CC BY
17
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
«НАУКА. ИННОВАЦИИ. ТЕХНОЛОГИИ», № 3, 2022
25.00.15 (2.8.2) ТЕХНОЛОГИЯ БУРЕНИЯ И ОСВОЕНИЯ СКВАЖИН РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ 25.00.17 (2.8.4) РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ УДК 622.276.344 МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Сайфуллин А.А. ООО «Тюменский нефтяной научный центр», г. Тюмень, Россия
PАЗРАБОТКА АНАлИТИЧЕСКОгО
инструмента для определения оптимальной траектории скважины
DOI: 10.37493/2308-4758.2022.3.3
Введение. Все больше разрабатываемых на сегодняшний день месторож-
дений относятся к категории ТРИЗ, величина коэффициента извлечения нефти которых напрямую зависит от качества проводки горизонтальной скважины по геологическому разрезу. В статье описывается подход, позволяющий планировать наиболее эффективные траектории скважин с точки зрения накопленной добычи нефти на рассматриваемый период. Также приводится преимущества разработанного подхода над существующими инструментами и отмечаются точки роста.
Материалы и методы
исследования. В статье приводится анализ влияния конкретных геологических параметров на накопленную добычу, используя выводы, полученные на данном этапе, построена целевая функция, позволяющая ранжировать траектории на качественном уровне с точки зрения перспективности. Данная логика отражена в разработанном прототипе программного обеспечения, который можно использовать совместно с наиболее распространенными гидродинамическими симуляторами.
Результаты исследований
и их обсуждение. В качестве доказательной базы проведен ретроспективный анализ с перепроводкой фактических скважин в гидродинамической модели и учетом изменения геологической основы. В каждом из расчетов получен эффект дополнительной добычи нефти, при неизменных уровнях добычи жидкости. Таким образом, можно сделать вывод об увеличении коэффициента охвата и вовлечении в разработку ранее не связанных объемов нефти.
Выводы. Анализ полученных результатов показал о возможности примене-
ния данной методики на проектный фонд скважин, а также возможность тиражирования на другие объекты разработки.
Ключевые слова: Аналитический инструмент, определение положения ствола скважины, многовариантные расчеты, разработка месторождений, гидродинамические расчеты.
Sayfullin A.A.
Tyumen Oil Research Center, Tyumen, Russia
Analytical Tool Development for Deremining the Optimal well Trajectory
Introduction. More and more oil fields being developed today belong to the hard to
recover category, the value of the oil recovery coefficient of which directly depends on the quality of the horizontal well placement along the geological section. This article describes an approach that allows planning the most effective well trajectories in terms of cumulated oil production for the period under consideration. The advantages of the developed approach over existing tools are also given.
Materials and methods
of research. The article provides an analysis of the geological parameters influence
on the cumulated production, using the conclusions obtained at this stage, an objective function is constructed that allows ranking trajectories at a qualitative level in terms of prospects. This logic is reflected in the developed software prototype, which can be used in conjunction with the most common hydrodynamic simulators.
Research results and
their discussion. As an evidence base, a retrospective analysis was carried out with actual wells replacement and taking into account changes in the geological basis. In each of the calculations, the effect of additional oil production was obtained, with unchanged liquid production levels. Thus, it can be concluded that the coverage coefficient is increasing and previously unrelated volumes of oil are involved in the development.
Conclusions. The analysis of the results showed the possibility of applying this technique
to the all wells, as well as the possibility of replication to other development facilities.
Key words: Analytical tool, determination of the wellbore position, multivariate
calculations, oil field development, simulation model.
Введение
Современная тенденция добычи нефти направлена на вовлечение в разработку активов, которые характеризуются как трудно извлекаемые. Высокая расчлененность коллекторов, связанная с обстановкой осадконакопления, близость контактов, малая мощность нефтеносности, латеральная невыдержанность - данные факторы существенно усложняют добычу углеводородов. При планировании и мониторинге разработки встает вопрос о достижении планового коэффициента извлечения нефти путем увеличения коэффициента охвата [1, 9, 10]. Данный процесс требует высокой ква-
лификации специалиста по сопровождению бурения, использования современного программного обеспечения и больших трудозатрат. Однако, даже при соблюдении всех вышеперечисленных условий, принятые проектные решения не всегда являются оптимальными с точки зрения разработки, ввиду высокой вероятности технических ошибок, а также невозможности перебора всех вариантов при многовариантных расчетах (на сегодняшний день основной инструмент подкрепляющий принятие решений) [2, 3].
