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申请/专利权人：山东大学

摘要：本申请提供了一种反映矿物组成的多尺度孔隙网络模型构建及求解方法，涉及孔隙网络模型构建技术领域，包括确代表性表征单元体内多孔介质矿物组成及含量，利用低分辨率表征技术提取低分辨率孔隙和裂缝结构特征参数以及孔隙度，构建低分辨率孔隙网络模型；利用高分辨率表征技术测量不同矿物成分区域中高分辨率孔隙结构特征参数，构建高分辨率随机统计孔隙网络模型；通过高分辨率表征技术提取一定区域内高分辨率孔隙与低分辨率孔隙或者裂缝间连通性信息，然后根据连通性信息在低分辨率孔隙网络模型相应区域的孔隙节点处发出连接通道，随机连接到该区域内的高分辨率随机孔隙网络模型的孔隙节点上，实现构建反映矿物组成的多尺度孔隙网络模型。

主权项：1.一种反映矿物组成的多尺度孔隙网络模型构建方法，其特征是，包括以下步骤：确定多孔介质的代表性表征单元体体积；对表征单元体体积范围内的多孔介质进行矿物成分分析及矿物含量检测，确定多孔介质矿物组成及含量；利用低分辨率表征技术提取低渗透性地层表征单元体体积范围内的低分辨率孔隙和裂缝结构特征参数以及孔隙度；根据孔隙的形状特征将孔隙分为形状比较均匀的孔隙和形状相对细长的喉道，将孔隙和喉道简化为球棍模型；对低分辨率表征技术获取的图像分析处理后直接重构三维数字岩心，对数字岩心进行孔隙提取；基于低分辨率孔隙和裂缝结构特征参数构建低分辨率孔隙网络模型；利用材料微区成分分析技术确定表征单元体体积范围内不同矿物成分区域；利用高分辨率表征技术测量不同矿物成分区域中高分辨率孔隙结构特征参数；基于高分辨率孔隙结构特征参数构建高分辨率随机统计孔隙网络模型，并利用孔隙度对高分辨率随机统计孔隙网络模型进行约束；将高分辨率随机统计孔隙网络模型按照表征单元体体积范围内的矿物成分分配到低分辨率孔隙网络模型中，并将高分辨率随机统计孔隙网络模型与低分辨率孔隙网络模型连接，构建能够反映矿物组成信息的多尺度孔隙网络模型；所述高分辨率孔隙结构特征参数包括不同矿物成分区域的孔径分布、孔隙配位数分布；所述高分辨率随机统计孔隙网络模型进行孔隙度约束的条件为： 式中，Φ为总孔隙度，n为表征单元体内的矿物成分数量，ω1为矿物成分1的占比，ω2为矿物成分2的占比，ωn为矿物成分n的占比，为矿物成分1中的孔隙度，为矿物成分2中的孔隙度，为矿物成分n中的孔隙度；所述高分辨率随机统计孔隙网络模型与低分辨率孔隙网络模型连接的方法包括：通过高分辨率表征技术提取一定区域内高分辨率孔隙与低分辨率孔隙或者裂缝之间的连通性信息；以低分辨率孔隙网络模型的孔隙节点作为低分辨率孔隙节点，以高分辨率孔隙网络模型的孔隙节点作为高分辨率孔隙节点，然后根据得到的连通性信息在相应区域的低分辨率孔隙节点处发出连接通道，随机连接到该区域内的高分辨率孔隙节点上，并利用统计手段对低分辨率孔隙网络模型与高分辨率随机孔隙网络模型的连接进行约束。

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