Проблемы оценки МУН

Содержание

Введение.............................................................................................................................2

Проблемы оценки эффективности МУН.........................................................................3

Проблемы выбора МУН....................................................................................................7

Заключение........................................................................................................................9

Список литературы.........................................................................................................10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

  Долговременная невостребованность в России современных методов увеличения нефтеотдачи (МУН) наряду со значительным ухудшением структуры извлекаемых запасов и низкой эффективностью их разработки традиционными методами привели к падению средней проектной нефтеотдачи в стране и, особенно, в Западной Сибири. Стабилизировать добычу действительно возможно за счет возрождения программы масштабного внедрения МУН, однако возобновление программы внедрения МУН связано с множеством проблем, которые нужно исследовать и решать. В работе говориться о необ- ходимости проведения полного анализа эффективности внедрения МУН на залежах для корректировки стратегии и тактики выполнения работ по восполнению ресурсной базы; а также об отсутствии методов и программ подбора МУН для конкретных геологических условий объекта. Стоит отметить, что не во всех регионах стратегия внедрения МУН вообще существует. Мероприятия по увеличению нефтеотдачи проводятся точечно и бессистемно, в том числе из-за отсутствия отработанной схемы проектирования и ее элементов. В данной работе рассматриваются пути решения проблем по этапам проектирования МУН, а именно по оценке эффекта проведенных мероприятий и выбору наиболее эффективных современных МУН. Для решения первой проблемы оценки эффекта МУН предложены методические рекомендации для получения достоверных и воспроизводимых результатов. Для решения проблемы выбора оптимальных технологий для конкретных геолого-физических условий пласта разработан новый программный комплекс «Матрица применимости МУН». Рассмотрим данные задачи более детально.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Проблема  оценки  эффекта  МУН

  За последние 70 лет было предложено множество

методов, большинство из которых представляют грубый подход к оценке, который не учитывает многих факторов. Для корректной оценки эффекта МУН следует помнить о таких критериях эффективности как:

• дополнительный приток нефти за счет увеличения коэффициента извлечения, т.е. вовлечения в разработку ранее недренируемых запасов;
• дополнительный приток нефти за счет интенсификации добычи жидкости;

• уменьшение обводненности продукции;

• уменьшение добычи жидкости (в определенных случаях).

Обычно расчет дополнительной добычи

проводится для группы скважин. Выбирается  стабильный интервал работы на основании которого определяется наиболее подходящая функция (кривая падения добычи), по которой динамика добычи экстраполируется на дату анализа. По разнице вычисленной и фактической кривой добычи находят объем дополнительно добытой нефти. Для расчета дополнительного прироста используют «отправную точку» или базовый план по добыче, относительно которого[1]

ведется расчет. При разработке месторождения с применением термических методов или закачки газа базовым считается режим истощения. В остальных случаях базовым считается режим заводнения. Также определяют скважины, на которых наблюдается эффект от МУН, поскольку последние чаще всего носят площадной характер воздействия. При выборе скважин обычно рассматривают скважины первого и второго окружения, хотя на месторождениях с высокой обводненностью реагирующими могут быть также скважины третьего и четвертого окружения. В качестве инструментов выбора реагирующих скважин используют карты текущих и накоплен- ных отборов, карты мощности коллектора, результаты трассерных исследований и результаты проведения прошлых МУН [4].

После выбора реагирующих скважин следует определить базовый интервал. На основании существующей методики базовый интервал выбирается исходя из следующих предпочтений:

• установившийся режим работы;

• длительность базового периода должна составлять не менее 3-4 месяцев и до 24 месяцев, т.е. совпадать со средней продолжительностью эффекта МУН;

• вычисленная функция экстраполяции должна быть  нечувствительна к длине базового интервала;
• продолжительность     экстраполированного интервала должна быть сопоставима с продолжительностью базового.[2]

Выбор характеристики вытеснения проводится из набора интегральных и дифференциальных уравнений. Наиболее часто используемые характеристики приведены в табл. 1. Величины a и b в приведенных уравнениях представляют собой коэффициенты, определяемые посредством статистической обработки данных по динамике работы скважины. Для обоснованной оценки эффекта от МУН рекомендуется проводить оценку по 5-6 характеристикам с выбором 2-3 из них, которые дают наиболее совпадающие

результаты.

Х-ка вытеснения		Уравнение
Сазонов Б.В.		Qн=а+b⋅lnQж
Камбаров Г.С.		Qн=а-b⋅Q ж -1
Пирвердян А.М.		Qн=а-b⋅Q ж -1/2
Гаизин Д.К.		Qн/Qж=а-b⋅Qн
Максимов  М.И.		Qн=а+b⋅lnQв
Назарова  Н.К.		Qж/Qн=a+b⋅Qв
Сипачева  Т.У.		Qж/Qн=a+b⋅Qж
Камбаров (лог)		ln(Qн)=a-b/Qж
Арпс		Qн=(1/b)⋅ln(1+b⋅eа⋅Qж)

Таблица 1. Характеристики вытеснения

В специальном программном обеспечении оценка эффекта МУН часто реализуется в виде модуля, в котором задается базовый интервал, подбирается приемлемое уравнение аппроксимации и проводится автоматический расчет дополнительной добычи. Однако данная методика является предметом активных споров в связи с двумя аспектами: подход к выбору объекта анализа и проблема выбора уравнения для экстраполяции. С точки зрения выбора объекта анализа, оценка эффекта МУН может быть проведена для группы скважин в целом, либо для каждой скважины в отдельности. Существующий стандарт предписывает проводить анализ для группы скважин, поскольку это позволяет учесть интерференцию и уменьшить влияние погрешности измерений. Также подобный подход требует меньше времени для анализа.[3]

На основании проведенного анализа было предложено использовать поскважинный анализ, который имеет ряд преимуществ перед групповым. Прежде всего, краткий поскважинный анализ всегда выполняется для выбора скважин, которые войдут в группу для оценки эффекта МУН. Это делается для того, чтобы отсеять скважины, которые могут снизить точность оценки при включении их в группу. К подобным скважинам относятся:

скважины, которые останавливались на продолжительный срок (более суток) до или после про- ведения МУН;

• скважины, на которых проводилась интенсификация добычи нефти при помощи других ГТМ параллельно с проведением МУН;
• скважины, пробуренные незадолго до или после проведения МУН;
• скважины, не отреагировавшие на МУН. Показателем отсутствия реакции является изменение обводненности менее 1% или отсутствие изменений в динамике добычи нефти.

Поскважинный анализ позволяет значительно уменьшить погрешность при подборе уравнения аппроксимации, поскольку для каждой скважины уравнение подбирается индивидуально в зависимости от характера ее работы, тогда как в групповом анализе нужно подобрать лишь одно уравнение, которое описывало бы всю группу скважин в совокупности. Практика показывает, что расхождения за счет неопределенности при выборе уравнения аппроксимации при групповом анализе может составлять до 12%. При поскважинном анализе погрешность подобной природы также присутствует, но ее влияние на конечный результат значительно меньше. Кроме того, существенным является подбор кривых аппроксимации в соответствии с текущей обводненностью продукции скважин. Так, для скважин, работающих с обводненностью менее 50%, предпочтительнее использовать дифференциальные формы уравнений. В диапазоне обводненности от 50 до 80% лучше показывают себя интегральные формы уравнений. В остальных случаях для анализа могут быть использованы уравнения аппроксимации любой формы. Данная рекомендация не соблюдается при групповом анализе, когда в группу включаются скважины с разной обводненностью, что является еще одним плюсом в пользу поскважинного подхода к оценке эффекта МУН. [5]

Что касается процедуры подбора уравнения, было рекомендовано учитывать наличие флуктуаций дебита или обводненности. В частности, было показано, что возможно добиться лучшей аппроксимации путем увеличения размера базового участка до 3-4 лет, что значительно больше указанных в существующей методике 24 месяцев. Это позволяет, к примеру, избежать влияния эффекта применения предшествующих МУН на результат проведения последней обработки. В отдельных случаях было предложено сдвигать дату проведения МУН относительно фактической для достижения большей корреляции кривых аппроксимации.

В целом следует отметить, что помимо коэффициента корреляции важную роль играет такой субъективный фактор, как плавность перехода фактических кривых добычи и обводненности в экстраполированные на основании выбранного уравнения. Идею подобного визуального контроля поддерживают авторы [6], по мнению которых такой подход позволяет получить более приближенную к реальности оценку. Для подтверждения корректности предложенного поскважинного подхода было проведено сравнение результатов оценки эффекта МУН методом кривых падения и по секторной модели для выбранного участка месторождения «X» Томской области. Идея использования секторной модели заключалась в адаптации истории разработки до момента проведения МУН, а затем запуска на «прогноз» с целью получить кривую добычи по каждой скважине, аналогичную кривой падения добычи.

Предполагаемый и фактический  профили добычи затем сравнивались для получения значения прироста от МУН. После достижения приемлемой адаптации на момент проведения МУН (10.06.2009 г.) модель была запущена на прогноз с момента МУН и до момента оценки эффекта (01.05.2010 г.) с контролем по забойному давлению на добывающих скважинах и с контролем по приемистости на нагнетательных. Результаты оценки представлены в табл. 2. В результате проведенной работы были выявлены слабые стороны существующей методики оценки. Для получения более точных результатов оценки эффекта МУН была предложена методика поскважинного анализа, которая включает в себя дополнительные критерии выбора реагирующих скважин и подтверждается результатами секторного моделирования.

Подход	Эффект от МУН, т
групповой анализ	17498
поскважинный анализ	10935
моделирование	12165

Таблица 2. Результаты оценки эффекта МУН

 

Проблема выбора МУН

 Рассматривая второй  вопрос о выборе технологий  увеличения нефтеотдачи для геолого-физических условий пласта, нужно сказать, что большинство специальных программ успешно развивается и при- меняется за рубежом. Примером могут служить программы, созданные на основе технологий искусственного интеллекта SWORD, EORgui, SelectEOR, которые успешно используются на многочисленных проектах в таких странах, как США, Мексика, Венесуэла, Колумбия, Египет и др. [7]. Использование зарубежных программ затруднено для месторождений Западной Сибири по ряду причин: в большинстве компаний отсутствуют внутренние базы данных по проектам применения МУН как в мире, так и в России; участки воздействия МУН очень малы по сравнению с масштабами месторождений и воздействия ориентированы на применение в условиях малых участков залежи; ряд технологий невелик и в основном включает физико-химические технологии, подобранные под условия коллекторов. Учитывая возрастающую потребность в реализации технологий увеличения нефтеотдачи в регионах, появляется необходимость в развитии методологии выбора и аналитического моделирования МУН.

Одной из программ, развиваемой для скрининговых исследований месторождений Западной Сибири (Томской области), является «Матрица применимости» [8]. Данная программа разработана на основе критериев применимости, обобщенных по данным отечественной и мировой литературы (Степанова Г.С., 2006; Муслимов Р.Х., 2007, Taber J.J. и др., 1997). Методы увеличения нефтеотдачи, заложенные в программе, относятся к нескольким группам: гидродинамические, термические, химические, закачка полимеров, щелочей, потокоотклоняющие технологии, газовые, водогазовое воздействие, термогазовое воздействие. Входными данными для матрицы является стандартный набор геолого- физической информации: тип резервуара, глубина залегания, пластовое давление, проницаемость, пористость, температура, вязкость и другие. Пользователь может произвести в программе два вида скрининга (отбора): обычный и детальный. В предложенной программе обычный скрининг осуществляется по схеме:

• ввод входных данных о резервуаре;
• сопоставление данных с критериями (количество критериев варьируется для каждого метода);
• расчет критериальных параметров по нечеткой логике (fuzzy logic) в пределах от –1 до 1;
• расчет общего коэффициента применимости в фиксированном интервале.