页岩基质微观孔隙结构分析新方法

页岩基质孔隙主要包含有机孔隙和无机孔隙,页岩油气在有机孔隙和无机孔隙中的渗流机理不同,对页岩中有机孔隙和无机孔隙的微观结构进行定量表征具有重要意义.首先通过扫描电子显微镜(scanning electron microscope,简称SEM)实验分别获取具有代表性的页岩无机孔隙和有机孔隙扫描电镜图像,其中,无机孔隙相对较大,其图像的分辨率较低,有机孔隙相对较小,其图像的分辨率较高;然后,通过图像处理和马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,简称MCMC)法重构出相应的无机孔隙数字岩心和有机孔隙数字岩心,并提出局部叠加法构建同时包含无机孔隙和有机孔隙的页岩基质孔隙数字岩心;最后对无机孔隙数字岩心、有机孔隙数字岩心和基质孔隙数字岩心的结构特征进行了对比分析.结果表明,局部叠加法构建的页岩基质孔隙数字岩心能够同时描述页岩中的无机孔隙和有机孔隙结构特征,无机孔隙本身连通性较差,有机孔隙本身连通性较好,有机孔隙的局部孔隙度和局部渗透率较高,对页岩中的流体渗流有着重要作用.该方法为页岩中不同的孔隙结构特征描述和油气在纳米尺度孔隙中的传输模拟提供了一个可靠的研究平台.      

基于深度学习的页岩扫描电镜图像有机质孔隙识别与比较

将深度学习模型引入地质图像分析中,可以大幅提高工作效率,增加研究定量化程度,开拓图像研究新领域。本文以上扬子鄂西地区下寒武统牛蹄塘组页岩的离子抛光扫描电镜图像为例,通过对图片二值化等预处理后,利用Mask-RCNN、FCN和U-Net 3种深度学习模型对页岩中主要矿物、有机质及孔隙等进行识别,比较运行时间与识别结果的准确度,讨论了不同深度学习模型在地质图像识别和处理过程中的适用性和差异性。并优选效果最优的U-Net模型与JMicroVision、Adobe Photoshop等通用图像处理软件识别结果进行孔隙识别对比。结果显示：FCN模型能够基本识别图像中的主要矿物、有机质与孔隙,但对颜色相近的组分和裂缝识别效果较差;Mask-RCNN模型可识别分割性强的主要矿物,但对分辨率较低的孔隙和裂缝识别效果较差;U-Net模型对主要矿物、有机质及孔隙识别效率大大提高,在页岩地质图像识别方面具有优势。相较于通用图像处理软件,U-Net模型识别速度提高了300多倍。基于深度学习U-Net模型识别结果,研究区牛蹄塘组页岩孔隙结构类型可分为矿物内圆状孔、矿物间随机不规则孔、有机棱角状孔和有机密集微孔。...     

基于多尺度X-CT成像的数字岩心技术在碳酸盐岩储层微观孔隙结构研究中的应用

为了更加直观、准确地刻画碳酸盐岩储集层的微观孔隙结构特征,分别选取裂缝发育的双孔介质碳酸盐岩储层样品与裂缝不发育的单介质碳酸盐岩储层样品,利用多尺度X-CT扫描成像技术建立不同级别的三维数字岩心,应用最大球算法与孔喉尺寸校正方法,提取并建立碳酸盐储层纳米级数字岩心孔隙网络模型,最后实现利用三维孔隙网络模型模拟储层物性参数、进汞曲线以及孔、喉分布曲线,并与常规高压压汞法结果进行平行对比。研究结果表明:利用数字岩心技术模拟得到的孔隙度、渗透率参数与实际测量结果相差较小;模拟得到的进汞曲线、孔喉分布曲线与室内压汞实验得到的曲线具有较高的一致性,数字岩心得到的模拟结果具有较高的可信度。数字岩心技术在碳酸盐储层微观孔隙结构的直观刻画与定量描述方面,具有明显优势。     

松科二井深层沙河子组泥岩三维显微CT成像及对深部油气预测的启示

为深化认识松科二井深层页岩气垂向变化规律,选取沙河子组3500～5700 m层段开展了X射线三维计算机断层扫描(X-ray 3D Computed Tomography,简称CT)成像实验。对19块直径2 cm的柱状岩心进行X射线CT扫描,获取了无损岩心扫描数据,并将其转化为灰度值信息。灰度值信息反映了样品中不同的组分,灰度高值代表骨架和矿物,灰度低值代表孔隙和裂缝。在此基础上,建立分辨率高达15μm的岩心三维图像空间结构,对重建岩心孔隙模型的孔隙形态、空间展布和配位数进行了对比,对样品孔隙度和连通性在垂向上的分布规律进行了统计分析。结果表明,等效孔隙直径大的区域孔隙度高,配位数大的区域连通性好,孔隙度和连通性的垂向分布规律与传统认识相符,与测录井信息可以相互印证。实验证明,基于三维CT成像的数字岩心技术具有数据分辨率高、信息丰富的优势,可作为今后深部油气预测与评价的重要辅助手段。     

不同岩相泥页岩数字岩心构建方法研究——以东营凹陷为例

针对泥页岩储层低孔特低渗、结构致密、非均质性强的特点,多采用三维数字岩心来直观显示各组分空间分布和表征微观结构。物理数字岩心虽更真实准确,但往往局限于特定岩石样品物性特征,因此需构建具有一定普适性、受多参数约束的、代表某一类岩性或岩相的简约数字岩心。同时,目前的图像分割方法难以对综合多样品特征、代表某类岩相样品进行组分划分。提出一种基于图像像素点累计分布函数,结合各组分百分含量及灰度序列进行阈值分割的方法,并基于X射线CT扫描成像,综合运用扫描电镜成像及能谱分析等手段,结合东营凹陷不同岩相泥页岩矿物组分及孔隙度特征,构建不同岩相(包括富长英质、长英质、富钙质、钙质和富泥质)泥页岩数字岩心。结果显示,东营凹陷泥页岩储层组分按灰度值由小到大依次为孔裂隙、有机质、黏土矿物、长英质矿物、钙质矿物、铁质矿物;基于不同岩相各组分体积百分含量及灰度分布序列,以CT灰度图像像素点累计分布函数表征不同岩相各组分体积百分含量分布函数,可依次划分各组分阈值,该方法可以实现其他分割方法难以完成的针对某一岩相进行阈值划分;采用先构建单组分数字岩心再嵌套组合的方法可构建具有一定普适性、受矿物组分和孔隙度等参数约束的泥页岩数字岩心。     

基于图像描述的煤岩裂隙CT图像多尺度特征

基于煤岩孔隙系统多尺度结构特征对深入认识多尺度流体运移机制的重要性,提出了基于图像描述的煤岩CT图像孔隙结构的多尺度精细描述方法。采用了图像的多策略分割技术提取目标,利用Freeman链码对目标的边界进行表达,研究了由形态学、统计矩、链码、计盒维数构造目标之间的关系、目标占有区域与边界的图像描绘子、以及分形描绘子;综合运用上述方法对煤岩CT图像中的大尺度宏观裂纹目标、小尺度细观裂隙目标进行了识别。结果表明,宏观裂纹可由灰度阈值法实现目标提取;小尺度细观裂隙需采用较复杂的分割策略,如基于索贝尔梯度算子的分水岭变换;进一步应用链码表达、图像描绘子和分形描绘子,实现了煤岩孔隙结构在欧氏空间与分形空间的多尺度精确描述。     

基于数字岩心分形特征的渗透率预测方法

基于数字岩心技术,对岩心CT扫描图像进行处理,结合分形理论求取数字岩心的分形特征参数并通过构建数字岩心的等效分形介质模型对岩心渗透率进行预测。首先对两块砂岩岩心进行了微米CT扫描,提取岩心孔隙网络模型,分析岩心孔隙结构特征,结果表明岩心的孔喉半径分布与孔喉配位数分布对岩心渗透率有一定影响;其次利用MATLAB、Image J等软件对CT扫描得到的数字岩心及帝国理工学院网站公开的数字岩心进行处理,基于分形理论求取数字岩心分形维数、迂曲度、迂曲度分形维数和最大孔隙直径等参数;最后基于分形渗透率模型对岩心渗透率进行预测。结果表明：预测渗透率与岩心渗透率具有良好的相关性,相关系数大于0.97。因此,基于数字岩心技术,通过构建数字岩心等效分形介质模型,可以有效预测岩心渗透率。     

