Тематический рубрикатор статей

Георесурсы Т.22.№4.2020
Стр.
Скачать статью

Исследование масштабного эффекта и понятия элементарного представительного объёма горных пород применительно к пористости

Д.И. Хасанов, М.А. Лоншаков

Обзорная статья

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2020.4.55-69

55-69
rus.
eng.

open access

Under a Creative Commons license
В статье рассмотрены понятия апскейлинга, элементарного представительного объёма (ЭПО) геологической среды применительно к пористости с точки зрения теории структурированного континуума. Исследовано проявление масштабного эффекта пористости в терригенных и карбонатных коллекторах. Проведён анализ отечественных и зарубежных методик отбора образцов керна на примере компании «Шлюмберже» для изучения фильтрационно-емкостных свойств керна в петрофизических лабораториях и расчёта ЭПО образцов горных пород по значениям пористости, определенным путём анализа порово-сетевой модели, методами жидкостенасыщения, ядерно-магнитного резонанса и рентгеновской компьютерной томографии, а также газоволюметрическим методом. Изучены особенности и причины проявления масштабного эффекта пористости в неоднородных карбонатных коллекторах. Рассмотрены способы количественной оценки анизотропии горных пород при исследовании неоднородности горных пород. Выявлена необходимость учёта масштабного эффекта пористости при анализе корреляционной зависимости «керн – геофизические исследования скважин», установленной по данным пористости как для терригенного, так и для карбонатного разреза. Рассмотрена обоснованность применения керна диаметром 60–100 мм и образцов стандартного размера при сравнении лабораторных значений пористости и величин пористости, установленных по данным каротажа. Проведено исследование прямых и косвенных петрофизических методов определения пористости образцов керна при решении одинаковых задач по выявлению минимального представительного объёма образца керна. Установлено, что прямые методы являются наиболее эффективными с точки зрения временных и финансовых затрат для оперативного расчёта коэффициентов пористости образцов диаметром и высотой 30–100 мм. Анализ данных пористости в конечном итоге позволил изучить проявление масштабного эффекта пористости с изменением размеров образцов. Детальный анализ опубликованных научных работ позволит в дальнейшем разработать собственную эффективную методику отбора образцов для определения ЭПО интервала керна применительно к пористости.
 

Элементарный представительный объём, керн, коэффициент открытой пористости, масштабный эффект пористости, метод жидкостенасыщения, апскейлинг, даунскейлинг, порово-сетевая модель, стандартный анализ керна, рентгеновская компьютерная томография

 

