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干熱巖電學(xué)數(shù)值模擬方法與微觀特性分析

2022-10-31 09:33謝關(guān)寶
地球物理學(xué)報(bào) 2022年11期
關(guān)鍵詞:巖心電阻率礦物

謝關(guān)寶

1 頁(yè)巖油氣富集機(jī)理與有效開(kāi)發(fā)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 102206 2 中石化石油工程技術(shù)研究院有限公司, 北京 102206

0 引言

干熱巖能源是一種高效低碳清潔能源,目前全球發(fā)現(xiàn)的干熱巖儲(chǔ)量是所有油氣總儲(chǔ)量的數(shù)十倍(冉恒謙等,2010;楊方等,2012;陸川和王貴玲,2015;許天福等,2012,2016;付亞榮等,2018),其內(nèi)部不存在流體或僅有少量流體(或致密不透水)的高溫巖體,儲(chǔ)層溫度一般在180 ℃以上,裂縫或斷層較為發(fā)育.作為一種重要的非常規(guī)資源(或能源),研究其高溫條件下巖石物理性性質(zhì),可指導(dǎo)干熱巖熱儲(chǔ)資源的高效開(kāi)發(fā);但在一些特殊情況下,如裂縫巖石、高溫超高溫條件,常規(guī)巖石物理實(shí)驗(yàn)難以開(kāi)展,巖石物理響應(yīng)及特征研究面臨極大挑戰(zhàn).

近年來(lái),數(shù)字巖心技術(shù)得到迅猛發(fā)展,通過(guò)構(gòu)建數(shù)字巖心模型,分析巖石物理性質(zhì),已成為常規(guī)巖石物理實(shí)驗(yàn)的有益補(bǔ)充.考慮巖石粒度分布,構(gòu)建多孔隙數(shù)字巖心模型,可以精細(xì)表征巖石內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu),模擬實(shí)際巖石的導(dǎo)電特性(Bakke and ?ren,1997; ?ren and Bakke,2003).基于X-CT掃描構(gòu)建碳酸鹽巖模型,可分析碳酸鹽巖力學(xué)特性(Arns et al.,2002,2004,2005a,b).對(duì)于頁(yè)巖及其他致密巖性,可以采用Nano-CT(Sisk et al.,2010;Song et al.,2018)、FIB-SEM(Sok et al.,2009;Curtis,2010;聶昕等,2016;Salvati and Korsunsky,2017)、MAPS(李潮流等,2016,王民等,2018)等多種技術(shù)手段,構(gòu)建納米數(shù)字巖心,分析頁(yè)巖孔隙結(jié)構(gòu)特征.干熱巖熱儲(chǔ)層位的巖石物理性質(zhì),在高溫高壓環(huán)境下會(huì)發(fā)生變化,尤其是高溫引起的電學(xué)性質(zhì)變化,已成為識(shí)別干熱巖資源的重要特征之一(Spichak et al.,2007;Chen,2015).許多學(xué)者研究了電阻率與溫度之間的關(guān)系(Winsauer et al.,1952;Ucok et al.,1979;Kariya and Shankland,1983;孟銀生等,2010;余琪祥等,2011;童小龍等,2020).蘇聯(lián)科學(xué)家(Cheremensky,1982),總結(jié)了巖石電阻率與溫度之間的經(jīng)驗(yàn)公式,但忽略了巖石熱開(kāi)裂引起的電阻率異常變化.基于數(shù)字巖心分析技術(shù),改變巖石微觀參數(shù),可分析巖石的微觀物理性質(zhì)(Adler et al.,1990;Blunt et al.,2002;Yue et al.,2011;Faisal et al.,2017;Tan et al.,2021).基于楓丹白露砂巖孔隙網(wǎng)絡(luò)模型,不考慮水濕巖石水膜傳導(dǎo)作用,在低含水飽和度情況下,電阻率指數(shù)的模擬結(jié)果遠(yuǎn)大于實(shí)驗(yàn)結(jié)果(Knackstedt et al.,2007);如考慮水膜傳導(dǎo)作用,巖石電阻率模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確吻合(Liu et al.,2009).基于格子玻爾茲曼法,可模擬氣水分離過(guò)程,分析天然氣在地層水中的潤(rùn)濕性和溶解度,分析其對(duì)儲(chǔ)層巖石電性的影響(Jiang et al.,2011).基于有限元法,采用消息傳遞機(jī)制(MPI)并行算法,可模擬超過(guò)2000×2000×2000個(gè)像素的巖石電性參數(shù)(Amabeoku et al.,2013).目前,基于數(shù)字巖心的巖石物理特性數(shù)值模擬研究面臨一個(gè)重大挑戰(zhàn),即圖像分辨率與巖心尺寸(即圖像分辨率與儲(chǔ)層非均質(zhì)性)之間的矛盾(孔強(qiáng)夫等,2015).

