Вышел из печати

Читайте в номере:
ГАЗПРОМ нефть
Стремимся к большему!
№12/2021 (выпуск 1178)

Для просмотра доп. инф. по статье или ее авторам достаточно "кликнуть" на соответствующей строке
Новогоднее поздравление


Зверева В.Н.

Поздравление от редколлегии и коллектива редакции


Читать статью Читать статью



Геология и геолого-разведочные работы

553.98.04
Е.М. Викторова (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), Т.В. Ольнева (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), д.г.-м.н., А.В. Хитренко (ПАО «Газпром нефть»)

Новый подход к экспресс-оценке ресурсной базы потенциальных активов в условиях низкой степени геолого-геофизической изученности

Ключевые слова: ожидаемая стоимость актива (EMV), программа геолого-разведоных работ (ГРР), шанс геологического успеха (gCoS), объектное моделирование

При геолого-экономической оценке потенциальных активов нефтегазовые компании сталкиваются с отсутствием необходимой информации вследствие низкой степени изученности территорий, не вовлеченных до настоящего времени в лицензирование. Как правило, эти территории расположены на значительном удалении от объектов существующей инфраструктуры, поэтому геолого-разведочные работы (ГРР) в их периметре сопряжены с очень большими затратами. Для случаев минимального набора геолого-геофизической информации разработан новый подход, предполагающий ранжирования изучаемой территории по степени перспективности на основе общих представлений о структурно-тектоническом строении, палеогеографических условиях и вероятностного объектного моделирования. Предложенный экспресс-подход, включающий объектное геологическое моделирование для оценки площадного развития коллекторов, степени дискретности и гидродинамической изолированности литологических ловушек, их потенциального объема, позволил более корректно оценить ресурсную базу с учетом фактора геологического успеха (gCoS). Авторский алгоритм экспресс-оценки включает три этапа. На первом этапе определяется эффективная площадь, в пределах которой прогнозируется развитие геологических событий, ассоциированных с формированием коллектора. На втором этапе оценивается ожидаемое число дискретных песчаных тел, перспективных для поиска углеводородов. На третьем этапе выполняется расчет геологических ресурсов «единичного объекта» и общей ресурсной базы участка. Этот алгоритм позволяет выполнить вероятностную оценку ресурсной базы и оценить экономическую привлекательность актива до принятия решения о проведении высокозатратных ГРР для получения кондиционных данных о геологическом строении территории. В качестве примера рассмотрена оценка ресурсного потенциала нижнее-среднеюрских отложений в периметре одного из потенциальных активов в Западной Сибири общей площадью около 11 тыс. км2. Показано, что предложенная методика оценки ресурсной базы неструктурных залежей может быть весьма эффективной в новых поисковых зонах, значительных по площади и малоизученных. Преимуществами такого подхода являются относительная простота и небольшие затраты времени. К ограничениям можно отнести сложность и трудоемкость сбора статистики по месторождениям-аналогам.

Список литературы

1. Ольнева Т.В., Жуковская Е.А. Параметризация синусоидальности палеоканалов для фациальных реконструкций и объектного моделирования // Геофизика. – 2017. – № 4. – С. 41–46.

2. Пат. № 2672766 РФ. Способ  прогнозирования морфометрических параметров русловых тел (палеоканалов) / Т.В. Ольнева, Е.А. Жуковская; заявители и патентообладатели ПАО «Газпром нефть»,ООО «Газпромнефть НТЦ». – № 2018104929; заявл. 08.02.2018, опубл. 19.11.2019.

3. Как закартировать реки, озера и болота юрского периода? (Создание схемы условий осадконакопления пласта Ю2 по 5 сейсмическим съемкам в обработке разных лет) / О.Я. Кирзелёва, Т.Н. Кирьянова, М.Д. Фёдорова // Тезисы докладов. –  «Геомодель», 2019.

4. Сафонов В.Г., Зервандо К.Ю. Развитие геолого-разведочного проекта в Уватском районе на юге Западной Сибири // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2015. – № 3. – С. 10–13.

5. Палеогеография Западно-Сибирского осадочного бассейна в меловом периоде / А.Э. Конторович, С.В. Ершов, В.А. Казаненков [и др.] // Геология и геофизика. – 2014. – Т. 55. – № 5. – 65. – С. 745–776.

6. Атлас палеотектонических и палеогеологических карт Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Лист 6. Позднекелловейское время. Масштаб: 1:5 000 000. – Составлена СНИИГГиМС, редактор В.С. Сурков – 1995.

7. Финогенова А.С., Зервандо К.Ю. Прогнозирование распространения русловых песчаников в отложениях средней юры на основе сейсмофациального анализа // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2013. – № 3. – С. 28–33.

8. Особенности моделирования целевых объектов тюменской свиты для заложения скважин и расчета прогнозных показателей добычи / М.А. Никанорова, В.В. Кулявцев, И.М. Сафьянников [и др.] // Нефть. Газ. Новации. – 2018. – № 2. – C. 40–44.

9. Подходы к оценке неструктурных ловушек в условиях ограниченности данных на примере тюменской свиты / Е.М. Викторова, Д.И. Жигулина, П.Ю. Киселев, В.Ю. Климов. // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2021. – № 3. – С. 43–51. – DOI: 10.51890/2587-7399-2021-6-3-43-51. 
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-6-10

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


519.868:55
Д.С. Брюшина (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.А. Спирин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), И.И. Приезжев (РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.M. Губкина), А.С. Хайдаров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), И.И. Хисамутдинов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Опыт использования нейронных сетей Колмогорова при прогнозе карт эффективных толщин и построении объемной модели клиноформного резервуара в Западной Сибири

Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, сейсмические атрибуты, клиноформные отложения

В статье представлен опыт применения алгоритмов машинного обучения на цифровых данных одного из месторождений Западной Сибири. Приведены примеры результатов классического анализа, выполненного для поиска связей, и работы нейронных сетей в рамках создания постоянно действующей концептуальной 3D геологической модели. При анализе месторождений со сложным клиноформным строением часто возникает проблема подбора единого площадного сейсмического атрибута для прогнозирования эффективных толщин и фильтрационно-емкостных свойств (пористости, насыщенности и др.) в межскважинном пространстве. Одним из вариантов решения этой проблемы может стать использование карт (или кубов) трендов, сгенерированных при помощи нейронных сетей. В качестве анализируемых данных использованы сейсмический амплитудный куб; структурные поверхности, ограничивающие интервал поиска и участвующие в генерации низкочастотной модели. Основой для обучения нейронной сети стали материалы геофизических исследований скважин и значения эффективных толщин, снятые в точках скважин. В результате проведения расчетов сгенерированные карты и «кубы» для прогнозирования искомого параметра (эффективные толщины) в вариантах Р10, Р50, Р90, а также получены значения среднеквадратичного отклонения. Оценка качества полученных результатов выполнена путем подбора оптимальных параметров алгоритма, а также путем сравнения результатов  концептуальными представлениями и фактическими скважинными данными. В рамках статьи рассмотрены методика настройки алгоритмов машинного обучения и способы оценки качества результатов. Выполнено сравнение классических атрибутов и атрибутов, сгенерированных нейронными сетями. Получены прогнозные карты эффективных толщин (2D), а также кубы (3D) для месторождения Западной Сибири. Преимущества применения описанной методики подтверждено результатами бурением скважин.

Список литературы

1. Priezzhev I.I. New age, Kolmogorov full functional neural network usage for nonlinear predictive seismic inversion  // EAGE. Saint Petersburg 2020. –  V. 2020. – P. 1–5. – DOI: https://doi.org/10.3997/2214-4609.202053084

2. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения // Доклады Академии наук СССР. – 1957. – Т. 114. – С. 953–956.

3. Kobrunov A. Priezzhev I. Hybrid combination genetic algorithm and controlled gradient method to train a neural network // Geophysics. – 2016. – V. 81 (4). – P. 1–9. – DOI:10.1190/geo2015-0297.1.

4. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1979. – 223 c.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-11-15

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


558.98.041
А.В. Хитренко (ПАО «Газпром нефть»), Э.А. Евдокимова (ПАО «Газпром нефть»), А.Т. Муллагалиев (ПАО «Газпром нефть»), С.А. Федоткин (ПАО «Газпром нефть»), А.Н. Назарян (ПАО «Газпром нефть»)

Универсальный подход к ранжированию потенциально перспективных нефтегазоносных бассейнов на примере Африканского континента

Ключевые слова: Африканский континент, ранжирование, нефтегазоносные бассейны

Многие нефтегазовые компании в настоящее время пытаются диверсифицировать риски реализации геолого-разведочных проектов. В связи с этим актуальной является задача экспресс-оценки нефтегазоносных объектов с использованием статистических данных. При ранжировании нефтегазоносных объектов, расположенных по всему миру, нередко нефтегазовые компании сталкиваются с отсутствием необходимого ресурса и объема необходимой геолого-геофизической информации о нефтегазоносных бассейнах, что не позволяет выполнить полноценную оценку ресурсного потенциала конкретного объекта. В статье предложен подход к ранжированию нефтегазовых бассейнов с использованием доступной статистической информации. Данный подход апробирован на примере Африканского континента. Разработанный алгоритм экспресс-оценки включает следующие этапы: определение объема потенциальной ресурсной базы (YTF); анализ роста ресурсной базы за последнее десятилетие; вычисление удельного (на скважину) объема ресурсной базы. Рассматриваемый алгоритм оценки дает возможность выполнить ранжирование нефтегазоносных бассейнов с их последующей классификацией по степени изученности. В частности, выделяются бассейны, находящиеся на различных стадиях геолого-разведочных работ, и активно разрабатываемые объекты. Дальнейшая географическая кластеризация нефтегазоносных бассейнов позволяет выполнить дополнительную фильтрацию и определить перечень нефтегазоносных бассейнов для более детальной проработки.

Предложенная в статье методика оценки ресурсной базы нефтегазоносных бассейнов может рассматриваться как весьма эффективная применительно к новым поисковым зонам в условиях ограниченности доступа к геолого-геофизической информации. Неоспоримыми преимуществами такого подхода являются относительная простота и небольшие затраты времени. К ограничениям можно отнести сложность и трудоемкость сбора статистических данных по нефтегазоносным бассейнам мира.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-16-19

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


556.33:622.692.2
М.Г. Дымочкина (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., М.С. Самодуров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), В.А. Павлов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.В. Пенигин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), О.С. Ушмаев (ПАО «Газпром нефть»)

Геологический потенциал улавливания и хранения диоксида углерода в Российской Федерации

Ключевые слова: декарбонизация, нефтегазовая отрасль, улавливание и хранение углерода (CCS), безопасное хранение диоксида углерода, геологическое хранилище, водоносный коллектор

Одним из наиболее важных факторов при реализации комплекса мер по декарбонизации нефтегазовой отрасли является наличие геологических объектов для закачки и хранения диоксида углерода и других парниковых газов. Геологический объект, в который могут быть закачаны углекислый и другие парниковые газы, должен принимать и надежно удерживать закачиваемый флюид на протяжении долгого времени. Сформулированы следующие основные требования к геологическому объекту: 1) состоит из пород-коллекторов, способных принимать закачиваемый флюид и обеспечивать необходимую приемистость в предусмотренных объемах; 2) способствует сохранению кислых газов в месте закачки, либо нейтрализации агрессивных компонентов закачиваемого флюида. Геологическое хранилище должно обеспечивать герметичность, отсутствие возможности миграции к грунтовым водам и земной поверхности, и способность пород и флюидов хранилища взаимодействовать с агрессивными компонентами газа без образования потенциальных каналов утечки парниковых газов. Наиболее перспективными с точки зрения данных факторов являются водоносные коллекторы, распространенные в осадочном чехле и расположенные вблизи эмитентов выбросов диоксида углерода. Для обоснования возможности использования водоносных пластов в качестве объектов хранения углекислого газа  необходимо учитывать механизмы, влияющие на сохранении закачиваемого газа в водоносном пласте – структурное улавливание, гидродинамическое, растворение и минеральное улавливание, которые обеспечивают необходимый уровень безопасности закачки.

В статье рассмотрены критерии подбора и оценки геологических объектов для хранения диоксида углерода и других парниковых газов, а также приведены ключевые характеристики, обеспечивающие безопасную утилизацию диоксида углерода.

Список литературы

1. Greenhouse gas emissions. – https://ourworldindata.org/greenhouse-gas-emissions

2. Historical carbon dioxide emissions from global fossil fuel combustion and industrial processes from 1750 to 2020. –https://www.statista.com/statistics/264699/worldwide-co2-emissions/

3. PwC: Net Zero Economy Index 2021. Workbook. – PwC. – 2021. – https://www.pwc.co.uk/sustainability-climate-change/pdf/net-zero-economy-index-2021.pdf

4. Country emissions. – Global Carbon Atlas. – 2021. –  http://globalcarbonatlas.org/en/CO2-emissions.

5. CCUS: монетизация выбросов РФ. – Vygon consulting. – 2021. – https://vygon.consulting/upload /iblock/967/jzgys72b7ome 167wi4dbao9fnsqsfj13 /vygon_consulting_CCUS.pdf

6. Соломон С. Хранение углекислого газа: геологическая и экологическая безопасность – исследование на примере газового месторождения Слейпнер (Sleipner) в Норвегии. – Осло: Фонд Беллона,  2007 – 128 с.

7. Best practice for the storage of CO2 in saline aquifers / A. Chadwick, R. Arts, C. Bernstone [et al.]. – Nottingham, UK: British Geological Survey, 2008 –267 p.

8. Схема гидрогеологического районирования СССР // Атлас гидрогеологических и инженерно-геологических карт СССР. – М.: ГУГК, 1983.

9. Каменский Г.Н., Толстихина М.Н., Толстихин Н.И. Гидрогеология СССР. – М.: Госгеолтехиздат, 1959. – 366 с.

10. Gunter W.D. Benson S., Bachu S. The role of hydrogeological and geochemical trapping in sedimentary basins for secure geological storage for carbon dioxide // Geological Society, London, Special Publications. – 2004. – No. 233. – Р. 129–145. – http://dx.doi.org/10.1144/GSL.SP.2004.233.01.09

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-20-23

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Бурение скважин

622.243.2
О.В. Муратов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), С.С. Рублев (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.Я. Закиров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., А.И. Мадьяров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Технологии, позволяющие повысить степень доведения осевой нагрузки до долота при направленном бурении с применением забойного двигателя

Ключевые слова: доведениe нагрузки до долота, коэффициент трения, винтовой забойный двигатель (ВЗД)

В число основных технологических задач нефтегазовой отрасли входят повышение скорости бурения и увеличение интервала продуктивного пласта. Сложности с доведением осевой нагрузки до долота существенно замедляют процесс направленного бурения с использованием винтовых забойных двигателей и ограничивают длину горизонтального участка скважины. В настоящее время существует ряд методов, позволяющих в разной степени повысить уровень доведения осевой нагрузки до долота. В статье на примере скважин компании «Газпром нефть» рассмотрены основные применяемые способы, основанные на снижении коэффициента трения путем использования буровых растворов и добавок с лучшими смазывающими свойствами. Рассмотрены также методы снижения коэффициента трения путем использования специальных наплавок на бурильный инструмент и путем оптимизации профиля скважины. Сделан вывод, что применение растворов с лучшей смазывающей способностью при всех прочих равных условиях является более эффективным методом повышения уровня доведения нагрузки до долота, чем использование специальных наплавок на бурильный инструмент или оптимизация профиля. Согласно проанализированным данным контроль очистки ствола скважины существенно влияет на коэффициент трения и соответственно уровень доведения нагрузки до долота. Кроме того, проанализированы методы, повышающие продольную устойчивость компоновки низа бурильной колонны путем подбора ее элементов и их оптимального расположения, а также методы скважинной и поверхностной осцилляции. Все эти методы в той или иной степени позволяют повысить уровень доведения осевой нагрузки до долота, а следовательно нарастить скорость проходки и увеличить длину горизонтальной секции.

Список литературы

1. Хузина Л.Б., Петрова Л.В.  Методы снижения сил трения при разработкеместорождений горизонтальными скважинами // Нефтегазовое дело. – 2012. – № 5.

2. Альтернатива роторным управляемым системам (РУС) 04.03.2015. –  https://www.unitools.ru/news/detail.php?ID=422

3. Лекции K&M Technology group TD&B Fundamentals. – https://www.scribd.com/document/455525799/5-day-Section-05-TD-B-Fundamentals-RUS

4. Tikhonov V., Safronov A.I. Analysis of Postbucking Drillstring Vibrations in Rotary Drilling of Extended-Reach Wells // Journal of Energy Resources  Technology. – 2009. – No. 133(4). – DOI:10.1115/OMAE2009-79086.

5. Басович В.С., Буяновски И.Н., Сапунжи В.В. Перспективы применения легкосплавных бурильных труб с наружным спиральным оребрением для бурения горизонтальных скважин и боковых стволов // Бурение и нефть. – 2014. – № 5. – С. 42-46.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-24-29

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.24.062
С.Р. Кармушин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»); Новосибирский гос. Университет; Институт гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАН), К.Э. Лежнев (ООО «Газпромнефть-Цифровые решения»), Р.Р. Гумеров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., И.Ш. Базыров (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., А.С. Гунькин (Санкт-Петербургский горный университет), Т.Т. Гвритишвили (ООО «Газпромнефть-Оренбург»)

Расчет объемов поглощения технологических составов глушения в условиях трещинно-поровых коллекторов на основе физико-математического моделирования и статистического анализа

Ключевые слова: неньютоновская жидкость, жидкость глушения, глушение скважин, трещинно-поровый коллектор

В статье рассмотрены вопросы повышения эффективности глушения скважин на месторождениях, сложенных карбонатными трещинно-поровыми коллекторами с высоким газовым фактором, наличием сероводорода и аномально низким пластовым давлением (АНПД). Глушение в таких условиях осложняется большим расходом технологических составов вследствие их поглощения пластом в горизонтальных окончаниях, что провоцирует газопроявление. Расчет достаточного объема состава глушения для проведения операций с высоким газовым фактором в условиях АНПД является актуальной задачей, для решения которой предложена модель фильтрации неньютоновской жидкости в призабойной зоне. Проведено моделирование потока жидкости Гершеля – Балкли в пористой среде и  трещине, а также выполнен статистический анализ промысловых данных о глушении для сравнения с результатами, полученными на модели. Физико-математическая модель построена на основе уравнения неразрывности потока и закона сохранения импульса. Выведена зависимость объема закачиваемой жидкости глушения от репрессии на пласт при глушении. На основе построенной модели получены ключевые параметры, позволяющие оценить достаточный объем состава для успешного глушения скважины. Отобраны промысловые данные и проведен статистический анализ с помощью параметров, выявленных в исходной модели. Показана хорошая сходимость промысловых данных с результатами, полученными на основе предложенной методологии, что подтверждает ее справедливость. В результате предложен метод оценки объемов глушения для условий трещинно-поровых коллекторов. В качестве критерия эффективности использования блокирующих составов справедливо рассмотрение отношения объема поглощенного пластом технологического состава при успешной операции глушения к репрессии, созданной в ходе операции. Этот параметр зависит от реологических свойств состава и фильтрационно-емкостных свойств коллектора. Таким образом, предложенная аналитическая модель с простым методом оценки объемов глушения позволяет прогнозировать параметры для каждой операции глушения. Данная методология может быть масштабирована на другие месторождения для условий поровых и трещинно-поровых коллекторов.

Список литературы

1. Особенности глушения скважин в условиях трещинно-поровых карбонатных коллекторов Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения / Ю.В. Овчаренко, Р.Р. Гумеров, И.Ш. Базыров [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 12. – С. 52–56. – DOI: 10.24887/0028-2448-2017-12-52-55

2. Моделирование инициации трещин в наклонных и горизонтальных скважинах в трещиноватом коллекторе / И.Ш. Базыров, А.С. Гунькин, Ю.В. Овчаренко [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 12. – С. 56–59. – DOI: 10.24887/0028-2448-2019-12-56-59

3. Повышение эффективности бурения новых скважин на основе оптимизации системы разработки юго-западного блока Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения / Д.А. Сугаипов, А.А. Яковлев, И.М. Галяутдинов [и др.] // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2019. – № 1. – С. 29–33. – DOI:10.24887/2587-7399-2019-1-29-33

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-30-33

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.245.5
А.М. Кунакова (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.х.н., А.А. Карпов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., А.М. Макарова (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Разработка новых рецептур тяжелых жидкостей глушения плотностью до 1600 кг/м3 для условий месторождений «Газпром нефти»

Ключевые слова: тяжелые жидкости глушения скважин (ТЖГС), аномально высокие пластовые давления (АВПД), разработка новых рецептур, глушение скважин, технологическая стратегия

Тяжелые жидкости глушения являются неотъемлемой частью проведения ремонтов в скважинах с аномально высоким пластовым давлением. При этом такие жидкости имеют высокую стоимость и не всегда соответствуют требованиям ПАО «Газпром нефть» и других нефтяных компаний для условий высокотемпературных пластов. С целью расширения линейки применяемых составов, приведения их параметров к требованиям регламентирующих документов и снижения затрат на тяжелые жидкости глушения в рамках реализации технологической стратегии по направлению «Долгосрочная программа развития инфраструктуры – Добыча и операционная деятельность» проведена научно-исследовательская работа по разработке собственных новых рецептур жидкостей для глушения скважин в осложненных условиях дочерних обществ компании. Приведены требования, которым должны соответствовать разрабатываемые тяжелые жидкости глушения с учетом особенностей приготовления жидкостей на месторождениях компании, а также с учетом пластовых условий объектов. В качестве тяжелых жидкостей глушения рассмотрены водные растворы солей (рассолы). На основании литературных данных, патентного анализа и опыта компании выбраны пять потенциально перспективных солей и солевых композиций. Первой частью экспериментальных исследований стал лабораторный подбор норм расхода (концентраций и соотношений). Далее исследованы физико-химические свойства жидкостей глушения. Установлено, что одна из солевых систем не удовлетворяет требованиям к температуре застывания; в дальнейших исследованиях эта композиция не участвовала. Для оставшихся рецептур подобраны облагораживающие добавки: ингибиторы солеотложений, антикоррозионные добавки и гидрофобизаторы с определением эффективных дозировок. Результатом работы стала разработка четырех рецептур жидкостей глушения плотностью 1600 кг/м3, адаптированных к условия месторождений дочерних обществ - потенциальных потребителей тяжелых жидкостей глушения. Эффективность рецептур подтверждена результатами опытно-промысловых испытаний на объектах компании. Реализация данных разработок снизить затраты на тяжелые жидкости глушения плотностью до 1600 кг/м3 более чем на 20 %.

Список литературы

1. Рябоконь С.А. Технологические жидкости для заканчивания и ремонта скважин. – Краснодар: НПО «Бурение», 2009. – 337 с.

2. Кунакова А.М., Дурягин В.Н. Повышение экономической эффективности глушения скважин с использованием новых технологических жидкостей // PROнефть. – 2016. – № 2. – С. 61–63.

3. Пат. 2737597С1 РФ. Состав для приготовления тяжелой технологической жидкости для глушения скважин / Р.Р. Кайбышев, А.М. Кунакова, A.A. Карпов, В.Н. Дурягин, Ф.Г. Усманова, Р.У. Рабаев; заявитель и патентообладатель ООО «Газпромнефть НТЦ». – № 2019119482; заявл. 20.06.2019; опубл. 01.12.2020.

4. Шишкин А.В. Отечественные решения для глушения скважин с аномально высокими пластовыми давлениями / Территория Нефтегаз. – 2015. – № 11. – С. 68–71.

5. Рябоконь С.А., Горлова З.А., Ламосов М.Е. Солевой состав для приготовления тяжелых технологических жидкостей без твердой фазы с плотностью до 1600 кг/м3. – https://neftegaz.ru/science/booty/332608-solevoy-sostav-dlya-prigotovleniya-tyazhelykh-tekhnologiche...
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-34-38

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений

622.276.34
М.М. Хасанов (ПАО «Газпром нефть»; Санкт-Петербургский горный университет), д.т.н., А.М. Шагиахметов (Санкт-Петербургский горный университет), к.т.н., Д.Е. Осадчий (Санкт-Петербургский горный университет; Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), В.А. Смирнов (Санкт-Петербургский горный университет)

Обоснование систем разработки и их технологических параметров в условиях освоения трудноизвлекаемых запасов

Ключевые слова: горизонтальные скважины (ГС), оптимальная длина горизонтального участка, плотность сетки скважин, основные параметры разработки

В настоящее время больше половины объемов эксплуатационного бурения приходится на горизонтальные скважины, на вновь открытых месторождениях проектируются и применяются системы разработки, основанные на использовании горизонтальных, многозабойных и разветвленных скважин. На текущий момент не существует общепринятых методов подбора оптимальной системы размещения таких скважин, а существующие инструменты разработки требуют использования дорогостоящего специализированного программного обеспечения, больших вычислительных мощностей и высокой степени разведанности проектируемого объекта разработки. Однако последнее условие не может быть выполнено в случае проектирования разработки нового малоизученного месторождения или залежи, когда необходимо оценить перспективы разработки объекта на основе имеющихся данных и принять решение о дальнейшем изучении объекта. Поэтому необходимо создание единой методики, позволяющей оценить перспективы разработки без дополнительных затрат времени и ресурсов.

В статье рассмотрена методика, которая дает возможность решить указанную задачу. Проанализированы преимущества и недостатки применения методики, представлены критерии применимости и основные правила применения горизонтальных скважин, а также определены основные системы разработки месторождений с помощью горизонтальных скважин с наиболее эффективными условиями их применения. В рамках статьи показан порядок определения оптимальных параметров сетки горизонтальных скважин, плотности сетки скважин, длины горизонтального окончания (горизонтального участка) скважин. Представлен также расчет основных параметров разработки, основанный на модификации методики Баклея – Лаверетта с учетом горизонтального окончания скважины. Для оценки сходимости результатов применения метода и подтверждения теоретических изысканий проведено моделирование элемента разработки с рассмотренными параметрами в программном комплексе Tempest.

Список литературы

1. Галкин В. И., Колтырин А. Н. Исследование вероятностных моделей для прогнозирования эффективности технологии пропантного гидравлического разрыва пласта // Записки Горного института. – 2020. – Вып. 246. – С. 650–659. – https://doi.org/10.31897/PMI.2020.6.7.

2. Leusheva, E., Morenov, V., Tabatabaee Moradi S. Effect of Carbonate Additives on Dynamic Filtration Index of Drilling Mud // International Journal of Engineering, Transactions B: Applications. – 2020. – V. 33(5). – P. 934–939. – DOI: 10.5829/IJE.2020.33.05B.26

3. Mardashov, D., Islamov, S., Nefedov, Y. Specifics of well killing technology during well service operation in complicated conditions // Periodico Tche Quimica, 2020. – V. 17(34). – P. 782–792.

4. Батлер Р.М. Горизонтальные скважины для добычи нефти, газа и битумов. – М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2010. – 519 с.

5. Оценка влияния градиентов водонасыщенности и капиллярного давления на формирование размера зоны двухфазной фильтрации в сжимаемом низкопроницаемом коллекторе / В.А. Коротенко, С.И. Грачёв, Н.П. Кушакова, С.Ф. Мулявин // Записки Горного института. – 2020. – Вып. 245. – С. 569–581. – https://doi.org/10.31897/PMI.2020.5.9

6. Сучков Б.М. Горизонтальные скважины. – М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2006. – 424 с.

7. Муслимов Р.Х. Пути повышения эффективности использования горизонтальных скважин для разработки нефтяных и нефтегазовых месторождений // Георесурсы. – 2016. – Т. 18. –  № 3. – Ч. 1. – С. 146–153.

8. Бердин Т.Г. Проектирование разработки нефтегазовых месторождений системами горизонтальных скважин. – М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2001. – 199 с.

9. Трухина О.С. Оценка эффективности применения горизонтальных скважин в регулярных системах размещения скважин на месторождениях Западной Сибири // Актуальные проблемы геологии нефти и газа Сибири. – Новосибирск: ИНГГ СО РАН, 2014. – С. 324–327.

10. Смирнов В.А., Шагиахметов А.М. Анализ методик расчетов оптимальной длины горизонтального окончания скважины // Сборник избранных статей по материалам научных конференций ГНИИ «Нацразвитие» (Санкт-Петербург, Апрель 2020). Международная научная конференция «Технические и естественные науки». – СПб.: ГНИИ «Нацразвитие», 2020. – С. 50–53.

11. Стационарный дебит горизонтальных скважин в рядных системах разработки / М.М. Хасанов, О.Ю. Мельчаева, А.П. Рощектаев, О.С. Ушмаев // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 1. – С. 48–51.

12. Казанцев А.В. Расчет радиуса контура питания нефтяных скважин // Исследования по информатике. – 2001. – № 3. – С. 145–148.

13. Kotlov, S.N., Shamshev, A.A. Numerical geo-flow modeling of horizontal drainage holes. – 2019. – Issue 6. – Р. 45–55. – DOI: 10.25018/0236-1493-2019-06-0-45-55.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-39-43

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.1/.4.001.57
Е.В. Юдин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.ф.-м.н., Н.С. Марков (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), к.ф.-м.н., В.С. Котежеков (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.В. Махнов (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), С.О. Краева (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), Э.Р. Гадельшина (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), Л.А. Горбушин (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого), Н.П. Трубников (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого)

Анализ энергетического состояния месторождений и оптимизация работы скважин на основе результатов прокси-моделирования

Ключевые слова: прокси-модель, карта порового давления, стационарная фильтрация, прогноз добычи, оптимизация работы скважин, адаптация к данным гидродинамических исследований (ГДИ), забойное давление, пластовое давление, проницаемость

Использование физически содержательных моделей в качестве основы для построения карт порового давления и анализа продуктивности скважин необходимо для повышения эффективности мониторинга энергетического состояния месторождений и планирования геологических мероприятий. Разработка инструментов для автоматического построения карт порового давления на основе результатов физически содержательного расчета является актуальной задачей. Основным требованием к модели является высокая скорость расчетов, что критически важно для своевременного обновления данных о состоянии пласта. Поэтому прокси-моделирование, основанное на использовании алгоритмов, обеспечивающих высокую и приемлемую для практического применения скорость расчета, является более подходящим подходом, чем полномасштабное 3Dмоделирование.

В статье рассмотрено развитие прокси-модели, основанной на двумерном уравнении диффузии, которое решается методом граничных элементов. Разработанный инструмент позволяет адаптировать параметры прокси-модели так, чтобы полученное поле порового давления удовлетворяло условиям, которые могут быть заданы на основе средних пластовых давлений по данным гидродинамических исследований (ГДИ). Предлагаемый подход принципиально отличается от наиболее широко используемых способов картопостроения, традиционно основанных на интерполяции данных замеров в скважинах, и позволяет рассчитывать на более высокую точность расчетов. Разработанная прокси-модель дает возможность автоматизированно и за достаточно короткое время построить карту порового давления. Отклонение оцениваемых пластовых давлений от данных ГДИ при использовании прокси-модели в среднем в 2 раза ниже, чем при использовании традиционных методов построения карт изобар. Так как карта порового давления строится на физически содержательной модели, имеется также возможность оптимизировать работу скважин на основе параметров, определяемых на этапе построения карт. Данная опция реализована в дополнение к базовому алгоритму прокси-модели и апробирована на реальном месторождении. Еще одним расширением базового функционала, добавленным в текущую версию инструмента, является адаптация к пьезометрическим замерам. Разработанная прокси-модель апробирована как на синтетических данных, так и на пяти реальных месторождениях. Проанализированы полученные карты порового давления и сделаны выводы об ограничениях текущей версии прокси-модели. На основе этих выводов определены дальнейшие направления развития модели с целью расширения ее области применения.

Список литературы

1. Tool for Operational Well Stock Management and Forecasting / A.R. Sharifov, D.S. Perets, I.A. Zhdanov [et al.] // SPE-201927-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201927-MS

2. INSIM: A Data-Driven Model for History Matching and Prediction for Waterflooding Monitoring and Management with a Field Application / H. Zhao, Z. Kang, X. Zhang [et al.] // SPE-173213-MS. – 2015. – https://doi.org/SPE-173213-MS

3. Jamali A., Ettehadtavakkol A. Application of capacitance resistance models to determining interwell connectivity of large-scale mature oil fields // Petroleum Exploration and Development. – 2017. – № 44(1). – P. 132–138. – DOI:10.1016/S1876-3804(17)30017-4

4. Sayarpour M., Kabir C.S., Lake L.W. Field Applications of Capacitance-Resistance Models in Waterfloods // SPE-114983-PA. – 2009. – https://doi.org/10.2118/114983-PA

5. Methodology of surrogate Models (MetaModels) and their prospects for solving petroleum engineering challenges (Russian) / M.V. Simonov, A.V. Penigin, A.S. Margarit [et al.] // PNJ. – 2019. – P. 48–53. – DOI:10.24887/2587-7399-2019-2-48-53

6. Deep neural networks predicting oil movement in a development unit / P. Temirchev, M. Simonov, R. Kostoev [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – V. 184. – DOI: 10.1016/j.petrol.2019.106513.

7. Yudin E.V., Gubanova A.E., Krasnov V.A. The Method of Express Estimation of Pore Pressure Map Distribution in Reservoirs with Faults and Wedging Zones //  SPE-191582-18RPTC-MS. – 2018. – https://doi.org/10.2118/191582-18RPTC-MS

8. Юдин Е.В., Губанова А.Е., Краснов В.А. Метод оценки интерференции скважин с использованием данных технологических режимов их эксплуатации // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 8. – С. 64–69. – DOI: 10.24887/0028-2448-2018-8-64-69

9. Banerjee, Prasanta Kumar. The Boundary Element Methods in Engineering . – London: McGraw-Hill, 1994. – 494 p.

10. Practical solutions for pressure-transient responses of fractured horizontal wells in unconventional shale reservoirs / M. Brown [et al.] //SPE-125043-PA. – 2011. – № 14(06). – P. 663–676. – https://doi.org/10.2118/125043-PA
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-44-50

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.1/.4
М.М. Хасанов (ПАО «Газпром нефть»), д.т.н., Р.Р. Бахитов (Уфимский гос. нефтяной технический университет), И.А. Лакман (Башкирский гос. Университет), к.т.н., Т.Ф. Манапов («Петролера РН»), д.т.н.

Методика количественной оценки взаимовлияния скважин с учетом отсроченного эффекта

Ключевые слова: разработка месторождения, взаимовлияние скважин (интерференция), модели векторной авторегрессии, байесовское оценивание параметров

В процессе построения моделей, на основе которых прогнозируется динамика добычи нефти, необходимо количественное определение взаимовлияния скважин в рамках одного объекта разработки. Сложность получения таких оценок заключается в том числе в необходимости учитывать запаздывающую во времени реакцию от нагнетательных скважин и системы других добывающих скважин. Целью исследования являлась разработка методики, позволяющей количественно оценить взаимовлияние скважин, в том числе с учетом отсроченного эффекта, в рамках одного объекта разработки. Эмпирической базой для построения моделей стало месторождение со 115 скважинами (24 куста), из которых 84 – добывающие. Данные рассматривались в ежедневной динамике в период за 9 лет и 6 мес: дебит жидкости добывающих скважин, пластовое и забойное давления, объем закачиваемой жидкости в нагнетательные скважины. Рассматривалась модель векторной авторегрессии, параметры которой находились с помощью байесовского оценивания. Во всех моделях, построенных по 24 кустам, наблюдались статистически значимые (p<0,05) зависимости дебита жидкости добывающих скважин от следующих параметров: 1) дебиты жидкости соседних скважин куста с лагом до 4 сут включительно; 2) разница забойного и пластового давлений в текущий момент времени; 3) разница давлений в соседних скважинах куста (для некоторых скважин); 4) суммарная закачка во все нагнетательные скважины куста. Средняя ошибка прогноза, найденная на тестовом наборе данных 30-сут динамики, по 76 добывающим скважинам из 84 составила 3,84 %, для еще для 4 скважин месторождения ошибка составила 14-18 %, для других 4 – 36-51 %. Все оценки моделей были надежны и асимптотически состоятельны. Применение разработанной методики построения модели векторной авторегрессии с оценкой параметров на основе байесовского подхода позволило учесть взаимное влияние дебитов скважин с учетом отсроченного эффекта. Причем полученные оценки влияния являются надежными, о чем косвенно свидетельствуют невысокие значения ошибок прогноза, рассчитанного на соответствующих моделях.

Список литературы

1. Grif A.M., Persova M.G., Soloveichik Yu.G. Determination of the Effect of Injection Wells on Production Wells in their Work Dynamics by Using Hydrodynamic Modeling Science // Bulletin of the Novosibirsk State Technical University. – 2019. – № 4 (77). – С. 31–44. – DOI: 10.17212/1814-1196-2019-4-31-44.

2. Improvements in Capacitance-Resistive Modeling and Optimization of Large Scale Reservoirs / D. Weber, T.F. Edgar, L.W. Lake [et al.] // SPE-121299-MS. – 2009. – DOI:10.2118/121299-ms.

3. Kaviani D. Interwell Connectivity Evaluation from Wellrate Fluctuations: a Waterflooding Management Tool: Doctoral dissertation. – Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic). 2009.

4. Полуаналитические модели расчета интерференции скважин на базе класса моделей CRM / И.Ф. Хатмуллин, А.П. Цанда, А.М. Андрианова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 12. – С. 38–41. – DOI: 10.24887/ 0028-2448-2018-12-38-41.

5. Хасанов М.М., Бахитов Р.Р., Лакман И.А. Обзор исследований по моделированию геологического строения и процессов разработки месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 10. – С. 46–51. – DOI: 10.24887/ 0028-2448-2021-10-46-51.

6. Сагитов Д.К. Исследование изменения характера взаимодействия скважин в процессе заводнения // Изв. вузов. Нефть и газ. – 2019. – № 2. – С. 81–85. – DOI: 10.31660/0445-0108-2019-2-81-85.

7. Пономарева И.Н., Мартюшев Д.А., Черный К.А. Исследование взаимодействия между нагнетательными и добывающими скважинами на основе построения многоуровневых моделей // Изв. Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332. – № 2. – С. 116–126. – DOI: 10.18799/24131830/2021/2/3048.

8. Comparison between VAR, GSTAR, FFNN-VAR and FFNN-GSTAR Models for Forecasting Oil Production / D. Suhartono, H. Prastyo, M. Kuswanto, L. Hisyam // MATEMATIKA. – 2018. – V. 34. – No. 1. – P. 103–111. – DOI:10.11113/matematika.v34.n1.1040.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-51-55

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.21
А.А. Альвард (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., А.Ш. Биглов (АО «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз»), М.Р. Салихов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Обоснование коэффициентов вытеснения нефти водой с использованием статистических моделей в условиях нефтяных месторождений АО «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз»

Ключевые слова: коэффициент вытеснения нефти водой, лабораторные исследования керна, проницаемость, пористость, эффективная пористость, начальная нефтенасыщенность, остаточная нефтенасыщенность, многомерный регрессионный анализ, многомерные регрессионные модели

Коэффициент вытеснения нефти водой является ключевым параметром при обосновании коэффициентов извлечения и уровней добычи нефти. Для мелких или неразрабатываемых месторождений характерна проблема недостаточного числа или отсутствия лабораторных опытов для оценки коэффициентов вытеснения нефти водой. В статье предложены статистические модели для расчета коэффициентов вытеснения нефти водой, полученные путем обобщения результатов потоковых исследований в условиях месторождений Западной Сибири. В результате обобщения значительного объема экспериментальных данных предложен метод оценки коэффициента вытеснения нефти водой без его лабораторного определения. Использование статистических моделей для оценки коэффициента вытеснения нефти водой представляет интерес, поскольку при их построении учитываются различные показатели, характеризующие свойства коллектора, пластовых флюидов, вытесняющего агента и др. Преимущества метода заключается в том, что он позволяет в математической модели обобщить имеющиеся экспериментальные данные. Предложенные статистические модели для условий нефтяных месторождений Западной-Сибири основаны на использовании данных ранее проведенных исследований для построения статистических моделей оценки коэффициента вытеснения с применением линейных многомерных регрессионных уравнений. этого обобщены и проанализированы данные лабораторных исследований для выявления основных факторов, влияющих на коэффициент остаточной нефтенасыщенности, и параметров, определяемых при стандартных исследованиях керна. Для реализации моделей требуются такие фильтрационно-емкостных параметры, как пористость, проницаемость, начальная нефтенасыщенность. При проектировании разработки месторождений полученные аналитические уравнения могут быть использованы для оценки коэффициента вытеснения нефти водой без его лабораторного определения на керне.

Список литературы

1. ОСТ 39-195–86. Нефть. Метод определения коэффициента вытеснения нефти водой в лабораторных условиях. – М.: Миннефтепром, 1986. – 19 с.

2. Способ оценки коэффициента вытеснения нефти на основе стандартных исследований керна / Е.А. Гладких, Г.П. Хижняк, В.И. Галкин, Н.А. Попов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2017. – Т. 16. – № 3. – С. 225–237. – DOI: 10.15593/2224-9923/2017.3.3

3. Способ оценки коэффициента вытеснения нефти на основе стандартных исследований керна / Е.А. Гладких, Г.П. Хижняк, В.И. Галкин, Н.А. Попов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2017. – Т. 16. – № 3. С. 225–237.

4. Муфтахов Д.Ф. Обоснование коэффициента вытеснения Стрежевского месторождения // Молодой ученый. – 2018. – № 24 (210). – С. 97–102.

5. Распопов А.В., Хижняк Г.П. Обоснование коэффициента вытеснения нефти водой с привлечением результатов исследований объектов аналогов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2009. – № 6. – С. 39–43.

6. Применение обобщенных петрофизических зависимостей при подсчете балансовых и извлекаемых запасов / Б.И. Тульбович, В.Г. Михневич, В.П. Митрофанов [и др.] // В сб. Проблемы геологии и разработки нефтяных месторождений в районах с истощающимися ресурсами. – Уфа: БашНИПИнефть, 1989. – Вып. 79. – С. 117–123.

7. Опыт применения методики оценки коэффициента нефтевытеснения при проектировании разработки нефтяных месторождений Пермского края / Г.П. Хижняк, Т.Б. Поплаухина, С.В. Галкин, А.А. Ефимов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2009. – № 8. – С. 42–45.

8. Соколов С.В. Обоснование коэффициента вытеснения нефти водой при проектировании разработки месторождений // Нефтяное хозяйство. – 2010. – № 11. – С. 51–53

9. Яценко Г.Г., Ручкин А.В. Обоснование нижних пределов проницаемости и пористости коллекторов по данным исследований образцов керна // Геология нефти и газа. – 1975. – № 12. – С. 42–44.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-56-59

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.64:681.518
Г.Ю. Щербаков (ООО «Газпромнефть-Технологические партнерства»), к.т.н., А.А. Мальцев (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.В. Казаков (ООО «Инжиниринговый центр МФТИ»), Б.В. Васекин (ООО «Инжиниринговый центр МФТИ»), к.ф-м.н., Д.Д. Филиппов (ООО «Инжиниринговый центр МФТИ»), А.В. Блонский (ООО «Инжиниринговый центр МФТИ»), к.ф-м.н.

Создание симулятора для моделирования и расчета оптимального дизайна обработки призабойной зоны пласта

Ключевые слова: симулятор кислотной обработки, обработка призабойной зоны пласта (ПЗП), моделирование кислотной обработки

Системный подход к процессу кислотного воздействия на призабойную зону пласта (ПЗП) включает подбор скважин-кандидатов, определение типа повреждения ПЗП, выбор способа воздействия и состава рабочих жидкостей, составление дизайна закачки, выполнение работ на скважине и оценку технологической и экономической эффективности. Большое развитие достигнуто в области разработки технологий, но недостаточно внимания уделяется моделированию ввиду сложности происходящих процессов. При этом моделирование дает возможность достоверно перенести результаты лабораторных исследований на масштаб скважины и позволят регулировать процессы, происходящие на забое и в ПЗП.

В статье рассмотрен программный комплекс, разработанный на основе ряда теоретических, лабораторных и практических исследований и решений, направленных на моделирование обработки ПЗП. В основе симулятора лежит численное решение системы уравнений, описывающих гидродинамические процессы, реакции водных растворов между собой и с породой. В симуляторе реализована возможность моделирования геометрии ПЗП для наиболее актуальных конструкций скважин. Разработаны алгоритмы и методы моделирования свойств породы и ее минералогического состава, а также загрязняющих агентов в поровой среде. Помимо этого для условий ПЗП реализован модуль расчета движения флюидов по стволу скважины от устья к забою с учетом ее внутренней конструкции и геометрии вскрытия пласта. В симуляторе реализована возможность моделирования кислотных составов с различными типами отклонителей на основе моделирования течения неньютоновской жидкости в скважине и пласте, в том числе с учетом температурных эффектов. Разработанный симулятор ориентирован на оптимизацию дизайна кислотной обработки в полевых условиях. Поэтому дополнительно разработаны модули оптимизации на основе многовариантных расчетов и оптимизационных алгоритмов с учетом экономической модели и модели прогноза дополнительной добычи. Разработан модуль адаптации для поиска характерных для объекта эмпирических коэффициентов на основе ранее проведенных обработок и лабораторных исследований. Приведены сопоставительные расчеты с помощью реализованного программного комплекса и на упрощенных моделях для обоснования и оценки значимости имплементированных инструментов. Даны примеры расчетов для различных типов скважин и условий с учетом настройки на ранее проведенные лабораторные эксперименты и реальные обработки. Рассмотрены и проведены вычислительные эксперименты для определения влияния температуры закачиваемой жидкости на эффективность обработки; распределения профиля воздействия кислоты для скважин с горизонтальным окончанием при использовании отклонителей; влияние объемов закачки кислоты в скважинах с трещиной гидроразрыва и на эффективность обработки карбонатных и терригенных коллекторов. На основе опыта разработки симулятора проанализированы задачи и перспективы развития моделирования обработки ПЗП.

Список литературы

1. Maltcev A., Shcherbakov G. The Development of the Trends in Formation Damage Removal Technologies in Sandstone Reservoirs  // SPE–199321-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/199321-MS

2. The Development of Chemical Stimulation Method Trends in Sandstone Reservoirs  / G. Shcherbakov, A. Yakovlev, A. Groman, A. Maltcev // SPE-196992-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196992-MS

3. Математическое моделирование и оптимизация солянокислотных обработок скважин в карбонатных коллекторах /  Г.Т. Булгакова [и др.] // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2014. – № 2. – С. 22–28.

4. Оптимизация кислотных обработок горизонтальных скважин в карбонатных коллекторах / Г.Т. Булгакова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 6. – С. 102–105.

5. Sevougian S.D., Lake L.W., Schechter R.S. KGEOFLOW: A new reactive transport simulator for sandstone matrix acidizing //SPE-24780-PA. – 1995. – https://doi.org/10.2118/24780-PA

6. Филиппов Д.Д., Васекин Б.В., Митрушкин Д.А. Гидродинамическое моделирование сложнопостроенных коллекторов на динамической адаптивной PEBI-сетке // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2017. –  № 4(6). – С. 48–53

7. Development of Acidizing Simulator for Sandstone Reservoirs / A. Blonsky, D. Mitrushkin, A. Kazakov [et al.] // SPE-94566-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/94566-MS

8. Oda M. Permeability tensor for discontinuous rock masses // Geotechnique. – 1985. – V. 35. – P. 483–495.

9. Баренблатт Г.И., Желтов Ю.П., Кочина И.Н. Об основных представлениях теории фильтрации однородных жидкостей в трещиноватых породах // Прикладная математика и механика. – 1960. – Т. XXIV. – № 5. – С. 852–864.

10. Мальцев А.А. Оптимизация дизайна кислотной обработки терригенного коллектора на основе геохимического подхода к моделированию // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 6. – С. 55–58. – DOI: 10.24887/0028-2448-2021-6-80-83.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-60-65

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.6
И.Р. Ильясов (АО «Мессояханефтегаз»)

Руководящие принципы планирования и реализации пилотного проекта полимерного заводнения

Ключевые слова: разработка месторождений, полимерное заводнение, пилотный проект, вязкость

Опыт успешной реализации двух пилотных проектов на Восточно-Мессояхском месторождении позволил систематизировать накопленную информацию и создать единую систему – принципы планирования и реализации пилотного проекта полимерного заводнения. Разработанная система представляет собой практическое руководство по применению технологии полимерного заводнения в слабоконсолидированных коллекторах вязкой нефти. Система состоит из пошагового алгоритма планирования, оценки эффективности и реализации пилотного проекта полимерного заводнения; матрицы мероприятий; чек-листа. Выявлены основные этапы планирования, оценки эффективности и реализации пилотного проекта полимерного заводнения их последовательное прохождение систематизировано в виде  алгоритма состоящего из 7 шагов от предварительного скрининга методов увеличения нефтеотдачи до анализа результатов пилотного проекта. Суть алгоритма заключается в разделении процесса планирования и реализации пилотного проекта на отдельные этапы, исследовании и описание каждого шага, выявлении критериев перехода на следующий шаг и обеспечении перехода на следующий шаг только при условии выполнения критериев перехода. Матрица мероприятий охватывает ключевые области исследований при планировании и реализации пилотного проекта полимерного заводнения: аналоги, выбор полимера, реология полимерного раствора, удерживание полимера, моделирование, технологические параметры закачки, мониторинг и управления процессом реализации полимерного заводнения, инженерно-технические решения приготовления и закачки полимерного раствора, комплексная оценка экономической эффективности проекта. Матрица позволяет оценивать уровень усилий и затрат, необходимых на каждом этапе реализации проекта. Для мониторинга реализации мероприятий и принятия решения о переходе на следующий этап разработан развернутый чек-лист. Реализация предложенных принципов позволит повысить эффективность и снизить сроки планирования и реализации пилотных проектов полимерного заводнения.

Список литературы

1. Результаты первого пилотного проекта по полимерному заводнению на Восточно-Мессояхском месторождении / И. Ильясов, А. Гудз, А. Подкортыов [и др.] // SPE-201822. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201822-MS.

2. Ilyasov I., Glushchenko N. Results of the Second Polymer Flooding Pilot at East-Messoyakhskoe Oil Field and Future Plans // Conference Proceedings, IOR 2021, April 2021. – EAGE, 2021. – P. 1–10. – https://doi.org/10.3997/2214-4609.202133019
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-66-68

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Проектирование обустройства месторождений

622.276.5
И.В. Грехов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., М.И. Кузьмин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., П.С. Музычук (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), Р.В. Герасимов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Концепция автономной кустовой площадки на месторождениях компании «Газпром нефть»

Ключевые слова: автономность, цифровые технологии, автоматизация, добыча нефти и газа, экология, декарбонизация

В статье рассмотрены отдельные элементы концепции автономного актива, в частности, автономных кустовых площадок. Данная концепция подразумевает освоение и разработку месторождений нефти и газа, расположенных в труднодоступных регионах, с минимальным участием человека. Ключевой задачей при проведении подобных работ является снижение трудозатрат, решение экономических и экологических задач, связанных с освоением месторождений в труднодоступных регионах со сложными природно-климатическими условиями. Выполнена аналитическая оценка процессов нефтегазодобычи, которые применяются в современных условиях эксплуатации активов компании «Газпром нефть» на суше. Представлены потенциальные технологические и цифровые решения, позволяющие реализовать в комплексе концепцию автономного актива Блока разведки и добычи компании. Важной составляющей рассматриваемой концепции является автоматизация многих производственных процессов, которые в настоящее время зависят от человеческого фактора и которые нужно перевести из рутинных операций в полностью адаптивно управляемые системы и комплексы на месторождении. Работы в области безлюдного или малолюдного месторождения необходимо разделять на два крупных направления: 1) проектирование и ввод новых активов с учетом имеющихся технологий на рынке; 2) поэтапная оптимизация имеющихся мощностей зрелых активов в рамках их реинжиниринга. Отмечено, что важной составляющей концепции является совокупность характеристик ESG (environmental, social, and corporate governance – экологическое, социальное и корпоративное управление). Внедрение концепции автономных активов в компании «Газпром нефть» планируется выстроить в несколько фаз в проектной логике портфеля инициатив. Начало реализации первой фазы намечено на 2022 г.

Список литературы

1. Безлюдные месторождения: настоящее и будущее / Е.А. Кибирев, М.И. Кузьмин, А.Ю. Зацепин, Е.В. Клинов // PROНЕФТЬ. – 2020. – № 1. – С. 64–68.

2. https://www.onepetro.org/download/conference-paper/OTC-29648-MS?id=­confe­rence-­­paper%2FOTC-29648-...

3. https://www.oedigital.com/news/461853-ivar-aasen-now-operated-from-land?utm_source=OEGDigital-ENews-...

4. https://www.onepetro.org/download/conference-paper/SPE-197302-MS?id=confe­rence-paper%2FSPE-197302-M...

5. Слышенков В.А.,  Деговцов А.В. Оборудование для сбора и подготовки нефти и газа. – https://www.gubkin.ru/faculty/mechanical_engineering/ chairs_and_departments/machines_and_equipment/Oborud_dlya_sbora_i_podgotovki_ng.PDF

6. Андрейчиков Б. Проблемы и решения по модернизации АГЗУ типов «Спутник» и «Мера» в нефтедобывающей промышленности. – https://www.cta.ru/cms/f/435964.pdf

7. https://glavteh.ru/виброакустический-расходомер-мфрм-dip/

https://www.slb.ru/services/testing/multiphase_well_testing/surface_multiphase_flowmeters/spectra/
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-69-73

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.279.23/.4.001.24
Р.Т. Апасов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., Р.Р. Бадгутдинов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.И. Варавва (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.ф.-м.н., Ф.А. Корякин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), С.А. Нехаев (ООО «Газпромнефть-Развитие»), к.э.н., И.В. Перевозкин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), Д.А. Самоловов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), к.т.н., Е.Е. Сандалова (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), А.Ф. Ямалетдинов (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))

Расчет оптимальных параметров системы разработки газового месторождения

Ключевые слова: оптимизация разработки газового месторождения, оптимальная система разработки, безразмерные параметры для газа, аналитические методы для газовых месторождений

В статье рассмотрено решение задачи оптимизации параметров системы разработки газового месторождения. В качестве критерия оптимальности принят чистый дисконтированный доход (NPV). Проанализированы существующие подходы к решению подобной задачи, такие как использование численных интегрированных моделей с привлечением гидродинамических симуляторов в качестве модели пласта; полуаналитические балансовые модели, основанные на стандартном нелинейном уравнении притока к газовой скважине, уравнении материального баланса и эмпирических корреляциях для расчета потерь давления в НКТ и поверхностном оборудовании. Показано, что такие подходы позволяют получать оптимальные решения в частных случаях, однако построение общего решения оптимизационной задачи и проведение анализа факторов, влияющих на оптимальные значения параметров системы разработки, крайне затруднительно из-за существенных временных затрат на расчеты и относительно большого количества переменных. Предложена аналитическая технико-экономическая модель разработки газового месторождения, построенная со следующими допущениями: газ идеальный, приток газа к скважинам псевдостационарный, свойства пласта однородны по площади, конденсатогазовый фактор постоянен. Данные допущения позволили представить NPV в аналитическом виде. Выход за границы некоторых допущений компенсирован оценкой диапазона оптимальных параметров системы разработки, соответствующего диапазону изменения входных параметров. Определены основные безразмерные управляющие параметры: коэффициенты уравнения притока газа к скважине, стоимость строительства скважины, повышение стоимости инфраструктуры внешнего транспорта и подготовки газа на единицу увеличения пропускной способности, устьевое давление, ограничение скорости газа на устье. Оптимизационными параметрами являлись число скважин и безразмерный годовой темп отбора. Оптимизационная задача решена для широкого диапазона управляющих параметров. Решение представлено в виде зависимости значений оптимальных параметров от безразмерных коэффициентов уравнения притока. Зависимости от других безразмерных управляющих параметров приведены в виде аналитических корреляций, полученных при глубоком анализе оптимизационных решений.

Результаты работы могут использоваться для оценки оптимальных параметров системы разработки газовых месторождений на ранних этапах проектирования, чувствительности оптимальных параметров системы разработки газовых месторождений к изменению значений наиболее неопределенных геолого-экономических параметров, а также диапазона оптимальных параметров системы разработки газовых месторождений для сокращения числа расчетных вариантов на подробных численных интегрированных моделях.

Список литературы

1. Интегрированное моделирование – инструмент повышения качества проектных решений для разработки нефтяных оторочек многопластовых нефтегазоконденсатных месторождений / Р.Т. Апасов, И.Л. Чамеев, А.И. Варавва [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 12. – С. 46–49. – DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-46-49

2. Основы системного инжиниринга / М.М. Хасанов, Ю.В. Максимов, А.Ф. Можчиль [и др.]. – М. – Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2020. – 422 с.

3. Брилл Дж.П., Мукерджи Х. Многофазный поток в скважинах. – М.- Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2006. – 384 с.

4. Sletfjerding E. Friction Factor in Coated Gas Pipelines and Well Tubing //

SPE-52059-STU. – 1999. – https://doi.org/10.2118/52059-STU

5. Гиматудинов Ш.К., Мищенко И.Т., Петров А.И. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Добыча нефти. – М.: Недра, 1983. – 455 с.

6. Buckingham E. On physically similar systems: illustrations of the use of dimensional equations // Physical Review. – 1914. – V. 4 – № 4. – P. 345–376.

7. Оптимальные параметры системы разработки нефтяного месторождения / М.М. Хасанов, О.С. Ушмаев, С.А. Нехаев, Д.М. Карамутдинова // SPE-162089-MS. – 2012. – https://doi.org/10.2118/201987-MS

8. Метод определения оптимальных параметров системы разработки газонефтяных зон нефтяных оторочек / М.М. Хасанов, О.С. Ушмаев, Д.А. Самоловов [и др.] // SPE-166898-MS. – 2013. – https://doi.org/10.2118/166898-MS.

9. Определение оптимального режима разработки низкопроницаемых пластов при проведении многостадийного гидроразрыва / А.Н. Ситников, А.А. Пустовских, Е.В. Белоногов [и др.]// Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 12. – С. 56–59.

10. Roberts T. Economics of Well Spacing // SPE 240. – 1961.

11. Tokunaga H., Hise B.R. A Method to Determine Optimum Well Spacing //

SPE-1673. – 1966. – https://doi.org/10.2118/1673-MS

12. Методика определения оптимальных параметров системы разработки газового месторождения / Р.Т. Апасов, И.В. Перевозкин, Р.Р. Бадгутдинов [и др.] // SPE-206576-MS. – 2021. – https://doi.org/10.2118/206576-MS
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-74-78

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Новости компаний

Новости нефтегазовых компаний


Читать статью Читать статью



Геология и геолого-разведочные работы

550.834
A.A. Мельник (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), А.Н. Теслюк (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), А.А. Мерецкий (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), к.ф.-м.н., А.А. Козяев (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), Г.В. Иванов (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), И.Р. Халиков (АО «Востсибнефтегаз»), Д.М. Баранов (АО «Востсибнефтегаз»), Р.С. Мельников (ПАО «НК «Роснефть»)

Методические особенности проведения сейсморазведочных работ МОГТ 3D в пределах акватории р. Ангары

Ключевые слова: сейсморазведка методом общей глубинной точки (МОГТ) 3D, речная сейсморазведка, электромагнитные источники, обработка сейсмических данных, Сибирская платформа, Ангарская зона складок

В работе рассмотрена методика проведения сейсморазведочных работ МОГТ 3D в сложных гидрографических условиях на газоперспективном объекте ПАО «НК «Роснефть», который характеризуется сложным структурно-тектоническим строением. Использование стандартных технологических решений затруднено вследствие наличия на участке работ широкой и не замерзающей зимой р. Ангары. Представлена методика проведения полевых работ с использованием водных и наземных источников возбуждения, а также с регистрацией сейсмического сигнала с помощью геофонов, маршфонов и гидрофонов. Применение данной методики позволило обеспечить регулярную сеть наблюдений по всей площади и получить сейсмические данные хорошего качества в пределах акватории реки. Дано подробное описание системы наблюдения сейсморазведочных работ, а также технологии возбуждения и накопления сигнала, полученного импульсными источниками возбуждения. Показан этап контроля качества результатов полевых работ. Отмечено, что проведение сейсмических работ на рассматриваемой территории осложнялось различными факторами. Приведен ряд мероприятий, направленных на повышение производительности, стабильности и качества получаемых сейсмических данных. Обработка сейсмограмм, полученных как с суши, так и с воды, велась по единому графу в одном проекте. Рассмотрен граф обработки с шумоподавлением в различных сортировках с применением регуляризации по удалениям с переменной шириной панели, уточнением скоростной модели для миграции по результатам нескольких итераций просчета миграции по сетке. Это позволило сохранить особенности волновой картины на всей площади и получить кондиционные данные, пригодные как для структурной, так и для динамической интерпретации.

Рассмотренная в статье технология может успешно применяться в мелководных (глубина менее 15 м) и транзитных зонах, что даст возможность охватить сейсморазведочными работами не изученные из-за сложной гидрографии участки Восточной Сибири.

Список литературы

1. Развитие речных сейсморазведочных технологий / А.А. Брыксин, В.С. Селезнев, А.В. Лисейкин [и др.] // // Материалы Всероссийской конференции, посвященной 100-летию со дня рождения академика Н.Н. Пузырёва. – Новосибирск: ИНГГ СО РАН, 2014. – С. 11–15.

2. Новые данные о строении туруханской зоны дислокаций на основе комплексной интерпретации речных сейсморазведочных работ и геологических маршрутов / А.С. Ефимов, М.Ю. Смирнов, Г.Д. Ухлова [и др.] // Геология и геофизика. – 2017. – T. 58. – № 3–4. – C. 553–564.

3. Особенности технологии речной сейсморазведочных исследований / В.С. Селезнев, А.А. Брыксин, А.В. Лисейкин [и др.] // 1-я конференция и выставка «Морские технологии 2019». – Геленджик, 22–26 апреля 2019 г. – https://doi.org/10.3997/2214-4609.201901799

4. Речная сейсморазведка на востоке России / В.С. Селезнев, В.М. Соловьев, А.П. Сысоев (и др.) // Перспективы развития нефтегазодобывающего комплекса Красноярского края: Сб. материалов научно-практической конференции. – Красноярск: КНИИГиМС, 2007. – С. 143–146.

5. Сейсморазведка 3D для районов со сложными гидрографическими условиями / В.А. Милашин, М.Е. Старобинец, О.Л. Милашина [и др.] // Технологии сейсморазведки. – 2010. – № 2. – С. 70–73.

6. Детков В.А. Импульсные электромагнитные сейсмоисточники “Енисей”. Обзор моделей и опыт практического применения // Приборы и системы разведочной геофизики. – 2007. – №4. – С. 5–10.

7. «Енисей» переходит границу. – http://gseis.ru/press-centre/media-publications/item/169-enisey-perekhodit-granitsu.html

8. Методические рекомендации по использованию данных сейсморазведки для подсчета запасов углеводородов в условиях карбонатных пород с пористостью трещинно-кавернового типа / В.Б. Левянт, Е.А. Козлов, И.Ю. Хромова [и др.]. – М.: ЦГЭ, 2010. – 250 с.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-82-87

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


549.08:681.518
Е.Ю. Темникова (Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; Новосибирский гос. Университет), С.И. Грубась (Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН), В.Н. Глинских (Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН), д.ф.-м.н.

Применение машинного обучения для изучения минерально-компонентного состава баженовской свиты по данным геофизических исследований скважин и керна

Ключевые слова: баженовская свита, геофизические исследования скважин (ГИС), искусственные нейронные сети (ИНС)

Разработан и программно реализован вычислительный алгоритм на основе искусственной нейронной сети для литологической интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС) в интервалах баженовской свиты, заключающийся в определении минерально-компонентного состава пород. В выполненных исследованиях использовалась классификация литологических типов пород, основанная на современном представлении о распределении породообразующих минеральных и минералоидных компонентов (глинистые, кремнистые, карбонатные минералы и органическое вещество). На примере центрального участка Салымского месторождения с применением разработанного алгоритма по комплексу данных ГИС и использованием результатов лабораторных литологических и геохимических исследований кернового материала построены модели содержания породообразующих компонентов баженовской свиты. Выделены основные типы пород: силициты, аргиллиты, карбонаты и микститы (смешанные кремнисто-глинисто-карбонатные породы), в том числе обогащенные органическим веществом. Рассчитанные с использованием искусственной нейронной сети содержания породообразующих компонентов хорошо согласуются с результатами детальных литолого-геохимических исследований керна. На основе полученных литологических моделей построены корреляционные схемы баженовской свиты, которые позволили проследить вертикальную и латеральную изменчивость ее минерально-компонентного состава. Определены средние содержания глинистых, кремнистых, карбонатных минералов, пирита, альбита и органического вещества. Отмечена значительная пространственная неоднородность разрезов баженовской свиты, которая обусловлена поликомпонентным составом и сложным распределением различных типов пород, определяющими ее основные характерные особенности в пределах локального участка месторождения. Полученные результаты выполненных исследований могут быть полезны при изучении строения разрезов баженовской свиты в скважинах, из которых керновый материал не отбирался.

Список литературы

1. Частотная дисперсия электрофизических характеристик и электрическая анизотропия пород баженовской свиты по данным электрокаротажа / М.И. Эпов, В.Н. Глинских, А.М. Петров [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 9. – С. 62–64. – DOI: 10.24887/0028-2448-2019-9-62-64

2. Куляпин П.С., Соколова Т.Ф. Прогноз коллекторов в разрезе баженовской свиты по материалам керна и геофизических исследований скважин // Изв. Томского политехнического университета. – 2015. – Т. 326. – № 1. – C. 118 – 133.

3. Cybenko G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function // Mathematics of control, signals and systems. – 1989. – Т. 2. – № 4. – С. 303–314.

4. Al-Mudhafar W.J. Integrating well log interpretations for lithofacies classification and permeability modeling through advanced machine learning algorithms // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2017. – Т. 7. – № 4. – P. 1023–1033.

5. Многомерный анализ данных ГИС и керна как инструмент петрофизической типизации пород бажено-абалакского комплекса / А.В. Хабаров, И.О. Ошняков, И.О. Александрова [и др.] // Каротажник. – 2019. – T. 300. – № 6. – C. 86–102.

6. Классификация пород Баженовской свиты / А.Э. Конторович, П.А. Ян, А.Г. Замирайлова [и др.] // Геология и геофизика. – 2016. – Т. 57. – № 11. – С. 2034–2043.

7. Kingma D.P., Ba J. Adam. A method for stochastic optimization // ArXiv:1412.6980. – 2014.

8. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep learning. – Cambridge: MIT press. – 2016. – Т. 1. – № 2 – 787 p.

9. Особенности литологического состава основных типов разрезов баженовской свиты / В.Г. Эдер, А.Г. Замирайлова, Ю.Н. Занин, И.А. Жигульский // Геология нефти и газа. – 2015 – № 6 – С. 96–106.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-88-91

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.031.011.43:550.832
Т.А. Ишмуратов (ООО «РН-БашНИПИнефть»), к.ф.-м.н., А.И. Хамидуллина (ООО «РН-БашНИПИнефть»), Р.Р. Исламов (ООО «РН-БашНИПИнефть»)1, к.ф.-м.н., А.А. Хисамов (ООО «РН-БашНИПИнефть»), А.Р. Абдульмянов (ООО «РН-БашНИПИнефть»), А.А. Сенина (ООО «РН-БашНИПИнефть»), А.Е. Андреев (ООО «РН-Пурнефтегаз»), И.Г. Опритов (ООО «РН-Пурнефтегаз»), А.Ф. Абдуллин (ООО «РН-Пурнефтегаз»), A.M. Логашин (ООО «РН-Пурнефтегаз»)

Совершенствование подходов к расчету PVT-свойств пластовых флюидов нефтегазовых, нефтегазоконденсатных и газоконденсатных залежей месторождений на территории деятельности ООО «РН-Пурнефтегаз»

Ключевые слова: PVT-свойства, корреляционные зависимости, нефть и газ, месторождение, свойства нефти и газа

В статье рассмотрены известные корреляции и условия их применения при расчете PVT-свойств пластовой нефти, газа и воды для месторождений, расположенных на территории деятельности ООО «РН-Пурнефтегаз». Для корреляций, отвечающих условиям применимости на месторождениях ООО «РН-Пурнефтегаз», проведено сопоставление результатов лабораторного определения PVT-свойств с результатами расчета по корреляциям. По пластам или группам пластов каждого месторождения определены такие корреляции, которые дают минимальное рассогласование с лабораторными данными при расчете PVT-свойств. Разработана матрица применимости различных корреляций, в которой для каждого PVT-свойства для залежи или по группы залежей каждого месторождения приведены корреляции, позволяющие наиболее точно определить PVT-свойства. Найдены корреляции для определения газосодержания, объемного коэффициента, сжимаемости, вязкости нефти при заданных значениях давления, температуры, давления насыщения, соотношения плотностей нефти и воды, газа по воздуха. Выбраны корреляции для определения z-фактора и вязкости газа для заданного давления, температуры и соотношения плотностей газа и воздуха. Проанализированы корреляции для определения растворимости газа, плотности, сжимаемости и вязкости воды в зависимости от давления, температуры и минерализации. В соответствии с полученными результатами выполнены ревизия и корректировка альбома PVT-свойств. Представлена форма, разработанная для расчета PVT-свойств пластовых флюидов на основе корреляций. Отмечено, что уточненные PVT-свойства будут использованы при формировании технологического режима работы скважин, прогнозе объемов добычи растворенного газа, интерпретации результатов гидродинамических исследований скважин, а также при проектировании разработки месторождений.

Список литературы

1. Новый подход к выбору корреляций для оценки PVT-свойств пластовых нефтей / Р.А. Хабибуллин, М.М. Хасанов, А.И. Брусиловский [и др.] // SPE-171241-RU. – 2014. – DOI:10.2118/171241-MS.

2. Анализ корреляционных моделей Black Oil для оценки pvt свойств / Р.А. Хабибуллин, М.М. Хасанов, А.И. Одегов [и др.] // SPE-176596-RU. – 2015. – DOI:10.2118/176596-RU.

3. McCain W.D., Spivey J.P., Lenn C.P. Petroleum Reservoir Property Correlations. – Tulsa: PennWell, 2011. – 219 p.

4. Larry W.L. Petroleum Engineering Handbook. – SPE, 2006. – 864 p.

5. Al-Marhoun M.A. Evaluation of empirically derived pvt properties for Middle East crude oils // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2004. – V. 42. – P. 209–221.

6. Dindoruk B., Christman P.G. PVT properties and viscosity correlations for Gulf of Mexico oils // // SPE-71633-MS. – 2001. – https://doi.org/10.2118/71633-MS

7. De Ghetto G., Villa M. Reliability Analysis on PVT Correlations // SPE-28904-MS. – 1994. – https://doi.org/10.2118/28904-MS

8. Lee S. T., Chien M. C. H. A New Multicomponent Surface Tension Correlation Based on Scaling Theory // SPE-12643-MS. – 1984. – https://doi.org/10.2118/12643-MS

9. Yarborough L., Hall K.R. How to solve equations of state for z-factors // Oil and Gas J. – 1974. – Feb. 18. – Р. 86–88.

10. Sutton R.P. Marathon Oil Co. Fundamental PVT Calculations for Associated and Gas/Condensate Natural Gas Systems // // SPE-97099-MS. – 2005. – https://doi.org/10.2118/97099-MS

11. СТО 51.00.021-84. Расчет состава и свойств нефти, газа и воды нефтяных месторождений Главтюменнефтегаза. – Тюмень: СибНИИНП, 1985. – 39 с.

12. Al-Shammasi A.A. A Review of Bubblepoint Pressure and Oil Formation Volume Factor Correlations // SPE-71302-PA. – 2001. – https://doi.org/10.2118/ 71302-PA

13. Методические основы разделения добываемого в ООО «РН-Пурнефтегаз» нефтяного газа на газ газовой шапки и растворенный / С.Д. Дарий, Р.Р. Исламов, Р.Р. Хайдаршин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 5. – С. 86-90. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-5-86-90

14. Зорькин Л.М. Воды нефтяных и газовых месторождений СССР. – М.: Недра, 1989. – 382 с.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-92-96

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Бурение скважин

622.248
К.А. Шиповский (ООО «СамараНИПИнефть»; Самарский гос. технический университет), к.т.н., В.С. Циркова (ООО «СамараНИПИнефть»), М.Е. Коваль (ООО «СамараНИПИнефть»; Самарский гос. технический университет), к.т.н., В.Н. Кожин (ООО «СамараНИПИнефть»), к.т.н., Е.Ю. Пилипец (ПАО «НК «Роснефть»), Д.Д. Крепостнов (ПАО «НК «Роснефть»)

Повышение эффективности прогнозирования и предупреждения зон полных и катастрофических поглощений бурового раствора в рифовых постройках Камско-Кинельской системы прогибов

Ключевые слова: бурение, поглощение бурового раствора, органогенные постройки, рифовые системы, рифовый массив, депрессионная зона, Камско-Кинельская система прогибов (ККСП)

В статье рассмотрены результаты исследования причин полных и катастрофических поглощений бурового раствора при бурении поисково-разведочных и эксплуатационных скважин в рифовых постройках Камско-Кинельской системы прогибов (ККСП). Проанализированы особенности распределения зон поглощений бурового раствора различной интенсивности в погребенной рифовой системе верхнефранско-фамено-турнейского времени на примере Благодаровского поднятия Кулешовского месторождения. Показано, что полные и катастрофические поглощения в погребенной рифовой системе приурочены в основном к зоне предрифового шлейфа, состоящего из крупнообломочных и слабосцементированных карбонатных пород. Бурение в предрифовом шлейфе может сопровождаться провалами бурового инструмента с потерей циркуляции и значительным снижением статического уровня промывочной жидкости. Частичные поглощения происходят, как правило, в зоне карбонатного ядра рифа, его фронтальной и тыловой зонах. Отсутствие поглощений или незначительная потеря циркуляции бурового раствора характерны для депрессионной (зарифовой) зоны органогенной постройки. Отмечено, что определение контуров и амплитуды погребенного рифа, границ его фациальных зон позволяет при проектировании скважин применять стандартные S-образные профили для обхода возможных интервалов полных и катастрофических поглощений, а также планировать необходимые технико-технологические решения для своевременного предупреждения и эффективной ликвидации осложнений при бурении скважин в органогенных массивах. Показано, что детальный анализ геолого-геофизической информации о месторождении с учетом технико-технологических данных о ранее пробуренных скважинах позволяет прогнозировать зоны возможных осложнений и разрабатывать эффективные мероприятия по предупреждению осложнений на стадии проектирования с целью повышения эффективности, надежности и безопасности строительства скважин и снижения стоимости буровых работ на месторождениях ПАО «НК «Роснефть».

Список литературы

1. Шиповский К.А., Циркова В.С., Коваль М.Е. Прогнозирование полных и катастрофических поглощений при бурении скважин на месторождениях Камско-Кинельской системы прогибов в Самарской области // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2018. – № 3. – С. 14–19.

2. Закономерности территориального распределения зон поглощений бурового раствора и методы их ликвидации на месторождениях Самарской области / К.А. Шиповский, В.С. Циркова, М.Е. Коваль [и др.] // Нефть. Газ. Новации. – 2020. – № 6. – С. 62–69.

3. Закономерности распределения зон поглощений в одиночных рифах депрессионной зоны Камско-Кинельской системы прогибов / К.А. Шиповский, В.С. Циркова, М.Е. Коваль, В.Н. Кожин // Экспозиция. Нефть. Газ. – 2021. – № 1. – С. 34–39.

4. Выделение биогермных образований во франско-фаменско-турнейских отложениях по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3D / А.А. Жигалов, М.А. Карцанова, Д.В. Курбатов, В.А. Мастерова. – Самара: ОАО «Самаранефтегеофизика», 2015. – 87 с.

5. Кузнецов В.Г. Основные черты геологии рифов и их нефтегазоносность. М.: ВНИИОЭНГ, 1971. – 57 с.

6. Кузнецов В.Г. Геология рифов и их нефтегазоносность. – М.: Недра, 1978. – 304 с.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-97-101

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений

622.276.6
Д.С. Круглов (АО «ВНИИнефть»), А.Е. Смирнов (АО «ВНИИнефть»), И.В. Ткачев (АО «ВНИИнефть»), Г.Д. Федорченко (АО «Зарубежнефть»), Г.В. Сансиев (АО «Зарубежнефть»), Г.А. Фурсов (ООО «СК «РУСВЬЕТПЕТРО»), Д.М. Пономаренко (ООО «СК «РУСВЬЕТПЕТРО»)

Проектирование опытно-промышленных работ по оценке эффективности ПАВ-полимерного заводнения при помощи односкважинных трассерных исследований

Ключевые слова: ПАВ-полимерное заводнение, опытно-промышленные работы, коэффициент вытеснения нефти, гидродинамическое моделирование

Основные продуктивные объекты месторождений Центрально-Хорейверского поднятия (ЦХП) приурочены к рифогенным отложениям фаменского яруса верхнего девона и сложены карбонатными коллекторами порово-кавернозно-трещинного типа, преимущественно гидрофобными. Пластовая температура составляет около 70 °С, минерализация пластовой воды – около 210 г/л, содержание ионов кальция и магния – до 20 г/л. Вязкость нефти – 7 мПа·с в пластовых условиях, давление насыщения нефти газом – 8 МПа, газосодержание – 36 м3/т. Текущее пластовое давление составляет около 20 МПа. В настоящее время для указанных объектов разработки проводится оценка возможности закачки различных химических реагентов для повышения коэффициента извлечения нефти.

В статье рассмотрен процесс проектирования опытно-промышленных работ (ОПР) по оценке эффективности ПАВ-полимерного заводнения в промысловых условиях при помощи односкважинных трассерных исследований. Эффективная ПАВ-полимерная композиция выбрана по совокупности основных показателей, измеренных в рамках скрининга и комплексного лабораторного тестирования. Проведены фильтрационные эксперименты на составных керновых колонках. При целевых значениях концентраций обеспечивается коэффициент довытеснения нефти 7 % после прокачки одного порового объема ПАВ и 14 % после прокачки одного порового объема для композиции ПАВ – полимер. Для оценки эффективности выбранной композиции в промысловых условиях спроектированы ОПР с использованием односкважинных трассерных исследований. Основной задачей ОПР является определение изменения остаточной нефтенасыщенности или коэффициента вытеснения нефти в ходе последовательных прокачек воды и ПАВ-полимерной композиции. При помощи гидродинамического моделирования получены оптимальные значения параметров ОПР, такие как предельная приемистость, размер исследуемой зоны пласта, необходимые объемы воды, ПАВ, полимера и трассеров, продолжительность операций. Полученный дизайн стал основой для составления программы проведения ОПР, которая включает все основные технологические операции и возможные риски.

Список литературы:

1. Подбор технологии увеличения нефтеотдачи карбонатных пластов Центрально-Хорейверского поднятия с использованием ПАВ-полимерных композиций / А.М. Петраков, Т.С. Рогова, С.В. Макаршин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 1. – С. 66–70. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-1-66-70

2. Selection of Effective Surfactant Composition to Improve Oil Displacement Efficiency in Carbonate Reservoirs with High Salinity Formation Water / A. Kornilov, A. Zhirov, A. Petrakov [et al.] // SPE-196772-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196772-MS.

3. Single-Well Chemical Tracer Test for Residual Oil Measurement: Field Trial and Case Study / A. Mohammed, B. Senthilmurugan, S. Modiu [et al.] // SPE-182811. – 2016.

4. Use of Partitioning Tracers to Estimate Oil Saturation Distribution in Heterogeneous Reservoirs / R.M. Dean, D.L. Walker, V. Dwarakanath [et al.] //

SPE-179655. – 2016.

5. Pat. 3590923 US. Method of determining residual oil saturation in reservoirs / Jr. Cooke, E. Claude; assignee Esso Production Research Company (N/A). – Appl. No. 04/881774; filed 03.12.1969, publ. 06.07.1971.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-102-106

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.64
Р.Н. Фахретдинов (ООО МПК «ХимСервисИнжиниринг»), д.х.н., А.А. Фаткуллин (ООО МПК «ХимСервисИнжиниринг»), к.т.н., А.Я. Хавкин (РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина), д.т.н.

Интенсификация добычи нефти при уменьшении объемов извлекаемой жидкости

Ключевые слова: обводненность, водонефтяной фактор (ВНФ), дополнительная добыча нефти, непроизводительные затраты энергии

При разработке нефтяных месторождений на эффективность заводнения существенно влияет прорыв воды к добывающим скважинам от нагнетательных. Среди основных причин активного прорыва воды можно выделить неоднородность коллектора, высокую вязкость нефти, пластовые физико-химические явления. Остановка скважин по причине высокой обводненности нарушает проектные решения по разработке месторождений и снижает нефтедобычу. Интенсификация добычи нефти при уменьшении объемов извлекаемой воды является важной производственно-экономической задачей. Отмечено, что даже небольшое снижение обводненности, а следовательно, и водонефтяного фактора, приводит к значительной экономии затрат и улучшению финансовых показателей нефтедобычи.

В статье рассмотрены способы решения указанных задач с применением технологий на основе реагентов серии АС-CSE-1313. Технологии выравнивания профиля приемистости и ограничения водопритока, разработанные ООО МПК «ХимСервисИнжиниринг» и испытанные в промысловых условиях на объектах нескольких нефтегазовых компаний, направлены на интенсификацию добычи нефти при одновременном снижении обводненности продукции (объемов извлекаемой жидкости) и позволяют при массовом применении существенно сократить затраты на добычу нефти. Технологический эффект при применении технологии выравнивания профиля приемистости на основе реагента АС-CSE-1313 марка В в среднем составляет 800-1500 т дополнительно добытой нефти на 1 обработанную скважину. Применение технологии ОВП на основе реагента АС-CSE-1313 марка А позволяет снижать дебит жидкости более чем на 40 % при сохранении или увеличении до 5-9 % дебита нефти.

Список литературы

1. Хавкин А.Я. Снижение обводненности – основа энергосбережения при нефтедобыче // Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Современные технологии извлечения нефти и газа. Перспективы развития минерально-сырьевого комплекса (российский и мировой опыт)», Ижевск 17-19 мая 2018 г. – Ижевск: УдГУ, 2018. – С. 161–167.

2. Хавкин А.Я. Интегрированные проекты повышения рентабельности разработки нефтяных месторождений // Естественные и технические науки, 2019. – № 11. – С. 282–287.

3. Никитина А.А. Салым Петролеум: технология АСП как решение проблемы истощения традиционных запасов // Нефтегазовая вертикаль. – 2014. – № 10. – С. 24–26.

4. Анализ пригодности реагентов для ASP-технологии повышения нефтеотдачи пластов по размерам и типу их мицелл / Л.П. Семихина, Е.А. Карелин, А.М. Пашнина [и др.] // Socar Proceedings. – 2020. – № 2. – С. 91–104.

5. Хазипов Р.Х., Ганиев Р.Н., Игнатьева В.Е. Применение НПАВ с добавкой понизителя адсорбции и биодеструкции для повышения нефтеизвлечения // Нефтяное хозяйство. – 1990. – № 12. – С. 46–49.

6. Алтунина Л.К., Кувшинов В.А. Увеличение нефтеотдачи пластов композициями ПАВ. – Новосибирск: Наука, 1995. – 198 с.

7. Пат. № 2723797 РФ. Состав для повышения нефтедобычи / Р.Н. Фахретдинов, Д.Ф. Селимов,С.А. Тастемиров, Г.Х. Якименко, Е.А. Пасанаев; заявитель и патентообладатель ООО МПК «ХимСервисИнжиниринг». - № 2019120612; заявл. 02.07.2019; опубл. 17.06.2020.

8. Пат. № 2592932 РФ. Состав для повышения нефтедобычи / Р.Н. Фахретдинов, Г.Х. Якименко, Д.Ф. Селимов; заявитель и патентообладатель ООО МПК «ХимСервисИнжиниринг», приоритет от 27.03.2015.

9. Испытания реагента АС-СSE-1313-В в качестве основы технологий выравнивания профиля приемистости и ограничения водопритока / Р.Н. Фахретдинов, А.А. Фаткуллин, Д.Ф. Селимов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 6. – С. 68–71. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-6-68-71

10. Повышение нефтедобычи применением псевдопластичной гидрофобной полимерной системы Spa-Well / Р.Н. Фахретдинов, А.А. Фаткуллин, Г.Х. Якименко [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 11. – С. 120–123. –  https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-11-120-123

11. Методическое руководство по оценке технологической эффективности применения методов увеличения нефтеотдачи (РД-153-39.1-004-96). – М.: Минтопэнерго РФ, 1996. – 88 с.

12. Технология ограничения притоков воды в добывающие скважины / М.А. Кузнецов, С.М. Ишкинов, Т.И. Кузнецова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – № 7. – С. 58-60.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-107-109

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.6
Д.Д. Моргачев (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), Т.С. Арбатский (ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»), Н.А. Морозовский (ПАО «НК «Роснефть»), к.т.н.

Оценка эффективности и оптимизация технологии применения гелекислотных систем для интенсификации добычи нефти из карбонатных коллекторов

Ключевые слова: селективные кислотные отработки, гелекислотные системы (ГКС), интенсификация добычи, Юрубчено-Тохомское месторождение, карбонатный коллектор

Зачастую скважина может вскрывать интервалы, различающиеся по проницаемости на порядки. Эта проблема особенно актуальна при бурении горизонтальных стволов. Такая разница в проницаемости приводит к неравномерной выработке запасов, преждевременным прорывам воды и возникновению других осложняющих факторов. В трещиноватых породах при солянокислотных обработках (СКО) воздействующий агент почти полностью проникает именно в трещины. В кавернозных коллекторах нагнетаемая кислота со временем соединяет высокопроницаемые кавернозные интервалы, и в дальнейшем основная фильтрация происходит в основном по ним. Селективная обработка позволяет временно закольматировать высокопроницаемый канал и направить кислоту в низкопродуктивные зоны. Применение селективных СКО дает возможность приобщить низкопроницаемую матрицу коллектора, увеличить продуктивность скважин и эффективную длину горизонтального ствола.

В статье представлены результаты анализа эффективности применения гелекислотных систем (ГКС) для обработок призабойных зон пласта на Юрубчено-Тохомском месторождении. Выполнялся анализ времени контакта ГКС с породой, динамики продуктивности, обводненности и газового фактора. Критериями оценки эффективности технологии являлись изменение продуктивности, обводненности и газового фактора добывающих скважин. По результатам даны рекомендации по оптимизации технологии. Показано, что применение селективных СКО по сравнению с ненаправленными обработками позволяет снизить риски прорывов воды и газа к забоям скважин по высокопроницаемым зонам, а также кратно повысить дебит скважин. Полученные данные могут быть использованы при применении рассматриваемой технологии на подобных месторождениях, характеризующихся наличием карбонатного коллектора, двойной пустотности и межфлюидальных контактов.

Список литературы

1. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Добыча нефти / под ред. Ш.К. Гиматудинова. – М.: Недра, 1983. – 455 с.

2. Economides M.J., Nolte K.G. Reservoir Stimulation. – New York: John Willey & Sons, LTD. – 2000. – 824 p.

3. Пат. № 2456444 РФ. Способ кислотной обработки призабойной зоны нефтяного пласта / Л.А. Магадова, М.А. Силин, Е.Г. Гаевой, В.Р. Магадов, Т.В. Хисметов, А.М. Бернштейн, А.Ф. Шаймарданов, В.В. Фирсов, М.А. Кузнецов, А.В. Андрианов, Д.Н. Воропаев, В.С. Дьяченко; заявители и патентообладатели ЗАО «Химеко-ГАНГ», ЗАО «НТЦ ГеотехноКИН». - № 2010132119/03; заявл. 30.07.2010; опубл. 20.07.2012.

4. Fredd C.N., Fogler H.S. Optimum Conditions for Wormhole Formation in Carbonate Porous Media: Influence of Transport and Reaction // SPE-56995-PA. –  1999. – https://doi.org/10.2118/56995-PA

5. Пат. 2547850 РФ, МПК E21B 43/27 (2006.01), E21B 33/138. Способ большеобъемной селективной кислотной обработки (БСКО) добывающих скважин в карбонатных коллекторах / Г.Т. Булгакова, А.Р. Шарифуллин, Р.Я. Харисов, А.В. Пестриков; заявитель и патентообладатель ОАО «НК «Роснефть». – № 2013120150/03; заявл. 06.05.2013; опубл. 10.04.2015.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-110-113

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.1/.4
Р.С. Хисамов (ПАО «Татнефть»), д.г.-м.н., Н.А. Назимов (ПАО «Татнефть»), к.т.н., М.Х. Хайруллин (Институт механики и машиностроения КазНЦ РАН), д.т.н., Е.Р. Бадертдинова (Казанский научно-исследовательский технологический университет), д.т.н., Р.М. Хайруллин (Казанский научно-исследовательский технологический университет)

Оценка профиля притока к стволу горизонтальной скважины по результатам термогидродинамических исследований

Ключевые слова: горизонтальная скважина (ГС), многодатчиковая технология, термогидродинамические исследования, кривые изменения давления и температуры

Разработана математическая модель для описания термогидродинамических процессов в системе пласт – горизонтальная скважина. При этом предполагается, что процесс распределения давления в стволе является квазистационарным, ствол горизонтальной скважины параллелен кровле и подошве, движение жидкости в стволе является одномерным. Предлагаемый численный метод решения прямой задачи основан на сопряжении внешней (в пласте) и внутренней (в стволе горизонтальной скважины) задач. Для численного решения прямой задачи применен метод конечных разностей. Сформулирована обратная задача для оценки фильтрационных параметров нефтяного пласта. Отличительной чертой обратных задач подземной гидромеханики, связанных с исследованием математических моделей реальных процессов фильтрации в нефтяных пластах, является то, что характер дополнительной информации определяется возможностями промыслового эксперимента. В качестве исходной информации использованы кривые изменения температуры и давления, записанные одновременно несколькими глубинными измерительными автономными приборами, установленными в различных участках ствола горизонтальной скважины. Места расположения глубинных приборов и их количество выбиралось с учетом результатов геофизических исследований скважины (технология проведения термогидродинамических исследований горизонтальной скважины с помощью нескольких глубинных автономных приборов). Решение обратной задачи на основе численного моделирования и методов регуляризации позволяет строить профиль притока вдоль ствола горизонтальной скважины, оценивать коллекторские свойства призабойных и удаленных зон пласта, радиусы призабойных зон в окрестностях глубинных приборов. В статье приведены результаты термогидродинамических исследований горизонтальной скв. 18326, расположенной на одном из месторождений Республики Татарстан.

Список литературы

1. Интерпретация результатов термогидродинамических исследований горизонтальных скважин / Р.С. Хисамов, А.С. Султанов, М.Х. Хайруллин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 10. – С. 103–105.

2. Определение параметров призабойной зоны вертикальной скважины по результатам термогидродинамических исследований / М.Х. Хайруллин, М.Н. Шамсиев, В.Р. Гадильшина [и др.] // Инженерно-физический журнал. – 2016. – Т. 89. – № 6. – С. 1470–1474.

3. Sui W., Zhu D., Hill A.D. Ehlig-Economides C.A. Determining Multilayer Formation Properties from Transient Temperature and Pressure Measurements //  SPE-116270. – 2008.

4. Pressure transient analysis and inflow performance for horizontal wells / F.J. Kuchuk, P.A. Goode, B.W. Brice [et al.] // JPT. – 1990. – Aug. – P. 974–1031.

5. Интерпретация результатов гидродинамических исследований скважин методами регуляризации / М.Х. Хайруллин, Р.С. Хисамов, Р.Г. Фархуллин, М.Н. Шамсиев. – М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований,  2006. – 172 с.

6. Назимов Н.А. Особенности характера течения флюидов в горизонтальных скважинах по данным глубинных исследований: дис. ... канд. техн. наук. – Бугульма, 2007. – 162 c.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-114-116

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


622.276.66.001.57
П.И. Елисеев (ООО «НОВАТЭК НТЦ»)

Сопоставление результатов моделирования в симуляторе «РН-ГРИД» с промысловыми исследованиями гравитационной дифференциации проппанта в процессе смыкания трещины гидроразрыва в низкопроницаемом коллекторе

Ключевые слова: гидроразрыв пласта (ГРП), дизайн ГРП, аномально высокое пластовое давление (АВПД), симулятор ГРП, математическое моделирование, гидродинамика, теория упругости, численные методы, валидация модели, эксперимент, Planar3D, промысловый эксперимент

В статье рассмотрено сопоставление данных промысловых исследований геометрии трещины гидроразрыва пласта (ГРП) и процесса осаждения проппанта в трещине с результатами моделирования ГРП в симуляторе гидроразрыва класса Planar3D «РН-ГРИД». Технология ГРП широко применятся при разработке низкопроницаемых месторождений углеводородов. Особенностью процесса ГРП в низкопроницаемом нефтяном или газовом пласте является длительное смыкание трещины после остановки закачки. В процессе смыкания трещины происходит гравитационное осаждение проппантов в несущей жидкости. Конечное распределение проппантов после полного смыкания трещины и пересечение областей нахождения проппанта в трещине с продуктивными прослоями нефтегазового коллектора определяют ту часть созданной геометрии трещины, которая будет обеспечивать приток углеводородов в скважину и обеспечивать эффект от применения ГРП. Исследование распределения проппантов в созданной трещине после завершения операции ГРП является крайне важным как для анализа результатов выполненных операций ГРП, так и для совершенствования дизайна последующих операций с целью повышения технико-экономической эффективности разработки месторождений. Симулятор ГРП «РН-ГРИД» представляет собой специализированное программное обеспечение для математического моделирования и инженерного анализа процесса создания трещин при проведении ГРП с учетом геологического строения пласта, геомеханических свойств слагающих пород, параметров закачки жидкости разрыва и проппанта. Симулятор позволяет проводить математическое моделирование динамики геометрии трещины ГРП, переноса проппанта внутри трещины и его распределение на момент полного смыкания трещины. В свою очередь применение технологии индикаторного проппанта позволяет выполнять уникальные промысловые исследования для инструментального наблюдения распределения проппанта в околоскважинной области трещины в наклонно направленных скважинах. Сопоставление результатов таких промысловых экспериментов с результатами математического моделирования ГРП дает возможность достоверно прогнозировать распределение проппантов по всей площади созданной трещины.

Список литературы

1. Корпоративный симулятор гидроразрыва пласта: от математической модели к программной реализации / А.В. Аксаков, О.С. Борщук, И.С. Желтова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 11. – С. 35–40.

2. Корпоративный симулятор гидроразрыва пласта «РН-ГРИД»: от программной реализации к промышленному внедрению / А.А. Ахтямов, Г.А. Макеев, К.Н. Байдюков [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 5. – С. 94–97. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-5-94-97

3. Валидация модели трещины гидроразрыва Planar3D, реализованной в корпоративном симуляторе «РН-ГРИД» / А.В. Пестриков, А.Б. Пещеренко, М.С. Гребельник, И.М. Ямилев // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 11. – С. 46–50. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-11-46-50

4. Моделирование распространения маркированного пропанта в трещине гидравлического разрыва пласта / К.Н. Овчинников [и др.] // Бурение и нефть. – 2020. – № 10. – С. 20–26.

5. https://carboceramics.com/products/proppant-technologies/fracture-evaluation/carbonrt-ultra-product-...

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-117-121

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Информация

Специальные решения " ОМК Трубодеталь" для топливно-энергетического комплекса


Читать статью Читать статью



Техника и технология добычи нефти

622.276.5.05
Р.Ф. Ахмадеев (ООО «РН-БашНИПИнефть»), С.П. Аюшинов (ООО «РН-БашНИПИнефть»), Р.Р. Исламов (ООО «РН-БашНИПИнефть»), к.ф.-м.н., Ф.Н. Нигматуллин (ООО «РН-БашНИПИнефть»), Б.Ш. Муслимов (ООО «РН-БашНИПИнефть»)

Обоснование применения устройств контроля притока для эффективной разработки нефтегазовых залежей

Ключевые слова: устройства контроля притока (УКП), разработка нефтегазовых месторождений, прорыв воды и газа

В ПАО «НК «Роснефть» почти две трети запасов нефти подгазовых зон находятся в малоактивной разработке по причине высоких рисков прорывов воды и газа. Одним из решений данной проблемы могут стать устройства контроля притока (УКП). Выделяют два основных класса таких устройств: пассивные УКП и автономные УКП (АУКП). При разработке нефтегазовых залежей более эффективно применение АУКП. АУКП можно использовать в случае пластов, характеризующихся наличием дифференциации по вязкости между нефтью и флюидом прорыва и по проницаемости, а также наличием интервалов неколлектора.

В статье рассмотрены результаты теоретического исследования эффективности применения АУКП в горизонтальных скважинах c учетом особенностей целевого объекта. Для проведения исследований использовался модуль для расчета скважин с УКП (разрабатывается в ООО «РН-БашНИПИнефть»). Представлены сравнительные базовые расчеты скважины с АУКП и без АУКП, до прорыва и после прорыва воды, с наличием ограничений по добыче и без ограничений. Определен технологический критерий применения АУКП. Построены зависимости дебитов нефти и воде от числа АУКП для условий конкретной скважины. Определено количество АУКП, которое позволяет проводить эффективное штуцирование в случае притока нежелательной фазы. Выполнено сравнение накопленной добычи нефти по вариантам с АУКП и без АУКП. Сформированы принципы выбора количества и типа УКП в зависимости от ожидаемого профиля фильтрационно-емкостных свойств по стволу скважины. Эти принципы использовались при обосновании стратегии заканчивания по ряду объектов ПАО «НК «Роснефть».

Список литературы

1. Moradi M. Production Optimization of Heavy Oil Wells Using Autonomous Inflow Control Devices // SPE-193718. – 2018. – DOI:10.2118/193718-MS.

2. Zeng Q.  A Novel Autonomous Inflow Control Device Design: Improvements to Hybrid ICD // IPTC – 17776-MS. – 2014. – DOI:10.2523/IPTC-17776-MS.

3. Fripp M. The Theory of a Fluidic Diode Autonomous Inflow Control Device // SPE-167415. – 2013. – DOI:10.2118/167415-MS.

4. Lyngra S. A Case Stude of the Application of Slimhole Passive Inflow-Control Devices To Revive Wells With Tubular Limitations in a Mature Field //

SPE-105624. – 2007. – DOI:10.2523/105624-MS.

5. Aakre H. Autonomous Inflow Control Valve for Heavy and Extra-Heavy Oil //  SPE-171141-MS. – 2014. – DOI:10.2118/171141-MS

6. Halvorsen M. Increased oil production at Troll by autonomous inflow control with RCP valves // SPE-159634. – 2012. – DOI:10.2118/159634-MS

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-124-127

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Нефтепромысловое оборудование

532.528:622.276
М.В. Омельянюк (Кубанский гос. технологический университет), к.т.н., А.И. Уколов (Керченский гос. морской технологический университет), к.ф-м.н., И.А. Пахлян (Кубанский гос. технологический университет), к.т.н.

Исследование процессов кавитационного истечения для энергосберегающих и экологически чистых технологий нефтегазовой отрасли

Ключевые слова: кавитация, эрозия, давление, каверна, насадка

Внедрение энерго- и ресурсоберегающих технологий в технологические процессы нефтегазовой отрасли соответствует энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2035 г., утвержденной распоряжением Правительства Российской федерации от 09.06.2020 г. № 1523-р. Перспективным является использование вторичных эффектов, сопутствующих кавитационному истечению. Кавитация широко используется во многих направлениях нефтегазового дела как интенсифицирующий фактор за счет эрозионных эффектов, возникающих в многофазных потоках из-за многочисленных микрогидроударов - скачков давления, возникающих вследствие замыкания каверн, которое сопровождается образованием ударных волн и высокоскоростных микроструй высокой интенсивности.

В статье проанализированы методы расчета кавитационного числа, используемые в настоящее время исследователями. Скорость потока или соответствующий перепад давления, при котором начинается кавитация, обычно называют начальным условием. Отмечено, что важно определять это состояние, чтобы для ряда технических приложений предупреждать проявление кавитации (в тех случаях, когда нельзя допускать отрывное течение жидкости и кавитационную эрозию), либо, наоборот, эффективно генерировать кавитацию для интенсификации соответствующих процессов (кавитационной эрозии, диспергирования, эмульгирования и пр.). Разработана экспериментальная установка для исследования процессов зарождения и развития гидродинамической кавитации визуальными методами и с помощью оценки спектра акустических колебаний. Аналитически, экспериментально и численными методами определены начальные (критические) параметры зарождения кавитации для насадок различного профиля. Установлено, что аналитического определения числа кавитации явно недостаточно для прогнозирования кавитационного/бескавитационного режима течения жидкости. Полученные результаты позволяют прогнозировать наличие/отсутствие гидродинамической кавитации в практических приложениях в нефтегазовом деле.

Список литературы

1. Ибрагимов Л.Х., Мищенко И.Т., Челоянц Д.К. Интенсификация добычи нефти. М.: Наука, 2000. – 414 с.

2. Хафизов И.Ф. Кавитационно-вихревые аппараты для процессов подготовки нефти, газа и продуктов их переработки: автореф. дис. ... д-ра техн. наук. – Уфа. 2016.

3. Mechanisms and field test of solution mining by self-resonating cavitating water jets/. Song Xianzhi, Li Gensheng, Yuan Jinping [at al.] // Petroleum Science. – 2010. – V. 7. – Issue 3. – P. 385–389.

4. Some industrial applications of CAVIJETS cavitating fluid jets / A.F. Conn, Jr. V.E. Johnson, W.T. Lindenmuth [at al.] // Proc. First U. S. Water Jet Sympos, Golden, Colorado. – 1981.

5. Brennen C.E. Cavitation and bubble dynamics. – Cambridge University Press, 2014. – 254 p.

6. Soyama H., Hoshino J. Enhancing the aggressive intensity of hydrodynamic cavitation through a Venturi tube by increasing the pressure in the region where the bubbles collapse // AIP Advances. 2016. – V. 6. – № 4. – P. 045113. – https://doi.org/10.1063/1.4947572

7. Омельянюк М.В., Уколов А.И., Пахлян И.А. Численное моделирование турбулентных затопленных струй, бьющих в тупик перфорационных каналов, при обработках скважин // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 5. – С. 72–76.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-128-130

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Информационные технологии

681.518:331.87.015.13
Д.Г. Фалеев (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), Р.А. Гнилицкий (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), А.В. Аржиловский (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»), к.т.н.

Развитие ИТ-технологий для обеспечения дистанционной работы сотрудников в научных институтах ПАО «НК «Роснефть» на примере ООО «Тюменский нефтяной научный центр»

Ключевые слова: удаленная работа, виртуальный рабочий стол, терминальное подключение, ИТ-инфраструктура, виртуализация, электронный юридически значимый документооборот, мобильный доступ, интеллектуальный сервис, программная роботизация, мобильный доступ

До пандемии COVID-19 возможность дистанционного (вне офиса) режима работы сотрудников научных центров ПАО «НК «Роснефть» рассматривалась как отдаленная перспектива, которая требует взвешенной оценки и апробации. Как и другие российские вертикально-интегрированные компании, ПАО «НК «Роснефть» выстраивала политику информационной безопасности корпоративных научно-исследовательских и проектных институтов и нефтегазодобывающих предприятий исходя из того, что рабочее место сотрудника должно находиться в офисе, внутри защищенного периметра сети. Под влиянием ограничительных мер, вызванных распространением вируса, удаленная работа из организационно-технической инновации превратилась в необходимое условие продолжения деятельности центров.

В статье на примере ООО «Тюменский нефтяной научный центр» (ООО «ТННЦ»), корпоративного института «НК «Роснефть», рассмотрен опыт перехода на дистанционный режим работы в условиях сжатых сроков и ограничений использования публичных облачных сервисов. Выполнен обзор основных характеристик ИТ-инфраструктуры научного центра. Приведен порядок внедрения технических решений для обеспечения удаленной работы. Рассмотрено влияние изменений в ИТ-инфраструктуре и массового появления удаленных рабочих мест на бюджет и работу ИТ-службы. Показано, какое влияние новый режим работы оказал на привычные рабочие стратегии сотрудников, менеджеров среднего и начального звена научного центра. Отмечено, что ООО «ТННЦ» не ожидает возврата к прежней модели после окончания пандемии и прогнозирует продолжение практики использования дистанционного и смешанного режимов работы сотрудников, что не отменяет значимой роли и необходимости личностного взаимодействия. Исходя из этой перспективы, дан прогноз развития технологий и инфраструктурных решений центра на ближайшие 3 года с учетом цифровой трансформации процессов, интеллектуализации сервисов и повышения мобильности рабочего места сотрудника.

Список литературы

1. Gartner Top 10 Strategic Technology Trends For 2020. – https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2020

2. Gartner Top Strategic Technology Trends for 2021. – https://www.gartner.com/ smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021

3. Исследование влияния пандемии COVID-19 на российский бизнес / РБК, SAP. – https://sapmybiz.rbc.ru/RBK_Issledovanie_vliyaniya_pandemii_ COVID_19_na_rossiyskiy_biznes.pdf

4. https://web-assets.bcg.com/ae/6f/c2bb81da41fe80b042603b9566d7/ 20210331-decoding-global-talent-country-deck-russia-2-rus.pdf

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-131-135

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


681.518:622.692.4
Д.А. Черенцов (Тюменский индустриальный университет), к.т.н., А.У. Якупов (Тюменский индустриальный университет), К.С. Воронин (Тюменский индустриальный университет), к.т.н., Ю.Д. Земенков (Тюменский индустриальный университет), д.т.н., Е.Л. Чижевская (Тюменский индустриальный университет), к.э.н.

Применение моделей машинного обучения для интеллектуального управления эффективностью транспорта нефти

Ключевые слова: противотурбулентная присадка (ПТП), гидравлическая эффективность нефтепроводов, интеллектуальное управление, машинное обучение, градиентный бустинг, нейронные сети

Эффективное управление современной индустриальной компанией занимающейся транспортом нефти должно базироваться на научно обоснованных, максимально точных оценках состояния производственной системы в режиме реального времени. Использование противотурбулентных присадок (ПТП) в настоящее время является самым экономичным и эффективным способом увеличения пропускной способности нефтепроводов. Однако применение современных моделей, зависимостей и результатов исследований по определению потерь давления в нефтепроводах при применении ПТП на реальных объектах приводят к значительным отклонениям от фактических значений. Для решения данной задачи предложено использовать имитационное моделирование на основе моделей машинного обучения. Анализ исходных данных позволил определить features и target переменные для обучения моделей. В качестве моделей машинного обучения рассмотрены наиболее популярные модели для решения задачи многомерной регрессии (поиск функции n-переменных), такие как линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, искусственные нейронные сети и ансамбли моделей. Процесс обучения моделей происходил на языке Python с использованием популярных библиотек машинного обучения: sklearn, keras, pytorch, catboost и др. С помощью кросс-валидации определены гиперпараметры для каждой из рассматриваемых моделей, обеспечивающие наилучшие метрики качества. При сравнении результатов прогнозирования с фактическими данными, которые не участвовали в процессе обучения, одна из моделей показала удовлетворительную погрешность, по сравнению с остальными моделями. Рассмотрена также возможность повышения точности моделей машинного обучения для новых данных путем дообучения существующих моделей. Имитационное моделирование на основе моделей машинного обучения может эффективно применяться в качестве метода оценки необходимого объема ПТП для обеспечения требуемой гидравлической эффективности нефтепроводов. Рекомендовано использовать искусственные нейронные сети (ИНС), так как вид целевой функции заранее неизвестен, а при обучении ИНС происходит процесс поиска функции, наиболее корректно описывающей целевую зависимость. Применение имитационного моделирования как инструмента интеллектуального управления позволяет успешно оценить влияние ПТП на гидравлическую эффективность нефтепроводов, позволяя существенно снизить эксплуатационные затраты на перекачку.

Список литературы

1. Гареев М.М., Альмухаметова Д.А., Ахметвалиева Г.Ф. Обоснование методов прогнозирования эффективности перекачки нефти и нефтепродуктов с использованием противотурбулентных присадок по трубопроводам разного диаметра // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. – 2018. – № 2. – С. 10–15.

2. Голунов Н.Н. Влияние малых противотурбулентных присадок на гидравлическую эффективность и смесеобразование при последовательной перекачке нефтепродуктов // Территория Нефтегаз. – 2018. – № 6. – С. 92–97.

3. Голунов Н.Н., Лурье М.В. Построение феноменологической теории турбулентности в жидкости с малыми противотурбулентными присадками // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2020. – Т. 10. – № 2. – С. 148–156. – DOI: 10.28999/2541-9595-2020-10-2-148-156.

4. Жолобов В.В., Синельников С.В., Игнатенкова А.И. Перспективы применения противотурбулентной присадки для снижения энергозатрат тепловых станций при «горячей» перекачке // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2019. – Т. 9. – № 3. – С. 256–265. – DOI: 10.28999/2541-9595-2019-9-3-256-265.

5. Коршак А.А. Универсальность обобщенной формулы Л.С. Лейбензона // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 5. – С. 105–108. – DOI: 10.24887/0028-2448-2019-5-105-108.

