致密砂巖儲層孔喉結構研究進展

劉廣峰 ，王連鶴，孫仲博，王俊濤，姜帆

1 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

2 中國石油大學(北京)氣體能源開發與利用教育部工程研究中心，北京102249

3 中國石油長慶油田公司油氣工藝研究院，西安 710018

0 引言

隨著油氣消費量的持續增加，致密砂巖儲層的開發受到了越來越多的重視。致密砂巖基質的儲滲空間包括孔隙和喉道兩部分，以殘余粒間孔、溶蝕孔等形式存在的孔隙是主要的儲油氣空間，貢獻了巖石主要的孔隙度；喉道是孔隙間連通的渠道，決定了巖石的滲透率[1-2]。孔隙與喉道的類型、大小分布、連通性等孔喉結構特征是影響儲層儲存和滲流能力的關鍵，直接決定著致密砂巖油氣的滲流規律和開發效果[3]。孔喉結構已逐漸成為致密砂巖儲層研究的重點和熱點，并在研究方法、成果認識等方面取得較大進展[4-7]。

在大量文獻調研的基礎上，本文總結了適用于致密砂巖儲層納—微米級孔喉結構確定技術，闡述了不同技術的優缺點和適用條件，分析了當下主流的致密砂巖儲層孔喉結構表征方法，探析了致密砂巖動態孔喉結構、降低可動喉道下限提高采收率兩方面的發展趨勢。本研究有助于全面了解致密砂巖孔喉結構的研究方法、成果及趨勢，今后開展相關的研究可為致密砂巖儲層評價、滲流機理、開發方式及提高采收率研究提供參考。

1 孔喉結構測試技術

致密砂巖儲層孔隙與喉道識別技術及相應的特點列示于表1，根據原理可分為圖像分析和數據反演2種類型。圖像型技術是通過儀器設備對巖心截面進行圖像采集，然后基于圖像分析孔喉特征，主要包括鑄體薄片、掃描電子顯微鏡、場發射掃描電鏡、聚焦離子束掃描電鏡和X-CT掃描等技術。反演型技術則通過間接手段來推導孔喉結構屬性，主要包括高壓壓汞、恒速壓汞、氣體吸附/脫附和核磁共振等技術[8-9]。多通過巖石樣品的毛管壓力、T2弛豫時間等信息推演孔喉分布信息[10-11]。圖像與數據型技術的結合使用可以高精度、多尺度、多維度獲取致密砂巖孔喉結構信息，為致密砂巖儲層物性評價提供依據。

表1 致密砂巖儲層孔隙與喉道識別技術及特點[12-15]Table 1 Recognition technology and corresponding characteristics for pore and throat in tight sandstone formations[12-15]

1.1 圖像型技術

(1)鑄體薄片技術

巖石鑄體薄片是將染色樹脂或液態膠在真空下灌注到巖石的孔喉空間中，在一定的溫度和壓力下使樹脂或液態膠固結，然后磨制成巖石薄片，并在偏光顯微鏡下觀察孔隙及喉道特征。該技術的優點是孔喉空間被染色的樹脂或液態膠所灌注，能夠方便直接地觀察真實形貌及含量、類型及大小分布[16]。但經過洗油和灌注，粒間一些細小松散的黏土雜基可能會運移，影響對部分孔隙喉道的認識，應結合其他測試技術，綜合分析填隙物和孔隙喉道特征。

(2)掃描電子顯微鏡技術

掃描電鏡的原理是聚焦電子束在巖樣表面逐點掃描時，會產生背散射電子、二次電子、X射線、俄歇電子和透射電子等反應信號，二次電子、背散射電子對試樣表面形貌變化敏感，可作為顯像管的調制信號，得到形貌襯度像[17-18]。相比偏光顯微鏡，掃描電鏡下的礦物具有圖像立體、分辨率高和景深大等特點，不但可以對樣品中微孔隙和喉道的立體形態、連通性、孔喉配置關系、黏土礦物類型及其賦存形態等進行分析，還可以通過調整樣品的傾斜角度，獲取一系列不同傾斜角度下巖石表面微觀圖像，再經圖像處理技術獲得巖石表面的三維立體圖像。掃描前，需在巖石表面蒸鍍金屬膜，以防聚焦電子束產生的電流在巖石表面積累，產生的充電放電效應影響電子信號的傳遞，但蒸鍍的金屬導電膜會影響孔喉的形貌特征。

(3)場發射掃描電鏡技術

場發射掃描電鏡成像原理與掃描電鏡相似，具有分辨率更高的優勢(分辨率在0.5 nm左右)，同時兼備掃描電鏡景深長和細節豐富等特點[19]，可以對納米孔喉系統進行顯微形貌表征，可以定性、定量測量微觀區域內巖心的化學成分。該技術需用氬離子拋光技術對巖樣進行預處理，以預防樣品磨制過程中的次生孔隙對觀察結果的影響。針對巖石等不導電樣品，樣品室可以采用低真空模式，低真空的氣體在電子束作用下會產生電離，正離子最終與帶負電的樣品表面中和，在一定程度上緩解了充電放電效應。此外，還可以通過縮短每點掃描駐留時間以及混合一定比例的背散射電子像來避免荷電現象，從而無需對巖石樣品蒸鍍導電膜。

(4)聚焦離子束掃描電鏡技術

聚焦離子束掃描電鏡技術耦合了聚焦離子束(FIB)和聚焦電子束(SEM)，FIB是利用透鏡將離子束聚焦成極小的尺寸，對巖石觀測區進行高精度顯微加工[20]。真空系統中，在離子柱頂端加上激發電場和牽引電場以導出離子束，經靜電透鏡聚焦后通過限束孔，再用質量分析器篩選出所需離子種類，最后通過八極偏轉裝置及電磁透鏡將離子束聚焦在樣品上進行掃描轟擊，產生的二次電子和離子被收集成像。相比只能提供二維圖像的傳統掃描電鏡，FIB-SEM雙束系統可實現對納米級微觀孔喉系統進行3D重構和孔喉結構的可視立體化表征。

(5)X-CT掃描技術

X-CT掃描是指X射線電子計算機斷層掃描，該技術利用X射線束與靈敏度極高的探測器一同圍繞巖心作斷面掃描，由探測器接收穿過巖心的衰減X射線信息，經計算得出該層面各點的X射線吸收系數值，不同的數據以不同的灰度等級顯示，進而實現孔隙結構的重現[21]。巖心CT掃描無需對巖心進行復雜的加工，保持了巖心的內部結構和外部形態，能夠快速觀測巖石孔喉分布、連通性以及孔隙度等物性參數。

由于圖像型分析技術無法同時滿足多尺度與高精度要求，若追求較高的精度與分辨率，所觀測的巖石樣品視域范圍便十分有限，故圖像型分析技術仍處于定性觀察或簡單測量的水平，定量表征誤差較大。如何兼具高分辨率與大視域范圍是致密砂巖孔喉結構圖像型分析技術的發展方向。

1.2 反演型技術

(1)高壓壓汞技術

高壓壓汞是將復雜的孔喉系統看作是一系列相互連通的圓柱型毛細管網絡。當汞(非潤濕相)注入多孔樣品時，毛細管力成為進汞阻力，因此需要一個注入壓力來克服毛細管力。目前，高壓壓汞最高注入壓力可達414 MPa，可得到以進汞飽和度和毛管力為橫縱坐標的進汞曲線，根據Washiburn方程，每個進汞壓力均對應一個相應大小的毛管阻力和喉道半徑，而進汞量則表示喉道所連接的孔喉體積[22-24]。同時，退汞毛管壓力曲線可用于分析巖石表面潤濕性、研究孔隙介質中的驅油機理和采收率等[25]。但高壓壓汞受孔隙屏蔽作用，只能給出某一級別喉道所控制的孔喉體積，無法區分喉道與孔隙。

