一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法

1.本发明涉及油气藏室内模拟技术领域，具体涉及一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法。


背景技术：

2.在“双碳”目标驱动下，低碳绿色能源格局及范式正在全方位演变。氢能作为最具潜力的清洁能源也正经历“灰氢”—“蓝氢”—“绿氢”的转变。随着制氢工业技术发展引发氢产能的提高，使得大规模储氢设施需求激增。页岩气藏原生密闭、库容量大、分布广、注采设施完备等优点使其成为地下大型储氢库强力竞争场所，但对于地下大面积储氢的研究多聚焦与盐穴、含水层、废弃砂岩油气藏，对于页岩储氢的试验与研究鲜有报道。
3.氢气在页岩中的流动行为、微观运移机理、封存安全性是页岩储氢库建设面临的诸多瓶颈问题。数字岩心技术作为一项成熟的孔隙网络模型构建方法，已广泛应用于各种流体在微观孔隙尺度的模拟研究领域。传统的数字岩心重构方法聚焦孔隙与岩石骨架的真实还原，对于孔隙结构的提取与重构方法主要有模拟退火法、序贯模拟法、过程法以及蒙特卡罗法。页岩气藏具有孔隙尺度跨度广，非均质强等特点，使得针对砂岩有效的重构方法在应用于页岩气藏时会出现计算时间长、计算难度大和孔隙特征重构准确率低等问题。
4.马尔科夫链式蒙特卡罗(markov chain monte carlo)方法是基于概率分布蒙特卡罗法改进而来，已经能被证实可有效用于页岩气藏的孔隙结构重构，但传统的数字岩心重构会忽略孔隙结构自身的成分特征，而被忽视的成分特征对于氢气微观吸附和扩散机理有着不可忽视的影响，这将使得对于氢气微观运移的研究存在机理认识不清或考虑不全的隐患。
5.目前尚未有一种考虑页岩孔隙类型和全矿物成分的数字岩心重构方法。


技术实现要素：

6.为解决上述至少一种问题，本发明提出了一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法，其最终获得的数字岩心模型，能够更加准确、更加方便的对含氢气体在岩心内的流动模拟。
7.本发明的技术方案如下，一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法，包括如下步骤：
8.s1、获取岩心在至少三个方向上的二维扫描图像，并获取岩心的孔隙特征，所述孔隙特征包括孔隙类型；
9.s2、获取岩心的矿物组成；
10.s3、基于岩心的二维扫描图像以及岩心的孔隙特征，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法得到重构数字岩心中间体；
11.s4、根据岩心中矿物的含量，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法对无机孔隙的矿物成分进行标定即得重构数字岩心。
12.本发明的有益效果在于：本发明结合x-射线全岩矿物分析、扫描电镜有机/无机孔隙识别与马尔科夫链式蒙特卡罗方法，对数字岩心的孔隙结构和成分进行标定，使得最终获得的数字岩心模型，能够更加准确、更加方便的对含氢气体在岩心内的流动模拟。最终得到的结果，对页岩储氢库合理注采循环设计、库容量、安全密闭性评价具有重要实际意义。
附图说明
13.图1为s3中得到重构数字岩心中间体的示例。
具体实施方式
14.为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，现对本发明的技术方案进行以下详细说明，但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。
15.下面结合实施例对本发明进一步说明。
16.下述实施例中，所述的“体素”是组成三维空间的基本点，类似于二维图像的像素点。
17.一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法，包括以下步骤：
18.s1、获取岩心在至少三个方向上的二维扫描图像，并获取岩心的孔隙特征，所述孔隙特征包括孔隙类型。
19.具体的，在该步骤中，获取二维扫描图像可采用多种方法，但是基于实际准确性、可靠性和方便程度，通常采用sem(扫描电镜)进行获取，由于采用sem获取岩心的二维扫描图像的方法是本领域常见方法，因此在此对其具体操作不予赘述。
20.同时，由于岩心为三维结构，因此，最少需要获取岩心在三个方向上的二维扫描图像，使得最终重构得到的数字岩心为三维图。从实际建模的难易程度来看，优选以笛卡尔三维坐标系为三个面的延伸方向，获取岩心的三个二维扫描图像，其笛卡尔三维坐标系的一个轴穿过岩心的中心线。当然，本领域技术人员可以根据实际情况，采用不同的方式、不同的方向获取不同的二维扫描图像。
21.在获取了岩心的二维扫描图像后，利用阈值分割法，将每一个二维图像中的骨架和孔隙进行区分，最终以获得岩心包括孔径分布、有机孔隙、无机孔隙在内的孔隙类型。阈值分割法是一种常见的处理图像的方法，因此在此对其具体操作不予赘述。
22.s2、获取岩心的矿物组成；
23.在该过程中，将岩心磨成粉末后，采用x-射线衍射仪对其矿物成分进行分析，最终即可得出该岩心的矿物组成。
24.当然，本领域中还有其余的方法获取岩心的矿物组成，比如色谱法等等，但是从使用的广泛程度、经济性和准确性考虑，本实施例中选用x-射线衍射仪对岩心的组分进行测量。
25.s3、基于岩心的二维扫描图像以及岩心的孔隙特征，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法得到重构数字岩心中间体；
26.具体的，该过程主要包括以下步骤：
27.首先，提取岩心在多个方向上的二维扫描图像特征，确定各个图像中孔隙平稳概率分布函数；本实施例中，首先将二维扫描图像进行二值化处理，随后以2、3和5邻居对二值化后的图像进行遍历采样，最终确定其孔隙概率密度函数。
28.为了进一步的使本领域技术人员了解以多邻居对图像进行遍历采样的操作，下面以2邻居进行举例：
29.2邻居采样主要包含2个体素的联合概率，每个体素存在骨架和孔隙两种情况，因此，2邻居采样的概率密度函数如表1所示：
30.表12邻居采样的概率分布表
[0031][0032]
图中，黑块表示孔隙，白块表示骨架。根据二维扫描图像，即可获得相应的概率密度函数。
[0033]
同理，对于3邻居采样，总共有8种情况，对于5邻居采样，总共有32种情况。均可通过二维扫描图像获得。
[0034]
如图1所示，选取三维方向中的第一个方向开展一维重构：基于岩心的孔隙度，为该方向的第一个体素随机赋予状态，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对该方向的体素进行预测，
[0035]
对于马尔科夫链式蒙特卡罗法来讲，三维体素模型中，其任一点满足以下情况：
[0036]
p(x
ijk
|{x
lmn
:0＜l＜i,0＜m＜j,0＜n＜k})＝p(x
ijk
|x
i-1,j,k
,x
i,j-1,k
,x
i,j,k-1
)
ꢀꢀ
式1
[0037]
式中，x
ijk
表示在三维坐标i、j、k处的体素；p表示概率分布函数。
[0038]
上式表示，对于三维体素模型中的点(i,j,k)来讲，其状态x
ijk
仅与该点在3个方向上的相邻点的状态有关，根据不同边界的体素，分别开展三个方向上的状态估计，其联合概率为三个方向概率和的平均值，最终如式2所示：
[0039]
p(x
ijk
)＝α[p(xi)+p(xj)+p(xk)]
ꢀꢀꢀ
式2
[0040]
式中，p(xi)为从i方向上状态概率分布函数；p(xj)为j方向上状态概率分布函数；p(xk)从k方向上状态概率分布函数；i、j、k为获取岩心二维扫描图像的三个方向；α表示系数，通常取表示三个方向上状态概率分布函数的平均值。
[0041]
选取三维方向中的第二个方向开采二维重构：以一维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对二维平面上的体素进行预测；
[0042]
选取三维放心中的第三个方向开展三维重构：以二维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对三维空间上的体素进行预测，最终得到重构数字岩心中间体。
[0043]
在上述的重构过程中，需要采用邻居采样对其进行预测，通常来讲，对于一维重构，其第一个体素的具体构成(骨架或孔隙)，需要根据岩心的实际孔隙度，对其进行随机预测；对于后续的其余体素，通常采用二邻居采样对其进行预测。对于二维重构，其第一个体素可采用三邻居采样进行预测，后续的体素，可采用五邻居采样对其进行预测。对于三维重构，其通常采用三个方向上的五邻居采样进行预测。当然，本领域技术人员也可以采用其余的多邻居采样进行预测。
[0044]
但实际情况中，当完成数字岩心的重构后，重构数字岩心的孔隙度参数可能和实际岩心的孔隙度参数具有一定的误差，当误差过大时，需要对系数α进行校正，修正后的系数α的取值如下：
[0045][0046]
式中，δα为系数α的修正值，为重构后孔隙度，为三个扫描面平均孔隙度。
[0047]
虽然从理论上讲，只要扫描设备精确度够高，或者将岩心分隔成多个区块进行单独扫描后，将扫描后的图像拼成一张同方向上的二维图即可。但是这两种方法均有相应的缺陷：要么成本相对较高，要么工作量较大。因此，在本实施例中，可以先扫描一张低分辨率(即扫描面积较大)的图，随后再扫描数张高分辨率(即取低分辨率的图中的一小部分进行扫描)的图，后将低分辨率的图和高分辨率的图进行叠加即可。
[0048]
在本实施例中，就爱那个低分辨率的图和高分辨率的图，利用改进的叠加算法，将不同分辨率重构图像进行叠加，将有机孔隙用0表示，无机孔隙用1表示，骨架用2表示改写数字岩心数据体。基于具体的叠加算法如下式所示：
[0049][0050]
s4、根据岩心中矿物的含量，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法对无机孔隙的矿物成分进行标定即得重构数字岩心；
[0051]
选取三维方向中的第一个方向开展一维重构：基于岩心的矿物组成，为该方向的第一个体素的矿物组成随机赋予状态，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对该方向的体素的矿物组成进行预测；
[0052]
选取三维方向中的第二个方向开采二维重构：以一维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对二维平面上的体素的矿物组成进行预测；
[0053]
选取三维放心中的第三个方向开展三维重构：以二维重构为基础，基于马尔科夫
链式蒙特卡罗法，对三维空间上的体素的矿物组成进行预测，最终得到重构数字岩心。
[0054]
在本步骤中，和s3相似，其对体素的预测，都需要基于相应的概率密度函数，但是与s3的不同之处在于，本步骤中的概率密度函数，即为各个矿物的含量百分比，其概率相对确定。
[0055]
对于岩心来讲，其通常含有多种矿物，因此，在进行重构时，可先将其中一种矿物进行重构标定，当该矿物在三维方向上均完全标定后，随后对另一种矿物进行标定。待所有矿物均完全标定后，数字岩心即重构完成。
[0056]
在一些情况下，我们仅需要研究其中一种或者几种矿物对氢气流动的影响，因此，也可以按照上述方法，对这几种矿物进行标定。
[0057]
s5、通过最大球法对重构后的数字岩心模型进行孔隙结构提取。
[0058]
事实上，经过s4的步骤后，即完成对数字岩心的重构。但是为了使得数字岩心的孔隙和真实岩心孔隙更加接近，因此，利用最大球法对其孔隙进行修正。
[0059]
最大球法要求每个最大球均与数字岩心内的骨架颗粒或边界相切，且保证最大球不是彼此的子集。定义r
down2
和r
up2
分别表示最大球体的下限与上限半径的平方，其中r
up2
具体表示球体中心c(xc,yc,zc)到最近的骨架体元v(xg,yg,zg)的距离平方：
[0060]rup2
＝dist2(c,vg)＝(x
c-xg)2+(y
c-yg)2+(z
c-zg)2ꢀꢀꢀ
(5)
[0061]rdown2
则表示球心c(xc,yc,zc)到任意孔隙体单元v(x,y,z)的最大距离平方：
[0062]rdown2
＝max{dist2(v,c)|dist2(v,c)＜r
up2
}
ꢀꢀꢀ
(6)
[0063]
首先从任意单个体素的面、边以及顶点向外扩展进行搜寻，当遇到骨架体素或图像边界时停止，取其中最小的距离平方l2作为后续控制搜索范围。
[0064]
根据l2，找到每个体素对应的下限与上限距离的平方，即r
down2
与r
up2
；内切出能够满足条件的最大球体。去除被完全包含的部分内切球，从局部半径最大球(半径为r
max i
)出发搜索相邻的另一个局部最大球(半径为r
max j
)停止。将沿程作为连通的孔隙喉道，遍历整个数字岩心；进而完成真实孔隙网络构建。
[0065]
本发明能够重构考虑矿物成分与孔隙类型的页岩数字岩心；对“双碳”背景下的页岩储氢库合理注采循环设计、库容量、安全密闭性评价具有重要实际意义。本文所用之页岩数字岩心重构方法可以应用于氢气与页岩中的微观运移机理模拟研究，提高氢气微观运移机理模拟真实与准确性。
[0066]
事实上，利用本发明实施例的方法得到的数字岩心，不仅仅能够用于氢气流动分析，还能够用于其余能够吸附于岩心内的气体流动分析，比如二氧化碳、天然气等，但是从实际使用角度来看，氢气的吸附程度更大，更具有实际的研究意义。
[0067]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取岩心在至少三个方向上的二维扫描图像，并获取岩心的孔隙特征，所述孔隙特征包括孔隙类型；s2、获取岩心的矿物组成；s3、基于岩心的二维扫描图像以及岩心的孔隙特征，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法得到重构数字岩心中间体；s4、根据岩心中矿物的含量，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法对无机孔隙的矿物成分进行标定即得重构数字岩心。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1中，基于sem获取岩心在相互垂直的三个方向上的二维扫描图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1中，利用阈值分割法，区分二维扫描图像中的孔隙和骨架，从而获取岩心的孔隙特征，所述岩心的孔隙特征包括孔径分布、有机孔隙和无机孔隙。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s2中，基于x-射线衍射矿物分析，获取岩心的矿物组成。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s3中，利用马尔科夫链式蒙特卡罗法得到重构数字岩心的具体步骤包括：提取岩心在多个方向上的二维扫描图像特征，确定各个图像中孔隙平稳概率分布函数；选取三维方向中的第一个方向开展一维重构：基于岩心的孔隙度，为该方向的第一个体素随机赋予状态，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对该方向的体素进行预测；选取三维方向中的第二个方向开采二维重构：以一维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对二维平面上的体素进行预测；选取三维放心中的第三个方向开展三维重构：以二维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对三维空间上的体素进行预测，最终得到重构数字岩心中间体。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法进行预测时，包括以下公式：p(x
ijk
)＝α[p(x
i
)+p(x
j
)+p(x
k
)]式中：p(x
i
)为从i方向上状态概率分布函数；p(x
j
)为j方向上状态概率分布函数；p(x
k
)从k方向上状态概率分布函数，i、j、k为获取岩心二维扫描图像的三个方向，α表示系数，通常取7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在完成数字岩心的重构后对于系数α，可通过以下公式进行校正：式中，δα为修正值，为重构后孔隙度，为三个扫描面的平均孔隙度。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s3和s4之间，还包括以下步骤：利用改进的叠加算法，将不同分辨率重构图像进行叠加，所述改进的叠加算法如下所示：
式中，0表示有机孔隙，1表示无机孔隙，2表示骨架。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s4中，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法对无机孔隙的矿物成分进行标定的具体操作如下：选取三维方向中的第一个方向开展一维重构：基于岩心的矿物组成，为该方向的第一个体素的矿物组成随机赋予状态，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对该方向的体素的矿物组成进行预测，选取三维方向中的第二个方向开采二维重构：以一维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对二维平面上的体素的矿物组成进行预测；选取三维放心中的第三个方向开展三维重构：以二维重构为基础，基于马尔科夫链式蒙特卡罗法，对三维空间上的体素的矿物组成进行预测，最终得到重构数字岩心。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对无机孔隙的矿物成分进行标定后，还包括：通过最大球法对重构后的数字岩心模型进行孔隙结构提取。

技术总结
本发明公开了一种用于氢气流动行为模拟的页岩数字岩心重构方法，属于油气藏室内模拟技术领域。该方法包括以下步骤：获取岩心在至少三个方向上的二维扫描图像，并获取岩心的孔隙特征，所述孔隙特征包括孔隙类型；获取岩心的矿物组成；基于岩心的二维扫描图像以及岩心的孔隙特征，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法得到重构数字岩心中间体；根据岩心中矿物的含量，利用马尔科夫链式蒙特卡罗方法对无机孔隙的矿物成分进行标定即得重构数字岩心。根据本发明的方法获得的数字岩心模型，能够更加准确、更加方便的对含氢气体在岩心内的流动模拟。拟。拟。


技术研发人员：魏明强 卫诗豪 段永刚 罗乐 李政澜 任科屹 方全堂
受保护的技术使用者：西南石油大学
技术研发日：2023.05.06
技术公布日：2023/9/23