T1与T2的比值在孔隙性评估中的作用
为什么可以用孔隙比来表示土的压缩性 土体变形有三部分组成1
1、为什么可以用孔隙比来表示土的压缩性土体变形有三部分组成1、土的固体颗粒的变形2、土体中水的压缩变形3、土体中水和气体被排除及封闭气体的压缩，即空隙体积的变化。
研究表明，在一般工程压力下，土体中固体颗粒及水的压缩变形相比于空隙体积的变化程度很小，其二者的压缩量及土的总压缩量相比非常微小，可以忽略不计。
所以土体的压缩注意是空隙体积减少引起的，那么就可以用孔隙比来表示土体的压缩变形3、分层总和法求地基沉降量的基本假设a、地基土体是半无限空间弹性体，可以用弹性理论计算地基中的附加应力b、基础沉降量是根据基础中心点下土柱所受的附加应力进行计4、分层总和法的计算步骤a、按比例尺绘出基础剖面图和地基土层剖面图.b将地基分层。
分层时不同性质的土层面和地下水位必须作为分界面,同一类土层中，各土层划分厚度为Hi 小于或等于0.4b或Hi=2到4米…c计算基地中心处的一下个层面出的附加应力和自重应力d确定地基压缩层厚度Zn。
取至附加应力比自重应力之比为0.2处深度作为压缩层计算深度；如果在该深度下还有高压缩性土层时，取至附加应力与自重应力之比为0.1处深度作为压缩层计算深度。
e按算数平均法求各层的平均自重应力和评价附加应力f求各层的压缩量5、太沙基假设饱和土固结的条件a土体饱和、均质b土粒和孔隙水不可压缩，土的压缩完全由孔隙水体积减少引起c土体不发生侧向变形，压缩和固结仅在竖向发生d孔隙水的运动服从达西定e土的渗透系数和压缩系数在固结过程中均保持不变f外荷载均布连续一次施加完成6、分析三轴压缩实验的三种不同实验中土的含水量的变化，根据有效应力原理说明孔隙水压力对抗剪强度的影响，并指出何种实验方法测出的土样的抗剪强度最大三轴压缩仪的突出优点是可以较为严格的控制排水的条件以及可以量测试件中孔隙水压力的变化。
此外，试件中的应力状态也较为明确，破裂面在最脆弱出，而不像直接剪切仪那样限定在上下盒之间固结不排水：试件在施加周围压力和随后施加竖向压力直至剪切过程中都不允许排水，实验自始至终关闭排水阀门固结不排水：试件在施加周围压力时打开排水阀门，允许排水固结，待固结稳定后关闭排水阀门，在施加竖向应力，让试件在不排水的条件下剪切破坏固结排水实验：整个过程都运行排水根据有效应力原理空隙压力越大，有效应力越小，所以固结排水的抗剪强度最大2、管涌：水在砂性土中渗流时，土中的一些细小颗粒在动水力作用下，可能通过粗颗粒的孔隙被水流带走，这种现象称为管涌现象。
中子密度测井
快中子从发出到10-8~10-6秒内发生非弹性散射 在10-6~10-3秒发生弹性散射。
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井壁中子测井
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通过中子源发射快中子，照射地层减速形成热中子或者超热中子，中 子探测器探测热中子或者超热中子的密度。不同地层，减速能力不同， 计数率不同，以此来寻找储集层、确定孔隙度的一类测井方法，包括 热中子测井、补偿中子测井和超热中子测井（也称井壁中子），统称 中子孔隙度测井。
1）饱和淡水纯石灰岩的含H指数 H=Hma（1-por）+Hw*por 中子孔隙度测井在饱和淡水的纯石灰岩刻度井中进行含H指数刻度， 使它测量的含H指数即为饱和淡水纯石灰岩的por。 饱和淡水地层：砂岩： φN略小于φ；白云岩： ： φN略大于φ； 石灰岩： ： φN等φ；以上是骨架宏观减速能力不同造成（砂岩骨 架的宏观减速能力小于石灰岩，白云岩骨架的减速能力大于石灰 岩），这种差别是中子测井的岩性影响，也是识别岩性的依据。
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2、孔隙度的影响 地层中所有核素中，H核减速能力远远超过其他核素。因此，地层减速能力取决于地层 总H含量，H主要存在于孔隙流体中，因此孔隙度增大，减速能力增强。 3、源距对计数率的影响 孔隙度、岩性不同，造成超热中子的空间分布不同。 孔隙度增大，减速长度越小，则在源附近的超热中子越多； 孔隙度越小，减速长度越大，则离源较远的空间超热中子越多。 探测器离源较近：孔隙度越大，计数率越高 探测器离源较远：孔隙度越大，计数率越低 探测器离源某一位置：计数率与孔隙度无关，对应零源距。实际应用的均为长源距中子 测井。 4、地层含H指数 氢是最重要的减速剂，因此，H含量的高低决定了地层的减速能力，实际应用含H指数 来反映地层中H元素的多少。根据规定，淡水含H指数为1，而任何其他物质的含H指数 将与其单位体16积内的H核素成正比。
孔隙度 胶结系数
孔隙度胶结系数
孔隙度是指孔隙在岩石中所占的体积与岩石总体积之比，通常用来描述岩石中孔隙的发育程度。
胶结系数则是一个用来描述岩石中胶结物含量的参数，通常表示为胶结物的质量与岩石中颗粒质量之比。
孔隙度和胶结系数是两个不同的概念，但它们之间有一定的联系。
一般来说，孔隙度越大，说明岩石中的孔隙越多，胶结物的含量也越多，因此胶结系数也越大。
但是，胶结系数并不是孔隙度的唯一决定因素，还受到其他因素的影响，如胶结物的种类、颗粒大小、分布情况等。
因此，在研究岩石的孔隙度和胶结系数时，需要综合考虑多种因素，以便更好地了解岩石的物理性质和地质特征。
土粒密度(比重瓶法)土壤容重孔隙度测定
土粒密度的测定（比重瓶法）严格而言，土粒密度应称为土壤固相密度或土粒平均密度，用符号ρs表示。
其含义是：绝大多数矿质土壤的ρs在2.6g·cm-3～2.7 g·cm-3之间，常规工作中多取平均值2.65 g·cm-3。
这一数值很接近砂质土壤中存在量丰富的石英的密度，各种铝硅酸盐粘粒矿物的密度也与此相近。
土壤中氧化铁和各种重矿物含量多时则ρs增高，有机质含量高时则ρs降低。
文献中传统常用比重一词表示ρs，其准确含义是指土粒的密度与标准大气压下4℃时水的密度之比又叫相对密度（（ds=ρs·ρw-1）。
一般情况下，水的密度取1.0 g·cm-3，故比重在数值上与土粒密度ρs相等，但量纲不同，现比重一词已废止。
测定原理将已知质量的土样放入水中（或其他液体），排尽空气，求出由土壤置换出的液体的体积。
以烘干土质量（105℃）除以求得的土壤固相体积，即得土粒密度。
仪器和设备天平（感量0.001g）；比重瓶（容积50mL）；电热板；真空干燥器；真空泵；烘箱。
操作步骤1、称取通过2mm筛孔的风干土样约10g（精确至0.001g），倾入50mL的比重瓶内。
另称10.0g土样测定吸湿水含量，由此可求出倾入比重瓶内的烘干土样重ms。
2、向装有土样的比重瓶中加入蒸馏水，至瓶内容积约一半处，然后徐徐摇动比重瓶，驱逐土壤中的空气，使土样充分湿润，与水均匀混合。
3、将比重瓶放于砂盘，在电热板上加热，保持沸腾1h。
煮沸过程中经常要摇动比重瓶，驱逐土壤中的空气，使土样和水充分接触混合。
注意，煮沸时温度不可过高，否则易造成土液溅出。
4、从砂盘上取下比重瓶，稍冷却，再把预先煮沸排除空气的蒸馏水加入比重瓶，至比重瓶水面略低于瓶颈为止。
待比重瓶内悬液澄清且温度稳定后，加满已经煮沸排除空气并冷却的蒸馏水。
然后塞好瓶塞，使多余的水自瓶塞毛细管中溢出，用滤纸擦干后称重（精确到0.001g），同时用温度计测定瓶内的水温t1（准确到0.1℃），求得mbws1。
测孔隙比实验报告
一、实验目的1. 了解土壤孔隙比的概念及其重要性。
2. 掌握测定土壤孔隙比的方法和步骤。
3. 通过实验，学会运用相关仪器和计算方法，提高实际操作能力。
二、实验原理土壤孔隙比是指土壤孔隙体积与土壤总体积的比值，是衡量土壤结构、通气性和保水性等特性的重要指标。
土壤孔隙比可以通过土壤容重和土壤比重来计算得出。
公式：孔隙比 = (土壤比重 - 土壤容重) / 土壤容重三、实验材料与仪器1. 实验材料：土壤样品2. 实验仪器：环刀、天平、量筒、筛子、刷子、水、记录本四、实验步骤1. 准备工作：将土壤样品放入筛子中，用水冲洗干净，晾干后备用。
2. 土壤容重测定：a. 将环刀放入土壤样品中，确保环刀底部与土壤表面接触；b. 用刷子轻轻刷去环刀底部多余的土壤；c. 将环刀托套在环刀无刃的一端，环刀刃朝下，用力均衡地压环刀托把，使环刀垂直插入土壤样品；d. 将环刀从土壤样品中取出，轻轻敲击环刀底部，使土壤样品落入量筒中；e. 读取量筒中土壤样品的体积，记录数据。
3. 土壤比重测定：a. 将环刀放入水中，确保环刀底部与水面接触；b. 用刷子轻轻刷去环刀底部多余的土壤；c. 将环刀托套在环刀无刃的一端，环刀刃朝下，用力均衡地压环刀托把，使环刀垂直插入水中；d. 将环刀从水中取出，轻轻敲击环刀底部，使土壤样品落入量筒中；e. 读取量筒中土壤样品的体积，记录数据。
4. 计算孔隙比：a. 根据实验数据，计算土壤容重和土壤比重；b. 根据公式，计算土壤孔隙比。
五、实验结果与分析1. 实验数据：土壤容重：1.25 g/cm³土壤比重：2.65 g/cm³2. 计算结果：土壤孔隙比= (2.65 g/cm³ - 1.25 g/cm³) / 1.25 g/cm³ = 0.83. 分析：根据实验结果，土壤孔隙比为0.8，说明该土壤具有良好的通气性和保水性。
这对于植物生长和土壤生态环境具有重要意义。
核磁共振T 2谱换算孔隙半径分布方法研究
图 １ 确定换算系数犮 过程 （ ２ 号样 ） Ｆ ｉ ． １ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓｏ ｆｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｈ ｅｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ 犮 ｇ ｇｔ （ ） ｓ ａ ｍ ｌ ｅ２ ｐ
图 ２ ４ 个样品不同 犆 时误差大小比较 Ｆ ｉ ． ２ Ｃ ｏ ｍ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎｏ ｆｔ ｈ ｅｅ ｒ ｒ ｏ ｒｆ ｏ ｒｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ犆 ｏ ｆ ｆ ｏ ｕ ｒ ｇ ｐ ｓ ａ ｍ ｌ ｅ ｓ ｐ
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波 谱 学 杂 志 第 ２ ５卷
取 犜２ 谱频率分布作为计算误差δ 时的权重ω（ ，实现了 犜２ 谱主要分布 与压 汞孔 喉半 狓 犻） 径主要分布的较好对应 ．拟合误差计算公式为
狀
∑ω 狓 槡 δ＝
２
２ （犻） ［ 狓 狓 犻 －狑 犻］
狀
］ １， ２ 核磁共振技术已广泛应用 于 测 井 ，地 质 录 井 以 及 室 内 开 发 实 验 等 领 域 ［ ．储 层 岩
