КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 17-17-01310

НазваниеМногофазная фильтрация в пористых средах: динамическая связь масштаба пор и месторождений

РуководительГерке Кирилл Миронович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регионфедеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук, г Москва

Года выполнения при поддержке РНФ2017 - 2019

КонкурсКонкурс 2017 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле, 07-404 - Физические поля континентов и дна океана

Ключевые словамногофазная фильтрация, сеточные модели, моделирование в масштабе пор, Дарсианские модели течения, капиллярные силы, вязкие силы, нравитационные силы, входное капиллярное давление, рентгеновская микротомография, стохастическое совмещение масштабов, бессеточные методы, относительные проницаемости, апскейлинг, неоднородная смачиваемость, динамическое совмещение мультимасштабных моделей

Код ГРНТИ37.31.15


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Актуальность проблемы данного исследования трудно переоценить: многофазная фильтрация является ключевым физическим аспектом множества приложений активности индустриальной активности человека, а также определяет его взаимоотношения с окружающей средой. Задачи моделирования течений более одного флюида через пористую среду имеют большую значимость для 1) повышения отдачи нефти и газа на месторождениях, 2) накопления углекислого газа в подземных резервуарах 3) управления водными ресурсами и их восстановлением. Существующие методы моделирования многофазной фильтрации сконцентрированы на описании какого-либо одного иерархического уровня течения (поры, керновый материал, ячейка дарсианского симулятора, сотни метров и километры подземных резервуаров и т.д.), причем понимание того, что все эти масштабы должны быть связаны, существует уже давно. Однако, технологий, позволяющих проводить моделирование на нескольких масштабах одновременно, пока не существует. По этой причине, особенно важными представляются исследования, направленные на разработку фундаментальных методов совмещения масштабов при моделировании и повышения физической достоверностей моделей многофазной фильтрации в пористых средах. Таким образом, проект нацелен на разработку, верификацию и применение к реальным задачам инновационных и новых подходов к моделированию на основе совмещения масштабов и динамической стыковки моделей в масштабе пор и в масштабе месторождения. Все основные физические и механические принципы фильтрации могут быть описаны только в масштабе пор. Однако, моделирование в масштабе пор можно проводить на достаточно малых объемах пористых сред ввиду вычислительных сложностей. При этом, для управления добычей на месторождениях, проектирования закачки углекислого газа и устранения загрязнений водных ресурсов необходимо проводить моделирование в масштабе сплошной среды. Это делается с помощью так называемых дарсианских моделей, основанных на многофазном уравнении Дарси. Такие модели требуют параметризации для описания физики процессов, происходящем в масштабе пор. Эти параметры получают с помощью эмпирических моделей или за счет времяемких измерений в лабораториях на ненарушенных образцах породы. В последние годы опубликовано немало статей в научных журналах, посвященных проблемам и неточностям таких подходов к параметризации дарсианских моделей. Развитие рентгеновской томографии и стохастических методов реконструкции для изучения строения образцов пористых сред, а также развитие численных методов моделирования в масштабе пор позволяют теперь получать все необходимые параметры с помощью моделирования, что открывает абсолютно новый уровень развития технологий иерархического моделирования многофазной фильтрации. Таким образом, проект нацелен на разработку, верификацию и применение к реальным задачам инновационных и новых подходов к моделированию на основе совмещения масштабов и динамической стыковки моделей в масштабе пор и в масштабе месторождения. Научная новизна поставленной задачи состоит в наборе инновационных решений проблем обеспечения и правильного моделирования в масштабе месторождения, для чего необходимы параметры сплошной среды, которые зависят от конкретных граничных условий и, потому, могут быть получены только при помощи сложных и времяемких лабораторных экспериментов (месяцы) или с помощью моделирования в масштабе пор (часы). Моделирование в масштабе пор может быть динамически связано с дарсианской моделью и служить источником постоянно изменяющихся (в зависимости от состояния модели месторождения) параметров сплошной среды, что практически невозможно осуществить на основе лабораторных экспериментов. Достижение поставленных задач и возможности получения запланированных результатов определяется составом нашего коллектива, который имеет богатый опыт совместной деятельности в области предлагаемого проекта, необходимый багаж профессиональных навыков, значительный задел в области предлагаемого проекта что подтверждено публикациями участников гранта в ведущих мировых журналах.

Ожидаемые результаты
Задачей настоящего проекта является создание технологии мультимасштабного моделирования многофазной фильтрации за счет динамической стыковки моделей в масштабе пор и дарсианской модели. Для решения этой задачи также необходимо решить целый набор фундаментальных научных проблем, касающихся физики многофазной фильтрации в пористых средах. А именно, нужно научно обосновать, описать и верифицировать динамическую модель многофазной фильтрации в масштабе пор. Для этой задачи мы выбираем метод сеточных моделей, которые позволяют быстро моделировать процессы фильтрации по сравнению с другими методами. Однако высокая производительность этих моделей является следствием значительного упрощения геометрии пористых сред. Наши последние исследования показывают, что в существующих сеточных моделях многие такие упрощения приводят к значительным ошибкам при моделировании, в частности за счет описания реальной геометрии поровых каналов простыми фигурами (окружность, треугольник, прямоугольник, звезда и т.п.). Мы предлагаем изменить эту парадигму сеточных моделей, которая привела к стагнации их развития в последние несколько десятков лет и создать сеточные модели без упрощения геометрии пор. В такой постановке и учетом предлагаемых подходов предлагаемый проект не имеет мировых аналогов и позволит в случае успешного его выполнения вывести нашу группу на передовые позиции в области моделирования многофазной фильтрации. Для этого необходимо: 1) создать новые, быстрые и точные (топология и геометрия порового пространства) методы выделения сеточных моделей из 3D изображений пористых сред, 2) разработать новые методы описания фильтрационных характеристик элементов сеточных моделей на основе прямого моделирования и машинного обучения, 3) разработать новый симулятор многофазной фильтрации с учетом всех полученных достижений с учетом новой архитектуры элементов модели. Это позволит вывести сеточные модели на принципиально новый уровень физического описания моделируемых процессов и сделает их достаточно точными для решения реальных задач. Следующим шагом является выбор и адаптация (или создание собственной) дарисанской модели для совмещения с сеточной моделью. И заключительной основной проблемой, необходимой для решения конкретной задачи проекта, является динамическое совмещение дарсианской и сеточной модели для параллельного моделирования и обмена данными. Сеточные модели в такой постановке получают от дарсианской модели граничные условия, моделируют фильтрацию в масштабе пор и определяют параметры модели сплошной среды, которые затем передаются дарсианской модели для моделирования течения в масштабе месторождения. Построенные такой иерархической модели фильтрации и технологии моделирования, их верификация на богатом материале, накопленном нашим коллективом исследователей, позволит перевести современные методы на качественно новый уровень и решить целый ряд прикладных задач. Разработанные методы моделирования могут эффективно использоваться для повышения выработки углеводородов, таким образом ожидается, что результаты исследований и разработанные технологии свое практическое применение в области добычи и разработки месторождений углеводородного сырья, а дальнейшая коммерциализация исследований путем их продвижения в практику нефтедобывающих компаний, работающих в России, позволит достичь ощутимого положительного экономического эффекта.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2017 году
В рамках первого года работ по Проекту был разработан целый комплекс новых методов работы с 3D изображениями внутреннего строения пористых сред, который позволит создать сеточные модели нового поколения на последующих этапах выполнения Проекта: 1) Был разработан вычислительно эффективный и точный метода выделения сеточных моделей из 3D бинарных изображений пористых сред. Метод был верифицирован как на искусственных образцах, так и на реальных сканах различных пород-коллекторов. 2) К нашему программному коду была подключена открытая библиотека vtk и отработан метод визуализации структуры сеточных моделей без использования сторонних пакетов. 3) Был разработан метод выделения сеточной модели из больших массивов данных на основе разбиения его на подобъёмы. Метод был верифицирован с помощью больших сканов образцов песчаника и карбонатов. Было показано, что применения такого метода не влияет на результаты моделирования двухфазной фильтрации, а в случае течения одного флюида значения проницаемости отличаются не более чем на 25%,в зависимости от размеров областей, на которые разбивается большой объём. 4) Был разработан метод выделения иерархической сеточной модели с учетом невидимой пористости. Метод был апробирован на подготовленных данных карбонатов иерархического строения. 5) Был разработан метод выделения сеточной модели с учетом материала стенок пор и концепция описания неоднородности смачивания в такой модели. 6) Был разработан негеометрический метод расчета входного давления, позиций менисков и локальной зависимости насыщения-капиллярного давления. При разработке и применении новых методов был получен целый ряд уникальных результатов, большая часть их которых пока еще не опубликована. За первый год было опубликовано три работы в изданиях, индексируемых Web of Science/Scopus, при этом две из них были опубликованы в журналах из первой квартили Q1. На основе анализа и моделирования фильтрации в изображениях после совмещения масштабов было показано, что хотя для целого ряда задач методика стохастического совмещения изображений может применяться с незначительными ошибками этого метода, для более широкого круга задач метод необходимо дорабатывать (неточность существующих методов стохастической реконструкции, сшивка статистически неоднородных зон, дополнительный цикл отжига для стирания границ получаемых при суперпозиции, учет кросс-корреляций и т.д.). Эти результаты были изложены в статьях SPE и Geoderma. В коллаборации с учеными из Университета Аделаиды были проведены работы в области применения теории перколяции для быстрого предсказания свойств двухфазной фильтрации. При проведении сравнения результатов на основе этих двух кодов были получены практически идентичные результаты, что позволяет предположить, что разрабатываемые методы будут очень полезны при построении иерархических сеточных моделей и быстрых расчетах в них. В настоящее время мы подготавливаем первую совместную публикацию по этим результатам. При проведении сравнения результатов моделирования на основе основных методов моделирования в масштабе пор: численного решения уравнения Стокса, решеточного метода Больцмана и сеточных моделей (как классических, так и разработанных нами в рамках Проекта) оказалось, что только расчеты в сеточной моделей нового поколения (с параметризацией на основе машинного обучения) мы смогли получить расчетные значения проницаемости в доверительном интервале на основе расчетов решеточным методом Больцмана с двумя релаксациями и сдвигаемой границей нулевой скорости (на основе так называемого параметра magic number). Нам удалось показать, что сеточные модели могут не только точно рассчитывать проницаемость, но и требуют значительно меньше ресурсов для расчетов. Публикация с результатами находится на рассмотрении в ведущем международном журнале. По результатам работы за год группа подготовила шесть статей в зарубежные издания, три из которых уже опубликованы, другие находятся в стадии рецензии: Для распространения получаемых результатов и разработанных программных комплексов (после публикации описывающих их статей) мы создали ресурс нашей исследовательской группы в сети Интернет: www.porenetwork.com.

 

Публикации

1. - Создана цифровая модель российских почв Индикатор, - (год публикации - ).

2. - Такой же заголовок Полит.ру, 04 декабря 2017, 10:32 (год публикации - ).

3. - Такое же название Гезета.ру, 04.12.2017 | 13:49 (год публикации - ).

4. - Ученые построили единую цифровую модель почвы ВсеСМИ, - (год публикации - ).

5. - Копия сообщения Индикатора сайт РНФ, - (год публикации - ).

6. Герке К.М., Карсанина М.В., Сизоненко Т.О., Мао Ш., Гафурова Д.Р., Корост Д.В. Multi-Scale Image Fusion of X-Ray Microtomography and SEM Data to Model Flow and Transport Properties for Complex Rocks on Pore-Level SPE Technical Paper, - (год публикации - 2017).

7. Карсанина М.В., Герке К.М., Скворцова Е.Б., Иванов А.Л., Маллантс Д. Enhancing image resolution of soils by stochastic multiscale image fusion Geoderma, 314, 138-145 (год публикации - 2018).

8. Мао Ш., Герке К.М., Сизоненко Т.О. A new way to parameterize hydraulic conductances of pore elements: A step towards creating pore-networks without pore shape simplifications Advances in Water Resources, 105, 162-172 (год публикации - 2017).


Аннотация результатов, полученных в 2018 году
В рамках второго года работ по Проекту был получен целый ряд новых результатов, которые не только представляют значительный интерес с фундаментальной точки зрения, но и являются заделом на следующий год выполнения Проекта: 1) Были созданы (в том числе на основе новой разработанной в 2018 году методике) большие массивы 3D изображений пористых сред для верификации и тестирования иерархических моделей. По отдельным частям, представляющим разные домены невидимой пористости, были рассчитаны свойства элементов иерархической пористой модели. 2) Для реальных 3D изображений различных доменов пористости ниже порога разрешения рентгеновской микротомографии были рассчитаны параметры теории перколяции. 3) На основе ранее определенных параметров теории перколяции свойства невидимой пористости были рассчитаны на основе теории перколяции и теории эффективных сред. 4) Был доработан выполненный в 2017 году метод моделирования положения менисков при многофазной фильтрации на основе негеометрического метода минимизации поверхностной энергии. 5) Была получена зависимость между геометриями поровых каналов и их гидравлическими проводимостями. 6) Была получена зависимость между геометриями поровых каналов и гидравлическими проводимостями менисков флюидов в этих каналах при разных капиллярных давлениях и при разных механизмах вытеснения/совместного течения. 7) Было проведено дальнейшие тестирования дарсианской модели. Были проведены многочисленные тестовые запуски дарсианской модели. Параметризация проводилась с помощью квазистатического сеточного симулятора с приближением расчетных кривых эмпирическими моделями (что обеспечило простоту встраивания таких данных в дарсианский симулятор на этом этапе). 8) Было проведено сравнение результатов описания свойств невидимой пористости с помощью всех подходов: прямым моделированием на больших объемах, с параметризацией по стохастическим реконструкциям и РЭМ, и на основе теории перколяции и теории эффективных сред. 9) Был разработан принципиально новый метод реконструкции с иерархической оптимизацией на основе перемасштабированных корреляционных функций. Статья с описанием метода принята к публикации в журнале Physical Review Letters. 10) Методы стохастической реконструкции нашего коллектива, разрабатываемые для пористых сред, были применены в отличной научной дисциплине — пищевой индустрии. Однако этот опыт позволил нам посмотреть на свои методы с несколько другого угла и разработать вышеописанный потенциально прорывной метод. 11) Был разработан прототип методики оценки стационарности на основе быстрого расчета корреляционной функции сверткой. 12) Одним из неожиданных, но потенциально важнейших результатов стало исследование условий для расчета тензора фильтрационных характеристик, пока исследования были проведены только для проницаемости. Также мы показали, что на основе расчета тензора фильтрационных характеристик можно определять ориентацию кернового материала. 13) После исследований тензоров проницаемости в масштабе пор, мы провели параметризацию дарсианской модели на основе тензорных фильтрационных характеристик. Результаты моделирования с учетом тензорности проницаемости значительно отличаются от таковых при использовании скалярных значений. Отдельно отметим идущую работу по парамтеризации дарсианской модели с помощью тензоров, рассчитанных на микроуровне. 14) Помимо стандартных течений в порах на микроуровне, мы дополнительно исследовали наномасштаб и проверили возможность парамтеризации сеточной модели по данным прямого моделирования на наномасштабе. Мы показали, что общая идея настоящего Проекта будет отлично работать и для недарсиансокого течения в нанопористости. 15) Параллельно тренировке нейронной сети для предсказания гидравлических характеристик элементов сеточных моделей, мы опробовали сверточные сети для сегментации изображений пористых сред. Нам удалось показать, что сверточные сети могут проводить точные сегментации по входным «true data». Мы также предложили подход, как получить действительно «true data» для тренировки сетей с использованием разработанных методик. 16) Под руководством участников проекта были защищены 3 дипломные работы ведущих ВУЗов. 17) В 2018 году на конференции «ГеоЕвразии» был проведен курс по обучению основам обработки изображений и моделированию в масштабе пор (новость РНФ - http://rscf.ru/ru/node/2895). 18) Помимо публикации в журнале Computers and Geosciences, мы также опубликовали бесплатное ПО для проведения моделирования в масштабе пор — FDMSS. ПО можно скачать на сайте группы по адресу — https://porenetwork.com/download/fdmss/. 19) По результатам работы за год группа подготовила восемь статей в известные зарубежные журналы в высоким импакт-фактором и российский журнал. Было опубликовано четыре статьи индексируемых в Scopus/WoS, из них три — из первой квартили Q1. Для распространения получаемых результатов и разработанных программных комплексов (после публикации описывающих их статей) мы создали ресурс нашей исследовательской группы в сети Интернет: www.porenetwork.com. Многие достижения нашей группы освящались ведущими СМИ и телевидением: http://rscf.ru/ru/node/2931, http://rscf.ru/ru/node/3123, http://rscf.ru/ru/node/3335, http://rscf.ru/ru/node/uchenye-sdelali-3d-model-edy-po-dvumernomu-izobrazheniyu-ee-vnutrenney-struktury.

 

Публикации

1. - Грантополучатели РНФ рассказали о своих разработках работникам нефтегазовой индустрии Пресс-служба РНФ, Был проведен курс по моделированию фильтрационных характеристик пористых сред. (год публикации - ).

2. - Физики помогут нефтяникам добывать больше углеводородов Пресс-служба РНФ, пресс-служба РАН, Газета.ру, Наука и Жизнь, Взгляд и др., - (год публикации - ).

3. - Портрет пласта в 3D. Ноутбук повысит добычу нефти Пресс-служба РНФ, Российская газета и др., - (год публикации - ).

4. - Ученые сделали 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутренней структуры Пресс-служба РНФ, Газета.ру и др., - (год публикации - ).

5. - Ученые сделали 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутренней структуры Россия 1, - (год публикации - ).

6. Герке К.М., Васильев Р.В., Хиревич С., Коллинз Д., Карсанина М.В., Сизоненко Т.О., Корост Д.В., Ламонтагне С., Маллантс Д. Finite-difference method Stokes solver (FDMSS) for 3D pore geometries: Software development, validation and case studies Computers and Geosciences, Volume 114, Pages 41-58 (год публикации - 2018).

7. Герке К.М., Карсанина М.В., Деросси А., Северини К. Создание 3D моделей пищевых продуктов по ограниченным входным данным Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 31-35 (год публикации - 2018).

8. Герке К.М., Карсанина М.В., Хомяк А.Н., Дармаев Б., Корост Д.В. Tensorial Permeability Obtained from Pore-Scale Simulations as a Proxy to Core Orientation in Non-Aligned Rock Material Society of Petroleum Engineers Technical paper, SPE Russian Petroleum Technology Conference, 15-17 October, Moscow, Russia (год публикации - 2018).

9. Герке К.М., Сизоненко Т.О., Карсанина М.В., Корост Д.В., Баюк И.О. Апскелинг фильтрационных характеристик пород с помощью сеточных моделей Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 474-477 (год публикации - 2018).

10. Деросси А., Герке К.М., Карсанина М.В., Николай Б., Вербовен П., Северини К. Mimicking 3D food microstructure using limited statistical information from 2D cross-sectional image Journal of Food Engineering, Volume 241, Pages 116-126 (год публикации - 2019).

11. Карсанина М.В., Герке К.М. Hierarchical optimization: Fast and robust multiscale stochastic reconstructions with rescaled correlation functions Physical Review Letter, - (год публикации - 2018).

12. Карсанина М.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Корост Д.В. Влияние пространственного разрешения цифровой модели на точность моделирования в масштабе пор Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 423-427 (год публикации - 2018).

13. Карсанина М.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Лаврухин Е.В., Корост Д.В. Решение проблемы обзора-разрешения томографического метода с помощью совмещения масштабов Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 65-68 (год публикации - 2018).

14. Лаврухин Е.В., Герке К.М., Сизоненко Т.О., Корост Д.В. Использование методов машинного обучения для сегментации томографических изображений пористых сред Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 90-94 (год публикации - 2018).

15. Лаврухин Е.В., Герке К.М., Сихоненко Т.О., Корост Д.В. Использование методов машинного обучения для сегментации изображений пород полученных методом рентгеновской томографии Сборник тезисов Конференции ГеоЕвразия-2018, стр. 418-422 (год публикации - 2018).

16. Сизоненко Т.О., Герке К.М., Карсанина М.В. Новый подход к сегментации изображений основанный на свертке фильтром полученным из матрицы Гессе Сборник тезисов и статей Пятой международной конференции «Практическая микротомография», стр. 158-163 (год публикации - 2018).