Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Улучшен способ создания 3D-модели горных пород с помощью рентгеновской томографии
Ученые Пермского Политеха разработали метод, который позволяет решить проблемы исследования образцов горной породы с помощью томографа путем создания цифровых моделей керна. Для этого они написали отечественную программу, которая сама производит вычислительный эксперимент. Это позволяет точно контролировать параметры порового пространства и плотности скелета горной породы, а также наиболее достоверно интерпретировать структуры пустотного пространства по результатам рентгеновской томографии.
Для эффективной добычи нефти нужно знать, как изнутри устроена горная порода пласта-коллектора и каковы ее свойства: пористость, проницаемость, водонасыщенность, наличие в ней трещин и каверн (крупных пустот). Для изучения этих параметров ученые извлекают керн (образец горной породы) из скважин с глубин до трех тысяч метров, изготавливают из него цилиндры высотой и диаметром 30 миллиметров и изучают с помощью рентгеновского томографа, который делает серию рентгеновских снимков образца, а затем преобразует их в 3D-модель.
Такой метод позволяет исследовать горную породу без разрушения и визуализировать ее внутреннюю структуру, включая поры. Однако применение томографии для наиболее распространенных образцов керна размером 30 миллиметров ограничено, так как размер многих пустот оказывается меньше, чем может различить томограф, а значит, невозможно исследовать образец подробно.
Также трудной остается задача отделения минерального скелета горной породы от воздуха в порах и трещинах внутри образца. Ученые Пермского Политеха разработали метод, который позволяет решить проблему путем создания цифровых моделей керна. Для этого они написали отечественную программу, которая сама производит вычислительный эксперимент. Это позволяет точно контролировать параметры порового пространства и плотности скелета горной породы, а также наиболее достоверно интерпретировать структуры пустотного пространства по результатам рентгеновской томографии.
Статья опубликована в журнале «Георесурсы». Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования России.
При поиске, разведке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений необходимо знать фундаментальные свойства пород, в которых накапливаются углеводороды (они называются породами-коллекторами). От их характеристик зависят объемы извлекаемых запасов и методы добычи (например, необходимость гидроразрыва пласта). Их изучением занимаются ученые – петрофизики, а свои исследования они проводят на керне – образцах горных пород, которые извлекают из скважин при бурении.
Пористость и проницаемость – ключевые характеристики пласта. По ним можно определить, как жидкость будет двигаться, сколько нефти потенциально содержится и как легче ее извлечь. Непосредственно измерить их можно только на образцах керна. В последние годы их исследования все больше проводятся с помощью рентгеновской томографии. Трехмерные модели, полученные в результате томографии, позволяют видеть поры и трещины, измерять их размеры и форму, а также изучать минеральный состав породы, однако при этом большую проблему представляет задача определения границы между минеральным скелетом и пустотным пространством образца.
Компьютерная томография для образцов керна стандартного размера 30 на 30 миллиметров может визуализировать только крупные пустоты. Неизученными остаются мелкие (менее 0,1 миллиметра), от которых в немалой степени зависит, сколько нефти удастся извлечь из пласта. Предпринимаются попытки комбинировать томографию с другими способами, но такие подходы упираются в эффект масштаба из-за значительных различий в размерах изучаемых неоднородностей (от долей миллиметров до нанометров).
Для решения этих проблем ученые Пермского Политеха применили метод создания искусственных моделей (их называют цифровыми фантомами) и провели с их помощью вычислительный эксперимент.
– Компьютерное моделирование решает главную проблему – невозможность полного и достоверного измерения свойств реальных образцов. В них мы не контролируем все параметры: например, не можем заглянуть в каждую пору и измерить ее точный объем, знать плотность каждой составной части и так далее. А все это в конечном итоге необходимо для понимания того, сколько нефти может содержаться в коллекторе и как она в нем движется. Поэтому мы создали такие модели на компьютере для улучшения процесса исследования реальных образцов, – комментирует Ян Савицкий, инженер кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ, кандидат технических наук.
– Для получения фантомов с полностью заданными параметрами мы написали программу на языке Python. С ее помощью мы разработали виртуальные образцы с разными свойствами – так, чтобы имитировать настоящий керн. При этом мелкие поры в них составляли большинство (75-95 процента от объема), а соотношения между долями пор крупного размера задавалось случайно. Затем мы повторили процедуру томографического исследования, как если бы мы исследовали реальные фрагменты горной породы: воспроизвели процесс получения рентгеновских 2D-снимков и из них создали трехмерную структуру.
Таким образом было получено и проанализировано 124 цифровых фантома. Этот способ позволил нам сравнить характеристики исходной модели и полученной томограммы и предложить собственную модель для повышения достоверности визуализации порового пространства в образцах керна. Это улучшит оценку пористости реальных образцов по результатам рентгеновской компьютерной томографии, – рассказывает Сергей Галкин, профессор, декан горно-нефтяного факультета, доктор геолого-минералогических наук.
Модель, созданная учеными Пермского Политеха, имеет хорошее качество прогноза: применение модели прогноза граничного значения на реальных данных томографии на 46 образцах керна пластов коллекторов нефтяных месторождений Пермского края (которые не использовались для разработки модели) показало хорошее соответствие при оценке коэффициента пористости, коэффициент корреляции между фактическим и прогнозным значением r=0,751 (чем ближе значение r к единице, тем лучше корреляция).
Так исследование политехников повысит эффективность обработки результатов томографии образцов нефтегазоносных пород, а также поможет в разработке отечественных программ для анализа таких томографий.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
На отвесных скалах итальянского побережья, куда десятилетиями поднимались только скалолазы, скрывалась уникальная находка. Речь идет о загадочных отпечатках, которые рассказали драматическую историю, развернувшуюся много миллионов лет назад. Ученые считают, что стали свидетелями момента внезапной паники животных, причиной которой было землетрясение.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно