Алексей Георгиевич Хохолков – кандидат физ.-мат. наук, старший инженер лаборатории петрофизических исследований керна Лабораторно-исследовательского центра
Тюмень
Alexey G. Khokholkov – Сand. Sci. (Physics and Mathematics), Senior Engineer of the Laboratory of Petrophysical Core Research
Tyumen
Кристина Альбертовна Костеневич – начальник исследовательской группы литолого-минералогических исследований керна Лабораторно-исследовательского центра
Тюмень
Kristina A. Kostenevich – Head of the Research Group for Lithological and Mineralogical Core Studies of the Laboratory Research Center
Tyumen
Виталий Сергеевич Корытов – заместитель директора Лабораторно- исследовательского центра
Тюмень
Vitaly S. Korytov – Deputy Director of the Laboratory Research Center
Tyumen
Предложен подход к интерпретации распределений порометрических характеристик (по данным ЯМР-релаксометрии, капилляриметрии методом полупроницаемой мембраны и т.п.), основанный на нелинейном преобразовании (квантильном выравнивании) распределений. В отличие от классических линейных калибровок вида r = cT2 (где r – радиус поры, c – калибровочный коэффициент, T2 – время поперечной ЯМР-релаксации), предлагаемый метод учитывает геометрическую неоднородность порового пространства и позволяет достичь хорошей сопоставимости с экспериментом при восстановлении кривых капиллярного давления по результатам ЯМР. На коллекции из 751 образца керна показано, что имеется корреляция между параметрами нелинейного преобразования и литологическим строением пород. Предложена интерпретация зависимости r ~ T2 n , учитывающая связь между фрактальной размерностью поверхности поры ds и показателем степени n. На ограниченной выборке образцов на основе анализа изображений порового пространства методом box-counting дана оценка диапазонов значений ds для рассматриваемых типов пород. Показано, что кажущиеся значения ds , определенные по зависимости r(T2 ), согласуются с диапазонами, определенными методом box-counting. На примере простой модели машинного обучения (метод kNN) показано, что качество восстановления остаточной водонасыщенности Кво по данным ЯМР-релаксации с использованием рассматриваемого метода соответствует качеству восстановления Кво методом отсечек при обучении на той же выборке, при сопоставимой точности оценки водонасыщенности на остальных ступенях капиллярного давления.
An approach to interpreting pore size distributions (derived from NMR relaxometry, mercury injection, and porous plate methods) based on a nonlinear transformation (quantile alignment, or quantile mapping) is proposed. Unlike conventional linear calibrations of the form r = cT2 (where r is the pore radius, c is the calibration coefficient, and T2 is the transverse NMR relaxation time), the proposed method accounts for the geometric heterogeneity of the pore space, enabling a closer match with experimental data when reconstructing capillary pressure curves from NMR results. Based on a dataset of 751 core samples, a correlation was established between the nonlinear transformation parameters and the lithological characteristics of the rocks. An interpretation of the r ~ T2 n relationship is proposed, accounting for the link between the pore surface fractal dimension ds and the exponent n. Based on a limited sample set, ranges of ds values for the considered rock types were estimated through pore-space image analysis using the box-counting method. It is shown that the apparent ds values derived from the r(T2 ) dependence are consistent with the ranges determined by the box‑counting method. Using a simple machine learning model (the k-nearest neighbors method) as an example, it is demonstrated that the quality of residual water saturation Swi recovery from NMR relaxometry data using the considered method corresponds to the quality of Swi recovery by the cut-off method when trained on the same dataset, with comparable accuracy of saturation estimation at other capillary pressure stages.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.