CN114034619A - 一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,包括以下步骤，步骤1：基于岩心二维图片，构建页岩三维数字岩心模型；步骤2：构建具有不同微观孔隙发育、流体特性、裂缝产状和矿物组分特征的页岩三维数字岩心模型；步骤3：采用数字岩石物理实验，单因素分析孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物对于岩石脆性的影响；步骤4：建立综合反映矿物组分、裂缝产状、孔隙以及流体特性的脆性指数模型。本发明可以替代实际非常难以完成的传统物理实验，为页岩岩石物理和岩石力学研究提供新的方法和思路，同时采用基于数字岩心的数字岩石物理实验，为页岩脆性测井评价乃至页岩储层的压裂改造研究提供基础理论支撑。
Description
背景技术
页岩气是一种潜力巨大的非常规油气资源。页岩气开采依赖于有效的体 积压裂改造，页岩脆性越好，造缝能力越强，改造效果越好。因此，脆性是 页岩储集层地质评价的重要内容之一，是选择有利区和有利层段的重要参数。
页岩脆性的研究工作在国内还处于探索阶段，目前研究主要集中在通过 页岩矿物组分或弹性参数来表征页岩脆性。但是矿物法表征岩石脆性的问题， 主要表现在：①脆性矿物界定模糊，普遍认为石英为脆性矿物，但对碳酸盐 矿物(方解石和白云石)及黄铁矿是否属于脆性矿物存在争议；②孔隙、裂 缝及流体的脆性影响缺乏考虑；③脆性矿物含量多少、分布形式对脆性的影 响程度没有在矿物脆性指数里得到充分体现。
此外，对页岩脆性破坏特征、破裂机理及脆性成因机理的研究还局限于 宏观的岩心尺度，而岩石的宏观破裂与其内部的微裂隙、孔隙和纹层等微观 结构特征紧密相关，在微观尺度上开展页岩力学性质的实验研究，建立微观 结构特征与宏观力学性质之间的关系，对于深入认识页岩的脆性成因机理具 有重要意义。但是样品分析化验和岩石力学实验周期长，成本高，而且针对 页岩气储层这样非均质性和各向异性较强的岩石，限于岩心来源、收获率等 因素，难以取得具有代表性的样品，受样品数量及个体差异的制约，实验结果不具有普遍化，因此针对页岩气储层开展传统岩石物理实验的难度非常大。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，
(1)页岩传统物理实验难度大；
(2)脆性矿物界定模糊；
(3)孔隙、裂缝以及流体对于脆性影响缺乏考虑；
(4)脆性矿物含量以及分布形式对于脆性的影响没有在矿物脆性指数中 体现。
本发明提供一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,包括 以下步骤，
步骤1：基于岩心二维图片，构建页岩三维数字岩心模型；
步骤2：基于岩心嵌套技术，构建具有不同微观孔隙发育、流体特性、裂 缝产状和矿物组分特征的页岩三维数字岩心模型；
步骤3：基于页岩三维数字岩心模型，采用数字岩石物理实验，单因素分 析孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物对于岩石脆性的影响；
步骤4：基于各个影响因素的影响程度大小确定主要影响因素和各个影响 因素的权重因子，建立综合反映矿物组分、裂缝产状、孔隙以及流体特性的 脆性指数模型。
进一步的，所述步骤1包括，
步骤1.1：根据地质资料和岩心矿物分析资料，确定页岩岩心主要的矿物 组分；
步骤1.2：针对获取的页岩岩心二维图片，识别出主要矿物组分后，依据 图片灰度数据直方图采用多阈值分割法进行图像分割获取岩心图片中主要矿 物的分布；
步骤1.3：基于识别矿物组分后的岩心二维图片，采用基于马尔科夫链- 蒙特卡洛的方法进行页岩三维数字岩心重建，建立页岩三维数字岩心模型；
步骤1.4：页岩三维数字岩心模型验证，对比二维岩心图片与构建三维数 字岩心的矿物组分类型及其相对含量。
进一步的，所述步骤2包括，
步骤2.1：依据地质资料和岩心分析资料，确定岩心孔隙度，而后采用随 机法构建具有不同孔隙度的三维数字岩心模型；
步骤2.2：采用格子玻尔兹曼法在孔隙空间中进行两相驱替模拟，获取具 有不同油气饱和度的三维数字岩心模型；
步骤2.3：依据地质资料获取裂缝产状基本信息，而后基于岩心图片通过 图像滤波、图像分割技术提取岩心中发育裂缝，计算裂缝宽度、裂缝倾角等 参数，最后采用平板模型建立具有不同裂缝产状的三维数字岩心模型；
步骤2.4：依据岩心分析资料或实验资料确定主要的矿物组分和含量，而 后采用随机法构建不同矿物类型、不同矿物含量的三维数字岩心模型；
步骤2.5：采用岩心嵌套技术，将步骤2.1到步骤2.4建立的孔隙、流体 特性、裂缝产状和矿物三维数字岩心模型分别嵌入步骤1.3建立的页岩三维 数字岩心模型中，建立具有不同孔隙度、流体特性、裂缝产状和矿物组分及 分布的页岩三维数字岩心模型。
进一步的，所述步骤3包括，
步骤3.1：基于页岩三维数字岩心模型，采用有限元法模拟计算岩石弹性 参数-杨氏模量和泊松比；
步骤3.2：采用以下公式计算岩石脆性指数：
式中，BI为脆性指数，E为杨氏模量，ν为泊松比，Emax表示岩石最大杨 氏模量和Emin表示最小杨氏模量，νmax为岩石最大泊松比，νmin为岩石最小的 泊松比；
步骤3.3：采用单因素法，分别研究孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿 物组分对于岩石脆性的影响，并确定各个影响因素的影响程度大小。
进一步的，所述步骤4包括，
步骤4.1：选取裂缝与矿物组分作为主要因素，依据敏感因素分析中对应 的敏感程度作为权重因子wfracture和wmineral；
步骤4.2：依据主要影响因素和权重因子建立新的脆性指数模型
BI_new＝Wfractue×BI_fracture+Wmineral×BI_mineral，
式中，BI_new表示新的脆性指数模型，BI_fracture表示裂缝计算的脆性 指数和BI_mineral表示矿物计算的脆性指数；wfracture表示裂缝权重因子和 wmineral表示矿物的权重因子；
裂缝的脆性指数BI_facture依据裂缝孔隙度确定，
矿物的脆性指数BI_mineral采用以下公式确定,
式中，Vquartz为石英的含量，Vcalcite为方解石含量，Vmineral为所有的矿物 含量。
本发明的有益效果是，
(1)针对页岩传统物理实验难度大的问题，本发明采用数字岩心技术构建 页岩储层多组分数字岩心进行数字岩石物理实验；
(2)针对脆性矿物界定模糊的问题，本发明采用数字岩石物理实验的方法 研究不同矿物组分对于岩石弹性参数以及脆性指数的影响；
(3)针对孔隙、裂缝以及流体对于脆性影响缺乏考虑，本发明采油数字岩 心技术构建具有不同孔隙、裂缝特征和流体饱和度的数字岩心，研究上述因 素对于岩石弹性参数以及脆性指数的影响；
(4)针对脆性矿物含量以及分布形式对于脆性的影响没有在矿物脆性指 数中体现，本发明在数字岩石物理实验研究各个因素对于脆性指数的影响的 基础上，选取主要影响因素建立新的脆性指数模型；
(5)本发明可以替代实际非常难以完成的传统物理实验，为页岩岩石物理 和岩石力学研究提供新的方法和思路，同时采用基于数字岩心的数字岩石物 理实验，能够对页岩脆性成因机理进行探索性的研究，为页岩脆性测井评价 乃至页岩储层的压裂改造研究提供基础理论支撑。随着我国页岩气勘探开发 进行，对于页岩储层的改造压裂的需求不断增长，越来越多的需要进行储层 脆性评价，本发明在目前以及将来在页岩储层脆性评价以及可压裂性评价中 将发挥重要作用。
附图说明
图1.一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法流程图；
图2.基于二维岩心图片(a),通过多阈值分割获取不同矿物组分后的岩心 图片(b)；
图3.基于识别矿物后的二维岩石图片，采用马尔科夫链-蒙特卡洛方法构 建页岩多组分三维数字岩心(a)以及三维数字岩心矿物组分与含量的验证(b)；
图4.针对xoy，yoz和xoz三个平面的岩心图片(a-c)，采用图像分割提 取孔隙(d-f),而后采用图像滤波获取裂缝(g-i)；
图5.采用岩心嵌套技术将具有不同裂缝产状(a)-(c)，不同孔隙度 (d)-(f),不同流体特性(g)-(i)和矿物含量以及分布特征(j)-(l)的三维数 字岩心模型嵌入页岩多组分三维数字岩心模型(m)中，建立出具有不同微观特 征的页岩三维数字岩心模型；
图6.采用单因素分析确定各个影响因素的敏感程度；
图7.基于三维数字岩心技术获取页岩储层新的脆性指数模型 (Brittleness_index_new)用于测井解释工作。
