Интегрированная модель «пласт-скважина» на основе D-CRMP

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Активное применение интегрированного моделирования в планировании разработки нефтяных месторождений обусловило проведение исследований, связанных с преодолением проблем его практического применения. Обычно в качестве компонента, отвечающего за подземную часть, применяется трехмерная гидродинамическая модель, для которой характерны высокая вычислительная сложность и низкая достоверность исходных данных. Поэтому целями исследования являются построение интегрированной модели «пласт-скважина», не имеющей этих недостатков, и проверка ее адекватности. В работе представлена интегрированная модель для оперативного принятия решений при разработке нефтяных месторождений, а также анализа характеристик межскважинного пространства, которая не требует априорной информации о пласте. Интегрированная модель «пласт-скважина» основана на разновидности аналитической модели «емкости-сопротивления» (CRM), позволяющей учитывать периоды остановок добывающих скважин. Расчет добычи нефти проводится с помощью модели Коваля. Расчет распределения давления в скважинах проводится по корреляции, аналогичной используемой в программе «тНавигатор». Проведено сравнение результатов расчетов, полученных с помощью интегрированной модели на основе D-CRMP, с расчетами в программе «тНавигатор»

Об авторах

В. И. Лебедев

Тюменский филиал Института теоретической и прикладной механики им. С. А. Христиановича СО РАН; Тюменский индустриальный университет

Email: vilebedev.72@gmail.com

Э. Н. Мусакаев

Тюменский филиал Института теоретической и прикладной механики им. С. А. Христиановича СО РАН; ООО «НефтьГазИсследование»

Н. Г. Мусакаев

Тюменский филиал Института теоретической и прикладной механики им. С. А. Христиановича СО РАН; Тюменский индустриальный университет

С. П. Родионов

Тюменский филиал Института теоретической и прикладной механики им. С. А. Христиановича СО РАН

Список литературы

  1. State-of-the-Art Literature Review on Capacitance Resistance Models for Reservoir Characterization and Performance Forecasting / R. W. de Holanda, E. Gildin, J. L. Jensen. – Text : electronic // Energies. – 2018. – Vol. 11. – URL: https://doi.org/10.3390/en11123368.
  2. Salehian, M. Reservoir characterization using dynamic capacitanceresistance model with application to shut-in and horizontal wells / M. Salehian, M. Çınar. – doi: 10.1007/s13202-019-0655-4. – Direct text // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2019. – Vol. 9. – P. 2811–2830.
  3. Cao, F. Oil-Rate Forecast by Inferring Fractional-Flow Models From Field Data With Koval Method Combined With the Capasitance/Resistance Model / F. Cao, H. Luo, L. W. Lake. – doi: 10.2118/173315-PA. – Direct text // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. – 2015. – Vol. 18. – P. 534–553.
  4. Kraft, D. A software package for sequential quadratic programming / D. Kraft. – Koln : DLR German Aerospace Center – Institute for Flight Mechanics, 1988. – 33 p. – Direct text.
  5. Решение обратной задачи в рамках модели D-CRMP с учетом прогнозных свойств / Н. Г. Мусакаев, С. П. Родионов, В. И. Лебедев, Э. Н. Мусакаев. – doi: 10.31660/0445-0108-2023-2-62-82. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2023. – № 2. – C. 62–82.
  6. Сопровождение разработки нефтяных месторождений с использованием моделей CRM : монография / С. В. Степанов, А. Д. Бекман, А. А. Ручкин, Т. А. Поспелова. – doi: 10.54744/TNSC.2021.53.50.001. – Тюмень : ИПЦ «Экспресс», 2021. – 300 с. – Текст : непосредственный.
  7. Sayarpour, M. Development and Application of Capasitance-Resistive Models to Water/CO2 Floods : PhD dissertation / M. Sayarpour ; University of Texas. – Austin, 2008. – URL: https://repositories.lib.utexas.edu/handle/2152/15357. – Text : electronic.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).