авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 ||

Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений

-- [ Страница 3 ] --

В полученной матрице средние в интервале дебиты , , …, соответственно равны (в т/сут): 14; 5; 3,5; 2,2; 1,4; 0,8; 0,5. Видно, что вероятности сохранения дебитов скважин на прежнем уровне (диагональные элементы) — максимальные. Однако наблюдается тенденция увеличения переходных вероятностей от высоких дебитов к низким по сравнению с вероятностью перехода к высоким дебитам. Наличие большого числа нулей свидетельствует о том, что не наблюдались случаи резкого перехода от низких дебитов к высоким и наоборот. Представляет интерес финальная вероятность, которая характеризует стационарное состояние системы по происшествию большого числа месяцев. Эта вероятность равна , , , , , и . Число шагов до достижения стационарного состояния составляет месяцев, т.е. 5,5 лет. И объем добычи составит т/сут со всего месторождения. Используя матрицу переходных вероятностей и финальные вероятности можно определить суммарный объем добычи за весь период эксплуатации залежи.

Такая процедура по трём группам скважин Южно-Балыкского месторождения (пласт БС10) позволила построить матрицу переходных вероятностей по проценту обводненности (I группа – 20–30 %, II группа – 30–40 %,
III группа более 40 % за 1 год наблюдений). По данной матрице были рассчитаны финальные вероятности обводнения скважин на следующий квартал. Результаты расчетов позволили установить, что применяемые композиции биополимеров для выравнивания профиля приемистости нагнетательных скважин весьма эффективны, так как финальная вероятность появления скважин с обводненностью более 40 % оказалась значительно ниже исходной в матрице переходных вероятностей.

В условиях постоянного изменения цен на нефть на мировом рынке особую актуальность представляют проблемы оперативного управления фондом добывающих скважин. Нами рассмотрены вопросы выбора оптимальных соотношений между объемами вводимых из простоя и ремонтируемых скважин из действующего фонда, а также вопросы экономической целесообразности проведения ГТМ и времени его проведения.

В основе решения всех задач положена суточная прибыль скважины за межремонтный период и коэффициент приоритета. Время оптимальной остановки по модели Робертса – Кафарова записывается в виде (5)

, (5)

где – корпоративная цена 1 т нефти, руб.; – себестоимость добычи и подготовки 1 т нефти, руб.; – суммарный объем добычи нефти за суток, т; – суммарный объем добычи воды за суток, т; – стоимость утилизации 1 т воды, руб.; – затраты на проведение -го вида ГТМ, руб.; и – дебит нефти и воды на -ые сутки, т/сут.

В зарубежной практике наём подрядных фирм для проведения ГТМ производится на определенный срок , поэтому нефтяные фирмы выбирают очередность ремонтов на срок контракта таким образом, чтобы максимизировать объем дополнительной добычи за время . В качестве критерия выбора удобно брать отношение (где – разность между ожидаемым дебитом после ГТМ и дебитом до проведения операции; – длительность проведения ГТМ). Видно, что за период объем дополнительной добычи будет выше, если очередность проведения операций выстроить в последовательности При этом наиболее приоритетными являются мероприятия по регулированию разработки в соответствии с проектными решениями.

Предложенная нами процедура выбора времени и очередности проведения ГТМ на скважинах при всей своей простоте наиболее привлекательна. Она позволяет решать задачи оперативного управления объёмом добычи в зависимости от конъюктуры цен на нефть на мировом рынке и наём подрядных фирм, расширяет возможности автоматизации принятия решений по ремонту скважин, исключает из процесса принятия решений неизвестный параметр (длительность эффекта), окупает затраты на ГТМ до их проведения.

В заключении главы рассмотрены вопросы выбора и выделения эксплуатационных объектов, которые являются важнейшим этапом проектирования разработки. Ошибки в определении кровли и подошвы продуктивного пласта по данным ГИС в разведочных скважинах могут привести к большим погрешностям в определении потенциальных запасов, к ошибкам в проектировании системы разработки, а в случае тонкослоистого разреза к ошибкам интерпретации при выделении пластов как единого целого.

В качестве примера в работе рассмотрено применение нетрадиционного метода интерпретации ГИС, заключающегося в использовании корреляционного сжатия для выделения пропластков по данным гамма-каротажа с целью выявления нарушения структуры одних случайных процессов на фоне других, имеющих различную статистическую структуру или выделения слабых импульсных сигналов на фоне помех. В качестве признаков различия нами использована следующая статистика:

,

где , , – корреляционные функции; – интервал квантования; – интервал корреляции.

В четвертой главе предложен и опробован метод и алгоритм прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающий расчет радиуса прогноза, корректировку прогноза и прогноз в произвольную точку для построения карт прогнозных полей.

Основные показатели геолого-физических полей (пористость, проницаемость, нефтеводонасыщенность и др.) можно считать случайными по глубине и простиранию. Однако, геолого-физические поля разрабатываемых месторождений, как и метеорологические поля, не допускают массового повторения при одинаковых внешних условиях. В распоряжении нефтяника нет ансамбля реализаций, поэтому, строго говоря, мы называем эти поля случайными условно. Кроме того, большинство подходов к моделированию полей признаков предполагают синхронизацию во времени “съема” данных по всему полю. Метод кригинга (аппарат геостатистики), пришедший из рудной геологии, где пространственные поля не изменяются во времени, не может учесть временную анизотропию полей признаков при эксплуатации нефтегазовых месторождений. Здесь нет стационарности по азимуту, пространственно-временные поля подвергаются возмущениям, а для расчета вариограмм требуется большое число наблюдений.

Проблема синхронизации “съема” исходных данных может быть устранена, как показано во второй главе, если скважины оснастить системами оперативного сбора и первичной обработки информации со скважины для последующей корреляции взаимосвязей дебитов с забойным (устьевым) давлением или восстановления коэффициентов модели системы “скважина – пласт” в реальном масштабе времени.

Нами предлагается метод прогнозирования полей полиномами первого или второго порядка с весовыми коэффициентами. Метод лишен недостатков метода кригинга и не требует стационарных характеристик поля по азимуту. Общая задача прогнозирования полей геолого-физических признаков разбивается на три этапа. На первом этапе – информационном – определяются показатели в скважино-точках (как показано в главе 2). На втором этапе – адаптационном – определяется “оптимальный” радиус прогноза. В основе второго этапа лежит представление о том, что для произвольной функции на конечном интервале , действуя на неё некоторой весовой функцией можно получить экстраполированные значения случайной функции :

,

где – весовая функция; – интервал “памяти”; – реализация случайного процесса (признака); – переменная интегрирования.

Алгоритм определения оптимального радиуса, обеспечивающего заданную дисперсию показателей поля относительно среднего значения сводится к следующему: скважины нумеруются от угла поля слева направо по оси и сверху вниз по оси ; каждой скважине присваиваются координаты (

jpg">, ) и признак ; определяется дисперсия поля относительно среднего значения ; фиксируется на поле первая скважина (, ), задается радиус и определяются координаты всех скважин, попавших в окружность радиуса ; осуществляется прогноз в первую скважину и определяется разность между фактическим и прогнозным значением; затем повторяется прогноз в скважины , , …, и определяется разность между фактическими и прогнозными значениями для всех скважин поля при радиусе ; определяется сумма квадратов невязок по всем скважинам при ; увеличивается радиус прогноза до () и процедура повторяется. Расчеты заканчиваются, когда средняя сумма квадратов невязок между прогнозными и фактическими данными становится равной дисперсии исходного поля.

Алгоритм корректировки прогноза включает следующие оценки: ошибки в среднем значении прогноза; ошибки в рассеивании (дисперсии) прогноза и ошибки в корреляции. На рисунке 3 приведена диаграмма “реализация – прогноз”, построенная для Шпаковского месторождения по данным Швидлера М.И. По оси отложены фактические данные проницаемости, а по оси – прогнозные значения в тех же точках. Видно, что прогнозы дают рассеивание относительно линии идеальных прогнозов (полное совпадение). По всем 26 точкам методом наименьших квадратов построено уравнение:

, (6)

которое позволяет провести корректировку прогноза. Пересчет прогнозных значений (6) значительно увеличил точность прогноза, так как среднее значение осталось таким же мД, а среднеквадратичное отклонение снизилось мД.

Следовательно, корректировка прогноза позволила свести ошибку в среднем к нулю, так как , значительно снизить невязку в среднеквадратичном , а коэффициент корреляции между прогнозными и фактическими данными стал равен .

На третьем этапе, используя оптимальный радиус , можно осуществить прогноз в любую точку поля по уравнению (5) и провести корректировку прогноза по уравнению (6). С этой целью на карте строится сетка, в каждый узел которой дается корректированный прогноз по скважинам с расстоянием от узла сетки . Соединяя точки равных значений прогнозируемого показателя, строятся изолинии любых геолого-физических показателей по полю.

Разработанная методика прогнозирования применялась при построении карт кровли и подошвы продуктивных пластов, общих толщин пласта, внешнего и внутреннего контура нефтеносности, абсолютных отметок ВНК и ГНК, которые сравнивались с данными ГИС на Анастасиевско-Троицком месторождении.

Таким образом, рассмотренный метод прогнозирования геолого-технических признаков совместно с методикой оперативного построения динамических моделей “скважина – пласт” дает возможность построения геолого-технологических и фильтрационных моделей 2D и непрерывного мониторинга изменения состояния продуктивного пласта (выделение зон обводненности, перемещения границ ВНК (ГНК), гидропроводности, пьезопроводности и др.).

Основные выводы и рекомендации

1. Создание современных постоянно действующих геолого-технологических моделей разработки месторождений нефти и газа невозможно без использования синхронизированных во времени результатов промысловых исследований по всему эксплуатационному фонду скважин.

2. Дефицит промысловых исследований по текущему состоянию объекта разработки необходимо компенсировать регистрацией, анализом и обработкой временных рядов, получающихся при периодическом опросе датчиков забойного (устьевого, затрубного) давления, дебита скважины, содержания воды и др. по всем добывающим и нагнетательным скважинам. Дан формальный вывод уравнения Винера – Хопфа – Колмогорова на основе решения М. Маскета для точечного стока. Разработан метод определения пластового давления по данным нормальной эксплуатации скважины. На примере обработки стационарных процессов изменения текущего забойного давления и дебита скважины при нормальной эксплуатации построена локальная модель системы “скважина – пласт”, определены пластовое давление, гидропроводность и пьезопроводность продуктивного пласта в прискважинной зоне (зоне влияния).

3. Предложен и опробован алгоритм корреляционного сжатия при обработке данных ГИС и сейсморазведки для выявления локальных зон неоднородностей пластов без привязки к вертикальному разрезу скважины.

4. На основании анализа размеров керна, пористости и проницаемости образцов показано, что послойная неоднородность пород (пористость, проницаемость, прочность и др.) описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород.

5. Для прогнозирования количества скважин с дебитами в заданных интервалах, объема добычи нефти, конечного состояния фонда скважин и извлекаемых запасов разработан метод агрегированного подхода к изменению состояния фонда скважин как к марковской модели с непрерывным временем и дискретным числом состояний.

6. Разработана процедура оценки эффективности эксплуатации скважины по суточной прибыли, позволяющая решать задачи оперативного управления объемом добычи в зависимости от конъюктуры цен на мировом рынке, определять оптимальный момент времени для проведения ГТМ, оперативно контролировать состояние всего фонда скважин и динамику изменения состояния скважин.

7. Предложен и опробован метод и алгоритмы прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающие расчет оптимального радиуса прогноза (в смысле заданного значения дисперсии поля), процедуру прогноза в известные скважино-точки поля, корректировку прогноза и собственно прогноз в произвольную точку сетки, нанесенную на месторождение с заданным шагом по осям и .

8. Все указанные разработки, алгоритмы и программы используются в курсах лекций по дисциплинам нефтегазовых специальностей.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Захарченко Е.И. Изучение скоростей продольных и поперечных волн в ПМ ВСП.// Сборник докладов. “Геологи XXI века”. Материалы региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов

Саратов, 2001. – с. 86 – 87.

2. Захарченко Е.И. Интерпретация данных ГИС, ВСП и ОГТ (на примере Варавенской площади).// Сборник докладов “Геологи XXI века”. Материалы региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов, Саратов, 2002. – с. 63 – 65.

3. Захарченко Е.И. Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта./ Гнездов А.В.// Научно-технический журнал “Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море”, Москва, 2008, №4. – с. 40 – 42.

4. Захарченко Е.И. Прогнозирование полей геолого-физических признаков нефтегазовых месторождений и корректировка прогноза.// Сборник докладов. “Геотехнология: скважинные способы освоения месторождений полезных ископаемых”. Материалы 2 международного симпозиума, Москва, 2005. – с. 24 – 25.

5. Захарченко Е.И. Приложение цепей Маркова к оценке извлекаемых запасов нефти и газа.// Сборник докладов. “Современные технологии освоения минеральных ресурсов”. Материалы 4 международной научно-технической конференции, Красноярск, 2006. – с. 314 – 316.

6. Захарченко Е.И. Применение марковских процессов при рассмотрении механизма кернообразования и прогнозирования размеров керна.// Аналитический научно-технический журнал “ГеоИнжиниринг”, “Омега-Принт”, 2006. – с. 88 – 90.

7. Захарченко Е.И. Прогнозирование геолого-физических полей в нефтегазодобыче./ Вартумян Г.Т., Гилаев Р.Г., Савчук Д.В.// Научно-технический журнал “Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море”, Москва, 2009, №12. – с. 24 – 27.

8. Захарченко Е.И. Сравнительный анализ волновых полей (на примере Морозовской площади).// Сборник докладов. “Геологи XXI века”. Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, 1999. – с. 41 – 44.

9. Захарченко Е.И. Изучение неоднородностей геологического разреза ПМ ВСП в условиях сложных сред (на примере Хадыженской площади ЗКП)./ Мирзоян Ю.Д.// Сборник докладов. “Геологи XXI века”. Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, 2000. – с. 37 – 38.

Типография КубГТУ

Тираж ___ экз. Заказ № ________



Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.