石孔隙半径分布是油气田开发中重要的参 数 ．低 磁 场 核 磁 共 振 犜２ 谱 在 油 层 物 理 上 的 含 义之一是岩芯的孔隙大小分布即 不 同 大 小 孔 隙 的 体 积 占 总 孔 隙 体 积 的 比 例 ， 犜２ 谱 隐 含
］ ９ 扩散弛豫项通常可以忽略 ，流体 的 犜２ 弛 豫 时 间 主 要 取 决 于 表 面 弛 豫 ［ ．岩 石 表 面 弛 豫
的一个 重 要特 征 是 与岩石比 表面有关 ，岩石 比表面 （ 指 岩石中孔隙表 面积 与孔 隙体 积之 比） 越大 ，弛豫越强 ， 犜２ 弛豫时间越小 ，反之亦然 ，因此岩石表面弛豫可表示为 ： １） 犛 （ ） （ ２ ｏ ｒ ｅ Ｓ ＝ρ ２（ ） ｐ 犜２ 犞 ／ ； ／ ／ ｍ ｍ ｓ 犛 犞 孔隙比表面 ，它与孔隙 半径 的关 系为 犛 犞 其中 ： ２ 是弛豫率 ，单位是 μ ρ ／ 无量纲 ） ，它的大小 随孔 隙 模 型 的 不 同 而 不 同 ， ＝犉Ｓ 狉， 犉Ｓ 为孔隙形状因子 （ 狉为孔隙半 径（ ） 可表示成 ｍ） ．据此 ，式 （ ２ μ １ （ 犜２） 狉 Ｓ ＝ ２ ρ 犉Ｓ （ ） ３
岩石润湿性的核磁共振表征方法与初步实验结果
岩石润湿性的核磁共振表征方法与初步实验结果梁灿; 肖立志; 周灿灿; 郭龙; 胡法龙; 廖广志; 宋先知; 戈革【期刊名称】《《地球物理学报》》【年(卷),期】2019(062)011【总页数】10页(P4472-4481)【关键词】储层岩石; 润湿性; 核磁共振; T1-T2二维弛豫谱; T1/T2比值【作者】梁灿; 肖立志; 周灿灿; 郭龙; 胡法龙; 廖广志; 宋先知; 戈革【作者单位】油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学(北京) 北京 102249; 常州工学院土木建筑工程学院江苏常州 213000; Harvard SEAS-CUPB Joint Lab.on Petroleum Science Cambridge MA 02138 USA; 中国石油勘探开发研究院北京 100083; 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳 518000【正文语种】中文【中图分类】P6310 引言油藏岩石润湿性是岩石物理必须面对的重要特征之一，它影响孔隙流体分布状态，决定岩石微观驱替效率，制约采收率方案的制定和实施，对渗透率、饱和度等参数评价具有重要作用(Anderson,1986a; Anderson,1987a；Meng et al.，2018；Zaeri et al.，2018).随着石油勘探领域的不断扩大，发现的油湿储层越来越多，该类储层的岩石物理响应规律和解释方法与常规水湿储层大相径庭.因此，研究储层岩石润湿性识别和评价的新方法，为井下储层润湿性连续性判别及不同润湿性储层的测井解释建模打下基础，是非常紧迫的科学技术问题.目前，实验室确定润湿性的常用方法：自吸法(Amott)和离心法(USBM)无法为测井技术所用.而低场核磁共振(NMR)技术适用于实验室岩心分析和井下测量，能够提供孔隙度、渗透率、束缚水饱和度等岩石物理参数以及观测流体分布状态(Song，2013)，是复杂油气藏储层评价的重要手段之一.人们常用核磁共振T2谱反映亲水岩石孔径分布，但当岩石润湿性改变，基于流体相对于岩石孔隙表面位置的核磁共振响应将发生变化(赵培强等，2016；冯程等，2017；Wang et al.，2018，2019).Brown和Fatt(1956)发现多孔介质中水的纵向弛豫速率1/T1随着亲油砂粒比例的增加而线性减小.Borgia等(1991，1992)、Hsu等(1992)、Hirasaki等(2000)等通过测量天然岩石的T1弛豫，提供定性的润湿性信息.后来，人们逐渐采用快速测量得到的横向弛豫T2对油藏岩心进行润湿性表征.Howard(1998)将饱和水的弛豫移动与含水饱和度和润湿性建立联系，Fleury和Deflandre(2003)基于亲油或亲水表面积定义了NMR润湿性指数；但是这两种方法需要油、水的T2弛豫完全分离.Guan 等(2002)、Al-Mahrooqi等(2006)、Johannesen等(2006)根据大量岩心实验，相继提出了NMR润湿性指数的经验公式，却受地区经验限制.Looyestijn和Hofman(Looyestijn and Hofman, 2006; Looyestijn，2008)假设储层含水饱和度和润湿性均是孔隙半径的函数，建立了核磁共振T2弛豫表征储层润湿性的正演模型，但是该方法的准确性需要强大的实验室数据库支撑.随着二维核磁共振的出现和发展，扩散-弛豫(D-T2)图谱成为解释储层流体类型的有力工具，Chen等(2006)、Minh等(2015)利用受限扩散模型和D-T2分布建立了岩石润湿性评价方法，但是在具有极短弛豫组分信息的致密砂岩中进行应用时，往往存在局限性.由此可知，充分发挥弛豫信息进行润湿性评价依然是核磁共振润湿性研究的一个重要方向.本文是岩石润湿性系列探索的初步结果，根据多孔介质孔隙表面二维扩散模型，推导了孔隙表面与流体分子相互作用强度与T1/T2比值的关系，然后采用一阶近似的方法模拟孔隙表面流体分子的扩散，获得吸附层分子的核磁共振弛豫特征，最后选取玻璃珠和油藏岩石进行实验验证，尝试建立岩石润湿性的核磁共振T1-T2表征方法.1 理论基础在快扩散范围内，均匀磁场条件下，孔隙介质中流体的核磁共振纵向弛豫T1和横向弛豫T2通常是由体弛豫和表面弛豫构成(Kleinberg and Horsfield, 1990)(1)其中，S/V是孔隙比表面积，ρ是与孔隙介质属性相关的表面弛豫率.由于润湿这种现象的存在，在固-液接触面特定区域范围内，流体分子运动的速度要慢于自由流体状态，也就是1/T1,2bulk≪1/T1,2surf，此时，体弛豫项能够忽略不计，弛豫行为主要是表面弛豫的贡献.因此，一般情况下，只有润湿相流体才存在表面弛豫机制.然而，为了研究固体颗粒表面流体分子的动力学特征，常用的界面模型不再适用，需要一个新模型对表面弛豫行为进行定义.因此，J Korb团队提出有限表面二维扩散模型(Korb et al., 1999，2003，2009; Korb，2011)，认为表面弛豫行为是流体分子在固体表面吸附过程中的受限扩散运动，如图1a所示.一部分流体分子吸附于骨架表面，进行表面扩散运动；另一部分流体分子离开颗粒表面，返回体相流体中.这两个过程同时发生，动态平衡.这个模型产生两个相关时间：平动扩散相关时间τm和表面停留相关时间τs，表征固体表面分子动力学特征.τm与单个分子在吸附表面“跳跃”频率有关；τs描述吸附分子与体相流体之间的交换.模型定义A=τs/τm为吸附指数，表征孔隙表面流体分子的平均表面停留时间，反映在固体表面进行扩散的时间和能量.A越大，描述“吸附”作用越强；A越小，表示“解吸”作用.图1b描述了在硅质颗粒表面，流体分子的能量交换以及两个相关时间的分子属性.SiO2矿物颗粒有极强的亲水性，通过Si原子或顺磁性离子携带的H核，与水的H核相互作用形成吸附层.吸附是分子的物理或化学作用，润湿性是宏观现象.因此，吸附指数A也可以称作润湿性指数.根据此模型和相应的约束条件(Korb et al.，2003)，可以得到(2)其中，α是与流体分子的比表面Ns/N，顺磁性离子的表面密度σS，以及氢核-电子相互作用距离δ有关的函数.Godefroy等(2001)推导了上述模型的谱密度函数：(3)JL表示谱密度函数，那么，纵向弛豫速率和横向弛豫速率分别表示为(McDonald et al.，2005)ћ2S(S+1)[(ωI-ωS)+3(ωI)+6(ωI+ωS)],(4)(5)其中，γI、γS(γS=658.21γI)分别是氢核和电子的旋磁比，ћ是普朗克常量，S表示电子自旋，ωI、ωS分别是氢核和电子的频率，ωS=658.21ωI.将上述两个式子相除，并代入A=τs/τm，可以得到：图1 (a) 吸附在孔隙表面的流体分子运动的示意图; (b) 描述硅质表面吸附水分子和体相水分子之间的能量交换体相流体分子吸附到孔隙表面进行扩散运动，τm决定了其运动的时间和能量，在经历τs时间后回到体相流体中.Fig.1 (a) Schematic of the two-dimensional diffusion of water molecules on the solid-liquid pore surface interface；(b) Schematic diagram of the limited energy exchange between the proton species of water and bulk water on a silica surface(6)低磁场范围内，体弛豫与频率无关(Mitchell et al.，2013)，而且通常流体体弛豫远大于表面弛豫，因此，T1/T2比值近似表面弛豫的比值，与两个相关时间有关，如公式(6)所示.一定频率条件下，润湿性指数A增大，T1/T2比值增大，如图2a；当吸附或润湿程度A相同，磁场频率f增加，T1/T2随之增加，见图2b.由此说明，T1/T2比值与磁场频率、润湿程度呈正相关.如果确定某个磁场频率，T1/T2比值就能评价固液表面的润湿强度，从而能够指示孔隙亲水或者疏水(亲油)的性质.通常，T1/T2比值通过T1-T2二维核磁共振实验获得，因此可以建立二维弛豫谱表征孔隙介质润湿性的方法.实验室采用IR-CPMG(Inverse Recovery Carr-Purcell-Meiboom-Gill)脉冲序列：[180°-τ1-90°]- [τ2/2-180°-τ2-180°-回波]n采集核磁共振回波串信号，通过反演获得T1-T2二维弛豫图谱.其中，第一部分(第一个括号)用来编辑T1弛豫，第二部分(第二个括号)编辑T2弛豫，τ1为等待时间，τ2为回波间隔，n是回波个数(Song et al.，2002).图2 T1/T2比值与(a)ωIτm (b)A 的相关关系Fig.2 Relationship between the ratio T1/T2 and (a) ωIτm (b) A, respectively2 正演模拟采用一阶近似的方法模拟扩散方程，可以直接计算一段时间空间内的磁化矢量平均值，获得核磁共振二维弛豫谱，展示表面润湿性对弛豫图谱的影响.基于有限表面二维扩散模型，将孔隙表面流体分成两种：一种是表面流体，另一种是体相流体.它们各自具有核磁共振衰减曲线，和各自的T1，T2弛豫特征.表面流体的T1，T2由于顺磁性离子的影响，明显小于体相.前文已经指出，这两种流体之间存在交换，因此孔隙表面流体的扩散现象可以由图3进行描述，Db是体相扩散系数，Deff是表面扩散系数.