CC BY
29
УДК 622.276.63
УСТРАНЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПРИЗАБОЙНУЮ ЗОНУ СКВАЖИН
Мухаметшин Вячеслав Вячеславович,
Уфимский государственный нефтяной технический университет, Россия, Республика Башкортостан, 450062, г. Уфа, ул. Космонавтов, 1.
Актуальность. Анализ опыта проведения воздействий на призабойную зону пласта показывает, что успешность операций по интенсификации добычи нефти в среднем составляет около 50 %. Наряду с этим имеют место моменты, не позволяющие однозначно трактовать успешность и эффективность ввиду использования различных критериев оценки. Эти критерии зачастую «конфликтуют» друг с другом, создают неопределенность трактования результатов и, как следствие, затрудняют решение задачи повышения эффективности воздействий на призабойную зону пласта.
Цель. Устранение неопределенностей различного вида при обосновании и выборе скважин и технологий с учетом геолого-технологических особенностей разработки объектов.
Методы. С использованием канонического дискриминантного анализа обобщен опыт проведения различных видов интенсификации добычи нефти на залежах с трудноизвлекаемыми запасами в терригенных коллекторах.
Результаты. Получен аппарат, основанный на использовании уравнений канонических дискриминантных функций, представлении групп скважин по видам обработок в осях этих функций и выделении областей их приуроченности, позволяющий устранить ряд неопределенностей при решении задач, направленных на повышение эффективности диагностирования и воздействия на призабойную зону скважин.
Выводы. Результаты позволяют в условиях анализируемых и аналогичных им объектов:
• по значениям геолого-технологических параметров устанавливать, к какой группе (по успешности) относится скважина;
• устранить влияние «псевдоэффекта» при оценке результатов воздействия и путем изменения технологических параметров воздействия переводить скважины из зон «псевдоэффекта» в зоны с однозначно положительным эффектом;
• оперативно принимать управляющее решение и использовать опыт обработок той группы, к которой относится конкретная скважина;
• проводить адаптацию технологии воздействия к конкретным геологическим условиям и адресное воздействие на призабойную зону пласта с учетом фактора времени (стадийности разработки).
Ключевые слова:
«Псевдоэффект», фактор времени, воздействие на призабойную зону, адаптация технологии, адресное воздействие.
Актуальность
Важной задачей при проведении воздействия на призабойную зону пласта (ПЗП) с целью интенсификации добычи нефти и снижения обводненности продукции является устранение различного рода неопределенностей при обосновании и выборе скважин и технологий с учетом геолого-технологических особенностей разработки объектов [1-6]. Именно неопределенности трактования эффекта, выраженного через различные показатели, являются причиной, не позволяющей принимать обоснованные управленческие решения, что сказывается на эффективности проводимых мероприятий.
Цель
Одним из направлений решения этой задачи является всесторонний анализ результатов воздействия и создание аппарата, позволяющего:
• оценивать не только дифференцированно эффективность воздействия по каким-либо критериям, но и в комплексе;
• проводить сравнительную оценку различных методов воздействия при различных значениях технологических параметров воздействия;
• устранять неопределенности при оценке эффекта, одной из разновидностей которого является «псевдоэффект» - когда различные пока-
затели эффективности формируют противоречия при проведении оценок. Например, наряду с ростом дебита происходит увеличение обводненности, или наоборот, наряду с увеличением коэффициента продуктивности наблюдается рост обводненности и снижение дебита нефти;
• определять направление влияния и значения технологических параметров воздействия для устранения «псевдоэффекта» в пределах изученных интервалов значений параметров;
• учитывать стадийность разработки месторождения, т. е. фактор времени [7-12].
Методы
Решению отдельных вопросов этой задачи посвящены работы [13-20], в которых приводятся результаты обобщения опыта проведения воздействий в специфических условиях месторождений и при иных, отличных от рассматриваемых, что делает проблематичным перенос этого опыта в иные условия. Кроме того, круг решаемых вопросов имеет иной набор рассматриваемых проблем и способов решений, что имеет свои плюсы и минусы.
Для устранения неопределенностей с целью получения возможности более широкого использования для воздействия на ПЗП хорошо зарекомендованных себя кислотных составов, предотвращаю-
щих эмульсиообразование (КСПЭО) [21, 22] с добавками модификаторов (Алдинол-20) [23, 24] в условиях низкопроницаемых терригенных залежей с трудноизвлекаемыми запасами, было проведено обобщение опыта проведения воздействия и получены определенные результаты.
Все скважины по обоим методам по успешности воздействия были разделены на 4 группы:
1) скважины, в которых получен прирост дебита нефти и снижение обводненности;
2) скважины, в которых получен прирост дебита нефти и увеличение обводненности;
3) скважины, в которых получено снижение дебита нефти и обводненности;
4) скважины, в которых получено снижение дебита нефти и увеличение обводненности.
С помощью дискриминантного анализа [25, 26] было проведено обобщение результатов с использованием данных геолого-физических свойств пластов в скважинах, технологических параметров работы скважин и залежей, технологических параметров воздействия. Выбор метода обусловлен необходимостью [27, 28]:
• четкого разделения скважин на группы;
• получения возможности сжатия многомерного пространства (до двухмерного) без существенной потери информации о скважинах;
• установления центров группирования и выделения наиболее «ярких» представителей групп;
• проверки правильности проведенного разделения скважин;
• удобного использования полученных результатов в пределах идентификации и поиска скважин-аналогов.
