Построение моделей прогноза значений смачиваемости после экстракции на месторождениях Тимано-Печорской провинции

Аннотация


Отечественные стандарты по проведению лабораторных исследований на образцах керна пород нефтяных и газовых пластов предусматривают очистку от углеводородов с помощью экстракции. Очистка подготавливает образцы керна к основным видам исследований. При этом применяется ряд различных растворителей и специальные экстракционно-дистилляционные аппараты. Образцы керна, помещенные в аппараты, проходят циклы очистки в течение длительного времени с высокотемпературным воздействием. Однако экстракция приводит к искаженным представлениям об естественной смачиваемости поверхности породы, которая подвергается изменению и, как правило, гидрофилизируется. В связи с этим представляют научный и практический интерес оценки смачиваемости породы на различных этапах подготовки образцов – до и после процедуры экстракции. Цель исследований – анализ величины смачиваемости образцов керна до экстракции от углеводородов с применением статистических методов исследований. В работе проводится анализ влияния на изменение смачиваемости коэффициента пористости и проницаемости. Результаты исследований показали, что с помощью проведенного комплекса лабораторных исследований с использованием различных статистических методов удалось создать математические модели прогноза значений показателя смачиваемости по нефти до экстракции на основе фильтрационно-емкостных свойств образцов керна. В работе приведены примеры анализа корреляционных полей различных параметров до и после экстракции. Проведенный в работе многомерный статистический анализ позволил установить, что прогнозирование значений смачиваемости после экстракции наиболее целесообразно выполнять дифференцированно по методам смачиваемости и по изучаемым пластам. Полученные в работе многомерные модели в дальнейшем можно использовать для прогноза изменения смешиваемости для некоторых объектов в Тимано-Печорской провинции.

Полный текст

1

Об авторах

А. Д Саетгараев

ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ»

И. С Путилов

ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг»

Список литературы

  1. Добрынин, В.М. Петрофизика (Физика горных пород) / В.М. Добрынин, Б.Ю. Вендельштейн, Д.А. Кожевников. – М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2004. – 368 с.
  2. Кобранова, В.Н. Петрофизика / В.Н. Кобранова. – 2-е изд. перераб. и доп. – М: Недра, 1986. – 392 с.
  3. Амикс, Дж. Физика нефтяного пласта / Дж. Амикс, Д. Басс, Р. Уайтинг. – М.: Гостоптехиздат, 1962. – 568 с.
  4. Гудок, Н.С. Определение физических свойств нефтеводосодержащих пород / Н.С. Гудок, Н.Н. Богданович, В.Г. Мартынов. – М.: Недра-Бизнесцентр, 2007. – 592 с.
  5. Wettability determination of core samples through visual rock and fluid imagingduring fluid injection / M. Shneider, F. Osselin, B. Andrews, F. Rezgui, P. Tabeling // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2011. – Vol. 78. – P. 476–485. doi: 10.1016/j.petrol.2011.05.016
  6. The Dynamics of nanoparticle-enhanced fluid displacement in porous media – a pore-scale study / T. Pak, N.L. Archilha, L.F. Montovani, A.C. Moreira, I.B. Butler // Scientific reports. – 2018. – Vol. 8, no. 11148. – P. 1–10. doi: 10.1038/s41598-018-29569-2
  7. Михайлов, Н.Н. Экспериментальное исследование смачиваемости и анализ ее влияния на фильтрационно-емкостные свойства продуктивных коллекторов Неокомской залежи Ново-Уренгойского и Ямбургского месторождений / Н.Н. Михайлов, М.О. Ермилов, Л.С. Сечина. – Новосибирск, 2012. – 58 с.
  8. Amott, E. Observations relating to the wettability of porous rocs / E. Amott // Trans AJME. – 1959. – Vol. 216. – P. 156–162. doi: 10.2118/1167-G
  9. McPhee, C. Core analysis: a best practice guide / C. McPhee, J. Reed, Iz. Zubizarreta. – Amsterdam, Netherlands: Elsivier Publ., 2015. – 829 p.
  10. Tiab, D. Petrophysics: theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties / D. Tiab, C.E. Donaldson. – 2nd ed. – Burlington, USA: Elsivier Publ., 2004. – 881 p.
  11. Effect of low salinity water injection on capillary pressure and wettability in carbonates // F. Vajihi, P. Diaz, H. Zabihi, A. Farhadi, S. Dherhani // SCA 2017-051, International Symposium of the Society of Core Analysts. – Vienna, Austria, 2017. – 9 p.
  12. Carbonate NMR measurements in a combined Amott – USBM wettability method // E.H. Rios, V.F. Machado, B.C. Santos, W.A. Trevisan, A.L. Compan, D.A. Cruz, R. Skinner, F.M. Eler // SCA 2015-033, International Symposium of the Society of Core Analysts. – Canada: St. John’s Newfoundland and Labrador, 2015. – 7 p.
  13. Fundamentals of wettability / W. Abdallah, J.S. Buckly, A. Carnegie, J. Edwards, B. Herold, E. Fordham, A. Graue, T. Habashy, N. Seleznev, C. Signer, H. Hussain, B. Montarion, M. Ziauddin // Oilfield Review. – 2007. – Vol. 19, no. 2. – P. 44–61.
  14. ОСТ 39-180-85. Нефть. Метод определения смачиваемости углеводородосодержащих пород. – М.: ВНИИОЭНГ, 1985. – 13 с.
  15. Идентификация гидрофобности пород в различных геологических условиях по комплексу керна и ГИС / Т.Ф. Дьяконова, И.П. Гурбатова, Л.К. Бата, Ю.С. Осипова. – Тюмень: EAGE, 2019. – С. 1–5.
  16. Особенности проведения лабораторных исследований негидрофильных пород-коллекторов // И.С. Путилов, Д.Б. Чижов, И.П. Гурбатова, А.И. Неволин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 4. – С. 70–79. doi: 10.18799/24131830/2021/4/3149
  17. Gant, P.L. Core cleaning for restoration of native wettability / P.L. Gant, W.G. Anderson // SPE 14875. – 1988. – Vol. 8, no. 1. – P. 131–138. doi: 10.2118/14875-PA
  18. Неволин, А.И. Оценка остаточной водонасыщенности в системах «вода – газ» и «нефть – вода» для сложнопостроенных карбонатных пород-коллекторов / А.И. Неволин, Д.Б. Чижов // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых: материалы XIV Всерос. науч.-техн. конф. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2021. – С. 41–45.
  19. Неволин, А.И. Комплексный подход к определению остаточной водонасыщенности в лабораторных условиях на керне негидрофильных коллекторов месторождений нефти / А.И. Неволин, Д.Б. Чижов, И.С. Путилов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2022. – № 5 (365). – С. 43–49. doi: 10.33285/2413-5011-2022-5(365)-43-49
  20. Временные методические рекомендации по определению коэффициента нефтенасыщенности негидрофильных коллекторов при подсчете запасов нефти и газа месторождений ПАО «ЛУКОЙЛ» в Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции / Т.Ф. Дьяконова, В.Ю. Терентьев, А.Д. Саетгараев, И.П. Гурбатова, Е.Е. Кристя, Л.К. Бата, С.В. Мелехин, Д.Б. Чижов, Е.В. Погонищева // Геология и недропользование. – 2021. – Т. 2 (2). – С. 60–74.
  21. Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии: в 2 кн. Кн. 1 / Дж.С. Девис. – М.: Недра, 1990. – 319 с.
  22. Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии: в 2 кн. Кн. 2 / Дж.С. Девис. – М.: Недра, 1990. – 426 с.
  23. Построение многоуровневых статистических моделей прогноза значений смачиваемости по Восточно-Ламбейшорскому и Ярейюскому месторождениям / А.Д. Саетгараев, В.И. Галкин, И.С. Путилов, А.И. Неволин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334, № 5. – С. 63–69. doi: 10.18799/24131830/2023/5/3960
  24. 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.
  25. Zhuoheng, Ch. Geological risk mapping and prospect evaluation using multivariate and Bayesian statistical methods, western Sverdrup Basin of Canada / Ch. Zhuoheng, K.G. Osadetz // AAPG Bulletin. – 2006. – Vol. 90, no. 6. – P. 859–872. doi: 10.1306/01160605050
  26. 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, № 1. – C. 4–13. doi: 10.15593/2224-9923/2020.1.1
  27. Южаков, А.Л. Прогнозирование нефтегазоносности южной части Пермского края с использованием регионального трехмерного моделирования / А.Л. Южаков, И.С. Путилов // Недропользование. – 2020. – Т. 20, № 4. – C. 317–330. doi: 10.15593/2712-8008/2020.4.2
  28. 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.
  29. Путилов, И.С. Типизация терригенных пород-коллекторов с применением метода накопленной корреляции и индивидуальных вероятностных моделей на примере месторождения им. Сухарева / И.С. Путилов, А.В. Юрьев, Е.Е. Винокурова // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334, № 1. – С. 75–83. doi: 10.18799/24131830/2023/1/3797
  30. Галкин, В.И. Разработка статистических моделей для прогноза поглощений по характеристикам разрывных нарушений / В.И. Галкин, Д.В. Резвухина // Недропользование. – 2021. – Т. 21, № 3. – C. 103–108. doi: 10.15593/2712-8008/2021.3.1
  31. Лигинькова, Я.С. Исследование влияния геолого-промысловых характеристик Турнейского пласта на обводненность продукции скважин / Я.С. Лигинькова // Недропользование. – 2022. – Т. 22, № 1. – C. 15–20. doi: 10.15593/2712-8008/2022.1.3
  32. Кошкин, К.А. Разработка вероятностно-статистических моделей для оценки перспектив нефтегазоносности пластов Тл2-б и Бб Пожвинского участка / К.А. Кошкин // Недропользование. – 2018. – Т. 17, № 1. – C. 4–16. doi: 10.15593/2224-9923/2018.1.1
  33. Галкин, С.В. Использование многомерных статистических моделей при оперативном контроле извлекаемых запасов визейских залежей Пермского края / С.В. Галкин, Д.С. Лобанов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2022. – Т. 333, № 5. – С. 126–136. doi: 10.18799/24131830/2022/5/3463
  34. Houze, O. Dynamic data analysis / O. Houze, D. Viturat, O.S. Fjaere. – Paris: Kappa Engineering, 2008. – 694 p.
  35. Van Golf-Racht, T.D. Fundamentals of fractured reservoir engineering / T.D. Van Golf-Racht. – Amsterdam, Oxford, New York: Elsevier sci. publ. company, 1982. – 709 p.
  36. Darling, T. Well logging and formation evaluation / T. Darling. – Eastbourne: Gardners Books, 2010. – 336 p.
  37. Montgomery, D.C. Introduction to liner regression analysis / D.C. Montgomery, E.A. Peck. – New York: John Wiley & Sons, 1982. – 504 p.
  38. Armstrong, M. Basic linear geostatistics / M. Armstrong. – Berlin: Springer, 1998. – 155 p.
  39. Yarus, J.M. Stochastic modeling and geostatistics / J.M. Yarus. – Tulsa, Oklahoma: AAPG, 1994. – 231 p.
  40. Bartels, C.P.A. Exploratory and explanatory statistical analysis of spatial data / C.P.A. Bartels, R.H. Ketellapper. – Boston: Martinus Nijhoff Publishing, 1979. – 268 p.
  41. Goodwin, N. Bridging the gap between deterministic and probabilistic uncertainty quantification using advanced proxy based methods. SPE Reservoir Simulation Symposium / N. Goodwin. – Houston: Richardson Publ., 2015. – P. 1796–1868. DOI: SPE-173301-MS
  42. Tran, D.T. Multilinear class-specific discriminant analysis / D.T. Tran, M. Gabbouj, A. Iosifidis // Pattern Recognition Letters. – 2017. – Vol. 100. – P. 131–136. doi: 10.1016/j.patrec.2017.10.027
  43. Horne, R.N. Modern well test analysis: a computer aided approach / R.N. Horne. – 2nd ed. – Palo Alto: PetrowayInc, 2006. – 257 p.
  44. Maurya, S.P. Geostatistical inversion. Seismic inversion methods: a practical approach / S.P. Maurya, N.P. Singh, K.H. Singh. – Cham: Springer International Publ., 2020. – 216 p.
  45. Global Hydraulic Elements: Elementary Petrophysics for Reduced Reservoir Model-ling / P.W.M. Corbett, Y. Ellabad, K. Mohammed, A. Posysoev // VEAGE 65-th Conference & Exhbition. – Stavanger, Norway, 2003. – Z-99. doi: 10.3997/2214-4609-pdb.6.F26

Статистика

Просмотры

Аннотация - 17

PDF (Russian) - 13

PDF (English) - 9

Ссылки

  • Ссылки не определены.

© Саетгараев А.Д., Путилов И.С., 2025