КАЗАНЬ, 17 октября. /ТАСС/. Ученые Института геологии и нефтегазовых технологий Казанского федерального университета научились оперативно оценивать перспективность карбонатных пород-коллекторов с точки зрения добычи углеводородов.Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ.

"В статье, опубликованной в журнале Scientific Visualization, презентован разработанный геологами вуза метод прогнозирования газовой проницаемости карбонатных пород, основанный на данных рентгеновской микротомографии и машинном обучении. Применив его, исследователи осуществили анализ стандартных керновых образцов, которые используются в нефтегазовой индустрии для оценки свойств коллекторов", - говорится в сообщении.

Отмечается, что породы-коллекторы обладают способностью вмещать жидкие и газообразные флюиды (нефть, газ и воду) и отдавать их при разработке. "К коллекторским свойствам пород относят пористость и проницаемость", - приводятся в сообщении слова первого автора статьи, доцента кафедры региональной геологии и полезных ископаемых, старшего научного сотрудника НИЛ "Внутрипластовое горение" ИГиНГТ Раиля Кадырова.

Кадыров добавил, что для добычи углеводородов и воды важно знать, насколько проницаемой является порода. Для этого проводятся экспериментальные измерения, которые, как правило, достаточно долгие.

Авторы статьи, по данным пресс-службы, показали, что для получения цифровых изображений структуры порового пространства можно использовать микротомографию с относительно низким пространственным разрешением (34-36 мкм). "На основе данных микротомографии физико-математическая модель формирует оценку локальной проницаемости на основе каждого изображения стека, которая затем используется для обучения алгоритма Swin Transformer - иерархической архитектуры глубокого обучения, изначально разработанной для анализа изображений с учетом локальных и глобальных признаков", - приводятся слова Кадырова.

Новый метод, по словам Кадырова, не заменяет лабораторные исследования, а предназначен для быстрой предварительной оценки газопроницаемости пород. "Используя его, мы работаем напрямую с томографическими срезами, поэтому не требуется трудоемкая сегментация или построение полной 3D-структуры поровой сети", - цитирует его пресс-служба. 

Россия