Содержание к диссертации
Введение
1 Методология и применение иерархии моделей в практике нефтяного инжиниринга 10
1.1 Методы расширения Уравнения материального баланса для месторождений, разрабатываемых в режиме гравитационного разделения фаз в пласте 13
1.2 Моделирование тонких прискважинных эффектов в крупномасштабных моделях 24
2 Формирование программ исследований на месторождении на основе количественного анализа геологических рисков 37
2.1 Постановка задачи и определение оптимизируемых величин.37
2.2 Методика количественной оценки геологических неопределенностей 39
2.3 Определение оптимального количества и типа исследований на месторождении 54
3 Построение шаблонов применения технологий разработки месторождений 62
3.1 Построение шаблонов применения систем контроля притока в горизонтальные скважины 62
3.2 Шаблон выбора оптимальной длины горизонтальной скважины с учетом применения пассивных устройств контроля притока в горизонтальную скважину 81
3.3 Алгоритм выбора оптимального соотношения количества добывающих и нагнетательных скважин 90
Заключение 99
Список используемых обозначений 108
Список цитируемых источников
- Методы расширения Уравнения материального баланса для месторождений, разрабатываемых в режиме гравитационного разделения фаз в пласте
- Моделирование тонких прискважинных эффектов в крупномасштабных моделях
- Методика количественной оценки геологических неопределенностей
- Шаблон выбора оптимальной длины горизонтальной скважины с учетом применения пассивных устройств контроля притока в горизонтальную скважину
Введение к работе
Актуальность проблемы
Подземные исфтегазосодержащие пласты являются сложными, неопределенными и плохо формализуемыми системами, что обуславливает высокие риски при разработке и эксплуатации нефтегазовых месторождений. Модели таких пластов содержат десятки и сотни параметров, определяемых с невысокой точностью либо принимаемых инженером-разработчиком исходя из его опыта с большей или меньшей степенью достоверности. Далее, на основании прогнозов, полученных на этих моделях, принимаются решения, стоимость которых зачастую составляет миллиарды рублей.
Для снижения рисков и увеличения точности прогнозов при моделировании сложных объектов необходимо использовать весь доступный спектр расчетных инструментов. Системный подход к моделированию процессов нефтегазодобычи подразумевает создание комплекса иерархически выстроенных взаимосогласованных моделей для решения различных задач па одном и том же объекте моделирования.
В каждом случае сложность применяемой модели должна соответствовать требованиям к точности получаемого результата в соответствии с качеством исходных данных. Применение разных моделей позволяет проводить перекрестную проверку результатов и избегать длительной настройки сложных моделей за счет использования оптимальных решений, получаемых на простых моделях (движение «от простого к сложному»). В свою очередь, результаты, получаемые на детальных моделях должны уточнять простые модели более высокого уровня за счет корректировки закладываемых в них зависимостей.
Большое внимание следует уделять оптимизации алгоритмов моделирования на каждом из уровней сложности моделей, что позволит повысить точность и скорость расчетов, сократить трудоемкость моделирования, снизить вероятность появления ошибок и перенести акценты с технической подготовки моделей па анализ получаемых результатов. При этом необходимо выбирать такие инструменты для выполнения расчетов, которые
позволят достичь требуемого результата вне зависимости от их первоначального предназначения. Так, в качестве альтернативы локального измельчения сетки скважин для моделирования копусообразования в поровом коллекторе можно применить алгоритмы моделирования коллекторов с двойной проницаемостью, что кратно сокращает трудоемкость подготовки моделей месторождений с большим количеством скважин.
Для максимального снижения рисков, связанных с неопределенностями геологического строения месторождения и недостаточной геологической изученностью пластов, также требуется создание инструментов количественной оценки рисков и планирования мероприятий по их снижению.
Системный подход к моделированию систем разработки месторождений подразумевает также создание и использование шаблонов применения технологий. Такие шаблоны, построенные на основе предварительно выполненных детальных расчетов, определяют области наиболее эффективного применения каждой конкретной технологии (в отличие от традиционно используемых критериев применимости), что позволяет инженеру-разработчику использовать полученный на предыдущих этапах опыт и не проводить повторные вычисления для аналогичных условий другого месторождения.
Таким образом, в условиях высокой неопределенности и больших стоимостях ошибочных решений необходимо применять иерархию моделей для каждого из моделируемых объектов с количественной оценкой рисков и оформлением результатов в виде шаблонов применения технологий.
Основная цель диссертационной работы заключается в систематизации подходов к снижению рисков при разработке месторождений за счет применения иерархически выстроенной системы моделей разного уровня сложности, оптимизации алгоритмов расчетов и использования шаблонов применения технологий для передачи полученных знаний и опыта.
Задачи работы
В работе поставлены и решены следующие задачи:
Создание модели месторождения «высокого уровня», комплиментарной полноразмерной гидродинамической модели, для оперативной оптимизации размещения горизонтальных стволов скважин по разрезу и динамики движения флюидных контактов
Создание методики и алгоритма учета «тонких» прискважинных эффектов (с размерами на порядки меньшими размеров ячейки модели) в водогазонефтяных зонах в гидродинамических моделях.
Разработка алгоритма количественной оценки и пространственной локализации неопределенностей при детальном геологическом моделировании нефтяных месторождений.
Создание шаблонов применения систем контроля притока в горизонтальные скважины и определения оптимального соотношения добывающих и нагнетательных скважин в системе разработки месторождения с заводнением.
Методы решения поставленных задач Методами исследований являются:
Анализ и обобщение мирового опыта моделирования сложных водогазонефтяных систем.
Анализ алгоритмов численного расчета моделей с двойной проницаемостью в существующих коммерческих гидродинамических симуляторах.
Численное моделирование месторождений с применением локального измельчения сетки скважин и двойной проницаемостью для сопоставления результатов расчетов.
Построение карт неопределенности в параметрах месторождения на основе статистического анализа.
Разработка формата представления результатов детальных расчетов для использования в качестве шаблонов применения технологий.
Научная новизна
Научная новизна работы определяется следующими наиболее значимыми результатами:
Разработан и обоснован альтернативный локальному измельчению сетки модели подход к численному моделированию прискважинных эффектов на крупноячеистых моделях.
Разработана методика количественного анализа неопределенностей при геологическом моделировании и алгоритм оптимизации объема и типа исследований, проводимых на месторождении.
Созданы алгоритмы расчета технологической эффективности систем управления притоком в горизонтальные скважины как для выравнивания притока в резко неоднородном коллекторе, так и для случая компенсации потерь на трение в скважине для высокопроницаемого коллектора.
Разработан алгоритм выбора оптимального соотношения добывающих и нагнетательных скважин для обеспечения компенсации отборов жидкости закачкой воды.
Практическая ценность работы
Применение иерархии моделей и шаблонов применения технологий позволяет значительно сократить трудоемкость процесса проектирования разработки нефтяных и газовых месторождений, а также повысить качество принимаемых проектных решений. Данные подходы нашли отражение в стандарте ОАО «НК «Роснефть» «Подготовка, экспертиза и защита интегрированных проектов» и ряде методических указаний Компании и используются в Корпоративных научно-исследовательских и проектных институтах.
Данные подходы позволили разработать эффективные технологические решения по освоению Юрубчено-Тохомского месторождения ОАО «НК «Роснефть». Совокупность предлагаемых мер, рекомендованных на основании расчетов по представленным алгоритмам (перевод месторождения на режим гравитационного разделения фаз в пласте, закачка газа в газовую шапку, отказ
от ППД водой), существенно повлияла на целый ряд технико-экономических показателей разработки месторождения.
В частности, увеличение проектных уровней добычи нефти по сравнению с ранее утвержденным проектным документом составило 79%, сокращение добычи газа - на 72%, сокращение добычи воды - на 85%, увеличение КИН -45%. Это позволило сократить капитальные затраты на 48%, а операционные -на 17%), что привело к увеличению накопленного дисконтированного денежного потока (NPV) проекта на 57,4 млрд. руб.
На защиту выносятся следующие положения:
Методы оптимизации расчетных алгоритмов при моделировании разработки нефтегазовых месторождений - применение иерархии моделей и использование алгоритмов двойной проницаемости в качестве альтернативы локальному измельчению сетки скважин.
Методика количественной оценки и анализа неопределенностей при геологическом моделировании для оценки рисков проекта и эффективного планирования геологоразведочных работ.
Шаблоны применения технологии пассивного управления притоком в горизонтальные скважины и определения оптимального соотношения добывающих и нагнетательных скважин при разработке нефтяного месторождения методом заводнения.
Апробация работы
Методы расширения Уравнения материального баланса для месторождений, разрабатываемых в режиме гравитационного разделения фаз в пласте
В настоящее время в распоряжении инженера-разработчика находится большое число инструментов для выполнения технологических расчетов. Причем спектр этих инструментов чрезвычайно широк - от простых уравнений и номограмм до сложнейших трехмерных геолого-гидродинамических симуляторов, позволяющих численно моделировать процессы любой заданной степени сложности. Зачастую одну и ту же задачу возможно решить разными способами с привлечением различных расчетных инструментов отличающимся друг от друга различной сложностью, трудоемкостью построения модели, а также точностью модельного воспроизведения тех или иных эффектов, и проблема определения оптимального инструмента проектирования является весьма актуальной.
Модели, используемые при планировании разработки месторождений, также могут быть организованы иерархически. Они могут содержать несколько алгоритмов расчета, соответствующих уровням пространственной, временной и т.п. организации данных. Параллельно имеется иерархия параметров модели, отвечающих разной степени детальности моделирования. Например, параметры одномерной модели могут дополняться параметрами, описывающими многомерность. Многомерные модели в свою очередь могут быть представлены как иерархия моделей возрастающей размерности соответственно числу учитываемых факторов. Если модель функционирует правильно, то чем выше иерархический уровень (т.е. чем "грубее" модель), тем более надежная информация в нем накапливается.
В рамках одного проекта должны применяться модели разного уровня сложности для решения разных задач. Кроме того, применение разных моделей позволяет проводить перекрестную проверку результата и избегать длительной настройки сложных моделей за счет последовательного поиска оптимальных решений на простых моделях соответствующего уровня («от простого к сложному»). При выборе уровня сложности и детальности модели для решения конкретной задачи можно руководствоваться двумя основными принципами:
1. Соответствие сложности модели решаемой задаче. Для увеличения эффективности процесса проектирования необходимо использовать модели минимально достаточного уровня сложности. Если существует возможность решить задачу двумя способами, нужно выбрать наиболее простое решение. В этом случае дополнительные трудозатраты на построение более сложной модели не являются необходимыми и снижают эффективность проекта (тот же результат достигается большими затратами).
2. Соответствие сложности модели степени изученности объекта моделирования. Детальная трехмерная геолого-гидродинамическая модель, построенная на недостаточном количестве геолого-физической информации, не обеспечит большую точность результата по сравнению с простыми аналитическими вычислениями и оценками.
Модели, используемые в проектировании, можно условно разбить на несколько групп по сложности и размерности используемых данных: 0D модели: месторождение рассматривается как «бочка»; модели дают возможность оценить динамику среднего пластового давления, сжимаемость, уровни добычи месторождения в целом (метод материального баланса, характеристики вытеснения); ID модели: подходят для описания приближенно линейных или осесимметричных объектов, позволяют оценить динамику продвижения фронта нагнетаемой воды (теория Баклея-Леверетта, аквифер Херста), относительные фазовые проницаемости, среднюю абсолютную проницаемость; 2D гидродинамические модели: позволяют выбрать систему разработки; применимы при незначительной вертикальной неоднородности, узких переходных зонах, хорошей проводимости в вертикальном направлении, доминировании сил гравитации; 3D гидродинамические модели: дают возможность детальной проработки выбранных вариантов или моделирования тонких эффектов, например, обоснования заканчивания скважин, пространственного описания концентрации выпадения асфальтосмолистых и парафиновых отложений (АСПО).
В иерархической системе моделей необходимо взаимное согласование разных уровней для обеспечения возможности перехода вверх или вниз по иерархии моделей до уровня, соответствующего поставленной задаче.
В данной работе рассмотрена методика построения системы моделей различного уровня сложности для одного из месторождений ОАО «НК «Роснефть». В первой части главы представлено применение модели материального баланса для оперативной оценки и оптимизации темпов движения флюидных контактов и интервала проводки горизонтальных стволов скважин при разработке месторождения при условии сохранения режима гравитационного разделения фаз в пласте.
Вторая часть главы посвящена описанию методики моделирования прискважинных эффектов, таких как формирования конусов воды и газа, при использовании больших ячеек гидродинамической модели (линейные размеры которых на порядки превышают характерные размеры эффектов конусообразования).
Моделирование тонких прискважинных эффектов в крупномасштабных моделях
Несмотря на непрекращающееся совершенствование вычислительной техники, построение достоверных прогнозов разработки на полномасштабных гидродинамических моделях месторождений, учитывающих все особенности геологического строения пласта и эффекты различного масштаба (в том числе и «тонкие» эффекты конусообразования и др.), ограничено из-за их трудо- и ресурсоемкости и остается только теоретической возможностью.
Частичным решением этой проблемы является уже ставшая классической технология ремасштабирования, которая позволяет уменьшить число ячеек в геологической модели до подходящего для целей гидродинамического моделирования уровня. При ремасштабировании создается огрубленная сетка, в которой каждая ячейка объединяет от десятков до тысяч ячеек исходной геологической модели и обладает усредненными свойствами объединенных ячеек мелкой сетки. Как правило, определение свойств укрупненных ячеек происходит посредством осреднения параметров мелкой сетки алгоритмами, которые позволяют более грубой модели повторять поведение детальной модели в большинстве случаев.
При этом, размеры ячеек ремасштабированной модели ограничены «сверху» двумя факторами: наличием «тонких» эффектов и характерными размерами системы разработки месторождения.
«Тонкие» эффекты - ряд эффектов, локализованных в областях, размеры которых на порядки меньше, чем размеры типичных ячеек гидродинамических моделей. Примерами таких эффектов являются образование конусов газа и воды при прорыве их в скважины, формирование заколонных перетоков, измененные проницаемости в призабойных зонах скважин и др. Укрупнение ячеек гидродинамических моделей неизбежно приводит к кратному увеличению численной ошибки при учете таких эффектов, что обусловлено осреднением динамических параметров (давление, насыщенность) по всей ячейке. Для корректного моделирования таких эффектов необходимо применение моделей с линейными размерами ячеек порядка нескольких метров.
Характерные размеры системы разработки накладывают еще одно ограничение на размеры ячеек гидродинамической модели. Если в модели происходит горизонтальное движение границы раздела фаз (например, фронта нагнетаемой воды в системе разработки с заводнением), то для корректного моделирования такой системы необходимо обеспечивать наличие не менее трех модельных ячеек между нагнетательными и добывающими скважинами. Однако, в ряде случаев, в частности, при разработке месторождений на истощении методом смыкания контактов к скважине, горизонтального движения границы раздела фаз не происходит, и этим ограничением можно пренебречь. Таким образом, единственным ограничением размера ячеек для таких месторождений является наличие «тонких» эффектов, и решив проблему их моделирования можно переходить к сколь угодно большим ячейкам с размерами элемента системы разработки, куста скважин или даже всего месторождения в зависимости от решаемых задач.
Широко распространенным методом для борьбы с ростом численной ошибки при учете «тонких» эффектов в укрупненной модели является локальное измельчение сетки (англ. Local Grid Refinement, LGR) гидродинамической модели [14] или настройка алгоритмов расчета [15]. Как правило, локальное разбиение применяют для учета тонких эффектов в районе скважины. Однако, широкое применение данного метода ограничено из-за высокой трудоемкости создания и проверки модели (особенно при большом количестве скважин на моделируемом участке), а также значительного увеличения времени выполнения расчетов на таких моделях. Другим способом учета динамики конусообразования на крупномасштабных моделях является создание индивидуальных корреляций и зависимостей для каждого месторождения [16], однако этот способ достаточно трудоемок и не универсален.
В данной работе рассматривается подход к учету тонких эффектов в укрупненной гидродинамической модели месторождения при помощи создания модели двойной проницаемости. При этом основная модель представляет собой модель пласта на удалении от скважин, а прискважинные зоны описываются «второй» пористостью.
В призабойной зоне, где давление резко меняется в радиальном направлении, обычная методика ремасштабирования для регионов с практически линейным изменением давлений неприменима. В связи с этим, моделирование таких тонких эффектов как конусообразование, неполное вскрытие продуктивного горизонта и т.д. представляет значительную трудность. Таким образом, необходим особый подход для апскейлинга призабойной зоны. Ранее данная проблема решалась с помощью применения псевдофункций скважин, что позволяло учесть изменения давлений. Впервые псевдофункции были предложены несколькими авторами для моделирования процесса конусообразования [17, 18, 19]. Дурловский [20] и Накашима [21] показали, как можно провести апскейлинг прискважинного региона при однофазном потоке изменив проводимость ячеек и введя фактор скважины.
В данной работе предложен новый способ учета тонких эффектов в призабойной зоне при расчете крупномасштабных моделей пласта — использование модели двойной проницаемости. Идея данного способа основана на следующих фактах: Прорыв газа в скважину при конусообразовании происходит в области максимальных градиентов давления в небольшой области около скважины.
Если моделирование конусообразования производится на мелкой сетке, то при прорыве в скважину газ вытеснит нефть только из наиболее близких к скважине ячеек, что соответствует реальному процессу в пласте.
Если ячейки крупные (каждая ячейка в десятки раз больше характерных размеров зоны конусообразования), то газ, прежде чем прорвется в скважину, должен вытеснить нефть из большего объема ячеек, при этом время прорыва газа и объем добытой нефти в допрорывный период значительно увеличиваются.
Для того чтобы приблизить друг к другу результаты расчетов на грубой и мелкой сетке, предлагается ввести в каждую ячейку укрупнённой модели двойную проницаемость.
В классической постановке модель двойной проницаемости используется для воспроизведения процесса добычи из трещиноватых коллекторов, при этом первичная пористость связана с матрицей, вторичная - с трещиной. Однако в текущей методике рассматривается случай, когда в пласте представлен лишь один вид пористости (матрица или трещина). При этом вторичная пористость используется не для моделирования трещин в пласте, а для воспроизведения тонких эффектов в призабойной зоне пласта. Ранее подобный подход предлагался Д. Коллинсом и др. [22] для моделирования горизонтальных скважин, однако в качестве вторичной пористости выступал ствол горизонтальной скважины для настройки на расчеты многофазного течения в стволе
Методика количественной оценки геологических неопределенностей
Горизонтальные скважины являются одним из наиболее эффективных способов разработки нефтяных месторождений, благодаря кратно большим продуктивностям и лучшим экономическим показателям по сравнению с вертикальными скважинами. Кроме того, горизонтальные скважины дают возможность ограничивать депрессии без снижения дебита ниже рентабельного уровня для эффективной разработки месторождений, осложненных наличием газовых шапок и подстилающей воды [74].
Не смотря на то, что современные технологии строительства скважин позволяют успешно бурить и эксплуатировать скважины с длинами горизонтальных участков в 10 и более километров, эффективная длина ствола скважины в пласте зачастую ограничена сотнями или десятками сотен метров из-за потерь давления в стволе скважины на трение [75]. Результатом этого является снижение депрессии (и, соответственно, притока) вдоль горизонтального ствола по направлению к «носку» скважины, что делает увеличение длины скважины свыше определенного предела нерентабельным. Наиболее сильно этот эффект проявляется на высокопроницаемых коллекторах, где большие дебиты скважин достигаются небольшими (сопоставимыми с потерями давления за счет трения) депрессиями [76, 77].
Одним из способов решения данной проблемы и увеличения эффективной длины горизонтальных скважин в высокопроницаемых коллекторах является увеличение диаметра ствола скважины для снижения удельных потерь на трение жидкости в стволе. Однако, в большинстве случаев увеличение диаметра хвостовика потребует изменение конструкции скважины с увеличением диаметров всех обсадных колонн, что приведет к кратному увеличению стоимости и сроков строительства.
Альтернативным способом выравнивания профиля притока к горизонтальной скважине является применение пассивных устройств контроля притока ICD (от англ. Inflow Control Device - устройство контроля притока). Данное устройство позволяет увеличить депрессию в удаленных от «пятки» участках скважины, что значительно снижает ограничения по длине ствола и увеличивает дебит скважины [78, 79, 80, 81].
Применение ICD в горизонтальных скважинах позволяет осуществлять пассивное регулирование притока в скважину за счет создания дополнительного сопротивления, зависящего от величины притока флюида. На сегодняшний день на рынке нефтегазового оборудования представлены три типа ICD, использующих различные механизмы создания дополнительного сопротивления притоку из пласта [82]. Гидравлическая характеристика ICD позволяет сбалансировать приток в скважине вдоль ствола и тем самым снизить скорость конусообразования, обеспечивая равномерное вытеснение нефти. В литературе приведено немало примеров успешного применения подобного типа оборудования на различных месторождениях по всему миру [83, 84].
Другой сферой применения таких устройств является разработка средне- и низкопроницаемых резко неоднородных коллекторов в водогазонефтяных зонах пласта. Потери давления на трение внутри ствола скважины уже не играют существенной роли в определении преимущественных интервалов конусообразования, так как величины рабочих депрессий оказываются много больше значений этих потерь. В этом случае, прорывы газа или воды в скважину произойдут по относительно небольшому объему наиболее высокопроницаемых интервалов, вне зависимости от их расположения относительно пятки горизонтального ствола скважины.
Применение устройств управления притоком в горизонтальный ствол скважины в этом случае позволяет ограничить приток из наиболее высокопроницаемых интервалов, и одновременно увеличить депрессию на низкопроницаемые интервалы пласта, тем самым увеличивая время прорыва воды или газа и коэффициент охвата скважины. Кроме того, после того, как прорыв газа в скважину произойдет, депрессия на загазованный интервал снизится еще больше, из-за возросших линейных скоростей потока через устройство.
Мировой опыт применения [78, 79, 80, 81] демонстрирует, что ICD оказывается эффективным, т.е. позволяет увеличить накопленную добычу нефти, в следующих условиях:
В остальных случаях целесообразность использования ICD требует дополнительных исследований.
В данной части работы рассматривается методика построения шаблонов применения устройств управления притоком в горизонтальные скважины как для выравнивания притока в резко неоднородном коллекторе, так и для случая компенсации потерь на трение в скважине для высокопроницаемого условно-однородного коллектора
В этой части работы рассматривается задача по определению оптимальных параметров горизонтальных скважин: рабочей депрессии и положения скважины относительно поверхностей водонефтяного (ВНК) и газонефтяного (ГНК) контакта. Проблеме определения оптимального дебита и депрессии добывающих скважин в условиях конусообразования посвящено большое количество работ различных авторов [85, 86, 87]. Знание данных параметров необходимо при планировании разработки месторождений с газовой шапкой и водоносным горизонтом. Метод расчета данных параметров, описанный в данной работе, основан на полуаналитической модели Озкана-Рагхавана [88] с использованием численных корреляций для описания роста газового фактора и обводненности во времени.
При планировании разработки нефтяного месторождения с газовой шапкой особую важность приобретает проблема раннего прорыва газа в скважину. Прорыв газа снижает дебит добываемой нефти, уменьшает зону дренирования пласта, что в конечном итоге приводит к низкому коэффициенту извлечения нефти (КИН) [89].
Основными силами в системе нефть-газ, обуславливающими прорыв газа, являются вязкие и гравитационные силы. Вязкие силы являются результатом отбора жидкости из пласта. Их уравновешивает выталкивающая сила Архимеда, возникающая из-за разности плотностей нефти и газа. При малых депрессиях, образуется устойчивый конус газа, скважина может работать в течение длительного периода времени без прорыва (гравитационный режим). С увеличением депрессии конус газа снижается и при некоторой максимальной величине, называемой критической депрессией, достигает уровня ствола скважины, происходит прорыв. Критическая депрессия определяется простым соотношением ЬРкрит = Apgh, где Ар - разность плотностей нефти и газа, h - расстояние от ствола скважины до уровня ГНК. Величина критической депрессии, как правило, невелика - от десятых долей до первых единиц атмосфер, что в условиях низкопроницаемых пластов означает низкий дебит нефти.
Шаблон выбора оптимальной длины горизонтальной скважины с учетом применения пассивных устройств контроля притока в горизонтальную скважину
Чаще всего рассчитанное таким образом соотношение скважин не является целым числом, т.е. осуществить такую систему просто невозможно. Другими словами, точка на графике попадет в область между прямыми, соответствующими различным системам разработки. В таком случае необходимо сместиться (вверх или вниз, так как коэффициент подвижности в данный момент времени - величина постоянная) до одной из прямых, изменив забойные давления добывающих и/или нагнетательных скважин.
При смещении вниз от рассчитанной точки дебит добывающих скважин уменьшается, но их абсолютное количество в фонде скважин увеличивается. При смещении вверх дебит добывающих скважин максимален, но их количество меньше. Таким образом, на основе экономических критериев можно провести границу экономической эффективности между двумя соседними системами разработки (Рис. 32), которая будет определяться исключительно соотношением капитальных затрат на строительство скважин и операционных затрат на их эксплуатацию.
Граница представляет собой линию равного экономического эффекта от реализации разных соотношений добывающих и нагнетательных скважин. Если фактически определенная для данного месторождения точка на номограмме находится вше этой границы (в зеленой области), то следует выбрать систему разработки с меньшим количеством добывающих скважин, работающих на потенциале, и ограничить закачку на нагнетательных скважинах для обеспечения 100% компенсации добычи закачкой. Для голубой области справедливо обратное - нужно выбрать большее количество добывающих скважин и ограничить их потенциал для поддержания пластового давления.
Для того, чтобы учесть различные безразмерные коэффициенты продуктивности и приемистости добывающих и нагнетательных скважин (Jd J d) связанный с различными системами заканчивания скважин (горизонтальные скважины, ГРП, авто-ГРП на нагнетательных скважинах и т.д.), необходимо ввести в номограмму третью ось (Рис. 33).
Рис. 33. Номограмма выбора системы разработки с различным соотношением добывающих и нагнетательных скважин
Эта номограмма позволяет выполнять оперативную оценку влияния изменений параметров скважин на выборе оптимальной системы разработки. Например, если провести ГРП на добывающих скважинах, соотношение JdJJ d увеличится, что повлечёт за собой выбор системы с меньшим соотношением добывающих и нагнетательных скважин.
В случае проектирования компенсации отборов закачкой, отличной от 100% выражение [3-13] примет вид: где - отношение объема закаченной в пласт жидкости к объему добытой из пласта жидкости (в пластовых условиях). В этом случае номограмма выбора системы разработки будет отличаться от исходной диаграммы (Рис. 33) лишь поворотом граничных линий относительно токи (0; 0) на угол, определяемый значением .
Учет изменения продуктивности скважин с ростом обводненности Со временем коэффициент подвижности стремится К 1 (от начального М0), так как с выработкой месторождения средняя обводненность достигает 98%. Таким образом, система, оптимизированная на момент начала разработки, через некоторое время становится неоптимальной.
Для оптимизации разработки у инженера-разработчика есть три основных параметра: соотношение добывающих и нагнетательных скважин, скин-фактор, забойные давления. Наиболее простой (и дешевый) способ - изменение забойных давлений скважин, заключающийся в изменении параметров работы насосной установки или смены устьевого штуцера. Изменение скин-фактора требует определённых экономических и технических затрат на проведение ГТМ. Изменение соотношения нагнетательных и добывающих скважин наиболее затратное и сложное мероприятие, так как это требует дополнительного бурения, замены оборудования при переводе скважин в ППД и т.д. Также каждый из этих параметров обладает определённой степенью влияния на баланс добычи и закачки в системе. Сильнее всего влияет соотношение добывающих и нагнетательных скважин, но это наиболее грубый параметр, т.к. при переходе от одной сетки к другой компенсация может значительно измениться. Менее грубым параметром является изменение скин-фактора скважин, а изменение депрессий наиболее чувствительный параметр, так как он позволяет осуществлять непрерывное изменение параметров системы и наиболее близко подвести систему к оптимальной точке. Таким образом, при подборе параметров системы, обеспечивающих добычу на оптимальном уровне, первым делом необходимо определить соотношение скважин, затем запланировать возможные ГТМ для изменения скин-фактора, и осуществить тонкую настройку компенсации добычи забойными давлениями.
Для поддержания 100%-ной компенсации во всё время разработки рабочая точка должна смещаться по прямой, соответствующей выбранной системе разработки к М = 1, что приводит к повышению забойного давления на добывающих скважинах (при условии что М в начальный момент времени больше единицы), и деоптимизации добывающего фонда. Чтобы этого избежать, можно провести уплотнение системы разработки, т.е. перейти на вышележащую прямую, пробурив дополнительные нагнетательные скважины. Это позволит увеличить компенсацию отборов закачкой и увеличить дебиты добывающих скважин.
Для определения оптимального момента изменения системы разработки необходимо выполнить расчет NPV для вариантов с уплотнением и без уплотнения и варьированием момента перевода найти точку, в которой NPV будет максимальным.
