Применение многовариантного геолого-гидродинамического моделирования для обоснования систем разработки тульских объектов

Лосев, Г.Э.; Ли, В.; Черный, К.А.; Галкин, С.В.

doi:10.15593/2712-8008/2026.2.4

Применение многовариантного геолого-гидродинамического моделирования для обоснования систем разработки тульских объектов

Г.Э. Лосев, В. Ли, К.А. Черный, С.В. Галкин

Сведения об авторах

Г.Э. Лосев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Российская Федерация
В. Ли
Китайский нефтяной университет, Циндао, Китайская Народная Республика
К.А. Черный
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Российская Федерация
С.В. Галкин
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Российская Федерация

https://doi.org/10.15593/2712-8008/2026.2.4

Предметом исследования является процесс обоснования эффективной системы разработки при совместной эксплуатации тульских залежей нефти (Тл2-а, Тл2-б). Объект разработки Тл2 характеризуется высокой фациальной изменчивостью, что обусловливает неоднородность фильтрационно-емкостных свойств и слабую выдержанность эффективных нефтенасыщенных интервалов, что приводит при эксплуатации скважин к неравномерной выработке запасов. На основе применения геолого-гидродинамического моделирования выполнен сравнительный анализ технологических показателей различных систем разработки. При этом их эффективность оценена на 3D-модели выбранного типичного тульского объекта. Критерием эффективности проектных решений выступали динамика накопленной добычи и конечный коэффициент извлечения нефти. В ходе работы на основе результатов геолого-гидродинамического моделирования рассчитаны и проанализированы сценарные варианты. Сравнивались различные конфигурации: площадные (семиточечная) и рядные (однорядная, трехрядная) системы с разной плотностью сетки скважин и схемами размещения нагнетательных скважин. Раздельный анализ результатов расчетов по пластам показывает, что пласт Тл2-б характеризуется более высокими значениями коэффициента вытеснения, что обусловлено его высокой проницаемостью. Основной проблемой при его разработке является преждевременное обводнение высокопроницаемых пропластков. Пласт Тл2-а, обладающий меньшей проницаемостью, характеризуется более низким нефтевытеснением. В результате расчетов при 3D-моделировании однорядные системы разработки показали наименьшую эффективность. Высокая интенсивность нагнетания в сочетании с линейной схемой размещения скважин приводит к формированию предпочтительных путей фильтрации закачиваемой воды и преждевременному обводнению добывающих скважин. Высокая технологическая эффективность достигается при использовании трехрядной системы разработки с расстоянием между скважинами 300×300 м, обеспечивающей наибольший коэффициент извлечения нефти и равномерный охват пласта воздействием. В качестве разумной альтернативы также могут рассматриваться семиточечные системы разработки с более разряженной сеткой, так как при них обеспечивается равномерное вытеснение нефти и вовлечение зон с пониженной проницаемостью для пласта Тл2-а.

Ключевые слова

система разработкигидродинамическая модельпроницаемостькоэффициент извлечения нефти

Application of Multivariate Geological and Hydrodynamic Modeling to Substantiate Development Systems for TULA Productive Formations

The subject of this study is the process of substantiating an effective development system for the combined exploitation of the Tula oil deposits (Tl2-a, Tl2-b). The Tl2 productive formation is characterized by high facies variability, which results in heterogeneity of reservoir properties and poor consistency of effective oil-saturated intervals, leading to uneven reserves recovery during well operation. Using geological and hydrodynamic modeling, a comparative analysis of the performance indicators of various development systems was performed. Their effectiveness was assessed using a 3D model of a typical Tula field. Cumulative production dynamics and the ultimate oil recovery factor served as the performance criteria for the design solutions. Scenario options were calculated and analyzed using the results of geological and hydrodynamic modeling. Various configurations were compared: areal (seven-spot) and in-line (single-row, three-row) systems with different well pattern density and injection well placement patterns. A separate analysis of the calculation results for each reservoir shows that the Tl2-b reservoir is characterized by higher displacement efficiencies due to its high permeability. The main challenge in its development is premature water flooding of highly permeable interlayers. The Tl2-a reservoir, with lower permeability, is characterized by lower oil displacement. 3D modeling calculations revealed that single-row development systems were the least efficient. High injection rates combined with a linear well spacing result in preferential flow paths for injected water, leading to premature water cuts in production wells. High technological efficiency is achieved using a three-row development system with a well spacing of 300×300 m, which ensures the highest oil recovery and uniform reservoir coverage. Seven-spot development systems with a more sparse well pattern can also be considered as a reasonable alternative, as they ensure uniform oil displacement and the involvement of zones of reduced permeability in the Tl2-a formation.

Keywords

development systemhydrodynamic modelpermeabilityoil recovery factor

Литература

1.Муллагалин, И.З. Некоторые аспекты моделирования при планировании и анализе разработки / И.З. Муллагалин, Е.И. Хатмуллина // Георесурсы. – 2018. – Т. 20, № 3(1). – С. 165–167. DOI: 10.18599/grs.2018.3.165-167. Scholar
2.Ogbeiwi, P. An approach to waterflood optimization: case study of the reservoir X / P. Ogbeiwi, Y. Aladeitan, D. Udebhulu // Arabian Journal of Geosciences. – 2018. – Vol. 11. – P. 271–289. DOI: 10.1007/s13202-017-0368-5. Scholar
3.Муслимов, Р.Х. Проблемы моделирования разведки и разработки нефтяных месторождений / Р.Х. Муслимов // Георесурсы. – 2018. – Т. 20, № 3(1). – С. 134–138. DOI: 10.18599/grs.2018.3.134-138. Scholar
4.Анализ мирового опыта применения технологий выравнивания профилей приемистости на основе сшитых полимерных гелей / Ю.А. Кетова, С.В. Галкин, А.С. Вотинов, В. Канг, Х. Янг // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2020. – Т. 20, № 2. – С. 150–161. DOI: 10.15593/2224-9923/2020.2.5. Scholar
5.Optimizing volumetric sweep efficiency in water flooding by streamline simulation / S.A. Sajjadi, H.R. Nasriani, K. Dailami, N. Alizadeh // Energy Sources, Part A. – 2017. – Vol. 39, № 2. – P. 183–191. DOI: 10.1080/15567036.2011.596903. Scholar
6.Оптимизация выработки запасов из водонефтяных зон горизонта D3ps Шкаповского нефтяного месторождения с помощью горизонтальных скважин / Р.Ф. Якупов, В.Ш. Мухаметшин, И.Н. Хакимзянов, В.Е. Трофимов // Георесурсы. – 2019. – Т. 21, № 3. – С. 55–61. DOI: 10.18599/grs.2019.3.55-61. Scholar
7.Перспективы поиска новых нефтегазоносных объектов в верхнетурнейско-визейских терригенных отложениях востока Волго-Уральской нефтегазоносной провинции на основе комплексных седиментологических и сейсмогеологических исследований / Т.Е. Ермолова, И.А. Мушин, А.А. Ступак, Б.К. Фролов, Г.А. Оксман, Н.Ю. Холмянская // Геология нефти и газа, - 2019. – № 3. – С. 67–85. DOI: 10.31087/0016-7894-2019-3-67-85. Scholar
8.Башлыкова, Е.Ю. Микрофации и фораминиферы тульских отложений (визейский ярус, нижний карбон) юго-востока Восточно-Европейской платформы и Южного Урала / Е.Ю. Башлыкова, Е.Н. Горожанина, Е.И. Кулагина // Георесурсы. – 2025. – Т. 27, № 3. – С. 179–194. DOI: 10.18599/grs.2025.3.26. Scholar
9.Потенциал повышения эффективности заводнения на залежах нефти в терригенных отложениях на месторождениях Республики Татарстан на основе низкоминерализованной воды / З.Р. Саптарова, А.А. Мамонов, С.А. Усманов, А.А. Лутфуллин, В.А. Судаков, М.С. Шипаева, А.А. Шакиров // Георесурсы. – 2022. – Т. 24, № 4. – С. 82–90. DOI: 10.18599/grs.2022.4.7. Scholar
10.Осовецкий, Б.М. Возможности применения метода электронной микроскопии при изучении литологических особенностей нефтеносных песчаников / Б.М. Осовецкий, К.П. Казымов, С.В. Галкин // Недропользование. – 2024. – Т. 24, № 4. – С. 178–185. – DOI: 10.15593/2712-8008/2024.4.1. Scholar
11.Моделирование гидродинамических исследований скважин с учетом автоГРП в рядной системе разработки / Р.Р. Копейкин, Р.Ф. Абдуллин, С.А. Калинин, Б.Н. Старовойтова, А.Н. Байкин, С.В. Головин // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 12. – С. 30–35. DOI: 10.24887/0028-2448-2023-12-30-35. Scholar
12.Angga, I.G.A.G. Joint well-placement and well-control optimization for energy-efficient water flooding of oil fields / I.G.A.G. Angga, P.E. Bergmo, C.F. Berg // Geoenergy Science and Engineering. – 2023. – Vol. 230. – P. 1–15. DOI: 10.1016/j.geoen.2023.212251. Scholar
13.Моделирование процесса закачки полимера в пласт с учетом скорости сдвига / М.Г. Персова, Ю.Г. Соловейчик, Д.А. Леонович, А.В. Насыбуллин, Е.В. Орехов // Георесурсы. – 2025. – Т. 27, № 4. – С. 276–285. DOI: 10.18599/grs.2025.4.8. Scholar
14.Malallah, A. Infill well placement optimization in two-dimensional heterogeneous reservoirs under waterflooding using upscaling wavelet transform / A. Malallah, A. Alashwak, I.S. Nashawi // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – Vol. 201. – P. 1–19. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.108439. Scholar
15.Do, S.T. Theoretical connections between optimization algorithms based on an approximate gradient / S.T. Do, A.C. Reynolds // Computational Geosciences. – 2013. – Vol. 17. – P. 959–973. DOI: 10.1007/s10596-013-9368-9. Scholar
16.Глушаков, А.А. Модель взаимодействия скважин при заводнении слоисто-неоднородного нефтяного пласта в рамках концепции CRM-моделирования / А.А. Глушаков, А.И. Архипов, И.В. Афанаскин // Георесурсы. – 2024. – Т. 26, № 3. – С. 162–174. DOI: 10.18599/gsr.2024.3.17. Scholar
17.Методика обоснования распределения слоев 3D-сетки геологической модели / Д.В. Потехин, В.А. Барях, А.В. Плотников, С.В. Галкин // Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. – 2025. – № 4 (321). – С. 22–34. DOI: 10.33285. Scholar
18.Методика выбора оптимальных реализаций при многовариантном цифровом 3D-моделировании нефтяных залежей / Д.В. Потехин, В. Ли, С.В. Галкин, С.Г. Ашихмин, К.А. Черный // Недропользование. – 2025. – Т. 25, № 3. – С. 166–173. DOI: 10.15593/2712-8008/2025.3.5. Scholar
19.Sustainable Reservoir Management: Simulating Water Flooding to Optimize Oil Recovery in Heterogeneous Reservoirs Through the Evaluation of Relative Permeability Models / A. Ismail, F. Torabi, S. Azadbakh, F. Ahammad, Q. Yasin, D.A. Wood, E. Mohamadian // Sustainable Industry. – 2025. – Vol. 17, № 6. – P. 1–23. DOI: 10.3390/su17062526. Scholar
20.Shirangi, M.G. Closed-Loop Field Development Under Uncertainty by Use of Optimization With Sample Validation / M.G. Shirangi, L.J Durlofsky // SPE Journal. – 2015. – P. 1–15. DOI: 10.2118/173219-PA. Scholar
21.Machine-Learned Surrogate Models for Efficient Oil Well Placement Under Operational Reservoir Constraints / S.M. Mousavi, P. Bakhtiarimanesh, F. Enzmann, M. Kersten, S. Sadeghnejad // SPE Journal. – 2024. – P. 1–20. DOI: 10.2118/217467-PA. Scholar
22.Дерюшев, А.Б. О необходимости сопоставления геологических и гидродинамических характеристик залежей по данным трехмерного моделирования на примере продуктивного пласта Тл2-б Ножовского месторождения нефти / А.Б. Дерюшев // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2014. – № 13. – С. 15–25. DOI: 10.15593/2224-9923/2014.13.2. Scholar
23.Кошкин, К.А. Разработка вероятностно-статистических моделей для оценки перспектив нефтегазоносности пластов Тл2-б и Б6 Пожвинского участка / К.А. Кошкин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2018. – Т. 17, № 1. – С. 4–16. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.1.1. Scholar
24.Brouwer, D.R. Dynamic Optimization of Waterflooding With Smart Wells Using Optimal Control Theory / D.R. Brouwer, J.-D. Jansen // SPE Journal. – 2004. – Vol. 9, № 4. – P. 391–402. DOI: 10.2118/78278-PA. Scholar
25.Study on Improving Recovery of Highly Heterogeneous Reservoirs by Unsteady Water Injection Technology / L. Zhao, W. Zhao, M. Sun, J. Wang, H. Ma, Y. Li, X. Zhao // Energies. – 2025. – Vol. 18, № 1. – P. 1-14. DOI: 10.3390/en18010159. Scholar
26.Particle swarm algorithm with adaptive constraint handling and integrated surrogate model for the management of petroleum fields / M.S. Innocente, S.M.B. Afonso, J. Sienz, H.M. Davies // Applied Soft Computing. – 2015. – Vol. 34. – P. 463–484. DOI: 10.1016/j.asoc.2015.05.032. Scholar
27.Chen, Z. Computational Methods for Multiphase Flows in Porous Media / Z. Cheng, G. Huan, Y. Ma // SIAM Journal on Scientific Computing. – 2006. – Vol. 28, № 2. – P. 719–747. DOI: 10.1137/1.9780898718942. Scholar
28.Robust Method for Reservoir Simulation History Matching Using Bayesian Inversion and Long-Short-Term Memory Network-Based Proxy / Z. Zhang, X. He, M. AlSinan, H. Kwak, H. Hoteit // SPE Journal. – 2022. – Vol. 28. – P. 1–25. DOI: 10.2118/203976-6-PA. Scholar
29.Horowitz, B. Surrogate based optimal waterflooding management / B. Horowitz, S. M.B. Afonso, C.V.P. de Mendonça // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2013. – Vol. 112. – P. 206–219. DOI: 10.1016/j.petrol.2013.11.006. Scholar
30.Геолого-гидродинамическое моделирование сложнопростенных карбонатных коллекторов с учетом фациальной зональности / С.Н. Кривощеков, А.А. Кочнев, Е.С. Ожгибесов, Д.О. Ширинкин, А.Л. Южаков // Георесурсы. – 2025. – Т. 27, № 4. – С. 235–245. DOI: 10.18599/gsr.2025.4.10. Scholar
31.Уточнение геолого-гидродинамической модели сложнопростенной залежи нефти путем комплексного анализа данных / Н.Д. Козырев, А.А. Кочнев, А.Г. Менгалиев, И.С. Путилов, С.Н. Кривощеков // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 10. – С. 164–177. DOI: 10.18799/24131830/2020/10/2866. Scholar
32.Альтернативная концепция мониторинга и оптимизации заводнения нефтяных пластов в условиях неустойчивости фронта вытеснения / А.Х. Шахвердиев, Ю.В. Шестопалов, И.Е. Мандрик, С.В. Арефьев // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 12. – С. 118–123. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-12-118-123. Scholar
33.Костюченко, С.В. Локализация текущих извлекаемых запасов нефти и прямой расчет охвата вытеснением в геолого-технологических моделях нелинейной фильтрации / С.В. Костюченко, Н.А. Черемисин, А.Н. Емельянов // Труды ИСА РАН. – 2019. – Т. 69, № 4. – С. 29–37. DOI: 10.14357/20790279190404. Scholar
34.Зайцев, М.В. Модели нелинейной фильтрации и влияние параметров нелинейности на дебит скважин в низкопроницаемых коллекторах / М.В. Зайцев, Н.Н. Михайлов, Е.С. Туманова // Георесурсы. – 2021. – Т. 23, № 4. – С. 44–50. DOI: 10.18599/gsr.2021.4.5. Scholar
35.A Novel Approach to Waterflooding Optimization in Irregular Well Patterns Using Streamline Simulation and 3D Visualization / H. Yin, J. Yu, H. Qu, S. Yin // Processes. – 2025. – Vol. 13, № 4. – P. 1–21. DOI: 10.3390/pr13041114. Scholar
36.Шустер, В.Л. Повышение эффективности обработки результатов исследований фильтрационно-емкостных параметров коллектора при моделировании сложнопростенных залежей нефти / В.Л. Шустер, О.В. Тюкавкина, В.В. Шелепов // Вестник московского университета. Серия 4. Геология. – 2022. – № 2. – С. 91–100. DOI: 10.33623/0579-9406-2022-2-91-100. Scholar
37.Ogbewii, P. Robust optimisation of water flooding using an experimental design-based surrogate model: A case study of a Niger-Delta oil reservoir / P. Ogbewii, K.D. Stephen, A.O. Arinkoola // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2020. – Vol. 195, № 4. – P. 1–23. DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107824. Scholar
38.Waburoko, J. Effect of Well Orientation on Oil Recovery from Waterflooding in Shallow Green Reservoirs: A Case Study from Central Africa / J. Waburoko, C. Xie, K. Ling // Energies. – 2021. – Vol. 14, № 5. – P. 1–26. DOI: 10.3390/en14051223. Scholar
39.Волосков, Д.С. Построение адаптивных гидродинамических моделей пониженного порядка на основе метода POD-DEIM / Д.С. Волосков, Д.А. Коротеев // Георесурсы. – 2023. – Т. 25, № 4. – С. 69–81. DOI: 10.18599/gsr.2023.4.4. Scholar
40.Reduced well path parameterization for optimization problems through machine learning / B.S. Kristoffersen, M.C. Bellout, T.L. Silva, C.F. Berg // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2022. – Vol. 208. – P. 1–10 DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109523. Scholar
41.Анализ эффективности заводнения месторождений на поздней стадии разработки / И.Г. Фаттахов, А.С. Семанов, А.И. Семанова, Л.С. Кулешова, В.А. Иктисанов // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 8. – С. 64–68. DOI: 10.24887/0028-2448-2023-8-42-46. Scholar
42.Пятибратов, П.В. Оптимизация заводнения на основе моделирования линий тока / П.В. Пятибратов, М. Заммам, Е.А. Туровская // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. – 2021. – № 4 (124). – С. 37–44. DOI: 10.33285/1999-6934-2021-4(124)-37-44. Scholar

1.Mullagalin I.Z., Khatmullina E.I. Nekotorye aspekty modelirovaniia pri planirovanii i analize razrabotki [Some aspects of modeling in the planning and analysis of development]. Georesursy, 2018, vol. 20, no. 3 (1), pp. 165-167. DOI: 10.18599/grs.2018.3.165-167. Scholar
2.Ogbiewi P., Aladeitan Y., Udebhulu D. An approach to waterflood optimization: case study of the reservoir X. Arabian Journal of Geosciences, 2018, vol. 11, pp. 271-289. DOI: 10.1007/s13202-017-0368-5. Scholar
3.Muslimov R.Kh. Problemy modelirovaniia razvedki i razrabotki neftianykh mestorozhdenii [Problems of modeling exploration and development of oil fields]. Georesursy, 2018, vol. 20, no. 3 (1), pp. 134-138. DOI: 10.18599/grs.2018.3.134-138. Scholar
4.Ketova Iu.A., Galkin S.V., Votinov A.S., Kang V., Iang Kh. Analiz mirovogo opyta primeneniia tekhnologii vyravnivaniia profilei priemistosti na osnove sshitykh polimernykh gelei [Analysis of world experience in the application of technologies for alignment of injectivity profiles based on cross-linked polymer gels]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo, 2020, vol. 20, no. 2, pp. 150-161. DOI: 10.15593/2224-9923/2020.2.5. Scholar
5.Sajjadi S.A., Nasriani H.R., Dailami K., Alizadeh N. Optimizing volumetric sweep efficiency in water flooding by streamline simulation. Energy Sources, Part A, 2017, vol. 39, no. 2, pp. 183-191. DOI: 10.1080/15567036.2011.596903. Scholar
6.Iakupov R.F., Mukhametshin V.Sh., Khakimzianov I.N., Trofimov V.E. Optimizatsiia vyrabotki zapasov iz vodoneftianykh zon gorizonta D3ps Shkapovskogo neftianogo mestorozhdeniia s pomoshch'iu gorizontal'nykh skvazhin [Optimization of reserves recovery from water-oil zones of the D3ps horizon of the Shkapovskoye oil field using horizontal wells]. Georesursy, 2019, vol. 21, no. 3, pp. 55-61. DOI: 10.18599/grs.2019.3.55-61. Scholar
7.Ermolova T.E., Mushin I.A., Stupak A.A., Frolov B.K., Oksman G.A., Kholmianskaia N.Iu. Perspektivy poiska novykh neftegazonosnykh ob''ektov v verkhneturneisko-vizeiskikh terrigennikh otlozheniiakh vostoka Volgo-Ural'skoi neftegazonosnoi provintsii na osnove kompleksnykh sedimentologicheskikh i seismogeologicheskikh issledovanii [Prospects for prospecting new oil and gas bearing objects in the Upper Tournaisian-Visean terrigenous deposits of the east of the Volga-Ural oil and gas province based on comprehensive sedimentological and seismogeological studies]. Geologiia nefti i gaza, 2019, no. 3, pp. 67-85. DOI: 10.31087/0016-7894-2019-3-67-85. Scholar
8.Bashlykova E.Iu., Gorozhanina E.N., Kulagina E.I. Mikrofatsii i foraminifery tul'skikh otlozhenii (vizeiskii iarus, nizhnii karbon) iugo-vostoka Vostochno-Evropeiskoi platformy i Iuzhnogo Urala [Microfacies and foraminifers of the Tula deposits (Visean Stage, Lower Carboniferous) of the south-east of the East European Platform and the Southern Urals]. Georesursy, 2025, vol. 27, no. 3, pp. 179-194. DOI: 10.18599/grs.2025.3.26. Scholar
9.Saptarova Z.R., Mamonov A.A., Usmanov S.A., Lutfullin A.A., Sudakov V.A., Shipaeva M.S., Shakirov A.A. Potentsial povysheniia effektivnosti zavodneniia na zalezhiakh nefti v terrigennikh otlozheniiakh na mestorozhdeniiakh Respubliki Tatarstan na osnove nizkomineralizovannoi vody [Potential for increasing the efficiency of waterflooding in oil deposits in terrigenous deposits at the fields of the Republic of Tatarstan based on low-mineralized water]. Georesursy, 2022, vol. 24, no. 4, pp. 82-90. DOI: 10.18599/grs.2022.4.7. Scholar
10.Osovetskii B.M., Kazymov K.P., Galkin S.V. Vozmozhnosti primeneniia metoda elektronnoi mikroskopii pri izuchenii litologicheskikh osobennostei neftenosnykh peschanikov [Possibilities of using electron microscopy in studying lithological features of oil-bearing sandstones]. Nedropol'zovanie, 2024, vol. 24, no. 4, pp. 178-185. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.4.1. Scholar
11.Kopeikin R.R., Abdullin R.F., Kalinin S.A., Starovoitova B.N., Baikin A.N., Golovin S.V. Modelirovanie gidrodinamicheskikh issledovanii skvazhin s uchetom avtoGRP v riadnoi sisteme razrabotki [Modeling of hydrodynamic studies of wells taking into account auto-fracturing in a row development system]. Neftianoe khoziaistvo, 2023, no. 12, pp. 30-35. DOI: 10.24887/0028-2448-2023-12-30-35. Scholar
12.Angga I.G.A.G., Bergmo P.E., Berg C.F. Joint well-placement and well-control optimization for energy-efficient water flooding of oil fields. Geoenergy Science and Engineering, 2023, vol. 230, pp. 1-15. DOI: 10.1016/j.geoen.2023.212251. Scholar
13.Persova M.G., Soloveichik Iu.G., Leonovich D.A., Nasybulin A.V., Orekhov E.V. Modelirovanie protsessa zakachki polimera v plast s uchetom skorosti sdviga [Modeling the process of polymer injection into the reservoir taking into account the shear rate]. Georesursy, 2025, vol. 27, no. 4, pp. 276-285. DOI: 10.18599/grs.2025.4.8. Scholar
14.Malallah A., Alashwak A., Nashawi I.S. Infill well placement optimization in two-dimensional heterogeneous reservoirs under waterflooding using upscaling wavelet transform. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2021, vol. 201, pp. 1-19. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.108439. Scholar
15.Do S.T., Reynolds A.C. Theoretical connections between optimization algorithms based on an approximate gradient. Computational Geosciences, 2013, vol. 17, pp. 959-973. DOI: 10.1007/s10596-013-9368-9. Scholar
16.Glushakov A.A., Arkhipov A.I., Afanaskin I.V. Model' vzaimodeistviia skvazhin pri zavodnenii sloisto-neodnorodnogo neftianogo plasta v ramkakh kontseptsii CRM-modelirovaniia [Model of well interaction during waterflooding of a layered heterogeneous oil reservoir within the framework of the CRM modeling concept]. Georesursy, 2024, vol. 26, no. 3, pp. 162-174. DOI: 10.18599/grs.2024.3.17. Scholar
17.Potekhin D.V., Bariakh V.A., Plotnikov A.V., Galkin S.V. Metodika obosnovaniia raspredeleniia sloev 3D-setki geologicheskoi modeli [Methodology for substantiating the distribution of layers of the geological model 3D grid]. Trudy Rossiiskogo gosudarstvennogo universiteta nefti i gaza imeni I.M. Gubkina, 2025, no. 4 (321), pp. 22-34. DOI: 10.33285. Scholar
18.Potekhin D.V., Li V., Galkin S.V., Ashikhmin S.G., Chernyi K.A. Metodika vybora optimal'nykh realizatsii pri mnogovariantnom tsifrovom 3D-modelirovanii neftianykh zalezhei [The method of choosing optimal implementations for multivariate digital 3D modeling of oil deposits]. Nedropol'zovanie, 2025, vol. 25, no. 3, pp. 166-173. DOI: 10.15593/2712-8008/2025.3.5. Scholar
19.Ismail A., Torabi F., Azadbakht S., Ahammad F., Yasin Q., Wood D.A., Mohammadian E. Sustainable Reservoir Management: Simulating Water Flooding to Optimize Oil Recovery in Heterogeneous Reservoirs Through the Evaluation of Relative Permeability Models. Sustainability, 2025, vol. 17, no. 6, pp. 1-23. DOI: 10.3390/su17062526. Scholar
20.Shirangi M.G., Durlofsky L.J. Closed-Loop Field Development Under Uncertainty by Use of Optimization With Sample Validation. SPE Journal, 2015, pp. 1-15. DOI: 10.2118/173219-PA. Scholar
21.Mousavi S.M., Bakhtiarianeh P., Enzmann F., Kersten M., Sadeghnejad S. Machine-Learned Surrogate Models for Efficient Oil Well Placement Under Operational Reservoir Constraints. SPE Journal, 2024, pp. 1-20. DOI: 10.2118/217467-PA. Scholar
22.Deriushchev A.B. O neobkhodimosti sopostavleniia geologicheskikh i gidrodinamicheskikh kharakteristik zalezhei po dannym trekhmernogo modelirovaniia na primere produktivnogo plasta T12-b Nozhovskogo mestorozhdeniia nefti [On the need to compare geological and hydrodynamic characteristics of a deposit using 3D modelling as exemplified by the T12-b pay bed of the Nozhovskoye oil field]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo, 2014, no. 13, pp. 15-25. DOI: 10.15593/2224-9923/2014.13.2. Scholar
23.Koshkin K.A. Razrabotka veroiatnostno-statisticheskikh modelei dlia otsenki perspektiv neftegazonosnosti plastov T12-b i B6 Pozhvinskogo uchastka [Development of probabilistic and statistical models for evaluation of oil and gas potential of T12-b and B6 reservoirs of the Pozhvinsky sector]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo, 2018, vol. 17, no. 1, pp. 4-16. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.1.1. Scholar
24.Brouwer D.R., Jansen J.-D. Dynamic Optimization of Waterflooding With Smart Wells Using Optimal Control Theory. SPE Journal, 2004, vol. 9, no. 4, pp. 391-402. DOI: 10.2118/78278-PA. Scholar
25.Zhao L., Zhao W., Sun M., Wang J., Ma H., Li Y., Zhao X. Study on Improving Recovery of Highly Heterogeneous Reservoirs by Unsteady Water Injection Technology. Energies, 2025, vol. 18, no. 1, pp. 1-14. DOI: 10.3390/en18010159. Scholar
26.Innocente M.S., Afonso S.M.B., Sienz J., Davies H.M. Particle swarm algorithm with adaptive constraint handling and integrated surrogate model for the management of petroleum fields. Applied Soft Computing, 2015, vol. 34, pp. 463-484. DOI: 10.1016/j.asoc.2015.05.032. Scholar
27.Chen Z., Huan G., Ma Y. Computational Methods for Multiphase Flows in Porous Media. SIAM Journal on Scientific Computing, 2006, vol. 28, no. 2, pp. 719-747. DOI: 10.1137/1.9780898718942. Scholar
28.Zhang Z., He X., AlSinan M., Kwak H., Hoteit H. Robust Method for Reservoir Simulation History Matching Using Bayesian Inversion and Long-Short-Term Memory Network-Based Proxy. SPE Journal, 2022, vol. 28, pp. 1-25. DOI: 10.2118/203976-PA. Scholar
29.Horowitz B., Afonso S.M.B., De Mendonca C.V.P. Surrogate based optimal waterflooding management. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2013, vol. 112, pp. 206-219. DOI: 10.1016/j.petrol.2013.11.006. Scholar
30.Krivoshchekov S.N., Kochnev A.A., Ozhgibesov E.S., Shirinkin D.O., Iuzhakov A.L. Geologo-gidrodinamicheskoe modelirovanie slozhnopostroennykh karbonatnykh kollektorov s uchetom fatsial'noi zonal'nosti [Geological and hydrodynamic modeling of complex carbonate reservoirs considering facies zonality]. Georesursy, 2025, vol. 27, no. 4, pp. 235-245. DOI: 10.18599/grs.2025.4.10. Scholar
31.Kozyrev N.D., Kochnev A.A., Mengaliev A.G., Putilov I.S., Krivoshchekov S.N. Utochnenie geologo-gidrodinamicheskoi modeli slozhnopostroennoi zalezhi nefti putem kompleksnogo analiza dannykh [Refinement of the geological and hydrodynamic model of a complex oil reservoir by means of a comprehensive data analysis]. Izvestiia Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov, 2020, vol. 331, no. 10, pp. 164-177. DOI: 10.18799/24131830/2020/10/2866. Scholar
32.Shakhverdiev A.Kh., Shestopalov Iu.V., Mandrik I.E., Aref'ev S.V. Al'ternativnaia kontseptsiia monitoringa i optimizatsii zavodneniia neftianykh plastov v usloviiakh neustoichivosti fronta vytesneniia [Alternative concept of monitoring and optimization of waterflooding of oil reservoirs in conditions of instability of the displacement front]. Neftianoe khoziaistvo, 2019, no. 12, pp. 118-123. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-12-118-123. Scholar
33.Kostiuchenko S.V., Cheremisin N.A., Emel'ianov A.N. Lokalizatsiia tekushchikh izvlekaemykh zapasov nefti i priamoi raschet okhvata vytesneniem v geologo-tekhnologicheskikh modeliakh nelineinoi fil'tratsii [Localization of current recoverable oil reserves and direct calculation of displacement coverage in geological and technological models of nonlinear filtration]. Trudy ISA RAN, 2019, vol. 69, no. 4, pp. 29-37. DOI: 10.14357/20790279190404. Scholar
34.Zaitsev M.V., Mikhailov N.N., Tumanova E.S. Modeli nelineinoi fil'tratsii i vliianie parametrov nelineinosti na debity skvazhin v nizkopronitsaemykh kollektorakh [Non-linear filtration models and the effect of nonlinearity parameters on flow rates in low-permeability reservoirs]. Georesursy, 2021, vol. 23, no. 4, pp. 44-50. DOI: 10.18599/grs.2021.4.5. Scholar
35.Yin H., Yu J., Qu H., Yin S. A Novel Approach to Waterflooding Optimization in Irregular Well Patterns Using Streamline Simulation and 3D Visualization. Processes, 2025, vol. 13, no. 4, pp. 1-21. DOI: 10.3390/pr13041114. Scholar
36.Shuster V.L., Tiukavkina O.V., Shelepov V.V. Povyshenie effektivnosti obrabotki rezul'tatov issledovanii fil'tratsionno-emkostnykh parametrov kollektora pri modelirovanii slozhnopostroennykh zalezhei nefti [Improving the efficiency of processing the results of studies of reservoir properties of the collector when modeling complex oil deposits]. Vestnik moskovskogo universiteta. Seriia 4. Geologiia, 2022, no. 2, pp. 91-100. DOI: 10.33623/0579-9406-2022-2-91-100. Scholar
37.Ogbewii P., Stephen K.D., Arinkoola A.O. Robust optimisation of water flooding using an experimental design-based surrogate model: A case study of a Niger-Delta oil reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, vol. 195, no. 4, pp. 1-23. DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107824. Scholar
38.Waburoko J., Xie C., Ling K. Effect of Well Orientation on Oil Recovery from Waterflooding in Shallow Green Reservoirs: A Case Study from Central Africa. Energies, 2021, vol. 14, no. 5, pp. 1-26. DOI: 10.3390/en14051223. Scholar
39.Voloskov D.S., Koroteev D.A. Postroenie adaptivnykh gidrodinamicheskikh modelei ponizhennogo poriadka na osnove metoda POD-DEIM [Construction of adaptive reduced-order reservoir models based on the POD-DEIM approach]. Georesursy, 2023, vol. 25, no. 4, pp. 69-81. DOI: 10.18599/grs.2023.4.4. Scholar
40.Kristoffersen B.S., Bellout M.C., Silva T.L., Berg C.F. Reduced well path parameterization for optimization problems through machine learning. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, vol. 208, pp. 1-10. DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109523. Scholar
41.Fattakhov I.G., Semanov A.S., Semanova A.I., Kuleshova L.S., Iktisanov V.A. Analiz effektivnosti zavodneniia mestorozhdenii na pozdnei stadii razrabotki [Analysis of the efficiency of waterflooding of fields at a late stage of development]. Neftianoe khoziaistvo, 2023, no. 8, pp. 64-68. DOI: 10.24887/0028-2448-2023-8-42-46. Scholar
42.Piatibratov P.V., Zammam M., Turovskaia E.A. Optimizatsiia zavodneniia na osnove modelirovaniia linii toka [Optimization of waterflooding based on streamline simulation]. Oborudovanie i tekhnologii dlia neftegazovogo kompleksa, 2021, no. 4 (124), pp. 37-44. DOI: 10.33285/1999-6934-2021-4(124)-37-44. Scholar

Другие статьи выпуска

Весь выпуск (Том 26, № 2, 2026)

Скачать PDF

Информация о статье

Опубликована: 14.05.2026
В выпуске: 14.05.2026
Выпуск: Том 26, № 2 (2026)

Применение многовариантного геолого-гидродинамического моделирования для обоснования систем разработки тульских объектов

Аннотация

Ключевые слова

Application of Multivariate Geological and Hydrodynamic Modeling to Substantiate Development Systems for TULA Productive Formations

Keywords

Литература

Другие статьи выпуска

Информация о статье