Рентгендік микрокомпьютерлік томография суреттерінің негізінде кеуек құрылымын зерттеу және тау жыныстарының макроскопиялық сипаттамаларын есептеу

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Негіздеу. Абсолютті және салыстырмалы фазалық өткізгіштік пен капиллярлық қысым қабаттардан мұнай мен газ өндіруді болжау барысында, әсіресе ұңғыманың төменгі бөлігін қышқылмен өңдеу кезінде маңызды параметрлер болып табылады. Олар негізінен ұзақ және көп ресурстарды қажет ететін зертханалық тәжірибелер кезінде анықталады. Сондықтан, жоғарыда аталған параметрлерді жылдам анықтау үшін қосымша тәсілдер қажет. Микрокомпьютерлік томография (әрі қарай – МТ) деректеріне негізделген кеуек-желілік модельдеу (әрі қарай – КЖМ), біріншіден, тау жыныстарының еруін ескере отырып, тау жыныстары үлгілерінің кеуекті кеңістігін зерттеуге, екіншіден, тау жыныстары үлгілерінің негізгі макроскопиялық қасиеттерін оларды бұзбай есептеуге, үшіншіден, әрі қарай зерттеу үшін цифрлық керндер деректер базасын құруға мүмкіндік береді.

Мақсаты. General Electric V|tome|X S240 MT көмегімен, және Avizo және PNFLOW бағдарламалық пакеттерін пайдалану арқылы карбонатты тау жынысының екі үлгісінің кеуекті кеңістігін және олар арқылы сұйықтардың ағысын зерттеу.

Материалдар мен әдістер. Бұл мақалада карбонатты жыныс үлгілерінің кеуекті кеңістігін зерттеу және абсолютті және СӨ, сонымен қатар КҚ анықтау үшін ~19 мкм кеңістіктік дәлдігі бар микрокомпьютерлік томография және кеуекті ортадағы сұйықтық ағынын КЖМ қолданылады.

Нәтижелері. Marker Extent параметрі мәнінің жоғарылауы кеуектер санының азаюына және кеуектердің дұрыс бөлінбеуіне байланысты абсолютті өткізгіштіктің жоғарылауына әкелетіні көрсетілген, ал бұл параметр мәнінің төмендеуі кішірек кеуектерді анықтауға мүмкіндік берді. Сондай-ақ, абсолютті өткізгіштік пен кеуектілік 0,62-ден 0,81-ге дейін өзгеретін жоғары корреляциялық коэффициенттері бар тау жынысы ерігенге дейін және одан кейін әртүрлі қатынастарға ие екендігі көрсетілген. Тау жыныстарының еруі үлгілердің салыстырмалы фазалық өткізгіштігіне айтарлықтай әсер ететіні көрсетілген.

Қорытынды. Тау жыныстарының еруі екі үлгіде де мұнайдың қалдық қанықтылығының төмендеуіне әкелді. Мұнайды сумен ығыстыру кезінде, тау жыныстарының еруі нәтижесінде мұнайдың қалдық қанықтылығы зерттелетін екі үлгі үшін 38%-дан 22%-ға дейін және 53%-дан 43%-ға дейін төмендеді. Бұл нәтижелер карбонат үлгілеріндегі сұйықтықтардың ағынын түсіну үшін өте маңызды.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Д. Ә. Болысбек

Satbayev University; Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: bolysbek.darezhat@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8936-3921
Қазақстан, Алматы қаласы; Алматы қаласы

Ә. Б. Құлжабеков

Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті

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

PhD

Қазақстан, Алматы қаласы

Бақберген Е. Бекбау

Satbayev University

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

PhD

Қазақстан, Алматы қаласы

К. Ш. Өзбекалиев

Satbayev University

Email: kzkenbai@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-6917-4963
Қазақстан, Алматы қаласы

Әдебиет тізімі

  1. Cnudde V., Boone M.N. High-resolution X-ray computed tomography in geosciences, a review of the current technology and applications // Earth-Science Reviews. 2013. Vol. 123. P. 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. Vol. 2, N 4. P. 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. Vol. 8, N 9. P. 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. Vol. 99, N 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. Vol. 10, N 10. P. 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. Vol. 113, N 1. P. 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. Vol. 78. P. 36–49. doi: 10.1016/j.advwatres.2015.02.003.
  8. Raeini A.Q, Bijeljic B., Blunt M.J. Modelling two-phase flow in porous media at the pore scale using the volume-of-fluid method // J Comput Phys. 2012. Vol 231, N 17. P. 5653–5668.
  9. Akasheva Zh.K., Bolysbek D.A., Assilbekov B.K. 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. Vol. 1, N 457, 20–32. doi.org/10.32014/2023.2518-170X.256
  10. Amira-Avizo Software [интернет]. Thermo Fisher Scientific [дата обращения: 28.04.2023]. Доступ по ссылке: 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 [интернет]. Github [дата обращения: 28.04.2023]. Доступ по ссылке: https://github.com/aliraeini/pnflow.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Рисунок 1. Оригинальное (слева), сегментированное (в центре) изображение и поровое пространство (справа) карбонатного образца

Жүктеу (142KB)
Метадеректер
3. Рисунок 2. 3D модели образцов №7 (слева) и №10 (справа) до и после растворения [9]

Жүктеу (92KB)
Метадеректер
4. Рисунок 3. Схема классификации объектов разными статистическими методами при различных условиях представления исходной информации

Жүктеу (363KB)
Метадеректер
5. Рисунок 4. Распределение пор по их размерам при разных Marker Extent

Жүктеу (159KB)
Метадеректер
6. Рисунок 5. Распределение горловин пор по их размерам при разных Marker Extent

Жүктеу (119KB)
Метадеректер
7. Рисунок 6. Изменение по Marker Extent

Жүктеу (77KB)
Метадеректер
8. Рисунок 7. Выделение мини-образца из цилиндрического образца до (слева) и после (в центре) растворения в 2D и 3D (справа)

Жүктеу (78KB)
Метадеректер
9. Рисунок 8. Зависимости проницаемости от пористости до и после растворения породы

Жүктеу (142KB)
Метадеректер
10. Рисунок 9. Зависимости ОФП образца № 7 от насыщенности воды до и после его растворения

Жүктеу (150KB)
Метадеректер
11. Рисунок 10. Зависимости ОФП образца № 10 от насыщенности воды до и после его растворения

Жүктеу (150KB)
Метадеректер
12. Рисунок 11. Зависимости КД от насыщенности воды до и после растворения

Жүктеу (177KB)
Метадеректер

© Болысбек Д.Ә., Құлжабеков Ә.Б., Бекбау Б.Е., Өзбекалиев К.Ш., 2023

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді 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».