Для простоты изложения положим _н=_в= и B_н=B_в=B. Тогда из выражения (2) при Кпр'н=1 (то есть при течении однофазного флюида, а именно нефти) имеем абсолютный (однофазный) дебит

(3)

Из выражений (1) и (3) имеем

. (4)

Из выражений (2) и (3) имеем

. (5)

Здесь предполагается, что за анализируемый период эксплуатации скважины, условия добычи (в частности, средняя депрессия) существенно не изменяются.

Следовательно, для определения относительной проницаемости по одной скважине необходимо иметь один абсолютный дебит Q _н.абс (определённый в безводный начальный период эксплуатации), а также совокупность из пар дебитов (по нефти и воде) для фиксированных временных отсчетов t в период обводнения (рис. 11.6).

Рис. 11.6. Изменение дебита воды и нефти во времени для терригенного объекта

По полученным относительным проницаемостям для одной скважины можно построить линию связи этих относительных проницаемостей. Из данных для терригенного коллектора на рис. 6 построена линия «б» на рис. 11.5.

Сравнивая линию «б», построенную по данным дебитов, с областью «а», построенную по керновым данным, мы видим, что при эксплуатации (в отличие от керновых данных) двухфазность потока практически не уменьшает общий дебит по сравнению с абсолютным дебитом, когда течёт только нефть.

На график связей относительных проницаемостей (рис. 11.5) мы вынесли еще три линии («в», «г», «д»), которые построены по дебитам нефти и воды в трех скважинах юго-восточной Азии на этапе эксплуатации одного и того же карбонатного пласта.

4.6 Модель двухфазного потока в керне и в эксплуатационном объекте

Итак, имеется существенное различие (см. рис. 11.5) в связях относительных проницаемостей, полученных по анализам керна (область «а») и по данным дебитов эксплуатационных объектов (линии «б» - «д»). По нашему мнению, это различие связи типа К_пр'в - К_пр'н для образца керна и пласта-коллектора можно объяснить наличием двух принципиально разных моделей (рис. 11.7).

Дело в том, что при использовании прямой методики анализа керна на относительную проницаемость готовая гомогенизированная смесь воды с нефтью без промедления сразу же пропускается через образец. То есть здесь целенаправленно обеспечивается прохождение через капилляры двухфазной смеси (рис. 11.7 а). В таких условиях фильтрация каждой фазы затруднена, и наблюдаются низкие значения относительных проницаемостей по обеим фазам.

В то же время в реальном пласте изначально значительная часть нефти и воды находятся в разных по насыщению зонах (хотя имеется и водо-нефтяная зона. В процессе движения из-за разности плотности, вязкости и смачиваемости нефть и вода могут дополнительно размежеваться (рис. 11.7б). Даже когда в добываемой на поверхность продукции присутствуют существенные доли каждой фазы флюидов, фильтрация в значительной части пласта осуществляется однофазный режим (раздельное течение нефти и воды) при высоком значении относительной проницаемости соответствующей фазы. Поэтому существенного падения общего дебита жидкости в процессе обводнения по данным эксплуатации скважины не наблюдается.

Рис. 11.7. Модель течения двухфазного флюида: а - в керне, б - в пласте.

Вывод

Для учёта неоднородности коллектора по характеру насыщения и фильтрационным свойствам при определении относительной проницаемости по нефти и воде целесообразно использовать данные изменения дебитов нефти и воды в процессе эксплуатации скважины (в безводный период и при обводнении).

5. Проницаемости по данным ГИС, ГДИС И КЕРНА в варианте «Км»

В данном разделе излагается методика, которая основывается на использовании варианта «С+К» для обработки данных ГДИС и дополнительно на использовании программно-методической системы «ГИС-эффект». Этот вариант обработки условно называется вариантом «Км». Условия поставка системы «ГИС-эффект» выходят за рамки данной работы.

5.1 Четыре метода определения проницаемости

Можно выделить четыре традиционных метода определения коэффициента проницаемости (Кпр):

1. Кпр.гди - по гидродинамическим исследованиям скважины (ГДИС) с учетом эффективной толщины вскрытого пласта, определяемой по данным геофизических исследований скважин (ГИС), и вязкости, определяемой по пробам извлеченного флюида;

2. Кпр.керн - по лабораторным анализам образцов керна на проницаемость;

3. Кпр1 - по данным ГИС с использованием корреляционной связи типа Кпр.керн - ГИС, причем корреляционная связь получается на тестовом массиве, сформированном по данным ГИС и керна;

4. Кпр2 - по данным ГИС с использованием корреляционной связи типа Кпр.гди - ГИС, причем корреляционная связь получается на тестовом массиве, сформированном по данным ГИС и ГДИС.

