RU2621371C1 - Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks - Google Patents
Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks Download PDFInfo
- Publication number
- RU2621371C1 RU2621371C1 RU2016128482A RU2016128482A RU2621371C1 RU 2621371 C1 RU2621371 C1 RU 2621371C1 RU 2016128482 A RU2016128482 A RU 2016128482A RU 2016128482 A RU2016128482 A RU 2016128482A RU 2621371 C1 RU2621371 C1 RU 2621371C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- permeability
- porosity
- values
- samples
- fragment
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
- G01N23/06—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption
- G01N23/083—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption the radiation being X-rays
Landscapes
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится к области исследования горных пород-коллекторов нефти и газа и может найти применение при изучении фильтрационно-емкостных свойств пластов, сложенных слабо консолидированным керном, малых коллекций кернового материала.The present invention relates to the field of research of rocks, oil and gas reservoirs and can find application in the study of reservoir properties of reservoirs, composed of weakly consolidated core, small collections of core material.
Известен способ определения проницаемости, предусматривающий выделение из трехмерной модели керна области или виртуального куба, для которого проводят расчет, находя компромисс между разрешением рентгеновской микротомографии (РТ-съемки) и размером виртуального куба задачу [Закиров Т.Р., Галеев А.А., Коновалов А.А., Стаценко Е.О. Анализ "представительного элемента объема" для песчаников Ашальчинского месторождения с использованием метода рентгеновской компьютерной томографии // Нефтяное хозяйство. 10, 2010, стр. 54-57].There is a method of determining permeability, which involves the selection of a core or a virtual cube from a three-dimensional model, for which a calculation is made, finding a compromise between the resolution of X-ray microtomography (RT imaging) and the size of the virtual cube [Zakirov TR, Galeev A.A., Konovalov A.A., Statsenko E.O. Analysis of the “representative volume element” for sandstones of the Ashalchinsky deposit using the method of X-ray computed tomography // Oil industry. 10, 2010, pp. 54-57].
В известном способе достижение необходимого для визуализации мелких проводящих пор субмикронного разрешения возможно лишь для образцов размером 1-2 мм, но в этом случае пропадает представительность образца керна. С другой стороны, представительный стандартный петрофизический цилиндр (образец керна 30×30 мм) можно снять с наиболее точным разрешением лишь порядка 10 мкм.In the known method, achieving the submicron resolution necessary for visualizing small conductive pores is possible only for samples of 1-2 mm in size, but in this case the representativeness of the core sample disappears. On the other hand, a representative standard petrophysical cylinder (core sample 30 × 30 mm) can be removed with the most accurate resolution of only about 10 μm.
Таким образом, без участия мелких пор расчет значений проницаемости порядка нескольких десятков мкм2 × 10-3 и меньше не представляется возможным.Thus, without the participation of small pores, the calculation of permeability values of the order of several tens of microns 2 × 10 -3 and less is not possible.
Также известен способ получения характеристической трехмерной модели образца пористого материала для исследования свойств проницаемости, основанный на анализе исходной томографической модели керна в оттенках серого цвета без сегментации пор и скелета, включающий присвоение определенного значения проницаемости для каждого пикселя модели, предварительное определение связи между пористостью и проницаемостью в лабораторных условиях, присвоение значений проницаемости каждому пикселю модели (WO 2014104909, 2014).There is also a method for obtaining a characteristic three-dimensional model of a sample of porous material for studying permeability properties, based on the analysis of the initial tomographic core model in shades of gray without segmentation of pores and skeleton, including assigning a certain permeability value for each pixel of the model, preliminary determining the relationship between porosity and permeability in laboratory conditions, assignment of permeability values to each pixel of the model (WO 2014104909, 2014).
Указанный способ предусматривает использование имеющейся аналитической зависимости пористости и проницаемости для наполнения трехмерной модели с известными в каждой ячейке значениями пористости расчетными значениями проницаемости и позволяет рассчитать малые значения проницаемости.The specified method involves the use of the existing analytical dependence of porosity and permeability for filling a three-dimensional model with known values of porosity in each cell for the calculated permeability values and allows you to calculate small permeability values.
Однако реализация способа сопряжена с необходимостью предварительного определения в лабораторных условиях связи между пористостью и проницаемостью. В случае если исследуемый интервал пород слабо консолидирован, то достижение результата невозможно.However, the implementation of the method involves the need for preliminary determination in laboratory conditions of the relationship between porosity and permeability. If the studied range of rocks is poorly consolidated, then the achievement of the result is impossible.
Из известных технических решений наиболее близким к предлагаемому изобретению по технической сущности и достигаемому результату является способ определения соотношения между физическими свойствами пористого тела, согласно которому получают трехмерное изображение образца, попиксельно сегментируют изображение на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированного изображения фрагменты, для каждого из фрагментов рассчитывают значение пористости, на каждом фрагменте проводят численное моделирование для расчета заданного физического свойства, например проницаемости, определяют соотношение между пористостью и заданным физическим свойством, используя данные связей между пористостью и физическим свойством, рассчитанных для каждого фрагмента (US 8170799, 2008).Of the known technical solutions, the closest to the proposed invention in terms of technical essence and the achieved result is a method for determining the relationship between the physical properties of a porous body, according to which a three-dimensional image of the sample is obtained, the image is pixel-segmented into the pore space and rock skeleton, fragments are extracted from the segmented image, for each the porosity value is calculated from the fragments, numerical simulation is carried out on each fragment to calculate the problem of a given physical property, for example, permeability, the relationship between porosity and a given physical property is determined using data from the relationships between porosity and physical property calculated for each fragment (US 8170799, 2008).
Указанный способ позволяет получать петрофизические связи, однако он не позволяет стабильно рассчитывать небольшие значения проницаемости (порядка единиц и десятков мкм2 × 10-3).The specified method allows to obtain petrophysical bonds, however, it does not allow to stably calculate small values of permeability (of the order of units and tens of microns 2 × 10 -3 ).
Задачей настоящего изобретения является расширение возможностей способа за счет обеспечения получения корреляционных связей пористости и проницаемости для естественных горных пород с проницаемостью порядка единиц и десятков мкм2 × 10-3 и выше.The objective of the present invention is to expand the capabilities of the method by providing correlations of porosity and permeability for natural rocks with permeability of the order of units and tens of microns 2 × 10 -3 and higher.
Поставленная задача достигается тем, что в способе исследования фильтрационно-емкостных свойств горных пород, заключающемся в том, что производят выбор образцов керна в широком диапазоне фильтрационно-емкостных свойств, осуществляют сканирование с помощью рентгеновского микротомографа отобранных образцов с получением трехмерных изображений образцов, которые сегментируют на поровое пространство и скелет породы, выделяют из сегментированных изображений несколько фрагментов, для каждого фрагмента определяют значение пористости (м0), увеличивают пористость фрагмента путем попиксельного расширения порового пространства и определяют его значение (м1), с помощью гидродинамического симулятора определяют значение проницаемости (к1) фрагмента, по полученным значениям пористости и проницаемости для всех фрагментов, выделенных из каждого образца, строят их тренды, по линиям трендов определяют значения проницаемости исходных фрагментов (к0), соответствующие значениям (м0), и по установленным значениям пористости и проницаемости для исходных фрагментов находят их корреляционную связь.This object is achieved by the fact that in the method for studying the filtration-capacitive properties of rocks, which consists in the fact that they select core samples in a wide range of filtration-capacitive properties, they scan using selected X-ray microtomographs to obtain three-dimensional images of samples that are segmented into pore space and rock skeleton, select several fragments from segmented images, the porosity value (m0) is determined for each fragment, increase the porosity of the fragment by pixel-by-pixel expansion of the pore space and determine its value (m1), using the hydrodynamic simulator determine the permeability (k1) of the fragment, using the obtained values of porosity and permeability for all fragments extracted from each sample, build their trends, along trend lines determine the permeability values of the initial fragments (k0) corresponding to the values (m0), and from the established values of porosity and permeability for the initial fragments find their correlation hydrochloric connection.
Достигаемый технический результат заключается в уменьшении нижнего предела расчета проницаемости горных пород из данных РТ за счет инкорпорирования дополнительных фильтрующих каналов к исходной модели керна.The technical result achieved is to reduce the lower limit of calculating rock permeability from RT data by incorporating additional filter channels to the original core model.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 иллюстрируется прием искусственного увеличения пористости модели виртуального куба, на фиг. 2 проиллюстрирован прием расчета исходной проницаемости k0 виртуальных кубов, выделенных из одного образца горной породы, на фиг. 3 представлен пример расчета значений пористости m1 и проницаемости k1 для четырех образцов горных пород различных литологических типов, на фиг. 4 показаны примеры корреляционных связей для коллекторов различных литологических типов.The invention is illustrated by drawings, where in FIG. 1 illustrates a technique for artificially increasing the porosity of a virtual cube model; FIG. 2 illustrates the method for calculating the initial permeability k0 of virtual cubes isolated from one rock sample; FIG. 3 shows an example of calculating the values of porosity m1 and permeability k1 for four rock samples of different lithological types, FIG. Figure 4 shows examples of correlations for reservoirs of various lithological types.
Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.
При проведении работ выбирают несколько образцов керна, относящихся к интересующему нефтегазоносному пласту или горизонту. При этом выбирают наиболее отличающиеся по предполагаемым значениям пористости и проницаемости образцы из всех доступных литологических типов. Например, из интервала, сложенного серым песчаником, отбирают образцы с минимальной, максимальной и средней пористостью и проницаемостью. Если прогнозируемое значение проницаемости меньше 500 мкм2 × 10-3, то рекомендуемый максимальный линейный размер образца не должен превышать 10 мм. Если исходный керновый материал представлен в виде стандартных петрофизических цилиндров 30×30 мм, то из каждого исходного цилиндра высверливают соосный цилиндрический образец 10×10 мм. Образец керна также может иметь несимметричную форму, что осложняет обработку данных РТ, но не отменяет возможность расчета проницаемости. Если образец керна не экстрагирован, то экстракцию перед проведением томографической съемки можно не делать, поскольку остаточные флюиды, как правило, не видны на томографических снимках.During the work, several core samples are selected related to the oil and gas bearing layer or horizon of interest. In this case, the samples that are most different in terms of the expected values of porosity and permeability are selected from all available lithological types. For example, samples with a minimum, maximum and average porosity and permeability are taken from the interval composed of gray sandstone. If the predicted permeability is less than 500 μm 2 × 10 -3 , then the recommended maximum linear dimension of the sample should not exceed 10 mm. If the initial core material is presented in the form of standard petrophysical cylinders of 30 × 30 mm, then a coaxial cylindrical sample of 10 × 10 mm is drilled from each initial cylinder. The core sample may also have an asymmetric shape, which complicates the processing of RT data, but does not preclude the possibility of calculating permeability. If the core sample is not extracted, then extraction before tomographic imaging can be omitted, since residual fluids, as a rule, are not visible on tomographic images.
Далее каждый образец керна сканируют с помощью рентгеновского микротомографа. Для съемки выбирают максимально высокое разрешение и дискретизацию съемки, исходя из временных затрат и ресурса рентгеновской трубки прибора.Next, each core sample is scanned using an X-ray microtomograph. For shooting choose the highest resolution and sampling rate based on the time and resource of the x-ray tube of the device.
Затем реконструируют трехмерное изображение образца керна. Для реконструкции рекомендуется использовать сопутствующие микротомографу программы, например NRecon. При реконструкции максимально удаляют артефакты (дефекты) трехмерного изображения.Then reconstruct a three-dimensional image of the core sample. For reconstruction, it is recommended to use accompanying microtomograph programs, for example, NRecon. During reconstruction, artifacts (defects) of the three-dimensional image are removed as much as possible.
После чего сегментируют поровое пространство и скелет горной породы. Сегментация основана на анализе спектра поглощения рентгеновского излучения образцом керна. При выборе границ порового пространства и скелета используют рекомендации производителя микротомографа и программы для сегментации либо экспертное мнение.Then segment the pore space and rock skeleton. Segmentation is based on an analysis of the X-ray absorption spectrum of a core sample. When choosing the boundaries of the pore space and skeleton, the recommendations of the manufacturer of the microtomograph and the program for segmentation or expert opinion are used.
Далее из сегментированного изображения выделяют несколько фрагментов (виртуальных кубов). Выбор места выделения кубов определяют на основании экспертного мнения либо случайным образом. Количество кубов определяют на основании экспертного мнения, при этом не рекомендуется выделять менее 5 кубов, поскольку это приведет к снижению точности расчета. После получения расчетных значений пористости и проницаемости (m1 и k1 или m0 и k0) для данного образца керна количество виртуальных кубов для последующих образцов корректируют, чтобы оптимизировать затраты машинного времени. Размер виртуального куба определяют на основании экспертного мнения, принимая во внимание ограничения алгоритмов расчета проницаемости и затраты машинного времени.Next, several fragments (virtual cubes) are selected from the segmented image. The choice of the place for allocation of cubes is determined on the basis of expert opinion or randomly. The number of cubes is determined on the basis of expert opinion, while it is not recommended to allocate less than 5 cubes, since this will lead to a decrease in the calculation accuracy. After obtaining the calculated values of porosity and permeability (m1 and k1 or m0 and k0) for a given core sample, the number of virtual cubes for subsequent samples is adjusted to optimize the cost of machine time. The size of a virtual cube is determined on the basis of expert opinion, taking into account the limitations of permeability calculation algorithms and the cost of computer time.
Для виртуального куба рассчитывают значение пористости (m0). Для расчета пористости рекомендуется использовать сопутствующие микротомографу программы, например, NRecon.For a virtual cube, the porosity value (m0) is calculated. To calculate the porosity, it is recommended to use accompanying microtomograph programs, for example, NRecon.
При исходном значении пористости m0 рассчитать проницаемость k0 не представляется возможным из-за отсутствия сообщающихся пор (фиг. 1). Искусственное увеличение пористости до значения m1 улучшает сообщение пор и позволяет рассчитать значение проницаемости k1.At the initial value of porosity m0, it is not possible to calculate the permeability k0 due to the absence of communicating pores (Fig. 1). An artificial increase in porosity to a value of m1 improves the communication of pores and allows us to calculate the value of permeability k1.
С помощью ЭВМ искусственно увеличивают пористость виртуального куба (до значения m1) путем попиксельного расширения порового пространства, т.е. прилегающие к поровому пространству пиксели, отнесенные после сегментации к скелету, относят к поровому пространству. Увеличение пористости в значительной степени сохраняет особенности морфологии пустотного пространства и при этом обеспечивает расширение узких поровых каналов, сообщение мелких пор и дает возможность расчета проницаемости порядка 10 мкм2 × 10-3, а в некоторых случаях порядка 1 мкм2 × 10-3.Using a computer, the porosity of a virtual cube is artificially increased (to a value of m1) by pixel-by-pixel expansion of the pore space, i.e. pixels adjacent to the pore space, referred to the skeleton after segmentation, are referred to the pore space. The increase in porosity to a large extent preserves the morphology of the void space and at the same time ensures the expansion of narrow pore channels, communication of small pores and makes it possible to calculate permeability of the order of 10 μm 2 × 10 -3 , and in some cases of the order of 1 μm 2 × 10 -3 .
С помощью вычислительной флюидодинамики (Lattice Boltzmann Method, Pore Network и др.) рассчитывают значение проницаемости k1 для куба с увеличенной пористостью m1.Using computational fluid dynamics (Lattice Boltzmann Method, Pore Network, etc.), the permeability k1 for a cube with increased porosity m1 is calculated.
По расчетным значениям m1 и k1 для группы виртуальных кубов, выделенных из одной сегментированной модели, строят тренд и определяют достоверность аппроксимации расчетных значений R2. Точку, соответствующую каждому кубу, переносят вдоль линии тренда от значения m1 к значению m0 и определяют значение k0 (фиг. 2). Для всех кубов, выделенных из данного образца керна (его сегментированной модели), строят зависимость пористости от проницаемости и определяют достоверность аппроксимации расчетных значений R2.Using the calculated values of m1 and k1 for a group of virtual cubes isolated from one segmented model, a trend is built and the reliability of the approximation of the calculated values of R 2 is determined. The point corresponding to each cube is transferred along the trend line from the value of m1 to the value of m0 and the value of k0 is determined (Fig. 2). For all cubes extracted from a given core sample (its segmented model), the dependence of porosity on permeability is built and the reliability of the approximation of the calculated values of R 2 is determined.
На фиг. 3 представлен пример расчета значений пористости m1 и проницаемости k1 для четырех образцов горных пород различных литологических типов с указанием лабораторных значений пористости и проницаемости этих образцов.In FIG. Figure 3 shows an example of calculating the values of porosity m1 and permeability k1 for four rock samples of various lithological types, indicating laboratory values of porosity and permeability of these samples.
Если значение R2>0,9, то допускается в дальнейшем сократить на 1 количество выделяемых из образцов данного литологического типа виртуальных кубов для сокращения затрат машинного времени. В представленном примере данное действие можно рекомендовать для образцов, схожих с образцами А, В, Г. Для образцов литологического типа Б напротив, рекомендуется увеличить число выделяемых фрагментов.If the value of R 2 > 0.9, then it is allowed to further reduce by 1 the number of virtual cubes extracted from samples of this lithological type to reduce the cost of machine time. In the presented example, this action can be recommended for samples similar to samples A, B, D. For samples of lithological type B, on the contrary, it is recommended to increase the number of fragments allocated.
Далее объединяют расчетные данные - все парные значения m0 и k0 для всех отобранных образцов керна и выделенных из них виртуальных кубов - и строят общую корреляционную связь пористости и проницаемости. Примеры таких корреляционных связей для коллекторов различных литологических типов представлены на фиг. 4. Черные точки соответствуют расчетным значениям пористости (m0) и проницаемости (k0), пустые - результатам лабораторных измерений.Then, the calculated data is combined — all paired values of m0 and k0 for all core samples taken and virtual cubes extracted from them — and a general correlation between porosity and permeability is constructed. Examples of such correlations for reservoirs of various lithological types are shown in FIG. 4. Black dots correspond to the calculated values of porosity (m0) and permeability (k0), empty - to the results of laboratory measurements.
Как видно из представленных данных, описанный прием инкорпорирования дополнительных фильтрующих каналов к исходной модели керна, т.е. искусственного увеличения пористости, позволяет для пород различных литологических типов получать расчетные значения проницаемости порядка единиц мкм2 × 10-3, что на порядок ниже расчетных значений проницаемости, получаемых известными способами.As can be seen from the data presented, the described method of incorporating additional filtering channels to the original core model, i.e. artificial increase in porosity, allows for rocks of various lithological types to obtain calculated values of permeability of the order of units μm 2 × 10 -3 , which is an order of magnitude lower than the calculated values of permeability obtained by known methods.
Таким образом, предлагаемое изобретение обеспечивает доступный и практически воспроизводимый способ расчета фильтрационно-емкостных свойств естественных горных пород, а именно, возможность работы на общедоступных моделях микротомографов и персональных компьютеров.Thus, the present invention provides an affordable and practically reproducible method for calculating the filtration-capacitive properties of natural rocks, namely, the ability to work on public models of microtomographs and personal computers.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016128482A RU2621371C1 (en) | 2016-07-13 | 2016-07-13 | Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016128482A RU2621371C1 (en) | 2016-07-13 | 2016-07-13 | Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2621371C1 true RU2621371C1 (en) | 2017-06-02 |
Family
ID=59032137
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016128482A RU2621371C1 (en) | 2016-07-13 | 2016-07-13 | Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2621371C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109345625A (en) * | 2018-08-27 | 2019-02-15 | 四川大学 | Core image adaptive partition three-dimensional rebuilding method |
| CN113702258A (en) * | 2021-08-19 | 2021-11-26 | 国家烟草质量监督检验中心 | Method for detecting axial pore distribution of cigarettes |
| RU2810640C1 (en) * | 2023-09-07 | 2023-12-28 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) | Method for assessing changes in characteristics of void space of core or bulk reservoir model during physical and chemical modeling of thermal steam treatment |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1122951A1 (en) * | 1983-08-29 | 1984-11-07 | Научно-исследовательский институт медицинской радиологии АМН СССР | Method of radiographic investigation of material cavity structure |
| US4540882A (en) * | 1983-12-29 | 1985-09-10 | Shell Oil Company | Method of determining drilling fluid invasion |
| US4722095A (en) * | 1986-06-09 | 1988-01-26 | Mobil Oil Corporation | Method for identifying porosity and drilling mud invasion of a core sample from a subterranean formation |
| SU1679294A1 (en) * | 1989-07-19 | 1991-09-23 | Московский Институт Нефти И Газа Им.И.М.Губкина | Method for determination of structure of free space of porous solid bodies |
| RU2360233C1 (en) * | 2007-12-19 | 2009-06-27 | Открытое акционерное общество "Томский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа Восточной нефтяной компании" ОАО "ТомскНИПИнефть ВНК" | Method of evaluation of oil saturation of rock |
| US8170799B2 (en) * | 2008-11-24 | 2012-05-01 | Ingrain, Inc. | Method for determining in-situ relationships between physical properties of a porous medium from a sample thereof |
-
2016
- 2016-07-13 RU RU2016128482A patent/RU2621371C1/en active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1122951A1 (en) * | 1983-08-29 | 1984-11-07 | Научно-исследовательский институт медицинской радиологии АМН СССР | Method of radiographic investigation of material cavity structure |
| US4540882A (en) * | 1983-12-29 | 1985-09-10 | Shell Oil Company | Method of determining drilling fluid invasion |
| US4722095A (en) * | 1986-06-09 | 1988-01-26 | Mobil Oil Corporation | Method for identifying porosity and drilling mud invasion of a core sample from a subterranean formation |
| SU1679294A1 (en) * | 1989-07-19 | 1991-09-23 | Московский Институт Нефти И Газа Им.И.М.Губкина | Method for determination of structure of free space of porous solid bodies |
| RU2360233C1 (en) * | 2007-12-19 | 2009-06-27 | Открытое акционерное общество "Томский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа Восточной нефтяной компании" ОАО "ТомскНИПИнефть ВНК" | Method of evaluation of oil saturation of rock |
| US8170799B2 (en) * | 2008-11-24 | 2012-05-01 | Ingrain, Inc. | Method for determining in-situ relationships between physical properties of a porous medium from a sample thereof |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109345625A (en) * | 2018-08-27 | 2019-02-15 | 四川大学 | Core image adaptive partition three-dimensional rebuilding method |
| CN109345625B (en) * | 2018-08-27 | 2022-05-03 | 四川大学 | Rock core image self-adaptive partition three-dimensional reconstruction method |
| CN113702258A (en) * | 2021-08-19 | 2021-11-26 | 国家烟草质量监督检验中心 | Method for detecting axial pore distribution of cigarettes |
| CN113702258B (en) * | 2021-08-19 | 2024-01-19 | 国家烟草质量监督检验中心 | Method for detecting axial pore distribution of cigarettes |
| RU2810640C1 (en) * | 2023-09-07 | 2023-12-28 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) | Method for assessing changes in characteristics of void space of core or bulk reservoir model during physical and chemical modeling of thermal steam treatment |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8583410B2 (en) | Method for obtaining consistent and integrated physical properties of porous media | |
| US8909508B2 (en) | Petrographic image analysis for determining capillary pressure in porous media | |
| Dehghan Khalili et al. | Permeability upscaling for carbonates from the pore scale by use of multiscale X-ray-CT images | |
| Pini et al. | Moving across scales: a quantitative assessment of X-ray CT to measure the porosity of rocks | |
| US8155377B2 (en) | Method for determining rock physics relationships using computer tomographic images thereof | |
| Youssef et al. | Quantitative 3D characterisation of the pore space of real rocks: improved µ-CT resolution and pore extraction methodology | |
| Devarapalli et al. | Micro-CT and FIB–SEM imaging and pore structure characterization of dolomite rock at multiple scales | |
| US10223782B2 (en) | Digital rock physics-based trend determination and usage for upscaling | |
| CN112424829A (en) | Identification of geometrical properties of rock structures by digital imaging | |
| CN110146525A (en) | It is a kind of that parameter prediction method is seeped based on the coal body hole of fractal theory and CT scan | |
| EA032063B1 (en) | Systems and methods for improving direct numerical simulation of material properties from rock samples and determining uncertainty in the material properties | |
| US20150331145A1 (en) | Method for producing a three-dimensional characteristic model of a porous material sample for analysis of permeability characteristics | |
| RU2621371C1 (en) | Method of investigation of filtration-capacitive properties of mineral rocks | |
| JP2023505508A (en) | How to determine material properties from foam samples | |
| RU2650706C1 (en) | Method for determining a coefficient of residual water saturation of rocks | |
| US11120542B2 (en) | Wettability estimation by differential multi-phase simulation | |
| Youssef et al. | High resolution μ-CT combined to numerical models to assess electrical properties of bimodal carbonates | |
| Khalili et al. | Formation factor for heterogeneous carbonate rocks using multi-scale Xray-CT images | |
| Rahimov et al. | Quantitative analysis of absolute permeability and porosity in carbonate rocks using digital rock physics | |
| McBeck et al. | The influence of spatial resolution and noise on fracture network properties calculated from X-ray microtomography data | |
| Sarker et al. | Advances in micro-CT based evaluation of reservoir rocks | |
| Farid et al. | Experimental and Numerical Investigation on Stress Dependence of Sandstone Electrical Properties and Deviations from Archie's Law | |
| Belila et al. | Petrophysical characterization of coquinas from Morro do Chaves Formation (Sergipe-Alagoas Basin) by X-ray computed tomography | |
| Fitzsimons et al. | Integration and Data Analysis of Conventional Core Data with NMR and CT Data to Characterize An Evaporitic Carbonate Reservoir. | |
| Jin et al. | Correlative multiple porosimetries for reservoir sandstones with adoption of a new reference-sample-guided computed-tomographic method |