CN104374682A - 一种岩心ct扫描分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种岩心CT扫描分析方法及装置，该方法包括如下步骤：获取岩心样品的CT图像，该CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，该目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像中每个像素点的储层评价参数；构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；利用所述储层评价参数的频率分布曲线，对所述岩心样品进行分析。该装置相应的包括CT图像获取单元、CT值提取单元、储层评价参数计算单元、频率分布曲线构建单元以及分析单元。通过本申请中的技术方案能实现从微观视角来定量分析岩心及其中流体分布特征的目的。

Description

一种岩心CT扫描分析方法及装置

技术领域

本申请涉及岩心储层评价分析技术领域，尤其涉及一种岩心CT扫描分析方法及装置。

背景技术

计算机断层扫描(Computed Tomography，简称CT)技术是一种专门用来进行无损检测和探伤的技术。近年来，随着计算机工业的发展，CT扫描系统性能不断提高，在石油工业许多领域得到了广泛的应用。目前，CT扫描技术已成功应用于油气田开发中的储层评价和渗流规律研究，如岩心非均质性表征、岩心在线饱和度测量以及岩心驱替流动实验评价等领域。

CT扫描技术最大的优势就是其能够在无损岩心的前提下获取岩心内部的信息，而CT扫描成像原理也决定其满足能够在较小尺度范围内开展定量分析的先决条件。因此，CT扫描技术除了无损岩心特性外，其具备从微观视角来定量分析岩心内部特征的特性。

不过就目前而言，现有的CT扫描分析方法普遍还是基于宏观角度，如获取岩心整体的平均孔隙度和平均饱和度以及孔隙度和饱和度参数的沿程分布特性等，缺少微观定量的分析手段，微观定量的分析结果也很少，而未来油层物理的发展趋势必定是朝着更微观更定量的方向发展。因此，从微观角度来定量分析岩心内部特征显得很有必要。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种岩心CT图像频率分布分析方法及装置，以实现从微观视角来定量分析岩心及其中流体分布特征。

为解决上述技术问题，本申请实施例通过以下技术方案来实现：

本申请提供了一种岩心CT扫描分析方法，包括如下步骤：

获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，所述CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；

提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，所述目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；

利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数；

构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；

利用所述储层评价参数的频率分布曲线，对所述岩心样品进行分析。

优选的，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的储层评价参数包括：

将所述n×m个像素点整合成N个像素点，其中N和M均为正整数并且M>1；

计算整合成的N个像素点的CT值；

利用计算得到的CT值，计算整合成的N个像素点的储层评价参数。

优选的，所述计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数包括：

计算目标区域内CT图像上每个像素点的孔隙度和流体饱和度。

优选的，所述计算整合成的N个像素点的储层评价参数包括：

计算整合成的N个像素点的孔隙度和流体饱和度。

优选的，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度包括利用下述公式计算有伤害储层的岩心样品在目标区域内每个像素点的孔隙度φ：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-\underset{i=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{fi}}{\mathrm{CT}}_i}$

上式中CT_t为驱替过程中t时刻岩心断层面的CT值；CT_grain为岩石骨架的CT值，S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度，CT_i为第i种流体的CT值，j为驱替过程中岩心断层面中所含流体的种类数。

优选的，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的流体饱和度包括利用下述公式计算岩心样品在目标区域内每个像素点的流体饱和度：

$S_{\mathrm{fi}}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fi}}}$

上式中CT_dry为干岩心断层面的CT值；CT_fluidwet为岩心100％饱和流体后断层面的CT值；CT_t为驱替过程中时刻t岩心断层面的CT值；CT_fuild为驱替流体的CT值；CT_fi为岩心样品中所含第i种流体的CT值；CT_air为空气的CT值，S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度。

本申请还提供了一种岩心CT扫描分析装置，包括：

CT图像获取单元，所述CT图像获取单元用于获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，所述CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；

CT值提取单元，所述CT值提取单元用于提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，所述目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；

储层评价参数计算单元，所述储层评价参数计算单元用于利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数；

频率分布曲线构建单元，所述频率分布曲线构建单元用于构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；

分析单元，所述分析单元用于利用所述储层评价参数的频率分布曲线，对所述岩心样品进行储层评价分析。

优选的，储层评价参数计算单元包括：

第一子单元，所述第一子单元用于将所述n×m个像素点整合成N个像素点，其中N和M均为正整数；

第二子单元，所述第二子单元用于计算整合成的N个像素点的CT值；

第三子单元，所述第三子单元用于利用计算得到的CT值，计算所述N个像素点的储层评价参数。

优选的，所述储层参数计算单元还包括计算子单元，所述计算子单元用于计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度和流体饱和度。

优选的，第三子单元包括第三计算子单元，所述第三计算子单元用于计算所述N个像素点的孔隙度和流体饱和度。

与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：

通过利用岩心样品上每个像素点CT值来构建岩心含流体饱和度的频率分布曲线并对其进行定量分析，这实现了从微观视角来定量分析岩心及其中流体分布特征的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A-1B为CT技术工作原理示意图。

图2为本申请中岩心CT扫描分析方法的流程示意图。

图3为本申请实施例一中岩心CT扫描分析方法的流程示意图。

图4为岩心样品的CT图像。

图5A-5B分别为有无储层伤害断层面水驱前后孔隙度的频率分布曲线对比图。

图6A-6B分别为有无储层伤害断层面水驱前后CT值的频率分布曲线对比图。

图7为岩样9-14水驱前的含油饱和度频率分布曲线。

图8为岩样9-14的含油饱和度频率分布曲线。

图9为岩样9-14的饱和度所占频率与驱替PV数的关系曲线。

图10为本申请实施例二中岩心CT扫描分析装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

CT技术的物理原理是基于X射线与物质的相互作用。射线束穿越物体时，由于光子与物质的相互作用，相当部分的入射光子为物质散射，从而入射方向上的射线强度将减弱。根据Beer定理，透过物体后射线强度与物体的密度有关，一般而言，扫描物体的密度越大，能透过的射线强度越弱，其满足如下关系式：

I/I₀＝exp(-μh)                        (1)

μ＝ρ(a+bZ^3.8/E^3.2)                        (2)

上面两式中，I为穿透的射线强度；I₀为总的射线强度；μ为射线衰减系数，可看做被扫描物质的一种属性；h为透过物体的厚度；ρ为被穿透物体的体积密度；Z为被穿透物体的有效原子数；E为射线能量；a、b为常数。

若X射线沿其通路穿过n个单元体，令每个单元体的厚度相同，均为dx，则有：

$\ln \left(\frac{I_0}{I}\right)=\mathrm{dx\Σ}{\mathrm{\μ}}_i---\left(3\right)$

式(3)为一束X射线通路上的每个单元体射线衰减系数组成的一个多元一次方程，经过图1A中所示的从各个方向照射，即可获得图1B中所示的某一扫描切面上各个单元体射线衰减系数组成的多元一次方程组。通过求解方程组，即可获得各个单元体的射线衰减系数，从而得到衰减系数在切面上的分布。以清水的X射线衰减系数作为基准，对各单元体的X射线衰减系数作无量纲变换，即得到各单元体的CT值在切面上的分布。这些CT值可构成不同的数字矩阵，数字化后通过CT机内高速计算机进行数模转换在屏幕上显示出来或拍成照片，即CT图像。

本申请利用CT技术的物理原理，获取岩心样品的CT图像，然后利用所获取的所有像素点的CT值进行储层评价参数的计算并对计算结果进行统计处理，构建储层评价参数的频率分布曲线，最后对所构建的频率分布曲线进行分析，如图2所示，具体是通过以下技术方案来实现的：

步骤S1，获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，该CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；

步骤S2，提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，该目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；

步骤S3，利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数；

步骤S4，构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；

步骤S5，利用所构建的储层评价参数的频率分布曲线，对岩心样品进行分析。

通过以上技术方案，本申请能实现从微观视角来定量分析岩心及其中流体分布特征的目的。

下面结合附图来详细说明本发明实施例的具体实现方式。

实施例一

图3为本申请实施例所提供的岩心CT扫描分析方法的流程示意图，该分析方法包括以下步骤：

步骤S101，获取岩心样品的CT图像，该CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值。

CT扫描岩心的基本原理是：根据设定的扫描条件，在CT扫描前将待扫描的岩心样品的岩心横截面划分为若干体积微元，每一体积微元均可看作一个像素点；在扫描过程中，射线发射装置对以上体积微元群发射出X射线，射线探测装置在另一侧接收衰减的X射线；通过多个方向的发射和探测，即可获取关于体积微元群X射线衰减系数的方程组，求解线性方程组得到各体积微元的X射线衰减系数；这些射线衰减系数经过无量纲变换后即成为各体积微元的CT值。这些CT值可构成不同的数字矩阵，数字化后通过CT机内高速计算机进行数模转换在屏幕上显示出来或拍成照片，即为岩心样品的CT图像。

