CN109342288A - 页岩储层孔隙的表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种页岩储层孔隙的表征方法，该方法包括：制作岩心样品的氩离子抛光片，其中，岩心样品为页岩储层的岩心样品；在氩离子抛光片上选取多个采集区域，其中，每个采集区域被划分为多个子区域，每个采集区域被划分的子区域数量根据图像采集设备的放大倍数确定；采集每个采集区域内各个子区域的图像；将每个采集区域中各个子区域的图像进行拼接处理，得到每个采集区域的拼接图像，其中，拼接图像包含整个采集区域；逐一分析每个采集区域的拼接图像，得到每个采集区域的孔隙特征数据，其中，氩离子抛光片上所有采集区域的孔隙特征数据用于表征页岩储层的孔隙特征。本发明能够更加全面地表征页岩储层的孔隙特征。
Description
技术领域
本发明涉及页页岩油与页岩气勘探开发技术领域，尤其涉及一种页岩储层孔隙的表征方法。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
微观孔隙是黑色页岩储层重要储集空间，其类型、组成和结构不仅决定页岩储层储集性能，而且影响水平井体积裂缝扩展规律与压裂效果。黑色页岩的微观孔隙按其发育位置和成因分为粒间孔、粒间溶孔、有机质孔和微裂缝，不同地区和层段孔隙类型、组成和结构都存在差异。页岩储层孔隙定量表征的关键是识别孔隙类型，确定不同类型孔隙的组成和分布，明确孔隙与微裂缝相互耦合关系，从而为页岩气储层评价和开发提供支撑。
电子显微镜观察技术能够精确识别孔隙和形态，获得孔隙大小，目前已成为国际上研究页岩微孔隙的主流技术。电子显微镜常用场发射扫描电镜、聚集离子束扫描电镜及与之联用的FESEM-QEMSCAN(矿物定量分析电镜)、FIB-FESEM(聚焦离子束双束扫描电镜)，综合这些设备开展图像识别和参数的定量统计。
目前，研究人员在电子扫描电镜下观察时，常常有选择性的保存部分代表性图片，给出相应结果报告。由于少数几幅图像常常不能全面反映页岩储层的整体特征，且不同研究人员往往选择不同放大倍数观察孔隙，从而观察到的最小微孔隙不同。另外，不同视域观察的微孔隙特征、大小也存在较大差异。
由上可以看出，现有技术在对页岩储层孔隙定量研究时，由于没有统一标准导致观察和统计结果均存在较大差异。
发明内容
本发明实施例提供一种页岩储层孔隙的表征方法，用以解决现有技术中通过观察页岩的氩离子抛光片来对页岩储层孔隙进行表征的方法，由于没有统一标准导致观察和统计结果存在较大差异的问题，该方法包括：制作岩心样品的氩离子抛光片，其中，岩心样品为页岩储层的岩心样品；在氩离子抛光片上选取多个采集区域，其中，每个采集区域被划分为多个子区域，每个采集区域被划分的子区域数量根据图像采集设备的放大倍数确定；采集每个采集区域内各个子区域的图像；将每个采集区域中各个子区域的图像进行拼接处理，得到每个采集区域的拼接图像，其中，拼接图像包含整个采集区域；逐一分析每个采集区域的拼接图像，得到每个采集区域的孔隙特征数据，其中，氩离子抛光片上所有采集区域的孔隙特征数据用于表征页岩储层的孔隙特征。
本发明实施例中，在制作页岩储层岩心样品的氩离子抛光片后，通过对氩离子抛光片上选取多个采集区域进行观察，从而得到每个采集区域的孔隙特征数据，以表征页岩储层的孔隙特征。通过本发明，在观察每个采集区域的时候，根据图像采集设备的放大倍数将每个采集区域划分为多个子区域分别进行图像采集，进而拼接得到包含整个采集区域的拼接图像，使得氩离子抛光片上每个采集区域的图像可以全面反映页岩储层的整体孔隙特征。另外，由于本发明对氩离子抛光片上选取的多个采集区域进行观察，实现了多视域观察的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中提供的一种页岩储层孔隙的表征方法流程图；
图2为本发明实施例中提供的一种定量表征页岩储层孔隙整体流程示意图；
图3为本发明实施例中提供的一种确定采集区域和采集方式的示意图；
图4为本发明实施例中提供的一种一次图像拼接示意图；
图5为本发明实施例中提供的一种二次图像拼接示意图；
图6为本发明实施例中提供的一种三次图像拼接示意图；
图7为本发明实施例中提供的一种标注前的孔隙示意图；
图8为本发明实施例中提供的一种标注后的孔隙示意图。
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明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
本发明实施例中还提供了一种页岩储层孔隙的表征方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
S101，制作岩心样品的氩离子抛光片，其中，岩心样品为页岩储层的岩心样品。
需要说明的是，现有技术中，对页岩储层孔隙进行研究分析的时候，是基于尺寸为8mm×6mm×2mm的氩离子抛光片开展的，其表面上有一个小月牙形的抛光面。由于小牙形抛光面视域太小，本发明实施例制作抛光面积较大的氩离子抛光片来进行电子显微镜观察。
可选地，本发明实施例制作的氩离子抛光片的尺寸范围可以是为：1cm×1cm×0.5cm～1.5cm×1.5cm×0.7cm。也即长1～1.5cm、宽1～1.5cm、厚度0.5～0.7cm。
作为一种可选的实施例，本发明实施例采用的岩心样品为黑色页岩储层的岩心样品。
图2为本发明实施例中提供的一种定量表征页岩储层孔隙整体流程示意图，如图2所示，具体操作包括但不限于抛光片制作、图像采集、图像拼接、图像分析。其中，抛光片制作包括如下步骤：
