Опыт применения технологий цифрового керна для изучения пород-коллекторов Припятского прогиба

Настоящая статья посвящена изучению пород-коллекторов Припятского прогиба с использованием технологии цифрового керна. Приведены данные о применяемом оборудовании, методиках проведения исследований, верификации полученных результатов, а также опыт практического использования цифровых моделей керна применительно к пластам-коллекторам нефтяных месторождений республики Беларусь. Представлена разработанная методика цифрового анализа кернового материала, паспорт-планшет, результаты масштабирования цифровых моделей керна. Кратко приведены примеры практического применения цифровых моделей пород-коллекторов различного типа (терригенные и карбонатные): при гидродинамическом моделировании разработки залежи, представленной терригенными отложениями, и при проведении исследований по определению распределения остаточной нефтенасыщенности после заводнения в карбонатных коллекторах.

1. Александров В.М., Закиров Н.Н., Мулявин С.Ф. и др. (2024). Новые аспекты применения микротомографии керна. Нефтегазовое дело, 22(5), с. 30–47. https://doi.org/10.17122/ngdelo-2024-5-30-47

2. Белозеров И.П., Губайдуллин М.Г. (2020). О концепции технологии определения фильтрационно-емкостных свойств терригенных коллекторов на цифровой модели керна. Записки Горного института, 244, 402–407. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.4.2

3. Герке К.М., Корост Д.В., Карсанина М.В., Корост С.Р., Васильев Р.В., Лаврухин Е.В., Гафурова Д.Р. (2021). Изучение и анализ современных подходов к построению цифровых моделей керна и методов моделирования многофазной фильтрации в масштабах порового пространства. Георесурсы, 23(2), с. 197–213. https://doi.org/10.18599/grs.2021.2.20

4. Гильманов Я.И., Патраков Д.П., Вахрушева И.А. (2015). Цифровой керн – новое направление петрофизических исследований керна. Современное состояние в России и мире. Сборник тезисов V научно-практической конференции «Суперкомпьютерные технологии в нефтегазовой отрасли. Математические методы, программное и аппаратное обеспечение». Москва, НОЦ «Нефтегазовый центр МГУ».

5. Лазеев А.Н., Тимашев Э.О., Вахрушева И.А., Серкин М.Ф., Гильманов Я.И. (2018). Цифровой керн – текущее состояние и перспективы развития технологии в ПАО «НК «Роснефть». Нефтяное хозяйство. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-11-18-22

6. Лымарь И.В., Ерошенко А.А., Ходьков Е.Н., Цагельник А.А., Гапоненко С.О. (2024). Исследования распределения остаточной нефтенасыщенности после заводнения в карбонатных коллекторах нефтяных месторождений Республики Беларусь с использованием современных методов цифровизации кернового материала. Нефтяник Полесья: научно-практический журнал, 2, с. 88–93.

7. Морозов В.В., Мельников С.И., Идрисова С.А., Савельев О.Ю., Серебрянская А.У., Билинчук А.В., Загребельный Е.В. (2020). Опыт применения технологии «Цифровой анализ керна» на месторождении «Саркала». PRO нефть, с. 65–70. DOI: 10.7868/S258773992003009X

8. Орлов Д.М., Алексеев В.В., Пиманов В.О., Муравлева Е.А., Коротеев Д.А. (2022). Многомасштабная модель цифрового керна для сложнопостроенных карбонатных коллекторов. Вести газовой науки, (1), с. 138–147.

9. Пономарев А.А., Заватский М.Д., Нуруллина Т.С., Кадыров М.А., Галинский К.А., Тугушев О.А. (2021). Применение рентгеновской микротомографии керна в нефтепромысловой геологии. Георесурсы, 23(4), с. 34–43. https://doi.org/10.18599/grs.2021.4.4

10. Степанов С.В., Патраков Д.П., Васильев В.В. и др. (2018). Цифровой анализ керна: проблемы и перспективы. Нефтяное хозяйство. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-2-18-22

11. Шкловер В.Я., Артемов Н.А., Марясев И.Г., Дорошенко А.А., Карымов Я.О. (2020). Опыт создания базы данных по изучению микро– и нанометрового пустотного пространства коллекторов в технологии «Цифровой керн». Материалы международного научно-технического семинара «Информационные системы и технологии в геологии и нефтегазодобыче», с. 31–43.

12. Alizadeh S.M., Latham S., Middleton J., Senden T. & Arns C.H. (2015). An Analysis of Sleeve Effects for Petrophysical Measurements using Digital Core Analysis. International Petroleum Technology Conference. https://doi.org/10.2523/iptc-18378-ms

13. Arns C.H., Knackstedt M.A., Pinczewski W.V. & Garboczi E.J. (2002). Computation of linear elastic properties from microtomographic images: Methodology and agreement between theory and experiment. Geophysics 67(5), pp. 1396–1405. https://doi.org/10.1190/1.1512785

14. Avdonin A., Ebadi M. & Krutko V. (2021). Application of High-Contrast µCT and FIB-SEM for the Improvement in the Permeability Prediction of Tight Rock Samples. SPE Russian Petroleum Technology Conference. https://doi.org/10.2118/206588-ms

15. Demianov A., Dinariev O., Evseev N. (2011). Density functional modelling in multiphase compositional hydrodynamics. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 89(2), pp. 206–226. https://doi.org/10.1002/cjce.20457

16. Kalam M.Z. (2012). Digital Rock Physics for Fast and Accurate Special Core Analysis in Carbonates. New Technologies in Oil and Gas Industry, Chapter 9, pp. 201–226. https://doi.org/10.5772/52949

17. Khimulia V. (2024). Application of Digital Core Analysis Technology to Study Filtration-Capacity Properties and Structure of Highly Permeable Rocks of Underground Gas Storage Facilities. Russian Journal of Earth Sciences, pp. 1–15. https://doi.org/10.2205/2024es000928

18. Korobkov D., Goncharov A. (2014). Reservoir properties of conventional rock: routine measurements on mini-plugs. Paper presented at the International Symposium of the Society of Core Analysts, Avignon, France, 8-11 September. https://jgmaas.com/SCA/2014/SCA2014-081.pdf

19. Mavko G., Murkerji T., Dvorkin J. (2009). The Rock Physics Handbook: Tools for Seismic Analysis of Porous Media. Second edition. Cambridge University Press. p 524. https://doi.org/10.1017/CBO9780511626753

20. McGaughey, J. (2007). Geological Models, Rock Properties, and the 3D Inversion of Geophysical Data. In «Proceedings of Exploration 07: Fifth Decennial International Conference on Mineral Exploration». Ed. B. Milkereit, pp. 473–483.

21. Mohammadmoradi P., Kantzas A. (2016). Petro-physical Characterization of Porous Media Starting from Micro-tomographic Images. Advances in Water Resources, 94, pp. 200–216. DOI: 10.1016/j.advwatres.2016.05.009

22. Yakimchuk I., Evseev N., Korobkov D., Dinariev O., Ridzel O., Khan V., Semkov V., Zhonin A. & Kravets D. (2020). Digital Core Analysis – Innovative Approach for EOR Agent Screening at Pore-Scale for Achimov Rocks. SPE Russian Petroleum Technology Conference. https://doi.org/10.2118/202015-MS

23. Yakimchuk I., Evseev N., Korobkov D., Varfolomeev I., Dinariev O., Khan V., Koroteev D., Orlov D., Muravleva E., Belozerov B., Krutko V. & Kondratev A. (2019). Permeability and Porosity Study of Achimov Formation Using Digital Core Analysis. SPE Russian Petroleum Technology Conference, D033S025R007. https://doi.org/10.2118/196928-MS

24. Yakimchuk I., Korobkov D., Pletneva V., Ridzel O., Varfolomeev I., Reimers I., Safonov I., Evseev N., Dinariev O., Denisenko A., Samokhvalov A., Khan V., Kusov A., Tyurin E., Korolev A., Sitdikov R., Maksimov E., Loznyuk O. (2021). Study of Reservoir Properties of Turonian Formation Using Digital Core Analysis. Paper presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference. https://doi.org/10.2118/206584-MS

25. Weerakone W.M.S.B., Wong R.C.K. and Kantzas A. (2012). Morphological Characterization of Induced Fracture in Sandstone Using X-ray Computed Tomography Scanning. Geotechnical Testing Journal, 35(03), pp. 460–469. DOI: 10.1520/GTJ103426; ISSN: 0149-6115

26. Zheng Y., Yin X. & Zong Z. (2016). The equivalence between digital core and rock physics model for pure sandstones and shaly sandstones. SEG Technical Program Expanded Abstracts, pp. 3322–3326. https://doi.org/10.1190/segam2016-13819488.1