\%,$>

其中VPA为在滑动窗内的裂缝视面积孔隙度，SS为在滑动窗内裂缝的面积，wl为滑动窗长，以及CAL为井径。

以上相当宽泛地概括了本发明的特征和技术优势，以便可以更好地理解本发明的以下详细描述。在下文中将描述本发明的附加特征和优势。本领域技术人员应当认识到，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作用于修改或设计用于实现本发明的相同目的的其他结构的基础。本领域技术人员也应当认识到，这种等效的构造并不脱离所附权利要求中限定的本发明的精神和范围。

通过结合附图来阅读后面的具体实施方式，可以更好地理解本发明的特征和优点。

附图说明

现在将参照附图来解释本发明的实施例。应当注意，这些实施例用于图示基本原理，使得仅图示为了理解基本原理而必需的那些特征。附图未按比例。另外，相似标号在附图中通篇表示相似特征。

图1是根据本发明实施例的超声成像测井过程的示意图。

图2a是根据本发明实施例的裂缝平面与井眼相交的示意图。

图2b是根据本发明实施例的图2a按照井眼圆周方向展开的示意图。

图3是根据本发明实施例的针对裂缝的搜索范围的示意图。

图4a是根据本发明实施例的叠加有图3所示的搜索范围的声波振幅图像。

图4b是根据本发明实施例的在图4a所示的声波振幅图像中的裂缝的搜索范围内声波振幅数据的直方图。

图5是根据本发明实施例的滑动窗的示意图。

具体实施方式

以下具体描述涉及附图，这些附图通过图示方式示出了可以实施本发明的具体细节和实施例。充分具体描述这些实施例以使本领域的技术人员能够实施本发明。可以利用其它实施例并且可以进行结构、逻辑和电改变而不脱离本发明的范围。各种实施例未必互斥，因为一些实施例可以与一个或者多个其它实施例组合以形成新实施例。

在下面的详细描述中参照形成本详细描述的一部分的附图，在所述附图中通过说明的方式示出了其中可以实践本发明的具体实施例。在这方面，参照所描述的附图的取向使用了诸如“顶”、“底”、“前”、“后”、“首”、“尾”等等的方向术语。由于实施例的组件可以被定位在若干种不同的取向中，因此所述方向术语被用于说明的目的而决不是进行限制。要理解的是，在不背离本发明的范围的情况下可以利用其他实施例并且可以做出结构或逻辑的改变。因此，不要将下面的详细描述视为限制性意义，并且本发明的范围由所附权利要求书限定。

要理解的是，除非具体另行声明，否则这里所描述的各个示例性实施例的特征可以彼此组合。

如在本说明书中所采用的术语“裂缝”可以指的是储层裂缝，一般为张开缝。

如在本说明书中所采用的术语“裂缝定量评价”可以指的是对裂缝各种参数的评价，包括但不限于裂缝平均视宽度、裂缝平均水动力宽度及裂缝视面积孔隙度。

如在本说明书中所采用的术语“井周和/或井壁”可以指的是井眼的四周和/或墙壁。

如在本说明书中所采用的术语“井径”可以指的是井眼的直径。

如在本说明书中所采用的术语“方位”和“方位角”可互换地使用，除非上下另外明确指出。

如在本说明书中所采用的术语“滑动窗”可以指的是在声波振幅图像的深度方向上占据一定宽度的窗口，所述窗口的形状例如可以包括矩形等等常规的几何形状。

下面描述本发明的思想：根据超声成像测井数据和/或井周声波振幅图像，确定裂缝的几何特性；然后根据裂缝对声波振幅的影响，确定因裂缝引起的声波振幅异常点；接着通过统计裂缝引起的声波振幅异常点的数目，从而确定单条裂缝的平均视宽度；最后根据各条裂缝的平均视宽度，确定在滑动窗内的裂缝平均视宽度、裂缝平均水动力宽度及裂缝视面积孔隙度(VPA)，从而达到通过超声成像测井对裂缝进行定量评价的目的。

接下来，具体参考附图来解释本发明的实施例。

参照图1，图1是根据本发明实施例的超声成像测井过程的示意图。超声成像测井过程是采用超声成像测井仪120进行的，所述超声成像测井仪120比如采用斯伦贝谢公司的UBI、阿特拉斯公司的CBIL、哈里伯顿公司的CAST和中油测井有限公司的BHTV等等。

