Способ исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород

Использование: для исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород. Сущность изобретения заключается в том, что производят выбор образцов керна в широком диапазоне фильтрационно-емкостных свойств, осуществляют сканирование с помощью рентгеновского микротомографа отобранных образцов с получением трехмерных изображений образцов, которые сегментируют на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированных изображений несколько фрагментов, для каждого фрагмента определяют значение пористости (м0), увеличивают пористость фрагмента путем попиксельного расширения порового пространства и определяют его значение (м1), с помощью гидродинамического симулятора определяют значение проницаемости (к1) фрагмента, по полученным значениям пористости и проницаемости для всех фрагментов, выделенных из каждого образца, строят их тренды, по линиям трендов определяют значения проницаемости исходных фрагментов (к0), соответствующие значениям (м0), и по установленным значениям пористости и проницаемости для исходных фрагментов находят их корреляционную связь. Технический результат: уменьшение нижнего предела расчета проницаемости горных пород. 4 ил.

 

Настоящее изобретение относится к области исследования горных пород-коллекторов нефти и газа и может найти применение при изучении фильтрационно-емкостных свойств пластов, сложенных слабо консолидированным керном, малых коллекций кернового материала.

Известен способ определения проницаемости, предусматривающий выделение из трехмерной модели керна области или виртуального куба, для которого проводят расчет, находя компромисс между разрешением рентгеновской микротомографии (РТ-съемки) и размером виртуального куба задачу [Закиров Т.Р., Галеев А.А., Коновалов А.А., Стаценко Е.О. Анализ "представительного элемента объема" для песчаников Ашальчинского месторождения с использованием метода рентгеновской компьютерной томографии // Нефтяное хозяйство. 10, 2010, стр. 54-57].

В известном способе достижение необходимого для визуализации мелких проводящих пор субмикронного разрешения возможно лишь для образцов размером 1-2 мм, но в этом случае пропадает представительность образца керна. С другой стороны, представительный стандартный петрофизический цилиндр (образец керна 30×30 мм) можно снять с наиболее точным разрешением лишь порядка 10 мкм.

Таким образом, без участия мелких пор расчет значений проницаемости порядка нескольких десятков мкм2 × 10-3 и меньше не представляется возможным.

Также известен способ получения характеристической трехмерной модели образца пористого материала для исследования свойств проницаемости, основанный на анализе исходной томографической модели керна в оттенках серого цвета без сегментации пор и скелета, включающий присвоение определенного значения проницаемости для каждого пикселя модели, предварительное определение связи между пористостью и проницаемостью в лабораторных условиях, присвоение значений проницаемости каждому пикселю модели (WO 2014104909, 2014).

Указанный способ предусматривает использование имеющейся аналитической зависимости пористости и проницаемости для наполнения трехмерной модели с известными в каждой ячейке значениями пористости расчетными значениями проницаемости и позволяет рассчитать малые значения проницаемости.

Однако реализация способа сопряжена с необходимостью предварительного определения в лабораторных условиях связи между пористостью и проницаемостью. В случае если исследуемый интервал пород слабо консолидирован, то достижение результата невозможно.

Из известных технических решений наиболее близким к предлагаемому изобретению по технической сущности и достигаемому результату является способ определения соотношения между физическими свойствами пористого тела, согласно которому получают трехмерное изображение образца, попиксельно сегментируют изображение на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированного изображения фрагменты, для каждого из фрагментов рассчитывают значение пористости, на каждом фрагменте проводят численное моделирование для расчета заданного физического свойства, например проницаемости, определяют соотношение между пористостью и заданным физическим свойством, используя данные связей между пористостью и физическим свойством, рассчитанных для каждого фрагмента (US 8170799, 2008).

Указанный способ позволяет получать петрофизические связи, однако он не позволяет стабильно рассчитывать небольшие значения проницаемости (порядка единиц и десятков мкм2 × 10-3).

Задачей настоящего изобретения является расширение возможностей способа за счет обеспечения получения корреляционных связей пористости и проницаемости для естественных горных пород с проницаемостью порядка единиц и десятков мкм2 × 10-3 и выше.

Поставленная задача достигается тем, что в способе исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород, заключающемся в том, что производят выбор образцов керна в широком диапазоне фильтрационно-емкостных свойств, осуществляют сканирование с помощью рентгеновского микротомографа отобранных образцов с получением трехмерных изображений образцов, которые сегментируют на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированных изображений несколько фрагментов, для каждого фрагмента определяют значение пористости (м0), увеличивают пористость фрагмента путем попиксельного расширения порового пространства и определяют его значение (м1), с помощью гидродинамического симулятора определяют значение проницаемости (к1) фрагмента, по полученным значениям пористости и проницаемости для всех фрагментов, выделенных из каждого образца, строят их тренды, по линиям трендов определяют значения проницаемости исходных фрагментов (к0), соответствующие значениям (м0), и по установленным значениям пористости и проницаемости для исходных фрагментов находят их корреляционную связь.

Достигаемый технический результат заключается в уменьшении нижнего предела расчета проницаемости горных пород из данных РТ за счет инкорпорирования дополнительных фильтрующих каналов к исходной модели керна.

Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 иллюстрируется прием искусственного увеличения пористости модели виртуального куба, на фиг. 2 проиллюстрирован прием расчета исходной проницаемости k0 виртуальных кубов, выделенных из одного образца горной породы, на фиг. 3 представлен пример расчета значений пористости m1 и проницаемости k1 для четырех образцов горных пород различных литологических типов, на фиг. 4 показаны примеры корреляционных связей для коллекторов различных литологических типов.

Способ осуществляют следующим образом.

При проведении работ выбирают несколько образцов керна, относящихся к интересующему нефтегазоносному пласту или горизонту. При этом выбирают наиболее отличающиеся по предполагаемым значениям пористости и проницаемости образцы из всех доступных литологических типов. Например, из интервала, сложенного серым песчаником, отбирают образцы с минимальной, максимальной и средней пористостью и проницаемостью. Если прогнозируемое значение проницаемости меньше 500 мкм2 × 10-3, то рекомендуемый максимальный линейный размер образца не должен превышать 10 мм. Если исходный керновый материал представлен в виде стандартных петрофизических цилиндров 30×30 мм, то из каждого исходного цилиндра высверливают соосный цилиндрический образец 10×10 мм. Образец керна также может иметь несимметричную форму, что осложняет обработку данных РТ, но не отменяет возможность расчета проницаемости. Если образец керна не экстрагирован, то экстракцию перед проведением томографической съемки можно не делать, поскольку остаточные флюиды, как правило, не видны на томографических снимках.

Далее каждый образец керна сканируют с помощью рентгеновского микротомографа. Для съемки выбирают максимально высокое разрешение и дискретизацию съемки, исходя из временных затрат и ресурса рентгеновской трубки прибора.

Затем реконструируют трехмерное изображение образца керна. Для реконструкции рекомендуется использовать сопутствующие микротомографу программы, например NRecon. При реконструкции максимально удаляют артефакты (дефекты) трехмерного изображения.

После чего сегментируют поровое пространство и скелет горной породы. Сегментация основана на анализе спектра поглощения рентгеновского излучения образцом керна. При выборе границ порового пространства и скелета используют рекомендации производителя микротомографа и программы для сегментации либо экспертное мнение.

Далее из сегментированного изображения выделяют несколько фрагментов (виртуальных кубов). Выбор места выделения кубов определяют на основании экспертного мнения либо случайным образом. Количество кубов определяют на основании экспертного мнения, при этом не рекомендуется выделять менее 5 кубов, поскольку это приведет к снижению точности расчета. После получения расчетных значений пористости и проницаемости (m1 и k1 или m0 и k0) для данного образца керна количество виртуальных кубов для последующих образцов корректируют, чтобы оптимизировать затраты машинного времени. Размер виртуального куба определяют на основании экспертного мнения, принимая во внимание ограничения алгоритмов расчета проницаемости и затраты машинного времени.

Для виртуального куба рассчитывают значение пористости (m0). Для расчета пористости рекомендуется использовать сопутствующие микротомографу программы, например, NRecon.

При исходном значении пористости m0 рассчитать проницаемость k0 не представляется возможным из-за отсутствия сообщающихся пор (фиг. 1). Искусственное увеличение пористости до значения m1 улучшает сообщение пор и позволяет рассчитать значение проницаемости k1.

С помощью ЭВМ искусственно увеличивают пористость виртуального куба (до значения m1) путем попиксельного расширения порового пространства, т.е. прилегающие к поровому пространству пиксели, отнесенные после сегментации к скелету, относят к поровому пространству. Увеличение пористости в значительной степени сохраняет особенности морфологии пустотного пространства и при этом обеспечивает расширение узких поровых каналов, сообщение мелких пор и дает возможность расчета проницаемости порядка 10 мкм2 × 10-3, а в некоторых случаях порядка 1 мкм2 × 10-3.

С помощью вычислительной флюидодинамики (Lattice Boltzmann Method, Pore Network и др.) рассчитывают значение проницаемости k1 для куба с увеличенной пористостью m1.

По расчетным значениям m1 и k1 для группы виртуальных кубов, выделенных из одной сегментированной модели, строят тренд и определяют достоверность аппроксимации расчетных значений R2. Точку, соответствующую каждому кубу, переносят вдоль линии тренда от значения m1 к значению m0 и определяют значение k0 (фиг. 2). Для всех кубов, выделенных из данного образца керна (его сегментированной модели), строят зависимость пористости от проницаемости и определяют достоверность аппроксимации расчетных значений R2.

На фиг. 3 представлен пример расчета значений пористости m1 и проницаемости k1 для четырех образцов горных пород различных литологических типов с указанием лабораторных значений пористости и проницаемости этих образцов.

Если значение R2>0,9, то допускается в дальнейшем сократить на 1 количество выделяемых из образцов данного литологического типа виртуальных кубов для сокращения затрат машинного времени. В представленном примере данное действие можно рекомендовать для образцов, схожих с образцами А, В, Г. Для образцов литологического типа Б напротив, рекомендуется увеличить число выделяемых фрагментов.

Далее объединяют расчетные данные - все парные значения m0 и k0 для всех отобранных образцов керна и выделенных из них виртуальных кубов - и строят общую корреляционную связь пористости и проницаемости. Примеры таких корреляционных связей для коллекторов различных литологических типов представлены на фиг. 4. Черные точки соответствуют расчетным значениям пористости (m0) и проницаемости (k0), пустые - результатам лабораторных измерений.

Как видно из представленных данных, описанный прием инкорпорирования дополнительных фильтрующих каналов к исходной модели керна, т.е. искусственного увеличения пористости, позволяет для пород различных литологических типов получать расчетные значения проницаемости порядка единиц мкм2 × 10-3, что на порядок ниже расчетных значений проницаемости, получаемых известными способами.

Таким образом, предлагаемое изобретение обеспечивает доступный и практически воспроизводимый способ расчета фильтрационно-емкостных свойств естественных горных пород, а именно, возможность работы на общедоступных моделях микротомографов и персональных компьютеров.

Способ исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород, заключающийся в том, что производят выбор образцов керна в широком диапазоне фильтрационно-емкостных свойств, осуществляют сканирование с помощью рентгеновского микротомографа отобранных образцов с получением трехмерных изображений образцов, которые сегментируют на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированных изображений несколько фрагментов, для каждого фрагмента определяют значение пористости (м0), увеличивают пористость фрагмента путем попиксельного расширения порового пространства и определяют его значение (м1), с помощью гидродинамического симулятора определяют значение проницаемости (к1) фрагмента, по полученным значениям пористости и проницаемости для всех фрагментов, выделенных из каждого образца, строят их тренды, по линиям трендов определяют значения проницаемости исходных фрагментов (к0), соответствующие значениям (м0), и по установленным значениям пористости и проницаемости для исходных фрагментов находят их корреляционную связь.



 

Похожие патенты:

Предлагаемое изобретение относится к приспособлениям для крепления рентгеновских аппаратов. Задача: повышение производительности труда, повышение надежности эксплуатации рентгеновского аппарата, улучшение качества снимков, улучшение условий труда дефектоскописта.

Изобретение относится к области рентгенологии, точнее к способам неразрушающего контроля багажа и грузов, и может быть использовано при антитеррористическом досмотре на транспорте и на контрольно-пропускных пунктах различного назначения, а также в медицинской рентгенодиагностике.

Группа изобретений предназначена для использования в мясоперерабатывающей промышленности. Линия инспекции и сортировки мяса включает подающее устройство, устройство радиационной инспекции, режущее устройство и отбраковывающее устройство.

Изобретение относится к области рентгенотехники и может быть использовано в различных измерительных устройствах для контроля состава и структуры промышленных и биологических объектов.

Использование: для компьютерной томографии. Сущность изобретения заключается в том, что каждая детекторная сборка содержит по меньшей мере один узел детектирующих кристаллов, имеющий первую энергетическую характеристику, и узел, имеющий вторую энергетическую характеристику, оба из которых расположены вдоль первого направления через интервалы, при этом каждый узел детектирующих кристаллов, имеющий первую/вторую энергетическую характеристику, включает в себя по меньшей мере один детектирующий кристалл, имеющий первую/вторую энергетическую характеристику, расположенный вдоль второго направления.

Использование: для определения количественного содержания самородного золота в руде. Сущность изобретения заключается в том, что монослой кусков в пробе руды с характерным линейным размером отдельных кусков Н, не большим десятикратного характерного линейного размера наименьшей подлежащей обнаружению и учету частицы золота h (H≤10h), размещают между приемником рентгеновского изображения и источником рентгеновского излучения с размером фокусного пятна d, не большим h (d≤h), формируют теневое рентгеновское изображение пробы руды, на котором характерный размер рентгеновского изображения наименьшей частицы золота имеет размер А, не меньший чем трехкратный линейный размер пикселя D приемника рентгеновского изображения (A≥3D).

Использование: для определения пористости образца породы. Сущность изобретения заключается в том, что способ определения пористости образца породы предусматривает определение общего минералогического состава образца, определение относительного объемного содержания каждого минерала и определение коэффициентов ослабления рентгеновского излучения для каждого из этих минералов.

Использование: для измерения содержания серы в углеводородных жидкостях. Сущность изобретения заключается в том, что поточный анализатор серы содержит рентгеновскую трубку, измерительную кювету и детектор рентгеновского излучения, при этом между рентгеновской трубкой и измерительной кюветой установлен фильтр, выполненный из фольги, материал которой выбран из металлов с атомными номерами с 42 по 49, причем минимальная толщина bmin фильтра составляет не менее 50 мкм, а максимальная толщина bmax фильтра определяется из условия на 1 Вт мощности рентгеновской трубки, где I0 - интенсивность излучения рентгеновской трубки, I1 - интенсивность излучения, прошедшего через фильтр.

Изобретение относится к способу определения компонентного состава и криолитового отношения калийсодержащего электролита и может быть использовано в цветной металлургии, а именно при технологическом контроле состава электролита методом количественного рентгенофазового анализа.

Использование: для измерения уровня зольности биологического материала автоматическим или полуавтоматическим способом. Сущность изобретения заключается в том, что способ включает этапы сканирования биологического материала электромагнитным излучением на по меньшей мере двух уровнях энергии; определения объема излучения, переданного через указанный образец биологического материала на указанных уровнях энергии и оценки уровня влажности биологического материала на основе соотношения между указанным определенным объемом излучения, переданного через биологический материал на указанных уровнях энергии.

Изобретение относится к определению в зерновых культурах и семенах скрытой зараженности, обусловленной повреждением насекомыми вредителями, с помощью рентгенографии в зерноперерабатывающей промышленности и семеноводстве. Исследуемые образцы зерен или семян помещают в потоке рентгеновского излучения. Проводят экспозицию рентгеновским излучением. Регистрируют визуализацию рентгенообраза на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой. Причем из партии предварительно отбирают пробы образцов зерен и/или семян и фиксируют в один слой на 10 прободержателях, не менее чем по 100 штук на каждом прободержателе с расстоянием не менее 1 мм между зернами или семенами. Поочередно помещают прободержатели между источником рентгеновского излучения и приемником рентгеновского излучения. Выполняют обработку каждого рентгенообраза на сканере с одновременным переносом на компьютер. Получают десять электронных изображений, которые одновременно обрабатывают с использованием программного продукта, при идентификации программой хотя бы одного зараженного зерна. Просматривают все изображения на наличие в полостях зерен личинок и куколок насекомых. При визуальном выявлении внутри зерна личинок и куколок насекомых из 10 прободержателей отбирают те, которые содержат такие зерна, и для активизации движения живых насекомых прободержатели с зерном выдерживают в термошкафу при температуре 37-40°С в течение 4-6 минут. Затем прободержатели повторно помещают в поток рентгеновского излучения, при этом наличие живых вредителей внутри зерна при двукратном излучении определяют визуально по изменению позы насекомого внутри зерна. Обеспечивается повышение точности и надежности определения показателя скрытой зараженности зерна или семян, обусловленного повреждением насекомыми - вредителями хлебных запасов. 2 ил.

