Физико-математическое моделирование процессов механического разрушения пород-коллекторов в микро- и наномасштабах

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2019 - № 4(14). – С. 48-55

УДК 622.276.1/.4.001.57

В.А. Начев
Сколковский институт науки и технологий, Московский физико-технический институт (НИУ), Институт динамики геосфер РАН
А.В. Казак,
к.ф.-м.н. Сколковский институт науки и технологий
С.Б. Турунтаев,
д.ф.-м.н. Институт динамики геосфер РАН

Электронные адреса: Victor.Nachev@skoltech.ru, Nachev@phystech.edu, A.Kazak@skoltech.ru, stur@idg.chph.ras.ru

Ключевые слова: распространение трещин, моделирование трещины гидроразрыва пласта (ГРП), многофазовая минеральная сегментация

Надежный прогноз распространения трещин в ходе гидравлического разрыва пласта (ГРП) в нетрадиционных коллекторах является сложной задачей, которая требует изучения механических параметров, микроструктуры, упругих и прочностных характеристик горных пород. Цель данной работы заключается в исследовании механических параметров коллекторов в микромасштабе и оценке условий, которые необходимо создать в нетрадиционных коллекторах для получения разветвленной сети трещин. Создание такой сети трещин позволяет повысить эффективность воздействия на пласт и обеспечить добычу из изолированных ранее пор. Для достижения цели предложен метод, включающий подготовку набора данных, содержащих петрофизические и геомеханические характеристики и сведения о минеральном составе, подготовку и инициализацию двумерных и трехмерных микромасштабных цифровых моделей горных пород, численное моделирование их напряженно-деформированного состояния и распространения в них трещин. В статье проводятся результаты экспериментальных исследований по определению механических параметров образцов горных пород, компьютерной томографии (3D КТ) до и после образования трещин, сканирования электронным микроскопом (2D QEMSCAN) и определения минерального состава горных пород. Выполнены мультимодальная сегментация и обработка данных 2D QEMSCAN и 3D micro-CT для построения трехмерных цифровых моделей горных пород. Затем на трехмерной сегментированной цифровой модели породы построена расчетная сетка, которая была загружена в механический симулятор, где матрице породы были присвоены определенные ранее механические свойства. В результате численного моделирования определено напряженно-деформированное состояние горных пород для различных условий нагружения и выбраны условия, при которых происходит наибольшее трещинообразование. Приведен пример использования предложенного метода для исследования наиболее перспективного российского нетрадиционного газового коллектора с размером пор до десятков нанометров.

Physico-mathematical modelling of mechanical processes of rock fracturing at the micro- and nano-scales

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2019, no. 4(14), pp. 48-55

V.A. Nachev
Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Institute of Geosphere Dynamics of Russian Academy of Sciences, RF, Moscow
A.V. Kazak
Skolkovo Institute of Science and Technology, RF, Moscow
S.B. Turuntaev
Institute of Geosphere Dynamics of Russian Academy of Sciences, RF, Moscow

E-mail: Victor.Nachev@skoltech.ru, Nachev@phystech.edu, A.Kazak@skoltech.ru, stur@idg.chph.ras.ru

Keywords: fracture propagation, hydraulic fracture simulation, multiphase mineral segmentation

Reliable forecast of fracture propagation during hydraulic fracturing operations in complex reservoirs rocks is a complicated task. It is tightly coupled to studying their mechanical parameters, microstructure at various scales and elastic strength characteristics of rocks. The objective of this work is to investigate and evaluate the mechanical parameters and boundary conditions of the studied intervals at microscale that need to be created in unconventional rock reservoirs to obtain an extensive network of non-main fractures. This allows to increase the efficiency of reservoir stimulation of unconventional hydrocarbon fields and maximize production from non-connected previously pores. To achieve the denoted goal, the authors propose the method which contains the following workflow: building a dataset containing petrophysical, geomechanical and mineral data, preparation and initialization of 2D and 3D microscale digital rock models and numerical simulations of their stress-strain states and fracture propagation in them. In this work, authors conduct a set of experimental investigations of mechanical parameters of rock samples, CT before and after the formation of fractures, QEMSCAN and mineral composition of rocks. Next step was the multimodal segmentation and registration of 2D QEMSCAN and 3D X-ray micro-CT data to develop a workflow for constructing 3D mineral digital rock models. Finally, a grid was built on a 3D digital model of segmented rock and loaded into a mechanical simulator where the rock matrix was assigned the appropriate mechanical properties. As a result of numerical simulations, stress-strain state for different loading conditions were obtained and the conditions under which the highest fracture formation occurs were chosen. The example of using the proposed workflow is based on the results of the study Russian most promising unconventional tight gas formation with pore space up to tens of nanometers