我國(guó)青海省共和盆地干熱巖發(fā)育,地?zé)豳Y源豐富.本研究以該地區(qū)熱儲(chǔ)層巖心為研究對(duì)象,采用X-CT、QEMSCAN、Maps等多種實(shí)驗(yàn)方法,構(gòu)建了多尺度、多組分、高分辨率數(shù)字巖心;采用分形布朗運(yùn)動(dòng)方法(fBm),構(gòu)建了裂縫性數(shù)字巖心;考慮干熱巖儲(chǔ)層高溫的特點(diǎn),在數(shù)值模擬中引入了溫度對(duì)巖石骨架的影響,并利用有限元法計(jì)算了巖石電阻率,分析了干熱巖電學(xué)特性微觀響應(yīng)機(jī)理,為干熱巖熱儲(chǔ)層位評(píng)價(jià)和地?zé)豳Y源開(kāi)發(fā)提供了微觀理論基礎(chǔ).

1 多尺度數(shù)字巖心構(gòu)建

研究所用巖心取自共和盆地GR1井,其熱儲(chǔ)層位主要巖性為黑云母片麻巖、花崗巖和花崗閃長(zhǎng)巖,孔隙度、滲透率都極低,裂縫和斷層較為發(fā)育(陳梓慧等,2015).研究鉆取了三顆巖心,如圖1所示,分別編號(hào)為No.1、No.2、No.3,對(duì)應(yīng)取心深度為2980 m、3380 m和3600 m,巖性均為花崗巖.采用X射線衍射(XRD)及覆壓孔滲獲實(shí)驗(yàn)取了巖心主要礦物成分與孔隙度等參數(shù),如表1所示.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究區(qū)干熱巖主要造巖礦物為石英、斜長(zhǎng)石和鉀長(zhǎng)石,含少量黏土礦物;孔隙度非常小(最小為0.44%),巖心較為致密,其中φ3>φ2>φ1.為了構(gòu)建高分辨率數(shù)字巖心,采用QEMSCAN進(jìn)行定量礦物分析,采用Maps進(jìn)行微觀孔隙分析,采用X-CT掃描構(gòu)建三維數(shù)字模型.

首先,對(duì)樣品進(jìn)行二維大面積掃描電鏡成像(Maps,分辨率為250 nm,圖2a)和QEMSCAN礦物成分分析(圖2b),確定巖心孔隙尺寸分布特征及礦物分布情況.根據(jù)巖心孔徑分布特征,選擇合適的分辨率進(jìn)行X-CT掃描. 然后,根據(jù)礦物分布特征來(lái)確定納米級(jí)別的掃描區(qū)域(圖2b中的黃圈),鉆取子樣品進(jìn)行納米CT掃描,1號(hào)樣品子樣品記為GRY1,2號(hào)樣品子樣品記為GRY2,3號(hào)樣品子樣品記為GRY3-1.最后,由Maps圖像提取干熱巖樣品孔隙半徑特征,發(fā)現(xiàn)其孔隙尺寸很小,主要分布范圍為0.25~4.0 μm,后續(xù)采用的X-CT掃描分辨率為500 nm,其三維重構(gòu)圖如圖2c所示,但此分辨率下孔隙識(shí)別度很低,孔隙度僅0.12%.因此,將X-CT掃描分辨率提高至65 nm,子樣品名稱為GRY3-2,其三維重構(gòu)圖如圖2d所示,此時(shí)孔隙較為容易識(shí)別,孔隙度為1.39%.

