从尺度上讲，富有机质页岩的主要孔隙网络由纳米至微米级孔隙组成，这些孔隙与天然裂缝一起形成了流体流动通道，使有机质转化的石油和天然气排出页岩或储存其中。岩石的孔隙结构影响流体分布，流体分布影响岩石的电性，因此在分析岩石的电性前首先要明确岩样的孔隙结构信息和流体分布。
孔隙尺度成像和数字岩石物理已经成为表征富有机质页岩非均质性、孔隙类型、孔隙连通性、矿物组分和烃类赋存状态的一个相对较新且很有发展前景的领域。大部分的泥页岩孔隙喉咙小于0.1μm，这严重限制了可用于这些纳米孔隙系统成像的技术。聚焦离子束（FIB）研磨样品表面与扫描电子显微镜（SEM）成像结合是目前用于富有机质页岩性质（孔隙体积、孔隙分类、有机质体积和无机矿物体积等）定性和定量表征的主要成像技术。在页岩的孔隙尺度成像综合利用中，高分辨率成像是以降低视野为代价的，因此代表性体积单元的选择很关键。为了克服这一挑战并提高所获得图像的代表性，关键是实现组合采样和在样品选择中充分利用多尺度测量中的宏观属性，如孔隙度、有机质和矿物学特征等。
从未热解岩样中钻取2mm的柱样进行分辨率为2μm的CT扫描，将扫描切面叠加在一起，构成如图1（a）所示的数字岩心，图中深色表示低密度，浅色表示高密度，蓝色表示孔隙空间。从图中可以看到，岩心包括一段颜色较浅的砂质层和两端的深色粘土有机质混合层。对扫描图像进行了阈值分割，得到了岩样的孔隙空间（图1b），同时统计了图像的纵向面孔率（图1c）。对热解后的岩石样品进行分辨率为11.47μm的CT扫描，采取这么大的分辨率进行扫描是因为热解后孔隙空间会增大。图2（a）、2（b）和2（c）分别是热解后岩石的全貌、孔隙空间和纵向面孔率。可以看出热解后岩石孔隙空间增大的很明显。图3是热解前后在纵向上的对比图。图4是为采用最大球法从数字岩心中提取的孔径分布。热解前后的分布峰值分别为1.2 um和8.2 1um。然而，由于CT扫描分辨率的影响，孔隙分布的实际峰值比这些值要小。在原始样品的微米级尺度上也有少量孤立孔隙，热解后发现有大量微米级裂缝发育。
图5为本研究采用不同测试方法获得的孔隙度测量结果对比图。从图中可以看出，热解前后样品的孔隙度存在明显差异，热解后孔隙度大于热解前孔隙度。WIP测量的孔隙度与核磁共振测量的接近，且大于氦法测量的孔隙度。结合扫描电镜和CT图像观察到油页岩孔隙各向异性，致密砂岩和富有机质泥岩相互交织。而且，在每一层中观察到的孤立孔数量不同，它们只能从特定的表面或方向进入。因此垂直于层理方向的孔隙度小于平行于层理方向的孔隙度。这被认为是为什么用WIP、NMR和MICP测得的孔隙率比用氦法测得的高的原因之一。
本研究采用的各种方法测量的孔径分布（PSD）范围在0.1 ~ 106 nm之间。按数量级采用不同尺度的7个层次进行比较(图6)。从而直观、准确地分析油页岩孔隙结构特征，并在不同尺度上评价热解对孔隙结构的影响效果。由图13可知，CO2吸附法测量的PSD小于1nm, N2吸附法测量的PSD在1-1000nm之间，NMR法测量的PSD在0.1-100000nm之间，MICP法测量的PSD在0.1-100nm之间，CT法测量的PSD大于1000nm，这与CT扫描的分辨率有关。本文选取的CT扫描分辨率为2(原始样品)和11.47um(热解样品)。
(a) full view (b) pore space (c) slice porosity
图1. 热解前油页岩样品 (分辨率: 2um；400*400*400)
(a) full view (b) pore space (c) slice porosity
图2. 热解后油页岩样品(分辨率: 11.47um 400*400*400)
(a) Y3 (b) Y1-2
图3.热解前后CT纵向切片扫描
图4. CT扫描热解前后样品孔径分布对比
图5 核磁、气体吸附、压汞和CT孔隙度对比
图6. CO2吸附、N2吸附、MNR、MICP和CT的孔径分布比较
上述研究成果发表在国际能源top期刊《ENERGY》上
Jian Lei（雷健）, Baozhi Pan（潘保芝）, Yuhang Guo*（郭宇航）, YuFei Fan（范雨霏）, Linfu Xue（薛林福）, Sunhua Deng（邓孙华）, Lihua Zhang（张丽华）, A Ruhan（阿茹罕） A Comprehensive Analysis of the Pyrolysis Effects on Oil shale Pore Structures at Multiscale using Different Measurement Methods[J]. Energy, 2021, 227(1):120359. 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120359