Существенные расхождения между четырьмя методами определения коэффициента проницаемости объясняются различием в них учета неоднородности исследуемого разреза и неоптимальностью стандартизации данных ГИС.

Наиболее достоверные данные о проницаемости исследуемого объекта получаются 1-ым методом по данным ГДИС. Это объясняется тем, что ГДИС наиболее полно (по сравнению с другими методами определения Кпр) моделирует режим эксплуатации пласта, то есть учитывает вертикальную и горизонтальную неоднородность пласта. Однако не всегда на исследуемом месторождении могут оказаться статистически представительными и достоверными результаты гидродинамических исследований по всем скважинам.

Данные лабораторного определения Кпр.керн на образцах керна могут частично учесть вертикальную неоднородность пласта, но никак не учитывают горизонтальную неоднородность пласта. Кроме того, отбор керна проводится только в разведочных скважинах. То есть во 2-ом методе большая часть скважин оказывается не охарактеризованной керновыми данными.

Недостаток в учете неоднородности пласта, имеющийся в лабораторных анализах керна, становится недостатком в тестовом массиве типа Кпр.керн - ГИС. В этом тестовом массиве также не полностью учитывается вертикальная неоднородность пласта и совсем не учитывается горизонтальная неоднородность пласта по проницаемости. Следовательно, (даже при наличии оптимальной стандартизации данных ГИС) определяемая проницаемость Кпр1 по связи типа Кпр.керн - ГИС в 3-ем методе также не полностью учитывает неоднородность пласта.

Определение проницаемости Кпр2 по связи типа Кпр.гди - ГИС в 4-ом методе учитывает неоднородность пласта. Ограничением этого метода (даже при наличии оптимально стандартизированных данных ГИС) является возможная статистическая непредставительность тестового массива типа Кпр.гди - ГИС на этапе подсчета запасов из-за недостаточно достоверных или недостаточно представительных данных ГДИС на исследуемом месторождении (например, на месторождении А).

5.2 Два графа для определения проницаемости пятым методом

Ниже рассмотрен пятый метод, в котором привлекаются данные по керновой проницаемости для определения «истинной» проницаемости. В качестве «истнной» проницаемости принимается проницаемость, определенная по данным ГДИС. В традиционной методике данные керновой проницаемости либо используются неоптимально, либо носят функцию «украшени» отчета по подсчету запасов, то есть фактически не используются. Предлагаемый нами метод реализуется двумя графами обработки (Гр1 и Гр2).

В графе Гр1 по материалам однотипных (с точки зрения фильтрационно-емкостных характеристик) отложений нескольких месторождений (например, по материалам пяти месторождений А, Б, В, Г, Д) данного региона устанавливается обобщенная корреляционная связь типа Кпр.керн.ср - Кпр.гди. Достоверность этой связи обеспечивается достаточно представительной выборкой данных по сравнению с выборкой из материалов только одного месторождения. Полученную связь можно рассматривать в качестве обобщенной палетки для перехода от среднекерновой проницаемости (которая не полностью учитывает неоднородность пласта) к гидродинамической проницаемости Кпр.гди, которая достаточно полно учитывает вертикальную и горизонтальную неоднородность пласта. Поэтому, как уже было сказано выше, значения Кпр.гди можно назвать «истинной» проницаемостью.

В графе Гр2 для однотипных отложений конкретного месторождения данного региона используется обобщенная палетка типа Кпр.керн.ср - Кпр.гди, построенная в рамках графа Гр1. С помощью этой обобщенной палетки для данного месторождения (например, для месторождения А) связь типа Кпр.керн.ср - ГИС преобразуется в связь типа Кпр.гди - ГИС, то есть по данным ГИС определяется «истинная» проницаемость.

Теперь опишем достаточно подробно (для того, чтобы это можно было воспроизвести специалистом по материалам своего региона) графы обработки Гр1 и Гр2 с иллюстрацией промежуточных результатов обработки на реальных данных, полученных по верхнеюрским отложениям нескольких месторождений Западной Сибири.

5.3 Построение обобщенной палетки Кпр.керн.ср - Кпр.гди

Граф Гр1 предназначен для построения обобщенной палетки для перехода от усредненной керновой проницаемости к истинной проницаемости, которая учитывает вертикальную и горизонтальную неоднородности пласта. Граф Гр1 включает 5 этапов.

Этап 1. После традиционной привязки по глубине кернограммы пористости Кп к соответствующим аномалиям стандартизированных данных ГИС, например, к стандартизированным отсчетам ГК, производится (рис. 12.1) снятие усредненных отсчетов (то есть ГКср и Кп.керн.ср), с заполнением значениями следующих десяти столбцов таблицы тестового массива.

1. Порядковый номер строки таблицы.

2. Номер скважины-месторождения (например, для месторождения А и скважины 1 имеем номер скважины-месторождения А1).

3. Номер интервала привязки в пределах скважины (в каждой скважине эта нумерация имеет свое начало, то есть 1, 2, …).

4 и 5. Глубина кровли и подошвы интервала (например, интервала Инт.ГК1) по данным ГК.

6. Среднее арифметическое значение отсчетов ГК, то есть ГКср в пределах привязанного интервала глубин (например, ГКср1).

7 и 8. Глубина кровли и подошвы интервала (например, интервала Инт.К1) по керновым данным.

9. Среднее арифметическое значение керновой пористости, то есть значение Кп.керн.ср (например, Кп.керн.ср1) в пределах привязанного интервала глубин.

10. Количество образцов керна, участвовавших в осреднении, то есть значение N (например, N1).

Обычно анализов керна на пористость значительно больше анализов керна на проницаемость. Однако, если анализов керна на проницаемость больше чем анализов керна на пористость, то следует строить не кернограммы пористости, а кернограммы проницаемости и строить связь Кпр.керн.ср с ГКср. В такой ситуации Этап 3 исключается из графа Гр1.

Рис. 12.1. Привязка интервалов с отбором образцов керна к соответствующим интервалам ГК

Этап 2. По значениям тестовой таблицы строится график точек и линия связи Кп.керн.ср с ГКср. Наличие колонки с количеством образцов керна N позволяет строить связи с разной статистической представительностью средней керновой пористости, например для всех, без исключения, значениях N (рис. 12.2) или только по тем строкам тестовой таблицы, в которой N=10 и более образцов керна (рис. 12.3).

Опыт показывает, что по интервалам, в которых N=10 и более (см. рис. 12.3), связь Кп.керн.ср с ГКср более достоверна по сравнению с тенденцией зависимости, полученной по всем интервалам с любым N и в том числе с N менее 10 образцов керна (см. рис. 12.2). Поэтому для дальнейшей работы оставляем только связь Кп.керн.ср с ГКср по строкам, в которых N=10 и более образцов (см. рис. 12.3).

Этап 3. Обычно, при получении корреляционных связей типа «керн-керн» (например, для получения связи Кп-Кпр) не выполняют предварительное усреднение в однородных по значениям параметров интервалах отбора керна. В этом случае вместо реального неоднородного по вертикали пласта получается связь для несуществующего в исследуемом разрезе однородного пласта.

Рис. 12.2. Тенденция связи керновой пористости с ГК при любом количестве образцов в интервале осреднения (символами обозначены разные месторождения)

Рис. 12.3. Связь керновой пористости с ГК при количестве образцов 10 и более в интервале осреднения (символами обозначены разные месторождения)

Для моделирования вертикальной неоднородности пласта перед построением связи пористости с проницаемостью необходимо рассчитать среднеарифметические значения параметров Кп.керн и Кпр.керн.

Опыт подсказывает, что по интервалам, в которых не производится отбраковка точек с N<10, имеется большой разброс значений для точек (рис. 12.4). В то же время, по точкам с N=10 и более имеется более тесная корреляционная связь Кп.керн.ср с К.пр.керн.ср (рис. 12.5). В связи с этим для дальнейшей обработки оставим связь Кп.керн.ср с К.пр.керн.ср, полученную в результате усреднения параметров по 10 и более образцам керна (то есть оставляем связь на рис. 12.5).

Рис. 12.4. Тенденция связи средних по керну пористости и проницаемости при любом количестве образцов в этих интервалах

Рис. 12.5. Связь средних по керну пористости и проницаемости при количестве образцов 10 и более в интервале осреднения

Этап 4. В интервалах объекта эксплуатации получаем усредненные значения стандартизированных данных ГК, то есть значения ГКср. По данным гидродинамических исследований в этих же интервалах определяем проницаемость, то есть значения Кпр.гдис. По значениям ГКср и Кпр.гдис строим график точек и корреляционную линию связи, то есть линию связи ГКср с Кпр.гдис (рис. 12.6).

Рис. 12.6. Связь проницаемости по данным гидродинамических исследований с ГКср

Этап 5. Граф Гр1 завершается построением обобщенной палетки в виде связи Кпр.керн.ср с Кпр.гдис (рис. 12.7).

Рис. 12.7. Построение палетки для перехода от средней керновой проницаемости к «истинной» проницаемости, учитывающей неоднородность коллектора, так как она определена по данным ГДИС

Обобщенную палетку связи Кпр.керн.ср-Кпр.гдис строим по нескольким (например, по 16) техническим точкам. Одна такая техническая точка, помеченная крестом, изображена на обобщенной палетке (см. рис. 12.7). Координаты этой точки определяются значениями, места которых на осях координат отмечены большими кружками с цифрами. Кружок с цифрой 3 отмечает координату на оси Кпр.керн.ср. Кружок с цифрой 4 отмечает координату на оси Кпр.гдис.