如图1所示，所述超声成像测井过程包括：超声成像测井仪120向井周和/或井壁110发射100-1000kHz频率范围优选地是200-600kHz频率范围的超声波束130；超声波束130经过井壁110反射回来以形成超声回波140，从而再被超声成像测井仪120(具体地是内部的换能器，图1中未示出)接收；超声成像测井仪120以一定的角速度ω₁围绕轴线125沿着扫描迹线150连续旋转，该角速度ω₁的范围为0-100转/分钟，优选0-50转/分钟，更优选5-10转/分钟，不同超声成像测井仪可以采用不同的转数；同时超声成像测井仪120以一定的提升速度v₁上提，该提升速度v₁的范围为100-1000英尺/小时，优选600英尺/小时；因此超声成像测井仪120沿井周方向(由箭头指示)和纵向方向(由箭头y指示)连续记录经反射的超声回波140，从而产生相应的声波振幅数据及其图像，如图4所示。

根据本发明的实施例，基于用于钻开井眼的钻头(图1中未示出)直径、超声成像测井仪120在纵向方向y上的采样间隔(如图1中的符号d表示)以及超声成像测井仪120在井周方向上旋转一周扫描的声波振幅数据点数目(在下文中简称为点数)，可以按照如下公式确定单个声波振幅数据点在声波振幅图像上所占的面积S：

$>S=\frac{\pi *\mathrm{BS}}{m}*d---\left(1\right)$>

其中BS为钻头直径；

m为超声成像测井仪120在井周方向上旋转一周扫描的点数；以及

d为超声成像测井仪120在纵向方向y上的采样间隔。

接下来参照图2a和图2b，图2a是根据本发明实施例的裂缝平面与井眼相交的示意图；图2b是图2a按照井眼圆周方向的展开图，示出了裂缝在井周上的形状。

如图2a所示，井眼220例如具有圆柱形的形状，其中井眼220的直径(在下文中也称为井径)由双向箭头符号CAL表示。当裂缝平面210与井眼220相交时，相交的是一个椭圆250。裂缝平面210与垂直于井眼220的轴线(在下文中也称为井轴)230的平面240的夹角称为裂缝的视倾角，如图2a中的角度θ所指示。裂缝平面210的法向量在垂直于井轴230的平面240上的投影与该平面240正北的夹角称为裂缝的视方位，如图2a中的角度α所指示。

如图2b所示，将圆柱形的井眼220按照井眼的圆周方向(即，北(N)-东(E)-南-西-北，图2b中的水平轴x所示)展开，此时所述椭圆250示为一条正弦波曲线260，即裂缝在井周280上的轨迹为正弦波曲线260。在图2b中的纵轴y表示井眼的深度，其中裂缝的深度由虚线270指示。

另外在其他实施例中，当裂缝平面210与圆柱形的井眼220垂直相交时，上述的椭圆250就退化成圆并且相应地所述正弦波曲线就退化成一条直线。在下文中主要以前一种情况(即，椭圆-正弦波曲线的裂缝)来解释本发明，但是本发明同样也适用于后一种情况(即，圆-直线的裂缝)。

根据如图2a和图2b所示的裂缝的产状数据(包括裂缝的深度、视倾角和视方位)和井径，可以按照如下公式确定裂缝260在井周上的轨迹长度L，如图2b所示：

L＝π*CAL*(1+cosθ)                        (2)

其中CAL为井径；θ为裂缝的视倾角。

接下来参照图3，图3是根据本发明实施例的针对裂缝的搜索范围的示意图。如图3所示，井眼也按圆周方向(即，北-东-南-西-北，如图3中的水平轴x所示)展开。在图3中纵轴y表示井眼的深度而水平轴x表示0到360°之间的方位。与上文针对图2b所述的一样，在图3中裂缝在井周380上的形状也将是正弦波曲线的。因此在图3中实正弦线300也将代表裂缝，D_f表示该裂缝300的深度，而上和下虚正弦线310和320所包围的区域代表该裂缝的搜索范围SL，即将在该搜索范围SL内对声波振幅数据点进行统计以得到由裂缝引起的声波振幅低于预定值的声波振幅异常点的数目，这将在下面进一步详细解释。

接下来参照图4a，图4a是根据本发明实施例的叠加有图3所示的搜索范围的声波振幅图像，其中所述声波振幅图像是通过如图1所述的超声成像测井过程而获得的。如图4a所示，纵轴y表示井眼的深度而水平轴x表示0到360°之间的方位，深度比例为1∶20。在图4a中，在裂缝400上面和下面的正弦波曲线410和420表示针对该裂缝的搜索范围的上界和下界，即要对声波振幅数据进行统计的区域的上界和下界。在图4a中可以根据各种技术从声波振幅图像识别出所述裂缝，例如神经网络、模糊识别、小波变换法等等，在此本发明将不再赘述。

