КАРБОНАТҚҰРАМДЫ КОЛЛЕКТОРЛАРДА МҰНАЙ БЕРГІШТІКТІ АРТТЫРУ ӘДІСІН ТАҢДАУДЫ НЕГІЗДЕУ ҮШІН ҚАБАТТЫҢ ИГЕРІЛУ КӨРСЕТКІШТЕРІН МОДЕЛЬДЕУ ЖӘНЕ ТЕХНОЛОГИЯЛЫҚ ПРОЦЕСТІ СИМУЛЯТОРҒА КӨШІРУ САПАСЫН БАҚЫЛАУ

Мұнай бергіштікті арттыру әдістерін сенімді таңдау өндіру динамикасымен қатар, қысымның өзгеруін, флюидтердің қасиеттерін, көпфазалы ағынды, газдың қозғалғыштығын, ұңғымаларды пайдалану шектеулерін және қабаттың ұзақ мерзімді реакциясын сипаттайтын кешенді модельдеуді талап етеді. Бұл жұмыста Қазақстандағы анонимдендірілген карбонатты X кен орнының мысалында CO₂ айдауға негізделген мұнай бергіштікті арттыру (МБА) әдістерін бағалау үшін қабаттың пайдалану көрсеткіштерін модельдеу және физикалық процестерді кодтау тәсілі ұсынылған. Толық ауқымды есептеу 93 × 88 × 78 ұяшықтан тұратын, оның ішінде 194 413 белсенді ұяшығы бар үшөлшемді ECLIPSE E300 композициялық моделі негізінде 40 жылдық болжамды кезеңге жүргізілді. Есептеу жүйесі PVT/EOS сипаттамасын, ең төменгі араласу қысымын (MMP), үш фазалы салыстырмалы өткізгіштікті, гистерезисті, тік гидродинамикалық байланыстылық пен гравитациялық сегрегацияны, айдау кестесін, түптік қысым шектеулерін, ұңғымадағы жылулық әсерлерді және CO₂ материалдық балансын біріктіреді. Әрбір физикалық механизм симулятордың тиісті функционалдық блогымен, диагностикалық көрсеткішпен, сезімталдық талдауымен және қабылдау критерийімен байланыстырылған. RUNSPEC–GRID–PROPS–SOLUTION–SCHEDULE–SUMMARY тізбегі және MATLAB бағдарламасы арқылы нәтижелерді кейінгі өңдеу қабат физикасынан бастап болжамдық нәтижелерді түсіндіруге дейінгі қадағаланушылықты қамтамасыз етеді. Сезімталдық талдауы нәтижесінде тік байланыстылық, газдың салыстырмалы өткізгіштігі, MMP белгісіздігі, жарықшақтардың өткізгіштігі, гистерезис және түптік қысым шектеулері негізгі факторлар ретінде айқындалды. CO₂-ні үздіксіз айдау жинақталған мұнай өндіру көлемін 17,96 млн тоннадан 25,37 млн тоннаға дейін арттырып, 7,41 млн тонна көлемінде қосымша өндіруді (+41,3%) қамтамасыз етті. 40-жылы мұнай дебиті тәулігіне 238,6 тонна деңгейінде сақталса, базалық нұсқада бұл көрсеткіш нөлге дейін төмендейді. Алынған нәтижелер қабат жұмысын интеграцияланған модельдеу оның мінез-құлқын болжауға, белгісіздіктерді сандық тұрғыдан бағалауға және техникалық негізделген МБА әдісін таңдауға қажетті сенімді инженерлік негіз қалыптастыратынын көрсетеді.

1. Lee, H.-S.; Cho, J.; Lee, Y.-W.; Lee, K.-S. Compositional Modeling of Impure CO₂ Injection for Enhanced Oil Recovery and CO₂ Storage. Applied Sciences 2021, 11(17), 7907. https://doi.org/10.3390/app11177907.

2. Song, Y.; Song, Z.; Chen, Z.; Mo, Y.; Zhou, Q.; Tian, S. Simulation of CO₂ enhanced oil recovery and storage in shale oil reservoirs: Unveiling the impacts of nano-confinement and oil composition. Advances in Geo-Energy Research 2024, 13(2), 106–118. https://doi.org/10.46690/ager.2024.08.05.

3. Sharma, M. CO₂ Mobility Control with Foam for Enhanced Oil Recovery and Associated Storage: Multi-scale Approach for Field Application. PhD thesis, University of Stavanger, 2019.

4. Khan, M.Y. Mathematical model and its solution for water-alternating-gas (WAG) injection process incorporating the effect of miscibility, gravity, viscous fingering and permeability heterogeneity. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology 2024, 14(12), 3183–3211. https://doi.org/10.1007/s13202-024-01884-7.

5. Luo, Q.; Li, Y.; Sun, H.; Liu, S.; Yu, Y.; Yang, Z. Research on CO₂-WAG in Thick Reservoirs: Geological Influencing Factors and Random Forest Importance Evaluation. ACS Omega 2024, 9(31), 34118– 34127. https://doi.org/10.1021/acsomega.4c04901.

6. Chiaramonte, L. Geomechanical Characterization and Reservoir Simulation of a CO₂ Sequestration Project in a Mature Oil Field, Teapot Dome, WY. PhD dissertation, Stanford University, 2008.

7. Ruciński, P. Geomechanical Integrity of Offshore Oil Reservoir During EOR-CO₂ Process: A Case Study. Energies 2025, 18(21), 5751. https://doi.org/10.3390/en18215751.

8. Samuel, R.J. Transient Flow Modelling of Carbon Dioxide Injection into Depleted Gas Fields. PhD thesis, University College London, 2019.

9. Zhang, Y.; Huang, X.; Jiang, L.; Song, Y. Numerical Simulation of Heat Transfer Characteristics of CO₂ Gas Mixture Injection into Wellbores. Energy & Fuels 2024, 38(21), 21065–21078. https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.4c04202.

10. Popova, O.H. Development of Geostatistical Models to Estimate CO₂ Storage Resource in Sedimentary Geologic Formations. PhD thesis, Carnegie Mellon University, 2014.

11. Farshidi, S.F. Compositional Reservoir Simulation-Based Reactive-Transport Formulations, with Application to CO₂ Storage in Sandstone and Ultramafic Formations. PhD thesis, Stanford University, 2016.

12. Niu, B. CO₂ Flooding in Chalk Reservoirs: Experiments with X-Ray Computed Tomography and Reactive Transport Modelling. PhD thesis, Technical University of Denmark, 2010.

13. Niyazbayeva, A.B.; Merbayev, R.B.; Samenov, Y.R.; Zholdybayeva, A.T.; Kozhagulova, A.A.; Shabdirova, A.D. Laboratory Investigation of Miscible CO₂-Induced Enhanced Oil Recovery from the EastSouthern Pre-Caspian Region. Processes 2025, 13, 2566. https://doi.org/10.3390/pr13082566.

14. Nam, L.N.H. Study on Enhanced Oil Recovery by CO₂ Microbubbles Injection. PhD dissertation, Kyushu University, 2022.