Синхротронное излучение в нефтегазовых технологиях
Почему это уникально?
Набор на программу закрыт!
СКИФ — синхротрон поколения 4+, обеспечивающий исследовательскую независимость и доступ к полному спектру экспериментов с использованием синхротронного излучения для науки и индустрии
Образовательный курс строится на пересечении интересов нефтегазового инжиниринга, геологии, физики, химии и материаловедения, и позволяет познакомиться с инструментами для решения междисциплинарных прикладных задач, востребованных в современной индустрии
- Курс предназначен для молодых ученых, специалистов, магистрантов и аспирантов, стремящихся освоить современные инструменты исследования керна в нефтегазовой отрасли — цифровые, петрофизические и рентгеновские
- Программа позволяет углубить знания о физических основах, технологиях и возможностях установок класса «мега-саенс» для анализа керна
Программа
1. Цифровой подход к изучению свойств образцов ТРИЗ («Цифровой керн»)
2. Введение в вычислительные инструменты цифрового керна для оценки фильтрационно-емкостных свойств
3. Устройство современных источников синхротронного излучения
4. Основные методы исследования вещества с использованием рентгеновского излучения (имиджинг, дифракция, спектроскопия)
- Основы дифракционных рентгеновских методов. Преимущества синхротронного излучения: дифракция in situ и operando, высокого разрешения
- Основы «Имиджинга» с использованием синхротронного излучения: рентгеновская томография. Фазовый контраст
- Основы спектроскопических методов. Рентгенфлюоресцентный элементный анализ
- Введение в пробоподготовку и лабораторные петрофизические исследования керна. Получение и обработка данных фильтрационных экспериментов на образцах песчаника Berea
- Определение минерального состава основных компонент образца методом порошковой дифрактометрии
- Определение состава образцов керна методом спектроскопии (сканирующей электронной микроскопии с энергодисперсионной рентгеновской спектроскопией (СЭМ-ЭДС)
- Рентгеновская томография керна
- Обработка данных рентгеновской томографии исследуемых кернов. «Цифровой керн». Определение фильтрационно-емкостных свойств керна методами численного моделирования
- Алексей Михайлович Гурин — НГУ
- Сергей Владимирович Ращенко — ИГМ СО РАН
- Сергей Васильевич Цыбуля — НГУ
- Михаил Игоревич Фокин — НГУ
- Яков Валерьевич Ракшун — ИГМ СО РАН