随着勘探开发技术进步及天然气需求增加，非常规能源的开发受到越来越多人的关注，其中非常规能源中的致密砂岩气因其资源量大(李建忠等，2012)，其已成为非常规天然气勘探开发的重点之一.与常规油气储层相比，非常规油气储集层具有非均质性强，孔隙喉道小，以纳米级孔喉结构为主等特点.致密砂岩作为一种非均匀性的多孔介质，其孔隙结构特征(如：孔隙类型、大小、分布和连通性等)的研究对于深入理解致密砂岩岩石内部流体的储存和运移机制具有重要意义，也是决定其孔渗特征的重要因素.因此，研究致密砂岩储层孔隙结构特征是致密储层评价的重要内容.

目前，针对岩石孔隙结构的研究，国内外研究学者采用不同方法表征岩石孔隙结构(Loucks et al., 2009; Chalmers et al., 2012; Clarkson et al., 2012; Curtis et al., 2012; Liu et al., 2015; Liang et al., 2015; Xiong et al., 2015a, b)，对岩石的孔隙结构特征取得一定的认识，比如铸体薄片、环境扫描电镜(SEM)、场发射扫描电镜(FESEM)、聚焦离子束扫描电镜(FIB-SEM)、透射电子显微镜(TEM)、核磁共振(NMR)、小角度中子散射(SANS)、压汞法(MICP)、低压气体吸附法(N₂、CO₂)等，这些方法可通过观察来定性分析岩石孔隙结构特征，如孔隙直径、孔隙几何形状、孔隙类型等，也可通过计算参数来定量描述岩石孔隙结构特征，如孔隙直径、孔径分布、孔喉大小、孔容、比表面积、分形维数等.这些研究更多的是反映孔隙结构的二维信息，难以获取孔喉的三维分布、孔隙连通性情况等信息，也难以直观准确地描述孔隙结构并建立这种描述与流体渗流性质之间的内在联系.而国内外众多研究学者也采用基于微/纳CT成像技术研究岩石的孔隙结构特征，Attwood(2006)、Sakdinawat和Attwood(2010)利用X-CT的扫描图像进行了岩石孔喉结构三维重构，研究了岩石的孔喉三维结构特征；Bera等(2011)利用利用微CT和FIB-SEM对Berea砂岩进行三维重构，研究了Berea砂岩的三维孔隙结构特征；王家禄等(2009)利用微CT技术进行岩心孔隙结构进行三维重构，研究了岩心的三维孔隙变化规律；白斌等(2013)利用纳米-微米多尺度CT成像技术研究了延长组致密砂岩岩石的孔喉分布及其孔隙结构特征；Tiwari等(2013)利用微CT成像技术研究了油页岩热解过程中的孔隙结构的变化；Golab等(2013)基于微CT成像技术对煤岩孔隙结构的进行三维重构，研究了煤岩的三维孔隙结构特征；刘向君等(2014)基于微CT技术实现了砂岩三维孔隙结构的重构，并实现多种岩石物理参数的数值模拟；Wang等(2016)基于微CT成像技术对九老洞层组页岩孔隙结构的进行三维重构，研究了页岩的三维孔隙结构特征.这些研究表明国内外研究学者利用微CT成像技术对不同类型岩石(砂岩、致密砂岩、煤岩、油页岩、页岩等)的孔隙结构特征进行了大量研究，并取得了一定认识，说明了基于微CT成像技术研究岩石孔隙结构特征是一种有效的方法，且能获得孔隙的三维分布和孔隙连通情况信息.然而利用微CT成像技术研究川西地区的须家河组致密储层岩石的三维孔隙结构特征的相关成果还需深入研究.