Автором статьи разработан инструмент, позволяющий с высокой точностью и скоростью определять оптимальную проводку горизонтальной скважины по геологической сетке, при этом учитывать буримость предложенной траектории и обеспечивать максимизацию накопленной добычи нефти за рентабельный период. В основе инструмента лежит алгоритм, использующий выведенные статистические зависимости, теорию графов и представлен в виде прототипа программного обеспечения, которое протестировано при совместном использовании с гидродинамическим симу-лятором.
Методика опробована на нескольких месторождениях Российский Федерации, как в Западной и Восточной Сибири, так и на Дальнем Востоке. Первоначально проведен ретроспективный анализ с доказательной базой алгоритма, после чего было проведено опробование на проектных решениях. В каждом из расчетов разработанная методика показывала увеличение накопленной добычи на скважину от 10 до 20%, а также быстродействие более чем в 1500 раз в сравнении с текущими используемыми методиками.
Материалы и методы исследования
На сегодняшний день выбор траектории скважины происходит экспертным путем с ориентацией на рассчитанные запускные дебиты в рейтинге бурения и с применением инструмента МВР (многовариантные расчеты) [3]. Данная методика получила повсеместное и широкое применение во многих компаниях. Однако, приятый подход обладает рядом недостатков. В таблице 1 ниже представлена сравнительная характеристика принятого и предлагаемого подходов [6-8].
Таблица 1. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПОДХОДОВ
Table. 1 Comparative characteristics of approaches
Существующий подход Существующий подход Предлагаемый подход
Учет распространения тел +
Учет технологических ограничения +
Оперативность расчетов — +
Малые трудозатраты — +
Исключение многовариантных расчетов +
Большие вычислительные мощности +
Предсказуемость - +
Учет азимутального угла + +
Количественная оценка + -
Учет интерференции скважин +
К основным недостаткам существующего подхода относятся:
1) Сложность или невозможность учета распростране-
ния геологических тел по латерали, данный аспект
не всегда возможно учесть при проводке скважины в модели экспертным путем.
2) Проведение многовариантных расчетов требует
больших трудозатрат для подготовки и обработки результатов расчета. Также необходимы значительные вычислительные мощности и достаточное количество времени для проведения расчета. Что не всегда является возможным в рамках задач по сопровождению бурения и необходимости оперативного принятия решения.
Предлагаемый же инструмент частично позволяет решить данные проблемы, алгоритм проводит все возможные траектории скважин на рассматриваемом участке моделирования с учетом технологических возможностей бурения (например, угол крив-ления горизонтального участка скважины на 100 м) [5], применяет к каждой из них целевую функцию, которая выведена автором, и ранжирует траектории в порядке их перспективности на потенциальную накопленную добычу в рентабельный период разработки без произведения гидродинамического расчета. Таким образом получается аналитическая оценка с определением некоторых траекторий скважин из всего возможного набора для проведения гидродинамического расчета только для них.
Основным подходом при разработке алгоритма была постановка и решение обратной задачи. А именно: какие параметры в геолого-гидродинамической модели имеют наибольший вклад в величину коэффициента охвата и накопленную добычу нефти [1].
В качестве объектов для тестирования были выбраны несколько объектов разработки в рамках одного месторождения, находящегося в Восточной Сибири. Месторождение характеризуется высокими значениями проницаемости до 1Д, малой мощностью нефте-насыщенных толщин, невыдержанностью коллектора по латерали и высокой неоднородностью, которая связана с обстановкой осадко-накопления, определенная как меандрирующие реки, тела коллекторы - бары, русловые отложения [9, 11]. Месторождение введено в пробную эксплуатацию в 2017 году, несмотря на то, что отсутст-
вует достаточная история разработки, некоторые тренды динамики уже понятны: ввиду обширных газовых шапок и близости водоне-фтяного контакта, происходит стремительный рост газового фактора и обводненности.
