Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений

Захарченко, Евгения Ивановна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений
ВАК РФ 25.00.17, Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений"

На правах рукописи

Захарченко Евгения Ивановна ^

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕОЛОГО-ФИЗИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗРАБОТКИ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность: 25.00.17 — Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ИИ4600554

Краснодар-2010

004600554

Работа выполнена в Кубанском государственном технологическом университете (КубГТУ)

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Вартумян Георгий Тигранович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Кузнецов Александр {Михайлович кандидат технических наук Данильченко Олег Николаевич

Ведущая организация: Государственное образовательное учре-

ждение высшего профессионального образования Северо-Кавказский государственный технический университет (ГОУ ВПО СевКавГТУ)

Защита состоится 28 апреля 2010 года в 12-00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.100.08 Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350020, г. Краснодар, ул. Красная, 135, ауд. 94

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2

Автореферат разослан 26 марта 2010 г. Ученый секретарь

диссертационного совета ДМ 212.100.08

кандидат химических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Традиционные методы проектирования управления, контроля и анализа разработки нефтяных месторождений в последние 10-15 лет претерпели значительные изменения, связанные с широким применением постоянно действующих геолого-технологических моделей (ПДГТМ) эксплуатационных объектов. По оценкам экспертов применение ПДГТМ позволяет более эффективно решать задачи интенсификации нефтедобычи и повышения нефтеотдачи пластов. Считается, что текущая нефтеотдача может быть увеличена на 15...20 %, а коэффициент нефтеотдачи на 5...10 %.

Анализ опыта и публикаций по созданию полномасштабных ПДГТМ в российских нефтяных компаниях (на основе западных программных продуктов (ПП), исключая ОАО "Сургутнефтегаз" с собственным ПП) показывает, что их адаптация к конкретным объектам разработки требует длительного времени (от нескольких месяцев до года и более). При этом возникает необходимость дополнительных исследовательских работ с привлечением квалифицированных разработчиков и программистов.

Несмотря на большие достоинства численного геолого-гидродинамического моделирования качество получаемых моделей зависит от точности исходной информации, "плотности" сетки измерений и синхронности съема информации. Погрешность моделирования может быть определена только после её построения и сопоставления расчетных значений признака с фактическими в точках, в которых проводились измерения. В основе погрешности лежат объективные и субъективные факторы. К ним относятся: пространственно-временная анизотропия свойств продуктивных пластов; неточность и ограниченность исходной информации; процедуры ре-масштабирования и др. Все это сказывается на прогнозных оценках, и в частности на прогнозных оценках извлекаемых запасов. Кроме того, для месторождений, находящихся на поздней стадии разработки, пространственно-временные поля (ПВП) на локальных участках подвергаются мощным внешним воздействиям (обработка призабойной зоны (ОПЗ), гидравлический раз-

рыв пласта (ГРП), закачка воды, порывы газа и др.). Все это приводит к неконтролируемым изменениям фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пласта и требуется оперативная корректировка информации об изменении геолого-технических показателей ПВП в непосредственной близости отданных участков (поведение геофизических или гидродинамических исследований), что весьма проблематично.

Таким образом, актуальной является проблема повышения качества и оперативности информации для решения текущих задач, мониторинга разработки месторождений и обеспечения полноты информации при адаптации и сопровождении ПДГТМ.

Цель работы

Повышение эффективности разработки месторождений путем создания и совершенствования принципов сбора и обработки информации о состоянии эксплуатационного объекта для решения текущих задач разработки и адаптации ПДГТМ.

Задачи исследования

1. Анализ методов оценки коллекторских свойств продуктивных пластов и методов прогнозирования динамики изменения состояния фонда скважин, объема добычи и извлекаемых запасов.

2. Обоснование и разработка методов оперативного определения пластового давления и коллекторских свойств продуктивных пластов по данным нормальной эксплуатации скважин.

3. Разработка практических рекомендаций по применению теории марковских процессов при решении задач прогнозирования послойной неоднородности свойств продуктивных пластов, дебитов скважин и динамики изменения состояния фонда скважин.

4. Разработка методов прогнозирования геолого-физических полей, корректировки прогноза и оценки его точности.

Научная новизна

1. Предложен метод оценки параметров призабойной зоны продуктивных пластов (гидропроводности и пьезопроводности) по данным о дебите скважи-

ны и устьевом (забойном) давлении при нормальном режиме эксплуатации скважин. Метод основан на модификации интегрального решения М. Маскета прямой задачи подземной гидромеханики для точечного стока.

2. Установлено, что распределение вертикальной послойной неоднородности (пористость, проницаемость и др.) продуктивных пластов описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород.

3. Показано, что изменение состояния фонда (агрегированных по дебитам групп) скважин на месторождении описывается марковской моделью с непрерывным временем и дискретным числом состояний.

Практическая ценность работы

1. Разработаны инженерные методы оперативного определения оценок гидропроводности и пьезопроводности призабойной зоны продуктивного пласта по данным замеров дебита и устьевого (забойного) давления. Эти методы позволяют решить проблемы синхронного информационного обеспечения адаптации ПДГТМ, а для "интеллигентных" скважин (smart wells) -определять по запросу состояние скважины и призабойной зоны.

2. Разработан и опробован алгоритм корреляционного сжатия при обработке данных геофизических исследований скважин (ГИС) для выявления локальных зон изменения структуры неоднородности пластов без привязки к вертикальному разрезу скважин.

3. Марковские модели прогнозирования финальных вероятностей послойной неоднородности пластовых систем (пористость, проницаемость, нефтена-сыщенность и др.) дают возможность упорядочить процесс ремасштабирова-ния вертикального шага дискретизации сеточной модели пласта, организовать имитационное моделирование при создании и адаптации ПДГТМ, а также использовать их при оперативном решении текущих задач.

4. Марковские модели динамики изменения состояния фонда скважин дают оценки переходных вероятностей в виде относительных частот пребывания агрегированных групп скважин в определенных состояниях, на основе которых можно прогнозировать объем добычи нефти на заданный промежуток времени, конечное состояние фонда скважин и извлекаемые запасы.

5. Предложен и опробован метод прогнозирования полей геолого-физических показателей продуктивного пласта, метод оптимальной корректировки прогноза по данным в скважинах - точках, который применим для решения текущих задач разработки и приближенной оценки результатов численного моделирования пластовых систем в произвольной области или точке поля.

6. Методические рекомендации по прогнозированию геолого-физических полей продуктивных пластов, алгоритм прогнозирования полей геолого-физических признаков, алгоритм корректировки прогноза, алгоритм построения карт геолого-физических показателей и результаты контрольного расчета внедрены на предприятиях ОАО "Гемма" (г. Краснодар) и ОАО "СибНИИНП" (г. Тюмень).

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались на региональной молодежной научной конференции "Геологи XXI века" (г. Саратов, 2000 г.), на региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов (г. Саратов, 2001 г.), на втором международном симпозиуме "Геотехнология: скважинные способы освоения месторождений полезных ископаемых" РУДН (г. Москва, 2005 г.), на четвертой международной научно-технической конференции "Современные технологии освоения минеральных ресурсов" (г. Красноярск, 2006 г.), на заседании научно-технического совета ОАО "РосНИПИтермнефть" (г. Краснодар, 2004 г.), на кафедре прикладной математики КГУ (г. Краснодар, 2006 г.), на совместном заседании кафедр нефтегазового промысла и оборудования нефтегазового промысла (г. Краснодар, 2008,2009 г.г.).

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 9 печатных работах, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объём работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов и рекомендаций, списка использованных источников из 68 найме-

нований. Работа изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц, 21 рисунок.

Содержание работы Во введении обоснована актуальность работы, определены цель и задачи исследования, научная новизна и практическая ценность.

В первой главе выполнен краткий анализ отечественных работ в области компьютерного моделирования разработки нефтегазовых месторождений, обоснован выбор направлений и задач исследования.

Продуктивный пласт с пробуренными добывающими и нагнетательными скважинами, технологиями добычи и управления, инженерно-техническим персоналом, можно рассматривать как сложную кибернетическую систему. Как и любая кибернетическая система, он подчиняется так называемому "закону необходимого разнообразия", т.е. инженер-разработчик должен владеть информацией о разнообразии процессов, протекающих в пласте, и возможностью различного воздействия на пласт. При недостатке информации или отсутствия необходимого воздействия появляются волюнтаристские управленческие решения, приводящие к непрогнозируемым последствиям.

Анализ литературы и различных подходов к моделированию пластовых систем позволяет выделить два направления исследований: вероятностно-статистическое и детерминированное. Первое из них пользуется интегральными оценками (средние значения, среднеквадратические отклонения, корреляционные отношения и т.д.). Все они устойчивы к ошибкам исходной информации. Второе направление использует дифференциальный подход к физическим процессам, для которого незначительные ошибки в исходной информации могут приводить к "фактически бессмысленным решениям". В трудах известного ученого Лысенко В.Д. практически исчерпаны все положительные возможности проектирования и разработки месторождений в условиях ограниченной информации. Второе направление наиболее успешно развивается с 90-х годов благодаря появлению мощных персональных компьютеров и зарубежного программного обеспечения. Сеточные модели детерминированных уравнений фильтрации с переменными коэффициентами, уравнений нераз-

рывности и уравнений состояния в трехмерном пространстве описывают тонкие структуры полей геолого-физических признаков, фильтрационные течения двухфазных жидкостей и др. Однако точность исходных данных и анизотропия пласта во времени (вынос песка, появление чуждых вод, ОПЗ и др.) непрерывно приводят к микро и макромасштабным изменениям реальных свойств пластовых систем, для которых ПДГТМ становятся "случайной реализацией", описывающей состояние пласта и удовлетворяющей разработчика, но с неизвестной вероятностью приближения.

Очевидно, наилучший путь - это разумное сочетание вероятностно-статистических методов с детерминированными. Симбиоз этих двух направлений позволит оперативно решать задачи адаптации ПДГТМ и рассчитывать макрооценки системы "скважина - пласт".

Остановимся на некоторых работах, в которых рассматривается мониторинг процессов разработки и "подгонки" ПДГТМ при адаптации и сопровождении.

Никифоров C.B. (2006 г.) провел анализ численных моделей в условиях дефицита информации и предложил строить "грубую" модель пласта для процесса заводнения на поздней стадии разработки. Геологическая модель построена на основе фациального анализа и восстановления "природной конструкции" пласта с выделением зон неоднородностей. Такой подход позволил в разы ускорить построение формализованной модели пласта по сравнению с периодом адаптации ПДГТМ.

Соколов B.C. (2006 г.) на основе литолого-фациальной модели создал трехмерную модель пласта ЮС| Фаинского месторождения, на основании которой дал характеристики ФЕС пласта, объемов начальных и остаточных запасов. Модель используется при выборе добывающих скважин для проведения ГРП и нагнетательных скважин при проведении ремонтно-изоляционных работ (РИР).

Душейко Д.П. (2005 г.) показал, что при адаптации ПДГТМ необходимо проводить подбор модифицированных кривых относительной фазовой проницаемости (МКОФП) для каждого объекта эксплуатации и разработал ите-

рационную процедуру построения их аналитических аппроксимаций путем упорядоченного метода проб и ошибок.

Большой объём исследований по адаптации и анализу разработки месторождений выполнил Данильченко О.П. (2006 г.). Введя понятие "информационной поддержки ПДГТМ", автор заполнил методическими и программными разработками те пробелы в ПП, которые необходимы при неполноценном информационном обеспечении ПДГТМ. Разработанные ПП позволяют в диалоговом режиме проводить корректировку исходных данных до уровня, пригодного для моделирования пластовых систем.

Сидельников К.А. и Власов С.П. (2007 г.) исследовали эффективность моделирования пластовых систем на основе метода линий тока (МЛТ). Такой подход позволил при гидродинамическом моделировании значительно сократить время расчета, ранжировать геостатические модели пласта, ремасштаби-ровать геологические модели и дать оценку размещения сетки скважин.

ООО "РН-УфаНИПИнефть" (2008 г.) разработал методику и программу построения "прокси-модели пласта". Суть метода заключается в определении проницаемости и пластового давления на стационарном режиме работы скважины. Данный подход учитывает большой объем уже имеющихся промысловых данных и позволяет "уйти от сложностей и трудозатрат, связанных с построением и адаптацией геологических моделей (ГМ)".

Батурин A.IO. (2008 г.) представил оригинальные отечественные разработки для построения геологической и гидродинамической модели. В монографии приведено описание алгоритмов и программ создания ГМ, ремас-штабирования ГМ в ФМ, а также описание программных модулей построения геолого-фильтрационных моделей ("недра - карта", "недра - каротаж", "недра - разрез" и др.).

Нельзя не отметить работы Чикина А.Е. (2003 г.), посвященные малоисследованному направлению работ по мониторингу в реальном времени процессов обработки призабойной зоны скважины. В процессе проведения операции определяется в оперативном режиме коэффициент приемистости, скин-фактор, гидропроводность пласта и забойное давление. Эти показатели

позволяют контролировать проводимое мероприятие, сравнивать планированные изменения в пласте и призабойной зоне с текущими, управлять воздействием для достижения запланированных результатов.

Характерной чертой рассмотренных работ является различие в подходах к проблеме создания моделей эксплуатационных объектов (ЭО), отсутствие координации и взаимодействия между различными корпорациями, НИИ, НИПИ и малыми предприятиями.

Вместе с тем, проведенный анализ показал, что при адаптации ПДГТМ и подготовке их информационного обеспечения практически не используются мощные методы теории случайных функций, односвязные марковские цепи, нейросетевое моделирование и др. Учитывая, что нефтегазовые технологии XXI века будут ориентированы на "интеллигентные" скважины, на дистанционный контроль и управление месторождением, необходимы системы оценки состояния каждой скважины в реальном масштабе времени (пластовое и забойное давление, гидропроводность призабойной зоны пласта и др.). Такие устройства непрерывного замера дебита, устьевого и забойного давления, температуры и др. уже разработаны в наших НИИ, НТЦ и во многих западных фирмах.

В этой связи актуальными в настоящее время являются следующие направления исследований: оценка коллекторских свойств продуктивных пластов, пластового и забойного давления с позиций оперативного сбора и обработки скважинной информации для решения задач разработки; прогнозирование динамики изменения состояния фонда скважин, объема добычи нефти; прогнозирование полей геолого-технических признаков.

В соответствии с данными направлениями сформулированы основные задачи исследования, проводимые в работе.

Во второй главе дается обоснование принципов построения динамической модели системы "скважина - пласт" по данным замеров дебита и устьевого (забойного) давления при нормальной эксплуатации скважин, рассмотрены вопросы сглаживания, дифференцирования и прогнозирования случай-

ных процессов применительно к определению пластового давления, гидро-проводности и пьезопроводности призабойной зоны скважины.

Наиболее полная информация о параметрах продуктивных пластов получается в результате гидродинамических исследованиях (ГДИ) в скважине при неустановившихся процессах фильтрации по кривым восстановления давления и/или восстановления уровня (КВД, КВУ), кривым падения давления (КПД). Минимизируя сумму квадратов отклонений между измеренными значениями забойного давления и вычисленными теоретически определяют гидропроводность и пьезопроводность пласта.

Вопросам оценки коллекторских свойств пласта по данным ГДИ посвящено значительное количество работ (Барепблата Г.И., Борисова Ю.П., Алиева З.С., Закирова С.Н., Чарного И.А., Басниева К.С., Шамсиева М.Н., Маскета М., Эвердингена В., Херста А. и др.).

Реализация обратных задач нестационарной фильтрации в промысловых условиях методами КВД, КВУ и КПД принципиально не отличаются от методов определения динамических характеристик объектов автоматического управления по так называемым кривым разгона. Более того, в теории случайных процессов и автоматического регулирования разработаны методы и приемы определения динамических характеристик при их нормальном функционировании (т.е. без остановки скважины). Для этого необходимо оснастить скважины датчиками забойного (или устьевого) давления и дебита.

На рисунке 1 приведен

174 и- 173 х ^ 172

5 Й 171 Ч 170

ч" ч 0.8 § " 0." <£ £ 0,4 0,2

V'-

V-

с4

Рисунок I ■

2 3 4 5 6 7 8 Премя, сут.

- Кривые изменения давления (1) и расхода (2) по скважине №1 Восточно-Прибрежной

пример кривых изменения давления (1) и расхода (2), снятых на скважине №1 Восточно-Прибрежная. Видно, что пульсации давления и расхода практически непрерывно повторяют в малых масштабах КВД, КВУ и КПД.

Решение Маскета М. классической задачи нестационарной фильтрации для точечного стока в случае, когда устьевое (забойное) давление P{t) и расход Q(t) (см. рис. 1) представляют собой стационарные случайные процессы, преобразуется в известное уравнение Винера - Хопфа - Колмогорова:

' (i

где RlK,{i) и R/V(i) - корреляционная и взаимнокорреляционная функция для сглаженных и центрированных значений (]{/) и ¡>(t) с Q(i); Ф(1) - весовая

функция Ф(/) = -— - cxpí-— ; kh/// - гидропроводность пласта; г: - ра-4лkh I \ 4xt)

диус скважины; t — время; % ~ пьезопроводность; p(t) - забойное давление, ß(/) - расход.

Корреляционная R(K,{t) и взаимокорреляционная функции R,v(t) для стационарных процессов определяются известными методами теории случайных функций по замерам Q{i) и /',(/) и аппроксимируются обычно функциями вида

= в ехр(- ßt\cos art + Csinro/), R{)„(()= Л ■ exp(- al)cos cot, (2)

где В, ß, а, С, Ana - коэффициенты, которые определяются методом наименьших квадратов по расчетным значениям R,,g и Rw.

После преобразования Лапласа по параметру 5 уравнения (1) передаточная функция получается в виде:

0'{S)=KI{TS +1) (3)

где К - коэффициент усиления; Т - постоянная времени.

Величины К и Г выражаются через коэффициенты функций RÍK,(t) и R,v{i), а дифференциальное уравнение зависимости давления Ap(t) от расхода имеет вид

T<<Ml + mñ = KQi 0. (4)

Уравнение (4) можно получить, решая задачу нестационарной радиальной фильтрации приближенным методом Слезкина - Тарга.

Из сравнения решений следует, что

1 _ Я» к = в{Ссо + р\а2 + аг) = //1пД, !гс

а 4%1п Аа(со2 + /?3) 2л£Л

В работе приводятся примеры расчета параметров пласта указанным выше методом по данным б(<) и р(/) скважины №100 Пушкарского месторождения. Полученные результаты расчетов хорошо скоррелированы с фактическими значениями.

Поступая аналогичным образом для всех "интеллигентных" скважин, можно получить синхронизированные во времени фильтрационные свойства пласта, пластовое давление для всех скважино-точек. Используя эти данные можно прогнозировать пространственно-временные поля давлений, Ш// и X в любую точку поля, а в качестве оценки ПДГТМ естественно использовать сумму квадратов отклонений между расчетными по модели и прогнозируемыми значениями показателей.

Предложен алгоритм определения коэффициентов модели (4) по статистическим данным 2(/) и л/>(<) с использованием аппарата сглаживания и статистического дифференцирования случайной функции ДР(() без вычисления корреляционных функций.

Третья глава посвящена обоснованию и практическому применению марковских процессов при решении задач прогнозирования послойной неоднородности свойств продуктивных пластов, дебитов скважин и динамики изменения фонда скважин.

Изучение анизотропии геомеханических свойств продуктивных пластов, пористости и проницаемости по разрезу скважины и азимуту является важным элементом при решении практических задач по проектированию и проведению различных геолого-технологических мероприятий (ГТМ) на месторождении.

Для обоснования марковской модели изменения пористости по глубине пласта использованы данные испытания керна, приведенные в работах Лысенко В.Д. Из этого керна через каждые 25 см последовательно отобраны

образцы, по которым определены пористость и проницаемость. В результате измерений 61 образца получен следующий ряд пористости в %: 8,5; 12,2; 4,8; 18,6 и т.д. На рисунке 2 приведена зависимость предыдущих значений пористости у, от последующих у,,,. Видно, что коэффициент корреляции между у. и ум близок к нулю. Это свидетельствует о том, что распределение пористости по глубине соответствует односвязной цепи Маркова.

Для наглядности разобьем диапазон рассеивания пористости на три равных интервала: 410%; 10 - 16 % и 16 - 22 % со средними значениями 7 %, 13 % и 19 %. По рис. 2 можно составить матрицу повторяемости перехода пористости от одного диапазона к другому (эти диапазоны назовем состояниями системы), нормируя которую по строкам, получаем матрицу переходных вероятностей чередования проницаемости по глубине пласта. В таблице 1 приведена матрица переходных вероятностей. Для таких матриц определяется финальная вероятность за большое количество шагов (за шаг принято 25 см).

Таблица 1 - Матрица переходных вероятностей чередования проницаемости по глубине пласта

Уы 4-10 10-16 16-22

У)

4-10 0,385 0.385 0,23

10- 16 0,23 0,54 0,23

16-22 0,31 0,15 0,54

Вектор финальных вероятностей равен />=¡0,21 0,49 0,3|, вектор средних значений пористости в %: т = \1, 13, 19|. Знание финальной вероятности

•■.А

4 I I I 1 I I [ I 1.1 I I I I I I I I I I >

4 6 « 111 12 14 К, 1* 20 22 У..1

Рисунок 2 - Схема зависимости последовательных значений пористости в %

и вектора средних значений позволяет решить две важные задачи: определить среднее значение пористости т = 7-0,21+ 13-0,49 + 19-0,3 = 13,5, предсказать значение пористости последующих слоев с шагом 25 см. Так, если пористость предыдущего слоя оказалась в пределах 4 - 10 %, то в последующем слое пористость будет изменяться в пределах 4 - 10 % с вероятностью с, =0,21, в пределах 10 — 16% — а, = 0,49 и в пределах 16 - 22 % - а, = 0,3. Аналогично изложенному, определялись финальная вероятность чередования слоев по проницаемости и вектор средних значений проницаемостей.

Для обоснования марковской модели чередования прочности пород использовались данные отбора керна по скважинам месторождения Шапсуга. Считая, что разрушение керна происходит по "слабым сечениям", т.е. в сечениях с минимальной прочностью, строились матрицы переходных вероятностей размеров керна. Последовательность чередования размеров керна соответствует последовательности встречи "слабых сечений" по глубине. Например, на интервале глубин ¿ = 1047-5-1052 м, при длине керноотборника 1 = 5 м, выход керна составил 3,5 м. Максимальный размер составил 79 мм, минимальный 7 мм. Финальная вероятность равна /у = ¡0,33 0,43 0,11 0,03 0,04 0,0б|, а вектор средних значений размеров керна / =|13, 25, 37, 49, 69, 71|. Откол кернов происходит в соответствии с наследственной памятью осадочных пород по слабым сечениям, заложенным природным механизмом в процессе осадконакоплення и последующих седи-ментационных и постседиментационных процессов.

Разработан методический подход к анализу динамики изменения состояния фонда скважин. Теория марковских процессов позволяет строить оценки переходных вероятностей, когда вместо информации о "траектории" движения отдельной скважины имеются данные по агрегированным группам скважин в виде относительных частот состояний (где под состоянием может пониматься дебит скважины, способ эксплуатации, метод воздействия и др. в каждый момент времени).

Если под состоянием системы /' понимать число скважин Хп дающих де-

бит в диапазоне <7,, - <?2,, то все скважины можно разбить на 3^-5 классов в зависимости от дебита. Тогда уменьшение или увеличения дебитов скважин будет означать переход скважины из одного класса в другой. Так как переходы скважин под действием возмущений происходят непрерывно, то всегда можно определить X,, а, следовательно, найти, сколько скважин переходит из одного класса в другой и вероятность перехода Л из класса I в класс /. При этом не важно, какая конкретно скважина перешла в другой класс.

Для построения матрицы переходных вероятностей использованы среднесуточные дебиты скважин, эксплуатирующие один горизонт, по месяцам за три последних года одного из месторождения Азербайджана (Искандеров И.Р., 1978). Эта процедура аналогична приведенной ранее: вертикальный столбец - это дебиты скважины за предыдущий месяц, а горизонтальные графы - дебиты за последующий месяц. В таблице 2 приводится фрагмент матрицы переходных вероятностей дебитов скважин.

Таблица 2 - Фрагмент матрицы вероятностей перехода дебитов скважин

I/J Чи • • <7,„

<7,1 0,81 0,19 0 0

<?,2 0,11 0,72 0,17 0

Я п 0 0,11 0,68 . 0

Чп 0 0 0 0,95

В полученной матрице средние в интервале дебиты qt, q2, ..., q1 соответственно равны (в т/сут): 14; 5; 3,5; 2,2; 1,4; 0,8; 0,5. Видно, что вероятности сохранения дебитов скважин на прежнем уровне (диагональные элементы) — максимальные. Однако наблюдается тенденция увеличения переходных вероятностей от высоких дебитов к низким по сравнению с вероятностью перехода к высоким дебитам. Наличие большого числа нулей свидетельствует о том, что не наблюдались случаи резкого перехода от низких дебитов к высоким и наоборот. Представляет интерес финальная вероятность, которая характеризует стационарное состояние системы по происшествию

большого числа месяцев. Эта вероятность равна а, = 0, а, = 0, а, = 0, а4 = 0,1, а5 =0,13, at =0,14 и а, =0,63. Число шагов до достижения стационарного состояния составляет N = 66 месяцев, т.е. 5,5 лет. И объем добычи составит Q = П,а> + <75а5 + <7,А + <?,«, = 0,1 • 2,2 + 0.13 • 1,4 +13 • 0,8 + 0,63 • 0,5 = 0,97 т/сут СО всего месторождения. Используя матрицу переходных вероятностей и финальные вероятности можно определить суммарный объем добычи за весь период эксплуатации залежи.

Такая процедура по трём группам скважин Южно-Балыкского месторождения (пласт БСю) позволила построить матрицу переходных вероятностей по проценту обводненности (I группа - 20-30 %, II группа - 30^40 %, III группа более 40 % за 1 год наблюдений). По данной матрице были рассчитаны финальные вероятности обводнения скважин на следующий квартал. Результаты расчетов позволили установить, что применяемые композиции биополимеров для выравнивания профиля приемистости нагнетательных скважин весьма эффективны, так как финальная вероятность появления скважин с обводненностью более 40 % оказалась значительно ниже исходной в матрице переходных вероятностей.

В условиях постоянного изменения цен на нефть на мировом рынке особую актуальность представляют проблемы оперативного управления фондом добывающих скважин. Нами рассмотрены вопросы выбора оптимальных соотношений между объемами вводимых из простоя и ремонтируемых скважин из действующего фонда, а также вопросы экономической целесообразности проведения ГТМ и времени его проведения.

В основе решения всех задач положена суточная прибыль скважины за межремонтный период и коэффициент приоритета. Время оптимальной остановки по модели Робертса - Кафарова записывается в виде (5)

П =-;-х-^-, (5)

где Ц - корпоративная цена 1 т нефти, руб.; С„ - себестоимость добычи и подготовки 1 т нефти, руб.; ^Tq.-суммарный объем добычи нефти за п су-

ток, т; - суммарный объем добычи воды за п суток, т; С„ - стоимость утилизации I т воды, руб.; - затраты на проведение /'-го вида ГТМ, руб.; qп и - дебит нефти и воды на п -ые сутки, т/сут.

В зарубежной практике наём подрядных фирм для проведения ГТМ производится на определенный срок Т, поэтому нефтяные фирмы выбирают очередность ремонтов на срок контракта г таким образом, чтобы максимизировать объем дополнительной добычи за время т, В качестве критерия выбора удобно брать отношение п = (<?,-<7,)/',. (где - разность

между ожидаемым дебитом после ГТМ и дебитом до проведения операции; /,, - длительность проведения ГТМ). Видно, что за период Т объем дополнительной добычи будет выше, если очередность проведения операций выстроить в последовательности Я, >- //, >- /7, >■... При этом наиболее приоритетными являются мероприятия по регулированию разработки в соответствии с проектными решениями.

Предложенная нами процедура выбора времени и очередности проведения ГТМ на скважинах при всей своей простоте наиболее привлекательна. Она позволяет решать задачи оперативного управления объёмом добычи в зависимости от коныоктуры цен на нефть на мировом рынке и наём подрядных фирм, расширяет возможности автоматизации принятия решений по ремонту скважин, исключает из процесса принятия решений неизвестный параметр (длительность эффекта), окупает затраты на ГТМ до их проведения.

В заключении главы рассмотрены вопросы выбора и выделения эксплуатационных объектов, которые являются важнейшим этапом проектирования разработки. Ошибки в определении кровли и подошвы продуктивного пласта по данным ГИС в разведочных скважинах могут привести к большим погрешностям в определении потенциальных запасов, к ошибкам в проектировании системы разработки, а в случае тонкослоистого разреза к ошибкам интерпретации при выделении пластов как единого целого.

В качестве примера в работе рассмотрено применение нетрадиционного метода интерпретации ГИС, заключающегося в использовании корреляционного сжатия для выделения пропластков по данным гамма-каротажа с це-

лью выявления нарушения структуры одних случайных процессов на фоне других, имеющих различную статистическую структуру или выделения слабых импульсных сигналов на фоне помех. В качестве признаков различия нами использована следующая статистика:

где /г(г,/), д(/ + г,/ + г), я(1,1 + т) - корреляционные функции; г - интервал квантования; г„ - интервал корреляции.

В четвертой главе предложен и опробован метод и алгоритм прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающий расчет радиуса прогноза, корректировку прогноза и прогноз в произвольную точку для построения карт прогнозных полей.

Основные показатели геолого-физических полей (пористость, проницаемость, нефтеводонасыщенность и др.) можно считать случайными по глубине и простиранию. Однако, геолого-физические поля разрабатываемых месторождений, как и метеорологические поля, не допускают массового повторения при одинаковых внешних условиях. В распоряжении нефтяника нет ансамбля реализаций, поэтому, строго говоря, мы называем эти поля случайными условно. Кроме того, большинство подходов к моделированию полей признаков предполагают синхронизацию во времени "съема" данных по всему полю. Метод кригинга (аппарат геостатистики), пришедший из рудной геологии, где пространственные поля не изменяются во времени, не может учесть временную анизотропию полей признаков при эксплуатации нефтегазовых месторождений. Здесь нет стационарности по азимуту, пространственно-временные поля подвергаются возмущениям, а для расчета варио-грамм требуется большое число наблюдений.

Проблема синхронизации "съема" исходных данных может быть устранена, как показано во второй главе, если скважины оснастить системами оперативного сбора и первичной обработки информации со скважины для последующей корреляции взаимосвязей дебитов с забойным (устьевым) дав-

лением или восстановления коэффициентов модели системы "скважина -пласт" в реальном масштабе времени.

Нами предлагается метод прогнозирования полей полиномами первого или второго порядка с весовыми коэффициентами. Метод лишен недостатков метода кригинга и не требует стационарных характеристик поля по азимуту. Общая задача прогнозирования полей геолого-физических признаков разбивается натри этапа. На первом этапе - информационном - определяются показатели в скважино-точках (как показано в главе 2). На втором этапе -адаптационном - определяется "оптимальный" радиус прогноза. В основе второго этапа лежит представление о том, что для произвольной функции ¿¡(г) на конечном интервале К, действуя на неё некоторой весовой функцией можно получить экстраполированные значения случайной функции л(г):

где к(г) - весовая функция; /I - интервал "памяти"; 4(г) - реализация случайного процесса (признака); г - переменная интегрирования.

Алгоритм определения оптимального радиуса, обеспечивающего заданную дисперсию показателей поля относительно среднего значения сводится к следующему: скважины нумеруются от угла поля слева направо по оси X и сверху вниз по оси У; каждой скважине присваиваются координаты (*,, у,) и признак ; определяется дисперсия поля <т,; относительно среднего значения £ ; фиксируется на поле первая скважина (*,, V,), задается радиус л, и определяются координаты всех скважин, попавших в окружность радиуса Л,; осуществляется прогноз в первую скважину и определяется разность между фактическим и прогнозным значением; затем повторяется прогноз в скважины 2, 3, ..., N и определяется разность между фактическими и прогнозными значениями для всех скважин поля при радиусе Я,; определяется сумма квадратов невязок по всем скважинам при Л,; увеличивается радиус прогноза до /?, (/?,>- /г,) и процедура повторяется. Расчеты заканчиваются, когда средняя сумма квадратов невязок между прогнозными и фактическими данными становится равной дисперсии исходного поля.

Алгоритм корректировки прогноза включает следующие оценки: ошибки в среднем значении прогноза; ошибки в рассеивании (дисперсии) прогноза и ошибки в корреляции. На рисунке 3 приведена диаграмма "реализация -прогноз", построенная для Шпаковского месторождения по данным Швидлера М.И. По оси У отложены фактические данные проницаемости, а по оси X - прогнозные значения в тех же точках. Видно, что прогнозы дают рассеивание относительно линии идеальных прогнозов (полное совпадение). По всем 26 точкам методом наименьших квадратов построено уравнение:

/7, =-68 + 1,2032, (6)

которое позволяет провести корректировку прогноза. Пересчет прогнозных значений (6) значительно увеличил точность прогноза, так как среднее значение осталось таким же П х 300 мД, а среднеквадратичное отклонение снизилось о-, = 94,1 мД.

Следовательно, корректировка прогноза позволила свести ошибку в среднем к нулю, так как /7 = %, значительно снизить невязку в среднеквадратичном сг, ч<т„, а коэффициент корреляции между прогнозными и фактическими данными стал равен К = 0,71.

На третьем этапе, используя оптимальный радиус Лшг, можно осуществить прогноз в любую точку поля по уравнению (5) и провести корректировку прогноза по уравнению (6). С этой целью на карте строится сетка, в каждый узел которой дается корректированный прогноз по скважинам с расстоянием от узла сетки Н<т.. Соединяя точки равных значений прогнозируемого показателя, строятся изолинии любых геолого-физических показателей по полю.

Разработанная методика прогнозирования применялась при построении карт кровли и подошвы продуктивных пластов, общих толщин пласта, внешнего и внутреннего контура нефтеносности, абсолютных отметок ВНК

прогнозные знамения ?.. мл

1 — ЛИНИЯ ИДСЛЛТ.НЫК ИрОПЮ'Ю» 2 — линия корректировки прогноза

Рисулок 3 — Диаграмма "прогноз — реализация"

и ГНК, которые сравнивались с данными ГИС на Анастасиевско-Троицком месторождении.-

Таким образом, рассмотренный метод прогнозирования геолого-технических признаков совместно с методикой оперативного построения динамических, моделей "скважина - пласт" дает возможность построения геолого-технологических и фильтрационных моделей 2Б и непрерывного мониторинга изменения состояния продуктивного пласта (выделение зон обводненности, перемещения границ ВНК (ГНК), гидропроводности, пьезо-проводности и др.).

Основные выводы и рекомендации

1. Создание современных постоянно действующих геолого-технологических моделей разработки месторождений нефти и газа невозможно без использования синхронизированных во времени результатов промысловых исследований по всему эксплуатационному фонду скважин.

