Полный текст

Введение В связи с необходимостью повышения эффективности разработки нефтяных месторождений возникает потребность в создании геолого-гидродинамических моделей (ГДМ) эксплуатируемых объектов. Гидродинамическая модель должна максимально точно описывать фильтрационные и физико-химические процессы, характерные для реального пласта [1-7]. Все большую актуальность в Пермском крае приобретают небольшие месторождения нефти. Ввиду малых объемов и подвижности геологических запасов погрешность исходных данных может привести к неверной оценке перспектив месторождения. Поэтому с целью получения надежного прогноза в процессе проектирования, а также при создании гидродинамических моделей месторождений, разрабатываемых на ранних стадиях, необходим учет неопределенностей исходных данных. Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации о моделируемом объекте, необходимой для понимания какого-либо события, его последствий и их вероятности [8-12]. Целью данной работы является повышение достоверности прогноза основных технологических показателей разработки месторождения, разрабатываемого на ранней стадии. Текущее состояние разработки турнейского объекта Солдатовского месторождения Турнейский объект Солдатовского месторождения разрабатывается с 2012 г. На объекте выделяется ряд поднятий, зону интереса представляет Куклеяновское поднятие, так как на нем сосредоточено 47 % геологических запасов нефти турнейского объекта. На 2017 г. объект находится на начальной стадии разработки, действующий добывающий фонд - восемь горизонтальных скважин. Текущие дебиты по нефти составляют от 1,3 до 27,9 т/сут. Скважины работают с обводненностью от 4,8 до 93,0 % (рис. 1). Рис. 1. График разработки Солдатовского месторождения, турнейский объект Таблица 1 Геолого-физическая характеристика турнейского объекта Солдатовского месторождения Параметр Куклеяновское поднятие Средняя глубина залегания кровли, м 1803,5 Тип коллектора Карб. Средн. эфф-я нефтенасыщ. толщина, м 8,9 Коэффициент пористости, д. ед. 0,12 Проницаемость, мкм2 0,0145 Коэффициент песчанистости, д. ед. 0,443 Расчлененность, д. ед. 10,4 Начальное пластовое давление, МПа 17,5 Вязкость нефти в пласт. усл., мПа·с 13,7 Плотность нефти в поверхн. усл., г/см3 0,912 Давление насыщения нефти газом, МПа 10,2 Газосодержание, м3/т 38,8 Коэффициент вытеснения, д. ед. 0,56 Коэффициент продуктивности, м3/сут· МПа 3,4 Из анализа графика разработки видно, что средневзвешенное по объекту пластовое давление держится на уровне 17 МПа, однако в районе добывающих скважин № 404, 403 на Куклеяновском поднятии наблюдается снижение пластового давления на 41-54 % от начального (с 17,5 до 8 МПа) при давлении насыщения 10,2 МПа. В табл. 1 представлена краткая геолого-физическая характеристика турнейского объекта. В целях оптимизации времени, затрачиваемого на расчет ГДМ, создана секторная модель только Куклеяновского поднятия с детальностью геологической модели (ГМ). Количество активных ячеек уменьшилось в семь раз, а время расчета сократилось в 15 раз. В целях инициализации на границах секторной модели создано влияние законтурной области с помощью аквифера Картера - Трейси. Обоснование выбора параметров неопределенности На этапе адаптации фактических отборов по скважинам вследствие низких значений абсолютной проницаемости возникли сложности при создании адекватной гидродинамической модели. Принятое по результатам геофизических исследований скважин (ГИС) среднее значение абсолютной проницаемости по исследуемому поднятию составляет 14,5 мД. В результате решено принять во внимание гидродинамические исследования (ГДИ), в ходе которых установлено, что проницаемость удаленной зоны пласта (УЗП) одной из добывающих скважин на 2012 г. составляет 787 мД, а на 2014 г. - 23 мД. Учитывая различие величины проницаемости по исследованиям ГДИ и ГИС, а также изменение значений проницаемости по ГДИ при снижении пластового давления, можно сделать предположение о наличии системы трещин [13-19]. Известно, что проницаемость породы с системой трещин в гораздо большей степени зависит от пластового давления, чем проницаемость пористой среды. Предположительно при снижении пластового давления в 2014 г. увеличилась вешняя нагрузка на скелет породы, и раскрытость трещин снизилась, в результате чего после проведения ГДИ в 2014 г. в районе добывающей скважине проницаемость уменьшилась с 787 до 23 мД. Также значения фильтрационно-емкостных свойств пласта (ФЕС), возможно, определены некорректно вследствие проведения неполного комплекса ГИС в скважинах с условно горизонтальной частью ствола, так как они имеют малый диаметр. В результате проведенного анализа Куклеяновского поднятия в качестве неопределенности выбраны следующие параметры: 1. Параметр абсолютной проницаемости законтурной и нефтенасыщенной части пласта в целях косвенного учета трещиноватости турнейского пласта. 2. Влияние законтурной области. Оно смоделировано с помощью аквифера Картера - Трейси с учетом зон замещения. Аквифер Картера - Трейси максимально учитывает свойство законтурной области за счет таких параметров, как средняя проницаемость пласта, средняя пористость пласта, сумма сжимаемости породы и воды, внутренний радиус аквифера, средняя эффективная толщина, начальное пластовое давление, вязкость пластовой воды. Ввиду малоизученности объекта в качестве неопределенности выделены параметры средней проницаемости, пористости, толщины пласта и внутреннего радиуса аквифера. 3. Неопределенность фазовых проницаемостей породы. Экспериментальные фазовые проницаемости имеются только для двух значений абсолютной проницаемости Солдатовского месторождения. Для моделирования использовались кривые фазовых проницаемостей, модифицированные с учетом принятой остаточной водонасыщенности. 4. Неопределенность сообщаемости «скважина - пласт» и скин-фактора. Сообщаемость и скин-фактор выбраны в качестве параметра неопределенности ввиду того, что в скважине со временем изменяется гидродинамическое несовершенство по характеру вскрытия [20]. В табл. 2 представлены граничные значения параметров неопределенностей. Таблица 2 Граничные значения параметров неопределенностей Параметр неопределенности Значение параметра мини-мальное среднее макси-мальное Параметр проницаемости аквифера, Мд 14,5 25 207 Параметр пористости аквифера, % 0,08 0,12 0,17 Параметр средней эффективной толщины аквифера, м 70 75 100 Внутренний радиус аквифера, м 2000 2500 3000 Сообщаемость «скважина - пласт», д.ед. 1 5 10 Скин-фактор -10 0 10 Множитель ОФП, д.ед. 0,75 1 1,25 Множитель проницаемости (наличие систем трещин), д.ед. 1 1,5 2 Рис. 2. График расчетной накопленной добычи нефти всех вариаций адаптации модели Таблица 3 Результаты адаптации граничных расчетов Год Добыча жидкости, тыс. м3 ∆, % Добыча нефти, тыс. м3 ∆, % Обводненность, % ∆, % факт расчет факт расчет факт расчет Расчет № 19 2012 28,1 27,1 3,6 15,4 16,2 -4,9 45,1 40,3 10,7 2013 38,2 38,0 0,4 19,3 20,6 -6,5 49,3 45,9 7,1 2014 15,9 15,8 0,8 12,2 12,5 -2,4 23,6 21,1 10,4 2015 12,6 12,5 0,5 9,0 9,3 -3,2 28,7 26,1 9,3 За весь период 94,8 93,4 1,4 55,9 58,5 -4,6 Расчет № 25 2012 28,1 28,1 0,0 15,4 15,2 1,7 45,1 46,1 -2,0 2013 38,2 38,0 0,5 19,3 19,2 0,8 49,3 49,5 -0,3 2014 15,9 15,6 2,3 12,2 11,6 4,5 23,6 25,3 -7,4 2015 12,6 12,6 0,0 9,0 8,2 8,5 28,7 34,8 -21,2 За весь период 94,8 94,2 0,6 55,9 54,2 3,1 Многовариантное моделирование Следующим этапом работы является проведение многовариантного моделирования с учетом выбранного диапазона неопределенных параметров на программном обеспечении Enable компании Roxar [20-27]. В сумме проведено 110 расчетов. На рис. 2 представлен график накопленной добычи нефти всех вариантов адаптации гидродинамической модели. На основе полученных вариантов адаптации модели осуществлена оценка их качества, в ходе которой выбраны расчеты, соответствующие временному регламенту оценки качества и приемки трехмерных цифровых геолого-гидродинамических моделей. То есть отклонение расчетной накопленной добычи жидкости и нефти не должно превышать 5 %, а отклонение расчетной годовой добычи жидкости и нефти - 10 %. В табл. 3 представлены результаты адаптаций граничных расчетов, соответствующих регламенту. Расчеты, представленные на рис. 6, распределяющиеся выше или ниже граничных, не входят в рамки регламента. Таблица 4 Уточненные граничные значения параметров неопределенностей Параметр неопределенности Значение параметра минимальное среднее максимальное Параметр проницаемости аквифера, мД 50 55 65 Параметр пористости аквифера, % 0,12 0,13 0,14 Параметр средней эффективной толщины аквифера, м 85 90 95 Внутренний радиус аквифера, м 2289 2392 2544 Сообщаемость «скважина - пласт», д. ед. 1 5 10 Скин-фактор -10 0 10 Смачиваемость породы (множитель ОФП), д.ед. 1 1,25 1,25 Множитель проницаемости (наличие систем трещин), д. ед. 1,45 1,5 1,55 Выявлено, что 77 расчетов из 110 входят в рамки регламента, что составляет 70 % от общего количества. Посредством многовариантной адаптации ГДМ и последующей выборки расчетов, соответствующих регламенту, диапазон изменения параметров неопределенности сужен, в результате произведено уточнение границ параметров неопределенности (табл. 4) [28-31]. При данных значениях параметров неопределенности все расчеты, полученные с помощью ГДМ, удовлетворяют регламенту, однако при расчете прогнозных технологических показателей на долгосрочную перспективу будет наблюдаться значительное отклонение. Анализ степени влияния параметров неопределенности на расчетные показатели разработки В ходе работы проведены расчеты на чувствительность, с помощью которых установлено, что параметрами, наиболее влияющими на адаптацию модели, являются множитель абсолютной проницаемости, косвенно учитывающий трещиноватость коллектора, и множитель относительно фазовых проницаемостей. На рис. 3 представлена торнадодиаграмма, показывающая, как сильно изменяется накопленная добыча нефти при различных значениях параметров неопределенностей. Рис. 3. Торнадо-диаграмма: 1 - множитель абсолютной проницаемости; 2 - множитель (ОФП) Многовариантный прогноз при рекомендуемой системе разработки На следующем этапе с учетом оценки качества и определения параметров, наиболее влияющих на адаптацию модели, произведены прогнозные расчеты по рекомендуемому варианту только тех адаптаций, которые соответствуют регламенту [32, 33]. В результате получены оптимистичный (510 тыс. м3) и пессимистичный (469 тыс. м3) варианты прогноза накопленной добычи нефти, разница между которыми составляет 41 тыс. м3 (рис. 4). Анализируя рис. 4, а, можно увидеть, что прогноз рекомендуемого варианта входит в выделеную область и распределяется ближе к пессимистичному варианту. Далее проведена вероятностная оценка прогноза с помощью гистограмм, характеризующих плотность распределения расчетов по значениям накопленной добычи нефти (рис. 4, б) [34]. На рис. 5 изображена увеличенная гистограмма, характеризующая плотность распределения накопленной добычи нефти на 2056 г. с нанесением перцентиля. На перцентиле можно выделить наиболее вероятный или пессимистичный уровень накопленной добычи нефти (Р10), оптимальный уровень (Р50) обычно всегда близок к математическому ожиданию, то есть наиболее часто прогнозируемый уровень на ГДМ, и наиболее оптимистичный уровень добычи нефти (Р90). Также на перцентиле отмечен уровень добычи нефти, утвержденный в текущем проектном документе разработки Солдатовского месторождения нефти для турнейского пласта Куклеяновского поднятия. Так как уровень добычи нефти, утвержденный в ПТД, ниже Р50 на 12 тыс. м3, то можно говорить о наличии небольшого потенциала для разрабатываемого объекта. Также из анализа перцентиля можно сделать вывод, что уровень накопленной добычи нефти, утвержденный в текущей проектной документации разработки месторождения, согласно расчетам на геолого-гидродинамической модели пласта подтвердится с вероятностью 81 %. Ввиду того что Куклеяновское поднятие выделено в отдельный объект, разрабатывается на начальной стадии и имеет небольшое количество геологических и подвижных а б Рис. 4. График прогнозных значений: а - накопленной добычи нефти; б - накопленной добычи нефти с нанесением гистограмм распределения плотности расчетов Рис. 5. Гистограмма распределения плотности расчетов на ГДМ с нанесением перцентиля Рис. 6. Алгоритм анализа влияния неопределенностей и оценки рисков запасов нефти, прирост в 12 тыс. м3 в достаточной степени укрепит экономическую эффективность инвестиционного проекта. В ином случае, если значение уровня добычи нефти перцентиля Р50 при расчете на ГДМ получено меньше, чем в утвержденном проекте разработки, то возникает риск снижения рентабельности проекта. Поэтому для перспективных и значимых месторождений, разрабатываемых на начальной стадии, или на месторождениях, имеющих небольшой объем геологических и подвижных запасов нефти, необходимо учитывать неопределенности, от влияния которых может зависеть рентабельность проекта [35-37]. Далее все данные сведены в обобщенный алгоритм анализа влияния неопределенностей и оценки риска технологической и экономической эффективности инвестиционного проекта, который применим, в частности, к объектам, разрабатываемым на начальной стадии (рис. 6) [38-45]. Данный алгоритм в зависимости от изученности объекта, от стадии разработки, от экономических и политических факторов может модифицироваться и дополняться. Выводы В ходе представленной работы выбраны параметры неопределенности и диапазон их изменения, проведена многовариантная адаптация, которая позволила уточнить диапазон изменения ранее выбранных параметров неопределенности. Анализ чувствительности, или факторный анализ, позволил выявить, что множитель абсолютной проницаемости в районе добывающих скважин, косвенно учитывающий влияние трещин на фильтрацию флюида в пласте, и функции относительной фазовой проницаемости оказывают значительное влияние на накопленную добычу нефти, следовательно, рекомендуется изучить данные параметры более детально. На основании полученных данных многовариантный прогноз позволил провести вероятностную оценку и выявить пессимистичный (Р10), оптимальный (Р50) и оптимистичный (Р90) уровни добычи нефти на 2056 г. Определено, что оптимальный (Р50) уровень накопленной добычи нефти на 12 тыс. м3 выше, чем уровень, утвержденный в текущем ПТД, из чего можно сделать вывод о наличии небольшого потенциала. Проведенное исследование позволило создать алгоритм анализа влияния неопределенности и оценки рисков, использование которого дает возможность оптимизировать подход адаптации гидродинамических моделей, сделать процесс адаптации более объективным и надежным, снизить неопределенность исходных данных, разработать рекомендации по дальнейшему изучению объектов, произвести прогнозы, позволяющие оперативно оценить основные технологические показатели разработки, и провести вероятностную оценку рисков.

Об авторах

Никита Дмитриевич Козырев

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikita.kozyrev@pnn.lukoil.com
Россия, 614015, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

инженер I категории отдела создания и мониторинга гидродинамических моделей приоритетных месторождений

Алексей Юрьевич Вишняков

Email: aleksej.vishnyakov@pnn.lukoil.com
Россия, 614015, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

ведущий специалист отдела оптимизации добычи

Иван Сергеевич Путилов

Email: ivan.putilov@pnn.lukoil.com
Россия, 614015, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

доктор технических наук, заместитель директора по научной работе в области геологии

Список литературы

Статистика

Просмотры

Аннотация - 274

PDF (Russian) - 657

PDF (English) - 105

Ссылки

• Ссылки не определены.