Системный анализ значений извлекаемых запасов нефти путем вероятностного прогнозирования с применением интегральных характеристик вытеснения

Об авторах:

Грачев Сергей Иванович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой разработки нефтяных и газовых месторождений, Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия
grachevsi@tyuiu.ru

Владислав Сергеевич Шумко, аспирант, ассистент-стажер, кафедра фундаментальной математики и механики, Тюменский государственный университет, кафедра разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений, Тюменский Индустриальный Университет, Тюмень, Россия
vlad-to72@mail.ru

Мамчистова Елена Ивановна, кандидат технических наук, доцент, Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия
mamchistovaei@tyuiu.ru

Аннотация:

Известно, что на основных стадиях разработки месторождений углеводородного сырья необходимо оперативное регулирование добычи нефти путем применения математических инструментов, основанных на физических принципах их разработки. Они позволяют принимать управленческие решения с требуемой точностью результата. С этим связано применение аналитических и упрощённых численных моделей. Характеристики вытеснения нефти водой являются быстрым способом оценки эффективности технологии заводнения, который экономит время и финансовые затраты, необходимые для построения гидродинамической модели. Применение вероятностного прогнозирования с помощью интегральных кривых обводнения компенсирует недостатки классического метода характеристик вытеснения за счет возможности прогноза с использованием строго утвержденных критериев фильтрации неправдоподобных экстраполированных значений, что позволяет получать оптимальный результат при одинаковых входных данных.

В статье обозреваются отечественные методики применения характеристик вытеснения на основе вероятностного подхода, сравниваются критерии отбора неправдоподобных прогнозных значений, анализируются типы функций распределения экстраполированных извлекаемых запасов нефти, рассчитанные по квантилям вероятностей Р50. Описан алгоритм оценки запасов данным способом. Исследования проведены на основе данных пятидесяти объектов разработки.

В результате исследований установлено, что отсутствует необходимость выбора прогнозного значения извлекаемых запасов в зависимости от типа функции распределения запасов нефти. Рекомендуется использовать не менее четырех кривых обводнения при использовании вероятностного подхода. На месторождениях с низкой или быстрорастущей обводненностью следует осуществлять прогноз на основе месячных или квартальных данных.

Список литературы:

Гавура А. В. и др. 2017. Инженерный анализ разработки месторождений: Учебное пособие. М.: Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина. 131 с.

Казаков А. А. 2003. Методическое обеспечение единых подходов оценки эффективности методов ПНП // Технологии топливно-энергетического комплекса. № 2. С. 47–53.

Казаков А.А. 2020. Методы характеристик вытеснения нефти водой. М.: ООО “Издательский дом Недра”. 276 с.

Мищенко К. П, Тихомирова Е. А. 2022. Оценка прогнозной способности характеристик вытеснения нефти для оперативного анализа показателей разработки месторождения // Международный научно-исследовательский журнал. № 6 (120). С. 158-163. https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.120.6.023

Назаренко М. Ю., Золотухин А. Б. 2020. Применение машинного обучения для вероятностного прогнозирования добычи и расчета потенциальных извлекаемых запасов нефти // Нефтяное хозяйство. № 9. С. 109–113. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-9-109-113

Назаренко М. Ю, Золотухин А. Б. 2021. Применение методов машинного обучения для вероятностного прогнозирования добычи. М.: ООО “Издательский дом Недра”. 125 с.

Наливкин В. Д., Белонин М. Д., Лазарев В. С., Сверчков Г. П. 1981. Методология прогноза запасов нефти и газа: достижения и перспективы // Энергия и топливо. № 3. С. 96–101.

Ручкин А. А., Гусева Д. Н. 2016. Новый подход к оценке извлекаемых запасов по характеристикам вытеснения // Нефтепромысловое дело. № 1. С. 43-47.

Ручкин А. А., Левагин С. А. 2016. Вероятностный прогноз извлекаемых запасов по характеристикам вытеснения // Материалы международной научно-технической конференции. (14–18 ноября 2016 г. Ханты-Мансийск, Россия). С. 393–401.

Соколов С. В. 2014. Модификация характеристик вытеснения для краткосрочного прогноза добычи нефти и оценки эффекта от реализации программы геолого-технических мероприятий // Материалы международной научно-технической конференции. (17–21 ноября 2014 г. Ханты-Мансийск, Россия). С. 284–288.

Соколов С. В. 2016. Математическая модель прогнозирования базовой добычи нефти с учетом неопределенностей на основе метода характеристик вытеснения // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Том 2. № 1. С. 82-91. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2016-2-1-82-91

Ханипов М. Н., Насыбуллин А. В., Саттаров Р. З. 2016. Вероятностная оценка вовлеченных в разработку запасов нефти на основе характеристик вытеснения с применением статистических методов // Нефтяное хозяйство. № 1. С. 37-39. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2017-6-37-39

Харисов М. Н., Карпов А. А., Петров С. В., Дарий С. Д. 2018. Алгоритм определения оптимальных характеристик вытеснения // Нефтяное хозяйство. №5. С. 56-59. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-5-56-59

Харисов М. Н., Харисова Э. А., Юнусова Э. А., Майский Р. А. 2018 Алгоритм определения характеристик вытеснения в условиях несовершенства данных. // Нефтегазовое дело. Том. 16. № 6. С. 20-25. https://doi.org/10.17122/ngdelo-2018-6-20-25

Шумко В. С. , Мамчистова Е. И. 2020. Применение вероятностного подхода для оценки потенциально извлекаемых запасов // Материалы национально науч.-техн. конференции. (7 декабря 2020 г., Тюмень, Россия). С. 144-147.

Шумко В. С. , Мамчистова Е. И., Кузовлев С.С. 2021. Оценка извлекаемых запасов нефти с применением интегральных характеристик вытеснения на основе вероятностной методики // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. № 2. С. 78-88. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2021-2-78-88

Шумко В. С, Мамчистова Е. И., Колев Ж. М., Грачева С. К. 2022. Алгоритмизация прогноза извлекаемых запасов нефти с использованием вероятностной методики на основе характеристик вытеснения // Естественные и технические науки. № 3. С. 113–116.

Darwis S., Ruchjana B. N., Permadi A. K. 2009. Robust decline curve analysis // Journal of the Indonesian Mathematical Society. Vol. 15, Issue 2. Р. 105–111.

Paryani M., Ahmadi M., Awoleke O., Hanks C. 2018. Decline curve analysis: a comparative study of proposed models using improved residual functions // Journal of petroleum & environmental biotechnology. Vol. 9, Issue 1. Р. 1–8. https://doi.org/10.4172/2157-7463.1000362

Spivey J. P., Gatens J. M., Semmelbeck, M. E., Lee W. J. 1992. Integral Type Curves for Advanced Decline Curve Analysis // SPE Mid-Continent Gas Symposium, 13–14 April. Amarillo, Texas. Р. 91-100.