Адаптивный вариант оценки технологической эффективности закачки пара в условиях карбонатного коллектора с высоковязкой нефтью

UDK: 622.276.652
DOI: 10.24887/0028-2448-2018-11-102-107
Ключевые слова: высоковязкая нефть, площадная закачка пара, пароциклические обработки скважин, адаптивный подход, технологическая эффективность, прогнозирование
Авторы: Е.Н. Тараскин (Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми), А.З. Захарян (ООО «Черварт»), к.г.-м.н., С.О. Урсегов (Сколковский институт науки и технологий), к.т.н.

Рассмотрена проблема адаптивного прогнозирования паротеплового воздействия в карбонатных пластах пермо-карбоновой залежи высоковязкой нефти Усинского месторождения. Необходимость получения надежных прогнозных оценок в последнее время значительно возросла из-за расширения масштабов применения на залежи площадной закачки пара и пароциклических обработок. Недостаточно четкое представление о физических процессах, происходящих в карбонатных пластах залежи, а также отсутствие точной информации о работе скважин ограничивают использование детерминированных моделей и характеристик вытеснения в целях прогнозирования паротеплового воздействия. Детальность адаптивной геологической модели соответствует объему имеющейся исходной информации. Например, при нарезании слоев, границы которых проводятся по результатам детальной корреляции, их толщины составляют 5-10 м. Увеличенные вертикальные размеры слоев позволяют использовать для воспроизведения параметров межскважинного пространства данные сейсморазведки за счет их увязки с данными скважин нечетко-логическими функциями. При этом модельные параметры в тех ячейках, через которые проходят скважины, не обязательно совпадают с данными этих скважин, поскольку они рассчитываются с учетом данных соседних скважин. Расчет адаптивной гидродинамической модели основан на перераспределении накопленных отборов и закачки флюидов между ячейками таким образом, чтобы получить фактическое изменение пластового давления, при этом механизм этого перемещения аналогичен методу клеточных автоматов. Показано, что при помощи адаптивного подхода удается контролировать процесс взаимовлияния скважин, определять реагирующие скважины и диагностировать фактическую дополнительную добычу нефти от площадной закачки пара на залежи. Представлены также результаты адаптивного прогнозирования вариантов дальнейшей разработки залежи, позволяющие оценить технологическую эффективность площадной закачки пара на перспективу. Выполненное сравнение прогнозных и фактических дебитов скважин после проведения пароциклических обработок подтвердило эффективность адаптивного прогноза для условий залежи.

Список литературы

1. Koottungal L. 2014 worldwide EOR survey // Oil and Gas Journal. – 2014. – № 112 / 4. – P. 79–91.

2. Рузин Л.М., Урсегов С.О. Развитие тепловых методов разработки пермо-карбоновой залежи Усинского месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2005. – № 3. – С. 82–84.

3. Базовые принципы, эффективность и основные перспективы разработки пермо-карбоновой залежи Усинского месторождения / В.В. Шкандратов, С.В. Буракова, С.О. Урсегов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2007. – № 8. – С. 84–88.

4. Тридцатилетний опыт применения термических методов увеличения нефтеотдачи пластов на пермо-карбоновой залежи Усинского месторождения / С.О. Урсегов, М.В. Чертенков, Е.Н. Тараскин [и др.] // SPE 160759. – 2012.

5. Канеман Д. Думай медленно, решай быстро. – М.: АСТ, 2014. – 653 с.

6. Мирзаджанзаде А.Х., Аметов И.М. Прогнозирование промысловой эффективности методов теплового воздействия на нефтяные пласты. – М.: Недра, 1983. – 205 с.

7. Цыпкин Я.З. Адаптация, обучение и самообучение в автоматических системах // Автоматика и телемеханика. – 1966. – № 1. – С. 23–61.

8. Каневская Р.Д. Математическое моделирование гидродинамических процессов разработки месторождений углеводородов. – М.-Ижевск: Институт компьютерных технологий, 2002. – 140 с.

9. Гидрохимический мониторинг – инновационное направление анализа и контроля разработки нефтяных месторождений / В.В. Муляк, В.Д. Порошин, В.Г. Гуляев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 3. – С. 45–49.



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