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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率-埋存量的方法及其实验装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120061781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510534002.7，技术领域涉及：E21B43/16；该发明授权一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率-埋存量的方法及其实验装置是由李庆辉;李蕾;张典;伍学玲;苏玉亮;陈征;刘云帆;游晨曦;王铭鉴设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率-埋存量的方法及其实验装置在说明书摘要公布了：本发明属于油气田开发的技术领域，具体的涉及一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率‑埋存量的方法及其实验装置。该表征方法基于微流控芯片对剩余油通过图像处理、颜色分割、形态学分析及机器学习算法，自动识别原油赋存形态，并对CO2吞吐过程进行分析，计算CO2的总埋存量。所述实验装置包括放置微流控芯片的高温高压可视釜以及依次并联设置的CO2活塞容器、原油活塞容器和压裂液活塞容器。该表征方法可以在微纳尺度下同时完成剩余油赋存分析、压裂液驱替影响及CO2驱油‑埋存过程的精准表征，精确计算CO2在气相与油相的存储量，突破传统方法对CO2溶解度均匀假设的限制，提升CO2存储量估算精度。

本发明授权一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率-埋存量的方法及其实验装置在权利要求书中公布了：1.一种微纳尺度下表征压裂致密油藏二氧化碳驱油效率-埋存量的方法，其特征在于，该表征方法基于微流控芯片，对剩余油通过图像处理、颜色分割、形态学分析及机器学习算法，自动识别原油赋存形态，并对CO2吞吐过程进行分析，计算CO2的总埋存量； 具体步骤如下： S1、微流控实验数据采集：基于微流控芯片模拟压裂致密油藏CO2驱替过程，采集微流控实验图像； S2、图像预处理：对所采集的微流控实验图像进行图像预处理，包括图像灰度化、高斯滤波去噪以及Sobel边缘检测增强； S3、油水区域分割：首先，采用HSB颜色空间对油水进行分割；然后，生成二值化掩膜，提取油相区域； S4、形态学特征提取：首先对油相区域的面积、周长、圆度进行统计；然后计算孔隙度、润湿性变化； S5、剩余油赋存形态分类与识别：首先，在完成油水区域分割与形态学特征提取之后，结合几何特征和空间分布信息，将剩余油划分为孤滴状剩余油、薄膜状剩余油以及毛管束缚油三种典型赋存类型； 然后，识别并统计孤滴状油的数量、平均直径以及其在总油相中的面积比例； 识别并统计薄膜状油的油膜膜层厚度、孔隙壁覆盖率； 识别并统计毛管束缚油的空间分布及相对含量； S6、CO2吞吐过程分析： a.数据获取：对所获取的微流控实验图像采用ImageJ或Matlab进行处理，识别CO2气相区域及油气界面位置； 使用ImageJ统计CO2气相区域的像素数量，根据图像分辨率计算CO2区域的二维面积，并结合微流控芯片主通道和基质区域的刻蚀深度，将二维面积转换为三维体积，计算CO2充填体积； 通过颜色阈值分割法提取CO2在芯片中的分布区域，识别并分别量化气态CO2和液态CO2的体积占比； b.计算CO2波及范围： 首先，计算CO2进入后油水界面变化：采用颜色阈值分割算法识别CO2、原油和水三相区域；使用轮廓提取算法提取油水界面；标记界面位置并计算其总长度或占据的像素位置；将不同时间的油水界面位置进行比较，计算单位时间内界面前沿位置的变化距离，从而识别并量化在CO2驱替过程中，油水界面的形态、位置和接触关系随时间发生的变化； 统计不同时间点CO2波及区域的扩展速率：设定若干个时间节点，比较每个时刻的波及面积；用面积差除以时间差，即可得出CO2波及区域的平均扩展速率； c.计算CO2吞吐对剩余油的驱油效率： （1）分别计算CO2驱替前后，孤滴状剩余油、薄膜状剩余油、毛管束缚油各自饱和度； 其中，CO2驱替前各类剩余油饱和度的计算公式如下： ； 式中：S boil,i——CO2驱替前，i类剩余油饱和度； A before,oil-i——CO2驱替前，i类剩余油的体积； A total——孔隙总体积； CO2驱替后各类剩余油饱和度的计算公式如下： ； 式中：S aoil,i——CO2驱替后，i类剩余油饱和度； A after,oil-i——CO2驱替后，i类剩余油的体积； A total——孔隙总体积； （2）分别计算CO2对孤滴状剩余油、薄膜状剩余油、毛管束缚油的驱油效率： ； E oil,i——CO2对i类剩余油的驱油效率； S boil,i——CO2驱替前，i类剩余油饱和度； S aoil,i——CO2驱替后，i类剩余油饱和度； S7、计算CO2总埋存量： （1）计算CO2在气相中的埋存量，公式如下： ； 式中：——CO2在气相中的埋存量； P——实验测量的CO2气相压力，MPa； ——微流控实验图像识别出的CO2气相体积，m3； Z——CO2的压缩因子； R——通用气体常数，8.314Jmol·K； T——实验温度，K； （2）计算CO2在油相中的总溶解量： ①采用非稳态扩散方程计算CO2在油相中的溶解扩散：； 其中：D——CO2在油中的扩散系数，m2s； x——油相深度，m； t——CO2作用时间，s； ②采用半无限扩散模型计算CO2溶解度分布：； 其中：Cx,t——油相中距离界面x处的CO2浓度，molm3； C 0——油气界面处的CO2饱和溶解度； erf——误差函数； x——油相深度，m； t——CO2作用时间，s； ③计算CO2在油相的总溶解量：； 其中：——CO2在油相的总溶解量； L——油相区域的长度； V unit——单位体积油相的芯片体积； x——油相深度，m； t——CO2作用时间，s； 利用MatlabPython进行数值积分，计算得到CO2在油相中的总溶解量； （3）计算CO2的总埋存量：； 其中：——CO2总埋存量； ——CO2在气相中的埋存量； ——CO2在油相的总溶解量。

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