10 0 2 Ь» Т Ф Е Н С О Р К Н О А О К И Н Т С Е В Й И К С Е Ч ... · неоднороднос геолог-динамиче моделях..... 13 ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕМА НОМЕРА:Математическое моделирование

и компьютерные технологии

НА

УЧ

НО

−ТЕ

ХН

ИЧ

ЕС

КИ

Й В

ЕС

ТН

ИК

ОА

О «

НК

«Р

ОС

НЕ

ФТ

Ь»

2−2

01

0

ISSN 2074−2339

КОНФЕРЕНЦИИ

Математическое моделирование и компьютерные технологии в разработкеместорождений .............................................................................................................................2

Передовые технологии в области использования попутного нефтяного газа...............4

Перспективы развития геолого-технических мероприятий при разработкеместорождений в сложных геологических условиях .............................................................6

ГЕОЛОГИЯ И ГЕОФИЗИКА

Безруков А.В., Рыкус М.В., Давлетова А.Р., Савичев В.И.Вопросы внедрения методов многоточечной статистики....................................................8

Байков В.А., Яковлев А.А. Воспроизведение геологической неоднородности в геолого-гидродинамических моделях..................................................13

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Булгакова Г.Т., Харисов Р.Я., Шарифуллин А.Р., Пестриков А.В. Симулятор для моделирования и оптимального проектирования большеобъемных селективных кислотных обработок карбонатных коллекторов.......................................................................................................16

БУРЕНИЕ СКВАЖИН

Ситдиков С.C., Заграничный С.А., Зизаев Р.М., Воросцов А.В., Сметанин С.И. Решение производственных задач с применением комплекса гибких НКТ на Ванкорском месторождении ...................................................21

РАЗРАБОТКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Юлмухаметов Д.Р., Афанасьев И.С., Мухамедшин Р.К., Вавилов Н.В.Интегрированная методика расчета показателей разработки нефтяных месторождений для формирования бизнес-плана .............................................................26

Афанасьев И.С., Ефимов Д.В., Литвиненко К.В., Савичев В.И. Опыт создания интегрированной модели разработки Северо-Комсомольского месторождения ............................................................................30

Краснов В.А., Юдин Е.В., Лубнин А.А. Модели работы скважины для решения задачи идентификации параметров пласта по данным эксплуатации.........................................................................................................34

СКВАЖИННАЯ ДОБЫЧА НЕФТИ И ГАЗА

Горбунов В.В., Кучурин А.Е., Мансафов Р.Ю., Пивкин А.В.Испытание систем автоматизации скважин, эксплуатируемых скважиннымиштанговыми насосами, на месторождениях ООО «РН-Краснодарнефтегаз» ..............39

Заикин И.П., Кемпф К.В., Добросмыслов А.С., Бухаров П.С. Применение оборудования «Стингер» при проведении гидроразрыва пласта в скважинах после бурения в них боковых стволов...........................................................42

ПЕРЕРАБОТКА НЕФТИ И ГАЗОКОНДЕНСАТА

Кадыров Д.Б., Лившиц М.Ю. Математическое моделирование процесса кристаллизации парафинов ..................................................................................44

Томин В.П., Силинская Я.Н. Влияние продуктов реформулирования нефтяного сырья на протекание процессов коррозии в технологических схемах нефтепереработки .......................................................................................................48

Рефераты .................................................................................................................................54

НАУЧНО−ТЕХНИЧЕСКИЙВЕСТНИК ОАО «НК «РОСНЕФТЬ»

Издается с 2006 года

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯБогданчиков С.М. (главный редактор)Худайнатов Э.Ю. (заместитель главного редактора) Бачин С.И.Берлин А.В.Бульба В.А.Гилаев Г.Г.Грибов Е.А.Думанский Ю.Г.Заикин И.П.Исмагилов А.Ф.Ковалев Н.И.Кондратьев Н.А.Конторович А.А.Кошовкин И.Н.Кузнецов А.М.Латыпов А.Р.Литвиненко В.А.Нападовский В.В.Ножин В.М.Ставский М.Е.Тропин Э.Ю.Телин А.Г.Уваров Г.В.Федоров П.С.Хасанов М.М.Щукин Ю.В.

СЕКРЕТАРИАТМамлеева Л.А.Хлебникова М.Э.

Сдано в набор 19.05.2010Подписано в печать 22.06.2010Тираж 1300 экз.

© ОАО «НК «Роснефть», 2010

Зарегистрирован Федеральнойслужбой по надзору засоблюдением законодательствав сфере массовых коммуникацийи охране культурного наследия01.06.2007 г.ПИ № ФС77−28481

При перепечатке материаловссылка на «Научно−техническийвестник ОАО «НК «Роснефть»обязательна

Отпечатано в ООО «Август Борг»

Научное редактирование статей иprepress ЗАО «Издательство«Нефтяное хозяйство»117997, РФ, г. Москва,Софийская наб., 26/1

www.oil−industry.ru

СОДЕРЖАНИЕ

2−2010

В конференции приняли участие более 170 специалистов из различных российских нефтегазовых компаний,научно-исследовательских и сервисных центров, высших учебных заведений: ОАО «Газпром нефть», ОАО «АНК«Башнефть», ООО «СК «Рус вьетпетро», ООО «ТННЦ» ОАО «ТНК-ВР», СургутНИПИнефть ОАО «Сургутнеф-тегаз», ТатНИПИнефть ОАО «Татнефть», ООО «Башнефть-Геопроект», ОАО «ЦГЭ», ООО «РуссНефть-НТЦ»,ОАО «Гипровостокнефть», ОАО «ВНИИнефть», ЗАО «ВолгоградНИПИнефть», ОАО «Хантымансийскгеофизи-ка», ООО «СИАМ-Инжиниринг», ООО «Деко-геофизика», Московский физико-технический институт, Тюмен-ский государственный университет и др., а также из зарубежных компаний: Schlumberger, Roxar, Core Laboratori-es, Argosy Technologies Ltd, Invensys Process Systems, Hyperion Systems Engineering Ltd, Beicip-GeoTechnologies, Fugro-Jason, Sakhalin Energy Investment Company Ltd.

Ядро участников конференции составили специалисты ОАО «НК «Роснефть», его дочерних производствен-ных предприятий и научно-исследовательских институтов: ОАО «Удмуртнефть», ЗАО «Ванкорнефть», ООО«РН-Северная нефть», ООО «РН-Ставропольнефтегаз», ООО «РН-Юганскнефтегаз», ООО «РН-УфаНИПИ-нефть», ООО «НК «Роснефть-НТЦ», ОАО «Томск НИПИнефть», ЗАО «ИННЦ», ООО «СамараНИПИнефть»,ОАО «СвНИИНП» и др.

Открыли конференцию директор по науке ОАО «НК «Роснефть» М.М.Хасанов, генеральный директор ООО«РН-УфаНИПИнефть» А.Р. Латыпов, заместитель генерального директора ООО «РН-УфаНИПИнефть» В.А. Бай-ков, заместитель директора КНТЦ ОАО «НК «Роснефть» А.М. Кузнецов, председатель Московской секции SPEА.В. Гладков, главный редактор журнала «Нефтяное хозяйство» В.Н. Зверева. В своих приветствиях они отметилизначимость этой Международной конференции, пожелали всем участникам успешной работы, отметили замет-ное увеличение числа докладчиков и участников конференции, в том числе и из зарубежных компаний.

Открывая конференцию, директор по науке М.М. Хасанов сказал, что Россия занимает передовые позиции вобласти математического моделирования и компьютерных технологий и обозначил круг задач, интересных длянефтяной отрасли как для заказчика математических, физических исследований, компьютерных технологий. Во-первых, это дальнейшее развитие цифровой геологии. Проблема состоит в том, что, например, в Западной Сиби-ри месторождения с хорошей геологической структурой уже выработаны, остались месторождения со сложнойгеологией, освоение которых значительно затруднено. В то же время инженерные расчеты, геологическое и гидро-динамическое моделирование, сейсмическое моделирование позволят найти пути разработки сложнопостроен-

2 НАУЧНО−ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК ОАО «НК «РОСНЕФТЬ»


Математическое моделирование и компьютерные технологии в разработке месторождений

13 – 15 апреля в Уфе прошла ежегодная III Международная конференция«Математическое моделирование и компьютерные технологии в разработкеместорождений». Ее организаторами выступили ОАО «НК «Роснефть»,ООО «РН−УфаНИПИнефть», Общество инженеров−нефтяников SPE и журнал«Нефтяное хозяйство».

ных залежей, низкопроницаемых и сильно расчле-ненных пластов. Во-вторых, необходимо снижениекапитальных вложений при освоении новых регио-нов. И здесь очень важно использование инженер-ных расчетов, которые позволят усовершенствоватьтехнологии, увеличить энергоэффективность и витоге уменьшить стоимость проекта. И третьенаправление связано с анализом и обобщениемогромного числа геолого-гидродинамических моде-лей и получением определенных универсальныхзависимостей. М.М. Хасанов выразил надежду, чтона этой конференции будут сделаны очередные шагина пути решения указанных насущных проблем.

Председатель Московской секции SPE А.В. Гладков сообщил о создании в Уфе секции SPE, которую возглавилВ.А. Байков. Это свидетельствует о высоком техническом уровне специалистов региона и признании их на меж-дународном уровне.

За два дня работы конференции было заслушано около 50 докладов по следующим направлениям:1. Информационные технологии при проектировании и мониторинге разработки месторождений.2. Современные технологии обработки и интерпретации данных сейсморазведки.3. Геологическое и гидродинамическое моделирование залежей.4. Информационные технологии в исследовании скважин. Современные технологии исследования керна и

пластовых флюидов.5. Информационные технологии и математическое моделирование в процессах нефтепереработки и неф-

техимии.Кроме того, было представлено около 30 стендовых докладов.Среди секционных докладов можно выделить следующие: «Интегрированная методика расчета показателей

разработки нефтяных месторождений для формирования бизнес-плана», Д.Р. Юлмухаметов, И.С. Афанасьев(ОАО «НК «Роснефть»), Р.К. Мухамедшин, Н.В. Вавилов (ООО «РН-УфаНИПИнефть»), Т.К. Моргунова (ООО«РН-Информ»); «Низкопроницаемые газоносные песчаники. Оптимизация гидроразрыва пласта», Randall Miller(IRS Division Core Laboratories), «Опыт регистрации и обработки наземных сейсмических данных, полученных впроцессе производства гидравлического разрыва пласта», И.В. Брыскин (ОАО «Хантымансийскгеофизика»),«Вопросы внедрения методов многоточечной статистики в практику геологического моделирования», В.А. Бай-ков, Н.К. Бакиров, О.В. Емченко, А.А. Яковлев (ООО «РН-УфаНИПИнефть»), «Методические основы полномас-штабного геолого-гидродинамического моделирования на основе сопряженных секторных моделей»,С.В. Костюченко (ООО «СИАМ-Инжиниринг»), «Газовые скважины большого диаметра на Лунском месторож-дении – повышение добычи газа и снижение выноса песка», Майк Гуннинхэм, лектор SPE («Сахалин Энерджи»)и многие другие.

Расширение секции «Информационные технологии и математическое моделирование в процессах нефтепере-работки и нефтехимии» еще раз поставило вопрос об отражении данного направления в названии конференции.

В этом году в третий день конференции были организованы заседания круглых столов по направлениям: • Технологии и программные средства контроля качества полевой сейсмической информации.• Геологическое и гидродинамическое моделирование: проблемы и успехи.• Информационные технологии в нефтехимии и нефтепереработке.По мнению организаторов и участников конференции, секционные заседания позволили специалистам полу-

чить общие представления о том, что происходит в нефтяной отрасли в области компьютерных технологий иматематического моделирования, а форма общения в виде круглых столов способствовала более тесному обще-нию специалистов смежных направлений, дала возможность задавать больше вопросов, оспаривать какие-тодоводы и находить правильные ответы.

Прошедшая конференция еще раз подтвердила практическую и научную значимость таких встреч.

3НАУЧНО−ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК ОАО «НК «РОСНЕФТЬ»



ПЕРЕДОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЛАСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПОПУТНОГО НЕФТЯНОГО ГАЗА

В совещании приняли участие представители администрации Томской области, центрального административного управле-ния компании (Департамента перспективного планирования, Департамента нефтегазодобычи, Департамента нефтегазохимии,КНТЦ), добывающих обществ компании (ООО «РН-Юганскнефтегаз», ОАО «Самаранефтегаз», ЗАО «Ванкорнефть»,ОАО «Томскнефть» ВНК, ОАО «Удмуртпефть», ОАО «Востсибнефтегаз», ООО «РН-Сахалинморнефтегаз»), КНИПИ(ОАО «ТомскНИПИнефть», ООО «НК «Роснефть-НТЦ», ООО «РН-УфаНИПИнефть», ООО «СамараНИПИнефть», ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть», а также представители ООО «Газпром ВНИИгаз», ООО «Газпромнефть - Хантос», ООО «Корпо-

рация «ИМС», ООО «НПП ТЭК» (г. Томск), ООО «СИАМ-Инжиниринг» (г. Томск).В течение двух дней участники совещания обсудили и оценили эффективность проектов

транспорта газа, его глубокой переработки на местах, использования сырья в генерирующихмощностях, для закачки в пласт, в том числе и по отдельным месторождениям.

С докладами на совещании выступили директор Департамена нефтегазохимииОАО «НК «Роснефть» Л.С. Глебов, представители академической науки (Института нефтехими-ческого синтеза РАН, Института катализа им. Г.К. Борескова СО РАН, Института нефтегазовойгеологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН и др.), вузов (РГУ НГ им. И.М.Губкина, Томс -кого политехнического университета, Тюменского государственного университета), проектныхинститутов (ГУП «ИПТЭР», ОАО «Гипротюменнефтегаз», ОАО «ТомскНИПИнефть»,ООО «СамараНИПИнефть», ОАО «НИПИ газпереработка»); исследовательских организаций(ООО «Центр исследований и разработок»,Центр «Энго» и др.); поставщиков обо -рудования и инжиниринговых компаний(ОАО «НПО «ГЕЛИЙМАШ», ООО «Транс-нефтегазсервис», ЗАО «ГРАСИС», ООО«ЛЕНИМ ХИММАШ» и др.).

В начале совещания генеральный дирек-тор ООО «НК «Роснефть»-НТЦ» Н.А. Кон-

дратьев отметил, что рациональное использование попутного нефтяного газа– одна из приоритетных задач для «Роснефти». За последние три года компанияповысила средний уровень утилизации ПНГ от 45-50 до порядка 80 %.

Руководство ОАО «ТомскНИПИнефть», недавно закончившего работу надсоответствующим проектом по заказу ОАО «Газпром нефть», поделилось сучастниками совещания своим видением проблемы использования газа на ме-сторождениях Томской области. По словам генерального директора И.Н. Ко-шовкина, в условиях бездорожья в регионе осуществлять переработку ПНГ наместах нецелесообразно, поэтому наиболее реальными видятся два проекта: во-первых, создание транспортной инфраструктуры и подача сырья на газоперерабатывающие мощности в Новосибирской обла-сти, во-вторых, выработка на основе ПНГ электроэнергии. «Реально сегодня работают две ГТЭС на месторождениях «Том-

скнефти», она же проектирует строительство третьей станции на Двуречен-ском месторождении», – сказал И.Н. Кошовкин.

Обсуждая предложения, представленные в докладах, программный комитетсовещания отметил, что в ближайшей перспективе целесообразно рассматри-вать для реализации следующие технологии использования газа, нашедшиенаибольшее распространение в российской и мировой практике: подготовка итранспорт потребителям, выработка электроэнергии, фракционирование нагазоперерабатывающих производствах с подачей сухого отбензиненного газав ЕСГ, а сжиженных углеводородных газов – на нефтехимические производ-ства, а также закачка газа в пласт.

Для ОАО «НК «Роснефть» в ближайшей перспективе наиболее привлека-тельными являются технологии, позволяющие с наименьшими затратамиобеспечить сбор, первичную подготовку и транспортировку ПНГ с целью уве-личения капитализации компании. Для ряда месторождений, характеризую-щихся низкой степенью изученности, удаленностью от потребителей и газо-транспортной системы и малыми запасами углеводородного сырья, использо-

Н.А. Кондратьев

И.Н. Кошовкин

Л.С. Глебов

22−23 апреля на базе ОАО «ТомскНИПИнефть» состоялось совещание «Передовыетехнологии в области использования попутного нефтяного газа», в котором принялиучастие специалисты в области проектирования разработки и обустройства место−рождений, исследования скважин, добычи и переработки, а также представители ака−демической и вузовской науки из разных регионов страны. Совещание было органи−зовано по инициативе ОАО «НК «Роснефть» в рамках реализуемой целевой програм−мы компании. Программа подразумевает внедрение новых реcурсоэффективных тех−нологий и оборудования с целью достижения в 2012 г. нормативных показателейсжигания попутного нефтяного газа (ПНГ) − не более 5 % от объема добытого.


вание 95 % ПНГ на стадии проведения опытно-промышленной эксплуа-тации может оказаться технически и экономически неэффективным. Длятаких месторождений необходимо разрабатывать и внедрять экономиче-ски оправданные технологии использования ПНГ, направленные на сни-жение капиталоемкости и сокращение сроков строительства объектов.

Участники представили следующие новые технологии и оборудование:технология подготовки газа с использованием мембранного разделения;технология сверхзвуковой сепарации (3S-технология) на основе совре-менной аэродинамики; малогабаритное оборудование для компримиро-вания газа концевых ступеней сепарации, насосно-эжекторные системыдля совместного транспорта нефти и газа, каталитические системы дляподготовки и переработки газов, внедрение которых позволит улучшитьтехнико-экономические показатели проектов монетизации ПНГ.

Была также отмечена целесообразность поддержки перспективных тех-нологий, которые после доработки могут обеспечить технологическийпрорыв в области переработки газа. В частности, заслуживают внимания

технологии одностадийного превращения нефтяного газа в жидкие углеводороды методом плазмохимической активации иэлектрофизической конверсии (ОАО «ТомскНИПИнефть», НИИ Высоких напряжений НИ ТПУ), окислительная димеризацияметана в этилен с последующим получением жидких углеводородов С5 и выше (ИХН СО РАН, г. Томск, ИХ и ХТ СО РАН г. Крас-ноярск, РГУ НГ им. И.М.Губкина).

Вызывают интерес перспективные работы в области транспорта газа в газогидратном состоянии, в области создания мо-дульных установок переработки ПНГ с применением новых типов активации углеводородных газов, в том числе с использо-ванием СВЧ-излучения и плазмы, каталитических процессов. Также интересны технологии в сфере конверсионных процессовуглеводородных газов, требующие более глубокой проработки в плане представления материальных балансов и выхода целе-вых (товарных) и побочных продуктов.

В ходе обсуждения представители компании рекомендовали разработ-чикам приводить расчеты основных экономических показателей про-ектов, данные по наличию рынка сбыта товарной продукции и осуществ-лять сопоставительный анализ с имеющимися лучшими мировыми раз-работками и промышленными производствами аналогичной продукции.

На совещании была также поднята тема заинтересованности различ-ных сторон в эффективном использовании ПНГ. Пока в нефтегазовомсекторе экономики РФ применяются только меры фискального харак-тера, которые не могут создать необходимые условия для развития ивнедрения передовых технологий использования ПНГ.

В качестве примера приводился мировой опыт. В частности, дирек-тор Института комплексного проектирования обустройства место-рождений углеводородов РГУ НГ им. И.М. Губкина, профессорН.Н.Андреева считает, что даже те 5 %, которые государство позволитсжигать начиная с 2012 г. – непозволительно высокий уровень. «ВНорвегии эта доля равна 1,28 %», – уточнила Наталья Николаевна. В.А. Крюков, заместитель директора Института эконо-мики и организации промышленного производства СО РАН, добавил, что Норвегия шла к такой доле в использовании ПНГ16 лет. А США и Канада, где также высоки объемы рационального использования попутного газа, – и того больше. В дан-ном вопросе, по мнению Валерия Анатольевича, ключевая роль была отведена государству, поскольку оно явилось провод-ником общенациональных экономических интересов и обладало широким арсеналом регулирующих инструментов. Этообеспечило наличие у компаний заинтересованности на всех этапах освоения углеводородов. В РФ уже сейчас ощущаетсяпотребность в ускорении работ по формированию системы техрегламентов и стандартов, координации деятельности ком-паний в области транспорта углеводородного сырья с учетом развития газопереработки и газохимии, участии государствав инвестициях в логистические системы, стимулировании комплексных программ использования ПНГ с акцентом на газо-переработку и газохимию. Немаловажными факторами также послужат предоставление налоговых льгот для центров глу-бокой переработки до полной окупаемости проектов и снижение таможенных пошлин на импортируемое технологическоеоборудование.

На совещании корпоративным проектным ин-ститутам было рекомендовано ознакомиться с до-стижениями зарубежных нефтегазовых компа-ний в области использования попутного нефтя-ного газа с целью применения лучшего мировогоопыта. Решение вопросов рационального исполь-зования газа является комплексной задачей, тре-бующей индивидуального подхода для каждогоместорождения. Развитие новых и применениеуже существующих технологий, комплекс мер го-сударственного стимулирования позволят повы-сить уровень использования ПНГ на месторожде-ниях ОАО «НК «Роснефть».



18−19 мая 2010 г. в ООО «РН−Пурнефтегаз» (г. Губкинский) под кураторством Систе−

мы Новых Технологий (СНТ) прошла IV ежегодная корпоративная конференция,

посвященная вопросам эффективного проведения геолого−технических мероприятий

(ГТМ) на месторождениях ОАО «НК «Роснефть». Стратегическая цель мероприятия –

систематизация опыта в области разработки сложнопостроенных коллекторов, пла−

нирования и проведения различных видов ГТМ.

В настоящее время ОАО «НК «Роснефть» занимает лидирую-щие позиции в части разработки, исследований и внедренияновых технологий, направленных на повышение эффективностидобычи нефти. Компания уделяет большое внимание системати-зации полученного теоретического и практического опытаиспользования инноваций, которая подразумевает организациюежегодных корпоративных конференций с привлечением специа-листов дочерних добывающих обществ, КНИПИ и сервисныхструктур. В этом году в ООО «РН-Пурнефтегаз» в центре внима-ния участников конференции был обмен опытом по выполнениюгеолого-технических мероприятий при разработке месторожде-ний с трудноизвлекаемыми запасами.

Открывая конференцию, главный инженер ООО «РН-Пур-нефтегаз» Олег Тяпов отметил ведущую роль СНТ в система-тизации перспектив основных направлений ГТМ, определен-ную инновационным вектором развития компании.

В работе конференции приняли участие более 80 специали-стов из 15 дочерних обществ ОАО «НК «Роснефть» и 5 подряд-ных организаций, в ходе заседаний заслушан 41 доклад, в кото-

рых были представлены как производственный опыт добываю-щих обществ, так и предложения сервисных структур. Тематикадокладов отражала те основные направления деятельностинефтедобывающих производств, на которых необходимо скон-центрироваться в ближайшем будущем для обеспеченияэффективной разработки месторождений в сложных геологи-ческих условиях. Большое внимание было уделено спецификевыбора технологий добычи, ремонтно-изоляционных работ,стимуляции и заканчивания скважин в условиях близкораспо-ложенной газовой шапки и подстилающей воды.

Большой интерес у слушателей вызвал доклад заместителяначальника Управления новых технологий ОАО «НК «Рос-нефть» Александра Пашали, в котором он представил приме-няющийся в компании проектный принцип работы какэффективный механизм решения сложных вопросов добычи.

Заместитель главного инженера ООО «РН-Пурнефтегаз»Александр Михайлов поделился опытом интегрированнойработы рабочей группы СНТ в ООО «РН-Пурнефтегаз» повнедрению комплексных мультидисциплинарных проектов впромышленное производство.

Перспективы развития геолого-технических мероприятий при разработке месторождений в сложных геологических условиях

Александр Михайлов ведет заседание

Даже во время перерыва продолжалось оживленноеобсуждение



Участники конференции отметили доклад Андрея Григорьева (ООО«РН-Пурнефтегаз»), посвященный уникальному опыту применения тех-нологии дискретного газлифта для добычи нефти с большим газосодер-жанием. В настоящее время предложенный способ добычи рассматрива-ется и другими дочерними обществами компании в качестве альтернати-вы подъема флюида в скважине.

С практической точки зрения важными были доклады представителейсервисных компаний Halliburton, Schlumberger, ООО «Сервисная Нефтя-ная Компания», раскрывающие новые перспективные технологии интел-лектуального заканчивания скважин и проведения ремонтно-изоля-ционных работ с помощью модификаторов, отклонителей в горизон-тальных стволах.

Компания Weatherford представила решения по добыче вязкой нефти наместорождениях со слабосцементированными коллекторами. Предложен-ные решения могут быть перспективными при разработке таких месторож-дений, как Северо-Комсомольское, Катангли, Набиль и др.

По завершении конференции ее участники под руковод-ством Александра Пашали провели «мозговой штурм» повыявлению и ранжированию проблемных направленийГТМ. Благодаря удачно выбранному формату «мозговогоштурма» было обсуждено 15 актуальных проблем, предло-жено 46 решений и технологий, направленных на повыше-ние эффективности добычи нефти в осложненных усло-виях. Полученные данные будут учтены при формированиипортфеля инновационных проектов испытания новых тех-нологий на 2011-2012 гг.

В заключение можно отметить, что IV ежегодная корпо-ративная конференция достигла поставленных организа-торами целей. Эффективность предложенного форматамероприятия была единогласно признана его участниками.Проведение следующей конференции запланировано напервую половину 2011 г.

Участники IV ежегодной корпоративной конференции СНТ ОАО «НК «Роснефть»

Александр Пашали проводит «мозговойштурм»

Обсуждение стендовых докладов

ВведениеCтатистические методы оценки геологических за-

пасов впервые стали применять в горном деле в 50-е годы XX века. При этом постановка задачи сво-дилась к тому, что были даны общая площадь место-рождения, интегральные оценки содержания полез-ного ископаемого по шурфам, пробуренным по не-которой сетке на площади месторождения. Осново-полагающее наблюдение было опубликовано в рабо-те [1] и обобщено в работе [2]. Сформулированнаятеория была основана на гипотезе пространствен-ной корреляции свойств, описываемых функциейковариации или вариограммой.

