1 стр. из 1

При моделировании процессов разработки месторождении углеводородов в настоящий момент превалирует детерминистический подход, который заключается в расчете фильтрационных течений в реальном пласте на основе численного решения общих уравнений движения жидкостей и газов в пористой среде.

Опыт показывает, что подобный подход может иметь ограниченное применение, поскольку нацелен на решение задач частного характера. Они не характеризуют целостность описания сложных систем и не отражают реакцию на быстро изменяющиеся процессы при форсированном отборе углеводородов. Имеются также ограничения внешнего и внутреннего характера. К внешним причинам относится отсутствие точного определения динамики темпа отбора нефти, ввода скважин, технологических и финансовых факторов. К внутренним относят отсутствие детальных данных о геологическом строении пласта, погрешности промысловых данных и др.

Управление залежами на основе этих моделей несет большие неопределенности и требует постоянного совершенствования при определении плановых показателей добычи.

В последнее время при характеристике процесса нефтедобычи наметилась тенденция обращения к большому классу динамических моделей, позволяющих характеризовать работу нефтегазодобывающей системы в целом. К ним относятся эволюционные модели, основанные на универсальных законах реакции сложных природных систем на внешние воздействия. Долгосрочный прогноз параметров нефтеотдачи при этом обеспечивается привлечением априорной (эмпирической) информации о законах развития систем.
Динамику накопленной добычи нефти можно охарактеризовать с помощью моделей, основанных на универсальном логистическом законе (модели Баренблата-Капицы):

где V - накопленная добыча нефти, t - время, V₈ - начальные извлекаемые запасы нефти; a - постоянная скорости роста.
Согласно этому уравнению, на начальном этапе развития добычи нефти наблюдается экспоненциальный рост ее объемов, а относительная скорость отбора нефти - нефтеотдача - монотонно уменьшается.

Нефтеотдача в целях подбора закона аппроксимации преобразовывается для отдельных скважин в виде разностных интегральных кривых, которые аппроксимируются ансамблем степенных функций. Каждый класс этих функций идентифицируется с помощью различных типов неоднородностей. В данном случае решалась обратная задача - идентификация неоднородностей на основе различий нефтеотдачи.

Этапы решения поставленной задачи включают:
подготовку исходных данных;
выделение зональных неоднородностей коллекторов с помощью многомерных методов (МГК, кластерный анализ);
расчет запасов нефти в пределах выделенных типов неоднородностей;
прогноз нефтеизвлечения по выделенным типам неоднородностей.

В качестве исходных данных использовались геолого-геофизические характеристики продуктивных пластов месторождения, результаты исследования скважин пластов, характеристика фонда скважин, проектные и фактические показатели разработки, гидродинамические и технологические показатели разработки характерных элементов, экономические показатели, объемы и состав свойств воды и реагента.

Неоднородность продуктивных отложений является неотъемлемым фундаментальным свойством как отдельных частей залежи, так и в целом месторождения. В качестве количественных характеристик неоднородности отложений традиционно используется значительное количество показателей.

Так, для оценки вертикальной неоднородности применяются:
коэффициенты вариации характеристик фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород (пористости и проницаемости);
средняя эффективная толщина;
средняя вертикальная расчлененность пласта;
средняя вертикальная относительная изменчивость;
комплексный параметр, определяемый произведением средней вертикальной расчлененности и средней относительной вертикальной изменчивости (оценки вертикальной изменчивости, проницаемости, пористости, глинистости, сопротивления пласта и коэффициента нефтегазонасыщенности);
комплексный параметр, определяемый соотношением коэффициента проницаемости и произведения средней вертикальной расчлененности на среднюю вертикальную относительную изменчивость проницаемости;
характеристика динамической неоднородности (?);
комплексный параметр, учитывающий пористость и проницаемость пласта;
параметр послойной неоднородности на основе геофизических параметров, наиболее тесно связанных с распределением проницаемости по разрезу пластов.

Зональная неоднородность может быть охарактеризована с помощью таких величин, как:
коэффициенты вариации характеристик ФЕС пород (пористости и проницаемости);
коэффициент расчлененности;
коэффициент макронеоднородности;
комплексный показатель неоднородности;
коэффициент долевого содержания коллекторов.

Современные представления о месторождениях базируются на иерархическом представлении о взаимодействии подсистем и элементов с внешним воздействием, которые формируют ярко выраженные типы нефтеотдачи. Так, при иерархическом зонировании и выделении промышленных объектов уровни организации резервуаров геотехногенной нефтегазоносной системы (ГТНГС) включают:
организацию на уровне минерального зерна;
организацию на уровне горной породы (по отношению к миграции углеводородов и пластовых вод следует принципиально выделить элементарную нефтегазоводоносную пору или трещину, а также каверну для карбонатных коллекторов);
организацию на уровне части продуктивного слоя (пропластка): выделяется в результате "оптимального" (целевого) расчленения объекта на части. С этого организационного уровня следуют ассоциации элементарных геологических тел надпородного уровня породо-слоевых ассоциаций - циклитов. Для циклитов выделяется не менее 5 структурных уровней - от элементарных циклитов до суперциклитов. По отношению к коллекторским свойствам данный элементарный циклит рассматривается как совокупность флюидопроводящих и флюидоудерживающих элементарных пор, трещин или каверн, объединенных в единые гидродинамически связанные микросистемы с разной продуктивностью;
организацию на уровне пласта или горизонта (мезоциклит): отдельные части пласта, в которых поровое или трещинное пространство может быть насыщено кондиционными запасами нефти, газом и пластовыми водами, называемое залежью или нефтегазоносным горизонтом с единым парагенезисом и режимом формирования углеводородов;
организацию на уровне совокупности насыщенных и ненасыщенных нефтью, газом и водой пачек пластов или совокупностей зон трещинноватости для карбонатных и терригенных отложений, и кавернозности для карбонатных отложений (макроциклит) - как многопластовое или многозональное различно структурированное месторождение;
организацию на уровне формационного ряда, состоящую из пачек пластов формаций, территориально объединенных единством геолого-структурных условий (мегациклит). Данная организация представлена в виде системы разобщенных месторождений углеводородов, объединенных по литолого-палеографическим, структурно-тектоническим, геохимическим, гидрогеологическим и экономическим критериям.
Особенности взаимодействия иерархически соподчиненных подсистем и элементов с внешним воздействием проявляются в резких скачках и срывах эксплуатационных параметров скважин, дренирующих различные типы фациальных отложений. Определенная часть причин срывов зависит от способа эксплуатации и технологических режимов работы скважин. Однако превалирующая роль, по мнению авторов, принадлежит различным типам неоднородностей коллекторов.

Так, в качестве примера можно привести факторную модель совокупности признаков, используемых при дифференцированном подсчете запасов нефти для одного из месторождений Западной Сибири.

Расчет метода главных компонент (МГК) с последующим вращением факторных осей позволил установить следующие закономерности.
Первый фактор интерпретируется как структурный и характеризуется высокими положительными факторными нагрузками таких переменных, как отметки кровли, нефтенасыщенность, эффективная нефтенасыщенная толщина, остатки тренда по кровле и факторного преобразования показаний зондов бокового каротажного зондирования (БКЗ) - первая главная компонента, сформированная в основном за счет дисперсии показаний больших зондов. Этот фактор имеет определяющее значение, поскольку максимальные продуктивные отложения формируются в наиболее неоднородных (центральных) частях куполовидных структур в пределах всего месторождения.

Второй фактор однозначно интерпретируется как фактор проницаемости, поскольку высокие факторные нагрузки в нем принадлежат показателям пористости, глинистости с обратным знаком и проницаемости. Достаточно высокая нагрузка, свойственная долевому содержанию коллекторов, не противоречит как принципиальной концепции о пространственном распределении ФЕС, так и методике его расчетов.

Третий фактор, учитывая высокие нагрузки коэффициента макронеоднородности и комплексного коэффициента неоднородности, однозначно интерпретируется как фактор неоднородности.

Четвертый фактор сформирован за счет показателя общей мощности пласта, что однозначно определяет его название.
Выявленные факторы достаточно полно характеризуют 84% дисперсии 12 наиболее информативных признаков, контролирующих распределение запасов в пределах пласта БС102(0) рассматриваемого месторождения. Переход к категориям факторных представлений как совокупности вызван отсутствием связей в пределах системы факторов проницаемость - неоднородность - нефтенасыщенность. Корреляционная матрица указывает на отсутствие значимых связей между пористостью, глинистостью, нефтенасыщенностью и коэффициентом продуктивности, что может быть обусловлено влиянием других, незначительных факторов, либо методикой расчета принятой для рассматриваемого пласта (низкая роль пористости как фактора в принятой эмпирической формуле).

Для оценки поведения объектов в рамках взаимодействия различных факторов данной системы представляет интерес распределение скважин в плоскостях факторов. Согласно проведенной выше интерпретации матрицы факторных нагрузок, первый фактор (ось абсцисс) может трактоваться как фактор проницаемости, причем его рост фиксируется по положительным значениям, а падение - по отрицательным. По оси ординат расположен фактор неоднородности пласта, положительные значения которого фиксируют увеличение значение этих комплексных параметров, а отрицательные - стабилизацию свойств пласта и его большую выдержанность, которая формирует анизотропность свойств и, в частности, - увеличение нефтенасыщенности по мере снижения неоднородности. Если обратиться к ранее построенным моделям, то пласту БС102(0) свойственна ярко выраженная зональность, которая заключается в том, что по мере роста отметок кровли этого продуктивного горизонта происходит улучшение ФЕС пласта. Это дает основание представить данный пласт в виде сочетания условно конических структур, ограниченных изолиниями с различными значениями расчетных параметров пласта. Однако данная закономерность нарушается несовпадением векторов накопления УВ и роста нефтенасыщенности. Это может свидетельствовать о том, что залежь формировалась в условиях избыточного давления, которое привело к тому, что произошло насыщение не только высокопроницаемых пород.

Итак, прогноз параметров нефтеотдачи месторождений с неоднородным строением коллекторов, как часть системы управления эксплуатацией залежи базируется, прежде всего, на анализе неоднородности ее строения. Поэтому выделение классов коллекторов имеет принципиальное значение и может проводиться на основе моделирования с применением многомерных методов (МГК, кластерный анализ). Основной целью локального прогнозирования является определение масштабов, качества и типа прогнозируемых ресурсов в пределах ограниченных участков, выделяемых как объекты прогноза. Объектами оценок являются залежи и пласты, перспективные для разработки.

Дифференцированный подсчет запасов углеводородов по своей сути является прогнозной задачей, которая может решаться на региональных и локальных уровнях.

В отличие от регионального прогноза, основной целью локального прогнозирования является определение вероятного количества, качества и типа прогнозных ресурсов нефти и газа в пределах ограниченных участков, выделенных как объекты прогноза или эксплуатации. Объектами оценки здесь становятся уже не такие крупные единицы, как седиментационный бассейн, а непосредственно залежи или их части (перспективные для эксплуатации пласты). С позиций представленных выше уравнений прогностическая ценность геометризации залежи или пласта будет возрастать по мере дробления или категоризации запасов.

Нам представляется наиболее удачным деление запасов на пять категорий с обоснованием каждой как методами объективной классификации, так и промышленно-экономическим анализом. В такой постановке вполне правомерно выделение в пределах категории пассивных (нерентабельных) запасов, суперпассивных или наиболее нерентабельных запасов, а в категории активных (рентабельных) - суперактивных запасов (наиболее рентабельных).

Соответственно меняется и комплекс признаков, служащих исходной базой прогнозирования, и диапазоны их изменений. Залежь (пласт) по площади или разрезу разбивается на элементы линейных запасов, отражающих добывные возможности пород по диапазону изменения ФЕС.
В целом вся процедура дифференцированного подсчета запасов нефти может быть сведена к реализации ряда крупных методических решений, которые детализируются по мере решения задач в виде этапов.

Как уже было отмечено, выделенные подсчетные объекты характеризуются различными условиями неоднородности, для них фиксируются разные условия извлечения запасов УВ - от суперпассивных до суперактивных. Для выделенных типов запасов темпы отбора углеводородов аппроксимируются довольно четко различающимися интегральными разностными кривыми, что и должно стать важнейшим элементом прогнозирования параметров нефтеизвлечения.

Таким образом, представленный подход к прогнозу параметров нефтеотдачи месторождений с неоднородным строением коллекторов на практике позволяет решать следующие задачи управления эксплуатацией залежи:
анализ выработки запасов нефти из пластов в целом и отдельных элементов залежей;
анализ эффективности реализуемой системы разработки залежи;
обоснование и выделение эксплуатационных объектов, технологий и рабочих реагентов для воздействия на пласт;
обоснование коэффициентов нефтеизвлечения (КИН) и расчетных вариантов разработки;
обоснование системы мероприятий по охране недр и мониторингу месторождения;
поиск прогностических зависимостей между геолого-геофизическими параметрами и промысловыми характеристиками;
дифференцированный подсчет запасов углеводородов.

Полная или частичная перепечатка материалов - только разрешения администрации!