细观孔隙结构是控制多孔介质渗透率的主要因素之一.采用高分辨率工业显微CT,分别对砂雨法成样南京粉砂、振捣干法成样南京粉砂、鄂尔多斯油砂、自贡砂岩和砂雨法成样玻璃珠扫描成像.三维重构后选取尺寸为300体素的表征单元体(Representa...细观孔隙结构是控制多孔介质渗透率的主要因素之一.采用高分辨率工业显微CT,分别对砂雨法成样南京粉砂、振捣干法成样南京粉砂、鄂尔多斯油砂、自贡砂岩和砂雨法成样玻璃珠扫描成像.三维重构后选取尺寸为300体素的表征单元体(Representative Element Volume,REV),基于最大球算法提取出REV的16种孔隙结构参数,并采用格子波尔兹曼方法计算出各REV渗透率.采用灰色关联度方法,分析了平均配位数、平均孔径、最大/小孔径等16个细观孔隙结构参数对多孔介质渗透率影响的主、次关系及其权重.结果表明,16种孔隙结构参数对渗透率的影响从大到小依次为:孔隙平均体积、孔隙最大体积、平均中值喉道、喉道平均半径、孔隙平均半径、喉道最大半径、平均喉道长度、孔隙最大半径、孔隙率、孔隙最小体积、孔喉平均配位数、孔隙截面积平均形状因子、喉道截面积平均形状因子、孔隙最小半径、孔喉比与喉道最小半径.可为岩土介质细观尺度渗流分析提供参考.展开更多
文摘细观孔隙结构是控制多孔介质渗透率的主要因素之一.采用高分辨率工业显微CT,分别对砂雨法成样南京粉砂、振捣干法成样南京粉砂、鄂尔多斯油砂、自贡砂岩和砂雨法成样玻璃珠扫描成像.三维重构后选取尺寸为300体素的表征单元体(Representative Element Volume,REV),基于最大球算法提取出REV的16种孔隙结构参数,并采用格子波尔兹曼方法计算出各REV渗透率.采用灰色关联度方法,分析了平均配位数、平均孔径、最大/小孔径等16个细观孔隙结构参数对多孔介质渗透率影响的主、次关系及其权重.结果表明,16种孔隙结构参数对渗透率的影响从大到小依次为:孔隙平均体积、孔隙最大体积、平均中值喉道、喉道平均半径、孔隙平均半径、喉道最大半径、平均喉道长度、孔隙最大半径、孔隙率、孔隙最小体积、孔喉平均配位数、孔隙截面积平均形状因子、喉道截面积平均形状因子、孔隙最小半径、孔喉比与喉道最小半径.可为岩土介质细观尺度渗流分析提供参考.
