Оптимизация повторных кислотных обработок на основе совершествования подходов к моделированию

15.05.2020

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

УДК 622.276.63

Р.А. Хузин АО
«Газпром нефть Бадра»

Электронный адрес: Khuzin.ra@gazpromneft-badra.com

Ключевые слова: солянокислотная обработка (СКО), дизайн СКО, повторная кислотная обработка, червоточина, математическая модель, симулятор, околоскважинная зона пласта, скин-фактор, Ирак

Повторные соляно-кислотные обработки (СКО) являются основной технологией восстановления и улучшения продуктивности скважин, вскрывающих карбонатные коллекторы. В работе показана необходимость и предложен способ учета результатов предыдущих воздействий на околоскважинную зону пласта при проектировании повторных СКО. Способ реализован в рамках разработанного симулятора кислотного воздействия и успешно применяется при проектировании и оптимизации стимуляций скважин на одном из карбонатных месторождений компании «Газпром нефть».

Matrix acid re-treatment optimization based on improved simulation model

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

R.A. Khuzin
Gazprom Neft Badra, Iraq, Badra Camp

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

Keywords: acid matrix stimulation, acid matrix stimulation design, repeated matrix stimulation, wormhole, mathematical model, simulator, near well bore zone, skin-factor, Iraq

Repeated acid matrix stimulation is the main technology to restore and improve well productivity in carbonate reservoirs. In this paper, the necessity to take into account the results of previous near well bore zone stimulations is shown. The approach was proposed and implemented into created simulator for matrix acid stimulation, which is used successfully in designing and optimization of well stimulation operations on the one of «Gazprom neft» Company’s carbonate fields.

DOI: 10.24887/2587-7399-2020-1-49-55

Введение

Солянокислотная обработка (СКО) является наиболее часто применяемой технологией воздействия на околоскважинную зону пласта (ОЗП) скважин, вскрывающих карбонатные коллекторы. В основе технологии лежит химическое взаимодействие кислотных растворов с карбонатными породами. Из-за высокой скорости реакции и значительной неоднородности известняков и доломитов происходит неравномерное растворение породы с образованием высокопроводящих каналов фильтрации – «червоточин», которые, проникая в глубь пласта, преодолевают загрязненную околоскважинную зону, создавая хорошую гидродинамическую связь скважины с пластом. Как показали многочисленные эксперименты, в зависимости от скорости закачки кислоты в породе могут образовываться различные структуры растворения породы. Оптимальной является структура, при которой образуются доминантные червоточины, проникающие на значительную глубину в пласт, при этом объем закачанного кислотного состава является минимальным (рис. 1). Основная задача при проектировании и выполнении СКО – обеспечение максимальной глубины проникновения червоточин вдоль всего стимулируемого интервала скважины.

21.JPG

Несмотря на длительный (более 100 лет) период применения и значительный объем проведенных исследований, моделирование СКО стало развиваться только в последние годы.

Модель развития червоточин

В научно-технической литературе рассмотрено несколько моделей развития червоточин различной сложности. Обзор существующих моделей, их преимуществ и недостатков приведен в работе [2]. Математическое описание процесса развития червоточин является

22.JPG

сложной задачей. Основная проблема заключается в их многомасштабной структуре, полная микромодель которой слишком сложна и в настоящее время полностью не формализована не только в связи с трудностями вычислений, но и из-за проблем определения всех необходимых параметров, в том числе неоднородности пород, многомасштабности пустотного пространства карбонатов и др. [2, 3]. Поэтому на практике широкое распространение получили упрощенные полуэмпирические модели развития червоточин. Одной из наиболее часто используемых моделей является модель Buijse & Glasbergen [3], основой которой служат полученные при лабораторных экспериментах (рис. 2) корреляционные зависимости объема прокачки кислотного состава до выхода червоточин из образца керна от скорости закачки. Значительным преимуществом данного подхода является то, что в полученных зависимостях учтены все основные химические и физические процессы, происходящие при развитии червоточин. Рассматриваемая полуэмпирическая модель базируется на следующих основных уравнениях: 1) скорость движения кислотного состава в пористой среде на фронте развития червоточин на временном шаге t

ф10.JPG

где Qt – расход, см3/мин; Rwh t-1 – радиус фронта развития червоточин на временном шаге t-1 (на шаге t = 1 – принимается равным радиусу скважины), см; h – эффективная толщина, см; φ – пористость, д.ед.; 2) скорость развития фронта червоточин на временном шаге t

ф11.JPG

где B(Vi(Rwh)t), Weff – эмпирические коэффициенты, определяемые на основе параметров Vпр.опт и viопт, характеризующих оптимальную скорость закачки и определяемых по результатам лабораторных экспериментов (см. рис. 2); 3) новое положение фронта развития червоточин на шаге t

ф12.JPG

где Δt – временной шаг, мин; 4) скин-фактор на временном шаге t

ф13.JPG

где Rw – радиус скважины, см; k – проницаемость пласта, 10-3 мкм2; ks – проницаемость в зоне развития червоточин, 10-3 мкм2. Данная модель развития червоточин реализована в ряде коммерческих симуляторов, а также в разработанном авторами симуляторе кислотного воздействия, который успешно применяется для подготовки дизайнов обработок скважин [4].

Совершествование подходов к моделированию повторных кислотных обработок

Особенности моделирования повторных кислотных обработок практически не освещены в

23.JPG

литературе, несмотря на все увеличивающееся число выполняемых операций. Используемые на практике симуляторы и заложенные в них алгоритмы, как правило, ориентированы на моделирование первичных кислотных обработок и не учитывают особенностей, возникающих при повторных обработках, в частности связанных с наличием в ОЗП червоточин, сформировавшихся в процессе предыдущих обработок, что может приводить к выбору неоптимальных параметров дизайна обработки. Вышеописанная модель развития червоточин также не лишена указанных недостатков. При ее использовании на практике наличие существующих червоточин либо игнорируется (имитируется рост новых червоточин от стенки скважины), либо принимается, что кислотный состав мгновенно достигает фронта существующих червоточин и начинается их дальнейшее развитие. В реальных условиях при повторной обработке формирования новых червоточин на стенке скважины не происходит, кислотный состав движется по уже существующим червоточинам, увеличивая их диаметр и длину [5, 6]. Рассмотрим влияние объема существующих червоточин, а также изменения их диаметра и длины в процессе повторной обработки на эффективность кислотного воздействия. При первичных кислотных обработках, особенно высокообъемных, кислотные составы могут растворять значительный объем породы. Например, в Ираке при стимуляции скважин, вскрывающих низко- и среднепроницаемые коллекторы, объемы закачки 15%- ной соляной кислоты достигают 400–450 м3. С учетом коэффициентов растворимости минералов (табл. 1) [7] и исходной пористости породы объем пустотного пространства червоточин может достигать 40 м3. Наличие такого значительного пустотного объема в ОЗП может существенно влиять на выбор технологии и параметров воздействия и требует его учета при проектировании повторных СКО. Зависимость скин-фактора от проницаемости зоны развития червоточин и их длины показана на рис. 3. Из него видно, что размеры червоточин в пределах их существующей зоны развития, отражающиеся на проницаемости данной зоны, практически не влияют на скин-фактор (изменение проницаемости на порядок приводит к изменению скин-фактора менее чем на 1 %) и, как следствие, на продуктивность скважины. Основным фактором, влияющим на скин-фактор, является рост глубины зоны развития червоточин, который начинается с момента достижения закачиваемым кислотным составом фронта червоточин. В процессе движения кислотного состава в существующих червоточинах происходит его реакция с породой боковых стенок, в результате объем кислоты, доходящей до фронта червоточин, может уменьшаться. Снижение негативного влияния данного фактора может быть достигнуто путем варьирования концентрации кислоты, внесения специальных добавок, уменьшающих скорость реакции и фазовую проницаемость, увеличения скорости закачки и др. Таким образом, основное влияние на эффективность повторной кислотной обработки оказывает увеличение радиуса фронта развития червоточин. Изменениями, происходящими в пределах зоны существующих червоточин, в практических расчетах можно пренебречь. Необходим учет потерь закачиваемого кислотного состава вследствие фильтрации через стенки существующих червоточин при их значительных объемах. Для учета указанных факторов в рамках рассматриваемой модели авторами предложен способ, включающий следующие этапы. 1. Путем воспроизведения предыдущей кислотной обработки в симуляторе кислотного воздействия в каждом слое планируемого интервала повторной стимуляции

24.JPG

ляется глубина зоны развития червоточин Rst wh, их распределение вдоль ствола сква- жины, а также объем закачанного кислотно- го состава Va. 2. Для каждого слоя рассчитывается объем порового пространства, сформированного в результате предыдущей обработки

ф14.JPG

где Xc – максимальная растворяющая спо- собность кислоты, м3/м3. Максимальная растворяющая способность Xc (объем породы, растворяющейся в 1 м3 кислотного раствора) определяется экспе- риментально или может быть взята из ли- тературных источников (см. табл. 1). Объем отреагировавшей кислоты оценивается на основе промысловых данных, например, на основе замеров кислотности продуктов ре- акции при очистке скважины после СКО. 3. В случае выявления изменений в ОЗП в процессе эксплуатации корректируется, как текущий радиус фронта червоточин

При этом проводилась минимизация функционала невязки Δ=Σ(RRFRCI–RRFmodel)2, (10) где RRFRCI – приведенная на 1 м эффективной толщины накопленная добыча по найденной зависимости; RRFmodel – приведенная на 1 м эффективной толщины накопленная добыча, рассчитанная с помощью ГДМ. Для решения системы уравнений (9) наиболее удачным (интерпретируемым) методом оказалась линейная модель стохастического градиентного спуска SGD, в соответствии с которой RCI=0,447Sk+0,22SFw+0,342SVPOR. (11) Тогда система уравнений (9) принимает следующий вид:

ф15.JPG

где scur – текущий скин-фактор, так и их поровый объем

ф16.JPG

Полученные распределения текущего радиуса развития червоточин и их порового объема используются как входные данные при моделировании повторной обработки. 4. В процессе расчета увеличение существующей зоны развития червоточин начинается с момента заполнения их пустотного пространства.

Пример использования описанного способа на практике

В качестве примера рассмотрим скважину, вскрывшую низкопродуктивный участок с пониженным начальным пластовым давлением одного из месторождений Ирака. По результатам каротажа в разрезе скважины были выделены основные продуктивные интервалы в пластах MB и MD, а также небольшие прослои в пластах MА, MС и MЕ. Дизайн первичной стимуляции был выполнен на основе моделирования СКО с учетом данных геофизических и лабораторных исследований, опыта предыдущих обработок и данных, полученных на основе гидродинамического моделирования. Дизайн предусматривал закачку кислотных составов с чередованием пачек 15%-ной соляной кислоты и вязкостного потокоотклонителя с достижением общего скин-фактора, равного -4,65. С целью недопущения превышения давления гидроразрыва пласта было предусмотрено постепенное увеличение скорости закачки от 0,6 до 2,25 м3/мин. Расчетные параметры выполненного дизайна и данные, полученные при СКО, приведены на рис. 4. После проведения СКО и очистки скважины были выполнены замер пластового давления (отклонение от принятого при дизайне значения составило менее 1,5 %) и ввод скважины в эксплуатацию. В дальнейшем в скважине провели гидродинамические исследования: запись профиля притока и кривой восстановления давления (КВД). Результаты исследований хорошо согласуются с данными, полученными на основе дизайна первичной СКО (табл. 2, 3). Скважина была введена в эксплуатацию с дебитом 760 м3/сут, диаметр штуцера составлял 44 мм. В течение 9 мес. дебит скважины снижался и достиг 580 м3/сут. В процессе адаптации гидродинамической модели отмечена невозможность воспроизведения истории эксплуатации скважины без 

25.JPG

26.JPG27.JPG

снижения ее продуктивности во времени. Для выяснения причин было выполнено повторное исследование скважины (запись профиля притока), которое показало прекращение притока из прослоев пласта МС (истощение линзовидного коллектора) и снижение притока из пластов МА и МБ (разрушение сформированных червоточин). На основе воспроизведения истории эксплуатации в симуляторе кислотного воздействия было получено снижение проводимости до 303⋅10-3 мкм2·м (прекращение притока из пласта МС) и увеличение общего скин-фактора от –4,65 до –3,89 за счет роста значений скин-фактора по пластам МА и МБ. Сопоставление данных настроенной модели с фактическими данными приведено в табл. 2 и 3. На основании новых расчетных скин-факторов по пластам МА и МБ были скорректированы текущие радиусы зон развития червоточин и оценены объемы пустотного пространства сохранившихся червоточин. Дизайн повторной СКО выполнялся с учетом выполненных корректировок состояния ОЗП и пласта (распределение насыщенности, давления, зоны развития червоточин и их объема). Результаты расчетов показали, что из-за наличия значительного объема пустотного пространства в пласте МД, сформировавшегося в процессе первичной обработки (25 м3), а также вследствие относительно высокой проницаемости пластов МС и МД стимуляция пластов МА и МБ без временной их изоляции пакером является низкоэффективной. В результате был предложен дизайн со спуском пакера на гибкой трубе и закачкой кислоты в кольцевое пространство между НКТ и гибкой трубой. В дальнейшем при проектировании были оптимизированы используемые жидкости, порядок и темпы их закачки. С целью более быстрого освоения скважины на последних стадиях предложена дополнительная закачка азота. Сопоставление параметров дизайна с фактическими данными приведено на рис. 5. Расчетные данные показали существенное снижение скин-фактора по повторно стимулируемым пластам (см. табл. 3). Повторное исследование (запись профиля притока и КВД) подтвердило полученные при дизайне СКО параметры (см. табл. 2 и 3). В результате повторной стимуляции средний дебит скважины увеличился примерно на 50 м3/сут. Динамика показателей работы скважины приведена на рис. 6. Проектирование повторных СКО на основе моделирования с учетом рассмотренного выше подхода позволило подобрать оптимальную технологию стимуляции для каждой скважины, принимая во внимание ее конструктивные особенности и текущее состояние ОЗП. Полученные результаты приведены в табл. 4.

28.JPG29.JPG30.JPG

Заключение

1. При проектировании повторных СКО требуется учет эффектов, обусловленных наличием в ОЗП червоточин, сформировавшихся при предыдущих обработках. 2. Широко используемые на практике симуляторы кислотного воздействия, базирующиеся на полуэмпирических моделях развития червоточин, не учитывают наличие червоточин или пренебрегают созданным ими пустотным пространством в ОЗП. 3. При моделировании необходимо учитывать пустотный объем ОЗП, сформированный при предыдущих обработках, так как он может оказывать существенное влияние на дизайн повторной СКО. 4. Предложенный и реализованный в рамках разработанного симулятора кислотного воздействия подход к учету наличия в ОЗП существующих червоточин позволяет более корректно моделировать повторные СКО. 5. Применение моделирования при дизайне повторных СКО позволило подобрать оптимальную технологию стимуляции индивидуально для каждой скважины одного из карбонатных месторождений Ирака. На сегодняшний день выполнено 17 скважино-операций со средним приростом дебита 57 м3/сут.

Список литературы

    1. Fredd C.N., Miller M.J. Validation of carbonate matrix stimulation models // SPE 58713-MS-2000. – DOI:10.2118/58713-MS
    2. Каневская Р.Д., Новиков А.В. Методы моделирования червоточин при соляно-кислотном воздействии на карбонатные пласты // Нефтепромысловое дело. – № 3. – 2018. – С. 19–28.
    3. Buijse M. A., Glasbergen G. A Semi-Empirical Model To Calculate Wormhole Growth in Carbonate Acidizing // SPE 96892-MS. – 2005. – DOI:10.2118/96892-MS
    4. Khuzin R., Shevko N., Melnikov S. Improving Well Stimulation Technology Based on Acid Stimulation Modeling, Lab and Field Data Integration // SPE-196976-MS-2019. – DOI:10.2118/196976-MS
    5. Извлечение нефти из карбонатных коллекторов / М.Л. Сургучев [и др.]. – М.: Недра, 1987. — 230 с.
    6. HP/HT Carbonate Acidizing-Recent Discoveries and Contradictions in Wormhole Phenomenon / C. Karale, A. Beuterbaugh, M. Pinto [et al.] // Offshore Technology Conference. – March-2016. – DOI:10.4043/26714-MS 7. Schechter R.S. Oil well stimulation. – New Jersey: Prentice Hall, 1992. – 602 р.

    Reference

    1. Fredd C.N., Miller M.J., Validation of carbonate matrix stimulation models, SPE-58713-MS, 2000, https://doi.org/10.2118/58713-MS
    2. Kanevskaya R.D., Novikov A.V., Methods of wormholes simulation under hydrochloric acid impact on carbonate formations (In Russ.), Neftepromyslovoe delo, 2018, no. 3, pp. 19-28.
    3. Buijse M.A., Glasbergen G., A semi-empirical model to calculate wormhole growth in carbonate acidizing, SPE-96892-MS, 2005, https://doi.org/10.2118/96892-MS
    4. Khuzin R., Shevko N., Melnikov S., Improving well stimulation technology based on acid stimulation modeling, lab and field data integration, SPE-196976-MS, 2019, https://doi.org/10.2118/196976-MS
    5. Surguchev M.L. et al., Izvlechenie nefti iz karbonatnykh kollektorov (Oil recovery from carbonate reservoirs), Moscow: Nedra Publ., 1987, 230 p.
    6. Karale C., Beuterbaugh A., Pinto M., Hipparge G., Prakash A., HP/HT carbonate acidizing – recent discoveries and contradictions in wormhole phenomenon, Proceedings of Offshore Technology Conference Asia, 22-25 March 2016, Kuala Lumpur, Malaysia, https://doi.org/10.4043/26714-MS
    7. Schechter R.S., Oil well stimulation, Prentice Hall, New Jersey, 1992, 602 p

Возврат к списку