Метод расчета коэффициентов пористости и проницаемости горной породы на основе кривых капиллярного давления

Abstract

The purpose of the work is to create the scientific and methodological basis for the study of the influence of large-scale effects on the reservoir porosity and permeability of earth material. The algorithm of the stochastic reconstruction of the pore space topology is developed on the basis of capillary pressure curves. The two-dimensional fluid flow in the pore space was calculated to predict reservoir properties of the earth material. The calculation results are given for the neocomian deposits of Western Siberia. The results of numerical simulation are shown for the sample as a whole and depending on the size of the computational domain. The estimation of the influence of the correlation parameter, which is maximum connection range (the maximum distance at which two pores may be interconnected) on the coefficients of open (effective) and connected porosity, is determined in this paper. It is shown that setting the stochastic network model based on core research requires selection of a number of correlation and topological parameters.

Цель данной работы – создание научно-методической основы для изучения влияние масштабных эффектов на фильтрационно-емкостные свойства горной породы. Для выполнения поставленных целей был разработан алгоритм стохастического воссоздания топологии порового пространства на основе кривых капиллярного давления. Также был реализован расчет двухмерного потока флюида в масштабе порового пространства для прогнозирования фильтрационных свойств горной породы и были приведены результаты расчетов для неокомских отложений Западной-Сибири. Результаты численного моделирования представлены для исследуемого образца как целиком, так и в зависимости от размеров расчетной области. Дана оценка влияния корреляционного параметра – максимального радиуса связи (максимальное расстояние, на котором две поры могут быть соединены между собой) – на коэффициенты общей и связанной (открытой) пористости. Показано, что для настройки стохастической сетевой модели на керновые исследования необходим подбор ряда корреляционных и топологических параметров.