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煤的显微构造及其储集性能 总被引:17,自引:3,他引:14
利用扫描电子显微镜研究煤中微米级构造变形,揭示了煤的显微构造变形现象,如裂隙、角砾、碎粒、糜棱质、滑移面等。这些显微构造直接影响着煤的储集性能,裂隙和角砾的发育增加了煤中的大孔和中孔,提高了有效孔隙率;碎粒和糜棱质增加了煤的比表面积和甲烷吸附量,同时也有充填孔隙、堵塞通道的作用。研究显微构造在理论上可为煤层气生、储、运机理研究提供微观依据;在应用上可成为煤层气资源评价和开采的指标之一。 相似文献
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在储层孔隙系统演化过程,方解石胶结作用常常是一个重要的因素。计算机辅助岩石图像分析技术(PIA)的开发使用可以定量研究方解石胶结作用减少的孔隙度和渗透率值。利用这一技术,可以计算出孔隙面积和目前孔隙系统的比表面,从而求得孔隙度,同时建立孔隙系统的渗透率模型,估算渗透率。通过估计方解石胶结前孔隙系统的孔隙度和渗透率,恢复早期的孔隙系统。对目前的和方解石胶结之前孔隙网络的孔隙度和渗透率进行对比,可以看 相似文献
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回顾了自1995年6月在SanJorge盆地引进核磁共振测井以来的应用情况。至今,Atlas公司采用Numar珠磁共振成像测井仪,斯伦贝谢公司采用组合磁性共振测井仪共进行了400次测井,共对2000多个层位进行了射孔和生产测试。 相似文献
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多孔介质的导电特性取决于多孔介质的孔隙空间结构,孔隙空间结构通常使用孔隙尺寸和孔隙迂曲度描述,而已有模型仅仅研究了孔隙尺寸对于孔隙度指数的影响.为了全面研究孔隙空间孔隙尺寸和孔隙迂曲度对于孔隙度指数的影响,基于孔隙网络基本单元孔喉腔,以及孔喉腔等效电路中喉道并联导电而后与孔隙体串联的假设,推导出孔喉腔电阻率.使用阿尔奇公式建立孔喉腔孔隙度指数计算模型,研究孔隙结构对于孔隙度指数影响.对于毛管模型,孔隙度指数随着孔隙迂曲度或孔隙横截面积的增大而增大,当孔隙迂曲度为1时,孔隙度指数不受孔隙横截面积的影响恒为1.0.当孔喉腔只有一个喉道时,该模型等价于溶孔发育的双孔隙度模型.在该孔喉腔中,随着孔隙与喉道迂曲度的增大,孔隙度指数增大;随着孔隙横截面积的增大,孔喉比增大,孔隙度指数增大;而随着喉道面积的增大,孔喉比降低,孔隙度指数首先降低而后增大.孔隙度指数与孔喉比有关.对于具有两个喉道的孔喉腔,该模型等价于溶孔、裂缝发育的三孔隙度模型,能够研究孔隙类型,孔隙几何特性对于孔隙度指数的影响.当孔隙固定,两个喉道的迂曲度增大时,孔隙度指数增大;两个喉道横截面积增大时,孔喉比降低,然而孔隙度指数增大,最大孔隙度指数对应的孔喉比并非最大值.当一个喉道固定,孔隙的横截面积增大时,孔隙度指数增加;喉道的横截面积增大时,孔隙度指数首先降低而后增大.孔喉比与孔隙度指数具有一定相关性,而孔隙度指数最大情况下的孔喉比与模型最大孔喉比并不完全对应.孔隙度指数是孔隙空间几何与拓扑特性共同作用的结果.岩心图像分析获取迂曲度与孔喉比后建立孔喉腔孔隙度指数模型的结果符合岩电实验数据,岩心分析饱和度和测井解释结论,表明孔喉腔孔隙度指数模型在地层评价中具有实际测井解释能力. 相似文献
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储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络. 相似文献
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为弥补鄂尔多斯盆地东南部盖层的研究空白,借鉴已有研究成果与盖层基本特征,选取泥岩孔隙度、渗透率、厚度以及排替压力4个参数,结合灰色理论分析方法,对鄂尔多斯盆地东南部山西组泥岩盖层封盖性能进行了综合定量评价。结果表明:盆地东南部泥岩北东部较厚,整体呈从北向南减薄的趋势,南部孔隙度及渗透率均偏高;泥岩盖层排替压力较大,大于8 MPa的平面面积占70%以上;由灰色理论打分评价可知,山西组整体盖层封盖性能较好,封盖能力特强(Ⅰ类盖层)、封盖能力强(Ⅱ类盖层)的盖层分布区域广泛,Ⅰ类和Ⅱ类盖层主要发育于盆地北部、北东部,中部延长、延安、志丹等周边地区,盖层封盖性好,Ⅲ类盖层(封盖能力中等)、Ⅳ类盖层(封盖能力差)主要发育于南部。盖层发育较好的地区,经勘探开发与试气,单井日产量可达上万方,证明评价结果与勘探实践匹配。 相似文献
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目前横波预测的方法大致可以分为两种:经验公式预测和理论岩石物理模型。由于经验公式预测一般具有区域性,研究者更重视岩石物理模型预测。目前大多数岩石物理模型预测横波的方法假定地下流体的物性参数(速度和密度)不受地层深度的影响,且孔隙扁率是恒定的,实际上这并不科学。因为矿物的体积模量和剪切模量随所处地层深度发生改变,而对于孔隙扁率则随颗粒形状、孔隙度等的变化有较大变化。针对这些情况,提出一种新的改进的Xu-White横波预测方法,并可取得较好的效果。 相似文献