基于分形理论的致密砂岩渗透率预测模型

渗透率是决定致密砂岩储层渗流能力并最终决定产能的关键因素。【目的】由于致密砂岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,其渗透率变化范围大,预测困难,亟需开发适用于致密砂岩的渗透率预测模型。【方法】以塔里木盆地库车坳陷KS2气藏白垩系巴什基奇克组致密砂岩为研究对象,综合物性测试、薄片鉴定、扫描电镜成像分析、高压压汞技术、核磁共振技术及分形理论,对致密砂岩孔隙结构进行定性、定量表征。【结果】基于分形理论,充分考虑孔隙结构非均质性对渗透率的影响,提出了两个新的、基于分形理论的致密砂岩渗透率预测模型。【结论】与r_apex渗透率预测模型相比,r₂₀分形模型、SDR₍(>40))分形模型的渗透率预测精度分别提升了42%与20%。     

含铀砂岩试样的预处理和铀钍同时测定方法研究

研究了含铀砂岩试样的预处理方法,采用过氧化钠熔融, CTMAB凝聚,有效地消除了硅酸溶胶对铀钍分离富集的影响,与示波极谱法衔接,同时测定铀钍.铀钍的线性范围为0.001～0.500 μg/10 mL,检出限铀为8.63×10-6 μg/mL,钍为5.16×10-6 μg/mL.本法用于砂岩型铀矿中铀钍含量小于5×10-6样品的连续测定,结果满意.     

基于低场核磁共振的干湿循环对泥质砂岩微观结构劣化特性的影响

为研究岩石经历干湿循环后的细观损伤演化特征,选取三峡库区某边坡的泥质砂岩为研究对象,在饱和状态下分别对各组进行多次干湿循环试验。采用低场核磁共振技术(NMR)研究了干湿循环作用对泥质砂岩的损伤行为,结果表明:干湿循环作用下,核磁共振T_2谱图波峰信号幅度发生显著变化,T_2谱图面积、孔隙率呈现出定量的指数增长;通过核磁共振成像(MRI)发现,随着干湿循环试验的进行,岩石内部孔隙逐渐增多,孔隙尺寸增大,形成贯通的小裂隙并逐渐扩展,不同干湿循环次数作用后的MRI内部结构变化与扫描电镜(SEM)微观结构变化相似;MRI像素点的灰度值分布符合对数高斯分布,分布期望随循环次数逐渐饱和;随着循环次数增加,力学参数逐渐降低,峰值应力的降低与孔隙率的增大成正相关。     

铀矿石及含铀岩石中铀(Ⅵ)和总铀的关系探讨

探讨了溶矿时间和溶矿温度对测量铀矿石及含铀岩石中铀(Ⅵ)和铀(Ⅳ)的影响及高含量铀(铀含量≥100μg/g)和低含量铀(铀含量≤100μg/g)中铀(Ⅵ)和总铀的关系。结果表明,溶矿3 h、溶矿温度65℃可以有效检测铀矿石及含铀岩石中的铀(Ⅵ)和铀(Ⅳ)。高含量样品,总铀含量等于铀(Ⅵ)和铀(Ⅳ)之和;低含量样品,铀(Ⅵ)的含量在数值上和总铀符合数学关系:w[U(Ⅵ)]=(A560/A584)×w(U总)。通过测定不同波长下的总铀含量,应用数学关系导出低含量样品中铀(Ⅵ)和铀(Ⅳ)的含量,可以大大简化分析步骤,提高分析效率,经济便捷。     

铀储层——砂岩型铀矿地质学的新概念

中国大规模的砂岩型铀矿勘查起始于20世纪90年代,这期间适逢层序地层、沉积体系、砂体内部构成单位和等级界面等技术的成熟与完善时期,这为沉积学家研究砂岩型铀矿床带来了新的切入点.在吐哈盆地和鄂尔多斯盆地的勘查实践发现,结构和规模适中的大型骨架砂体是砂岩型铀矿的储层(简称铀储层),它不仅能提供铀成矿流体的运移空间(输导通道),同时也为铀矿的储存提供了空间.铀储层研究的主要内容包括铀储层的识别、铀储层的空间定位与形态描述、铀储层的内部特征结构与品质评价、铀储层的成因分析以及沉积作用控制下的铀成矿机理等.沉积盆地分析和砂岩型铀矿地质学是铀储层研究的重要理论支撑点,其中层序地层分析、沉积体系分析、砂体内部构成分析是铀储层分析的关键技术.由于铀储层是砂岩型铀矿勘查和开发的目标层,所以针对铀储层的研究将能更好地服务于砂岩型铀矿的勘查预测与地浸开发.     

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。     

基于压汞和核磁共振对致密油储层渗透率的评价:以鄂尔多斯盆地陇东地区延长组长7油层组为例

为探讨鄂尔多斯盆地致密油储层渗透率与孔喉半径、T_2弛豫时间的相关性,在分析目前对常规储层渗透率评价方法的基础上,基于压汞和核磁共振实验数据,利用线性回归分析建立了适应于长7致密油储层渗透率评价的方法。研究结果表明:不同于常规储层和其他类型的致密砂岩储层,长7致密油砂岩累积进汞饱和度5%所对应的孔喉半径(r_5)与渗透率产生了良好的相关性,是渗透率预测的最佳孔喉半径,且在这个孔喉范围内孔喉大小主要介于0.1~1μm,由微孔和中孔构成;核磁共振渗透率评价参数T_2截止值(T_(2cutoff))和T_2谱峰(T_(2peak))对长7致密砂岩储层不再适用,而T_2几何平均值(T_(2gm))是长7致密砂岩渗透率评价的重要参数,其与渗透率、孔隙度产生良好的关联性,建立的评价方法结果显示预测渗透率与实测渗透率非常接近,吻合度较高(R~2=0.9599)。利用孔喉半径和T_2弛豫时间建立的渗透率评价方法匹配使用,对今后鄂尔多斯盆地致密油储层质量预测具有指导意义。     

基于APSO-WLS-SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型

为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法（APSO）优化的加权最小二乘法支持向量机（WLS-SVM）算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS-SVM模型的组合参数（C、σ）寻优,建立APSO-WLS-SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO-WLS-SVM和WLS-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明：APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。     

基于分形理论探究砂岩最小孔隙半径的最优区间

渗透率是评价多孔介质导水性能的主要参数,是导水介质微观孔隙结构在宏观上的表现特征。通过扫描电镜实验和图像处理技术,统计出砂岩微观孔隙几何参数,并结合分形理论探究了砂岩微观孔隙结构对渗透率的影响。同时,以实测渗透率为约束条件,确定了对渗流起作用的最小孔隙半径r_min区间,该区间可作为渗透率预测时最小孔隙半径r_min的最优取值区间,并获取了与之对应的孔隙半径累积百分数区间。结果表明：砂岩最小孔隙半径r_min的取值对渗透率影响较大,随着砂岩最小孔隙半径r_min取值的增大,其渗透率先急剧下降,后渐渐地趋于稳定,并伴有上升趋势。在致密砂岩中,理论渗透率与实测渗透率相等时,对应的最小孔隙半径r_min落在孔隙半径累积百分数为15%~25%内,该孔隙半径累积百分数区间对应的孔隙半径区间可作为计算砂岩理论渗透率时最小孔隙半径r_min的最优取值区间,并且随着砂岩渗透率的增大,最小孔隙半径r_min对应下的孔隙半径累积百分数逐渐增加。     

人工智能神经网络在岩性识别、孔隙度和渗透率预测中的应用——以十红滩铀矿床为例

分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。     

红色碎屑岩建造盆地砂岩型铀矿成矿预测理论与方法探讨

陆相暗色碎屑岩建造盆地砂岩型铀矿的成矿条件相对优越,如我国北方侏罗系含煤碎屑岩建造,找矿目标即氧化带前锋可以准确预测和追索,相关成矿预测理论与方法已成熟。相反,红色碎屑岩建造目的层不仅沉积相复杂,原生岩石地球化学类型多样,且铀成矿也具一定特殊性。依据近年来的找矿实践与最新研究成果,试图探     

基于分形理论的成矿空间分析 ——以新疆东天山康古尔塔格金矿带为例

利用分形理论中的盒式分维探究新疆东天山康古尔塔格金矿带构造及金矿床的空间分布,得出两者在空间上具有双重分形的特点。结合前人的研究成果,认为研究区在区域上是韧性的剪切带,而在局部体现为脆性地质体,金矿的分布在一定范围是随机的,但在区域上受韧性剪切带的控制,呈带状或线状分布,更为重要的是线性构造与金矿可能是同一时期同一构造运动的结果。在区域上,脆韧性剪切转换带是金矿的有利成矿部位。     

