Факторный анализ успешности геолого-технических мероприятий как инструмент повышения качества геолого-гидродинамических моделей

19.03.2019

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2019 - № 1(11). – С. 34-38

УДК 622.276.1/.4

М.В. Наугольнов, Е.В. Растегаева, Р.З. Зулькарниев, Р.Н. Асмандияров
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Электронные адреса: Naugolnov. MV@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: геолого-технические мероприятия (ГТМ), факторный анализ, успешность ГТМ, горизонтальная скважина (ГС) с многостадийным гидроразрывом пласта (МГРП), гидродинамическая модель

Проведено сравнение различных методических подходов к факторному анализу успешности геолого-технических мероприятий (ГТМ). Особое внимание уделено анализу результатов бурения горизонтальной скважины (ГС) с многостадийным гидроразрывом пласта (МГРП). Предложены усовершенствованные инструменты выполнения анализа, основанные на интегральном методе и на использовании регрессионной модели. Корректный учет всех технологических факторов на этапе планирования ГТМ позволяет избежать переоценки либо недооценки потенциала нового бурения. Использование рассмотренных инструментов для ряда новых кустов позволило системно скорректировать геологогидродинамические модели, верно оценить потенциал новых скважин и своевременно принять решения, касающиеся необходимости проведения ГТМ и будущего бурения.

Factor analysis of the success of well interventions as a tool for improving the quality of geological and simulation models

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2019, no. 1(11), pp. 34-38

M.V. Naugolnov, E.V. Rastegaeva, R.Z. Zulkarniev, R.N. Asmandiyarov
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg

E-mail: Naugolnov. MV@gazpromneft-ntc.ru

Keywords: well interventions, factor analysis, success of well interventions, multi-stage fractured horizontal wells, simulation model

The paper compares various methodological approaches for factor analysis of the success of well interventions. Particular attention is paid to the factor analysis of the drilling results of multi-stage fractured horizontal wells. Improved analysis tools based on the integral method and the use of a regression model are proposed. Correct consideration of all technological factors at the planning stage of well interventions makes it possible to avoid overestimating or underestimating the potential of new drilling. The use of the considered tools for a number of new pads allowed us to systematically correct geological and simulation models, correctly estimate the potential of new wells and make timely decisions regarding the need for engineering operations and future drilling.

DOI: 10.24887/2587-7399-2019-1-34-38 

Введение

В настоящее время для планирования и мониторинга разработки все чаще используются геолого-гидродинамические модели (ГГДМ). Это актуально как для неразбуренных участков, на которых ГГДМ применяются для планирования ввода новых скважин (ВНС), так и для разбуренных территорий, где ГГДМ являются инструментом поиска скважин-кандидатов для проведения геологотехнических мероприятий (ГТМ), таких как зарезка боковых стволов (ЗБС) или гидроразрыв пласта (ГРП). Качество ГГДМ напрямую влияет на успешность ГТМ, при этом для обеспечения требуемого качества ГГДМ должна оперативно обновляться с учетом данных, полученных при проведении новых ГТМ (ВНС, ЗБС).

В связи с этим возникает потребность в создании удобного и гибкого инструмента для оперативного контроля и обновления ГГДМ на основе фактических данных работы скважин после выполнения ГТМ. Ключевым результатом применения этого инструмента является корректное определение причин возникновения отличия фактических показателей работы скважины от плановых [1, 2]. В процессе работы был создан аналитический подход для численной оценки влияния факторов на несоответствие плановых и фактических показателей новых наклонно направленных скважин (ННС) и горизонтальных скважин (ГС) с многостадийным ГРП (МГРП).

Интегральный факторный анализ

Факторный анализ (ФА) — это инструмент для оценки влияния изменения аргументов функции на величину изменения самой функции. Методы ФА широко используются в социологии, политологии, экономике, статистике, хозяйственной деятельности. Существует множество подходов к измерению влияния факторов, таких как способ цепной подстановки, индексный метод, способ абсолютных и относительных разниц, интегральный метод и др. [3]. Перечисленные подходы применимы для решения задачи оценки успешности ГТМ, но не все они в равной степени подходят для ее решения. Под оценкой успешности ГТМ понимается анализ причин несоответствия запускных параметров работы скважины (дебит нефти, жидкости и др.) ее плановым показателям. Причиной возникающей разницы являются изменения отдельных параметров, входящих в уравнение Дюпюи: обводненности, дебита жидкости, пластового и забойного давлений, коэффициента продуктивности и др. Использовать данное уравнение корректно для условий вертикальных и наклонно направленных скважин на псевдоустановившемся режиме притока

Рассмотрим некоторые методы ФА на примере оценки вклада таких параметров, как дебит жидкости и обводненность. Предположим, что плановые показатели (с индексом 1) работы скважины следующие: дебит нефти qн1 = 100 т/сут, дебит жидкости qж1 = 150 т/сут при обводненности WC1 = 0,33 (33%). Фактические показатели (с индексом 2) работы скважин: дебит нефти qн2 = 40 т/сут, дебит жидкости qж1 = 100 т/сут при обводненности WC2 = 0,6 (60%). К отклонению фактического дебита нефти от планового (60 т/сут) привели два негативных фактора: переоценка потенциала пласта по дебиту жидкости и недооценка начальной обводненности. Определим численный вклад каждой из причин.

Метод цепной подстановки используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных моделей. Здесь влияние факторов можно рассчитать двумя способами, в зависимости от того, влияние какой величины будет оцениваться в первую очередь.

Способ 1

Способ 2

В способе 1 основным фактором неполучения планового дебита нефти является дебит жидкости. Изменение дебита нефти из-за изменения дебита жидкости Δqн.ж = -33,3 т/сут, изменение дебита нефти из-за изменения обводненности Δqнwc = -26,7 т/сут. В способе 2 основным негативным фактором является обводненность: Δqнwc = -40 т/сут, Δqн.ж = -20 т/сут. Очевидно, что результат зависит от того, в какой последовательности подставляются параметры.

Метод относительных разниц эквивалентен способу 1 метода цепной подстановки

Получаем Δqн.ж = -33,3 т/сут, Δqнwc = -26,7 т/сут. Оба рассмотренных метода имеют существенный недостаток: они основаны на методе элиминирования, т. е. исключения влияния всех факторов, кроме одного, хотя на самом деле они изменяются взаимосвязанно. В результате взаимодействия факторов образуется некоторый остаток, который прибавляется к величине влияния одного из факторов.

Интегральный метод лишен описанного выше недостатка и позволяет выполнять более точные расчеты влияния факторов. В его основе лежит суммирование приращений функции, определенной как частная производная, умноженная на приращение аргумента на бесконечно малых промежутках. Таким образом, в предельном случае получаем интегрирование целевой функции (уравнения притока) на интервале приращения аргумента

Для определения величины изменения дебита нефти из-за изменения давления и коэффициента продуктивности используются уравнения, аналогичные уравнению (5), поскольку они также основаны на двухфакторной модели,

Переход к трехфакторной модели для ннс с грп

Данные уравнения выведены для двухфакторной модели вида Y=ab. Для оценки влияния изменений геологических показателей (k, h) или степени совершенства скважины на запускные параметры целесообразно перейти к трехфакторной модели вида Y=abс [4] или Kпр=khJD/const, где JD=1/(ln(re/rw)-0,75+S).

При этом должно соблюдаться равенство

Факторный анализ успешности работы гс с мгрп

Следует отметить, что описанный подход применим исключительно для модели с ННС. Поскольку в фонде скважин становится все больше горизонтальных скважин (в том числе с МГРП), для расчета дебита которых уравнение Дюпюи неприменимо, возникает вопрос, как провести оценку успешности ГТМ для таких меняющихся параметров, как длина горизонтального участка скважины, число стадий ГРП, параметры трещин ГРП и др.

Для решения данной задачи был разработан метод оценки изменения Kпр с использованием модели линейной регрессии. Линейная регрессия — применяемая в статистике модель зависимости одной (объясняемой) переменной y от другой или нескольких других переменных (факторов) x c линейной функцией зависимости. Входным набором данных для модели служат плановые и фактические проницаемость пласта, эффективная толщина пласта, скин-фактор, длина горизонтального ствола, число стадий ГРП и параметры трещины ГРП (полудлина, ширина, проницаемость).

Для обучения модели искусственно создается статистика на основе плановых показателей и отклонений от них (±5%) (для числа трещин — ±1), для которых рассчитываются соответствующие значения дебитов и коэффициент продуктивности. При этом в качестве модели притока могут быть рассмотрены любые численные и аналитические модели. С использованием библиотеки Python 3.0 Scikit-Learn определяется влияние каждого параметра на коэффициент продуктивности и соответствующее изменение коэффициента продуктивности. Изменение дебита нефти за счет изменения каждого параметра, от которого зависит коэффициент продуктивности, рассчитывается по формуле

Изменение целевой функции Kпр будет складываться из величин изменений функции изза изменения входящих в расчет Kпр параметров

Возникающая в результате реализации метода невязка часто является следствием использования экспертного подхода к оценке планируемых параметров либо следствием ошибки при получении исходных данных.

Результаты факторного анализа успешности гтм

В качестве примера рассмотрим ГС с МГРП (см. таблицу). Основным фактором, влияющим на недостижение планируемого дебита нефти, является завышенная ожидаемая проницаемость (отклонение дебита — 60 т/сут). Из рисунка видно, что данный фактор является определяющим для всего куста № 10, что свидетельствует о необходимости корректировки петрофизической модели по данному району. Следует также отметить, что позитивным фактором для новых скважин выступает завышенная ожидаемая обводненность, что косвенно может говорить об излишне пессимистичном принятом уровне водонефтяного контакта.

Описанный подход позволяет численно оценить погрешность, обусловленную неточностью геологических данных, а также погрешность, возникающую по технологическим причинам: низкая эффективная проходка, неудачно проведенные ГРП. Так, в рассмотренном примере суммарная погрешность прогноза месячной добычи нефти, связанная с технологическим несовершенством процессов бурения и освоения (проходка, ГРП, скин-фактор), составила 239 т/сут, 68,4 т/сут было недополучено в связи с запуском новых скважин при забойном давлении выше целевого. Корректный учет данных технологических факторов на этапе планирования ГТМ позволяет избежать переоценки либо недооценки потенциала бурения новых скважин.

Заключение

Идеального способа проведения факторного анализа успешности ГТМ не существует. Тем не менее описанные в работе способы позволяют приблизиться к целевой точности контроля разработки. Созданный на их основе подход продемонстрировал хорошую гибкость и работоспособность на ряде месторождений Западной Сибири, находящихся на поздней стадии эксплуатации Использование данного подхода на некоторых новых кустах позволило системно скорректировать ГГДМ, избежать переоценки либо недооценки потенциала новых скважин и своевременно принять решения о необходимости проведения ГТМ. Авторский коллектив выражает благодарность Ахметову Алексею Владимировичу за внедрение методов интегрального факторного анализа в деятельность компании «Газпром нефть».

Условные обозначения

Список литературы

  1. Усовершенствованный подход к проведению блочно-факторного анализа разработки / О. Ю. Савельев, А. А. Бородкин, М. В. Наугольнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. — 2014. — № 10. — C. 74–77.
  2. Проактивный блочный анализ разработки месторождений / А. Н. Ситников, А. А. Пустовских, А. Ю. Шеремеев [и др.] // PROнефть. — 2016. — № 1. — С. 60–67.
  3. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий. — Минск: ООО «Новое издание», 2002. — 704 с.
  4. Баканов М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 416 с.

References

  1. Savel’ev O.Yu., Borodkin A.A., Naugol’nov M.v. et al., Modernized approach to provide block and factor analysis of oil field development system (In Russ.), Neftyanoe khozyaystvo = Oil Industry, 2014, no. 10, pp. 74–77.
  2. Sitnikov A.N., Pustovskikh A.A., Sheremeev A.Yu. et al., Proactive analysis in the field development monitoring (In Russ.), PROneft', 2016, no. 1, pp. 60–67
  3. Savitskaya G.v. , Analiz khozyaystvennoy deyatel’nosti predpriyatiy (Analysis of economic activities of enterprises), Minsk: Novoe izdanie Publ., 2002, 704 p.
  4. Bakanov M.I., Sheremet A.D., Teoriya ekonomicheskogo analiza (Theory of economic analysis), Moscow: Finansy i statistika Publ., 2001, 416 p.



Ссылка на статью в русскоязычных источниках:

М.В. Наугольнов, Е.В. Растегаева, Р.З. Зулькарниев, Р.Н. Асмандияров. Факторный анализ успешности геолого-технических мероприятий как инструмент повышения качества геолого-гидродинамических моделей // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2019 — № 1(11). — С. 34–38.


The reference to this article in English is:

M.V. Naugolnov, E.V. Rastegaeva, R.Z. Zulkarniev, R.N. Asmandiyarov. Factor analysis of the success of well interventions as a tool for improving the quality of geological and simulation models (In Russ.), PRONEFT''. Professional’no o nefti, 2019, no. 1(11), pp. 34–38.


Возврат к списку