ЦИФРОВОЙ АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЙ ХАРАКТЕРИСТИК ПОРОВОГО ПРОСТРАНСТВА КОЛЛЕКТОРА УГЛЕВОДОРОДОВ ПОСЛЕ ПРОВЕДЕНИЯ ФИЛЬТРАЦИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе представлены результаты неразрушающих цифровых исследований остаточных изменений структурных и емкостных свойств коллектора Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения в результате закачки жидкости гидроразрыва пласта. Получены снимки компьютерной рентгеновской томографии с использованием высокоразрешающего томографа ProСon X-Ray CT-MINI Института проблем механики РАН. На базе снимков созданы 3D модели коллектора для проведения цифрового анализа изменения свойств коллектора после испытаний. Проведено сравнение структуры и взаимного расположения зерен породы до и после испытаний. Выполнена оценка локальных изменений пористости в объеме образцов, включая построение карт пористости для интегрального анализа порового пространства. Построены распределения пор по размерам, сделаны выводы о характере изменения порометрических характеристик пород. На базе цифрового подхода получены значения пористости пород, показано хорошее соответствие с данными лабораторных измерений. Описаны изменения распределения пористости по объему образца крупнозернистого песчаника. Обнаружена неравномерность распределения пористости в образце после испытаний. Предложены обоснования причин описываемого изменения пористости. Показано, что при наличии существенной неоднородности структуры и порового пространства пород, применение традиционных способов измерения фильтрационно-емкостных свойств может оказаться недостаточным для точного описания изменений в породах. Подтверждено, что применение методов неразрушающего анализа позволяет значительно уточнить полученные лабораторным способом результаты измерений емкостных свойств пород, а в отдельных случаях может стать незаменимым инструментом для их корректной оценки.

Об авторах

В. В. Химуля

Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского РАН

Email: valery.khim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2116-6483
лаборатория геомеханики, кандидат физико-математических наук 2021

Список литературы

  1. Абросимов К. Н., Фомин Д. С., Романенко К. А. и др. Связность порового пространства почв. Показатели связности на примере различных типов порового пространства // Почва как связующее звено функционирования природных и антропогенно-преобразованных экосистем. — Иркутск : Иркутский государственный университет, 2021. — С. 206—210. — EDN: IGOWHR.
  2. Алиев З. С., Котлярова Е. М. Приближенный метод создания и эксплуатации ПХГ в неоднородных по толщине пластах с использованием горизонтальных скважин // Труды РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина. Оренбургский филиал. Экологическая ответственность нефтегазовых предприятий: Материалы научно-практической конференции. — Саратов : ООО «Амирит», 2017. — С. 46—55. — EDN: ZBVNGD.
  3. Иванов М. К., Бурлин Ю. К., Калмыков Г. А. и др. Петрофизические методы исследования кернового материала (Терригенные отложения). Учебное пособие. Книга 1. — Москва : Издательство Московского университета, 2008. — 112 с.
  4. Кривощёков С. Н., Кочнев А. А. Опыт применения рентгеновской компьютерной томографии для изучения свойств горных пород // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. — 2013. — Т. 12, № 6. — С. 32—42. — EDN: SGLWLL.
  5. Химуля В. В. Исследование структурных особенностей порового пространства коллектора углеводородов на основе снимков рентгеновской компьютерной томографии // Актуальные проблемы нефти и газа. — 2023. — № 43. — С. 44—57. — doi: 10.29222/ipng.2078-5712.2023-43.art4. EDN: UKJRQP
  6. Ar Rushood I., Alqahtani N., Wang Y. D., et al. Segmentation of X-Ray Images of Rocks Using Deep Learning // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. — SPE, 2020. — doi: 10.2118/201282-ms.
  7. Becker J., Hilden J., Planas B. GeoDict User Guide – PoroDict 2022. — Math2Market GmbH, 2022. — doi: 10.30423/userguide.geodict2022-porodict.
  8. Blunt M. J. Multiphase Flow in Permeable Media: A Pore-Scale Perspective. — Cambridge University Press, 2016. — doi: 10.1017/9781316145098.
  9. Ganat T. A.-A. O. Fundamentals of Reservoir Rock Properties. — Springer International Publishing, 2020. — doi: 10.1007/978-3-030-28140-3.
  10. GeoDict. The Digital Material Laboratory. — 2024. — URL: https://www.math2market.de/ (visited on 09/23/2024).
  11. Jia L., Chen M., Jin Y. 3D imaging of fractures in carbonate rocks using X-ray computed tomography technology // Carbonates and Evaporites. — 2013. — Vol. 29, no. 2. — P. 147–153. — doi: 10.1007/s13146-013-0179-9. EDN: CYTOMM
  12. Khimulia V., Karev V., Kovalenko Yu., et al. Changes in filtration and capacitance properties of highly porous reservoir in underground gas storage: CT-based and geomechanical modeling // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. — 2024. — Vol. 16, no. 8. — P. 2982–2995. — doi: 10.1016/j.jrmge.2023.12.015. EDN: VSIXTI
  13. Menke H. P., Gao Y., Linden S., et al. Using Nano-XRM and High-Contrast Imaging to Inform Micro-Porosity Permeability During Stokes-Brinkman Single and Two-Phase Flow Simulations on Micro-CT Images // Frontiers in Water. — 2022. — Vol. 4. — doi: 10.3389/frwa.2022.935035. EDN: JUAQRI
  14. Merkus H. G. Particle Size, Size Distributions and Shape // Particle Size Measurements. — Springer Netherlands, 2009. — P. 13–42. — doi: 10.1007/978-1-4020-9016-5_2.
  15. Mostaghimi P., Blunt M. J., Bijeljic B. Computations of Absolute Permeability on Micro-CT Images // Mathematical Geosciences. — 2012. — Vol. 45, no. 1. — P. 103–125. — doi: 10.1007/s11004-012-9431-4. EDN: BKYODF
  16. Naresh K., Khan K. A., Umer R., et al. The use of X-ray computed tomography for design and process modeling of aerospace composites: A review // Materials & Design. — 2020. — Vol. 190. — P. 108553. — doi: 10.1016/j.matdes.2020.108553.
  17. Nimmo J. R. Porosity and Pore Size Distribution // Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences. — Elsevier, 2013. — doi: 10.1016/B978-0-12-409548-9.05265-9.
  18. Njeru R. M., Halisch M., Szanyi J. Micro-scale investigation of the pore network of sandstone in the Pannonian Basin to improve geothermal energy development // Geothermics. — 2024. — Vol. 122. — P. 103071. — doi: 10.1016/j.geothermics.2024.103071. EDN: EUYWYQ
  19. Ren D., Xu J., Su Sh., et al. Characterization of internal pore size distribution and interconnectivity for asphalt concrete with various porosity using 3D CT scanning images // Construction and Building Materials. — 2023. — Vol. 400. — P. 132751. — doi: 10.1016/j.conbuildmat.2023.132751. EDN: BJZRAX
  20. Romano C. R., Zahasky Ch., Garing Ch., et al. Subcore Scale Fluid Flow Behavior in a Sandstone With Cataclastic Deformation Bands // Water Resources Research. — 2020. — Vol. 56, no. 4. — doi: 10.1029/2019wr026715. EDN: DRTEJV
  21. Vajdova V., Baud P., Wong T.-F. Permeability evolution during localized deformation in Bentheim sandstone // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. — 2004. — Vol. 109, B10. — doi: 10.1029/2003jb002942.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Химуля В.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».