微CT掃描重建低滲氣藏微觀孔隙結(jié)構(gòu)
——以新場氣田上沙溪廟組儲層為例

蘇 娜，段永剛，于春生

（1.中國石化河南油田分公司勘探開發(fā)研究院，河南南陽473132；2.西南石油大學，四川成都610500）

微CT掃描重建低滲氣藏微觀孔隙結(jié)構(gòu)
——以新場氣田上沙溪廟組儲層為例

蘇 娜1，2，段永剛1，于春生1，2

（1.中國石化河南油田分公司勘探開發(fā)研究院，河南南陽473132；2.西南石油大學，四川成都610500）

為了提高氣藏采收率，從微觀孔隙結(jié)構(gòu)出發(fā)，建立孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，定量描述孔隙微觀尺度上的滲流機理。以川西新場氣田上沙溪廟組巖心為例，開展孔隙結(jié)構(gòu)三維重構(gòu)研究。首先采用微CT技術(shù)對巖心進行掃描獲得投影數(shù)據(jù)，采用FDK算法重建巖心灰度圖像，然后以宏觀孔隙度為基礎(chǔ)利用二值分割法分割灰度圖像，最后使用光線跟蹤算法得到三維孔隙結(jié)構(gòu)圖像，即數(shù)字巖心。對數(shù)字巖心的相關(guān)性質(zhì)進行統(tǒng)計分析，得到的數(shù)字巖心孔隙度與巖心實驗孔隙度基本一致，相對誤差約為0.1。這一數(shù)值與新場氣田上沙溪廟組儲層物性相吻合，說明微CT掃描法重構(gòu)微觀孔隙結(jié)構(gòu)是可行的。該研究為建立孔隙網(wǎng)絡(luò)模型及開展后續(xù)微觀滲流模擬研究奠定了基礎(chǔ)。

分辨率；二值分割；光線跟蹤；微CT掃描；微觀孔隙結(jié)構(gòu)；低滲氣藏；新場氣田

隨著能源需求的增長，人們對非常規(guī)天然氣的關(guān)注日益增加。非常規(guī)天然氣是指儲藏在復(fù)雜地質(zhì)條件儲層中的天然氣，其儲量遠遠大于常規(guī)天然氣，但其開發(fā)難度也遠大于常規(guī)氣藏；由于其特殊的吸附、解吸、擴散和滲流過程，宏觀定性分析不能滿足開發(fā)需求，因此，需要從微觀孔隙結(jié)構(gòu)出發(fā)，研究微觀尺度上的滲流機理。目前，我國只有姚軍等人［1］針對中、高滲油藏進行微觀孔隙結(jié)構(gòu)研究。對低滲氣藏的這方面研究幾乎是空白。隨著低滲氣藏的開發(fā)，借助微觀孔隙結(jié)構(gòu)建立孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，在微觀孔隙尺度上研究其滲流機理及提高采收率技術(shù)很有必要。

構(gòu)建微觀孔隙結(jié)構(gòu)的方法包括物理實驗法和數(shù)值重建法，其中最常用的是微CT掃描法［2］、模擬退火法［3］、過程模擬法［4］及多點統(tǒng)計法［5］等。大量研究表明，微CT掃描法是建立微觀孔隙結(jié)構(gòu)最直接也最準確的方法，隨著微CT技術(shù)的快速發(fā)展，高空間分辨率也保障了微觀孔隙結(jié)構(gòu)的準確性。

本文對川西新場氣田上沙溪廟組巖心進行微CT掃描，借助FDK算法得到連續(xù)二維巖心切片，使用基于孔隙度的二值分割法和光線跟蹤算法得到三維孔隙結(jié)構(gòu)圖像，并評價重構(gòu)的準確性。

1 微CT掃描的基本原理

目前，應(yīng)用于石油領(lǐng)域的CT機主要有兩類：臺式CT機和同步加速CT機。本次巖心的微CT實驗在中國工程物理研究院應(yīng)用電子學研究所開展，采用的是臺式CT機（μCT160），使用工業(yè)管產(chǎn)生一束X射線作為一錐形光束，樣品每旋轉(zhuǎn)一個角度成像一次，完成整個掃描過程需要旋轉(zhuǎn)360°，要拍下512張透視圖。

CT成像原理的基礎(chǔ)是X射線衰減，在掃描過程中，X射線的衰減主要取決于樣品的材料組成、密度和光束方向的厚度，其衰減公式［6］為：

式中：I為X射線穿過物體后的強度；I0為原始X射線強度；μi為第i組分對X射線的衰減系數(shù)；xi為X射線通過第i組分的路徑的長度。

2 CT投影數(shù)據(jù)重建巖心灰度圖像

CT成像的核心是投影數(shù)據(jù)重建灰度圖像。錐束CT圖像重建算法分為解析法和迭代法兩大類；本文采用的FDK重建算法［7］屬于解析法中的近似算法，由Feldkamp等人于1984年提出，被廣泛采用，而且得到很大發(fā)展［8-10］，是CT系統(tǒng)中的主流算法（圖1）。

圖1 FDK算法掃描結(jié)構(gòu)示意圖［11］Fig.1 Schematicmap showing scanning structure of FDK algorithm

相應(yīng)的FDK算法用公式表示如下［11］：

其中，

式中：p（β，a，b）是采集到的投影數(shù)據(jù)；~p（β，a，b）是對投影數(shù)據(jù)的加權(quán)濾波；fFDK（x，y，z）是對加權(quán)濾波投影數(shù)據(jù)的反投影重建；g″（a）是一維濾波器；R是軌道半徑；γ是錐束的扇角；β是錐束的錐角；a和b是在探測器上的位置。

3 CT圖像建立巖心微觀孔隙結(jié)構(gòu)

得到巖心灰度圖像后，肉眼可以直接識別出孔隙，但孔隙與骨架的邊緣比較模糊，需要借助圖像二值化進行合理劃分，即把灰度級大于2的多灰度級圖像經(jīng)過處理轉(zhuǎn)變成二值圖像［12］，“1”表示目標對象，“0”表示圖像背景。

二值化的關(guān)鍵是閾值的選擇，本文使用整體閾值法。假設(shè)閾值為T，輸入灰度圖像函數(shù)為f（x，y），輸出二值圖像函數(shù)為g（x，y），得目標對象的公式如下：

本文用于微CT掃描的巖心均采用物理實驗方法測定了孔隙度，所以采用基于巖心孔隙度的圖像二值分割法對圖像進行分割，分割閾值k*的求解公式如下：

式中：φ為巖心孔隙度；IMAX和IMIN分別為圖像的最大和最小灰度值，p（i）為灰度值，是i的像素數(shù)。

圖像分割以后，采用光線跟蹤算法，將孔隙識別出來，生成一個新的數(shù)據(jù)體，完成三維可視化。光線跟蹤算法由Arthur Appel于1968年首次提出，1980年Turner Whitted做出改進［13］，是一個在二維屏幕上呈現(xiàn)三維圖像的方法（圖2）。

計算視線V與各平面的交點，以z值最小的交點為可見交點P0；視線V在P0處產(chǎn)生反射和透射，反射線和透射線作為新的視線與各平面求交出新的交點P1，P2，并分別產(chǎn)生新的反射和透射，…；這樣不斷遞歸，直至所產(chǎn)生的視線射出場景。最終得到視線跟蹤軌跡上的一系列交點P0，P1，P2，…，Pn；再根據(jù)各點的光強及兩表面交點之間的距離，調(diào)用光照模型及結(jié)合衰減系數(shù)，遞推計算出P0點處的光強，亦即得到屏幕像素處的亮度。

圖2 光線跟蹤示意圖Fig.2 Schematicmap showing ray tracing

4 實例及結(jié)果分析

新場氣田上沙溪廟組氣藏發(fā)現(xiàn)于1990年，2000年投入正式開發(fā)，向上發(fā)育了4個小層J s2（1），J s2（2），J s2（3），J s2（4），氣藏埋深2 100～2 540 m，具有儲集能力的巖石類型主要為中-細粒巖屑長石砂巖，巖石致密，巖性單一，厚度大。

本文對該氣藏10塊巖心開展微CT掃描實驗，并借助FDK算法獲得巖心微CT切片圖像（圖3）。

使用基于巖心孔隙度的圖像二值分割法及光線跟蹤算法重構(gòu)巖心3D微觀孔隙結(jié)構(gòu)（圖4），統(tǒng)計微觀孔隙結(jié)構(gòu)的相關(guān)性質(zhì)（表1），并結(jié)合巖心實驗資料對儲層孔隙結(jié)構(gòu)進行統(tǒng)計分析（表2）。

圖3 新場氣田上沙溪廟組巖心微CT二維切片F(xiàn)ig.3 2D slice ofmicro-CT of cores from the Upper Shaximiao Formation of Xinchang gas field

由表1可以看出，數(shù)字巖心孔隙度和巖心實驗孔隙度存在細微差別，差別產(chǎn)生的原因主要有兩點：1）像素灰度值由0到255區(qū)間中的整數(shù)表示；2）CT掃描的巖心體積遠小于實驗巖心體積。該差別會隨著圖像分辨率的提高而減小，因此，該方法可以很好地表征微觀孔隙結(jié)構(gòu)。為建立孔隙網(wǎng)絡(luò)模型及進行孔隙級流動模擬搭建了基礎(chǔ)平臺。

圖4 新場氣田上沙溪廟組巖心3D孔隙結(jié)構(gòu)圖像Fig.4 3D pore structure images of cores form the Upper Shaximiao Formation of Xinchang gas field（pore in yellow and matrix in blue）

表1 新場氣田上沙溪廟組巖心微CT掃描結(jié)果Table 1 M icro-CT scanning results of cores from the Upper Shaxim iao Formation of Xinchang gas field

表2 新場氣田上沙溪廟組儲層孔隙結(jié)構(gòu)統(tǒng)計Table 2 Statistics of pore structure of reservoirs in the Upper Shaxim iao Formation of Xinchang gas field

由表2可知，J s2（2）和J s2（4）層是主力開發(fā)單元；根據(jù)氣藏對孔隙和喉道的分類標準，孔喉組合關(guān)系有兩種主要類型：大孔-微喉，中孔-微喉。

5 結(jié)論

1）采用微CT掃描并借助FDK算法得到二維巖心切片，完整地表征了巖心的二維孔隙結(jié)構(gòu)。

2）使用基于孔隙度的圖像二值分割法及光線跟蹤算法重構(gòu)三維孔隙結(jié)構(gòu)圖像，比較準確地表征了真實孔隙的微觀結(jié)構(gòu)。

3）微CT掃描重建微觀孔隙結(jié)構(gòu)，為構(gòu)建孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，在孔隙微觀尺度上開展?jié)B流機理研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。

4）隨著微CT向納CT的發(fā)展，掃描精度將大幅度提高，達到亞微米級，可以更好地表征低滲氣藏的孔隙結(jié)構(gòu)及進行微觀滲流機理研究。

［1］姚軍，趙秀才，衣艷靜，等.數(shù)字巖心技術(shù)的發(fā)展及展望［J］.油氣地質(zhì)與采收率，2005，12（6）：52-54.

Yao Jun，Zhao Xiucai，Yi Yanjing，et al.The current situation and prospect on digital core technology［J］.Petroleum Geology and Recovery Efficiency，2005，12（6）：52-54.

［2］Dunsmuir JH，F(xiàn)erguson SR，D’Amico K L，et al.X-raymicro-tomography：a new tool for the characterization of porous media［C］.SPE Annual Technical Conference，Dallas，Texas：Journal of Petroleum Science and Engineering，1991：423-430.

［3］Hazlett R D.Statistical characterization and stochastic modeling of pore networks in relation to fluid flow［J］.Mathematical Geology，1997，29（4）：801-822.

［4］Bakke S，?ren P E.3-D pore-scale modeling of sandstones and flow simulations in the pore networks［J］.Journal of Petroleum Science and Engineering，1997，2（2）：136-149.

［5］Okabe H，Blunt M J.Prediction of permeability for porous media reconstructed using multiple-Point statistics［J］.Physical Review E，2004，70，066135.

［6］Kak A C.Slaney M.Principles of computerized tomographic imaging［M］.New York：IEEE Press，1988.

［7］Feldkamp L A，Davis L C，Kress JW.Practical cone-beam algorithm［J］.Journal of the Optical Society of America，1984，1（6）：612-619.

［8］Wang G，Liu Y，Lin T H，et al.Half-scan cone-beam x-ray micro tomography formula［J］.Scanning，1994，16（4）：216-220.

［9］Grass M，K?hler T，Proksa R.3-D Cone-beam CT reconstruction for circular trajectories［J］.Physics in Medicine and Biology，2000，45（2）：329-347.

［10］Liu Y，Liu H，Wang G.Half-scan Cone-beam CT fluoroscopy with multiple X-ray source.［J］，Medical Physics，2001，28（7）：1466-1471.

［11］翟靜.三維錐束CT中濾波反投影算法的研究［D］.太原：中北大學，2008.

Zhai jing.Research on filtered back projection algorithm in 3D cone-beam CT［D］.Taiyuan：North University of China，2008.

［12］王培珍.基于二維閾值化與FCM相混合的圖像迅速分割方法［J］.中國圖像圖形學報，1998，3（9）：735-738.

Wang Peizhen.Image segmentation based on fuzzy clustering and Two-dimensional Thresholding［J］.Journal of Image and Graphics，1998：3（9）：735-738.

［13］Whitted T.An Improved illuminationmodel for shaded display［J］.Communications of the ACM，1980，23（6）：343-349.

［14］葉泰然，付順，呂其彪，等.多波地震聯(lián)合反演預(yù)測相對優(yōu)質(zhì)儲層——以川西深層致密碎屑砂巖為例［J］.石油與天然氣地質(zhì)，2009，30（3）：357-362，369.

Ye Tairan，F(xiàn)u Shun，LüQibiao，et al.Application ofmultiwave joint inversion to the prediction of relatively high-quality reservoirs—an example from the prediction of deep tight clastic sandstone reservoirs in the western Sichuan Basin［J］.Oil＆Gas Geology，2009，30（3）：357-362，369.

［15］張大偉.加速我國頁巖氣資源調(diào)查和勘探開發(fā)戰(zhàn)略構(gòu)想［J］.石油與天然氣地質(zhì)，2010，31（2）：135-139，150.

Zhang Dawei.Strategic conceptsofaccelerating the survey，exploration and exploitation of shale gas resources in China［J］.Oil＆Gas Geology，2010，31（2）：135-139，150.

［16］戴金星，黃士鵬，劉巖，等.中國天然氣勘探開發(fā)60年的重大進展［J］.石油與天然氣地質(zhì)，2010，31（6）：689-698.

Dai Jinxing，Huang Shipeng，Liu Yan et al.Significant advancement in natural gas exploration and development in China during the past sixty years［J］.Oil＆Gas Geology，2010，31（6）：689-698.

［17］孫家廣.計算機圖形學［M］.第三版.北京：清華大學出版社，2003.

Sun Jiaguang.Computer graphics［M］.Third Edition.Beijing：Tsinghua University Press，2003.

（編輯 高 巖）

Reconstruction ofm icroscopic pore structure in low permeability gas reservoirs by m icro-CT scanning：an example from the Upper Shaximiao Formation in Xinchang gas field

Su Na1，2，Duan Yonggang1and Yu Chunsheng1，2

（1.Exploration and Development Research Institute，SINOPEC Henan Oilfield Company，Nanyang，Henan 473132，China；2.Southwest Petroleum University，Chengdu，Sichuan 610500，China）

In order to enhance gas recovery，it is necessary to construct pore network model and quantitatively describemicro-pore-scale percolation mechanism based on micro-pore structure.Taking cores of the Upper Shaximiao Formation in the Xinchang gas field ofwestern Sichuan Basin as an example，this paper studies3D reconstruction of pore structure.First，usingmicro-CT to scan core to get projection data，and using the FDK algorithm for construction of grayscale images.Then based on experimental porosity，using 2-value segmentation to cut grayscale images and using ray tracing algorithm to get3D pore structure image（digital core）.Statistical analysis of the properties of digital core shows that the porosity of digital core is almost identical to themeasured core porosity with a relative error of only 0.1，which is in coincide with the properties of Upper Shaximiao Formation in the Xinchang gas field.It shows that reconstruction ofmicro pore structurewithmicro-CT scanning is feasible.The study provides a solid foundation for pore network modeling and subsequentmicroscopic flow simulation study.

resolution，2-value segmentation，ray tracing，micro-CT，microscopic pore structure，low permeability gas pool，Xinchang gas field

TE122.2

A

0253-9985（2011）05-0792-05

2010-06-25；

2011-09-13。

蘇娜（1981—），女，博士，油藏描述及數(shù)值模擬。

國家科技重大專項（2008ZX05022-001）。