基于CT的數(shù)字巖心三維建模

林承焰，王 楊，楊 山，任麗華，由春梅，吳松濤，吳玉其，張依旻

1.中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山東 青島 266580 2.山東省油藏地質(zhì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266580 3.中國石油西南油氣田分公司勘探開發(fā)研究院，成都 610051 4.大慶油田有限責(zé)任公司勘探開發(fā)研究院，黑龍江 大慶 163000 5.中石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083

0 引言

在石油工業(yè)的推動(dòng)下，數(shù)字巖心技術(shù)在油藏工程以及地學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用和推廣，其中包括數(shù)字巖心建模及流動(dòng)模擬技術(shù)等。目前國內(nèi)外對(duì)于數(shù)字巖心建模方法的研究主要有兩種：一是采用X射線CT(computed tomography)掃描巖心，利用圖像處理算法將二維圖像構(gòu)建為三維數(shù)字巖心；二是基于巖石二維信息(如鑄體薄片和巖石粒度分析資料等)，利用建模算法構(gòu)建三維數(shù)字巖心[1]。美國學(xué)者Rosenberg等[2]利用CT掃描技術(shù)建立了楓丹白露砂巖的三維數(shù)字巖心，Arns[3]也通過三維CT掃描得到了孔隙度分別為8%、13%、15%和22%四塊楓丹白露砂巖的三維數(shù)字巖心，掃描分辨率為5.68 μm/像素。相比于CT掃描建立數(shù)字巖心，基于薄片分析的圖像建模方法只需要一定數(shù)量的巖石切片掃描圖像，獲取較為方便、經(jīng)濟(jì)，該方法被廣泛采用[4]。圖像建模算法主要包括隨機(jī)法和過程法，其中隨機(jī)法主要包括高斯場(chǎng)法、模擬退火法和序貫指示法等，主要是根據(jù)數(shù)學(xué)算法在巖石二維圖像統(tǒng)計(jì)特征的約束下構(gòu)建三維數(shù)字巖心，使其與巖石二維圖像具有相似的統(tǒng)計(jì)特征[5]。Joshi[6]首次利用高斯場(chǎng)法建立三維數(shù)字巖心。Hazlett[7]首次利用模擬退火法建立三維數(shù)字巖心。Bakke等[8]結(jié)合巖石的顆粒粒徑分布，通過對(duì)沉積類巖石地質(zhì)形成過程(包括沉積、壓實(shí)和成巖作用)的模擬來構(gòu)建數(shù)字巖心。Arns等[9]通過建立的數(shù)字模型計(jì)算得到了滲透率等數(shù)值，并與實(shí)驗(yàn)室測(cè)量所得的結(jié)果進(jìn)行比較來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。劉洋[10]通過對(duì)巖心進(jìn)行切片分析，獲取過程法構(gòu)建數(shù)字巖心所需要的相關(guān)儲(chǔ)層參數(shù)，利用過程法的建模算法，實(shí)現(xiàn)了巖心的數(shù)字可視化。Youssef等[11]應(yīng)用圖像處理算法對(duì)模型孔喉進(jìn)行了兩相分割和孔喉參數(shù)統(tǒng)計(jì)。Ryazanov等[12]運(yùn)用微觀孔喉網(wǎng)絡(luò)模型模擬了不同潤濕性條件下的剩余油類型及其體積含量。劉向君等[13]通過采用COMSOL軟件的不可壓縮方程模塊完成了孔隙空間的微流動(dòng)模擬。李易霖等[14]通過Avizo建立了致密砂巖多尺度數(shù)字巖心模型，并對(duì)儲(chǔ)層微觀孔隙特征進(jìn)行了定量表征。20世紀(jì)80年代中期發(fā)展形成的格子玻爾茲曼方法(lattice Boltzmann method, LBM)，來源于完全離散格子氣動(dòng)機(jī)算法，目前主要模型有：RK格子波爾茲曼模型、SC模型、自由能方法模型和基于連續(xù)性波爾茲曼方程的熱力學(xué)一致性多相流體理論模型。Pan等[15]首次使用格子玻爾茲曼法和SC模型模擬兩相流體在孔隙吼道中的流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了在介質(zhì)中微觀油驅(qū)水的數(shù)字化過程。

本文依據(jù)二維CT資料，通過Avizo軟件將CT生成的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的三維體重構(gòu)。建模過程中，采用了更為準(zhǔn)確的非局部均值濾波算法(NLM filter)進(jìn)行濾波降噪處理，通過對(duì)骨架和孔喉分割，認(rèn)識(shí)儲(chǔ)層空間結(jié)構(gòu)，分析孔喉結(jié)構(gòu)特征。流動(dòng)模擬研究采用等壓面的假設(shè)，在微觀尺度上建立了微觀流體流動(dòng)模擬模型，以期為數(shù)字巖心動(dòng)態(tài)模擬提供一種新方法。

1 數(shù)字巖心模型建立

CT掃描建立數(shù)字巖心主要是依據(jù)巖心內(nèi)部各部分組成不同，其對(duì)X射線的吸收強(qiáng)度就不同，因此通過計(jì)算機(jī)檢測(cè)射線經(jīng)過樣品吸收后的強(qiáng)度，可以計(jì)算得到這個(gè)層面上X射線的吸收部分，根據(jù)吸收的射線強(qiáng)度就可以轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)灰度值以表征不同的結(jié)構(gòu)組分。主要儀器包括X射線源，固定巖樣的載物臺(tái)和收集掃描后射線的X射線檢測(cè)器(圖1)。X射線源向載物臺(tái)上的物品發(fā)出X射線，與物品發(fā)生一系列作用后被接收器接收，接收器處理并將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)后返回給計(jì)算機(jī)，記錄不同位置的灰度信息。測(cè)量樣品的密度越大，對(duì)X射線的吸收就越多。利用計(jì)算機(jī)重建可得到三維灰度圖像，該圖像中的灰度值與被測(cè)樣品的組分密度值相互對(duì)應(yīng)[16]。

圖1 X射線CT掃描原理圖Fig.1 Schematic diagram of X-ray computed tomography

1.1 切片獲取與模型構(gòu)建

X射線CT掃描是建立三維數(shù)字巖心最常用的方法，但是在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些問題[17-18]：由于同一塊巖心在不同分辨率下得到的孔隙網(wǎng)絡(luò)模型基本結(jié)構(gòu)參數(shù)和滲流特征有明顯差異，如果選取的分辨率過低，就難以識(shí)別出巖心中的微細(xì)孔喉，使得建模得到的孔隙度較巖心的實(shí)際孔隙度小；如果選取的分辨率過高，掃描所得的數(shù)據(jù)量偏大，因此該方法對(duì)計(jì)算機(jī)等軟硬件條件要求較高。本文選取H152工區(qū)的細(xì)粉砂巖巖樣(表1)，根據(jù)儲(chǔ)層物性特點(diǎn)，選取分辨率為1.49 μm/像素，掃描得到巖樣的二維圖像，通過對(duì)二維切片進(jìn)行順序調(diào)整、角度矯正和黑點(diǎn)消除，構(gòu)建三維數(shù)字巖心模型(圖2)。

1.2 平滑濾波

巖心掃描后，由于噪聲等的干擾，會(huì)出現(xiàn)灰度值不同的孤立像素點(diǎn)。對(duì)于骨架及孔隙來說，即使是相同的組分，也可能會(huì)因?yàn)槊芏燃昂黧w性質(zhì)的細(xì)微差異而呈現(xiàn)出不同的灰度值；因此需要采用適當(dāng)?shù)臑V波算法，去除噪聲干擾，同時(shí)使相同組分灰度值分布更為集中，不同組分灰度值區(qū)分更加明顯，便于后期分割閾值的選取。不同的濾波算法中，中值濾波為高強(qiáng)度的平滑濾波，但在濾波過程中沒有考慮到樣品的結(jié)構(gòu)信息，僅僅是對(duì)選擇區(qū)域內(nèi)所有樣品的灰度值進(jìn)行大小排序，然后選擇中間值直接賦值。而非局部均值濾波(NLM filter)不同于中值濾波的原理，其基本思想是：考慮圖像的自相似性，當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值可由圖像中所有與它結(jié)構(gòu)相似的像素加權(quán)平均得到[19]。其具體方法為：在選擇區(qū)域內(nèi)對(duì)比目標(biāo)和其他部分的結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)結(jié)構(gòu)上的相似性賦值權(quán)重，相似性越高，在最終灰度值的計(jì)算中這部分的權(quán)重就越大；反之越小。這樣就能充分考慮樣品結(jié)構(gòu)上的相似性，保留樣品的結(jié)構(gòu)信息，便于不同組分的分割。在實(shí)際研究工作中，選取的濾波搜索區(qū)域?yàn)?1像素，目標(biāo)區(qū)域?yàn)?像素，通過濾波處理得到灰度值分布直方圖(圖3)和二維橫截面灰度圖像濾波效果圖(圖4)。由于中值濾波的高強(qiáng)度平滑作用，因此濾波后的圖像高度平滑但是清晰度大大降低(圖4b)；而非局部均值濾波處理后，相同組分的單峰形態(tài)更加集中，灰度值雙峰對(duì)比更加明顯(圖3)，不同灰度值區(qū)域的交界處圖像有明顯的平滑處理，相同組分內(nèi)部灰度值保真度較高(圖4c)，便于后期相態(tài)的識(shí)別與劃分。

表1 CT樣品參數(shù)表

a.2D切片；b.3D模型。圖2 三維數(shù)字巖心模型構(gòu)建Fig.2 Construction of 3D digital model

圖3 NLM濾波前(a)后(b)灰度值分布直方圖Fig.3 Histogram of gray value distribution before NLM filtering (a) and after (b)

a.原始圖像；b.中值濾波圖像；c. NLM 濾波圖像。圖4 NLM濾波和中值濾波效果對(duì)比圖Fig.4 Contrast figure of NLM filter and median filter

1.3 孔喉分割

微觀模型的準(zhǔn)確性關(guān)鍵取決于骨架和孔喉的分割。數(shù)字巖心建模中孔喉的識(shí)別方法主要有兩種：一種是根據(jù)已知巖樣的實(shí)際孔隙度大小進(jìn)行孔喉劃分，使劃分后的模型孔隙度與實(shí)際相同；另一種是依據(jù)最大類間距方法進(jìn)行分割閾值的選取，通過設(shè)置不同的閾值，使得組內(nèi)方差與組間方差的比值最小。本文采用第二種方法，應(yīng)用Avizo軟件進(jìn)行方差計(jì)算和兩相分割，分割效果如圖5所示。

經(jīng)過閾值分割后，大部分的孔隙與喉道都可以區(qū)分出來，但是由于掃描分辨率與巖樣孔喉結(jié)構(gòu)兩方面的原因，當(dāng)相鄰的顆粒之間的間隙非常小，即微孔喉尺寸小于掃描分辨率時(shí)，部分微小的孔喉被忽略，顆粒被處理成直接接觸的形式(圖5b)；因此需要應(yīng)用分離算法對(duì)顆粒進(jìn)行分割并做一定的優(yōu)化。分離算法是分水嶺算法、距離轉(zhuǎn)換算法和數(shù)值重建算法的綜合體現(xiàn)，通過計(jì)算灰度梯度模量對(duì)顆粒進(jìn)行分割，確定顆粒最佳輪廓，顯示微小孔喉分布，識(shí)別結(jié)果如圖5c所示。

分離算法的處理可以將巖樣中的顆粒分離，得到部分微孔微喉；但是算法的處理過程相對(duì)機(jī)械，分割產(chǎn)生的孔喉需要進(jìn)行模型的優(yōu)化運(yùn)算。模型的優(yōu)化主要是對(duì)模型進(jìn)行開運(yùn)算(opening)和閉運(yùn)算(closing)。開運(yùn)算的思路是用運(yùn)算元沿著圖像的邊緣進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，將圖像的狹窄部分剔除，然后再用此運(yùn)算元沿著模型的邊緣進(jìn)行膨脹運(yùn)算。經(jīng)過開運(yùn)算處理后，可以消除小物體、在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體、平滑較大物體的邊界，同時(shí)并不明顯改變其面積。閉運(yùn)算的處理與開運(yùn)算的處理過程相反，即先用運(yùn)算元進(jìn)行膨脹運(yùn)算，然后再用此運(yùn)算元進(jìn)行腐蝕邊緣，最終可以起到充填細(xì)小空間、平滑邊緣、連接孤立圖像的作用。通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，模型優(yōu)化后孤立的像素點(diǎn)明顯減少，骨架的邊緣也明顯平滑(圖6)。

a.原始灰度圖像；b.兩相分割圖像(白色為巖石骨架，黑色為孔喉，顆粒直接線接觸，孔隙不連通)；c.微孔喉識(shí)別圖像。圖5 二值分割效果圖Fig.5 Contrast figure of interactive threshold

圖6 開運(yùn)算閉運(yùn)算前(a)后(b)對(duì)比圖Fig.6 Contrast figure before opening and closing (a) and after (b)

1.4 體積元提取

由于計(jì)算機(jī)計(jì)算性能的限制，微觀特征分析需要在整個(gè)模型中選取一定大小的體積元，以此表征整個(gè)模型。本文體積元(REV)的選取以孔隙度為約束條件進(jìn)行。即在模型中選取3個(gè)像素點(diǎn)為中心，分別構(gòu)建棱長為50像素的立方體并計(jì)算孔隙度，然后依次以50像素增大立方體的棱長并計(jì)算孔隙度，做出3個(gè)立方體孔隙度-棱長散點(diǎn)曲線，如圖7中3條曲線所示。由圖7可知，當(dāng)立方體棱長大于300像素時(shí)，不同位置立方體的自相關(guān)函數(shù)趨于一致。因此，該樣品的REV尺寸為300像素，即數(shù)字巖心的體積元棱長為300像素。多次選取體積元進(jìn)行的計(jì)算研究表明，當(dāng)數(shù)字巖心體積元棱長為300像素時(shí)，其物理性質(zhì)幾乎不受尺寸的影響，建立REV模型如圖8所示。

圖7 孔隙度與立方體邊長的關(guān)系曲線Fig.7 Relation curve of porosity and cube

2 數(shù)字巖心模型分析

2.1 靜態(tài)參數(shù)分析

1)顆粒直徑

利用標(biāo)定分析算法可計(jì)算模型內(nèi)部顆粒的體積分布參數(shù)V3d，然后得到等效直徑公式：

(1)

利用公式(1)可計(jì)算出顆粒等效直徑分布情況(表2)，并對(duì)每個(gè)顆粒的直徑進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，建立顆粒等效直徑分布直方圖(圖9)。

根據(jù)表2和圖9可知，粒徑主要分布區(qū)間為10～70像素。已知掃描該樣品所用分辨率為1.49 μm/像素，則數(shù)字巖心模型粒徑主要分布在14.9～104.3 μm；與研究區(qū)細(xì)粉砂巖的粒度主峰基本一致。數(shù)字巖心模型中最大顆粒直徑為129.2像素，約190 μm，這是由于極少部分的微細(xì)孔喉未能分割，造成顆粒之間為直接接觸，導(dǎo)致粒徑明顯偏大。

2)孔隙度

統(tǒng)計(jì)閾值分割后模型中骨架部分和孔隙部分的像素體積，結(jié)果如表3所示。孔隙度為孔隙部分的像素在整個(gè)模型中所占的體積比，約為15.54%。而研究區(qū)實(shí)際孔隙度為22.5%。計(jì)算孔隙度明顯小于實(shí)驗(yàn)室測(cè)試值，其主要原因是部分微孔喉尺寸明顯小于分辨率1.49 μm，因此未能在切片上明顯識(shí)別，最終導(dǎo)致孔隙度偏小。

a.體積元渲染(綠色邊框?yàn)殓U空部分邊界)；b.體積元正交視圖(白色為巖石骨架，黑色為孔喉)。圖8 體積元三維渲染及正交視圖Fig.8 Volume rendering and ortho view of REV

均值/像素最小值/像素最大值/像素中值/像素55.034.66129.2034.50

圖9 顆粒等效直徑分布直方圖Fig.9 Histogram of diameters of labels’ Deq

模型總體積/(106μm3)骨架體積/(106μm3)孔喉體積/(106μm3)孔隙度/%8.947.551.3915.54

3)孔喉直徑分布

選取模型內(nèi)部的孔喉，計(jì)算得到孔隙體積V3d的分布情況，依據(jù)公式(1)計(jì)算內(nèi)徑大小，得到其孔喉直徑分布直方圖(圖10)。研究區(qū)孔喉粒徑較小，集中分布在20像素以下，大孔發(fā)育較少，儲(chǔ)層以中孔低滲為特征。

圖10 孔喉等效直徑分布直方圖Fig.10 Histogram of diameters of pores’ Deq

4)孔喉連通性與曲折度

孔喉連通性和孔喉曲折度是影響流體流動(dòng)的重要參數(shù)，一般來說連通性越好，曲折度越低，流體的流動(dòng)越容易。曲折度算法原理為計(jì)算孔隙邊界在某一軸向上不同切面之間的質(zhì)點(diǎn)距離，z(n)面到z(0)面距離疊加之和與H的比值即為曲折度(圖11)。連通性計(jì)算是依賴于滲流的一種算法，通過沿著某一軸向進(jìn)行滲流，得到連通的體積與全體積的比值，即為巖樣的連通性。

圖11 曲折度計(jì)算原理Fig.11 Principle of centroid path of tortuosity

經(jīng)計(jì)算：模型的孔喉連通性為92.16%，連通性較好；曲折度為2.62，即孔喉邊界的曲線長度是對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)間直線長度的2.62倍，孔喉發(fā)育相對(duì)復(fù)雜，由此產(chǎn)生的流動(dòng)阻力較大。根據(jù)模型連通性測(cè)試結(jié)果，依據(jù)數(shù)學(xué)邏輯算法，可得到模型內(nèi)部的孤立孔喉分布情況，結(jié)果如圖12所示。

5)孔喉網(wǎng)絡(luò)骨架提取

根據(jù)燃燒算法，用孔隙中心與喉道中軸線分別代表孔隙和喉道，將復(fù)雜不規(guī)則的孔喉空間用相互連接的中軸線骨架模型來表征(圖13a)。盡管中軸線骨架無法完整地刻畫孔隙類型和尺寸，但是它準(zhǔn)確地描述了孔喉網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征[20]。根據(jù)孔喉直徑計(jì)算結(jié)果，將等效直徑值賦值到骨架模型中，可得到模型的孔喉結(jié)構(gòu)填充模型(圖13b)，該模型中不同顏色展示了模型內(nèi)部孔喉發(fā)育特征：模型內(nèi)部多發(fā)育小孔細(xì)喉，很少存在大的連通孔隙。圖13c展示了某一切面上灰度值圖像和孔喉的對(duì)應(yīng)特征。根據(jù)圖13b、c可得出：模型內(nèi)部孔喉不均一性較為突出，孔喉大小分布不均，孔喉結(jié)構(gòu)非均質(zhì)性明顯。

a.全孔喉；b.連通孔喉；c.孤立孔喉。圖12 孔喉連通性測(cè)試結(jié)果Fig.12 Results of connectivity

a.孔喉網(wǎng)絡(luò)骨架模型；b.孔喉結(jié)構(gòu)填充模型；c.切片對(duì)比。圖13 孔喉模型Fig.13 Pore-throat model

多孔介質(zhì)中孔隙和喉道的連接關(guān)系反映了多孔介質(zhì)內(nèi)部的連通性。一個(gè)孔隙所連接的喉道數(shù)量稱為配位數(shù)，配位數(shù)值的大小反映了網(wǎng)絡(luò)模型的連通性好壞，同時(shí)配位數(shù)也是影響巖石滲透率的重要因素[21]。因此，根據(jù)建立的孔喉網(wǎng)絡(luò)骨架模型可分析模型的孔喉配位數(shù)并建立頻率分布直方圖，結(jié)果如圖14所示。由圖14可知：模型中存在一定數(shù)量的配位數(shù)為1的孔隙，剩余油在這些孔隙中富集；除此之外，配位數(shù)主要為2～6，相對(duì)較低，孔喉連通性較差，模型滲透性較低，研究區(qū)儲(chǔ)層具有低滲透特征。

圖14 配位數(shù)頻率分布直方圖Fig.14 Frequency distribution histogram of coordination number

2.2 流動(dòng)特征分析

1)絕對(duì)滲透率計(jì)算

根據(jù)建立的模型，利用軟件的有限元模擬模塊分別在x,y,z3個(gè)方向計(jì)算模型的滲透率數(shù)值，計(jì)算時(shí)設(shè)置進(jìn)口壓力為130 kPa，出口壓力為100 kPa，流體黏度為0.001 Pa·s，得到x,y,z方向的滲透率分別為：33.7×10-3、41.7×10-3、23.8×10-3μm2。滲透率較小，屬于低滲透儲(chǔ)層，且不同方向滲透率值略有差異。實(shí)驗(yàn)室測(cè)量該井段的水平滲透率值為19.28×10-3μm2，由于部分連通微孔喉未能識(shí)別出來，滲流阻力明顯變小，計(jì)算值略大于實(shí)驗(yàn)室測(cè)量值。

2)速度場(chǎng)流線表征

根據(jù)計(jì)算的滲透率值，以流線的形式表征相態(tài)在模型內(nèi)部的流動(dòng)路徑，左端為入口，右端為出口(圖15)。根據(jù)流線分布情況，模型內(nèi)部主流線區(qū)域?yàn)榇罂缀磉B通部分，流線較為密集，模型角隅部分流線稀疏，存在大量的未波及區(qū)，是剩余油潛在富集區(qū)域。

3)流動(dòng)模擬

在多孔介質(zhì)流動(dòng)中，當(dāng)介質(zhì)內(nèi)部彼此連通、滲流過程發(fā)生得非常緩慢時(shí)，即在準(zhǔn)靜止條件下，每一個(gè)等壓面上其液-液界面和液-固界面都是平衡的，在不考慮重力和動(dòng)力情況下，起作用的力就是毛管壓力[22]。這樣，在任一時(shí)刻，流體內(nèi)部的壓力會(huì)彼此傳遞，液面最前端壓力值保持相等，即在理想條件下流體液面形態(tài)、移動(dòng)方向與等壓面保持一致。因此，壓降與相態(tài)流動(dòng)液面等效，即液面前緣為等壓面。通過等壓面的變化來表征模型中相態(tài)的流動(dòng)，并根據(jù)壓降的變化來計(jì)算流體飽和度大小。根據(jù)Stokes方程，設(shè)定流體為不可壓縮的牛頓流體，液固邊界無滑移，在準(zhǔn)靜止條件下模擬層流滲流過程，結(jié)果如圖16所示。

a. x軸；b. y軸；c. z軸。藍(lán)色表示模型中連通的孔喉空間，紅色流線表示速度場(chǎng)分布。圖15 速度場(chǎng)流線表征Fig.15 Streamlines of velocity in the x, y, z axis

a. Sw=0；b. Sw=16.7%；c. Sw=78%。Sw為含水飽和度。紅色表示孔喉空間，藍(lán)色表示水相。圖16 流動(dòng)模擬Fig.16 Percolation simulation

由圖16可知，在一端注水的情況下：由于孔喉大小的不同，液面會(huì)受到毛管壓力的作用，大孔喉連通區(qū)域液面出現(xiàn)突進(jìn)現(xiàn)象，在三維上呈現(xiàn)為不平行的液面特征(圖16b)；隨著持續(xù)注水，水占據(jù)大部分的孔喉空間，但是部分微孔喉和孤立孔喉未被波及(圖16c)。該方法可簡化模型內(nèi)部流動(dòng)過程，初步建立毛管壓力作用下的滲流模型，模型中的未波及區(qū)域?yàn)槭Ｓ嘤蜐撛诟患瘏^(qū)域。

3 結(jié)論與認(rèn)識(shí)

1)通過對(duì)優(yōu)選的H152樣品進(jìn)行X射線CT掃描，可以構(gòu)建三維數(shù)字巖心模型，能夠模擬孔喉網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立了微觀尺度儲(chǔ)層模型，定量表征了粒徑、孔喉半徑、配位數(shù)、孔隙度、滲透率等動(dòng)靜態(tài)參數(shù)及低滲透儲(chǔ)層特征。

2)結(jié)合研究區(qū)儲(chǔ)層樣品孔滲實(shí)際資料，對(duì)所建數(shù)字巖心模型進(jìn)行驗(yàn)證和校對(duì)，能夠?yàn)閮?chǔ)層流動(dòng)模擬提供可靠的地質(zhì)模型。

3)基于等壓面的微觀滲流模擬初步揭示了低滲透儲(chǔ)層流體滲流特征，提供了一種流動(dòng)模擬新方法，但是由于只考慮了毛管壓力因素，還需進(jìn)一步分析孔喉的潤濕性、流體重力等其他多種參數(shù)的影響。

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