2. Дефицит промысловых исследований по текущему состоянию объекта разработки необходимо компенсировать регистрацией, анализом и обработкой временных рядов, получающихся при периодическом опросе датчиков забойного (устьевого, затрубного) давления, дебита скважины, содержания воды и др. по всем добывающим и нагнетательным скважинам. Дан формальный вывод уравнения Винера - Хопфа - Колмогорова на основе решения М. Маскета для точечного стока. Разработан метод определения пластового давления по данным нормальной эксплуатации скважины. На примере обработки стационарных процессов изменения текущего забойного давления и дебита скважины при нормальной эксплуатации построена локальная модель системы "скважина - пласт", определены пластовое давление, гидропроводиость и пьезопроводность продуктивного пласта в при-скважинной зоне (зоне влияния).

3. Предложен и опробован алгоритм корреляционного сжатия при обработке данных ГИС и сейсморазведки для выявления локальных зон неодно-родностей пластов без привязки к вертикальному разрезу скважины.

4. На основании анализа размеров керна, пористости и проницаемости образцов показано, что послойная неоднородность пород (пористость, проницаемость, прочность и др.) описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород.

5. Для прогнозирования количества скважин с дебитами в заданных интервалах, объема добычи нефти, конечного состояния фонда скважин и извлекаемых запасов разработан метод агрегированного подхода к изменению состояния фонда скважин как к марковской модели с непрерывным временем и дискретным числом состояний.

6. Разработана процедура оценки эффективности эксплуатации скважины по суточной прибыли, позволяющая решать задачи оперативного управления объемом добычи в зависимости от конъюктуры цен на мировом рынке, определять оптимальный момент времени для проведения ГТМ, оперативно контролировать состояние всего фонда скважин и динамику изменения состояния скважин.

7. Предложен и опробован метод и алгоритмы прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающие расчет оптимального радиуса прогноза (в смысле заданного значения дисперсии поля), процедуру прогноза в известные скважино-точки поля, корректировку прогноза и собственно прогноз в произвольную точку сетки, нанесенную на месторождение с заданным шагом по осям К их.

8. Все указанные разработки, алгоритмы и программы используются в курсах лекций по дисциплинам нефтегазовых специальностей. Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Захарченко Е.И. Изучение скоростей продольных и поперечных волн в ПМ ВСП.// Сборник докладов. "Геологи XXI века". Материалы региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов Саратов, 2001.-е. 86-87.

2. Захарченко Е.И. Интерпретация данных ГИС, ВСП и ОГТ (на примере Варавенской площади).// Сборник докладов "Геологи XXI века". Мате-

Vir

риалы региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов, Саратов, 2002. - с. 63 - 65.

3. Захарченко Е.И. Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта./ Гнездов A.B.// Научно-технический журнал "Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море", Москва, 2008, №4.-с. 40-42.

4. Захарченко Е.И. Прогнозирование полей геолого-физических признаков нефтегазовых месторождений и корректировка прогноза.// Сборник докладов. "Геотехнология: скважинные способы освоения месторождений полезных ископаемых". Материалы 2 международного симпозиума, Москва,

2005.-с. 24-25.

5. Захарченко Е.И. Приложение цепей Маркова к оценке извлекаемых запасов нефти и газа.// Сборник докладов. "Современные технологии освоения минеральных ресурсов". Материалы 4 международной научно-технической конференции, Красноярск, 2006. - с. 314 - 316.

6. Захарченко Е.И. Применение марковских процессов при рассмотрении механизма кернообразования и прогнозирования размеров керна.// Аналитический научно-технический журнал "ГеоИнжиниринг", "Омега-Принт",

2006.-с. 88-90.

7. Захарченко Е.И. Прогнозирование геолого-физических полей в нефтегазодобыче./ Вартумян Г.Т., Гилаев Р.Г., Савчук Д.В.// Научно-технический журнал "Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море", Москва, 2009, №12. - с. 24 - 27.

8. Захарченко Е.И. Сравнительный анализ волновых полей (на примере Морозовской площади).// Сборник докладов. "Геологи XXI века". Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, 1999.-е. 41 -44.

9. Захарченко Е.И. Изучение неодиородностей геологического разреза ПМ ВСП в условиях сложных сред (на примере Хадыженской площади ЗКП)./ Мирзоян Ю.Д.// Сборник докладов. "Геологи XXI века". Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, 2000. - с. 37 - 38.

Подписано в печать 25.03.2010. Печать трафаретная. Формат 60x84 1/16. Усл. псч. л. 1,36. Тираж 100 экз. Заказ №287. Отпечатано в ООО «Издательский Дом-ЮГ» 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2, корп. «В», оф. В-120, тел. 8-918-41-50-571

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Захарченко, Евгения Ивановна

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ РАБОТ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ И УПРАВЛЕНИЮ РАЗРАБОТКОЙ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.

1.1 Основные направления исследований в области моделирования разработки месторождений.

1.2 Краткий анализ современного состояния моделирования системы "скважина — пласт".

1.3 Выбор направлений исследований и постановка задач.

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПЕРАТИВНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРСКИХ СВОЙСТВ ПРОДУКТИВНЫХ ПЛАСТОВ.

2.1 Прогнозирование случайных процессов в нефтегазодобыче.

2.2 Методы идентификации пластовых систем и выявление неод-нородностей геологических разрезов.

2.2.1 Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта.

2.2.2 Альтернативные методы идентификации моделей пластовых систем.

2.2.3 Корреляционное сжатие для выявления неоднородностей геологических разрезов.

2.3 Определение пластового давления и коллекторских свойств по данным нормальной эксплуатации скважин.

Выводы.

3 ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА. ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ПРИМЕНЕНИЮ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ РАЗРАБОТКИ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений"

Актуальность работы

Традиционные методы проектирования управления, контроля и анализа разработки нефтяных месторождений в последние 10-15 лет претерпели значительные изменения, связанные с широким применением постоянно действующих геолого-технологических моделей (ПДГТМ) эксплуатационных объектов. По оценкам экспертов применение ПДГТМ позволяет более эффективно решать задачи интенсификации нефтедобычи и повышения нефтеотдачи пластов. Считается, что текущая нефтеотдача может быть увеличена на 15. .20 %, а коэффициент нефтеотдачи на 5. .10 %.

Анализ опыта и публикаций по созданию полномасштабных ПДГТМ в российских нефтяных компаниях (на основе западных программных продуктов (1111), исключая ОАО "Сургутнефтегаз" с собственным 1111) показывает, что их адаптация к конкретным объектам разработки требует длительного времени (от нескольких месяцев до года и более). При этом возникает необходимость дополнительных исследовательских работ с привлечением квалифицированных разработчиков и программистов.

