非均质算法（精选7篇）
非均质算法 篇1
1 简述
三维定量精细地质模型一般包括数百万到数千万个三维网格体数据。这一组数据也会被用到油藏动态数值模拟研究中,作为油藏数值模拟系统的输入数据。由于受到计算机性能影响,运行流体动态数值模拟这一过程异常复杂,且消耗大量CPU时间。因此不能直接把数据量过大的精细地质模型直接输入到数值模拟系统中。这就需要我们对精细地质模型进行粗化处理,尽量在减小数据量的同时保持原有地质信息。这种要求意味着在多数情况下必须加大数值模拟系统中所使用网格块的尺度,从而达到减少网格块数目的目的,使一组相邻的网格块只有一个值。由此,便产生了对粗化技术以及非均质算法的研究与应用。
2 存在问题
人们不禁质疑,既然要对采集到的数百万甚至数千万个网格体数据进行粗化,为何一开始不把网格设置得粗一些。然而实际情况是,这样采集的数据就会忽略某些特殊的地质情况,对建模所得的三维地质模型造成很大的畸变。这也是目前油藏描述技术越来越精细的一个主要原因。因此,在进行油藏数值模拟的过程中,一定要把握三维数据体的网格尺寸。这需要根据实际地质情况和所要解决的问题来决定,不能过大,也不能过小。
3 解决方案
目前,通过粗化技术减少三维网格体数据的方法多种多样。无论哪一种方法,其首要目标仍然是针对当前地质结构提供一种等效数值,而这个等效数值则要求粗化后的网格体数据在进行油藏描述的过程中尽可能保持原有精细尺寸下地质模型的非均质性。
3.1 均匀粗化
对均质地层的粗化可以用图1所示的方法,将一个2X2X2的体数据粗化成一个数据,即将8个相邻的网格合并成一个网格,原始网格的8个数据值通过一定的方法计算后得到一个新的数值,并赋值给合并后的网格。就是说通过一定的计算,将一组按一定规则划分的连续网格单元整合成一个独立网格,由此我们得到一个新的数值,并用粗化处理后取得的数值取代原本三维网格体数据中的一组连续网格。所以,要想获得一个较小数据量的三维网格体数据,首先要对已获取的三维网格数据体进行分解,以便于按实际工作中的需求数量来划分小网格体。
3.2 考虑地层特征的非均质算法分析
然而对实际地层来说,要考虑地层的非均质性,就要对地层中的夹层部分进行局部的细化处理。即将有夹层穿过的网格进行进一步的加密处理,为接下来的细化回填工作做准备。如图2所示,红线穿过地方即表示夹层所包含的数据点。提取后的每个数据点,将细化成一个4×4的数据体。
3.3 非均质算法应用
粗化后数据体的细化回填工作,其回填部位就是夹层所在部位。如图3所示,在红线穿过地方的地方,填入细化后的数据体(4×4),即细化回填后的夹层所在部位。由此得到一个局部细化的粗化数据模型。
4 展望
本文研究了地层非均质算法的基本原理,着重分析并解决保持储层非均质特征的细化方法。非均质算法在三维地质建模过程中有着重要意义,对精细油藏数值模拟工作也有着现实的指导意义。但在建立油藏粗化模型的过程中可能还会出现赋值,以及数据调整方面的问题,仍需我们进一步探索。
摘要：三维地质模型网格数据量庞大,直接应用于油藏模拟多有不便。为减轻CPU工作负荷,方便油藏数值模拟,需要对大数据量的数值模型进行粗化处理,旨在减少三维网格体数据量的同时,尽量保持储层原有的地质信息。由此引发我们对精细油藏描述中非均质算法的研究,这一研究对油藏数值模拟有着重要意义。
关键词：非均质算法,网格粗化,数值模拟
非均质油藏剩余油分布规律研究 篇2
关键词：锦A块,剩余油分布,动用程度,计算与模拟
1 区块基本概况
锦A块的油层地质结构属于三角洲前缘亚相沉积, 主要表现在纵向上砂体发育较差, 横向分布范围小且变化大, 非均质性强。储层平均孔隙度为24.3%, 渗透率是108×10-3μm2, 泥质含量是4.7%50℃的脱气原油粘度是660m Pa·s, 20℃的原油密度是0.969 g/cm 3凝固点是-13℃。地层水属于Na HCO3型, 矿化度是3080mg/L。
锦A块发现于1993年, 并于1994年正式投入开发, 迄今为止已超过20年, 先后经历了干抽、吞吐和水驱三种开发方式。本次研究主要通过产液、吸汽剖面等动态监测资料分析油层纵向上的动用程度, 再应用动边界无网格油藏工程计算法和数值模拟法对各油层的剩余油分布进行计算。
2 纵向动用情况研究
根据收集到的锦A块3口井的4条吸汽剖面资料分析, 吸汽较好的油层占总射开厚度的58%, 吸汽较差和基本不吸汽的油层约占总厚度42%。从几口井的吸汽剖面分析, 蒸汽吞吐阶段, 油层的纵向动用情况受蒸汽超覆、油层厚度和油层物性影响, 射孔井段上部、单层厚度大于1m且渗透率级差小于3的油层吸汽较好, 动用程度较高, 见表1。
吸水剖面测试是目前注水开发油藏中常见的用来评价纵向上水驱储量动用程度的方法。根据锦A块注水试验井组2口注水井的4条吸水剖面资料的统计, 吸水厚度占射开厚度的75.6%, 计算该块水驱储量动用程度为75.6%, 见表2。
3 平面动用情况研究
3.1 动边界无网格计算法
根据本次研究建立的油藏地质模型, 结合油田实际生产数据和吸汽剖面等测试数据, 分别对研究单井在各层的产量情况进行了分析计算。目前各层的采出程度均较高, 尤其是兴Ⅰ、兴Ⅱ油组各小层采出程度基本都在20%以上, 兴Ⅲ油组动用相对较差, 个别小层采出程度尚不足10%, 分析原因主要是这些层储量规模小, 分布零散, 生产井相对较少, 而生产井也往往与其它高渗层合采, 导致小层整体动用较差。
3.2 数值模拟法
通过油藏历史拟合, 全区整体与单井相关指标与实际点接近, 变化趋势一致, 说明依据生产历史拟合而建立的地质模型能够比较真实的反映地下实际情况, 及剩余油饱和度场比较可靠。根据数值模拟及动态剩余油分布研究结果现将各小层剩余可采储量特征分析如下:
3.2.1 Ⅰ油组剩余油分布
该油组储量规模小, 主要集中在锦A-273井周围, 其中Ⅰ12小层动用程度较高。该油组油藏分布局限, 调整挖潜潜力小。
3.2.2 Ⅱ1砂岩组剩余油分布
该砂组剩余油主要集中在Ⅱ12、Ⅱ13小层。Ⅱ11小层剩余油分布较为分散, 加之该小层原始地质储量不足4.5×104t, 因此调整潜力不大;Ⅱ12小层在东北部高部位及Ⅱ13小层北部高部位锦A-9、锦A-11井附近动用程度低, 且两套小层原始地质储量均在9.0×104t以上, 因此这两个小层应作为调整挖潜的重点, 考虑采取完善注采井网、部署调整井等措施, 改善区块开发效果。
3.2.3 Ⅱ2砂岩组剩余油分布
该砂组各小层动用程度较高, 剩余油主要集中在Ⅱ21小层和Ⅱ22小层。Ⅱ21小层动用程度较低, 北部断层附近及锦A-7井附近均存在较大的未动用区, 加之该小层原始地质储量在10×104t以上, 因此具有较大的调整潜力;Ⅱ22小层动用程度相对较高, 剩余油分布较为分散, 但原始地质储量近30×104t, 在北部断层附近及西部油砂体边部存在未动用区, 可作为调整挖潜的重点, Ⅱ22小层原始地质储量小, 目前动用程度较高, 调整潜力不大。
3.2.4 Ⅱ3砂岩组剩余油分布
该砂组各小层动用程度较高, 组剩余油主要集中在Ⅱ31小层油砂体边部井网不完善部位, 这些局部部位由于动用程度低, 原始储量大, 具有较大的调整挖潜潜力;Ⅱ31小层由于原始地质储量不足10×104t, 加之总体动用程度很高, 目前含油饱和度多在45%以下, 调整潜力不大。
3.2.5 Ⅲ1砂岩组剩余油分布
砂岩组剩余油主要集中在Ⅲ11小层高部位, 原始储量大, 剩余油分布范围广, 具有较大的调整挖潜潜力;Ⅲ12小层由于原始地质储量不足10×104t, 但总体动用程度较低, 具有一定的调整潜力。
3.2.6 Ⅲ2砂岩组剩余油分布
该砂组各小层动用程度较高, 剩余油主要集中在Ⅲ21小层, 该小层平面上动用程度不均衡, 东北部断层附近动用程度低, 南部低部位水侵严重, 由于局部地区动用程度低, 原始储量大, 具有较大的调整挖潜潜力;Ⅲ22小层整体动用程度较高, 局部地区如锦A-17井东北部剩余油较为富集, 具有一定调整潜力。
3.2.7 Ⅲ3砂岩组剩余油分布
该砂组总体动用程度较高。锦A-43井所在砂体动用程度较低, 但由于单个小层原始地质储量不足3×104t, 调整潜力不大。
4 剩余油分布规律总结
从锦A块纵向动用程度研究可以看出, 受储层纵向上非均质性影响, 各层的动用存在一定的差异, 储层物性较好、渗透率较高的层段相对动用较好, 射孔井段内不吸汽或吸汽差的油层主要分布在射孔井段下部储层物性较差、油层厚度较薄的层段。平面上剩余油分布在构造高部位、断层遮挡部位、蒸汽未波及部位和生产井未射开部位。
参考文献
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非均质算法 篇3
由于内部孔隙结构的复杂性,多孔介质内的能量传递过程比常规连续介质复杂得多,因此其热、流和力学性能除与固体骨架和孔隙内流体的物性有关外,还与孔隙结构紧密相关[1]。就多孔介质的导热性能而言,即使忽略其内部的对流及辐射换热而只考虑骨架内的纯导热过程,也难以对导热过程作出精确的数学描述。通常采用基于特征单元体(Representative elementary volume, REV)的研究方法,用容积平均参数(或有效参数)来描述和研究多孔介质的性质,这些性质称为容积性质(Bulk properties),如有效导热系数(Effective thermal conductivity)。
一般将多孔介质的有效导热系数ke表示为固相(骨架)导热系数ks、孔隙相(流体)导热系数kf及孔隙率ε的函数,对于石墨泡沫或金属泡沫这类高导热多孔材料,可忽略孔隙相导热,此时用相对有效导热系数k*=ke/ks,表示为k*=f(ε)[3,4,5]。
王补宣院士[6]指出:对多孔介质的几何参量很难做出严格描述,实际均匀一致的颗粒形状和孔隙分布是不存在的,把多孔介质看成在大尺度上均匀分布的虚拟连续介质,与实际情况存在较大差异。施明恒等[7]根据数值计算结果指出非均质硬质聚氨酯泡沫内部结构影响温度分布和热量传递,其影响程度与孔隙的大小和分布有关。Michailidis等[8]将铝泡沫切片用显微镜获取二维图形,通过重组获得三维随机模型,采用有限元方法分析,结果表明材料的力学性能受到结构随机性的影响。
多孔介质仅用宏观的孔隙率ε不足以描述孔隙结构,其对孔隙分布的随机性描述较少,因此本研究用孔隙均匀度描述孔隙分布的随机性。均质多孔介质每个单元中心有一个孔隙,孔隙分布的随机性体现在部分孔隙在位置上进行了偏移,偏移越大随机性越高。定义孔隙位置偏心因子为控制变量,建立具有随机结构的2D非均质泡沫模型,采用FEM方法进行数值模拟实验,分析有效导热系数与孔隙均匀度的关系,进而研究非均质泡沫介质的孔隙分布均匀性对导热性能的影响。
1 非均质泡沫模型有效导热系数与均匀度的关系
1.1 孔隙均匀度
为了描述孔隙分布的均匀性,定义孔隙均匀度如下:
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式中:ε为泡沫模型整体孔隙率,εi为将泡沫模型等分成n个单元后其中第i个单元的局部孔隙率。
显然,对于均质泡沫模型,由于各单元εi相等,故均匀度U=1。而对于非均质泡沫模型,若某模型的U值较小,则说明该模型的结构随机性较大,即孔隙结构较不均匀;反之,U值大则说明该模型的结构随机性小,即孔隙结构较均匀。
在本研究的数值模拟实验中,均匀度U作为一个表征非均质泡沫的结构随机性的参数,与孔隙率ε一起,用于分析非均质泡沫的结构随机性对有效导热系数的影响。
1.2 有效导热系数与均匀度的关系
对于均质材料,常把有效导热系数看作孔隙率的函数,常用的函数形式[9,10]为:
k*=(1-εn) (2)
式中:n为多孔材料孔隙形状的经验常数,不同材料取不同的值,且n≥1;当n=1时,就成为并联模型[1]。
本研究认为,对于非均质材料,除孔隙率ε外,孔隙结构的均匀度U对有效导热系数也有重要影响,相对有效导热系数可写成关于孔隙率ε和均匀度U的函数:
k*=f (ε,U) (3)
式(3)的微分式可写为:
undefined
根据均质模型(U=1)的分析可知,当泡沫材料的均匀度U一定(即孔隙的空间分布相同)时,孔隙率ε的增大导致相对有效导热系数k*的减小,即:
undefined
当孔隙率ε一定时,孔隙分布越均匀(即U值越大),有效导热系数越大,反之亦然,即:
undefined
本实验研究均匀度U对相对有效导热系数k*的影响。
2 非均质泡沫模型
采用FEM数值模拟的方法研究孔隙结构随机性对有效导热系数的影响,模型的建立需要满足两个条件:首先模型中包含可调节随机性的参数,其次应有一定数量的实验模型样本。
在模拟实验中,引入孔隙位置偏心因子α。调节α,改变孔隙位置,建立非均质模型,计算分析孔隙结构随机性对有效导热系数的影响。
2.1 偏心因子
FEM导热模型的建立如下:在x-y平面上建立20×20的单元,每个单元中心有一个圆孔,用偏心因子α控制孔隙空间位置分布的随机性。随机模型的孔心坐标计算公式为:
x-x0=αRx (7)
y-y0=αRy (8)
式中:(x,y)为随机模型孔心坐标,(x0,y0)是均质模型的孔心坐标,Rx与Ry分别为随机函数,Rx∈(-1, 1),Ry∈(-1, 1)。α是随机模型孔心位置的最大可能偏幅,随机函数使孔隙分别向不同的方向进行偏移。调节α,改变孔隙分布的随机性,并对不同α值的模型的随机程度进行描述。
2.2 随机模型的建模
调节孔径d和偏心因子α,控制模型的孔隙率和随机性,建立非均质模型。几何模型用Matlab和VBA for AutoCAD编程建立,建模算法如下:
(1)在Matlab中产生均质模型的孔心坐标(x0,y0);
(2)取不同值的α,然后按照式(7)、式(8)计算随机模型孔心坐标(x,y);
(3)在AutoCAD中读入400个孔的孔心坐标(x,y)和孔径d,创建一个随机模型,取不同的孔径产生大样本随机模型。
为了方便在计算时施加边界条件,在泡沫模型的左右两端各加一个夹板,图1为网格化后的模型。每个模型的孔隙率、均匀度等结构参数通过Matlab在几何建模中得到。
3 随机模型的导热模拟及结果分析
3.1 控制方程及定解条件
在FEM模拟中,控制方程为常物性、无内热源、稳态导热微分方程:
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边界条件:石墨泡沫为刚性、各向同性的材料,在模型左端面施加第一类边界,右端面施加第二类边界,其余表面为绝热边界(本研究的2D模型中,指夹板边界上的线):
t=t0(右夹板右表面) (10)
undefined(左夹板左表面) (11)
undefined(其余表面) (12)
取t0=293.15K,q0=5×104W/m2,石墨泡沫固相骨架导热系数ks=1700W/(m·K)。模拟计算时忽略孔隙内流体导热的影响,不考虑对流与辐射。用ANSYS进行FEM模拟求解。
计算完成后,按式(13)计算有效导热系数ke:
undefined
式中:t1为计算得到的FEM模型右端面的温度,L为泡沫模型的宽度,δ为一个夹板的厚度。
3.2 模拟结果
为方便模拟计算采用无量纲尺度。取无量纲孔径d=0.9、0.92、0.94、0.96、0.98、1.00,并在每个孔径下分别用α=0、0.1、0.25、0.4、0.5调节孔隙分布的随机性。当d=1.00、α=0时,模型断掉了,不能有效地构成一个整体,无法进行计算,其他模型没有这种情况。
经分析可知,非均质泡沫材料的结构参数(孔隙率ε和均匀度U)受孔径d和偏心因子α的控制。在相同孔径d下,随着偏心因子α的增大,孔隙的随机性增大,孔隙分布也越随机,模型的均匀度U减小。观察不同模型发现U受到a的影响,所以U可以作为反映模型孔隙结构随机性的参数。同时在相同的偏心因子α下,随着d的增大,模型的孔隙率ε增大。
孔隙率ε与偏心因子α的关系如图2所示,可发现孔隙率ε是偏心因子α的单调减函数。由于不同单元的孔隙在α的作用下发生部分合并,导致孔隙所占体积减小,造成泡沫材料孔隙率ε的减小,并且α越大,这种重合现象越明显,孔隙率越小。在α较小时,孔隙率受α的变化较平缓,此时孔隙率由孔径大小控制,当α较大时曲线变化也较平缓。
均匀度U与偏心因子α的关系如图3所示,在相同孔径下,当α越大、孔隙位置随机性越大时,孔隙分布越不均匀,U值也越小,因此U是α的单调减函数。当α确定时,不同孔径d之间的均匀度U相差不大,均匀度受孔径变化的影响较小,可近似认为相等。
相对有效导热系数k*与偏心因子α的关系如图4所示,可以看出当α确定时,随着孔径d的增大,孔隙率增大,有效导热系数减小,这是可以预料的。
从图4可以发现同一孔径下增大偏心因子α,相对有效导热系数先减小后增大,然后又有所减小,说明孔隙率ε和均匀度U同时影响着相对有效导热系数k*。结合图2与图4,当α<0.1时,α对ε的影响较小,而U减小明显,此时U起主导作用,模型k*减小,说明有效导热系数随U的减小而减小;当0.1≤α≤0.4时,k*增大,此时ε的影响大于U的影响;当α>0.4时,ε趋于稳定,U继续减小,U的减小造成k*的减小。
将相对有效导热系数k*与偏心因子α和孔径d的关系转换为有效导热系数与孔隙率ε和均匀度U的关系,如图5所示。
由图5可见,相对有效导热系数k*不是ε的单值函数,ε和U同时影响k*。当U=1即孔隙位置没有发生变化,模型为均质模型,此时的k*分别为各孔径(d=1除外)模型的最大值。对于确定ε的模型,k*随着U的减小而减小,U=1的模型k*为最大值。对于确定孔径的模型,一方面模型随机性越大,体现为U值越小;另一方面随机性的增大也会使孔隙相互吞并导致孔隙率的减小。ε和U同时减小时,k*的变化趋势取决于ε和U中起主导作用的参数。
由图5清楚可见,当孔隙率确定时,随着均匀度的增大,相对有效导热系数增大,即(∂k*/∂U)ε>0, U=1时,k*为上限值;当均匀度确定时,随着孔隙率的增大,相对有效导热系数减小,即(∂k*/∂ε)U<0。随机模型模拟计算结果有效地验证了式(3)-式(6)。
3.3 非均质泡沫有效导热系数的函数形式
图6为随机模型温度分布图,可以看到温度分布梯度与导热方向并不垂直,而且温度分布不均匀。由于孔隙的存在,导致热流路径发生变化,热流路径越曲折,热阻越大。而随机模型孔隙的分布更为复杂,路径变化更复杂,导致热流方向频繁的变化,热阻增大,造成有效导热系数的减小。
均质材料有效导热系数函数式如式(2)所示,对于非均质模型,k*=f (ε,U),k*的函数形式应在式(2)的基础上进行修正,同时满足以下要求:当U值趋于1时,为均质模型函数式;当U值趋于0时,函数值趋于0。
本研究认为用U的幂函数形式进行修正比较合适,函数式如下:
k*=Um(1-ε)n (14)
把所有模型(65个模型,29个样本数据)的计算结果根据式(14)进行拟合,得到的拟合式为:
k*=U1.896(1-ε)2.054 (15)
拟合式的相关系数R2为0.9694,作为随机性实验结果的拟合式,结果较为理想。
4 结论
(1)对非均质泡沫材料而言,孔隙率和均匀度都是孔隙的结构参数,相对有效导热系数k*是孔隙率ε和均匀度U的函数。
(2)当孔隙率确定时,均匀度U值越大材料的相对有效导热系数k*越大,即k*是U的增函数;当均匀度确定时,孔隙率ε越大材料的相对有效导热系数k*越小,即k*是ε的减函数。
(3)非均质模型k*=f (ε,U)的函数形式可写成幂函数形式,k*=Um(1-ε)n,就本研究的模拟而言,m=1.896,n=2.054。
摘要：以石墨泡沫为代表的新型多孔功能材料具有低密度、高孔隙率、高导热性能等优良特性,因而受到广泛关注和研究。多孔材料的有效导热系数与孔隙结构有关,通常用孔隙率作为结构参数,但实际多孔材料的孔隙分布大多是非均匀的、随机的,因此单一的孔隙率不足以描述其孔隙结构。提出一种2D随机结构的多孔泡沫导热模型,根据大样本的有限元法数值模拟结果,指出非均质多孔泡沫的有效导热系数可表示为孔隙率和孔隙均匀度的函数。
关键词：非均质多孔泡沫,有效导热系数,偏心因子,孔隙均匀度
参考文献
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非均质算法 篇4
关键词：软岩,松动圈,锚注,锚索,二次支护,O型棚
1 围岩地质赋存状况及石门翻修过程
耿村煤矿西区石门埋深约320 m, 全长180 m, 穿过9种不同岩性的煤岩层 (3层石英砂岩, 2层泥岩, 2层煤层, 1层石英粉砂岩, 1层粉砂岩) , 其中有1层岩层含有3条断层。西区石门围岩赋存特点:①贯穿岩层的岩性构成复杂;②贯穿岩层中强度较低的岩层占大多数;③巷道所处的构造应力环境十分复杂, 有3条较大断层。
西区石门首次掘进时采用锚网喷+U型钢棚支护, 但是巷道刚掘进后就变形剧烈, 变形量大, 不能使用, 随后进行了翻修。①第1次翻修。翻修后由于石门侧压较大, 变形速度快, 很快不能正常使用。②第2次翻修。采用锚喷+砌碹支护, 但经过2 a的使用, 巷道发生了严重变形, 直接影响了煤矿安全生产的正常进行。③第3次翻修。设计巷道断面为马蹄形, 采用了11#工字钢做成的U型钢棚支护, 翻修后巷道初期变形并不明显, 但经过一段时间后巷道再次表现出明显变形, 不能满足煤矿正常的安全生产, 需再次翻修。
2 支护方式
由于石门巷道围岩地质条件复杂, 受地质构造的影响石门围岩的强度显著降低, 在采动影响下石门围岩产生了很大变形, 表现出了工程软岩大变形的特征。因此, 将耿村矿非均质西区石门巷道围岩视为软岩范畴。为了准确判定西区非均质大断面石门围岩类别, 采用了YZT-Ⅱ型岩层钻孔探测仪对非均质大断面石门松动圈厚度进行现场观测。从观测结果上分析, 根据大松动圈软岩巷道的分类标准, 判定非均质大断面石门围岩属Ⅵ类碎胀型大松动圈软岩巷道;根据对软岩巷道及大松动圈软岩工程的支护原理的分析, 提出耿村矿西区石门第4次翻修采用联合支护方案。翻修时, 在石门扩面后, 首先用锚注锚索联合支护对巷道进行初次主动支护;滞后一段时间, 架O型棚对巷道进行二次被动支护。
3 二次支护的最佳时段
在软岩巷道支护中, 初次主动支护与二次被动支护的间隔时间对支护的效果影响特别大。该类巷道的独特之处, 就是巷道巨大的塑性能 (如膨胀变形能) 必须以某种形式释放出来, 所以二次支护时间过早和过晚对支护效果都十分不利。过早, 巨大的软岩膨胀变形能不能得到充分释放, 二次支护强度难以抗拒围岩巨大的塑性变形, 导致支护体被破坏;过晚, 膨胀变形能虽然得到充分释放, 但围岩支护强度大部分丧失, 转加到支护体上的是失去支撑能力的巨大围岩载荷, 支护体因支撑不了巨大围岩载荷而遭到破坏。理论和实践表明, 二次支护最佳时间的确定是软岩控制的关键之一。
3.1 软岩巷道支护优化原理
软岩巷道支护原理可以表示为:Pr = Pd + PR +PS。其中, Pr为挖掉岩体后使围岩向临空区运动的合力, 包括重力、水作用力、膨胀力、构造应力和工程偏应力等;Pd 为以变形的形式转化的工程力, 对于软岩来讲, 主要是塑性能以变形的方式释放;PR 为围岩自撑力;PS为工程支护力。
巷道开挖后引起的Pr并不是完全由PS承担, 而是由3部分共同分担。除PS外, Pr由软岩的弹塑性能以变形的方式会释放一部分, Pr的另一部分由岩体本身自承力承担。如果岩体强度很高, PR>Pr-Pd, 则巷道可以自稳。对于软岩, PR较小, 一般PR
3.2 二次支护最佳支护时段
为了确定出西区非均质石门翻修二次支护最佳支护时段, 在该巷道安设了3类监测仪, 分别是锚杆工作阻力监测、围岩表面位移监测和深部位移监测, 通过现场实测, 对一次支护后的巷道围岩运动变化规律进行研究, 实测结果 (图2、图3) 表明, 巷道在翻修施工过程中, 应在一次支护施工完成60～70 d时作为二次支护最佳支护时段。这样可以最大限度地发挥围岩的自承能力, 从而使支护体对围岩的支护力降到最小, 有利于巷道的稳定。
4 技术参数
(1) 打锚索并采用36U型钢O型支架支护。锚索规格为Ø17.8 mm× 8 m, 3 m一组, 每组3根, 间距1.5 m。要求采用4节ZZ3590型树脂药卷, 先装快速再装中速, 药卷搅拌30 s以上, 凝固10 min, 锚索外露长度不大于300 mm, 托梁长1 m。锚索中间1根与顶板垂直, 其余2根与顶板方向呈30°角。架棚时须用双层冷拔丝网加一层彩条布背设, 空顶空帮部分用土袋充填。
(2) 向里扩 (穿煤层段) 约140m。扩巷中宽5.12 m, 净高 3.82 m。初次支护为锚网索支护, 二次支护采用36U型钢O型棚支护。
(3) 扩修巷道两帮采用Ø18mm、长1.8 m左螺旋麻花状钢锚杆, 每个眼装Z3550树脂药卷1节, 凝固时间≥10 min, 要保证锚杆锚固力大于50 kN。顶部锚杆使用Ø20 mm×2 250 mm, 顶帮锚杆间排距为700 mm×700 mm。
(4) 铺设冷拔丝网时, 搭接长度不小于150mm, 连网间距不大于300 mm, 并且顶帮必须护严, 顶帮距不得超过150 mm。
5 效果
为了掌握耿村煤矿西区石门在采用联合支护后巷道围岩变形规律, 同时为优化支护设计参数提供依据, 对巷道联合支护段进行了变形监测 (图4) 。
经过3个月的观测, 两帮收敛量为110 mm, 顶底板收敛量为86 mm, 并在40 d后趋于稳定。观测结果表明, 耿村煤矿西区石门软岩巷道在最佳二次支护时段采用O型棚支护, 可以控制围岩的强烈变形, 保证巷道稳定, 且技术经济效益显著。
6 结语
通过综合分析翻修巷道围岩条件, 采取分阶段主动加被动的联合支护方式来综合治理翻修巷道, 具有技术上先进可靠、施工安全系数大和施工难度低等优点。虽然一次投入大, 但是综合治理效果明显, 同时减少了频繁翻修对正常生产和通风等的影响, 其间接效益更为可观, 具有推广价值。
参考文献
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浅论多层非均质油藏的差异化开发 篇5
1 非均质油藏差异化开发的潜力
由于储层内部非均质性的差异, 造成层内垂向上不同微相带的水驱效果不同, 剩余油分布不均并富集在强非均质性位置;受储层层间非均质性的影响, 剩余油常富集在储层渗透率级差大、物性较差的单砂层内;在平面上, 受砂体展布、规模、连通性及空间组合方式不同的制约, 储层中物性相对较差, 渗透率级差大的微相带是剩余油的主要富集区和挖潜的目标靶位。
2 找准油藏差异化开发的“靶点”
2.1 构造精细解释, 建立油藏精细构造模型
通过合成记录标定, 钻井层位标定, 保障地质和地震最大程度的接近, 尽量减少矛盾, 进行精细解释, 更重要的是将静态的构造解释成果与注水开发动态结合, 进一步验证精细构造解释的成果。
2.2 储层综合评价, 建立储层精细地质模型
首先寻找区域内不同时期沉积较完整的单井剖面, 组合成对比剖面, 再根据地层的接触关系, 沉积层序或沉积旋回和岩性剖面组合特征细分成不同级次的层组、小层乃至单砂体, 并建立区块内井与井之间各级次层组的对比关系, 从而实现全区分层的一致性。利用岩性、电性资料, 对储层精细对比, 研究各小层沉积相, 沉积微相, 评价各小层层内、层间及平面非均质性。
针对砂体物性差异大、层内与层间动用储量差异大现状, 为了摸清开发潜力, 通过加强地层模型、构造模型、储层模型、流体模型和油藏模型的有机结合, 建立三维油藏地质模型。
2.3 加强水驱规律研究, 建立差异化开发动态模型
一方面利用油藏数值模拟技术, 开展对剩余油研究, 并与油藏非均质性进行对比。另一方面开展水驱前后储层结构变化规律研究, 根据注水对储层冲刷改造程度, 指定相配套的技术手段, 对水淹层进行调堵。
3 提高油藏差异化开发效益
深化油藏工程研究, 优化开发方式和参数, 提高油藏差异化开发效益。为确保措施工作量取得较高的产出效益, 开展单层开发经济技术界限评价, 根据评价结果, 进行差异化单层开发方式研究。在纵向上, 根据层间非均质性、油层厚度和隔夹层稳定性, 开展了一套井网错开层系、逐层上返或多层开发等开采方式的优化;在平面上, 开展开采层系组合、换层开采时机、不同注采方式的研究 (超前注水、脉冲注水、同采同注等) 。在此基础上确定差异化开发方案。
3.1 强非均质油藏井网井距优化
通过细分层系三套井网和一套井网差异化开发两种方案进行指标对比, 相同产油速度的情况下, 差异化开发比细分层系开发的全区含水率要低;单井累产油量显著提高;投入产出比降低明显。缩小井距, 提高注采对应率, 可以增加纵向水驱程度, 当井距小于200m后水驱动用程度明显提高, 井距缩小采收率明显提高, 当井距小于150m后采收率提高幅度很小, 因此从经济上考虑, 井距150m最优。
3.2 射孔方式优化研究
针对多层非均质油藏的特点, 结合油藏数值模拟和渗流特征的结论, 确定分层压力和含水情况, 采用人为控制生产压差的变密度射孔方式, 在物性条件较好, 砂体相对连续的油层, 降低射孔密度;在孔渗条件相对较差, 砂体不连续的油层, 适当增加射孔密度, 这样有利于延缓含水上升, 有效动用未动用的剩余油。
3.3 差异化开发方式研究
3.3.1 换层时机优化
根据开发实际数据, 拟和含水率与采出程度的曲线, 发现层段含水达到85%以后换层, 开发效果较好, 当一个开发井段含水达到85%之后换层开发, 另一个井段达到含水达到85%之后, 再采取合采的方式, 能够实现最终采收率的提高。
3.3.2 注水方式优化研究
分别拟和不同地层压力条件下含水率和采出程度的关系曲线, 发现地层压力保持在90%采收率最高, 应对地层压力低于0.9Pi的实施超前注水。拟和高渗高含水层连续注水和脉冲注水条件下含水率和采出程度的关系曲线, 脉冲注水效果明显好于连续注水, 脉冲注水方式有利于控制含水上升速度, 提高采出程度。对于高含水油层, 当含水达到92%实施脉冲注水效果最佳, 根据实践注水周期为注2月停20天采收率最高。
4 油藏差异化开发的实例
通过本课题的研究, 在胜利油田某油区多层非均质油藏类型中部署选取三个井组, 开展先导实验项目。井距150米, 共部署水井3口, 油井11口, 总井数14口。平均单井控制储量8.6万吨。油井根据分层压力和分层含水资料确定如何分层开采;水井根据对应油井情况确定如何分注;生产过程中根据含水压力情况进行换层生产。先导实验项目取得了较好的开发效果, 区块日产油量稳步增长, 由实施前的42吨上升至实施后的65吨, 综合含水稳定在60%上下。多层非均质油藏的差异性开发, 在抑制含水的同时增加产量, 提高了开发效果。其中方案设计新井X14-62井分三个周期对上部、中部、下部层位进行接替式开发, 该井投产后日产量由初期的10吨下降到2吨、含水从60%升高到85%, 换层生产后日产量提高到11.3吨, 含水下降到38%, 有力保障了单井开发效果和效益。
参考文献
[1]瑞健;储层平面非均质性对水驱油效果影响的实验研究[J];大庆石油地质与开发;2002年04期.
非均质算法 篇6
1 问题描述
危险货物自身的特点决定了其在运输过程中存在众多的不安全因素, 其在车列中的顺序要满足车辆编组隔离表的要求, 禁止溜放、停止制动作用都需要严格记载, 危险货物的处置不当给铁路的行车安全带来巨大隐患。
危险货物运输事故一旦发生就会造成巨大的经济损失和人员伤亡, 因此, 研究铁路运输过程中影响应急救援的因素, 选择合适的应急救援路径, 借用数字模型分析论证, 文献[2]中建立的应急救援指标体系, 对应急救援中心的应急救援能力做出评价。应急救援的实施是通过线路完成的, 线路的坡道、弯道、线路单双线都成为影响救援的重要因素。
通过以上的分析可以看出, 扩散现象沿某个方向扩散速率的快慢受风向、气压等因素的影响, 文章通过阻尼因子对铁路救援能力的影响, 建立非均质条件下的铁路危险货物运输应急响应模型。
2 利用非均质随机扩散方程确定应急响应模型的理论基础
传统意义上的扩散现象是指物质分子从高浓度区域向低浓度区域转移, 直到均匀分布的现象, 速率与物质的浓度梯度成正比。扩散是由于分子热运动而产生的质量迁移现象, 主要是由于密度差引起的。20世纪70年代, 哈格斯特朗通过实证和一系列研究发现, 扩散在时间和空间上的统计规律, 扩散速度在时间上的变化服从正态分布曲线, 并且其累积数量符合逻辑典线, 并采用蒙特卡罗模拟的方法, 以平均信息场作为扩散主体扩散的基本单元, 建立了空间扩散的一般, 奠定了空间扩散的理论基础, 但是他大多研究均质状态的扩散。后来董黎明进一步研究能反映空间扩散规律的一般扩散方程, 奠定了非均质随机扩散方程的理论基础。
非均质空间随机扩散方程有其理论基础, 实际的扩散过程中物质的扩散空间是三维空间, 为了简化其推导过程的复杂性, 以二维平面推导其理论模型。假设区域内的各个影响因子 (经济、自然资源、地理等) 综合质量为m, 由于m的变化很复杂, m=m (X) 只表示在综合质量为m的点到极点的距离, 建立二维平面系统, Z=mmax-m。
系统假设扩散过程中的模型有一个个小方格子组成, 格子的大小相同。在极点处, 施加扩散要素Dmax的影响, 这些影响由无穷多个不连续的小颗粒介质组成, 其总体积为1。因此, 这种情况与紊流或正进行布朗运动的液体或气体颗粒类似。非连续介质模型认为在Dmax进入系统的过程中, 介质单元互相分离并发生相对运动, 颗粒介质的运动用颗粒的随机移动表征, 并将大量的颗粒介质的移动看成是随机过程。在理论模型中, 假如这些颗粒介质是一些大小相同, 质量均一的小球, 并将进入大小相同、排列均匀的方格内。一个小球进入方格后, 将向下一层的两个相邻方格内滚动, 且向下一个各自扩散的概率相同, 如图1所示。
任三个相邻格子a, b和c, 他们的终点坐标分别为 (x, z+ρ) 、 (x-a, z) 和 (x+a, z) , 如图2所示的模型称为随机游动模型。
假设小球从a或b向c移动的概率分别为p和q, a向b或c移动的概率之和为1。并且P (x, z) 表示坐标为 (x, z) 的格子出现小球的概率。根据介质随机游动的原理得
式 (1) 表示c格中出现小球的概率P (x, z+ρ) 等于a格中出现小球的概率p (x-a, z) 乘以a格中小球向c格移动的概率p、加B格中出现小球的概率q (x+a, z) 乘以b格中小球向c格移动的概率q。
用泰勒级数将上式展开, 得到
考虑到系统在Z轴方向上的非均质性, 系数a、b的关系式在Z轴方向有性质变化, 上式可写为
对方程 (2) 和边界条件施行拉普拉斯变换, 解方程后, 在进行拉普拉斯反演得到
其中z (m) 、ρ (m) 分别为扩散系数函数, z (m) 表示扩散的非均质性, ρ (m) 表示扩散主体的位移。
当x≥ρ (m) 时
对于x≤ρ (m) 时
假如Dmax以概率F′ (x, m) 扩散, 则有扩散方程
在应用时, 经过分析后定出参数, 能得到扩散方程, 利用扩散方程, 又可以用它对空间系统中的“流”进行模拟, 从而算出结果。这样, 对于扩散源的任一种“革新”, 只要知道其在任意时刻的值, 就可得到其扩散影响的大小。反之, 对新产品而言, 可根据其影响区域内扩散影响的饱和值及其它因素分析, 决定这种新产品的数量级生产时间。
3 模型的建立步骤
1) 按多因素综合评价方法, 对铁路应急救援指挥中心的应急救援能力做出评价, 并以铁路应急救援能力作为救援过程中能够做出响应的最大值。响应最大值的确定方法:调查n个点, 并且求取响应质量分值, 即作用分值, 响应区域通过分别对其交通因素资料、基础设施、公共服务设施资料、环境因素资料以及其他因素, 例如规划因素资料等分析并且对各因素的子因素进行作用分值计算, 并且最终利用多因素综合评价法求取各单元总分值, 步骤为
式中:Pi为i因素的评分值, Fij为i因素第j因子的作用指数, Wij为i因素中的第j个因素的作用指数。
式中:P为某单元的总分值, Wi为i因素的作用指数。
2) 确定各点在救援方向上的阻尼方程。
3) 确定响应方程。
4) 根据方程, 确定相应区域的范围。
4 以银川站为例进行模型应用
1) 确定最大响应等级分值的指标体系以及各指标所占的权重值, 确定银川站应急救援原始数据。按照多因素综合评价方法, 根据各个指标权重和隶属值计算三级和二级指标评价结果 (见表1) , 最后将三级指标的权重和二级评价结果带入模型, 得到一级最终评价结果, 并将其作为应急救援相应等级分值的最大值, 即Dmax。
2) 参数A的确定。以银川站的平面示意图去确定合适的方程, 以确定响应区域的范围, 当响应值D (x, m) >10时, 认为可以迅速的实施救援, 根据线路状况及其里救援中心的距离, 确定一组观测值, 以确定待估参数A的值。确定一组观测值, 代入表达式确定A的值, 当道路状况一般时, 响应值为70, 距指挥中心的距离为1km, 代入公式确定A的值
由式 (4) 、式 (5) 、式 (6) 得A=0.02。
确定的响应方程如下
3) 确定阻尼方程
式中:x为距指挥中心的距离。
4) 确定的随机方程为
5) 确定响应区域的范围。确定能够及时实施救援的响应区域范围, 如果当响应值大于10时, 此时确定的x事能够及时实施救援的极限值, 也就是x为确定的达到应急区域范围的极限值 (见图3) 。
当响应值取10时为所能达到的临界值, 道路平坦、宽阔时
能够及时救援的区域范围为x=16.444 44km。
道路状况一般时为
能够及时救援的区域范围为x=13.386 93km。
道路情况复杂, 有较大的坡道时为
能够及时救援的区域范围为x=11.288 14km。
线路情况复杂, 有较大坡道和弯道时为
能够及时救援的区域范围为x=9.758 24km。
5 结束语
由图像可以看出4种条件下, 当x取相同的值时, 对应的响应值各不相同, 并且随着道路综合质量的降低, 响应值逐渐的减小, 当x取一定值时, 响应值为0。将非均质空间随机扩散方程用于铁路危险货物运输应急响应模型, 能有效地适应各种条件下的应急救援情况, 对于改善和促进我国的铁路危险货物运输应急响应系统发挥重大作用。
摘要：在无风、没有障碍物的条件下, 点源气体均匀稳定地向四周扩散, 因此, 在均质条件下, 铁路应急救援指挥中心能够及时实施救援的区域范围, 并用扩散现象描述。在实际应用中, 扩散现象受到外界因素的影响, 并不是均匀稳定的扩散。用非均质随机扩散方程确定非均质条件下点源气体的扩散过程, 通过模拟气体的扩散范围, 同时引入阻尼方程, 并且把该过程应用于铁路应急救援, 进而确定非均质条件下铁路应急指挥中心能够及时做出响应区域范围。
关键词：非均质条件,危险货物,非均质随机扩散方程,应急响应
参考文献
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非均质算法 篇7
吴旗油田长6油藏位于鄂尔多斯盆地陕北斜坡中部,区域构造为东高西低的西倾单斜,倾角小于1°,无断层发育[1]。吴旗油田420井区长61储层主要为三角洲前缘亚相沉积,水下分流河道和河口坝为其主要储层。岩性主要为粉砂岩、中-细砂岩互层、粉砂质泥岩和黑色泥岩。根据地层的岩性、电性组合特征,将长6储层划分为611、612、621、622、631、632六个小层,长61储层是油田主要开发层位。长61储层受岩性、沉积相和物性等因素控制明显,表现为岩性油藏特征,目前该油田单井产能低、注水开发效果不佳。因此,深入研究长61储层非均质性对油田的合理开发具有重要的指导意义。
2 储层宏观非均质性
储层宏观非均质性的主要研究内容包括储层的几何形态、空间分布及其孔、渗、饱等参数的变化,一般从储层内非均质性、层间非均质性及平面非均质性三个方面开展研究。
2.1 层内非均质性特征
层内非均质性是指一个单砂层内其岩性、物性和含油性的变化,它是控制和影响单砂体垂向上注入水的波及体积和层内剩余油分布的关键因素[2]。现以岩心观察及以0.125 m为间隔的测井解释参数为基础,从储集砂岩的粒度韵律性、层内渗透率非均质程度、层内不连续夹层等方面进行分析研究。
2.1.1 层内渗透率韵律特征
层内渗透率韵律主要是单砂层内碎屑颗粒的粒度大小在垂向上的变化。它直接控制和影响注入剂在一个砂体中的垂向波及厚度[3]。
根据吴旗油田420井区12口井岩心物性资料统计,长61储层渗透率韵律有正韵律型、反韵律型和复合韵律型三种类型,以复合韵律型最为常见。正韵律常见于三角洲前缘亚相的水下分流河道微相。反韵律主要见于河口坝微相中。复合韵律在厚层砂体中普遍出现。研究区可见2种复合韵律:一是反正复合韵律型,表现为砂体下部渗透率向上逐渐增大的反韵律,一般为河口砂坝沉积成因,向上表现为渗透率逐渐增大的正韵律型,主要为水下分流河道沉积,反映出两种类型砂体的叠加;另一类为复合正韵律型由多期分流河道砂体叠加而成,过渡带见冲刷面和河道滞留沉积,反映了沉积过程中水体动荡,河道迁移频繁。
2.1.2 层内夹层分布特征
层内夹层是指位于单砂层内的相对低渗透层或非渗透层,一般分布不稳定,在注水开采过程中,夹层对地下流体具有隔绝能力或遮挡作用,因而对水驱油过程有很大影响。吴旗油田420井区长61储层夹层较发育,主要为泥质夹层和钙质夹层。
(1)泥质夹层:
此类夹层为研究区长61储层的主要夹层类型,是河道切割或垂向叠置形成的间隙残留泥岩,厚度变化不一,多以2 m以下为主。在测井曲线上表现为:电阻率曲线出现低凹,微电极电阻低值,无明显幅度差,自然伽玛值明显偏高,自然电位明显回返。
(2)钙质夹层:
钙质夹层主要由河道切割叠置后在河道顶部位形成的钙质胶结带,在测井曲线上主要表现为声波值变低,电阻值升高。
2.1.3 层内渗透率非均质特征
层内渗透率非均质程度通常用渗透率变异系数、级差、突进系数来衡量。通过对吴旗油田420井区47口井岩心物性资料和二次测井解释资料的统计分析,统计出研究区长61储层层内非均质性参数(表1),综合评价长61储层的层内非均质性属于弱非均质型,相比之下长611比长612储层层内非均质性稍强。
2.2 层间非均质性
层间非均质性为纵向上多个油层之间的差异性及其分布特征,可用层间渗透率非均质性及隔层的分布表征[4]。
2.2.1 渗透率非均质参数
通过对吴旗油田420井区长61储层岩心分析数据计算出层间渗透率非均质参数(表2),结果表明,研究区的层间非均质性不强。
2.2.2 层间隔层
层间隔层指分割垂向上不同砂体的非渗透层,其作用是将上下油层完全隔开,使油层之间不发生油、气、水的串流,形成不同的开发单元。从测井曲线和取心井岩心可以看出,研究区隔层厚度一般在10～20 m之间,岩性主要是泥岩或粉砂质泥岩,平面上分布稳定。
2.3 平面非均质性特征
平面非均质性是指单一油层在平面上的差异性,取决于砂体在平面上的几何形态、连通方式和连通程度。
2.3.1 砂体的几何形态及连通性
吴旗油田420井区长6
吴旗油田420井区长612储层的砂体厚度介于19.94 m～31.93 m,平均为26.09 m;砂地比范围为0.23～0.92,平均砂地比为0.14。砂体的厚度带主要集中在旗21—35井～旗16—37井及旗11—29井～旗14—24井一带; 薄带分布在旗12—36井～旗15—26井一线和旗17—23井～旗26—28井以南区域(图2)。
2.3.2 储层物性的平面变化
吴旗油田420井区长61储层孔隙度、渗透率的分布受砂体沉积的控制,即水下河道发育,砂层厚度大的区域孔隙度、渗透率相对高,而水下河道不发育,砂层厚度薄的区域孔隙度、渗透率相对低。
通过对研究区取心井长61储层渗透率和孔隙度频率分布研究,长612渗透率集中分布在0.1～1.2×10-3 μm2范围内,孔隙度集中分布在10%～15%范围内。长611渗透率集中分布在0.2～1.5×10-3 μm2范围内,孔隙度集中分布在9%～12%范围内。孔隙度集中分布高,总体物性长611相对集中。
非均质参数计算结果表明(表3),该区长612储层平均渗透率突进系数为3.49,级差20.91,变异系数0.56;长611储层平均渗透率突进系数为4.25,级差20.90,变异系数0.52。根据储层非均质评价参数分析,认为该区长611、长612储层为中等非均质储层。
3 储层微观非均质性
储层微观非均质性主要指孔隙或孔喉的大小几何形态、分布及其相互连通程度的非均质性。通过对吴旗油田420井区长61储层的岩石孔隙结构特征分析,研究储层微观非均质性。
3.1 孔隙特征
3.1.1孔隙类型
据铸体薄片和扫描电镜观察,研究区长61储层的孔隙类型主要有粒间孔隙(图3a)、粒内溶孔(图3b)和基质溶孔三类孔隙类型。薄片鉴定结果(表4)可知,储层孔隙类型以粒间孔为主(占3.27%),长石溶孔0.75%和岩屑溶孔0.18%。平均孔径31.29 μm,平均面孔率4.01%,其中粒间孔占总孔隙的81.5%,长石溶孔占13.5%,岩屑溶孔占5.0%。
3.1.2 几何特征
吴旗油田420井区长61储层岩性主要为浅灰色、灰色细砂岩为主,含有粉砂岩、灰绿色泥质粉砂岩与深灰、灰黑色泥岩、碳质泥岩等不等厚互层。碎屑岩成分有石英、长石和暗色岩屑,岩石成分成熟度低,结构成熟度中等。胶结类型有薄膜～孔隙、加大～孔隙、孔隙、薄膜等,岩石颗粒的磨圆次圆～次棱角状,磨圆度差,分选中～好,杂基含量低,粒度在0.1 mm～0.4 mm之间,沉积物结构成熟度高,碎屑颗粒之间为线接触。
3.2 孔隙结构
根据压汞资料(图4)及铸体薄片研究表明,长61储层排驱压力平均为0.62 MPa,中值压力为5.69 MPa,中值半径平均仅为0.13 μm,分选系数2.17,退汞效率31.93%。孔隙结构总体上以小孔细喉型为主,其次为中孔中喉型和小孔微喉型。储层中剩余粒间孔形态简单,多为三角形孔或多角孔,溶蚀孔则多为边缘呈港湾状的不规则孔,粒间孔和溶蚀孔绝大部分已被粘土杂基所充填,形成孔内有填质,填质中又有微孔的复杂面貌,导致了部分孔隙成为微孔隙,部分喉道被堵塞。随着孔喉组合由好向差过渡,油层结构有如下变化:孔喉比增大,面孔率由大到小,微孔隙增加。孔隙分布呈现细歪度特征,孔径小于20 μm的小孔隙及微孔隙占孔隙总数的47%～64%。孔喉均匀程度差,吴旗地区长6储层其最大孔隙截距与最小孔隙截距之间相差21倍以上,其最大喉道与喉道中值之比亦达16倍之多,由此可见孔隙结构具有孔隙大小相差悬殊,喉道粗细变化显著的特征。
4 结论
(1)吴旗油田420井区长61储层的层内非均质性属于弱非均质型,层间非均质性不强,平面非均质性中等;
(2)长61储层主要有粒间孔隙、粒内溶孔和基质溶孔三类孔隙类型,以粒间孔为主,占3.27%,长石溶孔次之,占0.75%,岩屑溶孔最少,占0.18%,平均孔径31.29 μm,平均面孔率4.01%;
(3)吴旗油田长61储层胶结类型有薄膜～孔隙、加大～孔隙、孔隙、薄膜等,岩石颗粒的磨圆次圆～次棱角状,磨圆度差,分选中～好,杂基含量低,粒度在0.1 mm～0.4 mm之间,沉积物结构成熟度高,碎屑颗粒之间为线接触;
(4)长61储层孔隙结构总体以小孔细喉型为主,其次为中孔中喉型和小孔微喉型。
参考文献
[1]程启贵,张春生.吴旗地区吴410井区长6油藏孔隙结构特征研究.石油天然气学报(江汉石油学院学报),2006;28(3):240—242
[2]曹红霞,李文厚,陈全红,等.鄂尔多斯盆地南部晚三叠世沉降与沉积中心研究.大地构造与成矿学,2008;32(2):159—164
[3]王桂成,王羽君.鄂尔多斯盆地英旺油田长8储层非均质性研究.西安石油大学学报(自然科学版),2010;25(5):16—24