Математические модели для анализа и прогнозирования разработки нефтяных месторождений: емкостно-резистивная модель без учета забойного давления и логарифмическая модель обводнения скважины
PDF

Ключевые слова

математические модели
прогнозирование разработки нефтяных месторождений
CRM-модель
модель обводнения
упруговодонапорный режим разработки

Как цитировать

1.
Афанаскин И.В., Вольпин С.Г., Королев А.В., Ахапкин М.Ю. Математические модели для анализа и прогнозирования разработки нефтяных месторождений: емкостно-резистивная модель без учета забойного давления и логарифмическая модель обводнения скважины // Успехи кибернетики. 2025. Т. 6, № 2. С. 27–39.

Аннотация

в работе предлагается модифицированная CRM-модель (Capacitance-Resistive Model), исключающая использование забойного давления. Модель может применяться в условиях заводнения или при упруговодонапорном режиме разработки. В отличие от традиционных подходов, модель основана на учете накопленных объемов добычи и закачки и описывает межскважинное взаимодействие добывающих скважин с включением влияния аквифера. Модель является полуаналитической. Дополнительно введена эмпирическая логарифмическая модель обводнения, учитывающая зависимость водонасыщенности от накопленной добычи жидкости. Полученные уравнения позволяют рассчитывать дебиты жидкости и показатели обводнения без использования забойного давления, что существенно расширяет область применимости модели в условиях ограниченного промыслового мониторинга. Модель протестирована на данных по четырем добывающим скважинам месторождения с карбонатным коллектором, эксплуатируемого при упруговодонапорном режиме. Сравнение результатов расчетов по стандартной и модифицированной CRM-моделям показало приемлемое качество аппроксимации дебитов жидкости при исключении давления, а также высокую точность модели обводнения. Предложенный подход может быть применен для анализа разработки и прогнозирования без необходимости в труднодоступных параметрах, таких как забойное давление, а также для оперативной интерпретации промысловой информации.

PDF

Литература

Данько М. Ю., Бриллиант Л. С., Завьялов А. С. Применение метода динамического материального баланса и CRM-метода (capacitance-resistive models) к подсчету запасов ачимовских и баженовских коллекторов. Недропользование XXI век. 2019;4:76–85.

Ручкин А. А., Степанов С. В., Князев А. В. и др. Исследование особенностей оценки взаимовлияния скважин на примере модели CRM. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2018;4:148–168. DOI: 10.21684/2411-7978-2018-4-4-148-168.

Хатмуллин И. Ф., Андрианова А. М., Маргарит А. С. Полуаналитические модели расчета интерференции скважин на базе класса моделей CRM. Нефтяное хозяйство. 2018;12:38–41. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-38-41.

Gladkov A., Sakhibgareev R., Salimov D. et al. Application of CRM for Production and Remaining Oil Reserves Reservoir Allocation in Mature West Siberian Waterflood Field. The SPE Russian Petroleum Technology Conference. 2017. DOI: 10.2118/187841-MS.

Yousefi S. H., Rashidi F., Sharifi M. et al. Prediction of Immiscible Gas Flooding Performance: a Modified Capacitance-Resistance Model and Sensitivity Analysis. Petroleum Science. 2019;16:1086– 1104. DOI: 10.1007/s12182-019-0342-6.

Lasdon L., Shirzadi S., Ziegel E. Implementing CRM Models for Improved Oil Recovery in Large Oil Fields. Optimization and Engineering. 2017;18:87–103. DOI: 10.1007/s11081-017-9351-8.

Holanda R. W., Gildin E., Jensen J. L. et al. A State-of-the-Art Literature Review on Capacitance Resistance Models for Reservoir Characterization and Performance Forecasting. Energies. 2018;11(12):33–68. DOI: 10.3390/en11123368.

Sayarpour M. Development and Application of Capacitance-Resistive Models to Water/CO2 Floods. Dissertation by Ph.D. USA: The Faculty of the Graduate School of the University of Texas at Austin; 2008. 236 p. DOI: 10.13140/RG.2.1.1798.3847.

Степанов С. В., Поспелова Т. А. Новая концепция математического моделирования для принятия решений по разработке месторождений. Нефтяное хозяйство. 2019;4:50–53. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-4-50-53.

Olenchikov D., Posvyanskii D. Application of CRM-Like Models for Express Forecasting and Optimizing Field Development. The SPE Russian Petroleum Technology Conference. 2019. SPE-196893-MS. DOI: 10.2118/196893-MS.

Sayarpour M., Kabir C. S., Lake L. W. Field Applications of Capacitance-Resistive Models in Waterfloods. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. 2008. DOI: 10.2118/114983-MS.

Sayarpour M., Zuluaga E., Kabir C. S. at al. The Use of Capacitance-Resistance Models for Rapid Estimation of Waterflood Performance and Optimization. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2009;69:227–238. DOI: 10.1016/j.petrol.2009.09.006.

Sayarpour M., Kabir C. S., Sepehrnoori K. at al. Probabilistic History Matching with the CapacitanceResistance Model in Waterfloods: A Precursor to Numerical Modeling. The SPE Improved Oil Recovery Symposium. 2010. DOI: 10.2118/129604-MS.

Басниев К. С., Кочина И. Н., Максимов В. М. Подземная гидродинамика. М.: Недра; 1993. 416 с.

Bolshakov M., Deeva T., Pustovskikh A. Fluid Flow Prediction with Development System Interwell Connectivity Influence. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2016;33:012036. DOI: 10.1088/1755-1315/33/1/012036.

Soroush M., Kaviani D., Jensen J. L. Interwell Connectivity Evaluation in Cases of Changing Skin and Frequent Production Interruptions. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2014;122:616–630. DOI: 10.1016/j.petrol.2014.09.001.

Наугольнов М., Тепляков Н., Большаков М. С. Cost-БФА: инструмент стоимостной оптимизации заводнения. Российская нефтегазовая техническая конференция SPE. 2018. DOI: 10.2118/191580-18RPTC-RU. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/328221524_Cost-Engineering_Waterflooding_Management_Methods_Russian.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.