Statistical analysis of determining porosity factor of oil and gas reservoir rocks using gas volumetry and X-Ray tomography methods

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

To address the current challenges in oil industry related to modeling a pore space structure in a 3D core model and evaluating permeability and porosity ("Digital Core"), it is necessary to obtain representative characteristics of the void space. A similar characteristic is required to solve geotechnical problems related to modeling and evaluating the strength properties of heterogeneous rocks. In addition, it is also important for research on capillary processes in porous media. The paper is devoted to the comparative analysis of the values of porosity of oil and gas reservoir rocks obtained by gas volumetry and X-ray computer tomography methods. The aim of this work is to develop statistical models for assessing the discrepancy between the porosity factor Kp determined using computer tomography (CT) data and more reliable laboratory petrophysical data for two lithological rock types: terrigenous and carbonate. The research objectives include: assessing the impact of lithology on the Kp evaluation using various methods (petrophysics and CT); examining and evaluating the impact of the reservoir rocks porosity factor range on the convergence of the results from these two methods for different lithological rock types; building statistical models to adjust the Kp values based on CT results for different lithological rock types. The solution to these problems is based on a detailed statistical analysis of the studies of terrigenous and carbonates rocks in oil fields in the Perm region. Porosity measurement was carried out on a AP-608 automated porosimeter-permeameter and a Nikon XT H 225 X-ray tomography system. The techniques for measuring the volume of pores in samples using the gas volumetry method, image binarization, and porosity calculation using the X-ray tomography method are described. The results of the analysis showed that the studied methods give different values of porosity factors depending on the lithology. For carbonate rocks, a greater correspondence of the porosity factor estimates obtained by different methods is characteristic that is due to the structural features of the pore space. Significant differences were found for terrigenous rocks, which are explained by the limited resolution of X-ray tomography. The analysis resulted in statistical models for evaluating and correcting Kp data obtained by X-ray tomography for terrigenous and carbonate rocks in various Kp value ranges. The results of the study can be used for petrophysical substantiation of the permeability and porosity of reservoir rocks in oil and gas fields.

Sobre autores

V. Galkin

Perm National Research Polytechnic University

Email: vgalkin@pstu.ru
ORCID ID: 0000-0003-4867-2298
Código SPIN: 5023-7883

O. Melkishev

Perm National Research Polytechnic University

Email: melkishev@pstu.ru
ORCID ID: 0000-0001-7056-3173
Código SPIN: 3202-1381

Y. Savitsky

Perm National Research Polytechnic University

Email: yansavitsky@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0003-2405-4508
Código SPIN: 8853-9024

Bibliografia

  1. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом. Под ред. В. И. Петерсилье, В. И. Пороскуна, Г. Г. Яценко. М.: Недра; 2003. С. 5.3–5.10.
  2. Хасанов Д. И., Лоншаков М. А. Исследование масштабного эффекта и понятия элементарного представительного объёма горных пород применительно к пористости. Георесурсы. 2020;22(4):55–69. https://doi.org/10.18599/grs.2020.4.55-69
  3. Ketcham R. A., Carlson W. D. Acquisition, optimization and interpretation of X-ray computed tomographic imagery: applications to the geosciences. Computers & Geosciences. 2001;27(4):381–400. https://doi.org/10.1016/S0098-3004(00)00116-3
  4. Vinegar H. J. X-ray CT and NMR imaging of rocks. Journal of Petroleum Technology. 1986;38(03):257–259. https://doi.org/10.2118/15277-PA
  5. Renter J. A. M. Applications of computerized tomography in sedimentology. Marine Geotechnology. 1989;8(3):201–211. https://doi.org/10.1080/10641198909379868
  6. Wolanski K., Zarudzki W., Kiersnowski H., et al. X-ray computed tomography (CT) applied for rock core analysis. Bulletin of the Russian Academy of Natural Sciences. 2017;17(5):43–50.
  7. Хозяинов М. С., Вайнберг Э. И. Вычислительная микротомография – новая информационная технология неразрушающего исследования внутренней микроструктуры образцов геологических пород. Геоинформатика. 1992;(1):42–50.
  8. Воробьев К. А., Воробьев А. Е., Тчаро Х. Цифровизация нефтяной промышленности: технология «цифровой» керн. Вестник Евразийской науки. 2018;10(3). URL: https://esj.today/PDF/78NZVN318.pdf
  9. Костин Д. К., Кузнецов Е. Г., Вилесов А. П. Опыт ООО "ТННЦ" по изучению керна с помощью рентгеновского компьютерного томографа. Научно-технический вестник ОАО "НК Роснефть". 2014;(3):18–21.
  10. Еременко Н. М., Муравьева Ю. А. Применение методов рентгеновской микротомографии для определения пористости в керне скважин. Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2012;7(3):5.
  11. Штырляева А. А., Журавлев А. В., Герасимова А.И. Перспективы и проблемы использования компьютерной микротомографии для изучения образцов керна. Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2016;11(1):12. https://doi.org/10.17353/2070-5379/8_2016
  12. Добрынин В. М., Вендельштейн Б. Ю., Кожевников Д. А. Петрофизика (Физика горных пород). М.: РГУ нефти и газа им И. М. Губкина; 2004. 367 с.
  13. Методические рекомендации по исследованию пород-коллекторов нефти и газа физическими и петрографическими методами. Сост. Горян В. И., Березин Б. М., Белов Ю. Я. и др. Труды ВНИГНИ. М.: Недра; 1978. С. 87–111.
  14. Dunham R. J. Classification of carbonate rocks according to depositional texture. In: Ham V. E. (Ed.). Classification of carbonate rocks: Symposium. American Association of Petroleum Geologists Memoir. 1962;1:108–121.
  15. Ромм Е. С. Структурные модели порового пространства горных пород. Л.: Недра; 1985. С. 8.
  16. Бетелин В. Б., Смирнов Н. Н., Стамов Л. И., Скрылева Е. И. Восстановление структуры порового пространства на основании обработки данных томографии. Вестник кибернетики. 2018;(2):86–91.
  17. Jones S. C. A Rapid accurate unsteady-state klinkenberg permeameter. Society of Petroleum Engineers Journal. 1972; 12(5):383-397. https://doi.org/10.2118/3535-pa
  18. Hounsfield G. N. Computerized transverse axial scanning (tomography). Part 1: Description of system. British Journal of Radiology. 1973;46:1016–1022.
  19. Radon J. Uber die Bestimmung von Funktionen durch ihre Integralwerte langs gewisser Mannigfaltigkeiten. Berichte Sachsische Akademie der Wissenschaften, Leipzig. Journal of Mathematical Physics. 1917;69:262–267
  20. Feldkamp L. A., Davis L. C., Kress J. W. Practical cone-beam algorithm. Journal of the Optical Society of America A. 1984;1(6):612–619.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).