非常规油气储集孔隙多尺度连通性的定量显微CT研究.pdf

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1、矿物岩石地球化学通报·非常规油气资源·BulletinofMineralogy,PetrologyandGeochemistryVo1.34No.1,Jan.,2015非常规油气储集孔隙多尺度连通性的定量显微CT研究王玉丹,杨玉双2,,刘可禹4,5,任玉琦,谭海,邓彪,杜国浩,谢红兰,肖体乔1.中国科学院上海应用物理研究所,上海201800;2.山西大学物理电子工程学院,太原030006;3.CSIRO,PrivateBag33,Clayton,Vic3169,Australia;4CSIRO,P.O.Box1130,Bentley,WA6102,Australia;5.中国石油天然

2、气股份有限公司中国石油勘探开发研究院,北京100083摘要:非常规油气储集孔隙结构复杂多样,以纳米级孔喉系统为主,局部发育毫米一微米级孔隙和裂隙。孔、裂隙大小、形态及三维连通性等微观结构特征对油气赋存状态、运移方式、渗流特征等地质问题研究具有重要意义。常规方法无法实现微纳孔隙多尺度三维结构及连通性分析。本文采用同步辐射多能CT技术,结合数据约束模型(DCM)方法对非常规油气储集微纳孔、裂隙研究,可实现多尺度三维可视化表征,进一步获得孔、裂隙体积统计分布及其三维连通结构等信息。基于上海光源显微CT实验平台,针对碳酸盐岩及陆相页岩两种样品,成功获得了孔、裂隙三维结构以及统计分布、三维连通

3、结构等定量信息。实验结果表明,该方法有望成为非常规油气储集研究强有力的手段。关键词:同步辐射CT;数据约束模型;多尺度孔、裂隙分布;连通性中图分类号:P618.130.2文章编号:1007—2802(2015)01—0086—07doi:10.3969/j.issn.10072802.2015.01.010QuantitativeandMulti-ScaleCharacterizationofPoreConnectionsinTightReservoirswithMicro-CTandDCMWANGYu—dan,YANGYu—shuang’,LIUKe—yu’,RENYu—qi,TA

4、NHai,DENGBiao,DUGuo.hao,XIEHong—lan,XIAOTi.qiao。1.ShanghaiInstituteofAppliedPhysics,ChineseAcademyofSciences,Shanghai201800,China;2.InstituteofTheoreticalPhysicsandDepartmentofPhysics,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China;3.CSIRO,PrivateBag33,Clayton,Vic3169,Australia;4.CSIRO,P.0.Box1130Bentley,

5、WA6102,Australia;,5.ResearchInstituteofPetroleumExploration&Development,PetroChina,Beng100083,ChinaAbstract:Theporestructures,whosesizesrangefrommillimeterstomicro.orevennano-meters.arecomplexinuneon.ventionaltightoilandgasreservoirs.Quantitativeunderstandingofsize,shape,distributionandconnecti

6、onsofporesareimportantinestimatingtherelationshipsamongtotalreserve,recoverablereserveandproductionrate.However,ithasbeenachallengingtasktoadequatelyobtain3Dporestructuresandinterconnectionsatpresentduetotheinherentmulti.scalecharacteristicsofpores.Inthispaper,thetechniqueofdata—constrainedmode

7、ling(DCM)combinedwithmulti—ener—gYsynchrotronradiation·-basedX--rayCTwasusedinvestigatetheporeandfractureconnectivityinunconventionaloilandgasreservoirs.Thismethodcanobtainthemicro.CTdataformulti.scaleporesandfracturesandthuscanob

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