Влияние обводнения продуктивного интервала на распределение термограммы по стволу добывающей скважины

Закиров Марат Финатович; Валиуллин Рим Абдуллович; Рамазанов Айрат Шайхуллинович

закиров М.Ф., валиуллин P.A., Рамазанов А.Ш. /ят^тятятятятш^т^тт'

8. Maslennikov V.I., Derkach A.A. Influence of technological modes of wiring on the quality of the formed wellbore // Karotazhnik. 2007. No. 3 (156). pp. 8-21.

9. Report on research work under contract No. 29 / 06-1 dated 03.05.06 UDC550.832: [622.248: 553.98 (54-38)] in Orenburggeofizika LLC, Orenburg. "Analysis of logging materials for assessing the open hole and the technical condition of casing strings in the interval of saline deposits in deep exploration wells, developing proposals for technological recommendations for drilling and casing wells";

10. RD 153-39.0-069-01. Technical instruction for conducting geological and technological studies of oil and gas wells. M.: GERS, 2001.

11. RD 153-39.0-072-01. Technical instructions

соискатель

ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки

и технологий»,

г. Уфа, Российская Федерация

Тел.+7 903 366 29 95

ORCID ID: 0009-0005-9433-3299

Эл. почта: rosgeo2011@yandex.ru

for conducting geophysical surveys and work with cable devices in oil and gas wells. M.: GERS, 2002.

12. STO Gazprom 2-3.2-299-2009 "Construction of wells in chemogenic deposits" 2009. 19 p.

13. Derkach A. A. Integrated geophysical studies of borehole conditions of the flow of salts in the Kungur deposits in the south of the Orenburg region// Bulletin of the Academy of Sciences of the Republic of Bashkortostan. 2021. Volume 40. No. 3 (103). pp. 34-43.

14. Popov Y., Spasennykh M., Shakirov A., Chekhonin E., Romushkevich R., Savelev E., Gabova A., Zagranovskaya D., Valiullin R., Yuarullin R., Golovanova I., Salmanova R. Advanced determination of heat flow density on an example of a west Russian oil field. Geosciences (Switzerland). 2021. T. 11. № 8.

applicant

FGBOU VO "Ufa University of Science and

Technology",

Ufa, Russian Federation

tel. +7 903 366 29 95

ORCID ID: 0009-0005-9433-3299

E-mail: rosgeo2011@yandex.ru

*Для цитирования:

Закиров М.Ф., Валиуллин P.A., Рамазанов А.Ш. Влияние обводнения продуктивного интервала на распределение термограммы по стволу добывающей скважины // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2023. №2. С. 24-33. DOI 10.24412/1728-5283 2023 2 24 33

УДК 536+550.3 йО! 10.24412/1728-5283_2023_2_24_33

ВЛИЯНИЕ ОБВОДНЕНИЯ ПРОДУКТИВНОГО ИНТЕРВАЛА НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕРМОГРАММЫ ПО СТВОЛУ ДОБЫВАЮЩЕЙ

СКВАЖИНЫ*

ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий» Уфа, Российская Федерация

Многочисленный анализ промысловых геофизических результатов позволяет установить влияние термодинамических эффектов на распределение теплового поля в стволе скважины. Вынужденное использование методов увеличения нефтеотдачи может привести к нежелательному увеличению обводненности продукции скважины. Контроль разработки месторождений ставит перед термометрическими исследованиями новые задачи - получение количественных параметров для оценки степени разработки месторождений. В данной работе производится оценка влияния изменения свойств притекающих флюидов на распределение температуры при квазистационарном режиме добывающей скважины. Цель исследования - установить характерные зависимости на термограммах для определения работающих интервалов. В качестве прикладной задачи были определены различные причины (действия термодинамических эффектов), приводящие к формированию одинаковых по профилю

ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ /

' 2023, том 47, № 2(110) IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII

и абсолютным значениям температуры в интервалах выше работающих пластов. Показано, что при увеличении обводнения работающего интервала происходит существенное изменение профиля термограммы. Использование расхода и обводнения продукции скважины позволяет повысить информативность интерпретации термограмм для длительно работающей скважины при геофизических исследованиях. В качестве результатов математического моделирования было установлено, что по профилю термограммы выше кровли работающих интервалов возможно определение количественных параметров - общий дебит притока и средняя обводненность продукции добывающей скважины. Параметрическое исследование позволило найти диапазон возможных изменений продуктивности работающих интервалов и дать не только качественную интерпретации на основании промысловых исследований скважин, но и дополнить выводы количественными выводами. Также полученные количественные характеристики позволяют спрогнозировать преимущественное влияние термогидродинамических процессов (конвективного теплообмена и калориметрического смешивания) на тепловое поле системы "скважина - пласт". Практически значимыми результатами данного исследования являются способы получения количественных оценок работы скважины (дебита и обводнения). На-

INFLUENCE OF FLOODING OF THE PRODUCTIVE INTERVAL ON THE DISTRIBUTION OF THE THERMOGRAM ALONG THE WELLBORE

OF THE PRODUCTION WELL

Numerous analysis of field geophysical results makes it possible to establish the influence of thermodynamic effects on the distribution of the thermal field in the wellbore. The forced use of enhanced oil recovery methods can lead to an undesirable increase in the water cut of the well production. Thus, the control of field development poses new tasks for thermometric studies - obtaining quantitative parameters for assessing the degree of field development. In this paper, we evaluate the effect of changes in the properties of inflowing fluids on the temperature distribution in a quasi-stationary mode of a production well. The purpose of the study is to establish characteristic dependencies on thermograms to determine the working intervals. As an applied problem, various causes (the action of thermodynamic effects) were identified, leading to the formation of temperatures identical in profile and absolute values in the intervals above the working layers. It is shown that with an increase in the watering of the operating interval, a significant change in the profile of the thermogram occurs. The use of flow rate and watering of the well production makes it possible to increase the information content of the interpretation of thermograms for a long-term well in geophysical surveys. As the results of mathematical modeling, it was found that the profile of the thermogram above the roof of the operating intervals can be used to determine quantitative parameters - the total flow rate of the inflow and the average water cut of the production well. The parametric study made it possible to find the range of possible changes in the productivity of working intervals and give not only a qualitative interpretation based on field studies of wells, but also supplement the conclusions with quantitative conclusions. Also, the obtained quantitative characteristics make it possible to predict the predominant influence of thermohydrodynamic processes (convective heat transfer and calorimetric mixing) on the thermal field of the well-formation system. Practically significant results of this study are methods for obtaining quantitative estimates of well performance (rate and

Ключевые слова: скважина, термограмма, эффект обводнения, калориметрическое смешивание, конвективный теплообмен

личие таких алгоритмов необходимо при создании программ - симуляторов добывающей скважины для многопластовой системы.

FGBOU VO "Ufa University of Science and Technology", Ufa, Russian Federation

Key words: well, thermogramm, the effect of watering, calorimetric mixing, convective heat exchange

water cut). The presence of such algorithms is necessary when creating programs -production well simulators for a multilayer system.

ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ/ __

' 2023, том 47, № 2(110) llllllllllllllllllllllllllllllll Шй

Введение. При определенных условиях разработки нефтяных пластов (водонапорный режим, присутствие пластовой воды и т.д.) в нефтяной добывающей скважине создаются условия обводнения продукции. Это является отрицательным фактором результативности работы скважины, поэтому возникает необходимость прогнозирования эффекта увеличения доли воды в общем дебите скважины по результатам промысловых исследований. Предпосылками для этого является различие теплофизических характеристик (нефти и воды), что отражается в первую очередь на изменении теплового поля [1]. В таком случае термометрические исследования из-за совместного действия термодинамических эффектов на различных режимах работы скважины [2, 3] позволят проанализировать влияние обводнения продукции скважины. Поэтому для промысловых исследований необходимо разработать методы обработки термограмм с целью прогноза продуктивности и состава притекающих флюидов в системе "скважина - пласт". Другой важной задачей при обработке промысловых данных является определение таких коли -чественных параметров, как расход (дебит) работающего интервала [4], положение по стволу скважины и состав притекающего флюида [5, 6]. Так, например, авторами предлагается использовать измерение температуры оптико-волоконным кабелем для мониторинга месторождения и выработки коллектора [7, 8]. Учитывая массовость термометрических промысловых исследований, возникает необходимость в разработке инструментов (симуляторов) для моделирования и сопровождения результатов регистрации скважин-ной термометрии [6, 9, 10]. Одна из сложностей при использовании температурных симуляторов связана с влиянием многочисленных теплофизических параметров [11, 12, 13]. Поскольку проявление различных термодинамических эффектов может привести к формированию "эквивалентных" по форме и значению термограмм на различных участках ствола скважины, возникает необходимость в установлении границ применимости созданных симуляторов [5, 6] по оценке влияния термогидродинамических процессов в тот или иной момент его возникновения и положения по стволу скважины. Данная работа посвящена исследованию влияния обводнения продукции скважины на распределение температуры по стволу добывающей скважины.

