CN102222359B - 一种岩心三维孔隙结构重构方法 - Google Patents
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Abstract
一种岩心三维孔隙结构重构方法,所述方法包括:对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试,生成全直径岩心CT数据;从所述全直径岩心中选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片实验,获得基质的孔隙结构信息;利用所述全直径岩心CT数据,通过三维CT重构获得次生三维孔隙结构;利用获得基质孔隙结构信息,通过三维CT重构或者利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构;将所述全直径岩心三维孔隙结构与所述基质三维孔隙结构整合,获得既具有次生孔隙特征又具有基质孔隙特征的岩心三维精细孔隙结构;根据所述岩心三维精细孔隙结构,获得岩心不同尺度孔隙结构参数及三维空间连通性参数。
Description
技术领域
本发明涉及岩心分析、描述及油气藏储层评价等技术领域,特别涉及储层岩心基质、次生缝洞等不同类型孔隙三维分布及空间连通性等的描述及定量分析,具体地说是一种岩心三维孔隙结构重构方法。
背景技术
随着低孔低渗、复杂岩性等储层逐渐成为油气勘探的重要对象,一系列与孔隙结构有关的岩石物理问题正逐渐显现出来,例如:怎样解释岩性相同、孔隙度相近储层渗透率、电阻率的巨大差异?怎样确定低孔渗储层的有效性等等。理论、实践均已表明,单纯从宏观孔隙参数(如孔隙度)着手,上述问题难以得到解决,这些问题的解决最终都将归结于微观的孔隙结构特征。因此,微观孔隙结构的精细分析及相关研究对复杂储层评价具有重要意义。
目前,储层岩心微观孔隙结构分析总体上可以分为间接重构法、直接测试法两大类。间接重构法主要是利用孔隙的二维统计信息重构三维孔隙结构,并在此基础之上分析孔隙空间连通特性等孔隙结构特征。目前,国内外在间接重构法中使用最多的是二维铸体薄片。由于现有间接重构法的基本信息来自于二维薄片,因此该方法主要适用于均质性较好的砂岩储层,对非均质性较强的储层(如碳酸盐岩、火山岩储层),该方法的应用效果较差。相对于国外而言,我国的地质条件复杂,储层非均质性很强,因此研究非均质储层孔隙结构重构方法具有非常重要的意义。
直接测试法主要是通过特定的实验分析直接获得岩心的二维或者三维孔隙结构,常见的方法主要包括:电镜分析、薄片分析及CT测试等。电镜的分辨率高,可以获得岩心精细的孔喉特征,但其缺点在于只能获得二维孔隙结构特征,无法获得孔隙的空间连通特性等三维特征。此外,电镜分析的样品体积很小,基本上只能反映基质及微孔隙的特征,无法获得裂缝、溶洞等较大尺度次生孔隙的特征。铸体薄片只能反映连通孔隙的二维特征,难以反映孤立孔隙的空间分布及发育情况。高分辨率CT是近年来逐渐发展起来的一种岩心三维孔隙结构分析技术,其优点在于可以直接获得岩心真实的三维孔隙结构,且属于无损测量,方便,耗时短,但在实际应用中也存在如下问题:受现有CT分辨率的限制,全直径岩心CT只能反映尺寸较大的孔隙,如次生的溶洞、裂缝等的特征,无法获得全直径岩心中尺寸较小孔隙的特征。
发明内容
为了解决在非均质储层孔隙结构分析中遇到的困难,本发明实施例提出了一种岩心三维孔隙结构精细重构方法。
为了实现上述目的,本发明实施例提供了一种岩心三维孔隙结构重构方法,所述方法包括:对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试,生成全直径岩心CT数据;从所述全直径岩心中选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片实验,获得基质孔隙结构信息;利用所述全直径岩心CT数据,通过三维CT重构获得次生三维孔隙结构;利用所述基质孔隙结构信息,通过三维CT重构或者利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构;将所述全直径岩心三维孔隙结构与所述基质三维孔隙结构整合,获得既具有次生孔隙特征又具有基质孔隙特征的岩心三维精细孔隙结构;根据所述岩心三维精细孔隙结构,获得岩心不同尺度孔隙结构参数及三维空间连通性参数。
可选地,所述全直径岩心为:在孔隙度、渗透率以及孔隙类型方面具有代表性的岩心。
可选地,对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试的结果是能够清楚地看到次生孔隙,且径向和纵向的分辨率一致。
可选地,所述利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构包括:根据所述薄片图像获得能够反映孔隙结构特征的统计参数;根据所述统计参数,利用随机模拟方法获得三维基质孔隙。
可选地,用来重构的所述岩心基质的尺寸参数与用来重构的所述全直径岩心的尺寸参数一致。
可选地,将所述全直径岩心三维孔隙结构与所述基质三维孔隙结构整合包括:假设所述全直径岩心三维孔隙结构中某孔隙相对应的像素为(x,y,z),则所述基质三维孔隙结构在(X1,Y1,Z1)至(X2,Y2,Z2)之间的部分变为孔隙相,其中像素(X1,Y1,Z1)、(X2,Y2,Z2)与(x,y,z)的对应关系为:
其中符号[]表示取整运算,min()表示取两者之中的较小值,max()表示取两者之中的较大值,Xmin、Ymin、Zmin分别表示所述基质三维孔隙结构在x、y、z三个方向起始像素,Xmax、Ymax、Zmax分别表示所述基质三维孔隙结构在x、y、z三个方向的末端像素,R1为对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试所采用的分辨率,R2为对岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片图像的分辨率。
可选地,获得岩心不同尺度孔隙结构参数包括下列参数的一种或多种组合:岩心的基质孔喉半径、溶洞半径、裂缝张开度、基质孔隙度、溶洞孔隙度以及裂缝孔隙度。
可选地,获得岩心三维空间连通性参数包括下列参数的一种或两种:配位数、线性路径函数。
本发明的有益效果在于,本发明实施例在利用二重CT测试获取不同尺寸孔隙特征的基础上进一步发展形成了一种三维精细重构新方法,该方法对真实地还原碳酸盐岩、火山岩等非均质储层的孔隙结构,进而研究上述储层岩石物理测井响应等具有重要意义。
附图说明
图1是本发明实施例岩心三维孔隙结构重构方法的流程图;
图2是本发明实施例全直径岩心CT的某一典型切片;
图3是本发明实施例基质高分辨率CT序列中某一典型切片;
图4是本发明实施例全直径岩心CT扫描三维孔隙结构重构结果;
图5是本发明实施例基质、次生孔隙整合重构结果中某二维切片;
图6是本发明实施例基质、次生孔隙整合后的三维孔隙结构特征;
图7是本发明实施例获得的配位数分析结果;
图8是本发明实施例获得的线性路径函数分析结果。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在申请人前期申报的申请号为201110099485.0,名称为“一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法”的发明专利中,曾提出了采用二重CT测试获得基质、次生孔隙结构特征,并形成基于孔隙结构的饱和度模型的确定方法。饱和度模型选择只需要基质、次生缝洞的分布及发育情况等定性特征,不需要孔隙的三维精细重构。
本发明实施例在利用二重CT测试获取不同尺寸孔隙特征的基础上进一步发展形成了一种三维精细重构新方法,该方法对真实地还原碳酸盐岩、火山岩等非均质储层的孔隙结构,进而研究上述储层岩石物理测井响应等具有重要意义。
本发明实施例的方法对二重CT测试结果即基质和次生缝洞二重CT扫描图像进行精细三维重构,其中基质CT扫描图像也可由更精细的薄片图像替代。该方法的创新点体现在以下几个方面:
(1)首次提出了利用不同分辨率CT切片进行精细三维重构的方法,该方法既使用了小尺寸、高分辨率CT信息,又使用了大尺寸、较低分辨率CT信息。
(2)在不同分辨率CT切片精细三维重构基础之上,更加准确地提取了不同尺度孔隙的结构参数,进而对孔隙三维连通性进行精确定量评价。
(3)当无法进行更高分辨率基质CT扫描时,进一步提出了利用铸体薄片等二维孔隙图像获取三维基质孔隙,并在此基础之上进行三维孔隙精细重构的方法,此方法解决了在缺乏高分辨率基质CT切片时进行三维精细重构的困难。
为了实现上述目的,本发明提供了以下技术方案,图1为该方法的流程图,如图1所示:
步骤1、选取研究层位具有代表性的全直径岩心。
所谓具有代表性的岩心是指岩心在孔隙度、渗透率数值,以及孔隙的类型、特征等方面应具有代表性;代表性岩心的选取可以参考常规测井资料及成像测井等资料。
步骤2、对选取的全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试,生成全直径岩心CT数据。
对全直径岩心进行CT测试,可以获得具有次生孔隙信息的高分辨率微CT数据。CT仪器及分辨率的选择要求对全直径岩心能够清楚地看到微裂缝、裂缝、孔洞等次生孔隙,且径向、纵向分辨率一致。可以将该步测试中CT的分辨率记为R1。
步骤3、从所述全直径岩心中选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片实验,获得基质的孔隙结构信息。
在已经进行过CT测试的全直径岩心上,选择能够反映基质孔隙特征的小样品进一步进行更高分辨率微CT分析。若不具备更高分辨率微CT的测试条件,可对选择的小样品进行铸体薄片分析,获取能够反映基质等尺寸较小孔隙特征的二维薄片。将该步骤中更高分辨率CT测试或者铸体薄片的分辨率记为R2。
步骤4、利用全直径岩心CT数据,通过三维CT重构获得次生三维孔隙结果,即主要反映次生孔隙的全直径岩心三维孔隙结构。
利用全直径岩心高分率CT数据,通过重构获得次生孔隙(主要包括溶蚀孔洞、裂缝等)、孔隙尺寸较大的基质孔隙等的三维结构。在该步重构中,可以将骨架、未识别到的基质孔隙以及识别效果较差的基质孔隙全部作为骨架处理。
该步骤中,根据重构结果及分辨率,还可以确定重构后全直径岩心的半径、长度等尺寸参数。
步骤5、利用所述基质孔隙结构信息,通过三维CT重构或者利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构;
步骤3获得的孔隙结构信息可以是基质高分辨率CT数据或者是薄片图像;该步骤可以利用基质高分辨率CT数据直接进行三维CT重构或者利用薄片图像采用地质统计重构方法获得基质三维孔隙结构。
具体地,利用步骤3中获得的小样品高分辨率微CT扫描数据,通过三维重构直接获得基质等尺寸较小孔隙的三维结构;如果没有高分辨率微CT扫描数据,可利用步骤3中所获二维铸体薄片,通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构。
利用地质统计方法重构基质三维孔隙结构的具体方法为,首先根据所选取的铸体薄片获得孔隙度、变差函数、两点概率函数等能够反映孔隙结构特征的统计参数(或函数),然后再利用随机模拟方法(如指示模拟、模拟退火等)获得三维基质孔隙(参见赵秀才等,基于模拟退火算法的数字岩心建模方法,高校应用数学学报,2007)。
重构的基质体积的大小与步骤4中确定的重构后全直径岩心的半径、长度等尺寸参数一致,这是为了便于下一步的整合。
步骤6、将基质三维孔隙结构与次生孔隙三维孔隙结构整合,获得既具有基质孔隙特征,又具有次生孔隙特征的岩心三维精细孔隙结构;
整合基质和次生孔隙三维孔隙结构的具体方法为:设步骤4中重构的次生孔隙中某孔隙相对应的像素为(x,y,z),则步骤5中重构的基质像素在(X1,Y1,Z1)至(X2,Y2,Z2)之间的部分变为孔隙相(在岩心图像分析中,特别是二值图中,通常将“孔隙”称为“孔隙相”,“骨架”称为“骨架相”),其中像素(X1,Y1,Z1)、(X2,Y2,Z2)与(x,y,z)的对应关系为:
其中符号[]表示取整运算,min()表示取两者之中的较小值,max()表示取两者之中的较大值,Xmin、Ymin、Zmin分别表示步骤5中重构的基质在x、y、z三个方向起始像素,Xmax、Ymax、Zmax分别表示所述步骤5中重构的基质在x、y、z三个方向的末端像素。R1,R2分别为全直径岩心、基质的分辨率。
通过上述基质和次生孔隙三维孔隙结构的整合,可获得同时包含基质孔隙特征、次生孔隙特征的全直径岩心三维孔隙结构。该三维孔隙结构比单一的全直径岩心CT分析结果包含了更多的基质孔隙特征,比单一的基质高分辨率CT或基于薄片重构的三维孔隙结构包含了更多的次生溶洞、裂缝等更大尺寸孔隙信息,因此整合重构结果更接近非均质储层的真实孔隙结构。
步骤7、根据三维精细孔隙结构的重构结果,获得岩心不同尺度孔隙结构参数及三维空间连通性参数。
利用步骤6中获得的全直径岩心三维精细孔隙结构,可准确提取岩心的基质孔喉半径、溶洞半径、裂缝张开度、基质孔隙度、溶洞孔隙度、裂缝孔隙度等孔隙结构参数。如何提取上述结构参数是岩心图像分析领域研究的问题,具体的方法、技术也比较多,此处不再展开。
除此之外,本发明实施例的方法还进一步利用配位数、线性路径函数等来描述孔隙在三维空间的连通特性。配位数定义为与一个孔隙相连接喉道的数目,线性路径函数的定义为(《松散多孔介质孔隙结构的分形及统计特性》,工程勘探,2009(10)):
下面举一个具体的实例并结合附图来详细说明本发明的方法。
步骤1、选取研究层位具有代表性的全直径岩心。
本实施例选择某储层段作为研究目的层,根据该储层段的岩心资料、常规测井及成像测井等特征选出了具有代表性的全直径岩心。所谓具有代表性的岩心是指岩心在孔隙度、渗透率数值,以及孔隙的类型、特征等方面应具有代表性。
步骤2、对选取的全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试,生成全直径岩心CT数据。
