Study of the pore structure and calculation of macroscopic characteristics of rocks based on X-ray microcomputed tomography images

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: Absolute and relative phase permeability and capillary pressure are important parameters in predicting oil and gas production from reservoirs, especially when acidizing the bottomhole zone of a well. They are mainly determined during long and resource-intensive laboratory experiments. Thus, additional approaches are required for the operational determination of the above parameters. The pore-network modeling based on microcomputed tomography data allows, firstly, to study the pore space of rock samples taking into account rock dissolution, secondly, to calculate the main macroscopic properties of rock samples without destroying them, and thirdly, to create a database of digital cores for further research

Aim: Study of the pore space of two carbonate rock samples and the flow of fluids in them using the General Electric V|tome|X S240 MT and using the Avizo and PNFLOW software package.

Materials and methods: This article uses microcomputed tomography with a spatial resolution of ~19 µm and pore-network modeling of fluid flow in porous media to study the pore space of carbonate rock samples and determine absolute and phase permeabilities, as well as capillary pressure.

Results: It is shown that an increase in the value of the Marker Extent parameter leads to a decrease in the number of pores and an overestimated absolute permeability due to improper pore separation, while a decrease in the value of this parameter made it possible to identify smaller pores. It is also shown that absolute permeability and porosity have different relationships before and after rock dissolution with high correlation coefficients that range from 0.62 to 0.81. It has been shown that rock dissolution will significantly affect the relative phase permeability of the samples.

Conclusion: The dissolution of the rock led to a decrease in the residual oil saturation in both samples. In the case of oil displacement by water, as a result of rock dissolution, the residual oil saturation decreased from 38% to 22% and from 53% to 43% for the two samples under study. These results are important for understanding the flow of fluids in carbonate samples.

About the authors

Darezhat A. Bolysbek

Satbayev University; Al-Farabi Kazakh National University

Author for correspondence.
Email: bolysbek.darezhat@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8936-3921
Kazakhstan, Almaty; Almaty

Alibek B. Kulzhabekov

Al-Farabi Kazakh National University

Email: alibek.kuljabekov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4384-6463

PhD

Kazakhstan, Almaty

Bakbergen Y. Bekbau

Satbayev University

Email: bakbergen.bekbau@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2410-1626

PhD

Kazakhstan, Almaty

Kenboy S. Uzbekaliyev

Satbayev University

Email: kzkenbai@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-6917-4963
Kazakhstan, Almaty

References

  1. Cnudde V, Boone MN. High-resolution X-ray computed tomography in geosciences, a review of the current technology and applications. Earth-Science Reviews. 2013;123:1–17. doi: 10.1016/j.earscirev.2013.04.003.
  2. Golparvar A, Zhou Y, Wu K, et al. A comprehensive review of pore scale modeling methodologies for multiphase flow in porous media. Adv Geo-Energy Res. 2018;2(4):418–440. doi: 10.26804/ager.2018.04.07.
  3. Zel I, Kenessarin M, Kichanov S, et al. Pore Segmentation Techniques for Low-Resolution Data, Application to the Neutron Tomography Data of Cement Materials. J Imaging. 2022;8(9):242. doi: 10.3390/jimaging8090242.
  4. Piovesan A, Achille C, Ameloot R, et al. Pore network model for permeability characterization of three-dimensionally-printed porous materials for passive microfluidics. Phys Rev E. 2019;99(3). doi: 10.1103/PhysRevE.99.033107.
  5. Md Ferdous A, Asadul H. A New Cluster Analysis-Marker-Controlled Watershed Method for Separating Particles of Granular Soils. Materials. 2017;10(10):1195. doi: 10.3390/ma10101195.
  6. Soulaine C, Gjetvaj F, Garing C, et al. The Impact of Sub-Resolution Porosity of X-ray Microtomography Images on the Permeability. Transport in Porous Media. 2016;113(1): 227–243. doi: 10.1007/s11242-016-0690-2.
  7. Bultreys T, Van Hoorebeke L, Cnudde V. Multi-scale, micro-computed tomography-based pore network models to simulate drainage in heterogeneous rocks. Adv Water Resour. 2015;78:36–49. doi: 10.1016/j.advwatres.2015.02.003.
  8. Raeini AQ, Bijeljic B, Blunt MJ. Modelling two-phase flow in porous media at the pore scale using the volume-of-fluid method. J Comput Phys. 2012;231(17):5653–5668.
  9. Akasheva ZK, Bolysbek DA, Assilbekov BK. Study of carbonate rock dissolution using x-ray microcomputed tomography: impact of acid flow rate. News of the national academy of sciences of the republic of Kazakhstan series of geology and technical sciences. 2023;1(457):20–32. doi.org/10.32014/2023.2518-170X.256.
  10. Amira-Avizo Software [Internet]. Thermo Fisher Scientific [cited 2023 April 28]. Available from: https://www.fei.com/software/amira-avizo/.
  11. Youssef S, Rosenberg E, Gland N., et al. High Resolution CT and Pore-Network Models to Assess Petrophysical Properties of Homogeneous and Heterogeneous Carbonates. SPE/EAGE Reservoir Characterization and Simulation Conference; 2007 Oct 28–31; Abu Dhabi, UAE. Paper Number: SPE-111427-MS.
  12. Pnflow simulation code [Internet]. Github [cited 2023 April 28]. Available from: https://github.com/aliraeini/pnflow.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Original (left), segmented (center) image and pore space (right) of a carbonate sample

Download (142KB)
3. Figure 2. 3D models of samples No. 7 (left) and No. 10 (right) before and after dissolution [9]

Download (92KB)
4. Figure 3. Scheme for classifying objects by different statistical methods under different conditions for presenting initial information

Download (363KB)
5. Figure 4. Pore size distribution at different Marker Extents

Download (159KB)
6. Figure 5. Distribution of pore necks by their size at different Marker Extents

Download (119KB)
7. Figure 6. Change by Marker Extent

Download (77KB)
8. Figure 7. Separation of a mini-sample from a cylindrical sample before (left) and after (center) dissolution in 2D and 3D (right)

Download (78KB)
9. Figure 8. Dependences of permeability on porosity before and after rock dissolution

Download (142KB)
10. Figure 9. Dependences of RPP of sample No. 7 on water saturation before and after its dissolution

Download (150KB)
11. Figure 10. Dependences of RPP of sample No. 10 on water saturation before and after its dissolution

Download (150KB)
12. Figure 11. Dependences of CP on water saturation before and after dissolution

Download (177KB)

Copyright (c) 2023 Bolysbek D.A., Kulzhabekov A.B., Bekbau B.Y., Uzbekaliyev K.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».