CC BY
28
Ключевые слова:
морские
месторождения
углеводородов,
неопределенность
исходных данных,
модификации
модели,
прогнозирование
коэффициента
извлечения,
чувствительность
модели.
УДК 622.031:550.8.013:553.068.22
Анализ чувствительности гидродинамической модели к фильтрационно-емкостным свойствам и граничным условиям для морских месторождений
К.Н. Иксанов1, Г.М. Гереш1*, А.В. Жиров1, М.Н. Мансуров1
1 ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 142717, Московская обл., Ленинский р-н, пос. Развилка, Проектируемый пр-д № 5537, вл. 15, стр. 1 * E-mail: G_Geresh@vniigaz.gazprom.ru
Тезисы. В статье рассмотрено влияние неопределенности фильтрационных параметров в гидродинамической модели морского многопластового газоконденсатного месторождения, разрабатываемого редкой сеткой высокодебитных скважин с горизонтальным окончанием, на прогнозную оценку извлекаемых запасов газа и конденсата. Результаты расчетов, выполненных на различных модификациях модели, позволили сформировать алгоритм анализа чувствительности модели месторождения.
Как известно, освоение углеводородных месторождений континентального шельфа представляет собой комплексную наукоемкую техническую проблему, связанную с проведением геофизических и геологоразведочных работ, бурением скважин, добычей нефти и газа, промысловой подготовкой и транспортом углеводородов потребителям. Разработка углеводородных месторождений - сложная система, элементами которой являются как геологические объекты, так и объекты подземного, морского и наземного обустройства. Все элементы системы находятся в длительных (десятки лет) и тесных (многофакторных с множеством прямых, обратных и перекрестных связей) взаимных контактах и являются неотъемлемой частью технологического процесса добычи.
В период организации добычи углеводородов и проектирования разработки нефтегазовые месторождения считаются1 подготовленными к промышленной разработке при условии, что запасы углеводородов категории С1 составляют не менее 30 % от всех запасов залежи. В отношении морских месторождений, в отличие от месторождений суши, достоверность оценок запасов снижена по причинам малых объемов поисково-разведочного бурения и отсутствия этапа опытно-промышленной эксплуатации. Указанные обстоятельства наряду с объективной ограниченностью существующих знаний об истинных процессах, происходящих в пласте и стволе скважины, существенно влияют на надежность прогнозирования показателей добычи и устойчивость работы технологического оборудования. Дополнительно можно отметить следующие осложняющие проектирование обстоятельства:
• отсутствие достаточной статистической информации о системе разработки;
• нестационарность процесса добычи углеводородов (фонд скважин, дебит и свойства добываемой продукции и т.д.);
• неоднозначность статистической совокупности фонда скважин вследствие неполной детерминированности свойств неоднородного продуктивного пласта;
• сложность системы добычи углеводородов с большим числом элементов и связей (пласт, скважина, оборудование и т.д.) - в процессе разработки параметры изменяются, т.е. система в целом динамична.
Указанные выше обстоятельства приводят к тому, что разработка морских га-зоконденсатных залежей сопряжена с множеством неопределенностей. Именно факторы неопределенности обусловливают риск проекта, т.е. опасности снижения
1 См. Методические рекомендации по применению классификации запасов и ресурсов нефти и горючих газов: утв. распоряжением Минприроды России от 01.02.2016. № 3-р.
объемов извлечения запасов углеводородов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов. Принятие решений по обустройству месторождений зависит от качества прогнозных технологических показателей разработки. Качественный прогноз теоретически можно сделать, если точно известна вся информация о месторождении, т.е. все его количественные параметры, но на практике удается, в силу различных обстоятельств, определить лишь некоторую часть всей совокупности данных о месторождении, а часть данных остается неопределенной. Абсолютно точный прогноз получить практически невозможно. Прогноз технологических показателей разработки выполняют на детерминированных моделях, требующих точного количественного задания всех параметров модели. В этой связи необходимо максимально сократить область неопределенности.
Фундаментальным недостатком использования различных математических пакетов программирования при проектировании разработки месторождения является требование определенности входных данных, которое достигается путем применения средневзвешенных значений входных параметров модели. Как правило, это приводит к получению существенно смещенных точечных оценок показателей разработки, т.е. очевидно, что требование детерминированности входных данных является неоправданным упрощением реальности.
Ранее [1] рассматривалось влияние погрешностей определения термобарических параметров и состава пластового флюида на оценку влагосодержания пластового газа, теперь рассмотрим влияние неопределенностей на фильтрационно-емкостные параметры пласта. Так, по имеющейся информации, неопределенности этого типа можно разделить на две группы: емкостные (применительно к геометрии залежи, эффективной нефтегазонасыщенной толщине продуктивного пласта, пористости породы и ее насыщенности флюидом) и фильтрационные (применительно к проницаемости породы, продуктивности скважин, наличию либо отсутствию трещин в структуре порового пространства, относительным фазовым проницаемостям (ОФП) коллекторов и т.д.). Наиболее часто встречаемые неопределенности связаны с такими геологическими параметрами, как характер распространения тектонических нарушений,
толщины глинистых перемычек между продуктивными пластами, коэффициенты вытеснения и ОФП при совместной фильтрации воды, газа, конденсата (и/или нефти) и др. Для морских месторождений в силу высокой стоимости буровых работ (материально-техническое снабжение, мобилизация буровой платформы и судов обеспечения, суровые климатические условия и т.д.) характерна малая плотность бурения разведочных скважин, поэтому определение фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) в межскважинном пространстве происходит на основе информации, полученной по крайне редкой сети разведочных скважин, а в случае когда пробурена одна разведочная скважина, использование методов корреляции и интерполяции ФЕС становится невозможным. Таким образом, меж-скважинное пространство и фильтрационной, и геологической моделей можно представлять в определенной мере вариативно. Так, неопределенность оценки величин, характеризующих залежь, во многом возникает из-за необходимости распространения (интерполяции и экстраполяции) ФЕС на межскважинное пространство, а часто бывает и так, что ФЕС залежи принимаются подобными ФЕС соседних месторождений-аналогов, а геометрия залежи определяется лишь по результатам интерпретации сейсмических данных. В подсчете запасов месторождения дается оценка емкостных параметров залежей после опробования продуктивных интервалов в разведочных скважинах, бурения и освоения эксплуатационных скважин. Достоверность оценки ФЕС во многом зависит от объема и качества полученной информации (охвата лабораторными определениями свойств коллектора по разрезу залежей, плотности сетки скважин, охвата площади месторождения сейсмическими исследованиями и др.). Необходимо отметить, что современное состояние методик, технологий исследований и измерений не позволяет полностью устранить все неопределенности параметров геологического строения и особенностей протекания процессов фильтрации флюидов в объеме порового пространства пласта. Таким образом появляются статистические выборки значений исследуемых геолого-физических параметров, имеющие, как и любая статистическая выборка, диапазон изменения, вид распределения, среднее значение и другие статистические характеристики.
При планировании исследовательских работ и стратегии разработки требуется оценить возможный объем извлеченного газа и конденсата с учетом всех неопределенных геолого-физических параметров. Полезным для решения таких задач инструментом является гидродинамическое моделирование. В процессе моделирования необходимо определиться, какие именно значения ФЕС следует заложить в модель, а также какие граничные условия задать. Авторы предположили, что решить эту задачу можно путем анализа чувствительности гидродинамической модели к ФЕС и граничным условиям. Предлагается определить влияние изменения параметров гидродинамической модели на динамику показателей разработки и увидеть, неопределенность какого параметра обеспечивает наибольшие отклонения показателей разработки и, соответственно, какой параметр требует особого внимания при занесении в модель, а возможно, и дополнительного исследования.
Для одного из морских месторождений с редкой сеткой высокодебитных газоконден-сатных скважин с горизонтальным забоем выполнен анализ чувствительности модели к наиболее вариативно оцениваемым параметрам: проводимости тектонических разломов и ФЕС водоносного бассейна. Месторождение многопластовое, вытянутое, осложнено большим количеством разломов, направленных поперек практически параллельными линиями, разделяя залежь на небольшие части с интервалом 1,5...2 км с увеличивающейся амплитудой по вертикали к южной части залежи. Доля коллектора в общей толще пласта данного месторождения составляет 0,74, пористость варьируется в пределах от 17 до 22 % (при среднем значении 19,8 %), проницаемость - от 0,008 до 1,215 мкм2 (среднее значение составляет 0,185 мкм2). Проводимость разломов на данный момент однозначно не установлена, хотя давление, замеренное при бурении эксплуатационных скважин по разные стороны от разлома, косвенно свидетельствует о наличии гидродинамической связи.
Неопределенность также наблюдается в отношении распределения запасов газа по четырем пластам месторождения, в особенности много допущений принято при оценке запасов нижнего, четвертого, пласта, поскольку его разрез вскрыт лишь одной разведочной скважиной и ни одна эксплуатационная скважина
данный пласт не вскрыла. Ожидается, что выработка нижнего пласта запасов будет осуществляться лишь за счет дренирования остальными скважинами через разломы. Отдельно к неопределенным параметрам можно также отнести ФЕС и проводимость разломов в южной части месторождения, граница которой пролегает через крупный разлом высокой амплитуды в районе действующей эксплуатационной скважины. Запасы южной части месторождения установлены лишь по интерпретации сейсмических данных.
Необходимо пояснить, что в цифровой гидродинамической модели проводимость разломов определяется проницаемостью смежных ячеек. В результате образования разлома может оказаться, что слой коллектора полностью перекроется неколлектором и либо проводимость будет нулевой, либо перекрытие будет частичным; также возможны увеличение или уменьшение проводимости разлома при механическом воздействии сил, приведших к его образованию. Указанные неопределенности требуют экспертной оценки для определения диапазона изменения проводимости. Также существует возможность варьировать проводимость через разлом путем экспертного задания снижения или увеличения исходной проводимости для каждого разлома, что и было сделано в отношении рассматриваемого месторождения. Для различных модификаций проводимости выполнены прогнозные расчеты основных технологических показателей разработки и определен коэффициент извлечения газа (КИГ).
Активность водоносного бассейна обусловливается его геометрическими размерами и проницаемостью. В рассматриваемом примере геометрические размеры водоносного бассейна заданы исходя из текущего геологического представления и не варьировались, модификация активности водоносного бассейна осуществлялась путем изменения проницаемости на поверхности газоводяного контакта от нижней границы диапазона до верхней с определенным шагом. Для различных модификаций проницаемости водоносного бассейна выполнены прогнозные расчеты основных технологических показателей разработки и определен КИГ.
В результате исследований выявлена чувствительность КИГ к оценкам вышеуказанных параметров. На рис. 1 представлена гистограмма распределения КИГ в зависимости от изменения проводимости разломов
(проводимость разломов увеличивается слева направо), крайняя левая оценка соответствует нулевой проводимости. На рис. 2 показана гистограмма распределения КИГ в зависимости от активности водоносного бассейна (проницаемость увеличивается слева направо), крайняя левая оценка соответствует нулевой активности водоносного бассейна, т.е. приток воды в залежь отсутствует. Анализируя приведенные графики, можно заключить, что при уменьшении проводимости разломов происходит уменьшение КИГ на 0,22 (с 0,72 до 0,5) при полностью непроводящих разломах, что вполне закономерно. Изменение КИГ в зависимости от активности водоносного бассейна, в отличие от случая сопоставления с проводимостью разломов, имеет локальный экстремум: в начале КИГ растет, но затем из-за обводнения и последующего выбытия скважин начинается его снижение, т.е. дальнейшее увеличение активности водоносного бассейна приводит к еще более раннему обводнению скважин и уменьшению КИГ. Так, диапазон изменения КИГ составил 0,03: от 0,64 при нулевой активности водоносного бассейна до 0,67 при локальном экстремуме.
Необходимо отметить, что процедура анализа чувствительности на разных стадиях изученности месторождения различается, и связано это с некоторыми ограничениями, накладываемыми наличием или отсутствием информации о характере распределения ФЕС в меж-скважинном пространстве месторождения.
На первой стадии изученности после проведения геологоразведочных работ эта информация, как отмечалось выше, базируется на скважин-ных данных месторождения, покрытого крайне редкой сеткой скважин. На следующей стадии - в ходе бурения эксплуатационных скважин - происходит доизучение месторождения в части уточнения состава флюидов и структурных построений, в результате чего появляется новая информация. Заметим, что если месторождение уже введено в разработку, получаемые данные о термобарических условиях и составе флюидов уже не будут начальными, этот фактор, несомненно, вносит дополнительную неопределенность. Например, в случае отличия значения пластового давления от его начального замера в соседней скважине, отделенной разломом, невозможно с уверенностью сказать, явилось ли данное изменение следствием распространения депрессионной воронки через разлом или же разлом непроницаем и мы имеем дело с блоковым строением.
Сформулированное утверждение еще раз говорит в пользу необходимости более полного охвата площади месторождения бурением разведочных скважин. Действительно, если месторождение еще не освоено, пробурен не весь фонд эксплуатационных скважин или вовсе ни одной скважины не пробурено, то наблюдается и неопределенность значений дебитов, в особенности если планируется бурить скважины сложных конструкции и профиля вскрытия продуктивного разреза. Если, например,
о4
5 80
70
60
50
40
н
£ 70
0
тах
Проводимость разломов
Рис. 1. Гистограмма распределения КИГ в зависимости от проводимости разломов
60
50
40
0
Активность водонапорного бассейна
Рис. 2. Гистограмма распределения КИГ в зависимости от активности водоносного бассейна
тах
для вертикальных скважин можно приближенно оценить фильтрационные параметры исходя из результатов гидродинамических исследований разведочных скважин, то оценка фильтрационных параметров для скважин с горизонтальным забоем становится предметом серьезной проработки и обоснования, не говоря уже о скважинах с более сложным профилем вскрытия и конструкции.
В том случае когда проектные скважины уже пробурены, освоены, выполнены гидродинамические исследования скважин (ГДИС), по результатам которых можно уже судить о продуктивности скважин, исследователю в ходе анализа чувствительности основных технологических показателей разработки к параметрам модели необходимо сохранить полученные ФЕС в пробуренных скважинах неизменными. В свою очередь, это заставляет для каждой модификации модели выполнять проверку соответствия рассчитанных показателей результатам ГДИС. Если возникают противоречия, иными словами, если исследователю обязательно необходимо изменять проницаемость или иной параметр, непосредственно влияющий на продуктивность скважины, то непременно появляется потребность в повторной настройке на результаты ГДИС за счет иных параметров, регулирующих связь «скважина - пласт».
На данный момент на рассмотренном морском месторождении все проектные эксплуатационные скважины с горизонтальным забоем пробурены, и 30 % фонда находятся в работе. Ежеквартально выполняется актуализация модели по фактическим данным о добыче и эксплуатации скважин. В ходе адаптации вносятся новые данные, выполняются расчеты и проверяется соответствие модельных и фактических показателей по скважинам. При условии
существенных расхождений следует установить, какой из параметров нужно скорректировать для достижения соответствия. В этой связи полезными оказываются результаты анализа чувствительности: они помогают определиться с выбором параметра, требующего уточнения. При недолгой истории разработки процесс адаптации от года к году будет сопровождаться новыми уточнениями межскважинного распределения ФЕС.
Результаты выполненного ранее анализа чувствительности использованы в одном из циклов уточнения параметров модели в ходе ее адаптации к поступившим данным (показатели эксплуатации скважин, дебит газа, давление на устьевых и глубинных датчиках), которые продемонстрировали отставание модельных значений пластового давления в зоне отбора некоторых скважин. Как вариант в данной ситуации в качестве основной модификации при адаптации выбраны изменения активности водоносного бассейна, проводимости отдельных разломов вблизи эксплуатационных скважин, частичное уточнение ОФП, незначительное уточнение анизотропии проницаемости. Ниже кратко перечислены шесть модификаций с акцентом на их отличия:
1) начальная модель;
2) уточненные ОФП;
3) сниженная активность водоносного бассейна;
4) уточненная вертикальная проницаемость;
5) объединение модификаций 2 и 4;
6) актуализированная и адаптированная модель, включающая перечисленные выше модификации.
Для каждой модификации выполнен прогноз основных технологических показателей
Прогнозные показатели разработки, рассчитанные на различных модификациях модели
Модификация Период постоянной добычи, лет КИГ (значение / изменение), д.ед.
Месторождение в целом Южная часть месторождения Пласт 4
1. Начальная модификация модели 12 0,694 0,601 0,433
2. Уточнение ОФП 1 0,512 (-0,182) 0,355 (-0,247) 0,238 (-0,195)
3. Снижение активности водоносного бассейна 9 0,701 (+0,007) 0,631 (+0,030) 0,583 (+0,151)
4. Уточнение вертикальной проницаемо сти 12 0,696 (+0,002) 0,603 (+0,002) 0,398 (-0,034)
5. Объединение изменений 2 и 4 1 0,529 (-0,165) 0,367 (-0,234) 0,226 (-0,206)
6. Актуализированная и адаптированная модель, включающая все модификации 8 0,678 (-0,016) 0,586 (-0,016) 0,504 (+0,071)
разработки. В таблице представлены некоторые результаты выполненных расчетов, в том числе КИГ для южной части месторождения и пласта 4.
Результаты расчетов показали, что максимальный КИГ достигается для модификации 3, минимальный - для модификации 2, максимальная продолжительность периода постоянной добычи (12 лет) наблюдается для модификаций 1 и 4, наименьшая (1 год) - для модификации 2. В модификациях 1 и 4 периоды постоянной добычи и значения КИГ близки.
Анализируя графики (рис. 3, 4) чувствительности КИГ и коэффициента извлечения конденсата (КИК) месторождения и отдельных его зон, можно сделать вывод, что при отсутствии фиксации настройки эксплуатационных скважин на ГДИС наблюдается значительный разброс значений КИГ. Графики, аналогичные рис. 3 и 4, справедливо строить лишь для модификаций 1, 3 и 6, поскольку в данных модификациях сохраняется настройка эксплуатационных скважин на ГДИС; остальные модификации можно считать лишь промежуточными, в которых скважины на ГДИС не настроены.
Выполненная работа наталкивает авторов на мысль, что и для месторождений, в которых не известны фильтрационные параметры проектируемых эксплуатационных скважин, при проведении анализа чувствительности и формировании модификаций модели необходимо контролировать модельные значения фильтрационных
3 4 1 6 5 2
Номер модификации модели
Рис. 3. Чувствительность КИГ при изменении параметров модели
параметров и обоснованно относиться к тем цифровым значениям модели, которые непосредственно влияют на модельные фильтрационные параметры скважин. Как показано ранее, в серию расчетов заведомо может быть внесен дополнительный существенный разброс наблюдаемых модельных величин, являющихся целью анализа чувствительности. В связи с изложенным предлагается при проведении анализа чувствительности пользоваться алгоритмом, показанным на рис. 5, при этом следует:
1) обосновать фильтрационные параметры проектируемых эксплуатационных скважин, выполнить минимальную оценку, максимальную оценку и оценку ожидаемых величин;
2) при формировании модификаций модели контролировать настройку модельных фильтрационных параметров проектируемых скважин с обоснованной в пункте 1 оценкой;
3) отсеивать модификации параметров модели, для которых при выполнении пункта 2 не удается добиться соответствия;
4) в итоге для каждой оценки (см. пункт 1) перебором множества всех возможных модификаций параметров модели с учетом изложенного в пунктах 2 и 3 будет сформирован набор модификаций, пригодных для прогнозирования основных технологических показателей;
5) выполнить прогноз основных технологических показателей разработки на сформированных модификациях модели из пункта 4;
6) провести анализ изменения основных технологических показателей разработки,
3 4 1 6 5 2
Номер модификации модели
Рис. 4. Чувствительность КИК при изменении параметров модели
Рис. 5. Алгоритм проведения анализа чувствительности модели к ФЕС
рассчитанных на использованных модификациях модели, т.е. определить их чувствительности к изменению параметров.
Надежное прогнозирование технологических режимов работы морских газокон-денсатных (и нефтяных) скважин, осложненных невыявленными геолого-физическими и фильтрационно-емкостными параметрами конкретных месторождений, является важнейшей задачей проектирования разработки. Указанная цель и решение задач реализации проектов могут достигаться методами экспериментальных исследований и теоретического анализа термогидродинамических процессов по всей технологической цепочке «пласт -скважина - шлейф - внутрипромысловый трубопровод - установка комплексной подготовки газа» в течение всей жизни месторождения для
обеспечения необходимой точности модельных расчетных показателей разработки месторождения. Кроме того, это позволит не только исключить критические ситуации в течение долгого срока эксплуатации месторождения, но и оптимизировать затраты на реализацию проекта.
Список литературы
1. Гереш Г.М. Влияние на оценку влагосодержания пластового газа погрешностей определения термобарических параметров и состава пластового флюида / Г.М. Гереш, О.Ю. Ященко // Вести газовой науки: науч.-техн. сб. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2018. - № 4 (36): Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения месторождений российского шельфа. - С. 31-34.
Analysis of a hydrodynamic model response to filtration, porosity and boundary conditions for offshore hydrocarbon fields
K.N. Iksanov1, G.M Geresh1*, A.V. Zhirov1, M.N. Mansurov1
1 Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 1, Estate 15, Proyektiruemyy proezd no. 5537, Razvilka village, Leninskiy district, Moscow Region, 142717, Russian Federation * E-mail: G_Geresh@vniigaz.gazprom.ru
Abstract. This article discusses impact of uncertainty of filtration parameters in a hydrodynamic model of a multihorizon marine gas-condensate field to predicted recoverable reserves of gas and condensate in case this field is being developed by means of a coarse net of the prolific wells with horizontal endings. Calculations made using different modifications of the named model enabled creation of an algorithm for analysis of its sensibility.
Keywords: marine (offshore) hydrocarbon fields, uncertainty of initial data, model modifications, recovery rate forecasting, model sensitivity.
References
1. GERESH, G.M., O.Yu. YASHCHENKO. Errors in determination of thermobaric parameters and content of a bedded fluid affecting humidity assessment for an insitu gas [Vliyaniye na otsenku vlagosoderzhaniya plastovogo gaza pogreshnostey opredeleniya termobaricheskikh parametrov i sostava plastovogo flyuida]. Vesti Gazovoy Nauki: collected scientific technical papers. Moscow: Gazprom VNIIGAZ, 2018, no. 4 (36): Modern approach and promising technologies within the projects for development of oil-and-gas fields at Russian continental shelf, pp. 31-34. ISSN 2306-9849. (Russ.).
