高石梯-磨溪区块碳酸盐岩储层孔隙连通性综合评价

崔利凯 孙建孟 黄宏

摘 要：碳酸鹽岩储层发育有孔隙、洞穴和裂缝3种储集空间，孔隙空间组合关系复杂多样，储层物性差异大，均质性差，连通性评价难度大。为了综合评价碳酸盐岩储层孔隙连通性，以X射线CT扫描成像和数字岩心技术为基础，以四川盆地川中地区高石梯-磨溪区块龙王庙组和灯影组碳酸盐岩为例，将孔隙划分为主要孔隙、次要孔隙和死孔隙3种类型，从定性与定量2个方面开展碳酸盐岩孔隙连通性综合评价。结果表明：研究区储层以溶蚀孔隙和溶蚀孔洞为主，同时裂缝较为发育，对储层渗流能力具有显著的改善作用。此外，连通性计算结果表明岩心主要孔隙连通率较高，平均占总孔隙体积的60%以上。主要孔隙占总孔隙的比值与储层渗流能力总体呈正相关关系。通过孔隙结构参数综合分析，对于高孔低渗的样品，孔隙为主要储集空间，但储层渗流能力受喉道半径和配位数影响较大;对于低孔高渗的样品，喉道及配位数对流体渗流控制能力很小，但裂缝及溶洞显著提高了储层孔隙连通性，有效改善了储层的渗流能力。

关键词：地质资源与地质工程;孔隙连通性;X射线CT扫描;碳酸盐岩储层;孔隙结构;数字岩心

中图分类号：TE 122.2   文献标志码：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0411   文章编号：1672-9315（2019）04-0634-10

Abstract：There are three types of reservoir spaces in carbonate reservoirs，including pores，caves and fractures.The combination of pore space is diverse，and the reservoir has strong heterogeneity and differs greatly in physical properties，therefore it is difficult to conduct a connectivity evaluation.For comprehensive evaluation of carbonate reservoir pore connectivity，based on X ray CT scanning and digital core physics，taking the carbonate rocks from Longwangmiao Formation and Dengying Formation of Gaoshiti Moxi block in Sichuan basin as examples，the pore space was divided into three types，primary pores，secondary pores and dead pores.The comprehensive evaluation of pore connectivity was carried out from both qualitative and quantitative aspects.The results show that the reservoir in the study area is dominated by dissolution pores and dissolution caves.The fractures are also developed，which can significantly improve the permeability of the reservoir.In addition，the results of connectivity calculation show that the connectivity of primary pores is high，accounting for more than 60% of the total pore volume.The ratio of primary pores to total pores is positively correlated with reservoir permeability.Through the comprehensive analyzation of the pore structure parameters，for the samples with high porosity and low permeability，the pores are the main storage space，while the permeability of reservoir is obviously controlled by throat radius and coordination number.For the samples with low porosity and high permeability，the throat and coordination number have little control over permeability.The existence of fractures and caves，however，can improve the pore connectivity，thus promoting the permeability of reservoirs effectively.

Key words：geological resources and geological engineering;pore connectivity;X ray CT scanning;carbonate reservoir;pore structure;digital core

