Estudio Comparativo de los Programas de Modelos de Red de Poros OpenPNM y … · 2019. 10. 13. ·...
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Estudio Comparativo de los Programas de Modelos de Red de Poros OpenPNM y PoreFlow para la Caracterizaci´ on de Medios Porosos Edgar G. Mart´ ınez-Mendoza 1 , Mart´ ın A. D´ ıaz-Viera 2 Posgrado en Ciencias de la Tierra, Instituto Mexicano del Petr´ oleo (IMP) [email protected] 1 , [email protected] 2 Resumen En este trabajo se presenta la comparaci´ on de los programas de c´ odigo abierto OpenPNM y PoreFlow para la generaci´ on de modelos de red de poros, los cuales se emplean dentro de una metodolog´ ıa sistem´ atica para la caracterizaci´ on de medios porosos a escala de poro. Siguiendo la metodolog´ ıa aqu´ ı presentada, se modela flujo y desplazamiento inmiscible a escala de poro con el prop´ osito de predecir permeabilidad absoluta y curva de presiones capilares, las cuales son regularmente obtenidas a partir de pruebas de laboratorio y/o correlaciones experimentales. El flujo de trabajo comienza con la selecci ´ on de una imagen micro-CT de una caliza, de libre acceso, que es similar a una muestra de roca empleada en una prueba experimental de drene primario. A partir de esta informaci´ on, se generan redes de poros con los programas bajo an´ alisis, considerando las caracter´ ısticas estructurales del medio reportadas en los datos de libre acceso. Posteriormente, para simular flujo y drene primario, se toman en cuenta las mismas condiciones de la prueba de laboratorio. Finalmente, permeabilidad y presiones capilares son estimadas. La comparaci´ on de los programas y sus resultados permiten evaluar las etapas de la metodolog´ ıa. En general, el presen- te an´ alisis muestra la importancia de considerar una metodolog´ ıa con un enfoque sistem´ atico para la caracterizaci´ on de medios porosos a escala de poro. Objetivos 1. Bajo una metodolog´ ıa sistem´ atica, comparar los alcances de dos programas de c´ odigo abierto para modelos de red de poros. 2. Mostrar la importancia de considerar una metodolog´ ıa con un enfoque sistem´ atico para la caracte- rizaci´ on de medios porosos a escala de poro. Introducci´ on Modelo de Red de Poros (MRP): T´ ecnica que discretiza un medio poroso, con el fin de estudiar la influencia de la morfolog´ ıa del medio en diferentes fen´ omenos. Principales caracter´ ısticas: El espacio poroso se representa mediante una red Se asignan propiedades de conectividad y geom´ etricas Predicciones de propiedades considerablemente m´ as r´ apidas que las mediciones directas Puede emplear peque˜ nas muestras de recortes y fragmentos de n´ ucleos El espacio poroso se representa por entes geom´ etricos Conociendo el espacio poroso, se pueden estudiar diferentes fen´ omenos Arenisca Poros Gargantas Figura 1: Poros y gargantas en una imagen micro-CT de una arenisca. Figura 2: Representaci´ on de un fen´ omeno mediante un MRP. Elementos que conforman un MRP Las partes fundamentales de un MRP son la estructura del medio y los modelos de los fen´ omenos f´ ısicos. Con el fin de entender mejor el modelo en general, se proponen cinco elementos. Fases Física a escala de poro 4 8 P L r Q ~ 3 Dr c o s P e 2T = Métodos Modelos Poros Figura 3: Elementos fundamentales para counstituir un MRP. Software para MRP: OpenPNM y PoreFlow Cuadro 1: Principales caracter´ ısticas de los programas para MRP. OpenPNM Poreflow Grupo Porous Materials Engineering and Analysis Lab Petroleum Engineering & Rock Mecha- nics Group Dr. Jeff Gostick/University of Waterloo Dr. Martin Blunt/Imperial College London Lenguaje Python 3.4 C++ Multiplataforma C´ odigo abierto Licencia MIT — Cuadro 2: Procesos de estudio de los programas para MRP. Flujo Drene Imbibici´ on Transporte, calor, Ohm Redes irregulares OpenPNM Poreflow Flujo OpenPNM Poreflow Modelo Hag-Poi Hag-Poi Conductancia Cilindros Cil, rect y tri Drene OpenPNM Poreflow Entrampamiento Modelo Pc Young-Laplace Varios θ Constante e igual Distribuci´ on Procesos Drene1 Drene1, Imbibici´ on1, ... Caso de Estudio Se emplea la informaci´ on disponible de una arenisca Fontainebleau (Berg and Held, 2016) obtenida por im´ agenes Micro-CT. La muestra tiene una porosidad de 8 %. Figura 4: Im´ agen micro-CT de la muestra Fontainbleau. To- mado de Berg(2016). Figura 5: MRP para la muestra Fontaibleau a partir de Open- PNM y Paraview. Fases Aceite = ⇒ Flujo Aceite y salmuera = ⇒ Drene Fase invasora (no mojante): Aceite Fase defensora (mojante): Salmuera Cuadro 3: Propiedades de los fluidos. Propiedad Aceite Salmuera Unidad Viscosidad 1.39x10-3 1.05x10-3 kg/m.s Tensi´ on interfacial 0.030 N/m ´ Angulo de contacto 55 Grados Resultados El flujo de mercurio fue a lo largo del eje x. Los poros entrada conforman una condici´ on de frontera de 0.2 [MPa]; el conjunto de poros salida constituyen una frontera de 0.1 [MPa]. Cuadro 4: Caracter´ ısticas de los MRP. Propiedad Original OpenPNM Poreflow Poros 7508 4797 7508 Gargantas 8061 5632 8061 Forma poros — Esferas Cub, tri Forma gargantas — Cilindros Cub, tri Porosidad [ %] 8 8.6-6.26 8.45 Cuadro 5: Drene primario en los MRP. Propiedad OpenPNM Poreflow k [mD] 102.49 27.73 Pc m´ ax [Pa] 13900 48302 S wir 0.328 0.339 Elementos invadidos 10240 11140 Elementos restantes 189 4429 Figura 6: Presi´ on en el MRP de OpenPNM al t´ ermino de la simulaci´ on. Figura 7: Comparaci´ on de la curva de P c entre Open- PNM (Azul) y Poreflow (Rojo). Conclusiones La geometr´ ıa de los poros y gargantas influye en gran medida tanto en flujo como en drene. En flujo, el valor de k difiere casi tres veces; en drene, la curva obtenida por Poreflow est´ a por arriba de la de OpenPNM. Esto ´ ultimo indica que las representaciones de las gargantas en Poreflow poseen un di´ ametro menor que en OpenPNM. A pesar de estas diferencias, en drene, la forma de la curva de P c es similar, lo cual refleja la topolog´ ıa del medio bajo estudio. La metodolog´ ıa sistem´ atica permiti´ o identificar las diferencias y consideraciones de cada implementaci´ on computacional, as´ ı como sus repercusiones en los modelos de flujo y drene. Referencias Berg, C. F. and Held, R. (2016). Fundamental Transport Property Relations in Porous Media Incorporating Detailed Pore Structure Description. Transport in Porous Media, 112(2):467–487. Gostick, J., Aghighi, M., Hinebaugh, J., Tranter, T., Hoeh, M. A., Day, H., Spellacy, B., Sharqawy, M. H., Bazylak, A., Burns, A., Lehnert, W., and Putz, A. (2016). OpenPNM: A Pore Network Modeling Package. Computing in Science and Engineering, 18(4):60–74. Mart´ ınez-Mendoza, E. G. (2016). Modelos de red de poros para la obtenci´ on de propiedades efectivas de flujo y trans- porte en yacimientos petroleros. Licenciatura, Universidad Nacional Aut´ onoma de M´ exico. Pore Scale Modelling, Imperial College London (2017). http://www.imperial.ac.uk/earth-science/research/research- groups/perm/research/pore-scale-modelling/, 10 de noviembre de 2017.
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Estudio Comparativo de los Programas de Modelos de Red de Poros OpenPNM
y PoreFlow para la Caracterizacion de Medios Porosos
Edgar G. Martınez-Mendoza1, Martın A. Dıaz-Viera2
Posgrado en Ciencias de la Tierra, Instituto Mexicano del Petroleo (IMP)
[email protected], [email protected]
ResumenEn este trabajo se presenta la comparacion de los programas de codigo abierto OpenPNM y PoreFlow para
la generacion de modelos de red de poros, los cuales se emplean dentro de una metodologıa sistematica para la
caracterizacion de medios porosos a escala de poro. Siguiendo la metodologıa aquı presentada, se modela flujo y
desplazamiento inmiscible a escala de poro con el proposito de predecir permeabilidad absoluta y curva de presiones
capilares, las cuales son regularmente obtenidas a partir de pruebas de laboratorio y/o correlaciones experimentales.
El flujo de trabajo comienza con la seleccion de una imagen micro-CT de una caliza, de libre acceso, que es similar
a una muestra de roca empleada en una prueba experimental de drene primario. A partir de esta informacion, se
generan redes de poros con los programas bajo analisis, considerando las caracterısticas estructurales del medio
reportadas en los datos de libre acceso. Posteriormente, para simular flujo y drene primario, se toman en cuenta las
mismas condiciones de la prueba de laboratorio. Finalmente, permeabilidad y presiones capilares son estimadas. La
comparacion de los programas y sus resultados permiten evaluar las etapas de la metodologıa. En general, el presen-
te analisis muestra la importancia de considerar una metodologıa con un enfoque sistematico para la caracterizacion
de medios porosos a escala de poro.
Objetivos
1. Bajo una metodologıa sistematica, comparar los alcances de dos programas de codigo abierto para
modelos de red de poros.
2. Mostrar la importancia de considerar una metodologıa con un enfoque sistematico para la caracte-
rizacion de medios porosos a escala de poro.
Introduccion
Modelo de Red de Poros (MRP): Tecnica que discretiza un medio poroso, con el fin de estudiar la
influencia de la morfologıa del medio en diferentes fenomenos.
Principales caracterısticas:
El espacio poroso se representa mediante una red
Se asignan propiedades de conectividad y geometricas
Predicciones de propiedades considerablemente mas rapidas que las mediciones directas
Puede emplear pequenas muestras de recortes y fragmentos de nucleos
El espacio poroso se representa por entes geometricos
Conociendo el espacio poroso, se pueden estudiar diferentes fenomenos
Arenisca
Poros
Gargantas
Figura 1: Poros y gargantas en una imagen micro-CT
de una arenisca.
Figura 2: Representacion de un fenomeno mediante
un MRP.
Elementos que conforman un MRP
Las partes fundamentales de un MRP son la estructura del medio y los modelos de los fenomenos
fısicos. Con el fin de entender mejor el modelo en general, se proponen cinco elementos.
Fases Física aescala de poro
4
8
PL
rQ~3
Dr
cosPe 2T=
Métodos
Modelos
Poros
Figura 3: Elementos fundamentales para counstituir un MRP.
Software para MRP: OpenPNM y PoreFlow
Cuadro 1: Principales caracterısticas de los programas para MRP.
OpenPNM Poreflow
Grupo Porous Materials Engineering and Analysis LabPetroleum Engineering & Rock Mecha-
nics Group
Dr. Jeff Gostick/University of Waterloo Dr. Martin Blunt/Imperial College London
Lenguaje Python 3.4 C++
Multiplataforma X X
Codigo abierto X /
Licencia MIT —
Cuadro 2: Procesos de estudio de los programas para MRP.
Flujo Drene Imbibicion Transporte, calor, Ohm Redes irregulares
OpenPNM X X / X X
Poreflow X X X / X
Flujo
OpenPNM Poreflow
Modelo Hag-Poi Hag-Poi
Conductancia CilindrosCil, rect y
tri
Drene
OpenPNM Poreflow
Entrampamiento X X
Modelo Pc Young-Laplace Varios
θ Constante e igual Distribucion
Procesos Drene1 Drene1, Imbibicion1, ...
Caso de Estudio
Se emplea la informacion disponible de una arenisca Fontainebleau (Berg and Held,
2016) obtenida por imagenes Micro-CT. La muestra tiene una porosidad de 8 %.
Figura 4: Imagen micro-CT de la muestra Fontainbleau. To-
mado de Berg(2016).
Figura 5: MRP para la muestra Fontaibleau a partir de Open-
PNM y Paraview.
Fases
Aceite =⇒ Flujo
Aceite y salmuera =⇒ Drene
Fase invasora (no mojante): Aceite
Fase defensora (mojante): Salmuera
Cuadro 3: Propiedades de los fluidos.
Propiedad Aceite Salmuera Unidad
Viscosidad 1.39x10-3 1.05x10-3 kg/m.s
Tension interfacial 0.030 N/m
Angulo de contacto 55 Grados
Resultados
El flujo de mercurio fue a lo largo del eje x. Los poros entrada conforman una condicion de frontera
de 0.2 [MPa]; el conjunto de poros salida constituyen una frontera de 0.1 [MPa].
Cuadro 4: Caracterısticas de los MRP.
Propiedad Original OpenPNM Poreflow
Poros 7508 4797 7508
Gargantas 8061 5632 8061
Forma poros — Esferas Cub, tri
Forma gargantas — Cilindros Cub, tri
Porosidad [ %] 8 8.6-6.26 8.45
Cuadro 5: Drene primario en los MRP.
Propiedad OpenPNM Poreflow
k [mD] 102.49 27.73
Pcmax [Pa] 13900 48302
Swir 0.328 0.339
Elementos invadidos 10240 11140
Elementos restantes 189 4429
Figura 6: Presion en el MRP de OpenPNM al termino
de la simulacion.
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0Saturación de agua
0
1
2
3
4
5
Pres
ión ca
pilar [
Pa]
1e4 Curva de Drene PrimarioOpenPNMPoreflow
Figura 7: Comparacion de la curva de Pc entre Open-
PNM (Azul) y Poreflow (Rojo).
Conclusiones
La geometrıa de los poros y gargantas influye en gran medida tanto en flujo como en drene. En
flujo, el valor de k difiere casi tres veces; en drene, la curva obtenida por Poreflow esta por arriba de
la de OpenPNM. Esto ultimo indica que las representaciones de las gargantas en Poreflow poseen un
diametro menor que en OpenPNM. A pesar de estas diferencias, en drene, la forma de la curva de Pc
es similar, lo cual refleja la topologıa del medio bajo estudio. La metodologıa sistematica permitio
identificar las diferencias y consideraciones de cada implementacion computacional, ası como sus
repercusiones en los modelos de flujo y drene.
Referencias
Berg, C. F. and Held, R. (2016). Fundamental Transport Property Relations in Porous Media Incorporating Detailed Pore
Structure Description. Transport in Porous Media, 112(2):467–487.
Gostick, J., Aghighi, M., Hinebaugh, J., Tranter, T., Hoeh, M. A., Day, H., Spellacy, B., Sharqawy, M. H., Bazylak, A.,
Burns, A., Lehnert, W., and Putz, A. (2016). OpenPNM: A Pore Network Modeling Package. Computing in Science
and Engineering, 18(4):60–74.
Martınez-Mendoza, E. G. (2016). Modelos de red de poros para la obtencion de propiedades efectivas de flujo y trans-
porte en yacimientos petroleros. Licenciatura, Universidad Nacional Autonoma de Mexico.
Pore Scale Modelling, Imperial College London (2017). http://www.imperial.ac.uk/earth-science/research/research-
groups/perm/research/pore-scale-modelling/, 10 de noviembre de 2017.
![saz 1331 lags Garcia Pedrl]s antalaguna Las Gargantas ...](https://static.fdocuments.mx/doc/165x107/62db43cb361727073573f227/saz-1331-lags-garcia-pedrls-antalaguna-las-gargantas-.jpg)