Алгоритм интеллектуальной проводки скважины в трехмерной гидродинамической модели

08.05.2020

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2020 - № 1 (15).

УДК 622.76.1/.4.001.57

Л.И. Акмадиева
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
С.Д. Ильичев, А.С. Асылгареев
ООО «Центр технологий моделирования»

Электронный адрес: Akmadieva.LI@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: трехмерное гидродинамическое моделирование, траектория скважины, выбор оптимальной системы разработки, алгоритм оптимизации

Ценность актива зависит от выбора оптимальной системы разработки. В условиях трудноизвлекаемых запасов трехмерное гидродинамическое моделирование является неотъемлемой частью оценки проекта. Траектория горизонтальной скважины является критическим параметром при оценке потенциала добычи в процессе выбора оптимальной системы разработки. Необходимо разработать инструмент, позволяющий автоматически создавать реалистичные траектории скважин и генерировать прогнозные параметры для расчетов, которые исключают намеренно неоптимальные траектории скважин в пласте. Предложенный алгоритм выбирает технологически достижимые оптимальные траектории скважин с учетом ограничений на угол, установленный при бурении.

Well trajectories optimization algorithm for the three-dimensional hydrodynamic modeling

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2020, no. 1 (15), pp. 15-17

L.I. Akmadieva
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg
S.D. Ilichev, A.S. Asylgareev
Modeltech LLC, RF, Moscow

E-mail: Akmadieva.LI@gazpromneft-ntc.ru

Keywords: stochastic modeling, Markov chain, facies, geological modeling, sedimentation

Asset value depends on the choice of the optimal development system. In conditions of hard-to-recover reserves, three-dimensional hydrodynamic modeling is an integral part of the development design. Trajectory of a horizontal well is a critical parameter in assessing production potential. The high labor costs often lead to the fact that developers neglect to perform a detailed assessment of the development systems. This can lead to incorrect design decisions. it is required to develop a tool that allows you to automatically create realistic well trajectories and generate predictive options for calculation that exclude deliberately non-optimal well trajectories in the reservoir. Our tool choose the technologically achievable optimal well trajectories, taking into account the restrictions on the angle set during drilling.

DOI: 10.24887/2587-7399-2020-1-17-19

Введение

Траектория ствола горизонтальной скважины при моделировании систем разработки низкопроницаемых и высокорасчлененных нефтенасыщенных пластов является критически важным параметром при оценке эффективности разработки нового участка и потенциальной добычи. При выборе системы разработки в условиях ограниченности временного ресурса и вычислительных мощностей требуется разработать инструмент, позволяющий автоматически создавать реалистичные траектории скважин и формировать прогнозные варианты, исключающие заведомо неоптимальную проводку скважин в пласте. При этом, учитывая ограничения на набор угла при бурении, создаваемые траектории должны быть технологически достижимыми. Наличие качественной 3D гидродинамической модели, отражающей геологические и фильтационно-емкостные особенности месторождения, позволяет оптимизировать траекторию скважины в пласте по выбранному свойству и в соответствии с формой прослоев.

Алгоритм интеллектуальной проводки скважины

Для решения задач оптимизации траектории скважин был создан алгоритм интеллектуальной проводки скважин, позволяющий автоматизировать процесс их расстановки в 3D гидродинамической модели, с учетом учитывая морфологических и фильтрационно-емкостных особенностей залежи. В результате работы алгоритма: – максимизируется доля траектории скважины, проходящей по коллектору; – выбираются прослои с максимальной толщиной; – проходя по выбранному кубу, траектория скважины максимизирует накопленное свойство (например, накопленные запасы или проницаемость). Созданная методика расстановки скважин базируется на экспресс-оценке по физическим предпосылкам без запуска гидродинамический модели для оптимизации траектории каждой скважины, поэтому позволяет быстро оценивать потенциал различных систем разработки с целью выбора оптимальной. На рис. 1 приведено сечение гидродинамической модели (ГДМ). Требуется от левой до

КАРТИНКА

КАРТИНКА

КАРТИНА  

правой границы провести траекторию добывающей скважины. При этом: – скважина должна быть оптимальной с точки зрения целевого свойства, предполагается, что вдоль траектории скважины целевое свойство максимальное; – учитывается ограничение на кривизну скважины: угол траектории не должен изменяться больше, чем на a°. Поиск решения начат с оценки «жадного» алгоритма, однако он показал себя неустойчивым и чувствительным к локальным оптимумам пласта. В результате работы с несколькими алгоритмами был выбран класс алгоритмов на сетке. Ниже описан ход реализации решения.
1. Поиск пути в алгоритмах на сетке происходит между двумя вершинами. Как уже было сказано, необходимо найти путь от левой границы до правой. Для решения этой задачи все вершины границ соединены с виртуальными вершинами ребрами с весом 0, после чего достаточно искать путь от левой виртуальной вершины до правой.
2. Алгоритмы не могут учитывать ограничение на кривизну скважины, так как задача относится к классу неголономных задач. Решение задачи получено аппроксимацией оптимальной траектории кривой, которая не нарушает ограничения на кривизну.
3. Траектория, максимизирующая целевое свойство вдоль нее – это скважина, длина которой будет неограниченно расти. Для решения этой задачи перейдем от максимизации целевого свойства к минимизации следующего функционала. Данный функционал иллюстрирует принцип Ферма ∫ l (Const–Property)dl, (1) где Const>Max Property; l – длина скважины.
4. Толщина пласта значительно меньше длины скважины. Поэтому вертикальные переходы от нижней до верхней границы пласта будут сравнительно мало увеличивать целевой функционал. В результате траектория может резко переходить от нижней границы пласта до верхней, создавая нереалистичный вид скважины. Чтобы избежать данного осложнения, горизонтальная ось была перенормирована, расстояние между двумя точками рассчитывается следующим образом: dist=((x1–x2) 2+a(y1–y2) 2) 1/2. (2) Выбор угла (коэффициента) a зависит от ограничения на кривизну траектории. 5. Вершины сетки находятся в центрах ячеек ГДМ, а ребрами соединяются те вершины, расстояние между которыми меньше R. На рис. 2 приведен пример получившейся сетки.

Большие красные окружности изображают виртуальные вершины. Затемненная полуокружность вокруг красной вершины показывает, какие вершины будут с ней соединены. Синими штриховыми линиями отмечена область, внутри которой вершины соединены ребрами с виртуальными ячейками. Для поиска пути с минимальным целевым функционалом мы был использован алгоритм Дейкстры. Полученная траектория представлена на рис. 3. Распределение свойств в ячейках ГДМ носит стохастический характер, связанный с неточностью модели, поэтому учет свойств только отдельных ячеек не приведет к максимизации добычи нефти. Чтобы избежать ошибок, связанных со стохастическим распределением свойств, алгоритм использует интегральную карту, учитывающую свойства соседних ячеек, а также близость границ. Для этого карта свойства перестраивается следующим образом, суммируя по i ячейки пиллара выше и ниже текущей:

ФОРМУЛА   

Чтобы избежать проводки скважины вдоль границ, карта перестраивается с учетом наложения на пласт и каждый отдельный прослой гауссианы с дисперсией, равной квадрату полуширины пласта (прослоя). Описанный процесс преобразует карту свойств в интегральную карту (рис. 4). Траектория скважины проводится по преобразованной карте. В результате получаем скважину, показанную на рис. 5.

Заключение

Предложенный алгоритм интеллектуальной проводки горизонтальных участков скважин позволяет автоматизировать процесс их расстановки в 3D гидродинамической модели с учетом морфологических и фильтрационноемкостных особенностей залежи. Алгоритм реализован в программном модуле «ОптимА: Новый фонд» Научно-Технического Центра «Газпром нефти».

Список литературы

    1. Ilyasov R.R., Svechnikov L.A., Automation of Optimal Well Trajectory Calculations // SPE 171326-MS. – 2014.
    2. Dijkstra E.W. A note on two problems in connexion with graphs // Numer. Math – 1959. – № 1. – Р. 269-271.

    Reference

    1. Ilyasov R.R., Svechnikov L.A., Automation of optimal well trajectory calculations, SPE-171326-MS, 2014.
    2. Dijkstra E.W., A note on two problems in connexion with graphs, Numer. Math., 1959, no. 1, pp. 269-271.

Возврат к списку