Новые перспективы применения технологии мультисенсорной пассивной акустики для исследования нефтяных и газовых скважин

15.05.2020

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

УДК 622.276.66

C.А. Салмин, к.т.н., И.А. Олейник, И .Ю. Асланян, к.ф.-м.н., Р.Н. Минахметова
Компания TGT Oilfield Services
Д.М. Лазуткин, М.В. Хачатурян
ООО «Технологический центр Бажен»

Электронный адреса: sergey.salmin@tgtdiagnostics.com, inna.oleynik@tgtdiagnostics.com, irina.aslanyan@tgtdiagnostics.com, roza.minakhmetova@tgtdiagnostics.com

Ключевые слова: многосенсорный прибор пассивной акустики, многостадийный гидроразрыв пласта (МГРП), источник акустического сигнала

Существенного увеличения добычи нефти можно достичь с помощью применения технологий многостадийного гидроразрыва пласта (МГРП). Эти технологии постоянно совершенствуются, в связи с чем требуется мониторинг работы скважины и пласта после проведенного МГРП на стадии апробирования каждой новой технологии, а также и в скважинах, где уже отработанная технология не позволила достичь проектных показателей. В данной работе описаны результаты тестовых и полевых испытаний, в ходе которых с помощью инновационного многосенсорного прибора пассивной акустики было оценено радиальное расстояние от источника сигнала до оси скважины, что позволило проинтерпретировать эти сигналы как вызванные работой пласта.

New perspectives in applying the multisensor passive acoustic technique for logging oil and gas wells

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

S.A. Salmin, I.A. Oleynik, I.Yu. Aslanyan, R.N. Minakhmetova
TGT Oilfield Services, RF, Kazan
D.M. Lazutkin, M.V. Khachaturian
Bazhen Technology Centre LLC, RF, Saint-Petersburg

E-mail: shvarev_ng@spbstu.ru, markovnicholas@gmail.com

Keywords: multi-sensor passive acoustic logging tool, multi-stage hydraulic fracturing, acoustic signal source

A substantial increase in oil production from both conventional and unconventional reservoirs can be achieved by applying the multi-stage hydraulic fracturing technologies. These technologies are being constantly improved and well and reservoir performance after multi-stage hydraulic fracturing needs to be monitored both at the stage when each technology is tried out and in those well where a proven technology was applied but the target production level was not reached. This paper describes the results of test well investigations and field tests in which radial distance from the acoustic signal source to well axis was successfully estimated by using a multi-sensor passive acoustic logging tool, thereby making it possible to interpret the signals as the ones caused by reservoir flows.

DOI: 10.24887/2587-7399-2020-1-28-33

Введение

В последние годы для диагностики скважинной системы все чаще используются результаты пассивной акустики. Решение, например, таких задач, как определение работающих интервалов целевого пласта, особенно в горизонтальных скважинах, выявление сквозных нарушений в элементах конструкции скважин, определение интервалов заколонных циркуляций, уже невозможно представить без использования данных пассивной акустики [1–3]. Регистрация акустических сигналов осуществляется во временной области сенсором пассивной акустики – гидрофоном. Спектральная панель, получаемая после обработки данных, зарегистрированных гидрофоном, позволяет локализовать по глубине акустические сигналы, создаваемые при

1.JPGфильтрации флюида через пористый пласт или по трещинам, а также утечками флюида по разрывным нарушениям в конструкции скважины. Спектральная акустика оказывается информативной также при определении интервалов заколонных перетоков, когда фильтрация флюида происходит, например, по трещине в цементном камне за обсадной колонной. Однако спектральная панель не всегда позволяет однозначно установить источник сигнала. Так, акустический спектр сигнала, вызванный потоком флюида через нарушение в конструкции скважины, и сигнал от потока флюида по пласту часто имеют схожие характеристики. Другие геофизические данные, полученные в открытом стволе, или конструкция скважины не всегда проясняют геометрию потоков флюида вокруг нее. Для преодоления данного ограничения была разработана технология многосенсорной пассивной акустики, которая позволяет оценивать не только положение источника акустического сигнала по глубине, но и некоторые его пространственные характеристики, такие как радиальное расстояние от источника сигнала до оси скважины и его протяженность вдоль ствола скважины. Такая информация дает возможность достоверно идентифицировать источник акустического сигнала, зарегистрированного на той или иной глубине. В статье приведены результаты испытаний технологии многосенсорной пассивной акустики в тестовых скважинах, а также результаты опытно-промышленных работ (ОПР) в скважине с многостадийным гидроразрывом пласта (МГРП). Применение данной технологии для контроля эффективности МГРП позволяет выполнить анализ параметров образовавшейся системы трещин и проверку на герметичность конструкции скважины.

