ОПТИЧЕСКИЙ МЕТОД ПОДСЧЕТА ОСТАТОЧНЫХ ИЗВЛЕКАЕМЫХ ЗАПАСОВ НЕФТИ
Разработка нефтяного месторождения, остаточные извлекаемые запасы нефти, оптический метод подсчета
Oil field development, residual recoverable oil reserves, optical calculation method
UDC 553.98.048
Optical method of calculation of residual recoverable oil reserves. Burkhanov R.N., Khazipov F.R., Khannanov M.T.
The paper reviews an example calculation of residual recoverable oil reserves in Tula deposits in one of the areas of high viscosity oil field Arkhangelskoye in Tatarstan. The reserves calculation method is based on the correlation dependence of optical properties and cumulative oil production defined by the authors using numerous laboratory and geological-field data with a high accuracy of approximation. The merits of the proposed method are in the simplicity of its use, operability, confidence, functionality and efficiency. Fig.7, tables 2, ref. 3.
| П |
одсчет остаточных извлекаемых запасов (ОИЗ) разрабатываемого нефтяного месторождения является актуальной задачей. Нередко для этих целей используются характеристики вытеснения, являющиеся зависимостями между различными показателями разработки нефтяного месторождения [1]. Рассматриваемый оптический метод подсчета остаточных извлекаемых запасов нефти на примере Архангельского месторождения Республики Татарстан имеет общие черты с методами подсчета запасов с использованием характеристик вытеснения, поскольку основан на корреляции накопленной добычи нефти и ее оптических характеристик.
Архангельское месторождение является крупнейшим месторождением высоковязкой нефти в Республике Татарстан. В составе месторождения установлены 123 залежи нефти в каменноугольных отложениях, которые локализуются на крупной антиклинальной структуре, выявленной по кровле турнейского яруса в северо-западной части Ульяновской структурной зоны. Тульский нефтегазоносный горизонт сложен терригенными породами (рис.1) и в его составе выделяются один или несколько пластов коллекторов, представленных кондиционными (слабосцементированные песчаники) и глинистыми (алевролиты глинистые песчаники) разностями толщиной до 10 м и более.
|
|
|
При детальной корреляции геолого-геофизических разрезов скважин подготовлены многочисленные корреляционные схемы, пример которых приводится на рис.2. В структуре месторождения выявляются рифовые массивы, эрозионные врезы и собственно тульский продуктивный пласт. Рифовые массивы (см рис.2,1) сложены плотными карбонатными породами турнейского яруса и представляют собой высокоамплитудные (до 25м и более) обособленные структуры, хорошо выраженные в подземном рельефе. В межрифовых зонах (см. рис.2, 2) выявляются структуры, получившие название эрозионных врезов, имеющие ограниченное распространение, сложенные терригенными породами и углистыми сланцами тульского горизонта. В плане они представляют узкие, глубокие, вытянутые в субмеридиональном направлении прогибы. В тульском продуктивном горизонте (рис.2, 3) сосредоточены остаточные запасы углеводородов, подсчету которых оптическим методом посвящено данное исследование.
|
|
|
Нефть сильно неоднородна по оптическим свойствам, таким как коэффициенты светопоглощения (Ксп) и светопропускания, оптическая плотность, показатели преломления и дисперсии [2]. Для исследования Ксп проб нефти, характеризующихся повышенными значениями плотности и вязкостью, применялся фотоколориметр КФК-3.
| 3 |
| 1 |
| 2 |
| 1 |
| 2 |
Пробы предварительно тщательно обезвоживались. Исследования Ксп производились многократно в интервале длин волн 400-900 нм. Предварительная обработка лабораторных данных заключалась в построении спектральных кривых, представляющих зависимости Ксп нефти от длины волны пропускаемого света (рис. 3).
Статистическая обработка данных заключалась в расчетах среднеквадратических отклонений, дисперсий вариационного признака и коэффициентов вариации Ксп нефти [3]. Среднеквадратические значения Ксп вычислялись по формуле
, (1)
где Кспi – значения Ксп проб нефти.
Значения дисперсии вариационного признака Ксп вычислялись по формуле
|
|
|
, (2)
а коэффициентов вариации Ксп по формуле
. (3)
По результатам вычислений строились спектральные кривые 
, σКсп и Vσ нефти в зависимости от длины световой волны (рис. 4).
Комплексный анализ лабораторных и промысловых данных позволил выявить зависимость между накопленной добычей (ΣQн,т) и коэффициентами вариации (Vσ при длине волны 500 нм, %) добываемой нефти, имеющей вид линейной регрессии:
, (4)
с точностью аппроксимации 0,6433 (рис.5).
Установлено, что коэффициенты аппроксимации данных (R2) на элементах залежи, включающих нагнетательную скважину и реагирующие добывающие скважины, значительно выше и изменяются в пределах 0,85-1. Для каждого из элементов залежи определялись величины интенсивности снижения параметра Vσ нефти (I, д.ед.) с увеличением накопленной добычи, представляющие угловые коэффициенты линейной регрессии (тангенсы углов наклона зависимостей к оси абсцисс). В табл.1 приводятся результаты аппроксимации различными методами этой величины и суммарной накопленной добычи на участке. Установлено, что увеличению накопленной добычи нефти на участке соответствует увеличение углового коэффициента I.
|
|
|
Результаты аппроксимации параметров I и ΣQн
| Пор.номер | Метод аппроксимации | Уравнение | Точность, R2 |
| 1 | Линейная | y = 1492,9 ΣQн - 0,6873 | 0,4814 |
| 2 | Логарифмическая | y = -0,6528Ln(ΣQн) + 8,3193 | 0,7057 |
| 3 | Полиноминальная | y = -1E-11 ΣQн 2 + 1E-06 ΣQн + 0,7241 | 0,2523 |
| 4 | Степенная | y = 26827 ΣQн -0,9223 | 0,805 |
| 5 | Экспоненциальная | y = 1,301e-6E-06 ΣQн | 0,6863 |
Наибольшая точность аппроксимации (0,805) установлена для степенной зависимости (рис. 6):
. (5)
Выделено девять элементов месторождения, включающих нагнетательные и связанные с ними добывающие скважины. Для каждой из них установлены корреляционные зависимости Vσ нефти от ΣQн и предполагаемые величины предельной накопленной добычи, построена параметрическая карта Vσ Ксп нефти (рис.7).
На карте (см.рис.7) более светлым тоном выявляются наиболее выработанные участки пласта, а более насыщенным показаны участки, на которых на наш взгляд сосредоточены остаточные извлекаемые запасы (эти участки ограничиваются изолинией Vσ, равной 48%). Выявлено четыре таких участка (целика). Это небольшой по размерам целик в центральной части объекта (1) и большие по площади участки в западной (2), северной (3) и северо-восточной (4) частях объекта. В табл. 2 приводятся зависимости Vσ от накопленной добычи для каждого из выявленных целиков, значения коэффициентов аппроксимации и остаточных извлекаемых запасов. Суммарные остаточные извлекаемые запасы составили 281254 т.
Òàáëèöà 2
Зависимости Vσ от накопленной добычи
| Пор. ном. | Целик нефти | Вид зависимости | R2 | ОИЗ, т |
| 1 | Западный | Vσ = -0,0003 · ΣQн + 55,639 | 0,6433 | 16109 |
| 2 | Центральный | Vσ = -0,0003 · ΣQн + 57,479 | 0,8982 | 97149 |
| 3 | Северо-восточный | Vσ = -0,0006 · ΣQн + 69,486 | 0,976 | 69972 |
| 4 | Северный | Vσ = -0,0003 · ΣQн + 57,479 | 0,8982 | 81721 |
| Vσ = -0,0003 · ΣQн + 111,62 | 1 | 16303 | ||
| Итого | 0,6433 | 281254 | ||
Достоинствами предлагаемого метода подсчета запасов являются простота использования, оперативность, достоверность, функциональность и экономичность. Достоверность связана с тем, что подсчет запасов опирается на фактические данные по накопленной добыче скважин и учитывает текущие свойства коллекторов и флюидов, что позволяет более точно прогнозировать добычу существующих на месторождении скважин. При этом объемы сложных и дорогостоящих геолого-геофизических технологий и затраты на их проведение могут значительно уменьшиться. Функциональность метода заключается в возможности его применения на разных стадиях разработки месторождения, в том числе при активном применении технологий повышения коэффициентов нефтеизвлечения пластов. Необходимость большого количества статистических данных по накопленной добыче скважин и лабораторных исследований проб и их корреляции, а так же влияние лабораторных методик и условий на успешность применения метода можно отнести к его недостаткам. Эти недостатки можно преодолеть при отбраковке ошибочных данных, условии создания систем автоматизированной регистрации и обработке в промысловых условиях Ксп добываемой нефти.
1. Чоловский И.П., Иванова М.М., Гутман И.С. и др. Нефтегазопромысловая геология и гидрогеология залежей углеводородов. – М.: ГУП издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002. – С.312.
2. Девликамов В.В., Мархасин И.Л., Бабалян Г.А. Оптические методы контроля за разработкой нефтяных месторождений. – М.: Недра, 1970. – С.21.
3. Шмойлова Р.А. Теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 2002. – С.513.
Сведения об авторах
Бурханов Р.Н., к.г.-м.н., доцент, заведующий кафедрой «Геология», Альметьевский государственный нефтяной институт, тел.: (8553) 31-00-68
Хазипов Ф.Р., студент, Альметьевский государственный нефтяной институт, тел.: (8553) 31-00-68
Ханнанов М.Т., к.г.-м.н., доцент, Альметьевский государственный нефтяной институт, тел.: (8553) 31-00-68, главный геолог НГДУ «Ямашнефть»
Burkhanov R.N., Candidate of Sciences, associate professor, Head of Department “Geology”, Almetievsk State Petroleum Institute, phone: (8553) 31-00-68
Khazipov F.R., student, Almetievsk State Petroleum Institute, phone: (8553) 31-00-68
Khannanov M.T., Candidate of Geological and Mineralogical Sciences, associate professor, Almetievsk State Petroleum Institute , phone: (8553) 31-00-68, Chief geologist of NGDU “Yamashneft”
(22) Тема 2010-2-76 С. Прогнозирование количества аварий на участках магистральных газопроводов.
Малюшин Н. А., Миняйло И. В. Прогнозирование количества аварий на участках магистральных газопроводов с опасными дефектами // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2010, № 2, стр. 76 – 80
УДК 622.691:620.
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 576; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!