РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ УДК 622.276.66
© Коллектив авторов, 2012
Прогноз дебитов нефти после проведения гидроразрыва пласта (на примере Повховского месторождения) С.А. Иванов, к.т.н. (ТПП «Когалымнефтегаз»), А.В. Растегаев, д.г.-м.н., В.И. Галкин, д.г.-м.н., С.А. Шихов, д.г.-м.н., А.И. Кудряшов, д.г.-м.н. (Пермский национальный исследовательский политехнический университет)
Oil production rates forecasting after hydrofracturing (by the example of Povkhovskoye field) S.A. Ivanov (Kogalymneftegaz TPP, RF, Kogalym), A.V. Rastegaev, V.I. Galkin, S.A. Shikhov, A.I. Kudryashov (Perm National Research Polytechnic University, RF, Perm)
Адрес для связи: gng@pstu.ru
E-mail: gng@pstu.ru Key words: oil, field, hydraulic fracturing, oil production rate, multidimensional model.
Ключевые слова: нефть, месторождение, гидроразрыв пласта (ГРП), дебит, многомерная модель.
ля получения объективных данных об эффективности применения гидроразрыва пласта (ГРП) детально проанализированы его результаты на примере пласта БВ8 Повховского нефтяного месторождения. Ранее в работах [1, 2] с использованием комплексных вероятностей P(Z) авторами были построены схемы прогноза эффективности ГРП, которые позволяют обосновать выбор скважин для проведения гидроразрыва. Однако прогнозировать среднегодовой прирост дебитов dqг по величине P(Z) можно только в первом приближении (связь между этими параметрами прямая, статистически значимая, но коэффициент корреляции не превышает 0,54). Аналогичная ситуация складывается при прогнозе дебитов нефти после проведения ГРП q ГРП. В связи с этим в статье рассмотрена возможность более точного прогноза qГРП и dqг. При этом прогноз dqг выполнен в двух вариантах: 1) до проведения ГРП; 2) после проведения ГРП, когда известен фактический дебит и другие технологические показатели. Для разработки прогнозных моделей были использованы следующие геолого-технологические показатели: общая толщина пласта M общ, песчаников Mпес, глин Mгл, нефтенасыщенная Mнн; число песчаных прослоев Nпес, глинистых Nгл; количество пачек Nпач, количество пачек и прослоев Nпач.п, коэффициент песчанистости Кпес, пористости Кп, проницаемости kпр, нефтенасыщенности Кнн; абсолютная отметка залегания кровли пласта Нкр; обводненность продукции после ГРП WГРП, текущая Wт, число компонентов проппанта nкомп, объем проппанта Vпр, начальное пластовое давление pпл, снижение пластового давления dpпл, объем добытой нефти с начала разработки до проведения ГРП Vннр, объем добытой воды Vвнр, динамический уровень жидкости в скважине до проведения ГРП Нд и после Нп. Анализ дебитов нефти после проведения ГРП выполнялся по данным 524 скважин. Изучение распределения годового прироста
Д
116
04’2012
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
Geological and technological parameters influencing on the oil production rates after hydrofracturing are stated on the basis of probability and statistical analysis. Multidimensional models, allowing to forecast the oil production rates after hydrofracturing and the average annual increase in production rates, are constructed.
