Москва, Россия
ВАК 1.6.4 Минералогия, кристаллография
ВАК 1.6.10 Геология, поиски и разведка твердых полезных ископаемых, минерагения
ВАК 1.6.11 Геология, поиски, разведка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 1.1.8 Механика деформируемого твердого тела
ВАК 1.6 Науки о Земле и окружающей среде
УДК 531.731.43 Измерение пористости
УДК 539.217 Пористость. Влагопроницаемость. Гигроскопичность. Проницаемость
УДК 539.217.1 Пористость
УДК 552.08 Исследование, определение и измерение пород, их природа и свойства
УДК 552.12 Структура и текстура, размеры и природа составных частей, кристаллическое состояние пород
УДК 552.2 Общая петрография. Классификация горных пород
УДК 552.5 Осадочные породы
УДК 55 Геология. Геологические и геофизические науки
УДК 550.34 Сейсмология
УДК 550.383 Главное магнитное поле Земли
ГРНТИ 37.31 Физика Земли
ГРНТИ 37.01 Общие вопросы геофизики
ГРНТИ 37.15 Геомагнетизм и высокие слои атмосферы
ГРНТИ 37.25 Океанология
ГРНТИ 38.01 Общие вопросы геологии
ГРНТИ 36.00 ГЕОДЕЗИЯ. КАРТОГРАФИЯ
ГРНТИ 37.00 ГЕОФИЗИКА
ГРНТИ 38.00 ГЕОЛОГИЯ
ГРНТИ 39.00 ГЕОГРАФИЯ
ГРНТИ 52.00 ГОРНОЕ ДЕЛО
ОКСО 05.06.01 Науки о Земле
ББК 263 Геологические науки
ББК 260 Земля в целом
ББК 26 Науки о Земле
ТБК 6332 Минералогия. Петрография
ТБК 6335 Геология полезных ископаемых
ТБК 6338 Инженерная геология
ТБК 6339 Прочие издания
ТБК 63 Науки о Земле. Экология
BISAC JNF037060 Science & Nature / Earth Sciences / Rocks & Minerals
BISAC NAT030000 Rocks & Minerals
BISAC SCI SCIENCE
В работе представлены результаты неразрушающих исследований и цифрового анализа внутренней структуры пород-коллекторов газоконденсатного месторождения северного шельфа. Исследование выполнено на основе методов рентгеновской микротомографии с использованием прибора Procon CT-MINI Института проблем механики РАН. Результаты получены в рамках нового цикла продолжающихся исследований арктических месторождений РФ. По полученным данным томографии построены трёхфазные 3D-модели, на базе которых созданы цифровые двойники коллектора. Проведены количественные порометрический и гранулометрический анализы, а также пространственная визуализация распределения неоднородностей. Определено, что исследуемый газовый коллектор представляет собой слабосцементированный песчаник с высокой пористостью и хорошо связным капиллярным поровым пространством. Основной объём пор представлен открытыми каналами, распределение пор обеспечивает устойчивый капиллярный режим фильтрации. Распределение зёрен матрицы близко к нормальному и характеризуется хорошей сортировкой. Соотношение размеров пор и зёрен около 1 : 2 типично для хорошо уплотнённых и фильтрующих песчаников. Металлические включения распределены равномерно, пространственно изолированы и не влияют на глобальную фильтрационную способность. Выявленные параметры пористости, распределения пор и зёрен могут служить первичной базой при оценке параметров воздействия на коллектор, включая гидроразрыв пласта, кислотную обработку и другие методы интенсификации. Учёт изолированных и тупиковых пор позволяет уточнять расчёты остаточной насыщенности при моделировании вытеснения флюидов. Разрабатываемая цифровая методика анализа имеет особую актуальность для условий арктического шельфа, в силу сложности по проведению массового отбора керна и сниженными прочностными характеристиками материала. В этих условиях цифровой анализ становится незаменимым инструментом неразрушающей диагностики, позволяющим экономить ценный керновый материал и расширить спектр получаемых данных о коллекторе.
цифровой анализ керна, рентгеновская томография горных пород, пористость, ёмкостные свойства коллекторов, порометрия, гранулометрия, структура порового пространства
1. Васильев Ю. Н. Новое уравнение фильтрации, учитывающее влияние погребенной воды и тупиковых пор на движение газа в продуктивном пласте // Научно-технический сборник «Вести газовой науки». — 2014. — № 4. — С. 4—15.
2. Корбанова В. Н. Петрофизика. Учебник для вузов. — 2nd. — Москва : Недра, 1986. — 392 с.
3. Разина И. С., Семенова С. Г., Саттаров А. Г. и др. Применение микротомографии для исследования новых материалов. Обзор // Вестник Казанского технологического университета. — 2013. — Т. 16, № 19. — С. 163— 169.
4. Bear J. Dynamics of Fluids in Porous Media. — New York : Elsevier, 1972. — 764 p.
5. Eggers G., Klein J., Welzel T., et al. Geometric accuracy of digital volume tomography and conventional computed tomography // British Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. — 2008. — Vol. 46, no. 8. — P. 639–644. — https://doi.org/10.1016/j.bjoms.2008.03.019
6. Ganzer L., Qi M., Schatzmann S., et al. Evaluation of digital rock methodology to complement rock laboratory experiments // Oil Gas European Magazine. — 2013. — Vol. 39. — P. 43–47.
7. Hasiuk F., Ishutov S. and Pacyga A. Validating 3D-printed porous proxies by tomography and porosimetry // Rapid Prototyping Journal. — 2018. — Vol. 24, no. 3. — P. 630–636. — https://doi.org/10.1108/RPJ-06-2017-0121
8. Honarpour M. M., Cromwell V., Hatton D., et al. Reservoir Rock Descriptions Using Computed Tomography (CT) // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. — SPE, 1985. — https://doi.org/10.2118/14272-ms
9. Khimulia V. V. Digital Examination of Pore Space Characteristics and Structural Properties of a Gas Condensate Field Reservoir on the Basis of 𝜇CT Images // Proceedings of the 9th International Conference on Physical and Mathematical Modelling of Earth and Environmental Processes (PMMEEP 2023) / ed. by V. Karev. — Cham : Springer, 2024. — (Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences). — https://doi.org/10.1007/978-3-031-54589-4_3
10. Khimulia V. V. и Karev V. I. Pore-Scale Computational Study of Permeability and Pore Space Geometry in Gas Condensate Reservoir Rocks // Proceedings of the 9th International Conference on Physical and Mathematical Modelling of Earth and Environmental Processes (PMMEEP 2023) / ed. by V. Karev. — Cham : Springer, 2024. — (Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences). — https://doi.org/10.1007/978-3-031-54589-4_26
11. Khimulia V. V., Kovalenko Y., Karev V., et al. Determination of well stability and sand risk minimization parameters for gas condensate field conditions using geomechanical and CT-based approaches // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. — 2025. — Vol. 18, no. 2. — P. 1570–1586. — https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2025.02.017
12. Kim F. H., Penumadu D., Schulz V. P., et al. Pore Size Distribution and Soil Water Suction Curve from Micro-tomography Measurements and Real 3-D Digital Microstructure of a Compacted Granular Media by Using Direct Numerical Simulation Technique // Multiphysical Testing of Soils and Shales. — Springer Berlin Heidelberg, 2013. — P. 171– 176. — https://doi.org/10.1007/978-3-642-32492-5_20
13. Kozhevnikov E. V., Turbakov M. S. and Riabokon E. P. A Model of Reservoir Permeability Evolution during Oil Production // Energies. — 2021. — Vol. 14, no. 9. — P. 2695. — https://doi.org/10.3390/en14092695
14. Kyle J. R. and Ketcham R. A. Application of high resolution X-ray computed tomography to mineral deposit origin, evaluation, and processing // Ore Geology Reviews. — 2015. — Vol. 65. — P. 821–839. — https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2014.09.034
15. Labati R. D., Genovese A., Munoz E., et al. 3-D Granulometry Using Image Processing // IEEE Transactions on Industrial Informatics. — 2019. — Vol. 15, no. 3. — P. 1251–1264. — https://doi.org/10.1109/tii.2018.2856466
16. Li Y., Liu C., Bao W., et al. Oil Production Optimization by Means of a Combined "Plugging, Profile Control, and Flooding" Treatment: Analysis of Results Obtained Using Computer Tomography and Nuclear Magnetic Resonance // Fluid Dynamics & Materials Processing. — 2022. — Vol. 18, no. 3. — P. 737–749. — https://doi.org/10.32604/fdmp.2022.019139
17. Al-Marzouqi H. Digital Rock Physics: Using CT Scans to Compute Rock Properties // IEEE Signal Processing Magazine. — 2018. — Vol. 35, no. 2. — P. 121–131. — https://doi.org/10.1109/msp.2017.2784459
18. Moreno-Atanasio R., Williams R. A. and Jia X. Combining X-ray microtomography with computer simulation for analysis of granular and porous materials // Particuology. — 2010. — Vol. 8, no. 2. — P. 81–99. — https://doi.org/10.1016/j.partic.2010.01.001
19. Palmer A. and Croasdale K. Arctic Offshore Engineering. — World Scientific, 2013. — 538 p.
20. Qian Y., Gao P., Fang X., et al. Microstructure characterization techniques for shale reservoirs: A review // Frontiers in Earth Science. — 2022. — Vol. 10. — https://doi.org/10.3389/feart.2022.930474
21. Skolotnev S. G., Freiman S. I., Khisamutdinova A. I., et al. Sedimentary Rocks in the Basement of the Alpha-Mendeleev Rise, Arctic Ocean // Lithology and Mineral Resources. — 2022. — Vol. 57, no. 2. — P. 121–142. — https://doi.org/10.1134/s0024490222020079
22. Stull K. E., Tise M. L., Ali Z., et al. Accuracy and reliability of measurements obtained from computed tomography 3D volume rendered images // Forensic Science International. — 2014. — Vol. 238. — P. 133–140. — https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2014.03.005
23. Wevers M., Nicolaï B., Verboven P., et al. Applications of CT for Non-destructive Testing and Materials Characterization // Industrial X-Ray Computed Tomography. — Springer International Publishing, 2017. — P. 267–331. — https://doi.org/10.1007/978-3-319-59573-3_8