DOI: 10.24887/2587-7399-2019-4-48-55

Введение

Добыча газообразных и жидких углеводородов из нетрадиционных коллекторов является важной задачей современной нефтегазодобывающей отрасли. В нетрадиционных коллекторах поры и трещины имеют характерные размеры от микрометров до нанометров. Очень малый размер пор обусловливает крайне низкую проницаемость, а следовательно, малый приток углеводородов в скважину. Для увеличения притока необходимо расширить дренажную зону, что требует применения технологий и методов стимуляции зон вблизи ствола скважины, таких как гидравлический разрыв пласта (ГРП).
Лабораторные эксперименты по ГРП в масштабе образцов горной породы позволяют в определенной степени прогнозировать параметры распространения трещины в масштабе пласта. Однако традиционные методы изучения горных пород не дают возможности полностью оценить анизотропию распределения трещин, т.е. фактическую емкость пустотного пространства и микроструктурные особенности в различных масштабах. Для качественной и количественной оценки коллекторских свойств, микроструктур и минеральных составов образцов горных пород требуются новые методы, учитывающие высокую степень неоднородности образцов и обеспечивающие высокую точность и достоверность результатов. Результаты измерений, получаемые для одних и тех же параметров образцов нетрадиционных коллекторов, могут различаться в несколько раз в зависимости от выбранного метода исследования. Это связано с физическими ограничениями механических и петрофизических методов.
Даже использование одного лабораторного метода на одном образце не обеспечивает повторяемости результата измерений на образце нетрадиционного коллектора [1]. Одним из методов, учитывающих особенности горных пород в микро- и наномасштабах и позволяющих проводить многократные измерения на одном и том же образце, может быть использование цифрового анализа керна, созданного путем математической обработки данных томографии пород в микромасштабе (микроКТ), в комбинации с численным механическим моделированием.
Анализ цифрового керна в сочетании с лабораторными экспериментами с образцами пород позволяет эффективно разделять минеральные фазы, оценивать структуру порового пространства и рассчитывать эффективные свойства. При этом цифровая модель породы преобразуется в неструктурированную сетку; свойства идентифицированных материалов закладываются в узлы сетки, а решение осуществляется в геометрии, максимально близко описывающей реальную структуру пород. Другим эффективным методом применения данной концепции является масштабирование механических и физических свойств цифровой модели горных пород на размеры месторождений, что позволяет распространить физические процессы в модели образца на модель пласта [2].

Для качественной и количественной оценки коллекторских свойств, микроструктур и минеральных составов образцов горных пород требуются новые методы, учитывающие высокую степень неоднородности образцов и обеспечивающие высокую точность и достоверность результатов

