Development of Probabilistic-Statistical Models for Predicting the the Trajectory of Horizontal Wells in a Reservoir

At present, when planning horizontal wells, there are a number of uncertainties associated with the accuracy of the forecast of reservoir propagation along the wellbore of a horizontal section, which largely determines the feasibility of drilling horizontal wells. The problem is particularly relevant in the context of the constant deterioration of the structure of residual oil reserves. Ultimately, the technical and economic success of drilling depends on the accuracy of this forecast. Forecasting the distribution of reservoirs along the length of a horizontal section, based only on geological modeling, does not always allow to reliably determine this value. Improving the accuracy of the forecast of trajectory in the reservoir is possible through the use of additional geological information characterizing the presence of a reservoir in the horizontal wellbore. To solve this problem, it is most appropriate to use probabilistic statistical methods. In this paper, it is proposed to use the probability of the presence of a reservoir in a horizontal wellbore (Pres), which is defined as the ratio of the penetration along the reservoir (Lres, m) to the total length of the horizontal wellbore (Lhor, m). Geological indicators that determine the presence of a reservoir in a horizontal wellbore are the coefficients of sandiness (Ks), dissection (Kdis) and effective oil-saturated formation thickness (HEff). Based on actual data, multivariate statistical models for predicting the values of Lres. were constructed. The models were developed based on data from 471 horizontal wells drilled in the Volga-Ural and Timan-Pechora oil and gas provinces. This approach makes it possible to more accurately predict the value of Pres, which can be used in planning production drilling of horizontal wells and reduces the risks of drilling inefficient wells, improves the quality of design solutions, and, consequently, increases the technical and economic indicators of the asset.

Разработка вероятностно-статистических моделей для прогноза проходки по коллектору в горизонтальных скважинах

В настоящее время при планировании горизонтальных скважин (ГС) существует ряд неопределенностей, связанных с точностью прогноза распространения коллекторов по стволу скважины горизонтального участка, что во многом определяет целесообразность бурения ГС. Проблема приобретает особую актуальность в условиях постоянного ухудшения структуры остаточных запасов нефти. В конечном счете от точности этого прогноза зависит технико-экономическая успешность бурения. Прогноз распространения коллекторов по длине горизонтального участка, основанный только на геологическом моделировании, не всегда позволяет достоверно определить данную величину. Повышение точности прогноза проходки по коллектору возможно за счет использования дополнительной геологической информации, характеризующей наличие коллектора в горизонтальном стволе скважины. Для решения этой задачи наиболее целесообразно применять вероятностно-статистические методы. В данной работе предлагается использовать вероятность наличия коллектора в горизонтальном стволе скважины (Ркол.), которая определяется как отношение проходки по коллектору (Lкол., м) к общей длине горизонтального ствола (Lгор.ст., м). Геологическими показателями, определяющими наличие коллектора в горизонтальном стволе скважины, являются коэффициенты песчанистости (Кпесч.), расчлененности (Красч.) и эффективная нефтенасыщенная толщина пласта (Нэфф.н.). На основании фактических данных построеные многомерные статистические модели прогноза значений Lкол. Модели разработаны по данным 471 ГС, пробуренных на территории Волго-Уральской и Тимано-Печорской нефтегазоносных провинций. С помощью данного подхода представляется возможность более точного прогноза величины Ркол., что может быть использовано при планировании эксплуатационного бурения горизонтальных скважин и снижает риски бурения неэффективных скважин, улучшается качество проектных решений, а следовательно, повышаются технико-экономические показатели актива.