Специалистами Московского физико-технического института создана алгоритмическая система, способная с высокой точностью прогнозировать величину поверхностного натяжения на границе нефти и минерализованной воды. Данная разработка открывает возможность моделировать процессы в нефтеносных пластах, избегая затратных лабораторных исследований, а также заранее оптимизировать солевой состав закачиваемой воды и концентрацию растворённых газов. Алгоритм уже интегрирован в платформу «Цифровой Керн». Научная статья с описанием работы размещена в издании Journal of Colloid and Interface Science.
«Для повышения эффективности нефтедобычи необходим тщательный подбор минерализации воды и учёт газового состава для каждого конкретного месторождения. Наша разработка значительно сократит время, требуемое на эту процедуру», — отметил Николай Кондратюк, возглавляющий Центр вычислительной физики МФТИ.
Горная порода содержит множество микроскопических пор, заполненных нефтью и пластовой водой. Их распределение контролируется межфазным натяжением — силой, которая, подобно эластичной мембране, предотвращает смешение двух флюидов на поверхности их контакта. Именно от этого параметра зависят скорость извлечения углеводородов, конечный коэффициент нефтеотдачи и выбор наиболее подходящего метода интенсификации добычи.
Проблемы старых методов: неточность и дороговизна
При построении гидродинамических моделей крайне важно корректно учитывать физику поверхностных явлений. Существующие теоретические подходы позволяют это делать лишь для сильно идеализированных систем. Современные же модели не способны точно предсказать изменение межфазного натяжения для реальных многокомпонентных нефтей, их погрешность может доходить до 40%. В то же время прямые лабораторные измерения требуют многих месяцев работы, существенных финансовых и трудовых затрат.
Решение: многокомпонентная молекулярная модель с точностью 90%
Проблему удалось решить исследователям из Центра вычислительной физики МФТИ совместно с учёными из ОИВТ РАН, «Тюменского нефтяного научного центра» и других институтов. Ими разработана многокомпонентная молекулярная модель, предсказывающая с точностью около 90%, как изменяется сила межфазного натяжения в зависимости от состава нефти, температуры, давления, а также наличия растворённых газов и солей. Это даёт возможность прогнозировать свойства нефти даже в сложных пластовых условиях, которые трудно смоделировать экспериментально.
Рис. 1 Снимки моделей двухфазных систем, использованных для проверки метода: н-додекан—вода (слева) и толуол—вода (справа). Визуализация выполнена с помощью UCSF ChimeraX. Источник: пресс-служба МФТИ
Сложность задачи: Масштабные вычисления на суперкомпьютерах
В модель вошли 17 типичных для российских месторождений углеводородов — от лёгких алканов до тяжёлых асфальтенов. С применением методов молекулярной динамики были проведены масштабные вычисления с варьированием температуры, давления, содержания газов в нефти и солей в воде. Общее время расчётов на суперкомпьютерах МФТИ и ОИВТ РАН достигло 10 микросекунд, что потребовало обработки пяти миллиардов шагов интегрирования. Столь большой объём вычислений стал возможен благодаря задействованию мощнейших вычислительных комплексов страны.
Рис. 2 Молекулы, использованные для воспроизведения состава нефти [10.1016/j.molliq.2025.127019]. На снимке вычислительной ячейки углеводородные молекулы (в центре) окрашены в зависимости от типа компонента. Система визуализирована с помощью UCSF ChimeraX. Источник: пресс-служба МФТИ
Финальный этап: Машинное обучение для сверхточного результата
На основе полученного массива данных была обучена модель машинного обучения, которая воспроизводит межфазное натяжение со средней абсолютной ошибкой всего 0,9% относительно результатов молекулярно-динамического моделирования. Это позволило существенно повысить точность параметризации симуляций в масштабе пор в программном комплексе «РН-Цифровой керн».
«В ходе моделирования мы обнаружили ряд важных закономерностей. Выяснилось, что наибольшее влияние на натяжение оказывают соли и растворённые газы. Газы имеют свойство накапливаться на границе раздела фаз, тем самым снижая его. Чем меньше молекулярная масса газа, тем сильнее эффект. К примеру, увеличение массовой доли метана (CH₄) всего на 1% уменьшает межфазное натяжение приблизительно на 0,75 мН/м», — пояснил Борис Никитюк, младший научный сотрудник Центра вычислительной физики МФТИ, аспирант второго года обучения ЛФИ.
Практическая ценность: Оптимизация технологий и успешная апробация
Особую актуальность модель представляет для технологий закачки диоксида углерода (CO₂) в пласт, где точное знание величины натяжения критически важно для прогнозирования эффективности вытеснения нефти.
Первые прототипы уже успешно прошли апробацию. Учёные проверили работу модели на экспериментальных данных для нефти марки «Аген» и получили высокую степень соответствия.
«Эффект, создаваемый газом, усиливается присутствием асфальтенов, которые действуют как природные ПАВ. Повышение же минерализации воды, напротив, увеличивает межфазное натяжение. В перспективе мы планируем адаптировать модель для тяжёлых видов нефти, а также изучить поведение флюидов в ультратонких наноразмерных менисках внутри пород», — дополнил Илья Копаничук, старший научный сотрудник Центра вычислительной физики МФТИ.
Ранее журнал «Химагрегаты» писал о том, как искусственный интеллект помог химикам определить наиболее эффективные катализаторы для синтеза метанола.