Parametryzacja kluczowych własności przestrzeni porowej skał na podstawie badań tomograficznych

• Autorzy: Drabik Katarzyna , Przelaskowska Anna , Zagórska Anna

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2024.03.01

Warianty tytułu

EN

Parameterization of key rock pore space properties based on tomographic measurements

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było wykonanie szerokiej analizy parametrów przestrzeni porowej otrzymanych na podstawie obrazów rentgenowskiej tomografii komputerowej. W pracy określono geometryczne i topologiczne parametry struktury wewnętrznej próbek skał, pełniące kluczową rolę dla prognozowania przepływu mediów złożowych. Materiał badawczy stanowiły próbki dolomitu z kanalikami robaczkowymi powstałymi w wyniku zabiegu kwasowania. Modele 3D przestrzeni porowej zostały wykonane przy zastosowaniu nowoczesnego specjalistycznego oprogramowania Avizo 3D Pro (Thermo Fisher Scientific). Praca polegała na określeniu szeregu parametrów geometrycznych, takich jak: objętość, powierzchnia właściwa, grubość, szerokość i długość oraz sferyczność, maksymalna i minimalna średnica Fereta, liczba Eulera i inne. Do wyliczenia parametrów, oprócz oprogramowania Avizo 3D Pro, wykorzystano również program poROSE (poROus materials examination SoftwarE, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków). Następnie wybrano największe obiekty w każdej z próbek i przeprowadzono dla nich proces transformacji obrazu w szkielet, co pozwoliło na ich charakterystykę topologiczną. Uzyskano szereg informacji dotyczących kanalików porowych, m.in. o ich średnim promieniu, długości, krętości, liczbie połączeń (węzłów) i liczbie koordynacyjnej. Następnie porównano i przeanalizowano wszystkie parametry dla trzech obiektów pochodzących z trzech badanych próbek. Obiekt o największej objętości zidentyfikowano w próbce C. Wszystkie wybrane do analizy obiekty charakteryzowała podobna wartość średnia średniego promienia kanalików. Podobne są także średnie wartości liczby koordynacyjnej – wynoszą około 3. Najbardziej rozbudowaną strukturą charakteryzują się obiekty w próbkach B i C, na co wskazuje liczba Eulera. Przeprowadzone analizy pokazały, jak wiele informacji na temat szczegółów struktury porowej skał można uzyskać na podstawie wyników tomografii komputerowej. Otrzymane parametry mogą posłużyć do budowy modelu sieci porowej, a także do przeprowadzenia symulacji przepływu mediów przez skałę.

EN

The purpose of the study was to perform an extensive analysis of pore space parameters obtained from X-ray computed tomography images. Geometric and topological parameters of the internal structure of rock samples, which play a key role in predicting the flow of reservoir media were determined. The investigations were carried out on dolomite samples with “wormholes” formed as a result of the acidizing treatment. 3D models of the pore space were prepared using modern specialized programming Avizo 3D Pro (Thermo Fisher Scientific). A number of geometric parameters such as volume, specific surface area, thickness, width, length, sphericity, min. and max. Feret diameters, Euler number and others were determined. In addition to Avizo 3D Pro software, the poROSE program (poROus materials examination SoftwarE, AGH University of Krakow) was used to calculate these parameters. The largest objects in each sample were then selected and a skeletal image transformation process was carried out for them, allowing for their topological characteristics. A range of information on pore channels was obtained, including their average radius, length, curvature, number of connections (nodes), and coordination number. All parameters were then compared and analysed for three objects, derived from the three samples studied. The object with the largest volume was identified in sample C. All the objects selected for analysis were characterized by a similar average value of the average radius of the channels. The average values of the coordination number are also similar and amount to approx. 3. The most extensive structure is characterized by the objects in samples B and C, as indicated by the Euler number. The analyses showed how much information on the details of the pore structure of rocks can be obtained from the results of CT scans. The acquired parameters can be used to build a pore network model, as well as to simulate the flow of media through the rock.

Słowa kluczowe

PL

rentgenowska tomografia komputerowa; przestrzeń porowa; własności topologiczne; własności geometryczne; modelowanie sieci porowej

EN

computed X-ray tomography; pore space; topological properties; geometric properties; pore network modelling

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 80, nr 3
• Strony: 127--138
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Drabik Katarzyna

• Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy

autor

Przelaskowska Anna

• Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy

autor

Zagórska Anna

• Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy

Bibliografia

• Baychev T.G., Jivkov A.P., Rabbani A., Raeini A.Q., Xiong Q., Lowe T., Withers P.J., 2019. Reliability of Algorithms Interpreting Topological and Geometric Properties of Porous Media for Pore Network Modelling. Transport in Porous Media, 128: 271–301. DOI: 10.1007/s11242-019-01244-8.
• Clarkson C.R., Bustin M.R., 1996. Variation in micropore capacity and size distribution with composition in bituminous coal of the Western Canadian Sedimentary Basin: Implications for coalbed methane potential. Fuel, 75: 1483–1498. DOI:10.1016/0016-2361(96)00142-1.
• 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. DOI: 10.1016/j.earscirev.2013.04.003.
• Cooper M.P., Sharma R.P., Magni S., Blach T.P., Radliński A.P., Drabik K., Tengattini A., Szymczak P., 2023. 4D tomography reveals a complex relationship between wormhole advancement and permeability variation in dissolving rocks. Advances in Water Resources, 175: 104407. DOI: 10.1016/j.advwatres.2023.104407.
• Dohnalik M., Krakowska-Madejska P., Puskarczyk E., Jelonek I., 2021. Wyniki badań testu wytrzymałościowego próbki węgla w świetle badań tomograficznych. Nafta-Gaz, 77(1): 3–9. DOI:10.18668/NG.2021.01.01.
• Drabik K., Krakowska-Madejska P., Puskarczyk E., Dohnalik M., 2021. Ocena przydatności wykorzystania geometrycznych parametrów przestrzeni porowej z obrazów tomograficznych w kontekście pomiarów NMR, porozymetrii rtęciowej i porozymetrii helowej. Nafta-Gaz, 77(11): 725–735. DOI: 10.18668/NG.2021.11.02.
• Gharbi O., Blunt M.J., 2012. The impact of wettability and connectivity on relative permeability in carbonates: a pore network modeling analysis. Water Resources Research, 48(12). DOI:10.1029/2012WR011877.
• Gong L., Nie L., Xu Y., 2020. Geometrical and topological analysis of pore space in sandstones based on X-ray computed tomography. Energies, 13: 3774. DOI: 10.3390/en13153774.
• Idowu N.A., Nardi C., Long H., Varslot T., Øren P.E., 2014. Effects of Segmentation and Skeletonization Algorithms on Pore Networks and Predicted Multiphase Transport Properties of Reservoir Rock Samples. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 17(4): 473–483. DOI: 10.2118/166030-PA.
• Liang Z., Ioannidis M.A., Chatzis I., 2000. Geometric and topological analysis of three-dimensional porous media: pore space partitioning based on morphological skeletonization. Journal of Colloid Interface Science, 221(1): 13–24. DOI: 10.1006/jcis.1999.6559.
• Maalal O., Prat M., Peinador R., Lasseux D., 2021. Determination of the throat size distribution of a porous medium as an inverse optimization problem combining pore network modeling and genetic and hill climbing algorithms. Physical Review E, 103:023303. DOI: 10.1103/PhysRevE.103.023303.
• Ozgumus T., Mobedi M., 2015. Effect of Pore to Throat Size Ratio on Interfacial Heat Transfer Coefficient of Porous Media. Heat and Mass Transfer, 137(1): 012602. DOI: 10.1115/1.4028764.
• Rabbani A., Assadi A., Kharrat R., Dashti N., Ayatollahi S., 2017. Estimation of carbonates permeability using pore network parameters extracted from thin section images and comparison with experimental data. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 42: 85–98. DOI: 10.1016/j.jngse.2017.02.045.
• Reedy C.L., Reedy C.L., 2022. High-resolution micro-CT with 3D image analysis for porosity characterization of historic bricks. Heritage Science, 10(83). DOI: 10.1186/s40494-022-00723-4.
• Shah S.M., Gray F., Crawshaw J.P., Boek E.S., 2016. Micro-computed tomography pore-scale study of flow in porous media: Effect of voxel resolution. Advances in Water Resources, 95, 276–287. DOI: 10.1016/j.advwatres.2015.07.012.
• Wang X., Pan J., Wang K., Ge T., Wei J., Wu W., 2020. Characterizing the shape, size, and distribution heterogeneity of pore-fractures in high rank coal based on X-ray CT image analysis and mercury intrusion porosimetry. Fuel, 282: 118754. DOI: 10.1016/j.fuel.2020.118754.
• Wu Y., Tahmasebi P., Lin C., Zahid M.A., Dong C., Golab A.N., Ren L., 2019. A comprehensive study on geometric, topological and fractal characterizations of pore systems in low-permeability reservoirs based on SEM, MICP, NMR, and X-ray CT experiments. Marine and Petroleum Geology, 103: 12–28. DOI:10.1016/j.marpetgeo.2019.02.003.
• Xie L., You Q., Wang E., Li T., Song Y., 2022. Quantitative characterization of pore size and structural features in ultra-low permeability reservoirs based on X-ray computed tomography. Journal of Petroleum Science and Engineering, 208(E): 109733. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109733.
• Zandomeneghi D., Voltolini M., Mancini L., Brun F., Dreossi D., Polacci M., 2010. Quantitative analysis of X-ray microtomography images of geomaterials: Application to volcanic rocks. Geosphere,6: 793–804. DOI: 10.1130/GES00561.1.