CC BY
16
УДК 543.544+543.42
Способы прогноза компонентно-фракционных составов добываемых газоконденсатных флюидов
А.Г. Касперович1*, Д.Г. Фатеев2, Д.А. Рынков2, Д.В. Моторин2, О.А Омельченко3, Д.Е. Украинцева3, Л.М. Цуркова3, Д.А. Бакин3
1 ООО «Газпром переработка», Российская Федерация, 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д. 6, к. 1, стр. 1
2 ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 142717, Московская обл., г.о. Ленинский, п. Развилка, пр-д Проектируемый № 5537, зд. 15, стр. 1
3 ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 625000, г. Тюмень, ул. Герцена, д. 70 * E-mail: [email protected]
Тезисы. При гидродинамическом моделировании фильтрации флюидов в пласте вынужденно используют их сокращенные составы. При этом для моделей промысловой технологии и переработки газа и конденсата требуются детальные составы сырья. Методики сокращения и детализации составов флюидов известны за рубежом под названием Lumping / Delumping, в статье приведены их основные положения. Отмечено, что при простоте сокращения состава обратная процедура детализации отличается высокой сложностью. Авторами представлены собственные подходы к решению этой задачи в электронных таблицах, характеризующиеся простотой реализации. Показана возможность адекватного моделирования промысловой подготовки на примерах использования детальных составов добываемых флюидов, восстановленных из гидродинамических моделей ачимовских отложений Уренгойского месторождения.
Составы добываемого газоконденсатного флюида (ДГКФ) являются важнейшей информацией как для анализа и прогноза показателей разработки месторождений, так и для решения задач промысловой технологии и последующей переработки и использования газа и конденсата. Современные гидродинамические модели (ГДМ) выполняют расчеты композиционных составов (КС) ДГКФ, но представлены они в укрупненном формате небольшим количеством широких фракций (от 8 до 12) из-за ресурсных ограничений вычислительной техники. КС получают из достаточно подробных компонентно-фракционных составов (КФС) с помощью процедуры, известной под термином англ. Lumping (объединять). Она заключается в объединении индивидуальных компонентов и узких фракций в более широкие фракции с расчетом их физико-химических свойств (ФХС). Однако в моделях промысловой подготовки ДГКФ и последующей переработки конденсата газового нестабильного (КГН) требуется использовать КФС (расчеты по КС приводят к большим ошибкам). Для этого необходима обратная процедура восстановления КФС ДГКФ из КС, которая часто обозначается термином англ. Delumping.
В зарубежной литературе [1, 2] для разворачивания состава из композиционной ГДМ описано применение специальной надстройки, которая вычисляет в каждой ячейке сетки модели детальные составы фазовых потоков жидкости и газа. Расчет осуществляется по коэффициентам фазового равновесия (КФР), рассчитанным с помощью какого-либо уравнения состояния парожидкостного равновесия, например кубического уравнения состояния Пенга - Робинсона. КФР для компонентов КФС вычисляются по КФР для фракций КС, а доля пара для КФС приравнивается рассчитанной доле пара для КС на основе предположения об идентичности зависимостей и сохранения аппроксимации для обоих форматов составов. Далее выполняется расчет обобщенного КФС продукции скважин, учитывающий приток-отток флюида из ячеек сетки модели.
Реализация этих алгоритмов возможна как параллельно с расчетами в ГДМ, так и пост-процессингом - обработкой выгруженных из ГДМ данных. Первый способ
Ключевые слова:
гидродинамическое
моделирование,
фильтрация
флюидов,
детальный состав
сырья,
методики
сокращения
и детализации
составов флюидов,
Уренгойское
месторождение.
более сложен для реализации: при закрытом коде гидродинамических симуляторов необходимо использовать скриптовые методы, что увеличивает время работы надстройки. Второй способ более громоздкий, но более универсальный, поскольку предусматривает возможность выгрузки одного формата данных из различных программных продуктов для ГДМ. Реализация обоих способов является достаточно сложной и требует значительных трудозатрат как для создания надстройки, так и для ее применения.
