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    基于合金注入与大视域图像技术的致密储层孔隙与喉道表征

    时间：2023-06-30 17:40:06来源：百花范文网本文已影响人

    唐相路，萧汉敏，姜振学，刘学伟，杨再权，刘 格，张 帆

    1.中国石油大学(北京) 油气资源与探测国家重点实验室，北京 102249；
    2.中国石油勘探开发研究院，北京 100083

    储层孔喉结构是油气地质理论的重要组成部分，自油气发现以来，一直是地质研究的重点和难点[1-4]。特别是非常规油气发展起来之后，微—纳米级的孔喉结构已成为近年来研究的热点[5-13]。

    针对储层孔喉结构研究，前人提出了很多方法，比如岩石薄片光学显微镜观察、扫描电镜观察、高压压汞测试、氮气吸附测试、孔隙度和渗透率测试、核磁共振测试等[14]。前人从定性到定量提出了一系列技术方法和理论，促进了对储层孔喉结构的认识。但是高压压汞、核磁共振等测试手段只能得到孔喉的“盲盒”数据，需要基于一定的数学模型去解释储层的孔喉结构特征，而储层的孔喉非均质性强，单一的数学模型具有一定的局限性[15-16]。光学显微镜和扫描电镜等观察手段可以直观地看到储层孔喉的形貌特征。光学显微镜可以通过观察铸体薄片分析储层孔隙大小、连通性等特征，但是分辨率有限，对致密储层效果不好。扫描电镜可以解决分辨率问题，但是在孔喉连通性和定量表征方面存在不足[17-18]。因此，选取鄂尔多斯盆地YJ422井延长组长6段致密储层样品，通过自主研发的一套高温高压合金注入装置，将致密储层中的孔喉注入合金，结合图像孔喉提取方法，解决了孔喉连通性和定量表征的问题。通过大视域图像拼接的方法，解决了储层孔喉结构代表性的问题。

    1.1 样品选择及基本信息

    本次实验选取了鄂尔多斯盆地西南部YJ422井三叠系延长组长6段致密储层样品，共计选择6块样品进行实验。所选样品深度介于1 790～1 795 m。样品为三角洲前缘亚相深灰色粉砂岩。矿物组成以石英为主，平均含量为66.2%。长石含量平均为13.3%，岩屑含量平均为20.5%。样品的孔隙度介于1.3%～5.8%，平均为4.3%。样品的渗透率介于(0.019～0.426)×10-3μm2，平均为0.186×10-3μm2。

    1.2 高温高压合金注入方法

    岩石中孔喉结构是油气赋存的主要空间，对致密储层的孔喉结构研究通常采用扫描电镜观察分析[19-20]。但是通过扫描电镜只能观察到孔隙的形态、大小等信息，无法区分连通孔隙和不连通孔隙，并且孔隙和矿物边缘识别效果较差，进而制约了对油气成藏机理和渗流机理的深入认识。通过高温高压合金注入装置将合金注入岩心之中，岩心中的高密度合金在扫描电镜下形态清晰，因此可以用来确定储层有效孔喉分布特征[21-22]。高温高压合金注入装置的基本原理是合金在高温下变为液态，在加压条件下会以液态形式注入样品孔喉。温度降低后，合金凝固在孔喉中(图1)。由于合金具有高密度，在扫描电镜下可以更容易地区别，合金存在的地方代表了连通孔喉发育的地方。高温高压合金注入装置采用GH4169高温高强度合金钢，最大工作压力可达450 MPa，工作容积60 mL，工作温度250 ℃，加热功率1.5 kW，理论最小可注入3 nm孔喉。综合考虑致密储层的孔隙发育特征，本次实验采用的温度为100 ℃，压力为150 MPa，注入时间为1 h，样品尺寸为2 cm3。实验过程中首先将合金和岩心样品放入高温熔融金属加热杯中，密封后连接真空泵抽真空。设定好加热温度，使合金完全包裹在岩心样品上。待冷却后，注入高温液压油，使反应釜中的压力达到一定的压力。关闭供油阀门，开启加热到设定的温度，观察反应釜中压力的变化，压力的数值取决于加温时反应釜的升高压力值。实验结束，待釜体温度降至室温时将样品取出，进行后续切割、抛光等样品处理工作。

