致密储层需要通过压裂改造才能形成裂缝网络, 水力压裂可以激活天然裂缝和岩石层理, 进而实现储层改造^[1]。通过对储层岩石压裂过程中所产生的信号开展特征研究, 能够分析压裂过程中的震源特征和裂纹演化特征, 这对于致密储层的石油勘探开发具有重要意义^[2-3]。针对震源特征, 朱海波等^[4]研究了水力压裂微地震监测的震源机制反演方法, 分析了利用矩张量描述震源属性的效果。野外水压致裂和实验室压裂试验虽然尺度不同, 但都会产生破裂信号(微地震信号和声发射信号)。要研究微地震信号的演化特征, 可以首先分析小尺度的实验室岩石声发射实验测试结果, 为分析微地震演化特征提供参考^[5-6]。岩石在应力加载过程中以及产生宏观破裂时都会产生声发射, 针对岩石在不同加载条件和过程中的声发射特征, WUESTEFELD等^[7]做了测试分析, 结果表明, 在岩石破裂的不同过程中声发射参数会发生明显的变化。尹贤刚等^[8]分析了岩石在加载破坏过程中声发射分形特征的变化情况; 李元辉等^[9]分析了岩石破裂过程中声发射b值的变化特征, 结果表明, 分形b值与岩石内部微裂纹的演化有着密切的联系。以往的研究大多是针对花岗岩、玄武岩等, 而致密储层大多是致密砂岩、泥岩或白云岩等, 因此有必要对其破裂过程中的声发射分形演化特征展开研究^[10]。

本文开展了泥岩、白云岩、砂岩等不同岩性的岩石单轴压裂试验, 采用声发射仪器获得了储层岩石破裂过程中的声发射参数, 利用分形b值研究了储层岩石应力加载以及宏观破裂过程中的裂纹演化特征。

声发射事件(AE)是岩石内部产生微裂纹时释放能量所导致的, 因此声发射与岩石内部裂纹的演化发展密切相关^[11-12]。本文选取泥岩、白云岩、砂岩3种类型的岩石, 利用电子伺服压机进行单轴压裂试验, 采用PCI-Ⅱ型声发射记录仪采集了储层岩石应力加载和宏观破裂过程中的声发射参数。

首先选择测试岩心, 包括白云岩、砂岩以及泥岩。岩石加工成直径25mm, 长50mm的岩心, 岩心两端采用打磨和抛光设备加工平整, 以满足实验测试需要。在圆柱形岩样的四周安置4个微声发射探头。应力加载仪器采用MTS刚性压机, 加载方法为单轴多级循环加载, 加载仪器采用轴向变形位移控制。使用PCI-Ⅱ型声发射记录系统采集应力加载和宏观破裂过程中产生的声发射波形及其它参数信息(如图 1所示)。PCI-Ⅱ型声发射采集系统具有高速采集能力, 其采样率高达40MHz, 此外还具有记录连续波形的能力。

图 1(Fig. 1)

图 1 岩石破裂声发射测试系统

图 2给出了白云岩、泥岩和砂岩在应力加卸载过程中应力与应变的关系曲线。由图 2可知, 不同类型的岩石应力、应变状态有显著差异。白云岩较为致密, 强度大, 弹性特征明显, 加载过程中应力、应变曲线接近线性; 泥岩内部含有较多的粘土质矿物, 塑性相对较强, 加载过程中应力、应变曲线的非线性特征较为明显, 在应力卸载变为0时, 应变不能完全恢复之前的状态; 砂岩内部相对而言孔隙较多, 孔隙度较大, 加载过程中应力、应变曲线的非线性特征也较为明显, 当应力加载到一定强度, 原本存在的一些较薄的裂隙会闭合, 在应力减小的时候也不能完全恢复。

图 2(Fig. 2)

图 2 白云岩(a)、泥岩(b)、砂岩(c)的应力与应变关系曲线

图 3给出了白云岩、泥岩和砂岩的声发射(AE)振幅与应力关系曲线; 图 4给出了实验过程中白云岩、泥岩和砂岩的声发射(AE)持续时间与应力变化关系曲线; 图 5给出了白云岩、泥岩和砂岩的声发射(AE)上升时间与应力变化关系曲线。由图 3到图 5可知, 不同类型的岩石声发射参数演化特征各异, 这主要是由不同类型岩石内部颗粒特征和弱结构面特征不同所导致的。砂岩颗粒相对较大, 其声发射数目明显多于白云岩和泥岩; 白云岩所含的矿物一般为白云石、长石、石英等脆性矿物, 其脆性特征较为明显, 当岩石应力加载到后期, 岩体内部出现较大裂缝, 记录到的声发射事件数量急剧增加; 泥岩是由黏土矿物固化而成, 具有较强的塑性, 其声发射信号的持续时间和上升时间大于白云岩和砂岩。从图 3到图 5还可以看出, 储层岩石在应力加载过程中会表现出Kaiser效应^[13], 在岩石重复加载的过程中, 如果再次加载的应力不超过前次加载的最大应力, 则岩石不会有明显的声发射现象, 当再次加载的应力超过前次加载的最大应力时, 岩石声发射现象又会再次出现。

图 3(Fig. 3)

图 3 白云岩(a)、泥岩(b)、砂岩(c)的AE振幅与应力关系曲线

图 4(Fig. 4)

图 4 白云岩(a)、泥岩(b)、砂岩(c)的AE持续时间与应力关系曲线

图 5(Fig. 5)

