FORECAST ASSESSMENT OF EFFICIENCY OF RADIAL DRILLING TECHNOLOGY FOR TOURNEISIAN OPERATING OBJECTS OF THE PLATFORM PART OF THE PERM REGION

Abstract


Reservoirs of the Tournaisian deposits of the Perm Region deposits are characterized by high heterogeneity of the geological section, small thickness and low productivity of wells. For the rational development of such objects it is necessary to use geological and technical measures. The paper compares the effectiveness of low-cost measures - acid treatments and radial drilling. The paper details the technology of radial drilling. The analysis of measures on radial drilling performed at the Tournaisian sites of the Perm Territory is given. According to actual data, a graph of the dynamics of the fall in additional oil production from the event over the years has been plotted. The possibility of its use for the prediction of additional production is described. The paper presents methods for predicting the effectiveness of geological and technical measures. The main method is hydrodynamic modeling, but the method has significant drawbacks in predicting the effectiveness of radial drilling technology. According to the authors, statistical methods are the most optimal for forecasting, since they allow to take into account the complex influence of geological and technological parameters. In the course of the study, using the Student's t-criterion, the main geological and technological parameters were identified that affect the efficiency of radial drilling. Based on the identified parameters, a predictive model for estimating an increase in oil production in the first year after the event was constructed using the method of linear discriminant analysis. At the wells of the training and test samples, an estimate was made of the error in predicting an increase in oil production in the first year after the event, then the calculation error was compared with the forecast error in the hydrodynamic model. The result of the study is a developed method for determining the total additional production from radial drilling technology.


Full Text

Введение В структуре остаточных извлекаемых запасов нефти Пермского края на турне-фаменские карбонатные залежи сегодня приходится основная их доля - 44 % (222,7 из 506,2 млн т нефти). Разработка данных залежей в платформенной части Пермского края ведется более чем на 130 эксплуатационных объектах, при этом более 80 % залежей приурочены только к турнейским отложениям. В дальнейшем для упрощения все турне-фаменские залежи территории исследования в статье обозначаются как пласт Т. Принятые при подсчете запасов нефти для залежей пласта Т проницаемости находятся в широком диапазоне значений - от 3 до 676 мД, вязкости пластовой нефти - от 0,8 до 87 мПа·с. Характеристика турнейских коллекторов месторождений Пермского края Коллекторы пласта Т для платформенной части территории Пермского края представлены преимущественно органогенно-детритовыми, мелко-обломочными и комковато-водорослевыми известняками. Керновый материал из нефтенасыщенной части геологического разреза исследован, в том числе методом рентгеновской томографии, позволяющим визуализировать структуру порового пространства горных пород [1-3]. В карбонатных коллекторах метод рентгеновской томографии керна позволяет с высокой разрешающей способностью визуализировать кавернозность и трещиноватость горных пород [4-7]. Проведенный анализ кернового материала в комплексе с гидродинамическими исследованиями скважин (ГДИ) по методике, изложенной в работах [8, 9], показал, что турнейские коллекторы в платформенной части Пермского края преимущественно относятся к поровому (гранулярному) типу. Присутствие трещиноватости для данных эксплуатационных объектов в целом нетипично. Изучение кернов показывает, что открытая пористость (Kп) турнейских коллекторов находится в широком диапазоне (от 8 до 19 %) при среднем значении 12 %. Малопористые коллекторы (Kп < 12 %) в основном относятся к гранулярному типу (рис. 1, а), у более пористых емкостное пространство также представлено кавернами выщелачивания (см. рис. 1, б). Коллекторы турнейских отложений характеризуются высокой неоднородностью геологического разреза, малыми толщинами и, как следствие, невысокой производительностью скважин. Промысловый опыт показывает, что на всех стадиях разработки нефтяных месторождений проницаемость призабойной зоны пласта (ПЗП) ухудшается за счет уплотнения пород, повышения водонасыщенности с последующим снижением фазовой проницаемости для нефти, выпадения солей и образования парафина [10]. В таких условиях для карбонатных коллекторов наиболее экономически эффективны такие малозатратные геолого-технические мероприятия (ГТМ), как солянокислотные обработки (СКО) и радиальное бурение (РБ) [11]. а б Рис. 1. Структура емкостного пространства турнейских коллекторов порового (а) и кавернозно-порового (б) типов по данным рентгеновской томографии керна СКО является одним из наиболее распространенных в карбонатных коллекторах ГТМ для восстановления и повышения фильтрационных характеристик призабойной зоны пласта, что приводит к увеличению производительности добывающих и приемистости нагнетательных скважин [12]. Под технологией РБ в данном случае понимается бурение горизонтальных радиальных каналов малого диаметра с помощью гидромониторной насадки. Длина каналов не превышает 100 м, а количество, как правило, от 2 до 4. Принято считать, что технология РБ не только повышает производительность скважин, но и вовлекает в разработку недренируемые ранее запасы, соответственно увеличивая охват пласта процессом вытеснения [13, 14]. Сравнение эффективности кислотных обработок ПЗП и технологии радиального бурения В ходе работы проведено сравнение технологической эффективности СКО и РБ для турнейских эксплуатационных объектов Пермского края. Результаты применения СКО на карбонатных объектах в Пермском крае приведены в работе [15], обобщение международного опыта - в работах [16-20]. В зарубежной литературе большое внимание при оценке эффективности СКО уделяется составу пород - карбонатности, содержанию глинистых частиц, типу цемента, а также структуре порового пространства [18-20]. В табл. 1 представлены результаты сравнения эффективности методов СКО и РБ для турнейских карбонатных объектов месторождений Пермского края. Количество скважин, которые участвовали в анализе: СКО - 148 шт., РБ - 115 шт. Сравнение проведено с помощью t-критерия Стьюдента. В табл. 1 отражены средние значения показателей эффективности (для СКО и РБ соответственно), значения t-критерия и достигаемый уровень значимости p. По рассмотренным показателям для турнейских объектов эффективность технологии РБ статистически значимо (p < 0,05) превышает эффективность СКО. Таким образом, технологический эффект от РБ варьируется в широких пределах и прежде всего зависит от геолого-технологических условий реализации метода. Вместе с тем к настоящему времени формализованные критерии эффективности технологии РБ четко не сформулированы [21]. Существует ряд сугубо технических моментов, усложняющих реализацию технологии РБ. Прежде всего, проблемы обусловлены значительными гидродинамическими нагрузками на гидромониторных насадках (до 100 МПа), возникающими за счет высокоскоростных струй (до 400 м/с) промывочной жидкости. При этом в зоне разрушения возникает значительная область проникновения фильтрата эмульсий с нестационарными реологическими характеристиками [22]. Второй важной технической проблемой является невозможность оперативного контроля направления траектории каналов из-за низкой изгибной жесткости компоновки и различной плотности размываемых пород. В исключительных случаях это может приводить к вскрытию каналами водоносных пластов, что абсолютно недопустимо. Все это указывает на необходимость тщательного подбора скважин, определяющее значение при этом принимает учет геолого-физических характеристик. Таблица 1 Сравнение эффективности методов РБ и СКО для турнейских эксплуатационных объектов Пермского края Параметр СКО, среднее значение РБ, среднее значение t p Время работы с технологическим эффектом, сут 883,7 1144,1 -1,94 0,05 Средняя суточная дополнительная добыча, т/сут 2,3 3,3 -4,02 Менее 0,01 Накопленная дополнительная добыча нефти, т 2781,7 4473,2 -2,63 Менее 0,01 Разработка статистических моделей прогноза эффективности технологии РБ для турнейских объектов месторождений Пермского края Для турнейских объектов ввиду их трещиноватости характерны значительные приросты в первый год после мероприятия. Однако в процессе эксплуатации в связи с падением давления наблюдается явление «схлапывания» трещин, что ведет к резкому снижению эффекта [23-26]. В отечественной и зарубежной литературе при анализе карбонатных резервуаров большое внимание отводится влиянию трещиноватости на эффективность разработки залежей [27-30]. В работе [31] на основе статистического анализа динамики технологического эффекта от РБ построена палетка прогноза. Для данной палетки (рис. 2) скважины разбиты на классы по показателю дополнительной добычи, что позволяет проследить динамику падения эффекта по каждой группе скважин. Соответственно, зная прирост дебита нефти в первый год, путем экстраполяции можно прогнозировать падение добычи во времени. Рис. 2. Палетка оценки технологического эффекта от применения технологии радиального бурения турнейских эксплуатационных объектов [31] При использовании данной палетки на стадии выбора скважин-кандидатов для технологии РБ необходимо оценить величину прироста дебита нефти в первый год после проведения ГТМ (∆qн), который является определяющим для динамики добычи во времени. В настоящее время основным методом прогноза эффективности ГТМ для нефтедобывающих предприятий Пермского края, в том числе и для РБ, является геолого-гидродинамическое моделирование [32-33]. Вместе с тем при построении фильтрационных моделей карбонатных резервуаров весьма сложно учесть влияние трещинной составляющей при фильтрации флюидов, что в большой степени снижает достоверность моделей [34-36]. Применительно к технологии РБ эффективность геолого-гидродинамического моделирования еще более снижается в связи с тем, что стандартному радиальному каналу длиной 100 м в модели будет соответствовать одна или две ячейки. При этом даже эту ячейку модели можно охарактеризовать только субъективным в количественном выражении параметром сообщаемости канала с пластом (φ) и параметром скин-фактора (S). Величина φ на практике принимается исходя из необходимого дебита жидкости после ГТМ, а значение скин-фактора - по данным ГДИ, достоверные результаты которых есть не для всех скважин. Суммарная величина погрешностей при реализации такого подхода достаточно велика. Возможной альтернативой прогноза эффективности ГТМ может быть использование характеристик вытеснения, где проводится экстраполяция технологических параметров с учетом возможного увеличения показателя добычи. Однако в данном случае как минимум не учитывается влияние комплекса геолого-технологических параметров конкретных скважин, что, очевидно, будет для них снижать эффективность ГТМ. С учетом этого, на взгляд авторов, для оценки эффективности РБ более применимы статистические методы. Их цель на эксплуатационных объектах с реализованной технологией РБ - выявить геолого-технологические показатели, оказывающие наибольшее влияние на эффективность ГТМ. Такой подход позволяет проводить экспресс-анализ эффективности технологии, а построенная на статистической основе прогнозная модель - ранжировать скважины по приоритетности применения РБ [37-40]. В работах [41, 42] описана методология и приведены успешные примеры результатов статистического моделирования при прогнозе эффективности различных ГТМ. Величина прироста дебита нефти в первый год после РБ (∆qн) в конечном итоге определяется комплексом геолого-технологических показателей. В качестве метода, позволяющего оценить комплексное статистическое влияние показателей на эффективность ГТМ, выбран линейный дискриминантный анализ (ЛДА). Методические аспекты оценки технологического эффекта ГТМ на основе метода ЛДА рассмотрены в работе [42]. Для реализации ЛДА выбраны скважины, на которых до РБ не проводилась СКО (в течение 15 лет). Статистический анализ по t-критерию Стьюдента показал значимое различие эффективности РБ без предварительной СКО и после нее как по дополнительной добыче нефти (t-критерий = 2,03; p = 0,04), так и для среднесуточного прироста (t-критерий = 2,37; p = 0,02). Для турнейских залежей СКО, проведенные в период 1-15 лет до РБ, в среднем занижают при РБ величину ∆qн на 0,8 т/сут. Ввиду того что предварительные СКО забирают часть потенциальной дополнительной добычи, такие скважины исключались из статистического анализа. Также из анализа исключены скважины с РБ в новом интервале перфорации, так как прирост в этом случае в основном получен за счет приобщения к добыче нефти новых продуктивных интервалов разреза. В результате в анализе участвовала 41 скважина, на которой использована технология РБ в действующем интервале перфорации. При этом анализируемые скважины разделены по граничному значению (∆qн) на классы с более и менее эффективными результатами РБ. Граничное значение эффективности с учетом геолого-технологических характеристик и диапазона значений полученных приростов принято равным 5,5 т в сутки. В результате в класс менее эффективных ГТМ (∆qн < 5,5 т/сут) попали 14 скважин, в класс более эффективных ГТМ (∆qн > 5,5 т/сут) - 27 скважин. Сущность ЛДА заключается в нахождении линейных комбинаций признаков, наилучшим образом разделяющих эти два класса. В результате реализации ЛДА выявлены параметры, оказывающие наибольшее влияние на ∆qн, получена следующая линейная дискриминантная функция (ЛДФ): где qн - дебит нефти до мероприятия; Kпесч - коэффициент песчанистости; μн - вязкость нефти; ρкан - плотность каналов; χ - пьезопроводность; hпр - толщина нефтенасыщенного пропластка; S - скин-фактор. В целом при применении метода ЛДА верно распознаются 25 из 27 объектов (93 %) с приростом ниже 5,5 т/сут и 9 из 14 (64 %) с приростом выше 5,5 т/сут. В данной ЛДФ на результаты классификации объектов наибольшее влияние оказывают коэффициент песчанистости Kпесч (стандартизованный коэффициент Rst = 0,90), пьезопроводность χ (Rst = 0,66) и дебит нефти до мероприятия qн (Rst = -0,46), в меньшей степени - коэффициент расчлененности Kрасч, вязкость нефти µ, плотность каналов ƍкан, скин-фактор S, удельная толщина нефтенасыщенного пропластка hпр. Чем выше величина Z в данной ЛДФ, тем больше вероятность успешного проведения ГТМ (∆qн > 5,5 т/сут). Для перехода к вероятностной оценке необходимо воспользоваться зависимостью вероятности отнесения к более успешному мероприятию P(Z) от расчетной характеристики Z (рис. 3). Рис. 3. Вероятностная оценка прироста дебита нефти в первый год по расчетным ЛДФ Рис. 4. Зависимость среднесуточного прироста дебита нефти в первый год после РБ от вероятности отнесения к более успешному мероприятию Рассчитав вероятности для скважин обучающей выборки, необходимо сопоставить их с фактическими приростами дебита нефти. На рис. 4 представлена зависимость ∆qн от вероятностной оценки P(Z), которую можно аппроксимировать следующей линейной функцией: Δqн = 6,2∙P(Z) + 3,216 при r = 0,99. На основании зависимости ∆qн = f(P(Z)) можно прогнозировать среднесуточный прирост в первый год после проведения РБ. В качестве проверки достоверности методики рассчитаны значения ∆qн для обучающей выборки, затем при сравнении с фактическими данными вычислены расчетные погрешности. На рис. 5, а представлен график невязок прогнозных расчетов по методике ЛДА в сравнении с невязками расчетов, выполненных на основе гидродинамических моделей (ГДМ). Сравнение проводилось по скважинам обучающей выборки. В случае применения методики, основанной на ЛДА, диапазон невязок прогноза составляет от -5,6 (завышение ∆qн) до +4,9 т/сут (занижение ∆qн). При этом больше половины объектов (68 % - 28 скважин) попали в интервал погрешностей от -2 до 2 т/сут. В класс с невязкой более 4 т/сут попало 4 скважины. а б Рис. 5. График невязок прогнозных значений с фактическими данными для обучающей (а) и экзаменационной (б) выборок. Объект Т При стандартной применяемой в настоящее время методике (см. рис. 5, а), диапазон распределения погрешностей значительно шире - от -10 до +28 т/сут, а количество прогнозов с минимальной погрешностью (от -2 до 2 т/сут) значительно меньше 18 скважин (44 %). В интервале невязок более 4 т/сут - 7 объектов (17 % от всех скважин). В качестве контроля прогнозных результатов дополнительно проведена оценка погрешностей для объектов экзаменационной выборки, где рассчитаны значения ∆qн для скважин, не участвовавших при построении статистической модели. Такими являлись скважины, на которых предварительно перед РБ была проведена СКО. С учетом обоснованной выше для них поправки (0,8 т/сут) фактические данные сравнивались с прогнозными значениями скважин экзаменационной выборки. Результаты невязок фактических и прогнозных значений ∆qн, оцененных по методу ЛДА и на основе расчетов по ГДМ, для экзаменационной выборки представлены на рис. 5, б. По предлагаемой выше методике максимум невязок факта с прогнозом ∆qн (27 скважин) попадает в интервал от -2 до 2 т/сут, а диапазон максимальных невязок составил от -6 до +4 т/сут. В класс с невязкой более 2 т/сут попало 15 объектов, при этом только 2 из них находятся в диапазоне невязок более 4 т/сут (см. рис. 5, б). Результаты сравнения предлагаемых расчетов по статистической методике ЛДА для объектов пласта Т следует признать очень хорошими. При сравнении с фактом результатов прогноза по стандартной методике расчета на основе ГДМ диапазон невязок значительно увеличивается (от -20 до +8 т/сут), причем прослеживается закономерность завышать проектные дебиты для скважин с ранее проведенной СКО. В интервал минимальных невязок (от -2 до +2 т/сут) попадает 20 объектов, что значительно хуже, чем при прогнозе методом ЛДА. Невязки более 4 т/сут соответствуют 10 скважинам (в сравнении с 2 скважинам по методике ЛДА), из которых 3 ГТМ имеют погрешность более 6 т/сут (см. рис. 5, б). Таким образом, проведенное для турнейских коллекторов платформенной части Пермского края сопоставление невязок методик на основе ЛДА и стандартной показывает значительно более высокую эффективность первой. Использование статистического подхода позволяет значительно повысить точность прогноза прироста дебита в первый год после РБ. Полученные прогнозные статистические модели оценки эффективности применения технологии РБ представлены нефтедобывающему предприятию. Заключение 1. В работе дана характеристика турнейских объектов платформенной части Пермского края. Коллекторы характеризуются высокой неоднородностью геологического разреза, малыми толщинами и, как следствие, невысокой производительностью скважин. 2. Проведено сравнение эффективности методов СКО и РБ для турнейских объектов месторождений Пермского края. Установлено, что эффективность технологии РБ значительно выше, чем СКО, что подтверждено статистически. 3. Построен график динамики падения эффекта в зависимости от технологии радиального бурения для турнейских объектов месторождений Пермского края. 4. Проанализированы достоинства и недостатки применения технологии РБ. Одними из главных достоинств являются относительно невысокая стоимость мероприятия, а также в целом удовлетворительные приросты добычи нефти. Основные недостатки - невозможность контроля траектории канала при бурении, а также нестабильный эффект ввиду отсутствия формализованных критериев применимости. 5. Проанализированы методы прогноза эффективности технологии РБ с обоснованием выбранной авторами статистической методики, основанной на использовании ЛДА. Выявлены основные геолого-технологические параметры, влияющие на прирост дебита нефти в первый год после РБ. 6. Построена прогнозная модель оценки прироста дебита нефти в первый год после радиального бурения. Проведено тестирование разработанной методики на скважинах обучающей и экзаменационной выборок. Сделан вывод о более точном прогнозе эффективности применения технологии РБ на основе статистического подхода в сравнении со стандартным методом.

About the authors

Aleksandr A. Kochnev

PermNIPIneft branch of LUKOIL-Engineering LLC in Perm

Author for correspondence.
Email: doc_galkin@mail.ru
29 Sovetskoy Armii st., Perm, 614066, Russian Federation

Engineer

Sergey V. Galkin

Perm National Research Polytechnic University

Email: doc_galkin@mail.ru
29 Komsomolskiy av., Perm, 614990, Russian Federation

Doctor of Geology and Mineralogy, Professor, Dean of the Department of Mining and Oil

References

  1. Berg S., Armstrong R., Ott H. et al. Multiphase flow in porous rock imaged under dynamic flow conditions with fast X-ray computed microtomography. Petrophysics, 2014, vol. 55, no.4, pp.304-312.
  2. Galkin S.V., Efimov A.A., Krivoshchekov S.N., Savitskiy Ya.V., Cherepanov S.S. X-ray tomography in petrophysical studies of core samples from oil and gas fields. Russian Geology and Geophysics, 2015, no.5, pp.782-792. doi: 10.1016/j.rgg.2015.04.009
  3. Machado A.C., Oliveira T.J.L., Cruz F.B., Lopes R.T., Lima I. X-ray microtomography of hydrochloric acid propagation in carbonate rocks. Applied Radiation and Isotopes, 2015, vol.96, pp.129-134. doi: 10.1016/j.apradiso.2014.10.027
  4. Alireza Safari, Mojtaba Moradi Dowlatabad, Ali Hassani, Fariborz Rashidi Numerical simulation and Xray imaging validation of wormhole propagation during acid core-flood experiments in a carbonate gas reservoir. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2016, vol.30, pp.539-547. doi: 10.1016/j.jngse.2016.02.036
  5. Efimov A.A., Galkin S.V., Savitckii Ia.V., Galkin V.I. Estimation of heterogeneity of oil & gas field carbonate reservoirs by means of computer simulation of core x-ray tomography data. Ecology, Environment and Conservation, 2015, vol.21, pp.79-85.
  6. Efimov A.A., Savitckii Ia.V., Galkin S.V., Shapiro S. Experience of study of core from carbonate deposits by X-ray tomography. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 2016, vol.15, no.18, pp.23-32. doi: 10.15593/2224-9923/2016.18.3
  7. Arns C.H., Bauget F., Limaye A. et al. Pore-scale characterization of carbonates using X-ray microtomography. Society of Petroleum Engineers Journal, 2005, vol.10, no.4, pp.475-484. doi: 10.2118/90368-PA
  8. Cherepanov S.S., Ponomareva I.N., Erofeev A.A., Galkin S.V. Opredelenie parametrov treshchino­vatosti porod na osnove kompleksnogo analiza dannykh izucheniia kerna, gidrodinamicheskikh i geofizicheskikh issledovanii skvazhin [Determination of rock fracturing parameters based on a comprehensive analysis of core study data, hydrodynamic and geophysical well surveys]. Oil industry, 2014, no.2, pp.94-96.
  9. Cherepanov S.S., Chumakov G.N., Galkin S.V. Vozmozhnosti ucheta treshchinovatosti kollektorov pri geologo-gidro­dinamicheskom modelirovanii razrabotki zalezhei s zavodneniem plastov [Possibilities for taking into account reservoir fracture during geological and hydrodynamic modeling of reservoir development with water­flooding]. Oilfield engineering, 2016, no.8, pp.5-8.
  10. Gusakov V.N., Kashtanova L.E., Nazarova S.V., Tiugaeva E.S., Kalimullina G.Z., Voloshin A.I. Planirovanie obrabotki prizaboinykh zon dobyvaiushchikh skvazhin na mestorozhdenii Varadero (Kuba) [Planning for treatment of bottom-hole zones of production wells in the Varadero field (Cuba)]. Oil industry, 2017, no.12, pp.126-131. doi: 10.24887/0028-2448-2017-12-126-130
  11. Iliushin P.Iu., Rakhimzianov R.M., Solov′ev D.Iu., Kolychev I.Iu. Analysis of well intervention aimed at oil production enhancement in the Perm krai′s fields. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 2015, vol.14, no.15, pp.81-89. doi: 10.15593/2224-9923/2015.15.9
  12. Novokreshchennykh D.V., Raspopov A.V. effektivnost realizatsii tekhnologii radialnogo bureniia i matrichnykh kislotnykh obrabotok karbonatnykh kollektorov mestorozhdenii Permskogo kraia [Efficiency of the implementation of radial drilling technology and matrix acid treatments of carbonate reservoirs of Perm Territory deposits]. Oil industry, 2016, no.4, pp.118-121.
  13. Kochnev A.A. Analiz effektivnosti tekhnologii radialnogo bureniia na primere mestorozhdenii Permskogo kraia [Analysis of the effectiveness of radial drilling technology as an example of deposits in the Perm region]. Problemy razrabotki mestorozhdenii uglevodorodnykh i rudnykh poleznykh iskopaemykh. Perm, 2017, no.1, pp.30-33.
  14. Asilbekov B.K., Zhapbasbaev U.K., Kabdulov S.Z. Modelirovanie povysheniia nefteotdachi plastov sposobom radialnogo bureniia [Modeling enhanced oil recovery by radial drilling]. Vestnik KBTU, 2007, no.3, pp.7-13.
  15. Martiushev D.A. Laboratornye issledovaniia kislotnykh sostavov dlia obrabotki kollektorov, kharakterizuiushchikhsia razlichnoi karbonatnostiu i strukturoi pustotnogo prostranstva gornykh porod [Laboratory studies of acid compositions for treating reservoirs characterized by various carbonates and the structure of the void space of rocks]. Izvestiia Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov, 2018, vol.329, no.4, pp.6-12.
  16. Wang H., Liao X., Zhao X. Study of tight oil reservoir flow regimes in different treated horizontal well. Journal of the Energy Institute, 2015, vol.88, iss.2, pp.198-204. doi: 10.1016/j.joei.2014.05.002
  17. Jianchun Guo, Huifeng Liu, Yuanqiang Zhu, Yuxuan Liu Effects of acid-rock reaction heat on fluid temperature profile in fracture during acid fracturing in carbonate reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2014, vol.122, pp.31-37. doi: 10.1016/j.petrol.2014.08.016
  18. Piyang Liu, Jun Yao, Gary Douglas Couples, Jingsheng Ma, Hai Sun. Modeling and simulation of wormhole formation during acidization of fractured carbonate rocks. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2017, vol.154, pp.284-301. doi: 10.1016/j.petrol.2017.04.040
  19. Ghommem M., Zhao W., Dyer S., Qiu X., Brady D. Carbonate aciding: Modeling, analysis, and characterization of wormhole formation and propagation. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2015, vol.131, pp.18-33. doi: 10.1016/j.petrol.2015.04.021
  20. Snoeck Ch., Pellegrini M. Comparing bioapatite carbonate pre-treatments or isotopic measurements. Part 1. Impact on structure and chemical composition. Chemical Geology, 2015, vol.417, pp.394-403. doi: 10.1016/j.chemgeo.2015.10.004
  21. Paveleva O.N., Popova Zh.S. Analiz effektivnosti primeneniia usovershenstvovan­noi tekhnologii bureniia glubokikh radialnykh kanalov na Vakhitovskom mestorozhdenii [Analysis of the effectiveness of the application of advanced technology for drilling deep radial channels at the Vakhitovsky field]. Geologiia i neftegazonosnost Zapadno-Sibirskogo megabasseina (opyt, innovatsii). Materialy desiatoi mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii (posviashchennoi 60-letiiu Tiumenskogo industrialnogo universiteta). Tiumen, 2016, pp.112-115.
  22. Martiushev D.A., Ponomareva I.N. Issledovanie osobennostei vyrabotki zapasov treshchinno-porovykh kollektorov s ispolzovaniem dannykh gidrodinamicheskikh issledovanii skvazhin [Study of the features of the development of reserves of crack-pore reservoirs using data from hydrodynamic studies of wells]. Oil industry, 2017, no.10, pp.102-104. doi: 10.24887/0028-2448-2017-10-102-104
  23. Martiushev D.A., Iliushin P.Iu. Express assessment of the interaction between the production and injection wells in the Tournaisian-Famennian deposits of Ozernoe field. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 2016, vol.15, no.18, pp.33-41. doi: 10.15593/2224-9923/2016.18.4
  24. Mordvinov V.A., Martiushev D.A., Puzikov V.I. Otsenka vliianiia estestvennoi treshchinovatosti kollektora na dinamiku produkttivnosti dobyvaiushchikh skvazhin slozhnopostroennoi neftianoi zalezhi [Assessment of the effect of natural fracturing of the reservoir on the dynamics of the productivity of producing wells of a complex oil reservoir]. Oil industry, 2014, no.11, pp.120-122.
  25. Cherepanov S.S., Martiushev D.A., Ponomareva I.N. Otsenka filtratsionno-emkost­nykh svoistv treshchinovatykh karbonatnykh kollektorov mestorozhdenii preduralskogo kraevogo progiba [Assessment of the filtration-capacitive properties of fractured carbonate reservoirs of deposits of the Ural marginal deflection]. Oil industry, 2013, no.3, pp.62-65.
  26. Shamov N.A., Liagov A.V., Panteleev D.V., Vasilev A.V., Liagova M.A., Liagov I.A., Nazarov S.V., Aseev E.G. Tekhnika i tekhnologiia sozdaniia sverkhglubokikh perforatsionnykh kanalov [Technique and technology for creating ultra-deep perforation channels]. Neftegazovoe delo, 2012 no.2, pp.131-174.
  27. Djebbar T., Erle C. Donaldson petrophysics: Theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties. 2nd ed. Elsevier, 2004, 889 р.
  28. Tiab D., Donaldson E.C. Petrophysics: Theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties. 2nd ed. Elsevier, 2004, 889 р.
  29. Bortolan Neto L., Kotousov A. Residual opening of hydraulic fractures filled with compressible proppant. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 2013, no.61, pp.223-230. doi: 10.1016/j.ijrmms.2013.02.012
  30. Warren J.E., Root P.J. The behavior of naturally fractured reservoirs. Soc. Petrol. Eng. J., 1963, vol.3, iss.3, pp.245-255. doi: 10.2118/426-PA
  31. Kochnev A.A., Zotikov V.I., Galkin S.V. Analiz vliianiia geologo-tekhnologicheskikh poka­zatelei na effektivnost tekhnologii radialnogo bureniia na primere ekspluatatsi­onnykh obektov Permskogo kraia [Analysis of the influence of geological and technological indicators on the effectiveness of radial drilling technology by the example of operational facilities in the Perm Territory]. Izvestiia Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov, 2018, vol.329, no.12, pp.20-29.
  32. Zongxiao Ren, Ruifeng Yan, Xing Huang, Wenqiang Liu, Zhan Qu. The transient pressure behavior model of multiple horizontal wells with complex fracture networks in tight oil reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, vol.173, pp.650-665. doi: 10.1016/j.petrol.2018.10.029
  33. Wei Luo, Hai-Tao Li, Yong-Qing Wang, Jun-Chao Wang. A new semi-analytical model for predicting the performance of horizontal wells completed by inflow control devices in bottom-water reservoirs. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2015, vol.27, part 3, pp.1328-1339. doi: 10.1016/j.jngse.2015.03.001
  34. Hamidreza Shahverdi, Mehran Sohrabi. A mechanistic model for prediction of three-phase flow in petroleum reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2017, vol.157, pp.507-518. doi: 10.1016/j.petrol.2017.06.073
  35. Pulok Kanti Deb, Farhana Akter, Syed Ahmad Imtiaz, M. Enamul Hossain. Nonlinearity and solution techniques in reservoir simulation: A review. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2017, vol.46, pp.845-864. doi: 10.1016/j.jngse.2017.07.031
  36. Wei Pang, Dechun Chen, Zhongping Zhang, Lifu Jiang, Bing Wang. Segmentally variable density perforation optimization model for horizontal wells in heterogeneous reservoirs. Petroleum Exploration and Development, 2012, vol.39, iss.2, pp.230-238. doi: 10.1016/S1876-3804(12)60036-6
  37. Ghahri P., Jamiolahmadi M., Alatefi E., Wilkinson D., Hamidi H. A new and simple model for the prediction of horizontal well productivity in gas condensate reservoirs. Fuel, 2018, vol.223, pp.431-450. doi: 10.1016/j.fuel.2018.02.022
  38. Khan R.A., Awotunde A.A. Determination of vertical/horizontal well type from generalized field development optimization. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, vol.162, pp.652-665. doi: 10.1016/j.petrol.2017.10.083
  39. Dowlatabad M.M., Jamiolahmady M. New approach for predicting multiple fractured horizontal wells performance in tight reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, vol.162, pp.233-243. doi: 10.1016/j.petrol.2017.12.040
  40. Losi G., Arnone D., Correra S., Poesio P. Modelling and statistical analysis of high viscosity oil/air slug flow characteristics in a small diameter horizontal pipe. Chemical Engineering Science, 2016, vol.148, pp.190-02. doi: 10.1016/j.ces.2016.04.005
  41. Galkin V.I., Ponomareva I.N., Repina V.A. Study of oil recovery from reservoirs of different void types with use of multidimensional statistical analysis. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 2016, no.19, pp.145-154. doi: 10.15593/2224-9923/2016.19.5
  42. Chumakov G.N., Zotikov V.I., Kolychev I.Iu., Galkin S.V. Analiz effektivnosti primeneniia tsiklicheskoi zakachki zhidkosti na mestorozhdeniiakh s razlichnymi geologo-tekhnologicheskimi usloviiami [Analysis of the effectiveness of the use of cyclic fluid injection in fields with various geological and technological conditions]. Oil industry, 2014, no.9, pp.96-99.

Statistics

Views

Abstract - 259

PDF (Russian) - 80

PDF (English) - 47

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Kochnev A.A., Galkin S.V.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies