CN104215559A - 一种页岩气藏特性预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种页岩气藏特性预测方法,所述预测方法是利用同步辐射光源,经镜箱反射镜聚焦成水平方向的扫描线,通过反射镜的旋转振动实现垂直扫描,得到页岩气赋存多孔介质样品微结构三维数据;然后将得到的微结构三维数据进行三维重构,利用分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并用数学表达式表示。本发明利用同步辐射光与计算机技术,研究页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,经济环保,操作简单;为页岩气的勘探和开发提供了必需的重要的评价参数;能够预测页岩气中游离气与吸附气的吸附/解析规律,研究页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,为页岩气的开采提供技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种页岩气藏特性预测方法,尤其涉及一种预测研究页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率的页岩气藏特性预测方法。
背景技术
页岩气是从页岩层中开采出来的一种非常重要的非常规天然气资源,页岩气的形成和富集有着自身独特的特点,往往分布在盆地内厚度较大、分布广的页岩烃源地层中。较常规天然气相比,页岩气开发具有开采寿命长和生产周期长的优点,大部分气页岩分布范围广、厚度大且普遍含气,这使得页岩气井能够长期的以稳定的速率产气。
页岩气有独特的存储特征,在形式上游离气和吸附气并存。吸附气主要吸附在基质孔隙表面,而游离气存在于基质孔隙和次生裂缝中。页岩气基质由有机质和无机质组成,裂缝也分为基质微裂缝和人工裂缝两种,显然,不同的孔隙或裂缝之间存在很大的尺度区别。目前公认页岩气储层一共包括四种不同的孔隙介质,分别是无机质、有机质、天然裂缝和水力诱导裂缝。页岩有机质和无机质中的孔隙为纳米级尺度的微孔隙,有机质中的孔隙产生在页岩气生成阶段,孔隙尺寸为5~1000nm,是游离气主要的存储空间。同时,不管是有机质还是无机质,都存在有孔隙的基质和无孔隙的基质。上述决定了页岩气等在多孔介质中有着复杂多样的渗流机理,以宏观统计的达西定律来表征这类渗流运动是有缺陷的。
中国专利公布号CN103454198A,公布日2013年12月18日,名称为一种泥页岩有机孔隙度检测方法,该申请案公开了一种泥页岩有机孔隙度检测方法,以代表性泥页岩样品和原油样品的热预测实验为基础,利用化学动力学方法计算干酪根成油、干酪根成气和原油裂解成气的化学动力学参数,结合目地层埋藏史和热史,确定研究层段泥页岩干酪根成油、干酪根成气和原油裂解成气转化率;利用目地层泥页岩残余氢指数和残余有机碳数据,结合干酪根成油、干酪根成气和原油裂解成气转化率,恢复目地层泥页岩原始氢指数和原始有机碳;利用目地层泥页岩样品的Ar离子抛光薄片分析泥页岩有机孔隙压缩系数;计算目地层段泥页岩样品有机孔隙。其不足之处在于,该方法可以计算得到泥页岩样品的有机孔隙,但是无法得到页岩三维数字岩芯固有渗透率。
发明内容
本发明的目的在于为了解决现有研究检测页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率困难复杂的缺陷而提供一种预测页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率的页岩气藏特性预测方法。
为了实现上述目地,本发明采用以下技术方案:
一种页岩气藏特性预测方法,所述预测方法是利用同步辐射光源,经镜箱反射镜聚焦成水平方向的扫描线, 通过反射镜的旋转振动实现垂直扫描, 得到页岩气赋存多孔介质样品微结构三维数据;然后将得到的微结构三维数据进行三维重构,利用分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并用数学表达式表示。
在本技术方案中,本发明在国家开放同步辐射实验室同步辐射光的基础上,利用同步辐射光得到页岩气赋存多孔介质样品微结构三维数据,采用图像识别、边缘提取等图形图像处理技术进行三维重构,利用重构的三维结构研究赋存介质的微结构特征;利用不同温度及压力下的赋存介质微结构数据,获得孔隙骨架形变特性;采用基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算方法,探索非常规页岩气赋存介质中的复杂渗流细观机理;研究甲烷等有机分子(页岩气的主要成分之一)与水受限在纳米孔道中,在高压外部条件下形成可能与宏观常压下完全不一样的新的结构、性质与输运规律;利用量化软件(第一性原理与分子预测相结合)深入研究在高压情况下非常规页岩气在纳米孔道中的形成过程所涉及到的物理、化学过程,特别关注受限的尺度、压强、温度等因素对形成页岩气涉及的化学与物理过程的影响。