Применительно к моделированию геометрическихобразов осадочных тел вводится специальная класси-фикация: фации. В частности, фации могут возни-кать в результате классификации пород по их про-исхождению или в результате классификации непре-рывно распределенных параметров (например, пори-стости или проницаемости), отнесенных по гранич-ным значениям или функциональным соотноше-ниям к различным фациальным классам. Индикатор-ные методы вариограммного моделирования фацийявляются основой стандартного подхода. Отметимнекоторые важные свойства данной модели.

• Модель пространственной непрерывности опи-сывается единственной ковариационной функцией.Данное свойство позволяет приложить минималь-ные усилия для получения варианта геологическоймодели. Однако можно привести практические при-меры, где абсолютно различные распределения фа-циальных тел будут соответствовать заданной

функции пространственной ковариации. Это свой-ство можно определить как вырожденность.

• Среди всех вырожденных моделей вариограм -мные модели обладают свойством «максимальнойхаотичности». Если в исходной модели установленыявно выраженные геологические текстуры, связан-ные с определенной геометрией фациальных тел, тоони будут заведомо искажены в вариограммных мо-делях.

• Вариограмное моделирование фаций предпола-гает использование только определенного класса ва-риограмм, гарантирующих свойство разрывностина малых расстояниях. Свойство разрывности при-водит к тому, что стандартные модели при измельче-нии масштаба будут становиться все более «изрезан-ными», приводя к проявлению фрактальности фа-циальных тел. Фактически свойство разрывностисвязано со свойством «максимальной хаотичности».Насколько это оправдано при описании геометриигеологических тел – вопрос открытый.

Все перечисленные особенности вариограммногомоделирования нивелируются при объемном под-счете запасов. Однако при оценке пространственнойсвязности фациальных геологических и промысло-вых тел они играют существенную роль.

Наиболее значимым является свойство вырож-денности. Специалисты по геостатистике пришли квыводу, что отсутствие явной модели неоднородно-сти эквивалентно использованию модели «макси-мальной хаотичности» [3]. Согласиться с этимможно было только до тех пор, пока не были предло-жены алгоритмы, которые, с одной стороны, учиты-



Вопросы внедрения методовмноготочечной статистики

А.В. Безруков, М.В. Рыкус, к.г.−м.н., А.Р. Давлетова, В.И. Савичев, к.ф.−м.н. (ООО «РН−УфаНИПИнефть»)

УДК 31:551.7.022 Коллектив авторов, 2010

Ключевые слова: вариограммный анализ, многоточечная статистика, обучающий образ, библиотека обучающих образов.Адрес для связи: [email protected]

вают главное свойство вариограммных моделей –точное сохранение свойств по скважинам, с дру-гой, – могут учитывать концептуальные представле-ния о геологической реальности, соотвествующейразличным картинам осадконакопления и, следова-тельно, разным фациальным моделям. Набор алго-ритмов получил общее название «Многоточечнаястатистика» (Multi Point Statistics) и отражает фактпоявления пространственных корреляций вышевторого порядка в новой парадигме моделирования.

Активно подобные методы начали развиваться вконце 90-х годов XX века группой Andre Journel изСтэнфордского университета. Одной из первыхвозможности новых методов оценила компанияChevron, которая пригласила на работу одного изактивных разработчиков новых методов SebastienStrebelle в 2004 г. для внедрения новой системы мо-делирования [4]. В 2009 г. компания Schlumbergerанонсировала выход новой версии пакета модели-рования Petrel 2009 с опцией многоточечной ста-тистики.

Модели, построенные с использованием данногоподхода, могут быть весьма близки по объемномусодержанию и интегральной плотности запасов квариограмным моделям, а также обладать весьмасхожими функциями вариограмм. Однако онибудут демонстрировать совершенно разную ус-пешность бурения и добычу при заданной системеразработки. Скрытый потенциал оптимизации мо-делей, разных с точки зрения многоточечной ста-тистики и вырожденных относительно варио-граммного анализа, даст значительный экономи-ческий выигрыш на этапе проектирования систе-мы разработки и рейтинга бурения скважин.

Методы многоточечной статистикиОбщим для задач геологического моделирования

является то, что они нацелены на изучение про-странственных переменных: глубин геологическихгоризонтов; карт толщин; фильтрацтонно-емкост-ных свойств (ФЕС) породы в разных точках про-странства; дискретных признаков принадлежноститочки пласта к той или иной категории, например,возможности вмещать пластовые флюиды или при-надлежности к определенному событию в процессеседиментации (литофации). При моделированиимежскважинного пространства неизбежно возни-кает проблема неопределенности: скважины распо-ложены слишком редко и объем исследований в нихне позволяет однозначно прогнозировать свойствапласта в межскважинном пространстве. Для оценки

запасов иногда достаточно знать лишь среднюю ве-личину – ожидаемый объем порового пространствапласта, который несложно определить интерполя-ционными методами. Для задач моделирования под-земных течений этого недостаточно, возникает не-обходимость получить один или несколько вариан-тов трехмерного распределения ФЕС пласта с уче-том всех исходных данных, сохранив его неоднород-ность. Интерполяционные алгоритмы в этих зада-чах нельзя применять, поскольку неоднородностьпласта оказывается зависимой от плотности сеткискважин. Для моделирования неоднородностей при-меняется специальный математический аппарат, на-зываемый теорией случайных процессов.

Стохастические методы моделирования основы-ваются на том, что изучаемая величина считаетсяслучайным полем - совокупностью взаимозависи-мых случайных величин, соответствующих каждойточке пространства (ячейке сеточной геологическоймодели). Целью геостохастического моделированияявляется получение численных реализаций (значе-ний случайных величин во всех ячейках сеточнойгеологической модели) с учетом их взаимосвязи, ис-ходных данных, иных априорных предположений.Модель взаимной зависимости значений случайно-го поля в точках пространства является модельюпространственной непрерывности пласта и во мно-гом определяет внешний вид геологической модели,гидродинамические характеристики пласта, коэф-фициент охвата.

Методы многоточечной статистики устроенытаким образом, что результат моделирования учи-тывает данные по скважинам, косвенные результатысейсморазведки, характер неоднородности обучаю-щего образа и его основные статистические пара-метры: средние значения, вариограммы, расчленен-ность и др. Последнее ставит эти методы в один рядс методами двухточечной статистики, поскольку ва-риограммы, не явно представленные в обучающемобразе, также проявляются в реализации. Строго го-воря, методы многоточечной статистики являютсяпрямым обобщением методов двухточечной стати-стики, и могут привести к эквивалентному результа-ту, если в качестве обучающего образа использоватьбезусловную реализацию последних методов. Мето-ды многоточечной статистики в отличие от стан-дартных методов позволяют сделать задание кон-цептуальной модели явным, в то время как стан-дартные методы навязывают пользователю заранееопределенную синтетическую модель простран-ственной непрерывности.



Обучающие образыОбучающий образ в методах многоточечной стати-

стики – трехмерная концептуальная модель или трех-мерная текстура, задающая основные закономерно-сти изменения свойств в пространстве. К обучающимобразам предъявляются следующие требования:

1) трехмерность;2) стационарность – постоянство статистических ха-

рактеристик обучающего образа во всем его объеме;3) повторяемость – многократное повторение

одних и тех же текстурных элементов;4) непериодичность – никакая часть обучающего

образа не должна быть полной копией другой егочасти, текстурные элементы должны повторяться вразличных комбинациях, отражая все возможныеварианты;

5) относительная простота – обучающий образ недолжен изобиловать сложными деталями, которыене могут быть воспроизведены в реализации;

6) масштаб и ориентация обучающего образа,определяемые в ячейках модели, должны быть зада-ны в соответствии с моделируемым полем;

7) статистические параметры, такие как средниезначения, вариограммы, удельная расчлененность,приведенная на число ячеек, размеры тел должнысоответствовать данным по скважинам и целевымзначениям.

Качество обучающего образа и правильностьнастройки параметров алгоритма определяютсяпроверкой тех же статистических параметров реа-лизаций и визуальным сопоставлением их с об-учающим образом.

Трудность построения обучающих образов вкаждой конкретной ситуации является основнымфактором, препятствующим активному внедре-нию методов многоточечной статистики в прак-тику моделирования. Одним из решений являетсяподготовка библиотеки обучающих образов, клас-сифицированной по:

• принадлежности к обстановке осадконакопления;• статистическим параметрам распределения.Специалист-геолог при подготовке обучающих об-

разов не ограничен в средствах и алгоритмах, однакодля сложных сценариев приходится составлять специ-альные программы, что замедляет работу. Библиотекаобучающих образов может служить источником:

1) готовых для применения обучающих образовдля стандартных ситуаций;

2) заготовок для создания собственных обучаю-щих образов;

3) шаблонов алгоритмов для разработки нестан-дартных обучающих образов.

Стандартный алгоритм выбора и подготовки об-учающего образа включает следующие шаги (здесь идалее обсуждается построение дискретных обучаю-щих образов для литофациального моделирования):

1) определение обстановки осадконакопления ивыбор подходящего семейства обучающих образовв библиотеке;

2) интерпретацию литофаций по скважинам, по-лучение исходных данных для моделирования;

3) расчет трендов и определение зон стационарности;4) установление целевых пропорций литофаций,

вертикальных и горизонтальных индикаторных ва-риограмм, расчлененности, средних длины, шириныи толщины литофациальных тел, на сколько этопозволяет сделать плотность исходных данных длякаждой зоны стационарности;

5) определение направления седиментации;6) статистическую обработку обучающих образов.Стандартный алгоритм статистической обработки

обучающих образов включает следующие шаги:1) отсеивание обучающих образов с большими от-

клоняющимися пропорциями литофаций;2) определение коэффициентов вертикального

масштабирования обучающих образов по соотно-шению целевых и текущих параметров масштаба(радиусов вертикальных вариограмм или среднихтолщин литофациальных тел);

3) исходя из заданных вертикальных масштабов,отсеивание обучающих образов со слишком откло-няющимся параметром удельной расчлененности;

4) визуальную оценку обучающих образов ивыбор наиболее подходящего;

5) масштабирование обучающего образа по верти-кали и горизонтали, исходя из соотношения целе-вых и текущих параметров масштаба;

6) изменение ориентации обучающего образа,исходя из текущего и целевого направлений седи-ментации.

Данные шаги могут быть легко автоматизированыс помощью базы данных, в которой основные стати-стические параметры обучающих образов представ-лены в виде таблицы MS Excel, и макроса поиска об-учающих образов, что значительно ускоряет работуспециалиста по геологическому моделированию.Разделы библиотеки обучающих образов запол-няются многократным повторением алгоритмов ге-нерации обучающих образов с различными исход-ными параметрами. Каждый раздел должен содер-жать достаточное число образов с достаточнымспектром вариации параметров. Это можно реали-зовать, например, с помощью метода Монте-Карло,случайно выбирая параметры алгоритмов из зара-



нее заданной функции распределения. Размерностьмоделей должна быть достаточной для кратногоуменьшения по любой оси.

Алгоритмы построения обучающих образовДля построения обучающих образов могут исполь-

зоваться любые доступные средства в стандартных па-кетах геологического моделирования или специальныепрограммы. В процессе создания обучающих образовнет привязки к фактическим данным и географиче-ским координатам. Можно выделить два семейства ал-горитмов для генерации обучающих образов:

1) объектные методы моделирования;2) имитационные модели.При объектном моделировании в объеме модели

случайно размещаются геометрические объекты раз-личных типов, форм и размеров. Общий вид алгорит-ма выглядит следующим образом:

1) определяются типы объектов (эллипсы, лопасти,каналы и др.);

2) каждый тип объектов описывается определен-ным набором характеристик, таких как ширина,длина, толщина, извилистость, ориентация и др.;

3) задается распределение параметров объектов вмодели: нормальное, равномерное, треугольное и др.;

4) задаются правила сочетания объектов: требова-ние непересечения; эрозия одних объектов другими;примыкание одних объектов к другим по вертика-ли, горизонтали и др.;

5) задаются целевые пропорции объектов каждоготипа;

6) объекты случайным образом размещаются вединой сеточной модели с учетом приведенных

выше правил, до тех пор пока не будут достигнутыцелевые пропорции.

Примером такого алгоритма может служить про-грамма FLUVSIM [5].

Имитационные модели основываются на имита-ции процессов, протекающих при седиментации:эрозии и осадконакоплении. Для примера можнопривести алгоритм TSSIM, имитирующий глубоко-водные конусы выноса [7] и алгоритм моделирова-ния отложений меандрирующих русел ALLUVSIM[6]. Основой имитационных алгоритмов могут бытьматематические модели процессов седиментации.

Пример моделиПриведем пример применения методов многото-

чечной статистики для пласта ЯКIII-IV Ванкорскогоместорождения. Данный пласт относится к отло-жениям меандрирующих речных русел. Согласноинтерпретации данных по скважинам были выде-лены четыре фации: пойменные глины (20,4 %);спрямленные русловые каналы (36,1 %); побочнимеандрирующих русел (38,8 %); пески разлива(4,7 %). Процесс моделирования был разделен надва этапа: сначала были смоделированы спрямлен-ные каналы, затем в объеме модели, не занятой ка-нальной фацией, моделировались пойменныеглины, побочни и пески разлива.

На первом этапе использования методов много-точечной статистики выполнялось построениеобучающего образа. Для спрямленных каналовприменялся объектный метод, по которому в мо-дели случайным образом размещались спрямлен-ные каналообразные тела (рис. 1, а). Каналы имели



Рис. 1. Обучающий образ для спрямленных русловых каналов (а) и меандрирующих русел (б)

направление с востока на запад. Для побочней ме-андрирующих русел, песков разлива и пойменныхглин использовался имитационный алгоритм(см. рис. 1, б). Основные параметры моделирова-ния – доли каналов, побочней и песков разлива, атакже геометрические характеристики (ширина итолщина песчаных тел) – были взяты из скважин-ных данных.

Моделирование с использованием методов мно-готочечной статистики осуществлялось в пакетегеологического моделирования Petrel 2009.1. Ре-зультаты моделирования представлены на рис. 2,из которого видно, что модель многоточечной ста-тистики обладает более сложной структурой фа-циальных тел, чем модель двухточечной статисти-ки. Это отражается на связности и расчлененностимодели.

ЗаключениеБиблиотека обучающих образов является не-

отъемлемой частью системы моделирования на ос-нове месторождений-аналогов. Она позволяет акку-мулировать геологические знания о месторожде-ниях компании и опыт, необходимые для современ-ного цифрового моделирования. Стандартный ин-струментарий для поиска обучающих образов, ихпополнения и манипуляции ими облегчает исполь-зование на практике методов многоточечной стати-стики. По сравнению с вариограммными методами

стохастического моделирования эти методы, повы-шая качество геологического моделирования, позво-ляют в явном виде формулировать концептуальнуюгеологическую модель.



Спи сок ли те ра ту ры

1. Krige, Danie G. A statistical approach to some basic mine valuationproblems on the Witwatersrand// J. of the Chem., Metal. and MiningSoc. of South Africa. – 1952. – N6. – P. 119–139.2. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. – М.: Мир,1968. – С. 131-141.3. Andre Journel, Tuanfeng Zhang. The Necessity of a Multiple-PointPrior Model// Mathematical Geology. – 2006. – Vol. 38. – No. 5. – July.4. Strebelle S. Conditional Simulation of Complex Geological StructuresUsing Multiple-Point Statistics//Mathematical Geology. – Vol. 34. –N. 1. – January. – P. 1-21.5. Deutscha C.V., Tran T.T. FLUVSIM: a program for object-based sto-chastic modeling of fluvial depositional systems//Computers & Geo-sciences. – 2002. – Vol. 28. – P. 525–535.6. Pyrcz M.J., Boisvert J.B., Deutsch C.V. ALLUVSIM: A program forevent-based stochastic modeling of fluvial depositional systems//Com-puters & Geosciences. – 2009. Vol. 35 – P. 1671–1685.7. Zhang X., Pyrcz M.J., Deutsch C.V. Stochastic surface modeling ofdeepwater depositional systems for improved reservoir models//Journalof Petroleum Science and Engineering. – 2009. – Vol. 68. – P. 118–134.

Рис. 2. Модель, полученная методом двухточечной статистики SISIM (а) и многоточечной статистики SNESIM (б)



ВведениеВажными компонентами, определяющими слож-

ность построения пласта, являются анизотроп-ность, нестационарность (неоднородность), нерав-номерность. Эти термины могут применяться к лю-бому свойству пласта, будь то геофизическое полеили фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС).Анизотропность характеризует изменение свойствасогласованно с углом измерения. Стационарностьпредполагает, в вероятностном смысле (например,средние характеристики), инвариантность свойствак трансляциям. Неравномерность определяет по-стоянную изменчивость свойства в пространстве идалее будет связана со случайностью.

С учетом сложного характера залегания коллекто-ров, процессов, происходящих во время и после осад-конакопления, не вызывает сомнений то, что ни одиниз рассматриваемых пластов не является равномер-ным. Конечно, это не означает, что неравномерностьвсегда является ключевым фактором, однако вслед-ствие введения в разработку низкопроницаемыхсильно расчленненых коллекторов данный фактор яв-ляется одним из основных. Ясно также, что в «чистомвиде» изотропность не встречается, и, как правило,особенно на больших масштабах, не встречается истационарность.

В работе [1] предложена математическая модельнестационарного анизотропного случайного поля, вработах [2-4] – методы оценки средних характери-стик ФЕС пласта по данным эксплуатации скважин.Первая часть данной статьи посвящена конструиро-ванию залежи с помощью новых методов геостоха-стического моделирования с учетом вышеупомяну-тых оценок его средних.

Как правило, выбор оптимальной системы разра-ботки осуществлятся путем численного моделиро-вания различных вариантов с использованием трех-мерных гидродинамических моделей. Однако это со-пряжено с трудностями, связанными с моделирова-нием трещин и сжатыми сроками моделирования.Упрощение данной задачи – переход к двухмерномумоделированию и использование аналитическогогидродинамического симулятора, основанного натехнологии трубок тока, – позволяет решить про-блемы долгих расчетов и задания трещины. В то жевремя такое упрощение снижает точность расчетов(частично из-за особенностей воспроизведения гео-логической неоднородности в данном симуляторе) иможет привести к искажению таких показателей, каки уровни добычи, коэффициент извлечения нефти(КИН) и NPV.

Во второй части статьи предложен метод учета 3Dнеоднородности пласта в двухмерных симуляторах.

Стохастическое геологическое моделированиеЧасто на практике при геологическом моделирова-

нии применяется метод Net-to-Gross (NTG), кото-рый подразумевает, что функциональные зависимо-сти керн – керн и керн – ГИС известны и правильныи, если при разработке месторождения они изменят-ся (уточнятся), то необходимо перестроить модель.Гибкость геологической модели пласта к интерпре-тации данных геофизических исследований сква-жин (ГИС) (функциональным зависимостям керн –ГИС) обеспечивается моделированием измеряемыхфизических полей посредством межскважинногораспространения кривых каротажа. Методы геоста-тистического анализа и моделирования, заложенные

Воспроизведение геологическойнеоднородности в геолого−гидродинамических моделях

В.А. Байков, д.ф.−м.н., А.А. Яковлев, к.ф.−м.н. (ООО «РН−УфаНИПИнефть»)

УДК 622.276.1/.4.001.57 В.А. Байков, А.А. Яковлев, 2010

Ключевые слова: случайное поле, стационарность, анизотропность, карта эффективных толщин, коэффициент охвата,коэффициент извлечения нефти.Адрес для связи: [email protected]



в современных коммерческих продуктах, не позво-ляют в полной мере учесть анизотропность и неста-ционарность. При этом анализ является параметри-ческим. Таким образом, результат существенно за-висит от специалиста, выполняющего геологическоемоделирование пласта. В работе [1] предложена ма-тематическая модель геофизических полей. В ре-зультате моделирования в каждой точке земной по-верхности получают виртуальную скважину, оха-рактеризованную комплексом ГИС, и, следователь-но, с учетом известных зависимостей, распределениеФЕС по глубине.

Основные идеи работы [1] заключаются в стоха-стическом построении моментов (a0, a1,...) каротаж-ных кривых � (x, y, z), одним из которых (в нашихобозначениях a0) является среднее

(1)

где x, y – координаты по латерали; z – координатапо вертикали; N – число членов ряда Фурье; ϕi(z) –ортонормированный базис; ψ (x, y, z) – шум.

Вопрос выбора N сопряжен с некорректностью за-дачи восстановления геофизического поля рядомФурье. В настоящее время значение N выбираетсяисходя из физического принципа, что энергетиче-ская составляющая суммы ряда равна с определен-ной точностью энергии входной кривой ξ (x, y; z).

Таким образом, если известны оценки данных мо-ментов, то задача построения геофизического поляупрощается, поскольку исключается необходимостьконструирования моментов – они известны.

Предположим, что определены работающие и дре-нируемые толщины, а также средняя проницае-мость коллектора по данным эксплуатации [4].Тогда при геостохастическом моделировании мо-мент первого порядка можно считать известным исогласованным со средней проницае-мостью. В результате получаем согла-сованный 3D куб геологии с 2D кар-тами распределения проницаемости.

Если ФЕС коллектора удовлетворяюттребованиям, изложенным в работах[2, 3], верно определены запасы наскважину и модель вытеснения кор-ректна, то можем получить очень важ-ную характеристику – вертикальнуюсоставляющую проницаемости пла-ста. Выполняя квантиль-квантильноепреобразование, мы можем откоррек-тировать построенный куб ФЕС. Сдругой стороны, можно воспользо-

ваться гибкостью модели [1], выполнить корректи-ровку входных данных (каротажных кривых) соглас-но заданной плотности распределения, а затем, вслед-ствие квазистационарности геофизических полей,«подложить» 2D карту распределения дисперсии. От-метим, что это существенно упрощает в дальнейшемадаптацию гидродинамической модели. Посколькувсе обратные задачи являются некорректными, пред-ложенный позволяет точнее выбрать начальнуюточку минимума функционала невязки расчетных иисторических данных геолого-гидродинамическоймодели пласта и, как следствие, существенно улуч-шить качество модели.

Воспроизведение геологической неоднородности в двухмерном аналитическом симулятореВ ОАО «НК «Роснефть» разработан и применяется

двухмерный аналитический симулятор, основанныйна технологии трубок тока.

Рассмотрим методику учета геологической не-однородности для корректного перехода от трех-мерных гидродинамических моделей к двухмерныманалитическим (рис. 1). Эта методика основана наиспользовании зависимости между коэффициен-том охвата и параметрами распределения длин тру-бок тока, получаемой из расчетов на трехмерныхгидродинамических моделях. Данное направлениеисследования относится к области геометрии слу-чайных полей и является передовым в теории слу-чайных полей [6].

Как известно, КИН – основной технологическийпоказатель эффективности системы разработкиместорождения, который определяется отношени-ем накопленной добычи нефти с начала разработ-ки Qнак к величине начальных геологических запа-сов QНГЗ.

(x, y;z)= ai(x, y) i(z)

i=0

N

+ (x, y,z),

Рис. 1. Двухмерная однородная (а) и трехмерная (б) гидродинамическиемодели



С другой стороны, КИН может быть вычислен какпроизведение коэффициента вытеснения Квыт икоэффициента охвата Кохв. Последний представляетсобой объемную долю элемента разработки, охва-ченную процессом заводнения. Отметим, что значе-ние КИН контролируется величиной коэффициентаохвата, так как коэффициент вытеснения не меняет-ся. В свою очередь Кохв зависит от соотношения мо-бильностей фаз, схемы расположения скважин, на-копленной закачки, а также от пространственнойгеологической неоднородности.

Двухмерный аналитический симулятор ОАО «НК«Роснефть» основан на аналитическом решении урав-нения установившейся фильтрации жидкости [7].Поле давления рассчитывается методом фундамен-тальных решений, насыщенность – методом трубоктока. В данном симуляторе характеристики пласта(толщина, пористость, проницаемость) являются по-стоянными, Кохв = 1. В трехмерной численной гидро-динамической модели Кохв<1, линии тока имеют раз-ные длины (рис. 2).

Таким образом, распределение длин линий тока втрехмерных гидродинамических моделях характе-ризует геологическую неоднородность пласта, азначение Кохв на трубку тока численно выражает этунеоднородность.

Для учета геологической неоднородности при рас-четах в двухмерном аналитическом симуляторепредлагается следующая методика. Каждой линиитока длиной L в двухмерном симуляторе ставится всоответствие коэффициент на поровый объем труб-ки тока. Этот коэффициент представляет собойкоэффициент охвата, полученный из секторнойтрехмерной численной гидродинамирческой моделис рядной системой разработки с расстоянием Lмежду рядами скважин.

ЗаключениеДанная работа направлена прежде всего на описа-

ние основных идей учета 2D карт ФЕС в 3D геосто-хастическом моделировании, а также учета трехмер-ной изменчивости коллекторских свойств пласта вчисленно-аналитических двухмерных симуляторах.

Новый геометрический анализ реализаций слу-чайного поля, анализ распределения длин линийтока, который, на наш взгляд, тесно связан с передо-вой проблемой современной математики и физики –проблемой описания фазовых переходов, теориейперколяции.

Рис. 2. Распределение длин трубок тока в двухмернойоднородной (а) и в трехмерной (б) гидродинамическихмоделях

Список литературы

1. Байков В.А., Бакиров Н.К., Яковлев А.А. Новые подходы в теориигеостатистического моделирования // Вестник УГАТУ. – 2010. –Т. 37. – № 2. – С. 209-215.2. Хасанов М.М., Торопов К.В., Лубнин А.А. Определение профилявертикального распределения проницаемости с учетом данныхэксплуатации скважин // Научно-технический вестник ОАО «НК«Роснефть». – 2009. – Вып. 41. – С. 14-21.3. Хасанов М.М., Торопов К.В., Лубнин А.А. Алгоритмы определе-ния профиля вертикального распределения проницаемости вскважине // Нефтяное хозяйство. – 2009. – № 11. – С. 10-14.4. Афанасьев И.С., Ситников А.Н., Загуренко А.Г. Алгоритмы по-строения карт проницаемости по данным нормальной эксплуата-ции // Нефтяное хозяйство. – 2009. - № 11. - С. 24-27.5. Ph.S.Ringrose. Total-Property Modeling: Dispelling the Net-to-GrossMyth // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. – 2008. – October. –P.866-873. 6. Adler R.J., Taylor J.E. Random fields and their geometry. - New York:Springer Science, 2003. – 288 p.7. Техническое описание и руководство пользователя двумерногоаналитического симулятора / ОАО «НК «Роснефть», 2009.

