①岩心：4个小岩心均为塔里木盆地哈得逊油田东河石炭系海相碎屑细砂岩, 从不同的常规25.4 mm（1.0 in）岩心上钻取。在常温常压下通过渗吸实验测得岩心的润湿性及渗流物理参数（见表2）。

表2

表2

表2 岩心基本物理性质 岩心 编号 储集层 类型 岩心 润湿性 孔隙度/ % 渗透率/ 10-3 μ m2 直径/ mm 长度/ mm No.1 Ⅰ 类 水湿 21.7 763.3 7.64 50 No.2 Ⅱ 类 水湿 18.6 445.5 7.48 50 No.3 Ⅱ 类 水湿 17.9 476.4 7.67 50 No.4 Ⅲ 类 水湿 13.5 65.7 7.78 50

表2 岩心基本物理性质

②流体：实验流体采用白油和水, 并在水中加入质量分数为10%的NaI, 用来增加扫描图像中油水灰度值的对比度。油水界面张力为0.074 N/m, 常温常压下油的黏度与密度分别为8.6 mPa· s和828 kg/m³。

对4块岩心进行相同的实验（装置见图1）, 实验采用的碳纤维岩心夹持器（见图2）具备保持高温、高压在线原位CT扫描的功能^{[16, 17]}。每次CT扫描前, 均关泵停止流体注入, 所有扫描均为原位CT扫描, 不挪动岩心, 岩心竖直放置于样品台。X射线扫描位置为距离岩心底端25 mm处, CT扫描分辨率均为2.1 μ m, 扫描视野范围约为3.5 mm× 3.5 mm× 3.0 mm, 每次CT扫描耗时约为35 min。

图1

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	图1 实验装置示意图

图2

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	图2 碳纤维岩心夹持器示意图

具体实验步骤为：①岩心洗油烘干放入岩心夹持器中, 升温至55 ℃, 利用回压泵将孔隙压力升至8 MPa, 围压升至12 MPa, 稳定5 h, 对干岩心进行第1次CT扫描; ②岩心抽真空后饱和水, 低速水驱100倍孔隙体积左右, 然后以0.02 mL/min恒速油驱水100倍孔隙体积饱和油, 稳定后进行第2次CT扫描; ③以0.02 mL/min的恒定速度水驱油1倍孔隙体积, 进行第3次CT扫描; ④以相同的速度水驱50倍孔隙体积, 进行第4次CT扫描。

扫描数据重构后, 使用专业图像处理软件进行分析, 图像分割前先进行边缘硬化校正和环状伪影去除等, 然后使用滤波器进行降噪处理, 增强各相之间的对比度^[18]。

图3a为干岩心的扫描图, 孔隙和颗粒界面处灰度梯度较大, 易于分割得到精确的孔隙结构图（见图3b）, 该图可用于分析孔隙结构, 同时可辅助含多相流体图像（见图3c）的分割。含有多相流体的图像虽然也可以直接进行三相分割, 但由于各相界面处灰度梯度不大, 阈值分割起来误差较大。因此, 将图3c减去图3b去掉颗粒, 可得只剩下孔隙内对比度较明显的油水两相的图像（见图3d）, 再进行三相分割可得精度较高的图像（见图3e）。最后提取水相和油相的三维结构（见图3f）, 进行其他物理性质的计算分析。

图3

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	图3 图像处理流程（图像直径为2.94 mm）

岩心的表征单元体是指能够有效表征岩心物理性质的最小岩心单元, 也就是说研究此最小单元得到的物理性质与整个岩心的性质相同。在进行岩心物理性质分析之前, 首先需要确定扫描区域表征单元体的尺寸^[19], 本文研究涉及岩心孔隙内的流体变化, 因此, 在对扫描数据提取孔喉后, 需截取一系列三维数据立方体（边长从0.105 mm逐渐增加到2.310 mm）, 分别计算每个数据立方体的孔隙度（见图4）。计算结果表明, 随着数据体增大, 各曲线逐渐趋于水平, 说明扫描视域范围大于岩心的表征单元体积, 研究区域能够代表整个岩心。

图4

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	图4 孔隙度与截取数据立方体体积的变化关系

采用经典的几何和拓扑网络提取方法进行孔隙网络结构的提取^[20], No.1岩心的孔隙网络结构提取结果见图5。分析孔隙网络模型, 可以得到孔喉半径、形状因子、配位数、连通性等参数分布状况。

图5

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	图5 孔隙网络模型提取（数据体大小为2.1 mm× 2.1 mm× 2.1 mm）

图6为通过孔隙网络模型计算所得的岩心扫描区域所包含的孔隙与喉道数量。可以发现, 孔隙度-渗透率较高的No.1岩心孔隙和喉道数量最少, 而较为致密的No.4岩心反而拥有最多的孔喉数, No.2和No.3岩心同属Ⅱ 类储集层, 两块岩心孔喉数量相近, 在4块岩心中孔喉数量居中。

图6

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	图6 岩心孔喉数量统计

喉道基本决定了岩心的孔隙连通性及渗透率, 因此对原油的流动路径影响较大。通过球棒孔隙网络模型, 可以计算出每个喉道的半径、长度, 进而得到统计范围内喉道的数量。一般而言, 常规的岩心喉道分布频率仅仅统计了喉道的数量, 由于每个喉道的长度不一致, 且数量多, 统计结果不能准确表征孔喉体积的分布, 采用统计频率方法表征岩心中喉道的分布状况精度较差。通过喉道半径、长度计算统计范围内喉道的体积, 进而求得不同喉道半径下对应的喉道体积占喉道总体积的比例, 更能准确地表征岩心中喉道的分布。

图7为4块岩心不同喉道半径下孔喉体积分布频率。No.1岩心喉道半径分布范围最大, 为0~40 μ m, 喉道体积分布频率波动大, 平均喉道半径15.06 μ m, 符合Ⅰ 类储集层标准; No.2和No.3岩心的平均喉道半径分别为6.83 μ m和7.71 μ m, 同属细喉中渗的Ⅱ 类储集层, 相比之下, No.3岩心喉道半径分布范围更广, 集中在0~20 μ m, 且存在一定比例的较大喉道（10~20 μ m）, No.2岩心喉道半径集中分布在0~10 μ m, 范围较窄; No.4岩心喉道半径分布范围最小, 集中在0~6 μ m, 平均喉道半径仅为2.31 μ m, 略高于Ⅲ 类储集层喉道分布标准。

图7

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	图7 不同喉道半径下体积分布频率

孔喉配位数在一定程度上反应了岩心的孔隙结构、连通性等物性的好坏。图8为4块岩心的孔喉配位数分布情况, 图中显示, No.2、No.3岩心配位数分布区间为0~20, 范围最大, 配位数频率高值分布区间为2~5; No.1岩心孔喉配位数分布区间为1~13, 范围居中, 配位数频率高值分布区间为1~4; No.4岩心配位数主要分布区间为1~10, 范围最小, 配位数频率高值分布区间为1~3。由此可以看出, 宏观上孔隙度、渗透率较好的岩心, 其连通性与均质性不一定与之对应（如No.1岩心）, 4块岩心中Ⅱ 类储集层岩心（如No.2、No.3）的孔隙结构较好, 更有利于流体流动。

图8

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	图8 孔喉配位数分布频率

孔喉连通性可用比欧拉示性数来描述, Vogel等^[21]提出的孔喉连通性方程可计算比欧拉示性数：

\[{{\chi }_{\text{V, }r}}=\frac{{{N}_{\text{N, }r}}-{{N}_{\text{B, }r}}}{V}\ \ (1)\]

采用（1）式计算得到4块岩心的孔喉连通性分布曲线（见图9）, 随着孔喉半径的不断增大, 比欧拉示性数先不断升高, 达最高值后开始逐步下降, 最终趋近于零。从曲线变化趋势看, No.2、No.3岩心比欧拉示性数变化范围小, 达到最高点后下降最为缓慢, 说明随着孔喉半径的增大, 孔隙连通性变化小, 微观孔喉结构非均质性弱。对比曲线的变化形态, No.3岩心微观孔喉结构非均质性比No.2岩心稍弱。No.1和No.4岩心比欧拉示性数变化范围大, 达到最高点后下降很快, 总体表现为微观孔喉结构非均质性强, 且No.4岩心非均质性更强。

图9

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	图9 孔喉连通性分布曲线

Perez等^[22]与Krohn^[23]根据毛细管力和湿相（或非湿相）饱和度的关系, 以毛细管力曲线为基础, 结合分形理论, 建立了表征孔隙结构的分形维数模型。

\[S={{\left( \frac{{{p}_{\min }}}{{{p}_{\text{c}}}} \right)}
{3-D}}\ \ (2)\]

在分形维数模型中, 毛细管力与流体饱和度在双对数坐标系中呈负线性相关^[24], 这一特点可用于验证岩心压汞毛细管力资料是否符合分形特征。图10为4块岩心的孔喉半径分布与孔隙结构分形特征曲线, 其拟合方程与分形维数见表3。可以看到：①双对数坐标系下, No.1岩心孔隙结构分形特征曲线呈“ 两段型” , 与之对应的孔喉半径分布曲线也呈双峰态, 说明孔喉结构复杂, 微观非均质性强。分形特征曲线低压段分布范围较广, 高压段范围较窄, 说明较大孔喉的分布范围较广, 较小孔喉的分布范围较窄。大孔喉的分形维数（2.64）大于小孔喉的分形维数（2.07）, 大孔喉的微观结构非均质性更强; ②No.2和No.3岩心的孔隙结构分形特征曲线呈“ 单段型” , 孔喉半径分布呈单峰态, 分布较为集中。No.2和No.3岩心的分形维数基本接近（分别为2.31和2.19）且小于No.1岩心, 孔喉结构非均质性较No.1岩心弱; ③No.4岩心孔隙结构分形特征曲线也呈“ 单段型” , 且孔喉半径分布更为集中, 分形维数（2.48）较大, 孔喉微观非均质性较强, 孔喉结构复杂。综合认为, 4块岩心微观孔喉结构非均质性以No.1最强, No.4次之, No.2第三, No.3最弱。

表3

表3

表3 孔隙结构分形特征曲线拟合方程与分形维数 岩心编号 拟合方程 相关系数 分形维数 No.1（大孔喉） \[S=69.00{{p}_{\text{c}}} {-0.36}\] 1.00 2.64 No.1（小孔喉） \(S=359.57{{p}_{\text{c}}} {-0.93}\) 0.99 2.07 No.2 \(S=122.02p{{_{\text{c}} {{}}} {-0.69}}\) 0.95 2.31 No.3 \(S=114.40{{p}_{\text{c}}} {-0.81}\) 0.98 2.19 No.4 \([S=40.01{{p}_{\text{c}}} {-0.52}\) 0.96 2.48

表3 孔隙结构分形特征曲线拟合方程与分形维数

综上所述, 仅仅采用孔隙度、渗透率等参数无法准确定量描述岩心的微观非均质性。实际渗流过程中, 宏观孔隙度、渗透率较好的储集层, 其孔喉的连通性可能较差, 局部非均质性可能较强, 其中的部分大孔隙、大喉道可能形成优势通道, 对流体流动起主导作用, 可表现出较好的渗流特征。然而这类储集层中的原油动用极不均衡, 优势通道及附近区域中的原油可以有效动用, 但连通性差、离优势通道较远区域的原油则难以动用或无法动用。因此, 有必要引入喉道半径、孔喉配位数、孔喉连通因子、分形维数等参数, 从多方面准确定量表征储集层的微观物性特征, 描述孔喉结构的非均质性, 以便更好地分析原油动用与剩余油的分布规律。

图10

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	图10 孔喉半径分布及孔隙结构分形特征

提取岩心扫描图像中的油相, 计算4块岩心初始状态、水驱1倍孔隙体积、水驱50倍孔隙体积3个阶段的含油饱和度（见图11）。曲线显示, No.4岩心由于非均质性较强, 初始含油饱和度最低; 水驱1倍孔隙体积后除No.4岩心外, 其余3块均采出大部分原油; 水驱50倍孔隙体积后, No.3岩心残余油饱和度最低, No.4岩心残余油饱和度最高。可见储集层宏观物性与微观孔喉结构非均质性共同决定了剩余油的分布, 其中微观孔喉结构非均质性的影响更大。No.1— No.4岩心最终残余油饱和度依次为33.6%, 25.3%, 18.7%, 46.3%。

图11

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	图11 水驱过程中各岩心含油饱和度变化

通过提取岩心扫描图像中的油相, 可以清晰观察水驱过程中油簇（滴）的变化形态（见图12, 图中不同的颜色表示单个独立的油簇（滴））：初始饱和油状态下, 油簇为连续相态; 水驱1倍孔隙体积后油相被逐渐打散, 开始向非连续相转变; 水驱50倍孔隙体积后, 残余油主要以膜状、滴状等非连续相态存在^[25]。

图12

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	图12 No.3岩心水驱过程中油簇（滴）的形态变化

图13为整个驱油过程中岩心扫描区域内油簇（滴）的数量与油簇（滴）的平均体积随含水饱和度的变化情况。水驱过程中, 岩心孔隙内的连续油相逐步被水相分割, 形成孤立油簇（滴）, 且分割速度、形成油簇（滴）数量与微观孔喉结构非均质性的强弱、孔喉半径的分布形态密切相关：①No.4岩心微观孔喉结构非均质性强、孔喉半径分布不均, 分割速度最快, 形成的油簇（滴）数量在整个水驱过程中远大于其他3块岩心, 且平均油簇（滴）体积始终处于最低值; ②No.1、No.2和No.3岩心内的油簇（滴）数量在初始状态时基本相同, 且随含水饱和度的升高均显著上升。No.3岩心微观孔喉结构非均质性较弱, 油簇（滴）数量增加速率、平均油簇（滴）体积递减率远小于另外2块岩心; ③在水驱达到1倍孔隙体积过程中, No.3岩心中的原油持续保持为较好的连续相, 油簇（滴）数量增加极少, 流体流动性好, 储集层相对渗透率高, 后续的原油采出程度最高^[26]; ④No.1岩心具有较高的渗透率, 但微观孔喉结构非均质性最强, 水驱达1倍孔隙体积后, 油相被水相分割的速度比No.2、No.3快, 形成的油簇（滴）数量更多, 导致水驱后期更多的原油滞留在未波及区域。

由此可见, 宏观孔隙度-渗透率、微观孔喉结构非均质性均不同程度影响油相的运移与剩余油的分布, 且微观孔喉结构非均质性的影响更强。

图13

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	图13 油簇（滴）数量和平均体积变化

为单独讨论微观孔喉结构非均质性对剩余油分布的影响, 选取孔隙度、渗透率十分接近的No.2和No.3岩心单独分析油水流动路径。为克服水驱油实验中CT扫描次数较少（仅3次）的缺陷, 更清楚地展现注入水的初始流动路径, 这里对2块岩心的孔隙网络模型进行两相流模拟, 并取4个节点进行对比（见图14）：①饱和油后, No.3岩心饱和得较好, 束缚水分布均匀。No.2岩心非均质性稍强, 饱和油后束缚水分布在大的孔隙中; ②水驱0.5倍孔隙体积后, No.2岩心存在明显的优势渗流通道, 部分水率先突破, 该岩心在水驱初期连续油相就被水相分割, 打散成多个小油簇（滴）, 油簇（滴）数量明显增加。No.3岩心中水驱前缘推进较为均匀, 微观波及效率较高; ③水驱1倍孔隙体积后, No.2岩心中形成由大孔喉主导的主要渗流网络, 部分小孔中的油相通过毛细管渗吸向大孔运移, 驱替效率低, 微观孔喉波及效率低, 剩余油成片状滞留（连续相占优）。No.3岩心微观孔喉结构非均质性较弱, 水相波及均匀, 整个过程中水线推进相对稳定, 驱油效率高。④水驱50倍孔隙体积后, No.3岩心中的剩余油基本被驱出, 而No.2岩心中仍有一部分剩余油残留在大的孔隙中。总的来说微观孔喉结构非均质性越强, 固有流动路径范围内孔隙体积占总孔隙体积的比例越小, 剩余油分布越不均匀, 饱和度越高。

图14

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	图14 不同注水量情况下油相动用与剩余油分布

水驱油过程中, 原油被水相不断分割、打散, 从连续相转化为非连续相, 微观孔喉结构非均质性对水驱油过程中油相的饱和度分布、流动路径、油簇（滴）数量影响较大。李俊键等^{[26, 27]}通过比欧拉示性数、形状因子、接触比将剩余油分为膜状、滴状、多孔状、柱状和簇状5种类型, 其中簇状为连续相, 其余为非连续相。

根据该分类方法, 提取No.2和No.3岩心中5种类型的剩余油（见图15）, 不同类型剩余油所占总剩余油的比例见表4。可以观察到：①No.2岩心微观孔喉结构非均质性较强, 剩余油多为连续相, 以簇状为主, 占总剩余油的56.5%; ②No.3岩心微观孔喉结构非均质性较弱, 剩余油多为非连续相, 以多孔状为主, 占总剩余油的53.5%, 连续簇状剩余油仅占20.1%。

图15

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	图15 No.2和No.3岩心水驱结束后各类剩余油拓扑形态（上：No.2岩心; 下：No.3岩心）

表4

表4

表4 不同类型剩余油占比数据 岩心编号 不同类型剩余油占总剩余油的百分比/% 膜状 滴状 柱状 多孔状 簇状 No.2 10.9 0.7 1.6 30.3 56.5 No.3 6.7 10.5 9.2 53.5 20.1

表4 不同类型剩余油占比数据

目前主流观点认为, 水驱开发油田中高含水期水淹层中微观剩余油非连续相占主导地位, 这类油藏提高采收率的重点是提高非连续相剩余油的有效动用率。通过实验研究发现, 微观孔喉结构非均质性相对较强的储集层, 多数情况下中高含水期微观剩余油以局部连续相为主, 如何提高该类剩余油的有效动用率将是未来研究的主要方向。

Blunt^[20]在研究不同非均质性和润湿角条件下入侵相驱替储集层流体的过程时, 未考虑多孔介质的渗透率和驱替毛细管数。真实储集层复杂多样, 渗透率与非均质性密切相关, 且驱替毛细管数与被驱替相的相态也紧密相关。以Blunt的研究为基础, 考虑储集层渗透率、毛细管数、微观孔喉结构非均质性, 将水湿介质中被驱替油相的最终残余状态归纳为3类（见图16, 图中某相态占优是指油相饱和度占比相对较高）：①当微观孔喉结构非均质性较弱、渗透率较高、毛细管数较低时, 驱替前缘推进均匀, 孔隙内运移的油相连续性保持较好, 采收率高, 剩余油较少且主要为非连续相; ②毛细管数增大到一定程度, 指进现象容易发生, 剩余油部分区域呈连片状, 此时分散相和连续相共存; ③随着微观孔喉结构非均质性的增强及渗透率的下降, 渗流主要发生在优势通道内, 微观波及效率低, 剩余油以连续相为主, 仅靠改变驱替压差来提高或降低采油速度, 对提高采收率没有明显效果。剩余油的分布与绝对渗透率、毛细管数、微观孔喉结构非均质性有关, 图16很好地描述了三者与剩余油分布的关系, 据此可识别剩余油分布的连续性, 并采取相应的措施提高采收率。

图16

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	图16 剩余油分布与储集层宏观-微观物性的关系