Обработки призабойных зон скважин по интенсификации

Государственное унитарное предприятие
«Институт проблем транспорта энергоресурсов» (ГУП «ИПТЭР»)
Государственное автономное научное учреждение «Институт нефтегазовых
технологий и новых материалов» Республики Башкортостан
(ГАНУ ИНТНМ РБ)
УДК 622.276.2
На правах рукописи
ДУЛКАРНАЕВ МАРАТ РАФАИЛЕВИЧ
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ
ВЫРАБОТКИ ЗАЛЕЖЕЙ НЕФТИ В НЕОДНОРОДНЫХ
СИЛЬНОРАСЧЛЕНЕННЫХ ПЛАСТАХ
(МЕСТОРОЖДЕНИЯ КОГАЛЫМСКОГО РЕГИОНА)
Специальность 25.00.17 – Разработка и эксплуатация
нефтяных и газовых месторождений
ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание учёной степени
кандидата технических наук
Научный руководитель –
Котенев Юрий Алексеевич,
доктор технических наук профессор
Уфа - 2014
2
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………….. 4
1. ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ЛИТОЛОГО-ФАЦИАЛЬНЫХ
ОСОБЕННОСТЕЙ ЗАЛЕЖИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ
ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ЗОНУ
ДРЕНИРОВАНИЯ СКВАЖИН…………………………………………..
1.1. Анализ влияния литолого-фациальных особенностей залежи нефти
на эффективность выработки запасов нефти с применением технологий
воздействия на зону дренирования скважин…………………………….
1.2. Оценка эффективности гидравлического разрыва пласта
в зависимости от фациальной неоднородности пласта Ю1
месторождений Когалымского региона…………………………………
1.3. Фациальная диагностика осадочных пород на основе кластерного
анализа макроописаний керна…………………………………………….
Выводы по главе 1…………………………………………………………….
2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКОГО
ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН………………………………………….
2.1. Влияние интерпретации геофизического исследования скважин
на распределение фильтрационно-емкостных свойств
и эффективность разработки пласта………………………………………
2.2. Разработка методики интерпретации петрофизических данных
Выводы по главе 2……………………………………………………………..
3. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО
И ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ДЛЯ ОЦЕНКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНЫХ ЗАПАСОВ
НЕФТИ……………………………………………………………………….
3.1. Статистическое моделирование фильтрационно-емкостных свойств
гранулярных коллекторов…………………………………………………
3.2. Оценка распределения остаточных запасов нефти с использованием
итерационной методики построения геолого-гидродинамических
моделей продуктивных пластов……………………………………………
3.3. Анализ применимости графоаналитических методов интерпретации
гидродинамических исследований скважин………………………………
Выводы по главе 3……………………………………………………………
7
7
20
28
39
41
41
45
51
52
52
57
68
71
3
4. ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ
ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА
ПРОДУКТИВНЫЙ ПЛАСТ С УЧЕТОМ ПЛОТНОСТИ ТЕКУЩИХ
ПОДВИЖНЫХ ЗАПАСОВ, ФИЛЬТРАЦИОННЫХ
И ФАЦИАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРОДУКТИВНОГО
ПЛАСТА………………………………………………………………….......
4.1. Обоснование выбора метода воздействия на зону дренирования
скважины по результатам индикаторных исследований…………………
4.2. Обоснование системы заводнения в низкопроницаемых
коллекторах…………………………………………………………………
4.3. Обоснование комплексного подхода к увеличению нефтеотдачи
пласта с реорганизацией системы разработки……………………………
4.4. Обоснование физико-химических методов и технологий
воздействия………………………………………………………………….
4.4.1. Реогазохимическое воздействие…………………………………………
4.4.2. Комплексное физико-химическое воздействие………………………..
Выводы по главе 4……………………………………………………………..
Основные выводы и рекомендации…………………………………………
Библиографический список использованной литературы……………….
72
72
84
88
93
93
99
106
107
109
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. В условиях залежей нефти, характеризующихся
высокой неоднородностью и сильной расчлененностью, обоснование проектных
решений, направленных на увеличение технологической эффективности добычи
углеводородов, должно включать всесторонний анализ геолого-технологических
свойств и параметров, определяющих выработку запасов. Стандартные методики
подсчета запасов и геолого-гидродинамического моделирования (ГГМ)
оказываются недостаточными, поскольку они изначально ориентированы в
большей степени на получение интегральных показателей. Для более точной
локализации остаточных запасов и повышения эффективности геологотехнологических мероприятий (ГТМ) необходимы дополнительные исследования
на основе усовершенствованных методик обработки геолого-геофизической и
промысловой информации.
Актуальность данной проблемы обоснована поиском новых подходов к
выработке малоподвижных текущих запасов нефти в условиях высокой
обводненности добываемой продукции. Для повышения успешности геологотехнологических мероприятий необходимо комплексно и системно обосновывать
проектные решения в пределах каждого отдельного участка залежи с
остаточными запасами углеводородов, которые, в свою очередь, основываются
на анализе и оценке влияния литолого-фациальной изменчивости продуктивных
пластов на выработку запасов, оценке взаимосвязи фильтрационно-емкостных
свойств (ФЕС) и характера насыщенности коллектора, статистическом и геологогидродинамическом моделировании, анализе энергетического состояния залежи
и причин снижения производительности скважин, оценке эффективности
технологий и методов воздействия на пласт и его призабойную зону.
Цель работы  разработка комплексного методического подхода к
обоснованию принципов и технологий выработки остаточных запасов нефти из
неоднородных сильнорасчлененных продуктивных пластов.
