Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10864710.54859/kjogi108647Научная статьяИзучение поровой структуры и расчет макроскопических характеристик горных пород на основе изображений рентгеновской микрокомпьютерной томографииБолысбекДәрежат Абілсеитұлыbolysbek.darezhat@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-8936-3921КульджабековАлибек Бахиджанович<p>PhD</p>alibek.kuljabekov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-4384-6463БекбауБақберген Ермекбайұлы<p>PhD</p>bakbergen.bekbau@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-2410-1626УзбекалиевКенбой Шералиуглиkzkenbai@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0000-6917-4963Satbayev UniversityКазахский национальный университет имени аль-Фараби180720235217302804202321062023Copyright © 2023, Болысбек Д.А., Кульджабеков А.Б., Бекбау Б.Е., Узбекалиев К.Ш.2023<p><strong>Обоснование.</strong> Абсолютная и относительная фазовая проницаемости и капиллярное давление являются важными параметрами при прогнозировании добычи нефти и газа из пластов, особенно при проведении кислотной обработки призабойной зоны скважины. Они в основном определяются во время длительных и ресурсоемких лабораторных экспериментов. Тем самым, требуются дополнительные подходы для оперативного определения вышесказанных параметров. Поросетевое моделирование на основе данных с микрокомпьютерной томографии позволяет, во-первых, изучать поровое пространство образцов горных пород с учётом растворения породы, во-вторых, рассчитать основные макроскопические свойства образцов горных пород, не разрушая их, и в-третьих, создать базу данных цифровых кернов для дальнейших исследований.</p> <p><strong>Цель.</strong> Изучение порового пространства двух образцов карбонатной породы и течения жидкостей в них с помощью МТ General Electric V|tome|X S240 и с использованием программного пакета Avizo и PNFLOW.</p> <p><strong>Материалы и методы.</strong> В настоящей статье используется микрокомпьютерная томография с пространственным разрешением ~19 мкм и поросетевое моделирование течения жидкостей в пористых средах для изучения порового пространства образцов карбонатной породы и определения абсолютной и фазовой проницаемостей, а также капиллярного давления.</p> <p><strong>Результаты.</strong> Показано, что увеличение значения параметра Marker Extent приводит к уменьшению количества пор и завышенной абсолютной проницаемости из-за неправильного разделения пор, а уменьшение значения этого параметра позволило выявить более мелкие поры. Также показано, что абсолютная проницаемость и пористость имеют разные взаимосвязи до и после растворения породы с высокими коэффициентами корреляции, которые варьируются от 0,62 до 0,81. Было показано, что растворение породы существенно повлияет на относительные фазовые проницаемости образцов.</p> <p><strong>Заключение.</strong> Растворение породы привело к уменьшению остаточной насыщенности нефти у обоих образцов. В случае вытеснения нефти водой, в результате растворения породы остаточная насыщенность нефти снижалась от 38% до 22% и от 53% до 43% для двух исследуемых образцов. Эти результаты имеют важное значение для понимания течения жидкостей в карбонатных образцах.</p>carbonate samplesX-ray microcomputed tomographymodelingmacroscopic characteristicsdissolutionкарбонат үлгілеррентгендік микрокомпьютерлік томографиямодельдеумакроскопиялық сипаттамаларерукарбонатные образцырентгеновская микрокомпьютерная томографиямоделированиемакроскопические характеристикирастворение1.Cnudde V., Boone M.N. High-resolution X-ray computed tomography in geosciences, a review of the current technology and applications // Earth-Science Reviews. 2013. Vol. 123. P. 1–17. doi: 10.1016/j.earscirev.2013.04.003.2.Golparvar A., Zhou Y., Wu K., et al. A comprehensive review of pore scale modeling methodologies for multiphase flow in porous media // Adv Geo-Energy Res. 2018. Vol. 2, N 4. P. 418–440. doi:10.26804/ager.2018.04.07.3.Zel I., Kenessarin M., Kichanov S., et al. Pore Segmentation Techniques for Low-Resolution Data, Application to the Neutron Tomography Data of Cement Materials // J Imaging. 2022. Vol. 8, N 9. P. 242. doi:10.3390/jimaging8090242.4.Piovesan A., Achille C., Ameloot R., et al. Pore network model for permeability characterization of three-dimensionally-printed porous materials for passive microfluidics // Phys Rev E. 2019. Vol. 99, N 3. doi:10.1103/PhysRevE.99.033107.5.Md Ferdous A., Asadul H. A New Cluster Analysis-Marker-Controlled Watershed Method for Separating Particles of Granular Soils // Materials. 2017. Vol. 10, N 10. P. 1195. doi:10.3390/ma10101195.6.Soulaine C., Gjetvaj F., Garing C., et al. The Impact of Sub-Resolution Porosity of X-ray Microtomography Images on the Permeability // Transport in Porous Media. 2016. Vol. 113, N 1. P. 227–243. doi:10.1007/s11242-016-0690-2.7.Bultreys T., Van Hoorebeke L., Cnudde V. Multi-scale, micro-computed tomography-based pore network models to simulate drainage in heterogeneous rocks // Adv Water Resour. 2015. Vol. 78. P. 36–49. doi:10.1016/j.advwatres.2015.02.003.8.Raeini A.Q, Bijeljic B., Blunt M.J. Modelling two-phase flow in porous media at the pore scale using the volume-of-fluid method // J Comput Phys. 2012. Vol 231, N 17. P. 5653–5668.9.Akasheva Zh.K., Bolysbek D.A., Assilbekov B.K. Study of carbonate rock dissolution using x-ray microcomputed tomography: impact of acid flow rate // News of the national academy of sciences of the republic of Kazakhstan series of geology and technical sciences. 2023. Vol. 1, N 457, 20–32. doi.org/10.32014/2023.2518-170X.25610.Amira-Avizo Software [интернет]. Thermo Fisher Scientific [дата обращения: 28.04.2023]. Доступ по ссылке: https://www.fei.com/software/amira-avizo/.11.Youssef S, Rosenberg E, Gland N., et al. High Resolution CT and Pore-Network Models to Assess Petrophysical Properties of Homogeneous and Heterogeneous Carbonates. SPE/EAGE Reservoir Characterization and Simulation Conference; 2007 Oct 28–31; Abu Dhabi, UAE. Paper Number: SPE-111427-MS.12.Pnflow simulation code [интернет]. Github [дата обращения: 28.04.2023]. Доступ по ссылке: https://github.com/aliraeini/pnflow.