phone +7 495 240-54-57
mail info@neftegas.info
image
energas.ru

Газовая промышленность Спецвыпуск № 4 2021

Спецвыпуск № 4 2021

Взгляд в будущее

01.12.2021 11:00 ПЕРСПЕКТИВЫ АТОМИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
Для мониторинга и оптимизации добычи нефтегазового сырья разрабатываются крупномасштабные модели месторождений – цифровые двойники. На их достоверность влияет точность определения теплофизических свойств пластовых флюидов: фазовых диаграмм, коэффициентов переноса, взаимодействия в системе «флюид – пора». Задача получения указанных данных востребована и в наши дни. Применение при этом вычислительных процедур актуально, поскольку позволяет сократить время и затраты на эксперименты по измерению характеристик флюидов. Так, метод атомистического моделирования, помимо прогнозирования теплофизических свойств, дает возможность исследовать особенности поведения флюидов в поровом пространстве. Данный подход строится на фундаментальных законах природы, таких как уравнение Шредингера, законы Ньютона и законы сохранения, и поэтому обладает большой предсказательной силой. Законы статистической физики позволяют рассчитывать свойства ансамблей взаимодействующих частиц, что требует применения мощных суперкомпьютеров. В связи с этим мировые лидеры в области газо- и нефтедобычи в последние годы все чаще объявляют о строительстве вычислительных комплексов для решения задач подобного класса. Цель данной статьи – краткий обзор возможностей компьютерного предсказания свойств флюидов на основе метода молекулярной динамики и многомасштабного подхода. Рассматриваются результаты недавно выполненных авторами работ по расчетам фазовых диаграмм смесей углеводородов и газовых гидратов, коэффициентов переноса легких алканов и ароматических соединений. Демонстрируется возможность более быстрого получения свойств пластовых систем в широком диапазоне давлений и температур при наличии необходимых вычислительных ресурсов, что ускорит разработку и внедрение энергоэффективных способов добычи.
Ключевые слова: МОЛЕКУЛЯРНАЯ ДИНАМИКА, АТОМИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, УГЛЕВОДОРОД, ФАЗОВАЯ ДИАГРАММА, КОЭФФИЦИЕНТ ПЕРЕНОСА, ДИФФУЗИЯ, ВЯЗКОСТЬ.

Авторы:

УДК 536.912
Д.Ю. Ленев, ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» (Долгопрудный, Россия), lenev@phystech.edu
С.А. Захаров, ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)», stepanzh@gmail.com
Г.С. Смирнов, к.ф.-м.н., ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Москва, Россия), gsmirnov@hse.ru
Н.Д. Кондратюк, к.ф.-м.н., ФГБУН «Объединенный институт высоких температур Российской академии наук» (Москва, Россия), nidkond@ihed.ras.ru
В.В. Писарев, к.ф.-м.н., лауреат Международного конкурса молодых ученых «Нефтегазовые проекты: взгляд в будущее», ФГБУН «Объединенный институт высоких температур Российской академии наук», pisarevvv@gmail.com

Литература:

  1. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer simulation of liquids. 2nd ed. Oxford, UK: Oxford University Press, 2017.

  2. Норман Г.Э., Стегайлов В.В. Стохастическая теория метода молекулярной динамики // Математическое моделирование. 2012. Т. 24. № 6. С. 3–44.

  3. «Газпром нефть» разработала суперкомпьютер для создания цифровых моделей месторождений Сибири и Арктики // ПАО «Газпром нефть»: официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-razrabotala-superkompyuter-dlya-sozdaniya... (дата обращения: 10.11.2021).

  4. BP supercomputer world’s most powerful for commercial research // geoLOGIC systems ltd.: официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.jwnenergy.com/article/2017/12/13/bp-supercomputer-worlds-most-powerful-commercial-r/ (дата обращения: 10.11.2021).

  5. Industrial Fluid Properties Simulation Challenge: официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://fluidproperties.org (дата обращения: 10.11.2021).

  6. Kondratyuk N.D., Pisarev V.V. Calculation of viscosities of branched alkanes from 0.1 to 1000 MPa by molecular dynamics methods using COMPASS force field // Fluid Phase Equilib. 2019. Vol. 498. P. 151–159. DOI: 10.1016/j.fluid.2019.06.023.

  7. Kondratyuk N.D., Pisarev V.V. Predicting shear viscosity of 1,1-diphenylethane at high pressures by molecular dynamics methods // Fluid Phase Equilib. 2021. Vol. 544–545. Article No. 113100. DOI: 10.1016/j.fluid.2021.113100.

  8. Stegailov V., Dlinnova E., Ismagilov T., et al. Angara interconnect makes GPU-based Desmos supercomputer an efficient tool for molecular dynamics calculations // Int. J. High Perform. Comput. Appl. 2019. Vol. 33. No. 3. P. 507–521. DOI: 10.1177/1094342019826667.

  9. Высокоскоростная коммуникационная сеть «Ангара». Первый российский интерконнект // АО «НИЦЭВТ»: официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://angara.nicevt.ru (дата обращения: 10.11.2021).

  10. Martin M.G., Siepmann J.I. Transferable potentials for phase equilibria. 1. United-atom description of n-alkanes // J. Phys. Chem. B. 1998. Vol. 102. No. 14. P. 2569–2577. DOI: 10.1021/jp972543+.

  11. Chen B., Siepmann J.I. Transferable potentials for phase equilibria. 3. Explicit-hydrogen description of normal alkanes // J. Phys. Chem. B. 1999. Vol. 103. No. 25. P. 5370–5379. DOI: 10.1021/jp990822m.

  12. Siu S.W.I., Pluhackova K., Böckmann R.A. Optimization of the OPLS-AA force field for long hydrocarbons // J. Chem. Theory Comput. 2012. Vol. 8. No. 4. P. 1459–1470. DOI: 10.1021/ct200908r.

  13. Sage R.H., Hicks B.L., Lacey W.N. Phase equilibria in hydrocarbon systems // Ind. Eng. Chem. 1940. Vol. 32. No. 8. P. 1085–1092. DOI: 10.1021/ie50368a014.

  14. Брусиловский А.И. Методология и результаты применения кубических уравнений состояния для моделирования термодинамических свойств природных углеводородных флюидов // Научно-технический сборник «Вести газовой науки». 2011. № 2 (7). С. 150–165.

  15. Valeev B.U., Pisarev V.V. The equation of state of n-pentane in the atomistic model TraPPE-EH // J. Phys.: Conf. Ser. 2018. Vol. 946. Article No. 012099. DOI: 10.1088/1742-6596/946/1/012099.

  16. Pisarev V.V., Zakharov S.A. Comparison of forcefields for molecular dynamics simulations of hydrocarbon phase diagrams // J. Phys.: Conf. Ser. 2018. Vol. 946. Article No. 012100. DOI: 10.1088/1742-6596/946/1/012100.

  17. Norman G.E., Pisarev V.V., Smirnov G.S., Stegailov V.V. Atomistic modeling and simulation for solving gas extraction problems // Foundations of molecular modeling and simulation / R.Q. Snurr, C.S. Adjiman, D.A. Kofke (eds.). Singapore: Springer, 2016. P. 137–151. DOI: 10.1007/978-981-10-1128-3_9.

  18. Jorgensen W.L., Maxwell D.S., Tirado-Rives J. Development and testing of the OPLS all-atom force field on conformational energetics and properties of organic liquids // J. Am. Chem. Soc. 1996. Vol. 118. No. 45. P. 11225–11236. DOI: 10.1021/ja9621760.

  19. Sun H. COMPASS: An ab initio force-field optimized for condensed-phase applications – overview with details on alkane and benzene compounds // J. Phys. Chem. B. 1998. Vol. 102. No. 38. P. 7338–7364. DOI: 10.1021/jp980939v.

  20. Pisarev V., Mistry S. Volume-based mixing rules for viscosities of methane + n-butane liquid mixtures // Fluid Phase Equilib. 2019. Vol. 484. P. 98–105. DOI: 10.1016/j.fluid.2018.11.020.

  21. Pisarev V., Kondratyuk N. Prediction of viscosity-density dependence of liquid methane+n-butane+n-pentane mixtures using the molecular dynamics method and empirical correlations // Fluid Phase Equilibria. 2019. Vol. 501. Article No. 112273. DOI: 10.1016/j.fluid.2019.112273.

  22. Pedersen K.S., Fredenslund A. An improved corresponding states model for the prediction of oil and gas viscosities and thermal conductivities // Chem. Eng. Sci. 1987. Vol. 42. No. 1. P. 182–186. DOI: 10.1016/0009-2509(87)80225-7.

  23. Ciotta F., Trusler J.P.M., Vesovic V. Extended hard-sphere model for the viscosity of dense fluids // Fluid Phase Equilib. 2014. Vol. 363. P. 239–247. DOI: 10.1016/j.fluid.2013.11.032.

  24. Yarranton H.W., Satyro M.A. Expanded fluid-based viscosity correlation for hydrocarbons // Ind. Eng. Chem. Res. 2009. Vol. 48. No. 7. P. 3640–3648. DOI: 10.1021/ie801698h.

  25. Kondratyuk N., Lenev D., Pisarev V. Transport coefficients of model lubricants up to 400 MPa from molecular dynamics // J. Chem. Phys. 2020. Vol. 152. Article No. 191104. DOI: 10.1063/5.0008907.

  26. Smirnov G.S., Stegailov V. V. Melting and superheating of sI methane hydrate: Molecular dynamics study // J. Chem. Phys. 2012. Vol. 136. No. 4. Article No. 044523. DOI: 10.1063/1.3679860.

  27. Abascal J.L.F., Vega C. A general purpose model for the condensed phases of water: TIP4P/2005 // J. Chem. Phys. 2005. Vol. 123. Article No. 234505. DOI: 10.1063/1.2121687.

  28. Dyadin Y. A., Aladko E.Y., Larionov E.G. Decomposition of methane hydrates up to 15 kbar // Mendeleev Commun. 1997. Vol. 7. P. 34–35. DOI: 10.1070/MC1997v007n01ABEH000655.

  29. Jensen L., Thomsen K., von Solms N., et al. Calculation of liquid water-hydrate-methane vapor phase equilibria from molecular simulations // J. Phys. Chem. B. 2010. Vol. 114. No. 17. P. 5775–5782. DOI: 10.1021/jp911032q.

  30. Conde M.M., Vega C. Determining the three-phase coexistence line in methane hydrates using computer simulations // J. Chem. Phys. 2010. Vol. 133. Article No. 064507. DOI: 10.1063/1.3466751.

  31. Zakharov S.A., Pisarev V.V., Chudanov V.V. One-dimensional continuum model of two-phase flows in porous media // J. Phys.: Conf. Ser. 2020. Vol. 1556. Article No. 012064. DOI: 10.1088/1742-6596/1556/1/012064.





← Назад к списку

Подписывайтесь на нас