特殊なコア実験装置は、地下深部にある過酷な物理的条件を再現する不可欠なシミュレーターとして機能します。 その主な役割は、岩石サンプルを実際の表土圧にさらして、有効応力のレベルが変化する中でコアの浸透率がどのように変化するかを測定し、応力感度係数を計算するために必要な経験的データを提供することです。
これらの装置の中心的な価値は、圧力と流量の関係を定量化できる能力にあります。正確な応力感度パラメータを導き出すことで、エンジニアは生産性モデルを修正し、実際のフラクチャークロージャーと避けられない生産量の低下を考慮に入れることができます。
貯留層環境のシミュレーション
表土圧の再現
貯留層がどのように挙動するかを理解するには、地表レベルの測定に頼ることはできません。これらの装置は、地下深部にある岩盤層にかかる実際の表土圧を模倣した制御された環境を作成します。
有効応力の制御
試験プロセスでは、コアサンプルに印加される有効応力のレベルを体系的に変化させます。この動的なアプローチにより、エンジニアは、採取中に予想される圧力条件の変化に対して岩石構造がどのように応答するかを正確に観察できます。
浸透率の変化の定量化
流体流量の減少の測定
装置がコアへの応力を増加させると、浸透率の低下が記録されます。このデータは、岩石の流体透過能力が圧力下でどの程度低下するかを直接測定します。
フラクチャークロージャーの特定
これらの試験の重要な機能は、フラクチャークロージャーの現象を捉えることです。装置は、支持流体圧力が低下するにつれて、岩石内の開いた経路が狭くなるか完全に閉じるかを物理的に実証します。
生産性モデルの強化
応力感度パラメータの導出
圧力と浸透率に関する収集された生データは、数学的な応力感度パラメータに変換されます。これらの係数は、物理的な実験室試験と数学的な貯留層シミュレーションとの間の重要なリンクとして機能します。
浸透率変数の補正
標準的な生産性モデルは、現実を反映しない静的な条件を仮定していることがよくあります。エンジニアは、導出されたパラメータを使用して、これらのモデル内の浸透率変数を補正し、数学が岩石の物理的挙動と一致するようにします。
生産量低下の予測
これらの補正を組み込むことにより、モデルは圧力低下によって引き起こされる生産量低下を正確に予測できます。これにより、井戸の寿命全体にわたる生産量の過大評価を防ぐことができます。
トレードオフの理解
サンプルの代表性
これらの装置は正確なデータを提供しますが、小さなコアサンプルで動作します。単一のコアでは、広大な貯留層の不均一性を完全に代表できない可能性があり、フィールド全体ではなく局所的な精度につながる可能性があります。
静的対動的制限
装置は圧力変化をシミュレートしますが、ライブウェルで見られるすべての複雑な相互作用を捉えられない場合があります。フィールドの生産データと相互参照せずにこれらの係数のみに依存すると、生産性評価モデルにギャップが生じる可能性があります。
試験データを貯留層管理に適用する
特殊なコア試験の価値を最大化するには、データの適用を特定のエンジニアリング目標と一致させます。
- モデルの精度が最優先事項の場合：導出された応力感度パラメータを使用して、初期の生産性評価における浸透率変数を数学的に補正します。
- 長期予測が最優先事項の場合：フラクチャークロージャーデータを使用して、圧力低下が時間とともに物理的にどのように流量を制限するかを予測し、低下曲線分析を調整します。
実験的な応力データにシミュレーションを基づかせることで、理論的な推測から現実的で正当な生産計画へと移行します。
概要表：
| 機能 | 説明 | 貯留層分析への影響 |
|---|---|---|
| 圧力シミュレーション | 実際の表土圧と有効応力を再現します | 実際の地下深部の条件を模倣します |
| 浸透率測定 | 応力増加に伴う流体流量の低下を追跡します | 岩石伝導率の物理的劣化を定量化します |
| フラクチャー監視 | 岩石経路の物理的な閉鎖を捉えます | 流体圧低下に伴う生産量低下を予測します |
| パラメータ導出 | 実験室データを応力感度係数に変換します | 生産性モデルに経験的定数を提供します |
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参考文献
- Kun Wang, Min Li. New Method for Capacity Evaluation of Offshore Low-Permeability Reservoirs with Natural Fractures. DOI: 10.3390/pr12020347
この記事は、以下の技術情報にも基づいています Kintek Press ナレッジベース .
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