CC BY
75
Записки Горного института. 2021. Т. 251. С. 678-687. 001:10.31897/РМ1.2021.5.7
УДК 622.276.6
Моделирование кислотной обработки полимиктового коллектора
М.М.ХАСАНОВ, А.А.МАЛЬЦЕВ Н
Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия
Как цитировать эту статью: Хасанов М.М. Моделирование кислотной обработки полимиктового коллектора / М.М.Хасанов, А.А.Мальцев // Записки Горного института. 2021. Т. 251. С. 678-687. DOI: 10.31897/РЖ2021.5.7
Аннотация. Программа кислотной обработки скважин непосредственно связана с эффективностью добычи нефти. Исследования, направленные на повышение эффективности кислотной обработки в терригенном коллекторе, рассматривают в основном изменение и адаптацию реагентов для минимизации кольматации, возникающей из-за взаимодействия кислоты с породой. В реальных условиях использование новых и уникальных кислотных составов с организационной точки зрения - сложный процесс, поэтому мало распространено относительно традиционных составов на основе смеси соляной и плавиковой кислот. Статья основана на подходе повышения эффективности кислотной обработки с помощью оптимального дизайна на основе моделирования процесса обработки призабойной зоны. Описаны аспекты практического применения разработанного симуля-тора кислотной обработки терригенных коллекторов, в основе которого численная модель гидродинамических и физико-химических процессов в пористой среде на неструктурированной РЕВ1-сетке. Выявлены и проанализированы основные неопределенности модели; рассмотрено влияние эмпирических параметров в составе системы уравнений на результаты расчетов и моделирование минералогического состава породы. Описаны алгоритм статического моделирования призабойной зоны пласта для моделирования кислотной обработки и подход к оптимизации дизайна обработки призабойной зоны на основе адаптации в модели результатов исследований на керне. С помощью экспериментальных данных доказана необходимость учета вторичных и третичных реакций на результаты моделирования физико-химических процессов при кислотной обработке терриген-ного коллектора. Исследованы отличительные особенности объектов Западной Сибири (полимиктовых коллекторов) относительно эффективности проведения обработки призабойной зоны на основе глинокислоты. Проведена серия расчетов для определения оптимального объема закачки кислотного состава, проанализирован опыт ранее проведенных мероприятий в рассматриваемых условиях и даны рекомендации по повышению эффективности кислотной обработки.
Ключевые слова: кислотная обработка; терригенный коллектор; полимиктовый коллектор; обработка приза-бойной зоны пласта; дизайн кислотной обработки; моделирование кислотной обработки; матричная обработка
Введение. Обработка призабойной зоны (ОПЗ) пласта является одним из самых распространенных методов интенсификации притока при добыче нефти из-за высокой рентабельности. Основная технология ОПЗ - закачка кислоты в призабойную зону пласта (ПЗП) с целью повышения продуктивности скважины (увеличения приемистости для нагнетательных скважин). Эффективность кислотных обработок (КО) на месторождениях, приуроченных к терригенным коллекторам, находится в диапазоне 50-75 %. Повысить эффективность программы ОПЗ можно с помощью совершенствования всей технологической цепочки: подбор скважин-кандидатов, определение причины снижения продуктивности и типа кольматанта, подбор оптимального кислотного состава (КС), составление дизайна ОПЗ, контроль качества проведения ОПЗ.
Основы КО описаны В.А.Амияном и в работе [2]. Способы повышения эффективности КО, в том числе для условий терригенного коллектора, подробно описаны в [2, 41]. Повышение эффективности ОПЗ - это комплекс мероприятий, включающий определение причин снижения продуктивности, подбор оптимального состава и проектирования КО. В [19, 20] обосновывается доля участия ОПЗ как метода в составе стратегии разработки месторождения.
Большинство современных работ, посвященных повышению эффективности КО в терриген-ных коллекторах, основываются на разработке оптимального КС для рассматриваемого объекта (пласта) [14-17, 26, 31]. Учитываются минералогический состав, термобарические условия, вероятный кольматант, вторичные и третичные реакции [36], внешние факторы пути доставки активной
части в пласт. В [11, 23, 34] исследователи модифицируют КС и совмещают ОПЗ с другими методами интенсификации притока и увеличения нефтеотдачи. В [7, 8, 18] описывается пример реализации комплексной программы для конкретных месторождений. Проведены исследования, посвященные проектированию КО как части общей программы разработки [4-6].
Мало внимания уделяется кинетике реакций в условиях фильтрации КС в пористой среде, которая зависит от распределения кольматанта и минералов, фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) и геометрии забоя скважины. Хотя направление моделирования КО в карбонатных коллекторах с учетом кольматанта [3, 10, 37] и горизонтальной геометрии заканчивания скважин достаточно актуально [27, 28], отдельное внимание стоит уделить работам, которые описывают разработанный симулятор КО карбонатных коллекторов [1, 9, 12].