冻融红砂岩损伤演化多尺度分析

以红砂岩为研究对象,进行冻融循环、CT扫描及力学特性试验,采用图像处理技术结合遗传算法寻优模型实现了0、5、10、20、40 次冻融循环后 CT 扫描图像的去噪、增强、分割及三维重构处理,通过对同一对象跨尺度的损伤识别与对比研究,建立了基于细观损伤的弹性模量劣化预测公式,并从材料细观结构的物理本质诠释了冻融红砂岩宏观力学行为。结果表明：基于图像最大熵值的遗传算法能够快速精确地选取阈值进行图像分割,实现对岩石细观结构中基质和缺陷的识别;随着冻融次数增加,岩石孔隙率上升、孔隙分维下降,细观尺度上呈现出孔隙扩展、数量增多,但结构复杂程度下降的演化行为;传统方法以有效承载面积、弹性模量为度量基准定义的宏、细观损伤变量未能全面考虑损伤物理机制和材料内部结构信息,宏细观损伤演化曲线差异较大;基于2种物理机制定义细观损伤变量和考虑岩石天然损伤定义宏观损伤变量,实现了损伤的宏-细观结合。最后通过冻融循环过程中细观结构演化与宏观力学响应之间的关系,提出了弹性模量劣化预测公式,并分析冻融砂岩孔隙大小及孔隙结构形态变化在损伤过程中占据的不同主导作用,根据细观结构的物理机制解释宏观砂岩冻融破坏的力学机制。     

基于微米焦点CT技术的煤岩数字岩石物理分析方法——以沁水盆地伯方3号煤为例

数字岩石物理技术既可实现煤体孔隙的三维空间表征及重构,又可模拟孔裂隙系统中流体的流动和绝对渗透率的计算。以伯方矿3号煤层为研究对象,基于微米焦点CT扫描与图像处理技术相结合,建立了真实的三维数字岩心模型;应用MATLAB编程及AVIZO软件内含的多种形态学算法,进行了数字岩心孔隙结构量化和表征,建立了等价孔隙网络模型;将AVIZO与COMSOL完美对接,实现了孔隙尺度的渗流模拟、绝对渗透率计算,并探讨了流体运移过程中的压力场及速度场的分布。研究方法丰富了现有数字岩石物理研究手段,为微观尺度上的煤体孔隙结构及流体运移研究提供了一种新的途径。      

基于CT扫描的三维数字岩心孔隙结构表征方法及应用——以莫北油田116井区三工河组为例

为真实、精确、直观地表征储集层岩石的孔隙结构特征,对不同岩性的岩心样品进行CT扫描成像并构建三维数字岩心,应用最大球算法提取数字岩心的孔隙网络模型,最终实现岩心孔隙结构特征的三维显示和定量表征。该方法在莫北油田116井区三工河组储层应用取得良好效果,研究表明:该区储层孔隙类型以粒间孔、溶蚀孔和少量晶间孔为主,平均孔隙半径33.11μm,平均喉道半径1.47μm,喉道细小是造成研究区储层渗透率低的主要原因;与核磁共振Coates模型渗透率计算结果相比,数字岩心技术对于渗透率的计算更加精确;数字岩心孔隙结构表征结果与常规压汞资料对比,一致性较好,该技术还可定量识别孔隙和喉道,并具有形象直观、样品无损等特点,对于岩石孔隙结构的表征具有更大的优势。     

一种砂砾岩介质岩心表征的新方法

针对纵向非均质性严重的砂砾岩油藏,基于典型的分层砂砾岩图像,在不同层位选取代表性的岩心薄片分别构建相应的三维数字岩心,采用合并法构建砂砾岩数字岩心,并提取相应的孔隙网络模型,采用常规法构建相应的砂砾岩孔隙网络模型,对常规法和合并法得到的孔隙网络模型结构特征和渗透率特征进行对比分析。分析结果表明,合并法构建的砂砾岩孔隙网络模型能够描述其孔隙结构特征,且能有效地描述出砂岩介质在横向和纵向渗透率的差异特征,可为砂砾岩油藏岩心的精确表征及渗流机制的分析提供一套有效地研究思路。     

准中4区块致密砂岩孔隙结构特征研究

致密砂岩孔隙结构是影响储层物性、储集性能和渗流特性的主要因素,准确表征岩石的孔隙结构特征是储层评价的重要内容之一。为此通过岩心观察、CT扫描成像及其图像处理等对准噶尔盆地中部4区块董11井致密砂岩储层孔隙结构特征进行了定性及定量综合研究。研究结果表明,采用USM锐化、阈值选取及中值滤波法对微CT扫描灰度图像进行图像处理,可以更好地区分岩石内部骨架和孔隙的边界,提高了图像的分割精度;当数字岩心立方体模型边长在450体素时,孔隙度趋近定值;研究区致密砂岩储层储集空间主要以粒间孔隙和微裂隙为主,伴有少量的解理裂隙,孤立孔隙较多,孔隙形状复杂,分布不均匀;研究区致密砂岩连续截面面孔率分布不均匀,离散性强,在连续截面上面孔率频繁出现极大值与极小值（跳跃性较大）,容易在流体流动的过程中产生压降过大,造成部分孔隙喉道堵塞;研究区致密砂岩储层孔隙大小分布不均匀,孔隙直径在15~35 μm之间,占总孔隙数的60%左右,其面积占18%;直径在50~200 μm的孔隙数量占总孔隙数的20%,其面积占比达60%,为油气赋存提供了有利的储集空间。      

沉积物岩芯X光片图像灰度数值及其影响因素

沉积体的X光影像包含了沉积物密度、结构、构造等众多信息,对X光影像进行数字图像分析可快速提取这些信息,成为进行沉积记录和古环境演变研究的有力手段。基于长江水下三角洲沉积物岩芯的X光影像,利用Matlab软件平台把X光影像转换成数字灰度图像,进而提取了岩芯灰度值;结合该岩芯的粒度等沉积学属性,探讨了灰度图像的影响因素。结果表明:沉积物岩芯的X光图像灰度值是沉积物组成、结构和构造的综合反映,其中粒度对灰度值起到控制性的影响。平均粒径与灰度值之间为良好的线性关系;砂粒级、粉砂粒级含量与灰度之间存在较好的正相关,而黏土粒级含量与灰度存在很好的负相关。沉积物岩芯X光图像的灰度值可以作为该岩芯的粒度的良好替代性指标。     

基于CT的数字岩心三维建模

为研究储层微观孔隙结构和建立微观渗流模型,本文通过对东营凹陷沙三中亚段H152井区的典型低渗透储层岩样进行CT（computed tomography）扫描及图像处理,建立了微观尺度的数字岩心模型;继而经过对该模型进行分析和计算,提取了储层孔喉网络模型,在三维空间上直观、清晰地显示了不同尺度的孔隙及喉道的形态、大小和分布;最后通过对孔隙结构特征、孔隙度、渗透率和压降等动静态参数的分析和计算,建立了储层岩样的微观渗流模型。根据算法对比和参数分析结果认为：与传统中值滤波相比,非局部均值滤波算法可在相似性比较的基础上进行滤波处理,从而提高模型的准确性;基于CT的数字岩心建模可为地质研究提供可靠的数字模型;根据近似等压面假设的微观渗流数值模拟分析了流体渗流特征,为揭示低渗透储层流体渗流规律提供了一种新的途径。     

基于颜色特征的数字钻孔图像溶隙结构识别方法

针对数字全景钻孔摄像系统获取的实测图像,提出了一种基于颜色特征的数字式钻孔图像溶隙结构识别方法。利用岩层中的典型结构,如土质层、溶隙在颜色上与普通岩石具有较大差异性的特点,首先建立了一个自适应HSV颜色空间溶隙结构检测模型,利用该模型获取溶隙结构的二值化图像;对该二值化图像进行滤波处理;然后从处理后的二值化图像进行分区像素密度统计来确定土质层或溶隙区域的深度、面积及方位角等信息,从而实现数字式钻孔图像中溶隙结构的自动识别。通过对大量数字式钻孔图像进行试验并与对应的钻孔雷达图像进行结果对比表明,其方法能对全孔图像的溶隙和土质层进行快速、准确地自动化检测与定位,为钻孔图像岩体结构的自动识别与工程应用提供了一种新的可靠方法。