CC BY
11
УДК 550.3 DOI 10.46689/2218-5194-2022-1-1-294-302
ПРИМЕНЕНИЕ ЭФФЕКТОВ АНИЗОТРОПИИ ПРОНИЦАЕМОСТИ В ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НА ПРИМЕРЕ ТЕРРИГЕННОГО ПЛАСТА Ю11
М.О. Коровин
Снижение количества неразведанных месторождений приводит к необходимости повышения эффективности разработки уже существующих или планируемых к разработке. С другой стороны, увеличился объём информации для анализа и создания представления о коллекторе. Дополнительные методы анализа и обработки информации позволяют выявить новые зависимости и закономерности между параметрами. Степень развития программного обеспечения позволяет создавать детальные реалистичные объёмные модели как отдельных пластов, так и целых месторождений. Гидродинамическая модель наглядно отражает направления перетоков флюидов и объёмы остаточных запасов углеводородов. На основе ранее проведённых исследований по нижележащему пласту были проведены расчёты параметров анизотропии. Следующим этапом эффекты анизотропии были распространены в модели и создана соответствующая объёмная гидродинамическая модель пласта. Этап моделирования коллектора сложный и захватывает множество промежуточных шагов начиная от выбора уравнений для расчёта фильтрационно-ёмкостных характеристик и в дальнейшем переходит в выбор оптимальной сетки и количества ячеек. Проведённые расчёты подтверждают целесообразность распространения методики на вышележащий пласт и учёт параметров неоднородности в моделировании и адаптации фильтрационных параметров. Сопоставление графиков обводнённости и накопленной добычи нефти показывает лучшую сходимость в модели с учётом анизотропных параметров.
Ключевые слова: анизотропия проницаемости, масштаб анизотропии, гидродинамическое моделирование, система разработки.
Введение
Финальный этап анализа геолого-геофизической информации -проверка сопоставимости расчётов и фактических данных разработки месторождения или отдельного пласта. Для этого создана гидродинамическая модель пласта Ю11 и сопоставлены величины исторических и расчётных данных.
Анализ влияния анизотропии проницаемости с помощью моделирования коллектора
Исследование связано с применением заданного значения анизотропии при моделировании коллектора. Процесс включает моделирование коллектора пласта Ю11 исследуемого месторождения. Концепция оценки влияния анизотропии проницаемости подразумевает сравнение двух разных случаев. Первый будет дополнен изотропной моделью. Он продемонстрирует типичную ситуацию моделирования без учета анизотропии проницаемости по осям X, Y и Ъ - горизонтальной и вертикальной
анизотропии. Во втором случае для расчета проницаемости по осям X, Y и Ъ будут использоваться три разных куба значений проницаемости. Данные, используемые для расчета этих кубов, будут получены из оценки анизотропии проницаемости с помощью ранее описанных методов [1-9].
Полная модель исследуемого месторождения будет достаточно большой. Можно масштабировать модель коллектора для ускорения процесса моделирования, но в этом случае часть информации может быть потеряна из-за слияния сетки и свойств. Поэтому было решено выполнить моделирование коллектора в рамках секторной модели месторождения без процесса масштабирования. Ведь основная цель - выявить проявление анизотропии с помощью современных средств моделирования и отследить влияние на фильтрационные характеристики.
Основной целью описанной процедуры моделирования коллектора является получение данных для сравнения: 1) общей добычи нефти и воды; 2) дебиты нефти и воды; 3) общей закачки воды; 4) скорости закачки воды; 5) обводненности. Ожидается, что за счет учета анизотропии проницаемости, полученные результаты моделирования продемонстрируют лучшую сходимость или, в оптимальном случае, смогут совпадать с историческими данными.
Результаты моделирования коллектора пласта Ю11 месторождения с учётом анизотропии проницаемости и без нее
Для сопоставления в качестве примера были взяты параметры общей добычи нефти и обводненности с историческими данными. Оптимальный случай - когда можно было бы добиться полного совпадения расчетных результатов моделирования коллектора с историей разработки месторождения. Для выполнения этой задачи была создана цифровая гидродинамическая модель пласта Ю11 на основе предварительно созданной геологической модели. Входные данные, используемые для моделирования коллектора, были получены из: 1. геофизических исследований скважин, включая эффективную проницаемость, коэффициент песчанистости и глинистости; 2. уравнение корреляции между пористостью и проницаемостью по данным исследований керна; 3. Координаты пиков и устьев скважин; 4. сейсмическая карта подошвы Баженовской свиты; 5. РУТ-свойства флюидов, уровень свободной воды и глубина водонефтяного контакта. Полная геологическая модель пласта Ю11 состоит из 1440000 блоков сетки с ячейками 300 х 240 х 20. Было принято решение использовать корреляционное уравнение между пористостью керна и проницаемостью для распределения проницаемости в модели. Распределение величин проницаемости и гидравлической проводимости (параметра кН) показаны на рис. 1.
Рис. 1. Карта проницаемости (слева) и параметра Ш (справа)
пласта Ю11
Из-за большого размера геологической модели продолжительность расчета значительна. Поэтому было решено провести расчеты на секторной модели длиной и шириной 6500 метров. В результате общий размер имитационной модели составил 150 х 150 х 35 ячеек с общим количеством 787500 блоков сетки и 201085 активных ячеек. Для выбора расположения сетки был проведен анализ расположения скважин.
Следует отметить, что только 73 из 189 скважин перфорированы в интервалах пластов Ю11 и добывают флюиды из последних. Описанная ситуация представлена на рис. 2. Можно заметить, что есть две группы скважин - на севере и на юге. Следует отметить, что скважины, расположенные на севере, относятся к Зоне 1, которая имеет больший объем трассерных исследований (4 исследования). Следовательно, можно предположить, что эта часть формации изучена лучше и сектор выбран именно на этой территории.
Рис. 2. Выбор сектора на карте проницаемости
Первый случай моделирования был выполнен для изотропной проницаемости - все кубы проницаемости (направления I, J, ^ подобны друг другу. Этот случай является обычной ситуацией для моделирования коллектора, исключающей влияние анизотропии. Второй случай моделирования был выполнен с учетом латеральной и вертикальной анизотропии. В связи с тем, что сектор находится в зоне 1, все полученные значения анизотропии будут использоваться при моделировании коллектора именно для этой зоны. Куб горизонтальной проницаемости в направлении J получен с использованием методики [10]. История добычи нефти насчитывает десять лет. Все полученные результаты расчетов показаны на рис. 3, 4.
Гидродинамическое моделирование с учётом анизотропии
Для построения анизотропной модели были взяты значения вертикальной и латеральной анизотропии на основании исследований. После подсчёта значений вертикальной и латеральной анизотропии первым шагом стало сравнение поведения изотропной модели с фактическими данными разработки. В соответствии с исходными данными, были известны данные о разработки месторождения в период с 1999 по 2013 год. Таким образом, модельные расчёты были проведены для заданного интервала времени. Стоит отметить, что в изотропной модели, значение вертикаль-
ной анизотропии было равно 0,1, которое является стандартным значением для изотропных моделей. Результаты этих подсчётов отражены на рис. 3-5.
Рис. 3. Графики обводнённости
FOPT History -FOPT anisotropic —FOPT isotropic
Рис. 4. Накопленная добыча нефти
Анализ результатов моделирования коллектора
На рис. 3, 4 можно увидеть, что простая изотропная гидродинамическая модель не может воспроизвести историческую обводненность с достаточной точностью. Можно отметить, что в начальный период добычи обводненность увеличилась мгновенно до 10 %. Возможная причина такой ситуации может быть связана с тем, что по исходным данным были применены фобощённые азовые диаграммы относительной проницаемости. Весьма вероятно, что потребуется создание новых фазовых диаграмм, которые будут составлены для каждой зоны в соответствии с применяемым в текущем проекте зонированием [10]. Но в связи с отсутствием исходных лабораторных данных, полученных после исследования проницаемости керна, было принято решение применить уже существующие диаграммы. История создания анизотропной модели повторяет изотропный случай, который можно считать подтверждением сделанного ранее предположения.
Дальнейший период развития с октября 2003 г. по август 2005 г. для изотропной модели связан с быстрым преждевременным ростом водона-сыщенности в добываемой жидкости. Вероятная причина такой ситуации может быть связана с началом закачки воды. По рис. 2 можно увидеть, что добывающие скважины расположены близко к нагнетательным и расположены преимущественно в северо-восточном направлении. Следовательно, в изотропной модели происходит быстрый прорыв воды. Но в анизотропном случае можно увидеть другую ситуацию. Очевидно, что кривая обводненности для анизотропной модели смещена в более поздний период добычи. Вероятная причина этого связана с явлением анизотропии проницаемости. Таким образом, самые низкие величины проницаемости простираются с северо-востока на юго-запад, и эта ориентация совпадает с положением добывающих скважин относительно нагнетательных.
Дальнейший период разработки месторождения связан с постоянным ростом обводненности для двух моделей. Но можно заметить, что анизотропная модель показывает лучшую сходимость с историческими данными. В этом случае обводненность для режима моделирования немного больше, чем исторические данные с разницей на конец периода в 4,78 %. Это значит, что расхождение незначительное. Также видно, что анизотропная модель повторяет тенденцию исторических данных. Для лучших результатов прогноза в этом случае необходима дополнительная скважина по сопоставлению истории скважин.
В то же время результаты моделирования изотропной модели демонстрируют постоянно чрезмерно завышенные значения. Основная проблема, которая может возникнуть в этой ситуации с изотропной моделью, может быть связана с экономическими ограничениями, которые применяются при контроле работы скважин. Таким образом, перед началом моделирования все добывающие скважины могут иметь заранее определенные ограничения, которые обычно связаны с очень высокой обводненностью
(около 98 %). При достижении указанных пределов скважина может быть преждевременно закрыта, поскольку она может стать экономически нежизнеспособной. Это означает, что использование данной модели делает все расчеты неактуальными. Если стратегия будет разработана на основе такого прогноза, значительного объема добычи нефти не будет. Поэтому изотропную имитационную модель не следует использовать для прогнозирования.
Результаты общей добычи нефти на рис. 4 демонстрируют аналогичные данные для обеих моделей в начальный период до середины 2003 года. Как уже упоминалось, этот временной интервал связан с истощением добычи нефти без поддержания давления закачкой воды. В следующий период разница между полученными данными для изотропной и анизотропной моделей увеличивается. Можно заметить, что из-за большего процента добычи воды для изотропной модели от общей добычи нефти расхождение между историей и ситуацией моделирования постоянно увеличивается. В то же время анизотропная модель показывает достаточно близкие данные к истории добычи. В результате моделирования коллектора к концу исторического периода общее расхождение между историческими данными и изотропной моделью в общей добыче нефти составляет 46,23 %, тогда как в случае анизотропной модели это значение составляет всего 5,44 %. Кроме того, общее расхождение между историческими данными и изотропной моделью по обводненности составляет 7,47 %, тогда как в случае анизотропной модели эта величина составляет 4,78 %.
Результаты исследований и выводы
Основные выводы состоят в успешной реализации анизотропной модели на примере пласта Ю11. Расчёты на анизотропной модели показывают более качественную адаптацию фактических данных разработки. Методика внедрения анизотропных параметров позволяет улучшить адаптацию расчётных и фактических данных.
Список литературы
1. Пятибратов П. В., Аубакиров А. Р. Оценка влияния анизотропии пласта по проницаемости на эффективность циклического заводнения // Экспозиция нефть газ. 2016. № 5. С. 35-37.
2. Gray D. H., Fatt I. The Effect of Stress on Permeability of Sandstone Cores // Society of Petroleum Engineers. 1963. June 1.
3. Жабрев И.П., Стуканогов Ю.А. Зависимость нефтеотдачи от направления вытеснения нефти водой из анизотропных по проницаемости пластах // Геология нефти и газа. 1992. №8. С. 34-36.
4. Kebaili A., Schmitt D. Velocity anisotropy observed in wellbore seismic arrivals: Combined effects of intrinsic properties and layering // Geophysics. 1996. 61. Р. 12-20.
5. Her-Yuan C., Hidayati D. T., Teufel L. W. Estimation of Permeability Anisotropy and Stress Anisotropy From Interference Testing // Society of Petroleum Engineers. New Mexico Institute of Mining and Technology. 1998. Р.1-10.
6. Makhenko R.Y., Tarokh A. Anisotropy in the undrained pore pressure response of rock.52nd U.S. Rock Mechanics // Geomechanics Symposium. Seattle. Washington. USA. 2018. 17-20 June. Р. 40-51.
7. Carpenter C. Better permeability estimation from wireline formation testing // Journal of Petroleum Technology. 2018. Vol. 70. P. 66-68.
8. Liu S., King M. J. Improved calculation of effective permeability for pore network models using the diffuse source methodology // 81st EAGE Conference and Exhibition. London. England. UK. 2019. 3-6 June. P. 1-19.