Для месторождений подобного типа основным видом геолого-технических мероприятий является ввод новых скважин. Таким образом вопрос размещения фонда скважин является ключевым и острым.
На имеющийся геолого-гидродинамической модели определен участок, отражающий основные концептуальные особенности объекта разработки и проведен многовариантный расчет с вариацией траектории скважины по геологическому разрезу. Количество расчетов равно 2500, по каждому стволу скважины собрана накопленная статистика по вскрытым ячейкам. Данная статистика необходима для определения каким образом каждый геологический параметра повлиял на накопленную добычу нефти. Ниже на рисунке 1 представлен геологический разрез по проницаемости и кубу связанных тел.
Необходимо отметить, что выделяется 2 тела (Тело №1 и Тело №2) из пяти, выделенных различными цветами, которые обладают наилучшими коллекторскими свойствам и размерами. Для определения потенциала связанных тел с точки зрения разработки построена относительная статистика величины запасов ^ТОПР) и значения проводимости (№) (рис. 2), а также построено облако распределения результатов расчета (рис. 3).
Рисунок 3 демонстрирует, что все расчеты разбились на три облака точек, которые характеризуются вскрытием пласта:
1) Совместное вскрытие Тела №1 и №2 способствует максимальной накопленной добычи нефти за рассматриваемый период, который в рамках данной задачи предполагался как среднесрочный и был принят 20 годам.
2) При самостоятельном вскрытии Тела №1 отмечается значительное снижение накопленной добычи нефти.
3) Минимальная же добыча нефти наблюдается при проводке скважины только по Телу №2.
Таким образом проведенный анализ показал, необходимость ранжирования связанных тел по их коллекторскому потенциалу для определения наиболее перспективных зон для бурения в них скважины. Также стоит отметить, что для максимизации накопленной добычи нефти не всегда необходимо максимизировать накопленную величину проницаемости по стволу.
1,0
0,6
0,4
0,2
0,0
I I I
Тело Тело Тело Тело
№ 1 № 2 № 3 № 4
Тело № 5
Относительный ЭТОНР Относительный !Ф
Коллекторский потенциал.
Fig . 2 . Reservoir potential .
О Вскрытие тел № 1, 2 О Вскрытие тела № 1 О Вскрытие тела № 2
Облако накопленной добычи нефти.
Fig . 3 . Cumulated oil production distribution .
Рис. 4. Интерфейс прототипа ПО.
Fig . 4 . Software GUI .
Данная логика отражена в разработанной целевой функции, которая заложена в прототип ПО.
У = 1\уп(ккх 5ог/)„+Я БТОПр] ><
где: N - количество связанных тел на рассматриваемой к бурению цели;
уп (kh X Soil)— относительная величина kh х Soil по рассматриваемому связанному телу; M„STOIIPn - относительная величина извлекаемых запасов по рассматриваемому связанному телу; ln - проходка ствола скважины по рассматриваемому
связанному телу; L - проектная длина горизонтального участка скважи-
ны.
Алгоритм можно обобщить следующими ключевыми шагами:
1) Запуск прототипа ПО, выбор гидродинамической модели, ниже на рисунке 4 представлен интерфейс, в котором пользователь выбирает модель, вводит координаты Т2 и Т3, угол кривления ствола скважины. А также дополнительные параметры выгрузки данных.
2) Далее происходит инициализация модели считывание во входные данные алгоритма всех необходимых кубов свойств и построение всевозможных траекторий скважины. При построении геологическая сетка скважины представляется алгоритмом как связанный граф с вершинами графа в виде самих ячеек, наличие ребра между вершинами определяется возможностью бурения из одной ячейки в другую с учетом ранее введённого угла кривления [4, 12-14].
3) Следующий шаг - построение куба связанных тел и расчет относительной статистики по выделенным телам.
4) После производится построение всех возможных траекторий с применением целевой функции со следующим ранжированием траекторий по их перспективности.
5) Заключительный шаг - выгрузка data-файлов и составление отчета о работе программы.
Результаты исследования и их обсуждения
Продолжением работы после получения зависимостей и реализации алгоритма была выполнена серия расчётов на разных месторождениях и объектах разработки с целью доказательства корректной работы методики. В данной статье будут рассмотрены три варианта расчетов:
1) ретроспективный анализ,
2) проектное решение,
3) сопоставление с многовариантными расчетами.
