CC BY
23
«Наука. Инновации. Технологии», № 2, 2021 г.
НАУКИ 0 ЗЕМЛЕ
25.00.12 ГЕОЛОГИЯ, ПОИСКИ И РАЗВЕДКА НЕФТЯНЫХ
УДК 338.984 И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИИ
Гасумов Р.А., Северо-Кавказский федеральный университет,
г. Ставрополь, Россия; Гасумов Э.Р. Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности», г. Баку, Азербайджан
ОСОБЕННОСТИ ЦИФРОВОГО ФИЛЬТРАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОДУКТИВНЫХ ЗАЛЕЖЕЙ (на примере Кошехабльского месторождения)
Введение.
Материалы и методы исследований.
DOI 10.37493/2308-4758.2021.2.1
В статье рассмотрены особенности создания цифровой фильтрационной модели карбонатных отложений оксфордского яруса юрской системы, основанной на структурных построениях и результатах интерпретации геологических исследований.
Изложены фильтрационные расчеты и подходы к построению геологического разреза продуктивных отложений. Приведены необходимые исходные данные для расчета, полученные по результатам проведенных геолого-геофизических исследований и анализа промысловых данных.
Результаты исследования
и их обсуждение. Рассмотрены результаты комплексной интерпретации данных геолого-геофизических и керновых исследований для моделирования продуктивной залежи. Описаны основные этапы моделирования продуктивного резервуара: построение структурной модели залежи; создание фациаль-ной модели; фильтрационно-емкостное моделирование. Фильтрационная модель адаптирована к фактическим данным по истории разработки на основе уточнения фильтрационно-емкостных свойств коллектора и настроена для прогнозных расчетов вариантов разработки. Приведена оценка достоверности модели оксфордских продуктивных отложений.
Выводы: 1. Интегрированная интерпретация данных промысловых и керновых ис-
следований, результатов опробования скважин выполнялась при подсчете запасов УВ, при этом интегральная погрешность входных данных для построения фильтрационной модели не превышала 20%. 2. Результаты проведенных построений показали увеличение площади газоносности на 112 % вследствие оконтуривания зоны рассеянных биогермов на основе анализа данных сейсморазведочных работ. Выделение подошвы био-гермной зоны по методу общей глубинной точки в трехмерном формате привело к уменьшению общей толщины зоны биогермных образований и, соответственно, средней газонасыщенной толщины на 17%. 3. При геологическом моделировании на основе анализа данных сейсморазведки получены следующие параметры: площадь газоносности - 29,5 кв. км; средняя газонасыщенная толщина - 23,8 м; запасы пластового газа -13,641 млрд куб. м; геологические запасы конденсата - 111 тыс. т, из них извлекаемые составляют 94 тыс. т.
Ключевые слова: цифровое моделирование, фильтрационная модель, продуктивная залежь, геологический разрез, промысловые исследования, фильтрацион-но-емкостные свойства.
Gasumov R.A. North Caucasus Federal University. Stavropol, Russia Gasumov E.R. Azerbaijan State University of Oil and Industry, Baku, Azerbaijan
Specifics of Digital Filtering Modeling for Productive Deposits (by example of the Koshekhablskoye field)
The article discusses specifics of creating a digital filtration model for carbonate deposits of the Oxford stage of the Jurassic system, based on structural constructions and the results of interpretation of geological studies.
Filtration calculations and approaches to the modeling a geological section of productive deposits are presented. The necessary initial data for the calculation were obtained from the results of the geological and geophysical studies and field data analysis.
The results of an integrated interpretation of geological-geophysical and core data for modeling a productive deposit are considered. The main stages of reservoir modeling are described: construction of a structural model of the reservoir; creation of a facial model; filtration-capacitive modeling. The filtration model is adapted to the actual data on the development history based on definition of filtration and capacitive reservoir properties and adjusted for predictive calculations of development options. The model validity for the Oxford productive sediments was assessed.
1. Integrated interpretation of field and core survey data, well testing results was carried out when calculating hydrocarbon reserves, while the integral error of the input data for constructing a filtration model did not exceed 20%. 2. The results of constructions showed an increase in the area of gas content by 112% due to the delineation of the zone of scattered bioherms based on the analysis of seismic data. The allocation of the bottom of the bioherm zone using the common depth point method in a three-dimensional format led to a decrease in the total thickness of the zone of biohermal formations and, accordingly, the average gas-saturated thickness by 17%. 3. During geological modeling based on seismic data analysis, the following parameters were obtained: gas-bearing area - 29.5 sq. km; average gas-saturated thickness - 23.8 m; reservoir gas reserves - 13.641 milliard cubic meters; geological reserves of condensate - 111 thousand tons, of which 94 thousand tons are recoverable.
digital modeling, filtration model, productive reservoir, geological section, field research, filtration and capacitive properties.
Введение
Для прогноза динамики технологических показателей и оптимизации системы разработки многопластовой структуры месторождений углеводородов (УВ) требуется создание цифровой фильтрационной модели в рамках геологического моделирования продуктивной залежи, позволяющей проведение необходимых фильтрационных расчетов. Цифровая геологическая модель залежи создается с целью повышения качества проектирования, управле-
Introduction.
Materials and research methods.
Research results and discussion.
Conclusions:
Key words:
ния и контроля за разработкой месторождения УВ, является имитацией продуктивной залежи и представляет собой многомерный пространственный объект, на котором с помощью математических операций проводятся исследования, и выполняется прогноз процессов, протекающих при разработке пластов в объеме геологического резервуара. Цифровая геологическая модель представляет собой объемное поле в трехмерных координатах, каждая ячейка которого характеризуется значениями фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород.
Для прогноза динамики технологических показателей и оптимизации системы разработки многопластового месторождения УВ необходимо решение задач для построения фильтрационной модели залежи, а это требует проведения фильтрационных расчетов и построения геологического разреза с использованием данных, полученных по результатам проведенных исследований и анализа промысловых материалов.
Интерпретация сейсмических данных показала, что исследования включали в себя следующие анализы: полевой системы наблюдений; примененного графа обработки; атрибуты амплитуды в зависимости от смещения (AVO); методики и результатов интерпретации. Особое внимание уделено стратиграфической привязке целевых горизонтов и выделению перспективных аномалий волнового поля.
Анализ полученного волнового поля на временных разрезах свидетельствует о том, что примененный граф обработки для построения разрезов является оптимальным, и позволяет построить разрезы хорошего качества, с достаточно высоким разрешением волнового поля на них. Для построения куба временных разрезов с максимально возможным разрешением волновой картины и уверенной прослеживаемостью отражающих горизонтов на них, на основании тестирования процедур обработки и их параметров требовалось проведение комплекса последовательных действий: обработка наблюдений; анализы; построение модели; расчеты и др. Качество материалов, полученных в результате обработки, полностью соответствовало требованиям для решения поставленных геологических задач, так как анализ интерпретации полученных материа-
лов проведен в комплексе с промысловыми данными, что позволило оценить этапы построения трехмерной цифровой геологической модели оксфордской продуктивной залежи на примере Кошехабль-ского месторождения.
Кошехабльское поднятие, имеющее меридиональное простирание, является крупной брахиантиклинальной структурой с крутым восточным крылом и пологим западным. Анализ геолого-геофизических данных показывает, что оксфордская газовая залежь контролируется в меньшей мере структурным, а в основном, лито-логическим фактором - биогермными телами мощностью до 60 м, залегающими в нижней части залежи. Характерной особенностью внутреннего строения оксфордских отложений, наблюдаемой по трехмерной сейсмической записи, является отсутствие связи между наличием в разрезе биогермов и толщиной как всего интервала в целом, так и нижнего, включающего биогермы, комплекса. Установлено, что площади отложения оксфорда не являются рифовыми, а границы зоны рассеянных биогермов не связаны с самой складкой, поскольку образование биогермов происходило в субгоризонтальных морских условиях. Границы зоны биогермных построек ассоциированы при построении цифровой геологической модели, как линии выклинивания каверно-поровых коллекторов, а сам биогермный массив рассмотрен как слоистое пластовое карбонатное тело.
Геологическая модель при экспорте - импорте геологических кубов, которые содержат информацию о структуре моделируемого объекта в сеточном виде, данные о фильтрационно-емкостных параметрах пласта и первоначальном насыщении коллектора, должна позволить получить необходимые геолого-физические данные об объекте. Цифровая геологическая модель построена на основе уточненных полученных ранее результатов за счет применения современных программных средств вычисления - программы моделирования геологического резервуара и способствует эффективному управлению разработки месторождений УВ.
материалы и методы исследований
Для создания цифровой фильтрационной модели залежи использованы геологические, геофизические, промысловые, аналитические и сейсморазведочные детализированные данные, включающие полевые наблюдения, обработку и интерпретацию материалов исследований. Методы исследований состоят в системном подходе: обобщение, систематизация и анализ информации промысловых данных, статистическая обработка результатов исследований, прогнозирования, кластерный, факторный и корреляционный анализ, методы аппроксимации таблично заданных функций, компьютерные методы обработки табличных данных, методы математического моделирования на основе уравнений нефтегазовой гидромеханики.
При моделировании залежи и обработке полевых сейсмических материалов использованы специальные программные комплексы как, «Petrel», «Roxar», «Tempest» и «Promax».
Промысловые данные содержат единую базу фактических данных по отбору и дебитам УВ из залежей, по замерам пластовых, забойных и устьевых давлений, о сеточных координатах скважин, фактическом и приведенном радиусе, скин-факторе, технологических режимах работы скважин.
результаты исследований и их обсуждения
Комплексная интерпретация результатов геолого-геофизических и керновых исследований позволили решить следующие задачи: литолого-стратиграфическое расчленение разреза; корреляция разрезов скважин; выявление типа и модели изучаемых коллекторов; разработка петрофизической основы для интерпретации данных геолого-геофизических исследований; определение границ залегания коллекторов и их эффективных толщин, газо-водяного контакта; определение удельного электрического сопротивления зоны проникновения и неизменной части пласта; выработка количественных критериев выделения коллекторов; количественная оценка пористости и газонасыщенности в продуктивных коллекторах [1].
По данным исследования керна, преимущественным развитием в продуктивной толще оксфордского комплекса пользуются ка-верно-поровые и трещинные известняки, в различной степени до-ломитизированные, слабоглинистые с прослоями мергелей. Наряду с межзерновой пористостью развиты вторичные пустоты с доминированием пор выщелачивания и каверн. Трещинная пористость существенного вклада в эффективную емкость не вносит (составляет десятые доли процента), но играет основную роль в обеспечении фильтрационных свойств коллектора [2].
Каверно-поровые коллекторы выделялись по следующим признакам: наличию глинистой корки, положительным приращениям и уменьшению показаний микрокаротажного зондирования, увеличению механической скорости проходки, изменению геофизических параметров во времени и прямым признакам газонасыщенности. При оценке ФЕС коллекторов и определении их типов использовался графический метод, основанный на построении зависимостей относительного сопротивления и коэффициента пористости от показаний нейтронного гамма-каротажа для каждой скважины. Проводилось их сопоставление с эталонной зависимостью, характеризующей плотные пласты. Точки, смещенные вниз от линии плотных пластов, соответствуют трещинным коллекторам; вверх и вблизи нее - каверно-поровым коллекторам. Коэффициент трещинной пористости определялся по палетке, представляющей собой семейство зависимостей параметра трещинной пористости от коэффициентов трещинной и блоковой пористостей [3].
Для оценки ФЕС карбонатных коллекторов проводилось определение коэффициента пористости по нейтронному, акустическому и электрическому методам. Признаком наличия коллекторов является разница в значениях коэффициента пористости, определенных разными методами. Коэффициент газонасыщенности по кавер-но-поровым коллекторам, определенный по данным геофизических исследований, колеблется от 0,75 до 0,98 доли ед., среднее значение составляет 0,91 доли ед.
Оценка характера насыщенности по стандартному комплексу геофизических исследований в карбонатных коллекторах затруднительна, в связи с чем, проводилась по прямым признакам. Газоводяной контакт (ГВК) условно принят на гипсометрической отметке
минус 5600 м по подошве II продуктивной пачки оксфорда. Результаты комплексной интерпретации промысловых данных использованы при формировании входных файлов скважинной информации, загруженной в модель. После создания отбивок выполнена проверка скважинных разрезов по профилям, результатом которых стали корреляции разрезов по всем скважинам, использованные при моделировании. Для геологического моделирования принимается пластовая модель залежи с элементами фациального замещения коллекторов.
При построении цифровых геологических моделей размеры горизонтальных и вертикальных проекций выбраны с учетом общих размеров залежи по осям Х, У, Z и расстояний между скважинами, а также возможностей дальнейших технико-гидродинамических расчетов. Размеры области моделирования: с юга на север -9000 м; с запада на восток - 6000 м; по вертикали - 1200 м.
Учитывая возможности дальнейших технико-гидродинамических расчетов, геологическая модель карбонатных газоносных отложений оксфорда строилась по сетке 50 х 50 м, при детальности геологических построений по вертикали - 100 слоёв (слои имеют неравномерную толщину).
Моделирование продуктивного резервуара происходило поэтапно и заключалось в выполнении следующих видов работ: построение структурной модели залежи; создание фациальной модели; фильтрационно-емкостное моделирование.
При построении структурных моделей залежей в основе ее лежат точки скважинных пластопересечений и оцифрованные изолинии структурных карт, полученные на этапе подготовки исходных данных. Путем использования алгоритмов двумерной интерполяции были построены структурные поверхности по кровлям пластов. Структурные поверхности по подошвам пластов строились методом прибавления изохор, полученных по скважинным отметкам.
Моделирование структурных поверхностей проводилось с использованием скважинных отбивок. Скважинными разбивками являются границы смены стратиграфических и литологических комплексов. Структурные поверхности кровли и подошвы рассматриваемых пластов построены на основе кровли и подошвы продуктивных
пластов, полученных в результате корреляции и с использованием сейсмических данных. Структурные стратиграфические поверхности по кровле и подошве оксфордских отложений Кошехабльско-го месторождения представлены на рисунке 1 (а и б).
В объемном цифровом моделировании объем между структурными поверхностями кровли и подошвы объекта представляется в виде детальной трехмерной сетки. Для последующей трехмерной интерполяции параметров в межскважинном пространстве скважинные данные переносятся на ячейки дискретных сеток. Каждой ячейке сетки, через которую прошли скважины, присваивается определенный тип пород (коллектор-неколлектор), ФЕС и насыщение.
Этап литологического моделирования заключался в выделении и пространственном распределении пород коллекторов, т.е. пространственной литологической интерпретации на основании комплекса геофизических исследований и граничных значений филь-трационно-емкостных параметров. Результатом являлось построение дискретных индексированных кубов признака «коллектор - неколлектор», условно называемых кубами литологии. При построении кубов использовался алгоритм стохастического моделирования на основе построенных геолого-статистических разрезов с согласованием полученного распределения пород со скважинными данными, с использованием экспоненциальной вариограммы (таблица 1) и трендовой карты эффективных толщин. Каждой ячейке дискретной сетки куба присваивалось значение 1 - коллектор или 0 - неколлектор.
Продуктивная залежь оксфордских отложений является пластовой сводовой с элементами литологического замещения на западе и юге структуры. Продуктивное поле ограничено контуром газоносности в северной и восточной части и линией замещения коллекторов на юге и западе, которого эффективная толщина варьирует от 0 до 60 м, максимальная эффективная газонасыщенная толщина -60 м. При построении поверхностей карт эффективных толщин полигоны зон непроницаемых и уплотненных пород были приняты за нулевые значения. Структурная поверхность по кровле коллектора оксфордских отложений Кошехабльского месторождения представлена на рисунке 2.
№2,2021
б) по подошве; b) over lower boundary.
Рисунок 1. Объемное изображение моделируемой стратиграфической поверхности продуктивного пласта оксфордских отложений.
Figure 1. 3D view of a simulated stratigraphic reservoir surface of Oxford sediments.
Рисунок 2. Структурная поверхность по кровле коллектора оксфордских отложений.
Figure 2. Structural surface over the upper boundary of Oxford sediments.
Таблица 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ВАРИОГРАММЫ ЛИТОЛОГИИ
Table 1. Determination of lithology variogram parameters
Ранги литологии Направление Радиус корреляции Угол Тип
Оксфорд Главное 1380 20 Exponential
Второстепенное 1302 110 Exponential
Вертикальное 25,8 — Exponential
Коэффициент пористости в модели рассчитывался на основе LAS файлов, полученных при интерпретации данных промысловой геофизики. При пространственном распределении коэффициента пористости было использовано вероятностное моделирование литологических типов пород и их свойств на основе статистических характеристик и создании наборов равновозможных реализаций моделей. Выбор такого метода обусловлен значительной неоднородностью ФЕС.
С помощью трансформаций, преобразующих скважинные кривые пористости к нормальному распределению, получены вари-ограммы по каждой из трех осей (X, Y, Z), параметры которых указывают, в какой степени значения пористости изменяются на расстоянии. Путем выбора типов этих вариограмм и настроек их параметров было получено распределение поля пористости, приведенное в таблице 2.
Сопоставление значений пористости по скважинам и по кубу показывает хорошую сходимость (расхождение не превышает 5%). Для подсчета запасов коэффициент пористости рассчитывался как средневзвешенная величина по объему коллектора залежи. По результатам геологического моделирования продуктивных отложений Кошехабльского месторождения были построены наборы карт геологических разрезов.
На рисунке 3 представлены разрезы пород оксфордских отложений, характеризующие распространение коллектора пласта и газонасыщенности.
Таблица 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ВАРИОГРАММЫ ПОРИСТОСТИ
Table 2. Determination of porosity variogram parameters
Ранги пористости Направление Радиус корреляции Угол Тип
Оксфорд Главное 2277 40 Gaussian
Второстепенное 2532 130 Gaussian
Вертикальное 12,4 — Gaussian
Распределение параметра общей пористости и проницаемости реализовано отдельно для дискретного параметра коллектора, в глинах значение пористости и проницаемости равно нулю. На рисунке 4 приведено объемное изображение распределения пористости в продуктивной части оксфордских отложений.
Проницаемость коллектора рассчитывалась как функция пористости по формуле, определенной керновыми исследованиями и интерпретацией материалов геофизических исследований. Значение проницаемости коллектора колеблется от 1 х 10-15 до 20 х 10-5 м (мД).
Построение модели насыщения пластов флюидами выполнялось по стандартной методике, использующей скважинные данные о насыщении и физические условия формирования залежей.
Расчет полей параметров проводился в пределах структурного каркаса на основе данных интерпретации геофизических исследований (ГИС) по скважинам, представленным в виде кривой послойной обработки, в интервале продуктивных отложений.
Положение границы контура запасов категории С1 (минус 5600 м) и категории С2 (минус 6000 м) обоснованы, абсолютные отметки глубин контуров запасов приняты в качестве границы газонасыщенной области, на которой величина газонасыщенности равна нулю [4].
С точки зрения дальнейшего гидродинамического моделирования для построения свойства газонасыщенности куба литологии предпочтительным является использование функции Леверетта
— газ
I — вода
— неколлектор
Рисунок 3. Разрез оксфордских отложений, характеризующий распространение коллектора и газонасыщенности по линии скважин.
Figure 3. Section of Oxford sediments showing reservoir distribution and gas saturation along the well line.
Рисунок 4. Объемное изображение распределения пористости в продуктивной части оксфордских отложений.
Figure 4. 3D-view of porosity distribution in the productive part of Oxford sediments.
(Г-функции). В цифровой геологической модели Кг рассчитывался по функции Леверетта, как средневзвешенная величина по газонасыщенному объему, равная средневзвешенному значению, полученному по ГИС. Полученная модель насыщения коллектора газом и водой представлена на рисунке 5.
Как указывалось ранее, преимущественным развитием в продуктивной толще оксфордского комплекса пользуются каверно-по-ровые и трещинные известняки, в различной степени доломитизи-рованные, слабоглинистые с прослоями мергелей. Наряду с межзерновой пористостью развиты вторичные пустоты с доминированием пор выщелачивания и каверн. Трещинная пористость существенного вклада в эффективную емкость не вносит (составляет десятые доли процента) [5]. Физические свойства и трещиноватость карбонатных пород оксфорда мало изучены по разрезу и по площади. В связи с этим моделирование трещин не представляется целесообразным.
Оценка достоверности модели оксфордских продуктивных отложений производилась на каждом этапе моделирования. Фильтрационная модель адаптирована к фактическим данным по истории разработки, на основе уточнения ФЕС пласта и настроена для прогнозных расчетов вариантов разработки.
Моделирование выполнено в интервале кровля - подошва нижней (продуктивной) толщи пласта (верхняя абсолютная отметка кровли - минус 4723 м, нижняя абсолютная отметка подошвы -минус 6249 м). Законтурные воды не вскрыты ни в одной скважине. Нижняя граница запасов категории С1 принята в «балансовой модели» на отметке минус 5600 м, а нижняя граница запасов категории С2 - на отметке минус 6000 м. При построении фильтрационной модели «балансовый контур газоносности» для запасов категории С1 принят в качестве контура ГВК, на границе которого и ниже газонасыщенность в пласте равна нулю.
Залежь оксфордских отложений - газоконденсатная, поэтому для нее выбрана трехфазная модель фильтрации. Для достижения поставленных целей использовано трехмерное моделирование, имеющее полученные из геологической модели размерности. В связи с тем, что количество активных ячеек исходной геологической модели не превосходит максимально допустимое значение, укруп-
Рисунок 5.
Карта средней газонасыщенности коллектора.
Figure 5. Reservoir average gas Saturation map.
нение геологической модели не производилось: сетка - тип сетки (Corner Point); общее количество ячеек - 3255519 (111 х 139 х 211), активных ячеек - 486678; размеры ячейки - 250 х 250 м по горизонтали, по вертикали min 1 м, max 1 м, (средний размер 1 м). Моделируемые интервалы представлены активными ячейками.
Модель не разбивались на регионы по относительным фазовым проницаемостям, а для гидродинамических расчетов относительная фазовая проницаемость задавались аналитическими формулами Corey-Brooks, PVT свойства получены из источников [4, 6-9].
При создании фильтрационной модели оксфордских отложений была использована следующая схема моделирования:
сетка модели и схема выделения слоев импортированы из трехмерной математической геологической модели в секцию GRID;
свойства пласта импортированы из трехмерной математической геологической модели в секцию GRID;
свойства пластовых флюидов определены по результатам исследования скважин, модель не разбивалась на регионы по PVT свойствам, а таблицы PVT свойств определены в секции INIT и заданы в секции INPUT;
начальные условия определены при построении трехмерной математической геологической модели и заданы в секции INIT.
расположение скважин, их траектории и интервалы перфорации заданы в секции RECU;
по истории разработки использованы накопленные отборы по годам и изменение пластового (забойного) давления по скважинам. Эти данные подключены в секцию RECU с помощью специально сформированных файлов. Графические зависимости относительных фазовых проницаемостей получены аналитическим путем и представлены в таблице 3.
Таблица 3. ФАЗОВЫЕ ПРОНИЦАЕМОСТИ В СИСТЕМЕ ГАЗ-ВОДА
ДЛЯ ОКСФОРДСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ
Table 3. Phase permeability in the gas-water system for Oxford sediments
Насыщенность водой, доли ед. фазовая проницаемость для воды, доли ед. фазовая проницаемость для газа, доли ед. Капиллярное давление газ-вода, МПа
0,10000 0,00000 1,0000 0,00000
0,25000 0,00510 0,77556 0,00000
0,30000 0,02041 0,71072 0,00000
0,35000 0,04592 0,61735 0,00000
0,40000 0,08163 0,51020 0,00000
0,45000 0,12755 0,41326 0,00000
0,50000 0,18367 0,32653 0,00000
0,55000 0,25000 0,25000 0,00000
0,60000 0,32653 0,18367 0,00000
0,65000 0,41326 0,12755 0,00000
0,70000 0,51020 0,08163 0,00000
0,75000 0,61735 0,04592 0,00000
0,80000 0,73469 0,02041 0,00000
0,85000 0,86224 0,00510 0,00000
0,90000 1,0000 0,00000 0,00000
1,00000 1,0000 0,00000 0,00000
Критические точки:
движение газа начинается при достижении газонасыщенности величины 0,15;
движение воды в газовой фазе начинается при достижении фракционной величины 0,25.
Капиллярное давление на границе «свободной воды» в начальном статическом состоянии принято равным нулю.
После проведения расчетов выполнен анализ полученных результатов и адаптация фильтрационной модели к истории разработки.
Фильтрационная модель корректировалась интерактивным способом до достижения соответствия расчетного забойного давления историческим данным при соответствии расчетного отбора газа фактической величине. Фазовые переходы флюидов (газа и газового конденсата) для оксфордских отложений моделировались заданием содержания конденсата в добываемом газе на основании теоретической изотермы конденсации пластовой смеси.
Выводы
1. Интегрированная интерпретация данных промысловых и керновых исследований, результатов опробования скважин выполнялась при подсчете запасов УВ, при этом интегральная погрешность входных данных для построения фильтрационной модели не превышала 20%.
2. Результаты проведенных построений показали увеличение площади газоносности на 112% вследствие оконтуривания зоны рассеянных биогермов на основе анализа данных сейсморазведочных работ. Выделение подошвы биогермной зоны по методу общей глубинной точки в трехмерном формате привело к уменьшению общей толщины зоны биогер-мных образований и, соответственно, средней газонасыщенной толщины на 17%. Коэффициенты открытой пористости на 22% и газонасыщенности 4%, также снизились по результатам осреднения па-
раметров промысловых исследований на объемную сетку моделирования.
3. При геологическом моделировании на основе анализа
данных сейсморазведки полученные основные параметры следующие: площадь газоносности - 29,5 км2; средняя газонасыщенная толщина - 23,8 м; запасы пластового газа - 13,641 млрд м3; геологические запасы конденсата - 111 тыс. т, из них извлекаемые составляют 94 тыс. т.
Библиографический список
1. Гасумов РА. Аппроксимационные математические модели эксплуатационных свойств газовых скважин и их применение к расчетам прогнозных дебитов / Гасумов Р.А., Толпаев В.А., Ахмедов К.С., Першин И.М., Гасумов Э.Р. // Нефтепромысловое дело. 2019. № 5 (005). С. 53-59.
2. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений: РД 153-39.0-047-00: утв. Минтопэнерго России: введ. в действие приказом № 67 от 10.03.2000. М., 2000.
3. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. (Часть 1. Геологические модели. Ч. 2. Фильтрационные модели): разработаны Федеральным государственным учреждением «Экспертнефтегаз» Министерства энергетики Российской Федерации. М.: ВНИИОЭНГ, 2003.
4. Корнеев В.И. Прогнозирование коллекторов и поиски неантиклинальных ловушек в Западном Предкавказье по данным сейсморазведки / В.И. Корнеев, В.Л. Крининевич. М.: Геология нефти и газа. №3. 1979. С. 64.
5. Альбом палеток и номограмм для интерпретации промыс-лово-геофизических данных. М.: Недра, 1984.
6. Дуркин С. М. Моделирование процесса разработки нефтяных месторождений (теория и практика): учебное пособие. Ухта: УГТУ, 2014. 104 с.
7. Математические модели расчета фильтрационных процессов на газоконденсатных месторождениях / Гасумов
Э.Р, Гасумов Р.А. // О новой парадигме развития нефтегазовой геологии: Материалы Международной научно-практической конференции Казань: Изд-во «Ихлас», 2020. С. 174-178.
8. Математическая модель для расчета процессов самоза-давливания насосно-компрессорных труб жидкостью с помощью продувки скважин / Гасумов Э.Р., Гасумов Р.А. // Нефтепромысловое дело. М., 2020. №8(620). С. 46-51.
9. Gasumov E.R. Time of profitable operation of production wells at the final stage of development of a gas field //American Scientific Journal. 2020. No. 40. Vol. 2. Р. 32. 35.
References
1. Gasumov R.A. Approximating mathematical models of operational properties of gas wells and their application to the calculation of predicted flow rates / Gasumov R.A., Tolpaev V.A., Akhmedov K.S., Pershin I.M., Gasumov E.R. // Oilfield business. 2019. No. 5 (005). P. 53-59.
2. Regulations for the creation of permanent geological and technological models of oil and gas-oil fields: RD 153-39.0047-00. M., 2000.
3. Guidelines for making permanent geological and technological models of oil and gas-oil fields. (Part 1. Geological models. Part 2. Filtration models): developed by the Federal State Institution "Expertneftegaz" of the Ministry of Energy of the Russian Federation. M.: VNIIOENG, 2003.
4. Korneev V.I. Prediction of reservoirs and search for non-anticlinal traps in the Western Ciscaucasia according to seismic data / V.I. Korneev, V.L. Krininevich. M.: Geology of oil and gas. No.3. 1979. P. 64.
5. Album of palettes and nomograms for interpretation of production geophysical data. M.: Nedra, 1984.
6. Durkin S.M. Modeling the process of oil field development (theory and practice) // Tutorial: Ukhta: USTU. 2014. 104 p.
7. Mathematical models for calculating filtration processes in gas condensate fields / E.R. Gasumov, R.A. Gasumov // On the new paradigm of the development of oil and gas geology: Materials of the International Scientific and Practical Conference - Kazan: Ikhlas Publishing House, 2020. P. 174-178.
8. Mathematical model for calculating the processes of tubing self-sealing with liquid by blowing wells / Gasumov E.R., Gasumov R.A. // Oilfield business. M., 2020. No. 8 (620). P. 46-51.
9. Gasumov E.R. Time of profitable operation of production wells at the final stage of development of a gas field // American Scientific Journal. 2020. No. 40. Vol. 2. P. 32-35.
Поступило в редакцию 19.02.2021, принята к публикации 24.04.2021
об авторах
Гасумов Рамиз Алиджавад-огпы - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой проектирования объектов в нефтегазовой сфере, Северо-Кавказский федеральный университет, Ставрополь, Россия. Генеральный директор АО «СевКавНИПИгаз» Ставрополь, Россия. E-mail: [email protected] Гасумов Эльдар Рамизович - кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента, Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности. Азербайджан, Баку.
E-mail: [email protected]
About the authors
Gasumov Ramiz Alijavad-ogly - Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of Department Design of Oil and Gas Facilities, North Caucasus Federal University, Stavropol, Russia. General Director JSC SevKavNIPIgaz, Stavropol, Russia. E-mail: [email protected]
Gasumov Eldar Ramizovich - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor at Management Department, Azerbaijan State University of Oil and Industry. Azerbaijan, Baku. E-mail: [email protected].