圖1 干熱巖柱塞樣(a) 1號(hào)樣(25 mm); (b) 2號(hào)樣(25 mm); (c) 3號(hào)樣(25 mm).Fig.1 HDR plug cores(a) No.1 25 mm plug sample; (b) No.2 25 mm plug sample; (c) No.3 25 mm plug sample.

表1 干熱巖XRD和孔隙度實(shí)驗(yàn)分析Table 1 XRD and porosity measurement experiment of HDR

Maps掃描區(qū)域與QEMSCAN掃描區(qū)域一致,將兩者圖像重疊對(duì)比,可以確定Maps圖像中每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度、礦物類型和微孔隙發(fā)育程度.根據(jù)Maps中礦物灰度值大致確定礦物密度排序,顏色越黑代表礦物密度越低,顏色越亮白代表礦物密度越高.通過(guò)3個(gè)Maps圖像分析可得到礦物的密度,密度大小排序?yàn)椋害咽ⅰ堞研遍L(zhǎng)石<ρ鉀長(zhǎng)石<ρ綠泥石+方解石<ρ黃鐵礦.這個(gè)密度排序?yàn)楹罄m(xù)X-CT重建三維灰度圖像的多閾值分割提供了參考依據(jù).

數(shù)字巖心組分劃分通常采用單閾值進(jìn)行分割,0表示孔隙格架,1表示骨架,但單一閾值分割方式會(huì)喪失某些礦物成分信息.因此,在X-CT掃描圖像的基礎(chǔ)上,結(jié)合QEMSCAN礦物識(shí)別技術(shù)和XRD礦物組分分析,依據(jù)前述Maps獲取的礦物密度排序,對(duì)干熱巖數(shù)字巖心進(jìn)行多閾值分割.數(shù)字巖心礦物組分分割結(jié)果顯示如圖2e、圖2f所示.可以看出,干熱巖樣品礦物以石英、斜長(zhǎng)石和鉀長(zhǎng)石為主,含少量綠泥石、蒙脫石等黏土礦物,含極少量鐵礦物,且?guī)r心孔隙度均很小.從表2可以看到,從數(shù)字巖心得到的各礦物組分與XRD礦物分析結(jié)果接近,因此,可將數(shù)字巖心各礦物組分的電學(xué)綜合響應(yīng)定義為骨架電阻率,根據(jù)理論方法和巖石物理實(shí)驗(yàn),構(gòu)建骨架電阻率與溫度關(guān)系.通過(guò)多次掃描實(shí)驗(yàn)構(gòu)建的數(shù)字核心分別命名為GRS1、GRS2、GRS3-1、GRS3-2(65 nm).

2 電學(xué)特性微觀數(shù)值模擬方法

電學(xué)特性的數(shù)值模擬通常采用有限元方法(FEM)進(jìn)行.考慮溫度對(duì)巖心電阻率的影響,將溫度對(duì)巖心電學(xué)特性的影響,轉(zhuǎn)換為其對(duì)巖心骨架的影響;將不同溫度下的骨架電導(dǎo)率作為有限元輸入,模擬不同溫度下整體數(shù)字巖心電流,得到整個(gè)數(shù)字巖心電阻率.

表2 干熱巖礦物成分對(duì)比分析Table 2 Companion of the mineral composition of HDR from XRD and constructed digital cores

圖2 多種掃描實(shí)驗(yàn)及多組分高分辨三維數(shù)字巖心(a) Maps掃描結(jié)果; (b) QEMSCAN掃描結(jié)果; (c) 500 nmX-CT掃描結(jié)果; (d) 65 nmX-CT掃描結(jié)果; (e) 三維多組分模型; (f) 三維孔隙模型.Fig.2 Multiple scanning experiments and multi-component high-resolution 3D digital cores(a) High-resolution scanning by Maps; (b) mineral analysis by QEMSCAN; (c) Reconstruction of 3D grayscale model with 500 nm X-CT; (d) reconstruction of 3D grayscale model with 65 nm X-CT; (e) 3D multi component digital core, including potash (light purple), mixture of quartz and plagioclase (white), chlorite (red), and ferriferous minerals (yellow) ; (f) 3D pore space.

2.1 電阻率與溫度關(guān)系

干熱巖大多屬于酸性侵入巖,骨架導(dǎo)電能力很差,可看作絕緣體.當(dāng)溫度T升高時(shí),巖心電阻率ρcore會(huì)降低,巖石電阻率和溫度有如下關(guān)系(Cheremensky,1982):

(1)

式中,α是經(jīng)驗(yàn)系數(shù);ρ0初始電阻率(Ωm);T0為初始溫度(℃);ρcore是巖心電阻率(Ωm);T為溫度(℃).

選取1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)巖心子樣本測(cè)量其不同溫度下電阻率,樣品分別命名為No.1-1、No.1-2、No.1-3、No.2、No.3-1、No.3-2;測(cè)量樣品單軸加壓(12 MPa),利用電阻絲對(duì)樣品加熱,在測(cè)量溫度點(diǎn)穩(wěn)定15 min;測(cè)量溫度從室溫開(kāi)始,至500 ℃,每50 ℃測(cè)量一次,每個(gè)測(cè)量點(diǎn)測(cè)量5次,取平均值作為該測(cè)量點(diǎn)數(shù)值,結(jié)果如圖3所示.電阻率的對(duì)數(shù)與溫度大致成線性相關(guān)特征,與式(1)的描述一致.擬合可以得式(1)中系數(shù)α(本地區(qū)為0.02),ρ0在150 ℃時(shí)為7.0×108Ωm.

圖3 不同溫度干熱巖電阻率Fig.3 The measured HDR resistivity results at different temperatures

干熱巖體可視作一種多孔介質(zhì)復(fù)合材料,包括骨架和孔隙兩部分.假定孔隙不導(dǎo)電,則巖心電阻率ρrock與骨架電阻率ρskeleton有如下關(guān)系式:

(2)

式中,φ為孔隙度(小數(shù));ρskeleton為骨架電阻率(Ωm);ρrock為巖石電阻率(Ωm).

通過(guò)巖心測(cè)量的巖心電阻率,可求解骨架電阻率,將其代入有限元算法中,即可模擬不同溫度下干熱巖巖心電學(xué)參數(shù).

2.2 有限元算法

有限元基本思想是變分原理,即將求解每個(gè)像素上的電壓分布問(wèn)題,轉(zhuǎn)化為求解系統(tǒng)線性能量極值問(wèn)題,從而確定數(shù)字巖心有效電導(dǎo)率.為使能量En取極小值,需滿足En對(duì)變量um(結(jié)點(diǎn)電壓)的偏導(dǎo)數(shù)均為零,即:

(3)

在三維數(shù)字巖心中,由于其自身就是由離散的像素構(gòu)成,選定每一個(gè)像素為一個(gè)單元,單元的形狀為立方體,每個(gè)像素通過(guò)8個(gè)頂點(diǎn)與相鄰單元連接,像素的能量由各個(gè)節(jié)點(diǎn)上的電壓確定,則像素內(nèi)的能量為

(4)

式中,σpq電導(dǎo)率張量;e(ex,ey,ez)是像素內(nèi)點(diǎn)(x,y,z)處的局部場(chǎng).

在有限元方法中每個(gè)像素的能量可以表示為

(5)

式中,矩陣Drs是三維模型中的8×8矩陣,也稱為“剛度矩陣”,ur是像素上第r(1,2,…,8)個(gè)節(jié)點(diǎn)處的電壓;us是像素上第s(1,2,…,8) 個(gè)節(jié)點(diǎn)處的電壓.

將所有像素能量相加,可以計(jì)算整個(gè)三維數(shù)字巖心的總能量,將系統(tǒng)總能量取最小值,計(jì)算所有節(jié)點(diǎn)電壓.如果已知每個(gè)像素單元的電導(dǎo)率張量,可以求得每個(gè)單元內(nèi)的電流.然后,對(duì)三維數(shù)字巖心中所有單元電流取體積平均,得到三維數(shù)字巖心的等效電流.最后,根據(jù)電流與電壓的關(guān)系,得到巖樣等效電阻率.

