Full Text

Введение Рассматриваемое месторождение осложнено высоким уровнем неопределенности по геологическому строению [1-3], аномальными свойствами и составом пластовой воды, наличием галита [4] в поровом пространстве коллектора. По совокупности геолого-физических свойств (тип коллектора, низкие значения пористости и проницаемости, высокая расчлененность пластов) запасы углеводородов продуктивных пластов месторождений являются трудноизвлекаемыми. Основные характеристики месторождения: - высокая расчленность коллектора, блочное строение; - низкие фильтрационно-емкостные свойства; - низкая пластовая температура; - наличие засолонения коллектора; - высокая минерализация пластовой воды. Основным продуктивным участком являются терригенные отложения со средними значениями пористости 10 %, проницаемость - от 1 мД до 1 Д, среднее значение 150 мД, эффективные нефтенасыщенные толщины в среднем 8-10 м. В связи с массивностью залежи можно выделить значительные чисто газовые зоны, подгазовые зоны, зоны чисто нефтяные и с подстилающей водой. Построение фильтрационной модели Цифровая фильтрационная модель позволяет методом вычислительного эксперимента просчитать последствия принятия того или иного технологического решения производственной задачи. Создание постоянно действующей гидродинамической модели ставило своей целью решение задач поиска оптимального сценария разработки месторождения [5], а именно: - изучение процессов фильтрации флюидов в продуктивных пластах; - определение оптимальных параметров системы разработки; - исследование возможностей интенсификации разработки объектов; - определение оптимального сценария разработки; - прогноз вероятных объемов добычи. Запасы нефти месторождения, вследствие низкой проницаемости и высокой геологической неоднородности, относятся к трудноизвлекаемым. Это обусловливает необходимость в искусственном поддержании пластового давления при эксплуатации залежи с самого начала разработки [6, 7]. При закачке воды в коллектор, особенно с низкой проницаемостью, на процесс вытеснения нефти водой наибольшее влияние оказывают структура порового пространства, а также характер смачиваемости породы и набухаемость глинистых минералов. Отличительными особенностями рассматриваемого объекта являются засолоненность [8-10], высокая минерализация пластовой воды - 400 г/л, а также ее высокая вязкость - 4 сПз. Агентом поддержания пласта на текущий момент принята низкоминерализованная вода [11] вышележащих пластов, которая при закачке в пласт будет вступать в реакцию с пластовой водой, снижая ее минерализацию, и также реагировать с кристаллами соли, изменяя геометрию порового пространства. В рамках выбора технологии и агента поддержания пластового давления (ППД) проведен ряд лабораторных исследований с использованием керна и флюидов месторождения [12, 13]. Лабораторные следования выявили, что при закачке агента заводнения происходит значительное изменение структуры порового пространства - увеличение пористости, проницаемости, связанности поровых каналов и т.д. [10]. В многофазных цифровых фильтрационных моделях большую роль играют функции относительных фазовых проницаемостей (ОФП) [14]. Эти функции эмпирические и определяются в лабораторных условиях на керновом материале или же аналитически, с использованием обобщенных зависимостей. На функции ОФП влияет много факторов: структурная характеристика пористой среды, смачиваемость, направленность изменения насыщения и т.д. Но масштаб лабораторных исследований на керне несравним с масштабом месторождения, поэтому при необходимости функции относительных фазовых проницаемостей и капиллярных давлений могут претерпевать модификацию в процессе адаптации модели к фактическим данным разработки. Для учета влияния засолонения порового пространства при закачке пресной воды была проведена работа по модификации ОФП [12]. Были воссозданы лабораторные исследования по рассолению и получены коэффициенты модели рассоления. Создание полномасштабной модели с химической опцией рассоления требует большего количества временных ресурсов и не подходит для выполнения вероятностных расчетов. Для ускорения расчетов была выполнена работа по адаптации модели с использованием модифицированных функций относительных фазовых проницаемостей (МОФП) с учетом рассоления. Результаты представлены на рис. 1. Как можно заметить, значительное изменение кривой ОФП по воде связано с увеличением проницаемости после рассоления. Следует отметить, что кривые МОФП учитывают также изменение вязкости пластовой воды на фронте вытеснения при закачке пресной воды. Рис. 1. Сопоставление ОФП, полученных в лаборатории при исследовании керна, и МОФП: Krw и Kro - зависимости относительной фазовой проницаемости по воде и нефти соответственно (по результатам исследований на керне) от насыщенности пористой среды водной фазой; Krw (adapt) и Kro (adapt) - модифицированная зависимость относительной фазовой проницаемости по воде и нефти соответственно (по результатам адаптации гидродинамической модели) от насыщенности пористой среды водной фазой На этапе построения были созданы такие геологические модели, которые описывают имеющиеся неопределенности коллектора, из них необходимо было выбрать три репрезентативные реализации, именно они в дальнейшем могут быть использованы. С целью решения данной задачи были выполнены расчеты с применением модуля GeoScreeening, позволяющего с помощью линий тока выявить наиболее валидные модели с вероятностью 10; 50 и 90 % (далее будут обозначаться р10-р50-р90) не только по запасам, но и с учетом связанного порового объема. По результатам расчетов (рис. 2) были выбраны модели, которые описывали три варианта сценария - оптимистичный, базовый и пессимистичный (р10-р50-р90 соответственно). Рис. 2. Выбор трех основных сценариев геологической модели по нескольким показателям Модели отличались различной структурой, распределением фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) и коллектора, а также ограничивались существенным разбросом значений показателей газонефтяного и водонефтяного контакта. В результате разница в запасах моделей пессимистичного и оптимистичного вариантов достигает двух раз. Обоснование профилей скважин Для учета рисков изменения продуктивности добывающих и нагнетательных скважин в процессе разработки месторождения был проведен ряд лабораторных и цифровых исследований. Первый этап: сбор и обработка информации - результатов лабораторных исследований [15], направленных на определение геолого-физических характеристик объекта разработки: - пористость, проницаемость, фильтрационные характеристики породы; - минералогический состав породы; - минералогический состав пластовой воды; - компонентный состав нефти; - физические свойства пластовых флюидов в пластовых условиях; - петрофизические зависимости. Далее были собраны результаты специальных фильтрационных исследований, направленных на выбор агента ППД. В рамках лабораторных исследований получены зависимости изменения проницаемости от количества прокачанных поровых объемов воды для разной минерализации и начальной проницаемости (в рамках лабораторных исследований принято, что доля галита в породе пропорциональна ее проницаемости). Эти зависимости были учтены в ходе многовариантных расчетов с целью выбора эффективной системы ППД. Второй этап: качественный анализ рисков ухудшения проницаемости призабойной зоны пласта (ПЗП) вследствие техногенного воздействия в период эксплуатации добывающих скважин. Помимо кольматации ПЗП, которая происходит при выполнении различных операций на скважине (бурение, глушение, гидроразрыв пласта, капитальный ремонт скважин и т.п.), существуют риски ухудшения ФЕС ПЗП в течение эксплуатации добывающих и нагнетательных скважин [16-22]. Основным риском для добывающих скважин, особенно учитывая аномальность минералогического состава породы и пластовой воды и термобраических условий залежи, является выпадение органических и неорганических осадков. Для качественного и количественного прогнозирования выпадения органических осадков из нефти (асфальтосмолопарафиновые отложения (АСПО)) при изменении термобарических условий (моделирование процесса притока нефти к забою скважины) необходимо знать исходные данные: термобарические условия, компонентный состав нефти, молярную массу компонентов, массовую долю парафинов и асфальтенов в составе нефти, молярную массу нефти. Большая часть информации получена с помощью лабораторных исследований образцов глубинных проб нефти. Однако для расчета количества выпавших асфальтенов необходимо знать более детальный компонентный состав, а не тот, который обычно определяется в рамках стандартных исследований. В текущей ситуации было решено воспользоваться моделью расширения компонентного состава. Для этого фракцию C7+ можно разбить на большее количество компонентов [22]. Затем был проведен расчет фазового равновесия пластовой нефти при заданных термобарических условиях на основе уравнения состояния многокомпонентной углеводородной системы [23-32]. В результате получены зависимости объемной доли выпавших АСПО от температуры и давления системы (рис. 3). Таким образом выявлено, что при забойном давлении выше 9 МПа риск выпадения АСПО в ПЗП минимален. В ходе вычислений было использовано большое количество коэффициентов, взятых по аналогии, методом корреляции или из литературы. В дальнейшем планируется проведение расширенной программы лабораторных экспериментов для подтверждения используемой модели. Рис. 3. Зависимость объемной доли выпавших АСПО от давления для пласта Для прямого расчета возможности выпадения органических отложений и сопутствующих процессов, влияющих на изменение ФЕС, использована модель, учитывающая фильтрацию водной фазы и изменение массы породы и отложений солей [33, 34]. Качественная модель определяет, что происходит с солевой компонентой при текущих термобарических условиях (в зависимости от коэффициента термодинамической разрешенности) [35]. Количественная модель представлена системой уравнений, которая решалась численно с использованием разностной схемы, где первое уравнение - уравнение сохранения массы для соли, второе - уравнение неразрывности для нефти, третье - уравнение неразрывности для воды, четвертое - уравнение сохранения массы для породы (скелета). где ε - пористость, доли ед.; ω - безразмерная концентрация соли в воде, доли ед.; S - водонасыщенность, доли ед.; α - коэффициент массопереноса, 1/с; ρw, ρsalt - плотность воды и соли соответственно, кг/м3; Vw, Voil - скорость фильтрации воды и нефти соответственно, м/с. В результате получены профили проницаемости и доля солей, которые выпали в осадок в ПЗП при изменении термобарических условий в результате притока к добывающей скважине (рис. 4). Основные соли, образующиеся в ПЗП с учетом всех известных данных об объекте разработки, это ангидрит и малая доля кальцита. а б Рис. 4. Результаты моделирования изменения ФЕС ПЗП добывающей скважины при эксплуатации: распределение массы неорганических отложений (а) и проницаемости (б) в ПЗП по результатам моделирования разных промежутков времени Распределение доли выпавших отложений и проницаемости было рассчитано для разных временных периодов, разных ФЕС и различных режимов работы скважин (величина забойного давления и депрессия). Полученные результаты были обработаны для получения коэффициентов к зависимости скин-фактора от времени в соответствии с методикой Чиркова - Михайлова [36]. Полученные коэффициенты и зависимости для оценки динамики скин-фактора были учтены при проведении гидродинамических расчетов. Определение плотности сетки скважин Выбор эффективных систем разработки и оптимальных плотностей сеток скважин, обеспечивающих рентабельную разработку, основывается как на опыте разработки месторождений-аналогов, так и на результатах двух-, трехмерного математического моделирования процесса разработки исследуемого объекта. Авторами многочисленных исследований доказано [37-40], что при сложном геологическом строении, в условиях неоднородности низко- и среднепроницаемых коллекторов наибольшая продуктивность и высокие технико-экономические показатели достигаются при использовании площадных систем заводнения. В настоящее время все большее применение находят системы разработки газонефтяных залежей с использованием скважин с горизонтальным окончанием (ГС), позволяющие активизировать разработку трудноизвлекаемых запасов нефти в условиях залегания нефти между газом и водой [41-43]. В целом накопленный промысловый опыт эксплуатации ГС дает основания считать, что система горизонтальных скважин является наиболее эффективной и рациональной технологией разработки месторождения для условий коллекторов исследуемой группы. Но в связи с неоднородностью и невыдержанностью коллектора (рис. 5) горизонтальные скважины сами по себе не могут обеспечить достаточный уровень охвата, поэтому было принято решение использовать дополнительно гидроразрыв пласта (ГРП). Первоочередным участком вовлечения в разработку является чисто нефтяная зона, и использование ГРП позволяет вскрыть все пропластки, тем самым увеличить выработку запасов. Рис. 5. Разрез геологической модели с востока на запад по целевому пласту Выбор оптимальной системы разработки проводился с учетом следующих условий: изученность геологического строения объектов, фильтрационно-емкостных свойств пластов, физико-химических характеристик пластовых жидкостей, режимов работы пластов и скважин, сложившейся системы разработки, результатов анализа разработки, степени выработанности и структуры остаточных запасов нефти, опыта разработки залежей со сходными характеристиками, наличия агентов воздействия для реализации проектируемой системы, максимально возможного охвата воздействием и эффективного дренирования пластов. В настоящее время геологическое строение и свойства продуктивных пластов месторождения изучены недостаточно для ввода запасов нефти в промышленную разработку, поэтому на данном этапе производится предварительный выбор оптимальной системы разработки пластов с использованием вероятностной геологической модели, которая включает в себя несколько реализаций. Для ранее выбранных реализаций геологической модели р10-р50-р90 перед началом гидродинамических расчетов была выполнена адаптация фактической работы имеющихся скважин для подтверждения их валидности и возможности восстановления исторических данных. На адаптированных моделях были рассчитаны варианты (р10-р50-р90) с различными системами размещения скважин (рис. 6). Основные параметры, которые использовались при оптимизации системы разработки, сводились к перебору тех показателей, что представлены в таблице [44]. Варьируемые параметры модели подбора оптимальной системы разработки Параметр Вариант Система разработки 5-точечная Рядная - - Азимут сетки скважин Вдоль стресса Поперек стресса - - Площадь сетки скважин (ПСС), га/скв 96 125 164 196 Длина ГС, м 1200 1400 1600 Количество ГРП 10 12 14 Срок отработки нагнетательных скважин, мес. 1 2 4 6 Сравнение показателей сводилось к получению накопленной добычи, но так как данный показатель не всегда демонстрирует оптимум с экономической и технологической точек зрения, была применена упрощенная экономической модель для уточнения дисконтированного дохода от реализации проекта (NPV) [45, 46] (рис. 7). Графическое отображение финальной системы представлено на рис. 8: рядная сетка со смещением; длина горизонтального ствола 1200 м с 14 стадиями ГРП, расстояние между рядами - 500 м, расстояние между скважинами - 450 м. Выделенный тип системы разработки актуален только для пилотного участка залежи без газовой шапки и подстилающих водоносных пропластков. Рис. 6. Определение оптимальной длины горизонтального участка скважин и плотности сетки скважин: Lоптим - оптимальная длина горизонтального участка ствола скважины, вскрывающего пласт-коллектор; Sоптим - оптимальная площадь, приходящаяся на одну скважину в сетке скважин Рис. 7. Сравнение накопленной дисконтированной добычи и NPV вариантов сетки скважин со скважинами длиной 1400 и 1600 м Рис. 8. Финальный вариант оптимальной сетки скважин Заключение Рассмотренное месторождение, помимо наличия галита в поровом пространстве нефтенасыщенного коллектора, осложнено еще многими факторами: начиная с геологических и закачивая аномальными свойствами пластовой воды. После проведения исследований и их обобщения с пониманием всех осложняющих факторов были выполнены лабораторные и вычислительные эксперименты, направленные на нахождение эффективного и экономически выгодного способа разработки месторождения. На основе информации, полученной в ходе программы лабораторных исследований, с привлечением геологического и гидродинамического моделирования проведены вероятностные расчеты, учитывающие неопределенности на текущем этапе изучения объекта. Были учтены геологические риски, риски, возникающие при эксплуатации скважин, проведены многовариативные гидродинамические расчеты и с использованием экономической модели выбрана наиболее устойчивая система разработки для пилотного участка залежи.

About the authors

Saidabror B. Komalov

Author for correspondence.
Email: komalov@me.com
2 21st line, Vasilyevsky island, Saint Petersburg, 199106, Russian Federation

PhD student at the Department of Reservoir Engineering

Andrey A. Maltsev

Email: Maltsev.pstbox@gmail.com
2 21st line, Vasilyevsky island, Saint Petersburg, 199106, Russian Federation

PhD student at the Department of Reservoir Engineering

Georgy Yu. Shcherbakov

Email: Shcherbakov.gu@gazpromneft-ntc.ru
75-79, building D, Moika river embankment, Saint Petersburg, 190000, Russian Federation

Head of the Direction

References

Statistics

Views

Abstract - 235

PDF (Russian) - 41

PDF (English) - 72

Refbacks

• There are currently no refbacks.