基于数据同化技术推断非均匀碳酸盐岩中微孔相的性质
地球物理
2025-11-07 v1 流体动力学
摘要
碳酸盐岩的数字岩石建模受限于难以获取小尺度孔隙结构的形貌信息。将计算断层扫描（micro-CT）图像中定义为微孔相的小尺度孔隙结构视为分辨率孔隙（大孔隙）之间的关键连通性。然而，某些碳酸盐岩具有非均匀性，高分辨率扫描资源稀缺，限制了对微孔相的全面采样。本文提出利用小样本 ensemble smoother 多数据同化（ESMDA）算法，从实验观测数据推断微孔相的多相流动力学性质，以用于数字岩石建模。通过对埃斯塔伊拉德（Estaillades）排水图像数据的案例研究验证了该算法的有效性和兼容性。该案例研究针对两种毛细压力模型应用 ESMDA，以推断微孔相的多相流动力学性质。将毛细压力曲线和饱和度图作为观测数据，用于在迭代数据同化期间预测六个毛细压力步骤下的润湿相饱和度。ESMDA 算法随观测数据输入的 comprehensiveness 提升而表现出改进，优于最近发表的替代技术。此外，ESMDA 可用于诊断各种正向物理模型与实验观测之间的一致性，作为未来表征的诊断工具。鉴于其多样化的应用条件，我们认为 ESMDA 可作为碳酸盐岩表征工作流程中的通用方法。
引用
@article{arxiv.2511.03736,
title = {Inference of microporosity phase properties in heterogeneous carbonate rock with data assimilation techniques},
author = {Zhenkai Bo and Ahmed H. Elsheikh and Hannah P. Menke and Julien Maes and Tom Bultreys and Kamaljit Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.03736},
year = {2025}
}