Комплексирование аналитических методов и CRM-моделирования с целью уточнения источников обводнения нефтяных скважин

В процессе разработки месторождения неизбежно сталкиваются с обводнением скважинной продукции. Это может быть результатом неэффективной организации системы поддержания пластового давления (ППД), естественного подтягивания подошвенных вод или следствием геомеханических изменений. Адекватное понимание характера и причин обводнения позволяет успешно управлять системой ППД, своевременно корректировать программу геолого-технических мероприятий и поддерживать проектные уровни добычи нефти. Одним из известных аналитических методов определения причин обводнения является анализ графиков Чена. Комплексирование данного метода с методами определения коэффициентов взаимовлияния позволяет идентифицировать области межскважинного пространства, наиболее существенно влияющие на динамику обводненности. В данной работе предложен экспресс-метод определения источника обводнения, включающий анализ динамики коэффициентов взаимовлияния и временных констант, получаемых в ходе адаптации модели материального баланса CRMIP (Capacitance-Resistance Model Injector-Producer Pair Based Representation). Анализ изменчивости параметров CRMIP и исследование взаимосвязи с причинами обводнения скважин проводились на синтетических данных, полученных с использованием гидродинамической модели. Применимость комплексного подхода к определению причин обводнения скважин рассмотрена на промысловых данных одного из месторождений Западной Сибири. Проведен ретроспективный анализ причин роста обводненности добывающих скважин. Авторским методом установлены факт и направление развития трещины автоматического гидроразрыва пласта, что удалось подтвердить более прогрессивными ресурсозатратными методами – интерпретацией гидродинамических исследований скважин и мультискважинной деконволюцией.

Список литературы

1. Устюгов А.С., Сутягин В.В., Галиуллин М.М. Экспресс-диагностика определения причин обводнения скважин на основе анализа промысловых данных // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2016. – № 8. – С. 4–9. – EDN: WGWIFV

2. Chan K.S. Water Control Diagnostic Plots // SPE-30775-MS. – 1995. – https://doi.org/10.2118/30775-MS

3. Повышение эффективности разработки с использованием и автоматизацией аналитических методов анализа взаимовлияния фонда и характера обводнения / П.М. Дрофа, А.А. Колесникова, А.Ф. Мурзакова [и др.] // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2023. – Т. 8. – № 3. – С. 127–139. – https://doi.org/10.51890/2587-7399-2023-8-3-127-139. – EDN: TSZFEC

4. Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования / С.В. Степанов, С.В. Соколов, А.А. Ручкин [и др.] // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. – 2018. – Т. 4. – № 3. – С. 146–164. – https://doi.org/10.21684/2411-7978-2018-4-3-146-164. – EDN: YLAMTJ

5. A capacitance model to infer interwell connectivity from production and injection rate fluctuations / A.A. Yousef, P.H. Gentil, J.L. Jensen, L.W. Lake //

SPE-95322-PA. – 2006. – https://doi.org/10.2118/95322-PA

6. Sayarpour M. Development and application of capacitance-resistive models to water/CO2 floods: Doctor’s Thesis. – The University of Texas at Austin, 2008.

7. Обзор оригинальных методов решения актуальных задач сопровождения разработки нефтяных и газонефтяных залежей на основе прокси-моделей семейства CRM / С.В. Степанов, А.А. Ручкин, А.Д. Бекман [и др.] // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2025. – Т. 10. – № 3. – С. 44–59. – https://doi.org/10.51890/2587-7399-2025-10-3-44-59. – EDN: NIJARF

8. Модифицированная модель материального баланса CR типа для прогноза добычи углеводородов с учетом геолого-технологических мероприятий / А.Е. Губанова, Б.А. Хабибуллин, Д.М. Орлов, Д.А. Коротеев // SPE-206511-MS. – 2021. – https://doi.org/10.2118/206511-MS

9. Шевцов Н.О., Степанов С.В. Совершенствование модели материального баланса для учета изменения коэффициента продуктивности скважин // Математическое моделирование. – 2022. – Т. 34. – № 2. – С. 3–16. – https://doi.org/10.20948/mm-2022-02-01. – EDN: ZXNDJT

10. Бекман А.Д. Учет геолого-технических мероприятий при моделировании разработки нефтяной залежи методом материального баланса // Математическое моделирование. – 2022. – Т. 34. – № 6. – С. 22–36. – https://doi.org/10.20948/mm-2022-06-02. – EDN: RLQJSU