同时，基于微/纳CT三维重构技术获取的孔隙结构模型，国内外研究学者在此基础上开展微观渗流特性的模拟，研究微观孔隙结构对渗流行为的影响，其中最常用的方法是包括基于孔隙网络模型模拟和基于数字岩心的Lattice Boltzmann(LBM)方法.基于微/纳CT扫描所建孔隙网络模型，其是对岩石真实复杂的孔隙结构网络进行简化处理，并获取到与真实孔隙空间具有相似拓扑结构的等价孔隙网络模型.Blunt和King (1991)(Blunt, 1998, 2001; Blunt et al., 2002)基于孔隙网络模型模拟了枫丹白露砂岩和碳酸盐岩的单相流及多相流的渗流规律，并分析了饱和度、润湿性(中间润湿、混合润湿等)等因素对渗流规律的影响；杨永飞等(2010)基于孔隙网络模型开展流动模拟，研究了六种不同润湿性条件下注气过程中的三相流体分布.LBM方法是以分子动力学、统计学理论为基础，在微观尺度上建立离散速度模型来模拟粒子在孔隙空间内的运动，该方法可直接应用于真实孔隙结构模型开展渗流模拟研究.Øren和Bakke (2002)基于过程法和微CT扫描建立的数字岩心，利用LBM方法进行了两相流模拟研究.姚军等(2007)采用数字岩心和LBM方法研究了岩石渗透率变化；Ju等(2014)在构建三维数字岩心基础上，利用LBM和有限元方法研究了应力作用下孔隙结构变形对CH₄渗流的影响机制.此外，本课题组在前期研究中已经提出了将基于CT三维重构技术获取的具有真实孔隙结构特征三维数字岩心模型和多场耦合有限元软件Comsol相结合的方法进行单相流研究(刘向君等, 2014).

因此，本文以川西地区的须家河组致密储层岩石为研究对象，利用美国Xradia公司生产的MicroXCT-400试验分析系统，对致密砂岩岩样进行扫描试验从而获取岩样的扫描图像.利用Avizo7.1软件的多种先进算法对图像扫描结果进行重构并得到三维数字岩心，在此基础上对重构的三维图像进行数据提取和分析，从而得到致密砂岩的孔隙结构特征.在此基础上，将三维数字岩心模型与Comsol软件相结合进行气水两相流模拟研究，并探讨微观孔隙结构对气水两相流的影响，为进一步认识致密砂岩的渗流规律提供理论基础.

本文研究实验样品采自川西某地区的须家河组致密储层岩石岩心，共16块.实验样品的气测孔隙度结果可见表 1.从表 1种可以看出岩样的孔隙度分布范围为1.31%~15.07%，平均值为7.45%.

表 1 (Table 1)

表 1 岩样的气测孔隙度和渗透率 Table 1 The porosity and permeability of samples

表 1 岩样的气测孔隙度和渗透率 Table 1 The porosity and permeability of samples

致密砂岩岩心样品的三维图像采集在美国Xradia公司生产的MicroXCT-400试验分析系统上完成，其最高采用分辨率可达1 μm.实验中每个样品均在同样的参数设置下进行切片扫描，岩心实际扫描体元分辨率为2.0547 μm，在获得二维切片图的基础上可得到岩样的三维灰度图像.实验样品从大块致密砂岩岩样中取小样，将样品打磨成直径约为8 mm的近似圆柱体试件，并将两端磨平，该仪器的工作原理和测试步骤其可参考文献(刘向君等，2014).

基于微CT扫描获取岩心样品的二维切片图像可见图 1a，其为灰度图，图中的灰色、白色区域为岩石骨架(高密度)，黑色区域为孔隙空间(低密度)；同时，基于微CT扫描获取岩心样品的三维灰度图像可见图 1b.此外，在获取二维CT切片灰度图像中存在系统噪声以及岩石骨架和孔隙之间的边缘比较模糊，需要通过滤波算法增强信噪比.本文研究主要采用中值滤波法对灰度图像进行处理(如图 2a)，同时还需要对滤波后的灰度图像进行二值化分割，划分出岩石骨架部分和孔隙部分，使其由灰度图像转变为二值化图像.图像的二值化关键在于分割阈值的选取，本文主要选用基于岩心孔隙度的二值化分割方法(刘向君等, 2014).以实测孔隙度为约束寻求分割阈值k^*的求解公式为

(1)

图 1

Figure 1

图 1 CT扫描结果图 (a)二维截面图; (b)岩心三维视图. Figure 1 The results of CT scanning (a)2D sectional image; (b)3D view image.

图 2

Figure 2

图 2 图像二值化分割流程示意图 (a)滤波后的二维灰度图像; (b)二值化图像; (c)精细化处理后图像. Figure 2 Image binarization segmentation schematic diagram (a)2D gray image after filtering; (b)Binarization image; (c)Image after fine processing.

式中：ϕ为岩心的孔隙度；k为灰度阈值；I_max为最大灰度值；I_min为最小灰度值；p(i)为灰度值为i的体素数；i为像素数.

