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楊春和院士團隊與西南科大:天然致密砂巖孔隙結(jié)構的3D打印與流體輸運特性研究

科研前沿
2022
09/08
09:05
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來源: PuSL摩方高精密3D打印

流體在巖石孔隙中的運移規(guī)律及其流固耦合效應是地下油氣儲備與開發(fā)的核心科學問題,也是導致不同工程災害或工程難題的重要因素。精確表征巖石微觀孔隙結(jié)構,揭示微觀孔隙結(jié)構與流體輸運特性的內(nèi)在關聯(lián),是開展深部巖體相關工程研究的基礎。


近期,中國科學院武漢巖土力學研究所的宋睿副研究員、劉建軍研究員、楊春和研究員聯(lián)合西南科技大學的汪堯博士等人提出了一種利用3D打印和微CT成像技術實現(xiàn)致密砂巖復雜孔隙結(jié)構定量表征和多相流體輸運特性的可視化研究方法。研究團隊利用新型的面投影微立體光刻技術(PμSL,nanoArch S130,摩方精密)實現(xiàn)了致密砂巖孔隙模型的原位尺度打。▇2μm光學分辨率),再現(xiàn)了致密砂巖復雜孔隙系統(tǒng)的三維拓撲結(jié)構特征與空間連通性。研究人員對比分析了3DP巖心與數(shù)字巖心(DRP)模擬得到的孔徑分布(PSD)、孔隙度和絕對滲透率的差異;同時結(jié)合原位CT成像技術開展了3DP巖心可視化CO2驅(qū)油實驗,并與實驗基準數(shù)據(jù)進行了比較。研究成果為定量表征巖石復雜孔隙結(jié)構特征及其中多相流體輸運機制提供了新的工具,具有廣闊的應用前景。論文研究工作得到國家自然科學基金,武漢市知識創(chuàng)新專項(基礎研究)和四川省自然科學基金等項目的支持。相關研究成果以“3D Printing of natural sandstone at pore scale and comparative analysis on micro-structure and single/two-phase flow properties”為題發(fā)表在《Energy》期刊上。

圖1. 基于CT圖像與面投影微立體光刻技術的致密砂巖微觀孔隙結(jié)構提取與3D打印制備流程(a)天然致密砂巖的微CT掃描;(b)數(shù)字圖像處理與巖心重建;(c)面投影微立體光刻3D打印成型

該研究中所采用的天然巖心樣本為海相致密砂巖。通過從原始巖心中鉆取直徑約為5mm的小巖心柱塞樣本,利用蔡司Xradia MICROXCT-400三維成像系統(tǒng)進行微CT掃描成像,獲取天然巖心孔隙結(jié)構的微CT圖像(如圖1a所示),并將其用于孔隙空間提取、數(shù)字巖心重建與模擬(如圖1b);然后,基于數(shù)字圖像處理轉(zhuǎn)化為3D打印通用的.stl文件,利用BMF公司的面投影微立體光刻成型技術完成孔隙模型的3D打。ㄈ鐖D1c所示)。

圖2. 3D打印巖心與天然巖心微觀孔隙結(jié)構的對比分析(a)基于偏光顯微鏡和CT成像得3DP巖心孔隙結(jié)構表征;(b)基于圖像校準的3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構拓撲形態(tài)特征的對比分析;(c)孔隙結(jié)構特征參數(shù)的計算與分析

為表征3D打印巖心在復刻天然巖心孔隙結(jié)構特征方面的準確性,該團隊分別采用偏光顯微鏡和微CT成像對3DP巖心的2D/3D微觀孔隙結(jié)構特征進行了定量表征(如圖2a所示);趫F隊自行開發(fā)的數(shù)字圖像處理與模型重建技術,分別研究了3DP巖心孔隙分布特征,并與天然樣品的實驗室測試結(jié)果進行了對比分析,結(jié)果表明3DP巖心和原始樣品的PSD分布總體上一致(如圖2c所示)。在對3DP巖心和原始巖心CT圖像手動校準的基礎上,團隊采用開源圖像處理軟件(Fijiyama)中的塊匹配算法(Block-Matching Algorithm)實現(xiàn)了3DP巖心CT圖像與原始樣品CT圖像的自動配準,并作為后續(xù)分析的基準數(shù)據(jù)(如圖2b所示)。結(jié)果表明,3DP巖心與原始巖心孔隙特征吻合較好,驗證了3DP巖心在微米尺度下再現(xiàn)巖石微觀結(jié)構的可行性和適用性。

在此基礎上,團隊以分割的微CT圖像為數(shù)據(jù)藍本,引入峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和結(jié)構相似性指數(shù)度量(structural similarity index measure, SSIM)兩個關鍵參數(shù)對3DP巖心孔隙結(jié)構特征進行表征,以量化3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構的保真度(如圖2c所示)。PSNR用于衡量相同空間位置上孔隙特征參數(shù)(大小和坐標位置)的絕對誤差。SSIM用于測量兩個圖像之間的相似性,用于評估相應位置上的孔隙是否由3D打印機識別。計算結(jié)果表明:本文中3DP巖心的PSNR值介于[9.010,14.983]之間,其SSIM值介于[0.870,0.925]之間。大多數(shù)孔隙特征被打印識別,但一些孔隙并不在原始尺寸或位置上。由于后處理過程中,樣品近端部的液體樹脂更容易被去除,因此頂/底部結(jié)構的打印精度優(yōu)于其他部分,顯示出更高的SSIM值。

圖3. 基于原位CT成像的微觀可視化多相滲流試驗(a)團隊自行設計的用于原位CT成像的微觀可視化滲流試驗系統(tǒng);(b)3DP巖心飽和油狀態(tài)(上部)和CO2驅(qū)油后(下部)3DP巖心中油相分布的微CT圖像;(c)CO2驅(qū)油后3DP巖心中CO2分布及對應的孔隙網(wǎng)絡模型,以及3DP巖心和原始巖心中殘余油相原位潤濕角計算結(jié)果的對比

在3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構特征對比分析的基礎上,團隊針對3DP巖心的流體輸運特性開展了進一步的研究。利用自行設計的基于原位微CT成像的可視化滲流試驗系統(tǒng)分別進行了3DP巖心的飽和油和CO2驅(qū)油試驗(如圖3a所示)。分別采集了飽和油狀態(tài)與驅(qū)替完成時3DP巖心的微CT圖像(如圖3b所示)。為了消除不同掃描階段樣品放置的人為誤差,研究人員對獲取的CT圖像也進行了手動校準和圖像配準操作。分析結(jié)果表明:注入CO2氣體主要沿孔隙中部流動,導致顆粒表面出現(xiàn)大規(guī)模殘余油?紤]到制備3DP巖心使用的HTL樹脂是強油濕性,殘余油相優(yōu)先附著到固體表面。當注入流體發(fā)生突破時,樣品中會留下很大部分以油膜形式分布的殘余油。在油濕性巖心中,毛細管壓力是注入CO2的阻力,導致大量殘留油塊被毛管力卡斷在小孔中。此外,研究團隊對3DP巖心和原始巖心的原位接觸角進行了計算與對比分析,討論了微觀潤濕性在殘余流體捕獲機制中的影響(如圖3c所示),并進一步提取了CO2驅(qū)替后3DP巖心的孔隙網(wǎng)絡模型,對驅(qū)替過程中CO2氣體的主要滲流通道以及微觀賦存狀態(tài)進行了討論與分析。結(jié)果表明,注入氣體主要沿3DP巖心的左側(cè)分布,注入CO2沿優(yōu)先通道突破,與剩余油分布一致?紤]到注入CO2的操作壓力低于最小混相壓力,驅(qū)替過程為不混相氣-液流,界面張力和注入流體粘度的降低有助于提高波及效率和采收率。(如圖3c所示)。

原文鏈接:
https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125226


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