Рассмотрим ретроспективный анализ. В 2018 году на месторождении РФ был рассмотрен кандидат на уплотняющее бурение [15]. Используя геологическую модель ревизии 18 (Rev18) проведены расчеты и обоснование траектории скважин. По окончанию бурения и обновлении геологической основы на факт бурения (Rev21), выяснилось, что свойства коллектора оказались хуже, что привело к меньшим запускным дебитам и меньшим уровням добычи. В анализе использовались обе геолого-гидродинамические модели для оценки профиля в случае бурения траектории, рассчитанной алгоритмом. Ниже в таблице 2 представлены описание расчетов.
Также на рисунках 4 и 5 ниже представлены разрезы по кубу kh*Soil (Rev18) и кубу разниц kh*Soil (Rev21-Rev18). Черным цветом представлена траектория, построенная алгоритмом, фиолетовым - фактическая.
Далее на рисунках 7 и 8 и таблице 3 и 4 приведены результаты расчетов.
Таблица 2. ОПИСАНИЕ РАСЧЕТОВ
Table 2. Calculations description
Траектория / Факт Алгоритм
Гео-основа
Rev18 Casel Case3
Rev21 Case2 Case4
Rev21-Rev18 (сечение)
2500,00000 1900,00000 1300,00000 700,00000 100,00000
Rev18 карта kh*Soil.
Fig . 5 . Rev18 kh*Soil map .
Rev21-Rev18 (сечение) X
1 0,00000 Щ -125,00000 -225,00000 -325,00000 -500,000001 -125,000001
Rev21-Rev18 карта kh*Soil.
Fig . 6 . Rev21-Rev 18 кЬ^оП тар .
200
Case 1
Case 3
Case 2
Case 4
Добыча нефти тыс. тонн.
Fig . 7 . Oil production thousand tons .
2000
N I-. Ш « 4 IS
ее а а п
N !■■
IS
« ^ т- IS СО № № ^
О IS eg
1500
1000
500
III
12019-23
12019-29
12019-44
Case 1
Case 3
Case 2
Case 4
0
Накопленная добыча нефти, тыс. тонн.
Fig . 8 . Cum . oil production thousand tons .
Таблица 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ РАСЧЕТОВ
Table 3. Calculations comparison
Добыча нефти, тыс. тонн 2019 2020 2021 2022 2023 3 2 0 2 9 01 сч 9 2 0 2 9 01 сч 0 2 9 01 сч
Case3-Case1 17 29 62 43 34 185 311 411
Case4-Case1 9 3 39 26 19 96 155 206
Таблица 4. ОТНОСИТЕЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАСЧЕТА
Table 4. Relative comparison of calculation results
Период / £19-23 £19-29 £19-44
Геология
Rev18 +41% +40% +34%
Rev21 +25% +22% +18%
Из графиков видно, что уровни добычи нефти при построении траектории скважины с помощью алгоритма выше как в варианте расчета на геологической основе Rev18, так и на обновленной модели на факт бурения Rev21. Также необходимо отметить факт, что в случае бурения скважины по траектории, построенной алгоритмом, удалось бы избежать невыполнения уровней. Таким образом можно говорить о работоспособности методики. Она опробована на ряде скважин со схожей ситуацией, в каждом из вычислительных экспериментов доказана ее эффективность.
В результате проведения вычислительного эксперимента можно отметить увеличение накопленной добычи нефти на 18% в пе-
Таблица 5. СОПОСТАВЛЕНИЕ ДОБЫЧИ
Table 5. Oil production comparison
Добыча нефти, тыс. тонн 2021 2022 2023 2024 2025 5 2 0 2 0 2 0 3 0 2 w 0 2 w 0 4 0 2 w 0 2 w
Алгоритм 11 86 62 50 41 251 393 494
Решение 8 65 51 44 37 205 332 447
д 3 21 11 6 4 45 61 47
риод полного планирования и 25% в период бизнес планирования. Опираясь на данные результаты, можно говорить о тиражировании методологии и ее применимости на проектные решения. Следующий пример результатов - сопоставление расчетов проектной скважины, построенной алгоритмом и утвержденной существующими способами. Также, как и в предыдущем примере рассматривается кандидат на уплотняющее бурение. Предположим, что условный запуск скважины в 2021 году, рассматривается среднесрочный вариант планирования на 20 лет. Геологический разрез месторождения характеризуется высокими значениями проницаемости и неодно-родностями. Ниже на рисунке 9 представлен геологический разрез по кубу проницаемости вдоль скважины, черным цветом представлена траектория, построенная алгоритмом, синим - утвержденное планируемое решение.
