Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ.rtf
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
3.23 Mб
Скачать

1.2.2 Сравнение нефтеотдачи опытных и контрольных участков

Для оценки данным способом выбираются такие выборки объектов контрольных участков, которые наиболее полно соответствуют анализируемым опытным участкам по геолого-физической характеристике пластов и системе разработки. При выборе контрольных участков проводят их идентификацию с опытными объектами.

1.2.3 Определение остаточного нефтенасыщения

Наиболее точные представления об эффективности процессов увеличения нефтеотдачи можно получить при непосредственном контроле за нефтенасыщенностью до начала эксперимента, при его осуществлении и после завершения отбором керна из оценочных скважин и геофизических исследований в скважинах, оборудованных специальной обсадной трубой. Однако эти методы широко не применяются. За рубежом, вопреки соображениям экономической выгоды, комплекс мероприятий по подготовке, реализации и оценке результатов экспериментов включает также бурение дополнительных оценочных скважин.

В УГНТУ разработана специальная конструкция труб, позволяющая непосредственно в скважине проводить геофизические исследования и оценивать нефтенасыщенность пласта.

1.3 Применение адаптационной геолого-статистической модели (агпм)

1.3.1 Понятие об адаптационной геолого-статистической модели

Для получения АГПМ используются данные по нескольким десяткам объектам, находящимся в поздней стадии разработки.

Обычно при построении моделей используется регрессионный анализ.

Применение регрессионного анализа предполагает, что существует зависимость некоторой величины Y, которая называется откликом, от множества других величин x1, x2, ... xm, которые называют регрессорами.

При построении регрессионных моделей для коэффициента нефтеотдачи обычно часть регрессоров можно рассматривать как случайные величины и поэтому целесообразно обсуждать смешанную модель, так как остальные регрессоры являются обычными переменными ошибками, измерениями которых можно пренебречь.? Тогда результаты наблюдений можно записать в виде.

Yi = a0 + + , (5)

где m1 - количество детерминированных регрессоров;

m2 - количество случайных регрессоров;

xij - значение j-го регрессора в i-том опыте;

zik - реализация случайной величины zk в i-том опыте;

а0, аj, bк - постоянные коэффициенты.

Оценку коэффициентов аj и bк проводят методом наименьших квадратов.

Для того, чтобы геолого-статистические модели были надежны, проводят классификацию объектов и в рабочую выборку включают только объекты, близкие по комплексу геолого-физических параметров.

В отличие от непосредственного промыслового эксперимента АГПМ получаются на основе так называемых "пассивных экспериментов". При проектировании разработки в силу субъективных, временных, экономических и других причин даже для сходных в геологическом плане объектов закладываются определенные различия в технологии разработки. Реализация этих технологических отличий при эксплуатации приводит к некоторым изменениям выходных показателей разработки, что и позволяет создать АГПМ.

Надежность геолого-статистических моделей характеризуется величиной коэффициента детерминации D (D=r2). Величина D определяет долю объясненной дисперсности (изменчивости) параметров.

Точность и надежность оценок по уравнениям регрессии зависят следующих условий [77]:

  • равноизменчивость целевого признака;

  • нормальное распределение отклонений эмпирических данных от линии регрессии;

  • однородность выборки, т.е. принадлежность выборочных данных одной генеральной совокупности;

  • независимость наблюдений.

Применение метода главных компонент позволяет провести классификацию объектов и выделить однородные классы групп; определить признаки, которые вносят наибольший вклад в главные компоненты.

При создании геолого-статистических моделей можно заменить геолого-физические показатели главными компонентами. Целесообразно включать в модели не более шести главных компонент, которое позволит полностью избавиться от влияния взаимозависимости показателей.