Расчет типовых кривых дополнительной добычи нефти от реализации смешивающегося вытеснения на основе композиционного моделировани

Н.Г. Главнов, В.В. Кунцевич, М.В. Вершинина, В.М. Бабин (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник: Журнал «Нефтяное хозяйство»

Внастоящее время смешивающее вытеснение нефти является самым распространенным методом среди газовых методов увеличения нефтеотдачи (МУН). Решение о применении той или иной технологии всегда базируется на потенциальной эффективности реализуемого процесса или метода. Для первой оценки дополнительной добычи нефти от применения третичных МУН часто используются типовые кривые в координатах прокачанный поровый объем –доплнительная добыча нефти (рис. 1). 1.png
Рис. 1. Типовая кривая расчета дополнительной добычи Qв зависимости от объема прокачки

Данные кривые чаще всего получаются в результате статистического анализа реализованных проектов [2] либо по упрощенным аналитическим зависимостям [3], реже по результатам многовариантных расчетов на синтетических гидродинамических моделях [4]. В данной статье рассматривается последний способ получения типовых кривых для технологии попеременной закачки углекислого газа и воды в режиме смешивающегося вытеснения. Именно углекислый газ в XXIвеке стал лидером по объемам закачки в пласт. Его широкое распространение объясняется рядом физико-химических свойств, которые обладают преиму ществом по сравнению со свойствами другимх газовых агентов: высокие плотность, вязкость в сверкритическом состоянии, растворимость в нефти и воде, низкое минимальное давление смесимости [5].

Создание синтетической гидродинамической модели

Закачка газа в пласт связана с постоянным изменениями фазового состояния и компонентного состава системы, поэтому для корректного учета всех этих факторов расчеты выполнялись на базе композиционного симулятора Eclipse300(компания Schlumberger). Модель представляет собой сегмент пятиточечного элемента системы разработки с граничными условиями.
Вертикальные добывающая и нагнетательная скважины расположены в углах сегмента и перфорированы на всю толщину пласта. В направлении осей Xи Yмодель разбита на 11 ячеек, в вертикальном направлении – на 30 ячеек, таким образом, общий размер модели составляет 3630 ячеек. При обосновании необходимого числа слоев  по вертикали основным требованием являлся компромисс между скоростью гидродинамических расчетов и допустимой погрешностью определения дополнительной добычи – дополнительного коэффициента извлечения нефти (КИН) от закачки агента. Последовательно уменьшая детализацию модели, остановились на 30 слоях.
Все ячейки представляют собой коллектор с одинаковыми толщиной, пористостью и нефтенасыщенностью. Для описания вертикальной неоднородности коллектора по проницаемости использовался наиболее распространенный критерий – коэффициент вариации Дикстра – Парсонса:
2.png
где k50 k8,41 – проницаемость, характеризующая экспериментальную выборку – соответственно 50-я и 84-я перцентили.
При распределении проницаемости по логнормальному закону LN(μ , σ 2) (μ, δ – соответственно среднее и стандартное отклонение), что в свою очередь равносильно распределению lnkпо нормальному закону N(μ, δ2) очевидна связь коэффициента вариации и параметров распределения μ и δ2 
3.png

Тогда
4.png

Среднее значение проницаемости k¯ соответствует математическому ожиданию логнормального распределения LN((μ, δ2). Если выразить через μ, то:
5.png

Таким образом, для моделирования проницаемости с характеристиками k ¯ и Vdp при условии ее логнормального распределения моделировалась выборка из нормального распределения

6.png

Полученная величина возводилась в экспоненту. Для расчетов были рассмотрены три варианта распределения проницаемости по вертикали: упорядоченная выборка с увеличением проницаемости вверх по разрезу, вниз по разрезу и неупорядоченная выборка.
Скорость расчета значительно зависит от числа компонентов в модели и порядку их группировки. Для определения их оптимального числа были созданы три модели нефти, идентичные по PVT-свойствам (вязкости, объемному коэффициенту, газосодержанию и МДС) и состоящие из 5, 8 и 11 компонентов –соответственно:
– C1+, C2+, C5+, C7+, CO2;
– C1, C2, C3+,C5+, C7+, C12+ C20+,CO2;
– C1, C2, C3, iC4, nC4, iC5, nC5, C6, C7+, N2, CO2.
Для 11-компонентой модели скорость расчета снижается в 18 раз (с 1 до 18 ч) по сравнению с 5-компонентной системой. Исходя из целей оптимизации временных затрат и сохранения точности расчета для многовариантных расчетов была принята 8-компонентная модель (среднее время расчета 1,5 ч).

Определение дискретизации расчетов

На основе анализа проектов и нескольких единичных расчетов были выделены три основные группы факторов, влияющих на эффективность вытеснения:
1) геолого-физические характеристики (ГФХ) нефтяного пласта и PVT-свойства нефти: нефтенасыщенная толщина, начальная, текущая и остаточная нефтенасыщенности, абсолютные и относительные фазовые (ОФП) проницаемости, плотность и вязкость нефти, неоднородность коллектора по проницаемости по разрезу, вертикальная анизотропия проницаемости;
2) параметры, характеризующие имеющуюся или планируемую систему разработки месторождения: плотность сетки скважин, забойные давления добывающих и нагнетательных скважин;
3) стратегия и технология реализации водогазового воздействия: число созданных в пласте оторочек, объемы и участки закачки.
Анализ чувствительности итоговых кривых к параметрам первой и второй групп показал, что часть параметров незначительно влияет на эффективность воздействия относительно прокачанного порового объема: плотность сетки скважин (рис.  2), нефтенасыщенная толщина, начальная нефтенасыщенность, проницаемость, забойное  давление нагнетательных и добывающих скважин. В связи с этим для дальнейшего рассмотрения были выбраны всего пять параметров: текущая и остаточная нефтенасыщенность, PVT-свойства нефти, ОФП и неоднородность проницаемости по разрезу.

7.png
Рис. 2. Динамика дополнительной добычи нефти во времени (а) и дополнительного КИН при изменении объема прокачки (б) в зависимости от плотности сетки скважин

При реализации водогазового воздействия был проанализирован только один вариант закачки с соотношением долей воды и газа 1:1 с объемом оторочки 5 % порового объема. Данный вариант в большинстве работ рассматривается как базовый.
Статистический анализ ГФХ объектов месторождений ПАО «Газпром нефть», удовлетворяющих первичному исследованию условий применимости технологии [6], показал границы изменения этих параметров и помог определить необходимую дискретизацию каждого из них (табл. 1).

Таблица 1
8.png


Свойства нефти. Для учета влияния свойств пластовой системы на эффективность воздействия были созданы три модели пластовой нефти с характеристиками, охватывающими весь диапазон изменения ее свойств по имеющейся выборке месторождений (223 объекта).
Относительные фазовые проницаемости. Для определения узловых значений концевых точек ОФП, остаточной водо- и нефтенасыщенности были обобщены результаты лабораторных исследований керна. Статистические данные потоковых экспериментов по определению ОФП представлены в табл. 1. Для охвата моделированием всего диапазона фазовых проницаемостей значения максимальных ОФП для газа и воды были выбраны соответствующими среднему значению и двум близким к максимальному и минимальному значениям (табл. 2).

Таблица 2 
9.png


Учитывая, что коэффициент остаточной водонасыщенности незначительно влияет на вид кривой дополнительной добычи относительно прокачанного порового объема, его значение было зафиксировано на минимальной величине, равной 0,3. Коэффициент остаточной нефтенасыщенности в системе нефть – газ составил 0,4.
Фактическое значение Кн.о, полученное по результатам потоковых экспериментов в системе нефть–вода, определяет неизвлекаемый при заводнении объем нефти. Эффективность при вытеснении углекислым газом достигается за счет снижения остаточной нефтенасыщенности вследствие уменьшения межфазного натяжения между вытесняющим агентом и нефтью, которое сопровождается растворением газа.
При смешивающемся вытеснении вследствие равенства нулю межфазного натяжения кривые ОФП приобретают линейный вид [7]. Форма всех кривых ОФП в системах вода – нефть и газ – нефть задавалась прямой линией (от 0 до максимальной точки для воды и газа и от 1 до 0 для нефти). Для уменьшения числа генерируемых моделей ОФП варьировались одновременно (см. табл. 2).
Текущая нефтенасыщенность. Учет текущей обводненности, или степени выработки запасов, в расчетах проводился изменением начальной нефтенасыщенности куба при инициализации модели. Были выделены три значения нефтенасыщенности: в безводный период – 0,65; средняя степень выработки – 0,5; выработанный объект – 0,4.
Неоднородность коллекторов по проницаемости. На основе результатов интерпретации данных геолого-физических исследований разведочных скважин были рассчитаны значения коэффициента Дикстра-Парсонса для всех рассматриваемых объектов (см. табл. 1). Для вариации выбраны четыре значения Vdp с равномерным охватом всего интервала изменения параметра (см. табл. 2).
С использованием разработанного в компании ПАО «Газпром нефть» метода технико-экономической оценки и анализа вариантов разработки [8, 9] для выполнения многовариантных расчетов были сгенерированы 324 гидродинамические модели. Расчет дополнительной добычи нефти выполнялся по трем вариантам: базовому (закачка воды); с непрерывной закачкой углекислого газа; с попеременной закачкой газа и воды. Для идентичности условий закачки и сравнимости результатов контроль во всех вариантах осуществлялся по объемам закачки для обеспечения 100%-ной компенсации отборов. При этом давление в добывающих скважинах фиксировалось на уровне давления насыщения (15,1МПа). Запуск скважин в работу осуществлялся в параллельном режиме, отчетные векторы параметров записывались в сводный файл, в котором обрабатывались до вида типовых кривых (см. рис. 1).

Анализ полученных результатов

Полученный набор типовых кривых имеет многообразный характер. Встречаются варианты с резким увеличением дополнительной добычи нефти при прокачке 5–10 % порового объема, а также с полным отсутствием повышения дополнительной добычи при прокачке даже двух поровых объемов. Основным параметром, влияющим на эффективность вытеснения, оказался коэффициент Дикстра – Парсонса, отражающий охват пласта вытеснением (рис. 3). При  увеличении коэффициента неоднородности изменяется равномерность фронта вытеснения, увеличивается риск преждевременных прорывов и одновременно снижается эффективность закачки углекислого газа. Влияние неоднородности на КИН для двух методов воздействия приведено на рис. 4, а.

10.png
Рис. 3. Степень влияния изменения параметров на КИН

11.png
Рис. 4. Влияние неоднородности коллектора по проницаемости (а) и остаточной нефтенасыщенности (б) на эффективность вытеснения


Применение водогазового воздействия (ВГВ) способствует повышению эффективности вытеснения нефти в первоначальный момент времени, причем чем больше неоднородность разреза по проницаемости, тем больший эффект от его применения. При реальных объемах закачки (до 1,0–1,3 поровых объемов) ВГВ не уступает по эффективности закачке углекислого газа при меньшей (в 2 раза) потребности в углекислом газе (в рассмотренном варианте).
Вторым по степени влияния параметром являются ОФП. Увеличение ОФП для газа снижает коэффициент охвата вытеснением по разрезу и, следовательно, эффективность вытеснением в целом. При увеличении ОФП для воды характер вытеснения при заводнении отклоняется от поршневого, доля коллектора, охваченная вытеснением водой, снижается, в результате увеличивается доля дополнительно добытой нефти от закачки углекислого газа.
Третьим по степени влияния параметром оказался коэффициент остаточной нефтенасыщенности, определяющий итоговую дополнительную добычу нефти. Все кривые дополнительной добычи (КИН) располагаются параллельно друг другу, как при закачке углекислого газа, так и при ВГВ (см. рис. 4, б).
Рассмотренное варьирование текущей нефтенасыщенности и свойств пластовой нефти незначительно повлияло на эффективность вытеснения и согласуется с физическими основами метода. По результатам моделирования установлено, что технология смешивающегося вытеснения более эффективна на поздних стадиях разработки [10]. Результаты анализа чувствительности по параметру PVT показали, что при увеличении молекулярной массы нефти эффективность метода снижается.

Выводы

1. Многовариантное гидродинамическое моделирование позволяет получить библиотеку типовых кривых для расчета дополнительной добычи нефти от реализации смешивающегося вытеснения при закачке углекислого газа. Библиотека охватывает весь диапазон изменения ГФХ месторождений ПАО «Газпром нефть» и может быть применена для любого объекта разработки.
2. Основным параметром, влияющим на эффективность применения технологии, является неоднородность коллектора по проницаемости. Негативное ее влияние компенсируется применением попеременной закачки углекислого газа и воды.
3. Реализация предложенного подхода является затратной только на стадии создания библиотеки типовых кривых (определения варьируемых параметров, шага их дискретизации, выполнения и обработки расчетов), что компенсируется ее масштабностью, легкостью применения, гибкостью и масштабируемостью метода.

Список литературы

1. KoottungalL.2014 worldwide EOR survey // Oil & Gas Journal. – 2014.– №4 – P. 79–91.
2. Denbury Corporate Presentation. – http://s1.q4cdn.com/594864049/files/ doc_presentations/2017/April_2017-Corporate-Presentation_FINAL.pdf
3. Lake L.W., Walsh M.P.Technical report. Enhanced oil recovery, field data, literaturesearch. – Austin: TX,2008. – 119 p.
4. Wood D.J., Lake L.W., Johns R.T.A screening model for CO2Flooding and storage in Gulf coast reservoirs based on dimensionless groups // SPE 100021 – 2006.
5. Сургучев М.Л. Вторичные и третичные методы увеличения нефтеотдачи пластов. – М.: Недра, 1985. – 308 с.
6. Aladasani A., Bai B.. Recent development and updated screening criteria of enchancedoil recovery techniques // SPE 130726 – 2010.
7. Повышение нефтеотдачи из нефтяной оторочки Восточного участка ОНГКМ / Г.С. Степанова, Л.Д. Толоконская, Т.Л. Ненартович, О.А. Матасова // Газовая промышленность. – 2007. – № 3 – С. 38–41.
8. Application of Mathematical Optimization Techniques for Well Pattern Selection / M.M. Khasanov, V.M. Babin, O.U. Melchaeva [et al.] // SPE171163MS.– 2014.
9. A Methodology for the Refinement of Well Locations During Operational Drilling in Presence of Geological Uncertainty / V.M. Babin, A.M. Vashevnik, O.S.Ushmaev[et al.] // SPE181992-MS. –2016.
10. Методы извлечения остаточной нефти / М.Л. Сургучев, А.Т. Горбунов, Д.П. Забродин [и др.]. – М.: Недра, 1991. – 308 с.

References

1. Koottungal Leena, 2014 Worldwide EOR survey, Oil & Gas Journal, 2014, no. 4, pp. 79–91.
2. Denbury corporate presentation, 2017, April, URL: http://s1.q4cdn.com/ 594864049/files/doc_presentations/2017/April_2017-Corporate-Presentation_FINAL.pdf
3. Lake L.W., Walsh M.P., Technical report. Enhanced oil recovery, field data, literature search, Austin. 2008, 119 p.
4. Wood D.J., Lake L.W., Johns R.T., A screening model for CO2 Flooding and storage in Gulf coast reservoirs based on dimensionless groups, SPE 100021, 2006.
5. Surguchev M.L., Vtorichnye i tretichnye metody uvelicheniya nefteotdachi plastov (Secondary and tertiary methods of enhanced oil recovery), Moscow: Nedra Publ., 1985, 308 p.
6. Aladasani Ahmad, Bai Baojun,Recent development and updated screening criteria of enhanced oil recovery techniques, SPE 130726, 2010.
7. Stepanova G.S., Tolokonskaya L.D., Nenartovich T.L., Matasova O.A., Enhanced oil recovery from oil rim of East area of Orenburg gas condensate field (In Russ.), Gazovaya promyshlennost’ = GAS Industry of Russia, 2007, no. 3, pp.38–41.
8. Khasanov M.M., Babin V.M., Melchaeva O.U. et al., Application of mathematical optimization techniques for well pattern selection, SPE 171163-MS, 2014.
9. Babin V.M., Vashevnik A.M., Ushmaev O.S. et al., A methodology for the refinement of well locations during operational drilling in presence of geological uncertainty(In Russ.), SPE 181992-MS, 2016.
10. Surguchev M.L., Gorbunov A.T., Zabrodin D.P., Metody izvlecheniya ostatochnoy nefti (Methods of the residual oil extraction), Moscow: Nedra Publ., 1991, 308 p.

Возврат к списку