RU2015113307A - Система и способ для определения количества удерживаемого углеводородного флюида - Google Patents
Система и способ для определения количества удерживаемого углеводородного флюида Download PDFInfo
- Publication number
- RU2015113307A RU2015113307A RU2015113307A RU2015113307A RU2015113307A RU 2015113307 A RU2015113307 A RU 2015113307A RU 2015113307 A RU2015113307 A RU 2015113307A RU 2015113307 A RU2015113307 A RU 2015113307A RU 2015113307 A RU2015113307 A RU 2015113307A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- hydrocarbon fluid
- amount
- rock
- determining
- organic material
- Prior art date
Links
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 title claims abstract 47
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 title claims abstract 47
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 title claims abstract 43
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract 12
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 title 1
- 239000011368 organic material Substances 0.000 claims abstract 25
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract 25
- 239000011147 inorganic material Substances 0.000 claims abstract 20
- 229910010272 inorganic material Inorganic materials 0.000 claims abstract 20
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract 9
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract 7
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract 6
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 2
- 230000000035 biogenic effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 claims 1
- 230000000476 thermogenic effect Effects 0.000 claims 1
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract 1
Classifications
-
- G01V20/00—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
- G01V1/44—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
- G01V1/48—Processing data
- G01V1/50—Analysing data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/62—Physical property of subsurface
Abstract
1. Компьютерно-реализуемый способ для определения количества углеводородного флюида, присутствующего в породе углеводородсодержащего пласта, которая содержит органический материал и пористый проницаемый неорганический материал, включающий следующие шаги:получение данных, относящихся к химическим и кинетическим свойствам органического материала, литологическим характеристикам породы, мощности породы, температуре и давлению в пласте;ввод полученных данных в компьютерно-реализуемую модель; ипрогон этой модели с выполнением:а) моделирования генерации углеводородного флюида в породе на основе введенных данных и определения, тем самым, количества генерированного углеводородного флюида;б) формирования прогностических данных, индикативных для:количества генерированного углеводородного флюида, адсорбированного на поверхности органического материала внутри породы;количества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах органического материала, посредством определения пористости этого органического материала на основе его химических и кинетических свойств; иколичества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах неорганического материала, посредством определения пористости этого неорганического материала на основе литологических характеристик породы; ив) определения общего количества углеводородного флюида, присутствующего в породе, на основе этих прогностических данных;причем шаг (б) прогона модели с формированием прогностических данных включает:определение, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида
Claims (12)
1. Компьютерно-реализуемый способ для определения количества углеводородного флюида, присутствующего в породе углеводородсодержащего пласта, которая содержит органический материал и пористый проницаемый неорганический материал, включающий следующие шаги:
получение данных, относящихся к химическим и кинетическим свойствам органического материала, литологическим характеристикам породы, мощности породы, температуре и давлению в пласте;
ввод полученных данных в компьютерно-реализуемую модель; и
прогон этой модели с выполнением:
а) моделирования генерации углеводородного флюида в породе на основе введенных данных и определения, тем самым, количества генерированного углеводородного флюида;
б) формирования прогностических данных, индикативных для:
количества генерированного углеводородного флюида, адсорбированного на поверхности органического материала внутри породы;
количества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах органического материала, посредством определения пористости этого органического материала на основе его химических и кинетических свойств; и
количества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах неорганического материала, посредством определения пористости этого неорганического материала на основе литологических характеристик породы; и
в) определения общего количества углеводородного флюида, присутствующего в породе, на основе этих прогностических данных;
причем шаг (б) прогона модели с формированием прогностических данных включает:
определение, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида пороговое значение адсорбции;
если пороговое значение адсорбции превышено, определение накопительной емкости органического материала применительно к углеводородам на основе прогнозируемой пористости органического материала и определение, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида также и накопительную емкость органического материала;
если накопительная емкость органического материала превышена, определение накопительной емкости неорганического материала применительно к углеводородам на основе прогнозируемой пористости неорганического материала и определение, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида также и накопительную емкость неорганического материала; и
если накопительная емкость неорганического материала превышена, определение прогнозируемого количества вытесняемого углеводородного флюида, соответствующего избыточному количеству, на которое превышена накопительная емкость неорганического материала.
2. Способ по п. 1, включающий определение режима работы системы создания искусственных трещин, основанное на определенном общем количестве углеводородного флюида, присутствующего в породе.
