«Нефтепро-
мысловое дело»

Оптимизация процесса заводнения нефтяных пластов с учетом неоднородности фильтрационно-емкостных свойств

УДК: 622.276.43
DOI: 10.33285/0207-2351-2022-7(643)-25-31

Авторы:

¹ Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, Архангельск, Россия

Ключевые слова: неоднородность пласта, проницаемость, оптимизация, алгоритм Хука – Дживса, высокотехнологичные скважины

Аннотация:

Высокотехнологичные компоновки (ВТК), или интеллектуальная скважина (Smart Well), – особый вид скважинных компоновок, который включает в себя устройства контроля притока, устанавливаемые в районе интервалов перфорации скважины, и при помощи которых возможно контролировать приток флюида (добывающая скважина) либо закачку реагента (нагнетательная скважина).

В настоящее время устройства контроля притока делятся на два вида: пассивного типа (ICD) – их конфигурация устанавливается перед спуском в скважину и активного типа (ICV) – их конфигурация может изменяться непосредственно в скважине посредством управления с поверхности через станцию управления и оптоволоконной связи.

С развитием компьютерных технологий, средств гидродинамического моделирования и оптоволоконной связи высокотехнологичные компоновки становятся актуальными. В связи с этим необходимо дальнейшее развитие методов моделирования и оптимизации ВТК. Гидродинамическое моделирование представляет собой мощный инструмент моделирования процесса разработки нефтяных и газовых месторождений. Поэтому при всех прочих инструментах именно моделирование ВТК с использованием гидродинамических симуляторов будет наиболее точно отображать процесс разработки при установке ВТК в скважину.

В данной статье рассматривается численное решение задачи оптимизации заводнения нефтяного пласта с учетом неоднородности свойств пласта.

Приведен анализ скважин с высокотехнологичными компоновками, подробно описаны модельная задача – секторная модель неоднородная по проницаемости, а также реализованный оптимизационный алгоритм Хука – Дживса, проанализированы результаты эксперимента, показавшие успешность реализации оптимизационного алгоритма и прирост ключевых технологических показателей разработки.

Список литературы:

1. Application of Smart, Fractured Water Injection Technology in the Piltun-Astokhskoye Field, Sakhalin Island, Offshore Russia / D.J. Van Nispen [et al.] // Technology for World Class Resources: SPE Russian Oil and Gas Technical Conf. and Exhibition, 3–6 October 2006, Moscow, Russia. – SPE-102310.

2. Hassanabadi M., Motahhari S.M., Pari M.N. Optimization of ICD’s Port Sizes in Smart Wells Using Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm through Neural Network Modeling // J. of Chemical and Petroleum Engineering. – 2012. – Vol. 46, № 2. – P. 97–109.

3. Results of the Brugge Benchmark Study for Flooding Optimization and History Matching / E. Peters [et al.] // SPE-119094. – 2010.

4. Oliver D.S., Chen Y. Recent progress on reservoir history matching: A review // Comput. Geosci. – 2011. – Vol. 15, № 1. – P. 185–221.

5. Hooke R., Jeeves T.A. Direct Search Solution of Numerical and Statistical Problems // J. ACM. – 1961. – Vol. 8, № 2. – P. 212–229.

6. Davidon W.C. Variable Metric Method for Minimization // SIAM J. Optimization. – 1991. – Vol. 1, № 1. – P. 1–17.

7. Erratum: Decision analysis under uncertainty for smart well deployment / B. Yeten [et al.] // J. Pet. Sci. Eng. – 2004. – Vol. 43, Issue 3–4. – P. 183–199.

8. Jansen J.D., Brouwer R., Douma S.G. Closed-Loop Reservoir Management // Paper presented at the SPE Reservoir Simulation Symposium, the Woodlands, Texas, Fibruary 2009. – SPE-119098-MS. – 2009.

9. Godhavn J., Asa S., Aamo O.M. Optimization of Smart Well Production Through Nonlinear Model Predictive Control // Paper was prepared for presentation at the 2008 SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition held in Amsterdam, the Netherlands, 25–27 Februare 2008. – SPE-112100.