  • Абросимов А.А. (2017). Разработка методик определения пористости и остаточной водонасыщенности горных пород по данным рентгеновской томографии и численного моделирования. Дисс. канд. тех. наук. Москва: РГУ, 107 с.
  • Азиз Х. (2014). Математическое моделирование пластовых систем. Москва: Регулярная и хаотическая динамика. Институт компьютерных исследований, 456 c.
  • Атюцкая Л.Ю., Козлов И.В. (2014). Сравнение емкостных свойств пород-коллекторов, получаемых из геофизических и петрофизических исследований скважин. Вестник Югорского государственного университета, 2, с. 100–105.
  • Большаков М.Н., Скибицкая Н.А., Марутян О.О., Халиуллина А.Ф., Никулин Б.А. (2017). Привязка данных по керну к материалам ГИС – важный этап построения цифровой модели месторождения. Актуальные проблемы нефти и газа, 3, с. 10–17. https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2017-18.art5
  • Виды неоднородности строения нефтяных залежей и их количественная оценка. http://www.geokniga.org/bookfiles/geokniga-1_0.pdf
  • Голубев В.И., Михайлов Д.Н. (2011). Моделирование динамики фильтрации двухчастичной суспензии через пористую среду. Труды МФТИ, 3(2), с. 143–147.
  • Гороян В.И. (1978). Методические рекомендации по исследованию пород-коллек торов нефти и газа физическими и петрографическими методами. Москва: ВНИГНИ, 395 с.
  • ГОСТ 26450.0-85 (1985). Породы горные. Общие требования к отбору и подготовке проб для определения коллекторских свойств. Москва: Изд-во стандартов.
  • ГОСТ 26450.1-85. (1985). Породы горные. Метод определения коэффициента открытой пористости жидкостенасыщением. М.: Изд-во стандартов.
  • ГОСТ 26450.2-85. Породы горные. Метод определения коэффициента абсолютной газопроницаемости при стационарной и нестационарной фильтрации. Москва: Изд-во стандартов, 1985.
  • Гурбатова И.П., Костин Н.Г. (2010). Масштабный эффект при определении пористости пласта в сложнопостроенных карбонатных коллекторах. Нефтепромысловое дело, 5, с. 21–25.
  • Гурбатова И.П., Кузьмин В.А., Михайлов Н.Н. (2011). Влияние структуры порового пространства на масштабный эффект при изучении пористости сложнопостроенных карбонатных коллекторов. Геология нефти и газа, 2, с. 74–82.
  • Гурбатова И.П., Михайлов Н.Н. (2011). Масштабные и анизотропные эффекты при экспериментальном определении физических свойств сложнопостроенных коллекторов. Каротажник, 7, с. 138–145.
  • Дахнов А.В, Крюкова И.Б. (2014). Повышение достоверности определения коэффициента открытой пористости газоволюметрическим пикнометром «Поромер». Вести газовой науки, 2, с. 44–46.
  • Жданов М.А. (1970). Нефтегазопромысловая геология и подсчет запасов нефти и газа. М.: Недра, 488 с.
  • Жижимонтов И.Н, Степанов С.В. (2017). Определение представительного элементарного объема при оценке пористости на примере Самотлорского месторождения. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика, 3(2), с. 46–59. Doi: 10.21684/2411-7978-2017-3-2-46-59.
  • Жижимонтов И.Н., Степанов С.В., Свалов А.В. (2017). Исследование пористости пластов БВ Самотлорского месторождения с использованием стохастической порово-сетевой модели. Сб. докладов научно-практ. конф. журнала “Нефтяное хозяйство”, с. 4–14.
  • Жижимонтов И.Н., Степанов С.В., Шабаров А.Б. (2016). Исследование элементарного представительного объема в масштабе порового пространства. Тр. IX школы-семинара «Теплофизика, теплотехника, гидрогазодинамика. Инновационные технологии». ТюмГУ, с. 63–72.
  • Закиров Т. Р., Галеев А. А., Коновалов А. А., Стаценко Е. О. (2015). Анализ «элементарного представительного объёма» для песчаников Ашальчинского месторождения с использованием метода рентгеновской томографии. Нефтяное хозяйство, 10, с. 54–57.
  • Иванов М.К., Бурлин Ю.К., Калмыков Г.А., Карнюшина Е.Е., Коробова Н.И. (2008). Петрофизические методы исследования кернового материала. М.: Изд. МГУ, Кн. 1 – 107 стр., Кн. 2 – 115 стр.
  • Кайгородов C.В. (2018). Типичные ошибки при создании гидродинамических моделей. Часть I. Ремасштабирование геологической модели. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2, с. 52–58. https://doi.org/10.24887/2587-7399-2018-2-52-58
  • Киргизов Д.И. (2018). Современные высокотехнологичные аппаратурные комплексы, применяемые при геофизических исследованиях скважин. Научное приборостроение, 28(4), с. 73–76. https://doi.org/10.18358/np-28-4-i7376
  • Койфман М.И. (1963). Главный масштабный эффект в горных породах и углях. Проблемы механизации горных работ. М.: Изд-во АН СССР, с. 39–56.
  • Колдин Е.Ф. (2003). Быстрые реакции в растворе. М.: Мир, 310 c.
  • Костин Д.К., Кузнецов Е.Г., Вилесов А.П. (2014). Опыт ООО «ТННЦ» по изучению керна с помощью рентгеновского компьютерного томографа. Науч.-техн. вестник ОАО «НК “Роснефть”», 3, с. 18–22.
  • Кузнецова Г.П. (2017). Методические приемы привязки керна к геофизическим исследованиям. Территория Нефтегаз, 1-2, с. 20–26.
  • Марков П.В., Родионов С.П. (2016). Метод стохастической генерации моделей поровых сетей по распределениям их параметров. Вестник кибернетики, 3, с. 18–24.
  • Москалев П.В., Шитов В.В. (2007). Математическое моделирование пористых структур. М.: Физматлит, 120 c.
  • Петров В.А., Леспинас М., Полуэктов В.В., Устинов С.А., Минаев В.А. (2015). Ремасштабирование флюидопроводящих разрывных структур. Мат. XVI межд. конф. «Физико-химические и петрофизические исследования в науках о Земле». М.: ИГЕМ РАН, с. 216–220.
  • Пособие по выбору решений на базе компьютерной томографии для задач современного производства. https://ostec-3d.ru/upload/iblock/0a1/Tomo_3003%20(pdf.io).pdf
  • Прилоус Б.И. (2013). О введении понятия представительного объемного элемента в теорию структурированного континуума. ГЕО-Сибирь-2013. Т.2. Недропользование. Горное дело. Новые направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых: сб. мат. IX межд. научн. конгресса. Новосибирск: СГГА, с. 115–120.
  • Путилов И.С. (2011). Трехмерное геологическое моделирование при разработке нефтяных и газовых месторождений. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 72 с.
  • Рентгеновская микротомография. https://lab-nnz.ru/wp-content/uploads/2017/11/Bruker_каталог_2017_сайт.pdf
  • Савицкий Я.В. (2015). Современные возможности метода рентгеновской томографии при исследовании керна нефтяных и газовых месторождений. Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело, 14(15), с. 28–37. https://doi.org/10.15593/2224-9923/2015.15.4
  • Справочник по геологии. https://www.geolib.net/oilgas geology/poristost-porod.html
  • Тихоцкий С.А., Фокин И.В., Баюк И.О., Белобородов Д.Е., Березина И.А. и др. (2017). Комплексные лабораторные исследования керна в ЦПГИ ИФЗ РАН. Наука и технологические разработки, 96(2), с. 17–32.
  • Томин П.Ю. (2011). О понятии Representative elementary volume. Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 13, с. 1–23.
  • Фаттахов А.В., Шакирзянов Р.А., Безрукова Е.С., Косарев В.Е., Мурзакаев В.М. Использование метода ядерно-магнитного резонанса для исследования архивного полноразмерного керна. Разведочная и промысловая геофизика: проблемы и пути их решения: сб. докладов XI молод. научно-практ. конф., 10, с. 131–133.
  • Шашенко А.Н., Сдвижкова Е.А., Кужель С.В. (2004). Масштабный эффект в горных породах. Донецк: Норд-Пресс, 126 с.
  • Янчук В.П., Янчук Е.А. (2013). Технология фотолабораторного процесса. Приемники рентгеновского изображения. Хабаровск: Ред.-изд. центр ИПКСЗ, 131 с.
  • Al-Raoush R., Papadopoulos A. (2010). Representative elementary volume analysis of porous media using X-ray computed tomography. Powder Technology, 200(1-2), pp. 69–77. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2010.02.011
  • Andersen M.A., Brent D., McLin R. (2013). Core Truth in Formation Evaluation. Oilfield Review, 25(2), pp. 16–25.
  • API RP 40. Recommended Practices for Core Analysis, second edition (1998). Washington, 236 p.
  • Bear J. (1972). Dynamics of Fluids in Porous Media. New York: American Elsevier Publishing Co., 764 p.
  • Claes S., Foubert A., Soete J., Ozkül M., Swennen R. Upscaling in complex carbonate reser-voirs by using a combined CT-scanning approach. https://www.bruker.com/fileadmin/user_upload/8-PDF-Docs/PreclinicalImaging/microCT/2012/uCT2012-20.pdf
  • Dake L.P. (1994). The Practice of Reservoir Engineering. Amsterdam: Elsevier, 556 p.
  • Glover P. (2001). Formation Evaluation MSc Course Notes. Aberdeen University, 141 p.
  • Idowu N.A. (2009). Pore-Scale Modeling: Stochastic Network Generation and Modeling of Rate Effects in Waterflooding: PhD dissertation. Imperial College London, 157 p. https://doi.org/10.3997/2214-4609-pdb.148.iptc12292
  • K.-A. Lie. (2019). An Introduction to Reservoir Simulation Using MATLAB/GNU Octave: User Guide for the MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST). Cambridge University Press, 678 p. https://doi.org/10.1017/9781108591416
  • Kaufhold A., Halish M., Zacher G., Kaufhold S. (2016). X-ray computed tomography investi-gation of structures in Opalinus Clay from large-scale to small scale after mechanical testing. Solid Earth, 7(4), pp. 1171–1183. https://doi.org/10.5194/se-7-1171-2016
  • Khalid P., Yasin Q., Sohail G. M. D. and Kashif J. M. (2015). Integrating core and wireline log data to evaluate porosity of Jurassic formations of Injra-1 and Nuryal-2 wells, western Potwar, Pakistan. Journal of Geological Society of India, 86(5), pp. 553–562. https://doi.org/10.1007/s12594-015-0346-9
  • Lorentz H.A., Teubner B.G. (1916). The Theory of Electrons and its Applications to the Phenomena of Light and Radiant Heat. Second Edition, Leipzig, pp. 133–134.
  • Mohamed S., Dernaika M, Kalam M. Z. (2011). The impact of heterogeneity and multi-scale measurements on reservoir characterization and STOOIP estimations. SPE Reservoir Characterisation and Simulation Conference and Exhibition, Abu Dhabi, UAE. https://doi.org/10.2118/147950-MS
  • Oilfield Glossary. https://glossary.oilfield.slb.com/en/Terms/w/whole_core.aspx
  • Okabe H. (2004). Pore-Scale Modelling Of Carbonates. PhD dissertation. London, Imperial College, 142 p.
  • Putilov I.S., Popov N.A., Yuriev A.V., Chizhov D.B. (2019). Scale effect on the reservoir permeability and porosity over a wide range of void structure (example of the Tedinskoye oil field). Arctic Evironmental Research, 19(3), pp. 93–98. https://doi.org/10.3897/issn2541-8416.2019.19.3.93
  • Serag El Din S., Dernaika M.R., Hosani Al, Hannon L., Skjæveland S.M., Kalam M.Z. (2010). Whole Core Versus Plugs: Integrating Log and Core Data to Decrease Uncertainty in Petro-physical Interpretation and STOIP Calculations. Abu Dhabi Int. Petroleum Exhibition & Conference. UAE, 18 p.
  • Sun H., Belhaj H., Tao G. (2019). Rock properties evaluation for carbonate reservoir characterization with multi-scale digital rock images. Journal of Petroleum Science and Engineering, 175, pp. 654–664. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.12.075
  • Tiab D., Donaldson E.C. (2012). Petrophysics: theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties. Houston Tx.: Gulf Publishing Company, 950 p.
  •  
Дамир Ирекович Хасанов
Казанский федеральный университет
Россия, 420008, Казань, Кремлевская, д. 18
 
Марат Андреевич Лоншаков
Казанский федеральный университет
Россия, 420008, Казань, Кремлевская, д. 18
 
 

Для цитирования:

Хасанов Д.И., Лоншаков М.А. (2020). Исследование масштабного эффекта и понятия элементарного представительного объёма горных пород применительно к пористости. Георесурсы, 22(4), c. 55–69. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2020.4.55-69

For citation:

Khassanov D.I., Lonshakov M.A. (2020). Investigation of the scale effect and the concept of a representative volume element of rocks in relation to porosity. Georesursy = Georesources, 22(4), pp. 55–69. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2020.4.55-69

 

© 2024 Коллектив авторов