CN110609046B - 一种基于微ct水驱油图像的毛管力预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法。该方法首先通过微CT成像技术，获取岩心水驱油过程中的微观油水分布图像；通过滤波、分割等图像处理技术，提取孔隙空间中的油水分布；利用Generalized Marching Cubes算法在油水相界面生成光滑的面网格模型，通过二次型曲面逼近面网格，从而求解油水界面的平均曲率；通过Young‑Laplace等式，求得微观毛管力的分布。该方法与传统岩心室内试验相比，对岩样破坏性小，实现了孔隙尺度毛管力的可视化表征。

Description

一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法
技术领域
本发明涉及油气田开发、地下污染物运移、二氧化碳地质封存等工程领域，尤其涉及一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法。
背景技术
由于岩石孔隙尺寸极小，地下多相流体的输运过程往往受到毛细管力的控制。因此，准确预测毛管力的大小及分布，对理解孔隙尺度流动机理，合理制定油气田开发、地下污染物治理、二氧化碳地质封存方案等至关重要。
本发明基于岩石水驱油过程中获取的油水分布微CT图像，结合ImageJ软件，通过图像处理及分析技术，提出了一种求解微观水驱油过程毛细管力分布的方法，为孔隙尺度多相渗流过程毛细管力的求解及可视化提供了一种新方法。
发明内容
本发明基于岩石水驱油过程中获取的油水分布微CT图像，结合ImageJ开源软件，通过图像处理及分析技术，获得孔隙尺度岩石水驱油过程中毛管力的可视化分布。为了实现以上目的，本发明将采取以下实施方法：
(一)开展微观水驱油实验，通过微CT扫描技术，获取岩心水驱油过程中的高分辨率油水分布微CT图像。
(二)基于ImageJ软件，利用中值滤波器对原始图像进行滤波处理，以提高图像质量；利用分水岭分割算法，将获取的微CT图像分割为油相、水相和岩石颗粒，进而提取孔隙空间中的油水分布。
(三)通过Generalized Marching Cubes算法，在油水相界面处生成光滑的面网格，通过二次型曲面近似替代面网格，求解油水相界面的平均曲率。
(四)将求解得到的平均曲率带入Young-Laplace等式，即可求得毛细管力参数。
传统上，毛管力的预测方法主要包括：多孔板法、压汞法和离心分离法。与传统方法相比，本发明的益处在于：
与多孔板法相比，本发明的试验周期短；与压汞法相比，本发明避免了对岩样的破坏，可有效地预测渗吸及排水过程中的毛管力；与离心分离法相比，该方法避免了样品边界的影响，且可模拟储层原始温压条件。此外，本发明实现了孔隙尺度毛细管力分布的可视化表征。
附图说明
为了更清晰地说明本发明的实施过程，下面将结合附图和具体实施步骤对本发明作进一步说明。
图1为本发明实施的工作流程图。
图2为岩石微观水驱油实验的装置图。
图3为滤波前后残余油状态下油水分布微CT图像。(a)为原始图像；(b)中值滤波后的图像。其中，灰色代表骨架，黑色代表水相，中间灰度值代表油相。
图4为分水岭算法分割前后的油水分布图像。(a)分割前油水分布的原始图像；(b)分割后的油水分布二维图像。其中黑色代表油相，灰白色代表水相，灰色代表岩石骨架。
图5为提取的油水相界面面网格。(a)油水分布的二维图像；(b)提取的单个油簇；(c)包含油水界面的多区域网格；(d)提取的油水相界面面网格。
图6为油簇毛管力分布云图。
图7为毛管力分布直方图。
具体实施方式
为了详细说明本发明实现的方法、达到的目的和具有的功效，下面将结合附图对本发明作进一步说明。需要指出，下文描述的实施例仅是本发明的部分实施例，并不是所有实施例。相关领域的其他研究人员、技术人员在本发明所提方法的基础上，没有其他创新性劳动的前提下获得的所有其他实施例，都应在本申请的保护范围之内。
图1是本申请一种基于微CT技术的毛管力预测方法实施例的流程图，主要包括以下步骤。
S1：开展岩心水驱油实验，通过微CT扫描技术获取各驱替阶段的油水分布图像。具体过程为：首先将岩心烘干，减少岩心中原存流体对实验结果的影响；将岩心饱和地层水，通过微CT扫描获取流体的初始分布图像；开展油驱水实验建立束缚水饱和度，通过微CT扫描技术获取束缚水饱和度状态下的油水分布图像；开展水驱油实验模拟油藏注水开发过程，待驱替结束，通过微CT扫描技术获取残余油状态下的油水分布图像。本发明实施例采用的岩心为砂岩，采用的水相为地层水，油相为混有9％体积碘代正丁烷的煤油。岩石及流体物性参数如表1所示。实验装置如图2所示。
表1岩石及流体物性参数
Figure BDA0002243059580000031
S2：利用中值滤波对原始图像进行滤波处理，以提高图像质量。通过对比原始图像和滤波后的图像可知，中值滤波器在滤除原始图像中的噪音、孤立小岩石颗粒及小液滴的同时，可以有效保护相边界，如图3所示。
S3：基于滤波后的图像，利用分水岭分割算法，将图像分为油相、水相及岩石颗粒。通过体渲染，可以对油水在孔隙中的分布进行三维可视化，如图4所示。
S4：基于三维可视化的油水重建图像，选取典型残余油簇，通过GeneralizedMarching Cubes算法生成包含油、水的多区域网格模型，通过布尔运算提取只包含油水相界面的面网格模型，如图5所示。
S5：基于提取的油水相界面网格模型，通过二次曲面拟合，完成相界面曲率的求解：
ax2+by2+cz2+2exy+2fyz+2gzx+2lx+2my+2nz+d＝0 (1)
其中,a,b,c,d,e,f,g,l,m,n为拟合常系数。当二次型曲面无限逼近油水相界面面网格时，各参数取得最优解。此时，二次型曲面的特征值及特征向量分别为油水相界面的主曲率和主曲率方向。因此，油水相界面的平均曲率为两主曲率的平均值。
k＝k1+k2 (2)
其中，k1和k2分别为油水相界面的两主曲率，k为油水相界面的平均曲率。
S6：将求得的平均曲率代入Young-Laplace公式，完成毛管力的求取：
Pc＝2σk (3)
其中，Pc为毛管力，σ为油水表面张力系数。图6所示为所选残余油簇的毛管力分布云图。
通过选定其他目标区域的油簇，重复S4-S6步骤，可完成其毛管力的求取与可视化。经过统计分析，可求得其毛管力分布直方图。图7所示为选取的5个残余油簇的毛管力分布直方图，从直方图可知毛细管力主要分布在(-10kPa,10kPa)之间。
以上用于对本发明的基本方法、达到的目的和功效进行说明的实施例仅是本发明的部分实施例，并不能限制本发明的使用范围。凡是根据本发明提出的方法、原理，对以上实施例所做的任何修改、修饰，均在本发明技术方案之内。

Claims (4)

1.一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法，其特征在于，该方法包括：
步骤S1，开展岩心水驱油实验，通过微CT扫描技术获取各驱替阶段的油水分布微CT图像；
步骤S2，通过中值滤波器对获得的微CT图像进行滤波处理，提高图像质量；
步骤S3，利用分水岭分算法，将滤波后的微CT图像分割为油相、水相和岩石颗粒，进而提取孔隙空间中的油水分布；
步骤S4，基于提取的油水分布图像，利用Generalized Marching Cubes算法生成包含油相和水相的多区域网格模型，通过布尔运算提取只包含油水相界面的面网格模型；
步骤S5，基于提取的油水相界面的面网格模型，通过二次型曲面拟合，当二次型曲面无限逼近油水相界面的面网格时，二次型曲面的特征值及特征向量分别为油水相界面的主曲率和主曲率方向，通过平均两主曲率完成油水相界面平均曲率的求取；
步骤S6，结合油水相界面的平均曲率，利用Young-Laplace等式计算当前驱替阶段毛管力的微观分布，重复上述步骤，计算不同驱替阶段的毛管力微观分布。
2.按照权利要求1所述的一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，通过微CT扫描技术获取岩心水驱油过程中不同驱替阶段的油水分布图像。
3.按照权利要求1所述的一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法，其特征在于：所述步骤S2-S5中，利用中值滤波提高图像质量，通过分水岭分割算法，完成油水分布图像的提取，通过Generalized Marching Cubes算法，生成包含油、水的多区域面网格模型，通过布尔运算提取只包含油、水相界面的面网格，通过二次型曲面拟合油水相界面的面网格，平均二次型曲面两主曲率完成油水相界面平均曲率的求取。
4.按照权利要求1所述的一种基于微CT水驱油图像的毛管力预测方法，其特征在于：所述步骤S6中，在获得油水相界面的平均曲率后，通过Young-Laplace等式，求得当前驱替阶段的毛管力微观分布，重复上述步骤，获得不同驱替阶段的毛管力微观分布。
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