参照图4b，图4b是根据本发明实施例的在图4a所示的声波振幅图像中的裂缝的搜索范围内声波振幅数据的直方图。如图4b所示，绘制了搜索范围内声波振幅数据的直方图。在图4b中纵轴是出现频率(即百分比，％)而横轴是声波振幅，曲线450是累计出现频率。作为实例，曲线450给出了70％所对应的声波振幅A，这意味着声波振幅小于A的声波振幅数据点的数目占统计总数(搜索范围内所有声波振幅数据点的数目)的70％，即由声波振幅小于A的数据点所包围的阴影面积占总阴影面积的70％。

现在结合图3和图4a及4b，说明根据本发明的实施例的统计过程。

根据本发明的实施例，由于上述的超声成像测井过程所得到的声波振幅数据是一个二维数组，因此根据该数组的行数可以确定出每一行所在的深度而根据该数组的列数及测井时所测的方位曲线可确定出每一列所在的方位。第i行第j列的声波振幅数据点AMP(i，j)的坐标位置(y_i，x_j)可按如下方式确定：

y_i＝D+(i-1)*d     i＝1，2，3，...n

                                               (3)

$>x_j=P1\mathrm{AZ}\left(j\right)+(j-1)*\frac{360}{m}$>j＝1，2，3，...，m

其中D为声波振幅数据的起始深度；

d为超声成像测井仪在纵向方向上的采样间隔；

P1AZ为方位曲线；

n为声波振幅数据的总行数；以及

m为超声成像测井仪在井周方向上旋转一周扫描的点数。

然后以所选裂缝的轮廓线为中心，上下各加半个搜索范围以形成搜索区域，如图3所示。作为实例，每一条裂缝的搜索区域可按下式来确定：

$>y_i=[D_f-\frac{\mathrm{CAL}*\tan \left(\theta \right)}{2}*\sin (\frac{2\pi }{72}*(i-1)-\frac{\pi }{2})]\pm \frac{\mathrm{SL}}{2}$>

$>x_i=\frac{360}{72}*(i-1)+\alpha$>i＝1，2，3，...，72                       (4)

若x_i＞360，则x_i＝x_i-360

其中θ为裂缝的视倾角；α为裂缝的视方位；

CAL为井径；D_f为裂缝的深度；以及

SL为搜索范围，通常在10mm-40mm内。

接着利用公式(3)和(4)，对与落在公式(4)内的坐标对应的声波振幅进行统计以绘制直方图，如图4b所示。然后将搜索区域内的声波振幅数据与预定振幅值(即振幅阈值)进行比较，确定因裂缝引起的比预定振幅值小的声波振幅异常点的数目，从而利用上面的公式(1)来确定裂缝的异常面积。

根据本发明的实施例，一般而言裂缝引起的声波振幅异常点的数目占统计总数70％-90％，因此裂缝的异常面积可按下式确定：

A＝S*TN*P                                     (5)

其中A为裂缝的异常面积；

S为声成像单点在声波振幅图像上所占的面积，由公式(1)给出；

TN为搜索区域内声波振幅数据的数目；以及

p为声波振幅异常点的数目占统计总数的百分比，通常所述百分比在70％-90％之间。

根据本发明的实施例，例如利用上面的公式(2)和(5)，可以确定单条裂缝平均视宽度W如下：

$>W=\frac{A}{L}---\left(6\right)$>

其中A为裂缝的异常面积；以及

L为裂缝在井周上的轨迹长度。

图5是根据本发明实施例的滑动窗550的示意图。如图5所示，纵轴y表示井眼的深度而水平轴x表示0到360°之间的方位，深度比例为1∶40。在图5中可以根据各种技术从声波振幅图像识别出裂缝，例如神经网络、模糊识别、小波变换法等等，在此本发明将不再赘述。在声波振幅图像580上正弦线500是根据图像所识别的裂缝而虚线方框550代表滑动窗并且wl表示滑动窗长。滑动窗的深度指的是滑动窗中心点所在的深度。

注意，在确定裂缝视面孔隙度(VPA)时，滑动窗内裂缝的长度指的是落在滑动窗内正弦线的那些部分的长度。

根据如图5所示的滑动窗550内各条裂缝的平均视宽度，确定所述滑动窗550内裂缝平均视宽度(VDA)、裂缝平均水动力宽度(VAH)及裂缝视面积孔隙度(VPA)。

作为实例，裂缝平均视宽度(VDA)可按下式确定：

$>\mathrm{VDA}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i}{n}---\left(7\right)$>

