Расширение горизонтов исследования кернового материала. Панорамные изображения шлифов

Полный текст

Введение

Исследования кернового материала являются основным источником информации о свойствах горных пород. Наряду со стандартными исследованиями кернового материала проводятся и специальные исследования с целью получения достоверных данных о физических, электрических и фильтрационно-ёмкостных свойствах (далее – ФЕС) горных пород для создания петрофизической основы интерпретации материалов геофизических исследований (далее – ГИС), определения граничных значений ФЕС коллекторов, уточнения остаточной водо- и нефтенасыщенности, коэффициента вытеснения нефти различными реагентами [1, 2]. Атырауский филиал ТОО «КМГ Инжиниринг» проводит полный комплекс исследований керна – от детальных описаний до построения петрофизических моделей. Керновый материал, поступающий в лабораторию, проходит комплексную обработку перед началом основных исследований. Детальное литологическое описание породы начинается после получения фотографий керна в ультрафиолетовом цвете для оценки нефтенасыщенности породы по интенсивности свечения углеводородов. Однако традиционные методы анализа сопряжены с ограничениями, такими как субъективность интерпретации и трудоёмкость процессов [3, 4]. Цифровизация керна, включая создание высокоразрешающих панорамных изображений шлифов, предлагает новые возможности для повышения точности и скорости анализа [5].

Цель данной работы – внедрение цифровых технологий в лабораторные исследования керна, включая автоматизированный анализ пористости и гранулометрического состава и интеграцию полученных данных в петрофизические модели, для автоматизации процессов при описании шлифов и исключения человеческого фактора по сравнению с традиционными методами.

Материалы и методы

Метод панорамной цифровизации шлифов сочетает высокую точность анализа (погрешность <5%) с возможностью удалённого доступа к данным, что особенно ценно для коллективной работы исследователей. Основные преимущества включают получение качественных изображений для автоматизированного расчёта гранулометрического состава и пористости, комплексную статистическую обработку данных (анализ распределения частиц, морфометрию), а также создание цифрового архива для последующего анализа [6, 7]. Однако метод имеет существенные ограничения: процесс сканирования одного шлифа стандартного размера (5×5 см) в высоком разрешении может занимать от одного дня до недели, а объём исходных данных достигает 5–10 ГБ на один образец, что требует значительных вычислительных ресурсов. На практике отмечаются сложности с артефактами изображения (микроцарапины, загрязнения) и ошибками автоматической сегментации в гетерогенных образцах, что требует дополнительной ручной коррекции. Особое значение имеет регулярная калибровка оптической системы: даже минимальные отклонения в настройках освещения могут существенно влиять на результаты [8]. Тем не менее метод доказал свою эффективность при масштабных исследованиях, как, например, в нашем проекте по анализу 147 образцов. Все исследования выполнялись с использованием микроскопа Olympus BX53 с программным обеспечением «Керн С7 панорама» (компания SIAMS).

Визуальная оценка пористости

Геометрические характеристики представляют собой общие данные о пористости шлифа, включая ключевые параметры (диаметр, площадь и объём). На первом этапе были получены геометрические характеристики пор (табл. 1). Данные демонстрируют неоднородность материала с преобладанием мелких частиц и вариациями форм от сферических до вытянутых.

 

Таблица 1. Поры. Геометрические характеристики

Table 1. Pores. Geometric characteristics

Параметры Parameters	МИН MIN	СРЕДН AVE	МАКС MAX	СКО RMSD
Диаметр, мм Diameter, mm	0,00832	0,0330	0,514	0,04356
Средняя проекция, мм Average projection, mm	0,00905	0,0501	1,24	0,08762
Максимальная проекция, мм Maximum projection, mm	0,0106	0,0631	1,70	0,1111
Площадь, мм² Area, mm	5,43×10⁻⁵	0,00234	0,208	0,009335
Объем, мм³ Volume, mm	4,00×10⁻⁷	3,88×10⁻⁴	0,0947	0,002964
Фактор компактности Compactability factor	0,103	0,667	0,949	0,1810
Фактор удлинения Lineation factor	0,095	0,670	1,000	0,1908
Фактор изрезанности Fracture factor	0,255	0,910	1,000	0,1232

МИН / MIN – минимальный / minimum; МАКС / MAX – максимальный / maximum; СРЕД / AVE – средний / average

СКО / RMSD – среднеквадратическое отклонение / root-mean-square deviation

 

Далее были получены результаты распределения пор по размерным классам от минимума до максимума, включая отношение количества частиц к площади изучаемого шлифа (в процентах). Данные представлены в табл. 2. Основная масса частиц (68,61%) относится к мелкому классу диаметром 0,01–0,05 мм, тогда как более крупные частицы диаметром 0,1–0,5 мм, составляя лишь 6,24% от общего количества, формируют 69,8% общей площади. По полученным ключевым данным по количеству, площади и объёму была построена гистограмма распределения порис- тости (рис. 1). Согласно данной гистограмме, по количеству преобладают частицы размером 0,01–0,05 мм, тогда как по площади и объёму доминируют частицы размером 0,1–0,5 мм.