Постановка задачи. Для описания квазистационарного распределения температуры в стволе скважины используются аналитические зависимости [1, 2]. Рассмотрим способ расчета температуры при калориметрическом смешивании [1]. Пусть из пласта притекает флюид с температурой (^+ДТ). Тогда температура флюида в интервале калориметрического смешивания определяется:

2 /

Т(г) = Тх - у (( + АТ) - ^ Г А + у г (1)

где Г - геотермический градиент; у = д2сг/С ; = Q2|^ - удельный дебит притока; с1 = С1 р1 , с2 = С2 р2 - объемная теплоемкость флюида потока из пласта 1 и 2; Т - температура флюида, притекающего пласта 1; (Т + ДТ) - температура флюида притекающего из пласта 2; 0 - дебит, объемный расход жидкости; Т - невозмущенная температура пород; ъ - вертикальная координата.

Для расчета распределения температуры на участке движения флюида по стволу скважины можно использовать формулы [1, 15], описывающие конвективный теплообмен. Здесь изменение температуры обуславливается конвективным теплообменом между жидкостью в стволе скважины и породами. Температура в восходящем потоке жидкости отличается от температуры горных пород и, поскольку скважина не теплоизолированная, возникает тепловой поток от скважины в горные породы. Уравнение, описывающее квазистационарный случай теплообмена имеет вид [5]:

В-= Т - Т,

йх * '

В =

к

(2)

где И — коэффициент теплообмена на единицу длины трубы, по которой течет жидкость. Решение этого уравнения для любого участка 2 > 0 зоны конвективного теплообмена при условии

Т(0) = т, тё = Т0 - Г2

имеет вид:

Т(2) = Т0 - Гг + ВГ(1 - е-2'в ) + (Т1 - Т0) ■ е-2'в (3)

Как видно, зависимость от дебита в уравнении (3) и в формуле для распределения температуры только через комплексный параметр В, через коэффициент затухания температурного сигнала. То есть характер изменения температуры

с глубиной (градиент температуры) зависит от дебита, от скорости движения жидкости и условий теплообмена.

Теплообменные коэффициенты (В и связанный с ним коэффициент теплопередачи) имеют сложное и нелинейное распределение в зависи-

Н =

мости от расхода [12]. Эти коэффициенты прежде всего связаны с теплофизическими параметрами самих флюидов, режимом течения и условиями теплообмена. Для коэффициента теплообмена используем формулу, предложенную Hasan [14, 15]:

2п

9 Ir

^ ^ i col out .

ч--ln—=--1--

1

Л NU Л

col

r

col in

Л

ln

r

col _ out

Л

- Td (t )

'rock

(4)

где TD (t) = ln[<

e -0-2т +

(l.5 - 0.3719 e-T)

t : г — arock t/rw ;

Ни - число Нуссельта; Яе - число Рейноль-дца; Рг - число Прандтля; с — удельная теплоемкость жидкости, Дж/(кгК); сгоск — удельная теплоемкость пород, Дж/(кг К); Q — дебит, объемный расход жидкости, м3/с; г0 — внутренний радиус канала, м; гсо11п — внутренний радиус обсадной колонны, м; гсо1 — внешний радиус обсадной колонны, м; — радиус скважины (по долоту), - температура, К; Тв — невозмущенная температура пород, К; Тс(т) — безразмерная функция, учитывающая изменение температуры в породах вокруг скважины; 1 — время работы скважины, с; 2 — вертикальная координата, м;

а

rock

температуропроводность горных пород, м2/с; — коэффициент Джоуля-Томсона; X — теплопроводность жидкости, Bt/(m K); Xcol— теплопроводность обсадной колонны, Вт/(м К); Чет — теплопроводность цемента, Вт/(м К); \ock—теплопроводность горных пород, Вт/(м К); ц — динамическая вязкость жидкости, Па с; р — плотность жидкости, кг/м3; prock — плотность горных пород, кг/м3; т — безразмерное время работы скважины. Индексы: col — обсадная колонна; cem — цемент; in — внутренний; o — нефть; out — внешний; w — вода.

Рисунок 1 Влияние калориметрического смешивания где: "аЬ" - одиночный интервал Q1=1м3/cyт;

"ас" - приток из второго интервала Q2=5м3/cyт)

г

w

Результаты моделирования. Пусть в первом случае (рисунок 1) выделен один работающий интервал и притекает флюид с дебитом Q1=1м3/cyт с р =944 кг/м3 и С1=3612 Дж/(кгК).

Аномалия температуры, созданная за счет эффект Джоуля-Томсона будет составлять ДТ=0.64 0С. Пусть в кровельной части нижнего работающего пласта включается в работу еще один интервал с дебитом Q2=5 м3/сут с р=1000 кг/м3 и С=4200 Дж/(кг К). Аномалия температуры, созданная за счет эффекта Джоуля-Томсона будет составлять ДТ=0.56 0С. Поскольку свойства и температуры притекающих флюидов имеют различные значения, возникает эффект калориметрического смешивания с кровли нижнего интервала. Таким образом напротив работающих интервалов формируются тепловые аномалии, которые и являются интерпретационными признаками при обработке промысловых термограмм.

Проведем сравнение модельных ситуаций. При притоке из одного нижнего пласта, начиная с кровли пласта распределение термограммы будет определяться конвективным теплообменом восходящего потока (кривая "аЬ"). В случае работы верхнего 2 интервала сначала происходит калориметрическое смешивание, а уже затем конвективный теплообмен результирующего восходящего

потока. Работающий интервал будет выделяться изменением формы кривой (монотонность, градиент и величина) за счет проявления аномалии калориметрического смешивания.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рассмотрим следующую модельную ситуацию. Пусть имеются два пласта с различной продукцией, удаленные друг от друга на 10 м по глубине (рисунок 2). Температура окружающих пород Тг формируется согласно геотермическому распределению с наклоном Г=0.02К/м. Для создания квазистационарного притока создадим депрессию на пласт в ДР=30 атм. Тогда аномалия температуры, созданная за счет эффект Джоуля-Томсона для флюидов будет следующая: 1) воды - ДТ =0.6С; 2) нефти - ДТ=1.2С. При этом для воды примем рж = 1000 кг/м3 и теплоемкость С=4200 Дж/кг К; для нефти плотность ро = 800 кг/м3 и теплоемкость С=2100 Дж/кг К. Пусть величина дебита притока с нижнего интервала составляет Q1=1 м3/сут, а дебит верхнего составляет Q2=9м3/cyт.

Как видно из рисунка 1 вид термограмма ниже подошвы верхнего интервала зависит от действия термодинамических эффектов (конвективного теплообмена, эффекта Джоуля-Томсона и т.д.) и продуктивности нижнего интервала.

Рисунок 2 Геометрия задачи и модельная термограмма

Распределение температуры выше подошвы верхнего интервала будет зависеть от калориметрического эффекта, конвективного теплообмена, которые в свою очередь зависят от продукции и производительности работающего пласта. Т.к. продукция каждого из работающих интервалов будет зависеть от соотношения содержания воды и нефти. Поэтому введем параметр обводненности (доля воды) каждого интервала, а для всей скважины -обводненность всей продукции скважины. Влияние обводненности на теплофи-зические параметры притекающего флюида (для нижнего интервала) можно описать следующим образом на примере плотности:

р = р Ж + р о (1 - ^)

где рж, ро, - плотность воды, нефти и обводненность интервала 1.

