14.11.2016
Источник: Журнал «PROнефть»
Основная стратегическая задача, которая в настоящее время стоит перед нефтяными компаниями - повышение эффективности бизнеса в условиях истощения запасов в традиционных регионах добычи. В связи с этим недостаточно только реагировать на уже произошедшее событие, повлекшее снижение добычи нефти. Необходимо внедрение проактивного подхода, обеспечивающего переход от диагностики причин потерь добычи нефти к анализу и управлению добычей.
Для прогноза эксплуатационных показателей можно использовать различные модели:
Статистические (кривые Арпса и Фетковича, многомерные линейные регрессии, спектральные и вейвлет методы и др.);
Феноменологические (CRM, M-ARX и др.);
Физико-математические.
Решению этой задачи в разрезе одиночного элемента разработки или участка пласта с набором скважин посвящено большое число публикаций . В зависимости от предпосылок и исходных условий их авторы рассматривают одну модель или проводят сравнительный анализ нескольких моделей. Несмотря на детальный разбор алгоритмов и наличие в большинстве случаев достаточно подробного описания области их применения, практически во всех работах, за исключением , отсутствуют результаты исследований, позволяющие оценить прогнозную способность моделей на базе промысловых данных.
Основываясь на обобщении результатов исследований и собственном опыте, авторы данной работы пришли к выводу, что оптимальный выбор вида и размерности модели определяются следующими ключевыми критериями: наличием подвижных водяной и газовой фаз, осложняющих геологических факторов, чувствительностью к полноте и качеству исходных данных, возможностью автоматизации расчетов. Руководствуясь указанными критериями и структурой ресурсной базы компании «Газпром нефть» по текущим активам, в качестве приоритетной была выбрана модель дифференциального материального баланса.
В статье рассматривается базовый инструментарий блочного и факторного анализов, приводятся алгоритм и методологическое содержание проактивного подхода, на основе которого разработан инструмент повышения эффективности управления базовой добычей.
Базовый инструментарий блочного и факторного анализов
Целью блочного анализа является системное регулирование разработки месторождения комплексом геолого-технических мероприятий (ГТМ), направленное на решение следующих основных задач:
Снижение темпов падения базовой добычи нефти вследствие недостаточной компенсации отборов закачкой;
Достижение и поддержание пластового давления (ППД);
Увеличение темпов отбора остаточных извлекаемых запасов;
Достижение максимального коэффициента извлечения нефти (КИН) при минимальном накопленном водонефтяном факторе;
Сокращение непроизводительной закачки.
Для выполнения блочного анализа необходимо разделение объекта разработки на элементы заводнения - участки пласта, желательно гидродинамически замкнутые, заданные для упрощения анализа процесса заводнения. Принципиальная схема мониторинга эффективности заводнения с помощью блочного анализа приведена на рис. 1.
Количественная оценка влияния различных технологических показателей эксплуатации скважин на фактическую добычу (по скважине, ячейке заводнения или в целом по пласту), а также выявление и распределение причин недостижения плановых показателей выполняются посредством факторного анализа.
Рис. 1. Упрощенная схема использования блочного анализа
Методологическое содержание проактивного блочного анализа (ПБА)
Сделать инструмент блочного анализа проактивным позволил учет геолого-физических параметров залежи и динамики показателей разработки месторождения путем адаптации моделей материального баланса и характеристики вытеснения. В итоге после кардинальной доработки алгоритмов последовательность решения задачи выглядит следующим образом.
1. Адаптация PVT-параметров. Адаптация выполняется путем автоматического подбора относительной плотности растворенного газа (как правило, параметра, определенного с наибольшей неопределенностью), обеспечивающей выполнение двух условий: объемные коэффициенты нефти и воды, как и сжимаемость нефти и воды, по PVT-корреляции равны заданному значению (при начальных термобарических условиях). Вид PVT-корреляций выбирается исходя из начального газосодержания нефти.
2. Определение времени задержки реакции скважин (добычи жидкости) на изменение закачки. При прогнозе дебита жидкости учитывается время задержки реакции на изменение закачки, которое зависит от пьезопроводности пласта и среднего расстояния в элементе заводнения между добывающими и нагнетательными скважинами. Время задержки реакции определяется в два шага: аналитическое приближение и уточняющий корреляционный анализ суммарных по ячейке эксплуатационных показателей.
3. Адаптация модели материального баланса. В модели материального баланса пластовое давление на каждый хронологический шаг рассчитывается по уравнению материального баланса
где N p - накопленная добыча нефти, м 3 ; B o i , B w - текущий объемный коэффициент соответственно нефти и воды, м 3 /м 3 ; N - балансовые запасы нефти, м 3 ; B o i-1 -объемный коэффициент нефти на предыдущем шаге, м 3 /м 3 ;
Δp - изменение пластового давления относительно предыдущего, МПа; c e - эффективная сжимаемость системы, МПа -1 ; W e - приток воды из-за контура, м 3 ; W inj , W p - накопленная соответственно закачка и добыча воды, м 3 .
При этом на каждом шаге решаются уравнения фильтрации, уточняются PVT-зависимости, текущая нефтенасыщенность, объем порового пространства и набор второстепенных параметров, также зависимых от пластового давления. Поэтому сходимость достигается путем итеративного решения системы уравнений.
Для адаптации модели материального баланса применяется один из методов безусловной оптимизации вещественной функции нескольких переменных без использования градиентов целевой функции. Совмещение модельных и фактических данных достигается изменением коэффициента эффективной закачки и объема притока воды из-за контура с учетом среднего текущего пластового давления в элементе.
Функционал невязки рассчитывается по формуле
где Q l f , Q l m - соответственно фактическая и модельная добыча жидкости в ячейке, м 3 /мес.
Для валидации разработанных алгоритмов была выполнена серия расчетов по элементам разработки, охваченным повторяющимися гидродинамическими исследованиями скважин (ГДИС). Результаты ретроспективного анализа по одному из участков Шингинского месторождения приведены на рис. 2.
Рис. 2. Сравнение прогнозных (модельных) и фактических (по данным ГДИС) значений пластового pпл (а) и забойного pзаб (б) давления
Относительная погрешность определения пластового давления при прогнозе длительностью 11 мес не превышает 15 % в данном случае и 17 % в среднем по выборке.
4. Адаптация модели характеристики вытеснения по фактическим данным. Модельная характеристика вытеснения описывает процесс вытеснения нефти в слоисто-неоднородном пласте и является функцией коэффициента вытеснения, коэффициента вариации, соотношения подвижностей, текущей и начальной обводненности.
В процессе адаптации минимизируется функционал невязки
где K l f , K l m - соответственно фактический и модельный КИН.
Пример адаптации характеристики вытеснения приведен на рис. 3.
5. Ретроспективный анализ характеристики вытеснения. Этот анализ необходим для исследования характера роста обводненности: диагностики прорыва закачиваемой воды по техногенным трещинам, формирования конусов воды, технических проблем в скважинах и количественной оценки потерь добычи нефти вследствие увеличения обводненности опережающим темпом.
В ходе анализа прогнозируется добыча нефти на заданный период при фиксированных добыче жидкости и закачке. Отклонение фактических значений на характеристике вытеснения от прогнозных позволяет своевременно выявить аномальный рост обводненности и принять меры по устранению его причин.
6. Прогноз показателей разработки. Прогноз данных показателей выполняется при фиксированной (на последний месяц) закачке с учетом времени задержки реакции добычи на изменение закачки.
Прогноз добычи жидкости и пластового давления выполняется путем совместного решения уравнений материального баланса и фильтрации на стационарном режиме с учетом PVT-зависимостей.
Изменение подвижности в процессе разработки учитывается уточнением эффективной вязкости на каждом временном шаге. Прогноз обводненности и добычи нефти осуществляется по прогнозной характеристике вытеснения. Ключевым параметром, определяемым по модели вытеснения, является также величина извлекаемых запасов нефти (при 98 и 100%-ной обводненности).