В зарубежной литературе встречается также описание методического подхода под названием «boz-преобразование» [1], позволяющего трансформировать в КС результаты расчета по модели нелетучей нефти. На основе ряда зависимостей от давления может проводиться преобразование расчетных выходов газа и нефти в КФС на каждом шаге расчета в ГДМ либо, как и в описанном выше подходе, на этапе пост-процессинга. Широкого распространения этот метод не получил прежде всего из-за недостаточной точности прогноза составов ДГКФ.
В качестве альтернативы таких решений предложена [3] оригинальная процедура Delumping на основе коэффициентов изменения состава (КИС) - отношений доли компонента (фракции) в текущем составе ДГКФ к ее доле в начальном составе пластового га-зоконденсатного флюида (ПГКФ). Она базируется на выявленном методом графической визуализации непрерывном подобии (эквидистантном поведении) зависимости изменения содержания компонентов от температуры их кипения в динамике разработки для обоих форматов составов - КФС и КС. На этой основе реализуется интерполяционный процесс восстановления КФС по зависимостям КИС от температуры кипения, вычисленных для фракций КС. Основное преимущество предлагаемого метода по сравнению с вышеупомянутыми заключается в предельной простоте его реализации: расчет может выполняться в среде электронных таблиц без применения сложного дополнительного программного обеспечения.
За прошедший после предыдущей публикации [3] период предлагаемый авторами способ детально проверен на практике по результатам расчетов КС ДГКФ в динамике разработки ачимовс-ких отложений Уренгойского месторождения.
Реализация предлагаемого метода восстановления КФС заключается в следующем. На базе выгруженного из ГДМ массива КС ДГКФ в динамике разработки и принятого для расчетов начального КС ПГКФ рассчитываются значения КИС для каждой фракции по календарным периодам разработки делением доли фракции в обрабатываемом КС ДГКФ на долю этой же фракции в начальном КС ПГКФ. Затем найденные значения КИС логарифмируются, в результате чего получается исходный интерполяционный массив логарифмов значений КИС для фракций КС, связанный с их температурами кипения. По нему рассчитывается массив логарифмов КИС для компонентов КФС ДГКФ методом интерполяции по соответствующим значениям температуры кипения фракций КС и компонентов КФС. Расчет проводится с помощью модифицированного кубического сплайна [4], реализованного в электронных таблицах в виде пользовательских функций встроенного скриптового языка программирования. Далее с помощью потенцирования найденных логарифмов вычисляются значения КИС компонентов КФС в динамике разработки. На завершающем этапе рассчитываются КФС ДГКФ умножением доли компонентов начального КФС ПГКФ (использованного для получения КС ПГКФ) на рассчитанные значения КИС и нормализацией состава к 100 %.
Необходимость процедуры логарифмирования/потенцирования заключается в том, что расчет КИС для компонентов КФС с температурами кипения выше температуры кипения наиболее тяжелого компонента КС вынужденно осуществляется методом экстраполяции. Вследствие этого результирующие значения КИС для наиболее тяжелых компонентов КФС могут попадать в противоречащую физическому смыслу отрицательную область. Экстраполяция логарифмированных значений КИС предотвращает такие ошибки.
На базе полученного в результате описанной процедуры массива КФС ДГКФ в динамике разработки вычисляются среднегодовые составы совокупного добываемого сырья, по которому проводятся расчеты среднегодовых балансов его промысловой подготовки, и среднегодовые КФС КГН товарного. Эти расчеты выполняются по модели газоконденсатно-го промысла (ГКП) при среднегодовых термобарических параметрах оборудования.
Для тестирования вышеизложенного способа на реальных данных авторами выполнен комплекс расчетов по КС ДГКФ из ГДМ одного из ГКП ачимовских отложений, для которого сформирована и в настоящее время используется ГДМ, наиболее строго воспроизводящая фактические показатели разработки. Полученные КФС ДГКФ и КГН товарного сравнивались с результатами независимого определения этих же данных, выполняемого в процессе ежегодного расчетно-технологического мониторинга (РТМ) ГКП, методология которого также обнародована [3]. Сравнительный анализ этих величин показал удовлетворительное соответствие данных в динамике разработки месторождения.
На этом основании можно заключить, что предлагаемый способ восстановления детального КФС ДГКФ по рассчитанным в ГДМ свернутым КС ДГКФ обеспечивает приемлемые результаты прогноза КФС ДГКФ и удельного выхода и КФС КГН товарного и поэтому может быть рекомендован к практической реализации.
Однако необходимо отметить, что выбранная авторами для тестирования ГДМ очень тщательно настраивалась и адаптировалась по результатам газоконденсатных исследований скважин, РУТ-экспериментам и многочисленным лабораторным исследованиям КФС продукции скважин и ФХС входящих в их состав фракций. ГДМ такого качества в настоящее время скорее исключение, чем правило. Поэтому авторами проработаны другие решения по моделированию достоверных КФС ДГКФ при отсутствии композиционной ГДМ или ее недостаточно точной настройке.
Одно из возможных решений базируется на доработке методики прогноза КФС совокупного добываемого сырья ГКП и КФС товарного КГН, применяемой уже около десяти лет. Этот метод подробно изложен [5] и ежегодно используется при анализе сырьевой базы ООО «Газпром переработка» в Западной Сибири. Он также основан на использовании КИС, но получаемых по результатам экспериментальной дифференциальной конденсации (ДК) с определением КФС отбираемого из PVT-бомбы флюида по ступеням снижения давления. Массив экспериментальных КИС строится по динамике приведенного пластового давления (отношения текущего пластового давления к давлению начала конденсации исходного пластового флюида). По результатам
вышеупомянутого РТМ рассчитывается КФС ДГКФ на текущий период разработки, для которого известно усредненное пластовое давление. Далее по нему и значениям КИС, вычисленным интерполяцией их экспериментального массива по текущему пластовому давлению, «восстанавливается» КФС начального ПГКФ (доли компонентов КФС текущего ДГКФ делятся на полученные КИС, и результирующие значения нормализуются на 100 %). После этого проводится обратная процедура расчета КФС ДГКФ на последующий период разработки по восстановленному начальному КФС ПГКФ и значениям КИС, получаемым интерполяцией их экспериментального массива по прогнозной динамике усредненных пластовых давлений.
Данные расчеты проводятся ежегодно и используются для краткосрочных прогнозов КФС ДГКФ и КГН товарного (по моделям ГКП). Детального обобщения и анализа воспроизводимости годовых результатов этой работы ранее не проводилось. В настоящее время в развитие данного способа (назовем его альтернативным) добавлены процедура усреднения с фильтрацией и отбраковкой «восстанавливаемых» ежегодно начальных КФС ПГКФ и использование полученного в результате состава для комплексных расчетов.
Тестирование альтернативного способа прогноза КФС ДГКФ выполнено на основе результатов РТМ упомянутого выше ГКП ачи-мовских отложений. По полученному усредненному КФС начального ПГКФ выполнены прогнозные расчеты КФС ДГКФ, и далее по модели ГКП рассчитаны удельные выходы и КФС КГН товарного в динамике разработки.
В итоге этой работы установлено, что интерполяция массива КИС от экспериментальной ДК по значениям усредненного пластового давления не вполне корректна и может приводить к существенным отклонениям КФС ДГКФ и КГН от полученных по РТМ. Вероятная причина заключается в неадекватности линейного усреднения пластового давления из-за неоднородности пластовых условий. Оно также не позволяет учесть динамику фазовых переходов ПГКФ в призабойной зоне скважин и частичный вынос оттуда конденсирующейся жидкой фазы. Однако, используя процедуру адаптации путем корректировки усредненных пластовых давлений (приведения их к условному давлению конденсации жидкой фазы
в призабойной зоне), удается добиться вполне приемлемого схождения результатов расчетов данным способом с результатами РТМ.
