ویژگی‌های الاستیک سنگ مخزن‌های کربناته: اندازه‌گیری‌های آزمایشگاهی و مدل‌سازی عددی با استفاده از تصاویر میکرو سی‌تی‌‌ اسکن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زمین‌شناسی مهندسی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه تربیت مدرس

2 گروه زمین شناسی مهندسی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه تربیت مدرس

3 دانشکده عمران و معدن، دانشگاه تورنتو

چکیده

ویژگی‌های الاستیک (مدول الاستیسیته و نسبت پواسون) به عنوان مهم‌ترین پارامترهای ژئومکانیکی مخازن و میدان‌های هیدروکربنی در نظر گرفته می‌شوند. به طور معمول این پارامترها با استفاده از داده‌های آزمون‌های ژئومکانیکی در آزمایشگاه محاسبه می‌شوند. اما به دلیل عدم دسترسی به نمونه‌های مناسب، تجهیزات آزمایشگاهی و هزینه‌های بالا، در بسیاری از موارد به منظور تخمین این پارامترها از معادلات تجربی، روش‌های آماری و ریاضی استفاده می‌شود. در این پژوهش ما به کمک روش‌های عددی با استفاده از نمونه دیجیتالی ساخته شده براساس تصاویر میکروسی‌تی اسکن با وضوح بالا ویژگی‌های الاستیک نمونه‌های کربناته را به روشی غیر مخرب تخمین زده‌ایم. این مدل‌سازی به روش المان محدود و بر روی مدل هندسی وکسلی بازسازی شده از نمونه مکعبی که به عنوان حجم نماینده در نظر گرفته می‌شود انجام شده است. حجم نماینده با توجه به تخلخل در نظر گرفته شده است. همچنین این ویژگی‌ها در آزمایشگاه براساس منحنی تنش محوری-کرنش محوری به دست آمده از آزمایش مقاومت تک فشارشی محوری و سه محوری محاسبه شده است و در نهایت نتایج بدست آمده از هر دو روش مقایسه شد. به طور کلی نتایج حاصل از مدل‌سازی در مقایسه با نتایج آزمون‌های آزمایشگاهی بین 3/4 تا 9/18 درصد مقادیر بیش‌تر نشان می‌دهند. بیش‌ترین خطا مربوط به نمونه‌های با بالاترین مقادیر تخلخل است که عمدتا دولومیتی هستند. مفروضات درباره ویژگی‌های الاستیک ماده پایه (بخش جامد) با توجه به کانی‌شناسی همچنان چالش‌برانگیز است.

کلیدواژه‌ها


[1] Abdideh, M., & Ghasemi, A. (2014). A comparison of various statistical and geostatistical methods in estimating the geomechanical properties of reservoir rocks. Petroleum science and technology, 32(9), 1058-1064.
[2] Xu, H., Zhou, W., Xie, R., Da, L., Xiao, C., Shan, Y., & Zhang, H. (2016). Characterization of rock mechanical properties using lab tests and numerical interpretation model of well logs. Mathematical Problems in Engineering, 2016.
[3] Aboutaleb, S., Behnia, M., Bagherpour, R., & Bluekian, B. (2018). Using non-destructive tests for estimating uniaxial compressive strength and static Young’s modulus of carbonate rocks via some modeling techniques. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 77, 1717-1728.
[4] Anemangely, M., Ramezanzadeh, A., & Behboud, M. M. (2019). Geomechanical parameter estimation from mechanical specific energy using artificial intelligence. Journal of Petroleum Science and Engineering, 175, 407-429.
[5] Beiki, M., Majdi, A., & Givshad, A. D. (2013). Application of genetic programming to predict the uniaxial compressive strength and elastic modulus of carbonate rocks. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 63, 159-169.
[6] Ghasemi, E., Kalhori, H., Bagherpour, R., & Yagiz, S. (2018). Model tree approach for predicting uniaxial compressive strength and Young’s modulus of carbonate rocks. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 77, 331-343.
[7] Hadi, F., & Nygaard, R. (2022). Estimating unconfined compressive strength and Young’s modulus of carbonate rocks from petrophysical properties. Petroleum Science and Technology, 1-23.
[8] Dvorkin, J., Tutuncu, A., Tutuncu, M., Nur, A. and Mese, A., (2003 September),. Rock property determination using digital rock physics. In Geophysics of the 21st Century-The Leap into the Future (pp. cp-38). European Association of Geoscientists & Engineers.
[9] Claes, S., Soete, J., Cnudde, V., & Swennen, R. (2016). A three-dimensional classification for mathematical pore shape description in complex carbonate reservoir rocks. Mathematical Geosciences, 48, 619-639.
[10] Cnudde, V., & Boone, M. N. (2013). High-resolution X-ray computed tomography in geosciences: A review of the current technology and applications. Earth-Science Reviews, 123, 1-17.
[11] Andrä, H., Combaret, N., Dvorkin, J., Glatt, E., Han, J., Kabel, M., ... & Zhan, X. (2013). Digital rock physics benchmarks—Part II: Computing effective properties. Computers & Geosciences, 50, 33-43.
[12] Qajar, J., & Arns, C. H. (2022). A comparative study of micro-CT and mercury intrusion techniques for predicting permeability and surface area evolution during chemical dissolution. Advances in Water Resources, 168, 104301.
[13] Arns, C. H., Knackstedt, M. A., Pinczewski, W. V., & Garboczi, E. J. (2002). Computation of linear elastic properties from microtomographic images: Methodology and agreement between theory and experiment. Geophysics, 67(5), 1396-1405.
[14] Saenger, E. H., Enzmann, F., Keehm, Y., & Steeb, H. (2011). Digital rock physics: Effect of fluid viscosity on effective elastic properties. Journal of Applied Geophysics, 74(4), 236-241.
[15] Saenger, E. H., Vialle, S., Lebedev, M., Uribe, D., Osorno, M., Duda, M., & Steeb, H. (2016). Digital carbonate rock physics. Solid Earth, 7(4), 1185-1197.
[16] Schepp, L. L., Ahrens, B., Balcewicz, M., Duda, M., Nehler, M., Osorno, M., ... & Saenger, E. H. (2020). Digital rock physics and laboratory considerations on a high-porosity volcanic rock. Scientific Reports, 10(1), 5840.
[17] Ikeda, K., Subramaniyan, S., Quintal, B., Goldfarb, E. J., Saenger, E. H., & Tisato, N. (2021). Low-Frequency Elastic Properties of a Polymineralic Carbonate: Laboratory Measurement and Digital Rock Physics. Frontiers in Earth Science, 9, 628544.
[18] Wu, Y., Tahmasebi, P., Lin, C., & Dong, C. (2022). Using digital rock physics to investigate the impacts of diagenesis events and pathways on rock properties. Journal of Petroleum Science and Engineering, 208, 108025.
[19] Nordmann, J., Aßmus, M., & Altenbach, H. (2018). Visualising elastic anisotropy: theoretical background and computational implementation. Continuum Mechanics and Thermodynamics, 30, 689-708.
[20] Böhlke, T., & Brüggemann, C. (2001). Graphical representation of the generalized Hooke’s law. Technische Mechanik, 21(2), 145-158.