动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形.pdf

文章编号：10007393(2023)03033208DOI:10.13639/j.odpt.202306055动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形艾信1,2刘广胜1,2陆梅1,2刘天宇1,2田发国1,2吕海燕1,2杨晨31.中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司油气工艺研究院；2.低渗透油气田勘探开发国家工程实验室；3.中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司第七采油厂引用格式：艾信，刘广胜，陆梅，刘天宇，田发国，吕海燕，杨晨.动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形J.石油钻采工艺，2023，45（3）：332-339.摘要：为了解决水力压裂石英砂支撑剂粒度粒形人工检测效率低、随机误差大且无法在线检测等难题，引入动态图像检测方法，不仅可以同时测量颗粒粒度、粒形，还为支撑剂在线检测开拓新思路。首先开展了石英砂动态图像处理算法研究，实现了石英砂图像中的颗粒提取及分析计算，精准求得石英砂粒度粒形参数，并设计了测试系统；其次与传统筛分法、电镜法等测量手段对比测试了 20/40 目、40/70 目、70/140 目等 3 种常用支撑剂，测量效率提高近 200 倍，重复性误差在 1.7%以内，准确性误差在 1.5%以内。结果表明，动态图像法可以解决人工检测效率低、随机误差大等难题，并可将检测系统安装在石英砂制备生产线上或水力压裂施工现场，实现在线测试，全面提升压裂入井材料质量管控水平。关键词：非常规油气；勘探开发；工程技术；低渗透油藏；水力压裂；支撑剂；视觉；粒度；圆度中图分类号：TE357;TE937文献标识码：ADynamic image method for detecting the particle size and shape of fracturingquartz sand proppantAIXin1,2,LIUGuangsheng1,2,LUMei1,2,LIUTianyu1,2,TIANFaguo1,2,LYUHaiyan1,2,YANGChen31.Oil&Gas Technology Research Institute of PetroChina Changqing Oilfield Branch,Xian 710018,Shaanxi,China;2.National Engineering Laboratory for Exploration and Development of Low-Permeability Oil&Gas Fields,Xian 710018,Shaanxi,China;3.No.7 Oil Production Plant of PetroChina Changqing Oilfield Branch,Xian 710200,Shaanxi,ChinaCitation:AIXin,LIUGuangsheng,LUMei,LIUTianyu,TIANFaguo,LYUHaiyan,YANGChen.DynamicimagemethodfordetectingtheparticlesizeandshapeoffracturingquartzsandproppantJ.OilDrilling&ProductionTechnology,2023,45(3):332-339.Abstract:Tosolvetheproblemssuchaslowefficiencyofmanualdetectionofparticlesizeandshapeoffrackingquartzsandproppant,largerandomerror,andinabilitytodetectonline,theintroductionofdynamicimagedetectionmethodcannotonlymeasureparticlesizeandshapesimultaneously,butalsoexplorenewideasforonlinedetectionofproppant.Firstly,researchondynamicimageprocessingalgorithmsforquartzsandwascarriedout,achievedparticleextractionandanalysiscalculationsinquartzsandimages,accuratelyobtainedtheparticlesizeandshapeparametersofquartzsand,anddesignedatestingsystem.Secondly,threecommonlyused