天然致密砂巖孔隙結(jié)構(gòu)的3D打印與流體輸運特性研究

流體在巖石孔隙中的運移規(guī)律及其流固耦合效應是地下油氣儲備與開發(fā)的核心科學問題，也是導致不同工程災害或工程難題的重要因素。精確表征巖石微觀孔隙結(jié)構(gòu)，揭示微觀孔隙結(jié)構(gòu)與流體輸運特性的內(nèi)在關聯(lián)，是開展深部巖體相關工程研究的基礎。

近期，中國科學院武漢巖土力學研究所的宋睿副研究員、劉建軍研究員、楊春和研究員聯(lián)合西南科技大學的汪堯博士等人提出了一種利用3D打印和微CT成像技術實現(xiàn)致密砂巖復雜孔隙結(jié)構(gòu)定量表征和多相流體輸運特性的可視化研究方法。研究團隊利用新型的面投影微立體光刻技術（PμSL，nanoArch S130，摩方精密）實現(xiàn)了致密砂巖孔隙模型的原位尺度打?。▇2μm光學分辨率），再現(xiàn)了致密砂巖復雜孔隙系統(tǒng)的三維拓撲結(jié)構(gòu)特征與空間連通性。研究人員對比分析了3DP巖心與數(shù)字巖心（DRP）模擬得到的孔徑分布（PSD）、孔隙度和絕對滲透率的差異；同時結(jié)合原位CT成像技術開展了3DP巖心可視化CO2驅(qū)油實驗，并與實驗基準數(shù)據(jù)進行了比較。研究成果為定量表征巖石復雜孔隙結(jié)構(gòu)特征及其中多相流體輸運機制提供了新的工具，具有廣闊的應用前景。論文研究工作得到國家自然科學基金，武漢市知識創(chuàng)新專項（基礎研究）和四川省自然科學基金等項目的支持。相關研究成果以“3D Printing of natural sandstone at pore scale and comparative analysis on micro-structure and single/two-phase flow properties"為題發(fā)表在《Energy》期刊上。

圖1. 基于CT圖像與面投影微立體光刻技術的致密砂巖微觀孔隙結(jié)構(gòu)提取與3D打印制備流程(a)天然致密砂巖的微CT掃描；(b)數(shù)字圖像處理與巖心重建；(c)面投影微立體光刻3D打印成型

該研究中所采用的天然巖心樣本為海相致密砂巖。通過從原始巖心中鉆取直徑約為5mm的小巖心柱塞樣本，利用蔡司Xradia MICROXCT-400三維成像系統(tǒng)進行微CT掃描成像，獲取天然巖心孔隙結(jié)構(gòu)的微CT圖像（如圖1a所示），并將其用于孔隙空間提取、數(shù)字巖心重建與模擬（如圖1b）；然后，基于數(shù)字圖像處理轉(zhuǎn)化為3D打印通用的.stl文件，利用BMF公司的面投影微立體光刻成型技術完成孔隙模型的3D打?。ㄈ鐖D1c所示）。

圖2. 3D打印巖心與天然巖心微觀孔隙結(jié)構(gòu)的對比分析(a)基于偏光顯微鏡和CT成像得3DP巖心孔隙結(jié)構(gòu)表征；(b)基于圖像校準的3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構(gòu)拓撲形態(tài)特征的對比分析；(c)孔隙結(jié)構(gòu)特征參數(shù)的計算與分析

為表征3D打印巖心在復刻天然巖心孔隙結(jié)構(gòu)特征方面的準確性，該團隊分別采用偏光顯微鏡和微CT成像對3DP巖心的2D/3D微觀孔隙結(jié)構(gòu)特征進行了定量表征（如圖2a所示）。基于團隊自行開發(fā)的數(shù)字圖像處理與模型重建技術，分別研究了3DP巖心孔隙分布特征，并與天然樣品的實驗室測試結(jié)果進行了對比分析，結(jié)果表明3DP巖心和原始樣品的PSD分布總體上一致（如圖2c所示）。在對3DP巖心和原始巖心CT圖像手動校準的基礎上，團隊采用開源圖像處理軟件（Fijiyama）中的塊匹配算法（Block-Matching Algorithm）實現(xiàn)了3DP巖心CT圖像與原始樣品CT圖像的自動配準，并作為后續(xù)分析的基準數(shù)據(jù)（如圖2b所示）。結(jié)果表明，3DP巖心與原始巖心孔隙特征吻合較好，驗證了3DP巖心在微米尺度下再現(xiàn)巖石微觀結(jié)構(gòu)的可行性和適用性。

在此基礎上，團隊以分割的微CT圖像為數(shù)據(jù)藍本，引入峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio, PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)度量（structural similarity index measure, SSIM）兩個關鍵參數(shù)對3DP巖心孔隙結(jié)構(gòu)特征進行表征，以量化3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構(gòu)的保真度（如圖2c所示）。PSNR用于衡量相同空間位置上孔隙特征參數(shù)（大小和坐標位置）的絕對誤差。SSIM用于測量兩個圖像之間的相似性，用于評估相應位置上的孔隙是否由3D打印機識別。計算結(jié)果表明：本文中3DP巖心的PSNR值介于[9.010，14.983]之間，其SSIM值介于[0.870，0.925]之間。大多數(shù)孔隙特征被打印識別，但一些孔隙并不在原始尺寸或位置上。由于后處理過程中，樣品近端部的液體樹脂更容易被去除，因此頂/底部結(jié)構(gòu)的打印精度優(yōu)于其他部分，顯示出更高的SSIM值。

圖3. 基于原位CT成像的微觀可視化多相滲流試驗(a)團隊自行設計的用于原位CT成像的微觀可視化滲流試驗系統(tǒng)；(b)3DP巖心飽和油狀態(tài)（上部）和CO2驅(qū)油后（下部）3DP巖心中油相分布的微CT圖像；(c)CO2驅(qū)油后3DP巖心中CO2分布及對應的孔隙網(wǎng)絡模型，以及3DP巖心和原始巖心中殘余油相原位潤濕角計算結(jié)果的對比

在3DP巖心與原始巖心孔隙結(jié)構(gòu)特征對比分析的基礎上，團隊針對3DP巖心的流體輸運特性開展了進一步的研究。利用自行設計的基于原位微CT成像的可視化滲流試驗系統(tǒng)分別進行了3DP巖心的飽和油和CO2驅(qū)油試驗（如圖3a所示）。分別采集了飽和油狀態(tài)與驅(qū)替完成時3DP巖心的微CT圖像（如圖3b所示）。為了消除不同掃描階段樣品放置的人為誤差，研究人員對獲取的CT圖像也進行了手動校準和圖像配準操作。分析結(jié)果表明：注入CO2氣體主要沿孔隙中部流動，導致顆粒表面出現(xiàn)大規(guī)模殘余油。考慮到制備3DP巖心使用的HTL樹脂是強油濕性，殘余油相優(yōu)先附著到固體表面。當注入流體發(fā)生突破時，樣品中會留下很大部分以油膜形式分布的殘余油。在油濕性巖心中，毛細管壓力是注入CO2的阻力，導致大量殘留油塊被毛管力卡斷在小孔中。此外，研究團隊對3DP巖心和原始巖心的原位接觸角進行了計算與對比分析，討論了微觀潤濕性在殘余流體捕獲機制中的影響（如圖3c所示），并進一步提取了CO2驅(qū)替后3DP巖心的孔隙網(wǎng)絡模型，對驅(qū)替過程中CO2氣體的主要滲流通道以及微觀賦存狀態(tài)進行了討論與分析。結(jié)果表明，注入氣體主要沿3DP巖心的左側(cè)分布，注入CO2沿優(yōu)先通道突破，與剩余油分布一致。考慮到注入CO2的操作壓力低于最小混相壓力，驅(qū)替過程為不混相氣-液流，界面張力和注入流體粘度的降低有助于提高波及效率和采收率。（如圖3c所示）。