Метод расчета относительных фазовых проницаемостей на основе эмпирической функции межфазного взаимодействия

Об авторах:

Загоровский Михаил Алексеевич, специалист управления научно-технического развития, Тюменский нефтяной научный центр, Тюмень, Россия; аспирант кафедры прикладной и технической физики, Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; mazagorovskiy2@tnnc.rosneft.ru

Степанов Сергей Викторович, старший эксперт, Тюменский нефтяной научный центр, Тюмень, Россия; доктор технических наук, профессор базовой кафедры ООО «ТННЦ», Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; svstepanov@tnnc.rosneft.ru

Шабаров Александр Борисович, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, профессор кафедры прикладной и технической физики, Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; a.b.shabarov@utmn.ru, https://orcid.org/0000-0002-5374-8704

Аннотация:

В статье приводятся результаты исследований по разработке эмпирического метода определения функций относительных фазовых проницаемостей. В основе метода лежит расчет функции межфазного взаимодействия по данным физических экспериментов на керне, а также поиск многопараметрических зависимостей для параметров аппроксимационной зависимости этой функции. Для аппроксимации предложено использовать функцию на двух отрезках области определения. Исследования проведены с использованием лабораторных данных для терригенных и карбонатных групп образцов керна, отобранных с разных месторождений. Установлено, что потери давления из-за межфазного взаимодействия, возникающие при совместном течении водонефтяной смеси, составляют в максимуме для рассмотренных образцов керна от 60 до 90% суммарных потерь давления. Для обеих групп данных получены многопараметрические зависимости. Показано, что использование многопараметрических зависимостей параметров функции межфазного взаимодействия обеспечивает качество прогнозирования относительных фазовых проницаемостей с погрешностью на уровне 30% для терригенных образцов и 22% для карбонатных. Проведено исследование влияния объема выборки, по которой строились многопараметрические зависимости (обучающая выборка), на качество прогнозирования ОФП (тестовая выборка). Установлено, что увеличение объема обучающей выборки при формировании многопараметрических зависимостей для функции межфазного взаимодействия положительно влияет на точность прогнозирования функций относительных фазовых проницаемостей. При этом увеличение обучающей выборки в 2 раза приводит к тому, что для терригенной породы средняя относительная погрешность определения относительной фазовой проницаемости уменьшается с 25,5 до 20,9%, а для карбонатной — с 70,3 до 23,6%.

Список литературы:

Алтунин А. Е., Соколов С. В., Степанов С. В., Черемисин Н. А., Шабаров А. Б. 2013. Расчетный метод получения относительных фазовых проницаемостей на основе решения обобщенных уравнений Бернулли для системы поровых каналов // Нефтепромысловое дело. № 8. С. 40–46.

Баскаков А. П., Берг Б. В., Витт О. К., Кузнецов Ю. В., Филипповский Н. Ф. 1991. Теплотехника: учеб. для инж.-техн. спец. вузов. 2-е изд., перераб. М.: Энергоатомиздат. 224 c.

Исаченко В. П., Осипова В. А., Сукомел А. С. 1969. Теплопередача: учеб. для энерг. вузов и фак. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Энергия. 439 с.

Мальшаков А. В., Ефимов В. А. 1991. Проницаемость и перколяционные свойства порового пространства осадочных горных пород // Инженерно-физический журнал. Том 61. № 4. С. 635–640.

Марков П. В. 2020. Новая технология решения обратных задач построения цифровых моделей керна с применением стохастического моделирования и оптимизации роя час­тиц // Российская нефтегазовая техническая конференция SPE (26–29 октября 2020 г., виртуальная). Статья SPE-201944-RU.

Мирзаджанзаде А. Х., Аметов И. М., Ковалев А. Г. 1992. Физика нефтяного и газового пласта: учеб. по спец. «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений». М.: Недра. 269, [1] с.

Орлов Д. М., Рыжов А. Е., Перунова Т. А. 2013. Методика определения относительных фазовых проницаемостей по данным нестационарной фильтрации путем совместного физического и компьютерного моделирования // Прикладная механика и техническая физика. № 5 (321). С. 119–128.

Пряжников М. И., Минаков А. В., Пряжников А. И., Якимов А. С. 2022. Карта режимов течения вода-нефть в прямом микроканале // Письма в Журнал технической физики. Том 48. № 3. С. 6–9. https://doi.org/10.21883/PJTF.2022.03.51973.19030

Саломатин Е. Н., Бородин Д. А., Шульга Р. С. 2021. Потоковые исследования слабосцементированного керна методом центрифугирования // Каротажник. № 8 (314). С. 69–82.

Степанов С. В., Шабаров А. Б. 2021. К вопросу о наличии закономерностей между функцией межфазного взаимодействия и фильтрационно-емкостными свойствами // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Том 7. № 1 (25). С. 92–111. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2021-7-1-92-111

Шабаров А. Б., Шаталов А. В. 2016. Потери давления при течении водонефтяной смеси в поровых каналах // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Том 2. № 2. С. 50–72. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2016-2-2-50-72

Brooks R. H., Corey A. T. 1964. Hydraulic properties of porous media // Hydrology Papers. No. 3.

Burdine N. T. 1953. Relative permeability calculations from pore size distribution data // Journal of Petroleum Technology. Vol. 5. No. 3. Pp. 71–78. https://doi.org/10.2118/225-G

Corey A. T. 1954. The interrelation between gas and oil relative permeabilities // Producers Monthly. Vol. 19. Pp. 38–41.

Koroteev D., Dinariev O., Evseev N., Klemin D., Safonov S., Gurpinar O., Berg S., van Kruijsdijk C., Myers M., Hathon L., de Jong H., Armstrong R. 2013. Application of digital rock technology for chemical EOR screening // SPE Enhanced Oil Recovery Conference (2–4 July 2013, Kuala Lumpur, Malaysia). Paper SPE-165258-MS. https://doi.org/10.2118/165258-MS

McPhee C., Reed J., Zubizarreta I. 2015. Core Analysis: А Best Practice Guide. Amsterdam: Elsevier. 852 p.

Raeini A. Q., Yang J., Bondino I., Bultreys T., Blunt M. J., Bijeljic B. 2019. Validating the genera­lized pore network model using micro-CT images of two-phase flow // Transport in Porous Media. Vol. 130. No. 2. Pp. 405–424. https://doi.org/10.1007/s11242-019-01317-8

Yakimchuk I., Evseev N., Korobkov D., Ridzel O., Pletneva V., Yaryshev M., Ilyasov I., Glushchenko N., Orlov A. 2020. Study of polymer flooding at pore scale by digital core analysis for East-Messoyakhskoe oil field // SPE Russian Petroleum Technology Conference (26–29 October 2020, virtual). Paper SPE-202013-MS. https://doi.org/10.2118/202013-MS

Zakirov T. R., Galeev A. A., Khramchenkov M. G. 2019. Haines jumps simulation in X-ray CT image of natural sandstone // Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1158. No. 4. Article 042042. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1158/4/042042

Zhao X., Feng Y., Liao G., Liu W. 2020. Visualizing in-situ emulsification in porous media during surfactant flooding: A microfluidic study // Journal of Colloid and Interface Science. Vol. 578. Pp. 629–640. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2020.06.019