Способ отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород - технология "псевдокерн"



G01N23/046 - Исследование или анализ материалов радиационными методами, не отнесенными к группе G01N 21/00 или G01N 22/00, например с помощью рентгеновского излучения, нейтронного излучения (G01N 3/00-G01N 17/00 имеют преимущество; измерение силы вообще G01L 1/00; измерение ядерного или рентгеновского излучения G01T; введение объектов или материалов в ядерные реакторы, извлечение их из ядерных реакторов или хранение их после обработки в ядерных реакторах G21C; конструкция или принцип действия рентгеновских аппаратов или схемы для них H05G)

Владельцы патента RU 2784104:

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) (RU)

Изобретение относится к области исследований шлама для получения структуры порового пространства коллектора, на основе которого определяются коллекторские свойства - пористость, распределение пор по эквивалентным диаметрам и моделируются фильтрационные и петрофизические характеристики породы. Согласно способу отбирают пробы бурового шлама, при этом выходящий буровой раствор фильтруют и отбирают в водонепроницаемые пакеты. Каждая упаковка соответствует определенному метражу проходки скважины, фиксируют глубину, соответствующую положению забоя скважины в момент отбора проб шлама. Определяют задержку подъема шлама в зависимости от глубины и скорости бурового раствора, при этом при прекращении циркуляции бурового раствора учитывают оседание частиц шлама. Полученный материал промывают, высушивают и отбирают частицы, имеющие сходство с породами; производят рентгеновскую компьютерную микротомографию отобранных частиц и реконструируют их цифровые 3D-модели, на основе анализа структуры которых определяют принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора. Производят сегментацию структуры порового пространства на цифровой модели частицы шлама, при этом определяют наличие вторичных изменений в структуре шлама в виде кольматации порового пространства буровым раствором и образование вторичных трещин, которые устраняют в цифровой модели: кольматированный объем включают в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины исключают из него. На полученной цифровой модели шлама определяют коллекторские свойства, включающие коэффициент пористости и распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости; на основе полученной структуры порового пространства с помощью программного обеспечения производят моделирование фильтрационных и петрофизических характеристик породы, таких как проницаемость, параметр пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн. 9 ил.

 

Изобретение относится к области специальных исследований шлама для получения структуры порового пространства коллектора, на основе которого определяются коллекторские свойства (пористость, распределение пор по эквивалентным диаметрам) и моделируются фильтрационные и петрофизические характеристики породы.

Далее в тексте заявителем приведены термины, которые необходимы для облегчения однозначного понимания сущности заявленных материалов и исключения противоречий и/или спорных трактовок при выполнении экспертизы по существу.

Буровой шлам - это разрушенные частицы горных пород, образующиеся в процессе бурения скважины и вынесенные на поверхность буровым раствором.

Керн – это образец горной породы, извлечённый из скважины посредством специально предназначенного для этого вида бурения.

Эквивалентный диаметр пор – диаметр сферы, эквивалентный по объему поровой камере.

Сокращение традиционных запасов углеводородов и усложнение разработки новых залежей требуют инновационных подходов к изучению керновых образцов. Развитие высокопроизводительных вычислений и их применение для моделирования мультифизических процессов позволило разработать цифровую технологию анализа керна на основе рентгеновской компьютерной томографии [Andrä H. et al. Digital rock physics benchmarks-Part I: Imaging and segmentation // Comput. Geosci. 2013. Vol. 50. P. 25–32; Andrä H. et al. Digital rock physics benchmarks-part II: Computing effective properties // Comput. Geosci. 2013. Vol. 50. P. 33–43.]

Однако бурение скважин с извлечением керна является одной из самых дорогостоящих процедур в нефтяной отрасли. Потенциальной альтернативой, которая может открыть возможности для экономичного получения петрофизических данных, может стать подход, основанный на цифровом анализе бурового шлама. По результатам исследования уровня техники заявителем выбраны аналоги, наиболее близкие к заявленному техническому решению по совокупности существенных признаков.

Известно изобретение по патенту RU 2287844 способ «Способ прогноза плотности нефти при геохимической разведке», сущностью является способ прогноза плотности нефти при геохимической разведке, заключающийся в отборе проб керна из скважины, последующем структурном анализе хлороформенного битумоида методом инфракрасной спектроскопии и определении соотношения углеводородных и кислородных структур, отличающийся тем, что проводят горячую экстракцию керна хлороформом, по инфракрасному спектру экстракта определяют на основе распределения ароматических и алифатических структур контролируемые информативные параметры, выраженные в виде спектральных коэффициентов, отражающих соотношение оптических плотностей соответствующих полос поглощения, и по этим параметрам судят о плотности нефти в залежи.

Недостатком известного способа является то, что, несмотря на то, что вместо керна может быть использован шлам, конечным результатом является определение плотности нефти, тогда как коллекторские или петрофизические свойства пород остаются не исследованными.

Известно изобретение по патенту RU 2418948 «Способ проведения геологических исследований скважин», сущностью которого является способ проведения геологических исследований скважин, включающий отбор шлама из скважин, описание фациальных признаков шлама каждой скважины с последующим сведением в таблицу и построением корреляционной схемы литолого-фациального состояния разреза скважин, при этом при описании фациальных признаков схожие фациальные признаки объединяют в фациальные зоны, ограниченные фациальными реперами, характеризующими изменчивость фациальных признаков, а корреляционную схему строят по фациальным реперам путем размещения фациальных зон в вертикальной проекции, отличающийся тем, что после построения корреляционной схемы сопоставляют данные корреляционной схемы и таблицы описания, при этом выявляют возможную изменчивость разреза, прогнозируют выклинивание части пластов или их дивергенцию, изменение толщин фациальных зон относительно прогнозных толщин, строят график индекса продуктивности, представляющий собой тренд ведущих фациальных признаков продуктивности, согласно значениям которого составляют выводы о качественном составе скважины на предмет наличия нефтенасыщенных слоев, при этом в качестве ведущих фациальных признаков, являющихся показателями продуктивности скважины при построении графика индекса продуктивности, используют коэффициент люминесценции, коэффициент битуминизации, плотность, размер шламинок, степень окатанности и отсортированности зерен.

Недостатком известного способа является то, что, несмотря на разнообразие типов данных (цветовые признаки, признаки продуктивности, фациальные и химические признаки, типы коллекторов, литотипы, биопризнаки, степень битуминизации, размер шламинок (зерен), формы шламинок, плотность пород, степень окатанности и степень отсортированности зерен в терригенных коллекторах), получаемых из анализа шламов, среди них отсутствуют фильтрационно-емкостные и петрофизические свойства коллектора.

Наиболее близким по существу заявляемого изобретения, выбранным заявителем в качестве прототипа, является изобретение по патенту RU 2731842 «Способы и системы для определения объемной плотности, пористости и распределения размера пор подповерхностной формации», содержащиеся в следующих этапах, сущностью является:

1. Способ для характеризования подповерхностной формации, способ содержит этапы, на которых:

измеряют массу в воздухе для флюидонасыщенного образца подповерхностной формации, при этом масса в воздухе содержит массу материнской породы или зерен образца, массу флюида, окружающего образец, и массу флюида внутри образца, масса в воздухе для флюидонасыщенного образца, ms, задана формулой:

где ρm - это плотность материнской породы подповерхностной формации, ρl - плотность флюида внутри и вокруг образца, Vm - это объем материнской породы, Vф - это объем флюида внутри образца, и Vsur - это объем флюида, окружающего образец;

определяют объем флюида внутри образца, Vф, и объем флюида, окружающего образец, Vsur, с помощью ядерного магнитного резонанса (NMR);

помещают образец в предварительно определенном объеме взвешивающего флюида;

измеряют массу флюидонасыщенного образца во взвешивающем флюиде, масса образца во взвешивающем флюиде, mf, задана формулой:

ρf - это плотность взвешивающего флюида;

и определяют объем флюидонасыщенного образца без окружающего флюида, Vc, с помощью формулы:

2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором: определяют объемную плотность флюидонасыщенного образца без окружающего флюида, ρb, с помощью формулы:

3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий этап, на котором: определяют объем материнской породы, Vm, с помощью формулы:

4. Способ по п. 3, дополнительно содержащий этап, на котором: определяют плотность материнской породы или зерен породы подповерхностной формации, ρm, с помощью формулы:

5. Способ по любому из предшествующих пунктов, дополнительно содержащий этап, на котором: промывают образец с помощью промывочного раствора перед измерением, при этом промывочный раствор является таким же, что и буровой раствор.

6. Способ по любому из предшествующих пунктов, при этом, по меньшей мере, один размер флюидонасыщенного образца равен приблизительно 0,5-3 мм.

7. Способ по любому из предшествующих пунктов, при этом промывочный раствор является буровым раствором, или флюидом с гравиметрическими свойствами, аналогичными буровому раствору.

8. Способ по любому из предшествующих пунктов, при этом взвешивающий флюид является дизельным топливом.

9. Способ по любому из предшествующих пунктов, при этом флюидонасыщенный образец не требует физического устранения окружающего флюида.

10. Энергонезависимый компьютерно-читаемый носитель, имеющий исполняемые компьютером инструкции, чтобы инструктировать компьютеру выполнять операции: приема массы в воздухе для флюидонасыщенного образца подповерхностной формации, при этом масса в воздухе содержит массу материнской породы или зерен образца, массу флюида, окружающего образец, и массу флюида внутри образца, масса в воздухе для флюидонасыщенного образца, ms, задана формулой:

где ρm - это плотность материнской породы подповерхностной формации, ρl - плотность флюида внутри и вокруг образца, Vm - это объем материнской породы, Vф - это объем флюида внутри образца, и Vsur - это объем флюида, окружающего образец;

определения объема флюида внутри образца, Vф, и объема флюида, окружающего образец, Vsur, с помощью ядерного магнитного резонанса (NMR);

получения массы флюидонасыщенного образца во взвешивающем флюиде, масса образца во взвешивающем флюиде, mf, задана формулой:

ρf - это плотность взвешивающего флюида;

определения объема флюидонасыщенного образца без окружающего флюида, Vc, с помощью формулы:

11. Энергонезависимый компьютерно-читаемый носитель по п. 10, при этом компьютерно-читаемые инструкции дополнительно инструктируют компьютеру выполнять операцию:

определения объемной плотности флюидонасыщенного образца без окружающего

флюида, ρb, с помощью формулы:

12. Энергонезависимый компьютерно-читаемый носитель по п. 11, при этом компьютерно-читаемые инструкции дополнительно инструктируют компьютеру выполнять операцию:

определения объема материнской породы, Vm, с помощью формулы:

13. Энергонезависимый компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом компьютерно-читаемые инструкции дополнительно инструктируют компьютеру выполнять операцию определения плотности материнской породы или зерен породы подповерхностной формации, ρm, с помощью формулы:

14. Система для характеризования подповерхностной формации, система содержит: флюидонасыщенный образец подповерхностной формации;

весы, сконфигурированные, чтобы принимать флюидонасыщенный образец и выводить массу в воздухе для флюидонасыщенного образца;

компьютер, содержащий один или более процессоров и энергонезависимый компьютерно-читаемый носитель, содержащий исполняемые компьютером инструкции, которые, когда исполняются посредством одного или более процессоров, инструктируют компьютеру:

получать массу в воздухе для флюидонасыщенного образца подповерхностной формации, при этом масса в воздухе содержит массу образца, массу флюида, окружающего образец, и массу флюида внутри образца, масса в воздухе для флюидонасыщенного образца, ms, задана формулой:

где ρm - это плотность материнской породы подповерхностной формации, ρl - плотность флюида внутри и вокруг образца, Vm - это объем материнской породы, Vф - это объем флюида внутри образца, и Vsur - это объем флюида, окружающего образец;

определять объем флюида внутри образца, Vф, и объем флюида, окружающего образец, Vsur, с помощью ядерного магнитного резонанса (NMR);

получать массу флюидонасыщенного образца во взвешивающем флюиде,

определять массу флюидонасыщенного образца без окружающего флюида во взвешивающем флюиде, mf, задана формулой:

где ρf - это плотность взвешивающего флюида;

и определять объем флюидонасыщенного образца без окружающего флюида, Vc, с помощью формулы:

15. Система по п. 14, при этом исполняемые компьютером инструкции дополнительно инструктируют компьютеру:

определять объемную плотность флюидонасыщенного образца без окружающего флюида,

16. Система по п. 15, при этом исполняемые компьютером инструкции дополнительно инструктируют компьютеру:

определять объем материнской породы, Vm, с помощью формулы:

17. Система по п. 16, при этом исполняемые компьютером инструкции дополнительно инструктируют компьютеру:

определять плотность материнской породы или зерен породы подповерхностной формации, ρm, с помощью формулы:

Таким образом, кратко сущностью прототипа является способ и система для определения плотности материнской породы или зерен породы подповерхностной формации. Они включают в себя измерение массы в воздухе флюидонасыщенного образца подповерхностной формации, при этом масса в воздухе включает в себя массу образца, массу флюида, окружающего образец, и массу флюида внутри образца. Объем флюида внутри образца, Vф, и объем флюида, окружающего образец, Vsur, определяются с помощью ядерного магнитного резонанса (NMR). Образец может затем быть погружен в предварительно определенный объем взвешивающего флюида, и масса флюидонасыщенного образца во взвешивающем флюиде, mf, измеряется. С помощью измеренных и определенных значений можно определять объем образца, Vc, объемную плотность образца, ρb, объем материнской породы, Vm и плотность материнской породы и зерен породы подповерхностной формации, ρm.

Недостатками прототипа является:

1 – отсутствие описания принципов отбора шлама при бурении скважины;

2 – невозможность получения геометрии структуры порового пространства, на основе которой возможно моделировать фильтрационные и петрофизические характеристики породы;

3 – отсутствие учета влияния вторичных изменений, происходящих со шламом при формировании и движении в стволе скважины.

Техническим результатом заявленного технического решения является разработка способа отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород, на основе которого, с помощью микротомографии шлама с установленной глубиной отбора, получают цифровую 3D структуру порового пространства пород и далее проводят цифровое моделирование фильтрационных и петрофизических свойств: проницаемости, параметра пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн, что приводит к устранению недостатков прототипа, а именно:

1 – описание принципов и глубины отбора шлама при бурении скважины;

2 – получение геометрии структуры порового пространства, на основе которой возможно моделировать фильтрационные и петрофизические характеристики породы;

3 – учет влияния вторичных изменений, происходящих со шламом при формировании и движении в стволе скважины, таких как кольматация пор буровым раствором и образование вторичных трещин, их нивелирование в цифровых моделях и возможность более точного расчета пористости, распределения размера пор и моделирования фильтрационных и петрофизических свойств на их основе.

Сущностью заявленного технического решения является способ отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород, заключающийся в том, что отбирают пробы бурового шлама на устье скважины в желобной системе, при этом выходящий буровой раствор фильтруют через набор сит с минимальным диаметром отверстия 1 мм с добавлением воды во избежание засорения и отбирают с помощью скребка в водонепроницаемые пакеты, каждая упаковка которого соответствует определенному метражу проходки скважины; фиксируют глубину, соответствующую положению забоя скважины в момент отбора проб шлама; определяют задержку подъема шлама в зависимости от глубины и скорости бурового раствора, при этом при прекращении циркуляции бурового раствора учитывают оседание частиц шлама; полученный материал промывают, высушивают и отбирают под бинокулярным микроскопом наиболее крупные частицы, текстура которых имеет сходство с текстурой и цветом породы; производят рентгеновскую компьютерную микротомографию отобранных частиц и реконструируют их цифровые 3D-модели, на основе анализа структуры которых определяют принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора; производят сегментацию структуры порового пространства на цифровой модели частицы шлама, при этом определяют наличие вторичных изменений в структуре шлама в виде кольматации порового пространства буровым раствором и образование вторичных трещин, которые устраняют в цифровой модели: кольматированный объем включают в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины исключают из него; на полученной цифровой модели шлама определяют коллекторские свойства, включающие коэффициент пористости и распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости; на основе полученной структуры порового пространства с помощью программного обеспечения производят моделирование фильтрационных и петрофизических характеристик породы, таких как проницаемость, параметр пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн.

Заявленное техническое решение иллюстрируется Фиг.1 – Фиг.9.

На Фиг. 1 представлены этапы процедуры отбора шлама по Примеру 1, где:

1-1 – полиэтиленовый пакет с концентрированным шламом в буровом растворе из двухметрового интервала проходки скважины,

1-2 – отсеянные и высушенные частицы шлама,

1-3 – образец отобранной под бинокулярным микроскопом частицы шлама, соответствующая по текстурно-цветовым характеристикам керну.

На Фиг. 2 представлены рентгенплотносные срезы по Примеру 1, отобранные из одного и того же двухметрового интервала образцов керна литотипа высокопористых грейнстоунов и пакстоунов (2-1, 2-2, 2-3) и плотных микритовых известняков (2-4, 2-5, 2-6), и шлама (2-7, 2-8, 2-9), структура которого соответствует структуре керна микритовых известняков.

На Фиг. 3 представлены результаты сегментации структуры порового пространства образца шлама по Примеру 1, где:

2-1 – исходная сегментация структуры порового пространства шлама,

2-2 – структура шлама после устранения артефактов вторичных изменений: включения объема закольматированных пор в структуру порового пространства и исключения из него вторичных трещин по Примеру 1.

На Фиг. 4 представлена Таблица 1, в которой приведены коэффициенты пористости образцов керна и шлама из одного интервала с идентичной структурой породы по Примеру 1.

На Фиг. 5 представлены визуализации структур порового пространства и диаграммы распределения эквивалентных диаметров от объема пористости для керна (5-1, 5-2, 5-3) по Примеру 1.

На Фиг. 6 представлены визуализации структур порового пространства и диаграммы распределения эквивалентных диаметров от объема пористости для шлама после процедуры очистки от вторичных изменений (6-1, 6-2, 6-3) по Примеру 1.

На Фиг. 7 представлены скорости распространения волн Vp и Vs в м/с для изученных образцов керна и шлама по Примеру 1: шлам исх. – исходный шлам без устранения вторичных изменений; шлам оч. – шлам, очищенный от вторичных изменений: объем закольматированных пор включен в структуру порового пространства, и исключения из него вторичных трещин; xy, xz, yz – направления моделирования.

На Фиг. 8 представлены визуализации структур порового пространства и диаграммы распределения эквивалентных диаметров от объема пористости для керна (8-1, 8-3) и шлама после процедуры очистки от вторичных изменений (8-2, 8-4) по Примеру 2.

На Фиг. 9 представлена Таблица 2, в которой приведены результаты сравнения общей и эффективной пористостей, смоделлированных значений проницаемости, параметра пористости и теплопроводности для моделей керна и шлама по Примеру 2.

Далее заявителем приведено описание заявленного технического решения.

Заявленный технический результат достигают путем использования заявленного способа отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород –технология «Псевдокерн».

Заявленный способ состоит из 4-х этапов:

1-й этап – отбирают пробы бурового шлама на устье скважины в желобной системе, при этом:

- выходящий буровой раствор фильтруют через набор сит с минимальным диаметром отверстия 1 мм с добавлением воды во избежание засорения и отбирают с помощью скребка в водонепроницаемые пакеты, каждая упаковка которого соответствует определенному метражу проходки скважины;

- фиксируют глубину, соответствующая положению забоя скважины в момент отбора проб шлама;

- определяют задержку подъема шлама в зависимости от глубины и скорости бурового раствора (а при прекращении циркуляции бурового раствора учитывают оседание частиц шлама) по формуле:

Tшл = Hскв/Vраств + Tзадерж (1),

где Tшл – время отставания шлама, с; Hскв - глубина забоя скважины на момент расчета, м; Vраств - скорость движения бурового раствора, м/с; Tзадерж – поправочное время задержки выноса шлама (устанавливается эмпирически при смене типа пород в процессе бурения).

2-й этап – подготавливают полученные частицы шлама к исследованиям, при этом:

- полученный материал промывают и высушивают;

- отбирают под бинокулярным микроскопом наиболее крупные частицы, текстура которых имеет сходство с текстурой и цветом породы.

3-й этап – проводят исследования:

- рентгеновскую компьютерную микротомографию отобранных частиц и реконструируют их цифровые 3D-модели;

- на основе анализа структуры 3D-моделей определяют принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора;

- сегментации структуры порового пространства на цифровой модели частицы шлама;

- определяют наличие вторичных изменений в структуре шлама в виде кольматации порового пространства буровым раствором и образование вторичных трещин, которые устраняются в цифровой модели: кольматированный объем включают в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины исключают из него;

На 4-м этапе на полученной цифровой модели шлама:

- определяют коллекторские свойства, включающие коэффициент пористости и распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости;

- на основе полученной структуры порового пространства с помощью программного обеспечения производят моделирование фильтрационных и петрофизических характеристик породы, таких как проницаемость, параметр пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн.

Заявленный способ отбора и реконструкции структуры шлама для моделирования фильтрационных и петрофизических свойств пород – технология «Псевдокерн» иллюстрируется следующими примерами, который не ограничивает область его применения.

Пример 1. Использование заявленного способа с отбором образцов, реконструкцией структуры порового пространства шлама и моделирования скоростей прохождения продольных и поперечных волн.

На 1 этапе в карбонатном коллекторе одного из месторождений нефти была пробурена скважина. В процессе бурения на одной из секций производился отбор керна и параллельный отбор шлама. Отбор проб бурового шлама производился на устье скважины в желобной системе. Выходящий буровой раствор фильтровался через набор сит с минимальным диаметром отверстия 1 мм с добавлением воды во избежание засорения и отбирался с помощью скребка в водонепроницаемые пакеты, каждая упаковка которого соответствовала двухметровому интервалу проходки скважины (Фиг. 1-1). При этом производилась фиксация глубины, соответствующей положению забоя скважины в момент отбора проб, а также определялась задержка подъема шлама по формуле 1.

На 2 этапе полученный материал промывался и высушивался (Фиг. 1-2). Наиболее крупные частицы, текстура которых имела сходство с текстурой и цветом породы, отбирались под бинокулярным микроскопом (Фиг. 1-3).

На 3 этапе проводилась рентгеновская компьютерная микротомография отобранных частиц и реконструкция их цифровых 3D-моделей. На основе структурных особенностей шлама и керна на рентгеноплотносных срезах определялась принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора. Так на Фиг. 2 на рентгеноплотносных срезах приводятся структуры кернов из литотипов высокопористых грейнстоунов и пакстоунов (2-1, 2-2, 2-3) и плотных микритовых известняков (2-4, 2-5, 2-6), отобранных из того же двухметрового интервала, откуда отбирался шлам (2-7, 2-8, 2-9). На цифровых моделях образцов шлама, имевших схожую структуру породы с керном, проводилась сегментация структуры порового пространства. Далее определялось наличие вторичных изменений в структуре шлама в виде кольматации порового пространства буровым раствором и образование вторичных трещин. В результате кольматированный объем был включен в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины были исключены из него (Фиг. 3).

На 4 этапе на полученной цифровой модели шлама производилось определение пористости, распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости. Как видно из Фиг. 4, 5, 6 и 7, полученные значения пористости и диаграммы распределения эквивалентных диаметров пор от долей объема пористости для керна и очищенного от влияния вторичных изменений шлама со схожей структурой породы оказываются достаточно близки. Значения пористости для образцов керна литотипа плотного микритового известняка находятся в диапазоне 0,2 – 0,6%, а очищенного шлама 0,08 – 0,7%. Преобладающие эквивалентные диаметры в данных образцах керна и очищенного шлама находятся в диапазоне 1-60 мкм.

Полученная структура использовалась для моделирования скоростей прохождения продольных и поперечных волн с помощью подхода конечных разностей с вращающейся разнесенной сеткой (Saenger E. H. Numerical methods to determine effective elastic properties // International Journal of Engineering Science. 2008. № 6 (46). C. 598–605.). Полученные результаты представлены на Фиг. 8 и демонстрируют сходимость значений, полученных для структур порового пространства керна и очищенного шлама из одного и того же двухметрового интервала скважины, что демонстрирует возможность применения получаемых цифровых моделей для моделирования упругих свойств пород.

Пример 2. Использование заявленного способа с отбором образцов, реконструкцией структуры порового пространства шлама и моделирования проницаемости, параметра пористости и теплопроводности

На 1 этапе из скважины в карбонатном коллекторе в процессе бурения на одной из секций производился одновременный отбор керна и шлама. Процедуры отбора и подготовки шлама 1 и 2 этапов были аналогичны Примеру 1.

На 3 этапе проводилась рентгеновская компьютерная микротомография отобранных частиц и реконструкция их цифровых 3D-моделей. Аналогично Примеру 1 на основе структурных особенностей шлама и керна на рентгеноплотносных срезах определялась принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора, проводилась сегментация порового пространства и определялось наличие вторичных изменений в структуре шлама, где кольматированный объем был включен в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины были исключены из него.

На 4 этапе на полученной цифровой модели шлама производилось определение пористости, распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости. Как видно из Фиг. 8, полученные диаграммы распределения эквивалентных диаметров пор от долей объема пористости для керна и очищенного от влияния вторичных изменений шлама являются достаточно близкими: преобладающие эквивалентные диаметры в данных образцах керна 8-1, 8-3 и очищенного шлама 8-2, 8-4 находятся в диапазоне 0,05 – 0,15 мм.

Значения пористости и смоделлированных характеристик проницаемости, параметра пористости и теплопроводности по трем осям образцов для керна и очищенного шлама представлены на Фиг. 9.

Моделирование перечисленных характеристик возможно производить в любом открытом или коммерческом программном обеспечении, например, в коммерческом программном обеспечении Avizo.

Моделирование проницаемости основывалось на прямом решении уравнения Навье-Стокса методом конечных объемов [Zhang L., Jing W., Yang Y., Yang H., Guo Y., Sun H., Zhao J. and Yao J. The Investigation of Permeability Calculation Using Digital Core Simulation Technology // Energies. 2019. № 17 (12). C. 3273].

Моделирование параметра пористости осуществлялось на основе решения уравнений Ома методом конечных объемов [Garba M.A. et al. Electrical formation factor of clean sand from laboratory measurements and digital rock physics // Solid Earth. 2019. Vol. 10, № 5. P. 1505–1517].

Моделирование теплопроводности основано на решении уравнений Фурье методом конечных объемов [Garba M.A. et al. Electrical formation factor of clean sand from laboratory measurements and digital rock physics // Solid Earth. 2019. Vol. 10, № 5. P. 1505–1517].

Полученные значения общей пористости для керна находятся в отрезке от 6,25 до 12,99%, а для шлама от 8,61 до 11,17%.

Значения эффективной пористости, полученные вдоль оси Z, различаются на величину от 1,5 до 3,5%, что связано с высокой гетерогенностью карбонатного коллектора.

Значения проницаемости, смоделированные для керна, варьируют от 291,4 до 391,4 мД и сопоставимы с большинством значений для шлама, находящихся в диапазоне 215,5-251,3 мД.

Полученные значения параметра пористости для керна составляют от 211,1 до 1826,9, а для шлама от 123,3 до 1133,5.

Смоделированные значения теплопроводности для керна находятся в пределах 2,78-3,29 В×м–1×K–1, для шлама 2,85-3,15 В×м–1×K–1.

Следовательно, полученные значения смоделированных фильтрационных и петрофизических параметров для керна и шлама из одного интервала скважин оказались достаточно близкими и отражают гетерогенность свойств коллектора по различным осям пространства.

Таким образом, из описанного выше можно сделать вывод, что заявителем достигнут заявленный технический результат, а именно, разработан способ отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород, на основе которого, с помощью микротомографии шлама с установленной глубиной отбора, получены цифровые 3D структуры порового пространства пород, с помощью которых проведено цифровое моделирование фильтрационных и петрофизических свойств: проницаемость, параметра пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн, что привело к устранению недостатков прототипа, а именно:

1 – представлены принципы отбора и подготовки образцов шлама при бурении скважины;

2 – представленный способ позволяет получить геометрию структуры порового пространства, близкую к структуре реального коллектора, на основе которой возможно моделировать фильтрационные и петрофизические характеристики породы;

3 – при цифровой обработке структуры порового пространства учитывается влияние вторичных изменений, происходящих со шламом при формировании и движении в стволе скважины, таких как кольматация пор буровым раствором и образование вторичных трещин, их нивелирование в цифровых моделях и возможность более точного расчета пористости, распределения размера пор и моделирования фильтрационных и петрофизических свойств на их основе.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «новизна», предъявляемому к изобретениям, так как из исследованного уровня техники не выявлены технические решения, обладающие заявленной совокупностью признаков, обеспечивающих достижение заявленных результатов.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень», предъявляемому к изобретениям, так как не является очевидным для специалиста в данной области науки и техники, поскольку обеспечивает возможность одновременной реализации нескольких задач (возможности отбора и подготовки проб шлама, устранения влияния вторичных изменений на цифровых моделях шлама, проведение оценки коллекторских, фильтрационных и петрофизических свойств на основе полученной структуры порового пространства) с более высокими потребительскими свойствами.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «промышленная применимость», так как может быть реализовано на любом специализированном предприятии с использованием стандартного оборудования и технологий.

Способ отбора и реконструкции структуры шлама для определения коллекторских свойств и моделирования фильтрационных и петрофизических характеристик пород, заключающийся в том, что отбирают пробы бурового шлама на устье скважины в желобной системе, при этом выходящий буровой раствор фильтруют через набор сит с минимальным диаметром отверстия 1 мм с добавлением воды во избежание засорения и отбирают с помощью скребка в водонепроницаемые пакеты, каждая упаковка которого соответствует определенному метражу проходки скважины; фиксируют глубину, соответствующую положению забоя скважины в момент отбора проб шлама; определяют задержку подъема шлама в зависимости от глубины и скорости бурового раствора, при этом при прекращении циркуляции бурового раствора учитывают оседание частиц шлама; полученный материал промывают, высушивают и отбирают под бинокулярным микроскопом наиболее крупные частицы, текстура которых имеет сходство с текстурой и цветом породы; производят рентгеновскую компьютерную микротомографию отобранных частиц и реконструируют их цифровые 3D-модели, на основе анализа структуры которых определяют принадлежность структуры частицы шлама к исходной структуре коллектора; производят сегментацию структуры порового пространства на цифровой модели частицы шлама, при этом определяют наличие вторичных изменений в структуре шлама в виде кольматации порового пространства буровым раствором и образование вторичных трещин, которые устраняют в цифровой модели: кольматированный объем включают в объем структуры порового пространства, а вторичные трещины исключают из него; на полученной цифровой модели шлама определяют коллекторские свойства, включающие коэффициент пористости и распределение эквивалентных диаметров пор в объеме пористости; на основе полученной структуры порового пространства с помощью программного обеспечения производят моделирование фильтрационных и петрофизических характеристик породы, таких как проницаемость, параметр пористости, теплопроводности и скоростей распространения продольных и поперечных волн.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к электротехнике и может быть использовано для определения мест повреждения в кабельных линиях электропередачи. Технический результат заявленного изобретения - минимизация отклонения автономного устройства для определения места повреждения кабеля от места повреждения кабеля.

Использование: для определения межзерновой эффективной пористости горных пород. Сущность изобретения заключается в том, что получают трехмерное томографическое изображение керна с помощью метода рентгеновской томографии, производят реконструкцию объемной модели образца с фильтрацией путем усреднения вокселей, обработку полученной объемной модели пор путем бинаризации с помощью трешхолдинга, при которой границу между породой и порами проводят по гистограмме распределения рентгеновской плотности и таким образом, чтобы она располагалась близко к минимуму между двумя модами, характеризующими пору и породу; создают путем бинаризации с помощью трешхолдинга модель всего объема образца для всего диапазона гистограммы образца; ограничивают полученную модель пор и модель всего объема образца внутри фигур одинаковых размеров и измеряют оба ограниченных объема, после чего вычисляют коэффициент пористости образца.

Заявленная группа изобретений относится к нефтедобывающей отрасли, а именно к специальным исследованиям керна для проектирования и анализа разработки нефтяных месторождений с применением различных систем заводнения. Предложен способ определения коэффициента вытеснения нефти в масштабе пор на основе 4D-микротомографии, заключающийся в том, что из породы-коллектора изготавливают цилиндрический образец высотой от 4 до 6 мм и диаметром от 4 до 6 мм; далее помещают его в рентгенопрозрачный мобильный кернодержатель устройства для проведения рентгеновской компьютерной микротомографии пород-коллекторов, проводят микротомографию цилиндрического образца с последующей сегментацией структуры эффективной пористости.

Группа изобретений относится к медицине. Способ коррекции несовмещения системы компьютерной томографии, включающий: получение проекций образца, причем каждую проекцию из упомянутых проекций получают в различном местоположении вокруг образца на основе траектории; определение пар противоположных проекций из упомянутых проекций на основе соответствующей пи-линии; определение величины несогласованности между данными соответствующей пи-линии для каждой пары противоположных проекций, причем данные пи-линии основаны по меньшей мере частично на данных детектора; и совмещение каждой пары противоположных проекций путем минимизации разности данных детектора, связанных с соответствующими пи-линиями, для каждой пары противоположных проекций.

Использование: для генерирования томографических данных тестового объекта. Сущность изобретения заключается в том, что для каждого соответствующего поворотного положения первой фазы из набора поворотных положений первой фазы система визуализации может генерировать соответствующее изображение первой фазы.

Использование: для экспресс-анализа ингибирования живых белковых молекул. Сущность изобретения заключается в том, что выполняют ЯМР-спектроскопию живых молекул, при этом одновременно с ЯМР-спектроскопией живых белковых молекул ведут их радиационное облучение, сравнивают скорость выхода химической реакции с контрольным образцом и по результатам измерений получают информацию о влиянии поглощенной дозы радиации на скорость протекания биохимической реакции.

Использование: для контроля процесса формования стеклянных сосудов. Сущность изобретения заключается в том, что контроль процесса формования стеклянных сосудов осуществляют с применением установки с несколькими отдельными формовочными секциями, в каждой из которых сначала по меньшей мере одной капли расплавленного стекла придают форму заготовки по меньшей мере в одной черновой форме, затем ей придают окончательную форму по меньшей мере в одной чистовой форме, при этом контроль процесса формования стеклянных сосудов содержит этапы, на которых: отбирают сосуд, называемый анализируемым сосудом, связанный с идентифицированной черновой формой и идентифицированной чистовой формой; анализируемый сосуд помещают на держатель анализируемого сосуда прибора рентгеновской компьютерной томографии; с помощью прибора томографии получают несколько рентгеновских изображений анализируемого сосуда при разных углах проекции; рентгеновские изображения передают в вычислительное устройство; в вычислительное устройство передают данные положения анализируемого сосуда в чистовой форме в системе координат, связанной с формой; с помощью вычислительного устройства анализируют рентгеновские изображения, с тем чтобы: построить в виртуальной системе координат трехмерную цифровую модель (М) анализируемого сосуда на основании рентгеновских изображений; определить положение трехмерной цифровой модели по отношению к положению анализируемого сосуда в системе координат, связанной с формой; и анализируют трехмерную цифровую модель (М), чтобы определить по меньшей мере один показатель (А) качества анализируемого сосуда, связанный по меньшей мере с одной областью анализируемого сосуда, позволяющий вывести корректирующую информацию по меньшей мере для одного задаваемого параметра процесса формования в отношении формы анализируемого сосуда.

Изобретение относится к области измерительной техники, к установкам для поверки резервуаров горизонтальных стальных и цистерн. Предложена установка поверки резервуаров горизонтальных стальных (РГС) и цистерн, и передачи результатов поверки вычислительному устройству пользователя с последующим управлением процессом поверки, содержащая воронкогаситель, первый шаровой кран, второй шаровой кран, третий шаровой кран, четвертый шаровой кран, фильтр, центробежный насос, преобразователь частоты, первый датчик температуры, второй датчик температуры, первый датчик давления, второй датчик давления, счетчик-расходомер, дисковый затвор с электроприводом, трехходовой кран, вибрационный сигнализатор ограничения уровня налива поверочной жидкости, радарный уровнемер, расширитель струи.

Изобретение относится к области нанотехнологии и может быть использовано для получения биологических образцов для исследований методом сканирующей зондовой нанотомографии (СЗНТ). Способ получения биологического образца для исследования методом сканирующей зондовой нанотомографии включает заливку биологического образца в полимерную среду.

Изобретение относится к области нанотехнологии и может быть использовано для получения биологических образцов для исследований методом сканирующей зондовой нанотомографии (СЗНТ). Способ получения биологического образца для исследования методом сканирующей зондовой нанотомографии включает заливку биологического образца в полимерную среду.
Изобретение относится к нефтяной промышленности, в частности к добыче жидких или газообразных текучих сред из буровых скважин вытеснением водой. Техническим результатом является определение полного коэффициента вытеснения и четкое определение коэффициента довытеснения нефти.
Наверх