0 引 言

碳酸盐岩储层占世界剩余石油与天然气资源的一半以上，具有巨大的勘探开发潜力。储层孔隙是油气的有效存储空间，其中连通部分更是为油气的运移提供通道，进而控制油气的产出行为[1]。因此，孔隙连通性综合评价对油气资源评价、赋存及运移机理研究具有重要意义[2-3]。由于碳酸盐岩储层储集空间复杂，具有明显的非均质性以及复杂的孔渗关系[4-5]。因此，以渗透率表征为主的常规储层孔隙连通性表征方法不能准确全面地反映碳酸盐岩孔隙连通性情况。随着X射线CT扫描技术在石油地质领域的发展与应用，利用CT扫描对岩心样品进行无损成像，获得岩心三维结构信息，通过图像分割建立数字岩心模型，进而可以对孔隙连通性进行定量分析。相比于利用核磁共振与压汞评价储层孔隙连通性[1]，基于CT技术的连通性分析更直观更全面。杨保华等提出了以基于孔隙中轴线结构的孔隙拓扑率来评价孔隙连通性的优劣[6]。邹才能等提出利用孔隙连通率来描述致密储层孔隙空间的渗透性[7]。王玉丹等利用同步辐射多能CT技术，结合数据约束模型方法对碳酸盐岩和页岩样品微纳孔隙、裂缝进行研究，实现了多尺度三维结构表征和连通性分析。其連通性基于孔隙团簇分析，对连通性表征的定量分析不足[8]。郑委等针对裂隙多孔介质，提出了一种双重逾渗模型，并基于模型将分形维数作为表征连通性的依据[9]。赵斌等将孔隙简化为球棍模型即孔隙网络模型，采用复杂网络理论建立孔隙结构的结点-边数学模型，并引入了网络连通熵的概念用于孔隙连通性评价[10]。与分形维数一样，通过单一参数不能完整准确地描述孔隙连通性。孙亮等利用聚焦电子-离子双束扫描电镜（FIB SEM）和数字岩心技术对页岩、致密碳酸盐岩样品连通性进行了分析，提出了多级连通域模型进行孔隙连通性分析[11]。

以四川盆地川中地区高石梯-磨溪区块龙王庙组和灯影组碳酸盐岩为依托，采用CT扫描对多组碳酸盐岩样品进行了微观孔隙结构提取，利用数字岩心技术重构了真实岩心样品三维孔隙结构模型。综合前人研究成果，基于孔隙结构模型将孔隙空间划分为不同类型的孔隙连通域并计算孔隙连通率，从定性与定量两方面对孔隙连通性进行评价与分析。同时，通过计算相关的孔隙结构参数，对储层渗透率的微观影响因素进行了分析。

1 研究区地质背景

高石梯-磨溪区块位于四川盆地川中地区平缓构造带中部、乐山-龙女寺古隆起轴部东部，其主力储层包括震旦系灯影组及寒武系龙王庙组[12]。高石梯-磨溪潜伏构造带经历了多旋回构造运动的同沉积和剥蚀隆起作用，受川中及龙门山基底隆起控制，是具有一定继承性发育的古隆起[13]。震旦纪时期四川盆地及周缘发育碳酸盐镶边台地，寒武系龙王庙组沉积期发育碳酸盐缓坡型台地[14]，形成了复杂裂缝-孔洞型、孔隙型碳酸盐岩储层。龙王庙组储层储渗空间主要为裂缝-孔隙（洞）型，其次为孔隙型，孔、洞、缝搭配良好，灯影组储层储渗空间为裂缝-孔隙（洞）型、孔隙（洞）型2类[15]。灯影组灯二段、灯四段及龙王庙组碳酸盐岩储层平均孔隙度分别为3.35%，322%和4.28%，平均渗透率分别为1.160×10-3，0.593×10-3，0.966×10-3 μm2.文中研究目的层为四川盆地川中地区高石梯-磨溪区块震旦系灯影组、寒武系龙王庙组深层碳酸盐岩裂缝-孔洞型储层。

2 碳酸盐岩储层储集特征

2.1 储集空间特征

碳酸盐岩储层孔隙结构复杂，储集空间以溶蚀孔隙和溶洞为主，溶蚀孔隙有粒间溶孔、粒内溶孔及晶间溶孔等，裂缝也较为发育，主要分为微裂缝、构造裂缝及溶蚀裂缝等[16-17]。基于岩心扫描图像及岩心分析资料，研究区以溶蚀孔洞（图1（d）、图1（e））为主，以各种裂缝及微孔隙为辅，孔隙呈不规则状，包括粒间溶孔（图1（f）、图1（g））、粒内溶孔（图1（c））及晶间溶蚀孔（图1（h）、图1（i））;微裂缝（图1（a））开度较小，溶蚀裂缝（图1（b））长度小，开度相对较大，边界有明显的溶蚀现象，呈锯齿状。从储层储集空间发育程度着手，研究区储集空间类型差异较大，可分为裂缝-孔隙（洞）型及溶蚀孔洞型等。孔隙型储集空间微裂缝发育明显，无溶蚀孔隙;裂缝型储集空间存在明显的张开裂缝，基质中含有少量的溶蚀孔洞;溶蚀孔洞型储集空间溶蚀孔洞发育，孔洞之间存在大量的微孔隙。

2.2 储集物性特征

岩心柱塞样气测结果表明，研究区碳酸盐岩储层以低孔低渗特征为主，局部存在低孔高渗、高孔低渗以及高孔高渗等特征。孔隙度范围为279%～10.02%，主要分布在3.6%～7.5%，平均值为5.37%;渗透率分布于（0.001 7～0.833 3）×10-3 μm2，主值分布范围为（0.002 6～0.067 2）×10-3 μm2，平均值为0.082 1×10-3 μm2.

研究区碳酸盐岩储层孔渗特征如图2所示，在低孔隙度段（4%左右）岩心样品存在渗透率等于甚至高于高孔隙度段渗透率值的特征，即明显的低孔高渗特征;在高孔隙度段（8%左右）岩心样品存在渗透率等于甚至低于低孔隙度段渗透率值的现象，即明显的高孔低渗特征。研究区储层孔隙度与渗透率具有一定的相关关系，但相关性差，进一步验证了碳酸盐岩储层储集空间发育程度差异以及组合类型的复杂性。

3 微观孔隙连通性评价

X射线CT扫描利用射线对扫描样品的全方位、快速无损成像优势，将扫描图像进行数值重构，进而可以将样品内部的微观三维结构特征真实地反映出来[18-22]。文中将X射线CT扫描技术应用于碳酸盐岩柱塞样品内部结构灰度图像获取，通过图像分割重构能够反映微观孔喉结构特征的三维数字岩心模型，例如：原生孔隙、溶蚀孔隙、溶蚀孔洞、微裂缝及构造裂缝等，为准确全面地开展碳酸盐岩孔隙连通性评价奠定基础。

3.1 孔隙连通性定性评价

在开展岩石孔隙连通性评价时，为了表达直观和简化后续计算过程，将数字岩心划分为岩石骨架和孔隙2部分，不考虑矿物类型。采用CT扫描成像构建的碳酸盐岩柱塞样三维结构模型如图3所示，柱塞样直径为25.4 mm，长度为45.5 mm，扫描分辨率为26.6 μm/像素。

由于研究區碳酸盐岩具有极强的非均质性，为获取较大的视野，同时考虑到岩石物理数值模拟计算要求，选取柱塞样品中孔隙结构较为发育的区域，截取体积为600×600×600体素的三维数字岩心模型。8组岩心样品的三维数字岩心模型（图4）和内部孔隙结构模型（图5）用于孔隙结构、孔隙分布及连通性关系等特征的定性评价。

由碳酸盐岩数字岩心模型及孔隙结构模型可知，震旦系灯影组、寒武系龙王庙组碳酸盐岩孔隙类型复杂，发育有微孔隙、裂缝及溶洞等，孔隙尺寸跨度大，形态差异大，溶孔呈管状（图5（a））及类球状（图5（d）、图5（h））分布，为流体的主要储集空间;裂缝呈片状（图5（c）、图5（d）及图5（g））分布，为流体的主要运移空间和储集空间;孔隙分布均质性差，呈分散状（图5（b）、图5（e）及图5（f））或聚集状（图5（d））分布，局部较为发育，微孔隙多围绕大孔洞分布;体积较大的溶孔及裂缝将孔隙空间相互连通，有效地沟通了微孔隙，具有很好的连通性。此外，研究结果表明碳酸盐岩孔隙度虽然不高，但有效储集空间尺度较大，渗流能力可能同样存在较大差别。实例分析表明，孔隙结构模型能够直观地了解碳酸盐岩储层孔隙空间的结构特征，为孔隙结构及连通性定性评价奠定基础。

