Исследование взаимосвязей между фильтрационными и емкостными характеристиками карбонатных коллекторов со сложным строением пустотного пространства

Настоящая статья посвящена изучению геологических особенностей карбонатных продуктивных пластов нефтяных месторождений и выявлению взаимосвязей между фильтрационными и емкостными свойствами коллекторов со сложным строением пустотного пространства. Зависимость проницаемости коллектора от его пористости, называемая петрофизической, используется при решении широкого спектра задач, в том числе при геолого-гидродинамическом моделировании. Сложное строение пустотного пространства карбонатных коллекторов обуславливает неоднозначный вид петрофизической зависимости и, как следствие, недостаточную достоверность основанных на ее применении расчетов. Так, применительно к рассматриваемой в статье залежи, уравнение, связывающее проницаемость и пористость, получено дифференцированно для порового и трещинного типа пустотности коллектора и характеризуется значениями коэффициента детерминации R²=0,81 и R²=0,16 соответственно. Проведение расширенного комплекса лабораторных исследований карбонатных образцов керна одного из месторождений Пермского края, в том числе включающего методы ядерно-магнитного резонанса, сканирующей электронной микроскопии и рентгеновской компьютерной томографии, позволило разработать новые, справедливые для всех типов пустотности зависимости, более тесно связывающие фильтрационную и емкостную характеристики коллектора (коэффициент детерминации R² превышает 0,92). Целесообразность использования разработанных уравнений подтверждена посредством проведения вычислительного эксперимента: применение полученного уравнения позволило улучшить прогностические способности геолого-гидродинамической модели залежи как по дифференциальным, так и интегральным показателям разработки (годовая и накопленная добыча нефти соответственно). Результаты исследования и примененные подходы могут быть использованы при решении задач проектирования и моделирования разработки карбонатных коллекторов для повышения качества адаптации исторических данных в геолого-гидродинамических моделях, а также увеличения степени достоверности выполняемых расчетов за счет более детального учета особенностей строения пустотного пространства горной породы.

1. Белов А.Ю., Белова А.А., Страхов П.Н. (2021). Геологические проблемы освоения залежей углеводородов с трудноизвлекаемыми запасами. Нефтяное хозяйство, (3), с. 50–53. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-3-50-53

2. Гасанов А.Б., Гурбанов В.Ш., Аббасова Г.Г. (2022). Вариации коллекторских свойств продуктивных горизонтов морских месторождений Азербайджана. Горный журнал, (12), с. 10–15.

3. https://doi.org/10.17580/gzh.2022.12.02

4. Гурбанов В.Ш., Султанов Л.А., Гулуева Н.И. (2020). Анализ петрофизических исследований глубокозалегающих нефтегазовых коллекторов сухопутных и морских месторождений Азербайджана. Недропользование, 20(3), с. 204–213. https://doi.org/10.15593/2712-8008/2020.3.1

5. Дзюбло А.Д., Бороздин С.О. (2021). Новые данные комплексного исследования геомеханических и петрофизических свойств пород-коллекторов Долгинского месторождения Печорского моря. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 332(10), с. 105–115. https://doi.org/10.18799/24131830/2021/10/3398

6. Мухаметшин В.Ш., Кулешова Л.С., Сафиуллина А.Р. (2021). Группирование и выделение залежей нефти в карбонатных коллекторах по продуктивности на стадии проведения геолого-разведочных работ. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 332(12), с. 43–51. https://doi.org/10.18799/24131830/2021/12/2982

7. Пономарев А.И., Меркулов А.В., Сопнев Т.В., Мурзалимов З.У., Кущ И.И., Кожухарь Р.Л. (2021). Оценка точности определения коэффициента пористости при выполнении трехмерных геологических построений. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 332(4). с. 97–106. https://doi.org/10.18799/24131830/2021/4/3152

8. Разницын А.В. (2022). Интерпретация данных исследований методом ядерного магнитного резонанса в комплексе лабораторных работ по изучению керна (на примере терригенных отложений Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции). Недропользование, 22(3), с. 109–115. https://doi.org/10.15593/2712-8008/2022.3.2

9. Разницын А.В., Попов Н.А. (2020). Комплексное определение петрофизических свойств продуктивных отложений методом ЯМР. Вестник Пермского университета. Геология, 19(2), с. 132–139. https://doi.org/10.17072/psu.geol.19.2.132

10. Репина В.А., Галкин В.И., Галкин С.В. (2018). Применение комплексного учета петрофизических характеристик при адаптации геолого-гидродинамических моделей (на примере визейской залежи Гондыревского месторождения нефти). Записки Горного института, (231), с. 268–274. https://doi.org/10.25515/PMI.2018.3.268

11. Сидоров С.В., Ризванова З.М. (2023). Обоснование граничных значений открытой пористости и газопроницаемости с использованием данных потоковых исследований для карбонатных коллекторов порового типа. Георесурсы, 25(4), c. 115–120. https://doi.org/10.18599/grs.2023.4.8

12. Степанов А.Н., Габдрахманова А.Р., Галиахметов И.Ф., Самохвалов Н.И., Анисимович О.С., Куреленков С.Х. (2023). Повышение прогнозной способности фильтрационной модели карбонатного коллектора с использованием методов учета кавернозной пористости. Нефтяное хозяйство, (2), с. 20–23. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-2-20-23

13. Alabere A.O., Jouini M.S., Alsuwaidi M., et al. (2025). Pore to core plug scale characterization of porosity and permeability heterogeneities in a Cretaceous carbonate reservoir using laboratory measurements and digital rock physics, Abu Dhabi, United Arab Emirates. Marine and Petroleum Geology, 172, p. 107214. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2024.107214

14. Alhindi H.S., Salisu A.M., Hussaini S.R., et al. (2025). Novel insights to unconventional carbonate mudstone reservoir with quantitative nanoporosity characterization and modeling of Tuwaiq Mountain Formation. Geoenergy Science and Engineering, 244, p. 213394. https://doi.org/10.1016/j.geoen.2024.213394

15. Ali N., Fu X., Chen J., Hussain J., Hussain W., Rahman N., Iqbal S.M., Altalbe A. (2024). Advancing Reservoir Evaluation: Machine Learning Approaches for Predicting Porosity Curves. Energies, 17, p. 3768. https://doi.org/10.3390/en17153768

16. Catinat M., Brigaud B., Fleury M., Thomas H., Antics M., Ungemach P. (2023). Characterizing facies and porosity-permeability heterogeneity in a geothermal carbonate reservoir with the use of NMR-wireline logging data. Geothermics, (115), p. 102821. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2023.102821

17. Chernyshov S., Popov S., Wang X., Derendyaev V., Yang Y., Liu H. (2024). Analysis of Changes in the Stress–Strain State and Permeability of a Terrigenous Reservoir Based on a Numerical Model of the Near-Well Zone with Casing and Perforation Channels. Applied Sciences, 14, p. 9993. https://doi.org/10.3390/app14219993

18. Chernyshov S.E., Ashikhmin S.G., Kashnikov Y.A., Ren S., Derendyaev V.V. (2024). Well perforation optimization using an abrasive jet technique to create oriented slotted channels in terrigenous reservoirs, Heliyon, 10(5), p. e27311. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27311

19. Chernyshov S.E., Popov S.N., Varushkin S.V., Melekhin A.A., Krivoshchekov S.N., Ren S. (2022). Scientific justification of the perforation methods for Famennian deposits in the southeast of the Perm Region based on geomechanical modelling. Journal of Mining Institute, 257, p. 732-743. https://doi.org/10.31897/PMI.2022.51

20. Florez J.J.A., Ulsen C., Ferrari J.V. (2024). Investigation of petrophysical properties of synthetic carbonate plugs: Adding a novel 3D printing approach to control pore networks. Petroleum Research, 9(4), p. 514-540. https://doi.org/10.1016/j.ptlrs.2024.06.006

21. Galkin S.V., Efimov A.A., Krivoshchekov S.N., Savitskiy Y.V., Cherepanov S.S. (2015). X-ray tomography in petrophysical studies of core samples from oil and gas fields. Russian Geology and Geophysics, 56(5), pp. 782–792. https://doi.org/10.15372/GiG20150509

22. Geng W., Wang J., Zhang X., Huang G, Li L., Guo Sh. (2023). Experimental study of pore structure and rock mechanical properties of tight sandstone after acid treatment. Acta Geotech, 18, pp. 6559–6571. https://doi.org/10.1007/s11440-023-02094-x

23. Ji C., Dong S., Dong S., Zeng L., Liu Y., Hao H., Yang Z. (2024). Fracture identification of carbonate reservoirs by deep forest model: An example from the D oilfield in Zagros Basin. Energy Geoscience, 5(3), p. 100300. https://doi.org/10.1016/j.engeos.2024.100300

24. Katterbauer K., Arango S. Sun Sh., Hoteit I. (2015). Multi-data reservoir history matching for enhanced reservoir forecasting and uncertainty quantification. Journal of Petroleum Science and Engineering, 128, pp. 160–176. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2015.02.016

25. Martyushev D.A. (2020). Improving the geological and hydrodynamic model a carbonate oil object by taking into account the permeability anisotropy parameter. Journal of Mining Institute, 243, pp. 313-318. https://doi.org/10.31897/PMI.2020.3.313

26. Martyushev D.A., Davoodi S., Kadkhodaie A., Riazi M., Kazemzadeh Y., Ma T. (2024). Multiscale and diverse spatial heterogeneity analysis of void structures in reef carbonate reservoirs. Geoenergy Science and Engineering, (233), p. 212569. https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212569

27. Martyushev D.A., Ponomareva I.N., Chukhlov A.S., Davoodi S., Osovetsky B.M., Kazymov K.P., Yang Y. (2023). Study of void space structure and its influence on carbonate reservoir properties: X-ray microtomography, electron microscopy, and well testing. Marine and Petroleum Geology, (151), p. 106192. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2023.106192

28. Martyushev D.A., Ponomareva I.N., Davoodi S., Kazemzadeh Y., Kadkhodaie A., Tao Z. (2025). Deformation of the void space of pores and fractures of carbonates: comprehensive analysis of core and field data. Energy Geoscience, 6(1), p. 100364. https://doi.org/10.1016/j.engeos.2024.100364

29. Mason H.E., Smith M.M., Carroll, S.A. (2019). Calibration of NMR porosity to estimate permeability in carbonate reservoirs. International Journal of Greenhouse Gas Control, (87), pp. 19–26. https://doi.org/10.1016/j.ijggc.2019.05.008

30. Mondal, I., Singh, K.H. (2024). Petrophysical insights into pore structure in complex carbonate reservoirs using NMR data. Petroleum Research, 2024, 9(3), 439-450. https://doi.org/10.1016/j.ptlrs.2024.03.004

31. Shams M., El-Banbi A., Sayyouh H. (2020). Harmony search optimization applied to reservoir engineering assisted history matching. Petroleum Exploration and Development, 47 (1), pp. 154–160. https://doi.org/10.1016/S1876-3804(20)60014-3

32. Sun Z., Wang J. (2024). Analysis of reservoir damage and microscopic seepage simulation in low permeability oil and gas reservoirs based on pore topology structure. Journal of Engineering Research (in Press). https://doi.org/10.1016/j.jer.2024.05.032

33. Wang H., Zhou Q., Sheng J., Luo Y., Liu J., Liu X. (2023). Effect of long-term infiltration on porosity-permeability evolution in carbonate rocks: An online NMR coupling penetration test. Journal of Hydrology, 617, p. 129029. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.129029

34. Xie L., You Q., Wang E., Li T., Song Ya. (2022). Quantitative characterization of pore size and structural features in ultra-low permeability reservoirs based on X-ray computed tomography. Journal of Petroleum Science and Engineering, 208, p. 109733. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109733

35. Zhang R., Lu G., Peng X., Li l., Hu Y., Zhao Y., Zhang L. (2024). Study on the mechanism of gas-water two-phase flow in carbonate reservoirs at pore scale. Petroleum, 10(4), p. 631-645. https://doi.org/10.1016/j.petlm.2023.09.008

36. Zhao Yu., Luo R., Li L., Zhang R., Zhang D., Zhang T., Xie Z., Luo Sh., Zhang L. (2024). A review on optimization algorithms and surrogate models for reservoir automatic history matching. Geoenergy Science and Engineering, 233, p. 212554. https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212554