Координата с цифрой 3 получена с учетом линий связи по следующей цепочке: координаты технических точек с цифрами 1-2 (см. рис. 12.3), координаты с цифрами 2-3 (см. рис. 12.5).

Координата с цифрой 4 получена по линии связи (см. рис. 12.6) при заданном значении ГКср в координате с цифрой 1.

Отметим, что исходной для двух цепочек перехода (1-2-3 и 1-4) является техническая точка с цифрой 1. В рассмотренном примере для фиксированной технической точки 1 принято значение ГКср=10 мкР/ч. Задаваясь значениями для ГКср равными 0, 1, 3, . . . ,15 мкР/ч мы получим 16 точек, по которым и была построена обобщенная палетка (см. рис. 12.7).

Таким образом, получена обобщенная палетка для определения через среднюю керновую проницаемость новой «истинной» проницаемости, то есть проницаемости, которая учитывает вертикальную и горизонтальную неоднородность пласта.

5.4 Построение палетки ГКст.ср- Кпр.гдис для одного месторождения

Граф Гр2 предназначен для построения палетки ГКст.ср-Кпр.гдис, которая может быть использована на одном месторождении (например, на месторождении А). Граф Гр2 включает 4 этапа.

Этап 1, Этап 2 и Этап 3 аналогичны первым трем этапам графа Гр1, но при этом используются материалы только одного месторождения. Стандартизация данных ГИС (в нашем примере это ГК) может быть отличной (например, в результате стандартизации по двум опорным пластам с получением кривой ГКст.ср) от той, которая использовалась при получении обобщенной палетки (в нашем примере для ГК использовалась стандартизация по одному опорному пласту с получением кривой ГКср). В результате этих этапов получается связь Кпр.керн.ср - ГКст.ср.

Этап 4. С использованием обобщенной палетки Кпр.керн.ср-Кпр.гдис (см. рис. 12.7) и связи Кпр.керн.ср - ГКст.ср, полученной на этапе 3, создается искомая палетка Кпр.гдис-ГКст.ср.

Выводы

1. Создана методика получения обобщенной по нескольким месторождениям исследуемого региона палетки для перехода от усредненной керновой проницаемости Кпр.керн.ср, которая не полностью учитывает неоднородность исследуемого пласта, к «истинной» проницаемости Кпр.гдис, в качестве которой используется проницаемость, рассчитанная по данным ГДИС.

2. С учетом обобщенной палетки типа Кпр.керн.ср-Кпр.гдис получена методика построения палетки типа ГИС-Кпр.гдис для расчета «истинной» проницаемости по данным ГИС одного месторождения. При этом стандартизация данных ГИС на этом месторождении может отличаться от той, которая использовалась во время получения обобщенной палетки.

6. Контролируется ли суперколлектор по данным ГИС («Км»)

Для целей проектирования или моделирования разработки нефтяных месторождений требуется задание фильтрационных параметров на начало разработки. Обозначим через t0 время начала разработки. Начальная стадия разработки (при правильной технологии вскрытия продуктивных интервалов) характеризуется тем, что добываемая жидкость в общем случае является двухфазной, то есть получают нефть и (или) воду. Будем также считать, что нет дегазации в пласте, то есть обеспечивается условие превышения забойного давления Рзаб над давлением насыщения Рнас (Рзаб >Рнас). Пластовое давление (Рпл) на начальной стадии еще не нарушено разработкой и близко к гидростатическому давлению.

Для целей проектирования или моделирования используются результаты комплексной обработки двух групп данных.

Одна группа включает гидродинамические исследования скважин (ГДИ) и в том числе работы по освоению скважины после бурения и ремонтных работ (по данным индикаторных кривых, уровенных замеров, кривых притока и восстановления давления), данные эксплуатации с использованием дебитов по нефти Qн и воде Qв, лабораторные анализы нефти и воды на физико-химические свойства. Лабораторные анализы флюидов включают, в частности плотность воды и нефти в пластовых условиях и на поверхности (н.пл, в.пл, н.пов, в.пов, г/см³), объемные коэффициенты нефти и воды (bн, bв), давление насыщения (Рнас).

Другая группа включает данные геофизических исследований скважин (ГИС), лабораторные анализы керна (в том числе абсолютные k и относительные по нефти kотн.н и воде kотн.в проницаемости), а также данные сейсморазведки.

Будем рассматривать только эксплуатацию, когда Рзаб>Рнас, то есть при отсутствии разгазирования в пласте.

Тезис о привлечении к проектированию данных на начало разработки t0 можно истолковать как необходимость отказа от тех фильтрационных данных по залежи, которые получены после времени t0. Однако, имеется возможность привлекать данные по всей истории разработки.

Известно, что для моделирования разработки необходимо иметь данные о гидропроводности.

В настоящей разделе описывается методика определения гидропроводности по данным дебитов, полученных при эксплуатации, данным ГИС и фазовым проницаемостям, определенным по керновым анализам.

В программно-методической системе «ГИС - эффект» на материалах Западной Сибири опробована технология определения по данным ГИС гидропроводности () нефтяных и водонефтяных объектов, вовлеченных или планируемых к вводу в эксплуатацию.

Для стандартизации данных ГИС использована ранее созданная методика [Боганик В. Н., Медведев А. И., Григорьев С. Н. Обобщение промыслово-геофизической информации и создание эффективной методики для выдачи заключения по каротажу. М.: ВНИИОЭНГ, Обзорная информация. Серия нефтегазовая геология и геофизика, 1995], во-вторых, оценка гидропроводности эксплуатационных объектов по данным дебитов нефти и воды.

Обычно при совместной обработке данных ГИС и гидродинамических исследований скважин (ГДИ) используется следующая технология. Вначале по данным ГИС определяется эффективная толщина hэф в интервале эксплуатационного объекта. Далее по данным ГДИ определяется гидропроводность эксплуатационного объекта. Известно, что =kгди_*hэф/. Вязкость флюида определяется в результате лабораторного анализа пробы флюида при пластовой температуре. Наконец, по данным ГДИ определяется проницаемость kгди=_*/hэф. Таким образом, для того, чтобы определить проницаемость по данным ГДИ необходимо привлечь данные ГИС, а именно эффективную толщину hэф. В то же время величина hэф определяется по данным ГИС при условии, что известны критерии разделения пород на коллекторы и неколлекторы. Но эти критерии устанавливаются по данным ГДИ. То есть величина проницаемости kгди оказывается зависимой не только от данных ГДИ, но и от данных ГИС. Целесообразно устанавливать связь не между kгди и данными ГИС, а между гидропроводностью объекта и усредненной характеристикой данных ГИС против этого объекта. Причем для эксплуатационных скважин может быть определена не только на этапе освоения скважины (по данным индикаторных кривых, уровенных замеров, кривых притока и восстановления давления), но и на этапе эксплуатации с использованием дебитов по нефти Qн и воде Qв.

6.1 Этапы работ по предлагаемой методике

Наша технология включает, во-первых, формирование тестового массива (ТМ) и на его основе настройка графа обработки данных ГИС; во-вторых, организацию массовой обработки данных ГИС с определением заданных объектов.

Технология настройки включает 8 этапов.

1 - Определение однофазного флюида по данным Qн и Qв, полученных в процессе эксплуатации.

2 - Увязка исходных каротажных кривых (X1j, =ПС, ГК, НГК, НКТ, АК, ИК, БК, ПЗ, ГЗ3, ГЗ4, ГЗ5, ГЗО) по глубине между собой, введение поправок для уменьшения искажающего влияния аппаратуры, технологии проведения измерений, параметров прискважинной зоны и вмещающих слоев. В результате комплексной обработки данных БКЗ+ИК+БК получаются удельные электрические сопротивления неизмененной части пласта УЭСп, и зоны проникновения УЭСзп, а также диаметр зоны проникновения фильтрата бурового раствора Дзп. Таким образом, из исходной кривой X1j получаем исправленную кривую X2j .

3 - Преобразование каждой (за исключением УЭСп, УЭСзп и Дзп) исправленной кривой X2j одним (i-ым) вариантом стандартизации и получение кривой X3ji. Для разных методов оптимальным будет свой вариант стандартизации. Разбиение разреза на сравнительно однородные по геофизическим параметрам интервалы, то есть на слои и осреднение значений внутри слоев. В результате получается массив X4ji. Каждый слой характеризуется толщиной h (но не hэф).

4 - Создание тестового массива (ТМ) типа «ГИС - гидропроводность». Этот массив можно представить в виде таблицы, в которой совмещены результаты обработки данных ГИС и данные гидропроводности () по одним и тем же объектам эксплуатации. Совмещение предполагает осреднение данных ГИС по всем слоям (не только по слоям-коллекторам) в интервале глубин соответствующего эксплуатационного объекта. Результатом осреднения (с использованием суммирования по слоям) является значение X5ji. Для осреднения используется выражение X5ji = {[(X4ji)^K_*h]/[h]}^1/K . Здесь К - эмпирически подбираемый коэффициент осреднения. В ТМ число строк равно числу использованных объектов эксплуатации.

5 - На базе ТМ строятся палетки (в координатах двух разных аргументов из набора X5ji.) для классификация объектов эксплуатации на 2 или 3 класса по величине гидропроводности. Далее для каждого класса строятся эмпирические корреляционные зависимости гидропроводности и погрешности от одного, двух или трех аргументов из набора X5ji.

6 - С помощью палеток, построенных на предыдущем этапе, по данным ГИС (X5ji) производится классификация объектов по классам и для каждого класса по данным ГИС (X5ji) рассчитываются оценки гидропроводности и их погрешности. По совокупности оценок определяются итоговые значения гидропроводности гис.i.

7 - Строится график для сопоставления гидропроводности по данным дебитов и гис, рассчитанным по данным ГИС. Определяется коэффициент корреляции r между гис.i и .

8 - Сопоставляются результаты нескольких вариантов i расчета гис.i. Варианты отличаются друг от друга прежде всего параметрами стандартизации данных ГИС и значением величины эмпирического коэффициента осреднения К. Из нескольких вариантов выбирается для дальнейшего использования при массовой обработке оптимальный вариант, то есть тот вариант i, для которого максимальна абсолютная величина коэффициента корреляции r.

После того, как получена оптимальная методика определения гис, можно организовать массовую обработку данных ГИС по рядовым скважинам. Массовая обработка реализуется этапами 2 и 6.

Теперь остановимся на некоторых этапах обработки, которые недостаточно освещенны в открытой печати.

6.2 Обработка данных эксплуатации

Гидропроводность (, см*Д/сПз) объекта определяется выражением = 14,62_*(Qоф/Р).

Qоф - дебит однофазного флюида в м³/сут (то есть дебит воды Qв или нефти Qн, приведенные к пластовым условиям). Qоф определяется дебитами воды Qв и нефти Qн, а также относительной фазовой проницаемостью по нефти kн.отн и воде kв.отн. Если Qн> или =Qв, то Qоф=Qн/kн.отн. Если Qн<Qв, то Qоф=Qв/kв.отн. Причем Qн=(Vгод.н_*bн)/Траб,сут и Qв=(Vгод.в_*bв)/Траб,сут. Здесь (в м³) накопленные в течение выбранного года (за время Траб,сут) на поверхности объемы нефти (Vгод.н) и воды (Vгод.в). Р - депрессия в кг/см². Р = Рпл-Рзаб. Рпл и Рзаб - соответственно пластовое и забойное давления в кг/см².

Для простоты изложения будем считать, что один тестовый массив (ТМ) представляет собой таблицу А, которая формируется только для одного подсчётного пласта. При формировании таблицы А из данных эксплуатации привлекаются месячные эксплуатационные рапорты (МЭР) за несколько (1-4) первых лет ввода этих скважин в эксплуатацию. Из этих данных выбирается такой годовой период, в котором получен максимальный дебит, определяемый по объему накопленного флюида. При этом для представительности должно быть не менее 100 суток эксплуатации. В таблице A для каждого объекта по одной скважине отведена одна строка со следующими колонками: (1) - номер скважины (Скв); (2 и 3) - глубины кровли и подошвы объекта обработки (Нкр, м и Нпд, м); (4 и 5) - абсолютные отметки кровли (Zкр) и подошвы (Zпд) интервала перфорации объекта, (6) - вертикальная глубина от устья до столба флюида (Z₀); (7 и 8) объемы накопленной в течение выбранного года нефти (Vгод.н) и воды (Vгод.в); (9) - количество суток работы скважины в выбранном году (Траб,сут).

Известными для одного подсчетного пласта (то есть для одного тестового массива) считаются средние характеристики этого подсчетного пласта, которые составляют одну строку таблицы Б. Таблица Б включает следующие колонки: (1 и 2) - средние плотности нефти (н.пов, г/см³) и воды (в.пов, г/см³) в поверхностных условиях; (3 и 4) - средние плотности нефти (н.пл, г/см³) и воды (в.пл, г/см³) в пластовых условиях; (5) - коэффициент объемного расширения для нефти (bн) и воды (bв), пластовое давление Рпл, кг/см² и давление насыщения Рнас, кг/см².

В каждой строке таблицы А с использованием данных таблицы Б производятся изложенные выше соответствующие расчеты с использованием результатов эксплуатации.

6.3 С проницаемостью связана эффективная, а не работающая толщина

По данным ГДИС проницаемость может быть завышена, если вместо эффективной толщины (h), определенной по данным ГИС, использовать толщину так называемого «работающего» интервала (hраб), из которого поступает флюид в скважину (рис. 13.2). В разных подсечениях исследуемого пласта и в разных нефтегазоносных районах отношение (hраб/h) колеблется приблизительно в диапазоне от 1-3 (для очень однородных пластов) до 10-30 (для очень неоднородных пластов). Это означает, что при расчете проницаемости через гидропроводность k=?/hраб по толщине «работающего» интервала, для неоднородного коллектора проницаемость получается в 10-30 раз больше по сравнению с использованием эффективной толщины h. Остается вопрос, какую толщину считать более обоснованной.

Ниже приводятся два факта, которые обосновывают необходимость в расчетах проницаемости использовать эффективную (h), а не «работающую» (hраб) толщину.

При моделировании процесса заводнения с использованием коллекторов с проницаемостью порядка 100 Д закачиваемая вода должна появится в добывающих скважинах через несколько часов или суток, но это противоречит фактическому темпу заводнения, которое существенно меньше.

Рис. 13.1. Две модели для пласта ЮК10 Талинской площади:

а - с пропластком «суперколлектора», б - с обычным неоднородным коллектором

Второй факт следует из опробования на фактическом материале модели Я. Н. Басина. По мнению Я. Н. Басина, интервал коллектора, отдающий флюид в скважину (этот интервал на рис. 13.2 отмечен цифрой 1), не является определяющим по проницаемости пропластком (в нашей терминологии, он не является «суперколлектором», который помечен цифрой 2). Он является аккумулятором потока, который образуется в наиболее проницаемой части коллектора и который (цифра 3) дренирует пласт за счет многочисленных притоков, пронизывающих весь коллектор.

Если модель Я. Н. Басина верна, то геофизические параметры пласта должны коррелироваться с гидропроводностью коллектора.

Опробование модели Я. Н. Басина заключалась в следующем. В качестве исходных данных были привлечены дебиты по нефти Q_н и по воде Q_в первых лет эксплуатации скважин По этим данным с привлечением априорных данных о плотности флюидов рассчитаны депрессия и фактическая продуктивность факт. По фактической продуктивности рассчитана гидропроводность .

6.4 Опробование методики

Результаты сопоставления различных вариантов гидропроводности, рассчитанной по данным ГИС, и одного варианта гидропроводности, рассчитанной по данным дебитов и депрессии, представлены на рис. 13.3. При использовании традиционной стандартизации данных ПС по линии глин и песков (рис. 13.3а) отсутствует возможность прогнозировать гидропроводность. Здесь коэффициент корреляции r= - 0.007. При использовании ПС, которая стандартизируется по 5 статхарактеристикам (рис. 13.2б), получаем коэффициент корреляции r= 0.621.

Рис. 13.2. Корреляционные связи межу гис и

При использовании пяти стандартизированных методов ГИС получаем коэффициент корреляции r= 0.801 (рис. 13.2в) при усреднении с показателем степени К=1 и практически такой же коэффициент корреляции r= 0.797. (рис. 2г) при усреднении с показателем степени К=4.

При использовании других разных сочетаний стандартизированных методов ГИС получаются в большей или меньшей степени удовлетворительные результаты (рис. 13.2д - 13.2з), получаем коэффициентами корреляции r от 0.492 до 0.814. Данные о коэффициенте корреляции между гис.i и сведены в таблицу. Оказалось, что максимальный коэффициент корреляции гис получается при оценке гидропроводности по стандартизированным данным ПС, ГК, НГК.

Таб. 13.1. Коэффициенты корреляции между между гис и

Рису-нок	Коэффициент корреляции (r)	Аргументы, по которым рассчитана гис
а	-0.007	бПС, рассчитанная традиционно по линии глин и песков
б	0.621	ПС, рассчитанная с учетом статхарактеристик
в	0.801	Стандартизированные данные ПС, ГК, НГК, КС, ДС (показатель степени К = 1)
г	0.797	Стандартизированные данные ПС, ГК, НГК, КС, ДС (показатель степени K = 4)
д	0.492	Стандартизированные данные ГК, НГК, КС, ДС
е	0.801	Стандартизированные данные ПС, НГК, КС, ДС
ж	0.662	Стандартизированные данные ПС, ГК, КС, ДС
з	0.814	Стандартизированные данные ПС, ГК, НГК

6.5 Рекомендации

Для прогноза эксплуатационной значимости объекта целесообразно применить методику расчета гидропроводности по данным ГИС. Это реализуется следующим образом.

По дебитам объектов нефти и воды первых лет эксплуатации с учетом депрессии и фазовой проницаемости определяется гидропроводность однофазного флюида.

Выбирается такой вариант стандартизации и усреднения данных ГИС в интервале эксплуатационного объекта, при котором получается наилучшая корреляционная связь с гидропроводностью, определенной по данным эксплуатации. Эта корреляционная связь позволяет рассчитывать гидропроводность по данным ГИС.

7. Расценки услуг в вариантах «С» и «С+К»

Ниже в таблице приведены расценки на поставку системы «ГДИ-эффект» в двух вариантах:

- вариант стандартной обработки «С»,

- вариант стандартном и комплексной обработки «С+К».

Поставка каждого рабочего места включает:

- электронный ключ USB или LPT для исключения несанкционированного использования системы «ГДИ-эффект»;

- CD-диск с программами, инструкциями и описанием технологии работы с системой;

- обучение в течение четырех дней специалиста от заказчика в Москве на базе ООО «ГИС-ГДИ-эффект» (без включения затрат на проживание в Москве и питание); обучение проводится на данных ГДИС, которые привозит с собой специалист; рекомендуется в составе ГДИС иметь данные по 2-5 скважинам, вскрывающим один или два горизонта; при этом в материалы одной такой скважины желательно включать как исследования разных методов (ИК, КВД, КП, КВУ, свабирование), так и исследования, выполненные в разное время; при отсутствии или ограниченности исходных данных, для обучения могут быть привлечены примеры ООО «ГИС-ГДИ-эффект»;

- годовое (с момента получения системы «ГДИ-эффект») техническое обслуживание с обновлением поставленных программно-методических средств на CD-диске в конце годового обслуживания; годовое обслуживание заключает консультации по вопросам обработки данных ГДИС по электронной почте или по телефону;

- последующее (после годового обслуживания и обновления в конце этого года) эксплуатация программно-методических средств «ГДИ-эффект» осуществляется пользователем без ограничений по сроку, но и без возможности получения обновлений системы «ГДИ-эффект».

Количество N рабочих мест	1	2	3	4	5	6	7
Стоимость варианта стандартной обработки «С», тыс. руб.	56	94	132	170	208	246	284
Стоимость варианта стандартной и комплексной обработки «С+К», тыс. руб.	90	150	210	270	330	390	450

Адрес: 123298, г. Москва, ул. Народного Ополчения, дом 38, корпус 3.

Контакт с разработчиками:

E-mail: gisgdieffect@cge.ru

Интернет: http://gisgdieffect.ru

Тел. / факс: (499) 192-81-19.

Боганик Владимир Николаевич и Медведев Андрей Иванович.

Об авторах

Боганик Владимир Николаевич

Генеральный директор ООО «ГИС-ГДИ-эффект», начальник отдела 103/12 ОАО «ЦГЭ», к. т. н., заслуженный работник Минтопэнерго. Окончил в 1960 г. Московский геологоразведочный институт по специальности «горный инженер-геофизик». Область научных интересов - компьютерные технологии, методики обработки и обобщения данных ГИС, ГДИС и анализов керна; методики формирования тестовых массивов, создания на их основе альтернативных методик стандартизации используемых данных; создание и выбор таких методик, которые на тестовых массивах оказываются наиболее эффективными (достоверными); создание алгоритмов для программно-методических систем «ГДИ-эффект» и «ГИС-эффект». Автор более 120 научных статей и 2 монографий. Тел. (499) 192-81-19. E-mail: gisgdieffect@cge.ru. http://www.gisgdieffect.ru

Медведев Андрей Иванович

Главный инженер ООО «ГИС-ГДИ-эффект» и ведущий инженер ОАО «ЦГЭ», окончил в 1993 г. Московский институт радиотехники, электроники и автоматики по специальности радиоинженер. Область научных интересов - получение устойчивых решений при обработке данных ГДИС; оптимизация компьютерных технологий, программ и методик обработки данных ГИС и ГДИС; создание методик, алгоритмов и программ для систем «ГДИ-эффект» и «ГИС-эффект». Автор 23 научных статей и 1 монографии. Тел. (499) 192-81-19. E-mail: gisgdieffect@cge.ru. http://www.gisgdieffect.ru

Пестрикова Наталья Аркадьевна

Ведущий геофизик ООО «ГИС-ГДИ-эффект» и инженер отдела 103/12 ОАО «ЦГЭ», окончила МЭСИ в 1975 г. по специальности «механизированная обработка экономической информации». Область научных интересов - сравнительный анализ различных методов обработки данных ГДИС и создание на этой основе новых алгоритмов; массовая обработка данных ГДИС и ГИС; описание программно-методической системы «ГДИ-эффект» и обучение методике обработки в этой системе. Автор 9 научных статей. Тел. (499) 192-81-19. E-mail: gisgdieffect@cge.ru. http://www.gisgdieffect.ru

Размещено на Allbest.ru