一定数目的氢核随机吸附在固体颗粒表面，它们以时间间隔τm扩散或运动到下一个新的表面位置；经历一段表面停留时间τs后，这些氢核离开颗粒表面回到体相流体中.这种运动一直是动态平衡的.氢核分子交换取决于这两个相关时间，而两个相关时间取决于壁面吸附能和温度(Godefroy et al.，2001).图3 孔隙表面粒子交换过程中各位置的扩散系数分布Fig.3 Diffusion coefficient in each site in exchange process on the pore surfaces孔隙表面的扩散系数都带有方向性，每个方向的扩散系数不同.在体相中的扩散系数是各方向同性的.首先讨论随机过程中的扩散过程.设想粒子在一维空间上作连续随机运动(布朗运动)，这种运动并不受其他维度空间的影响.根据爱因斯坦一维扩散公式的推导，某时刻t某位置x的粒子浓度u可以表示为(7)将所有粒子在下一时刻到达x处的概率密度进行积分，即可得到x处下一时刻的粒子浓度变化量.这里y为积分变量，与坐标轴无关，有：=(8)根据上述推导可知，一阶近似模拟扩散的方法即将相邻格子内的粒子以u(x,t)×0.5×σ2的浓度进行相互交换，交换时的扩散系数定义为D(x,t)=0.5×σ2/Δt (μm2/μs)(Einstein，1905).那么，表面处和体相中粒子的扩散系数在进行模拟时分别取为(9)(10)(11)其中，Δx ≈σ为粒子游走步长的距离，Δt为体相中的模拟时间步长.由于吸附作用，灰色相邻格子粒子相互交换的扩散系数为Deff，时间步长是Δτm；白色相邻格子粒子相互交换的扩散系数为Db；灰色与白色格子间的扩散系数是Ds，时间步长是Δτs.下面模拟每个格子的粒子采用IR-CPMG方法进行核磁共振采集时磁化矢量发生的变化.在初始时刻(t=0)，灰色和白色格子内的单位浓度磁化矢量为Mz=Mmax, Mxy=0,(12)其中，外加静磁场B0平行于正z轴方向，Mz表示平行于B0的磁化矢量，Mxy表示垂直于B0、在xy平面上的磁化矢量，Mmax表示初始最大的磁化矢量.第一个180°脉冲使磁化矢量从正z轴方向扳转到负z轴方向，Mz=-Mmax.注意，此处涉及的x,y,z坐标系统与图3不同.在[t，t+Δt]时间内，考虑到Δt足够小，一阶近似认为ΔM/Δt=dM/dt，Mz按照如下方式演化(Bloch，1946)：Mz(t+Δt)=Mz(t)+(Mmax-Mz(t))Δt/T1,(13)其中，假设吸附层内不考虑交换的情况下粒子具有较小的T2(小于体相的T2)，且这个T2可以被指定或测量得到.在灰色格子内吸附层的T1由公式(6)计算得到；在白色格子内的T1和T2与流体体相的T1和T2完全一致.假设Δt足够小，则可以用一阶的近似方法模拟扩散对磁化矢量的影响.在此处，纵向弛豫时间受到磁场不均匀影响很小，可以忽略.格子内的平均纵向磁化矢量和粒子的密度变化一致(粒子的磁化矢量叠加的结果)，则相邻格子间的磁化矢量演化过程可以写为Mz(x,t+Δt)=Mz(x,t)+∑Δx(Mz(x+Δx,t)DΔt 2-Mz(x,t)DΔt 2),(14)其中x+Δx为相邻格子的坐标，减法表明坐标为x的格子和x+Δx的格子的磁化矢量发生了部分交换.交换的比例由两个格子之间的扩散系数决定，即D应代入公式(9)—(11)中的一个.公式(13)和(14)模拟一个Δt时间内的演化过程，演化到最后一步在t时刻磁化矢量搬转至平面内进行测量：Mxy=Mz, Mz=0,(15)然后采用CPMG脉冲序列测量横向磁化矢量的衰减过程.在[t，t+Δt]时间内，Mxy 按照如下方式演化(Torrey，1956)：Mxy(t+Δt)=Mxy(t)-Mxy(t)Δt/T2,(16)每Δt时间内扩散对其产生影响主要为其路径Δx上的不均匀性，这里设置一个系数z，表明两个格子间的磁场不均对扩散后的磁化矢量产生的平均影响.则扩散在一阶近似的迭代演化过程为M xy(x,t+Δ t)=M xy(x,t)+∑ΔxZ(M xy(x+Δx,t)DΔ t 2-Mxy(x,t)DΔt2),(17)同样，这里D也为公式(9)—(11)中的一个.公式(16)和(17)在Δt时间内采集一个回波，nΔt时间内采集一个回波串.以上整个过程重复m次(m个不同的τ1)后，记录每一次Δt时间内迭代的平均磁化矢量然后进行反演，则可以得到T1-T2二维谱.在模拟过程中，表面弛豫衰减曲线来自于所有动态交换氢核弛豫的总和.该方法很好地模拟和预测吸附在孔隙表面流体分子的核磁共振弛豫特征.结果如图4所示，吸附在孔隙表面的水分子T1/T2值明显大于体相水的T1/T2，表明利用核磁共振二维弛豫图谱可以区分孔隙介质的润湿相流体.图4 模拟得到的孔隙表面水分子的T1-T2相关图谱Fig.4 Simulated T1-T2 distribution of water molecules on pore surface3 实验与讨论基于理论推导和正演模拟，本文选择由玻璃珠堆积而成的孔隙介质模型和油藏岩心作为被测样品，选择蒸馏水和正十二烷作为孔隙流体进行核磁共振二维弛豫谱表征润湿性的实验研究.核磁共振仪器采用新西兰Magritek公司生产的2 MHz岩心分析仪，二维弛豫图谱测量采用IR-CPMG脉冲序列.3.1 玻璃珠的润湿性研究玻璃珠由二氧化硅构成，是良好的孔隙介质，其接触角、粒径等参数容易获取.本文选择60目(粒径250 μm)玻璃珠进行实验.为去掉杂质对实验的影响，制备亲水玻璃珠：在强酸中浸泡24 h后清洁干燥，接触角约为40°～50°(孟小海等，2012).选择蒸馏水(T2体弛豫等于2.7 s)和十二烷(T2体弛豫等于1 s)为孔隙流体，两者都是低粘度纯流体，自由状态下T1=T2(Jia et al., 2016)，保证流体自身弛豫性质不会影响被测样品的T1-T2图谱分析.经历酸洗的玻璃珠，具有良好的亲水性.因此实验中，水为润湿相流体，油为非润湿相流体.通过图5实验结果的对比可知：随着含油饱和度的增加，T1-T2图谱发生了明显的变化.100%含水条件下，水作为润湿相，具有明显的表面弛豫特征，见图5a，T1-T2分布成长条形展布，说明水与玻璃珠接触面较大，吸附在颗粒表面，不易进行扩散运动，1<T1/T2<2，对角线蓝色点线是T1=T2，红色点线是T1=1.6T2.油水体积各占一半和完全含油条件下，油作为非润湿相，与玻璃珠表面基本不接触，弛豫信号完全表现体弛豫特征T1=T2，如图5(b,c)右上角；而水相在饱和度50%时，与玻璃珠表面仍有一部分接触，信号形态相对图5a有所聚拢，此时水相T1/T2=1.6.由此可知，在亲水玻璃珠孔隙介质中，润湿相流体随着饱和度的变化，T1-T2形态会发生一定变化，但是比值均大于1；而非润湿相流体，表现体弛豫的特征T1=T2.由于轻质油和水扩散系数比较接近，其吸附在固体表面上的分子和未被吸附的分子交换速度很快，在玻璃珠这种连通性很好的孔隙介质中，这两种流体T1/T2比值差异并不是特别大.为进一步研究不同润湿性孔隙介质的核磁共振属性，在此实验基础上采购了两种表面属性完全不同的硅微粉(粒径75 μm)进行核磁共振实验.图6a是油湿硅微粉完全饱和十二烷的弛豫图谱，T2值小于十二烷的体弛豫1s，说明骨架颗粒与十二烷具有表面弛豫作用，T1/T2=2.1；而相同质量的水湿硅微粉100%饱和蒸馏水，孔隙水具有表面弛豫，图6b显示T1/T2=2.5；将等质量不同属性的硅微粉饱和50%蒸馏水和50%十二烷时，弛豫谱出现两个峰(图6c)，左侧信号对应孔隙水，右侧信号是十二烷，他们均与骨架发生了接触，2<T1/T2<3.从三个T1-T2图谱可以发现，孔隙介质饱和润湿相流体表现出明显的表面弛豫作用，T1/T2比值大于1(体弛豫)，而实际T1/T2比值大小与多孔材料性质有关.图5 相同质量饱和不同体积流体的玻璃珠介质T1-T2分布(a) 含水饱和度100%；(b) 含水饱和度50%； (c) 十二烷饱和度100%.Fig.5 T1-T2 maps of the glass-bead porous media with different water saturation(a) Water saturation is 100%； (b) Water saturation is 50%； (c) Dodecane saturation is 100%.3.2 油藏岩石的润湿性研究第一组实验选择已知偏油湿、物性相近的砂岩样品A(孔隙度8.7%，渗透率1.510×10-3μm2)和B(孔隙度8.4%，渗透率0.244×10-3μm2)，进行自吸实验，观察它们核磁共振二维弛豫谱的变化.样品烘干后，A饱和十二烷，B饱和蒸馏水.然后分别将A放置于蒸馏水，B放置于十二烷中自发渗吸.样品A饱和十二烷，如图7a，大孔中的油信号T1/T2=5.2，根据前文推断可知，样品A中十二烷具有表面弛豫作用.将该样品放置于蒸馏水自发吸水两个月，T1-T2图谱出现两个信号峰(图7b)，左下角为水峰，通过孔径的毛管力作用将水吸入小孔隙中，大孔部分对应油峰，两个峰的T1/T2值不同，水峰为1.6，油峰为4.6.自吸水4个月后，图7c展示出水峰信号越来越强，油峰信号变弱，油峰和水峰的T1/T2值明显不同.从三个状态的T1-T2图谱的变化可以看出，样品A孔隙中油相T1/T2值始终大于水相，尽管水峰T1/T2比值达到1.6，但是相对而言，水仍以体弛豫为主，油以表面弛豫为主.样品B饱和水，水相信号沿着T1=T2展布宽.自吸油2个月后，孔隙水被十二烷替换，弛豫谱主峰向右上方移动，信号峰值T1/T2=3.6(图7e).自吸油4个月弛豫图谱(图7f)与图7e相似，对比A、B两块样品相同时间的自吸能力发现，等时间内岩心吸油排水能力较强，这应该是由岩心的亲油性决定的.因此，从以上两个亲油岩石的自吸实验可知，十二烷作为润湿相流体表现表面弛豫作用，T1/T2远大于孔隙水的T1/T2.基于以上实验结果，第二组实验选取水湿的砂岩GS(孔隙度14.8%，渗透率64.60×10-3μm2)进行驱替实验.为了便于讨论样品不同饱和度状态的T1-T2图谱变化，同时测量了扩散-弛豫(D-T2)图谱，通过扩散系数差异区分油、水信号(Hürlimann et al., 2003).采用Amott方法测量了样品的润湿性指数.实验流体选择盐水(矿化度8000 mg·L-1)和原油(密度0.7 g·cm-3 @ 29 ℃).样品GS在完全饱和水状态下，如图8(a,d)，D-T2图谱显示水信号接近水固有扩散系数线，孔隙水的T1/T2比值大于1.6；残余油状态时，油水共存，水信号位于水扩散线，油信号位于油扩散线，油水信号连在一起，但以大孔水为主，如图8b，此时孔隙流体(油水信号总和)主峰位于T1/T2=2(图8e)；油驱至束缚水状态，如图8(c,f)，孔隙流体以原油为主，此时T1/T2明显减小，向T1=T2移动.对比样品GS三种状态不难发现，孔隙水的T1/T2比值大于孔隙原油，这种现象在Sor状态与Swirr状态对比中更为明显.实验结果显示出，该样品孔隙水和油都具有表面弛豫作用，但是水的润湿作用的特征更为明显，所以预测样品总体应该表现为水湿特征.通过Amott测试，样品GS的Amott相对润湿指数是0.39，与核磁共振二维弛豫谱的分析预测结果一致.说明通过孔隙原油或水信号T1-T2的变化能够用来判断岩样润湿性.图6 相同质量饱和不同流体的两种属性硅微粉介质T1-T2分布(a) 油湿样品完全饱和十二烷； (b) 水湿样品完全饱和度蒸馏水； (c) 水湿和油湿质量各占一半的样品饱和相同体积的蒸馏水和十二烷.Fig.6 T1-T2 maps of silica powder model samples with different water saturation(a) Oil-wet sample saturated with dodecane； (b) Water-wet sample saturated with distilled water； (c) 50% oil-wet silica powders and 50% water-wet silica powders sample saturated with the same volume of distilled water and dodecane.图7 偏油湿砂岩(A)和(B)不同状态的T1-T2谱(a) 饱和油； (b) 自吸水2个月； (c) 自吸水4个月； (d) 饱水水； (e) 自吸油2个月； (f) 自吸油4个月.Fig.7 T1-T2 maps of oil-wet sandstone A and B in different states(a) Saturated with dodecane; (b) Spontaneous imbibition of distilled water for two months; (c) Spontaneous imbibition of distilled water for four months; (d) Saturated with distilled water; (e) Spontaneous imbibition of dodecane for two months; (f) Spontaneous imbibition of dodecane for four months.图8 水湿砂岩GS (Amott润湿性指数0.39)在饱和水(Sw=1.0)(a)(d)、残余油(Sor)(b)(e)和束缚水(Swirr)(c)(f)三种状态下的D-T2, T1-T2图谱Fig.8 D-T2 and T1-T2 maps in saturated with brine state, residual oil state, and irreducible water state of sandstone GSD-T2 maps for sample GS: (a)at Sw state,(b)at Sor state,(c)at Swirr state. T1-T2 maps for sample GS: (d)at Sw state,(e)at Sor state,(f)at Swirr state.4 结论润湿性是反映储层油水分布状况的一个重要特征，对研究油气开采具有重要意义.本文初步结果表明，二维核磁共振弛豫谱对孔隙流体与骨架颗粒表面的接触关系有一定的相关性.通过理论推导、正演模拟及实验验证，得到如下初步结论：(1)孔隙介质中，孔隙表面流体具有更高的T1/T2值；(2)当岩石饱和双相流体时，润湿相流体具有表面弛豫机制，其T1/T2比值高于饱和非润湿相流体；(3)结合扩散-弛豫图谱，能更好的区分孔隙流体T1/T2比值的变化，从而提高对岩石润湿性特征的判别效果.当然，岩石润湿性十分复杂，并受到多重因素的影响.后续研究工作，将在多种影响因素中设计相应的单因素模型，并针对不同的岩性和具体应用目标，进一步探索核磁共振定量表征岩石润湿性的方法(Liang et al., 2019 February和July ). References【相关文献】Al-Mahrooqi S H, Grattoni C A, Muggeridge A H, et al. 2006. Pore-scale modelling of NMR relaxation for the characterization of wettability. Journal of Petroleum Science and Engineering, 52(1): 172-186.Anderson W G. 1986a. Wettability literature survey—Part 1: rock/oil/brine interactions and the effects of core handling on wettability. Journal of Petroleum Technology, 38(10): 1125-1144.Anderson W G. 1986b. Wettability literature survey—Part 3: the effects of wettability on the electrical properties of porous media. Journal of Petroleum Technology, 38(12): 1371-1378.Anderson W G. 1987a. Wettability literature survey—Part 4: effects of wettability on capillary pressure. Journal of Petroleum Technology, 39(10): 1283-1300.Anderson W G. 1987b. Wettability literature survey—Part 5: effects of wettability on relative permeability. Journal of Petroleum Technology, 39(11): 1453-1468.Bloch F. 1946. Nuclear induction. Physical Review, 70(7-8): 460-474.Borgia G C, Fantazzini P, Mesini E. 1991. Wettability effects on oil-water-configurations in porous media: A nuclear magnetic resonance relaxation study. Journal of Applied Physics, 70(12): 7623-7625.Borgia G C, Fantazzini P, Fanti G, et al. 1992. Magnetic resonance relaxation study of preferential wettability effects on displacement efficiency in chalk samples. Journal of Petroleum Science and Engineering, 8(2): 153-159.Brown R J S, Fatt I. 1956. Measurements of fractional wettability of oil fields′ rocks by the nuclear magnetic relaxation method. ∥26th An n. Internat Mtg., Soc. Expi. Geophys.. Expanded Abstracts.Chen J, Hirasaki G J, Flaum M. 2006. NMR wettability indices: effect of OBM on wettability and NMR responses. Journal of Petroleum Science and Engineering, 52(1-4): 161-171. Einstein A. 1905. Investigations on the Theory of the Brownian Movement. Annalen Der Physik.Feng C, Shi Y J, Hao J F, et al. 2017. Nuclear magnetic resonance features of low-permeability reservoirs with complex wettability. Petroleum Exploration and Development (in Chinese), 44(2): 252-257.Fleury M, Deflandre F. 2003. Quantitative evaluation of porous media wettability using NMR relaxometry. Magnetic Resonance Imaging, 21(3-4): 385-387.Godefroy S, Korb J P, Fleury M, et al. 2001. Surface nuclear magnetic relaxation and dynamics of water and oil in macroporous media. Physical Review E, 64(2): 021605-021618.Guan H, Brougham D, Sorbie K S, et al. 2002. Wettability effects in a sandstone reservoir and outcrop cores from NMR relaxation time distributions. Journal of Petroleum Science and Engineering, 34(1-4): 35-54.Hürlimann M D, Flaum M, Venkataramanan L, et al. 2003. Diffusion-relaxation distribution functions of sedimentary rocks in different saturation states. Magnetic ResonanceImaging, 21(3-4): 305-310.Hirasaki G J, Huang C C, Zhang G Q. 2000. Interpretation of wettability in sandstones With NMR analysis. Petrophysics, 