Пример активного применения в последние годы концепции цифровой физики горных пород приведен в работе [3]. Для моделирования сложного механического процесса, такого как разрушение горных пород, используется метод дискретного элементного моделирования (ДЭМ). В работе [3] была смоделирована механика осевых стрессов в зависимости от объемных деформаций и скоростей продольных и поперечных волн во время трехосного нагружения для трех различных песчаников: из Castlegate, Obernkirchener, Saltwash South. Затем эти же зависимости были получены в ходе лабораторных экспериментов и сопоставлены с моделируемыми кривыми. Трехосные испытания проводились при давлениях 2, 7 и 15 МПа. Согласованность расчетных и экспериментальных данных получилась удовлетворительной для прочностных параметров. Для правильной оцифровки сложных и динамических характеристик метод ДЭМ оказался более эффективным, результаты этого метода более простые и реалистичные, чем данные расчета по методу конечных элементов (МКЭ).
Пример детального исследования механизма разрушения неоднородных горных пород в двумерной модели приведен в работе [4]. В ней описан численный анализ, который основан на сочетании МКЭ и цифровой обработки изображений. Фактическая неоднородность по минеральному составу (размер, форма, распределение и упаковка минеральных зерен, а также контакт между зернами) воспроизводилась методом цифровой обработки изображений и использовалась в качестве входных данных для соответствующей численной дискретно-элементной модели, реализованной на основе метода Вороного. Моделирование бразильского теста осуществлялось на образцах гранитной породы Aue. Было выявлено, что трещины проходили по границам между минеральными зернами, особенно между зернами кварца и полевого шпата или слюды, а также, что форма основных трещин всегда изменялась от прямой к более сложной многосегментной кривой или даже нескольким кривым из-за наличия крупных кварцевых зерен. 

В настоящей статье описывается рабочий процесс построения численной модели горной породы, который позволит учесть механические и петрофизические особенности порового пространства и составляющих минеральных фаз в геометрии, максимально близкой к структуре породы. Рассмотрены лабораторные методы получения механических и петрофизических данных, а также методы исследования распространения трещин на микро- и наноуровне в численном механическом симуляторе Abaqus. Приведены результаты численных расчетов распространения трещин в гомогенной модели исследуемой горной породы.

В настоящей статье описывается рабочий процесс построения численной модели горной породы, который позволит учесть механические и петрофизические особенности порового пространства и составляющих минеральных фаз в геометрии, максимально близкой к структуре породы

Методы

Процесс построения моделей поровых коллекторов и описания их механических свойств с целью оптимальной разработки месторождений углеводородов состоит из трех этапов. Первый этап – получение самосогласованного набора данных, содержащих петрофизические, геомеханические, структурные параметры и цифровые изображения горных пород. Этот этап включает лабораторные, микроструктурные исследования и анализ полученных данных. Второй этап – подготовка и инициализация многомасштабных двумерных и трехмерных цифровых моделей горных пород. На данном этапе многомасштабную модель преобразуют в представление конечных элементов для построения сетки. Третий этап – геомеханическое численное моделирование многомасштабных цифровых моделей горных пород в нано-, микро- и мезомасштабах, которое позволяет осуществить наиболее вероятные реализации распространения трещин в образцах горных пород при заданном напряженно-деформированном состоянии (граничных условиях).

Объект исследования

Среди возможных источников углеводородного сырья в Западной Сибири необходимо выделить в отдельную группу надсеноманские отложения нижнеберезовской подсвиты верхнего мела. Залежи в них приурочены к нетрадиционным для Западной Сибири коллекторам: темно-серым опоковидным глинам, кремнистым аргиллитам с редкими прослоями глинистых алевролитов и мелкозернистых песчаников. Изученность надсеноманских залежей крайне низкая, несмотря на относительно небольшую глубину их залегания.
Наличие углеводородов в нижнеберезовской свите фиксируется по многочисленным газопроявлениям в процессе бурения скважин, расположенных на обширной территории от Семаковской площади на севере до Самотлорского месторождения на юге, Тазовской площади на востоке и Ярудейской на западе [5]. Относительно высокое содержание метана, регистрируемое во время бурения в интервале нижнеберезовской свиты, составляет 97–99 % [6] и приурочено к глинистым опокам, имеющим высокую пустотность из-за того, что они сложены кремнистыми остатками палеофауны (радиолярии, панцири диатомей, спикулы губок).
Существенная гидрофильность опок, являющихся основным потенциально продуктивным коллектором нижнеберезовской подсвиты, при контакте с буровым раствором на водной основе приводит к формированию значительных по протяженности зон его проникновения. Фильтрационно-емкостные характеристики коллекторов в этих зонах ухудшаются за счет разбухания опок. Этим объясняется несоответствие между интенсивным газопроявлением при первичном вскрытии и низкой их продуктивностью при испытании в колонне. Таким образом, потенциальные возможности коллекторов нижнеберезовской подсвиты в настоящее время в полной мере не раскрыты. 

Учитывая небольшие глубины, а также большой фонд транзитных скважин эксплуатационного фонда, вышеописанные газовые залежи можно рассматривать в качестве возвратного объекта разработки после выработки газа в нижележащих залежах. Экономическая целесообразность как разведки, так и разработки этих залежей дополнительно подчеркивается отсутствием существенных затрат на создание наземной инфраструктуры. Оценка ресурсной базы нижнеберезовской свиты в пределах предполагаемой залежи площадью 20 000 км² [6], объединяющей Уренгойское, Ямбургское, Медвежье, Северо-Уренгойское, Ен-Яхинское и Песцовое месторождения, составляет около 5 трлн м³ газа. Исходя из низкой изученности рассматриваемого комплекса эта оценка является весьма приближенной в первую очередь из-за с недостатка данных для точного определения эффективных толщин [7]. Следует отметить, что значение эффективных газонасыщенных толщин во многом определяется совершенствованием технологии вскрытия и освоения нижнеберезовского резервуара. Для интенсификации газоотдачи из опок в настоящее время применяется ГРП в горизонтальных скважинах. Однако успешность проведения ГРП в терминах абсолютных значений и динамики падения дебита газа до сих пор не обеспечивает рентабельную разработку залежей газа в интервале нижнеберезовской подсвиты.

Лабораторные исследования

Ниже представлены основные методы построения многомасштабных цифровых моделей горных пород. 

1. Компьютерная томография. Исследование проводилось в два этапа: 1) томография образцов пород в форме 30-мм цилиндров с размером вокселя 13 мкм; 2) томография образцов в форме 3-мм цилиндров с размером вокселя 1 мкм. Томографическое исследование образцов выполнялось на рентгеновском микротомографе Heliscan (FEI, США) и на рентгеновском микротомографе XRadia Versa XRM500 (Zeiss, Германия). Метод рентгеновской томографии позволяет визуализировать пустотное пространство (трещины, полости, поры), рассчитать пористость, изучить неоднородности горных пород, выделить различные пустоты и включения и др. 

2. Растровая электронная микроскопия (РЭМ) с травлением с помощью фокусированного ионного пучка (ФИП). Проводилась для исследования состава, морфологии и трехмерной структуры образцов пород с использованием двухлучевой электронной аналитической системы Versa 3D (FEI, США), оснащенной пленочным дрейфовым детектором ЭРМ (Edax, США), достигающим ускоряющих напряжений 2–30 кВ. Исследование ФИП-РЭМ проводилось на образцах, имеющих форму полуцилиндра, с диаметром 3 мм и длиной 8 мм [8]. Физический размер вокселя составлял 2 нм. 

3. Энергодисперсионная спектрометрическая съемка. Исследование проводилось по специально подготовленной для ФИП-РЭМ поверхности образцов, имеющих форму полуцилиндра диаметром 3 мм и длиной 8 мм [8]. Физический размер пикселя составлял 1 мкм. Прибор для картирования минерального состава по поверхности образцов горных пород QEMSCAN WellSite (FEI, США) представляет собой автоматизированное устройство на базе электронного микроскопа для проведения петрографического анализа, энергодисперсионных спектрометров и измерительно-аналитического программного обеспечения QEMSCAN Automated Petrography.

В работе предложен комплекс экспериментальных методов и исследований, необходимый для наполнения численных моделей. Собраны и интерпретированы геомеханические, петрофизические и цифровые данные

Принцип работы системы QEMSCAN WellSite заключается в сканировании координатных точек по предварительно заданной на поверхности образца координатной сетке со скоростью 100–200 измерений в секунду. В каждой точке система определяет минералогический состав исходя из интенсивности обратного рассеяния электронов, а также химический состав (по вторичному рентгеновскому излучению, возникающему при взаимодействии пучка электронов с минералом), используя протокол идентификации частиц QEMSCAN SIP. Время измерения 30-мм образца горных пород с разрешением 15 мкм/пиксель, составляет 10 ч. Первичные выходные данные системы QEMSCAN WellSite — это двумерные цифровые минералогические и текстурные карты горной породы, на основе которых проводится последующий анализ. 

