
ГЕОЛОГИЯ И НЕФТЕГАЗОНОСНОСТЬ
.pdfДля достижения КИН, числящегося на госбалансе, необходимо продолжить бурение новых скважин, в том числе с горизонтальным окончанием, вывод скважин из неработающего фонда, на переходящем фонде рекомендуется проведение геолого-технических мероприятий и методов увеличения нефтеотдачи таких как: ОПЗ, РИР, ГРП, БВГС, перфорационные работы, ФХМУН.
Список литературы
1.«Переоценка запасов нефти и газа по месторождениям Главтюменнефтегаза, находящимся в разведке и разработке. Мегионское месторождение». Тюмень, 1982 г.
2.«Методические рекомендации по определению подсчетных параметров залежей нефти и газа по материалам геофизических исследований скважин с привлечением результатов анализ керна, опробований и испытаний продуктивных пластов» под ред. док. геол.-мин. наук Б.Ю. Вендельштейна, канд.техн. наук В.Ф.Козяра, канд.геол.- мин. наук Г.Г.Яценко. Калинин, 1990 г.
3.Подсчет запасов нефти и растворенного газа Мегионского месторождения Ханты-Мансийского АО Тюменской области (в пределах лицензионной деятельности АО "НГК "Славнефть"), Москва, 2003 г.
4.«Подсчет запасов нефти и растворенного газа Мегионского месторождения ХМАО Тюменской области», ОАО «ВНИИнефть», 2007 г.
5.«Дополнение к проекту разработки Мегионского месторождения», ОАО «ВНИИнефть», ООО «Ойл-Геоцентр», 2008 г.
АНАЛИЗ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЗАЛЕЖИ Ю2-3 С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ
НатчукН.Ю.,
ООО«Сибгеопроект», г.Тюмень
Внастоящие время актуальным является вопрос рациональной разработки месторождений нефти и газа. Выбор оптимальной системы разработки обеспечивает максимальное извлечение нефти из пласта. Основной проблемой препятствующей выбору оптимальной системы, является несовершенство существующих способов изучения геологических объектов, включающее в себя ограниченность скважной информации, погрешности геофизических исследований, субъективное мнение исследователя. Перечисленные факторы препятствуют однозначному представлению о строении залежи, создавая тем самым неопределенность в отношении ее структуры и свойств.
Вданной статье рассмотрены возможности применения алгоритмов распознавания объектов для оценки положения проектных скважин, и выявления потенциальных факторов риска в отношении прогнозных геологических свойств и геометрии залежи.
291
Рассмотрим возможности применения данной методики на примере залежи нефти пласта Ю2-3. Выбор данной залежи обусловлена сложностью геологического строения объекта, и как следствие многочисленными факторами неопределенности, такими как неопределенности наличия коллектора, свойствами породы коллектора, границами водонефтяного контакта, наличие зоны глинизации.
Для проведения анализа неопределенности и рисков пласта Ю2-3 была построена геологическая модель залежи, учитывающая специфику геологического строения и изученности месторождения. Построение кубов модели осуществлялось при помощи стохастического алгоритма, так как известно что используя данный алгоритм расчета, существует возможность создания нескольких равновероятных геологических моделей, согласующихся с фактическими данными, в точках скважин, и различающимися в межскважинном пространстве, где фактических данные отсутствуют.
Технология стохастического моделирования позволяет получить представительный ансамбль реализаций, который может учитывать неопределенность в структурных, литологических и петрофизических построениях.[1]
В ходе анализа был получен набор из ста реализаций модели, входные значения параметров расчета выбирались таким образом что бы охватить все допустимые интервалы изменения исследуемых величин. Используя кубы геологической модели были построены карты неопределенности параметров пористости и песчанистости.
Затем был проведен подсчет запасов углеводородов для различных реализаций геологической модели, запасы были рассчитаны объемным методом (табл. 1, 2).