当灰度低于阈值时体素表征孔隙，而灰度高于阈值时则表征骨架.通过二值化分割得到的二值图像如图 2b，其中黑色区域代表岩石骨架，白色区域代表孔隙空间.在此基础上，还可根据实际需要，采用数学形态学算法对其作进一步精细处理(刘向君等, 2014)，精细处理结果可见图 2c.在获取二值化后的图像基础上，对其进行代表体积元分析(REV)，在岩心孔隙度约束下选取合理尺寸，可利用Avizo7.1软件内置模块先进的数学算法将二维图像重建得到三维数字岩心模型.研究区块的部分岩心样品代表体积元分析结果可见图 3.根据图 3的结果，为了方便研究，岩心样品表征单元体尺寸统一取为500×500×500体素，用以开展三维数字岩心的构建.

图 3

Figure 3

图 3 部分样品的表征单元体分析 Figure 3 REV analysis of some samples

在重构的数字岩心模型还需要进行网格划分，将得到网络模型导入有限元Comsol软件中进行气水两相流数值模拟.利用Avizo7.1自带的网格生成功能，将数字岩心中孔隙表面划分为三角形网格，再利用表面网格调整功能，调整相交表面角度过大或者过小的表面，这样既可生成的具有网络结构模型.该模型导入Comsol软件后选取层流两相流水平集方法(杨银, 2013)进行两相流模拟.在水平集方法中，使用水平集平滑函数ϕ来描述两相交界面.同时模型中的两相流还存在质量和动量的传递，并且服从连续性方程和考虑表面张力的纳维—斯托克斯方程，分别为

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：ϕ为水平集函数，在气体中ϕ=0，在水中ϕ=1，其可看成含水百分比；ρ为密度，kg/m³；μ为动力黏度，Ns/m²；v为流速，m/s；p为压力，MPa；g为重力加速度，m/s²；σ为表面张力系数，N/m；I为单位矩阵；κ为自由界面曲率；n为界面单位法向量；δ(ϕ)为Dirac delta函数.

模型初始时孔隙中填满气体，水从模型的一端注入，另一端流出，且水的初始流速为零.模型的边界条件包含流入边界，流出边界以及孔隙壁边界.数字岩心模型中相对立的两面分别作为流入及流出边界，其余流动边界及孔壁视为无滑移壁面.在流入边界，利用压力大小控制，施加一定的压力，保证流体在岩石中为层流流动，并且只有水进入流入边界.在流出边界，压力为大气压.因此，在流入边界处，水平集函数ϕ(即含水体积百分比)为1.在模拟中考虑岩心孔隙壁面为中性润湿.

利用Avizo7.1软件对致密砂岩的16块样品微CT扫描图像进行重构得到三维重构图，部分样品的三维重构图如图 4所示，图中的红色区域为岩石骨架，蓝色区域为孔隙空间.从图 4中可以看出微米级尺度下致密砂岩样品具有孔喉大小不一、孔隙形状不规则等特点.同时，从图 4中还可以清晰分辨样品中孔隙与骨架间的接触边界，这样可以从样品的三维重构图中提出岩石骨架和孔隙模型.

图 4

Figure 4

图 4 部分致密砂岩样品的三维重构图 Figure 4 3D reconstruction of some tight sand samples

致密砂岩样品的三维数字岩心模型可见图 5，图中绿色部分为孔隙，透明部分为岩石骨架.从图 5中可以看出微米级尺度下致密砂岩样品中孔喉分布状态主要包括连片状孔隙和孤立状孔隙，其中连片状孔隙的连通性要比孤立状孔隙的连通性好，后者多为“死孔隙”，其在三维空间中多为孤立体且不具有连通性.同时，从图 5中注意到部分致密砂岩样品中连片状孔隙分布较多，如图 5中岩心编号5、10、13、14、16，可能与孔隙主要以残余粒间孔为主有关(可见图 6)；而部分致密砂岩样品中孤立状孔隙分布较多，如图 5中岩心编号2、4、6、7、8、15，可能与孔隙主要以溶蚀孔为主有关(可见图 6).此外，从图 5中还可看出微米级尺度下致密砂岩样品中孔隙分布不均，具有微观非均质性，局部区域的孔隙较富集，在空间上主要表现为片状或条带状，这部分区域孔隙主要与残余粒间孔或粒间溶蚀孔有关，而局部区域的孔隙较分散，在空间上多呈孤立分布，这部分区域孔隙主要与粒内溶蚀孔有关.

图 5

Figure 5

图 5 致密砂岩样品的三维数字岩心模型 Figure 5 3D digital core models of tight sand samples

图 6

Figure 6

图 6 CT二维灰度图像下的主要孔隙类型 (No.1、No.3、No.7：粒内溶蚀孔; No.9、No.10、No.14：残余粒间孔) Figure 6 Pore types in 2D gray image of CT (No.1、No.3、No.7:Intragranular dissolution pore; No.9、No.10、No.14:Residual intergranular pore)

从图 5中可看出在三维数字岩心模型中孔隙呈片状或孤立状分布，孔隙之间接触紧密，很难区分孔隙间边界.因此，为了更好对数字岩心物性参数及结构参数进行定量表征，需要将孔隙结构分离标定.本文主要利用快速分水岭算法将岩心孔隙分离标定后的岩石孔隙空间，在此基础上，对每个孔隙进行定量分析，可得到岩心的孔隙等效直径分布直方图和岩心的绝对孔隙度等.依据标记孔隙的体积可获取该数字岩心的孔隙度(见式(6))，根据等效原理也可获取每个标记孔隙的等效孔径(见式(7))，进而可以统计得到该数字岩心的孔径分布的直方图.公式(6) 和(7) 为

(6)

(7)

式中：V_pore为单个孔隙体积，pix³；V_voxel为总体积，pix³；d_eq为等效孔隙直径，pix，pix是指一个像素.

致密砂岩样品三维数字岩心的绝对孔隙统计结果可表 2.从表 2中可以看出致密砂岩样品的绝对孔隙等效直径分布范围相对较窄，其分布范围为0.0095~0.4860 μm，平均绝对孔隙等效直径分布在0.0242~0.0473 μm.常规砂岩的孔隙等效直径一般大于2 μm(Nelson, 2009)，而研究区块的致密砂岩的孔隙等效直径在0.5 μm以下.

表 2 (Table 2)

表 2 致密砂岩岩心的绝对孔隙度和孔隙等效直径 Table 2 The absolute porosity and pore equivalent size of tight sand samples

表 2 致密砂岩岩心的绝对孔隙度和孔隙等效直径 Table 2 The absolute porosity and pore equivalent size of tight sand samples

在致密砂岩样品的三维数字岩心模型基础上，利用燃烧算法对数字岩心进行了连通性测试，得到致密砂岩样品的三维连通数字岩心模型，其结果如图 8所示，图中绿色部分为孔隙，透明部分为岩石骨架.从图 7中可以看出致密砂岩样品中连通孔隙主要呈片状或条带状，与图 5中结果相比，图 7中的岩心编号1、4、6、7样品中连通孔隙的分布区域较集中，说明这些样品岩心中分布较多的孤立状孔隙，而图 7中的岩心编号5、10、11、13样品中的连通孔隙的分布区域较分散，说明这些样品岩心中分布较少的孤立状孔隙且分布较多的连片状孔隙.这主要是因为粒内溶孔和粒间溶孔的连通性要弱于残余粒间孔的连通性，其中粒内溶孔在空间上多呈孤立状分布，而残余粒间孔在空间上多呈条带状分布.

图 7

Figure 7

图 7 部分致密砂岩样品的三维连通数字岩心模型 Figure 7 3D connected digital core models of some tight sand samples

图 8

Figure 8

图 8 致密砂岩样品的连通孔隙度与实测孔隙度对比 Figure 8 Compared connected porosity with experimental porosity of tight sand samples