proppants,20-40 mesh,40-70 mesh,and 70-140 mesh,were compared and tested with traditional screening and electronmicroscopymethods.Themeasurementefficiencyincreasedbynearly200times,withrepeatabilityerrorswithin1.7%andaccuracyerrorswithin1.5%.Theresultsshowthat,thedynamicimagemethodcansolvetheproblemsoflowmanualdetectionefficiencyand基金项目:国家科技重大专项“鄂尔多斯盆地大型低渗透岩性地层油气藏开发示范工程”(编号：2016ZX05050)。第一作者:艾信(1989-)，2012 年毕业于西安石油大学测控技术与仪器专业，现从事油气田自动控制、仪表装置设计以及信息系统开发等工作，工程师。通讯地址：(710018)陕西省西安市未央区明光路新技术开发中心。E-mail：axin1_通讯作者:田发国(1983-)，2010 年毕业于西南石油大学应用化学专业，现从事气田数字化及管道监测研究工作，高级工程师。通讯地址：(710018)陕西省西安市未央区明光路新技术开发中心。E-mail：tfg1_第45卷第3期石油钻采工艺Vol.45No.32023年5月OILDRILLING&PRODUCTIONTECHNOLOGYMay2023largerandomerror,andthesystemcanbedeployedandinstalledonquartzsandpreparationproductionlinesorhydraulicfracturingconstructionsitestoachieveonlinetestingandcomprehensivelyimprovethequalitycontrolleveloffracturingmaterials.Key words:unconventional oil and gas;exploration and development;engineering technology;low permeability reservoir;hydraulicfracturing;proppant;vision;particlesize;roundness 0 引言近年来，国内外石油公司和油田服务公司在水力压裂施工方面，逐步采用价格低的石英砂替代陶粒，以进一步降低压裂作业成本。其中，北美地区支撑剂中石英砂占比已达 96%以上，国内该占比数据也在逐年攀升1。研究发现，石英砂的矿物成分及晶体结构为砂源地固有属性，提高天然石英砂支撑剂质量的关键是控制成品砂的粒径分布及砂表层处理工艺2。同时，孙业恒等研究发现从井底到远端支撑剂浓度呈现逐渐降低的分布特征，这种现象同支撑剂粒径分布密切相关3。向洪等研究发现支撑剂是改善油气渗流通道，形成高导流能力裂缝的重要保障，支撑剂优化主要是对支撑剂类型和粒径的优化4。赵振峰等通过实验发现，裂缝导流能力由储层闭合压力与支撑剂物性特征(粒径分布、圆度、球度等)等因素共同制约5。梁天成等认为影响支撑剂充填层导流能力的主要因素为平均直径、闭合应力和破碎率，并对支撑剂性能测试方法的不确定度进行了评定6-7。朱海燕等研究发现当闭合压力低时，不同组合形式支撑剂的粒径越大，导流能力越强8。彭欢等研究发现支撑剂的破碎率，受支撑剂类型、化学与矿物组分、粒径范围和粒度组成、圆度与球度以及密度等因素控制9。由此可见，支撑剂粒度粒形是压裂施工方案设计的关键要素之一，同时直接关乎石英砂支撑剂性能质量，对裂缝导流能力影响很大。因此，石英砂支撑剂的制备及质量检测工艺受到了广泛关注，其粒度粒形检测技术研究尤为重要。