基于原子力显微镜表征的含油储层微观孔隙结构分析及应用

为研究岩心微观孔隙结构在强碱三元复合驱替过程中的变化特征,以大庆油田南5-4-检725井855.0m处岩心为对象,通过原子力显微镜观察岩心形貌特征,定量分析孔喉宽度和深度;分析驱替过程中岩心样品的面孔率、孔喉宽度和深度、分形维数等参数变化反映的微观孔隙结构变化规律.结果表明:原子力显微镜获得的图像可以真实反映储层岩石微观形貌特征,储层微观孔隙结构具有二段式分形特点.微观孔隙结构变化特征在驱替初期,主要表现为岩石粒间颗粒运移;在驱替中后期,主要表现为强碱三元驱替剂与岩石相互作用,生成驱替剂残留或其他产物.该研究结果对分析强碱三元复合驱替后剩余油分布规律、制定后续开发方案具有指导意义.     

鄂尔多斯盆地高桥地区本溪组砂岩储层微观孔隙多重分形特征

选取鄂尔多斯盆地高桥地区上古生界本溪组11块砂岩样品,基于岩石薄片及扫描电镜分析储层岩性特征及孔隙结构特征,引入多重分型理论,对砂岩样品核磁共振T₂分布数据进行了研究,探讨了砂岩储层孔隙多重分形特征,并分析了多重分形参数与砂岩孔隙结构参数、矿物组成及砂岩物性参数之间的关系。结果表明:本溪组砂岩多为石英砂岩及岩屑石英砂岩,石英体积分数63%~85%,平均71.45%;岩屑体积分数3%~17.5%,平均10.91%,不含长石,胶结物以高岭石（φ_B为3%~10%,平均6.3%）及碳酸盐（φ_B为0~9%,平均5.65%）为主。储层孔径分布具有多重分形特征,多重分形参数D_min-D_max介于1.16~1.83、D_min/D_max介于2.73~6.92、Δα介于1.37~4.33。研究表明,f（α）-α多重分形奇异谱及q-D_q广义多重分形参数均可用于定量评价储层。多重分形参数与石英含量及岩屑含量分别呈微弱正相关及负相关关系,与填隙物含量呈明显负相关关系。多重分形参数大小与储层渗流能力密切相关,随着渗透率不断增大,多重分形参数表现为先增大、后减小的趋势,因此,并非非均质性越小,储层越好,大量晶间孔的发育可降低储层非均质性,但也会大大制约储层渗流能力。相对较大孔隙发育,且未经过强烈压实、胶结等成岩作用改造,储层非均质性较弱的储层是油气勘探的有利区域。      

特低渗透储层微观孔隙结构和可动流体饱和度特征

鄂尔多斯盆地镇北地区延长组长4+5特低渗透储层微观孔隙结构复杂,应用常规方法较难对其品质进行合理评价。在利用铸体薄片、扫描电镜和物性分析等常规方法定性研究储层岩石学、孔隙类型的基础上,结合恒速压汞、核磁共振等非常规方法定量研究了其微观孔隙结构和可动流体特征。研究结果表明,沉积、成岩作用共同造成了储层微观孔隙结构和物性的差异,表现为平均喉道半径越大,特低渗透储层渗透率和可动流体饱度越大,储层品质越好,尤其当平均喉道半径小于1.26μm,气测渗透率小于1.0×10-3μm2时。综合研究表明,喉道是影响特低渗透储层微观孔隙结构和开发效果的主控因素。      