дебитов нефти позволяет выделить три класса скважин по эффективности осуществленных ГРП: класс 1 – ГРП малоэффективный, dqг < 8 т/сут; класс 2 – ГРП среднеэффективный, dqг составляет 8-16 т/сут; класс 3 – ГРП высокоэффективный, dqг > 16 т/сут. Установлено, что наиболее целесообразно строить раздельные модели для объектов класса 1 и совместно для объектов классов 2 и 3. Для обоснования показателей, влияющих на дебиты и их приросты, и создания прогнозных моделей были использованы корреляционный и многомерный регрессионный анализы [3-6]. По информативным показателям были построены три региональные модели для объектов класса 1. 1. Для прогноза дебитов после ГРП qГРПм = 2,1785P(Z) – 0,0640Wт – 0,0815dР – 0,0158VВНР + 15,3187, при R=0,32. 2. Для среднегодового прироста дебитов по данным, имевшимся до проведения ГРП, dqгм1 = 0,6535 P(Z) – 0,02597Wт + 5,9340, при R=0,34. 3. Для среднегодового прироста дебитов с использованием данных, полученных после проведения ГРП, dqгм2 = 0,1148QГРП+0,1791P(Z)+0,0233WГРП–0,03510Wт +3,9048, при R=0,45. Для объектов класса 2 + 3 прогнозные модели имеют следующий вид: qГРПм = 9,8640P(Z) – 0,0432Wт + 18,6032, при R=0,33; dqгм1 = 9,4602P(Z) – 0,0667Wт + 0,6087Мгл – 0,4878Мобщ + 0,6009Мнн + 0,0504Нкр + 143,1171, при R=0,41; dqгм2 = 0,4840QГРП + 4,3497P(Z)+ 0,1915WГРП – 0,1878Wт – 0,0076Нд + 0,3792Мгл – 0,2926Мобщ + 0,3845Мнн + 0,0446Нкр + 123,8964, при R=0,65. Анализ приведенных выше уравнений регрессии показывает, что модели, построенные для зон с высокой эффективностью
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ Корреляционные поля между qГРПм и qГРПф (а, г, ж), dqГРПм1 и qГРПф (б, д, з), dqГРПм2 и qГРПф (в, е, и)
ГРП, дают более точные прогнозы, чем модели для зон с низкой эффективностью гидроразрыва: коэффициенты множественной корреляции R в соответствующих моделях для класса 2+3 всегда выше, чем для класса 1. Особенно значительное различие наблюдается для модели определения среднегодовых приростов дебитов dqгм2 с использованием данных, полученных после проведения ГРП (R повысился от 0,45 до 0,65). По полученным моделям были выполнены расчеты для 524 скважин и построены прогнозные карты. Сопоставление карты фактических дебитов после ГРП qГРПф с прогнозной qГРПм показало, что они совпадают только в региональном плане. Это подтверждается статистически значимым коэффициентом корреляции между значениями qГРПф и qГРПм, равным 0,54 (см. рисунок, а). Отметим, что на прогнозной карте были существенно занижены значения дебитов, превышающие 50 т/сут. Сравнение карты фактических приростов дебитов dqгф с модельной картой dqгм1, построенной по данным, имевшимся до проведения ГРП, показало, что они, как и в предыдущем случае, схожи только в региональном плане (R = 0,69). Отметим, что более высокий коэффициент R получен за счет значительного разброса значений приростов дебитов. При более детальном рассмотрении поля корреляции обнаружено низкое совпадение значений на участках, где dqгф < 8 т/сут, и занижение модельных значений при
dqгф > 35 т/сут (см. рисунок, б). Построенная карта модельных приростов дебитов dqгм2, рассчитанных с использованием данных после проведения ГРП, более дифференцирована и лучше соответствует карте фактических дебитов, что подтверждается значением коэффициента корреляции между dqгф и dqгм2, равным 0,79 (см. рисунок, в). При этом карте прогноза dqгм2 присущи те же недостатки, что и карте dqгм1, но в меньшей степени. Для повышения точности прогнозов были построены модели для меньших по площади, но более однородных по геологическому строению зон: юго-западной, центральной и северо-восточной. Математические выражения моделей в статье не приводятся. Для расчета значений qгрпм, dqгм1 и dqгм2 в пределах пласта БВ8 построено 18 уравнений регрессии (по 6 для каждой зоны). Анализ показал, что в 17 моделях (94 %) задействованы значения Wт, в 12 (67 %) – P(Z), в 8 (44 %) – Нкр, в 6 (33 %) – kпр. Остальные показатели встречаются минимум в двух, максимум в четырех моделях. С использованием полученных моделей для юго-восточной, центральной и северо-западной зон были выполнены расчеты для 524 скважин и построены соответствующие прогнозные карты. Сопоставление прогнозных и фактических дебитов после ГРП показывает, что данные, полученные по трехзонным моделям, лучше согласуются с фактическими, чем данные, полу-
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
04’2012
117
Разработанные прогнозные математические модели и построенные вероятностные схемы прогноза эффективности ГРП и среднегодовых приростов дебитов позволяют оптимизировать проведение гидроразрывов в пределах пластов БВ8 Повховского нефтяного месторождения.