6. Нечваль А.М., Муратова В.И., Чэнь Ян. Анализ различных факторов, влияющих на эффективность снижения гидравлического сопротивления при добавлении противотурбулентных присадок // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2019. – № 2 (118). – С. 142–152. – DOI: 10.17122/ntj-oil-2019-2-142-152.

7. Николаев А.К., Зарипова Н.А., Матвеева Ю.Г. Исследование эффективности использования суспензионной противотурбулентной присадки M-Flowrate на напорном нефтепроводе // Территория Нефтегаз. – 2019. – № 1–2. – С. 102–110.

8. Определение оптимальной концентрации противотурбулентной присадки с помощью дифференцированного исчисления математического анализа / Т.А. Моисеенко, В.И. Муратова, А.М. Нечваль, Р.Р. Фарухшина // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. – 2020. – № 3. – С. 35–39. – DOI: 10.24411/0131-4270-2020-10307.

9. Оценка эффективности технологии перекачки нефти с применением противотурбулентных присадок / П.А. Ревель-Муроз, Я.М. Фридлянд, С.Е. Кутуков [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 1. – С. 90–95. – DOI: 10.24887/0028-2448-2020-1-90-95.

10. Применение машинного обучения для прогнозирования влияния противотурбулентной присадки на гидравлическую эффективность нефтепроводов / Д.А. Черенцов, В.Ф. Зараев, А.Ю. Мареева [и др.] // Территория Нефтегаз. – 2021. – № 3–4. – С. 14–22.

11. Прогноз гидравлической эффективности при перекачке жидкости с противотурбулентной присадкой с использованием методов численного моделирования / Ян Чэнь, А.М. Нечваль, В.И. Муратова, Пэн Ян // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. – 2019. – № 2. – С. 9–13. – https://doi.org/10.24411/0131-4270-2019-10202

12. Сравнительный анализ эффективности противотурбулентных присадок в лабораторных условиях / В.И. Муратова, А.Р. Валеев, Ян. Чэнь [и др.] // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. – 2020. – № 4. – С. 18–23. – DOI: 10.24411/0131-4270-2020-10403

13. CatBoost is a high-performance open source library for gradient boosting on decision trees. https://catboost.ai/

14. https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/

15. https://habr.com/ru/company/ods/blog/424781/
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-136-139

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Транспорт и подготовка нефти

622.276.8
В.Н. Кожин (ООО «СамараНИПИнефть»), к.т.н., А.В. Гришагин (ООО «СамараНИПИнефть»)

К вопросу классификации процесса промысловой подготовки нефти с учетом свойств разделяемой продукции и других факторов

Ключевые слова: группирование нефти по плотности и вязкости, разность плотностей воды и нефти, углеводородный состав нефти, смолы, асфальтены, парафин, высокоминерализованные пластовые воды, подготовка нефти, качество очистки сточных вод

При классификации процессов обезвоживания нефти для предварительной оценки технологических параметров ее подготовки на различных этапах проектирования и обустройства нефтепромыслов необходимо учитывать региональные различия, начиная от географического и геологического размещения нефтяных залежей и условий их залегания, заканчивая особенностями физико-химических свойств извлекаемых пластовых флюидов. На примере ряда месторождений Самарской области построена зависимость изменения вязкости нефти при смене пластовых условий на поверхностные. Выполнено сопоставление группирования нефтей по вязкости в пластовых и поверхностных условиях и классификации нефти для оценки параметров ее подготовки одновременно по плотности и вязкости в поверхностных условиях. Проведено условное сопоставление параметров классификации и требуемой температуры эмульсии при обезвоживании нефти до остаточного массового содержания воды 10 % (предварительное обезвоживание) и 0,5-1 % (глубокое обезвоживание) по различным литературным источникам. Предложено для диапазона палеозойской продукции нефтяных скважин Волго-Уральской нефтегазоносной провинции, кроме оценки общепринятых характеристик плотности нефти и содержания в ней парафина, для выбора технологических параметров подготовки нефти дополнительно использовать относительные показатели, учитывающие уникальные свойства высокоминерализованных пластовых вод и разнородный углеводородный состав самой нефти. На базе введенных характеристик рассмотрена классификация обезвоживания нефти  ряда месторождений Оренбургской, Самарской областей и Сибири. Проведена сравнительная оценка качества очистки сточных вод с учетом двух расчетных методик, базирующихся на свойствах разделяемых фаз с учетом упоминаемых характеристик, а также плотности нефти и удельной нагрузки на межфазную поверхность аппаратов совместной подготовки нефти и воды.

Список литературы

1. Белоконь Т.В., Горбачев В.И., Балашова М.М. Строение и нефтегазоносность рифейско-вендских отложений востока Русской платформы. – Пермь: ИПК «Звезда», 2001. – 108 с.

2. О необходимости повышения роли научных исследований и качественного информационного обеспечения при проектировании разработки и наземного обустройства месторождений / А.В. Гришагин, О.В. Гладунов, А.Э. Манасян [и др.] //Экспозиция Нефть Газ. – 2018. – № 4. – С.45-50.

3. Оценка пригодности пластовых вод или их смесей с поверхностными водами для заводнения продуктивных пластов / А.В. Гришагин, В.И. Андреев, А.Э. Манасян [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 11, с. 44-49

4. Смирнов Ю.С., Мелошенко Н.Т. Химическое деэмульгирование нефти как основа ее промысловой подготовки // Нефтяное хозяйство. – 1989. – № 8. – С. 46-50.

5. О влиянии свойств нефтей на качество сбрасываемой воды при предварительном обезвоживании продукции скважин / М.Н. Персиянцев, А.В. Гришагин, В.В. Андреев, Н.А. Рябин // Нефтяное хозяйство. – 1999. – № 3. – С. 47-49.

6. Никитин Ю.М., Гришагин А.В. Разделение эмульсии в аппаратуре совместной подготовки нефти и воды // Нефтяное хозяйство. – 1989. – № 5. – С. 54-56.

7. Тарасов М.Ю., Зырянов А.Б. Предварительная оценка технологических параметров подготовки нефти на основе классификации нефтей по эмульсионности// Нефтяное хозяйство. – 2008. – № 9. – С. 105-107.

8. Распоряжение Минприроды России от 01.02.2016 N 3-р (ред. от 19.04.2018) «Об утверждении методических рекомендаций по применению Классификации запасов и ресурсов нефти и горючих газов, утвержденной приказом Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 01.11.2013 N 477».

9. РД 39-30-898-83. Инструкция по исследованию нефтей и нефтяных эмульсий с целью выдачи исходных данных для проектирования установок подготовки нефти. – Куйбышев: Гипровостокнефть, 1984. – 202 с.

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-140-143

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Экологическая и промышленная безопасность

502.6:622.276.5
М.А. Галишев (СПб университет ГПС МЧС России), д.т.н., Ю.Н. Бельшина (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н., Ф.А. Дементьев (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н., Р.Г. Зайкин (СПб университет ГПС МЧС России), В.А. Ловчиков (СПб университет ГПС МЧС России), д.т.н., А.П. Решетов (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н.

Нормирование допустимого содержания нефтяного загрязнения в почвенной среде

Ключевые слова: почвы, нефтяное загрязнение, методы нормирования содержания нефтепродуктов в почвах, вероятностно-статистический метод, распределение Пуассона

В статье рассмотрены особенности функционирования нефтепродуктов в почвах. Почва как депонирующий элемент природной среды, оказывает долговременное воздействие на все контактирующие с ней среды. От количества и состава нефтяного загрязнения в почвах во многом зависит состояние воздушного и водного пространства. Между тем методы нормирования содержания нефтепродуктов в почвах нуждаются в серьезной доработке. Ввиду многообразия типов почв практически невозможно разработать единые нормативы, пригодные для любых почвенных систем. Нормирование уровня опасного нефтяного загрязнения должно осуществляться на локальном уровне. В основу предлагаемой методики нормирования заложены результаты массовых анализов содержания нефтепродуктов в почвах, полученные с использованием технологии скрининга. Обработка аналитических данных проведена вероятностно-статистическим методом с использованием распределения Пуассона. При этом большой массив экспериментальных данных, зачастую имевших различный порядок содержания нефтяного загрязнения, не позволил выполнить прямую обработку данных. Амплитудные значения переводились в логарифмическую форму. По значениям десятичных логарифмов содержания нефтяного загрязнения построен полигон пуассоновского распределения вероятностей реализации значений дискретной случайной величины lgСнп нп – содержание нефтепродуктов). Аппроксимация интегрального распределения вероятностей реализации суммы возможных значений lgСнп проведена с помощью логистической регрессии. Найдена критическая точка, разбивающая интервал значений lgСнп на низкий и высокий уровень загрязнения. Выделенные группы почвенных загрязнений разделены на более узкие интервалы путем дифференцирования логистической функции с нахождением на графике второй производной точек максимума и минимума значений второй производной. Таким образом, на изученном локальном участке почвенного покрова выделены классы почв по степени нефтяного загрязнения. Предложенная методика может быть использования для обработки массовых аналитических данных о содержании нефтяного загрязнения в почве, полученных любым скрининговым методом.

Список литературы

1. Установление индивидуальных характеристик состава нефтепродуктов методами системного анализа / П.Н. Егориков, Ю.Н. Бельшина, С.В. Шарапов, М.И. Архипов // Проблемы управления риском в техносфере. – 2013. – № 1 (25). – С. 23–31.

2. Фаргиев М.А., Галишев М.А., Щербаков О.В. Анализ состояния почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса по результатам изучения перераспределения нефтяного загрязнения между сопредельными природными средами // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2013. – № 3 (27). – С. 40–47.

3. Хаустов А.П., Редина М.М. Охрана окружающей среды при добыче нефти. – М.: Дело, 2006. – 552 с.

4. Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников Г.К. Эколого-аналитический мониторинг супертоксикантов. – М.: Химия, 1996. – 319 с.

5. Галишев М.А., Моторыгин Ю.Д. Стохастические методы принятия решений для уменьшения вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2013. – № 4 (28). – С. 59–64.

6. Левич А.П., Булгаков Н.Г., Максимов В.Н. Теоретические и методические основы технологии регионального контроля природной среды по данным экологического мониторинга. – М.: НИА-Природа, 2004. – 271 с.

7. Другов Ю.С., Родин А.А. Экологические анализы при разливах нефти и нефтепродуктов. Практическое руководство. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 270 с.

8. Poisson S.D. Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile. – Berlin: NG Verlag (Viatcheslav Demidov Inhaber), 2013. – 330 p.

9. Лещенко В.Г., Ильич Г.К. Медицинская и биологическая физика. – Минск: Новое знание, 2012. – 552 с.

10. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления. – СПб.: Политехника, 2003. – С. 265–270.

11. Роб П., Коронел К. Системы база данных: проектирование, реализация и управление / пер. с англ. – СПб.: БХВ Петербург, 2004. – 1040 с.

12. Effect sofambient particular tematter and ozone on dailymortality in Rotterdam, the Netherlands / G. Hoek, B. Groot, J.D. Schwartz, P. Eilers // Arch. Environ. Health. – 1997. – № 6 (52). – P. 455–463.    

13. Associations between outdoor air pollution and daily mortality in Brisbane, Australia / R.W. Simpson, G. Williams, A. Petroeschevsky [et al.] // Arch. Environ. Health. – 1997. – №6 (52). – P. 442–454.

14. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф, Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений земных экосистем (локальный уровень). – Екатеринбург: Наука, 1994. – 282 с.

15. Beckett P.H., Davis R.D. Upper Critical level soft oxicelement sinplants // Newphytol. –1977. – № 79. – P. 95–106.      

16. Singh A.K., Rattan R.K. A new approach for estimating the phytotoxicity limits // Environ. Monit.and Assess. – 1987.  – V. 9. – № 3. – P. 269–283.     

17. Cate R.B. Jr., Nelson L.A. A simple statistical procedure for partitioning soil test cor­relation data into two classes // Soil Sci. Soc. Amer. Proc. – 1971.  – № 35. – P. 658–660.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-144-147

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее


502.6: 622.276.5
А.Ю. Солодовников (Тюменское отделение «СургутНИПИнефть» ПАО «Сургутнефтегаз»), д.г.н., А.А. Хатту (Тюменское отделение «СургутНИПИнефть» ПАО «Сургутнефтегаз»), к.г.н.

Экологические последствия воздействия нефти и газа на водно-болотные угодья Сургутского Полесья на примере Конитлорской группы месторождений

Ключевые слова: участок недр, месторождения углеводородов, Сургутское Полесье, экологический мониторинг, поверхностные воды, донные отложения, почвы

Добыча углеводородного сырья и его транспортировка с месторождений сопровождается воздействием на все компоненты природной среды. Это воздействие проявляется как в изменении внешнего облика окружающих ландшафтов, так и исходной геохимической обстановки. При этом сила воздействия и его последствия во многом зависят от природных особенностей местности. Среднее Приобье, где добывается большая часть углеводородов ПАО «Сургутнефтегаз», характеризуется высокой степенью заболоченности и заозеренности (более 50 %). Однако внутри этой территории есть еще более низкое и влажное место, где доля водно-болотных угодий превышает 80 и даже 90 %. Эта местность получила название Сургутская низина, или Сургутское Полесье. В таких чрезвычайно сложных условиях находится немало разрабатываемых объектов, в их числе и Конитлорская группа месторождений. Добыча углеводородов среди заболоченной и заозеренной местности предъявляет к недропользователю повышенные требования по недопущению загрязнения окружающей среды. Благодаря соблюдению требований промышленной и экологической безопасности, грамотной организации производства, применяемым природоохранным мероприятиям, на Конитлорской группе месторождений, несмотря на имевшие место аварийные ситуации, удалось не допустить загрязнения окружающей среды. Это подтверждается не только мониторинговыми исследованиями компании, но и дистанционным зондированием территории Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, которое осуществляется департаментом недропользования и природных ресурсов автономного округа. При этом самым действенным инструментом, с помощью которого можно оценить текущее состояние природных сред и определить последствия воздействия нефтегазодобычи на окружающую среду, являются мониторинговые исследования. В ПАО «Сургутнефтегаз» они проводятся на всех месторождениях и участках недр в соответствии с лицензионным соглашением об условиях пользования недрами.

Список литературы

1. Шубаев Л.П. Сургутское Полесье Западно-Сибирской низменности. – Изв. ВГО СССР. – 1956. – Т. 88. – Вып. 2. – С. 167–169.

2. Болотные системы Западной Сибири и их природоохранное значение / О.Л. Лисс, Л.И. Абрамова, Н.А. Аветов [и др.] / под ред. В.Б. Куваева. – Тула: Гриф и К0, 2001. – 584 с.

3. Геохимические особенности гидрогенных ландшафтов правобережья Средней Оби в зоне деятельности ОАО «Сургутнефтегаз» / Л.А. Даниленко, Л.А. Малышкина, А.Ю. Солодовников, А.А. Хатту // Нефтяное хозяйство. – 2006. – № 6. – С. 132–136.

4. О системе наблюдения за состоянием окружающей среды в границах лицензионных участков на право пользования недрами с целью добычи нефти и газа на территории Ханты-Мансийского автономного округа-Югры. Постановление Правительства ХМАО-Югры № 485-П от 23.12.11 г.

5. Солодовников А.Ю., Хатту А.А. Экологические последствия влияния на водные объекты длительно разрабатываемых месторождений: на примере Конитлорского нефтяного месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 3. – С. 126–128.

6. Предельно-допустимый уровень (ПДУ) содержания нефти и нефтепродуктов в донных отложениях поверхностных водных объектов на территории ХМАО-Югры. Постановление Правительства автономного округа № 441-п от 10.11.04 г.
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-148-151

Для заказа статей необходимо ввести свой ЛОГИН и ПАРОЛЬПодробнее



Памяти выдающегося нефтяника

Барановский В.Д. (1932-2021). Матлашов И.А. (1946-2021)


Читать статью Читать статью