3 電學(xué)微觀響應(yīng)特征分析

設(shè)置模擬溫度10~500 ℃,每50 ℃模擬一次,數(shù)字巖心代表體積元設(shè)置為400體素,模擬結(jié)果以Z-Axis為準(zhǔn),計(jì)算不同溫度下的數(shù)字巖心電阻率,模擬結(jié)果如圖4所示.隨溫度升高,干熱巖電阻率呈減小變化趨勢(shì),與式(1)的描述是一致的,且GRS1、GRS2數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果也相吻合;但GRS3-1、GRS3-2的數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果不一致,在其物理實(shí)驗(yàn)中間段,變化范圍較大且呈現(xiàn)非線性特征,與式(1)相差較大.

是什么原因?qū)е?號(hào)巖心電阻率變化趨勢(shì)與1號(hào)、2號(hào)不同呢?與1號(hào)、2號(hào)樣品相比,3號(hào)樣品埋藏深度更深,儲(chǔ)層溫度更高,熱應(yīng)力超過(guò)巖心抗壓強(qiáng)度臨界值,導(dǎo)致熱開(kāi)裂或巖心破裂,如圖5所示.此外,在3號(hào)樣品的Maps和X-CT圖像中可以清楚地看到一些微裂縫.實(shí)驗(yàn)室加熱和原生地下高溫條件的共同作用導(dǎo)致3號(hào)樣品的裂縫更加發(fā)育,甚至破裂.

圖4 不同溫度下干熱巖電阻率數(shù)值模擬結(jié)果(a) GRS1; (b) GRS2; (c) GRS3-1; (d) GRS3-2.Fig.4 Resistivity numerical simulation results of HDR at different temperatures(a) GRS1; (b) GRS2; (c) GRS3-1; (d) GRS3-2.

圖5 3號(hào)巖樣裂縫顯示(a) Maps圖像; (b) 65 nm X-CT圖像; (c) 巖心開(kāi)裂照片.Fig.5 Fractures in maps image; X-CT image and sample of No. 3 HDR(a) Maps image; (b) 65 nm X-CT image; (c) Rock sample after high temperature heating.

圖6為3號(hào)樣品的2個(gè)子樣品不同溫度下的電阻率數(shù)值模擬結(jié)果.由圖可見(jiàn),隨著溫度升高,其電阻率在300 ℃后發(fā)生較大差異變化.圖6中虛線指示的是兩個(gè)子樣品的平均電阻率,當(dāng)溫度達(dá)到300 ℃時(shí),電阻率變化趨勢(shì)發(fā)生了變化,故推測(cè)此時(shí)巖樣產(chǎn)生了裂縫.因此,加熱過(guò)程中產(chǎn)生裂縫的溫度邊界約為300 ℃.

圖6 3號(hào)樣品不同溫度下電阻率: 熱開(kāi)裂溫度邊界約為300 ℃Fig.6 Resistivity measurement results of two subsamples from the No.3 sample at different temperatures, showing the temperature boundary of thermal cracking is about 300 ℃.

為進(jìn)一步分析熱裂解產(chǎn)生裂縫對(duì)電阻率的影響,研究采用分形布朗運(yùn)動(dòng)(fBm)方法在3號(hào)數(shù)字巖心中人為添加裂縫(Voss,1988; Kim, 2007),形成帶裂縫數(shù)字巖心模型,命名為GRS3-3.因研究區(qū)裂縫多為低傾角,因此模擬中添加的裂縫均為水平裂縫.為了模擬加熱和熱開(kāi)裂實(shí)際情況,模擬中隨著溫度的升高,生成的裂縫數(shù)量也相應(yīng)增加.具體模擬過(guò)程及參數(shù)如下:當(dāng)300 ℃時(shí),添加第一條裂縫,其長(zhǎng)度200體素,開(kāi)度為2體素;當(dāng)400 ℃時(shí),添加第二條裂縫,450 ℃時(shí)添加第三條裂縫;隨著溫度升高,先前生成裂縫的尺度會(huì)增大(假設(shè)長(zhǎng)度每升高50 ℃增長(zhǎng)100體素);當(dāng)溫度升至450 ℃(或第一條裂縫貫穿巖心)時(shí),則不再增加裂縫條數(shù).整個(gè)添加裂縫的過(guò)程如圖7a—圖7c所示,最后構(gòu)建的裂縫性數(shù)字巖心模型如圖7d所示.

對(duì)裂縫性數(shù)字巖心進(jìn)行電學(xué)特性微觀數(shù)值模擬,結(jié)果如圖8所示.由圖可見(jiàn),在300 ℃前,電阻率仍呈線性下降趨勢(shì);加入裂縫后,由于裂縫內(nèi)空氣不導(dǎo)電,電阻率減少趨勢(shì)變緩,并保持穩(wěn)定(在巖心礦物相變前,如礦物脫水).此時(shí),含裂縫數(shù)字巖心GRS3-3模擬的電阻率,與巖石實(shí)驗(yàn)測(cè)得的平均電阻率變化趨勢(shì)一致,這說(shuō)明裂縫性數(shù)字巖心構(gòu)建與數(shù)值模擬方法是正確的.在獲取巖樣或進(jìn)行高溫巖石物理實(shí)驗(yàn)受限的情況下,利用上述數(shù)字巖心方法,能夠更方便地分析干熱巖高溫電學(xué)性質(zhì).

圖7 不同溫度增加裂縫模型示意圖(a) 350 ℃時(shí)裂縫模型; (b) 400 ℃時(shí)裂縫模型; (c) 450 ℃時(shí)裂縫模型 ; (d) 450 ℃時(shí)多裂縫模型.Fig.7 Schematic diagram of adding fractures at different temperatures(a) Adding the first fracture at 350 ℃;(b) Adding the second fracture at 400 ℃;(c) Adding the third fracture at 450 ℃; (d) The combined digital core with multipal fractures at 450 ℃.

圖8 3號(hào)巖樣電響應(yīng)數(shù)值模擬結(jié)果Fig.8 Resistivity simulation results of two sub-cores from No.3 sample after adding fractures

4 結(jié)論

為分析不同溫度下干熱巖電學(xué)特性與響應(yīng)機(jī)理,構(gòu)建了多尺度、多組分、高分辨率數(shù)字巖心三維模型,分析了多尺度孔隙結(jié)構(gòu)及和礦物成分特征,并研究了不同溫度下干熱巖電阻率變化規(guī)律.具體認(rèn)識(shí)如下:

(1)采用X-CT、Maps、QEMSCAN和XRD多種實(shí)驗(yàn)分析方法,構(gòu)建了三維多尺度、多組分、高分辨率數(shù)字巖心模型,分析了干熱巖儲(chǔ)層孔隙特征和礦物成分特征,為研究干熱巖電學(xué)特性提供了有效載體.

(2)干熱巖電阻率隨溫度升高呈線性下降趨勢(shì).對(duì)于深埋層伴有熱開(kāi)裂的巖石,300 ℃前電阻率仍呈線性下降,300 ℃后電阻率變化幅度減小并趨于穩(wěn)定.

(3)裂縫性數(shù)字巖心模擬與高溫巖石物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致,表明巖心加熱過(guò)程中可加熱過(guò)程中可能出現(xiàn)熱開(kāi)裂.

(4)數(shù)字巖心技術(shù)可快速研究干熱巖高溫石物理特性,可有效解決現(xiàn)有巖石物理實(shí)驗(yàn)無(wú)法定量分析的問(wèn)題,為研究干熱巖熱儲(chǔ)層高溫巖石特性提供了一種新方法.

干熱巖高溫電學(xué)特性在300 ℃出現(xiàn)拐點(diǎn)現(xiàn)象,文中利用裂縫性數(shù)字巖心進(jìn)行了驗(yàn)證,物模結(jié)果與數(shù)模結(jié)果有較好的一致性;但溫度引起的干熱巖“裂紋到縫網(wǎng)再到破裂”這個(gè)過(guò)程是比較復(fù)雜的,還需綜合考慮干熱巖體的縫網(wǎng)拓展機(jī)理、巖心礦物相變、礦物會(huì)脫水、原位地層應(yīng)力條件等因素,才能夠?qū)Ω蔁釒r儲(chǔ)層巖石物理性質(zhì)有更深刻、更準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí).

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——以雙河油田Eh3Ⅳ5-11巖心為例
對(duì)我國(guó)礦物加工工程技術(shù)的研究
巖心對(duì)復(fù)配型驅(qū)油劑采油效率的影響