Геолого-физические свойства пласта в скважине отражались с помощью следующих параметров: общая (Яо6щ, м), эффективная (ЯЭ, м), эффективная нефтенасыщенная (ЯЭН, м) толщина пласта, песча-нистость (КП), расчлененность (Кр), пористость открытая (т), нефтенасыщенность (КН); коэффициенты проницаемости (Кпрон, 10-3 мкм2), собственной поляризации (асп); отсчеты в пласте по БК (МБК, Ом-м), амплитуды ПС (АПС, Ом-м), по ГЗ1 (А0,4М0,Ш) (А04, Ом-м), по ГЗ2 (А1,0,4М0,Ш) (А10, Ом-м), по ГЗ3 (А2,0,4М0,5Ы) (а20, Ом-м), по ГЗ4 (А4,0,4М0,5^) (А4,0, Ом-м), по ПЗ (А0,5М6,0Ы) (А05, Ом-м), гамма-каротажа (7, мкр/ч), большого зонда ННКт (Дн'нкт), малого зонда нНКт (Д,™), индукционного зонда (ДИЗ, сим); удельное электрическое сопротивление зонда по ИК (рИК, Ом-м), по БК (рБК, Ом-м), по комплексу зондов электрокаротажа (АКОМП, Ом-м), зоны проникновения по комплексу зондов электрокаротажа (АКПМП, Ом-м), отношение диаметра зоны проникновения фильтрата промывочной жидкости к диаметру скважины (¿ЗП/йС).
Использовались значения параметров как в целом по разрезу (X;), так и по перфорированной его части (X;).
Технологические параметры работы скважин и залежей характеризовали параметры: время
(t, мес), максимальный дебит нефти (QH max, т/мес) с начала эксплуатации скважины до момента проведения воздействия; дебит нефти (<2н1, т/мес), обводненность (fj, %), накопленная добыча нефти (0тк, т) на момент проведения воздействия; начальный дебит нефти (<2нач, т/мес), кратность проведения воздействия (N) [29].
Среди параметров, отражающих технологию воздейстия на основе Алдинола-20, использовались: расход Алдинола-20 (ALD, т), 22 %-ной соляной кислоты (HCl, т); объем закачанного раствора (F, м3), а также различные удельные показатели; на основе модификаторов (КСПЭО) дополнительно использовался расход модификаторов и борфтористоводородной кислоты (МК-В (К), т) [16].
Интервалы изменения значений основных геолого-технологических параметров по скважинам представлены в табл. 1.
Таблица 1. Интервалы изменения значений основных геолого-технологических параметров объектов исследования
Table 1. Intervals of changes of values of the main geological and technological parameters of the research objects
Параметр, ед. изм. Parameters, units Вид воздействия/Effect
Алдинол-20/АЫпо!-20 КСПЭО/KSPEO
X X X X
Н0бщ, м 4,2-28,6 4,0-21,0 3,6-35,4 3,0-21,0
НЭ, м 2,8-17,6 2,2-12,8 2,2-27,0 1,6-13,2
Нэн, м 2,8-17,6 2,2-12,4 1,6-15,6 1,6-12,4
К 0,41-1,0 0,17-1,0 0,26-1,0 0,2-1,0
Кр 1-11 1-11 1-5 1-5
m 0,13-0,20 0,13-0,21 0,14-0,20 0,15-0,21
Кпрон, 10-3мкм2 1,0-130,0 1,0-150,0 2,0-86,0 2,5-88,0
Кн 0,47-0,76 0,49-0,76 0,44-0,76 0,44-0,76
асп 0,55-0,97 0,61-0,95 0,50-0,98 0,62-1,0
МБК, Ом-м 2,5-20,1 2,5-20,1 5,3-17,6 6,6-17,6
Апс, Ом-м 25-96 48-91 32-91 47-91
Рик, Ом-м 5,1-11,3 5,3-11,3 4,5-10,9 4,4-10,9
рБК, Ом-м 2,5-17,8 2,5-19,4 5,2-17,6 6,6-17,6
А20, Ом-м 8,0-25,1 8,7-15,6 7,3-25,2 7,3-28,2
Акомп, Ом-м 4,8-10,5 4,8-11,3 4,1-10,8 4,2-11,8
djnM 2,0-4,3 2,0-4,0 2,0-3,3 2,0-2,6
7, мкр/ч 5,5-44,8 5,6-49,6 2,0-53,2 2,5-53,2
ßrn, сим 71,0-157,0 71,0-155,0 6 , 8-184 ,0 80 ,0-180 ,0
Онак, т 160-82976 212-52261
t, мес 2-241 2-247
Qh max, Т/мес 147-3065 115-1662
Онач, Т/мес 3-1141 23-1444
f, % 6-84 4-75
Qhi, т/мес 23-769 26-639
N 1-3 1-3
ALD, т 1,6-6,8 -
V, м3 4-12 3-12
V/H3H, м3/м 0,48-3,06 0,43-3,75
МК-В (К), т - 0,29-1,15
Таблица 2. Уравнения для расчета значений канонических дискриминантных функций при использовании кислотных составов на основе композиции КСПЭО
Table 2. Equations for calculating the values of canonical discriminant functions when using the acid compositions based on the emulsification preventing composition (KSPEO)
Вариант 1 Yi =
- 21,397 + 0,617Яобщ - 0,956Яэ + 0,075Яэн + 8,131А"П - 0,137Кр +178,436т -
- 0,189А"прон + 78,42Кн - 15,899асп + 0,252МБК + 0,104^пс - 3,479рик -
- 1,634рБК + 0,675А04 + 0,14^10 -1,148^2 0 +1,158^4 0 + 0,473^0 5 +
+ 3,293АК0МП - 0,515 d3n/dc + 0,105^^мп + 0,166У + 5,648РННКТ -
- 8,31РнИКТ - 0,033риз - 0,289Яобщ + 0,645Яэ - 0,222Яэн - 2,57~Кп -
