Для эффективной нефтедобычи крайне важно понимать внутреннее строение горной породы в пласте-коллекторе и её ключевые свойства: пористость, проницаемость, уровень водонасыщенности, наличие трещин и каверн (крупных пустот). Чтобы изучить эти параметры, специалисты извлекают керн — образец глубинной породы — с глубин до 3000 метров, формируют из него цилиндрические образцы диаметром и высотой 30 мм, после чего анализируют их с использованием рентгеновского томографа. Устройство создает серию снимков, преобразуя их в детальную трёхмерную модель.
Преимущества и новые возможности технологии
Инновационный метод позволяет исследовать структуру породы без нарушения её целостности, визуализируя мельчайшие внутренние элементы, включая поры. Однако при работе со стандартными образцами керна размером 30 мм возникали сложности: томограф не мог распознать пустоты, чей размер был меньше разрешающей способности прибора, что ограничивало детальность анализа.
Прорыв в обработке данных
Особую сложность представляло разделение минерального скелета породы и пустот в её структуре. Учёные Пермского Политеха предложили революционное решение — создание цифровых двойников керна на базе специально разработанной отечественной программы. Это программное обеспечение автоматизирует вычислительные эксперименты, обеспечивая высокоточный контроль параметров порового пространства и плотности скелета, а также достоверную интерпретацию данных томографии.
Исследование получило поддержку Министерства науки и высшего образования РФ, открывая новые перспективы для нефтегазовой отрасли.
Пористость и проницаемость — основа эффективной добычи
Эти характеристики определяют движение флюидов, объём извлекаемой нефти и оптимальные методы разработки месторождений. Традиционные способы их измерения возможны лишь на образцах керна, а внедрение рентгеновской томографии значительно ускорило процесс. 3D-моделирование позволяет не только визуализировать трещины и поры, но и детально изучать минеральный состав, что стало возможным благодаря преодолению проблемы разделения скелета породы и пустотного пространства.
Роль петрофизики в современной энергетике
Понимание свойств пород-коллекторов, накапливающих углеводороды, напрямую влияет на объёмы добычи и выбор технологий, таких как гидроразрыв пласта. Петрофизики активно используют керн — образцы, извлечённые при бурении скважин, — чтобы заложить научную основу для инновационных решений в области освоения месторождений.
Новый подход учёных Пермского Политеха не только повышает точность исследований, но и служит важным шагом в развитии отечественных технологий для энергетического сектора.
Современная компьютерная томография для кернов стандартного размера 30×30 мм позволяет выявить лишь крупные полости. Мелкие поры размером менее 0,1 мм остаются загадкой, хотя именно они играют ключевую роль в определении объема извлекаемой нефти! Ученые пробуют сочетать томографию с другими методами, однако такие подходы сталкиваются с ограничениями из-за огромного разброса размеров неоднородностей — от нанометров до долей миллиметра.
Цифровые фантомы: прорыв в исследовании пород
Ученые Пермского Политеха нашли инновационное решение — создание цифровых фантомов! Эти искусственные модели позволили провести масштабный вычислительный эксперимент, открыв новые горизонты в изучении структуры пород.
– Компьютерное моделирование устраняет ключевое препятствие — невозможность точно измерить все параметры реальных образцов. Мы не можем, например, определить объем каждой микроскопической поры или плотность отдельных компонентов. А ведь именно эти данные критически важны для прогнозирования запасов нефти и ее движения в пласте! Наши цифровые модели помогают усовершенствовать исследования реальных кернов, — делится Ян Савицкий, инженер кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ, кандидат технических наук.
От идеи к результату: как создавали фантомы
– С помощью специально разработанной программы на Python мы создали виртуальные образцы, точно имитирующие натуральный керн. Мелкие поры в них занимали 75–95% объема, а распределение крупных пор задавалось случайно. Затем мы воссоздали процесс томографии: получили рентгеновские 2D-снимки и на их основе построили 3D-структуру, — объясняют исследователи.
В результате анализа 124 цифровых фантомов ученые смогли сравнить исходные модели с томограммами и разработать уникальную методику повышения точности визуализации. – Наша модель значительно улучшает оценку пористости реальных кернов при использовании рентгеновской томографии, — подчеркивает Сергей Галкин, профессор, декан горно-нефтяного факультета, доктор геолого-минералогических наук.
Успешное применение на практике
Модель демонстрирует впечатляющую прогнозную точность! Тестирование на 46 образцах керна из нефтяных месторождений Пермского края подтвердило высокую эффективность: коэффициент корреляции между прогнозируемыми и фактическими значениями пористости составил 0,751. Это отличный результат, ведь чем ближе значение к единице, тем надежнее прогноз!
Новый подход Пермского Политеха не только решает проблему масштаба, но и дарит оптимизм в оценке нефтеносности пластов. Технология открывает путь к более эффективному освоению месторождений, сокращая риски и увеличивая потенциал добычи!
Исследование, проведённое политехниками, открывает новые горизонты в обработке данных томографии нефтегазоносных пород. Это не только ускорит анализ их структуры, но и станет важным шагом в создании современных отечественных программных решений для работы с трёхмерными моделями.
Разработка учёных promises революцию в цифровом моделировании горных пород! Улучшенная точность исследований и поддержка локализованных IT-продуктов помогут укрепить технологический суверенитет страны, обеспечив энергетическую отрасль инновационными инструментами.