(2)恒速壓汞技術

與高壓壓汞中控制進汞壓力不同，恒速壓汞以恒定不變的極小速率向巖心中注入汞，監測毛管壓力與進汞量。當汞從直徑較大的孔隙中進入喉道時會憋壓，毛管壓力上升；當汞由喉道進入孔隙中，毛管壓力則會突然降低。通過記錄毛管壓力與進汞體積得到波動信息，可區分孔隙與喉道。恒速壓汞技術可直接提供孔隙半徑分布、喉道半徑分布、孔喉比分布等參數，為研究多孔介質孔喉結構特征提供豐富的信息[26]。但是由于壓力傳感器的局限性，現有的恒速壓汞儀最大進汞壓力約為7 MPa，孔喉測試范圍有限[27]。

(3)氣體吸附/脫附技術

多孔介質對氣體具有吸附性，吸附量是溫度、壓力的函數。氣體吸附/脫附技術通過控制溫度監測吸附量與壓力的關系反演多孔介質孔喉結構特征[28]。氣體吸附時首先在孔壁形成薄吸附層，氣體壓力增大導致吸附層增厚，局部形成凸鏡狀，最終液相接觸。脫附時，從已形成的球形彎月面開始，凝聚液全部氣化，脫附等溫線垂直下降，即孔發生凝聚時的相對壓力比發生蒸發時的相對壓力要大，進而會形成吸附回線。根據吸附/脫附曲線可以將致密砂巖孔隙分為筒型孔、錐型孔、平板裂隙孔、墨水瓶型孔及狹縫孔等類型。針對致密砂巖儲層，基于吸附/脫附實驗數據，常通過BET方程可計算比表面積，結合BJH理論可計算0.35～200 nm的孔喉分布。但由于氣體吸附非均質性的影響，通常認為氮氣吸附技術在測量孔徑超過100 nm孔喉時不夠準確[29]。

(4)核磁共振技術

核磁共振原理是自旋的質子在恒定磁場下會產生能級分裂現象，在射頻磁場作用下處于低能級的會躍遷至高能級，同時發生共振效應和聚相效應。撤去射頻磁場后質子從共振聚相恢復到初始狀態所需的時間叫弛豫時間。弛豫時間與巖心中所含流體孔隙的比表面及流體擴散有關，通過測量質子的弛豫時間，便可獲得豐富的油層物理定量信息。在較小的致密孔喉體系中，表面弛豫是主要的弛豫機制，常忽略擴散弛豫的影響。然而在較大的孔隙中，忽略擴散弛豫機制會造成一定的誤差。此外，核磁共振技術測量結果易受磁場環境、流體性質及巖心中順磁物質等因素影響[30]。

對于經歷了復雜沉積成巖作用的致密砂巖儲層，孔喉呈多尺度發育，由于不同測試技術主體測量范圍有限，單一測試技術難以精準測量包括微米級、亞微米級和納米級全尺度孔喉分布，可協同利用多種測試技術以實現優勢互補。結合核磁共振偽毛管壓力曲線和恒速壓汞曲線對致密砂巖的完整孔喉結構進行研究，偽毛管壓力曲線所得到的孔喉分布減去毛管壓力曲線所得的喉道分布，可得全孔徑的孔隙分布，從而加深對致密砂巖儲集層孔隙和喉道組合關系以及孔喉連通性的認識[31]。

2 孔喉結構表征方法

通過對孔喉結構的定量評價和表征，可以量化儲層孔隙度、滲透率、飽和度等儲層性質或相互關系。孔喉結構表征的主要內容包括孔隙與喉道大小的分布、孔喉分形特征、孔喉網絡結構及孔喉連通性。

