Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования, 2021, № 7, стр. 89-95

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время растровая электронная микроскопия используется в нефтяной геологии для решения широкого круга задач, и, в частности, для изучения морфологических особенностей микростроения и порового пространства пород-коллекторов нефти и газа. Особенно актуально это стало в связи с применением моделей коллектора на основе “цифрового керна” [1]. Для этого постоянно совершенствуются методы цифровой обработки данных в растровом электронном микроскопе (РЭМ). Полученные параметры порового пространства, усредненные величины размеров пор и закон распределения по размерам позволяют на основании расчета уравнений Бернулли строить кривые относительной фазовой проницаемости [2].

Одной из важных задач, связанных с повышением эффективности разработки углеводородных месторождений является изучение анизотропии физических свойств пород. В нефтяной геологии ряд задач напрямую связан с оценкой фильтрационной анизотропии. Например, для построения более точных гидродинамических 3D-моделей месторождений необходим учет азимутальной анизотропии фильтрационных свойств пород.

В петрофизических лабораториях анизотропия исследуется, как правило, косвенными методами, например, на основе анализа интервального времени прохождения упругих волн или по флюидопроводимости пород в различных направлениях [3, 4]. Известно, что фильтрационная анизотропия в породах и преимущественная ориентация порового пространства, часто связаны с неравномерным уплотнением и разуплотнением пластов [5, 6]. Природа такой анизотропии на микроуровне недостаточно изучена, что во многом связано с методическими сложностями учета ориентации порового пространства пород. В этой связи перспективным направлением для изучения ориентации порового пространства прямым методом является применение РЭМ. Для этого в электронном микроскопе изучают образцы пород в виде сколов и для определения ориентации микроструктурных элементов применяет цифровую обработку РЭМ-изображений с использованием различных алгоритмов, например градиента интенсивности сигналов [7, 8]. Метод градиента интенсивности сигналов при анализе РЭМ-изображений для определения ориентации (по сути) является модифицированным методом анализа частоты изменения яркостных градаций изображения в различных направлениях [9]. Суть метода детально изложена в работах [10–12] и заключается в цифровой обработке изображений с применением алгоритма, основанного на оценке локального градиента интенсивности сигнала V в каждой точке изображения, которое разбито на определенное число уровней серого цвета. Градиент вычисляется по двум взаимно перпендикулярным направлениям dI/dx и dI/dy, величина градиента рассчитывается из выражения:

где: I – яркость сигнала в данной точке изображения. Градиент интенсивности сигнала вычисляется из выражения:

Программа расчета ориентации осуществляет анализ исследуемого изображения по заданному числу азимутальных направлений в диапазоне изменения угла от +90° до –90°. По результатам расчета программой строится роза ориентации (в виде лепестковой диаграммы), длина лучей которой представляет относительную величину градиента интенсивности сигнала в процентах от суммы всех измеренных градиентов. Направление преимущественной ориентации определяют по отношению к нормали (по направлению максимального градиента интенсивности сигнала). По полученной розе ориентации рассчитывается параметр степени ориентации – коэффициент анизотропии K(А), который определялся из следующего выражения:

где S₁ + $S_{1}^{'}$ и S₂ + $S_{2}^{'}$ – суммарные площади радиальных сегментов (по 90°) вдоль минимальной и максимальной осей розы ориентации. Метод применялся для изучения ориентации в глинистых породах по электронно-микроскопическим изображениям [13], и для изучения анизотропии порового пространства в терригенных и карбонатных породах на поверхностях сколов [14]. Приведенные в этих публикациях данные по определению ориентации показали их высокую информативность для исследований микроструктурной анизотропии при изучении в РЭМ поверхности сколов высокопористых пород. Однако для плотных сцементированных пород, микростроение которых существенно отличается, а сколы образцов имеют относительно грубый рельеф, такой метод непригоден, так как выделение порового пространства на них имеет неопределенность.

На рис. 1 показано микростроение поверхности скола пористого известняка, которое иллюстрирует сложность идентификации порового пространства на вторично-электронном РЭМ-изображении. Как видно на рисунке, поверхность излома, по которой проходит скол не позволяет провести надежную идентификацию пор. Размер и конфигурацию просветности пор хорошо идентифицирует катодолюминесцентный метод изучения порового пространства, в котором исследуется плоская отшлифованная поверхность [15, 16]. В связи с этим была исследована возможность применения цифровой обработки РЭМ-изображений, для изучения микроструктурной анизотропии в породах – коллекторах нефти и газа по катодолюминесцентным изображениям порового пространства на поверхности аншлифов. Для таких изображений метод градиента интенсивности сигналов не пригоден, так как изображение формируется в виде белых участков на черном фоне, а яркость изменяется ступенчато при переходе к порам (рис. 2).

МЕТОДИКА

Нами был предложен программный алгоритм для определения ориентации элементов таких двуградационных изображений. Алгоритм основан на измерении размеров выделенных объектов (элементов изображения) в различных направлениях вдоль секущих линий [17]. Для этого при анализе на изображение последовательно наносят параллельные секущие линии под углом от 0° до 180° к горизонтали, которые пересекают объекты (элементы изображения). Затем для каждого направления вдоль секущих линий измеряется каждый объект и вычисляется среднее значение длины всех объектов, которые пересекают секущие линии – L_cp.

L_cp является результатом деления суммы всех длин отрезков (l₁, l₂, …, l_n) секущих объекты на их количество:

где L_cp – выборочное среднее, n – объем выборки в пределах элементов изображения пересекающих секущими линиями, l_i – i-й элемент выборки. Значение L_cp является мерой степени ориентации для каждого направления секущих линий.

Направление ориентации определяется по максимальному значению средней длины L_cp, полученного для всех заданных направлений. При определении ориентации секущие линии наносятся на изображение, затем измеряется длина объектов по секущим линиям l₁, l₂, …, l_n и определяется средняя длина отрезков. Далее секущие линии проводятся под другим углом, т.е. они вращаются под углами от 0° до 180° с заданным шагом угла и для каждого направления операции по измерению повторяются. Выбор шага угла поворота секущих линий относительно горизонтали определяет количество выбранных направлений и точность анализа ориентации. Чем меньше шаг угла поворота секущих линий, тем больше количество выбранных направлений и соответственно более точное определение направления ориентации. Соответственно построенная по полученным значениям L_cp векторная диаграмма ориентации будет более информативной. При анализе ориентации изображения могут быть цифровыми, а определение ориентации может выполняться на компьютере программным методом, при этом максимальное количество секущих линий будет определяться размером пикселя.

Детально это поясняется на рис. 3а–3в, где иллюстрируется эллипс в качестве ориентированного элемента изображения. На рисунке приведены три варианта ориентации эллипса по отношению к секущим линиям: а – 90°, б – 45°, в – 0°, а также последовательно показано изменение длины отрезков секущих линий при различной ориентации. Цифрой 1 обозначен элемент изображения (эллипс), цифрой 2 – секущие линии, цифрой 3 – отрезки (l₁, l₂, …, l_n) секущих линий в пределах элемента изображения (эллипса). Как видно из рис. 3в, при совпадении ориентации эллипсов и секущих линий получаемое среднее значение длины L_cp (в данном случае для одного объекта) максимально.

Таким образом, алгоритм позволяет определить ориентацию элементов черно-белых двуградационных изображений. Используя этот алгоритм, в специальном программном продукте был создан раздел, позволяющий измерять направления преимущественной ориентации порового пространства и проводить сравнительную оценку ориентации пор по всем направлениям [18]. С этой целью в процессе программного анализа РЭМ-изображения строится векторная диаграмма ориентации и рассчитывается ее цифровое значение. В качестве меры ориентации вычисляется коэффициент анизотропии (K_ан):

где L_{cp max} – максимальное среднее значение длины объектов (пор) для всех направлений, L_{cp min}– минимальное среднее значение длины объектов (пор) для всех направлений.

Указанный способ был применен для определения ориентации порового пространства карбонатных и терригенных пород и показал высокую информативность определения преимущественной ориентации и коэффициента анизотропии порового пространства.

РЕЗУЛЬТАТЫ ОПРЕДЕЛЕНИЙ ОРИЕНТАЦИИ

Для определения ориентации на реальных породах из нефтяных месторождений были подобраны образцы карбонатных и терригенных пород (известняка, доломитизированного известняка, полимиктового песчаника и песчаника с карбонатным цементом). Отобранные образцы характеризуются сложным строением порового пространства канально-порового и порово-канального типа. Породы были исследованы в РЭМ и по катодолюминесцентным изображениям порового пространства была изучена азимутальная ориентация пор. Для этого образцы при отборе были соответствующим образом ориентированы. На рис. 4–7 показаны результаты определения направления преимущественной ориентации порового пространства для пород различных литологических разностей.

Проведенные для нефтенасыщенных пластов исследования по определению ориентации порового пространства показали большие возможности предложенного метода для решения задач, связанных с анизотропными фильтрационными свойствами пород: коллекторов нефти и газа. Было установлено, что в нефтенасыщенных пластах имеется направление преимущественной ориентации порового пространства, которые определяют изменчивость фильтрационных характеристик (проницаемости) в различных горизонтальных направлениях. Поровое пространство в породах имеет тенденцию к более высокой степени ориентировки в случае большей проницаемости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Применение предложенного алгоритма для определения ориентации порового пространства по катодолюминесцентным РЭМ-изображениям открывает новые возможности для решения задач, связанных с анизотропией фильтрационных свойств коллекторов нефти и газа, которые необходимо учитывать при разработке месторождений углеводородов.

Предложенный способ определения ориентации имеет практическое применение, так как ориентированное поровое пространство пород приводит к тому, что при закачивании воды в скважину потоки жидкости могут отклоняться в направлении преимущественной ориентации поровых каналов, что ухудшает охват нефтенасыщенного пласта и увеличивает количество остаточной нефти из-за не выработки неохваченных участков.