Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования

Об авторах:

Степанов Сергей Викторович, старший эксперт, Тюменский нефтяной научный центр, Тюмень, Россия; доктор технических наук, профессор базовой кафедры ООО «ТННЦ», Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; svstepanov@tnnc.rosneft.ru

Соколов Сергей Викторович, кандидат технических наук, старший эксперт, Тюменский нефтяной научный центр; svsokolov2@tnnc.rosneft.ru

Ручкин Александр Альфредович, кандидат технических наук, эксперт, Тюменский нефтяной научный центр; eLibrary AuthorID, aaruchkin@tnnc.rosneft.ru

Степанов Анатолий Викторович, кандидат физико-математических наук, доцент базовой кафедры ООО «ТННЦ» ПАО «НК «Роснефть», Высшая инженерная школа EG, Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия; эксперт, Тюменский нефтяной научный центр; avstepanov5@tnnc.rosneft.ru

Князев Александр Владимирович, старший менеджер, Тюменский нефтяной научный центр; avknyazev@tnnc.rosneft.ru

Корытов Александр Васильевич, начальник отдела, Тюменский нефтяной научный центр; avkorytov2@tnnc.rosneft.ru

Аннотация:

Эффективная разработка нефтяных месторождений невозможна без надежного понимания уровня взаимовлияния между скважинами. Для оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин существует масса вычислительных методов, использующих самые разные физико-математические модели. Многолетняя практика использования этих методов свидетельствует о том, что получаемая оценка не всегда одинакова даже на качественном уровне. Поэтому актуально с одной стороны объективно понимать возможности существующих методов, и, с другой стороны, разрабатывать новые методы.

Целью работы было формирование обзора существующих методов оценки взаимовлияния скважин, включая новый метод, основанный на разбиении расчетной области на полигоны Вороного с учетом материального баланса между полигонами. Количество полигонов соответствует количеству скважин, внешние границы полигонов могут быть как непроницаемыми, так и проницаемыми, с возможностью задания потока. Всего в статье обсуждается 11 методов, в т. ч. широко используемый статистический анализ данных и наиболее ресурсоемкий — гидродинамическое моделирование.

В статье также приводятся результаты применения нескольких методов для оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин. Расчеты выполнены на примере синтетической модели нефтяной залежи, расположенной в неоднородном пласте. Получено, что применение различных методов к одному и тому же нефтяному объекту может давать неоднозначную оценку. На основании этого делается вывод, что не существует универсальных методов оценки взаимовлияния скважин, а наиболее надежные для практического применения результаты можно получить, если использовать вычислительно эффективный и при этом физически содержательный подход.

Список литературы:

1. Абабков А. В. Экспресс-метод оценки степени взаимодействия скважин с использованием частотного анализа данных истории эксплуатации нагнетательных и добывающих скважин / А. В. Абабков, В. М. Васильев, Н. И. Хисамутдинов, И. Р. Сафиуллин, В. Ш. Шаисламов // Нефтепромысловое дело. 2014. № 7. С. 10-13.
2. Аржиловский А. В. Сравнение методов анализа выработки остаточных запасов / А. В. Аржиловский, Д. Н. Гусева // Нефтепромысловое дело. 2016. № 10. С. 14-19.
3. Васильев В. В. Использование результатов оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин для оптимизации заводнения / В. В. Васильев // Нефтяное хозяйство. 2009. № 6. С. 30-32.
4. Васильев Д. М. Обоснование избирательной системы заводнения слабовыработанных обводненных пластов месторождений Нижневартовского свода: дисс. … канд. техн. наук / Д. М. Васильев. Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2017. 124 с.
5. Краснов В. А. Помехоустойчивый метод оценки связности пласта по данным эксплуатации месторождений / В. А. Краснов, В. А. Иванов, М. М. Хасанов // SPE 162053. Российская техническая нефтегазовая конференция и выставка SPE по разведке и добыче (16-18 октября 2012, Москва).
6. Мееров М. В. Оптимизация систем многосвязного управления / М. В. Мееров, Б. Л. Литвак. М.: Издательство «Наука», 1972. 344 с.
7. Оленчиков Д. М. Повышение точности оценки продуктивности пласта при помощи учета статистических данных о его свойствах / Д. М. Оленчиков, А. Е. Сапожников, Н. А. Штин, Д. С. Чебкасов // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». 2011. Вып. 23. С. 39-41.
8. Потрясов А. А. Автоматизация процессов управления заводнением на нефтяном месторождении / А. А. Потрясов, Л. С. Бриллиант, М. Ф. Печеркин, А. И. Комягин // Недропользование XXI век. 2016. № 6. С. 112-121.
9. Проскурин В. А. Способы оценки эффективности формирования системы заводнения на объекте Западно-Усть-Балыкского месторождения / В. А. Проскурин, Н. И. Хисамутдинов, М. С. Антонов, Д. К. Сагитов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2013. № 6. С. 36-38.
10. Пуртова И. П. Анализ и интерпретация динамики режимов работы скважин / И. П. Пуртова, М. Ю. Савастьин, А. В. Стрекалов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2007. № 6. С. 34-36.
11. Пуртова И. П. Повышение эффективности разработки нефтяных залежей посредством адаптации гидродинамических моделей к условиям техногенного упруговодонапорного режима: дисс. … канд. техн. наук / И. П. Пуртова. Тюмень: Тюменский государственный нефтегазовый университет, 2008. 160 с.
12. Соколов С. В. Алгоритм построения и возможности практического применения матрицы взаимовлияния скважин / С. В. Соколов // Сборник научных трудов. Тюмень: Тюменский нефтяной научный центр, 2017. Вып. 3. С. 139-144.
13. Юдин Е. В. Моделирование фильтрации жидкости в неоднородных средах для анализа и планирования разработки нефтяных месторождений: дисс. … канд. физ.-мат. наук / Е. В. Юдин. М.: Московский физико-технический институт, 2014. 173 с.
14. Albertoni A. Inferring Interwell Connectivity Only From Well-Rate Fluctuations in Waterfloods / A. Albertoni, L. W. Lake // SPE 83381. SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 2003. Vol. 6. № 1. Pp. 6-16.
15. Artun E. Characterizing Reservoir Connectivity and Forecasting Waterflood Performance Using Data-Driven and Reduced-Physics Models / E. Artun // SPE-180488-MS. SPE Western Regional Meeting (23-26 May 2016, USA, Alaska, Anchorage).
16. Guo Zh. A Physics-Based Data-Driven Model for History Matching, Prediction, and Characterization of Waterflooding Performance / Zh. Guo, A. C. Reynolds, H. Zhao // SPE Journal. 2018. Vol. 23. № 2. Pp. 367-395.
17. Kansao R. Waterflood Performance Diagnosis and Optimization Using Data-Driven Predictive Analytical Techniques from Capacitance Resistance Models CRM / R. Kansao, A. Yrigoyen, Z. Haris, L. Saputelli // SPE-185813-MS. SPE Europec featured at 79th EAGE Conference and Exhibition (12-15 June 2017, France, Paris).
18. Panda M. N. An Integrated Approach to Estimate Well Interactions / M. N. Panda, A. K. Chopra // SPE 39563. SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 1998. Pp. 517-530.
19. Sayarpour M. Field Application of Capacitance-Resistive Models in Waterfloods / M. Sayarpour, C. S. Kabir, L. W. Lake // SPE 114983. SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 2009. Vol. 12. № 6. Pp. 853-864.
20. Valko P. P. Development and Application of the Multiwell Productivity Index (MPI) / P. P. Valko, L. E. Doublet, T. A. Blasingame // SPE Journal. 2000. Vol. 5. № 1. Pp. 21-31.