Основные задачи работы:
 анализ влияния изменчивости литолого-фациальных условий на
эффективность выработки запасов нефти из неоднородных сильнорасчлененных
пластов;
 определение причин некорректной интерпретации петрофизических
данных и совершенствование методик по построению геолого-петрофизических
и гидродинамических моделей месторождений углеводородов;
 разработка метода моделирования фильтрационно-емкостных свойств
гранулярных коллекторов;
5
 разработка методики построения геолого-гидродинамических моделей
(ГГДМ) для оценки распределения остаточных запасов нефти и планирования
геолого-технологических мероприятий;
 разработка методики оценки эффективности влияния системы
заводнения на выработку запасов нефти.
Методы решения поставленных задач. Использованы общепринятые
методики научных исследований, включающие обобщение результатов
геологических,
геофизических,
гидродинамических
и
промысловых
исследований. Основными методами изучения влияния ФЕС на движение
флюидов в пористой среде являлись петрофизические методы, многомерный
статистический анализ, геолого-гидродинамическое моделирование и др.
Достоверность результатов исследований базируется на сходимости фактических
и расчетных показателей разработки продуктивных объектов.
Научная новизна результатов работы
1. Усовершенствованы подходы в применяемых методиках обработки и
интерпретации
петрофизических
данных,
используемых
в
геологопетрофизических и гидродинамических моделях месторождений углеводородов,
оценена степень влияния литолого-фациальных особенностей на эффективность
выработки запасов нефти для неоднородных пластов нефтяных месторождений
Когалымского региона.
2. Разработана методика интерпретации гидродинамических исследований,
заключающаяся в совместной интерпретации многократных гидродинамических
исследований по группе близкорасположенных скважин с целью создания
непротиворечивой модели пластовой системы.
3. Разработана
итерационная
методика
построения
геологогидродинамических моделей для оценки распределения остаточных запасов
нефти и планирования геолого-технологических мероприятий.
4. Усовершенствована методика оценки и уточнения определения величины абсолютной проницаемости и величины остаточной водонасыщенности.
Основные защищаемые положения:
 итерационная методика построения геолого-гидродинамических моделей
для неоднородных сильнорасчлененных пластов и оценки степени влияния
литолого-фациальных особенностей на эффективность выработки запасов нефти;
 методика
интерпретации
многократных
гидродинамических
исследований по группе скважин, используемая при построении адекватных
моделей пластовых систем;
 методические подходы к обработке и интерпретации петрофизических
данных, определению величин абсолютной проницаемости и остаточной
водонасыщенности, используемых в геолого-петрофизических и гидродинамических моделях залежей углеводородов.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности
6
Указанная область исследований соответствует паспорту специальности
25.00.17 «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений», а
именно п. 1: Промыслово-геологическое (горно-геологическое) строение залежей
и месторождений углеводородов и подземных хранилищ газа, пластовых
резервуаров и свойства насыщающих их флюидов с целью разработки научных
основ геолого-информационного обеспечения ввода в промышленную
эксплуатацию месторождений углеводородов и подземных хранилищ газа.
Практическая ценность результатов работы
1. По результатам оценки степени влияния литолого-фациальной
обстановки на эффективность выработки запасов нефти с применением
технологий воздействия на пласт и его призабойную зону выполнено
ранжирование эффективности методов увеличения нефтеотдачи (МУН) и
обработки призабойной зоны (ОПЗ) согласно фациальной зональности.
2. Предложенные в диссертационной работе методы и технологии
позволили вовлечь в процесс фильтрации малоподвижные текущие запасы нефти.
Эффективность от рекомендуемых ГТМ составила 49,360 тыс. т дополнительной
нефти, сокращение попутно добываемой воды – 1049,244 тыс. т при
продолжительности эффекта 4…18 месяцев.
3. На основе гидродинамических и индикаторных исследований
определены причины низкой эффективности системы заводнения и предложены
новые подходы к выбору методов увеличения нефтеотдачи.
4. С целью совершенствования системы заводнения для условий
неоднородных и расчлененных эксплуатационных объектов обоснован метод
перекрестной схемы закачки с циклом 10 дней.
Личный вклад автора состоит в постановке задач, их решении;
обосновании комплекса методических положений, учитывающих особенности
выработки запасов нефти из неоднородных сильнорасчлененных пластов с
учетом литолого-фациальных, гидродинамических, промысловых индикаторных
исследований, обобщении их результатов, внедрении разработанных методик.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты
диссертационной работы докладывались на международной научнопрактической конференции «Инновационные технологии в геологии и разработке
углеводородов» (Казань, 2009 г.); XIV, XV, XVI ежегодных научно-практических
конференциях «Пути реализации нефтегазового и рудного потенциала ХантыМансийского автономного округа-Югра» (Ханты-Мансийск, 2010, 2012, 2013
гг.); III научно-практической конференции «Проблемы нефтегазового комплекса
Западной Сибири и пути повышения его эффективности», посвященной 15-летию
КогалымНИПИнефть (Тюмень, 2011 г.); научно-технических совещаниях и
семинарах различного уровня в ОАО «ЛУКОЙЛ»; научно-методических
семинарах научного совета ГАНУ «Институт нефтегазовых технологий и новых
материалов», а также кафедры «Геология и разведка нефтяных и газовых
месторождений» ФГБОУ ВПО УГНТУ (Уфа, 2013, 2014 гг.).
