CN112414917B - 一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法；包括以下步骤：步骤一、岩心图像序列采集；步骤二、图像对齐；步骤三、几何校正；步骤四、图像分割；步骤五、孔隙结构定量表征。本发明涉及的页岩油储层划分有机孔隙和无机孔隙的定量表征方法，当有机质与无机孔隙灰度值相近时，仍可直观准确的获取页岩油储层岩心有机孔隙和无机孔隙三维空间分布特征；孔隙分布特征既包含连通孔隙又包含孤立孔隙；表征结果也为页岩油储层的岩石物理属性模拟研究提供了媒介，在研究页岩油储层岩石物理性质方面具有较高的应用价值。

Description

一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法

技术领域

本发明涉及油气储层评价领域，特别涉及一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法。

背景技术

在储层评价过程中，孔隙结构的表征和定量分析是储层岩石微观性质的核心内容之一。与传统的砂岩油藏相比，页岩中的大多数孔隙主要是亚微米级和纳米级的，并且其孔隙结构更为复杂，所以对孔隙结构的研究一直是页岩油气资源评价的核心工作。泥页岩储层孔隙类型多样，从成因上可分为有机孔隙和无机孔隙，孔隙类型影响岩石的润湿性，进而影响流体在孔隙空间中的分布状态和岩石的导电性质。鉴于页岩不同孔隙类型对岩石物理属性的影响差异，对页岩中有机孔隙和无机孔隙的微观结构进行定量表征具有重要意义。

常用的研究孔隙结构的实验方法包括高压压汞法、气体吸附法、核磁共振、扫描电子显微镜等。但这些方法存在着不足，如高压压汞法和气体吸附法是获得孔结构和形态信息的间接方法，主要针对微孔隙发育个数及孔径大小进行整体评价，没有对有机孔和无机孔单独进行表征。《利用核磁共振技术确定有机孔与无机孔孔径分布——以四川盆地涪陵地区志留系龙马溪组页岩气储层为例》通过测定横向弛豫时间来测定有机孔隙和无机孔隙孔径分布范围，但该方法是表征孔隙结构的间接方法，并且表面弛豫率确定困难且无法确定孔隙的连通性。

中国专利申请201910497261.1公开了一种“一种泥页岩有机孔隙与无机孔隙自动识别方法及系统”，该方法利用泥页岩扫描电镜灰度图中像素点格式随灰度值变化的关系曲线，确定不同组分的灰度截止值，进而进行阈值分割得到有机孔隙和无机孔隙，但该方法仅反映岩心孔隙的二维分布信息，不能反应孔隙在三维空间中的分布信息，并且当无机孔隙与有机孔隙灰度值相近或者无机孔隙与有机质灰度值相近时，不能有效划分有机孔隙和无机孔隙。

发明内容

本发明的目的是提供了一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法，包括以下步骤：

步骤一、岩心图像序列采集：对目标页岩油储层段进行取心，钻取直径为1英寸的岩样，表面用砂纸及氩离子束抛光，利用聚焦离子束-扫描电镜仪器对岩样进行连续切割扫描，采集不少于700张图像；

步骤二、图像对齐：岩样在连续的切割扫描过程中，由扫描电镜生成的图像序列中相邻两片图像之间会产生微小的偏移，需要通过图像之间的全局平移和旋转进行图像对齐处理，二维图像中，坐标点(x,y)经刚体变换到点(x',y')的变换公式为：

其中为旋转角度，Δx、Δy为平移距离；

步骤三、几何校正：在切割扫描过程中，电子束与样品截面并不是垂直关系，因此，扫描电镜实际扫描的尺寸是样品截面在水平面上的投影，而不是样品截面的实际尺寸，通过对SEM图像乘以校正因子将SEM图像尺寸变换为样品截面的实际尺寸；

步骤四、图像分割：根据孔隙灰度分布特征，采用双阈值对岩心数据进行两次分割，通过逻辑运算与代数运算实现有机孔隙和无机孔隙的精细划分；

步骤五、孔隙结构定量表征：假设喉道为管状，孔隙为球状，则步骤四中孔隙空间可转化为“球管”模型，进一步分析得到有机孔隙和无机孔隙孔径分布，从而实现页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的定量表征。

优选地，所述步骤四图像分割的具体步骤为：

S1、基于有机孔隙和无机孔隙的分布特征，确定孔隙灰度分布特征，由于景深的影响，有机孔隙灰度值最小，有机质次之，无机质灰度值最大，无机孔隙较为复杂，一部分无机孔隙灰度值接近有机孔隙或者有机质，一部分无机孔隙灰度值介于有机质和无机质之间；对三维岩心数据二值分割后，图像变成黑白两部分，即0和1，对同一块岩心数据进行两次阈值分割后，对数据体进行图像逻辑运算与代数运算可以得到有机孔隙和无机孔隙空间分布；

S2、第一次二值化分割，以有机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、部分无机孔隙，记为A，有机质、无机质、部分无机孔隙，记为B；

S3、第二次二值化分割，以无机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、有机质、无机孔隙，记为C，无机质记为D；

S4、获取无机孔隙数据体，有机孔隙分布在有机质中，无机孔隙分布在无机质中，采用MATLAB中imfill函数对数据体D中孔隙相进行填充可得到所有无机孔隙和无机质数据体E，利用数据体E与数据体D做减法运算，得到无机孔隙数据体INOP；

S5、对数据体E进行逻辑取反操作，得到所有有机孔隙和有机质数据体F，有机孔隙分布在有机质中，对数据体A和数据体F进行逻辑与运算，可得到有机孔隙数据体OP。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

(1)当有机质与无机孔隙灰度值相近时，仍可直观准确的获取页岩油储层岩心有机孔隙和无机孔隙三维空间分布特征，相比扫描电镜方法，本发明孔隙分析结果更加准确；

(2)既可获取有机孔隙和无机孔隙的分布特征，又可获取整个孔隙空间的连通性；

(3)获取的孔隙分布特征既包含连通孔隙又包含孤立孔隙；

(4)为页岩油储层的岩石物理属性模拟研究提供了媒介，在研究页岩油储层岩石物理性质方面具有较高的应用价值。

附图说明

图1为切割扫描获取的SEM图像序列图；

图2为图像对齐前图；

图3为图像对齐后图；

图4为构建的三维数字岩心图；

图5为双阈值分割获取有机孔隙和无机孔隙数据体流程图；

图6为无机孔隙数据体图；

图7为有机孔隙数据体图；

图8为无机孔隙“球管”模型图；

图9为有机孔隙“球管”模型图；

图10为有机孔隙和无机孔隙孔径分布图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。应当指出的是，以下的实施实例只是对本发明的进一步说明，但本发明的保护范围并不限于以下实施例。

实施例

本实施例涉及一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法，包括以下步骤：

步骤一、岩心图像序列采集：对目标页岩油储层段进行取心，钻取直径为1英寸的岩样，表面用砂纸及氩离子束抛光。之后利用聚焦离子束-扫描电镜仪器对面积15微米×10微米×10微米区域进行切割扫描；扫描切割交替进行，获得切片数不小于700张TIFF格式的切片图像；存储扫描获得的TIFF格式图像；图1是通过FIB-SEM切割扫描获取的SEM图像序列。

步骤二、图像对齐：FIB-SEM在连续的切割扫描过程中，由SEM生成的图像序列中相邻两片图像之间会产生微小的偏移，需要通过图像之间的全局平移和旋转进行图像对齐处理，二维图像中，坐标点(x,y)经刚体变换到点(x',y')的变换公式为：

其中为旋转角度，Δx、Δy为平移距离。

图像对齐之前和之后的结果如图2和图3所示，图像对齐前页岩各组分边界参差不齐，呈锯齿状(图像对齐前见图2)，图像对齐之后，各组分边界变的相对光滑(图像对齐后见图3)。

步骤三、几何校正：在切割扫描过程中，电子束与样品截面并不是垂直关系，因此，扫描电镜实际扫描的尺寸是样品截面在水平面上的投影，而不是样品截面的实际尺寸，可以通过在SEM图像y方向上乘以校正因子将SEM图像尺寸变换为样品截面的实际尺寸，校正因子取决于电子束和离子束之间的角度，对于52度角，校正因子为1/sin(52°)；

步骤四、图像分割：见图4为构建的三维数字岩心图，是经步骤一和步骤二处理后生成的三维图像，该数字岩心由781张连续切割扫描的SEM图像序列构成，尺寸为11.4μm×8.9μm×7.8μm。采用双阈值对岩心数据进行两次分割，通过逻辑运算与代数运算实现有机孔隙和无机孔隙的精细划分，步骤详见图5：见双阈值分割获取有机孔隙和无机孔隙数据体流程图。按照图5，采用双阈值分割获取有机孔隙和无机孔隙数据体的具体步骤为：

S1、确定孔隙灰度分布特征，由于景深的影响，有机孔隙灰度值最小，有机质次之，无机质灰度值最大，无机孔隙较为复杂，一部分无机孔隙灰度值接近有机孔隙或者有机质，一部分无机孔隙灰度值介于有机质和无机质之间。对三维岩心数据二值分割后，图像变成黑白两部分，即0和1，对同一块岩心数据进行两次阈值分割后，对数据体进行图像逻辑运算与代数运算可以得到有机孔隙和无机孔隙空间分布

S2、第一次二值化分割，以有机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、部分无机孔隙，记为A，有机质、无机质、部分无机孔隙，记为B。

S3、第二次二值化分割，以无机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、有机质、无机孔隙，记为C，无机质记为D。

S4、获取无机孔隙数据体，有机孔隙分布在有机质中，无机孔隙分布在无机质中，采用MATLAB中imfill函数对数据体D中孔隙相进行填充可得到所有无机孔隙和无机质数据体E，利用数据体E与数据体D做减法运算，得到无机孔隙数据体INOP(图6无机孔隙数据体图)。

S5、对数据体E进行逻辑取反操作，得到所有有机孔隙和有机质数据体F，有机孔隙分布在有机质中，对数据体A和数据体F进行逻辑“与”运算，可得到有机孔隙数据体OP(图7有机孔隙数据体图)。

步骤五、孔隙结构定量表征：假设喉道为管状，孔隙为球状，则步骤四中孔隙空间可转化为“球管”模型(图8和图9)，进一步分析得到有机孔隙和无机孔隙孔径分布(图10)，从而实现页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的定量表征。

本发明涉及的页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法，当有机质与无机孔隙灰度值相近时，仍可直观准确的获取页岩油储层岩心有机孔隙和无机孔隙三维空间分布特征；孔隙分布特征既包含连通孔隙又包含孤立孔隙；表征结果也为页岩油储层的岩石物理属性模拟研究提供了媒介，在研究页岩油储层岩石物理性质方面具有较高的应用价值。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质。

Claims (1)

1.一种页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的划分与表征方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、岩心图像序列采集：对目标页岩油储层段进行取心，钻取直径为1英寸的岩样，表面用砂纸及氩离子束抛光，利用聚焦离子束-扫描电镜仪器对岩样进行连续切割扫描，采集不少于700张SEM图像；

步骤二、图像对齐：通过图像之间的全局平移和旋转进行图像对齐处理，二维图像中，坐标点(x,y)经刚体变换到点(x',y')的变换公式为：

其中为旋转角度，Δx、Δy为平移距离；

步骤三、几何校正：通过对SEM图像乘以校正因子将SEM图像尺寸变换为样品截面的实际尺寸；

步骤四、图像分割：根据孔隙灰度分布特征，采用双阈值对岩心数据进行两次分割，通过逻辑运算与代数运算实现有机孔隙和无机孔隙的精细划分；

步骤五、孔隙结构定量表征：分析得有机孔隙和无机孔隙孔径分布，从而实现页岩油储层有机孔隙和无机孔隙的定量表征；

所述步骤四的具体步骤为：

S1、基于有机孔隙和无机孔隙的分布特征，确定孔隙灰度分布特征，由于景深的影响，有机孔隙灰度值最小，有机质次之，无机质灰度值最大，无机孔隙较为复杂，一部分无机孔隙灰度值接近有机孔隙或者有机质，一部分无机孔隙灰度值介于有机质和无机质之间；对三维岩心数据二值分割后，图像变成黑白两部分，即0和1，对同一块岩心数据进行两次二值分割后，对数据体进行图像逻辑运算与代数运算可以得到有机孔隙和无机孔隙空间分布；

S2、第一次二值化分割，以有机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、部分无机孔隙，记为A，有机质、无机质、部分无机孔隙，记为B；

S3、第二次二值化分割，以无机孔隙最大灰度值为分割阈值，将岩心分割成两部分，分别为：有机孔隙、有机质、无机孔隙，记为C，无机质记为D；

S4、获取无机孔隙数据体，有机孔隙分布在有机质中，无机孔隙分布在无机质中，采用MATLAB中imfill函数对数据体D中孔隙相进行填充可得到所有无机孔隙和无机质数据体E，利用数据体E与数据体D做减法运算，得到无机孔隙数据体INOP；

S5、对数据体E进行逻辑取反操作，得到所有有机孔隙和有机质数据体F，有机孔隙分布在有机质中，对数据体A和数据体F进行逻辑与运算，可得到有机孔隙数据体OP。