Обоснование параметров водогазовой зоны низкопронизаемого коллектора


Залялетдинова М.А.



Тюменский нефтяной научный центр (ОГ ПАО «НК «Роснефть»)

В данной статье рассмотрен комплексный подход на основе применения многовариантного моделирования и использования данных гидродинамических исследований с целью снятия неопределенностей в водогазовой зоне низкопроницаемого коллектора по относительным фазовым проницаемостям, которые оказывают наибольшее влияние на коэффициент извлечения газа и, как следствие, на достоверную технико-экономическую оценку проекта. В статье в качестве объекта исследований была рассмотрена водогазовая зона низкопроницаемых туронских отложений.
Введение
В качестве объекта исследования рассматривается газовый пласт Т, характеризующийся низкими фильтрационно-емкостными свойствами (ФЕС), высоким содержанием глинистых фракций, высокой расчлененностью и высокой водонасыщенностью в газонасыщенной части пласта.
Водогазовая зона (ВГЗ) представляет интерес, так как в ней содержится около 40 %
запасов газа залежи. Однако, в отличие от чисто-газовой зоны (ЧГЗ) пласта Т, где завершаются опытно-промышленные работы, водогазовая зона лицензионного участка исследованиями не охвачена. Особенности геологического строения в совокупности с ограниченным количеством исследований и отсутствием исходных данных приводят к возникновению неопределенностей и сложностям в освоении залежи. Все это напрямую отражается на оценке экономики проекта и приводит к значительному разбросу потенциальных значений чистого дисконтированного дохода (NPV).
На основе имеющейся информации можно либо сделать предположение о сходстве свойств ВГЗ и ЧГЗ, либо искать альтернативные пути решения проблемы недостатка данных. Таким образом, с целью минимизации рисков и сужения коридора неопределенностей была использована методика, основанная на применении многовариантных расчетов (МВР), а в качестве входных данных использовались данные гидродинамических исследований (ГДИ) пласта соседнего месторождения, где уже есть данные по отработке на режимах для ВГЗ и где в результате ГРП был получен приток флюида.
Особенности разработки ВГЗ
Несмотря на то что исследование рассматриваемой зоны лицензионного участка представляет перспективы, для ВГЗ присущ ряд осложняющих факторов [1], в число которых входят:
  • слабая степень изученности (6 % площади покрыто 3D-сейсморазведкой);
  • неопределенность объема геологических запасов;
  • отсутствие опыта эксплуатации скважин (вносит неопределенность в выбор типа заканчивания, плотности сетки, количества скважин);
  • отсутствие геомеханических исследований керна (сказывается на прогнозе технологического режима, динамике добычи, коэффициенте извлечения газа (КИГ), депрессии);
  • высокие риски реализации негативного сценария подвижности воды (нет данных для прогнозирования объема поступающей воды);
  • относительная фазовая проницаемость (ОФП) по газу может лежать в широком диапазоне при незначительном изменении значений водонасыщенности (влияет на достоверность оценки КИГ, динамики добычи и обводнения).
Проблематика определения ОФП низкопроницаемых коллекторов
Корректность определения ОФП оказывает влияние на такие параметры, как положение газо-водяного контакта (ГВК), величина переходной зоны, начало обводнения и его характер [2, 3]. Также при дальнейшей разработке это скажется на достоверности прогноза подъема конуса ГВК и общей динамике добычи воды и газа, на дизайн ГРП.
Сложность определения ОФП в водогазовой зоне низкопроницаемого коллектора стандартными методами обусловлена следующим (рис. 1):
  • при проведении стандартных исследований по керну не представляется возможным определение важных критических точек по воде и газу (SWCR, SGCR);
  • отсутствует представление о форме кривых ОФП;
  • полностью отсутствуют точки в области насыщения 30–70 %.
Рис. 1. ОФП газ-вода

Отсутствие достоверных результатов определения критических точек путем проведения стандартных исследований керна обуславливает рассмотрение альтернативных вариантов. Одним из способов может служить определение ОФП с помощью цифрового керна — трехмерной модели порового пространства, созданной с помощью оцифровки керна и математических методов. Такая методика может обеспечить получение более достоверной оценки ФЕС по сравнению с одномасштабной моделью порового пространства. Однако на текущий момент полученные результаты по цифровым моделям керна для пласта Т характеризуются высокой степенью неопределенности, а также значительным отличием от средних значений проницаемости рассматриваемого объекта.
В качестве второго альтернативного метода для настройки ОФП с целью повышения достоверности и качества модели рассматривается использование МВР с учетом исследований ГДИ. Суть метода заключается в варьировании концевых точек таким образом, чтобы расчет модели с полученными ОФП был настроен на исторические данные эксплуатации в ВГЗ, предоставленные соседним недропользователем. Подтверждение модели достигается путем сопоставления расчетных показателей с результатами ГДИ.
Многовариантные расчеты
Для проведения многовариантных расчетов был использован модуль автоадаптации в ПО tNavigator. Так как на текущий момент отсутствуют какие-либо данные об эксплуатации в зоне ВГЗ на лицензионном участке, а также нет данных керновых исследований, то для расчетов использовались промышленные данные, предоставленные соседним недропользователем на секторной модели.
Для настройки ОФП в первую очередь проводилось задание начальных граничных значений концевых точек, которые были установлены исходя из керновых данных соседнего недропользователя, а также данных зоны ЧГЗ лицензионного участка. Для оценки параметров, оказывающих наибольшее влияние на расчет модели, был рассмотрен ряд гидродинамических параметров, которые могут оказывать влияние на результаты расчетов модели. Проведение анализа чувствительности помогло сделать вывод о том, что наибольшее влияние на целевую функцию, в качестве которой выступали забойное давление и дебит воды, оказывают абсолютная проницаемость, KRG и критическая водонасыщенность (рис. 2).
Рис. 2. Торнадо диаграмма (SWCR — критическая водонасыщенность; KRG — максимальная фазовая проницаемость по газу; KRGR — относительная фазовая проницаемость по газу при критической насыщенности воды; SGCR — критическая газонасыщенность; KRW — максимальная фазовая проницаемость по воде; KRWR — относительная фазовая проницаемость по воде при критической насыщенности газа)

Для решения оптимизационной задачи, для поиска наилучшего варианта, в качестве оптимизационного алгоритма был выбран метод дифференциальной эволюции, который ищет наилучший вариант в заданном диапазоне [4]. Постановка задачи алгоритма дифференциальной эволюции стоит следующим образом — необходимо найти состояние системы:
где x принадлежит множеству D, являющемуся n-мерным пространством действительных чисел Rn. При этом алгоритм поиска решения имеет следующий вид:
1. Сгенерировать начальное состояние х0;
2. Рассчитать значение целевой функции F (х0) и приравнять к минимальному значению целевой функции Fmin =F (х0);
3. Сгенерировать новое состояние xi = φ(xi-1), рассчитать значение целевой функции F(xi):
Определяем случайный вектор:
  • Новое состояние системы:
4. Если F(хi) < Fmin, то обновляется минимальное значение Fmin= F(хi).
Действия 3–4 повторять до выполнения критерия остановки (максимальное количество итераций, достижение минимального значения по вариации целевой функции или вариации переменных и т.д.).
φ(xi-1) — функция для генерации нового состояния системы;
xtarget — состояние системы с худшим значением целевой функции из популяции;
α — константа, подбираемая для лучшей работы алгоритма;
xrand1,…, xrand4 — состояния системы, выбранные случайным образом;
mix|P — функция, которая заменяет координаты одного вектора другими с вероятностью Р.
В результате итеративных расчетов удалось получить наиболее оптимальный вариант расчета, настроенный на исторические данные на секторной модели (рис. 3).
Рис. 3. Результат адаптации секторной модели: а — забойное давление; б — дебит жидкости
Значение целевой функции в начале («нулевая» итерация) — 258, а минимальное достигнутое значение целевой функции — 0,13. В результате удалось сузить диапазон значений концевых точек ОФП путем проведения итеративных расчетов. В таблице 1 представлены значения концевых точек до и после применения алгоритма.
Табл. 1. Концевые точки

Основная цель процедуры сужения диапазонов вариативности ОФП направлена на последующее снижение неопределенности по КИГ для более достоверной оценки рентабельности проекта. Изначально наблюдался широкий разброс потенциальных значений добытого газа, что напрямую отражалось на экономической составляющей. Для различных вариантов диапазонов ОФП был рассчитан КИГ. При сравнении гистограмм распределения КИГ секторных моделей до и после МВР (рис. 4) отмечается получение меньшего разброса значений, что, соответственно, обеспечивает более стабильную дальнейшую экономическую оценку проектных решений.
Рис. 4. Сопоставление гистограмм распределения прогнозных КИГ до и после МВР

Подтверждение по результатам ГДИ
Для того чтобы подтвердить качество и надежность полученных в результате МВР свойств, проведено сравнение двух моделей — настроенной на КВД в ПО KAPPA Saphir и гидродинамической модели. В результате была получена высокая сходимость кривых давления на диагностическом графике (рис. 5) и проинтерпретированных свойств (kh = 3,49 мД·м), что говорит о том, что подобранные ОФП могут быть использованы для дальнейших прогнозных расчетов.
Рис. 5. Диагностический график давления

На диагностическом графике модельного давления наступление линейного режима течения наблюдается позже, чем по фактическим данным. На модельной кривой давления наблюдаются флуктуации производной, которые, вероятно, могут быть связаны с перетоками флюида между слоями. Флуктуации производной давления характерны для слоистого коллектора, что связано с постепенным охватом слоев дренированием.
Экономический эффект
Неопределенности по ОФП оказывают наиболее значительное влияние на представление о КИГ и, как следствие, на NPV. Для того чтобы оценить эффект от применения рассмотренной методики, был произведен расчет на полномасштабной модели с заданием свойств, полученных с помощью МВР. Базовым решением для разработки ВГЗ было заканчивание горизонтальными стволами (1 000 м) [5–8]. Выбор обусловлен тем, что запасы являются контактными, поэтому присутствует потенциальный риск по преждевременному обводнению из-за прорыва воды.
При оценке на полномасштабной модели изначально NPV проекта определялся в крайне широком диапазоне. Снижение неопределенностей по ОФП позволило сузить разброс значений в 3 раза и повысить устойчивость проектных решений, что видно при построении диаграммы чувствительности NPV (рис. 6).
Рис. 6. Диаграмма чувствительности NPV (OPEX — операционные расходы, CAPEX — капитальные расходы)
Залялетдинова М.А.

ООО «Тюменский нефтяной научный центр» (ОГ ПАО «НК «Роснефть»), Тюмень, Россия

ma_zalyaletdinova@tnnc.rosneft.ru
При написании статьи использовались данные как стандартных керновых исследований, так и результаты исследований цифрового керна. Расчет секторной и полномасштабной гидродинамической моделей, настройка относительных фазовых проницаемостей производились в ПО tNavigator на примере туронских отложений.
многовариантные расчеты, неопределенности, относительная фазовая проницаемость, гидродинамическое моделирование, низкопроницаемый коллектор, туронские отложения
Залялетдинова М.А. Использование многовариантных расчетов для обоснования параметров водогазовой зоны низкопроницаемого коллектора // Экспозиция Нефть Газ. 2024. № 9. C. 76–80. DOI: 10.24412/2076-6785-2024-9-76-80
29.10.2024
УДК 622.279
DOI: 10.24412/2076-6785-2024-9-76-80
Рекомендуемые статьи
Добыча
Комплексный мониторинг скважин с устройствами контроля притока
Проектирование, применение и анализ работы АУКП в контактных запасах нефтегазоконденсатного месторождения
Добыча
Оптимальная технологии закачивания скважин в низкопроницаемом карбонатном коллекторе
Опыт разработки трудноизвлекаемых запасов низкопроницаемых карбонатных коллекторов, методы стимуляции притока
© Экспозиция Нефть Газ. Научно-технический журнал. Входит в перечень ВАК
+7 (495) 414-34-88
office@runeft.ru