3. Способ по п. 2, включающий применение определенного режима работы к системе создания искусственных трещин.
4. Способ по одному из предыдущих пунктов, в котором прогон модели включает формирование прогностических данных для каждого из нескольких интервалов времени для моделирования генерации углеводородного флюида в породе с течением времени, причем каждому интервалу времени соответствуют данные по температуре пласта, и в котором:
в случае отсутствия превышения любой из величин, включающих пороговое значение адсорбции, накопительную емкость органического материала и накопительную емкость неорганического материала, при работе модели в текущем интервале времени модель производит повторные вычисления прогностических данных для следующего интервала времени и соответствующих данных по температуре в пласте.
5. Способ по одному из пп. 1-3, в котором формирование прогностических данных, индикативных для количества углеводородного флюида, генерированного породой, включает прогнозирование по одному из термогенно- и биогенно-генерированных углеводородных флюидов или по обоим этим флюидам.
6. Способ по одному из пп. 1-3, включающий конфигурирование прогностической модели для моделирования адсорбированного углеводородного флюида как однофазного углеводородного флюида, содержащего газовую фракцию, которая увеличивается с ростом температуры.
7. Способ по одному из пп. 1-3, в котором формирование прогностических данных включает определение газонефтяных отношений для прогнозируемых количеств углеводородного флюида, благодаря чему осуществляется прогнозирование соответствующих количеств нефти и газа.
8. Способ по одному из пп. 1-3, включающий прогнозирование одного или более свойств генерированного углеводородного флюида на основе химических и кинетических свойств органического материала и данных по температуре.
9. Система для определения количества углеводородного флюида, присутствующего в породе углеводородсодержащего пласта, содержащей органический материал и пористый проницаемый неорганический материал, включающая процессор и приемник данных, причем:
приемник данных выполнен с возможностью приема данных, относящихся к химическим и кинетическим свойствам органического материала, литологическим характеристикам породы, мощности породы и к температуре и давлению в пласте; а
процессор выполнен с возможностью:
а) моделирования генерации углеводородного флюида в породе на основе введенных данных и, тем самым, определение с помощью этого количества генерированного углеводородного флюида;
б) формирования прогностических данных, индикативных для:
количества генерированного углеводородного флюида, адсорбированного на поверхности органического материала внутри породы;
количества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах органического материала, посредством определения пористости этого органического материала на основе его химических и кинетических свойств; и
количества генерированного углеводородного флюида, присутствующего в порах неорганического материала, посредством определения пористости этого неорганического материала на основе литологических характеристик породы; и
в) определения общего количества углеводородного флюида, присутствующего в породе, на основе этих прогностических данных;
причем процессор выполнен с возможностью формирования прогностических данных на шаге (б) посредством:
определения, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида пороговое значение адсорбции;
если пороговое значение адсорбции превышено, определения накопительной емкости органического материала применительно к углеводородам на основе прогнозируемой пористости органического материала и определения, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида также и накопительную емкость органического материала;
если накопительная емкость органического материала превышена, определения накопительной емкости неорганического материала применительно к углеводородам на основе прогнозируемой пористости неорганического материала и определения, превышает ли прогнозируемое количество генерированного углеводородного флюида также и накопительную емкость неорганического материала; и
если накопительная емкость неорганического материала превышена, определения прогнозируемого количества вытесняемого углеводородного флюида, соответствующего избыточному количеству, на которое превышена накопительная емкость неорганического материала.
10. Система по п. 9, содержащая компонент рабочего режима, выполняемый процессором для определения, на основе определенного общего количества углеводородного флюида, присутствующего в породе, рабочего режима системы создания искусственных трещин.
11. Система по п. 10, выполненная с возможностью вывода определенного рабочего режима в систему создания искусственных трещин.
12. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу или комплект компьютерных программ, содержащая(-их) набор команд, при исполнении которых компьютером или группой компьютеров обеспечивается выполнение шагов способа по одному из пп. 1-8.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/EP2012/067872 WO2014040622A1 (en) | 2012-09-12 | 2012-09-12 | System and method for determining retained hydrocarbon fluid |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015113307A true RU2015113307A (ru) | 2016-11-10 |
| RU2604565C2 RU2604565C2 (ru) | 2016-12-10 |
Family
ID=47002839
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015113307/28A RU2604565C2 (ru) | 2012-09-12 | 2012-09-12 | Система и способ для определения количества удерживаемого углеводородного флюида |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10012764B2 (ru) |
| EP (1) | EP2895887B1 (ru) |
| RU (1) | RU2604565C2 (ru) |
| WO (1) | WO2014040622A1 (ru) |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140052420A1 (en) * | 2012-08-20 | 2014-02-20 | Ingrain Inc. | Digital Rock Analysis Systems and Methods that Estimate a Maturity Level |
| FR3034529B1 (fr) | 2015-04-03 | 2017-05-05 | Ifp Energies Now | Procede d'exploitation des hydrocarbures d'un bassin sedimentaire, au moyen d'une simulation de bassin |
| CN104820873B (zh) * | 2015-05-13 | 2017-12-26 | 中国环境科学研究院 | 一种基于金属定量构效关系的淡水急性基准预测方法 |
| FR3045098B1 (fr) | 2015-12-10 | 2017-12-15 | Ifp Energies Now | Procede d'exploitation d'un bassin sedimentaire au moyen de cartes de teneur en carbone organique et d'indice d'hydrogene |
| CN107341289B (zh) * | 2017-06-05 | 2020-05-29 | 中冶华天工程技术有限公司 | 描述铁矿石烧结床层空隙度变化的计算方法 |
| US10942098B2 (en) * | 2017-08-25 | 2021-03-09 | Schlumberger Technology Corporation | Method and system for analyzing at least a rock sample extracted from a geological formation |
| CN109505590B (zh) * | 2017-09-13 | 2021-10-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩气储层压力的确定方法及计算机可读存储介质 |
| CN107727832B (zh) * | 2017-10-27 | 2020-08-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种确定烃源岩排烃效率的方法及装置 |
| CN107561199B (zh) * | 2017-10-30 | 2023-09-19 | 中国科学院西北生态环境资源研究院 | 高温高压模拟仪在线气体自动进样检测系统及检测方法 |
| CN109958429B (zh) * | 2017-12-21 | 2021-10-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种判断页岩气吸附气产出的方法 |
| US11126762B2 (en) * | 2018-02-28 | 2021-09-21 | Saudi Arabian Oil Company | Locating new hydrocarbon fields and predicting reservoir performance from hydrocarbon migration |
| CN108547612B (zh) * | 2018-03-02 | 2022-03-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩油原位转化产出油量、产出气量的确定方法和装置 |
| FR3079935B1 (fr) * | 2018-04-05 | 2020-03-27 | IFP Energies Nouvelles | Procede pour simuler la quantite et la qualite des hydrocarbures d'un bassin sedimentaire |
| CN111123357B (zh) * | 2018-10-31 | 2022-03-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 非常规油气藏评价指数的确定方法及装置 |
| CN109613213B (zh) * | 2019-01-14 | 2021-04-06 | 中南大学 | 一种多功能成烃成岩高温高压模拟实验装置及其使用方法 |
| CN109977360B (zh) * | 2019-04-08 | 2020-11-20 | 南京大学 | 高-过成熟腐泥型海相页岩原始氢指数和有机碳恢复方法 |
| CN110346197B (zh) * | 2019-06-11 | 2020-09-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种吸附石油液态烃的页岩载体制备方法 |
| CN112443322B (zh) * | 2019-09-03 | 2023-02-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于等效饱和度的烃源岩测井评价方法 |
| CN110646843B (zh) * | 2019-09-19 | 2020-12-18 | 中国石油大学(北京) | 陆源有机质分布的确定方法、装置和网络设备 |
| CN114062360B (zh) * | 2020-07-29 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种煤系烃源岩中生烃单组分氢指数定量研究方法 |
| CN111912957B (zh) * | 2020-08-24 | 2021-06-01 | 东北石油大学 | 一种基于赋存状态的页岩油量检测方法及系统 |
| US11940398B2 (en) | 2022-08-19 | 2024-03-26 | Saudi Arabian Oil Company | Method to determine relative thermal maturity from porosities measured by quantitative imaging on uncleaned samples and GRI porosity measured on crushed cleaned samples |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1525468A1 (en) * | 2002-05-01 | 2005-04-27 | ExxonMobil Upstream Research Company | Chemical structural and compositional yields model for predicting hydrocarbon thermolysis products |
| FR2904654B1 (fr) * | 2006-08-04 | 2008-10-03 | Inst Francais Du Petrole | Methode pour quantifier la formation et la retention d'hydrocarbures dans une roche mere |
| US9556720B2 (en) * | 2007-01-29 | 2017-01-31 | Schlumberger Technology Corporation | System and method for performing downhole stimulation operations |
| US9552462B2 (en) * | 2008-12-23 | 2017-01-24 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for predicting composition of petroleum |
| US8352228B2 (en) * | 2008-12-23 | 2013-01-08 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for predicting petroleum expulsion |
| US20120325462A1 (en) * | 2011-06-24 | 2012-12-27 | Roussel Nicolas P | Method for Determining Spacing of Hydraulic Fractures in a Rock Formation |
| CA2852050C (en) * | 2011-10-26 | 2016-09-13 | Landmark Graphics Corporation | Methods and systems of modeling hydrocarbon flow from kerogens in a hydrocarbon bearing formation |
| US20130262069A1 (en) * | 2012-03-29 | 2013-10-03 | Platte River Associates, Inc. | Targeted site selection within shale gas basins |
-
2012
- 2012-09-12 WO PCT/EP2012/067872 patent/WO2014040622A1/en active Application Filing
- 2012-09-12 US US14/427,751 patent/US10012764B2/en active Active
- 2012-09-12 RU RU2015113307/28A patent/RU2604565C2/ru active
- 2012-09-12 EP EP12769624.3A patent/EP2895887B1/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2895887B1 (en) | 2019-11-06 |
| EP2895887A1 (en) | 2015-07-22 |
| US20150212235A1 (en) | 2015-07-30 |
| RU2604565C2 (ru) | 2016-12-10 |
| US10012764B2 (en) | 2018-07-03 |
| WO2014040622A1 (en) | 2014-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2015113307A (ru) | Система и способ для определения количества удерживаемого углеводородного флюида | |
| Davarpanah et al. | Experimental investigation and mathematical modeling of gas diffusivity by carbon dioxide and methane kinetic adsorption | |
| Varma et al. | Methane sorption dynamics and hydrocarbon generation of shale samples from West Bokaro and Raniganj basins, India | |
| Hardwick et al. | Masuda’s sandstone core hydrate dissociation experiment revisited | |
| CN104007482B (zh) | 一种基于各向异性有效场的泥页岩岩石物理模型方法 | |
| Qanbari et al. | Storage of CO2 as hydrate beneath the ocean floor | |
| Li et al. | Kinetic behaviors of methane hydrate formation in porous media in different hydrate deposits | |
| RU2016110907A (ru) | Способ и системы историко-геологического моделирования для получения оценочного распределения углеводородов, заключенных в подповерхностных клатратах | |
| Ruan et al. | Numerical studies of hydrate dissociation and gas production behavior in porous media during depressurization process | |
| Rashid et al. | Prediction of CO2-Brine interfacial tension using a rigorous approach | |
| Steele-MacInnis et al. | Volumetrics of CO2 storage in deep saline formations | |
| Kumar et al. | Sorption capacity of Indian coal and its variation with rank parameters | |
| Shao et al. | Numerical study on gas production from methane hydrate reservoir by depressurization in a reactor | |
| Han et al. | Assessment of CO2 geological storage capacity based on adsorption isothermal experiments at various temperatures: A case study of No. 3 coal in the Qinshui Basin | |
| Hu et al. | Theoretical studies of permeability inversion from seismoelectric logs | |
| CN108319743A (zh) | 古老海相碳酸盐岩油气资源丰度预测方法及装置 | |
| Qigui et al. | Kinetic analysis of hydrocarbon generation components in shales from the Bonan sub-Sag and its significance for hydrocarbon exploration | |
| CN110930020B (zh) | 非常规油气资源的经济可采资源量确定方法 | |
| Kumar | Effect of sorption isotherm on CO2 storage capacity in Indian coal seam | |
| Yu et al. | Numerical studies of methane gas production from hydrate decomposition by depressurization in porous media | |
| Zhan | Multi-scale numerical studies on characterization of shale gas reservoir development | |
| Yu et al. | Optimization of injection location based on simulations of CO2 leakage through multiple leakage pathways | |
| Schneider et al. | Prediction of Low-Maturity/Biogenic Gas Accumulations: Application to the Offshore Lebanon | |
| Pomar Sr et al. | Evaluation of the Subsurface CO 2 Storage in the Pariñas Geological Formation, Talara, Peru | |
| CN117610452A (zh) | 一种海域天然气水合物分解诱发海底滑坡的模拟预测系统 |