中國南海蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理研究與低阻成因分析

郭宇航, 潘保芝*, 馮進(jìn), 管耀, 王清輝, 張麗華, 阿茹罕, 王欣茹, 張乃毓, 張鵬濟(jì), 李巖, 賈瑞龍, 高云翔

1 吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 長春 130026 2 中海石油(中國)有限公司深圳分公司, 深圳 518000

0 引言

近年來,隨著國家經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和國際局勢的變化,油氣資源的需求越來越大.為了滿足發(fā)展需求,近幾年各大油田將勘探重點轉(zhuǎn)移到火成巖氣藏上,松遼盆地、渤海灣盆地、四川盆地和南海等地區(qū)相繼發(fā)現(xiàn)大型火成巖氣藏(劉軍等,2022;楊曉利等,2022).巖石導(dǎo)電機(jī)理一直是巖石物理性質(zhì)研究中的重難點,以往巖石導(dǎo)電機(jī)理研究對象主要為砂泥巖和頁巖,并且僅考慮巖石孔隙結(jié)構(gòu)、礦物組成和地層水電阻率等影響因素,這導(dǎo)致傳統(tǒng)巖石導(dǎo)電機(jī)理在火成巖領(lǐng)域存在一定的局限性.同時普遍存在于火成巖的蝕變現(xiàn)象使其的孔隙結(jié)構(gòu)等儲層特性發(fā)生了復(fù)雜的變化(劉思慧,2016),令蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理研究比以往的砂泥巖和頁巖都更為復(fù)雜(Guo et al.,2022).盡管研究火成巖導(dǎo)電機(jī)理困難重重,但是廣泛存在的火成巖儲層是中國石油勘探的重要領(lǐng)域之一,蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理和飽和度模型的研究是天然氣勘探過程中無法忽視的問題,因此研究蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理可為油氣勘探和儲層評價提供可靠的支撐.

然而,影響火成巖導(dǎo)電的因素較多,如:巖性、礦物組成、導(dǎo)電礦物分布、蝕變程度、孔隙度、潤濕性和流體分布等,通過常規(guī)巖石物理實驗想要單獨研究某一項影響因素是比較困難的,而且對于真實巖心的需求也是大量的,無論成本和時間上都是一種巨大的消耗.隨著CT掃描技術(shù)的不斷發(fā)展,巖心掃描圖像經(jīng)過處理后可以得到數(shù)字巖心,基于數(shù)字巖心的巖石物理數(shù)值模擬被稱為數(shù)字巖石物理實驗(陶果等,2005;孫建孟等,2012;趙建國等,2014,2021;孔強(qiáng)夫等,2015;Yang et al., 2021;吳建彪等,2023),相比于傳統(tǒng)巖石物理實驗,數(shù)字巖石物理實驗計算速度快且不會破壞巖心.相比于傳統(tǒng)巖石物理數(shù)值模擬,數(shù)字巖心技術(shù)能建立與實際巖心十分接近的巖石物理模型,重現(xiàn)巖石內(nèi)部復(fù)雜的孔隙網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(劉學(xué)鋒,2010;聶昕,2014;王建福,2017;吳豐等,2019;范雨霏,2021).目前針對蝕變火成巖的數(shù)字巖心電性模擬的研究十分稀少.基于數(shù)字巖心模型可以模擬孔隙發(fā)育、溶蝕、蝕變等地質(zhì)活動,從而進(jìn)行更深入的巖石物理性質(zhì)模擬研究.目前針對數(shù)字巖心電性數(shù)值模擬主要采用的方法有隨機(jī)游走法、格子玻爾茲曼方法和有限元法(孔強(qiáng)夫等,2015).考慮到蝕變礦物中含有黏土礦物,國內(nèi)目前針對黏土礦物的數(shù)字巖心電性模擬主要利用有限元法(劉學(xué)鋒,2010;聶昕,2014;范雨霏,2021)和格子氣自動機(jī)方法(岳文正等,2004),上述研究主要是針對泥質(zhì)砂巖、頁巖和碳酸鹽,目前還沒有針對蝕變火成巖的數(shù)字巖心電性模擬研究.

鑒于目前蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理研究中存在的諸多問題,本文采用數(shù)字巖心模擬技術(shù)研究南海某區(qū)塊蝕變火成巖儲層巖石導(dǎo)電機(jī)理.研究成果可以為厘清蝕變程度、蝕變礦物類型、潤濕性、流體分布和孔隙度對火成巖導(dǎo)電性的影響機(jī)制提供可靠的依據(jù).考慮地質(zhì)客觀規(guī)律的礦物定向膨脹、孔隙溶蝕和混合潤濕數(shù)字巖心構(gòu)造法,為蝕變巖石數(shù)值模擬提供了新的思路.綜上所述,本文從蝕變火成巖巖石導(dǎo)電機(jī)理的科學(xué)問題研究出發(fā),旨在突破蝕變火成巖儲層測井評價的技術(shù)瓶頸,在油氣勘探開發(fā)技術(shù)層面具有廣泛的應(yīng)用前景.

1 數(shù)字巖心構(gòu)建

選取中國南?；葜菽硡^(qū)塊具有代表性的火成巖儲層巖石樣品,圖1為該區(qū)塊蝕變火成巖巖石薄片,圖中能夠看到斑狀變晶結(jié)構(gòu)、變余斑狀結(jié)構(gòu);基質(zhì)為微-細(xì)粒狀鱗片變晶結(jié)構(gòu),片狀(流狀)構(gòu)造.變斑晶為角閃石,含量 20%,有單晶和聚斑兩種;聚斑者多呈透鏡狀,具多顆成串似骨排狀分布特征(圖1a);分析是早期糜棱巖化變形的輝石碎斑后期被角閃石交代形成,部分碎斑中含有輝石的交代殘余單晶變斑晶(圖1b).部分角閃石斑晶呈半自形柱狀,邊緣參次不齊,是后期變成(圖1a、c).基質(zhì)由:細(xì)-微粒的角閃石、黑云母(50%)和少量的長英質(zhì)微粒組成,角閃石和黑云母強(qiáng)烈定向,顯示出片狀構(gòu)造.長英質(zhì)微粒輪廓不清,顯示有明顯的泥化蝕變特征,這種明顯的蝕變特征在研究區(qū)內(nèi)較為普遍,需要在數(shù)字巖心建模時考慮蝕變礦物的類型和含量.為了后續(xù)模擬不同蝕變程度的巖石,本文選用了蝕變程度較低的安山巖進(jìn)行CT掃描,樣品的具體信息如表1所示,不同組分的含量是根據(jù)全巖分析和孔隙度實驗室測量得到的.數(shù)字巖心圖像處理,閾值分割,電性模擬,流體分布構(gòu)建,模擬蝕變和孔隙溶蝕過程相關(guān)程序模塊都為自主研發(fā),本文研究流程圖如圖2所示.

表1 巖石樣品信息Table 1 The basic information of core

圖1 南海某地區(qū)蝕變火成巖巖石薄片F(xiàn)ig.1 Thin section of altered igneous rocks in an area of the South China Sea

圖2 蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理研究流程圖Fig.2 Workflow of the study of the conductive mechanism of altered igneous rocks

1.1 圖像預(yù)處理

巖石樣品經(jīng)過切割后被放入CT掃描儀器中進(jìn)行成像掃描測量,根據(jù)之前所觀察到巖心外觀特征,為了最佳量化分析巖石內(nèi)部的孔隙結(jié)構(gòu),樣品使用微米CT掃描儀時的掃描分辨率大致范圍初步定為0.76 μm/像素.制備樣品時,樣品的尺度不超過4 mm×4 mm×4 mm,可使整個樣品可以完全呈現(xiàn)在顯微鏡視野范圍內(nèi),以便觀察掃描圖像與三維結(jié)構(gòu).微米CT平板接收器的可接受像素范圍約為2000×2000×2000,在設(shè)定了分辨率范圍之后,即可大致推知整個視野范圍內(nèi)可以容納何種尺寸的樣品了,本次掃描樣品切割尺寸為1.52 mm×1.52 mm×0.99 mm,像素范圍為2000×2000×1299.由于在CT掃描圖像常常存在各種噪聲、尾影、光圈和壞點等問題,所以需要對所有切片圖像進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理.一般地,通過濾波處理,除去圖像中的噪聲,保留巖心本身的內(nèi)容,對于壞點、尾影和光圈,可以分別采用插值、剪裁的方式.由于濾波、插值和剪裁算法眾多,本文在此不在贅述和比較,本文選用中值濾波、三次樣條插值和切邊剪裁的方式,圖像預(yù)處理前后對比如圖3所示(劉學(xué)鋒,2010;范雨霏,2021).

圖3 圖像預(yù)處理前(a)后(b)對比圖Fig.3 Comparison of images before (a) and after (b) pre-processing

1.2 閾值分割與多組分三維數(shù)字巖心構(gòu)建

經(jīng)過X射線CT掃描的巖石三維灰度圖像,像素的灰度值反映了該像素點對應(yīng)巖石組分對X射線吸收的強(qiáng)弱,和密度呈現(xiàn)很好的對應(yīng)關(guān)系.通常地,對于礦物組分單一的巖石,通過圖像二值化閾值分割來實現(xiàn)骨架和孔隙的分割,灰度值小,亮度暗的像素點,對應(yīng)密度小,表示巖石孔隙空間,相反的,灰度值大,亮度高的像素點,對應(yīng)密度大,表示巖石骨架.采用閾值分割法效率高,閾值依據(jù)相關(guān)實驗數(shù)據(jù)來確定,是一種可靠高效的圖像分割方法.

火成巖礦物成分復(fù)雜,不僅有密度較高的暗色礦物,還有蝕變產(chǎn)生的低密度黏土礦物,由于黏土礦物中含有微孔隙,而受限于掃描分辨率,該部分納米級微孔無法被識別出來,所以在CT成像上黏土礦物呈現(xiàn)較低的灰度值.針對多礦物閾值分割,目前在實驗方面可以采用QEMSCAN(Quantitative Evaluation of Minerals by Scanning Electron Microscopy)和MAPS(Modular Automated Processing System)技術(shù)作為配套,以此為基準(zhǔn)構(gòu)建多組分礦物的三維數(shù)字巖心,這些方法具有較高的分割精度,但是成本較高.本研究擬采用全巖礦物分析與CT掃描圖像聯(lián)合確定多組分分割閾值的方法.對于全巖礦物分析的結(jié)果,需要對物理屬性相近的礦物進(jìn)行合并處理,例如石英和長石合并為長英類,伊利石、高嶺石、蒙脫石和綠泥石合并為黏土類礦物,輝石和角閃石合并為暗色礦物等.值得注意的是,這并不是一個可以泛化的合并方案,在火成巖中例如花崗巖,存在大量的鉀長石,而鉀長石物理屬性比較特殊,需要單獨劃分為一種組分.本文研究以安山巖為例,具體礦物合并和分割示意圖如圖4所示,表2為分割結(jié)果與全巖分析對比結(jié)果.圖5是三維多組分蝕變火成巖數(shù)字巖心分割結(jié)果.

表2 數(shù)字巖心多礦物組分分割結(jié)果Table 2 Multi-component segmentation results of digital core

圖4 多組分閾值分割后各組分三維空間分布圖Fig.4 3D spatial distribution of each component after multi-component threshold segmentation

圖5 三維多組分蝕變火成巖數(shù)字巖心Fig.5 3D multi-component altered igneous digital rock

2 有限元電性模擬與流體分布構(gòu)建方法

巖石的電性一般包括電阻率特性、復(fù)電阻率特性和介電特性等,其中巖石的復(fù)電阻率和介電在不同頻率下具有一定的頻散特性.從狹義上講,本文討論的巖石的電性指在直流電下巖石的電阻率特性.

2.1 有限元電性模擬原理

(1)

取第k個像素體為立方體單元k,該單元內(nèi)電勢函數(shù)取為單元頂點處電勢的線性插值,即:

(2)

(3)

再令:

(4)

則整個巖心的功率為

(5)

單元總頂點數(shù)大于單元總數(shù),設(shè)巖心的尺寸為nx×ny×nz,則x=nx、y=ny、z=nz等處的位移量是需要外加條件來確定.

對整個巖心施加給定的穩(wěn)恒電場e0,則巖心的電勢可轉(zhuǎn)化為周期邊界,總功率改寫為

(6)

根據(jù)能量極小原理,在穩(wěn)恒電場e0作用下,巖心中各處電勢最終將松弛到使整個巖心電勢能即總功率最小的值,滿足方程:

(7)

(8)

2.2 不同蝕變黏土礦物類型影響

在本文多組分?jǐn)?shù)字巖心模型中,導(dǎo)電相為孔隙中的水相和蝕變黏土礦物,其他礦物由于導(dǎo)電性與上述兩相相差過大,模擬過程中設(shè)置電導(dǎo)率為0.0001 S·m-1.地層水電導(dǎo)率和黏土礦物附加導(dǎo)電性參考劉學(xué)鋒(劉學(xué)鋒,2010),聶昕(聶昕,2014)和范雨霏(范雨霏,2021)研究中的參數(shù)布置.采用這套參數(shù)模擬了綠泥石、高嶺石、伊利石和蒙脫石4種蝕變黏土礦物,如圖6所示,在飽和地層水的情況下,蝕變火成巖整體電導(dǎo)率隨著地層水電導(dǎo)率的增大而增大,其中蝕變產(chǎn)生蒙脫石、伊利石、綠泥石和高嶺石的火成巖電導(dǎo)率依次減小,黏土礦物的附加導(dǎo)電性明顯.

圖6 蝕變火成巖數(shù)字巖心不同黏土礦物Cw-C0 電性模擬結(jié)果Fig.6 Simulation results of Cw-C0 electrical properties of different clay minerals in digital core of altered igneous

2.3 流體分布構(gòu)建方法

上述模擬是對單向流體飽和的巖石展開的,對于雙相流體飽和巖石(本文討論油水兩相),導(dǎo)電相流體與非導(dǎo)電相流體在巖石孔隙空間的分布會影響巖石整體的導(dǎo)電性.所以研究不同含水飽和度下的流體分布是多相流體飽和數(shù)字巖心電性模擬的重中之重.本文采用的方法是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來構(gòu)造不同含水飽和度下的數(shù)字巖心.

2.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)法構(gòu)建

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的兩種基本運算膨脹和腐蝕,如圖7和圖8所示,在得到目標(biāo)圖像和結(jié)構(gòu)元素后,需要確立結(jié)構(gòu)元素的原點,然后依據(jù)順序用結(jié)構(gòu)元素掃描目標(biāo)圖像,最后會對原點所占位置的對應(yīng)圖像進(jìn)行判斷,在膨脹運算時結(jié)構(gòu)元素中為1的元素位置上對應(yīng)的圖像值至少有一個為1,則原點所占位置圖像元素被賦值為1,否則賦值為0;在腐蝕運算時結(jié)構(gòu)元素中為1的元素位置上對應(yīng)的圖像值全部為1,則原點所占位置圖像元素被賦值為1,否則賦值為0.所以從效果上看膨脹運算擴(kuò)大圖像,腐蝕運算收縮圖像.

圖8 腐蝕運算示意圖Fig.8 Diagram of erosion operation

如圖9所示,將這兩種運算方式組合得到了開運算和閉運算.開運算能平滑圖像的邊界,削弱圖像狹窄的部分.以A為待處理的圖像,用結(jié)構(gòu)元素B作開運算,記為A○B(yǎng),用集合表示為:

圖9 開閉運算示意圖Fig.9 Diagram of opening and closing operation

A○B(yǎng)=(A?B)⊕B,

(9)

其中⊕為膨脹算子,?為腐蝕算子,孔隙空間開運算結(jié)果代表油驅(qū)水過程中的油相,如果孔隙的最大半徑是Rmax,結(jié)構(gòu)元素半徑為Rmax的時候,孔隙空間經(jīng)過開運算后填充物質(zhì)完全由水變?yōu)橛?開運算可以模擬排驅(qū)過程,進(jìn)而確定在不同含水飽和度狀態(tài)下孔隙空間中油和水的分布狀態(tài).為準(zhǔn)確模擬巖石孔隙空間的流體分布,必須保證先被油侵入的孔隙空間在后續(xù)排驅(qū)過程中均被油占據(jù).因此,結(jié)構(gòu)元素半徑小的開運算結(jié)果必須包含半徑大的結(jié)構(gòu)元素開運算結(jié)果,即:

?S(R)??S(R′),

(10)

其中,?代表開運算的結(jié)果,S(R)代表結(jié)構(gòu)元素.R和R′為不同結(jié)構(gòu)元素的半徑,且R>R′.由于三維數(shù)字巖心為數(shù)字化的二值圖像,因此三維結(jié)構(gòu)元素—球體在數(shù)值模擬過程中也只能通過離散方式表示.球形結(jié)構(gòu)元素S′(R)的表達(dá)式為

S′(1)=S(1),

(11)

S′(R)=S(R)∪S(R-1).

(12)

開運算計算過程與毛管飽和度模型和蝕變校正-毛管飽和度模型流體飽和過程一致,油優(yōu)先占據(jù)大孔隙中間位置.獲得不同含水飽和度下孔隙空間的流體分布后,采用有限元方法計算其電阻率,進(jìn)而結(jié)合飽和度模型計算巖石的電阻率相關(guān)參數(shù),最后與巖心電阻率實驗進(jìn)行比對,驗證模型效果.

2.3.2 考慮混合潤濕性的流體分布構(gòu)建

基于多組分蝕變火成巖數(shù)字巖心模型,礦物和孔隙的空間分布已知,巖石整體的潤濕性也會對流體分布形式產(chǎn)生影響,從而影響巖石電性.本文分別模擬了完全油濕、完全水濕和混合潤濕三種情況,圖10左為巖石流體分布切片圖,圖中綠色為骨架,紅色為油相,藍(lán)色為水相,當(dāng)前含水飽和度為52%,對應(yīng)圖10右油濕電阻率模擬結(jié)果中黑色的點.當(dāng)巖石整體表現(xiàn)為油濕時,在高含水飽和度段,油濕巖石孔隙內(nèi)部表面被油相附著,水相則占據(jù)大孔中心被油相包裹,導(dǎo)致導(dǎo)電連通性不好,電阻率隨著含水飽和度的降低而迅速升高,當(dāng)含水飽和度下降到一定程度時,由于孔隙整體連通性較差,孔隙度不高,流體影響逐漸減弱,黏土礦物附加導(dǎo)電逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位,這導(dǎo)致油濕和水濕巖石在低含水飽和度段趨于一致.無論油濕還是水濕都呈現(xiàn)了明顯的非阿爾齊現(xiàn)象.

圖10 不同潤濕性蝕變火成巖I-Sw交會圖Fig.10 The relationship between I and Sw of different wettability in alteration igneous cores

巖石潤濕性是各種礦物表面潤濕性的綜合反應(yīng),常規(guī)巖石物理實驗無法獲得孔隙周圍礦物組分信息,因此通常采用巖石整體潤濕性這種表述方式.然而,實際火成巖內(nèi)部礦物分布是非均質(zhì)的,各種礦物的潤濕性是不同的,例如白云石疏水,石英親水(王賢晨,2020).這就造成了非均質(zhì)潤濕的情況,基于多組分?jǐn)?shù)字巖心能夠獲得巖石孔隙空間附近礦物的種類信息,依據(jù)礦物潤濕性認(rèn)識可以定義混合潤濕流體分布狀態(tài),由于本地區(qū)蝕變黏土礦物以綠泥石為主,所以蝕變黏土礦物按包膜綠泥石潤濕性設(shè)定為疏水(閆頂點,2021),長英類礦物為親水,碳酸鹽礦物以方解石和白云石為主設(shè)定為疏水,暗色礦物主要以輝石為主設(shè)定為親水.圖10中黑色曲線為混合潤濕的電阻率指數(shù)隨含水飽和度變化的模擬結(jié)果,整體接近油潤濕曲線,這是由于孔隙周圍主要以油潤濕礦物為主,基于數(shù)字巖心的混合潤濕模擬結(jié)果更貼近巖石的真實情況.

3 基于地質(zhì)客觀規(guī)律的蝕變火成巖數(shù)字巖心構(gòu)建

3.1 基于定向膨脹法構(gòu)建變蝕變程度的火成巖三維數(shù)字巖心

在本文中為了更好的研究蝕變程度對火成巖巖石導(dǎo)電性的影響,需要在保證其他主要影響因素如孔隙結(jié)構(gòu)不變的情況下進(jìn)行控制變量模擬研究.如圖11所示,由于研究區(qū)主要蝕變產(chǎn)物為綠泥石、高嶺石、蒙脫石、絹云母和方解石,主要是由長石、輝石和角閃石蝕變而成,其中黏土礦物具有附加導(dǎo)電性,其他礦物不導(dǎo)電(Wood and Hazra, 2017).所以,基于三維數(shù)字巖心礦物分割結(jié)果,采用定向膨脹運算,將蝕變礦物所在像素點連接的邊界向長石、輝石和角閃石所在像素點膨脹,并替換像素點的組分屬性,根據(jù)地質(zhì)規(guī)律,如圖12所示,輝石和角閃石會蝕變產(chǎn)生方解石和綠泥石,而長石不會蝕變產(chǎn)生方解石,由于蝕變作用是由于熱液流入孔隙空間,所以可以設(shè)定發(fā)生蝕變的礦物圍繞在孔隙周圍.設(shè)長石蝕變出現(xiàn)高嶺石和蒙脫石的概率各為50%,基性斜長石和橄欖石蝕變產(chǎn)生兩種礦物的概率分別是50%.輝石和角閃石蝕變產(chǎn)物相同,產(chǎn)生方解石和綠泥石的概率也各為50%.定義蝕變程度為蝕變礦物所占像素點與總礦物所占像素點的比值.在采用定向膨脹法時,從孔隙周圍礦物出發(fā),根據(jù)隨機(jī)概率模型,對原位礦物類型進(jìn)行判斷生成蝕變礦物,定向膨脹后可以統(tǒng)計出蝕變程度、黏土礦物和方解石等蝕變產(chǎn)物含量.

圖11 蝕變礦物與一次蝕變產(chǎn)物示意圖 (Wood and Hazra, 2017)Fig.11 Schematic diagram of alteration minerals and primary alteration products (Wood and Hazra, 2017)

圖12 定向膨脹示意圖0:孔隙;1:不發(fā)生蝕變的礦物;2:蝕變礦物;3:長石類礦物;4:輝石;5:角閃石.Fig.12 Schematic diagram of directional swelling0:Pores; 1:Non-altered minerals; 2:Altered minerals; 3:Feldspar-like minerals; 4:Pyroxene; 5:Hornblende.

圖13是通過定向膨脹法構(gòu)造的不同蝕變程度的三維數(shù)字巖心電性模擬結(jié)果,值得注意的是,圖中蝕變黏土礦物是按伊利石電導(dǎo)率模擬的.如圖所示,蝕變程度越高,電阻率指數(shù)隨含水飽和度變化越小,并且在高含水飽和度處(約為95%)彎曲現(xiàn)象越不明顯.當(dāng)蝕變黏土含量高于一定值時,I-Sw曲線近乎直線,這說明在構(gòu)建蝕變火成巖導(dǎo)電模型時需要考慮高低蝕變程度帶來的差異.此外,模擬結(jié)果符合低阻儲層的特征,這與許多學(xué)者的研究規(guī)律相符(劉學(xué)鋒,2010;聶昕,2014;范雨霏,2021).

圖13 變蝕變程度數(shù)字巖心I-Sw交會圖Fig.13 The relationship between I and Sw of variable alteration level of igneous cores

3.2 基于定向溶蝕法構(gòu)建變孔隙度的火成巖三維數(shù)字巖心

按照常規(guī)研究方法一般是在一個地區(qū)通過壓汞、核磁等孔隙結(jié)構(gòu)相關(guān)表征實驗對巖石孔隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類評價,然后結(jié)合巖電實驗進(jìn)行孔隙結(jié)構(gòu)對巖石導(dǎo)電性的影響分析.這種方法的弊端是無法完全控制變量,不同巖石孔隙結(jié)構(gòu)改變后無法保證蝕變程度、蝕變礦物類型等參數(shù)不變.所以本項目擬對多礦物分割后的數(shù)字巖心數(shù)據(jù)體進(jìn)行處理,對孔隙所占的像素點屬性進(jìn)行替換,替換成非蝕變礦物屬性.擴(kuò)大孔隙度時,采用定向膨脹法只將孔隙附近非蝕變礦物屬性變?yōu)榭紫?討論孔隙度影響時要保證其他蝕變程度和蝕變礦物類型等因素不變,原孔隙所占像素點屬性替換為非蝕變礦物,原有蝕變程度和蝕變礦物類型不變,如圖14二維切片示意圖所示,保持孔隙基本形態(tài)不變.圖15為相同蝕變程度不同孔隙度的三維數(shù)字巖心電性模擬結(jié)果.隨著地層水電阻率電導(dǎo)率的降低,F-φ的非阿爾奇現(xiàn)象越明顯.

圖14 孔隙填充示意圖Fig.14 Schematic diagram of pore filling

圖15 構(gòu)造變孔隙度數(shù)字巖心不同Cw下的F-φ交會圖Fig.15 The relationship between F and φ of variable porosity digital cores with different Cw

4 蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理和低阻成因分析

一般地,高地層水礦化度、高泥質(zhì)含量、巖石強(qiáng)親水、骨架導(dǎo)電和良好的物性等因素是造成儲層低阻的主要原因.在目標(biāo)研究區(qū)的儲層主要位于古潛山風(fēng)化帶和內(nèi)幕帶頂部,如圖16所示,通過最優(yōu)化處理后的結(jié)果顯示B井蝕變程度較高,物性也要好于A井.黑色線框內(nèi)B井平均電阻率為0.95 Ωm,而A井平均電阻率為27.51 Ωm.根據(jù)圖17中A井三維孔隙空間和蝕變黏土礦物空間分布可以看出,本區(qū)塊安山巖孔隙具有一定的連通性,但孤立孔隙大量存在,蝕變黏土礦物包裹在其他礦物(暗色礦物和長英類礦物)顆粒表面并且位于孔隙旁,其附加導(dǎo)電性對于孤立孔隙起到了一定的連通作用,利于提高巖石導(dǎo)電性.

圖17 孔隙網(wǎng)絡(luò)模型和黏土礦物空間分布Fig.17 Pore network model and spatial distribution of clay minerals

圖15變孔隙度數(shù)字巖心模擬結(jié)果顯示,隨著孔隙度增大,飽和地層水巖石電阻率降低,隨著地層水電導(dǎo)率的升高,孔隙度帶來的影響增大.圖13模擬變蝕變程度模擬結(jié)果顯示,當(dāng)孔隙度一定時,隨著蝕變黏土含量的升高,巖石電阻率受流體飽和度的影響變?nèi)?這也是造成油層低阻的原因.值得注意的是,雖然孔隙具有一定的連通性,但是孔隙分布主要以次微米級微孔為主(受掃描分辨率限制).結(jié)合圖10混合潤濕的模擬結(jié)果可以看出,蝕變安山巖孔隙附近礦物以親油礦物為主,整體呈現(xiàn)油濕的現(xiàn)象,這在一定程度上降低巖石導(dǎo)電性,油分布在微孔和大孔孔壁處,不利于油的產(chǎn)出.

此外,數(shù)字巖心模擬結(jié)果也顯示蝕變安山巖具有較為明顯的非阿爾奇現(xiàn)象,阿爾奇公式在蝕變火成巖儲層并不適用,需要結(jié)合導(dǎo)電機(jī)理研究結(jié)果,考慮潤濕性、蝕變程度以及孔隙結(jié)構(gòu)等諸多因素,建立相應(yīng)的導(dǎo)電模型和飽和度方程.

5 結(jié)論

本文采用有限元和數(shù)學(xué)形態(tài)法對南海某區(qū)塊蝕變火成巖儲層進(jìn)行三維數(shù)字巖心的電阻率模擬,其中三維多組分?jǐn)?shù)字巖心通過CT掃描成像、全巖分析和柱塞樣物性測量等多尺度巖石物理實驗共同建立,多組分分割后的結(jié)果與實際巖心實驗結(jié)果相符.基于定向膨脹法和溶蝕法構(gòu)造了變蝕變程度和變孔隙度的蝕變火成巖數(shù)字巖心,該方法能夠遵循客觀地質(zhì)規(guī)律,為控制變量研究導(dǎo)電機(jī)理提供了可靠的支撐.模擬結(jié)果顯示,蝕變黏土礦物的附加導(dǎo)電性按照蒙脫石,伊利石,綠泥石和高嶺石的順序遞減;其他因素不變時,蝕變程度越高,黏土礦物含量越大,電阻率指數(shù)受含水飽和度的影響越小;隨著孔隙度增大,飽和地層水巖石電阻率降低,隨著地層水電導(dǎo)率的升高,孔隙度帶來的影響增大;采用混合潤濕表征巖石潤濕性更加貼近客觀規(guī)律,潤濕性對于巖石整體電導(dǎo)率的影響是不可忽略的,也呈現(xiàn)了非常明顯的非阿爾齊現(xiàn)象.模擬結(jié)果揭示了蝕變火成巖導(dǎo)電機(jī)理的復(fù)雜性,蝕變黏土附加導(dǎo)電性和對巖石導(dǎo)電路徑的橋梁作用是造成南海某區(qū)塊儲層低阻的主要因素之一,為后續(xù)蝕變火成巖導(dǎo)電模型和飽和度方程的建模提供了可靠的依據(jù).