Тюмень. Будь на шаг впереди и добьешься успеха – именно этого девиза придерживаются специалисты Тюменского нефтяного научного центра, входящего в состав Корпоративного научно-проектного комплекса ПАО «НК «Роснефть». И в эти слова заложена главная суть работы предприятия. 

Для решения одной из самых актуальных задач разработки месторождений - освоения трудноизвлекаемых запасов (ТРИЗ) - специалисты ТННЦ начали разработку технологии цифрового исследования керна.

Cтарший эксперт ООО ТННЦ, профессор ТюмГУ, доктор технических наук Сергей Степанов считает, что цифровые исследования керна являются необходимыми элементами для увеличения эффективности добычи нефти. Один из идейных вдохновителей, человек, который стоит у истоков разработки этой технологии в ООО ТННЦ ПАО «НК «Роснефть», рассказал Агентству нефтегазовой информации об особенностях цифровых исследований керна и возможностях, которые они открывают.

- Сергей Викторович, чем обусловлено появление технологии цифровых исследований керна и в чем ее уникальность?

- Перед ПАО «НК «Роснефть», как и перед другими нефтяными компаниями России, стоит задача увеличения эффективности добычи нефти. Причина такой ситуации очевидна – извлекаемые запасы на зрелых месторождениях истощаются, а на новых месторождениях запасы часто характеризуются как трудноизвлекаемые. Термин «новое месторождение» здесь означает не то, что оно открыто недавно, а то, что оно до сих пор не находится в активной разработке. Главной причиной здесь является трудноизвлекаемость запасов таких месторождений, причем по целому ряду признаков: низкопроницаемый коллектор либо слабая консолидированность горной породы, высокая вязкость нефти, наличие контактных запасов нефти с газом и тому подобные факторы.  

С существующими подходами разработка трудноизвлекаемых запасов нефти часто является экономически не выгодной по причине невысокой нефтеотдачи, следовательно, для разработки таких запасов жизненно необходимо применять методы увеличения нефтеотдачи (МУН). Но перед применением МУН на промысле их нужно обосновать, и главную роль при обосновании МУН играют лабораторные исследования керна.

Применительно к лабораторным исследованиям трудности для коллекторов ТРИЗ имеются не только в части исследовании МУН, а вообще в «традиционных» исследованиях керна, например на фильтрационно-емкостные свойства – пористость и абсолютную проницаемость. Это связано, например, с длительностью эксперимента. Скажем, если эксперимент на «обычной» хорошо проницаемой породе может длиться от нескольких дней до месяца, то для низкопроницаемого керна продолжительность эксперимента может составлять несколько месяцев, а то и более года. Бывают и более сложные ситуации, когда на имеющемся лабораторном оборудовании эксперимент вообще невозможно провести, тем не менее, знания о пласте каким-то образом получать необходимо – ведь скважины на этом пласте «дают» нефть. И здесь своеобразной палочкой-выручалочкой может стать технология цифровых исследований керна или технология «Цифровой керн» (ЦК). В этом состоит одна сторона уникальности технологии ЦК – она может дать данные в условиях, когда «традиционные» исследования этого не могут дать.

Другая сторона уникальности состоит в том, что цифровые исследования керна пока не имеют широкого распространения среди нефтяных компаний России и мира в целом, цифровые исследования керна применяют буквально единицы нефтяных компаний, причем большинство работ, которые выполняются в рамках данной технологии, имеют статус научно-исследовательских. Отчасти это связано с «осторожным» отношением компаний к такого рода способу получения данных о свойствах пласта (как ко всему новому) и во многом такая позиция является вполне оправданной.

Есть и третья сторона уникальности технологии - она является комплексной и в ней переплетены передовые научно-технические достижения из разных направлений: томографии, численных методов, информационных технологий.  

- Расскажите о самой технологии цифровых исследований керна. Что она из себя представляет?

- Коротко, суть технологии ЦК состоит в том, что данные по свойствам породы и пластовой системы рассчитываются исходя из представлений о строении горной породы и имеющихся данных об основных физических свойствах насыщающих породу флюидов (вязкости, например). Представления о внутреннем строении горной породы (геометрии пустотного пространства, распределении минералов) полностью выражаются в численной форме. Эта задача, как правило, решается с использованием рентгеновского томографического оборудования. Имея данные по пространственной конфигурации пустотного пространства керна и зная минеральный состав скелета керна, можно посредством решения уравнений рассчитать фильтрационные свойства рассматриваемого элемента горной породы, а затем пересчитать их на больший масштаб. Идея, согласитесь, красивая. Проблема в том, что решение такой красивой задачи цифрового исследования керна является чрезвычайно сложным процессом, причем это касается всех ее аспектов: реконструкции внутреннего строения керна, математического моделирования одно- и многофазных течений на микроуровне, ремасштабирования данных от микроуровня до мезо- (размер керна) и макроуровня (размер расчетных ячеек геологических и гидродинамических моделей).

В части сложности разработки методов математического моделирования течений на микроуровне можно привести такой пример: у одной известной западной компании на это ушло около 20 лет. Сегодня их технология, пожалуй, является самой совершенной среди альтернативных методов в том смысле, что заложенная в метод модель позволяет численно имитировать массу физических процессов. Использование такого и подобных методов весьма ресурсозатратно – решения задачи для кубика со стороной 1 мм требуют высокопроизводительной компьютерной техники, причем расчет на ней может занимать несколько суток. Замечу, что существующие подходы к численному микромоделированию течений достаточно широко описаны в научной литературе и некоторые из них реализовать сравнительно несложно. Сложно сделать такой метод, который позволял бы адекватно описать процесс и при этом не требовал колоссальных вычислительных ресурсов.

- Сергей Викторович, а как зародилась идея внедрить технологию цифровых исследований керна в Тюменском нефтяном научном центре, и какой опыт имеет ТННЦ в данном направлении?

- О внедрении технологии говорить рано, правильнее говорить об опытных, исследовательских работах по направлению цифровых исследований керна. Разработка «собственного» метода численного микромоделирования в нашем центре началась в 2011 году. Основание было достаточно банальным - проблемы в обоснованности разных зависимостей, особенно функций относительных фазовых проницаемостей (ОФП), возникшие при гидродинамическом моделировании. К этому моменту в публикациях иностранных компаний все чаще стали появляться подходы к цифровому расчету, поэтому Компанией была поставлена задача попробовать реализовать такой подход для расчета ОФП.

Текущий статус нашей работы в части математического моделирования течений на микроуровне состоит в разработке стохастической порово-сетевой модели для расчета ОФП. Созданная специалистами ООО «ТННЦ» ПАО «НК «Роснефть» компьютерная программа позволяет рассчитывать ОФП при разных температурах, имеется пример таких расчетов для условий пласта Русского месторождения. Понимая сложность решаемых задач, имеющиеся у нас наработки в части методов математического микромоделирования пока имеют научно-исследовательский характер.

В направлении цифровых исследований керна отметим также исследовательские работы: в центре исследований керна и пластовых флюидов ООО «ТННЦ» ПАО «НК «Роснефть» были проведены лабораторные эксперименты с использованием компьютерного томографа. Эти исследования были направлены на изучение вытеснения нефти водой в образцах керна разного размера. Если обычные исследования проводятся на керне стандартного размера диаметром 3 см, то в данном случае была проведена работа с полноразмерным керном, диаметр которого составлял 10 см. Проведенные эксперименты дают нам более четкое понимание того, что из себя должна представлять технология «Цифровой керн». Отмечу также, что с использованием компьютерного томографа по объектам Компании отсканировано и проинтерпретировано более 5 погонных км полноразмерного керна.

Также в Компании имеется опыт работы на микротомографе для различных типов горных пород. Эксперименты на микротомографе показали, что реконструкция внутреннего строения горной породы и расчет пористости не является простой задачей, решение которой упирается только в приобретение микротомографа. Важно правильно научиться работать на этом оборудовании и правильно понимать область его применения. Это не просто методические моменты, которые нужно освоить, в нашем понимании – реконструкция горной породы по микротомографии – это научно-исследовательский процесс, который, мы надеемся, должен вылиться в соответствующие рекомендации для конечных пользователей технологии. Можно сказать, что вопрос реконструкции горной породы требует тщательного изучения даже несмотря на наличие на рынке микро- и нанотомографов. К сведению, аналогичной точки зрения придерживаются и некоторые западные специалисты.

- Технология цифровых исследований керна применима лишь к новым месторождениям с ТРИЗ или с ее помощью можно изучать и зрелые месторождения?

- Представляется, что цифровые исследования керна могут быть полезны и для изучения пластов зрелых месторождений.

 Приведу два примера. Как известно, одним из важнейших свойств пластовой системы является относительная фазовая проницаемость, о которой я говорил выше. С помощью физического моделирования на фильтрационных установках умеют определять ОФП для двухфазных систем, например для породы, насыщенной нефтью и водой. Несмотря на то, что физическое моделирование двухфазной фильтрации существует примерно с середины прошлого века, физическое моделирование трехфазных систем до сих пор является трудноразрешимой задачей. Получается, что керн у нас есть, а всесторонне в лаборатории исследовать мы его не можем. Технология цифрового керна позволяет решить эту проблему.

Другой пример – обеспечение данными для изучения в условиях ограниченного количества кернового материала, что характерно, скажем, для шельфовых месторождений. Благодаря новой технологии становится возможным проводить эксперименты многократно на одной и той же цифровой модели керна.

- Сергей Викторович, на Ваш взгляд, какое главное преимущество предоставляет технология цифровых исследований керна?

- Преимуществ довольно много, некоторые уже были озвучены выше. Но поскольку мы начали разговор с эффективности добычи нефти, главным, наверное, стоит считать возможность получения данных о вытеснении нефти различными агентами в идентичных пластовых условиях. Это позволяет более объективно подходить к обоснованию вытесняющего агента. В лабораторных условиях эксперименты по вытеснению, например, водным раствором полимера производятся путем подбора типа полимера, его концентрации. Очевидно, это долго и дорого и не гарантирует получения наилучшего «рецепта», особенно принимая во внимание тот факт, что используемые колонки керна, даже если они близки по своим средним значениям фильтрационно-емкостных свойств, все-таки не идентичны друг другу. По технологии цифровых исследований можно рассмотреть значительно большее количество вариантов или даже конструировать его свойства исходя из конкретных особенностей горной породы и насыщающих ее флюидов.

- Сергей Викторович, почему необходимо создавать свое программное обеспечение для реализации технологии цифровых исследований керна?

- Создание собственного программного обеспечения для ПАО «НК «Роснефть», уверен, является целесообразным и это можно объяснить следующим. Уравнения, которые описывают движение флюидов на микроуровне, значительно сложнее тех, что используются при моделировании фильтрации в гидродинамических симуляторах. Опыт применения разных коммерческих симуляторов для решения одних и тех же задач нередко показывает существенно различные результаты. Очевидно, что когда речь идет о моделировании более сложных процессов, результат может в еще большей степени зависеть от конкретного симулятора. Поэтому в части цифровых исследований керна очень опасно иметь дело с «черным ящиком», нужно, по крайней мере, понимать, как он работает. Более того, если проводить параллели с гидродинамическими симуляторами, замечу, что в этом направлении отсутствие отечественного симулятора привело к массовому внедрению иностранного программного обеспечения и к поспешному созданию своих симуляторов. А учитывая существующие проблемы с введением санкций, нельзя исключать ситуации, что доступ к иностранному программному обеспечению для цифровых исследований керна может быть и закрыт по причине его основной ориентированности на разработку ТРИЗ, а если и нет, то стоимость «продукта» будет для России необосновано высока. Поэтому разработка программного продукта под брендом Компании ПАО «НК «Роснефть» - РН- «Цифровой керн» очень важна. Так, первый программный модуль для моделирования течения жидкости - 1-2-фазная фильтрация в 3D-модели пустотного пространства ПО «РН-Цифровой керн» - планируется ввести в эксплуатацию уже в середине 2020 года.