Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ работ по моделированию и управлению разработкой нефтегазовых месторождений 9
1.1 Основные направления исследований в области моделирования разработки месторождений 9
1.2 Краткий анализ современного состояния моделирования системы "скважина — пласт" 12
1.3 Выбор направлений исследований и постановка задач 15
2 Разработка методов оператрївного определения коллекторских свойств продуктивных пластов 17
2.1 Прогнозирование случайных процессов в нефтегазодобыче 17
2.2 Методы идентификации пластовых систем и выявление неод-нородностей геологических разрезов 24
2.2.1 Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта 24
2.2.2 Альтернативные методы идентификации моделей пластовых систем 30
2.2.3 Корреляционное сжатие для выявления неоднородностей геологических разрезов 39
2.3 Определение пластового давления и коллекторских свойств по данным нормальной эксплуатации скважин 45
Выводы 51
3 Обоснование и разработка практртческих рекомендаций по разработки нефтегазовых месторождений 53
3.1 Приложение теории марковских процессов к задачам нефте промысловой практики 53
3.2 Применение марковских процессов при прогнозировании по слойной неоднородности продуктивных пластов 59
3.2.1 Применение марковских процессов при рассмотрении механизма кернообразования и прогнозирования размеров керна 59
3.2.2 Изучение неоднородностей геологического разреза и его прогнозирование с применением теории марковских процессов 66
3.3 Применение марковских моделей к анализу разработки нефте газовых месторождений и фонда скважин 69
3.3.1 Применение марковских моделей к анализу разработки нефтегазовых месторождений, оценки дебитов скважин, объемов добычи и извлекаемых запасов 69
3.3.2 Прогнозирование состояния фонда добывающих скважин и планирование ГТМ 73
3.3.3 Динамика изменения фонда скважин и управление проведения ГТМ 82
3.3.4 Выбор очередности проведения ГТМ на скважинах 90
Выводы 96
4 Прогнозирование геолого-физических полей, оценка точности и корректировка прогноза 97
4.1 Постановка задачи и методические принципы прогнозирования полей геолого-физических признаков 97
4.2 Алгоритм расчета оптимального радиуса прогноза 105
4.3 Алгоритм корректировки прогноза по полю 107
4.4 Алгоритм построения сетки и прогнозирования в её узлы 117
Выводы 119
Основные выводы и рекомендации 120
Список использованных источников 122
- Основные направления исследований в области моделирования разработки месторождений
- Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта
- Приложение теории марковских процессов к задачам нефте промысловой практики
- Постановка задачи и методические принципы прогнозирования полей геолого-физических признаков
Введение к работе
кандидат химических наук, доцент Г.Г. Попова
Актуальность работы
Традиционные методы проектирования управления, контроля и анализа разработки нефтяных месторождений в последние 10 – 15 лет претерпели значительные изменения, связанные с широким применением постоянно действующих геолого-технологических моделей (ПДГТМ) эксплуатационных объектов. По оценкам экспертов применение ПДГТМ позволяет более эффективно решать задачи интенсификации нефтедобычи и повышения нефтеотдачи пластов. Считается, что текущая нефтеотдача может быть увеличена на
15…20 %, а коэффициент нефтеотдачи на 5…10 %.
Анализ опыта и публикаций по созданию полномасштабных ПДГТМ в российских нефтяных компаниях (на основе западных программных продуктов (ПП), исключая ОАО “Сургутнефтегаз” с собственным ПП) показывает, что их адаптация к конкретным объектам разработки требует длительного времени (от нескольких месяцев до года и более). При этом возникает необходимость дополнительных исследовательских работ с привлечением квалифицированных разработчиков и программистов.
