Анализируется проблема изменчивости абсолютной проницаемости карбонатного сложнопостроенного коллектора в вертикальном и латеральном направлениях. В рамках работы проведен детальный анализ всего имеющегося кернового материала изучаемого карбонатного объекта. По результатам исследований полноразмерных образцов керна установлено, что изменчивость абсолютной проницаемости зависит от типа карбонатной породы, которая может быть осложнена вторичными изменениями, такими как наличие трещиноватости и кавернозности. Описанный в данной работе методический подход позволил произвести типизацию сложнопостроенного карбонатного коллектора, выделяя несколько типов плотных, низкопористых, пористых, кавернозно-пористых, трещиноватых пород. Выявлено, что каждый тип карбонатного коллектора имеет определенную корреляцию с параметром проницаемости и ее изменчивости в различных направлениях пласта. Установлено, что доля типов карбонатного коллектора значительно отличается от скважины к скважине, следовательно, данный факт оказывает влияние на фильтрационные процессы, на степень и равномерность выработки, а также на темпы обводнения скважин. Следующим этапом работы осуществлен учет изменчивости параметра проницаемости в действующей геолого-гидродинамической модели изучаемого объекта путем создания кубов абсолютной проницаемости в направлениях Y и Z через систему множителей согласно выявленным корреляционным зависимостям. Оценка эффективности представленного метода типизации и учета изменчивости проницаемости осуществлена путем сопоставления результатов моделирования с фактическими промысловыми данными. Всего рассмотрено два варианта реализации геолого-гидродинамической модели продуктивного карбонатного пласта. Первый вариант модели подразумевает стандартный способ создания, второй вариант соответствует разработанному методическому подходу. При сопоставлении выявлено, что геолого-гидродинамическая модель, созданная с учетом типизации и соответствующей ей изменчивости, с более высокой точностью воспроизводит фактическую добычу.
сторождений нефти и газа опираются на геолого-гидродинамическое моделирование. Геолого-гидродинамическая модель является инструментом, позволяющим воспроизводить процессы разработки месторождений и проводить прогноз технологических показателей [1].
Список литературы
- Гареева, А.А. Значение геолого-гидродинамического моделирования при разработке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений / А.А. Гареева // Актуальные исследования. – 2020. – №. 22. – С. 68–70.
- Optimisation of decision making under uncertainty throughout field lifetime: A fractured reservoir example / D. Arnold, V. Demyanov, M. Christie, A. Bakay, K. Gopa //
Computers & Geosciences. – 2016. – Vol. 95. – P. 123–139. DOI: 10.1016/j.cageo.2016.07.011 - Козырев, Н.Д. Оценка влияния параметров неопределенности на прогнозирование показателей разработки / Н.Д. Козырев, А.Ю. Вишняков, И.С. Путилов //
Недропользование. – 2020. – Т. 20, № 4. – С. 356–368. DOI: 10.15593/2712-8008/2020.4.5 - Mogensen, K. A review of EOR techniques for carbonate reservoirs in challenging geological settings / K. Mogensen, S. Masalmeh // Journal of Petroleum Science and
Engineering. – 2020. – Vol. 195. – P. 107889. DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107889 - Advances and challenges in CO2 foam technologies for enhanced oil recovery in carbonate reservoirs / G. Jian [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. –
- – Vol. 202. – P. 108447. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.108447
- High-resolution sequence stratigraphy applied to reservoir zonation and characterisation, and its impact on production performance-shallow marine, fluvial downstream, and
lacustrine carbonate settings / A.J.C. Magalhães [et al.] // Earth-Science Reviews. – 2020. – Vol. 210. – P. 103325. DOI: 10.1016/j.earscirev.2020.103325 - Accurate determination of permeability in carbonate reservoirs using Gaussian Process Regression / M. Mahdaviara, A. Rostami, F. Keivanimehr, K. Shahbazi // Journal
of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – Vol. 196. – P. 107807. DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107807 - Quantitative evaluation of the carbonate reservoir heterogeneity based on production dynamic data: A case study from Cretaceous Mishrif formation in Halfaya oilfield,
Iraq / R. Li [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – Vol. 206. – P. 109007. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109007 - Tadayoni, M. A new approach to heterogeneity analysis in a highly complex carbonate reservoir by using borehole image and conventional log data / M. Tadayoni,
M. Khalilbeyg, R. Bin Junin // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2020. – Vol. 10. – P. 2613–2629. DOI: 10.1007/s13202-020-00930-4 - Pore-scale dual-porosity and dual-permeability modeling in an exposed multi-facies porous carbonate reservoir / M. Zambrano [et al.] // Marine and Petroleum
Geology. – 2021. – Vol. 128. – P. 105004. DOI: 10.1016/j.marpetgeo.2021.105004 - Kargarpour, M.A. Carbonate reservoir characterization: an integrated approach / M.A. Kargarpour // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. –
- – Vol. 10, № 7. – P. 2655–2667.
- Analysis and Application of Fractured Carbonate Dual-Media Composite Reservoir Model / H. Song [et al.] // Geofluids. – 2022. – Vol. 2022. – P. 6785373. DOI: 10.1155/2022/6785373
- Geology driven history matching / G. Eremyan, V. Demyanov, O. Popova, S. Kaygorodov, M. Korovin // In proceedings of the SPE Russian Petroleum Technology
Conference. – January 2019. DOI:10.2118/196881-RU - Benetatos, C. Coping with uncertainties through an automated workflow for 3D reservoir modelling of carbonate reservoirs / C. Benetatos, G. Giglio // Geoscience
frontiers. – 2021. – Т. 12, № 6. – P. 100913. DOI: 10.1016/j.gsf.2019.11.008 - Рясной, А.А. Влияние вторичных процессов на коллекторские свойства карбонатных пород верейского нефтегазоносного комплекса (Северо-Запад
Республики Башкортостан) / А.А. Рясной, Е.Н. Савельева // Регион. геология и металлогения. – 2019. – № 77. – С. 27–39. - Тугарова, М.А. Вторичные изменения карбонатных пород нефтегазоносных комплексов / М.А. Тугарова // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2020. –
№ 4(18). – С. 18–23. DOI 10.7868/S2587739920040023. - Abdulaziz, A.M. Prediction of carbonate diagenesis from well logs using artificial neural network: An innovative technique to understand complex carbonate systems /
A.M. Abdulaziz, S.S. Hawary // Ain Shams Engineering Journal. – 2020. – Vol. 11, № 4. – P. 1387–1401. DOI: 10.1016/j.asej.2020.01.010 - Qualitative and quantitative diagenetic modelling in a tight carbonate reservoir in north-western Iraq / O.K. Mohammed-Sajed, W.J. Glover, F.H. Al-Khatony,
R.E. Collier // Geoenergy Science and Engineering. – 2024. – Vol. 232. – P. 212450. DOI: 10.1016/j.geoen.2023.212450 - Depositional and diagenetic impacts on the porosity of post-salt carbonate reservoirs of southern Campos Basin, southeastern Brazilian margin / G. Armelenti [et al.] //
Journal of South American Earth Sciences. – 2021. – Vol. 112. – P. 103566. DOI: 10.1016/j.jsames.2021.103566 - Martyushev, D.A. Improving the geological and hydrodynamic model of a carbonate oil object by taking into account the permeability anisotropy parameter /
D.A. Martyushev // Journal of Mining Institute. – 2020. – Vol. 243. – P. 313–318. - Azimuthal Investigation of a Fractured Carbonate Reservoir / F. Bouchaala [et al.] // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. – 2023. – Vol. 26, № 03. – P. 813–826. DOI: 10.2118/212873-PA
- Three-dimensional modeling and fluid flow simulation for the quantitative description of permeability anisotropy in tidal flat carbonate / H.A. Eltom [et al.] //
Energies. – 2020. – Vol. 13, № 21. – P. 5557. DOI: 10.3390/en13215557 - A novel neural network for seismic anisotropy and fracture porosity measurements in carbonate reservoirs / Y. Ding [et al.] // Arabian Journal for Science and
Engineering. – 2021. – P. 1–23. - Seismic Anisotropic Fluid Identification in Fractured Carbonate Reservoirs / X. Guo [et al.] // Energies. – 2022. – Vol. 15, № 19. – P. 7184. DOI: 10.3390/en15197184
- Aljawad, M.S. Permeability anisotropy impact on wormhole propagation in openhole and limited-entry completions: A 3D numerical study / M.S. Aljawad // Gas
Science and Engineering. – 2023. – P. 205050. DOI: 10.1016/j.jgsce.2023.205050 - Factoring Permeability Anisotropy in Complex Carbonate Reservoirs in Selecting an Optimum Field Development Strategy / S. Krivoshchekov, A. Kochnev,
N. Kozyrev, E. Ozhgibesov // Energies. – 2022. – Vol. 15, № 23. – P. 8866 DOI: 10.3390/en15238866 - Vertical Interference Testing as a Gateway to Permeability Anisotropy Demystification and Understanding Fluid Displacement in Carbonates / V.K. Pandey [et al.] //
SPE Reservoir Characterisation and Simulation Conference and Exhibition. – SPE, 2023. DOI: 10.2118/212646-MS - Менгалиев, А.Г. Учет параметра анизотропии проницаемости в геолого-гидродинамических моделях карбонатных объектов (на примере Гагаринского месторождения) /
А.Г. Менгалиев, Д.А. Мартюшев // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, №. 5. – С. 7–17. DOI: 10.18799/24131830/2020/5/2632 - Marion, D. Estimation of Reservoir Anisotropy From Production Data / D. Marion, H.J. Gonzalez, P.B. Crawford // J. Pet. Technol. – 1962. – Vol. 14. – P. 909–912.
DOI: https://doi.org/10.2118/97-PA - Shedid, H. Prediction of vertical permeability and reservoir anisotropy using coring data / H. Shedid // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. –
- – Vol. 9. – P. 2139–2143. DOI: 10.1007/s13202-019-0614-0
- Petrophysical assessment and permeability modeling utilizing core data and machine learning approaches–a study from the Badr El Din-1 field, Egypt / S. Farouk
[et al.] // Marine and Petroleum Geology. – 2021. – Vol. 133. – P. 105265. DOI: 10.1016/j.marpetgeo.2021.105265 - Al-Dujaili, A.N. Identification of the best correlations of permeability anisotropy for Mishrif reservoir in West Qurna/1 oil Field, Southern Iraq / A.N. Al-Dujaili,
M. Shabani, M.S. AL-Jawad // Egyptian Journal of Petroleum. – 2021. – Vol. 30, № 3. – P. 27–33. DOI: 10.1016/j.ejpe.2021.06.001 - Sinan, S. Modelling the Impact of Anisotropy on Hydrocarbon Production in Heterogeneous Reservoirs / S. Sinan, P.W.J. Glover, P. Lorinczi // Transp. Porous. Med. –
- Vol. 133. – P. 413–436. DOI: 10.1007/s11242-020-01430-z
- Investigation of static and dynamic bulk moduli in a carbonate field / J. Sharifi [et al.] // Exploration Geophysics. – 2021. – Vol. 52, № 1. – P. 16-41. DOI: 10.1080/08123985.2020.1756693
- Баюк, И.О. Проблемы петроупругого моделирования трещиноватых коллекторов / И.О. Баюк, Н.В. Дубиня, С.А. Тихоцкий // PROНЕФТЬ. Профессионально о
нефти. – 2022. – №. 3. – С. 11–17. DOI: 10.24887/2587-7399-2019-3-11-17 - Realistic permeability distributions in faults and sediments: The key to predicting fluid flow in sedimentary basins / H.A. Sheldon [et al.] // Basin Research. – 2023. –
Vol. 35, № 6. – P. 2118–2139. DOI: 10.1111/bre.12792 - The open porous media flow reservoir simulator / A.F. Rasmussen [et al.] // Computers & Mathematics with Applications. – 2021. – Vol. 81. – P. 159–185. DOI: 10.1016/j.camwa.2020.05.014
- Advanced petroleum reservoir simulation: Towards developing reservoir emulators / M.R. Islam [et al.]. – John Wiley & Sons, 2016. DOI: 10.1002/9781119038573
- Lucia, F.J. Carbonate reservoir characterization / F.J. Lucia, C. Kerans, J.W. Jennings Jr // Journal of Petroleum Technology. – 2003. – Vol. 55, № 06. – P. 70–72.
DOI: 10.1007/978-3-540-72742-2 - Martin, A.J. Characterization of petrophysical flow units in carbonate reservoirs / A.J. Martin, S.T. Solomon, D.J. Hartmann // AAPG bulletin. – 1997. – Vol. 81, № 5. –
P. 734–759. DOI: 10.1306/522B482F-1727-11D7-8645000102C1865D - Three-dimensional characterization of a heterogeneous carbonate reservoir / L.A. Yose [et al.] // Lower Cretaceous, Abu Dhabi (United Arab Emirates). – 2006.
DOI: 10.1306/1215877M882562 - Adegbite, J.O. Investigations on the relationship among the porosity, permeability and pore throat size of transition zone samples in carbonate reservoirs using
multiple regression analysis, artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy interface system / J.O. Adegbite, H. Belhaj, A. Bera // Petroleum Research. – 2021. –
Vol. 6, № 4. – P. 321–332. DOI: 10.1016/j.ptlrs.2021.05.005 - Male, F. Lessons for machine learning from the analysis of porosity-permeability transforms for carbonate reservoirs / F. Male, I.J. Duncan // Journal of Petroleum
Science and Engineering. – 2020. – Vol. 187. – P. 106825. DOI: 10.1016/j.petrol.2019.106825 - New vuggy porosity models-based interpretation methodology for reliable pore system characterization, Ordovician carbonate reservoirs in Tahe Oilfield, North Tarim
Basin / I.A.M. Salifou [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – Vol. 196. – P. 107700. DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107700 - A case study of petrophysical rock typing and permeability prediction using machine learning in a heterogenous carbonate reservoir in Iran / E. Mohammadian [et al.] //
Scientific Reports. – 2022. – Vol. 12, № 1. – P. 4505. DOI: 10.1038/s41598-022-08575-5 - Porosity and permeability prediction using pore geometry structure method on tight carbonate reservoir / B.S. Mulyanto [et al.] // Journal of Physics: Conference
Series. – IOP Publishing, 2020. – Vol. 1572, № 1. – P. 012052. DOI: 10.1088/1742-6596/1572/1/012052 - Репина, В.А. Применение комплексного учета петрофизических характеристик при адаптации геолого-гидродинамических моделей (на примере визейской залежи
Гондыревского месторождения нефти) / В.А. Репина, В.И. Галкин, С.В. Галкин // Записки Горного института. – 2018. – Т. 231. – С. 268–274. DOI: 10.25515/РМI.2018.3.268 - Galkin, V.I. Study of oil recovery from reservoirs of different void types with use of multidimensional statistical analysis / V.I. Galkin, I.N. Ponomareva, V.A. Repina // Perm
Journal of Petroleum and Mining Engineering. – 2016. – № 19. – С. 145–154. DOI: 10.15593/2224-9923/2016.19.5
Выпуск
Другие статьи выпуска
Прогнозирование добычи нефти играет важную роль в эффективной разработке месторождения нефти. Это помогает скорректировать действующую систему разработки месторождения. Детальное и точное прогнозирование уровня добычи нефти необходимо для оценки экономической и технологической эффективности разработки месторождения нефти. Прогнозирование уровня добычи можно осуществить различными способами. Одним из таких может быть использование специального программного обеспечения (tNavigator и др.). Использование данного программного обеспечения иногда сопряжено с длительными расчетами, поэтому для оперативного прогнозирования уровня добычи возможно использование других инструментов, таких как машинное обучение.
Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли приобретает все большую популярность в последние годы, поскольку, используя исторические данные по добыче, возможно прогнозирование уровней добычи нефти/жидкости. Кроме того, для аналогичных целей могут быть использованы аналогичные месторождения со схожими геологическими характеристиками и историей эксплуатации. Помимо использования машинного обучения и искусственного интеллекта, в качестве инструмента прогнозирования возможно применение анализ кривой падения.
Учитывая важность прогнозирования с точки зрения стратегического планирования, предлагается широкий спектр методов для получения точных прогнозов, основанных на характере доступных данных и вычислительной мощности. В данной статье представлен всесторонний анализ инструментов, используемых для долгосрочного прогнозирования добычи нефти, включая алгоритмы машинного обучения и анализ кривой падения добычи (DCA). Представлены результаты применения модели с долговременной и кратковременной памятью и ее практическая применимость на примере ее использования на скважине кандидате.
По мере увеличения численности населения на планете растет также и потребность в энергии, которую исторически в основном получают от углеводородов. Невзирая на масштабные инвестиции в сферу возобновляемой энергии с целью снижения зависимости от исчерпаемых источников энергии, нефтяная отрасль до сих пор играет существенную роль в современном мире и, согласно предположениям специалистов, данный тренд будет оставаться неизменным на протяжении еще нескольких десятилетий. Однако, учитывая уменьшение запасов углеводородных месторождений, специалисты активно работают над разработкой новых способов и современных технологий, способных технологически и экономически увеличить эффектиновность добычи нефти.
Одним из таких методов, способствующих повышению нефтеотдачи, является снижение массовой доли минералов, в том числе соли, содержащейся в составе закачиваемой в пласты жидкости для поддрежания пластового давления. Результаты данного исследовательского проекта показывают, что при уровне минерализации, равной 0,02 %, количество нефтеотдачи составило 26,1 %, при этом базовый вариант заводнения составляет 22,2 %. К тому же показатели при применении полимера и полимерных поверхностно-активных веществ оказались 28,1 и 31,2 % (самый высокий показатель).
Поднимается вопрос определения свойств горных пород различной насыщенности флюидами и связи изменений этих свойств от стадии разработки месторождения нефти. Приведен минеральный состав исследуемых глинистых образцов пород-коллекторов нефти. Описан процесс изменения прочностных и упругих свойств породы от различной насыщенности керосином и водой. Приведены графики зависимостей предела прочности при одноосном сжатии, модуля упругости и коэффициента Пуассона для пород различной насыщенности флюидами. Снижение прочности и модуля упругости образцов породы при полном замещении керосина водой достигает 15–20 %, а в сравнении с результатами, полученными для образца в воздушно-сухом состоянии, снижение этих же свойств достигает 30–40 %. Исходя из проведенных теоретических и практических исследований, становится очевидной необходимость определения прочностных и упругих свойств горных пород в зависимости от их насыщенности в реальных условиях на месторождении. Приведены результаты фильтрационных исследований для образцов глинистых пород. Установлено, что снижение пластового давления способствует необратимому снижению проницаемости исследованных глинистых пород. Отсюда следует, что внедрение систем поддержания пластового давления на месторождении необходимо осуществлять как можно раньше. Приведен пример расчета относительных фазовых проницаемостей, распределения давления в пласте при постоянном дебите, построены графики распределения фронта вытеснения нефти водой по годам разработки месторождения при плоскорадиальном притоке в скважину. Приведены зависимости коэффициента упругоемкости и пьезопроводности породы от насыщенности флюидами. Полученные результаты и установленные зависимости рекомендуется использовать при прогнозировании изменения прочностных, упругих и фильтрационно-емкостных свойств глинистых пород порового типа на различных стадиях разработки месторождений нефти, в том числе для планирования проведения геолого-технологических мероприятий.
Рассматривается один из аспектов формирования углеводородного потенциала основной нефтегазоматеринской толщи (НГМТ) верхнедевонско-турнейского возраста в разрезе осадочного чехла территории Пермского края. Предметом изучения являются основные химико-битуминологические характеристики рассеянного органического вещества (РОВ) пород данной толщи. Выборка параметров, собранная для изучения толщи, содержит более чем 4300 определений. Основной целью исследования является дифференциация рассеянного органического вещества пород в зависимости от распределения величин битумоидного коэффициента и степени обогащенности толщ органическим углеродом. По условиям формирования верхнедевонско-турнейская толща пород характеризуется максимальным развитием на данной территории благоприятных геохимических фаций, в условиях которых происходит преобразование РОВ в углеводороды нефтяного ряда. Статистический анализ средних значений химико-битуминологических параметров подтвердил сингенетичность РОВ вмещающей породе с высокой степенью преобразованности и обогащенности миграционно-способными битумоидами, что позволяет считать данную толщу нефтегазогенерировавшей и обеспечившей формирование нефтегазоносности разреза. Далее, опираясь на фундаментальные исследования, в частности зависимость Успенского- Вассоевича, была впервые количественно обоснована дифференциация РОВ девонско-турнейской толщи на сингенетичное, смешанное и эпигенетичное. Исследуя выборку методами регрессионного и дискриминантного анализов, было показано, что выделенные типы РОВ, статистически различны по соотношению параметров С орг и β, что доказывает их отношение кбитумоидам различного типа. Для каждого выделенного типа РОВ в объеме стратиграфических подразделений основной НГМТ были также статистически установлены различные типы соотношений исследуемых параметров С орг и β. В результате проведения исследований автором установлено индивидуальное процентное распределение типов РОВ для каждого горизонта верхнедевонско-турнейской нефтегазоматеринской толщи и статистически доказано их различие по соотношению С орг и β, характеризующих индивидуальную интенсивность и направленность процессов преобразования битумоидов в микронефть. Установлено, что в этой толще максимально широким развитием эпигенетических битумоидов характеризуется собственно доманиковый горизонт.
Актуальность работы обусловлена тем, что в ближайшие годы предстоит наиболее полно изучить нефтегазоносность глубокопогруженных отложений осадочного чехла, залегающих на глубинах более 4 км. Одним из методов, который позволяет решить данную задачу наиболее эффективно, является построение вероятностно-статистических моделей. При этом применяются сравнение средних значений и плотностей распределения (статистики – t и χ2), корреляционный анализ, регрессионный анализ, в том числе пошаговый, а также дискриминантный анализ. В результате этих расчетов определены принципиальные различия в тектонических условиях формирования исходных концентраций органического углерода ( и ) С орг до начала процессов генерации углеводородов (УВ) для изучаемых типов органического вещества (ОВ) – сапропелевого, смешанного и гумусового. Сравнение средних значений и С орг позволило установить наличие статистических различий между типами ОВ в глубокопогруженных отложениях Верхнепечорской впадины. Поскольку данная структура имеет типичное для краевых прогибов асимметричное строение, проведено сравнение двух тектонических зон – западной и восточной, отвечающих внешнему и внутреннему ее бортам. Корреляционный анализ показал, что между изучаемыми показателями наблюдаются связи различной степени тесноты и направленности. С помощью линейного дискриминантного анализа по комплексу тектонических показателей установлена дифференциация по типам ОВ и тектоническим зонам. Выполненный пошаговый регрессионный анализ подтвердил существенное различие в процессах накопления ОВ сапропелевого и гумусового типов, а также в западных и восточных районах впадины. Таким образом, статистический анализ показал определяющую роль тектонических факторов в процессах формирования концентраций и С орг . Кроме того, были построены уравнения регрессии, описывающие зависимости и С орг от тектонических показателей, позволяющих прогнозировать эту важнейшую характеристику нефтегазоматеринских пород.
Издательство
- Издательство
- ПНИПУ
- Регион
- Россия, Пермь
- Почтовый адрес
- 614990, Пермский край, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29
- Юр. адрес
- 614990, Пермский край, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29
- ФИО
- ТАШКИНОВ АНАТОЛИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- E-mail адрес
- rector@pstu.ru
- Контактный телефон
- +7 (342) 2198067
- Сайт
- https://pstu.ru