WO2016159807A1 - Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы - Google Patents

Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы Download PDF

Info

Publication number
WO2016159807A1
WO2016159807A1 PCT/RU2015/000193 RU2015000193W WO2016159807A1 WO 2016159807 A1 WO2016159807 A1 WO 2016159807A1 RU 2015000193 W RU2015000193 W RU 2015000193W WO 2016159807 A1 WO2016159807 A1 WO 2016159807A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sample
solid phase
wettability
rock
void space
Prior art date
Application number
PCT/RU2015/000193
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Евгений Николаевич ДЫШЛЮК
Олег Юрьевич ДИНАРИЕВ
Иван Викторович ЯКИМЧУК
Николай Вячеславович ЕВСЕЕВ
Original Assignee
Шлюмберже Текнолоджи Корпорейшн
Шлюмберже Канада Лимитед
Сервисес Петролиерс Шлюмберже
Шлюмберже Текнолоджи Б.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Шлюмберже Текнолоджи Корпорейшн, Шлюмберже Канада Лимитед, Сервисес Петролиерс Шлюмберже, Шлюмберже Текнолоджи Б.В. filed Critical Шлюмберже Текнолоджи Корпорейшн
Priority to RU2017133503A priority Critical patent/RU2670716C9/ru
Priority to US15/562,205 priority patent/US10557783B2/en
Priority to PCT/RU2015/000193 priority patent/WO2016159807A1/ru
Publication of WO2016159807A1 publication Critical patent/WO2016159807A1/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00—Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/05—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using neutrons
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/20—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials
    • G01N23/207—Diffractometry using detectors, e.g. using a probe in a central position and one or more displaceable detectors in circumferential positions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G01N33/241—Earth materials for hydrocarbon content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling

Definitions

  • the present invention relates to the field of studying the interaction of a solid medium with two immiscible liquids, namely to studying the wetting properties, and is intended to determine the equilibrium wettability of the interface between the void space and the solid phase of the rock sample
  • Wettability is a surface phenomenon that occurs at the interface between the phases, one of which is a solid, and the other is non-compatible liquids or liquid and gas. Wettability manifests itself in the complete or partial spreading of a liquid on a solid surface or in adhering to this surface in the presence of another liquid immiscible with the first. Wettability is an important parameter in many industries, such as pharmaceutical, light industry, oil and gas industry, etc.
  • the wettability of the surface of reservoir rocks is one of the main factors determining the location, flows, and distributions of liquids in a reservoir. Being the main factor determining the distribution of liquids in the reservoir, wettability affects many types of geophysical and petrophysical studies of reservoir properties - electrical properties, capillary pressure curves, relative phase permeabilities, etc. The wettability of the rock greatly affects the choice of optimal methods for oil production, especially during secondary and tertiary production methods.
  • Wettability is often classified according to the average affinity of liquids to the surface, for example, in the oil and gas industry emit: wettable by water breed, neutral wettability or oil wettable breed; and the spatial distribution of wettability, for example, in the oil and gas industry: homogeneous, fractional (heterogeneous surfaces with a random distribution of rock particles with different wettability), mixed wettability (for example, small pores are better wetted by water, and larger pores are better wetted by oil), and t .d ..
  • Wettability is determined by the physicochemical interactions of liquid media with each other and with the heterogeneous surface of solid media. Because of the complexity of studying surface interactions, there is still no universal method for determining wettability. The complex spatial distribution of wettability on the surface of a porous rock is a well-known fact. Determining the nature of the distribution of wettability is one of the important tasks in the oil and gas industry.
  • the main method used to assess wettability is the method of measuring the contact angle between the surface of a solid and the interfacial surface of two wetting liquids (see, e.g., W. Abdallah et al., Fundamentals of Wettability, Oilfield review, vol. 19 , no. 2, pp. 44-61, 2007).
  • the disadvantage of this method is the long time required to establish an equilibrium wetting angle (up to 1000 hours), contact angle hysteresis due to many reasons, such as, but not limited to: surface structure, surface inhomogeneities, etc.
  • Another disadvantage of this method is , that the method is applicable to assess the wettability of smooth homogeneous surfaces and it is rather difficult to implement to characterize the surfaces of porous media and heterogeneous surfaces.
  • the wettability of a highly water-wetted or highly oil-wettable reservoir can in some cases be determined from well geophysical studies. In most cases, laboratory studies of rock core are used to study wettability. USBM methods and Amot-Harvey method or combinations thereof are considered industry standards for assessing core wettability (see, for example, E. Donaldson and W. Alam, Wettability, Houston: Gulf Claring Company, 2008, pp. 2-27). Both of these methods are based on laboratory modeling of the processes of oil displacement by water and water by oil occurring in the reservoir.
  • the method provided in the present invention determines the equilibrium wettability of the interface between the void space and the solid phase (mineral matrix, mineral skeleton) of a rock sample in the state in which the rock is in the formation after the formation of the oil and gas field, but before the rock was subjected to the influence of technogenic human impacts. Namely, the influence caused by the impact on the rock due to the penetration of the drilling fluid, the mechanical impact on the sample during drilling, changes in the wettability of the rock caused by the lifting, transportation, storage of the core, etc.
  • Knowledge of the distribution of equilibrium wettability provides the opportunity to build the correct model of the studied reservoir taking into account the interaction between the solid phase of the rock and fluids saturating the void space.
  • Such a model is designed to select optimal scenarios for the development of liquid hydrocarbon deposits by numerically simulating them.
  • a three-dimensional image of the internal structure of the sample is obtained.
  • a void space and a solid phase are distinguished.
  • the interface between the void space and the solid phase of the sample and the distribution of minerals on this surface are determined.
  • the wettability of the solid phase at each point of the interface between the void space and the solid phase of the rock sample is determined.
  • obtaining a three-dimensional image of the internal structure of the rock sample is performed by computer x-ray microtomography, in accordance with other embodiments of the invention, by neutron microtomography or layer-by-layer electron microscopy using focused ion beam.
  • the distribution of minerals at the interface between the void space and the solid phase of the rock sample is determined based on X-ray microtomography data by comparing the linear attenuation coefficients of the X-ray radiation obtained by scanning the sample with theoretical linear attenuation coefficients of the X-ray radiation.
  • the distribution of minerals at the interface between the void space and the solid phase of the sample rocks are determined on the basis of x-ray microtomography data, supplemented by the results of energy-dispersive x-ray microanalysis.
  • the distribution of minerals at the interface between the void space and the solid phase of the rock sample is set in accordance with the volumetric content of minerals in the sample determined by applying special methods for studying core rock, such as x-ray diffraction analysis, analysis of thin sections.
  • the roughness factor of the interface between the void space and the solid phase of the sample is determined, which is taken into account as an effective correction to the wettability of the solid phase.
  • the equilibrium wettability of the interface between the void space and the solid phase of the rock is determined by numerically simulating the process of primary oil migration by individual molecules or clusters of molecules by diffusion inside the formation water.
  • the equilibrium wettability of the interface between the void space and the solid phase of the rock is determined by numerically simulating the process of primary oil migration as a macroscopic phase due to gravitational forces (oil density is lower than the density of formation water).
  • the joint action of both migration mechanisms, playing a different role at different stages of the formation of an oil reservoir is numerically modeled.
  • FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of the method, each block of which corresponds to the results obtained during the implementation of the method
  • FIG. 2 shows a block diagram of the same embodiment the implementation of the method, but in the form of a sequence of actions that must be performed.
  • core cleaning machines such as Soxhlet or Dean-Stark are used, in which strong solvents circulate through the core, such as Toluene, Benzene, Methanol, etc., or combinations thereof at high temperatures and for a long time.
  • the proposed method includes obtaining an image (scanning) of a rock sample 1 and obtaining 2 three-dimensional images 3 of a sample 1.
  • Scanning can be carried out, for example, by computer x-ray microtomography.
  • the method of x-ray tomography allows you to determine the spatial distribution of linear attenuation coefficients (LKO) of x-ray radiation inside the sample.
  • LKO linear attenuation coefficients
  • the test sample is X-rayed through from different sides.
  • the transmitted radiation (shadow projection) is each time recorded by a two-dimensional x-ray detector. Further, the resulting array of shadow projections is restored by any of the known reconstruction algorithms (for example, back projection, algebraic methods).
  • the recovered data is a layered representation of the internal structure of the sample.
  • Scanning can also be carried out by neutron microtomography.
  • the fundamental difference between this method and the method of x-ray tomography is to probe the sample with a neutron beam, not x-ray photons. All other key elements of the microtomographic experiment remain virtually unchanged.
  • As a result of reconstruction a three-dimensional image of the attenuation coefficients of the neutron beam is formed.
  • the contrast observed in the image has a different nature compared to x-ray.
  • the contrast between the solid phase and the pores is sufficient for segmentation.
  • the three-dimensional image, marked into voids and solid phase, is a model 6 of the void space of the rock sample, which, ultimately, will be calculated 15 migration of oil into the reservoir.
  • an oriented surface is understood to mean the presence at each of its points in a unified manner of a given parameter that determines which side of the boundary the solid phase is on and which is the time, that is, the void space.
  • a parameter the normal to the surface, everywhere directed from the rock to the pore (or everywhere vice versa), can be used.
  • A be the oriented interface between the void space and the solid phase of the studied rock sample with a normal directed from the rock to the pore.
  • any of the known coordinate systems of three-dimensional space can be used to describe the surface A (for example, a rectangular Cartesian (x, y, z)).
  • a three-dimensional array (a set of two-dimensional images) should be obtained, in which, in the case of binarization, the value “0” corresponds to the pore space, and the value “1” corresponds to the rock.
  • the value “0” corresponds to the pore space
  • the value “1” corresponds to the rock.
  • any other predefined number can be taken. For example, for 8-bit images, the value “255” is often used. Without loss of generality, the value “1” is used throughout.
  • boundary voxels is necessary to create a discrete representation of the desired surface 5.
  • the determination of surface normals in each voxel can be performed in various ways.
  • the orientation of the surface at each point of the boundary found at the previous stage can be determined by calculating the gradient vector of the reconstructed microtomographic image at the same point.
  • This approach is based on the fact that the void space (filled with air or another gas, water or hydrocarbons, etc.) has a lower LOC value compared to the solid (mineral) phase. For this reason, at the pore-rock boundary, the gradient from the LOC field is directed perpendicular to the boundary from lower values in the pore to larger values in the solid phase.
  • Gradient vector calculation recommended produce in a small neighborhood of the point under consideration to combat noise in the reconstructed images of the sample.
  • the size of the neighborhood is determined by both the depicted structure (characteristic sizes of features) and noise characteristics.
  • Mineral analysis 7 is then carried out, i.e. determine the distribution of 8 minerals on the surface 5 of the section of the void space and the solid phase of the sample.
  • Different minerals have different wettability properties.
  • the determination of the wettability of the surface of the void space requires taking into account its mineral composition.
  • M (A) the correspondence between points on the surface A and their mineral composition M in a small neighborhood of each point.
  • M should clearly indicate the type of mineral of the corresponding point.
  • this is conveniently implemented in the form of a table of integers, each of which encodes a particular type of mineral. Further, these numbers are assigned to all points of surface A, depending on their mineral affiliation.
  • M (A) M
  • M corresponds, for example, to quartz, dolomite, etc.
  • M (A) M
  • it becomes necessary to determine M (A) which can be done in various ways. It is clear that due to the limited spatial resolution of the obtained three-dimensional image, several minerals (a mixture of minerals) can be located at one point (voxel) of surface A. In this case, it seems appropriate to separate such mixtures into separate conventional types of minerals and carry out all further procedures for them, as for independent minerals. If the number of such points on surface A is small, then the introduction of additional conventional minerals corresponding to mixtures of real minerals does not make sense and only complicates the implementation of the invention.
  • the distribution of M (A) can be determined directly from the data of X-ray microtomography, namely, the reconstructed LKO values and their comparison with theoretical ones.
  • the LKO value for each substance depends on its chemical composition, mass density and energy of the probe x-ray beam.
  • the type of mineral at a point can be approximately determined by correlating the reconstructed and theoretically calculated LKO values (see, for example, J. N. Hubbel and SSM, "NIST X-ray Attenuation Databases," The National Institute of Standards and Technology (NIST), [Online]. Available: http: //www.nist .gov / pml / data / xraycoef / index.cfm.)
  • M (A) from X-ray microtomography data, supplemented by the results of an energy-dispersive X-ray microanalysis of any region (section) of the test sample (Energy Dispersive X-Ray microanalysis, EDX), performed in scanning electron microscopy (Scanning Electron Microscopy, SEM ) (see, for example, G. Ying, "Automated Scanning Electron Microscope Based Mineral Liberation Analysis,” Journal of Minerals & Materials Characterization & Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 33-41, 2003).
  • SEM scanning Electron Microscopy
  • the obtained distribution of minerals can be representative in order to extend the distribution to a three-dimensional image of microtomography and / or directly to A (for example, based on reconstructed LKO values with preliminary spatial combination of the distribution of minerals and 3D images of microtomography).
  • the volumetric content of minerals in the rock can be known from the results of the study of core material (for example, by X-ray diffraction methods).
  • the distribution of minerals M (A) on the inner surface of the digital Sample models can be produced according to volumetric content. This procedure can be carried out both randomly with a given probability distribution of the presence of minerals, and in a more complex way, given the general knowledge about the structure, structure and distribution of certain minerals in a particular rock. So, for clastic rock with a certain volumetric content of quartz - 95% and clays - 5%, it is advisable to distribute clays on the surface near the contacts of the grains, and quartz - on the surface of the grains themselves away from the contacts.
  • Such methods may include, for example: synchrotron microtomography using monochromatic x-ray radiation, x-ray fluorescence microtomography, x-ray topotomography.
  • topographic features of the surface can be taken into account. These features can be taken into account through the procedure 9 for determining the parameters of the local surface roughness.
  • the surface roughness should be described by a whole set of parameters. Among them, the most important factor for determining wettability is roughness factor 10, which is calculated on surface A:
  • S TRUE (A) is the actual surface area of the pore-rock interface in some small neighborhood of the point under consideration
  • ST is the surface area A constructed from microtomography data calculated in the same neighborhood of the same point.
  • the roughness factor (I) reflects the difference in surface areas calculated on and using other higher resolution methods.
  • the procedure 9 for evaluating the values of 10 of the parameter F (A) at each point on the surface A can be performed in different ways. For example, direct measurements are possible with any available surface topography method for each mineral included in the sample. Next, the roughness factor is calculated for each of them. F (M). Finally, taking into account the previously determined distribution of M (A), it is easy to calculate F (A).
  • the roughness factor for a particular mineral can be approximately estimated on the basis of published data. For the previously determined surface A of the interface between the void space and the solid phase of the studied porous sample, it is easy to calculate the total area (surface area of the sample, including the void space). The area thus calculated can be compared with a similar value measured laboratory on the same (preferably) or similar sample.
  • the surface area of the rock sample can be measured, for example, by the well-known BET method (see, for example, S. Brunauer, P. Emmett and E. Teller, "Adsorption of Gases in Multimolecular Layers," J. Am. Chem. Soc. vol. 60, p. 309, 1938) or any other. Further, the roughness factor is chosen so that the found areas satisfy (1).
  • the wettability of the solid phase is determined at each point of the sample, taking into account the obtained surface distribution of minerals M (A) and roughness factor F (A).
  • the definition of 11 wettability 12 of the solid rock phase W ° (A) means that for each point of surface A, the value is determined: where the indices S (solid), O (oil), W (water) denote the rock surface, oil and water, respectively, is the surface tension at the interface between phases X and Y.
  • W (M) wettability of the surfaces of the minerals M that make up the test surface with oil and formation water.
  • the wettability of each mineral can be measured separately using methods for measuring contact angle, calorimetry, gas adsorption, or any other known method for measuring wettability. Further, knowing the distribution of minerals M (L) over surface A, it is easy to determine W ° (A).
  • the wettability of each mineral is estimated based on available literature data on the wettability of minerals with the closest mineral solution and oil properties. Further, knowing the distribution of minerals M (A) over surface A, we can determine W ° (A). As mentioned above, by the definition of equilibrium wettability 16 we mean the determination of the wettability parameter W (A), for each point on the rock surface A, corresponding to the equilibrium state in the formation, after the formation of the oil and gas field.
  • hydrodynamic modeling 15 namely, to simulate the process of oil migration into the void space of a rock filled with formation water at the initial stage of field formation, in accordance with our knowledge and / or assumptions about the history of this process in this formation.
  • the system comes into equilibrium.
  • the final distribution of 16 wettability parameters W (A) is determined.
  • this simulation is carried out on the constructed model 6 using the found wettability distributions 12 and roughness factor 10.
  • Simulation of both scenarios of oil migration can be carried out in different ways. For example, by calculating the distribution of liquids in the space of a porous medium based on minimizing the total Helmholtz free energy. Similar calculations can be performed using the density functional method in hydrodynamics (AY Demianov, O. Y. Dinariev and NV Evseev, Introduction to the density functional method in hydrodynamics, Moscow: Fizmatlit, 2014, pp. 37-70). This method allows you to simulate the hydrodynamic and diffusion processes in multicomponent fluids occurring in complex three-dimensional geometries.
  • the equilibrium wettability of the rock W (A) can be determined if the saturation of the test sample with oil So is given (the ratio of the volume of the porous space occupied by the oil to the total volume of the porous space of the sample), the wettability of the rock 12 solid phase W ° (A), the surface roughness factor 10 of the surface F (A), and the model of the void space 6.
  • Saturation So is set based on information about the studied formation. This value imposes a condition on the initial distribution of oil and produced water in the mixture filling the void space of the sample.
  • One of the possible initial conditions for the distribution of liquids may be a uniform distribution of components (oil, formation water) within the pores of the rock in proportion to the corresponding required oil saturation So.
  • the wettability of the solid phase of the rock together with the surface roughness factor F (A) determine the effective initial wettability 14 ( ⁇ ⁇ ° ( ⁇ )) at points of surface A, which are then used explicitly in numerical simulation of 15 system hydrodynamics.
  • the procedure 13 for determining W ⁇ (A) through W ° (A) and F (A) can be carried out in different ways, for example, according to (3).
  • Wz-> 1 The entire surface of the rock will be covered with a layer of oil. Water will occupy the central part of the pores without touching the surface.
  • the Laplace pressure will either try to reduce the thickness of the thin film of water (with a convex surface) or increase the thickness of the thin film (with a concave surface). Consequently, the probability that the oil will directly come into contact with the surface is greater for convex surfaces and less for concave, and this probability will be controlled by the effective surface curvature at a given point.
  • Curvature can also be calculated from the original volumetric image (see, for example, B. Rieger, FJ Timmermans, LJ van Vliet and PW Verbeek, "On Curvature Estimation of ISO Surfaces in 3D Gray-Value Images and the Computation of Shape Descriptors, "IEEE Transactions on Pattern Aanalysis and Machine Intelligence, vol. 26, no. 8, pp. 1088-1094, 2004).
  • structural gradient intensity tensors are calculated, for which the problem of searching for eigenvectors (ST) and eigenvalues (SZ) is then solved.
  • a CB with a large C3 corresponds to the normal to this surface, while the other two correspond to the two main directions of surface curvatures at a given point in three-dimensional space.
  • the norms of the vectors of the derivatives of the normal vector field in these two directions at each point of the pore-rock surface (surface A) determine a pair of values of K ⁇ and R 2 of the main curvatures of the surface at the point in question.
  • the Laplace pressure (4) can be calculated. Further, if proppant pressure isotherms are known (from literature or measured) of a thin film of water formed between the surface of a given mineral and oil, the equilibrium thickness of the water film can be calculated (see, for example, L. Boinovich and A. Emelyanenko, "The prediction of wettability of curved surfaces on the basis of the isotherms of the disjoining pressure, "Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, vol. 383, pp. 10-16, 201 1).
  • wettability-dependent parameters can be calculated, such as, for example, relative phase permeabilities, electrical conductivity, etc.
  • the parameter R ' is selected, which makes it possible to bring the simulation results closer to similar experimental results in the best way.
  • the main procedures of the described method are implemented using electronic computing systems.
  • This system may be the only one for all the procedures mentioned. However, as a rule, different computers are used for each of the tasks. General requirements for all these computing systems are:
  • such a computing system may be a personal computer.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области изучения свойств смачивания. Для определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы получают трехмерное изображение внутренней структуры образца. На полученном изображении внутренней структуры образца выделяют пустотное пространство и твердую фазу. Определяют поверхность раздела пустотного пространства и твердой фазы образца и распределение минералов на этой поверхности. Определяют смачиваемость твердой фазы в каждой точке поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы. Численно моделируют процесс миграции нефти в пустотное пространство, заполненное пластовой водой на начальном этапе формирования нефтегазового месторождения, и, наконец, определяют равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы.

Description

СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАВНОВЕСНОЙ
СМАЧИВАЕМОСТИ ОБРАЗЦА ГОРНОЙ ПОРОДЫ
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к области исследования взаимодействия твердой среды с двумя несмешиваемыми жидкостями, а именно к изучению свойств смачивания, и предназначено для определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Смачиваемость — это поверхностное явление, возникающее на границе соприкосновения фаз, одна из которых твёрдое тело, а другие— несовмещающиеся жидкости или жидкость и газ. Смачиваемость проявляется в полном или частичном растекании жидкости по твердой поверхности или в присоединении к этой поверхности в присутствии другой жидкости, несмешивающейся с первой. Смачиваемость является важным параметром во многих отраслях промышленности, таких как фармацевтическая, легкая промышленность, нефтяная и газовая промышленность, и т.д.
Например, в нефтегазовой промышленности смачиваемость поверхности пород- коллекторов является одним из основных факторов, определяющих местоположение, потоки и распределения жидкостей в резервуаре. Будучи основным фактором, определяющим распределение жидкостей в резервуаре, смачиваемость влияет на многие типы геофизических и петрофизических исследований свойств коллекторов - электрические свойства, кривые капиллярного давления, относительные фазовые проницаемости и т.д. Смачиваемость породы сильно влияет на выбор оптимальных способов добычи нефти, особенно в процессе вторичных и третичных методов добычи.
Смачивамость часто классифицируют по средней аффинности жидкостей к поверхности, например, в нефтегазовой промышленности выделяют: смачиваемую водой породу, нейтральную смачиваемость или смачиваемую нефтью породу; и по пространственному распределению смачиваемости, например, в нефтегазовой промышленности: однородная, фракционная (гетерогенные поверхности со случайным распределением частиц породы обладающих разной смачиваемостью), смешанная смачиваемость (например, мелкие поры лучше смачиваются водой, а более крупные поры лучше смачиваются нефтью), и т.д..
Смачиваемость определяется физико-химическими взаимодействиями жидких сред друг с другом и с гетерогенной поверхностью твердых сред. Из-за сложности исследования поверхностных взаимодействий до настоящего времени не существует какого-либо универсального метода для определения смачиваемости. Сложное пространственное распределение смачиваемости на поверхности пористой горной породы хорошо известный факт. Определение характера распределения смачиваемости является одной из важных задач в нефтегазовой промышленности.
В большинстве отраслей промышленности основным методом, используемым для оценки смачиваемости, является метод измерения контактного угла между поверхностью твердого тела и межфазной поверхностью двух смачивающих жидкостей (см., например, W. Abdallah et al., Fundamentals of Wettability, Oilfield review, vol. 19, no. 2, pp. 44-61, 2007). Недостатком этого метода является длительное время, необходимое для установления равновесного угла смачивания (до 1000 ч.), гистерезис контактного угла, обусловленный множеством причин, таких как, но не ограничиваясь ими: поверхностная структура, поверхностные неоднородности, и др. Другим недостатком метода является то, что метод применим для оценки смачиваемости гладких однородных поверхностей и его довольно трудно реализовать для характеризации поверхностей пористых сред и гетерогенных поверхностей.
В нефтяной и газовой промышленности смачиваемость сильно смачиваемого водой или сильно смачиваемого нефтью резервуара в некоторых случаях может быть определена по результатам скважных геофизических исследований. В большинстве же случаев, для исследования смачиваемости используются лабораторные исследования керна горной породы. Методы USBM и метод Амота-Харви или их комбинации считаются отраслевыми стандартами для оценки смачиваемости керна (см., например, Е. Donaldson and W. Alam, Wettability, Houston: Gulf Publising Company, 2008, pp. 2-27). Оба перечисленных метода основаны на лабораторном моделировании процессов вытеснения нефти водой и воды нефтью, происходящих в пласте. В результате экспериментов по определению смачиваемости данными методами, как правило для каждого образца керна находят лишь одно число, характеризующее смачиваемость: между -1 и +1 для метода Амота и между - оо и + оо для USBM. Это число не характеризует смачиваемость напрямую, скорее оно характеризует эффективность вытеснения жидкостей в указанных процессах и в связи с тем, что эффективность вытеснения зависит от смачиваемости этот параметр имеет отношение к состоянию смачиваемости. В то же время полученное число не позволяет определить ни контактный угол смачивания жидкости на поверхности и не дает никакой информации о распределении смачиваемости на поверхности керна. Сложная внутренняя структура пор оказывает дополнительное влияние на результаты тестов вне зависимости от состояния смачиваемости поверхностей.
Большинство из упомянутых методов позволяют определить среднюю смачиваемость, в то время как неоднородность смачивания этими методами не оценивается. По нашим данным, в настоящий момент в нефтегазовой промышленности не было предложено метода для оценки пространственной неоднородности смачиваемости.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Обеспечиваемый в настоящем изобретении способ обеспечивает определение равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы (минеральной матрицы, минерального скелета) образца горной породы в том состоянии, в котором порода находится в пласте после образования нефтегазового месторождения, но до того, как порода подверглась влиянию техногенных воздействий человека. А именно, влиянию, вызванному воздействием на горную породу за счет проникновения бурового раствора, механического воздействия на образец при выбуривании, изменений смачиваемости породы, вызванных подъемом, транспортировкой, хранением керна и т.д. Знание распределения равновесной смачиваемости обеспечивает возможность построения корректной модели исследуемого резервуара с учетом взаимодействия между твёрдой фазы породы и флюидами, насыщающими пустотное пространство. Такая модель предназначена для выбора оптимальных сценариев разработки месторождений жидких углеводородов путем их численного моделирования.
В соответствии с предлагаемым способом определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы получают трехмерное изображение внутренней структуры образца. На полученном изображении внутренней структуры образца выделяют пустотное пространство и твёрдую фазу. Определяют поверхность раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца и распределение минералов на этой поверхности. Определяют смачиваемость твердой фазы в каждой точке поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы. Численно моделируют процесс миграции нефти в пустотное пространство, заполненное пластовой водой на начальном этапе формирования нефтегазового месторождения, и, наконец, определяют равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения получение трехмерного изображения внутренней структуры образца горной породы выполняют методом компьютерной рентгеновской микротомографии, в соответствии с другими вариантами осуществления изобретения - методом нейтронной микротомографии или методом послойной электронной микроскопии с использованием фокусированного ионного пучка.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы определяют на основе данных рентгеновской микротомографии путем сравнения линейных коэффициентов ослабления рентгеновского излучения, полученных в результате сканирования образца, с теоретическими линейными коэффициентами ослабления рентгеновского излучения.
В соответствии с другим вариантом осуществления изобретения распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы определяют на основе данных рентгеновской микротомографии, дополненных результатами энерго-дисперсионного рентгеновского микроанализа.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы задают в соответствии с объёмным содержанием минералов в образце, определенным путем применения специальных методов исследования керна горной породы, таких как рентгенодифракционный анализ, анализ шлифов.
В других вариантах осуществления изобретения перед определением смачиваемости твердой фазы в каждой точке поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца определяют фактор шероховатости поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца, который учитывают как эффективную поправку к смачиваемости твердой фазы.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы горной породы определяют путем численного моделирования процесса первичной миграции нефти отдельными молекулами или кластерами молекул посредством диффузии внутри пластовой воды.
В соответствии с другим вариантом осуществления изобретения равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы горной породы определяют путем численного моделирования процесса первичной миграции нефти как макроскопической фазы за счет сил гравитации (плотность нефти ниже плотности пластовой воды). В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения численно моделируется совместное действие обоих механизмов миграции, играющих разную роль на разных стадиях формирования нефтяной залежи.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 приведена блок-схема варианта осуществления способа, каждый блок которой соответствует результатам, получаемым в ходе осуществления способа, на фиг. 2 приведена блок-схема того же варианта осуществления способа, но в виде последовательности действий, которые необходимо выполнить.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Согласно современной научной концепции образования нефтяных резервуаров, считается, что изначально межпоровое пространство пористой среды нефтяного резервуара заполнено пластовой водой, соответственно вся поверхность твёрдой фазы горной породы была покрыта пластовой водой. Впоследствии нефть мигрировала (из нефтематеринской породы) в область нефтяного пласта, вытесняя пластовую воду. По истечение длительного (геологического) времени, полярные компоненты, присутствующие в нефти могли адсорбироваться на части поверхностей твёрдой фазы горной породы, образуя тонкие пленки нефтяных отложений на поверхности твёрдой фазы. Как показывают лабораторные исследования, эти отложения, как правило достаточно прочно связаны с поверхностью, так, что порой очистка данных отложений - пленок при экстракции керна вызывает значительные трудности. В нефтяной промышленности для очистки керна используются экстракционные аппараты типа Сокслета или Дина-Старка, в которых через керн циркулируют сильные растворители, такие как Толуол, Бензол, Метанол и т.д., либо их комбинации при высоких температурах и в течение длительного времени.
Так как образовавшиеся адсорбированные пленки нефтяных компонент прочно связаны с поверхностью и, с большой вероятностью, не десорбируются при разработке месторождения (часто не десорбируются, даже с помощью упомянутых выше методов очистки керна), для характеризации смачиваемости горной породы необходимо определить смачиваемость породы покрытой пленками данных отложений, а не непосредственно смачиваемость твёрдой фазы породы W(A). Именно это состояние поверхности горной породы (толщиной пленок нефтяных отложений мы пренебрегаем) мы будем называть равновесным состоянием. Под определением равновесной смачиваемости мы понимаем нахождение параметра смачиваемости W(A), для каждой точки поверхности А породы, соответствующего равновесному состоянию в пласте. Как показано на фиг. 1 и 2, предлагаемый способ включает получение изображения (сканирование) образца 1 горной породы и получение 2 трёхмерного изображения 3 образца 1. Сканирование может быть осуществлено, например, методом компьютерной рентгеновской микротомографии. Метод рентгеновской томографии позволяет определять пространственное распределение линейных коэффициентов ослабления (ЛКО) рентгеновского излучения внутри образца. В ходе эксперимента исследуемый образец просвечивают рентгеновским пучком с разных сторон. Прошедшее излучение (теневая проекция) при этом каждый раз регистрируется двумерным рентгеновским детектором. Далее, полученный массив теневых проекций восстанавливают каким-либо из известных алгоритмов реконструкции (например, обратное проецирование, алгебраические методы). Восстановленные данные являются послойным представлением внутренней структуры образца.
Сканирование может быть осуществлено также методом нейтронной микротомографии. Принципиальное отличие данного метода от метода рентгеновской томографии состоит в зондировании образца пучком нейтронов, а не рентгеновских фотонов. Все прочие ключевые элементы микротомографического эксперимента остаются практически без изменения. В результате реконструкции формируется трёхмерное изображение коэффициентов ослабления нейтронного пучка. Таким образом, наблюдаемый на изображении контраст имеет иную природу по сравнению с рентгеновским. При этом, как и в рентгеновском случае, контраст между твёрдой фазой и порами достаточен для проведения сегментации.
Возможно также применение других методов получения трёхмерных изображений, в том числе более высокого разрешения. Примерами таких методов могут служить рентгеновская нанотомография, растровая (сканирующая) электронная микроскопия со встроенной системой травления образца фокусированным ионным пучком. Последняя технология позволяет стравливать малую подобласть образца слой за слоем с шагом 10 нм. Последовательно с травлением производится съёмка этих слоев в сканирующем электронном пучке. В итоге формируется трёхмерное изображение приповерхностного объёма размером около 10x 10x 10 мкм и разрешением около 10 нм. Возможна также комбинация вышеуказанных методов. Затем проводят процедуру обработки 4 полученного изображения 3 образца 1, которая состоит в выделении пустотного пространства и твёрдой фазы, а также определении поверхности 5 раздела пустотного пространства и твёрдой фазы (пора- порода) образца.
Трёхмерное изображение, размеченное на пустоты и твёрдую фазу, представляет собой модель 6 пустотного пространства образца горной породы, на которой, в конечном счёте, будет проведён расчёт 15 миграции нефти в пласт.
Для дальнейшего осуществления изобретения удобно в качестве поверхности 5 использовать ориентированную поверхность. Под ориентированной поверхностью здесь и далее понимается наличие в каждой её точке единым образом заданного параметра, определяющего с какой стороны от границы находится твёрдая фаза, а с какой - пора, то есть пустотное пространство. В качестве такого параметра может быть использована нормаль к поверхности, всюду направленная от породы к поре (или всюду наоборот).
Пусть А - ориентированная поверхность раздела пустотного пространства и твёрдой фазы исследуемого образца горной породы с нормалью, направленной от породы к поре. В общем случае для описания поверхности А может быть использована любая из известных систем координат трёхмерного пространства (например, прямоугольная декартова (x,y,z)). Для определения А по полученному трёхмерному изображению внутренней структуры пористого образца горной породы, выраженному в значениях коэффициента ослабления, необходимо выполнить следующие операции: сегментация трёхмерного изображения (бинаризация); выделение точек трёхмерного изображения (вокселей), соответствующих границам раздела пора-порода; определение нормалей к поверхности в каждом вокселе.
Для построения модели 6 пустотного пространства, т.е. выделения на полученном трёхмерном изображении пустотного пространства и твёрдой фазы, необходимо выполнить лишь сегментацию трёхмерного изображения (бинаризация). Процедуры сегментации, необходимые для построения модели 6 пустотного пространства и определения поверхности 5 раздела пустотного пространства и твёрдой фазы, абсолютно идентичны. Сегментация трёхмерного изображения может быть осуществлена любым из известных методов, наиболее подходящим в каждом конкретном случае в зависимости от качества данных и структуры объекта исследования. Один из возможных вариантов представлен в заявке WO/2014/003596. В результате должен быть получен трёхмерный массив (набор двумерных изображений), в котором в случае бинаризации значение «0» соответствует поровому пространству, а значение «1» соответствует породе. Вместо «1» может быть взято любое другое заранее установленное число. Например, для 8-битных изображений часто используют значение «255». Не ограничивая общности, далее всюду используется значение «1».
Выделение граничных вокселей необходимо для создания дискретного представления искомой поверхности 5. Эта операция может быть выполнена несколькими способами. Например, в ходе выполнения сегментации воксели, которые имели близкие вероятности принадлежности к обоим классам (пора «0» и порода «1»), могут быть классифицированы как граничные. Иная возможность состоит в определении границы известным морфологическим методом «эрозия». Суть операции состоит в том, что всем вокселям со значением «1 », отстоящим от какого-либо из вокселей со значением «0» на расстояние меньшее наперёд заданного d присваивают значение «0». Далее, полученный массив может быть поэлементно вычтен из исходного, сегментированного. В результате будет получен массив со значением «1 » на вокселях, принадлежащих границе пора-порода толщиной d. Представляется оптимальным использовать d = l. В описанном варианте исходные несегментированные изображения не требуются.
Определение нормалей к поверхности в каждом вокселе может быть выполнено различными способами. Например, ориентация поверхности в каждой точке границы, найденной на прерыдущем этапе, может быть определена через вычисление вектора градиента реконструированного микротомографического изображения в этой же точке. Данный подход основан на том, что пустотное пространство (заполненное воздухом или другим газом, водой или углеводородами, и т.д.) имеет меньшее значение ЛКО по сравнению с твёрдой (минеральной) фазой. По этой причине, на границе пора-порода градиент от поля ЛКО направлен перпендикулярно границе от меньших значений в поре к большим значениям в твёрдой фазе. Вычисление вектора градиента рекомендуется производить в небольшой окрестности рассматриваемой точки для борьбы с шумами на реконструированных изображениях образца. Размер окрестности определяется как изображаемой структурой (характерные размеры особенностей), так и характеристиками шума.
Затем проводят минеральный анализ 7, т.е. определяют распределение 8 минералов на поверхности 5 раздела пустотного пространства и твердой фазы образца. Различные минералы обладают разными свойствами смачиваемости. По этой причине определение свойств смачиваемости поверхности пустотного пространства требует учёта её минерального состава. Обозначим через М(А) соответствие между точками на поверхности А и их минеральным составом М в малой окрестности каждой точки. Таким образом, значения М должны однозначно указывать на тип минерала соответствующей точки. Технически это удобно реализовать в виде таблицы целых чисел, каждое из которых кодирует тот или иной тип минерала. Далее эти числа присваиваются всем точкам поверхности А в зависимости от их минеральной принадлежности. В простейшем случае мономинеральной поверхности М(А) = М, где М соответствует, например, кварцу, доломиту и т.д. В более сложных случаях возникает необходимость определения М(А), что может быть осуществлено различными способами. Ясно, что в силу ограниченности пространственного разрешения полученного трёхмерного изображения, в одной точке (вокселе) поверхности А может находиться несколько минералов (смесь минералов). В таком случае представляется целесообразным выделять подобные смеси в отдельные условные типы минералов и все дальнейшие процедуры проводить для них, как для независимых минералов. Если количество таких точек на поверхности А незначительно, то введение дополнительных условных минералов, соответствующих смесям реальных минералов, не имеет смысла и лишь усложняет осуществление изобретения.
Распределение М(А) можно определить напрямую из данных рентгеновской микротомографии, а именно реконструированных значений ЛКО и их сравнения с теоретическими. Величина ЛКО для каждого вещества (минерала, в частности) зависит от его химического состава, массовой плотности и энергии зондирующего рентгеновского пучка. В случае известного энергетического спектра пучка тип минерала в точке может быть приблизительно определен путём корреляции реконструированного и теоретически рассчитанного значений ЛКО (см., например, J. Н. Hubbel and S. S. M., "NIST X-ray Attenuation Databases," The National Institute of Standards and Technology (NIST), [Online]. Available: http://www.nist.gov/pml/data/xraycoef/index.cfm.) Некоторые минералы имеют слишком близкие значения ЛКО и, как правило, неразличимы.
Возможно определение М(А) из данных рентгеновской микротомографии, дополненных результатами энерго-дисперсионного рентгеновского микроанализа какой- либо области (сечения) исследуемого образца (Energy Dispersive X-Ray microanalysis, EDX), выполнимого в системах сканирующей электронной микроскопии (Scanning Electron Microscopy, SEM) (см., например. G. Ying, "Automated Scanning Electron Microscope Based Mineral Liberation Analysis," Journal of Minerals & Materials Characterization & Engineering, vol. 2, no. 1 , pp. 33-41, 2003). В методе EDX-SEM происходит регистрация характеристического рентгеновского спектра (возбуждаемого электронным пучком микроскопа) каждой точки сканируемой поверхности образца. Для наилучшего результата рекомендуется подготовить плоскую поверхность на специализированных станках в соответствии с требованиями метода EDX-SEM (заливка эпоксидной смолой исходного образца, разрезывание в желаемом месте, шлифовка, полировка и напыление токопроводящего материала). Полученные спектры могут быть проинтерпретированы и представлены в виде количественного химического состава. Для дальнейшего определения распределения минералов на сканированной поверхности необходимо использовать библиотеку спектров минералов, которую потребуется создать самостоятельно. Иная возможность состоит в использовании коммерчески доступного программного обеспечения для проведения минеральной идентификации. Хотя это всего лишь информация о поверхности (или некоторого сечения), полученное распределение минералов может быть представительным, для того чтобы распространить распределение на трёхмерное изображение микротомографии и/или напрямую на А (например, на основании реконструированных значений ЛКО с предварительным пространственным совмещением распределения минералов и 3D изображения микротомографии).
Объёмное содержание минералов в породе может быть известно из результатов исследования кернового материала (например, рентгенодифракционными методами). В этом случае, распределение минералов М(А) на внутренней поверхности цифровой модели образца может быть произведено в соответствии с объёмным содержанием. Данную процедуру можно провести как случайным образом с заданным распределением вероятности наличия минералов, так и более сложным способом, учитывая общие знания о структуре, строении и распределении определённых минералов в определённой породе. Так, для обломочной породы с определённым объёмным содержанием кварца - 95% и глин - 5% целесообразно распределить глины на поверхности вблизи контактов зёрен, а кварц - на поверхности самих зёрен вдали от контактов.
Существуют и иные методы, которые могут быть использованы для определения объёмного содержания минералов и их распределения 8 на поверхности М(А), в частности. К таким методам могут быть отнесены, например: синхротронная микротомография с использованием монохроматического рентгеновского излучения, рентгеновская флуоресцентная микротомография, рентгеновская топо-томография.