①核实信息。核实样品信息并记录。
②制作切片。垂直页岩层理从试样(岩心样品)切取10mm×10mm的切片。
③固化处理。用AB胶将切片固定于定型样品台上，待AB胶固化后再作处理。
④切制切片。待AB胶完全固化后，将切片放置于TXP研磨机上，调整刀片距离，留下合适样品厚度(不超过10mm)。
⑤机械抛光。切割完成后，分别用15μm、9μm、3μm、0.5μm的抛光仪，逐级进行机械抛光，保证样品整体平整度。
⑥减薄处理。待机械抛光完成后，将样品置于多功能离子减薄仪样品台上，调整样品高度，抽取真空，设置电压、电流、抛光时长、角度(5KV、2.5mA、4小时、2.5°)，待真空<1.4e-06mbar时，点击开始。
⑦薄片标记。抛光完成后取出样品，放置于样品盒内，并做好标记。
S102，在氩离子抛光片上选取多个采集区域，其中，每个采集区域被划分为多个子区域，每个采集区域被划分的子区域数量根据图像采集设备的放大倍数确定。
具体地，在氩离子抛光片上选取多个采集区域的方法包括但不限于：在氩离子抛光片的两条对角线的交点处选取一个采集区域；以交点处的采集区域为中心，沿每条对角线选取等间距的多个采集区域。
可选地，本发明实施例采用的图像采集设备为电子显微镜。
由于电子显微镜在观察每个采集区域的图像的时候，会对采集区域进行放大。因而，对于每个采集区域，通常需要多次扫描采集多张图像，才能完成对整个采集区域的图像采集。S102中的每个子区域可以是电子显微镜采集一次图像的区域。为了实现对整个采集区域的图像采集，可以将每个采集区域按照网格划分为多个子区域，并对每个子区域进行图像。
例如，图3为本发明实施例中提供的一种确定采集区域和采集方式的示意图，如图3所示，沿着制作好的大氩离子抛光片，标出对角线，以对角线交线为中心，在每条线上等间距选取多个区域(图3中以每条对角线上选取3个区域为例进行说明)，并对每个采集区域进行标号，即图3中区域1、区域2、区域3、区域4和区域5。
S103，采集每个采集区域内各个子区域的图像。
由于电子显微镜的放大倍数不同，可以观察到的微孔隙大小也不同。由此，在采集每个采集区域内各个子区域的图像之前，还需要确定图像采集设备的放大倍数。
经实验得知，电子显微镜放大倍数只有达到3万才能观测到10nm以上的微孔隙，当放大倍数在3～9万时，能够观测到3～10nm微孔隙。页岩中含气的有机质微孔隙主要分布于10～200nm，应该选择3万以上放大倍数，放大倍数小于3万时的储层各参数(如平均孔径)统计结果变化大，不具代表性，大于3万时，统计参数相对稳定，能够代表样品实际参数特征。
因而，作为一种可选的实施例，当本发明实施例采用的图像采集设备为电子显微镜的情况下，可以采用3万倍以上的放大倍数。其中，氩离子抛光片上每个采集区域被网格划分为7×8个子区域，如图3中区域1的56个子区域(编号1～56)。对每个子区域采集图像，即针对每个采集区域采集7×8张图像(单张尺寸6.88μm×12.3μm，共采集面积55μm×86μm)。
作为一种优选的实施方式，由于每个采集区域的多个子区域构成矩阵排列，在采集每个采集区域内各个子区域的图像的时候，可以对每个采集区域的多个子区域按行或列依次扫描，且相邻两行或列的扫描顺序相反(即按照蛇形方式扫描)，得到每个采集区域对应的多张图像，其中，每张图像对应一个子区域。
以按行依次扫描为例，如图3中区域1所示，按照图3示出的蛇形顺序进行图像采集，以便将后续很容易对各个子区域的图像进行拼接，从而得到每个采集区域的拼接图像。
进一步地，为了根据每个采集区域内各个子区域的图像实现无缝拼接，一种实施方式中，采用自动对焦的方式，连续对每个采集区域的多个子区域按行或列依次扫描(即按照蛇形方式)，得到每个采集区域对应的多张图像。
一种实施例中，针对每个区域确定其对焦位置，高精度数字平台自动记录焦距(Z值)，在采集未对焦的视域时会自动根据附近对过焦的视域焦距自动调整焦距，采集过程无需人工调整Z轴焦距。以图3所示的五个采集区域为例，利用高精度数字平台进行蛇形采集，完成区域1数字图像采集后，采用同样步骤和方法完成区域2至区域5的数字图像采集。
容易注意的是，在选用的采集设备需要符合以下要求：①全自动电动载物台必须为软件控制，可根据程序设定好的方式连续采集图像，采集好的图像能实现无缝拼接；②在最佳工作距离下设备分辨率高于5nm；③采集设备沿X轴方向、Y轴方向的移动距离大于100mm。
S104，将每个采集区域中各个子区域的图像进行拼接处理，得到每个采集区域的拼接图像，其中，拼接图像包含整个采集区域。
具体地，在对每个采集区域的各个子区域的图像进行拼接处理的时候，具体可以包括：依次将每个采集区域中彼此相邻四个子区域的图像拼接为一张子图像，其中，每个采集区域中行或列中呈现单数的子区域的图像拼接为一张子图像；依次将每个采集区域中彼此相邻的四张子图像继续拼接为一张图像，直到拼接得到包含整个采集区域的拼接图像。
仍以图3中区域1为例，可以选用Adobe Photoshop CS5及以上版本图形处理软件，开展图像拼接，拼接过程是先将相邻的4张图像拼接为一张图像，然后再将合成的4张相邻大图像进行拼接，依此方法完成区域1拼接，再采用同样步骤和方法完成区域2至区域5的数字图像拼接。
以区域1为例，即首先依次将“子区域1、子区域2、子区域14和子区域13”拼接为一张子图像，同理将“子区域3、子区域4、子区域12和子区域11”，“子区域5、子区域5、子区域10和子区域9”，“子区域15、子区域16、子区域28和子区域27”，“子区域17、子区域18、子区域26和子区域25”，“子区域19、子区域20、子区域24和子区域23”，“子区域29、子区域30、子区域42和子区域41”，“子区域31、子区域32、子区域40和子区域39”，“子区域33、子区域34、子区域38和子区域37”，“子区域43、子区域44、子区域56和子区域55”，“子区域45、子区域46、子区域54和子区域53”，“子区域47、子区域48、子区域52和子区域51”，分别拼接为一张子图像。对于每个采集区域中行或列中呈现单数的子区域的图像(即“子区域7和子区域8”，“子区域21和子区域22”，“子区域35和子区域36”，“子区域49和子区域50”)拼接为一张子图像。按照同样的方法，继续对子图像进行拼接，直到拼接得到包含整个采集区域的拼接图像。例如，对于图3所示的区域1的56个子区域的图像，经过三次拼接，即可得到区域1的拼接图像，图4中粗线示出了一次图像拼接结果，图5中粗线示出了二次图像拼接结果，图6中粗线示出了三次图像拼接结果。
S105，逐一分析每个采集区域的拼接图像，得到每个采集区域的孔隙特征数据，其中，氩离子抛光片上所有采集区域的孔隙特征数据用于表征页岩储层的孔隙特征。
需要说明的是，在得到每个采集区域的拼接图像后，需要对页岩微-纳米孔隙类型、组成和分布进行分析。作为一种可选的实施例，分析的内容包括如下至少之一：
统计每个采集区域内总的孔隙数量和面孔率；
统计每个采集区域内不同类型孔隙的数量、比例、面积、面孔率和面积比例；
统计每个采集区域内不同粒径范围不同类型孔隙的数量、比例、面积和面积比例；
分析每个采集区域内不同类型孔隙的组成百分比、孔隙孔径分布图、不同类型孔隙孔径分布图和同一孔径不同类型孔隙组成分布图。
以分析软件系统PCAS(颗粒及裂隙图像识别与分析系统)即为例，对每个采集区域的图像分析包括但不限于如下步骤：
①自动识别所有孔隙边界。
②根据不同孔隙特征人为标识出各孔隙类型，并用不同颜色填充，例如，图7为标注前的孔隙示意图，图8为标注后的孔隙示意图，实际研究中，针对标注出来的孔隙可以使用红色、黄色等多种颜色填充。
③统计区域1内所有图片孔隙数量和面孔率。
④统计区域1不同类型孔隙数量、比例、面积、面孔率和面积比例。
⑤统计不同粒径范围不同孔隙类型数量、比例、面积和面积比例。
⑥利用Excel软件编制不同类型孔隙组成百分比图(数量和面积)、孔隙孔径分布图(数量和面积)、不同类型孔隙孔径分布图(数量和面积)及同一孔径不同类型孔隙组成分布图(数量和面积)等。例如，通过表1统计每个采集区域单个扫描照片孔-缝，利用表2统计每个采集区域不同粒径范围不同孔隙类型数量和面积，利用表3统计每个采集区域不同粒径范围不同孔隙类型数量比例和面积比例。
表1每个采集区域单个扫描照片孔-缝的统计表
表2每个采集区域不同粒径范围不同孔隙类型数量和面积统计表
表3每个采集区域不同粒径范围不同孔隙类型数量比例和面积比例统计表
⑦重复以上步骤，完成区域2至区域5相关统计，并完成整个大氩离子抛光片的相关统计和图件编制。
本发明实施例通过在对角线上选取5个区域，在放大倍数至少3万的镜头下，每个区域采集7×8张照片的研究方法来定量统计储层孔隙，从而能全面记录页岩储层信息，避免了扫描电镜图像采集的人为因素及视域太窄的问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多张其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多张流程和/或方框图一个方框或多张方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多张流程和/或方框图一个方框或多张方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多张流程和/或方框图一个方框或多张方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，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例而已，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)
1.一种页岩储层孔隙的表征方法，其特征在于，包括：
制作岩心样品的氩离子抛光片，其中，所述岩心样品为页岩储层的岩心样品；
在所述氩离子抛光片上选取多个采集区域，其中，每个采集区域被划分为多个子区域，每个采集区域被划分的子区域数量根据图像采集设备的放大倍数确定；
采集每个采集区域内各个子区域的图像；
将每个采集区域中各个子区域的图像进行拼接处理，得到每个采集区域的拼接图像，其中，所述拼接图像包含整个采集区域；
逐一分析每个采集区域的拼接图像，得到每个采集区域的孔隙特征数据，其中，所述氩离子抛光片上所有采集区域的孔隙特征数据用于表征所述页岩储层的孔隙特征。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述氩离子抛光片上选取多个采集区域，包括：
在所述氩离子抛光片的两条对角线的交点处选取一个采集区域；
以交点处的采集区域为中心，沿每条对角线选取等间距的多个采集区域。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集每个采集区域内各个子区域的图像，包括：
对每个采集区域的多个子区域按行或列依次扫描，得到每个采集区域对应的多张图像，其中，每个采集区域的多个子区域构成矩阵排列，相邻两行或列的扫描顺序相反，每张图像对应一个子区域。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个采集区域的多个子区域按行或列依次扫描，得到每个采集区域对应的多张图像，包括：
采用自动对焦的方式，连续对每个采集区域按行或列依次扫描，得到每个采集区域对应的多张图像。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将每个采集区域中各个子区域的图像进行拼接处理，得到每个采集区域的拼接图像，包括：
依次将每个采集区域中彼此相邻四个子区域的图像拼接为一张子图像，其中，每个采集区域中行或列中呈现单数的子区域的图像拼接为一张子图像；
依次将每个采集区域中彼此相邻的四张子图像继续拼接为一张图像，直到拼接得到包含整个采集区域的拼接图像。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，逐一分析每个采集区域的拼接图像，得到每个采集区域的孔隙特征数据，包括如下至少之一：
统计每个采集区域内总的孔隙数量和面孔率；
统计每个采集区域内不同类型孔隙的数量、比例、面积、面孔率和面积比例；
统计每个采集区域内不同粒径范围不同类型孔隙的数量、比例、面积和面积比例；
分析每个采集区域内不同类型孔隙的组成百分比、孔隙孔径分布图、不同类型孔隙孔径分布图和同一孔径不同类型孔隙组成分布图。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集每个采集区域内各个子区域的图像之前，所述方法还包括：
确定图像采集设备的放大倍数。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述图像采集设备为电子显微镜，所述电子显微镜采用3万倍以上的放大倍数。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述氩离子抛光片上每个采集区域被网格划分为7×8个子区域。
10.如权利要求1至9中任意一项所述的方法，其特征在于，所述氩离子抛光片的尺寸范围为：长1～1.5cm、宽1～1.5cm、厚度0.5～0.7cm。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111398120A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 氦离子显微镜与扫描电镜联合表征多孔介质孔隙的方法 |
| CN111595879A (zh) * | 2019-02-21 | 2020-08-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于氩离子抛光的多样品制备装置及方法 |
| CN111829937A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-10-27 | 东北石油大学 | 泥页岩中干酪根有机孔隙表面粗糙度定量评价方法及系统 |
| CN112102268A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块 |
| CN112986244A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-06-18 | 长江大学 | 大视域岩样有机组分显微图像获取方法 |
| CN113192119A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-07-30 | 宜宾学院 | 一种多尺度孔隙面孔率的定量统计方法 |
| CN113933331A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-14 | 数岩科技股份有限公司 | 地层成岩阶段确定方法、装置及存储介质 |
| CN114740032A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-07-12 | 上海聚跃检测技术有限公司 | 一种失效分析无缓冲图像采集的方法和系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103512838A (zh) * | 2013-09-18 | 2014-01-15 | 中国石油大学(华东) | 一种测定泥页岩储层不同孔径孔隙对孔隙度贡献的方法 |
| CN103712900A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-04-09 | 青岛歌尔声学科技有限公司 | 一种检测调音网孔隙一致性的方法和装置 |
| CN105352873A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 页岩孔隙结构的表征方法 |
| CN106940279A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-07-11 | 中国石油大学(华东) | 一种评价泥页岩储层赋存吸附气量的方法 |
| CN107966337A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-04-27 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 基性-超基性岩中斜锆石原位测年样品的制备方法 |
-
2018
- 2018-11-02 CN CN201811299733.4A patent/CN109342288A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103512838A (zh) * | 2013-09-18 | 2014-01-15 | 中国石油大学(华东) | 一种测定泥页岩储层不同孔径孔隙对孔隙度贡献的方法 |
| CN103712900A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-04-09 | 青岛歌尔声学科技有限公司 | 一种检测调音网孔隙一致性的方法和装置 |
| CN105352873A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 页岩孔隙结构的表征方法 |
| CN106940279A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-07-11 | 中国石油大学(华东) | 一种评价泥页岩储层赋存吸附气量的方法 |
| CN107966337A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-04-27 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 基性-超基性岩中斜锆石原位测年样品的制备方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 冷言冰 等: "《预防医学专业技能训练与实习指南》", 31 August 2015, 西南交通大学出版社 * |
| 张博 等: "《公共场所卫生学》", 30 November 2010, 中国环境科学出版社 * |
| 张玉龙 等: "《纳米改性剂》", 31 January 2004 * |
| 王亮 等: "川东南彭水地区龙马溪组页岩孔隙结构特征", 《中国石油勘探》 * |
| 王阳 等: "《上扬子区龙马溪组页岩微观孔缝演化与页岩气赋存》", 31 July 2018, 中国矿业大学出版社 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111595879A (zh) * | 2019-02-21 | 2020-08-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于氩离子抛光的多样品制备装置及方法 |
| CN111595879B (zh) * | 2019-02-21 | 2023-02-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于氩离子抛光的多样品制备装置及方法 |
| CN111398120A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 氦离子显微镜与扫描电镜联合表征多孔介质孔隙的方法 |
| CN111829937A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-10-27 | 东北石油大学 | 泥页岩中干酪根有机孔隙表面粗糙度定量评价方法及系统 |
| CN111829937B (zh) * | 2020-08-24 | 2021-06-08 | 东北石油大学 | 泥页岩中干酪根有机孔隙表面粗糙度定量评价方法及系统 |
| CN112102268A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块 |
| CN112986244A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-06-18 | 长江大学 | 大视域岩样有机组分显微图像获取方法 |
| CN112986244B (zh) * | 2020-11-06 | 2024-05-14 | 长江大学 | 大视域岩样有机组分显微图像获取方法 |
| CN113192119A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-07-30 | 宜宾学院 | 一种多尺度孔隙面孔率的定量统计方法 |
| CN113192119B (zh) * | 2021-05-27 | 2023-01-06 | 宜宾学院 | 一种多尺度孔隙面孔率的定量统计方法 |
| CN113933331A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-14 | 数岩科技股份有限公司 | 地层成岩阶段确定方法、装置及存储介质 |
| CN114740032A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-07-12 | 上海聚跃检测技术有限公司 | 一种失效分析无缓冲图像采集的方法和系统 |
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