具体实施方式
本发明提供一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,包括 以下步骤，
步骤1：基于岩心二维图片，构建页岩三维数字岩心模型。
步骤1.1：根据地质资料和岩心矿物分析资料，确定页岩岩心主要的矿物 组分；
步骤1.2：针对获取的页岩岩心二维图片，识别出主要矿物组分后，依据 图片灰度数据直方图采用多阈值分割法进行图像分割获取岩心图片中主要矿 物的分布；
步骤1.3：基于识别矿物组分后的岩心二维图片，采用基于马尔科夫链- 蒙特卡洛的方法进行页岩三维数字岩心重建，建立页岩三维数字岩心模型；
步骤1.4：页岩三维数字岩心模型验证，对比二维岩心图片与构建三维数 字岩心的矿物组分类型及其相对含量；
步骤2：基于岩心嵌套技术，构建具有不同微观孔隙发育、流体特性、裂 缝产状和矿物组分特征的页岩三维数字岩心模型。
步骤2.1：依据地质资料和岩心分析资料，确定岩心孔隙度，而后采用随 机法构建具有不同孔隙度的三维数字岩心模型；
步骤2.2：采用格子玻尔兹曼法在孔隙空间中进行两相驱替模拟，获取具 有不同油气饱和度的三维数字岩心模型；
步骤2.3：依据地质资料获取裂缝产状基本信息，而后基于岩心图片通过 图像滤波、图像分割技术提取岩心中发育裂缝，计算裂缝宽度、裂缝倾角等 参数，最后采用平板模型建立具有不同裂缝产状的三维数字岩心模型；
步骤2.4：依据岩心分析资料或实验资料确定主要的矿物组分和含量，而 后采用随机法构建不同矿物类型、不同矿物含量的三维数字岩心模型；
步骤2.5：采用岩心嵌套技术，将步骤2.1到步骤2.4建立的孔隙、流体 特性、裂缝产状和矿物三维数字岩心模型分别嵌入步骤1.3建立的页岩三维 数字岩心模型中，从而建立具有不同孔隙度、流体特性、裂缝产状和矿物组 分及分布的页岩三维数字岩心模型。
步骤3：基于页岩三维数字岩心模型，采用数字岩石物理实验，单因素分 析孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物对于岩石脆性的影响。
步骤3.1：基于页岩三维数字岩心模型，采用有限元法模拟计算岩石弹性 参数-杨氏模量和泊松比；
步骤3.2：采用以下公式计算岩石脆性指数(1)；
式中，BI为脆性指数，E为杨氏模量，ν为泊松比，Emax和Emin分别表示 岩石最大和最小杨氏模量；νmax和νmin分别为岩石最大和最小的泊松比。
步骤3.3：采用单因素法，分别研究孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿 物组分对于岩石脆性的影响，并确定各个影响因素的影响程度大小。
步骤4：基于各个影响因素的影响程度大小确定主要影响因素和各个影响 因素的权重因子，建立综合反映矿物组分、裂缝产状、孔隙以及流体特性的 脆性指数模型。
步骤4.1：基于单因素分析，确定主要影响因素的权重因子；
步骤4.2：依据主要影响因素和权重因子，建立综合脆性指数模型。
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
实施例1
以中国某油田例井Z泥页岩储层4050m-4125m基于数字岩心技术提出新 的脆性指数模型为例，图1为一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评 价方法，一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法，具体包括以 下步骤：
步骤1：基于岩心二维图片，构建页岩三维数字岩心模型。
步骤1.1：根据地质资料和岩心矿物分析资料，确定页岩岩心主要的矿物 组分为有机质，粘土，石英和方解石；
步骤1.2：针对获取的页岩岩心二维图片(图2a和b)，采用多阈值分割 获取不同矿物分布，0-有机质，1-粘土，2-石英，3-方解石；
步骤1.3：基于识别矿物组分后的页岩岩心二维图片，采用基于马尔科夫 链-蒙特卡洛的方法建立页岩三维数字岩心模型，如图3(a)；而后对比二维岩 心图片与构建三维数字岩心的矿物组分类型及其相对含量图3(b)，验证构建 页岩三维数字岩心的正确性；
步骤2：基于岩心嵌套技术，构建具有不同微观孔隙发育、流体特性、裂 缝产状和矿物组分特征的页岩三维数字岩心模型。
步骤2.1：
首先：基于xoy(图4a)，yoz(图4b)，xoz(图4c)三个平面的岩心图片通过 图像滤波(图4d-f)、图像分割技术提取岩心中发育裂缝(图4g-i)；
其次：裂缝宽度定义为裂缝所占体素的个数，因此获取宽度分别为8.2,19.2 和7.2体素；裂缝长度定义为二维岩心图片中裂缝长度与岩心长度比值，裂缝 长度主要为38.3％；；裂缝倾角定义为岩石图片中裂缝与水平方向的夹角，因 此裂缝倾角平均为66.8°；
最后：采用平板模型建立具有不同裂缝产状的三维数字岩心模型如图 (5a-c)；
步骤2.2：依据地质资料和岩心分析资料，确定岩心孔隙度，而后采用随 机法构建具有不同孔隙度的三维数字岩心模型，如图5(d-f)；
步骤2.3：采用格子玻尔兹曼法在孔隙空间中进行气水两相驱替模拟，获 取具有不同含气饱和度的三维数字岩心模型,如图5(h-i)，其中深黑色为气体， 浅灰色为地层水；
步骤2.4：而后采用随机法构建不同矿物类型、不同矿物含量的三维数字 岩心模型,如图5(j-l)；
步骤2.5：采用岩心嵌套技术，将步骤2.1到步骤2.4建立的孔隙、流体 特性、裂缝产状和矿物三维数字岩心模型分别嵌入步骤1.3建立的页岩三维 数字岩心模型(图5m)中，从而建立具有不同孔隙度、流体特性、裂缝产状和 矿物组分及分布的页岩三维数字岩心模型。
步骤3：基于三维数字岩心模型，采用数字岩石物理实验，单因素分析孔 隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物对于岩石脆性的影响。
步骤3.1：基于三维数字岩心模型，采用有限元法模拟计算岩石弹性参数 -杨氏模量和泊松比；
步骤3.2：采用以下公式计算岩石脆性指数(1)；
式中，BI为脆性指数，E为杨氏模量，ν为泊松比，Emax和Emin分别表示 岩石最大和最小杨氏模量；νmax和νmin分别为岩石最大和最小的泊松比。通过 岩石力学实验资料分析可知，研究区域的岩石弹性参数的范围为：νmax＝0.4, νmin＝0.15,Emax＝55.2Gpa and Emin＝6.9Gpa
步骤3.3：采用单因素法获取每个影响因素的敏感程度，如图6所示，从 裂缝、矿物组分、流体特性到孔隙敏感性依次降低。
步骤4：基于各个影响因素的影响程度大小确定主要影响因素和各个影响 因素的权重因子，建立综合反映矿物组分、裂缝产状、孔隙以及流体特性的 脆性指数模型。
步骤4.1：选取裂缝与矿物组分作为主要因素，依据敏感因素分析中对应 的敏感程度作为权重因子wfracture和wmineral；
步骤4.2：依据主要影响因素和权重因子建立新的脆性指数模型(2)
BI_new＝Wfractue×BI_fracture+Wmineral×BI_mineral, (2)
式中，BI_new表示新的脆性指数模型，BI_fracture和BI_mineral分别 表示裂缝和矿物计算的脆性指数；wfracture和wmineral分别表示裂缝与矿物的权重 因子；
裂缝的脆性指数BI_facture主要与裂缝孔隙度有关，矿物的脆性指数 BI_mineral主要与矿物的类型和力学参数有关(3),
式中，通过岩石力学实验资料分析可知，研究区域的岩石弹性参数的范 围为：νmax＝0.4,νmin＝0.15,Emax＝55.2Gpa and Emin＝6.9Gpa，Vquartz为石英的含量，Vcalcite为方解石含量，Vmineral为所有的矿物含量。
图7中第十二道给出依据新的脆性指数计算的脆性指数
Brittleness_index_new与依据矿物类型计算的脆性指数Brittleness_index 对比，从中可见当存在裂缝孔隙时，新的脆性指数大于基于矿物组分的脆性 指数，表明新的脆性指数综合反映的裂缝与矿物组分对于岩石脆性的影响
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本 领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和 原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护 范围之内。
Claims (5)
1.一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,其特征在于，包括以下步骤，
步骤1：基于岩心二维图片，构建页岩三维数字岩心模型；
步骤2：基于岩心嵌套技术，构建具有不同微观孔隙发育、流体特性、裂缝产状和矿物组分特征的页岩三维数字岩心模型；
步骤3：基于页岩三维数字岩心模型，采用数字岩石物理实验，单因素分析孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物对于岩石脆性的影响；
步骤4：基于各个影响因素的影响程度大小确定主要影响因素和各个影响因素的权重因子，建立综合反映矿物组分、裂缝产状、孔隙以及流体特性的脆性指数模型。
2.如权利要求1所述的一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,其特征在于，所述步骤1包括，
步骤1.1：根据地质资料和岩心矿物分析资料，确定页岩岩心主要的矿物组分；
步骤1.2：针对获取的页岩岩心二维图片，识别出主要矿物组分后，依据图片灰度数据直方图采用多阈值分割法进行图像分割获取岩心图片中主要矿物的分布；
步骤1.3：基于识别矿物组分后的岩心二维图片，采用基于马尔科夫链-蒙特卡洛的方法进行页岩三维数字岩心重建，建立页岩三维数字岩心模型；
步骤1.4：页岩三维数字岩心模型验证，对比二维岩心图片与构建三维数字岩心的矿物组分类型及其相对含量。
3.如权利要求1所述的一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,其特征在于，所述步骤2包括，
步骤2.1：依据地质资料和岩心分析资料，确定岩心孔隙度，而后采用随机法构建具有不同孔隙度的三维数字岩心模型；
步骤2.2：采用格子玻尔兹曼法在孔隙空间中进行两相驱替模拟，获取具有不同油气饱和度的三维数字岩心模型；
步骤2.3：依据地质资料获取裂缝产状基本信息，而后基于岩心图片通过图像滤波、图像分割技术提取岩心中发育裂缝，计算裂缝宽度、裂缝倾角等参数，最后采用平板模型建立具有不同裂缝产状的三维数字岩心模型；
步骤2.4：依据岩心分析资料或实验资料确定主要的矿物组分和含量，而后采用随机法构建不同矿物类型、不同矿物含量的三维数字岩心模型；
步骤2.5：采用岩心嵌套技术，将步骤2.1到步骤2.4建立的孔隙、流体特性、裂缝产状和矿物三维数字岩心模型分别嵌入步骤1.3建立的页岩三维数字岩心模型中，建立具有不同孔隙度、流体特性、裂缝产状和矿物组分及分布的页岩三维数字岩心模型。
4.如权利要求1所述的一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,其特征在于，所述步骤3包括，
步骤3.1：基于页岩三维数字岩心模型，采用有限元法模拟计算岩石弹性参数-杨氏模量和泊松比；
步骤3.2：采用以下公式计算岩石脆性指数：
式中，BI为脆性指数，E为杨氏模量，ν为泊松比，Emax表示岩石最大杨氏模量和Emin表示最小杨氏模量，νmax为岩石最大泊松比，νmin为岩石最小的泊松比；
步骤3.3：采用单因素法，分别研究孔隙度、流体特性、裂缝产状以及矿物组分对于岩石脆性的影响，并确定各个影响因素的影响程度大小。
5.如权利要求1所述的一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法,其特征在于，所述步骤4包括，
步骤4.1：选取裂缝与矿物组分作为主要因素，依据敏感因素分析中对应的敏感程度作为权重因子wfracture和wmineral；
步骤4.2：依据主要影响因素和权重因子建立新的脆性指数模型
BI_new＝Wfractue×BI_fracture+Wmineral×BI_mineral,
式中，BI_new表示新的脆性指数模型，BI_fracture表示裂缝计算的脆性指数和BI_mineral表示矿物计算的脆性指数，wfracture表示裂缝权重因子和wmineral表示矿物的权重因子；
裂缝的脆性指数BI_facture依据裂缝孔隙度确定，
矿物的脆性指数BI_mineral采用以下公式确定,
式中，Vquartz为石英的含量，Vcalcite为方解石含量，Vmineral为所有的矿物含量。
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