Таким образом, данный способ может использоваться для прогноза КФС ДГКФ и КГН товарного при отсутствии ГДМ или ее плохой настройке. Однако для достижения адекватности расчетов потребуются периодическая адаптация модели (коррекция усредненного пластового давления по результатам РТМ) и прогноз этой коррекции на дальнейший период разработки. Кроме того, массив КИС, полученный по экспериментальной (а также и расчетной) ДК, может использоваться лишь в период добычи чисто газовой фазы ПГКФ, при выносе из пласта жидкой фазы применение КИС по ДК некорректно, поскольку такое явление при РУТ-исследованиях отсутствует. Все это несколько снижает надежность альтернативного способа прогноза КФС ДГКФ и свидетельствует о целесообразности его применения лишь при отсутствии ГДМ.
В связи с этим авторами статьи проработан еще один способ прогноза КФС ДГКФ по результатам расчетов, выполненных в композиционной ГДМ, настройка которой оставляет желать лучшего. Он базируется на допущении незначительной зависимости массива КИС, вычисляемого по результатам расчетов в ГДМ, от принятых в ней КФС и КС начального ПГКФ. Основано это на предположении значительно большего влияния на качество ГДМ точности настройки сетки ячеек, проницаемости фаз и других связанных с ними параметров и ограничений режима разработки. Соответственно, если для ГКП сформирована и используется ГДМ, в которой КФС и КС начального ПГКФ смоделированы недостаточно корректно, тем не менее выполняемые по ней расчеты КС ДГКФ можно использовать для получения массива КИС в динамике разработки. Расчет КИС проводится первым вышеизложенным способом по КС ПГКФ и ДГКФ из ГДМ. Однако далее для расчета КФС ДГКФ предлагается использовать более достоверный КФС ПГКФ, полученный по результатам РТМ за прошедший период разработки, вместо менее точного КФС ПГКФ, принятого для настройки ГДМ. С этой целью по найденным значениям КИС и полученным в процессе РТМ КФС ДГКФ проводится процедура «восстановления» КФС начального ПГКФ: доли компонентов КФС ДГКФ текущего периода разработки
делятся на соответствующие значения КИС, и результирующие значения нормализуются на 100 %. После этого «восстановленные» КФС начального ПГКФ усредняются с отбраковкой (как в предыдущем способе с использованием экспериментальной ДК), и результирующий состав начального ПГКФ используется для расчета КФС ДГКФ.
Для тестирования этого способа, назовем его комбинированным, были использованы массивы КИС, полученные первым способом по результатам расчетов КС ДГКФ в ГДМ другого промысла ачимовских отложений Уренгойского месторождения, для которой КФС начального ПГКФ не моделировался, а принят по аналогу - составу из вышеупомянутой наиболее качественно настроенной ГДМ. По этим КИС и результатам многолетних РТМ данного ГКП «восстановлены» и усреднены КФС начального ПГКФ и вычислены КФС ДГКФ, а также удельные выходы и КФС КГН товарного в динамике разработки. Полученные составы и показатели сопоставлялись с результатами независимого определения этих же величин, выполняемого в процессе ежегодного РТМ данного ГКП. Сравнительный анализ выявил достаточно хорошее соответствие полученных испытываемым способом КФС ДГКФ и КГН товарного с результатами РТМ и удельного выхода КГН с результатами хозрасчетных измерений объемов продукции ГКП. Это свидетельствует о возможности практического применения модифицированного способа прогноза КФС ДГКФ, КФС и удельного выхода КГН товарного.
Таким образом, в результате проведенной работы протестированы на реальных примерах и предлагаются для практической реализации три достаточно простых способа прогноза КФС ДГКФ, удельного выхода и КФС КГН товарного в динамике разработки месторождений:
• основной способ восстановления КФС ДГКФ, используемый при наличии адекватно настроенной композиционной ГДМ, базирующийся исключительно на преобразовании выполненных в ней результатов расчетов;
• комбинированный способ прогноза КФС ДГКФ, который может применяться при наличии композиционной ГДМ, но с неадекватно настроенным КФС начального ПГКФ, заключающийся в преобразовании результатов расчетов ГДМ в сочетании с использованием результатов РТМ ГКП;
• альтернативный способ для применения при отсутствии композиционной ГДМ, базирующийся на использовании закономерностей изменения составов флюида в процессе экспериментальной ДК в комплексе с результатами РТМ газоконденсатного промысла.
Как уже неоднократно упоминалось, процедуры тестирования всех изложенных способов включали детальные сопоставления получаемых по ним результатов вычислений с результатами независимых определений тех же показателей в процессе РТМ ГКП и хозрасчетных измерений объемов промысловой продукции. Подробно отобразить в рамках данной
публикации результаты сравнительного анализа этих величин невозможно из-за их чрезмерно большого объема. Для обобщенного представления ниже представлены относительные отклонения, %:
• рассчитанных удельных выходов КГН товарного от фактических результатов хозрасчетных измерений (рис. 1, 2);
• усредненных на период сравнения расчетных КФС КГН товарного от результатов экспериментальных исследований в ООО «ТюменНИИгипрогаз» (рис. 3, 4).
Следует обратить внимание, что на рис. 1 и 3 сравниваются результаты расчетов,
^ 4
£ 2 о
О 0 и о К
-Р „
Г
о
о
-6
— восстановление КФС ДГКФ по КС ГДМ — комбинированный прогноз КФС ДГКФ по ГДМ и РТМ
123456789
Порядковый год разработки месторождения
Рис. 1. Отклонения от фактических значений удельных выходов КГН на ГКП, рассчитанных по КС ГКФ, выгруженных из адекватно настроенной ГДМ
15
о4
и
0 К
X -
1
о о
¡5
О
10
-10
-15
1
— восстановление КФС ДГКФ по КС ГДМ — комбинированный прогноз КФС ДГКФ по ГДМ и РТМ
3
4 5 6 7 8 9
Порядковый год разработки месторождения
Рис. 2. Отклонения от фактических значений удельных выходов КГН на ГКП, рассчитанных по КС ДГКФ, выгруженных из ГДМ с ненастроенным составом ПГКФ
6
5
0
; 30
и
к „
о ^ и'
I
:20
§10
8 'Й 0 о
-10
-20
-30
-170
■ восстановление КФС ДГКФ по КС ГДМ
■ комбинированный прогноз КФС ДГКФ по ГДМ и РТМ
-70
30
130 230 330 430 530
Температуры кипения компонентов и фракций, °С
Рис. 3. Средние отклонения от экспериментальных составов КФС КГН, рассчитанных по КС ДГКФ, выгруженных из адекватно настроенной ГДМ
а о 40 5 §
§ | 30
3 I 20 | § 10
* I 0
5 ¡а -10 -20 -30 -40 -50
-170 -70 30 130 230 330 430 530
Температуры кипения компонентов и фракций, °С
Рис. 4. Средние отклонения от экспериментальных составов КФС КГН, рассчитанных по КС ДГКФ, выгруженных из ГДМ с ненастроенным составом ПГКФ
— во ^становление КФС ДГКФ по КС ГДМ ^бинированный прогноз >С ДГКФ по ГДМ и РТМ
— КО! КА
-
X
полученных по КС ДГКФ, выгруженных из адекватно настроенной ГДМ, а на рис. 2 и 4 -из ГДМ с КС ДГКФ, принятым по аналогу КФС и КС начального ПГКФ без проверки их настройки в РУГ-модели. При этом на графиках отображены отклонения результатов расчетов, выполненных как основным, так и комбинированным способом.
На основе приведенного сравнительного анализа можно сделать вывод о вполне приемлемой точности прогноза КФС ДГКФ и КГН по выгруженным КС из адекватно настроенной ГДМ (см. рис. 1 и 3, синяя линия) и существенном ее снижении при использовании КС из ГДМ с некорректным составом
начального ПГКФ (на рис. 2 и 4 отклонение синей линии от красной значительно больше, чем на рис. 1 и 3). Однако применение комбинированного способа с использованием результатов РТМ позволяют значительно повысить точность прогнозов (см. рис. 2 и 4, красная линия). В то же время использование комбинированного способа при расчетах по КС ДГКФ из адекватно настроенной модели не повышает точность прогноза баланса промысловой подготовки (удельного выхода КГН товарного), а может даже несколько снизить его (см. рис. 1, красная линия). Однако точность прогноза КФС КГН по комбинированному способу может повыситься даже с использованием КС ДГКФ
из адекватно настроенной ГДМ (см. рис. 2, красная линия). Объяснить этот эффект можно тем, что при настройке ГДМ используются материалы исследований ограниченного количества скважин и флюидов, а РТМ охватывает весь фонд скважин за длительный период промышленной эксплуатации.
Отмеченный факт сближения расчетных КФС КГН товарного с экспериментальными при использовании комбинированного способа свидетельствует о возможности адаптации ГДМ на его основе. Комбинированный способ включает получение усредненного КФС начального ПГКФ, восстановленного по ДГКФ из РТМ и КИС из ГДМ, т.е. согласованного как с параметрами и показателями ГКП, так и с предыдущими расчетами в ГДМ. Его можно преобразовать в формат КС, загрузить в ГДМ и выполнять по ней уточненные расчеты показателей разработки.
В заключение следует отметить, что известные сложности синхронизации моделей разработки месторождений и промысловой подготовки добываемого сырья связаны с различными критериями их настройки и оценки результатов расчетов, при этом комплексный подход к созданию интегрированных цифровых моделей практикуется очень редко. Одна из причин - отсутствие надежных способов «прямой и обратной связи» ГДМ и технологической модели ГКП. Разработанные и представленные выше методические решения позволяют вполне корректно трансформировать результаты расчетов по ГДМ в модель ГКП, а также организовать их обратную связь: использовать полученные в процессе РТМ КФС ДГКФ для более детальной проверки адекватности и более тонкой настройки ГДМ с целью повышения точности расчетов всего комплекса параметров добычи и промысловой подготовки добываемого углеводородного сырья.
***
Разработан и протестирован на практических примерах оригинальный интерполяционный метод получения детализированных компонентно-фракционных составов добываемого газоконденсатного флюида по рассчитанным в гидродинамической модели его укрупненным композиционным составам (процедура ОеЫшрт^).
Разработанная методика отличается от известных аналогов простотой реализации, соответствующие модели могут быть сформированы в среде электронных таблиц без применения специального программного обеспечения.
Предлагаемый метод обеспечивает корректный расчет материально-компонентных балансов промысловой подготовки и компонентно-фракционных составов нестабильного конденсата для последующего моделирования его переработки при адекватной настройке гидродинамической модели.
Для схождения расчетных показателей промысловой подготовки с фактическими при неудовлетворительной настройке начального состава в гидродинамической модели разработана и протестирована модификация предлагаемой методики с использованием начального состава пластового флюида, полученного по результатам расчетно-технологического мониторинга. Этот принцип может использоваться и для адаптации гидродинамической модели.
Для прогноза составов добываемого сырья и продуктов промысловой подготовки при отсутствии композиционной гидродинамической модели может использоваться доработанная версия созданной ранее и используемой авторами методики на основе закономерностей изменения составов отбираемого флюида в процессе экспериментальной дифференциальной конденсации.
Список литературы
1. Baker J.W. Delumping compositional reservoir simulation results: Theory and applications / J.W. Baker, C. Leibovici // SPE Reservoir Simulation Symposium, Houston, Texas, 1999. -Ст. № SPE 51896.
2. Leibovici C.F. A method for delumping the results of compositional reservoir simulation /
C.F. Leibovici, J.W. Barker, D. Wache // Proceedings of SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, Louisiana. - 1998. -Ст. № SPE-49068-MS.
3. Касперович А.Г. Проблемы и возможности совершенствования исследования и моделирования газоконденсатных флюидов / А.Г. Касперович, Д.Р. Крайн, О.А. Омельченко и др. // Вести газовой науки: науч.-техн. сб. -М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2021. - № 1 (46): Актуальные вопросы исследований пластовых систем месторождений углеводородов. -С. 149-156.
4. Kruger C.J.C. Constrained cubic spline interpolation for chemical engineering application / C.J.C. Kruger. - 2005. -https://docplayer.net/20802600-Constrained-cubic-spline-interpolation-for-chemical-engineering-applications.html
5. Рычков Д.А. Балансовая модель региональной схемы газоконденсатных промыслов с централизованной стабилизацией конденсата: дис. ... канд. тех. наук / Д.А. Рычков. - Тюмень, 2019. - 144 с.
Methods for predicting component-fraction compositions of extracted gas condensate fluids
A.G. Kasperovich1, D.G. Fateyev2, D.A. Rychkov2, D.V. Motorin2, O.A. Omelchenko3, D.Ye. Ukraintseva3, L.M. Tsurkova3, D.A. Bakin3
1 Gazprom Pererabotka LLC, Estate 6, Block 1, Bld. 1, Smolyachkova street, St. Petersburg, 194044, Russian Federation
2 Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 1, Estate 15, Proyektiruemyy proezd no. 5537, Razvilka village, Leninskiy urban district, Moscow Region, 142717, Russian Federation
3 Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 70, Gertsena street, Tyumen, 625000, Russian Federation * E-mail: [email protected]
Abstract. During the hydrodynamic modelling of fluids filtration in a reservoir, their reduced compositions are forced to be used. At the same time, detailed fluid compositions are required for models of field technology and processing of gas and condensate. Procedures aimed at reducing and detailing fluid compositions are known as lumping and delumping, their main provisions are given in the article. It is noted that with the simplicity of reducing the composition, the reverse procedure of detailing is highly complex. Authors present their own approaches to solving this problem in spreadsheets, characterized by ease of implementation. The possibility of adequate modelling of fluid processing is shown on the examples of using detailed compositions of extracted fluids recovered from hydrodynamic models of the Achimov deposits of the Urengoy field.
Keywords: filtration of fluids, detailed fluid composition, lumping, delumping, Urengoy field. References
1. BAKER, J.W., C. LEIBOVICI. Delumping compositional reservoir simulation results: Theory and applications. SPE Reservoir Simulation Symposium, Houston, Texas, 1999, paper no. SPE 51896.
2. LEIBOVICI, C.F., J.W. BARKER, D. WACHE. A method for delumping the results of compositional reservoir simulation. Proceedings of SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, Louisiana, 1998, paper no. SPE-49068-MS.
3. KASPEROVICH, A.G., D.R. KRAYN, O.A. OMELCHENKO, et al. Challenges and capabilities to perfect studying and modelling of gas-condensate fluids [Problemy i vozmozhnosti sovershenstvovaniya issledovaniya i modelirovaniya gazokondensatnykh flyuidov]. Vesti Gazovoy Nauki: collected scientific technical papers. Moscow: Gazprom VNIIGAZ LLC, 2021, no. 1(46): Actual issues in research of bedded hydrocarbon systems, pp. 149-156. ISSN 2306-8949. (Russ.).
4. KRUGER, CJC. Constrained cubic spline interpolation for chemical engineering application [online]. 2005. Available from: https://docplayer.net/20802600-Constrained-cubic-spline-interpolation-for-chemical-engineering-applications.html
5. RYCHKOV, D.A. Balance regional scheme modeled for gas-condensate fields with centralized stabilization of condensate [Balansovaya model regionalnoy skhemy gazokondensatnykh promyslov s tsentralizovannoy stabilizatsiyey kondensata]. Candidate thesis (engineering). Tyumen, 2019. (Russ.).
