В связи с вовлечением в эксплуатацию новых активов компания ПАО «НК «Роснефть» особое внимание уделяет разработке высокотехнологичных цифровых решений для всесторонней оценки геологических и технологических рисков в проектах разработки месторождений нефти и газа в труднодоступных районах Крайнего Севера.
Решение данной задачи в целом включает четыре основных этапа:
1. Оценка геологических неопределенностей объекта разработки.
2. Оценка рисков достижения проектного коэффициента извлечения нефти (КИН) и коэффициента извлечения газа (КИГ).
3. Поиск оптимальных технологических решений для минимизации выявленных рисков и неопределенностей для получения максимально возможной суммарной добычи углеводородов (УВ).
4. Оценка рентабельности проекта разработки с учетом наиболее вероятных (Р50), оптимистичных (Р10) и пессимистичных (Р90) моделей строения объекта. Принятие решения о вводе объекта в эксплуатацию, порядке и последовательности бурения эксплуатационных скважин.
Авторами данной статьи выполнена работа по созданию единого рабочего процесса многовариантной оценки профиля добычи по вновь вводимой в разработку нефтяной залежи и поиску оптимального решения для бурения 3 горизонтальных скважин в условиях высокой геологической неопределенности целевого объекта. Смысл данного подхода заключается в выявлении в пределах залежи зон наиболее вероятных запасов нефти, которые должны быть вовлечены в процесс дренирования в первую очередь, и зон с более низкой вероятностью промышленной нефтеносности, вовлечение в разработку которых будет зависеть от результатов бурения первых, наиболее «обрискованных» скважин. Выбор уверенных зон для эксплуатационного бурения осуществлялся на основании двух основных критериев: наличие промышленных запасов нефти в вариантах геологической модели пласта квантилей P90, P50, P10 и достаточно близкие значения проектного уровня суммарной добычи УВ по всем вариантам модели. В менее уверенных зонах наличие промышленных запасов нефти выявлено только в вариантах модели Р10 и Р50. И наименее уверенные зоны — это краевые участки залежи, наличие запасов в которых выявлено только в оптимистичном варианте модели (квантиль Р10), в этих зонах наблюдается очень широкий разброс в оценках накопленной добычи по проектным скважинам из-за высокого уровня неопределенности входных параметров. Решение о вовлечении краевых зон в эксплуатацию будет приниматься только по результатам бурения первоочередных проектных скважин. Для всех отранжированных зон проводился оптимизационный расчет траекторий горизонтальных скважин с целью выявления наиболее эффективного направления бурения с максимальным прогнозом по суммарной добыче. В зонах с высокой вероятностью неподтверждения запасов такой подход позволяет оптимизировать траектории скважин для выхода на проектный уровень добычи по объекту в целом за счет изменения взаимного расположения скважин в пласте либо дает возможность сократить затраты на освоение месторождения за счет отказа от бурения низкодебитных и быстро обводняющихся скважин.

Разработанная сотрудниками ООО «Тюменский нефтяной научный центр» (ООО «ТННЦ») методика поиска наиболее оптимального положения траекторий горизонтальных скважин направлена на достижение максимально возможного КИН и проектного уровня добычи в случае ухудшения фактических свойств пласта относительно заложенных в проектном документе.
На данный момент имеется проектный документ с утвержденной геологией и утвержденной расстановкой скважин (3 горизонтальных скважины и 1 наклонно-направленная). Цель работы заключается в учете имеющихся геологических и гидродинамических рисков с последующим автоматизированным расчетом положения траекторий новых скважин, альтернативных утвержденным.
Практическая реализация методики включает три этапа:
1. Оценка геологических неопределенностей и создание многовариантной геологической модели (ГМ).
2. Оценка гидродинамических неопределенностей и создание многовариантной гидродинамической модели (ГДМ) с адаптацией на результаты исследований в скважинах.
3. Актуализация алгоритма автоматического поиска оптимальной траектории горизонтальной скважины (ГС), ранее разработанного специалистами ООО «ТННЦ» [2] под задачу оптимальной расстановки скважин на многовариантной ГДМ.
На рисунках 1 и 2 и в таблице 1 приведены основные геолого-физические характеристики эксплуатационного объекта, использованного в расчетном эксперименте.

В качестве объекта моделирования выбран продуктивный пласт одного из месторождений юго-восточной части Ямало-Ненецкого автономного округа (ЯНАО). Пласт представлен чередованием алевритовых глин и линзовидных прослоев песчаников в разной степени биотурбированных и карбонатизированных.
Выполненные ранее работы на месторождении давали противоречивые сведения о характере насыщения и закономерностях распределения продуктивных пород, поэтому было принято решение о создании многовариантной геолого-технологической модели, учитывающей все основные варианты строения резервуара и диапазоны возможного варьирования фильтрационно-емкостных свойств [1, 2].
С точки зрения оценки запасов углеводородного сырья и прогноза технологических показателей разработки выбранного объекта наибольшую неопределенность представляла собой лито-фациальная модель, контролирующая объем и распределение проницаемых пород в пласте. Низкая плотность поисково-разведочного бурения на изучаемой площади не позволяла однозначно определить границы глинизации песчаных линз, поэтому на первом этапе работ по результатам детального сейсмо-фациального и седиментологического анализа были сформулированы три возможных сценария концептуальной модели объекта (рис. 3).

Данные сценарии имеют разную степень вероятности, определяемую по степени уверенности прослеживания границ полной глинизации линзовидных тел на срезах динамических атрибутов сейсмической записи. Ниже на рисунке представлены три варианта развития баровых песчаных тел с разной степенью связанности, вероятность проявления данных сценариев концептуальной модели оценена как квантили Р10, Р50, Р90.

Полученные на этапе детального лито-фациального анализа три варианта концепции развития песчаных линз далее были использованы в анализе чувствительности объема начальных геологических запасов нефти к неопределенностям в картировании структурных границ залежи, внутренней неоднородности пласта и оценке петрофизических свойств пород.
На рисунках 4 и 5 представлена диаграмма-торнадо, построенная по результатам анализа чувствительности, и распределение начальных геологических запасов на основании расчета 300 равновероятных реализаций модели пласта.

По результатам анализа 300 реализаций ГМ было установлено, что диапазон изменения запасов достаточно широк и для оптимального планирования бурения нужно рассматривать все три варианта развития баровых систем (рис. 5). С целью «обрисковки» проектных скважин рассматривались варианты наиболее вероятного Р50, пессимистичного Р90 и оптимистичного объема НГЗ нефти в пласте.
На базе ключевых геологических моделей (квантили P90, P50, P10) построена карта геологических рисков (статистически уверенных зон) для оптимального размещения проектного фонда эксплуатационных скважин (рис. 6).

Цветовое ранжирование карты рисков определяется степенью подтверждаемости наличия запасов в трех крайних вариантах модели: зеленая зона минимальных рисков оконтуривает область присутствия промышленных запасов нефти во всех вариантах модели, желтая зона соответствует области продуктивности в моделях квантилей Р50 и Р10,
красная зона максимального риска может быть продуктивной только по варианту модели Р10, наиболее оптимистичному. Исходя из данной карты рисков следует, что первые, наиболее уверенно обоснованные скважины, необходимо бурить в центральной части линзы, отмеченной на карте рисков зеленым цветом. Смещение проектных скважин к западной и южной литологическим границам линзы (желтая зона) потенциально будет зависеть от динамики подтверждаемости продуктивной мощности в первых пробуренных скважинах. Краевая часть нефтяной залежи, отмеченная красным цветом, представляет собой зону максимального геологического риска и может быть вовлечена в процесс разбуривания только после подтверждения положения структурных границ пласта.

На основе исследований керна устанавливаются связи между параметрами, по которым рассчитываются масштабированные значения концевых точек функций относительных фазовых проницаемостей (ОФП).
В качестве зависимости используются линейные, логарифмические, степенные и экспоненциальные функции. В качестве примера на рисунке 7 приведен график зависимости остаточной нефтенасыщенности от коэффициента вытеснения и связанной водонасыщенности.

Для создания многовариантной гидродинамической модели пласта А была проведена оценка неопределенностей фильтрационных свойств пород и флюидов, оказывающих влияние на прогнозный профиль добычи. Такие параметры, как связанная и критическая водонасыщенности, остаточная нефтенасыщенность, ОФП нефти и ОФП воды при остаточной нефтенасыщенности, являются важными характеристиками взаимодействия флюидов между собой.
Определены диапазоны неопределенностей для каждого из параметров, и в целом проанализированы возможные формы кривых ОФП на основе данных исследования керна. От вида кривых (наряду с соотношением вязкостей флюидов) будут зависеть главным образом темпы обводнения. От проницаемостей и сжимаемости порового пространства будет зависеть скорость распространения давления в пласте при прогнозе расчете.
На рисунке 8 представлен сводный график изменения коэффициента извлечения нефти (КИН), построенный по результатам расчета базовых, максимальных и минимальных вариантов гидродинамической модели залежи с тремя горизонтальными и одной наклонно-направленной скважинами (ННС). Расчет проводился с раздельным варьированием основных фильтрационных параметров пласта и флюида. Анализ полученных профилей добычи показывает, что наибольшее влияние на объем добываемого продукта оказывают проницаемость, остаточная нефтенасыщенность (Critical Saturation of Oil in Water – SOWCR), относительная проницаемость по воде при остаточной нефтенасыщенности (Relative Water Permeability in Critical Oil Saturation – KRWR), форма кривых ОФП и проницаемость аквифера (водоносного пласта).

Для проведения дальнейших многовариантных расчетов исключены следующие параметры, оказывающие незначительное влияние (<5 % в амплитуде) на накопленную добычу нефти: максимальная ОФП нефти (Oil Relative Permeability – KRO), критическая насыщенность водой (Saturation of Critical Water – SWCR), остаточная водонасыщенность (Lower Water Saturation – SWL). Полученные результаты и процентное соотношение влияния параметров представлены на диаграмме типа «Торнадо» (рис. 9). Серым цветом обозначены параметры, минимально влияющие на накопленную добычу нефти. Они были исключены из дальнейших расчетов.

Уточнение концептуальной и базовой геолого-гидродинамической модели пласта привело к изменению геометрии залежей и увеличению начальных геологических запасов нефти по сравнению с утвержденным ранее вариантом и, как следствие, к увеличению прогнозируемой накопленной добычи. Также изменилась проницаемость и ее распределение по пласту, что также позволило повысить отбор нефти. На рисунке 10 показан веер полученных реализаций гидродинамических расчетов. Реализации ГДМ, соответствующие квантилям вероятности Р10, Р50, Р90, определялись комплексным учетом различных лито-фациальных геологических моделей, переменных матрицы неопределенностей (геология, форма кривых ОФП, проницаемость аквифера, концевые точки: KRWR, SOWCR, SOGCR). Анализ полученных результатов показал значительный разброс объема накопленной добычи и коэффициента конечного нефтеизвлечения при варьировании фильтрационных параметров относительно базового варианта модели Р50: от -70 % в минимальном варианте до +50 % в максимальном (рис. 10).

Максимальный накопленный отбор нефти (профиль Р10) из всех вариаций модели достигается за счет оптимистичного сценария лито-фациальной модели пласта Р10, базового сценария по проницаемости пласта, пониженного значения остаточной нефтенасыщенности (SOWCR), повышенной проницаемости аквифера, пониженной ОФП по воде при остаточной нефтенасыщенности (KRWR) и базовой формы кривой ОФП по нефти.
Расчет с минимальным накопленным отбором нефти (профиль Р90) получен при использовании пессимистичного сценария лито-фациальной модели пласта Р90, базового сценария по проницаемости пласта, повышенного значения SOWCR, базовой проницаемости аквифера, повышенной KRWR и формы кривой ОФП по нефти ниже базовой.
Таким образом, на основе полученных множественных реализаций гидродинамической модели проведен детальный статистический анализ, позволяющий определить «коридор» возможных вариаций профиля накопленной добычи нефти за весь период эксплуатации в зависимости от отклонения фактических значений основных параметров объекта от принятых в проектной документации. Использованный подход детального лито-фациального моделирования позволил увеличить показатели прогнозной добычи по пласту А, накопленная нефть по базовой реализации выше утвержденного уровня на 24,3 %. Бурение эксплуатационных скважин, запланированное на 2025 г., позволит подтвердить выводы по концептуальному строению пласта [4].
Для достижения проектного профиля добычи при существенном отклонении фактического строения пласта от принятого в базовом варианте Р50 на последнем этапе оптимизации проектных решений был выполнен итерационный автоматизированный подбор траекторий горизонтальных скважин на вариантах модели Р10 и Р90. Производительность проектных скважин в итоге остается практически на одном уровне, независимо от степени близости свойств моделируемого пласта с базовым (утвержденным) вариантом Р50.

На третьем этапе данной работы был проведен дополнительный анализ проектных решений с целью выявления возможности сохранения и улучшения показателей работы проектных скважин в случае существенного отклонения фактических параметров пласта от модельных расчетов.
Для этого на вариантах Р10, Р50, Р90 гидродинамической модели пласта А был выполнен автоматический подбор оптимальных траекторий проектных горизонтальных скважин. Алгоритм расчета детально изложен в статье Society of Petroleum Engineers SPE206574 [4, 5].
Прогнозный расчет добычи нефти в данной работе выполнен для трех горизонтальных эксплуатационных скважин и одной наклонно-направленной. Расположение скважин и профиль траекторий горизонтальной секции были выбраны исходя из утвержденных проектных документов и рассматривались в качестве эталонного варианта для последующего сопоставления с наилучшими расчетами автоматизированного алгоритма. За успешное решение задачи оптимизации принимается вариант траектории с лучшими технологическими показателями работы скважин относительно утвержденных в проекте разработки месторождения. При поиске оптимальной траектории варьируются параметры горизонтальной секции (зенитный угол, отход от вертикали, профиль скважины и т.д.). Длина горизонтальной секции во всех вариантах одинакова [6, 7].
Необходимым дополнительным условием решения задачи оптимизации бурения горизонтальных скважин на основе многовариантной модели пласта является достижение максимально возможной сходимости профилей накопленной добычи по ключевым реализациям модели P10, P50, P90. Выполнение данного условия возможно только при заложении проектной скважины на участках месторождения с высокой степенью однозначности (определенности) модели пласта. Скважины, удовлетворяющее данному условию, бурятся в первую очередь. Если накопленная добыча по проектной скважине в разновероятных моделях пласта имеет существенные отличия, это говорит о высокой степени неопределенности модели на выбранном участке и недостаточной изученности объекта. Для более уверенного обоснования таких скважин необходимы результаты бурения первоочередных скважин либо выполнение дополнительных уточняющих строение и свойства пласта исследований [8].
Далее описан анализ результатов работы оптимизационного алгоритма на трех вариантах гидродинамической модели пласта А. На рисунках 11–13 выполнено сравнение утвержденного в проектной документации на разработку варианта расположения трех ГС в пласте с вариантом, выбранным автоматизированным алгоритмом в качестве наиболее оптимального.

В результате использования оптимизационного алгоритма удалось получить новое положение траекторий проектных скважин (разворот горизонтальных секций скважин Р3 и Р4), обеспечивающее максимально возможную прогнозную накопленную добычу и увеличение КИН. Первоначально оптимизационный алгоритм запускался на модели пласта Р50. Для оценки устойчивости полученного решения к геологическим неопределенностям такой же итерационный поиск оптимальных траекторий скважин был выполнен на вариантах модели P10 и P90.
На рисунках 14–16 приведен анализ результатов поиска траекторий в оптимистичном варианте модели пласта Р10 с максимальными запасами, а также в пессимистичном варианте модели Р90 с уменьшенной площадью залежи и сниженными объемами начальных геологических запасов. Таким образом, была выполнена проверка чувствительности оптимизированных траекторий проектных скважин на моделях Р10, Р50 и Р90 с целью выявления наиболее «уверенных» траекторий для первоочередного бурения. Было установлено, в частности, что в оптимистичном варианте модели пласта P10 изменение траекторий всех трех скважин приведет к увеличению охвата зон дренирования и получению дополнительной добычи нефти. Конечный прогнозный КИН в этом случае будет примерно на 7 % выше утвержденного.

В случае значительного ухудшения параметров залежи (вариант модели Р90), одну ГС, наиболее рискованную, рекомендуется исключить из плана бурения. При этом две оставшиеся скважины могут обеспечить достижение проектного КИН. Профиль добычи по оптимизированному варианту бурения превышает исходный базовый уровень для данного варианта модели.
Анализ результатов сопоставления траекторий бурения по трем разновероятным ГДМ пласта (Р10, Р50, Р90) и выбор очередности бурения:

• Оптимальное решение положения новых скважин найдено на наиболее вероятной модели пласта P50 и подтверждено анализом чувствительности на моделях P10, P90. Выполненный автоматизированный подбор траекторий скважин на Р50 показал высокую сходимость утвержденной и алгоритмической расстановки скважин и близкие значения конечного КИН.
• Использование автоматизированного алгоритма подбора траекторий ГС на трех вариантах развития песчаных линз Р50, Р10, Р90 показало, что направление бурения оптимальных скважин зависит от фактического строения пласта. Наиболее устойчиво решение по проводке скважины Р3 в центре залежи. Наименее устойчиво решение по расположению скважины Р4 в краевой части залежи. При уменьшении площади залежи (вариант раздельных линз P90) скважина должна быть отменена.
• Порядок бурения скважин: первой бурится скважина Р3, находящаяся в центре залежи, далее бурится Р2 на западе, решение по бурению скважины Р4 на востоке принимается по результатам бурения скважин P3, P2 (рис. 11, 14).