CC BY
58
УДК 626.276
Оценка потенциальных возможностей энергетической системы «пласт-скважина»
А.В. МАМЕДОВ, к.т.н., доцент кафедры разработки и эксплуатации нефтяных месторождений А.М. НАГИЕВ, аспирант кафедры разработки и эксплуатации нефтяных месторождений
Азербайджанская государственная нефтяная академия (Азербайджан, Д71010, Баку, пр-т Азадлыг, д. 20)
Производственно-технологические схемы процесса добычи нефти требуют постоянного регулирования режимов работы скважин и проведения необходимых исследований с целью оперативного перераспределения потенциально возможных излишне высоких энергетических затрат. В статье рассмотрены пути повышения технологических характеристик на основе согласованности работы эксплуатационных объектов, что особенно важно при разработке месторождений в морских и других осложненных условиях. Показаны пути повышения технологических характеристик на основе согласованности работы эксплуатационных объектов. Анализ выявленных корреляционных плеяд показал возможность диагностирования изменения синергетического состояния пластовой системы, хорошо согласующейся с результатами фрактального анализа промысловых данных о работе фонда скважины. Предложенный подход позволяет оперативно выявлять потенциальные возможности многопластовой нефтенасыщенной эффективной мощности и принимать решения по выбору геолого-технических мероприятий с учетом ее эволюции и минимизации энергоресурсозатрат.
Ключевые слова: режим, работа, объект, скважина, анализ, корреляция, плеяды, решение.
При разработке месторождений углеводородов в большинстве случаев традиционные методы анализа не учитывают механизма эволюции пластовой системы, а многообразие факторов, влияющих на процессы нефтедобычи, обусловливают неустойчивое состояние пластовой системы в целом.
Производственно-технологические схемы процесса добычи нефти требуют постоянного регулирования режимов работы скважин и проведения необходимых исследований с целью оперативного перераспределения потенциально возможных излишне высоких энергетических затрат. При анализе целесообразности назначения технологических решений недоучет особенностей и степени влияния прискважинной зоны как одного из элементов системы приводит к общему снижению эффективности разработки нефтегазового месторождения.
Традиционный подход к разработке нефтяных месторождений в значительной мере исчерпал свои возможности. В сложившейся непростой ситуации весьма актуальным является использование естественных энергетических возможностей гетерофазных метастабильных самоорганизующихся систем. Это позволит повысить гибкость управления процессом разработки. Здесь в качестве большой системы рассматривается система разработки в целом с учетом динамики взаимо-
действия составляющих элементов как между собой, так и с внешним воздействием на процесс нефтедобычи [1, 2].
Известно, что месторождения углеводородов образуются «семействами» - группами эксплуатационных объектов, которые характеризуются как общностью геологического происхождения, так и разнообразием термо-, баро-, флюидога-зодинамического состояния. В условиях многопластовых нефтяных месторождений практический интерес представляет оценка условий эксплуатации каждой добывающей скважины, так как в конечном счете рациональная разработка продуктивной толщи предопределяется эффективностью использования наличного фонда скважин. Задача решается на примере темпорального анализа динамических особенностей процесса разработки и эксплуатации газлифтного фонда скважин, обеспеченного достаточно репрезентативным исходным массивом данных технологических параметров. При этом важным является на основе анализа параметров эксплуатации выявление скважин, работающих устойчиво на данном этапе эксплуатации, и вмешательство извне в их работу становится нецелесообразным. С другой стороны, неменьший интерес представляет и выявление скважин, выходящих за пределы устойчивости и требующих оперативного вмешательства и принятия необходимого оперативного
Рис. 1. Структура участия элементов плея в распределении технологических показателей: а) распределение объемов отбора нефти по горизонтам, %; б) распределение объемов нагнетаемого газа по горизонтам, %; в) распределение объемов отбора воды по горизонтам, %
технологического решения, направленного на повышение эффективности и улучшение условий их эксплуатации.
На примере анализа газлифтного фонда скважин месторождения «Гум Дениз» выявлено, что газлифтная добыча жидкости по схеме непрерывного газлифта эффективна при дебитах скважин, превышающих 10-25 м3/сут. При дебитах менее указанной величины удельный расход газа резко возрастает и достигает 100-650 м3/сут и более. В таких условиях необходимо осуществлять постоянный мониторинг с целью своевременного проведения геолого-технических мероприятий, направленных на минимизацию энергетических затрат, а также вовлечение в общую систему дренажа нефтенасыщенных горизонтов, обладающих более высокими потенциальными возможностями.
На диаграммах (рис. 1) приведено участие не-фтенасыщенных горизонтов, эксплуатируемых газлифтным способом, показывающее перспективы планирования интенсификации отборов пластовых флюидов в целом по плею в общем плане разработки многопластовой залежи без привлечения дополнительных капитальных вложений. В основу исследований газлифтных скважин положена технология исследования скважин, работающих в составе системы «скважина-пласт» [24]. Это обстоятельство вызывает необходимость учета собственного (пластового) газа при построении регулировочных зависимостей (характеристических кривых) для обводненных скважин, эксплуатирующихся газлифтным способом. По-
этому при их построении в качестве аргумента необходимо использовать такой параметр, как расход именно газа сепарации (содержащего долю пластового газа), а не рабочего газа, как это обычно принято для газлифтных скважин. Величина дебита газа, поступающего из пласта, определяется по разнице дебитов газа - сепарации и суточных расходов. При этом наблюдается несколько временных циклов зависимости Qr = ДУГ), определяющих характерные особенности работы «пласт-скважина». Динамика изменения дебита пластового газа в большинстве случаев положительная и имеет периодический характер, что свидетельствует о существенном перерасходе рабочего агента. Это подтверждается и контрольными замерами дебита жидкости. Анализ лабораторных и промысловых экспериментов показывает, что временные ряды замеров дебита жидкости Q{í), снятые при работе на неэффективной (нисходящей) ветви регулировочной кривой Q = Q(V), обладают фрактальными характеристиками, существенно отличающимися от фрактальных характеристик временных рядов замеров, снятых на эффективной (восходящей) ветви. Это связано, по всей видимости, с потерей устойчивости стационарного режима работы газлифта, в которой возникают автоколебания, амплитуда которых значительно превышает амплитуду обычного «шума». При моделировании подобных гидродинамических систем они достаточно хорошо аппроксимируются синергетическими моделями с учетом темпоральности. При управлении процессами нефтедобычи часто возника-
ют ситуации, когда то или иное технологическое решение приходится принимать в условиях неопределенности, связанной со сложностью поведения объектов управления, с невозможностью или затруднительностью получения необходимой информации о структуре и закономерностях функционирования последних. В такой ситуации большое значение имеет использование сведений о фундаментальных закономерностях функционирования сложных иерархических структур, получаемых, в частности, на основе применения теории самоорганизации и образующих отдельные группы.
Выделенные группы обладают только качественными характеристиками. Анализируя их в качественном смысле, следует выявить связь между анализируемыми объектами, то есть наиболее тесно и чрезвычайно слабо связанные между собой как отдельные скважины, так и группы скважин.
Для выяснения корреляции между технологическими показателями скважин газлифтного фонда применена методика последовательного сравнения показателей с помощью корреляции рангов с использованием коэффициента Кендэл-ла (т) по формуле [5]
25
х = -
п(п -1)
(1)
г =
2(п +1) 9п(п -1)
(2)
Таблица 1
Коэффициент корреляции Кендэлла для отбора нефти по скважинам
Горизонты Скважины 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 - 0,85 0,89 0,46 0,43 0,51 0,53 0,44 0,80 0,78
2 - 0,91 0,42 0,50 0,32 0,57 0,51 0,70 0,72
3 - 0,51 0,40 0,20 0,62 0,54 0,78 0,81
2 4 - 0,71 0,78 0,89 0,80 0,92 0,89
5 - 0,94 0,95 0,87 0,92 0,89
6 - 0,99 0,93 0,99 0,87
7 - 0,90 0,89 0,78
8 - 0,76 0,87
3 9 - 0,90
10 -
где 5 - особым образом определяемая сумма рангов; п - число пар сравниваемых рангов. Показатели рассматриваются как обычный количественный признак независимо от его содержания.
Рассматриваемый коэффициент имеет пределы от -1 до +1. При т = +1 наблюдается полное сходство исследованных параметров, а при -1 -полное различие. Достоверность коэффициента Кендэлла при сравнении по 10 парам рангов (п > 10) определяется вычислением эмпирического значения г по формуле:
х
на уровне связи т = 0,7 исследуемые параметры имеют разную степень корреляции и достаточно достоверно коррелируют между собой, а следовательно, зависят друг от друга и дополняют друг друга, тогда как между отборами нефти и воды связь чрезвычайно слаба и дополняют друг друга параметры 1-й и 3-й, 2-й и 3-й групп, тогда как параметры 1-й и 2-й групп не имеют достоверных связей.
Исключением является параметр 2-й группы.
Достоверно коррелируют между собой параметры в пределах отдельных групп. Результаты корреляционного анализа можно представить графически, что позволяет применять метод корреляционных плеяд [6] (рис. 2).
2
1
где г - коэффициент корреляции Кендэлла; в - сумма рангов; п - число пар сравниваемых рангов. По этой формуле было вычислено критическое значение т (т = 0,51) отбора нефти для 10 скважин. Это значит, что все значения т > 0,7 достоверны с вероятностью Р > 0,95 (Р = 0,01). Расчеты коэффициентов ранговой корреляции приведены в табл. 1. Как следует из таблицы,
6
7
Рис. 2. Корреляционное кольцо корреляции параметров экспертной оценки взаимосвязи скважин
4
9
X
Корреляционные плеяды обозначают группы признаков или свойств, связанных между собой близкими по величине коэффициентами корреляции, но независимыми от признаков других групп. Этот метод дает полное представление о комплексе коррелирующих признаков.
Для изображения корреляционных плеяд используется геометрическое представление о сопряженности признаков в виде корреляционного кольца. На рис. 2 показана степень корреляции (взаимосвязи и взаимозависимости) анализированных с помощью коэффициента Кендэлла параметров показателей отборов нефти. Здесь по Терентьеву представлена геометрическая модель, так называемый корреляционный цилиндр [6]. Корреляционный цилиндр с обобщенными данными по степени сходства исследованных параметров скважин представляется в виде модели, изображенной на рис. 3.
Корреляционные плеяды показаны в виде колец, представляющих собой сечения корреляционного цилиндра на разных уровнях нарастающей снизу вверх абсолютной величины коэффициента корреляции Кендэлла и отражающих степень сходства исследованных параметров. По окружности каждого корреляционного кольца расположены названия профилей, под этим подразумеваются соответствующие качественные и количественные параметры. Параметры, имеющие связи определенного уровня, соединены хордами. Корреляционный цилиндр в данном случае рассечен на трех уровнях, имеющих следующие обозначения:
• точками нанесены корреляции уровня 0,3 < т < 0,5 (слабая связь);
• пунктиром нанесены корреляции уровня 0,5 < т < 0,7 (средняя связь);
• сплошной линией нанесены корреляции уровня т > 0,7 (тесная связь).
Корреляции всех трех уровней спроецированы на одну плоскость окружности. На корреляционных кольцах отмечены только достоверные величины при Р = 0,01.
На уровне тесной связи г > 0,7 наблюдается достоверная корреляция между параметрами скважин, что не только подтверждает высокий уровень связи, но и отражает степень вовлечения в систему газлифтной эксплуатации всего «слоеного пирога» сложно построенной эффективной нефтегазонасыщенной мощности по основным технологическим показателям работы фонда скважин.
0,3 < г < 0,5
0,5 < г < 0,7
г > 0 , 7
Рис. 3. Корреляционный цилиндр сходства параметров скважин по нефти
На уровне связей 0,5< г <0,7 и 0,3 < т < 0,5 соответственно сохраняется достоверная корреляция между технологическими показателями под текущим воздействием термобарофлюидодина-мического состояния пластовой системы на процесс эксплуатации скважин.
Для повышения информационной репрезентативности полученных результатов следует использовать меру сходства технологических режимов исследуемых параметров на основе изменения коэффициента гидродинамической согласованности Кендэлла (табл. 2):
->2
ю =
12! $
ш2(п3 - п)
(3)
Анализируемые параметры эксплуатационного фонда - отбор нефти, воды, газа и расхода компримированного газа на уровне значения коэффициента конкордации Кендэлла, равного 0,518, в данном случае согласуются между собой. При этом имеется потенциальная возможность
Таблица 2
Коэффициент согласованности Кендэлла, показывающий степень сходства параметров
Горизонты 1 2 3
Показатель согласованности
Отбор нефти 0,53 0,42 0,54
Отбор воды 0,87 0,81 0,77
Отбор газа 0,71 0,78 0,68
1
2
3
увеличения степени согласованности (до w = 1) на основе оценки динамики корреляционных плеяд исследуемых показателей путем регулирования режимов работы скважин.
Выводы
Анализ выявленных корреляционных плеяд показал возможность диагностирования изменения синергетического состояния пластовой системы, хорошо согласующейся с результатами фрактального анализа промысловых данных о работе фонда скважины.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мирзаджанзаде А.Х., Хасанов М.М., Бахтизин Р.Н. Этюды о моделировании сложных систем нефтедобычи. - Уфа: Гилем, 1999. 463 с.
2. Мирзаджанзаде А.Х., Султанов Ч.А. Диакоптика процессов нефтеотдачи пластов. - Баку: Азербайджан, 1995. 366 с.
3. Салаватов Т.Ш., Мамедов А.В. Анализ текущего состояния режимов работы компрессорных скважин на основе энтропийного подхода // Территория Не-фтегаз. 2007. № 8. С. 34-41.
Предлагаемый подход позволяет оперативно выявить потенциальные возможности многопластовой нефтенасыщенной эффективной мощности и принять решение по выбору геолого-технических мероприятий с учетом ее эволюции и минимизации энергоресурсозатрат.
Авторы выражают искреннюю благодарность члену-корреспонденту АН АР, члену-корреспонденту РАЕН, профессору Т.Ш. Салаватову за ценные советы и инициативу предварительного обсуждения результатов исследования.
4. Мамедов А.В. Нгуен Тхань Лонг. Анализ работы компрессорных скважин с учетом процессов самоорганизации. // Территория Нефтегаз. 2008. № 2. С.38-41.
5. Кендэлл М. Временные ряды. - М.: Финансы и статистика, 1981. 199 с.
6. Терентьев П.В. Метод корреляционных исследований /ЛГУ // Вести. 1959. № 9. С. 137-171.
ASSESSMENT OF POTENTIAL CAPABILITIES OF "LAYER-WELL" ENERGY SYSTEM
Mamedov A.V., Cand. Sci. (Tech.), docent of Development and exploitation of oil fields Department Naghiyev A.M., Postgraduate student of Development and exploitation of oil fields Department Azerbaijan State Oil Academy (ASOA) (20, Azadlig Pr., Baku, AZ1010, Azerbaijan Republic) E-mail: azizmamedov00@gmail.com
ABSTRACT
The traditional methodology in analysis of hydrocarbon field development in most of cases does not consider evolutionary mechanism of subsurface system, while there are variety of factors associated with the oil production process may create instability in this subsurface system.
To achieve optimized production and to avoid unnecessary energy loss, the production and operation system requires frequent adjustment of well lifting regimes and regular research and analysis. Here shown the ways of improvement of the technological characteristics based on operational coordination of production facilities. This is especially important in the development of offshore fields.
The analysis of revealed correlational groups showed the possibility of diagnosing changes of synergistic state of the reservoir system, well aligned with results of fractal analysis of well stock data.
The proposed approach allows you to quickly identify potential capabilities of effective energy in oil saturated multilayers and select proper geological and technical activities, taking into account its evolution, and minimize energy losses. Keywords: regime, work, facility, well, analysis, correlation, group, decision.
REFERENCES
1. Mirzadzhanzade A.Kh., Khasanov M.M., Bakhtizin R.N. Etyudy o modelirovanii slozhnykh sistem neftedobychi [Studies on the modeling of complex systems of oil production]. Ufa, Gilem Publ., 1999. 463 p.
2. Mirzadzhanzade A.Kh., Sultanov Ch.A. Diakoptika protsessov nefteotdachi plastov [Diakoptika oil recovery processes]. Baku, Azerbaydzhan Publ., 1995. 366 p.
3. Salavatov T.SH., Mamedov A.V. Analiz tekushchego sostoyaniya rezhimov raboty kompressornykh
skvazhin na osnove entropiynogo podkhoda. Territoriya Neftegaz. 2007,no. 8, pp. 34-41.
4. Mamedov A.V. Nguyen Tkhan' Long. Analiz raboty kompressornykh skvazhin s uchetom protsessov samoorganizatsii. Territoriya Neftegaz. 2008, no. 2, pp.38-41.
5. Kendel M. Vremennyye ryady [Time series]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 1981. 199 p.
6. Terent'yev P.V. Metod korrelyatsionnykh issledovaniy. Vesti. 1959, no. 9, pp. 137-171.