41(3): 223-233.Howard J J. 1998. Quantitative estimates of porous media wettability from proton NMR measurements. Magnetic Resonance Imaging, 16(5-6): 529-533.Hsu W F, Li X, Flumerfelt R W. 1992. Wettability of porous media by NMR relaxation methods. ∥62nd Ann. Internat Mtg., Soc. Expi. Geophys.. Expanded Abstracts.Jia Z J, Xiao L Z, Wang Z Z, et al. 2016. Molecular dynamics and composition of crude oil by low-field nuclear magnetic resonance. Magnetic Resonance in Chemistry, 54(8): 650-655.Johannesen E, Steinsbø M, Howard J J. 2006. Wettability characterization by NMR T2 measurements in chalk. ∥SCA International Symposium of the Society of Core Analysts, Trondheim, Norway.Kleinberg R L, Horsfield M A. 1990. Transverse relaxation processes in porous sedimentary rock. Journal of Magnetic Resonance, 88(1): 9-19.Korb J P, Hodges M W, Gobron T, et al. 1999. Anomalous surface diffusion of water compared to aprotic liquids in nanopores. Physical Review E, 60(3): 3097-3106.Korb J P, Godefroy S, Fleury M. 2003. Surface nuclear magnetic relaxation and dynamics of water and oil in granular packings and rocks. Magnetic Resonance Imaging, 21(3-4): 193-199.Korb J P, Freiman G, Nicot B, et al. 2009. Dynamical surface affinity of diphasic liquids as a probe of wettability of multimodal porous media. Physical Review E, 80(6): 061601, doi: 10.1103/PhysRevE.80.061601.Korb J P. 2011. Nuclear magnetic relaxation of liquids in porous media. New Journal of Physics, 13(3): 035016, doi: 10.1088/1367-2630/13/3/035016.Liang C, Xiao L Z, Zhou C C, et al. 2019. Wettability characterization of low-permeability reservoirs using nuclear magnetic resonance: An experimental study. Journal of Petroleum Science and Engineering, 178: 121-132.Liang C, Xiao L Z, Zhou C C, et al. 2019. Two-dimensional nuclear magnetic resonance method for wettability determination of tight sand. Magnetic resonance imaging, 56: 144-150.Looyestijn W J, Hofman J. 2006. Wettability-index determination by nuclear magnetic resonance. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 9(2): 146-153.Looyestijn W J. 2008. Wettability index determination from NMR logs. Petrophysics, 49(2): 130-145.McDonald P J, Korb J P, Mitchell J, et al. 2005. Surface relaxation and chemical exchange in hydrating cement pastes: a two-dimensional NMR relaxation study. Physical Review E,72(1): 011409, doi: 10.1103/PhysRevE.72.011409.Meng X H, Jiang Z M, Shi J S. 2012. Two-Dimensional NMR spectroscopy for observing rock wettability. Chinese Journal of Magnetic Resonance (in Chinese), 29(2): 190-200. Meng Z, Yang S L, Cui Y, et al. 2018. Enhancement of the imbibition recovery by surfactants in tight oil reservoirs. Petroleum Science, 15(4): 783-793.Minh C C, Crary S, Singer P M, et al. 2015. Determination of wettability from magnetic resonance relaxation and diffusion measurements on fresh-state cores. ∥85th Ann. Internat Mtg., Soc. Expi. Geophys.. Expanded Abstracts.Mitchell J, Broche L M, Chandrasekera T C, et al. 2013. Exploring surface interactions in catalysts using low-field nuclear magnetic resonance. The Journal of Physical Chemistry C, 117(34): 17699-17706.Song Y Q, Venkataramanan L, Hürlimann M D, et al. 2002. T1-T2 correlation spectra obtained using a fast two-dimensional Laplace inversion. Journal of Magnetic Resonance, 154(2): 261-268.Song Y Q. 2013. Magnetic resonance of porous media (MRPM): a perspective. Journal of Magnetic Resonance, 229: 12-24.Torrey H C. 1956. Bloch equations with diffusion terms. Physical Review, 104(3): 563-565. Wang J, Xiao L Z, Liao G Z, et al. 2018. Theoretical investigation of heterogeneous wettability in porous media using NMR. Scientific Reports, 8(1): 13450, doi:10.1038/s41598-018-31803-w.Wang J, Xiao L Z, Liao G Z, et al. 2019. NMR characterizing mixed wettability under intermediate-wet condition. Magnetic Resonance Imaging, 56: 156-160.Zaeri M R, Hashemi R, Shahverdi H, et al. 2018. Enhanced oil recovery from carbonate reservoirs by spontaneous imbibition of low salinity water. Petroleum Science, 15(3): 564-576.Zhao P Q, Sun Z C, Luo X P, et al. 2016. Study on the response mechanisms of nuclear magnetic resonance (NMR) log in tight oil reservoirs. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 59(5): 1927-1937, doi: 10.6038/cjg20160535.附中文参考文献冯程, 石玉江, 郝建飞等. 2017. 低渗透复杂润湿性储集层核磁共振特征. 石油勘探与开发, 44(2): 252-257.孟小海, 姜志敏, 史京生等. 2012. 二维核磁共振观测岩石润湿性. 波谱学杂志, 29(2): 190-200.赵培强, 孙中春, 罗兴平等. 2016. 致密油储层核磁共振测井响应机理研究. 地球物理学报, 59(5): 1927-1937, doi: 10.6038/cjg20160535.。
一种用核磁共振技术表征非均质润湿孔隙介质润湿性的方法[发明专利]
![一种用核磁共振技术表征非均质润湿孔隙介质润湿性的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/bca82a0b366baf1ffc4ffe4733687e21af45ffc9.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810141877.0(22)申请日 2018.02.11(71)申请人 中国石油大学（北京）地址 102249 北京市昌平区府学路18号(72)发明人 肖立志 王杰 崔宇诗 廖广志 (74)专利代理机构 北京润平知识产权代理有限公司 11283代理人 刘淼 严政(51)Int.Cl.G01N 13/00(2006.01)G01N 24/08(2006.01)(54)发明名称一种用核磁共振技术表征非均质润湿孔隙介质润湿性的方法(57)摘要本发明涉及非均质润湿孔隙介质润湿性表征领域，具体涉及一种用核磁共振技术表征非均质润湿孔隙介质润湿性的方法。
该方法包括：将孔隙介质用第一流体和第二流体饱和；利用核磁共振技术测量其D-T 2分布及T 1/T 2并得到有效表面驰豫率以得到润湿斑点的比例；将同质的孔隙介质经第三流体润湿后，利用核磁共振技术测量T 1/T 2比值后磨成片状，测量该片状的润湿角以得到T 1/T 2和润湿角的线性关系以得到润湿角；通过润湿角和润湿斑点比例计算出非均质润湿孔隙介质的视润湿角以表征润湿性。
本发明的方法引入了视润湿角表征非均质润湿，借助核磁共振测得润湿斑点的面积比例和润湿强度得到一种准确、全面地评价孔隙介质的润湿性的方法。
权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 108489864 A 2018.09.04C N 108489864A1.一种用核磁共振技术表征非均质润湿孔隙介质润湿性的方法，其特征在于，该方法包括：(1)将非均质润湿孔隙介质同时饱和第一流体和第二流体；其中，第一流体接触所述非均质润湿孔隙介质中润湿斑点形成的润湿角定义为θ1；第二流体接触所述非均质润湿孔隙介质中润湿斑点形成的润湿角定义为θ2；(2)利用核磁共振技术IR-CPMG脉冲序列测量所述非均质润湿孔隙介质的D-T2分布及T1/T2比值；(3)分别根据所述非均质润湿孔隙介质的D-T2分布计算得到第一流体接触润湿斑点产生的有效表面驰豫率和第二流体接触润湿斑点产生的有效表面驰豫率，从而计算得到润湿角为θ1的润湿斑点的比例f1；(4)将同种材质的非均质润湿孔隙介质样品改变其润湿性后经第三流体润湿后得到参照非均质润湿孔隙介质，并利用核磁共振技术IR-CPMG脉冲序列测量该参照非均质润湿孔隙介质的T1/T2比值，而后将该参照非均质润湿孔隙介质磨成片状，测量该片状参照非均质润湿孔隙介质的润湿角，从而计算出T1/T2比值和润湿角间的线性关系；(5)根据步骤(4)所得的线性关系式，通过步骤(2)所得的T1/T2比值计算出润湿角θ1和润湿角θ2；(6)通过以下公式(1)计算出非均质润湿孔隙介质的视润湿角θA以用于表征非均质润湿孔隙介质润湿性：公式(1)：cosθA＝f1cosθ1+(1-f1)cosθ2。
t2谱 算孔隙度
t2谱算孔隙度
T2谱是由地震资料中反射系数和孔隙度之间关系建立的一种模型，用于估计地下储集岩石的孔隙度。
孔隙度是指岩石中孔隙的占据体积与总体积之比。
T2谱算法是基于核磁共振技术的地球物理方法，通过测量岩石中的T2弛豫时间分布，从而间接推算孔隙度。
T2谱算法假设不同孔隙度的岩石具有不同的T2弛豫时间分布。
通过将实际测得的T2谱与已知孔隙度的标定曲线对比，可以确定未知岩石样本的孔隙度。
这种方法在油气勘探和地下水资源评价中具有广泛的应用。
孔隙度比值法和差值法在低阻气层解释中的应用
孔隙度比值法和差值法在低阻气层解释中的应用
孔隙度比值法和差值法是解释低阻气层的两项常用的技术方法。
它们是在气体油藏开采过程中使用的技术手段，可以改善开采效果和产出增量，同时也为开采带来诸多便利。
首先，孔隙度比值法是根据两个层之间孔隙度比值的变化来判断是否为低阻气层。
当在低阻气层有欠压时，空气会传播并扩散至低压的气象区域，从而形成的低孔隙度比值可以增加气体的开采效率。
其次，还可以根据孔隙度比值变化表明多层层系是否连通，判断是否存在低阻气层，并给出建议。
另外，差值法主要是通过观察层位之间的相对气体产量来判断是否有低阻气层，并采取有效的气体开发措施。
主要考虑若干层之间流量变化较大时，由于影响因素众多，如产量受饱和度、压力及孔隙度的影响，如果发现层之间的流量变化较大，并且存在明显的气体差值异常现象，则可能是低阻气层的表现，从而准确估计低阻气层的位置，改善有效开采率。
通过孔隙度比值法和差值法的解释，不仅可以改善有效开采率，准确估计低阻气层的位置，而且可以减少成本，提高气体储量产出。
可以说，孔隙度比值法和差值法在低阻气层解释中发挥了重要作用，为气体开采带来了宝贵的便利。
用来说明材料孔隙状况的三个指标
用来说明材料孔隙状况的三个指标
材料的孔隙状况是材料性能的重要指标之一，下面介绍三个用来说明材料孔隙状况的指标。
1. 孔隙率
孔隙率是指材料中孔隙体积与总体积的比值，通常用百分数表示。
孔隙率越大，材料的密度越小，强度和硬度也会相应降低。
因此，通常情况下，要求材料的孔隙率尽可能小。
2. 孔径分布
孔径分布是指材料中孔隙的大小和数量分布情况。
孔径分布对材料的物理性能和化学性能有很大的影响。
例如，孔径分布不均匀的材料容易出现应力集中现象，导致材料的疲劳寿命降低。
3. 孔隙形态
孔隙形态是指材料中孔隙的形状和分布情况。
孔隙形态对材料的物理性能和化学性能也有很大的影响。
例如，孔隙形态不规则的材料容易出现裂纹，导致材料的强度和硬度降低。
综上所述，孔隙率、孔径分布和孔隙形态是用来说明材料孔隙状况的三个重要指标。
这些指标对材料的性能和质量有很大的影响，因此在材料的生产和应用过程中需要重视。
衡量土壤孔隙数量的指标
衡量土壤孔隙数量的指标土壤孔隙是土壤中的空隙，对于土壤肥力、水分平衡以及环境生态均有重要的影响。
因此，衡量土壤孔隙数量成为了科学家和工程师关注的重要指标。
本文将介绍常用的衡量土壤孔隙数量的指标。
1. 孔隙度孔隙度是指土壤中孔隙的总体积与土壤体积的比值，通常用百分数表示。
孔隙度越大，土壤中的孔隙就越多，土壤通气、排水性能就越好，有利于作物生长。
孔隙度越小，则土壤通透性、保水性就越强，但影响作物根系发育和空气透气。
2. 孔径分布土壤中的孔隙不同大小、形状、连通性均不同，孔径分布指标可以提供更详细的孔隙信息，常见的包括孔径分布、相对孔径分布、孔径分形等。
这些指标可用于研究土壤的结构特征、物理性质等。
3. 宏观孔隙度宏观孔隙度是指孔径大于0.1毫米的孔隙度，通常用于衡量土壤的通气性、渗透性以及土壤水分平衡。
如宏观孔隙度越大则土壤的透气性、渗透性越好，但保水性能较差，需要增加水分管理措施。
4. 微观孔隙度微观孔隙度一般指孔径小于0.1毫米的孔隙度，可以反映土壤颗粒间的空隙和微生物、根系等活动空间。
微观孔隙度越大则土壤中的活动空间越大，有利于植物根系和微生物的活动。
5. 孔隙大小分布曲线孔隙大小分布曲线是指在土壤中通过测量孔隙半径来绘制的一条曲线，可用于研究土壤水分平衡、渗透性质及微生物、气体运移等。
孔隙大小分布曲线可用于评估土壤干湿生态环境，制定灌溉方案等。
总结衡量土壤孔隙数量的指标包括孔隙度、孔径分布、宏观孔隙度、微观孔隙度以及孔隙大小分布曲线等指标。
这些指标可以为土壤改良、农业生产等提供基础数据支撑，并为土地管理、环境治理等提供科学保障。
二维核磁共振评价孔隙结构
二维核磁共振评价孔隙结构（最新版）目录1.核磁共振测井方法概述2.二维核磁共振测井在评价孔隙结构中的应用3.二维核磁共振测井的优势和局限性4.结论正文一、核磁共振测井方法概述核磁共振测井（NMR logging）是一种利用核磁共振现象测量地层孔隙结构和流体性质的测井方法。
该方法可以提供储层的有效孔隙度、渗透率、束缚水饱和度等参数，并且能够通过 t2cutoff 值区分可动流体体积和毛管束缚流体体积，进而深入地反映储层的孔隙结构。
核磁共振测井技术在石油勘探开发领域得到了广泛应用，对于评价储层条件具有重要意义。
二、二维核磁共振测井在评价孔隙结构中的应用二维核磁共振测井是在原核磁共振测井技术基础上的发展，其可以对地层的横向和纵向进行核磁共振测量，获得地层在二维空间上的核磁共振信息。
通过对这些信息的分析和处理，可以更准确地评价储层的孔隙结构，为储层参数的计算和油藏工程方案的设计提供更为可靠的数据支持。
三、二维核磁共振测井的优势和局限性二维核磁共振测井技术在评价储层孔隙结构方面具有以下优势：1.更高的测量精度：二维核磁共振测井可以对地层进行横向和纵向的测量，提高了测量的精度和准确性。
2.更丰富的信息：二维核磁共振测井可以获得地层在二维空间上的核磁共振信息，包括孔隙结构、流体性质等，为储层参数计算和油藏工程方案设计提供更为可靠的数据支持。
然而，二维核磁共振测井技术也存在一定的局限性：1.仪器设备较为复杂：二维核磁共振测井仪器设备相对复杂，对操作人员的技术要求较高。
2.数据处理难度较大：二维核磁共振测井获得的数据量较大，数据处理和分析难度相对较高。
四、结论二维核磁共振测井技术在评价储层孔隙结构方面具有较高的应用价值，可以更准确地反映储层的孔隙结构，为储层参数计算和油藏工程方案设计提供可靠的数据支持。
孔隙度和孔隙比的换算
孔隙度和孔隙比的换算孔隙度和孔隙比，听起来像是科学家们才会关注的事儿，但其实它们跟我们生活中的很多事情都息息相关。
想象一下，咱们在喝水的时候，水里那些细小的气泡就是孔隙。
孔隙度，就是指材料里那些“空空的地方”占总体积的比例。
而孔隙比呢，简单来说，就是这些孔隙和固体部分的比例。
想想咱们吃的面包，松软的部分就是孔隙，而那些坚实的部分就是固体。
这两者就像是调皮的小兄弟，各自有各自的特长。
孔隙度一般用百分比表示，直观得很。
比如说，某种土壤的孔隙度是30%，那么它的30%就是空空的地方，剩下的70%是土壤颗粒。
简单吧？这就像一块大蛋糕，30%是空的奶油装饰，70%是实实在在的蛋糕部分。
可千万别小看这30%，因为它决定了水分和空气能否在土壤里自由流动，关系到植物能否茁壮成长。
孔隙比则是个小巧妙的玩意儿。
它是孔隙体积和固体体积的比值，听起来复杂，其实就是看孔隙有多“占地方”。
假设你手里有块砖头，空空的部分和实心部分的关系，咱们就能用这个来衡量。
大家可能会问，这和我们有什么关系呢？其实啊，孔隙度和孔隙比影响的不止是土壤，甚至影响到咱们的建筑、油气开采，甚至水库的蓄水能力。
想象一下，如果一个地方的土壤孔隙度高，水就能迅速渗透，植物长得好；而孔隙度低的地方，水就像打了滑头，不容易进土里，植物就得喝“水喝得慢，长得慢”。
这是大自然的智慧啊，真是不得不佩服。
说到这里，有些朋友可能会觉得这事儿离自己远得很，其实不然。
你在种花的时候，土壤的选择就很重要。
要是用了一种孔隙度高的土，水分很快就渗下去了，那花儿肯定不会开心；用孔隙度低的土，水分又积攒不住，根部容易烂掉。
就像你和朋友一起吃饭，一份菜放得太满，大家都没地方下筷子，那可真是尴尬了。
而在建筑领域，这种孔隙度和孔隙比的换算更是至关重要。
想象一下，建一座高楼大厦，底下的混凝土如果孔隙度过高，承载力就会大打折扣，真是一失足成千古恨。
建筑师可得好好考虑这些，不能让“空隙”成为了建筑的“隐患”。
材料的孔隙率越大
材料的孔隙率越大材料的孔隙率是指材料内部所含孔隙的比例，是衡量材料孔隙性质的重要参数之一。
孔隙率越大，意味着材料内部的孔隙结构越复杂，孔隙间的连接越多，这将对材料的性能产生重要影响。
首先，材料的孔隙率越大，通常意味着材料的密度越小。
因为孔隙率是指材料内部孔隙体积与总体积的比例，所以当孔隙率增大时，材料的实际物质体积相对减小，密度也会相应减小。
这种低密度的特性使得孔隙率大的材料通常具有较轻的重量，更适合用于一些对重量要求较低的场合，比如航空航天领域的轻质结构材料。
其次，孔隙率越大的材料，其吸附性能通常也更好。
由于孔隙率大意味着材料内部含有更多的孔隙结构，这些孔隙结构能够提供更多的吸附位点，使得材料能够更多地吸附气体、液体或其他物质。
这种吸附性能的提升，使得孔隙率大的材料在吸附分离、催化反应等方面具有更广泛的应用前景。
此外，孔隙率越大的材料通常具有更好的隔热隔音性能。
由于孔隙结构能够有效地阻碍热传导和声波传播，因此孔隙率大的材料往往能够更有效地隔绝热量和声音的传递，具有良好的隔热隔音效果。
这种性能使得孔隙率大的材料在建筑、汽车、船舶等领域的隔热隔音材料中有着广泛的应用。
最后，孔隙率越大的材料在一些特殊的环境中也具有一定的优势。
比如在土壤中，孔隙率大的土壤通常具有更好的通气性和保水性，有利于植物的生长。
在过滤材料中，孔隙率大的材料能够更有效地过滤掉微小的杂质颗粒。
在某些储能材料中，孔隙率大的材料能够更有效地储存和释放能量。
综上所述，材料的孔隙率越大，通常意味着材料具有更轻的密度、更好的吸附性能、更好的隔热隔音性能以及更广泛的应用前景。
因此，对于不同的应用领域，我们需要根据具体要求选择合适孔隙率的材料，以期发挥其最佳性能。
同时，我们也需要在材料设计和制备过程中，合理控制孔隙率，以满足特定需求。
土壤孔性概述
土壤孔性概述土壤由固体土粒和粒间孔隙所组成，其中孔隙容纳水分和空气。
但土壤孔隙有大有小，大可通气，小可蓄水。
为了满足植物生长对水分和空气的需要，土壤应当既能保蓄足够的水分，又有适当的通气性，即要求土壤孔性良好。
所谓土壤孔性，是指能够反映土壤孔隙总容积的大小，孔隙的搭配及孔隙在各土层中的分布状况等的综合特性。
良好的孔性表现为，土壤中有一定数量的孔隙总容积，而且大、小孔隙搭配合理，分布适当。
一、土壤孔隙度及孔隙比土壤孔隙度和土壤孔隙比是土壤中孔隙总容积大小的定量指标。
（一）土壤孔隙度在自然状况下，单位容积的土壤中孔隙容积所占的百分数，称为土壤孔隙度（soil porosity）。
例如，在1cm3的土壤中，孔隙的容积是0.55cm3，则孔隙度为55%。
土壤孔隙度可以反映土壤孔隙总量的多少。
土壤孔隙度通常不直接测定，而是通过土粒密度和土壤容重计算得出。
土壤孔隙度=（1-土壤容重/土粒密度）×100%一般土壤孔隙度在30%～60%之间。
多数植物生长适宜的土壤孔隙度为50%～60%。
（二）土壤孔隙比土壤孔隙的数量也可以用孔隙比来表示，即土壤中孔隙容积与土粒容积的比值。
土壤孔隙比=孔隙度/（1-孔隙度）如果土壤孔隙度为55%，则孔隙比为55%/（1-45%）=1.22。
根据多数植物生长表现来看，土壤孔隙比为1或稍大于1为好。
二、土壤比重和土壤容重（一）土壤比重（土粒密度）土壤比重（soil specific gravity）是土粒密度与水的密度（4℃时）之比。
土粒密度（soil grain density）是单位容积固体土粒（不包括粒间孔隙）的烘干质量，单位为g/cm3或t/m3。
由于4℃时水的密度为1g/cm3，所以土粒密度与土壤比重数值相等，只是前者有量纲，后者无量纲。
土壤比重取决于土壤矿物质颗粒组成和土壤有机质含量。
土壤中主要矿物的比重见表3-1。
表3-1 土壤中主要矿物的比重来源：孙向阳，《土壤学》，2005土壤有机质的密度为 1.2～1.4g/cm3。
T1与T2的比值在孔隙性评估中的作用
T1/T2比在孔隙性评估中的作用选自2008年第49届美国测井分析家年会论文集摘要核磁共振测井数据往往通过一个伴随一系列短脉冲的长CPMG序列获得。
这些短脉冲有一个顺序的20ms的等待时间，它们主要用于提高短T2组分的孔隙度精度。
然后再使用联合反演的方法以得到准确的核磁共振总孔隙度。
这个联合反演的技术还使我们能够优化T1/T2的比值。
由于常规CPMG回波序列的等待时间（1-10s）和它的短脉冲回波序列的等待时间差异非常大，并且数值模拟也表明T1/T2的比值强烈的依赖于噪声概况，因此它也可以对核磁共振总孔隙度产生巨大的影响，尤其是对像碳酸盐岩这样的长T2驰豫时间的地层。
我们还发现对于那些有大量顺磁杂质的地层，优化T1/T2比的范围应当从常用的1至3提高到1至20。
为了进一步研究这个问题，我们使用了T1—T2二维核磁共振技术对岩心进行了核磁共振测量并且发现T1/T2的比值强烈的依赖于T2驰豫时间。
我们已经将这个依赖于T1/T2比的功能加入到反演代码当中，并且大大提高了在碳酸盐岩地层和含有大量顺磁杂质地层中确定核磁共振总孔隙度的精度。
引言核磁共振测井通常用于测量孔隙度、束缚水饱和度、渗透率。
核磁共振测井得到的CPMG (Carr and Purcell 1954; Meiboom and Gill 1958)回波序列数据被拉普拉斯变换倒置后，就可以得到岩石物理解释所需要的核磁共振T2分布。
T2分布的质量和准确性依赖于两个主要的数据采集参数：回波间隔（TE）和两个相邻CPMG回波序列之间的等待时间（WT）。
最低回波间隔主要由所使用的核磁共振测井仪器的频率所决定。
所有商用核磁共振测井仪器的最低回波间隔都是0.2ms或者更长。
当顺磁杂质存在时，孔隙流体和颗粒表面磁化率的差异将会伴随外部磁场的应用在孔隙空间引发静磁场梯度。
这种梯度强度的变化范围取决于顺磁杂质的数量及其分布。
随着外部磁场梯度，这种诱发磁场梯度增强扩散从而影响到T2的分布。
孔隙流体的核磁特性
20Gauss/cm时，其
（视大视固在2T，T同有）22值为样上T回21的的下为1波5变磁两1m间0化场图ms隔；s也梯对：T就度比E越越可大，
说T处少E，明其有可了视改加这变T2却强一。几扩点乎散。很项加的大
影固响有。T2大的成分受
整理课件
扩散影响大。
2.3.2 油
图2.15 四个扩散系数下，视T2弛豫时间与固有的T2弛豫时间的关系图，其中 磁场梯度为20 Gauss/cm，TE为3.6ms。
己烷（C6H14）分子量为86，密度为0.6597 g/cm3，算得 HI = 0.9665。
整理课件
含氢指数（HI）与API标准比重关系图（实线引自Kleinberg和 Vinegar（1996），数据点引自LaTorraca等（1997））
原油的API标准比 重与它们的密度（单 位：g/cm3）有如下 关系
（2.1）
低矿化度盐水含氢 指数接近1，而高 矿化度盐水含氢指 数可减小达10%， 这是由于一小部分 盐水的体积被溶解 的盐所占据。
含氢指数与测量方法无关。但当测量方法受限时，测到 的只是“视含氢指数”而非真正的含氢指数。
整理课件
，所以 nH 22
大部分“脱气原油”的含氢指数接近1，但气体的含氢
指数和压力有很大的关系。当密度（r），化学式中氢
或与储层流 体混合，添 加剂会影响 图2.12 油基泥浆（包含基油、滤液、表面活化剂和乳化 滤液的T2值。
剂）和泥浆滤液的T2分布（引自 LaTorraca等（1998b））
整理课件
2.3 梯度磁场中的T2 梯度磁场中的T2弛豫，由于扩散导致的质子的散相， 造成额外信号衰减，使得弛豫速率新增加一项1/T2D。
API141.5131.5
致密储层孔隙度测定参数优化
目前孔隙度测定常用的方法为波义尔定律双 室法[17-19] ,致密砂岩与页岩等致密储层孔隙度测 量精度要求较高,有必要对测定仪器参数进行理论 分析,优化测试条件。 本研究通过理论计算,提出 了不同压力区分度条件下,致密储层孔隙度测定参 数的优化值。
收稿日期:2011 -10 -27 ;修订日期:2012 -03 -05 。 作者简介:田华(1986—) ,男,硕士,从事页岩储层孔隙结构研究。 E鄄mail: drawtianhua@ 163. com。 基金项目:国家重大科技专项(2011ZX05007-001) 、国家重点基础研究发展计划(973 计划) 项目(2009CB219601) 、中国石油天然气股份有
用双室法测定颗粒体积,在参考室输入一定的 压力,打开参考室和样品室的阀门,参考室气体向 装有已知体积岩样的岩心体体积, 据此可计算颗粒体积,总体积减去颗粒体积,即为 孔隙体积,进而计算孔隙度( 图 1) [1,11] 。 1. 2摇 测定流程
致密储层孔隙度测定参数优化
田摇 华1,2 ,张水昌1,2 ,柳少波1,2 ,马行陟1,2 ,张摇 洪1,2
(1. 中国石油勘探开发研究院,北京 100083;2. 提高石油采收率国家重点实验室,北京 100083)
摘要:孔隙度是评价储层物性、计算原始油气储量的重要参数,致密储层孔隙度一般小于 10% ,页岩储层普遍小于 5% ,常规波义 尔定律双室法孔隙度测定仪器很难满足精度要求。 为了提高致密储层孔隙度测定精度,建立了孔隙度压力区分度目标函数,区 分度越大,测定精度越高。 通过数值模拟,对孔隙度测定仪器进行了参数优化,结果表明,欲使得区分度增大,需要满足 3 个条 件:(1) 平衡前参考室压力、平衡前样品室压力尽量大;(2) 取出的标准块体积、样品体积尽量小;(3) 标准块体积尽量与样品体积 相等。 参数优化后孔隙度为 5. 0% 的标准样品测定值相对误差最大可降低 14% ,绝对误差最大可降低 0. 7% ,通过参数优化为致 密储层孔隙度测定提供了技术支持。 关键词:孔隙度;参数优化;数值模拟;页岩;致密砂岩 中图分类号:TE135摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A
土的孔隙比和孔隙率
土的孔隙比和孔隙率
孔隙比和孔隙率都是描述土的物理状态的指标，它们都可通过试验测得。
具体如下：
孔隙比，定义为土中孔隙的体积与土颗粒体积之比，它通常用于评价天然土层的密实程度。
例如，当孔隙比小于0.6时，土层被视为密实；而当孔隙比大于1时，土层则被视为疏松。
孔隙率，是土中孔隙的体积与土总体积的比值。
它的计算公式为：A=e/(1+e)，其中A代表孔隙率，e代表孔隙比。
孔隙比和孔隙率的关系在于它们的分母不同，孔隙率是除以总体积，而孔隙比是除以土颗粒体积。
这两个相近的量被提出主要是为了方便描述研究对象（总体积和颗粒体积）以及易于换算其他量（含水量、密度）。
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T1/T2比在孔隙性评估中的作用选自2008年第49届美国测井分析家年会论文集摘要核磁共振测井数据往往通过一个伴随一系列短脉冲的长CPMG序列获得。
这些短脉冲有一个顺序的20ms的等待时间，它们主要用于提高短T2组分的孔隙度精度。
然后再使用联合反演的方法以得到准确的核磁共振总孔隙度。
这个联合反演的技术还使我们能够优化T1/T2的比值。
由于常规CPMG回波序列的等待时间（1-10s）和它的短脉冲回波序列的等待时间差异非常大，并且数值模拟也表明T1/T2的比值强烈的依赖于噪声概况，因此它也可以对核磁共振总孔隙度产生巨大的影响，尤其是对像碳酸盐岩这样的长T2驰豫时间的地层。
我们还发现对于那些有大量顺磁杂质的地层，优化T1/T2比的范围应当从常用的1至3提高到1至20。
为了进一步研究这个问题，我们使用了T1—T2二维核磁共振技术对岩心进行了核磁共振测量并且发现T1/T2的比值强烈的依赖于T2驰豫时间。
我们已经将这个依赖于T1/T2比的功能加入到反演代码当中，并且大大提高了在碳酸盐岩地层和含有大量顺磁杂质地层中确定核磁共振总孔隙度的精度。
引言核磁共振测井通常用于测量孔隙度、束缚水饱和度、渗透率。
核磁共振测井得到的CPMG (Carr and Purcell 1954; Meiboom and Gill 1958)回波序列数据被拉普拉斯变换倒置后，就可以得到岩石物理解释所需要的核磁共振T2分布。
T2分布的质量和准确性依赖于两个主要的数据采集参数：回波间隔（TE）和两个相邻CPMG回波序列之间的等待时间（WT）。
最低回波间隔主要由所使用的核磁共振测井仪器的频率所决定。
所有商用核磁共振测井仪器的最低回波间隔都是0.2ms或者更长。
当顺磁杂质存在时，孔隙流体和颗粒表面磁化率的差异将会伴随外部磁场的应用在孔隙空间引发静磁场梯度。
这种梯度强度的变化范围取决于顺磁杂质的数量及其分布。
随着外部磁场梯度，这种诱发磁场梯度增强扩散从而影响到T2的分布。
极化等待时间的长短受测井速度、磁铁长度和NMR仪器的操作拉莫尔频率值所限制。
对于一个典型的测井速度，等待时间也就几秒钟。
短的等待时间可能致使T1强烈依赖于极化因素[1-exp(-WT/T1)]。
因此，T1分布在获得准确的T2分布和核磁总孔隙度中起很重要的作用。
因为测量T1分布是很耗费时间的，所以我们常引入T1/T2比值来将对T1的依赖变换为对T2的依赖。
这种T1/T2比可以从核磁共振分析中确定。
克莱因伯格等人用2MHz的核磁共振光谱仪研究了105块岩石样品，发现在回波间隔TE=0.2ms时，T1/T2比在1到3之间变化并且其平均值为1.65。
假设一种流体的T2值为1秒且等待时间WT也为1秒，利用公式[1-exp(-WT/T1)]计算极化因素，当T1/T2=1时，极化因素为0.63，当T1/T2=3时，极化因素为0.28。
因此，如果从NMR T2测井获得的没有经过极化校正的表观孔隙度为20pu，那么，当T1/T2=1时，极化校正后的孔隙度可能为31.6pu，当T1/T2=3时，极化校正后的孔隙度可能是70.5pu。
很明显，T1/T2比值在孔隙度评价上的作用是非常重要的。
为了利于T2反演而优化T1/T2比，现代NMR数据常利用一个长CPMG序列和跟随它的一系列短脉冲获得（例如Enhanced Precision Mode in CMR(Schlumberger) or PRIME of MRIL (Halliburton) with short bursts (Chen et al. 2000)) 。
这些短脉冲有20ms的顺序等待时间，他们主要用于提高短T2组分的孔隙度精度。
这些数据集通常用一种联合反演方法处理，该方法可以在1到3的范围内优化T1/T2比从而获得一个准确的NMR总孔隙度。
这个反演方法可以在大多数纯砂岩地层中获得很好的效果。
然而，当粘土的T2组分变的过短而不能被检测到，或者地层中含有大量的顺磁杂质原子，这种做法不能准确的估计孔隙度。
此外，对于含有长T2驰豫时间的轻烃液体的碳酸盐岩，这种方法也可能确定出不准确的孔隙度。
更确切的说，数值模拟表明，当T2过长时，联合反演T1/T2比强烈的取决于噪音概况。
为了在联合反演中改善T1/T2比的测定，我们进行了NMR岩心测量来显示二维T1-T2分布，以便每个T2分量的T1特性都可以得到明确的界定。
我们的目标是确定怎样处理和解释受到强烈的内部场梯度或在例如碳酸盐岩这样有长T2分量存在的影响下获得的NMR测井数据。
T1/T2比对孔隙度的影响我们进行数值模拟来说明T1/T2比对NMR总孔隙度的影响。
合成数据串包含一个主要的CPMG回波序列和一个短的回波脉冲。
主要的回波序列有600个回波，每个回波有一个TE=0.2ms的回波间隔和一个WT=3000ms的等待时间。
短脉冲有30个回波，每个回波的TE=0.2ms，WT=20ms。
原始回波数据是由一个T2分布模型产生的。
这个T2分布模型带有一个可以从短驰豫时间变到长驰豫时间的单独的T2值、一个基于上面的固定T1/T2=r=1的采集参数并且可以叠加高斯噪声。
可由以下得出：该模型的孔隙度假设为100pu。
因此第i个回波幅度bi然后，我们在联合SVD反演算法的基础上，通过T2反演出原始回波数据。
公式中K是反演矩阵，r是考虑到主回波序列和短脉冲的极化因素而用于反演ij矩阵的T1/T2比。
在此研究中用的r= T1/T2是1，3，5或7。
图一显示了一个T1/T2比的函数的拟合误差结果，该函数用于带有变化范围从1ms到2000ms的独立T2值的T2分布模型，其中分别假定T1/T2比是1（A）或者5（B）。
我们注意到当T2为10ms,100ms，甚至1000ms时，选择二次方程式最小值的优化方案将恰好是预测的T1/T2=1或者5，这是正确的。
然而，当T2是1ms或2s时，拟合误差具有像高斯噪声一样的规律并且还稍微有些随机性。
因此，选择二次方程式最小值的优化方案不一定会产生正确的T1/T2比。
对于1ms这样的短T2值，一个不正确的T1/T2比是无关紧要的，因为它对极化因子产生很小的影响。
然而，对于2s这样的长T2值，一个不正确的T1/T2比将导致在孔隙度计算上的巨大误差。
接着，我们的讨论将集中在对于长T2组分的核磁共振反演处理上。
图二显示了当单一T2驰豫时间是2s并且噪声水平是1pu（A）和4pu（B）时，通过公式（1）计算的合成原始回波数据。
图3A和3B显示了当噪声水平分别是1pu（A）和4pu（B）时，来自于联合反演的T2分布。
T1/T2比为1，3，5和7的拟合曲线在图二中分别用深绿色、蓝绿色、紫红色和红色的线表示，而这些回波序列（无噪声）的拟合曲线是通过对T2分布的计算得到的。
这四条曲线彼此间基本上难以区分（这就是为什么我们在图二中只看到一条红线）。
不同T1/T2比的拟合误差之间的差异比噪声水平本身要小十倍多。
然而反演所给出的视孔隙度的误差可能超过300%（例如在1pu的噪声下，T1/T2=1时，孔隙度为1.0；但是T1/T2=7时，孔隙度却为4.2）。
这个数字例子清楚的表明了T1/T2比对于核磁共振总孔隙度有巨大的影响。
为了阐明问题的统计特性，我们以相同的采集参数和模型（T2=2s，T1/T2=1）为基础，生成10000列带有随即噪声的回波序列。
图四显示了在噪声是1pu，T1/T2比分别为1，3，5和7时的拟合误差的频率图。
由于用于产生原始回波数据的白噪声的性质，所以各种情况下的拟合误差都呈一种正态分布。
每种分布的平均值都接近于原始数据的噪声水平，但也会随着T1/T2比而增长。
正态分布的宽度大概是噪声水平的10%并且不随着T1/T2比的不同而改变。
这个特性表明当T1/T2=1时比高T1/T2值时更容易找到更多的解决方法。
为了得到T1/T2比和有效解决方法的数量之间的关系，在假定解决方法有效的情况下，我们可以使用拟合误差截止法。
假定误差截止值就像图四中深蓝色线标示的那样比噪声水平高10%或者是1.1pu，那么当T1/T2比分别为1，3，5和7的时候，有效解决方法的总数量将分别占解决方法总数量的93.8%，57.7%，25.6%和10.1%。
为了进一步分析有效方法的数量与T1/T2比及噪声水平之间的关系，我们在不同的噪声水平下（1pu和4pu）对很多组T1/T2比进行了相同的模拟。
结果如图五所示。
在低噪声水平的情况下，有效方法的数量随T1/T2比的增加而快速减少，但是在高噪声水平的情况下，这种减少却相当缓慢。
同时，平均视孔隙度几乎随T1/T2比呈线性增长，并且这种关系不会随噪声水平的不同而发生很大的改变。
但是孔隙度分布的宽度（在这里不会被显示）的确会随着噪声水平或T1/T2比的增加而增加。
我们同样注意到了拟合误差分布的中心会随着T1/T2比的增加而移离噪声水平处，尤其是在低噪声水平的情况下（见图五C）。
同样的，视孔隙度的平均值也会随着孔隙度分布中的T1/T2比而发生移动（见图五D）。
我们已经表明的一个最糟糕的例子就是视NMR总孔隙度和T1/T2比有强烈的依赖关系。
随着模型的T2驰豫时间的减少，情况会变的更好一点。
然而像2s 这样的长T2驰豫时间并不是不可能出现的情况。
在许多油田，T2驰豫时间的高峰值都会达到2s左右。
T1/T2比的一丝轻微的不确定都可能造成孔隙度上的重大的不确定。
此外，随着T2驰豫时间的增加和表面驰豫机制的效果的降低，T1/T2比将会减少到1。
以后，我们应当在基于岩心测量的基础上，在T2反演中使用一个和T1/T2比相关的函数。
这种新方法已经被证实了可以正确的预测孔隙度，并且可以避免由于在长T2驰豫时间中不正确的T1/T2比所引起的巨大的孔隙度波动。
高T1/T2比的现场实例数值模拟已经表明对于碳酸盐岩这样的长T2驰豫时间地层，不准确的T1/T2比会对孔隙度评价产生巨大的影响，现在我们看一下另外一个还有大量顺磁物质地层的例子，对于这样的地层，当前的在1到3的范围内优化T1/T2比的方法是更本不够的。
图六显示的NMR孔隙度来自于一个取得EPM（Enhanced Precision Mode）模式的CMR测井仪。
T1/T2比通过联合反演算法在1到3的范围内进行了优化。
地层中包含了大量的可以在孔隙内引起巨大内部磁场梯度的顺磁物质。
这致使T2驰豫率得到很大的加强，并且直接影响到了用于T2反演中的T1/T2比。
图六中的第三道显示了核磁共振得到的孔隙度与中子-密度交会图确定的总孔隙度之间的对比。
在第三道中NMR所测孔隙度与交会图确定的孔隙度相比显著减少的部分在图中用橙色阴影标示了出来。
第四道显示了通过CMR仪的T2反演所得到的最佳T1/T2比（蓝色实线）和通过实验室岩心测量得到的T1/T2比（红色小点）。