三维CT是一种直接的三维空间成像技术,在材料、医学等方面应用广泛,近年来逐渐应用到储层地质中。对全直径岩心来说,传统的医学CT分辨率太低,需选择高分辨率微CT(一种工业CT)。高分辨率微CT的选择要求对全直径岩心能够清楚地看到微裂缝、裂缝、孔洞等次生孔隙。本实施例选择了GE公司的v|tome|xs,图2是对选取的全直径岩心进行三维CT扫描之后获得的某一典型切片图。该步骤中,全直径岩心CT的分辨率R1设置为100微米。
步骤3、从所述全直径岩心中选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片实验,获得基质孔隙结构信息;
如果具备更高分辨率三维微CT测试的条件,则选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试,生成基质高分辨率CT数据。
为了获得基质的孔隙结构特征,本实施例在该全直径岩心次生孔隙不发育的部位选取了一小块岩心进行了更高分辨率三维微CT测试,图3是基质高分辨率微CT测试序列中的某一典型切片图。
如果不具备更高分辨率三维微CT测试的条件,可以对基质进行铸体薄片分析。该步骤中,基质岩心CT的分辨率R2设置为15微米。该步骤的目的是为了获得基质的孔隙特征,所以选取的部位不能有发育有次生孔隙。
步骤4、利用全直径岩心高分率CT数据,通过三维CT重构获得次生三维孔隙结构。
利用步骤2中获得的全直径岩心CT切片序列,采用相应的三维重构算法(李建胜等,基于显微CT试验的岩石孔隙结构算法研究,岩土工程学报,2010(11)),获得三维全直径岩心孔隙结构。目前,全直径岩心CT主要反映裂缝、溶洞等孔隙体积较大的次生孔隙结构特征,而不能反映体积较小的基质孔隙特征。图4是根据全直径岩心CT获得的次生溶洞三维空间分布图。
步骤5、利用所述基质孔隙结构信息,通过三维CT重构或者利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构。
由于本实施例步骤3中采用的是对基质岩块进行更高分辨率三维微CT测试的方法,因此可采用三维重构算法(李建胜等,基于显微CT试验的岩石孔隙结构算法研究,岩土工程学报,2010(11)),通过重构直接获得基质的三维孔隙结构。若本实施例步骤3中采用的是对基质岩心进行铸体薄片分析,则该步骤可通过地质统计重构,获得基质的三维孔隙结构,地质统计重构的方法在前面已有描述,此处不再重复。
步骤6、整合基质和次生孔隙三维孔隙结构,获得既具有基质孔隙特征,又具有次生孔隙特征的全直径岩心三维孔隙结构。
通过步骤4获得了全直径岩心次生孔隙(本实施例中次生孔隙主要为溶洞)的三维空间分布及特征。通过步骤5获得了基质等尺寸较小的的孔隙结构特征。利用前述实施例中介绍的方法,可将基质孔隙、次生孔隙的特征整合起来,获得更为真实的全直径岩心三维孔隙结构。
相对于单纯的全直径岩心CT、基于铸体薄片的三维岩心重构等方法而言,该方法利用了不同尺度的测量信息,能够更加准确地反映基质、次生孔隙的结构特征。图5、图6是对选取的全直径岩心获得的既能反映基质,又能反映次生孔隙的三维孔隙结构的重构结果,其中图5是三维重构结果的某一二维切片,图6是三维重构结果的立体效果。
步骤7、根据三维精细孔隙结构,获得岩心不同尺度孔隙结构参数及三维空间连通性参数。
利用步骤6中获得的全直径岩心三维精细孔隙结构,可分析岩心孔隙尺寸及三维空间连通特征。该岩心次生孔隙主要是溶洞,无裂缝,因此,可以分析基质孔喉半径、溶洞半径、基质孔隙度、溶洞孔隙度等孔隙结构参数。另外,还可以计算配位数,线性路径函数等反映孔隙空间连通特性的参数。
图7是本发明实施例计算得到的配位数分布,图8是本发明实施例计算得到的线性路径函数。根据图7可知,该岩心的配位数主要集中在1-3之间,有一部分孔隙以孤立的形式存在,配位数较大的孔隙所占比例较小,孔隙空间连通性较差。根据线性路径函数(图8)可知,该岩心在Y方向的连通性较差,X与Z方向连通性较好。
以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种岩心三维孔隙结构重构方法,其特征在于,所述方法包括:
对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试,生成全直径岩心CT数据;
从所述全直径岩心中选取岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片实验,获得基质孔隙结构信息;
利用所述全直径岩心CT数据,通过三维CT重构获得次生三维孔隙结构;
利用所述基质孔隙结构信息,通过三维CT重构或者利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构;
将所述全直径岩心三维孔隙结构与所述基质三维孔隙结构整合,获得既具有次生孔隙特征又具有基质孔隙特征的岩心三维精细孔隙结构;
根据所述岩心三维精细孔隙结构,获得岩心不同尺度孔隙结构参数及三维空间连通性参数;
将所述全直径岩心三维孔隙结构与所述基质三维孔隙结构整合包括:
假设所述全直径岩心三维孔隙结构中某孔隙相对应的像素为(x,y,z),则所述基质三维孔隙结构在(X1,Y1,Z1)至(X2,Y2,Z2)之间的部分变为孔隙相,其中像素(X1,Y1,Z1)、(X2,Y2,Z2)与(x,y,z)的对应关系为:
其中符号[]表示取整运算,min()表示取两者之中的较小值,max()表示取两者之中的较大值,Xmin、Ymin、Zmin分别表示所述基质三维孔隙结构在x、y、z三个方向起始像素,Xmax、Ymax、Zmax分别表示所述基质三维孔隙结构在x、y、z三个方向的末端像素,R1为对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试所采用的分辨率,R2为对岩心基质进行更高分辨率三维微CT测试或铸体薄片图像的分辨率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述全直径岩心为:在孔隙度、渗透率以及孔隙类型方面具有代表性的岩心。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对全直径岩心进行高分辨率三维微CT测试的结果是能够清楚地看到次生孔隙,且径向和纵向的分辨率一致。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用薄片图像通过地质统计重构获得基质三维孔隙结构包括:
根据所述薄片图像获得能够反映孔隙结构特征的统计参数;
根据所述统计参数,利用随机模拟方法获得三维基质孔隙。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,用来重构的所述岩心基质的尺寸参数与用来重构的所述全直径岩心的尺寸参数一致。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获得岩心不同尺度孔隙结构参数包括下列参数的一种或多种组合:
岩心的基质孔喉半径、溶洞半径、裂缝张开度、基质孔隙度、溶洞孔隙度以及裂缝孔隙度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获得岩心三维空间连通性参数包括下列参数的一种或两种:
配位数、线性路径函数。
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CN105954496B (zh) * | 2016-06-13 | 2018-02-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩储层的孔喉及流体分布的重构方法 |
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101556703A (zh) * | 2009-05-16 | 2009-10-14 | 中国石油大学(华东) | 基于连续切片图像的网络模型建立方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU2009296697B2 (en) * | 2008-09-26 | 2015-05-07 | Ciris Energy, Inc. | Method for evaluation, design and optimization of in-situ bioconversion processes |
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---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Wang, L. etc..High aspect ratio through-wafer interconnections for 3D-microsystems.《IEEE The Sixteenth Annual International Conference on Micro Electro Mechanical Systems, 2003》.2003,第634-637页. * |
赵碧华.用CT扫描技术观察油层岩心的孔隙结构.《西南石油学院学报》.1989,第11卷(第2期),第57-64页. * |
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