黏土膨胀研究方法的改进及其在压裂液优化中的应用

为解决水基压裂液(HF)导致黏土膨胀引发的储层渗透率下降问题，研究人员系统评估了现行黏土膨胀分析方法的局限性，并提出改进的线性膨胀系数计算公式。该研究通过整合样品线性膨胀、孔隙空间颗粒膨胀及吸附液体质量三要素，将测量误差降低15%，为压裂液中黏土稳定剂的优化选择提供了精准评估工具，对保障非常规油气开发效率具有重要意义。

　　

在油气开发领域，水力压裂(Hydraulic Fracturing, HF)技术作为增产核心手段，其效果却常因水基压裂液引发的黏土膨胀问题大打折扣。当压裂液接触储层中蒙脱石等黏土矿物时，晶格层间吸水膨胀可导致近裂缝带渗透率骤降50%以上——这种"隐形杀手"每年造成全球油气田数以亿计的经济损失。更棘手的是，现行黏土膨胀测试方法存在显著误差：传统线性膨胀法忽略孔隙填充效应，而API标准测试又难以模拟真实储层条件。这一矛盾在非常规油气开发中尤为突出，因为页岩和致密砂岩储层普遍富含水敏性黏土矿物。

针对这一技术瓶颈，俄罗斯国立古勃金石油天然气大学（Gubkin University）的研究团队在《Geoenergy Science and Engineering》发表创新成果。研究人员通过改进线性膨胀实验方法，建立包含多参数的新膨胀系数模型，首次实现压裂液-岩石相互作用的精准量化评估。这项研究不仅破解了传统测试方法误差高达15%的技术困局，更为智能压裂液设计提供了理论基石。

研究团队采用三大关键技术：改良型线性膨胀仪（精度0.1μm）动态监测黏土样品膨胀过程；X射线衍射(XRD)定量分析晶层间距变化；结合压汞法数据建立孔隙填充修正模型。通过设计对照实验，系统比较了传统方法与新方法在膨润土（美国怀俄明州）和俄罗斯本土黏土样品上的测试差异。

【Material and methods】部分揭示，传统4g样品测试存在显著数据离散性（图4）。通过将样品量缩减至1g并延长观测时间，团队发现膨胀过程存在两阶段特征：初期快速吸水（0-2h）对应晶格层间水合，后期缓慢膨胀（2-24h）反映孔隙填充效应。这种动力学特征成为新模型构建的关键依据。

【The problem of linear swelling test】章节提出创新算法：膨胀系数K_new=αΔL/L₀+βΔV_pore/V₀+γΔm/m₀，其中α、β、γ分别为线性膨胀、孔隙填充和吸附质量的权重系数。该公式首次整合了物理膨胀与化学吸附的协同效应，经VES（黏弹性表面活性剂）和PAM（聚丙烯酰胺）压裂液验证，预测精度较API 13I标准提升12-15%。

【Conclusions】部分强调，该方法成功应用于西西伯利亚油田的现场试验。数据显示，采用新标准筛选的季铵盐类黏土稳定剂，使压裂后近井地带渗透率恢复率从68%提升至89%。这一突破性进展不仅解决了长期困扰业界的储层伤害难题，更开创了基于机器学习的压裂液优化新方向——研究团队已着手建立黏土矿物数据库，为人工智能预测模型提供训练样本。

该研究的深远意义在于：首先，建立首个考虑孔隙效应的黏土膨胀量化标准，填补了API标准的理论空白；其次，提出的"三参数模型"可适配不同矿物组成的储层岩心，为个性化压裂设计提供工具；最后，研究成果直接指导了新型环保型黏土稳定剂的研发，推动页岩气开发向高效低碳转型。正如通讯作者Magadova Lyubov指出："这项技术将使每口页岩气井的EUR（预估最终采收率）提升3-5%，按当前全球开发规模计算，相当于每年新增2000亿立方米天然气供应。"