Таблица 1
Результаты анализа неопределенности параметра песчанистости
Процент от |
|
Среднее значе- |
Начальные |
максимального |
Номер |
ние |
геологические |
значения песчани- |
итерации |
коэффициента пес- |
запасы нефти, |
стости |
|
чанистости, доли ед. |
тыс. т |
10 |
33 |
0,107 |
6723 |
20 |
54 |
0,156 |
6923 |
30 |
76 |
0,198 |
7123 |
40 |
5 |
0,237 |
7323 |
50 |
38 |
0,267 |
7523 |
60 |
15 |
0,303 |
7723 |
70 |
37 |
0,325 |
7923 |
80 |
21 |
0,376 |
8123 |
90 |
98 |
0,389 |
8323 |
292

Таблица 2
Результаты анализа неопределенности параметра пористости
Процент от |
Номер |
Среднее значение |
Начальные геоло- |
|
максимального зна- |
коэффициента пори- |
гические |
||
итерации |
запасы нефти, |
|||
чения пористости |
сотсти, доли ед. |
|||
|
тыс. т |
|||
|
|
|
||
10 |
66 |
0,113 |
6937 |
|
20 |
10 |
0,116 |
7077 |
|
30 |
35 |
0,122 |
7217 |
|
40 |
28 |
0,127 |
7357 |
|
50 |
99 |
0,132 |
7497 |
|
60 |
64 |
0,140 |
7637 |
|
70 |
41 |
0,142 |
7777 |
|
80 |
93 |
0,149 |
7917 |
|
90 |
2 |
0,151 |
8057 |
Для анализа предложенной схемы расположения проектного фонда скважин, на карты свойств соответствующие минимальному, среднему и максимальному отклонению от значения начальных геологических запасов нефти были нанесены проектные скважины, и в точках пластопересечений были получены прогнозные значения геологических свойств. Таким образом были получены прогнозные значения геологических свойств для фонда проектных скважин.
Затем была проведена классификация проектных скважин на два класса по параметру продуктивности. Эталонной выборкой объектов являются скважины пробуренные на месторождении, имеющие фактические определения геологических свойств, и классифицированные по параметру среднесуточного дебита на класс высокопродуктивных и низкопродуктивных скважин (табл. 3).
Таблица 3 Геолого-технические параметры скважин эталонной выборки
И |
Но- |
Сред- |
Среднее |
Среднесу- |
К |
нее значение |
значение песча- |
||||
ндекс |
мер сква- |
пористости, |
нистости, доли |
точный дебит, |
ласс |
жины |
м3/сут |
||||
|
|
доли ед. |
ед. |
|
|
A1 |
2 |
0.15 |
0.30 |
23 |
H |
|
|
|
|
|
2 |
A2 |
12 |
0.15 |
0.28 |
14.5 |
H |
|
|
|
|
|
2 |
A3 |
13 |
0.15 |
0.19 |
13 |
H |
|
|
|
|
|
2 |
A4 |
111 |
0.12 |
0.19 |
2 |
H |
|
|
|
|
|
1 |
A5 |
14 |
0.14 |
0.13 |
4 |
H |
|
|
|
|
|
1 |
293

Выборкой объектов без установленной принадлежности являются проектные скважины, имеющие прогнозные значения геологических свойств для минимальной, средней и максимальной реализации модели, полученные при анализе неопределенности геологической модели залежи
(табл. 4).
Таблица 4
Геолого-технические параметры скважин проектного фонда
Скважина |
|
Пористость |
|
|
Песчанистость |
|
||
|
доли ед. |
|
|
|
доли ед. |
|
|
|
номер |
|
|
|
|
|
|||
Мин. |
Сред. |
Макс. |
Мин. |
|
Сред. |
Макс. |
||
|
|
|||||||
1 |
0,1145 |
0,1232 |
0,1481 |
0,1451 |
|
0,1814 |
|
0,2176 |
2 |
0,1211 |
0,1292 |
0,1549 |
0,1667 |
|
0,2084 |
|
0,2501 |
3 |
0,1212 |
0,1346 |
0,1601 |
0,165 |
|
0,2062 |
|
0,2475 |
4 |
0,1201 |
0,1291 |
0,1417 |
0,1388 |
|
0,1741 |
|
0,2084 |
5 |
0,1194 |
0,1288 |
0,1542 |
0,1688 |
|
0,211 |
|
0,2533 |
6 |
0,1211 |
0,1399 |
0,1639 |
0,2093 |
|
0,2617 |
|
0,314 |
7 |
0,1212 |
0,1411 |
0,1587 |
0,1782 |
|
0,223 |
|
0,2676 |
8 |
0,1135 |
0,1257 |
0,1488 |
0,1525 |
|
0,1906 |
|
0,2287 |
9 |
0,1214 |
0,1409 |
0,1637 |
0,2279 |
|
0,2849 |
|
0,3419 |
... |
... |
... |
... |
... |
|
... |
|
... |
Задачей алгоритма является определение значения целевого признака принадлежности объекта к одному из классов, для скважин проектного фонда.
При определении принадлежности проектных скважин к заданным классам был использован алгоритм распознавания объектов по ближайшему среднему. Ниже приведены формулы использованные при расчете.
Мера сходства между объектами aj и ak по одному количественному признаку fi:
i (a j ,ak ) 1 |
| fi (a j ) fi (ak ) | |
, |
(1) |
|
|||
|
max fi |
|
|
где fi (aj ), fi (ak ) – значение fi-го признака соответственно aj |
и ak объекта, |
max fi - максимальное расхождение значений признака fi среди всех объ-
ектов указанных классов.
Мера сходства между объектами aj и ak по одному качественному признаку fi:
1, |
f |
(a |
) f |
(a ) |
|
|
||||
|
i |
|
j |
|
i |
|
k |
|
. |
(2) |
i (aj ,ak ) |
f |
|
(a |
|
) f |
|
(a |
|
||
0, |
i |
j |
i |
) |
|
|||||
|
|
|
|
k |
|
|
||||
Мера сходства между объектами aj и ak по системе признаков fi, i = |
||||||||||
1..n: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(a j ,ak ) i i (a j ,ak ) , |
|
(3) |
i 1
294
n
где i - вес fi-го признака, i 1.[2]
i 1
Результатом расчета стали меры сходств по каждому из геологических свойств и по группе свойств. Таким образом данные фонда проектных скважин были разделены на два класса, высокопродуктивных и низкопродуктивных скважин. Данная процедура была проведена для минимальной, средней и максимальной реализаций модели, таким образом были получены данные о надежности определения класса.
Меры сходств скважин проектного фонда для минимальной, средней и максимальной реализаций модели представлены в табл. 5. Результаты классификации скважин представлены в табл. 6.
Таблица 5
Меры сходства проектных скважин с эталонной выборкой
Скважина |
Мера сходства с объектами класса |
Мера сходства с объектами класса |
|||||
номер |
|
H1 |
|
|
H2 |
|
|
Мин. |
Сред. |
Макс. |
Мин. |
Сред. |
Макс. |
||
|
|||||||
1 |
0,899088 |
0,927012 |
0,879782 |
0,69853 |
0,811477 |
0,928236 |
|
2 |
0,917422 |
0,901619 |
0,822126 |
0,755987 |
0,850762 |
0,931754 |
|
3 |
0,917422 |
0,904655 |
0,809612 |
0,753529 |
0,866806 |
0,915254 |
|
4 |
0,917422 |
0,927012 |
0,909446 |
0,706856 |
0,820038 |
0,905629 |
|
5 |
0,915422 |
0,898031 |
0,820532 |
0,753767 |
0,850694 |
0,935067 |
|
6 |
0,885741 |
0,828061 |
0,721793 |
0,804794 |
0,909077 |
0,892615 |
|
7 |
0,917422 |
0,877995 |
0,790667 |
0,775197 |
0,895065 |
0,927134 |
|
8 |
0,895755 |
0,926184 |
0,864928 |
0,707344 |
0,831518 |
0,934579 |
|
9 |
0,855209 |
0,793201 |
0,690298 |
0,815971 |
0,9184 |
0,86112 |
|
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
Таблица 6
Результаты классификации проектных скважин
Сква |
|
Принадлежность к классу |
|
|
жина но- |
(1-принадлежность к классу H1, 2-принадлежность к классу H2) |
|||
мер |
Мин. |
Сред. |
|
Макс. |
1 |
1 |
1 |
|
2 |
2 |
1 |
1 |
|
2 |
3 |
1 |
1 |
|
2 |
4 |
1 |
1 |
|
1 |
5 |
1 |
1 |
|
2 |
6 |
1 |
2 |
|
2 |
7 |
1 |
2 |
|
2 |
8 |
1 |
1 |
|
2 |
9 |
1 |
2 |
|
2 |
... |
... |
... |
|
... |
295
Анализируя результаты классификации можно отметить что скважины проектного фонда отнесенные к классу высокопродуктивных скважин расположены в купольной части залежи характеризующейся наибольшими значениями эффективных нефтенасыщенных толщин, в удалении от зоны неопределенности ВНК, и в относительной близости от ранее пробуренных скважин с наибольшими значениями среднесуточного дебита.
При этом скважины проектного фонда отнесенные к классу низкопродуктивных скважин расположены в краевых частях залежи и характеризуются меньшими значениями эффективных нефтенасыщенных толщин, близостью от зоны неопределенности ВНК, удаленностью от ранее пробуренных скважин с наибольшими значениями среднесуточного дебита.
Результаты классификации подтверждаются геолого-техническими представлениями о эффективном разбуривании месторождения, что свидетельствует об эффективности предложенного алгоритма.
Таким образом анализ неопределенности геологического строения залежей углеводородов с использованием алгоритмов распознавания объектов является эффективным методом анализа предложенной системы разработки месторождения, и может быть рекомендован для использования в сфере геолого-технических изысканий.
Список литературы
1.Закревский К.Е. Геологическое 3D моделирование / Закревский К.Е., г. Москва, ООО «ИПЦ Маска», 2009. - 129 с.
2.Туренко С.К. Интерпретация данных полевой геофизики. - Тюмень, 1993.
ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ОХВАТА НЕОДНОРОДНЫХ ПЛАСТОВ ВОЗДЕЙСТВИЕМ
Пашаев С.П., Тюменский государственный нефтегазовый университет, г. Тюмень
По физико-химическим принципам воздействия на пласт применяемые в настоящее время методы можно разбить на пять основных групп.
Первая группа включает в себя технологии, вызывающие снижение проницаемости наиболее высокопроницаемых промытых водой участков пласта благодаря реологическим свойствам нагнетаемого реагентазагустителя и тем самым приводящие к увеличению потоков через низкопроницаемые поровые каналы и пропластки. В первую очередь это — полимерное заводнение, широко применяемое в нашей стране с 1970-х гг., и его модификации, разработанные позже: поверхностно-активные полимерсодержащие составы (ПАПС) и сшитые полимерные системы (СПС), Темпоскрин. Разработчиками данного направления были Гипровостокнефть, ВНИИ-нефть, ГАНГ им. И. М. Губкина.
296
Вторая группа технологий включает закачку в пласт разнообразных дисперсных систем с различной степенью дисперсности и стабильности. К их числу относятся полимердисперсные системы (ПДС) и волокнистодисперсные системы (ВДС). Разработанные в НИИнефтепромхиме (г. Казань), эмульсионные составы (ЭС), эмульсиокно-суспензионные составы (ЭСС), эмульсионно-полимердисперсные составы (ЭПДС), разработчиком которых является Гипровостокнефть.
Основой этих методов является снижение проницаемости промытых интервалов пласта за счет закачки различных дисперсных систем (бентонит, древесная мука, угольная пыль), стабилизированных полимерамифлокулянтами, поверхностно-активными веществами, эмульгаторами. Глубина их проникновения в пласт зависит от размеров частиц дисперсной фазы, кинетики седиментации взвеси, агрегативной устойчивости эмульсий и множества других факторов, связанных со стабилизацией дисперсных систем в пористой среде, а также с природой и структурой порового пространства пласта-коллектора.
Третья группа реагентов создает водоотклоняюший барьер при их отверждении или полимеризации в пласте за счет пластовых условий (температура, минерализация воды) либо специальных добавок. Как правило, это гелеобразующие системы органической и неорганической природы — ГАЛКА, МЕТКА (ИХН СО РАН), термореактивные полимеры (КФ-Ж), изоляционные смеси на основе Гипана и формалина.
К четвертой группе относятся гелеили осадкообразующие композиции, создающие водоизолирующий экран в результате химического взаимодействия их составляющих, закачиваемых последовательно: Гивпан + СаСl2, жидкое стекло + кислота, АlСl3 + щелочь, сульфатно-содовая смесь (ССС) Nа2СО3 + Nа2SO4, интерполимерные комплексы (поликатионит + полианионит).
