Ученые выяснили: чтобы точно рассчитать некоторые свойства горных пород, не всегда нужно строить максимально детальные 3D-модели. Необходимое разрешение зависит от того, какое именно свойство породы рассчитывается. Выбор достаточного, а не максимально высокого разрешения позволяет существенно уменьшить объем данных и вычислительные затраты без потери точности расчета. Такой подход поможет быстрее и экономичнее создавать цифровые модели пород для геологоразведки и разработки месторождений. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Advances in Water Resources.
Геологи в своей работе все чаще используют цифровые модели горных пород. Сначала интересующий образец сканируют на рентгеновском компьютерном микротомографе и получают его трехмерное изображение. Затем по нему рассчитывают пористость, структуру породы и ее способность пропускать различные жидкости и газы, например, воду, нефть и углекислый газ. Эти характеристики необходимо знать, чтобы оценивать способность пород вмещать воду, газы и нефть, а также моделировать движение подземных вод и разрабатывать технологии добычи и подземного хранения полезных ископаемых.
Однако результат цифрового моделирования сильно зависит от выбранного разрешения съемки. Если изображение слишком грубое, мелкие поры, пронизывающие породу, могут быть изображены неверно, а рассчитанные для нее свойства искажены. В то же время слишком детальная съемка не всегда оправдана: ее сложно проводить для крупных образцов, а полученные данные приходится обрабатывать очень долго. Поэтому нужен критерий, который позволит понять, какое разрешение будет оптимальным в каждом случае.
Ученые из Казанского (Приволжского) федерального университета (Казань) выяснили, что достаточное разрешение при проведении микротомографии нельзя задать одним универсальным числом: оно зависит от свойства породы, которое специалист хочет рассчитать.
Авторы исследовали с помощью микротомографии структуру породы песчаника. Ученые просканировали его шесть раз, постепенно уменьшая размеры образца и повышая разрешение — от 16,3 микрона до 1,6 микрона. После съемки исследователи совместили все томограммы и выделили на них одну и ту же область породы. Благодаря этому удалось сравнить модели с разным разрешением строго для одного участка песчаника. Затем по трехмерным моделям исследователи оценили объем и строение пор, их связанность, а также извилистость путей, по которым движется жидкость. Способность песчаника пропускать жидкость ученые независимо рассчитали тремя компьютерными методами.
При грубом сканировании (с разрешением около 16 микрометров) мелкие сужения между порами отображались неточно. Из-за этого отдельные поры могли искусственно сливаться в более широкие каналы, и цифровая модель завышала способность песчаника пропускать жидкость. По мере повышения разрешения структура порового пространства воспроизводилась точнее, а рассчитанная проницаемость последовательно уменьшалась во всех трех примененных методах моделирования.
При разрешении около 3–4 микрометров рассчитанные пористость и извилистость каналов в породе практически перестали меняться. Это означает, что для оценки этих характеристик не требуется большая детализация. Она только увеличивает объем данных и сложность вычислений, но не повышает их точность.
При этом оказалось, что для корректного расчета внутренней поверхности пор и их структуры требуется гораздо более высокое разрешение — выше 1,6 микрометра. Поэтому универсального разрешения, одинаково подходящего для всех задач, не существует: для оценки пористости может быть достаточно менее детальной модели, тогда как изучение проницаемости, поверхности пор и их тонкой структуры требует более высокого разрешения и дополнительной проверки результатов.
«Главный практический результат работы заключается в том, что исследователь может заранее определить, когда дальнейшее повышение разрешения уже не улучшает расчет нужной характеристики. Это позволяет сократить объем обрабатываемых данных и вычислительную нагрузку, не усложняя цифровую модель без необходимости», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Тимур Закиров, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математических методов в геологии Института геологии и нефтегазовых технологий КФУ.
В дальнейшем авторы планируют изучить, как сегментация — выбор границы между порами и минеральной частью породы — влияет на результаты, полученные при разных разрешениях микротомографии. Это поможет понять, какие расхождения связаны с детализацией исходного изображения, а какие возникают уже на этапе его обработки.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
