CN104641259A - 利用多相流表征单元体积确定的数字岩石分析***与方法 - Google Patents
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Abstract
岩石与其他材料的孔隙结构可通过电子显微镜来确定,且可经数字仿真以确定流经所述材料的多相流体的特性。为了保存计算资源,这些模拟较佳是对表征单元体积(REV)执行。在部分方法具体实施方式中,可经由:从材料的孔度-基质模型导出孔隙相关参数;确定所述材料的孔隙内的多相分布;将所述孔隙-基质模型区分为多个相-基质模型;以及从每一个相-基质模型导出所述孔度相关参数来确定多相REV的确定值。接着可确定及分析参数对相与饱和度的相关性,以选择适当的REV大小。
Description
技术领域
本申请案主张Guiseppe De Prisco与Jonas Toelke在2012年6月15日申请、发明名称为“利用多相流表征单元体积确定的数字岩石分析***与方法”的美国第13/524,758号非临时申请案的优先权。
背景技术
电子显微镜提供了科学家与工程师获得其工作的材料的更佳了解的一种方式。在高度放大下,可明白许多材料(包含岩石与骨骼)都具有允许流体流动的多孔微结构。此种流体流动通常例如在地下油气层(hydrocarbon reservoirs)中受到高度关注。就孔度、渗透性与饱和度方面,特征化材料的可行性是已知的,但是在材料是过度各向异性及/或不均匀性而无法被特征化为均质介质的程度时,这种特征化方式必将失去作用。
自然地,会有兴趣想要知道何种尺寸的材料样本可代表整体。通过其可进行产生代表较大体积的数值的最小体积称为表征单元体积(Representative Elementary Volume,REV)。需注意REV取决于所选择的测量。
有许多文献都着重在确定REV,但都有一个或多个缺点,包括:主观性、误差、过度估计、过于广泛的搜寻区域、过于受限的子体积定位、无法解决样本不均匀性、以及无法对REV预期用途(例如多相流体流模拟)应用所选择的测量。
发明内容
无
附图说明
因此,在本文中公开了利用多相流表征单元体积(REV)确定的数字岩石分析***与方法。在附图中:
图1显示了示例性高分辨率聚焦离子束与扫描式电子显微镜。
图2显示了示例性高性能计算网络。
图3显示了示例性的样本体积表征。
图4显示用于执行样本分析的示例坐标***。
图5A与图5B显示示例性的样本参数分布。
图6A至图6D显示孔度的相基础区分。
图7为示例分析方法的流程图。
图8A与图8B显示在第一示例样本中相基础区分的孔度的参数分布根据饱和度而变化。
图9A与图9B显示第二示例样本相基础区分孔度的参数分布根据饱和度而变化。
然而,应该要理解,在附图与下述详细说明中给出的特定具体实施方式并不限制公开内容。相反的,其为本领域技术人员提供基础,以辨别出在所附权利要求范围涵盖的替代形式、等效物与其他修饰。
具体实施方式
上下文中,图1提供了高分辨率聚焦离子束与扫描式电子显微镜100的说明,高分辨率聚焦离子束与扫描式电子显微镜100具有观察室102,在观察室102中置有材料样本。计算机104与观察室设施耦接以控制测量过程。计算机104上的软件通过用户接口而与用户交互,用户接口具有一个或多个输入设备106(例如,键盘、鼠标、游戏杆、光笔、触摸板、或触控屏幕)以及一个或多个输出装置108(例如,显示器或打印机)。
对于高分辨率成像,观察室102一般是排除了空气与其他气体。电子束或离子束可于样本表面间扫描,以得到高分辨率图像。此外,可增加离子束能量以磨除样本的薄层,从而得到多个深度的样本图像。在堆栈时,这些图像提供了待获取样本的三维图像。作为一个可行的示例实例,有些***可在10纳米分辨率下得到40×40×40微米立方体的这类成像。
上述***仅为可用于使样本成像的技术的一个实例。无论是如何获取这些图像,下述公开内容都可应用,只要分辨率足以显现样本的孔度结构即可。
图2是较大***200的实例,可在所述***200中使用扫描式电子显微镜100。在所述较大***200中,个人工作站202是通过局域网(LAN)以耦接至扫描式电子显微镜100。LAN 204还能使扫描式电子显微镜100、个人工作站202、一个或多个高性能计算平台206、以及一个或多个共享存储装置208(例如,RAID、NAS、SAN等)之间互相通信。高性能计算平台206一般是使用多个处理器212,每一个处理器212耦接至区域内存214。内部总线216提供了多个处理器(通过区域内存)与网络接口220之间的高带宽通信。驻留在内存214中的并行处理软件能使多个处理器以加速方式共同地中断及执行待执行的任务、依需要存取共享的储存装置208以传送结果及/或取得输入数据与中间结果。
通常,用户会使用个人工作站202(例如,桌上型或膝上型计算机)来与较大***200交互。在个人工作站202的内存中的软件会使它的一个或多个处理器通过用户接口而与用户交互,让用户可以例如探索或执行软件以处理扫描式电子显微镜得到的图像。对于具有小量计算需求的任务而言,软件可于个人工作站202上执行,而有计算上需求的任务则优先于高性能计算平台206上运行。
图3是可由扫描式电子显微镜100获取的示例图像302。此三维图像是由三维体积单元(三维像素)构成,每一个三维像素具有表明在那个点处的样本组成的数值。
图4提供了数据体积402的坐标***,其中x-、y-与z-轴是在该体积的一个角落处交错。在所述数据体积内,定义有子体积404。所示出的子体积404是具有边长为a的正立方体,但可替代地使用其他形状的子体积,例如具有与整体数据体积相同形状的平行六面体、球体、或四面体。期望(但非必须要)选择可通过特征维度(例如直径或边长)缩放的子体积形状。可使用从原点至子体积上固定点处的位移向量408以在数据体积402内的任何位置406定义子体积404。同样的,可在每一个子体积内定义且定位次子体积。
一种特征化样本孔度结构的方式是确定整体参数值,例如孔度。图像经过处理以将每一个三维像素分类为代表基质的孔隙或一部分,从而得到孔隙-基质模型,其中每一个三维像素由单一位来表示。接着可利用直接计数过程来确定样本的总孔度。然而,所得的数量显示了极少关于样本的结构、不均匀性与各向同性的信息。因此,需要更为复杂的测量方式。
图5A显示在示例碳酸盐岩石样本中的子体积孔度(或表面/体积或可以子体积切片计算的任何其他量值)的标准偏差直方图,这是沿着特定方向(流动方向)计算的。标准偏差是针对整个数据体积的平均孔度(或表面/体积或其他全局量值)来计算。注意分布是用以定义子体积的长度大小l的函数。对于在数据体积内的长度大小l的子体积的每一个可能位置,可于横向切片中计算的量值标准偏差是沿着特定方向来评估。换言之,一种标准偏差计算表示在给定流动方向中特定子体积的孔度(或可于切片中计算的其他量值)相对于整个体积的平均孔度的变异量,由整个体积的平均孔度来正规化。对整个体积内的子体积的每一个可能位置重复标准偏差的计算,产生将可针对子体积的特定长度大小与固定方向来建立可于切片中计算的特定量值标准偏差分布的一组标准偏差。子体积孔度的这组标准偏差被绘制在图5A中的直方图中,表示有相当一致程度的不均匀性,仅于高侧上有渐进尾部。
若对于不同的子体积长度大小重复此操作,将可得到不同的直方图,因此可得到长度大小的统计函数。可评估分布的动差(平均值、变异值、峰度与偏斜度),以检查所述分布会在哪个长度大小上稳定(即,统计值收敛)。REV可定义为达到收敛的长度大小值。通常当达到收敛时,分布动差接近高斯分布的动差(而且直方图看起来为高斯分布)。
图5B显示子体积表面/体积比例的标准偏差分布的类似直方图。此比例提供了关于孔隙尺寸的指示,且标准偏差直方图表示显性的、一致的不均匀性模式,其在较高端部教示了第二、较小的不均匀性模式。
如发明人Giuseppe De Prisco和Jonas Toelke等人在2012年3月30日申请的美国第61/618,265号专利临时申请案(及此申请案的接续案)(名称为“于多孔介质数字表征中选择表征单元体积的有效方法”)中说明的,这些测量方法中的任一者或两者可用于确定原始数据体积的较小尺寸部分是否可在孔度与渗透率相关分析上适当地代表整体。
然而,在关于有效占据了不同部分的孔隙空间的多流体相分析中,出现了潜在的困难。为了理解为什么会这样,请参阅图6A至图6D。图6A显示了示例的样本图像,此样本具有在基质材料的圆形细粒之间的孔隙空间。对白色孔隙空间填满湿润流体相(例如水),考虑第二、非湿润相(例如油)的侵浸(invasion)。根据拉普拉斯方程(Laplace’s Equation),正毛细管压力会产生球形界面,此球形界面的曲率半径会随压力增加而收缩,对孔隙产生了压力相关的侵浸程度。
图6B显示了图6A的样本,其中加入了以黑色表示的侵浸(非湿润)流体相。可见到孔隙空间已经被区分。图6C显示由非湿润相(黑色)填充的孔隙空间,而图6D显示由湿润相(黑色)填充的孔隙空间。孔隙-基质模型因此被区分为以两个相为基础的孔隙-基质模型,在下文中称为相-基质模型。可直接延伸这个过程,为每一个额外的(非混合)相得到额外的孔隙-基质模型。关于示例区分过程的更多信息可见于文献“基于孔隙形态的完全湿润孔隙性介质中引流模拟”(Hilpert and Miller,Advances inWater Resource,24(2001),pp243-255)中。
所述区分(partitioning)是方式(注入、引流、侵浸)、历程、与模拟流体移动程度的函数。在示例的实施方式中,使用直径逐渐减小的球体(在此处是代表在耦合于其他相时具有可忽略的黏滞性的完美非湿润性流体)以从数据模型的一个或多个边缘侵浸孔隙空间。取决于尺寸与连接性而定,逐渐减少的直径可使侵浸流体到达更多的孔隙空间。在其他的实施方式中,可不需要连接性,必要的球体将适配于允许流体侵浸的任何地方,球体直径逐渐增加,以产生越来越少的孔隙空间供非湿润流体占据。
在每一个步骤(即,每一个球体直径),对应的相-基质模型被确定、且受到单独的分析。例如,每一个孔隙-基质模型会经孔度、渗透率、表面对体积比、孔度标准偏差直方图、表面对体积比标准偏差直方图、及/或REV特征维度的单独确定。例如,可从每一个相-基质模型计算出绝对渗透率其中p为相(例如湿润或非湿润),而s为在原始孔隙-基质模型中的当前侵浸步骤测量的相的饱和度。见Papatzacos发表的“孔隙性介质中流体流动元胞自动机模型”(Complex Systems 3(1989),pp383-405)。从计算出的绝对渗透率数值,我们可得到(拟静态)相对渗透率其中分母为原始孔隙-基质模型的绝对渗透率kabs。此计算假设在两相之间耦合有强又均匀的可湿润性以及可忽略的黏滞性,亦即,这表示拟静态的相对渗透率。
用以确定图5A至图5B的直方图的碳酸盐岩石样本经此分析,产生图8A至图8B所示的静态相对渗透率对饱和度的曲线。在这两图中,曲线802显示湿润相的拟静态相对渗透率对饱和度,而曲线804显示非湿润相的拟静态相对渗透率对饱和度。图8A中的插图显示子体积孔度的标准偏差直方图,而图8B中的插图说明了子体积表面/体积比例的标准偏差直方图。在高相对渗透率数值处的插图可与图5A-图5B比较,以确认在孔隙被任一单相大量占据时的分布匹配。
由于非湿润相饱和度落在从接近1至约为0.5(在附图中显示为湿润饱和度分别接近0与0.5),孔度的标准偏差的直方图会加宽并且移动向上,表示有大量增加的不均匀性。换言之,非湿润流体在较低的非湿润饱和度形成的孔度网络仅侵浸部分的孔隙空间,且这导致不均匀分布。表面对体积比与孔度的标准偏差直方图显示出在非湿润相曲线的图表右侧处有成长的峰值,这可能是表示出现了很大的不均匀性。
由于湿润相饱和度落在接近1至约0.5,湿润相的孔度标准偏差直方图保持对原始分布的一致性匹配。此观察结果教示了,湿润相一流动,它就会进入孔隙空间的几乎任何部分。表面对体积比例的标准偏差直方图中有其他的峰值,表示从减少的湿润相的量增加了不均匀性。
为了执行多相REV分析,应该将在多个饱和度与不同长度大小下的直方图与原始数据体积的对应直方图进行比较,以确定分布动差在哪个长度大小下会有相同的收缩率。可显现出直方图适当匹配的最小数据体积可被视为多相分析的表征单元体积。换言之,当不同饱和度的分布动差以相同速率收敛时的长度大小对应于多相REV。
当直方图在整个宽广饱和度范围(例如在这个碳酸盐岩石样本中的湿润相)中是一致时,可合理确信在特定长度大小下,湿润相与非湿润相的展开与饱和度等级无关。在这个长度大小开始,分布动差的收敛度可与在较大长度大小的每一个饱和度程度进行比较,以识别多相REV大小。
图9A与图9B显示第二碳酸盐样本的拟静态相对渗透率对饱和度。在这两图中,曲线902表示湿润相,而曲线904表示非湿润相。图9A中的插图显示子体积孔度的标准偏差直方图,而图9B中的插图显示子体积表面对体积比的标准偏差直方图。所得结果说明了对于湿润与非湿润相,(孔度与表面/体积两者的)标准偏差分布具有相同的展开与相同的模式,这表示了基本上这两相在每一个饱和度等级的整个样本孔度间会以类似方式分布。可开始长度大小相关性分析,以定义出良好的REV,如名称为“于孔隙性介质的数字表征中选择表征单元体积的有效方法”的美国第61/618,265号专利临时申请案中说明的。
一般而言,不同部分流量会需要不同的模拟体积:对于非湿润相的小部分流量而言,REV维度会增加。在湿润相中则不预期会如此,反而是,一开始流动就会以更均匀的方式侵浸到孔隙空间中。
图7是总结本文公开的至少一些方法具体实施方式的流程图。于方块702开始,***例如利用聚焦离子束显微镜取得样本的一个或多个图像。当然这些图像可选地被提供作为信息存储媒介上的数据文件。在方块704,***处理这些图像,以得出孔隙-基质模型。这个处理可包括现有文献中提出的精密过滤,以将每一个图像三维像素分类为代表基质中的一个孔隙或一部分。在方块706,***分析整个孔隙-基质模型,以得到单一相的统计值,例如孔度、表面对体积比、渗透率、子体积孔度与表面对体积比的标准偏差直方图、以及REV维度。
在方块708,***加入第二相或增加第二相的饱和度。如前文讨论的,这可通过模拟注入、模拟引流、或其他模拟侵浸过程来完成。在方块710,***将完整的孔隙-基质模型区分为相-基质模型,以分离出被不同的相占据的孔隙空间。在方块712,相-基质模型受到与完整孔隙-基质模型相同的分析,例如孔度、表面对体积比、渗透率、子体积孔度与表面对体积比的标准偏差直方图(根据子体积长度大小)、以及REV尺寸。
在方块714,***确定是否需要评估其他的饱和度,如是,则重复进行方块708至714。一旦每一个需要的饱和点都已经被评估,***于方块716中根据相与饱和度来显示这些统计值,以让用户可确定多相计算的适当REV。
本领域的技术人员在完全理解上述揭露内容后即可进行各种变化与修饰。例如,前述公开内容仅描述了例示性统计值来确定REV尺寸,但也存在、且可使用其他合适的统计值。下述权利要求书的各项请求项是被解释为可涵盖所有这些变化例与修饰。
Claims (20)
1.一种数字岩石分析方法,包括:
从孔隙-基质模型导出至少一个孔隙结构参数;
确定所述孔隙-基质模型的孔隙内的多个相的分布;
基于所述分布,将所述孔隙-基质模型分为多个相-基质模型;
从每一个所述相-基质模型导出所述至少一个孔隙结构参数;以及
产生所述至少一个孔隙结构参数对所述分布的相关性的表征性。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个孔隙结构参数包括:子体积孔度的标准偏差分布与子体积孔隙表面对体积比的标准偏差分布。
3.根据权利要求2所述的方法,还包括:调整子体积长度大小,直到所述标准偏差分布的动差收敛以表示表征单元体积(REV)大小为止。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:将样本的一个或多个图像转换至所述孔隙-基质模型。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:利用扫描式电子显微镜获取所述一个或多个图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个相包括湿润流体与非湿润流体。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述确定分布包括通过非湿润流体相来模拟侵浸。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述表征性是表示子体积孔度的标准偏差分布对饱和度的相关性的图表。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括对用户显示所述表征性。
10.根据权利要求1所述的方法,还包括比较全部孔隙-基质模型的所述表征性与所述孔隙-基质模型的一部分的所述表征性,以找出多相表征单元体积(REV)。
11.一种数字岩石分析***,包括:
具有软件的内存;以及
一个或多个处理器,与所述内存耦接以执行所述软件,所述软件使所述一个或多个处理器:
从孔隙-基质模型导出至少一个孔隙结构参数;
确定所述孔隙-基质模型的孔隙内的多个相的分布;
根据所述分布,将所述孔隙-基质模型分为多个相-基质模型;
从每一个相-基质模型导出所述至少一个孔隙结构参数;以及
产生所述至少一个孔隙结构参数对所述分布的相关性的表征性。
12.根据权利要求11所述的***,其中所述至少一个孔隙结构参数包括:子体积孔度的标准偏差分布以及子体积孔隙表面对体积比的标准偏差分布。
13.根据权利要求12所述的***,其中所述软件还使所述一个或多个处理器调整子体积长度大小,直到所述标准偏差分布的动差收敛以表示多相表征单元体积(REV)大小为止。
14.根据权利要求11所述的***,其中所述软件还使所述一个或多个处理器将样本的一个或多个图像转换至所述孔隙-基质模型。
15.根据权利要求14所述的***,其中所述软件还使所述一个或多个处理器利用扫描式电子显微镜获取所述一个或多个图像。
16.根据权利要求11所述的***,其中所述多个相包括湿润流体与非湿润流体。
17.根据权利要求11所述的***,其中作为所述确定分布的一部分,所述软件使所述一个或多个处理器通过非湿润流体相来模拟侵浸。
18.根据权利要求11所述的***,其中所述表征性是表示子体积孔度的标准偏差分布对饱和度的相关性的图表。
19.根据权利要求11所述的***,其中所述软件还使所述一个或多个处理器对用户显示所述表征性。
20.根据权利要求11所述的***,其中所述软件还使所述一个或多个处理器比较全部孔隙-基质模型的所述表征性与所述孔隙-基质模型的一部分的所述表征性,以找出多相表征单元体积(REV)。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108052709A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-18 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种煤矿地下水库储水系数测算方法 |
CN109900616A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 江苏安全技术职业学院 | 一种泡沫浆体材料泡孔均匀度定量表征方法 |
CN111781051A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-16 | 中国石油大学(北京) | 基于岩性和渗透率控制的人造砂砾岩岩心及其制备方法和应用 |
CN118095021A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 中国石油大学(华东) | 一种大尺寸数字岩心渗透率的高效计算方法 |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US9285301B2 (en) * | 2012-07-13 | 2016-03-15 | Ingrain, Inc. | Digital rock analysis systems and methods with reliable multiphase permeability determination |
AU2013299551B2 (en) * | 2012-08-10 | 2015-12-17 | Ingrain, Inc. | Method for improving the accuracy of rock property values derived from digital images |
US20140052420A1 (en) * | 2012-08-20 | 2014-02-20 | Ingrain Inc. | Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level |
US10514372B2 (en) | 2012-08-23 | 2019-12-24 | Halliburton Energy Services, Inc. | Digital rock analysis systems and methods that reliably predict a porosity-permeability trend |
EP3126829B1 (en) * | 2014-03-31 | 2019-12-04 | Halliburton Energy Services, Inc. | Representative elementary volume determination via clustering-based statistics |
FR3021796B1 (fr) * | 2014-06-02 | 2016-06-24 | Safran | Procede et dispositif de reconstruction numerique d'un volume elementaire representatif d'une microstructure de materiau composite |
CN106556863B (zh) * | 2015-09-29 | 2018-10-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于深度域叠前角道集的孔隙度预测方法 |
CN105651964B (zh) * | 2015-12-29 | 2017-11-03 | 河海大学 | 一种确定裂隙岩体表征单元体积的方法 |
CN106127816A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-11-16 | 中国石油大学(华东) | 一种页岩基质储层孔隙空间表征方法 |
US10621292B2 (en) | 2016-04-18 | 2020-04-14 | International Business Machines Corporation | Method, apparatus and computer program product providing simulator for enhanced oil recovery based on micron and submicron scale fluid-solid interactions |
CN105928957B (zh) * | 2016-04-20 | 2018-08-17 | 西安石油大学 | 一种裂缝性碳酸盐岩三维数字岩心的构建方法 |
US10691846B2 (en) | 2017-03-01 | 2020-06-23 | International Business Machines Corporation | Capillary network simulations based on a low-dimensional representation of porous media |
US10648292B2 (en) | 2017-03-01 | 2020-05-12 | International Business Machines Corporation | Cognitive enhanced oil recovery advisor system based on digital rock simulator |
JP7160664B2 (ja) * | 2018-12-21 | 2022-10-25 | 日本電子株式会社 | 画像処理方法および画像処理システム |
CN112113835A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-22 | 北京理工大学 | 一种微动疲劳裂纹萌生位置判定方法 |
CN113109162B (zh) * | 2021-04-13 | 2022-02-01 | 西南石油大学 | 一种基于热流固耦合的岩石起裂压力计算方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101556703A (zh) * | 2009-05-16 | 2009-10-14 | 中国石油大学(华东) | 基于连续切片图像的网络模型建立方法 |
US20110004447A1 (en) * | 2009-07-01 | 2011-01-06 | Schlumberger Technology Corporation | Method to build 3D digital models of porous media using transmitted laser scanning confocal mircoscopy and multi-point statistics |
CN102037492A (zh) * | 2008-05-23 | 2011-04-27 | 澳大利亚国立大学 | 图像数据处理 |
CN102426390A (zh) * | 2011-10-21 | 2012-04-25 | 中国石油大学(北京) | 一种非均质泥砂岩储层储量确定方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4783751A (en) * | 1983-08-17 | 1988-11-08 | University Of South Carolina | Analysis of pore complexes |
WO2009070365A1 (en) * | 2007-11-27 | 2009-06-04 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for determining the properties of hydrocarbon reservoirs from geophysical data |
US8081802B2 (en) * | 2008-11-29 | 2011-12-20 | Ingrain, Inc. | Method for determining permeability of rock formation using computer tomograpic images thereof |
US20120239361A1 (en) * | 2011-03-16 | 2012-09-20 | Vargas-Guzman J A | Subsurface Directional Equalization Analysis of Rock Bodies |
KR101074546B1 (ko) * | 2011-04-13 | 2011-10-17 | 한국지질자원연구원 | 컴퓨터 단층촬영 장치와 표준시료를 이용한 시료 공극 측정 시스템 및 그 방법 |
US9080946B2 (en) | 2012-06-15 | 2015-07-14 | Ingrain, Inc. | Digital rock analysis systems and methods with multiphase flow REV determination |
US10514372B2 (en) | 2012-08-23 | 2019-12-24 | Halliburton Energy Services, Inc. | Digital rock analysis systems and methods that reliably predict a porosity-permeability trend |
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2012
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2015
- 2015-01-15 CO CO15007316A patent/CO7170141A2/es unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102037492A (zh) * | 2008-05-23 | 2011-04-27 | 澳大利亚国立大学 | 图像数据处理 |
CN101556703A (zh) * | 2009-05-16 | 2009-10-14 | 中国石油大学(华东) | 基于连续切片图像的网络模型建立方法 |
US20110004447A1 (en) * | 2009-07-01 | 2011-01-06 | Schlumberger Technology Corporation | Method to build 3D digital models of porous media using transmitted laser scanning confocal mircoscopy and multi-point statistics |
CN102426390A (zh) * | 2011-10-21 | 2012-04-25 | 中国石油大学(北京) | 一种非均质泥砂岩储层储量确定方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108052709A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-18 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种煤矿地下水库储水系数测算方法 |
CN108052709B (zh) * | 2017-11-29 | 2021-07-30 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种煤矿地下水库储水系数测算方法 |
CN109900616A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 江苏安全技术职业学院 | 一种泡沫浆体材料泡孔均匀度定量表征方法 |
CN109900616B (zh) * | 2019-03-19 | 2021-10-01 | 江苏安全技术职业学院 | 一种泡沫浆体材料泡孔均匀度定量表征方法 |
CN111781051A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-16 | 中国石油大学(北京) | 基于岩性和渗透率控制的人造砂砾岩岩心及其制备方法和应用 |
CN111781051B (zh) * | 2020-07-09 | 2021-06-25 | 中国石油大学(北京) | 基于岩性和渗透率控制的人造砂砾岩岩心及其制备方法和应用 |
CN118095021A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 中国石油大学(华东) | 一种大尺寸数字岩心渗透率的高效计算方法 |
Also Published As
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