苏北盆地东南部泰州组砂岩储层孔隙类型及有利储层评价

利用50余口井的储层实验资料,对苏北盆地主力勘探地区海安凹陷和高邮凹陷泰州组砂岩储层进行孔隙类型和有利储层评价。综合研究表明:海安凹陷和高邮凹陷泰州组发育三角洲、浊积扇、扇三角洲等成因类型砂体,这些砂体由成分和结构成熟度较低的长石岩屑砂岩和岩屑长石砂岩组成,并且砂岩储层发育次生孔隙,原生孔隙较少;海安凹陷泰州组储层第一个次生孔隙发育段为2 300～2 500m,系大量碳酸盐胶结物、长石和岩屑颗粒遭受强烈溶蚀而成,孔隙度为12%～25%,第二个次生孔隙发育段为2 600～3 200m;高邮凹陷泰州组储层孔隙演化与海安凹陷有一定差异,其只存在1个次生孔隙发育段(2 400～2 900m),孔隙发育程度与海安凹陷的第一个次生孔隙带相似;泰州组砂岩储层中次生孔隙的形成主要与沉积物中有机质演化产生的有机酸、酚以及碳酸有关;大部分次生孔隙是由粒间碳酸盐胶结物溶蚀产生;海安凹陷有利储层主要分布在西北部和东部三角洲前缘砂体和滑塌浊积扇砂体中,高邮凹陷有利储层主要分布在南部扇三角洲前缘砂体中,储层埋藏浅、物性好,均以Ⅰ和Ⅱ类储层为主,是有利的勘探地区。     

基于CT扫描技术的低渗油藏水敏效应后微观孔隙结构特征

为了研究水敏效应对低渗油藏微观孔隙结构特征的影响,将CT在线扫描技术和岩心驱替实验相结合,开展了低渗油藏不同渗透率岩心水敏性评价实验,对水敏过程中孔、喉半径分布特征、配位数、孔隙变化特征、物性参数变化及对储层渗流能力的影响进行了实验研究,并绘制了水敏前后极限注采井距对比图版。结果表明,随着渗透率降低,水敏效应对孔隙、喉道伤害程度越大、平均孔喉配位数减少越多。两者共同作用是造成储层启动压力梯度增加的主要原因;水敏效应对储层喉道伤害程度远大于对孔隙伤害程度;水敏效应造成黏土膨胀、颗粒运移几乎发生在所有孔隙中,但对岩心整体孔隙结构和分布特征影响不大。通过极限注采井距可知,水敏效应造成新沟嘴组低渗油藏极限注采井距减少了153 m,需要通过加密井来调整注采井距,改善注水波及范围。该研究结果对长期注水的水敏性低渗储层开发调整具有现场指导意义。     

低渗透储层的微观特征对其宏观性质的影响规律——以榆树林油田扶杨油层为例

利用岩心物性分析、压汞曲线和镜下分析等资料,研究榆树林油田东16区块扶杨油层的宏、微观特征及二者关系.结果表明:研究区扶杨油层岩性为岩屑长石砂岩,普遍具有碎裂特征,主要孔隙成因类型包括微裂缝、粒间孔、粒内孔和晶间孔,微裂缝对孔隙度的贡献不大,但对渗透率的影响不容忽视.孔隙度主要受孔喉发育程度影响,孔喉半径越大,孔隙度越高.渗透率受反映连通程度的特征结构参数影响较大,二者呈正相关关系,且孔隙度越大,特征结构系数对渗透率的影响越大.退汞效率受特征结构参数影响较大,储层为中孔时,退汞效率随特征结构参数的增大而增大;储层为低孔或特低孔时,退汞效率随特征结构参数的增大而减小.该研究结果对改造低渗储层、提高采收率具有指导意义.     

低渗透碎屑岩储层孔隙结构分形维数计算方法——以川中地区须家河组储层41块岩样为例

为对比基于含水饱和度和汞饱和度2种方法计算低渗透碎屑岩储层孔隙结构分形维数的优劣性,分别采用2种方法对川中地区须家河组41块储集岩的毛细管压力曲线进行分形维数计算.结果表明:采用汞饱和度计算的孔隙结构分形维数与排驱压力、分选因数等表征储层孔隙结构的参数相关性较好.随着岩样分形维数增大,排驱压力增大、分选因数减小,相关性明显.采用含水饱和度计算的孔隙结构分形维数与排驱压力、分选因数等相关性较差.在条件许可时,可利用恒速压汞实验计算储集岩孔隙结构分形维数.     

低渗透储层裂缝研究进展

储层裂缝对改善致密砂岩和碳酸盐岩等低渗透储层以及致密砾岩、火成岩、泥页岩等非常规低渗透储层的物性具有重要作用。通过总结近年来储层裂缝的相关研究进展,对储层裂缝的多种识别和预测方法进行了分析,并讨论了储层裂缝研究的几个关键问题。结果表明:储层裂缝的识别技术是点(岩芯、薄片)、线(测井)、面(相似地表露头区)、体(地震资料)和时间(生产动态资料)组成的多维综合体系;储层裂缝的定性预测主要是根据裂缝与构造部位和岩性之间的关系进行,定量预测方法包括井间直接插值法、曲率法、能量法与岩石破裂法(二元法)、地震法、分形分维法、构造应力场数值模拟法和多参数判据法等,每种预测方法各有其优势与不足,因此,需要综合多种方法才能实现储层裂缝的有效预测;储层裂缝研究的关键问题包括裂缝分布预测与精细表征、裂缝动态参数和裂缝三维地质建模等方面。最后,在油气田勘探开发中进行储层裂缝预测及建模等工作时,应以明确储层裂缝的成因、演化及主控因素为基础。     

卡拉高莱斯油田U油组储层特征及其评价

以取心井的毛管压力曲线等分析资料为基础 ,结合储层物性测井参数解释结果 ,对卡拉高莱斯油田U油组储层从岩性组成、物性特征、孔隙类型及孔隙结构、非均质性等方面进行了综合评价。认为该储层为一套中高孔、中高渗储层 ,其物性主要受沉积微相、粒度中值、泥质含量等因素影响 ,其层内、层间和平面非均质性均较强。     

辽河坳陷雷家地区沙四段致密储层孔隙结构及物性下限

为研究辽河坳陷雷家地区沙四段致密储层储集性能,采用矿物成分分析、铸体薄片、扫描电镜分析、微米CT扫描和高压压汞实验等方法,利用孔喉值确定致密储层的孔隙结构和优势岩性,并估算物性下限。结果表明:杜家台致密储层可分为白云岩、细粒混积岩和方沸石岩三类,其连通孔隙体积分别占总孔喉体积的37%、35%和28%。储层普遍发育纳米孔、微米孔和裂缝,各岩性类致密储层渗透率与最大孔喉半径、主要流动孔喉半径相关性较好,呈指数正相关关系,渗透性主要由较大孔喉提供。白云岩、细粒混积岩和方沸石岩类有利储层孔隙度下限分别为5.8%、6.2%和7.1%,有效储层孔隙度下限分别为2.8%、3.3%和4.6%。该结论为认识雷家地区致密油资源潜力并指导勘探提供依据。     

文昌A凹陷10区珠海组低渗储层孔喉结构特征

文昌A凹陷10区珠海组以低渗储层为主,部分为中渗特征,储层低渗透、非均质性强是制约研究区增储上产的关键问题。利用铸体薄片、扫描电镜观察、常规压汞、恒速压汞和核磁共振等方法,分析储层渗流能力的微观孔喉结构及影响因素,精细表征其储层孔喉结构,定量评价孔喉结构的差异性。结果表明:文昌10区为原、次生共存的孔隙组合特征,孔隙半径主要分布在90.0~160.0μm之间,喉道半径分布在1.0~6.0μm之间,孔喉结构表现为中—大孔、细—较细喉特征,不同粒级储层物性主要取决于喉道半径;储层类型以Ⅱ、Ⅲ类储层为主,部分为Ⅰ2类。储集岩粒度与压实作用是研究区孔喉结构主要影响因素,次为胶结作用和自生黏土。该结果为研究区天然气勘探开发提供储层综合评价的地质依据。     

