Assessment of the saturation nature of productive formations based on the analysis of geological parameters

Abstract


Monitoring the saturation nature of productive formations is one of the key tasks of oil field geology and monitoring the development of oil and gas fields. The availability of this information allows for prompt decision-making on the effective management of asset development and planning geological and technological activities. In practice, monitoring the saturation nature is carried out during geophysical well surveys. At the same time, the presence of a casing in the well structure, which is typical for almost all operating production facilities in the Perm Krai, reduces the information content of most well geophysical survey methods and minimizes the number of effective tools for solving the problem. Currently, the most reliable assessment of the saturation nature is obtained by pulsed neutron-neutron logging, but this method also has some limitations in practical application.An urgent task is to develop an indirect method for prompt assessment of the saturation nature of formations based on statistical processing of accumulated well geophysical survey data and a set of geological and technological parameters that determine the current saturation of formations. To develop the methodology in this article, an approach was used consisting in constructing a complex probabilistic model based on taking into account the combined influence of each of the used geological and technological parameters on the process under study. The initial stage of the study allowed to assess the degree of influence of each of the indicators, as well as to identify the most informative ones that had a significant impact on the current saturation of the formations. The complex model constructed further is proposed to be used as the basis for the developed methodology, the advantage of which is the ease of use. The developed methodology is not an alternative to pulsed neutron-neutron logging and is recommended for use in the absence of materials or the possibility of conducting geophysical studies of wells.

Full Text

4

About the authors

P. Yu Chudinov

Perm National Research Polytechnic University; LUKOIL-PERM LLC

V. I Galkin

Perm National Research Polytechnic University

I. N Ponomareva

Perm National Research Polytechnic University

References

  1. Локализация и вовлечение в разработку остаточных извлекаемых запасов многопластового нефтяного месторождения / Р.Н. Бурханов, А.А. Лутфуллин, И.Р. Раупов [и др.] // Записки Горного института. – 2024. – Т. 268. – С. 599–612.
  2. Выявление целиков остаточной нефти в межскважинном пространстве с помощью гидродинамических исследований скважин / П.В. Крыганов, М.Л. Бахмутский, С.Г. Вольпин, И.В. Афанаскин // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 12 (624). – С. 56–63. doi: 10.30713/0207-2351-2020-12(624)-56-63
  3. Газизянов, А.Р. Выявление остаточных запасов на локальных поднятиях фундамента месторождения Белый Тигр / А.Р. Газизянов, А.Г. Чвертков, А.В. Губаев // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 2. – С. 17–19. doi: 10.24887/0028-2448-2023-2-17-19
  4. Herlinger, R. Jr. Residual oil saturation in Pre–salt Brazilian carbonates: A multi–approach core–to–log case study / R.Jr. Herlinger, L.A.F. Bonzanini, A.C. Vidal // Journal of South American Earth Sciences. – 2024. – Vol. 140, no. 104905. doi: 10.1016/j.jsames.2024.104905
  5. Residual oil saturation investigation in Barra Velha Formation reservoirs from the Santos Basin, Offshore Brazil: A sedimentological approach / R. Herlinger, L.F. De Ros, R. Surmas [et al.] // Sedimentary Geology. – 2023. – Vol. 448, no. 106372. doi: 10.1016/j.sedgeo.2023.106372
  6. Reservoir heterogeneity controls of CO2–EOR and storage potentials in residual oil zones: Insights from numerical simulations / Y.-Y. Wang, X.-G. Wang, R.-C. Dong [et al.] // Petroleum Science. – 2023. – Vol. 20, no. 5. – P. 2879–2891. doi: 10.1016/j.petsci.2023.03.023
  7. Utilization mechanism of foam flooding and distribution situation of residual oil in fractured–vuggy carbonate reservoirs / Y.-C. Wen, J.-R. Hou, X.-L. Xiao [et al.] // Petroleum Science. – 2023. – Vol. 20, no. 3. – P. 1620–1639. doi: 10.1016/j.petsci.2022.11.020
  8. Anionic surfactant with enhanced interfacial wettability control capability for residual oil development / L. Li, X. Jin, J. Chen [et al.] // Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. – 2022. – Vol. 655, no. 130073. doi: 10.1016/j.colsurfa.2022.130073
  9. Application analysis on the different neutron gamma density (NGD) logging methods / Q. Zhang, F. Zhang, C. Yuan [et al.] // Applied Radiation and Isotopes. – 2021. – Vol. 172, no. 109672. doi: 10.1016/j.apradiso.2021.109672
  10. Developing Best Practices for Evaluating Fluid Saturations with Pulsed Neutron Capture Logging Across Multiple Active CO2–EOR Fields / D. Chace, J. Abou-Saleh, Y. Kim [et al.] // Energy Procedia. – 2017. – Vol. 114. – P. 3636–3648. doi: 10.1016/j.egypro.2017.03.1495
  11. Применение технологий нейтронного каротажа скважин при разработке нефтегазоконденсатных месторождений. Состояние и перспективы развития / В.В. Черепанов, С.К. Ахмедсафин, С.А. Кирсанов [и др.] // Газовая промышленность. – 2019. – № S1 (782). – С. 44–49.
  12. A method of monitoring gas saturation in carbon dioxide injection heavy oil reservoirs by pulsed neutron logging technology / J. Fan, F. Zhang, L. Tian [et al.] // Petroleum Exploration and Development. – 2021. – Vol. 48, no. 6. – P. 1420–1429. doi: 10.1016/S1876–3804(21)60298–7
  13. Коноплев, Ю.В. Технология контроля за разработкой нефтегазовой залежи на завершающей стадии эксплуатации / Ю.В. Коноплев, Е.И. Захарченко // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2024. – № 11 (383). – С. 55–60.
  14. Оценка коэффициента вытеснения для девонских отложений по результатам специализированных исследований скважин / И.М. Индрупский, К.В. Коваленко, Д.М. Газизова [и др.] // Георесурсы. – 2023. – № 25 (2). – C. 236–244. doi: 10.18599/grs.2023.2.17
  15. Изучение текущей нефтегазонасыщенности по анализу данных ГИС на месторождении Пираллахы Адасы / М.М. Искендеров, Х.И. Шакаров, А.И. Худузаде [и др.] // Азербайджанское нефтяное хозяйство. – 2021. – № 5. – С. 4–9. doi: 10.37474/0365-8554/2021-5-4-9
  16. Опыт применения методов импульсного нейтронного каротажа при оценке текущей нефтенасыщенности в скважинах на месторождениях ООО «БАШНЕФТЬ–ДОБЫЧА» / К.А. Машкин, А.Г. Коротченко, В.Л. Глухов [и др.] // Нефть. Газ. Новации. – 2019. – № 2. – С. 32–37.
  17. Новая технология определения характера текущей насыщенности продуктивных коллекторов по комплексу ГИС и ядерно-физических методов при контроле за разработкой нефтегазовых месторождений / В.В. Баженов, Р.Н. Абдуллин, Б.Ф. Ахметов [и др.] // Нефть. Газ. Новации. – 2021. – № 4 (245). – С. 70–73.
  18. Simulation of gas-water identification in sandstone hydrogen reservoirs based on pulsed neutron logging / P. Wu, X. Zhao, H. Ling [et al.] // International Journal of Hydrogen Energy. – 2024. – Vol. 62. – P. 835–848. doi: 10.1016/j.ijhydene.2024.03.039
  19. Improving the accuracy of CO2 sequestration monitoring in depleted gas reservoirs using the pulsed neutron-gamma logging technique / X. Song, W. Wu, H. Zhang [et al.] // International Journal of Greenhouse Gas Control. – 2024. – Vol. 132, no. 104080. doi: 10.1016/j.ijggc.2024.104080
  20. Лобанков, В.М. Количественная интерпретация данных нейтронного каротажа как измерительный процесс / В.М. Лобанков, В.Х. Алхашман // Каротажник. – 2023. – № 1 (321). – С. 88–94.
  21. A method for evaluating gas saturation with pulsed neutron logging in cased holes / J. Liu, S. Liu, F. Zhang [et al.] // Journal of Natural Gas Science and Engineering. – 2018. – Vol. 59. – P. 354–362. doi: 10.1016/j.jngse.2018.09.018
  22. A method for determining density based on gamma ray and fast neutron detection using a Cs2LiYCl6 detector in neutron-gamma density logging / Q. Zhang, F. Zhang, R.P. Gardner [et al.] // Applied Radiation and Isotopes. – 2018. – Vol. 142. – P. 77–84. doi: 10.1016/j.apradiso.2018.09.011
  23. Богдан, В.А. Метрологические исследования аппаратуры ДРСТ–3–90 и СРК–01 на эталонах пористости горных пород / В.А. Богдан, А.А. Беляев, В.М. Лобанков // Каротажник. – 2016. – № 12 (270). – С. 114–129.
  24. Алхашман, В.Х. Проблемы импульсного нейтронного каротажа при геофизическом контроле разработки месторождений / В.Х. Алхашман, В.М. Лобанков // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2020. – № 1 (123). – С. 9–17. doi: 10.17122/ntj-oil-2020-1-9-17
  25. Deng, R. Numerical simulation and evaluation of residual oil saturation in waterflooded reservoirs / R. Deng, J. Dong, L. Dang // Fuel. – 2025. – Vol. 384. doi: 10.1016/j.fuel.2024.134018
  26. Никитина, А.Д. Использование данных импульсных нейтронных методов для количественной оценки коэффицента газонасыщенности отложений березовской свиты / А.Д. Никитина, И.О. Ошняков, Д.А. Митрофанов // Каротажник. – 2023. – № 5 (325). – С. 122–130.
  27. Петрофизическая настройка методики обработки данных импульсного нейтронного каротажа для повышения эффективности прогноза нефтенасыщенности пластов / О.Р. Привалова, Э.Ф. Байбурина, В.С. Белохин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 12. – С. 94–99. doi: 10.24887/0028-2448-2023-12-94-99
  28. Применение аппаратуры импульсного нейтрон–нейтронного каротажа для системного промыслово-геофизического контроля за разработкой нефтегазовых залежей Кубани / Ю.В. Коноплёв, А.А. Лазарева, Е.И. Захарченко [и др.] // Каротажник. – 2021. – № 7 (313). – С. 63–69.
  29. A new method of gas reservoir evaluation based on neutron cross section logging / X. Fu, W. Wu, H. Wang [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2022. – Vol. 208, part E, no. 109750. doi: 10.1016/j.petrol.2021.109750
  30. Novikov, V.А. Study of the Influence of Well Operation Parameters of a Carbonate Reservoir Oil Formation on the Coefficient of Productivity Using Statistical Methods of Analysis / V.A. Novikov, D.A. Martyushev // Georesursy. – 2024. – No. 26 (4). – P. 187–199. doi: 10.18599/grs.2024.4.10
  31. Statistical analysis of geological factors controlling bed–bounded fracture density in heterolithic shale reservoirs: The example of the Woodford Shale Formation (Oklahoma, USA) / J. Zhang, Y. Zeng, D. Becerra [at al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – Vol. 200, no. 108237. doi: 10.1016/j.petrol.2020.108237
  32. The utility of statistical analysis in structural geology / N.M. Roberts, B. Tikoff, J.R. Davis [et al.] // Journal of Structural Geology. – 2019. – Vol. 125. – P. 64–73. doi: 10.1016/j.jsg.2018.05.030
  33. Evaluation of recoverable reserves based on dynamic data for horizontal wells in unconventional oil reservoir / L. Zhang, F. Lai, X. Xu [et al.] // Geoenergy Science and Engineering. – 2025. – Vol. 244, no. 213493. doi: 10.1016/j.geoen.2024.213493
  34. Use of neural networks for data reconciliation and virtual flow metering in oil wells / M.F. de S. Alves, G.L. Rabello, D.Q.F. de Menezes [et al.] // Geoenergy Science and Engineering. – 2025. – Vol. 246, no. 213543. doi: 10.1016/j.geoen.2024.213543
  35. Ghanitoos, H. Prediction of drill penetration rate in drilling oil wells using mathematical and neurofuzzy modeling methods / H. Ghanitoos, M. Goharimanesh, A. Akbari // Energy Reports. – 2024. – Vol. 11. – P. 145–152. doi: 10.1016/j.egyr.2023.11.006
  36. Кулешова, Л.С. Использование методов геолого–статистического моделирования для снятия неопределенностей при формировании алгоритма вовлечения в разработку остаточных запасов нефти залежей Волго-Уральской нефтегазоносной провинции / Л.С. Кулешова, Р.А. Гилязетдинов, В.В. Мухаметшин // Нефть. Газ. Новации. – 2023. – № 12 (277). – С. 39–45.
  37. Ponomareva, I.N. A new approach to predict the formation pressure using multiple regression analysis: Case study from Sukharev oil field reservoir – Russia / I.N. Ponomareva, D.A. Martyushev, S.K. Govindarajan // Journal of King University – Engineering Sciences. – 2024. – No. 36 (8). – P. 694–700. doi: 10.1016/j.jksues.2022.03.005
  38. Galkin, V.I. Prediction of reservoir pressure and study of its behavior in the development of oil fields based on the construction of multilevel multidimensional probabilistic–statistical models / V.I. Galkin, I.N. Ponomareva, D.A. Martyushev // Georesursy. – 2021. – No. 23 (3). – P. 73–82. doi: 10.18599/grs.2021.3.10
  39. Liu, H. A probability model for churn flow in vertical pipes: predicting the distribution of disturbance wave scale and void fraction / H. Liu, R. Guo, D. Sun // International Journal of Multiphase Flow. – 2025. – No. 105150. doi: 10.1016/j.ijmultiphaseflow.2025.105150
  40. Нерадовский, Л.Г. Вероятностная модель прогноза прочности песчаников методом дистанционного индуктивного зондирования в криолитозоне Южной Якутии (на примере г. Нерюнгри) / Л.Г. Нерадовский // Криосфера Земли. – 2022. – Т. 26, № 6. – С. 43–57. doi: 10.15372/KZ20220605
  41. Опыт применения вероятностного подхода при формировании оптимального варианта разработки объекта БВ7 Южно-Выинтойского месторождения / А.Ю. Сенцов, С.В. Молоканов, И.В. Рябов [и др.] // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 10 (622). – С. 70–74. doi: 10.30713/0207-2351-2020-10(622)-70-74
  42. Полякова, Н.С. Формирование оптимального варианта разработки в условиях геологической неопределенности объекта с применением вероятностного подхода на примере объекта БВ7 Южно-Выинтойского месторождения / Н.С. Полякова, А.Ю. Сенцов, И.В. Рябов // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 2 (614). – С. 5–11. doi: 10.30713/0207-2351-2019-5(605)-5-10
  43. Татаринов, И.А. Вероятностно-статистическая оценка зональной нефтегазоносности Пермского Свода по геохимическим критериям / И.А. Татаринов // Недропользование. – 2022. – Т. 22, № 1. – С. 2–8. doi: 10.15593/2712-8008/2022.1.1
  44. Статистическое обоснование формирования значений скин-фактора при проведении кислотных обработок в слоисто-неоднородных башкирских отложениях Пермского Края / А.С. Казанцев, Е.С. Ожгибесов, В.И. Галкин [и др.] // Недропользование. – 2024. – Т. 24, № 4. – С. 212–218. doi: 10.15593/2712-8008/2024.4.5
  45. Martyushev, D.A. Study of regularities of distribution of filtering properties within complexly constructed carbonate reservoirs / D.A. Martyushev, V.I. Galkin, I.N. Ponomareva // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering. – 2021. – Vol. 332 (11). – P. 117–123. doi: 10.18799/24131830/2021/11/3069

Statistics

Views

Abstract - 10

PDF (Russian) - 6

PDF (English) - 4

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Chudinov P.Y., Galkin V.I., Ponomareva I.N.

This website uses cookies

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

About Cookies