Научная статья на тему 'Алгоритмическое и программное обеспечение для преи постпроцессинга при 3D-моделировании месторождений нефти и газа'

Алгоритмическое и программное обеспечение для преи постпроцессинга при 3D-моделировании месторождений нефти и газа Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

CC BY
297
129
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
3d-геологические и 3d-гидродинамические модели / месторождения нефти и газа / алгоритмическое и программное обеспече ние / обработка данных / информационные технологии / 3d-geology and 3d-hydrogeology models / oil and gas field / algorithmic and program software / data processing / information technology

Аннотация научной статьи по энергетике и рациональному природопользованию, автор научной работы — Захарова Алена Александровна, Ямпольский Владимир Захарович

Обсуждаются проблемы развития информационных технологий 3D-моделирования нефтегазовых месторождений на основе дополнения базового программного обеспечения алгоритмами и совместимыми программными модулями для преи постпроцессинга. Показана возможность решения с их помощью ряда актуальных задач геолого-гидродинамического моделирования: построения тематических карт, карт поверхностей частных и парных корреляций, определение площадей охвата разработкой с применением методов интенсификации нефтеотдачи пласта и без них, а также визуализации результатов решения задач.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по энергетике и рациональному природопользованию , автор научной работы — Захарова Алена Александровна, Ямпольский Владимир Захарович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The problems of developing information technologies of 3D-modeling of oil and gas fields on the basis of appending the core softawre with algorithms and concurrent software modulus for preand post processing have been discussed. The possibility of solving with their help the number of urgent problems of geology-hydrogeology simulation: generation of thematic maps, surface maps of partial and pair correlations, determination of the development cross-sectional areas applying the methods of reservoir recovery intensification and without them as well as visualization of problem solution results, is shown.

Текст научной работы на тему «Алгоритмическое и программное обеспечение для преи постпроцессинга при 3D-моделировании месторождений нефти и газа»

УДК 519.71

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРЕ- И ПОСТПРОЦЕССИНГА ПРИ 3D-МОДЕЛИРОВАНИИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА

А.А. Захарова, В.З. Ямпольский

Томский политехнический университет E-mail: zaa@tpu.ru

Обсуждаются проблемы развития информационных технологий 3й-моделирования нефтегазовых месторождений на основе дополнения базового программного обеспечения алгоритмами и совместимыми программными модулями для пре- и постпро-цессинга. Показана возможность решения с их помощью ряда актуальных задач геолого-гидродинамического моделирования: построения тематических карт, карт поверхностей частных и парных корреляций, определение площадей охвата разработкой с применением методов интенсификации нефтеотдачи пласта и без них, а также визуализации результатов решения задач.

Ключевые слова:

3D-геологические и Эй-гидродинамические модели, месторождения нефти и газа, алгоритмическое и программное обеспечение, обработка данных, информационные технологии.

Key words:

3D-geology and 3D-hydrogeology models, oil and gas field, algorithmic and program software, data processing, information technology.

На всех этапах геологического (ГМ) и гидродинамического (ГДМ) моделирования в процессе разработки проектных документов или осуществлении мониторинга месторождений нефти и газа необходимо осуществлять анализ, как исходных данных, так и результатов моделирования с целью принятия решений о дальнейшей стратегии разработки месторождения. Используемый для этих целей комплекс алгоритмов и программ предлагается далее именовать как пре- и постпроцессинг. Обобщенная схема комплекса приведена на рис. 1.

Пре- и постпроцессинг предусматривает визуализацию и анализ большого объема данных. Важно учитывать информацию об объектах с учетом их пространственного положения. Более того, для принятия решения необходимо получать комплексные показатели (рассчитанные на основе со-

вокупности параметров с учетом пространственного распределения). Для решения указанных задач предлагается использовать такой подход, как тематическое картирование [1].

Следует отметить, что методика, алгоритмы и программное обеспечение пре- и постпроцессинга ориентированы на оптимизацию решения следующих задач:

• распределение по скважинам параметров и характеристик пород и флюидов с целью выбора оптимального метода распределения фильтра-ционно-емкостных свойств (ФЕС) в 3D-геоло-гической модели (препроцессинг ГМ);

• получение карт распределений ФЕС геологической модели для принятия решения о достоверности и адекватности полученной в результате моделирования (постпроцессинг ГМ);

Экспертное решение

Рис. 1. Обобщенная схема применения комплекса алгоритмов и программных средств для пре- и постпроцессинга

• обоснование корректности перехода от геологической к гидродинамической модели (пре-процессинг ГДМ);

• получение характеристик геологической модели и промысловых параметров для выбора системы разработки месторождений (препроцес-синг ГДМ);

• определение остаточных запасов по результатам прогнозного моделирования разработки на основе гидродинамической модели (постпроцес-синг ГДМ);

• определение соотношения затрат на обустройство и разработку месторождения и поскважин-ных объемов добычи для принятия решений об экономической эффективности фонда скважин (постпроцессинг ГДМ).

Тематическая карта - это эффективный инструмент анализа пространственных данных, который позволяет наглядно сопоставлять и комплексно представлять атрибутивную и картографическую информацию. При этом формируют комплексные (многослойные и с картируемыми атрибутами, рассчитанными на основе нескольких показателей, в том числе характеризующих динамику процесса) карты, в которых одновременно применяют несколько форм представления информации (градиентные заливки, картограммы, картодиаграммы).

Средства для создания некоторых видов тематических карт частично реализованы в среде специализированного программного обеспечения, применяемого в большинстве научно-проектных организациях и нефтегазовых компаниях (компаний 8сЫ1ишЬещег, Яохаг и др.), но полнофункциональными данные средства не являются. Поэтому решение вопросов, связанных с описанием методики тематического картирования и применения ее в рамках геолого-гидродинамического моделирования весьма актуально.

Традиционно тематическое картирование применяется преимущественно для решения задач, связанных с исследованиями земной поверхности и размещенных на ней объектов.

Известно, что на всех стадиях жизненного цикла месторождений нефти и газа создается ряд проектных документов, для чего необходимо обрабатывать большие объемы информации и анализировать множество решений - от выбора схемы расстановки скважин, до анализа распределения плотности запасов в залежи. От принятых решений зависит эффективность процессов разработки и извлечения запасов углеводородов.

При 3Б-моделировании месторождений, кар-топостроение зачастую ограничивается набором карт, предусмотренных регламентом по созданию проектной документации, а анализ параметров разработки осуществляется при помощи средств, предоставляемых базовым программным обеспече-

нием (комплекс программных средств - программных линеек, созданных ведущими мировыми вен-дерами для цифрового 3Б-геологического и гидродинамического моделирования).

Известно, что процесс моделирования характеризуется многовариантностью. Поэтому, с целью сокращения числа моделируемых вариантов, прежде чем приступить к формированию схем разработки, следует провести анализ исходных данных, так называемый препроцессинг. Специфика такого анализа заключается в пространственной распределенности исходных данных, для работы с которыми следует применять специальные методы и алгоритмы. С этой целью предлагается методика анализа цифровой геологической модели месторождения с применением геоинформационных технологий.

Целью тематического картирования является формирование наглядных визуальных представлений, комплексно представленных пространственно координированных данных для определения:

• взаимосвязи явлений;

• динамики процесса;

• текущего состояния процесса/явления. Исходными являются:

• Точечные данные по скважинам (забойные и пластовые давления, текущие и накопленные показатели нефти, воды, газа, конденсата и т. п.).

• Параметры, характеризующие области/зоны (карты распределения параметров ФЕС, давлений, общих, эффективных, нефтенасыщенных толщин, плотность запасов и т. п.).

Способами и форматами представления исходных данных являются:

• Точки (координаты X, Y, параметры) в формате баз данных, таблиц и текста.

• Полигоны (координаты {X}, {Y}, параметры) в формате векторного представления геоинформационных и CAD-систем и систем мелкомасштабного картографирования.

• Регулярные сетки, описывающие поля (mxn смежных ячеек {x, y, z}) в обменных и пользовательских форматах (grd, ASCII и т. п.). Результаты картирования представляются в виде:

• градиентной раскраски (регулярные сетки) по параметру/комплексному параметру;

• картограмм (одновременное отображение множества параметров объектов карты);

• картодиаграмм (визуализации объектов посредством цветовой схемы на основе параметра/комплексного параметра);

• полигонов Вороного (выделение зоны влияния точечного объекта с присвоенными/рассчитанными значениями параметров);

• комплексных (синтетических) карт (одновременная визуализация регулярных сеток и картодиаграмм, полигонов и картограммы, картограмм и картодиаграмм). Исходные параметры для расчета комплексных показателей:

1. Геологическое моделирование:

• Поскважинная информация (пространственные координаты, кривизна, назначение и т. п.).

• Геолого-промысловые характеристики (ФЕС пород, начальные обводненности, пластовое давление, давление насыщения и т. п.).

• Запасы (параметры геологической модели: пористость, нефтенасыщенность, вязкость нефти, объемный коэффициент и т. п.).

• Результаты исследований (на керне: фильт-рационно-емкостные свойства пород, относительные фазовые проницаемости, коэффициент вытеснения; пробы нефти, воды, газа; геофизические и промысловые геофизические исследования скважин).

2. Гидродинамическое моделирование:

• РУТ-свойства (свойства пластовых флюидов, зависящие от давления и температуры).

• Геолого-промысловые характеристики (де-биты нефти, воды, газа, конденсата, накопленные показатели, режимы работы и т. п.).

• Результаты исследований (технологические режимы, геологотехнические мероприятия, гидродинамические испытания).

Комплексирование параметров осуществляется путем исследования взаимосвязи явлений (например, расчет невязок параметров по модели и по факту), расчетных геологических и гидродинамических параметров (на основе исходных данных или данных, характеризующих разницу определений исходных данных во времени или пространственной удаленности).

Таким образом, шаги алгоритма тематического картирования можно определить следующим образом:

1. Определить тип и способ описания исходных данных.

2. Определить способ визуализации результатов анализа.

3. Выбрать тип картографического отображения исходных данных и результатов.

4. Выбрать программное обеспечение для:

• импорта/экспорта исходных данных и результатов картирования, расчета комплексного показателя;

• построения и визуализации тематических (в том числе синтетических) карт.

5. Формировать изображения исходных и результирующих тематических карт.

6. Анализировать данные (визуальный, статистический) и принимать решения.

Алгоритм и результаты его применения, примеры полученных с его помощью тематических карт описаны в работе [1].

Алгоритмическое обеспечение программного средства для выполнения корреляции на основе 2D-grid, позволяет осуществлять анализ взаимосвязи пространственных показателей, а также принимать решение о структуризации 3D-геологиче-ских и гидродинамических моделей [2, 3].

На рис. 2 приведен пример результата расчета парного коэффициента корреляции. В качестве исходных взяты три карты А, В и С с изолинейным изображением (рис. 3).

Коэффициенты, получаемые в итоге расчетов, служат для создания не только парных карт, но и частных корреляций, которые позволяют установить - не является ли связь между какими-либо явлениями А и В обусловленной влиянием какого-нибудь третьего явления С.

На рис. 4 приведен результат расчета частного коэффициента.

Частный показатель корреляции редко используется для исследования и картографирования взаимосвязей, хотя его применение может быть эффективным в ряде случаев. Пусть, например, исследуются три явления (пространственно распределенные характеристики): А - плотность начальных геологических запасов нефти; В - средние де-биты; С - пластовое давление, а парные коэффициенты корреляции имеют значения RAB=0,6; RAC=0,8; Rbc=0,7. Если теперь оценить влияние объемов запасов на фациальную однородность, исключив величины дебитов, то оказывается, что связь между этими явлениями характеризуется как слабая, Rab/c =0,3. Рассмотрим другой случай, при котором элиминация третьего фактора усиливает связь. Пусть А - остаточные подвижные запасы, В - начальные дебиты скважин, а С - фациальная неоднородность пласта, а значения парных коэффициентов корреляции таковы: RAB=0,4; RAC=0,3; RBC=-0,6. Величина RAB указывает на слабую зависимость остаточных подвижных запасов от начальных дебитов, однако можно предполагать, что эта связь будет обусловлена воздействием фациально-го фактора. Действительно, такой частный коэффициент корреляции Rab/c=0,8.

Описанные выше алгоритмы реализованы алгоритмически и программно в рамках программного модуля «Correlation» и применяются для реализации пре- и постпроцессинга при моделировании месторождений нефти и газа.

При оценке эффективности разработки обычно оперируют таким показателем, как коэффициент охвата кохв, который характеризует охват залежи при разработке вытеснением (отбор из добывающих скважин) и заводнением (вытеснение флюида от нагнетательных скважин). Принято кохв опреде-

0.7 10 2.0 2,9 3,8 41 3.7

5.0 4 0 3:0 2 0 1,0 0,8 1.6

6 3 6 0 5,0 4,0 3 0 2,3 13

А В

Рис 2. Исходные сетки для расчета парных и частных корреляций (А, В и С)

С

Rab Rac

Рис. 3. Модальный пример вычисления парных корреляций RAB, RAC и RBC

bc

-Ц46 -ДЗЭ -0,64 Q5S ДЭ2

"■-077 -а, 57^- -о ,21^-0, а 5 Q37

• •ч- • л*

- -0,67 -0,73 -0,64., \а.02

»\ • \ 1 г

Rab/c

Rac/b

Rbc/a

Рис. 4. Модальный пример вычисления частных корреляций RAB/C, Rac/b и Rbc/a

лять, как £ох1=КИНДвыт, где КИН - коэффициент извлечения нефти; £выт - коэффициент вытеснения, определяется по результатам капилляроме-трии на образцах керна. Указанный коэффициент характеризует степень выработки запасов (текущую или прогнозируемую) и является одним из ключевых при оценке текущего состояния разработки или прогнозных вариантов разработки.