Рис. 3. Модельная (1) и фактическая (2) характеристики вытеснения
Благодаря проведенным консультациям с профильными специалистами компании существенно расширен опциональный функционал: сценарное моделирование (переводы добывающих скважин под закачку), разделение потерь добычи нефти на группы скважин (с установившимся и неустановившимся режимами фильтрации), учет скважин с ГТМ и др.
7. Расчет целевой закачки и компенсации. Целевой уровень закачки и текущей компенсации определяется из условия предотвращения в ходе дальнейшей эксплуатации потерь добычи нефти вследствие снижения пластового давления.
При недокомпенсации дополнительно рассчитывается величина необходимого увеличения среднесуточной закачки по элементу. Оперируя этим значением, можно оперативно принять решение о методе воздействия: например, регулировании приемистости нагнетательных скважин.
При текущем уровне закачки, превышающем целевой, и текущем расчетном пластовом давлении, превышающем начальное, по ячейке выдается рекомендация о необходимости уменьшить приемистость нагнетательных скважин с целью предотвращения «перекачивания» участка залежи.
8. Детализированный факторный анализ. Потери добычи нефти рассчитываются по следующим факторам:
Пластовому давлению, рассчитанному по модели материального баланса;
Забойному давлению;
Коэффициенту продуктивности;
Обводненности (естественной и опережающей);
Коэффициенту эксплуатации;
Среднему действующему фонду скважин.
Потери нефти ΔQ н из-за снижения добычи жидкости разделяются на потери по коэффициенту продуктивности, пластовому и забойному давлениям согласно следующим формулам:
где K пр - коэффициент продуктивности; W - обводненность; индексы 1 и 2 соответствуют времени t 1 и t 2 .
Потери добычи нефти по причине роста обводненности разделяются на потери по естественному обводнению и обводнению опережающим темпом, рассчитанному по результатам ретроспективного анализа.
На этапах 1, 3 и 4 предусмотрена возможность полной автоматизации последовательности операций.
Пример диагностики потерь добычи нефти из-за снижения пластового давления приведен на рис. 4. Результаты расчетов свидетельствуют о недостаточной компенсации отборов закачкой, несмотря на значительную текущую компенсацию: 142 % при целевом уровне 158 %. Непроизводительная закачка, вероятно, обусловлена краевым расположением ячейки и погрешностями расчета коэффициентов участия в разработке, так как расчетное среднее пластовое давление в элементе согласуется с результатами ГДИС по трем добывающим скважинам.
Рис. 4. Динамика пластового давления по результатам ПБА для элемента заводнения одного из эксплуатационных объектов ООО «Газпромнефть-Хантос»
Несмотря на рост добычи жидкости и нефти в последние 8 мес вследствие проведения ГТМ по снижению забойного давления в добывающих скважинах, результаты расчетов свидетельствуют о фактическом снижении пластового давления (на 0,66 МПа за 8 мес) и сохранении негативного тренда на прогноз (на 0,32 МПа за 3 мес). По результатам ПБА даны рекомендации по увеличению закачки до целевого уровня. Пример диагностики потерь добычи нефти из-за опережающего обводнения скважинной продукции приведен на рис. 5.
Рис. 5. Характеристика вытеснения по результатам ПБА для элемента заводнения одного из эксплуатационных объектов ООО «Газпромнефть-Хантос»
По результатам ретроспективного ПБА выявлен негативный характер изменения обводненности. Оперативная диагностика и проведение мероприятий по выравниванию профилей приемистости в группе скважин позволили снизить темп роста обводненности, что дало возможность предотвратить большую часть потерь нефти.
Выводы
1. Разработанная методология прогноза динамики показателей разработки позволяет перейти от реактивного анализа к проактивному по большинству текущих активов компании.
2. Реализованные алгоритмы способствуют решению ряда важнейших задач по управлению базовой добычей: минимизировать потери добычи нефти вследствие снижения пластового давления, диагностировать рост обводненности опережающими темпами и повысить энергоэффективность путем снижения непроизводительной закачки.
3. Внедрение ПБА в тестовом режиме на объектах ООО «Газпромнефть-Хантос» в 2015 г. позволило заметно повысить эффективность и оперативность подготовки программ мероприятий по базовому фонду скважин. Основной объем рекомендаций касается мероприятия по выравниванию профилей приемистости и управлению заводнением, в том числе переводов добывающих скважин под закачку.
4. Результаты тестовой эксплуатации свидетельствуют о перспективности совершенствования разработанного инструмента повышения эффективности управления базовой добычей до уровня программного обеспечения и последующего его внедрения в промышленную эксплуатацию в блоке разведки и добычи.
Список литературы
1. Ojo K.P., Tiab D., Osisanya S.O. Dynamic Material Balance Equation and Solution Technique Using Production and PVT Data//Petroleum Society of Canada. - 2006. - March 1. - DOI:10.2118/06-03-03.
2. Rezapour A., Ortega A., Ershaghi I. Reservoir Waterflooding System Identification and Model Validation with Injection/ Production Rate Fluctuations//Society of Petroleum Engineers. - 2015. - April 27. - DOI:10.2118/174052-MS.
3. Ling K., He J. Theoretical Bases of Arps Empirical Decline Curves//Society of Petroleum Engineers.
- 2012. - January 1. - DOI:10.2118/161767-MS.
4. Decline Curve Analysis Using Type Curves-Analysis of Oil Well Production Data Using Material Balance Time: Application to Field Cases/ L.E. Doublet, P.K. Pande, T.J. McCollum, T.A. Blasingame//Society of Petroleum Engineers. - 1994. - January 1. - DOI:10.2118/28688-MS.
5. Izgec O., Sayarpour M., Shook G.M. Optimizing Volumetric Sweep Efficiency in Waterfloods by Integrating Streamlines, Design of Experiments, and Hydrocarbon Curves// Society of Petroleum Engineers. - 2010. - January 1. - DOI:10.2118/132609-MS.
6. Grinestaff G.H. Waterflood Pattern Allocations: Quantifying the Injector to Producer Relationship with Streamline Simulation//Society of Petroleum Engineers. - 1999. - January 1. DOI:10.2118/54616-MS.
7. Thiele, M.R., Batycky R.P., Fenwick D.H. Streamline Simulation for Modern Reservoir-Engineering Workflows. Society of Petroleum Engineers. - 2010. - January 1. - DOI:10.2118/118608-JPT.
8. Cao F., Luo H., Lake L.W. Development of a Fully Coupled Two-phase Flow Based Capacitance Resistance Model (CRM)//Society of Petroleum Engineers. -2014. - April 12. DOI:10.2118/169485-MS.
9. Streamlines for the Target Injection Calculation in Complex Field Conditions/ A. Gladkov, D. Kondakov, R. Gareev //Society of Petroleum Engineers. - 2013. - October 15. - DOI:10.2118/166874-MS.
10. A Multivariate Autoregressive Model for Characterizing Producer-producer Relationships in Waterfloods from Injection/Production Rate Fluctuations/ K.-H. Lee, A. Ortega, N. Jafroodi, I. Ershaghi//Society of Petroleum Engineers. - 2010. - January 1. - DOI:10.2118/132625-MS
11. El-Khatib N.A. Waterflooding Performance in Inclined Communicating Stratified Reservoirs//Society of Petroleum Engineers. - 2010. - January 1. - DOI:10.2118/126344-MS
12. Galeev D., Dadalko R., Potapov A. Criteria and Techniques of Waterflooding Adjustment for Brownfield (Russian)//Society of Petroleum Engineers. - 2014. - October 14. - DOI:10.2118/171150-RU
13. Cao F., Luo H., Lake L.W. Development of a Fully Coupled Two-phase Flow Based Capacitance Resistance Model (CRM)//Society of Petroleum Engineers. - 2014. - April 12. - DOI:10.2118/169485-MS
Авторы статьи: А.Н. Ситников, А.А. Пустовских, А.Ю. Шеремеев, А.С. Маргарит, А.В. Ахметов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), Д.Ю. Колупаев, Д.А. Ищук, М.А. Шакиров (ООО «Газпромнефть-Хантос»)
Использование характеристик вытеснения (ХВ) при решении задач разработки нефтяных залежей было впервые предложено Д.А.Эфросом (1959г.) в виде зависимости накопленного отбора нефти от накопленного отбора жидкости.
Достоинствами метода прогноза, основанного на использовании характеристик вытеснения нефти водой, являются:
Простота применения данного метода прогноза;
Извлекаемые запасы нефти определяются по характеристикам вытеснения непосредственно, без предварительного значения балансовых запасов и проектного коэффициента извлечения нефти, определение которых в отдельных случаях затруднительно.
Суть методики заключается в следующем.
Широко распространенным методом решения данной задачи является метод наименьших квадратов. Рассмотрим конкретный случай. Дана система уравнений:
Система двух линейных уравнений с двумя неизвестными a, b. Далее из второго равенства, выражая коэффициент b, и подставляя в первое равенство, находим коэффициент а. Фактические значения функции определяют подстановкой в левую часть уравнений фактического значения накопленной добычи продукции (V н,V в,V ж).
При использовании характеристик вытеснения существует достаточно большая вероятность того, если на периоде предыстории фактические точки достаточно тесно ложатся на прямую, то на периоде экстраполяции они также будут ложиться на прямую.
Характеристики вытеснения, используемые для выбора уравнения кривой обводнения для оценки эффективности мун.
1. Говорова-Рябинина (1957)
lnV в = a+blnV н
2.Максимов (1959)
3. Абызбаев (1981)
lnV н = a+blnV ж
4.Сипачев – Посевич (1980)
=
a+bV ж
Для определения добычи нефти за счет применения ГРП по ХВ, в координатах строятся зависимости. Затем определяют дополнительную добычу. Результаты подсчетов добычи нефти и расчет базовых кривых произведен с помощью ЭВМ (с использованием программы Microsoft Excel). (Приложение 2).
Результаты подсчета добычи нефти за счет грп на участке №1
Таблица 4.2.
|
ДАТА |
Добыча за месяц, |
Добыча накопленная |
||
|
Нефть |
Вода |
Нефть |
Жидкость |
|
АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрены вопросы прогноза показателей разработки по характеристикам вытеснения нефти водой с использованием методов материального баланса. Метод материального баланса позволяет решать ряд задач разработки, в том числе и прогнозирование технологических показателей. Для прогнозирования показателей разработки нефтяной залежи по методу материального баланса необходимы следующие данные: начальное и среднее пластовые давления, объемы накопленной и закачанной жидкости, объемы воды, вторгающиеся в пласт, объемные коэффициенты нефти, газа и воды, фазовые проницаемости, динамические вязкости нефти и газа. Точность подсчитанных с помощью метода материального баланса показателей зависит от подбора исходных данных, их полноценности и от принимаемых некоторых допущений, положенных в основу расчетных уравнений. Также можно прогнозировать текущую нефтенасыщенность в зависимости от текущей нефтеотдачи и характеристик нефти, газа и воды, причем для водонапорного режима текущая средняя по пласту нефтенасыщенность прогнозируется путем определения объема вторгающейся в пласт воды.
Исходя из уравнений течения нефти и газа в пласте, определяют относительную проницаемость.
ABSTRACT
In article questions of the forecast of indicators of development for characteristics of replacement of oil by water with use of methods of material balance are considered. The method of material balance allows to solve a number of problems of development including forecasting of technological indicators. The following data are necessary for forecasting of indicators of development of the oil pool by a method of material balance: initial and average reservoir pressures, volumes of the saved-up and pumped liquid, the water volumes interfering in layer, volume coefficients of oil, gas and water phase permeability, dynamic viscosity of oil and gas. Accuracy of the indicators counted by means of a method of material balance depends on selection of basic data, their full value and from the accepted some assumptions which are been the basis for the settlement equations.
It is also possible to predict the current oil saturation depending on the current characteristics of oil and oil, gas and water, and for water drive reservoir on the current average oil saturation is predicted by determining the amount of invading water reservoir.
Based on the equations of flow of oil and gas reservoir, the relative permeability is determined.
We can assume that this method gives more reliable results, keeping unchanged the existing system and the development of naturally reducing the current selection of the liquid at a late stage.
Метод материального баланса позволяет решать ряд задач разработки, в том числе и прогнозирование технологических показателей.
Для прогнозирования показателей разработки нефтяной залежи по методу материального баланса необходимы следующие данные:
- начальное и среднее пластовые давления;
- объемы накопленной и закачанной жидкости;
- объемы воды, вторгающиеся в пласт;
- объемные коэффициенты нефти, газа и воды;
- фазовые проницаемости;
- динамические вязкости нефти и газа.
Данный метод дает возможность прогнозировать по промысловым данным текущую нефтеотдачу
/Sapashov.files/image002.png){kind=small}
, (1)
где: – накопленной объем отобранной из пласта нефти;
– начальный объем нефти в пласте;
– соответственно, объемные коэффициенты нефти при давлении и p 0 ;
– объемный коэффициент газа при p ;
– соответственно, объемы растворенного газа в единице объема нефти при начальном, текущем пластовом давлении и на поверхности.
Также можно прогнозировать текущую нефтенасыщенность в зависимости от текущей нефтеотдачи и характеристик нефти, газа и воды, причем для водонапорного режима текущая средняя по пласту нефтенасыщенность прогнозируется путем определения объема вторгающейся в пласт воды.
Исходя из уравнений течения нефти и газа в пласте, определяют относительную проницаемость
/Sapashov.files/image009.png){kind=small}
, (2)
где: – соответственно, фазовые проницаемости по нефти и газу;
– суммарный газонефтяной фактор;
– соответственно, динамические вязкости нефти и газа.
Точность подсчитанных с помощью метода материального баланса показателей зависит от подбора исходных данных, их полноценности и от принимаемых некоторых допущений, положенных в основу расчетных уравнений.
Если в расчетах по методу материального баланса используются характеристики пластовых нефтей, получаемые в процессе дегазирования в бомбе , резко отличающиеся от явлений, происходящих в пласте, тогда прогнозирование среднего пластового давления приводит к значительным искажениям результатов.
В ряде случаев прогнозирование показателей разработки нефтяных месторождений при заводнении в трещиноватых и трещиноватопористых коллекторах осуществляется только на основании решения уравнения материального баланса.
Под зависимостью между суммарной добычей нефти и суммарной добычей жидкости понимается характеристика вытеснения, но в последующем под характеристиками вытеснения стали понимать и зависимость суммарной добычи нефти от суммарной добычи воды, а также зависимости различных соотношений между суммарными количествами нефти, воды и жидкости.
Кроме этого, к характеристикам вытеснения стали относить и зависимость между содержанием в потоке нефти или воды от суммарных отборов нефти, воды и жидкости.
При прогнозировании показателей разработки длительное время эксплуатируемого месторождения, когда известны значительные фактические данные об отборе нефти и воды, расчет может осуществляется с использованием характеристик вытеснения.
Для этого вначале интерполируют фактические кривые типа обводненность – накопленная добыча нефти, обводненность – накопленный объем закачиваемой воды, текущая нефтеотдача – накопленный объем закачиваемой воды, а затем экстраполируют полученные зависимости с целью получения прогнозных показателей.
Большинство уравнений, используемых для обработки кривых вытеснения, получено эмпирическим путем в результате анализа промысловых данных (методы Камбарова, Назарова, Копытова и др.). Часть моделей получена в результате теоретического исследования процесса вытеснения нефти водой в некоторых упрощенных постановках.
Анализ показывает, что характеристики вытеснения в основном можно разделить на две группы:
- интегральные характеристики вытеснения;
- дифференциальные характеристики вытеснения.
