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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明提供了一种大尺寸数字岩心渗透率的高效计算方法，涉及油气开发技术领域，具体包括如下步骤：利用马尔科夫链蒙特卡洛法MCMC重构数字岩心。利用python程序确定代表体积单元REV的尺寸。利用python程序获取REV数据集Ⅰ。对比待筛选数据与标准数据的误差，将平均配位数或平均孔径超过2%的REV剔除，最终得到REV筛选数据集，即REV数据集ⅠⅠ。使用程序Ⅳ调用数字岩心模拟的可执行文件，对REV筛选数据集中所有REV执行渗透率模拟，进行渗透率预测。本发明的技术方案克服现有技术中的大尺寸数字岩心渗透率预测方法不能同时兼顾准确性和高效性的问题。

主权项：1.一种大尺寸数字岩心渗透率的计算方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，利用马尔科夫链蒙特卡洛法MCMC重构数字岩心Ⅰ；S2，利用python程序确定代表体积单元REV的尺寸；S3，利用python程序获取REV数据集Ⅰ；S4，对比待筛选数据与标准数据的误差，将平均配位数或平均孔径超过2%的REV剔除，最终得到REV筛选数据集，即REV数据集ⅠⅠ；S5，导入REV数据集ⅠⅠ至python程序中，命名为程序Ⅳ，使用程序Ⅳ调用数字岩心模拟的可执行文件，对REV筛选数据集中所有REV执行渗透率模拟，进行渗透率预测；步骤S2具体包括如下步骤：S2.1，将数字岩心Ⅰ导入确定REV尺寸的python程序中，并命名为程序Ⅰ，程序Ⅰ利用skimage库的io函数读取数字岩心Ⅰ的三维tif文件，之后用numpy库的array函数将数字岩心Ⅰ转化为只包含0、1的三维数组，将三维数组命名为数据体，数据体中0表示孔隙，1表示页岩骨架；S2.2，python程序首先计算出数字岩心Ⅰ的孔隙度，然后计算各尺寸REV的孔隙度，设定REV尺寸边长，python程序在每个尺寸边长下从数字岩心Ⅰ中随机选取多个REV计算孔隙度，将孔隙度除以数字岩心Ⅰ的孔隙度得到相对误差，拟合得到孔隙度最大误差与REV尺寸的关系曲线，将2%带入关系曲线；步骤S3具体为：将数字岩心Ⅰ导入获取REV数据集的python程序中，并命名为程序ⅠⅠ，程序ⅠⅠ将从数字岩心Ⅰ中自动获取REV，程序ⅠⅠ从步骤S2的数据体中选取尺寸为n像素的REV，从初始位置开始，在三个方向上依次迭代选取所有REV，迭代步长为半个REV尺寸即n2像素，最终获取M个REV，命名为REV数据集Ⅰ；步骤S4具体包括如下步骤：S4.1，将REV数据集Ⅰ导入REV筛选的python程序中，并命名为程序ⅠⅠⅠ，程序ⅠⅠⅠ调用SNOW算法提取REV数据集Ⅰ中所有REV的PNM，统计PNM中所有孔隙连接的喉道数目，除以孔隙总数得到REV的平均配位数；统计PNM中所有孔隙和喉道的半径大小，除以孔喉总数得到REV平均孔喉半径；然后提取数字岩心Ⅰ的PNM，分析得到数字岩心Ⅰ的平均配位数和平均孔喉半径；程序ⅠⅠⅠ将针对REV数据集Ⅰ中的每个REV依次进行PNM提取、PNM分析，得到每个REV的平均配位数和平均孔径，命名为待筛选数据；同时提取数字岩心Ⅰ的PNM，获取其平均配位数和平均孔径，命名为标准数据；S4.2，计算步骤S4.1中得到的REV平均配位数与数字岩心Ⅰ的平均配位数的误差，计算REV平均孔喉半径和数字岩心Ⅰ的平均孔喉半径的误差，筛选两个误差均不超过2%的REV，组成REV数据集ⅠⅠ；步骤S5具体为：导入REV数据集ⅠⅠ至python程序中，命名为程序Ⅳ，使用程序Ⅳ调用数字岩心模拟的可执行文件，对REV数据集ⅠⅠ中所有REV执行渗透率模拟，采用有限差分法求解N-S方程控制的单相流动模拟，统计模拟收敛耗时和内存使用情况，得到REV渗透率数值，对REV渗透率数值取均值得到数字岩心Ⅰ的渗透率。

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