Подходы к построению модели флюида для нефтяного месторождения, находящегося на поздней стадии его разработки

UDK: 622.276.1/.4.001.57

DOI: 10.24887/0028-2448-2026-5-102-107

Ключевые слова: PVT-модель, интегрированное моделирование, статистический анализ данных, выявление аномалий, Black Oil, композиционная модель, адаптация, гидродинамический расчет

Авт.: З.А. Лощева (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); Р.Р. Кашапов (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); И.Р. Мавлявов (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); Г.Г. Файзрахманов (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); И.И. Гадельшин (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); Н.О. Некрасов (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); А.А. Кильдюшов (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина); И.И. Хайруллин (ТатНИПИнефть, ПАО «Татнефть» имени В.Д. Шашина)

Интегрированное моделирование нефтяного месторождения невозможно без разработки точной термодинамической (PVT) модели пластового флюида. При подготовке данных для построения PVT-модели основной сложностью является работа с разнородными лабораторными материалами, требующая их тщательной систематизации и обработки. Для решения этой проблемы предложен поэтапный подход, включающий отбор проб по критериям качества, многомерный статистический анализ, адаптацию композиционной модели на основе репрезентативного состава и ее последующую конвертацию в формат модели Black Oil. Особое внимание уделено использованию методов машинного обучения для выявления скрытых аномалий в многомерных данных, что значительно повышает точность модели и минимизирует риск ошибок. Разработанная методика сочетает в себе классические подходы к верификации данных (материальный баланс) и современные методы их анализа и коррекции. В результате применения предложенной методики создана PVT-модель, которая показала отличную сходимость с экспериментальными данными, полученными по глубинным пробам. Реализация предложенного подхода обеспечивает необходимую преемственность и непротиворечивость данных в цепочке геология – гидродинамика – скважины – сеть. Предложенная методика позволяет минимизировать субъективные ошибки при отборе и оценке данных, что существенно улучшает качество исходной информации, обеспечивая ее репрезентативность. Благодаря этому создается основа для более точных и эффективных расчетов, что повышает точность прогноза на разных стадиях разработки месторождения. Таким образом, построение достоверной PVT-модели является важным шагом в повышении эффективности управления нефтяным месторождением, особенно на поздних стадиях его разработки.


Список литературы

1. Compositional and Black Oil Reservoir Simulation / K.H. Coats, K.H. Coats, L.K. Thomas, R.G. Pierson // SPE-29111-MS. – 2013. – https://doi.org/10.2118/29111-MS
2. Watanasiri S., Brule M.R., Starling K.E. Correlation of Phase-Separation Data for Coal-Conversion Systems // AlChE Journal. – 1982. – V. 28. – No. 4. – P. 626–637. – https://doi.org/10.1002/aic.690280415. – EDN: XUMPLT
3. Композиционное моделирование газоконденсатных систем месторождения ООО «РН-Пурнефтегаз» / Т.А. Ишмуратов, Р.Р. Исламов, А.А. Хисамов
[и др.] // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. – 2022. – Т. 45. – № 4 (108). – С. 68–82. – https://doi.org/10.24412/1728-5283_2022_4_68_82. – EDN: XIVUBZ
4. Ahmed T. Reservoir Engineering Handbook. – Houston: Gulf Professional Publishing, 2018. – 1650 p.
5. Danesh A. PVT and Phase Behaviour of Petroleum Reservoir Fluids. – Amsterdam: Elsevier Science & Technology Books, 1998. – 400 p.
6. Whitson C.H., Brule M.R. Phase Behavior. – Richardson:  Henry L. Doherty Memorial Fund of AIME; Society of Petroleum Engineers, 2000. – V. 20. – 320 p.
7. Petroleum Resources Management System (PRMS). – SPE, 2018. – https://millerandlents.com/wp-content/uploads/2020/03/2018-Petroleum-Resources-Management-System-V1.01.pdf