CC BY
9
УДК 543.544+543.42
Анализ применения расчетно-технологического мониторинга газоконденсатного промысла в процессе разработки месторождений
А.Г. Касперович1*, Д.А. Рынков2, ОА Омельченко2, Д.Г. Фатеев2, Д.Е. Украинцева2, Л.М. Цуркова2, Д.А. Бакин2, Е.А. Толордава2
1 ООО «Газпром переработка», Российская Федерация, 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д. 6, к. 1, стр. 1
2 ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 142717, Московская обл., no. Ленинский, пос. Развилка, Проектируемый пр-д № 5537, зд. 15, стр. 1
* E-mail: [email protected]
Тезисы. Для анализа и прогноза показателей разработки газоконденсатных месторождений и переработки конденсата необходима информация о компонентно-фракционных составах добываемого флюида и продуктов его промысловой подготовки. Она может быть получена на основе композиционного гидродинамического моделирования месторождений. При этом ввиду неоднородности залежей необходимо определять составы пластовых флюидов по объектам разработки. Предложено решение этой задачи на основе построения секторных моделей и результатов исследований опорных скважин.
На данный момент из-за относительно редкого использования композиционных моделей определение составов добываемых флюидов и продуктов промысловой подготовки выполняется отдельно от гидродинамического моделирования с помощью специально разработанного метода расчетно-технологического мониторинга промысловой технологии. Получаемые результаты могут эффективно использоваться для анализа показателей разработки месторождений, проверки корректности и адаптации гидродинамических моделей.
Для квалифицированного учета, анализа и прогноза показателей разработки газоконденсатных (ГКМ) и нефтегазоконденсатных (НГКМ) месторождений, а также переработки выделенного на промыслах конденсата необходимо регулярно получать информацию об объемах, компонентно-фракционных составах (КФС) и физико-химических свойствах (ФХС) добываемого газоконденсатного флюида (ДГКФ) и продуктов его промысловой подготовки: конденсата газового нестабильного (КГН) и осушенного газа. Первоисточником этой информации являются экспериментальные исследования, для прогноза КФС и ФХС используется моделирование процессов.
Исследование и моделирование КФС и ФХС логично начинать с пластового газоконденсатного флюида (ПГКФ). Однако его прямое экспериментальное исследование в абсолютном большинстве случаев осложнено, поскольку отбираемые глубинные и поверхностные пробы по компонентному составу могут отличаться от истинного компонентного состава ПГКФ ввиду предельнонасыщенного состояния и происходящих в пласте и скважинах фазовых переходов вследствие изменения давлений и температур. В таком случае истинный КФС ПГКФ можно определить только с помощью физического или математического моделирования на основе качественного эксперимента и результатов анализа отобранных проб.
Задача определения КФС ПГКФ (на примере северных ГКМ и НГКМ Западной Сибири) осложняется следующими обстоятельствами:
1) абсолютное большинство месторождений являются многопластовыми и характеризуется высокой степенью неоднородности составов газа и конденсата по объектам разработки;
2) эксплуатационные скважины могут отрабатывать пласты с отличными фильт-рационно-емкостными свойствами (ФЕС) с различной долей притока;
Ключевые слова:
гидродинамическое
моделирование,
секторная модель,
компонентно-
фракционный
состав,
композиционное
моделирование,
коэффициенты
изменения состава,
адаптационное
моделирование
промысловой
технологии.
3) существуют отложения, характеризующиеся двухфазным насыщением (газ-нефть), аномально высокими пластовыми давлениями, высокими пластовыми температурами, различными значениями давления насыщения и конденсации ПГКФ.
На рис. 1 показано распределение потенциального содержания углеводородов С5+ (ПС С5+) в ПГКФ по глубине залегания пластов на примере одного НГКМ, поделенного на эксплуатационные участки.
Очевидно очень большое разнообразие составов ПГКФ по площади и разрезу всего месторождения. В этих условиях для корректного гидродинамического моделирования месторождения в комплексе с адекватным моделированием промысловой подготовки ДГКФ, а также последующей переработки КГН необходимо определять начальный КФС ПГКФ для всех или хотя бы основных, наиболее значимых, объектов разработки.
Перспективным решением этой задачи представляется деление полномасштабных гидродинамических моделей (ГДМ) месторождений в гидродинамическом стимуляторе tNavigator на несколько секторных моделей единичных скважин или секторных моделей на основании опорных скважин, которые эксплуатируют один пласт или преимущественно один эксплуатационный объект с несколькими рядами соседних скважин. Такие модели
позволят итерационным способом определить адекватные КФС начального ПГКФ конкретных пластов по результатам выполненных первичных газоконденсатных исследований (ГКИ) соответствующих скважин, включающих отбор и экспериментальные исследования составов сепарационных проб газа и КГН.
В одной из статей [1] представлен разработанный и реализованный методический подход к идентификации состава пластового газа ачимовских залежей по результатам ГКИ скважин с использованием цифровой композиционной ГДМ единичной скважины ачимовских отложений. Авторами показана возможность воспроизведения в ГДМ фактической эксплуатации скважины, в том числе результатов ее газодинамических исследований (ГДИ) и ГКИ. Задача проверки и определения начального состава ПГКФ в этой работе не ставилась, хотя ее решение представляется вполне возможным.
Для совершенствования данного подхода в программном комплексе tNavigator решена задача выделения секторной модели из полномасштабной ГДМ без ощутимой потери достоверности результатов. Первостепенным для построения такой модели является подбор опорной скважины по наличию достоверных результатов ГКИ и промыслово-геофизических исследований (ПГИ), по их результатам скважина должна дренировать только один пласт.
§ээ т
> I» У <ю
•Г
С20
'•С-Л «Л"..* «
^ "• — — — - —
со осго
сю
о °сРЬ
Участок 1:
• основная зона о участок2
• западная зона • участок 3
• южная зона • участок4
о о
т
•т
т •
6б>
200
300 400 500
Потенциальное содержание С5+, г/м3
Рис. 1. Распределение ПС С5+ в ПГКФ по глубине залегания пластов
При выделении секторной модели в tNavigator должны выполняться следующие условия:
1) рекомендовано выделение секторной модели по областям с наименьшими перетоками;
2) необходимо учитывать, что при выделении скважина попадает в ту часть, где лежит проекция ее устья на верхний слой модели;
3) модель при разрезании делится на две части: сектор опорной скважины и все остальное. Необходимо обязательно один раз просчитывать общий файл модели до расчета на секторе, чтобы осуществить запись в Аих-файлы граничных условий (эти файлы предназначены для автономной работы с секторной моделью с учетом взаимодействия с исходной полномасштабной моделью);
4) для корректного воспроизведения темпа падения пластового давления секторная модель должна включать не только опорную скважину, но и несколько рядов скважин вблизи нее, поскольку работа соседних скважин также оказывает существенное влияние на работу опорной скважины.
Секторная модель из одной опорной скважины не позволяет воспроизвести пластовое давление скважины в каждый момент времени, это можно наглядно видеть на момент начала эксплуатации скважины, если до ввода скважины в эксплуатацию уже были введены в эксплуатацию другие скважины. При построении секторной модели, состоящей из одной скважины, ее пластовое давление на момент запуска будет начальным, в то время как в полномасштабной модели давление в скважине будет просажено. Сектор подбирается таким образом, чтобы значение пластового давления в скважинах, полученное по результатам расчета секторной модели (особенно в опорной скважине), было близко к значениям давления этих скважин в полномасштабной модели.
Размер сектора (необходимое количество рядов соседних скважин) определяется путем проведения гидродинамических расчетов с последующим детальным анализом полученных результатов. Основанием для выбора сектора являются минимальные изменения значений пластового давления, дебита и накопленной добычи по скважине во времени. В выполненном расчетном эксперименте значение пластового давления на каждом временном шаге отличалось менее чем на 0,3 %. Для дебита отклонение было наиболее более высоким
на первом шаге, затем вышло на плато в 0,3 %. Соответствующее отклонение по накопленной добыче в опорной скважине на текущий временной шаг не превысило 0,5 %. Для того чтобы считать сектор подходящим для проведения корректных гидродинамических расчетов, отклонения по приведенным выше величинам не должны превышать 5 %. Для соседних скважин, особенно краевых на секторе, требования могут быть менее строгими. При построении сектора оценивалось и распределение давления по соседним скважинам: на рис. 2 показано, что давление в них на текущий временной шаг воспроизводится с достаточной степенью достоверности.
На базе выделенной таким образом секторной ГДМ предложен алгоритм определения начального КФС ПГКФ объекта разработки. На первом этапе задается исходное приближение начального композиционного состава (КС) ПГКФ для пласта, эксплуатируемого опорной скважиной. После этого в ГДМ выполняется расчет, воспроизводящий исторический период эксплуатации скважин выделенного сектора, включая результаты ГКИ. Далее полученный в результате расчета КС ДГКФ во время проведения ГКИ сравнивается с КС продукции скважины, рекомбинированным по результатам исследований сепарационных проб. При их несоответствии производится коррекция начального КС ПГКФ и осуществляются повторные расчеты до схождения расчетного и рекомбиниро-ванного КС ДГКФ с заданной точностью.
Процесс схождения предлагается реализовать на основе вычислений коэффициентов изменения состава (КИС) [2] по следующему алгоритму.
После расчета КС ДГКФ на момент отбора проб в процессе ГКИ по полученному составу и принятому КС начального ПГКФ вычисляются КИС на текущей итерации:
7
кис,. =
ДГКФ
2
(1)
где КИС,- - коэффициент изменения состава 1-го компонента, условных единиц (у.е.); 2,дгкф - массовая доля ,-го компонента в расчетном КС ДГКФ в момент проведения ГКИ, %;
пгкф - массовая доля ,-го компонента в КС начального ПГКФ, принятого на текущей итерации, %.
Далее проводится сравнение составов продукции скважины, и при расхождении
Л/
iV AI
V
п Ч
Давление, бар абс. (средн. 680 560
440 320 200
Рис. 2. Сопоставление текущего пластового давления на полномасштабной (слева)
и секторной (справа) ГДМ
расчетного КС ДГКФ с рекомбинированным по результатам ГКИ производится восстановление КС начального ПГКФ путем деления долей компонентов рекомбинированного КС ДГКФ на вычисленные КИС соответствующих компонентов с последующей нормализацией состава на 100%:
G"
Z
Z ДГКФгки
кис,. :
= 100
О-
ж
(2)
(3)
где О,ПГКФ - условная масса /-го компонента в восстанавливаемом КС начального ПГКФ, у.е.; ZIДTKФШИ - массовая доля /-го компонента в рекомбинированном КС ДГКФ по результатам ГКИ, %; ^ПГКФ - массовая доля /-го компонента в восстановленном КС начального ПГКФ, принятого в ГДМ для выполнения следующей итерации расчета, %.
Восстановленный таким способом КС начального ПГКФ опорной скважины принимается в ГДМ в качестве текущего приближения, после чего расчет и все последующие операции повторяются до схождения расчетного и рекомбинированного КС ДГКФ с заданной точностью.
Результатом таких расчетов является получение начального КС ПГКФ эксплуатируемого опорной скважиной пласта (объекта разработки), который может использоваться далее в полномасштабной ГДМ месторождения.
Создав секторные ГДМ ряда опорных скважин, эксплуатирующих разные пласты, и выполнив по ним расчеты предлагаемым способом, можно определить начальные КС ПГКФ для всех или основных эксплуатационных объектов месторождения. Аналогичный алгоритм поиска КС начального ПГКФ может быть использован и при создании ГДМ единичных опорных скважин, эксплуатирующих один пласт, в случае их использования вместо секторных ГДМ или при наличии отдельно расположенных скважин.
В результате расчетов по настроенной таким образом ГДМ месторождения определяются достоверные КС поступающего на установку комплексной подготовки газа (УКПГ) ДГКФ в динамике разработки. Преобразовав КС ДГКФ в подробный формат КФС, можно получить полноценные исходные данные для моделирования и расчетов промысловой подготовки добываемого сырья и последующей переработки КГН. Для преобразования КС в КФС ранее разработана специальная процедура Delumping [2].
Предложенный алгоритм представляется весьма перспективным, однако до настоящего времени такие решения на практике не реализованы, композиционное моделирование пока широко не используется: в ГДМ большинства месторождений применяется модель черной нефти Black Oil. По этой причине масштабное определение полноценного КФС ДГКФ на базе расчетов по существующим ГДМ пока
в полной степени невозможно. В связи с этим определение и прогнозирование КФС ДГКФ и продуктов его промысловой подготовки до настоящего времени проводится отдельно от гидродинамического моделирования месторождения на основе самостоятельных экспериментальных исследований составов и ФХС потоков КГН и газа и моделирования УКПГ.
Для комплексного решения задачи определения детального КФС добываемого флюида разработана и реализована методология расчетно-технологического мониторинга (РТМ) промысловой подготовки ДГКФ [3]. Она базируется на адаптационном моделировании промысловой технологии по результатам измерений режимных параметров, хозрасчетного определения объемов и экспериментального определения КФС продуктов УКПГ, а именно КГН и осушенного газа. Объемы исходных данных для решения этой задачи могут быть различны. Наиболее полный массив результатов измерений нарабатывается в процессе специально проводимых полных обследований УКПГ с отбором проб всех потоков и продуктов и экспериментальным определением их КФС. Однако такие обследования на регулярной основе проводятся крайне редко, обычная практика аналитического контроля состоит в отборе проб и экспериментальном определении КФС товарных продуктов промысла - КГН и осушенного газа. В связи с этим разработанная методика РТМ ориентирована на наличие минимального набора исходных данных: термобарических параметров сепараторов и разделителей, удельного выхода и экспериментального КФС товарного КГН.
Цель РТМ заключается в воспроизведении на модели УКПГ усредненного режима и баланса промысловой подготовки ДГКФ, а также экспериментального КФС товарного КГН с максимально возможной точностью. Ключевым вопросом и одним из главных результатов РТМ является определение КФС поступившего на УКПГ ДГКФ, при котором рассчитанный по модели товарный баланс промысла при установленных режимных параметрах соответствует фактическому, а расчетный КФС товарного КГН максимально близок к полученному экспериментально.
Методика РТМ основана на выполнении итерационного расчета материально-компонентного баланса (МКБ) УКПГ с подбором КФС ДГКФ по критерию схождения
расчетных и измеренных значений удельного выхода и КФС товарного КГН. Подбор КФС ДГКФ осуществляется методом рекомбинации экспериментального КФС товарного КГН и расчетного КФС товарного газа.
На первом этапе задается начальный КФС ДГКФ, полученный в предыдущем расчете УКПГ или выбранный по аналогу. Затем проводится расчет МКБ УКПГ по модели, и вычисленный удельный выход товарного КГН сравнивается с фактическим, найденным по результатам хозрасчетного измерения объемов продуктов промысла. При их совпадении с заданной точностью расчет завершается. В противном случае проводятся дальнейшие итерационные циклы рекомбинации КФС ДГКФ с последующими расчетами МКБ УКПГ и сравнением расчетного и фактического удельных выходов товарного КГН.
Рекомбинация КФС ДГКФ на каждом цикле итераций осуществляется смешением осушенного газа и товарного КГН в подбираемом соотношении. Для рекомбинации используется экспериментальный КФС товарного КГН и рассчитанный на предыдущей итерации КФС товарного газа. Условные массы компонентов ре-комбинируемого КФС ДГКФ на текущем шаге итераций вычисляются по формуле
О, = ХО^ кгн + (1 - я кгн), (4)
где О, - условная масса ,-го компонента в ре-комбинируемом КФС ДГКФ, у.е.; ХОЭ - массовая доля -го компонента в экспериментальном КФС товарного КГН, %; gКГН - массовая доля КГН в рекомбинируемом составе добываемого углеводородного сырья, долей единицы; Юр -массовая доля -го компонента в расчетном КФС товарного газа, %.
По полученным массам компонентов рассчитывается состав рекомбинируемого ДГКФ, % масс.:
= 100=-^-, (5)
1Р'
где 2О 1 - массовая доля ,-го компонента в ре-комбинируемом ДГКФ, %.
В результате определяется КФС ДГКФ на текущей итерации, по нему проводится расчет МКБ промысловой подготовки с вычислением удельного выхода товарного КГН и сравнением его с фактическим. При их схождении с заданной точностью расчет завершается,
в противном случае изменяется соотношение смешиваемых потоков КГН и газа в составе ре-комбинируемого ДГКФ, после чего проводятся следующие итерационные циклы до достижения указанных выше условий.
Для подбора соотношения рекомбинируе-мых потоков КГН и газа используется приведенный ниже алгоритм. По результатам расчета текущей итерации находится коэффициент коррекции рекомбинации (К^р, у.е.) - отношение расчетного удельного выхода КГН к фактическому:
g кгн
^ _ о расч
корр
КГН : изм
(6)
где - удельный выход товарного КГН в последней итерации1, г/ст. м3 или кг/тыс. ст. м3;
- фактический удельный выход товарного КГН, г/ст. м3 или кг/тыс. ст. м3.
Делением на этот коэффициент использованной в предыдущей итерации массовой доли КГН в рекомбинируемом КФС ДГКФ определяется ее новое значение для следующей итерации:
g КГН _ дпред ö тек *
корр
После схождения удельного расчетного выхода КГН с фактическим с заданной точностью проводится сравнение расчетного КФС КГН с экспериментальным. Как правило, после нескольких рекомбинаций КФС добываемого углеводородного сырья обеспечивается приемлемое схождение расчетного и экспериментального КФС товарного КГН как минимум по жидким углеводородам и фракциям С5+. По легким газообразным углеводородам условием хорошего схождения является равенство (или как минимум близость) измеренного давления в буферной емкости и рассчитанного по экспериментальному КФС давления насыщенных паров (ДНП) товарного КГН при температуре буферной емкости. Это справедливо при условии достижения термодинамического равновесия в буферной емкости - концевой ступени сепарации товарного КГН.
Если же ДНП товарного КГН, рассчитанное по его экспериментальному КФС, значительно отличается от давления концевой ступени сепарации, доли легких газообразных углеводородов в экспериментальном и расчетном
(7)
ст. м3 - стандартный метр кубический.
КФС товарного КГН однозначно не совпадают согласно законам термодинамического равновесия. В таком случае достижение хорошего соответствия экспериментального и расчетного составов КГН возможно только по жидкой части. Наиболее вероятными причинами несоответствия расчетного ДНП товарного КГН с давлением буферной емкости являются погрешности хроматографического определения состава и отклонение усредненных режимных параметров УКПГ (при которых проводится расчет МКБ на модели) от параметров в момент отбора пробы.
Таким образом, в результате выполнения РТМ определяется усредненный КФС ДГКФ, поступившего на УКПГ в течение расчетного периода, рассчитывается полный МКБ его промысловой подготовки с КФС и ФХС потоков и товарных продуктов. Причем полученная информация согласована с хозрасчетным балансом, режимными параметрами и данными аналитического контроля УКПГ, что подтверждает ее достоверность в пределах точности, обеспечиваемой современными термодинамическими расчетами фазовых равновесий и средствами измерений параметров и показателей.
Практическое применение изложенной методологии началось с 2011 г. в объеме ежегодных работ по мониторингу и прогнозу сырьевой базы ООО «Газпром переработка» в Западной Сибири (ЗапСибГПП) [4]. Работы по РТМ выполнялись для всех действующих газокон-денсатных УКПГ северных НГКМ Западной Сибири, обеспечивающих поставки сырья на заводы по переработке КГН. В результате выполняемых расчетов формировались массивы КФС сырьевых потоков, которые использовались и используются в моделях ЗапСибГПП при выполнении регулярных расчетов балансов и качества потоков с дискретностью сутки / месяц / год в целях обоснования плановых балансов и проработки вариантов перспективного развития технологии. Практическое использование полученных на основе РТМ действующих УКПГ данных по КФС поступающего сырья обеспечивает достаточно высокую точность прогнозных расчетов, что видно на примере сравнения рассчитанных по моделям и фактических выходов ряда основных продуктов переработки (рис. 3-5).
Следует отметить, что работы по РТМ до настоящего времени выполняются всего лишь один раз в год по среднегодовым
14
£ 12
8 10
8
6
4
2
0
40 ^
и
30
с
20 <ц
с К
10
0
а
--10
-20
I ±5 % О факт — расчет ••• относительное отклонение
Рис. 3. Сравнение расчетных и фактических выходов газа деэтанизации (а) и широкой фракции легких углеводородов (ШФЛУ) (б)
параметрам и экспериментальным КФС, полученным также один раз в год. Организация ежеквартальных, ежемесячных и тем более ежесуточных расчетов позволит существенно повысить точность и информативность данной работы. Однако в настоящее время экспериментальное определение КФС товарного КГН осуществляется только в лабораториях, поскольку наладить эффективную и адекватную работу потоковых хроматографов пока не удалось и, вероятно, удастся не скоро. При этом отбор проб и экспериментальное определение КФС
товарного КГН на действующих УКПГ производятся достаточно редко - от нескольких раз до одного раза в месяц (минимально допустимая частота согласно СТО Газпром 5.11-2008). Соответственно, дискретность выполнения РТМ ограничивается частотой аналитического контроля КФС в лабораториях.
С другой стороны, на всех промыслах установлены потоковые плотномеры товарного КГН и ведется непрерывное потоковое измерение термобарических параметров сепараторов и разделителей на УКПГ. Наличие такого
О факт —■ расчет ••• относительное отклонение
Рис. 4. Сравнения расчетных и фактических выходов стабильного конденсата (а)
и тяжелого остатка 340+ °С (б)
массива оперативной информации и периодических экспериментальных определений КФС товарного КГН дает возможность создания в перспективе самообучающегося виртуального анализатора КФС товарного КГН. При его реализации экспериментальное (виртуальное) определение КФС товарного КГН будет осуществляться непрерывно, и на его основе работы по РТМ УКПГ могут выполняться постоянно с любой дискретностью.
Важнейшим результатом РТМ, как уже отмечено, является определение КФС поступающего на УКПГ потока ДГКФ, согласованного
с хозрасчетным балансом, режимными параметрами и данными аналитического контроля продуктов УКПГ, что подтверждает его достоверность. Такая информация является существенным дополнением к результатам периодически проводимых ГКИ опорных скважин и в комплексе с ними может эффективно использоваться для анализа и прогноза показателей разработки ГКМ. По мнению авторов, этот состав целесообразно использовать для сверки с составом общего потока ДГКФ, рассчитываемого по ГДМ, для оценки степени согласованности моделей разработки и промысловой
я я
л В
В «
я Д
Ю о
й 8 н О
3
I
&
и >
1 В
й ^ а н
Я с
Я ю 3 Й
О
£
с 1С й
•и а и я Й I
£ £
о о о
ОО <ч
СП
о о о
ОО <ч т
к
Рис. 5. Сравнение расчетных и фактических выходов продуктов переработки
подготовки, а возможно, и с целью адаптации (актуализации) ГДМ. Наработки таких решений также имеются. В частности, при установлении в ГДМ корреляционной связи начальных КС ПГКФ эксплуатируемых объектов разработки с использованием поправочных коэффициентов появляется возможность регулирования составов ПГКФ по пластам по критерию схождения КС ДГКФ, рассчитанных по ГДМ и полученных в результате выполнения РТМ.
При этом, как уже изложено в первой части статьи, для совершенствования полномасштабных ГДМ месторождений разработаны и опробованы решения по созданию ГДМ единичных скважин и секторных моделей опорных скважин, с помощью которых возможно более
точное определение КФС начального ПГКФ отдельных объектов разработки в результате воспроизведения ранее выполненных ГКИ.
Изложенные выше решения и разработки, по имеющимся у авторов статьи сведениям, не имеют аналогов в мировой практике, и в случае их успешной реализации могут существенно повысить качество анализа, контроля и прогноза технологических показателей разработки ГКМ и НГКМ, планирования переработки КГН. Совместное использование предлагаемых решений по совершенствованию ГДМ ГКМ и отработанной методологии РТМ УКПГ может стать основой создания неразрывного комплекса взаимоувязанных моделей «Цифровое месторождение».
Список литературы
1. Фатеев Д.Г. Методический подход к идентификации состава пластового газа ачимовских залежей по результатам газоконденсатных исследований скважин / Д.Г. Фатеев, Ю.А. Долгих, Д.К. Токарев и др. // Газовая промышленность. - 2022. - № 3 (830). -С. 28-36.
2. Касперович А.Г. Способы прогноза компонентно-фракционных составов добываемых газоконденсатных флюидов / А.Г. Касперович, Д.Г. Фатеев, Д.А. Рычков и др. // Вести газовой науки: науч.-техн. сб. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2021. -№ 4 (49): Актуальные вопросы исследований пластовых систем месторождений углеводородов. - С. 195-202.
3. Рычков Д.А. Балансовая модель региональной схемы газоконденсатных промыслов
с централизованной стабилизацией конденсата: дисс. ... канд. тех. наук / Д.А. Рычков. -СПб.: Газпром проектирование (Тюменский филиал), 2019. - 144 с.
4. Нестеренко А.Н. Практический опыт, проблемы и пути совершенствования методов определения и прогноза составов
добываемого сырья газоконденсатных месторождений для адекватного моделирования его промысловой подготовки, транспорта и переработки / А.Н. Нестеренко, А.Г. Касперович, О.А. Омельченко и др. // Вести газовой науки: Актуальные вопросы исследований пластовых систем месторождений углеводородов. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2016. - № 4 (28). - С. 27-36.
Analysis of the application of computational and technological monitoring of a gas-condensate field in the process of field development
A.G. Kasperovich1*, D.A. Rychkov2, O.A. Omelchenko2, D.G. Fateyev2, D.Ye. Ukraintseva2, L.M. Tsurkova2, D.A. Bakin2, Ye.A. Tolordava2
1 Gazprom Pererabotka LLC, Structure 1, Block 1, Bld. 6, Smolyachkova street, St. Petersburg, 194044, Russian Federation
2 Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 1, Estate 15, Proyektiruemyy proezd no. 5537, Razvilka village, Leninskiy urban district, Moscow Region, 142717, Russian Federation
* E-mail: [email protected]
Abstract. To analyze and predicting indicators of development of gas-condensate fields and processing of condensate, information is needed on the component-fractional compositions of the produced fluid and products of its field preparation. It can be obtained on the basis of compositional hydrodynamic modeling of fields. At the same time, due to the heterogeneity of fields, it is necessary to determine the composition of reservoir fluids for development objects. A solution to this problem is suggested based on the construction of sector models and the results of studies of support wells.
At the moment, due to the relatively rare use of compositional models, the determination of the compositions of produced fluids and field processing products is carried out separately from hydrodynamic modeling using a specially developed method of computational and technological monitoring of field technology. The results obtained can be effectively used to analyze field development indicators, verify the correctness and adaptation of the hydrodynamic models.
Keywords: hydrodynamic modeling, sector model, component-fractional composition, compositional reservoir simulations, coefficients of composition change, adaptation modeling of gas field processing technology.
References
1. FATEYEV, D.G., Yu.A. DOLGIKH, D.K. TOKAREV, et al. A methodological approach to identifying formation gas composition of Achimov pools based on the results of gas condensate well tests [Metodicheskiy podkhod k identifikatsii sostava plastovogo gaza achimovskikh zalezhey po rezultatam gazokondenatnykh issledovaniy skvazhin]. GazovayaPromyshlennost, 2022, no. 3(830), pp. 28-36, ISSN 0016-5581. (Russ.).
2. KASPEROVICH, A.G., D.G. FATEYEV, D.A. RYCHKOV, et al. Methods for predicting component-fraction compositions of extracted gas condensate fluids [Sposoby prognoza komponentno-fraktsionnykh sostavov dobyvayemykh gazokondenstnykh flyuidov]. Vesti Gazovoy Nauki: collected scientific technical papers. Moscow: Gazprom VNIIGAZ LLC, 2021, no. 4: Actual issues in research of bedded hydrocarbon systems, pp. 195-202. ISSN 2306-8949. (Russ.).
3. RYCHKOV, D.A. Balance model of a regional scheme of gas-condensate fields with centralized stabilization of condensate [Balansovaya model regionalnoy schemy gazokondensatnykh promyslov s tsentralizovannoy stabilizatsiyey kondensata]. Candidate's thesis (engineering). St.Petersburg: Gazprom Proyektirovaniye (Tyumen subsidiary), 2019. (Russ.).
4. NESTERENKO, A.N., A.G. KASPEROVICH, O.A. OMELCHENKO. Practical experience, issues and ways to perfect methods for makeup and prediction of primary products composition of gascondensate fields in order to simulate their field treatment, transfer and processing [Prakticheskiy opyt, problem i puti sovershenstvovaniya metodov opredeleniya i prognoza sostavov dobyvayemogo syrya gazokondensatnykh mestorozhdeniy dlya adekvatnogo modelirovaniya ego promyslovoy podgotovki, transporta i pererabotki]. Vesti Gazovoy Nauki: collected scientific technical papers. Moscow: Gazprom VNIIGAZ LLC, 2016, no. 4 (28): Actual issues in research of bedded hydrocarbon systems, pp. 27-36. ISSN 2306-8949. (Russ.).