其中W_i为第i条裂缝的平均视宽度；n为滑动窗内裂缝的条数。

作为实例，裂缝的裂缝平均水动力宽度(VAH)可按下式确定：

$>\mathrm{VAH}=\sqrt[3]{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i^3}{n}}---\left(8\right)$>

其中W_i为单条裂缝的平均视宽度；n为滑动窗内裂缝的条数。

作为实例，裂缝视面积孔隙度VPA可按如下步骤确定：

(1)确定滑动窗内裂缝的面积(SS)

$>\mathrm{SS}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i*L^{\prime }---\left(9\right)$>

其中W_i为单条裂缝的平均视宽度；n为滑动窗内裂缝的条数；

L’为滑动窗内裂缝的长度，即落在滑动窗内正弦线的那些部分的长度，如图5所示；当滑动窗包含整条裂缝时，即为裂缝在井周上的轨迹长度；当滑动窗包含部分裂缝时，按下式确定：

$>a=(D_w+\frac{\mathrm{wl}}{2}-(D_f-\frac{\mathrm{CAL}*\tan \theta }{2})$>

$>b=(D_f+\frac{\mathrm{CAL}*\tan \theta }{2})-(D_w-\frac{\mathrm{wl}}{2})$>

$>L^{\prime }=\frac{\min \{a,b\}}{\mathrm{CAL}*\tan \theta }*L---\left(10\right)$>

其中D_w为滑动窗的深度；wl为滑动窗长；D_f为裂缝深度；CAL为井径；θ为裂缝的视倾角；L为裂缝在井周上的轨迹长度；

(2)利用滑动窗内裂缝的面积SS来确定裂缝视面积孔隙度(VPA)：

$>\mathrm{VPA}=\frac{\mathrm{SS}}{\mathrm{wl}*\pi *\mathrm{CAL}}*100\%---\left(11\right)$>

其中wl为滑动窗长；CAL为井径。

综上所述，提供一种基于超声成像测井的裂缝定量评价方法，该方法能够相对准确地确定各种裂缝参数，包括裂缝平均视宽度、裂缝平均水动力宽度及裂缝视面积孔隙度等等。

例如，根据本发明的裂缝定量评价方法具有如下优点以及效果：

为储层结构特征、构造特征、沉积特征、地应力方向等方面的评价分析提供了基础。尤其在裂缝性储层评价中提供了裂缝的形态、裂缝发育程度等地质信息，从而为裂缝性油气藏的发现和勘探提供了技术支持。

虽然以上参考附图示出并描述了本发明的各种示例性实施例，但是本领域技术人员将清楚可以做出将实现本发明一些优点的各种改变和修改而未脱离本发明的精神和范围。因此，只要本发明的这些修改、变型和替换属于本发明的权利要求书及其等同技术方案的范围之内，则本发明也意图包含这些修改、变型和替换。此外，就在详细描述或权利要求书中使用术语“包括”、“具有”、“带有”或它们的其他变体来说，这样的术语意图以与术语“包含”类似的方式是包含性的。

应当理解的是，本发明的实施例可以被实施在分立电路、部分集成电路或完全集成电路或者编程装置中。此外，术语“示例性”仅仅意味着作为一个实例，而不是最佳的或最优的。还要认识到，这里所描绘的特征和/或元素是出于简单及易于理解的目的而以相对于彼此的特定尺寸示出的，实际的尺寸可能与这里所示出的尺寸显著不同。

本领域合理技术人员将明白，可以用执行相同功能的其它部件适当地进行替换。应当提到，即使在尚未明确提到这一点的那些情况下，参照具体图所解释的特征可以与其它图的特征组合。另外，可以在使用适当处理器指令的全软件实施方其中或者在利用硬件逻辑与软件逻辑的组合以实现相同结果的混合实施方其中实现本发明的方法。这样对发明概念的修改旨在于由所附权利要求覆盖。

此外，本申请的范围不旨在限于说明书中描述的过程、机器、制造、物质组成、装置、方法和步骤的具体实施例。如本领域普通技术人员从本发明的公开中容易认识到的，根据本发明可以利用与这里描述的对应实施例执行实质上相同的功能或实现实质上相同的结果的、当前存在或以后待开发的过程、机器、制造、物质组成、装置、方法或步骤。据此，所附权利要求旨在在其范围内包括这些过程、机器、制造、物质组成、装置、方法或步骤。