Актуальной задачей в рамках разработки нефтяных месторождений является развитие методов гидродинамических исследований скважин. Такие исследования являются одним из важнейших источников информации о геологическом строении нефтяного месторождения и его фильтрационных свойствах. Эти данные очень важны для повышения эффективности математического моделирования и разработки месторождений. Известно, что наиболее информативные и достоверные результаты могут быть получены при проведении гидродинамических исследований на нестационарных режимах фильтрации методами восстановления (падения) давления и гидропрослушивания. Технологии применения этих методов требуют достаточно длительных остановок скважин, что приводит к потерям в добыче нефти. Поэтому в литературе все чаще появляются попытки найти альтернативные способы проведения гидродинамических исследований в условиях нестационарной фильтрации, при которых потери добычи нефти могут быть либо сокращены, либо полностью исключены. Из подобных подходов, можно выделить три. Первый подход – метод двух режимов – это скорее идеализированный случай, имеющий ряд серьезных ограничений. Второй подход заключается в применении методов односкважинной или мультискважинной деконволюции, для которых характерны непродолжительные остановки скважин. Третий подход – анализ падения добычи, который наиболее эффективен в случае относительно гладких длительных кривых изменения дебита и давления. При исследованиях скважин, работающих нестабильно с переменным дебитом, применение вышеперечисленных подходов весьма затруднительно. В статье рассмотрен принципиально иной подход, предполагающий любое изменение дебита и давления. В классическом случае для интерпретации таких исследований необходимо знать начальное пластовое давление, установившееся перед вводом скважины в эксплуатацию. Поскольку скважина редко запускается в невозмущенном пласте, а первая точка на кривой стабилизации давления обычно не соответствует пластовому давлению, интерпретация таких кривых забойного давления при классическом подходе крайне затруднена. Предложена новая математическая модель для случая вертикальной скважины, работающей в однородном бесконечном пласте. Эта модель позволяет определять не только фильтрационно-емкостные свойства пласта, но и пластовое давление. Тестирование модели на синтетических и фактических данных показывает хорошие результаты.
Список литературы
1. Чодри А. Гидродинамические исследования нефтяных скважин. М.: ООО «Премиум Инжиниринг», 2011. – 687 с.
2. Бузинов С.Н., Умрихин И.Д. Исследование нефтяных и газовых скважин и пластов. – М.: Недра, 1984. – 269 с.
3. Кременецкий М.И., Ипатов А.И., Гуляев Д.Н. Информационное обеспечение и технологии гидродинамического моделирования нефтяных и газовых залежей. – М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2012. – 869 с.
4. Кульпин Л.Г., Мясников Ю.А. Гидродинамические методы исследования нефтегазоводоносных пластов. – М.: Недра, 1974. – 200 с.
5. Bourdet D. Well Test Analysis: the Use of Advanced Interpretation Models. – Boston, Elsevier Science, 2002. – 436 p.
6. Earlougher R.C. Jr. Advances in Well Test Analysis. – SPE Monograph Series. – V. 5. – 1977. – 264 p.
7. Сова Э.В., Сова В.Э. Эффективность применения методики исследования на двух дебитах для сокращения затрат на проведение гидродинамических исследований эксплуатационных скважин // Геология, география и глобальная энергия. – 2009. – № 2 (33). – С. 76-79.
8. Гуляев Д.Н., Батманова О.В. Импульсно-кодовое гидропрослушивание и алгоритмы мультискважинной деконволюции – новые технологии определения свойств пластов в межскважинном пространстве // Вестник Российского нового университета. Серия: «Сложные системы: модели, анализ, управление». – 2017. – № 4. – С. 26–32.
9. Основы испытания пластов/ под ред. А.Г. Загуренко. – М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2012. – 432 с.
10. Waterflood Study of High Viscosity Saturated Reservoir with Multiwell Retrospective Testing and Cross-Well Pressure Pulse-Code Testing / A. Aslanyan, I. Kovalenko, I. Ilyasov [et al.] // SPE-193712-MS-2018. – DOI:10.2118/193712-MS
11. Multiwell Deconvolution / J.A. Cumming, D.A. Wooff, T. Whittle, A.C. Gringarten // SPE-166458-PA-2014. – DOI: 10.2118/166458-PA
12. Dynamic Data Analysis. V 5.42. / O. Houze, D. Viturat, Ole S. Fjaere [et al.]. – Kappa Engineering, 2022. – 772 p.
13. Von Schroeter T., Hollaender F., Gringarten A.C. Deconvolution of Well-Test Data as a Nonlinear Total Least-Squares Problem // SPE-71574-MS-2004. – DOI: 10.2118/71574-MS