目前，石英砂粒径分布、圆度、球度等性能参数评价测试遵照中国石油企业标准 Q/SY171252019压裂支撑剂性能指标及评价测试方法执行。标准规定粒径分布采用筛分法测试，根据被测石英砂品类选择不同筛孔尺寸的标准筛，按照筛孔尺寸由小到大依次叠放，然后固定安装在振筛机上，设定好转速、拍击频率以及工作时长，使其振动。振动完成后，称取每个标准筛的石英砂质量，即可测得被测石英砂样品的粒径分布。圆度、球度采用电子显微镜法测试，从被测石英砂样品中随机抽取不少于 20 粒的石英砂，将其放置于显微镜观测台，然后逐颗同 Krumbien/Sloss 图版的标准颗粒比对，进而获得每粒石英砂的圆度、球度，最后综合给出被测石英砂样品的平均圆度、球度。标准规定的方法主要依靠人工完成，检测效率很低，且存在一定随机误差10。同时对测试环境要求相对严格，仅能在实验室中进行，无法做到在石英砂制备生产线上或压裂施工现场在线检测，不能及时发现不合格品。调研发现，在水泥、磨料、碳粉、农业、医药等领域，相继出现较多的粒度测试方法。除了筛分法以外，还有显微镜法、激光法、超声法、动态图像法等。显微镜法主要是将颗粒放大后观测，进而确定其粒径大小及形态形貌，多为离线测量方式，效率较低11；激光法利用光散射原理，当光束照到颗粒时会发生散射现象，颗粒粒径与光散射参数密切相关，但它仅能测试粒径分布12；超声法利用不同粒径颗粒在多频超声激励产生的衰减变化反演粒径分布，也仅能测试粒径分布13；动态图像法是通过搭建先进的光学测量系统，并研制颗粒下落控制装置，确保颗粒在下落过程中尽量“不重叠”或“少重叠”，然后高速抓拍下落的颗粒图像并进行快速分析处理，进而获得被测颗粒的粒度、粒形参数14。总之，对于石英砂支撑剂的检测，动态图像法是较适合的一种，不仅能够快速精准的获得颗粒粒径分布，还能直观反映颗粒形态形貌15。因此，本文开展石英砂动态图像处理算法研究，设计石英砂动态图像粒度粒形检测系统，并与传统筛分法、电镜法等进行对比测试，从而综合评价动态图像法检测石英砂支撑剂粒度粒形的适用性。1 研究方法和过程 1.1 动态图像检测算法石英砂动态图像处理算法主要包括 2 个方面：一是对高速抓拍的石英砂图像进行处理(图像包含一颗或者多颗石英砂颗粒)，获得单个颗粒的原始图像及轮廓图像；二是对单个颗粒进行分析计算，获得石英砂粒度粒形参数。艾信等：动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形3331.1.1石英砂图像处理算法石英砂图像处理算法主要用于从高速抓拍的石英砂图像中提取每颗有效石英砂颗粒，并获取其原始图像以及轮廓图像。石英砂图像处理过程主要有如下 5 个步骤：(1)利用漫水填充方法，去除与石英砂图像边缘接触的不完整颗粒，规避不完整的颗粒对粒度粒形计算的影响16；(2)利用中值滤波算法，去除石英砂图像中因成像系统随机产生的孤立噪点17；(3)利用高斯模糊方法，对图像进行平滑滤波处理18；(4)通过改进 Canny 边缘检测算法，识别得到石英砂图像中的每个颗粒19；(5)利用八方向 Sobel 算子颗粒图像轮廓提取算法，提取每个石英砂颗粒的最外层边界轮廓20。1.1.2石英砂颗粒粒度粒形算法石英砂颗粒粒度粒形算法用于对每颗提取出来的有效颗粒进行分析，实现其粒度、粒形计算。(1)粒度计算。按照 GBT15445.62014粒度分析结果的表述第 6 部分：颗粒形状和形态的定性及定量表述规定，颗粒粒度有多种定义，包括面积等效粒径、周长等效粒径、最大内切圆粒径、最小外接圆、最小外接矩形宽度、最小外接矩形长度、费雷特大径、费雷特小径等。如图 1 所示，xA为面积等效粒径，即与颗粒投影面积相同的圆的直径；xP为周长等效粒径，即与颗粒投影周长相同的圆的直径；xCmax为最大内切圆粒径，即颗粒投影内部所包含的最大圆的直径；xImin为最小外接圆粒径，即包含颗粒投影全部像素点的最小圆直径；xWmer、xLmer分别为最小外接矩形宽度、长度，即包含颗粒投影全部像素的面积最小矩形的宽与长；xFmax、xFmin分别为费雷特大径、费雷特小径，即与颗粒投影外形轮廓相切的距离最大的、最小的一对平行线之间的距离。图1不同粒径计算方法图解说明Fig.1Graphicalexplanationofdifferentparticlesizecalculationmethods从粒径各项定义及筛分法粒径分布检测原理来看，最小外接矩形宽度的颗粒大概率会通过筛网，因此最小外接矩形宽度更接近于筛分法粒径值21。