Новый метод прогнозирования динамики обводненности скважин с использованием результатов CRMP-моделирования

Об авторах:

Бекман Александр Дмитриевич, кандидат физико-математических наук, главный инженер проекта, Тюменский нефтяной научный центр; ORCID: 0000-0002-5907-523X, adbekman@rosneft.ru

Поспелова Татьяна Анатольевна, кандидат технических наук, заместитель генерального директора ООО «Тюменский нефтяной научный центр»; tapospelova@tnnc.rosneft.ru

Зеленин Дмитрий Валерьевич, главный специалист, Тюменский нефтяной научный центр; eLibrary AuthorID, ORCID: 0000-0002-5918-2377, dvzelenin@rosneft.ru

Аннотация:

Для нефтяных месторождений, находящихся на поздней стадии разработки, актуальными задачами являются оперативный анализ разработки и оптимизация режимов работы нагнетательных скважин. Требование оперативности часто заставляет отказываться от использования трехмерных гидродинамических моделей в пользу аналитических, таких как CRMP. Использование моделей CRMP позволяет оперативно оценивать тенденции влияния нагнетательных скважин на добывающие и строить достоверные краткосрочные прогнозы по добыче жидкости. Дополнение традиционной (однофазной) CRMP-модели моделью обводненности позволяет также прогнозировать дебиты нефти добывающих скважин и расширяет возможности оперативного анализа сложившейся системы разработки. Помимо этого, адекватная модель обводненности позволяет использовать модель CRMP для решения задачи оптимизации режимов работы нагнетательного фонда скважин. В настоящей статье рассмотрены основные известные модели обводненности, применяемые совместно с моделью CRMP, приведен краткий анализ их достоинств и недостатков. Предложена новая авторская математическая модель обводненности («мультихарактеристическая модель»), позволяющая установить роль каждой нагнетательной скважины в изменении обводненности рассматриваемой добывающей. Также описан алгоритм адаптации, т. е. подбора неизвестных коэффициентов модели, реализованный в ПО «Ариадна» (разрабатывается в ООО «Тюменский нефтяной научный центр»). Низкая вычислительная сложность алгоритма позволяет оперативно моделировать участки, содержащие до нескольких сотен скважин. Приведены результаты экспериментов по использованию новой математической модели на синтетической модели нефтеносного пласта. Результаты прогнозирования обводненности сопоставляются с результатами известных ранее методов. Обозначены ограничения для использования новой модели, а также направления для ее развития.

Список литературы:

1. Бекман А. Д. Новый алгоритм нахождения оптимального решения задачи определения коэффициентов взаимовлияния скважин в рамках модели CRM / А. Д. Бекман, С. В. Степанов, А. А. Ручкин, Д. В. Зеленин // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2019. Том 5. № 3. С. 164-185. DOI: 10.21684/2411-7978-2019-5-3-164-185

2. Ручкин А. А. Исследование особенностей оценки взаимовлияния скважин на примере модели CRM / А. А. Ручкин, С. В. Степанов, А. В. Князев, А. В. Степанов, А. В. Корытов, И. Н. Авсянко // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2018. Том 4. № 4. С. 148-168. DOI: 10.21684/2411-7978-2018-4-4-148-168

3. Степанов С. В. Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования / С. В. Степанов, С. В. Соколов, А. А. Ручкин, А. В. Степанов, А. В. Князев, А. В. Корытов // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2018. Том 4. № 3. С. 146-164. DOI: 10.21684/2411-7978-2018-4-3-146-164

4. Cao F. Development of a Two-Phase Flow Coupled Capacitance Resistance Model: Ph. D. diss. / F. Cao. Austin: University of Texas, 2014.

5. Gentil P. H. The Use of Multilinear Regression Models in Patterned Waterfloods: Physical Meaning of the Regression Coefficients: M. S. thesis / P. H. Gentil. Austin: University of Texas, 2005.

6. Holanda R. W. A state-of-the-art literature review on capacitance resistance models for reservoir characterization and performance forecasting / R. W. Holanda, E. Gildin, J. L. Jensen, L. W. Lake, C. S. Kabir // Energies. 2018. Vol. 11. № 12. Article № 3368. DOI: 10.3390/en11123368

7. Koval E. J. A method for predicting the performance of unstable miscible displacement in heterogeneous media / E. J. Koval // Society of Petroleum Engineers Journal. 1963. Vol. 3. № 2. Pp. 145-154. DOI: 10.2118/450-PA

8. Sayarpour M. Development and Application of Capacitance-Resistive Models to Water/CO₂ Floods: Ph. D. diss. / M. Sayarpour. Austin: University of Texas, 2008.

9. Yousef A. A. A capacitance model to infer interwell connectivity from production and injection rate fluctuations / A. A. Yousef, P. H. Gentil, J. L. Jensen, L. W. Lake // SPE Annual Technical Conference and Exhibition (9-12 October, Dallas, Texas). 2005. Article № SPE-95322-MS. DOI: 10.2118/95322-MS