Изобретение относится к пищевой промышленности, а именно, к определению анатомо-морфологических дефектов зерна или семян зерновых культур с помощью рентгенографии. Исследуемые образцы зерен или семян помещают в потоке рентгеновского излучения. Проводят экспозицию рентгеновским излучением. Регистрируют визуализацию рентгенообраза на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой. При этом из партии предварительно отбирают пробы образцов зерен и/или семян и фиксируют в один слой на 10 прободержателях не менее чем по 100 штук на каждом прободержателе с расстоянием не менее 1 мм между зернами или семенами. Поочередно помещают прободержатели между источником рентгеновского излучения и приемником рентгеновского излучения. Выполняют обработку каждого рентгенообраза на сканере с одновременным переносом на компьютер. Получают десять электронных изображений, которые одновременно обрабатывают с использованием программного продукта. Проводят пространственное дифференцирование функции яркости рентгенообразов зерен, устраняют оптическое искажение ренгенообраза. Вычисляют среднюю ширину, среднюю длину, среднюю площадь, среднюю оптическую площадь зерен, среднюю площадь и среднюю оптическую плотность дефекта. Распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта. Выявляют дефект и определяют количество и процентное содержание зерна с анатомо-морфологическим дефектом. Окончательную количественную характеристику дефекта вычисляют как где S(A) - площадь всей зерновки (зерна или семени); D(A) - площадь области дефекта. Обеспечивается повышение точности и надежности определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур. 1 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение предназначено для использования в мясной промышленности. Мясоперерабатывающее устройство содержит мясоперерабатывающий блок (2) для переработки мяса или мясопродукта, при этом блок (2) содержит выпуск (4) блока; и рентгеновский анализатор (6), содержащий источник (10) рентгеновского излучения для испускания пучка (24) рентгеновских лучей к переработанному мясу в зоне (22) анализа, и связанный с ним детектор (12) рентгеновского излучения для обнаружения рентгеновских лучей, проходящих от источника (10) и взаимодействующих с переработанным мясом; транспортер (14), расположенный внутри корпуса (8) и выполненный с возможностью транспортировки переработанного мяса от впуска (16) к выпуску (18) через зону (22) анализа, расположенную снаружи перерабатывающего блока (2). Рентгеновский анализатор (6) содержит корпус (8), содержащий впуск (16), ведущий внутрь корпуса (8), и выпуск (18), ведущий из него, и спроектирован, чтобы обеспечивать полную защиту персонала от рентгеновских лучей за исключением лучей, направленных к впуску (16), благодаря шторкам (20), расположенным только на выпуске (18). Источник (10) рентгеновского излучения и детектор (12) рентгеновского излучения расположены внутри корпуса (8) для анализа переработанного мяса на транспортере (14). Также рентгеновский анализатор (6) расположен снаружи перерабатывающего блока (2) и выполнен с возможностью перемещения относительно мясоперерабатывающего блока (2) в и из первого положения, в котором выпуск (4) блока и впуск (16) соединены, чтобы образовывать закрытый канал, что выпуск (4) блока выступает за пределы впуска (16) и внутрь корпуса (8) на расстояние, выбранное, чтобы не влиять на зону (22) анализа для обеспечения полной защиты персонала от рентгеновских лучей, проходящих к впуску (16), и для предоставления закрытого канала для переработанного мяса, проходящего изнутри перерабатывающего блока (2) к конвейеру (14) внутрь корпуса (8). 5 з.п. ф-лы, 3 ил.

Использование: для определения концентрации водорода в наночастицах палладия. Сущность изобретения заключается в том, что измеряют спектр рентгеновского поглощения за К-краем палладия в интервале 24320±10-24440±20 эВ, определяют значение коэффициента поглощения в точках первых двух максимумов и рассчитывают концентрацию водорода С по формуле , где μA - значение коэффициента поглощения в точке первого краевого максимума, μB - значение коэффициента поглощения в точке второго краевого максимума, k1=0.903±0.001, k2=0.0320±0.0003. Технический результат: упрощение обработки рентгеновских спектров поглощения, а также сокращение времени измерения. 1 з.п. ф-лы, 6 ил.

Использование: для исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород. Сущность изобретения заключается в том, что производят выбор образцов керна в широком диапазоне фильтрационно-емкостных свойств, осуществляют сканирование с помощью рентгеновского микротомографа отобранных образцов с получением трехмерных изображений образцов, которые сегментируют на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированных изображений несколько фрагментов, для каждого фрагмента определяют значение пористости, увеличивают пористость фрагмента путем попиксельного расширения порового пространства и определяют его значение, с помощью гидродинамического симулятора определяют значение проницаемости фрагмента, по полученным значениям пористости и проницаемости для всех фрагментов, выделенных из каждого образца, строят их тренды, по линиям трендов определяют значения проницаемости исходных фрагментов, соответствующие значениям, и по установленным значениям пористости и проницаемости для исходных фрагментов находят их корреляционную связь. Технический результат: уменьшение нижнего предела расчета проницаемости горных пород. 4 ил.

Наверх