基于图像分析法的泥页岩矿物组分测定

矿物组分是页岩气富集、储存及开采的重要影响因素之一。泥页岩储层岩性复杂,黏土矿物含量高,粒径细,现有的分析手段很难鉴定其矿物组分并进行含量统计。为更加精确地分析出页岩油气储层矿物成分及含量,为勘探开发提供参考依据。基于场发射扫描电镜、能谱及JMicro Vision图像分析软件的分析技术,依据颜色标定及能谱扫描元素拟合功能,对鄂尔多斯盆地长7段泥页岩矿物进行定性研究,总结出泥页岩样品中12类常见矿物的电镜图像和能谱特征,建立相应识别技术标准,再借助图像软件随机采点提取矿物,计算矿物组分含量。图像分析法对于泥质含量大于50%的泥页岩储层矿物定性识别、赋存状态研究及组分含量测定有一定的优势,实现了云母亚类(富钾型/富镁型)与有机质化石(动物/植物源)的精准识别及定量,弥补了普通薄片无法识别黏土颗粒亚类及含量统计的缺陷,又实现了XRD无法直观获得黏土矿物颗粒赋存特征,是矿物鉴定方法方面的有效补充。并经过实验验证,矿物组分含量与XRD相当,但由于其识别过程存在人为差异性,该方法需进一步优化完善,以期为非常规油气勘探开发提供详实可靠的技术支撑。

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本文档关键词:矿物,图像,组分,分析,泥页岩