    1.3 大视域图像拼接方法

    致密储层的孔隙通常以微—纳米尺度为主，为了清晰地观察孔喉结构特征，需要将扫描电镜的倍数放到足够大[23]。但同时带来了一个问题，倍数放大之后只能观察到局部的孔喉结构，而无法观察储层整体的孔喉特征。因此，通常得到的图像效果是大倍数图像看得清但看不全，小倍数图像看得全但看不清，并且致密储层非均质性强，孔隙变化快，制约了对致密储层孔喉结构的准确全面的认识[24]。为了解决致密储层孔喉结构准确表征的问题，采用大视域图像拼接方法，其基本原理是首先通过扫描电镜获得连续的大倍数小视域成像照片，然后将所获得的连续的小视域高精度照片进行拼接，最终得到大视域高精度图像，既解决了非均质性问题，又解决了看不清和看不全的问题。图像拼接方法是首先将参考图像和待拼接图像通过SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法进行图像预处理，找到图像的特征点，然后通过KNN(K-Nearest Neighbor Classification)算法对图像进行匹配，最后用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对图像进行融合与边界平滑处理，最终获得完整的拼接图像。根据需求，继续进行一系列图像的拼接，形成一张无缝的、高清晰的图像(图2)。拼接的图像为100张×100张的平面图，形成4 mm×4 mm的视域范围，它具有比任何单张图像都要大的视域和更高的分辨率。

    1.4 图像孔喉提取方法

    通过对图像中的孔喉进行识别与提取，获得孔喉的定量信息，是重要的储层研究内容。对于常规储层，由于孔喉尺寸大，在光学显微镜下便清晰可见[25]。通过偏光显微镜的观察，可以识别不同的矿物，结合图像识别软件，可以把孔喉较好地识别出来。但是对于扫描电镜而言，岩石的灰度图像只能通过灰度值来判定矿物，对孔喉的提取更加困难[26-27]。采用先矿物后孔喉的识别方法，首先基于能谱分析鉴定大视域图像中的各种矿物，然后进行灰度值判别，定义各种矿物的灰度值区间。在大视域图像中，随机选取的各类矿物颗粒均不少于50个。根据灰度值区间分别提取出各种矿物，然后对各矿物进行孔喉提取。将孔喉和矿物进行二值化处理，定量分析各矿物的孔喉结构特征。粒内孔全部归为所承载的单一矿物中，粒间孔因其由若干个矿物共同构成，其含量根据与矿物接触面的大小分摊到各接触矿物中。结合各矿物含量，可以计算出样品整体的孔隙分布特征(图3)。通过逐级分解、先矿物后孔喉的方法可以避免因不同孔喉、不同矿物灰度值有差异而无法全部识别孔喉的问题。主要对石英、长石、碳酸盐矿物、黏土矿物等矿物类型进行了识别，计算得到各矿物中孔隙的孔径分布，结合样品中各矿物含量，计算得到各矿物的孔隙度贡献率。

    2.1 合金对图像孔喉识别的影响

    在扫描电镜下，岩石样品中矿物和孔喉均是以灰度图像的形式展示。电子束接触的样品表面物质密度越大，灰度值越大。因此，在致密储层样品中，孔喉没有密度，灰度值最小。石英、长石、碳酸盐矿物的密度依次增加，它们的灰度值也依次增加，表现在图像中为颜色越来越亮。黏土矿物的密度变化范围大，因此其灰度值变化范围也大。结合能谱分析，可以分辨出各矿物成分[28]。在同一张图像中，每种矿物的灰度值是近似不变的。因此，在一张大视域拼接图像中，只需要选取几个点来确定各矿物的灰度值，便可以根据灰度值来确认图像中全部矿物的分布。通过对注入合金样品和未注入合金样品的扫描电镜观察可以明显地看到两类样品图像的差异。由于合金密度远高于样品中的各类矿物，因此在图像中合金显示为亮白色(灰度值接近255)，合金所在的地方即代表了连通孔喉发育的地方。对于未注入合金的样品图像，黑色部分(灰度值接近0)代表孔喉发育的地方，但是无法区分是连通孔隙还是死孔，且孔喉边缘受矿物影响灰度值会增加，导致识别孔喉边缘难度增大(图4)。因此，通过合金注入的方法识别致密储层孔喉结构特征具有显著优势，是未来重要的发展方向。

    2.2 孔隙发育类型及特征

    致密储层孔隙十分发育，不同类型孔隙形态差异显著。通过扫描电镜观察可知，致密储层主要发育粒间孔、粒内孔和粒间—粒内混合孔三种类型。粒间孔是最为发育的孔隙类型，也是连通性最好的孔隙，孔径通常在几微米到几十微米。在大视域拼接图像中的粒间孔几乎全部被合金充填，表明粒间孔均是连通的孔隙。在脆性矿物颗粒之间的粒间孔形态规则，棱角分明(图5a)。此外，当部分黏土矿物等碎屑附着在脆性矿物边缘时，粒间孔形态受到黏土矿物影响，呈毛边状，且在黏土矿物等碎屑之间存在大量的小孔隙(图5b)。粒内孔主要发育在脆性矿物颗粒内部，连通性极差，仅在部分粒内孔中观察到合金，且同一矿物中的粒内孔也呈现部分连通、部分不连通的特征(图5c，d)。粒内孔孔径较小，通常小于10 μm，形态以椭圆形为主，也呈现部分的管束型。粒间—粒内混合孔也十分常见，主要发育在溶蚀矿物和黏土矿物的边缘(图5e，f)。此类孔隙连通性较好，在大视域拼接图像中基本都可以看到充填合金。溶蚀矿物的粒间—粒内混合孔的孔径通常大于5 μm，形态依残留溶蚀矿物边缘展布。而黏土矿物粒间—粒内混合孔一般小于5 μm，形态一般呈狭缝型，主要原因为黏土矿物晶体一般为片状，片与片之间形成狭缝型孔隙。

    2.3 喉道发育类型及特征

    致密储层主要发育孔隙缩小型喉道、缩颈型喉道、管束型喉道、片状喉道和弯片状喉道5种类型(图6)。孔隙缩小型喉道主要为孔隙被矿物颗粒挤压导致孔隙局部缩小形成的，喉道一般较粗，喉道半径与孔隙半径差异不大，主要发育在较大的粒间孔之间。缩颈型喉道主要发育在两个矿物颗粒呈点接触附近，喉道半径较小，且长度有限，两侧孔隙通过极短的狭窄喉道连通，主要由弱压实的脆性矿物支撑形成。管束型喉道的喉道半径一般大于缩颈型喉道半径，长度较长，如同水管。这类喉道延续性好，抗破坏能力强，是一种优质的长距离连通通道。片状喉道是致密储层中十分常见的一种喉道类型，喉道半径小，形状平直，呈片状。这类喉道在岩石中整体是连通的，但在扫描电镜二维平面中呈现时断时续特征，表明其连通性是非均质的。弯片状喉道是片状喉道的延伸，当片状喉道呈弯曲形状时称为弯片状喉道。这类喉道半径小，长度大，与粒间孔连通性好，是致密储层中最常见的一种喉道类型。此外，致密储层中还发育少量的未连通喉道，孤立地发育在矿物颗粒之间，是矿物颗粒接触面在压实作用下残留下来的喉道，主要由于矿物颗粒以强压实状态阻断了这类喉道与外界连通的路径。

    2.4 孔喉分布特征

    孔隙和喉道分布是致密储层油气运移和富集的关键[29-30]。通过对致密储层中各矿物孔隙的识别与提取，获得了石英、长石、碳酸盐矿物、黏土矿物的孔径分布特征。石英和长石的孔径峰值在25～30 μm。碳酸盐矿物的孔径峰值在20～25 μm，但整体上在5～50 μm区间孔隙均比较发育。黏土矿物的孔径峰值在10～15 μm，以小于25 μm的孔隙为主，明显小于石英、长石和碳酸盐矿物的孔径峰值，表明其储集性能较差(图7)。致密储层中石英、长石含量高(石英体积含量41.7%，长石体积含量22.5%)，它们的面孔率也高(石英面孔率9.5%，长石面孔率8.2%)。综合石英、长石的面孔率和矿物含量，可以计算出石英、长石对致密储层面孔率(φ=7.8%)的贡献率达74%，而黏土矿物的贡献率仅有11%。通过统计大视域拼接图像中喉道的数量，结果表明致密储层中弯片状喉道是最主要的喉道类型，其占比超过40%，明显高于其他喉道类型(图8)。但弯片状喉道连通性是五类喉道中最差的，是导致致密储层低渗透率(K=0.05×10-3μm2)的主要原因。其次是片状喉道，占比超过20%。

    孔隙缩小型喉道、缩颈型喉道和管束型喉道的占比均较低，但它们的连通性相对较好，是有利的喉道类型，对致密储层渗透率具有一定的促进作用。

    (1)采用高温高压合金注入装置对岩心进行合金注入，在扫描电镜下可以确定储层有效孔喉分布特征，理论最小可注入3 nm孔隙。大视域图像拼接方法将连续的小视域高精度照片进行拼接，最终得到大视域高精度图像，具有比任何单张图像都更大的视域和更高的分辨率，既解决了非均质性问题，又解决了看不清和看不全的问题。采用先矿物后孔喉的识别方法定量分析各矿物的孔喉结构特征，可以避免因不同孔喉、不同矿物灰度值有差异而无法全部识别孔隙的难题。

    (2)致密储层中孔喉灰度值最小，石英、长石、碳酸盐矿物的灰度值依次增加，表现为图像越来越亮。在图像中合金所在的地方即代表了连通孔喉发育的地方，致密储层主要发育粒间孔、粒内孔和粒间—粒内混合孔3种孔隙类型，孔隙缩小型喉道、缩颈型喉道、管束型喉道、片状喉道和弯片状喉道5种喉道类型。致密储层发育多种类型的孔隙和喉道，显示出油气藏复杂的孔喉网络体系。粒间孔是最为发育的孔隙类型，也是连通性最好的孔隙，对致密储层成藏十分重要。石英和长石对致密储层面孔率的贡献率达74%，为油气赋存提供了可观的储集空间。致密储层中弯片状喉道数量占比超过40%，是导致致密储层低渗透率的主要原因。

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