郭宇航等在《JPSE》上-论证了在火成岩储层基于T2-I模型采用核磁和电阻率测井数据联合反演饱和度的可行性，并讨论了沉积岩和火成岩在孔隙结构和导电性上的差异
保持火成岩储层测井解释的准确性一直是一个难题。中国东部火成岩气藏是目前重要的勘探目标。研究发现，与沉积岩储层相比，火成岩储层性质随深度变化较快，储集空间趋于复杂。此外，孔隙度和渗透率水平较低，使含水饱和度的评价更具挑战性。一般来说，Archie方程参数可以通过大量的室内岩心测量得到，然后应用于含水饱和度的测井解释。固定参数忽略了储层的纵向非均质性，称之为“静态参数”。在目前的调查研究,为了提高测井解释的准确性,分割特征的方法被用来转化从核磁共振测井资料阿奇的方程参数,基于横向弛豫时间(T2)之间的关系和电阻率指数(I)。随后,该方法不仅考虑了储层的纵向非均质性，而且还为火成岩储层含水饱和度的解释提供了一种新的解释方法。此外，还分析了设计模型中关键参数与孔隙结构参数的关系，发现火成岩和沉积岩的数据分布呈现相反的趋势。本研究结果证实了火成岩的电导率主要受大孔隙占比的影响。
为了研究岩石矿物和孔隙结构对岩心进行微ct扫描，识别出2.1 μm微裂纹和2.5 μm孔隙。如图1所示，还观察到了7.2 μm和45.5 μm的高密度矿物颗粒。图2为岩心内部结构及不同密度矿物分布情况。
图3是采用T2-I模型对火成岩岩心实验数据的验证，采用T2分布可以计算得到电阻率数据I-Sw曲线，同样，采用I-Sw实验数据，也可以计算得到核磁T2分布，计算结果与实验结果基本相符。
图4是T2-I模型中关键参数α在不同孔径尺度下的分布特征，图5是基于T2-I模型采用核磁和电阻率测井数据联合反演饱和度应用实例，本研究还提供给开发者一个完整的工作流程，便于应用。
如图6所示，本研究添加了一些中国四川的页岩数据。图中，参数α代表孔隙结构，同时也包含电阻率指标与含水饱和度的关系。玄武岩参数α随孔隙结构的改善而增大。同时，沉积岩资料显示下降趋势。沉积岩在地表上经历风化、剥蚀、搬运、沉积成岩等外部地质作用。该类型岩石的孔隙连通性相对较好。但火成岩的特征是构造相对致密，连通性差。这些特征与火成岩是由岩浆冷却和凝固而形成的这一事实有关。根据参数α的定义，同一层的岩心与横向弛豫时间和孔隙尺寸的关系相似。但随着T2LM的增加，大孔隙比例增加，大孔隙结构的分形维数Df降低。因此，在火成岩的情况下，随着T2LM的增加，饱和指数n的程度有增大减小的趋势。这些结果表明，大孔隙的比例对火成岩的电导率有重要影响。然而，沉积岩的情况并非如此，微孔的发展导致粘土含量的增加。此外，黏土的附加导电性对沉积岩的导电性有显著影响。
本研究还对基性火成岩、中性火成岩和酸性火成岩之间的关系进行了研究。因此，在今后的研究工作中，重点将是收集和测试更多种类的火成岩岩心。
图1采用体素分辨率(1μm)扫描玄武岩数字切片，观察到2.1微米的微裂纹和2.5微米的孔隙;观察到7.2微米的高密度矿物颗粒。
图2可以观察到岩心内部结构及不同密度矿物的分布。
(a) (b)
(c) (d)
图3.岩心的核磁和I-sw曲线的变换结果。(a)、(c)为T2谱T2- I模型计算的I-Sw数据。(b)， (d)为T2- I模型根据I-Sw数据计算得到的T2谱。
图4.不同孔隙尺寸和岩性下α和T2LM的关系
图5.基于T2-I模型采用核磁和电阻率测井数据联合反演饱和度应用实例
图6.不同岩性微孔隙中α与T2LM的关系
该项研究成果发表在工程技术类2区，石油类1区top期刊JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING上，论文信息如下：
Yuhang Guo（郭宇航）, Baozhi Pan（潘保芝）*, Lihua Zhang（张丽华）, Jian Lei（雷健）, Yufei Fan（范雨霏）, A Ruhan（阿茹罕）, Dingdian Yan（闫顶点）, Yongqiang Zhao（赵永强）. 2022. A study on water saturation predictions in igneous reservoirs based on the relationship between the transverse relaxation time and the resistivity index，全文链接：https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109519
