Многовариантный расчет добычи нефти из баженовской свиты на основе данных короткого периода отработки скважины и сопоставления с данными пластов-аналогов

В статье представлен алгоритм расчета прогнозного профиля добычи нефтяной скважины, пробуренной на пласты баженовской свиты. В рассмотренной ситуации прямой расчет профиля добычи затруднен по следующим причинам: во-первых, отсутствует длительный период отработки скважин, позволяющий построить кривую падения добычи; во-вторых, пласт представлен субколлектором проницаемостью менее 10-5 мкм2, что делает расчет на стандартном гидродинамическом симуляторе недостоверным; в-третьих, наблюдается существенное различие в технологиях бурения и проведения гидроразрыва пласта, применяемых для тестовой скважины и скважин, планируемых к бурению. Представленный в статье расчет основан на краткосрочном прогнозе добычи в программном обеспечении Kappa с последующей корректировкой с учетом изменений в технологии заканчивания скважин и экстраполяцией добычи на весь период разработки. Для корректировки использованы данные пластов-аналогов российских и американских сланцевых месторождений нефти. Для повышения достоверности оценки выполнены множественные расчеты, основанные на комбинации метрик исходной тестовой скважины и данных пластов-аналогов. Полученные результаты были сгруппированы в соответствии с оценкой достоверности и после усреднения использованы для формирования оптимистичного, базового и пессимистичного прогнозов добычи нефти.

Список литературы

1. Calvin J., Pinkerton H. Practical methods for completing the SCOOP Woodford and Sycamore // SPE-223556-MS. – 2025. – https://doi.org/10.2118/223556-MS

2. Zhang K. Analyzing impact of fracturing revolution on shale oil well performance in Permian Basin: A review from over 10,000 wells // SPE-220875-MS. – 2024. – https://doi.org/10.2118/220875-MS

3. Vaca Muerta’s productivity and economic performance. 7 years in review / C.R. Gilardone, C.A. Canel, L. Albuquerque [et al.] // SPE-206344-MS. – 2021. – https://doi.org/10.2118/206344-MS

4. Yu Liang, Lulu Liao, Ye Guo. A Big Data study: Correlations between EUR and petrophysics/engineering/production parameters in shale formations by data regression and interpolation analysis // SPE-194381-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/194381-MS