НИР. НИР Боймирзаев А.Н. УРН-19-01. Минобрнауки россии ргу нефти и газа (ниу) имени и. М. Губкина факультет
 Скачать 0.79 Mb.
|
|
МИНОБРНАУКИ РОССИИ РГУ НЕФТИ И ГАЗА (НИУ) ИМЕНИ И.М. ГУБКИНА Факультет Филиал РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина в г. Ташкенте (Республика Узбекистан) Кафедра Отделение разработки нефтяных, газовых и газоконденсатных месторождений Оценка: неудовлетворительно Рейтинг: 24 Руководитель: Гаюбов А.Т. (подпись) (фамилия, имя, отчество) (дата) ОТЧЕТ О ВЫПОЛНЕНИИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ Тематика НИР: Определение неоднородности и остаточной водонасыщенности пород коллекторов методом рентгеновской томографии (наименование) Место выполнения НИР: Филиал РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина в г. Ташкенте (Республика Узбекистан) (кафедра, структурное подразделение; наименовании организации) ВЫПОЛНИЛ: Студент группы УРН-19-01 (номер группы) Боймирзаев А.Н. (фамилия, имя, отчество) (подпись) (дата) Ташкент, 20 22 2 МИНОБРНАУКИ РОССИИ РГУ НЕФТИ И ГАЗА (НИУ) ИМЕНИ И.М. ГУБКИНА Факультет филиал РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина в г. Ташкенте (Республика Узбекистан) Кафедра отделение разработки нефтяных, газовых и газоконденсатных месторождений ЗАДАНИЕ НА ВЫПОЛНЕНИЕ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ ДАНО студенту Боймирзаеву А.Н. группы УРН-19-01 (фамилия, имя, отчество в дательном падеже) (номер группы) Тематика НИР: Определение неоднородности и остаточной водонасыщенности пород коллекторов методом рентгеновской томографии Содержание отчета по выполнению НИР: 1. Введение 2. Существующие методы оценки неоднородности пластов 3. Материалы и методы 4. Вывод Исходные данные для выполнения НИР: 1. Yazynina, I.V.; Shelyago, E.V.; Abrosimov, A.A.; Yakushev, V.S. New Method of Oil Reservoir Rock Heterogeneity Quantitative Estimation from X- ray MCT Data. Energies 2021, 14, 5103 https://doi.org/10.3390/en14165103 Рекомендуемая литература: Руководитель: к.т.н. старший преподаватель Гаюбов А.Т. (уч.степень) (должность) (подпись) (фамилия, имя, отчество) Задание принял к исполнению: студенты Боймирзаев А.Н. (подпись) (фамилия, имя, отчество) 1. Muggeridge, A.; Cockin, A.; Webb, K.; Frampton, H.; Collins, I.; Moulds, T.; 2. Salino, P. Recovery rates, enhanced oil recovery and technological limits. 3. Philos. Trans. Ser. A Math. Phys. Eng. Sci. 2014, 372 3 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................................. 4 СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕОДНОРОДНОСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ....................................................................... 6 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ................................................................................. 8 РЕЗУЛЬТАТЫ ...................................................................................................... 12 ВЫВОД .................................................................................................................. 18 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСТАТОЧНОЙ ВОДОНАСЫЩЕННОСТИ ПОРОД- КОЛЛЕКТОРОВ МЕТОДОМ РЕНТГЕНОВСКОЙ ТОМОГРАФИИ ......... 19 РЕЗУЛЬТАТЫ ................................................................................................... 21 ССЫЛКИ ............................................................................................................... 30 4 ВВЕДЕНИЕ Цель работы – написать литературный обзор по технологии рентгеновской томографии. Любой нефтяной или газовый пласт неоднороден, независимо от типа коллектора. Гетерогенность может существенно исказить выводы о геологическом строении нефти и газа и привести к неверным решениям о методах извлечения. Ученые-геологи и инженеры-разработчики часто указывают на неоднородность коллектора как на причину низкой добычи нефти и газа. Зональная и стратифицированная неоднородность, сильное изменение емкости и проницаемости пласта снижают коэффициент вытеснения и эффективность отбора. В лабораторной практике специалисты обсуждают достаточный объем керна и количество проб для разных экспериментов. С одной стороны, большое количество крупных образцов представляет лучшие возможности для разведки, с другой стороны, такие исследования технически сложны и могут характеризоваться как дорогие и трудоемкие. Эта проблема также близка к проблеме масштабирования в гидродинамическом моделировании. Таким образом мы можем сделать вывод, что проблема оценки неоднородности пород-коллекторов имеет большое практическое значение. В данной работе классификация пород по неоднородности на уровне пор также предлагается при выборе метода разработки пласта и может помочь найти пласты, схожие на уровне пор. В статье проанализировали набор пород-коллекторов различной литологии с помощью нового метода, который учитывает только томографические изображения и четко распределяет образцы по структуре их порового пространства. 