Модификация модели материального баланса CRM для решения задач оптимизации разработки нефтяных месторождений
УДК: 622.276.1/.4.001.57
DOI: 10.33285/0207-2351-2023-11(659)-20-27
Авторы:
ШЕВЦОВ НИКИТА ОЛЕГОВИЧ
1,2
1 Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия
2 Тюменский нефтяной научный центр
Ключевые слова: взаимовлияние скважин, обратная задача, Capacitance Resistive Model (CRM), дренируемый поровый объем, коэффициент продуктивности скважин
Аннотация:
Использование технологий заводнения на нефтяных залежах является одним из самых распространенных методов разработки, где ключевой фактор успешности − оперативность при принятии решений по управлению режимами заводнения. Поэтому при математическом моделировании разработки альтернативой сложным и ресурсоемким трехмерным гидродинамическим моделям выступают их более простые аналоги, так называемые прокси-модели. Одной из них является модель материального баланса Capacitance-Resistive Models (CRM), применение которой позволяет оперативно оценивать степени взаимовлияния скважин. Классическая формулировка модели CRM имеет ряд ограничений, в первую очередь, связанных с отсутствием учета нестационарности таких параметров, как коэффициенты продуктивности добывающих скважин и величины дренируемых ими поровых объемов. В статье предложены модификации, позволяющие учитывать зависимость этих параметров от времени. Ввиду отсутствия в модели CRM пространственной размерности рассмотрена проблема влияния фактора формы дренируемого скважиной порового объема. Проведена апробация модифицированной модели на скважинах реального объекта разработки.
Список литературы:
1. Математическое моделирование для принятия решений по разработке месторождений / Т.А. Поспелова, С.В. Степанов, А.В. Стрекалов, С.В. Соколов. – М.: Недра, 2021. – 427 c.
2. Sayarpour M. Development and Application of Capacitance-Resistive Models to Water/CO2 Floods: Ph.D. Dis. – Austin, TX, USA: University of Texas, 2008.
3. Semi-analytical models for calculating well interference: limitations and applications / I.F. Khatmullin, A.P. Tsanda, A.M. Andrianova [et al.] // OIJ. – 2018. – Vol. 12. – P. 38–41.
4. Integrating Model Uncertainty in Probabilistic Decline-Curve Analysis for Unconventional-Oil-Production Forecasting / A. Hong, R.B. Bratvold, L.W. Lake, L.M.R. Maraggi // SPE Res Eval & Eng. – 2022. – Vol. 03. – P. 861–876.
5. Soroush M., Kaviani D., Jensen L. Interwell connectivity evaluation in cases of changing skin and frequent production interruptions // J. of Petroleum Science and Engineering. – 2014. – Vol. 122. – P. 616–630.
6. State-of the-Art Solution of Capacitance Resistance Model by Considering Dynamic Time Constants as a Realistic Assumption / A. Lesan, S. Ehsan Eshraghi, A. Bahroudi [et al.] // J. of Energy Resources Technology. – January 2018. – Vol. 140.
7. Бекман А.Д. Учет геолого-технических мероприятий при моделировании разработки нефтяной залежи методом материального баланса // Математическое моделирование. – 2022. – № 6(34). – С. 22–36. – DOI: https://doi.org/10.20948/mm-2022-06-02
8. Шевцов Н.О., Степанов С.В. Совершенствование модели материального баланса для учета изменения коэффициента продуктивности скважин // Математическое моделирование. – 2022. – № 2(34). – С. 3–16. – DOI: https://doi.org/10.20948/mm-2022-02-01
9. Степанов С.В., Васильев В.В., Алтунин А.Е. Усовершенствованный аналитический метод разделения добычи и закачки по пластам при их одновременной совместной разработке // Нефт. хоз-во. – 2015. – № 11. – С. 27–31.
Назад в номер