Оценка эффективности разработки участка Приобского месторождения

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

SPE 196846 Оценка эффективности разработки участка Приобского месторождения с помощью комбинирования ГДМ и маркерных методов диагностики работы горизонтальных скважин.

ПАО «Газпромнефть» Р. Асмандияров

ООО «ГеоСплит» А. Гурьянов, А. Каташов, К. Овчинников «ДеГольер энд МакНотон» Д. Гилев, В. Васильев

Абстракт

Роль повышения темпов добычи нефти в целях достижения рентабельности проектов существенно возросла с переходом к активной разработке залежей с низкопроницаемыми коллекторами Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Залогом повышения темпов выработки для объектов с ухудшенными фильтрационно-емкостными свойствами является повышение технико-технологического уровня применяемых решений. Целью статьи является оценка проекта использования информации трассерных методов нового поколения и современных типов заканчивания скважин в ГДИС для повышения площади дренирования, интенсивности притока и улучшения эксплуатационных параметров системы ППД.

Обеспечение большей площади фильтрации пласта в коллекторах с аномально низкой проницаемостью достигается с помощью применения горизонтального бурения и МГРП. Современные средства моделирования позволяют реализовать учет неравномерности выработки по длине горизонтального ствола. Традиционные методы ГИС не могут предоставить развернутую во времени информацию по работе ступеней МГРП, однако применение маркерных методов построения профилей притоков с учетом ее развития в последние годы является альтернативой. С помощью использования данных маркерной диагностики представляется возможным проводить адаптацию гидродинамических моделей с целью уточнения прогнозов добычи углеводородов.

Данная статья предлагает Вашему вниманию кейс расчета секторной гидродинамической модели (ГДМ) с учетом неравномерной выработки запасов на истощении по данным маркерной диагностики. Проведено сравнение ГДМ с допущением равномерного притока в горизонтальный ствол с МГРП с моделью, отражающей несколько вариантов неравномерности притока, полученных на основании статистических данных маркерной диагностики профиля притоков 60 скважин, выполненных на различных месторождениях.

Введение

В последние годы все большее количество горизонтальных скважин исследуется с помощью методов маркерной диагностики, дополняющей, а в отдельных случаях и заменяющей традиционные исследования профилей притоков горизонтальных стволов с помощью комплексов, спускаемых на гибких насосно-компрессорных трубах или тракторах. Принципиальное отличие маркерных технологий от традиционных методов геофизических исследований скважин (ГИС) заключается в возможности мониторинга работы портов в скважине на протяжении длительного периода времени при значительном уменьшении задействованных ресурсов, сокращении расходов и повышении безопасности производства. В связи с техническими сложностями и дороговизной внутрискважинных операций по построению профиля притока фактически исследуется крайне малое количество скважин. Так, например, рекордсменом является Салымское месторождение, где исследования проводятся в 20-25% горизонтальных скважин [1]. Как правило, для наземных месторождений этот

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

параметр значительно ниже. В свою очередь, трассерные или индикаторные методы анализа известны нефтегазовой индустрии уже несколько десятилетий, однако эти методы использовались исключительно для межскважинных исследований с целью изучения фильтрационной неоднородности межскважинного пространства. Традиционные трассерные технологии с помощью химических веществ (уранина, родомина или эозина) или натуральных флуорофоров по целому ряду причин не позволяют получать количественный анализ и ограничены в лучшем случае качественными оценками. В последние годы на рынке появилось новое поколение материалов и технологий, что позволяет реализовать потенциал технологий трассирования в плане повышения эффективности разработки месторождений.

Гидродинамическое моделирование

Моделирование пласта является мощным методом управления пластом. Оно позволяет понять его геологию и предсказать его поведение при различных сценариях разработки. Прогнозирование поведения пласта можно использовать для решения проблем, связанных с планированием, эксплуатацией и диагностикой на всех стадиях разработки месторождения. Среди цифровых моделей пласта выделяют статические и динамические. В статических моделях параметры и свойства не меняются во времени, к такому типу моделей относят геологические модели. В динамических моделях, наоборот, свойства модели зависят от времени, представителями данного типа моделей являются гидродинамические (фильтрационные) модели.