2.1 孔隙與喉道大小分布

孔隙與喉道大小分布對油氣充注、成藏及開發有著重要的影響，是決定油氣水復雜賦存關系的重要因素，是儲量預測、產能評價的重要參考因素[31-32]。孔隙大小分布表征為特定孔隙半徑所貢獻的孔隙體積含量與孔隙半徑的關系曲線，而喉道大小分布一般表示為特定喉道半徑所連通的孔隙、喉道總體積與喉道半徑的關系曲線[33-34]。根據前述孔喉結構測試技術的特點，孔喉大小分布需要綜合不同的測試方法獲得的結果進行協同表征[35]。目前代表性的致密砂巖孔喉大小分布表征方法包括：① 氣體吸附/脫附曲線與毛管壓力曲線協同表征，基于BJH法修正的Kelvin方程和Washburn方程，反演致密砂巖全孔徑分布特征[36]；② 核磁共振曲線與高壓壓汞毛管壓力曲線協同表征，引入核磁共振橫向弛豫時間與毛管壓力的轉換系數C，得到核磁共振偽毛管壓力曲線，對比分析全尺度孔喉分布特征[37]；③ 核磁共振偽毛管壓力曲線、毛管壓力曲線及氮氣吸附曲線協同表征，利用低溫氮氣吸附曲線獲取微孔、中孔分布，利用高壓壓汞毛管壓力曲線獲取大孔分布，根據核磁共振及離心實驗數據對全尺寸孔喉半徑分布數據進行校核和校正，獲取全孔徑的孔喉分布[38]。

2.2 孔喉結構分形表征

致密砂巖儲層孔喉系統具有納米級到微米級的多尺度分布特征。采用歐式空間理論以及拓撲學理論雖然大大簡化了幾何特征，但失去了孔喉結構本質的自然屬性。Mandelbrot創立的分形幾何是對沒有特征長度，但具有自相似性的圖形、構造及現象的總稱，可以利用分形維數來定量的描述孔喉結構的復雜性，廣泛應用于油氣勘探開發以及油氣資源評價領域[39]。結合Washburn方程，利用分形理論可研究致密砂巖儲層油水相滲、致密油滲析特征[40]；基于X-CT掃描技術可分析各掃描斷面分形維數，定量研究2D、3D孔隙空間分形維數與致密砂巖物性參數之間的關系[41]。

分形理論原理以典型Sierpinski地毯為例，將邊長為1的正方形等分為邊長1/3的9個小正方形，再去掉中心的1個小正方形，保留剩下的8個小正方形，重復迭代n次(圖1)，這樣就形成了一個分形幾何圖形。此時，共形成了8n個小正方形，小正方形的邊長為(1/3)n。具有分形特征的圖形可表示為N(λλ)=－D，λ表示最小元素的尺度，N(λ)表示單位為λ的元素個數；D為該圖形的分維數。求對數可得將Sierpinski分 形 圖 形 的λ=(1/3)n、N(λ)=8n代 入 可 得D=1.893。圖形的分形維數與圖形的迭代次數n無關，即分形體的形態、復雜程度及不規則性不會因其放大或縮小而發生變化。

圖1 自相似性Sierpinski分形圖形[45]Fig.1 Self-similarity Sierpinski fractal graph[45]

分形體的分形特征由分形維數表征。巖石微觀孔隙結構的分形維數是在2～3，越接近于2，說明孔隙結構越規則，孔隙表面越光滑[42]。目前，針對巖石微觀孔隙結構的分形分析主要有P-A(周長—面積)分形分析方法和N-S(數目—大小)分形分析方法。P-A模型即所謂的“島弧模型”，最早由Mandelbrot(1982)提出，他將具有標度不變性的不規則二維變形幾何體的周長與面積綜合考慮，適用于計算巖心二維復雜斷面[43]。N-S模型是利用覆蓋法測量分維空間的最基本方法之一，實現簡單。利用不同尺度的盒子單元對孔隙空間進行拓撲填充，則拓撲所用小方盒的數量與尺度之間存在冪函數關系，利用該冪函數關系反應孔隙空間分形維數及分形特征。

在對孔喉結構進行分形分析時，孔喉半徑為丈量尺度λ，該尺度可丈量的孔喉體積為N(λ)，則孔喉結構中孔徑大于λ的孔隙數目N(λ)與λ的關系為表示最大孔喉半徑，a為與形狀相關的常數[44](例如孔隙為立方體時，a=1；孔隙為球體時，a=4π/3)。對于致密砂巖儲層，標度不變性往往只存在一定的標度范圍內，進而在不同的標度下呈現不同的分形維數。圖2為利用核磁共振測得的鄂爾多斯盆地長7段致密砂巖油藏不同孔隙類型的分形維數特征曲線，T2與Sv分別代表橫向弛豫時間和大于該橫向弛豫時間的孔隙累計體積。由圖可知，從微孔到大孔分形維數逐漸增大，這表明隨著孔隙尺寸從微孔到大孔，孔隙結構變得更加復雜和不均勻[42]。

圖2 鄂爾多斯盆地長7致密砂巖儲層分形特征[46]Fig.2 Fractal characteristics of Chang 7 member in tight sandstone formation, Ordos Basin[46]

2.3 孔喉網絡結構表征

通過建立數字巖心并提取微觀孔喉拓撲結構來近似描述巖心的孔喉網絡結構，為實現儲層滲流仿真和模擬搭建了數字平臺。孔喉網絡結構表征主要包括數字巖心的構建和孔喉拓撲結構的提取2個方面。

(1)數字巖心構建。三維數字巖心技術是利用計算機圖像處理技術，將巖心微觀結構以圖像或數據的形式刻畫出來。數字巖心建模方法可分為物理實驗方法和數值重建方法2大類。物理實驗方法是借助微納米CT掃描和聚集離子束—掃描電鏡等高精度實驗儀器，直接獲取巖心不同截面的二維圖像，之后采用一定的數學方法對大量二維圖像進行三維重建得到三維數字巖心。數值重建方法是借助巖心二維圖像等少量資料，通過圖像處理技術得到建模信息，之后采用重建算法建立三維數字巖心，包括隨機模擬法(模擬退火方法、高斯隨機場方法、順序指示模擬法、多點地質統計方法、馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法)和過程法[47]。

(2)孔喉拓撲結構提取。對孔喉網絡結構的提取首先要對三維數字巖心進行閾值分割，再基于特定的算法將二值化數字圖像進行處理，提取包含原始巖心孔隙分布特征以及拓撲結構的結構化孔喉網絡模型，圖3為提取流程示意圖。孔喉拓撲結構的提取算法主要包括最大球算法和居中軸線法。① 最大球算法：在三維數字巖心的孔隙空間的每個體素中找到最大內接球顆粒，周圍可重疊相鄰的較小球體，形成一個充滿整個孔隙空間的最大球簇。其中把較大的球體定義主球體，半徑較小的球體定義為仆球體。若1個球體屬于2個最大球簇，這個公共的最大球則被認為是喉道。最大球算法可定量模擬計算孔隙半徑、喉道半徑、孔喉比、形狀因子、配位數等孔隙結構參數。② 居中軸線法：以幾何拓撲學為基礎，將孔隙空間中心位置體素相連接所形成的三維骨架。該算法無法描述孔隙空間的形狀等幾何特征，但可以反映孔隙的分布情況和連通狀況、喉道長度及孔喉半徑等信息，并且具有抗噪能力強、運行速度快的優點，產生的拓撲結構能較好代表巖心的延展性。

圖3 致密砂巖孔喉網絡提取流程示意圖[48]Fig.3 Extraction process of pore and throat network in tight sandstone formation[48]

2.4 孔喉連通性表征

孔喉連通性是研究孔喉結構的重要部分，它是衡量其潛在滲透率和采收率的一項重要指標。目前，主要通過配位數、網絡連通熵和比歐拉示性數來定量表征孔喉連通性。

配位數是指每個孔隙所連通的喉道個數，常用CT掃描技術、FIB-SEM等技術獲取巖心的孔喉結構三維圖像信息，根據灰度值范圍的選取，基于儲層巖心的孔隙度獲取最佳閾值，通過Data Viewer等圖像處理軟件，對巖心孔隙配位數進行逐個統計。通過建立不同配位數的孔喉網絡模型，并進行模擬流動實驗。研究發現，毛管半徑和孔隙度不變，滲流能力隨配位數的增加而提高[49]。然而，由于配位數只能有效地評估單個孔隙的連通能力，故只能在一定程度上反映連通性和滲流效果。

熵用來描述和研究自然界中廣泛存在的運動形式轉化的不可逆性，是系統混亂度的量度，被廣泛應用于社會科學、控制理論、數論和概率論中[50]。在石油地質學中，由于孔隙網絡空間為無標度網絡，各孔隙節點的配位數分布頻率呈現冪律分布，故可利用網絡連通熵E表征復雜孔隙網絡空間的連通性與異質性[51]。熵的計算方法為，其中，為網絡空間中任意一節點，N為節點總數，di為節點配位數。，為連通穩定熵，連通穩定熵的值在0至1之間，R值越大，則空間的連通穩定性越強。

在拓撲學中，比歐拉示性數可表征圖形的連通性。利用圖4所示簡潔的比歐拉示性分布曲線，即可包含復雜二、三維復雜多孔介質的連通性信息。圖4列示的三塊巖心，比歐拉示性數隨著孔喉半徑的不斷增大，達最高值后開始逐步下降，最終趨近于零。巖心B261、Z362、L132的比歐拉示性數變化范圍變小，達到最高點后下降趨勢變緩，說明隨著孔喉半徑的增大，巖心孔隙連通性變化逐步變小，微觀孔喉結構非均質性變弱。B261號巖心比歐拉示性數變化范圍大，達到最高點后下降很快，表明微觀孔喉結構非均質性較強，物性較差[42]。圖5為三塊樣品經CT掃描后的三維孔喉拓撲結構，相比Z362號巖心，L132號巖心孔隙配位數整體偏低，孤立孔喉發育較多，連通性較差，但孔喉整體較為粗大，滲透率較高；B261號巖心配位數整體偏大、喉道數量較多，但整體孔喉較為細小，且多發育簇狀孤立孔喉，滲透率較低[52]。整體來看，連通性分布曲線與三維孔喉拓撲結構圖對應較好，連通性分布曲線峰值越高，巖石整體配位數越大，連通性越好；連通性分布曲線越靠右，臨界比歐拉示性數越大，連通的孔喉半徑越大。

圖4 鄂爾多斯盆地長7段致密砂巖儲層比歐拉示性數曲線(改自文獻[52-53])Fig.4 Specific Euler curves of Chang 7 member in tight sandstone formation, Ordos Basin (Revised from [52-53])

圖5 鄂爾多斯盆地陜北地區長7段致密砂巖油儲層孔喉網絡模型[53]Fig.5 Pore and throat network model of Chang 7 member in tight sandstone formation, Ordos Basin[53]

3 研究展望

隨著致密砂巖儲層大規模開發的持續推進，孔喉結構對油氣水滲流和油氣藏開發效果的影響日益引起關注，并呈現出以下兩方面的研究趨勢：① 基于油氣藏開發過程中流體壓力的持續降低，關注細小復雜孔喉系統的逐漸收縮，研究孔喉結構依賴流體壓力的動態變化；② 基于孔喉結構對致密儲層滲流能力及油氣動用的控制作用，關注可動喉道半徑的變化規律，研究降低可動喉道下限的提高采收率方法。

3.1 孔喉結構的變化特征

致密砂巖孔喉結構的變化是伴隨油氣開發和孔喉系統壓力降低的必然結果，勢必顯著影響流體滲流特征與儲層開發效果。

滲透率應力敏感性的本質是孔喉結構的變化和喉道的形變，尤其是致密儲層中的孔喉形變影響更為顯著[54-55]。2018年，提出了致密砂巖動態孔喉結構的概念，并通過實驗手段評價了致密砂巖油氣藏開發過程中孔喉結構的變化特征[2,56]。圖6a為蘇東致密砂巖氣藏不同有效應力下的喉道分布曲線，圖6b為不同孔喉結構巖心在不同有效應力下的滲透率變化曲線。隨著孔隙壓力降低和有效應力增加，最大喉道半徑減小到0.9420 μm，微喉道孔隙度占比由94.47%增加到96.51%，中喉道孔隙度降低0.84%，滲透率損失89.29%；巖石滲透率初始損失較大，隨后變化較為平緩；初始滲透率越低，隨著有效應力的增加，滲透率損失越大[57]。圖6c、圖6d分別為鄂爾多斯盆地長7致密油藏水驅前后的孔隙與喉道分布曲線，可以看出，驅替實驗后孔隙尺寸分布幾乎沒有變化，但大喉道分布頻率減少，而相應的小喉道分布頻率有所增加，整體上喉道尺寸收縮[2]。

