基于数字岩心分形特征的渗透率预测方法

发布时间：2021-07-08 06:35

　　基于数字岩心技术,对岩心CT扫描图像进行处理,结合分形理论求取数字岩心的分形特征参数并通过构建数字岩心的等效分形介质模型对岩心渗透率进行预测。首先对两块砂岩岩心进行了微米CT扫描,提取岩心孔隙网络模型,分析岩心孔隙结构特征,结果表明岩心的孔喉半径分布与孔喉配位数分布对岩心渗透率有一定影响;其次利用MATLAB、Image J等软件对CT扫描得到的数字岩心及帝国理工学院网站公开的数字岩心进行处理,基于分形理论求取数字岩心分形维数、迂曲度、迂曲度分形维数和最大孔隙直径等参数;最后基于分形渗透率模型对岩心渗透率进行预测。结果表明:预测渗透率与岩心渗透率具有良好的相关性,相关系数大于0.97。因此,基于数字岩心技术,通过构建数字岩心等效分形介质模型,可以有效预测岩心渗透率。 

【文章来源】：吉林大学学报(地球科学版). 2020,50(04)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图1 两块岩心原始图像(a, d)、滤波后图像(b, e)及二值化图像(c, f)

式中:KL为岩心绝对渗透率;A为岩心的横截面积,且A=L 0 2 。该模型表明岩心的渗透率受分形维数、迂曲度分形维数以及岩心最大孔隙直径的影响。模型中各岩心的分形维数与迂曲度分形维数是二维的,其值介于1～2之间。迂曲度分形维数作为指数,其对渗透率有较大的影响,随着迂曲度分形维数增加,岩心渗透率降低[18]。由于岩心渗透率与最大孔隙直径呈幂指数关系,最大孔隙直径对渗透率影响显著。下面将介绍各模型参数的具体计算方法。图3 岩心B1、B2喉道半径(a)、孔隙半径(b)及孔喉配位数(c)分布曲线

岩心B1、B2喉道半径(a)、孔隙半径(b)及孔喉配位数(c)分布曲线

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3271057