前沿应用|基于低场核磁技术的煤屑孔隙度准确测试新方法

在煤层气勘探与开发中，煤岩储层的物性参数直接决定了资源的可采性与经济性。其中，孔隙度作为煤岩储层的基本物性指标，是筛选分级煤岩、评估储层储集能力、判定渗流特性的核心参数。然而，在实际测量过程中，研究人员往往面临各种的困境。

煤岩脆性相比常规岩石较大，勘探钻取过程中，煤岩易碎，导致标准煤岩样品难以获得较为珍贵，勘探获得的更多为煤屑；同时煤通常具有“双孔隙结构”（基质孔隙与裂缝孔隙），且孔径范围极广（从纳米级微孔到毫米级裂缝）。如何利用煤屑准确测量获得孔隙度数值，成为业内的一大难题，传统方法使用压汞法与气体吸附法测量煤屑孔隙度，但都需要对样品进行脱气、压碎或研磨等前处理，破坏了样品原生孔隙结构，给测试结果带来影响；同时传统方法对孔隙度的测量存在难以全尺寸表征的局限性，压汞法会丢失纳米孔信号，气体吸附法会丢失裂缝信号，导致孔隙度测量偏低较多。

低场核磁法相较于传统的压汞法、氦气渗透率法或吸附法，在煤孔隙度测量中展现出了显著的优势：无需对样品进行破碎或压实，仅需将样品饱和水或探针液体即可进行检测，这种无损的特性能够最大程度保留样品的原始孔隙结构，并且测试速度快，能够在短时间内获取结果。已经广泛用于煤岩石的孔隙度测量。但是煤屑在水饱和处理过程中，煤屑会进一步发生碎裂，且煤屑从水中取出擦拭水分时过度依赖操作人员，主观意识给孔隙度测量结果带来较大影响。

本案例提出一种新的低场核磁煤屑孔隙度测量方法，可以极大的提高煤屑孔隙度测量的准确性，给储层评估带来显著帮助。

案例如下：Pore characterization of coal cuttings based on low-field nuclear magnetic resonance: A new method^[1]：

样品信息： 

样品挑选：在现场被加工成标准的圆柱形试样，尺寸为直径25毫米、高50毫米。为减少实验结果的变异性，预先选择了表面形态和质量一致的样品进行超声波测试，并最终筛选出波速在1.953–2.273米/秒之间、表明差异最小的岩心用于实验。

样品前处理：渐进破碎组：将完整岩心破碎成不规则颗粒，且颗粒尺寸按几何级数减小；分级破碎组：从一个完整的煤块中钻取一个岩心柱，剩余材料被破碎并筛分成不同的粒径级别。

图一 样品处理图

测试原理：

射频线圈的检测区域特性：图2(a)表明，LF-NMR装置中射频线圈的检测区域分为均匀磁场区和非均匀磁场区。在均匀区域内，信号幅度与液体体积呈线性比例关系；而在非均匀区域，这种关系变为非线性，当液体超过一定液位后信号达到最大值并趋于平稳。

利用CuSO₄溶液屏蔽表面水信号的原理：图2(b)对比了相同体积的5% CuSO₄溶液与水的T₂衰减曲线。结果显示，CuSO₄溶液的弛豫衰减速率显著快于水，其信号仅在弛豫时间小于100 ms时存在；而水的信号在弛豫时间大于100 ms后仍然可被检测。这一特性使得5% CuSO₄溶液可用于掩盖钻屑颗粒表面的附着水信号，从而分离出仅来自钻屑内部孔隙水的信号。

图2实验原理（a、b）

测试流程：

图3详细展示了本研究中用于测量煤钻屑孔隙度的LF-NMR实验流程与关键步骤。

系统校准：通过测量已知孔隙度的标准样品，建立了LF-NMR信号振幅与水体积之间的线性关系，从而确定转换系数k。

测量最大信号：此示意图展示了实验中的一个关键操作：将5%的CuSO₄溶液加入样品管，直至液面超过最大信号校准线（图中红线），然后测量此时的最大LF-NMR信号。该信号将作为后续计算样品骨架体积的基准。

样品饱和过程：该曲线图展示了完整岩心样品在加压饱和过程中，其平均质量随水饱和时间的变化。质量在初始阶段快速增加，约24小时后趋于稳定，表明样品已达到完全饱和状态，为后续实验提供了合格的饱和样本。

去除自由水：演示了如何利用5% CuSO₄溶液和两次信号测量，分别获得钻屑的孔隙水信号和骨架体积对应的信号，最终计算得出孔隙度。此图综合展示了两个环节。首先，它通过不同离心转速下钻屑的NMR信号表明，在转速超过2000 rpm后，对应于自由水（T₂ > 1000 ms）的信号峰基本消失，从而确定了去除表面自由水的合适离心速度。其次，该示意图也代表了后续步骤：将离心后的饱和钻屑放入样品管，测量其T₂分布，从而获得仅对应于内部孔隙水的信号振幅。

图3 测试流程

方案结论：

本案例提出的新方法优势与适用建议：为消除煤钻屑不规则表面水膜的干扰，该案例提出了一种采用硫酸铜溶液测量LF-NMR信号的新方法，可准确分离钻屑的骨架体积和孔隙体积。该方法能有效消除自由水信号，使孔隙度测量的相对误差低于1.5%。建议采用最小粒径不小于1 mm、平均粒径在1.7–2.36 mm的煤钻屑进行测试，以在保证测量准确性的同时，兼顾封闭孔隙的贡献。该方法为快速、无损地评估煤储层物性提供了技术支持。

推荐设备：

MicroMR23-040V

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[1] Wen H, Zhai C, Xu J, et al. Pore characterization of coal cuttings based on low-field nuclear magnetic resonance: A new method[J]. Fuel, 2010,406(PartC):14.