Использование результатов дифференциации и группирования залежей для решения задач разработки карбонатных коллекторов Волго-Уральской нефтегазоносной провинции
Сведения об авторах
- Институт нефти и газа Уфимского государственного нефтяного технического университета, Октябрьский, Россия
- Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия
- Институт нефти и газа Уфимского государственного нефтяного технического университета, Октябрьский, Россия
Аннотация
Актуальность выбранной для исследования темы обусловлена повсеместной необходимостью решения задач разработки в рамках реализации недропользователем высокоуровневого мониторинга и контроля процессов нефтеизвлечения на месторождениях со сложным геологическим строением для принятия своевременных и эффективных управленческих решений. При помощи комплексных результатов дифференциации и группирования залежей Волго-Уральской нефтегазоносной провинции, приуроченных к карбонатным коллекторам нижнекаменноугольной системы, проведена оценка релевантности параметров, характеризующих ключевые геолого-физические характеристики продуктивных пластов и насыщающих их флюидов. С использованием метода анализа иерархии в исследуемой нелинейной системе, образуемой после расчета процента правильно сгруппированных объектов и значений главных компонент, сформирован рейтинг потенциальных для разработки участков залежей месторождения N, содержащих в себе перспективные для вовлечения в процесс дренирования и освоения остаточные запасы нефти. При помощи расчетов вектора приоритетов как для одного из параметров, так и для их совокупности между собой получены качественные результаты, позволяющие эффективно выстроить стратегию повышения коэффициента нефтеизвлечения за счет учета уровня иерархии шести основных показателей при планировании или моделировании дизайна геолого-технических мероприятий, в том числе в специализированных программных обеспечениях. Это, в свою очередь, приводит к формированию альтернативного взгляда на изучение степени взаимовлияния основных геолого-физических характеристик продуктивных пластов между собой при различных граничных условиях, образуемых в результате протекания непрерывных процессов в системе «скважина – пласт». Объективность выявленных закономерностей успешно подтверждена в рамках точечного сравнения и сопоставления с имеющимися результатами геофизических и гидродинамических исследований скважин, скрининга и анализа ключевых технологических параметров разработки залежей жидких углеводородов, что существенно повышает область применения результатов в рамках решения задач разработки зрелых месторождений.
Ключевые слова
Using the Results of Differentiation and Grouping of Deposits to Solve the Problems of Developing Carbonate Reservoirs in the Volga-Ural Oil and Gas Province
The relevance of the topic chosen for the study is due to the widespread need to solve development tasks within the framework of the implementation by the subsurface user of high-level monitoring and control of oil recovery processes in fields with a complex geological structure in order to make timely and effective management decisions. Using the complex results of differentiation and grouping of deposits in the Volga-Ural oil and gas province, confined to the carbonate reservoirs of the Lower Carboniferous system, the relevance of the parameters characterizing the key geological and physical characteristics of productive formations and saturating fluids was assessed. Using the hierarchy analysis method in the nonlinear system under study, formed after calculating the percentage of correctly grouped objects and the values of the main components, a rating of potential N field parts containing residual oil reserves promising for involvement in the drainage and development process was formed. By calculating the priority vector for both one of the parameters and for their combination with each other, qualitative results were obtained that make it possible to effectively build a strategy to increase the oil recovery coefficient by taking into account the hierarchy level of the six main indicators when planning or modeling the design of geological and technical measures, including in specialized software. This, in turn, leads to the formation of an alternative view on the study of the degree of mutual influence of the main geological and physical characteristics of productive formations with each other under various boundary conditions formed as a result of continuous processes in the borehole-formation system. The objectivity of the revealed patterns has been successfully confirmed within the framework of point comparison and comparison with the available results of geophysical and hydrodynamic studies of wells, screening and analysis of key technological parameters for the development of liquid hydrocarbon deposits, which significantly increases the scope of the results in solving the problems of developing mature fields.
Keywords
Литература
- 1.Кулешова Л.С., Мухаметшин В.Ш. Поиск и обоснование применения инновационных методов добычи углеводородов в осложненных условиях // SOCAR Proceedings. – 2022. – Спец. вып. № 1. – С. 71–79. DOI: 10.5510/OGP2022SI100647 Scholar
- 2.Мухаметшин В.В., Кулешова Л.С. О снижении уровня неопределенности при управлении заводнением залежей с трудноизвлекаемыми запасами // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 5. – С. 140–146. DOI: 10.18799/24131830/2020/5/2644 Scholar
- 3.Martyushev D.A., Yurikov A. Evaluation of opening of fractures in the Logovskoye carbonate reservoir // Petroleum Research. – 2021. – Vol. 6 (2). – P. 137–143. DOI: 10.1016/j.petrus.2020.11.002 Scholar
- 4.Мухаметшин В.Ш. Экспресс-оценка коэффициента извлечения нефти при разработке залежей в карбонатных коллекторах на естественных режимах. SOCAR Proceedings. – 2022. – Спец. вып. № 1. – С. 27–37. DOI: 10.5510/OGP2022SI100642 Scholar
- 5.Муслимов Р.Х. Нефтеотдача: прошлое, настоящее, будущее (оптимизация добычи, максимизация КИН). – Казань: Фэн, 2014. – 750 с. Scholar
- 6.Галкин В.И., Колтырин А.Н. Разработка методики прогнозирования технологических показателей работы скважины после применения геолого-технических мероприятий // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 7(619). – С. 18–28. DOI: 10.30713/0207-2351-2020-7(619)-18-28 Scholar
- 7.Changes in adhesion force on kaolin under pressures / V. Seredin, M. Fyodorov, I. Lunegov, V. Galkin // AIP Conference Proceedings: 28th Russian Conference on Mathematical Modelling in Natural Sciences, RuMoNaS 2019, Perm, 02–05 октября 2019 года. – Perm: American Institute of Physics Inc., 2020. – Vol. 2216. – P. 040004. DOI: 10.1063/5.0003673 Scholar
- 8.Мухаметшин В.В., Кулешова Л.С. О снижении уровня неопределенности при управлении заводнением залежей с трудноизвлекаемыми запасами // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 5. – С. 140–146. DOI: 10.18799/24131830/ 2020/5/2644 Scholar
- 9.Методический подход к мониторингу эффективности использования ресурсной базы при разработке нефтяных месторождений / В.А. Грищенко, И.Н. Асылгареев, Р.Н. Бахтизин, В.В. Мухаметшин, Р.Ф. Якупов // SOCAR Proceedings. – 2021. – Спец. вып. № 2. – С. 229–237. DOI: 10.5510/ OGP2021SI200604 Scholar
- 10.Рогачев М.К., Мухаметшин В.В., Кулешова Л.С. Повышение эффективности использования ресурсной базы жидких углеводородов в юрских отложениях Западной Сибири // Записки Горного института. – 2019. – Т. 2140. – С. 711–715. DOI: 10.31897/PMI.2019.6.711 Scholar
- 11.Мартюшев Д.А., Галкин В.И., Пономарева И.Н. Изучение закономерностей распределения фильтрационных свойств в пределах сложнопостроенных карбонатных резервуаров // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 11. – С. 117–126. DOI: 10.18799/24131830/2021/11/3069 Scholar
- 12.Идентификация слабо выработанных зон на месторождениях с трудноизвлекаемыми запасами / И.Ф. Хатмуллин, Е.И. Хатмуллина, А.Т. Хамитов, Р.А. Гималетдинов, С.Е. Мезиков // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 1. – С. 74–79. Scholar
- 13.Галкин В.И., Соснин Н.Е. Разработка геолого-математических моделей для прогноза нефтегазоносности сложнопостроенных структур в девонских терригенных отложениях // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 4. – С. 28–31. Scholar
- 14.Евсюткин И.В., Марков Н.Г. Глубокие искусственные нейронные сети для прогноза значений дебитов добывающих скважин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 11. – С. 88–95. DOI: 10.18799/24131830/2020/11/2888 Scholar
- 15.Дифференциация и группирование сложнопостроенных залежей нефти в карбонатных коллекторах в решении задач управления разработкой // В.Ш. Мухаметшин, И.Н. Хакимзянов, Р.Н. Бахтизин, Л.С. Кулешова // SOCAR Proceedings. – 2021. – Спец. вып. № 1. – С. 88–97. DOI: 10.5510/ OGP2021SI100513 Scholar
- 16.Reservoir pressure prediction using time-lapse seismic multi-attribute analysis / Zhu Zhenyu, Liu Zhipeng, Mi Fang, Sang Shuyun // SEG Technical Program Expanded Abstracts. – 2013. – P. 5036–5040. DOI: 10.1190/segam2013-1436.1 Scholar
- 17.Mukhametshin V.V., Kuleshova L.S. Using the method of canonical discriminant functions for a qualitative assessment of the response degree of producing wells to water injection during the development of carbonate deposits // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (MEACS 2020 – International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems). – 2021. – Vol. 1064. – 012069. – P. 1–9. DOI: 10.1088/1757- 899X/1064/1/012069 Scholar
- 18.Classification of heavy high-viscosity oils for improving the efficiency of reservoir development / I.Sh. Mingulov, V.V. Mukhametshin, Sh.G. Mingulov, L.S. Kuleshova // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (AIME 2020 – International Conference: Actual Issues of Mechanical Engineering). – 2021. – Vol. 1111. – 012036. – P. 1–6. DOI: 10.1088/1757-899X/1111/1/012036 Scholar
- 19.Мартюшев Д.А., Галкин С.В., Шелепов В.В. Влияние напряженного состояния горных пород на матричную и трещинную проницаемость в условиях различных литолого-фациальных зон турне-фаменских нефтяных залежей Верхнего Прикамья // Вестник Московского университета. Серия 4: Геология. – 2019. – № 5. – С. 44–52. DOI: 10.33623/0579-9406-2019-5-44-52 Scholar
- 20.Mukhametshin V.Sh., Tyncherov K.T., Rakhimov N.R. Geological and statistical modeling of oil recovery of carbonate formations // Journal of Physics: Conference Series (IPDME-2020 – International Conference on Innovations, Physical Studies and Digitalization in Mining Engineering). – 2021. – Vol. 1753. – 012080. – P. 1–7. DOI: 10.1088/1742-6596/1753/1/012080 Scholar
- 21.Хасанов М.М., Мухамедшин Р.К., Хатмуллин И.Ф. Компьютерные технологии решения многокритериальных задач мониторинга разработки нефтяных месторождений // Вестник инжинирингового центра ЮКОС. – 2001. – № 2. – С. 26–29. Scholar
- 22.Developing an algorithm for solving a material balance equation in the context of information uncertainty / R.F. Yakupov, V.V. Mukhametshin, L.S. Kuleshova, I.Sh. Mingulov // Journal of Physics: Conference Series (International Conference on IT in Business and Industry (ITBI 2021)). – 2021. – Vol. 2032. – 012053. – P. 1–7. DOI: 10.1088/1742-6596/2032/1/012053 Scholar
- 23.Mukhametshin V.V., Kuleshova L.S. The role and significance of the stratigraphic factor in the identification of oil fields // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (International Symposium "Earth sciences: history, contemporary issues and prospects"). – 2021. – Vol. 867. – 012015. – P. 1–7. DOI: 10.1088/1755-1315/867/1/012015 Scholar
- 24.Beltiukov D.A., Kochnev A.A., Galkin S.V. The combining different-scale studies in a reservoir simulation model of a deposit with a fractured-cavernous type of carbonate reservoir // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 14, Perm, Virtual, 09–12 ноября 2021 года. – Perm, Virtual, 2022. – Vol. 1021. – P. 012027. DOI: 10.1088/1755-1315/1021/1/012027 Scholar
- 25.Статистическая оценка достоверности определения фильтрационных параметров пласта с применением кривых стабилизации давления и анализа добычи в различных геолого-физических условиях / И.Н. Пономарева, В.И. Галкин, Д.А. Мартюшев, И.А. Черных, К.А. Черный, С.В. Галкин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – М., 2020. – № 1 (347). – С. 63–67. DOI: 10.30713/2413-5011-2020-11(347)-63-67 Scholar
- 26.Воеводкин В.Л., Галкин С.В., Попыгин В.В. Прогнозирование дебитов нефти при технико-экономическом обосновании проектов освоения и поисков месторождений территории ВКМКС // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 45–47. Scholar
- 27.Мухаметшин В.В., Андреев В.Е. Повышение эффективности оценки результативности технологий, направленных на расширение использования ресурсной базы месторождений с трудноизвлекаемыми запасами // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Т. 329, № 8. – С. 30–36. Scholar
- 28.Методика вероятностной оценки геологических рисков при поисках нефтяных месторождений для территорий с высокой плотностью промышленных открытий / А.Р. Курчиков, В.Н. Бородкин, С.В. Галкин, В.И. Галкин, А.В. Растегаев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2013. – № 10. – С. 4–13. Scholar
- 29.Галкин С.В. Методология учета геологических рисков на этапе поисков и разведки нефтяных месторождений // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2012. – Т. 11, № 4. – С. 23–32. Scholar
- 30.Построение статистических моделей оценки коэффициента извлечения нефти для эксплуатационных объектов Пермского Прикамья / В.И. Галкин, С.В. Галкин, В.Л. Воеводкин, В.Г. Пермяков // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 2. – С. 86–88. Scholar
- 31.Попыгин В.В., Галкин С.В. Прогнозная экспресс-оценка показателей разработки нефтяных залежей // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 3. – С. 112–115. Scholar
- 32.Токарев М.А. Комплексный геолого-промысловий контроль за текущей месторождений-аналогов // И.О. Орлова, Е.И. Захарченко, Н.К. Скиба, З.И. Захарченко // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2014. – № 12. – С. 16–18. Scholar
- 33.Шахвердиев А.Х. Некоторые концептуальные аспекты системной оптимизации разработки нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 2. – С. 58–63. DOI: 10.24887/0028-2448-2017-2-58-63 Scholar
- 34.Yakupov R.F., Mukhametshin V.Sh., Tyncherov K.T. Filtration model of oil coning in a bottom water-drive reservoir // Periodico Thec Quimica. – 2018. – V. 15, iss. 30. – P. 725–733. DOI: 10.52571/PTQ.v15.n30.2018.725 Scholar
- 35.Скачек К.Г., Галкин В.И., Растегаев А.В. Разработка моделей прогнозная нефтегазоносности пласта Ю2 по геохимическим данным (на примере территории деятельности ООО «Лукойл-Западная Сибирь») // Нефтепромысловое дело. – 2013. – № 9. – С. 13–16. Scholar
- 36.Иересюк К.Г., Клован Д.И., Реймент Р.А. Геологический факторный анализ / пер. с англ. Л.Н. Дуденко. – Л.: Недра, 1980. – 224 с. Scholar
- 37.Крамбейн У., Кауфмен М., Мак-Кеммон Р. Модели геологических процессов введ. в мат. геологию / пер. с англ. Р.И. Когана. – М.: Ми Scholar
- 38.Некрасов А.С. Результаты дисперсионного факторного анализа при оценке достоверности структуры порового пространства карбонатных пород-коллекторов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. – 2015. – № 16. – С. 25–34. DOI: 10.15593/2224-9923/2015.16.3 Scholar
- 39.Чичинина Т.И., Мартюшев Д.А. Особенности анизотропных свойств трещиноватых коллекторов: исследование параметра Томсена δ // Геомодель 2021: материалы 23-й Конференции по вопросам геологоразведки и разработки месторождений нефти и газа, Геленджик, 06–10 сентября 2021 года. – М.: ООО «ЕАГЕ Геомодель», 2021. – С. 71. DOI: 10.3997/2214-4609.202157085 Scholar
Другие статьи выпуска
Весь выпуск (Том 23, № 4, 2023)- Вероятностно-статистический прогноз нефтегазоносности локальных структур на территории Ижемской ступенис. 159–165
- Оценка влияния эксплуатации перспективного технического водозабора подземных вод на поверхностный сток р. Усолкис. 166–173
- Закономерности конвергенции кровли и почвы подготовительных выработок при отработке угольных пластов в сейсмически опасных районах Кузбассас. 174–178
Информация о статье
- Опубликована
- 30.03.2024
- В выпуске
- 30.03.2024
- Выпуск
- Том 23, № 4 (2023)