岩心样品的横截面经过CT扫描后，形成的每一张CT图像是一个二维数字矩阵，该二维数字矩阵的维数即为CT图像上像素点的个数，其可为512×512，256×256，1024×1024等。获取扫描后所得到的岩心样品的CT图像，如图4所示。所获取的CT图像中不仅包括岩心有效区域外，还包括一部分无效区域，图4中中间部分的圆形区域为岩心有效区域，圆形区域外的黑色部分为无效区域。上述所获取的CT图像包括无伤害储层的干岩心样品的CT图像和用流体驱替的岩心样品的CT图像，以及有伤害储层的干岩心样品的CT图像和用流体驱替的岩心样品的CT图像，用流体驱替的岩心样品包括用不同孔隙体积倍数PV的流体驱替的岩心样品，例如水驱0.016PV，水驱0.031PV等岩心样品。

步骤S102，提取目标区域内CT图像中每个像素点的CT值。

本申请实施例中在所获取的CT图像中选定部分或全部岩心有效区域作为目标区域，该目标区域包含有n×m个像素点，然后提取该目标区域内图像中每个像素点的CT值，所提取的CT值为由n×m个组成的数字矩阵，即

$\mathrm{CT}={\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{CT}}_{11}& {\mathrm{CT}}_{12}& {\mathrm{CT}}_{13}& ...& {\mathrm{CT}}_{1(m-1)}& {\mathrm{CT}}_{1m}\\ {\mathrm{CT}}_{21}& {\mathrm{CT}}_{22}& {\mathrm{CT}}_{23}& ...& {\mathrm{CT}}_{2(m-1)}& {\mathrm{CT}}_{2m}\\ ...& ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{CT}}_{n1}& {\mathrm{CT}}_{n2}& {\mathrm{CT}}_{n3}& ...& {\mathrm{CT}}_{n(m-1)}& {\mathrm{CT}}_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]}_{n\×m}---\left(4\right)$

式(4)所示的数字矩阵中每个矩阵点对应的值为一个像素点的CT值。其中，n和m为正整数。

步骤S103，利用所提取的CT值，计算CT图像上每个像素点的储层评价参数，该储层评价参数包括孔隙度和流体饱和度。

岩心孔隙度的获取需要干岩心断层面的CT值CT_dry，此时可理解成岩心样品完全饱和空气，还需要获取湿岩心断层面的CT值CT_fluidwet，一般可认为岩心样品完全饱和地层水，即CT_fluidwet＝CT_waterwet，通过下述的孔隙度计算公式(5)可计算出无伤害储层的岩心样品在目标区域内各个像素点的孔隙度φ：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}---\left(5\right)$

上式中CT_fuild为驱替流体的CT值；CT_air为空气的CT值。

利用公式(6)可计算出有伤害储层的岩心样品在目标区域内各个像素点的孔隙度φ：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-\underset{i=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{fi}}{\mathrm{CT}}_i}---\left(6\right)$

上式中CT_t为驱替过程中t时刻岩心断层面的CT值；CT_grain为岩石骨架的CT值；S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度，这里的第i种流体不是岩心驱替流体，而是指岩心流体；CT_i为第i种流体的CT值；j为驱替过程中岩心断层面中所含流体的种类数。

如果岩心样品只含油和地层水两种流体，那么上式(6)便可转化为下述式(7)：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-(S_w{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}+S_o{\mathrm{CT}}_{\mathrm{oil}})}---\left(7\right)$

上式(7)中CT_brine为地层水的CT值。在本实施例中，将原油与地层水的CT值调整为一致，即CT_brine＝CT_oil，上式(7)即转化为：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}{\mathrm{CT}}_{\mathrm{oil}}}---\left(8\right)$

用流体驱替岩心样品，那么驱替过程中，岩心流体饱和度以及驱替流体饱和度的计算公式为：

$S_{\mathrm{fi}}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fi}}}---\left(9\right)$

${S_f}^{\′}=1-S_{\mathrm{fi}}=1-\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fi}}}---\left(10\right)$

上面两式中S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度，这里的第i种流体并非岩心驱替流体，而是指岩心流体；S_f'为岩心驱替流体饱和度；CT_dry为干岩心断层面的CT值；CT_fluidwet为岩心100％饱和流体后断层面的CT值；CT_t为驱替过程中时刻t岩心断层面的CT值；CT_fuild为驱替流体的CT值；CT_fi为岩心样品本身所含流体的CT值；CT_air为空气的CT值。

如果用水驱替，岩心初始所含流体为油，那么其含油、水饱和度的计算公式为：

$S_o=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{waterwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{waterwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{water}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{water}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{oil}}}---\left(11\right)$

$S_w=1-\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{waterwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{waterwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{water}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{water}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{oil}}}---\left(12\right)$

上面两式中S_o为岩心含油饱和度；S_w为岩心含水饱和度；CT_waterwet为岩心100％饱和水后断层面的CT值；CT_water为驱替流体的CT值；CT_oil为岩心本身所含油的CT值；其他字符代号与式(9)和式(10)中相应的字符代号所代表的含义相同。

步骤S104，利用所计算的储层评价参数，即孔隙度和流体饱和度，以及所提取的驱替过程中岩心断层面的CT值，构建所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线。

由于CT值信息以及基于CT值计算得到的储层评价参数信息都是对应每一个体积微元的，这些信息是离散的，因而可对这些数据进行统计分析，做出其对应的频率分布曲线。

利用所提取的驱替过程中岩心断层面的CT值所构建出的频率分布曲线，如图5A-5B所示。图5A为有储层伤害断层面水驱前后CT值的频率分布曲线对比图，图5B为无储层伤害断层面水驱前后CT值的频率分布曲线对比图。

利用公式(5)和(6)计算出的岩心孔隙度所构建的频率分布曲线，如图6A-6B所示，图6A为有储层伤害断层面水驱前后孔隙度的频率分布曲线对比图，图6B为无储层伤害断层面水驱前后孔隙度的频率分布曲线对比图。

对于含油饱和度的频率分布曲线，以新疆砾岩油藏为例，利用公式(11)对该砾岩岩心样品计算得到其含油饱和度，作出该砾岩在水驱开发过程中的含油饱和度的频率分布曲线，如图7-图9所示。图7中示出了岩样9-14水驱前的含油饱和度频率分布曲线，其横轴为含油饱和度，纵轴为含油饱和度所占频率；图8为岩样9-14的含油饱和度频率分布曲线，其横纵轴与图7的横纵轴相同；图9为岩样9-14的含油饱和度所占频率与驱替PV数的关系曲线，其横轴表示驱替PV数，纵轴为含油饱和度所占频率。其中含油饱和度所占频率的含义是含油饱和度为某一数值的像素点占整个统计像素点的比例。

步骤S105，利用所构建的储层评价参数的频率分布曲线，对岩心样品进行分析。

随着石油工业的发展，储层敏感性伤害越来越受到重视，特别是在油井产能或水井注入能力发生显著变化的情况下。常规储层敏感性评价是基于流动实验展开的，通过监测岩心渗透率(即表征流体通过岩心的能力)的变化，间接反映储层伤害的各种微观机理，如黏土矿物膨胀或颗粒运移等。然而，传统评价方法存在诸多缺点，如只重视岩心整体阻碍流体通过的能力，缺少对具体伤害位置以及对应孔隙级伤害定量描述的表征，通过本申请中的技术方案，便可实现对具体伤害位置以及对应孔隙级伤害定量描述的表征。

如图5A-5B所示，从这图5A中可以看出水驱前后CT值频率分布曲线基本无变化，这说明该断层面应该未发生储层伤害，而从图5B中可以看出水驱前后CT值频率分布曲线有明显变化，这说明该断层面发生了储层伤害。

此外，还可通过孔隙度频率分布曲线来判断出断层面是否发生了储层伤害，如图6A-6B所示。图6A中所示的水驱前后孔隙度频率分布曲线基本无变化，这说明此处的断层面应该未发生储层伤害，而图6B中所示的水驱前后孔隙度频率分布曲线有明显变化，这说明此处的断层面可基本断定其发生了储层伤害。此外，从图6B还可以看出，高孔隙度值的频率在下降，而低孔隙度值的频率在上升，这说明水驱前的高孔隙度区域经过水驱后不断变为低孔隙度区域。由此可见，通过孔隙度频率分布曲线可确定各具体孔隙度值储层伤害前后分布频率的具体变化。

结合图5A-5B中的CT值频率分布曲线和图6A-6B中的孔隙度频率分布曲线，可对本实施例中的储层伤害微观机理归纳如下：水相进入岩心孔道中后与其中的敏感性矿物发生反应，而生成的物质将阻塞原有的孔隙空间，从而造成水驱后孔隙度下降，而这种阻塞反映在岩心整体以及局部CT值上也是降低。

频率分布曲线中的频率值能很好地反映统计像素点的整体平均信息，此外，频率分布曲线的展布和形态不仅能反映局部信息，同时也反映局部个体的分布情况；更重要的是频率分布曲线的变化，不光反映出曲线整体平均的变化，其变化模式直接反映相应微观尺度变化的定量信息。

以图7-图9所示的含油饱和度的频率分布曲线为例，从图7中可以看出，该含油饱和度频率分布曲线并不满足正态分布，表现为低饱和度值区间频率偏高，而对于均质性较好的岩心，其初始含油饱和度频率分布应该是符合正态分布，由此可见该岩心均质性较差。这里通过曲线的展布和形态，得出了岩心均质性较差的认识，均质性不是岩心的整体信息，反映的是局部信息。此外，从图7中还可以看出含油饱和度值为0.4占整个统计区域的大概10％左右，该结论即为通过曲线的展布和形态反映出了局部个体的分布情况。

图8和图9示出了水驱开始、水驱0.016PV、水驱0.031PV、水驱0.047PV…水驱0.381PV等含油饱和度频率分布曲线以及含油饱和度所占频率变化曲线。从图8中可以看出水驱过程的含油饱和度频率分布曲线呈现双峰分布，说明砾岩极强的非均质性，还可以看出整体的含油饱和度是在下降，这是由于水不断的将油驱替出岩心所致，这是曲线整体平均的变化。此外，从图9中可以看出在水驱过程中，处在0.5-1区间的饱和度所占频率下降很快，说明水驱时饱和度处在此部分范围内的油首先被动用，而0-0.375区间的饱和度所占频率反而上升很快，一方面是由于原先高饱和度的区域经过水驱替变成低饱和度区域，另一方面存在一些不可动的(即水驱替不到的区域)低饱和度区域。高饱和度区域比例的降低使其所占比例凸显，这就是通过分析曲线变化模式反映出的相对微观的认识。此外，根据以上分析，初步可以确定砾岩水驱过程主要是驱扫初始含油饱和度大于0.5的区域，对于含油饱和度低于0.375的区域很难动用。此外，可将初始含油饱和度大于0.5的区域进行勾勒提前识别出水驱优势通道，这对初期调整开采方式很重要。

本实施例中是针对目标区域内每个像素点来进行计算的，如果有需要也可以将n×m个像素点整合成为N个像素点，其中N和M均为正整数并且M>1，将原来的n×m个像素点的CT值取平均便可以得到这N个像素点的CT值，再利用所得到的CT值按上面的方法计算储层评价参数，例如孔隙度和流体饱和度等，进而再构建储层评价参数的频率分布曲线，再依据所构建的频率分布曲线对岩心样品进行分析，这实现了不同微观尺度分辨率下的频率分布曲线分析。

实施例二

本申请还提供了一种岩心CT扫描分析装置，如图10所示，该装置包括CT图像获取单元1、CT值提取单元2、储层评价参数计算单元3、频率分布曲线构建单元4以及分析单元5。其中，CT图像获取单元1用于获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，所获取的CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值。

CT值提取单元2用于提取目标区域内CT图像中每个像素点的CT值，该目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数。

储层评价参数计算单元3利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像中每个像素点的储层评价参数。储层评价参数计算单元3包括：

第一子单元31，其用于将n×m个像素点整合成N个像素点，其中N和M均为正整数；

第二子单元32，其用于计算整合成的N个像素点的CT值；

第三子单元33，其用于利用计算得到的CT值，计算整合成的N个像素点的储层评价参数。

储层参数计算单元3还包括计算子单元34，该计算子单元34用于计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度和流体饱和度。

此外，第三子单元33包括第三计算子单元，该第三计算子单元用于计算整合成的N个像素点的孔隙度和流体饱和度。

频率分布曲线构建单元4利用所计算的储层评价参数，构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线。

分析单元5利用所构建的储层评价参数的频率分布曲线，对岩心样品进行分析。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种岩心CT扫描分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，所述CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；

提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，所述目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；

利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数；

构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；

利用所构建的储层评价参数的频率分布曲线，对所述岩心样品进行分析。

2.根据权利要求1所述的岩心CT扫描分析方法，其特征在于，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的储层评价参数包括：

将所述n×m个像素点整合成N个像素点，其中N和M均为正整数并且M>1；计算整合成的N个像素点的CT值；

利用计算得到的CT值，计算整合成的N个像素点的储层评价参数。

3.根据权利要求1所述的岩心CT扫描分析方法，其特征在于，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的储层评价参数包括：

计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度和流体饱和度。

4.根据权利要求2所述的岩心CT扫描分析方法，其特征在于，所述计算整合成的N个像素点的储层评价参数包括：

计算整合成的N个像素点的孔隙度和流体饱和度。

5.根据权利要求3或4所述的岩心CT扫描分析方法，其特征在于，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度包括利用下述公式计算有伤害储层的岩心样品在目标区域内各个像素点的孔隙度φ：

$\mathrm{\φ}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{grain}}-\underset{i=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{fi}}{\mathrm{CT}}_i}$

上式中CT_t为驱替过程中t时刻岩心断层面的CT值；CT_grain为岩石骨架的CT值，S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度，CT_i为第i种流体的CT值，j为驱替过程中岩心断层面中所含流体的种类数。

6.根据权利要求5所述的岩心CT扫描分析方法，其特征在于，所述计算目标区域内CT图像中每个像素点的流体饱和度包括利用下述公式计算岩心样品在目标区域内各个像素点的流体饱和度：

$S_{\mathrm{fi}}=\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_t}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluidwet}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{dry}}}\·\frac{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{air}}}{{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fluid}}-{\mathrm{CT}}_{\mathrm{fi}}}$

上式中CT_dry为干岩心断层面的CT值；CT_fluidwet为岩心100％饱和流体后断层面的CT值；CT_t为驱替过程中时刻t岩心断层面的CT值；CT_fuild为驱替流体的CT值；CT_fi为岩心样品中所含第i种流体的CT值；CT_air为空气的CT值，S_fi为驱替过程中岩心断层面中所含第i种流体的饱和度。

7.一种岩心CT扫描分析装置，其特征在于，包括：

CT图像获取单元，所述CT图像获取单元用于获取岩心样品的计算机断层扫描CT图像，所述CT图像含有岩心样品中所有像素点的CT值；

CT值提取单元，所述CT值提取单元用于提取目标区域内CT图像上每个像素点的CT值，所述目标区域包含有n×m个像素点，其中n,m为正整数；

储层评价参数计算单元，所述储层评价参数计算单元用于利用所提取的CT值，计算目标区域内CT图像上每个像素点的储层评价参数；

频率分布曲线构建单元，所述频率分布曲线构建单元用于构建目标区域内所有像素点的储层评价参数的频率分布曲线；

分析单元，所述分析单元用于利用所述储层评价参数的频率分布曲线，对所述岩心样品进行储层评价分析。

8.根据权利要求7所述的岩心CT扫描分析装置，其特征在于，储层评价参数计算单元包括：

第一子单元，所述第一子单元用于将所述n×m个像素点整合成N个像素点，其中N和M均为正整数；

第二子单元，所述第二子单元用于计算整合成的N个像素点的CT值；

第三子单元，所述第三子单元用于利用计算得到的CT值，计算整合成的N个像素点的储层评价参数。

9.根据权利要求7所述的岩心CT扫描分析装置，其特征在于，所述储层参数计算单元还包括计算子单元，所述计算子单元用于计算目标区域内CT图像中每个像素点的孔隙度和流体饱和度。

10.根据权利要求8所述的岩心CT扫描分析装置，其特征在于，第三子单元包括第三计算子单元，所述第三计算子单元用于计算整合成的N个像素点的孔隙度和流体饱和度。