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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明公开了一种基于核磁共振技术的井筒微环隙无损测量方法，在工程现场进行水泥石制备与页岩取样，开展核磁共振检测，分别得到样品孔隙度P1与P2。准备水泥石‑页岩胶结试样，测得孔隙度P0。用实测孔隙度P0减去理论孔隙度P1+P22得到环空孔隙度PA。将环空等效为长方体，通过孔隙度计算得到等效长方体体积VA，并通过计算得到等效厚度t。对油气井工程现场数据进行分析，初步确定导致微环隙产生变化范围，选择步长，并确定数值对参数组合进行计算。得到影响井筒微环隙产生因素的数据集。将训练好的BP神经网络模型部署在云端。通过不同工程参数预测井筒微环隙等效厚度，提高水泥环全生命周期密封完整性。

主权项：1.一种基于核磁共振技术的井筒微环隙无损测量方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，在钻完井工程的页岩储层钻取页岩样品，并按照工程行业标准，将岩样加工的圆柱体页岩试样5个，编号分别为1#、2#、3#、4#、5#；准备模具，将当前用于制备钻完井工程水泥环护套的水泥浆注入模具当中；待水泥浆体凝固后，在常温状态下对试样进行养护；待养护结束后，取出水泥石；按照同样方法制取5个水泥石试样，并分别标号1#、2#、3#、4#、5#；第二步，将页岩试样与水泥石试样依次置于三轴压力试验机，进行循环加载试验；对试样施加围压，并施加循环荷载，循环载荷上限取多级压裂过程中最大内压，循环荷载下限取2MPa，加载和卸载速率均为多级压裂加卸载速率，循环次数为8次，用于试样的准备工作；第三步，核磁共振实验通过测量岩石孔隙中流体氢质子的浓度来计算T2谱和孔隙度；在进行核磁共振实验之前，岩石充分饱和水，以保证岩石孔隙中充满液体；考虑到页岩较为致密，在饱水之前，先对两种试样进行抽真空操作，使孔隙中的空气完全排出；之后，对岩石试样灌注去离子水，以保证液体中的离子不会对核磁共振实验产生影响；对岩石试样施加一定的饱水压力，使试样充分饱水；饱水完成后，取出样品，擦去表面的游离水，进行核磁共振实验；第四步，擦去试样表面的游离水，将试样放入核磁设备夹持器中，开启核磁设备，进行核磁实验，输出不同样品的T2谱图；通过转换系数计算，得到样品孔径分布含量图；第五步，对孔径分布含量图进行面积积分，积分结果即为页岩与水泥石试样孔隙度P1与P2；取同种岩石样品5个试样的平均值，得到为页岩与水泥石试样孔隙度P1与P2，并整理记录；第六步，将页岩试样从中部竖直切开，切割为两个相同大小的半圆柱；准备相同的模具，将其中一个半圆柱页岩试样放进去，另一半注入相同的水泥浆体；待水泥浆体凝固后，在常温状态下进行养护；待养护结束后，将模具拆除，取出水泥石-页岩试样；按照相同的方法准备5个水泥石-页岩试样；第七步，将水泥石-页岩试样依次置于三轴压力试验机，对试样施加与第二步相同的围压与循环荷载，用于试样的准备工作；第八步，重复第三步至第五步流程，得到5个水泥石-页岩圆柱体试样的孔径分布含量图；对其进行积分，并取5个试样的平均值，得到为水泥石-页岩试样孔隙度P0，并整理记录；第九步，胶结后形成的水泥石-页岩试样的理论孔隙度应为P1+P22，经过NMR实际测量的孔隙度P0P1+P22，原因是水泥石在养护凝固过程中，与页岩接触的胶结面并不是完美贴合，而是存在段段续续的缝隙；缝隙视为水泥环-地层界面间的微环隙；正是由于胶结面缝隙的存在，才使得实测孔隙度P0理论孔隙度P1+P22；第十步，理论孔隙度P1+P22减去实测孔隙度P0得到的差，即为环空缝隙的占水泥石-页岩试样的孔隙度，记为PA；可得： 第十一步，由于胶结面缝隙是不规则的存在，无法得到胶结面环空的形状，也就无法测得胶结面微环隙的长度、厚度等数据；对微环隙进行等效转换，将其等效为被两个半圆柱体试样夹住的长方体；此长方体高度为圆柱体试样高度，宽度为圆柱体试样直径，厚度定义为等效厚度t；通过求等效厚度t，对微环隙损伤进行判别；此时等效长方体面积为：VA＝t·h·2r由孔隙度推导可知：VA＝V·PA＝πr2·h·PA式中，V为圆柱体试样体积，即V＝πr2·h；结合公式可得 计算水泥石-页岩试样胶结面微环隙的等效厚度；第十二步，根据油气井工程现场的岩层资料与工程开展情况，建立水泥环全生命周期密封完整性系数与井筒微环隙等效厚度的关系：D＝ft得到油气井工程水泥环全生命周期密封完整性参数，用以判断水泥环的实时密封完整性情况；第十三步，在井筒的多级压裂过程中，循环荷载、循环荷载次数、循环荷载上下限、地层温度、地层围压、水泥浆体系为导致井筒微环隙产生的影响因素；根据对油气井工程现场数据的分析，初步确定各参数的变化范围；得到各参数变化范围的上下限后，选择步长，并根据工程现场实际的参数组合，确定数值进行计算；第十四步，根据第十三步的参数组合进行计算，得到影响井筒微环隙产生因素的数据集，整理并记录；第十五步，采用BP神经网络算法训练井筒微环隙等效宽度计算模型；BP神经网络是基于梯度最速下降法将误差信息反向传播，从而达到学习目的的多层前馈网络，其学习过程包括输入信息正向传播和误差信息反向调整两个阶段；在正向传播阶段，输入信息从输入层开始经隐含层逐级传向输出层；如果在输出层得不到期望输出，则输出误差将逐层进行反向传播直到输入层；沿途通过修改各层神经元之间的连接权值与阈值，使误差逐步达到最小；信息正向传播和误差反向调整过程交替进行，直到网络输出误差减少到预设的误差范围，或者达到预先设定的学习次数为止；第十六步，将训练好的BP神经网络模型部署在云端上，用户在客户端输入实际参数值，并将参数值发送给云端井筒微环隙等效宽度计算模型，最后由云端井筒微环隙等效宽度计算模型得到井筒微环隙等效宽度计算结果，并发送给客户端，由用户接收。

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