岩心热模拟
一种页岩含气性热演化规律研究的模拟实验方法
２０１６年 ３月 Ｍａｒｃｈ２０１６岩 矿 测 试 ＲＯＣＫＡＮＤＭＩＮＥＲＡＬＡＮＡＬＹＳＩＳＶｏｌ．３５，Ｎｏ．２ １８６～１９２文章编号：０２５４ ５３５７（２０１６）０２ ０１８６ ０７ＤＯＩ：１０．１５８９８／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－２１３１／ｔｄ．２０１６．０２．０１１一种页岩含气性热演化规律研究的模拟实验方法徐学敏，汪双清 ，孙玮琳，沈 斌，秦 婧，杨佳佳，芦 苒（国家地质实验测试中心，北京 １０００３７）摘要：目前针对页岩气赋存规律研究的热模拟实验主要是沿袭常规油气热模拟方法，以粉末态样品开展模拟，研究对象为岩石生成并排出的烃类气体，这种模拟方式未明确页岩气的实质为“滞留气”，并且模拟后样品无法开展扫描电镜分析，不能确定岩石孔隙结构变化规律。
本文通过石英玻璃管封装块状样开展页岩生烃热模拟实验，并结合一套数据处理方法，尝试建立了一种适合页岩气研究的热模拟实验方法，研究泥页岩在不同演化阶段（Ｒｏ范围为 ０．５９６％ ～２．１４３％）不同赋存状态气体的含量以及岩石微观孔隙特征的变化情况。
结果表明，泥岩及油页岩样品的排出气及解析气含量在高成熟度阶段（４００℃以后）有明显增加的趋势，结合扫描电镜微观结构分析显示这是由于有机质生气量以及无机孔隙均有增加。
本方法可以研究页岩热演化过程中不同赋存状态气体含量及微观孔隙结构的变化，为页岩气勘探开发提供了一种可参考的方法。
关键词：页岩气；生烃热模拟；孔隙结构；含气性中图分类号：ＴＥ１２２文献标识码：Ａ生烃热模拟实验是依据化学反应的时间 －温度 补偿原理，利用未熟或低熟样品，在高温高压条件下 开展短时间的热反应，模拟再现地质过程中有机质 的低温长 时 间 演 化 规 律 的 实 验 研 究 方 法［１］。
热 模 拟实验开始于 ２０世纪 ５０年代，研究成果在传统油 气勘探中得到了广泛应用。
利用这种方法，学者研 究了不同母质类型有机质生成油气潜力的差 异［２－４］、液态及气态产物特征及其演化规律等［５－６］。
页岩油地下原位转化的内涵与战略地位
页岩油地下原位转化的内涵与战略地位赵文智;胡素云;侯连华【摘要】页岩油地下原位转化是利用水平井电加热轻质化技术,将埋深300～3 000m页岩中的重质油、沥青和各类有机物大规模转化为轻质油和天然气的物理化学过程,可称为“地下炼厂”,在清洁开采、总量规模与产出物品质等方面具有明显优势.以有机质生排烃机理为基础,研究认为陆相中低成熟度(Ro值小于1.0％)富有机质页岩中,滞留液态烃占总生油量最大比例约25％、未转化有机质达40％～100％.适合地下原位转化的富有机质页岩需具备以下条件:页岩集中段TOC值大于6％,且越高越好;Ro值为0.5％～1.0％;厚度大于15 m;埋深小于3 000m、面积大于50 km2;页岩段顶底板封闭性好;地层含水率小于5％等.中国页岩油原位转化潜力巨大,技术可采资源量石油约(700～900)×108t,天然气约(60～65) ×1012m3.页岩油地下原位转化是新时期“进源找油”勘探的重大接替领域,如能实现商业突破,对中国石油工业的长期稳定乃至跨越式发展都具有里程碑意义.【期刊名称】《石油勘探与开发》【年(卷),期】2018(045)004【总页数】9页(P537-545)【关键词】页岩油;原位转化;地下炼厂;技术可采资源量;陆相页岩;滞留烃;中国陆上【作者】赵文智;胡素云;侯连华【作者单位】中国石油勘探开发研究院,北京100083;中国石油勘探开发研究院,北京100083;中国石油勘探开发研究院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TE122.10 引言笔者及研究团队基于有机质生排烃机理及已有实验室数据，提出了页岩油原位转化的内涵、适应条件、资源潜力与未来发展前景等，指出中国陆相页岩油资源潜力巨大，如经过先导试验，选好靶区并突破工业开采关，对保持中国石油工业长期稳定乃至跨越式发展都具有里程碑意义。
1 研究背景中国石油供应安全形势严峻，石油优质储量发现和产量稳定均面临挑战：①国内主要含油气盆地石油资源探明程度越来越高，发现规模效益储量的难度加大，且新增石油探明储量的品质持续变差，低渗—特低渗—致密油储量占比达 65%，低丰度—特低丰度储量占比达 70%[1]；②国内已开发主力油田稳产难度加大，含水率逐年增加，年综合递减率达 5%～6%，新建产能难以弥补老油田产量递减；③中低油价下石油企业效益下滑，盈亏平衡油价较高，效益生产压力加大。
基于模拟退火算法的数字岩心建模方法_赵秀才
高校应用数学学报A 辑2007,22(2):127-133Appl.M ath.J.Chinese Univ.Ser.A 基于模拟退火算法的数字岩心建模方法赵秀才1,姚 军1,陶 军1,衣艳静2(1.中国石油大学(华东)石油工程学院,山东东营257061;2.中油国际海外研究中心,北京100083)摘 要:简要介绍了模拟退火算法,给出了用于建立数字岩心的三个重要参考函数:孔隙度、两点概率函数和线性路径函数.详细阐述了基于模拟退火算法建立数字岩心的理论方法,介绍了算法中重要参数的设置方法,包括初始温度、降温条件、降温方案及运行终止条件.通过实例运算验证了上述理论的适用性,研究表明:模拟退火算法可以有效降低系统能量,在局部范围内能明显体现孔隙空间特征;由于受到输入建模资料所含信息量的限制,所生成的数字岩心孔隙分布较凌乱,整体连通性差,因而期待新的建模参考函数的开发.关键词:模拟退火;数字岩心;孔隙空间;两点概率函数;线性路径函数中图分类号:O224文献标识码:A 文章编号:1000-4424(2007)02-0127-07收稿日期:2006-05-16基金项目:国家自然科学基金(90610015)§1 引 言合理完善的微观渗流理论是实现微观尺度上大幅度提高原油采收率技术的基础,数字岩心作为微观渗流理论的研究平台发挥着至关重要的作用.如文献[1]中所述,用于构建数字岩心的方法有多种,模拟退火(Simulated Annealing ,下文以SA 简称模拟退火)算法作为以岩心薄片分析为基础的图像重建技术之一早有学者研究[2-4],由于它不仅能够考虑多个建模参考函数、丰富建模输入资料,还可适用于不同岩石类型,因而较高斯场[5]和基于过程模拟[6]的建模方法具有一定优势.§2 SA 算法简介SA 算法是一种模拟物理过程——退火的最优化算法,它的最早思想由M etro polis 在1953提出.根据统计热力学研究,某一温度T 下,物体原子能量的分布概率P 满足Boltzma n 方程,当温度T 非常缓慢的降低,即经退火后,物体将达到终止温度下原子能量为最低的平衡状态.SA 算法就是模拟在退火过程中原子能量的概率分布进行优化计算的.定义在第(K +1)次搜索时状态概率P 的可接受准则如下:P =1,ΔE ≤0,ex p -ΔE T,ΔE >0,(1a)P ≥RAN(1,0),(1b)式中,ΔE =E k +1-E k ;T 为控制参数,称“温度”;RAN(1,0)为(0.0,1.0)内的随机数(由公式(1)所组成的判别准则称Metropolis 准则).这样,搜索时既向性能指标“优化”的方向迭代,又有一定概率接受性能指标“劣化”的状态.开始时“温度”高,接受“劣化”状态的概率大,有利于跳出局部极值,随着迭代次数的增加,性能指标的改善,“劣化”状态的接受概率逐步减小;缓慢的降低控制参数T ,以使在终止温度下得到全局最优解.§3 SA 算法数字岩心建模的参考函数可用于数字岩心建模的参考函数有多种,如孔隙度、两点概率函数、线性路径函数、孔隙尺寸分布函数等.以岩心数据为基础计算得到的上述函数值包含了岩心骨架及孔隙空间的一些重要特征,尤其是前三者.孔隙尺寸分布函数等一些复杂函数由于计算量很大,应用到建模中来会使退火速度大大减慢、建模时间急剧增长,此外它们很多是在三维数据的基础上计算得到的,所以对于此处以岩心二维图像为基本输入资料且希望快速进行数字岩心建模的问题而言不适宜,故此仅对本文用的前三个函数作简介.3.1 孔隙度假设多相系统中第j 相所占区域为v j ,其在整个系统中的体积分数为O j ,定义第j 相的相函数为公式(2a );对于仅考虑孔隙和岩石骨架的两相系统,相函数简化为公式(2b );此时,两相系统孔隙度可由统计平均值(3)给出Z j (r )=1,r ∈v j 0,r v j ,(2a)Z (r )=1r ∈孔隙,0,r 孔隙,(2b)O =Z (r ),(3) 上式中,r 为系统中的某一点,-表示统计平均(下文与此同).3.2 两点概率函数多相系统中第j 相的两点概率函数定义如下:S j (r 1,r 2)=Z j (r 1)×Z j (r 2),(4a)S j (r )=Z j (r )×Z j (r +r ),(4b)式中r 1,r 2为系统中间隔一定距离r (为计算方便,令r 的单位为体素数,体素数与体素棱长的乘积即物理长度,下文所有长度单位与此同.