4. Комплексные исследования механических свойств. Для получения комплекса лабораторных данных по упругопрочностным свойствам образцов пород были проведены следующие механические тесты:
– многостадийный тест на сжатие и псевдотрехосное испытание на прочность при сжатии на приборе GCTS RTR-4500 (США, 2014);
– прямые и непрямые тесты на определение прочности на разрыв на испытательной установке Instron 5985 (Instron, США). В процессе измерений использовались стандартные методы получения упругих модулей: АЅТМ D2936-08 [9] для прямого теста на растяжение, стандарт ASTM D3967-05 [10] для непрямого испытания прочности на растяжение (Бразильский тест) и ГОСТ 28985-91 «Породы горные. Метод определения деформационных характеристик при одноосном сжатии» для псевдо-трехосного испытания на прочность при сжатии.

Результаты представленной работы дают возможность повысить эффективность гидроразрыва нетрадиционного коллектора газа и подключить к разработке изолированные поровые системы

Совместно с проведением непрямых исследований на разрыв был использован метод корреляции цифровых изображений (DIC). Этот оптический метод применяется для измерения полей деформаций. Принцип работы DIC заключается в разбиении изображения образца на сектора и дальнейшем анализе движения по поверхности в каждом элементарном окне. Максимальная корреляция соответствует движению поверхности и определяет длину и направление вектора для каждого элементарного окна. Инструмент DIC позволяет определять положение и амплитуду максимальных напряжений. Он также используется в исследовании механики трещиноватости в материалах. Типичные размеры пикселя для DIC составляеют от нанометров до метров.

Численное моделирование

Численное моделирование включает: 1) обработку результатов лабораторных экспериментов и построение неструктурированной сетки для расчетов в программном продукте PerGeos (FEI, США); 2) проведение численных расчетов в программном продукте Abaqus FEA (Dassault Systèmes, Франция). На первом этапе двумерные плотностные срезы исследованных образцов пород, полученные по данным микрокомпьютерной томографии, были загружены в программный продукт PerGeos для построения трехмерной плотностной модели. В построенной трехмерной модели сначала удалялись шумы и нежелательные объекты (например, скрепки для определения положения образца), затем модель обрабатывалась фильтрами и специальными операторами. На следующем шаге модель сегментировалась с использованием отсечек на гистограмме, представляющей собой распределение плотности в объеме образца. Операция сегментирования позволила выделить основные структурные элементы (пустоты, скопления минеральных включений), определить их топологию и расположение в образце. В результате данной операции была построена трехмерная структурная цифровая модель горной породы. Чтобы построить численную модель физических свойств, геометрическая модель извлекается из трехмерных изображений. Для этого генерируется поверхность модели, разделяющая материалы (минералы) или фазы, с контролируемым сглаживанием, используется модуль программы, который упрощает полученную поверхность, чтобы уменьшить число треугольников поверхности. Далее модуль по редактированию поверхности проверяет ее на наличие пересекающихся треугольников или ложно ориентированных участков и при необходимости корректирует их. На последнем шаге происходят перерасчет поверхности после редактирования, генерация тетраэдральной сетки и ее экспорт для последующей обработки. 

На втором этапе выполняется численное геомеханическое моделирование. Для исследования напряженно-деформированного состояния (НДС) и процессов разрушения в программный продукт Abaqus FEA загружается построенная сетка, далее ей присваиваются упругопластические свойства, задаются граничные условия, расчетный шаг по времени и проводится численный расчет. В качестве модели, описывающей поведение и разрушение горных пород под действием пластических деформаций, используется критерий разрушения Друкера-Прагера. Для решения задачи распространения трещин применяется расширенный численный метод конечных элементов (XFEM).

Полученные результаты

Предложенный рабочий процесс был применен к одному из наиболее перспективных нетрадиционных газовых пластов-коллекторов в России с размерами пор не более десятков нанометров. В результате лабораторных исследований получен набор экспериментальных данных, позволяющих наполнить численные модели необходимыми механическими параметрами и построить модель с геометрией, близкой к фактической. В результате численного моделирования на одном из исследуемых образцов создана трещина в условиях, подобных лабораторным условиям нагружения, что позволяет выбрать оптимальное НДС для разрушения образцов подобных пород. 

Результаты лабораторных исследований.
Проведение компьютерной томографии и энергодисперсионной спектрометрической съемки на 3-мм образцах пород целевого объекта позволило получить изображения размером 0,97 мкм/мч. На рис. 1 представлены результаты совмещения полученных изображений. После проведения исследований методом ФИП-РЭМ были построены цифровые микроструктурные модели, которые в свою очередь были разделены на модели пустотного пространства нескольких типов целевого объекта. Первый тип – бинарная модель пустотного пространства, в которой каждый воксель изображения относится к пустотному пространству или скелету горной породы, второй тип – бинарная цифровая модель, в которой каждый воксель с ненулевым значением относится к выбранному элементу: пустотное пространство, минерал или химический элемент. Далее был проведен количественный анализ, в результате которого для исследованных литотипов целевого объекта установлено следующее:
– в породах присутствуют элементы пустотного пространства с характерными размерами в микрометровом и нанометровом диапазонах;
– в микромасштабе пустотное пространство представлено преимущественно порами, в то время как в наномасштабе можно выделить нанопоры и трещины, приуроченные к границам между зернами; только учет пустотного пространства в наномасштабе может объяснить высокую (более 10 %) пористость стандартных петрофизических образцов;
– различные типы пустотного пространства приурочены к различным минеральным ассоциациям, что предопределяет развитие и распространение трещин механической природы;
– изученные литологические разности могут быть эффективно стимулированы с применением технологии ГРП. После проведения исследований механических свойств образцов были определены упругопластические и прочностные параметры образцов целевого объекта, которые использовались при проведении численного механического моделирования, описанного в следующем разделе. Более подробные результаты лабораторных исследований представлены в работах [8, 11].

28.PNG

Численное моделирование.
На первом шаге численного моделирования в программном продукте PerGeos из двумерных плотностных срезов была отсегментирована матрица одного из исследуемых образцов, на котором были проведены механические эксперименты. Затем на данном образце построили тетраэдральную сетку, которая была экспортирована в программный продукт Abaqus FEA. В численном механическом симуляторе рассчитывалась гомогенная упругопластическая модель. Механические параметры модели представлены ниже. 

Модуль Юнга, ГПа . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14,61
Коэффициент Пуассона . . . . . . . . . . . . . .0,408
Угол трения, градус . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46,1
Угол дилатансии, градус . . . . . . . . . . . . . . . .30
Максимальное главное растяжение, мм 0,2
Перемещение при разрушении, мм 0,00025
Параметры упрочнения для модели Друкера – Прагера приведены в таблице.

29.PNG

30.PNG

В качестве параметров нагрузки были заданы граничные условия для перемещения торцов модели. На нижнем торце по трем осям перемещение было задано равным нулю, для верхнего торца – моделировалось равным перемещению пластин механического пресса. Результаты численного расчета приведены на рис. 2. На рис. 2, а изображена расчетная сетка, подготовленная в программном продукте PerGeos и содержащая 316470 элементов. На рис. 2, б представлены компоненты напряжения в точках интеграций. На рис. 2, в красным выделена зона начала роста трещины вокруг поры, являющаяся областью максимальной концентрации напряжений.

Обсуждение результатов

Разработанный подход позволит построить минерально-механические модели сильно неоднородных материалов или нефтегазовых коллекторов с учетом их пористых структур и пространственного взаимоотношения минералов в породе, основываясь на экспериментальных данных 3D КТ, ФИП-РЭМ и QEMSCAN, а также описать поведение трехмерных трещин в горных породах. Минимальный размер пустот в описанной модели составляет 2 мкм, что позволяет с достаточно высокой точностью описывать неоднородность целевого объекта. В настоящее время полностью не решена задача совмещения данных QEMSCAN и микроКТ. Из рис. 1 видно, что при совмещении плотностного микроКТ среза и карты минерального состава по поверхности, полученной с помощью РЭМ, изображение несколько деформировано. Это связано с перемасштабированием данных к размеру РЭМ. Кроме того, в настоящее время решается задача построения 3D минеральной модели. Численные расчеты проводились в пакете Abaqus/Standard. В процессе расчета решение становилось нестабильным из-за возможно сильной нелинейности. Для решения данной проблемы авторы использовали автоматический механизм стабилизации расчета, что позволило достичь большего распространения трещины в цифровой модели, но пока не удалось получить распространение трещины во всей модели. 

Описанный подход может быть применен в различным областях, таких как максимизация связности пустот в прискважинной зоне за счет приложения внешних напряжений к горной породе в микромасштабе, качественная валидация упругопластической модели по результатам лабораторных геомеханических испытаний образцов горных пород, предотвращение процессов трещинообразования и дезинтеграции в материаловедении. Результаты представленной работы дают возможность повысить эффективность гидроразрыва нетрадиционного коллектора газа и подключить к разработке изолированные поровые системы.

Заключение

Следует отметить, что нетрадиционные резервуары требуют новых подходов к разработке, которые будут учитывать физические эффекты на нано- и микроуровнях. В работе предложен комплекс экспериментальных методов и исследований, необходимый для наполнения численных моделей. Собраны и интерпретированы геомеханические, петрофизические и цифровые данные. Проведено совмещение 2D данных QEMSCAN и микроКТ. Следующим шагом после совмещения этих данных будет распространение минеральных данных с одного двумерного плотностного среза на остальные плотностные срезы исследуемых образцов, что позволит построить трехмерные минеральные модели. В дальнейшем предполагаются разработка алгоритма сочетания многомасштабных цифровых моделей горных пород, таких как структурные, минеральные и геомеханические модели, построение трехмерной модели горных пород с представлением МКЭ на основе неструктурированной сетки, численное моделирование вероятных сценариев распространения трещин с учетом неопределенностей, возникающих при изучении и валидации полученных механических результатов, а также DIC-экспериментов. Таким образом, можно будет прогнозировать распространение трещин в нетрадиционных нефтегазовых коллекторах.

Благодарим академических партнеров за помощь и экспертное мнение при регистрации изображений полученных результатов: профессора Klaus Regenauer-Lieb (The University of New South Wales) и профессоров Mark Knackstedt, Adrian Sheppard (The Australian National University).

Список литературы

    1. Submicron-Pore Characterization of Shale Gas Plays / M. Elgmati [et al.] // SPE-144050-MS. – 2011.
    2. Чугунов С.С., Черемисин А.Н. Модель цифрового керна баженовской свиты для проведения гидродинамических и геомеханических расчетов // EAGE Геомодель. 2015. – DOI: 10.3997/2214-4609.201413999.
    3. Holt R.M., Li L., Larsen I. Digital Rock Mechanics: A Discrete Way of Approaching Failure. – 51st U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium, San Francisco, California, USA, 2017/8/28/, 2017.
    4. Tan X., Konietzky H., Chen W. Numerical Simulation of Heterogeneous Rock Using Discrete Element Model Based on Digital Image Processing // Rock Mechanics and Rock Engineering. – 2016. – Т. 49. – № 12. – С. 4957-4964. –https://doi.org/10.1007/s00603-016-1030-0.
    5. Агалаков С.Е., Бакуев О.В. Новые объекты поисков углеводородов в надсеноманских отложениях Западной Сибири // Геология нефти и газа. 1992. – № 11. – С. 25–28. – http://geolib.ru/OilGasGeo/1992/11/content.html.
    6. Нетрадиционные газы севера Западной Сибири / В.Л. Бондарев [и др.] // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2008. № 10. – С. 4–17. – http://www.npcgeo.ru/files/page/page26-file-netradgazy.pdf http://vniioeng.mcn.ru/inform/geolog/sod5.
    7. Нежданов А.А., Огибенин В.В., Скрылев С.А. Строение и перспективы газоносности сенонских отложений севера Западной Сибири // Газовая промышленность. – 2012. – № 676. – С. 32–37. – http://gasoilpress.ru/gij/gij_detailed_work.php?GIJ_ELEMENT_ID=51714&WORK_ELEMENT_ID=51735.
    8. Integration of Large-Area SEM Imaging and Automated Mineralogy-Petrography Data for Justified Decision on Nano-Scale Pore-Space Characterization Sites, as a Part of Multiscale Digital Rock Modeling Workflow / A. Kazak [et al.] // Proceedings of SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference, 24-26 July 2017, Austin, Texas, USA, https://doi.org/10.15530/URTEC-2017-2697437.
    9. ASTM D2936-08. Standard Test Method for Direct Tensile Strength of Intact Rock Core Specimens. – West Conshohocken, PA : ASTM International, 2008.
    10. ASTM D3967-05. Standard Test Method for Splitting Tensile Strength of Intact Rock Core Specimens. – West Conshohocken, PA : ASTM International, 2005.
    11. Development of an integrated model of rock fracturing at nano/microscale / V. Nachev [et al.] // Skoltech & MIT Conference «Shaping the Future: Big Data, Biomedicine and Frontier Technologies», 25-26 April, 2017.

    Reference

    1. Elgmati M. et al., Submicron-pore characterization of shale gas plays, SPE-144050-MS, 2011
    2. Chugunov S.S., Cheremisin A.N., Digital core model of the Bazhenov formation for hydrodynamic and geomechanical calculations (In Russ.), EAGE Geomodel’. 2015, DOI: 10.3997/2214-4609.201413999.
    3. Holt R.M., Li L., Larsen I., Digital rock mechanics: A discrete way of approaching failure, Proceedings of 51st U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium, San Francisco, California, USA, 2017/8/28, 2017.
    4. Tan X., Konietzky H., Chen W., Numerical simulation of heterogeneous rock using discrete element model based on digital image processing, Rock Mechanics and Rock Engineering, 2016, V. 49, no. 12, pp. 4957-4964, https://doi.org/10.1007/s00603-016-1030-0.
    5. Agalakov S.E., Bakuev O.V., New objects of hydrocarbon prospecting in over-Cenomanian deposits of the Western Siberia (In Russ.), Geologiya nefti i gaza, 1992, no. 11, pp. 25–28, URL: http://geolib.ru/OilGasGeo/1992/11/content.html.
    6. Bondarev V.L. et al., Unconventional gases in the north of Western Siberia (In Russ.), Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2008, no. 10, pp. 4–17, URL: http://www.npcgeo.ru/files/page/page26-file-netradgazy.pdf
    7. Nezhdanov A.A., Ogibenin V.V., Skrylev S.A., The structure and prospects of gas content of the Senonian deposits of the north of Western Siberia (In Russ.), Gazovaya promyshlennost’, 2012, V. 676, pp. 32–37, URL: http://gasoilpress.ru/gij/gij_detailed_work.php?GIJ_ELEMENT_ID=51714&WORK_ELEMENT_ID=51735.
    8. Kazak A. et al., Integration of large-area SEM imaging and automated mineralogy-petrography data for justified decision on nano-scale pore-space characterization sites, as a part of multiscale digital rock modeling workflow, Proceedings of SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference, 24-26 July 2017, Austin, Texas, USA, https://doi.org/10.15530/URTEC-2017-2697437.
    9. ASTM D2936-08. Standard test method for direct tensile strength of intact rock core specimens, 2008
    10. ASTM D3967-05. Standard test method for splitting tensile strength of intact rock core specimens, 2005
    11. Nachev V. et al., Development of an integrated model of rock fracturing at nano/microscale, Proceedings of Skoltech & MIT Conference «Shaping the Future: Big Data, Biomedicine and Frontier Technologies», 25-26 April 2017.


Возврат к списку