 

Таблица 2. Распределение по размерным классам

Table 2. Distribution by size classes

Границы классов, мм Class limits, mm	Кол-во частиц, ед. Number of particles, pcs	СРЕДН, мм AVE, mm	МИН, мм MIN, mm	МАКС, мм MAX, mm	Доля в общем кол-ве, % Share in total, %	% от площади % of area
<0,01	1182	0,009	0,008	0,01	15,47	0,41
0,01–0,05	5242	0,021	0,01	0,05	68,61	12,18
0,05–0,1	738	0,07	0,05	0,1	9,66	16,46
0,1–0,5	477	0,169	0,1	0,488	6,24	69,8
0,5–1	1	0,514	0,514	0,514	0,01	1,16
≥1	0	-	-	-	0	0
ВСЕГО / TOTAL	7640	0,033	0,008	0,514	100	100

 

Рисунок 1. Распределение частиц по количеству, площади и объёму: а) количество; б) площадь; в) объём

Figure 1. Distribution of particles by quantity, area and volume

а) количество / quantity; б) площадь / area; в) объём / volume

 

После получения окончательных результатов проявляется проанализированное панорамное изображение шлифа в исходном виде и с маркерами определённого цвета (с зелёной окантовкой), где показана определённая пористость по данным анализатора (рис. 2).

 

Рисунок 2. Определение пористого пространства с маркерами и без них: а) без маркеров; б) с маркерами

Figure 2. Determination of a porous space without and with markers

а) без маркеров / without markers; б) с маркерами / with markers

 

Гранулометрический состав

После анализа пористости было проведено определение гранулометрического состава породы по всей площади шлифа. В табл. 3 представлены основные параметры изученных зёрен, включая площадь, диаметр, факторы компактности и изрезанности. Исследование охватывало все структурные элементы шлифа, что позволило получить репрезентативные данные о распределении частиц в объёме образца.

Далее был проведён анализ по детальному гранулометрическому составу, где каждое зерно было идентифицировано и классифицировано по диапазону размеров от 0,032 до 1 мм и более 1 мм (табл. 4). Распределение частиц по диапазонам размеров таково: максимальные диаметры – наибольшие измеренные размеры частиц; средние диаметры – усреднённые значения размеров; ортогональные диаметры – размеры, измеренные в перпендикулярном направлении (например, при анализе формы частиц); эквивалентные диаметры – диаметры частиц, рассчитанные по их площади или объёму (если частицы несферические). Основная масса частиц сосредоточена в диапазоне 0,050–0,316 мм. Преобладают частицы с максимальными (0,100–0,126 мм) и средними (0,079–0,100 мм) диаметрами. Эквивалентные диаметры подтверждают общую тенденцию, но с небольшим смещением в сторону более крупных частиц в диапазоне 0,158–0,200 мм (12,7%) (табл. 4).

 

Таблица 4. Детальный гранулометрический состав

Table 4. Breakdown of granulometric composition

Диапазоны размеров, мм Size ranges, mm	Максимальные диаметры Maximum diameters	Средние диаметры Average diameters	Ортогональны диаметры Orthogonal diameters	Эквивалентные диаметры Equivalent diameters
0,032–0,040	-	-	1 (1,4%)	-
0,040–0,050	-	1 (1,4%)	6 (8,5%)	5 (7,0%)
0,050–0,063	3 (4,2%)	7 (9,9%)	7 (9,9%)	8 (11,3%)
0,063–0,079	7 (9,9%)	7 (9,9%)	12 (16,9%)	12 (16,9%)
0,079–0,100	5 (7,0%)	11 (15,5%)	9 (12,7%)	10 (14,1%)
0,100–0,126	12 (16,9%)	10 (14,1%)	10 (14,1%)	9 (12,7%)
0,126–0,158	10 (14,1%)	9 (12,7%)	8 (11,3%)	7 (9,9%)
0,158–0,200	8 (11,3%)	7 (9,9%)	6 (8,5%)	9 (12,7%)
0,200–0,251	8 (11,3%)	8 (11,3%)	4 (5,6%)	4 (5,6%)
0,251–0,316	7 (9,9%)	3 (4,2%)	3 (4,2%)	3 (4,2%)
0,316–0,398	2 (2,8%)	2 (2,8%)	-	-
0,398–0,501	4 (5,6%)	1 (1,4%)	2 (2,8%)	-
0,501–0,631	-	1 (1,4%)	-	2 (2,8%)
0,631–0,794	1 (1,4%)	2 (2,8%)	1 (1,4%)	1 (1,4%)
0,794–1,000	1 (1,4%)	1 (1,4%)	1 (1,4%)	-
>1,000	3 (4,2%)	1 (1,4%)	1 (1,4%)	1 (1,4%)

 

Интерпретация полученных данных по гранулометрическому анализу позволила построить гистограмму (рис. 3), где отчётливо проявляется распределение средних, максимальных и ортогональных диаметров. Наибольшее количество частиц в категории максимальных диаметров попадает в диапазон 0,100–0,126 мм (16,9%). Для средних диаметров наиболее представлен диапазон 0,079–0,100 мм (15,5%). Для ортогональных диаметров преобладают частицы размером 0,063–0,079 мм (16,9%). Крупные частицы (>1 мм) встречаются редко (4,2% для максимальных диаметров, 1,4% для средних и ортогональных). Мелкие частицы (<0,050 мм) составляют небольшую долю (≤8,5%).

Полученные данные по детальному гранулометрическому составу позволили рассчитать коэффициент сортировки зёрен, представленный в табл. 5. Коэффициенты сортировки дополнительно были проанализированы по общеизвестным классификациям Траска и Крумбейна¹ . Преобладают тонко- и мелкозернистые фракции (80% частиц диаметром 0,05–0,25 мм). Коэффициент сортировки по Траску – 1,53–1,57, что указывает на умеренную отсортированность (табл. 5).

 

Таблица 5. Коэффициенты сортировки

Table 5. Sorting coefficients

Параметры Parameters	Диаметр / Diameter
	ортогональный Orthogonal	максимальный Maximum	средний Average
Коэффициент сортировки Sorting coefficients	2,46	2,35	2,33
Коэффициент сортировки по Траску Trask’s sorting coefficient	1,57	1,53	1,53
Коэффициент асимметрии по Траску Trask’s asymmetry coefficient	1,10	1,24	1,20
Коэффициент асимметрии по Крумбейну Krumbein asymmetry coefficient	1,05	1,11	1,09
Процентили Percentiles	0,25	0,5	0,75
Средний диаметр, мкм Average diameter, μm	90	125	209
Максимальный диаметр, мкм Maximum diameter, μm	107	147	252
Ортогональный диаметр, мкм Orthogonal diameter, μm	69	103	170

 

Рисунок 3. Распределение средних, максимальных и ортогональных диаметров

Figure 3. Distribution of average, maximum and orthogonal diameters

а) средние / average; б) максимальные / maximum; в) ортогональные / orthogonal

 

Статистические зависимости

Для обобщения результатов проведённого исследования и формирования общих статистических данных было принято решение объединить данные по каждому стратиграфическому горизонту с целью анализа взаимосвязей между пористостью и гранулометрическим составом пород.

Согласно предварительной информации детальной пластовой корреляции с привлечением данных опробования и интерпретации промыслово-геофизических исследований, на исследуемом месторождении установлено 11 нефтегазовых продуктивных горизонтов, относящихся к трём стратиграфическим системам – триасовой (T – Triassic), юрской (J – Jurassic) и меловой (K – Cretaceous):

• – К1v – валанжинский нефтяной горизонт;
• – Ю-I-V – юрский нефтегазовый горизонт;
• – Т-I-IV – триасовый нефтяной горизонт;
• – Т-V – нефтегазовый горизонт.

К выявленным продуктивным горизонтам приурочены пластовые, сводовые, тектонически и литологически экранированные типы залежи. Границами нефтеносности для всех горизонтов являются контурные воды и тектонические нарушения. Литологически продуктивные пласты представлены чередованием песчаников, глинистых алевролитов и аргиллитов. Коллекторами являются тонко- и мелкозернистые глинистые песчаники.

На рис. 4 представлены данные по возрасту и глубине породы, количественному содержанию фракций зёрен и их процентному соотношению по площади шлифа. По полученным гистограммам можно определить связь между стратиграфией, глубиной залегания и свойствами пород. Во всех образцах преобладают мелкозернистые фракции (0,01–0,05 мм), которые указывают на условия измельчения или природные особенности формирования отложений. Наличие частиц <0,01 мм свидетельствует о тонкодисперсной составляющей, что важно для оценки адсорбционных или вязкостных свойств материала. Наличие грубозернистых фракций (>1 мм) может свидетельствовать о низкой скорости кристаллизации или тектонических процессах.

 

Рисунок 4. Распределение зерен по размерным и количественным классам: а) Мел; б) Юра; в) Триас

Figure 4. Distribution by dimensional and quantitative classes

а) Мел / Cretaceous; б) Юра / Jurassic; в) Триас / Triassic

 

По полученным данным была построена зависимость максимального и минимального диаметров зёрен и пористости породы от глубины отбора (рис. 5). График позволяет проследить, как изменяется размер частиц горных пород с увеличением глубины, что важно для понимания условий осадконакопления и диагенеза. На глубине 2500–3000 м встречаются как песчаники (крупные зёрна), так и глины (мелкие). На глубине 3500–4000 м вероятно уплотнение и уменьшение размера зёрен.

Гистограмма (рис. 5, в) позволяет проследить, как уменьшается или увеличивается пористость с глубиной, что критически важно для оценки коллекторских свойств пород. Пористость варьируется в триасовых отложениях в пределах 15%, в юрских отложениях – в интервале 15–30% на глубинах 1000–2500 м, в меловых отложениях преобладают мелкозернистые породы с низкой пористостью (5–15%).

 

Рисунок 5. Соотношение диаметров зёрен и пористости c глубиной отбора: а) максимальные диаметры; б) минимальные диаметры; в) пористость

Figure 5. The ratio of grain diameters and porosity to sampling depth

а) максимальные диаметры / maximum diameters; б) минимальные диаметры / minimum diameters; в) пористость / porosity

 

Заключение

Материалом для исследования послужили 147 шлифов, отобранных из восьми скважин одного месторождения, что позволило получить расширенную статистическую информацию о продуктивных горизонтах изучаемого объекта.

Проект по цифровизации позволил провести детальный анализ пористости и гранулометрического состава горных пород. Разработанные методики автоматизированного анализа и обработки данных доказали свою эффективность в условиях лабораторных исследований, что подтверждается статистическими результатами, представленными в данной работе.

Данные по распределению пористости и характеристикам зёрен способствовали созданию точных петрофизических моделей, необходимых для геологического и гидродинамического моделирования. Цифровизация керновых исследований доказала свою эффективность для повышения точности построения петрофизических моделей. Внедрение технологий цифровизации позволило упростить доступ к данным о керне, улучшить их хранение и организацию. Эти решения формируют основу для создания унифицированных баз данных, которые могут быть использованы в дальнейшем для исследования месторождений и сравнительного анализа.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Доева З.М. – анализ и интерпретация данных, составление статьи; Джарасова Т.С. – интерпретация данных, составление и итоговая переработка статьи, окончательное утверждение версии для публикации; Саудабаев Р.К. – получение, обработка и интерпретация данных; Мербаев Р.Б. – разработка методов и подходов к исследованию, планирование экспериментов; Пронин Н.А. – формулирование идей, постановка целей и задач исследования.

ADDITIONAL INFORMATION

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. The greatest contribution is distributed as follows: Zarema M. Doyeva – data analysis and interpretation, paper draft; Tolganay S. Jarassova – data interpretation, article compilation and final revision; approval of the version for publication; Renat K. Saudabayev – data collection, processing and interpretation; Rinat B. Merbayev – development of research methods and approaches, and experimental planning; Nikita A. Pronin – formulation of ideas, setting research goals and objectives.

 

¹ Классификация Траска и Крумбейна – это система гранулометрического анализа осадочных пород, основанная на логарифмической шкале (шкала Крумбейна) и статистических параметрах (коэффициент сортировки Траска), позволяющая количественно описывать распределение частиц по размерам.

Об авторах

Зарема Муратовна Доева

Атырауский филиал КМГ Инжиниринг

Email: Z.Doyeva@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0004-4145-6933
Казахстан, г. Атырау

Толганай Советкановна Джарасова

Атырауский филиал КМГ Инжиниринг

Автор, ответственный за переписку.
Email: t.jarassova@kmge.kz
ORCID iD: 0000-0002-2900-9872

PhD

Казахстан, г. Атырау

Ренат Курмангалиевич Саудабаев

Атырауский филиал КМГ Инжиниринг

Email: R.Saudabayev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0001-7610-1305
Казахстан, г. Атырау

Ринат Бердибекович Мербаев

Атырауский филиал КМГ Инжиниринг

Email: R.Merbaev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0003-3483-330X
Казахстан, г. Атырау

Никита Алексеевич Пронин

Атырауский филиал КМГ Инжиниринг

Email: N.Pronin@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0008-8686-3523
Казахстан, г. Атырау

Список литературы

Дополнительные файлы