基于核磁共振实验对页岩孔隙结构及分形特征研究——以荆门地区YT2井五峰组—龙马溪组为例

页岩气是化石能源低碳化革命的重要能源补充。孔隙结构特征是衡量和评价页岩储层的重要指标。以荆门地区五峰组—龙马溪组页岩为例,通过选取荆门地区页岩样品进行有机地球化学、矿物组成等分析的基础上,基于核磁共振(NMR)测试和分形分析,对比了核磁孔隙度与常规水测孔隙度的相关性,研究了页岩全尺寸孔隙结构和分形特征。结果表明：荆门地区研究层位核磁共振孔隙度与常规孔隙度具有较好的相关性。荆门地区YT2井核磁共振孔径主要为2～100nm,孔隙体积主要由中小孔提供。孔径为2～100nm范围内提供的孔隙度从样品YT2-4、YT2-18、YT2-2、YT2-11、YT2-12依次减小。NMR模型分形曲线并非直线,具有明显的转折点,页岩中小孔和大孔微观孔隙结构特征呈现出明显的各向异性分形特征。有机质含量与矿物组成对分形维数有明显的控制作用。应用核磁共振技术可以有效对页岩微观孔隙结构与形态特征进行分析,为页岩储层评价和页岩孔隙非均质性研究表明了新的思路。     

α径迹蚀刻方法在砂岩型铀矿研究中的应用——以通辽地区砂岩铀矿为例

α径迹蚀刻法应用于铀矿研究,可简便有效地研究岩石、矿石中铀的分布状况、存在形式等,寻找岩石和矿石中颗粒细小的铀矿物,研究与铀矿化相关的蚀变作用等。以通辽地区砂岩型铀矿为例,利用α径迹蚀刻法对矿石中铀的分布形式,铀的富集规律进行研究,根据矿石的α径迹特点得出铀以分散吸附状态和铀矿物两种形式存在,后者通常与碳酸盐化、黄铁矿化相伴随。     

铀储层结构与成矿流场研究:揭示东胜砂岩型铀矿床成矿机理的一把钥匙

以鄂尔多斯盆地北部的砂岩型铀矿为目标,在铀储层形成发育的沉积学背景研究基础上,重点通过砂分散体系、沉积物粒度、隔挡层厚度和孔隙度的定量分析,精细地刻画了直罗组铀储层的外部几何形态和内部复杂结构,充分展示了铀储层的定量非均质性。依据盆地构造充填演化阶段、铀成矿年代学和地学空间信息三维可视化平台,分别对5个演化阶段的古地貌进行了恢复,并对不同演化时期的铀储层空间位置给予了准确定位,从而揭示了直罗组铀储层从沉积到接受铀成矿再到铀矿被改造期间的空间形态演化历史。在盆地构造充填演化研究、古地貌恢复和铀储层定量非均质性分析的基础上,重建了5个不同时期古地下水系统结构和参数的空间变化面貌,并运用地下水数值模拟方法再现了研究区5个演化阶段成矿古流场的特征及其演化规律。综合分析认为,铀储层的空间演变和内部非均质性制约了成矿流场的基本格局,成矿流场又无疑控制着层间氧化带的发育和铀成矿。当铀储层形成期的古水流方向与主成矿期地下水流场方向总体一致时有利于铀成矿,而当两者流向垂直时则成矿效率降低。     

基于核磁测井的超压砾岩油层渗透率计算方法——以准噶尔盆地玛湖凹陷二叠系上乌尔禾组为例

超压砾岩油藏具有低孔高渗的异常特征,核磁共振测井渗透率计算的经典模型不能求准储层渗透率。通过深入分析超压储层特征和物性影响机理,明确了超压强度是渗透率的主控因素,提出了在SDR模型的基础上引入超压物性指数和孔隙结构指数,构建超压砾岩储层核磁共振渗透率处理模型的新方法。以准噶尔盆地玛湖凹陷二叠系上乌尔禾组为例,开展了超压砾岩油层岩石物理联测实验以模拟地层超压,研究了超压对储层孔隙度、渗透率及电阻率的影响,建立了超压砾岩储层的SDR-超压渗透率计算模型。经与岩心分析数据对比,新模型在储层渗透率计算中取得了较好的效果。