为了更好地同筛分法对比，粒度以颗粒最小外接矩形宽度计算。(2)粒形计算。石英砂粒形计算即对其圆度、球度进行计算，按照 Q/SY171252019，目前主要依靠显微镜观测，人工与 Krumbien/Sloss 图版比对，给出最终结果。因此，对 Krumbien/Sloss 图版研究尤为必要。从国内外近几年研究成果来看，圆度在Krumbien/Sloss 图版的 X 轴上，被定义为颗粒投影表面特征的平均曲率半径与其最大内切圆半径之比，如图 2(a)所示；球度在 Krumbien/Sloss 图版的Y 轴上，被定义为颗粒投影面积等效直径和周长等效直径之比22，如图 2(b)所示。图2石英砂颗粒圆度和球度图解Fig.2Graphicalrepresentationofquartzsandparticleroundnessandsphericity因此，石英砂颗粒圆度 R 可以用式(1)表征，石英砂颗粒球度 S 可以用式(2)表征。R=ni=1rixCmax/2/n(1)S=xAxP=4AP2(2)ri式中，R 为颗粒圆度，无量纲；为颗粒投影中外围特征轮廓的曲率半径，mm；S 为球度，无量纲；A 为颗粒投影面积，mm2；P 为颗粒投影周长，mm。1.2 石英砂动态图像粒度粒形检测系统石英砂动态图像粒度粒形检测系统主要由机器手臂取样装置、颗粒运动控制装置、测量腔体、平行光源、图像采集设备、图像分析设备、显示设备、云平台等组成23(见图 3)。石英砂样品经机器手臂取样装置定时抓取进入检测仪器，然后通过颗粒运动控制装置，以“单层砂瀑”的方式自由落体进入测量腔体，在平行光源的照射下，由图像采集设备实现高速抓拍，并经分析设备处理后，就地得到粒度粒形参数，同时将测试结果上传云平台。334石油钻采工艺2023 年5月（第45卷）第3期图3石英砂动态图像粒度粒形检测系统组成Fig.3Compositionofquartzsanddynamicimageparticlesizeandshapedetectionsystem值得注意的是，图像分析设备是一款高性能边缘计算处理器，建议采用 I9 处理器，32G 以上内存，256G 以上硬盘，同时需嵌入 1.1 中的全部石英砂图像处理算法及石英砂颗粒粒度粒形分析算法。2 实验过程和方法 2.1 实验仪器及设备动态图像检测系统采用自主研发的石英砂动态图像粒度粒形检测系统。筛分设备采用拍击式标准振筛机，摇动次数290次/min，拍击次数 156次/min，拍击高度 38mm。对于 20/40 目样品，试验选取的筛网孔径分别是300、425、500、600、710、850m；对于 40/70 目样品，试验选取筛网孔径分别是 150、212、250、300、355、425m；对于 70/140 目样品，试验选取筛网孔径分别是 75、106、125、150、180、212m。电子显微镜采用连续变倍体视显微镜，放大倍数 10.545 倍。2.2 样品准备与实验流程2.2.1样品准备考 虑 到 目 前 常 用 的 石 英 砂 支 撑 剂 主 要有20/40 目、40/70 目、70/140 目 3 类，实验选用以上不同目类石英砂样品各 3 组，共 9 组：1#3#，表示3 组 20/40 目石英砂样品；4#6#，表示 3 组 40/70 目石英砂样品；7#9#，表示 3 组 70/140 目石英砂样品。同时，为了进一步验证动态图像法检测的准确性，还准备了 5 类标准钢珠样品，直径分别是 0.6、0.7、0.8、0.9、1mm。2.2.2实验流程(1)与筛分法粒度测试对比。第 1 步：将 1#9#石英砂样品由同一检测人员、在同一实验地点、用同一动态图像检测设备分别测试 5 次，记录 45 组粒径分布数据；第 2 步：再将 1#9#石英砂样品由同一检测人员、在同一实验地点、用同一筛分设备分别测试5 次，记录 45 组粒径分布数据；第 3 步：为进一步验证动态图像法检测准确性，用动态图像检测设备分别测试 0.6、0.7、0.8、0.9、1mm 不同品类钢珠样品，同时从上述各类钢珠样品中分别随机抽取 50 颗，用千分尺逐颗测量，记录每次测量值，并计算每类钢珠样品测试的平均直径。通过上述测试数据，一方面分析筛分法与动态图像法粒度检测重复性误差；另一方面对同一石英砂样品两种测试方法的测试结果进行对比，定性描述 2 种粒度测试方法的差异性以及准确性。(2)与电镜法粒形测试对比。