Ученые МФТИ разработали модель и систему машинного обучения, которая предсказывает межфазное натяжение между нефтью и соленой водой. Это позволит моделировать нефтяные пласты без дорогостоящих экспериментов, заранее подбирать оптимальную соленость закачиваемой воды и состав растворенных газов. Модель уже используется в технологии «Цифровой Керн”. Результаты исследования опубликованы в Journal of Colloid and Interface Science.
«Чтобы эффективно добывать нефть, нужно тратить время на подбор оптимальной солености воды и учитывать состав газа для конкретного месторождения. Наша модель существенно ускорит этот процесс», — рассказал Николай Кондратюк, исполнительный директор Центра вычислительной физики ЛФИ МФТИ.
Горная порода пронизана множеством мелких пор, внутри которых находятся нефть и вода. Их соотношение зависит от межфазного натяжения — силы, которая, словно пленка, удерживает от смешения две жидкости на границе их соприкосновения. От нее зависит, как быстро пойдет добыча, сколько нефти удастся получить, и какой метод повышения нефтеотдачи лучше использовать.
При создании гидродинамических моделей фильтрации очень важно корректно описывать физику поверхностных эффектов. Существующие теории позволяют делать это только для сильно упрощенных моделей. Однако точно предсказать, как меняется межфазное натяжение в реальных составах нефти, сегодня модели не в силах — их погрешность достигает 40%. А лабораторные эксперименты, которые могут ее определить, длятся месяцами, слишком дороги и трудозатратны.
Решение нашли ученые Центра вычислительной физики ЛФИ МФТИ совместно с коллегами из ОИВТ РАН, «Тюменский нефтяной научный центр» и другими организациями. Они создали многокомпонентную молекулярную модель, которая с точностью до 90% предсказывает, как именно меняется сила межфазного натяжения в зависимости от состава нефти, температуры, давления, растворенных газов и солей. Это позволяет предсказывать свойства нефти даже даже при пластовых условиях, которые трудно воспроизвести в лаборатории.
Модель включает 17 типичных углеводородов, встречающихся в нефти российских месторождений: от легких алканов до тяжелых асфальтенов. С помощью методов молекулярной динамики они провели расчеты, меняя температуру, давление, содержание газов в нефти и солей в воде. Общее время расчетов на суперкомпьютерах МФТИ и ОИВТ РАН составило 10 микросекунд, что потребовало обработки пяти миллиардов шагов интегрирования. Такой объем вычислений стал возможным благодаря использованию ведущих суперкомпьютеров нашей страны.
Затем на основе этих данных физики обучили модель машинного обучения, которая воспроизводит межфазное натяжение со средней абсолютной процентной ошибкой всего 0,9% относительно расчетов в молекулярной динамике. Это позволило улучшить точность параметризации моделирования в масштабе пор в программном комплексе «РН-Цифровой керн».
«В процессе моделирования мы выяснили много интересных закономерностей. Оказалось, что соли и растворенные газы влияют на натяжение сильнее всего. Газы накапливаются на границе нефти и воды и за счет этого снижают его. Чем легче газ, тем заметнее его влияние. Например, увеличение концентрации метана (CH₄) всего на 1% по массе снижает межфазное натяжение примерно на 0,75 мН/м», — поделился Борис Никитюк, младший научный сотрудник Центра вычислительной физики ЛФИ МФТИ, аспирант кафедры вычислительной физики конденсированного состояния и живых систем ЛФИ.
Особенно актуальна модель для технологий закачки углекислого газа (CO₂) в пласт, где точное знание натяжения критически важно для прогноза вытеснения нефти.
«Первые прототипы уже успешно прошли испытания. Ученые проверили свою модель на экспериментальных данных для нефти марки “Аген” и получили надежное совпадение результатов. Эффект газа усиливают асфальтены, которые работают как поверхностно-активные вещества. Соленость воды же, напротив, повышает межфазное натяжение. В ближайшем будущем мы планируем адаптировать модель для тяжелых типов нефти, а также исследовать поведение жидкостей в тончайших наноразмерных менисках внутри горных пород», — комментирует Илья Копаничук, старший научный сотрудник Центра вычислительной физики ЛФИ МФТИ.
