Альтернативный подход к восстановлению относительных фазовых проницаемостей
в препроцессинге создания гидродинамических моделей на основе лабораторных исследований керна
в препроцессинге создания гидродинамических моделей на основе лабораторных исследований керна
Космачева М.С., Ахмадеев А.И., Переплеткин И.А., Воробьева Г.Н., Никонорова А.Н., Рыбаков Р.А., Остапчук С.С., Рузанова А.А.
ООО «Газпром ВНИИГАЗ», НГУ,
ГК «Газпром Нефть»,
РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, ИПНГ РАН
В данной статье рассмотрены результаты анализа применения технологии одновременно-раздельной эксплуатации скважин на примере Алданского нефтяного месторождения Волго-Уральской нефтегазоносной провинции. В ходе выполненных исследований выявлено, что для рассматриваемых геолого-промысловых условий наибольший прирост жидкости в результате внедрения технологии одновременно-раздельной эксплуатации достигается на скважинах, вскрывших пласты с наиболее высокой послойной неоднородностью по проницаемости. Следовательно, при тиражировании рассматриваемой технологии на других скважинах месторождения необходимо учитывать соотношение коэффициентов проницаемости пластов турнейского яруса
и заволжского надгоризонта.
и заволжского надгоризонта.
Введение
Фазовые проницаемости являются одной из важнейших характеристик, описывающих процесс течения пластовых флюидов в породах-коллекторах. Объем и качество данных по ним для различных месторождений различно, однако все равно часто не позволяет в полной мере оценить картину межфазного взаимодействия [1]. При этом именно фазовые проницаемости во многом определяют фильтрационную картину: распределение насыщенностей, скорости фильтрации, время прорыва нагнетаемых фронтов и др.
Целью работы является разработка нового подхода к построению кривых ОФП, позволяющего снизить субъективизм традиционных методов. Предлагаемая методика основана на решении обратной задачи с использованием фактических данных о подвижности флюидов и функции Баклея-Леверетта, которые более адекватно описывают фильтрационные процессы в пласте.
Целью работы является разработка нового подхода к построению кривых ОФП, позволяющего снизить субъективизм традиционных методов. Предлагаемая методика основана на решении обратной задачи с использованием фактических данных о подвижности флюидов и функции Баклея-Леверетта, которые более адекватно описывают фильтрационные процессы в пласте.
Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения точности гидродинамического моделирования. Новизна подхода заключается в использовании оптимизационных методов для определения параметров ОФП
на основе характеристик, непосредственно влияющих на динамику фильтрации. Важным преимуществом методики является возможность ее применения не только к керновым данным, но и к результатам ГДИС и промысловым данным, что особенно актуально при отсутствии репрезентативного керна.
на основе характеристик, непосредственно влияющих на динамику фильтрации. Важным преимуществом методики является возможность ее применения не только к керновым данным, но и к результатам ГДИС и промысловым данным, что особенно актуально при отсутствии репрезентативного керна.
Методы определения ОФП
Основным способом получения функций ОФП остаются лабораторные исследования образцов керна, отбираемого на месторождениях. Современные экспериментальные установки способны воспроизводить пластовые условия и получать результаты, приближенные к реальным. Существует три основных метода получения ОФП на керне:
- определение ОФП в режиме стационарной фильтрации;
- определение ОФП в режиме нестационарной фильтрации в процессе вытеснения одного флюида другим;
Основным методом определения ОФП является метод совместной стационарной фильтрации [2]. Суть испытания заключается в проведении одновременной фильтрации 2
или 3 фаз через цилиндрический образец керна в условиях, приближенных к пластовым: должны соответствовать температура, давление, свойства флюидов, скорости фильтрации. Из керна высверливают цилиндрические образцы, очищают экстрагентами в специальном аппарате и высушивают. Подготовленный образец закрепляют в кернодержателе и насыщают пластовой водой, замеряя фазовую проницаемость для воды при стопроцентном насыщении образца водой.
или 3 фаз через цилиндрический образец керна в условиях, приближенных к пластовым: должны соответствовать температура, давление, свойства флюидов, скорости фильтрации. Из керна высверливают цилиндрические образцы, очищают экстрагентами в специальном аппарате и высушивают. Подготовленный образец закрепляют в кернодержателе и насыщают пластовой водой, замеряя фазовую проницаемость для воды при стопроцентном насыщении образца водой.
Определение фазовых проницаемостей в диапазоне частичной водонасыщенности происходит интервально, путем последовательной смены режимов фильтрации (в данном случае под режимом фильтрации подразумевается соотношение объемов фаз во входящем потоке). Состояние установившейся фильтрации фиксируется по стабилизации показаний дифференциального манометра, водонасыщенность определяется в результате замеров электрического
сопротивления [3]. Количество режимов может варьироваться, но должно быть не меньше пяти:
100 % нефть в потоке, 25 % воды в потоке, 50 % воды, 75 % воды, 100 % воды. Фазовые проницаемости вычисляются через закон Дарси:
сопротивления [3]. Количество режимов может варьироваться, но должно быть не меньше пяти:
100 % нефть в потоке, 25 % воды в потоке, 50 % воды, 75 % воды, 100 % воды. Фазовые проницаемости вычисляются через закон Дарси:
где Qo,w — дебит нефти или воды, м3; μo,w — вязкость нефти или воды, мПа·с; l — длина образца, м; ΔP — перепад давления, Па; F — площадь сечения образца, м2.
Типичная форма кривых ОФП показана на рисунке 1. С ростом водонасыщенности проницаемость по нефти снижается, а по воде возрастает. При этом сумма фазовых проницаемостей всегда ниже значения абсолютной. Абсолютная проницаемость в общем случае является свойством только пористой среды и не учитывает свойств фильтрующегося флюида. По этой причине абсолютную проницаемость в лабораторных условиях определяют, используя газ, инертный к самой породе.
Рис. 1. Типичная форма кривых ОФП, система нефть–вода
На основе результатов первых экспериментов по определению ОФП, проводимых, как правило, на насыпных моделях пористой среды, было сделано заключение, что ОФП являются однозначными функциями насыщенности. Однако дальнейшие эксперименты показали, что на характер ОФП оказывают влияние различные факторы, включая свойства коллектора, жидкостей и системы порода–жидкость [3, 4]. Помимо лабораторного анализа керна существуют альтернативные пути получения относительных фазовых проницаемостей.
Изучаются методики получения фазовых проницаемостей в реальных пластовых условиях комплексированием результатов интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС) и/или промысловых данных добычи и давлений, реконструкции ОФП на основе промысловых данных и результатов гидродинамических исследований скважин. Так, на сегодняшний день является перспективным метод определения фазовых проницаемостей непосредственно в пластовых условиях на основе интерпретации промысловых данных добычи и давлений, он рассматривается такими авторами, как А.К. Амирханов, А.И. Утурбаев, А.Д. Караваев, А.Г. Арье, М.Ю. Желтов,
Л.И. Кильдибекова, и т.д.
Л.И. Кильдибекова, и т.д.
Еще один способ заключается в решении обратных задач разработки при помощи гидродинамического моделирования, когда осуществляется многовариантный расчет гидродинамической модели и анализ работы реального объекта разработки с варьированием наборов данных ОФП (вида кривых, значений концевых точек). В результате принимаются те из них, при которых расчетные данные лучше всего соответствуют фактическим. Естественно, реализовать данный подход возможно при наличии достаточного количества необходимых данных о разработке рассматриваемого объекта [2, 5, 8, 15]. В целом существующие подходы можно условно разделить на эмпирические (на основе лабораторных исследований) и аналитические.
Применение лабораторных исследований ОФП
Обработка результатов лабораторных исследований фазовых проницаемостей и их дальнейшее применение — один из важных этапов моделирования разработки в целом. Сегодня не существует общепринятой методики обработки и анализа керновых данных, каждый специалист полагается здесь на свой опыт и субъективный взгляд. Для того чтобы оценить такой вид информации, как снимаемые в лабораторных условиях с керна данные, необходимо понимать, какие особенности и погрешности несут в себе получаемые данные, ведь при дальнейшем их использовании в расчетах часто на ОФП ложится достаточно существенный вес неопределенностей.
Масштабирование кривых по вертикали и горизонтали также не имеет унифицированной методологии или четких регламентирующих принципов [1]. Если сами таблицы кривых модифицируются, исключительно настраиваясь на историю работы фонда скважин анализируемого объекта, это совсем не гарантирует, что такая модель в дальнейшем будет иметь достаточную прогнозную силу. Исследование и развитие моделей и методов, предназначенных для интерпретации керновых данных, представляют на текущий момент практический и научно-исследовательский интерес.
На практике при обработке потоковых исследований керна, имеющихся у инженера, используют отношения фазовой проницаемости к базовой — абсолютной или проницаемости нефти при связанной водонасыщенности. В общем случае после сбора и нормирования данных всех образцов керна у специалиста имеется некоторый набор точек, называемый еще облаком данных, на основе которых специалисту предстоит построить свои зависимости для дальнейших расчетов. Пример такого исходного набора данных для одного из месторождений Томской области представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Набор нормированных керновых данных по объекту
и ОФП
и ОФП
Последующее описание подхода к анализу керновых данных для построения кривых ОФП авторами будет проводиться на основе данного набора, принятого по результатам исследования 31 образца из восьми скважин месторождения.
Для прогнозирования поведения функций ОФП на неохваченных экспериментом областях течения используют аппроксимацию экспериментальных данных. С их помощью определяется картина двухфазного течения при исследовании процесса вытеснения нефти водой. После того как в
конце 1930-х гг. Р.Д. Уайкофф (R.D. Wyckoff) и Х.Г. Ботсет (H.G. Botset) ввели понятие фазовой проницаемости [6], количество корреляционных моделей для интерпретации данных по ОФП неуклонно увеличивалось.
конце 1930-х гг. Р.Д. Уайкофф (R.D. Wyckoff) и Х.Г. Ботсет (H.G. Botset) ввели понятие фазовой проницаемости [6], количество корреляционных моделей для интерпретации данных по ОФП неуклонно увеличивалось.
Одной из наиболее часто используемых является модель степенной аппроксимации А.Т. Кори (A.T. Corey) (1954) [7], базирующаяся на тривиальной степенной функции с одним регулируемым параметром степени. Достаточное распространение получила также LET-модель, представленная в 2005 году тремя авторами — Ф. Ломеландом, Э. Эбельтофтом и У.Х. Томасом (F. Lomeland, E. Ebeltoft, W.H. Thomas) и названная по первым буквам фамилий авторов.
Модель отличается наличием трех регулируемых параметров, которые позволяют влиять на различные участки кривых [8].
В рамках данной работы при построении и анализе кривых ОФП авторами будет использоваться аппроксимация Corey. Как и большинство эмпирических моделей, она основывается на функциональной взаимосвязи между ОФП и нормализованной водонасыщенностью Swn, которая определяется как:
В рамках данной работы при построении и анализе кривых ОФП авторами будет использоваться аппроксимация Corey. Как и большинство эмпирических моделей, она основывается на функциональной взаимосвязи между ОФП и нормализованной водонасыщенностью Swn, которая определяется как:
где Swn — относительная водонасыщенность, д.ед.; Sw — водонасыщенность, д.ед.; Swc — остаточная водонасыщенность, д.ед.; Sowcr — остаточная нефтенасыщенность, д.ед.
А сами корреляции имеют вид:
А сами корреляции имеют вид:
где krw — ОФП воды, д.ед.; krw(Sowcr) — ОФП воды при остаточной нефтенасыщенности, д.ед.; Swn — относительная водонасыщенность, д.ед.; Nw — коэффициент Corey для воды; krow — ОФП нефти, д.ед.; krow(Swc) — ОФП нефти при остаточной водонасыщенности, д.ед.; No — коэффициент Corey для нефти.
За кривизну ОФП в зависимостях отвечают коэффициенты Corey — Nw и No, которые в отсутствие экспериментальных погрешностей широко коррелируются со смачиваемостью породы (гидрофильные, промежуточные, гидрофобные породы).
Важным параметром таблиц ОФП, влияющим на поля насыщенностей и расчетные и прогнозные показатели при гидродинамических расчетах, являются концевые точки. При работе с таблицами специалистами-разработчиками может проводиться двух/трехточечное горизонтальное (точки связанной и критической водонасыщенностей Swl, Swcr (газонасыщенностей), остаточной нефтенасыщенности Sowcr (газонасыщенности)) и вертикальное (точки Krw — относительная проницаемость воды при макс. Sw, Krwr — относительная проницаемость воды при критической So, Krorw — относительная проницаемость нефти при крит. Sw, Kro — относительная проницаемость нефти при максимальном So) масштабирование (рис. 3) [9]. Однако в рамках данной работы будет рассматриваться только анализ кривизны ОФП и ее влияния.
Рис. 3. Концевые точки, элементы масштабирования кривых ОФП
Если говорить об основных расчетных показателях, то проницаемость пласта и вязкость потока в целом являются, пожалуй, основными драйверами с точки зрения предпосылок по разработке объекта. Поскольку абсолютная и фазовая проницаемости коллекторов нефти и газа изменяются в широких пределах, относительная фазовая проницаемость является удобной формой их сопоставления. На динамику дебита жидкости, в частности, как основные факторы влияют проницаемости и процесс формирования воронки депрессии. Как следует из закона фильтрации, при прочих неизменных условиях изменение дебита жидкости будет пропорционально изменению суммарной подвижности нефти и воды k̅row/μo + k̅rw/μw, где k̅o, k̅w — проницаемости для воды и нефти при текущей насыщенности, μo, μw — вязкости нефти и воды соответственно.
В то же время учтем, что полноту вытеснения и характер распределения насыщенности по пласту характеризует функция Баклея-Леверетта, на вид которой также влияют вязкости насыщающих флюидов и ОФП для нефти и воды, которые, как отмечено ранее, в каждый момент времени зависят от текущей насыщенности [10]. Данная функция отражает модель фракционного потока, в котором отображается доля воды от общего потока подвижной фазы в определенной точке пласта в определенный момент времени.
где krow и krw — относительные фазовые проницаемости нефти и воды; μw и μo — вязкость нефти и воды.
Таким образом, говоря о настройке формы кривых ОФП, инженеру-гидродинамику при адаптации скважин на факт работы интересны скорее их производные в виде кривых подвижности и Баклея-Леверетта [11].
Итак, рассмотрим стандартный процесс построения кривых ОФП на основе имеющихся керновых данных. В общем случае степени Corey подбираются в реализациях вероятностной оценки Р10, Р50, Р90, [12] где персентиль 50 % в первой итерации предполагается в качестве базового (рис. 4) и располагается в интервале максимальной плотности имеющегося набора данных. Коэффициенты Corey, полученные таким образом, для набора данных рисунка 2 для вариантов Р10, Р50, Р90
составили No = 2,5 и Nw = 1,25, No = 3,4 и Nw = 1,8 и No = 4,3 и Nw = 2,5 соответственно. Тут стоит отметить, что для вариантов ОФП для воды для вариантов Р10 и Р90 нет единого подхода, и каждый специалист самостоятельно решает, что считать «худшей» и «лучшей» реализациями — большие значения проницаемости, которые, как вариант, приведут к более резкому обводнению продукции, либо более низкие значения ОФП для воды, что выражается в более низких значениях суммарной подвижности, а также возможном несоответствии картине фактической работы скважин и пр.
составили No = 2,5 и Nw = 1,25, No = 3,4 и Nw = 1,8 и No = 4,3 и Nw = 2,5 соответственно. Тут стоит отметить, что для вариантов ОФП для воды для вариантов Р10 и Р90 нет единого подхода, и каждый специалист самостоятельно решает, что считать «худшей» и «лучшей» реализациями — большие значения проницаемости, которые, как вариант, приведут к более резкому обводнению продукции, либо более низкие значения ОФП для воды, что выражается в более низких значениях суммарной подвижности, а также возможном несоответствии картине фактической работы скважин и пр.
Рис. 4. Кривые ОФП в реализациях Р10, Р50, Р90
Авторами для подбора степеней Corey и анализа корректности задания кривых стандартными методами как дополнительный инструмент предлагается своего рода решение обратной задачи, опирающееся на фактические данные и исходные кривые подвижностей и функцию Баклея-Леверетта как первоисточник информации, а не когда суммарная подвижность системы и распределение фракционного потока получены уже как результат задания в гидродинамическую модель (ГДМ) таблиц ОФП.
Так, на основе исходных керновых данных (рис. 2) первым шагом были рассчитаны наборы кривых подвижностей и функции Баклея-Леверетта (формулы 4, 5). Результат был разнормирован в интервале от 0 до 1, полученные кривые представлены на рисунках 5, 6. Вязкости нефти и воды рассматриваемого объекта составляют µw = 0,296 и μo = 0,52.
Рис. 5. Кривые функции Баклея-Леверетта, керн
Рис. 6. Кривые суммарной подвижности, керн
Далее, чтобы иметь возможность при последующей обработке получить значения кривых в любой точке и привести значения разных образцов керна при равных водонасыщенностях, примем допущение, что обе функции на отрезках между фактическими точками описываются прямой. Уравнение прямой через две точки имеет вид:
где x1, y1, x2, y2 — координаты заданных точек на прямой.
С учетом данного допущения для каждого образца керна получен набор точек в интервале водонасыщенности от 0 до 1 с шагом 0,1.
Перестроенные с фиксированным единым шагом кривые суммарной подвижности и функции Баклея-Леверетта для образцов представлены на рисунках 7, 8.
Перестроенные с фиксированным единым шагом кривые суммарной подвижности и функции Баклея-Леверетта для образцов представлены на рисунках 7, 8.
Рис. 7. Нормированные кривые функции Баклея-Леверетта, керн
Рис. 8. Нормированные кривые суммарной подвижности, керн
Далее для каждого шага насыщенности с помощью функции ПЕРСЕНТИЛЬ Excel были посчитаны значения для вероятностей Р10, Р50, Р90, результаты сведены в таблицы 1, 2 и представлены на рисунке 9.
Табл. 1. Значения функции Баклея-Леверетта для вероятностей Р10, Р50, Р90
Табл. 2. Значения подвижности флюида для вероятностей Р10, Р50, Р90
Рис. 9. Функция Баклея-Леверетта и подвижность флюида, вероятностная оценка
Вероятности авторами были определены исходя из анализа разработки объекта и подхода, что варианту Р10 разработки соответствуют более высокие значения подвижности и более низкие значения функции Баклея-Леверетта. Для сравнения на рисунке 10 приведены наборы функций для ОФП, полученные стандартным подходом из представленных ранее на рисунке 4 кривых.
Рис. 10. Функция Баклея-Леверетта и подвижность флюида, вероятностная оценка
Как можно заметить уже на данном этапе сравнительного анализа, помимо собственно значений функций от насыщенности различается и их характер поведения. Такое поведение функций Баклея-Леверетта, например, явным образом в первую очередь отразится на динамике обводненности продукции скважин.
При решении обратной задачи и восстановлении формы кривых ОФП необходимость совместного определения двух данных функций будет обусловлена тем, что при использовании только одной функции Баклея-Леверетта или суммарной подвижности в качестве исходной характеристики и степени несвободы задача имеет несколько равновероятных решений.
Рассмотрим алгоритм воспроизведения формы кривых ОФП на примере варианта Р50. Согласно уравнениям 2, 3, 4 в разнормированном от 0 до 1 интервале строится таблица с коэффициентами
Corey No = 3,4 и Nw = 1,8, из которой в свою очередь рассчитываются значения подвижности и функции Баклея-Леверетта.
Рассмотрим алгоритм воспроизведения формы кривых ОФП на примере варианта Р50. Согласно уравнениям 2, 3, 4 в разнормированном от 0 до 1 интервале строится таблица с коэффициентами
Corey No = 3,4 и Nw = 1,8, из которой в свою очередь рассчитываются значения подвижности и функции Баклея-Леверетта.
Далее находится сумма квадратов разности полученных значений подвижности и функции Баклея-Леверетта предлагаемых оцененных стандартным подходом данных и керновых данных, рассчитанных ранее для варианта Р50. Сумма этих двух чисел будет являться целевым параметром оптимизации при последующих шагах [13].
Следующим шагом подбираются коэффициенты кривизны Corey в диапазоне их возможных значений, основанных на керновых данных. Также был рассмотрен вариант, при котором целевой параметр оптимизации получен из нормализованных подвижности и функции Баклея-Леверетта, чтобы нивелировать доминирующее влияние параметра с большим порядком и разбросом значений при подборе коэффициентов Corey. Результатом оптимизационного решения являются подобранные степени Corey для нефти и воды, с помощью которых далее уже строятся самостоятельные таблицы ОФП (рис. 11).
Следующим шагом подбираются коэффициенты кривизны Corey в диапазоне их возможных значений, основанных на керновых данных. Также был рассмотрен вариант, при котором целевой параметр оптимизации получен из нормализованных подвижности и функции Баклея-Леверетта, чтобы нивелировать доминирующее влияние параметра с большим порядком и разбросом значений при подборе коэффициентов Corey. Результатом оптимизационного решения являются подобранные степени Corey для нефти и воды, с помощью которых далее уже строятся самостоятельные таблицы ОФП (рис. 11).
Рис. 11. Набор исходных данных для восстановления кривых ОФП в варианте Р50
Подобранные коэффициенты Corey для реализации Р50 составили No = 2,8 и Nw = 1,77
без использования опции нормализации и No = 3,0 и Nw = 1,69 с применением нормализации к диапазонам данных.
На рисунке 12 представлен результат построения кривых в вариантах Р10, Р50, Р90 ОФП в результате восстановления с кривых подвижностей флюида и функции Баклея-Леверетта на основе керновых данных без функции нормализации.
без использования опции нормализации и No = 3,0 и Nw = 1,69 с применением нормализации к диапазонам данных.
На рисунке 12 представлен результат построения кривых в вариантах Р10, Р50, Р90 ОФП в результате восстановления с кривых подвижностей флюида и функции Баклея-Леверетта на основе керновых данных без функции нормализации.
Рис. 12. Кривые ОФП, сравнение базового варианта с вариантом восстановленных на основе суммарной подвижности и функции Баклея-Леверетта кривых
Как можно увидеть, оптимизационный алгоритм заметно сузил коридор вариативности для набора данных по проницаемости воды. Такого рода уточнение может снизить количество итераций многовариантных расчетов и, как следствие, сократить затрачиваемое время при применении модулей автоадаптации. Для кривых проницаемостей по нефти полученный результат еще более интересен. Так, находясь в границах исходного диапазона облака керновых данных, решение для воспроизведения фактических подвижностей и распределения фракционного потока сдвигается в сторону более высоких значений относительно базового представления: вариант Р90 максимально приближается к варианту Р50, в то время как вариант Р50 теперь уверенно располагается между вариантами Р50 и Р10. Вариант Р10 максимально приближен к верхним точкам облака данных.
Надо отметить, что данный подход может быть реализован не только на имеющихся керновых данных, что немаловажно в условиях их недостаточности или непредставительности для какого-либо объекта. Ведь, как известно, кривые общей подвижности флюидов можно также получить из других источников, например, с использованием сведений гидродинамических исследований скважин. Подвижность флюида в прискважинной зоне определяется прямым гидродинамическим методом в процессе опробования или точечного замера давления [14]. С целью определения подвижности флюида в масштабе пласта прибегают к нестационарным исследованиям. Основным способом является анализ кривых восстановления давления (КВД), регистрируемых при остановке добывающей скважины. По наклону кривой в логарифмических координатах рассчитывается гидропроводность, а затем и подвижность. Другим методом служит построение индикаторной диаграммы — зависимости дебита при установившихся отборах. Наклон линии позволяет рассчитать подвижность по формуле установившегося притока.
Наиболее эффективное и точное определение подвижностей флюидов достигается за счет комбинирования методик и подходов. Так, в работе [14] описываются подходы для определения подвижности флюидов при различных уровнях обводненности. Оценка подвижности флюидов в соответствии с уровнем обводненности пласта выполняется автором путем усреднения по соответствующим процентным диапазонам обводненности. Функция Баклея-Леверетта в это же время может быть сформирована по фактическим данным добычи в виде зависимости обводненности от нефтенасыщенности. Это открывает дополнительные возможности для анализа, оценки и получения данных.
В статье предложен альтернативный подход к восстановлению кривых относительных фазовых проницаемостей на основе решения обратной задачи с использованием данных о подвижности флюидов и функции Баклея-Леверетта.
Метод был апробирован на реальных керновых данных, показав возможность уточнения параметров кривых ОФП (в частности, коэффициентов Кори) и сужения диапазона их вариативности. Также отмечена возможность применения подхода к данным ГДИС и промысловым данным, что особенно актуально при отсутствии репрезентативного керна.
Метод был апробирован на реальных керновых данных, показав возможность уточнения параметров кривых ОФП (в частности, коэффициентов Кори) и сужения диапазона их вариативности. Также отмечена возможность применения подхода к данным ГДИС и промысловым данным, что особенно актуально при отсутствии репрезентативного керна.
Относительная фазовая проницаемость является функцией, которая помимо научной значимости имеет принципиальное практическое значение. Функции относительных фазовых проницаемостей используются при решении большого числа геологопромысловых задач. Данные о фазовых проницаемостях используются при обосновании кондиционных пределов петрофизических свойств пород, при промышленной оценке переходных нефтегазовых зон пластов, в расчетах технологических показателей разработки, при выборе методов воздействия на пласт, при анализе и контроле за разработкой залежи и пр. Разработка месторождений нефти и газа осуществляется в рамках долгосрочного планирования (проектирование) и мониторинга, и одним из инструментов решения этих задач является моделирование процессов извлечения нефти и газа. От корректности ОФП, заложенных в гидродинамическую модель, во многом зависит состоятельность результатов моделирования разработки месторождений углеводородов.
Важным вопросом увеличения коэффициентов нефтеотдачи и газоотдачи нефтяных и газовых месторождений является изучение многофазной фильтрации. Как показывает практика моделирования, фазовые проницаемости являются ключевой функцией, отражающей специфику межфазного взаимодействия в условиях пласта. При проектировании разработки, создании и дальнейшем использовании геолого-гидродинамических моделей традиционный подход к определению этих параметров путем проведения лабораторных испытаний на керне не всегда обеспечивает достаточную точность в силу различных факторов. Уточнение параметров зависимостей фазовых проницаемостей пластов-коллекторов в конечном итоге приводит к повышению эффективности моделирования процессов разработки и результата в целом. Известно, что ни керновые исследования, ни результаты исследований скважин и пластов не могут полностью удовлетворить нужды методологии анализа разработки нефтяных месторождений. Использование численных способов для разделения кривых подвижности флюидов и функции Баклея-Леверетта на относительные фазовые проницаемости в соответствии с реальными данными разработки месторождения — один из рабочих инструментов дополнительного анализа исходных данных и снижения степени неопределенности.
Важным вопросом увеличения коэффициентов нефтеотдачи и газоотдачи нефтяных и газовых месторождений является изучение многофазной фильтрации. Как показывает практика моделирования, фазовые проницаемости являются ключевой функцией, отражающей специфику межфазного взаимодействия в условиях пласта. При проектировании разработки, создании и дальнейшем использовании геолого-гидродинамических моделей традиционный подход к определению этих параметров путем проведения лабораторных испытаний на керне не всегда обеспечивает достаточную точность в силу различных факторов. Уточнение параметров зависимостей фазовых проницаемостей пластов-коллекторов в конечном итоге приводит к повышению эффективности моделирования процессов разработки и результата в целом. Известно, что ни керновые исследования, ни результаты исследований скважин и пластов не могут полностью удовлетворить нужды методологии анализа разработки нефтяных месторождений. Использование численных способов для разделения кривых подвижности флюидов и функции Баклея-Леверетта на относительные фазовые проницаемости в соответствии с реальными данными разработки месторождения — один из рабочих инструментов дополнительного анализа исходных данных и снижения степени неопределенности.
- Степанов С.В., Вокина В.Р. К вопросу о сопоставимости относительных фазовых проницаемостей, полученных разными методами // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2024. Т. 10. № 2. С. 45–55.
- Овчаров В.В. Обзор методов расчета и процедур корректировки кривых относительных фазовых проницаемостей для гидродинамического моделирования залежей углеводородов // Вестник кибернетики. 2014. № 1. С. 10–16.
- Шабаров А.Б., Григорьев Б.В., Кузина О.А. и др. Фазовые проницаемости при фильтрации водонефтяных смесей. Тюмень: ТюмГУ-Press, 2023. 205 с.
- Степанов С.В., Шабаров А.Б. К вопросу о наличии закономерностей между функцией межфазного взаимодействия и фильтрационно-емкостными свойствами // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2021. Т. 7. № 1. С. 92–111.
- Кадочникова Л.М., Олюнина А.Г. Методика восстановления функции относительных фазовых проницаемостей по промысловым данным: преимущества ее использования для гидродинамического моделирования // Теплофизика, гидродинамика, теплотехника. 2013. Вып. 6. C. 70–76.
- Добрынин В.М., Ковалев А.Г., Кузнецов А.М., Черноглазов В.Н. Фазовые проницаемости коллекторов нефти и газа. М.: ВНИИОЭНГ, 1988. 28 с.
- Corey A.T. The interrelation between gas and oil relative permeabilities. Producers Monthly, 1954, Vol. 19, issue 1, P. 38–41. (In Eng).
- Дубровин М.Г., Вокина В.Р., Ядрышникова О.А. О применении LET-модели для аппроксимации керновых относительных фазовых проницаемостей // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2022. Том 8. № 4. С. 144–162.
- Honarpour M., Koederitz L., Harvey A.H. Relative permeability of petroleum reservoirs. Boca Raton: CRC Press, 1986, 152 p. (In Eng).
- Мельников В.Н., Вахрушев В.В., Москвитин С.А. Влияние значений геолого-физических параметров на прогнозирование показателей разработки нефтяных залежей // Актуальные проблемы нефтегазовой отрасли. 2019. С. 130–137.
- Воробьева Г.Н., Бурганов Р.Р., Рыбаков Р.А. и др. Модифицированная карта обводненности как инструмент анализа и прогноза на объектах ачимовской толщи. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2024. Т. 9. № 3. С. 50–61.
- Картвелишвили В.М., Свиридова О.А. Риск-менеджмент. Методы оценки риска. М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2017. 120 с.
- Коломиец Л.В. Метод наименьших квадратов. Самара: Самарский университет, 2017. 32 с.
- Блинов В.А., Тюкавкина О.В., Джалатян Я.Э. Расширенные возможности высокоинформативных методов испытания пластов на кабеле при построении и уточнении геолого-геофизических и гидродинамических моделей залежей углеводородов // Бурение и нефть. 2024. № 4. С. 56–65.
- Шурунов А.В. Определение параметров зависимостей относительных фазовых проницаемостей с помощью гидродинамических исследований скважин и численного моделирования для низкопроницаемого терригенного коллектора // Актуальные проблемы нефти и газа. 2025. Т. 16. № 1. С. 24–35.
- Индрупский И.М., Закиров Э.С., Аникеев Д.П. и др. Определение относительных фазовых проницаемостей в скважинных условиях. Нефтяное хозяйство, 2008. № 5. С. 38–42.
Космачева М.С., Ахмадеев А.И., Переплеткин И.А., Воробьева Г.Н., Никонорова А.Н., Рыбаков Р.А., Остапчук С.С., Рузанова А.А.
ООО «Газпром ВНИИГАЗ»,
Новосибирский государственный университет,
Группа Компаний «Газпром Нефть», РГУ
нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, ИПНГ РАН
anastasia.nikonorova@list.ru
ООО «Газпром ВНИИГАЗ»,
Новосибирский государственный университет,
Группа Компаний «Газпром Нефть», РГУ
нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, ИПНГ РАН
anastasia.nikonorova@list.ru
Материалами исследования послужили керновые данные 31 образца с месторождения
в Томской области. Метод заключается в решении обратной задачи: восстановлении
кривых ОФП через оптимизацию коэффициентов Кори путем минимизации отклонений
расчетных кривых подвижности и функции Баклея-Леверетта от их оценок, полученных
на основе экспериментальных данных.
в Томской области. Метод заключается в решении обратной задачи: восстановлении
кривых ОФП через оптимизацию коэффициентов Кори путем минимизации отклонений
расчетных кривых подвижности и функции Баклея-Леверетта от их оценок, полученных
на основе экспериментальных данных.
относительные фазовые проницаемости, керновые данные,
гидродинамическое моделирование, функция Баклея-Леверетта,
подвижность флюидов, коэффициенты Кори
гидродинамическое моделирование, функция Баклея-Леверетта,
подвижность флюидов, коэффициенты Кори
Космачева М.С., Ахмадеев А.И., Переплеткин И.А., Воробьева Г.Н., Никонорова А.Н., Рыбаков Р.А., Остапчук С.С., Рузанова А.А. Альтернативный подход к восстановлению относительных фазовых проницаемостей в препроцессинге создания гидродинамических моделей на основе лабораторных исследований // Экспозиция Нефть Газ. 2025. № 6. C. 71–78. DOI: 10.24412/2076-6785-2025-6-71-78
17.09.2025
УДК 622.276
DOI: 10.24412/2076-6785-2025-6-71-78
DOI: 10.24412/2076-6785-2025-6-71-78
Рекомендуемые статьи
© Экспозиция Нефть Газ. Научно-технический журнал. Входит в перечень ВАК
+7 (855) 222-12-84