第 1 步：从 1#9#石英砂样品中随机抽取 5 组样品，每份样品包含 20 颗石英砂颗粒，总计 45 组；第 2 步：由同一检测人员、在同一实验地点、用同一台电子显微镜设备对以上 45 组样品分别观测，并同 Krumbien/Sloss 图版对比，记录圆度、球度检测值；第 3 步：用动态图像法测试值与电镜法测试值进行对比分析。艾信等：动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形335通过上述测试，定性描述动态图像法粒形检测与电镜法粒形检测的差异性以及准确性。3 测试结果分析 3.1 与筛分法粒度对比分析3.1.1检测重复性误差对比分析重复性误差是衡量仪器稳定性的重要依据，重复性越好，随机误差越小，说明仪器整体越稳定。本文粒度重复性误差是按照 GB/T19077.12008粒度分析激光衍射法第 1 部分：通则要求，通过D10、D50和D90等 3 个典型值来评价重复性误差。为了评价 2 种检测方法的重复性，选取 2#、5#、8#样品的动态图像法和筛分法 5 次测试结果进行对比分析。从图 4 可以看出，不同品类石英砂动态图像法的 D10平均重复性误差 1.8%，D50平均重复性误差 1.5%，D90平均重复性误差 1.7%，总体重复性误差 1.7%；筛分法的 D10平均重复性误差 4.0%，D50平均重复性误差 3.8%，D90平均重复性误差4.0%，总体重复性误差 3.9%。(a)动态图像法(b)筛分法 012340300600900D10D50D90D10D50D90D10D50D9020/40目石英砂(2#)40/70目石英砂(5#)70/140目石英砂(8#)D10D50D90D10D50D90D10D50D9020/40目石英砂(2#)40/70目石英砂(5#)70/140目石英砂(8#)重复性误差/%粒径/m粒径/m012345603006009001 200重复性误差/%测试1测试2测试3测试4测试5重复性测试1测试2测试3测试4测试5重复性图4不同品类石英砂动态图像法和筛分法粒度重复性测试Fig.4Particlesizerepeatabilitytestofdynamicimagemethodandquartzsandscreeningmethodfordifferentcategories从上述测试结果不难看出动态图像法的粒度检测重复性优于筛分法。对于动态图像法，较好的重复性得益于其较高的帧率和较好的分辨率，基本做到所有颗粒无漏拍且图像拍摄较为清晰，但大颗粒(20/40 目)成像像素较多，测量相对准确，其重复性误差指标优于小颗粒(70/140 目)；对于筛分法，受网孔尺寸的均匀性、筛网的磨损程度、操作手法等影响，重复性相对较差。3.1.2检测准确性误差对比分析为了对比动态图像法与筛分法检测准确性，首先选取 1#、4#、7#石英砂样品动态图像法和筛分法的任意一次测试结果绘制级配曲线，如图 5 所示。02040608010001020304050300 m300425 m425500 m500600 m600710 m710850 m850 m150 m150212 m212250 m250300 m300355 m355425 m425 m75 m75106 m106125 m125150 m150180 m180212 m212 m20/40目(1#)40/70目(4#)70/140目(7#)累积分布/%区间分布/%区间分布,图像法区间分布,筛分法累积分布,图像法累积分布,筛分法图5动态图像法与筛析法的级配曲线对比Fig.5Comparisonofgradingcurvesbetweendynamicimagemethodandsieveanalysismethod从图 5 可以看出，2 种方法级配曲线走向基本一致，略有差别。出现差别的主要原因：一是从测量过程讲，采用筛分法，部分大颗粒会从筛孔的对角线落下被计算成小颗粒；采用动态图像法，其测量结果取决于颗粒通过镜头时的方向。二是从测量原理讲，动态图像法是以数量为基准的粒度分析方法，筛分法是以质量为基准的粒度分析方法，二者本身也会存在误差。从图 5 还可以看出，对于 20/40 目的大颗粒，2 种方法的级配曲线吻合度更高，究其根源，颗粒越大，一方面筛分法所用筛网制作精度更高，另一方面动态图像法测试误差相对较小，因此 2 种方法测试结果匹配性更好。其次选取 1#9#石英砂样品任意一次动态图像法和筛分法测量的 D10、D50、D90典型粒径值进行对比分析，2 种方法典型粒径测试误差很小，在几十微米之间，说明 2 种测试方法均可应用于石英砂粒度测试，这个结论和图 5 所得到的结论一致。最后，为了定量描述动态图像法检测的准确性，选取动态图像法与千分尺测量标准钢珠结果进行对336石油钻采工艺2023 年5月（第45卷）第3期比。从表 1 可看出，动态图像法测试误差在几微米到十几微米之间，平均准确性误差在 1.5%以内。表1不同粒径钢珠准确性测试Table1Accuracytestingofsteelballswithdifferentparticlesizes钢球直径/mm千分尺测量均值/m仪器测量/m相对误差/%0.65845771.200.76926851.010.87957811.760.98868741.351.09889711.72平均相对误差1.44结合上述重复性和准确性测试实验结果，可以发现动态图像法的测试精度更高。3.2 与电镜法粒形对比分析为了分析动态图像法和电镜法粒形检测的准确性，选取 1#9#石英砂样品各 5 次的粒形测试结果进行对比，如图 6 所示。0.50.60.70.80.9测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5动态图像法电镜法圆度1#2#3#4#5#6#7#8#9#0.50.60.70.80.9动态图像法电镜法球度1#2#3#4#5#6#7#8#9#(a)圆度(b)球度图6动态图像法与电镜法粒形检测重复性对比Fig.6Comparisonofrepeatabilitybetweendynamicimagemethodandelectronmicroscopymethodforparticleshapedetection从图 6 可以看出，动态图像法 5 次测试结果比较集中，电镜法 5 次测试结果比较发散，说明动态图像法检测重复性较好，电镜法重复性较差。从图 7 可以看出，二者平均误差在 0.1 以内，但动态图像法检测结果更值得信赖。究其原因，一方面电镜法检测石英砂颗粒数据量少是误差大的原因，另一方面电镜法受人为主观因素影响大，也是测量误差的来源之一。0.50.60.70.80.91#2#3#4#5#6#7#8#9#圆度；球度样品编号圆度，动态图像法圆度，电镜法球度，动态图像法球度，电镜法图7动态图像法与电镜法粒形检测准确性对比Fig.7Comparisonofparticleshapedetectionaccuracybetweendynamicimagemethodandelectronmicroscopymethod 3.3 测试效率对比分析通过对比动态图像法与常规检测方法的耗时，动态图像法具有明显优势。对于常规检测方法，需经历如下测试步骤：人工取样称取样品总重布置筛网振筛机装砂振筛机振动每个筛网取砂称重记录数据分析计算得到粒径分布随机挑选 20 颗石英砂逐颗在电镜下观察记录测试数据分析计算得到粒形数据。由此可见，常规检测手段需要经历多个步骤，耗时较长，效率相对低下，尤其对于压裂施工现场支撑剂性能测试，人工取样甚至需要 3d 以上，非常不利于入井材料质量管控。对于动态图像法，内置强大的图像分析处理系统，可实现每秒至少处理 150 张图片。同时测试仪器可安装在现场，借助机器手臂可实现全自动取样测试，就地分析计算得到测试结果，检测一次样品耗时基本在 20min 以内。综上所述，尤其对于压裂施工现场支撑剂性能测试，动态图像法较常规检测方法，检测效率提升近 245 倍。4 结论(1)动态图像法粒度粒形检测有效解决了传统筛分法、电镜法等人工方法检测效率低、随机误差大且无法在线检测的难题，测试效率提高近两百倍，重复性误差在 1.7%以内，准确性误差在 1.5%以内，为压裂支撑剂质量管控带来了新举措，应用前景非艾信等：动态图像法检测压裂石英砂支撑剂粒度粒形337常广阔。(2)动态图像法还能检测更多颗粒描述数据，比如颗粒矩形度、长宽比、凹凸度、紧凑度等，但本文未开展此项工作，同时也未研究粒径分布、圆度、球度等参数与压裂过程中石英砂运移以及抗压能力的关联规律。(3)鉴于石英砂动态图像法粒度粒形检测系统初步研发成功。因此，优化完善及相关研究工作有待持续开展，包括组建更高精度的光学测量系统，拟定“基于动态图像法的压裂支撑剂性能指标及评价测试”新标准，研究石英砂粒度粒形数据与其破碎率、导流能力的关系以指导压裂工艺石英砂支撑剂优选，利用石英砂粒度粒形数据全面开展国内砂源本地化研究工作等。致谢长庆油田分公司油气工艺研究院对科技成果给予大力支持并且允准发表科技论文，低渗透油气田勘探开发国家工程实验室为石英砂支撑剂样品预处理、粒度测试和粒度分析提供了较好的实验环境，在此谨致谢忱。在论文成稿过程中，中国石油大学(北京)的郑力会教授从文章的架构、图文设计以及论文的可读性等方面不厌其烦，反复修改，一并表示感谢。参考文献：张敬春,任洪达,俞天喜，等.压裂支撑剂研究与应用进展J.新疆石油天然气,2023,19（1）：27-34.ZHANGJingchun,RENHongda,YUTianxi,etal.Pro-gress in research and application of fracturing prop-pantsJ.XinjiangPetroleumandNaturalGas,2023,19（1）:27-34.1郑新权,王欣,张福祥,等.国内石英砂支撑剂评价及砂源本地化研究进展与前景展望J.中国石油勘探,2021,26（1）：131-137.ZHENGXinquan,WANGXin,ZHANGFuxiang,etal.DomesticsandproppantevaluationandresearchprogressofsandsourcelocalizationanditsprospectsJ.ChinaPetroleumExploration,2021,26（1）:131-137.2孙业恒,殷代印,刘凯.致密油藏不同沉积岩人工裂缝导流能力实验J.石油钻采工艺,2021,43（1）：104-109.SUNYeheng,YINDaiyin,LIUKai.Experimentalstudyonartificialfractureconductivityofdifferentsediment-3aryrocksintightoilreservoirsJ.PetroleumDrillingandProductionTechnology,2021,43（1）:104-109.向洪,隋阳,王静，等.胜北深层致密砂岩气藏水平井细分切割体积压裂技术J.石油钻采工艺,2021,43（3）：368-373.XIANG Hong,SUI Yang,WANG Jing,etal.Subdivi-sioncuttingvolumefracturingtechnologyforhorizontalwellsinShengbeideeptightsandstonegasreservoirsJ.Petroleum Drilling and Production Technology,2021,43（3）:368-373.4赵振峰,王德玉,王广涛.石英砂支撑剂长期导流能力变化规律实验研究J.钻采工艺,2022,45（2）：72-77.ZHAOZhenfeng,WANGDeyu,WANGGuangtao.Ex-perimentalstudyonvariationlawoflong-termconductiv-ityofquartzsandJ.Drilling&ProductionTechno-logy,2022,45（2）:72-77.5梁天成,才博,蒙传幼,等.水力压裂支撑剂性能对导流能力的影响J.断块油气田,2021,28（3）：403-407.LIANGTiancheng,CAIBo,MENGChuanyou,etal.TheeffectofproppantperformanceofhydraulicfracturingonconductivityJ.Fault-BlockOilandGasField,2021,28（3）:403-407.6杨能宇,梁天成,邱金平，等.压裂支撑剂性能测试方法不确定度评定J.新疆石油天然气,2022,18（3）：38-43.YANGNengyu,LIANGTiancheng,QIUJinping,etal.EvaluationofuncertaintyinperformancetestingmethodsforfracturingproppantsJ.XinjiangPetroleumandNaturalGas,2022,18（3）:38-43.7朱海燕,刘英君,王向阳,等.考虑支撑剂颗粒破碎的页岩分支裂缝导流能力J.中国石油大学学报(自然科学版),2022,46（1）：72-79.ZHU Haiyan,LIU Yingjun,WANG Xiangyang,etal.ModelingonconductivityofbranchedfracturesofshalegasreservoirconsideringproppantfragmentationJ.JournalofChinaUniversityofPetroleum(EditionofNat-uralScience),2022,46（1）:72-79.8彭欢,杨建,彭钧亮，等.