CN111257188A - 碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法及装置 - Google Patents

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CN111257188A CN201811450625.2A CN201811450625A CN111257188A CN 111257188 A CN111257188 A CN 111257188A CN 201811450625 A CN201811450625 A CN 201811450625A CN 111257188 A CN111257188 A CN 111257188A
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Abstract

本发明提供了一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法及装置。所述方法包括:分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。本发明通过对碳酸盐岩储层中的孔隙系统进行多尺度的表征,可以适应于不同类型的孔隙,同时提高了表征结果的代表性。

Description

碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法及装置
技术领域
本发明涉及碳酸盐岩孔隙系统表征技术领域,尤指一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法及装置。
背景技术
碳酸盐岩微观储层孔喉结构常用的表征方法主要有铸体薄片法、扫描电镜法、氦气(空气)体积法、压汞法等,但是这些方法有两个缺点:1.多从地质统计学出发,获取的参数也仅考虑了样品的宏观统计信息,忽略了碳酸盐岩储层强烈的非均质性,如压汞法等,并不能很好地适用于不同孔隙类型的储层,特别是孔洞型储层;2.只涉及二维空间上孔隙系统的特征,获取的表征参数也只是孔隙系统在二维空间的展布特性,如铸体薄片法与扫描电镜法只是对样品单一层面的取样,不能反映立体结构,与实际岩石孔隙系统的拓扑学结构、空间展布特征有较大出入,如二维空间割裂了三维空间的连续性分布。
近年来,高分辨率CT实验技术越来越受到大家的重视,并得到越来越多的应用。然而,由于CT仪器价格昂贵,实验成本高,很多应用或实验只是选取简单的单一样品,获取样品的孔隙结构特征和孔隙参数,从而忽视了碳酸盐岩储层表征的尺度因素和非均质性因素,使得实验结果代表性不足。
由于碳酸盐岩强烈的非均质性和储集空间的复杂性,使得碳酸盐岩储层表征,特别是碳酸盐岩孔隙系统的微观表征需要综合运用多种方法,多尺度地进行详细研究。
发明内容
为了解决现有的表征方法中存在的适用性不强、实验结果代表性不足等问题,本发明实提供一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法,所述方法包括:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
可选的,在本发明一实施例中,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;所述对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征进一步包括:对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
可选的,在本发明一实施例中,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙半径分布特征及孔隙度;所述判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征进一步包括:判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;若均不满足,则根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
可选的,在本发明一实施例中,所述方法还包括:根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。
本发明实施例还提供一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置,所述装置包括:
类型确定单元,用于分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
选取样品单元,用于根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
定量表征单元,用于对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
特征判断单元,用于判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
可选的,在本发明一实施例中,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;所述定量表征单元进一步包括:扫描模块,用于对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;分析模块,用于分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
可选的,在本发明一实施例中,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙度及孔隙半径分布特征;所述特征判断单元进一步包括:判断模块,用于判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;选取模块,用于当均不满足时,根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
可选的,在本发明一实施例中,所述装置还包括:表征结果单元,用于根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
本发明通过对碳酸盐岩储层中的孔隙系统进行多尺度的表征,可以适应于不同类型的孔隙,同时提高了表征结果的代表性。
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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法的流程图;
图2A-图2F为本发明实施例中的一具体岩样图像及对应的多个数字图像;
图3为本发明实施例中的一具体实施过程的流程图;
图4为本发明实施例中的另一具体岩样图像;
图5为本发明实施例中的不同尺度样品示意图;
图6为本发明实施例中的储层类型示意图;
图7为本发明实施例中的孔洞大小示意图;
图8为本发明实施例中的裂缝大小示意图;
图9为本发明实施例中的裂缝类型示意图;
图10为本发明实施例中的一具体岩样对应的柱塞样孔隙半径分布图;
图11A及图11B为本发明实施例中的1mm直径样品图像及其对应的数字图像;
图12A及图12B为本发明实施例中的100μm直径样品图像及其对应的数字图像;
图13为本发明实施例中的一具体岩样对应的100μm直径样品孔隙半径分布图;
图14为本发明实施例一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法及装置。
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,所描述的实施例仅仅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作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。
碳酸盐岩储层是一种重要的油气储层,其油气产量占世界油气总产量的60%以上,充分认识和详细表征碳酸盐岩储层的孔隙系统在油气勘探开发中具有重要意义。然而,由于碳酸盐岩储层非均质性强,孔隙类型多样,孔隙尺寸跨度大,不仅具有厘米级- 毫米级的溶蚀孔洞,更具有微米-纳米级别的粒间孔、晶间孔等基质孔隙,单一的技术手段难以全面地刻画不同尺度、不同级别的碳酸盐岩孔隙系统,如场发射扫描电镜虽然精度高,但是观察视域小,仅能识别微纳米级别的孔隙;而微米级的工业CT虽然能够识别较大尺度的厘米级孔洞,但是随着视域的扩大,其分辨率也相应降低,识别不了微纳米级别的孔喉结构。因此,在表征碳酸盐岩储层孔隙系统时,需综合多种方法,多尺度地、逐级地对微观储层的不同范围内(厘米-微纳米)的孔隙进行表征。
如图1所示为本发明实施例一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法的流程图。图中所示方法包括:步骤S1,分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
步骤S2,根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
步骤S3,对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
步骤S4,判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
在本实施例中,分析碳酸盐岩储层可得知储层的类型(孔隙型、裂缝型等),以及储层中孔隙系统的孔隙类型。同时,可分析储层所在的岩心类型,识别岩石的岩性、沉积特性及矿物组合,对岩心进行描述及命名。在根据储层的类型,例如孔隙型或孔洞型,以及储层的孔隙类型,例如溶蚀孔洞类型,可以得知当前储层的孔隙系统以何种孔隙为主,由此选取储层样品。例如,当前孔隙系统以孔洞为主,储层样品所要表征的为大于2mm的孔洞,样品尺寸可以为全直径样品(120mm-25mm)。完成首次选取储层样品后,对储层样品进行孔隙定量表征,可以得到孔隙特征,例如孔隙发育度、孔隙度等。判断孔隙特征是否满足预设的条件,例如孔隙发育度需要满足某一具体值等等。若没有满足,则需要更新样品。具体的,更新样品为缩小样品的尺度。获取更新后的样品的孔隙特征,再次判断是否满足预设条件。若不满足则再次更新,直至样品的孔隙特征满足预设条件。
作为本发明的一个实施例,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;所述对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征进一步包括:对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
在本实施例中,全直径样品的尺度可以为120mm直径,柱塞样的尺度可以为 25mm,毫米级样品尺度可以为6mm-1mm直径,微米级样品为几十到数百纳米直径。对储层样品进行进行小于其对应尺度级别的扫描,例如,对毫米级样品进行微米级表征,可选用微米CT和场发射扫描获取样品的扫描数字图像。对数字图像进行分析、计算,可确定样品的孔隙特征。
作为本发明的一个实施例,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙半径分布特征及孔隙度;所述判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征进一步包括:判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;若均不满足,则根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
其中,样品的孔隙发育特征不满足预设的孔隙发育度,说明样品中还存在尺度更小的孔隙。此外,孔隙半径分布特征不满足预设分布均匀度,也同时说明了孔隙发育度不良好。在这种情况下,需要进一步选取尺度更小的样品。根据样品的孔隙发育特征及孔隙半径分布特征,在当前样品(更新前样品)上选择样品的选样区域。在当前样品的选样区域上,获取尺度更小的更新后的样品。并对更新后样品进行孔隙定量表征,以确定其对应的孔隙特征。
在本实施例中,所述方法还包括:根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。在选取了多个尺度的样品后,对储层进行了多尺度的孔隙表征。综合各个尺度的孔隙表征得到的特征,可以描述储层的孔隙系统,得到储层的表征结果。
如图2A-图2F所示为本发明实施例中的一具体岩样图像及对应的多个数字图像。其中,图2A为某地孔隙型储层岩心样(120mm),图2B为岩心样品横截面(120mm),图2C为图2A样品的岩心中心全直径样品(120mm)的微米CT三维数字图像,图 2D为图2C(虚线圆框区域)样品的岩心中柱塞样(25mm)的微米CT三维数字图像,图2E为图2D中虚线方框区域场发射扫描电镜图像,图2F为图2E对应的二值图。碳酸盐岩储层非均质性复杂,孔隙类型多样,单一表征方法不足于全面表征其孔隙系统,需进行宏观岩心到微观微-纳米级的多尺度表征。以岩心描述为基础,综合运用微米CT、场发射扫描电镜、纳米CT等技术手段,通过分析上述系列手段获取的数值图像,提取孔隙的形状、大小与孔径分布等参数,确定油气储集层的主导孔隙类型,计算各类孔隙的百分比,为油气勘探与评价服务。微米CT、场发射扫描电镜、纳米CT等实验手段均可获取高分辨率的二维或三维数字图像,如图2B、2C、2D。这些图像均为灰度图像,即不同端元组分的物质,由于密度的不同,其在图像中的灰度值不同,如碳酸盐岩储层中的孔隙通常表现为黑色或者深灰色(内含石油、沥青等有机质充填物),而基质方解石或者白云石表现为灰色或者浅灰色,两者区别明显,可进行灰度值识别,提取出孔隙,如图2E即为某地孔隙型储层段岩心样品扫描电镜图像(图2D)的孔隙提取图。图中黑色为孔隙,其占图像面积比例,即孔隙率为9.31%,对应的灰度值大小为162。
如图3所示为本发明实施例中的一具体实施过程的流程图。图中流程具体包括:
3.1、岩心分类与描述。
根据岩心的地质特征,主要为沉积旋回性、岩相和岩性特征等,识别岩石的岩性、典型的沉积特征和矿物组合等,并从定名、沉积构造等进行描述,其中岩性定名依据Dunham(1962)分类方案进行初步定名。
3.2、储层分类与描述。
首先根据孔-洞-缝等储集空间的发育特征,识别出储层段与非储层段,然后对储层段进行详细的描述,主要包括发育层段、储层类型、孔-洞-缝的数量、大小、充填情况等,具体如下表1。
表1碳酸盐岩岩心储层描述栏目表
Figure BDA0001886582210000071
3.3、孔隙表征。
碳酸盐岩基质孔隙多为微米、纳米级别的微小孔隙,肉眼难于识别,需凭借高分辨率仪器设备,如光学显微镜、微米CT、场发射扫描电镜和纳米CT等进行识别、刻画和表征。
a.显微镜下命名和孔隙分类:首先根据Folk(1957、1962)的碳酸盐岩命名方案,对实验样品进行定名。然后,根据碳酸盐岩的岩性、组构和遭受的各种沉积-成岩作用和Choquette和Pray的碳酸盐岩孔隙分类方案(1970)识别各种孔隙,如图4 为另一具体岩样图像,根据图4可对本次案例实验样品的显微镜下确定精确命名和孔隙类型。
b.全直径样品和柱塞样(120mm-25mm直径)的微米表征。
全直径样品:选择全直径样品进行CT扫描,观察样品孔隙分布是否均匀:若分布均匀,则在任一位置取下一尺度(柱塞样)进行表征;若分布不均,则需兼顾孔隙集中发育区和孔隙不发育区进行取样。
柱塞样:在全直径样品的基础上,利用钻样机,钻取柱塞样,在较高扫描分辨率(多为20-7μm)下,进行CT扫描,进一步观察样品孔隙发育特征,如样品范围内的孔隙类型、分布的均质性等,计算孔隙度。在此基础上,利用带有MAPS的场发射扫描电镜在不同的扫描尺度下(对应场发射扫描电镜的不同放大倍数)分析孔隙的发育特征,判识微纳米级别,特别是纳米孔隙的发育特征,并为下一尺度的样品取样圈定范围。
c.毫米级小样(6-1mm直径)的微米级表征。
根据柱塞样微米CT和场发射扫描电镜的实验结果,分析孔隙大小和分布特征,选择适当直径的毫米小样:若样品孔隙直径较大,分布较均匀,可选择较大直径的毫米级小样,进行表征实验,如6mm直径;若样品致密,孔隙较小,则选择较小直径的毫米级小样,毫米级小样钻取用微钻样机。同时,利用分析软件,计算孔隙度、分析孔隙半径或者直径分布等。
d.微米区域的(直径为几十-数百纳米)纳米级别表征。
若样品纳米孔隙发育,需要进一步利用带有FIB聚焦离子束模本的场发射扫描电镜在毫米级样品的基础上,激光选取微米级区域的微小样品,然后进行纳米CT扫描实验,识别纳米孔隙,并对其进行定量表征,主要为孔隙度、孔隙直径分布等。
e.定量表征软件。
不同尺度的样品通过微米CT、场发射扫描电镜和纳米CT等实验后,可获取数字图像,如图2C-图2E,这些图像经过VGstudio、ImageJ、Matlab等软件,计算处理后,可定量计算器孔隙度、孔隙直径等。
如图5所示为本发明实施例中的不同尺度样品示意图,图中样品从大到小具体为全直径样品、柱塞样、毫米级样品及微米级样品。对全直径样品采用625μm、58μm 的CT扫描,对柱塞样采用15.2μm的CT扫描,对毫米级样品采用0.5μm的CT扫描,对微米级样品采用50nm的CT扫描。案例实验以图2A所示样品为例,根据上述方法和图5所示取样及对应实验流程进行从全直径岩心到微米视域内的微观孔隙系统表征,具体如下:
5.1、岩心、储层段分类与描述。
从全取心段进行观测,利用盐酸等识别岩性,并区分出储层段和非储层段,对重点储层段的岩石进行初步定名,如本次案例选择的样品初步定名为颗粒白云岩,对应图2A。然后根据表1对其进行详细描述,统计孔洞缝的各类信息,结果如图6-图9。
由图6-图9可知,案例样品井位以孔洞型储层为主,主要发育直径为1-5mm大小的孔洞,裂缝以小于1mm的裂缝为主,且直立缝占主导。其中,图6中的a表示孔洞型,占比72%,b表示非储层,占比9%,c表示裂缝-孔隙型,占比为0,d表示孔洞-孔隙型,占比为5%,e表示孔隙型,占比为14%,f表示裂缝-孔洞型,占比为 0。图9中的A表示平缝,占比为13%,B表示斜缝,占比为34%,C表示立缝,占比为53%。
5.2、精确定名与孔隙分类。
如图4所示,磨制铸体显微薄片后,在光学显微镜下鉴定样品的组构和孔隙发育特征。图4显示,案例样品为残余砂屑白云岩,孔隙以溶蚀孔洞为主,孔洞中充填黑色沥青。
5.3、案例样品的不同尺度表征,取样流程如图5。
5.3.1、全直径样品到柱塞样(120mm-25mm)。
首选对全直径样品(120mm)进行微米CT扫描,发现案例样品孔隙不仅孔隙直径大小差距大,而且发育区域分布也不均匀,如图2C。因此,需要兼顾孔隙发育区与不发育区、大孔隙区与小孔隙区,钻取柱塞样并进行CT和场发射扫描电镜扫描,结果如图2D、图2E。图示表明,孔隙发育仍不均匀,特别是孔隙直径差距仍然较大,呈“两极”分化,大孔隙为毫米级,小孔隙为纳米级。从而确定下一尺度的样品为1mm直径样品。同时,定量计算CT扫描分辨率为15μm时的柱塞样CT扫描数据体的孔隙度和孔隙半径。其中,孔隙度为2.09%,孔隙半径分布如图10,分布于12-526μm。
5.3.2、1mm直径样品,如图11A所示。
为了对小孔内部特征进行分析,在柱塞上尽可能避开大孔,选取小孔发育的致密区域进行扫描,区域大小为1mm×1mm,分辨率为0.587μm。如图11B所示的扫描结果表明,样品较为致密,显示少量“原点”状微孔,计算其孔隙度仅为0.02%,但是并不连通。结合图2E场发射扫描电镜图显示样品发育纳米级微孔,因此1mm直径样品不足于表征或刻画出纳米级的微小孔隙。需进一步缩小样品尺度,进行实验。
5.3.3、100μm直径样品。
为了进一步对样品中的小孔内部特征及连通特征进行分析,选取了100um的区域进行纳米CT扫描,分辨率为50nm。结果如图12A、图12B及图13所示。其中,图12A为三维扫描图,图12B为二维截面图,图13为100μm直径样品的纳米CT数据体的孔隙半径定量计算结果。纳米级别的微小孔隙主要为晶间孔,其次微裂缝,微裂缝沟通了样品的连通性。定量计算孔隙度为3.08%。
基于孔隙半径的连续性分布原则,结合上述25毫米级柱塞样在扫描分辨率为 15μm时的孔隙度为2.09%、1mm样品在扫描分辨率为0.587μm时的孔隙度为0.2%、 100μm直径样品在扫描分辨率为50nm时的孔隙度为3.08%;并通过其在25mm和 100μm时的孔隙半径分布特征,计算案例样品的综合孔隙度为:
孔隙度Ф=(2.09%*95%+0.2%)+3.08%*80%=4.66%
其中,95%依据柱塞样孔隙半径大于15μm时的孔隙占比获得;80%依据100μm 直径样品孔隙半径小于0.587μm时的孔隙占比获得。
综上所述,案例样品为孔洞型储层样品,孔隙度为4.66%,主要发育微米级孔洞和纳米级孔隙,两者分别占总孔隙的47%和53%,孔隙半径分布为0.026-526μm。这些通过流体体积法测试的全直径样品孔隙度4.9%,一致吻合。
通过本发明的多尺度表征方法,对碳酸盐岩储层中的孔隙系统进行多尺度的表征,可以适应于不同类型的孔隙,同时提高了表征结果的代表性。
如图14所示为本发明实施例一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置的结构示意图。图中所示装置包括:类型确定单元141,用于分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
选取样品单元142,用于根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
定量表征单元143,用于对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
特征判断单元144,用于判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
作为本发明的一个实施例,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;所述定量表征单元进一步包括:扫描模块,用于对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;分析模块,用于分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
作为本发明的一个实施例,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙度及孔隙半径分布特征;所述特征判断单元进一步包括:判断模块,用于判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;选取模块,用于当均不满足时,根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
在本实施例中,所述装置还包括:表征结果单元,用于根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。
基于与上述一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法相同的申请构思,本发明还提供了上述一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置。由于该碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置解决问题的原理与一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法相似,因此该一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置的实施可以参见一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法的实施,重复之处不再赘述。
通过本发明的多尺度表征装置,对碳酸盐岩储层中的孔隙系统进行多尺度的表征,可以适应于不同类型的孔隙,同时提高了表征结果的代表性。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
基于与上述一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法相同的申请构思,本发明还提供了上述一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。由于该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质解决问题的原理与一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法相似,因此该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质的实施可以参见一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法的实施,重复之处不再赘述。
通过本发明的计算机设备及计算机可读存储介质,对碳酸盐岩储层中的孔隙系统进行多尺度的表征,可以适应于不同类型的孔隙,同时提高了表征结果的代表性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,比如ROM/RAM、磁碟、光盘等。
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)

1.一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征方法,其特征在于,所述方法包括:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;
所述对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征进一步包括:
对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;
分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙半径分布特征及孔隙度;
所述判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征进一步包括:
判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;
若均不满足,则根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。
5.一种碳酸盐岩孔隙系统的多尺度表征装置,其特征在于,所述装置包括:
类型确定单元,用于分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
选取样品单元,用于根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
定量表征单元,用于对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
特征判断单元,用于判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述储层样品包括全直径样品、柱塞样品、毫米级样品及微米级样品;
所述定量表征单元进一步包括:
扫描模块,用于对所述储层样品进行小于其对应尺度级别的扫描,获得样品数字图像;
分析模块,用于分析所述样品数字图像,确定所述样品孔隙特征。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述样品孔隙特征包括孔隙发育特征、孔隙度及孔隙半径分布特征;
所述特征判断单元进一步包括:
判断模块,用于判断更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征是否满足预设发育均匀度,以及所述孔隙半径分布特征是否满足预设分布均匀度;
选取模块,用于当均不满足时,根据更新前的储层样品对应的所述孔隙发育特征及所述孔隙半径分布特征,于所述更新前的储层样品上确定选样区域,于所述选样区域内选取更新后的储层样品,并对所述更新后的储层样品进行孔隙定量表征确定其对应的样品孔隙特征。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:表征结果单元,用于根据不同尺度储层样品对应的所述样品孔隙特征,确定所述碳酸盐岩储层的表征结果。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
分析碳酸盐岩储层,确定所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型;
根据所述碳酸盐岩储层的储层类型及孔隙类型,选取储层样品;
对所述储层样品进行孔隙定量表征,确定样品孔隙特征;
判断所述样品孔隙特征是否满足预设条件;若否,则更新所述储层样品并确定更新后的储层样品对应的样品孔隙特征,直至所述样品孔隙特征满足预设条件;其中,所述更新后的储层样品尺度小于更新前的储层样品尺度。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112284993A (zh) * 2020-09-16 2021-01-29 中国石油天然气股份有限公司 一种白云岩中继承型孔隙识别方法
CN113870200A (zh) * 2021-09-16 2021-12-31 中国地质大学(北京) 一种定量分析砂岩与碳酸盐岩储层中孔隙配位数的方法
CN114280686A (zh) * 2020-09-27 2022-04-05 中国石油天然气股份有限公司 碳酸盐岩储层的岩心物性分析方法及设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6714871B1 (en) * 2002-10-31 2004-03-30 Schlumberger Technology Corporation Method for quantifying permeability of vuggy carbonates using wireline logs
US20130179080A1 (en) * 2012-01-10 2013-07-11 Chevron U.S.A. Inc. Integrated Workflow or Method for Petrophysical Rock Typing in Carbonates
CN104535475A (zh) * 2015-01-08 2015-04-22 中国石油大学(北京) 碳酸盐岩微观结构的确定方法及装置
CN104751473A (zh) * 2015-04-10 2015-07-01 中国石油大学(北京) 碳酸岩多尺度孔洞特征的确定方法及装置
CN105572739A (zh) * 2016-02-19 2016-05-11 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 碳酸盐岩孔洞裂缝性发育特征判断方法
CN106522928A (zh) * 2016-11-03 2017-03-22 程汉列 一种酸化压裂后停泵测井口压降不稳定试井方法
CN107133630A (zh) * 2016-02-29 2017-09-05 中国石油化工股份有限公司 一种基于扫描图像判断碳酸盐岩孔隙类型的方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6714871B1 (en) * 2002-10-31 2004-03-30 Schlumberger Technology Corporation Method for quantifying permeability of vuggy carbonates using wireline logs
US20130179080A1 (en) * 2012-01-10 2013-07-11 Chevron U.S.A. Inc. Integrated Workflow or Method for Petrophysical Rock Typing in Carbonates
CN104535475A (zh) * 2015-01-08 2015-04-22 中国石油大学(北京) 碳酸盐岩微观结构的确定方法及装置
CN104751473A (zh) * 2015-04-10 2015-07-01 中国石油大学(北京) 碳酸岩多尺度孔洞特征的确定方法及装置
CN105572739A (zh) * 2016-02-19 2016-05-11 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 碳酸盐岩孔洞裂缝性发育特征判断方法
CN107133630A (zh) * 2016-02-29 2017-09-05 中国石油化工股份有限公司 一种基于扫描图像判断碳酸盐岩孔隙类型的方法
CN106522928A (zh) * 2016-11-03 2017-03-22 程汉列 一种酸化压裂后停泵测井口压降不稳定试井方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冷振鹏、杨胜建、吕伟峰等: "致密油孔隙结构表征方法—以川中致密油储层岩心为例", 《断块油气田》, vol. 23, no. 2, 31 March 2016 (2016-03-31), pages 161 - 165 *
张天付、寿建峰、郑兴平等: "川东北下三叠统飞仙关组鲕粒白云岩孔喉的空间展布与刻画", 《古地理学报》, vol. 14, no. 2, 30 April 2012 (2012-04-30), pages 187 - 196 *
张天付: "碳酸盐岩微观储层三维孔喉结构的定量数值表征研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士) 基础科学辑》, no. 02, 15 February 2017 (2017-02-15) *
徐敬领、王亚静、曹光伟: "碳酸盐岩储层测井评价方法", 《现代地质》, vol. 26, no. 6, 31 December 2012 (2012-12-31), pages 1265 - 1274 *
赵习、刘波、郭荣涛等: "储层表征技术及应用进展", 《石油实验地质》, vol. 39, no. 2, 31 March 2017 (2017-03-31), pages 287 - 294 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112284993A (zh) * 2020-09-16 2021-01-29 中国石油天然气股份有限公司 一种白云岩中继承型孔隙识别方法
CN112284993B (zh) * 2020-09-16 2023-08-22 中国石油天然气股份有限公司 一种白云岩中继承型孔隙识别方法
CN114280686A (zh) * 2020-09-27 2022-04-05 中国石油天然气股份有限公司 碳酸盐岩储层的岩心物性分析方法及设备
CN114280686B (zh) * 2020-09-27 2024-05-28 中国石油天然气股份有限公司 碳酸盐岩储层的岩心物性分析方法及设备
CN113870200A (zh) * 2021-09-16 2021-12-31 中国地质大学(北京) 一种定量分析砂岩与碳酸盐岩储层中孔隙配位数的方法
CN113870200B (zh) * 2021-09-16 2022-05-31 中国地质大学(北京) 一种定量分析砂岩与碳酸盐岩储层中孔隙配位数的方法

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