Основной целью геологической модели месторождения является создание основы для дальнейшего моделирования движения в нем флюидов. Неопределенность при построении геологической модели остается на всех этапах изучения месторождения. Прямую информацию о строении и свойствах пласта можно получить только при изучении скважинных данных, например, при исследовании керна. Однако такие исследования охватывают очень незначительную часть залежи. Перед началом построения любой модели должны быть осуществлены сбор и подготовка исходных данных, включая анализ их качества. Для построения динамической модели требуются следующие исходные данные ГДИС: промыслово-геофизические исследования и многократное испытание пласта для получения информации по проницаемости, наличию барьеров, гидродинамической связанности песчаных тел, тип флюида, пластовое давление, выделение работающих интервалов, а также положение ВНК и ГНК. Важным фактором является история разработки, которая показывает поведение пласта, изменение давления, материальный баланс, профиль добычи, обводненность и газовый фактор. Несомненно, важны образцы флюидов для получения PVT данных.

В виду истощения легкодоступных запасов при нефтедобыче в настоящее время фокус все больше смещается на нетрадиционные энергоресурсы: сланцевые газ или нефть, высоковязкие нефти или залежи природных битумов. Вместе с тем на разрабатываемых площадях и даже в уже пробуренных скважинах сегодня содержится немалый резерв для поддержания и наращивания добычи, не требующий существенных изменений технологии разработки.

Споявлением новых технологий горизонтального бурения и МГРП появились и новые вызовы.

Сточки зрения контроля разработки горизонтальная скважина является сложным объектом исследования. Даже в таких классических условиях, как вертикальный ствол, возможности стандартных промыслово-геофизических исследований (ПГИ) ограничены рядом факторов [2–5]. При попытке применения стандартных технологий ПГИ в горизонтальном стволе к отмеченным проблемам добавляется ряд новых. Низкодебитный многофазный приток не достаточен для

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

преодоления порога чувствительности турбинок механических расходомеров. Фиксируются множественные случаи повреждения или блокирования турбинок при осмотре комплекса ПГИ на поверхности после внутрискважинной операции. При неполном выносе и накоплении в стволе тяжелой фазы методы оценки состава жидкости отражают не распределение компонентов в притоке, а их текущее содержание в колонне. При сложной структуре многофазного потока показания методов зависят от положения датчиков в стволе, наклона ствола и др. Наблюдается послойное течение фаз с разными скоростями. В изгибах неоднородного профиля скважины образуются застойные водные зоны или газовые пробки. При спуске в ствол не зацементированного фильтра часть потока движется по заколонному пространству и не отражается на показаниях датчиков. Приток может происходить с одинаковой вероятностью по всей длине ствола, что затрудняет дифференциацию работающих интервалов и прочее. Но главным недостатком стандартных комплексов ПГИ является то, что они позволяют получать данные лишь в кратком временном окне нескольких часов внутрискважинной операции, что не позволяет отслеживать динамику работы интервалов или ступеней МГРП и оценивать влияние множества факторов, в число которых входит изменение депрессии и режима работы ЭЦН, прорывов воды от системы поддержания пластового давления и схлопывания трещин ГРП в призабойной зоне.

Помимо получения рентабельного дебита одной из актуальных задач является увеличение КИН, что не всегда удается даже с применением МГРП. Немногочисленные исследования горизонтальных стволов с МГРП традиционными комплексами ПГИ на ГНКТ подтверждают неравномерность притока по длине скважины или в портах ГРП. Это оказывает весьма пагубное влияние на КИН, поскольку остаются невыработанные зоны, "невидимые" в гидродинамической модели, при построении которой часто делается допущение о равномерном притоке в горизонтальной скважине. Также нередка ситуация обводнения скважины при контакте с ВНК по одному или нескольким портам.

Решение прикладных проблем разработки Приобского месторождения с помощью ГДМ на основе маркерных ПГИ

Приобское месторождение характеризуется сложным строением продуктивных горизонтов. Промышленный интерес представляют пласты АС10, АС11, АС12. Коллекторы горизонтов АС10 и АС11 относятся к средне и низкопродуктивным, а АС12 к аномально низкопродуктивным.

Освоение месторождения невозможно без активного воздействия на его продуктивные пласты. Одним из направлений решения этой проблемы является осуществление мероприятий по интенсификации добычи нефти. Многостадийный ГРП (МГРП) в горизонтальных скважинах (ГС) является одним из наиболее эффективных методов интенсификации добычи нефти из низкопроницаемых коллекторов и увеличения выработки запасов нефти.

На Приобском месторождении уже накоплен значительный опыт МГРП. Анализ МГРП, выполненных на месторождении, указывает на высокую эффективность данного вида интенсификации добычи для месторождения. На конец 2017 года дополнительная добыча нефти за счёт ГРП составила более 50% добычи нефти от всей добытой за год. Гидроразрыв пласта в случае с Приобским месторождением является не только методом интенсификации добычи, но и увеличения нефтеотдачи. Во-первых, МГРП позволяет подключить не дренируемые запасы нефти в прерывистых коллекторах месторождения. Во-вторых, данный вид воздействия позволяет отобрать

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

дополнительный объем нефти из низкопроницаемого пласта АС12 за приемлемое время эксплуатации месторождения.

Для демонстрации эффекта снижения эффективности разработки при отсутствии динамической информации по качественному и количественному вкладу трещин ГРП в общий дебит скважины была выбрана секторная гидродинамическая модель участка Приобского месторождения. Объект разработки характеризуется низкой проницаемостью – 0.2-0.3 мД, невысокой эффективной нефтенасыщенной толщиной 10-15 м, а также наличием переходной зоны и начальной обводненности скважин 40-60%. Участок планируется к разбуриванию в 2019-2020 гг. сеткой ГС длиной 1000 м с 8-стадийным ГРП. Полудлина трещин ГРП в расчете принята равной 100 м, расстояние между скважинами – 250 м.

Критичным фактором для данного объекта является экономическая рентабельность разработки, в оптимальном варианте расположения скважин при условии работы всех трещин ГРП индекс доходности незначительно превосходит единицу. Поэтому в этом случае доля работающих портов является важным фактором, влияющим на рентабельность проекта в целом. Корректно ли основывать расчеты на допущении факта 100 % работы портов?

На ГДМ был рассчитан вариант с межскважинным расстоянием 250 м. В реальных экономических условиях этот вариант оказался нерентабельным, однако именно в таком варианте достигается высокий КИН на режиме истощения, так как такая конфигурация обеспечивает хорошую связь скважин с пластом по площади участка. Заводнение не рекомендовано в данном случае ввиду рисков прорыва воды по трещинам и наблюдаемой на соседних участках месторождения низкой эффективностью заводнения в низкопроницаемых глинистых коллекторах. При заводнении низкопроницаемых коллекторов месторождения возникают проблемы с приемистостью нагнетательных скважин, предположительно связанные с комплексом факторов: миграция и разбухание глинистых частиц в породе, загрязнение призабойной зоны закачиваемой водой, выпадение парафинов из нефти при охлаждении пласта.

Рисунок 1 – Сценарии добычи в зависимости от количества работающих портов в горизонтальном стволе

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

Рисунок 2 – Расчет накопленной добычи по сценариям

Гидродинамическое моделирование на основе данных маркерной диагностики

На ГДМ проведён расчёт четырёх вариантов с различной долей работающих трещин ГРП на всем участке – 100%, 80%, 66% и 33%. Трещины ГРП в модели отключались в случайном порядке с соответствующей вероятностью. Из более 200 трещин ГРП в модели со 100% успешностью ГРП в худшей модели с 30% вероятностью успеха осталось менее 70 работающих трещин ГРП.

Расчеты проводились без ограничений по экономически рентабельному дебиту на период 30 лет. Низкая проницаемость породы-коллектора приводит к характерному быстрому падению дебита в первый год эксплуатации. Снижение дебита нефти в первый год составляет в среднем 70% от начального. Средний дебит нефти скважин участка за 10 лет разработки снижается до значения около 1 т/сут, которое часто принимается в качестве экономического предела рентабельности эксплуатации скважины.

Из графиков на Рисунке 3 видно, что снижение добычи нефти значительно в первые 3-5 лет. Потери накопленной добычи относительно базового варианта со 100% работающих портов ГРП могут составить более 50% в случае 1/3 доли работающих трещин.

Ввиду интерференции трещин ГРП имеет место нелинейная зависимость снижения добычи нефти от доли работающих портов. В долгосрочной перспективе, при длительности разработки более 10 лет, расчетная разница в накопленной добыче нефти между вариантами снижается, в первые 2-3 года разница между вариантами с различной долей работающих трещин ГРП максимальна. Однако с точки зрения экономики, чистый дисконтированный доход проекта определяется в основном периодом 3-5 лет. Более того, в модели не учтен эффект снижения проводимости пропанта со временем в следствие различных факторов (выщелачивание, дробление пропанта, вдавливание в породу и др.), что также приводит к снижению дебита скважин в долгосрочной перспективе. Поэтому мониторинг работы портов в скважинах наиболее важен в первые годы разработки. Своевременное

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

выявление неработающих трещин ГРП позволит принять решения, которые позволят сохранить или увеличить площадной охват объекта разработки.

Так, в исследуемом секторе ГДМ разница в дисконтированной накопленной добыче между сценарием со 100% рабочими портами ГРП и сценарием с половиной неработающих портов в внушительна – более 94 тыс.тонн, что соответствует практически 1 миллиарду рублей при применении нэтбэка 12 500 руб/т. Такой масштаб упущенной выгоды делает целесообразным применение методов идентификации неработающих и обводненных портов МГРП, причем еще на этапе разбуривания и проведения МГРП, и заложение конструкционной возможности проведения ГТМ с целью введения нерабочих портов в работу, изоляции обводившихся портов, и пр.

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

Рисунок 3 – Расчет варианта со 100% работающих трещин ГРП в программе T Navigator

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

Рисунок 4 – Расчет варианта с 33% работающих трещин ГРП в программе T Navigator

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

Описание маркерного метода диагностики для идентификации работающих портов

МГРП

Одним из методов является технология маркеров-репортёров из квантовых точек, стабилизированных полимерной оболочкой. Квантовые точки – это нанокристаллы размером в 1-2 нанометра, полученные при помощи коллоидного синтеза и покрытые слоем адсорбированных поверхностно-активных молекул [6]. Квантовые точки, получаемые методом коллоидного синтеза на основе халькогенидов кадмия, флуоресцируют в разных областях электромагнитного спектра в зависимости от своего размера [7]. Маркеры-репортеры, созданные из квантовых точек, обладают уникальной способностью поглощать энергию в широком диапазоне спектра и испускать узкий спектр световых волн, который может регистрироваться методами проточной цитометрии. По сравнению с органическими красителями-флюорофорами, также использующимися в целях трассирования в нефтяной индустрии, квантовые точки являются более химически устойчивыми с интенсивностью флюоресценции на несколько порядков выше.

Использование квантовых точек в технологии трассирования обусловлено большим количеством возможных комбинаций при синтезе маркеров-репортеров (более 60), называемых сигнатурами. Для каждой ступени или интервала используется своя уникальная сигнатура углеводородной и водной фаз пластового флюида.

Различные типы и комбинации маркеров-репортеров размером 0,2-0,4 микрон вводятся в

полимерное покрытие пропанта для МГРП или композитного полимера для внутрискважинных кассет. Полимерное покрытие постепенно разрушается при контакте с нефтью и водой.

Рисунок 5 – Схема маркерной диагностики профиля притока горизонтального ствола

В процессе эксплуатации маркеры-репортёры вымываются потоком пластового флюида в течение длительного периода времени. При отборе проб с устья скважины и последующих лабораторных исследованиях аналитический аппаратно-программный комплекс GEOSPLIT определяет концентрацию маркеров каждого кода (Рисунок 2), что позволяет оценить количественное распределение фаз по нефти и воде для каждого интервала горизонтального ствола.

СПБГУАП группа 4736 https://new.guap.ru/i03/contacts

Рисунок 6 – Схема метода количественной идентификации маркеров-репортёров с прямым и боковым светорассеянием от маркера – репортера.

Каждый маркер-репортер после съемки представляет собой точку в 15-ти мерном пространстве координат, реагируя облучением лазера проявлением в различных диапазонах волн. Обработка данных по количественному определению маркеров-репортеров вручную с помощью лишь аппаратно-программного комплекса не позволяет достигать приемлемой точности определения. При наличии огромного числа сигналов и большого числа сигнатур в анализируемом образце жидкости выполнение задачи количественного определения и подсчета маркеров становится трудно осуществимым и требует значительного количества времени. Кроме того, нельзя полностью исключить ошибки, возникающие из-за «человеческого фактора».

Разработчиками маркерной технологии был предложен инновационный подход обработки данных, в основе которого лежит искусственный интеллект. Программа, созданная разработчиками маркерной технологии основана на машинном обучении с использование алгоритма “Random Forest”. Упрощенно принцип действия можно описать следующим образом: изначально нейронную сеть обучают на «чистых» образцах маркеров-репортеров и строится так называемое «дерево принятия решений», где на каждом этапе глубины происходит сортировка параметров по определенному параметру. Например, возбуждается ли частица в определённом диапазоне электромагнитного спектра или нет. Глубина «дерева» может быть разной. Программное обеспечение создает огромное множество «деревьев», различающихся по структуре. В результате, проходя по таком дереву, маркер нужного кода попадает в строго определенную «корзинку». Алгоритмы, обучившись, понимают в какую корзинку должен попадать каждый конкретный код маркера. Затем смесь из большого числа маркеров исследуется на созданном дереве и сортируется, то есть алгоритм считает количество и разновидность маркеров в смеси. Каждое дерево выносит свое решение, или условно говоря «голосует» по составу смеси. Использование для обучения смывки именно с тех пропантов, которые были закачаны в скважину, позволяет добиться высокой точности при интерпретации данных. В целом алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большой массив данных с заданной точностью в короткие временные рамки, при этом исключая «человеческий фактор».