【摘 要】
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页岩的微观孔隙结构决定了其宏观性质和流动规律,其微观孔隙结构呈现出典型多尺度特点,孔隙尺寸从纳米到微米不等,同时还伴有天然发育的微裂缝.物理实验方法受限于分辨率和样
【基金项目】
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国家自然科学基金(51490654,51504276,51711530131,51674280,51234007);山东省自然科学基金(ZR2016EL09);中央高校基本科研业务费专项资金(17CX02008A);国家油气重大专项(2016ZX05061,2016ZX05060);长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R69);高等学校学科创新引智计划(B08028)资助
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页岩的微观孔隙结构决定了其宏观性质和流动规律,其微观孔隙结构呈现出典型多尺度特点,孔隙尺寸从纳米到微米不等,同时还伴有天然发育的微裂缝.物理实验方法受限于分辨率和样品尺寸之间的矛盾,无法获取能够同时含有微纳米孔隙信息和微裂缝特点的表征单元体,因此数值重建算法显得尤为重要.传统的重建算法只能构建单一孔隙类型的数字岩心,针对页岩多尺度特点,本文提出了一种基于模式的多点统计学方法,结合训练图像和数据模板捕获模式库和条件概率函数,利用模式法的插值方式对待模拟空间进行构建.通过自相关函数、孔隙形态拓扑结构及渗透率方面,对本文提出的数值重建算法进行评价,在不同类型模拟算例中,本文算法呈现较好的可靠性.与传统重建算法相比,本文算法能够构建页岩多相多尺度数字岩心.
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