Аналогично можно ввести и другие свойства и для верхнего интервала. При смешивании потоков соответственно будут учитываться доля работы (дебиты притоков) с каждого интервала. Исследуем влияние обводненности на распределение температуры по стволу скважины и составим следующие модельные ситуации:

Рисунок 3 Обводненности интервалов (серый - нижний пласт; оранжевый - верхний пласт; синий - общая обводненность скв.), буквенная нумерация приведена в таблице 1

ТАБЛИЦА 1 - Модельные ситуации

Обводнение Обводнение Общее Комментарий:

№ % % обводнение, %

а 100 100 100 Приток воды

Ь 0 0 0 Приток нефти

с 50 50 50 50% обводнение

ё 0 100 90 Обводнение

е 0 55 50 50% обводнение

Как видно из рисунка 3, при одинаковых обводнениях верхнего и нижнего интервалов общее обводнение скважины соответствует среднему значению (случаи "а, Ь"). Случай "ё", несмотря

на различие обводнений интервалов, предсказывает практически полное обводнение скважины (90%). Случаи "с, е", несмотря на различие об-водненностей верхнего интервала по суммарной

ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ/ __

' 2023, том 47, № 2(110)11111111111111111111111111111111Е9

величине, показывает одинаковую общую обво-денненность скважины равную 50%.

Если рассматриваются только геофизические методы, например, выше работающих интервалов (скважин с электро-центробежным насосом, когда допуск для исследований ниже насоса технологически невозможен) такая эквивалентность суммарной обводненности при различных

составах притекаемой жидкости может привести к ошибочной интерпретации. Для дифференцирования таких "одинаковых" поведений необходимо привлечение дополнительных методов (например, термометрии) и вовлечение в анализ большего интервала глубин. Рассмотрим влияние обводнения на распределение температуры по стволу скважины (рисунок 4).

Рисунок 4 Влияние обводнения скважины (а-100% обводнение; Ь - 0%; с,е - 50%; а - 90%)

Как видно из рисунка 4, в крайних случаях (а - приток с двух интервалов только воды - обводнение 100% и Ь -приток только нефти - обводнение 0%) в интервалах "1-2", "3-4" формируются устойчивые термоаномалии с возможностью выделения по форме и значениям работающие участки пластов.

Если оба интервала работают с обводнением 50%, тогда как можно увидеть на кривой "с" в интервале "3-4" формируется положительная аномалия калориметрического смешивания, также как и в случаях "а, Ь".

Если увеличить обводнение интервала 2 до 100%, а при этом с нижнего интервала все еще будет поступать нефть (случай "а"), общее об-

воднение продукции скважины, согласно рисунку 3, будет достигать 90%. Однако в этом случае в интервале "3-4" на кривой "а" видно формирование отрицательной аномалии калориметрического смешивания по сравнению со случаями "а, с". Также можно заметить, что по мере подъема к устью от кровли верхнего интервала перфорации (участок "4-5") термограммы "а, а" имеют близкие показания (одинаковый наклон и близкие абсолютные значения температуры). Однако обводнение нижнего интервала в случае "а" составляет 100%, а в случае "а" - 0 %. Для однозначной интерпретации таких диаметрально противоположных ситуаций необходим анализ термограмм в интервалах ниже кровли верхнего

ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ /

' 2023, том 47, № 2(110) 111111111111111111111111111111111

работающего интервала (участки "3-4", "1-2") и дополнительных геофизических методов.

В случае "е" общая обводненность скважины составляет 50% (рис.3). Такой случай возможен, когда обводнение нижнего составляет 0%, а у верхнего обводнение 55%. Как можно заметить по суммарному обводнению, это также соответствует случаю "с", когда оба интервала работают с одинаковой обводненностью 50%. Поэтому и на термограммах "с, е" на участке "4-5" кривые совпадают (одинаковые наклон и абсолютные значения). Для того, чтобы различить эти два случая, рассмотрим термограммы в интервале "3-4". Как видно из рисунка 4, из-за работы верхнего пласта мы видим различное поведение термограмм:

"с" - положительная; "е" - отрицательная аномалия калориметрического смешивания. Это может служить некоторым рубежным контролем при интерпретации таких "эквивалентных" термограмм.

Заключение. Различная комбинация об-водненностей работающих интервалов может приводить к формированию "эквивалентности" поведения термограмм выше работающих интервалов. Для однозначной интерпретации таких ситуаций необходимо привлечение к анализу участков активного влияния калориметрического смешивания, а также совместная обработка дополнительных геофизических методов (методов состава и расходометрии).

Благодарности. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда по теме: "Разработка инновационной технологии на основе метода активной термометрии для решения задач экологии пресноводных горизонтов», соглашение № 23-17-20017- от 20 апреля 2023 г.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Валиуллин P.A., Вахитова Г.Р, Назаров В.Ф., Рамазанов А.Ш., Федотов В.Я., Яруллин PK. Термогидродинамические исследования пластов и скважин нефтяных месторождений. Учебное пособие. Уфа: РИЦ БашГУ, 2015. 250 с.

2. Рамазанов А.Ш. Теоретические основы скважинной термометрии: учебное пособие. Уфа: РИЦ БашГУ, 2017. 114 с.

3. БуяновА. В., Дементьева М. А., Ипатов А. И. и др. Концепция интерпретационного подхода к нестационарной термометрии добывающих газонефтяных и газовых скважин со сложным закан-чиванием // Научный журнал Российского газового общества. 2022. № 2(34). С. 6-13. DOI 10.55557/24126497-2022-2-6-13.

4. Валиуллин P.A., Шарафутдинов РФ., Рамазанов А.Ш. [и др.] Количественная интерпретация данных термогидродинамических исследований скважин при многофазных потоках // Нефтяное хозяйство. 2022. № 3. С. 61-65. DOI 10.24887/00282448-2022-3-61-65.

5. Валиуллин Р. А., Рамазанов А. Ш., Хабиров Т. Р., Садретдинов A.A., Закиров М.Ф. и др. Опыт использования симуляторов при интерпретации термических и термогидродинамических исследований // РЯОнефть. Профессионально о нефти. 2022. Т. 7. № 1. С. 99-109. DOI 10.51890/2587-73992022-7-1-99-109.

6. Валиуллин P.A., Рамазанов А.Ш., Закиров М.Ф. Симулятор "Ansim" для расчета распределения температуры в многопластовой скважине

по аналитическим моделям. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2022614547, 23.03.2022. Заявка № 2022613425 от 10.03.2022.

7. Ипатов А. И., Кременецкий М. И., Андриа-новский А. В. [и др.]. Цифровые решения в области инструментального контроля разработки месторождений на основе распределенных оптоволоконных измерительных систем // Нефтяное хозяйство. 2022. № 3. С. 54-60. Э01 10.24887/0028-2448-20223-54-60.

8. Ипатов А. И., Кременецкий М. И., Каеш-ков И. С. и др. Мониторинг выработки коллектора в горизонтальных стволах по результатам нестационарной термометрии распределенными оптоволоконными датчиками // РЯОнефть. Профессионально о нефти. 2021. Т. 6. № 4. С. 81-91. Э01 10.51890/2587-7399-2021-6-4-81-91.

9. Способ мониторинга добывающих или нагнетательных горизонтальных или наклонно-направленных скважин. Журавлев О.Н., Ще-лушкин РВ. Патент на изобретение ЯИ 2622974 С3, 21.06.2017. Заявка № 2015134680 от 19.08.2015.

10. Модуль расчета относительных дебитов совместно эксплуатируемых пластов по данным термометрии вне работающих интервалов. Колесников М. В., Кременецкий М. И., Пахомов Е. С., Шарипов А. М. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019660534 Российская Федерация.: заявл. 30.07.2019: опубл. 07.08.

11. Закиров М.Ф., Рамазанов А.Ш., Шарафутдинов РФ. Влияние геотермического градиента на профиль квазистационарной термограммы

ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ/ __

' 2023, том 47, № 2(110) llllllllllllllllllllllllllllllll ED

закиров М.Ф., валиуллин р.А., Рамазанов А.Ш. /ят^тятятятятш^т^тт'

в добывающей скважине // Материалы международной конференции TNS304 "Themed Collection of Papers from the International Scientific Conferences by HNRI "National development". СПб.: ГНИИ «Нацразвитие», 2022. C.33-35. DOI 10.37539/ AUG304.2022.56.25.006.

