CC BY
11Более точное положение границ перехода установлено путем уплотнения сети скважин в профилях, о чем упомянуто выше. Следует отметить, что разделение скважин по группам носит довольно субъективный, а в краевых частях зон — даже условный характер, поскольку выклинивание пачек происходит довольно медленно. Иными словами, положение границ четырех зон имеет погрешность в несколько десятков километров, что является незначительным в региональном масштабе.
Таким образом, данное исследование показывает необходимость более детального изучения отложений верхнего мела в Западной Сибири и пересмотра действующей РСС, исходя не только из научной ценности, но и из экономической целесообразности: открытые на сегодняшний день залежи газа в нижнеберезовской подсвите на месторождениях Медвежье и Харампурское, активная разработка этих залежей доказывает экономическую эффективность разработки залежей верхнего мела. Из изложенного следуют необходимость продолжения геологического изучения отложений нижнеберезовской подсвиты и ее стратиграфических аналогов, проведение геолого-разведочных работ в регионе с целью воспроизводства запасов газа на месторождениях, находящихся на поздних стадиях разработки.
Библиографический список
1. Предпосылки к пересмотру литофациальной и биостратиграфической моделей турон-коньяк-сантонских отложений Западной Сибири / С. Е. Агалаков [и др.] // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». - 2016. -№ 4 - С. 28-35.
2. Бакуев О. В. Перспективы нефтегазоносности березовской свиты на территории ХМАО и сопредельных районов // Вестник недропользователя. - 2003. - № 11.
3. Лапина Л. В., Филлипович Ю. В. К проблеме стратиграфии газоносных отложений верхнего мела в восточной части ХМАО // Вестник недропользователя. - 1999. - № 4.
4. Подобина В. М. Биостратиграфия коньякского яруса Западной Сибири (по данным фораминифер и палео-зоогеографии) // Вестник Томского государственного университета. - 2015. - № 392 - С. 202-208.
Сведения об авторе Information about the author
Глухов Тимофей Вадимович, студент кафедры Glukhov T. V., Student at the Department of Geology of
геологии месторождений нефти и газа, Тюменский the Oil and Gas Fields, Industrial University of Tyumen, индустриальный университет, г. Тюмень, e-mail: tvgluk- e-mail: [email protected] hov@gmail. com
УДК 550.3
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОКОЛОСКВАЖИННОЙ ЗОНЫ ПО НЕСТАЦИОНАРНЫМ ТЕМПЕРАТУРНЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ В СКВАЖИНЕ
DETERMINATION OF NEAR WELLBORE ZONE PROPERTIES FROM NON-STATIONARY TEMPERATURE MEASUREMENTS IN THE WELL
Д. Ф. Исламов, А. А. Садретдинов
D. F. Islamov, A. A. Sadretdinov
Башкирский государственный университет, г. Уфа
Ключевые слова: термометрия; скважина; пласт; проницаемость; скин-фактор Key words: thermal logging; well; reservoir; permeability; skin-factor
Одной из основных причин низкой производительности скважин является засорение (кольматация) прискважинной зоны пласта (ПЗП) твердыми частицами, которые проникают в поровое пространство вместе с буровым раствором и технологическими жидкостями, ухудшая фильтрационные свойства коллектора и препятствуя фильтрации целевого флюида.
Для восстановления и увеличения проницаемости ПЗП с целью интенсификации притока флюида, как правило, пользуются универсальным химическим методом — кислотным воздействием на пласт. Достижение положительных результатов при кислотной обработке напрямую зависит от глубины кольматации пласта, а
значит, и от глубины проникновения в пласт кислотного состава, предназначенного для его устранения. Важнейшим элементом является объем рабочего раствора (кислотного состава), который необходимо рассчитывать в зависимости от требуемой глубины обработки и радиуса кольматации пласта.
Распространенным методом учета ухудшения фильтрационных свойств пласта является введение безразмерного коэффициента — скин-фактора. Традиционно для определения величины скин-фактора применяются гидродинамические методы исследования (ГДИ) на нестационарных режимах (КВД, КВУ), получившие широкое распространение.
Однако для определения проницаемости и радиуса ПЗП данных по динамике забойного давления недостаточно, так как процесс перераспределения давления в пределах ПЗП относительно быстрый, и методы ГДИ неинформативны для расстояний порядка 1 м от скважины [1]. В последнее время наряду с давлением при исследовании скважин также записывается динамика забойной температуры с высокой степенью разрешения (0,01 0С), что позволяет использовать эти данные для получения дополнительной информации о пласте, а так как изменение температуры более медленный процесс — то и об околоскважинной зоне [1, 2].
В связи с появлением сложных численных симуляторов температурных процессов в системе пласт — скважина усиливается интерес к количественной интерпретации данных термометрии [3, 4]. Количественная интерпретация температуры на основе использования симуляторов предполагает сопоставление результатов, измеренных в скважине, и компьютерного моделирования.
В работах [2, 3, 5] была показана принципиальная возможность определения параметров призабойной зоны (— скин, радиус зоны нарушения) по измеренной зависимости температуры притекающего из пласта флюида от времени.
Нами исследуется чувствительность решения обратной задачи по определению параметров призабойной зоны к варьированию параметров моделирования. Используется ранее разработанный симулятор [5], рассчитывающий нестационарное температурное поле при фильтрации однофазной жидкости в неоднородном пласте с учетом теплопроводности и баротермического эффекта.
Решение обратной задачи. Определение радиуса зоны нарушения проницаемости в прискважинной зоне пласта сводится к минимизации функции ошибки, описывающей разницу (1) между полевыми данными (Тт) и модельными значениями температуры (Тс)
Параметры призабойной зоны определяются в результате минимизации функции ошибки
Итерационная последовательность для минимизации функции ошибки строится на основе метода наискорейшего спуска (градиентного метода) [6]. Значения переменных минимизации на 1-й итерации вычисляются по формуле
(1)
где} — индекс точки; N — количество точек в полевом замере. Здесь
(2)
(3)
где Лц — длина шага для радиуса зоны нарушения проницаемости и скин-фактора соответственно.
Таблица 1
Параметры моделирования исходной кривой
Параметр Значение
Радиус скважины, м 0,1
Радиус контура питания, м 10
Дебит на устье скважины, м3/сут 100
Начальная температура в пласте, °С 20
Начальное давление в скважине и в пласте, атм 200
Мощность пласта, м 5
Горная порода
Радиус ПЗП, м 0,5
Проницаемость ПЗП, мД 10
Проницаемость пласта, мД 100
Пористость 0,2
Сжимаемость, 1/Па 1,5-10"10
Теплопроводность, Вт/(мК) 2
Удельная теплоемкость, Дж/(кгК) 800
Плотность, кг/м3 2 200
Флюид
Сжимаемость, 1/Па 10-9
Теплопроводность, Вт/(мК) 0,2
Удельная теплоемкость, Дж/(кгК) 2 000
Плотность, кг/м3 900
Коэффициент Джоуля-Томсона, К/атм 0,04
Адиабатический коэффициент, К/атм 0,014
Вязкость, сПз 1
Решение обратной задачи было протестировано на синтетических данных. В качестве исходной информации использовались модельные кривые изменения температуры притекающего флюида при отборе с постоянным дебитом. Параметры модели приведены в таблице 1.
Результат решения (табл. 2) демонстрирует корректность реализации метода решения обратной задачи.
Таблица 2
Результаты решения обратной задачи
Заданное значение Результат решения на симуляторе Погрешность, %
Гй 0,5 м 0,504 м 0,85
5 14,485 14,499 0,1
Исследование чувствительности решения обратной задачи. Строго говоря, температура на выходе из пласта является не только функцией времени и параметров призабойной зоны, но и остальных параметров модели
Тс = Тс {$,&,гй,р),
где р — остальные параметры модели (см. табл. 1, кроме скина и радиуса зоны нарушения). Соответственно, задача минимизации имеет вид
&{s,rd,Pomin,
s,rd
где p0 — вектор параметров модели. Однако на самом деле параметры известны с некоторой степенью погрешности, и обратная задача решается для другого набора p1 Ф p0. Возникает вопрос, насколько неточность задания набора параметров p влияет на результат решения обратной задачи s, rd .
Для изучения этого вопроса проведено решение нескольких серий обратных задач, для каждой из которых варьировался один из параметров модели: горной породы (ГП) или флюида (Ф). Все параметры исходной кривой (синтетические полевые данные) остались без изменения (см. табл. 1), за исключением радиуса ПЗП и дебита (0,3 м; 10 м3/сут соответственно).
На рисунках 1 и 2 приведены зависимости найденных решений обратной задачи от параметров модели.
Рис. 1. График изменения решения обратной задачи при варьировании коэффициента Джоуля — Томсона
Рис. 2. График изменения решения обратной задачи при варьировании вязкости флюида
Примем, что допустимая погрешность определения радиуса зоны нарушения и скин-фактора равна ± 10 %, то есть для заданных значений параметров одновременно должны выполнятся условия: 0,27 < 0,33; 8,89 < 5 < 10,87. Тогда для каждого параметра можно рассчитать точность, с которой он должен быть определен для того, чтобы найденные параметра уложились в диапазон ± 10 %.
Результаты расчетов приведены в таблице 3. Параметры отсортированы в порядке возрастания допустимой степени погрешности при задании значений.
Таблица 3
Результаты исследования на чувствительность
Варьируемый параметр Погрешность задания параметров моделирования, (± %)
Теплопроводность ГП, Вт/(мК) 92,6
Теплопроводность Ф, Вт/(мК) 85,7
Пористость 87,3
Адиабатический коэффициент, К/атм 94,1
Коэффициент Джоуля — Томсона, К/атм 11,1
Вязкость, сПз 5,6
Удельная теплоемкость ГП, Дж/(кгК) 18,8
Удельная теплоемкость Ф, Дж/(кгК) 16,5
Плотность ГП, кг/м3 22
Плотность Ф, кг/м3 16,7
По результатам исследования можно сказать, что решение обратной задачи наиболее сильно чувствительно к варьированию коэффициента Джоуля — Томсона (см. рис. 1) и вязкости флюида (см. рис. 2). Следующая по важности группа параметров — теплоемкость и плотность горной породы и флюида. Значения остальных параметров слабо влияют на результат решения обратной задачи.
Таким образом, разработан алгоритм решения обратной задачи для определения радиуса зоны нарушения проницаемости в прискважинной зоне пласта по нестационарным температурным измерениям. Корректность реализации алгоритма проверена на синтетических данных. Исследована чувствительность решения обратной задачи к варьированию параметров моделирования.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 16-35-00275 «Исследование однофазной неизотермической фильтрации жидкости в пористой среде с учетом баротермического эффекта»).
Библиографический список
1. Гайдуков Л. А., Посвянский Д. В., Новиков А. В. Исследование термогидродинамических процессов при многофазной фильтрации флюидов к скважине в техногенно-измененном пласте со вторичным вскрытием с целью определения параметров околоскважинной зоны // SPE-181964, Москва: Российская нефтегазовая техническая конференция и выставка SPE, 2016.
2. Thermal Modeling for Characterization of Near Wellbore Zone and Zonal Allocation / A. Sh. Ramazanov [and etc.] // SPE -136256, Moscow: SPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition, 2010.
3. Интерпретация термогидродинамических исследований при испытании скважины на основе численного симулятора / Р. А. Валиуллин [и др.] // SPE-176589-RU, Москва: Российская нефтегазовая техническая конференция SPE, 2015.
4. The Use of Simulators for Designing and Interpretation of Well Thermal Survey / A. Sh. Ramazanov [and etc.] // Abstract Book of 7th Saint Petersburg International Conferences & Exhibition «Understanding the Harmony of the Earth's Resources through Integration of Geosciences». - Saint Petersburg, 2016.
5. Исламов Д. Ф., Рамазанов А. Ш. Нестационарное температурное поле при фильтрации жидкости в неоднородном пласте // Вестник Башкирского университета. - 2016. - № 1. - С. 4-8.
6. Васильев Ф. П. Методы оптимизации. - М.: Факториал Пресс, 2002. - 824 с.
Сведения об авторах
Исламов Денис Фавилович, аспирант кафедры геофизики, Башкирский государственный университет, г. Уфа, тел 8(987)1042895, e-mail: islamov-den@rambler. ru
Садретдинов Александр Александрович, к. ф.-м. н., старший преподаватель кафедры геофизики, Башкирский государственный университет, г. Уфа, тел. 8(917)7526717, e-mail: aleex. [email protected]
Information about the authors
Islamov D. F., Postgraduate at the Department of Geophysics, Bashkir State University, Ufa, phone: 8(987)1042895, e-mail: [email protected]
Sadretdinov A. A., Candidate of Physical and Mathematics, Senior Lecturer at the Department of Geophysics, Bashkir State University, Ufa, phone: 8(917)7526717, e-mail: aleex. aa@gmail. com
