應力條件下頁巖二維數字巖心的改進研究

李江濤，汪志明*，魏建光，趙巖龍，閔健

1 中國石油大學石油工程教育部重點實驗室，北京 102249 2 中國石油大學(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室，北京 102249 3 東北石油大學石油工程學院，大慶 163000

應力條件下頁巖二維數字巖心的改進研究

李江濤1,2，汪志明1,2*，魏建光3，趙巖龍1,2，閔健1,2

1 中國石油大學石油工程教育部重點實驗室，北京 102249 2 中國石油大學(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室，北京 102249 3 東北石油大學石油工程學院，大慶 163000

目前常用的數字巖心數值重構方法都是基于常壓下得到的掃描電鏡(SEM)圖片或CT掃描結果，導致數字巖心孔隙結構與實際地層有偏差，不利于分析頁巖的孔隙特點及模擬頁巖氣在數字巖心中的流動。本文基于二維數字巖心和巖石彈性力學方程建立了應力條件下頁巖數字巖心礦物骨架和有機質的位移計算模型，對數字巖心孔隙結構進行了修正，得到了應力條件下的頁巖數字巖心。利用模型模擬了不同應力條件下巖心的孔隙結構變化規律，結果表明：有機質中的納米孔隙對應力更加敏感，隨應力變化的程度更大。對于比較細長的孔隙，受到應力作用后沿短軸方向的位移要比沿長軸方向的要大，會導致一些細長孔隙閉合或形成幾個孤立的孔隙。孔隙壓力對有機質納米孔影響最大，會影響頁巖氣在有機質納米孔中的流動。數字巖心的修正為進一步利用格子Boltzmann方法研究頁巖氣的微觀滲流規律提供了更準確的流動通道模型。

頁巖；數字巖心；應力；孔隙度

0 引言

頁巖儲層孔隙結構復雜，孔隙尺度變化大，既有納米級的有機質孔也有微米級的礦物骨架孔，還存在有天然微裂縫。頁巖的孔隙結構及尺寸分布對頁巖氣滲流規律有很大的影響，頁巖氣在不同的孔隙中可能存在擴散、吸附解吸、滑脫和達西流動等不同的滲流類型，頁巖的孔隙結構和滲透率存在很強的壓敏效應[1-3]，因此得到符合實際地層情況的頁巖孔隙結構對研究頁巖氣的滲流規律有重要意義。數字巖心技術具有孔隙結構直觀、便于分析及參數可靈活調整等優點，近年來，基于數字巖心技術的頁巖氣微觀滲流規律研究受到越來越多學者的關注[4-7]。

數字巖心重構方法主要有2類。一類是通過物理手段直接測量并數值化，如CT掃描成像法[8-9]，這類方法能得到測試巖樣的真實孔隙結構，但不能夠重復構建，不能預測地層其他位置的孔隙結構，而且這種方法精度和測量范圍不能兼顧，如果對精度要求比較高，則測量范圍會很窄，不能代表大范圍的孔隙分布特征。另一類是利用掃描電鏡圖片，統計巖樣的參數，如孔隙度、孔隙尺寸分布等，結合不同的數學統計預測方法對巖樣進行重構，得到符合巖樣參數統計規律的數字巖心。這類方法統計參數的取得方式比較靈活，成本比較低，既可以滿足精度要求，又可以大范圍地進行掃描。數學統計預測方法有隨機生長法、高斯模擬法[10-11]、模擬退火法[12-13]、多點統計法[14-15]、馬爾科夫鏈-蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo method, MCMC)[16-17]等，可以針對不同的巖石類型選擇不同的方法。在重構過程中，可以人為地靈活調整參數，分析不同因素的影響，因此這類方法得到越來越多的應用。

由于實驗條件的限制，目前CT掃描結果和掃描電鏡圖片都是在常溫常壓下得到的，而儲層實際受到地應力和孔隙壓力的作用，因此用常壓下得到的數字巖心來模擬頁巖氣的滲流與實際情況存在誤差。而且在開采過程中，隨著孔隙壓力的降低，頁巖受到的有效應力也在不斷變化，頁巖孔隙是一個動態的變化過程，因此基于數字巖心對頁巖氣滲流進行研究時，需要對巖心進行實時的應力應變修正。李榮強等[18]將均質的人造巖心施加圍壓，然后放入CT掃描儀中進行巖心壓敏效應實驗，得到圍壓升高和降低過程中的孔隙半徑分布曲線、形狀因子概率曲線、孔喉連通性的變化規律。這種方法需要在每個壓力點進行CT掃描，巖心重構和分析過程比較繁瑣，成本較高。鞠楊等[19]基于砂巖孔隙結構CT圖像，利用ABAQUS軟件中的有限元模型模擬了砂巖的三軸壓縮的非線性變形，并利用格子玻爾茲曼方法(Lattice Boltzmann Method, LBM)分析了應力作用下孔隙結構變形對甲烷滲流的影響。相比于李榮強的研究，這種數字巖心加有限元模擬的方法節省了實驗時間，可以模擬更多因素對巖石應力敏感的影響。但在實際模擬長時間的流體流動時，每模擬一步，就需要先用ABAQUS模擬巖樣的變形，再用LBM模擬流體流動，這種方法也比較繁瑣。因此需要建立基于數字巖心的巖石應力應變模型，可以方便地與LBM耦合模擬頁巖氣的流動。

為了研究應力條件下頁巖數字巖心孔隙結構的變化，本文先利用MCMC方法建立了包含頁巖礦物組分和有機質組分的二維數字巖心，再基于平面應力模型通過有限差分方法建立了數字巖心礦物骨架和有機質的位移計算模型，模擬了應力條件下礦物骨架微米孔和有機質納米孔的變化規律，為正確研究頁巖氣在地層條件下的滲流規律提供了基礎。

圖1 頁巖巖心掃描電鏡圖片Fig. 1 The SEM image of shale core

1 二維MCMC方法重構頁巖數字巖心

MCMC法重構圖像的主要思路是先利用閾值分割將掃描電鏡圖片二值化，0代表孔隙，1代表固體，再根據蒙特卡洛思想通過統計不同鄰域的狀態計算轉移概率，再根據馬爾可夫鏈思想利用已確定像素的狀態和轉移概率確定未知像素的狀態[16-17,20]。

本文對四川盆地龍馬溪組的頁巖巖心進行了電鏡掃描，由于礦物骨架孔隙主要為微米孔，而有機質孔隙主要為納米孔，孔隙尺寸量級不一樣，在相同分辨率條件下有機質的孔隙可能會顯示不出來，因此對頁巖礦物骨架和有機質分別進行掃描，得到了頁巖礦物骨架和有機質的掃描圖片，如圖1所示，然后分別進行了數字巖心重構，如圖2所示。由于礦物和有機質的單個像素代表的長度不同，需要將礦物數字巖心圖片進行修正，然后將礦物骨架和有機質的數字巖心合并在一起得到含有有機質的頁巖數字巖心，如圖3所示。

圖2 頁巖重構數字巖心Fig. 2 The reconstructed digital core of shale

圖3 含有有機質的頁巖數字巖心Fig. 3 The shale digital core contain organic matter

由于模擬圖3的二維數字巖心計算量太大，從中抽取出一部分進行模擬，如圖4所示。通過統計施加應力前礦物骨架孔和有機質孔隙所占的像素比例[21]，得到該圖片范圍內的礦物骨架孔隙度為6.02%，有機質孔隙度為7.72%，總的孔隙度為7.01%。數字巖心在地層中受到地應力和孔隙壓力的作用，受力示意圖如圖4所示，數字巖心的下邊界和右邊界采用固定邊界。

2 二維數字巖心位移計算模型

二維數字巖心受到的應力符合平面應力條件，不考慮垂直平面的應力和應變，所受應力為x方向和y方向的壓應力。由于巖心從地層取到地面是應力減小的過程，所以巖心并沒有產生更多的破壞，可以認為數字巖心受到地應力作用后的應變是線性應變。根據廣義Hooke定律，應力與應變關系為：

圖4 數字巖心受力示意圖Fig. 4 The stress schematic diagram of digital core

應變與位移的關系為：

聯立式(1)-(6)，得到位移和應力的關系式：

平面上每個像素受到的應力是平衡的，不考慮面應力，可得到平衡方程為：

巖心在地層中不僅受到地應力的作用，孔隙中還存在孔隙壓力，對巖石的應變也有影響。巖樣所受到的地應力的邊界條件為：

聯立式(7)-(11)，可得到以位移為未知量的微分方程：

邊界條件為：

利用有限差分方法，可得到式(12)和式(13)的有限差分格式：

其中，E為楊氏模量，MPa；λ為泊松比；u為各像素點沿x方向的位移，m；v為各像素點沿y方向的位移，m；Δx和Δy為單個像素點代表的長度，m；m和k分別表示礦物骨架和有機質，在礦物骨架和有機質的區域分別采用各自的彈性模量和泊松比。

礦物骨架和有機質的界面滿足應力相等和位移連續的邊界條件。以圖4礦物骨架和有機質的上邊界為例。對邊界處位于有機質內部的像素點，受到礦物骨架對有機質在x方向的應力， 因此x方向采用應力邊界條件，y方向采用平衡方程，邊界條件如式(16)所示：

對邊界處位于礦物骨架內部的像素點，受到有機質對礦物骨架在x方向的應力，因此x方向采用應力邊界條件，y方向采用平衡方程，邊界條件如式(17)所示：

同理可得礦物骨架和有機質在其它3個方向界面的邊界條件。

對于孔隙壁面，也采用應力邊界條件，邊界應力值為孔隙壓力，但由于孔隙是不規則的，在模擬過程中需要判斷孔隙壁面的形狀，建立相應的邊界條件。如圖5所示，一個像素點的應力邊界條件需要判斷其上、下、左、右4個點的狀態，當待求像素周圍4個點都為孔隙時，認為待求像素點為也為孔隙，位移設為0。待求像素周圍4個點的狀態有15種，需要建立15種孔隙的邊界條件，在模擬時，需要判斷孔隙邊界，選擇對應的邊界條件。

聯立式(14)和式(15)及礦物骨架和有機質的邊界條件及孔隙壁面的邊界條件，可求得應力條件下頁巖礦物骨架和有機質各像素點的位移，從而可得到應力條件下孔隙的變化規律。

3 模型驗證

Bernabe等人[22]通過理論推導得到了平面有橢圓孔隙的長、短半軸隨孔壓和圍壓的變化關系式：

式中：下標c為圍壓，下標p為孔壓，a為橢圓孔長半軸，b為橢圓孔短半軸，G為剪切模量，MPa，。求解式(18)可得到平面存在橢圓孔隙條件下各像素點隨應力的位移和應力條件下孔隙的變化規律。圖6為圍壓25 MPa，孔壓5 MPa 條件下平面存在橢圓孔隙的各像素點沿短軸方向和沿長軸方向的位移云圖，顏色越紅表示位移越大，可以看出在x方向和y方向圍壓相同條件下，像素點沿短軸方向的位移比沿長軸方向的位移大。在不同圍壓和孔壓條件下的模擬結果與理論計算結果如圖7-8所示。從圖中可以看出模擬的橢圓孔隙長、短半軸隨圍壓和孔壓的變化與理論公式非常接近，誤差最高為0.2%，證明了模型的準確性。存在誤差的原因是橢圓孔隙在數值離散后，不是標準的橢圓。增加圖片分辨率，可以使模擬結果與理論計算結果更接近，但是相應的計算量會增加。

圖5 孔隙壁面像素點的狀態示意圖Fig. 5 The schematic diagram of pixels at pore wall

張睿等[1]通過實驗研究了孔隙度隨有效應力的變化曲線，本文選取了龍馬溪組頁巖孔隙度隨有效應力的變化曲線進行驗證。由于張睿等只考慮了總孔隙度的變化，本文模擬結果也只考慮總孔隙的變化，結果如圖9所示。從圖中可以看出模擬結果與實驗結果相近，實驗測得孔隙壓縮系數平均值為4.89×10-2MPa-1，本文模擬得到的孔隙壓縮系數為4.12×10-2MPa-1，說明模擬結果與實驗結果吻合良好。

圖6 平面存在橢圓孔隙時各像素點的位移云圖Fig. 6 The displacement nephogram of pixels of a plane with an elliptical pore

圖7 橢圓孔隙長、短半軸長度隨圍壓變化Fig. 7 The length change of semi-major axis and semi-minor axis of elliptical pore with confining pressures

圖8 橢圓孔隙長、短半軸長度隨孔壓變化Fig. 8 The length change of semi-major axis and semi-minor axis of elliptical pore with pore pressures

圖9 孔隙度的應力敏感曲線Fig. 9 Porosity change with effective stress of shale cores

4 頁巖數字巖心應力模擬結果與分析

利用本文建立的模型模擬了頁巖數字巖心受到應力作用后礦物骨架和有機質各像素點的位移。計算條件為x方向和y方向的應力為20 MPa，孔隙壓力為5 MPa。頁巖巖樣取自四川盆地龍馬溪組，有機質的彈性模量取8 GPa[19]，泊松比取0.45，礦物骨架彈性模量取20 GPa，泊松比取0.2。單個像素尺寸為?x=?y=70 nm。

圖10為頁巖數字巖心各像素點的位移云圖，值越大表明像素點的位移越大。從圖中可以看出對于細長的孔隙，沿短軸方向的位移要比沿長軸方向的大，表明巖石中的細長孔隙更容易沿短軸方向減小，會導致一些細長孔隙閉合或形成幾個孤立的孔隙。

圖11為礦物骨架孔隙度和有機質孔隙度隨圍壓的變化規律，圖12為礦物骨架孔隙度和有機質孔隙度隨圍壓的降低程度。可以發現隨著圍壓增大，礦物骨架和有機質的孔隙度都減小，但是在圍壓增大時有機質的孔隙度降低程度更大，說明有機質納米孔對圍壓更敏感。這是因為有機質的彈性模量小，在受到圍壓作用時，有機質的應變大，從而擠壓孔隙導致孔隙度降低程度大。而礦物骨架支撐能力強，可以承受一部分圍壓，所以礦物骨架孔隙降低程度相對較小。當圍壓從10 MPa升高到40 MPa時，礦物骨架孔隙減少了6%，而有機質孔隙減少了6.5%，有機質孔隙減小的程度沒有比礦物骨架孔隙減小的程度大很多，是因為礦物骨架承受了大部分的圍壓，使得圍壓對有機質孔隙度的降低程度不是很明顯。

圖10 礦物骨架和有機質各像素點的位移Fig. 10 The displacement nephogram of pixels of matrix mineral and organic matter

圖11 有機質孔隙度和礦物骨架孔隙度隨圍壓的變化Fig. 11 The change of matrix mineral porosity and organic porosity with confining pressures

圖12 有機質孔隙度和礦物骨架孔隙度隨圍壓的降低程度Fig. 12 The decrease degree of matrix mineral porosity and organic porosity with confining pressures

圖14 有機質孔隙度和礦物骨架孔隙度隨孔壓的降低程度Fig. 14 The decrease degree of matrix mineral porosity and organic porosity with pore pressures

圖13 有機質孔隙度和礦物骨架孔隙度隨孔壓的變化Fig. 13 The change of matrix mineral porosity and organic porosity with pore pressures

圖13為礦物骨架孔隙度和有機質孔隙度隨孔壓的變化規律，圖14為礦物骨架孔隙度和有機質孔隙度隨孔壓的降低程度。從圖中可以看出隨著孔壓的降低，礦物骨架和有機質的孔隙度都降低，而且有機質孔隙度降低的程度大。這是因為孔隙壓力降低時，由于有機質彈性模量小，容易產生形變，導致孔隙變小，孔隙度降低，而礦物骨架孔隙因為礦物顆粒的支撐作用，減輕了孔隙的變形。孔壓降低是直接作用于孔隙壁面的，因此有機質孔隙隨孔壓的變化程度要比隨圍壓的變化程度更加明顯，當孔隙壓力從17 MPa降低到5 MPa時，礦物骨架孔隙度減少了1.7%，而有機質孔隙度減少了2%。

綜上所述，孔壓對有機質孔隙的影響最明顯。而在生產過程中，地層壓力的變化主要是孔隙壓力的降低，因此會明顯降低有機質納米孔的孔隙度，從而影響頁巖氣在有機質納米孔中的流動。

5 結論

(1)常規數字巖心重構方法一般是基于常壓下的掃描電鏡圖片或CT掃描結果，重構結果與地層條件下的孔隙結構有一定偏差，因此需要對數字巖心進行改進。本文建立的頁巖多組分位移計算模型，可以對數字巖心中的礦物骨架孔隙和有機質孔隙進行修正，使數字巖心的孔隙更符合地層實際情況，為頁巖氣的微觀滲流規律研究提供更準確的流動通道模型。

(2)對于比較細長的孔隙，受到應力作用后沿短軸方向的位移要比沿長軸方向的位移大，會導致一些細長孔隙閉合或形成幾個孤立的孔隙。

(3)隨著圍壓的增大或孔隙壓力的降低，礦物骨架孔隙度和有機質孔隙度都減小。當圍壓從10 MPa升高到40 MPa時，礦物骨架孔隙減少了6%，而有機質孔隙減少了6.5%；當孔隙壓力從17 MPa降低到5 MPa時，礦物骨架孔隙度減少了1.7%，而有機質孔隙度減少了2%。礦物骨架孔隙的變化程度小是因為礦物顆粒可以起到較強的支撐作用。

(4)有機質納米孔對圍壓和孔隙壓力的比較敏感，是因為有機質彈性模量小，受到應力作用后容易發生形變，擠壓納米孔。其中，孔隙壓力對有機質納米孔的影響較大，會影響到頁巖氣在有機質納米孔中的流動，需要進一步研究頁巖氣在有機質納米孔中的流固耦合流動規律。

[1] 張睿, 寧正福, 楊峰, 等. 頁巖應力敏感實驗與機理[J]. 石油學報, 2015, 36(2): 224-231, 237. [ZHANG R, NING Z F, YANG F, et al. Shale stress sensitivity experiment and mechanism [J]. Acta Petrolei Sinica. 2015, 36(2): 224-231, 237.]

[2] 張睿, 寧正福, 楊峰, 等. 微觀孔隙結構對頁巖應力敏感影響的實驗研究[J]. 天然氣地球科學, 2014, 25(8): 1 284-1 289. [ZHANG R, NING Z F, YANG F, et al. Experimental study on microscopic pore structure controls on shale permeability under compaction process[J]. Natural Gas Geoscience, 2014, 25(8):1 284-1 289.]

[3] 郭為, 熊偉, 高樹生. 頁巖氣藏應力敏感效應實驗研究[J]. 特種油氣藏, 2012, 19(1): 95-97. [GUO W, XIONG W, GAO S S.Experimental study on shale stress sensitivity [J]. Special Oil & Gas Reservoirs. 2012, 19(1): 95-97.]

[4] 張磊, 姚軍, 孫海, 等. 基于數字巖心技術的氣體解析/擴散格子Boltzmann模擬[J]. 石油學報, 2015, 36(3): 361-365. [ZHANG L,YAO J, SUN H, et al. Lattice Boltzmann simulation of gas desorption and diffusion based on digital core technology [J]. Acta Petrolei Sinica, 2015, 36(3): 361-365.]

[5] 張磊, 姚軍, 孫海, 等. 利用格子 Boltzmann 方法計算頁巖滲透率[J]. 中國石油大學學報(自然科學版), 2014, 38(1): 87-91.[ZHANG L, YAO J, SUN H, et al. Permeability calculation in shale using Lattice Boltzmann Method [J]. Journal of China University of Petroleum, 2014, 38(1): 87-91.]

[6] 王波. 基于數字巖心的頁巖氣微觀滲流研究[D]. 北京: 中國石油大學(北京), 2013. [WANG B. The microscopic percolation study of shale gas based on the digital core [D]. Beijing: China University of Petroleum (Beijing), 2013.]

[7] WU Z H, ZUO Y J, WANG S Y, et al. Numerical simulation and fractal analysis of mesoscopic scale failure in shale using digital images[J]. Journal of Petroleum and Engineering, 2016, 145: 592-599.

[8] LIN W, LI X Z, YANG Z M, et a1. Construction of dual pore 3-D digital cores with a hybrid method combined with physical experiment method and numerical reconstruction method [J]. Transport in Porous Media, 2017, 120: 227-238.

[9] JONES B D, FENG Y T. Effect of image scaling and segmentation in digital rock characterization [J]. Computational Particle Mechanics, 2016, 3(2): 201-213.

[10] JOSHI M. A class of stochastic models for porous media [D]. Kalnsas: University of Kansas, 1974.

[11] HAZLETT R D. Statistical Characterization and Stochastic Modeling of Pore Networks in Relation to Fluid Flow [J]. Mathematical Geology, 1997, 29(6): 801-822.

[12] QUIBLIER J A. A new three-dimensional modeling technique for studying porous media [J]. Journal of Colloid and Interface Science,1984, 98(1): 84-102.

[13] 趙秀才, 姚軍, 陶軍, 等. 基于模擬退火算法的數字巖心建模方法[J].高校應用數學學報A輯, 2007, 22(02): 127-133. [ZHAO X C,YAO J, TAO J, et al. The digital core modeling method based on simulated annealing algorithm [J]. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities(Ser.A), 2007, 22(02): 127-133.]

[14] OKABE H, BLUNT M J. Prediction of permeability for porous media reconstructed using multiple-point statistics [J]. Physical Review E, 2004, 70: 066 135.

[15] OKABE H, BLUNT M J. Pore space reconstruction using multiple-point statistics [J]. Journal of Petroleum Science and Engineering,2005, 46: 121-137.

[16] WU K J, NAOISE N, JOHN W C, et al. An efficient Markov chain model for the simulation of heterogeneous soil structure [J]. Soil Science Society of American, 2004, 68: 346-351.

[17] WU K J, MARINUS I J, VAN D, et al. 3D stochastic of heterogeneous porous media-applications to reservoir rocks [J]. Transport in Porous Media, 2006, 65: 443-467.

[18] 李榮強, 高瑩, 楊永飛, 等. 基于CT掃描的巖心壓敏效應實驗研究[J], 石油鉆探技術, 2015, 43(5): 37-43. [LI R Q, GAO Y, YANG Y F, et al. Experimental study on the pressure sensitive effects of cores based on CT scanning [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2015,43(5): 37-43.]

[19] 鞠楊, 王金波, 高峰, 等. 變形條件下孔隙巖石CH4微細觀滲流的Lattice Boltzmann模擬[J]. 科學通報, 2014, 59(22): 2 127-2 136. [JU Y, WANG J B, GAO F, et al. Lattice-Boltzmann simulation of microscale CH4flow in porous rock subject to force-induced deformation [J]. Chin Sci Bull, 2014, 59(22): 2 127-2 136.]

[20] 張思勤, 汪志明, 王小秋, 等. 基于MCMC 的數字巖心重建方法[J], 西安石油大學學報(自然科學版), 2015, 30(5): 69-74.[ZHANG S Q, WANG Z M, WANG X Q, et al. Reconstruction of digital core based on Markov Chain-Monte Carlo method (MCMC)[J]. Journal of Xi’an Shiyou University (Natural Science Edition), 2015, 30(5): 69-74.]

[21] 朱益華, 陶果, 方偉. 圖像處理技術在數字巖心建模中的應用[J].石油天然氣學報, 2007, 29(5): 54-57. [ZHU Y H, TAO G, FANG W. The application of image picture processing technique on digital core modelling [J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2007, 29(5):54-57.]

[22] BERNABE Y, BRACE W F, EVANS B. Permeability, porosity and pore geometry of hot-pressed calcite [J]. Mechanics of Materials,1982, 1(3): 173-183.

The modification of modelled two dimensional digital shale under stress

LI Jiangtao1,2, WANG Zhiming1,2, WEI Jianguang3, ZHAO Yanlong1,2, MIN Jian1,2
1 Key Laboratory of Petroleum Engineering of the Ministry of Education, China University of Petroleum, Beijing 102249, China 2 State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum-Beijing, Beijing 102249, China 3 College of Petroleum Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163000, China

At present, the commonly used numerical reconstruction methods for digital cores are based on the scanning electron microscopy (SEM) images or CT scanning results obtained at atmospheric pressure, which is unrepresentative of the condition of the formation. It is not conducive to analyzing the pore structure of shale and simulating the flow of shale gas in digital rocks. In this paper, a displacement calculation model of shale matrix mineral and organic components has been established based on two dimensional digital rock and rock elastic mechanic equations. The pore structure of the digital rock model was modified under confining stress and pore stress. The effect of stress on pore structure of shale has been studied using the displacement calculation model. The simulation results indicate that the nano pores in organic components are more sensitive to stress. For the slinpores,the displacement along the minor axis is bigger than that along the major axis under stress, which induces the long pores to close or to form some isolated pores. The pore pressure has more significant effect on nano pores, which will affect the shale gas flow in nano pores. The modification of digital core provides an accurate flow path for the future study on shale gas micro seepage flow using the lattice Boltzmann method.

shale; digital core; stress; porosity

*通信作者, wellcompletion@126.com

2016-07-15

國家科技重大專項“多煤層合采全過程流動機理及產能預測研究”( 2016ZX05044005-001)，國家自然科學基金創新研究群體“復雜油氣井鉆井與完井基礎研究”(51221003)，國家自然科學基金“考慮污染條件下頁巖氣儲層氣水兩相滲流機理研究”(51474070) 和中國石油大學(北京)科研基金（2462017YJRC058）聯合資助

李江濤, 汪志明, 魏建光, 趙巖龍, 閔健.應力條件下頁巖二維數字巖心的改進研究. 石油科學通報, 2017, 04: 490-499

LI Jiangtao, WANG Zhiming, WEI Jianguang, ZHAO Yanlong, MIN Jian. The modification of modelled two dimensional digital shale under stress. Petroleum Science Bulletin, 2017, 04: 490-499. doi: 10.3969/j.issn.2096-1693.2017.04.045

10.3969/j.issn.2096-1693.2017.04.045

(編輯 馬桂霞)