Анализ моделирования и разработки низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов ачимовских пластов на примере Приобского месторождения

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

ОТЧЕТ ПО ПРАКТИКЕ

Научно-исследовательская работа

Анализ моделирования и разработки низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов ачимовских пластов на примере Приобского месторождения

Выполнил: Цыбин С.С.

студент гр. МГР15-18-01

1. Обзор и сравнительный анализ подходов к моделированию низкосвязных и низкопроницаемых коллекторов

Анализ литературы позволил выделить несколько основных подходов к моделированию низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов с точки зрения учета литологического строения пласта и позволил провести анализ возможности обоснованного воспроизведения и прогнозирования динамики добычи скважин (Рисунок 1).

2D однослойные модели:

? позволяют проводить быстрые и относительно точные расчеты для высокопроницаемых коллекторов;

? не позволяют обоснованно воспроизводить динамику добычи скважин, вскрывающих низкопроницаемые и низкосвязные коллектора.

2D однослойные модели с опцией нелинейной фильтрации в программном комплексе РН-КИМ:

? позволяют проводить быстрые и относительно точные расчеты для низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов;

? фильтрация в низкопроницаемых коллекторах не подчиняется закону Дарси - экспериментально установлено многими авторами научных работ; но данные модели не учитывают геологической связности песчаных тел;

? не позволяют обосновано адаптировать и прогнозировать динамику работы скважин; недостаточно данных (лабораторные исследования, промысловые методы), обосновывающих наличие нелинейных эффектов фильтрации.

3D секторные ГГДМ:

? построение трехмерных песчаных тел (линз) с разными радиусами вариограмм;

? позволяет решить частную задачу для конкретных геологических условий;

? трудо- и времязатратно.

Таким образом, для осуществления возможности моделирования широко спектра геологической неоднородности выбран вариограммный подход (3D стохастические геолого-гидродинамические модели), позволяющие обоснованно воспроизвести и спрогнозировать добычу скважин и провести сравнение различных систем разработки при прочих равных условиях.

Рисунок 1 - Выбор оптимального подхода к моделированию низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов

2. 3D стохастические модели

С целью получения исходных данных для анализа геометрических размеров тел и геологической неоднородности, определённых для различных рангов вариограмм, а также оценки их влияния на коэффициент извлечения нефти (КИН), были построены синтетические ГМ (Рисунок 2). Размерность ГМ: 120х120х30 ячеек, размер ячеек - 50х50х1 м. Для расчетов использовалась двухкомпонентная модель, в которой вмещающие породы (глины) были названы неколлектором (индекс 0), а распределенные в нем песчаные тела -- коллектором (индекс 1). Исходные данные синтетических ГМ:

? изометричные песчаные тела в латеральном направлении = рангу вариограммы по оси Y (), и варьировались от 100 до 1500 м с шагом 250 м;

? не изометричные песчаные тела в вертикальном направлении, варьировался от 1 до 10 м с шагом 5 м;

? песчанистость модели варьировалась от 0,1 до 0,8 с шагом 0,1.

Рисунок 2 - Пример распределения песчаных тел в синтетических ГМ при разных NTG (увеличение сверху вниз), при разных Rx (увеличение слева направо). Rz = 5 м

Для каждого значения NTG и рангов вариограмм модели построено по 10 реализаций, по которым производилось осреднение. В работе исследовались вариограммы, задаваемые по ячейкам коллекторов, для ячеек неколлекторов вариограммы не задавались. Для задания вариограмм распределения песчаных тел использовались следующие настройки: модель вариограммы - экспоненциальная, шаг гистограммы - 50 м, максимальная длина шага - 6000 м.

Далее из каждой реализации куба распределения песчаных тел были «вырезаны» одинаковые элементы заводнения (ЭЗ) - гидродинамически замкнутые участки объекта разработки с условными линиями неперетока на границах - с целью определения средних значений мощности, длины, расчлененности и доли условно несвязных геологических тел, а также оценки их влияния на КИН. Размерность ГДМ: 17х17х30 ячеек, размер ячеек - 50х50х1 м.

Использование такого подхода моделирования литологического строения пласта позволяет построить многопараметрическую матрицу/палетку выбора оптимальных систем разработки низкопроницаемых и низкосвязных коллекторов как функцию от NTG, Rx и эффективной проницаемости - ko (Рисунок 3).

Рисунок 3 - Многопараметрическая матрица/палетка выбора оптимальных систем разработки низкопроницаемых коллекторов

3. Характеристика геологической неоднородности

При разработке низкопроницаемых (k ~ 1 мД) и низкосвязных (NTG < 0,3; латеральный размер тел < расстояния между скважинами) коллекторов возникает ряд проблем:

? расчетный темп снижения добычи существенно выше фактического, разрядка нагнетательных скважин занимает длительное время;

? невозможно своевременно разделить влияние на дебит скважины уменьшения пластового давления и пониженной проницаемости;

? отсутствие физически-содержательной модели для интерпретации сверхлимитного падения дебита скважин.

