一种增强孔隙连通性的数字岩心重构有效方法

《Applied Sciences》：An Effective Method for Digital Rock Reconstruction with Enhanced Pore Connectivity

　　

数字岩心技术是表征致密储层岩石物理性质的关键手段。然而，由于低孔隙度和复杂的纳米孔隙结构，常规构建方法往往生成孔隙连通性不足的模型。为解决这一局限，研究人员提出了一种针对孤立孔隙系统的新型连通性算法。首先，利用集成了高分辨率扫描电子显微镜(SEM)参数的随机颗粒堆积算法构建数字岩心模型，这些参数包括高岭石颗粒形态和随机分布的微裂缝。随后，连通性算法将孤立孔隙簇依次连接至最大连续孔隙系统，形成互连通道。孔隙网络提取表明，该算法使结构显著更致密、更具连续性，孔喉尺寸分布与实验观测吻合良好。单相流动模拟证明，增强模型的孔隙度和渗透率值与实验室测量结果一致，而未增强模型则显著偏离。为进一步推进微尺度流动表征，研究人员推导了考虑水膜边界层(WFBL)效应的典型孔隙截面（等边三角形、正方形和圆形）的无量纲电导率显式拟合公式。这些公式基于采用从头算(ab initio)有限元法的综合参数研究，并经回归分析得出闭式表达式。两相流动模拟表明，WFBL增大残余饱和度、降低相对渗透率、减小水驱驱油效率，且该影响在二次吸入过程中更为显著。该综合方法为构建具有代表性的致密储层数字岩心模型提供了稳健框架，并为准确模拟复杂地下系统中的纳米尺度流动行为提供了必要的理论支持。

**研究背景**

数字岩心技术已从辅助工具发展为地下能源开发与地球科学研究的核心技术，能够定量重建微观孔隙结构并直接模拟孔隙尺度流体输运过程，在致密与页岩储层提高采收率、碳捕集利用与封存(CCUS)以及增强型地热系统等领域具有不可替代的作用。然而，致密储层多尺度孔隙结构与流体输运机制认识不足仍是主要挑战。数字岩心构建方法主要分为基于图像、基于过程和基于机器学习三类，但均面临初始模型孔隙连通性不足的共同难题：致密储层孔隙度通常低于15%，以纳米级孔隙为主，图像法受分辨率和视场权衡的限制，过程法难以再现成岩作用形成的孔隙-矿物空间相关性，机器学习法泛化能力有待验证。此外，纳米尺度流动中水膜边界层(WFBL)效应显著，传统孔隙网络模型假设整个孔隙截面均可流动并遵循Hagen-Poiseuille方程，在纳米孔喉中偏差较大。已有研究尚未针对最常见的孔喉几何形状（等边三角形、正方形和圆形）系统推导考虑WFBL的通用电导率公式，也未定量分析水膜对油水两相流动特征的影响。为此，研究人员开展了本研究，论文发表在《Applied Sciences》。

**研究方法**

研究人员采用高分辨率扫描电子显微镜(SEM)表征致密油储层富含高岭石区域的孔隙与颗粒参数，基于随机颗粒堆积算法在SGeMS V2.0中构建基本数字岩心模型，提出孤立孔隙系统连通性算法（以迂曲度与连接线宽度为控制参数）增强连通性，利用改进最大球法提取孔隙网络，在MatlabPNM平台进行流动模拟，并采用从头算(ab initio)有限元法与二项傅里叶级数拟合推导典型截面的WFBL电导率公式。样本源自该区域SEM图像。

**研究结果**

连通性算法与敏感性分析。连通性算法首先枚举所有孔隙系统，将最大连续孔隙系统识别为骨架，然后通过由迂曲度参数τ=L_a/L_s控制的路径将较小孤立孔隙系统逐一连接至骨架，连接宽度受限于对应孤立孔隙的等效直径。敏感性分析表明，增大连接路径的迂曲度（1.0–1.4）或连接线宽度（0.5–1.5倍等效半径）均可有效提升数字岩心连通性和总孔隙体积，孔隙度分别从10.09%升至12.78%–13.60%和12