Тюменские ученые разработали технологию для оценки эффективности нефтедобычи

О том, что такое цифровые двойники, каких результатов удалось достигнуть в их создании и перспективах практического применения, рассказывает Наталья Иванова, руководитель Лаборатории исследования процессов микрофильтрации НЦМУ в ТюмГУ. 

— В Тюменском госуниверситете работа Научного центра мирового уровня осуществляется в нескольких направлениях — образование, инженерия, взаимодействие с индустрией. На что нацелен исследовательский блок?

— Научная работа включает в себя создание цифрового керна, исследования микрофлюидики дисперсных систем и конвективных процессов на границе между флюидами в тонких каналах. Может показаться, что это разные подпроекты, но на самом деле они имеют тесную связь с основным направлением — созданием двойников пластовых пород и изучением процессов нефтеотдачи. В ходе выполнения проекта в части создания цифрового керна мы сфокусировались на разработке микрофлюидных моделей керна и технологии скрининга химических реагентов увеличения нефтеотдачи. Это связано с подходами к понятию цифрового керна.

— Их несколько? 

— С одной стороны, цифровой керн понимается как цифровая 3D модель или цифровой образ реального керна — образца нефтесодержащей породы. Мы разработали алгоритм анализа и обработки изображений внутренней структуры породы, полученных на микротомографе, для создания таких 3D цифровых образов. Это позволяет нам извлекать дополнительную информацию о распределении пор, их размерах и характерной геометрии в некотором представленном объеме и рассчитывать его фильтрационные и емкостные характеристики. 

— В чем же тогда заключается второе понимание цифрового керна?

— В этом случае цифровой керн — это своего рода численный инструмент, позволяющий моделировать комплексный процесс вытеснения нефти в цифровой модели структуры породы. Создать модель, которая в перспективе будет максимально точной, достаточно сложно. Над задачей работают многие российские исследователи. Им нужно собрать огромное количество данных, протестировать, учесть эффекты в макро-, микро- и наномасштабе, которые происходят на молекулярном уровне в массивах залежей. 

В рамках нашего проекта мы скорректировали исследовательский маршрут, направив его в более прикладное русло. С помощью изготовленной двумерной физической модели оцифрованного керна можно тестировать различные композиции реагентов, поверхностно-активных веществ (ПАВ), которые применяются для повышения эффективности нефтедобычи.   

— Каким образом цифровые модели используются при решении подобных задач?

— Для начала нужно сказать, какие подходы применяются для изучения продуктивности композиций с целью увеличения нефтеотдачи. Как правило, такие вещества тестируются на кернах, привезенных с месторождений. Растворы реагентов под давлением прокачивают через образец породы, чтобы определить коэффициент извлечения нефти. Этот способ достаточно затратный по финансам и по времени. Кроме того, после каждого эксперимента образцы нужно промыть, и нет гарантии, что в порах ничего не останется от предыдущей прокачки. Многократное тестирование может приводить к разрушению внутренней структуры, а значит и к изменению таких важных характеристик, как пористость или проницаемость.

Второй подход осуществляется с помощью насыпных моделей, которые представляют собой спрессованные частицы дезинтегрированного керна. Однако здесь тоже есть свои проблемы, например, частицы породы не сцеплены как в керне. 

Кроме того, эксперименты и на керне, и на насыпной модели — это в сущности черный ящик. Мы не видим, что происходит внутри, и получаем чаще всего один параметр — соотношение закачанного реагента и добытого ресурса. 

Есть еще одно направление — так называемые микрофлюидные модели, их еще называют микрофлюидные чипы, использование которых активно развивается в последние годы. Область применения достаточно широкая и включает биологические, медицинские исследования, в том числе движения флюидов в пористых средах. Основные производители таких чипов — зарубежные компании. В России данная ниша практически пустует, и это огромная перспектива для импортозамещения. Чипы оказались очень эффективным инструментом, они позволяют визуализировать процесс движения и взаимодействия флюидов, то есть реагентов и углеводородов, внутри поровой структуры. Мы видим, как в максимально приближенных к реальным условиям ведет себя то или иное вещество, и можем использовать эти данные для построения численных моделей и для прогнозирования эффективности его применения. 

— В сравнении с предыдущими методами это значительное преимущество… 

— Безусловно. Более того, такие эксперименты проводятся гораздо быстрее. В некоторых случаях занимают не более получаса, а весь цикл от генерации цифрового образа с заданными фильтрационно-емкостными параметрами до анализа результатов проходит в течение одного-двух дней. Микрофлюидные чипы существенно дешевле: основа модели изготавливается из фотополимерных материалов. Визуализация, время и стоимость — это три ключевых параметра, которые выгодно отличают данный подход от традиционных. 

— И как оно связано с цифровым керном?  

— Мы разработали технологию, которая позволяет оценить эффективность средств ХМУН для различных условий нефтедобычи. Создание цифрового образа керна выступает в ней первоочередным и структурообразующим этапом. На основе заданных входных данных образцов породы (пористость, проницаемость, элементный состав, особенности месторождения), мы создаем цифровую двумерную модель порового пространства с заданными фильтрационно-емкостными свойствами и распечатываем ее на 3D-принтере высокого разрешения из фотополимера. Это первый этап — получение структуры, имитирующей поровое пространство исследуемой породы.

— Так мы получаем чип — своего рода прототип реальной породы?  

— Не совсем. Затем мы модифицируем поверхность порового пространства полимерной микрофлюидной модели (чипа) материалом со схожими физико-химическими свойствами исследуемой породы. Таким образом, мы получаем двумерную модель или прототип какого-то представительного объема реальной породы и можем приступать к исследованию вытеснения и тестирования композиций. Для проведения исследований мы разработали специализированный стенд, включающий датчики потока, генераторы давления, подвижную платформу, оптический блок и другое оборудование. Также разработаны программные обеспечения для управления модулями стенда и для обработки изображений и расчета коэффициента эффективности композиций. Вообще, применение чипов позволят исследовать вариации различных параметров и получать не только коэффициент извлечения нефти, но и понимание, как взаимодействуют флюиды и реагенты друг с другом и с породой.

— Получается, в процессе исследований можно отслеживать эффективность не только разных составов ПАВов, но и влияние характеристик самих месторождений? 

— Микрофлюидная модель хороша тем, что мы можем варьировать ее параметры, например, изготовить наборы чипов, характеризуемых разной пористостью, или проницаемостью и т.д. Ведь залежи на самом деле неоднородны. У образцов взятых на расстоянии в один шаг друг от друга характеристики будут отличаться. Используя микрофлюидный чип, мы можем менять параметры и исследовать эффективность в совокупности условий. Это наша российская технология для тестирования композиций увеличения нефтеотдачи — эффективная и информативная. Два патента уже получены, две заявки на изобретения в работе. Проект мы презентовали на профильных конференциях, в том числе на Российском нефтегазовом конгрессе и Тюменском нефтегазовом форуме.  

— Есть ли у проекта компании-партнеры?

— Интерес к технологии есть и у компаний, которые разрабатывают химические реагенты или их композиции для увеличения нефтеотдачи, и у компаний, которые непосредственно добывают. Мы изучили композиции, созданные в Центре коллективного пользования «Рациональное природопользование и физико-химические исследования» ТюмГУ (руководитель — Николай Третьяков) для ПАВ-полимерного заводнения одного из месторождений. Протестировали составы на микрофлюидном чипе и сравнили с результатами, полученными на насыпной модели. Наблюдаем хорошее согласие по эффективности вытеснения. Но, самое интересное, видим, насколько по-разному происходит процесс вытеснения, как движутся и взаимодействуют флюиды в присутствии данных композиций в самом поровом пространстве. 

— Последний вопрос о коллективе лаборатории. Как вы можете охарактеризовать научных сотрудников?

— В исследовательской группе и молодые исследователи, и иностранные специалисты. Долгое время с нами работал Мохаммед Аль-Музайкер, защитил в ТюмГУ кандидатскую диссертацию. Сейчас он вернулся на родину — в Йемен. Занимался микрофлюидикой дисперсных систем. На данный момент среди иностранных сотрудников в коллективе — Сибаа Мохамд, его ответственность — модификация поверхностей чипа, и Абдулла Ибрагим. Он прорабатывает модели распределения микрофлюидных каналов.

Источник:

Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