Валидация модели трещины гидроразрыва Planar3D, реализованной в корпоративном симуляторе «РН-ГРИД»

UDK: 622.276.66.001.57
DOI: 10.24887/0028-2448-2018-11-46-50
Ключевые слова: гидроразрыв пласта (ГРП), дизайн ГРП, симулятор ГРП, математическое моделирование, гидродинамика, теория упругости, численные методы, валидация модели, эксперимент, Planar3D
Авторы: А.В. Пестриков (ПАО «НК «Роснефть»), А.Б. Пещеренко (ПАО «НК «Роснефть»), М.С. Гребельник (ООО «РН-УфаНИПИнефть»), И.М. Ямилев (ООО «РН-УфаНИПИнефть»)

Статья посвящена валидации математической модели трещины гидроразрыва класса Planar3D, реализованной в корпоративном симуляторе гидроразрыва пласта «РН‑ГРИД». Симулятор гидроразрыва пласта (ГРП) представляет собой специализированное программное обеспечение для математического моделирования и инженерного анализа процесса создания трещин при проведении ГРП. Симулятор позволяет выполнять расчет геометрии трещины ГРП и технологических параметров проведения обработки с учетом геологического строения пласта, геомеханических свойств слагающих пород, параметров закачки жидкости разрыва и проппанта.

Валидация модели развития трещины ГРП проводилась путем сравнения результатов математического моделирования в рамках разработанной модели с результатами экспериментальных исследований на лабораторной установке из органического стекла.

В статье рассмотрены два характерных сценария развития трещины, причем один из них — рост трещины в область пониженных напряжений — традиционно считается сложным для численного моделирования с использованием упрощенных моделей трещины ГРП класса Pseudo3D. Проведенные сопоставления показывают хорошее согласие результатов моделирования в рамках разработанной модели класса Planar3D с результатами экспериментальных исследований для каждого из рассмотренных случаев. Помимо сопоставления с экспериментальными данными выполнено сравнение результатов численного моделирования в «РН-ГРИД» и результатов моделирования в стороннем симуляторе ГРП класса Planar3D для каждого из рассмотренных случаев. Отмечается хорошее совпадение результатов моделирования в данных симуляторах.

Отмечено, что применение симулятора с экспериментально проверенной моделью ГРП позволяет выполнять физически достоверное моделирование данного сложного процесса, принимать обоснованные инженерные решения при проектировании операций и повышать эффективность применения ГРП.

Список литературы

1. Корпоративный симулятор гидроразрыва пласта: от математической модели к программной реализации / А.В. Аксаков, О.С. Борщук, И.С. Желтова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 11. – С. 35–40.

2. Корпоративный симулятор гидроразрыва пласта «РН-ГРИД»: от программной реализации к промышленному внедрению / А.А. Ахтямов, Г.А. Макеев, К.Н. Байдюков [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 5. – С. 94–97.

3. Concepts of Model Verification and Validation. – Los Alamos National Laboratory / B. Thacker [et al.]. – 2004. – URL: http://www.ltasvis.ulg.ac.be/cmsms/uploads/File/Los­Alamos_VerificationValidation.pdf.

4. Jeffrey R.G., Bunger A.P. A Detailed Comparison of Experimental and Numerical Data on Hydraulic Fracture Height Growth Through Stress Contrasts // SPE 106030. – 2009.

5. A comparison of numerical and experimental results of hydraulic fracture growth into a zone of lower confining stress / R. Wu, A.P. Bunger, R.G Jeffrey, E. Siebrits // The 42nd U.S. Rock Mechanics Symposium (USRMS), 29 June-2 July, San Francisco, California. – 2008. – ID: ARMA 08-267. – URL: https://www.onepetro.org/ conference-paper/ARMA-08-267.

6. Siebrits E., Peirce A.P. An efficient multi‐layer planar 3D fracture growth algorithm using a fixed mesh approach // Int. J. Numer. Meth. Engng. – 2002. – № 53. – P. 691–717. – DOI:10.1002/nme.308.

7. Peirce A.P., Siebrits E. A dual mesh multigrid preconditioner for the efficient solution of hydraulically driven fracture problems // Int. J. Numer. Meth. Engng. – 2005. – № 63. – P. 1797–1823. – DOI:10.1002/nme.1330.



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