基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法

1.本发明涉及油气勘探开发领域，具体涉及一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法。


背景技术：

2.近年来，随着我国原油对外依存度的逐年增加，国内油气可持续发展已成为直接影响我国能源安全的关键问题。低阻油气藏作为油气勘探开发的难点问题，其受束缚水饱和度、地层水矿化度、孔隙结构、导电矿物、黏土矿物、泥浆侵入等因素的影响，储层与非储层的反射特征差异小，使得低阻油气藏的储层识别与预测困难，无法直接基于电阻率测井的储层评价模型计算低阻油气藏的储层参数。
3.目前，针对低阻油气藏岩石微观导电性质的研究基本为改变电导率计算中不同因素的数值，从而体现不同影响因素对电导率值的贡献，但是，采用现有方法无法定量确定岩石中不同组分的真实导电贡献，而随着ct扫描、fib-sem扫描和qemscan扫描等技术在构建多组分数字岩心模型方面的广泛应用，亟需基于数字岩心模拟真实状态下岩石不同组分的导电性，提出一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法。


技术实现要素：

4.本发明旨在解决现有技术的不足，提出了一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法，利用多组分数字岩心模型模拟岩石内部电流场的分布情况，获取岩石中不同组分的导电性，实现了对岩石中不同组分导电贡献的定量评价。
5.本发明采用以下的技术方案：
6.一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法，具体包括以下步骤：
7.步骤1，通过扫描取芯样品获取岩石扫描图像，确定取芯样品的内部结构，基于avizo软件采用分水岭分割方法构建多组分数字岩心模型，得到等间隔体素网格单元化的多组分数字岩心三维空间；
8.步骤2，基于数学形态学方法在多组分数字岩心模型内部生成两相流体，并将两相流体整合至多组分数字岩心模型的孔隙结构中，模拟岩石孔隙中的流体分布；
9.步骤3，对多组分数字岩心模型中各组分的电导率赋值后，在多组分数字岩心模型两端施加电场，基于有限元算法确定计算多组分数字岩心的电导率，将多组分数字岩心中各矿物组分电导率作为有限元算法的输入，模拟得到不同含水饱和度条件下多组分数字岩心模型的电流，得到可视化电流场图像，确定多组分数字岩心模型的电导率；
10.步骤4，根据多组分数字岩心模型的可视化电流场图像，确定多组分数字岩心模型中各组分的电流值，结合多组分数字岩心模型中电流、频率和累积频率之间的关系，将多组分数字岩心模型内部划分为多个电流区间，分别针对各电流区间计算多组分数字岩心模型中各组的导电贡献比例，利用导电贡献比例定量表征多组分数字岩心模型中各组分的导电
贡献。
11.优选地，所述步骤1中，扫描方法采用ct扫描、fib-sem扫描、qemscan扫描中的至少一种。
12.优选地，所述步骤2中，基于数学形态学方法模拟两相流体分布的计算公式为：
[0013][0014]
式中，a和b均为多组分数字岩心模型中的数据集合；为开运算，为腐蚀算子，为膨胀算子。
[0015]
优选地，所述步骤3中，多组分数字岩心模型中包含多个等间隔分布的体素，通过将各体素的能量相加得到多组分数字岩心模型的总能量，基于变分原理计算多组分数字岩心模型总能量最小时各体素的节点电压，结合各体素的电导率张量，确定各体素的电流值，再通过计算多组分数字岩心模型中所有体素电流的体积平均值，得到多组分数字岩心模型的等效电流，根据电流与电导率之间的关系，将等效电流转化为电导率，得到多组分数字岩心模型的电导率。
[0016]
优选地，所述步骤4中，多组分数字岩心模型内部的电流区间包括非导电区域、低电流区域和高电流区域。
[0017]
优选地，所述步骤4中，多组分数字岩心模型中某组分在电流区间的导电贡献比例为该组分在电流区间内的含量与该组分在多组分数字岩心模型中总含量的比值。
[0018]
本发明具有如下有益效果：
[0019]
本发明通过高分辨率扫描获取取芯样品的内部结构，构建多组分数字岩心模型，基于数学形态学方法在多组分数字岩心模型孔隙内部充填两项流体，模拟得到电场环境下多组分数字岩心模型中电流场的分布，利用有限元算法计算多组分数字岩心模型的电导率，再通过对多组分数字岩心模型中电流场图像进行分割，确定多组分数字岩心模型中各矿物组分的导电贡献。本发明实现了对岩石中各组分导电贡献的定量评价，在岩石导电影响因素分析、储层低阻成因分析和储层饱和度评价等方面具有较高的应用价值，为指导各类地层的勘探开发奠定了基础，具有广阔的应用前景。
附图说明
[0020]
图1为一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法流程图。
[0021]
图2为常规岩心多组分数字岩心模型的示意图；其中，图2(a)为含水饱和度100％的常规岩心多组分数字岩心模型，图2(b)为含水饱和度50％的常规岩心多组分数字岩心模型。
[0022]
图3为低阻岩心多组分数字岩心模型的示意图；其中，图3(a)为含水饱和度100％的低阻岩心多组分数字岩心模型，图3(b)为含水饱和度50％的低阻岩心多组分数字岩心模型。
[0023]
图4为常规岩心多组分数字岩心模型的可视化电流场图像；其中，图4(a)为含水饱和度100％的常规岩心多组分数字岩心模型所对应的可视化电流场图像，图4(b)为含水饱和度50％的常规岩心多组分数字岩心模型所对应的可视化电流场图像。
[0024]
图5为低阻岩心多组分数字岩心模型的可视化电流场图像；其中，图5(a)为含水饱和度100％的低阻岩心多组分数字岩心模型所对应的可视化电流场图像，图5(b)为含水饱
和度50％的低阻岩心多组分数字岩心模型所对应的可视化电流场图像。
[0025]
图6为常规岩心多组分数字岩心模型中电流的频率和累积频率。
[0026]
图7为低阻岩心多组分数字岩心模型中电流的频率和累积频率。
[0027]
图8为不同含水饱和度下各多组分数字岩心模型中各组分的导电贡献；其中，图8(a)为含水饱和度100％的常规岩心多组分数字岩心模型中各组分的导电贡献，图8(b)为含水饱和度50％的常规岩心多组分数字岩心模型中各组分的导电贡献，图8(c)为含水饱和度100％的低阻岩心多组分数字岩心模型中各组分的导电贡献，图8(d)为含水饱和度50％的低阻岩心多组分数字岩心模型中各组分的导电贡献。
具体实施方式
[0028]
下面结合附图和某油田的取芯资料为例，对本发明的具体实施方式做进一步说明：
[0029]
以中国某油田的取芯样品为例，采用本发明提出的一种基于数字岩心电流场可视化定量表征导电组分贡献的方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
[0030]
步骤1，通过对取芯样品进行ct扫描获取岩石扫描图像，确定取芯样品的内部结构，基于avizo软件，采用分水岭分割方法构建多组分数字岩心模型，得到等间隔体素网格单元化的多组分数字岩心三维空间。为了对比常规岩心与低阻岩心，本实施例根据常规岩心和低阻岩心的内部结构分别构建了常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型，常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型的组分均包括石英、钾长石、钠长石、高岭石、绿泥石、伊利石以及充填于岩石孔隙中的水。
[0031]
步骤2，基于数学形态学方法，利用公式(1)分别在常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型内部生成两相流体，本实施例中两项流体为油气，在水湿状态下，数学形态学方法开运算产生的孔隙体积被油气充填，多组分数字岩心模型中的剩余孔隙体积被水充填，将油气整合至多组分数字岩心模型的孔隙结构中，模拟岩石孔隙中的流体分布。本实施例中，图2为常规岩心多组分数字岩心模型，其中，图2(a)中常规岩心多组分数字岩心模型的含水饱和度为100％，图2(b)中常规岩心多组分数字岩心模型的含水饱和度为50％；图3为低阻岩心多组分数字岩心模型，其中，图3(a)中低阻岩心多组分数字岩心模型的含水饱和度为100％，图3(b)中低阻岩心多组分数字岩心模型的含水饱和度为50％。
[0032]
步骤3，分别对常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型中各组分的电导率进行赋值，其中，岩石孔隙中地层水的电导率设为2.08s/m，石英、钾长石和钠长石的电导率均设为10-5
s/m，伊利石和绿泥石的电导率均设为0.29s/m，高岭石的电导率设为0.1s/m，油的电导率设为0。
[0033]
分别在常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型的两端施加电场，基于有限元算法确定计算各多组分数字岩心模型的电导率，将多组分数字岩心中各矿分的电导率作为有限元算法的输入，由于多组分数字岩心模型由体素组成的矩阵组成，各体素均呈立方体结构，通过顶点与相邻体素连接，在多组分数字岩心模型两端施加电场时，多组分数字岩心模型中各体素上的电压分布最终决定了多组分数字岩心模型的总能量，因此，基于变分原理即可将多组分数字岩心模型的电压分布问题转化为求取系统能量
极值的问题，当多组分数字岩心模型的系统能量en取极小值时，多组分数字岩心模型中各节点电压变量um的偏导数因此，通过计算多组分数字岩心模型总能量最小时各体素的节点电压，结合各体素的电导率张量，即可确定各体素的电流值，再通过计算多组分数字岩心模型中所有体素电流的体积平均值，得到多组分数字岩心模型的等效电流，根据电流与电导率之间的关系，将等效电流转化为电导率，得到多组分数字岩心模型的电导率。
[0034]
分别模拟得到不同含水饱和度条件下常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型的可视化电流场图像，如图4和图5所示，从而确定各多组分数字岩心模型的电导率。
[0035]
步骤4，根据各多组分数字岩心模型中电流、频率和累积频率之间的关系，如图6和图7所示，分别对各多组分数字岩心模型的可视化电流场图像进行分割，结合多组分数字岩心模型中各体素的电流值将多组分数字岩心模型内部划分为非导电区域、低电流区域和高电流区域，其中，将电流大于累积频率75％的区域划分为高电流区域，将电流值小于1的区域划分为非导电区域，其余区域划分为低电流区域，因此，本实施例中非导电区域对应的电流值为[0,1)，低电流区域对应的电流值为[1,5)，高电流区域对应的电流值为[5,255]。
[0036]
分别计算常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型中不同组分的电流值以及导电贡献比例，如图8所示，分析得到岩石中的地层水主要占据高电流区域和低电流区域，其他组分主要分布在非导电区域和低电流区域。对比发现相同组分在不同岩石类型、不同含水饱和度时对应的导电贡献存在明显区别：以绿泥石为例，在含水饱和度为100％的常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型中，绿泥石均主要分布在低电流区域；而在含水饱和度为50％的常规岩心多组分数字岩心模型和低阻岩心多组分数字岩心模型中，绿泥石均主要分布在非导电区域。由此可见，岩石中导电组分的电阻率受岩石类型及含水饱和度的影响。
[0037]
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。