Многофазная фильтрация в пористых средах: динамическая связь масштаба пор и месторождений

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 17-17-01310

НазваниеМногофазная фильтрация в пористых средах: динамическая связь масштаба пор и месторождений

Руководитель Герке Кирилл Миронович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук , г Москва

Конкурс №18 - Конкурс 2017 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле; 07-404 - Физические поля континентов и дна океана

Ключевые слова многофазная фильтрация, сеточные модели, моделирование в масштабе пор, Дарсианские модели течения, капиллярные силы, вязкие силы, нравитационные силы, входное капиллярное давление, рентгеновская микротомография, стохастическое совмещение масштабов, бессеточные методы, относительные проницаемости, апскейлинг, неоднородная смачиваемость, динамическое совмещение мультимасштабных моделей

Код ГРНТИ37.31.15

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Актуальность проблемы данного исследования трудно переоценить: многофазная фильтрация является ключевым физическим аспектом множества приложений активности индустриальной активности человека, а также определяет его взаимоотношения с окружающей средой. Задачи моделирования течений более одного флюида через пористую среду имеют большую значимость для 1) повышения отдачи нефти и газа на месторождениях, 2) накопления углекислого газа в подземных резервуарах 3) управления водными ресурсами и их восстановлением. Существующие методы моделирования многофазной фильтрации сконцентрированы на описании какого-либо одного иерархического уровня течения (поры, керновый материал, ячейка дарсианского симулятора, сотни метров и километры подземных резервуаров и т.д.), причем понимание того, что все эти масштабы должны быть связаны, существует уже давно. Однако, технологий, позволяющих проводить моделирование на нескольких масштабах одновременно, пока не существует. По этой причине, особенно важными представляются исследования, направленные на разработку фундаментальных методов совмещения масштабов при моделировании и повышения физической достоверностей моделей многофазной фильтрации в пористых средах. Таким образом, проект нацелен на разработку, верификацию и применение к реальным задачам инновационных и новых подходов к моделированию на основе совмещения масштабов и динамической стыковки моделей в масштабе пор и в масштабе месторождения. Все основные физические и механические принципы фильтрации могут быть описаны только в масштабе пор. Однако, моделирование в масштабе пор можно проводить на достаточно малых объемах пористых сред ввиду вычислительных сложностей. При этом, для управления добычей на месторождениях, проектирования закачки углекислого газа и устранения загрязнений водных ресурсов необходимо проводить моделирование в масштабе сплошной среды. Это делается с помощью так называемых дарсианских моделей, основанных на многофазном уравнении Дарси. Такие модели требуют параметризации для описания физики процессов, происходящем в масштабе пор. Эти параметры получают с помощью эмпирических моделей или за счет времяемких измерений в лабораториях на ненарушенных образцах породы. В последние годы опубликовано немало статей в научных журналах, посвященных проблемам и неточностям таких подходов к параметризации дарсианских моделей. Развитие рентгеновской томографии и стохастических методов реконструкции для изучения строения образцов пористых сред, а также развитие численных методов моделирования в масштабе пор позволяют теперь получать все необходимые параметры с помощью моделирования, что открывает абсолютно новый уровень развития технологий иерархического моделирования многофазной фильтрации. Таким образом, проект нацелен на разработку, верификацию и применение к реальным задачам инновационных и новых подходов к моделированию на основе совмещения масштабов и динамической стыковки моделей в масштабе пор и в масштабе месторождения. Научная новизна поставленной задачи состоит в наборе инновационных решений проблем обеспечения и правильного моделирования в масштабе месторождения, для чего необходимы параметры сплошной среды, которые зависят от конкретных граничных условий и, потому, могут быть получены только при помощи сложных и времяемких лабораторных экспериментов (месяцы) или с помощью моделирования в масштабе пор (часы). Моделирование в масштабе пор может быть динамически связано с дарсианской моделью и служить источником постоянно изменяющихся (в зависимости от состояния модели месторождения) параметров сплошной среды, что практически невозможно осуществить на основе лабораторных экспериментов. Достижение поставленных задач и возможности получения запланированных результатов определяется составом нашего коллектива, который имеет богатый опыт совместной деятельности в области предлагаемого проекта, необходимый багаж профессиональных навыков, значительный задел в области предлагаемого проекта что подтверждено публикациями участников гранта в ведущих мировых журналах.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Герке К.М., Карсанина М.В., Хомяк А.Н., Дармаев Б., Корост Д.В. Tensorial Permeability Obtained from Pore-Scale Simulations as a Proxy to Core Orientation in Non-Aligned Rock Material Society of Petroleum Engineers Technical paper, SPE Russian Petroleum Technology Conference, 15-17 October, Moscow, Russia (год публикации - 2018)
10.2118/191661-18RPTC-MS

2. Герке К.М., Васильев Р.В., Хиревич С., Коллинз Д., Карсанина М.В., Сизоненко Т.О., Корост Д.В., Ламонтагне С., Маллантс Д. Finite-difference method Stokes solver (FDMSS) for 3D pore geometries: Software development, validation and case studies Computers and Geosciences, Volume 114, Pages 41-58 (год публикации - 2018)
10.1016/j.cageo.2018.01.005

3. Деросси А., Герке К.М., Карсанина М.В., Николай Б., Вербовен П., Северини К. Mimicking 3D food microstructure using limited statistical information from 2D cross-sectional image Journal of Food Engineering, Volume 241, Pages 116-126 (год публикации - 2019)
10.1016/j.jfoodeng.2018.08.012

4. Карсанина М.В., Герке К.М. Hierarchical optimization: Fast and robust multiscale stochastic reconstructions with rescaled correlation functions Physical Review Letter (год публикации - 2018)

5. Лаврухин Е.В., Герке К.М., Сихоненко Т.О., Корост Д.В. Использование методов машинного обучения для сегментации изображений пород полученных методом рентгеновской томографии Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 418-422 (год публикации - 2018)

6. Карсанина М.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Корост Д.В. Влияние пространственного разрешения цифровой модели на точность моделирования в масштабе пор Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 423-427 (год публикации - 2018)

7. Герке К.М., Сизоненко Т.О., Карсанина М.В., Корост Д.В., Баюк И.О. Апскелинг фильтрационных характеристик пород с помощью сеточных моделей Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 474-477 (год публикации - 2018)

8. Герке К.М., Карсанина М.В., Деросси А., Северини К. Создание 3D моделей пищевых продуктов по ограниченным входным данным Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 31-35 (год публикации - 2018)

9. Карсанина М.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Лаврухин Е.В., Корост Д.В. Решение проблемы обзора-разрешения томографического метода с помощью совмещения масштабов Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 65-68 (год публикации - 2018)

10. Лаврухин Е.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Корост Д.В. Использование методов машинного обучения для сегментации томографических изображений пористых сред Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 90-94 (год публикации - 2018)

11. Сизоненко Т.О., Герке К.М., Карсанина М.В. Новый подход к сегментации изображений основанный на свертке фильтром полученным из матрицы Гессе Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 158-163 (год публикации - 2018)

12. Герке К.М., Исаева А.В., Карсанина М.В., Шапоренко Е.В., Корост Д.В. Analysis of Flow Characteristics in Porous Media with Heterogeneity at Microscale and Macroscale SPE technical paper, SPE-196882-MS (год публикации - 2019)
10.2118/196882-MS

13. Герке К.М., Карсанина М.В., Кацман Р. Calculation of tensorial flow properties on pore level: Exploring the influence of boundary conditions on the permeability of three-dimensional stochastic reconstructions Physical Review E, 100, 053312 (год публикации - 2019)
10.1103/PhysRevE.100.053312

14. Лаврухин Е.В, Карсанина М.В., Измаилов А.Ф., Герке К.М. Увеличение объемов численного моделирования в масштабе пор: метод разбиения на подкубы при выделении поросетевых моделей Neftegaz.RU, №7, стр.70-75 (год публикации - 2019)

15. Нестерова И.С., Герке К.М. Simulations of Nanoscale Gas Flow with Knudsen Diffusion and Slip Flow Mathematical Models and Computer Simulations, 13(6), 971-978 (год публикации - 2021)
10.1134/S2070048221060156

16. Мао Ш., Герке К.М., Сизоненко Т.О. A new way to parameterize hydraulic conductances of pore elements: A step towards creating pore-networks without pore shape simplifications Advances in Water Resources, 105, 162-172 (год публикации - 2017)
10.1016/j.advwatres.2017.04.021

17. Герке К.М., Карсанина М.В., Сизоненко Т.О., Мао Ш., Гафурова Д.Р., Корост Д.В. Multi-Scale Image Fusion of X-Ray Microtomography and SEM Data to Model Flow and Transport Properties for Complex Rocks on Pore-Level SPE Technical Paper (год публикации - 2017)
10.2118/187874-MS

18. Карсанина М.В., Герке К.М., Скворцова Е.Б., Иванов А.Л., Маллантс Д. Enhancing image resolution of soils by stochastic multiscale image fusion Geoderma, 314, 138-145 (год публикации - 2018)
10.1016/j.geoderma.2017.10.055

Публикации