Несмотря на большие достоинства численного геолого-гидродинамического моделирования качество получаемых моделей зависит от точности исходной информации, "плотности" сетки измерений и синхронности съема информации. Погрешность моделирования может быть определена только после её построения и сопоставления расчетных значений признака с фактическими в точках, в которых проводились измерения. В основе погрешности лежат объективные и субъективные факторы. К ним относятся: пространственно-временная анизотропия свойств продуктивных пластов; неточность и ограниченность исходной информации; процедуры ремасштаби-рования и др. Все это сказывается на прогнозных оценках, и в частности на прогнозных оценках извлекаемых запасов. Кроме того, для месторождений, находящихся на поздней стадии разработки, пространственно-временные поля (ПВП) на локальных участках подвергаются мощным внешним воздействиям (обработка призабойной зоны (ОПЗ), гидравлический разрыв пласта (ГРП), закачка воды, порывы газа и др.). Все это приводит к неконтролируемым изменениям фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пласта и требуется оперативная корректировка информации об изменении геолого-технических показателей ПВП в непосредственной близости от данных участков (поведение геофизических или гидродинамических исследований), что весьма проблематично.

Цель работы

Задачи исследования

Научная новизна

1. Предложен метод оценки параметров призабойной зоны продуктивных пластов (гидропроводности и пьезопроводности) по данным о дебите скважины и устьевом (забойном) давлении при нормальном режиме эксплуатации скважин. Метод основан на модификации интегрального решения М. Маскета прямой задачи подземной гидромеханики для точечного стока.

3. Показано, что изменение состояния фонда (агрегированных по деби-там групп) скважин на месторождении описывается марковской моделью с непрерывным временем и дискретным числом состояний.

Практическая ценность работы

1. Разработаны инженерные методы оперативного определения оценок гидропроводности и пьезопроводности призабойной зоны продуктивного пласта по данным замеров дебита и устьевого (забойного) давления. Эти методы позволяют решить проблемы синхронного информационного обеспечения адаптации ПДМ ГТМ, а для "интеллигентных" скважин (smart wells) — определять по запросу состояние скважины и призабойной зоны.

3. Марковские модели прогнозирования финальных вероятностей послойной неоднородности пластовых систем (пористость, проницаемость, нефтенасыщенность и др.) дают возможность упорядочить процесс ремас-штабирования вертикального шага дискретизации сеточной модели пласта, организовать имитационное моделирование при создании и адаптации ПДГТМ, а также использовать их при оперативном решении текущих задач.

Апробация работы

Публикации

Структура и объём работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов и рекомендаций, списка использованных источников из 68 наименований. Работа изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц, 21 рисунок.

Заключение Диссертация по теме "Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений", Захарченко, Евгения Ивановна

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Создание современных постоянно действующих моделей (ПДМ) разработки месторождений нефти и газа невозможно без использования синхронизированных во времени результатов промысловых исследований по всему эксплуатационному фонду скважин.

2. Дефицит промысловых исследований по текущему состоянию объекта разработки необходимо компенсировать регистрацией, анализом и обработкой временных рядов, получающихся при периодическом опросе датчиков забойного (устьевого, затрубного) давления, дебита скважины, содержания воды и др. по всем добывающим и нагнетательным скважинам. Дан формальный вывод уравнения Винера - Хопфа - Колмогорова на основе решения М. Маскета для точечного стока. Разработан метод определения пластового давления по данным нормальной эксплуатации скважины. На примере обработки стационарных процессов изменения текущего забойного давления и дебита скважины при нормальной эксплуатации построена локальная модель системы "скважина — пласт", определены пластовое давление, гидро-проводность и пьезопроводность продуктивного пласта в прискважинной зоне (зоне влияния).

4. На основании анализа пористости, проницаемости, размеров керна образцов показано, что послойная неоднородность пород (пористость, проницаемость, прочность и др.) описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород.

6. Разработана процедура оценки эффективности эксплуатации скважины по суточной прибыли, позволяющая решать задачи оперативного управления объемом добычи в зависимости от коньюктуры цен на мировом рынке, определять оптимальный момент времени для проведения ГТМ, оперативно контролировать состояние всего фонда скважин и динамику изменения состояния скважин.

8. Все указанные разработки, алгоритмы и программы используются в курсах лекций по дисциплинам нефтегазовых специальностей.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Захарченко, Евгения Ивановна, Краснодар

1. Азиз А., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. — М.: Недра, 1982. — 295 с.

2. Баренблат Г.И. и др. Теория нестационарной фильтрации жидкости и газа. — М.: Недра, 1972. — 330 с.

3. Батурин А.Ю. Геолого-технологическое моделирование разработки нефтяных и газовых месторождений. — М.: ОАО "ВНИИОЭНГ", 2008. — 116 с.

4. Браун Р., Мэзон Р., Фламгольц Э. и др. Исследование операций. — М.: Мир, 1981. —678 с.

5. Бузинов С.Н., Умрихин И.Д. Исследование пластов и скважин при упругом режиме фильтрации. — М.: Гостоптехиздат, 1964. — 265 с.

6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1969. — 576 с.

7. Власов С.П. Эффективные вычислительные технологии для геолого-технологического моделирования и разработки нефтегазовых месторождений./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Ижевск, 2007. — 24 с.

8. Воронский В.Р., Максимов М.М. Система обработки информации при разработке нефтяных месторождений. — М.: Недра, 1975. — 232 с.

9. Временное методическое руководство по анализу технологических процессов нефтедобычи в условиях недостаточной информации./ Мирзад-жанзаде А.Х., Вахитов Г.Г. и др. — М.: ВНИИнефть, 1978. — 88 с.

10. Гроп Д. Методы идентификации систем. — М.: Мир, 1979. — 302 с.

11. Данильченко О.Н. Методические принципы информационной поддержки адаптации геолого-технологических моделей./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Краснодар, 2006. — 24 с.

12. Душейко Д.П. Совершенствование подбора кривых фазовых прони-цаемостей при моделировании разработки нефтяных залежей./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Краснодар, 2005. — 24 с.

13. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. — М.: Недра, т. 2, 1990.—472 с.

14. Захарченко Е.И. Изучение скоростей продольных и поперечных волн в ПМ ВСП.// Сборник докладов. "Геологи XXI века". Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, 2001. — с. 62 — 63.

15. Захарченко Е.И. Интерпретация данных ГИС, ВСП и ОГТ (на примере Варавенской площади).// Сборник докладов. "Геологи XXI века". Материалы региональной молодежной научной конференции, Саратов, Саратов, 2002. — с. 63 — 68.

16. Захарченко Е.И. Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта./ Гнездов А.В.// Научно-технический журнал "Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море", Москва, 2008, №4. — с. 45 — 48.

17. Захарченко Е.И. Приложение цепей Маркова к оценке извлекаемых запасов нефти и газа.// Сборник докладов. "Современные технологии освоения минеральных ресурсов". Материалы 4 международной научно-технической конференции, Красноярск, 2006. — с. 132 — 134.

18. Захарченко Е.И. Применение марковских процессов при рассмотрении механизма кернообразования и прогнозирования размеров керна.// Аналитический научно-технический журнал "ГеоИнжиниринг", "Омега-Принт",2006. —с. 83 — 88.

19. Захарченко Е.И. Прогнозирование геолого-физических полей в нефтегазодобыче./ Вартумян Г.Т., Гилаев Р.Г., Савчук Д.В.// Научно-технический журнал "Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море", Москва, 2009, №12. — с. 24 — 27.

20. Захарченко Е.И. Сравнительный анализ волновых полей (на примере Морозовской площади).// Сборник докладов. Государственный учебно-научный центр "Колледж", Саратов, 1999. — с. 41 — 44.

21. Захарченко Е.И. Изучение неоднородностей геологического разреза ПМ ВСП в условиях сложных сред (на примере Хадыженской площади

22. ЗКП)./ Мирзоян Ю.Д.// Сборник докладов. Государственный учебно-научный центр "Колледж", Саратов, 1999. — с. 71.

23. Ивахненко А.Г., Пека П.Ю., Востров Н.Н. Комбинированный метод моделирования водных и нефтяных полей. — Киев: Наукова думка, 1984. — 152 с.

24. Инструкция по оценке технико—экономической эффективности применения физико-химических методов повышения нефтеодачи пластов и интенсификации добычи нефти. — Тюмень, СИБНИИНП, 1990. — 60 с.

25. Иоффе О.П. Материалы научно-практической конференции "Проектирование и разработка нефтяных месторождений". — М.: ОАО ВНИИО-ЭНГ, 1999. — с. 389 — 390.

26. Казакевич Д.И. Основы теории случайных функций и её применение в гидрометеорологии. — Л.: Гидрометеоиздат, 1977. — 318с.

27. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. — М.: Химия, 1968. — 378 с.

28. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. — М.: Наука, 1970. —235 с.

29. Кендал М.Дж., Стюарт А. Статистические выводы и связи. — М.: Наука, 1973. —899 с.

30. Ли Ц., Джавж Д., Зельнер А. Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам. — М.: Статистика, 1977. — 312 с.

31. Лившиц Н.А., Пугачёв В.Н. Вероятностный анализ систем автоматического управления. — М.: Советское радио, 1967. — 886 с.

32. Липатов Л.П. Типовые процессы химической технологии как объекты управления. Л.: Химия, 1973. — 392 с.

33. Лыков А.В. Теория теплопроводности. — М.: Высшая школа, 1967.600 с.

34. Лысенко В.Д. Инновационная разработка нефтяных месторождений.1. М.: Недра, 2000. — 516 с.

35. Лысенко В.Д. Оптимизация разработки нефтяных месторождений.1. М.: Недра, 1991. — 320 с.

36. Лысенко В.Д. Проектирование разработки нефтяных месторождений. — М.: Недра, 1987. — 320 с.

37. Лысенко В.Д. Разработка нефтяных месторождений. Теория и практика. — М.: Недра, 1996. — 367 с.

38. Маскет М. Течение однородных жидкостей в пористой среде. — М.: Гостоптехиздат, 1949. — 316 с.

39. Методическое руководство по оценке технической эффективности применения методов увеличения нефтеотдачи пластов. — М.:, ВНИИ, 1994. — 56 с.

40. Мирзаджанзаде А.Х., Караев А.К., Ширинзаде С.А. Гидравлика в бурении и цементировании нефтяных и газовых скважин. — М.: Недра, 1977. — с. 169—173.

41. Мирзаджанзаде А.Х., Степанова Г.С. Математическая теория эксперимента в добыче нефти и газа. — М.: Недра, 1977. — с. 138 — 145.

42. Никифоров С.В. Оптимизация систем разработки нефтяных месторождений на поздней стадии эксплуатации./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Тюмень, 2006. — 24 с.

43. Организация ремонтного обслуживания в нефтегазовой промышленности США.// Обз. инф. Серия экономика. — М.: ВНИИОЭНТ, 1985. — 40 с.

44. Основы автоматического управления./ Под ред. Пугачева B.C. — М.: Наука, 1974. — 192 с.

45. Отт В.И. Проблема и перспективы развития технологий заканчива-ния, эксплуатации и ремонта скважин./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Тюмень, 2001. — 24 с.

46. Петров В.А., Мальцев В.А. Зависимость оценки сложности геологических объектов от плотности сети наблюдений. — М.: Разведка и охрана недр, 1986, №12. —с. 18 — 21.

47. Пугачев B.C. Теория случайных функций и её применение к задачам автоматического управления. — М.: Физматгиз, 1962. — 630 с.

48. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. — М.: Энергия, 1975. — 376 с.

49. РД 39Р-0148463-0001 -90. Руководящий документ "Методика и регламент расчета на ЭВМ технологической эффективности ГТМ "ВНИИ", М., 1990. —60 с.

50. Роберте С.М. Динамическое программирование в процессах химической технологии и методы управления. — М.: Мир, 1965. — 488 с.

51. Романенко А.Ф., Сергеев Г.А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. — М.: Советское радио, 1968. — 256 с.

52. Руководство пользователя. Построение прокси-модели пласта. ООО "РН — УфаНИПИнефть". — Уфа, 2008. — 46 с.

53. Сидельников К.А. Гидродинамическое моделирование пластовых систем на основе линий тока./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Ижевск, 2007. — 24 с.

54. Соколов B.C. Обоснование технологий интенсификации добычи и повышения нефтеотдачи пласта на основе литолого-фациальной модели продуктивных коллекторов./ Автореф. канд. диссерт. на соискание уч. ст. канд. техн. наук. — Тюмень, 2006. — 24 с.

55. Справочное руководство по проектированию разработки и эксплуатации нефтяных месторождений. Проектирование разработки./ Под ред. Ги-матудинова Ш.К. — М.: Недра, 1983. — 600 с.

56. СТП35-95. Место оценки эффективности геолого-технических мероприятий ОАО "Сургутнефтегаз", 1995. — 46 с.

57. Сулейманов Э.И., Низамов В.В., Землянска Я.С. Определение эффективности методов увеличения нефтеодачи. — М: Нефтяное хозяйство, 1996, №12. —с. 37 — 38.

58. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. — М.: Прогресс, 1970. —510 с.

59. Трахман Г.И. Эффективность ремонта скважин за рубежом.// Обз. инф. Серия нефтепромысловое дело. — М.: ВНИИОЭНТ, 1984, вып. 5. — 60 с.

60. Урсул А.Д. Информация и мышление. — М.: Знание, 1970. — 48 с.

61. Фарлоу С. Уравнения с частными производными. — М.: Мир, 1985.384 с.

62. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. — М.: Мир, 1973. —957 с.

63. Чарный И.А. Подземная гидрогазодинамика. — М.: Гостроптехиз-дат, 1963. — 196 с.

64. Чикин А.Е. Мониторинг воздействия на нефтяные пласты (часть 1).//Нефтяное хозяйство, Москва, 2003, №9. — с. 71 — 73.

65. Чикин А.Е. Мониторинг воздействия на нефтяные пласты (часть 1).//Нефтяное хозяйство, Москва, 2003, №10. — с. 106 — 107.

66. Швидлер М.И. Фильтрационные течения в неоднородных средах. — М.: Гостоптехиздат, 1963. — 135 с.

67. Швидлер М.И., Данилов Б.Л. О расщеплении задач многомерной фильтрации несжимаемых жидкостей.// Докл. АН СССР, 1973, №5. — с. 10771078.

Информация о работе

Захарченко, Евгения Ивановна
кандидата технических наук
Краснодар, 2010
ВАК 25.00.17

Диссертация

Прогнозирование геолого-физических и технологических показателей разработки нефтегазовых месторождений - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы