Многомасштабные цифровые модели керна: практика применения
https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-1-183-191
Аннотация
Введение. При постановке эксперимента с естественным керновым материалом у недропользователя возникает ряд сложностей и технических ограничений, связанных как с оборудованием, так и со свойствами самого керна. Необходимость использования многомасштабного подхода в цифровом моделировании процессов в горных породах на уровне пор диктуется главной целью — обеспечить представительный цифровой двойник натурального образца того или иного класса пород, к которому этот образец принадлежит, для оценки запасов и исследования поведения свойств коллектора при воздействии на него.
Цель. В настоящей исследовательской работе поставлена цель дать систематизированный подход получения адекватных и соответствующих результатам лабораторного эксперимента характеристик породы на цифровых моделях и показать это на примерах. А также провести исследование и указать на особенности решения задач многофазной гидродинамики в системе нефть–вода в классе цифровых экспериментов и сделать обстоятельное сопоставление результатов с лабораторным экспериментом.
Материалы и методы. При выполнении работы применялись современные методики и оборудование для измерений — компьютерная микротомография образцов мини-керна, потоковые эксперименты в стационарной постановке, измерение межфазного натяжения методом рентгенографии.
Результаты. В работе построены МЦМК натуральных образцов по результатам микротомографии. В статье представлены результаты калибровки МЦМК к результатам экспериментальных исследований. Обсуждается сравнение результатов в нескольких постановках задач: гидродинамика в однофазной и двухфазной постановке, а также моделирование электрического поля водонасыщенных образцов.
Заключение. Приводятся выводы о перспективах развития цифрового анализа керна (ЦАК) в контексте современных тенденций применительно к задачам оценки запасов и коэффициентов извлечения углеводородов. Описываются дальнейшие планы исследовательских работ.
Ключевые слова
Об авторах
И. Д. МагдеевРоссия
Игорь Дамирович Магдеев — главный специалист по разработке месторождений
Scopus ID: 55358118300
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
И. А. Варфоломеев
Россия
Игорь Андреевич Варфоломеев — научный сотрудник
Scopus ID: 56144982000
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
Н. В. Евсеев
Россия
Николай Вячеславович Евсеев — старший научный сотрудник
Scopus ID: 8924067200
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
О. Ю. Динариев
Россия
Олег Юрьевич Динариев — научный советник
Scopus ID: 7004660245
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
Д. А. Коробков
Россия
Дмитрий Александрович Коробков — старший научный сотрудник
Scopus ID: 6603491080
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
В. К. Хан
Россия
Владимир Константинович Хан — руководитель отдела научно-исследовательских программ
Scopus ID: 57215136351
125171, г. Москва, Ленинградское шоссе, д. 16a, стр. 3
Список литературы
1. Динариев О.Ю. О гидродинамическом описании многокомпонентной многофазной смеси в узких порах и тонких слоях // Прикладная математика и механика, 1995. — Т. 59. — №5. — С. 776–783.
2. Demianov A., Dinariev O., Evseev N. Density functional modeling in multiphase compositional hydrodynamics // Canadian Journal of Chemical Engineering, 2011. — №89. — P. 206.
3. Demianov A.Yu., Dinariev O.Yu., Evseev N.V. Introduction to the density functional method in hydrodynamics // Fizmatlit, 2014. 328 p. ISBN 978-5-9221-1539-1
4. Korobkov D., Goncharov A. Reservoir properties of conventional rock: routine measurements on mini-plugs // SCA2014- 081, Avignon, France, 8–11 September 2014.
5. Демьянов А.Ю., Динариев О.Ю., Лисицын Д.А. Метод расчета электрических свойств насыщенных горных пород, учитывающий поверхностную проводимость // Компьютерные исследования и моделирование, 2015. — Т. 7. — №5. — С. 1081–1088.
6. Dinariev O., Evseev N., Klemin D. Density Functional Hydrodynamics in Multiscale Pore Systems: Chemical Potential Drive, The 33rd International Symposium of the Society of Core Analysts, Pau, France, 26-30 August 2019, SCA2019-0009, E3S Web of Conferences, 2020. — 146. — 01001.
7. Динариев О.Ю., Демьянов А.Ю., Евсеев Н.В., Хан В.К. Применение цифрового анализа керна для подсчета запасов и обоснования коэффициента извлечения нефти // Геология и недропользование, 2021. — №2. — С. 86–93.
8. Armstrong R.T., Sun C., Mostaghimi P. et al. Multiscale Characterization of Wettability in Porous Media. Transport In Porous Media, 2021. — № 140. — P. 215–240 https://doi.org/10.1007/s11242-021-01615-0
9. Стукан М.Р., Корнилов А.С., Коробков Д.А., Плетнева В.А., Ребрикова А.Т., Сафонов И.В., Якимчук И.В. Рентгенография как новый подход к измерению межфазного натяжения и краевого угла смачивания в пластовых условиях // Деловой журнал Neftegaz.RU, 2022. — №5–6 (125–126). — С. 72–76.
10. Klemin D., Schlicht P., Distaso R.E., Radaelli F. Rigorous Digital Rock Technology Validation through Cross-Sector Collaboration, SPE Reservoir Characterization and Simulation Conference and Exhibition, Abu Dhabi, UAE, January 2023. https://doi.org/10.2118/212617-MS.
11. Динариев О.Ю. и др. Применение технологии цифрового анализа керна для определения структурных, литологических и фильтрационно-емкостных свойств породы // Геология и недропользование, 2023. — №11. — С. 100–119.
Рецензия
Для цитирования:
Магдеев И.Д., Варфоломеев И.А., Евсеев Н.В., Динариев О.Ю., Коробков Д.А., Хан В.К. Многомасштабные цифровые модели керна: практика применения. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2024;9(1):183-191. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-1-183-191
For citation:
Magdeyev I.D., Varfolomeev I.A., Evseev N.V., Dinariev O.Yu., Korobkov D.A., Khan V.K. Multiscale digital core models: application experience. PROneft. Professionally about Oil. 2024;9(1):183-191. (In Russ.) https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-1-183-191