Концепция многосенсорной пассивной акустики

Метод односенсорной пассивной акустики, который дает возможность локализовать по глубине акустические сигналы, имеет существенное ограничение – он не позволяет оценивать радиальное расстояние до источника акустического сигнала. Такая задача может быть решена с помощью нескольких синхронизированных сенсоров в приборе [4]. Информация о пространственном положении источника акустического сигнала, когда известны и глубина, и радиальное расстояние до него, способствует более достоверной идентификации источника акустического сигнала. Например, близкое расположение к оси скважины источников акустического сигнала, как правило, обусловлено движением флюида, протекающего через негерметичный элемент конструкции скважины. Удаленные источники являются следствием движения флюида по пласту – по матрице пород или трещине/системе трещин. Основу методики многосенсорной пассивной акустики составляют прибор с расположенными вдоль его оси шестью синхронизированными сенсорами-гидрофонами (рис. 1) и программное обеспечение, реализующее специально разработанный алгоритм для интерпретации данных на основе корреляционного анализа зарегистрированного акустического сигнала и моделирования акустических полей в скважине. Прибор предназначен для регистрации внешних акустических колебаний, вызванных движением флюида, а также для дискретизации принятого акустического сигнала и последующей записи полученных данных пассивной акустики в энергонезависимую память. Прибор может работать как в автономном режиме, так и на кабеле. 

Основные технические характеристики прибора представлены ниже. 

Максимальное давление, МПа . . . . . . . 1000
Максимальная температура, °С. . . . . . . . 150
Частотный диапазон, Гц . . . . . . . 10 – 60 000
Динамический диапазон, дБ . . . . . . . . . . 100
Число сенсоров . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Время работы (в автономном режиме), ч . . . 70 

Схема определения местоположения источника акустического сигнала представлена на рис. 2. Поток флюида, движущийся по пласту или через нарушение отдельного элемента конструкции скважины, создает вокруг себя акустические волны,

2.JPG

которые регистрируются шестью сенсорами прибора с разными временными задержками. На пути распространения звука от источника до сенсоров прибора, помещенного в скважину, встречается множество сред с различными физическими характеристиками: горные породы, цемент, элементы конструкции скважины (НКТ, эксплуатационная колонна, пакер и др.), флюиды, элементы конструкции самого скважинного прибора. В результате распространение акустических волн от источника сигнала сопровождается такими явлениями, как дисперсия звука, переотражение от границ раздела сред и дифракция, что существенно затрудняет локацию источника акустического шума в скважине. Для определения радиального расстояния от источника до оси скважины применяется специально разработанный алгоритм локации, ранее используемый для определения радиального расстояния до источника сигнала с целью разделения шумов от конструкции скважины и шумов пластаколлектора [5]. Этот алгоритм включает три основных этапа. 1. Построение акустической модели скважины с учетом ее конструкции, нахождение прибора в скважине и физических характеристик сред; численное решение волнового уравнения, описывающего распространение звука в модельной среде; построение поля модельных акустических давлений и далее поля модельных задержек акустического сигнала для возможных положений источника акустического сигнала в модельной среде, включающей как саму скважину, так и пласт. 2. Построение поля экспериментальных задержек прихода акустического сигнала на сенсоры прибора путем корреляционного анализа сигналов этих сенсоров. 3. Решение обратной задачи путем сравнения полей модельных и экспериментальных временных задержек, которое определяет наиболее вероятное пространственное положение источника акустического сигнала относительно прибора по глубине и радиусу. Результатом работы данного алгоритма является построение панели локации (см. рис. 2, в), на которой цветом показывается вероятность расположения источника в координатах глубина и радиальное расстояние: наиболее вероятное положение источника акустического сигнала отмечается розовым цветом, наименее вероятное – синим. 

Испытания в тестовых скважинах

Апробация алгоритма определения положения источника акустического сигнала была проведена на тестовом полигоне, на котором две скважины, МАГ-1 и МАГ-2, пробурены на расстоянии 1 м друг от друга. На полигоне предусмотрена имитация

3.JPG

различных источников акустического сигнала, таких как, например, протекание флюида через негерметичную обсадную колонну и по пласту. В ходе текущего теста ставилась задача различить локализованный по глубине акустический сигнал, вызванный протеканием флюида через отверстие в трубке, от распределенного в пространстве акустического сигнала, обусловденного протеканием флюида по пласту. Всего было выполнено более 50 экспериментов по определению радиального расстояния до источника акустического сигнала с последующей его идентификацией. Вероятность правильного определения источника по экспериментальным данным составила более 90 %. На рис. 3 приведены результаты эксперимента. В скв. МАГ-2 закачивали воду с расходом 3,0 м3/ч. В соседней скв. МАГ-1 регистрировали сигнал, вызванный движением воды по пласту. Дополнительно в скв. МАГ-1 спускали трубу с отверстием размером 2 мм и помещали ее между НКТ и эксплуатационной колонной. Закачка в трубу воды под давлением 0,15 МПа имитировала протекание флюида через нарушение в НКТ или колонне. Из рис. 3 видно, что применение описанного алгоритма локации к данным с многосенсорного прибора пассивной акустики позволяет определить наиболее вероятное положение источника акустического сигнала и идентифицировать его (см. рис. 3, панели локации 1 и 2): параметры панели локации 1 для точечного источника акустического сигнала, имитирующего нарушение, существенно отличаются от параметров панели локации 2, характерных для распределенного источника акустического сигнала, вызванного работой пласта. При этом следует отметить, что спектральные панели для обоих случаев различаются незначительно и ненадежно характеризуют источник акустического сигнала, например, в части его геометрии.

Полевые испытания

В скважинах, где отсутствуют проблемы с техническим состоянием, любой локализованный по глубине акустический сигнал вызывается движением флюида по пласту. В свою очередь после проведения МГРП основной вклад в фильтрацию флюида по пласту в прискважинной зоне вносит движение флюида по образовавшимся при ГРП трещинам. Это позволяет использовать пассивную акустику для оценки протяженности зон искусственной трещиноватости по длине горизонтального ствола скважины [5]. ОПР с использованием методики многосенсорной пассивной акустики проводились в добывающей горизонтальной скв. П-1, в которой сразу после бурения был выполнен 15- стадийный ГРП. Скважина пробурена на пласт ЮК0, сложенный неравномерно

4.JPG

5.JPG

чередующимися алевролитами и алевритистыми аргиллитами, и обсажена цементированным хвостовиком длиной приблизительно 1700 м. Была поставлена задача определить профиль притока в скважине после проведения МГРП: не только выявить и количественно оценить наличие притоков из вновь образованных трещин, но и определить протяженность каждой созданной зоны искусственной трещиноватости. Интервалы притока флюида из трещин устанавливали по данным спектральной панели по наличию характерного увеличения мощности сигнала на определенной глубине. Однако определенные таким образом рабочие интервалы пласта могут переоцениваться за счет эффекта «эхо», что является критичным при анализе работы узких трещин. Поэтому для уточнения зон искусственной трещиноватости использовались данные панели локации. В то же время эти данные применяли для определения радиального расстояния до источников, обнаруженных на спектральной панели акустических сигналов. Источники, радиальное расстояние до которых превышало размеры скважины, интерпретировались как вызванные потоками флюида по трещинам МГРП в пласте. Всего в скв. П-1 было выявлено более 40 акустических сигналов, сгенерированных потоками флюида по трещинам. Результаты исследования в интервалах 10 и 11 стадий ГРП представлены на рис. 4, в интервале 12 стадии – на рис. 5. На рис. 4 на спектральной панели можно наблюдать два широкополосных акустических сигнала для стадий 10 и 11 ГРП, приблизительно равных по протяженности и глубине. Однозначно определить толщину каждой из этих зон по данным спектральной панели достаточно трудно из-за уширения сигнала за счет эффекта «эхо», следовательно, анализ параметров трещин (является ли созданная трещина планарной или разветвленной) будет также затруднен. Для более точного определения зон искусственной трещиноватости были использованы данные панели локации, на которой в интервале стадии 10 ГРП зона созданной искусственной трещиноватости в 4 раза больше по протяженности, чем в интервале стадии 11 ГРП. Более широкую зону искусственной трещиноватости классифицировали как систему трещин или разветвленную трещину, узкую – как планарную трещину. Аналогичная ситуация наблюдается в интервале стадии 12 ГРП (см. рис. 5), где были созданы три трещины, из которых самая нижняя была проинтерпретирована как планарная, поскольку характеризуется достаточно узкой зоной созданной трещиноватости. На этом принципе основана методика классификации типа созданной в результате МГРП искусственной трещины на основании данных многосенсорной пассивной акустики. Тем не менее остается открытым вопрос подтверждения полученных результатов другими независимыми методами, например, методами активной акустики.

Заключение

В работе представлены результаты испытаний в тестовых скважинах и полевого испытания в нефтяной горизонтальной скважине методики многосенсорной пассивной акустики. Рассмотренная методика позволяет определять не только местоположение источника акустического сигнала по глубине, но и радиальное расстояние до него, что дает возможность надежно идентифицировать источник акустического сигнала. В процессе ОПР в горизонтальной добывающей скв. П-1 с МГРП многосенсорный прибор пассивной акустики использовали для оценки протяженности каждой созданной зоны искусственной трещиноватости. Такая информация позволит определить наиболее вероятный тип созданных трещин (разветвленные или планарные) и таким образом повысить эффективность планирования МГРП на данном месторождении.

Список литературы

    1. McKinley R.M., Bower F. M. Rumble R.C. The structure and interpretation of noise from flow behind cemented casing // SPE-3999-PA. – 1973. – doi:10.2118/3999-PA.
    2. Spectral noise logging data processing technology / Y.S. Maslennikova, V.V. Bochkarev, A.V. Savinkov, D.A. Davydov // SPE-162081-MS. –2012. – doi:10.2118/162081-MS.
    3. Identification of dehind-casing flowing reservoir intervals by the integrated high-precision temperature and spectral noise logging techniques // A.A. Lutfullin, A.R. Abdrahimov, I.N. Shigapov [et al.] // SPE-171251-MS. –2014. – doi.org/10.2118/171251- RU.
    4. Meraoubi H., Boudraa B., Fixed sound source localization in reverberant environments using a multiffmicrophone set, Acoustics, 2012, Apr 2012, Nantes, France. – https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00811343/document
    5. Water source identification and inflow profile determination in horizontal wells after multistage hydraulic fracturing using passive location method and temperature modelling / I. Aslanyan, R. Minakhmetova, S. Salmin [et al.] // SPE-191560-18RPTC-MS. –2018. – doi.org/10.2118/191560-18RPTC-RU.

    Reference

    1. McKinley R.M., Bower F.M., Rumble R.C., The structure and interpretation of noise from flow behind cemented casing, SPE-3999-PA, 1973, doi:10.2118/3999-PA.
    2. Maslennikova Y.S., Bochkarev V.V., Savinkov A.V., Davydov D.A., Spectral noise logging data processing technology, SPE-162081-MS, 2012, doi:10.2118/162081-MS.
    3. Lutfullin A.A., Abdrahimov A.R., Shigapov I.N., Aslanyan I.Yu., Aslanyan A.M., Kuzyutin R.K., Identification of behind-casing flowing reservoir intervals by the integrated high-precision temperature and spectral noise logging techniques (In Russ.), SPE-171251-MS, 2014, https://doi.org/10.2118/171251- RU.
    4. Meraoubi H., Boudraa B., Fixed sound source localization in reverberant environments using a multiffmicrophone set, Acoustics, 2012, Apr 2012, Nantes, France, URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00811343/document
    5. Aslanyan I., Minakhmetova R., Salmin S. et al., Water source identification and inflow profile determination in horizontal wells after multistage hydraulic fracturing using passive location method and temperature modeling (In Russ.), SPE-191560-18RPTC-MS, 2018, https://doi.org/10.2118/191560-18RPTC-RU.

Возврат к списку