Несмотря на большие достоинства численного геолого-гидродинамического моделирования качество получаемых моделей зависит от точности исходной информации, “плотности” сетки измерений и синхронности съема информации. Погрешность моделирования может быть определена только после её построения и сопоставления расчетных значений признака с фактическими в точках, в которых проводились измерения. В основе погрешности лежат объективные и субъективные факторы. К ним относятся: пространственно-временная анизотропия свойств продуктивных пластов; неточность и ограниченность исходной информации; процедуры ремасштабирования и др. Все это сказывается на прогнозных оценках, и в частности на прогнозных оценках извлекаемых запасов. Кроме того, для месторождений, находящихся на поздней стадии разработки, пространственно-временные поля (ПВП) на локальных участках подвергаются мощным внешним воздействиям (обработка призабойной зоны (ОПЗ), гидравлический разрыв пласта (ГРП), закачка воды, порывы газа и др.). Все это приводит к неконтролируемым изменениям фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пласта и требуется оперативная корректировка информации об изменении геолого-технических показателей ПВП в непосредственной близости от данных участков (поведение геофизических или гидродинамических исследований), что весьма проблематично.
Таким образом, актуальной является проблема повышения качества и оперативности информации для решения текущих задач, мониторинга разработки месторождений и обеспечения полноты информации при адаптации и сопровождении ПДГТМ.
Цель работы
Повышение эффективности разработки месторождений путем создания и совершенствования принципов сбора и обработки информации о состоянии эксплуатационного объекта для решения текущих задач разработки и адаптации ПДГТМ.
Задачи исследования
1. Анализ методов оценки коллекторских свойств продуктивных пластов и методов прогнозирования динамики изменения состояния фонда скважин, объема добычи и извлекаемых запасов.
2. Обоснование и разработка методов оперативного определения пластового давления и коллекторских свойств продуктивных пластов по данным нормальной эксплуатации скважин.
3. Разработка практических рекомендаций по применению теории марковских процессов при решении задач прогнозирования послойной неоднородности свойств продуктивных пластов, дебитов скважин и динамики изменения состояния фонда скважин.
4. Разработка методов прогнозирования геолого-физических полей, корректировки прогноза и оценки его точности.
Научная новизна
1. Предложен метод оценки параметров призабойной зоны продуктивных пластов (гидропроводности и пьезопроводности) по данным о дебите скважины и устьевом (забойном) давлении при нормальном режиме эксплуатации скважин. Метод основан на модификации интегрального решения
М. Маскета прямой задачи подземной гидромеханики для точечного стока.
2. Установлено, что распределение вертикальной послойной неоднородности (пористость, проницаемость и др.) продуктивных пластов описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород.
3. Показано, что изменение состояния фонда (агрегированных по дебитам групп) скважин на месторождении описывается марковской моделью с непрерывным временем и дискретным числом состояний.
Практическая ценность работы
1. Разработаны инженерные методы оперативного определения оценок гидропроводности и пьезопроводности призабойной зоны продуктивного пласта по данным замеров дебита и устьевого (забойного) давления. Эти методы позволяют решить проблемы синхронного информационного обеспечения адаптации ПДМ ГТМ, а для “интеллигентных” скважин (smart wells) — определять по запросу состояние скважины и призабойной зоны.
2. Разработан и опробован алгоритм корреляционного сжатия при обработке данных геофизических исследований скважин (ГИС) для выявления локальных зон изменения структуры неоднородности пластов без привязки к вертикальному разрезу скважин.
3. Марковские модели прогнозирования финальных вероятностей послойной неоднородности пластовых систем (пористость, проницаемость, нефтенасыщенность и др.) дают возможность упорядочить процесс ремасштабирования вертикального шага дискретизации сеточной модели пласта, организовать имитационное моделирование при создании и адаптации ПДГТМ, а также использовать их при оперативном решении текущих задач.
4. Марковские модели динамики изменения состояния фонда скважин дают оценки переходных вероятностей в виде относительных частот пребывания агрегированных групп скважин в определенных состояниях, на основе кото-рых можно прогнозировать объем добычи нефти на заданный промежуток
времени, конечное состояние фонда скважин и извлекаемые запасы.
5. Предложен и опробован метод прогнозирования полей геолого-физических показателей продуктивного пласта, метод оптимальной корректировки прогноза по данным в скважинах - точках, который применим для решения текущих задач разработки и приближенной оценки результатов численного моделирования пластовых систем в произвольной области или точке поля.
6. Методические рекомендации по прогнозированию геолого-физических полей продуктивных пластов, алгоритм прогнозирования полей геолого-физических признаков, алгоритм корректировки прогноза, алгоритм построения карт геолого-физических показателей и результаты контрольного расчета внедрены на предприятиях ОАО “Гемма” (г. Краснодар) и ОАО “СибНИИНП” (г. Тюмень).
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались на региональной молодежной научной конференции “Геологи XXI века” (г. Саратов, 2000 г.), на региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов (г. Саратов, 2001 г.), на втором международном симпозиуме “Геотехнология: скважинные способы освоения месторождений полезных ископаемых” РУДН (г. Москва, 2005 г.), на четвертой международной научно-технической конференции “Современные технологии освоения минеральных ресурсов” (г. Красноярск, 2006 г.), на заседании научно-технического совета ОАО “РосНИПИтермнефть” (г. Краснодар, 2004 г.), на кафедре прикладной математики КГУ (г. Краснодар, 2006 г.), на совместном заседании кафедр нефтегазового промысла и оборудования нефтегазового промысла (г. Краснодар, 2008, 2009 г.г.).
Публикации
Основное содержание диссертации отражено в 9 печатных работах, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объём работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных
выводов и рекомендаций, списка использованных источников из 68 наименований. Работа изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц, 21 рисунок.
Основные направления исследований в области моделирования разработки месторождений
Отличительной особенностью нефтегазоносного пласта с пробуренными добывающими и нагнетательными скважинами является сложность их геологического строения, включающая неоднородность и анизотропию как по глубине пласта, так и по простиранию. Кроме того, эти пространственные поля переменны во времени. В таких системах при большом количестве влияющих факторов на фильтрационные течения и периодических возмущениях в локальных областях (гидравлический разрыв пласта, нагнетание воды, остановка скважины и др.) могут возникать качественные изменения, которые обнаруживаются новыми свойствами. Если рассматривать продуктивный пласт как кибернетическую систему, то управление такими системами достигается на основе информации, которая контролируется. Любая кибернетическая система подчиняется так называемому "закону необходимого разнообразия", т.е. разработчик должен владеть информацией о разнообразии процессов, протекающих в объекте и разнообразием воздействия на объект. При недостатке информации появляются волютаристские управленческие решения.
Анализ существа технологических процессов, протекающих при разработке нефтегазовых месторождений, неточная, зачастую неполная информация о параметрах пласта и др. потребовали применения вероятностно-статистических методов для построения моделей пластовых систем. Примерно в 60 — 70 годы широкое распространение как методы обобщения предшествующего опыта, получили методы классификации "объектов" и распознавания образов, корреляционный, дисперсионный и другие методы анализа. В частности, было показано, что распределение проницаемости продуктивных пластов подчиняется закону Максвелла — Саттарова [67]. В работах М.И. Швидлера [67, 68] решались задачи фильтрации жидкости и газа в неоднородных средах. Появилось большое количество инструкций, методических указаний и монографий по применению вероятностно-статистических методов в бурении и нефтедобыче [8, 9, 42] и др.
В начале 90-х годов прошлого века в связи с высоким уровнем развития вычислительной техники (быстродействие, возможность сбора, хранения и обработки больших массивов информации), современных методов геофизических исследований и сбора геолого-промысловой информации изменились и методы моделирования пластовых систем.
Модели пластовых систем, построенные на вероятностно-статистической основе реализовывали макроподход к системе "пласт — скважины" и опирались на средние значения фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пластов или на законы распределения. Такой подход достиг своего совершенства в трудах крупного ученого Лысенко В.Д. [36, 37, 38]. Им практически исчерпаны все положительные возможности-проектирования разработки месторождений в условиях ограниченной информации.
Новые подходы к моделированию включают в себя детерминированные уравнения фильтрации с переменными коэффициентами, уравнения неразрывности и уравнения сохранения масс в трехмерном пространстве, реализованных сеточной моделью в конечно-разностных уравнениях [1, 24, 62].
Конечно-разностные методы дают возможность описать тонкие структуры полей геолого-технических признаков пластовых систем, фильтрационные течения двухфазных жидкостей, моделировать разработку месторождения и давать обоснование мероприятий, проводимых на месторождения с учетом большого числа факторов. Все это позволяет принимать достаточно объективные решения по управлению разработкой месторождений.
Необходимо отметить, что все достоинства численного моделирования на основе физических процессов, происходящих в пластовых системах, в соответствии с "законом необходимого разнообразия" входят в противоречие с низким качеством и неполнотой входной информации. По образному выражению А.Д. Урсула в работе [61]: "... из закона необходимого разнообразия вытекает существование оптимальных соотношений между внутренним разнообразием системы и поступающей в неё информации". Отсюда следует, что западные программные продукты (ПП), закупленные российскими фирмами в период с 1990 года по 1995 год не могли принести ощутимой доли успеха, так как их информационное обеспечение (например, результаты ГИС) по своей точности и содержанию далеки были от требуемых для работы программного обеспечения. Об этом говорит практически на всех научно-практических конференциях ЦКР представитель ВНИИнефти Иоффе О.П. [26]. Для убедительности приведем отрывок из выступления: "... сейчас все увлекаются 3-х-мерной моделью, начали использовать через 0,4 — 0,5 м точки по разрезу скважин с оценкой всех параметров. При этом насыщенность имеет 30 % погрешности, а проницаемость — 100 %. Полученная модель — это случайная реализация".
В работе Лысенко В.Д. [35] предостерегает разработчиков и программистов в опрометчивом пользовании западных ПП. Во-первых, применение детерминированных моделей разработки нефтяных месторождений закрытыми программами для ЭВМ не всегда является корректным, так как не известно влияние неточности исходной информации на точность расчетов. Во-вторых, необходимо выполнять альтернативные расчеты по укрупненным показателям для их сравнения с расчетными по моделям, "прошитым" в 1111.
К слову отметим, что все иностранные 1111 проданы российским фирмам втридорого, по сравнению с ценами на внутреннем рынке страны - производителя 1111.
Таким образом, нами выделены два направления исследований в области моделирования пластовых систем: вероятностно-статистическое и детерминированное. Первое из них пользуется интегрированными оценками (средние значения, среднеквадратические отклонения, корреляционные отношения и т.д.), а второе — дифференциальными, детальными оценками, для которых незначительные ошибки могут приводить к "фактически бессмысленным решениям".
Очевидно, что наилучший путь — это разумное сочетание вероятностно-статистических методов с детерминированными. Симбиоз этих двух направлений позволит оперативно решать две важные задачи при адаптации постоянно-действующих геолого-технологических моделей (ПД ГТМ): оперативно обеспечивать систему требуемой информацией и оперативно рассчитывать макрооценки системы "скважина — пласт" для сравнительного анализа с результатами детерминированных моделей (расчетов).
Обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта
Известно, что основные проектные решения при разработке нефтегазовых месторождений принимаются в условиях крайне ограниченной информации, а наиболее полная информация о месторождении появляется только к концу разработки. Поэтому разработчики непрерывно строят модели месторождения, а в последние 10 лет появились программные средства и интегрированные системы интерпретации ГИС, позволяющие реализовать постоянно действующие модели (ПДМ) нефтегазовых месторождений.
Применяемый математический аппарат гидрогазодинамики и геостатистики разработан для фильтрационных течений грунтовых вод и рудной геологии, где пространственные поля признаков практически не изменяются за весь период разработки. В нефтегазовом же деле имеют место пространственно временные поля, подвергающиеся мощным локальным возмущениям (ОПЗ, ГРП, закачка воды в пласт, ТГХМ и др.). Поэтому точность и достоверность математической модели пласта во многом определяется качеством исходной информации, интуицией и опытом разработчика. Вместе с тем, эти модели, построенные по информации в локальных точках - скважинах, играют первостепенную роль при определении количества извлекаемых запасов в залежи и их распределении по простиранию.
В этой связи интерес представляет и агрегированный подход к модели "продуктивный пласт — скважины", как к единой взаимосвязанной гидродинамической системе. Любые возмущающие воздействия на продуктивный пласт оказывают влияние в большей или меньшей степени на всю систему в целом. Масштабы этих возмущений условно можно разбить на микро, мезо и макровоздействия. Характерные размеры первого типа от 1 м до 10 м, второго типа от 10 м до 1 — 2 км, а третьего — 2 — 10 км. Так как в нефтепромысловой практике не проводят непрерывных замеров дебитов и устьевых давлений на всех скважинах, то для процессов разработки и эксплуатации нефтегазовых месторождений интерес, в первую очередь, представляют мезо и макромасштабные воздействия, а отправным пунктом для анализа разработки должны являться агрегированные данные по основным показателям и движению фонда скважин. Кроме того, необходимо разработать решающие правила, позволяющие установить эффект от конкретного метода воздействий, выделив его на фоне остальных операций.
Теория марковских процессов [29, 31] позволяет строить оценки переходных вероятностей, когда вместо информации о "траектории" движения отдельной скважины имеются данные по агрегированным группам скважин в виде относительных частот состояний (где под состоянием может пониматься дебит скважины, способ эксплуатации, метод воздействия и др. в каждый момент времени).
Если под состоянием системы / понимать число скважин Хп дающих дебит в диапазоне gh - q2i, то все скважины можно разбить на 3 -5 классов в зависимости от дебита. Тогда уменьшение или увеличения дебитов скважин будет означать переход скважины из одного класса в другой. Так как переходы скважин под действием возмущений происходят непрерывно, то всегда можно определить X,, а, следовательно, найти, сколько скважин переходит из одного класса в другой и переходную вероятность Рц из класса / в класс J. При этом не важно, какая конкретно скважина перешла в другой класс.
Такая процедура по трём группам скважин Южно-Балыкского месторождения (пласт БС 10) позволила построить матрицу переходных вероятностей по проценту обводненности (I группа — 20 — 30 %, II группа — 30 — 40 %, III группа — более 40 %). По данной матрице были рассчитаны финальные вероятности обводнения скважин на следующий квартал. Результаты расчетов позволили установить, что применяемые композиции биополимеров для выравнивания профиля приемистости нагнетательных скважин весьма эффективны, так как финальная вероятность появления скважин с обводненностью более 40 % оказалась значительно ниже исходной в матрице переходных вероятностей.
Имея аналогичные матрицы переходных вероятностей дебитов всего фонда скважин можно прогнозировать состояние фонда и объем добычи на любой промежуток времени до полного истощения месторождения.
Ошибки же в определении запасов месторождений нефти и газа связаны с неполнотой и неточностью геолого-физической информации при проектировании разработки. По мере эксплуатации месторождения показатели разработки и геолого-гидродинамическая обстановка уточняется и запасы периодически пересчитываются. Парадоксальным является тот факт, что наибольшая и точная информация появляется тогда, когда разработка месторождения вступает в позднюю стадию. Попытки делать прогноз извлекаемых запасов по статическим данным изменения дебитов скважин и накопленной добычи за определенный период особого успеха не принесли. Работы Дж. Apnea, Э.Б. Мураховского, В.Д. Лысенко, И.Г. Пермякова, Р.И. Медвед-ского, Г.С. Камбарова и др. при всей их привлекательности дают определенные ошибки в прогнозах. В зависимости от длины предистории (числа точек) прогнозы, получаемые данными методами, отличаются на порядок.
Очевидно, что случайные геолого-физические свойства полей продуктивных пластов по простиранию и глубине практически опровергают возможность детерминированных прогнозов извлекаемых запасов даже с применением моделей ЗД. Здесь успех зависит от количества информации, её точности и интуиции разработчика. В этой связи и прогнозы по статическим данным и моделям З Д должны быть только вероятностными.
Не останавливаясь на вопросах обоснования Марковской модели зависимости дебитов группы скважин за предыдущий и последующий годы, покажем какие результаты получаются при приложении теории цепей Маркова к вопросам прогнозирования дебитов и остаточных запасов.
Для построения матрицы переходных вероятностей использованы среднесуточные дебиты скважин, эксплуатирующие один горизонт, по месяцам за три последних года. Эта процедура аналогична построению корреляционной матрицы между двумя факторами, один из которых (столбец) дебит скважины за предыдущий месяц, а горизонтальные графы — дебиты за последующий месяц. Каждая новая строка матрицы нормировалась согласно рекомендациям [29, 31].
Приложение теории марковских процессов к задачам нефте промысловой практики
Такие геолого-физические показатели, как пористость, проницаемость, мощность пласта, нефтеводонасыщенность считают случайными по глубине и простиранию (по полю) и их прогнозирование осуществляют обычно методами, развитыми в теории стационарных случайных процессов.
Однако, геолого-физические поля, как и метеорологические, не допускают массового их повторения при одинаковых внешних условиях. В распоряжении нефтяников нет ансамбля реализаций, поэтому, строго говоря, эти поля могут быть названы случайными только условно. Кроме того, большинство подходов к построению моделей и моделированию полей признаков предполагают синхронизацию во времени "съёма" данных во всех точках наблюдений, т.е. одновременную регистрацию по месторождению.
Активно применяемый в последнее время метод крайнинга (аппарат геостатистики), пришедший из рудной геологии, где пространственные поля не изменяются в процессе разработки месторождения, не может учесть временную изменчивость полей признаков при эксплуатации нефтегазовых месторождений. Здесь не выполняются условия стационарности по азимуту, пространственно-временные поля подвергаются мощным локальным возмущениям (ОПЗ, ГРП, закачка воды в пласт, порывы газа и др.), а для расчета вариограмм требуется большое число наблюдений [30].
Специфика нефтяной геологии отражает дефицит и ограниченную достоверность исходной информации, контроль состояния объекта (продуктивный пласт) осуществляется только периодически сосредоточенными на скважинах измерителями, процессы же фильтрации, происходящие в пласте, сопровождаются неконтролируемыми возмущениями. Основная информация о разработке месторождений включает: дебит эксплуатационных и расход нагнетательных скважин, положение ГНК и ВНК, забойные и пластовые давления, обводненность и газовый фактор. Дополнительная информация отражает результаты лабораторных анализов, ГИС и ГДИ скважин и пластов.
Основная цель создания модели поля — описать пространственно-временные изменения основных и вспомогательных признаков пласта через их значения в точках-скважинах. А требования к модели поля устанавливаются на более высоком уровне иерархии — уровне управления разработкой месторождения, целевой функцией которой может являться максимизация текущей добычи, конечной нефтеотдачи, выравнивание фронта вытеснения и др.
Анализ существующих подходов к моделированию полей признаков в географии, геологии, метеорологии, математике, кибернетике показывает, что для задач разработки наиболее соответствуют метод оптимальной интерполяции, развитый в метеорологии, и геостатистический метод кригинга [6, 59]. Однако в этих методах не учитывается динамика изменения состояния самого объекта во времени. Эта проблема может быть устранена, если добывающие скважины оснастить системами сбора и первичной обработки информации для последующей корреляции взаимосвязей дебитов с устьевым давлением, обводненностью продукции или восстановления коэффициентов обобщенной модели скважины.
В работе [67] нами дано обоснование принципов построения динамической модели продуктивного пласта по данным, полученным при нормальной работе скважин. Указывалось, что, определяя для каждой скважины параметры (гидропроводность и х, — пьезопроводность, можно строить поля непрерывно распределенных признаков.
Предлагаемый нами подход основан на методе прогнозирования случайных процессов или полей полиномами первого или второго порядка с весовыми коэффициентами. Метод лишен недостатков указанных выше подходов [6, 30, 59] и не требует никакой информации о статистической характеристике случайного поля. Общая задача прогнозирования полей геолого-физических признаков разбивается на три этапа. На первом этапе — информационном — определяются показатели в скважино-точках. Этот этап подробно описан в работе [67]. На втором этапе — адаптационном — определяются "оптимальный" (в смысле заданного значения дисперсии поля) радиус прогноза. На третьем этапе осуществляется собственно прогноз в произвольную точку поля.
В основе второго этапа лежит представление о том, что для произвольной случайной функции %(г) на конечном интервале R, действуя на неё некоторой весовой функцией к(г), можно получить сглаженные, дифференцированные и экстраполированные значения случайной функции [59]:
Постановка задачи и методические принципы прогнозирования полей геолого-физических признаков
Предложен и опробован метод и алгоритмы прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающие расчет оптимального радиуса прогноза (в смысле заданного значения дисперсии поля), процедуру прогноза в известные скважино-точки поля, корректировку прогноза и собственно прогноз в произвольную точку сетки, нанесенную на месторождение с заданным шагом по осям Y и X. 1. Создание современных постоянно действующих моделей (ПДМ) разработки месторождений нефти и газа невозможно без использования синхронизированных во времени результатов промысловых исследований по всему эксплуатационному фонду скважин. 2. Дефицит промысловых исследований по текущему состоянию объекта разработки необходимо компенсировать регистрацией, анализом и обработкой временных рядов, получающихся при периодическом опросе датчиков забойного (устьевого, затрубного) давления, дебита скважины, содержания воды и др. по всем добывающим и нагнетательным скважинам. Дан формальный вывод уравнения Винера - Хопфа - Колмогорова на основе решения М. Маскета для точечного стока. Разработан метод определения пластового давления по данным нормальной эксплуатации скважины. На примере обработки стационарных процессов изменения текущего забойного давления и дебита скважины при нормальной эксплуатации построена локальная модель системы "скважина — пласт", определены пластовое давление, гидро-проводность и пьезопроводность продуктивного пласта в прискважинной зоне (зоне влияния). 3. Предложен и опробован алгоритм корреляционного сжатия при обработке данных ГИС и сейсморазведки для выявления локальных зон неодно-родностей пластов без привязки к вертикальному разрезу скважины. 4. На основании анализа пористости, проницаемости, размеров керна образцов показано, что послойная неоднородность пород (пористость, проницаемость, прочность и др.) описывается односвязной цепью Маркова, позволяющей установить финальные вероятности чередования свойств пород. 5. Для прогнозирования количества скважин с дебитами в заданных интервалах, объема добычи нефти, конечного состояния фонда скважин и извлекаемых запасов разработан метод агрегированного подхода к изменению состояния фонда скважин как к марковской модели с непрерывным временем и дискретным числом состояний. 6. Разработана процедура оценки эффективности эксплуатации скважины по суточной прибыли, позволяющая решать задачи оперативного управления объемом добычи в зависимости от коньюктуры цен на мировом рынке, определять оптимальный момент времени для проведения ГТМ, оперативно контролировать состояние всего фонда скважин и динамику изменения состояния скважин. 7. Предложен и опробован метод и алгоритмы прогнозирования геолого-физических показателей продуктивного пласта, включающие расчет оптимального радиуса прогноза (в смысле заданного значения дисперсии поля), процедуру прогноза в известные скважино-точки поля, корректировку прогноза и собственно прогноз в произвольную точку сетки, нанесенную на месторождение с заданным шагом по осям Y и X. 8. Все указанные разработки, алгоритмы и программы используются в курсах лекций по дисциплинам нефтегазовых специальностей.
