基于储层岩石微观结构单元的数字岩石物理建模及弹性模拟研究

The elastic properties of rocks in a petroleum reservoir are influenced by micro structures. Laboratory study is often not feasible because it is difficult to delineate micro structures in rock physical experiments, and for an unconventional reservoir, it is difficult to acquire intact samples. Thus, numerical simulation of digital rock physics has become important in reservoir studies. Conditioned by the capability of digital rock devices and computers, we have to compromise between field of view and resolution, and carefully determine a representative elementary volume for a model. The disadvantages include the possible loss of the model’s details and the neglected inhomogeneity of the whole sample, thus it is possible not to obtain the accurate elastic properties of the sample. We propose a new modeling method of digital rock physics. Based on the image of large field of view, typical local images are acquired at high resolution, and the parts with similar statistical characteristics are substituted with an effective media, namely a micro-structure paradigm. Thence, the model is simplified and the computing cost is reduced, while the elastic properties of the micro structures are in general retained. By massively analyzing the digital rock data of reservoir rocks, this project is to establish a database of micro-structure paradigms, and to investigate the modeling method of digital rock physics based on this database, as well as the elastic simulation methods suitable for the new models. Through this project, the existing data of digital rock will be scientifically organized, and the work flow of elastic simulation for reservoir rocks will be standardized, which will promote the exploration and development of unconventional reservoirs.

油气储层岩石的弹性性质受其微观结构的影响。岩石物理实验难以刻画微观结构，且复杂储层多有不易取心等问题，实验研究缺乏可行性。因此，数字岩石物理模拟已成为储层研究的重要手段。受测试仪器和计算机能力的限制，通常需在视域和分辨率之间妥协，谨慎选择模型的代表性体积。缺点是可能丢失模型细节，忽视样品的整体非均质性，不能得到全样品真实的弹性性质。本项目考虑一种新的数字岩石物理建模方法。它基于大视域成像结果，并采集典型的高分辨率局部图像，将具有相同统计特征的部分替换为一种等效介质，即微观结构单元。由此可简化模型、减少运算量，并基本保持微观结构的弹性性质。拟通过分析大量储层岩石的数字岩心数据，建立微观结构单元数据库；研究基于该数据库的数字岩石物理建模方法及适用于新模型的弹性模拟方法。通过本项目的研究，有望科学有序地整合现有的数字岩心数据，形成标准化的储层岩石弹性性质模拟流程，服务于非常规油气的勘探开发。

油气储层岩石的弹性性质受其微观结构的影响。但岩石物理实验难以刻画微观结构，且复杂储层多有不易取心、样品宝贵等问题。因此，以岩心显微成像为基础的数字岩石物理建模与模拟已成为储层研究的重要手段。在这样的背景下，我们开展了本项目的研究。.现已完成了预定的研究计划和目标，取得了以下成果：.（1）改进了基于图形学方法的岩心图像优化和微观结构提取流程。一是用各向异性扩散滤波改善了岩心图像优化时的边界失真；二是创新了分区二维带阻滤波，可快速、准确地去除岩心FIB-SEM图像特有的幕帘噪音；三是提出并论证了利用实测渗透率来校正岩心图像的灰度分割的必要性。.（2）将新兴的机器学习技术应用于岩心显微图像优化和微观结构提取。一是训练去除岩心FIB-SEM图像特有的暗角和幕帘噪音；二是训练得到了有机质孔-基质孔的机器学习模型，可用于提取有机质孔和基质孔并分别予以统计分析。.（3）改进了用于数字岩心弹性模拟的有限元方法，用自适应边长的四面体网格提高计算效率，同时保证计算的准确性，从而改善了该方法的实用性，使其可用于研究大量岩心的研究。.（4）建立了多种储层岩石的微观结构单元数据库，包含数百套岩心样品的矿物-结构图像及多尺度微观结构特征、典型的弹性参数值等。.本项目的科学意义，一是明确了不同储层岩石的微观结构特征，以及部分特征对岩石物理性质的影响，主要包括：微孔和颗粒大小对岩心成像效果、有效孔隙结构、渗透率计算的影响，以及孔隙结构对岩石弹性模量、地震波速度的影响。二是探索了机器学习方法用于岩心显微图像处理与分析、储层建模与模拟的路径。.本项目在油气储层分析、测井、物探等方面将有较多的应用。准确、高效的数字岩心建模是储层分析的重要基础之一；快速、正地的提取和分析有机质孔，对页岩气储层分析有重要价值；不同孔隙结构、矿物分布、颗粒大小对地震波速度的影响，对测井和地震勘探有现实的指导意义。