В первую группу входят все зависимости, в формулах которых фигурируют суммарные отборы нефти, воды и жидкости.
Во вторую же – все зависимости, в формулы которых входит содержание нефти или воды и суммарные отборы нефти, воды и жидкости.
В качестве альтернативы по отношению к традиционным методам характеристик вытеснения можно рассматривать уравнения разработки, используемые в аналитической методике расчета технологических показателей разработки залежей при водонапорном режиме, применяемой в ТатНИПИ нефть .
В этой методике принимается, что динамика текущей добычи нефти и расчетная добыча жидкости при неизменных условиях разработки подчиняются показательному закону. В данном случае отбор жидкости будет снижаться по мере отключения обводненных скважин, что характерно для поздней стадии разработки. Кроме того, эта методика учитывает изменяющиеся во времени условия разработки.
Метод ТатНИПИ нефть основывается на следующих двух зависимостях разработки:
/Sapashov.files/image014.png)
(3)
где: – соответственно, текущие дебиты нефти и воды;
– начальный амплитудный дебит всех пробуренных и введенных в действие скважин;
– соответственно, накопленные отборы нефти и жидкости;
– соответственно, потенциальные извлекаемые запасы нефти и жидкости при неограниченном сроке разработке;– переводной коэффициент.
Для того чтобы можно было пользоваться уравнениями (3), необходимо наблюдаемые фактические зависимости удельных величин текущих отборов нефти и воды аппроксимировать кусочно–линейными функциями, отражая влияние проведенных технологических мероприятий на прогнозируемые конечные показатели разработки в динамике.
Далее, определив основные параметры разрабатываемого объекта /Sapashov.files/image020.png){kind=small}
по прямолинейным участкам кривых преобразованных фактических зависимостей, вычисляется фильтрационный параметр .
Таким образом, с помощью предлагаемых уравнений разработки, адаптированных к истории эксплуатации объекта, можно прогнозировать текущие и конечные показатели разработки.
Следует отметить, что отмеченный метод нуждается в дальнейшем совершенствовании, так как применяемые уравнения разработки не охватывают весь период эксплуатации объекта.
Список литературы:
1. Оценка эффективности эксплуатационных объектов на поздней стадии методами характеристик вытеснения. / Р.Г. Хамзин, Р.Т. Фазлыев. – ТатНИПИ нефть, Интервал, № 9 (44), 2002.
2. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки, добыча нефти / Ш.К. Гиматутдинов, И.Т. Мищенко, А.И. Петров и др. – М.: Недра, 1983, 463 с., т. I, 455 с., т. II.
References:
1. Khamzin R.G., Fazlyev R.T. Evaluating the effectiveness of production facilities at a later stage by techniques of displacement characteristics. TatNIPIneft, Interval Publ., no. 9 (44), 2002. (In Russian).
2. Gimatutdinov Sh.K., Mishchenko I.T., Petrov A.I. Reference manual for the design, development and exploitation of oil fields. Design development, oil production. Moscow, Nedra Publ., 1983, 463 p., vol. I, 455 p., vol. II. (In Russian).
4.3 По характеристикам вытеснения
Использование характеристик вытеснения (ХВ) при решении задач разработки нефтяных залежей было впервые предложено Д.А.Эфросом (1959г) в виде зависимости накопленного отбора нефти от накопленного отбора жидкости.
Достоинствами метода прогноза, основанного на использовании характеристик вытеснения нефти водой, являются:
Простота применения данного метода прогноза;
Извлекаемые запасы нефти определяются по характеристикам вытеснения непосредственно, без предварительного значения балансовых запасов и проектного коэффициента извлечения нефти, определение которых в отдельных случаях затруднительно.
Суть методики заключается в следующем.
Широко распространенным методом решения данной задачи является метод наименьших квадратов. Рассмотрим конкретный случай. Дана система уравнений:
Система двух линейных уравнений с двумя неизвестными a, b. Далее из второго равенства, выражая коэффициент b, и подставляя в первое равенство, находим коэффициент а. Фактические значения функции определяют подстановкой в левую часть уравнений фактического значения накопленной добычи продукции (V н,V в,V ж).
Успешность использования характеристик вытеснения при определения технологического эффекта от БГС и интенсификации притока нефти обуславливаются в первую очередь тем, что подбираются такие системы координат, в которых данные более или менее хорошо ложатся на прямую линию.
При использовании характеристик вытеснения существует достаточно большая вероятность того, если на периоде предыстории фактические точки достаточно тесно ложатся на прямую, то на периоде экстраполяции они также будут ложиться на прямую.
Характеристики вытеснения, используемые для выбора уравнения кривой обводнения для оценки эффективности МУН.
где Q н, Q н, Q ж – фактические значения накопленной добычи нефти, воды, жидкости; a, b – постоянные коэффициенты.
Для определения добычи нефти за счет применения ГС по ХВ, в координатах строятся зависимости. Затем определяют дополнительную добычу. Результаты подсчетов добычи нефти и расчет базовых кривых произведен с помощью ЭВМ (с использованием программы Microsoft Excel).
Рассмотрим подробнее метод Максимова на примере скважины № 1
(4.3.9)
(4.3.10)
Критерий Тейла:
(4.3.11)
Таблица 4.3.1 Результаты подсчета добычи нефти за счет МУН (скважина №1)
| ДАТА | Добыча за месяц,т. | Добыча накопленная,т. | ||
| Нефть | Вода | Нефть | Жидкость | |
| 07.08 | 345 | 9265 | 345 | 9610 |
| 08.08 | 268 | 9245 | 613 | 19123 |
| 09.08 | 257 | 8600 | 870 | 27980 |
| 10.08 | 249 | 7669 | 1119 | 35898 |
| 11.08 | 276 | 10604 | 1395 | 46778 |
| 12.08 | 286 | 10887 | 1681 | 57951 |
| 01.09 | 323 | 7956 | 2004 | 66230 |
| 02.09 | 281 | 7688 | 2285 | 74199 |
| 03.09 | 321 | 8941 | 2606 | 83461 |
| 04.09 | 354 | 8583 | 2960 | 92398 |
| 05.09 | 363 | 8837 | 3323 | 101598 |
| 06.09 | 319 | 8487 | 3642 | 110404 |
| 07.09 | 371 | 8670 | 4013 | 119445 |
| 08.09 | 359 | 8569 | 4372 | 128373 |
| 09.09 | 336 | 8963 | 4708 | 137672 |
| 10.09 | 264 | 8863 | 4972 | 146799 |
| 11.09 | 255 | 10203 | 5227 | 157257 |
| 12.09 | 218 | 10463 | 5445 | 167938 |
Таблица 4.3.2 Рассчитанные базовые кривые
| Дата | Абызбаев | Говоров-Рябинин | Давыдов | Камбаров | Максимов | Пост. Нефтесод. | Сазонов |
| 07.08 | 5,763 | 9,2281 | 1754,28 | 5859,24 | -304,07 | 248,52 | -302,29 |
| 08.08 | 6,430 | 9,8180 | 1887,40 | 4301,66 | 626,30 | 558,09 | 624,50 |
| 09.08 | 6,800 | 10,1774 | 1920,71 | 3803,58 | 1139,28 | 846,32 | 1137,13 |
| 10.08 | 7,042 | 10,4357 | 1918,01 | 3566,38 | 1474,17 | 1103,98 | 1472,77 |
| 11.08 | 7,298 | 10,6620 | 1964,75 | 3371,43 | 1831,93 | 1458,04 | 1829,34 |
| 12.08 | 7,506 | 10,8534 | 1992,95 | 3247,41 | 2121,00 | 1821,64 | 2117,83 |
| 01.09 | 7,636 | 11,0338 | 1949,64 | 3182,51 | 2298,78 | 2091,05 | 2297,69 |
| 02.09 | 7,746 | 11,1685 | 1931,03 | 3133,71 | 2450,78 | 2350,38 | 2450,72 |
| 03.09 | 7,860 | 11,3034 | 1916,19 | 3088,71 | 2608,31 | 2651,79 | 2609,15 |
| 04.09 | 7,959 | 11,4341 | 1888,10 | 3053,84 | 2743,94 | 2942,62 | 2746,17 |
| 05.09 | 8,051 | 11,5529 | 1864,83 | 3024,35 | 2870,61 | 3242,00 | 2874,02 |
| 06.09 | 8,132 | 11,6469 | 1855,12 | 3000,73 | 2981,96 | 3528,57 | 2985,97 |
| 07.09 | 8,208 | 11,7465 | 1834,03 | 2980,10 | 3086,93 | 3822,78 | 3091,99 |
| 08.09 | 8,278 | 11,8344 | 1818,10 | 2962,58 | 3183,19 | 4113,32 | 3189,08 |
| 09.09 | 8,346 | 11,9104 | 1813,24 | 2946,75 | 3277,01 | 4415,93 | 3283,27 |
| 10.09 | 8,408 | 11,9664 | 1824,59 | 2933,16 | 3363,76 | 4712,94 | 3369,73 |
| 11.09 | 8,475 | 12,0178 | 1846,44 | 2919,53 | 3457,15 | 5053,27 | 3462,42 |
| 12.09 | 8,539 | 12,0597 | 1874,69 | 2907,36 | 3546,63 | 5400,85 | 3550,93 |
| Коэфф. A | -3,13684 | 3,230525 | -31628,6 | 2728,19 | -12583,2 | -64,2134 | -12654,2 |
| Коэфф. B | 0,970435 | 1,026355 | 34626 | -30089419 | 1344,335 | 0,032542 | 1346,908 |
| Критерий Тейла | 0,017256 | 0,007321 | 0,02051 | 0,014113 | 0,044377 | 0,010731 | 0,044397 |
Таблица 4.3.3
| Дата | Формула Камбарова | Формула Говорова-Рябинина | Формула Пост. Нефтесод. | Среднее значение | |||||||
| доб. нефть,т | доп.добыча | доб. нефть,т | доп.добыча | доб. нефть,т | доп.добыча | доп.добыча | |||||
| за месяц | накопл. | за месяц | накопл | за месяц | накоп. | за месяц | накоп. | ||||
| 07.09 | 2980,10 | 1032,9 | 1032,9 | 3675,87 | 337,12 | 337,12 | 3822,78 | 190,21 | 190,21 | 520,08 | 520,08 |
| 08.09 | 2962,58 | 1409,42 | 2442,32 | 3941,49 | 430,50 | 767,63 | 4113,32 | 258,67 | 448,89 | 699,53 | 1219,61 |
| 09.09 | 2946,75 | 1761,25 | 4203,57 | 4218,82 | 489,17 | 1256,8 | 4415,93 | 292,07 | 740,96 | 847,49 | 2067,11 |
| 10.09 | 2933,16 | 2038,84 | 6242,41 | 4492,58 | 479,41 | 1736,22 | 4712,94 | 259,05 | 1000,02 | 925,77 | 2992,88 |
| 11.09 | 2919,53 | 2307,47 | 8549,88 | 4807,2 | 419,79 | 2156,02 | 5053,27 | 173,73 | 1173,75 | 967,00 | 3959,88 |
| 12.09 | 2907,36 | 2537,64 | 11087,52 | 5129,26 | 315,73 | 2471,75 | 5400,85 | 44,14 | 1217,90 | 965,84 | 4925,72 |
Рис. 4.3.1. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Камбарова)
Рис. 4.3.2. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Говорова-Рябинина)
Рис. 4.3.3. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод постоянного нефтесодержания)
Рис. 4.3.4. График расчета дополнительной добычи нефти за счет МУН (скважина №1)
Данные расчетов по скв.№2, №3 приведены в таблицах 4.3.4 – 4.3.9.
Таблица 4.3.4 Результаты подсчета добычи нефти за счет МУН скв.№2
| ДАТА | Добыча за месяц,т. | Добыча накопленная,т. | ||
| Нефть | Вода | Нефть | Жидкость | |
| 02.08 | 358 | 1436 | 358 | 1794 |
| 03.08 | 409 | 1622 | 767 | 3825 |
| 04.08 | 395 | 1463 | 1162 | 5683 |
| 05.08 | 433 | 1385 | 1595 | 7501 |
| 06.08 | 385 | 1365 | 1980 | 9251 |
| 07.08 | 432 | 1557 | 2412 | 11240 |
| 08.08 | 435 | 1598 | 2847 | 13273 |
| 09.08 | 635 | 1077 | 3482 | 14985 |
| 10.08 | 590 | 1035 | 4072 | 16610 |
| 11.08 | 347 | 1385 | 4419 | 18342 |
| 12.08 | 352 | 1465 | 4771 | 20159 |
| 01.09 | 501 | 1135 | 5272 | 21795 |
| 02.09 | 461 | 1159 | 5733 | 23415 |
| 03.09 | 440 | 1335 | 6173 | 25190 |
| 04.09 | 413 | 1315 | 6586 | 26918 |
| 05.09 | 487 | 1254 | 7073 | 28659 |
| 6.09 | 429 | 1105 | 7502 | 30193 |
| 07.09 | 486 | 1123 | 7988 | 31802 |
| 08.09 | 545 | 1163 | 8533 | 33510 |
| 09.09 | 645 | 1569 | 9178 | 35724 |
| 10.09 | 359 | 948 | 9537 | 37031 |
| 11.09 | 469 | 1257 | 10006 | 38757 |
Таблица 4.3.5 Рассчитанные базовые кривые
| Дата | Абызбаев | Говоров-Рябинин | Давыдов | Камбаров | Максимов | Пост. Нефтесод. | Сазонов |
| 02.08 | 5,823793 | 7,340 | 492,605 | 11486,28 | -1343,38 | 163,55 | -1316,65 |
| 03.08 | 6,652752 | 8,016 | 603,0457 | 8042,717 | 642,4696 | 681,47 | 625,45 |
| 04.08 | 7,086245 | 8,385 | 1052,944 | 7048,254 | 1669,607 | 1155,28 | 1641,047 |
| 05.08 | 7,390142 | 8,666 | 1984,165 | 6552,063 | 2371,672 | 1618,88 | 2353,024 |
| 06.08 | 7,619737 | 8,857 | 2142,916 | 6258,648 | 2917,92 | 2065,14 | 2890,924 |
| 07.08 | 7,832965 | 9,032 | 2206,735 | 6036,096 | 3427,676 | 2572,35 | 3390,481 |
| 08.08 | 8,014996 | 9,179 | 2195,888 | 5877,55 | 3864,764 | 3090,78 | 3816,945 |
| 09.08 | 8,147826 | 9,358 | 4233,019 | 5777,405 | 4123,025 | 3527,35 | 4128,144 |
| 10.08 | 8,260552 | 9,497 | 5690,788 | 5701,446 | 4349,369 | 3941,73 | 4392,24 |
| 11.08 | 8,369153 | 9,569 | 5208,462 | 5635,303 | 4624,636 | 4383,40 | 4646,674 |
| 12.08 | 8,472574 | 9,637 | 4723,522 | 5578,13 | 4887,47 | 4846,75 | 4888,971 |
| 01.09 | 8,558009 | 9,726 | 5318,796 | 5534,808 | 5074,431 | 5263,94 | 5089,13 |
| 02.09 | 8,636509 | 9,800 | 5655,395 | 5497,875 | 5252,535 | 5677,05 | 5273,041 |
| 03.09 | 8,716514 | 9,866 | 5679,849 | 5462,862 | 5443,754 | 6129,69 | 5460,478 |
| 04.09 | 8,789158 | 9,923 | 5635,553 | 5433,212 | 5619,412 | 6570,34 | 5630,671 |
| 05.09 | 8,857778 | 9,987 | 5878,317 | 5406,955 | 5776,643 | 7014,31 | 5791,435 |
| 6.09 | 8,914869 | 10,039 | 6068,648 | 5386,329 | 5907,799 | 7405,49 | 5925,189 |
| 07.09 | 8,971715 | 10,094 | 6377,691 | 5366,833 | 6034,703 | 7815,79 | 6058,369 |
| 08.09 | 9,028994 | 10,153 | 6772,26 | 5348,186 | 6159,97 | 8251,34 | 6192,564 |
| 09.09 | 9,099044 | 10,218 | 7031,456 | 5326,668 | 6320,025 | 8815,93 | 6356,68 |
| 10.09 | 9,138387 | 10,252 | 7102,916 | 5315,174 | 6412,208 | 9149,22 | 6448,853 |
| 11.09 | 9,188266 | 10,294 | 7174,932 | 5301,182 | 6529,653 | 9589,36 | 6565,711 |
| Коэфф. A | -2,37941 | 2,125022 | 91740,72 | 5000,988 | -20441,7 | -293,927 | -20535,3 |
| Коэфф. B | 1,094898 | 0,886903 | -113997 | -11634616 | 2627,138 | 0,255007 | 2565,153 |
| Критерий Тейла | 0,014237 | 0,010871 | 0,060408 | 0,016605 | 0,027179 | 0,028408 | 0,027169 |
Таблица 4.3.6
| Дата | Формула Камбарова | Формула Говорова-Рябинина | Формула Абызбаева | Среднее значение | |||||||
| доб. нефть,т | доп.добыча | доб. нефть,т | доп.добыча | доб. нефть,т | доп.добыча | доп.добыча | |||||
| за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | ||||
| 06.09 | 5386,32 | 2115,67 | 2115,67 | 7425,67 | 76,32 | 76,32 | 7441,8 | 60,19 | 60,19 | 750,73 | 750,73 |
| 07.09 | 5366,83 | 2621,16 | 4736,83 | 7841,32 | 146,67 | 223,001 | 7877,09 | 110,90 | 171,09 | 959,58 | 1710,31 |
| 08.09 | 5348,18 | 3184,81 | 7921,65 | 8274,43 | 258,56 | 481,56 | 8341,46 | 191,53 | 362,63 | 1211,6 | 2921,95 |
| 09.09 | 5326,66 | 3851,33 | 11772,98 | 8862,80 | 315,19 | 796,76 | 8946,73 | 231,26 | 593,89 | 1465,9 | 4387,88 |
| 10.09 | 5315,17 | 4221,82 | 15994,81 | 9220,47 | 316,53 | 1113,29 | 9305,74 | 231,25 | 825,15 | 1589,8 | 5977,75 |
| 11.09 | 5301,18 | 4704,81 | 20699,62 | 9697,14 | 308,85 | 1422,15 | 9781,67 | 224,32 | 1049,47 | 1745,9 | 7723,75 |
Рис. 4.3.5. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Камбарова)
Рис. 4.3.6. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Говорова-Рябинина)
Рис. 4.3.7. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Абызбаева)
Рис. 4.3.8. График расчета дополнительной добычи нефти за счет МУН (скважина №2)
Таблица 4.3.7 Результаты подсчета добычи нефти за счет МУН скв.№3
| ДАТА | Добыча за месяц,т. | Добыча накопленная,т. | ||
| Нефть | Вода | Нефть | Жидкость | |
| 10.08 | 546 | 496 | 546 | 1042 |
| 11.08 | 600 | 561 | 1146 | 3245 |
| 12.08 | 727 | 1322 | 1873 | 7497 |
| 01.09 | 625 | 1006 | 2498 | 13380 |
| 02.09 | 625 | 977 | 3123 | 20865 |
| 03.09 | 718 | 1106 | 3841 | 30174 |
| 04.09 | 653 | 995 | 4494 | 41131 |
| 05.09 | 651 | 1065 | 5145 | 53804 |
| 06.09 | 609 | 1004 | 5754 | 68090 |
| 07.09 | 679 | 1146 | 6433 | 84201 |
| 08.09 | 613 | 1068 | 7046 | 101993 |
| 09.09 | 709 | 1063 | 7755 | 121557 |
| 10.09 | 670 | 1125 | 8425 | 142916 |
| 11.09 | 666 | 1048 | 9091 | 165989 |
Таблица 4.3.8 Рассчитанные базовые кривые
| Дата | Абызбаев | Говоров-Рябинин | Давыдов | Камбаров | Макси-мов | Пост. Нефтесод. | Сазонов |
| 10.08 | 6,367073 | 6,173217 | -145,871 | 7219,934 | -4,74 | 1139,46 | -0,21865 |
| 11.08 | 7,004604 | 7,096609 | 1902,251 | 4755,44 | 1213,02 | 1322,82 | 1310,575 |
| 12.08 | 7,474564 | 7,708453 | 2016,803 | 4094,31 | 2518,71 | 1676,722 | 2276,833 |
| 01.09 | 7,799656 | 8,067078 | 2893,663 | 3872,465 | 3086,34 | 2166,375 | 2945,236 |
| 02.09 | 8,049013 | 8,345191 | 3492,406 | 3771,047 | 3494,47 | 2789,366 | 3457,926 |
| 03.09 | 8,256051 | 8,602922 | 3871,876 | 3715,117 | 3858,18 | 3564,172 | 3883,606 |
| 04.09 | 8,429907 | 8,79847 | 4200,112 | 3681,722 | 4127,26 | 4476,144 | 4241,061 |
| 05.09 | 8,580643 | 8,966957 | 4434,762 | 3660,06 | 4372,76 | 5530,942 | 4550,981 |
| 06.09 | 8,712801 | 9,106285 | 4633,89 | 3645,31 | 4574,26 | 6719,993 | 4822,703 |
| 07.09 | 8,831991 | 9,24521 | 4775,162 | 3634,68 | 4777,11 | 8060,942 | 5067,763 |
| 08.09 | 8,939575 | 9,358569 | 4905,716 | 3626,843 | 4945,59 | 9541,804 | 5288,962 |
| 09.09 | 9,038058 | 9,47798 | 5017,643 | 3620,874 | 5097,41 | 11170,15 | 5491,447 |
| 10.09 | 9,128905 | 9,581185 | 5108,237 | 3616,224 | 5243,87 | 12947,9 | 5678,232 |
| 11.09 | 9,2129 | 9,67594 | 5193,64 | 3612,545 | 5369,26 | 14868,31 | 5850,929 |
| Коэфф. A | 2,467206 | -1,67636 | 6341,679 | 3589,756 | -9994,16 | 1052,732 | -8018,52 |
| Коэфф. B | 0,561221 | 1,245447 | -13629,1 | -3782645 | 1609,489 | 0,083232 | 1153,895 |
| Критерий Тейла | 0,007578 | 0,012871 | 0,049668 | 0,005903 | 1,522027 | 0,004238 | 26,16246 |
Таблица 4.3.9
| Дата | Формула Камбарова | Формула Абызбаева | Формула Пост. Нефтесод. | Среднее значение | |||||||
| накопл. доб. нефть,т | доп.добыча | накопл. доб. нефть,т | доп.добыча | накопл. доб. нефть,т | доп.добыча | доп.добыча | |||||
| за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | за месяц | накопл. | ||||
| 07.09 | 3645,31 | 2108,69 | 2108,69 | 6080,25 | -326,25 | -326,25 | 6719,99 | -965,99 | -965,99 | 272,15 | 272,15 |
| 08.09 | 3634,68 | 2798,32 | 4907,01 | 6849,91 | -416,91 | -743,16 | 8060,94 | -1627,94 | -2593,93 | 251,16 | 523,31 |
| 09.09 | 3626,84 | 3419,16 | 8326,17 | 7627,96 | -581,96 | -1325,12 | 9541,80 | -2495,80 | -5089,74 | 113,80 | 637,10 |
| 10.09 | 3620,87 | 4134,13 | 12460,29 | 8417,41 | -662,41 | -1987,53 | 11170,15 | -3415,15 | -8504,89 | 18,85 | 655,96 |
| 11.09 | 3616,22 | 4808,78 | 17269,07 | 9217,92 | -792,92 | -2780,45 | 12947,90 | -4522,90 | -13027,79 | -169,02 | 486,94 |
| 12.09 | 3612,54 | 5478,46 | 22747,52 | 10025,63 | -934,63 | -3715,08 | 14868,31 | -5777,31 | -18805,11 | -411,16 | 75,78 |
Рис. 4.3.9. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Камбарова)
Рис. 4.3.10. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод Абызбаева)
Рис. 4.3.11. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости (метод постоянного нефтесодержания)
Рис. 4.3.12. График расчета дополнительной добычи нефти за счет МУН (скважина №3)
5. РАСЧЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗРАБОТКИ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ МЕТОДА
Расчет показателей разработки по методике текущего планирования добычи нефти и жидкости. Эта методика известна как "Методика госплана СССР". Она применяется до настоящего времени во всех НГДУ, в нефтедобывающих компаниях, в организациях топливно-энергетического комплекса и планирующих организациях.
Исходные данные для расчета:
1. Начальные балансовые запасы нефти (НБЗ), т;
2. Начальные извлекаемые запасы нефти (НИЗ), т;
3. На начало планируемого года:
Накопленная добыча нефти (ΣQ н), т;
Накопленная добыча жидкости (ΣQ ж), т;
Накопленная закачка воды (ΣQ зак), м 3 ;
Действующий фонд добывающих скважин (N д дей);
Действующий фонд нагнетательных скважин (N н дей);
4. Динамика бурения скважин по годам на планируемый период (N б):
Добывающих (N д б);
Нагнетательных (N н б).
Таблица 5.1 Исходные данные по Западно-Лениногорской площади Ромашкинского месторождения
| Год | НБЗ, тыс.т. | НИЗ, тыс.т. | ΣQ н, тыс.т. | ΣQ ж, тыс.т | ΣQ зак, тыс. м 3 | ||||
| 2009 | 138322 | 69990 | 54830 | 200323 | 236577 | 307 | 196 | 3 | 1 |
Расчет показателей разработки
1. Количество дней работы добывающих скважин в году, перешедших с перыдущего года:
Д пер =365×К (5.1)
Д пер = 365×0,9 = 328,5
2. Количество дней работы новых добывающих скважин:
3. Средний дебит нефти новых добывающих скважин:
q н нов =8 т/сут
4. Коэффициент падения добычи нефти добывающих скважин:
5. Годовая добыча нефти из новых скважин:
(5.1)
6. Годовая добыча нефти из перешедших скважин:
7. Годовая добыча нефти всего
(5.3)
8. Годовая добыча нефти из новых скважин предыдущего года, если бы они в данном году работали без падения:
9. Годовая добыча нефти из перешедших скважин предыдущего года, (если бы они работали без падения):
10. Возможная расчетная добыча нефти из всех скважин предыдущего года (в случае работы их без падения):
(5.5)
11. Планируемая добыча нефти из скважин предыдущего года:
12. Снижение добычи нефти из скважин предыдущего года:
(5.6)
13. Процент изменения добычи нефти из скважин предыдущего года:
(5.7)
14. Средний дебит одной скважины по нефти:
(5.8)
15. Средний дебит скважин по нефти перешедших с предыдущего года:
(5.9)
16. Накопленная добыча нефти:
17. Текущий коэффициент нефтеизвлечения (КИН) обратно пропорционален начальным балансовым запасам (НБЗ):
(5.11)
18. Отбор от утвержденных начальных извлекаемых запасов НИЗ, %:
(5.12)
19. Темп отбора от начальных извлекаемых запасов (НИЗ), %:
(5.13)
20. Темп отбора от текущих извлекаемых запасов, %:
(5.14)
21. Средняя обводненность добываемой продукции:
(5.15), 
22. Годовая добыча жидкости:
23. Добыча жидкости с начала разработки:
24. Годовая закачка воды:
(5.18)
25. Годовая компенсация отбора жидкости закачкой:
26. Накопленная компенсация отбора жидкости закачкой:
27. Водо-нефтяной фактор:
Динамика основных показателей разработки показана в табл. 5.2
Таблица 5.2 Динамика основных показателей разработки
| Годы | Добыча, млн. т | Накопленная добыча, млн. т | В, % | Закачка воды, млн. м 3 | Средний дебит по нефти, т/сут | КИН | Темп отбора от НИЗ | Темп отбора от ТИЗ | |||
| нефти | жидкости | нефти | жидкости | год | S | ||||||
| 2010 | 0,462 | 10,286 | 55,292 | 311,764 | 0,96 | 13,840 | 250,417 | 4,22 | 39,97 | 1,23 | 1,46 |
| 2011 | 0,472 | 10,936 | 55,764 | 323,206 | 0,96 | 13,843 | 264,261 | 4,27 | 40,32 | 1,18 | 1,41 |
| 2012 | 0,463 | 11,153 | 56,228 | 334,647 | 0,96 | 13,841 | 278,102 | 4,15 | 40,65 | 1,11 | 1,36 |
| 2013 | 0,481 | 12,047 | 56,709 | 346,089 | 0,96 | 13,845 | 291,947 | 4,26 | 41 | 1,06 | 1,30 |
| 2014 | 0,465 | 12,148 | 57,174 | 357,530 | 0,96 | 13,841 | 305,789 | 4,09 | 41,33 | 1,00 | 1,25 |
| 2015 | 0,494 | 13,498 | 57,668 | 368,972 | 0,96 | 13,848 | 319,637 | 4,3 | 41,69 | 0,94 | 1,20 |
| 2016 | 0,508 | 14,572 | 58,176 | 380,413 | 0,97 | 13,851 | 333,489 | 4,38 | 42,06 | 0,90 | 1,15 |
| 2017 | 0,514 | 15,497 | 58,690 | 391,855 | 0,97 | 13,853 | 347,342 | 4,39 | 42,43 | 0,84 | 1,09 |
| 2018 | 0,506 | 16,087 | 59,196 | 403,297 | 0,97 | 13,851 | 361,193 | 4,29 | 42,8 | 0,79 | 1,04 |
| 2019 | 0,509 | 17,056 | 59,705 | 414,738 | 0,97 | 13,851 | 375,045 | 4,27 | 43,16 | 0,73 | 0,97 |
| 2020 | 0,505 | 17,927 | 60,210 | 426,180 | 0,97 | 13,851 | 388,897 | 4,2 | 43,53 | 0,68 | 0,91 |
| 2021 | 0,513 | 19,329 | 60,723 | 437,621 | 0,97 | 13,853 | 402,750 | 4,23 | 43,9 | 0,63 | 0,85 |
| 2022 | 0,513 | 20,578 | 61,236 | 449,063 | 0,98 | 13,853 | 416,603 | 4,2 | 44,27 | 0,58 | 0,79 |
| 2023 | 0,497 | 21,243 | 61,733 | 460,504 | 0,98 | 13,849 | 430,452 | 4,03 | 44,63 | 0,54 | 0,74 |
| 2024 | 0,507 | 23,222 | 62,240 | 471,946 | 0,98 | 13,851 | 444,303 | 4,07 | 45 | 0,50 | 0,69 |
Динамика годовой добычи нефти, жидкости, годовой закачки воды приведена на рис. 5.1.
Рис. 5.1. Динамика годовой добычи нефти, жидкости, годовой закачки воды
Динамика накопленной добычи нефти, жидкости и накопленной закачки воды приведена на рис. 5.2.
Рис. 5.2. Динамика накопленной добычи нефти, жидкости и накопленной закачки воды
Динамика КИН, темпа отбора от НИЗ и темпа отбора от ТИЗ приведены на рис. 5.3.
Рис. 5.3.Динамика КИН, темпа отбора от НИЗ и темпа отбора от ТИЗ
Приведенные анализы эффективности микробиологического воздействия показали очень низкую эффективность данного метода.
В качестве применения технологии увеличения нефтеотмывающей способности вытесняющего агента в скважинах, разрабатываемых низкопроницаемые коллектора при первичном заводнении рассматривается закачка водорастворимых поверхностно-активных веществ (ПАВ АФ 9 -12).
Разработку заводнённых пластов более эффективно вести с применением маслорастворимых ПАВ (АФ 9 -6).
При закачке закачка водных дисперсий маслорастворимых НПАВ в пласте на фронте вытеснения формируется микроэмульсионная оторочка с низким содержанием нефти, хорошей нефтевытесняющей способностью и вязкостью, близкой к вязкости нефти, что увеличивает коэффициент вытеснения и охват пласта заводнением.
В качестве наиболее характерного примера применения технологий ограничения подвижности закачиваемого агента в зонах высокой водонасыщенности рассматривается технология с использованием композиционных систем на основе капсулированных полимерных систем (КПС) и закачка дисперсно-коллоидного материала (ДКМ).
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Желтов Ю.П. Разработка нефтяных месторождений. - М.: Недра, 1998.
2. Ибатуллин Р.Р. Теоретические основы процессов разработки нефтяных месторождений: Курс лекций. Часть 1. Системы и режимы разработки: Учебно-методическое пособие. - Альметьевск: АГНИ, 2007.
3. Ибатуллин Р.Р. Теоретические основы процессов разработки нефтяных месторождений: Курс лекций. Часть 2. Процессы воздействия на пласты (Технологии и методы расчета): Учебно-методическое пособие. – Альметьевск: АГНИ, 2008.
4. Ибатуллин Р.Р., Гарипова Л.И. Сборник задач по теоретическим основам разработки нефтяных месторождений. - Альметьевск: АГНИ, 2008.
5. Муслимов Р.Х. Современные методы повышения нефтеизвлечения: проектирование, оптимизация и оценка эффективности: Учебное пособие. – Казань: изд-во "Фэн" Академии наук РТ, 2005.
6. Увеличение нефтеотдачи на поздней стадии разработки месторождений (методы, теория, практика) /Р.Р. Ибатуллин, Н.Г. Ибрагимов, Ш.Ф. Тахаутдинов, Р.С. Хисамов. – М.: Недра – Бизнесцентр, 2004.
7. Расторгуева Л.Г., Захарова Е.Ф. Методическое пособие по разработке дипломного проекта в соответствии с требованиями стандартов к оформлению текстовой и графической части.. Альметьевск 2007.
8. Липаев А.А., Мусин М.М., Янгуразова З.А., Тухватуллина Г.З. Методика расчета технологических показателей разработки нефтяных меторождений: Учебное пособие. – Альметьевск, 2009 – 108 с.
Информация о работе «Увеличение нефтеотдачи пластов с применением микробиологического воздействия на примере Западно-Лениногорской площади Ромашкинского месторождения НГДУ "Лениногорскнефть"»
Для определения технологической эффективности от проведения мероприятия требуется определить базовые показатели разработки, то есть какие были бы показатели без проведения воздействия. Для этого рассмотрим различные методы расчета технологических показателей разработки базового варианта.
Эти методы можно подразделить на две группы.
К первой группе относятся методы, основанные на применении физически содержательных математических моделей процесса извлечения нефти из неоднородных пластов.
Ко второй группе относятся экстраполяционные методы, включающие характеристики вытеснения и имитационные модели, построенные по результатам многофакторного анализа.
Под характеристиками вытеснения понимаются различные зависимости между величинами добываемого объема жидкости, нефти и воды. Одна группа характеристик устанавливает зависимость между накопленными значениями указанных параметров (интегральные характеристики). Другая группа зависимостей строится на основе текущих отборов нефти, воды и жидкости (дифференциальные).
К настоящему времени различными авторами предложено более 70 характеристик вытеснения. К первой группе отнесены зависимости между накопленными отборами нефти, воды и жидкости или зависимости между накопленными отборами продукции скважин и их обводненностью.
Вторая группа характеризует изменение добычи нефти во времени, а также устанавливает связь между текущей и накопленной добычей нефти (кривые падения) . Характеристика вытеснения отражает реальный процесс выработки запасов нефти и связанную с ним динамику обводнения продукции при разработке неоднородных пластов на режиме вытеснения нефти водой. Также позволяет судить об эффективности выработки запасов нефти при заводнении объектов разработки. Сопоставление характеристик вытеснения различных объектов в безразмерном времени позволяет сравнивать эти объекты, выявлять причины и факторы, влияющие на характер выработки запасов нефти.
Для расчета технологической эффективности от применения полимерно-гелевой системы «Ритин» были использованы интегральные характеристики вытеснения:
- 1. -метод Назарова С.Н и Сипачева Н.В
- 2. - Камбарова Г.С
- 3. - Пирвердяна А.М
- 4. - Казакова А.А
- 5. - Максимова М.И
где Qн, Qж - накопленная добыча соответственно нефти и жидкости, А, В - коэффициенты, определяемые статистической обработкой фактических данных.
Используя фактические данные по накопленной добыче нефти и жидкости за прогнозный период, строятся зависимости по данным формулам. Экстраполируя получившуюся прямую на прогнозный период можно получить показатели разработки базового варианта. Затем, сравнивая их с фактическими определяют изменение накопленной добычи нефти и жидкости.
Строим кривую в соответствующих координатах, в зависимости от формулы. Например, если по Назарову С.Н и Сипачеву Н.В., то в координатах отношение накопленной добычи жидкости к накопленной добычи нефти-накопленная добыча воды. Постоянные А и В вычисляются автоматически в MS Exel, и выводятся с уравнением прямой. Аналогично получим уравнения других характеристик вытеснения.
1. Метод Назарова С.Н и Сипачева Н.В
А=2,1594, В=0,0035, R 2 =0,993
2. Метод Камбарова Г.С
А=285,1, В=-78195, R 2 =0,996
3. Метод Пирвердяна А.М
А=334,4 В=-3929, R 2 =0,986
4. Метод Казакова А.А
А=1,7024 В=0,2094, R 2 =0,985
5. Метод Максимова М.И
А=-67,933 В=97,461 R 2 =0,986
Следует особо отметить, что все характеристики вытеснения получены эмпирическим путем на основе обобщения промысловых данных ограниченного количества месторождений. Многолетний опыт использования предложенных уравнений показывает, что к каждому пласту следует подбирать свою характеристику. Кроме того, в соответствии с данной методикой предполагается, что на всем протяжении сохраняется линейная зависимость между параметрами рассматриваемых уравнений. А это условие не выполняется. Несмотря на существенные недостатки данной методики прогнозирования технологических показателей разработки, в настоящее время для оценки эффективности воздействия на пласт она применяется чаще других методов. Но так как до сих пор не удалось разработать объективные критерии отбора, поэтому берут 3-4 зависимости из всего их многообразия и берут среднее значение прогноза по этим характеристикам, как было сделано в расчете. Отсюда такие различия между прогнозируемыми и фактическими значениями
Проведя расчет по кривым вытеснения получили дополнительно 4732 тонн нефти с очага №303 за 3 года, по методу Лысенко прирост добычи составляет 4412 тонн в год. Мероприятия по повышению нефтеотдачи пласта проведенные на Мыхпайском месторождении на протяжении этого времени, направленные на выравнивание фронта вытеснения нефти водой позволили:
- - снизить обводненность продукции в среднем до 95,5%;
- - снизить темп падения добычи нефти и стабилизировать его;
- - уменьшить долю воды в добываемой продукции;
Увеличить дебит по нефти;
Также получить дополнительно 114612 тонн нефти.
Документы