圖6 孔喉結構變化特征及對物性的影響[2,56]Fig.6 The variation characteristics of pore-throat structure and its influence on reservoir properties[2,56]

目前，主要通過改變巖心圍壓進行滲透率敏感性實驗來開展應力變化的影響研究。研究結果表明，骨架礦物、填隙物成分是影響應力敏感性的重要因素[58]。對于致密砂巖巖石骨架，應力敏感性主要體現在骨架不同礦物成分的力學穩定性，石英和長石顆粒含量越大，力學性質越穩定，應力敏感性越弱；隨著巖屑含量(尤其是片巖、千枚巖和板巖等變質巖屑含量)的增加，力學穩定性變差，應力敏感性增強。對于填隙物，其組合類型及產狀是影響應力敏感性的重要因素。相比伊利石，高嶺石及硅質含量越高，應力敏感性越弱。綠泥石會以襯邊狀或包殼狀垂直于壁面發育，增強力學穩定性，應力敏感性較弱[59]。

后續的研究，應著重于孔喉系統微觀變化的定量表征。可在繼續完善開發過程中致密砂巖儲層孔喉結構動態變化機制的基礎上，模擬不同礦物及粒度組成的巖石骨架在應力變化下的微觀形變規律。其中，巖石礦物、粒度及骨架拓撲結構可以利用微—納米CT掃描及數字巖心技術識別并構建；致密巖心骨架微形變模式及規律可以通過開展相應的微觀力學性質、巖石宏觀力學性質分析實驗及彈塑性形變理論實現；最后，結合有限單元法，在獲取三維巖石骨架系統的基礎上，建立巖石骨架微形變數值模型，模擬巖石骨架在應力變化下的應力場及位移場等，以獲取三維孔喉結構變化特征[60-62]。在耦合滲流方面，可基于建立的動態數字孔喉系統，結合格子玻爾茲曼SC-LBGK模型中的D3Q19網格結構，基于流體平衡態矢量分布數值模型函數、離散速度和權重系數值配置，開展流動仿真模擬，建立依賴孔喉系統流體壓力變化流固耦合模型[63]。進而，形成系統化的四維三相滲流數值模型，為動態孔喉結構及相應滲流理論研究奠定理論基礎，對于完善致密砂巖儲層的評價與開發理論將有重要意義。

3.2 降低可動喉道半徑的提高采收率方法

致密砂巖儲層開發的難點在于細小喉道及其所連通的孔隙難以有效動用，降低可動喉道半徑是致密油氣提高采收率的必經之路。可動喉道半徑定義為在以水、表面活性劑、泡沫、CO2、空氣等為驅替介質的條件下，流體能夠克服毛管力流動的最小喉道半徑[64]。在致密砂巖儲層復雜細小的孔喉系統中，可通過降低流體的界面張力或潤濕性調節降低可動喉道半徑。

圖7a對比了鄂爾多斯盆地長7層由水驅轉變為表面活性劑劑驅時，原油與驅替劑間的界面張力由29.4 mN/m降低為5.56×10-2mN/m，可動喉道半徑相應由33.0 nm降為19.0 nm，連通的孔隙體積由75.40%上升為84.03%，具有較好的提高采收率潛力。相似的，相對于氮氣驅，由于空氣中的氧與原油發生氧化反應導致的油氣間界面張力的下降，可動喉道半徑相應由35.2 nm降為15.9 nm，連通的孔隙體積由69.58%上升為79.83%(圖7b)。同時，致密氣藏中，防水鎖劑的注入也是通過降低氣水界面張力和毛管力，緩解氣井井筒周圍嚴重的水鎖現象。

圖7 不同驅替介質下喉道半徑動用下限[56,65]Fig.7 The cutoff values of movable throat radius with different displacement agents[56,65]

圖8為鄂爾多斯盆地延長組某段致密砂巖滲吸效果曲線。圖8a、b為不同界面張力下自發滲吸及動態滲吸對滲吸采收率的影響。對于自發滲吸，隨著界面張力的增大，采收率先增加再減小，當界面張力為8.45 mN/m時，滲吸采收率達到37.89%的最高值，提高了10.8%；對于動態滲吸，界面張力對大孔隙滲吸采收率影響顯著，在2.25 mN/m時采收率達到27.83%的最大值。從不同類型滲吸作用對采油效果影響T2分布圖(圖8c)可以看出，自發滲吸對微孔的換油效果較好，動態滲吸及表面活性劑主要影響中孔和大孔的采收率。實驗表明，在自發滲吸和動態滲吸的綜合作用下，實驗采收率可達到47.18%。

圖8 致密砂巖滲吸作用對采收率的影響[67]Fig.8 Influence of imbibition on recovery in tight sandstone cores[67]

目前，在實驗室條件下，采用水驅、表面活性劑驅、氮氣驅、空氣驅及滲吸作用等手段已將致密砂巖油儲層巖心尺度的采收率提高到50%左右。然而，現場實驗效果并不理想，采收率僅為2%～8%[66]。今后工作重點一方面繼續開展致密油藏提高采收率基礎科學研究，深化邊界層相關的參數如范德華力、靜電力、空間位形力以及與流體相關的表面張力、黏性力等相關的諸多微觀作用力對邊界層的影響機制研究；另一方面，需將實驗室內研究成果推廣到實際油藏中，提升驅替介質在儲層中的擴散、對流及儲層改造的工藝技術研究，形成完善的提高采收率設計方案。

4 結論

(1)致密砂巖儲層孔喉結構主要有圖像型和反演型2類10余種識別技術，具有不同的識別效果。圖像型技術可以通過二、三維圖像對致密砂巖孔喉結構進行精細刻畫，未來需解決高分辨率與視域范圍受限的矛盾；反演型技術可以通過間接數值測定對致密砂巖孔喉結構進行定量分析，應注重協同利用多種測試技術實現全尺度孔隙及喉道定量表征。

(2)致密砂巖儲層孔喉結構特征主要包括孔喉大小分布、孔喉拓撲網絡結構、孔喉結構分形特征和連通性。目前常采用高壓與恒速壓汞、核磁共振等實驗手段確定孔喉的大小分布，通過微納米CT掃描、聚集離子束—掃描電鏡等手段結合最大球算法和居中軸線法提取孔喉網絡結構；分形維數主要采用P-A模型和N-S模型將微觀孔喉結構與宏觀巖石物性參數聯系起來，能有效表征孔喉結構的復雜程度和非均質性；連通性通常表征為配位數、熵及比歐拉示性數。

(3)隨著致密砂巖儲層開發過程中孔隙壓力降低，孔喉結構變化表現為較強的應力敏感性。現已通過測試動態孔隙度、動態滲透率及動態變化的T2譜，初步定量表征了孔喉結構的動態變化規律。由于不同礦物及粒度組成的巖石骨架力學穩定性不同，未來可結合X-CT測試技術、有限元等方法建立孔喉結構動態特征的數值模型。

(4)致密砂巖儲層大量存在的小喉道及其所連通的孔隙難以動用是提高致密儲層采收率的瓶頸。現已基于調節流體界面張力、改善潤濕性及提高流度等原理開展了表面活性劑驅、CO2驅、空氣驅及滲吸作用等室內研究，有效降低了可動喉道半徑下限。今后重點加強室內理論研究成果的技術性轉化與現場試驗，實現致密儲層實際開發過程中的可動喉道半徑的降低。