На эффективность разработки низкопроницаемых и низкосвязных коллекторах, в общем случае, оказывают влияние геологические условия/особенности строения пласта и особенности фильтрации флюида в пласте, также определяющие:

? эффективность заводнения;

? добычные характеристики добывающих скважин, такие как запускной дебит, коэффициент продуктивности и темпы падения.

В общем случае геологические условия можно охарактеризовать (Рисунок 4):

a. Эффективная мощность - , м;

b. Макронеоднородность:

Вертикальная неоднородность (неоднородность разреза):

? Песчанистость - Net to gross (NTG):

· «Геологическая»

; (1)

· «Гидродинамическая»

; (2)

? Коэффициент расчлененности

; (3)

? Коэффициент однородности

; (4)

Латеральная неоднородность (неоднородность по площади):

? Средняя длина песчаного тела

; (5)

причем данный параметр, для условий линзовидного строения залежей вероятнее всего оказывает большее влияние на коэффициент извлечения нефти (КИН), чем неоднородность по вертикали;

c. Микронеоднородность:

Пористость;

Проницаемость.

Все перечисленные параметры, характеризующие геологические условия пласта, можно получить из данных результатов интерпретации геофизических исследований скважин (РИГИС), кроме средней длины песчаного тела. Среднюю длину песчаного тела представляется возможным оценить только по фактическим данным добычи скважин.

Концепцию строения низкопроницаемого неоднородного пласта можно представить исходя из его связности:

? пласт состоит из изолированных песчаных тел;

? часть песчаных тел вскрывается только одним типом скважин (добывающей или нагнетательной);

? в добывающих скважинах часть пласта работает на истощение, а в нагнетательных имеет повышенное поровое давление.

Рисунок 4 - Концепция строения низкопроницаемого неоднородного пласта

4. Зависимости параметров песчаных тел и КИН от исходных данных стохастической модели

Вначале рассмотрим результаты исследований влияния исходных данных ГМ на геометрические размеры геологических тел и параметры геологической неоднородности, потенциально влияющие на эффективность разработки месторождений.

В качестве параметров геологической неоднородности исследовались:

1. Средняя мощность прослоя (песчаного тела) в разрезе скважины:

, (6)

где - эффективная толщина в разрезе i-й скважины, - число прослоев в i-й скважине, N - количество скважин, i = 1,…,N;

2. Расчлененность пласта:

; (7)

3. Доля условно несвязных прослоев [11] или коэффициент толщинности:

, (8)

где - толщина прослоев больше граничного значения ;

4. Средняя длина песчаного тела - , м:

, (9)

где - эффективная длина i-й горизонтальной скважины, - число обособленных линз в i-й скважине.

По результатам исследований установлены зависимости параметров , и от NTG для разных значений Rz (Рисунок 5).

Рисунок 5 - Зависимости средних геометрических размеров песчаных тел от исходных данных стохастической ГМ для Rz = 1;5;10 (Вариация Rx и NTG в указанных выше диапазонах)

Для упрощения анализа исследования латеральной неоднородности пласта были построены зависимости безразмерной средней длины песчаного тела от NTG для разных значений Rx и Rz (10). Совместное решение аппроксимирующего уравнения кривой линии тренда зависимости и уравнения (10) позволит определять средний латеральный размер песчаного тела для любых NTG и Rx при Rz=const (11). Рисунок 6 показывает палетку зависимости от при разных NTG для Rz=1 м.

(10)

(11)

Рисунок 6 - Зависимость от NTG

Получены следующие выводы:

? средняя длина песчаного тела зависит от всех исходных параметров ГМ, в частности от NTG и Rx и в меньшей степени зависит от Rz;

? для упрощения анализа исследования латеральной неоднородности пласта были построены зависимости безразмерной средней длины песчаного тела от NTG для разных значений Rz;

? совместное решение аппроксимирующего уравнения кривой линии тренда зависимости (Lтела(ср) ? =

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

и уравнения позволит определять средний латеральный размер песчаного тела для любых NTG и Rx при фиксированном значении Rz.

Анализ зависимостей КИН от параметров неоднородного пласта (Рисунок 7 - Рисунок 8) позволил установить, что КИН зависит в основном от длины тела, а не от NTG и Rx в отдельности. Таким образом, был сделан вывод, что основной параметр для построения корреляций - это длина песчаного тела. Более того, так же как и , КИН не зависит от Rz. На рисунке представлена зависимость КИН = для 9-ти точечной системы разработки при разных Rz и Rx, а также аппроксимирующее уравнение кривой линии тренда данной зависимости.

