Сланцевый газ – это природный газ, который не залегает в свободных подземных пустотах, как в традиционных месторождениях, а содержится глубоко внутри плотных горных пород, известных как сланцы. Добыча его представляет собой сложную задачу добывать без специальных технологий. Чтобы его извлечь, в пласте искусственно создают дополнительные трещины, используя технологию гидроразрыва. Однако сланцевые породы отличаются сложной и непредсказуемой структурой, сильной слоистостью и хрупкостью. Поэтому важно заранее изучить, как материал поведет себя во время такой операции и в каких именно зонах ее проведение будет наиболее эффективно. Ученые Пермского Политеха и Китайского университета нефти и газа предложили новый метод, позволяющий виртуально исследовать сланец на компьютере без дорогих лабораторных испытаний. Способ позволяет на микроуровне изучить структуру минерала и с точностью до 90% предсказать, какие места лучше всего подходят для создания трещин. Это повысит успешность технологии гидроразрыва, минимизирует риски обрушений , снизит затраты и увеличит уровень добычи газа.
Статья с результатами опубликована в журнале «Society of Petroleum Engineers», 2025. Данное исследование проводилось при финансовой поддержке Национального фонда естественных наук Китая (№ 52374027) и Правительства Пермского края (№ СЭД-26-08-08-32).
Сланцевый газ в основном состоит из метана и является альтернативой традиционному газу. Он находит применение в качестве сырья для производства пластмасс, удобрений, смол и других продуктов, используется для отопления жилых помещений и в качестве топлива для автомобилей и электроэнергетики. Обладая значительными мировыми запасами, сланцевый газ может заменить уголь во многих отраслях промышленности, что позволит сократить выбросы углекислого газа в атмосферу.
В связи с тектоническими особенностями горных пород, их плотностью и неоднородным минеральным составом, добыча газа из сланцев представляет собой более сложную задачу, чем из песчаников, карбонатных пород или угольных пластов. Это особенно актуально при разработке месторождений с большой глубиной залегания (более 3,5 километров). Для повышения эффективности гидроразрыва пласта в таких условиях необходимо предварительно установить, в каких зонах целесообразнее формировать дополнительные трещины. Неверный выбор места для проведения работ может привести к обрушению пласта, утечке газа в атмосферу и неоправданным финансовым затратам, достигающим миллионов.
Для оценки этих характеристик обычно проводят лабораторные испытания керна – образцов, полученных при бурении скважин. Они позволяют определить механические свойства породы и спрогнозировать её деформацию в процессе гидроразрыва пласта. Однако проведение экспериментов требует значительного количества таких образцов, а их получение из глубокозалегающих пластов – это сложный и дорогостоящий процесс. Кроме того, лабораторный анализ не позволяет учесть неоднородность сланцев, включая их слоистость, пористую структуру и сложный минеральный состав, что может привести к неверной интерпретации результатов.
Благодаря современным технологиям, горные породы с разнообразными свойствами можно быстро и точно оцифровывать по доступной цене. Кроме того, появляется возможность многократно проводить виртуальные эксперименты и моделировать деформационные процессы в различных условиях.
Сотрудники Пермского Политеха в сотрудничестве с китайскими учеными создали способ прогнозирования эффективности гидроразрыва пласта в глубоких слоях сланцевых месторождений, основанный на использовании подробных трехмерных цифровых моделей керна.
– Используя компьютерную томографию для сканирования горной породы и последующую обработку изображений с помощью электронной микроскопии, нам удалось создать точную трехмерную цифровую модель керна. Это позволило получить детальную информацию о структуре породы: пористость, микротрещины и минеральный состав сланца, в который входят глина, кварц, полевой шпат и пирит. Сравнение с физическими образцами подтвердило корректность созданного 3D-модели, а допустимая погрешность составила 3-9%, – рассказывает Владимир Поплыгин, руководитель Когалымского филиала ПНИПУ и кандидат технических наук .
Эксперты также провели моделирование гидроразрыва и определили, каким образом трехмерная модель керна подвергается деформации под нагрузкой, и какие факторы на это влияют. Полученные данные свидетельствуют о том, что восприимчивость сланцевой породы к увеличению трещиноватости определяется углом падения трещин и пласта, их плотностью, твердостью, протяженностью, хрупкостью минералов, входящих в состав, а также возникающими напряжениями в ходе процесса.
Разработанная на основе полученных данных комплексная модель позволяет оценить проницаемость глубоких сланцевых резервуаров, учитывая все перечисленные факторы, и спрогнозировать наиболее перспективные для гидроразрыва зоны.
– Эффективность прогнозирования модели была проверена на практике в условиях сланцевого газового месторождения в Китае. С использованием результатов моделирования был разработан оптимальный сценарий операции и проведен гидроразрыв на двух участках, расположенных на разной глубине (3580-3640 и 3660-3730 метров). В первой зоне наблюдалась высокая начальная добыча газа, однако коэффициент извлечения оказался низким. Во второй зоне, напротив, были зафиксированы высокая начальная добыча и высокий коэффициент извлечения. Наша разработка достаточно точно предсказала данные различия, что свидетельствует о достоверности моделирования трещиноватости с применением цифровых технологий, – поделился Владимир Поплыгин.
Исследователи полагают, что в России данная технология может найти применение при извлечении углеводородов из Баженовской и Доманиковой свит, расположенных на Урале и в Западной Сибири. Эти нефтематеринские породы отличаются низкой проницаемостью пластов.
Разработанная специалистами Пермского Политеха и Китайского университета методика позволяет увеличить объем добываемого газа, используя фактические данные, минуя дорогостоящие лабораторные исследования. Модель, прогнозирующая результативность гидроразрыва, позволит повысить его эффективность, сократить время и расходы на подготовку и проведение работ.