3.2 孔隙连通性定量评价

基于碳酸盐岩数字岩心模型，采用数值方法开展孔隙连通性定量评价。为直观地分析岩石微观孔隙连通性，依据其对渗透率贡献度将孔隙划分3类，分别为主要孔隙、次要孔隙及死孔隙。主要孔隙是指孔隙体素贯穿模型相对边界的区域，对特定方向渗透具有极大的贡献;次要孔隙是指孔隙体素仅位于模型一个边界上或相邻边界上的区域，虽然在数字岩心表征范围内不能实现单方向连通，但是在大尺度上可能对孔隙连通具有重要影响;死孔隙是指位于模型内部，与模型边界没有任何接触的区域，其对有效孔隙度、渗透率均没有贡献。3种孔隙连通域的区分有利于更加直观地表征微观孔隙的连通性，为孔隙连通性定量评价提供了有效支撑。

基于碳酸盐岩孔隙结构模型，采用色彩标记法，在检测所有孔隙连通域之后，将不同孔隙连通域进行标记以进行区分，孔隙分区及连通性统计结果如图6及表1，图6中不同的颜色代表不同的孔隙，相互连通的孔隙为一个颜色。

连通性计算分析结果表明，高石梯-磨溪区块龙王庙组和灯影组碳酸盐岩孔隙以大孔洞及裂缝为主，对渗透率起主要贡献的孔隙连通率较高，平均占总孔隙体积的64.45%，平均占岩石总体积的4.04%.裂缝样品（MXYP3，MXYP4）主要孔隙连通率最高达到95%以上，表明该岩心内部大部分孔隙均连接为一体，由裂缝贯通;无裂缝样品（MXYP2）主要孔隙连通率达60%以上，可知整个岩心内部孔隙的溶洞及孔隙连通性较好，但仍有孤立孔隙作为储集空间。由此可知，对于碳酸盐岩而言，虽然孔隙度不高，但有效储集空间占据的比例较大。

4 储层连通性微观影响因素

4.1 储集空间类型

碳酸盐岩储层储集空间类型复杂，发育有原生孔隙、溶蚀孔隙、溶蚀孔洞及裂缝等[23-25]。由于研究区裂缝发育存在差异，通过对比有裂缝样品与无裂缝样品的渗透率（图7），可知有裂缝样品渗透率明显高于无裂缝样品。此外，孔隙度越低，裂缝使得其渗透率提高的幅度越大。由此可知，裂缝的存在对不同类型和尺寸的孔隙起到了很好的连通作用，在一定程度上优化了储层的连通性，在宏观上表现为渗透率值的增大。由于碳酸盐岩储层岩石中包含有大量尺寸分布范围较广的溶洞，成为储集流体的主要储集空间及渗流通道。裂缝及溶洞的存在显著地提高了储层的孔隙连通性，改善了储层物性特征。

4.2 孔喉组合关系

在碳酸盐岩储层中，孔喉组合关系多样性导致了结构特征及连通性差异，这种差异性直接导致了储层的非均质性[26]，表现为孔渗关系的复杂性。孔喉半径对储层微观连通性具有重要影响，也控制着储层物性特征。孔隙尺寸及体积决定储集容量，喉道半径决定渗流能力，因此有必要提取岩石孔隙结构参数。基于数字岩石物理模型，采用最大球算法提取孔隙网络模型并计算相关孔隙结构参数（图8）。

由孔隙结构参数分布可知，岩心样品孔隙喉道尺寸及比例存在明显的差别，通过与岩石物性参数综合分析，碳酸盐岩孔隙半径与孔隙度相关性较好，孔隙度越大，主要孔隙半径越大。由于裂缝尺度较小，导致该样品孔喉比较小的部分占比较大，呈现出曲线随孔喉比增大而减小的形态，此外岩心内孔洞尺度越大，与孔隙差别越大，将会导致孔喉比曲线峰值位置向右移动，发育孔洞越多峰值越高;孔喉配位数对应于孔隙网络的发育程度，发育程度越高，配位数越大，发育程度越低，配位数发育程度越低，因为发育有裂缝空间，导致其配位数分布广，所占比率较大且分布较为均匀。

