Conceptual Geological and Hydrodynamic Model of the Famennian-Tournaisian Reservoir as a Tool for Predicting the Effectiveness of the Reservoir Pressure Maintenance System, using the Example of the Sukhareva Field

Abstract


The paper outlines the technology for constructing a new conceptual geological model taking into account the structural features of the Famennian-Tournaisian deposit (T-Fm formation), which is represented by an organogenic reef structure of Late Devonian age, overlain by Paleozoic enclosing structures. This approach represents the distribution of a grid of layers of a geological model according to sedimentation processes. Based on a three-dimensional digital geological model, a geological and hydrodynamic model was created and adjusted to actual development indicators. When adapting the model to the actual dynamics of reservoir pressure, zonal features associated with the distribution of filtration and reservoir properties were identified. The dynamics of water cut were adjusted based on the results of geological and field analysis, as a result of which the source of water cut was determined for each well. Based on the geological and hydrodynamic model adjusted to the actual development indicators, forecast options were calculated: basic - at current levels of fluid production and taking into account geological and technical measures in accordance with the approved industry development program. The author’s version was calculated with optimization of planned activities, which made it possible to stabilize the falling dynamics of reservoir pressure and obtain additional oil production. The model construction technology is recommended for use in fields confined to organic reef structures of the Perm Kama region and adjacent regions of the Volga-Ural and Timan-Pechora oil and gas provinces.

Full Text

Введение Действующим проектным документом (подсчет запасов нефти и газа - 2014 г. и технологическая схема разработки - 2015 г.) предусмотрена площадная система разработки объекта в основном горизонтальными добывающими скважинами (16 скважин из 19) с применением внутриконтурного заводнения (8 нагнетательных скважин). По состоянию на 01.01.2023 наблюдается тенденция снижения пластового давления с закономерным ростом уровня отборов жидкости (рис. 1). На рис. 1 четко видны два интервала снижения пластового давления: первый интервал медленного снижения до давления насыщения (11,98 МПа), обусловленный вероятно деформацией трещин с влиянием законтурной области и действующей системы поддержания пластового давления (ППД) и второй интервал быстрого снижения после давления насыщения, обусловленный, вероятно, деформацией трещин и отсутствием влияния законтурной области. Забойное давление снизилось до 5-6 МПа и стало ниже давления насыщения на 48-50 %, что обусловило отклонение в 2022 г. добычи нефти на 14,0 % (проект - 146,9 тыс. т, факт - 170,6 тыс. т). Добыча жидкости выше проектного уровня на 5,2 % (проект - 176,2 тыс. т, факт - 185,3 тыс. т). Уровни закачки значительно отстают от проектного значения, отклонение составили 43,3 % (проект - 231,1 тыс. м3, факт - 131,1 тыс. м3) ввиду отставания фонда нагнетательных скважин (проект - 7 скважин; факт - 4 скважины). Для того, чтобы сохранить энергетический потенциал залежи и для более равномерной выработки запасов необходима реализация системы ППД [1, 2]. Очевидно, возможности существенного прироста добычи нефти по эксплуатирующимся скважинам практически исчерпаны, поэтому организация системы ППД в условиях систематического «недоввода» новых скважин (и даже при полном проектном вводе новых скважин) позволит приблизиться к проектным уровням добычи нефти в 2023-2024 гг. Предпосылки к созданию геологической модели Предпосылкой к созданию новой концептуальной геологической модели является проблема настройки геолого-гидродинамической модели на фактические показатели разработки [3-6], которые связаны с особенностями строения залежи. Залежь пласта Т-Фм является органогенный рифовой постройкой позднедевонского возраста, перекрытой палеозойскими структурами облегания (рис. 2). Этаж нефтеносности более 300 м, количество геологических запасов углеводородов (УВ) категории АВ1 составляет 9,38 млн т, извлекаемые - 3,189 млн т. На месторождении пробурено 78 скважин, из них в 5 скважинах отобрано 771 м керна. В текущей реализации геологической модели (ГМ) нарезка слоев сетки характерна для пластовой залежи (рис. 3), без учета особенностей геологического строения органогенный рифовой постройки. Упрощенный подход к моделированию органогенной рифовой постройки не позволяет воспроизвести фильтрационные процессы, характерные для массивной залежи: образование конусов обводнения от подошвы и повышение уровня водонефтяного контакта (ВНК) по всей площади. Также нарезка сетки может прямым образом повлиять и на корректность распределения свойств в межскважинном пространстве, что, в свою очередь, влияет на количество запасов нефти (рис. 4). Рис. 1. Динамика пластового давления. Месторождение им. Сухарева. Пласт Т-Фм Рис. 2. Фрагмент вертикального среза куба по данным 3D-сейсморазведки Рис. 3. Разрез из геолого-гидродинамической модели на примере куба нефтенасыщенности Рис. 4. Схематичное представление распределения коллектора для пластовой и массивной залежи Поэтому принято решение детальнее рассмотреть особенности построения геологических моделей органогенных рифовых залежей. Принцип выбора нарезки слоев для геологического моделирования органогенных рифовых построек Обзор особенностей геологического 3D-моделирования в карбонатных и трещинных резервуарах, установленных К.Е. Закревским (высокие коэффициенты нефтенасыщенности (Кн), гидрофобизация пород, отсутствие увеличения Кн при удалении от поверхности ВНК и отсутствие работоспособности зависимости «пористость - проницаемость), позволяет утверждать, что наиболее оптимальным вариантом нарезки слоев для органогенных рифовых массивов, по мнению В.А. Жемчуговой, является вариант пропорциональной нарезки, поскольку он учитывает разную скорость роста центральной и краевых частей рифовой постройки за одно и то же геологическое время [7-10] (рис. 5). Однако данный подход визуально характеризует структуру облекания, а не органогенную постройку, и создает сложности при настройке падения пластового давления в залежи из-за наличия гидродинамической связи верхних слоев с нижней водонасыщенной частью пласта [11, 12]. Рассмотрен подход c горизонтальной нарезкой [7], который используется при недостаточном количестве керна и неполным комплексом ГИС (рис. 6). Визуально данный подход лучше описывает процесс фильтрации в карбонатной залежи [13]. В идеальных условиях для расчленения органогенной постройки необходимо выполнение детальной литологической корреляции, где нарезка слоев выполняется согласно стратиграфическим границам, но с учетом наличия поверхностей несогласия, например, когда кровля рифовой постройки выходила выше уровня моря или происходило обрушение постройки на флангах [11], а также направлений диагенетических процессов [14-16]. Данный подход требует высоких трудозатрат и достаточного объема исходной информации. Создание трехмерной геологической модели Исходными данными для построения ГМ [17-20] служили результаты интерпретации 3D-сейсморазведки, бурения 78 скважин, данные подсчета запасов, результаты интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС) (стратиграфические границы пласта, границы проницаемых прослоев, характер насыщения коллектора, количественные определения фильтрационно-емкостных свойств пород-коллекторов (ФЕС) (Кп - 0,08 доли ед., Кпр - 2 мД, Ков - 0,09 доли ед.), результаты исследований керна, данные инклинометрии, альтитуд и координат устьев скважин, уравнения петрофизических зависимостей, и качественные (описания) исследования керна, карты эффективных и нефтенасыщенных толщин 2D (из отчета по подсчету запасов). Сводные таблицы подсчетных параметров и запасов УВ. Определение области моделирования Областью моделирования выбрана фаменско-турнейская залежь в пределах позднедевонской рифовой постройки, мощность которой в центральной части по данным 3D-сейсморазведки изменяется от 470 до 570 м. На структурной карте (рис. 7) выделены границы области моделирования на абсолютной отметке -1938 м (определено экспертно), выше которой начинается резкий набор высоты структуры. Построение структурной модели Для моделирования использована структурная поверхность ОГIIП (отождествленная с кровлей пласта Т-Фм) из ранее построенной ГМ [21-23], создание которой осуществлялось с использованием модуля Classic structure методом стратиграфического моделирования (Stratigraphic modeling). Для структурных построений выбран размер ячеек по латерали 50 на 50 м, исходя из размеров месторождения и разбуренности структуры. Рис. 5. Пропорциональная схема нарезки слоев для органогенной рифовой постройки [7] Рис. 6. Горизонтальная схема нарезки слоев для органогенной рифовой постройки [7] Рис. 7. Структурная карта по кровле пласта Т-Фм с выделенной областью моделирования Выбор объемной сетки параметров модели Для создания геологической модели выбран тип сетки Corner point. Данный тип сетки характеризуется тем, что представляет собой гибкую систему, где размер ячеек варьируется, хорошо подходит для моделирования залежей, имеющих высокие амплитуды структур [2, 7, 24]. Необходимо отметить, что ранее построенная геологическая модель создана без разделения на турнейский и фаменский пласты. При этом, согласно исследованиям керна по скважинам 1-5, в сводовой части рифа отложения турнейского яруса представлены породами косьвинского горизонта с мощностью от 1 до 5 м. В табл. 1 представлена информация по толщинам турнейского пласта. Таблица 1 Общая и эффективная толщина турнейского пласта Номер скважины Интервал, м Общая толщина, м Эффективная толщина, м 1 2171,84 - 2175,87 4,0 0,7 2 2832,50 - 2837,50 5,0 1,0 3 2432,00 - 2435,00 3,0 0,0 4 2621,50 - 2623,00 1,5 0,0 5 2683,50 - 2684,50 1,0 0,0 Таблица 2 Описание трехмерных сеток продуктивных пластов Пласт Тип сетки Размер ячейки по площади, м Число слоев Размер ячейки по толщине, м Число активных ячеек Т Corner point 50×50 146 0,5 9 586 205 Фм 610 Сложное строение порового пространства карбонатных пород, являющееся следствием изменчивости термобарических условий, существовавших на различных стадиях преобразования осадка в горную породу, а также тектонических движений земной коры, особенно ярко отразилось на тесноте связи проницаемости пород с их пористостью [19, 25-28]. Связь между проницаемостью карбонатных пород с их открытой пористостью значимая, но довольно слабая (рис. 8, б). Коэффициент корреляции изменяется от 0,408 до 0,544. Такая неуверенная корреляция обусловлена различием структур порового пространства. В то время как зависимость газопроницаемости от величины открытой пористости (рис. 8, а) для карбонатных пород турнейского возраста с поровым типом структуры порового пространства характеризуется коэффициентом корреляции, равным 0,898 [29-31]. В силу разного генезиса турнейского и фаменского пластов [32, 33] принято решение разделить их путем создания мультисетки. При этом отстроить фаменскую залежь как тело органогенной постройки с параллельной нарезкой слоев от подошвы пласта, а турнейскую - структурой облекания параллельно кровле ОГ IIП. Обе подсетки с постоянным размером слоя 0,5 м. Описание сеток для пластов приведено в табл. 2. Разрез по созданной объемной мультисетке представлен на рис. 9. Осреднение скважинных данных Под осреднением скважинных данных понимают перенос на ячейки 3D-сетки информации по скважинам, которая впоследствии служит основой для литологического и петрофизического моделирования. Скважинные данные в формате, пригодном для использования в IRAP RMS, содержат кривую стратиграфии (new_log), дискретную кривую насыщения (XN), кривые коэффициентов пористости, нефтенасыщенности и проницаемости (KP, KN, KPR), кривые непрерывной и дискретной литологии (DEFINTERV, new_LITO). При распределении параметра литологии на геологическую сетку использовался стохастический метод индикаторного моделирования RMS Indicators (SIS Sequential Indicator Simulation), который позволяет получить дискретный куб распределения коллекторов на основании вероятностного распределения той или иной фации с использованием данных вариограммного анализа для каждой фации. В данном случае выполнялось распределение фации коллектор (код «1»), а фация вмещающая - неколлектор (код «0»). Выполнить анализ (рис. 10) соответствия распределения доли коллектора в геологической сетке с осредненными скважинными данными возможно в сравнении геолого-статистических разрезов (ГСР). а б Рис. 8. Зависимость коэффициентов пористости и проницаемости для карбонатных пород пластов Т (а) и Фм (б) по скважине № 1 Рис. 9. Разрез по созданной объемной мультисетке Рис. 10. Сравнение геолого-статистических разрезов по доле коллектора скважинных данных BW и куба литологии в геологической модели Рис. 11. Гистограмма распределения по коэффициенту пористости пород-коллекторов пласта Т-Фм Рис. 12. Гистограмма распределения пород-коллекторов по коэффициенту нефтенасыщенности пласта Т-Фм Таблица 3 Петрофизическая зависимость газопроницаемости от пористости для пласта Т-Фм Кп = f(Кпрг) Диапазон изменения Кпр, мД / среднее значение параметра Кпр = 0,02e0,5549∙Кп 0,12-413,90/38 Рис. 13. Карта общих толщин отложений турнейского возраста Сравнение ГСР по литологии выполняется лишь в области дальнейшего моделирования (нефтенасыщенная + водонасыщнная части разреза на 15 м ниже ВНК). После литологического моделирования следует этап петрофизического моделирования, целью которого является определение значений петрофизических параметров продуктивных пластов. Куб коэффициента пористости KP продуктивных пластов C1t-D3fm (пласт Т-Фм) рассчитан с помощью модуля Petrophysical Modelling в пределах куба литологии, определенного как коллектор, с применением алгоритма стохастического распределения Simulation (SGS subgrid scales). На рис. 11, 12 представлены гистограммы распределения коэффициентов пористости и нефтенасыщенности по данным РИГИС, осредненным данным и 3D-параметра. В целом распределение параметров по данным РИГИС, осредненных сведений и данных 3D имеет удовлетворительную сходимость. Основные отклонения связаны с тем, что в расчете использован весь фонд скважин, в том числе с учетом скважин с горизонтальным проложением, в результате чего могут возникать погрешности при осреднении. Коэффициент абсолютной газопроницаемости распределен по петрофизическим зависимостям от открытой пористости в пределах пород, обозначенных как коллектор Кп = f(Кпрг). Полученные значения коэффициента проницаемости приведены в табл. 3. Для анализа отдельно созданного региона турнейского пласта построена карта общих толщин (рис. 13). В сводовых частях залежи отмечается либо отсутствие отложений, либо толщины, не превышающие 1 м. При уменьшении высоты рифа толщина турнейского пласта увеличивается до 5 м и более. За контуром нефтеносности на склонах рифа предполагается увеличение толщины турнейских отложений до 60 м (получено в результате экстраполяции по причине отсутствия скважин за пределами органогенной рифовой постройки). В табл. 4 представлено сопоставление подсчетных параметров и величин геологических запасов, полученных в процессе подсчета запасов и на ГМ. По сравнению с исходной ГМ нефтенасыщенная толщина уменьшилась на 2,4 %, и, как следствие, геологические запасы нефти уменьшились на 4 %. Изменения произошли за счет изменения типа формы нарезки сетки, что, в свою очередь, повлияло на распределение параметра литологии по площади и разрезу. Ремасштабирование геологической основы Для выполнения этапа работ по созданию ГГДМ необходимо выполнить ремасштабирование геологической основы по причине значительного количества Таблица 4 Параметры и величины геологических запасов, полученные в процессе подсчета запасов на ГМ Параметр ПЗ (2014) ГМ 2022 ГМ с учетом органогенной постройки Отклонение от ГМ 2022, % Кп, доли ед. 0,08 0,10 0,10 0,0 Кн, доли ед. 0,91 0,91 0,91 0,0 Нэфф. н., м 10,1 8,3 8,1 2,4↓ Площадь, тыс. м2 16 502 16 734 16 681 0,0 Запасы, тыс. т 8 927 9 364 8 988 4,0↓ активных ячеек (611 тысяч), даже с учетом только области исследования (нефтнасыщенная + водонасыщнная части на 15 м ниже ВНК). Расчет ГГДМ на геологической основе с количеством активных ячеек свыше 150 тысяч требует высоких производственных мощностей и значительного временного ресурса. Ремасштабирование выполнено автоматически с помощью плагина в Irap RMS. На рис. 14 представлен ГСР по коэффициенту пористости для анализа сохранения геологической неоднородности по разрезу. Количество активных ячеек по результатам ремасштабирования составило 123 тысячи активных ячеек, что удовлетворяет требованиям для продолжения выполнения следующего этапа работ создание ГГДМ. Создание геолого-гидродинамической модели Расчеты на ГГДМ выполнены в программном комплексе Tempest more 2022.2 компании AspenTech. Действующая ГГДМ исследуемого объекта выполнена в рамках актуализации ГМ в 2022 г., настроена под требования интегрированного моделирования и имеет хорошую сходимость с фактическими показателями разработки. В силу того, что в рамках договорных обязанностей практически все ГГДМ, созданные специалистами, имеют удовлетворительную настройку по интегральным показателям, однако при отсутствии детальной проработки геологических особенностей залежи неточно воспроизводятся процессы вытеснения нефти. В качестве примера рассмотрим действующую ГГДМ, подъем уровня ВНК характерен для пластовых залежей (рис. 15), хотя сама залежь представляет собой органогенную рифовую постройку, обводнение которой осуществляется от подошвы. Поэтому возникают ситуации, когда прогнозируемые показатели на ГГДМ не подтверждаются. В текущей реализации модели по базовому варианту наблюдается резкое падение уровней добычи жидкости (рис. 16), в данном случае можно предполагать некорректную настройку энергетического состояния. Подготовка исходной информации Подготовка исходной информации для создания ГГДМ-один из важнейших этапов, требующий наличия компетенции специалиста по моделированию в смежных областях, необходимой для анализа и верификации данных. Для создания ГГДМ используется: · геологическая основа после ремасштабирования: геологическая сетка, кубы распределения: доли коллектора, коэффициента пористости, коэффициента нефтенасыщенности, коэффициента проницаемости. Данная информация выгружена из созданной в рамках работы ГМ; · данные о начальных свойствах пласта: PVT-свойства, кривые ОФП, данные о анизотропии коллектора, сжимаемости порового пространства, ВНК. Вся информация использована из действующей ГГДМ; · информация о фактических показателях разработки: дебиты жидкости, нефти, растворенного газа, замеры пластового и забойного давлений. Вся информация использована из действующей ГГДМ + добавлена история за период 01.09.2022 - 01.03.2023. Рис. 14. Геолого-статистический разрез по коэффициенту пористости Рис. 15. Разрез куба нефтенасыщенности в действующей ГДМ объекта Т-Фм Рис. 16. График динамики дебитов жидкости/нефти. Факт + базовый вариант Отказ от модели двойной пористости и проницаемости Для создания модели двойной пористости и проницаемости [33-36] требуются значительные вычислительные мощности в силу увеличения скорости счета за счет удвоения сетки (все свойства задаются как для порового коллектора, так и для трещинного). Высокая неопределенность исходных данных: Таблица 5 Условия для плотных прослоев «пласта неколлектора» Параметры Доля коллектора, доли ед. Кп, доли ед. Кпр, мД Кн, доли ед. Кон, доли ед. Квыт, доли ед. Условия 0,09 0,01 0,5 0,904 0,700 0,226 Таблица 6 Сравнение геологических запасов нефти, полученных при подсчете запасов и геологической модели Относительно Балансовых (ПЗ 2014) ГМ (2022) Изменение геологических запасов нефти, тыс. т. +149 -288 % +1,6 -3,2 Рис. 17. Разрез ГГДМ на примере куба распределения доли коллектора (NTG) Рис. 18. Карта распределения проницаемости по результатам адаптации ГГДМ пласта Т-Фм Рис. 19. Карта разницы распределения проницаемости в ГМ и итоговой ГГДМ пласта Т-Фм · распределение охвата трещиноватостью по площади и разрезу (специальные исследования керна и ГИС - выполнено 6 исследований); · определение параметра sigma (связь «матрица - трещина»); · определение значений трещинной проницаемости и направления трещиноватости. Реализован вариант создания данной модели, время расчета составило 72 ч, однако дальнейшие работы по настройке модели прекратились в силу ее нецелесообразности. Учет наличия плотных прослоев («неколлекторов») Исследуемый объект имеет высокий коэффициент расчлененности (геолого-физическая характеристика - 12,6) и сложный тип коллектора с наличием как поровой, так и трещинной составляющих порового пространства [34-37]. Таким образом, в процессе фильтрации могут участвовать не только выделенные пласты-коллекторы по ГИС, ограниченные по субъективному граничному значению пористости (для Т-Фм - 3 %), но и вся остальная часть залежи. Наличие проницаемых прослоев ниже граничного значения пористости подтверждаются данными исследований керна (Кпр до 200 мД). В работе [2] описывается проблема взаимодействия специалистов различных научных дисциплин при создании проектных технологических документов. Для решения данных проблем необходимо создание мультидисциплинарных команд со специалистами широкого профиля. Также утверждается, что необходим переход от традиционной концепции абсолютного (абстрактного) порового пространства (АПП), базирующийся на классических дифференциальных уравнениях, к новой концепции эффективного порового пространства (ЭПП). Концепция ЭПП предполагает учет «неколлекторов» при геолого-гидродинамическом моделировании [7]. В данной модели задан «неколлектор» во всех ячейках с пористостью ниже граничного значения 3 % (рис. 17). В табл. 5 представлены условия, заданные для «пласта-неколлектора». Геологические запасы нефти в «неколлекторе» составляют 88 тыс. т, что равно 1 % от геологических запасов нефти в залежи, а извлекаемые - 20 тыс. т, что, в свою очередь, не превышает 0,4 % от извлекаемых запасов нефти в целом. Таким образом, объем запасов с учетом «неколлектора» не превышает ограничения в 5 % относительно требований временного регламента по приемке проектно-технологических документов (табл. 6). При этом «неколлектор» не оказывает влияния на коэффициент вытеснения, но увеличивает коэффициент извлечения нефти (КИН) за счет лучшей связанности проницаемых пропластков, что повышает коэффициент охвата. Адаптация ГГДМ Настройка ГГДМ на фактические показатели разработки имеет множество инструментов, но понимание необходимости применения тех или иных опций требует проведения геолого-промыслового анализа и знаний особенностей процессов фильтрации флюидов в пласте [38-41]. Одной из главных установок авторов для настройки скважин на фактические показатели разработки являлось минимальное вмешательство в изменение параметра сообщаемости «скважина - пласт» [42-46]. Данная опция создана для моделирования процессов ухудшения призабойной зоны пласта, но часто используется в качестве инструмента для закрытия тех или иных интервалов для получения лучшей сходимости с фактическими показателями [47, 48]. На первом этапе выполнена настройка динамики пластового давления и отборов жидкости с помощью двух основных инструментов - аквифер (настройка активности влияния законтурной области) и модификации куба проницаемости. В ходе настройки наибольшим модификациям в сторону увеличения подверглась юго-западная часть залежи в районе скважины № 2, 119 (рис. 18, 19). Данный район характеризуется лучшей продуктивностью добывающих скважин. Относительно принятого для проектирования значения проницаемость увеличена в 26 раз, а исходного куба из ГМ в 2 раза (табл. 7). В ходе настройки пластового давления определено три района с различной динамикой, что в большей степени связано с зональной неоднородностью распределения проницаемости, причем как трещинной, так и поровой. На рис. 20 представлена карта изобар с отображением накопленных отборов жидкости и выделенных районов. Район № 1 Территориально район № 1 является западной частью залежи, согласно сейсмофациальному анализу 2014 г. относится к фации рифового гребня. Имеет высокий процент отбора от накопленной добычи нефти - 39 %, что составляет 447 тыс. т. Характеризуется сложной динамикой пластового давления для настройки в ГГДМ (рис. 21). Для района характерен резкий темп падения пластового давления с начала разработки по 2020 г. со стабилизаций на уровне 6 МПа, что ниже давления насыщения на 5 МПа, а начального - на 15,5 МПа. Вероятно, в фильтрации до 2020 г. участвует трещинная составляющая, а с 2020 г. по текущий момент, после смыкания трещин, поровая [49, 50]. Данный процесс смоделирован при помощи опции KVSP, которая представляет собой зависимость проницаемости от пластового давления. Зависимость получена в результате многовариантных расчетов до получения необходимой динамики (рис. 22). Анализируя график зависимости множителя проницаемости от пластового давления, можно сделать вывод, что трещинная составляющая, участвующая в процессе фильтрации района № 1, составляет 90 %. Также необходимо отметить отсутствие или слабое влияние законтурной области. Район № 2 Расположен в центральной части залежи, согласно сейсмофациальному анализу 2014 г. представлен обломочными отложениями внутририфового шлейфа, на который приходится основной объем добычи нефти 57 %, что составляет 616 тыс. т. Фактические замеры пластового давления имеют линейную динамику падения (рис. 23), что говорит о наличии связи с законтурной областью и влиянии системы ППД, лучших ФЕС, чем в районе № 1 (вероятно, меньше трещинная составляющая). Только в данном районе присутствуют скважины с обводненностью выше 10 % - скважины № 4, 116 (рис. 24). Из рассмотрения удалена скважина № 319, которая обводнена в результате некачественного ГРП. В ходе проведенного геолого-промыслового анализа выявлено, что источник обводнения скважины № 4 - конус подошвенной воды. Фронт закачки достиг забоя скважины № 116 от нагнетательной скважины № 319. Таблица 7 Сравнение проницаемости ГМ и ГДМ Параметр ГФХ ГМ ГГДМ Отклонение от ГМ, % Проницаемость, мД 2 38 83 54 Рис. 20. Карта изобар (ГГДМ)+накопленные отборы по пласту Т-Фм Рис. 21. График динамики пластового давления. Район № 1. Пласт Т-Фм Рис. 22. График зависимости множителя проницаемости от пластового давления. Пласт Т-Фм Рис. 23. График динамики пластового давления. Район № 2. Пласт Т-Фм Рис. 24. Карта и разрез текущей нефтенасыщенности на 01.2020. Пласт Т-Фм а б Рис. 25. Теоретический график Чена, характеризующий прорыв воды: а - от нагнетательной к добывающей скважине; б - в результате конусообразования а б Рис. 26. График Чена: а - по скв. №116. Пласт Т-Фм; б - по скв. №4. Пласт Т-Фм Рис. 27. График динамики пластового давления. Район № 3. Пласт Т-Фм Рис. 28. График результатов адаптации и кроссплот по накопленной добыче нефти по скважинам. Пласт Т-Фм Рис. 29. Карта плотности подвижных запасов нефти на 01.01.2023. Вариант ОПР Таблица 8 Мероприятия программы ОПР № скважины Год проведения ГТМ 2 2024 Перевод по закачку 118 2025 Перевод по закачку 319 2024 ГРП 1 2027 Ввод новой нагнет.+ГРП 3 2029 ГРП 4 2033 ГРП Таблица 9 Скорректированная программа рекомендуемых ОПР Скв. Год ГТМ Оптимизация 2 2024 Перевод под закачку + Увеличение закачки до 160 м3/сут 118 2025 Перевод под закачку Отказ 319 2024 ГРП Отказ + отключение в 2024 г. 1 2027 Ввод новой нагнет. + ГРП + Перенос на 2025 год + увеличение закачки до 150 м3/сут 3 2029 Перевод под закачку + ГРП + Перенос на 2024 г. 4 2033 ГРП Отказ 325 2024 - ГРП + увеличение закачки до 220 м3/сут Данные предположения подтверждаются графиками Чена (рис. 25, 26), представляющими собой зависимость водонефтяного фактора и производной данной зависимости в логарифмических координатах от времени. Район № 3 Разработка данного района ведется с 2020 г. с помощью четырех скважин, две из которых нагнетательные. Накопленная добыча нефти на 01.01.2023 составляет 51 тыс. т, что составляет 4 % от общей. График динамики пластового давления представлен на рис. 27. В силу небольшого периода разработки данного района выполнить анализ динамики пластового давления не представляется возможным, однако начальные замеры в диапазоне от 12-16 МПа говорят, что органогенный рифовый массив представляет собой единую гидродинамическую систему. Результаты адаптации ГГДМ Результатом этапа является настроенная на фактические показатели разработки ГГДМ на основе новой концептуальной геологической модели с учетом фильтрационных особенностей залежи. Результаты адаптации ГГДМ представлены на рис. 28. Отклонение по накопленной добыче нефти от фактической составляет 1,5 %. Данная ГГДМ позволяет выполнять корректные расчеты прогнозных вариантов. Расчет прогнозных вариантов В силу того, что последний проектный документ по месторождению выполнен в 2015 г. и размещение проектных скважин не совпадает с фактическим, за основу расчетов прогнозных вариантов взят план геолого-технических мероприятий согласно программе отраслевой программы развития (ОПР) на 2024- 2033 гг. (табл. 8). Необходимо отметить, что все планируемые мероприятия нацелены на усиление действующей системы ППД. Ограничения для расчетов прогнозных вариантов в условиях падающей добычи нефти по действующим скважинам и уже фактическому падению пластового давления ниже насыщения: · добывающие скважины: - отпущенный дебит по жидкости (максимальный исторический дебит по жидкости - как ограничитель потенциала); - средняя депрессия за последние 3 месяца; Рис. 30. График основных показателей разработки пласта Т-Фм Рис. 31. Торнадо-диаграмма по накопленной добыче нефти Рис. 32. Карта плотности подвижных запасов нефти на 01.01.2023. пласт Т-Фм. Вариант оптимизационный Рис. 33. График сравнения основных показателей разработки оптимизационного и варианта ОПР · нагнетательные скважины: - средняя приемистость за последние 3 месяца; - забойное давление на уровне давления авто-ГРП (45 МПа). Прогноз выполнен на среднесрочную перспективу на 30 лет, начиная с 01.01.2023. На первом этапе выполнены расчеты базового варианта при текущих условиях разработки и вариант ОПР (рис. 29). По результатам расчета прирост по накопленной добыче нефти в варианте ОПР относительно базового составил 381 тыс. т нефти. Необходимо отметить, что с 2040 г. после стабилизации пластового давления установлен групповой контроль (VREP) по закачке на уровне компенсации 100 % для исключения преждевременного обводнения добывающего фонда и роста пластового давления выше начального (рис. 30). На втором этапе работ при помощи программного комплекса ResView на основе варианта ОПР выполнены многовариантные расчеты (10 вариантов) на прокси-модели с целью поиска оптимальной закачки для каждой скважины. Согласно торнадо-диаграмме, выбран наилучший вариант по накопленной добыче нефти (рис. 31). Однако при расчете на полноценной ГГДМ эффекта от данных мероприятий не выявлено. Поэтому принято решение сформировать вариант за счет корректировки мероприятий в программе ОПР. На третьем этапе с учетом анализа действующего нагнетательного фонда и фильтрационных особенностей скорректирована программа ОПР (табл. 9, рис. 32). Район скважины № 1 и 2 обладает самым худшим энергетическим состоянием, поэтому рекомендуется увеличение плановой закачки по двум скважинам, а также более ранний перевод в 2025 г. под закачку скважины № 1. Отказ от перевода в ППД скважине № 118 связан с тем, что на текущий момент при низком пластовом давлении 5 МПа обводненность продукции составляет 0 %. При организации закачки на скважине № 1 к 2030 г. удается стабилизировать давление в скважине № 118 и дополнительно отобрать 10 тыс. т нефти. Отказ от ГРП в скважине № 319 связан с тем, что фронт воды дошел до забоя скважины № 116, проведение данного мероприятия усугубит сложившуюся ситуацию. С учетом перевода скважины № 3 под закачку рекомендуется отключить в 2024 г. нагнетательную скважину № 319. Дополнительно рекомендуется усилить закачку в восточной части залежи проведением ГРП по скв. №325, что позволит дополнительно отобрать 16 тыс. т нефти из скв. № 328. В целом накопленная добыча оптимизационного выше варианта ОПР на 5 тыс. т, но за счет уменьшения количества мероприятий (один перевод и один ГРП), плюс лучший темп отбора до 2031 г. расчет экономических показателей повысит положительный эффект. По результатам расчетов построен график сравнения оптимизационного и варианта ОПР (рис. 33). Заключение Результатом данной работы является новая концептуальная геологическая модель фаменско- турнейской залежи месторождения с учетом особенностей осадконакопления и фильтрации флюида в процессе разработки. На основе концептуальной ГМ создана ГГДМ и настроена на фактические показатели разработки. Выполнены прогнозные расчеты с учетом мероприятий по оптимизации системы поддержания пластового давления и подготовлены рекомендации. Данный подход рекомендуется использовать для моделирования и проектирования разработки залежей нефти, приуроченных к органогенным рифовым постройкам Пермского Прикамья и сопредельных районов Волго-Уральской и Тимано-Печорской нефтегазоносных провинций.

About the authors

M. Iu. Riabchevskikh

LUKOIL-Engineering LLC

A. S. Galkin

Perm National Research Politechnic University

References

  1. Закиров А.А. Особенности изменения параметров пласта и пластовых флюидов в зависимости от динамики пластового давления // Нефтепромыловое дело. - 2005. - № 6. - С. 25-27.
  2. Восстановление системности в современной нефтегазовой науке / С.Н. Закиров, И.М. Индуский, Э.С. Закиров, И.С. Закиров [и др.]. - Ижевск: Институт компьютерных исследований. - 2011. - Ч. 2. - 484 с.
  3. Захарова А.А. Модели, алгоритмы и программы, развивающие тех-нологию 3D-моделирования нефтегазовых месторождений: автореф. … дис. д-ра техн. наук: 05.13.01: - Томск, 2010. - 35 с.
  4. Майк Р. Карлсон. Практическое моделирование нефтегазовых пластов. - М.: Изд-во Институт компьютерных исследований, 2012. - 944 с.
  5. Руководство пользователя программного продукта IRAP RMS. - 2014.
  6. Дердюга А.В., Ншути М.И. Построение геологической и гидродинамической модели Владимирского месторождения // Отраслевые научные и прикладные исследования. Науки о Земле. КГУ. - 2020. - С. 266-280.
  7. Закревский К.Е. Геологическое 3D-моделирование. - М., 2009. - 376 с.
  8. Жемчугова В.А.Резервуарная седиментология карбонатных отложений. - М.: ЕАГЕ, 2014. - 232 с.
  9. Фанчи Д.Р. Интегрированный подход к моделированию фильтрационных потоков. - М. - Ижевск: Ижевский институт компьютерных иссле-дований, НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2010. - 256 с.
  10. Пороскун В.И. Теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий: автореф. дис. … д-ра геол.-мин. наук; ВНИГНИ. - М., 2006.
  11. Некрасов А.С. Геолого-геофизические исследования карбонатных коллекторов нефтяных месторождений / Перм. ун-т. - Пермь, 2006. - 422 с.
  12. Лебединец Н.П. Изучение и разработка нефтяных месторождений с трещиноватыми коллекторами. - М.: Наука, 1997. - 397 с.
  13. Колганов В.И. Влияние трещиноватости карбонатных коллекторов на показатели разработки при заводнении // Нефтяное хозяйство. - 2003. - № 11. - С. 68-72.
  14. Вилесов А.П., Имамов Р.Р., Путилов И.С. Фациальные комплексы девонской терригенной толщи юго-запада Пермского края // Верхний палеозой России: стратиграфия и фациальный анализ. - Казань: Изд-во Казан. гос. ун-та, 2009. - С. 88-90.
  15. Вилесов А.П. Разнообразие типов трещиноватости в верхнедевонских органогенных постройках Березниковской карбонатной платформы (Пермский край) // Рифы и карбонатные псефитолиты: материалы Всероссийского литологического совещания. - Сыктывкар: Геопринт, 2010. - С. 45-47.
  16. Беляева Н.В., Хипели Р.В. Влияние темпов погружения на формирование коллекторов в карбонатных постройках востока Европейской платформы // Геология и минеральные ресурсы Европейского северо-востока России: материалы XIV Геологического съезда Республики Коми. - Сыктывкар, 2004. - Т. III. - С. 11-12.
  17. Ампилов Ю.П., Барков А.Ю., Яковлев И.В. Значение переобработки данных 3D-сейсморазведки с точки зрения повышения надежности интерпретации и выявления особенностей геологического строения // Геонауки - от новых идей к новым открытиям, SEG-EAGE. - СПб., 2008.
  18. Совершенствование методик построения карт трещиноватости коллекторов / О.И. Буторин, И.В. Владимиров, Р.С. Нурмухаметов, Н.З. Ахметов, Ш.М. Юнусов // Нефтяное хозяйство. - 2008. - № 8. - С. 88-91.
  19. Особенности изучения фильтрационных характеристик ориентированного керна сложнопостроенных карбонатных коллекторов / И.П. Гурбатова, В.В. Плотников, Н.А. Попов, И.В. Сысоев // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2013. - № 9. - С. 79-86.
  20. Тиаб Дж., Доналдсон Эрл Ч. Петрофизика: теория и практика изучения коллекторских свойств горных пород и движения пластовых флюидов / пер. с английского. - М.: ООО "Премиум Инжиниринг", 2009. - 868 с.
  21. Потехин Д.В., Путилов И.С., Галкин В.И. Повышение достоверности геологических моделей залежей нефти и газа на основе усовершенствованной технологии многовариантного трехмерного моделирования// Нефтяное хозяйство. - М., 2014. - № 6. - С. 16-19.
  22. Путилов И.С., Потехин Д.В. Разработка методики многовариантного 3D моделирования с контролем качества реализацией для повышения достоверности геологических моделей // Нефтяное хозяйство. - 2015. - № 1. - С. 15-17.
  23. Козлова И.А., Филькина Н.А., Путилов И.С. Использование методов литолого-фациального анализа для уточнения геологического строения карбонатных залежей месторождений Соликамской депрессии. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-т, 2010. - 35 с.
  24. Черницкий А.В. Методические особенности геолого-математического моделирования залежей в карбонатных коллекторах // Геология нефти и газа. - 1998. - № 3. - С. 39-44.
  25. Экспериментальное изучение фильтрационных свойств анизотропных коллекторов углеводородного сырья / Н.М. Дмитриев, А.Н. Кузьмичев, Н.Н. Михайлов, В.М. Максимов // Бурение и нефть. - 2015. - № 11. - С. 6-9.
  26. Aguilera R. Multiple-rate Analysis for Pressure Buildup Tests in Reservoirs With Tectonic, Regional and Constructional Natural Fractures // SPE Form. - 1987. - Vol. 2, № 3. - Р. 239-252. doi: 10.2118/13827-PA
  27. Гладков Е.А. Особенности разработки трещиновато-кавернозных коллекторов Восточной Сибири // Газовая промышленность. - 2011. - № 8. - С. 36-38.
  28. Гладков Е.А. О полигенной природе формирования углеводородсодержащих трещиновато-кавернозных карбонатных коллекторов // Бурение и нефть. - 2011. - № 10. - С. 16-19.
  29. Interference Testing in Reservoirs With Conductive Faults or Fractures. SPE Reservoir Evaluation & Engineering / M. Abbaszadeh, K. Asakawa, H. Cinco-Ley, H. Arihara // SPE RESERV EVAL ENG. - 2000. - Vol. 3, no. 5. - Р. 426-434. doi: 10.2118/66406-PA
  30. DeSwaan A. Analytic solutions for determining naturally fractured reservoir properties by well testing // Soc. Pet. Eng. J. (June 1976). - 1976. - Vol. 117-122. doi: 10.2118/5346-PA
  31. Kazemi H., Seth M.S., Thomas G.W. The interpretation of interference tests in naturally fractured reservoirs with uniform fracture distribution. - SPEJ, December. - 1969. - Р. 463-472. doi: 10.2118/2156-B
  32. Фортунатова Н.К. Седиментологическое моделирование карбонатных осадочных комплексов / Рос. эколог. федер. информ. агентство. - М., 2000. - 239 с.
  33. Лядова Н.А., Яковлев Ю.А., Распопов А.В. Геология и разработка нефтяных месторождений Пермского края. - М.: ВНИИОЭНГ, 2010. - 335 с.
  34. Odeh A.S. Unsteady-state behavior of naturally fractured reservoirs // Soc. Petrol. Eng. J. - 1965. - Р. 60-66. doi: 10.2118/966-PA
  35. Warren J.E., Root P.J. The behavior of naturally fractured reservoirs // Soc. Petrol. Eng. J. - 1963. - Р. 245-255. doi: 10.2118/426-PA
  36. Вахитова Г.Р., Галин Н.Н., Гумерова А.С. Анализ заводнения продуктивных пластов при наличии пространственной неоднородности // Cборник научных трудов SWORLD по материалам международной научно-практической конференции. - 2011. - Т 13, № 2. - С. 80-90.
  37. Голф-Рахт Т.Д. Основы нефтепромысловой геологии и разработки трещиноватых коллекторов / пер. с англ. Бардиной Н.А., Голованова П.К. - М.: Недра, 1986. - 608 с.
  38. Влияние трещиноватости турнейско-фаменских карбонатных коллекторов на эффективность разработки нефтяных залежей (на примере Сибирского месторождения) / Р.А. Захаров, Т.Ю. Паршина, И.С. Путилов, К.Б. Сопильняк // Пятая уральская молодежная научная школа по геофизике. - Екатеринбург, 2004. - С. 47-50.
  39. Экспериментально-аналитические исследования изменения трещинной проницаемости вследствие смыкания трещин / Ю.А. Кашников, С.Г. Ашихмин, Д.В. Шустов, А.А. Антоненко, Н.Б. Красильникова // Нефтяное хозяйство. - 2013. - № 4. - С. 40-43.
  40. "Проведение геомеханических исследований и создание геомеханических моделей карбонатных продуктивных объектов ООО "ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ" для целей повышения эффективности их разработки" / Ю.А. Кашников, С.Г. Ашихмин, Д.В. Шустов [и др.]. - 2022.
  41. Ашихмин С.Г., Кашников Ю.А., Якимов С.Ю. Теоретико-экспериментальные исследования проницаемости трещиноватых коллекторов // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. - 2012. - № 3. - С. 14-24.
  42. Мордвинов В.А., Поплыгин В.В. Изменение продуктивности добывающих скважин при снижении пластовых и забойных давлений // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 8. - С. 120-122.
  43. Черепанов С.С., Мартюшев Д.А., Пономарева И.Н. Оценка фильтрационно-емкостных свойств трещиноватых карбонатных коллекторов месторождений Предуральского краевого прогиба // Нефтяное хозяйство. - 2013. - № 3. - С. 62-65.
  44. Определение параметров трещиноватости пород на основе комплексного анализа данных изучения керна, гидродинамических и геофизических исследований скважин / С.С. Черепанов, И.Н. Пономарева, А.А. Ерофеев, С.В. Галкин // Нефтяное хозяйство. - 2014. - № 2. - С. 94-96.
  45. Черепанов С.С. Комплексное изучение трещиноватости карбонатных залежей методом Уоррена-Рута с использованием данных сейсмофациального анализа (на примере турне-фаменской залежи Озерного месторождения) // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2015. - № 14. - С. 6-12. doi: 10.15593/2224-9923/2015.14.1
  46. The Fracture Characterization and Fracture Modeling of a Tight Carbonate Reservoir -The Najmah-Sargelu of West Kuwait / Olivier Fonta, Naveen Verma, Saad Matar, Vincent Divry, Hanadi Al-Qallaf // SPE Reservoir Evaluation & Engineering - SPERESERV EVAL ENG. - 2007. - Vol. 10, no. 6. - Р. 695-710. doi: 10.2118/93557-PA
  47. Practical Flow-Simulation Method for a Naturally Fractured Reservoir: A Field Study / Salem Salem, Maged El Deeb, Medhat Abdou, Steef Linthorst, Asnul Bahar, Mohan Kelkar // SPE Reservoir Evaluation & Engineering - SPE RESERV EVAL ENG. - 2006. - Vol. 9, no. 2. - Р. 173-185. doi: 10.2118/88761-PA
  48. Salimi S., Alikarami R. Mechanism of fluid invasion in naturally fractured reservoirs: Experimental study // International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control held Lafayette, Louisiana U.S.A., 15-17 February, 2006 (SPE paper 98292). doi: 10.2118/98292-MS
  49. Satter A., Baldwin J., Jespersen R.Computer-Assister reservoir management. - Oclahoma, 2000. - 278 p.
  50. A new laboratory method for evaluating formation damage in fractured carbonate reservoirs / Ye Yan, Yan Jienian, Zou Shengli, Wang Shuqi, Lu Rende // Petroleum Science. - 2008. - Vol. 5(2). - Р. 45-51. doi: 10.1007/s12182-008-0007-3

Statistics

Views

Abstract - 27

PDF (Russian) - 19

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2023 Riabchevskikh M.I., Galkin A.S.

This website uses cookies

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

About Cookies