图 5 白云岩(a)、泥岩(b)、砂岩(c)的AE上升时间与应力关系曲线

岩石破坏过程中内部表现出微裂纹产生、扩展和形成大破裂等演化过程, 在裂纹演化过程中伴随着声发射信号的产生, GUTERBERG等^[14]给出了声发射信号大小与发生频度之间的统计关系式:

式中:M=A_dB/20, 为声发射信号的大小, A_dB是采用分贝表示的声发射信号的最大振幅; N是信号大小大于或等于M时的累积声发射数目; a和b是常数, a代表声发射的活动性, 主要取决于序列中的最大声发射信号大小, b值反映了岩石承受应力和接近强度极限的程度。研究表明, b值具有分形特征, 分形b值随着岩石内部微裂纹的演化发生明显的变化, b值的增大或减小反映了不同尺寸微裂纹所占比例的变化情况。采用最大似然估计可以计算b值:

式中:∑(n_ilgA_i)为声发射信号的振幅对数和, A_i为单个声发射信号的振幅大小, n_i为不同阶段声发射有效信号的数量; A_min为声发射信号的最小振幅; n是声发射信号总数。将(2)式扩展, 可以分析上升时间T以及持续时间t的分形特征参数b₁和b₂:

式中:T_i为单个声发射信号的上升时间; t_i为单个声发射信号的持续时间; T_min为计算对象中的最小上升时间; t_min为计算对象中的最小持续时间。

针对声发射测试, 可以采用离散频度方法和累积频度方法求取b值。采用离散频度方法求取b值时, 采取了滑动平均的方式, 选取150个有效声发射信号作为一组数据, 采用的滑动窗口大小为40个声发射事件。图 6给出了不同类型储层岩石在破裂过程中采用两种方法得到的声发射振幅分形b值变化特征。由图 6可知, 在开始进行应力加载的阶段, 计算所得到的累积频度和离散频度分形b值相对较大, 这主要是由于这一阶段振幅较小的信号所占比例较多, 也就是说这一阶段所产生的破裂尺度很小; 随着加载应力的增加, 累积频度振幅分形b值的规律性开始增强, 振幅分形b值逐渐减小, 这表明储层岩石内部相对较大的微裂纹开始产生, 而且较大裂纹所占的比例也逐步增大; 随着加载应力的持续增大, 累积频度声发射信号振幅分形b值在岩心破坏前下降到最低值, 此时岩石产生明显的宏观破裂面。结合LEI等^[15-16]的研究结果发现, 岩石破坏前b值下降的物理机制一是微破裂从以张破裂为主转为以剪破裂为主; 二是裂纹相互作用明显增强^[17]。比较不同类型的储层岩石分形b值的演化特征可知, 白云岩在破坏前累积频度声发射振幅分形b值急剧下降, 离散频度声发射振幅分形b值在形成破裂面后增加; 砂岩其累积频度声发射振幅分形b值随着加载逐步下降, 离散频度声发射振幅分形b值在加载过程中扰动明显, 这是由于砂岩在加载过程中容易产生微破裂与宏观破裂面共同作用的结果。

图 6(Fig. 6)

图 6 岩石破裂过程中AE振幅的分形b值变化情况 a白云岩; b砂岩; c泥岩

图 7和图 8分别给出了不同类型岩石在破裂过程中声发射上升时间与持续时间分形b值的变化特征。由图 7和图 8可以发现, 对于不同岩性的岩石而言, 累积频度方法获得的上升时间和持续时间b值变化趋势基本一致, 离散频度法b值变化趋势有所不同。对于泥岩和砂岩来说, 总体趋势呈现缓慢的下降趋势, 在破裂发生的时间点b值最小; 而对于白云岩来说, 声发射上升时间b值先呈下降趋势, 在破裂时间点达到极小值, 然后增大再减小, 声发射信号持续时间有相同的变化趋势。研究表明, 声发射参数的分形b值是评价岩石破坏过程的有效指标。

图 7(Fig. 7)

图 7 岩石破裂过程中AE上升时间的分形b值变化情况 a白云岩; b砂岩; c泥岩

图 8(Fig. 8)

图 8 岩石破裂过程中AE持续时间的分形b值变化情况 a白云岩; b砂岩; c泥岩

对泥岩、白云岩和砂岩进行单轴加载压裂声发射试验, 分析讨论了岩石破裂过程中的声发射特性, 得出以下结论。

不同类型的岩石受内部结构特征的影响, 其应力、应变状态有显著差异, 声发射振幅参数的分形b值在不同的应力加载阶段分布特征有明显的差异。应力初始加载阶段, 分形b值相对较大; 随着加载应力的增加, 分形b值开始规律性增强, 之后逐渐减小; 随着加载应力的持续增大, 分形b值在岩心破坏前下降到最低值。

在储层岩石加载的不同阶段, 上升时间和持续时间的分形b值表现出明显的规律性, 总体呈现缓慢的下降趋势, 在破裂发生的时间点b值最小。

考虑到水压致裂的特点, 未来可以开展实验室水压致裂过程中的声发射特征分析。此外。近年来国内外对于水压致裂过程中微地震信号的分形b值做了一些研究和分析, 室内试验结果和现场微地震研究结果都表明, 分形b值的研究对于致密储层水压致裂过程中的裂纹演化特征研究具有一定的指导意义。下一步将结合水力压裂诱发的微地震数据进行声发射特征分析。此外, 可以开展其它的分形、分维参数的研究, 进一步认识裂纹的演化过程。