Алгоритм основан на сложной 15-компонентной модели нефти с учетом экспериментальных данных.
Москва, 24 дек - ИА Neftegaz.RU. Ученые из Сколковского института науки и технологий (Сколтех), Центра вычислительной физики
МФТИ, Института AIRI и Московского государственного университета (МГУ) разработали новый подход, позволяющий значительно улучшить моделирование взаимодействий между нефтью и горными породами, а также оптимизировать стратегии добычи и фильтрации углеводородов.
Об этом сообщил Центр научной коммуникации МФТИ.
Для понимания поведения нефти в различных условиях крайне важно
моделирование на молекулярном уровне.
Команда ученых разработала надежное решение для создания достоверной модели пористого пространства в недрах Земли и создала алгоритм, основанный на сложной 15-компонентной модели нефти с учетом экспериментальных данных.
Данный подход был разработан для устранения основных недостатков существующих компьютерных моделей, которые описывают процесс извлечения
нефти из
месторождений.
В большинстве случаев в таких расчетах применяются однокомпонентные модели, которые приводят к неточным результатам из-за чрезмерного упрощения состава нефти.
Российские ученые создали более полное и точное описание пористого пространства в недрах Земли, которое на молекулярном уровне учитывает взаимодействие между водой, различными углеводородами, солью и другими веществами, которые находятся в нефтеносных породах.
С использованием этой модели исследователи сумели оценить вклад различных
углеводородов, уровень солености рассола, температуру, давление и другие факторы среды на смачиваемость нефти, что влияет на её способность перемещаться через породы и распределяться по их толщине.
Исследование показало, что углеводороды-асфальтены являются ключевым компонентом нефти при изучении смачиваемости.
Метан, как значительная составляющая нефти, может составлять заметную долю её массы.
Игнорирование этого компонента может привести к ошибочным результатам при моделировании.
В однокомпонентных моделях эти вещества часто полностью исключаются, что создает значительное искажение.
Отмечается, что результаты расчетов, выполненных с помощью их алгоритма, хорошо согласуются с экспериментальными данными.
Это открывает возможности для использования данной модели при оптимизации стратегий добычи и фильтрации нефти, учитывающих состав углеводородов для каждого конкретного месторождения.
В будущем исследователи намерены создать универсальную цифровую модель нефти, которая может стать основой для внедрения новых технологий в сфере добычи и переработки.
