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申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明属于页岩储层颗粒结构定向分析技术领域，公开了一种页岩储层颗粒结构定向分析方法、系统、设备及终端，基于页岩颗粒的形状、取向、聚集情况以及孔隙形状和取向因素，建立表征颗粒的排列定向性的结构定向熵数学模型，并利用结构定向熵数学模型对不同类型岩相定向结构进行评价，定量表征页岩颗粒定向排列特征。本发明以鄂尔多斯盆地长7泥页岩为例，建立颗粒结构定向熵数学模型，定量表征五种类型页岩岩相颗粒定向排列特征。同时，本发明应用多尺度多视域FE‑SEM拼接及图像识别方法获取页岩颗粒微结构参数，该方法保证了照片精度的同时，可以更大范围的获取照片上的数据。

主权项：1.一种页岩储层颗粒结构定向分析方法，其特征在于，所述页岩储层颗粒结构定向分析方法包括：基于页岩颗粒的形状、取向、聚集情况以及孔隙形状和取向因素，建立表征颗粒的排列定向性的结构定向熵数学模型，并利用结构定向熵数学模型对不同类型岩相定向结构进行评价，定量表征页岩颗粒定向排列特征；所述页岩储层颗粒结构定向分析方法包括以下步骤：步骤一，进行定向结构表征参数的确定；分析两块样品颗粒的形状、取向、聚集情况及孔隙形状和取向，采用分形维数的概念，分别用颗粒扁平度分布分形维数、颗粒定向分形维数、颗粒粒径分布分形维数、孔隙扁平度分布分形维数和孔隙定向分形维数表征因素；借助ImageJ图像处理技术对照片进行识别，确定影响页岩颗粒定向排列的参数；其中，两块样品的颗粒定向分形维数、颗粒粒径分布分形维数及孔隙定向分形维数值呈现幅度为6.495～7.030％范围内的波动，而颗粒和孔隙扁平度分布分形维数值较为接近，变化忽略；步骤二，进行定向结构表征参数的获取与处理；1FE-SEM照片的拼接与识别将拍摄照片的放大倍数固定在10000×；逐次首尾连续拍摄未抛光处理原始断面样品的照片，并将拍摄后的照片依次拼接；通过软件ImageJ鉴定识别处理后，获取微结构特征；对拼接后的照片进行识别工作，应用ImageJ将识别后的图像进行灰度处理，得到黑白两种颜色构成的数字图像；数字图像是由系列灰色值不同的像素点构成的，像素点值0代表黑色区域，像素点值255代表白色区域，用一个离散函数矩阵fx,y表示： 式中，a,b代表像素点在整个图像中对应像素点阵中的行、列号，n,m代表图像中所包含像素点的行数和列数；2借助ImageJ计算颗粒的几何特征参数：将识别后的图像导入图像处理软件ImageJ，得到黑白色调的数值化图像；步骤三，构建定向结构表征模型并进行页岩储层颗粒结构定向分析；所述步骤三中的定向结构表征模型的构建包括：基于孔隙排列结构的影响，页岩结构定向熵E视为粒度熵、颗粒排列熵及孔隙排列熵的函数，由以下公式表示： 式中，Edi为颗粒排列熵，表示颗粒定向分形维数值；Epd为颗粒粒度熵，表示粒度分形维数值；Ebi为孔隙排列熵，表示孔隙定向分形维数值；将页岩值等效为颗粒排列熵、粒度熵和孔隙排列熵三者的平均值，权重系数均为13，如下所示： 其中，值越大，证明排列混乱程度越高，排列越杂乱无章，无明显规律，体系越不稳定；E值越小，则表明混乱程度越低，排列更加定向化，体系越稳定，颗粒粒度分形维数值代表颗粒粒径的均一度的分布情况；值越大，颗粒大小越不均匀，均一化程度越差；假设颗粒的直径为Ds，以σ增量将其等分成n等分，如果页岩颗粒在[i，i+1]区间的概率为Piσ，各区间的对应概率系列为P1σ，P2σ，…，Pnσ；如果改变方位角增量σ，则得到另一组对应的概率系列值；当σ趋于0时，应用下列关系求取页岩颗粒的粒度分形维数值Dps： 颗粒定向分形维数体现了颗粒排列定向程度的大小，定义为颗粒在某一标度范围内粗视化尺度与其观测数目之间具有明显函数关系；假设颗粒的方位角为α,其值域为[0,π]，以α增量将其等分成n等分，如果页岩颗粒在[i,i+1]区间的概率为P1α，各区间的对应概率系列为P1σ，P2σ，…，Pnσ；如果改变方位角增量α，则得到另一组对应的概率系列值；当α趋于0时，应用下列关系求取页岩颗粒的定向分形维数值Ddi： 孔隙的定向分形维数值体现了孔隙排列定向程度的大小，其计算方法与颗粒定向分形维数相似，孔隙的定向分形维数值在一定程度上也反映了颗粒排列的定向程度，如下所示： 式中，α为孔隙的方向角，每个区间的对应的概率为Piα。

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