CN109242970A - 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 - Google Patents
页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109242970A CN109242970A CN201811181088.6A CN201811181088A CN109242970A CN 109242970 A CN109242970 A CN 109242970A CN 201811181088 A CN201811181088 A CN 201811181088A CN 109242970 A CN109242970 A CN 109242970A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rock core
- dimensional
- dimensional digital
- digital rock
- lrev
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置，包括：扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字‑实验岩心；可以实现构建更大尺寸、高分辨率(纳米)的数字岩心，以涵盖页岩的多尺度孔隙结构信息，表征各层的孔隙(缝)结构特征。
Description
技术领域
本发明实施例涉及石油开采领域，尤其涉及一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置。
背景技术
岩气是从页岩储层中开采出的天然气，成分以甲烷为主，是一种重要的新兴能源。然而成功开发页岩气需要解决很多难题，其中的基础问题之一是对孔隙(缝)结构的认识不清楚。
页岩气主要以游离态和吸附态存储在页岩储层中，页岩的孔隙结构直接影响页岩的吸附、渗流、扩散和滑脱等流动特性。页岩中的微孔隙和微裂隙是页岩气中重要的储存空间与流通通道，因此，研究页岩储层的孔隙结构对页岩的含气性评价和勘探开发具有重要意义。但是目前的实验设备存在无法同时满足大视野和高分辨率的要求。微米CT可以获得较大的岩心尺寸,但它的分辨率最高只能达到1微米，仅能识别微米大小的孔隙，丢失了页岩内部大量的纳米孔隙的信息。纳米CT和FIB-SEM虽然可以识别纳米孔隙，但是其扫描视野太小，只有几立方微米，存在无法获得非均匀性较强的页岩的代表性体积元(Representative Elementary Volume,REV)的问题。如果要获得更大尺度和范围内的孔隙结构，必须通过对其特征的三维重构才能实现。
目前常用的重构方法如过程法、模拟退火法和序贯模拟法等大多只适用于均质性较好的砂岩样品，页岩具有复杂的多尺度孔隙结构，用这些方法难以构建较好的三维页岩数字岩心。重构的三维数字岩心CCSIM方法是近几年发展起来的可用于页岩重构的方法，其重构的数字岩心与原始页岩岩样的二维图像统计特性非常接近，也可以保持较好的连通性，但是重构数字岩心的垂向形态特征、渗透率、岩电特性都与原始岩样存在偏差(Gao etal,2015，Tahmasebi,2016)。Ji(Ji et al,2017)将CCSIM方法与三步删选方法(three stepsampling method)相结合，发展了CCSIM-TSS方法，它有效的改善了CCSIM方法重构结果的垂向连通性，但是其重构结果有一定随机性，并且孔隙半径分布、岩电性质、渗透率等物性参数仍与真实岩样存在一定偏差。
然而，以上重构方法都是适用于单一尺度孔隙结构的重构方法，无法准确刻画页岩多尺度孔隙结构。
发明内容
本发明实施例提供了一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置，可以实现构建更大尺寸、高分辨率(纳米)的数字岩心，以涵盖页岩的多尺度孔隙结构信息，表征各层的孔隙(缝)结构特征。
第一方面，本发明实施例提供一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法，包括：
扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；
从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；
根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；
根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；
将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；
根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
在一个可能的实施方式中，所述方法，还包括：
采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
在一个可能的实施方式中，所述根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心，包括：
根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；
基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心和有机孔的三维数字岩心。
在一个可能的实施方式中，所述根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心，包括：
从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心；
从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
在一个可能的实施方式中，所述将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心，包括：
采用三次样条差值的方法，将机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；
采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为320微米的数字岩心；
将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
第二方面，本发明实施例提供一种页岩lREV尺度数字岩心重构装置，包括：
扫描模块，用于扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；
获取模块，用于从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；
重构模块，用于根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；
叠加模块，用于将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；
优化模块，用于根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
在一个可能的实施方式中，所述获取模块，还用于
采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
在一个可能的实施方式中，所述重构模块，具体用于根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心和有机孔的三维数字岩心。
在一个可能的实施方式中，所述重构模块，具体用于从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心；
从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
在一个可能的实施方式中，所述叠加模块，具体用于采用三次样条差值的方法，将机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为320微米的数字岩心；将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
本发明实施例提供的页岩lREV尺度数字岩心重构方案，通过扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心；可以实现构建更大尺寸、高分辨率(纳米)的数字岩心，以涵盖页岩的多尺度孔隙结构信息，表征各层的孔隙(缝)结构特征。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法的流程示意图；
图2为本发明实施例涉及的有机质重构的示意图；
图3为本发明实施例涉及的有机孔重构的示意图；
图4为本发明实施例涉及的黄铁矿重构的示意图；
图5为本发明实施例涉及的无机孔重构的示意图；
图6为本发明实施例涉及的微裂缝重构的示意图；
图7为本发明实施例涉及的数字岩心叠加的示意图；
图8为本发明实施例提供的一种页岩lREV尺度数字岩心重构装置的结构示意图。
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。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。
图1为本发明实施例提供的一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法的流程示意图，如图1所示，该方法具体包括：
S101、扫描页岩样本获取SEM图像。
在本实施例中，使用扫描电子显微镜对真实页岩岩样进行扫描和识别后得到相应的SEM图像，该图像需要足够大，以包含页岩特定层理内部有机质块体、有机质孔隙、无机矿物中的无机孔、微裂缝以及黄铁矿等组分的典型特征，同时该图像分辨率也要足够高，能观察到最小的纳米孔隙分布，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征。
采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
S102、从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像。
S103、根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心。
参照图2和3，示出了本实施例的有机质和有机孔重构的示意图，根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心(分辨率80nm，边长320微米)和有机孔的三维数字岩心(分辨率4nm，边长20微米)。
S104、根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心。
参照图4和5，示出了本实施例的黄铁矿和无机孔重构的示意图，从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心。
参照图6，示出了本实施例的微裂缝重构的示意图从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
S105、将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心。
参照图7，示出了本发明实施例涉及的数字岩心叠加的示意图，采用三次样条差值的方法，将有机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为边长为320微米的数字岩心；将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
可采用如下叠加算法进行叠加：
Ω＝Ω1+Ω2+Ω3+Ω4+Ω5
其中，Ω,Ω1,Ω2,Ω3,Ω4,Ω5为多组分数字岩心、有机质、有机孔、黄铁矿、微裂缝和无机孔的数字岩心。,Ωskeleton,ΩPyrite,ΩOMpore,ΩIOMpore和Ωslit表示多组分数字岩心中的基质、黄铁矿、有机孔、有机质、无机孔和微裂缝，他们的值分别为0,1,2,3和4。
S106、根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
具体地，利用实验测得的孔隙半径为约束条件，利用模拟退火法，对lREV尺度的数字岩心进行迭代调整，直到最后得到的数字岩心的孔隙半径分布与实验测得值一致。然后，利用实验测得渗透率，确定数字岩心中无机孔的迂曲度的值，就可以得到lREV尺度的数字-实验岩心，该岩心的孔隙半径分布和渗透率与实验测量值一致，具有较高的精度。
本发明实施例提供的页岩lREV尺度数字岩心重构方法，通过扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心；可以实现构建更大尺寸、高分辨率(纳米)的数字岩心，以涵盖页岩的多尺度孔隙结构信息，表征各层的孔隙(缝)结构特征。
图8为本发明实施例提供的一种页岩lREV尺度数字岩心重构装置的结构示意图，如图8所示，该装置具体包括：
扫描模块801，用于扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；
获取模块802，用于从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；
重构模块803，用于根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；
叠加模块804，用于将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；
优化模块805，用于根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
可选地，所述获取模块802，还用于采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
可选地，所述重构模块803，具体用于根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心和有机孔的三维数字岩心。
可选地，所述重构模块803，具体用于从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心；
从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
可选地，所述叠加模块803，具体用于采用三次样条差值的方法，将机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为320微米的数字岩心；将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
本发明实施例提供的页岩lREV尺度数字岩心重构装置，通过扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心；可以实现构建更大尺寸、高分辨率(纳米)的数字岩心，以涵盖页岩的多尺度孔隙结构信息，表征各层的孔隙(缝)结构特征。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种页岩lREV尺度数字岩心重构方法，其特征在于，包括：
扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；
从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；
根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；
根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；
将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；
根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心，包括：
根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；
基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心和有机孔的三维数字岩心。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心，包括：
从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心；
从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心，包括：
采用三次样条差值的方法，将机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；
采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为320微米的数字岩心；
将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
6.一种页岩lREV尺度数字岩心重构装置，其特征在于，包括：
扫描模块，用于扫描页岩样本获取SEM图像，其中，所述SEM图像包含所述页岩样品的层理内部的典型特征；
获取模块，用于从所述SEM图像提取所述页岩样本中各组分的典型二维图像；
重构模块，用于根据所述二维图像重构有机质和有机孔的第一三维数字岩心；根据所述二维图像重构黄铁矿、无机孔和微裂缝的第二三维数字岩心；
叠加模块，用于将所述第一三维数字岩心和所述第二三维数字岩心叠加为lREV尺度数字岩心；
优化模块，用于根据渗透率和孔隙半径分布为约束条件，对所述lREV尺度数字岩心进行优化，得到lREV尺度的数字-实验岩心。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于
采用多功能脉冲衰减气体渗透率实验和氮吸附实验分别测得页岩样品在不同压力下渗透率和孔隙半径分布。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述重构模块，具体用于根据RES分析从所述SEM图像中，提取有机质和有机孔达到RES的二维图像；基于所述二维图像，采用CCSIM-TSS重构方法重构有机质的三维数字岩心和有机孔的三维数字岩心。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述重构模块，具体用于从所述SEM图像中分别提取黄铁矿、无机孔的直径分布，采用随机方法构建服从所述分布的球体，将所述球体随机洒在三维数字岩心中，获取黄铁矿的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心；
从所述SEM图像中分别提取微裂缝的长度分布，用随机方法构建服从所述分布的直线，将所述直线随机洒在三维数字岩心中，获取微裂缝的三维数字岩心。
10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述叠加模块，具体用于采用三次样条差值的方法，将机质的三维数字岩心、黄铁矿的三维数字岩心和微裂缝的三维数字岩心扩大到分辨率为4nm的数字岩心；采用镜像法和组合嵌套的方法，将有机孔的三维数字岩心和无机孔的三维数字岩心叠加组合为320微米的数字岩心；将所述数字岩心叠加组合为lREV尺度数字岩心。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811181088.6A CN109242970B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811181088.6A CN109242970B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109242970A true CN109242970A (zh) | 2019-01-18 |
| CN109242970B CN109242970B (zh) | 2021-06-25 |
Family
ID=65052561
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811181088.6A Active CN109242970B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109242970B (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110333178A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-15 | 西南石油大学 | 页岩黄铁矿孔隙表征方法及其应用 |
| CN110441209A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 中国石油大学(北京) | 一种基于致密储层数字岩心计算岩石渗透率的方法 |
| CN110910444A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-03-24 | 中国科学院力学研究所 | 一种res尺度页岩等效三维孔隙参数快速提取方法 |
| CN112132965A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-25 | 中国矿业大学 | 一种岩土体孔裂隙结构多尺度表征方法 |
| CN113160107A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-07-23 | 清能艾科（深圳）能源技术有限公司 | 一种岩心微裂缝提取方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN114034619A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-11 | 重庆科技学院 | 一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法 |
| CN114609010A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩储层油水相对渗透率的测定方法及装置 |
| CN117152373A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑裂缝的岩心级孔隙网络模型构建方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102087676A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-06-08 | 上海大学 | 一种基于孔隙网络模型的仿生骨支架设计方法 |
| CN104215559A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-12-17 | 浙江科技学院 | 一种页岩气藏特性预测方法 |
| US20150062300A1 (en) * | 2013-08-30 | 2015-03-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Wormhole Structure Digital Characterization and Stimulation |
| CN106324002A (zh) * | 2016-10-18 | 2017-01-11 | 中国石油大学(华东) | 一种基于岩石分类和多尺度数字岩心的碳酸盐岩孔隙结构表征方法 |
| CN107240154A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种双孔隙三维数字岩心建模方法及装置 |
-
2018
- 2018-10-11 CN CN201811181088.6A patent/CN109242970B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102087676A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-06-08 | 上海大学 | 一种基于孔隙网络模型的仿生骨支架设计方法 |
| US20150062300A1 (en) * | 2013-08-30 | 2015-03-05 | Halliburton Energy Services, Inc. | Wormhole Structure Digital Characterization and Stimulation |
| CN104215559A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-12-17 | 浙江科技学院 | 一种页岩气藏特性预测方法 |
| CN106324002A (zh) * | 2016-10-18 | 2017-01-11 | 中国石油大学(华东) | 一种基于岩石分类和多尺度数字岩心的碳酸盐岩孔隙结构表征方法 |
| CN107240154A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种双孔隙三维数字岩心建模方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| JI,LL等: "An Improved Method for Reconstructing the Digital Core Model of Heterogeneous Porous Media", 《TRANSPORT IN POROUS MEDIA》 * |
| 聂昕: "页岩气储层岩石数字岩心建模及导电性数值模拟研究", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110333178A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-15 | 西南石油大学 | 页岩黄铁矿孔隙表征方法及其应用 |
| CN110441209A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 中国石油大学(北京) | 一种基于致密储层数字岩心计算岩石渗透率的方法 |
| CN110910444A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-03-24 | 中国科学院力学研究所 | 一种res尺度页岩等效三维孔隙参数快速提取方法 |
| CN110910444B (zh) * | 2019-11-14 | 2022-12-09 | 中国科学院力学研究所 | 一种res尺度页岩等效三维孔隙参数快速提取方法 |
| CN112132965A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-25 | 中国矿业大学 | 一种岩土体孔裂隙结构多尺度表征方法 |
| CN112132965B (zh) * | 2020-09-25 | 2024-03-26 | 中国矿业大学 | 一种岩土体孔裂隙结构多尺度表征方法 |
| CN113160107A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-07-23 | 清能艾科（深圳）能源技术有限公司 | 一种岩心微裂缝提取方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN114034619A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-11 | 重庆科技学院 | 一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法 |
| CN114609010A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩储层油水相对渗透率的测定方法及装置 |
| CN114609010B (zh) * | 2022-03-02 | 2024-02-02 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩储层油水相对渗透率的测定方法及装置 |
| CN117152373A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑裂缝的岩心级孔隙网络模型构建方法 |
| CN117152373B (zh) * | 2023-11-01 | 2024-02-02 | 中国石油大学(华东) | 一种考虑裂缝的岩心级孔隙网络模型构建方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109242970B (zh) | 2021-06-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109242970A (zh) | 页岩lREV尺度数字岩心重构方法及装置 | |
| CN102222359B (zh) | 一种岩心三维孔隙结构重构方法 | |
| Tang et al. | Heterogeneous nanoporosity of the Silurian Longmaxi Formation shale gas reservoir in the Sichuan Basin using the QEMSCAN, FIB-SEM, and nano-CT methods | |
| Toda et al. | Coulomb 3.3 Graphic-rich deformation and stress-change software for earthquake, tectonic, and volcano research and teaching—user guide | |
| Clerke et al. | Application of Thomeer Hyperbolas to decode the pore systems, facies and reservoir properties of the Upper Jurassic Arab D Limestone, Ghawar field, Saudi Arabia: A “Rosetta Stone” approach | |
| CN103822865B (zh) | 一种高分辨率三维数字岩心建模方法 | |
| Goudemand et al. | Early Triassic conodont clusters from South China: revision of the architecture of the 15 element apparatuses of the superfamily Gondolelloidea | |
| RU2576501C2 (ru) | Способы построения 3-мерных цифровых моделей пористой среды с использованием комбинации данных высокого и низкого разрешения и многоточечной статистики | |
| CN107449707A (zh) | 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置 | |
| Aljamaan et al. | Multiscale imaging of gas storage in shales | |
| CN105115874A (zh) | 多源信息融合的多组分三维数字岩心构建方法 | |
| Cortijo et al. | Late Ediacaran skeletal body fossil assemblage from the Navalpino anticline, central Spain | |
| CN109255835B (zh) | 页岩岩心尺度数字-实验模型的重构方法及装置 | |
| CN110320137A (zh) | 一种基于数字岩心的多尺度融合方法 | |
| CN109115819B (zh) | 一种基于fib-him对页岩有机微孔和介孔进行表征的方法及系统 | |
| CN108956415B (zh) | 一种针对非常规储层样品的相对渗透率曲线计算方法 | |
| CN115526031B (zh) | 一种反映矿物组成的多尺度孔隙网络模型构建及求解方法 | |
| CN109448104A (zh) | 一种基于岩心图像的拓展重构方法及装置 | |
| CN111060428A (zh) | 一种多层级岩心结构的数字重构方法 | |
| CN115146215A (zh) | 一种基于数字岩心的微孔径数据多尺度拼接方法及系统 | |
| Lei | Reconstruction and Analysis of Tight Sandstone Digital Rock Combined with X‐Ray CT Scanning and Multiple‐Point Geostatistics Algorithm | |
| Wu et al. | Fractal characteristics of low-permeability sandstone reservoirs | |
| Luo et al. | Characterization of compact carbonate pore–throat network systems in the Xiagou Formation in Qingxi Sag, Jiuquan Basin, China | |
| Fogden et al. | Applications of multi-scale imaging techniques to unconventional reservoirs | |
| Vassallo | A 3D digital approach to study, analyse and (re) interpret cultural heritage: the case study of Ayia Irini (Cyprus and Sweden) |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |