Creation of a PVT model for a reservoir under data uncertainty

Full Text

Введение

Создание PVT-модели (англ. Pressure, Volume, Temperature – давление, объём, температура) является ключевым этапом для подсчёта запасов и геолого-гидродинамического моделирования месторождений нефти и газа. Корректное воспроизведение свойств пластового флюида в различных термобарических условиях обеспечивает достоверность расчётов и повышает точность прогнозирования динамики разработки и подсчёта запасов [1]. Однако лабораторные исследования отобранных проб сопряжены с рядом проблем, связанных с различиями в методиках анализа и возможными погрешностями в полученных данных. Это может приводить к несоответствиям в характеристиках пластового флюида, что в дальнейшем отразится на точности расчётов и прогнозов при подсчёте запасов, проектировании разработки и эксплуатации месторождений [2].

В данной статье рассматриваются методы анализа и корректировки экспериментальных данных при построении PVT-модели, направленные на минимизацию ошибок, возникающих вследствие недостоверности входной информации. В рамках исследования проведена оценка качества лабораторных данных, разработан подход к моделированию фазового состояния флюида, а также выполнена настройка модели на основе уравнений состояния. При большом объёме исследований по меловым горизонтам, проведённых разными зарубежными лабораториями, получился большой диапазон разброса основных PVT-значений. Применение комплексного подхода позволило исключить недостоверные данные, выделить отдельные PVT-регионы, а также обеспечить более точное соответствие модели реальным физико-химическим свойствам пластового флюида. Полученные результаты способствуют повышению точности прогнозирования поведения месторождений, обоснованному принятию решений при разработке и эксплуатации залежей, а также снижению рисков, связанных с неопределённостью исходных данных.

Материалы и методы

При построении PVT-моделей применяются различные методы, включающие [3]:

• – анализ данных (интерпретация результатов лабораторных исследований глубинных и рекомбинированных проб);
• – оценка качества данных с использованием специализированного программного обеспечения (далее – ПО);
• – математическое моделирование на основе уравнений состояния (Соаве-Редлиха-Квонга¹, Пенг-Робинсона²).

Для анализа лабораторных исследований использовался сравнительный метод изучения свойств пластового флюида, направленный на выявление закономерностей их изменения. Значения параметров пластовой нефти зависят как от метода разгазирования проб в лаборатории, так и от типа отобранных проб (глубинные или рекомбинированные) [4, 5]. Разгазирование может выполняться различными способами, включая стандартную сепарацию, дифференциальное и ступенчатое разгазирование. Стандартная сепарация является наиболее распространённой и применяется практически ко всем пробам пластовой нефти. В данном случае используется единый подход разгазирования – одна ступень сепарации при стандартных условиях. Для выявления взаимосвязи между параметрами пластовой нефти рекомендуется строить графики зависимостей свойств нефти в стандартных условиях [6].

Тип проб оказывает значительное влияние на результаты исследования. Глубинные пробы отбираются непосредственно из пласта с помощью проботборника, что позволяет сохранить их первоначальный состав. Рекомбинированные пробы отбираются на поверхности путём раздельного отбора нефти и газа с последующим восстановлением исходного состава в лабораторных условиях с учётом заданного газового фактора.

Для оценки качества и достоверности лабораторных исследований использовалось ПО PVTsim, где анализ состава и свойств пластового флюида проводился на основе уравнений состояния. Расчёты проводились без предварительной настройки параметров уравнения, которые определялись на основе материального баланса.

Для описания свойств обоснованных проб, которые являются входными данными для создания флюидальных моделей по PVT-регионам, производился подбор уравнения состояния, которое обеспечивает воспроизведение расчётных свойств пластовой нефти, максимально согласующихся с результатами PVT-исследований. После достижения сходимости экспериментальных и расчётных данных модель экспортировалась в требуемом формате для выгрузки подсчётных параметров и для дальнейшего использования в геолого-гидродинамическом моделировании.

Результаты

Для обоснования свойств начальной пластовой нефти были построены зависимости давления насыщения и плотности от газосодержания по аптскому и альбскому горизонтам (рис. 1–4). Глубинные пробы обозначены круглыми значками, рекомбинированные – треугольниками.

Как показано на рис. 1–2, рекомбинированные пробы показывают хаотичное поведение, формируя вторую линию, что приводит к искусственному завышению параметров пластовой нефти. Выявление взаимосвязи параметров позволило установить, что рекомбинированные пробы отклоняются от основного тренда глубинных проб, по причине чего они были исключены. Это обусловлено тем, что они получены на основе физической рекомбинации, выполненной при промысловой ступенчатой сепарации, что изменяет их свойства. Дополнительно были отбракованы две глубинные пробы нефти (обозначены пунктиром), которые показывали завышенные значения давления насыщения, равные пластовому. Это связано с тем, что пробы были отобраны в трёхфазном состоянии (нефть, газ, вода), что повлияло на состав и свойства пластового флюида.

 

Рисунок 1. Зависимость давления насыщения от газосодержания аптского горизонта: рек. – рекомбинированные пробы; экспер. – экспериментальные, К1а – аптский горизонт

Figure 1. Saturation pressure vs. gas–oil ratio for the Aptian horizon

рек. – рекомбинированные пробы / recombined samples; экспер. – экспериментальные / experimental samples
К1а – аптский горизонт / Aptian horizon

 

Рисунок 2. Зависимость плотности пластовой нефти от газосодержания аптского горизонта

Figure 2. Reservoir oil density vs. gas–oil ratio for the Aptian horizon

 

По результатам проведённого анализа для обоснования свойств пластовой нефти были выбраны глубинные пробы, которые хорошо согласуются между собой и точно отражают истинную пластовую систему.

Альбский горизонт имеет сложное фациально-тектоническое строение, обусловившее разделение его на отдельные изолированные залежи. Анализ взаимосвязи параметров пластовой нефти позволил выделить два PVT-региона, которые существенно различаются по своим характеристикам (рис. 3–4). В залежах 1 и 4 наблюдается недонасыщенность нефти: давление насыщения в среднем составляет 0,8 МПа, а газосодержание – 3,5 м³/м³, что свидетельствует о крайне низких свойствах пластовой нефти, в то время как в залежи 2 (скв. 68, красный квадрат) нефть более насыщенная, что проявляется в высоких значениях: давление насыщения достигает 7,8 МПа, а газосодержание – 57 м³/м³.

 

Рисунок 3. Зависимость давления насыщения от газосодержания альбского горизонта

Figure 3. Saturation pressure vs. gas–oil ratio for the Albian horizon

 

Рисунок 4. Зависимость плотности пластовой нефти от газосодержания альбского горизонта

Figure 4. Reservoir oil density vs. gas–oil ratio for the Albian horizon

 

В ходе более детального анализа скв. 68 было выявлено несколько интересных наблюдений: во-первых, скважина расположена на значительном расстоянии от других залежей в северо-западной части месторождения, во-вторых, глубина отбора проб находится гипсометрически ниже, где соответствует глубине аптского горизонта (1632 м), и свойства нефти совпадают с характеристиками нефти аптского горизонта.

Для наглядности были построены графики зависимости свойств пластовой нефти от глубины (рис. 5–6). Анализ показал, что все пробы чётко соответствуют своим горизонтам, за исключением скв. 68, отобранной из альбского горизонта, но по расположению находящейся на уровне аптского горизонта.

 

Рисунок 5. Изменение давления насыщения с глубиной

Figure 5. Saturation pressure vs. depth

 

Рисунок 6. Изменение газосодержания с глубиной

Figure 6. Gas–oil ratio vs. depth

 

Также на рис. 5–6 чётко выделяются два PVT-региона:

• – первый PVT-регион включает аптский горизонт и часть альбского горизонта в районе скв. 68;
• – второй PVT-регион – это альбский горизонт для залежей 1 и 4.

Для проверки соответствия состава и свойств проб данным PVT-исследований была проведена оценка достоверности лабораторных исследований. Качества «состав – свойства» анализировались с помощью уравнения состояния в ПО PVTsim. Путём сравнения расчётных значений свойств пластового флюида в симуляторе с экспериментальными данными были выявлены расхождения. Расчёты выполнялись без предварительной настройки параметров уравнения, которые оценивались на основе материального баланса. В результате основная масса глубинных проб не прошла контроль качества из-за загрязнения буровым раствором. Только некоторые глубинные пробы соответствовали всем критериям контроля, что позволило их использовать для построения PVT-модели.

Модели пластового флюида

Основная цель отбора проб и их исследования в PVT-лаборатории заключается в создании математической модели пластового флюида, позволяющей достоверно оценить запасы и прогнозировать добычу месторождения. Построенная модель должна максимально точно воспроизводить результаты экспериментальных исследований, отражающих реальные термобарические условия и свойства пластового флюида. Процесс моделирования выполнен с использованием ПО Calsep PVTsim Nova.

Для построения модели первого PVT-региона использовалась 9-компонентная флюидальная модель, основанная на трёхпараметрическом уравнении состояния Соаве-Редлиха-Квонга в модификации Пенелу (SRK Peneloux)³, которое демонстрирует хорошее согласование с экспериментальными данными. Для второго PVT-региона, характеризующегося низкими свойствами пластовой нефти, было выбрано уравнение состояния Пенг-Робинсона в модификации Пенелу (PR Peneloux)⁴ с полным компонентным составом флюидальной модели, что обеспечило более точное соответствие экспериментальным данным. Вязкость флюидов рассчитывалась с использованием уравнения Лоренца-Брея-Кларка (далее – LBC, англ. Lohrenz-Bray-Clark). Параметры уравнения состояния были настроены для наиболее точного воспроизведения экспериментальных данных по обоснованным пробам.

Адаптация модели к экспериментальным данным включала:

• – определение бинарных коэффициентов взаимодействия компонентов пластовых флюидов;
• – коррекцию критической температуры (Ткр), критического давления (Ркр), ацентрических факторов и констант Peneloux для фракции С₇₊;
• – настройку параметра вязкости (Vc) и коэффициентов полинома LBC для расчёта вязкости.

В результате адаптации модели первого PVT-региона удалось достичь высокой сходимости расчётов с экспериментальными данными. Сравнение результатов моделирования с лабораторными исследованиями представлено на рис. 7–8, где видно, что модель хорошо воспроизводит экспериментальные значения.

 

Рисунок 7. Зависимость давления насыщения от газосодержания, первый PVT-регион

Figure 7. Saturation pressure vs. gas–oil ratio, 1st PVT-region

 

Рисунок 8. Зависимость плотности пластовой нефти от газосодержания, первый PVT-регион

Figure 8. Reservoir oil density vs. gas–oil ratio, 1st PVT region

 

При адаптации модели второго PVT-региона выявлено несоответствие между расчётными и экспериментальными данными, особенно в значениях плотности сепарированной нефти. Экспериментальное значение составило 812,8 кг/м³, что соответствует показателям аптского горизонта. Согласно физическим закономерностям, для нефти с низкими значениями давления насыщения и газосодержания плотность сепарированной нефти должна быть выше, чем полученная в эксперименте. Это расхождение указывает на низкое качество лабораторных исследований. Сравнение зависимостей параметров от газосодержания, полученных по модели, с экспериментальными данными представлено на рис. 9–10. Как показано на рис. 10, модель предсказывает более высокие значения плотности по сравнению с лабораторными результатами, что указывает на возможные погрешности в экспериментальных исследованиях. В связи с этим для дальнейших расчётов и прогнозирования используются данные, полученные из модели, как более достоверные и согласующиеся с физическими закономерностями.

 

Рисунок 9. Зависимость давления насыщения от газосодержания, второй PVT-регион

Figure 9. Saturation pressure vs. gas–oil ratio, 2nd PVT-region

 

Рисунок 10. Зависимость плотности пластовой нефти от газосодержания, второй PVT-регион

Figure 10. Reservoir oil density vs. gas–oil ratio, 2nd PVT region

 

Заключение

В ходе исследования мелового горизонта были выделены два PVT-региона, различающихся по свойствам пластовой нефти. Применение различных уравнений состояния (SRK Peneloux и PR Peneloux) в зависимости от характеристик нефти обеспечило более точное соответствие расчётных параметров экспериментальным данным.

Проведённая адаптация моделей показала высокую степень сходимости расчётных и лабораторных данных для первого PVT-региона, подтверждая корректность выбранных методов моделирования. Однако при настройке модели второго PVT-региона выявлены несоответствия, особенно в расчётах плотности сепарированной нефти. Анализ физических закономерностей показал, что экспериментальные данные содержат погрешности, связанные с низким качеством лабораторных исследований.

Разработанный подход основан на фундаментальных положениях термодинамики многокомпонентных систем и может служить надежной теоретической основой не только для проектирования и мониторинга разработки залежей, но и определения подсчётных параметров пластовых углеводородных флюидов при недостоверной исходной информации.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Дукесова Н.К. – концепция работы, анализ полученных данных, обоснование свойств флюида, написание текста; Кунжарикова К.М. – редактирование текста, руководство и направление исследования; Әбекеш Г.Ж. – подготовка базы данных, построение PVT-модели; Бектас Г.Ж., Бисикенова Л.М., Елтай Г.Г. – сбор и систематизация базы данных.

ADDITIONAL INFORMATION

Funding source. The authors declare that they received no external funding for this study.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. The greatest contribution is distributed as follows: Nadezhda K. Dukesova developed the study concept, analyzed the data, validated fluid properties, and wrote the manuscript; Klara M. Kunzharikova edited the manuscript and supervised the research; Gulbakyt Zh. Abekesh prepared the database and constructed the PVT model; Gaukhar Zh. Bektas, Laura M. Bisikenova, Gyuzel G. Eltay collected and systematized the database.

 

¹ Уравнение состояния Соаве-Редлиха-Квонга – кубическое уравнение состояния, применяемое для описания поведения реальных газов и их смесей

² Уравнение состояния Пенн-Робинсона – кубическое уравнение состояния, созданное для более точного описания жидкостных и парожидкостных равновесий.

³ SRK Peneloux – модифицированное уравнение состояния Соаве-Редлиха-Квонга, в которое внесена коррекция Пенелу для улучшения описания молярных объёмов жидкой фазы и плотностей.

⁴ PR Peneloux – модифицированное уравнение состояния Пенга-Робинсона с применением той же коррекции Пенелу.

About the authors

Nadezhda K. Dukessova

KMG Engineering

Email: n.dukessova@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0009-7198-731X
Kazakhstan, Astana

Klara M. Kunzharikova

KMG Engineering

Email: k.kunzharikova@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0002-5121-0123

Cand. Sc. (Engineering)

Kazakhstan, Astana

Gulbakyt Zh. Abekesh

KMG Engineering

Author for correspondence.
Email: g.abekesh@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0006-2242-739X
Kazakhstan, Astana

Gaukhar Zh. Bektas

KMG Engineering

Email: g.bektas@kmge.kz
ORCID iD: 0000-0002-5991-7978
Kazakhstan, Astana

Laura M. Bissikenova

KMG Engineering

Email: l.bissikenova@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0008-6294-7773
Kazakhstan, Astana

Gyuzel G. Yeltay

KMG Engineering

Email: g.yeltay@kmge.kz
ORCID iD: 0000-0003-3547-767X
Kazakhstan, Astana

References

Supplementary files