Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Исследование представительности свойств горной породы с использованием технологии «цифровой керн»"

Работа на тему: Исследование представительности свойств горной породы с использованием технологии «цифровой керн»
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Кафедра прикладной и технической физики

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДСТАВИТЕЛЬНОСТИ СВОЙСТВ ГОРНОЙ ПОРОДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ «ЦИФРОВОЙ КЕРН»

16.03.01 Техническая физика
Профиль «Техническая физика в нефтегазовых технологиях»

Тюмень 2023

ОГЛАВЛЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 6
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 6
ГЛАВА 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 9
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ 11
3.1 ВЫБОР ФРАГМЕНТА 11
3.2 ПОДГОТОВКА К СЕГМЕНТАЦИИ 11
3.3 СЕГМЕНТАЦИЯ 12
3.4 ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ И ПОЛУЧЕНИЕ ФИЛЬТРАЦИОННО- ЕМКОСТНЫХ СВОЙСТВ 14
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 19
4.1 ОДНОФАЗНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ 19
4.2 ДВУХФАЗНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ 25
4.3 АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК 31
4.4 ВОЗМОЖНЫЕ ФИЗИЧЕСКИЕ ПРИЧИНЫ ПОВЕДЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАРНОГО ПРЕДСТАВИТЕЛЬНОГО ОБЪЕМА ДЛЯ РАЗНЫХ СВОЙСТВ 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 37
ПУБЛИКАЦИИ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ РАБОТЫ 40

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
REV – Representative element volume ВМ – Воксельная модель
ОФП – Относительная фазовая проницаемость ПО – Программное обеспечение
ПСМ – Порово – сетевая модель
СКО – Среднеквадратичное отклонение ФЕС – Фильтрационно-ёмкостные свойства ЦК – «Цифровой керн»
ЭПО – Элементарный представительный объём

ВВЕДЕНИЕ
С увеличением доли трудноизвлекаемых запасов растёт потребность в совершенствовании способов определения ФЕС коллекторов. В настоящее время вводятся в разработку залежи углеводородов, расположенные в породах- коллекторах сложного типа – низкопроницаемых, слабоконсолидированных, для которых исследования или даже отбор кернового материала затруднён, а иногда и вовсе невозможен.
Выход из данной ситуации возможен при применении технологии
«Цифровой керн», которая открывает возможность для анализа многофазных процессов на микроуровне, что важно с позиции понимания специфики вытеснения углеводородов, в т.ч. посредством различных агентов вытеснения.
Коротко, суть технологии «Цифровой керн» состоит в построении цифрового двойника фрагмента горной породы с последующим математическим моделированием на нем различных процессов. Так, например, моделирование однофазного течения позволяет определить абсолютную проницаемость, а моделирование двухфазного течения позволяет определить ОФП.
Немаловажным достоинством технологии «Цифровой керн» является возможность детального изучения представительности свойств горной породы. Понимание представительности данных имеет принципиальное значение, поскольку от этого зависит корректность различных зависимостей между свойствами, а значит и корректность создаваемых на их основе математических моделей, применяемых для решения разнообразных задач при сопровождении разработки месторождений.
Целью научно-проектной работы являлось изучение представительности свойств горной породы на основе математического моделирования по технологии «Цифровой керн».
Для достижения данной цели ставились следующие задачи:
1. Проведение литературного обзора по тематике представительности свойств горной породы.
2. Сегментация томографических изображений.
3. Построение цифровой модели керна терригенной и карбонатной породы в воксельном и порово-сетевом вариантах.
4. Расчет пористости, абсолютной проницаемости и ОФП для вложенных фрагментов керна различного размера.
5. Анализ зависимости изменчивости свойств от размеров фрагментов керна для понимания представительности свойств горной породы.
6. Сопоставление расчетных данных по пористости и абсолютной проницаемости и лабораторными данными.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1) Bakke S., Oren P.-E. 3-D Pore-Scale Modelling of Sandstones and Flow Simulations in the Pore Networks // SPE Journal. 1997. Vol. 2. p. 136 – 149.
2) Bakke S., Oren P.-E., Arntzen O. J. Extending predictive capabilities to Network Models // SPE Journal. 1998. Vol. 3. p. 324 – 336.
3) Bear J. Dynamics of fluids in porous media // New York: Dover, 1988, 764 p.
4) Blunt M. J. Flow in porous media – pore-network models and multiphase ?ow
// Current Opinion in Colloid & Interface Science. 2001. № 6. p. 197 – 207.
5) Buades A., Coll B., Morel J.-M. Non-local Means Denoising // Image Processing on Line. 2011. 208-212 p.
6) Idowu N. A. Pore-Scale Modeling: Stochastic Network Generation and Modeling of Rate Effects in Waterflooding: A dissertation submitted to the Department of Earth Science and Engineering, Imperial College London in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. London, 2009. 156 p.
7) Upscaling permeability measurements within complex heterolithic tidal sandstones / M. D. Jackson, A. H. Muggeridge, S. Yoshida, H. D. Johnson // Mathematical Geology. 2003, Vol. 35 № 5. 446-454 p.
8) Koivu V., Turpeinen T. The Effect of Tomography Imaging Artefacts on Structural Analysis and Numerical Permeability Simulations // Computational Simulations and Applications. 2011. 469 – 493 p.
9) Mostaghimi P. Transport Phenomena Modelled on Pore-Space Images: A dissertation submitted to the Department of Earth Science and Engineering of Imperial College London in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. London, 2012. 191 p.
10) Nourdeen H. A. Upscaling Immiscible Capillary-Controlled Two-Phase Flow in Porous Media: A doctoral thesis submitted in fullment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy of Imperial College London. London, 2018. 190 p.
11) Белозеров И. П. Разработка технологии цифрового моделирования керна для определения фильтрационно-емкостных свойств терригенных коллекторов: специальность 2.8.4 Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений: дис. канд. тех. наук. Архангельск 2021. 118 с.
12) Бирюков Е. Д. Использование медианного фильтра в системе обработки изображений реалистичной компьютерной графики // Новые информационные технологии в автоматизированных системах: материалы семнадцатого научно-практического семинара - М.: ИПМ им. М.В.Келдыша, 2014. с. 216-220.
13) Гурбатова И. П. Масштабные и анизотропные эффекты при экспериментальном изучении физических свойств сложнопостроенных карбонатных коллекторов: специальность 25.00.17 Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений: дис. канд. тех. наук. Москва, 2011. 131 с.
14) Жижимонтов И. Н., Степанов С. В. Определение представительного элементарного объема при оценке фильтрационно-емкостных свойств на примере Самотлорского месторождения // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2017. Том 3. № 2. с. 46-59.
15) Кузина О. А., Шабаров А. Б. Расчетно-экспериментальный метод определения параметров фильтрации смеси «нефть — водный раствор поверхностно-активных веществ» // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2020. Том 6. № 1. с. 41-64.
16) Москалев П. В., Шитов В. В. Математическое моделирование пористых структур // Москва: Книга по Требованию, 2013. 118 с.
17) Седов Л. И. Механика сплошной среды т. 1, 4-е изд. // Москва: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1983. 528 с.
18) Цифровой анализ керна: проблемы и перспективы / С. В. Степанов, Д. П. Патраков, В. В. Васильев [и др.] // Нефтяное хозяйство. 2018. 18 – 22 с.
19) Томин П. Ю. О понятии Representative elementary volume // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2011. № 13. 23 с.
20) Хейфец Л. И., Неймарк А. В. Многофазные процессы в пористых средах
// Москва: Химия, 1982. 320 с.