«Нефтепро-
мысловое дело»

Обоснование выбора скважин для проведения бесподходных кислотных обработок и прогнозирование технологической эффективности мероприятий

УДК: 622.276.63
DOI: 10.33285/0207-2351-2022-3(639)-31-40

Авторы:

¹ ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ, Пермь, Россия
² Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

Ключевые слова: кислотная обработка, бесподходные технологии, кислотный состав, карбонатный коллектор, факторный анализ, дискриминантный анализ, оценка эффективности мероприятий, машинное обучение

Аннотация:

Кислотные обработки являются одним из наиболее распространенных методов повышения продуктивности добывающих скважин, эксплуатирующих карбонатные отложения. Технология бесподходных кислотных обработок представляется как перспективная альтернатива стандартным обработкам призабойной зоны пласта (ОПЗ). Традиционная ОПЗ проводится с постановкой бригады капитального ремонта и занимает порядка 15 сут. С развитием бесподходных технологий и внедрением новых кислотных составов сокращается время обработки до 5 сут, что представляется экономически целесообразным для предприятия-недропользователя. Промышленный опыт применения такого типа кислотных обработок на месторождениях Пермского края составляет более четырех лет. Однако в ряде случаев нельзя утверждать о наличии эффекта при проведении бесподходной ОПЗ, а скорее, об оптимизации работы глубинно-насосного оборудования. На основании анализа промысловых данных с применением различных статистических методов подтверждена эффективность бесподходных технологий и оценена продолжительность эффекта после выполнения мероприятия, определены наиболее перспективные и наименее целесообразные объекты для продолжения проведения обработок. Актуализированы критерии для повышения качества подбора скважин-кандидатов для последующих геолого-технических мероприятий. По всей совокупности выборки сформирована статистическая модель для прогноза прироста дебита нефти после бесподходной обработки призабойной зоны в зависимости от комплекса определяющих геолого-технологических параметров. Для модели отмечена высокая сходимость с фактическими данными.

Список литературы:

1. Towards a better understanding of wormhole propagation in carbonate rocks: linear vs. radial acid injection / X. Qiu, G. Aidagulov, M. Ghommem [et. al.] // J. of Petroleum Science and Engineering. – 2018. – Vol. 171. – P. 570–583. – doi: 10.1016/j.petrol.2018.07.075

2. Modeling and simulation of wormhole formation during acidization of fractured carbonate rocks / Piyang Liu, Jun Yao, Gary Douglas Couples [et. al.] // J. of Petroleum Science and Engineering. – 2017. – Vol. 154. – Р. 284–301.

3. Shirazi M. M., Ayatollahi S. Damage evaluation of acid-oil emulsion and asphaltic sludge formation caused by acidizing of asphaltenic oil reservoir // J. of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 174. – P. 880–890.

4. Мартюшев Д.А., Новиков В.А. Совершенствование кислотных обработок в коллекторах, характеризующихся различной карбонатностью (на примере нефтяных месторождений Пермского края) // Изв. Томского политехнического ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 9. – С. 7–17. – https://doi.org/10.18799/24131830/2020/9/2800

5. Распопов А.В., Новокрещенных Д.В. Анализ результатов применения методов интенсификации на карбонатных коллекторах месторождений Пермского края // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического ун-та. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2014. – № 10. – С. 73–82.

6. Experimental study of the influence of the content of calcite and dolomite in the rock on the efficiency of acid treatment / D.A. Martyushev, S.K. Govindarajan, Yingwen Li, Yongfei Yang // J. of Petroleum Science and Engineering. – 2021. – 109770. – https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109770

7. Дорфман М.Б., Сентемов А.А. Влияние фильтрационно-емкостных свойств призабойной зоны пласта на эффективность кислотной обработки // Изв. Томского политехнического ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 2. – С. 124–130. – doi: 10.18799/24131830/2020/2/2488

8. Sustainability analysis of dry treatment technologies for acid gas removal in waste-to-energy plants / A. Dal Pozzo, D. Guglielmi, G. Antonioni, A. Tugnoli // J. of Cleaner Production. – 2017. – Vol. 162. – P. 1061–1074.

9. Martyushev D.A., Vinogradov J. Development and application of a double action acidic emulsion for improved oil well performance: laboratory tests and field trials // Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. – 2021. – Vol. 612. – P. 125998. – https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2020.125998

10. Усовершенствованный подход к проведению блочно-факторного анализа разработки / О.Ю. Савельев, А.А. Бородкин, М.В. Наугольнов [и др.] // Нефт. хоз-во. – 2014. – № 10. – C. 74–77.

11. Факторный анализ успешности геолого-технических мероприятий как инструмент повышения качества геолого-гидродинамических моделей / М.В. Наугольнов, Е.В. Растегаева, Р.З. Зулькарниев, Р.Н. Асмандияров // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2019 – № 1 (11). – С. 34–38.

12. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий. – Минск: Новое издание, 2002. – 704 с.

13. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 416 с.

14. Филатов Е.А. Использование интегрального метода для анализа эффективности инвестиционной деятельности на примере пятифакторной модели // Вестник Иркутского государственного технического ун-та. – 2014. – № 4 (87). – С. 220–224.

15. Филатов Е.А., Дыкусова И.Г. Детерминированный факторный анализ финансовой рентабельности инновационной компании // Baikal Research J. – 2013. – № 5. – С. 8–17. 

16. Реннер А.Г., Чудинова О.С. Параметрический дискриминантный анализ в пакетах Statistica, Stata, Excel: методические указания к лабораторному практикуму, курсовой работе, дипломному проектированию и самостоятельной работе студентов. – Оренбург: Изд-во Оренбургского государственного ун-та, 2010. – 50 с.

17. Статистический анализ нечисловой информации / В.В. Глинский, Л.К. Серга, О.Ю. Рыжков, К.А. Зайков. – Новосибирск: Изд-во Новосибирского государственного ун-та экономики и управления, 2021. – 152 с.

18. Оценка эффективности воздействия кислотных составов на керны с использованием регрессионного анализа / В.И. Галкин, Г.П. Хижняк, А.М. Амиров, Е.А. Гладких // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического ун-та. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2014. – № 13. – С. 38–48.

19. Галкин В.И., Силайчева В.А. Разработка статистической модели прогноза коэффициента проницаемости по совокупности геологических и технологических показателей // Нефтепромысловое дело. – 2013. – № 9. – С. 10–12.

20. Новиков В.А. Прогнозирование эффективности кислотного воздействия на основе построения математических моделей, учитывающих технологию и используемую композицию // Технологии нефти и газа. – 2021. – № 1 (132). – С. 30–35.

21. Поморский Ю.Л. Методы статистического анализа экспериментальных данных: метод. руководство для науч. работников и аспирантов. – Л., 1940. – 174 с.

22. Lehmann E.L. The Fisher, Neyman Pearson theories of testing hypotheses: one theory or two // J. of the American Statistical Association. – 1993. – Vol. 88, № 424. – P. 1242–1249.

23. Перцев Н.В. Количественные методы анализа и обработки данных. – Омск: Изд-во Омского государственного ун-та, 2002. – 142 с.

24. Клещенко И.И., Зозуля Г.П., Ягафаров А.К. Теория и практика ремонтно-изоляционных работ в нефтяных и газовых скважинах. – Тюмень: Экспресс, 2011. – 386 с.

25. Analysis and interpretation of water-oil ratio in waterfloods / Yannis Yortsos, Youngmin Choi, Zhengming Yang, P. Shah // SPE J. – 1999. – № 4. – P. 413–424.

26. Ponomareva I.N., Galkin V.I., Martyushev D.A. Operational method for determining bottom hole pressure in mechanized oil producing wells, based on the application of multivariate regression analysis // Petroleum Research. – 2021. – https://doi.org/10.1016/j.ptlrs.2021.05.010