Влияние строения пласта на достоверность оценки пористости и проницаемости с помощью CRM-модели

Об авторах:

Буланов Никита Сергеевич, аспирант, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия

nek103@mail.ru

Степанов Сергей Викторович, доктор технических наук, старший эксперт Отдела выполнения и внедрения работ по СНТ/ОПИ, Управление научно-технического развития, ООО «РН – Геология Исследования Разработка», Тюмень, Россия

SVStepanov@rn-gir.rosneft.ru

Аннотация:

В статье рассматривается влияние специфики одной емкостно-резистивной модели CRM, адаптированной для разных типов геологического строения, на интерпретируемые значения пористости и проницаемости пласта. Исследования выполнены на основе синтетических данных с учетом масштабного эффекта и неоднородности пласта. Адаптация модели CRM на этапе, когда забойное давление постоянно, позволило идентифицировать временную константу. Далее путем учета непостоянного забойного давления на интервале проверки определены интерпретированные значения пористости и проницаемости, характеризующие геологическую структуру объекта моделирования. Выявлено, что для неоднородных пластов интерпретированные пары «пористость–проницаемость» могут отличаться от значений, полученных по зависимости между этими свойствами, установленной для рассматриваемого пласта с учетом масштабного эффекта. Это указывает на то, что специфика пространственной структуры пласта не только влияет на интерпретируемые значения фильтрационно-емкостных свойств, но и может формировать иную петрофизическую зависимость, учитывающую специфику модели CRM.

Список литературы:

Алтунин А. Е., Семухин М. В., Степанов С. В. 2012.   Использование материального баланса и теории нечетких множеств для решения задачи разделения добычи при одновременной разработке нескольких пластов // Нефтяное хозяйство. № 5. C. 56–60.

Афанаскин И. В., Крыганов П. В., Глушаков А. А., Ялов П. В. 2020. Использование CRM-моделей интерференции скважин для оценки фильтрационно-емкостных свойств пласта по данным разработки // Успехи кибернетики. Том 1. № 1. С. 16–25. https://doi.org/10.51790/2712-9942-2020-1-1-3

Бегма Д. С., Белкина В. А. 2017. Литолого-фациальные особенности строения верхнеюрских отложений месторождения Т // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг ресурсов. Том 328. № 1. С. 109–122.

Дейк Л. П. 2012. Основы разработки нефтяных и газовых месторождений / пер. с англ.: Фалалеев Б. Л. под ред. Симкина Э. М. М.: Премиум Инжиниринг. 549 с.

Жетруов Ж.Т., Шаяхмет К.Н., Карсыбаев К.К. и др. 2022. Применение прокси-моделей при прогнозировании параметров разработки нефтяных залежей // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. Том 4. № 2. С. 47–56. https://doi.org/10.54859/kjogi108021

Жуков В. С., Моторыгин В. В. 2019. Влияние межзерновой пористости и трещинной пористости на проницаемость // Вести газовой науки. № 1 (38). С. 82–88.

Михайлов Н. Н., Полищук В. И. 2014. Исследование статистических закономерностей проявления масштабных эффектов в сложнопостроенных карбонатных коллекторах // Георесурсы, геоэнергетика, геополитика. № 1(9). С. 11.

Мищенко И. Т., Бравичева Т. Б., Пятибратов П. В. 2004. Оценка добывных возможностей скважин низкопроницаемых коллекторов. Бурение и нефть. № 11. C. 18–19.

Поплыгин В. В., Соколов А. А. 2020. Оценка охвата пласта системой разработки с помощью радиуса дренирования скважин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг ресурсов. Том 331. № 4. С. 215–220. https://doi.org/10.18799/24131830/2020/4/2609

Поспелова Т. А. 2021. Интеграция возможностей CRM и стохастико-аналитической моделей при решении задач заводнения // Экспозиция Нефть Газ. 2021. № 2. С. 48–52. https://doi.org/10.24412/2076-6785-2021-2-48-52

Пятибратов П. В. 2015. Гидродинамическое моделирование разработки нефтяных месторождений. М.: Издательский центр РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина. 167 c.

Степанов С. В., Бекман А. Д., Ручкин А. А., Поспелова Т. А. 2021. Сопровождение разработки нефтяных месторождений с использованием моделей CRM. Тюмень: ИПЦ «Экспресс». 300 с. https://doi.org/10.54744/tnsc.2021.53.50.001

Степанов С. В., Лопатина Е. С., Загоровский М. А., Зубарева И. А. 2024. Многомасштабное моделирование добычи высоковязкой нефти при закачке воды и раствора полимера // Автоматизация и информатизация ТЭК. № 7(612). С. 51–60.

Хасанов Д. И., Лоншаков М. А. 2020. Исследование масштабного эффекта и понятия элементарного представительного объема горных пород применительно к пористости // Георесурсы. № 4. С. 55–69. https://doi.org/10.18599/grs.2020.4.55-69

Шевцов Н. О., Степанов С. В., Поспелова Т. А. 2020. Исследование прогностической способности численной и аналитической моделей на примере оценки взаимовлияния скважин // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Том 6. No. 3(23). С. 131–142. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2020-6-3-131-142

Aziz K. 1993. Reservoir simulation grids: Opportunities and problems // Journal of Petroleum Technology. Vol. 45. No. 7. Pp. 658–663. https://doi.org/10.2118/25233-pa

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

Ertekin T., Abou-Kassem J. H., King G. R. 2001. Basic Applied Reservoir Simulation. Society of Petroleum Engineers. 406 pp. https://doi.org/10.2118/9781555630898

Ertekin T., Sun Q., Zhang J. 2019. Reservoir Simulation: Problems and Solutions. Society of Petroleum Engineers. https://doi.org/10.2118/9781613996935

Jonoud S., Jackson M. D. 2008. Validity of steady-state upscaling techniques // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. Vol. 11(02). Pp. 405–416. https://doi.org/10.2118/100293-pa

Liang X., Weber D. B., Edgar T. F. et al. 2007. Optimization of oil production based on a capacitance model of production and injection rates // Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium (April, Dallas, TX, USA). Paper SPE-107713-MS. Society of Petroleum Engineers. https://doi.org/10.2118/107713-ms

Mirzayev M., Riazi N., Cronkwright D., Jensen J. L., Pedersen P. K. 2017. Determining well-to-well connectivity using a modified capacitance model, seismic, and geology for a Bakken Waterflood // Journal of Petroleum Science and Engineering. Vol. 152. Pp. 611–627. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2017.01.032

Renard Ph., de Marsily G. 1997. Calculating equivalent permeability: A review // Advances in Water Resources. Vol. 20(5-6). Pp. 253–278. https://doi.org/10.1016/s0309-1708(96)00050-4

Sayarpour M., Zuluaga E., Kabir C. S., Lake L. W. 2009. The use of capacitance-resistance models for rapid estimation of waterflood performance and optimization // Journal of Petroleum Science and Engineering. Vol. 69. No. 3-4. Pp. 227–238. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2009.09.006

Sudaryanto B., Yortsos Y. C. 2001. Optimization of displacements in porous media using rate control // SPE Annual Technical Conference and Exhibition (September, New Orleans, LA, USA). Paper SPE-71509-MS. Society of Petroleum Engineers. https://doi.org/10.2523/71509-ms