王 鑫

（辽宁省第九地质大队有限责任公司，辽宁 铁岭 112000）

为了更好的对地质矿物成分和性能特征进行分析，选取部分矿物样本进行脆弱性实验检测。完善检测方法，优化检测步骤，以提高对当前对地质矿物分析中矿物脆性检验的准确性[1]。随机选取矿物样本进行分析，通过判断矿物样本的黏土沉积经压力和温度，进一步对矿物结构的储层压裂情况进行分析，对矿物样本中的裂压情况及产生的结构特征及影响因素进行判断，以此对矿物样本的储层产能高低变化情况进行记录和分析，以此判断矿物的脆弱性含量。最后通过本文实验研究证实，本文提出的分析实验在实际应用过程中具有更高的有效性。

1 地质矿物分析中矿物脆性实验

（1）样本采集。对矿区矿物样本进行采集，分别获取早期核三上段样品，和晚期核三下段样品进行对比分析结合HQM-145新型岩心切磨机对实验样本进行实验检测，分别获取样本数据的轴线两端垂直平整参数的标准数值，记为50μm ×25mm 。进一步利用RTR-1350静态伺服测试系统，对样本进行压抗检测，从而根据应力—应变参数，对矿物样本压抗数值进行分析，对实验样本数据进行分析和记录，具体如下表所示。

表1 实验样本采集

（2）脆性算法。对上述样本进行分析，通常情况下，靠近地表的岩石矿物脆弱性相对更高，随着矿物涂层加深，样本的韧性逐渐变高，脆弱性也明显降低。基于此特征进一步对矿物样本力学特征、应急变形情况进行分析，对样本的结构中的动态结晶变形、压溶作用和粒边界滑移等情况进行检测。结合泊松比原理对矿物结构的在应力情况下产生的裂缝张开情况，结合杨氏模量算法对地质矿物脆弱性进行量值增加处理。进一步对矿物样本的脆弱性单位数值进行归一化处理，并对样本的脆弱性指数进行平均计算。

进一步对矿物样本的成分结构进行测定，并规范弹性参数计算方法。若检测过程中，矿物样本的韧性评价数值为s，样本采集的改造深度范围为p，p=[p1，p2，评，...，pn]。实验过程中得到的生产的压裂数值为v，储层等级为L，进一步对矿物的流体测井响应值a以及矿物孔隙流体r进行规范，若样本数据的体积密度为m、声波时差为t，则进一步对样本结构的物理响应值变化情况进行计算，具体算法为：

基于上述算法进一步对地层相对较薄的样本进行规范监测，利用岩心图像识别方法进行地层边界的判断。并对边界判断机制曲线进行脆弱性特征检测，若Vj表示实验样本中的第j个待检测样本的矿物的成分含量，且j= 1 ,2,3，...n ，若存在y个待检测矿物样本，且检测样本中的油和水含量为Ri，且i = 1,2,3,...,m ；在进行实验检测的过程中，矿物样本的响应数值为ϖ，样本中的成分含量为u ，且u =(0 ,1]，则进一步对矿物检测的约束条件进行规范，具体算法为：

基于上述条件进一步对矿物结构脆弱程度进行计算，具体算法为：

2 实验结果分析

结合上述算法进行实验检测，为保障实验检测的有效性，进一步对实验设备及运行参数进行规范。

（1）实验设备。实验选择结合X衍射技术对矿物脆性特征进行分析和鉴别，从而更好的RTR-1350静态伺服仪，HQM-145新型岩心切磨机对样本特征进行分析和鉴定。准确测量采集到的固态样本成分分布结构。基于此对实验设备及参数进行规范，具体如下表所示。

表2 实验设备参数

进一步对实验试剂进行选取，具体如下表所示。

表3 实验试剂选择

（2）实验结果。基于上文环境进一步对七组样本进行脆性检验，记录七组样本的基本信息并根据公式（1）、（2）对矿物响应值变化数值和map数值进行计算，具体见下表。

表4 样本数据参数检测

基于上表信息，进一步对传统方法和本文方法指导下的矿物脆性及弹性参数进行检测，并记录检测结果，具体如下。

表5 矿物脆性数值检测

观察上表可知，在实验参数和样本数值基本一致的情况下，两种实验实验检测结果存在一定差异，为验证矿物脆性实验检测的效果，进一步对里欧昂中方法进行准确性检测，并记录检测结果，具体如下。

图1 对比实验检测结果

（3）实验结论。根据图1和表5数据进行分析可知，利用本文方法进行的地质矿物脆性分析检测结果准确度相对于传统方法明显提高，在该方法下对弹性模量、泊松比及矿物脆性属性的检测数据都比传统方法检测数据相对于传统方法检测数据明显更高，检测结果可精确到小数点第三位。由此证实，本文提出的地质矿物脆性实验检测方法具有更高的准确性和有效性，充分满足研究要求。

3 结语

对地质矿物结构特征进行分析，对样本的岩心矿物成分进行分析，结合线性回归算法和多矿物模拟原理对矿物韧性和脆弱性进行参数计算。在分析的过程中，矿物的脆性变形检测主要针对采集到的矿物样本的受压破裂情况、韧度变形情况等进行观察，以提高脆性检测的准确性。