页岩气压裂用石英砂性能要求及评价方法J.天然气工业,2022,42（增刊）：71-76.PENG Huan,YANG Jian,PENG Junliang,etal.Per-formance requirements and evaluation methods forquartzsandusedforshalegasfracturingJ.NaturalGasIndustry,2022,42（S0）:71-76.9尤帆,耿向.筛分法和激光粒度法联合测定陆源碎屑岩粒度J.计量学报,2021,42（3）：380-387.YOU Fan,GENG Xiang.Granularity of terrigenousclastic rock using sieving method and laser particle 10338石油钻采工艺2023 年5月（第45卷）第3期sizeJ.ActaMetrologicaSinica,2021,42（3）:380-387.陈麦雨,徐守余,张立强,等.动态图像法与镜下测量法粒度分布结果对比研究J.沉积学报,2019,37（3）：502-510.CHEN Maiyu,XU Shouyu,ZHANG Liqiang,etal.Comparisonofdynamicimageanalysisandthin-sectionmeasuringanaly-sisgrain-sizetestmethodJ.ActaSedimentologicaSinica,2019,37（3）:502-510.11王晶,陈震,高全洲.基于激光粒度测试法的闽粤沿海花斑粘土成因研究J.光谱学与光谱分析,2021,41（10）：3026-3031.WANGJing,CHENZhen,GAOQuanzhou.ResearchonoriginofmottedclayinthecoastalareasofFujianandGuangdongprovincesbasedonlaserparticletech-nologyJ.SpectroscopyandSpectralAnalysis,2021,41（10）:3026-3031.12谭红,王力虎,梁维刚,等.基于超声回波重组相位分析的颗粒粒径测量方法J.应用声学,2023,42（1）：166-171.TANHong,WANGLihu,LIANGWeigang,etal.Par-ticlesizemeasurementbasedonultrasonicechophaseanalysis and recombination J.Journal of AppliedAcoustics,2023,42（1）:166-171.13刘鑫,李飒,尹福顺,等.基于动态图像技术的南海钙质土颗粒形态特征研究J.岩土工程学报,2023,45（3）：590-598.LIUXin,LISa,YINFushun,etal.Morphologicalchar-acteristicsofcarbonatesoilinSouthChinaSeabasedondynamic image technology J.Chinese Journal ofGeotechnicalEngineering,2023,45（3）:590-598.14ZHANGLichong,XUWenyong,LIZhou,etal.Quant-itative characterization of superalloy powder particleshape using dynamic image analysis technique J.Rare Metal Materials and Engineering,2021,50（12）:4193-4200.15毛晓,李林升,王庆秋,等.基于漫水填充与环形校正结合的极耳缺陷检测J.电源技术,2022,46（9）：1000-1004.MAOXiao,LILinsheng,WANGQingqiu,etal.Defectdetectionoftabearbasedonthecombinationoffloodfilling and ring correction J.Chines