Специфика моделирования КО в терригенных коллекторах заключается в большом количестве реакций из-за сложности минералогического состава, скорость растворения разных минералов сильно различается. Продукты первичных реакций тоже взаимодействуют с породой (вторичные и третичные реакции), что влияет на растворение породы в целом и ведет к возникновению осадков, которые кольматируют поровое пространство породы-коллектора [40]. Исследования учитывают эти проблемы с точки зрения совершенствования КС [13, 15, 22, 24], но есть и другие организационные проблемы, которые не позволяют применять уникальные технологии и составы на месторождениях. В частности, это видно по статистике, приведенной в статье [39], из которой видно, что в большинстве случаев на месторождениях Западной Сибири используется глинокислота (смесь соляной и фтороводородной кислот) с добавлением облагораживающих добавок. В сложившейся ситуации одним из доступных решений для повышения эффективности ОПЗ становится расчет и обоснование оптимального режима закачки кислоты в пласт, очередности и объемов закачиваемых реагентов.
Цель работы - повышение эффективности обработок ПЗП в полимиктовом коллекторе.
Большинство объектов разработки Западной Сибири приурочено именно к коллекторам с более низким соотношением содержания кварца к полевым шпатам, глинам и слюдам, поэтому используется термин «полимиктовый коллектор», вместо более распространенного «терригенного коллектора».
Основная идея заключается в достижении поставленной цели путем детального комплексного математического моделирования объектов и процессов, происходящих при закачке кислоты в по-лимиктовый пласт-коллектор. Это повышает точность прогнозирования результатов обработки ПЗП, что позволяет увеличить продуктивность скважины на основе решения оптимизационной задачи применительно к скорости и объему закачиваемых в пласт реагентов.
Методология. Повышение эффективности КО в условиях терригенного коллектора - это комплекс мероприятий, направленный на повышение эффективности программы ОПЗ в Западной Сибири [39], в который входят:
• разработка алгоритмов подбора скважин-кандидатов на основе анализа динамики продуктивности;
• уточнение причин снижения продуктивности скважин, объекта воздействия (кольматант), расчет доли участия конкретного процесса в общем снижении продуктивности, моделирование распределения ухудшения ФЕС и доли кольматанта;
• подбор и разработка КС (реагентов и облагораживающих добавок), исходя из объекта воздействия, при условии совместимости с пластовым флюидом и породой-коллектором;
• повышение эффективности проектирования обработки (выбор объема, очередности и режимов закачки на отдельных стадиях);
• повышение и контроль качества реагентов и проведения обработки на скважине;
• анализ эффективности проведенных и проводимых обработок.
На практике принято проверять КС в два этапа: физико-химические (соответствие паспорту, термостабильность, совместимость и растворимость) и фильтрационные исследования. В большинстве случаев проверяют коэффициент восстановления на подготовленном керне без моделирования условий снижения проницаемости, т.е. проверяют растворимость породы в ПЗП. Иногда потоковые эксперименты на керне показывают высокую эффективность на незакольматированном керне, что говорит о потенциале применимости таких составов для повышения продуктивности скважин (не только восстановления).
Подбор скважин-кандидатов и причины снижения продуктивности описаны в [4, 21, 24, 25, 29]. Основной вывод заключатся в том, что алгоритмы идентификации и расчета осложнений, влияющих на продуктивность скважин, на основе которых в том числе происходит подбор кандидатов, индивидуальны для каждого месторождения и являются предметом исследования для конкретного объекта разработки.
Основной уклон приходится на моделирование КО. Именно повышение эффективности ОПЗ на основе детального моделирование обладает наибольшим потенциалом в повышении эффективности программы ОПЗ.
К модели КО были сформулированы критерии для специфики Западной Сибири, и на их основе был разработан программный комплекс «Симулятор кислотной обработки терригенного коллектора». Учитывая сформулированные критерии, был проведен анализ существующих решений [39]. Достаточно подробно история развития моделирования КО терригенного коллектора описана в [38]. Статьи, где используется геохимический подход к моделированию ОПЗ, в основном опубликованы зарубежными авторами. Они посвящены проблемам неоднородности коллектора [37], ОПЗ на месторождениях сланцевого газа [29, 35] и КО на зрелых месторождениях [32].
На основе геохимического подхода [30] и с учетом разработанных критериев относительно специфики Западной Сибири была разработана модель [33], которая позволяет рассчитывать гидродинамические и физико-химические процессы в пористой среде. Физико-химические процессы включают в себя реакции между двумя фазами (кислота и порода) и компонентами одной фазы. Модель [33] - трехфазная (нефть с растворенным газом, вода, порода) со множеством компонент для твердой и водной фаз. В одной реакции может участвовать любое количество компонент, в результате может образоваться произвольное число водных и твердых компонент. Модель реализована в виде программного комплекса, в основе которого решение системы уравнений численно неявно на неструктурированной сетке Вороного (РЕВ1). Пространственная дискретизация уравнений выполняется с помощью метода контрольных объемов.
Пусть жидкость состоит из Ыад компонент, а порода из Ыт минералов. Молярные концентрации (кг-моль/м3) жидких компонент обозначаются Сг, 1 = 1,Ыа(?, а доли минералов в породе -V, г = 1,Ыт. Предполагается, что кислотное воздействие рассматривается в некоторой трехмерной расчетной области й. Математически модель описывается законами сохранения массы водных компонентов, нефти, минералов в расчетной области й и нормировочными соотношениями, связывающими насыщенности и давления фаз, а также пористость с долями минералов в породе.
ф = Ф
с,мж, + ¿о
дф^С.
дР/оФ дt
к(ф)к,
+ ^ ( - р,
к(ф)кп
(^о+Ро?)
N
= 0;
N
дt
+ ^ ( - Сг ф ™ (УРм! + ) = ^ ^гт1т,ац + ^ УгЛ, , 1 = 1 ,Ыад
V ^ 'г = 1 г = 1
Ыг
дШ = V
г = 1,лт
¿о + = 1
Ро - р* =рА);
о 1 *
N
ф + (1 - ф,
V = 1
т
Ыт
где Сг - молярная концентрация компонента (водной или твердой фазы (минерала)), Сг=^; Ыт - количество молей минерала в рассматриваемом объеме породы; V, Vm - молярный объем минерала, Ут = —; М№ - молярная масса минерала; рт - плотность минерала; ф, ф0 - пористость
о
т
Определение пористости + гранулометрический анализ
Кальцит + долмит
«
л
у
О X § 5
и
и См
Пористость
Хлорит Каолинит Иллит Смешаннослойные минералы Сместит
- Кварц
Полевые шпаты Акцессорные минералы
---Биотит
■Мусковит
и о
К
К
<
Рис. 1. Схема использования стандартных исследований для определения минералогического состава породы
при моделировании КО
и начальная пористость; 1Гт - скорость гомогенной реакции в водной фазе; 1Г^ - скорость гетерогенной реакции; , - количество гомогенных и гетерогенных реакций; ра - плотности фаз; £(ф) - абсолютная проницаемость; - относительные фазовые проницаемости; ц«(ра) - вязкости воды и нефти; р<х(ра) - плотности воды и нефти; ра - давления фаз; рс^„) - капиллярное давление; Sa - насыщенности фаз; £ - вектор ускорения свободного падения; МЖг - молярные массы водных компонент.
Неизвестными в системе уравнения являются молярные концентрации водных компонент С,, г = доли минералов Vг, г = 1Дт, насыщенности фаз Sa, а = о,м>, давления фаз р а = оу>,
пористость ф, всего + Шт + пять неизвестных. В качестве граничных условий в задаче кислотного воздействия выступают потоки водных компонент из скважины, а также заданное давление на контуре питания.
Также для моделирования в качестве входных данных необходимы алгоритмы статического моделирования. В качестве исходных данных, помимо эмпирических коэффициентов для уравнений и замыкающих соотношений, нужна статическая модель, описывающая геометрию ПЗП, распределение ФЕС и минералогического состава.
Без использования дополнительных лабораторных исследований можно на основе стандартных экспериментов, проводимых в рамках построения геологических концепта и модели, получить основную необходимую часть исходной информации.
1. Сведения о минералогическом составе породы, относительных долях породы, пористости (рис.1). Соотношение доли песчаников, глин и карбонатной составляющей можно найти на основе гранулометрического анализа. Доли кварца, полевых шпатов и слюд относятся к фракции с диаметром частиц более 0,1 мм, остальное - глины. Сумма долей фракций по размерам частиц равна единице, так как не учитывает карбонатной составляющей, результаты которой отражены в отчете по гранулометрическому составу (растворимость в НС1). Соотношение долей кварца, полевого шпата и слюд можно найти в отчете анализа шлифов. Подробный состав глин можно получить из результатов рентгенофазового анализа глинистой составляющей пород.
2. Из результатов интерпретации геофизических исследований (РИГИС) можно получить сведения о распределении ФЕС по вертикали.
• 1 — 2
Рис.2. Зависимость проницаемости от доли содержания глин в породе 1 - результаты исследований образцов; 2 - общий тренд
3. На основе сопоставления состава керна и точек отбора образцов из РИГИС строится зависимость проницаемости от глинистости (рис.2) и распределение соотношения глинистых минералов, кварца и полевых шпатов по вертикали. Что важно в первую очередь из-за наблюдаемой тенденции к высокому влиянию содержания быстрореагирующих минералов на изменение ФЕС при закачке кислоты (по результатам моделирования при прокачке 10 поровых объемов керна разница в результирующей проницаемости между образцом с соотношением кварца к полевому шпату 2 и 1,5 находится в диапазоне 100-300 % в зависимости от начальных ФЕС).
Проанализирован минералогический состав пород в Западной Сибири (рис.3). Выборка состоит из результатов исследований 2243 образцов керна, распределенного по нефтегазоносным пластам и сгруппированного по стратиграфическим группам, в соответствии с которым выделяются объекты разработки. Коэффициент минералогической зрелости - это соотношение доли кварца и полевых шпатов в породе. Для сопоставления образцы песчаников Berea, используемые в качестве аналога для большинства ранее проведенных исследований, характеризуются содержанием кальцита 0-3 %, а соотношение кварца и полевых шпатов находится в диапазоне от восьми раз и более.
Наиболее популярным реагентом для проведения ОПЗ в Западной Сибири остается смесь HCl и HF в первую очередь из-за организационных аспектов: хранение, использование, оборот и пр. В [12, 30, 41] описаны основные реакции, происходящие при закачке смеси HCl и HF в терриген-ный коллектор:
• реакция с кварцем
4HF + SiO2 ~ SiF4 + 2H2O;
• реакция с альбитом (полевыми шпатами)
KAIS13O8 + 14HF +2H+ ~ K+ + A1F2+ + 3S1F4 + 8H2O;
• реакция с глинами (каолинит)
Al4Si4O10(OH)8 + 24HF + 4H+ = 4A1F+ + 3SiF4 + 18H2O;
• реакция со слюдами (мусковит)
KAl2[AlSisO10](OH)2 + 24HF + 4H+ ~ K+ + 3AIF2+ + 3S1F4 +12H2O;
• реакции с кальцитом
2HCl + CaCO3 = CaCl2 + CO2 + H2O, 2HF + CaCO3 = CaF2| + CO2 + H2O.
20 40
Карбонатность, %
60
1 2 3
Коэффициент минералогической зрелости
- Общий Ач "Ю
-Ав "Б
Ас "ПК
-Общий -Б
Ав -ПК
Ас -Ю
Рис.3. Распределение карбонатной составляющей и соотношения долей кварца и полевых шпатов по группе месторождений Западной Сибири. Ав, Ас, Ач, Б, ПК и Ю - стратиграфические группы пластов в соответствии с названиями объектов разработки для месторождений Западной Сибири
4
В рамках первичных реакций образуется H2SiF6, что инициирует вторичные реакции с породой (на примере альбита) с образованием силикагеля Н^Ю3
3КА^эОв + H2SiF6 + 6Н2О + 6Н+ ~ 3К+ + 3AlF2+ + 10H2SЮзj.
При протекании вторичных реакций и расходовании HF образуется AlF2, что в совокупности с соляной кислотой приводит к третичным реакциям с образованием силикагеля H2SiO3 (на примере альбита)
КА^Ов + АШ2+ + Н2О + 4Н+ ~ К+ + 2АШ2+ + 3H2SЮзj.
Описанные реакции показывают, что вторичные и третичные реакции минералов с H2SiF6 и АШ2 влияют на объемы расходуемой фтороводородной кислоты и осаждаемых продуктов реакции кислоты с породой. В данном случае плотность осаждаемых оказывает большое влияние на увеличение или уменьшение порового пространства породы и, как следствие, ее проницаемость.
Для оценки влияния учета вторичных и третичных реакций была проведена серия вычислительных экспериментов с постепенным включением дополнительных реакций в модель (таблица). Вторичные реакции протекают при образовании реагирующих веществ в рамках первичной реакции, следовательно, они протекают позже первичных, что не означает прекращение течения первичных (т.е. при определенных условиях и достаточности реагентов первичные, вторичные и третичные реакции могут в определенный момент происходить одновременно). В расчетах использовалась модель вертикальной скважины, вскрывающей нефтенасыщенный коллектор с проницаемостью 10-10-3 мкм2 и осредненным минералогическим составом для Западной Сибири (кварц - 46 %, полевые шпаты - 30 %, кальцит - 5 %, остальное - глины и слюды). Было задано два температурных режима - 60 и 83 °С. Остальные параметры были взяты на основе показателей реальной обработки скважины: геометрия забоя скважины (наклонно-направленная, вскрывающая один пласт), нефте-насыщенность, пористость, размер зоны дренирования, пластовое давление, динамика расхода и устьевого давления при закачке КС.
