RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки // Архив

Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки, 2021, том 163, книга 2, страницы 128–142 (Mi uzku1586)

Математическое моделирование сорбционных процессов с учетом трансформации пористой матрицы

М. Н. Кравченко, М. И. Ивлев, К. Д. Пантелей

Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, г. Москва, 119991, Россия

Аннотация: В статье рассмотрены результаты гидродинамического моделирования процесса полимерного заводнения с учётом изменения фильтрационно-емкостных параметров пористой матрицы и свойств флюидов. Для замыкания математической модели многофазной фильтрации используются эмпирические и промысловые данные по свойствам коллектора и характеру вытеснения нефти полимерными составами различного типа. Предложен метод обработки результатов реальных экспериментов на кернах по полимерному заводнению путем моделирования процесса вытеснения с учетом трансформации кривой распределения пор по размерам. На основе гидродинамических расчётов удалось установить зависимость скорости адсорбционного процесса от концентрации полимерного раствора, скорости прокачки поверхностно-активного агента через образец, времени обработки и текущей толщины образующейся полимерной пленки для конкретных используемых составов и структуры образца. Сравнение результатов моделирования с данными динамических экспериментов по вытеснению нефти раствором на основе полимера Gum Arabic показало хорошую корреляцию расчетных и экспериментальных данных, что подтверждает возможность использовать гидроперколяционный подход для прогноза коэффициента нефтеизвлечения при применении различных полимерных субстанций на конкретных месторождениях.

Ключевые слова: численное моделирование, многофазная фильтрация, распределение пор по размерам, полимерное заводнение.

УДК: 622.06:004.94

Поступила в редакцию: 18.01.2021

DOI: 10.26907/2541-7746.2021.2.128-142



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024