对于二维图像r 的单位是像素数)的任意两点.对于各向同性系统,S j(r 1,r 2)只取决于r 1,r 2两点的距离r =|r 1-r 2|,因此a 式可简化为128高校应用数学学报第22卷第2期b 式.不难看出S j (r )具有以下性质:S j (0)=Oj .对于只考虑孔隙和骨架两相的系统而言,建模过程中通常以孔隙相为研究对象,故以S (r )来简化表示.两点概率函数表征了在系统中随机选取的两点同时分布于同一相中的概率.一般情况下,S (r )曲线的长度截取至曲线达到某一稳定值或水平波动不大时即可.3.3 线性路径函数线性路径函数L j (r 1,r 2)是描述多孔介质内同一相连通性能的重要函数,定义:L (i )(r 1,r 2)=P (r 1,r 2),P (r 1,r 2)=1,r x ∈v j ,0else,(5)式中,r x 为连接r 1,r 2线段上的任意点.在各向同性系统中,L j (r 1,r 2)只取决于两点距离r ,故表示式可简化为L j (r ).对第j 相相体积分数为O j 的系统有L j (0)=S j (0)=O j ;此外,L j (r )随r 值的增大而减小,直至为0.与两点概率函数相同,在数字岩心建模中以孔隙相为研究对象,L j (r )可进一步简化为L (r ).L (r )的计算长度选取到其值减小到0的值即可.§4 基于SA 算法的数字岩心建模方法本文以孔隙度O 和两点概率函数S (r )及线性路径函数L (r )为约束条件来重建两相(孔隙空间和岩石骨架空间)各向同性系统.O ,S (r ),L (r )均可通过用于建模的岩心图像计算得到.设S r (r ),L r (r )分别为SA 算法建立的数字岩心系统中与S (r )、L (r )相对应的函数,则SA 算法建模实际上是对系统不断优化直至S r (r ),L r (r )与S (r ),L (r )足够逼近为止.4.1 建模过程首先随机生成孔隙度为O 的三维0,1(0表示岩石骨架,1代表孔隙)数字岩心系统,启动SA 进程.设某时刻计算出系统的S r (r ),L r (r ),通过下式计算出此时系统(称原系统)的能量E .E =∑i T i[S r (r i )-S (r i )]2+∑i U i [L r (r i )-L (r i )]2,(6)式中,Ti 、U i 为对应不同自变量的函数的权重值.之后,在孔隙空间和岩石骨架空间中分别随机选取一孔隙点和骨架点,将两者位置互换得到一个新系统.可见采用该方案生成新系统可以在整个优化过程中自动保持孔隙度与岩心图像孔隙度的一致性.计算新系统的S r (r ),L r (r )和系统能量E ′.此时,由M etro polis 准则判断新系统是否被接受.如果新系统被接受,则用其更新原系统;否则新系统被抛弃而原系统被保留下来,从而使系统不断优化.在系统的整个优化过程中温度按照某种既定方案不断降低.初始温度最高,由Metropo lis 准则不难看出,此时劣态系统的接受概率较大,这将避免系统陷入局部极值而使其尽可能在全局范围内搜索最优结构;之后温度不断降低,从而降低劣态系统的接受概率以加快进化速度.最终,当系统温度足够低或在某一温度下系统更新失败的次数足够大时,认为系统已被最优化.4.2 初始温度的设定129赵秀才等:基于模拟退火算法的数字岩心建模方法初始温度T 可由退火开始时状态概率确定,如果初始系统的最大能量为E 1=E max (默认E 0=0),设最初新状态的接受概率为90%,则由式(6)计算可得T ≈10E max .通常,初始温度的值取T =(5-10)E max .4.3 降温条件降温条件即程序运行的内循环终止条件,内循环是指在同一温度下对系统进行的更新循环.由于系统更新是随机的,故存在这样的可能:系统刚刚降温后由于随机更新产生的新系统不合适导致能量回升.此时如果将降温条件与系统更新条件定为相同,即能量回升就结束内循环开始降温处理,则导致在该温度下对整个解空间中搜索次数不够可能会漏掉一些性能优异的解.为避免该情况发生,采用以下方法.记同一温度下系统更新的总次数为N all ,导致能量回升的失败更新的次数为N fail ,则定义更新失败率为:f fail =N fail /N all .如果f fail 大于某一临界值,则认为该温度下继续更新对系统的性能不会有大的改进,这时即可进行降温处理.4.4 降温方案这里采用一种较为简单的降温方案,即等比降温方案:T k +1=T ×T k .其中,0<T <1,T 越接近于1,温度下降的越慢.通常取T >0.9以保证系统能够优化.4.5 运行终止条件一般取以下限制条件作为终止条件.A 温度降低到很低的程度B 相邻两温度下系统能量的变化很小.图1 真实岩心CT 图§5 建模实例5.1 初始建模资料及建模函数的提取图2 真实岩心CT 图的概率、路径函数曲线图1所示为实际岩心的CT 扫描图像经二值化处理后的结果,其尺寸大小为184×184像素,每个像素点对应的实际大小为5μm ×5μm.图1中仅有两相:黑色为岩石孔隙,白色为岩石骨架(图5、图6与此同).今以它为基本输入资料建立数字岩心(仅考虑岩石骨架和孔隙两相).提取建模参考函数如下:孔隙度O =0.141.由公式(4)、(5)分别计算两点概率函数S (r )、线性路径函数L (r ),结果如图2所示.可见,S (r=0)=L (r =0)=0.141=O ;r 增到一定值后两点概率函数S (r )值趋于稳定,线性路径函数L(r )值逐步减小直至为0,与前述理论吻合.5.2 模拟退火算法建模参数设置以上述三个参考函数为基本输入资料,采用SA 算法进行数字岩心建模,数字岩心的规模为184×184×184体素,两点概率函数及线性路径函数的取值长度均为25个体素,建模所需参数设置如表1.初始系统的产生方法为:首先为130高校应用数学学报第22卷第2期184×184×184个体素均赋初值0,此后按照均匀分布随机选取184×184×184×0.141个点赋值1,以此保证系统的孔隙度为0.141.表1 模拟退火参数设置表初始温度系统降温比内循环更新失败率前后两次更新能量差最低温度0.020.950.210-710-8考虑到数字岩心与真实岩心的两点概率函数和线性路径函数在函数自变量r 较小时差异较大并随着r 值的增大而减小,故设定T i ,U i 的值在r ≤r max /2范围内是r max /2<r ≤r max 范围内的1.5倍来突出差异,加快优化速度,取值如下:T i =1.5,0≤r≤12,1,否则, U i = 1.5,0≤r ≤12,1,否则.5.3 建模结果将SA 过程刚刚启动时随机生成的数字岩心称为初始岩心,初始岩心经SA 算法处理后输出的数字岩心称SA 岩心,由图3、4可以明显看出:初始岩心与真实岩心差异很大,无论两点概率函数还是线性路径函数与真实岩心的相差甚远,反映了初始岩心的无序.如图5所示,孔隙点几乎均匀分布,无法反映岩心孔隙空间的任何特征.初始岩心经SA 算法处理后性能显著改善,其两点概率函数和线性路径函数与真实岩心的几乎完全吻合(最终系统的能量E <10-6),同时岩心孔隙空间特征明显且与图1中的孔隙形态类似,见图6.可见,SA 算法可以在建模参考函数的约束下对初始岩心进行有效的优化,使系统能量达到最低;同时从所建立的数字岩心的单层图像的效果来看,该算法也具有很强的建模能力.图3 不同系统两点概率函数比较图4 不同系统线性路径函数比较 图7所示为取自SA 岩心内部的一个体积单元(大小为100×100×100个体素)的透视图,蓝色部分为孔隙,骨架空间透明.可明显看到,SA 算法构建的岩心系统,孔隙分布较为凌乱,整体的连通性较差,与真实岩心有较大差异,这主要是由于参考函数较少,岩心骨架及孔隙空间的特征并未充分涵盖造成的.然而如前所述,目前所定义的各个参考函数除本文所应用的三个外,其他函数在建模时的应用受到很大限制,因此找到一种基于二维图像、能充分反映图像特征且易于计算的函数将对拓展SA 算法建模的实用性大有裨益.131赵秀才等:基于模拟退火算法的数字岩心建模方法图5 初始岩心单层图图6 SA 岩心单层图图7 SA 岩心透视图§6 结 论(1)基于SA 算法的数字岩心建模方法是一种直接以岩心二维图像为基础的便捷可行的建模方法.SA 算法可以有效地优化随机系统,在建模参考函数的约束下,它可以使系统的能量降低到最小值.(2)基于SA 算法的数字岩心建模方法可将用于建模的岩心图像的特征有效转化出来,体现在输出系统中;生成的数字岩心其单层图像中具有与建模图像中类似的孔隙形态特征.(3)受到建模输入资料的限制,当前所输出的数字岩心系统的孔隙空间分布较为凌乱、整体连通性较差,同真实岩心仍有不小差距.弥补该缺陷的一个可探讨思路为开发新的建模参考函数,要求它基于二维数据、计算简单并能充分包含岩心切片图像的信息.参考文献:[1]姚军,赵秀才,衣艳静,等.数字岩心技术的发展及展望[J].油气地质与采收率,2005,12(6):52-54.[2]Hazlet t R D.Sta tistical char acteriza tio n and stochastic modeling o f po re netw or ks in relation tofluid flow [J].M a th ema tical Geo lo gy ,1997,29(6):801-822.[3]Y eong C L Y ,T or quato S .Reco nstr uc ting ra ndo m media Ⅱ,thr ee -dimensional media f ro m two -dimensional cuts [J].Ph ys Rev E,1998,58(1):224-233.[4]M anw ar t C,T or quato S,Hilfer R.Stochastic r eco nstructio n o f sandsto nes [J ].Phys Rev E,2000,62(1):893-899.[5]Q uiblier J A .A new thr ee -dimensional mo delling technique fo r studying po rous media [J ].Jour na lof Co lloid a nd Interface Science,1984,98(1):84-102.[6]O ren P E,Bakke S.Process based r eco nstructio n o f sandsto nes and predictio ns of tr anspo rtpro pe rties [J ].T ranspo r t in Po ro us M edia ,2002,46(2-3):311-343.132高校应用数学学报第22卷第2期A method of constructing digital coreby simulated annealing algorithmZHAO Xiu-cai 1,Y AO Jun 1,TAO Jun 1,YI Ya n-jing 2(1.Colle ge of Petroleum Engineering ,China Univ .of Petroleum ,Dongying 257061,China ; PC International Research Center ,Beijing 100083,China )Abstract :Simulated a nnealing alg orithm (SAA )is briefly introduced.Three im po rtant reference functions including po ro sity,tw o-point pro bability function and linear path functio n fo r co nstructing digital co re are listed .Detailed descriptions are presented fo r bo th the theo ry of co nstructing digital co re based o n SAA and the m ethod of setting those im po rta nt parameters in SAA including initial tem perature,tempera ture 's descent condition a nd it 's procedure and termination conditions.Validity o f this theo ry is confirm ed throug h an exam ple ,the result show s tha t SAA can effectiv ely reduce the system energ y,and the po re space in the final output digital core gains go od cha racteristics in lo cal a rea,how ev er,its distributio n and co nnectivity are poo r because of the limitatio n o f input data .New g ood reference functio ns are thus ex pected .Keywords :simula ted annealing;digital co re;pore space;tw o-point probability functio n ;linear path functionMR Subject C lassification :93E20133赵秀才等:基于模拟退火算法的数字岩心建模方法。
岩心物性分析及岩石力学模拟
岩心物性分析及岩石力学模拟岩心是从地下取回来的岩石样本，有着重要的地质和矿产资源学意义。
物性分析是研究地质和矿产资源学的主要内容。
在地质和石油领域，了解岩心物性是非常重要的工作，因为它们在石油和天然气勘探、岩石力学模拟中发挥着重要的作用。
岩心物性分析岩心物性指的是岩石本身的物理和化学性质。
岩心物性分析是研究岩石地质特征和油气储层开发的一项重要工作。
通过对岩心样本的物理、化学、机械性质和孔隙结构等方面进行分析，可以获得关于油气储层的信息，以及开发油气资源的综合研究所需的数据。
岩心物性分析通常包括以下几个方面：1.密度分析：它是通过分析岩心的密度和体积确定岩石的密度，以便于计算出储层的重力场分布。
2.孔隙度分析：孔隙度是指岩石孔隙体积与岩石体积比值，它是评价油气储集条件和物性的重要参数。
孔隙度分析的主要方法是体积法，即测量液体进入和从岩心中排出的体积来确定岩石的孔隙度。
3.渗透率分析：渗透率是指岩石储层中的油气通过孔隙流动的能力，是评价油气储集条件和物性的重要参数。
渗透率分析的主要方法是测定岩心的渗透压力，并计算出流量和压差之间的关系。
4.弹性波速度分析：岩石的弹性波速度是指岩石中声波的传播速度，它可以用来识别储层的类型和评估岩石力学性质。
岩心弹性波速度分析的主要方法是利用超声波仪器测量岩心在不同应力下的弹性波速度。
岩石力学模拟岩石力学模拟是指基于岩石物性和力学特性，通过数学模型分析和计算，模拟出岩石在各种应力和应变下的受力和变形情况，以研究岩石的力学性质，以及评价工程项目的稳定性和安全性。
岩石力学模拟通常包括以下几个方面：1.岩石强度试验：强度试验是检验岩石抗压、抗拉、抗弯等力学性能的基本手段。
通过力学试验可以获得不同条件下的岩石强度参数，如抗拉强度、抗压强度、抗弯强度等。
2.岩石应力应变试验：岩石应力应变试验是研究岩石弹性、破裂和流变性质的主要方法。
通过闭合环形应力和固定圆截面应变的方式进行应力应变试验，可以得到不同应力、应变下岩石的应力应变关系曲线。
一种模拟高温岩石裂隙面热冲击的实验装置及方法
一种模拟高温岩石裂隙面热冲击的实验装置及方法我折腾了好久一种模拟高温岩石裂隙面热冲击的实验装置及方法这事，总算找到点门道。
我一开始完全是瞎摸索，心想这肯定不难，不就是模拟高温和热冲击嘛。
我先从找材料开始，想着能耐高温的，我第一个想到的就是陶瓷。
我就找了些陶瓷片，想把它们当成模拟岩石的基础材料。
可是我很快就发现，陶瓷虽然耐高温，但是它和岩石在很多性能上差别太大了。
这就好比我本来想找个苹果，却找了个长得像苹果的土豆，外观看似差不多，其实内里完全不是一回事。
然后我就开始找真正的岩石样本。
这可不容易，不是随便一块石头就行的。
我跑了好多地方去采集合适的岩石，有的岩石太脆了，有的又透气性不好，找了好久才找到相对合适的那种。
在装置搭建方面，我试过用普通的小烤箱来制造高温环境。
我把岩石样本放进去，然后突然改变温度，想模拟热冲击。
但是呢，这个烤箱加热不均匀啊，岩石有的地方热得厉害，有的地方还凉凉的。
这就像你煎蛋的时候，锅有的地方很烫，有的地方却不热，那蛋肯定煎不好呀。
这次失败让我明白，制造均匀高温是个大问题。
后来我咬咬牙，搞了一个专业的高温加热设备。
这个设备可就强多了，它能够比较精准地调控温度。
我在岩石样本上人为制造一些裂隙，然后放到仪器里，慢慢地升高温度，到一定程度后再迅速降低温度，这用来模拟热冲击。
不过这也不是十全十美的。
我发现对于裂隙深度和宽度的变化监测很困难。
我一开始用放大镜看，那简直是开玩笑，根本看不清楚。
后来我搞了个高精度的显微镜，再结合一些图像分析软件，就能够比较精确地查看裂隙面的变化了。
接下来就是数据记录了。
我先是用本子记，手忙脚乱的，一会儿温度的数据，一会儿裂隙变化的数据。
后来我觉得这样不行啊，很容易出错。
于是我就学习使用电子表格软件来记录数据。
我每做一次实验就新起一个工作表，把温度变化、裂隙面初始状态、结束状态还有中间的变化时间等等，都详细地记录下来。
这样回头分析的时候就很方便了。
我还在实验过程中意识到，环境的湿度对实验也有影响。
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页岩油气人造岩心热模拟实验方法一、基本情况1、选题背景与研究性质随着国民经济的迅速发展以及现代社会对能源需求的日益增加，能源需求压力越来越大，特别是常规油气资源储量逐渐面临枯竭的趋势，具有较大资源潜力的非常规油气逐渐成为新的领域，受到各个国家和石油公司的高度重视，油气勘探开发领域从常规油气向非常规油气拓展，是石油工业发展的必然趋势。
从资源丰度看，非常规油气资源占据全球油气总资源的主体，比例达80％，常规油气资源仅占20％左右【28】，加上全球对清洁能源的迫切需求，人们逐渐把视线从常规天然气转向页岩油气、致密砂岩气等具有巨大资源量及勘探开采潜力的非常规天然气。
在传统石油地质理论中，暗色泥页岩主要作为烃源岩和盖层而非油气储层进行研究。
近年来，随着泥页岩油气在全球非常规油气勘探开发中的异军突起，泥页岩储层特征及生烃热模拟研究越来越受到人们的重视。
上个世纪90年代后期，美国率先大规模开展了页岩气的勘探工作，至今己成功勘探了Antrim, Barnett, Marcellus, Montney和Woodford等多个页岩气区【10】，并相继投入商业性大规模开发。
这引起了各国对页岩气资源的广泛关注，在世界范围掀起了页岩气勘探和开发的热潮。
我国自2005年起开始页岩气资源勘探评价研究工作，多年的勘探研究表明我国页岩气资源丰富，勘探潜力巨大，广泛赋存在海相、陆相和海陆过渡环境沉积的泥页岩中。
其中南方古生界海相页岩气形成地质条件优越，在四川盆地及周缘下古生界海相页岩层系获得突破，涪陵区块下古生界海相页岩气己经获得千亿方的探明储量，并投入商业性开发。
与此同时，对鄂尔多斯盆地中生界延长组湖相泥页岩进行了页岩气勘探评价工作，并在盆地中部柳坪117井延长组长7段泥页岩中获得工业气流，可见，我国海相和陆相页岩气的勘探研究工作均取得了重大的突破。
本论文的人造岩心方法的研究性质属于开发性研究，人造岩心热模拟实验研究性质属于应用型研究。
2、研究目的任务在油田勘探和开发生产中，许多问题的解决离不开岩心实验。
由于受到天然岩心的来源和其他天然性质条件的限制，绝大多数实验采用人造岩心。
因此研究通过分散泥质胶结形成不同孔隙度和渗透率等储层特性的人工岩样制作新方法对于非常规油气勘探与开发有着十分重要的意义。
该项技术既解决进行室内模拟实验的岩心需求问题，又解决因天然岩心非均质性导致实验数据无重复性和可比性的难题，同时对渗透率、孔隙度模拟度高，能够很好地进行化学剂岩心驱油试验评价，还可以为后续的热模拟实验提供可重复制备的样本。
生烃热模拟实验是烃源岩成烃潜力与资源评价的重要手段，可再现地质体中有机质热解演化过程，为评价烃源岩成烃潜力、过程与机理，演绎成烃模式及动力学特征提供理论依据和实验资料。
通过温度、压力、水介质及矿物质等不同实验条件下有机质成烃的模拟实验研究，使实验条件尽量接近地质实际条件，结合沉积盆地热史、沉积史，可以揭示烃源岩生烃史与沉积盆地的演化关系，为盆地模拟提供重要参数；模拟结果可揭示烃源岩中烃类的形成机理和排烃效率，对页岩气等非常规油气资源评价具有重要意义。
3、研究内容与科学问题本论文主要研究建立一种人造岩心的制作方法，为页岩油气的生烃、保存条件及其影响因素等相关研究提供一种进行模拟实验的样品制作方法。
进而对人造岩心进行热模拟实验研究其孔渗参数的实验前后变化情况，以及不同岩石性质与结构条件下的生烃能力与页岩油气形成能力。
1.研制低孔渗无有机胶结剂的人造岩心1）制作要求研制具有储层特性的泥页岩岩人造岩心：a.工艺上必须保证加进去的泥页岩粉末矿物不被胶结物胶死；b.加热至900℃微孔隙结构不发生明显变化；c.人造岩心岩性、物性、孔隙、渗透、敏感特性与天然页岩岩心相似；d.人造岩心的几何形状、均质程度、稳定性、力学强度等均能达到使用要求，满足实验需要。
2）人造岩心制作方法研究研究建立一套人造岩心制作方法。
天然岩心是经过沉积、胶结、压实、成岩、演化等复杂地质过程形成的。
由于天然岩心成因的复杂性，在制作人造岩心时无法模拟其真实过程。
因此，基于我们制作人造岩心的目的，首先要使其均质性好、可代替天然岩心进行相关实验是基本要求，主要考虑岩性、物性、孔隙结构来研制出出固定的配方，得到有大致固定的物理参数、化学、结构性质参数的，形状和尺寸满足实验要求的人工岩心；其次，所制备岩心的物理、化学、结构性质参数，以及形状和尺寸可以反复再现。
3）胶结剂的选择无论是沉积形成天然岩心还是制作人造岩心，胶结剂都是必不可少的。
制作人造岩心时选择胶结剂极其重要，胶结剂类型对岩心性能影响至关重要，直接决定了岩样是否具有储层敏感性，岩样能否具有一定力学强度，满足相关实验与测试要求。
对胶结剂的要求：由于后期需要对岩心进行热模拟实验，所以只能选择无机胶结剂；达到一定胶结强度，岩心不会出现裂缝，不会对岩性造成影响。
二、工作进展与完成工作量目前正处于人造岩心研制阶段，仪器调制基本恢复正常，胶结剂已经做出新的配方，下一步开始尝试压制低渗页岩岩心，以及调制稳定的物料配方和压制方案。
现在已经完成了毫达西级别的人工岩心的压制方案。
三、阶段性研究成果与创新认识（1）物料的类型大致已经确定，已经可以压制成型一些10-1毫达西的页岩岩心。
物料的配比和压制方案如下：物料配比:10-18目页岩粉末5g，60-100目页岩粉末10g，100-200目页岩粉末25g，200目以下页岩粉末25g水泥熟料10g，氟硅酸钠1g，磷酸硅1g，高岭土5g。
胶结剂配比：使10g硅酸钾完全溶解于50ml水中。
将物料在固定容器中震荡，使其混合均匀，然后将胶结剂缓慢加入配比好的物料中，待物料呈现出胶结状，将其等分为四份，分别置于压样机内压制，设定压制压力为30Mpa，压制时间为10min，完成后取出岩心，将其置于30℃烘箱内养护一周。
如图一为毫达西级别的人工页岩岩心，表一为测试结果。
图一.人工页岩岩心表一.覆压孔渗仪测试结果（2）为防止仪器漏料而配制的护塞，已经可以基本解决漏料的问题。
（3）岩心胶结剂新配方正在尝试阶段，较以前的岩心胶结强度有所增强。
目前正在尝试增加细的页岩岩石粉末的用量、黏土的含量、胶结剂的浓度来压制超低渗页岩岩心。
四、存在问题与解决方案（1）配制好的物料在加入新配方的胶结剂后极易硬化，目前还没有很好的解决方法，只能加快操作。
（2）压制的页岩岩心有微裂纹，目前解决方案是配置了新的胶结剂，效果有所改善，但未根本解决。
五、下一步工作安排在2017年结束前进行大量实验，找出解决裂纹的更有效的方法，压制出超低渗页岩岩心，总结出固定的物料配比和压制方案，2018年年初能够开展生烃热模拟实验。
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