12. Закиров М.Ф., Рамазанов А.Ш., Валиуллин P.A Оценка влияния дебита потока на теплообмен в стволе скважины по квазистационарной термограмме. // Материалы международной конференции TNS293 "Themed Collection of Papers from the International Scientific Conferences by HNRI "National development". Санкт-Петербург: ГНИИ "Нацразвитие", 2020. C.12-14. DOI 10.37539/ TNS293.2020.88.61.002

13. Исламов Д. Ф., Рамазанов А. Ш. Моделирование переходных температурных процессов в пласте при отборе и закачке жидкости // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2017, Т.24, № 3(87). С. 84-91.

14. Hasan A.R. Fluid flow and heat transfer in wellbores / A.R. Hasan, C.S. Kabir // Society of Petroleum Engineers, Richardson, TX, 2002. 181p.

15. Charles Y.O., Igbokoyi A.O. Temperature prediction model for flowing distribution in wellbores and pipelines // SPE Nigerian Annual International Conference and Exhibition held, Abuja, Nigeria, 2012. SPE-163038.

REFERENCES:

1. Valiullin R.A., Vakhitova G.R., Nazarov V.F., Ramazanov A.Sh., Fedotov V.Ya., Yarullin R.K. Thermohydrodynamic studies of reservoirs and wells of oil fields. Tutorial. Ufa: RIC BashGU, 2015. 250 p.

2. Ramazanov A.Sh. Theoretical foundations of borehole thermometry: textbook. Ufa: RIC BashGU, 2017. 114 p.

3. Buyanov A. V., Dementieva M. A., Ipatov A. I. et al. The concept of an interpretative approach to non-stationary thermometry of oil and gas producing and gas wells with complex completion // Scientific Journal of the Russian Gas Society. 2022. No. 2(34). pp. 6-13. DOI 10.55557/2412-6497-2022-2-6-13.

4. Valiullin R.A., Sharafutdinov R.F., Ramazanov A.Sh. [et al.] Quantitative interpretation of data from thermohydrodynamic studies of wells with multiphase flows // Neftyanoe khozyaystvo. 2022. No. 3. S. 61-65. DOI 10.24887/0028-2448-2022-3-61-65.

5. Valiullin R.A., Ramazanov A.Sh., Khabirov T.R., Sadretdinov A.A., Zakirov M.F. Experience of using simulators in the interpretation of thermal and thermohydrodynamic studies // PROneft. Professionally about oil. 2022. V. 7. No. 1. pp. 99-109. DOI 10.51890/2587-7399-2022-7-1-99-109.

6. Valiullin R.A., Ramazanov A.Sh., Zakirov M.F. "Ansim" simulator for calculation of temperature

distribution in a multilayer well using analytical models. Certificate of registration of the computer program 2022614547, 03/23/2022. Application No. 2022613425 dated 03/10/2022.

7. Ipatov A. I., Kremenetsky M. I., Andrianovsky A. V. [et al.]. Digital solutions in the field of instrumental control of field development based on distributed fiber optic measuring systems // Neftyanoe Khozyaistvo. 2022. No. 3. pp. 54-60. DOI 10.24887/0028-24482022-3-54-60.

8. A. I. Ipatov, M. I. Kremenetsky, I. S. Kaeshkov, et al., "Monitoring of reservoir depletion in horizontal wells based on the results of non-stationary thermometry with distributed fiber optic sensors," PROneft. Professionally about oil. 2021. V. 6. No. 4. pp. 81-91. DOI 10.51890/2587-7399-2021-6-4-81-91.

9. Method for monitoring production or inj ection horizontal or directional wells. Zhuravlev O.N., Shchelushkin R.V. Patent for invention RU 2622974 C3, 06/21/2017. Application No. 2015134680 dated 08/19/2015.

10. Module for calculating the relative flow rates of jointly exploited reservoirs according to thermometry data outside operating intervals. Kolesnikov M. V., Kremenetsky M. I., Pakhomov E. S., Sharipov A. M. Certificate of state registration of the computer program No. 2019660534 Russian Federation: Appl. 07/30/2019: publ. 07.08.

11. Zakirov M.F., Ramazanov A.Sh., Sharafutdinov R.F. Influence of the geothermal gradient on the profile of a quasi-stationary thermogram in a production well // Proceedings of the international conference TNS304 "Themed Collection of Papers from the International Scientific Conferences by HNRI "National development". St. Petersburg: GNII "National Development", 2022. P.33-35. DOI 10.37539/AUG304.2022.56.25.006.

12. M.F. Zakirov, A.Sh. // Proceedings of the international conference TNS293 "Themed Collection of Papers from the International Scientific Conferences by HNRI "National development". St. Petersburg: GNII "National Development", 2020. pp. 12-14. DOI 10.37539/TNS293.2020.88.61.002

13. Islamov D. F., Ramazanov A. Sh. Modeling of transient temperature processes in the reservoir during the selection and injection of fluid // Bulletin of the Academy of Sciences of the Republic of Bashkortostan. 2017, V.24. No. 3(87). pp. 84-91.

14. Hassan A.R. Fluid flow and heat transfer in wellbores / A.R. Hasan, C.S. Kabir // Society of Petroleum Engineers, Richardson, TX, 2002, 181 p.

15. Charles Y.O., Igbokoyi A.O. Temperature prediction model for flowing distribution in wellbores and pipelines // SPE Nigerian Annual International Conference and Exhibition held, Abuja, Nigeria, 2012. SPE-163038.

А

Г

Кандидат технических наук, доцент

ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки

и технологий»,

ул. Заки Валиди 32

450074, Уфа, Российская Федерация,

ОРО!й Ю: 0000-0002-1674-2899

Эл.почта: zakirovmf@mail.ru

Доктор технических наук, профессор,

ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки

и технологий»,

ул. Заки Валиди 32

450074, Уфа, Российская Федерация,

ОРО!й Ю: 0000-0002-3705-8260

Эл.почта: valra@geotec.ru

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

FGBOU VO "Ufa University of Science and

Technology",

st. Zaki Validi 32

450074, Ufa, Russian Federation, ORCID ID: 0000-0002-1674-2899 E-mail: zakirovmf@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor, FGBOU VO "Ufa University of Science and Technology", st. Zaki Validi 32

450074, Ufa, Russian Federation, ORCID ID: 0000-0002-3705-8260 E-mail: valra@geotec.ru

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВО «Уфимский университет науки и технологий», ул.Заки Валиди 32

450074, Уфа, Российская Федерация, ОРО!й Ю: 0000-0001-5501-3755 Эл.почта: ramaz@geotec.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor,

FGBOU VO "Ufa University of Science and

Technology",

32 Zaki Validi street

450074, Ufa, Russian Federation,

ORCID ID: 0000-0001-5501-3755

E-mail: ramaz@geotec.ru

УДК 552.122 йО! 10.24412/1728-5283_2023_2_33_42

ЦИФРОВОЙ КЕРН: АППРОКСИМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ТЕКСТУРНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПУСТОТНОГО ПРОСТРАНСТВА ПЕСЧАНИКОВ*

ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Российская Федерация

Нейронные сети являются одним из важных инструментов для составления структурно-текстурных характеристик трещиновато-пористых материалов пород на основе томографических изображений. Для того, чтобы обнаружить необходимые характеристики и выявить связи между геологическими процессами, структурой и свойствами трещиновато-пористого материала, необходимо получить надежное представление его текстуры. На основе получаемых синтезированных изображений возможно построение реалистичных имитационных моделей и проведение достаточного количества цифровых измерений и экспериментов с пористым материалом, связанных с определением размеров пор, пустот, сдвигов и механических деформаций. Прямой расчет вышеуказанных физических свойств на основе томографических данных является сложной и трудоемкой задачей, особенно при использовании изображений высокого разрешения. В этой связи могут быть использованы подходы машинного

* Для цитирования:

Катаное Ю.Е., Ягафаров А.К., Аристов А.И. Цифровой керн: аппроксимационные модели текстурных особенностей пустотного пространства песчаников // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2023. №2. С. 33-42. БОТ 10.24412/1728-5283 2023 2 33 42

Influence of flooding of the productive interval on the distribution of the thermogram along the wellbore of the production well

Текст научной работы на тему «Влияние обводнения продуктивного интервала на распределение термограммы по стволу добывающей скважины»