- 160,403т + 0,158^прон - 63,006^н + 6,816асп + 0,243МБК - 0,04Ъ4Пс + + 3,102рик + 0,119рБК - 0,677^0,4 + 0,108^1,0 + 0,845^42,0 - 0,916^4,0 -
- 0,416^0,5 -1,824^комп + 0,06d3U/dс -0,015^комп - 0,211у - 6,304рннкт +
+ 11,169РННКТ + 0,077РИЗ + 0,006? + 0,0020Нач " 0,152N y2 = - 39,484 + 0,633Яобщ - 0,995Яэ + 0,2Яэн - 1,226ЯП - 0,066А"р - 59,429т + + 0,073^прон + 15,526А"Н + 8,93асп + 0,557МБК + 0,082^пс - 0,757рж + + 0,695рБК - 1,05Ло,4 + 0,25Ъ410 - 0,34Ы2,0 + 0,423Л4,0 - 2,117^0 5 + + 0,868^КОМП +1,216d3n/dc - 0,035А^МП + 0,429У + 7,215РННКТ -
- 25,015p^jнкт - 0,043РИЗ + 0,228Я 0бщ - 0,011Яэ + 0,041Яэн + 3,277~Кп + + 151,81т - 0,103^прон - 36,118^н + 0,238асп - 0,909МБК - 0,037+ + 2,62рик - 0,526рБК + 0,964^0,4 - 0,729^1,0 + 0,38142,0 - 0,683^4,0 +
+1,94^0,5 - 0,2052комп + 0,585d3U/dс + 0,2Ъ4комп - 0,366^- 6,82рннкт +
+ 24,153Ршкт + 0,122РИЗ + 0,001ёнач + 1,182N
Вариант 2
Yi = - 6051,256 + 54,305Яобщ - 49,879Яэ + 22,474Яэн +142,807Кп - 36,543А"р 4 + 1306,528т - 5,493А"прон + 5679,09А"Н + 455,783асп + 135,538МБК -
- 4,627Апс - 260,146рик + 48,689рБК + 71,894^0 4 - 46,604^,0 -
-26,037Л2,0 + 95,387^4 0 -103,512^0 5 + 264,695^комп + 2601,572d3n/dc +
+ 56,431А™МП -23,428у- 178,595рННКТ - 1208,119РнИКТ + 7,817РИЗ + + 34,405Яобщ - 51,376ЯЭ + 44,788Яэн + 270,957^п + 23181,309т -
- 6,038^прон - 7295,47~Кн + 628,8асп - 167,457МБК + 0,169^пс + + 566,878рик - 18,131рБК - 2,307Ло,4 - 23,435^1,0 + 29,056^2,0 -
-113,493^4,0 + 90,2^0,5 - 20,706^КОмп - 2410,971d3U/dс -33,507^4комп +
___I _и _
+ 23,016у + 195,521РННКТ + 972,072РННКТ + 22,477РИЗ - 89,614HCl + 34,288N-+ 553,017 HCl/ H эн
Окончание табл. 2 Table 2.
у2 = - 5970,955 + 54,297Нобщ - 49,688Яэ + 22,405Яэн +178,834Кп - 36,325^р + + 2061,696т - 6,304А"прон + 5776,382^н + 394,727асп + 133,634МБК -
- 4,653Апс - 266,046рик + 43,243рБК + 77,899^0 4 - 45,395А10 -
- 28,732^2 0 + 97,034А40 - 97,474^0 5 + 270,602^комп + 2603,011 1ЗП/1С +
+ 56,349А™МП - 24,006у- 174,066рннкт - 1198,736рннкт + 7,787РИЗ + + 32,644Яобщ - 48,607Я э + 44,856Яэн + 243,829^п + 22122,619т -
- 5,122^прон - 7318,124^н + 639,186асп - 163,841МБК + 0,164^4Пс + + 566,035рик - 15,942рБК - 7,982^0,4 - 22,128^1,0 + 30,73^2,0 -
-113,557^4,0 + 84,244^0,5 - 25,1722КОмп - 2415,2491зп/1с -
- 33,863^комп + 23,299у + 188,593рннкт + 976,2ршкт + 22,324РИЗ -
- 92,449НС1 + 31,137 N + 559,002 НС1/ Н эн
Вариант 3
У = - 624,082 + 0,034? - 0,012£>тах + 0,017£>нач + 0,357+ 0,066£>н1 - 120,246НС1 + + 161,809Г - 4,619N + 84,206 у[Нэн - 1119,799МК - В(К) +1182,957 НС1/V -
- 229,353 НС1/Нэн + 6920,73 МК - В(К)/V + 257,154 МК - В(К)/Нэн
у2 = - 609,945 + 0,00002187£>нак + 0,01 - 0,0160тах + 0,018£>нач + 0,514 ¡х + + 0,0740н1 - 121,877НС1 + 159,691V - 6,704N + 87,603 ^/Нэн -
- 1092,043МК - В(К) +1179,383 НС1/V - 225,222НС1/Нэн + + 6780,385 МК - В(К)/ V + 201,001 МК - В(К)/Яэн
Результаты
Расчеты проводились в трех вариантах, при использовании:
1) всего комплекса параметров;
2) параметров, отражающих геолого-физические свойства пласта и технологию воздействия;
3) параметров, отражающих технологические особенности работы скважин и залежей, а также технологию воздействия.
Полученные уравнения канонических дискри-минантных функций (КДФ) представлены в табл. 2, 3, распределение скважин в осях первых двух КДФ - на рисунке, а значения процента верно сгруппированных скважин - в табл. 4. При совместном рассмотрении выборок по скважинам, в которых были проведены воздействия с использованием КСПЭО и кислотных составов на основе Алдинола-20 (рисунок, в), в расчетах были исключены параметры ALD и (МК-В (К)), характеризующие количество добавленных модификаторов и реагентов.
Анализ результатов показывает, что в осях КДФ произошло довольно четкое разделение сква-
жин по группам при использовании КСПЭО и Ал-динола-20 (рисунок, а, б). Из табл. 4 видно, что процент верно сгруппированных скважин по КСПЭО по вариантам 1, 2, 3 составил в среднем соответственно 92, 88, 65 %; по Алдинолу-20 - соответственно 98, 98, 70 %.