5 Для полного понимания следует знать, как происходит процесс томографии. Проходя через горную породу, рентгеновское излучение частично поглощается. Степень поглощения напрямую зависит от толщины и плотности исследуемого образца, а коэффициент поглощения колеблется в зависимости от физических характеристик породы. Чем больше плотность керна, тем выше становится коэффициент поглощения после прохождения сквозь образец. Таким образом, на специальном детекторе формируется изображение. Для примерного представления на рисунке 2 приведён промышленный томограф модели МСТ 225 НА Рисунок 2. Промышленный топограф MCT 225 НА Источник: https://is.gd/U0sFvQ Ниже в таблице 1 приведены характеристики данного томографа. Диаметр образца (максимум) 150 мм Вес образца (максимум) 5 кг Диапазон перемещения манипулятора X 100 мм Y 300 мм Z 500 мм R 360 градусов Расстояние между источником излучения и приемником излучения 800 мм (номинально) Приемник излучения 14 бит 7,3 мегапикселей (3200 на 2300 пикселей) 6 Увеличение в 2,6 - 200 раз Источник рентгеновского излучения Мишень "на просвет" 225 кВ / 20 Вт трубка открытого типа Фокальное пятно Микрофокус 1 мкм Эквивалентная доза облучения (DIN 54113-2, IRR99) < 1 мк 3 /час Габариты камеры Ширина 3211 мм / глубина 1587 мм / высота 1968 мм Вес системы 4200 кг Таблица 1 – Характеристика томографа МСТ 225 НА Источник: https://is.gd/U0sFvQ СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НЕОДНОРОДНОСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ Неоднородность - это вариации литологических и физических свойств геологических объектов. На рисунке 3 видно, насколько сильно друг от друга отличаются однородные и неоднородные пласты. 7 Рисунок 3. Гомогенная и гетерогенная пласты. Источник: https://is.gd/ex0VZH Геологическая неоднородность исследуется на различных структурных уровнях с использованием системного подхода. Одна из первых классификаций геологических тел по объемным размерам была предложена Ю.А. Косыгина, где вся совокупность органов была разделена на восемь структурных уровней. Первый уровень предназначен для геологических объектов объемом менее 1 м 3 , а восьмой уровень — для земной коры и ядра. В петрофизике и нефтегазовой геологии в России широко используются классификации Л.Ф. Дементьева и М.А. Токарева, включающие пять и четыре уровня неоднородности соответственно. При изучении неоднородности важно понимать структурный уровень геологического тела. Геологическая неоднородность оценивается качественно или количественно с помощью различных статистических методов. Для оценки неоднородности разреза скважины используется коэффициент относительного отношения нетто к брутто, для всего пласта - количество 8 проницаемых интервалов и коэффициент сдерживания (доля толщины непрерывного пласта по площади). Г.М. Золоева предлагает использовать средний коэффициент вертикального расслоения объекта, характеризующий среднюю повторяемость слоев с чередованием по разным свойствам. Более того, она предлагает использовать средний вертикальный коэффициент относительной изменчивости для анализа неоднородности различных геологических образований. В.Д. Критерии Лысенко (квадрат коэффициента вариации проницаемости), коэффициент Дикстры-Парсонса и коэффициент Лоренца используются для оценки неоднородности проницаемости коллектора. Следует отметить, что эти показатели характеризуют крупномасштабную зональную или стратифицированную неоднородность и могут быть использованы для анализа охвата пласта в процессе разработки залежи. Логическим продолжением традиционных методов является их интеграция. Этот современный пример описывает комбинацию коэффициентов математической статистики с коэффициентами Лоренца и Дикстры-Парсонса для анализа данных ГИС. Параметры для характеристики микромасштабной неоднородности основаны на анализе гранулометрического состава, петрографических микросрезов, данных электронной микроскопии и т.д. These methods are «planar»; they facilitate obtaining the rock image in a plane section. Эти методы являются «плоскими»; они облегчают получение изображения породы в плоском сечении. Существующие параметры направлены на изучение неоднородности минеральных компонентов, зерен и кристаллов. Однако ученые и инженеры-разработчики часто отмечают, что процесс вытеснения нефти и газа зависит от структуры пор на микроуровне, которая всегда имеет три измерения. В связи с этим в настоящей статье представлен новый, простой способ измерения и анализа трехмерной неоднородности, который составляет главное отличие нашего метода от существующих. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ В данном методе для исследования были использованы образцы керна с параметрами: 9 Диаметр – 30 мм Высота – 30 мм Мы использовали метод рентгеновской МРТ как один из уникальных и активно развивающихся инструментов исследования керна для получения исходных данных о структуре пор. МРТ позволяет визуализировать пустоты (каналы, поры, трещины) в объеме образца породы, оценить размеры пустот и проследить площадь их расположения. В настоящее время имеется несколько работ, посвященных изучению неоднородности горных пород с использованием МРТ. В работе расчет коллекторских свойств по данным МРТ показывает, что даже небольшой образец пробки неоднороден на микроуровне и его участки характеризуются разными значениями пористости и проницаемости, формирующими петрофизический тренд. Этот тренд может близко подойти к общему тренду формации, который можно получить путем суммирования трендов по разным образцам горных пород. Д.В. Корост разработал систему классификации для оценки качества пород- коллекторов, основанную на анализе пустотного строения. Система включает визуальный анализ 3D-моделей, полученных с помощью MCT, и не дает количественных результатов. Также целью данной работы является получение численных характеристик неоднородности пористой среды, которые могут быть использованы для сравнения различных пород-коллекторов, анализа представительности сбора керна и анализа разрабатываемых мероприятий для достижения лучшей нефтеотдачи. Мы предлагаем характеризовать поровое пространство с помощью двух коэффициентов: первый учитывает неоднородность размеров пор, а второй – неоднородность расположения пор в объеме всего образца. Коэффициент неоднородности пор по размерам принимался по аналогии с анализом гранулометрического состава [14]. В литологии и почвоведении специалисты используют коэффициент Cu (коэффициент однородности), 10 характеризующий неоднородность зерен по размерам. Совокупная кривая распределения размеров зерен строится и анализируется для получения следующих значений: d 10 - эффективный диаметр зерна (10% зерен в породе меньше этого размера) d 60 - контрольный диаметр зерна (60% зерен в породе меньше этого размера) Коэффициент неоднородности 𝑪𝒉 рассчитывается как: 𝑪𝒉 = 𝒅𝟔𝟎 𝒅𝟏𝟎 (1) Отклонение Ch от 1 увеличивается с ростом неоднородности зерен по размерам. Поскольку МРТ позволяет исследователям получить распределение пор по размерам, подход, описанный выше, был применен с одним изменением: мы анализировали не размер зерна, а распределение пор по размерам. Коэффициент, аналогичный Ch, был назван «коэффициентом неоднородности пор по размерам» Kh(d). Поскольку предметом нашего анализа является распределение пор по размерам, новый коэффициент является универсальным и может быть рассчитан как для обломочных, так и для карбонатных пород. Следующим шагом является расчет коэффициента вариации распределения пористости для получения «коэффициента неоднородности расположения пор» Kh(V). В этом случае высокая неоднородность означает, что поры сгруппированы в кластеры внутри образца. MCT - это трехмерный метод исследования объектов, который позволяет проводить послойное сканирование. Каждый участок образца породы может быть отсканирован и рассчитано значение пористости. Затем можно построить и проанализировать распределение пористости по высоте образца (рис. 5). Подобные распределения были получены для всех образцов керна, участвовавших в этом исследовании. 11 Рисунок 5. 1 - образец керна; 2 - распределение пористости по высоте образца Расчёт коэффициента вариации осуществляется по формуле: С𝝂 = 𝝈 𝜿 ∗ 𝟏𝟎𝟎 (2) где С𝝂 – коэффициент вариации; 𝜎 – среднеквадратическое отклонение случайной величины; 𝜅 – ожидаемое (среднее) значение случайной величины. После изучения материала были сделаны выводы, что: 1. При значении С𝝂 меньше 10% происходит незначительная степень рассеивания данных; 2. При значении С𝝂 10% до 20% — средняя степень рассеивания данных; 3. При значении С𝝂 20% и меньше или равно 33% — значительная степень рассеивания данных. 12 РЕЗУЛЬТАТЫ Парные значения коэффициентов неоднородности 𝑲𝒉(𝒅) и 𝑲𝒉(𝑽) были рассчитаны и построены для образцов пород восьми различных нефтеносных пластов России. Рисунок 6 - Коэффициенты гетерогенности для 8 групп образцов горных пород (8 различных формаций) по анализу данных MКT. Круглые маркеры: песчаники; ромбовидный: карбонат. Все значения рассчитаны для цилиндров 30 × 30 мм. На рисунке 7 представлены типичные трехмерные поровые модели (номер модели соответствует номеру легенды на рисунке 2). Мы можем визуально различать поровые структуры и, что важно, присваивать этим различиям конкретные значения. Площадь участка на рис. 6 была условно разделена на четыре области или класса. Границы классов (пять делений шкалы по осям X и Y) были выбраны субъективно по аналогии с гранулометрическим анализом, где порода-коллектор считалась неоднородной, если Ch составляла более 5%. Эти границы должны корректироваться по мере накопления фактических данных. Рисунок 6 - Коэффициенты гетерогенности для 8 групп образцов горных пород (8 различных формаций) по анализу данных MКT. Круглые маркеры: песчаники; ромбовидный: карбонат. Все значения рассчитаны для цилиндров 30 × 30 мм. 13 Мы можем сделать несколько выводов о структуре пор и их влиянии на нефтеотдачу по расположению значений неоднородности на площадном графике. Если неоднородность породы-коллектора низкая, образец будет относиться к области 1. Следовательно, поры однородного размера регулярно распределены в объеме образца, и в этом случае вытеснение нефти не может быть осложнено особенностями структуры пористой среды. Если значение неоднородности породы-коллектора относится к области 2, поры однородного размера распределены в объеме образца неравномерно, т.е. эти поры располагаются отдельными группами (кластерами). Эффективность вытеснения нефти сильно зависит от взаимосвязи между этими группами, возникающей из-за мелких трещин, и способности вытесняющего агента к спонтанной имбибиции. Повышение нефтеотдачи может быть достигнуто путем стимулирования массового обмена. Изменение свойств вытесняющего агента является в настоящее время является реалистичным вариантом. Более сложным вариантом является инициирование растрескивания породы, как это происходит, например, при термогазовой обработке. Рисунок 7. Трехмерные поровые модели в масштабе пор для различных пластов. Образцы представляют собой цилиндры размером 30 × 30 мм. Разрешение МСКТ 10 мкм с помощью Bruker SkyScan 1172 14 1. Карбонат порового типа. 2. Песчаник с глиной и кластером. 3. Карбонаты трещинно-порового типа. 4. Песчаник. 5. Песчаник. 6. Песчаник. 7. Трещинно-поровый тип карбоната. 8. Песчаник с карбонатным цементом. Значение неоднородности породы-коллектора, относящееся к области 3, означает, что поры регулярно распределены в объеме образца, но существует высокая неоднородность размера пор. Остаточная нефть будет задерживаться в процессе вытеснения из-за капиллярного эффекта. Дополнительное извлечение нефти может быть достигнуто за счет закрытия уже дренированных пор, межфазного натяжения и изменения соотношения вязкости нефти и воды. Повышенная нефтеотдача может быть достигнута путем регулирования капиллярных эффектов или закрытия коротких траекторий потока, как это происходит, например, в случае полимерного заводнения. Если коэффициенты неоднородности размера и расположения пор высоки, то порода относится к области 4. Эффективность вытеснения нефти будет минимальной из-за высокой гетерогенности структуры пористой среды. Исследованные образцы пород распределены по предложенным областям (классам) следующим образом: Карбонат трещинно-порового типа (№ 3 и № 7) и некоторые образцы песчаника с глинистыми включениями (№ 2) относятся к области 2, что указывает на расположение пор в виде кластеров. Низкопроницаемая карбонатная матрица или наличие глинистых прослоев является препятствием между этими кластерами. Карбонат порового типа (№ 1) неоднороден, причем оба типа неоднородности представлены в поровой структуре; размеры пор варьируют в широком диапазоне значений и могут быть сгруппированы в отдельные кластеры. Образцы песчаника с карбонатным цементом (№ 8) имеют широкий разброс коэффициентов неоднородности; значения располагаются вблизи границ Района 1 и проявляются оба типа неоднородности. 15 Дополнительная информация, которая может быть получена в результате описанного анализа неоднородности, включает репрезентативность коллекции кернового материала с точки зрения масштаба. Оценка петрофизических свойств и коэффициента вытеснения основана на анализе лабораторных данных, измеренных для образцов керна цилиндрической формы (в России это 30 × 30 мм; в других странах размер может отличаться) или для полноразмерных образцов керна. Переход к исследованию больших образцов происходит из-за низкой воспроизводимости экспериментов с маленькими пробками и их низкой репрезентативности. Очевидно, что мы получаем более объективную информацию о фактических свойствах пласта при измерении больших коллекций крупных образцов. Однако существуют технические, временные и финансовые ограничения, которые заставляют исследователей искать "золотую середину". В данной работе мы предлагаем метод оценки неоднородности для определения этой "золотой середины". Фактически, этот метод дает ответ на следующие вопросы: насколько похожи отобранные образцы с позиции неоднородности структуры пористой среды, и должны ли мы использовать в лабораторных экспериментах полноразмерные образцы вместо обычных пробок для получения правильных результатов? Необходимо проанализировать стандартное отклонение коэффициентов неоднородности для текущей коллекции (рис. 7 и 8). Рисунок 8. Стандартное отклонение коэффициентов неоднородности указывает на сильную дифференциацию томографических изображений. 16 Стандартное отклонение невелико для образцов, имеющих схожую структуру пористой среды, которая может быть неоднородной, но одинаковой. Например, если проанализировать эксперименты по течению, которые проводятся с такими образцами, можно сравнить результаты для разных пробок (или колонок пробок) и предположить, что наблюдаемые эффекты не связаны с различиями в поровой структуре. Если стандартное отклонение коэффициентов неоднородности для текущей коллекции высокое, это означает, что выбранный размер выборки не подходит для целей сравнения различных образцов. Образцы могут иметь схожий минеральный состав, пористость, проницаемость и т.д., но очень разные поровые структуры. В этом случае необходимо увеличить размер образца для повышения репрезентативности и получения возможности сравнения экспериментальных результатов. Анализ показал, что карбонатные образцы (№ 1, 3, 7), а также образцы песчаника с карбонатным цементом (№ 8) имеют сильные стандартные отклонения для коэффициентов неоднородности. Поэтому мы рекомендуем изучить укрупненные образцы, чтобы убедиться в выполнении условий для сопоставления экспериментальных данных с указанными коллекторами. Этот результат можно считать предсказуемым для карбонатных пород (хотя их неоднородность выраженные в виде конкретных значений после применения анализа), но для образцов песчаника этот результат не мог быть предсказан на ранней стадии исследования. В России формальный переход к исследованию полноразмерного керна регламентируется государственным стандартом ГОСТ 26450.0-85 (Минеральные породы: общие требования к отбору и подготовке проб для измерения свойств пласта). В этом стандарте указано, что полноразмерные образцы (эквивалентные диаметру ствола скважины) должны использоваться, если порода включает следующие элементы: литологические характеристики, отличающиеся от объема объемного образца; четкие текстурные особенности (прослои, пластины и т.д.); или пустоты более 2 мм (каверны, трещины). Единственным количественным признаком является наличие пустот размером более 2 мм. Анализ неоднородности МКТ может быть использован для объективной аргументации при выборе размеров образцов 17 породы в лабораторной практике. Образцы для данной работы были предварительно вырезаны петрофизической лабораторией нефтяной компании в виде цилиндров 30 × 30 мм без учета литологии, наличия крупных пустот, включений и т.д Мы пришли к выводу, что предложенный метод количественной оценки неоднородности по данным МКТ может быть применен при любом масштабе томографических данных. Данный метод предназначен для дополнения существующих классификаций пород по неоднородности. Его можно использовать для анализа репрезентативности коллекции кернового материала, воспроизводимости экспериментальных данных и для понимания причин низких коэффициентов вытеснения нефти. Метод прост, и мы надеемся на его широкое применение. 18 ВЫВОД После изучения материала были сделаны выводы, что: 1. При значении С𝝂 меньше 10% происходит незначительная степень рассеивания данных; 2. При значении С𝝂 10% до 20% — средняя степень рассеивания данных; 3. При значении С𝝂 20% и меньше или равно 33% — значительная степень рассеивания данных. 1.Новый численный метод на основе МКТ может быть использован для количественной оценки неоднородности пористой среды породы коллектора. Два новых коэффициента (коэффициент неоднородности размера пор и коэффициент неоднородности расположения пор) используются для различных литологических типов пород. Использование новых коэффициентов, зависящих от структуры, позволяет дифференцировать породы непосредственно по томографическим изображениям, что является новшеством для исследования неоднородности пород. 2.Различные породы-коллекторы можно разделить на классы в зависимости от типа неоднородности (размер пор и их расположение) и ее величины. Коэффициент вытеснения нефти снижается из-за различных особенностей поровой структуры. Эти причины описаны для каждого класса в данной работе. 3.Предлагается новый метод анализа представительности образцов горных пород, который показывает сходство различных образцов с точки зрения неоднородности пористой среды. Образцы пород могут иметь одинаковое основное литологическое описание, близкие значения пористости и проницаемости, но очень разные конфигурации пор, что существенно влияет на результаты лабораторных измерений и исключает возможность сравнения. Данный метод также может быть использован для подтверждения необходимости использования увеличенных образцов при лабораторных измерениях. 19 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСТАТОЧНОЙ ВОДОНАСЫЩЕННОСТИ ПОРОД- КОЛЛЕКТОРОВ МЕТОДОМ РЕНТГЕНОВСКОЙ ТОМОГРАФИИ Исследования проводили с применением медицинских томографов с грубым разрешением. Первые измерения насыщенности порового пространства для построения кривых относительной фазовой проницаемости (ОФП) в системе нефть – вода для песчаника Berea были получены в 1988 г. Модифицированные медицинские томографы с фильтрационными ячейками дают возможность строить 3D модель продвижения фронта вытеснения. Выполнены экспериментальные работы по изучению насыщенных модельных пористых сред в рентгенпрозрачных кернодержателях микро и нанотомографов с визуализацией жидких фаз на уровне пор. Эти работы имеют большие научно-практические перспективы. Результаты одного из первых исследований на уровне пор опубликованы в 1998 г. Объект исследования – крупнозернистый песчаник пористостью 26,4 % и проницаемостью по газу 15,3 мкм2. Диаметр образца – 2,54 см, высота – 3,18 см. Разрешение съемки – 30 мкм. Выполнялась съемка сухой породы и породы, насыщенной остаточной нефтью после заводнения. Отмечена хорошая качественная сходимость КТ-изображений (размер области анализа – 128x128 пикселей, или 3,84 x 3,84 мм) с водонасыщенностью, рассчитанной по гидродинамическим моделям. Важным аспектом любого РТ-исследования является соотношение разрешения съемки и физического размера образца или зоны съемки. Улучшение качества РТ- съемки достигается за счет уменьшения физического размера образца. В этой работе изучали процесс дренирования водонасыщенных насыпных моделей. Объект исследования – пески со средним размером зерен 0,17 и 0,45 мм; для контрастирования жидкости применяли KI массовой концентрацией 5–15 %. Использовали прием мультимасштабной съемки с разрешением от 368 до 6,7 мкм (диаметр образца варьировался от 76 до 1,5 мм). Установлены различия в распределениях поглощения рентгеновского излучения по высоте образца при съемке 20 с различным разрешением (сравнивались разрешения 17,1 и 6,7 мкм). Сделан вывод, что разрешение съемки может существенно исказить конечный результат оценки насыщенности порового пространства. Съемка с лучшим разрешением дает более точные данные, но снижает представительность образца. 21 РЕЗУЛЬТАТЫ В данной работе подчеркивалось, что изменение насыщенности порового пространства незначительно влияет на рентгеновскую плотность образца. В свободном объеме газ, вода, нефть и природные минералы имеют значительно различающиеся значения рентгеновской плотности по шкале Хаунсфилда (табл. 1). С увеличением дисперсности системы вследствие недостаточности разрешения РТ- съемки значения плотностей усредняются, сегментация фаз усложняется или становится невозможной. Таблица 1 Материал Число КТ CT(H) 130 keV Число KT 100 keV Плотность, кг/м3 Воздух -1000 - 1,82 Н-гексан -285 - 660 Н-декан -283 - 730 Вода 0 - 1000 Вода с массовой концентрацией KBr, % 1 70 91 1005 2 142 183 1013 8 565 725 1058 Поливинилхлорид 620 - 1400 Кварц 1589 1836 2190 Песчаник; Berea 1608 1835 2120 Colton 1629 1840 2270 Navaho 1858 2102 2360 Red Navaho 1912 2156 2390 Известняк Indiana 1531 1750 2220 Алюминий 2478 2866 2820 22 Рисунок 1. Зависимость рентгеновской плотности пористых сред (числа КТ) от насыщенности при использовании рентгеноконтраста. 𝑆о. н, 𝑆о. в – соответственно остаточная нефть и водонасыщенность На рис. 1 представлены распределения значений рентгеновской плотности по длине колонок керна в зависимости от их насыщенности. Данные, полученные с помощью медицинского томографа грубого разрешения, показывают близость рентгеновской плотности образца с разнымсодержанием воды и нефти в поровом пространстве. Сегментировать фазы помогают рентгеноконтрасты, как правило, водорастворимые йодистые соли. Добавка тяжелых солей (йодистых, бариевых, вольфрамовых) увеличивает рентгеновскую плотность вещества. При изучении жидких фаз в горных породах не всегда удается их достоверно разделить. На шкале рентгеновской плотности вещества располагаются следующим образом: газ, углеводород, вода, минералы (см. табл. 1). При этом углеводороды и вода находятся очень близко друг к другу. При попытке контрастировать воду от углеводородов или газа приходится ухудшить контрастность воды и минералов. По этой причине достоверно сегментировать воду и газ в порах проще, чем воду и нефть. Проблему сегментации фазы также пытаются решить обычным для РТ методом, 23 уменьшая физический размер образца для улучшения разрешающей способности съемки. Переход на образцы уменьшенного диаметра создает дополнительные проблемы: распространенные модели петрофизического оборудования нужно адаптировать к новым размерам образца. Таким образом, при съемке флюидов в поровом пространстве недостаточность разрешения приводит к недостаточной достоверности сегментации фаз. Кроме того, существуют ограничения по объекту исследования. Например, предпочтительнее использовать маленькие образцы, диаметр которых составляет считанные миллиметры. Для визуализации движения фаз in situ нужны нестандартные, как правило, уникальные установки. Работы в данном направлении носят сугубо научный характер. В данной работе были апробированы различные варианты РТ-съемки насыщенных образцов. Изучались естественные образцы песчаников и карбонатов разных нефтяных месторождений России. Задача непосредственной визуализации фаз по данным съемки не ставилась. Принятию такого решения способствовал анализ капиллярных кривых по отобранным объектам: значительная часть фильтрующих каналов и поры, заполненные остаточной водой, имеют субмикронный размер Рисунок 2. показано изменение пористости по высоте карбонатного (пористость по лабораторным данным Кп.лаб=25,9 %, пористость по РТ Кп.РТ=28,3 %) и терригенного (Кп.лаб = 21,35 %, Кп.РТ = 22,27 %) образцов 24 Для съемки использовался настольный микротомограф SkyScan 1172. Измерения проводились на образцах размером 30х30 мм (разрешение – 10 мкм) и 10х10 мм (разрешение – 1,78 мкм). Пористость по рентгеновской томографии определяется для «виртуальных кубов» размером 0,5х0,5х0,5 мм и изменяется по образцу размером 30х30 мм. На рис.2 показано изменение пористости по высоте карбонатного (пористость по лабораторным данным Кп. лаб=25,9 %, пористость по РТ Кп.РТ=28,3 %) и терригенного (Кп. лаб= 21,35 %, Кп.РТ = 22,27 %) образцов. Первая методика основывалась на анализе спектров рентгеновского поглощения с выделением линии поглощения воды. Для ее реализации проводилась РТ-съемка образца в двух состояниях: сухом и насыщенном остаточной водой. Для создания остаточной воды образец продували газом в кернодержателе, поэтому значение остаточной водонасыщенности следует считать сильно завышенным, что упрощает задачу выделения воды в спектре. На спектре поглощения сухого образца наблюдаются два пика: газ и скелет породы, а для образца с остаточной водой – три пика: газ, вода, скелет породы. По алгоритму разделения спектров было получено расчетное значение остаточной водо- насыщенности, равное 60,7 %. Несмотря на заведомо благоприятные условия, это значение существенно отличается от измеренного в лаборатории – 74,4 %. При попытке зафиксировать малое содержание остаточной воды спектральная составляющая воды снижается. Вторая методика базируется на анализе интегральных интенсивностей спектров поглощения. Выполняются регистрация суммарных интенсивностей рентгеновского поглощения тремя фазами и их дальнейшее разделение. Съемка образца осуществляется в трех состояниях: сухом, полностью насыщенном и насыщенном остаточной водой. Суммарное поглощение 𝑟ℎ𝑜 вокселя РТ в любом состоянии прямо пропорционально сумме поглощений каждого компонента, находящегося в данной локальной области, с весом, равным произведению объема этого компонента на его индекс поглощения. 25 𝐼сух = 𝑉тверд 𝑟ℎ𝑜тверд + 𝑉возд 𝑟ℎ𝑜возд, (1) 𝐼водонас = 𝑉тверд 𝑟ℎ𝑜тверд + 𝑉вод 𝑟ℎ𝑜вод, (2) 𝐼ост. водонас = 𝑉тверд 𝑟ℎ𝑜тверд + 𝑉вод 𝑟ℎ𝑜вод + 𝑉возд 𝑟ℎ𝑜возд, (3) Где: (1) суммарное поглощение рассчитывается по формуле (2) для водонасыщенного образца (3) для образца с остаточной водой 𝑉тверд, 𝑉возд - объем соответственно минерального компонента и воздуха 𝑟ℎ𝑜тверд, 𝑟ℎ𝑜возд – индекс поглощения соответственно воздуха и твердого компонента. Таким образом, зная интегральную интенсивность спектров поглощения рентгеновского излучения образцом сухим, водонасыщенным и с остаточной водонасыщенностью, можно рассчитать остаточную водонасыщенность керна по формуле: 𝐾 ов = 𝐼ост.водонас−𝐼сух 𝐼водонас− 𝐼сух , (4) Где 𝐾 ов - остаточная водонасыщенность керна Для терригенного образца с KI относительная погрешность составила 2,3 %, т.е. меньше, чем при использовании воды. Таким образом, раствор с добавкой KI позволяет получать более достоверные результаты по сравнению с дистиллированной водой для терригенных образцов, в карбонатных породах это может привести к диффузии рентгеноконтраста в матрицу. Примеров визуализация флюидов с рентгеноконтрастом в аналогичных тонкодисперсных системах нет, поэтому нельзя сделать вывод о повсеместности явления. 26 Рисунок 3. Сопоставление лабораторных (1) и расчетных (2) значений остаточной водонасыщенности образцов карбонатной (а) и терригенной (б) породы Преимуществом использования порогового значения скорости фильтрации является возможность калибровки на лабораторные данные. На рис.3 приведено сопоставление лабораторных и расчетных значений остаточной водонасы - щенности для терригенных и карбонатных коллекторов. Расчетные значения получены по данным РТ-съемки пяти карбонатных (размером 30х30 и 10х10 мм) и четырех терригенных (размером 10х10 мм) образцов. 27 Калибровка каждого литотипа проводилась по единственному образцу из коллекции следующим образом. Первоначально подбирался «виртуальный куб, пористость которого близка к пористости образца с известной остаточной водонасыщенностью. Каждая точка (ячейка) порового пространства этого куба характеризовалась своей скоростью и занимала определенный объем. Далее строилась гистограмма скоростей течения, ее площадь принималась равной 100%. Затем подбиралось пороговое значение скорости таким образом, чтобы доля ячеек со скоростью ниже этого значения была равна коэффициенту остаточной водонасыщенности, т.е. отсекала от гистограммы площадь, численно равную коэффициенту остаточной водонасыщенности. Калибровка порогового значения для карбонатных пластов проводилась на физический образец с коэффициентом остаточной водонасыщенности, равным 11 %, для терригенных – 24 %. Далее это значение было распространено на другие «виртуальные кубы». Для получения большого числа расчетных значений использовался подход с выделением нескольких виртуальных кубов из каждой трехмерной модели, полученной при РТ-съемке. Представленные на рис. 3 расчетные данные получены из РТ-съемок всего пяти карбонатных и четырех терригенных образцов. Таким образом, предложенная расчетная методика подразумевает единственную РТ-съемку образца горной породы с последующим построением поля скоростей однофазной фильтрации и выделением зон с пониженной скоростью фильтрации. Методика обеспечивает лучшую сходимость с лабораторными данными и может использоваться для слабоконсолидированных горных пород и условий малого выноса керна. Методика не имеет известных аналогов и позволяет получить петрофизические связи между остаточной водонасыщенностью и пористостью. 28 Таблица 2 Образец I*сух 𝐼водонас 𝐼остат. водонас 𝑆𝑜. в(𝑃𝑇), % 𝑆𝑐. в(лаб), % №1 (терригенный) без контраста 74642590428 78514124844 76138793875 38,6 41,3 №2 (карбонатный) без контраста 85829079667 89396132186 88355416118 70,8 74,4 №1/2 (терригенный) с KI 74642590428 78923446284 7368292884 40,3 41,3 №2/2 (карбонатный) с KI 85829079667 89635733932 - - - Примечание. 𝐼*сух – интегральная интенсивность пропорциональна количеству поглощающего вещества. Результаты расчета и лабораторного измерения остаточной водонасыщенности образцов терригенного и карбонатного коллекторов представлены в табл. 2 (размер образцов для съемки составлял 30х30 мм, разрешение съемки – 10 мкм). Определенное таким способом количество остаточной воды в поровом пространстве близко к фактическому. Один из вариантов выделения спектра воды – добавление в нее рентгеноконтраста. Прием был опробован на образцах терригенного и карбонатного коллекторов (табл. 2). Если терригенный образец № 1/2 с остаточной водой с добавкой KI массовой концентрацией 15 % пригоден для дальнейшего обсчета, то в карбонатном образце № 2/2 произошло уширение сигнала поглощения, что не позволило определить остаточную воду с использованием рентгеноконтраста. Предположительно, данный эффект связан с диффузией йода в карбонатную матрицу. 29 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Fast microtomography using high energy synchrotron radiation / Di Michiel Marco, J.M. Merino, D. Fernandez-Carreiras [et al.] // Review of Scientific Instruments. – 2005. – V. 76. 2. Measurement and prediction of the relationship between capillary pressure, saturation, and interfacial area in a NAPL 3. Petrovic A.M., Siebert J.E., Rieke P.E. Soil bulk-density analysis in 3 dimensions by computed tomographic scanning // Soil Sci Soc Am J. – 1982. – V. 46 (3). – P. 445–450. 4. Withjack E.M. Computed tomography for rock-property determination and fluidflow visualization // SPE Format Evaluat. – 1988. – № 3(4). – Р. 696–704. 5. Pore level imaging of fluid transport using synchrotron X-ray microtomography / M.E. Coles [et al.] // J Petrol Sci Eng. – 1998. – V. 19 (1–2). – P. 55–63. 6. Using X-ray computed tomography in hydrology: systems, resolutions, and limitations / D. Wildenschild, J.W. Hopmansc, C.M.P. Vazd, [et al.] // Journal of Hydrology. – 2002. – V. – 267. – P. 285–297. 7. Turner M. Three-dimensional imaging of multiphase flow in porous media // Physica A. – 2004. – V. 339 (1–2). – P. 166–72. 8. Microtomography and pore-scale modeling of two-phase fluid distribution / D. Silin, L. Tomutsa, S.M. Benson, T.W. Padzek // Transport in Porous Media. – 2011. – V. 86. – № 2. – P. 495–515. 9. Al-Raoush R., Willson C. A pore-scale investigation of a multiphase porous media system // J Contam Hydrol. – 2005. – V. 77(1–2). – P. 67–89. 30 10. Matthew Andrew, Branko Bijeljic, Martin J. Blunt Pore-scale contact angle measurements at reservoir conditions using X-ray microtomography // Advances in Water Resources. – 2014. – V. 68. – P. 24–31. 11. Pore-Scale Imaging of Oil and Wettability in Native-State, Mixed-Wet Reservoir Carbonates / N. Dodd, R. Marathe, J. Middleton [et al.] // International Petroleum Technology Conference, 19-22 January, Doha, Qatar, 2014. 12. Imaging of pore scale distribution of fluids and wettability / M. Kumar [et al.] // International symposium of the society of core analysts. SCA2008-16. – 2008. 13. Applications of X-ray Computed Tomography in the Geosciences / F. Mees, R. Swennen, M. Van Geet, P. Jacobs // The Geological Society. – 2003 ССЫЛКИ 1. Маггеридж А., Кокин А., Вебб К., Фрэмптон Х., Коллинз И., Моулдс Т., Салино П. Коэффициенты извлечения, повышение нефтеотдачи и технологические пределы. 2. Вебер, К.Дж. Как неоднородность влияет на нефтеотдачу. В книге "Характеристика коллектора"; Лейк, Б.Л.В., Кэрролл, Х.Б., ред.; Academy Press: Орландо, штат Флорида, США, 1986. 3. Sciencedirect. Reservoir Heterogeneity. Доступно онлайн: https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/reservoirheterogeneity. 4. Косыгин, Ю.А. Основы тектоники; Недра: Москва, Россия, 1974. 5. Дементьев, Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в геологии нефти и газа; Недра: Москва, Россия, 1983. 6. Токарев, М.А. Комплексный геолого-технический контроль текущего извлечения нефти в процессе водонефтевытеснения; Недра: Москва, Россия, 1990. 31 7. Семин Е.И. Различные способы изучения геологической неоднородности нефтяных пластов. Труды ВНИИ 1962. 8. Стасенков В.В., Климушкин И.М., Бреев В.А. Методы исследования геологической неоднородности нефтяных пластов; Недра: Москва, Россия, 1972. 9. Золоева, Г.М. Оценка неоднородности и прогноз нефтеотдачи по каротажу; Недра: Москва, Россия, 1995. 10. Лысенко В.Д., Мухарский Е.Д., Ганзин Р.Г. О неоднородности нефтяных пластов. 11. Тиаб Д., Дональдсон Э.К. Петрофизика: Теория и практика измерения свойств породы и транспорта флюидов, 4-е издание; 2015. 12. Lake, L.; Jensen, J.L. A Review of Heterogeneity Measures Used in Reservoir Characterization. 13. Фитч П.Дж.Р.; Ловелл М.А.; Дэвис С.Дж.; Притчард Т.; Харви П.К. Комплексный и количественный подход к петрофизическим неоднородностям. 14. ГОСТ-25100-2020. Почвы. Классификация. В Государственном стандарте. 15. Абросимов А.А. Применение рентгеновской томографии для оценки текучести и емкостных свойств породколлекторов. Труды Губкинского унив. 16. Блант М.Дж., Биелич Б., Донг Х., Гарби О., Иглауэр С., Мостагими П., Палушны А., Пентланд К. Визуализация пор и моделирование. Adv. Water Resour. 2013. 17. Язынина И.В., Шеляго Е.В., Абросимов А.А., Веремко Н.А., Грачев Н.Е., Сенин Д.С. Новый подход к исследованию MCT кернового образца для решения задач практической петрофизики. Oil Ind. 2017. 32 18. Язынина И.В., Шеляго Е.В., Абросимов А.А., Веремко Н.А., Грачев Е.А., Бикулов Д.А. Тестирование нового подхода к определению петрофизических трендов по рентгеновской томографии. 19. Корост Д.В. Использование MКT для исследования обломочных пород. Нефтегаз Геол. 2010. 20. Кокорев В.И., Дарищев В.И., Ахмадейшин И.А., Щеколдин К.А., Боксерман А.А. Влияние термогазовых технологий на результаты исследований Баженовской свиты. В материалах технической конференции SPE "Арктика и экстремальные среды" и выставки, Москва, Россия, 15-17 октября 2013 года. 21. Zhong, H.; Zhang, W.; Fu, J.; Lu, J.; Yin, H. The Performance of Polymer Flooding in Heterogeneous Type II Reservoirs-An Experimental and Field Investigation. Energies 2017. |