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.
Новая методика повысит эффективность добычи сланцевого газа почти в два раза
Сланцевый газ, содержащийся в плотных горных породах, добывают методом гидроразрыва — создания искусственных трещин. Однако из-за сложной структуры сланцев важно точно определять зоны для эффективного воздействия. Ученые Пермского Политеха и Китайского университета нефти и газа разработали метод компьютерного моделирования, который с точностью 90% прогнозирует оптимальные участки для трещин. Это снижает риски, затраты и повышает добычу, заменяя дорогие лабораторные испытания.
Статья с результатами опубликована в журнале Society of Petroleum Engineers. Исследование выполнено при поддержке Национального фонда естественных наук Китая и Правительства Пермского края.
Сланцевый газ состоит преимущественно из метана и используется как альтернатива традиционному газу: в качестве химического сырья для производства пластмассы, удобрений, смол и других продуктов, для отопления домов и как топливо в автомобилях и электроэнергетике. Его запасы в мире велики и во многих отраслях промышленности он способен заменить уголь, тем самым снизив выбросы углекислого газа в атмосферу.
Однако из-за тектонических особенностей породы, плотности и разнородного минерального состава добывать газ из сланцевых пород сложнее, чем из песчаников, карбонатных или угольных пластов. Особенно с больших глубин (более 3,5 километров). Поэтому, чтобы повысить эффективность гидроразрыва в таких условиях, важно заранее определить, в каких зонах выгоднее создавать дополнительные трещины. Без точного прогноза легко ошибиться с выбором места, что может вызвать обрушение пласта, утечку газа в атмосферу и пустую трату многомиллионных вложений на выполнение операции.
Обычно для этого проводят лабораторные испытания керна – образцов, извлеченных из скважин. Они помогают изучить механические свойства породы и понять, как она может деформироваться при гидроразрыве пласта. Однако для экспериментов требуется большое количество подобных образцов, а их добыча в глубокозалегающих пластах – это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Также лабораторный анализ не учитывает неоднородность сланцев – их слоистость, пористую структуру и сложный минеральный состав, что может неправильно сказаться на результатах анализа.
Современные технические возможности позволяют с высокой точностью быстро и дешево воспроизводить горные породы с различными характеристиками в цифровом виде. А также многократно проводить виртуальные эксперименты и моделировать их деформацию в различных условиях.
Ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из Китая разработали метод, который на основе детализированных трехмерных цифровых моделей керна позволяет спрогнозировать успешность гидроразрыва пласта в глубоких слоях сланцевых месторождений.
– Путем сканирования горной породы компьютерной томографией и обработки снимков электронной микроскопией мы создали настоящий трехмерный цифровой двойник керна, с помощью которого узнали точную структурную информацию о породе – пористость, микротрещины и минеральный состав сланца, включающий глину, кварц, полевой шпат и пирит. Сравнение с реальными образцами доказало правильность созданного 3D-образца. Погрешность составила всего 3-9%, – рассказывает Владимир Поплыгин, директор Когалымского филиала ПНИПУ, кандидат технических наук.
Далее эксперты смоделировали проведение гидроразрыва и рассчитали, как именно трехмерная модель керна деформируется под нагрузкой и какие параметры на это влияют. Результаты показали, что чувствительность сланцевой породы к повышению трещиноватости зависит от угла падения трещины и пласта, их плотности, твердости, длины, хрупкости минералов в составе, а также возникающих напряжений в процессе.
На основе полученных данных ученые разработали комплексную модель для оценки проницаемости глубоких сланцевых резервуаров, которая учитывает все эти факторы и позволяет предсказать зоны, где проведение гидроразрыва пройдет наиболее эффективно.
– Правильность прогнозирования модели мы оценили на практике в условиях сланцевого газового месторождения в Китае. На основе результатов модели был разработан подходящий сценарий операции и проведен гидроразрыв на двух участках разной глубины (3580-3640 и 3660-3730 метров). В первой зоне начальная добыча газа оказалась высокая, но коэффициент извлечения низкий. Напротив, для второй зоны характерны высокая начальная добыча и высокий коэффициент извлечения. Наша разработка достаточно точно предсказала эти различия, что подтверждает достоверность моделирования трещиноватости с помощью цифровой технологии, – поделился Владимир Поплыгин.
По словам исследователей в России такая разработка может быть полезна при добыче углеводородов из Баженовской Доманиковой свит на Урале и в Западной Сибири – комплексы нефтематеринских пород, которые характеризуются низкой проницаемостью пластов.
Методика ученых Пермского Политеха и Китайского университета позволяет повысить уровень добычи газа на основе реальных данных без дорогостоящих лабораторных исследований. Модель, предсказывающая успешность гидроразрыва пласта, повысит его эффективность, а также сократит время и затраты на подготовку и проведение операции.
Telegram 
Дзен 
VK Крупнейшее в мире озеро, Каспийское море, давно теряет свой объем по разным причинам, специалисты указывают на перемены климата как глобального, так и регионального. Российские океанологи недавно обнаружили на севере Каспия новый остров, очередное подтверждение обмеления моря. Naked Science связался с учеными, открывшими участок суши, и выяснил подробности.
Ученые не раз описывали, как живущие в дикой природе приматы, слоны и птицы изготавливали и применяли орудия, но о подобных примерах среди морских животных сообщалось реже. Недавно американские и британские исследователи китов наблюдали такое поведение у косаток: млекопитающие использовали обрывки водорослей по аналогии с мочалкой — в процессе взаимного груминга.
Боеголовки, размещенные на орбите, наносят удар быстро и по любой точке Земли — широко расхожая и в корне неверная картина. О планах космического базирования боеголовок пишут СМИ и спорят в интернете. Однако их размещение на орбите не дает боевых преимуществ: напротив, оно намного проигрывает МБР в эффективности. Разберемся, почему это так.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.
Нарастающий в последние десятки лет пластиковый кризис многие годы пытались решить наращиванием вторичной переработки пластика. Ученые выяснили, что такие переработанные полимеры негативно повлияли на развитие подопытных животных.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
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