В результате проведения вычислительного эксперимента при контроле скважины по дебиту жидкости, получены более высокие показатели запускного дебита нефти и как следствие более низкая обводненность. Таким образом в период бизнес планирование расчет показал увеличение накопленной добычи нефти на 45 тыс. тонн и на период полного развития 47 тыс. тонн (+ 10%). Более подробные результаты представлены на рисунке 10 и в таблице 5.
Сопоставление траекторий.
Fig . 9 . Trajectories comparison .
Рис. 10. Дебиты добычи нефти, обводненность.
Fig . 10 . Oil production, WC .
Сайфуллин А.А.
МВР 20 Лет Алгоритм
2400
2200
2000
О
1800 о
1600
1400
1200
1000
Т— CNCNCO'tlOCDNCOOTOT- CNCO^LOCDNCOCDOT- (М СО Ю CD N •-г= . —, . —, . —,. —,. —,. —,. —,. —, . —, Т— Т— Т— Т— Т— Т— Т— Т— CN CN CN CN CN CN CN CN CN
Сравнение с многовариантными расчетами.
Fig . 11. Comparison with MVC .
Таблица 6. СРАВНЕНИЕ ТРУДОЗАТРАТ НА РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
Table 6. Comparison of labor costs for solving the problem
Показатель МВР Алгоритм
Время расчета 7,5 ч 20 сек
Подготовка к расчету 2-5 ч 2 мин
Количество расчетов 300 1
Память 68 Гб 227 Мб
Буримость траекторий ± +
Серой линией представлены показатели для решения, предложенного алгоритмом, желтый - утвержденное проектное решение.
Заключительный пример в серии - сопоставление с многовариантными расчетами. На месторождении в Восточной Сибири с помощью многовариантных расчетов (300 расчетов) подобрана траектория скважины. Также проведено сравнение и сравнение с разработанным инструментом. По результатам гидродинамического моделированная отмечается достаточно высокое качество работы инструмента. Результат попадает в 3% лучших от всех траекторий. Стоит отметить, что на данный момент ведутся работы по улучше-
Таблица 7. ОСНОВНЫЕ ДОПУЩЕНИЯ
Table 7. Main assumptions
Показатель Ед. изм. Значение
Ставка дисконта % 15
Годовая инфляция % 5
Стоимость барреля нефти $ 93.47
Курс доллара Р 75.76
Бурение скважины тыс. Р/м 554.0
Динамика дисконтированного денежного потока.
Fig . 12 . DCF dynamics .
Таблица 8. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Table 8. Economic indicators
Показатель Ед. изм. Алгоритм Решение д
IRR % 27,3 20,9 6,4
NPV млн. Р 642,6 345,3 297,3
DPP лет 6 9 -3
DPI Д. ед. 0,44 0,24 0,2
Капитальные затраты млн. Р 1 468,1 1 468,1 0
Эксплуатационные расходы млн. Р 842 723 -119
Доход государства млн. Р 5 483 4 711 772
нию алгоритма и базовой целевой функции для устранения причин, ввиду которых на сегодняшний день не удается достичь лучшего результата. Также будет и доуточнено влияние нагнетательных скважин. Результат расчета представлен на рисунке ниже.
С другой стороны, необходимо также отметить, что для достижения данного результата потребовалось гораздо меньше расчетного времени и трудозатрат. Сравнение представлено ниже, данный факт несомненно является преимуществом над существующими подходами.
При разработке месторождений нефти и газа одним из важных показателей эффективности проекта является его экономическая составляющая. На ранее рассмотренном примере (расчет плановой траектории) проведен анализ экономической эффективности. Оценивались различные параметры, которые позволяют судить об устойчивости решения к различным экономическим факторам. Ниже в таблице 7 приведены основные допущения, принятые при расчете экономической модели.
Экономическая модель показала уменьшение периода окупаемости капитальных затрат на строительство скважины, увеличение показателей NPV и большую устойчивость решения, что показывает коэффициент IRR
Выводы
Автором статьи проведен анализ существующих методологий по принятию решения об оптимальности положения ствола горизонтальной скважины по геологическому разрезу. В результате анализа отмечены положительные стороны применяемых методологий, однако отмечены и значительные недостатки, опираясь на полученные выводы разработана новая методология, в которой учтен данный опыт. Методика, основанная на статистике и теории графов, позволяет оперативно принимать решения при сопровождении бурения и может быть использована совместно с многовариантными расчетами для кратного сокращения времени расчетов.
В статье приведено краткое описание принципов работы алгоритма и вывод статистической целевой функции. Были проведены серии ретроспективных вычислительных экспериментов, доказавших эффективность методики, после чего она была тиражирована на проектные решения аналогичных объектов разработки. Расчеты показали возможность увеличения накопленной добычи нефти при неизменных уровнях добычи жидкости за счет увеличения коэффициента охвата как в период бизнес-планирования, так и на период полного планирования. Методология позволит увеличить добычу нефти до 20% и NPV проекта до 46% за счет более низкой запускной обводненности и большей добычи нефти на начальных этапах работы скважины.
Алгоритм имеет большой потенциал к развитию и применению при решении производственных задач, и уже прошел научно-технический совет в Компании, однако экспертами и автором работы были отмечены и вышеупомянутые точки роста развития и внедрения работа над которыми в данный момент ведется. Таким образом данная статья является одной из предстоящего цикла статей по разработке и внедрению инструмента в производственную деятельность.
Библиографичесий список
1. Костюченко С . В . Прямой расчет коэффициента охвата вытеснением при геолого-гидродинамическом моделировании // Нефтяное хозяйство, 2006 . №10 . С . 112-115 .
2 . Степанец Л . Ю ., Акопян Э .А. Анализ развития внедрения
цифровизации в нефтегазовую отрасль // Инновационная наука, 2018 . №7-8 . С . 69-72 .
3 . Магизов Б . Р., Зинченко К. З . , Девяшина А. С . , Лознюк О .А .
Универсальный метод выбора оптимального заканчива-ния при бурении боковых горизонтальных стволов на газовых скважинах // Научный журнал российского газового общества, 2020 . №3 . С . 22-29 .
4 . Алгоритм Дейкстры . Поиск оптимальных маршрутов
на графе [Электронный ресурс] // https://habr. com/ru/ post/111361/ (дата обращения: 28. 02 .2022) .
5 Положение компании геологическое сопровождение бурения горизонтальных скважин и боковых стволов // № П2-10 Р-0218 .
6 . Rodman D. W. , Security DBS, and G . Swietlik, Pilot Drilling
Control Ltd . Extended Reach Drilling Limitations: A Shared Solution // SPE 38466 .
7 . Xin Li and Deli Gao, China University of Petroleum; Chang
Wen, ADNOC Drilling Company; Hui Zhang and Yue Gu, China University of Petroleum Study on World Drilling Limit Envelope and Break its Limitations // SPE/IADC-189352-MS .
8 . Xin Li and Deli Gao, China University of Petroleum; Zhenxin
Jiang, Engineer Technology Research ilnstitute of Xinjiang Oilfield Company; He Li and Hui Zhang, China University of Petroleum World Drilling Limit Envelope: Why it Shows an Irregular Triangle? // SPE-188622-MS .
9 . Борисов Ю . П ., Воинов В . В ., Рябинина З . К. Особенности
проектирования разработки нефтяных месторождений с учетом их неоднородностей . М . : Недра, 1976. 285 с . 10 Костюченко С В , Зимин С В Количественный анализ эффективности систем заводнения на основе моделей линий тока // Нефтяное хозяйство, 2005 №1 С 56-60 11. Крэйг Ф . Ф . Разработка нефтяных месторождений при заводнении . М .: Недра, 1974 . 190 с .
12 От обхода в ширину к алгоритму Дейкстры [Электронный ресурс] // https://habr com/ru/post/259295/ (дата обращения: 28 02 2022)
13 . Алгоритм А* и его реализация на Python . [Электронный ре-
сурс] // https://pythonist . ru/algoritm-a-star-i-ego-realizacziya-na-python/ (дата обращения: 01.03 .2022) .
14 . Нахождение кратчайших путей от заданной вершины до
всех остальных вершин алгоритмом Дейкстры . [Электронный ресурс] // http://e-maxx . ru/algo/dijkstra (дата обращения: 28 .03.2022) .
15 . Желудков А . В ., Мишагина В . Ф . Анализ бурения боковых
горизонтальных стволов по пласту ЮВ11 на примере одного из месторождений Западной Сибири // Наука . Инновации . Технологии, 2022 . №1, с . 7-20 .
References
1. Kostyuchenko S .V. Direct calculation of the displacement coverage coefficient in geological and hydrodynamic modeling // Oil economy, 2006. No . 10 . Р. 112-115 .
2 . Stepanets L . Yu . , Akopyan E .A . Analysis of the development
of digitalization implementation in the oil and gas industry // Innovative science . 2018 . No . 7-8 . Р 69-72 .
3 . Magizov B . R. , Zinchenko K .Z ., Devyashina A. S ., Loznyuk
O . A . The universal method of choosing the optimal completion when drilling lateral horizontal shafts in gas wells // Scientific Journal of the Russian Gas Society, 2020. No . 3 . Р. 22-29 .
4 . Dijkstra's algorithm . Search for optimal routes on the graph
[Electronic resource] // https://habr. com/ru/post/111361 / (accessed: 02/28/2022) .
5 . The position of the company geological support of drilling hori-
zontal wells and lateral shafts . // № P2-10 R-0218
6 . Rodman D .W., Security DBS, and G . Swietlik, Pilot Drilling
Control Ltd . Extended Reach Drilling Limitations: A Shared Solution // SPE 38466 .
7 . Xin Li and Deli Gao, China University of Petroleum; Chang
Wen, ADNOC Drilling Company; Hui Zhang and Yue Gu, China University of Petroleum Study on World Drilling Limit Envelope and Break its Limitations // SPE/IADC-189352-MS .
8 . Xin Li and Deli Gao, China University of Petroleum; Zhenxin
Jiang, Engineer Technology Research ilnstitute of Xinjiang Oilfield Company; He Li and Hui Zhang, China University of Petroleum World Drilling Limit Envelope: Why it Shows an Irregular Triangle? // SPE-188622-MS .
9 . Borisov Yu . P., Warriors V.V., Ryabinina Z . K . Features of de-
signing the development of oil fields taking into account their heterogeneities . M .: Nedra, 1976 . 285 p .
10 . Kostyuchenko S . V. , Zimin S . V. Quantitative analysis of the effectiveness of flooding systems based on current line models // Oil industry, 2005 . No . 1. P. 56-60. 11. Craig F. F. Development of oil fields during flooding . M .: Nedra, 1974. 190 p .
12 . From the breadth bypass to the Dijkstra algorithm . [Electron-
ic resource] // https://habr. com/ru/post/259295 / (accessed: 02/28/2022) .
13 . Algorithm A* and its implementation in Python . [Electronic re-
source] // https://pythonist . ru/algoritm-a-star-i-ego-realizaczi-ya-na-python / (accessed: 03/01/2022) .
14 . Finding the shortest paths from a given vertex to all other ver-
tices by Dijkstra's algorithm . [Electronic resource] // http://e-maxx. ru/algo/dijkstra (date of reference: 03/28/2022) .
15 . Zheludkov A . V., Mishagina V. F. Analysis of drilling of lateral
horizontal shafts along the UV11 formation on the example of one of the deposits of Western Siberia // Science . Innovation . Technologies . 2022 . No . 1. P. 7-20 .
Поступило в редакцию 10.08.2022, принята к публикации 15.09.2022.
об авторе
Сайфуллин Аскар Айдарович, ведущий специалист, ООО «Тюменский нефтяной научный центр» . Тел . 89969381624 . E-mail: aasaifullin@tnnc . rosneft . ru .
About the author
Sayfullin Askar Aidarovich, Leading Specialist, Tyumen Oil Research Center LLC . Tel . 89969381624 . E-mail: aasaifullin@tnnc . rosneft . ru .
