Понимание двухпористых моделей в сланцевых газовых водохранилищах

Сланцевые газовые резервуары характеризуются сложной поровой сетью, которая состоит из двух различных, но взаимосвязанных систем: матрицы и естественной трещинной сети (или вызванных трещин после гидравлической стимуляции). Модель двойной пористости рассматривает каждый элемент объема резервуара как содержащий два взаимодействующих континуума - матрицу с низкой проницаемостью, которая хранит подавляющее большинство газа, и трещины с высокой проницаемостью, которые обеспечивают пути для потока жидкости к скважине. Эта концептуальная структура была впервые формализована Уорреном и Корнем в 1963 году для естественных трещинных резервуаров и с тех пор была широко адаптирована для оценки сланцевого газа.

Представительство Уоррена-Рута

Классическая модель Уоррена-Корня вводит два безразмерных параметра: коэффициент сторожевой способности (ω) и коэффициент межпористости потока (λ). Соотношение сторожевой способности ω = ftfftftfmtmtmtm определяет долю общей емкости хранения, находящейся в системе разрушения. Коэффициент потока межпористости λ регулирует скорость переноса текучей среды между матрицей и трещинами и является функцией матричной проницаемости, интервала переломов и форм-фактора. Эти параметры имеют решающее значение для истории, сопоставляя производственные данные

Матрица против свойств трещины

Матричные блоки в сланцах содержат поры субмикрона-нанометрового масштаба, часто со значительной органической пористостью (поры, содержащиеся в керогене). Проницаемость в матрице обычно находится в диапазоне нанодарси к микродарси, тогда как проницаемость трещин может быть на несколько порядков выше, в диапазоне от миллидарностей до дарси после стимуляции. Модель двойной пористости явно фиксирует этот контраст , что делает ее гораздо более репрезентативной, чем подходы с однопористостью, которые гомогенизируют породу резервуара.

Механизмы переноса матрицы-фракции

Поток газа от матрицы к трещинам контролируется как диффузией давления, так и десорбцией с органических поверхностей. В ранние времена производства газ поступает почти исключительно из системы разрывов, что приводит к резкому снижению. По мере падения давления разрыва между матрицей и трещинами развивается градиент давления, вытесняя газ из матрицы. Коэффициент формы (σ) - обычно определяемый с использованием плиты, блока или сферической геометрии - диктует скорость этого переноса. Расширенные тренажеры также включают поток не-Darcy (проскальзывание Клинкенберга, инерционные эффекты Форххаймера) в нанопористые среды, дополнительно уточняя расчеты переноса.

Применение в оценке запасов сланцевого газа

Точная оценка запасов требует количественной оценки исходного газа на месте (OGIP) и извлекаемой фракции. Модели двойной пористости обеспечивают основанную на физике основу для этих расчетов, особенно при интеграции с производственными данными, измерениями ядра и нефтефизическими журналами.

Оригинальный газ в месте

OGIP в системе двойной пористости вычисляется как сумма свободного газа, хранящегося в трещинах и матрице (включая адсорбированный газ на органическом веществе). Модельные разделы пористости на пористость трещин (обычно 0,1-1 % объемного объема) и пористость матрицы (2-10%). Насыщение газа, коэффициент объема образования и изотермы адсорбции (давление и объем Лангмуира) применяются к каждому континууму. Поскольку моделирование двойной пористости выполняет фактическое распределение объемов пор, они дают более надежные числа OGIP, чем объемные методы, которые усредняют свойства по всему блоку сетки.

Прогнозирование производства и анализ кривой снижения

Одним из самых больших преимуществ моделей с двойной пористостью является их способность прогнозировать характерное снижение «двух склонов», наблюдаемое во многих сланцевых скважинах: первоначальное резкое снижение от истощения трещины с последующим более длительным, более мелким снижением, когда матричный газ питается трещинами. Обычные кривые снижения Arps часто переоценивают хвостовую скорость, что приводит к оптимистическим запасам. Моделирование двойной пористости - или даже кривые типа, полученные из таких моделей - обеспечивает более реалистичный прогноз. Параметры модели (ω, λ, половина длины трещины, проводимость) могут быть сопоставлены с историей ранних данных о добыче, улучшая уверенность в предполагаемом конечном восстановлении (EUR).

Преимущества однопористых моделей

Модели однопористости рассматривают сланец как однородную среду с эффективной проницаемостью и пористостью. Хотя вычислительно проще, они не в состоянии захватить динамическое взаимодействие между областями хранения и потока. Ключевые преимущества моделей с двойной пористостью включают:

  • Физический реализм: Представляет собой фактическую геометрию потока — газ, хранящийся в матрице с низкой температурой, течет через трещины с высокой температурой.
  • Лучший анализ переходного давления: Поведение двойной пористости (характерный «скачок» в производной теста на накопление) может быть сопоставлено для оценки ω и λ непосредственно из тестов скважин.
  • Улучшенная система сопоставления истории: Двухконтинуумная структура обеспечивает дополнительные степени свободы (различные объемы пор и проницаемость), которые позволяют более точно калибровать данные о производстве на местах.
  • Четкость механизма восстановления: Различает газ, полученный из трещин, по сравнению с газом, десорбированным из матрицы, помогая инженерам разрабатывать оптимальные стратегии стимуляции и истощения.

Многие операторы в настоящее время регулярно используют модели двойной пористости для оценки ресурсов и инвестиционных решений , особенно в крупных сланцевых играх, таких как Барнетт, Марцелл, Пермский бассейн и формирование Лонгмакси в бассейне Сычуань.

Ограничения и стратегии смягчения

Несмотря на свои сильные стороны, модели с двойной пористостью не лишены проблем. Три основных препятствия - интенсивность данных, сложность калибровки и вычислительный спрос - могут управляться с помощью современных рабочих процессов.

Интенсивная и калибровочная сложность данных

Модели двойной пористости требуют детальной характеристики как свойств матрицы, так и свойств разрушения. Матричная проницаемость и пористость происходят из заглушки ядра, анализа сдавленной породы и журналов ядерного магнитного резонанса (NMR). Свойства разрыва - расстояние, апертура, проводимость и ориентация - получены из журналов изображений, микросейсмического картирования и лабораторных экспериментов. Калибровка коэффициента потока межпористости (λ) особенно сложна, потому что она зависит от неизвестной геометрии сети разрыва. Промышленные практики теперь объединяют переходный анализ давления с производственными данными и микросейсмическими событиями для ограничения λ и полудлины разрыва.

Вычислительные требования

Моделирование полнопольной модели с двойной пористостью с миллионами ячеек может быть вычислительно тяжелым. Для смягчения этого инженеры используют прокси-модели (поверхности ответов) или упрощенные модели сектора, усовершенствованные для соответствия ключевым местоположениям скважин. Алгоритмы машинного обучения также были обучены на выходе моделирования с двойной пористостью для обеспечения быстрых оценок резерва без запуска полного симулятора - техника, набирающая тягу в командах активов.

Новые вариации: тройная пористость и многоконтинуумные модели

По мере улучшения понимания сланцевой ткани отрасль выходит за рамки первоначальной идеализации с двойной пористостью. Многие сланцы содержат три различные поры пор: поры органических веществ, межчастичные минеральные поры и естественные или индуцированные трещины. Модели с трехкратной пористостью Добавляют третий континуум — часто органическое вещество с адсорбционной способностью — и показали превосходные соответствия производственным данным в богатых керогеном исходных породах. Другой вариант, модель многоразрывная горизонтальная скважина (MFHW) модель , пары симуляции резервуара с двойной пористостью с дискретными сетями разрыва (DFN) вблизи скважины. Эти передовые модели позволяют инженерам моделировать эффект различного интервала стадий, эффективности кластера и размещения пропанта на запасах.

Например, исследование сланцевого месторождения Марцелл продемонстрировало, что модель тройной пористости уменьшила несоответствие между смоделированными и наблюдаемыми скоростями газа почти на 40% по сравнению со стандартной моделью двойной пористости (см. ] SPE 191657-PA ].

Полевые тематические исследования и принятие промышленности

Эффективность моделей с двойной пористостью поддерживается многочисленными полевыми применениями. В сланцевой скважине Барнетта операторы использовали модель на основе Warren-Root для производства на основе истории из более чем 200 скважин, достигая средних ошибок менее 10% как для скорости газа, так и для кумулятивной добычи. Модель показала, что коэффициент потока межпористости (λ) систематически варьировался с кремниевыми по сравнению с богатыми карбонатом регионами, направляя проекты завершения. Аналогичным образом, в сланцевой сланцевой скважине в бассейне Сычуань с двойной пористостью помогло количественно оценить влияние естественной плотности трещин на EUR - скважины, пересекающие больше трещин, показали на 30-50% более высокое восстановление (см. ] Журнал естественных газовых наук и техники, 2020 [FLT: 1]].

Управление энергетической информации США (FLT:0) также ссылается на методы многопористости в своей ежегодной отчетности о запасах для сланцевых месторождений, подчеркивая, что операторы, использующие модели с двойной или тройной пористостью, сообщают о более согласованных резервах по сравнению с теми, кто использует подходы с плавным параметром.

Будущее и оставшиеся вызовы

Модели двойной пористости стали стандартным инструментом в наборе оценки сланцевого газа, но технология продолжает развиваться. Интеграция геомеханики - такой как стресс-зависимая проницаемость трещин - в симуляторы с двойной пористостью остается активной областью исследований. Кроме того, объединение моделей с двойной пористостью со встроенными дискретными сетями разрывов (EDFM) обещает снизить вычислительную нагрузку при сохранении физической точности. Растущая доступность журналов изображений с высоким разрешением и автоматизированного анализа ядра будет способствовать дальнейшему улучшению качества входных данных с трещинной собственностью, уменьшая неопределенность калибровки. По мере того, как отрасль движется к более устойчивому управлению ресурсами, точность, обеспечиваемая моделями с двойной пористостью, будет иметь важное значение для оптимизации резервных заказов и информирования инвестиционных решений в активах сланцевого газа во всем мире.