Аналитическая методика оценки эффективности технологии отбора прикровельной нефти из водоплавающих залежей, верифицированная на гидродинамической модели

UDK: 622.276.21.031.011.4:532.5.072
DOI: 10.24887/0028-2448-2018-6-66-69
Ключевые слова: конус нефти, подстилающая вода, снижение обводненности, аналитическое решение
Авторы: Р.Ф. Якупов (ООО «Башнефть-Добыча»), А.А. Гимазов (ООО «БашНИПИнефть»), В.Ш. Мухаметшин (Филиал Уфимского гос. нефтяного технического университета в г. Октябрьском), Р.И. Макаев (ООО «БашНИПИнефть»)

Рассмотрена технология создания конуса нефти ниже уровня водонефтяного контакта (ВНК). Применение данной технологии позволяет уменьшить обводненность при добыче прикровельной нефти на водоплавающих залежах. При этом важно выбрать оптимальные технологические параметры. Для эффективного применения технологии необходимо полное формирование конуса. Данная задача может быть решена методами гидродинамического моделирования, но для обработки большого массива данных и первоначального подбора скважин-кандидатов целесообразно разработать аналитическую методику.

В статье предложена аналитическая методика оценки времени образования обратного конуса нефти в зависимости от свойств пласта и флюидов. За основу взята формула расчета времени поднятия конуса воды над уровнем ВНК в случае несмешивающихся жидкостей в пласте с изотропной абсолютной проницаемостью. На основе гидродинамического моделирования предложен способ учета относительных фазовых проницаемостей. Для учета коэффициента анизотропии с помощью гидродинамической модели построены зависимости времени образования конуса нефти от коэффициента анизотропии для разных соотношений вязкости воды и нефти. Эти результаты с достаточной точностью описываются степенной зависимостью. Таким образом, формула для расчета параметров конуса воды адаптирована для вычисления данных конуса нефти ниже уровня ВНК.

Разработан алгоритм аналитического расчета времени образования нефтяного конуса на основе параметров выборки скважин, позволяющий оперативно оценить время образования конуса нефти для заданных условий. Предложенный алгоритм верифицирован на гидродинамических моделях и обладает хорошей прогнозной способностью. Практическая ценность разработанного алгоритма – возможность оперативного расчета времени формирования конуса нефти для большого числа скважин.

Список литературы

1. Казаков А.А., Соловьев И.Г. Модель динамики конусообразования подошвенной воды нефтяной скважины // Вестник кибернетики. – 2009. – Вып. 8. – С. 4–11.

2. Карпычев В.А. К задаче о конусе подошвенной воды в неоднородном пласте // ПМТФ АН СССР. – 1960. – № 3. – С. 88–113.

3. Куванышев У.П. Некоторые задачи пространственной фильтрации в анизотропных пластах // Тр. ин-та / ТатНИПИнефть. – 1965. – Вып. 8. – С. 205–214.

4. Скворцов В.В. Определение времени обводнения скважин при учете различия вязкостей нефти и воды // Татарская нефть. – 1961. – № 4. – С. 21–28.

5. Интерпретационные модели нефтяной залежи на стадии разработки / А.П. Телков, А.К. Ягафаров, А.У. Шарипов, И.И. Клещенко. – М.: ВНИИОЭНГ, 1993. – 72 с.

6. Способ разработки контактных зон на примере Туймазинского нефтяного месторождения / Р.Ф. Якупов, В.Ш. Мухаметшин, Ю.В. Зейгман [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 10. – С. 88–91

7. Технология ограничения притока подошвенных вод в скважинах / Р.С. Хисамов, Г.С. Абдрахманов, Р.Р. Кадыров, В.В. Мухаметшин // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 11. – С. 126–128.

8. Ограничение водопритока в горизонтальных скважинах на месторождениях с трудноизвлекаемыми запасами нефти / Р.Р. Кадыров, Р.Х. Низаев, А.Ф. Яртиев, В.В. Мухаметшин // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 5. – С.44–47.

9. Курбанов А.К., Садчиков П.Б. О совместной добыче нефти и воды из залежей нефти с подошвенной водой и газовой шапкой // В сб. Добыча нефти. – M.: Недра, 1964. – С. 57–62.

10. Данилов В.Л., Кац Р.М. Гидродинамические расчеты взаимного вытеснения жидкостей в пористой среде. – М.: Недра, 1980. – 347 


Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.

Библиометрия за 2016 год

SCOPUS
SNIP: 0,573
SJR: 0,205
РИНЦ
Двухлетний импакт-фактор: 0,629
Пятилетний импакт-фактор: 0,471
Показатель в рейтинге SCIENCE INDEX: 0,431
Место в рейтинге SCIENCE INDEX: 1178