Список литературы 1. Иванов С.А., Галкин В.И., Растегаев А.В. Прогноз эффективности ГРП по геолого-технологическим показателям // Известия вузов. Нефть и газ. –2010. – № 3. – С. 17-22. 2. Иванов С.А., Растегаев А.В., Галкин В.И. Анализ результатов применения ГРП (на примере Повховского месторождения нефти) // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 54-57. 3. Исследование влияния геолого-технологических показателей на эффективность гидроразрыва пласта (на примере Повховского месторождения – пласта БВ8) / С.А. Иванов, К.Г. Скачек, В.И. Галкин [и др.]// Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2009. – № 10. – С. 42-45. 4. Прогнозная оценка нефтегазоносности структур на территории Соликамской депрессии / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, И.А. Козлова [и др.]// Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 4-7. 5. Оценка точности определения прогнозных запасов нефти в пределах Соликамской впадины / А.В. Растегаев, В.И. Галкин, И.А. Козлова [и др.] // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 8-11. 6. К методике оценки перспектив нефтегазоносности Соликамской депрессии по характеристикам локальных структур / В.И. Галкин, И.А. Козлова, А.В. Растегаев [и др.] // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 12-16.
References 1. Ivanov S.A., Galkin V.I., Rastegaev A.V., Izvestiya vuzov. Neft' i gaz, 2010, no. 3, pp. 17-22. 2. Ivanov S.A., Rasstegaev A.V., Galkin V.I., Neftepromyslovoe delo, 2010, no. 7, pp. 54-57. 3. Ivanov S.A., Skachek K.G., Galkin V.I. et. al., Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2009, no. 10, pp. 42-45. 4. Galkin V.I., Rastegaev A.V., Kozlova I.A. et. al., Neftepromyslovoe delo, 2010, no. 7, pp. 4-7. 5. Rastegaev A.V., Galkin V.I., Kozlova I.A. et. al., Neftepromyslovoe delo, 2010, no. 7, pp. 8-11. 6. Galkin V.I., Kozlova I.A., Rastegaev A.V. et. al., Neftepromyslovoe delo, 2010, no. 7, pp. 12-16.
РЕКЛАМА
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
ченные по региональной модели. Об этом свидетельствует увеличение коэффициента корреляции между qГРПф и qГРПм от 0,54 до 0,60 (см. рисунок, г). Сравнение карты фактических приростов дебитов с модельной, построенной по данным, имеющимся до проведения ГРП, показывает, что они подобны. При сопоставлении модельных карт установлено, что на участках, где dqгф < 8 т/сут трехзонные модели дают гораздо лучшие результаты, чем региональные. Карта модельных приростов дебитов dqгм2, построенная по данным после проведения ГРП, более дифференцирована и лучше соответствует карте с фактическими данными. Коэффициент корреляции между dqгф и dqгм2 равен 0,8, что выше, чем в предыдущем случае (0,7) (см. рисунок, д, е). Сопоставление прогнозных и фактических карт в пределах зон показало, что наибольшим сходством характекризуется центральная зона (R = 0,87), для юго-западной и северо-восточной R = 0,77. Точность прогнозов в этих зонах, была повышена за счет их деления на подзоны: первая юго-западная, вторая юго-западная, первая северо-восточная, вторая северо-восточная. Как и в предыдущем случае математические модели не приводятся, а выполняется их анализ. Для расчета значений qгрпм, dqгм1 и dqгм2 в пределах пласта БВ8 получено 30 прогнозных моделей. В 77 % моделей присутствует параметр P(Z), в 73 % – Wт, в 57 % – VВНР, в 43 % – Нкр, в 34 % – Мнн, в 30 % – kпр. Встречаемость остальных показателей – менее 30 %. По полученным моделям были выполнены расчеты для 524 скважин и построены соответствующие прогнозные карты. Данные, полученные по пятизонным моделям, значительно лучше коррелируются с фактическими, чем данные, полученные по трехзонным. Об этом свидетельствует увеличение коэффициентов корреляции между qГРПф и qГРПм с 0,60 до 0,67, dqгф и dqгм1 с 0,70 до 0,76, dqгф и dqгм2 с 0,80 до 0,85 (см. рисунок, ж, з, и). Кроме того, значительно повысилось соответствие модельных значений приростов дебитов для объектов класса 1 фактическим (коэффициент R увеличился от 0,57 до 0,71). Все ранее рассмотренные модели характеризовались значительным занижением расчетных параметров при фактических приростах дебитов более 35 т/сут. Модели, разработанные для пяти подзон не занижают прогнозные значения. Следовательно, использование более дифференцированных моделей позволяет получить более надежный прогноз дебитов нефти после ГРП и их среднегодовых приростов.
118
04’2012
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО