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1.一種基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，基于真實儲層二維信息，基于改進混合算法和聚類算法構建含多種巖石礦物的數(shù)字巖心模型；
步驟2，通過室內實驗得到不同模擬條件下，瀝青質的沉積量以及瀝青質在不同類型巖石礦物表面的吸附情況；
步驟3，通過室內實驗得到的不同原油在不同模擬條件下瀝青質的沉積比例，在原始含多種巖石礦物數(shù)字巖心模型的基礎上，將沉積瀝青質按比例放置于孔隙空間占位，輸出沉積瀝青質后的數(shù)字巖心模型；
步驟4，基于不同模擬條件下瀝青質在不同類型巖石礦物表面的吸附特征，將沉積在孔隙空間的瀝青質按照室內實驗得到的吸附特征放置于不同類型的巖石礦物表面，輸出吸附瀝青質后的數(shù)字巖心模型。
2.根據權利要求1所述基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，所述步驟1中，真實儲層二維信息包括鑄體薄片、巖石粒度分布、黏土礦物分布、黏土礦物產狀特征，具體的模型構建步驟包括：
第一步，利用過程法構建基礎數(shù)字巖心模型時，考慮黏土礦物的總含量，在沉積過程中，根據真實儲層的粒度分布情況，隨機選擇沉積顆粒的半徑，沉積顆粒的尺寸不但由原始的沉積顆粒粒度分布決定，同時額外考慮黏土礦物與儲層砂巖顆粒之間的比例，在滿足高能環(huán)境和重力勢能梯度最大的下落模擬原則的基礎上模擬沉積過程，并結合真實巖心孔隙度，選擇壓實因子控制數(shù)字巖心模型的孔隙度；
第二步，將單位體像素點的空間占位，即點、線和面占位三種類型，按其對鄰域不穩(wěn)定性的貢獻程度賦予權值，其中面為5，邊為3，點為2；在選取交換單位體像素點時，計算該體像素點與鄰域占位點、線和面上的不穩(wěn)定性貢獻程度S，并基于模擬退火算法中能量值下降的過程，引入交換單位體像素點對其鄰域不穩(wěn)定性的貢獻程度參數(shù)Sd，對交換點的可交換性進行判斷，提高交換單位體像素點的有效性，其中Sd為與模擬過程中系統(tǒng)能量相關的無因次值：
Sd＝N×β(E0-Ei/△Emax)????????????????????????(1)
式中，N為單位體像素點影響的鄰域接觸點的個數(shù)，無量綱；β為單位體像素點對鄰域不穩(wěn)定性系數(shù)，無量綱；E0為系統(tǒng)的初始能量，無量綱；Ei為第i次降溫后系統(tǒng)的能量，無量綱；
ΔEmax為初始模型和基于儲層巖石二維信息的參考模型系統(tǒng)的能量差值，無量綱，初始模型是指過程法構建的基礎數(shù)字巖心模型；
第三步，利用改進混合算法構建初始數(shù)字巖心模型的步驟為：
①建立基于儲層巖石二維信息的參考模型，將過程法構建的基礎數(shù)字巖心模型作為改進混合算法的初始模型，設定初始溫度，并計算初始系統(tǒng)的相關參數(shù)，包含自相關函數(shù)、線性路徑函數(shù)、分形特征函數(shù)和能量值；
②在保證模擬退火降溫過程隨機性的基礎上，計算交換單位體像素點26個空間占位對鄰域不穩(wěn)定性的貢獻程度S；當S>Sd時，認為該點的不穩(wěn)定程度較高，可作為系統(tǒng)更新的交換點；當S③計算交換單位體像素點后系統(tǒng)的相關參數(shù)，包括單點概率函數(shù)、自相關函數(shù)、線性路徑函數(shù)、分形函數(shù)和能量值，計算與未交換前系統(tǒng)的能量差值ΔE；當ΔE<0時，更新系統(tǒng)；當ΔE>0時，根據Metropolis準則來判斷系統(tǒng)是否更新，即在一定的概率條件下接受系統(tǒng)更新；如果判斷后不滿足系統(tǒng)更新條件，則返回步驟②；
④判斷內循環(huán)終止條件，即判斷在同一溫度條件下系統(tǒng)能量差值是否小于設定最小能量差值；同時為避免系統(tǒng)剛降溫，系統(tǒng)能量上升而立刻導致內循環(huán)結束而產生的降溫，通過設定系統(tǒng)更新的失敗率ff來避免該現(xiàn)象的出現(xiàn)，其中：
式中，Nf為導致系統(tǒng)能量回升的更新失敗的次數(shù)；N為系統(tǒng)更新的總次數(shù)；
當ff大于一定值后，則進行降溫處理，降溫過程采取等比降溫方案，并返回步驟②；
⑤當模擬過程溫度降低到最終設定溫度時或與上次降溫的系統(tǒng)能量差值ΔE小于設定值時，整個模擬過程終止；
作為約束條件，模擬退火算法中使用的統(tǒng)計函數(shù)包括：單點概率函數(shù)P(r)、自相關函數(shù)、線性路徑函數(shù)和分形函數(shù)，利用自相關函數(shù)和線性路徑函數(shù)對初始系統(tǒng)進行退火模擬，當模型具備一定分形特征后，引入分形函數(shù)進一步約束重建模型；
第四步，將混合算法重建后初始數(shù)字巖心模型中的類球巖石顆粒，與過程法中構建的基礎數(shù)字巖心模型的原始球形巖石顆粒相比較并取二者補集，將初始數(shù)字巖心模型初步劃分為巖石骨架相、孔隙相和黏土礦物相三大類；
第五步，通過Hoshen-Kopelman算法對初始數(shù)字巖心模型中的黏土礦物基團進行統(tǒng)計和劃分，其中被M相占據的概率為c，被T相占據的概率為1-c，對于晶格中的每一個占位i，當其被M相占據時，則給該占位賦予一個基團標記 其中α是基團標記的特征符號，t為基團標記的次數(shù)，某一離散點的標記由一系列自然數(shù)表示：
在這一系列自然數(shù)中只有一個自然數(shù)是基團α的準確標記，該標記為 且該值是集合(3)中所有自然數(shù)的最小值，其它各基團標記之間的關系則由以下整數(shù)集給出：
其中，只有 是正整數(shù)元素，該值為基團中M相的個數(shù)，當進行第t次標記時，若基團中M相個數(shù)少于上次標記過程基團α的M相個數(shù)，則將該差值表示為相應t次的基團α的T相個數(shù)，(4)中的其它元素皆為負整數(shù)，反映了 與其它基團標記 的關系， 與 的關系用式(5)表示：
檢查被判斷離散點是否有被掃描過的相鄰離散點，若相鄰離散點為T相，則將當前被判斷離散點賦予新基團的標記；如果有一個相鄰離散點已經賦予基團標記，則將當前網格與相鄰離散點賦予相同的標記；如果有一個以上的相鄰離散點已經賦予基團標記，且基團標記各不相同，則將基團中所有離散點賦予相同的標記，最后統(tǒng)計并劃分模型中黏土礦物相基團的個數(shù)及尺寸；
第六步，較大的連通基團為黏土相中基團尺寸大于相鄰基質顆粒尺寸的黏土礦物基團，通過K-means算法對初始數(shù)字巖心模型中黏土礦物相基團尺寸較大的黏土礦物基團進行劃分，具體步驟如下：
①讀取數(shù)據樣本的集合；
②設定樣本聚類的個數(shù)k，隨機的選取k個數(shù)據樣本作為初始的數(shù)據樣本聚類中心；
③計算歐氏距離，計算數(shù)據樣本中每個數(shù)據到各聚類中心的歐式幾何距離，然后根據最小誤差平方和準則函數(shù)將數(shù)據按照遠近距離劃分到相應的不同聚類中心所對應的聚類當中；
④更新聚類中心，將每個聚類中所有數(shù)據的均值作為各個聚類新的中心，并以最小誤差平方和準則重新計算新的聚類中心的值；
⑤迭代判別，將步驟④中計算得到的數(shù)值與前一次計算得到的數(shù)值相比較，如果兩者差值小于或等于預先設定的臨界值，則停止迭代，否則重新進行步驟③進行迭代；
⑥輸出數(shù)據樣本及聚類結果，包括每個聚類的聚類中心、大??；
第七步，當黏土礦物基團邊界的離散點為單個巖石顆粒時，則將該黏土礦物基團劃分為交代形式，交代形式主要分布于巖石顆粒內，呈單個離散點的形式分布；當黏土礦物基團邊界的相鄰離散點為單個巖石骨架顆粒及孔隙時，則將該黏土礦物相基團劃分為顆粒表面充填形式；
當黏土礦物基團邊界的相鄰離散點為多個巖石骨架顆粒及孔隙時，則將該黏土礦物基團劃分為粒間充填形式；
將交代形式、顆粒表面充填形式和粒間充填形式的黏土礦物基團分別標記為A、B、C；最終得到不同結構黏土礦物基團分布和不同類型的黏土礦物基團分布；
第八步，基于Hoshen-Kopelman算法和K-means算法得到初始數(shù)字巖心模型中黏土礦物基團大小及數(shù)量分布，以及按結構劃分得到的黏土礦物基團類型及數(shù)量分布，結合真實儲層黏土含量及分布以及主要的黏土礦物結構特點，按黏土礦物相基團大小和結構特點將模型中的黏土礦物賦予相應的黏土性質，得到含多組分巖石礦物分布的數(shù)字巖心模型。
3.根據權利要求1所述基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，所述步驟2中，室內實驗包括模擬原始儲層及不同生產條件下，當儲層溫度、壓力、層內流體和注入流體性質發(fā)生變化時，原油中的瀝青質沉積量的變化；瀝青質在巖石礦物表面的吸附規(guī)律及吸附特征，包括瀝青質在不同類型巖石礦物表面的吸附量、吸附常數(shù)及最大吸附容量。
4.根據權利要求1所述基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，所述步驟3中得到輸出沉積瀝青質后的數(shù)字巖心模型是指模擬瀝青質的沉積過程，步驟如下：
第一步，由原始含多種巖石礦物的數(shù)字巖心模型得到數(shù)字巖心的孔隙體積；
第二步，基于步驟2得到的原油中瀝青質在不同模擬條件下的沉積比例以及步驟1得到的含多種巖石礦物組分數(shù)字巖心模型的孔隙體積，計算原始含多種巖石礦物數(shù)字巖心模型孔隙中的瀝青質沉積量；
第三步，以步驟1得到的含多種巖石礦物組分數(shù)字巖心模型中最小的單位體像素點為基本沉積模擬單元，將需要沉積的瀝青質以基本沉積模擬單元為最大模擬單位，隨機放置在孔隙空間占位上，直到完成所有瀝青質的沉積過程。
5.根據權利要求1所述基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，所述步驟4中得到輸出吸附瀝青質后的數(shù)字巖心模型是指模擬瀝青質的吸附過程，步驟如下：
第一步，讀取瀝青質沉積后的含多種巖石礦物的數(shù)字巖心模型；
第二步，基于步驟2得到的室內實驗結果，輸入不同類型巖石礦物在不同條件下的吸附平衡常數(shù)和最大吸附容量參數(shù)；
第三步，按所述的Hoshen-Kopelman基團劃分與統(tǒng)計算法確定原始含多種巖石礦物組分數(shù)字巖心模型中不同類型巖石礦物的基團數(shù)量和大小，通過不同類型巖石礦物對瀝青質的吸附特征關系確定不同類型巖石礦物表面瀝青質的吸附量；
第四步，結合原始含多種巖石礦物組分數(shù)字巖心模型中各類巖石礦物基團大小以及實驗中得到的不同模擬條件下不同類型巖石礦物表面瀝青質的最大吸附容量，計算模型中巖石礦物基團總的吸附容量；
第五步，當巖石礦物基團的最大吸附容量大于瀝青質的沉積質量時，巖石礦物表面的瀝青質吸附比例按照模擬條件下吸附特征常數(shù)來確定，各類巖石礦物表面的瀝青質總吸附量由瀝青質的沉積量來控制；當巖石礦物基團的最大吸附容量小于等于瀝青質的沉積質量時，巖石礦物表面的瀝青質吸附比例按照模擬條件下各類巖石礦物的最大吸附容量來確定，各類巖石礦物表面的瀝青質總的吸附量則由最大吸附容量來控制；
第六步，計算瀝青質與黏土的“吸附距離”并排序，其中“吸附距離”與各黏土的吸附比例相關；
第七步，根據所述的空間占位的穩(wěn)定性判別方法計算巖石礦物基團邊界相鄰孔隙占位的穩(wěn)定性，將瀝青質按“吸附距離”放置在優(yōu)先等級較高的孔隙占位上，如果黏土達到最大吸附容量且已滿足總吸附量時模擬過程結束，否則繼續(xù)按上述過程進行模擬。
6.根據權利要求1所述基于數(shù)字巖心模型的稠油油藏瀝青質沉積吸附損害模擬方法，其特征在于，通過對比不同模擬條件下稠油油藏瀝青質沉積損害前后數(shù)字巖心模型中瀝青質在巖石礦物表面的吸附體積的變化、數(shù)字巖心模型的孔隙度和滲透率的變化，進一步研究稠油油藏瀝青質損害前后對儲層微觀結構的影響。