Тематический рубрикатор статей

Георесурсы Т.23.№3.2021
Стр.
Скачать статью

Прогноз пластового давления и исследование его поведения при разработке нефтяных месторождений на основе построения многоуровневых многомерных вероятностно-статистических моделей

В.И. Галкин, И.Н. Пономарева, Д.А. Мартюшев

Оригинальная статья

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.10

73-82
rus.
eng.

open access

Under a Creative Commons license
Определение текущего пластового давления в зонах отбора нефтедобывающих скважин является актуальной задачей мониторинга разработки месторождения. Основным способом его определения являются гидродинамические исследования при неустановившихся режимах. При этом процесс восстановления забойного давления до величины пластового часто продолжается значительный период времени, что приводит к длительным простоям фонда и существенным недоборам в добыче нефти. Кроме этого представляется достаточно сложным выполнять сравнения пластовых давлений между собой в скважинах ввиду разновременности проведения исследований, поскольку одновременно остановить весь фонд для замера пластового давления в условиях промысла невозможно. В статье предлагается новый способ определения текущего пластового давления в зонах отбора, основанный на построении многомерных математических моделей по данным геолого-технологических показателей разработки. В качестве исходных данных использованы значения пластового давления, определенные при обработке материалов гидродинамических исследований скважин, а также набор геолого-технологических показателей, вероятно влияющих на его величину (начальное пластовое давление для каждой скважины, продолжительность ее эксплуатации на момент исследования, дебит жидкости, забойное давление, начальная и текущая проницаемость коллектора в зоне дренирования, газовый фактор, накопленные значения добычи нефти, жидкости и воды, а также скин-фактор). В ходе проведения исследований использованы несколько вариантов статистического моделирования, в процессе которых установлены индивидуальные для объекта разработки закономерности поведения пластового давления в процессе выработки запасов. Полученные модели характеризуются высокой степенью достоверности и позволяют определять искомую величину с ошибкой не более, чем 1,0 МПа.
 
статистический анализ, гидродинамические исследования скважин, уровень значимости, эксплуатация скважин, проницаемость пласта, текущее пластовое давление
 
  • Абросимов А.А., Шеляго Е.В., Язынина И.В. (2018). Обоснование репрезентативного объема данных фильтрационно-емкостных свойств для получения статистически достоверных петрофизических связей. Записки Горного института, 233, с. 487–491. https://doi.org/10.31897/pmi.2018.5.487
  • Вирстюк А.Ю., Мишина В.С. (2020). Применение регрессионного анализа для оценки эффективности работы нефтяных скважин с парафинистой нефтью. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 331(1), с.117–124. https://doi.org/10.18799/24131830/2020/1/2453
  • Галкин В.И., Пономарева И.Н., Черных И.А., Филиппов Е.В., Чумаков Г.Н. (2019). Методика определения забойного давления с использованием многомерных моделей. Нефтяное хозяйство, 1, с. 40–43. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-1-40-43
  • Галкин С.В., Кочнев А.А., Зотиков В.И (2019). Прогнозная оценка эффективности технологии радиального бурения для башкирских эксплуатационных объектов месторождений Пермского края. Записки Горного института, 238, с. 410–414. https://doi.org/10.31897/pmi.2019.4.410
  • Давыдова А.Е., Щуренко А.А., Дадакин Н.М., Шуталев А.Д., Квеско Б.Б. (2019). Разработка дизайна гидродинамического исследования в условиях карбонатного коллектора. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 330(6), с. 68–79. https://doi.org/10.18799/24131830/2019/6/2128
  • Давыдова А.Е., Щуренко А.А., Дадакин Н.М., Шуталев А.Д., Квеско Б.Б. (2018). Оптимизация проведения гидродинамических исследований скважин в условиях карбонатного коллектора. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело, 17(2), с. 123–135. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.2.3
  • Драгунов А.А., Мухамадиев Р.С., Чернов С.В. (2017). Влияние геодинамических процессов на фильтрационно-емкостные свойства геологической среды (на примере Ромашкинского месторождения). Георесурсы, 19(4), с. 319–322. https://doi.org/10.18599/grs.19.4.3
  • Дягилев В.Ф., Лазутин Н.К., Бакшеев В.Н. (2019). Апробация методики оценки характера влияния закачки воды на отборы по нефти на примере Северо-Ореховского месторождения. SOCAR Proceedings, 1, с. 42–51. DOI: 10.5510/OGP20190100378
  • Елесин А.В., Кадырова А.Ш., Никифирова А.И. (2018). Определение поля проницаемости пласта по замерам давления на скважинах с использованием сплайн-функции. Георесурсы, 20(2), с. 102–107. https://doi.org/10.18599/grs.2018.2.102-107
  • Карманский Д.А., Петраков Д.Г. (2020). Лабораторное моделирование изменения механических и фильтрационных свойств пород коллекторов на различных этапах разработки месторождений нефти. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело, 20(1), с. 49–59. DOI: 10.15593/2224-9923/2020.1.5
  • Кочнев А.А., Зотиков В.И., Галкин С.В. (2018). Анализ влияния геолого-технологических показателей на эффективность технологии радиального бурения на примере эксплуатационных объектов Пермского края. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 329(12), с. 20–29. https://doi.org/10.18799/24131830/2018/12/16
  • Мартюшев Д.А., Слушкина А.Ю. (2019). Оценка информативности определения фильтрационных параметров пласта на основе интерпретации кривых стабилизации давления. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 330(10), с. 26–32. https://doi.org/10.18799/24131830/2019/10/2295
  • Пономарева И.Н., Мартюшев Д.А., Ахметова М.И. (2016). Оценка оптимальной продолжительности проведения гидродинамических исследований низкопродуктивных скважин на примере Озерного месторождения. Нефтяное хозяйство, 1, с. 60–63.
  • Расторгуев М.Н. (2019). Использование дискриминантного анализа для интерпретации данных газового каротажа на примере Павловского нефтяного месторождения. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело, 19(1), с. 39–55. DOI: 10.15593/2224-9923/2019.1.4
  • Черных И.А., Галкин В.И., Пономарева И.Н. (2017). Сравнительный анализ методик определения забойного давления при эксплуатации добывающих скважин Шершневского месторождения. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 328(8), с. 41–47.
  • Aaditya Khanal, Mohammad Khoshghadam, W. John Lee, Michael Nikolaou (2017). New forecasting method for liquid rich shale gas condensate reservoirs with data driven approach using principal component analysis. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 38, pp. 621–637. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2017.01.014
  • Ahmadi R., Pourfatemi S.M., Ghaffari S. (2017). Exergoeconomic optimization of hybrid system of GT, SOFC and MED implementing genetic algorithm. Desalination, 411, pp. 76–88. https://doi.org/10.1016/j.desal.2017.02.013
  • Akinbinu V.A. (2010). Prediction of fracture gradient from formation pressures and depth using correlation and stepwise multiple regression techniques. Journal of Petroleum Science and Engineering, 72(1–2), pp. 10–17. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2010.02.003
  • D. Childers P.E., X. Wu PhD (2020). Forecasting oil well performance in tight formation using the connected reservoir storage model. Journal of Petroleum Science and Engineering, 195, 107593. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.107593
  • Escobar F.H., Hernandez Y.A., Hernandez C.M. (2007). Pressure transient analysis for long homogeneous reservoirs using TDS technique. Journal of Petroleum Science and Engineering, 58(1–2), pp. 68–82. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2006.11.010
  • Nur Wijaya, James J. Sheng (2020). Probabilistic forecasting and economic evaluation of pressure-drawdown effect in unconventional oil reservoirs under uncertainty of water blockage severity. Journal of Petroleum Science and Engineering, 185, 106646. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106646
  • Olalere Oloruntobi, Stephen Butt (2019). Energy-based formation pressure prediction. Journal of Petroleum Science and Engineering, 173, pp. 955–964. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.10.060
  • Saeed Rafieepour, Silvio Baldino, Stefan Z. Miska (2020). Determination of in-situ elastic properties and reservoir boundary conditions. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 81, 103397. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2020.103397
  • Salam Al-Rbeawi (2018). Integrated analysis of pressure response using pressure-rate convolution and deconvolution techniques for varied flow rate production in fractured formations. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 51, pp. 195–209. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2018.01.012
  • Valery B., Eslamloueyan R. (2015). Hydrocarbon reservoirs characterization by co-interpretation of pressure and flow rate data of the multi-rate well testing. Journal of Petroleum Science and Engineering, 135, pp. 59–72. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2015.08.016
  •  

Владислав Игнатьевич Галкин
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия, 614990, Пермь, пр-т Комсомольский, д. 29

Инна Николаевна Пономарева
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия, 614990, Пермь, пр-т Комсомольский, д. 29

Дмитрий Александрович Мартюшев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия, 614990, Пермь, пр-т Комсомольский, д. 29
e-mail: martyushevd@inbox.ru

 

Для цитирования:

Галкин В.И., Пономарева И.Н., Мартюшев Д.А. (2021). Прогноз пластового давления и исследование его поведения при разработке нефтяных месторождений на основе построения многоуровневых многомерных вероятностно-статистических моделей. Георесурсы, 23(3), c. 73–82. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.10

For citation:

Galkin V.I., Ponomareva I.N., Martyushev D.A. (2021). Prediction of reservoir pressure and study of its behavior in the development of oil fields based on the construction of multilevel multidimensional probabilistic-statistical models. Georesursy = Georesources, 23(3), pp. 73–82. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.10

© 2024 Коллектив авторов