9. Pan Y., Medhat M.K., Wayne N. Fieldwide determination of directional permeabilities using transient well testing. SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 2019. May. Vol. 22. P. 1-11.
10. Коровин М.О. Методика количественной оценки латеральной анизотропии фильтрационно-ёмкостных свойств терригенных коллекторов на базе комплексного анализа геолого-геофизических данных: дис. ... канд. геол.-минерал. наук. Томск, 2017. 108 с.
Коровин Михаил Олегович, канд. геол.-мин. наук, доц. korovinmo@hw.tpu.ru, Россия, Томск, Национальный исследовательский Томский политехнический университет
PERMEABILITY ANISOTROPY EFFECTS APPLICATION IN THE SIMULATION MODEL ON THE EXAMPLE OF J11 TERRIGENOUS FORMATION
M.O. Korovin
Reducing the number of unexplored deposits leads to the need to increase the efficiency of development of existing or planned for development. On the other hand, the volume of information for analysis and creation of an idea about the reservoir has increased. Additional methods of analysis and processing of information make it possible to identify new dependencies and patterns between parameters.
The degree of development of the software allows you to create detailed realistic three-dimensional models of both individual layers and entire fields. The hydrodynamic model visually reflects the directions offluid flows and the volumes of residual hydrocarbon reserves. On the basis of previously conducted studies on the underlying reservoir, calculations of the anisotropy parameters were carried out. The next step was to propagate the anisotropy effects in the model and create the corresponding volumetric hydrodynamic model of the reservoir. The stage of reservoir modeling is complex and includes many intermediate steps, starting from the choice of equations for calculating reservoir characteristics and then moving on to choosing the optimal grid and the number of cells. The performed calculations confirm the feasibility of extending the technique to the overlying reservoir and taking into ac-
count the heterogeneity parameters in modeling and matching filtration parameters. Comparison of the graphs of water cut and cumulative oil production shows the best convergence in the model, taking into account anisotropic parameters.
Key words: permeability anisotropy, anisotropy scale, simulation modeling, development strategy.
Korovin Mikhail Olegovich, candidate of geologo-mineralogical sciences, associate professor, korovinmo@hw.tpu.ru, Russia, Tomsk, Tomsk Polytechnic University
Reference
1. Pyatibratov P. V., Aubakirov A. R. Assessment of the influence of anisotropy of the reservoir on permeability on the effectiveness of cyclic flooding // The oil and gas exposition. 2016. No. 5. pp. 35-37.
2. Gray D. H., Fatt I. The Effect of Stress on Permeability of Sandstone Cores // Society of Petroleum Engineers. 1963, June 1.
3. Zhabrev I.P., Stukanogov Yu.A. The dependence of oil recovery on the direction of oil displacement by water from anisotropic permeability formations // Geology of oil and gas. 1992. No. 8. pp. 34-36.
4. Kebaili A., Schmitt D. Velocity anisotropy observed in the wellbore seismic arrivals: Combined effects of intrinsic properties and layering // Geophysics. 1996. 61. R. 1220.
5. Her-Yuan C. Hidayati, D. T., L. W. Teufel Estimation of Permeability Anisotropy and Stress Anisotropy From Interference Testing // Society of Petroleum Engineers. New Mexico Institute of Mining and Technology. 1998. p.1-10.
6. Makhenko R.Y., Tarokh A. Anisotropy in the undrained pore pres-sure response of rock.52nd U.S. Rock Mechanics // Geomechanics Symposium. Seattle. Washington. USA. 2018. 17-20 June. pp. 40-51.
7. Carpenter C. Better permeability estimation from wireline formation testing // Journal of Petroleum Technology. 2018. Vol. 70. P. 66-68.
8. Liu S., King M. J. Improved calculation of effective permeability for pore network models using the diffuse source methodology // 81st EAGE Conference and Exhibition. London. England. UK. 2019. 3-6 June. P. 1-19.
9. Pan Y., Medhat M.K., Wayne N. Fieldwide determination of direc-tional permeabilities using transient well testing. SPE Reservoir Evaluation & Engineering. 2019. May. Vol. 22. P. 1-11.
10. Korovin M.O. Method of quantitative assessment of lateral anisotropy of filtration-capacitance properties of terrigenous reservoirs based on complex analysis of geological and geophysical data: dis. ... candidate of geol.- mineral sciences. Tomsk, 2017. 108 p.