Результаты вычислительных экспериментов по изучению влияния учета в модели КО вторичных и третичных реакций в терригенном коллекторе [39]
Отношение продуктивности скважины после ОПЗ к значению продуктивности
Реакции скважины до ОПЗ (кратность увеличения коэффициента продуктивности)
Без учета температуры С учетом повышенной температуры
Первичные 1,16 1,17
Вторичные 1,00 1,13
Третичные 0,57 1,12
Результаты серии вычислительных экспериментов, представленные в таблице, указывают на высокую степень влияния учета фактора температуры и полноты, воспроизводимых физико-химических процессов, при моделировании КО в полимиктовых и терригенных коллекторах. Это указывает на преимущество геохимического подхода перед упрощенными аналитическими моделями и подходом объемного расчета дизайна ОПЗ (расчет объемов исходя из геометрии скважины, оптимального радиуса обработки и пористости коллектора). Также результаты показывают, что без учета всех реакций или фактора температуры есть риски снижения продуктивности скважины после КО, что подтверждается лабораторными исследованиями [39].
Обсуждение. Алгоритм повышения эффективности на основе моделирования представлен в виде поэтапного решения оптимизационной задачи на основе лабораторных и численных экспериментов.
1. Адаптировать модель на результаты физико-химических исследований КС и кернового эксперимента для поиска неизвестных эмпирических коэффициентов.
2. Построить модель ПЗП на основе алгоритма создания статической модели.
3. Провести серию расчетов на основе модели КО с варьированием объемов и скорости закачки.
4. Определить оптимальные параметры для проведения ОПЗ.
1
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
200 400 600 Время, мин
0,95 |
0,9 ё
0,85 я
0,8 |
0,75 и
0,7 g
0,65 | о о о й
0,6
800
й Ос
[—1
1000
900 800 700 600 500 400 300 200 100 0
2 4 6 8 10 Количество прокаченных поровых объемов
Карбонат кальция, д.ед. Бентонит, д.ед.
Кварц, д.ед.
Фильтрационное исследование — Моделирование
Рис.4. Результаты растворения основных минералов в КС при 90 °С (а), фильтрационного исследования
и адаптации расчета модели (б)
3 «
0 ° § g
о CD
2,5
1,5
0,5
0,5
1,5
й «
м <ц
S^ «
& с
£ °
S §
о CD
2,5
1,5
0,5
1
Объем КС на 1 м эффективной толщины, м3
20 40 60 80 Время закачки КС, ч
Рис.5. Результаты моделирования ОПЗ на скважине с использованием подобранного КС при варьировании его объема и скорости закачки Расход КС на устье, м3/мин: 1 - 0,0007; 2 - 0,0014; 3 - 0,0035; 4 - 0,007
б
а
2
2
2
1
1
0
0
1
2
С использованием типового КС на основе смеси 12 % раствора HCl и 3 % раствора HF проведены физико-химические исследования на определение растворимости модельных минералов (рис.4, а), термостабильности и коррозионной активности. На основании исследований получены коэффициенты скорости реакции для кварца и бентонита путем настройки модели на фактические данные исследований. На основе настройки модели на результаты фильтрационного исследования (подобный метод был реализован Янг Женгом [35]) получен эмпирический коэффициент зависимости изменения проницаемости от изменения пористости и площади поверхности реакции.
Для решения оптимизационной задачи по проектированию КО на скважине была проведена серия расчетов с варьированием параметров объема, закачиваемого КС и скорости закачки. Модель ПЗП скважины-кандидата была составлена в соответствии с алгоритмом комплексирования петрофизических исследований образцов горной породы (см. рис.1 и 2). Минералогический состав был принят аналогично минералогическому составу образца, использованного при фильтрационном исследовании. Задан модельный кольматант - бентонит (смектит) 20 % от порового объема на расстоянии метра от забоя скважины.
Результаты серии вычислительных экспериментов представлены на рис.5. Расчеты показывают, что для вертикальных и наклонно-направленных скважин существуют точки оптимума при варьировании величины объема закачиваемой кислотной композиции. Точка оптимального объема
2,5
1,5
5 10 15 20 25 30 35 Репрессия на пласт, МПа
О
ев Ю
О «
« 2 «
I
О
14
12 10
8
6
10 20 30 40 Репрессия на пласт, МПа
Рис.6. Зависимости оптимального объема КС при ОПЗ от величины репрессии на пласт при закачке для разных ФЕС пласта Проницаемость ПЗП, мкмМ0-3: 1 - 0,28; 2 - 10
3
2
1
4
1
0
закачиваемого объема КС соответствует точке перегиба зависимости увеличения продуктивности от объема КС. Для каждого режима закачки (регулируется величиной расхода на устье) прослеживается свой оптимальный объем. С увеличением скорости закачки кислоты в пласт значение оптимального объема тоже увеличивается, при этом возрастает потенциал увеличения продуктивности скважины (рис.6).
Для выявления тенденций при изменении исходного параметра проницаемости коллектора проведена аналогичная серия расчетов для проницаемости коллектора в 10 мкм2-10-3. По результатам экспериментов (рис.6) можно сделать вывод, что с увеличением проницаемости кратно возрастает потенциал повышения продуктивности скважины. В первую очередь это связано с увеличением приемистости и максимальной скорости фильтрации КС в ПЗП. Снижение продуктивности с увлечением объема КС после точки оптимума связано прежде всего со временем нахождения кислоты в породе. Так, в ходе вычислительных экспериментов была обоснована и подтверждена гипотеза о максимизации эффекта при закачке кислоты в пласт на максимально допустимом уровне расхода.
Для оценки потенциала, разработанного в рамках исследований, алгоритма проектирования КО в полимиктовых коллекторах исследованы объемы закачки кислоты при проведении ОПЗ на группе месторождений Западной Сибири. Результаты статистического анализа показывают, что средний удельный объем КС, закачиваемого в пласт, находится в диапазоне 0,29-0,78 м3 на 1 м продуктивной толщины коллектора для наклонно-направленных скважин без гидроразрыва пласта. При средней проницаемости ПЗП в 25 мкм2-10-3 по анализируемой выборке, если использовать описываемый алгоритм составления дизайна ОПЗ на основе моделирования, то в среднем повышение эффективности КО составит 48-54 % от текущих значений, где эффективность означает повышение продуктивности скважины после КО.
Также для оценки потенциала проведен сопоставительный анализ определения оптимального режима ОПЗ и объемов КС для модели скважины с осредненными свойствами ПЗП по вертикали и многослойной модели с учетом РИГИС и выявленных петрофизических зависимостей. По результатам расчетов для каждого варианта значение оптимума для модели с осредненными свойствами отличается на 15 % от значения оптимума закачки для модели с учетом неоднородности ФЕС. Таким образом, моделирование ОПЗ с детальным учетом характеристик ПЗП потенциально повышает эффективность по критерию отношения продуктивности скважины до и после ОПЗ на величину в диапазоне 17-26 %.
Заключение. 1. Доказана необходимость учета вторичных и третичных реакций при моделировании КО полимиктовых коллекторов на основе теоретической проработки и статистических исследований. Полноценный учет всех реакций повышает точность моделирования КО и расчета эффективности ОПЗ в зависимости от дизайна.
2. Разработан алгоритм проектирования ОПЗ на основе моделирования КО.
3. Предложен способ комплексирования керновых исследований с данными седиментацион-ного анализа и анализа реакций кислоты с образцами породы для повышения предсказательной способности модели КО терригенного коллектора.
4. Апробирован подход, включающий нахождение эмпирических коэффициентов модели на основе адаптации на результаты фильтрационных исследований. Адаптация предполагает воспроизведение динамики замеряемых в ходе кернового эксперимента показателей на основе цифрового моделирования эксперимента и посредством подбора эмпирических коэффициентов математической модели.
5. Выполненная серия расчетных экспериментов позволила подготовить рекомендации к проектированию КО полимиктовых коллекторов Западной Сибири. Для различных соотношений минералогического состава, ФЕС и свойств КО существуют зависимости с оптимальным значением удельного объема закачиваемого в пласт реагента.
6. На основе проведенных расчетов показано, что повышение точности моделирования позволяет повысить точность определения оптимальных параметров ОПЗ и эффективность КО в полимиктовом коллекторе.
7. Модель КО апробирована посредством воспроизведения нескольких ОПЗ на реальных объектах месторождений Западной Сибири. Исследования носят аналитический характер. Рекомендации и алгоритм тесно связаны с результатами лабораторных исследований, которые применяются в рамках программы опытно-промышленных работ. По их результатам будет проанализирована фактическая эффективность сформулированных рекомендаций на основе разработанного алгоритма оптимизации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Булгакова Г.Т. Модель матричной кислотной обработки карбонатов: влияние осадка на процесс растворения / Г.Т.Булгакова, А.В.Байзигитова, А.Р.Шарифуллин // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2009. Т. 13. № 2. C. 256-264.
2. ГлущенкоВ.Н. Нефтепромысловая химия: в 5 томах. Т. 4: Кислотная обработка скважин / В.Н.Глущенко, М.А.Силин. М.: Интерконтакт Наука, 2010. 704 с.
3. Жучков С.Ю. Моделирование кислотного воздействия на призабойную зону горизонтальной скважины: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: Российский государственный университет нефти и газа имени И.М.Губкина, 2013. 27 с.
4. Зайцев М.В. Гидродинамический анализ влияния изменений околоскважинных зон пласта на производительность скважин в процессе разработки месторождений: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: Институт проблем нефти и газа Российской академии наук, 2007. 27 с.
5. Закиров Т.Р. Моделирование заводнения нефтяных пластов с учетом кислотной обработки коллектора: Автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. Казань: Институт механики и машиностроения Казанского научного центра Российской академии наук, 2013. 16 с.
6. Закиров Т.Р. Моделирование кислотного воздействия на прискважинную зону нефтяного пласта при заводнении / Т.Р.Закиров, А.И.Никифоров // Математическое моделирование. 2013. Т. 25. № 2. С. 53-64.
7. Комплексный подход к созданию технологии обработки призабойной зоны нагнетательных скважин и оценка ее эффективности / Л.Ф.Давлетшина, И.А.Гуськова, Л.И.Гарипова, А.С.Ахметшина // Нефтяное хозяйство. 2020. № 7. С. 40-42. DOI: 10.24887/0028-2448-2020-7-40-42
8. Липчинский К.Н. Физико-химические основы создания модифицированных кислотных растворов и их фильтрация в терригенных породах (пласт ЮС2): Автореф. дис. ... канд. хим. наук. Тюмень: Тюменский государственный университет, 2010. 23 с.
9. Математическое моделирование и оптимизация солянокислотных обработок скважин в карбонатных коллекторах / Г.Т.Булгакова, Р.Я.Харисов, А.Р.Шарифуллин, А.В.Пестриков // Научно-технический вестник ОАО «НК "Роснефть"». 2014. № 2. С. 22-28.
10. Моделирование кислотной обработки призабойной зоны скважины с учетом ее ухудшенных фильтрационно-емкостных характеристик (часть 1) / К.А.Турегелдиева, У.К.Жапбасбаев, Б.К.Асилбеков, А.Б.Золотухин // Нефтяное хозяйство. 2016. № 1. С. 48-54.
11. Насибулин И.М. Обоснование технологии кислотной стимуляции карбонатных коллекторов на основе многофункциональных композиций с регулируемой реакционной способностью: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Альметьевск: Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», 2013. 21 с.
12. Оптимизация кислотных обработок горизонтальных скважин в карбонатных коллекторах / Г.Т.Булгакова, Р.Я.Харисов, А.Р.Шарифуллин, А.В.Пестриков // Нефтяное хозяйство. 2013. № 6. С. 102-105.
13. Патент № 2016108386 РФ. Кислотный состав для обработки призабойной зоны пласта терригенного коллектора с повышенной карбонатностью / Д.В.Мардашов, Д.Г.Подопригора, Ш.Р.Исламов, А.В. Бондаренко. Опубл. 18.04.2017. Бюл. № 11.
14. Подбор железостабилизирующей добавки к кислотным составам для обработки терригенных коллекторов / Н.А.Кар-пунин, Д.В.Мардашов, Д.Г.Подопригора и др. // Газовая промышленность. 2019. № 11 (792). С. 104-108.
15. ПодопригораД.Г. Обоснование технологии кислотного освоения высокотемпературных низкопроницаемых терригенных коллекторов с повышенной карбонатностью: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. СПб: Санкт-Петербургский горный университет, 2016. 22 с.
16. Промысловая химия / М.А.Силин, Л.А.Магадова, Л.И.Толстых и др. М.: Российский государственный университет нефти и газа имени И.М.Губкина, 2017. 350 с.
17. Разработка кислотного состава для обработки призабойной зоны скважин в условиях высоких пластовых температур / Д.Г.Подопригора, Л.А.Шангараева, А.В.Усенков, П.Ю.Илюшин // Нефтяное хозяйство. 2016. № 4. С. 122-124.
18. Реализация комплексной программы кислотных обработок добывающих скважин одного из месторождений Западной Сибири / Т.М.Мухаметзянов, А.Г.Колягин, Д.А.Сегида, К.М.Федоров // Нефтяное хозяйство. 2010. № 4. С. 24-27.
19. РогачевМ.К. Контроль и регулирование процесса солянокислотного воздействия на призабойную зону скважин по геолого-промысловым данным / М.К.Рогачев, В.В.Мухаметшин // Записки Горного института. 2018. Т. 231. С. 275-280. DOI: 10.25515/PMI.2018.3.275
20. Рогачев М.К. Повышение эффективности использования ресурсной базы жидких углеводородов в юрских отложениях Западной Сибири / М.К.Рогачев, В.В.Мухаметшин, Л.С.Кулешова // Записки Горного института. 2019. Т. 240. С. 711-715. DOI: 10.31897/PMI.2019.6.711
21. Собин А.М. Регулирование разработки нефтяных месторождений на основе выявленных закономерностей фильтрации флюидов в призабойной зоне скважины: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Ухта: Ухтинский государственный технический университет, 2015. 24 с.
22. Хакимов А.А. Повышение эффективности кислотных обработок скважин химическими методами / А.А.Хакимов, Р.И.Саттаров, А.В.Качурин // Нефтяное хозяйство. 2011. № 10. С. 106-107.
23. Хисамиев Т.Р. Комплексная технология повышения продуктивности пластов в заглинизированных коллекторах: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2012. 24 с.
24. Цыганков В.А. Разработка кислотных составов для низкопроницаемых терригенных коллекторов с повышенным содержанием карбонатов: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: Российский государственный университет нефти и газа имени И.М.Губкина, 2011. 27 с.
25. Чирков М.В. Кинетика поражения коллекторских свойств пласта и ее влияние на показатели разработки нефтяных залежей: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.: Институт проблем нефти и газа Российской академии наук, 2009. 27 с.
26. Шангараева Л.А. Исследование основных параметров полимерной технологической жидкости и ее влияние на кол-лекторские характеристики полимиктовых песчанников / Л.А.Шангараева, Д.Г.Подопригора // Науковедение. 2015. Т. 7. № 3. № 39TVN315. DOI: 10.15862/39TVN315
27. Шарифуллин А.Р. Математическое моделирование кислотных обработок скважин в слоисто-неоднородных карбонатных коллекторах: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Уфа: Башкирский государственный университет, 2010. 24 с.
28. Якубов Р.Н. Совершенствование технологии полимер-кислотных обработок скважин для интенсификации добычи нефти из обводненных карбонатных пластов: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2015. 24 с.
29. Acidizing flowback optimization for tight sandstone gas reservoirs / Jinghong Hu, Hong Liu, Dan Wu, Junjing Zhan // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2015. Vol. 24. P. 311-313. DOI: 10.1016/j.jngse.2015.03.042
30. A comparison and assessment of the modelling and simulation of the sandstone matrix acidizing process: A critical methodology study / Van Hong Leong, Hisham Ben Mahmud, Ming Chiat Law et al. // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2018. Vol. 57. P. 52-67. DOI: 10.1016/j.jngse.2018.06.044
31. Addressing Matrix Acidizing Stimulation Challenges in Depleted, High-Temperature, and Acid-Sensitive Sandstone Formations with a High-Performance Acid System / R.S.Khan, N.Molero, Ph.Enkababian et al. // International Petroleum Technology Conference, 23 March - 1April 2021, Virtual. OnePetro, 2021. № IPTC-21336-MS. DOI: 10.2523/IPTC-21336-MS
32. An integrated software technology based on research and field application for completion, stimulation and fluid placement design in complex wells / R.Sau, A.Goodrow, M.Rockwell et al. // Petroleum Technology Conference, 10-12 December 2014, Kuala Lumpur, Malaysia. OnePetro, 2014. № IPTC-17870-MS. DOI: 10.2523/IPTC-17870-MS
33. BlonskyA. Development of Acidizing Simulator for Sandstone Reservoirs / A.Blonsky, D.Mitrushkin, A.Kazakov // SPE Russian Petroleum Technology Conference, 26-29 October 2020, Virtual. One Petro, 2020. № SPE-94566-MS. DOI: 10.2118/94566-MS
34. Civan F. Reservoir Formation Damage Fundamentals, Modeling, Assessment, and Mitigation. Oxford: Elsevier, 2016. 1015 p.
35. Core-Scale Experimental and Numerical Investigation on Fluoroboric Acidizing of a Sandstone Reservoir / Xiang Zhou, Shicheng Zhang, Xiong Zhang et al. // Energy Technology. 2016. Vol. 4. № 7. P. 870-879. DOI: 10.1002/ente.201600005
36. EconomidesM.J. Reservoir stimulation. 3rd edition / M.J.Economides, G.K.Nolte. Wiley, 2000. 856 p.
37. Khormali A. Prediction and inhibition of inorganic salt formation under static and dynamic conditions-effect of pressure, temperature, and mixing ratio / A.Khormali, D.Petrakov, A.Farmanzade // International Journal of Technology. 2016. Vol. 7. № 6. P. 943-951. DOI: 10.14716/ijtech.v7i6.2871
38. Li Song-yan. Acid/sandstone reaction modeling for sandstone-matrix acidizing / Li Song-yan, Li Zhao-min, Li Bin-fei // Journal of China University of Mining and Technology. 2012. Vol. 41. № 2. P. 236-241.
39. Maltcev A. The Development of the Trends in Formation Damage Removal Technologies in Sandstone Reservoirs / A.Malt-cev, G.Shcherbakov // SPE International Conference and Exhibition on Formation Damage Control, 19-21 February 2020, Lafayette, Louisiana, USA. OnePetro, 2020. № SPE-199321-MS. DOI: 10.2118/199321-MS
40. Research on the Effect of Heterogeneities on Sandstone Matrix Acidizing Performance / Jianye Mou, Lei Wang, Shicheng Zhang et al. // Geofluids. 2019. Vol. 2019. № 6328909. DOI: 10.1155/2019/6328909
41. SyedA.A. Acid Stimulation / A.A.Syed, L.Kalfayan, C.Montgomery // SPE Monograph Series VII. 2016. Vol. 26. 305 p.
Авторы: М.М.Хасанов, д-р техн. наук, профессор, https://orcid.org/0000-0002-3230-0281 (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия), А.А.Мальцев, аспирант, [email protected], https://orcid.org/0000-0003-4276-6082 (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия).
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Статья принята к публикации 18.10.2021. Выход в свет 16.12.2021.
