CN116519731B - 一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 - Google Patents
一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116519731B CN116519731B CN202310803423.6A CN202310803423A CN116519731B CN 116519731 B CN116519731 B CN 116519731B CN 202310803423 A CN202310803423 A CN 202310803423A CN 116519731 B CN116519731 B CN 116519731B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pore
- shale
- pores
- shale oil
- radius
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000003079 shale oil Substances 0.000 title claims abstract description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000329 molecular dynamics simulation Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 180
- 238000010884 ion-beam technique Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 8
- VLKZOEOYAKHREP-UHFFFAOYSA-N n-Hexane Chemical compound CCCCCC VLKZOEOYAKHREP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 238000005411 Van der Waals force Methods 0.000 claims description 4
- 230000009881 electrostatic interaction Effects 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 4
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 4
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 4
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 description 6
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 4
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000002679 ablation Methods 0.000 description 2
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 2
- 230000009969 flowable effect Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005182 potential energy surface Methods 0.000 description 2
- 235000012239 silicon dioxide Nutrition 0.000 description 2
- PIKZHTNNKKFXSW-UHFFFAOYSA-N [N].[Hg] Chemical compound [N].[Hg] PIKZHTNNKKFXSW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000302 molecular modelling Methods 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/225—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion
- G01N23/2251—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion using incident electron beams, e.g. scanning electron microscopy [SEM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C10/00—Computational theoretical chemistry, i.e. ICT specially adapted for theoretical aspects of quantum chemistry, molecular mechanics, molecular dynamics or the like
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20032—Median filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20152—Watershed segmentation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Geometry (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于页岩油可动用性评价领域，涉及一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法。该方法包括运用聚焦离子束扫描电镜对页岩岩心成像，得到一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片，然后进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子参数，得到岩心内不同孔隙形状及占比；分别建能反映不同孔隙结构的分子模型并在孔隙中填充页岩油分子并进行几何优化；基于模型进行分子动力学模拟，计算页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内时的孔隙半径，并取加权平均计算出页岩油的可动用界限。采用本发明方法可以快速、高效的计算出页岩油的可动用界限。
Description
技术领域
本发明属于页岩油可动用性评价领域，特别涉及一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法。
背景技术
页岩油藏具有连续成藏、自生自储、基质特低渗特低孔、天然裂缝发育、基质孔隙结构复杂、资源量大等特点。同时，页岩油组分十分复杂，储集空间从微纳米级的有机、无机孔至毫米级的微裂缝，其中的流体流动需要跨越多尺度，流动机制异常复杂。因此，需要进行宏观、微观等多尺度的模拟或实验，准确评价页岩油的可动用性，为该类油藏规模有效动用奠定技术基础。
目前对于页岩油的可动用性评价，主要应用测井实验、核磁共振实验、岩心驱替实验等进行研究。专利一种页岩油可动资源量的评价方法（CN202011309724.6）主要依据根据核磁共振T1-T2谱测试实验，通过方程拟合分析，最终确定页岩油的可动资源量。专利一种页岩油可流动孔喉下限的判示方法及系统（CN201810783942.X）主要基于页岩原料样品进行压汞-氮吸附联合测定，通过分析孔喉中值半径值等参数，确定页岩油可流动孔喉下限。
上述关于页岩油动用界限的研究，大多采用核磁共振等实验的方法，通过低温氮气吸附获得总表面积，通过核磁离心实验得到束缚水的含量，再通过图谱的变化情况分析可动流体的流动特征，最后对动用界限进行预测。该评价过程完全通过物理实验进行，成本高且难度较大，实际生产中应用较少且推广性较差，且实验过程中易产生误差导致评价结果的可信度不高。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明要解决的技术问题是：如何快速、便捷的对页岩油可动用界限进行确定。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，包括如下步骤：
S100：选取所需研究的页岩岩心，制作成体积为1000μm3的正方体，利用聚焦离子束扫描电镜 (FIB-SEM)进行实验，其中聚焦离子束与扫描电镜发射的电子束成52°夹角。聚焦离子束垂直于岩样表面，不断轰击岩样进行切割，同时扫描电镜进行不断成像，最终得到一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片。
S200：将一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；本发明应用中值滤波去除噪点，即：构建一个矩形窗口，其包含的像素点数目为奇数；将该窗口内框选的所有像素点按照像素值从小到大排列，并计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值；之后逐渐移动矩形窗口，计算图像的每一部分， 从而使图像的所有部分都得到滤波处理；相关的滤波公式为：
；
其中，f(x,y)，g(x,y)分别表示岩心二维原始图像和处理后图像；k,l分别表示矩形窗口的长、宽，单位nm；med表示计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值。
S300：根据所得到的页岩的三维数字岩心图像，应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子参数，得到岩心内不同孔隙形状及占比；页岩的孔隙形状划分为正方形孔隙或圆形孔隙或三角形孔隙；正方形孔隙的占比为s%，圆形孔隙的占比为c%，三角形孔隙的占比为t%；
用于划分孔隙形状的形状因子计算公式为：
；
其中，G表示形状因子，无量纲；A表示孔隙截面积，单位nm 2 ；P表示孔隙截面的周长，单位nm；
判别规则：当时，判别为三角形孔隙；当/>时，判别为正方形孔隙；当/>时，判别为圆形孔隙。
S400：针对三种不同的孔隙形状，分别建立能反映其孔隙结构的分子模型，包括正方形、圆形、三角形，并在孔隙中填充页岩油分子；该孔隙的分子模型基于二氧化硅晶体进行构建，先构建出规则的较大面积二氧化硅壁面，再通过裁切的方法获得对应形状及大小的孔隙；孔隙中填充的页岩油分子用正己烷表示，填充位置选择孔隙的中心；页岩油分子填充完成后，需要进行几何优化对构建的体系进行调整，使获得稳定的初始结构，以达到全局能量最小值的特定原子排列的几何形态；几何优化过程采用共轭梯度算法，在然后在NPT系综下进行，采用 Nose-Hoover 温度控制器和压力控制器，模拟储层压力为30.7Mpa，模拟储层温度为353K。
S500：对上述模型进行分子动力学模拟，在恒温恒压集合(NPT)条件下更新原子位移和速度，采用Nose-Hoover温度控制器和压力控制器，模拟储层压力设置为30.7MPa，模拟储层温度为353K，范德华力的截止半径为1.2nm；模拟过程中，采用PPPM算法计算静电相互作用，采用Lorentz-Berthelot混合规则计算不同分子间的作用力；逐渐减小孔隙的尺寸，直到页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内，分别记录下三种不同孔隙形状下的孔隙半径。
S600：对上述三种不同孔隙形状下的孔隙半径取加权平均值：
；
其中：为页岩油可动用界限，nm；R s 正为方形孔隙半径，表示正方形的内切圆半径，nm；R t 为三角形孔隙内切圆半径，表示三角形的内切圆半径，nm；圆形孔隙半径为R c ，nm； s%为正方形孔隙的占比；c%为圆形孔隙的占比；t%为三角形孔隙的占比。
加权平均值则为页岩油可动用界限，半径低于该界限的孔隙内的页岩油一般被认为无法动用。
相对于现有技术，本发明至少具有如下优点：
1.本发明通过聚焦离子束扫描电镜 (FIB-SEM)获得页岩的岩心内部图像，其分辨率可达到纳米级别，图像清晰准确，建立的页岩三维数字岩心模型真实可靠；
2.本发明应用分水岭方法提取孔隙特征，分析半径、形状因子等参数，避免了人工干预造成的误差，同时也具有更高的计算效率；
3.本发明应用分子动力学模拟进行页岩油可动用界限的计算，相较于实验方法，在具有一定准确性的基础上，减小了因传统的核磁共振实验操作带来的误差及不确定性，同时也大幅提高计算效率。
附图说明
图1为页岩三维数字岩心及分子模型尺度对比示意图；
图2为页岩三维数字岩心图像；
图3为页岩孔隙网络模型图像；
图4为页岩孔隙及页岩油分子模型图像；
图5为本发明所述的技术路线图。
具体实施方式
下面对本发明作进一步详细说明。
实施例
一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，运用聚焦离子束扫描电镜所需研究的页岩岩心进行成像，得到一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片；将上述岩心二维内部孔隙结构图片进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子等参数；通过形状因子来划分出岩心内不同孔隙的比例，将其中页岩的孔隙形状划分为正方形、圆形、三角形，并分析每种孔隙形状对应半径，得到不同形状孔隙的半径频率分布；针对三种不同的形状孔隙，分别建立能反映其孔隙结构的分子模型，包括正方形、圆形、三角形，并在孔隙中填充页岩油分子并进行几何优化；最后对上述模型进行分子动力学模拟，计算页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内时的孔隙半径，取加权平均即可得到该研究这页岩油的可动用界限。
具体包括如下步骤：
S100：选取所需研究的页岩岩心，制作成体积为1000μm3的正方体，放置测试样品于 FIB-SEM 样品室；开启电子束装置并调整扫描电镜的距离到合适位置，旋转样品台与水平面呈52°夹角；依据观察面的剥蚀厚度要求，进行离子束、电子束参数设置，之后通过聚焦离子束刻蚀样品观察面，先用大束流离子束剔除目标区域边缘，再利用小束流离子束进行细切，之后采用扫描电镜对刻蚀后的观察面进行成像；不断重复直到扫描成像全部完成，最终得到一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片。
S200：将一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；本发明采用中值滤波去除噪点，即：构建一个矩形窗口，其包含的像素点数目为奇数；将该窗口内框选的所有像素点按照像素值从小到大排列，并计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值；之后逐渐移动矩形窗口，计算图像的每一部分，从而使图像的所有部分都得到滤波处理。
相关的滤波公式为：
；
其中，f(x,y)，g(x,y)分别表示岩心二维原始图像和处理后图像；k,l分别表示矩形窗口的长、宽，单位nm；med表示计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值。
S300：根据所得到的页岩的三维数字岩心，应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子等参数；其中，通过形状因子来划分出岩心内不同孔隙的比例，将其中页岩的孔隙形状划分为正方形、圆形、三角形，并分析每种孔隙形状对应半径，得到不同形状孔隙的半径频率分布；设正方形孔隙的占比为s%，圆形孔隙的占比为c%，三角形孔隙的占比为t%。
用于划分孔隙形状的形状因子计算公式为：
；
其中，G表示形状因子，无量纲；A表示孔隙截面积，单位nm 2 ；P表示孔隙截面的周长，单位nm；
判别规则：当时，判别为三角形孔隙；当/>时，判别为正方形孔隙；当 />时，判别为圆形孔隙。
S400：针对三种不同的形状孔隙，分别建立能反映其孔隙结构的分子模型，包括正方形、圆形、三角形，并在孔隙中填充页岩油分子；其中，孔隙的分子模型基于二氧化硅晶体进行构建，先构建出规则的较大面积二氧化硅壁面，再通过裁切的方法获得对应形状及大小的孔隙；孔隙中填充的页岩油分子用正己烷表示，填充位置选择孔隙的中心；页岩油分子填充完成后，需要进行几何优化，通过调整分子中各个原子的位置，可以得到一系列的结构，这些结构所具有的能量组成了一个势能面；几何优化计算的目标就是找到能量的最小值点，以达到全局能量最小值的特定原子排列的几何形态；几何优化过程采用共轭梯度算法，在然后在NPT系综下进行，采用 Nose-Hoover 温度控制器和压力控制器，模拟储层压力为30.7Mpa，模拟储层温度为353K。
S500：对上述模型进行分子动力学模拟，在恒温恒压集合(NPT)条件下更新原子位移和速度，采用Nose-Hoover温度控制器和压力控制器，模拟储层压力设置为30.7MPa，模拟储层温度为353K，范德华力的截止半径为1.2nm；模拟过程中，采用PPPM算法计算静电相互作用，采用Lorentz-Berthelot混合规则计算不同分子间的作用力；逐渐减小孔隙的尺寸，直到页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内，分别记录下三种不同孔隙形状下的孔隙半径。
S600：对上述三种不同孔隙形状下的孔隙半径取加权平均值，计算公式为：
；
权重为S300中得到的不同形状孔隙的占比，其中：为页岩油可动用界限，nm；R s 正为方形孔隙半径，表示正方形的内切圆半径，nm；R t 为三角形孔隙内切圆半径，表示三角形的内切圆半径，nm；圆形孔隙半径为R c ，nm；s%为正方形孔隙的占比；c%为圆形孔隙的占比；t%为三角形孔隙的占比。该加权平均值/>则为页岩油可动用界限，半径低于该界限的孔隙内的页岩油一般被认为无法动用。
数据实验
为了进一步说明该技术方法的有效性，以我国江苏油田页岩岩心为例，对本发明实施方式做进一步详细说明。
首先，针对选取的江苏油田页岩岩心，制作成体积为1000μm3的正方体，放置测试样品于 FIB-SEM 样品室；开启电子束装置并调整扫描电镜的距离到合适位置，旋转样品台与水平面呈52°夹角；依据观察面的剥蚀厚度要求，进行离子束、电子束参数设置，之后通过聚焦离子束刻蚀样品观察面，先用大束流离子束剔除目标区域边缘，再利用小束流离子束进行细切，之后采用扫描电镜对刻蚀后的观察面进行成像；不断重复直到扫描成像全部完成，最终得到一系列江苏油田页岩岩心二维内部孔隙结构图片，其大小均为100×100×100像素，分辨率为10纳米。
将一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；本发明采用中值滤波去除噪点，先构建一个矩形窗口，其包含的像素点数目为奇数；将该窗口内框选的所有像素点按照像素值从小到大排列，并计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值；之后逐渐移动矩形窗口，计算图像的每一部分，从而使图像的所有部分都得到滤波处理。
相关的滤波公式为：
；
其中，f(x,y)，g(x,y)分别表示岩心二维原始图像和处理后图像；k,l分别表示矩形窗口的长、宽，单位nm；med表示计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值。
根据所得到的页岩的三维数字岩心，应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子等参数；在本发明中分水岭方法划分出的区域为岩石骨架和孔隙区域；其中，通过形状因子来划分出岩心内不同孔隙的比例，将其中页岩的孔隙形状划分为正方形、圆形、三角形，并分析每种孔隙形状对应半径，得到不同形状孔隙的半径频率分布。
用于划分孔隙形状的形状因子计算公式为：
；
其中，G表示形状因子，无量纲；A表示孔隙截面积，单位nm 2 ；P表示孔隙截面的周长，单位nm；
判别规则：当时，判别为三角形孔隙；当/>时，判别为正方形孔隙；当 />时，判别为圆形孔隙。该江苏油田页岩岩心中，正方形孔隙的占比为15.7%，圆形孔隙的占比为45.7%，三角形孔隙的占比为38.6%。
针对三种不同的形状孔隙，分别建立能反映其孔隙结构的分子模型，包括正方形、圆形、三角形，并在孔隙中填充页岩油分子；其中，孔隙的分子模型基于二氧化硅晶体进行构建，先构建出规则的较大面积二氧化硅壁面，再通过裁切的方法获得对应形状及大小的孔隙；孔隙中填充的页岩油分子用正己烷表示，填充位置选择孔隙的中心；页岩油分子填充完成后，需要进行几何优化，通过调整分子中各个原子的位置，可以得到一系列的结构，这些结构所具有的能量组成了一个势能面；几何优化计算的目标就是找到能量的最小值点，以达到全局能量最小值的特定原子排列的几何形态，几何优化过程采用共轭梯度算法，在然后在NPT系综下进行，采用 Nose-Hoover 温度控制器和压力控制器，模拟储层压力为30.7Mpa，模拟储层温度为353K；本次几何优化计算共迭代105次，共用时6.16s，完成几何优化后的分子势能为4.45 kcal/mol。
对上述模型进行分子动力学模拟，在恒温恒压集合(NPT)条件下更新原子位移和速度，采用Nose-Hoover温度控制器和压力控制器，模拟储层压力设置为30.7MPa，模拟储层温度为353K，范德华力的截止半径为1.2nm；模拟过程中，采用PPPM算法计算静电相互作用，采用Lorentz-Berthelot混合规则计算不同分子间的作用力；逐渐减小孔隙的尺寸，直到页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内，分别记录下三种不同孔隙形状下的孔隙半径，正方形孔隙半径为3.7nm，其表示正方形的内切圆半径；三角形孔隙半径为3.3nm，其表示三角形的内切圆半径；圆形孔隙半径为3.9nm。
对上述三种不同孔隙形状下的孔隙半径取加权平均值，权重为不同形状孔隙的占比,计算公式为：
；
其中：为页岩油可动用界限，nm；Rs正为方形孔隙半径，nm；R t 为三角形孔隙内切圆半径，nm；圆形孔隙半径为R c ，nm；s%为正方形孔隙的占比；c%为圆形孔隙的占比；t%为三角形孔隙的占比。
计算过程为：
；
该加权平均值则为页岩油可动用界限，半径低于该界限的孔隙内的页岩油一般被认为无法动用。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (5)
1.一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，其特征在于，其具体步骤为：
S100：选取所需研究的页岩岩心，制作成正方体，利用聚焦离子束扫描电镜进行实验，聚焦离子束垂直于岩样表面，不断轰击岩样进行切割，同时扫描电镜进行不断成像，得到一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片；
S200：将一系列页岩岩心二维内部孔隙结构图片进行滤波、降噪处理，组合生成页岩的三维数字岩心图像；
S300：根据页岩的三维数字岩心图像，应用分水岭方法，提取孔隙特征，分析半径、形状因子参数，得到岩心内不同孔隙形状及占比；页岩的孔隙形状划分为正方形孔隙或圆形孔隙或三角形孔隙；正方形孔隙的占比为s%，圆形孔隙的占比为c%，三角形孔隙的占比为t%；
S400：针对不同的孔隙形状，分别建立反映其孔隙结构的分子模型，并在孔隙中填充页岩油分子，页岩油分子填充完成后，进行几何优化，达到全局能量最小值的特定原子排列的几何形态；
S500：对上述分子模型进行分子动力学模拟，在恒温恒压集合条件下更新原子位移和速度，采用Nose-Hoover温度控制器和压力控制器，模拟储层压力设置为30.7MPa，模拟储层温度为353K，范德华力的截止半径为1.2nm；模拟过程中，采用PPPM算法计算静电相互作用，采用Lorentz-Berthelot混合规则计算不同分子间的作用力；逐渐减小孔隙的尺寸，直到页岩油分子均以吸附态形式存在于孔隙内，分别记录下三种不同孔隙形状下的孔隙半径；
S600：对不同孔隙形状下的孔隙半径取加权平均值：
；
其中：为页岩油可动用界限，nm；R s 为正方形孔隙半径，表示正方形的内切圆半径，nm；R t 为三角形孔隙内切圆半径，表示三角形的内切圆半径，nm；圆形孔隙半径为R c ，nm；s%为正方形孔隙的占比；c%为圆形孔隙的占比；t%为三角形孔隙的占比。
2.根据权利要求1所述的一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，其特征在于，步骤S100中，所述正方体的体积为1000μm3，聚焦离子束与扫描电镜发射的电子束成52°夹角。
3.根据权利要求1所述的一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，其特征在于，步骤S200中采用中值滤波去除噪点，滤波公式为：
；
其中，f(x,y)，g(x,y)分别表示岩心二维原始图像和处理后图像；k,l分别表示矩形窗口的长、宽，单位nm；med表示计算所有像素点的像素值平均值作为矩形窗口最中间像素点的像素值。
4.根据权利要求1所述的一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，其特征在于，步骤S300中，形状因子计算公式为：
；
其中，G表示形状因子，无量纲；A表示孔隙截面积，单位nm 2 ；P表示孔隙截面的周长，单位nm；
判别规则：当时，判别为三角形孔隙；当/>时，判别为正方形孔隙；当时，判别为圆形孔隙。
5.根据权利要求1所述的一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法，其特征在于，步骤S400中，孔隙中填充的页岩油分子用正己烷表示，填充位置选择孔隙的中心；几何优化过程采用共轭梯度算法，在NPT系综下进行，模拟储层压力为30.7MPa，模拟储层温度为353K。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310803423.6A CN116519731B (zh) | 2023-07-03 | 2023-07-03 | 一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310803423.6A CN116519731B (zh) | 2023-07-03 | 2023-07-03 | 一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116519731A CN116519731A (zh) | 2023-08-01 |
| CN116519731B true CN116519731B (zh) | 2023-08-25 |
Family
ID=87390689
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310803423.6A Active CN116519731B (zh) | 2023-07-03 | 2023-07-03 | 一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116519731B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111537541A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-14 | 西安石油大学 | 致密油藏co2驱储层动用特征评价方法 |
| CN112487620A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-12 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩油可动资源量评价模型、评价方法、应用 |
| CN112505084A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 中国石油大学(华东) | 一种注气提高页岩油可动性的评价模型、评价方法、应用 |
| CN112858133A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-28 | 西安石油大学 | 致密油藏裂缝动态渗吸排驱规律评价方法 |
| CN113361161A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-07 | 中国石油大学(华东) | 基于数字岩心的页岩油水两相流动模拟方法、装置及存储介质 |
| CN113533156A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 西安石油大学 | 页岩油储集层微观孔隙结构特征及多类孔隙流体识别方法 |
| WO2022011894A1 (zh) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 中海油田服务股份有限公司 | 基于卷积神经网络的孔隙网络模型的建模方法及装置 |
| CN114283254A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-05 | 西南石油大学 | 基于核磁共振数据的岩心数字化孔隙网络模型构建方法 |
| CN114818542A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-07-29 | 东北石油大学 | 一种毛细凝聚量关键参数孔隙结构凝聚比例的确定方法 |
| CN115146483A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-04 | 西南石油大学 | 一种新的可动流体动用下限计算方法 |
| CN115393370A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-11-25 | 中国石油大学(北京) | 一种页岩数字岩心构建方法、装置、设备及介质 |
| US11513088B1 (en) * | 2021-11-05 | 2022-11-29 | Institute Of Geology And Geophysics, Chinese Academy Of Sciences | Method for comprehensively characterizing lower limit of oil accumulation of deep marine carbonate reservoir |
| US11573348B1 (en) * | 2022-01-26 | 2023-02-07 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system using nuclear magnetic resonance well logging for T2 cutoff value estimation |
| CN115728202A (zh) * | 2022-11-04 | 2023-03-03 | 西南石油大学 | 一种页岩可动喉道半径下限确定的方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11280931B2 (en) * | 2017-05-09 | 2022-03-22 | Halliburton Energy Services, Inc. | Reservoir formation characterization from NMR T1/T2 ratio |
-
2023
- 2023-07-03 CN CN202310803423.6A patent/CN116519731B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111537541A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-14 | 西安石油大学 | 致密油藏co2驱储层动用特征评价方法 |
| WO2022011894A1 (zh) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | 中海油田服务股份有限公司 | 基于卷积神经网络的孔隙网络模型的建模方法及装置 |
| CN112487620A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-12 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩油可动资源量评价模型、评价方法、应用 |
| CN112505084A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 中国石油大学(华东) | 一种注气提高页岩油可动性的评价模型、评价方法、应用 |
| CN112858133A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-28 | 西安石油大学 | 致密油藏裂缝动态渗吸排驱规律评价方法 |
| CN113361161A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-07 | 中国石油大学(华东) | 基于数字岩心的页岩油水两相流动模拟方法、装置及存储介质 |
| CN113533156A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 西安石油大学 | 页岩油储集层微观孔隙结构特征及多类孔隙流体识别方法 |
| US11513088B1 (en) * | 2021-11-05 | 2022-11-29 | Institute Of Geology And Geophysics, Chinese Academy Of Sciences | Method for comprehensively characterizing lower limit of oil accumulation of deep marine carbonate reservoir |
| CN114283254A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-05 | 西南石油大学 | 基于核磁共振数据的岩心数字化孔隙网络模型构建方法 |
| US11573348B1 (en) * | 2022-01-26 | 2023-02-07 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system using nuclear magnetic resonance well logging for T2 cutoff value estimation |
| CN114818542A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-07-29 | 东北石油大学 | 一种毛细凝聚量关键参数孔隙结构凝聚比例的确定方法 |
| CN115146483A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-04 | 西南石油大学 | 一种新的可动流体动用下限计算方法 |
| CN115393370A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-11-25 | 中国石油大学(北京) | 一种页岩数字岩心构建方法、装置、设备及介质 |
| CN115728202A (zh) * | 2022-11-04 | 2023-03-03 | 西南石油大学 | 一种页岩可动喉道半径下限确定的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 分子模拟技术在页岩油气吸附和流动特性研究中的应用进展;张雪龄 等;中国海上油气;第35卷(第3期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116519731A (zh) | 2023-08-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Quantitative analysis of microscopic structure and gas seepage characteristics of low-rank coal based on CT three-dimensional reconstruction of CT images and fractal theory | |
| RU2586397C2 (ru) | Эффективный способ выбора репрезентативного элементарного объема на цифровых представлениях пористых сред | |
| CN111428321B (zh) | 一种基于简化数字岩心的砾岩储层孔隙网络模型建模方法 | |
| CN110608037B (zh) | 实验确定致密砂岩储层水力压裂支撑裂缝导流能力的方法 | |
| Yio et al. | Representative elementary volume (REV) of cementitious materials from three-dimensional pore structure analysis | |
| CN105974092A (zh) | 一种致密储层孔喉全尺度表征及分析方法 | |
| CN105551004A (zh) | 一种基于岩心ct图像处理的剩余油微观赋存表示方法 | |
| Rodriguez et al. | Effects of principal stress directions and mean normal stress on failure criterion for cross-anisotropic sand | |
| CN111521539B (zh) | 一种致密砂砾岩储层中不同类型孔隙结构定量表征方法 | |
| CN114609010B (zh) | 一种页岩储层油水相对渗透率的测定方法及装置 | |
| CN116519731B (zh) | 一种基于分子动力学模拟的页岩油可动用界限确定方法 | |
| Du | Prediction of permeability and its anisotropy of tight oil reservoir via precise pore-throat tortuosity characterization and “umbrella deconstruction” method | |
| CN202110718U (zh) | 一种三维可视化油藏储层物理模型 | |
| CN107808049B (zh) | 基于多孔介质三维微观结构模型的dnapl迁移数值模拟方法 | |
| CN113361161A (zh) | 基于数字岩心的页岩油水两相流动模拟方法、装置及存储介质 | |
| Lin et al. | Effects of void morphology on fracturing characteristics of porous rock through a finite-discrete element method | |
| CN109632604B (zh) | 一种孔隙尺度到岩心尺度聚合物驱相对渗透率粗化方法 | |
| Knackstedt et al. | 3D imaging and flow characterization of the pore space of carbonate core samples | |
| Li et al. | 3D printing of true pore-scale Berea sandstone and digital rock verification | |
| CN111243098A (zh) | 非均质多孔介质三维孔隙结构有限元模型的构造方法 | |
| CN111044334B (zh) | 一种模拟油藏孔道的制备方法 | |
| Han et al. | Study of fractal and multifractal features of pore structure in tight sandstone reservoirs of the permian Lucaogou Formation, jimsar sag, Junggar Basin, northwest China | |
| CN114544286A (zh) | 一种基于粒径分布的颗粒随机生成方法 | |
| Agrawal et al. | Voronoi tessellation-based algorithm for determining rigorously defined classical and generalized geometric pore size distributions | |
| CN107831102A (zh) | 模拟油藏岩石颗粒粗糙面上水膜的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |