Подбор показателей ранжирования при формировании очередности бурения проектных скважин в программе Epsilon

UDK: 622.24.002.2

DOI: 10.24887/0028-2448-2025-7-18-21

Ключевые слова: ранжирование проектных скважин, формирование очередности бурения, очередность ввода проектных скважин, программный комплекс Epsilon, сценарии разбуривания

Авт.: М.И. Маннапов (СП «Татнефть-Добыча»); В.В. Емельянов, к.т.н. (СП «Татнефть-Добыча»); А.В. Насыбуллин, д.т.н. (Альметьевский гос. технологический университет «Высшая школа нефти»); Рам.З. Саттаров, к.т.н. (ТатНИПИнефть); М.А. Шарифуллина (ТатНИПИнефть); М.Ф. Латифуллина (ТатНИПИнефть)

В статье рассматриваются ключевые аспекты планирования графика бурения с учетом необходимости первоочередного ввода в эксплуатацию наиболее перспективных скважин. Проанализированы параметры ранжирования скважин-кандидатов для проведения геолого-технических мероприятий (ГТМ), включая бурение, и выделено несколько групп критериев, которые могут быть использованы для оценки их эффективности. С целью минимизации рисков ошибочного выбора скважин-кандидатов для проведения ГТМ эффективным является рассмотрение не единичных, а комплексных параметров, сформированных на основе нескольких геологических и технологических критериев. Каждому критерию может быть присвоен весовой коэффициент, определяющий его приоритетность. Ранжирование скважин-кандидатов можно осуществлять по прогнозным параметрам эффективности, полученным с использованием моделей машинного обучения. В статье приведено описание существующих алгоритмов, разработанных авторами в рамках проекта в ПК Epsilon, которые позволяют оптимизировать процесс выбора скважин. Проведен сравнительный анализ двух вариантов ранжирования кустов проектных скважин: по суммарным абсолютным параметрам (остаточная нефтенасыщенная толщина, прогнозный дебит нефти, чистый дисконтированный доход (ЧДД)) и удельным параметрам (индекс доходности дисконтированных затрат (ИДДЗ), накопленная добыча на одну скважину, ЧДД на 1 руб. инвестиций). Показано, что ранжирование единичных проектных скважин можно проводить по абсолютным параметрам, в то время как ранжирование кустов проектных скважин следует осуществлять по относительным (удельным) параметрам скважин куста. Предложенные подходы и методы направлены на повышение точности и эффективности планирования ГТМ, в том числе бурения.

Список литературы

1. Тюльков А.Т., Пермяков А.В., Шакиров Р.Р. Методика ранжирования скважин-кандидатов ГТМ на газоконденсатном месторождении с существенной выработкой запасов для ввода в разработку из длительной консервации // Сфера. Нефть и газ. – 2021. – № 3. – С. 30-34.

2. Синицына Т.И., Галеев А.А. Методика автоматизированного выбора кандидатов для гидравлического разрыва пласта на месторождениях ООО «Харампурнефтегаз» // Нефтяная провинция. – 2022. – № 4. – С. 239–251. – https://doi.org/10.25689/NP.2022.4.239-251. – EDN: FOMKZU

3. Синицына Т.И., Горбунов А.Н. Автоматизация процессов ранжирования скважин-кандидатов для проведения геолого-технических мероприятий на Красноленинском НГКМ // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2021. – Т. 6. – № 4. – С. 116–122. – https://doi.org/10.51890/2587-7399-2021-6-4-116-122. – EDN: DQJYRB

4. Комплексный подход к выбору скважин-кандидатов для проведения геолого-технических мероприятий (на примере Талинского лицензионного участка Красноленинского нефтегазоконденсатного месторождения) / Т.И. Машканцева, А.В. Князев, А.Г. Олюнина, C.П. Канайкин // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2016. – № 1. – С. 34–37. – EDN: VQURXR

5. Разработка комплексной методики прогноза эффективности геолого-технических мероприятий на основе алгоритмов машинного обучения / А.А. Кочнев, Н.Д. Козырев, О.Е. Кочнева, С.В. Галкин // Георесурсы. – 2020. – Т. 22. – № 3. – С. 79–86. – https://doi.org/10.18599/grs.2020.3.79-86. – EDN: GKUIJJ

6. Подбор скважин-кандидатов для проведения гидроразрыва пласта на основе математического моделирования с использованием методов машинного обучения / А.Ф. Азбуханов, И.В. Костригин, К.А. Бондаренко [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 11. – С. 38–42. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-11-38-42. – EDN: COEFTP

7. Андронов Ю.В. Методика оперативной оценки перспективности скважин для методов интенсификации притока нефти с применением нейронных сетей и деревьев решений: автореф. дис. ... канд. техн. наук. – М., 2019. – 24 с. – EDN: NCPUDI

8. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020665887 РФ. Программный комплекс поддержки принятия решений по формированию множества предпочтительных вариантов геолого-технических мероприятий (ввода скважин в эксплуатацию) при разработке нефтяного месторождения / А.С. Катасев, Д.В. Катасева, И.В. Аникин, В.М. Трегубов, Л.Ю. Емалетдинова, Л.Р. Шайхразиева, Р.Г. Гирфанов, О.В. Денисов, Р.Г. Лазарева, Ф.М. Латифуллин, Р.З. Саттаров, Р.Р. Хафизов, А.В. Чирикин, М.А. Шарифуллина, А.В. Насыбуллин, Д.Р. Хаярова, Р.М. Шакирзянов; правообладатель ГБОУ ВО «Альметьевский государственный нефтяной институт». - № 2020665114; заявл. 23.11.2020; опубл. 02.12.2020.

9. О методике автоматизированной генерации сценариев разработки длительно эксплуатируемого нефтяного месторождения / Р.С. Хисамов, Б.Г. Ганиев, И.Ф. Галимов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 7. – С. 22–25. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-7-22-25. – EDN: BDOLBM

10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020616438 РФ. Программный комплекс автоматического кустования скважин / Н.А. Ахметов, Ф.Г. Бояров, В.А. Васютин, Р.С. Гильманов, Д.М. Гилаев, А.Р. Закиев, А.Р. Ибрагимов, И.С. Каримов, С.М. Кухаркин, Т.А. Муртазин,

Д.К. Нургалиев, Р.В. Сахаутдинов, В.А. Судаков, Д.В. Шевченко, А.Д. Яруллин; правообладатель ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина. – № 2020615603; заявл. 09.06.2020; опубл. 17.06.2020..