Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Создание методики адаптации геолого-технологической модели нефтяной залежи кристаллического фундамента месторождения Дракон (СРВ)

ВАК РФ 25.00.17, Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации по теме "Создание методики адаптации геолого-технологической модели нефтяной залежи кристаллического фундамента месторождения Дракон (СРВ)"

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА ИМЕНИ И.М. ГУБКИНА

на правах рукописи УДК 622.276

ЧАН ЛЕ ФЫОНГ

СОЗДАНИЕ МЕТОДИКИ АДАПТАЦИИ ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НЕФТЯНОЙ ЗАЛЕЖИ КРИСТАЛЛИЧЕСКОГО ФУНДАМЕНТА МЕСТОРОЖДЕНИЯ ДРАКОН (СРВ)

Специальность: 25.00.17. - «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых

месторождений»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2006

Диссертация выполнена в Российском Государственном университете нефти и газа им. И.М. Губкина

Научный руководитель:

кандидат технических наук, профессор Палий А.О. Официальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Кульпин Л.Г.

- кандидат технических наук Фомкин A.B.

Ведущая организация: ОАО «Центральная Геофизическая Экспедиция»

Защита состоится «. 2006 года, в "^^"часов, в

ауд._ на заседании Диссертационного Совета Д.212.200.08 по

защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата технических наук при РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина по адресу: Москва, В-296 ГСП-1, 119991, Ленинский проспект, 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина.

Автореферат разослан «

Ученый секретарь Диссертационного Совета д.т.н., профессор

Сомов Б.Е

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Геологическая модель залежи нефти или газа никогда не бывает точной. Недостаток исходной информации и стохастическая природа геологических объектов приводит к существенной неопределенности в оценке фильтрационно-ёмкостных свойств коллектора. В процессе масштабирования (upscaling) вся неопределенность геологии переносится в фильтрационную модель.

В результате первый прогон на ремасштабированной модели, как правило, близко не совпадает с фактической историей разработки. Требуется проведение адаптации (History Matching).

Обычно задачу адаптации формулируют следующим образом: на основе промысловых фактических данных о забойных и пластовых давлениях, об отборах нефти, воды и газа уточнить фильтрационно-емкостные параметры коллектора на основе начальной модели.

Современные полноразмерные фильтрационные модели нефтяных и газовых залежей включают сотни тысяч и даже миллионы активных ячеек, свойства которых уточняются в процессе адаптации.

Общее количество фактических точек, промысловых данных, описывающих историю разработки, значительно меньше. При проведении адаптации фильтрационной модели к промысловым данным (History Matching) количество фактических (целевых) точек обычно в десятки и сотни раз меньше количества изменяемых параметров (степеней свободы).

• В этом случае модель становится легко модифицируемой, «мягкой», а проведение History Matching очень часто превращается в примитивную подгонку фильтрационных свойств непосредственно вокруг скважин. В результате вдоль стволов возникают цилиндрические зоны изменённого коллектора - «колодцы». Для связи скважин между собой формируют

линейные участки с повышенной проницаемостью: «каналы» или «дрены», не имеющие ничего общего с геологической моделью.

Таким образом, традиционный подход к проведению адаптации некорректен, прогноз по такой модели недостоверен, не зависит от степени согласия модели с промысловыми данными и, даже, может быть целенаправленно искажен.

Для корректной адаптации фильтрационной модели нефтяной залежи необходимо применять специальные подходы, основанные на уменьшении количества изменяемых параметров и использовании регуляризатора.

Диссертация посвящена вопросам реализации корректной автоматической адаптации фильтрационной модели (History Matching) залежи фундамента юго-восточного участка месторождения Дракон. Предложен комбинированный критерий соответствия расчетных и фактических промысловых данных, учитывающий отклонение корректируемых параметров от начальной модели. Критерий явно учитывает неопределённость промысловых и геологических данных. Предлагаемый подход позволяет объективно учесть, как геологическую информацию учтенную в начальной модели, так и информацию заключённую в промысловых данных. Показано, что использование этого критерия позволяет обеспечить несмещённость прогноза.

Цель диссертационной работы Создание методики проведения корректной адаптации фильтрационной модели реальной залежи и использование ее для построения новой фильтрационной модели фундамента юго-восточного участка морского месторождения Дракон.

Основные задачи исследований

1. Обобщение представлений о геологическом строении трещинных залежей в нефтеносных гранитах на шельфе СРВ и о способах построения фильтрационных моделей этих залежей.

2. Анализ существующих подходов к проблеме адаптации фильтрационных моделей нефтяных и газовых месторождений.

3. Обоснование и формирование критерия минимизации, обеспечивающего выполнение всех трех принципов корректной адаптации.

4. Выбор формы вида и структуры ведущих элементов, обеспечивающих высокую жесткость при проведении адаптации.

5. Разработка методики проведения корректной адаптации фильтрационной модели реальной залежи.

6. Разработка методики определения параметра регуляризации (} для создания новой фильтрационной модели фундамента юго-восточного участка месторождения Дракон.

7. Прогноз основных показателей разработки залежи фундамента месторождения Дракон до декабря 2020 г.

Методы исследования

В диссертационной работе применялся методический подход к комплексному использованию разнородной информации следующих направлений нефтяной науки:

1) сейсмические исследования, методики интерпретации данных 2Д и ЗД сейсмики;

2) исследование кернового материала;

3) интерпретация данных ГИС, использование современных алгоритмов и методик комплексной интерпретации данных ГИС с применением вычислительной техники, выявление петрофизических зависимостей;

4) методические приемы использования промысловой информации (данные ГИС - контроля, детальная информация по добыче и закачке, результаты гидродинамических исследований);

5) методические приемы литологического расчленения разреза, детальная корреляция скважинных разрезов;

6) трехмерная цифровая фильтрационная модель созданная на базе современных математических и аналитических программ;

7) современные программные средства для моделирования гидродинамических процессов и процессов разработки;

8) принципы корректной адаптации фильтрационной модели нефтегазовой залежи (History Matching).

Научная новизна работы

1. Разработана методика корректной адаптации фильтрационной модели пород фундамента нефтяной залежи месторождения Дракон, на основе сочетания поэтапного ручного и автоматического подхода к изменениям фильтрационно-емкостных параметров.

2. Увеличен коэффициент жесткости модели за счет использования комбинации прямоугольного кубического сплайна размером 8 * 8 и вектора из 18-и элементов для формирования нормирующего массива при автоматизированной адаптации поля проницаемости модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон.

3. Сформулирован общий критерий задачи минимизации автоматической адаптации, включающий критерий согласия между промысловыми данными и регуляризатор.

4. Разработана методика оценки параметра регуляризации р для создания новой фильтрационной модели. Наилучшим считают значение, обеспечивающее самое близкое согласие прогноза с историей разработки.

Практическая значимость

Разработанная методика корректной адаптации фильтрационной модели пород фундамента нефтяной залежи месторождения Дракон позволяет обеспечить объективный прогноз показателей разработки месторождения и может быть рекомендована для использования на других массивных залежах в трещинных гранитах СВР, в том числе для месторождения Белый Тигр.

Предлагаемые прогнозные варианты разработки могут быть использованы при планировании режимов работы скважин и проведения буровых работ на залежи.

Публикации и апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры Р и ЭНМ РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина и опубликованы в двух статьях журнала Нефтяное Хозяйство.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 119 страницах, включая 42 рисунка и 15 таблиц. Библиографический список включает 41 опубликованных и фондовых работ.

Представленная работа выполнена на кафедре Разработки и эксплуатации нефтяных месторождений Российского Государственного Университета нефти и газа им. И.М. Губкина.

Автор выражает искреннюю благодарность коллективу кафедры Разработки и эксплуатации нефтяных месторождений РГУ им. И.М. Губкина, научному руководителю профессору Палию А.О., заведующему кафедрой профессору Мищенко И.Т.; д.г.-м.н., профессору Арешеву Е.Г., сотрудникам ОАО «Зарубежнефть» и «Вьетсовпетро» за консультации и помощь, всем, кто способствовал работе над диссертацией.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели, задачи, новизна и практическая значимость работы.

Глава 1. Характеристика залежей фундамента н современное состояние их моделирования

В данной главе рассматриваются история разработки и особенности геологического строения залежей фундамента, неопределенность фильтрационно-емкостных параметров пород и практика моделирования залежей фундамента месторождений Дракон и Белый Тигр.

История поиска и добычи углеводоровдов на южном континентальном шельфе Социалистической Республики Вьетнам начинается в 60-х годах прошлого века. В 1975г. на одной из наиболее многообещающих структур Меконской впадины фирма «Мобил» пробурила разведочную скважину Батьхо-1, давшую первый промышленный приток нефти. В 1985 году поисковая скважина дала приток нефти из нижнемиоценовых отложений месторождения Дракон. Промышленная добыча нефти на месторождении Дракон ведется с декабря 1994 г. на центральном участке месторождения в районе расположения КР-1. В 1995 г была открыта высокопродуктивная залежь нефти в трещинных породах фундамента на юго-восточном участке Дракона в районе КС-2. В настоящее время фундамент является здесь основным промысловым объектом.

Фундамент юго-восточного участка представляет собой сложно построенную структуру, замкнутый контур которой фиксируется изогипсой -2850 м. В пределах этого контура размеры структуры составляют 8><7 км, амплитуда 660 м. В пределах замкнутого контура структуры и вблизи поверхности фундамента прослеживаются разломы трех направлений простирания: северо-восточного, субширотного и субмеридионального, по которым структура разбита на блоки.

Породы фундамента подверглись воздействию вторичных процессов, которые сформировали в них пустотное пространство и превратили в коллекторы порово-каверново-трещиннош типа. Главными из этих процессов являются тектоническая деятельность и действие гидротермальных растворов. Тектоническая деятельность выразилась в образовании разрывных нарушений, к которым приурочена повышенная трещинность пород.

В гранитоидном массиве фундамента коллекторами служат разуплотненные зоны трещинного и ка верно-трещинного типов. Преобладают коллектора трещинного типа, тесно связанные с системой глубинных разломов, сопровождаемых сеткой более мелких оперяющих трещин, микро- и макро- каверн. Преобладающая ориентировка этих разломов северо-восточная с наличием целого ряда более мелких и различно-ориентированных тектонических нарушений. Неоднородности внутри тела фундамента по данным сейсморазведки вследствие известных ограничений метода определяются с большими трудностями.

Сложные условия морской эксплуатации и ряд ограничений не дают возможность расширять исследования. За долгое время многие геолого-технологические моменты остаются невыясненными; в том числе фильтрационно-емкостные характеристики зон между скважинами и уровень водонефтяного контакта. Пока еще не удалось установить какую-либо значимую связь между фильтрационно-емкостными характеристиками трещин гранитов и результатами ГИС.

Первая полноразмерная фильтрационная модель залежи фундамента юго-восточного участка Дракона была разработана в 2004 году. Массив активных ячеек был построен на основе геологической модели юго-восточного Дракона. Фильтрационная модель имела размер 52x56x22 ячеек. Всего включала 16900 активных ячеек размером ЮОх 100x50м, нижние четыре слоя по 200м моделировали законтурную зону.

В модели 2004г. заложены промысловые данные до 01.01.2003 года, то есть ограниченный объем информации, что привело к невысокой точности показателей технологических разработки. По расчету все скважины слишком быстро обводнялись, а расчетные забойные давления в целом оказались выше фактических. При ручном изменении проницаемости в ячейках близких к призабойной зоне скважин образовались локальные цилиндрические зоны вокруг стволов скважин. Это в конечном счёте привело к неправильному прогнозу. Поэтому было решено построить новую фильтрационную модель с использованием принципов корректной адаптации.

Глава 2. Анализ существующих подходов к проблеме адаптации фильтрационных моделей нефтяных залежей.

В этой главе проведен анализ известных методов адаптации, принципы корректной адаптации и проблемы адаптации фильтрационных моделей залежей фундамента на шельфе Вьетнама.

Первоначальные исходные данные, закладываемые в модель, содержат достаточно много информации о свойствах пласта, но обычно сильно зашумлены, то есть содержат существенные погрешности. Иногда имеющихся данных недостаточно, чтобы характеризовать пласт в целом. В любом случае начальные значения параметров приходится изменять до тех пор, пока модель не будет воспроизводить историю показателей разработки с приемлемой точностью. Процесс изменения существующих в модели фильтрационно-емкостных параметров до приемлемого совпадения расчетных с промысловыми данными называется адаптацией фильтрационной модели залежи по истории его разработки.

Процедура идентификации параметров пласта может быть автоматизированной или осуществляться вручную. Каждый из этих способов имеет свои достоинства и недостатки. При традиционном подходе наиболее

часто используют способ ручной адаптации, что существенно увеличивает сроки выполнения работ и может приводить к не надежному прогнозу.

Процесс ручной адаптации данных по истории осуществляется с помощью обратной связи. Инженер совершенствует свои основные представления о пласте, наблюдая за реакцией системы на изменения параметров. Проанализировав влияние изменений параметров после соответствующего л прогона, можно затем определить вид входных данных для (п+1) прогона. Процесс так и продолжается пока отклонение между фактическими и расчетными технологическими данными систем были минимальны.

Обычно для проведения адаптации осуществляют изменение параметров пласта (проницаемости, пористости, толщины, насыщенностей), физических свойств флюидов (сжимаемостей, данных PVT, вязкостей), относительных проницаемостей (сдвиг кривой относительной проницаемости, сдвиг точек критической насыщенности), данных о характере вскрытия пласта в отдельных скважинах (скин-эффекта, забойного давления в процессе эксплуатации), и т.д..

При автоматизированной адаптации производятся многократные расчеты по модели с целью отыскания тех значений выбранных параметров пласта, при которых разница между фактическими и расчетными показателями разработки минимальная.

Известны методы автоматической адаптации зарубежных ученных: Яанса (H.LJahns), Коатса (K.H.Coats), Слатера и Дюрера (G.E.Slater, and Е.J.Dürrer). В основном эти методы итеративные и обычно, чтобы получить «наилучшую» комбинацию параметров, обеспечивающих подгонку информации по истории разработки пласта, сочетают статистический анализ с методами оптимизации. Большинство известных методов автоматической подгонки выполняется в два этапа:

1) случайным или другим способом формируют представительную последовательность вычислительных прогонов с известными параметрами,

2) проводят оптимизацию результатов решений для получения наилучшего приближения методами линейного программирования или путем поиска.

При автоматическом методе адаптации параметров пласт разделялся на небольшое число относительно больших зон. Внутри этих зон параметры флюидов и породы считались одинаковыми, что в дальнейшем затрудняло оценку характеристик пласта.

Более того, при этих автоматических методах адаптации параметров иногда формировались физически нереальные данные. При использовании линейного программирования, при котором в процессе оптимизации результатов учитывались ограничения, получали вычисленные значения параметров соответствующие либо верхнему, либо нижнему ограничению параметров.

Поэтому ранее считалось, что автоматическая адаптация по истории разработки — хорошее средство, для определения параметров гипотетических пластов, используемых при методических исследованиях. При прогнозировании параметров реальных пластов после автоматической адаптации данных ранее часто получали неудовлетворительные результаты.

При традиционных подходах к моделированию наиболее эффективным являлось одновременное использование автоматических и ручных методов адаптации. Автоматический метод применяли лишь для получения грубых приближений в начале подгонки данных. Затем для уточнения модели специалист использовал интуицию.

В данной диссертационной работе предлагается новая оригинальная методика автоматизированной адаптации, лишенная описанных недостатков.

Она базируется на трех известных основных принципах корректной адаптации фильтрационных моделей:

1. фактические данные (целевые точки) не могут быть изменены или отбракованы после начала History Matching.

2. отклонения между расчётными и фактическими промысловыми данными в течение истории разработки должны быть минимальны.

3. коэффициент жесткости фильтрационной модели должен быть больше единицы.

Несмотря на высокие технологические возможности оборудования для исследования и большой опыт работы, исходные данные для построения модели имеют существенную неопределенность, в результате чего полученная геологическая модель часто содержит большие погрешности. Например, разработка залежи нефти месторождения Дракон производится в условиях тропического моря, нефть находится в каверно-трещиных коллекторах с различными степенями трещинности и разрушения по всему массиву фундамента имеет место большое расстояние между скважинами, значительная глубина моря и сложные характеристики пород. Все это создает ряд ограничений при получении первичных данных. В результате геологическая модель залежи получается весьма приближенной, а вся неопределенность геологии, в конце концов, переносится в фильтрационную модель.

Результаты анализа и обобщения имеющихся материалов показали, что месторождение имеет очень сложное геологическое строение -раздробленное на многочисленные блоки системой тектонических нарушений различной амплитуды и ориентации. Уникальное геологическое строение создает сложную гидродинамическую характеристику пород и их значение в разных ячейках резко отличается друг от друга. Наша задача состояла в определении величин пористости, проницаемости и их соотношения в разных точках объекта.

Аналогичное месторождение Белый Тигр находится в эксплуатации уже более 20 лет и разрабатывается при смешанном режиме - упругом и вытеснении нефти водой. Несвоевременное воздействие на пласт,

ограничение объёмов закачки воды до величины, не обеспечивающей компенсацию пластовых отборов, приводит к снижению пластового давления и дебитов жидкости скважин и потерям добычи нефти. Поэтому на месторождении Белый Тигр, очевидно необходимо поддерживать пластовое давление выше давления насыщения на 1,0-1,2 МПа и дальнейшая разработка залежи нефти фундамента в целом должна вестись при 100% текущей компенсации отбора закачкой.

Закачка воды в подошвенную часть массива фундамента месторождения Белый Тигр начата с середины 1993 г. В результате закачки воды, добывающие скважины залежи фундамента начали обводняться и уровень водонефтяного контакта поднимается по времени. Опыт разработки залежи фундамента Белый Тигр показал что, при проведении адаптации залежи большая проблема была в оценке относительных фазовых проницаемостей (ОФП) для системы нефть-вода, фильтрационно-емкостных свойств пород (ФЕС) и структуры трещин в межскважинном пространстве.

На месторождении Дракон, проблема оказалась более серьёзной в связи с наличием водоносного горизонта (на месторождении Белый Тигр нет подошвенной воды). Задача осложнялась необходимостью объективной оценки дополнительных параметров, существенно влияющих на динамику обводнения и давления, таких как проницаемость, объем и мощность подошвенного водоносного горизонта.

Глава 3. Разработка методики корректной адаптации фильтрационной модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон

В этой главе на основе модели 2004г., строится новая исходная начальная гидродинамическая модель (модель 2006 года), учитывающая всю доступную информацию (исключая промысловую). Гидродинамическая сетка 52x56x18, содержит 9150 активных ячеек размером 100x100x50м, и водя при контур примыкающий снизу. Все фильтрационно-емкостные

параметры, исключая поле проницаемости, определялись различными способами и не менялись в процессе автоматической адаптации.

Все полученные результаты в качестве входного файла симулятора Tempest More формировались и задавались в виде таблиц. Этот программный комплекс позволяет: создавать трехфазные трехмерные модели нелетучей нефти; учитывать влияние гравитационных сил, сжимаемости пласта и пластовых флюидов на процесс фильтрации; с достаточной степенью точности моделировать сложные геологические структуры пласта, залежи с трещинными коллекторами.

В программном комплексе Tempest More предусматриваются различные режимы работы добывающих и нагнетательных скважин, которые в процессе разработки объектов, как правило, изменяются. На добывающих и нагнетательных скважинах могут быть заданы забойные и устьевые давления, депрессии, суммарный отбор (закачка) жидкости, дебит нефти и воды, что позволяет управлять работой, как групп, так и отдельных скважин.

Для оценки точности прогноза по начальной гидродинамической модели сравним расчётную и фактическую характеристики обводнения залежи в период с 01.2004 по 01.2006.

Сравнение характеристик показывает что:

1) среднее относительное отклонение расчётной кривой обводнённости от фактической в интервале адаптации равно 56%.

2) среднее относительное отклонение расчётной кривой от фактической в интервале прогноза составляет 68%.

На основе указанных трех принципов корректной адаптации, разработана методика корректной адаптации для реальной залежи Юго-Воеточного Дракона. Методика предполагает использование ограниченного количества ведущих элементов, с целью повышения жесткости модели.

При проведении анализа начальной гидродинамической модели (до адаптации), проведена оценка коэффициента жёсткости модели 2004 года

В первом приближении коэффициент жёсткости равен отношению количества промысловых данных (целевых точек) к количеству корректируемых (изменяемых) параметров.

Для модели 2004г, общее количество целевых точек равно сумме количества замеров месячных отборов воды и замеров пластовых давлений с момента начала разработки по 1.01.2003, всего 247+23=270.

При проведении адаптации запасы, сжимаемость породы, данные РУТ, фазовые проницаемости считали заданными. Корректировались поля проницаемости, пористости и параметр активности контура питания. Таким образом, общее количество изменяемых параметров приблизительно равно 16900x2+1=33800.

В результате коэффициент жёсткости модели 2004г оказался гораздо ниже единицы (0=270/33800=0.008).

Таким образом, адаптация модели 2004 года соответствует только двум первым принципам, а третий принцип корректности, требующий, чтобы жесткость была больше единицы, был нарушен.

Отметим, что момент прекращения процесса ручной адаптации модели 2004 года был выбран правильно. Действительно, дальнейшее изменение проницаемости в отдельных ячейках могло привести к серьезному ухудшению качества прогноза из-за низкой жёсткости. Хотя обеспечить лучшее согласие с историей на интервале адаптации было не трудно.

Для повышения жёсткости новой модели при восстановлении поля проницаемости, использовался нормирующий массив с ограниченным количеством элементов. Было разработано специальное программное обеспечение и оригинальная технология автоматической адаптации поля проницаемости. Коэффициент жесткость с учётом ведущих элементов в виде сплайна и вектора увеличился с 0.008 до 370/(64+17+1)=4.5.

Предварительно рассматривалась возможность использования квадратного сплайна разного размера для создания массива нормирующих множителей. Сначала были построены разные поля проницаемости,

соответствующие матрице размером 4x4, 8*8, 9Х9. В результате оказалось, что поле проницаемости со сплайном М,=4*4=16 было слишком грубым, а сплайн Л/8=9*9=81 требует слишком много времени на расчёты.

Таким образом, сплайн размером М,=8*8 оказался наиболее эффективным для проведения адаптации реальной залежи. Набор ведущих элементов состоит из двумерного прямоугольного кубического сплайна размером 8x8=64. Значение в каждом из 64 узлов сплайна меняется независимо. Сплайн расположен в горизонтальной плоскости и его границы совпадают с границами гидродинамической сетки. После изменения значения в каком либо узле сплайна, автоматически рассчитывается сглаженная двумерная матрица 32x56 нормирующих множителей. Для расчета проницаемости используется дополнительный вектор из 18-ти коэффициентов, по одному на каждый слой. Проницаемость в ячейке на ¡-том слое получается путем умножения элемента матрицы 52x56 на 1-тый компонент вектора.

Для оценки точности прогноза модели и эффективного проведения адаптации, процесс адаптации разделяется на 2 периода: усеченному (до 1.05.2004) и полному (до 1.02.2006) объему промысловых данных.

Для проведения корректной адаптации была разработана специальная методика.

Методика автоматической адаптации залежи фундамента юго-восточного участка месторождения Дракон

Методика предусматривает следующую последовательность операций.

1. Определение перечня промысловых данных, которые будут ■ использоваться при ручной адаптации.

• Для ручной адаптации использовались замеры забойного и пластового давлений, а также месячные отборы нефти и воды.

2. Определение перечня промысловых данных, которые будут использоваться при автоматической адаптации.

• Замеры пластового давления, а также месячные отборы нефти и воды.

3. Определение перечня изменяемых фильтрационно-ёмкостных параметров, которые будут изменяться при ручной адаптации.

• Коэффициент сжимаемости, параметры относительной фазовой проницаемости, коэффициенты сообщаемое™ забой - пласт.

4. Определение перечня изменяемых фильтрационно-ёмкостных параметров, которые будут изменяться при автоматической адаптации.

• Поле проницаемости

5. Подготовка начальной модели. Проведение ручной адаптации по ограниченному числу параметров.

• Были уточнены: коэффициент сжимаемости, параметры относительной фазовой проницаемости, коэффициенты сообщаемости забой - пласт.

6. Определение количества целевых точек. Определение количества изменяемых параметров. Расчёт начального коэффициента жёсткости.

• Общее количество целевых точек (месячных отборов воды и замеров пластового давления) N„0,,„.=477+52=529.

• Определение количества изменяемых параметров 9150.

• Начальный коэффициент жёсткости 529/9150=0.06.

7. Определение структуры набора ведущих элементов.

• Выбран двухмерный сплайн 8x8 и вектор с 18-тью компонентами. Всего 82 ведущих элемента.

• Коэффициент жёсткости с учётом ведущих элементов 529/(64+17+1 >=6.5

8. Подготовка программного обеспечения для автоматической адаптации.

• Оригинальная программа автоматической адаптации была модифицирована для поиска минимума по 82 ведущим элементам.

9. Определение параметра регуляризации р.

• Сначала адаптация производилась по первой части промысловой истории до 1.05.2004, при различных значениях /?. Затем на адаптированных моделях проводился прогноз на интервале с 1.05.2004 до 1.02.2006 (вторая часть промысловой истории), который сравнивался с фактическими промысловыми данными.

10. Автоматическое восстановление изменяемых параметров с использованием всей истории разработки.

• Общее количество прогонов при восстановлении поля проницаемости превысило 1000.

11 .Обработка результатов автоматической адаптации.

• Результаты автоматической адаптации были представлены в виде таблицы 1.

Автоматическая адаптация основана на минимизации общего критерия (1) соответствия фактических и расчётных данных, посредством автоматического изменения нормирующего массива на основе набора ведущих элементов.

Общий критерий содержит линейную комбинацию трех членов (частных критериев):

Здесь Ырпм! - количество добывающих скважин;

'Н - количество проработанных месяцев А-ой скважины; И^ц - фактический /-ый месячный отбор воды А-ой скважины;

, - расчётный /-ый месячный отбор воды ¿-ой скважины; О„X/ - стандартное отклонение ошибки определения месячного отбора воды в /-ом месяце в к-ои скважине.

- количество замеров пластового давления в А-ой скважине; Pt.i - фактический ;'-ый замер пластового давления в к-ой скважине; F*k i - расчётный i-ый замер пластового давления в к-ой скважине; Орк%, - стандартное отклонение ошибки /-го определения пластового давления в к-ой скважине. ЫЛс, - общее количество активных ячеек; J<°i - начальное значение проницаемости в i'-ой ячейке; fCj - расчётное значение проницаемости в /-ой ячейке; a[nKJ - стандартное отклонение ошибки начального значения логарифма проницаемости. Задача минимизации сформулирована так:

Найти поле проницаемости Кс такое, чтобы общий критерий ¥ был минимален:

!Р(КС) = SW(KC) + а • + ß ■ Ä(KC) -» min. (2)

Здесь Sp - критерий согласия пластового давления;

S„ - критерий согласия отборов воды;

R -критерий отклонения от начальной проницаемости (регуляризатор); Критерий (2), который используется для оценки качества поля проницаемости, содержит два неизвестных множителя а и/?. Первый из них -а был принят равным единице, так как и замеры отборов воды и замеры пластовых давлений, после нормировки по величине ошибки, не имеют какого либо объективного преимущества относительно друг-друга. А второй множитель ß находился по специальной методике.

Для увеличения жёсткости использовался набор из М ведущих элементов Z, такой что:

Ке=Кг(ж)илил:1'- = 1Г('(г1..^...^),где <={1..Л^,}, т={\.М) . (3)

Причем количество ведущих элементов М « Ыла выбирают таким, чтобы жесткость стала больше единицы. Переходя к новым переменным, получаем следующую задачу оптимизации:

Найти набор Z, такой, чтобы критерий !Р был минимален:

V{zc) = S„(z') + a SF(zc) + /3-R(гс) min. (4)

В такой постановке, соблюдается третий принцип корректной адаптации.

Методика определения параметра регуляризации ß предполагает адаптацию модели на сокращенной истории.

Сначала адаптация производилась на первой части промысловой истории до 1.05.2004, при различных значениях ß. Затем на адаптированных моделях проводился прогноз на второй части истории на интервале с 1.05.2004 до 1.02.2006, результаты которого сравнивались с фактическими промысловыми данными.

Глава 4. Применение созданной методики адаптации геолого-технической модели залежи фундамента месторождения Дракон при прогнозе показателей разработки

В этой главе приведены: 1) описание процесса корректной адаптации гидродинамической модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон; 2) расчет прогноза показателей разработки залежи фундамента месторождения Дракон; 3) рекомендации по практическому использованию результатов работы, мероприятия по регулированию разработки залежи.

Расчеты проводились посредством оригинального программного обеспечения, разработанного в ОАО «Зарубежнефть». Главный модуль, написанный на языке С++, последовательно автоматически выполняет следующие действия: запускает симулятор, считывает результат расчета, рассчитывает критерий, изменяет матрицу проницаемости, генерирует новый исходный файл симулятора, сохраняет его и снова запускает симулятор.

Таким образом, поиск минимума критерия осуществляется автоматически. В качестве симулятора использовалась стандартная версия Tempest MORE v.6.1.

Таблица. Результаты адаптации и прогноза при различных /?

Первая часть истории (Адаптация) Вторая часть истории (Прогноз)

р Ч* К Is' к Г* ч N 4 ACI Проницаемость,м км2 мин ./макс Среднеквадратичное отклонение

добыча воды пластовое давление добыча воды + Рпл

Начальная модель 28356 8.78 9.41 0 23 125 12.0 16.0 12.46

100 21222 6.87 9.07 0.06 18 125 12.1 19.2 13.08

10 16164 6.06 7.58 0.15 7.9 126 12.1 22.9 13.69

1 12313 5.34 7.23 0.35 2.8 176 9.2 24.0 11.75

0.1 10285 4.94 7.18 0.75 0.6 1072 8.6 24.3 11.39

0.01 9805 4.92 7.24 0.76 0.75 973 8.5 24.4 11.40

0 9662 4.88 7.36 0.98 0.88 1178 8.4 25.0 11.45

Анализ таблицы показывает, что /?=0.1 обеспечивает наилучшую точность прогноза. Точность равна 11.39.

После определения коэффициента р проводилась адаптация поля проницаемости на всей известной истории разработки залежи фундамента месторождения Дракон, с июня 1996 по январь 2006 года включительно.

Для эффективной разработки залежи фундамента, с целью получения наибольшего количества нефти, предусмотрено бурение пяти новых скважин. Выбор расположения новых добывающих скважин осуществлялся на основе исследования темпа обводнения залежи, распределения нефтенасыщенности. При расположении нагнетательных скважин учитывалось прежде всего распределение пластового давления.

Всего было рассмотрено три прогнозных варианта разработки. Первый вариант базовый - на основе существующего эксплуатационного

фонда скважин, без бурения новых скважин. Второй вариант А и третий вариант В - предусматривают бурение 5 новых скважин.

Из пяти новых скважин варианта А предполагает три добывающие и две нагнетательные. Вариант В предполагает бурение четырех новых добывающих скважин и одну нагнетательную.

Конечная обводненность по базовому варианту составляет 78,4%, по варианту А - 86.4%, и по варианту В - 86.2%. Накопленная добыча нефти по базовому варианту составляет 12329 усл.тонн, по варианту А - 14146 усл.тонн, по варианту В - 14442 усл.тонн. Нефтеотдача по базовому варианту составляет 32.1%, по варианту А - 36.9%, по варианту В - 37.6%. На основе анализа полученных характеристик показателей разработки по разным вариантам в качестве рекомендуемого выбран вариант В, который является наиболее эффективным.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Использование ведущих элементов в виде комбинации сплайна и вектора позволяет существенно повысить жесткость адаптируемой модели массивной залежи до 6.5 и тем самым повысить точность прогнозных показателей её разработки.

2. Для поиска оптимальных значений ведущих элементов требуется использовать автоматический подход, так как ручной способ адаптации становится неэффективным.

3. Ошибки (шумы), присутствующие в промысловых данных, могут приводить к чрезмерно резким скачкам значений проницаемости во время автоматической адаптации (от 0.0001 до более I мкм2). Для предотвращения резких скачков (выбросов) в общим критерии должен присутствовать регуляризатор.

4. Оценку параметра регуляризации ß можно осуществлять путем деления истории разработки на две части. На первой надо провести серию адаптации проницаемости при различных ß. В качестве наилучшего следует считать значение ß, обеспечивающее самое близкое согласие прогноза с второй частью истории.

5. Предлагаемый подход к восстановлению поля проницаемости посредством минимизации общего критерия (1) по ведущим элементам отвечает трем известным принципам корректной адаптации.

6. Предложенная методика корректной адаптации гидродинамической модели нефтяной залежи фундамента Юго-Восточного участка месторождения Дракон позволяет существенно улучшить точность прогноза технологических показателей разработки массивных залежей в гранитоидных коллекторах.

Основные результаты опубликованы в работах

1. Чан Ле Фыонг, Плынина A.B. Особенности построения гидродинамической модели залежи фундамента месторождения Дракон.// Нефтяное Хозяйство. № 5, 2006г, с. 82-83.

2. Чан Ле Фыонг, Плынин В.В. Автоматизированная адаптация поля проницаемости трещинного гранитоидного коллектора.// Нефтяное Хозяйство. № 6, 2006г, с. 52-56.

3. Tran Le Phuong, Anastasia Plynina, Aleksandr Pali. The problems in hydrodynamic simulation of fractured granite oil reservoir. Thesis report to the International conference "Fractured basement reservoir", Vietsovpetro

• J/V, Viet Nam, Vung Tau-2006.

Соискатель:

Чан Ле Фыонг

Подписано в печать 19.f0.06 Формат 60x90/16 Объем Тиражей? _Заказ ¿УУ_

119991, Москва, Ленннский просп. ,65 Отдел оперативной полиграфин РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Чан Ле Фыонг

Введение.

Глава 1. Характеристика залежей фундамента и современное состояние их моделирования.

1.1 История разработки залежей фундамента месторождений Дракон

1.2 Особенности геологического строения коллекторов залежей фундамента, неопределенность фильтрационно-емкостных параметров.

1.3 Практика моделирования залежей фундамента месторождений Дракон и Белый Тигр.

Глава 2. Анализ существующих подходов к проблеме адаптации гидродинамических моделей нефтяных залежей.

2.1 Анализ методов автоматической адаптации.

2.1.1 Метод Яанса.

2.1.2. Метод Коатса.

2.1.3. Метод Слатера и Дюрера.

2.2.Анализ практических подходов к ручной адаптации.

2.2.1. Изменение параметров пласта.

2.2.2. Изменение насыщенности пласта флюидом.

2.2.3. Изменение параметров флюидов.

2.2.4. Изменение данных об относительных проницаемостях.

2.2.5. Влияние «связанных» областей.

2.3.Принципы корректной адаптации гидродинамических моделей.

2.3.1.Первый принцип корректной адаптации.

2.3.2. Второй принцип корректной адаптации.

2.3.3. Третий принцип корректной адаптации.

2.3.3.1 Оценка коэффициента жесткости модели.

2.3.3.2. Увеличение жёсткости гидродинамической модели.

2.4.Проблемы адаптации гидродинамических моделей залежей фундамента на шельфе Вьетнама.

Глава 3. Разработка методики корректной адаптации фильтрационной модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон.^

3.1 Создание начальной гидродинамической модели залежи Дракон.

3.1.1 Параметры пласта.

3.1.2 Свойства пластовых флюидов.

3.1.3.Конструкция скважин и характеристика их работы.

3.2. Разработка методики корректной адаптации гидродинамической модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон.

3.2.1. Анализ гидродинамической модели 2004 года.

3.3.2. Оценка коэффициента жёсткости модели 2004 года.

3.3.3. Выбор ведущих элементов.

3.3.4. Оценка жёсткости модели 2006 года.

3.3.5. Постановка задачи автоматической адаптации.

3.3.6. Методика автоматической адаптации залежи фундамента Юго-Восточного участка месторождения Дракона.

Глава 4. Применение созданной методики адаптации геолого-технической модели залежи фундамента месторождения Дракон при прогнозе ^ показателей разработки.

4.1 Проведение корректной адаптации гидродинамической модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон.

4.1.1.Подготовка исходных файлов для программного комплекса

AvtoHist.

4.1.2.Подготовка к проведению автоматической адаптации.

4.1.3.Определение параметра |3.

4.1.4. Восстановление поля проницаемости с использованием всех промысловых данных.

4.2. Расчет прогноза показателей разработки залежи фундамента месторождения Дракон.

4.3. Рекомендации по практическому использованию результатов работы, мероприятия по регулированию разработки залежи.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Создание методики адаптации геолого-технологической модели нефтяной залежи кристаллического фундамента месторождения Дракон (СРВ)"

Современные подходы к прогнозированию технологических параметров разработки нефтяных и газовых месторождений требуют построения сначала геологической модели залежи, а затем цифровой фильтрационной (гидродинамической) модели [17].

Геологическая модель залежи нефти или газа никогда не бывает точной. Недостаток исходной информации и стохастическая природа геологических объектов приводит к существенной неопределенности в оценке фильтрационно-ёмкостных свойств коллектора. В процессе ремасштабирования (upscaling) вся неопределенность геологии переносится в фильтрационную модель.

В результате первый прогон на ремаштабированной модели, как правило, близко не совпадает с фактической историей разработки. Требуется проведение адаптации (History Matching).

Обычно задачу адаптации формулируют следующим образом: на основе промысловых фактических данных о забойных и пластовых давлениях, об отборах нефти, воды и газа уточнить фильтрационно-емкостные параметры коллектора на основе нулевой модели.

Современные полноразмерные фильтрационные модели нефтяных и газовых залежей содержат сотни тысяч или миллионы активных ячеек, свойства которых уточняются в процессе адаптации.

Общее количество фактических точек, промысловых данных, описывающих историю разработки, значительно меньше - от нескольких сотен до десятков тысяч. При проведении адаптации фильтрационной модели к промысловым данным (History Matching) количество фактических (целевых) точек может быть на один - два порядка меньше количества изменяемых параметров (степеней свободы).

В этом случае модель становится легко модифицируемой, «мягкой», а проведение History Matching очень часто превращается в примитивную подгонку фильтрационных свойств непосредственно вокруг скважин. В результате вдоль стволов возникают цилиндрические зоны изменённого коллектора - «колодцы». Для связи скважин между собой формируют линейные участки с повышенной проницаемостью - «каналы» или «дрены», не имеющие ничего общего с геологической моделью.

В работе[10] показано, что обычный подход к проведению адаптации некорректен, прогноз по такой модели недостоверен, не зависит от степени согласия модели с промысловыми данными и, даже, может быть целенаправленно искажен.

Для корректной адаптации фильтрационной модели нефтяной залежи необходимо использовать специальные подходы, основанные на уменьшении количества изменяемых параметров.

На юго-восточном участке месторождения Дракон на шельфе СРВ в фундаменте находится массивная нефтяная залежь, целиком сложенная трещинными нефтеносными гранитами. Залежь высотой более 900 метров была введена в разработку в июне 1996 года. На 01.02.2006 в эксплуатации находилось 8 добывающих и 6 нагнетательных скважин.

В 2004 году была разработана фильтрационная модель этой залежи, сетка которой размером 52><56х22, включала 16900 активных ячеек. Традиционная ручная адаптация модели по истории разработки предполагала минимизацию отклонений расчетных месячных отборов нефти, обводнённости и забойного давления от фактических значений. В качестве основных изменяемых параметров были - поле проницаемости и скин-факторы (коэффициенты сообгцаемости забой — пласт).

В 2005 году В.В. Плыниным была опубликована работа[10], формулирующая три основных принципа корректной адаптации гидродинамических моделей:

1. Фактические, промысловые данные (целевые точки) не могут быть изменены или отбракованы после начала процесса адаптации.

2. Отклонения меэюду расчётными и фактическими промысловыми данными в течение истории разработки долэ/сны быть минимальны.

3. Коэффициент жесткости гидродинамической модели должен быть больше единицы.

Анализ, приведенный в материалах диссертационной работы, показывает, что адаптация модели 2004 года соответствует только двум первым принципам, а третий принцип корректности, требующий обеспечение жесткости, был нарушен.

В рамках диссертационной работы была построена новая исходная фильтрационная модель, учитывающая всю доступную информацию (исключая промысловую). Гидродинамическая сетка 52x56x18 содержит 9150 активных ячеек размером 100* 100x50м и водяной контур, примыкающий снизу.

Цель диссертационной работы.

Основной целыо диссертационной работы является создание методики проведения корректной адаптации фильтрационной модели реальной залежи и использование разработанной методики для создания новой фильтрационной модели фундамента Юго-восточного участка месторождения Дракон. А также проведение на основе новой фильтрационной модели прогноза основных показателей разработки до декабря 2020 года.

Методы исследования.

В диссертационной работе применялся методический подход к комплексному использованию разнородной информации следующих направлений нефтяной науки:

1) сейсмические исследования, методики интерпретации данных 2Д и ЗД сейсмики;

2) исследование кернового материала;

3) интерпретация данных ГИС, использование современных алгоритмов и методик комплексной интерпретации данных ГИС с применением вычислительной техники, выявление петрофизических зависимостей;

4) методические приемы использования промысловой информации (данные ГИС-контроля, детальная информация по добыче и закачке, результаты гидродинамических исследований);

5) методические приемы литологического расчленения разреза, детальная корреляция скважинных разрезов);

6) создание трехмерной цифровой фильтрационной модели на базе современных математических и аналитических программ;

7) использование современных программных средств для моделирования гидродинамических процессов и процессов разработки;

8) при разработке новой методики адаптации использовались принципы корректной адаптации фильтрационной модели нефтегазовой залежи (History Matching).

Научная новизна.

В диссертационной работе автором:

1. Разработана методика корректной адаптации фильтрационной модели для нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон, на основе сочетания использования ручного и автоматического подхода к изменениям фильтрационно-емкостных параметров.

2. С целью увеличения коэффициента жесткости модели предложено использовать комбинацию двумерного кубического сплайна размером 8 х 8 и вектора 17-и элементов для формирования нормирующего массива при автоматизированной адаптации поля проницаемости модели нефтяной залежи фундамента месторождения Дракон.

3. Сформулирован общий критерий задачи минимизации автоматической адаптации, включающий критерий согласия между промысловыми данными и регуляризатор. Это позволяет ограничить возможный размах значений проницаемости в процессе адаптации.

4. Разработана методика оценки параметра регуляризации (3 путем деления истории разработки на две части. На первой части проводят адаптацию проницаемости при различных Д. Наилучшим считают значение, обеспечивающее самое близкое согласие прогноза со второй частью истории (в нашем случае /?=0. ]).

Практическая значимость.

Разработанная методика корректной адаптации фильтрационной модели позволит существенно повысить объективность и точность прогноза показателей разработки месторождения Дракон и может быть использована для других массивных залежах в трещинных гранитах, в том числе и на месторождении Белый Тигр.

Предлагаемые прогнозные варианты разработки могут быть использованы при планировании режимов работы скважин и проведения буровых работ на залежи.

Публикации и апробация работы.

1. Чан Jle Фыонг, Плынина А.В. Особенности построения гидродинамической модели залежи фундамента месторождения Дракон.// Нефтяное Хозяйство.- 2006.- №5.- стр. 82-83.

2. Чан Jle Фыонг, Плынин В.В. Автоматизированная адаптация поля проницаемости трещинного гранитоидного коллектора.// Нефтяное Хозяйство.- 2006,- №6.- стр. 52-56.

3. Чан Jle Фыонг, Бахишев В.Ю. Влияние обводненности продукции скважин на коэффициент их продуктивности. Тезисы доклада на Международной конференции «Нефтяные залежи в трещиновато-кавернозных породах фундамента», проводимой по случаю 25-летия СП «Вьетсовпетро», Вьетнам, г. Вунгтау, 2005г.

4. Tran Le Phuong, Anastasia Plynina, Aleksandr Pali. The problems in hydrodynamic simulation of fractured granite oil reservoir. Thesis report to the International conference "Fractured basement reservoir", Vietsovpetro J/V, Viet Nam, Vung Tau - 2006.

Автор выражает искреннюю благодарность коллективу кафедры разработки и эксплуатации нефтяных месторождений РГУ им. И.М. Губкина - профессору Мищенко И.Т., научному руководителю профессору Палию А.О., д.г-м.н. - Арешеву Е.Г., специалистам СП «Вьетсовпетро», ОАО «Зарубежнефть» за предоставленные материалы и консультации, а также всем, кто способствовал работе над диссертацией.

Заключение Диссертация по теме "Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений", Чан Ле Фыонг

Основные выводы:

1. Использование ведущих элементов в виде комбинации сплайна и вектора позволяет существенно повысить жесткость адаптируемой модели массивной залежи до 6.5 и тем самым повысить точность прогнозных показателей её разработки.

2. Для поиска оптимальных значений ведущих элементов требуется использовать автоматический подход, так как ручной способ адаптации становится неэффективным.

3. Ошибки (шумы) присутствующие в промысловых данных могут приводить к чрезмерно резким скачкам значений проницаемости во время автоматической адаптации (от 0.0001 до более 1 мкм ). Для предотвращения резких скачков (выбросов) общий критерий необходимо дополнитьрегуляризатором, в виде (3.6) или (3.7).

4. Предложена методика оценки параметра регуляризации (3 путем деления истории разработки на две части. На первой части проводят адаптацию проницаемости при различных р. Наилучшим является значение /?, обеспечивающее самое близкое согласие прогноза с второй частью истории.

5. Предлагаемый подход к восстановлению поля проницаемости посредством минимизации общего критерия (3.2) по ведущим элементам отвечает трем известным принципам корректной адаптации [10].

6. Предложенная методика корректной адаптации фильтрационной модели нефтяной залежи фундамента Юго-восточного участка месторождения Дракон позволяет существенно улучшить точность прогноза технологических показателей разработки массивных залежей в гранитоидных коллекторах.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Чан Ле Фыонг, Москва

1. Генеральная схема разработки и обустройства месторождения «Дракона». СП «Вьетсовпетро», НИПИ «Морнефтегаз». Вунгтау -1998 г.

2. Уточненная генеральная схема развития месторождения «Дракон». Вунгтау 12.2003 г.

3. Уточненная генеральная схема развития месторождения «Дракон». Вунгтау 2005 г.

4. Сборник научных докладов посвященных 15-ию создания СП "Вьетсовпетро" 1981 1996.

5. Сборник докладов научно-технической конференции по случаю 20-летия СП "Вьетсовпетро" и добычи 100 млн. тонн нефти. Том 2. Вунгтау 2002г.

6. Генри Б. Кричлоу Современная разработка нефтяных месторождений - проблемы моделирования. - Москва: Недра, 1979г.

7. Каневская Р.Д Математическое моделирование гидродинамических процессов разработки месторождений углеводородов. - Москва: Ижевск, 2002г.

8. Мищенко И.Т Скважинная добыча нефти. - Москва: Нефть и газ, 2003г.

9. Чан Jle Фыонг, Плынина А.В,. Особенности построения фильтрационной модели залежи фундамента месторождения Дракон.// Нефтяное Хозяйство. №5. 2006г. стр. 82-83.

10. Плынин В.В Принципы корректной адаптации гидродинамической модели нефтегазовой залежи - Нефтяное хозяйство, № 4, 2005.

11. Чан Jle Фыонг, Плынин В.В,. Автоматизированная адаптация поля проницаемости трещинного гранитоидного коллектора.// Нефтяное Хозяйство. № 6, 2006г. стр. 52-56.

12. Дж.Алберг, Э.Нильсон , Дж.Уолш. Теория сплайнов и её приложения. -М.: Мир, 1972.

13. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов.-2-е изд.,перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

14. М.Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. -М.: Наука, 1986.

15. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1986.- 328с.

16. Плынин В.В., Штырлин В.Ф. Совершенствование технологии термогидродинамической визуализации трещин в нефтеносных гранитах. Нефтяное Хозяйство, 2006 год, №5.

17. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. (Часть 2. Фильтрационные модели).-М.:ОАО «ВНИИОЭНГ».-2003.-228 с.

18. Арешев Е.Г, Гаврилов В.П, Поспелов В.В Характер пустотности и состава пород нефтесодержащего фундамента шельфа Южного Вьетнама. - Нефтяное хозяйство, №8- 1996.

19. Арешев Е.Г, Донг Ч.Л, Киреев Ф.А Нефтегазоносность гранитоидов фундамента на примере месторождения Белый Тигр. - Нефтянное хозяйство, №8- 1996.

20. Арешев. Е.Г Грищенко А.Н, Попов О.К, Донг. Ч.Л, Исайчев В.В. -Некоторые вопросы проектирования разработки фундамента месторождения Белый Тигр. Нефтяное хозяйство №9, 1999, стр.30-37.

21. СП " Вьетсовпетро" итоги деятельности и перспективы. Нефтяное хозяйство, №1, 1999.

22. Арешев Е.Г, Белянин. Г.Н, Демушки Ю.И, Тай Ч.К Основную проектные решения и совершенствование разработки залежи нефтиместорождения Белый Тигр-Нефтяное хозяйство №1, 1996,стр.63 65.

23. Алишаев М.Г, Белянин Г.Н, Грищенко А.Н, Тай Ч.Т О рациональных темпах заводнения залежи фундамента месторождения Белый Тигр. -Нефтяное хозяйство №5, 1999, стр. 34-38.

24. Арешев Е.Г, Попов О.К, Гаврилов В.П, Поспелов. В.В и др Проблемы поисков и разведки залежей углеводородов в породах фундамента ( на примере шельфа Южного Вьетнама). - Труды ГАНГ им Губкина, вып 243, 1996, стр. 120-131.

25. Гаврилов В.П, Дзюбло А.Д, Поспелов В.В, Шнип О.А. Геология и нефтегазоносность фундамента шельфа Южного Вьетнама. - Геология нефти и газа, №4, 1995, стр. 25-29.

26. Гаврилов В.П, Арешев Е.Г, Попов О.К и др Геология и нефтегазоносность фундамента Зондского шельфа. - М. Нефть и газ, 1998.

27. Гаврилов В.П, Дзюбло А.Д, Поспелов В.В, Шнип О.А Геология и нефтегазоносность фундамента шельфа Южного Вьетнама. - Геология нефти и газа, №4, 1995, стр. 25-29.

28. Зайцев В.М., Андреев А.Ф., Прусенко Б.Е. «Анализ и прогнозирование показателей разработки нефтяного месторождения».- М: нефть и газ, 2001 г.

29. Чубанов О.В, Бадиков Ф.И, Горшенев В.С, Мокрицев Э.П, Каримов М.Ф, Фьет Ч.Ш, Туан Л.Б, Кан Н.В Перспективные развития техники и технологии добычи нефти на месторождениях СП " Вьетсовпетро". -Сборник " Техника и технология добычи нефти ".

30. Басниев К.С., Кочина И.Н. «Подземная гидромеханика». М:Недра, 1993 г.

31. Желтов Ю. П. «Разработка нефтяных месторождений», Москва, 1998 г.

32. Золотухин А. Б., Гудместад О. Т. «Осноы разработки шельфовых нефтегазовых месторождений и строительство морских сооружений в Арктике», Ставангер, Москва, 2000 г.

33. ЗЗ.Шнип О.А, Поспелов В.В Время образования пород фундамента шельфа Южного Вьетнама. - Изв Вузов Геология и разведка, №5, 1996.

34. Зайцев В.М., Андреев А.Ф., Прусенко Б.Е. «Анализ и прогнозирование показателей разработки нефтяного месторождения».- М: нефть и газ, 2001 г.

35. Руководство пользователя Tempest MORE. Версия 6.0. Roxar- 2003 г.

36. Н. L. Jahns, «А Rapid Method for Obtaining a Two dimensional Reservoir Description From Well Pressure Response Data», Soc. Pet. Eng. J. (Dec. 1966), 315-32; Trans. AIME 237.

37. K. H. Coats, J. R. Dempsey, and J. H. Henderson, «А New Technique for Determining Reservoir Description From Field Performance Data», Soc. Pet. Eng. J. (March 1970), 66-74; Trans. AIME 249.

38. G. E. Slater, and E. J. Durrer, «Adjustment of Reservoir Simulation Models to Match Field Performance», Soc. Pet. Eng. J. (Sept. 1971), 295-305; Trans. AIME 251.

39. Закиров Э.С. «Трехмерные многофазные задачи прогнозирования, анализа и регулирования разработки месторождений нефти и газа»,-М.: Изд. «Грааль».-2001.-303 с.

40. Закиров И.С., Hauenherm W., Закиров Э.С., Zipper Н.: History matching для подземного хранилища Lauchstaedt.// Газовая прмышленность,№10, 1977,с 50-53.

41. Закиров С.Н., Палатник Б.М., Морев В.А.: Трехмерная обратная задача теории разработки в случае газового режима.- ЭИ ВНИИЭгазпрома, Сер. Геология бурение и разработка газовых и морских нефтяных месторождений, вып. 12,-М.,1986.