Влияние параметров течения реакционного флюида на скорость растворения породы коллектора

Метод цифрового анализа керна (и связанные с ним инструменты прямого моделирования течения в поровых каналах) предоставляет уникальные возможности для моделирования физико-химических процессов на микроуровне с учетом структуры и свойств минеральной матрицы реальных породколлекторов. В статье представлены результаты численного моделирования кислотной обработки карбонатных коллекторов на поровом уровне с использованием метода функционала плотности для гидродинамики (DFH). В рамках предложенного подхода взаимодействие потока раствора соляной кислоты (HCl) с поверхностью пор учитывается посредством введения дополнительного потенциала, зависящего от расстояния до поверхности. Исследование направлено на изучение влияния скорости закачки кислотного раствора на эффективность растворения минеральной матрицы, изменение пористости и проницаемости породы. Моделирование проводилось на трехмерной цифровой модели доломита, реконструированной по данным рентгеновской томографии. Учет гетерогенности порового пространства и химических реакций на поверхности минерала позволил исследовать влияние режимов течения на процесс растворения минеральной матрицы и получить эмпирические зависимости скорости эффективной реакции от скорости потока. Результаты работы демонстрируют высокий потенциал применения численных методов для изучения процессов, которые трудно или невозможно воспроизвести в лабораторных условиях. Предложенный подход открывает новые перспективы для анализа воздействия кислотных растворов на фильтрационно-емкостные характеристики пород-коллекторов, что имеет важное значение для повышения эффективности разработки месторождений углеводородов.

1. Ali M.T., Nasr-El-Din H.A. (2020). New insights into Carbonate Matrix Acidizing Treatments: A Mathematical and Experimental Study. SPE Journal. SPE-200472-PA. https://doi.org/10.2118/200472-PA

2. Beletskaya A., Ivanov E., Stukan M., Safonov S., Dinariev O. (2017). Reactive Flow Modeling at Pore Scale. Presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference, 16–18 October, Moscow, Russia. SPE187805-RU. https://doi.org/10.2118/187805-MS

3. Busenberg E., Plummer L.N. (1982). The Kinetics of Dissolution of Dolomite in CO2 – H2O System 1.5 to 65 ºC and 0 to 1 atm PCO2. Am. J. Sci., 282(1), pp. 45–78. https://doi.org/10.2475/ajs.282.1.45

4. Chung T.J. (2002). Computational Fluid Dynamics. Cambridge: Cambridge University Press.

5. Demianov A., Dinariev O., Evseev N. (2011). Density Functional Modelling in Multiphase Compositional Hydrodynamics. Can. J. Chem. Eng., 89(2), pp. 206–226. https://doi.org/10.1002/cjce.20457

6. Demianov A.Yu., Dinariev O.Yu., Evseev N.V. (2014). Introduction to The Density Functional Method in Hydrodynamics. Moscow: Fizmatlit.

7. Dubetz D., Cheng H., Zhu D., Hill A.D. (2016). Characterization of Rock Pore-Size Distribution and its Effects on Wormhole Propagation. Presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dubai, 26–28 September. SPE-181725-MS. https://doi.org/10.2118/181725-MS

8. Etten J., Zhu D., Hill A.D. (2015). The Combined Effect of Permeability and Pore Structure on Carbonate Matrix Acidizing. Presented at the EUROPEC 2015, Madrid, 1–4 June. SPE-174314-MS. https://doi.org/10.2118/174314-MS

9. Gautelier M., Oelkers E.H., Schott J. (1999). An Experimental Study of Dolomite Dissolution Rates as a Function of pH from −0.5 to 5 and Temperature from 25 to 80°C. Chemical Geology, 157(1–2), pp. 13–26. DOI: 10.1016/S0009-2541(98)00193-4

10. Gingold R.A., Monaghan J.J. (1977). Smoothed Particle Hydrodynamics: Theory and Application to Non-Spherical Stars. Mon Not R Astron Soc., 181, pp. 375–389. https://doi.org/10.1093/mnras/181.3.375

11. Glasbergen G., Kalia N., Talbot M.S. (2009). The Optimum Injection Rate for Wormhole Propagation: Myth or Reality? Presented at the 8th European Formation Damage Conference, Scheveningen, 27–29 May. SPE-121464-Ms. https://doi.org/10.2118/121464-MS

12. Ivanov E., Evseev N., Dinariev O. (2014). Rheological Effects in Twophase Microflow. Proc. International Conference on Heat Transfer and Fluid Flow, Prague, Czech Republic, August 11–12. Paper No. 64.

13. Ivanov E. et al, (2020). Acid Treatment Optimization based on Digital Core Analysis. Presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference, 12–14 October, Moscow, Russia. SPE-202016.

14. Ivanov E. et al, (2023). Digital Core Analysis as an Efficient Tool for Acid Treatment Optimization. Presented at the 2021 International Symposium of the Society of Core Analysts. E3S Web of Conferences 366, 01002 (2023), DOI: 10.1051/e3sconf/202336601002

15. Kim, D., Lindquist, W. B. 2012. Dependence of Pore-to-Core Up-scaled Reaction Rate on Flow Rate in Porous Media. Transp Porous Med., 94(2), pp. 555–569. https://doi.org/10.1007/s11242-012-0014-0

16. Klemin D., Nadeev A., Ziauddin M. (2015). Digital Rock Technology for Quantitative Prediction of Acid Stimulation Efficiency in Carbonates. Presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, Texas, USA, 28–30 September. SPE-174807-MS. https://doi.org/10.2118/174807-MS

17. Lisitsa V., Bazaikin Y., Khachkova T. (2020). Computational topologybased characterization of pore space changes due to chemical dissolution of rocks, Applied Mathematical Modelling, 88, pp. 21–37.

18. Qiu X., Aidagulov G., Ghommem M., Edelman E., Brady D., Abbad M. (2018). Towards a better understanding of wormhole propagation in carbonate rocks: Linear vs. radial acid injection. Journal of Petroleum Science and Engineering, 171, pp. 570–583. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.07.075

19. Sevougian S.D., Lake L.W., Schechter R.S. (1995). A New Geochemical Simulator to Design More Effective Sandstone Acidizing Treatments. SPE Production & Facilities, 10(01), pp. 13–19. SPE-24780-PA. https://doi.org/10.2118/24780-PA

20. Steefel C.I., Appelo C.A.J., Arora B., Jacques D., Kalbacher T., Kolditz O., Lagneau V., Lichtner P.C., Mayer K.U., Meeussen J.C.L., Molins S., Moulton D., Shao H., Šimůnek J., Spycher N., Yabusaki S.B., Yeh G.T. (2015). Reactive transport codes for subsurface environmental simulation. Computat Geosci., 19(3), pp. 445–478. https://doi.org/10.1007/s10596-014-9443-x

21. Wolf-Gladrow D.A. (2000). Lattice-Gas Cellular Automata and LatticeBoltzmann Models. Berlin: Springer.

22. Ziauddin M.E., Bize E. (2007). The Effect of Pore Scale Heterogeneities on Carbonate Stimulation Treatments. Presented at the SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference, Manama,11–14 March. SPE-104627-MS. https://doi.org/10.2118/104627-MS

23. Ziauddin M., Robert J. (2003). Method of optimizing the design, stimulation and evaluation of matrix treatment in a reservoir. US Patent US006668922B2.