Description:

"First Break том 26, Сентябрь 2008, специальная тема Нефтяная геология Будущее физики горных пород: вычислительные методы вместо лабораторного тестирования. The future of rock physics: computational methods vs. lab testing Jack Dvorkin,1, 2* Meghan Armbruster,1 Chuck Baldwin1 Qian Fang,1 Naum Derzhi,1 Carmen Gomez,1, 2 Boaz Nur, Amos Nur1, 2 и Yaoming Mu1 предлагают новое использование виртуальной лаборатории физики горных пород в качестве практичного способа усовершенствовать количественную характеристику горных пород и их понимание без повреждения образцов пород, использующихся в дальнейших исследованиях. Физические измерения свойств горных пород на керновом материале, в забоях и траншеях обременительны и часто невозможно провести или провести точно. Любая геофизическая интерпретация требует преобразования по дистанционно измеренным параметрам, подобным сейсмическому импедансу или полученному ЕМ удельному сопротивлению, чтобы получить характеристики резервуара, такие как пористость, углеводородное насыщение или проницаемость. Преобразование может быть экспериментальной регрессией, или это может быть теоретическая модель, которая еще должна быть калибрована и проверена экспериментально. В каждом случае набор реальных экспериментальных данных является краеугольным камнем интерпретации. Чтобы получить наборы самых точных данных, физические эксперименты требуют неповрежденные образцы пород, отобранные в скважинах. Что же будет необходимо в будущем для сейсмической интерпретации с более высокой степенью разрешения, характеристики резервуаров, моделирования резервуаров и управления производством характеристики не по нескольким десяткам образцов, а по тысячам и десяткам тысяч образцов. Традиционная процедура кернового бурения часто проблематична, так как она ведет к замедлению бурения и влечет за собой опасность повреждения или даже гибели скважины. Образцы рыхлых пород не могут быть доставлены без повреждений с места отбора образца в лабораторию. Нефтеносные пески являются важной подгруппой этой группы, в которой битум действует как несущая нагрузку рамка. Отбор и транспортировка таких образцов, которые могут быть необходимы для экспериментов с флюидными потоками, разрушают его текстуру. По этим причинам нефтяная отрасль все чаще использует скважину как лабораторию. Современные каротажные устройства во время и после бурения обеспечивают в широком глубинном диапазоне надежный количественный анализ упругих свойств пород, их пористости, минералогии и порового флюида. Увязывая между собой эти группы параметров, мы можем установить эмпирическую регрессию или выбрать соответствующие теории, которые преобразуют упругость в объемные свойства (рис. 1). Скважинные данные могут быть пригодны для связи упругих свойств с пористостью, минералогией и флюидом. Однако абсолютная и относительная проницаемость не могут быть просто измерены в скважине. Именно поэтому определение проницаемости, так необходимой инженерам, доступно только в лаборатории. 1 Ingrain, Houston, TX, USA. 2 Stanford University, Stanford, CA, USA. *jack@pangea.stanford.edu Руководство по проницаемости Определение абсолютной проницаемости основано на уравнении Дарси, которое линейно связывает объемный поток с различием давления между двумя срезами (поверхностями) образца: где Q объемный поток, A поперечная поверхность образца, нормальная направлению потока, P разница давлений, динамическая вязкость флюида, L длина образца в направлении потока, а k проницаемость, измеренная по Дарси. Ее физическая величина длина в квадрате в один Дарси, равным 10-12 м2. Простой, но часто некорректный метод оценки k заключается в применении уравнения Kozeny-Carman: где пористость, доступная потоку; S конкретная поверхность участка, определенная как отношение поверхности стенок пор к общему объему образца; x>1 извилистость поровых каналов, определенная как отношение длины линии потока к длине образца; и d средний размер частиц. Это уравнение предполагает, что k зависит не только от пористости, но и от размера частиц (пор). Именно поэтому некоторые высокопористые глинистые сланцы имеют очень низкую проницаемость. Экспериментальная иллюстрация этого эффекта исходит от Yin (1992). В этом примере мы наблюдаем резкое уменьшение k при изменении образца от песка к глине, даже несмотря на то, что растет в течение этого изменения. Существует еще одно свойство пород, которое часто делает аналитические оценки проницаемости сомнительными: связность порового пространства. Рассмотрим тонкий срез карбоната на рис. 3. Его пористость большая, и флюид находится в относительно больших пустотах. Однако, большинство этих пустот не связаны друг с другом. В результате проводники потока ограничены, если они существуют вообще. Проницаемость такой породы может быть чрезвычайно маленькой. (c) 2008 EAGE www.firstbreak.org Специальная тема First Break том 26, Сентябрь 2008 Нефтяная геология Рис. 1 Импеданс Р-волн в зависимости от общей пористости в нефтяной скважине. Условная раскраска данных по измерениям гамма-лучей (GR). Левый рис.: измеренный импеданс. Голубые символы представляют битуминозный песок. Правый рис.: теоретически рассчитанный импеданс для влажных пород по измеренному импедансу. Положение песка (не влажного) переместилось вверх. Кривые голубого цвета исходят из теоретической модели неупругого песка (Gal et al., 1998). Кривые этой модели рассчитаны для кварцевой глинистой минералогии с отсутствием глины в верхней части кривой и отсутствием кварца в нижней части кривой. Содержание глины растет между двумя кривыми на 0,2. Эта модель теперь может быть использована, чтобы проинтерпретировать данные импеданса в отсутствие скважинного контроля. Если образец заполнен двумя флюидами, относительные проницаемости kr1 и kr2 определены как где нижние индексы "1" и "2" относятся к первому и второму флюидам соответственно. Относительная проницаемость, в отличие от абсолютной проницаемости, меньше единицы. Эмпирическое уравнение типа Corey для относительной проницаемости будет: где Srr = (S1 - S1irr) / (1 - S2irr); S1 насыщенность порового пространства первым флюидом; S1irr остаточная насыщенность первого флюида; S2irr остаточная насыщенность второго флюида. Значения n и m обычно предполагаются на основании экспериментов, но n = m = 2 может быть достаточным. Пример кривых относительной проницаемости, соответствующих этому уравнению, приведен на рис. 4 для n = m = 2 и S1irr = S2irr = 0,1. Даже если это уравнение в отдельных случаях корректно, его параметры должны быть взяты из экспериментов, которые являются известным затруднением для постановки и выполнения в течение длительного времени. Виртуальные эксперименты С помощью теоретического моделирования или цифрового виртуального эксперимента возможно в определенной степени воспроизвести природные процессы. Виртуальное проведение эксперимента требует точного трехмерного изображения породы с четко установленными свойствами степени пористости плюс эффективные программы, которые точно воспроизводят физический процесс. Рис. 2 Проницаемость в зависимости от пористости, которая измерена на комплексе оттавского (Ottawa) песка и каолинитовых смесей (Yin, 1992). Содержание глины изменяется от 0 до 1. Символы Рис. 3 Тонкий срез карбоната. Рис. 4 Пример кривых относительной проницаемости. Рис. 5 Трехмерное изображение породы. Рис. 7 Виртуальные результаты для карбонатных образцов с лабораторными данными." Ключевые слова: должный, правый, измерение, уравнение, упругость, голубой, замещение, пластина, процесс, срез, сложность, электрический ток, горный порода, размер, реальный, экспериментальный, вычислить, поровая пространство, импеданс, метод, масштаб, интерпретация, длина, насыщение, воспроизвести, эксперимент, физический, нефтяная геология, относительный проницаемость, карбонат, изображение, параметр, объёмный, форма, неупругий, размер частица, частица, сопротивление, битуминозный, образец, песчаник, использованный, цвет, песок, ток, система, физический лаборатория, электрический, область, кривой, упругий, тема, число, пример, вопрос, пора, нефть, ответ, трёхмерный, обычный, виртуальный проведение, физик, абсолютный проницаемость, представление, степень, левый, кривая, специальный тема, определённый, карбонатный, удельный, отношение, карбонатный образец, причина, измеренный, модель, результат, повреждение, полученный, глина, порода, лабораторный, уравнение дарси, виртуальный эксперимент, воспроизведение, преобразование, тема нефтяной, невозможный, лаборатория, поверхность, пустота, специальный, удельный сопротивление, зависимость, мм, отбор, друг, флюид, сентябрь, канал, моделирование, проницаемость вычисленный, отсутствие, пространство, образцовый, пористость минералогия, поровый, поровый пространство, нефтяной, свойство, течение, характеристика, поровой пространство, трёхмерный изображение, насыщенность, вода, набор, дарси, задача, пористость, определение, проницаемость, томографический, горный, время, резервуар, виртуальный лаборатория, вычислительный, изменение, томографический срез, поровая флюид, небольшой, виртуальный, несоответствие, минералогия, поток, количественный, объект, голубой цвет, скважина, измерить, битуминозный песок, нефтяной геология, цифровой, геология, проведение, углеводород, коэффициент, реальный порода, текстура