Estimation of the efficiency of the cyclic steam simulation with high viscosity oil wells based on the hydrodynamic model of the East Moldabek deposit, Kenbai field

Full Text

Анализ текущего состояния разработки уч. Молдабек Восточный месторождения Кенбай

Около половины всех работающих скважин уч. Молдабек Восточный приходится на объекты М-I и М-II. В настоящее время уровни добычи нефти и жидкости значительно отстают от проектных. В 2019 г. фактические уровни добычи нефти по І объекту (горизонт М-I) составили 16,6 тыс. т, по ІІ объекту (горизонт М-II) – 29,7 тыс. т, что ниже проектных на 38 и 18% соответственно. Неподтверждение продуктивности добывающих скважин и дебитов нефти, которые значительно ниже проектных, обусловлено более сложными горно-геологическими условиями залегания и высокой вязкостью нефти, содержащейся в меловых горизонтах.

В табл. 1 приведены исходные геолого-физические характеристики меловых объектов уч. Молдабек Восточный.

 

Таблица 1. Исходные геолого-физические характеристики меловых объектов уч. Молдабек Восточный

Объекты	М-І	М-ІІ
Средняя глубина залегания, м	277	285
Тип залежи	пластовые, тектонически экранированные
Тип коллектора	терригенный
Режим разработки	площадное заводнение
Система размещения скважин	девятиточечная на основе квадратной сетки
Коэффициент охвата процессом вытеснения, д. ед.	0,799	0,799
Соотношение скважин в элементе, доб/нагн.	3/1	3/1
Площадь нефтегазоносности, тыс. м²	16219	5094
Средняя нефтенасыщенная толщина, м	9,8	10,2
Пористость по керну, д. ед.	0,34	0,35
Пористость по ГИС, д. ед.	0,34	0,35
Средняя нефтенасыщенность, д. ед.	0,7	0,75
Проницаемость, мкм² (по ГДИС)	0,751	0,799
Коэффициент песчанистости, д. ед.	0,235	0,65
Коэффициент расчлененности, д. ед.	2,38	2,3
Начальная пластовая температура, °С	23,9	25
Начальное пластовое давление, МПа	2,56	2,6
Текущее пластовое давление, МПа	1,8	2,4
Средняя продуктивность, м³/сут*МПа	4,84	16,9
Средняя приемистость, м³/сут	24,3	31,8
Вязкость нефти в пластовых усл., мПа*с	377,6	246,6
Плотность нефти в пластовых услов., кг/м³	889	889
Плотность нефти в поверхност. услов., кг/м³	918,2	908,3
Объемный коэффициент нефти, д. ед.	1,035	1,023
Содержание в нефти серы, %	0,4	0,3
Содержание в нефти парафина, %	0,8	0,5
Давление насыщения нефти газом, МПа	1,29	1,6
Вязкость воды, мПа*с	1,01

 

Результаты эксплуатации скважин указывают на слабую эффективность традиционных способов воздействия на объекты М-I и М-II, в которых сосредоточено наибольшее количество геологических запасов нефти всего месторождения, составляющее порядка 63%. В 2019 г. суммарно из объектов М-I и М-II было добыто 46,3 тыс. т нефти, что составляет 15% от всей добытой нефти. За весь период разработки удельный отбор нефти на скважину для объекта М-I является самым минимальным и составляет 1,8 тыс. т; для объекта М-II аналогичный показатель оценивается в 3,4 тыс. т. Наблюдается высокий уровень обводнения действующего фонда скважин: к концу 2019 г. обводненность по скважинам объекта М-I и М-II увеличилась до 85,7 и 85,8% соответственно. Таким образом, специалисты нефтегазового сектора, занимающиеся разработкой данного месторождения, столкнулись со сложностью добычи высоковязких нефтей (далее – ВВН) и недостижением КИН при разработке традиционными методами. В связи с этим встает задача поиска оптимальной технологии, применимой в условиях м. Кенбай

Оценка термических воздействий на залежи высоковязкой нефти посредством секторной 3D гидродинамической модели уч. Молдабек Восточный месторождения Кенбай

В рамках оценки эффективности одной из технологий термического воздействия на залежи ВВН построена термическая секторная 3D геолого-гидродинамическая модель западной части объекта М-I уч. Молдабек Восточный м. Кенбай (рис. 1).

 

Рисунок 1. 3D куб пористости секторной модели месторождения Кенбай

 

Секторная 3D гидродинамическая модель уч. Молдабек Восточный м. Кенбай (далее – ГДМ) построена в ПО Petrel компании Schlumberger. Описание секторной ГДМ представлено в табл. 2.

 

Таблица 2. Описание секторной 3D гидродинамической модели

Наименование	Параметры ГДМ
Размер	143 х 127 х 201
ИТОГО ячеек	3650361
Активных ячеек	2476283
Размер ячеек, м	30 х 30 х 0.5
Тип модели	Композиционная

 

На основе адаптированной ГДМ (рис. 2) рассчитаны технологические показатели разработки месторождения с применением технологии пароциклической обработки скважин (далее – ПЦОС) с температурой 250°С, сухостью пара 0,5.

 

Рисунок 2. Качество адаптации на историю добычи

 

Посредством симулятора Eclipse 300 и ПО Intersect был произведен расчет прогнозных вариантов на построенной модели с применением технологии ПЦОС на участке с 8 скв. (№1134, 2536, 2537, 2542, 2544, 2545, 2546, 2631).

Схема расположения скважин представлена на рис. 3.

 

Рисунок 3. Схема расположения скважин

 

Оценка технологии ПЦОС была произведена в 2 этапа. На первом этапе было рассчитано 8 прогнозных вариантов посредством симулятора Eclipse 300 без учета эффекта набухания глин (табл. 3).

 

Таблица 3. Описание прогнозных вариантов без учета набухания глин

Вариант	Включение скважин	Период закачки	Период пропитки	Период добычи	Сухость пара	Температура пара, °С
1	последовательное	14	3	123	0,9	300
2	последовательное	7	3	123	0,9	300
3	последовательное	28	3	123	0,9	300
4	последовательное	14	3	25	0,9	300
5	параллельное	14	3	25	0,9	300
6	параллельное	14	3	39	0,9	300
7	последовательное	14	3	123	0,5	300
8	параллельное	25	3	28	0,9	300

 

Прогнозные кейсы сформированы таким образом, чтобы провести анализ чувствительности модели к следующим параметрам технологии ПЦОС: сухость пара, период закачки, период добычи. За базовый вариант принят вариант 1 с последовательным переводом добывающих скважин под закачку пара в течение 14 дней, далее 3 дня пропитки, после чего обратный перевод в добычу. Период добычи определён таким образом, чтобы 1 скв. вновь была переведена под закачку пара, когда все 8 отработают и закончится первый цикл. Также определен период добычи в 123 дня. Температура закачки пара во всех вариантах составляет 300°С, сухость пара составляет 0,9.

Анализ чувствительности к сухости пара

Для проведения анализа чувствительности к сухости пара были рассчитаны 2 прогнозных варианта. В базовом варианте сухость пара составляет 0,9, что описывает идеальное качество пара. В 7 варианте сухость пара составляет 0,5. В двух последних вариантах параметры по периодам закачки, пропитки и добычи одинаковые. Результаты моделирования по группе скважин представлены на рис. 4.

 

Рисунок 4. Результаты анализа чувствительности к сухости пара

 

Как видно из рис. 4, при уменьшении сухости пара с 0,9 на 0,5 уменьшение накопленной добычи нефти составляет около 10% за 5 лет, что доказывает незначительное влияние сухости пара на результаты прогноза.

Анализ чувствительности к периоду закачки

Для проведения анализа чувствительности к периоду закачки было рассчитано 3 прогнозных варианта: базовый вариант, вариант 2 и вариант 3. В трех вариантах температура пара, сухость пара, период пропитки, период добычи одинаковые. Период закачки варьирует от 7 до 28 дней. Результаты моделирования по группе скважин представлены на рис. 5.

 

Рисунок 5. Результаты анализа чувствительности к периоду закачки пара

 

Как видно из рисунка, наибольшая накопленная добыча приходится на вариант 3, где период закачки равняется 28 дням.

Анализ чувствительности к периоду добычи

Для проведения анализа чувствительности к периоду добычи было рассчитано 4 прогнозных варианта: базовый вариант, вариант 4, вариант 5 и вариант 6. В четырех вариантах температура пара, сухость пара, период пропитки, период закачки приняты одинаковыми. Период добычи варьирует от 25 до 123 дней. При этом в вариантах 1 и 4 предусматривается последовательное включение скважин под закачку, в вариантах 5 и 6 – параллельное включение. При параллельном включении парный порядок запуска скважин происходит согласно рис. 6.

 

Рисунок 6. Параллельное включение скважин

 

Результаты моделирования по группе скважин представлены на рис. 7.

 

Рисунок 7. Результаты анализа чувствительности к периоду добычи

 

Как видно из рис. 7, наибольшая накопленная добыча нефти приходится на вариант 5, где скважины переводятся под закачку параллельно, при этом период добычи составляет 25 дней.

По результатам моделирования этапа 1 и проведенного анализа чувствительности рекомендуется парное включение скважин под закачку пара с периодом закачки и добычи около 1 мес и периодом пропитки 3 дня. В этой связи был проведен расчет 8 варианта применения технологии ПЦОС, параметры которого в ходе анализа были определены наилучшими для технологии ПЦОС на первом этапе моделирования. Сравнительный анализ по всем вариантам представлен в виде графика зависимости накопленной добычи нефти от времени на рис. 8.

 

Рисунок 8. Сравнительный анализ накопленной добычи нефти по вариантам этапа 1

 

Исходя из анализа чувствительности, на втором этапе, посредством ПО Intersect было рассчитано 5 прогнозных вариантов технологии ПЦОС на обновленной модели с учетом эффекта набухания глин. Результаты лабораторных исследований керна на предмет набухания пластовых глин при различной минерализации представлены в табл. 4.

 

Таблица 4. Лабораторные исследования влияния минерализации на проницаемость

Наименование	Значение
Данные по керну (модель образца)
№ модели образцов	4№3	1№7	1№4	5№5	5№2	5№6	6№1	5№8
№ скв.	2657	2657	2657	2657	2657	2657	2657	2657
Интервал, м	224,45 (M-I)	197,8 (M-I)	197,2 (M-I)	237,7 (M-II)	236,95 (M-II)	237,95 (M-II)	240,1 (M-II)	238,4 (M-II)
Длина, см	5,20	4,99	4,86	5,21	5,30	5,16	5,44	5,24
Диаметр, см	3,82	3,82	3,82	3,82	3,82	3,82	3,82	3,82
S поперечного сечения, см²	11,46	11,46	11,46	11,46	11,46	11,46	11,46	11,46
Поровый объем, см³	21,45	19,73	18,22	22,38	20,41	21,88	24,30	20,35
Пористость, %	36,00	34,50	32,70	37,50	33,70	36,90	39,10	39,10
Проницаемость по газу, мД	518,00	572,00	232,00	2060,00	1350,00	1580,00	3630,00	5050,00
Общая минер. пластовой воды, мг/л	115702	115702	115702	115702	115702	115702	115702	115702
Общая минер. дистил. воды, мг/л	0,00	0,00	0,00	0,00	-	-	-	-
Общая минер. воды водоз. скв. 8П, мг/л	-	-	-	-	4920,00	4920,00	4920,00	4920,00
Соотношение вод, %	Проницаемость по воде
100% пластовая вода	323,2	112,5	49,8	407,1	332,5	396,1	643,7	712,9
75–25%	277,1	109,3	44,0	443,2	190,7	288,1	573,9	719,1
50–50%	228,3	105,2	36,4	396,3	242,3	247,2	581,7	620,7
25–75%	197,0	96,0	27,1	285,4	214,0	207,0	470,4	579,5
100% дистил.(водозаборной скв.) вода	11,2	10,2	2,2	8,2	184,9	61,7	485,6	256,7
% снижение проницаемости при 100% дистил. или водоз. воды	97%	91%	96%	98%	44%	84%	25%	64%

 

По данным исследований была выведена зависимость изменения проницаемости от минерализации закачиваемого агента (рис. 9).

 

Рисунок 9. Результаты лабораторных исследований на предмет изменения проницаемости от минерализации

 

Отслеживание концентрации пресной воды в обновленной ГДМ реализовано посредством моделирования трассера. Алгоритм изменения проницаемости от минерализации закачиваемого агента реализован в скрипте посредством влияния трассера на проницаемость. Результаты моделирования относительного изменения проницаемости от концентрации трассера представлены на рис. 10.

 

Рисунок 10. Результаты моделирования относительного изменения проницаемости от концентрации трассера

 

Причинами миграции E300 в Intersect послужили два основных фактора:

1. отсутствие возможности реализации влияния минерализации закачиваемого агента на проницаемость коллектора в Е300;
2. скорость расчётов.

Таким образом, моделирование глин было реализовано в ПО Intersect посредством языка программирования Python. Для реализации данного проекта модель E300 сконвертирована в Intersect с помощью ПО Migrator компании Schlumberger. В ПО Intersect была проведена дополнительная настройка концевых точек. После чего рассчитан и проанализирован базовый кейс обновленной модели для контроля качества миграции. По результатам проверки миграция прошла успешно и результаты моделирования представлены на рис. 11.

 

Рисунок 11. Сравнение результатов моделирования в Е300 и Intersect

 

При этом время симуляции в ПО Intersect было сокращено почти в 19 раз.

Необходимо отметить, что на этапе 1 сухость пара и температура заданы как идеальные условия технологии, на этапе 2 данные параметры уточнены по опыту применения технологии на аналогичном месторождении и представлены в табл. 5.

 

Таблица 5. Параметры ПЦОС этапа 2 по вариантам

Вариант	Включение скважин	Период закачки	Период пропитки	Период добычи	Сухость пара	Температура пара
Вариант 1	последовательное	14	3	123	0,5	250
Вариант 2	параллельное	14	3	39	0,5	250
Вариант 3	параллельное	25	3	28	0,5	250
Вариант 4	параллельное	3	3	39	0,5	250
Вариант 5	параллельное	14	3	78	0,5	250

 

Результаты моделирования этапа 2 по группе скважин, где применяется ПЦОС, представлены на рис. 12.

 

Рисунок 12. Накопленная добыча нефти по вариантам по группе скважин ПЦОС

 

Как видно из рис. 12, наибольшая накопленная добыча нефти приходится на вариант 2, где скважины переводятся под закачку параллельно, при этом период добычи составляет 39 дней, период закачки – 14 дней, сухость пара – 0,5, температура пара – 250˚С.

Для оценки влияния эффекта набухания глин произведен пересчёт наилучших вариантов двух этапов на аналогичные условия. Таким образом, наилучшие варианты этапов 2 и 3 рассчитаны без учета набухания глин с сухостью пара 0,5 и температурой 250˚С.

По результатам сравнительного анализа имеется значительное уменьшение объемов добычи при моделировании эффекта набухания глин (рис. 13).

 

Рисунок 13. Сравнение показателей накопленной добычи с применением эффекта набухания глин и без

 

Согласно полученным результатам сравнительного анализа двух наилучших вариантов с применением эффекта набухания глин и без вытекает, что чем больше период закачки пара, тем меньший объем добычи получаем. В варианте 2 период закачки пара составляет 14 дней, в варианте 3 период закачки составляет 25 дней.

Так как по данным лабораторных исследований на уч. Молдабек Восточный м. Кенбай выявлено влияние минерализации закачиваемого агента на проницаемость, то для экономической оценки технологии ПЦОС будет применяться обновленная модель с учетом эффекта набухания глин.

Для оценки технико-экономических показателей применения технологии ПЦОС произведен расчет дополнительной добычи нефти (табл. 6) для наилучшего варианта применения термического воздействия на рассматриваемом участке с учетом эффекта набухания глин и передан экономистам.

 

Таблица 6. Дополнительная добыча нефти по варианту 2

Год	Дополнительная добыча нефти, т.
2020	1 920
2021	3 803
2022	2 499
2023	2 049
2024	1 638
2025	1 428
2026	1 337
2027	1 360
2028	1 342
2029	1 360
2030	1 296

 

При принятых прогнозных технологических и макроэкономических параметрах, а также при текущих экономических условиях результаты экономической оценки показали нерентабельность технологии.

Выводы

Для разработки месторождения с применением технологии ПЦОС необходимо провести детальный геолого-промысловый анализ динамики основных показателей эксплуатации, провести необходимые лабораторные исследования, в частности исследования на предмет набухания глин в зависимости от закачиваемого агента. Согласно результатам моделирования, объем накопленной добычи меньше на 35–60% при учете эффекта набухания глин в зависимости от параметров ПЦОС.

Также важно провести анализ чувствительности на такие параметры как:

- период закачки;

- период добычи;

- сухость пара.

По результатам моделирования варианта 2 второго этапа, в котором реализован эффект набухания глин, период добычи составляет 39 дней, период закачки пара – 14 дней, сухость пара – 0,5, температура пара – 250°С является наиболее эффективным по показателям накопленной добычи нефти в период с 2020 по 2030 гг. Но согласно экономической оценке технология не окупается и является нерентабельной. Одна из причин нерентабельности технологии – это эффект набухания глин на уч. Молдабек Восточный м. Кенбай. Влияние данного эффекта приводит к уменьшению проницаемости, что в свою очередь ведет к снижению коэффициента продуктивности, а значит и к полученным объемам дополнительной добычи нефти. Таким образом, важно отметить, что полученные результаты применимы для рассмотренного месторождения. При обосновании на подобные месторождения необходимо учитывать индивидуальные геологические особенности данного месторождения.

Как видно из полученных результатов не всегда традиционные методы и подходы к разработке того или иного месторождения будут эффективны. Это еще раз доказывает, что каждое месторождение уникально.

About the authors

A. T. Zholdybayeva

KMG Engineering LLP

Email: a.zholdybayeva@niikmg.kz

ведущий инженер службы моделирования

Kazakhstan, Nur Sultan

V. V. Shishkin

KMG Engineering LLP

Email: v.shishkin@niikmg.kz

руководитель службы моделирования

Kazakhstan, Nur Sultan

V. Z. Khazhitov

Atyrau Branch of KMG ENGINEERING LLP

Email: khazhitov.v@llpcmg.kz

магистр экономики, руководитель службы разработки месторождений КГМ, КТМ, КОА, УО

Kazakhstan, Atyrau

A. B. Niyazbayeva

Atyrau Branch of KMG ENGINEERING LLP

Email: niyazbaeva.a@llpcmg.kz

эксперт службы разработки месторождений ЭМГ

Kazakhstan, Atyrau

D. A. Sidorov

Schlumberger Logelco, Inc

Email: dsidorov@slb.com

руководитель департамента разработки нефтяных и газовых месторождений

Kazakhstan, Nur Sultan

A. T. Kurmankulov

Schlumberger Logelco, Inc

Author for correspondence.
Email: akurmankulov@slb.com

инженер по разработке нефтяных и газовых месторождений

Kazakhstan, Nur Sultan

References

Supplementary files