ВведениеВ условиях ухудшения структуры запасов основ-

ных нефтяных месторождений страны, в том числеместорождений НК «Роснефть», все большеезначение приобретают разработка и внедрениеновых и высокоэффективных технологических ре-шений извлечения нефти из низкопродуктивныхкарбонатных пластов. Их сложное геологическоестроение, высокая неоднородность по проницае-мости приводят к недостаточно полному исполь-зованию продуктивного потенциала скважин. Всвязи с увеличивающейся потребностью в рента-бельном повышении производительности сква-жин все более широкое распространение получаетих кислотная обработка. Повышение эффективно-сти кислотных обработок в многопластовых зале-жах достигается за счет селективной кислотнойобработки скважины, т.е. направленного воздей-ствия кислотных растворов на целевой прослой.Обычно такие технологии предусматривают крат-ковременную изоляцию промытых зон для того,чтобы кислотные растворы воздействовали нанефтесодержащие интервалы призабойной зоныпласта (ПЗП). Для успешной обработки требуетсяэффективное распределение интенсифицирую-щих жидкостей в пределах выбранного интервалавоздействия, иначе нагнетаемые жидкости будутследовать по пути наименьшего сопротивления ивоздействовать только на участки наибольшейпроницаемости или на наименее поврежденныеинтервалы. Для обеспечения селективной обра-ботки применяемые в настоящее время методымогут быть разделены на механические, исполь-зующие уплотнительные шары, твердые частицыдля закупорки интервалов перфорации, и химиче-

ские, основанные на применении загущенныхжидкостей, направленных на отклонение фронтакислоты и замедление ее реакции с карбонатнойпородой. Широко используются технологии, обес-печивающие максимально возможный темп по-дачи агента в ПЗП (MAPDIR) [1]. Для большей глу-бины воздействия на карбонатный коллектор в по-следнее время широко применяются большеобъ-емные кислотные обработки. Целью их проведе-ния является получение связанной системы высо-копроводимых каналов в нефтенасыщенных кар-бонатных пластах с изначально низкими коллек-торскими свойствами путем разрушения и раство-рения скелета породы пластов, удаления остатковбурового раствора, повышения проницаемости содновременным увеличением радиуса дренирова-ния, и как следствие, получение устойчивого при-тока флюида к забою скважины. При проектиро-вании дизайна большеобъемной селективной кис-лотной обработки (БСКО) необходимо обоснован-но рассчитывать скорость закачки реагентов,объем кислотного состава, объем отклонителя,число циклов закачки рабочей жидкости, число от-клоняющих стадий, объем закачиваемой жидко-сти на каждом этапе для прогноза продуктивностискважины после обработки и оценки ожидаемойприбыли за счет проведения БСКО. В соответ-ствии с современными требованиями расчет про-гнозных показателей при проектировании БСКОдолжен базироваться на моделях основных физи-ко-химических процессов с реализацией в видепрограммного продукта [2]. Для скважин с не-однородным профилем проницаемости задачаразмещения кислоты по целевым прослоям неможет быть корректно решена без численного мо-



Симулятор для моделирования и оптимального проектированиябольшеобъемных селективных кислотныхобработок карбонатных коллекторов

Г.Т. Булгакова, д.ф.−м.н., Р.Я. Харисов, к.х.н., А.Р. Шарифуллин (ООО «РН−УфаНИПИнефть»),

А.В. Пестриков (ОАО «НК «Роснефть»)

УДК 622.276.63 Коллектив авторов, 2010

Ключевые слова: селективная кислотная обработка, численный симулятор, оптимизация.Адрес для связи: [email protected]

делирования. Кроме того, численные симуляторыдают возможность решать задачу технико-эконо-мической оптимизации процесса обработки, моде-лируя варианты дизайна обработки с различнымиобъемами, стадийностью рабочих жидкостей и ис-ходными экономическими сценариями.

Для решения данных задач в ОАО «НК «Рос-нефть» разработан симулятор, позволяющий оп-тимизировать процессы планирования БСКО сприменением вязких жидкостей-отклонителей. Внастоящее время симулятор БСКО внедряется впрограммный комплекс «Геология и добыча»(ПК «ГиД»). Совместимость этих программ позво-ляет использовать для проектирования дизайнаБСКО всю необходимую исходную информациюпо месторождению и скважине-кандидату, содер-жащуюся в постоянно поддерживаемой базе дан-ных ПК «ГиД» и легко преобразуемую в форматы,применяемые в симуляторе. В процессе проекти-рования пользователь может привлечь визуальныеинструменты ПК «ГиД» для оценки качества дан-ных. В модуль «Симулятор БСКО» входят следую-щие блоки:

– подсистема формирования входных данных,выполняющая функции автоматизации созданиясписка входных параметров симулятора (загрузкаданных из текстовых файлов, осуществление руч-ного ввода и корректировка загружаемых дан-ных) и определения направления оптимизациидизайна (технологическая или экономическая оп-тимизация);

– подсистема моделирования селективной кислот-ной обработки, осуществляющая расчет прогнози-руемых показателей БСКО карбонатных коллекторови основных параметров оптимизации;

– подсистема визуализации расчетов для графиче-ского отображения полного перечня входных, рас-четных параметров и прогнозируемых характери-стик проводимых БСКО на пузырьковых картах;

– подсистема генерации «Кислотного листа», обес-печивающая формирование плановых и фактиче-ских параметров проведения БСКО на основе моде-лирования и использования «Кислотного листа» пригенерации отчетных документов модуля;

– подсистема генерации отчетов, формирующаясводный итоговый отчет по базовому дизайну БСКО,сводную аналитическую форму «Аналитика-2», свод-ный отчет «Анализ эффективности БСКО» согласноактуальному шаблону компании.

Симулятор имеет техническую возможность длявнедрения новых методических и программных реше-ний с целью проектирования дизайна БСКО.

Модель кислотного отклоненияЯдром модуля «Симулятор БСКО» является подси-

стема численного моделирования селективной кислот-ной обработки в рамках поршневой модели с учетомосновных физико-химических процессов, происходя-щих в пористой среде. При построении модели былисделаны следующие допущения:

– прослои гидродинамически не связаны междусобой;

– жидкость считается несжимаемой;– скелет породы – недеформируемый;– фильтрация изотермическая при постоянной ско-

рости закачки реагента. Математическая модель реализует плоско-радиаль-

ный поток в пласте и движение вдоль оси скважины,т.е. модель ствола скважины взаимосвязана с модельюколлектора. Вытесняемые пластовые флюиды и кис-лотные растворы моделируются как ньютоновскиежидкости, отклонители – как неньютоновские степен-ные жидкости, эффективная вязкость которых опре-деляется по выражению

(1)

где K, n – экспериментальные константы: параметр K– индекс консистенции; γ. – скорость сдвига; n – пока-затель неньютоновского поведения.

Скорость сдвига зависит от скорости фильтра-ции жидкости и свойств породы и находится поформуле [3]

(2)

где α – фактор формы, определяемый эксперимен-тально и характеризующий пористую структуру; ν –скорость течения; k, m – соответственно проницае-мость и пористость, как установлено [3, 4], для кар-бонатов фактор формы имеет различные значениядля высоко- и низкопроницаемых прослоев и изме-няется от 1 до 15.

Поэтому главная проблема при описании нелиней-но-вязких эффектов при закачке жидкости-отклони-теля состоит в том, что вязкость гелевого раствора вданном слое неоднородного пласта является функциейскорости фильтрации в этом слое, изменяющейся втечение времени закачки, так как для плоско-радиаль-ного потока ν ≈ 1/r (r – радиус). Вязкость в этом случаетакже является функцией радиуса r.

Распределение потока в пласте всегда определяет-ся сопротивлением потоку, зависящим от распре-деления жидкости и профиля проницаемости. Со-противление меняется в ходе кислотной обработкии закачки отклонителей.

μа =K (n 1) , n<1,

=4 v

8km,



При анализе процессов закачки раствора кислоты впризабойную зону можно связать эффективность про-цесса со структурой высокопроводимых каналов («чер-воточин»), наблюдаемых в лабораторных эксперимен-тах. Исследования системы соляная кислота – карбонатпозволили авторам работы [5] связать явление форми-рования «червоточин» с числом Дамкелера, определяе-мым как отношение скорости химической реакции кскорости конвективного переноса. При оптимальныхзначениях числа Дамкелера образуются отдельные от-носительно прямые «червоточины», проникающиемаксимально далеко (при равных объемах закачки) вглубь пласта. Эти «червоточины» обеспечивают макси-мально возможную гидродинамическую связь скважи-ны и пласта. Необходимо отметить, что при закачке рас-твора кислоты в карбонатный пласт даже при опти-мальных числах Дамкелера образуется достаточнобольшое количество относительно прямых «червото-чин», т.е. не происходит формирования единичной«червоточины» большого диаметра. При усредненномописании процессов фильтрации в призабойной зонескважин движение жидкости по системе достаточнобольшого числа «червоточин» в дальнейшем будет счи-таться подчиняющимся закону Дарси.

При закачке кислоты в пласт после обработки егожидкостью-отклонителем в области фильтрации рас-пространяются три зоны с различной подвижностьюфлюидов (рис. 1.).

Зона 1 соответствует жидкости, первоначально на-сыщающей пласт с начальными значениями прони-цаемости k0 и вязкости μ0. В этой зоне координата r из-меняется от размеров зоны сопротивления rR до кон-тура питания Rк.

Зона 2 – зона сопротивления, или зона отклоните-ля. Подвижность последнего определяется зависи-мостью вязкости от скорости сдвига, которая в своюочередь является функцией радиуса r. В этой зонекоордината r изменяется от размеров зоны раство-рения rf до контура rR.

Зона 3, где действительная вязкость уменьшается -зона распространения каналов растворения прони-цаемостью kwh. В этой зоне координата r изменяется отстенки скважины rw до контура растворенияrf.

Результирующее давление на забое скважины для i-го слоя определяется следующими выражениями:

(3)

Проницаемость в зоне растворения kwh рассчитыва-ется в процессе численного моделирования закачки вкарбонатный пласт раствора соляной кислоты. Мате-матическая модель процесса подробно рассмотрена вработе [5].

Данный подход позволяет оценить эффективностьзакачки отклонителей и кислотной обработки на теку-щий момент времени.

Технико-экономическая оптимизация дизайнаБСКООсобенностью симулятора является возможность

проведения технологической и экономической опти-мизации дизайна БСКО.

Технологическая оптимизация дизайна БСКО вклю-чает несколько этапов:

– определение оптимальной скорости закачки длякаждой стадии кислотной обработки;

– расчет оптимального объема отклонителя относи-тельно объема кислотного состава;

– распределение стадий БСКО относительно общегообъема кислотного состава.

При оптимальной скорости закачки реагента обра-зование «червоточин» приводит к эффективной ин-тенсификации, что подтверждается отрицательнымскин-фактором [5]. Симулятор реализует алгоритмоптимизации скорости закачки кислотного составадля минимизации скин-фактора по скважине с цельюполучения максимального прироста дебита нефти поцелевому прослою (рис. 2). Имеется возможность ис-пользовать результаты оптимизации. При нажатии со-ответствующей кнопки происходит автоматическоеизменение в плане закачки объемов кислоты и скоро-сти закачки. Если при оптимальной скорости закачкизабойное давление превышает давление гидразрывапласта (ГРП), то скорость закачки снижается. Про-грамма обеспечивает автоматическую подстройкускорости нагнетания во время закачки.

Анализ результатов мероприятий по БСКО подтвер-ждает тот факт, что необоснованное увеличение объе-ма отклонителей снижает эффективность обработок.

rRi> rfi

: Pwi= Pki

+Qiμ0

2 hi

1ki0

lnRK

rRi

+1

ki0

μi(r)

rrfi

rRi

dr+dr

rk(r)rw

rfi

rRirfi

: Pwi= Pki

+Qiμ0

2 hi

1ki0

lnRK

rfi

+dr

rk(r)rw

rfi{ ;

.



Рис. 1. Схема зон распространения флюидов

При закачке жидкости-отклонителя в неоднородныйпласт происходят два процесса: 1) выравнивание про-филя приемистости (его можно численно охарактери-зовать коэффициентом квадратичной дисперсии);2) снижение общей приемистости. С ростом объемаотклонителя дисперсия уменьшается и приемистостьухудшается, т.е. псевдоскин отклонителя возрастает.Для определения оптимального соотношения – объемотклонителя/объем кислоты – предложен критерий

(4)

где Sd - псевдоскин отклонителя; D – дисперсия деби-та по прослоям.

Обоснование данного критерия заключается в том,что максимально возможным выравниванием профи-ля приемистости вязким отклонителем достигаетсяувеличение сообщаемости малопроницаемых слоевпласта со скважиной в процессе кислотной обработки.Оптимальное соотношение объема отклонителя иобъема кислотного состава VКС определяется по мак-симальному критерию α, т.е. αmax.

Увеличение скорости закачки реагента на каждойпоследующей стадии предполагает рост объемов за-качки кислотного состава и соответственно объемаотклонителя. В симуляторе объемы последующих ста-дий рассчитываются по формулам

(5)

(6)

где VmaxKC – общий объем кислотного состава;

VminKC – объем первой пачки.

На рис. 3 показано распределение объемов закачкипо стадиям. При изменении общего объема кислотно-го состава симулятор автоматически пересчитываетплан закачки рабочих жидкостей.

Для определения оптимального дизайна целесооб-разно использовать также критерии экономическойэффективности. В симуляторе экономическая эффек-тивность БСКО оценивается для заданного объемакислотного реагента. За основной экономический па-раметр, на основе которого выбирается оптимальныйобъем реагента для скважины, принят коэффициентвозврата вложенных средств (ROI) [7]. Такой подходпозволяет сразу исключить экономически не целесо-образные проекты, значительно уменьшить числовходных данных и упростить расчеты, поскольку не-обходимо учитывать только условно переменные за-траты (затраты, зависящие только от добычи). Дляопределения ROI необходим прогноз изменения при-роста дебита нефти на период эффекта от мероприя-тия. В модели прогноз выполняется с помощью трен-дов на основе статистических данных по месторожде-нию с использованием аналитических функций. Зави-симость для ROI имеет максимум, т.е. существует оп-тимальный объем кислотного состава, обеспечиваю-щий наибольший экономический эффект.

Предложенная оптимизация дизайна БСКО повы-шает эффективность проектирования за счет сокра-щения планируемых объемов реагентов, оптимизацииплана закачки, снижения технологических рисков.Экономический эффект (NPV) от внедрения симуля-тора БСКО равен 4 650 000 руб/скв в год.

Проверка достоверности моделиОдним из способов проверки достоверности мо-

дельных расчетов является их сравнение с результата-ми промысловых измерений. Возможности симулято-

=Sd

Sd max

DDmax

,

ViKC =Vi 1

KC VmaxKC

VminKC

1n

,

Vidiv =Vi 1

KCmax ,



Рис. 2. Зависимость скин−фактора от скоростизакачки кислоты

Рис. 3. Распределение стадий БСКО

ра были протестированы по данным кислотных обра-боток 15 скважин ОАО «Удмуртнефть», проведенных в2009 г. По результатам сравнения динамики забойногоpw и устьевого pуст давлений из условия минимизациифункционалов

(7)

(8)

проводилась калибровка модели. Впоследствии отка-либрованная модель использовалась для прогнозныхрасчетов дебита жидкости и дополнительного приро-ста дебита нефти исследуемых скважин.

Результаты сравнения расчетных и измеренных де-битов жидкости и приростов дебитов нефти dQнпосле БСКО представлены на рис. 4. Корреляционныйанализ проводился по 10 скважинам. По пяти скважи-нам фактическая эффективность от БСКО оказаласьравной нулю. После кислотной обработки в этих сква-жинах начался прорыв воды, дебиты нефти снизились.

Приведенные примеры свидетельствуют о том, чторазработанный симулятор БСКО дает достаточно хо-рошие результаты. Он может быть использован припроектировании дизайна БСКО, если параметры кол-лектора известны с умеренной неопределенностью.

ЗаключениеДля эффективного проектирования БСКО необхо-

димо правильно смоделировать сложные процессыкислотного растворения и распределения рабочихжидкостей в карбонатном коллекторе. С этой цельюразработан симулятор БСКО, позволяющий оптими-зировать процессы распределения и кислотного от-клонения.

Симулятор проектирует предварительный графикзакачки, обеспечивающий отрицательную величинускин-фактора, оптимальное число циклов закачки ра-бочей жидкости, число отклонящих стадий, объем за-качиваемой жидкости на каждом этапе и др. Про-граммный модуль «Симулятор БСКО» является разви-вающейся системой, возможности которой сопоста-вимы, а по некоторым параметрам (технико-экономи-ческая оптимизация) превосходят известные коммер-ческие программные комплексы.

Средства симулятора содержат широкий спектр ин-струментов, обеспечивающих целостный системныйанализ процесса кислотной обработки карбонатов накачественно новом уровне. Дальнейшее внедрение си-

мулятора БСКО на предприятиях ОАО «НК «Рос-нефть» позволит значительно повысить экономиче-скую эффективность кислотных обработок карбонат-ных коллекторов.

I1 = ( pwi

факт pwiрасч )2 min,

i

I2 = ( pуст iфакт pуст i

расч )2 mini




1. Kalfayan L.J., Martin A.N. The Art and Practice of Acid Placementand Diversion: History, Present State and Future // SPE 124141. – 2009.2. Glasbergen G., Buijse M. Improved Acid Diversion Design Using aPlacement Simulator // SPE 102412-MS. – 2006.3. Stalker K., Graham G.M., Wahid F. Simulating chemical placement incomplex heterogeneous wells // SPE 100631. – 2006.4. Sorbie K.S., Mackay E.J., Collins I.R. Placement using viscosified non-newtonian scale inhibitor slugs: the effect of shear thinning //SPE 100520. – 2007.5. Fredd С.N., Fogler H.S. Optimum Conditions for Wormhole Forma-tion in Carbonate Porous Media: Influence of Transport and Reaction// SPE Journal. – September 1999. – V.4. – № 3. – P. 196–205.6. Лабораторные и теоретические исследования матричной кислот-ной обработки карбонатов / Г.Т. Булгакова, А.Р. Шарифуллин,Р.Я. Харисов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2010. – № 5. – C. 75-79.7. Economides M.J., Nolte K.G. Reservoir Stimulation 3-rd Edition, JohnWilley & Sons, LTD, New York. – 2000.

Рис. 4. Корреляционый анализ фактических и расчетныхданных по дебиту жидкости (а) и приросту дебитанефти (б) (треугольниками отмечены скважины снулевым эффектом от БСКО)



ВведениеВанкорское нефтегазоконденсатное месторожде-

ние расположено в Туруханском районе Красно-ярского края и Дудинском районе Таймырскогоокруга. Ближайший населенный пункт – г. Игарка –находится в 140 км, а районный центр – п. Туру-ханск – в 300 км к юго-западу от месторождения.

Поисковое бурение на Ванкорской площади нача-то в 1988 г. (поисковая скв. Вн-1) на основании «Зо-нального геологического проекта поисков нефти игаза на Ванкорской, Лодочной и Тагульской площа-дях», утвержденного 25 июня 1986 г. заместителемминистра геологии РСФСР В.Б. Мазуром. В октябре1991 г. был подготовлен проект разведки залежейнефти и газа Ванкорского месторождения, которымпредусмотрено бурение 15 скважин на два этажаразведки: яковлевский – долганский; нижнехетский.Однако проект практически не реализован из-заэкономических проблем, возникших в России. Со-гласно «Программе освоения Ванкорского лицен-зионного участка в 2003-2006 гг.», утвержденнойпрезидентом ОАО «НК «Роснефть» С.М. Богданчи-ковым 23.07.03 г., с целью поисков и разведки зале-жей нефти и газа в меловых отложениях, полученияданных для оценки запасов углеводородов по про-мышленным категориям и выбора первоочередныхобъектов для дальнейших поисково-разведочныхработ пробурены:

• в 2004 г. одна поисково-оценочная скв. Свн-1 идве разведочные скв. Вн-10 и Вн-9;

• в 2005 г. четыре поисково-оценочных скв. Свн-2,Вн-8, Вн-7, Вн-11, два боковых горизонтальныхствола в разведочной скв. Вн-9;

• в 2006 г. шесть поисково-оценочных и разведоч-ных скв. Вн-12, Вн-20, Вн-14, Вн-14а, СВн-3, СВн-4;начато эксплуатационное бурение на кустах № 1 и 3.

Планируется, что Ванкорское месторождение,введенное в эксплуатацию во второй половине2009 г., станет одним из главных источников ростадобычи компании «Роснефть» в среднесрочнойперспективе. После завершения строительстванефтепровода Восточная Сибирь – Тихий океан«Роснефть» сможет достичь максимальной добычина месторождении, что позволит ускорить темпыразведки 14 соседних с Ванкорским месторожде-нием лицензионных площадей. По состоянию намай 2010 г. в эксплуатацию введено около 100 до-бывающих скважин.

В настоящее время достоверные запасы место-рождения составляют 200 млн. т нефти, ожидаемаядобыча сырой нефти – 25 млн. т/год.

Геолого-промысловая характеристикаВ геологическом строении Ванкорского месторож-

дения участвуют метаморфические образования ар-хейско-среднепротерозойского возраста, осадочныеобразования ранне-средне-позднепалеозойского имезозойско-кайнозойского возраста. Нефтегазонос-ность связана с долганским, яковлевским, суходу-динским и нижнехетским горизонтами.

Ванкорское месторождение отличается сложнымгеологическим строением, обусловленным:

• наличием зоны многолетнемерзлых пород;• наличием четырех залежей нефти, трех – свобод-

ного газа, одной газонефтяной и одной нефтегазо-конденсатной с газовыми шапками;

Решение производственных задач с применением комплекса гибких НКТ на Ванкорском месторождении

УДК 622.276.5.054.3 Коллектив авторов, 2010

Ключевые слова: Ванкорское месторождение, гибкие НКТ, колтюбинг, новые технологии.Адрес для связи: [email protected]

С.C. Ситдиков (ОАО «НК «Роснефть»), С.А. Заграничный (Компания Trican Well Service),

Р.М. Зизаев, А.В. Воросцов, С.И. Сметанин (ЗАО «Ванкорнефть»)



• высокой послойной и зональной неоднород-ностью пород-коллекторов;

• наличием обширных водонефтяных и подгазо-вых зон;

• неоднородностью по проницаемости;• давлением насыщения, близким к начальному

пластовому в газонефтяных залежах.На месторождении ведется разработка двух про-

дуктивных пластов: нижнехетского (NH) и яковлев-ского (Yak). Оба пласта относятся к нижнему мелово-му периоду и состоят из песчаника. Средняя глубинапо вертикали верхнего продуктивного пласта (яков-левского) составляет 1680 м, пластовое давление –15,9 МПа, температура – 36 °C. Для нижнего продук-тивного интервала (нижнехетского) эти показателиравны соответственно 2780 м, 27,1 МПа и 65 °C.

На Ванкорском месторождении применяетсяметод кустового бурения. Траектории пробуренныхскважин различны для максимального увеличенияконтакта с продуктивным пластом. Скважиныспроектированы с перегибом в обе стороны, чтопозволяет расположить горизонтальную часть не-посредственно под устьем. В настоящее время вседобывающие скважины являются горизонтальны-ми, 75 % скважин оборудованы «интеллектуальны-ми» системами. Скважины обсажены колонной степлоизоляционным покрытием, зацементирован-ной до глубины 35 м. Промежуточная колонна заце-ментирована до глубины 1700 м. Данная конструк-ция обеспечивает защиту зоны многолетнемерзлыхпород от размораживающего действия фонтани-рующих скважин. Внешний и внутренний диамет-ры промежуточной колонны равны соответственно177,8 и 157 мм. Лифтовая колонна диаметром от73 до 114 мм подвешена на фонтанной арматуре. Вней имеются два комплекта циркуляционных от-верстий – пусковых муфт на измеренных глубинах900 и 1100 м. Такая конструкция позволяет прово-дить освоение скважин с поверхности путем закач-ки азота в затрубное пространство и далее через от-верстия в лифтовую колонну без использованиягибких НКТ или установки для ремонта скважин.

Оборудование горизонтальных секций состоит издлинных компоновок сетчатых трубных фильтроввнешним диаметром 114 мм, которые устанавли-ваются в скважине после окончания буровых работ.В компоновки входят подвесное устройство хвосто-вика, сквозной цементный шов, распорные трубы,фильтры, пустые секции и внешние центраторы срезьбовой заглушкой у торца компоновки. Приме-нение систем интеллектуального заканчивания

скважин за счет ограничения в нее притока обес-печивает равномерную выработку запасов и пред-отвращение ранних прорывов газа и воды.

Гибкая НКТ диаметром 38,1 мм применяется вскважинах, в которых затруднено использованиетруб большего диаметра. В остальных случаях(нормализация и ввод скважин в эксплуатацию,каротаж на спущенном в трубе кабеле, удаление ас-фальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) игидратных пробок) используется гибкая трубадиаметром 44,45 мм.

В 2008 г. компания Trican Well Service получилаподряд на проведение работ с использованиемкомплекса гибких НКТ. На месторождении по-строена база, обеспечивающая бесперебойное об-служивание двух комплексов гибких НКТ.

Основные задачиПрограмма разработки Ванкорского месторожде-

ния предполагает зарезку длинных горизонтальныхсекций в необсаженных скважинах, установку в них«интеллектуальных» компоновок сетчатых трубныхфильтров с целью увеличения темпов добычи путеммаксимального воздействия на пласт. Для вскрытияпродуктивных интервалов применяются специ-ально разработанные буровые растворы для образо-вания фильтрационной корки низкой проницаемо-сти, которая препятствует чрезмерному поглоще-нию жидкости пластом и не препятствует проник-новению углеводородов в ствол скважины. Однакопри использовании подобных типов растворов длязаканчивания скважин необходимо проводить до-полнительный мониторинг: если фильтрационнаякорка не была удалена полностью, то это может су-щественно уменьшить дебит скважины.

В «Дополнении к технологической схеме разработ-ки» (2008 г.) составлена программа исследований до-бычных возможностей скважин за период до началапромышленной разработки, а также комплексныхгидродинамических исследований для полученияновой информации о коллекторских и физическихсвойствах пластов и пластовых флюидов. Методыпроведения каротажа в добывающих скважинахтакже используются для оценки профиля притокапластовых флюидов в скважину и прогнозированияповедения коллектора и/или производительноститрубных фильтров. В процессе эксплуатации добы-вающих и нагнетательных скважин дополнительнопредусмотрены мероприятия по проверке целост-ности колонны и цементного кольца, установлениюзон утечек, поступления посторонних вод и ремонт-



но-изоляционные работы с целью восстановлениякачества крепи.

Сложный профиль скважин требует специально-го подхода к проведению в них работ. При такомпрофиле скважин традиционные кабельные мето-ды не позволяют обеспечить доставку скважинно-го инструмента к продуктивным интервалам. При-менение гибких НКТ (рис. 1) позволяет решитьэту проблему в скважинах с увеличенным отходомот вертикали, где коэффициент отношения изме-ренной глубины к глубине по вертикали больше 2.Это соответствует профилю скважин на Ванкор-ском месторождении. Гибкие НКТ используютсядля проведения операций по нормализации со-стояния забоя скважин после их заканчивания иликапитального ремонта, вводу их в эксплуатацию ипроведению каротажа в действующих скважинах.

Проблематика применения гибких НКТПри применении гибких НКТ на Ванкорском ме-

сторождении возник ряд проблем. К числу инженер-ных проблем относятся ограничения, связанные сискривлением ствола скважины, профилем ее закан-чивания, характеристиками притока в скважину, со-ставом тяжелой нефти и оборудованием. К пробле-мам, связанным с эксплуатацией, можно отнестиклиматические условия, ограниченность в персона-ле, оборудовании, коммуникациях, техническом об-служивании и модернизациях. К проблемам, связан-ным с логистикой, относятся недостаток дорог круг-логодичного использования, проблемы оперативно-го ввоза оборудования в Россию и невозможностьспрогнозировать, хотя бы за год, потребности в за-пасных частях. Доставка грузов в зимний периодосуществляется по зимникам, на баржах – возможна

только в течение короткого промежутка временивесной – летом. Оставшиеся грузы и персонал не-обходимо доставлять на вертолетах, что в случае тя-желых элементов оборудования, таких как катушкигибких труб, может быть чрезвычайно сложным.

Наиболее трудноразрешимой проблемой яв-ляются осложнения при достижении конечнойглубины с помощью гибких труб. Это связано смножеством причин, начиная с искривления ство-ла скважины, наличия АСПО, особенностей внут-рискважинного оборудования, наличия обломковпороды после бурения или шлама, оставшегосяпосле капитального ремонта скважин (КРС), и за-канчивая неисправностью оборудования илиошибкой оператора установки гибких НКТ.

Ограничения в достижении необходимой глубиныпрежде всего обусловлены силами, возникающими

при фрикционном контакте трубы со стволомскважины. Когда сила осевого сжатия, действую-щая на гибкую трубу, превышает некоторое кри-тическое значение, происходит искривлениетрубы, она принимает синусоидальную форму.При дальнейшем увеличении силы осевого сжа-тия труба деформируется в спираль и прижима-ется к стенке ствола скважины, что приводит квозникновению дополнительных контактныхсил. Сила, необходимая для спуска гибкой трубыв скважину, значительно увеличивается вслед-ствие спиралевидного искривления. При контак-те трубы со стенками ствола скважины или об-садной колонны сила трения увеличивается ипревышает внешнее толкающее усилие, блоки-руя размещение инструмента в искривленныхсекциях ствола, т.е. происходит его запирание.Для преодоления силы трения используется

внутрискважинный вибрационный инструмент AGitatortm, который встроен в компоновку низа буро-вой колонны и помогает замедлить наступление спи-ралевидного запирания (рис. 2).

Еще одним доступным способом является исполь-зование пресса для выпрямления. Гибкая труба раз-матывается с барабана и, огибая вертлюг, проходитчерез инжектор в скважину. При этом она подверга-ется пластической деформации, что приводит к воз-никновению остаточного изгиба. Большая глубинаспуска может быть достигнута при уменьшении на-чальной силы трения, возникающей из-за соприкос-новения трубы со стенками ствола скважины, путемустранения остаточного изгиба трубы.

Первый спуск в скважину, когда она еще не фонта-нирует, обычно проходит без затруднений, однакопосле ввода ее в эксплуатацию могут проявиться

Рис. 1. Оборудование для использования гибких НКТ



осложняющие факторы. В фонтанирующей скважи-не гибкая труба может достичь конечной глубины,подвергаясь вибрации, однако чрезмерное влияниепотока способно уменьшить внешнее толкающееусилие, препятствуя спуску трубы. Темпы добычинефти на Ванкорском месторождении достаточновысоки, поэтому данный фактор необходимо при-нимать во внимание при определении оптимально-го режима притока в скважину во время проведенияв ней работ с применением гибкой НКТ, особеннопри использовании длинных колонн или каротаж-ных инструментов большого внешнего диаметра.

На производительность работ влияет такжезначительное количество АСПО, образующихся навнешней стороне гибких труб, а также в лифтовыхтрубах. Согласно анализу, проведенному ОАО«Томск НИПИнефть», нефть Ванкорского месторож-дения характеризуется значительным массовым со-держанием твердых (высокомолекулярных) пара-финов (9,8 %), незначительным содержанием смол,являющихся естественными депрессантами, и боль-шим количеством легких углеводородов (С1–С9),снижающих растворимость в нефти высокомолеку-лярных парафинов, поэтому нефть имеет высокиетемпературу застывания (15 °С) и температуру на-сыщения парафином. При уменьшении температу-ры потока ниже 38 °С будут происходить выделениетвердой фазы и выпадение наиболее высокомолеку-лярных парафинов, которые, адсорбируясь на стен-ках НКТ, приводят к образованию АСПО и сниже-нию дебита скважины. Несмотря на то, что гермети-затор убирает большую часть воска с гибкой трубы,определенное его количество попадает в небольшиенеровности на ее поверхности. Это приводит к тому,что воск заполняет пазы инжектора и труба начина-ет проскальзывать. В настоящее время проблема ре-шается прокачкой горячей нефти через лубрикатор.АСПО расплавляются и убираются с гибких труб до

попадания в инжектор. Горячая нефть прокачивает-ся постоянно при проведении спускоподъемныхопераций. Для предотвращения образования АСПОв затрубном пространстве в качестве промывочнойжидкости используется дегазированная и нагретаядо 80 °С сырая нефть вместе с дисперсантами и ин-гибиторами АСПО.

Остальные проблемы, которые возникли привыполнении работ с применением колтюбинга,являются стандартными для большинства нефтя-ных месторождений. Наличие обломков породы ишлама, оставшегося после бурения или КРС, невсегда принимается во внимание при составле-нии паспорта скважины, что может привести кнеожиданным проблемам при колтюбинговыхоперациях.

Новые технологииПоскольку на Ванкорском месторождении число

скважин, вводимых в эксплуатацию, продолжаетувеличиваться, роль гибких НКТ также меняется.Для решения текущих проблем и внесения измене-ний в выполнение работ проводятся исследования иразрабатываются новые технологии для их дальней-шего применения.

Одной из главных задач перед использованиемгибких НКТ является очистка от затвердевших от-ложений (АСПО или комбинированных соединенийАСПО и других твердых веществ) труб и стволаскважины. Эффективным способом очистки яв-ляется использование вращающихся гидромони-торных насадок высокого давления. Ударная силареактивной струи удаляет отложения, которые увле-каются потоком жидкости. Вращение насадки га-рантирует, что ее действие полностью охватит всювнутреннюю часть трубы. Дополнительный эффектот вращения заключается в создании турбулентноготечения в потоке жидкости, что повышает ее спо-собность транспортировать частицы. Гидромони-торная насадка высокого давления, соответствую-щая современному техническому уровню, была при-менена на Ванкорском месторождении для очисткиот АСПО сетчатых трубных фильтров и лифтовойколонны скважин. Самовращающаяся промывоч-ная головка гидромонитора с возможностью конт-роля частоты вращения специально разработанадля очистки скважин от отложений. Мощные реак-тивные струи эффективно проводят очистку набольшой площади. Сила реакции струи вызываетцентробежное движение головки гидромонитора соскоростью от 200–400 мин-1 (гидромонитор первого

Рис. 2. Эффект применения вибрационной компоновкиAGitator™



порядка) до 2000 мин-1 (гидромонитор второго по-рядка). Вращающаяся гидромониторная насадкапозволяет струе воздействовать на ствол скважиныпод углом 45 и 90°, что гарантирует полное покры-тие зоны обработки. В скважинах Ванкорского ме-сторождения гидромониторная насадка работала воптимальном режиме, обеспечивая как ударнуюсилу для удаления любых твердых отложений, так ивращение, необходимое для турбулентного теченияжидкости. Рабочая скорость, равная 3 м/мин, гаран-тировала полную обработку трубных фильтров.Пробы, отобранные для определения концентрациивзвешенных частиц, анализировались в лаборатор-ных условиях. Полученные результаты свидетель-ствуют об эффективной работе насадки.

Использование горячей нефти является текущимрешением проблемы ликвидации чрезмерных отло-жений на внешней поверхности гибких труб. Дляулучшения очистки и снижения степени осажденияпроводятся испытания нового ингибитора АСПО наоснове дегазированной сырой нефти высокой тем-пературы, который заранее примешивается к про-мывочным жидкостям. Лабораторные тесты показа-ли, что ингибитор может значительно увеличитьтемпературу застывания парафина в сырой нефтипри условиях, характерных для скважин Ванкорско-го месторождения, и таким образом предотвратитьобразование АСПО на гибких трубах.

В очищенную скважину можно на гибкой трубеспускать инструменты для проведения каротажа встандартной компоновке или с вибрационным ин-струментом AGitatortm с кабельным вводом. Ис-пользование кабеля позволяет обойти ту часть ин-струмента, которая генерирует вибрации, и «запи-тать» непосредственно комплекс каротажных ин-струментов. После решения проблемы с очисткойскважины может рассматриваться возможностьспуска на гибкой трубе устройств для позициони-рования (трактор).

Одним из новых методов интенсификации добы-чи нефти является оптимизация производительно-сти трубных забойных фильтров. Очистка скважи-ны после получения данных каротажа может потре-боваться для открытия непродуктивных интервалови удаления оставшихся твердых образований, атакже органических веществ между трубнымифильтрами и стволом скважины, что оптимизируетдобычу. Для очистки можно применять радиальнуюгидромониторную насадку совместно с оптимизи-

рованной комбинацией растворителя и кислоты.Это может быть необходимо при проведении геоло-го-технических мероприятий (обработке призабой-ных зон добывающих и нагнетательных скважинсоляно- и глинокислотными составами) для улуч-шения и восстановления проницаемости пластов.Можно предвидеть ухудшение проницаемостивследствие перемещения глин из-за высоких темповдобычи газа и нефти, набухания глин из-за увеличи-вающегося прорыва пластовой воды в скважину изводоносного пласта или из скважин системы под-держания пластового давления и органических от-ложений, образовавшихся вследствие изменениядавления. Экономическую эффективность струк-турной кислотной обработки, очевидно, можно ус-пешно проанализировать с помощью использова-ния гибких НКТ.

ЗаключениеПрименение гибких НКТ является эффективным

методом освоения и ремонта нефтегазовых скважини стало неотъемлемой частью процесса освоения иввода в эксплуатацию скважин Ванкорского место-рождения. Тесное взаимодействие заказчика (ЗАО«Ванкорнефть») и подрядчика (компании Trican WellService) при решении производственных задач ивозникающих проблем является важнейшим ком-понентом успешного выполнения скважинных опе-раций и залогом будущего внедрения необходимыхсовременных технологий на стратегически важномучастке – Ванкорском месторождении.

Источники

1. A system approach to Vankorskoye oilfield developmentplanning/D.A. Antonenko, R.A. Islamov, P.V. Stavinsky, V.M. Yatsenko//SPE 104358.2. K. Bhalla. Coiled Tubing Extended Reach Technology// SPE 30404.3. Paslay P., I.C. Walton. Stress Analysis of Drillstrings, University ofTulsa Centennial Petroleum Engineering Symposium, Tulsa, OK.,29–31 August 1994// SPE 27976.4. Adnan S., Chen Y.C. An Improved Prediction of Coiled Tubing LockUp Length// SPE 89517.5. Bhalla K., Walton I.C. The Effect of Fluid Flow on Coiled TubingReach // SPE 36464.

ВведениеТрадиционный подход к планированию объемов

добычи нефти предполагает использование эмпири-ческих моделей (функций), основанных на стати-стике дебитов нефти предыдущего периода (года).Подобный подход возможен только при продолжи-тельности прогнозного периода, сравнимой с про-должительностью опорного периода для набора ста-тистических данных. В связи с большими объемамигеолого-технических мероприятий (ГТМ), выпол-няемых на месторождениях ОАО «НК «Роснефть»,как правило, не удается использовать опорный пе-риод более одного года. Следовательно, традицион-ный подход заведомо не позволяет давать достовер-ные прогнозы показателей разработки на срок, пре-вышающий указанное время.

Применение статистики дебитов нефти ослож-няется также тем, что условия разработки место-рождения могут достаточно резко меняться. На-пример, запуск системы поддержания пластовогодавления (ППД) приводит к уменьшению темпападения базового дебита нефти; если в начале про-гнозного периода планируется начало закачкиводы, то использование статистики предыдущегогода даст слишком низкий прогноз добычи. Этоотносится и к дебиту после проведения ГТМ.

Кроме того, прогноз добычи по статистике деби-тов нефти не привязан к остаточным извлекаемымзапасам (ОИЗ), что может привести к превышениюсуммарной прогнозной добычи над величинойОИЗ. Наиболее ярким примером является прогноздебита новых скважин: для них характерно падениедебита нефти в первые 6-12 мес после запуска по

степенной зависимости вида q = q0 · ta, t ≥ 1, a < 0.

Интеграл такой убывающей функции от единицы вположительную сторону неограниченно возрастаетпри a > -1, т.е. накопленная добыча по такой функ-ции может быть сколь угодно большой, что не соот-ветствует реальности, так как новая скважина бу-рится на определенные извлекаемые запасы.

По изложенным причинам для формированиясредне- и долгосрочных прогнозов разработки ме-сторождений для бизнес-плана необходимо исполь-зовать физически более содержательные модели.

Интегрированная методикаДля большей достоверности планирования с уче-

том изменяющихся условий разработки месторож-дений необходимо использовать физически содер-жательные модели, основанные на статистике пара-метров, из которых складывается дебит нефти. Таккак в каждом дочернем обществе в течение года соз-дается порядка 100 вариантов прогноза добычи наследующую пятилетку, применение цифровых гид-родинамических моделей месторождений невоз-можно. Поэтому было предложено использоватьаналитические модели нулевой размерности.

В 2007-2009 гг. в ОАО «НК «Роснефть» была разра-ботана интегрированная методика расчета показате-лей разработки нефтяных месторождений, обладаю-щая следующими преимуществами по сравнению страдиционной моделью:

• интегрированный расчет добычи нефти, жидко-сти и закачки воды;

• использование аналитических моделей – матери-альный баланс, закон Дарси, кривые вытеснения;



Интегрированная методика расчетапоказателей разработки нефтяныхместорождений для формирования бизнес−плана

Д.Р. Юлмухаметов, к.ф.−м.н., И.С. Афанасьев, к.т.н. (ОАО «НК «Роснефть»),

Р.К. Мухамедшин, к.т.н., Н.В. Вавилов (ООО «РН−УфаНИПИнефть)


Ключевые слова: разработка нефтяных месторождений, планирование, комплексный подход.Адреса для связи: [email protected]

• использование неявной конечно-разностнойсхемы – приближенное решение по методу Рунге-Кутта;

• учет остаточных извлекаемых запасов, вовлечен-ных в разработку, по элементам расчета (базовая до-быча + дополнительная добыча);

• многовариантность расчета – возможность вы-бора из нескольких конкретных методик, в томчисле традиционных (статистических);

• обоснование запускных дебитов по геолого-тех-ническим мероприятиям согласно закону Дарси;

• расчет действующего фонда скважин и коэффи-циента эксплуатации;

• подробная модель выбытия и прибытия скважинс учетом неоднородности базового фонда;

• возможность расчета прогнозной или ожидае-мой добычи;

• срок планирования – пять лет.Для учета условий разработки и эксплуатации для

разных месторождений могут применяться различ-ные варианты комбинаций моделей и методик. На-пример, для месторождения, находящегося на завер-шающей стадии разработки со сформированной си-стемой ППД, допустим расчет по статистике деби-тов жидкости (стабильное пластовое давление) с ис-пользованием зависимости водонефтяного отноше-ния (ВНО) от накопленной добычи нефти (обвод-ненность более 50 %). Для месторождения в стадииактивного разбуривания, с формирующейся систе-мой ППД, как правило, необходимо применение мо-дели материального баланса и формулы Дюпюи.

Прогнозная добыча нефти для бизнес-плана де-лится на базовую и дополнительную от ГТМ. Базо-вая добыча разделена на основную, характеризую-щуюся стабильным или медленно изменяющимсятемпом падения дебита, и неустановившуюся, с ин-тенсивным снижением базового дебита в началепланового периода и с последующей его стабилиза-цией. Среди ГТМ выделяются новые скважины избурения, по которым ведется более подробный рас-чет с определением показателей разработки по про-ектным добывающим и проектным нагнетатель-ным скважинам. Остальные ГТМ рассчитываютсяпо более простой схеме.

При традиционном подходе базовая добыча рассчи-тывается исходя из действующего фонда, коэффици-ента эксплуатации и среднего уплотненного дебитанефти (суммарной добычи, разделенной на суммар-ное отработанное время), с отдельным прогнозомкаждого из этих параметров по статистике предыду-щих лет. При этом не учитывается, что выбытие сква-жин и изменение коэффициента эксплуатации может

затрагивать базовый фонд скважин неравномерно поотношению к дебиту нефти. Например, если в течениегода формировалась система ППД, и большое числомалодебитных скважин переводилось под закачку, тосредний уплотненный дебит нефти по базовомуфонду в период с начала по конец предыдущего годаможет не упасть, а вырасти. Такой эффект может вли-ять как на набор статистики, так и на прогноз. Для егокорректного учета вводятся понятия потенциальнойдобычи и коэффициента асимметрии.

Под потенциальной добычей понимается про-гнозная базовая добыча при отсутствии выбытия иввода скважин (т.е. эксплуатационный фонд всегдаравен действующему на начало планового периода)и одинаковом для всех скважин коэффициенте экс-плуатации. Потенциальный дебит прогнозируетсяпо одной из доступных методик от входного дебита,равного среднему арифметическому дебиту сква-жин входного фонда за декабрь года, предшествую-щего плановому периоду. Актуальная (действитель-ная) прогнозная добыча рассчитывается как потен-циальная добыча за вычетом потерь от выбытияскважин и с добавлением от ввода скважин, с учетомкоэффициента асимметрии

(1)

где Qi – актуальная добыча; q�̂ i – потенциальныйдебит; Ki – коэффициент эксплуатации; �ti – календар-ная продолжительность i-го прогнозного интервала;gвыб – коэффициент на дебит при выбытии скважин;Nвыб – накопленное с начала прогнозного периодачисло выбывших скважин; Kасимм – коэффициентасимметрии; gприб – коэффициент на дебит при вводе(прибытии) скважин; Nприб – накопленное с началапрогноза число введенных (прибывших) скважин.

Коэффициенты g на дебиты скважин при выбытии ивводе скважин используются для отражения ситуации,когда выбывают или вводятся в основном скважины сдебитом меньшим (или большим), чем средний по ме-сторождению. Они обосновываются по статистикепредыдущих лет по категориям выбытия (под закачку,из-за аварии, сезонное) или ввода. Коэффициентасимметрии равен среднему уплотненному дебиту погруппе скважин, разделенному на средний арифмети-ческий дебит этой же группы скважин.

Описанный алгоритм применяется для расчета

Qi = (qi K i N 0 t i

потенциальнаядобыча

gвыб qi K i Nвыбi t i

потери от выбытия скважин

) K асимм +

ˆ ˆ

м + gприб qi K i Nприбi t i

прирост от введения скважин

,ˆ



добычи нефти и жидкости. Связка между добычейнефти и жидкости осуществляется через обводнен-ность, определяемую по зависимости ВНО от накоп-ленной добычи или по кривой вытеснения, либо за-данную экспертно. Если в качестве основного мето-да прогноза используется статистика дебитов нефти,то через обводненность рассчитываются добыча идебит жидкости. Такая последовательность расчетаприменима, например, для многих месторожденийюга России, где прорыв воды к интервалу перфора-ции сразу приводит к 100%-ному обводнению про-дукции и отключению или ремонту скважины.

Также основой расчета может служить дебит жид-кости, определенный по собственной статистике пре-дыдущего года либо по формуле Дюпюи. В последнемслучае по статистике находится безразмерный коэф-фициент продуктивности JD. Тогда дебит и добычанефти рассчитываются через обводненность.

Зависимость ВНО от накопленной добычи нефти врамках одного прогнозного интервала времени описы-вается следующим дифференциальным уравнением:

(2)

где Qж – добыча жидкости; Qн – накопленная с на-чала интервала по текущий момент времени добычанефти; yi-1 – ВНО на начало i-го прогнозного интер-вала времени; By – коэффициент. При известной до-быче нефти уравнение можно решить методом раз-деления переменных и получить добычу жидкости.Относительно добычи нефти уравнение аналитиче-ски неразрешимо. Поэтому при расчете от дебитажидкости для определения добычи нефти приме-няется классический приближенный численныйметод Рунге-Кутта четвертого порядка.

При определении обводненности по зависимости откоэффициента извлечения нефти используется задан-ная пользователем табличная функция. Интерполя-ция между заданными точками осуществляется попрямой зависимости логарифма ВНО от накопленнойдобычи нефти. При необходимости заданная таблич-ная функция нормируется к входной обводненности.Дифференциальное уравнение, решаемое методомРунге-Кутта, имеет следующий вид:

(3)

где fb – заданная пользователем табличная функ-

ция; Ei-1 – коэффициент извлечения нефти на нача-ло i-го интервала времени; Vн – начальные геологи-ческие запасы нефти по рассматриваемой группескважин; b0 – входная обводненность.

Для статистики дебитов нефти или жидкости ис-пользуются данные месячных эксплуатационныхрапортов (МЭР) за предыдущий год. Фактическиеданные по среднему безразмерному коэффициентупродуктивности берутся из технологических режи-мов работы скважин. Допускаются четыре вида ап-проксимирующих фактические точки зависимо-стей: линейная, экспоненциальная, степенная и таб-личная функции. В последнем случае прогнозноеповедение соответствующего параметра будет в точ-ности повторять динамику заложенных пользовате-лем фактических данных за предыдущие годы.

При расчете дебита жидкости по формуле Дюпюи,кроме безразмерного коэффициента продуктивно-сти, необходимо знать прогнозные значения забой-ного и пластового давлений, проводимости пластаkh/μ (k – проницаемость, h – толщина пласта, μ –вязкость флюида). Динамика забойного давлениязависит от объемов выполняемой на месторожде-нии интенсификации и механизации добычи нефти.Для расчета kh/μ разработана методика, основаннаяна зависимости проводимости пласта от текущейобводненности (в случае, когда отношение подвиж-ностей воды и нефти не равно единице). Пластовоедавление может быть задано экспертно (например,постоянное); тогда для расчета необходимого объе-ма закачки воды применяется метод материальногобаланса. Также возможен обратный расчет: при из-вестном объеме закачки по материальному балансуопределяется прогнозное пластовое давление.

Система уравнений материального баланса реали-зована с возможностью учета аквифера, а также пе-ременной сжимаемости и полного объемногокоэффициента нефти. Приведем для примера вари-ант расчета по закону Дарси при известных объе-мах закачки:

(4)

где Ω – начальный поровый объем пласта, занятыйнефтью; c(p) – сжимаемость системы нефть + раство-ренный газ, зависящая от давления; pпл – среднее пла-стовое давление; Ai – суммарный среднесуточныйкоэффициент продуктивности в пластовых условиях

dQж

dQн

=1+ yi 1eByQн ,

dQж

dQн

=1

1- fb Ei-1 +Qн

Vн

,b0

,

c p( )dpdt= Ai + Jакпл пл

пл

( ) p+ JaквU +Qзак

i

t i+Aipзаб

i

аквcакв

dUdt= Jакв U p( )



в i-м интервале, полученный по формуле Дюпюи сучетом коэффициента эксплуатации; Jакв – коэффи-циент продуктивности аквифера; U – среднее давле-ние в аквифере; η – эффективность закачки (η ≤1);Qзак – заданный объем закачки в i-ом интервале; pзаб –заданное среднее забойное давление в i-ом интервале;Ωакв – начальный поровый объем аквифера; cакв –полная сжимаемость аквифера (постоянная).

Уравнение (4) решается методом Рунге-Кутта чет-вертого порядка. Зависимости сжимаемости и объ-емного коэффициента от давления задаются для си-стемы нефть + растворенный газ, т.е. выделение ирасширение растворенного газа отдельно в уравне-нии не учитываются. Для другой комбинации мето-дов прогноза система уравнений материального ба-ланса может иметь несколько иной вид.

Расчет дополнительной добычи от ввода новыхскважин осуществляется для каждой группы сква-жин, введенных в определенном месяце, и в общемповторяет расчет базовой добычи. Одно из отличийсостоит в использовании понятия коэффициентанеустановившегося режима, равного отношениюдебита при неустановившемся режиме к дебиту припсевдоустановившемся режиме, в зависимости отвремени, прошедшего от начала запуска скважины,при прочих равных условиях. Зависимость коэффи-циента неустановившегося режима от времени под-готавливается в рамках составления рейтинга буре-ния новых скважин и задается пользователем.

Проектные добывающие и нагнетательные новыескважины рассматриваются отдельно. Допускаетсяотработка проектных нагнетательных скважин нанефть. Для прогноза давления по группам новыхскважин по материальному балансу закачка распреде-ляется между группами добывающих скважин про-порционально проводимости пласта в каждой сква-жине с учетом пластового давления. Учитываетсятакже проектное соотношение числа добывающих инагнетательных скважин: если суммарное число сква-жин, находящихся под закачкой меньше, чем необхо-димо по проектному соотношению, то добывающиескважины, введенные последними, остаются без ППД.Таким образом обеспечивается аналогичность дина-мики пластового давления между группами скважин.

Для прочих геолого-технических мероприятий до-полнительная добыча определяется как общая до-быча за вычетом базовой по скважинам с ГТМ. Приэтом дополнительная добыча по любой отдельновзятой скважине всегда выше нуля: падение дебита

ниже базового интерпретируется как потери базы.Базовый дебит по скважинам с ГТМ прогнозируетсяисходя из динамики основной базовой добычи. Поскважинам, запускаемым из бездействия, приростдебита всегда равен полному дебиту.

Динамика пластового давления по скважинам сГТМ задается равной динамике пластового давленияпо базе, однако при необходимости может быть и за-дана пользователем. Для расчета обводненности, также как и по базе, может быть использована зависи-мость ВНО от накопленной добычи нефти или зави-симость обводненности от коэффициента извлече-ния нефти. По каждой группе скважин задаютсяостаточные извлекаемые запасы на скважину на мо-мент проведения ГТМ, которые могут быть опреде-лены, в частности, по статистическим данным пре-дыдущих лет.

Для подготовки исходных данных, мониторингавыполнения бизнес-плана, а также для расчета ожи-даемой добычи разработана методика факторногоанализа показателей разработки за фактически ис-текшую часть планового периода.

ЗаключениеДанная методика внедряется с 2008 г. и в настоя-

щее время в обязательном порядке используется в12 дочерних обществах ОАО «НК «Роснефть» присоставлении пятилетнего бизнес-плана и оценке егоожидаемого выполнения. Методика реализована вСистеме Инвестиционного Планирования, а такжеинтегрирована в программном комплексе «Геологияи Добыча». Система Инвестиционного Планирова-ния позволяет: осуществлять загрузку фактическихданных напрямую из базы данных OIS, автоматизи-ровать процесс ежемесячного мониторинга показа-телей добычи с построением отчетов по форме«Производство» и факторному анализу и выгружатьотчеты в требуемом виде. В ОАО «НК «Роснефть»готовится документ, стандартизующий терминоло-гию, алгоритмы и методики, связанные с процессомрасчета добычи для бизнес-плана.




1. Walsh M.P., Lake L.W. A Generalized Approach to Primary Hydrocar-bon Recovery //Elsevier Science B.V., 2003.2. Wolcott D. Applied Waterflooding// Energy Tribune Publishing Inc.,2009.

ВведениеПри разработке контактных залежей (КЗ) высоко-

вязких нефтей (ВВН) технологии заканчиванияскважин и вытеснения нефти требуют кардиналь-ной модификации [1]. C начала 80-х годов XX веканаряду с вертикальными добывающими и нагнета-тельными скважинами, реализующими системуподдержания пластового давления и активного вы-теснения нефти при помощи заводнения, началосьактивное внедрение разработки месторождений припомощи горизонтальных скважин, геометрия кото-рых, помимо значительного увеличения контакта сзалежью, обеспечивает избирательный отбор запа-сов из областей с целевой флюидонасыщенностью[2-4]. По отношению к разработке КЗ ВВН даннуютехнологию необходимо признать одной из ключе-вых. К модификациям технологий вытеснения ВВНотносятся термические методы: закачка пара, горя-чих щелочных растворов, внутрипластовое горение.Однако термические методы имеют ограниченнуюобласть применения как по технологическим, так ипо экономическим параметрам.

Комбинация новых технологий заканчиванияскважин и вытеснения нефти позволяет заново оце-нить экономическую привлекательность разработ-ки КЗ ВВН, находящихся на балансе компании.Ярким примером КЗ ВВН является объект ПК1 Се-веро-Комсомольского месторождения.

Для оценки текущего технологического и эконо-мического потенциалов объекта ПК1 данного ме-сторождения был реализован ИнтегрированныйПроект Разработки, наиболее важные результатыкоторого представлены в данной статье.

Характеристика Северо-Комсомольского месторождения и его аналоговСеверо-Комсомольское месторождение располо-

жено в Тюменской области. Его нефтяная часть былаоткрыта в 1971 г. Месторождение является одним изсамых крупных по запасам нефти в регионе: балан-совые запасы составляют 969 млн.т. Большая частьзапасов нефти, около 75 %, сосредоточена в нефтя-ной части объекта ПК1.

Объект приурочен к верхней части терригенныхотложений покуровской свиты сеноманского яруса.Коллектор представлен чередованием рыхлых, сла-босцементированных песчаников и алевролитов спрослоями глин. Объект состоит из двух залежей,разделенных системой разломов. Залежи массивные,сводовые, тектонически экранированные.

Нефтяная часть на этом объекте представляетсобой тонкий нефтяной слой, который по всей пло-щади подстилается мощной водоносной толщей,большую часть пласта покрывает обширная газоваяшапка. Запасы газа составляют 120 млрд. м3. Каквидно из таблицы, полного аналога объекта ПК1 Се-веро-Комсомольского месторождения по основнымсвойствам нет. Все рассмотренные месторожденияобъединяют наличие газовой шапки, водоноснойтолщи, высокая вязкость пластовой нефти. Рассмат-риваемый объект отличается сравнительно неболь-шими нефтенасыщенными толщинами h, сравни-тельно низкой средней проницаемостью коллектораk: гидропроводность kh/m (m – вязкость)нефтянойоторочки Северо-Комсомольского месторождениясоставляет 19⋅10-3 мкм2

⋅м/(мПа⋅с), Русского место-рождения – 110⋅10-3 мкм2

⋅м/(мПа⋅с).



Опыт создания интегрированной моделиразработки Северо−Комсомольскогоместорождения

И.С. Афанасьев, к.ф.−м.н. (ОАО «НК «Роснефть»), Д.В. Ефимов, К.В. Литвиненко, В.И. Савичев, к.ф.−м.н.

(ООО «РН−УфаНИПИнефть»)

УДК 622.276.1/.4.001.57 Коллектив авторов, 2010

Ключевые слова: проект разработки, экономическая модель, система разработки, оптимальность, многовариантноепроектирование. Адрес для связи: [email protected]

Российские месторождения-аналоги (Русское и Ван-Еганское) также открыты около 40 лет назад, но в на-стоящее время находятся в стадии опытно-промыш-ленной эксплуатации. Анализ истории разработки за-рубежных месторождений-аналогов показал, что ос-новным методом является разработка на истощениесистемой горизонтальных скважин с использованиемупругой энергии аквифера и газовой шапки.

Стратегия разработки месторождения, основные решенияРезультаты эксплуатации опытного участка в

южной части месторождения позволили устано-вить следующее [5]:

• добыча вертикальными скважинами приводитпрактически к мгновенному прорыву воды или газа;

• закачка пара является неэффективной. Основными факторами, приведшими к малой

результативности подобного варианта разработки,стали наличие разбухающих глин, малая нефтена-сыщенная толщина. В частности, как показали тео-ретические оценки и результаты гидродинамиче-ского моделирования, из-за малой нефтенасыщен-ной толщины и отсутствия протяженных глини-стых перемычек значительная доля теплоносителяуходит в газовую шапку и аквифер. По данныманализа эффективности альтернативного высоко-частотного электромагнитного воздействия уста-новлено, что только 10 % общей энергии будет рас-ходоваться на разогрев пласта.

Таким образом, на первом этапе в качестве базо-вой рассматривается схема разработки плотнойсеткой горизонтальных скважин на режиме исто-щения. Наличие мощных газовой шапки и водо-носной толщи обеспечивают естественную систе-му поддержания пластового давления. Однако до-быча в условиях, близких к гравитационному рав-новесию, приводит к неприемлемым с точки зре-ния экономики уровням добычи; даже при разра-ботке протяженными горизонтальными скважи-нами средние дебиты нефти не превышают не-

скольких кубических метров в сутки при длине го-ризонтального ствола 1500 м. Поэтому увеличениедепрессии для обеспечения рентабельных дебитов,а следовательно, и прорывы воды и газа неизбеж-ны. В данном случае высокая вязкость нефти при-водит к аномально высоким отношениям подвиж-ностей. В пластовых условиях для системывода/нефть отношение подвижности составляет14, для системы газ/нефть – 25. Следовательно,сразу после прорыва воды или газа дебит нефтискважины резко падает, и она преимущественнопереходит на добычу либо воды, либо газа. По ба-зовой схеме максимальный коэффициент извлече-ния нефти (КИН) не превышает 10 %.

В данном случае оптимальным решением являетсясовместная добыча нефти и газа и полное использова-ние всего углеводородного сырья. Совместная выра-ботка нефти и газа единой сеткой выдвигает жесткиетребования к конструкции скважин, параметрам до-бычи, поверхностному обустройству месторождения.

Для решения многочисленных задач сопряже-ния и оптимизации схемы разработки и поверх-ностного обустройства в условиях жестких эконо-мических ограничений была создана системаМноговариантного Интегрированного Проекти-рования. Основная идея данной системы заключа-ется в том, чтобы представить единый функцио-нал проекта в виде комбинации связанных расчет-ных модулей. Оценка числа возможных вариантовполной матрицы проектных параметров приво-дит к величинам порядка нескольких тысяч.Таким образом, чистое расчетное время матрицыперебора вариантов проекта с учетом гидродина-мических моделей может приближаться к не-скольким месяцам. Однако необходимо отметить,что при слабой текущей изученности объектанужно фиксировать некоторые параметры, такиекак среднее соотношение вертикальной и гори-зонтальной проницаемостей. Уточнение парамет-ров геологической и гидродинамической моделейможет привести к переоценке параметров добычи



Месторождение, объект

Параметр Северо-Комсомольское, ПК1 (Россия)

Русское, ПК1

(Россия)

Ван-Еганское, ПК1-2 (Россия)

Captain, Sandstone (Велико-

британия)

Cerro Fortunoso, Neuquen

(Аргентина)

Gudao, Guantao (Китай)

Средняя глубина залегания, м 1100 770-920 900 884 1000 1120

Средняя эффективная нефтенасыщенная толщина, м

8,6 35 9 75 60 26.9

Средняя пористость, % 32 32 34 31 16 28-35

Средняя проницаемость, 10-3мкм2

250 1000 3000 7000 50 2000

Вязкость нефти в пластовых условиях, мПа с

115 217-335 377 88 35 65

и, следовательно, должно найти отражение в по-верхностном обустройстве.

Для решения подобных проблем система оценки ва-риантов должна предусматривать некоторую непре-рывную интерполяцию функционала проекта на ос-нове теоретических и экспериментальных функцио-нальных зависимостей, которые калибруются на дис-кретное число расчетных вариантов. Каждый из моду-лей системы представлен численно-аналитическоймоделью, предоставляющей возможность быстрогорасчета целевой функции по заданному набору пере-менных и параметров. В настоящее время системареализована в виде набора макросов в среде MS Excel.

Ниже приведен перечень варьируемых ключевыхвходных параметров в типичном сценарии поискаоптимальных технико-экономических показателейпроекта.

Геолого-технические параметры:распределение нефтегазонасыщенных толщин, м ...........................................................5-25длина ствола горизонтальной скважины, м...............................................200-3000среднее расстояние между скважинами, м...........................................200-1000депрессия на пласт, МПа .................................1-50

Экономические параметры:цена на нефть, долл. США/барр. ................50-100нормы налоговых отчислений, % ................50-70

Выходными параметрами являются уровни добычинефти, КИН, а также экономические показатели,такие как денежный поток наличности (CF), дискон-тированная чистая прибыль компании (NPV) и др.

Рассмотрим поток выполнения и результаты типич-ного сценария оптимизации проекта разработки.

• В блоке разработки подбираются оптимальныепараметры: длины горизонтального ствола L; плот-ности сетки скважин Xe; депрессии Dp. Рассчиты-ваются уровни добычи и параметры сетки, которыепередаются в блоки обустройства и добычи.

• В блоке обустройства вычисляются необходимоечисло и затраты на строительство и обслуживаниелинейных и площадных объектов, строительствогоризонтальных скважин. Данные передаются вблок экономики.

• В блоке добычи рассчитываются эксплуатацион-ные затраты на обеспечение рассчитанных уровнейдобычи. Данные передаются в блок экономики.

• В блоке экономики вычисляются экономическиепоказатели проекта с учетом заданных макроэкономи-ческих сценариев развития за время «жизни» проекта.

Ядро системы осуществляет направленный пере-бор параметров для поиска оптимального варианта

по заданному критерию. Обычно в качестве такогокритерия выбирается NPV. Для условий Северо-Комсомольского месторождения данный показательоказывается отрицательным для всего приемлемогодиапазона вариации параметров, при этом КИН непревышает 10 %, коэффициент извлечения газа(КИГ) составляет 65-90 %. Структура дисконтиро-ванных расходов и доходов по одному из вариантовпроекта приведена на рис. 1. Отметим, что использо-вание инфраструктуры нефтяного проекта для до-бычи и транспорта газа позволяет существенно оп-тимизировать общие капитальные вложения, уве-личивая полную выручку более чем на 20 %.

В рассмотренных макроэкономических сценарияхобщая сумма налоговых отчислений, включая НДПИи экспортную пошлину, варьируется в пределах 50 –70 % общей выручки от реализации нефти и газа.Таким образом, экономическая эффективность про-екта и его конечные технологические показатели,такие как КИН, во многом зависят от государства.Данное утверждение иллюстрируется изменениемпоказателей NPV – КИН в зависимости от налоговыхльгот (рис. 2).

Разумная политика налоговых льгот со стороныгосударства позволяет компании компенсироватьчасть затрат на запуск проекта, спланированного сучетом максимального КИН: плотная сетка сква-жин, оптимальные уровни добычи с малыми де-прессиями. В обмен государство получает реальныйуровень налоговых выплат от реализации углеводо-родов (рис. 3). Налоговые выплаты в данном случаеявляются дисконтированными, следовательно,доход государства зависит от длительности разра-ботки объекта. Под налоговыми льготами подразу-мевается процент снижения общего объема налого-вых выплат всех уровней при выполнении проектаразработки. При этом снижение доли выплат лишьпо одному из видов налогов, например НДПИ или



Рис. 1. Структура дисконтированных расходов идоходов по одному из вариантов проекта

экспортной пошлины, должно соответствоватьбольшей ставке налоговых послаблений. К примеру,налоговые льготы, предоставляемые только по став-ке НДПИ, должны составлять около 40 % при став-ке налоговых льгот 10 % по всем видам налогов.

Нулевой уровень налоговых выплат при малых на-логовых льготах соответствует области отрицатель-ного NPV, что свидетельствует о невозможности на-чала проекта.

Выводы1. Залежи высоковязкой нефти Северо-Комсомоль-

ского месторождения являются объектами с крайнесложной геологической структурой. В России место-рождений-аналогов, находящихся в разработке, нет.

2. Основной отрицательный фактор – малая неф-тенасыщенная толщина при относительно низкихпроницаемостях и наличии обширной газовой

шапки и мощного аквифера. Это пре-пятствует применению тепловых ме-тодов: к.п.д. использования теплоно-сителя для нагрева нефтяной отороч-ки крайне низкий из-за ухода тепло-носителя в газовую шапку и подсти-лающую воду.

3. Несмотря на имеющиеся объ-ективные сложности, найдены сле-дующие решения по вводу в разра-ботку таких залежей:

– бурение горизонтальных скважинс большой длиной горизонтальногоствола;

– использование современных тех-нологий заканчивания скважин дляограничения выноса песка;

– оптимизация и снижение стоимо-сти инфраструктуры;

– полное использование углеводородного сырьяместорождения – совместная добыча и реализациянефти и газа.

4. Для обеспечения рентабельности добычи не-обходимы:

– решения по газотранспортной системе для сдачинефтяного и природного газа по рыночным ценам;

– введение налоговых льгот.5. Введение налоговых льгот является выгодным

как для государства, так и для компаний. Компанияполучает возможность реализовать проект разра-ботки при необходимом уровне рентабельности, го-сударство – значительные поступления в бюджет,которые даже с учетом льгот составят более 60 %общей выручки проекта.




1. Ambastha A. (ed.). Heavy Oil Recovery//SPE Reprint Series No.61,SPE, 2008. 2. Horizontal Wells: Formation Evaluation, Drilling, and Production, In-cluding Heavy Oil Recovery/ R. Aguilera, G.M. Cordell, G.W. Nicholland other // Butterworth-Heinemann, 1991. – 401 p. 3. Бердин Т.Г. Проектирование разработки нефтегазовых место-рождений системами горизонтальных скважин. – М.: ООО«Недра-Бизнесцентр», 2001. – 199 с. 4. Butler R.M. Horizontal Wells for the Recovery of Oil, Gas and Bitu-men// CIMMP, 1994. – 228 p.5. Анализ эксплуатации пилотного участка залежи ПК-1 Северо-Комсомольского месторождения за период 2000 – 2002 гг. и разра-ботка комбинированных технико-технологических решений пообеспечению эффективной разработки залежи высоковязкойнефти. – Краснодар: РосНИПИтермнефть, 2003.

Рис. 2. Изменение показателей NPV – КИН различных вариантов проектапри изменении ставки налоговых льгот (для каждой кривой фиксированыдлина ГС и расстояние между скважинами)

Рис. 3. Влияние уровня налоговых льгот на общую суммуналоговых выплат государству от добычиуглеводородов

ВведениеТакие параметры коллектора, как проницае-

мость, скин-фактор, можно определять по резуль-татам интерпретации гидродинамических исследо-ваний скважин (ГДИС). Однако эти измеренияпроводятся в небольшом числе выборочных сква-жин, так как остановка добывающих скважинкрайне нежелательна. Альтернативой замеров де-бита и давления во время проведения ГДИС яв-ляются показатели эксплуатации добывающейскважины. Измерения дебита и забойного давле-ния доступны и являются чрезвычайно информа-тивными.

Интерпретация результатов ГДИС или промыс-ловых данных представляет собой решение обрат-ной задачи: по динамике дебита и забойного давле-ния необходимо определить свойства пласта. Дляэтого необходима модель, описывающая концеп-туальное строение залежи, а также учитывающаягеометрию фильтрационных потоков, параметрыгеологической неоднородности и условия осадко-накопления залежи по принципу оптимальнойсложности: степень детализации неоднородностив такой модели не должна превышать неопреде-ленности межскважинной информации [1].

В статье представлены четыре концептуальныемодели системы пласт – скважина для определенияпараметров пласта по данным эксплуатации. Мо-дели учитывают различные виды неоднородностипласта, отражая строение залежи. Вследствие со-кращения вектора неизвестных параметров на ре-шение обратной задачи с использованием данных

моделей необходимо гораздо меньше времени.Кроме того, применение концептуальной моделипозволяет выделить основные свойства пласта,влияющие на процесс разработки, что являетсяключевым аргументом при принятии решения обоптимизации и выборе способа разработки.

Однако при идентификации параметров пласта поданным эксплуатации и интерпретации результатовГДИС возникает ряд затруднений: неединствен-ность и неустойчивость решения обратной задачи.Неединственность заключается в возможности опи-сания фактических данных несколькими способами.При этом одной и той же динамике замеренных дан-ных могут соответствовать различные вариантыадаптации со значительно различающимися пара-метрами модели, что свидетельствует о неустойчи-вости решения. В статье приведен пример адапта-ции фактической динамики дебита новой скважиныразличными способами.

Модели работы скважины в пластах различного строенияРассмотрим четыре концептуальные геологиче-

ские модели месторождений с различными типаминеоднородности: 1) однородный пласт; 2) пласт,представляющий набор песчаных тел различнойпротяженности; 3) неоднородный пласт, состоя-щий из чередования высоко- и низкопроницаемыхпрослоев; 4) пласт, в котором представлены все пе-речисленные типы неоднородности. Опишем ра-боту скважины, вскрывающей продуктивныйпласт каждого типа.



Модели работы скважины для решениязадачи идентификации параметров пластапо данным эксплуатации

В.А. Краснов, к.ф.−м.н. (ОАО «НК «Роснефть»), Е.В. Юдин, А.А. Лубнин (ООО «РН−Юганскнефтегаз»)

УДК 622.276.031.011.43:53.072 В.А. Краснов, Е.В. Юдин, А.А. Лубнин, 2010

Ключевые слова: промысловые данные, модели геологической неоднородности, режимы работы скважины, концептуальноестроение пласта, решение обратной задачи.Адрес для связи: [email protected]

Модель №1Самая простая модель – модель однородного

изотропного пласта (рис. 1). С одной стороны, этосущественно упрощает решение обратных задач,так как для большинства случаев работы скважи-ны в пластах с различной геометрией полученыаналитические решения [2]. Кроме того, для одно-родного изотропного пласта имеются аналити-ческие решения для многоскважинных систем[3, 4], а также развиты алгоритмы приближенно-го расчета характеристик работы такой системы[5]. С другой стороны, использование данноймодели ограничено, так как усреднение различ-ного рода неоднородностей в рамках однород-ной изотропной модели может привести кзначительным ошибкам при решении обратнойзадачи, например, при определении параметровпласта по результатам эксплуатации или интер-претации данных ГДИС. Поэтому использова-ние такой модели оправдано в случаях про-странственно выдержанных однородных изо-тропных коллекторов либо при значительной не-определенности в строении залежи.

Модель №2В работе [6] показано, что на месторождениях с

высокой латеральной неднородностью коллекто-ра работу скважины часто не удается описать спомощью однородной изотропной однопласто-вой модели с эффективными параметрами. Авто-ры предлагают для месторождений с подобнымстроением использовать многопластовую модель.При этом считается, что пласт состоит из песча-ных прослоев конечного размера: часть из нихпростирается от добывающей скважины к нагне-тательной скважине, соединяя их, а часть – недо-статочно велика, чтобы обеспечить такое соеди-нение. В прослоях первого типа устанавливаетсярежим закачки, в прослоях второго – режим исто-

щения. Распределение песчаных тел по размерупредлагается описывать двухпараметрическойфункцией вероятностей (например, логнормаль-ной), параметры которой можно определить пофактическим данным работы скважины (динами-ке дебита, обводненности и забойного давленияновой скважины).

На рис. 2 показана концептуальная модель строе-ния пласта в виде набора линз различной длины.

Эксплуатация скважины на подобном место-рождении зависит от соотношения размеровпесчаных тел и расстояния между скважинами иподробно описана в работе [6].

Алгоритмы идентификации параметров расчле-ненного коллектора по данным эксплуатации спомощью предлагаемой модели также рассмотре-ны в работе [6].

Модель №3Выделение коллектора на месторождениях с

высокой расчлененностью и низкой песчани-стостью методами ГИС осложняется отсутствиемчетко выраженных различий в показаниях прибо-ра вследствие невыдержанности коллектора, атакже ограничениями на разрешающую способ-ность методов. В низкопроницаемых пластах ихчасти могут первоначально интерпретироватьсякак непроницаемые глины, а на самом деле яв-ляться низкопроницаемым нефтенасыщеннымколлектором (проницаемостью на несколько по-рядков меньше средней по пласту). На месторож-дениях с таким строением приток нефти к забоюдобывающей скважины в основном происходитпо тонким, хорошо проницаемым прослоям.Таким образом, значительная доля запасов нефтиможет находиться в низкопроницаемой частипласта.



Рис. 1. Концептуальная модель однородного пласта (а) и ма−тематическая модель работы скважины в однородном пла−сте (б)

Рис. 2. Концептуальная модель линзовидного строенияпласта (а) и математическая модель работы скважины впласте линзовидного строения (б)

Остановимся подробно на описании данной моде-ли, условно будем называть ее «моделью резкой по-слойной неоднородности» (рис. 3).

Рассмотрим скважину в центре слоистого пласта(см. рис. 3, б). Пласт представляет собой наборслоев с резко различающимися фильтрационно-емкостными свойствами: низкопроницаемые про-слои с большими запасами граничат с тонкимивысокопроницаемыми, причем флюид фильтру-ется как в направлении скважины, так и из слабо-проницаемых пластов в высокопроницаемые.

Так как в низкопроницаемых прослоях можетбыть сосредоточена значительная часть запасов,их присутствие существенно влияет на темп сни-жения добычи. Поэтому данная модель представ-ляет большой интерес для планирования добычи,оценки коэффициента извлечения нефти, а такжевыбора способа разработки участков некоторыхместорождений.

Описание такого типа неоднородности сводится крассмотрению «элемента симметрии» данной систе-мы, состоящего из высокопроницаемого пласта и гра-ничащего с ним низкопроницаемого большей толщи-ны (рис. 4). Очевидна связь рассматриваемой модели

с моделями двой-ной пористости[7], так как суще-ственная частьзапасов находит-ся в низкопрони-цаемых пластах, аф и л ь т р а ц и яфлюида происхо-дит преимуще-ственно по высо-копроницаемымпрослоям.

Рассмотрим элемент симметрии этой модели(см. рис. 4). Так как воронка депрессии будетраспространяться быстрее по высокопроницае-мой части пласта, между прослоями возникнутперетоки, причем их интенсивность пропор-циональна разности давлений в прослоях.Пусть в начальный момент времени давление впласте равно p0. В момент времени t0 скважинаначинает работать с постоянным давлением назабое или постоянным дебитом. В предположе-нии изотропности однородности каждого изпрослоев, а также упругого режима фильтрациизадача сводится к решению системы уравнений

(1)

где pi – давление; κi – коэффициент пьезопровод-ности; t – время; r, z –координаты; индексы 1, 2 – со-ответственно низкопроницаемый глинизирован-ный и высокопроницаемый пласт.

Условие присутствия межпластовых перетоковфлюида сформулируем в следующем виде:

(2)

где k1, k2 – проницаемость соответственно низко-проницаемого глинизированного и высокопрони-цаемого пласта.

Условие (2) означает отсутствие источников и сто-ков флюида на границе двух прослоев.

Граничные условия при поддержании постоянногодебита или постоянного забойного давления соот-ветственно следующие:

(3)

где m – вязкость нефти; В – обводненность; h –толщина пласта; q = const – постоянный дебит,pwf = const – постоянное забойное давление.

При интерпретации результатов гидродинами-ческих исследований таких пластов с помощьюпредлагаемой модели при необходимости такжеможно учесть эффект послепритока [8, 9].

p1

t= 1

1r

p1

r+

2 p1

r 2+

2 p1

z 2r rw ,re ;z h1 ,0( )

p2

t= 2

1r

p2

r+

2 p2

r 2+

2 p2

z 2r rw ,re ;z 0,h2( )

,

k1

p1

z z= 0

=k2

p2

z z=+0

,

2 rμB

k 1h1

p1

r+k 2 h2

p2

rr=rw

=q,

p1 r=rw= p2 r=rw

= pwf ,



Рис. 3. Концептуальная модель пласта с резкой послойнойнеоднородностью (а) и математическая модель работыскважины в пласте с резкой послойной неоднородностью (б)(пунктиром выделен элемент симметрии)

Рис. 4. Элемент симметрии пластас резкой послойной неоднород−ностью:

1, 2 – соответственно низкопрони−цаемый глинизированный и высоко−проницаемый песчаник

На границе пластов re задаются условия поддер-жания постоянного давления pe (при наличии си-стемы ППД) или условия отсутствия перетока(если речь идет об ограниченных линзах)

(4)

На верхней и нижней границах рассматривае-мого элемента зададим условия отсутствия пе-ретока

(5)

Решение задачи (1)–(5) предполагает использо-вание численных методов. Однако при незначи-тельном упрощении можно получить аналитиче-ское решение.

Предположим, что фильтрация в низкопроницае-мом пласте происходит только в сторону высоко-проницаемого прослоя (см. рис. 4), а давление в вы-сокопроницаемом прослое усредним по толщине

(6)

Последнее предположение не внесет большой по-грешности вследствие относительно малой толщинывысокопроницаемого прослоя. Предположение об от-сутствии радиальной фильтрации в низкопроницае-мом пласте правомерно при условии k1h1>>k2h2 [7].Кроме того, фильтрацией к скважине в низкопрони-цаемом пласте можно пренебречь, так как площадьграницы соприкосновения пластов гораздо больше,чем площадь соприкосновения скважины и низкопро-ницаемого пласта.

Моделирование работы скважины при описанныхдопущениях сводится к сопряжению одномерныхуравнений пьезопроводности на границе двух про-слоев. В пространстве Лапласа для этого необходиморешение системы из четырех линейных уравнений счетырьмя неизвестными.

Модель №4Четвертая концептуальная модель объединяет

модели № 2 и № 3: низкопроницаемый пласт со-держит песчаные тела более высокой проницаемо-сти (рис. 5).

Алгоритмы решения прямой и обратной задачдля скважины, вскрывающей описываемый пласт,

представлет собой совокупность решений, приве-денных в работе [1], и решений для модели пластас высокой послойной неоднородностью, поэтомуне будем на них подробно останавливаться.

Пользуясь только результатами ГИС и даннымиэксплуатации, сложно однозначно определить ха-рактеристики концептуальной модели пласта, со-ответствующие истинному строению месторож-дения [1]. При выборе типа модели необходимосовместное использование результатов эксплуата-ции группы добывающих скважин, лабораторныхисследований керна, а также привлечение допол-нительной информации, например, замеров газо-вого фактора добываемого флюида на групповыхзамерных установках.

Использование дополнительной информацииНа рис. 6 представлено несколько способов

адаптации моделей к истории работы скважины.Из него видна неединственность решения обрат-ной задачи. Причем используемые параметры взависимости от способа адаптации различаются.

Для корректного определения параметров пла-ста по данным эксплуатации необходима модель,отражающая особенности осадконакопления, гео-метрию фильтрационных потоков, основные па-раметры неоднородности коллектора. Такая мо-дель позволяет не только с большей точностьюопределить свойства пласта в процессе идентифи-кации, но и избежать неединственности и не-устойчивости решения. Однако иногда при не-определенности в выборе типа самой модели(см. рис. 6) необходимо использовать дополни-тельную информацию. Рассмотрим два способа,позволяющие выбрать тип модели.

p=

1h1

p1 dzh1

0

.

p1

z z= h1

=0,

p2

z z=h2

=0.

pi = pe ,

pi

rr=re

=0.



Рис. 5. Модель низкопроницаемого пласта, содержащегопесчаные тела высокой проницаемости:

а – концептуальная модель пласта; б – математическая модельработы скважины

1. Использование данных замера газового фак-тора на групповых замерных установках. Еслискважина эксплуатируется с забойным давлениемниже давления насыщения, то для каждого типапласта характерна своя динамика газового факто-ра. Данный способ информативен и доступен.

2. Для уточнения параметров модели можно ис-пользовать результаты эксплуатации окружаю-щих скважин. Из числа окружающих скважинформируется выборка с наиболее достовернымиданными эксплуатации. В предположении, что всоседних скважинах свойства пласта практическине изменяются, можно минимизировать суммар-ную невязку фактических дебитов скважин и мо-дельной динамики. Например, необходимо опре-делить, какую долю в пласте составляют высоко-проницаемые песчаные тела, обеспечивающиегидродинамическую связь между скважинами(модель №2). В результате регрессионного анализаполучаем, что, когда эта доля составляет 40 %,ошибка минимальна. Следовательно, это значение

является начальным приближением прианализе результатов эксплуатации скважин.Таким образом, используя данные по окру-жающим скважинам, можно снизить не-определенность начального приближения.

ЗаключениеАлгоритмы определения параметров про-

дуктивного пласта, реализованные на основа-нии результатов, изложенных в представлен-ной работе, применяются в компании ООО«РН-Юганскнефтегаз».



Список литературы

1. Weber K.J., Van Geuns L.C. Framework for constructing clastic reser-voir simulation models // JPT. – October. – 1990.2. Dietz D.N. Determination of Average Reservoir Pressure From Build-Up Surveys //SPE 1156.3. Rodriguez F., Cinco-Ley H. A New Model for Production Decline //SPE 25480.4. Umnuayponwiwat S., Ozkan E. Pressure Transient Behavior and In-flow Performance of Multiple Wells in Closed Systems // SPE 62988.5. Valko P.P., Doublet L.E., Blasingame T.A. Development and Applica-tion of the Multiwell Productivity Index (MPI) // SPE 51793.6. Определение параметров продуктивного пласта с помощью ана-лиза промысловых данных работы добывающих скважин/В.А. Краснов, И.В. Судеев, Е.В. Юдин, А.А. Лубнин// Научно-техни-ческий Вестник ОАО «НК «Роснефть» – 2010. – №1. – С. 2-6.7. Баренблатт Г.И., Ентов В.М., Рыжик В.М. Движение жидкостейи газов в природных пластах. – М.: Недра, 1984. – 211 с.8. Эрлагер Р. Гидродинамические методы исследования скважин. –Ижевск: ИКИ, 2007. – 512 с.9. Van Everdingen A.F., Hurst W. The application of the Laplace trans-formation to flow problems in reservoirs. Petroleum Transactions,AIME. – December 1949. – P. 305-324.

Рис. 6. Динамика пускового дебита жидкости скважины:

1 – промысловые данные; 2 – модель №1 (kh=8⋅10−3 мкм2⋅м;скин−фактор S = −6, общая сжимаемость ct = 10−3 МПа−1);3 – модель №2 (kh=0,045 мкм2⋅м; S = −4,7, ct = 10−3 МПа−1,гидродинамическая связь между скважинами состав−ляет 60 %); 4 – модель №3 (k1/k2=20; h1/h2=0,05; k1 =1⋅10−3 мкм2; h1 =13 м;S = −5, ct = 10−3 МПа−1)



ВведениеСовременный подход к автоматизации процессов

нефтедобычи обусловливает жесткие требования кпрограммно-аппаратным комплексам контроля иуправления скважинными штанговыми насосами(СШН). Это связано с истощением ресурсов нефтя-ных пластов, высокой стоимостью электроэнергии,стремлением нефтяных компаний снизить затратына ремонт скважин и более эффективно использо-вать свой персонал.

Если раньше технические средства позволялилишь периодически проводить измерения техноло-гических параметров скважин при помощи пере-носных комплектов оборудования, то стационарноустановленные на месторождениях современныемикропроцессорные контроллеры обеспечиваютнепрерывный автоматический контроль парамет-ров. Для скважин, эксплуатируемых СШН, микро-процессорные контроллеры дают возможность по-лучить зависимость усилия на полированном штокеот перемещения точки подвеса штанг (динамограм-ма), определить динамический уровень, зависи-мость потребляемой мощности от перемещенияточки подвеса штанг (ваттметрограмма), давлениена устье скважины, суточную производительность идр. При этом функции управления должны обес-печивать дистанционное включение и отключениеприводного электродвигателя, аварийное отключе-ние установки, периодический режим эксплуатации,плавное регулирование частоты вращения при по-мощи преобразователя частоты.

Выбор системы автоматизированного управления СШНВ настоящее время известен целый ряд разработ-

чиков и производителей контроллеров и станцийуправления (СУ) для установок СШН: американскиефирмы Lufkin Automation, R&M Energy Systems, International Automation Resources, SPOC Automa-tion, отечественные НПФ «Экос» (Уфа), НПФ«Интек» (Уфа), ЗАО «Линт» (Казань), ООО «Аякс»(Ульяновск) и др.

Системы телемеханики строятся, как правило, с ис-пользованием радиоканала. Поэтому типичная стан-ция управления состоит из контроллера, силовогокоммутатора для включения и отключения электро-двигателя, радиомодема и набора датчиков технологи-ческих параметров. Перед проведением испытанийсистем автоматизированного управления СШН былпроведен сравнительный анализ станций управления.Требования, предъявляемые к СУ, заключались в обес-печении возможности изменения режима работыСШН посредством изменения частоты с помощью ча-стотно-регулируемого привода (ЧРП).

По результатам сравнительного анализа были вы-браны три СУ различных производителей (Danfos,НПФ «Интек», Lufkin Automation), функциональныевозможности которых позволяют:

– подобрать оптимальную производительностьдля пласта;

– снизить нагрузки на штанги, износ штанг;– уменьшить эффект «выталкивания» штанг при

добыче высоковязкой нефти;

Испытание систем автоматизациискважин, эксплуатируемых скважиннымиштанговыми насосами, на месторожденияхООО «РН−Краснодарнефтегаз»

В.В. Горбунов, А.Е. Кучурин (ООО «НК «Роснефть−НТЦ»), Р.Ю. Мансафов (ООО «РН−УфаНИПИнефть»), А.В. Пивкин (ООО «РН−Краснодарнефтегаз»)

УДК 622.276.53.054:681.5 Коллектив авторов, 2010

Ключевые слова: скважина, пласт, станция управления, скважинный штанговый насос.Адрес для связи: vvgorbunov@rn−ntc.ru



– увеличить добычу нефти;– снизить эксплуатационные затра-

ты, затраты на электроэнергию.

Промысловые испытания системавтоадоптации на месторождениях ООО «РН-Краснодарнефтегаз»Число скважин, эксплуатируемых

СШН, в ООО «РН-Краснодарнефте-газ» составляет более 800. Среднийдебит нефти по ним – около 1 т/сут,средняя обводненность 56 %. Присредней глубине скважин 1200 м иглубине спуска скважинного обору-дования 930 м глубина погруженияпод динамический уровень состав-ляет более 200 м. Для оптимизацииработы скважин, оборудованных СШН, осенью2009 г. в ООО «РН-Краснодарнефтегаз» начаты ис-пытания СУ СШН с ЧРП двух производителей:СУ SAM Well Manager VSD фирмы Lufkin Automation, СУ «МЕГА-СУС» НПФ «Интек», в начале 2010 г. –СУ СШН с ЧРП SALT фирмы Danfoss. СУ устанавли-вали на скважинах, выходящих из ремонта, или при ре-визии наземного оборудования.

Эффективность станций управления с частотнымпреобразователем планировалось оценить по тремпараметрам:

1) увеличение добычи нефти;2) экономия электроэнергии;3) возможность обеспечения автоматического вы-

вода скважины на режим. Для монтажа и настройки станций управления с

частотным регулируемым приводом были при-влечены специалисты фирм – производителей обо-рудования.

Предварительный анализ работы станцийуправления SAM Well VSDМонтаж и запуск станции были проведены

01.09.09 г. на скв. 1 месторождения A, 14.10.09 г. былоустановлено программное обеспечение (ПО)XSPOC, в него поступали данные с СУ через GPRS-соединение, посредством которого осуществляетсяудаленный мониторинг работы скважины.

На рис. 1 приведена динамика дебита жидкостиза прошедший год по скв. 1 месторождения А.С 01.09.09 г. скважина работала в режиме автоматиче-ского подбора числа качаний для поддержки коэффи-циента наполнения насоса 0,5. Из-за резкого падениядобычи 14.09 уставки на контроллере сменили на под-держку коэффициента наполнения насоса 0,4. Во

время проведения испытаний скважина была обору-дована станком-качалкой СК-8-3.5-5600, насосом 25-225-THM-12-4-4. Глубина спуска 1130 м. Режимработы до установки СУ: число качаний в минуту7,2, длина хода 2,5 м.

Из рис. 1 видно, что в течение года до момента уста-новки СУ дебит по скважине снижался. После уста-новки СУ SAM Well VSD дебит нефти стал еще мень-ше. Причиной явилась уставка на контроллере под-держки коэффициента наполнения насоса 0,5. Дляэтого система снизила число качаний, что привело куменьшению дебита. 14.09 уставка была изменена наподдержку коэффициента наполнения насоса 0,4,после чего дебит увеличился на 2-3 м3/сут и в течениемесяца находился на уровне 21-22 м3/сут.

В начале декабря произошел отказ станции управ-ления с частотным преобразователем из-за выходаиз строя инвентора, используемого для управленияЧРП. СШН подключили к нерегулируемой станцииуправления и дебит скважины вернулся к значениюдо установки станции управления с частотным регу-лируемым приводом.

Предварительный анализ работы станцийуправления «МЕГА-СУС»Монтаж и запуск станции были проведены

21.09.09 г. на скв. 2 месторождения Б. Скважина нахо-дилась в бездействии, поэтому СУ работала в условияхвывода скважины на режим. Данные с контроллерапоступали в цех, где установлено ПО верхнего уровня.

На начало испытаний скважина была оборудованастанком-качалкой 6 СК-6-2.1-2500, насосом НВ1С-32,глубина спуска 1389 м. Режим работы до установкиСУ: число качаний в минуту 3,7, длина хода 1,5 м. Сиюля по сентябрь 2009 г. скважина находилась в без-

Рис. 1. Динамика дебита жидкости Qж по скв. 1 месторождения А



действии. С января 2009 г. до момента ввода в бездей-ствие динамика дебита имела убывающий тренд с 1 до0,5 м3/сут. При проведении ремонта провели работыпо нормализации забоя и замены глубиннонасосногооборудования. Скважина выводилась на режим с по-мощью станции управления с частотно-регулируе-мым приводом с поддержкой коэффициента напол-нения 0,5.

На рис. 2 приведена динамика дебита жидкостискв. 2 в период с сентября по декабрь 2009 г. Из неговидно, что средний дебит составляет около 2 м3/сут.

В начале декабря произошел отказ станции управ-ления с частотным преобразователем вследствие не-правильного подбора оборудования. Так как стан-ция управления была маломощной и испытываланагрузку, близкую к критической, произошел отказиз-за перегрузки. СШН подключили к нерегулируе-мой станции управления, и дебит скважины не-значительно снизился.

Предварительный анализ работы станцийуправления SALTМонтаж и запуск станции были проведены

18.01.10 г. на скв. 3 месторождения В. На начало испы-таний скважина оборудована станком-качалкой СК-10-3-5600, насосом 20-125 RHAM 10-4-4, глубинаспуска 1121,6 м. Режим работы до установки СУ: числокачаний в минуту 6, длина хода 1,5 м. Средний дебитжидкости за 2009 г. составил около 5,5 м3/сут. После

установки СУ скважина вышла нарежим. На контроллере была настрое-на поддержка коэффициента наполне-ния 0,8. На рис. 3 показана динамикадебита жидкости скв. 3 за предше-ствующий период. Из него видно, чтосредний дебит после установки СУ со-ставил около 7 м3/сут. Так как времяработы скважины с СУ SALT незначи-тельное, делать какие-либо выводыпреждевременно.

ЗаключениеИспытания станций управления с частотно-регу-

лируемым приводом не завершены. Результаты не-продолжительной их эксплуатации показали сле-дующее.

1. Станции управления с частотно-регулируемымприводом с комплектом программного обеспеченияобеспечивают простой и эффективный способконтроля работы скважин, позволяющий регулиро-вать дебит жидкости и другие параметры эксплуата-ции СШН.

2. Станции управления могут успешно применять-ся для автоматизации вывода скважины на режим.

3. Станции управления позволили увеличитьдебит скважин в среднем на 5-10 %.


1. www.lufkin.com.2. www.intek.ru.3. www.danfoss.com.4. Берг П., Сакосиус К. Рентабельность применения контроллеровдля штанговых насосов в Восточном Техасе// Нефтегазовые тех-нологии. – 2002. – № 6. – С. 47. 5. Оптимизация методов эксплуатации скважин в Западном Теха-се/ Э.Броун, Дж.Фрэнклин, П.Портер, П.Стегалл// Нефтегазовыетехнологии. – 2002. № 3. – С. 79.6. Поздеев Д.А., Кудрявцев С.В. Интеллектуальная станция ALC800

компании АББ для управления станками-качал-ками// Нефтегаз. – 2008. – № 2. – С. 22.7. Анализ функциональных возможностей отече-ственных и импортных систем автоматизациискважин, эксплуатируемых ШГН/ В.Д.Ковшов,М.И.Хакимьянов, С.В.Светлакова, Б.В.Гузеев //http://www.grant-ufa.ru/publications/articles.php.8. Многофункциональные контроллеры – основамассовой автоматизации типовых объектовнефтедобычи/ С.Бальцер, Г.Бушканец, А.Деркач,В.Красных // Современные технологии автома-тизации. – 2002. – № 2. – www.cta.ru.

Рис. 2. Динамика дебита жидкости Qж по скв. 2 месторождения Б

Рис. 3. Динамика дебита жидкости Qж по скв. 3 месторождения В

ВведениеТехнология гидроразрыва пласта (ГРП) в настоя-

щее время широко применяется как в России, так иза рубежом с целью стимуляции притока жидкостииз нефтяных и газовых скважин. В ООО «РН-Юганскнефтегаз» ГРП успешно проводят как вновых скважинах, так и в скважинах после буренияв них боковых стволов. Операционные риски вы-полнения ГРП в новых скважинах сведены к мини-муму, а неэффективные ГРП в основном обусловле-ны геологическими факторами.

Проведение ГРП в скважинах после бурения боковых стволовПри проведении ГРП в скважинах после бурения бо-

ковых стволов имеется ряд ограничений. Прежде всегоэто связано с тем, что при установке пакера ГРП в хво-стовике диаметром 102 мм с толщиной стенки 7 ммвнутренний диаметр обсадной колонны составляетвсего 86 мм, соответственно внутренний диаметр па-кера ГРП может быть не более 35-40 мм. При выполне-нии ГРП через такой пакер гидравлические сопротив-ления существенно возрастают, что в свою очередьограничивает максимальный объем проппанта –50–60 т за одну операцию. Для снижения гидравличе-ских сопротивлений посадку пакера ГРП осуществ-ляют над подвеской хвостовика в эксплуатационнойколонне диаметром 146 мм. Однако при этом высокриск повреждения обсадных труб между пакером иподвеской хвостовика, так как по своим техническимхарактеристикам 146-мм обсадные трубы с толщинойстенки 7-9 мм марки Д спускались в скважины10–20 лет назад и не были рассчитаны на избыточноедавление 45–70 МПа, необходимое для эффективногопроведения ГРП. Существующие схемы выполненияГРП в боковых стволах скважин ООО «РН-Юганск-нефтегаз» показаны на рис. 1.

Только за 2008 г. и первую половину 2009 г. при про-ведении ГРП в скважинах после бурения боковыхстволов по схеме, показанной на рис. 1, б, было допу-щено шесть случаев повреждения эксплуатационной

колонны в интервале между пакером для ГРП и подве-ской хвостовика.

С учетом того, что скважины-кандидаты для буре-ния боковых стволов в основном выбираются из ста-рого фонда (эксплуатировались более 10 лет), необхо-димо было исключить воздействие давления при про-



Применение оборудования «Стингер» припроведении гидроразрыва пласта в скважинахпосле бурения в них боковых стволов

И.П. Заикин, К.В. Кемпф (ОАО «НК «Роснефть»),А.С. Добросмыслов, П.С. Бухаров (ООО «РН−Юганскнефтегаз»)


Ключевые слова: гидравлический разрыв пласта, оборудование «Стингер», реконструкция скважин методом бурениябокового ствола. Адреса для связи: [email protected], [email protected]

Рис. 1. Схема проведения ГРП в боковых стволах с по−садкой малогабаритного пакера в хвостовике (а) и об−садной эксплуатационной колонне (б) в скважинахООО «РН−Юганскнефтегаз»:

а: 1– НКТ; 2 – малогабаритный пакер; 3 – переводник НКТ с диаметра 89 мм на диаметр 60,3 мм; 4 – пакер−подвеска; 5 – хвостовик 102 мм; 6 – заколонный пакер; б – 1, 4–6 – тоже, что на рис. 1, а; 2 – пакер; 3 – эксплуатационная колонна

ведении ГРП (до 70 МПа) на эксплуатационную колон-ну для предупреждения ее нарушений.

Специалистами ОАО «НК «Роснефть» было приняторешение применить в оснастке хвостовиков устрой-ства, которые позволят выполнить ГРП, исключая воз-действие избыточного давления на эксплуатационнуюколонну при сохранении диаметра проходного сече-ния в пакере ГРП не менее 50 мм. Перед производите-лями подвесок хвостовиков ЗАО ОКБ «Зенит», ОАО«Тяжпрессмаш» и Baker Oil Tools была поставлена за-дача приступить к разработке, изготовлению и испы-танию устройств, удовлетворяющих данным требова-ниям. В апреле - июне 2009 г. предприятия изготовилиопытные образцы герметизирующих устройств подсвои подвески хвостовиков и провели их заводскиестендовые гидравлические испытания на давление70 МПа. Общий вид оборудования «Стингер» про-изводства ОАО «Тяжпрессмаш» представлен на рис. 2.

Принципиальная схема проведения ГРП в скважи-нах после бурения боковых стволов с помощью данно-го устройства приведена на рис. 3.

В сентябре 2009 г. все три компании-производителязавершили испытание данного оборудования. Междуобразцами существуют небольшие конструктивныеотличия, и они могут использоваться только на своихподвесках для хвостовика, но при этом все они выпол-няют основную функцию – обеспечивают герметич-ность затрубного пространства основного стволаскважины от бокового ствола.

Первые испытания оборудования «Стингер» про-изводства ОАО «Тяжпрессмаш» были проведены01.09.09 г. в скв. 7618 Малобалыкского месторожде-ния, в результате было закачано и продавлено в пластБС21-22 89 т проппанта. В этой же скважине 09.09.09 г.был успешно проведен второй ГРП на вышележащиепласты БС18-20 с закачкой 119 т проппанта при ис-пользовании этого же оборудования, но с профилак-тической заменой уплотняющих резиновых элемен-тов для снижения рисков негерметичности.

Таким образом, через оборудование «Стингер» былопрокачано 208 т проппанта без существенного износавнутренней поверхности колонны, что позволяет ис-пользовать его в дальнейшем. Патент на данное обору-дование имеет ООО НТЦ «ЗЭРС». Кроме того, были

получены положительные результаты по испытаниямоборудования «Стингер» других производителей.

ЗаключениеПрименение оборудования «Стингер» позволило ре-

шить следующие задачи: 1) предотвратить повреждения эксплуатационной

колонны при проведении ГРП;2) обеспечить выполнение ГРП с закачкой более 100 т

проппанта и соответственно повысить эффективностьданного вида геолого-технических мероприятий;

3) обеспечить проведение работ по очистке забоя спомощью гибких НКТ и перфорации без извлече-ния подвески НКТ, что позволяет существенно со-кратить продолжительность освоения скважиныпосле бурения бокового ствола и соответственно со-кратить затраты на геофизические исследования икапитальный ремонт скважин;

4) избежать простоев скважин после бурения боко-вых стволов на время ремонтных работ.

Таким образом, технология проведения ГРП с ис-пользованием оборудования «Стингер» имеет боль-шие перспективы, так как число скважин старогофонда, требующих реконструкции методом бурениябоковых стволов, с каждым годом увеличивается.



Рис. 2. Общий вид оборудования «Стингер» производства ОАО «Тяжпрессмаш»:

1 – гидравлический якорь; 2 – переводник упорный; 3 – узел уплотнения (герметизации); 4 – башмак; 5 – подгонный патрубок

Рис. 3. Схема проведения ГРП в боковых стволах сква−жин с помощью оборудования «Стингер»:

1 – НКТ; 2 – эксплуатационная колонна; 3 – гидравличе−ский якорь; 4 – пакер−подвеска; 5 – герметизирующееустройство для защиты эксплуатационной колонны припроведении ГРП; 6 – хвостовик; 7 – заколонный пакер

ВведениеНаиболее распространенные сольвентные тех-

нологии производства смазочных масел включаютпроцесс депарафинизации, направленный на уда-ление из сырья соединений парафинового ряда иснижение температуры застывания масел.

В процессе депарафинизации сырье постепенноохлаждается в кристаллизаторах, содержащиеся внем парафины выкристаллизовываются и впо-следствии удаляются фильтрованием. Депарафи-нированное масло применяют в качестве основыдля приготовления товарных масел различногоназначения. Отфильтрованный остаток (гач), со-держащий парафины и остатки масла, исполь-зуют для получения товарного парафина либо всмеси с мазутом как сырье для установки катали-тического крекинга. Однако в любом случаеостатки масла в гаче являются обратимой или не-обратимой потерей ценного продукта. В процесседепарафинизации теряется около 5 % масла,коэффициент вариации его содержания в гаче со-ставляет 40 %. Снижение остаточного содержаниямасла в гаче на 1 % позволяет дополнительно по-

лучить около 5 млн. руб. годовой прибыли. По-этому актуальной задачей является увеличениеглубины отбора депарафинированного масла засчет усовершенствования системы управленияпроцессом депарафинизации.

Математическое моделирование процесса кристаллизации парафиновКристаллизационное отделение установки депа-

рафинизации состоит из регенеративных кри-сталлизаторов и кристаллизаторов, использую-щих в качестве хладагента аммиак. Начальнаяфаза кристаллизации протекает в регенеративныхкристаллизаторах и определяет технико-экономи-ческие показатели всего процесса, так как в дан-ной части установки выкристаллизовывается до95 % парафинов. В связи с этим в качестве объектамоделирования выбран регенеративный кристал-лизатор. Типовыми кристаллизаторами установкидепарафинизации являются горизонтальныескребковые кристаллизаторы, представляющиесобой теплообменник «труба в трубе», соединен-ные каскадно (рис. 1).



Математическое моделирование процессакристаллизации парафинов

Д.Б. Кадыров (ОАО «Средневолжский НИИ по нефтепереработке»),М.Ю. Лившиц (ГОУ ВПО «Самарский государственный

технический университет»)

УДК 665.637.6:665.637.7 Д.Б. Кадыров, М.Ю. Лившиц, 2010

Ключевые слова: депарафинизация, кристаллизация парафинов, математическое моделирование, оптимальноеуправление.Адрес для связи: [email protected]

Рис. 1. Технологическая схема каскада регенеративных кристаллизаторов (Кр); кружочками обозначены типовыепозиции измерительных устройств температуры и расхода

Сырьем установки депарафинизации служат ва-куумные фракции установки АВТ. Для снижениявязкости сырьевой смеси в сырьевой поток добав-ляют растворитель. Он может подаваться какперед началом кристаллизации, так и в ходе этогопроцесса. В качестве растворителя обычно ис-пользуется смесь метилэтилкетона (МЭК) и толу-ола с содержанием МЭК от 55 до 65 %.

Моделирование депарафинизации как процессамассовой кристаллизации осложнено тем, чтокристаллизуемый парафин не является монове-ществом, а состоит из десятков углеводородовразличного состава. В пространстве между кри-сталлами остается часть жидкой фазы, котораятрудно удаляется при фильтровании. Измельчен-ные гранулы в составе кристаллов характеризуют-ся большей свободной поверхностью и соответ-ственно худшей четкостью разделения твердой ижидкой фаз.

Эффективное управление остаточным содержа-нием масла в гаче осложнено невозможностьюизмерения этого параметра в реальном режимевремени. Поэтому при построении математиче-ской модели принято теоретически обоснованноепредположение о связи остаточного содержаниямасла в гаче с гранулометрическим составом кри-сталлов парафина, а для оценки гранулометриче-ского состава использован средний размер кри-сталлов.

В результате анализа существующих математи-ческих моделей депарафинизации и массовойкристаллизации [1-4] установлено, что эти моде-ли не могут быть использованы для прогнозиро-вания среднего размера кристаллов парафина бездоработки, так как не содержат описаний рядафизических эффектов, возникающих при депара-финизации.

Для определения среднего размера кристалловпарафина разработана специальная функцио-нально-ориентированная (на использование вуправлении) математическая модель (ФОМ) про-цесса кристаллизации. В качестве показателя гра-нулометрического состава получаемых кристал-лов парафина принят средний радиус эквивалент-ной по площади поверхности сферы. Разработан-ная ФОМ включает кинетический, реологиче-ский, теплообменный блоки и блок растворимо-сти. Состав блоков позволяет оценить среднийрадиус кристаллов с учетом влияния соотноше-ния количества сырья и растворителя и их физи-ко-химических свойств в условиях технологиче-ских ограничений.

Кинетический блок ФОМ базируется на реше-ниях краевой задачи [5] для функции f(r,t) распре-деления кристаллов по радиусам r

(1)

Здесь η = Kr Па – скорость роста кристаллов; П=(с-с*) – пересыщение (движущая сила кристалли-зации); с – концентрация парафина в растворе; с* –равновесная концентрация; Iз=KI П

b – скорость за-родышеобразования; Kr, KI, a, b – кинетические кон-станты; t – время; r3 – линейный размер зародышакристалла.

Для получения аналитического решения краевойзадачи (1) проведено разбиение кристаллизатора наэлементарные объемы dV сечениями, перпендику-лярными оси кристаллизатора. Далее использованподход Эйлера при следующих допущениях в объе-ме dV: идеальное смешение; отсутствие измельченияи агломерации кристаллов; отсутствие тепло- и мас-сообмена со смежными объемами; равенство скоро-стей несущей и твердой фаз; незначительная во вре-мени флуктуация скорости роста кристаллов η.Таким образом, определена функция fi(r) для объемаdVi с учетом распределения по размерам кристал-лов, поступивших из (i-1) объема (i=1,2,..,n),

(2)

и рассчитан средний радиус кристаллов Rcp,i дляданного объема разбиения dVi

(3)

где τi – среднее время пребывания кристалла в

объеме dVi; – вспомогательная

функция.Кинетический блок включает эмпирическую зави-

симость, связывающую средний расчетный радиусRcp,u кристаллов парафина с остаточным содержани-ем масла в гаче См: См = См (Rcp,u).

Теплообменный блок основан на математическомописании кристаллизатора как противоточного теп-лообменника «труба в трубе» [6]

f (r,t)t

+r

f (r,t)( )=0 ;

f (r,t)r=rз

=Iз , f (r,t)

t=0=0 .

fi(r)= Iз,k kS 1(k)e

rз rS (k)

k=1

i

Rср ,i= f (r)r dr

rз

∞

∫ f (r)drrз

∞

∫ =

+

ηiτi +

Iз,k τk Sη(i−1)−Sη(k−1)( )⎡⎣

⎤⎦

k=1

i−1

∑ Iз,k τk⎡⎣ ⎤⎦

k=1

i

∑⎡

⎣⎢

⎤

⎦⎥

−1

+r ,з

Sη(k)= ηj ⋅ τ j⎡⎣ ⎤⎦

j=1

k

∑



Здесь Tс,s, Tx,s – температура соответственносырьевого потока и потока хладагента; χс, χx – об-общенные коэффициенты, связанные с теплофи-зическими свойствами соответственно сырья ихладагента; wc, wx – скорость движения соответ-ственно сырьевого потока и потока хладагента; L –длина кристаллизатора; s – порядковый (от точкиввода сырья) номер кристаллизатора в каскаде(s=1,2,...,N); N – общее число кристаллизаторов.Решение системы (4) с соответствующими гра-ничными условиями позволяет определить про-филь распределения температур сырьевого потокаTc,s(x) и потока хладагента Tx,s(x) по длине кри-сталлизатора.

Основной проблемой при управлении про-цессом депарафинизации является определе-ние расходов растворителя Gp,s, позволяющихсохранить подвижность сырьевого потока иодновременно обеспечить достаточно высо-кую концентрацию кристаллизуемого пара-фина. Поэтому в состав ФОМ включены блокрастворимости для определения влияниясвойств сырья и растворителя, а также их ко-личественного соотношения в растворе накинетику кристаллизации и реологическийблок для установления технологическихограничений процесса, а именно минималь-ных объемов растворителя Gp,s

(min), при кото-рых сохраняется технологическая подвиж-ность сырьевого раствора.

Блок растворимости основан на определе-нии равновесной концентрации растворенного па-рафина в зависимости от доли сырья Dраф,s в рас-творе в s-ом кристаллизаторе, доли МЭК DМЭК врастворителе и содержания парафина в сырье Спар[7]. Равновесная концентрация ci

*(Tс,i, Dраф,s,DМЭК) для dVi в условиях идеального смешения на-ходится путем решения уравнения растворимости

, (5)

где Тс,i – температура сырьевого раствора в dVi;сi – начальная концентрация парафина в dVi;kp – эмпирический коэффициент растворимости;

Tкр (Dраф, DМЭК) – температура начала кристалли-зации в системе сырье+растворитель.

Уравнение (5) необходимо для расчета пересыще-ния П.

Реологический блок разработан на основе соотно-шений для определения вязкости смеси и ее зависи-мости от температуры Tc,s(L) [8] и включает форму-лу для расчета минимального объема s-й порцииразбавления Gp,s

(min), обеспечивающего технологи-чески допустимую вязкость сырьевого потока науровне максимально допустимого значения μmax

(6)

где μc, μp – динамическая вязкость соответственносырья и растворителя; rc,0, rc,s, rр – плотность соот-ветственно сырья, сырьевого потока после s-го раз-бавления и растворителя (s=1,2,...,N).

На рис. 2 представлена структура разработаннойФОМ.

Семантическая схема ФОМ в виде графа представ-лена на рис. 3. Узлам графа соответствуют парамет-ры модели, дугам – математические соотношения,связывающие параметры.

Для параметрической идентификации блоковФОМ разработаны соответствующие методики ипроведены:

- измерения температур сырьевого потока и пото-ка хладагента по длине кристаллизаторов;

- лабораторные анализы растворимости парафи-нов с варьированием доли МЭК в растворителе;

- лабораторные исследования динамической вяз-кости сырья депарафинизации и его растворов.

ci

*(Tc,i ,Dраф,s ,DМЭК )=ci10kp(Tкр,s(Dраф,s ,DМЭК )−Tc,i)

wc,sdTc,s

dx= c,s(Tc,s Tx,s)

wx,sdTx,s

dx= x,s(Tx,s Tc,s)

;

Tc,s(0)=Tc0 ,s ; Tx,s(Ls)=TxL,s .

G p,s(min)=

μc(Tc,s(L))Gc,0 ρpμmax−ρc,sμp(Tc,s(L))( )μp(Tc,s(L)) ρc,sμc(Tc,s(L))−ρc,0μmax( )

− Gp,kk=1

s−1

∑



Рис. 2. Структура ФОМ

(4)

Параметры кинетического блока оценены по кри-терию среднего размера кристаллов парафина.

Для определения зависимости Cм = Cм (Rcp,u) ис-пользованы усредненные данные технологическихрежимов установки депарафинизации. Полученныеданные аппроксимированы линейными регрессия-ми. Пример зависимости для одного из видов сырья,приведенный на рис. 4, отражает теоретически об-основанное предположение об уменьшении оста-точного содержания масла в гаче при технологиче-ских режимах, способствующих получению в сред-нем более крупных кристаллов парафина.

ЗаключениеРазработанная ФОМ позволяет ис-

пользовать ее для решения широко-го круга задач управления процессомдепарафинизации как в реальном ре-жиме времени в контуре системыуправления, так и вне режима реаль-ного времени.

С помощью разработанной ФОМпроанализировано влияние техноло-гических параметров депарафиниза-ции на средний размер кристаллов.Подтверждено предположение обуменьшении остаточного содержа-ния масла в гаче при технологиче-

ских режимах, способствующих получению в сред-нем более крупных кристаллов парафина.




1. Богданов Н.Ф., Переверзев А.Н. Депарафинизация нефтяныхпродуктов. – М. : Гостоптехиздат, 1961. – 248 с.2. Матусевич Л.Н. Кристаллизация из растворов в химическойпромышленности. – М. : Химия, 1968. – 304 с.3. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Кольцова Э.М. Системный анализпроцессов химической технологии. Процессы массовой кристал-лизации из растворов и газовой фазы. – М. : Наука, 1983. – 368 с.4. Веригин А.Н., Щупляк И.А., Михалев М.Ф. Кристаллизация вдисперсных системах: Инженерные методы расчета. – Л.: Химия,1986. – 248 с.5. Тодес О.М. Кинетика процессов кристаллизации и конденсации.В кн.: Проблемы кинетики и катализа. Т. 7. – М., – Л.: Изд-во Ака-демии наук СССР, 1949. – С. 91-122. 6. Исаченко В.П. Теплопередача. Учебник для вузов / В.П. Исачен-ко, В.А. Осипова, А.С. Сукомел. – М.: Энергия, 1975. – 488.7. Тюмкин С.В. Растворимость парафинов в метилэтилкетоне и егосмесях с толуолом // Нефтепереработка и нефтехимия. – 1975. –№ 3. – С. 19-21.8. Григорьев Б.А., Богатов Г.Ф., Герасимов А.А. Теплофизическиесвойства нефти, нефтепродуктов, газовых конденсатов и ихфракций / под ред. Б.А. Григорьева. – М.: Издательство МЭИ,1999. – 372 c.

Рис. 3. Семантическая схема ФОМ:

1 – параметры уровня i−го элементарного объема (i = 1, 2, ..., u); 2 – параметрыуровня s−го элементарного объема (s = 1, 2, ..., N); 3 – параметры уровня тех−нологического процесса (квадратами обозначены управляющие парамет−ры, ромбом – технологические ограничения, треугольником – выходные па−раметры модели)

Рис. 4. Зависимость остаточного содержания масла вгаче См от расчетного размера кристаллов парафинаRcp,u

ВведениеСовременные тенденции развития нефтеперераба-

тывающей отрасли тесно связаны с вопросами ин-тенсификации технологий реформулирования неф-тяного сырья [1, 2]. Реализация указанного направ-ления обусловливает возникновение новых и акти-визацию известных факторов коррозивности угле-водородных сред.

Наиболее технологичным и эффективным способомзащиты от коррозии при переработке нефтяногосырья является применение ингибиторов коррозии. Внастоящее время на российском рынке работают мно-гие зарубежные фирмы: «Налко», «Клариант», «Кол-тэк», «Бейкер-Петролайт» и другие [3, 4], предостав-ляющие широкий спектр товарных форм реагентов.Несмотря на большое число опробованных ингибито-ров коррозии, подбор их для каждого конкретногослучая выполняется эмпирически.

В настоящее время в технологии ингибиторной за-щиты конструкционных материалов основного техно-логического оборудования процессов реформулирова-ния нефтяного сырья при наличии ингибиторов кор-розии различных типов отсутствуют критерии оценкии аргументированного выбора наиболее эффективно-го реагента. В условиях повышения требований к про-мышленной и экологической безопасности технологи-ческих процессов это может привести к серьезнымкоррозионным проблемам и материальным потерям.

Методика экспериментаВ качестве объектов исследования выделены: углево-

дороды и продукты реформулирования углеводоро-дов, полученные в результате глубокой деструктивнойпереработки нефти месторождений Западно-Сибир-ского региона; товарные формы азотсодержащих ин-гибиторов коррозии ряда зарубежных фирм. На осно-вании расшифровки инфракрасных (ИК) спектров ис-

следованные промышленные образцы ингибиторовкоррозии были условно классифицированы и названыамидсодержащими и имидазолинсодержащими.

Для проведения исследования в реальных промыш-ленных условиях была построена модель комплексно-го мониторинга коррозии технологических сред уста-новок каталитического крекинга в составе комплексаГК-3 и замедленного коксования 21-10/3М нефтепере-рабатывающего завода ОАО «Ангарская нефтехими-ческая компания (ОАО «АНХК») и разработана мето-дика, включающая различные методы гравиметриче-ских и электрохимических измерений.

Коррозионно-электрохимические исследованияпроведены с использованием углеродистой сталимарки Ст.3, натурные испытания – с применениемстали марки Ст.3, 12Х18Н10Т, 08Х13 в соответствии сГОСТ 380-94. Обработка образцов до и после экспери-мента выполнена согласно ГОСТ 9.907-83. Характеркоррозионного разрушения образцов оценивали визу-ально с определением площади и профилометрирова-нием коррозионных поражений. Скорость коррозии иэффективность ингибиторов коррозии (степень за-щиты, коэффициент торможения) рассчитаны по из-вестным классическим методикам, приведенным в ра-боте [5]. В качестве фонового раствора подобрана мо-дельная коррозионная среда – водный раствор хлори-стого натрия массовой концентрации 1 г/дм3.

Натурные промышленные коррозионные испыта-ния осуществляли с использованием (рис. 1):

– косвенных методов измерений – относительно об-разцов-свидетелей, помещаемых в исследуемую средув обычном технологическом режиме с помощью ра-бочего элемента (время экспозиции не более 30 сут);

– фактических методов измерений – относительнообразцов-свидетелей, закладываемых в полость техно-логического оборудования на период межремонтногопробега установки (время экспозиции до 2-х лет).



Влияние продуктов реформулированиянефтяного сырья на протекание процессовкоррозии в технологических схемахнефтепереработки

В.П. Томин, Я.Н. Силинская (ОАО «Ангарская нефтехимическая компания»)

УДК 665.668 В.П. Томин, Я.Н. Силинская, 2010

Ключевые слова: процессы реформулирования, водный конденсат, коррозивность, ингибиторы коррозии.Адреса для связи: [email protected], [email protected]

Электрохимические измерения проводили с помо-щью прямого, циклического метода снятия поляри-зационных кривых и вольт-амперограмм с примене-нием программно-аппаратного комплекса потенцио-стата IPC-Pro3А-2000 в потенциодинамическом ре-жиме с использованием модуля вращающегося элек-трода, а также стандартной трехэлектродной термо-статированной электрохимической ячейки (с разде-лением катодного и анодного пространства). Вольт -амперометрические и поляризационные кривыесняты при линейной развертке потенциала в катод-ную и анодную области со скоростью 1, 5 мВ/с. Часто-та вращения электрода составляла 5-20 с-1. Потенци-ал рабочего электрода измерен относительно хлорсе-ребряного электрода сравнения и пересчитан нашкалу нормального водородного электрода (н.в.ш.).В качестве вспомогательного электрода использованплатиновый электрод.

Экстрактивное выделение продуктов реформулиро-вания выполнено с помощью различных органиче-ских растворителей (бутилацетата, метилтретбутило-вого эфира, четыреххлористого углерода) при различ-ном объемном соотношении (3:1, 40:1). Варьированиеэкстрагентов и объемного соотношения компонентовпри экстрактивной обработке вызвано подборомусловий для выполнения аналитических измерений иповышением информативности спектров ядерно-маг-нитного резонанса (ЯМР), ИК-спектров в приложениик сложным исследуемым объектам [6].

Обсуждение результатовИзвестно, что содержание соедине-

ний серы в нефтяном сырье являетсяодной из важнейших причин образо-вания коррозионно-активных соеди-нений в процессе его переработки[7,8]. Распределение соединений серы впродуктах переработки нефтяногосырья зависит от многих факторов, втом числе от типа химических техноло-гий процессов реформулирования,вида перерабатываемого сырья, хими-ческого характера этих соединений иих долевого содержания [9, 10]. При из-учении фактического распределениясоединений серы в бензиновых дис-тиллятах на примере процессов ката-литического крекинга и замедленногококсования установлено, что тяжелоенефтяное сырье, обрабатываемое наустановках ГК-3 и 21-10/3М, характе-ризуется значительным содержаниемобщей серы – соответственно 1,03 и

1,44 %. В результате реформулирования наряду с бен-зиновыми дистиллятами образуются вторичные про-дукты реформулирования – соединения активнойсеры (сероводород, меркаптаны) и водный конденсат.Основное количество этих соединений концентриру-ется в бензиновых дистиллятах на фоне относительнонизкого содержания общей серы. Массовая доля мер-каптанов в изученных продуктах процессов каталити-ческого крекинга и замедленного коксования состави-ло соответственно 0,008-0,018 и 0,149-0,160 %, серово-дорода – соответственно 0,001-0,017 и 0,007-0,026 %.

Анализ полученных результатов позволяет сделатьвывод о том, что технологическое оборудование вусловиях реформулирования нефтяного сырья, вчастности процессов каталитического крекинга и за-медленного коксования, эксплуатируется в близкихусловиях, характеризуемых смешанным воздействи-ем сероводорода, меркаптанов, а также эмульгиро-ванного водного конденсата. Максимальное массовоесодержание водного конденсата в бензиновых дис-тиллятах до 0,1 %.

Как показал мониторинг технического состоянияоборудования, сверхнормативный выход его из строя впериод межремонтного пробега определяется высокойкоррозивностью бензиновых дистиллятов в сочетаниис другими факторами эксплуатации. Это подтвержда-ется детальным исследованием процессов коррозии, втом числе данными косвенной и фактической диагно-стики, полученными в промышленных условиях.



Рис. 1. Общая технологическая схема и коррозионная карта линийдистилляции установок каталитического крекинга и замедленногококсования:

I – колонна ректификации (отложений мало, имеют органический характер,распределение коррозии близко к равномерному); II – абсорбер (минеральныеотложения по всей высоте колонны – массовая доля Fe2O3 до 74 %; усилениекоррозии по высоте колонны, характер – локальный до сквозного поражения(язвы глубиной 0,15 мм, питтинг)); III – стабилизатор (минеральныеотложения – массовая доля Fe2O3 до 65 %; кубовая часть коррозионна,характер коррозии крышек люков – подшламовый, полотен – неравномерный);1 – места установки рабочих элементов с образцами−свидетелями; 2 – местазакладки образцов−свидетелей; 3 – очаги коррозионного разрушения

Косвенная оценка скорости коррозии при дистил-ляции реформулированых углеводородов позволилаопределить скорость коррозии по линии нестабиль-ного бензина – в среднем 0,004 А/м2, по линии ста-бильного бензина – 0,021 А/м2. Характер коррозион-ного разрушения образцов углеродистой стали маркиСт. 3 по линии нестабильного бензина близок к равно-мерному, по линии стабильного бензина – локальны-ми. Результаты многочисленных длительных натур-ных испытаний подтвердили косвенные оценки ско-рости коррозии и позволили зафиксировать по линиистабильного бензина интенсивное протекание ло-кальных коррозионных процессов (глубина язв до0,15 мм, питтинг – до сквозного поражения). Установ-лено, что максимальную коррозивность бензиновыедистилляты проявляют в средней и верхней частях ко-лонн стабилизации. Следует отметить, что в указан-ных местах даже высоколегированные стали марки12Х18Н10Т подвержены образованию питтингов наповерхности. Хромистые стали марки 08Х13 вне зави-симости от места закладки также подвержены локаль-ному коррозионному разрушению с образованиемпиттинга, язв (глубина поражения за время испыта-ний составила 0,05 мм).

Полученные результаты свидетельствуют о повыше-нии коррозивности бензиновых дистиллятов по мереих переработки, что обусловлено удалением водногоконденсата из реформулированных бензиновых дис-тиллятов вследствие стабилизации (см. рис. 1).

Для антикоррозионной защиты в технологическихсхемах дистилляции реформулированных углеводоро-дов установки каталитического крекинга были приме-нены имидазолин- и амидсодержащие ингибиторыкоррозии. Скорости коррозии, измеренные относи-тельно рабочих образцов-свидетелей, установленныхпо линиям дистилляции реформулированного бензи-на (нестабильного и стабильного), в условиях введе-ния имидазолинсодержащего ингибитора коррозии восновном превышают скорость коррозии контроль-ных образцов-свидетелей (условия отсутствия инги-биторной защиты). В тех же условиях при введенииамидсодержащего ингибитора коррозии по линии ста-бильного бензина были достигнуты удовлетворитель-ные результаты защиты – коэффициент торможе-ния 4. Практическая реализация программ антикорро-зионной защиты с применением отмеченных ингиби-торов коррозии, в частности, при преимущественномвоздействии сероводорода в процессах первичной пе-реработки нефтяного сырья позволяет достигнуть за-щитного эффекта более 90 %.

По результатам натурных исследований особенноследует отметить тот факт, что скорость коррозии в

нестабильном бензине всегда предельно низкая, не-смотря на совместное присутствие сероводорода, мер-каптанов и водного конденсата, при этом амид- и ими-дазолинсодержащие ингибиторы коррозии не про-являют ингибирующего действия.

Для более глубокой интерпретации выявленных эм-пирических закономерностей и определения границэффективности применения отмеченных ингибито-ров было исследовано их поведение в условиях воздей-ствия продуктов реформулирования. Результаты ис-следований представлены в табл. 1. Из нее видно, чтоизучаемые ингибиторы коррозии характеризуютсяспецифическим поведением и селективно проявляютингибирующие свойства в зависимости от состава ре-формулированных нефтяных дистиллятов. Имидазо-линсодержащий ингибитор коррозии при индивиду-альном воздействии меркаптанов и комплексном воз-действии меркаптанов и сероводорода не оказываетзащитного действия по отношению к углеродистойстали – коэффициент торможения менее 1,0. В то жевремя при воздействии сероводорода он проявляетвысокие ингибирующие свойства. Амидсодержащийингибитор эффективен как в условиях индивидуаль-ного, так и комплексного воздействия сероводорода имеркаптанов. Между тем дополнительные испытания



Таблица 1

Ингибитор коррозии

Содержание ингибитора коррозии в фоновом растворе,

млн

-1

Скорость коррозии,

А/м2

Защитный эффект, %

Коэффи-циент тор-можения

Воздействие сероводорода

Фон - 0,10 - -

50 0,01 90 10,0 Имидазолинсо-держащий 100 0,01 90 10,0

50 0,01 90 10,0 Амидсодер-жащий 100 0,01 90 10,0

Воздействие меркаптанов

Фон - 0,080 - -

50 0,250 Отсутствует < 1 Имидазолинсо-держащий 100 0,110 Отсутствует < 1

50 0,016 80 5,0 Амидсодер-жащий 100 0,016 80 5,0

Смешанное воздействие сероводорода и меркаптанов

Фон - 0,12 - -


50 0,12 Отсутствует 1,0 Амидсодер-жащий 100 0,12 Отсутствует 1,0

Смешанное воздействие сероводорода, меркаптанов и водного конденсата

Фон - 0,0010 - -


50 0,0014 Отсутствует < 1 Амидсодер-жащий 100 0,0017 Отсутствует < 1

у

позволили определить, что для эффективного исполь-зования указанного ингибитора необходимо учиты-вать количественное содержание меркаптанов. Приувеличении массового содержания последних от 0,016до 0,16 % скорость коррозии углеродистой стали воз-растает и соответственно снижается эффективностьдействия ингибитора (коэффициент торможения сни-жается с 5,0 до 1,0).

Скорость коррозии углеродистой стали в условияхсмешанного воздействия сероводорода, меркаптанови водного конденсата значительно снижается. Эффектот присутствия водного конденсата превышает эф-фективность действия ингибиторов. При этом следуетотметить, что все указанные ингибиторы проявляют вданных условиях стимулирующее действие (коэффи-циент торможения составляет менее 1,0).

Химический состав водного конденсата процессовреформулирования (каталитического крекинга и за-медленного коксования) представлен в табл. 2. Мине-ральный состав водных конденсатов характеризуетсящелочным уровнем рН среды и значительным содер-жанием коррозионно-активных соединений: сульфи-дов, солевого аммония, хлоридов, цианидов. Подоб-ный минеральный состав и рН среды позволяют про-гнозировать потенциально высокую коррозивностьизучаемого продукта с проявлением цианисто–водо-родной коррозии [11].

Методом экстрактивного выделения проведено де-тальное исследование органических водорастворимыхвторичных продуктов реформулирования, входящих

в состав водных конденсатов, с использованием ЯМР-,ИК-, хроматомасс-спектрометрии, элементного анали-за и потенциометрии. Интерпретация спектров и со-вокупности результатов, полученных различными ин-струментальными методами, позволяет полагать, чтоорганические водорастворимые вторичные продуктыреформулирования являются сложными химически-ми системами и представлены смесью производных1-, 2- и 3-атомных фенолов, а также гетероцикличе-скими соединениями азота и серы.

При изучении коррозивности водного конденсатапри нейтрализации соляной кислотой и разбавле-нии фоновым раствором хлористого натрия вы-явлены защитные свойства компонентов, входящихв состав водных конденсатов. Скорость коррозиипри нейтрализации в среде водного конденсата вразличных диапазонах рН всегда меньше, чем в мо-дельных растворах аналогов, а коэффициент тормо-жения при увеличении содержания водного конден-сата при разбавлении возрастает до 18 – 26. При уда-лении водорастворимых органических соединенийиз водного конденсата посредством экстракциимаксимально скорость коррозии увеличивалась в26 раз и достигала 0,1 А/м2, что соответствует корро-зионному поведению углеродистой стали в фоновомрастворе (рис. 2). Между тем результаты исследова-ний показывают, что с увеличением объемной доливодного конденсата при его разбавлении фоновымраствором стационарный потенциал стали смеща-ется в сторону более отрицательных значений. Ста-ционарный потенциал углеродистой стали в средеводного конденсата относительно потенциала фо-нового раствора в зависимости от его типа снижает-ся на 0,42-0,58 В и составляет -(0,64-0,8) В. Результа-ты изучения окисли тельно–восста нови тельного со-стояния систем указывают на сильные восстанови-тельные свойства водных конденсатов. Окислитель-



И

С

Таблица 2

Водный конденсат процесса

Показатель замедленного коксования

каталити-ческого

крекинга

Минеральная часть

Удельная электрическая проводимость, мСм/см

5,85-8,33 4,72-11,04

Водородный показатель рН 8,1-9,0 8,6-9,3

Массовая концентрация , мг/дм3:сульфидов, гидросульфидов в пересчете на сероводород

383-1469 222-4431

солевого аммония 6-1469 262-3766

хлорид-ионов 0,7-68 1,0-315

цианид-ионов 55-111 36-52

Органическая часть

Массовая концентрация, %: азотистых оснований 0,014

0,010

фенолов 0,10 0,15

Содержание элементов, %: углерода 62,0 58,0

водорода 7,9 7,5

серы 23,5 3,8 азота 2,2 1,5

Рис. 2. Изменение скорости коррозии (1) истационарного потенциала (2) стали в зависимости отобъемной доли водного конденсата при разбавлениифоновым раствором

но-восстановительный потенциал относительнофонового раствора в среднем в среде водных кон-денсатов в зависимости от его типа снижается на0,79-0,89 В и равен -(0,17-0,27) В.

Из анализа форм поляризационных кривых, зареги-стрированных для стального электрода (рис. 3), следу-ет, что водный конденсат обладает высокой электро-активностью, а сталь характеризуется сложным элек-трохимическим поведением. На поляризационныхкривых в области потенциалов, равных -(0,32-0,35) В,близких к стационарному потенциалу стали, наблюда-ется выраженная волна окисления, схожая с пассивно-активным переходом, и последующая мнимая областьпассивности – площадка предельной анодной плотно-сти тока. При разбавлении водного конденсата фоно-вым раствором происходит пропорциональноеуменьшение предельного анодного тока и увеличениеполяризации. При максимальном разбавлении пре-дельная плотность анодного тока исчезает.

Как видно из рис. 4, поляризационная кривая сталь-ного электрода и вольт-амперограмма, зарегистриро-ванная на стеклоуглероде в водном конденсате, имеютидентичный характер. Это свидетельствует о том, чтоанодный процесс в данном случае определяется не ре-акцией ионизации железа, а реакциями окисления ор-ганических соединений, входящих в состав водных

конденсатов. Важным является то, что выход по токуреакции окисления железа с увеличением объемнойдоли конденсата уменьшается симбатно снижениюскорости коррозии углеродистой стали. Расчетныезначения выхода по току анодного растворения сталипредставлены ниже.

Объемная доля водного конденсата в фоновом растворе, % - 10 50 100Выход по току, % 93 4 0,3 0,018Анализ поляризационных кривых, полученных при

разбавлении водного конденсата фоновым раствором,показал, что предельная плотность анодного токапрямо пропорционально зависит от содержания вод-ного конденсата в системе, что соответствует основно-му кинетическому уравнению конвективной диффу-зии и позволяет определить лимитирование анодногопроцесса стадией диффузии.

Идентификация значений потенциала пикаполуволны окисления водного конденсата настеклоуглероде по данным вольт-амперограм-мы (см. рис. 4) и расчетное значение коэффи-циента диффузии деполяризатора позволяют сдостаточной определенностью предположить,что происходит электрохимическое окислениепроизводных фенолов.

Дополнительным подтверждением изложен-ных фактов является установленное химиче-ское окисление активных компонентов, входя-щих в состав изученных водных конденсатовпри экспозиции в контакте с атмосферой, что

выражается в увеличении скорости коррозии углеро-дистой стали (0,004-0,083 А/м2), окислительно-вос-становительного потенциала с -0,2 В до нуля и ста-ционарного потенциала углеродистой стали с -0,8 до0,5 В. Циклические поляризационные кривые длястального электрода при введении в фоновый рас-твор окисленных экстрактов водного конденсата сви-

детельствуют о необратимости электродныхпроцессов [12]. Наличие развитых гистерези-сов и пиков в катодной и анодной областяхуказывает на образование на поверхностиэлектрода фазовых пленок нерастворимыхпродуктов олигомеризации фенолов, вызы-вающих диффузионные ограничения.

Из сопоставительного анализа приведенныхрезультатов исследований видно, что снижениескорости коррозии обусловлено влиянием ком-понентов водного конденсата и связано не с ин-гибирующим действием, а с анодной деполяри-зацией. В данном случае механизм защиты по-



Рис. 4. Поляризационная кривая стального электрода (1) ивольт–амперограмма на стеклоуглероде (2) в среде водногоконденсата

Рис. 3. Поляризационные кривые стального электрода в средеводного конденсата при разбавлении фоновым раствором:

1 – фоновый раствор; содержание водного кондесата: 2 – 10 %;3 – 50 %; 4 – 100 %

добен протекторной защите. В качестве протекторавыступают органические соединения, имеющие по-тенциал полуволны окисления меньше равновесногоэлектродного потенциала стали. Таким образом тер-модинамически обеспечивается коррозионная защитауглеродистой стали. Полученные данные указывают навероятность основного участия в анодной реакциипроизводных фенола, однако не исключается и участиедругих компонентов.

С точки зрения механизма развития коррозии угле-родистых сталей под действием сероводорода и мер-каптанов блокирование реакции ионизации железа ре-акциями окисления фенолов приводит к вырождениюпоследующей цепи реакций гидролиза и образованиюсульфидных соединений железа, которые в итоге опре-деляют кинетические параметры коррозии. Это объ-ясняет феноменологический эффект защиты углеро-дистой стали компонентами водного конденсата в ре-формулированных углеводородных средах при уни-тарном воздействии сероводорода и меркаптанов.Аналогичное явление также справедливо и для другихмеханизмов активации коррозии агрессивными анио-нами, хлоридами, карбонатами и другими вещества-ми, в том числе и цианидами, присутствующими вовторичных продуктах реформулирования.

Изучение поляризационных кривых позволило объ-яснить стимулирующее действие имидазолин- и амид-содержащих ингибиторов коррозии на протеканиекоррозии в среде водного конденсата. Анализ зареги-стрированных кривых показывает, что введение этихингибиторов коррозии в указанную среду способству-ет подавлению анодных пиков электроокисления ор-ганических соединений и увеличивает анодную поля-ризацию электрода. Имидазолинсодержащий ингиби-тор в большей степени способствует поляризацииэлектрода. Таким образом, установлено, что в углево-дородных средах, содержащих водорастворимые вто-ричные продукты реформулирования, азотсодержа-щие ингибиторы коррозии являются антагонистамипо отношению к «протекторному» действию компо-нентов рассмотренных водных конденсатов.

ЗаключениеКомплексный анализ результатов проведенных ис-

следований показывает, что эффективность ингиби-торной защиты значительно зависит не только от вы-бора средства защиты и метода его применения, атакже глубины проработки взаимосвязи процессов

коррозии с особенностями химических процессов ре-формулирования нефтяного сырья. Создание и ис-пользование современных прогрессивных методовпротивокоррозионной защиты до уровня сопряжен-ного самостоятельного технологического процессавозможно только при изучении феноменологическихаспектов практики с применением современных мето-дов исследований, позволяющих разрабатывать высо-коэффективные формы реагентов, а также способы ихквалифицированного применения.




1. Злотников Л.Е. Основные направления повышения эффек-тивности действующих мощностей НПЗ России в настоящеевремя и до 2020 г.//Нефтепереработка и нефтехимия. – 2004. –№ 1. – С. 3-8.2. Капустин В.М. Проблемы и перспективы глубокой переработ-ки углеводородного сырья в России // Материалы 4-й междуна-родной научно-технической конференции «Глубокая переработ-ка нефтяных дисперсных систем», Москва (12 декабря 2008 г.). –М.: Техника, ТУМА ГРУПП, 2008. – С. 5-7.3. Комплексный коррозиологический подход к защите металлоиз-делий от коррозии и износа с помощью ингибиторов и ингиби-рованных материалов / Ю.Н. Шехтер, И.Ю. Ребров, С.М. Хазан-жиев [и др.] // Защита металлов. – 1998. – Т. 34. – № 4. – С. 341–349.4. Бурлов В.В., Алцыбеева А.И., Парпуц И.В. Защита от коррозииоборудования НПЗ. – СПб.: Изд-во «ХИМИЗДАТ», 2005. – 248 с.5. Жук Н.П. Курс коррозии и защиты металлов. – М.: Металлур-гия, 1968. – 408 с.6. Калабин Г.А., Каницкая Л.В., Кушнарев Д.Ф. Количественнаяспектроскопия ЯМР природного органического сырья и продук-тов его переработки. – М.: Химия, 2000. – 408 с.7. Скрыпник Е.И. Химия сероорганических соединений, содер-жащихся в нефтях и нефтепродуктах. – М.: Гостоптехиздат,1953. – 43 с.8. Сероорганические соединения нефтей различного типа /И.Н. Сираева, А.Д.Улендеева, М.А.Парфенова [и др.] // Нефтепе-реработка и нефтехимия. – 2002. – № 9. – С.33-39.9. Технология переработки нефти. В 2-х ч. Ч. 1. Первичная перера-ботка нефти / Под ред. О.Ф. Глаголевой и В.М. Капустина. – М.:Химия, КолосС, 2006. – 400 с.10. Магарил Р.З. Теоретические основы химических процессов пе-реработки нефти. – М.: Изд-во КДУ, 2008. – 280 с.11. Коррозионная стойкость оборудования химических про-изводств. Нефтеперерабатывающая промышленность: Справ.изд./ Под ред. Ю.И. Арчакова, А.М. Сухотина. – Л.: Химия, 1990. –400 с.12. Исследование влияния состава растворителя на окисление ва-нилина и гваякола на платиновом электроде / К.Г Боголицин,Н.Л. Иванченко, Е.Ф. Потапова, А.Н. Шкаев // Химия раститель-ного сырья. – 2006. – №1. – С.11-14.


Рефераты № 2/2010 г.

Опыт создания интегрированной модели разработкиСеверо-Комсомольского месторожденияИ.С. Афанасьев (ОАО «НК «Роснефть»), Д.В. Ефимов, К.В. Литвиненко, В.И. Савичев (ООО «РН-УфаНИПИнефть»)

Рассмотрены некоторые ключевые решения, необходи-мые для реализации проектов разработки месторожде-ний с контактными запасами высоковязких нефтей, напримере Северо-Комсомольского месторождения, нахо-дящегося в Тюменской области.

Воспроизведение геологической неоднородности в геолого-гидродинамических моделяхВ.А. Байков, А.А. Яковлев (ООО «РН-УфаНИПИнефть»)

Предложен новый подход к моделированию пласта с уче-том данных эксплуатации скважин. Рассмотрен способсведения задачи трехмерного моделирования к двумер-ному случаю.

Вопросы внедрения методов многоточечной статистикиА.В. Безруков, М.В. Рыкус, А.Р. Давлетова, В.И. Савичев (ООО «РН-УфаНИПИнефть»)

Отмечено, что методы многоточечной статистики позво-ляют отразить все многообразие вариаций в различныхобстановках осадконакопления. Модель непрерывности вметодах многоточечной статистики задается с помощьюобучающих образов, которые, кроме вариограмм, задаюттакже высшие моменты распределений, что позволяетрешать задачи лито-фациального моделирования наболее совершенном уровне. Рассмотрены вопросы внед-рения многоточечной статистики в практику литофаци-ального моделирования.

Симулятор для моделирования и оптимальногопроектирования большеобъемных селективныхкислотных обработок карбонатных коллекторовГ.Т. Булгакова, Р.Я. Харисов, А.Р. Шарифуллин (ООО «РН-УфаНИПИнефть»), А.В. Пестриков (ОАО «НК «Роснефть»)

Рассмотрены возможности разработанного численногосимулятора для составления оптимального дизайна боль-шеобъемной селективной кислотной обработки (БСКО).Симулятор рассчитывает оптимальные значения скоростизакачки реагентов, объема кислотного состава, объемаотклонителя, количества циклов закачки рабочей жидко-сти, количества отклоняющих стадий, объема закачивае-мой жидкости на каждом этапе для прогноза продуктивно-сти скважины после обработки и оценки ожидаемой при-были за счет проведения кислотной обработки.

Experience of creation of the integrated Severo-Komsomolskoye field development modelI.S. Afanasjev (Rosneft Oil Company OJSC), D.V. Efimov, K.V. Litvinenko, V.I. Savichev (RN-UfaNIPIneft LLC)

Some of the key decisions, required for execution of the proj-ects of development of fields with contact high-viscosity oilreserves, for example, the Severo-Komsomolskoye field, locat-ed in the Tyumen region, are considered.

стр. 30

Reproduction of geological heterogeneity in geological and hydrodynamic models V.A. Baikov, A.A. Yakovlev (RN-UfaNIPIneft LLC)

A new approach to modeling the reservoir taking into accountwells operation data is suggested. A method for reduction theproblem of three-dimensional modeling to two-dimensionalcase is considered.

стр. 13

Questions of multipoint statistics methods implementationA.V. Bezrukov, M.V. Rykus, A.R. Davletova, V.I. Savichev (RN-UfaNIPIneft LLC)

It is noted that the methods of multi-point statistics can reflectall the multiformity of variations in the different environ-ments of sedimentation. A model of continuity in the methodsof multipoint statistics is given by means of training images,which, except variograms, set also the higher moments of dis-tributions, that allows to solve the problem of lithofacies mod-eling at the more perfect level. The problems of the introduc-tion of multi-point statistics in the practice of the lithofaciessimulation are considered.

стр. 8

Simulator for optimizing extended selective acidizing in carbonate formations designsG.T. Bulgakova, R.Ya. Kharisov, A.R. Sharifullin (RN-UfaNIPIneft LLC), A.V. Pestrikov (Rosneft Oil Company OJSC)

The calculation of estimate values in extended selective acidiz-ing (ESA) designs should be founded on the simulations ofbasic physical/chemical processes implemented as a softwareproduct. Rosneft Oil Company has developed a numericalsimulator to optimize ESA designs using viscous diverters. Thesimulator calculates the following processes: hydraulic flow offluid stages in the injection pipelines; distribution and flow ofthe injected fluid in the layered heterogeneous medium (for-mation); acid dissolution of mud and rock matrix; and thephysics/impact of diverters.

стр. 16


Испытание систем автоматизации скважин, эксплуати-руемых скважинными штанговыми насосами, наместорождениях ООО «РН-Краснодарнефтегаз»В.В. Горбунов, А.Е. Кучурин (ООО «НК «Роснефть-НТЦ»), Р.Ю. Мансафов (ООО «РН-УфаНИПИнефть»),А.В. Пивкин (ООО «РН-Краснодарнефтегаз»)

Показано применение систем автоматизации скважин,эксплуатируемых скважинными штанговыми насосами сприменением станций управления на основе регулируе-мого частотного привода. Приведены преимуществаприменения станций управления с частотно регулируе-мым приводом и опыт их применения в ООО «РН-Крас-нодарнефтегаз»

Применение оборудования «Стингер» при проведениигидроразрыва пласта в скважинах после бурения в них боковых стволовИ.П. Заикин, К.В. Кемпф (ОАО «НК «Роснефть»), А.С. Добросмыслов, П.С. Бухаров (ООО «РН-Юганскнефтегаз»)

Показано, что при проведении гидроразрыва пласта (ГРП)в скважинах после бурения в них боковых стволов для уве-личения объема проппанта пакер ГРП размещают в экс-плуатационной колонне, при этом отмечаются случаиповреждения обсадной колонны в интервале между паке-ром ГРП и подвеской хвостовика. Подобные случаи приво-дят к вынужденным остановкам скважин на длительныйпериод времени для проведения ремонта. В результате неф-тегазодобывающие предприятия несут дополнительныезатраты и теряют добычу нефти. Для предотвращенияэтого и обеспечения своевременного запуска скважин вработу впервые в России было разработано и испытанооборудование, позволяющее проводить ГРП в скважинахпосле бурения боковых стволов без воздействия избыточ-ных давлений на эксплуатационную обсадную колонну.

Математическое моделирование процесса кристаллизации парафиновД.Б. Кадыров (ОАО «Средневолжский НИИ по нефтепереработке»), М.Ю. Лившиц (ГОУ ВПО «Самарский государственныйтехнический университет»)

Проведен анализ основных особенностей процесса депара-финизации, исследованы физические основы кристаллиза-ции парафинов. Предложена функционально-ориентирован-ная на использование в системах управления математическаямодель процесса кристаллизации в регенеративном кристал-лизаторе установки депарафинизации. Проанализированырезультаты моделирования процесса кристаллизации пара-финов на промышленной установке депарафинизации.

Testing automatization systems of the wells with sucker-rod pumps on RN-Krasnodarneftegaz LLC oilfieldsV.V. Gorbunov, A.E. Kuchurin (Rosneft Research & Develop-ment Inctitute LLC), R.Yu. Mansafov (RN-UfaNIPIneft LLC),A.V. Pivkin (RN-Krasnodarneftegaz LLC)

The application of the automatization systems have represent-ed applying with sucker-rod pump on the well by means ofcontrol station based on adjustable frequent drive. The advan-tages of application of control station with adjustable frequentdrive have represented and practical testing in RN-Krasnodarneftegaz LLC.

стр. 39

The use of equipment Stinger during hydrofracturing in wells after sideholes drillingin them I.P. Zaikin, K.V. Kempf (Rosneft Oil Company OJSC), A.S. Dobrosmyslov, P.S. Bukharov (RN-Yuganskneftegaz LLC)

It is shown that during hydrofracturing in the wells after side-holes drilling in them for proppant volume increase thehydrofracturing packer is placed in the flow string, at the sametime boring casing damage events in the interval between thehydrofracturing packer and tailpipe hanger are marked. Suchevents lead to forced wells shut-in for a long period of time forrepair. As a result, oil and gas companies have additional costsand lose oil production. To prevent this and ensure the timelyputting wells into operation for the first time in Russia theequipment, that allows hydrofracturing in wells after sideholesdrilling without the influence of excess pressure on the pro-duction casing, was developed and tested.

стр. 42

Mathematical modeling paraffin crystallizationD.B. Kadyrov (Middle Volga Oil Refining Research Institute PJSC), M.Yu. Livshits (Samara State Technical University)

The main features of dewaxing, investigated the physical basisof crystallization of paraffins are analyzed. The functional tar-geting mathematical model of crystallization in regenerativecrystallizing is suggested for use in a control systems of dewax-ing unit. The results of modeling the process of crystallizationof paraffins in the dewaxing unit are analyzed.

стр. 44


Модели работы скважины для решения задачи идентификации параметров пласта по данным эксплуатацииВ.А. Краснов (ОАО «НК «Роснефть»), Е.В. Юдин, А.А. Лубнин (ООО «РН-Юганскнефтегаз»)Предложены новые численно-аналитические модели систе-мы пласт – скважина, предназначенные для решения обрат-ных задач определения параметров пласта по данным экс-плуатации добывающих скважин на различных режимахработы. Приведен пример использования моделей дляопределения параметров пласта по данным эксплуатацииреальной скважины. Показана неединственность такогоопределения с использованием только данных о дебите идавлении в скважине. Обсуждаются способы регуляриза-ции решения обратной задачи.

Решение производственных задач с применениемкомплекса гибких НКТ на Ванкорском месторожденииС.C. Ситдиков (ОАО «НК «Роснефть»), С.А. Заграничный (Компания Trican Well Service),Р.М. Зизаев, А.В. Воросцов, С.И. Сметанин (ЗАО «Ванкорнефть»)

Дан обзор технических, эксплуатационных и организа-ционных проблем, связанных с применением комплексагибких НКТ на Ванкорском месторождении, а такжепредлагаются инновационные методы решения постав-ленных производственных задач.

Влияние продуктов реформулирования нефтяногосырья на протекание процессов коррозии в технологических схемах нефтепереработкиВ.П. Томин, Я.Н. Силинская (ОАО «Ангарская нефтехимическая компания»)

Представлены результаты исследований процессов кор-розии в условиях реформулирования нефтяного сырья.Рассмотрено влияние органических водорастворимыхвторичных продуктов реформулирования на коррозив-ность нефтяных дистиллятов, в том числе при использо-вании ингибиторов коррозии в системах химико-техно-логической защиты оборудования.

Интегрированная методика расчета показателей разработки нефтяных месторождений для формирования бизнес-планаД.Р. Юлмухаметов, И.С. Афанасьев (ОАО «НК «Роснефть»),Р.К. Мухамедшин, Н.В. Вавилов (ООО «РН-УфаНИПИнефть)

Представлена интегрированная методика, позволяющаярассчитывать показатели добычи нефти и жидкости,закачки и действующего фонда с учетом их взаимозави-симости. Для разных условий разработки месторожденийиспользуются различные комбинации аналитическихмоделей, таких как материальный баланс, формулаДюпюи, характеристики вытеснения. Для решения полу-чающихся дифференциальных уравнений применяетсяприближенный метод Рунге-Кутта четвертого порядка.Методика в настоящее время используется ОАО«НК «Роснефть» при составлении пятилетних бизнес-планов и оценке их ожидаемого выполнения.

Well exploitation models to estimate some reservoir parameters using the production data analysisV.A. Krasnov (Rosneft Oil Company OJSC), E.V. Yudin, A.A. Lubnin (RN-Yuganskneftegaz LLC)

New numerically-analytical models to determine the reservoirparameters using the production data are described. Proposedmodels consider the various types of heterogeneity correspon-ding to various representations about the conceptual geologi-cal formation. The example of models applying for reservoirparameters determination is described. Non-uniqueness ofsuch determination with use only the production data isshown. The ways of regularization of reservoir parametersidentification inverse problem is discussed.

стр. 34

Application of coiled tubing on Vankor oilfield and the solutions for the current challengesS.S. Sitdikov (Rosneft Oil Company OJSC), S.A. Zagranichny (Trican Well Service), R.M. Zizaev,A.V. Vorostsov, S.I. Smetanin (Vankorneft CJSC)

The article reviews the engineering, operational and logisticalissues related to utilizing coiled tubing in a frontier Vankor oil-field and the innovative solutions required to overcome thesechallenges.

стр. 21

The effect of the products of crude oil conversion processeson the corrosion rate in petroleum refining units V.P. Tomin, Ya.N. Silinskaya (Angarsk Petrochemical Company JSC)

It is represented the results of the research in corrosionprocesses under condition of the high level conversion ofpetroleum feedstock. It is considered the effect of water-solu-ble products of the conversion processes on the corrosionactivity of petroleum distillates, including the specificinhibitor use in some corrosion prevention systems.

стр. 48

An integrated method for business plan oil field production forecastD.R. Yulmukhametov, I.S. Afanasjev (Rosneft Oil Company OJSC.), R.K. Mukhamedshin, N.V. Vavilov (RN-UfaNIPIneft LLC)

The integrated method allows calculating future oil and liquidproduction, water injection and active well stock, taking intoaccount the interdependency of these parameters. Differentcombinations of analytical models, such as material balance,Darcy’s law and displacement characteristics, can be used fordifferent drive mechanisms and development stages. Theresulting differential equations are solved using the fourth-order Runge-Kutta method. The method is currently used inRosneft Oil Company for the calculation of five-year businessplans and evaluation of their fulfillment.

стр. 26

Documents

10 0 2 Ь» Т Ф Е Н С О Р К Н О А О К И Н Т С Е В Й И К С Е Ч ... · неоднороднос геолог-динамиче моделях..... 13 ИНФОРМАЦИОННЫЕ