Помимо распределения минералов, для более корректного определения свойств смачиваемости на поверхности образца могут быть приняты во внимание топографические особенности поверхности. Эти особенности могут быть учтены через процедуру 9 определения параметров локальной шероховатости поверхности. В общем случае, шероховатость поверхности должна описываться целым набором параметров. Среди них наиболее важным для определения смачиваемости является фактор шероховато ти 10, который вычисляется на поверхности А:
Figure imgf000014_0001
где STRUE(A) - действительная площадь поверхности раздела пора-порода в некоторой малой окрестности рассматриваемой точки, a S T - площадь поверхности А, построенной по данным микротомографии, вычисленная в той же окрестности той же точки. Фактор шероховатости (I) отражает разницу в площадях поверхности, вычисленных на и с помощью других методов более высокого разрешения.
Процедура 9 оценки значений 10 параметра F(A) в каждой точке поверхности А может быть выполнена разными способами. Например, возможны прямые измерения любым доступным методом топографии поверхности для каждого минерала, входящего в состав образца. Далее, производится расчёт фактора шероховатости для каждого из них F(M). Наконец, с учётом ранее определённого распределения М(Л) несложно рассчитать F(A).
Фактор шероховатости для конкретного минерала может быть приближенно оценён на основании литературных данных. Для определённой ранее поверхности А раздела пустотного пространства и твёрдой фазы исследуемого пористого образца несложно вычислить полную площадь (площадь поверхности образца, включая пустотное пространство). Вычисленную таким образом площадь можно сравнить с аналогичной величиной, измеренной лабораторно на этом же (желательно) или подобном образце. Площадь поверхности образца горной породы может быть измерена, например, широко известным методом BET (см., например, S. Brunauer, P. Emmett and Е. Teller, "Adsorption of Gases in Multimolecular Layers," J. Am. Chem. Soc, vol. 60, p. 309, 1938) или любым другим. Далее, фактор шероховатости выбирается таким, чтобы найденные площади удовлетворяли (1).
Применение изображающих методов более высокого разрешения позволяют провести прямую реконструкцию, визуализацию и количественную оценку истинной топографии поверхности. Примерами таких методов могут служить рентгеновская нанотомография, растровая (сканирующая) электронная микроскопия, в том числе со встроенной системой травления образца фокусированным ионным пучком. Последняя технология позволяет стравливать малую подобласть образца слой за слоем с шагом 10 нм. Последовательно с травлением производится съёмка этих слоёв в сканирующем электронном пучке. В итоге формируется трёхмерное изображение приповерхностного объёма размером около 10x10x10 мкм и разрешением около 10 нм. Возможна также комбинация вышеуказанных методов.
Затем определяют 11 смачиваемость твёрдой фазы в каждой точке образца с учётом полученного поверхностного распределения минералов М(А) и фактора шероховатости F(A). Определение 11 смачиваемости 12 твёрдой фазы горной породы W°(A) обозначает, что для каждой точки поверхности А определена величина:
Figure imgf000015_0001
где индексы S (solid), О (oil), W (water) обозначают соответственно поверхность горной породы, нефть и воду, — поверхностное натяжение на границе между фазами Х и У.
Для определения W°(A) могут быть использованы несколько способов.
Возможно измерение смачиваемости W(M) поверхностей минералов М, составляющих исследуемую поверхность, нефтью и пластовой водой. Смачиваемость каждого минерала может быть измерена отдельно с помощью методов измерения контактного угла, калориметрии, газовой адсорбции или любого другого известного метода измерения смачиваемости. Далее, зная распределение минералов М(Л) по поверхности А, несложно определить W°(A).
В случае, когда выделение каждого минерала для исследований его свойств смачиваемости данными нефтью и водой не представляется возможным или связано со значительными сложностями возможен следующий вариант определения W°(A). Смачиваемость минералов, составляющих поверхность, определяется с помощью компонентной теории поверхностного натяжения (surface tension component theory). При этом для определения компонент поверхностного натяжения твердой поверхности каждого минерала могут быть использованы литературные данные, например, К. Mittal, Acid-Base Interactions: Relevance to Adhesion Science and Technology, Mittal, Ed., 2000, pp. 317-347, а для определения компонентных составляющих поверхностного натяжения исследуемых нефти и воды могут быть использованы экспериментальные измерения компонентных составляющих с помощью подхода трех жидкостей и измерений межфазных поверхностных натяжений по методу сидящей, висящей или вращающейся капли, либо любой другой известный метод измерения поверхностных натяжений жидкость-жидкость. Далее, как и ранее, зная распределение минералов М(А) по поверхности А, несложно определить W°(A).
В случае, когда подобные исследования межфазных натяжений жидкостей не представляются возможными, оценка смачиваемости каждого минерала производится на основе доступных литературных данных о смачиваемости минералов наиболее близкими по свойствам минеральным раствором и нефтью. Далее, зная распределение минералов М(А) по поверхности А, можно определить W°(A). Как упоминалось выше, под определением равновесной смачиваемости 16 мы понимаем нахождение параметра смачиваемости W(A), для каждой точки поверхности А породы, соответствующему равновесному состоянию в пласте, после формирования нефтегазового месторождения. По этой причине далее предлагается провести гидродинамическое моделирование 15, а именно, моделировать процесс миграции нефти в пустотное пространство породы, заполненное пластовой водой на начальной стадии формирования месторождения, в соответствии с нашими знаниями и/или предположениями об истории этого процесса в данном пласте. В ходе моделирования система приходит в равновесное состояние. На основании получившегося равновесного распределения флюидов (нефть, пластовая вода) определяется итоговое распределение 16 параметра смачиваемости W(A). Как будет показано ниже, проведение данного моделирования осуществляется на построенной модели 6 с использованием найденных распределений смачиваемости 12 и фактора шероховатости 10.
В научной среде существует два основных сценария формирования равновесного состояния в пласте. Предполагается, что до начала формирования нефтегазового месторождения пласт был заполнен пластовой водой. В процессе миграции нефти в пласт нефть мигрирует либо отдельными молекулами или кластерами молекул посредством диффузии внутри пластовой воды, либо как макроскопическая нефтяная фаза (капли или смачиваемые нефтью непрерывные каналы, соединяющие нефтематеринскую породу и резервуар) за счет сил гравитации (плотность нефти ниже плотности пластовой воды). Разумеется, возможно и совместное действие перечисленных механизмов миграции играющих разную роль на разных стадиях формирования нефтяной залежи.
Моделирование обоих сценариев миграции нефти может быть осуществлено разными способами. Например, методом расчета распределения жидкостей в пространстве пористой среды на основе минимизации полной свободной энергии Гельмгольца. Подобные расчеты могут быть выполнены с помощью метода функционала плотности в гидродинамике (A. Y. Demianov, О. Y. Dinariev and N. V. Evseev, Introduction to the density functional method in hydrodynamics, Moscow: Fizmatlit, 2014, pp.37-70). Данный метод позволяет моделировать гидродинамические и диффузионные процессы в многокомпонентных жидкостях, протекающие в сложных трёхмерных геометриях. В случае, если нефть мигрирует в нефтяной пласт в качестве отдельных молекул, равновесное состояние смачиваемости горной породы W(A) может быть определено, если заданы насыщенность исследуемого образца нефтью So (отношение объема пористого пространства, занятого нефтью к суммарному объему пористого пространства образца), смачиваемость 12 твёрдой фазы горной породы W°(A), фактор шероховатости 10 поверхности F(A), и модель пустотного пространства 6.
Насыщенность So задаётся на основании сведений об исследуемом пласте. Эта величина накладывает условие на начальное распределение нефти и пластовой воды в смеси, заполняющей пустотное пространство образца. Одним из возможных вариантов начальных условий для распределения жидкостей может быть равномерное распределение компонент (нефть, пластовая вода) внутри пор породы в пропорции соответствующей требуемой нефтенасыщенности So.
Смачиваемость твёрдой фазы горной породы совместно с фактором шероховатости поверхности F(A) определяют эффективную начальную смачиваемость 14 ( }φφ°(Α)) в точках поверхности А, которая затем в явном виде используются при численном моделировании 15 гидродинамики системы. Процедура 13 определения W^(A) через W°(A) и F(A) может быть осуществлена разными способами, например, согласно (3).
W^(A) = W°(A) - F(A) , (3)
В результате расчетов по данному методу, система приходит в равновесное состояние, соответствующее минимуму полной свободной энергии Гельмгольца. Например, в случае однородного распределения смачиваемости твёрдой фазы по поверхности }φφ°(Α) = эфф° = const, в зависимости от значения 3φφ° возможны следующие четыре варианта равновесного распределения жидкостей (A. Y. Demianov, О. Y. Dinariev and N. V. Evseev, Introduction to the density functional method in hydrodynamics, Moscow: Fizmatlit, 2014, pp. 57-70, 76-86):
ΐν3φφ° < -1 : Вся поверхность породы покрыта слоем воды, нефть занимает центральную часть пор, не прикасаясь к поверхности породы.
-1 < ¥эфф° < 0: Вода занимает все поры с большим отношением площадь/объем (ПО - отношение площади поверхности данной поры к ее объему). В то время как нефть займет поры с минимальным отношением ПО. Равновесные распределения определятся насыщенностями флюидов.
0 < 3φφ < 1 : Наоборот, нефть займет все поры с большим отношением ПО, а вода с меньшим.
Wз- ф > 1 : Вся поверхность породы будет покрыта слоем нефти. Вода займет центральную часть пор, не прикасаясь к поверхности.
Для определения равновесного распределения смачиваемости всей поверхности А далее делается предположение, что после прихода системы в равновесное состояние, те поверхности твёрдой фазы, которые оказались в равновесном состоянии в контакте с нефтью (Ао), изменили смачиваемость, в то время как смачиваемость оставшейся части поверхности (Aw, покрытой водой) - осталась неизменной. Для задания измененной смачиваемости поверхности Ао могут использоваться различные методы, например, может отдельно исследоваться смачиваемость образовавшихся нефтяных отложений в системе вода-нефть-пленка. В простейшем же случае можно принять W(AQ) = -1. Таким образом, в данном случае равновесная смачиваемость породы будет определяться смачиваемостью твёрдой фазы W (Αψ) = W^°(Aw) той части поверхности, которая соприкасалась только с водой (по результатам моделирования равновесного распределения), смачиваемость остальной части поверхности образца принимается W(AQ) = -1.
В случае сценария движения нефти как макроскопической фазы считается, что нефть мигрирует в породу в виде макроскопической фазы. Вытесняя пластовую воду из порового пространства, нефть может прийти в соприкосновение с поверхностью, в результате чего на поверхности может образоваться адсорбированная пленка полярных компонент нефти, которые изменят смачиваемость породы.
Рассмотрим тонкую пленку пластовой воды между поверхностью горной породы и нефтяной фазой. Силы гравитации и капиллярное давление толкают нефть по направлению к твердой поверхности, в то время как возникающее в пленке расклинивающее давление либо противодействует этим силам (в случае положительного расклинивающего давления), либо наоборот способствует этим силам уменьшая толщину пленки (отрицательное расклинивающее давление).
Для сложной геометрии поверхности горной породы при рассмотрении баланса сил необходимо также учитывать дополнительное давление Лапласа, возникающее за счет кривизны поверхности пленки вблизи поверхности породы:
(4) где Ri и R2 главные радиусы кривизны межфазной поверхности нефть-вода, а 1 =1 ] R2/(R.!+R2) - эффективная локальная кривизна поверхности. В дальнейшем, несмотря на то, что локальная кривизна этой поверхности может несколько отличаться от локальной кривизны твердой поверхности вблизи которой находится эта пленка, мы будем предполагать, что это отличие несущественно, принимая их равными друг другу. С учетом того, что толщина тонких пленок составляет единицы - сотни нанометров, это предположение кажется оправданным при описании данного метода.
Таким образом, при приближении нефти к кривой поверхности горной породы давление Лапласа будет либо стараться уменьшить толщину тонкой пленки воды (при выпуклой поверхности) либо увеличить толщину тонкой пленки (при вогнутой поверхности). Следовательно, вероятность того, что нефть будет непосредственно соприкасаться с поверхностью больше для выпуклых поверхностей и меньше для вогнутых, причем эта вероятность будет контролироваться эффективной кривизной поверхности в данной точке.
Для определения локальной эффективной кривизны поверхности в каждой точки поверхности А может использоваться несколько методов. Например, возможно определение прямым способом из дискретного представления поверхности в шаге 2 с последующим расчетом необходимых производных величин координа (V.A. Toponogov, Differential Geometry of Curves and Surfaces. Birkhauser, Boston, 2006, pp. 83-86).
Вычисление кривизны также может быть выполнено по исходному объёмному изображению (см., например. В. Rieger, F. J. Timmermans, L. J. van Vliet and P. W. Verbeek, "On Curvature Estimation of ISO Surfaces in 3D Gray- Value Images and the Computation of Shape Descriptors," IEEE Transactions on Pattern Aanalysis and Machine Intelligence, vol. 26, no. 8, pp. 1088-1094, 2004). В этом случае в каждой точке трёхмерного изображения рассчитываются структурные градиентные тензоры интенсивности, для которых затем решается задача поиска собственных векторов (СВ) и собственных значений (СЗ). Для вокселей, лежащих на поверхности раздела пора-порода, СВ с большим СЗ соответствует нормали к этой поверхности, в то время как два других - двум главным направлениям кривизн поверхности в данной точке трёхмерного пространства. Нормы векторов производных от векторного поля нормалей по этим двум направлениям в каждой точке поверхности пора-порода (поверхность А) определяют пару значений К\ и R2 главных кривизн поверхности в рассматриваемой точке.
Возможны и другие способы определения локальной эффективной кривизны поверхности в каждой точки поверхности А.
В упомянутых выше способах вычисления целесообразно проводить в некоторой малой окрестности рассматриваемой точки для подавления артефактов влияния шумов на изображении, а также дискретности данных.
После того, как найдена эффективная кривизна поверхности можно рассчитать давление Лапласа (4). Далее, если известны изотермы расклинивающего давления (из литературных данных или измерены) тонкой пленки воды, образованной между поверхностью данного минерала и нефтью, может быть рассчитана равновесная толщина пленки воды (см., например, L. Boinovich and A. Emelyanenko, "The prediction of wettability of curved surfaces on the basis of the isotherms of the disjoining pressure," Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, vol. 383, pp. 10-16, 201 1). Таким образом можно определить, в каких областях поверхности пленка воды отсутствует (толщина пленки равна нулю) и, следовательно, полярные компоненты нефти могли изменить смачиваемость данной области поверхности. Смачиваемость данной части поверхности меняется на W(AQ) = -1, а смачиваемость оставшейся части поверхности остается неизменной.
Если изотерма расклинивающего давления не известна, то для определения поверхности, которая изменила смачиваемость, необходимо выбрать некую кривизну поверхности - критическое значение R'. Поверхность, кривизна которой больше данного значения R', согласно данному предположению изменила смачиваемость за счет адсорбции полярных компонент нефти на данной части поверхности, в то время, как поверхность с меньшей кривизной поверхности не изменила смачиваемость.
Для выбора критической величина R' могут быть использованы несколько вариантов. Если известно соотношение площадей поверхности покрытых адсорбированными нефтяными компонентами к общей площади поверхности - коэффициент гидрофобности, то значение R' можно подобрать итеративно, рассчитав площадь поверхности, соответствующей поверхности с кривизной меньше R' и больше R'. Если соотношение площадей этих поверхностей неизвестно, то критическое значение R' может быть подобрано итеративно с помощью следующей процедуры. В качестве начального значения R' может быть взято любое значение, например, R ' = 0. Для всей поверхности, обладающей меньшей кривизной условия смачиваемости не меняются, а для поверхности обладающей большей кривизной условия смачивания меняются на W = -1. Далее с помощью компьютерного моделирования, например, методом функционала плотности, могут быть рассчитаны параметры, зависящие от смачиваемости, такие как, например, относительные фазовые проницаемости, электрическая проводимость, и т.д. В результате моделирования выбирается параметр R', позволяющий приблизить результаты моделирования к аналогичным экспериментальным результатам наилучшим образом.
После того, как критическое значение кривизны поверхности определено, равновесная смачиваемость поверхности определяется следующим образом: смачиваемость поверхности, обладающей локальной кривизной, меньше критического значения остается неизменной (равной смачиваемости твёрдой фазы породы W°), а смачиваемость остальной части поверхности меняется на W(AQ) = -1.
Основные процедуры описанного способа (получение изображения 2, выполнение сегментации 4, определение распределения минералов 7, учёт фактора шероховатости 9 и, безусловно, само моделирование процесса первичной миграции нефти 15) реализуются с использованием электронных вычислительных систем. Эта система может быть единственной для всех упомянутых процедур. Однако, как правило, используются различные вычислительные машины для каждой из задач. Общие требования ко всем этим вычислительным системам состоят в наличии:
• процессора для выполнения необходимых команд и вычислений; • памяти для хранения временной и постоянной информации (объёмом достаточным для работы с получаемыми данными);
• устройств ввода и вывода для управления и контроля выполняемых процедур;
• а также возможности передачи информации через сеть или съёмные носители.
В простейшем случае реализации изобретения такой вычислительной системой может быть персональный компьютер.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы, в соответствии с которым:
- получают трехмерное изображение внутренней структуры образца горной породы,
- на полученном трехмерном изображении внутренней структуры образца выделяют пустотное пространство и твёрдую фазу, и определяют поверхность раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца,
- определяют распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца,
- определяют смачиваемость твёрдой фазы в каждой точке поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы,
- численно моделируют процесс миграции нефти в пустотное пространство образца и определяют равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца горной породы.
2. Способ по п.1, в соответствии с которым получение трёхмерного изображения внутренней структуры образца горной породы выполняют методом компьютерной рентгеновской микротомографии.
3. Способ по п.1, в соответствии с которым получение трёхмерного изображения внутренней структуры образца горной породы выполняют методом нейтронной микротомографии.
4. Способ по п.1 , в соответствии с которым получение трёхмерного изображения внутренней структуры образца горной породы выполняют методом послойной электронной микроскопии с использованием фокусированного ионного пучка.
5. Способ по п.2, в соответствии с которым распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца определяют на основе данных рентгеновской микротомографии путем сравнения линейных коэффициентов ослабления рентгеновского излучения, полученных в результате сканирования образца, с теоретическими линейными коэффициентами ослабления рентгеновского излучения.
6. Способ по п.З, в соответствии с которым распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца определяют на основе данных нейтронной микротомографии путем сравнения коэффициентов ослабления нейтронного пучка, полученных в результате сканирования образца, с теоретическими.
7. Способ по п.5, в соответствии с которым распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца определяют на основе данных рентгеновской микротомографии, дополненных результатами энерго-дисперсионного рентгеновского микроанализа.
8. Способ по п.1 , в соответствии с которым распределение минералов на поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца задают в соответствии с объёмным содержанием минералов в образце, определённым путем применения специальных методов исследования керна горной породы.
9. Способ по п.8, в соответствии с которым в качестве специального метода исследования керна горной породы для определения объёмного содержания минералов в образце используется рентгенодифракционный анализ.
10. Способ по п.8, в соответствии с которым в качестве специального метода исследования керна горной породы для определения объёмного содержания минералов в образце используется анализ шлифов.
1 1. Способ по п.1, в соответствии с которым перед определением смачиваемости твёрдой фазы в каждой точке поверхности раздела пустотного пространства и твёрдой фазы образца определяют фактор шероховатости этой поверхности, который учитывают как эффективную поправку к смачиваемости твердой фазы.
12. Способ по п.1 , в соответствии с которым равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы горной породы определяют путем численного моделирования процесса первичной миграции нефти отдельными молекулами или кластерами молекул посредством диффузии внутри пластовой воды.
13. Способ по п.1 , в соответствии с которым равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы горной породы определяют путем численного моделирования процесса первичной миграции нефти как макроскопической фазы за счет сил гравитации.
14. Способ по п.1, в соответствии с которым равновесную смачиваемость поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы горной породы определяют путем численного моделирования процесса первичной миграции нефти одновременно как отдельными молекулами или кластерами молекул посредством диффузии внутри пластовой воды, так и макроскопической фазой за счет сил гравитации.
PCT/RU2015/000193 2015-03-27 2015-03-27 Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы WO2016159807A1 (ru)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017133503A RU2670716C9 (ru) 2015-03-27 2015-03-27 Способ определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы
US15/562,205 US10557783B2 (en) 2015-03-27 2015-03-27 Method for determining equilibrium wettability of an interface between a void space and a solid phase of a rock sample
PCT/RU2015/000193 WO2016159807A1 (ru) 2015-03-27 2015-03-27 Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2015/000193 WO2016159807A1 (ru) 2015-03-27 2015-03-27 Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016159807A1 true WO2016159807A1 (ru) 2016-10-06

Family

ID=57005208

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2015/000193 WO2016159807A1 (ru) 2015-03-27 2015-03-27 Способ определения равновесной смачиваемости образца горной породы

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10557783B2 (ru)
RU (1) RU2670716C9 (ru)
WO (1) WO2016159807A1 (ru)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2682098C1 (ru) * 2018-04-06 2019-03-14 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет" Способ определения смачиваемости горных пород методом рентгеновской томографии керна
WO2019140108A1 (en) * 2018-01-10 2019-07-18 Exa Corporation Determining fluid flow characteristics of porous mediums
CN110068592A (zh) * 2019-05-06 2019-07-30 中国石油大学(北京) 油气水运移模拟装置及方法
CN113049453A (zh) * 2021-03-15 2021-06-29 中国石油大学(北京) 原位润湿角测定装置和基于深度学习的润湿角确定方法
US11461512B2 (en) 2017-01-26 2022-10-04 Dassault Systemes Simulia Corp. Multi-phase flow visualizations based on fluid occupation time
US11530598B2 (en) 2018-08-21 2022-12-20 Dassault Systemes Simulia Corp. Determination of oil removed by gas via miscible displacement in reservoir rock
US11613984B2 (en) 2019-09-04 2023-03-28 Dassault Systemes Simulia Corp. Determination of hydrocarbon mobilization potential for enhanced oil recovery
US11847391B2 (en) 2020-06-29 2023-12-19 Dassault Systemes Simulia Corp. Computer system for simulating physical processes using surface algorithm
US11907625B2 (en) 2020-12-29 2024-02-20 Dassault Systemes Americas Corp. Computer simulation of multi-phase and multi-component fluid flows including physics of under-resolved porous structures

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108593501A (zh) * 2018-04-28 2018-09-28 中国石油大学(华东) 一种多孔介质的接触角确定方法及***
CN111141768B (zh) * 2020-01-10 2022-10-11 清能艾科（深圳）能源技术有限公司 原油驱替中岩石润湿性变化的获取方法及装置
CN111898091B (zh) * 2020-06-22 2023-09-26 中国石油天然气股份有限公司 油水界面的确定方法及装置
CN112285136B (zh) * 2020-10-15 2023-01-10 国网天津市电力公司 即时追踪混凝土二维吸水过程的x射线测量方法
RU2771468C1 (ru) * 2021-06-30 2022-05-04 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" Способ определения локальной кривизны и формы поверхности пластин и структур
US12012550B2 (en) 2021-12-13 2024-06-18 Saudi Arabian Oil Company Attenuated acid formulations for acid stimulation
CN114993885B (zh) * 2022-07-18 2022-11-04 中国石油大学(华东) 一种多场耦合作用下深海深层油气运聚可视化实验装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2305277C1 (ru) * 2006-04-13 2007-08-27 Общество с ограниченной ответственностью "ПермНИПИнефть" Способ определения смачиваемости поровой поверхности неэкстрагированных пород-коллекторов
RU2455483C2 (ru) * 2010-07-07 2012-07-10 Открытое акционерное общество "Научно-производственная фирма "Геофизика" (ОАО НПФ "Геофизика") Способ оценки степени трещиноватости карбонатных пород через параметр диффузионно-адсорбционной активности
CN202854008U (zh) * 2012-11-06 2013-04-03 中国石油化工股份有限公司 多孔介质界面润湿性实验测量装置***

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5162733A (en) 1991-02-26 1992-11-10 Phillips Petroleum Company Method for determining relative wettability
RU2248561C1 (ru) * 2003-12-15 2005-03-20 Общество с ограниченной ответственностью "ПермНИПИнефть" Способ определения смачиваемости поровой поверхности пород-коллекторов
DE102008003387A1 (de) 2008-01-07 2009-07-09 Krüss GmbH, Wissenschaftliche Laborgeräte Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des Kontaktwinkels aus dem Tropfenkrümmungsradius durch optische Distanzmessung
US9291050B2 (en) * 2008-09-30 2016-03-22 Schlumberger Technology Corporation Determining formation wettability from dielectric measurements
US8538700B2 (en) * 2010-07-13 2013-09-17 Schlumberger Technology Corporation Method of determining subterranean formation parameters
CA2860575C (en) 2012-01-13 2018-09-18 Ingrain, Inc. Method of determining reservoir properties and quality with multiple energy x-ray imaging
WO2014003596A1 (en) 2012-06-26 2014-01-03 Schlumberger, Holdings Limited A method for building a 3d model of a rock sample

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2305277C1 (ru) * 2006-04-13 2007-08-27 Общество с ограниченной ответственностью "ПермНИПИнефть" Способ определения смачиваемости поровой поверхности неэкстрагированных пород-коллекторов
RU2455483C2 (ru) * 2010-07-07 2012-07-10 Открытое акционерное общество "Научно-производственная фирма "Геофизика" (ОАО НПФ "Геофизика") Способ оценки степени трещиноватости карбонатных пород через параметр диффузионно-адсорбционной активности
CN202854008U (zh) * 2012-11-06 2013-04-03 中国石油化工股份有限公司 多孔介质界面润湿性实验测量装置***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KAZAK A. ET AL.: "Sravnenie trekhmernykh mikromotograficheskikh izobrazhenii kak metod issledovaniia osadochnykh gornykh porod.", MOSKOVSKY NAUCHNO-ISSLEDOVATELSKY TSENTR SHLIUMBERZHE (SMR, 20 September 2013 (2013-09-20) *

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11461512B2 (en) 2017-01-26 2022-10-04 Dassault Systemes Simulia Corp. Multi-phase flow visualizations based on fluid occupation time
US11941331B2 (en) 2017-01-26 2024-03-26 Dassault Systemes Americas Corp. Multi-phase flow visualizations based on fluid occupation time
US11714040B2 (en) 2018-01-10 2023-08-01 Dassault Systemes Simulia Corp. Determining fluid flow characteristics of porous mediums
CN111936841A (zh) * 2018-01-10 2020-11-13 达索***西姆利亚公司 确定多孔介质的流体流特点
EP3737928A4 (en) * 2018-01-10 2021-03-03 Dassault Systemes Simulia Corp. DETERMINATION OF FLUID FLOW PROPERTIES OF POROUS MEDIA
JP2021510419A (ja) * 2018-01-10 2021-04-22 ダッソー システムズ シムリア コーポレイション 多孔質媒体の流体流特性の特定
WO2019140108A1 (en) * 2018-01-10 2019-07-18 Exa Corporation Determining fluid flow characteristics of porous mediums
JP7360390B2 (ja) 2018-01-10 2023-10-12 ダッソー システムズ シムリア コーポレイション 多孔質媒体の流体流特性の特定
CN111936841B (zh) * 2018-01-10 2023-11-17 达索***西姆利亚公司 确定多孔介质的流体流特点
RU2682098C1 (ru) * 2018-04-06 2019-03-14 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет" Способ определения смачиваемости горных пород методом рентгеновской томографии керна
US12001767B2 (en) 2018-08-21 2024-06-04 Dassault Systemes Americas Corp. Determination of oil removed by gas via miscible displacement in reservoir rock
US11530598B2 (en) 2018-08-21 2022-12-20 Dassault Systemes Simulia Corp. Determination of oil removed by gas via miscible displacement in reservoir rock
CN110068592B (zh) * 2019-05-06 2020-11-06 中国石油大学(北京) 油气水运移模拟装置及方法
CN110068592A (zh) * 2019-05-06 2019-07-30 中国石油大学(北京) 油气水运移模拟装置及方法
US11613984B2 (en) 2019-09-04 2023-03-28 Dassault Systemes Simulia Corp. Determination of hydrocarbon mobilization potential for enhanced oil recovery
US11847391B2 (en) 2020-06-29 2023-12-19 Dassault Systemes Simulia Corp. Computer system for simulating physical processes using surface algorithm
US11907625B2 (en) 2020-12-29 2024-02-20 Dassault Systemes Americas Corp. Computer simulation of multi-phase and multi-component fluid flows including physics of under-resolved porous structures
CN113049453B (zh) * 2021-03-15 2022-06-14 中国石油大学(北京) 原位润湿角测定装置和基于深度学习的润湿角确定方法
CN113049453A (zh) * 2021-03-15 2021-06-29 中国石油大学(北京) 原位润湿角测定装置和基于深度学习的润湿角确定方法

Also Published As

Publication number Publication date
US10557783B2 (en) 2020-02-11
US20180120213A1 (en) 2018-05-03
RU2670716C9 (ru) 2018-11-29
RU2670716C1 (ru) 2018-10-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2670716C9 (ru) Способ определения равновесной смачиваемости поверхности раздела пустотного пространства и твердой фазы образца горной породы
Akai et al. Modeling oil recovery in mixed-wet rocks: pore-scale comparison between experiment and simulation
CN107548456B (zh) 纳米多孔材料电导率的估算
Chandra et al. A critical review on pore to continuum scale imaging techniques for enhanced shale gas recovery
AlRatrout et al. Spatial correlation of contact angle and curvature in pore‐space images
Jouini et al. Numerical estimation of carbonate rock properties using multiscale images
US20170132781A1 (en) Porous media anaylysis system and method
CN109891460B (zh) 具有两个或更多个不混溶相的岩石的岩石物理性质的直接数值模拟
AU2013274604A1 (en) Digital rock analysis with multiphase flow REV determination
WO2010062839A1 (en) Method for determining permeability of rock formation using computer tomographic images thereof
Chukwudozie et al. Prediction of non-Darcy coefficients for inertial flows through the castlegate sandstone using image-based modeling
Shikhov et al. Evaluation of capillary pressure methods via digital rock simulations
US20140052420A1 (en) Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level
Munawar et al. Upscaling reservoir rock porosity by fractal dimension using three-dimensional micro-computed tomography and two-dimensional scanning electron microscope images
Bashtani et al. Single-phase and two-phase flow properties of mesaverde tight sandstone formation; random-network modeling approach
Wu et al. Anion diffusion in compacted clays by pore‐scale simulation and experiments
Welch et al. High-resolution 3D FIB-SEM image analysis and validation of numerical simulations of nanometre-scale porous ceramic with comparisons to experimental results
Katre et al. Modelling the effect of grain anisotropy on inter-granular porosity
Cui et al. Apparent permeability and representative size of shale: a numerical study on the effects of organic matter
Yang et al. A micromechanics model for solute diffusion coefficient in unsaturated granular materials
Anbari et al. Estimation of capillary pressure in unconventional reservoirs using thermodynamic analysis of pore images
Berezovsky et al. Examination of permeability clastic oil and gas reservoir's rock by molecular dynamics simulation using high-performance computing
Zhang et al. Effects of Wettability and Minerals on Residual Oil Distributions Based on Digital Rock and Machine Learning
Gladkikh A priori prediction of macroscopic properties of sedimentary rocks containing two immiscible fluids
Victor Pore scale modeling of rock transport properties

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15887905

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15562205

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2017133503

Country of ref document: RU

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15887905

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1