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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：本发明公开一种基于核磁共振测试数字岩心建立孔隙网络模型的方法，包括基于T1和T2弛豫时间图像划分聚团，量化有机质、自由水、甲烷与羟基四种聚团孔隙；包括结合数字岩心灰度值与核磁共振数据对数字岩心矩阵数据的修正；基于Avizo软件对高于CT测试分辨率的数字岩心数据建立等效孔喉模型，对低于CT测试数字岩心分辨率的有机质孔等数据，通过结合核磁共振获得的微纳米孔隙分布与上文划分簇团进行超分辨率分析，从而获得能够表征微纳米孔隙结构的孔喉模型。本发明通过核磁共振测试数据对数字岩心进行补充，使其表征复杂微纳米孔隙结构。对页岩数字岩心进行补充后，该模型能够引入真实情况下页岩气在基质孔隙内的吸附与解吸过程。

主权项：1.一种基于核磁共振测试数字岩心建立孔隙网络模型的方法，其特点在于：通过核磁共振测试获取的自旋-晶格弛豫时间T1和自旋-自旋弛豫时间T2，获取对应样品的有机质分布，基于对应数据使用Avizo软件精确分割样品岩性；通过核磁共振数据对应T2数据下的型号量，对样品数字岩心中低于分辨率，无法表征的部分进行超分辨率分析，并转化为高于数字岩心分辨率的，能够准确表征样品结构的孔隙网络模型，其步骤包括：Step1：不对样品进行处理，进行数字岩心测试，获取样品结构数据后进行第一次核磁测试，即干样测试，获取T1和T2图谱；测试后，将样品浸泡在蒸馏水中，放入真空罐饱和6天后，快速擦干表面水分，进行第二次核磁测试，即湿样测试，获取T2图谱；Step2：分析Step1中干样核磁测试中的T1，T2图谱，以T2图谱作为矩阵横坐标，T1图谱作为矩阵纵坐标，对应T1与T2下信号量的累加值作为矩阵中对应坐标数值，以此矩阵作出云图，进行分析，将云图图像按照左上角和右下角区域划分为两半，取云图聚团进行分析，划分有机质聚团，自由水聚团，结合湿样孔隙分布和有机质聚团划分低于数字岩心分辨率下的有机质与无机质孔隙；Step3：对样品干样以及湿样中的T2图谱进行分析，通过等效毛管的形状因子，将T2弛豫时间转化为孔隙尺寸以及对应的孔隙占比，对两组数据进行处理，获取能够被蒸馏水波及的孔隙尺寸以及对应孔隙占比；结合Step2中通过干样测试获得的四种聚团，去除样品中的原本可动水以及有机质的影响；Step4：对数字岩心测试中获取的数据通过Avizo软件进行滤波处理，结合软件中separate和segmentation功能与核磁共振测试获取的孔隙分布进行修正分割，在保持测试分辨率的基础上划分为有机质-无机矿物-孔隙，对分割后的数字岩心，通过Avizo软件中的PNM模块，通过最大球算法将其转化为等效孔隙网络球棍模型；Step5：进行超分辨率分析：基于Step3中获得的孔隙分布以及对应孔隙占比，基于Avizo软件中的对Step4中数字岩心矩阵数据中的灰度进行修正，以获取符合核磁测试的孔隙分布情况，可以通过商业软件模拟以及自编软件对数字岩心数据进行流动模拟。

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