作为优选,固有渗透率和格子渗透率的关系为 ,其中 D为格子分辨率单位m;格子渗透率的表达式为: ,其中k为格子渗透率,N为空隙空间的格子总数,n为格子方向,这里的n=18;
孔隙度的计算式为。
在本技术方案中,基于二维页岩SEM图像,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法重构三维数字岩芯,采用格子Boltzmann方法计算页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并得到页岩固有渗透率与孔隙度的关系,并分析页岩表观渗透率影响因素。固有渗透率和格子渗透率的关系为
。用格子Boltzmann 方法计算三维页岩数字岩心的固有渗透率:,其中k为格子渗透率,N为空隙空间的格子总数,n为格子方向,这里的n=18;
孔隙度的计算式为,
其中 D为格子分辨率单位m;
格子玻尔兹曼方程为
,其中
,
平衡态方程是
权重。
其中。而运用到不同模型主要是里面用到的松弛时间的计算,运用到页岩气中需要进行修正,根据 是分子平均自由程,kB 格子玻尔兹曼常数, d 是分子直径, p 是流体压力,T是室温,是运动学粘度系数, H 是流体的特征长度。得到:Kn是努森数。
作为优选,同步辐射光源包括200MeV直线加速器和800 MeV电子储存环。在本技术方案中,同步辐射光源主要设备包括200MeV直线加速器和一个800 MeV电子储存环;直线加速器总长35米,由电子枪、予聚焦器、聚束器和四个六米加速区段组成。总功率为70兆瓦的五只速调管向直线加速器提供微波功率。被加速的电子经88米长输运线注入到储存环里。储存环周长66米,由弯转磁铁、四极磁铁、六极磁铁、注入系统、高频系统、超高真空系统、束流测量及控制系统等组成。
作为优选,直线加速器运行参数为:脉冲束流为50mA,束流脉冲宽度为0.1-1μs,束流脉冲重复频率为50Hz,能散度为0.8%,微波频率为2856.04MHz,加速腔温度为41.8-42.2℃,真空度为2*10-7-5*10-7pa。
作为优选,电子储存环的参数为:循环束流为100-300mA,循环电子数目为1.38*1011-4.14*1011,总辐射功率1.63-4.89千瓦,电子轨道周长为66.1308m,弯转磁铁曲率半径为2.2221m,弯转磁铁磁场强度为12000Gs,高频频率 204.035兆周,谐波数为45。在本技术方案中,电子储存环是同步辐射光源的主体。它有4个周期(或2个周期),每个周期有3块弯转磁铁和8块四极磁铁,属于TBA聚焦结构。全环有12块弯转磁铁和32块四极磁铁,周长为66米。该环有4个3.36米的长直线节分别用于安装注入系统、高频腔和插入元件;有24个1米长的中直线节用于安装脉冲冲击磁铁、束流诊断设备、真空测量元件等。
全环有14个六极磁铁用于校正色品,以克服束流的头尾不稳定性。每块弯铁上附有一个水平校正线圈,每个四极铁上附有一个校正线圈,它们分别用于束流轨道的水平校正和垂直校正。
储存环的真空室是用无磁不锈钢钢板焊接而成的。弯段真空室的内截面尺寸为80×40mm2,直段真空室是内径为92mm的圆管。在弯段真空室与直段真空室之间有一15厘米长的方圆过渡段,使真空室内表面平滑过渡,以降低真空室的阻抗。储存环真空室的体积为800立升。环中有22台溅射离子泵,12台分布式离子泵,18台升华泵,总抽速为19200立升/秒;用4台涡轮分子泵作粗抽。储存环真空室的真空度无束流时达到了4×10-8 Pa,有束流时为2×10-7 Pa。
高频系统由一个高频腔和一台高频发射机组成。高频腔是重入式谐振腔,谐振频率为204MHz、谐波数为45。高频机的输出功率为20KW,最大达30KW,峰值电压是100KV或更高。注入系统由三块脉冲冲击磁铁、一块直流切割磁铁和一块脉冲切割磁铁构成,采用水平注入。
作为优选,所述预测方法包括以下步骤:
a)选择页岩介质,使用同步辐射对页岩介质进行扫描,获得页岩介质三维体数据,对页岩介质三维体数据进行噪音处理,然后识别孔隙与固体骨架,采用孔隙追踪方法获取孔隙通道,利用递归方法获得孔隙间的连通情况,建立孔隙的连通网络;使用等值面抽取方法进行孔道的可视化显示;利用得到的孔壁数据使用数学方法重建孔壁曲面,进而重建页岩气赋存介质的三维结构;
b)页岩气赋存介质三维虚拟重建:根据多点统计方法确定输入及训练图象,进行页岩介质三维虚拟重建;利用同步辐射光获得的真实体数据切片对预测的切片进行对比研究,修正算法的参数设置,以及对信息获取及多点统计方法进行修正,完善、优化算法;
c)数值计算:用PC cluster和Internet 网格计算作为并行计算工具,基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算模型进行大规模数值模拟的并行计算,得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并用数学表达式表示。
作为优选,步骤b)中多点统计时,温度范围为30-90℃,压力为0.4-10Mpa。
作为优选,电子储存环的运行参数为:储存电子能量为200-800MeV,储存束流为250-300mA,束流寿命>8hrs,真空度为2*10-7-5*10-7pa。
本发明的有益效果是:
1)本发明利用同步辐射光与计算机技术,研究页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,经济环保,操作简单;
2)为页岩气的勘探和开发提供了必需的重要的评价参数;
3)能够预测页岩气中游离气与吸附气的吸附/解析规律,研究页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,为页岩气的开采提供技术支持。
附图说明
图1是实施例1所用页岩的扫描电镜图像。
图2是页岩扫描电镜图像二值化图。
图3是页岩三维数字岩芯孔隙结构图。
具体实施方式
为了进一步了解本发明,下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述,但是应当理解,这些描述只是为了进一步说明本发明的特征和优点,而不是对本发明权利要求的限制。
本发明所用同步辐射实验室是上海应用物理研究所。
实施例1
一种页岩气藏特性预测方法,所述预测方法包括以下步骤:
a)选择页岩介质,使用同步辐射对页岩介质进行扫描,获得页岩介质三维体数据,对页岩介质三维体数据进行噪音处理,然后识别孔隙与固体骨架,采用孔隙追踪方法获取孔隙通道,利用递归方法获得孔隙间的连通情况,建立孔隙的连通网络;使用等值面抽取方法进行孔道的可视化显示;利用得到的孔壁数据使用数学方法重建孔壁曲面,进而重建页岩气赋存介质的三维结构;
b)页岩气赋存介质三维虚拟重建:根据多点统计方法确定输入及训练图象,进行页岩介质三维虚拟重建;利用同步辐射光获得的真实体数据切片对预测的切片进行对比研究,修正算法的参数设置,以及对信息获取及多点统计方法进行修正,完善、优化算法;
c)数值计算:用PC cluster和Internet 网格计算作为并行计算工具,基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算模型进行大规模数值预测的并行计算,计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率。
步骤b)中多点统计时,分别在温度30℃,压力0.4Mpa、温度35℃,压力0.5Mpa、温度40℃,压力0.6Mpa、温度45℃,压力0.7Mpa、温度50℃,压力1Mpa、温度65℃,压力3Mpa、温度75℃,压力5Mpa、温度80℃,压力6.5Mpa、温度85℃,压力8Mpa、温度90℃,压力10Mpa下在页岩不同的位置采点。
直线加速器运行参数为:脉冲束流为50mA,束流脉冲宽度为0.1μs,束流脉冲重复频率为50Hz,能散度为0.8%,微波频率为2856.04MHz,加速腔温度为41.8℃,真空度为2*10-7pa。
电子储存环的运行参数为:储存电子能量为200MeV,储存束流为250mA,束流寿命9hrs,真空度为2*10-7pa。
实施例2
一种页岩气藏特性预测方法,所述预测方法包括以下步骤:
a)选择页岩介质,使用同步辐射对页岩介质进行扫描,获得页岩介质三维体数据,对页岩介质三维体数据进行噪音处理,然后识别孔隙与固体骨架,采用孔隙追踪方法获取孔隙通道,利用递归方法获得孔隙间的连通情况,建立孔隙的连通网络;使用等值面抽取方法进行孔道的可视化显示;利用得到的孔壁数据使用数学方法重建孔壁曲面,进而重建页岩气赋存介质的三维结构;
b)页岩气赋存介质三维虚拟重建:根据多点统计方法确定输入及训练图象,进行页岩介质三维虚拟重建;利用同步辐射光获得的真实体数据切片对预测的切片进行对比研究,修正算法的参数设置,以及对信息获取及多点统计方法进行修正,完善、优化算法;
c)数值计算:用PC cluster和Internet 网格计算作为并行计算工具,基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算模型进行大规模数值预测的并行计算,计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率。
步骤b)中多点统计时,分别在温度30℃,压力0.4Mpa、温度35℃,压力0.5Mpa、温度40℃,压力0.6Mpa、温度45℃,压力0.7Mpa、温度50℃,压力1Mpa、温度65℃,压力3Mpa、温度75℃,压力5Mpa、温度80℃,压力6.5Mpa、温度85℃,压力8Mpa、温度90℃,压力10Mpa下在页岩不同的位置采点。