При совместном использовании выборок скважин по обоим видам обработок процент несколько ниже по вариантам 1, 2 - 84, 81 %, и существенно ниже по варианту 3 - 41 %, что не позволяет использовать это распределение в практических целях. Необходимо отметить, что параметры, характеризующие геологические особенности пласта, имеют превалирующее значение по сравнению с параметрами, характеризующими технологические особенности работы скважин и залежей (фактор времени) при определении успешности и выделении групп скважин. Так, при воздействии с использованием КСПЭО исключение из выборки технологических факторов снижает в среднем процент верно сгруппированных скважин с 95 % (вариант 1) до 88 % (вариант 2), а при исключении геологических параметров - до 65 % (вариант 3). Особенно суще-
Таблица 3. Уравнения для расчета значений канонических дискриминантных функций при использовании кислотных составов
на основе композиции Алдинол-20 Table 3. Equations for calculating the values of canonical discriminant functions when using the acid compositions based on the Al-dinol-20 composition
Вариант 1
Yi = -59,543 - 4,222#общ + 4,388#э - 0,237#эн - 18,69^п + 2,572^р -316,971m -
- 0,32^прон +102,366^н - 0,208асп + 7,257МБК - 0,923ЛПС - 6,596рик -
- 5,015рБК + 0,263Л0 4 + 6,179- 1,497Л20 +1,59Ь44;0 + 0,036Л0,5 -
- 2,336Лкомп - 12,701d3n/dc +1,595Л^мп - 0,022у + 8,547рннкт +
+ 2,782р^нкт + 0,352риз + 0,029Яобщ - 2,395Яэ + 0,928Яэн +1,027^п + + 163,294m + 0,511^прон - 57,491^н - 23,002асп - 2,408Мбк +
+ 0,686Апс + 2,901рик - 2,335Лкомп + 7,052N Y2 = - 9,904 + 0,681Яобщ - 0,863Яэ + 1,315Яэн + 0,453^п - 0,684^р + 52,346m + + 0,345^прон + 92,188^н - 51,041асп + 5,446МБК - 0,315Аш - 5,771рик + + 0,548рБК + 0,001^о,4 " 1,229Л10 + 0,732Л2,0 - 0,713^4,0 - 0,479Л05 +
+ 0,53^комп + 9,344d3n/dc + 0,063Л^омп - 0,131у- 1,862рннкт + 6,175pmKT -
- 0,17риз + 0,672Яобщ + 0,571Яэ - 2,372Яэн +12,962^п + 17,986m -
- 0,411^прон -115,488^н + 57,137асп - 6,139МБК + 0,407ЛПС +
+ 6,754рик + 0,3631комп - 0,478N
Вариант 2
Yi = - 56,866 - 4,028Яобщ + 4,12ЯЭ - 0,328Яэн - 14,942^п + 2,426^р - 295,945m -
- 0,323^прон + 94,116^"н - 4,238асп + 7,176МБК - 0,902Апс - 6,663рик -
- 5,004рБК + 0,314Л04 + 6,175Al0 - 1,36Ь420 +1,424Л4,0 - 0,06Ь405 -
- 2,45Лкомп -12,871 dзп/dс +1,583^^мп " 0,031у + 8,407рннкт + 2,604ржкт + + 0,339риз - 0,067Я общ - 2,286Яэ + 1,055Я эн + 0,863^п + 135,185m +
+ 0,517~Кпрон - 48,969^н - 19,16асп - 2,401МБК + 0,675!пс + 3,054рик -
—зп
- 2,3Ь4 комп + 7,301N
Y2 = - 6,156 + 0,908Яобщ - 1,164ЯЭ + 1,209ЯЭН + 4,412^п - 0,846^р + 75,008m +
+ 0,342#прон + 82,0ИК"Н - 54,593асп + 5,229МБК - 0,28ЛПС - 5,746рик + + 0,62рБК + 0,053Л0,4 -1,284А10 + 0,878Л2,0 - 0,898Л4,0 - 0,575А0 5 +
+ 0,444Лкомп + 9,223d3n/dc + 0,034^мп - 0,139у- 2,058рннкт + + 5,883ржкт - 0,187риз + 0,564Яобщ + 0,705Яэ - 2,23Яэн +12,648^п -
- 12,025m -0,407^Прон -105,262^н + 60,7асп - 6,053МБК + 0,3831пс +
+ 6,824рик + 0,4Ь4комп - 0,296 N
Вариант 3
Yi = -16,485 + 0,004? + 0,001gHa4 + 0,041 f1 + 0,003gH1 - 3,491ALD + 1,751VK +
+ 1,263N -1,276 V/H эн + 24,076 ALD/ V + 4,031ALD/H эн Y2 = - 0,762 + 0,014? - 0,0030max + 0,0030нач + 0,061 f1 + 0,0160н1 + 0,384ALD -
- 0,307VK + 0,397N - 2,751V/H3H - 11,732ALD/V + 5,84 ALD/Hэн
Рисунок. Распределение скважин в осях канонических дискриминантных функций Figure. Well distribution in the canonical discriminant functions axes
Таблица 4. Процент верно сгруппированных скважин
Table 4. Correctly grouped wells percentage
Вид воздействия Группа скважин Вариант/Version
Effect Well group 1 2 3
1(К) 95 90 66
КСПЭО 2(К) 94 89 72
KSPEO 3(К) 90 90 62
4(К) 88 82 59
1(А) 100 100 80
Алдинол-20 2(А) 93 93 47
Aldinol-20 3(А) 100 100 80
4(А) 100 100 71
1(К) 90 90 40
КСПЭО 2(К) 83 83 50
KSPEO 3(К) 93 83 28
4(К) 82 82 47
1(А) 80 80 60
Алдинол-20 2(А) 73 73 13
Aldinol-20 3(А) 93 86 43
4(А) 80 75 50
ственное снижение наблюдается при совместном использовании выборок, причем при этом наблюдается в целом снижение эффективности разделения скважин, что связано с увеличением количества групп и исключением из анализа объемов модификаторов, которые, по-видимому, вносят свой вклад в определение успешности воздействий.
Использование контрольной выборки из 12-ти скважин, в которых было проведено 6 обработок с использованием кислотных составов на основе Ал-динола и 6 - КСПЭО, анализ попадания этих скважин в группы по факту и по расчетам, анализ ди-скриминантных функций и значений геолого-технологических параметров по этим скважинам, а также проведение многовариантных расчетов позволили получить интересные результаты, представленные в табл. 5.
Видно, что точность прогноза (из сравнения фактических результатов попадания скважин в
1 S? i ! Группа Group Возможность перевода в группу с большей успешностью Possibility to transfer to a group with greater success
SPS F läi ° oïn Œ QJ . I it 1 ? ■£ = g ёэ £ и -с ПЗ n io "пз ZD О ГО cD zr O fU a. Причины низкой эффективности Reasons for low efficiency Какие мероприятия необходимо было провести для повышения успешности воздействия Activities, required to enhance the success of the impact
1 (Алдинол-20) 1 (Aldinol-20) 3(А) 3(А) 1(А) Снижение добывных возможностей скважины по нефти Decrease in wellsr oil production capabilities Дополнительная перфорация+дополнительный объем закачки раствора соляной кислоты и алдинола Additional perforation + additional injection of hydrochloric acid solution and Aldinol volume
2 (Алдинол-20) 2 (Aldinol-20) 4(А) 2(А) 2(А) Неполное использование потенциала скважины Incomplete use of the well potential Использование более производительного насоса More productive pump usage
3 (Алдинол-20) 3 (Aldinol-20) 2(А) 2(А) 1(К) Неверно подобран вид воздействия Wrong type of impact Воздействие необходимо было провести раньше. На данном этапе необходимо было произвести КСПЭО Treatment had to be carried out earlier. At this stage, the treatment should have been carried out using KSPEO
4 (Алдинол-20) 4 (Aldinol-20) 4А) 4(А) 4(А) Значительная обводненность продукции Significant water cut of production Предварительно проведение изоляционных работ по снижению обводненности Prior insulation work to reduce water cut
5(Алдинол-20) 5 (Aldinol-20) 2(А) 2(А) 1(А) Закачаны излишние удельные объемы раствора Excessive specific volume of solution is injected Снижение удельных объемов закачки кислоты и алдинола Reduction of acid and Aldinol specific volumes injection
6 (Алдинол-20) 6 (Aldinol-20) 4(А) 4(А) 3(К) Высокая степень выработки запасов пласта. Неправильно выбран вид воздействия High extent of reservoirs recovery. Invalid impact type selected Воздействие необходимо было произвести раньше. На данном этапе необходимо было произвести КСПЭО Treatment had to be carried out earlier. At this stage, the treatment should have been carried out using KSPEO
7(КСПЭО) 7(KSPEO) 3(К) 3(К) 1(А) Неправильно выбран вид воздействия Invalid impact type selected Необходимо было произвести обработку с использованием Алдинола Treatment should have been carried out using Aldinol
8 (КСПЭО) 8(KSPEO) 2(К) 1(К) 1(К) Нарушение целостности цементного кольца Cement ring inconsistency Ликвидация заколонных перетоков Behind-the-casing flow elimination
9 (КСПЭО) 9(KSPEO) 4(К) 4(К) 2(К) Закачан недостаточный удельный объем раствора Insufficient specific volume of solution is injected Увеличение удельных объемов закачиваемого раствора Injected solution specific volumes increasing
10 (КСПЭО) 10(KSPEO) 2(К) 3(К) 1(А) Неправильно выбран вид воздействия Invalid impact type selected Необходимо было произвести обработку с использованием Алдинола Treatment should have been carried out using Aldinol
11 (КСПЭО) 11 (KSPEO) 3(К) 3(К) 3(К) Отсутствие моделей по другим видам воздействия Lack of models for other types of treatment Для условий использования обоих обработок дополнительный ресурс не найден No additional resource found for both treatments conditions
12 (КСПЭО) 12 (KSPEO) 1(К) 1(К) 1(К) - Нет необходимости повышения успешности There is no need to improve the success of treatment
Таблица 5. Результаты проведения воздействий и рекомендуемые мероприятия, которые необходимо было провести для повышения успешности
Table 5. Impact results and recommended activities to be carried out to improve impact success
группу и расчетных) составляет 75 %, что является довольно высоким показателем, хотя эта цифра в целом несколько ниже, чем представленные в табл. 4 значения процента верно сгруппированных скважин. Необходимо отметить, что если бы в скважине 2 был поставлен после проведения воздействия более производительный насос, а в скважине 8 была проведена ликвидация заколонных перетоков, то точность прогноза составила бы 91,7 %.
Использование информации, полученной на основе анализа значений дискриминантных функций и параметров, в них входящих (табл. 5), позволило выявить причины недостаточно высокой эффективности воздействий и определить, какие мероприятия необходимо было провести для повышения успешности воздействия (переход от 4-й к 1-й группе).
Заключение
Таким образом, полученные уравнения КДФ и представление групп скважин по видам обработок
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Муслимов Р.Х. Современные методы повышения нефтеизвле-чения: проектирование, оптимизация и оценка эффективности. - Казань: ФЭН, 2005. - 688 с.
2. Economides J.M., Nolte K.I. Reservoir stimulation. - West Sussex, England: John Wiley and Sons, 2000. - 856 p.
3. Expanding Applications for Viscoelastic Surfactants / S. Kefi, J. Lee, T.L. Pope, P. Sullivan, E. Nelson, A.N. Hernandez, T. Olsen, M. Parlar, B. Powers, A.R.A. Wilson, A. Twynam // Oilfield Review. - 2004. - V. 16. - № 4. - P. 10-23.
4. Prospects of Application of Multi-Functional Well Killing Fluids in Carbonate Reservoirs / Yu.V. Zeigman, V.Sh. Mukhametshin, A.R. Khafizov, S.B. Kharina // SOCAR Proceedings. - 2016. -№ 3. - P. 33-39.
5. Ибрагимов Н.Г., Мусабиров М.Х., Яртиев А.Ф. Опыт промышленной реализации импортозамещающих технологий интенсификации добычи нефти в ПАО «Татнефть» // Нефтяное хозяйство. - 2015. - № 8. - С. 86-89.
6. Шпуров И.В., Захаренко В.А., Фурсов А.Я. Дифференцированный анализ степени вовлечения и выработанности запасов юрских залежей в пределах Западно-Сибирской НГП // Недропользование XXI век. - 2015. - № 1 (51). - С. 12-19.
7. Хисамов Р.С., Орлов Г.А., Мусабиров М.Х. Концепция развития и рационального применения солянокислотных обработок скважин // Нефтяное хозяйство. - 2003. - № 4. - С. 43-45.
8. Ахметов Р.Т., Мухаметшин В.В., Андреев А.В. Интерпретация кривых капиллярного давления при смешанной смачиваемости // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2017. - № 4. - С. 40-43.
9. Якупов Р.Ф., Мухаметшин В.Ш. Вопросы эффективности разработки низкопродуктивных карбонатных коллекторов на примере Турнейского яруса Туймазинского месторождения // Нефтяное хозяйство. - 2013. - № 12. - С. 106-110.
10. Improved Oil Recovery from Carbonate Reservoirs by Chemical Stimulation / X. Xie, W.W. Weiss, Z.J. Tong, N.R. Morrow // SPE Journal. - 2005. - V. 10. - № 3. - P. 276-285.
11. Multi-Scale Evaluation of Nanoparticle-Stabilized CO2-in-Water Foams: from the Benchtop to the Field / A. Worthen, A. Taghavy, A. Aroonsri, I. Kim, K. Johnston, C. Huh, S. Bryant, D. DiCarlo // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. - Houston, Texas, USA, 2015. - P. 1-13.
в осях этих функций позволили выделить области, использование которых устраняет целый ряд неопределенностей при решении задач, направленных на повышение эффективности диагностирования и воздействия на ПЗП.
Результаты позволяют в условиях аналогичных объектов:
• по значениям геолого-технологических параметров устанавливать, к какой группе (по успешности) относится скважина;
• устранить влияние «псевдоэффекта» при оценке результатов воздействия и путем изменения технологических параметров воздействия переводить скважины из зон «псевдоэффекта» в зоны с однозначно положительным эффектом;
• оперативно принимать управляющее решение и использовать опыт обработок той группы, к которой относится конкретная скважина;
• проводить адаптацию технологии воздействия к конкретным геологическим условиям и адресное воздействие на ПЗП с учетом фактора времени (стадийности разработки).
12. Экспериментальное исследование вязкостных свойств эмульсионных систем с содержанием наночастиц SiO2 / Ю.В. Зейг-ман, В.Ш. Мухаметшин, В.В. Сергеев, Ф.С. Кинзябаев // На-нотехнологии в строительстве. - 2017. - Т. 9. - № 2. -С. 16-38. DOI: dx.doi.org/10.15828/2075-8545-2017-9-2-16-38 (дата обращения: 08.05.2017).
13. Anderson V.J., Pearson J.R.A., Boek E.S. The rheology of wormlike micellar fluids // Rheology Reviews. - 2006. - P. 217-253.
14. Andreev A.V., Mukhametshin V.Sh., Kotenev Yu.A. Deposit Productivity Forecast in Carbonate Reservoirs with Hard to Recover Reserves // SOCAR Proceedings. - 2016. - № 3. - P. 40-45.
15. Ограничение водопритока в горизонтальных скважинах на месторождениях с трудноизвлекаемыми запасами нефти / Р.Р. Кадыров, Р.Х. Низаев, А.Ф. Яртиев, В.В. Мухаметшин // Нефтяное хозяйство. - 2017. - № 5. - С. 44-47.
16. Zakaria A.S., Nasr-El-Din H.A. A Novel Polymer-Assisted Emul-sified-Acid System Improves the Efficiency of Carbonate Matrix Acidizing // SPE Journal. - 2016. - V. 21. - № 3. - P. 47-70.
17. The Usage of Principles of System Geological-Technological Forecasting in the Justification of the Recovery Methods / V.V. Mukhametshin, V.E. Andreev, G.S. Dubinsky, Sh.Kh. Sultanov, R.T. Akhmetov // SOCAR Proceedings. - 2016. - № 3. - P. 46-51.
18. Особенности выбора составов жидкостей глушения скважин в осложненных условиях эксплуатации скважин / Ю.В. Зейг-ман, В.Ш. Мухаметшин, А.Р. Хафизов, С.Б. Харина, Е.М. Абуталипова, А.Н. Авренюк // Нефтяное хозяйство. - 2017. -№ 1. - С. 66-69.
19. Lin Z., Eads C.D. Polymer-induced structural transitions in oleate solutions: microscopy, rheology, and nuclear magnetic resonance studies // Langmuir. - 1997. - V. 13. - P. 2647-2654.
20. К вопросу выбора технологии кислотного воздействия для интенсификации добычи нефти / Ю.В. Зейгман, А.В. Лысенков, В.В. Мухаметшин, Ш.Х. Султанов, Ю.А. Котенев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. -2017. - № 6. - С. 44-50.
21. Интенсификация добычи нефти в осложненных условиях / А.Ш. Газизов, А.А. Газизов, М.М. Кабиров, Р.Г. Ханнанов. -Казань: Центр инновационных технологий, 2008. - 303 с.
22. Земцов Ю.В. Развитие и совершенствование ремонтно-изоля-ционных работ на месторождениях Западной Сибири. - СПб.: Недра, 2014. - 319 с.
23. Снижение рисков принятия низкоэффективных управляющих решений при использовании кислотных составов, предотвращающих эмульсиообразование / В.В. Мухаметшин, В.Е. Андреев, Ю.В. Зейгман, Ю.А. Котенев, Ш.Х. Султанов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2017. - №5. - С. 36-42.
24. Глущенко В.Н., Силин М.А. Нефтепромысловая химия в 5 т. Т. 4. Кислотная обработка скважин. - М.: Интерконтакт наука, 2010. - 704 с.
25. Improved Oil Recovery by Nanofluids Flooding: an Experimental Study / O. Torsater, B. Engeset, L. Hendraningrat, S. Suwarno // SPE Kuwait International Petroleum Conference and Exhibition. -Kuwait, 2012. - P. 1-9.
26. Дементьев Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии. - М.: Недра, 1983. - 189 с.
27. Shokrlu Y.H., Babadagli T. Transportation and Interaction of Nano and Micro Size Metal Particles Injected to Improve Thermal Recovery of Heavy-Oil // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. - Denver, Colorado, USA, 2011. - P. 1-12.
28. Хайрединов Н.Ш., Попов А.М., Мухаметшин В.Ш. Повышение эффективности заводнения низкопродуктивных залежей нефти в карбонатных коллекторах // Нефтяное хозяйство. -1992. - №9. - С. 18-20.
29. Мухаметшин В.В. О необходимости и создании единого комплексного метода геолого-промыслового анализа и обобщения эффективности воздействия на призабойную зону пласта // Нефтяное хозяйство. - 2017. - № 4. - С. 80-84.
Поступила 22.05.2017 г.
Информация об авторах
Мухаметшин В.В., кандидат технических наук, доцент кафедры разработки и эксплуатации нефтяных и газонефтяных месторождений Уфимского государственного нефтяного технического университета.
UDC 622.276.63
ELIMINATING UNCERTAINTIES IN SOLVING BOTTOM HOLE ZONE STIMULATION TASKS
Vyacheslav V. Mukhametshin,
Ufa State Petroleum Technological University, 1, Kosmonavtov Street, Ufa, 450062, Russia.
Relevance. Bottomhole formation zone treatment experience analysis shows that oil production stimulation operations success on average amounts to 50 %. Alongside with this, there are moments that do not allow interpreting unequivocally success and effectiveness due to the application of different evaluation criteria. These criteria often contradict each other and create uncertainty in the results interpretation, as a consequence, make it difficult to solve the problem of increasing the effectiveness of bottomhole zone impact. The aim of the research is to eliminate various kinds of uncertainties in the wells and technologies justification and selection, taking into account the geological and technological features of the development zones.
Methods. Based on the canonical discriminant analysis, the experience of various types of oil production stimulation on hard-to-reco-ver terrigenous reservoirs was studied.
Results. The authors obtained the apparatus based on the use of canonical discriminant functions equations, the wells groups representation by the treatment types in the axes of these functions, and their confinement areas identification, allowing eliminating a number of uncertainties in solving the tasks of increasing the efficiency of diagnosis and impact on bottomhole zone. Conclusions. The results allow in the analyzed and similar zones conditions:
• according to the geological and technological parameters determining the belonging of the well to a certain group;
• to eliminate the «pseudo-effect» influence when estimating the results of impact; to transfer the wells from the «pseudo-effect» zones to the uniquely positive effect zones changing the technological impact parameters;
• to make a management decision promptly and use the experience in treating the group to which the particular well belongs;
• to adapt the impact technology to specific geological conditions and address the bottomhole zone impact, taking into account the time factor (development stages).
Key words:
«Pseudoeffect», time factor, bottom hole zone treatment, technology adoption, targeted stimulation.
REFERENCES
1. Muslimov R.Kh. Sovremennye metody povysheniya nefteizvleche-niya: proektirovanie, optimizatsiya i otsenka effektivnosti [Modern methods of oil recovery increasing: design, optimization and performance evaluation]. Kazan, FEN Publ., 2005. 688 p.
2. Economides J.M., Nolte K.I. Reservoir stimulation. West Sussex, England, John Wiley and Sons, 2002. 856 p.
3. Kefi S., Lee J., Pope T.L., Sullivan P., Nelson E., Hernandez A.N., Olsen T., Parlar M., Powers B., Wilson A.R.A., Twynam A. Expanding Applications for Viscoelastic Surfactants. Oilfield Review, 2004, vol. 16, no. 4, pp. 10-23.
4. Zeigman Yu.V., Mukhametshin V.Sh., Khafizov A.R., Kharina S.B. Prospects of Application of Multi-Functional Well Killing Fluids in Carbonate Reservoirs. SOCAR Proceedings, 2016, no. 3, pp. 33-39.
5. Ibragimov N.G., Musabirov M.Kh., Yartiev A.F. «Tatneft» experience in commercialization of import-substituting well stimulation technologies. Neftyanoe khozyaystvo, 2015, no. 8, pp. 86-89. In Rus.
6. Shpurov I.V., Zakharenko V.A., Fursov A.Ya. Differentiated analysis of the degree of involvement and depletion of stocks of Jurassic deposits in the Western Siberian oil-and-gas province. Nedropolzovanie XXI vek, 2015, no. 1 (51), pp. 12-19. In Rus.
7. Khisamov R.S., Orlov G.A., Musabirov M.Kh. Concept of development and rational utilization of hydrochloride acid wells treatment. Neftyanoe khozyaystvo, 2003, no. 4, pp. 43-45. In Rus.
8. Akhmetov R.T., Mukhametshin V.V., Andreev A.V. Interpretat-siya krivykh kapillyarnogo davleniya pri smeshannoy smachivae-mosti [Interpretation of capillary pressure curves in case of mi-xed-wettability]. Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2017, no. 4, pp. 40-43.
9. Yakupov R.F., Mukhametshin V.Sh. Issues of efficiency of low-productivity carbonate reservoir development on the example of
Turnaisian stage of Tuymazinskoye field. Neftyanoe khozyaystvo, 2013, no. 12, pp. 106-110. In Rus.
10. Xie X., Weiss W.W., Tong Z.J., Morrow N.R. Improved Oil Recovery from Carbonate Reservoirs by Chemical Stimulation. SPE Journal, 2005, vol. 10, no. 3, pp. 276-285.
11. Worthen A., Taghavy A., Aroonsri A., Kim I., Johnston K., Huh C., Bryant S., DiCarlo D. Multi-Scale Evaluation of Nano-particle-Stabilized CO2-in-Water Foams: From the Benchtop to the Field. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Houston, Texas, USA, 2015. pp. 1-13.
12. Zeigman Yu.V., Mukhametshin V.Sh., Sergeev V.V., Kinzya-baev F.S. Experimental study of viscosity properties of emulsion system with SiO2 nanoparticles. Nanotechnologies in Construction, 2017, vol. 9, no. 2, pp. 16-38. DOI: dx.doi.org/10.15828/ 2075-8545-2017-9-2-16-38 (accessed 08 May 2017).
13. Anderson V.J., Pearson J.R.A., Boek E.S. The rheology of wormlike micellar fluids. Rheology Reviews, 2006, pp. 217-253.
14. Andreev A.V., Mukhametshin V.Sh., Kotenev Yu.A. Deposit Productivity Forecast in Carbonate Reservoirs with Hard to Recover Reserves. SOCAR Proceedings, 2016, no. 3, pp. 40-45.
15. Kadyrov R.R., Nizaev R.Kh., Yartiev A.F., Mukhametshin V.V. Novel water shut-off technique for horizontal wells at fields with hard-to-recover oil reserves. Neftyanoe khozyaystvo, 2017, no. 5, pp. 44-47. In Rus.
16. Zakaria A.S., Nasr-El-Din H.A. A Novel Polymer-Assisted Emul-sified-Acid System Improves the Efficiency of Carbonate Matrix Acidizing. SPE Journal, 2016, vol. 21, no. 3, pp. 47-70.
17. Mukhametshin V.V., Andreev V.E., Dubinsky G.S., Sultanov Sh.Kh., Akhmetov R.T. The Usage of Principles of System Geological-Technological Forecasting in the Justification of the Recovery Methods. SOCAR Proceedings, 2016, no. 3, pp. 46-51.
18. Zeigman Yu.V., Mukhametshin V.Sh., Khafizov A.R., Kharina S.B., Abutalipova E.M., Avrenyuk A.N. Peculiarities of selec-
ting well-killing fluids composition for difficult conditions. Nef-tyanoe khozyaystvo, 2017, no. 1, pp. 66-69. In Rus.
19. Lin Z., Eads C.D. Polymer-induced structural transitions in oleate solutions: microscopy, rheology, and nuclear magnetic resonance studies. Langmuir, 1997, vol. 13, pp. 2647-2654.
20. Zeigman Yu.V., Lysenkov A.V., Mukhametshin V.V., Sultanov Sh.Kh., Kotenev Yu.A. K voprosu vybora tekhnologii kislotnogo vozdeystviya dlya intensifikatsii dobychi nefti [To the issue of selecting the technique of acidizing for enhancing oil production]. Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mesto-rozhdeniy, 2017, no. 6, pp. 44-50.
21. Gazizov A.Sh., Gazizov A.A., Kabirov M.M., Khannanov R.G. In-tensifikatsiya dobychi nefti v oslozhnennykh usloviyakh [Oil production in complicated conditions intensification]. Kazan, Tsentr innovacionnykh tekhnologiy Publ., 2008. 303 p.
22. Zemtsov Yu.V. Razvitie i sovershenstvovanie remontno-izolyatsi-onnykh rabot na mestorozhdeniyakh Zapadnoy Sibiri [Development and improvement of repair and insulation works in the Western Siberia fields]. Saint-Petersburg, Nedra Publ., 2014. 319 p.
23. Mukhametshin V.V., Andreev V.E., Zeigman Yu.V., Kotenev Yu.A., Sultanov Sh.Kh. Snizhenie riskov prinyatiya nizkoef-fektivnykh upravlyayushchikh resheniy pri ispolzovanii kislot-nykh sostavov, predotvrashchayushchikh emulsioobrazovanie [Reducing risks of low-efficiency decisions during acidization for emulsifying prevention]. Geologiya, geofizika i razrabotka nefty-anykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2017, no. 5, pp. 36-42.
24. Glushchhenko V.N., Silin M.A. Neftepromyslovaya khimiya v 5t. T. 4. Kislotnaya obrabotka skvazhin [Oilfield chemistry in 5 vol. Vol. 4. Acid treatment of wells]. Moscow, Interkontakt nauka Publ., 2010. 704 p.
25. Torsater O., Engeset B., Hendraningrat L., Suwarno S. Improved Oil Recovery by Nanofluids Flooding: An Experimental Study. SPE Kuwait International Petroleum Conference and Exhibition. Kuwait, 2012. pp. 1-9.
26. Dementev L.F. Matematicheskie metody i EVM v neftegazovoy ge-ologii [Mathematical methods and computers in petroleum geology]. Moscow, Nedra Publ., 1983. 189 p.
27. Shokrlu Y.H., Babadagli T. Transportation and Interaction of Nano and Micro Size Metal Particles Injected to Improve Thermal Recovery of Heavy-Oil. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Denver, Colorado, USA, 2011. pp. 1-12.
28. Khayredinov N.Sh., Popov A.M., Mukhametshin V.Sh. Povyshe-nie effektivnosti zavodneniya nizkoproduktivnykh zalezhey nefti v karbonatnykh kollektorakh [Improving the efficiency of wa-terflooding low-yielding deposits in carbonate reservoirs]. Nefty-anoe khozyaystvo, 1992, no. 9, pp. 18-20.
29. Mukhametshin V.V. On the need for developing a unified comprehensive method of geological and field analysis and integration of data on effective influence on the bottom-hole formation zone. Neftyanoe khozyaystvo, 2017, no. 4, pp. 80-84. In Rus.
Received: 22 May 2017.
Information about the authors
Vyacheslav V. Mukhametshin, Cand. Sc., associate professor, Ufa State Petroleum Technological University.