Таким образом, результатами проведенных исследований подтверждено утверждение о том, что для неоднородных залежей линзовидного строения латеральная неоднородность пласта оказывает большее влияние на КИН, чем вертикальная неоднородность.

Рисунок 7 - Зависимости КИН = для разных NTG при Rz = 1 м и ko = 1 мД

Рисунок 8 - Зависимость КИН = для разных Rz и Rx при ko = 1 мД

Получены следующие выводы:

1. Увеличение NTG и Rx до определенных граничных значений приводит к увеличению КИН:

? при достижении NTG значения >0,6-0,8 изменение Rx практически не оказывает влияние на КИН;

? при достижении Rx значений >=1500 м изменение NTG практически не оказывает влияние на КИН (а при Rx >=1000 изменение Rx не приводит к увеличению КИН);

2. Для малых значений Rx влияние NTG на КИН значительнее;

3. КИН зависит в основном от средней длины песчаного тела, а не от NTG и Rx в отдельности.

5. Зависимость показателя NPV/ГА от проницаемости k для работы на режиме истощения и с применением заводнения

Для осуществления возможности определения оптимальных систем разработки в различных геологических условиях проведены расчеты профилей добычи по нефти, жидкости, газу, закачке воды, КИН на гидродинамических моделях (ГДМ), с различными системами расстановки скважин и их модификациями (Таблица 1):

1. девятиточечная - нагнетательные и добывающие вертикальные скважины (ВС);

2. рядная лобовая - нагнетательные и добывающие ВС в соотношении 1:1;

3. рядная - нагнетательные ВС, добывающие горизонтальные скважины (ГС) в соотношении:

a. 1:1; 2:1;

4. рядная - нагнетательные ГС, добывающие ГС в соотношении 1:1;

5. ГС без системы подержания пластового давления (ППД).

Общее количество модификаций систем расстановки скважин составляет - 17181 (без учета геологических условий).

Таблица 1

Модификации систем расстановки скважин

Параметры, варьируемые в целевых сетках:

? длина ГС (1000, 1200, 1500, 2000 м);

? количество портов ГРП (1 порт на 100м, 1 порт на 50 м);

? полудлина ГРП (50м, 100м и 150м);

? поворот сетки от- 90°, - 45°, -30°, -15°, 0°, +15°, +30°, +45°, +90° (по отношению к максимальному региональному напряжению);

? расстояние между добывающими ГС в ряду 200м;

? расстояние между рядами добывающих и нагнетательных скважин 100, 200, 300 м;

? время отработки скважин ППД на добычу - 1, 3 и 6 месяцев;

? полудлина трещин автоГРП задается средним значением для данного кластера, значения параметра Xf принимаются равным 50м, 150м и 300м.

Общее количество расчетных вариантов (сочетаний геологических условий и модификаций систем разработки) составляет - 1 099 584 вариантов.

Далее было проведено сравнение результатов расчета систем разработки 13 (0 гр) и 1301 (90 гр) (Рисунок 9) в различных геологических условиях с точки зрения определения критического значения проницаемости (как характеристики конкретных геологических условий, обозначается как k*), при котором рентабельной системой разработки становится система на истощении вместо системы с заводнением. В случае сравнения представленных систем разработки - k*=0,8 мД (Рисунок 10).

Рисунок 9 - Системы 13 и 1301, рассматриваемые для определения переходного значения k*

Рисунок 10 - Зависимости NPV/Га для частного случая NTG =0,45 (Нпл = 30 м), Rx = 1000 м (Lтела_ср = 300 м), Lгс=2000 м, dX = 200 м, dFrac = 100 м

Широко распространено мнение, что переходное значение проницаемости k* является фиксированным и постоянно при сравнении конкретной системы разработки на истощении и с заводнением вне зависимости от других факторов. Для изучения данного вопроса были построены зависимости, представленные на Рисунке 11 и Рисунке 12.

Рисунок 11 - Зависимости k* от геометрических параметров модели для частного случая NTG = 0,45 (Нпл = 30 м), Lгс = 2000 м

Рисунок 12 - Палетки изменения значения k* (по показателю NPV/S) для разных Rx (Lтела_ср) и NTG для работы систем расстановки скважин на режиме истощения и с применением заводнения; сравнение СР №13 (0 гр) и № 1301 (90 гр) для dFrac = 100 м

Таким образом, значение k* не является фиксированным при сравнении конкретной системы разработки с заводнением и на истощении (как это представляется в некоторых работах, например [6]), и зависит от множества параметров, однако можно получить характерные зависимости и определить тренды.

Выводы:

1. В зависимости от геологических условий рекомендуется рассматривать варианты разработки этих областей на режиме истощения;

2. Значение критического/переходного k* является функцией от:

? геологических условий рассматриваемой области (NTG, Rx);

? технологических параметров систем расстановки скважин (Lгс, dX, dFrac, азимут ГС);

? макроэкономических параметров;

3. При прочих равных условиях уменьшение Rx(Lтела_ср) приводит к увеличению значения k* - ухудшается гидродинамическая связность коллектора между добывающей и нагнетательной скважинами;

4. Уменьшение dFrac (увеличение кол-ва портов на ГС в СР на истощении («с поперечными трещинами ГРП») без увеличения кол-ва портов на ГС в СР с заводнением («с продольными трещинами ГРП») по причине Xf_prod=50 м) приводит к уменьшению значения k* - за счет больших капитальных затрат на увеличение кол-ва портов ГРП в СР на истощении, не восполняемых за счет дополнительной добычи от уменьшения dFrac;

5. При прочих равных условиях уменьшение dX приводит к уменьшению значения k* - увеличивается гидродинамическая связность коллектора между добывающей и нагнетательной скважинами за счет сближения скважин;

6. Значение k* = 0 соответствует случаям, когда эффективность СР №13 (0 гр) с заводнением выше СР №1301 (90 гр) на истощении в диапазоне изменения k = {0 - 2 мД};

7. Увеличение технологической сложности, в частности увеличение длины ГС приводит к увеличению k* или его неизменности (например, при высоких значениях NTG и/или Rx) - увеличение длины ГС для СР 1301 (90 гр) на истощении дает больший прирост добычи, чем для СР 13 (0 гр) с заводнением;

8. Уменьшение расстояния м/у скважинами приводит к уменьшению k*, т.е. СР с заводнением становятся эффективнее при меньших значениях k.

6. Кластеризация скважин

Рассмотрим задачу кластеризации скважин. В общем случае, подбор определенной системы разработки осуществляется исходя из геологических условий участка бурения.

После длительных исследований было принято оптимальное решение назначить кластеры скважин исходя из фациальной принадлежности участков бурения по параметрам неоднородности и ФЕС: номер участка осадконакопления, NTG, К_расч, Н_эфф, К_пор ^{(РН-КИН)}, К_прон^{(как-f(Кпор))}. Результаты кластеризации целевых площадей Приобского месторождения представлены на Рисунке 13.

Рисунок 13 - Разбиение целевых площадей Приобского месторождения на кластера скважин в рамках объекта разработки АС10+АС11+АС12

7. Методика адаптации параметров неоднородности и проведения «слепых» тестов выделенных кластеров скважин

Методику адаптации выделенных кластеров скважин наилучшим образом можно описать на примере. Рассмотрим кластер №13 пласта АС11-0 (Рисунок 14).

1. Выбирается участок однопластовых ГС/ННС, вскрывающих только данный пласт. Обязательным условием является формирование одинаковой и понятной системы разработки, которую можно будет смоделировать с помощью инструментов RExLab. Более того, необходимо наличие одинаковой длины ГС (в диапазоне ± 100 м максимум) и одинакового количества портов ГРП.

Рисунок 14 - Выделенный для адаптации участок пласта АС11-0 кластера №13

Длину ГС, количество портов и прочую информацию можно найти в актуальной версии БД «ЦИП-17» и РН-КИН. Однопластовость скважин уточняется вручную с помощью модуля ГИС РН-КИН (Рисунок 15).

Рисунок 15 - Проверка однопластовости скважин

2. Затем по отобранным скважинам выгружаются суточные данные техрежима из БД РН-КИН (Рисунок 16).

Рисунок 16 - Выгрузка данных суточного техрежима

3. Выгруженные данные необходимо перенести в заранее написанный модуль в Excel «Заполнение_пропусков», который позволяет автоматизировать ручной труд, связанный с устранением дискретности в данных суточных техрежимов - замеры не прописываются ежесуточно, однако, для дальнейшего адекватного усреднения кривых забойного давления, обводненности и дебита жидкости необходимо наибольшее количество данных, т.е. в некалендарных сутках, без пропусков (Рисунок 17).

Важно учесть 3 правила:

? на лист данные копировать уже только с характером «НЕФ» без других режимов;

? сортировка по датам от старых к новым, затем по скважинам;

? проверить вкладки «Qжидк», «обв», «Рзаб» - данных на них быть не должно, но окна графиков удалять не стоит, они обновятся автоматически после прогона макросом.

Рисунок 17 - Окно входных данных для обработки макросов в модуле «Заполнение_пропусков»

4. После прогона макроса, во вкладках «Qжидк», «обв», «Рзаб» появятся данные и автоматически отрисуются графики - отформатировать оси необходимо по имеющимся данным для удобства визуальной оценки.



Рисунок 18 - Вид вкладок «Qжидк», «обв», «Рзаб» после прогона макросом

5. Далее необходимо отнормировать дебит жидкости каждой рассматриваемой скважины на эффективные толщины, определенные по ННС в окружении. Сделать это необходимо в модуле ГИС РН-КИН (Рисунок 19). Также на этапе анализа эффективных толщин участка происходит определение среднего гидродинамического NTG участка (Рисунок 20).

Рисунок 19 - Скважины ННС в зеленом круге - «боковые» - используются для оценки Нэфф и NTG в первую очередь, в желтом круге - второстепенно, по мере необходимости, при высокой неоднородности и по Нэфф, и по NTG



Рисунок 20 - Принцип определения гидродинамического NTG и его отличие от геологического NTG, используемый NTG - именно гидродинамический

Определенные средние толщины по каждой скважине необходимо вбить в соответствующие столбцы в первой строке вкладки «Qжидк_norm_Hef_общ», чтобы произвести нормировку и сразу же получение среднего нормированного дебита средней скважины выделенного участка кластера. После правильного выполнения всех операций, вкладка приобретает вид, обозначенный на Рисунке 21.

Рисунок 21 - Получение среднего нормированного дебита средней скважины выделенного участка кластера

Вкладки с аналогичной функцией для забойного давления и обводненности - «обв_edit» и «Рзаб_edit» - обновятся автоматически, на шаге №5 операций с ним не требуется.

6. Далее начинается этап оценки полученного усреднения на адекватность - некоторые скважины могут «портить» итоговую картину усреднения по разным причинам, от резкого нехарактерного локального отклонения геологии до проведенного ГТМ. Кривые (это касается всех кривых, Рзаб, обв, дебита жидкости) необходимо отсекать непосредственно до указанных выбросов/сбросов, выбивающихся из средней картины (Рисунок 22). Удалять всю кривую следует только если она действительно отличается от других на протяжении всех суток! Чем больше данных - тем лучше.

Рисунок 22 - Локальные отклонения от тренда могут иметь место быть, их не стоит учитывать, удалять кривую следует только после выбросов, подобных выделенному

7. Вкладка «wcon» представляет из себя итоговую сборку всех утвержденных, отнормированных и усредненных данных и необходима для подгрузки полученных данных в ГДМ-модель на последующих шагах. Вкладка обновляется автоматически при изменении данных, НО необходимо выставить значение NTG, полученное по итогу анализа ННС участка, в ячейку «Е1» (Рисунок 23).



Рисунок 23 - Вид итоговой вкладки «wcon»

геологический неоднородность кластеризация скважина

8. Далее необходимо сгенерировать ГДМ-модель в RExLab для многовариантной адаптации. Рекомендую использовать отдельный проект для генерации модели и отдельный проект для ее последующей адаптации, чтобы не запутаться и не совершать ошибки!

a. Для начала создаем и сохраняем сам проект генерации, Рисунок 24

Рисунок 24 - Создание проекта генерации RExLab

b. Создаем/подцепляем в рекслаб текстовую модель, Рисунок 25

Структура папки, в которой должен лежать проект RExLab для генерации (в папке GDM_cluster_1 лежит исходный DATA-файл для генерации; в папку DATA будет экспортирована готовая модель после добавления в нее исторических данных из «wcon»

Рисунок 25

Gапка GMD.exp генерируется автоматически и в ней хранятся модели, созданные проектом; папка MODELS является важной, и ее копию необходимо разместить внутри папки GDM.exp, в самом низу, но после добавления «Оптимизации» (Рисунок 26)

Рисунок 26 - Размещение папки «MODELS» в нужном месте

В «Оптимизации» следует добавить трансформацию «Создание системы разработки» и заполнить по образцу (Рисунок 27). Необходимые значения для заполнения выпадающих параметров «Создания системы разработки» выбираются исходя из моделируемой системы разработки, значение каждого параметра указано на Рисунке 28.



Рисунок 27 - Образец заполнения значениями параметров

Рисунок 28 - Обозначения варьируемых параметров

После этого можно сгенерировать модель, нажав «плюс» и «треугольник» (Рисунок 29), и после этого открыть в Магме, нажав на «яблочко» (Рисунок 30).



Рисунок 29 - Непосредственно генерация модели с заданной системой разработки

Рисунок 30 - Проверка сгенерированной модели на правильность

После этого импортируем исторические данные добычи по необходимым скважинам (рассмотренная ранее вкладка «wcon», ее необходимо сохранить как отдельный файл формата CSV, оставить только значения без формул и почистить лишние строки/столбцы) и экспортируем модель в указанную ранее папку (Рисунок 32).

Рисунок 31 - Импорт исторических данных по скважинам

Рисунок 32 - Экспорт готовой к адаптации модели в конкретную папку

9. После получения сгенерированного SCH-файла путем экспорта собранной модели, необходимо аналогичным образом создать проект RExLab для адаптации и не забыть перенести папку «MODELS»! И подгрузить в эту папку полученный SCH-файл (Рисунок 33).

Рисунок 33 - Размещение подключаемого SCH-файла в папке «MODELS» адаптируемой модели

10. Далее создаем 4 трансформации заменой и прописываем их в DATA-файле (Рисунок 34).

Рисунок 34 - Создание «замен ключевого слова» в проекте адаптации модели

Рисунок 35 - В DATA-файле адаптации необходимо прописать созданные замены

Готово, можно приступать к адаптации - путем вариации указанных 4 параметров (Рисунок 36). В крайнем случае, при невозможности сбить модель только вариацией 4 параметров - можно варьировать полудлину трещин автоГРП в SCH-файле. Но только в крайнем случае, по умолчанию xf = 300 м!

Рисунок 36 - Окно оптимизации в процессе адаптации

11. Общие принципы адаптации:

? если ресурсы вычислительной станции позволяют и есть время - лучше поставить полный перебор всех вариантов в указанных диапазонах (Рисунок 37);

Рисунок 37 - Создание плана «Автоадаптации»

? оценку лучше поставить F_DIFF_R, по обводненности и по забойному давлению, так как условие жидкости у нас выполняется почти всегда при установленном контроле по жидкости (LRAT) во время адаптации (Рисунок 38);

Рисунок 38 - Образец заполнения окна оценки F_DIFF_R

? среди прочих равных по качеству вариантов адаптации следует выбрать с наименьшим значением SWAT и наиболее низким и близким к 0.15 значением KRW.

8. Адаптация фактической динамики работы средних скважин кластеров

Для проверки прогнозоспособности подхода (Рисунок 39) была проведена адаптация фактической динамики работы средних скважин всех выделенных кластеров скважин, что так же позволило определить средние значения эффективной проницаемости и средней длины тела всех кластеров скважин.

Рисунок 39 - Адаптация показателей разработки

Таблица 2

Параметры кластеров

Адаптация проводилась по динамике забойного давления с контролем по дебиту жидкости (Рисунок 39). Необходимо отметить, что:

? при использовании (однослойной) ГДМ без НЛФ адекватной адаптации фактической динамики работы скважин добиться невозможно;

? при использовании (однослойной) ГДМ с НЛФ возможно воспроизвести фактическую динамику работы скважин - с помощью параметров нелинейности, однако получаются неадекватные значения предельных градиентов давления - 3,3 атм/м;

? при использовании стохастической ГГДМ возможно воспроизвести фактическую динамику работы скважин - с помощью параметров геологической неоднородности.

9. Проведение «слепых» тестов для верификации подхода

На Горшковской площади в рамках кластера №9 можно выделить три группы скважин, реализующих рядную систему разработки (1:1 ГС/ННС и 1:1 ГС/ГС) на истощении с последующим переводом в нагнетание краевых скважин элемента.

Рисунок 40 - Системы разработки, реализуемые в пределах кластера №9

Адаптация параметров пласта проводилась на основе исторических данных добычи скважин группы 1 и группы 2. Результаты адаптации представлены в Таблице 3.

Таблица 3

Параметры адаптации фактической динамики работы скважин кластера №9

ko, мД	krw	SWAT	Hэфф, м	NTG	Ранг вертикальной вариограммы, м	Ранг главной горизонтальной вариограммы, м	Lтела (ср), м
0,15	0,1	0,525	22,7	0,54	5	50	100

Скважины группы 3 (55325Г, 55330Г, 56826Г, 56825Г, 55328Г, 55333Г) были использованы для моделирования динамики прогноза добычи элемента разработки 1:1 ГС/ГС (на истощении) при прочих равных геологических условиях, соответствующих кластеру №9.

В качестве контроля скважин в численной модели были использованы средние забойные давления центральной и краевой скважин (Рисунок 41).

Рисунок 41 - Динамика забойных давлений скважин элемента разработки (кластер 9)

Целью численного эксперимента являлось сравнение фактических данных добычи (мгновенные дебиты) с рассчитанными показателями, нормированные на эффективную мощность ГДМ. Сравнительный анализ представлен на Рисунке 42 - «слепые тесты» пройдены успешно.

Рисунок 42 - Сравнение расчета прогноза разработки и факта на кластере 9

10. Подход к оценке эффективной проницаемости сложнопостроенных низкопроницаемых залежей по данным добычи

В данный момент принято несколько подходов к оценке проницаемости в мониторинге за разработкой месторождений (в частности Приобского), а также предлагаются альтернативные карты значений проницаемости:

? ФА в РН-КИН - по результатам бурения новых скважин (ГТМ ВНС) и ЗБС (ГТМ ЗБС), то есть по фактическим значениям запускных параметров работы скважины (по одной точке) и по данным изменения динамики дебита скважины в пределах ? 3 месяцев (3 раза) с помощью инструмента в РН-КИН. Нужно учесть, что используется допущение - многопластовая скважина рассматривается как однопластовая - оценивается среднее значение k по работающим пластам в разрезе скважины.

? 2D прокси-модели в РН-КИН, определение проницаемости по данным установившегося режима работы скважин (интегрально);

? предлагаются альтернативные карты проницаемости по группам пластов (например, ДРМ), основанные на ФА в РН-КИН или 2D прокси-моделях.

Минусы реализуемого подхода:

? отсутствует понимание значений проницаемости по пластам многопластового месторождения (например, 8 пластов группы АС Приобского месторождения);

? при планировании бурения скважин на конкретный пласт используется значение kср с карты для АС10+АС11+АС12 (в случае с ФА в РН-КИН) или с карт групп пластов (АС10, АС11, АС12) (в случае с Прокси-моделями), а не с карты конкретного пласта.

Как следствие, некорректное планирование запускных дебитов и в последующем (добычи) в рамках РБ. Цель: скорректировать текущий подход к оценке проницаемости многопластовых сложнопостроенных низкопроницаемых месторождений для осуществления возможности более объективного планирования ГТМ ВНС/ЗБС.

Краткая суть методики представлена на Рисунке 43.

Рисунок 43 - Workflow методики определения попластовой проницаемости/обводненности

В общем случае наблюдается следующий порядок действий:

1. Весь фонд ННС многопластового месторождения разбивается на 1-, 2-, 3- и многопластовые; целевыми, в качестве входных данных, являются именно однопластовые скважины;

2. Выбирается рассчитываемая многопластовая скважина; определяется k_ср с допущением что она однопластовая;

3. Ищется ближайшая однопластовая скважина, определяется ее k_опi, с нее же берется опорная обводненность обв_опi;

Рисунок 44 - Алгоритм и критерии поиска решения

4. Происходит поиск решения искомых значений k_i и обв_i по разработанному алгоритму (рисунок 44) c учетом ограничений по диапазонам поиска (рисунок 45).

Рисунок 45 - Принятые допущения и диапазоны поиска значений проницаемости

Методика подходит для многопластовых месторождений, имеющих достаточно большой и равномерный охват фондом ННС по площади. Именно такой охват имеет Приобское месторождение (Рисунок 46).

Рисунок 46 - Распределение фонда ННС ПРБ по количеству пластов и по пластам

Итеративность методики позволяет добавлять только рассчитанные скважины в фонд входных данных, и таким образом рассчитать весь фонд ННС (рисунок 47).

Рисунок 47 - Рост охвата данных от одной расчетной итерации к последующим

Выборочные результаты - карты эффективных проницаемостей и запускных обводненностей - представлены на Рисунках 48-51.

Рисунок 48 - Карта средневзвешенной (на эффективную мощность) проницаемости и проводимости группы пластов АС10+АС11+АС12

Рисунок 49 - Карта средневзвешенной (на эффективную мощность) проницаемости и проводимости пластов группы АС11



Рисунок 50 - Карта средневзвешенной (на эффективную мощность) проницаемости и проводимости пластов группы АС12

Рисунок 51 - Карты запускной обводненности по пластам

Дополнение данной методики факторным анализом с учетом несвязности Юдина Е.В. позволяет определить средний радиус несвязного песчаного тела в области скважины (Rнесв) и связную толщину (Нсв). Пример построенных карт представлен на Рисунке 52.

Рисунок 52 - Карты несвязности пласта АС11_1 Приобского месторождения

11. Увязка полученных аналитическим способом значений параметров неоднородности с результатами кластеризации

Одной из подзадач рассматривалось получение попластовых темпов падения дебитов скважин по кластерам для детализации и повышения прогнозоспособности данных темпов падения. Т. е. цель: планирование темпов падения (ТП) дебита жидкости ГТМ ВНС с учетом геологических условий целевых районов бурения пластов группы АС Приобского месторождения. Для начала были проанализированы однопластовые скважины (Рисунок 53).

Рисунок 53 - Средние темпы падения по однопластовым скважинам и усредненные параметры неоднородности (проницаемость, связность, NTG)

В результате, были получены следующие корреляционные зависимости, представленные на Рисунке 54. Прекрасно видно характерные зависимости.

Рисунок 54 - Зависимость значений ТП на период оценки 6 месяцев от геологических параметров, усреднение ТП по пластам

Далее был проведен аналогичный покластерный анализ с выделением темпов падения и параметров неоднородности отдельно для ННС и для ГС (Рисунок 55 - Рисунок 56).

Рисунок 55 - Темпы падения дебита жидкости по пластам группы АС для ННС, перфорированных на один пласт

Рисунок 56 - Темпы падения дебита жидкости по пластам группы АС для ГС, работающих на один пласт

И в данном случае можно также установить функциональные зависимости с высоким значением коэффициента корреляции (Рисунок 57).

Рисунок 57 - Зависимость значений ТП на период оценки 6 месяцев от геологических параметров, усреднение ТП по кластерам

Таким образом, установлена функциональная зависимость между параметрами неоднородности и темпами падения каждого кластера - то есть между параметрами неоднородности и разбиением на кластера, что косвенно подтверждает применимость обеих методик и их адекватность.

Заключение

Проведена переадаптация кластеров скважин Приобского м/р, характеризующихся определёнными значениями параметров геологической неоднородности, региональными трендами, формой кривой ГИС;

По данным разработки определены параметры связности пласта для каждого кластера:

? cредняя проницаемость;

? cредний размер песчаных тел.

Построены геолого-гидродинамические модели (ГГДМ), описывающие широкий спектр параметров геологической неоднородности, характеризующие низкопроницаемые и низкосвязные коллектора - аналоги Ачимовских отложений (пластов АС10-12) участков бурения 2018-2025 на месторождениях: Приобское, Приразломное, Правдинское и многих других.

Разработана методика оценки эффективной проницаемости многопластовых скважин на базе «Компанейской» формы «Рейтинга Бурения». Построены карты «эффективной» проницаемости для пластов Приобского месторождения и других параметров неоднородности (Rнесв, Нсв). Использование предложенного подхода позволяет разделять добычу многопластовых скважин по пластам многопластового месторождения, строить прогнозные карты: начальной водонасыщенности, времени выхода на псевдоустановившийся режим, гидродинамической связности пласта и т. д.

Произведена успешная увязка полученных значений эффективной проницаемости аналитическим методом с результатами кластеризации, что можно считать проведением двойной верификации обоих подходов и рекомендовать их к использованию в рабочем процессе.

Список источников

1. Dehua Liu Jing Sun. The Control Theory and Application for Well Pattern Optimization of Heterogeneous Sandstone Reservoirs, 2017. - 223 p.

2. Delhomme, A.E.K. and J.F. Giannesini, 1979, New Reservoir Description Techniques improve Simulation Results in Hassi-Messaoud Field, Algeria, SPE 8435. - 12 p.

3. Larue & Hovadik, 2006. Connectivity of channelized reservoirs: a modelling approach. Petroleum Geoscience, Vol. 12 2006, pp. 291-308.

4. Ran Xinquan. Advanced Water Injection for Low Permeability Reservoirs, Theory and Practice, 2013, 264 p.;

5. Weiqiang L/I. Using percolation techniques to estimate interwell connectivity probability, August 2007, Submitted to the Office of Graduate Studies of Texas A&M University in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master Of Science;

6. Белоногов Е.В., Пустовских А.А., к.ф.-м.н., Ситников А.Н. «Критерий выбора способа разработки низкопроницаемых коллекторов». Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»).

7. Викторов Э.П., Нурлыев Д.Р., Родионова И.И. Подбор оптимальных систем разработки для текущих зон бурения в условиях неопределённости геологических и технологических параметров // Нефтяное хозяйство. - 2018, №10. - С.60-63.

8. Демьянов В.В., Е.А. Савельева, Геостатистика Теория и практика / М.: Наука, 2010. - 327 с.

9. Дюбрюль, О. Геостатистика в нефтяной геологии / М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2009. - 256 с.

10. Желтов, Ю.П. Разработка нефтяных месторождений / М.: Недра, 1986. - 332 с.

11. Закревский К.Е., Лепилин А.Е., Новиков А.П. Анализ взаимных зависимостей параметров геологических моделей месторождений углеводородов // Территория Нефтегаз. - 2018. - №10. - С.20-26;

12. Закревский К.Е., Попов В.Л. Вариограммный анализ геологических тел // Экспозиция Нефть Газ. -- 2018. -- №1. -- С. 27-31

13. Тимонов А.В., Сергейчев А.В., Ямалов И.Р. и др. Влияние неоднородности пласта на прогнозный коэффициент извлечения нефти на северном лицензионном участке Приобского месторождения // Нефтяное хозяйство. - 2012, №11. - С. 38-40.

Размещено на Allbest.ru

...