在三维连通数字岩心模型的基础上，致密砂岩样品的连通孔隙的统计可见表 3.从表 3中可以看出致密砂岩样品数字岩心的连通孔隙度分布在0.957%~14.629%，样品的统计连通孔隙度都小于统计绝对孔隙度，这主要是因为数字岩心模型中存在孤立孔隙，造成连通孔隙度和绝对孔隙度间存在偏差.致密砂岩样品的数字岩心连通孔隙度和实测孔隙度的对比可见图 8.从图 8中可以看出致密砂岩样品的数字岩心的统计连通孔隙度和岩心的实测孔隙度存在差异，前者要小于后者，平均相对误差为12.6%.这可能与图像二值化阈值分割以及微CT扫描分辨率有关，其中在图像二值化过程中的阈值选取会产生系统误差，将会造成一部分微孔隙不能被识别，导致统计的连通孔隙度小于岩心实测孔隙度；受微CT分辨率的影响，致密砂岩样品岩心中一些纳米级孔隙或吼道不能被识别，导致统计的连通孔隙度偏小.同时，从图 8中还可以注意到部分样品的连通孔隙度和实测孔隙度间差异较大，这可能与这部分致密砂岩样品岩心的物性差有关.从表 3中还可以注意到致密砂岩样品的连通孔隙等效直径分布范围为0.0126~0.4860 μm，平均连通孔隙等效直径分布在0.0812~0.1163 μm，其要大于平均绝对等效孔隙直径，即致密砂岩样品的连通孔隙中大孔所占比例大于绝对孔隙中大孔所占比例，两者的差异越大，说明致密砂岩样品中的小孔隙所占比例越高.此外，从表 3中可以看出致密砂岩样品的迂曲度分布在2.228~4.21，平均值为3.01，迂曲度越大，说明样品的孔隙结构越复杂.

表 3 (Table 3)

表 3 致密砂岩样品的连通孔隙度及渗透率 Table 3 The connected porosity and permeability of tight sand samples

表 3 致密砂岩样品的连通孔隙度及渗透率 Table 3 The connected porosity and permeability of tight sand samples

在三维连通性孔隙模型的基础上，利用文献(Liu et al., 2014)中方法可以获取每个数字岩心的渗透率，其结果如表 3所示，从表中可以看出致密砂岩样品数字岩心的渗透率分布范围为0.038×10^-3 μm²~0.66×10^-3 μm².致密砂岩样品的迂曲度和渗透率的关系如图 9所示.从图 9中可以看出致密砂岩样品的迂曲度和渗透率呈负相关性，说明样品的迂曲度增大，孔隙结构复杂程度增加，造成样品的渗透率降低.根据渗透率的大小将岩心分为三组，渗透率在0.01~0.1×10^-3 μm²范围内的岩心为A组，渗透率在0.1~0.5×10^-3 μm²范围内的岩心为B组，渗透率在大于0.5×10^-3 μm²范围的岩心C组，可见表 3所示.从表 3中可以看出A组的平均连通孔隙等效直径为0.0918 μm，B组的平均连通孔隙等效直径为0.0924 μm，C组的平均连通孔隙等效直径为0.1034 μm，即C组样品中的大孔隙所占比例大且其连通孔隙度也大，说明了渗透率高的岩心物性较好，且含有较多的大孔隙.三组岩心的绝对孔隙度与连通孔隙度关系如图 10所示，从图中可以看出渗透率低的岩心中连通孔隙度占绝对孔隙度的比例较低且其连通孔隙度也较小.说明渗透率低的岩心物性较差，且岩心中存在较多的孤立孔隙，连通孔隙较少，其对渗透率贡献性少.

图 9

Figure 9

图 9 致密砂岩样品的迂曲度与渗透率间的关系 Figure 9 Relationship tortuosity and permeability

图 10

Figure 10

图 10 绝对孔隙度与连通孔隙度关系 Figure 10 Relationship absolute porosity and connected porosity

为了研究微观孔隙结构对气水两相流的影响，在前面研究的基础上，从A组、B组、C组分别选择一块能够代表该组岩心特征的数字岩心模型进行两相流模拟研究.A组中选取No.2岩心，其连通孔隙度为0.96%，渗透率为0.038×10^-3 μm²；B组中选取No.3岩心，其连通孔隙度为5.37%，渗透率为0.116×10^-3 μm²；C组中选取No.5岩心，其连通孔隙度为8.95%，渗透率为0.573×10^-3 μm².此外，在模拟中不考虑润湿性的影响，主要考虑不同孔隙结构对气水两相流的影响

三块数字岩心的两相流模拟结果的岩心切面图可见图 11，图中a-d为岩心No.2的模拟结果，e-h岩心No.3的模拟结果，j-m岩心No.5的模拟结果，图中红色代表气相，蓝色代表水相，箭头方向表示驱替方向.从图 11中可直观地看出水相、气相在孔隙中分布；在不同渗透率数字岩心中，随着驱替时间增加，水驱气过程中水、气相在孔隙中分布变化有相似部分也有不同部分，总体上看，随着驱替时间增加，数字岩心中水相所占据孔隙逐渐增多，而气相所占据孔隙逐渐减少.根据不同驱替时间的水驱气过程岩心切片图(图 11)可看出随着驱替时间增加，水驱气的驱替前缘逐渐在数字岩心中逐渐向前移动，水相饱和度逐渐增大，而气相饱和度逐渐减小；驱替结束时，3个数字岩心中水驱气的驱替效率存在差别，其随着孔隙度和渗透率增大而增大，即岩心No.2中的剩余气相饱和度较高，岩心No.3中的剩余气相饱和度次之，岩心No.5中的剩余气相饱和度最小，说明微观孔隙结构对气水两相流将产生影响.同时，从图 11中可注意到水并不是以活塞方式将数字岩心中气体全部驱除，且水驱气的驱替前缘形状随着驱替时间变化而变化，即在驱替开始时，水驱气的驱替前缘呈均匀向前推移，其呈直线状，随着驱替时间增加，驱替前缘发生了变化，其逐渐变成不规则形状，形成凹型气水界面，如图 12所示，这主要可能与岩心中复杂的孔喉关系(孔隙结构)有关.此外，从图 11中我们还可注意到在水驱气过程中，驱替前缘在数字岩心孔隙中突进比较明显即舌进现象，水相先在岩心中大孔隙中形成流动通道且形成气水两相流，两相流渗流阻力大于单相流阻力，将迫使水相从其他通道流动，其中岩心No.5中舌进现象比较明显，如图 13所示.这主要可能与岩心中微观非均质性有关.因此，在水驱气过程中，岩心的微观孔隙结构将改变驱替前缘的形状以及造成气水两相流中的舌进现象.

图 11

Figure 11

图 11 气-水两相流模拟结果图 Figure 11 The results of the gas-water two phase flow simulation

图 12

Figure 12

图 12 数字岩心中水驱气过程中的驱替前缘 Figure 12 The flooding frontier of water-drive gas in digit core

图 13

Figure 13

图 13 数字岩心中水驱气过程中的舌进现象 Figure 13 The tonguing phenomenon of water-drive gas in digit core

根据水驱气的模拟结果可清晰地看到驱替后残余气在孔隙中分布情况，如图 14所示.从图 14中可以看出，残余气在孔隙中主要呈点状或块状分布，其主要分布在两种结构：边缘的“死孔隙”的地方和孔喉突变，急剧减小的地方.前者孔隙空间中残余气可能是水相无法波及造成，后者孔隙空间中残余气可能是贾敏效应造成，孔喉突变处的贾敏效应造成气体的渗流阻力明显增大，不利于水驱替.

图 14

Figure 14

图 14 数字岩心中残余气的分布图 Figure 14 The distribution diagram of residual gas in digit core

3块数字岩心中气、水饱和度与驱替时间的关系可见图 15.从图 15中可以看出随着驱替时间增加，水相饱和度呈上升趋势，或气相饱和度呈下降趋势，随着岩心孔隙度和渗透率增大，上升的幅度或下降幅度逐渐增大，即水驱气的驱替效率逐渐增大，造成残余气饱和度明显降低.同时，从图 15还可以看到随着岩心孔隙度和渗透率增大，气相饱和度下降速度增大，或水相饱和度上升速度增大，驱替趋于稳定的时间变短.

图 15

Figure 15

图 15 数字岩心中气、水饱和度与驱替时间的关系 Figure 15 Relationships water or gas saturation and displacing time in digit core

微米尺度下，致密砂岩岩心的孔喉分布状态主要呈连片状和孤立状，其中连片状孔隙在空间上连通性好，主要与残余粒间孔或粒间溶蚀孔有关，而孤立状孔隙在空间上多呈孤立分布，主要与粒内溶蚀孔有关.

微米尺度下，致密砂岩样品等效孔径主要分布范围在0.5 μm以下，储层物性差的样品孔隙结构要比储层物性好的样品复杂，且前者的孤立孔隙多且小孔隙占比高，连通孔隙较少，其对渗透率贡献性少.

在水驱气过程中，岩心的微观孔隙结构将改变驱替前缘形状以及造成气水两相流中舌进现象.随着岩心孔隙度和渗透率增大，水驱气的驱替效率增大，残余气饱和度降低.