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

Abstract


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

Full Text

4

About the authors

V. I Galkin

Perm National Research Polytechnic University

I. A Chernykh

LUKOIL-Perm LLC

A. N Ushakhin

LUKOIL-Engineering LLC

N. S Eremeev

LUKOIL-Engineering LLC

References

  1. Probabilistic Forecasting for Oil Producing Wells Using Seq2seq Augmented Model / H. Afifi, M. Elmahdy, M. Saban, M. Abuelkheir // Eng. Proc. – 2022. – Vol. 18 (1). – P. 16.
  2. On the generation of probabilistic forecasts from deterministic models / E. Camporeale, X. Chu, O. Agapitov, J. Bortnik // Space Weather – 2019. – Vol. 17. – Р. 455–475.
  3. Giger F.M. Low-permeability reservoirs development using horizontal wells // SPE Rocky Mountain Petroleum Technology Conference/Low-Permeability Reservoirs Symposium. – SPE, 1987. – Р. SPE-16406-MS.
  4. Wijaya, N. Probabilistic forecasting and economic evaluation of pressure-drawdown effect in unconventional oil reservoirs under uncertainty of water blockage severity / N. Wijaya, J. Sheng // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2020. – Vol. 185, № 06646.
  5. Krysin, N. Probabilistic and statistical justification of the forecast of oil and gas potential in the area with established industrial oil capacity / N. Krysin, M.V. Sologubova // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 2022 – Vol. 1021, № 012015.
  6. Meisner, J. The creaming method: a bayesian procedure to forecast future oil and gas discoveries in mature exploration provinces / J. Meisner, F. Demirmen // Journal of the Royal Statistical Society. SeriesA. – 1981. – Vol. 144, № 1. – P. 1–31.
  7. Milkov, A.V. Risk tables for less biased and more consistent estimation of probability of geological success (PoS) for segments with conventional oil and gas prospective resources / A. V Milkov. // Earth-Science Reviews – 2015. – Vol. 150. – P. 453–476.
  8. Montgomery, D.C. Introduction to liner regression analysis / D.C. Montgomery, E.A. Peck. – New York: John Wiley & Sons, 1982. – 504 p.
  9. Podoprigora, D.G. Development of acid composition for bottom-hole formation zone treatment at high reservoir temperatures / D.G. Podoprigora, L.A.Saychenko // Espacios. – 2017. – Vol. 48, № 38. – P. 32.
  10. Sandyga, M.S. Formation damage induced by wax deposition: laboratory investigations and modeling / M.S.Sandyga, I.A.Struchkov, M.K.Rogachev // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2020. – Vol. 10, № 6. – P. 2541–2558.
  11. Воеводкин, В.Л. Исследование влияния критериев нефтегазоносности и изученности территории Пермского края на распределение месторождений углеводородов / В.Л. Воеводкин, В.И. Галкин, С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 6. – С. 30–34.
  12. Kaufman, G.M. A probabilistic model of oil and gas discovery, in Haun, J., ed., Estimating the volume of undiscovered oil and gas resources / G.M. Kaufman, Y. Balcer, D. Kruyt // Am. Assoc. Petrol. Geol., Studies in Geology. – 1975. – Vol. 1. – P. 113–142.
  13. Probability mapping of petroleum occurrence with a multivariate-Bayesian approach for risk reduction in exploration, Nanpu Sag of Bohay Bay Basin, China / H. Suyun, G. Qiulin, C. Zhuoheng, M. Shiyun, X. Hongbin // Geologos. – 2009. – Vol. 15 (2). – P. 91–102.
  14. Галкин, В.И. Разработка вероятностных моделей для прогнозирования наличия коллекторов в горизонтальных скважинах / В.И. Галкин, Н.С. Еремеев, А.Н. Ушахин // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2024. – Т. 15, № 4. – С. 445–455.
  15. Classification and Regression Trees / L. Breiman, J. Friedman, C.J. Stone, R.A. Olshen // Chapman and Hall /CRC, New York. – 1984. – 368 p.
  16. Caers, Jef. Geostatistical History Matching Under Training-Image Based Geological Model Constraints / Jef. Caers // SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas. – 29 September – 2 October, 2002, – SPE 77429. – P. 1–16.
  17. Андреев, В.В. Оптимизация строительства горизонтальных и наклонно-направленных скважин за счет применения каротажа в процессе бурения / В.В. Андреев, П.В. Гребнев, М.В. Латыпов // Нефть. Газ. Инновации. – 2021. – № 8 (248).
  18. Выбор оптимальной системы разработки низкопроницаемых пластов с применением горизонтальных скважин с множественными трещинами гидроразрыва / Р.Р. Галеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 10. – С. 62–65.
  19. Cinco, L.H. Transient pressure behavior for a well with a finite-conductivity vertical fracture / L.H. Cinco, V.F. Samaniego, A.N. Dominguez // Society of Petroleum Engineers Journal. – 1978. – Vol. 18, № 04. – Р. 253–264.
  20. Mohaghegh, S. Development of an intelligent systems approach for restimulation candidate selection / S. Mohaghegh, S. Reeves, D. Hill // SPE/CERI Gas Technology Symposium, 3–5 April 2000, Calgary, Alberta, Canada, 2000. SPE-59767-MS.
  21. Галкин, В.И. Исследование вероятностных моделей для прогнозирования эффективности технологии проппантного гидравлического разрыва пласта / В.И. Галкин, А.Н. Колтырин // Записки Горного института. – 2020. – T. 246. – С. 650–659.
  22. Petrakov, D.G. The effect of fluid saturation on the elastic-plastic properties of oil reservoir rocks / D.G. Petrakov, K.S. Kupavykh, A.S. Kupavykh // Curved and Layered Structures. – 2020. – Vol. 7, № 1. – P. 29–34.
  23. Sweeney, J.J. Evaluation of a simple model of Vitrinite Reflectance based on chemical kinetics / J.J. Sweeney, A.K. Burnham // AAPG Bulletin. – 1990. – Vol. 74. – Р. 1559‒1570.
  24. Галкин, В.И. Исследование процесса нефтеизвлечения в коллекторах различного типа пустотности с использованием многомерного статистического анализа / В.И. Галкин, И.Н. Пономарева, В.А. Репина // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2016. – № 19. – С. 145–154. doi: 10.15593/224-9923/2016.19.5
  25. Галкин, В.И. Разработка статистических моделей для прогноза поглощений по характеристикам разрывных нарушений / В.И. Галкин, Д.В. Резвухина // Недропользование. – 2021. – Т. 21, no 3. – C. 103–108.
  26. Dore, A.G., Risk analysis and full-cycle probabilistic modelling of prospects: a prototype system developed for the Norwegian shelf / A.G. Dore, R. Sinding-Larsen // Norwegian Petroleum Society Special Publications. – 1996. – Vol. 6. – P. 153–165.
  27. Olea, R.A. A Methodology for the Assessment of Unconventional (Continuous) Resources with an Application to the Greater Natural Buttes Gas Field, Utah / R.A. Olea, T.A. Cook, J.L. Coleman // Nat. Resour. Res. – 2010. – Vol. 19. – p. 237–25.
  28. Rahmanifard, H. Application of artifcial intelligence techniques in the petroleum industry: a review / H. Rahmanifard, T. Plaksina // Artifcial Intelligence Review. – 2019. – Vol. 52. – P. 2295–2318.
  29. Alimkhanov, R. Application of Data Mining Tools for Analysis and Prediction of Hydraulic Fracturing Efficiency for the BV8 Reservoir of the Povkh Oil Field (Russian) / R. Alimkhanov, I. Samoylova // SPE Russian Oil and Gas Exploration & Production Technical. – 2014. – № 09.
  30. Anifowose, F. Fuzzy logic-driven and SVM-driven hybrid computational intelligence models applied to oil and gas reservoir characterization / F. Anifowose, A. Abdulraheem // Journal of Natural Gas Science and Engineering. – 2011. – Vol. 3, № 3. – P. 505–517.
  31. Chengzao, J. Unconventional hydrocarbon resources in China and the prospect of exploration and development / J. Chengzao, M. Zheng, Y. Zhang // Petroleum Exploration and Development. – 2012. – Т. 39, № 2. – С. 139–146.
  32. Галкин, В.И. Применение вероятностных моделей для локального прогноза нефтегазоносности / В.И. Галкин, Ю.А. Жуков, М.А. Шишкин. – Екатеринбург: Изд-во Уро РАН, 1990. – 108 с.
  33. Галкин, В.И. Разработка геолого-математических моделей для прогноза нефтегазоносности сложнопостроенных структур в девонских терригенных отложениях / В.И. Галкин, Н.Е. Соснин // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 4. – С. 28–31.
  34. Галкин, В.И. О возможности прогноза нефтегазоносности юрских отложений вероятностно-статистическими методами (на примере территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» / В.И. Галкин, А.Н. Шайхутдинов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2009. – № 6. – С. 11–14.
  35. Галкин, В.И. Построение статистических моделей для прогноза дебитов нефти по верхнеюрским отложениям Когалымского региона / В.И. Галкин, А.Н. Шайхутдинов // Нефтяное хозяйство. – 2010. – № 1. – С. 52–54.
  36. Галкин, С.В. Вероятностный прогноз геологических рисков при поисках месторождений нефти и газа / С.В. Галкин. – Пермь: Книжный мир, 2009. – 224 с.
  37. Дифференцированная вероятностная оценка генерационных процессов в отложениях доманикового типа Пермского края / В.И. Галкин, Т.В. Карасева, И.А. Козлова, М.А. Носов, С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 12. – С. 103–105
  38. К обоснованию построения моделей зонального прогноза нефтегазоносности для нижне-средневизейского комплекса Пермского края / В.И. Галкин, И.А. Козлова, С.Н. Кривощеков, О.А. Мелкишев // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 8. – С. 32–35.
  39. Галкин, В.И. Разработка статистической модели прогноза нефтегазоносности по газовыделениям в толще Верхнекамского месторождения калийно-магниевых солей / В.И. Галкин, О.А. Мелкишев, С.В. Варушкин // Недропользование. – 2020. – Т. 20, no 1. – C. 4–13.
  40. Галкин, В.И. Вероятностно-статистическая оценка нефтегазоносности локальных структур / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, С.В. Галкин. – Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2001. – 277 с.
  41. Галкин, В.И. Разработка статистической модели прогноза подтверждаемости амплитуд структур, подготовленных по отложениям среднего карбона на территории Пермского края / В.И. Галкин, А.С. Суворова // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334, № 8. – С. 129–136.
  42. Галкин, В.И. Разработка статистической модели для оценки степени перспективности приобретения нефтяного участка (на примере территории Пермского края) / В.И. Галкин, А.О. Алексеев, С.И. Соловьев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2016. – № 1. – С. 29–32.
  43. Галкин, В.И. Районирование территории Пермского края по степени перспективности приобретения нефтяных участков недр / В.И. Галкин, С.И. Соловьев // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2015. – № 16. – С. 14–23.

Statistics

Views

Abstract - 2

PDF (Russian) - 0

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Galkin V.I., Chernykh I.A., Ushakhin A.N., Eremeev N.S.

This website uses cookies

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

About Cookies