Керн материалын зерттеу горизонттарын кеңейту. Тілімтастың панорамалық кескіндері
- Авторлар: Доева З.М.1, Джарасова Т.С.1, Саудабаев Р.К.1, Мербаев Р.Б.1, Пронин Н.А.1
-
Мекемелер:
- ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
- Шығарылым: Том 7, № 3 (2025)
- Беттер: 116-126
- Бөлім: Керн зерттеу
- URL: https://journals.rcsi.science/2707-4226/article/view/320614
- DOI: https://doi.org/10.54859/kjogi108803
- ID: 320614
Дәйексөз келтіру
Толық мәтін
Аннотация
Негіздеу. Керн және оның талдауы потенциалды немесе бар коллекторлардың қасиеттерін тікелей зерттеудің негізгі әдісі болып табылады. Керн материалының деректері тау жыныстарының седиментологиялық және диагенетикалық сипаттамаларын анықтауға мүмкіндік береді, бұл олардың сүзу-сыйымдылық қасиеттерін бағалау үшін өте маңызды. Бұл мақалада тілімтастардың жоғары ажыратымдылықтағы панорамалық кескіндерін талдау үшін озық технологияларды қолдануды қоса алғанда, өзекті цифрландыру жобасының нәтижелері келтірілген.
Мақсаты. Дәстүрлі әдістермен салыстырғанда зерттеулердің дәлдігі мен тиімділігін арттыру мақсатында тілімтастастардың панорамалық кескіндеріне негізделген кеуектілік пен гранулометриялық құрамды анықтауды қоса алғанда, өзекті автоматтандырылған талдау үшін цифрлық технологияларды әзірлеу және енгізу.
Материалдар мен әдістер. Кеуектілік пен гранулометриялық құрамды автоматтандырылған анықтау әдістері, сондай-ақ оларды дәстүрлі зерттеу әдістерімен біріктіру сипатталған.
Нәтижелері. Нәтижелер қолмен орындалатын әдістермен салыстырғанда талдаудың дәлдігі мен тиімділігінің айтарлықтай жоғарылағанын көрсетеді, бұл 147 тілімтастар бойынша статистикалық деректермен расталады.
Корытынды. Сегіз ұңғыманың 147 шлифін зерттеу тау жыныстарының кеуектілігі мен гранулометриялық құрамын анықтау дәлдігін едәуір арттыруға мүмкіндік беретін сандық талдау әдістерінің тиімділігін растады. Алынған деректер геологиялық және гидродинамикалық модельдеу үшін өте маңызды болып табылатын нақты петрофизикалық модельдерді құрудың негізі болды. Жұмыс перспективалары сандық негізгі мәліметтер базасын одан әрі дамытуды және коллекторлардың қасиеттерін болжау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін енгізуді қамтиды.
Толық мәтін
##article.viewOnOriginalSite##Авторлар туралы
Зарема М. Доева
ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
Email: Z.Doyeva@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0004-4145-6933
Қазақстан, Атырау қаласы
Толганай С. Джарасова
ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: t.jarassova@kmge.kz
ORCID iD: 0000-0002-2900-9872
PhD
Қазақстан, Атырау қаласыРенат К. Саудабаев
ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
Email: R.Saudabayev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0001-7610-1305
Қазақстан, Атырау қаласы
Ринат Б. Мербаев
ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
Email: R.Merbaev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0003-3483-330X
Қазақстан, Атырау қаласы
Никита А. Пронин
ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы
Email: N.Pronin@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0008-8686-3523
Қазақстан, Атырау қаласы
Әдебиет тізімі
- Пономарева Е.А. Цифровизация лабораторных комплексов по исследованию керна // Вести газовой науки. 2021. Т. 1, №46. С. 125–128.
- Bukharev A.Y., Budennyy S.A., Pachezhertsev A.A., et al. Automatic analysis of petrographic thin section images of sandstone // ECMOR XVI – 16th European Conference on the Mathematics of Oil Recovery; Sept 3–6, 2018; Barcelona, Spain. Available from: earthdoc.org/content/papers/10.3997/2214-4609.201802177.
- Liu H., Ren Y.-L., Li X., et al. Rock thin-section analysis and identification based on artificial intelligent technique // Petroleum Science. 2022. Vol. 19, N 4. P. 1605–1621. doi: 10.1016/j.petsci.2022.03.011.
- Rubo R.A., de Carvalho Carneiro C., Michelon M.F., Gioria R.D.S. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019. Vol. 183. doi: 10.1016/j.petrol.2019.106382.
- Зиньков А.В., Макишин В.Н. Цифровизация керна: учебное пособие для вузов. Владивосток : Издательство ДФВУ, 2023. 73 с.
- Идрисова С.А., Тугарова М.А., Стремичев Е.В., Белозеров Б.В. Цифровой керн. Комплексирование данных петрографических исследований карбонатных пород с результатами исследований керна // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2018. №2. С. 36–41.
- Лазеев А.Н., Тимашев Э.О., Вахрушева И.А., и др. Цифровой керн – текущее состояние и перспективы развития технологии в ПАО «НК «Роснефть» // Нефтяное хозяйство. 2018. doi: 10.24887/0028-2448-2018-11-18-22.
- Жуковская Е.А., Лоханова О.Д. К вопросу о потенциале цифровизации петрографии осадочных терригенных пород // Экзолит – 2020. Литологические школы России: годичное собрание (научные чтения), посвященное 215-летию основания Московского общества испытателей природы; Май 25–26, 2020; Москва, Россия. Режим доступа: geokniga.org/bookfiles/geokniga-2021-02-11-lythology.pdf. Дата обращения: 12.10.2024.
Қосымша файлдар







