1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Физика Земли
  4. № 5, 2023

Физика Земли, 2023, № 5, стр. 13-23

Определение эффективной электропроводности флюидонасыщенного керна по данным компьютерной томографии

М. И. Эпов 1, 2, Э. П. Шурина 2, 3, Д. В. Добролюбова 2, 3, А. Ю. Кутищева 2, 3, С. И. Марков 2, 3, *, Н. В. Штабель 2, 3, Е. И. Штанько 2, **

1 Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья
г. Новосибирск, Россия

2 Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН
г. Новосибирск,, Россия

3 Новосибирский государственный технический университет
г. Новосибирск, Россия

* E-mail: MarkovSI@ipgg.sbras.ru
** E-mail: mik_kat@ngs.ru

Поступила в редакцию 09.12.2022
После доработки 13.04.2023
Принята к публикации 13.04.2023

Аннотация

Предложена методика определения эффективной удельной электропроводности образцов горных пород при использовании их цифровых моделей. Модифицированный алгоритм реконструкции внутренней структуры образца по данным неразрушающих визуализирующих исследований керна позволяет построить релевантную дискретную модель, с высокой точностью аппроксимирующую поровое пространство. В отличие от существующих подходов, восстановленная дискретная геометрическая модель образца гетерогенной среды является иерархической и ориентирована на применение параллельных вычислительных схем многомасштабных конечноэлементных методов для прямого математического моделирования электромагнитных процессов. Приводятся результаты решения задачи об определении эффективной удельной электропроводности флюидонасыщенных образцов горных пород и их сравнение с данными лабораторных экспериментов.

Ключевые слова: керн, цифровая модель, математическое моделирование, многомасштабный метод конечных элементов, электропроводность.

Список литературы

  1. Борисов В.Е., Иванов А.В., Критский Б.В., Меньшов И.С., Савенков Е.Б. Численное моделирование задач пороупругости. Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2019. Т. 81. 36 с.

  2. Буторин А.В. Строение продуктивного клиноформного пласта по данным сейсморазведки // Геофизика. 2015. Т. 1. С. 10–18.

  3. Воробьев К.А., Воробьев А.Е., Тчаро Х. Цифровизация нефтяной промышленности: технология “цифровой” керн // Вестник евразийской науки. 2018. Т. 10. № 3. С. 72.

  4. Жиков В.В., Козлов С.М., Олейник О.А. Усреднение дифференциальных операторов. М.: Физматлит. 1993. 464 с.

  5. Снарский А. А., Безсуднов И. В., Севрюков В. А. Процессы переноса в макроскопически неупорядоченных средах: от теории среднего поля до перколяции. М.: ЛКИ. 2007. 304 с.

  6. Чусовитин А., Тимчук А., Грачев С. Исследование геолого-технологической модели сложнопостроенного коллектора нефтегазовой залежи Самотлорского месторождения // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология, нефтегазовое и горное дело. 2016. Т. 15. № 20. С. 246–260.

  7. Шишлов С., Губаева Ф. Строение и условия формирования раннемелового продуктивного пласта БВ-8 Повховского нефтяного месторождения (Западная Сибирь) // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2012. Т. 7. № 2. С. 1–24.

  8. Шурина Э.П., Добролюбова Д.В., Штанько Е.И. Специальные процедуры для работы с объектами со сложной внутренней структурой по стеку КТ-сканов // Cloud of Science. 2018. Т. 5. № 1. С. 40–58.

  9. Шурина Э.П., Эпов М.И., Кутищева А.Ю. Численное моделирование порогов перколяции коэффициентов электропроводности // Вычислительные технологии. 2017. Т. 22. № 3. С. 3–15.

  10. Эпов М.И., Шурина Э.П., Артемьев М.К. Численная гомогенизация электрических характеристик сред с контрастными мелкомасштабными включениями // Докл. РАН. 2012. Т. 442. № 1. С. 118–120.

  11. Slicer [Электронный ресурс] URL: https://www.slicer.org (дата обращения 16.01.22).

  12. Aarnes J., Kippe V., Lie K.-A., Rustad A. Modelling of multiscale structures in flow simulations for petroleum reservoirs. Geometric Modelling, Numerical Simulation, and Optimization. 2007. P. 307–360.

  13. Avizo for Materials Science Thermo Fisher Scientific Inc. [Электронный ресурс] URL: https://www.fei.com/software/avizo-for-materials-science (дата обращения: 16.01.22).

  14. Bao J., Fathi E., Ameri S. A coupled finite element method for the numerical simulation of hydraulic fracturing with a condensation technique // Engineering Fracture Mechanics. 2014. V. 131. P. 269–281.

  15. Brandt A. Principles of systematic upscaling. Multiscale methods: bridging the scales in science and engineering. Ed. Jacob Fish. Oxford: 2010. Online: (дата обращения 28.08.2022).https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199233854.003.0007

  16. Cong A., Liu Y., Kumar D., Cong W., Wang G. Geometrical modeling using multiregional marching tetrahedral for bioluminescence tomography // SPIE Medical Imaging: Visualization, Image-Guided Procedures, and Display. International Society for Optics and Photonics. 2005. V. 5744. P. 756–764.

  17. Dong H., Blunt M.J. Pore-network extraction from micro-computerized-tomography images // Phys. Rev. E 2009. V. 80. P. 036307.

  18. Du Q., Wang D. Recent progress in robust and quality Delaunay mesh generation // J. Computational and Applied Mathematics. 2006. V. 195. № 1–2. P. 8–23.

  19. Durmaz S. A numerical study on the effective thermal conductivity of composite materials. IZMIR. 2004. 240 p.

  20. GeoDict Software [Электронный ресурс] URL: https://www.math2market.com/ (дата обращения 16.01.22).

  21. Gibson S. F. F. Constrained elastic surface nets: Generating smooth models from binary segmented data. TR99. 1999. V. 24. 13 p.

  22. Hattori G., Trevelyan J., Augarde C., Coombs W., Aplin A. Numerical simulation of Fracking in Shale Rocks: Current State and Future Approaches // Archives of Computational Methods in Engineering. 2017. V. 24. № 2. P. 281–317.

  23. Hou T., Efendiev Y. Multiscale Finite Element Methods: Theory and Applications. B.: Springer. 2009. 241 p.

  24. Jia L., Ross C.M., Kovscek A.R. A pore-network-modeling approach to predict petrophysical properties of diatomaceous reservoir rock // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 2007. V.10. № 6. P. 597–608.

  25. Jiang Y., Zhao J., Li Y., Jia H., Zhang L. Extended Finite Element Method for Predicting Productivity of Multifractured Horizontal Wells // Mathematical Problems in Engineering. 2014. V. 2014. P. 1–10.

  26. Jovanović J. D., Jovanović M. L. Finite element modeling of the vertebra with geometry and material properties retrieved from CT-Scan Data // Facta universitatis-series: Mechanical Engineering. 2010. V. 8. №. 1. P. 19–26.

  27. Ju T., Losasso F., Schaefer S., Warren J. Dual contouring of hermite data // Proceedings of SIGGRAPH. 2002. P. 339–346.

  28. Khurshid I., Afgan I. Geochemical investigation of electrical conductivity and electrical double layer-based wettability alteration during engineered water injection in carbonates // J. Petroleum Science and Engineering. 2022. V. 215. № A. 110627.

  29. Li C., Wang D., Kong L. Mechanical response of the Middle Bakken rocks under triaxial compressive test and nanoindentation // International J. Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021. V. 139. P. 104660.

  30. Li L., Xia Y., Huang B., Zhang L., Li M., Li A. The Behaviour of Fracture Growth in Sedimentary Rocks: A Numerical Study Based on Hydraulic Fracturing Processes // Energies. 2016. V. 9. P. 1–28.

  31. Liang X., Zhang Y. An octree-based dual contouring method for triangular and tetrahedral mesh generation with guaranteed angle range // Engineering with Computers. 2013. V. 30. № 2. P. 211–222.

  32. Liu J., Pereira G.G., Liu Q., Regenauer-Lieb K. Computational challenges in the analyses of petrophysics using microtomography and upscaling: a review // Computers & Geosciences. 2016. V. 89. P. 107–117.

  33. Lorensen W.E., Cline H.E. Marching cubes: A high resolution 3d surface construction algorithm // Computer Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 87). 1987. V. 21. №. 4. P. 163–169.

  34. Materialise Mimics Overview [Электронный ресурс] URL: http://www.materialise.com/en/medical/software/mimics (дата обращения 16.01.22).

  35. Schaefer S., Ju T., Warren J. Manifold dual contouring // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2007. V. 13. № 3. P. 610–619.

  36. Schindelin J. et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis // Nature methods. 2012. V. 9. № 7. 676 p.

  37. Schreiner J., Scheidegger C.E., Silva C.T. High-quality extraction of isosurfaces from regular and irregular grids // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2006. V. 12. № 5. P. 1205–1212.

  38. Simpleware Software Solutions Synopsys, Inc. [Электронный ресурс] URL: https://www.synopsys.com/simpleware.html (дата обращения 16.01.22).

  39. Ströter D., Mueller-Roemer J.S., Weber D., Fellner D.W. Fast harmonic tetrahedral mesh optimization // The Visual Computer. 2022. V. 38. P. 3419–3433.

  40. Tabarovsky L.A., Epov M.I. Method of Upscaling and Downscaling Geological and Petrophysical Models to Achieve Consistent Data Interpretation of Different Scales. US Patient. Pub. № US2021/0165125 A1. Pub. Date: Jun. 3, 2021.

  41. Tang D.G., Milliken K.L., Spikes K.T. Machine learning for point counting and segmentation of arenite in thin section // Marine and Petroleum Geology. 2020. V. 120. P. 104518.

  42. Tuller M., Kulkarni R., Fink W. Segmentation of X-ray CT data of porous materials: A review of global and locally adaptive algorithms // Soil–water–root processes: Advances in tomography and imaging. 2013. V. 61. P. 157–182

  43. Weinan E., Engquist B. The heterogeneous multiscale methods // Comm. Math. Sci. 2003. V. 1. №. 1. P. 87–132.

  44. Xiong Q., Baychev T.G., Jivkov A.P. Review of pore network modelling of porous media: Experimental characterisations, network constructions and applications to reactive transport // J. Contaminant Hydrology. 2016. V. 192. P. 101–117.

  45. Xu K., Wei W., Chen Y., Tian H., Xu S., Cai J. A Pore Network Approach to Study Throat Size Effect on the Permeability of Reconstructed Porous Media // Water. 2022. V. 14. № 1. 77 p.

  46. Yushkevich P.A., Gerig G. ITK-SNAP: an intractive medical image segmentation tool to meet the need for expert-guided segmentation of complex medical images // IEEE pulse. 2017. V. 8. № 4. P. 54–57.

  47. Zhang B., Yoshino T. Temperature-enhanced electrical conductivity anisotropy in partially molten peridotite under shear deformation // Earth and Planetary Science Letters. 2020. V. 530. P. 115922.

  48. Zhang T., Xia P., Lu F. 3D reconstruction of digital cores based on a model using generative adversarial networks and variational auto-encoders // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022. V. 207. P. 109151.

  49. Zhang Y., Hughes T.J.R., Bajaj C.L. An automatic 3D mesh generation method for domains with multiple materials // Computer methods in applied mechanics and engineering. 2010. V. 199. № 5–8. P. 405–415.

  50. Zhou J., Zhang L., Braun A., Han Z. Numerical modeling and investigation of fluid-driven fracture propagation in reservoirs based on a modified fluid-mechanically coupled model in two-dimensional particle flow code // Energies. 2016. V. 9. P. 1–19.

  51. Zhu L., Zhang C., Zhang Ch., Zhou X., Zhang Z., Nie X., Liu W., Zhu B. Challenges and prospects of digital core-reconstruction research // Geofluids. 2019. V. 2. P. 1–29.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Физика Земли

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал