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摘要
数字岩石技术可对岩心进行精细的数字化表征，采用数值模拟方法研究微观岩石物理属性响应。地化混合作用造成了非常规储层岩石具有复杂的孔隙结构和矿物分布特征，多尺度成像技术能以亚纳米级到毫米级分辨率观测不同尺度的岩石微观组构。然而单一分辨率的扫描方法无法解析跨尺度的结构信息，存在视场与分辨率之间的权衡，构建多尺度、多分辨率、多组分的数字岩石模型是解决这一矛盾的关键方法。本文将现有的多尺度数字岩石建模方法分为两大类，分别为基于混合叠加、模板匹配和深度学习的图像融合建模方法；带有显式微孔网络的、仅添加额外喉道的和含裂缝系统的孔隙网络整合建模方法。研究结果表明：图像融合建模法能够真实反映不同尺度岩心的孔隙、矿物三维分布并进行多物理场模拟，但受计算效率限制难以实现尺度差异较大的混合建模。孔隙网络整合法能够实现多个连续尺度的建模，模型储存空间小且数值模拟效率高，但可研究的物理属性受限。此外，数字岩石工作流程还存在如何精确提取矿物、如何确定适当的代表体积元大小等共性问题。笔者认为下一步探索方向为：利用实验数据优化建模、按需研究物理属性建模、结合均化等效理论建模，早日形成具体的应用体系以支撑实际测井解释及油气藏开发。
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单位中国石油集团测井有限公司; 长安大学; 中国石油天然气集团有限公司