碳酸盐岩主要通过喉道和裂缝等连通孔隙空间，由于喉道与裂缝尺寸差异较小，由喉道尺寸分布可知喉道半径分布呈单峰状态。在相近孔隙度条件下，储层渗透率一方面受孔喉半径分布及大孔喉所占比例影响，大孔喉所占比例越高，孔喉半径越大，渗透率越大。例如MXYP8孔隙度虽然较大且主要孔隙占比较大，但渗透率却相对较小，因为是喉道尺寸较小且分布较为集中，此外，MXYP1与MXYP6孔隙度及主要孔隙占比较为接近，但喉道尺寸分布MXYP1优于MXYP6，导致渗透率数值相对较大;储层渗透率另一方面还受连通孔隙占总孔隙比例的影响（图9（b））。连通比例越大，孔喉半径越大，储层渗透率越高，如MXYP7优于MXYP6.

5 结 论

1）四川盆地川中地区高石梯-磨溪区块龙王庙组和灯影组为碳酸盐镶边台地和碳酸盐缓坡型台地，储集空间以溶蚀孔隙和溶蚀孔洞为主，微裂缝、构造裂缝及溶蚀裂缝等也较为发育，裂缝和溶洞极大地改善了储层的储集能力和渗透性能。

2）应用孔隙结构三维重建技术全面表征了碳酸盐岩储层孔喉结构，明确了储集空间形状、大小及分布等特征，进而评价碳酸盐岩孔隙连通性，研究区盐酸盐岩孔隙连通率总体为4.04%，对渗透率起主要作用的孔隙占总孔隙体积的64.45%.储集空间对孔隙连通性具有很大影响，在相近孔隙度条件下，裂缝或溶洞越发育，其将所有孔隙连通在一起的几率越大，连通性越好。

3）碳酸盐岩储层中，储集空间组合类型多样性导致了孔隙结构及孔隙连通性差异，储层孔隙半径与孔隙度相关性较好，孔隙度越大，主要孔隙半径越大。储层渗透率不仅受孔喉半径及大孔喉占比影响，还受连通孔隙占总孔隙比例影响。大孔喉所占比例越大，孔喉半径越大，渗透率越大;连通孔隙比例越大，孔喉半径越大，储层渗透率越高。

参考文献（References）：

[1] 宁传祥，姜振学，高之业，等.用核磁共振和高压压汞定量评价储层孔隙连通性—以沾化凹陷沙三下亚段为例[J].中国矿业大学学报，2017，46（3）：578-585.

NING Chuan xiang，JIANG Zhen xue，GAO Zhi ye，et al.Quantitative evaluation of pore connectivity with nuclear magnetic resonance and high pressure mercury injection：a case study of the lower section of Es3 in Zhanhua sag[J].Journal of China University of Mining and Technology，2017，46（3）：578-585.

[2]祝彦贺，陈桂华，梁建设，等.页岩油气甜点识别的综合评价方法[J].中国矿业大学学报，2016，45（2）：301-309.

ZHU Yan he，CHEN Gui hua，LIANG Jian she，et al.Comprehensive evaluation method of shale oil and shale gas sweet spot identification[J].Journal of China University of Mining and Technology，2016，45（2）：301-309.

[3]董大忠，邹才能，杨 烨，等.中国页岩气勘探开发进展与发展前景[J].石油学报，2012，33（S1）：107-114.

DONG Da zhong，ZOU Cai neng，YANG Ye，et al.Progress and prospects of shale gas exploration and development in China[J].Acta Petrolei Sinica，2012，33（S1）：107-114.

[4]赵文智，沈安江，胡素云，等.中国碳酸盐岩储集层大型化发育的地质条件与分布特征[J].石油勘探与开发，2012，39（1）：1-12.

ZHAO Wen zhi，SHEN An jiang，HU Su yun，et al.Geological conditions and distributional features of large scale carbonate reservoirs onshore China[J].Petroleum Exploration and Development，2012，39（1）：1-12.

[5]何 伶，赵 伦，李建新，等.碳酸盐岩储集层复杂孔渗关系及影响因素—以滨里海盆地台地相为例[J].石油勘探与开发，2014，41（2）：206-214.

HE Ling，ZHAO Lun，LI Jian xin，et al.Complex relationship between porosity and permeability of carbonate reservoirs and its controlling factors：a case of platform facies in Pre Caspian Basin[J].Petroleum Exploration and Development，2014，41（2）：206-214.

[6]楊保华，吴爱祥，刘金枝.基于数字图像处理的堆浸散体孔隙连通性分析[J].矿冶工程，2013，33（1）：18-21.

YANG Bao hua，WU Ai xiang，LIU Jin zhi.Analysis of pore connectivity of granular ore media after heap leaching based on digital image processing[J].Mining and Metallurgical Engineering，2013，33（1）：18-21.

[7]邹才能，杨 智，陶士振，等.纳米油气与源储共生型油气聚集[J].石油勘探与开发，2012，39（1）：13-26.

ZOU Cai neng，YANG Zhi，TAO Shi zhen，et al.Nano hydrocarbon and the accumulation in coexisting source and reservoir[J].Petroleum Exploration and Development，2012，39（1）：13-26.

[8]王玉丹，杨玉双，刘可禹，等.非常规油气储集孔隙多尺度连通性的定量显微CT研究[J].矿物岩石地球化学通报，2015，34（1）：86-92.

WANG Yu dan，YANG Yu shuang，LIU Ke yu，et al.Quantitative and multi scale characterization of pore connections in tight reservoirs with micro CT and DCM[J].Bulletin of Mineralogy，Petrology and Geochemistry，2015，34（1）：86-92.

[9]郑 委，鲁晓兵，刘庆杰，等.基于双重逾渗模型的裂隙多孔介质连通性研究[J].岩石力学与工程学报，2011，30（6）：1289-1296.

ZHENG Wei，LU Xiao bing，LIU Qing jie，et al.Study of connectivity of fractured porous media based on dual percolation model[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2011，30（6）：1289-1296.

[10]赵 斌，尚彦军.基于复杂网络理论的页岩纳米孔隙连通性表征[J].工程地质学报，2018，26（2）：504-509.

ZHAO Bin，SHANG Yan jun.Characterizing connectivity of nano sized pores of shale based on complex network theory[J].Journal of Engineering Geology，2018，26（2）：504-509.

[11]孙 亮，王晓琦，金 旭，等.微纳米孔隙空间三维表征与连通性定量分析[J].石油勘探与开发，2016，43（3）：490-498.

SUN Liang，WANG Xiao qi，JIN Xu，et al.Three dimensional characterization and quantitative connectivity analysis of micro/nano pore space[J].Petroleum Exploration and Development，2016，43（3）：490-498.

[12]魏國齐，杜金虎，徐春春，等.四川盆地高石梯-磨溪地区震旦系-寒武系大型气藏特征与聚集模式[J].石油学报，2015，36（1）：1-12.

WEI Guo qi，DU Jin hu，XU Chun chun，et al.Characteristics and accumulation modes of large gas reservoirs in Sinian Cambrian of Gaoshiti Moxi region，Sichuan Basin[J].Acta Petrolei Sinica，2015，36（1）：1-12.

[13]杜金虎，邹才能，徐春春，等.川中古隆起龙王庙组特大型气田战略发现与理论技术创新[J].石油勘探与开发，2014，41（3）：268-277.

DU Jin hu，ZOU Cai neng，XU Chun chun，et al.Theoretical and technical innovations in strategic discovery of a giant gas field in Cambrian Longwangmiao Formation of central Sichuan paleo uplift，Sichuan Basin[J].Petroleum Exploration and Development，2014，41（3）：268-277.

[14]邹才能，杜金虎，徐春春，等.四川盆地震旦系-寒武系特大型气田形成分布、资源潜力及勘探发现[J].石油勘探与开发，2014，41（3）：278-293.

ZOU Cai neng，DU Jin hu，XU Chun chun，et al.Formation，distribution，resource potential and discovery of the Sinian cambrian giant gas field，Sichuan Basin，SW China[J].Petroleum Exploration and Development，2014，41（3）：278-293.

[15]李程辉，李熙喆，高树生，等.碳酸盐岩储集层气水两相渗流实验与气井流入动态曲线-以高石梯-磨溪区块龙王庙组和灯影组为例[J].石油勘探与开发，2017，44（6）：930-938.

LI Cheng hui，LI Xi zhe，GAO Shu sheng，et al.Experiment on gas water two phase seepage and inflow performance curves of gas wells in carbonate reservoirs：a case study of Longwangmiao Formation and Dengying Formation in Gaoshiti Moxi block，Sichuan Basin，SW China[J].Petroleum Exploration and Development，2017，44（6）：930-938.

[16]杨 威，魏国齐，赵蓉蓉，等.四川盆地震旦系灯影组岩溶储层特征及展布[J].天然气工业，2014，34（3）：55-60.

YANG Wei，WEI Guo qi，ZHAO Rong rong，et al.Characteristics and distribution of karst reservoirs in the Sinian Dengying Fm，Sichuan Basin[J].Natural Gas Industry，2014，34（3）：55-60.

[17]姚根顺，郝 毅，周进高，等.四川盆地震旦系灯影组储层储集空间的形成与演化[J].天然气工业，2014，34（3）：31-37.

YAO Gen shun，HAO Yi，ZHOU Jin gao，et al.Formation and evolution of reservoir spaces in the Sinian Dengying Fm of the Sichuan Basin[J].Natural Gas Industry，2014，34（3）：31-37.

[18]Guan Y，Gong Y，Li W，et al.Quantitative analysis of micro structural and conductivity evolution of Ni YSZ anodes during thermal cycling based on nano computed tomography[J].Journal of Power Source，2011，196：10601-10605.

[19]Devarapalli R S，Islam A，Faisal T F，et al.Micro CT and FIB SEM imaging and pore structure characterization of dolomite rock at multiple scales[J].Arabian Journal of Geosciences，2017，10（16）：361.

[20]白 斌，朱如凯，吴松涛，等.利用多尺度CT成像表征致密砂岩微观孔喉结构[J].石油勘探与开发，2013，40（3）：329-333.

BAI Bin，ZHU Ru kai，WU Song tao，et al.Multi scale method of Nano（Micro） CT study on microscopic pore structure of tight sandstone[J].Petroleum Exploration and Development，2013，40（3）：329-333.

[21]Pilotti M.Reconstruction of clastic porous media[J].Transport in Porous Media，2000，41（3）：359-364.

[22]姚艷斌，刘大锰，蔡益栋，等.基于NMR和X CT的煤的孔裂隙精细定量表征[J].中国科学：地球科学，2010，40（11）：1598-1607.

YAO Yan bin，LIU Da meng，CAI Yi dong，et al.Advanced characterization of pores and fractures in coals by nuclear magnetic resonance and X ray computed tomography[J].Science China：Earth Science，2010，40（11）：1598-1607.

[23]Müller Huber E，Schn J，Brner F.Pore space characterization in carbonate rocks：approach to combine nuclear magnetic resonance and elastic wave velocity measurements[J].Journal of Applied Geophysics，2016，127：68-81.

[24]Dou Q，Sun Y，Sullivan C.Rock physics based carbonate pore type characterization and reservoir permeability heterogeneity evaluation，Upper San Andres reservoir，Permian Basin，west Texas[J].Journal of Applied Geophysics，2011，74（1）：8-18.

[25]Jiang L，Wen X T，Zhou D H，et al.The constructing of pore structure factor in carbonate rocks and the inversion of reservoir parameters[J].Applied Geophysics，2012，9（2）：223-232.

[26]魏国齐，沈 平，杨 威，等.四川盆地震旦系大气田形成条件与勘探远景区[J].石油勘探与开发，2013，40（2）：129-138.

WEI Guo qi，SHEN Ping，YANG Wei，et al.Formation conditions and exploration prospects of Sinian large gas fields，Sichuan Basin[J].Petroleum Exploration and Development，2013，40（2）：129-138.