В Институте геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета научились оперативно оценивать перспективность карбонатных пород-коллекторов с точки зрения добычи углеводородов. 

В статье, опубликованной в журнале Scientific Visualization, презентован разработанный геологами вуза метод прогнозирования газовой проницаемости карбонатных пород, основанный на данных рентгеновской микротомографии и машинном обучении. Применив его, исследователи осуществили анализ стандартных керновых образцов, которые используются в нефтегазовой индустрии для оценки свойств коллекторов.

«Породами-коллекторами называют такие, которые обладают способностью вмещать жидкие и газообразные флюиды (нефть, газ и воду) и отдавать их при разработке, – объяснил первый автор статьи, доцент кафедры региональной геологии и полезных ископаемых, старший научный сотрудник НИЛ «Внутрипластовое горение» ИГиНГТ Раиль Кадыров. – К коллекторским свойствам пород относят пористость и проницаемость».

По словам ученого, проницаемость – наиболее важное свойство породы-коллектора. Она зависит от количества и связанности пор, а также от радиуса их горловин. Породы по проницаемости делятся на очень хорошо проницаемые (>1000 миллидарси), хорошо проницаемые (100–1000 мД), среднепроницаемые (10–100 мД), слабопроницаемые (1–10 мД) и плохопроницаемые (<1 мД).

«Чтобы добывать углеводороды и воду, очень важно знать, насколько проницаемой является порода. (Из непроницаемой породы перечисленные полезные ископаемые извлечь не получится). Для этого проводятся экспериментальные измерения, но они, как правило, достаточно долгие. Образцы пород (керны) сначала экстрагируют от углеводородов. С этой целью их помещают в специальные растворители, где они находятся примерно месяц, а потом с помощью специального оборудования измеряют их газопроницаемость», – сообщил Р. Кадыров и добавил, что, несмотря на значительные временные затраты, получить большой объем данных о породе не всегда удается. 

Авторы статьи показали, что для получения цифровых изображений структуры порового пространства можно использовать микротомографию с относительно низким пространственным разрешением (34–36 мкм).

«По данным микротомографии физико-математическая модель формирует оценку локальной проницаемости на основе каждого изображения стека, которая затем используется для обучения алгоритма Swin Transformer – иерархической архитектуры глубокого обучения, изначально разработанной для анализа изображений с учетом локальных и глобальных признаков, – рассказывает старший научный сотрудник Кадыров. – В  нашей работе протестированы два подхода к обработке данных: метод гармонического усреднения и метод "бутылочного горлышка", учитывающий ограничивающее влияние зон с минимальной проницаемостью. Оба варианта показали сопоставимую точность на валидации, а при слепом тестировании на новых образцах модель, основанная на втором подходе, продемонстрировала меньшее отклонение от экспериментальных измерений».

Новый метод, по словам Кадырова, не заменяет лабораторные исследования, он предназначен для быстрой предварительной оценки газопроницаемости пород.

«Используя его, мы работаем напрямую с томографическими срезами, поэтому не требуется трудоемкая сегментация или построение полной 3D-структуры поровой сети, – уточнил он. – Наш метод является перспективным инструментом для развития технологий цифрового керна и анализа сложных карбонатных коллекторов».

При частичной или полной перепечатке материала, а также цитировании необходимо ссылаться на пресс-службу КФУ.