直线加速器运行参数为:脉冲束流为50mA,束流脉冲宽度为0.1μs,束流脉冲重复频率为50Hz,能散度为0.8%,微波频率为2856.04MHz,加速腔温度为42℃,真空度为3*10-7pa。
电子储存环的运行参数为:储存电子能量为500MeV,储存束流为270mA,束流寿命10hrs,真空度为4*10-7pa。
实施例3
一种页岩气藏特性预测方法,所述预测方法包括以下步骤:
a)选择页岩介质,使用同步辐射对页岩介质进行扫描,获得页岩介质三维体数据,对页岩介质三维体数据进行噪音处理,然后识别孔隙与固体骨架,采用孔隙追踪方法获取孔隙通道,利用递归方法获得孔隙间的连通情况,建立孔隙的连通网络;使用等值面抽取方法进行孔道的可视化显示;利用得到的孔壁数据使用数学方法重建孔壁曲面,进而重建页岩气赋存介质的三维结构;
b)页岩气赋存介质三维虚拟重建:根据多点统计方法确定输入及训练图象,进行页岩介质三维虚拟重建;利用同步辐射光获得的真实体数据切片对预测的切片进行对比研究,修正算法的参数设置,以及对信息获取及多点统计方法进行修正,完善、优化算法;
c)数值计算:用PC cluster和Internet 网格计算作为并行计算工具,基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算模型进行大规模数值预测的并行计算,计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率。
步骤b)中多点统计时,分别在温度30℃,压力0.4Mpa、温度35℃,压力0.5Mpa、温度40℃,压力0.6Mpa、温度45℃,压力0.7Mpa、温度50℃,压力1Mpa、温度65℃,压力3Mpa、温度75℃,压力5Mpa、温度80℃,压力6.5Mpa、温度85℃,压力8Mpa、温度90℃,压力10Mpa下在页岩不同的位置采点。
直线加速器运行参数为:脉冲束流为50mA,束流脉冲宽度为0.1μs,束流脉冲重复频率为50Hz,能散度为0.8%,微波频率为2856.04MHz,加速腔温度为42.2℃,真空度为5*10-7pa。
电子储存环的运行参数为:储存电子能量为700MeV,储存束流为300mA,束流寿命12hrs,真空度为5*10-7pa。
结合图1、图2与图3,利用分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算方法;
基于二维页岩SEM图像,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法重构三维数字岩芯,采用格子Boltzmann方法计算页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并得到页岩固有渗透率与孔隙度的关系,并分析页岩表观渗透率影响因素。固有渗透率和格子渗透率的关系为
。用格子Boltzmann 方法计算三维页岩数字岩心的固有渗透率:,其中k为格子渗透率,N为空隙空间的格子总数,n为格子方向,这里的n=18;
孔隙度的计算式为,
其中 D为格子分辨率单位m;
格子玻尔兹曼方程为
,其中
,
平衡态方程是
权重。
其中。而运用到不同模型主要是里面用到的松弛时间的计算,运用到页岩气中需要进行修正,根据 是分子平均自由程,kB 格子玻尔兹曼常数, d 是分子直径, p 是流体压力,T是室温,是运动学粘度系数, H 是流体的特征长度。得到:Kn是努森数。
Claims (8)
1.一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,所述预测方法是利用同步辐射光源,经镜箱反射镜聚焦成水平方向的扫描线, 通过反射镜的旋转振动实现垂直扫描, 得到页岩气赋存多孔介质样品微结构三维数据;然后将得到的微结构三维数据进行三维重构,利用分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合计算得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并用数学表达式表示。
2.根据权利要求1所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,固有渗透率和格子渗透率的关系为 ,其中 D为格子分辨率单位m;格子渗透率的表达式为: ,其中k为格子渗透率,N为空隙空间的格子总数,n为格子方向,这里的n=18;
孔隙度的计算式为。
3.根据权利要求1或2所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,同步辐射光源包括200MeV直线加速器和800 MeV电子储存环。
4.根据权利要求3所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,直线加速器运行参数为:脉冲束流为50mA,束流脉冲宽度为0.1-1μs,束流脉冲重复频率为50Hz,能散度为0.8%,微波频率为2856.04MHz,加速腔温度为41.8-42.2℃,真空度为2*10-7-5*10-7pa。
5.根据权利要求3所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,电子储存环的参数为:循环束流为100-300mA,循环电子数目为1.38*1011-4.14*1011,总辐射功率1.63-4.89千瓦,电子轨道周长为66.1308m,弯转磁铁曲率半径为2.2221m,弯转磁铁磁场强度为12000Gs,高频频率 204.035兆周,谐波数为45。
6.根据权利要求1所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,所述模拟方法包括以下步骤:
a)选择页岩介质,使用同步辐射对页岩介质进行扫描,获得页岩介质三维体数据,对页岩介质三维体数据进行噪音处理,然后识别孔隙与固体骨架,采用孔隙追踪方法获取孔隙通道,利用递归方法获得孔隙间的连通情况,建立孔隙的连通网络;使用等值面抽取方法进行孔道的可视化显示;利用得到的孔壁数据使用数学方法重建孔壁曲面,进而重建页岩气赋存介质的三维结构;
b)页岩气赋存介质三维虚拟重建:根据多点统计方法确定输入及训练图象,进行页岩介质三维虚拟重建;利用同步辐射光获得的真实体数据切片对预测的切片进行对比研究,修正算法的参数设置,以及对信息获取及多点统计方法进行修正,完善、优化算法;
c)数值计算:用PC cluster和Internet 网格计算作为并行计算工具,基于分子动力学和晶格玻尔兹曼方法耦合的数值计算模型进行大规模数值模拟的并行计算,得到页岩三维数字岩芯的孔隙度和固有渗透率,并用数学表达式表示。
7.根据权利要求6所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,步骤b)中多点统计时,温度范围为30-90℃,压力为0.4-10Mpa。
8.根据权利要求3所述的一种页岩气藏特性预测方法,其特征在于,电子储存环的运行参数为:储存电子能量为200-800MeV,储存束流为250-300mA,束流寿命>8hrs,真空度为2*10-7-5*10-7pa。
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Family
ID=
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046006A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩气藏水平井多段压裂产能预测方法及装置 |
CN105372407A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-02 | 中国石油大学(北京) | 页岩气含量分析方法和装置 |
CN105628581A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-01 | 中国石油大学(华东) | 一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法 |
CN105631912A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-01 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 页岩微米孔隙成像方法及装置 |
CN107204003A (zh) * | 2016-03-15 | 2017-09-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 二维数字岩心的连通区域识别方法及装置 |
CN108710723A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-26 | 西南石油大学 | 一种页岩储层多孔介质表观渗透率的计算方法 |
CN109242970A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-18 | 中国科学院力学研究所 | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 |
CN109655895A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-19 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 一种任意复杂裂缝介质格子法弹性建模方法 |
CN110865013A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-06 | 成都理工大学 | 双重煤岩孔隙结构模型的构建方法 |
CN111307684A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-06-19 | 西南石油大学 | 一种用于计算微纳米孔隙中气体渗透率的分子模拟方法 |
CN112924323A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-06-08 | 中国石油大学(北京) | 深层页岩吸附气含量的确定方法、装置和服务器 |
CN113075112A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-06 | 东北大学 | 一种水力压裂和微波致裂联合增透页岩的实验装置及方法 |
CN113125325A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-16 | 东北石油大学 | 一种煤岩裂隙特征表征与渗透性模拟方法 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046006B (zh) * | 2015-07-29 | 2018-05-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩气藏水平井多段压裂产能预测方法及装置 |
CN105046006A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩气藏水平井多段压裂产能预测方法及装置 |
CN105372407A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-02 | 中国石油大学(北京) | 页岩气含量分析方法和装置 |
CN105628581A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-01 | 中国石油大学(华东) | 一种基于高光谱技术的致密砂岩储层露头孔隙度表征方法 |
CN107204003B (zh) * | 2016-03-15 | 2020-04-17 | 中国石油化工股份有限公司 | 二维数字岩心的连通区域识别方法及装置 |
CN107204003A (zh) * | 2016-03-15 | 2017-09-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 二维数字岩心的连通区域识别方法及装置 |
CN105631912A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-01 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 页岩微米孔隙成像方法及装置 |
CN105631912B (zh) * | 2016-03-25 | 2017-04-26 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 页岩微米孔隙成像方法及装置 |
CN108710723A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-26 | 西南石油大学 | 一种页岩储层多孔介质表观渗透率的计算方法 |
CN109242970A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-18 | 中国科学院力学研究所 | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 |
CN109655895A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-19 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 一种任意复杂裂缝介质格子法弹性建模方法 |
CN110865013A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-06 | 成都理工大学 | 双重煤岩孔隙结构模型的构建方法 |
CN110865013B (zh) * | 2019-11-20 | 2021-05-11 | 成都理工大学 | 双重煤岩孔隙结构模型的构建方法 |
CN111307684A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-06-19 | 西南石油大学 | 一种用于计算微纳米孔隙中气体渗透率的分子模拟方法 |
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