Заказать работу


Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Особенности применения методов геостатистики для решения задач моделирования пористого пространства

Работа №33961
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметгеология и минералогия
Объем работы34
Год сдачи2019
Стоимость3700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 66
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Аннотация 2
Содержание 3
Список иллюстраций 4
Список условных обозначений и сокращений 5
Введение 6
1 Объект исследования 7
2 Лабораторные методы определения фильтрационно-емкостных свойств 11
2.1 Стандартные методы определения. Метод Преображенского 11
2.2 Стандартные методы определения. Определение пористости по данным ГИС 13
2.2.1 Определение пористости по удельному сопротивлению 13
2.2.2 Определение пористости по ПС 15
2.2.3 Определение пористости пород по данным нейтронного каротажа 16
2.2.4 Определение коэффициента пористости по акустическому каротажу 19
2.3 Новейшие методы определения 20
2.3.1 Метод рентгеновской микротомографии для изучения пористости 20
2.3.2 Методы нестрогой фотограмметрии 22
3 Результаты исследования и обсуждения 26
3.1 Экспериментальное определение пористости. Результаты лабораторных исследований . 26
3.2 Стохастическое моделирование распределения пористого пространства 28
Вывод 32
Список использованных источников


Настоящая работа написана по обобщенным аналитическим материалам собранным во время преддипломной практики проходивший на территории института геологии и нефтегазовых технологий казанского (приволжского) федерального университета.
Во всем мире большой актуальностью пользуются методы повышения нефтеотдачи, которые основаны на изменении направления фильтрационных потоков и выравнивании фронта вытеснения, такие как потоотклоняющие технологии и полимерное заводнение. Для прогнозирования эффекта от применения таких технологий часто используется так называемое численное моделирование.
Время, которое приходится тратить для расчета гидродинамической модели, колеблется от часов до дней, в зависимости от осложнённости геологического строения, длительности выработки месторождения, детальности сетки и вычислительной способности компьютеров. Для более быстрой обработки приходится прибегать к укрупнению сетки, однако это всегда приводит к потери информации и ускорением счета. В связи с этим актуальным является минимизация потерь информации и учет микронеоднородности при помощи метода ремасштабирования геологических моделей [1].
Информационной основой для конструирования геологической модели, которая представляет собой трехмерное статичное распределение параметров пласта, и гидродинамической модели, демонстрирующей пластовые течения, служат данные обработки геофизических и гидродинамических исследований скважин, лабораторных исследований керна, сейсморазведки и др. Однако каждый тип информации характеризуется собственным масштабом: от миллиметров до километров. Поэтому для корректного учета разномасштабности информации при математическом моделировании используются специальные методы ремасштабирования. «Upscaling», процедура укрупнения трехмерной сетки и усреднения фильтрационно-емкостных свойств при переходе от детальной геологической модели к укрупненной гидродинамической модели, является одним из видов ремасштибрования

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


Определение фильтрационно-ёмкостных свойств является одной из важных задач при поисках и добычи нефти, поэтому использование лабораторных методов для определения характеристик породы являются актуальными на сегодняшний день, а создание новых методов для получения ещё более точных данных является уникальным в своем роде. Однако применение любого машинного метода сводится к тому, что прибор имеет свою разрешающую способность и свою точность, поэтому информация даже об одном образце полученная разными методами будет отличаться, причем не является возможным провести какую-либо корреляцию и выявить зависимость. И всё-таки, чтобы свести к минимуму эти погрешности, следует использовать образец очень малых размеров (с ребром менее 5 мм), тогда будет получена достаточно точная картина о пустотном пространстве горной породы, но создание такого маленького образца является сложной задачей и на данный момент почти невозможной. Поэтому на данной стадии можно сказать, что применение стандартных и новейших методов в сочетании, помогут прийти к более точному определению коэффициента пористости, но для идеального результата этого будет не достаточно.


1. Е.О. Сазонов, А.Н. Нугаева Ремасштабирование свойств полимера и свойств течения пластовых флюидов при расчетах на грубой сетке, 2015, с. 72-77.
2. И.О.Баюк, В.И. Рыжков Определение параметров пустотного пространства сложно построенных карбонатных коллекторов по данным многоволновой акустики на основе теории эффективных сред, 4 с.
3. М.Л. Сургучев, В.И. Калганов Извлечение нефти из карбонатных коллекторов, Москва «Недра», 1987, 229 с.
4. В.Д. Викторин, Н.А. Лыков Разработка нефтяных месторождений, приуроченных к карбонатным коллекторам, Москва «Недра», 1980, 202 с.
5. Бурова И.А. ФГУП «Всероссийский нефтяной научно-исследовательский геологоразведочный институт» Карбонатные коллекторы ведско-нижнекембрийского нефтегазоносного комплекса Восточной Сибири, 2010, 18 с.
6. В.Н. Киркинская, Е.М. Смехов Карбонатные породы-коллекторы, 1981, 258 с.
7. Ю.П. Балабанов, И.П. Зинатуллина К(П)ФУ учебно-методическое пособие по курсу «Геофизические исследования скважин» Результаты геофизических исследований для решения некоторых задач нефтепромысловой геологии, Казань, 2017, 56 с.
8. И.А. Мараев Комплексная интерпретация результатов геофизических исследований скважин, Москва, 2013, 99 с.
9. Я.В. Савицкий Современные возможности метода рентгеновской томографии при исследовании керна нефтяных и газовых месторождений, Пермь, 2015, 10 с.
10. Floth, M. Breuer, M. An Optical Three-Dimensional Measurement Technique for a Detailed Non-Contact Data Acquisition of Object Surfaces in the fields of Cultural Heritage, Archeology and the Care and Preservation of Historic Monuments. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVIII, Part 5, P. 240244. ISSN 1682-1777.
11. Starovoytov, A., Kosarev, V., Fattakhov, A. Technology of photogrammetrical imaging and processing of the sample surface aimed to porosity definition // (2018) International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 18 (2.3), pp. 225-232.
12. Agisoft LLC. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan Professional Edition,
версия 1.2 [Электронный ресурс]. Спб.: 2016. Режим доступа:
http://www.agisoft.com/pdf/photoscan 1 2 ru.pdf.
13. Starovoytov A.V., Saifutdinova. Spatial information recording procedure involving methods of close range photogrammetry as applied to archaeological researches // International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM. Albena Resort, Bulgaria. Jun 2015. Vol. 1. pp. 801-806.
14. Старовойтов А.В., Чернова И.Ю. Создание локальной инфраструктуры пространственных данных для ведения археологических исследований на базе современных геодезических и ГИС-технологий // V международной науч.-практ. конф. «Фундаментальная наука и технологии - перспективные разработки» (Fundamental science and technology - promising developments V). North Charleston, USA. 2015. Т. 2. с. 18-29.
15. Р.Х. Сунгатуллин, Р.Р. Исламова, Р.И. Кадыров, Г.М. Сунгатуллина Традиционные и прецизионные методы изучения порового пространства нефтеносных коллекторов, 2017, с. 90-92


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.

Пожалуйста, укажите откуда вы узнали о сайте!



© 2008-2020 Cервис продажи образцов готовых курсовых работ, дипломных проектов, рефератов, контрольных и прочих студенческих работ.
.