地球物理技术预测莺歌海盆地低孔低渗储层孔隙度

莺歌海盆地乐东区中深层是南海西部海域勘探的重要区域, 其中, L10区钻遇储层表现为低孔-特低渗特征, 优质储层是制约该区下一步勘探与开发的主要问题。通过区域岩石物理规律分析, 建立了上覆泥岩速度及本身孔隙度变化的AVO关系模板, 提高利用AVO分析技术预测储层物性的有效性。针对本区薄层发育及薄层孔隙度预测误差大难题, 研发基于阻抗校正公式的孔隙度预测方法, 提高了薄层孔隙度预测的精度。数值模拟及实际钻井均证实了方法的有效性和可靠性, 为乐东区中深层优质储层勘探部署指明方向。      

基于高压压汞技术和分形理论的致密砂岩储层分级评价标准

利用铸体薄片与场发射扫描电镜观察,分析南襄盆地泌阳凹陷核桃园组三段致密砂岩储层储集空间;基于高压压汞技术和分形理论,对致密砂岩储层进行分类与分级。结果表明:研究区致密砂岩储层孔隙系统可划分为小孔(孔隙直径<0.1μm)、过渡孔(孔隙直径为0.1～1.0μm)、中孔(孔隙直径为1.0～3.0μm)和大孔(孔隙直径>3.0μm)。根据储层中不同类型的孔隙所占比例,可将致密砂岩储层分为4类,Ⅰ类(以大孔为主)、Ⅱ类(以中孔为主)、Ⅲ类(以过渡孔为主)和Ⅳ类(以小孔为主)。根据不同微观孔喉参数与储层物性的相关关系,可将致密砂岩储层分为4级,Ⅰ级储层孔隙度>10.0%,渗透率>1.000×10-3μm2;Ⅱ级储层孔隙度为5.0%～10.0%,渗透率为(0.200～1.000)×10-3μm2;Ⅲ级储层孔隙度为2.5%～5.0%,渗透率为(0.030～0.200)×10-3μm2;Ⅳ级储层的孔隙度<2.5%,渗透率<0.030×10-3μm2。利用储层分级评价标准选取最优质储层,为致密砂岩储层的油气勘探与开发提供指导。     

Analysis and evaluation on seepage stability of Hongxing reservoir dam,Heilongjiang

Hongxing reservoir was constructed on the floodplain of Hulan River in Heilongjiang. The geological problem of the reservoir is the seepage of the dam base and its related seepage stability. The leakage of the reservoir is caused by the water head differences between the upstream and downstream of the dam. Severe seepage could decrease the engineering benefits of the reservoir. Moreover, infiltration function of water will influence the safety of the dam. Through the analysis on the granule constitute and the formation of the dam base, the types of the seepage failure apt to happen were defined and the anti-infiltration and the permissible depression ratio were determined. Using the numerical simulation software GMS, the two-dimension numerical modeling has been carried out to analyze the seepage field of the reservoir. Through the two conditions modeling with concrete impervious wall and no concrete impervious wall, the largest flow rate, single-wide seepage discharge and the max infiltration gradient of the dam base were calculated. According to the permeable depression ratio of the dam base, the seepage stability of Hongxing reservoir dam base was analyzed.     

Analysis and evaluation on seepage stability of Hongxing reservoir dam , Heilongjiang

Hongxing reservoir was constructed on the floodplain of Hulan River in Heilongjiang. The geological problem of the reservoir is the seepage of the dam base and its related seepage stability. The leakage of the reservoir is caused by the water head differences between the upstream and downstream of the dam. Severe seepage could decrease the engineering benefits of the reservoir. Moreover, infiltration function of water will influence the safety of the dam. Through the analysis on the granule constitute and the formation of the dam base, the types of the seepage failure apt to happen were defined and the anti-infiltration and the permissible depression ratio were determined. Using the numerical simulation software GMS, the two-dimension numerical modeling has been carried out to analyze the seepage field of the reservoir. Through the two conditions modeling with concrete impervious wall and no concrete impervious wall, the largest flow rate, single-wide seepage discharge and the max infiltration gradient of the dam base were calculated. According to the permeable depression ratio of the dam base, the seepage stability of Hongxing reservoir dam base was analyzed.     

基于BEMD分解的地貌分类研究

地貌是指地势高低起伏的变化,即地表的形态。地貌划分对气温、降水、太阳辐照等诸多应用领域都有着重要作用。本文选择空间分辨率为90 m的福建省的数字高程模型(DEM)数据作为地理信号,运用二维经验模态分解(BEMD)进行分解处理,得到多个具有不同尺度、不同物理意义的本征模函数(BIMF1-BIMF3)以及对应余量ORIG。这些BIMF分量对应不同尺度的微观地形,ORIG余量表现为该研究区的地貌分布趋势,体现了平原、丘陵与山地的大致分布区域。运用变点分析法确定最佳计算单元,利用地形起伏度对各个信号区域进行一级分类,依据绝对高度进行二级分类,最后将一级分类与二级分类相结合,实现对地形的分类,这一分类过程体现了研究地区地貌组合复杂的特征。结果表明:①叠加BIMF分量,提取出分量和大于74 m的区域为高频信号区域。该区域以小起伏度的低山为主,并伴随有丘陵和小起伏度中山。②ORIG余量中余量高度小于等于340 m的区域,去除其中包含的高频信号区域后为低频信号区域,该区域以平原、丘陵为主。③剩余区域定义为中频信号区域,该区域的地貌以平丘陵和小起伏的山地为主。研究成果表明福建地貌可分为7种主要类型:低频平原,低频丘陵,中频丘陵,高频丘陵,中频小起伏低山,高频小起伏低山,高频小起伏中山。     

基于随机森林的黄土地貌分类研究

地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型(DEM)的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特征来表征流域的形态,并基于随机森林(RF)算法进行了特征选择和参数标定。RF是一种基于决策树算法的集成分类器,能有效地处理高维数据,分类精度高。最后选择训练集小流域对RF分类器进行训练,使用训练完成的分类器对整个研究区域的地貌进行分类,研究地貌分异的规律。该实验在我国陕北黄土高原典型黄土地貌区域的地貌分类中取得了较好的结果,结果表明不同的地貌之间存在明显的区域界线,特定的地貌类型在空间上表现出明显的聚集性。通过人工判读进行验证的分类精度达到了85%,Kappa系数为0.83。     

低成熟度富有机质页岩微观孔隙结构特征表征——以广东茂名盆地油柑窝组为例

以广东茂名盆地油柑窝组富有机质页岩为例,采用氩离子抛光—场发射扫描电镜(AIP-FESEM)图像处理技术(Image Processing)、MATLAB软件,对微观孔隙进行定量统计,预测页岩微观孔隙发育特征。结果表明:研究区样品大量发育微纳米孔,包括有机质孔、粒间孔、粒内孔及微裂隙。页岩孔隙度低,约为1.56%。孔隙中,粒间孔最发育,孔隙率占比为94.82%,孔径为0.01～2.40μm;其次为有机质孔,孔隙率占比为4.22%,孔径为0.01～10.00μm,其中60%的孔隙孔径在50 nm以下;粒内孔最不发育,孔隙率占比小于1.00%。受沉积环境及储层成岩作用的影响,油柑窝组有机质及有机孔隙演化程度低,有机质成熟度介于0.40%～0.55%,与龙马溪组页岩储层相比,发育最广泛的纳米孔类型为矿物孔隙而非有机质孔,有机质质量分数与热演化程度是塑造优质页岩储层孔隙系统的关键因素。该结果可为低成熟度富有机质页岩储层孔隙结构演化提供依据。     

基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测

地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。