Представленный расчет следует считать приближенным. В нем не учитываются геометрическая сложность контура ВНК и истинные площадные характеристики зон, не охваченных разработкой. Поэтому предложена новая методика определения £охв, которая позволяет проводить как экспресс-оценку с учетом осредненных параметров пласта, так и учитывать параметры скважинного окружения. Предлагаемая методика и реализующий ее алгоритм следует применять на этапе постпроцессинга GDM для оперативного принятия решения об эффективности моделирования и использования той или иной системы расстановки проектируемых скважин.

Пусть W(n) - множество скважин реализации RGBk (для оценки текущего состояния разработки и оценки охвата вытеснением) или предполагаемой

¡-й реализации из множества реализаций проектных решений {РОР(} (для экспресс оценки эффективности системы разработки), W={N¡, x¡, у}}= ={Np, tp, Хр, УрМ^, t¡¡, х, у г ¡}, где п - количество скважин, ¡р={1, ... п¡}, пр - количество добывающих скважин, ¡¡={1, ... п} П1 - количество нагнетательных скважин, 0(м) - контур ВНК.

Каждая скважина характеризуется такими показателями, как - дебит нефти (м3/сут), а перечисленные ниже параметры задаются или для каждой скважины индивидуально, или как средние показатели для всех скважин месторождения/залежи: К - проницаемость (эффективная проницаемость нефти), мД; Н - эффективная мощность пласта, м; Рг - среднее пластовое давление, атм; Р^ - забойное давление, атм; ш„ - вязкость нефти (в пластовых условиях), сПз; Во - объемный коэффициент нефти, м3/м3; ге - радиус дренирования, м; - радиус скважины, м; £ - скин-фактор.

Таким образом, для каждой скважины по формуле Дюпюи [4] рассчитывается радиус, охваченный разработкой. Для расчета £охв определяются площади, охваченные процессом вытеснения и заводнения и ограниченные данными радиусами [4].

Рис. 5. Пример вычисления коэффициента охвата без ГРП (слева) и с ГРП (справа)

Рассчитываемый коэффициент представляет собой соотношение полученной суммарной площади к общей площади залежи. Пример полученных расчетов приведен на рис. 5.

На рисунке слева в границах контура ВНК показана площадь, охваченная разработкой добывающих скважин при пятиточечной системе без проведения гидравлического разрыва пласта (ГРП), который является методом интенсификации разработки и с ГРП (справа).

Представленное методическое и алгоритмическое обеспечение для построения тематических

карт, карт поверхностей частных и парных корреляций, определение площадей охвата разработкой, которое в рамках пре- и постпроцессинга ГМ и ГДМ позволяет снижать трудозатраты на проведение 3Б-моделирования и формирование проектной документации. Таким образом, показаны пути развития технологий 3Б-моделирования месторождений нефти и газа, как при мониторинге месторождений, так и при формировании проектной документации. Созданное таким образом дополнительное программное обеспечение встраивается в промышленную технологию, снижая ее ресурсоемкость.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Захарова А.А. Методика анализа цифровых моделей нефтегазовых месторождений на основе тематического картирования // Известия Томского политехнического университета. - 2006. - Т. 309. - № 7. - С. 60-65.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Захарова А.А., Ямпольский В.З. Оптимизация технологии моделирования нефтегазовых месторождений на основе цифровых 3Д геологических и гидродинамических моделей // Проблемы информатики. - 2009. - № 2. - С. 38-42.

3. Захарова А.А. Минимизация размерности трехмерных моделей нефтегазовых месторождений // Известия Томского политехнического университета. - 2006. - Т. 309. - № 7. - С. 55-59.

4. Захарова А.А. Метод и алгоритм оценки коэффициентов охвата вытеснением и заводнением // Известия Томского политехнического университета. - 2009. - Т. 314. - № 5. - С. 105-109.

Поступила 30.04.2010г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.