Поскольку образование осадка или геля происходит на границе контакта реагентов, особое значение при осуществлении технологий данного типа имеют условия фильтрации реагентов в пористой среде: количество и объем порций компонентов, соотношение объемов порций, величина их адсорбции на породе пласта и т.д. Весьма важную роль в этом случае играет селективность процесса фильтрации компонентов. Уменьшение давления нагнетания увеличивает селективность воздействия реагентов на низкопроницаемые интервалы пласта. Поскольку при использовании высоковязких смесей технологически сложно прибегнуть к снижению давления закачки, в этих случаях необходимы добавки поверхностно-активных веществ (ПАВ), снижающих межфазное натяжение.
В настоящее время все большее распространение получают комбинированные методы, относящиеся к пятой группе. Это так называемые осадкогелеобразующие технологии (ОГОТ). к числу которых относятся щелочно-полимерное, силикатно-щелочно-полимерное, лигнин-силикатно-
297
щелочное заводнения, активно разрабатываемые в БашНИПИ нефти. Данные технологии позволяют эффективно регулировать фронт вытеснения и включать в эксплуатацию низкопроницаемые участки за счет образования рыхлых гелей и осадков непосредственно в пористой среде при флокуляции водорастворимыми полимерами образующихся in situ неорганических осадков.
Все перечисленные технологии, за исключением, наверное, "классического" полимерного заводнения, в настоящее время находят широкое применение в отрасли .
Вместе с тем вопрос о выборе конкретного метода воздействия на пласт из множества технологий, удовлетворяющих критериям применимости по геолого-физическим условиям и состоянию разработки месторождения, решается в большинстве случаев либо субъективно (главным аргументом становится настойчивость авторов технических решений), либо исходя из принципа минимизации затрат.
По нашему мнению, приоритеты должны быть отданы тем методам, которые, наряду с высокой эффективностью, обеспечивают максимальную сохранность коллекторских свойств нефтяного пласта и не влияют отрицательно на процессы внутрипромыслового транспорта и подготовки нефти.
В данной работе приведены результаты лабораторных исследований, позволяющих провести ранжирование технологий по "жесткости— мягкости" их воздействия на пласт.
Все эксперименты проведены на кернах Мамонтовского месторождения (пласт БС10) с пластовой водой и изовискозной моделью нефти при соблюдении термобарических условий. На первом этапе проводили вытеснение нефти водой согласно требованиям ОСТ 39—195—86 "Нефть. Метод определения коэффициента вытеснения нефти водой в лабораторных условиях". На втором этапе осуществляли закачку оторочки реагента объемом 0,3 Vn и нагнетание воды до достижения предельной обводненности, после чего на третьем этапе проводили повторное нефтенасыщение в результате фильтрации 10 Vn нефти и в заключение, на четвертом этапе, снова вытеснение нефти водой.
Данная методика позволяет оценить влияние оторочки потокоотклоняющего реагента на величину остаточной нефтенасыщенности и коэффициента вытеснения, как при первичном, так и вторичном нефтенасыщении пористой среды. Последнее всегда имеет место при реализации гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи — циклическом заводнении, смене фильтрационных потоков за счет включения - отключения нагнетательных и добывающих скважин, уплотнения сетки скважин, бурения горизонтальных скважин и т.п. Из результатов экспериментов, видно, что эффективность, определенная в данном случае по приросту коэффициента вытеснения нефти водой и фактору остаточного сопротивления, и негатив-
298
ное влияние на остаточную нефтенасыщенность после вторичного нефтенасыщения и заводнения у всех протестированных технологий различны.
Так, нагнетание СПС приводит к увеличению коэффициента вытеснения нефти на 8,62 %, фактор остаточного сопротивления при этом оказался равным 17,2. Увеличение остаточной нефтенасыщенности после повторного нефтенасыщения и заводнения в этом случае составило 3,93 %, Закачка ПДС обеспечивает максимальный фактор сопротивления — 29,4 при относительно небольшом приросте коэффициента вытеснения (4,63 %)
исамом большом увеличении остаточной нефтенасыщенности (8,42 %). Реагент ГАЛКА позволяет достичь максимального количества дополнительно вытесненной нефти — 9,34 %, но и увеличение остаточной нефтенасыщенности после вторичного нефтенасыщения и заводнения также велико — 8,12%. Воздействие от закачки Гивпана по приросту коэффициента вытеснения на первом этапе и увеличению остаточной нефтенасыщенности на четвертом этапе аналогично ПДС, но при этом для Гивпана характерно значительно меньшее значение фактора остаточного сопротивления — 8,4. Последовательное нагнетание раствора ПАА в ЩСПК (щелочные стоки производства капролактама) и хлорида кальция позволяет получить неплохие показатели как по приросту коэффициента вытеснения (6,74 %) и фактору остаточного сопротивления (11,8), так и по незначительному увеличению остаточной нефтенасыщенности (4,50%) после повторного насыщения пористой среды нефтью и ее вытеснения водой.
Необходимо отметить, что при вторичном нефтенасыщении во всех случаях получить нефтенасышенность, близкую к начальной, не удалось
даже при прокачке через пористые среды 10 Vn нефти. Это свидетельствует о необратимом снижении проницаемости и изменении структуры порового пространства за счет воздействия потокоотклоняющих реагентов, что
иприводит к увеличению остаточной нефтенасыщенности после последующего заводнения. Поэтому, с нашей точки зрения, наиболее целесообразно использование "мягких" потокоотклоняющих технологий, "последействие" которых на пласт минимально.
Список литературы
1.Нефтепромысловое дело, 1/2001.
2.Персиянцев М.Н., Кабиров М.М., Лепченкова Л.Е. Повышение нефтеотдачи неоднородных пластов. – Оренбург: Оренбургское книжное нздательство, 1999.
3.Мищенко И. Т., Кондратюк А. Т. Особенности разработки нефтяных месторождений с трудноизвлекаемыми запасами. — М. : Нефть и газ, 1996.
299

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ВЫСОКОВЯЗКОЙ
НЕФТИ ТЕПЛОВЫМИ МЕТОДАМИ
Бранд А.Э.1, Артеева Т.Е.2, 1Тюменский государственный нефтегазовый университет, г. Тюмень;
2НИПИ «Нефтегазпроект», г. Тюмень
Тепловые методы разработки нефтяных месторождений высоковязких нефтей, как и все другие методы, должны способствовать выполнению главной задачи развития нефтедобывающей промышленности - максимальному удовлетворению потребностей народного хозяйства в нефти на базе технического прогресса, обеспечивающего наименьшие затраты общественного труда при возможно наиболее полном извлечении запасов нефти из недр
Применение тепловых методом для разработки месторождений с высоковязкими нефтями применялись во всех нефтедобывающих странах мира. При применении прирост нефтеотдачи во всех странах составил вы-
ше 20%.(табл. 1) [1].
Таблица 1
Опыт применения тепловых МУН для разработки месторождений высоковязкой нефти
Месторождение |
Lacq Superior |
Vallecupa |
Qarn Alam |
Issaran |
|
Страна |
Франция |
Италия |
Оман |
Египет |
|
Тип коллектора |
Трещиноватые |
Трещиноватые |
Трещиноватые |
Трещиноватые |
|
|
известняки |
известняки |
известняки |
известняки |
|
Глубина |
685 |
585 |
345 |
350-720 |
|
залегания,м |
|||||
|
|
|
|
||
Начальная |
658 |
26 |
48 |
35-40 |
|
температура, °С |
|||||
|
|
|
|
||
Начальное |
|
|
|
|
|
давление, |
6,2 |
6.4 |
3,7 |
4.2-4.7 |
|
МПа |
|
|
|
|
|
Плотность неф- |
873 |
945 |
688 |
970 |
|
ти, кг/м |
|||||
|
|
|
|
||
Вязкость нефти, |
17.4 |
142 |
212 |
3200-5500 |
|
мПа»с |
|||||
|
|
|
|
||
Балансовые запа- |
|
|
|
|
|
сы, |
18 |
2,5 |
225 |
75 |
|
млн.м |
|
|
Площадная |
|
|
Тип метода |
Площадная |
Площадная |
ПЦО |
||
закачка |
закачка |
закачка |
|||
|
|
||||
ПНФ, м7м3 |
4,8 |
- |
5,2 |
0.3 |
|
Прирост |
- |
Более 20 |
Более 20 |
Более 20 |
|
нефтеотдачи,% |
|||||
|
|
|
|
||
|
|
300 |
|
|