Оценка пласта

Получите более быструю первичную оценку состава горных пород и минералов — до начала полной программы анализа керна.

Данные состава и визуализации по образцу уже есть — автоматизированный первичный анализ покажет, что действительно стоит полной ручной обработки, ещё до того, как эта обработка будет запланирована.

Связаться с нами →

Приём обращений временно приостановлен — оформляем регистрацию оператора персональных данных.

Бизнес-эффект

Не ждите завершения полного цикла ручного анализа, чтобы узнать, что предположение о пласте оказалось неверным.

Физический анализ керна, рентгенофазовый анализ (РФА) и СЭМ-ЭДС дают точные результаты, но полный цикл ручного анализа занимает много времени, а ресурсы на него закладываются уже в момент планирования. Автоматизированный вычислительный анализ тех же данных состава и визуализации, выполненный до этого момента, позволяет выявить ошибочное предположение о пласте на раннем этапе — пока это ещё корректировка модели, а не повторный запуск лабораторной программы.

  • Проверка предположений о пласте до, а не после планирования полного цикла ручного анализа
  • Проверка минералогических предположений до того, как они определят план лабораторных работ, а не после
  • Более быстрый автоматизированный первичный анализ уже имеющихся данных состава и визуализации

Как мы этого добиваемся

Цифровая характеристика горных пород и минералогии — на основе данных состава

Свойства горных пород и минералов определяются вычислительным путём: поровая структура, модальная минералогия и минералого-компонентный анализ — это автоматизированный слой анализа поверх уже имеющихся данных состава и визуализации, а не замена физического исследования на приборе, которое эти данные формирует.

Цифровая характеристика горных пород

Поровая структура и пористость, определённые по сегментированной поровой геометрии (микро-КТ); проницаемость рассчитывается методом порового моделирования течения по той же геометрии, а не по составу породы.

Модальная минералогия

Автоматизированное определение минеральных фаз по данным состава — более быстрая первичная оценка, чем ручной точечный подсчёт.

Минералого-компонентный анализ

Структурная и компонентная характеристика, перекрёстно проверенная по установленным минералогическим эталонам.

Вычислительный анализ состава и структуры горных пород и минералов — не молекулярно-динамическое моделирование и не прогноз показателей разработки пласта в промысловом масштабе.

В научной литературе

В опубликованных исследованиях качества коллектора применялись автоматизированные методики модальной минералогии и цифровой характеристики горных пород — сочетающие визуализацию, компонентный анализ и измерение пористости/проницаемости — для определения того, какие седиментационные и диагенетические факторы определяют качество коллектора в конкретном пласте, ещё до полной ручной программы анализа керна.

Alqubalee, A., Babalola, L.O., Abdullatif, O., Makkawi, M., "Factors Controlling Reservoir Quality of a Paleozoic Tight Sandstone, Rub' al Khali Basin, Saudi Arabia," Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 44, Issue 7 (2019)

Где это применимо

Автоматизированный слой анализа, а не замена лаборатории

Это автоматизированный вычислительный анализ тех же данных состава и визуализации, которые формирует программа физического анализа керна, РФА или СЭМ-ЭДС, — он не заменяет ни физический образец, ни приборное исследование, которое эти данные производит. Цель — быстрее получить первичную картину по уже имеющимся данным, пока исправление ошибочного предположения ещё обходится недорого.

Перепроверьте предположения о пласте до утверждения программы анализа керна.

Связаться с нами

Приём обращений временно приостановлен — оформляем регистрацию оператора персональных данных.