|
|
 |
|
|
 |
Ученые Пермского Политеха улучшили способ создания 3D-модели горных пород с помощью рентгеновской томографии
Для эффективной добычи нефти нужно знать, как изнутри устроена горная порода пласта-коллектора и каковы ее свойства. Для изучения этих параметров ученые извлекают керн (образец горной породы) из скважин. Ученые Пермского Политеха разработали метод создания цифровых моделей керна и написали отечественную программу, которая сама производит вычисления
Для эффективной добычи нефти нужно знать, как изнутри устроена горная порода пласта-коллектора и каковы ее свойства – пористость, проницаемость, водонасыщенность, наличие в ней трещин и каверн (крупных пустот). Для изучения этих параметров ученые извлекают керн (образец горной породы) из скважин с глубин до 3 000 метров, изготавливают из него цилиндры высотой и диаметром 30 мм и изучают с помощью рентгеновского томографа, который делает серию рентгеновских снимков образца, а затем преобразует их в 3D-модель. Такой метод позволяет исследовать горную породу без разрушения и визуализировать ее внутреннюю структуру, включая поры. Однако применение томографии для наиболее распространенных образцов керна размером 30 мм ограничено, так как размер многих пустот оказывается меньше, чем может различить томограф, а значит, невозможно исследовать образец подробно. Также трудной остается задача отделения минерального скелета горной породы от воздуха в порах и трещинах внутри образца. Ученые Пермского Политеха разработали метод, который позволяет решить данную проблему путем создания цифровых моделей керна. Для этого они написали отечественную программу, которая сама производит вычислительный эксперимент. Это позволяет точно контролировать параметры порового пространства и плотности скелета горной породы, а также наиболее достоверно интерпретировать структуры пустотного пространства по результатам рентгеновской томографии.
Статья опубликована в журнале «Георесурсы», № 4, Т. 26, 2024. Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FSNM-2023-0005).
При поиске, разведке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений необходимо знать фундаментальные свойства пород, в которых накапливаются углеводороды (они называются породами-коллекторами). От их характеристик зависят объемы извлекаемых запасов и методы добычи (например, необходимость гидроразрыва пласта). Их изучением занимаются ученые – петрофизики, а свои исследования они проводят на керне – образцах горных пород, которые извлекают из скважин при бурении.
Пористость и проницаемость – ключевые характеристики пласта. По ним можно определить, как жидкость будет двигаться, сколько нефти потенциально содержится и как легче ее извлечь. Непосредственно измерить их можно только на образцах керна. В последние годы их исследования все больше проводятся с помощью рентгеновской томографии. Трехмерные модели, полученные в результате томографии, позволяют видеть поры и трещины, измерять их размеры и форму, а также изучать минеральный состав породы, однако при этом большую проблему представляет задача определения границы между минеральным скелетом и пустотным пространством образца.
Компьютерная томография для образцов керна стандартного размера 30 на 30 мм может визуализировать только крупные пустоты. Неизученными остаются мелкие (менее 0,1 мм), от которых в немалой степени зависит, сколько нефти удастся извлечь из пласта. Предпринимаются попытки комбинировать томографию с другими способами, но такие подходы упираются в эффект масштаба из-за значительных различий в размерах изучаемых неоднородностей (от долей миллиметров до нанометров).
Для решения этих проблем ученые Пермского Политеха применили метод создания искусственных моделей (их называют цифровыми фантомами) и провели с их помощью вычислительный эксперимент.
– Компьютерное моделирование решает главную проблему – невозможность полного и достоверного измерения свойств реальных образцов. В них мы не контролируем все параметры: например, не можем заглянуть в каждую пору и измерить ее точный объем, знать плотность каждой составной части и так далее. А все это в конечном итоге необходимо для понимания того, сколько нефти может содержаться в коллекторе и как она в нем движется. Поэтому мы создали такие модели на компьютере для улучшения процесса исследования реальных образцов, – комментирует Ян Савицкий, инженер кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ, кандидат технических наук.
– Для получения фантомов с полностью заданными параметрами мы написали программу на языке Python. С ее помощью мы разработали виртуальные образцы с разными свойствами – так, чтобы имитировать настоящий керн. При этом мелкие поры в них составляли большинство (75-95% от объема), а соотношения между долями пор крупного размера задавалось случайно. Затем мы повторили процедуру томографического исследования, как если бы мы исследовали реальные фрагменты горной породы: воспроизвели процесс получения рентгеновских 2D-снимков и из них создали трехмерную структуру. Таким образом было получено и проанализировано 124 цифровых фантома. Этот способ позволил нам сравнить характеристики исходной модели и полученной томограммы и предложить собственную модель для повышения достоверности визуализации порового пространства в образцах керна. Это улучшит оценку пористости реальных образцов по результатам рентгеновской компьютерной томографии, – рассказывает Сергей Галкин, профессор, декан горно-нефтяного факультета, доктор геолого-минералогических наук.
Модель, созданная учеными Пермского Политеха, имеет хорошее качество прогноза: применение модели прогноза граничного значения на реальных данных томографии на 46 образцах керна пластов коллекторов нефтяных месторождений Пермского края (которые не использовались для разработки модели) показало хорошее соответствие при оценке коэффициента пористости, коэффициент корреляции между фактическим и прогнозным значением r=0,751 (чем ближе значение r к 1, тем лучше корреляция).
Так исследование политехников повысит эффективность обработки результатов томографии образцов нефтегазоносных пород, а также поможет в разработке отечественных программ для анализа таких томографий.
Контактное лицо: Лидия Попова (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 14:01, 19.02.2025
Количество просмотров: 128
Страна: Россия
| Желдорреммаш внедряет терминалы сбора данных, https://ao-zdrm.ru/, 16:33, 06.05.2025, Россия |
266 |
| В рамках программы цифровой трансформации и модернизации логистических процессов АО «Желдорреммаш» реализует проект внедрения терминалов сбора данных (ТСД) на заводских складах |
|
| Галэкс – партнер года Базальт СПО, Галэкс, 16:05, 06.05.2025, |
44 |
| Галэкс получил звание сервисного партнера года от «Базальт СПО». Награждение состоялось на ежегодной конференции вендора «Перезагрузка партнерских возможностей» в Москве. |
 |
| Markswebb смоделировал сценарий вывода TON в фиат, Markswebb, 00:56, 04.05.2025, Россия |
295 |
| Исследовательское и консалтинговое агентство Markswebb завершило сравнительный анализ пользовательского опыта при выводе криптовалюты TON в фиат на примере перевода средств на карту Wise. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
