Оценка фильтрационно-емкостных свойств сложнопостроенных пород-коллекторов с использованием результатов микротомографии керна

UDK: 552.546 : 622.276.1
DOI: 10.24887/0028-2448-2019-8-86-88
Ключевые слова: компьютерная микротомография керна, породы-коллекторы, относительные фазовые проницаемости (OФП), фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС), поромасштабное моделирование
Авт.: С.Р. Бембель (Тюменское отделение «СургутНИПИнефть» ПАО «Сургутнефтегаз»), д.г.-м.н., В.М. Александров, к.г.-м.н. (Тюменский индустриальный университет) А.А. Пономарев (Тюменский индустриальный университет), П.В. Марков (ООО «МикроМодел»), С.П. Родионов, д.ф.-м.н. (Тюменский филиал Института теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича СО РАН)

Развитие нефтегазовой отрасли России непосредственно связано с разработкой трудноизвлекаемых запасов. Уже много лет ведется разработка баженовской свиты, продолжается освоение тюменской свиты и ачимовской толщи. При этом в термин «трудноизвлекаемые запасы» часто вкладывается разный смысл: до сих пор нет его точного определения. В связи с этим оценки экспертов могут различаться. В то же время 30 % объема добычи нефти в России можно отнести к трудноизвлекаемым. В этой ситуации становится особенно актуальным применение новых технологий и методов специальных исследований керна.

В статье рассмотрены проблемы определения и оценки фильтрационно-емкостных свойств сложнопостроенных пород-коллекторов с использованием результатов микротомографии керна. Проведено моделирование различных процессов непосредственно на основе трехмерного изображения порового пространства образцов (pore-scale modeling) для оценки их эффективных свойств и более детального изучения исследуемых процессов одно- и двухфазной фильтрации. Результаты математической обработки и интерпретации данных компьютерной микротомографии керна позволяют получить, в частности, относительные фазовые проницаемости, которые могут быть использованы для трехмерного гидродинамического моделирования, а также оценить основные фильтрационно-емкостные свойства исследуемых пород. По сравнению с экспериментальными исследованиями методы компьютерной микротомографии совместно с поромасштабным моделированием позволяют с существенно меньшими затратами оценивать фильтрационно-емкостные свойства, проводить расчеты для образцов керна, для которых проведение экспериментов невозможно, а также ремасштабировать результаты для использования в гидродинамических моделях. За счет более полного учета микромасштабных факторов пористой среды использование методов микротомографии расширяет возможности повышения качества гидродинамических моделей сложнопостроенных коллекторов, к которым приурочены трудноизвлекаемые запасы, и, как следствие, позволяет более обоснованно и с меньшими затратами решать задачи по управлению разработкой месторождений нефти и газа.

Список литературы

1. Трудноизвлекаемые запасы нефти Российской Федерации. Структура, состояние, перспективы освоения / И.В. Шпуров, А.Д. Писарницкий, И.П. Пуртова, А.И. Вариченко. – Тюмень: ФГУП «ЗапСибНИИГГ», 2012. – 256 с.

2. Blunt M.J. Flow in porous media - pore-network models and multiphase flow // Current Opinion in Colloid & Interface Science. – 2001. – V. 6. – P. 197–207.

3. Xiong Q., Baychev T.G., Jivkov A.P. Review of pore network modelling of porous media: Experimental characterisations, network constructions and applications to reactive transport // Journal of Contaminant Hydrology. – 2016. V. 192. – P. 101–117.

4. Марков П.В., Родионов С.П. Использование моделей микроструктуры пористой среды при расчете фильтрационных характеристик для гидродинамических моделей // Нефтепромысловое дело. – 2015. – № 11. – С. 64–75.

5.  Методы определения функций относительной фазовой проницаемости в задачах многофазной фильтрации / А.Б. Шабаров, А.В. Шаталов, П.В. Марков, Н.В. Шаталова // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. – 2018. – Т. 4. – № 1. – С. 79–101.

6. Ryazanov A.V. Pore-Scale Network Modelling of Residual Oil Saturation in Mixed-Wet Systems. – Edinburgh: Heriot-Watt University, Institute of Petroleum Engineering, 2012.

7. Valvatne P.H. Predictive Pore-Scale Modelling of Multiphase Flow. – London: Imperial College, 2003. – 146 р.

8. Øren P.E., Bakke S., Arntzen O.J. Extending predictive capabilities to network models // SPE 52052-PA. – 1998.

9.  Efficient extraction of networks from three-dimensional porous media / Z. Jiang, K., Wu G. Couples, M.I.J. van Dijke [et al.] // Water Resour. Res. – 2007. – V. 43. – Р. 1–17.

10. Марков П.В, Родионов С.П. Метод стохастической генерации моделей поровых сетей по распределениям их параметров // Вестник кибернетики. – 2016. – № 3 (23). – С. 18–25.

11. Markov P.V. The relative permeability regions assignment on the basis of pore network models parameters distributions// Saint Petersburg 2016 International Conference & Exhibition, 11–14 April 2016. – Saint Petersburg, 2016. – Р. 31–35.

12. Markov P.V., Rodionov S.P. Rock Typing on the Basis of Pore-scale Models and Complex Well Log Interpretation Parameters // International Conference & Exhibition «Tyumen 2017», EAGE, 11–14 April 2017. – Tyumen, 2017. – 14 р.



Внимание!
Купить полный текст статьи (русская версия, формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.