双相介质分界面上弹性波的反射与透射

本文基于Biot理论,推导出Zoeppritz形式的双相介质分界面上弹性波的反射与透射公式,对单相Zoeppritz公式与双相反射系数公式进行了比较,对双相介质含油、水、气不同流体时的反射规律以及孔隙度、渗透率、饱和度等储层参数对纵波反射的影响进行了研究.数值模拟分析表明,双相与单相反射公式的主要差异在于双相介质反射公式中考虑了液相、固液耦合相弹性模量的影响;油砂、水砂、气砂岩的慢P波反射差异明显;快P波反射对孔隙度的变化敏感,饱和度次之,对渗透率和频率的变化不敏感.     

某工程蚀变岩孔隙特征及其软弱程度研究

孔隙作为岩体的初始损伤,对岩体的强度及变形特性的影响尤为明显,而孔隙发育是研究区内一类力学性质较软弱岩石的显著特征。对蚀变岩孔隙特征的研究是了解蚀变岩的软弱程度及孔隙度对其软弱程度的影响的有效方法。针对此蚀变岩进行岩矿及铸体薄片分析得出蚀变岩孔隙有原生、浅表生及构造3种成因,其中以原生为主。从饱水蚀变岩的常规单轴压缩试验应力-应变全过程曲线上求取蚀变岩的饱和单轴抗压强度及割线模量,再与相应试样的孔隙度进行相关性分析,结果显示出蚀变岩的饱和单轴抗压强度及割线模量均随孔隙度的增加而减小,且呈幂函数关系。由于蚀变岩的饱和单轴抗压强度(R c)及割线模量(E s)作为软硬岩评判标准具有一致性,且两者与孔隙度(n)存在较好的相关性,以此将3者共同作为蚀变岩软弱程度的划分标准,并得出软硬岩分界处n为12%、R c为30 M Pa、E s为5 GPa。     

生物扰动油气水储层的研究现状及展望全文替换

【目的】在油气水储层中，生物扰动通过改变原生沉积组构降低或提高地层的孔隙度和渗透率，进而影响储层物性和流体流动特征。【方法】为了调研生物扰动储层的研究现状及进展，结合前人和笔者团队近年的研究成果，系统梳理和归纳总结了生物扰动油气水储层的储集空间类型、孔隙结构特征、储层介质类型、流体传输特征、储层类型及其属性特征。【结果】（1）生物扰动储层的储集空间类型包括：原生粒间孔、粒内溶孔、粒间溶孔和晶间孔等；（2）生物扰动储层可划分为双孔隙度生物成因储层介质和双渗透率生物成因储层介质，两类储层介质在生物潜穴类型、运移动力、流体传输特征、沉积环境等方面存在不同程度的差异；（3）生物扰动储层包括界面控制的生物扰动储层、非界面控制的生物扰动储层、边界不清晰的生物扰动储层、隐蔽性生物扰动储层、成岩成因的生物扰动储层五种类型，潜穴充填物和基质渗透率比、生物扰动强度和连通性、生物潜穴表面积、潜穴的构型特征是影响生物扰动储层岩石物性的主控因素。【结论】尽管生物扰动储层的共同特征已被充分记录，但国内外对于生物扰动储层的研究还处于初级阶段，但可预见的是加强生物扰动储层的研究对丰富储层地质学理论，实现油气增储、上产...     

泥页岩储层孔隙度测量方法分析与评价

泥页岩属于非常规储层，孔隙度普遍小于10%,渗透率普遍低于1 mD。低孔低渗的特征致使常规实验方法和测井解释方法难以准确获取其孔隙度值。这里选取沧东凹陷孔二段泥页岩样品，对其孔隙度分别进行压汞法、气测法、液测法以及核磁共振法的测量，并将核磁共振实验与核磁共振测井的孔隙度值进行对比。结果表明，核磁共振技术是获取泥页岩孔隙度相对适用的方法，高精度核磁共振仪器在选择较小回波间隔(T_E=0.1 ms)的条件下，可测得更为全面的泥页岩孔隙度值。在有机质含量较高(TOC≥9%)的泥页岩层段，核磁共振测井信噪比呈现出一定的相关性，低信噪比可能是造成核磁共振测井获取孔隙度值偏高的原因。因此在实际测井评价过程中，要考虑信噪比的影响。     

南加蓬次盆L气田盐胶结储层特征分析与识别

西非深水盐下储层是近年来油气勘探的热点,L气田位于南加蓬次盆深水区,储层呈低渗特征,盐胶结作用是储层物性变差的主要原因。由于盐岩密度较低（2.1 g/cm3）,存在盐胶结现象,可造成密度曲线值降低,给孔隙度计算带来偏差。识别储层是否存在盐胶结是该类储层评价的关键,分析发现元素俘获测井可以有效指示盐胶结的存在;在无元素俘获测井时,利用常规测井与核磁测井建立盐胶结识别因子曲线也能定性识别盐胶结的存在。在盐胶结层段声波测井可较准确地计算孔隙度,为下一步测井解释评价奠定了基础。     

联合无人机LiDAR与Sentinel-2影像估算大豆叶面积指数

针对利用卫星遥感影像进行大范围反演大豆叶面积指数(LAI)时人工野外样本实测耗时耗力的问题，该文以黑龙江省海伦市、嫩江市两块大豆样地作为研究对象，使用无人机平台获取激光雷达(LiDAR)点云数据，利用孔隙度模型进行大豆LAI反演，根据地面实测数据开展精度评价，并进一步探讨利用无人机LiDAR反演值替代地面实测值进行Sentinel-2卫星影像LAI反演的可行性。实验结果表明，去掉地块边缘混合单元网格影响后，两块大豆样地的LAI反演精度均优于90%。利用无人机LiDAR反演值替代地面实测数据与植被指数构建回归模型，大范围卫星反演LAI精度均优于86%。