WO2017204689A1 - Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора - Google Patents

Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора Download PDF

Info

Publication number
WO2017204689A1
WO2017204689A1 PCT/RU2017/000337 RU2017000337W WO2017204689A1 WO 2017204689 A1 WO2017204689 A1 WO 2017204689A1 RU 2017000337 W RU2017000337 W RU 2017000337W WO 2017204689 A1 WO2017204689 A1 WO 2017204689A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
reservoir
rock
sample
measured
thermal conductivity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/RU2017/000337
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Владимир Викторович АБАШКИН
Тагир Рустамович ЯЛАЕВ
Сергей Сергеевич САФОНОВ
Олег Юрьевич ДИНАРИЕВ
Андрей Владимирович КАЗАК
Евгений Михайлович ЧЕХОНИН
Юрий Анатольевич ПОПОВ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Schlumberger Canada Ltd
Services Petroliers Schlumberger SA
Schlumberger Technology BV
Schlumberger Technology Corp
Original Assignee
Schlumberger Canada Ltd
Services Petroliers Schlumberger SA
Schlumberger Technology BV
Schlumberger Technology Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Schlumberger Canada Ltd, Services Petroliers Schlumberger SA, Schlumberger Technology BV, Schlumberger Technology Corp filed Critical Schlumberger Canada Ltd
Publication of WO2017204689A1 publication Critical patent/WO2017204689A1/ru
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V9/00—Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00

Definitions

  • the invention relates to the field of research of the mechanical, thermal and petrophysical properties of rocks and is intended to assess the properties of the reservoir and intensification of production.
  • Creating models of the physical (e.g., mechanical or transport) properties of the formation is often done using commercially available software packages (e.g., Techlog, Petrel-Visage, CMG-STARS) in one-dimensional and three-dimensional approximations.
  • software packages e.g., Techlog, Petrel-Visage, CMG-STARS
  • the structure of the void space of the rock (including, without limitation, the degree of cementation of the mineral grains of the skeleton, porosity, and features of the contacts between the grains of the mineral skeleton) is extremely low.
  • the need to clean the sludge particles before measurements leads to an increase in time costs, moreover, the extraction of hydrocarbons from samples of oil source rocks can be performed only partially.
  • the disadvantages of the method also include the lack of amendments for reservoir thermobaric conditions. It is known that during core extraction from the well to the surface, changes in the physical properties of rock samples occur (the discrepancy between the measured properties in atmospheric conditions and the real properties of rock samples can be significant).
  • US patent jN ° 5285692 describes methods for measuring physical parameters, including the elastic properties of low permeability rocks under formation conditions.
  • the method involves measuring the velocity of propagation of ultrasonic vibrations on rock samples (or in the well) along with the use of correlations.
  • logging data may be absent, the use of correlations implies the presence of an extremely informative / voluminous database (due to the variety of rocks and fluids saturating them), and direct measurements of the propagation velocity of ultrasonic vibrations are carried out on single, prepared rock samples / particles, which reduces the representativeness of the sample and results in low resolution of mechanical / elastic properties data for section / interval / well.
  • An assessment of the degree of anisotropy which is important for assessing the quality of the reservoir and / or the quality of well completion, is not provided.
  • the technical result achieved by the implementation of the invention is to increase the efficiency and quality of assessing the properties of the reservoir by providing the ability to calculate the values of unknown (or not fully known) mechanical and / or enclosing properties of the reservoir.
  • the obtained values of the mechanical and / or enclosing properties of the reservoir can be used to select the productive intervals of the reservoir, assess the suitability of the intervals of the borehole for opening and apply methods to increase oil recovery (hydraulic fracturing, acid treatment, etc.).
  • At least one rock sample of the reservoir is sampled, the density, porosity and component composition of the rock are determined on the selected rock sample and a petrophysical model of the reservoir rock is created based on the values obtained.
  • the thermal conductivity of the sample is measured.
  • the thermal conductivity of the rock sample is calculated.
  • the measured and calculated thermal conductivities of the rock sample are compared, and if the measured and calculated thermal conductivities match, the mechanical properties of the rock are determined using the created petrophysical model of the reservoir. If there is a discrepancy between the values of the measured and calculated thermal conductivity, the created petrophysical model of the reservoir layer is adapted at least once by changing the model parameters.
  • An adapted petrophysical model is used to calculate the thermal conductivity of the rock sample and the measured and calculated thermal conductivities are compared to ensure that the measured and calculated thermal conductivities match. If the measured and calculated thermal conductivities coincide, the rock mechanical properties are determined using an adapted petrophysical model of the reservoir.
  • the mechanical properties of the reservoir rock are the propagation velocity of a longitudinal acoustic wave and a transverse acoustic wave through a sample.
  • the selected samples before measurements are cleaned.
  • the selected sample is saturated at least once with a fluid with known properties that differ from the properties of air by at least ten times, the thermal conductivity of the saturated sample is measured, and the measured thermal conductivity of the saturated sample and the calculated thermal conductivity are further compared.
  • Adaptation of the created petrophysical model of the reservoir can be carried out by changing the parameters characterizing the structure of the void space of the reservoir rock or by changing the parameters characterizing the structural and texture factors, or by changing the parameters characterizing the mineral component composition of the reservoir rock.
  • Samples of the reservoir may be samples of a full-sized core or its fragments, samples of a standard core, particles of drill and / or landslide, as well as briquettes consisting of particles bonded together by a binder with known thermal and mechanical properties.
  • a petrophysical model of the rock of the reservoir can be created based on the theory of effective media, while the heterogeneity of the rock is represented as ellipsoids of revolution with different aspect ratios of the main axes.
  • the velocities of the longitudinal acoustic wave and / or transverse acoustic wave through the sample are measured, based on the created petrophysical model of the reservoir, the velocities of the corresponding acoustic wave are calculated, the measured and calculated acoustic wave velocities are compared, and additionally, the measured and calculated acoustic wave velocities.
  • the dependence of the thermal conductivity of the sample on time, temperature and / or pressure is additionally measured.
  • the corresponding dependence of the thermal conductivity of the sample on time, temperature and / or pressure is calculated, the measured and calculated dependencies are compared, and additionally, the measured and calculated dependences of the thermal conductivity of the sample on time, temperature and / or pressure coincide.
  • FIG. 1 is a block diagram of one embodiment of the invention
  • FIG. 2 compares the calculation of the velocity of a longitudinal acoustic wave of a briquette calculated by the theory of effective media with the measured velocity of a longitudinal acoustic wave
  • FIG. Figure 3 shows a comparison of the velocity of a transverse acoustic wave of a briquette calculated by the method theories of effective media with measured shear acoustic wave velocity
  • FIG. 4 shows a comparison of calculated and experimental data on thermal conductivity, longitudinal and transverse acoustic wave velocities for dry and water-saturated samples of Bentheimer sandstone
  • FIG. 1 is a block diagram of one embodiment of the invention
  • FIG. 2 compares the calculation of the velocity of a longitudinal acoustic wave of a briquette calculated by the theory of effective media with the measured velocity of a longitudinal acoustic wave
  • FIG. Figure 3 shows a comparison of the velocity of a transverse acoustic wave of
  • FIG. 5 shows the experimental data of the dependence of thermal conductivity on the applied load during uniaxial compression
  • FIG. Figure 6 shows how the internal pore space of the sample changes under the applied pressure using two histograms of the shape distribution density function (aspect ratio) of the pore space elements
  • FIG. 7. presents the results of comparing the measured and calculated dependences of V and V s on the stress of the applied axial load.
  • FIG. 1 shows an example implementation of the method, including several steps.
  • Corg is the content of organic carbon
  • H (T, P) is the thermal conductivity measured in the temperature range T and pressure P ranging from laboratory to reservoir conditions.
  • At step 1 at least one reservoir rock sample is taken.
  • the rock samples may be a full-sized core or fragments thereof, standard core samples, particles of drill and / or landslide, briquettes consisting of particles bonded together by a binder with known thermal and mechanical properties.
  • Profile studies of a full-sized core can compile statistics and compare the values of simulated mechanical properties with the results of acoustic logging (I. Bayuk, Yu. Popov, A.
  • the particles of landslide sludge can be studied similarly to the samples of a standard core and a full-sized core if their linear dimensions are sufficient to determine the thermal conductivity by the method chosen by the experimenter.
  • the particles of drill cuttings after cleaning from the drilling fluid and drying are examined in the form of a suspension with an aqueous solution of salt; a briquette formed by compression with a binder (for example, fine-grained paraffin); tablets formed by gluing the sludge by any polymer (for example, a two-component epoxy resin).
  • a binder for example, fine-grained paraffin
  • stage 2 a preliminary cleaning of the sample from hydrocarbons can be performed using standard methods (see, for example, API. Recommended Practices for Core Analysis. Recommended Practice 40, Second edition, February 1998. SECTION 3. Core Screening and Core Preparation. 3-6. PP. 3-5. Http://w3.energistics.org/RP40/rp40.pdf).
  • step 3 the density, porosity, and component composition of the rock are determined using standard methods (US Pat. No. 8,967,249) from a selected rock sample. Also conduct measurements of thermal conductivity of the sample. Thermal conductivity measurements can be carried out, for example, by optical scanning (see, for example, Popov Yu.A. Theoretical models for determining the thermal properties of rocks based on mobile sources of thermal energy, 1983, University Bulletin, Geology and Exploration,, ° 9, pp. 97-103), or by the linear source method (ASTM D5334 - 08 Standard Test Method for Determination of Thermal Conductivity of Soil and Soft Rock by Thermal Needle Probe Procedure), etc.
  • the petrophysical model of the reservoir may include data on the mineralogical composition of the rock, texture and structural features of the pore space and skeleton, and open porosity, which are taken into account in models constructed using the theory of effective media.
  • the model can be reduced to models of layered media, where the properties of the studied rock are determined by averaging the average 0 / ⁇ and the geometric mean according to Reuss
  • the values of the measured thermal conductivity are compared with those calculated by the petrophysical model and the model is adapted (in the simplest case, by correction of the mineralogical composition, or by choosing an alternative method of averaging the properties while maintaining the composition, in more complex cases, by correction of the texture and structural parameters of the model).
  • an adapted model is used to calculate the mechanical properties of the rock (stage 7), based on knowledge of the mechanical properties of the mineralogical components of the skeleton and the fluid filling the pores.
  • the mechanical properties of a fraction of the samples can be measured, for example, the propagation velocity of a longitudinal and transverse acoustic wave, since additional input data can improve the accuracy of modeling mechanical properties.
  • the sample is saturated at least once with a fluid with known thermal and mechanical properties that differ by at least ten times with respect to air and conduct additional measurements of thermal conductivity on a saturated rock sample. This allows you to increase the number of unknown model parameters and characterize complex types of reservoirs.
  • the following is an example implementation of a method for determining the mechanical properties of a reservoir rock by creating a petrophysical model of the reservoir material from the results of measurements of the thermal conductivity of pressed briquettes and the propagation velocities of the longitudinal and transverse ultrasonic waves, the adaptation of this model and the calculation of the longitudinal and transverse wave velocities of the source rock.
  • Briquettes are made of fine-grained paraffin and particles of these materials, such as: Bentheimer sandstone, white marble, low-porous sandstone,
  • briquettes are made from crushed rock fragments sifted and sieved on a sieve with a mesh size of 1 mm mixed with Hoenscht paraffin powder (particle density of paraffin 1 g / cm 3 ) in a Retsch MM400 vibratory ball mill. Mass fractions of the components were 4: 1 (solid material: paraffin). Briquettes were pressed in a Retsch PP25 hand press with a load of 25 tons. The diameter of the briquettes was 32 mm, the height was 6 ... 9 mm.
  • the thermal conductivity of the briquettes is measured, for example, by optical scanning, the propagation velocity of a longitudinal and transverse ultrasonic wave (V and V s , respectively) - through sounding at a frequency of 2.5 MHz under room conditions.
  • the porosity of the briquette is determined by the known mineral density of the solid material from which the fragments of the solid phase are made (determined, for example, by hydrostatic weighing), the known density of the binder paraffin and the mass fractions of the weight of the briquette made of.
  • the thermal conductivity of pure paraffin is determined by optical scanning on several briquettes pressed without the inclusion of a solid phase.
  • a model of the briquette is constructed using the theory of effective media, as described below.
  • a petrophysical model of the reservoir rock is created using the theory of effective media.
  • the theory of effective media allows us to associate the effective properties of a briquette with parameters that describe the features of its structure. In addition to the volume content and physical properties of the components of the produced briquette, such parameters can also be the shape of individual grains or elements of the pore space of the briquettes.
  • X * ⁇ X (r) (/ - q * (X (z) - X e )) "1 ) - ⁇ (/ - q - (X (z) - X e )) " V 1 (2)
  • X * is the thermal conductivity or elasticity tensor for a thermal or elastic rock model, respectively
  • 'g is the second derivative of the tensor Green function of the equilibrium equation, depending on the shape of cracks and pores and the properties of the reference body
  • X e is the corresponding tensor of the so-called comparison body, which is selected depending on the structure of the medium
  • / is the unit tensor.
  • triangular brackets indicate averaging over the volume of the sample.
  • the mathematical model of briquettes can be determined as a result of a comprehensive visual and experimental analysis of available samples. For briquettes, for example, it is possible to establish the presence of air gaps associated with the manufacturing conditions of these briquettes. After determining the structural features of the briquettes, the model should be built in two stages:
  • the properties of the known components of the mineral composition and paraffin are averaged using formula (2) using the self-consistency method, i.e. instead of X e substitute X * .
  • the shape of the grains of minerals is established as a result of analysis of thin sections, or microphotograms of sludge particles, for some sandstones it is spherical. Then, the effective properties of this medium are calculated. This medium is called intermediate.
  • the constructed model is used to calculate the longitudinal and transverse acoustic velocities of the studied rocks, as well as the calculation of dynamic elastic moduli (Young's modulus, bulk compression modulus, etc.) using standard conversion formulas.
  • FIG. 2 shows a comparison of calculating the velocity of a longitudinal acoustic wave of a briquette using the theory of effective media with a measured velocity
  • FIG. 3 is a comparison of the calculation of the velocity of a transverse acoustic wave of a briquette by the theory of effective media with a measured speed.
  • MR - samples made from white marble, BTN - samples Bentheimer, SSX - low porous sandstone.
  • Mean experimental data, and “calculation” mean calculated data obtained using the constructed model.
  • the thermal conductivity of the samples was measured by optical scanning.
  • formula (2) is used.
  • the form of pore space elements for a given Bentheimer sandstone is described aspect ratio (the ratio of the semiaxes of an ellipsoid), obeying a two-parameter beta distribution for elements of the pore space:
  • p (s) is the probability density of the beta distribution of the aspect ratio s
  • ⁇ is the gamma function
  • ⁇ are the parameters of the beta distribution.
  • X mat , X 1i is the corresponding thermal conductivity or elasticity tensor for the mineral matrix and fluid
  • f is the coupling parameter in the range from 0 to 1 (the boundary values correspond to the values of effective properties according to the upper and lower Hashin-Shtrikman boundaries).
  • a rock model is constructed, which is a medium composed of rounded quartz grains (mainly) and intergranular space in the form of finite elements of various shapes. Due to the isotropy of properties in the medium model, there are no distinguished directions of both mineral grains and pore space elements, while equation (2) is simplified, and only two independent parameters are used to describe the elastic tensor, and one is used for thermal conductivity.
  • Thermal conductivity is measured for two cylindrical 050 mm Bentheimer sandstone samples using a linear source method, depending on the magnitude of the applied axial load (Fig. 5).
  • the load is increased to a value of 20 MPa, providing elastic deformation of the sample (ARMA-16-128.

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
  • Geophysics (AREA)

Abstract

Осуществляют отбор по меньшей мере одного образца породы пласта-коллектора и на отобранном образце породы определяют плотность, пористость и компонентный состав породы. Но основе полученных значений создают петрофизическую модель породы пласта-коллектора. Измеряют теплопроводность образца. Используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора, рассчитывают теплопроводность образца породы. Сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности образца породы и в случае совпадения значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора. В случае наличия расхождения между значениями измеренной и рассчитанной тепловодности, по меньшей мере один раз осуществляют адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора путем изменения параметров модели. Используют адаптированную петрофизическую модель для расчета теплопроводности образца породы и сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности до обеспечения совпадения значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей. При совпадении значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя адаптированную петрофизическую модель пласта-коллектора.

Description

СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ПОРОДЫ ПЛАСТА- КОЛЛЕКТОРА
Изобретение относится к области исследования механических, тепловых и петрофизических свойств горных пород и предназначено для оценки свойств пласта- коллектора и интенсификации добычи.
При проектировании работ по добыче углеводородов с применением гидроразрыва пласта и/или тепловых методов увеличения нефтеотдачи часто требуется знания различных свойств горных пород при атмосферных термобарических условиях и повышенных температурах (например, механических - предел прочности на сжатие, модуль Юнга, коэффициент Пуассона; петрофизических - плотность, пористость, проницаемость, минеральный состав и проч.; тепловых - теплопроводности, объемной теплоемкости и проч.). Знания этих свойств могут быть ключевыми при проектировании и оценке рисков таких процессов как бурение (в том числе горизонтальных скважин), цементация, гидроразрыв пласта, стимуляция добычи нефти тепловыми методами и др.
Создание моделей физических (например, механических или транспортных) свойств пласта часто производится с помощью коммерчески доступных программных пакетов (например, Techlog, Petrel-Visage, CMG-STARS) в одномерном и трехмерном приближении. Для корректной работы программных пакетов, моделирующих вмещающие, механические или транспортные свойства пласта необходимо в качестве входных данных использовать сведения о соответствующих свойствах пород и насыщающих флюидов пласта, которые получают из лабораторных, каротажных либо иных экспериментальных исследований.
Известен способ оценки качества пласта и качества заканчивания в скважинах, пробуренных в нетрадиционных (сланцевых) коллекторах нефти и газа, описанный в патенте США 8967249. В указанном способе упругие свойства горных пород определяются двумя независимыми путями: прямыми измерениями V и Vs скоростей и с использованием модели. Однако прямые измерения проводятся на единичных, подготовленных образцах/частицах породы, что снижает репрезентативность выборки и приводит к низкому разрешению данных о механических/упругих свойствах по разрезу/интервалу/скважине. Кроме того, в способе не предусмотрена оценка степени анизотропии, которая важна для оценки качества пласта-коллектора и/или качества заканчивания скважины. Надежность результатов использования модели без информации о структурных и микротекстурных факторах, структуре пустотного пространства породы (включая, без ограничений, степень сцементированности минеральных зёрен скелета, пористость, особенности контактов между зёрнами минерального скелета) крайне низка. Необходимость очистки частиц шлама до измерений приводит к увеличению временных затрат, к тому же экстракция углеводородов из образцов нефтематеринских пород может быть выполнена лишь частично. К недостаткам способа также относят отсутствие поправок за пластовые термобарические условия. Известно, что при извлечении кернов из скважины на поверхность, происходят изменения физических свойств образцов породы (расхождение между измеренными свойствами в атмосферных условиях и реальными свойствами образцов породы может быть значительным).
Указанные недостатки снижают надежность результатов определения упругих свойств, что затрудняет/ делает неэффективной оценку качества пласта-коллектора и качества заканчивания скважины.
В патенте США jN° 5285692 описаны методы измерения физических параметров, в том числе упругих свойств низкопроницаемых пород в пластовых условиях. Способ подразумевает измерение на образцах породы (или в скважине) скоростей распространения ультразвуковых колебаний наряду с использованием корреляций. Однако каротажные данные могут отсутствовать, использование корреляций подразумевает наличие чрезвычайно информативной/объемной базы данных (из-за разнообразия пород и насыщающих их флюидов), а прямые измерения скоростей распространения ультразвуковых колебаний проводятся на единичных, подготовленных образцах/частицах породы, что снижает репрезентативность выборки и приводит к низкому разрешению данных о механических/упругих свойствах по разрезу/интервалу/скважине. Не предусмотрена оценка степени анизотропии, которая важна для оценки качества пласта-коллектора и/или качества заканчивания скважины.
Технический результат, достигаемый при реализации изобретения, заключается в повышении эффективности и качества оценки свойств пласта за счет обеспечения возможности расчета значений неизвестных (или известных не полностью) механических и/или вмещающих свойств резервуара. Полученные величины механических и/или вмещающих свойств резервуара могут быть использованы для выбора продуктивных интервалов пласта, оценки пригодности интервалов скважины для вскрытия и применения методов увеличения нефтеотдачи (гидроразрыв пласта, кислотная обработка и т.п.).
В соответствии с предлагаемым способом осуществляют отбор по меньшей мере одного образца породы пласта-коллектора, на отобранном образце породы определяют плотность, пористость и компонентный состав породы и на основе полученных значений создают петрофизическую модель породы пласта-коллектора. Измеряют теплопроводность образца. Используя созданную петрофизическую модель пласта- коллектора, рассчитывают теплопроводность образца породы. Сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности образца породы и в случае совпадения значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора. В случае наличия расхождения между значениями измеренной и рассчитанной тепловодности, по меньшей мере один раз осуществляют адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора путем изменения параметров модели. Используют адаптированную петрофизическую модель для расчета теплопроводности образца породы и сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности до обеспечения совпадения значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей. При совпадении значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя адаптированную петрофизическую модель пласта-коллектора.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения механические свойства породы пласта-коллектора представляют собой скорости распространения продольной акустической волны и поперечной акустической волны через образец.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения отобранные образцы перед проведением измерений очищают.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения отобранный образец по меньшей мере один раз насыщают флюидом с известными свойствами, отличающимися от свойств воздуха не менее, чем в десять раз, измеряют теплопроводность насыщенного образца и дополнительно сравнивают измереную теплопроводность насыщенного образца и рассчитанную теплопроводность. Адаптация созданной петрофизической модели пласта-коллектора может быть осуществлена путем изменения параметров, характеризующих структуру пустотного пространства породы пласта-коллектора или путем изменения параметров, характеризующих структурно-текстурные факторы, или путем изменения параметров, характеризующих минерально-компонентный состав породы пласта-коллектора.
Образцы пласта-коллектора могут представлять собой образцы полноразмерного керна или его фрагментов, образцы стандартного керна, частицы бурового и/или обвального шлама, а также брикеты, состоящие из частиц, скрепленные между собой связующим материалом с известными тепловыми и механическими свойствами.
В соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения петрофизическая модель породы пласта-коллектора может быть создана на основе теории эффективных сред, при этом неоднородности породы представляют в виде эллипсоидов вращения с различными аспектными отношениями главных осей.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения дополнительно измеряют скорости прохождения продольной акустической волны и/или поперечной акустической волны через образец, на основе созданной петрофизической модели пласта- коллектора рассчитывают скорости соответствующей акустической волны, сравнивают измеренные и рассчитанные скорости акустической волны и дополнительно обеспечивают совпадение измеренной и рассчитанной скоростей акустической волны.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения дополнительно измеряют зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления. На основе созданной петрофизической модели пласта-коллектора рассчитывают соответствующую зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления, сравнивают измеренную и рассчитанную зависимости и дополнительно обеспечивают совпадение измеренной и рассчитанной зависимостей теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления.
Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлена блок-схема одного из вариантов реализации изобретения; на фиг. 2 приведено сравнение расчета скорости продольной акустической волны брикета, рассчитанной методом теории эффективных сред, с измеренной скоростью продольной акустической волны; на фиг. 3 показано сравнение скорости поперечной акустической волны брикета, рассчитанной методом теории эффективных сред, с измеренной скоростью поперечной акустической волны; на фиг. 4 показано сравнение расчетных и экспериментальных данных по теплопроводности, скоростям продольных и поперечных акустических волн для сухих и водонасыщенных образцов песчаника Бентхаймер; на фиг. 5 показаны экспериментальные данные зависимости теплопроводности от приложенной нагрузки при одноосном сжатии; на фиг. 6 изображено как изменяется внутреннее поровое пространство образца под приложенным давлением с помощью двух гистограмм функции плотности распределения формы (аспектного отношения) элементов порового пространства; на фиг. 7. представлены результаты сравнения измеренных и расчетных зависимостей V и Vs от напряжения приложенной осевой нагрузки.
На фиг. 1 приведен пример осуществления способа, включающий несколько этапов. На рисунке Сорг - содержание органического углерода, Я(Т, Р) - теплопроводность, измеренная в диапазоне температур Т и давлений Р в пределах от лабораторных до пластовых условий.
На этапе 1 осуществляют отбор по меньшей мере одного образца породы пласта- коллектора. Образцы породы могут представлять собой полноразмерный керн или его фрагменты, образцы стандартного керна, частицы бурового и/или обвального шлама, брикеты, состоящие из частиц, скрепленных между собой связующим материалом с известными тепловыми и механическими свойствами. Профильные исследования полноразмерного керна позволяют набрать статистику и провести сравнение значения промоделированных механических свойств с результатами акустического каротажа (I. Bayuk, Yu. Popov, A. Parshin A New Powerful Tool For Interpreting And Predicting In Reservoir Geophysics: Theoretical Modeling As Applied To Laboratory Measurements Of Thermal Properties, International Symposium of the Society of Core Analysts held in Austin, Texas, USA, Septemberl8th - 21 st, 201 1 ; Popov Y.A., Mikhaltseva I.V., Chekhonin E.M., Popov E.Y., Romushkevich R.A., Kalmykov G.A. and Latypov I.D., Application of Effective Medium Theory to Reconstruction of Elasticity Tensor of Bentheimer Sandstone, 17th science and applied research conference on oil and gas geological exploration and development, 7 - 10 September 2015 Gelendzhik, Russia Geomodel 2015).
Исследования образцов стандартного керна являются предпочтительными - для Российской Федерации это цилиндры диаметром 30 мм и высотой 25...60 мм - поскольку имеется значительное количество опробованных стандартных методов для определения тепловых и механических свойств, плотности и пористости таких образцов, а также выпущено значительное количество стандартного оборудования для проведения таких измерений (ГОСТ 21 153.2-84 Породы горные. Методы определения предела прочности при одноосном сжатии).
Частицы обвального шлама могут быть исследованы аналогично образцам стандартного керна и полноразмерного керна в случае, если их линейные размеры достаточны для определения теплопроводности выбранным экспериментатором методом.
Частицы бурового шлама после очистки от бурового раствора и сушки исследуют в виде суспензии с водным раствором соли; брикета, сформированного прессованием со связующим (например, мелкозернистый парафин); таблетки, сформированной склеиванием шлама каким-либо полимером (например, двухкомпонентная эпоксидная смола).
На этапе 2 может быть произведена предварительная очистка образца от углеводородов стандартными методами (см., например, API. Recommended Practices for Core Analysis. Recommended Practice 40, Second edition, February 1998. SECTION 3. Core Screening and Core Preparation. 3-6. PP. 3-5. http://w3.energistics.org/RP40/rp40.pdf).
На этапе 3 на отобранном образце породы определяют стандартными методами (патент США N° 8967249) плотность, пористость и компонентный состав породы. Также проводят измерения теплопроводности образца. Измерения теплопроводности могут быть осуществлены, например, методом оптического сканирования (см., например. Попов Ю.А. Теоретические модели для определения тепловых свойств горных пород на основе подвижных источников тепловой энергии, 1983, Известия вузов, Геология и разведка, Ν° 9, сс. 97-103), либо методом линейного источника (ASTM D5334 - 08 Standard Test Method for Determination of Thermal Conductivity of Soil and Soft Rock by Thermal Needle Probe Procedure) и т.п.
Затем на основе полученных значений плотности, пористости и компонентного состава породы создают петрофизическую модель породы пласта-коллектора и, используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора, рассчитывают теплопроводность образца породы (этап 4). Петрофизическая модель пласта-коллектора может включать в себя данные о минералогическом составе горной породы, текстурных и структурных особенностей порового пространства и скелета и открытой пористости, которые учитываются в моделях, построенных с помощью теории эффективных сред. В простейшем случае модель может быть сведена к моделям слоистых сред, где свойства исследуемой породы определяются в результате усреднения средн 0/Λ и среднегеометрического по Ройссу зована
Figure imgf000009_0001
эмпирическая зависимость измеренных свойств со свойствами отдельных его компонент среднелогарифмическое усреднение по Лихтенеккеру Я = Я^ 1 · ... · Я^" и более сложные варианты свойств минералогических составляющих и заполняющего поры флюида.
На этапе 5 сравнивают значения измеренной теплопроводности с рассчитанным по петрофизической модели и осуществляют адаптацию модели (в простейшем случае - коррекцией минералогического состава, либо выбором альтернативного варианта усреднения свойств при сохранении состава, в более сложных случаях - коррекцией текстурно-структурных параметров модели).
На этапе 6 используют адаптированную модель для расчета механических свойств горной породы (этап 7), опираясь на знания о механических свойствах минералогических компонент скелета и заполняющего поры флюида.
В дополнение к измерению тепловых свойств могут быть измерены механические свойства некоторой доли образцов, например, скорости распространения продольной и поперечной акустической волны, так как дополнительные входные данные позволяют повысить точность моделирования механических свойств.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения образец по меньшей мере один раз насыщают флюидом с известными тепловыми и механическими свойствами, отличающимися по отношению к воздуху не менее чем в десять раз и проводят дополнительные измерения теплопроводности на насыщенном образце породы. Это позволяет увеличить число неизвестных параметров модели и характеризовать сложные типы коллекторов.
Далее приведен пример реализации способа определения механических свойств породы пласта-коллектора путем создания петрофизической модели материала пласта по результатам измерений теплопроводности прессованных брикетов и скоростей распространения продольной и поперечной ультразвуковой волны, адаптации этой модели и вычисления скоростей продольной и поперечной волны исходной породы. Брикеты изготовлены из мелкозернистого парафина и частиц этих материалов, как-то: песчаник Бентхаймер, белый мрамор, низкопористый песчаник,
Сначала производят отбор по меньшей мере одного образца породы пласта- коллектора. В данном примере брикеты изготавливают из раздробленных и просеянных на сите с размером ячейки 1 мм осколков горных пород, смешанных с парафиновой пудрой Hoenscht (плотность частиц парафина 1 г/см3) в вибрационной шаровой мельнице Retsch ММ400. Массовые доли компонент составили 4:1 (твердый материал: парафин). Брикеты прессовались в ручном прессе Retsch РР25 при нагрузке 25 тонн. Диаметр брикетов составил 32 мм, высота - 6...9 мм.
Затем определяют физические свойства образцов и измеряют теплопроводность. Теплопроводность брикетов измеряют, например, методом оптического сканирования, скорости распространения продольной и поперечной ультразвуковой волны (V и Vs, соответственно) - методом сквозного прозвучивания при частоте 2,5 МГц при комнатных условиях. Пористость брикета определяют по известным минеральной плотности твердого материала, из которого изготовлены осколки твердой фазы (определенной, например, методом гидростатического взвешивания), известной плотности связующего парафина и массовых долей навески из которой изготовлен брикет. Теплопроводность чистого парафина определяют методом оптического сканирования на нескольких брикетов, прессованных без включения твердой фазы.
Физические свойства полученных брикетов с известным компонентным составом представлены в Таблице 1.
Таблица 1. Физические свойства брикетов
Плотное
Теплопровод- К-т Теплопроводность
Название ть
ность брикета, V км/с V , км/с Пуассона твердой фазы, пп образца брикета,
Вт/(м К) брикета Вт/(м-К) г/смЗ
1 MR-1 1,846 0,87 1 ,10 1,75 0,24 2,76
2 MR-3 1,920 0,94 1,18 1,54 0,14 2,76 3 BTN-1 1,854 0,92 0,65 1,98 0,33 2,80
4 BTN-2 1,740 0,81 0,60 2,23 0,37 2,80
5 BTN-3 1,829 0,81 0,64 1,89 0,31 2,80
6 SSX- 8442-1 1,801 0,97 1,02 1,85 0,29 3,42
7 SSX- 8442-2 1,836 0,97 0,88 1,97 0,33 3,42
8 SSX- 6417-1 1,862 1,06 1,07 1,58 0,16 3,47
9 SSX- 6417-2 1 ,984 1,29 1,03 1,59 0,17 3,47
10 SSX- 6238-1 1,807 1,04 1,08 1 ,65 0,21 3,74
11 SSX- 6238-2 1,843 1,10 1,03 1,52 0,12 3,74
12 SSX- 5005-1 1,919 1,15 1,08 1,55 0,14 3,32
13 SSX- 5005-2 1,961 1,19 0,97 1,75 0,26 3,32
14 Парафин 0,929 0,25 0,92 2,22 0,37 -
Для определения скоростей распространения продольной и поперечной волн в твердой фазе брикета по результатам измерений теплопроводности брикета и скоростей составляют модель брикета посредством теории эффективных сред, как описано ниже.
Для решения поставленной задачи на основе полученных плотности, пористости и компонентного состава создают петрофизическую модель породы пласта-коллектора методом теории эффективных сред. Теория эффективных сред позволяет связать эффективные свойства брикета с параметрами, описывающими особенности его структуры. В качестве таких параметров помимо объемного содержания, физических свойств компонент изготавливаемого брикета, могут выступать также форма отдельных зерен или элементов порового пространства брикетов.
Описание параметров, наиболее качественно сближающих математическую модель среды с реальной средой, позволяет связать различные эффективные свойства брикета посредством формулы, связывающей транспортные и упругие свойства брикета.
Эффективный тензор упругости реконструируют с использованием метода теории эффективных сред в обобщенном сингулярном приближении (см. Баюк И.О. Основные принципы математического моделирования макроскопических физических свойств коллекторов углеводородов. Технологии сейсморазведки, Ne 4, 2013, с. 5-18), согласно которому транспортные свойства связаны с упругими свойствами породы через параметры, описывающие ее структуру:
X* = <Х(г)(/ - д · (Х(г) - Xе))"1) - <(/ - д - (Х(г) - Xе))" V1 (2) где X* - это тензор теплопроводности или упругости для тепловой или упругой модели породы соответственно, 'g - вторая производная тензорной функции Грина уравнения равновесия, зависящая от формы трещин и пор и свойств тела сравнения; Xе - соответствующий тензор так называемого тела сравнения, которое выбирается в зависимости от структуры среды; / - единичный тензор. Здесь, треугольные скобки обозначают усреднение по объему образца.
Математическую модель брикетов можно определить в результате комплексного визуального и экспериментального анализа имеющихся образцов. Для брикетов, например, можно установить наличие воздушных прослоек, связанных с условиями изготовления данных брикетов. После определения особенностей структуры брикетов следует провести построение модели в две стадии:
На первой стадии свойства известных компонент минерального состава и парафина усредняют с помощью формулы (2) с использованием метода самосогласования, т.е. вместо Xе подставляют X* . Форму зерен минералов устанавливают в результате анализа шлифов, либо микрофотограмм частиц шлама, для некоторых песчаников ее представляют сферичной. Затем, рассчитывают эффективные свойства этой среды. Эту среду называют промежуточной.
На следующей стадии в промежуточную среду вводят воздушные прослойки. Посредством формулы (2) с использованием того же метода самосогласования рассчитывают эффективные свойства (тепловые и упругие) брикета.
Затем полученные данные сравнивают с экспериментальными. Решая задачу оптимизации невязки рассчитанных значений и экспериментальных, определяют неизвестные параметры. Так, для брикетов неизвестны два значения - это объем воздушных прослоек и их форма.
В дальнейшем найденные неизвестные значения используют для данного типа исследуемой породы. Постулируют, что одному типу породы соответствует единственное значение неизвестных параметров. Построенную модель используют для расчета продольных и поперечных акустических скоростей изучаемых пород, а также расчета динамических модулей упругости (модуль Юнга, модуль объемного сжатия и т.д.) с использованием стандартных формул пересчета.
На фиг. 2 показано сравнение расчета скорости продольной акустической волны брикета методом теории эффективных сред с измеренной скоростью, а на фиг. 3 - сравнение расчета скорости поперечной акустической волны брикета методом теории эффективных сред с измеренной скоростью. На фиг.2 и фиг.З использованы следующие обозначения. MR - образцы, сделанные из белого мрамора, BTN - образцов Бентхаймер, SSX - низкопористого песчаника. Сокращения «эксп.» - означают экспериментальные данные, «расч.» - расчетные данные, полученные с помощью построенной модели.
Рассмотрим другой пример создания, калибровки и применения петрофизической модели по измерениям теплопроводности образцов стандартного керна для моделирования механических свойств верхнемелового ( 2) песчаника Бентхаймер. Данный песчаник хорошо изучен и используется в качестве модельной горной породы при проведении различных лабораторных исследований, в силу стабильного минералогического состава (>90% кварца), емкостных (23-25 %) и фильтрационных (2-4 Д) свойств. В представленном примере исследование проводилось на 20 образцах длиной 50 мм и диаметром 30 мм в сухом и в водонасыщенном (раствором NaCl с концентрацией 15г/л) состояниях. Тепловые свойства воды отличаются от тепловых свойств воздуха более, чем в десять раз (теплопроводность воздуха составляет 0,024 Вт/(м-К), а теплопроводность воды 0,60 Вт/(м-К)).
Теплопроводность образцов измеряли методом оптического сканирования.
Скорости распространения продольной и поперечной ультразвуковой волны ( Vp и Vs , соответственно) - методом сквозного прозвучивания при частоте 250 кГц при комнатных условиях. Вариации измеренной теплопроводности и V не превышали 5 % для каждого образца, и, в дальнейшем, они считались изотропными.
Для расчета эффективных свойств породы используется формула (2). Форму элементов порового пространства для данного песчаника Бентхаймер описывают аспектным отношением (отношение полуосей эллипсоида), подчиняющимся двухпараметрическому бета распределению для элементов порового пространства:
PW Γ(α)Γ(0) S)
где p(s)- плотность вероятности бета-распределения аспектного отношения s, Г - гамма функция, а, β— параметры бета-распределения. Выбор тела сравнения для данного песчаника Бентхаймер производится с помощью метода с параметром связанности элементов порового пространства, при котором в качестве тела сравнения выбирают линейную комбинацию
Figure imgf000014_0001
где Xmat , Х 1и - соответствующий тензор теплопроводности или упругости для минеральной матрицы и флюида, f - параметр связанности в пределах от 0 до 1 (граничные значения соответствуют значениям эффективных свойств согласно верхней и нижней границам Хашина- Штрикмана).
По результатам структурного анализа строят модель породы, представляющую собой среду, сложенную окатанными зернами кварца (преимущественно), и межзерновым пространством в виде конечных элементов разной формы. Благодаря изотропии свойств в модели среды отсутствуют выделенные направления как минеральных зерен, так и элементов порового пространства, при этом уравнение (2) упрощается, и для описания тензора упругости используются лишь два независимых параметра, а для теплопроводности - один.
Применение метода с параметром связанности элементов порового пространства - ко всей совокупности экспериментальных данных позволяет решить задачу с приемлемой точностью. Отклонение между расчетными и измеренными данными для всех образцов
(Фиг. 4) составило не более 2,5%, 12% и 15% для теплопроводности, Vp и Vs соответственно в сухом и водонасыщенном состоянии.
Рассмотрим еще один пример, в котором дополнительно измеряют зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления. На основе созданной петрофизической модели пласта-коллектора рассчитывают соответствующую зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления, сравнивают измеренную и рассчитанную зависимости и дополнительно обеспечивают совпадение измеренной и рассчитанной зависимостей теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления.
Теплопроводность измеряют для двух цилиндрических 050-мм образцах песчаника Бентхаймер методом линейного источника, в зависимости от величины приложенной осевой нагрузки (Фиг. 5). Нагрузку повышают до величины 20 МПа, обеспечивающей упругую деформацию образца (ARMA-16-128. Yalaev, T.R. Bayuk I. О., Tarelko N.F., Abashkin V.V. Connection of Elastic and Thermal Properties of Bentheimer Sandstone Using Effective Medium Theory (Rock Physics). Proceedings of American Rock Mechanics Association Conference, Houston, 26-29 of July, 2016).
В качестве опорной модели используют модель, разработанную для 20 образцов песчаника Бентхаймер при комнатных условиях, описанная в примере выше. Делаются следующие предположения: при напряжении осевой нагрузки до 20 МПа изменение пористости незначительно (менее 0.5%), а свойства минеральных компонент, составляющих образец, не изменяются. Для различных давлений были рассчитывают неизвестные параметры структуры по полученным экспериментальным данным из решения оптимизационной задачи. Путем построения гистограммы функции плотности распределения для разных напряжений осевой нагрузки оценивают изменение структуры порового пространства образца. К примеру, из (Фиг. 6) видно, что с приложением осевой нагрузки пустоты с высоким аспектным отношением (трещины) частично закрываются.
Найденные параметры структуры используют для расчета зависимости Vp и Vs от приложенной нагрузки. На (Фиг. 7) представлены результаты сравнения измеренных и теоретических зависимостей V и Vs от напряжения приложенной осевой нагрузки.

Claims

Формула изобретения
1. Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора, в соответствии с которым:
" осуществляют отбор по меньшей мере одного образца породы пласта- коллектора,
" на отобранном образце породы определяют плотность, пористость, и компонентный состав породы,
" измеряют теплопроводность образца породы,
" на основе полученных значений плотности, пористости и компонентного состава породы создают петрофизическую модель породы пласта- коллектора,
" используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора, рассчитывают теплопроводность образца породы,
" сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности образца породы,
" в случае совпадения значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя созданную петрофизическую модель пласта-коллектора,
" в случае наличия расхождения между значениями измеренной и рассчитанной тепловодности, по меньшей мере один раз осуществляют адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора путем изменения параметров модели, используют адаптированную петрофизическую модель для расчета теплопроводности образца породы и сравнивают измеренную и рассчитанную теплопроводности до обеспечения совпадения значений измеренной и рассчитанной тепловодностей,
• при совпадении значений измеренной и рассчитанной теплопроводностей определяют механические свойства породы, используя адаптированную петрофизическую модель пласта-коллектора.
2. Способ по п.1, в соответствии с которым механические свойства породы пласта- коллектора представляют собой скорости прохождения продольной и поперечной волны через материал образца.
3. Способ по n.l, в соответствии с которым отобранные образцы перед проведением измерений очищают.
5. Способ по п.1, в соответствии с которым адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора осуществляют путем изменения параметров, характеризующих структуру пустотного пространства породы пласта-коллектора.
6. Способ по п.1 , в соответствии с которым адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора осуществляют путем изменения параметров, характеризующих структурно-текстурные факторы.
7. Способ по п.1, в соответствии с которым адаптацию созданной петрофизической модели пласта-коллектора осуществляют путем изменения параметров, характеризующих минерально-компонентный состав породы пласта-коллектора.
8. Способ по п.1, в соответствии с которым образцы пласта-коллектора представляют собой образцы полноразмерного керна или его фрагментов.
9. Способ по п.1, в соответствии с которым образцы пласта-коллектора представляют собой образцы стандартного керна.
10. Способ по п.1, в соответствии с которым образцы пласта-коллектора представляют собой частицы бурового и/или обвального шлама.
1 1. Способ по п.1, в соответствии с которым образцы пласта-коллектора представляют собой частицы, скрепленные между собой связующим материалом с известными тепловыми и механическими свойствами.
12. Способ по п.1, в соответствии с которым петрофизическую модель породы пласта-коллектора создают на основе теории эффективных сред и неоднородности породы представляют в виде эллипсоидов вращения с различными аспектными отношениями главных осей.
13. Способ по п.1, в соответствии с которым измеряют по меньшей мере одну дополнительную механическую характеристику образца, на основе созданной петрофизической модели пласта-коллектора рассчитывают соответствующую механическую характеристику образца, сравнивают измеренную и рассчитанную механические характеристики образца и дополнительно обеспечивают совпадение измеренной и рассчитанной механических характеристик образца.
14. Способ по п.13, в соответствии с которым дополнительная механическая характеристика образца представляет собой скорость прохождения продольной и/или поперечной акустической волны.
15. Способ по п.1, в соответствии с которым отобранный образец по меньшей мере один раз насыщают флюидом с известными свойствами, отличающимися от свойств воздуха не менее, чем в десять раз, измеряют теплопроводность насыщенного образца и дополнительно сравнивают измереную теплопроводность насыщенного образца и рассчитанную теплопроводность.
15. Способ по п.1, в соответствии с которым дополнительно измеряют зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления, на основе созданной петрофизической модели пласта-коллектора рассчитывают соответствующую зависимость теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления, сравнивают измеренную и рассчитанную зависимости и дополнительно обеспечивают совпадение измеренной и рассчитанной зависимостей теплопроводности образца от времени, температуры и/или давления.
PCT/RU2017/000337 2016-05-27 2017-05-23 Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора Ceased WO2017204689A1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016120852A RU2636821C1 (ru) 2016-05-27 2016-05-27 Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора
RU2016120852 2016-05-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017204689A1 true WO2017204689A1 (ru) 2017-11-30

Family

ID=60411934

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2017/000337 Ceased WO2017204689A1 (ru) 2016-05-27 2017-05-23 Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2636821C1 (ru)
WO (1) WO2017204689A1 (ru)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109669424A (zh) * 2019-01-10 2019-04-23 清华大学 一种复杂条件下岩石力学性能试验控制系统及方法
CN111458744A (zh) * 2020-04-09 2020-07-28 西南交通大学 空间性旋转地震动模拟方法
CN111665574A (zh) * 2019-03-05 2020-09-15 中国石油化工集团公司 岩石热学参数测井解释方法及系统
CN111948246A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 中国矿业大学 一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法
CN111948247A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 中国矿业大学 一种利用矿物含量分计算泥岩热导率的方法
CN112816072A (zh) * 2021-01-12 2021-05-18 江苏师范大学 水岩作用下煤岩压缩热辐射温度时空分布及预测的方法
CN113138106A (zh) * 2021-04-15 2021-07-20 东北石油大学 基于随钻岩屑录井资料的岩石弹性参数确定方法
CN113758845A (zh) * 2020-06-04 2021-12-07 中国石油化工股份有限公司 孔隙度影响因素测试方法
US20220214310A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-07 Saudi Arabian Oil Company Determination of reservoir heterogeneity
CN115308798A (zh) * 2022-08-26 2022-11-08 中国矿业大学 一种高速低内存消耗的预测储层岩石弹性波速度的方法
CN116698577A (zh) * 2023-04-27 2023-09-05 兰州城市学院 一种页岩油储层体积压裂形成复杂缝网潜力的定量评价方法
CN120846908A (zh) * 2025-09-23 2025-10-28 江苏三纳科技材料有限公司 基于密度分析的聚氨酯结构胶导热性能检测方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2713184C1 (ru) * 2019-02-05 2020-02-04 Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий" Способ определения тепловых свойств частиц твердых материалов
RU2712282C1 (ru) * 2019-03-05 2020-01-28 Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий" Способ определения теплопроводности частиц твердых материалов при повышенных температурах
RU2704002C1 (ru) * 2019-07-03 2019-10-23 Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий" Способ определения тепловых свойств пород сланцевых толщ
CN111257196B (zh) * 2020-02-24 2020-12-15 西南石油大学 一种基于地层因素的岩石热物理参数的预测方法
CN115659598B (zh) * 2022-09-27 2023-06-02 哈尔滨工业大学 一种基于Sigmoid函数的土体热导率预测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5285692A (en) * 1990-08-31 1994-02-15 Exxon Production Research Company Methods for measuring physical parameters of a low permeability rock formation in situ
WO2001062603A2 (en) * 2000-02-22 2001-08-30 Schlumberger Technology Corporation Integrated reservoir optimization
WO2012165992A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Schlumberger Holdings Limited Methods and an apparatus for heterogeneity characterization and determination of thermal conductivity of materials
US20130270011A1 (en) * 2012-04-13 2013-10-17 Schlumberger Technology Corporation Reservoir and completion quality assessment in unconventional (shale gas) wells without logs or core

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7863901B2 (en) * 2007-05-25 2011-01-04 Schlumberger Technology Corporation Applications of wideband EM measurements for determining reservoir formation properties
CN101968423B (zh) * 2009-07-27 2012-07-18 中国石油天然气股份有限公司 低渗透储层启动压力测试方法
CN102109613B (zh) * 2009-12-23 2012-11-14 中国石油天然气股份有限公司 一种复杂地质条件下目标储层有效厚度的确定方法
RU2548406C1 (ru) * 2013-12-25 2015-04-20 Шлюмберже Текнолоджи Б.В. Способ определения изменения свойств околоскважинной зоны пласта-коллектора под воздействием бурового раствора

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5285692A (en) * 1990-08-31 1994-02-15 Exxon Production Research Company Methods for measuring physical parameters of a low permeability rock formation in situ
WO2001062603A2 (en) * 2000-02-22 2001-08-30 Schlumberger Technology Corporation Integrated reservoir optimization
WO2012165992A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Schlumberger Holdings Limited Methods and an apparatus for heterogeneity characterization and determination of thermal conductivity of materials
US20130270011A1 (en) * 2012-04-13 2013-10-17 Schlumberger Technology Corporation Reservoir and completion quality assessment in unconventional (shale gas) wells without logs or core

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109669424B (zh) * 2019-01-10 2024-02-09 清华大学 一种复杂条件下岩石力学性能试验控制系统及方法
CN109669424A (zh) * 2019-01-10 2019-04-23 清华大学 一种复杂条件下岩石力学性能试验控制系统及方法
CN111665574A (zh) * 2019-03-05 2020-09-15 中国石油化工集团公司 岩石热学参数测井解释方法及系统
CN111665574B (zh) * 2019-03-05 2023-04-07 中国石油化工集团公司 岩石热学参数测井解释方法及系统
CN111458744A (zh) * 2020-04-09 2020-07-28 西南交通大学 空间性旋转地震动模拟方法
CN111458744B (zh) * 2020-04-09 2021-07-16 西南交通大学 空间性旋转地震动模拟方法
CN113758845A (zh) * 2020-06-04 2021-12-07 中国石油化工股份有限公司 孔隙度影响因素测试方法
CN111948246A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 中国矿业大学 一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法
CN111948247A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 中国矿业大学 一种利用矿物含量分计算泥岩热导率的方法
CN111948247B (zh) * 2020-08-25 2023-03-14 中国矿业大学 一种利用矿物含量分计算泥岩热导率的方法
CN111948246B (zh) * 2020-08-25 2023-09-29 中国矿业大学 一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法
US20220214310A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-07 Saudi Arabian Oil Company Determination of reservoir heterogeneity
US11692973B2 (en) * 2021-01-04 2023-07-04 Saudi Arabian Oil Company Determination of reservoir heterogeneity
CN112816072B (zh) * 2021-01-12 2024-05-03 江苏师范大学 水岩作用下煤岩压缩热辐射温度时空分布及预测的方法
CN112816072A (zh) * 2021-01-12 2021-05-18 江苏师范大学 水岩作用下煤岩压缩热辐射温度时空分布及预测的方法
CN113138106B (zh) * 2021-04-15 2022-08-30 东北石油大学 基于随钻岩屑录井资料的岩石弹性参数确定方法
CN113138106A (zh) * 2021-04-15 2021-07-20 东北石油大学 基于随钻岩屑录井资料的岩石弹性参数确定方法
CN115308798A (zh) * 2022-08-26 2022-11-08 中国矿业大学 一种高速低内存消耗的预测储层岩石弹性波速度的方法
CN116698577A (zh) * 2023-04-27 2023-09-05 兰州城市学院 一种页岩油储层体积压裂形成复杂缝网潜力的定量评价方法
CN116698577B (zh) * 2023-04-27 2024-03-01 兰州城市学院 一种页岩油储层体积压裂形成复杂缝网潜力的定量评价方法
CN120846908A (zh) * 2025-09-23 2025-10-28 江苏三纳科技材料有限公司 基于密度分析的聚氨酯结构胶导热性能检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
RU2016120852A (ru) 2017-11-30
RU2636821C1 (ru) 2017-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2636821C1 (ru) Способ определения механических свойств породы пласта-коллектора
CN111460601B (zh) 基于岩石物理建模的正交各向异性地层地应力预测方法
Li et al. Permeability evolution of shale under anisotropic true triaxial stress conditions
CN103278614B (zh) 一种动静态岩石力学参数校正方法及装置
Yuan et al. An improved fracability-evaluation method for shale reservoirs based on new fracture toughness-prediction models
Sui et al. A quantification method for shale fracability based on analytic hierarchy process
US8498853B2 (en) Petrophysical method for predicting plastic mechanical properties in rock formations
CN103257081B (zh) 一种油气藏岩体力学地下原位模型恢复的方法及装置
US10428626B2 (en) Production estimation in subterranean formations
CN108071389B (zh) 一种页岩气井井眼坍塌压力预测方法
Lai et al. Water-content effects on dynamic elastic properties of organic-rich shale
Shafer Recent advances in core analysis
Xu et al. Fracability evaluation method for tight sandstone oil reservoirs
Crawford et al. Determining static elastic anisotropy in shales from sidewall cores: impact on stress prediction and hydraulic fracture modeling
Li et al. Geometry and filling features of hydraulic fractures in coalbed methane reservoirs based on subsurface observations
Wang et al. Effects of anisotropy on strength and deformability of anthracite under high confinement
Li et al. Numerical study on the field-scale criterion of hydraulic fracture crossing the interface between roof and broken low-permeability coal
Amiri et al. 3D spatial model of Biot's effective stress coefficient using well logs, laboratory experiments, and geostatistical method in the Gachsaran oil field, southwest of Iran.
Ma et al. A preliminary experimental and numerical study on the applicability of liquid CO2 fracturing in sparse sandstone
Zhai et al. Three-dimensional numerical simulation and analysis of geomechanical controls of hydraulic fracturing in heterogeneous formations
Wu et al. Uncertainty analysis of shale gas simulation: consideration of basic petrophysical properties
Dietrich Impact of organic matter on geomechanical properties and elastic anisotropy in the Vaca Muerta shale, The
Chellal et al. Machine Learning Based Predictive Models for UCS and Young's Modulus of the Dakota Sand Using Schmidt Hammer Rebound
Al-Malikee et al. Indirect prediction of rock elasticity and compressibility strength using well log data at selected sites within Rumaila Oilfield, Southern Iraq
Sattler The Multiwell Experiment Core Program, II

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17803150

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17803150

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1