Исследование поддержано программой «Приоритет–2030».

Научная группа из Института физики КФУ работала над проблемой прогнозирования вязкости нефти.

В группу вошли:

• Анатолий Мокшин, профессор, заведующий кафедрой вычислительной физики и моделирования физических процессов Института физики;
• Булат Галимзянов, доцент той же кафедры;
• Мария Доронина, выпускница Института физики, инженер НИЛ «Информационные технологии в физическом материаловедении».

Нефть — многофазная и многокомпонентная система, поэтому для точного прогнозирования её вязкости нужны универсальные формулы, применимые при разных температурах и давлениях.

Учёные Казанского университета предложили новое универсальное выражение для определения зависимости вязкости сырой нефти от температуры вплоть до температур аморфизации.

Это выражение основано на концепции температурного скейлинга, разработанной физиками КФУ. Оно точнее других известных выражений для описания вязкости нефти.

Концепция температурного скейлинга подразумевает введение новой температурной шкалы, в которой значения ключевых температур, таких как температура стеклования и температура плавления, одинаковы для любых систем. В этом случае температура становится безразмерной величиной, пояснил Анатолий Мокшин.

Концепция применима в разных задачах, где важна температура.

Профессор подчеркнул, что с помощью этой концепции удалось получить аналитическое выражение, которое корректно воспроизводит температурные зависимости вязкости сложных реальных физических систем, таких как сырая нефть.

В ходе исследования были рассмотрены образцы нефти из месторождений России, Китая, Саудовской Аравии, Нигерии, Кувейта и Северного моря. В том числе изучались образцы Ашальчинского и Куакбашского месторождений Республики Татарстан.

Учёные Казанского университета впервые использовали метод регрессионного анализа, чтобы определить соответствие между параметрами предложенной модели вязкости и физическими характеристиками нефти: температурой аморфизации и показателем API (характеризует плотность нефти по отношению к плотности воды при некоторой температуре).

Регрессионный анализ помогает установить взаимосвязь между различными характеристиками.

Учёные исследуют системы с большим набором физических характеристик и ищут общие закономерности между ними. Если характеристики не похожи друг на друга и их много, трудно сделать аналитический вывод об их взаимосвязи. В этом случае используют методы статистического анализа данных, например, регрессионный метод. Он позволяет найти аналитическое выражение (обычно полиномиальное), которое описывает взаимосвязь этих характеристик.

Благодаря регрессионному анализу стало известно, как плотность нефти, зависящая от разных факторов, влияет на её способность затвердевать.

Например, образцы сырой нефти из разных месторождений Республики Татарстан и Нигерии аморфизируются при разной температуре — разница может составлять более 70 градусов. Это связано с различиями в составе образцов.

Нефть из месторождений Китая, Саудовской Аравии, Кувейта и Северного моря также отличается по составу, поэтому она аморфизуется при достаточно высокой температуре – порядка минус 65–70 градусов.

По словам профессора Анатолия Мокшина, результаты исследования важны. Они помогают понять, как именно сырая нефть течёт, и при каких условиях она может стать твёрдой. Это исследование имеет и практическую пользу: зная, как вязкость нефти зависит от температуры, можно подобрать оптимальные условия для её добычи и транспортировки.