7
1. ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ЛИТОЛОГО-ФАЦИАЛЬНЫХ
ОСОБЕННОСТЕЙ ЗАЛЕЖИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ
ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ВОЗДЕЙСТВИЯ
НА ЗОНУ ДРЕНИРОВАНИЯ СКВАЖИН
1.1 Анализ влияния литолого-фациальных особенностей залежи нефти
на эффективность выработки запасов нефти с применением технологий
воздействия на зону дренирования скважин
Наиболее значимым фактором, оказывающим влияние на эффективность
разработки нефтяных месторождений, является неоднородность резервуара,
вызванная литологическими особенностями пласта, условиями образования
пласта, тектонической приуроченностью территории, постседиментационными
преобразованиями. Исследования, позволившие изучить и оценить степень
влияния неоднородности пласта на выработку запасов углеводородов, проведены
такими специалистами и учеными, как В. Е. Андреев, В. А Бадьянов,
К. С. Баймухаметов, Ю. Е. Батурин, В. Б. Белозеров, В. Н. Бородкин,
Д.В. Булыгин, Г.В. Ведерников, Р.Х. Гильманова, Е.Е. Гавура, В.П. Девятов,
Р.Н. Дияшев, С.А. Жданов, P.P. Ибатуллин, М.М. Иванова, В.А. Конторович,
Ю.А. Котенев, Е.В. Лозин, А.Х. Мирзаджанзаде, В.С. Муромцев, Р.Х. Муслимов,
В.Ш. Мухаметшин, Р.Я. Нугаев,
Б.М. Орлинский, В.Г. Пермяков,
А.А. Потрясов, М.М. Саттаров, К.Г. Скачек, В.С. Славкин, М.Л. Сургучев,
М.А. Токарев, К.М. Федоров, М.М. Хасанов, Н.И. Хисамутдинов,
Н.Ш. Хайрединов, Р.Х. Хазипов, Г.Г. Шемин, В.Н. Щелкачев, К.Ш. Ямалетдинова
и другие.
Существует множество методов изучения неоднородности пласта:
гидропрослушивание, метод меченной жидкости, электрофациальные и
сейсмофациальные анализы, фациальные исследования керна. Наиболее
доступными и малозатратными являются последние два вида исследований.
В качестве примеров эффективного применения этих видов исследований в
данной работе приводятся зависимости эффективности геолого-технологических
мероприятий от фациального замещения пласта БС10 Южно-Ягунского
месторождения, который проведен на основе фациального анализа по керну, и
эффективности геолого-технологических мероприятий пласта АВ1-2 в западной
части Ватьеганского месторождения с учетом неоднородности резервуара.
8
Результатом изучения неоднородности пласта БС10 Южно-Ягунского
месторождения на основе фациального анализа по керну стало выделение
следующих фациальных зон: супралитораль (верхний пляж), литораль (нижний
пляж и верхняя часть предфронтальной зоны пляжа), сублитораль (нижняя часть
предфронтальной и переходной зон пляжа), неритовая зона (дальняя зона пляжа)
(рисунок 1.1).
9
Рисунок 1.1  Схема распространения фациальных зон
Как видно из фациальной карты, зона супралиторали (верхний пляж)
распространена в центральной, юго-восточной частях и обособлена на севере
Южно-Ягунского месторождения. Это надприливная область пляжного
10
комплекса, затопляется только во время штормов. От нижней зоны верхняя зона
обычно отделяется низким уступом (бермой). На этом участке преобладают
процессы заплеска, прибоя и обрушения, дополняемые вдольбереговыми
течениями. Отложения зоны супралиторали представлены светло-серыми,
неравномерно бурыми, средне- и мелкозернистыми песчаниками. Прослоями (от
7…10 см до 2 м) песчаники карбонатные. Текстура слабовыраженная,
горизонтальная и косая однонаправленная слойчатая за счет слойков обогащения
углисто-слюдистым материалом, редко текстура массивная. Отмечаются редкие
фрагменты пропластков угля мощностью до 8 мм, единичные отпечатки
двустворчатых раковин. Коэффициент сортировки (So) обычно 1,6…1,8.
Проницаемость составляет 0,250…0,540 мкм2 участками до 0,800 мкм2.
Преобладает пористость 18…22 %. Содержание слюд до 2…7 %. Растительный
детрит (участками до 3 %) в виде пластинчатых витринизированных фрагментов
длиной до 0,2…0,5 мм. Палеогидродинамический режим соответствует первому
уровню гидродинамической активности (αпс = 0,8…1,0). Практически вся
центральная часть площади исследования представляет собой зону литорали,
которая подвержена сильному волновому воздействию. Отложения зоны
литорали представлены светло-серыми, мелкозернистыми, участками 
карбонатными песчаниками. Отмечаются прослои (до 15 см) темно-серых,
мелкозернистых, глинистых алевролитов с внутренней горизонтальной
слойчатой текстурой, иногда с текстурами пластической деформации. Реже
отмечаются прослои (мощностью до 15 см) обогащения интракластами серых,
сильноглинистых алевролитов. Текстура массивная, участками  горизонтальная
или косая, редко  разнонаправленная слойчатая за счет слойков обогащения
углисто-слюдистым материалом со следами биотурбации. Коэффициент
сортировки (So) изменяется от 1,4 до 2,9 с преобладанием 1,5…2,2.
Проницаемость 0,050…0,600 мкм2, реже достигает 0,990 мкм2. Пористость
насыщения  от 14 % до 25 %. Содержание слюд  от 1 % до 3 %, в нижней части
до 9 %. Растительный детрит (от единичных знаков до 3 %) в виде пластинчатых
витринизированных и фюзенизированных фрагментов иногда длиной до
0,2…0,5 мм; редко отмечается раковинный детрит. Косые разнонаправленные
текстуры отражают приливно-отливные течения. Редкие прослои глинистых
алевролитов образовывались в обстановках забаровых лагун в условиях низкой
гидродинамической активности. Палеогидродинамический режим соответствует
второму уровню гидродинамической активности (αпс = 0,6…0,8). Фации нижней
и верхней частей сублиторали распространены в юго-западной и северной частях
изучаемой территории. Комплекс пород представлен серыми, темно-серыми
мелкозернистыми
неравномерно-глинистыми
алевролитами.
Текстура
горизонтальная пологоволнистая слоистая за счет частых линзовидных прослоев
(1…3 см) светло-серых крупнозернистых алевролитов и песчаников (10…15 см,
11
иногда до 1 м и более). Отмечается обилие следов биотурбации мелкими
донными организмами. Внутренняя текстура в прослоях алевролитов косая,
пологоволнистая слойчатая за счет слойков обогащения углисто-слюдистым
материалом. Песчаники бурые, буровато-серые, мелкозернистые. Текстура слабовыраженная, горизонтальная слойчатая. Участками отмечаются обильная
примесь интракластов глинистых алевролитов со следами пластической
деформации, следы интенсивной биотурбации, крупные обломки обугленных
растительных остатков (ОРО), редкие обломки раковинного детрита и морских
лилий. Коэффициент сортировки песчаников и алевролитов светло-серых  от 1,4
до 2,2. Проницаемость колеблется в широких пределах  от 0,0001 до 0,185 мкм2,
обычно составляя 0,006…0,009 мкм2. Пористость изменяется в диапазоне от 12 %
до 19 %. Содержание слюд  от единичных знаков до 2 %.
Палеогидродинамический режим среды седиментации в целом соответствует
третьему уровню гидродинамической активности (αпс = 0,4…0,6).
Неритовая зона распространена в северо-западной части Южно-Ягунского
месторождения. Отложения данной зоны представлены аргиллитами и
глинистыми алевролитами субрегиональной чеускинской пачки, являющейся
литологическим экраном для линз пласта БС102. Текстура горизонтальная,
участками линзовидная слоистая за счет тонких прослоев светло-серых
алевролитов, как правило, градационного строения. Характерны мелкие следы
биотурбации (хондриты). В подошвенной части пачки отмечаются
пиритизированные остатки растений, чешуи рыб, отпечатки обугленных
растительных остатков и фрагменты мелких тонкостенных раковин
двустворчатых моллюсков. На плоскостях наслоения отмечается обогащение
примесью углисто-слюдистого материала. Палеогидродинамическая активность
среды седиментации соответствует низшему, пятому, уровню (αпс = 0…0,2).
Фациальные особенности обуславливают геологические особенности
коллектора:
пористость,
глинистость,
карбонатность,
слоистость,
расчлененность, проницаемость, наличие химически и физически связанной воды
[1  6].
Для того чтобы проследить гидродинамическую связь фациальных зон с
дебитами скважин, сопоставлены карты текущих и накопленных отборов пласта
БС10 с фациальной картой. Выделены низко-, средне-, высокодебитные
скважины (рисунок 1.2).
12
Рисунок 1.2 - Схема распределения дебитов
К низкодебитным скважинам относятся скважины, текущий дебит
жидкости которых изменяется от 1 до 25 м3 в месяц, к среднедебитным 
25…55 м3, к высокодебитным  55…100 м3. Высокодебитные скважины
приурочены к зоне супралиторали (верхний пляж). Зоны с низкими значениями
13
дебитов приурочены к мелководной и глубоководной сублиторали. Полученная
карта подтверждает закономерность размещения данных фациальных зон.
Для упрощения работы со статистическими данными рассматриваемая
область была разделена на 4 зоны: супралитораль, литораль, мелководная и
глубоководная сублиторали (рисунок 1.3).
Рисунок 1.3  Схема распределения фациальных зон
14
Проанализированы следующие виды ГТМ: гидроразрыв пласта (ГРП),
обработка призабойной зоны пласта реагентом на основе поверхностно-активных
веществ (ПАВ) и кислот, форсированный отбор жидкости (ФОЖ), бурение
горизонтальных стволов, перфорация, ремонтно-изоляционные работы (РИР),
дострелы, избирательная перфорация, бурение боковых стволов, оптимизация
режима эксплуатации, прострелочно-взрывные работы.
В качестве результативности работ использовалась оценка абсолютного
прироста дебита нефти (рисунок 1.4) и относительной эффективности геологотехнологического мероприятия согласно фациальной зональности (рисунок 1.5).
По результатам анализа выявлено, что ГРП является во всех рассмотренных
зонах эффективным методом за счет высокой песчанистости и расчлененности
продуктивного пласта БС101.
Самыми благоприятными для проведения кислотных обработок
(Алдинол-20, КСПЭО), по данным полученных гистограмм, являются зоны
супралиторали и литорали. Эти зоны характеризуются высокопроницаемыми
песчаниками-коллекторами, которые в своем составе имеют участками
карбонатный цемент. В зонах глубоководной и мелководной сублиторалей они
менее эффективны из-за содержания в песчаных коллекторах алевритистоглинистых разностей.
Ремонтно-изоляционные работы являются эффективными в зонах
мелководной и глубоководной сублиторалей в связи с тем, что в пласте БС101
присутствует большая глинистая составляющая и при бурении возникает
большое количество каверн, из-за чего происходит некачественное
цементирование в ряде зон. Из полученных результатов, РИР также эффективен в
зонах супралиторали и литорали за счет того, что поры и каналы коллектора
большие, происходит некачественное тампонирование цементом [1].
Основные рекомендации по применению технологий воздействия на зону
дренирования скважин приведены в таблице 1.1.
Таблица 1.1 – Рекомендации по применению ГТМ в зависимости
от фациальной принадлежности коллектора
Фациальные зоны
Рекомендуемые ГТМ
Характеристика зоны
для условий пласта БС10 Южно-Ягунского месторождения
Супралитораль,
ОПЗ на основе кислот,
Высокопроницаемые песчаникилитораль
ремонтно-изоляционные
коллекторы, имеющие в своем
работы, ГРП,
составе участки карбонатного
термогазохимическое
цемента
воздействие (ТГХВ)
Мелководная и
Ремонтно-изоляционные
Имеют большую глинистую составглубоководная
работы
ляющую, что при бурении приводит
сублиторали
к образованию большого
количества каверн
Рисунок 1.4 - Абсолютная эффективность фациальных зон
15
Рисунок 1.5- Относительная эффективность фациальных зон
16
17
Таким образом, в зонах супралиторали и литорали рекомендуется
проводить ГРП, РИР и кислотные обработки, ТГХВ, так как данные ГТМ в
изучаемых зонах наиболее эффективны, в зонах мелководной и глубоководной
сублиторалей  ГРП, РИР, ТГХВ, дающие также положительный эффект.
Рекомендуется также разбуривание новых кустов начинать в благоприятных
фациальных зонах, таких как супралитораль и литораль, характеризующихся
высокопористыми и высокопроницаемыми песчаниками-коллекторами. Затем
переходить к бурению скважин в зонах мелководной и глубоководной
сублиторалей, характеризующихся менее высокими значениями коэффициентов
пористости и проницаемости.
При анализе эффективности ГТМ пласта АВ1-2 Ватьеганского
месторождения за основу приняты результаты переинтерпретации данных
сейсморазведки ЗD в западной части Ватьеганского месторождения,
сопоставленные со структурной картой пласта АВ1-2 (рисунок 1.6). По
особенностям геологического строения можно отметить, что в пределах
месторождения накопление продуктивных отложений осуществлялось
преимущественно в прибрежно-морской и мелководно-морской обстановках 7.
Рисунок 1.6  Временной седиментационный срез в интервале залегания
отложений пласта АВ1-2
18
Наибольший интерес вызывает пачка русловых отложений, которая
выделяется в разрезах скважин, расположенных в южной и центральной частях
месторождения.
Зоны
протягиваются
в
субширотном
направлении.
Перекрывается эта пачка отложениями, аккумуляция которых осуществлялась в
условиях периодической смены фациальной зоны мелководно-морского шельфа,
расположенного в непосредственной близости от береговой линии, и дельтовой
обстановки. В результате в верхней части группы пластов сформировались
отложения, характеризующиеся своеобразными мелколинзовыми текстурами.
Среди данных пород выделяются коллекторы, которые в ряде случаев именуются
так называемыми «рябчиками». Рассматриваемые отложения распространены по
всей площади месторождения. Подстилается пачка русловых отложений
преимущественно глинистыми отложениями. Данный тип разреза тяготеет к I зоне
 центральные русловые отложения и III зоне  южные русловые отложения.
Второй тип разреза представлен следующим образом: отложения верхней
части разреза представлены преимущественно глинистыми породами; нижняя
часть разреза представлена преимущественно песчано-алевролитовыми
отложениями. Данные отложения распространены в юго-восточной (скв. 56, 183,
187, 1672, 1673, 1954 и т.д.) и в северо-западной (скв. 10, 102, 158, 164) частях
полигона сейсмической съемки ЗD. Вероятно, скважины вскрыли отложения или
стариц, или заболачиваемых озер. Это II зона  центральные межрусловые
отложения, а также западная часть V и VI зон  соответственно северные
русловые отложения и западные межрусловые отложения.
В третьем типе разреза отложения верхней части представлены
преимущественно песчано-алевролитовыми отложениями, а отложения нижней
части представлены преимущественно глинистыми породами. Области
распространения отложений данного типа разреза (скв. 159, 161, 2387, 2653, 2779,
5483 и т.д.) преимущественно контактируют с фациальной зоной основного
русла. Очевидно, в данном случае осуществлялась миграция потока за счет
врезания в области развития болот. В данном случае это западная часть I и VI
зон, а также IV зона  северные межрусловые отложения.
Четвертый тип разреза представлен и в нижней, и в верхней частях
глинистыми породами. Данный тип разреза встречен в скв. 160, 165, 411, 2030,
2385, 2442, 2870, 5269 и т.д. Очевидно, рассматриваемые отложения
накапливались преимущественно на территории болот. Песчаный материал
поступал в данные зоны, скорее всего, во время сезонных паводков. В нашем
случае это VII зона  южные межрусловые отложения.
Всего на исследуемом участке выделяется 7 зон, из которых 3 зоны
являются русловыми отложениями, а 4 зоны  межрусловыми. После
сопоставления зон неоднородности на картах разработки и текущих отборов
(рисунок 1.7) отмечено, что:
Рисунок 1.7 - Карты текущей разработки и накопленных отборов пласта АВ1-2 по состоянию на 01.01.2010 г.
19
20
 центральное и южное русла, имеющие лучшие фильтрационноемкостные свойства, хорошо коррелируются с зонами максимальных отборов;
 межрусловые зоны хорошо коррелируются с зонами минимальных
отборов.
Таким образом, все зоны неоднородности, выявленные по результатам
переинтерпретации сейсморазведки, соответствуют зонам максимальных и
минимальных отборов.
Ранжирование эффективности ГТМ в пределах рассматриваемых
фациальных зон путем анализа средних абсолютных приростов дебита нефти
приведено на рисунке 1.8.
Рисунок 1.8  Распределение эффективности ГТМ согласно фациальной
зональности
Наиболее эффективным на рассматриваемом участке является ГРП, так как
позволяет эффективно вырабатывать запасы в объектах с высокой зональной и
послойной неоднородностями. ФОЖ оказался эффективным в I и III зонах. Для
успешного проведения ФОЖ необходимо, чтобы пласт обладал хорошими ФЕС.
Данные зоны этим и отличаются.
Кислотные обработки эффективны в I и III зонах. За счет кислотной
обработки разрушается карбонатный цемент и улучшаются ФЕС. В I и III зонах
по керну скважин карбонатный цемент присутствует в больших количествах; в
связи с повышенной гидродинамической активностью в III зоне карбонатного
цемента больше. В межрусловых зонах в основном глинистый цемент.
Следовательно, кислотная обработка не эффективна в межрусловых зонах.
21
Комплексная обработка призабойной зоны проведена только в III зоне и
показала себя очень эффективно. Это можно объяснить хорошими ФЕС пласта и
особенностями метода, при котором освоение после комплексной ОПЗ
происходит с помощью свабирования, тем самым продукты реакции
углеводородов с кислотой вымываются.
Положительные результаты дострела (перестрела) пласта получены в
межрусловых зонах. За счет высокой расчлененности пласта именно в этих зонах
при достреле приобщаются ранее недренируемые участки [1].
После анализа зависимости эффективности ГТМ от фациальной
зональности пласта АВ1-2 Ватьеганского месторождения необходимы
перераспределение эффективных ГТМ, отмена малоэффективных.
1.2. Оценка эффективности гидравлического разрыва пласта
в зависимости от фациальной неоднородности пласта Ю1 месторождений
Когалымского региона
В Когалымском регионе выявлено более 40 залежей нефти в пласте Ю1
юрских отложений, из них 22 залежи находятся в разработке. Резервуары пласта
Ю1 характеризуются значительной неоднородностью по площади. Этот факт
вызывает определенные трудности при их разработке и, в частности, оказывает
значительное влияние на эффективность геолого-технологических мероприятий,
в первую очередь на гидравлический разрыв пласта.
Пласт Ю1 в пределах рассматриваемого региона делится на два
самостоятельных объекта  пласты Ю1-1 и Ю1-2, из которых в песчаноалевритовых фациях наиболее развит первый. С ним и связаны все выявленные
залежи нефти. Структурная карта по Ю1 представлена на рисунке 1.9.
Пласт Ю1-2, залегающий в нижней части горизонта Ю1, отделен от
вышележащего пласта Ю1-1 глинистой перемычкой толщиной до 3…5 м,
которая имеет немонолитное строение. В ее центральной части встречаются
прослои алевролитов до 1 м толщиной, по своим характеристикам
приближающиеся к коллекторам с ухудшенными фильтрационно-емкостными
свойствами. Сам же пласт Ю1-2 имеет довольно прерывистый характер
распространения, песчанистость разреза снижается, увеличивается глинистость,
что приводит нередко к полному замещению песчаников алевролитами и
глинами.
Пласт Ю1-1 характеризуется неоднородным строением. Его общая
мощность изменяется от 7 до 21 м. В разрезе выделяются от 1 до 9 проницаемых
прослоев, разделенных глинистыми породами. Эффективная мощность пласта
варьируется от 2 до 16 м. Пористость пород-коллекторов изменяется от 12,4 %
до 22,6 %, проницаемость  от долей единиц до 0,342 мкм2, среднесуточные
дебиты нефти изменяются в пределах от 0 до 227,8 т/сут.
Рисунок 1.9 - Структурная карта пласта Ю1 с контурами залежей
22
23
С целью изучения литолого-фациальных особенностей и неоднородности
пласта Ю1 определены следующие месторождения центральной и западной
частей Когалымского региона: Южно-Ягунское, Тевлинско-Русскинское,
Равенское (рисунок 1.10).
Анализ кривых αпс пласта Ю1 в пределах рассматриваемой территории
показал (таблица 1.2), что по своей форме они подразделяются на пять групп,
которые можно отнести к следующим фациям:
- барьерных островов, обладающим наилучшими фильтрационноемкостными свойствами;
- вдольбереговых баров и прибрежных валов;
- компенсационных и разрывных течений;
- мелководного шельфа с относительно спокойным гидродинамическим
режимом седиментации;
- относительно глубоководного шельфа.
Таблица 1.2  Электрометрические модели фации пласта Ю1 Южно-Ягунского,
Тевлинско-Русскинского и Равенского месторождений
Для более корректной оценки эффективности ГРП принят показатель
удельной относительной эффективности: Эуд = К2/(К1×h), где К1  коэффициент
продуктивности до проведения ГРП; К2  после мероприятия; h эффективная
перфорированная толщина. Эуд  показывает относительную эффективность
одного перфорированного метра околоскважинной зоны. Удельная
эффективность была рассчитана для пластов Ю1 на Южно-Ягунском и
Тевлинско-Русскинском месторождениях на основе фациального анализа
(таблицы 1.3, 1.4).
Рисунок 1.10  Карта-схема фациального районирования пласта Ю1 месторождений
а) Южно-Ягунское; б) Тевлинско-Русскинское; в) Равенское
24
25
Таблица 1.3 - Расчет удельной эффективности на Тевлинско-Русскинском
месторождении по фациям
Номер
Фация
скважины
610
2458
4541
2Р
2123
2458
2107
101р
6410у
103р
6428у
2102
8399У
2216
2099
2104
2215
2781
3551
2136
7333
2913
2938
2907
2912
2889
2939
2921
2884
6587
28946
2886
2898
6588
2896
2893
2901
6094
3
3
3
1
2
1
1
2
3
1
3
2
1
2
3
2
1
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
Коэффициент
продуктивности,
т/(сут×атм)
до ГРП
после ГРП
0,01
0,87
0,06
1,29
0,18
3,34
0,02
2,10
0,03
1,63
1,60
1,95
0,09
1,61
0,25
1,96
0,27
2,18
0,31
2,01
0,08
0,91
0,43
1,10
0,02
2,15
0,12
1,62
0,21
1,53
0,17
1,48
0,11
3,33
0,38
1,56
0,15
2,10
0,76
1,69
0,50
0,80
0,02
1,43
0,02
2,88
0,07
1,44
0,06
1,43
0,03
1,56
0,05
3,12
0,10
1,65
0,10
0,52
0,10
0,66
0,07
1,00
0,05
1,56
0,12
0,75
0,11
2,5
0,06
2,03
0,10
0,07
0,20
0,01
0,30
1,53
Эффективная
перфорированная
толщина, м
Удельная
эффективность
ГРП, 1/м
6,6
8,6
4,4
6,5
5,8
21,4
10,2
11,0
10,0
10,0
7,0
5,0
5,2
8,4
21,6
17,0
10,0
11,2
8,0
14,0
3,8
4,0
5,0
5,0
12,0
2,0
7,2
5,6
5,6
7,2
7,8
7,6
3,2
5,6
6,2
5,6
5,4
5,6
14,65
2,50
4,22
16,15
9,37
0,06
1,75
0,71
0,81
0,65
1,62
0,52
25,84
1,61
0,34
0,51
3,03
0,37
1,75
0,16
0,42
14,94
33,86
4,44
2,13
26,90
9,63
2,95
0,93
0,91
1,83
4,57
1,98
3,52
5,84
0,13
0,01
0,91
26
Таблица 1.4 - Расчет удельной эффективности на Южно-Ягунском
месторождении по фациям
Номер
скважины
Фация
5414
4738
2197у
1076у
680у
4748
4753
5422
5421
164р
2106н
1747у
1679у
577н
2310у
4261
2104н
5467
4747
1596н
4242
4746у
848у
2037н
4259
5419
1122н
925
171у
4755
4751
4738
4743
5412
4741
4756
4737
1770у
5419
1699у
2
2
2
2
2
2
1
2
2
1
2
1
2
3
2
2
2
3
2
3
2
2
2
2
3
2
3
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
3
2
Коэффициент продуктивности,
т/(сут×атм)
до ГРП
после ГРП
0,05
0,86
0,06
1,77
0,08
0,57
0,10
1,65
0,12
2,51
0,15
1,44
0,17
0,24
0,41
2,21
0,01
1,04
0,13
0,52
0,15
0,62
0,32
0,91
0,09
1,95
0,02
1,50
0,14
1,40
0,19
1,42
0,02
1,89
0,21
1,66
0,23
1,42
0,11
1,67
0,05
1,00
0,08
1,38
0,20
1,64
0,35
2,66
0,03
5,23
0,12
2,13
0,15
0,74
0,03
0,60
0,04
0,41
0,09
0,25
0,17
0,30
0,04
0,14
0,12
0,25
0,06
0,25
0,25
0,45
0,27
0,27
0,12
1,45
0,31
1,20
0,09
0,70
0,25
1,10
Эффективная
перфорированная
толщина, м
6,0
4,8
3,4
7,3
4,4
4,4
2,5
2,9
7,5
4,6
10,0
10,0
9,0
6,0
4,8
2,4
5,8
7,6
3,0
4,2
4,0
3,2
4,8
13,0
6,2
4,0
5,8
3,8
5,0
4,4
7,8
5,0
2,2
3,0
4,2
5,6
2,6
4,2
9,0
4,2
Удельная
эффективность
ГРП, 1/м
2,87
6,25
2,09
2,33
4,75
2,26
0,56
1,86
11,56
0,87
0,41
0,28
2,38
13,16
2,08
3,11
21,72
1,04
2,06
3,62
4,90
5,53
1,70
0,58
29,07
4,34
0,85
5,26
2,05
0,63
0,23
0,70
0,95
1,39
0,43
0,18
4,65
0,91
0,86
1,05
27
Изучение литолого-фациальных и коллекторских свойств отложений
рассматриваемой территории позволило: исключить из анализа фацию
относительно глубоководного шельфа, так как данная фация представлена
неколлектором; фацию вдольбереговых баров и прибрежных валов
рассматривать с фацией компенсационных и разрывных течений как единый
объект анализа по причине того, что фильтрационно-емкостные и
геологические свойства пластов данных фаций очень близки по своему
значению, а также потому, что выполненные расчеты показали идентичные
значения удельной эффективности ГРП [8].
Таким образом, условно выделили: фацию № 1 - фацию барьерных
островов фацию; № 2 - фацию вдольбереговых баров и прибрежных валов и
фацию компенсационных и разрывных течений; фацию № 3 - фацию
мелководного шельфа.
Помимо удельной эффективности (рисунок 1.11) была проведена оценка
зависимости падения после ГРП среднесуточных дебитов во времени, которая
позволила разделить фацию № 2 на две группы (рисунок 1.12). Зависимости
были получены по фактическим данным с использованием методов
математической статистики.
Рисунок 1.11-Средняя эффективность ГРП по различным фациям
Рисунок 1.12 – Динамика среднесуточных дебитов после ГРП в различных фациальных условиях
28
29
1.3. Фациальная диагностика осадочных пород на основе кластерного
анализа макроописаний керна
На сегодняшний день общепризнано, что без учета закономерностей
фациального строения невозможно ни получение качественных петрофизических
зависимостей, ни правильная корреляция коллекторов. В настоящее время
известно несколько методов изучения генезиса отложений с помощью
реконструкции обстановок их формирования. В их основе лежит определение
условий формирования породы на базе диагностических признаков.
Неоднократно предпринимались попытки систематизации диагностических
признаков в виде таблиц, в строках которых перечисляются литологогенетические типы пород, характерные для тех или иных фациальных
обстановок, а в столбцах отмечается наличие или отсутствие у этих пород
определенного набора диагностических признаков [9].
Проблема заключается в том, что разные авторы используют существенно
различную номенклатуру литолого-генетических типов пород и несколько
разные наборы диагностических признаков. Еще большей проблемой является то,
что проявление диагностических признаков в конкретном образце породы носит
вероятностный характер. Некоторые признаки встречаются чаще, другие  реже,
хотя даже редко встречающиеся признаки могут иметь важное диагностическое
значение, если они характерны только для данного литолого-генетического типа.
При этом количественные критерии, что следует понимать под терминами
«часто», «редко» и т.п., отсутствуют.
Перечисленные факторы приводят к неоднозначности диагностирования
фаций и литолого-генетических типов только по первичным признакам горных
пород. Предполагается, что данная неоднозначность может быть уменьшена за
счет анализа последовательности залегания фаций в разрезе и по латерали,
геометрической формы геологических тел и т.д. Это требует от специалистов,
занимающихся фациальным анализом, изучения огромного объема специальной
литературы по обстановкам осадконакопления и длительного периода обучения.
Но даже при соблюдении этих дополнительных условий нет гарантии, что
диагностика фациальных обстановок будет сделана правильно. Доказательством
этого служат продолжающиеся порою десятилетиями споры между различными
группами специалистов о генезисе тех или иных отложений.
Одним из путей решения названных выше проблем является широкое
применение математических методов в геологии при проведении фациального
анализа.
30
Теоретические основы предлагаемого подхода литолого-генетической
типизации горных пород на основе кластерного анализа макроописаний керна
Предлагаемая методика литолого-генетической типизации горных пород на
основе кластерного анализа макроописаний керна сочетает в себе
математическую строгость анализа и возможность настройки с учетом
существующих диагностических таблиц, а также типовых описаний осадков,
характерных для различных фациальных обстановок, приведенных в различного
рода атласах и монографиях 10.
Первая задача, которую необходимо было решить,  это преобразование
полнотекстовых макроописаний керна к формализованному виду, пригодному к
дальнейшей автоматической обработке на компьютере. Разумеется,
традиционные макроописания керна никогда не потеряют своей актуальности
прежде всего благодаря возможности передачи с их помощью сколь угодно
сложной информации об изучаемых объектах. Однако, их недостатком является
то, что одному и тому же объекту могут соответствовать внешне совершенно
различные макроописания, сходство которых может быть выявлено только на
основе углубленного анализа текста.
Преобразование макроописаний к формализованному виду описания
любого образца заключается в перечислении характеризующих исследуемый
образец признаков. Максимальное число возможных признаков ограничено
заложенными в систему справочниками (основанными на общепризнанных
классификациях горных пород, текстур, структур и т.п.) и составляет несколько
сотен. Однако, как показывает опыт, из них активно используется около 200.
Число признаков, используемых при формализованном описании одного образца,
как правило, не превышает 20.
Таким образом, каждому образцу ставится в соответствие множество его
признаков, что позволяет пользоваться для дальнейшей обработки информации
математическим аппаратом теории множеств. В частности, для любой пары
образцов, которым соответствуют множества признаков А и В, можно определить
множество признаков С = (А xor В), являющееся исключающим объединением
множеств А и В. То есть множество С включает все те признаки, которые
имеются в А или в В, но не в их обоих.
Присвоим каждому признаку весовой коэффициент w > 0 и определим
расстояние R между образцами А и В как сумму весовых коэффициентов
элементов множества С: R = ∑ w(Ci). Очевидно, что определенное таким образом
расстояние является хорошей мерой отличия для двух образцов: чем оно больше,
тем большим количеством значимых признаков отличаются образцы, а при R = 0
мы имеем полностью идентичные формализованные описания образцов.
После того как мера расстояния между образцами определена, возможно
применение ко всей совокупности образцов стандартной процедуры кластерного
31
анализа, в результате которой все образцы автоматически группируются в
кластеры, отображаемые схематически в виде дендрограммы (рисунок 1.13),
листьями которой являются описания слоев (образцов), а ветвями  литотипы, то
есть группы описаний слоев со сходным набором диагностических признаков.
Связь двух кластеров, в одном из
которых нет эталонного прослоя
Связь двух кластеров, в которых
есть эталонные прослои
Эталонные прослои, содержащие
набор признаков соответствующих
кластеров
Мера отличия двух кластеров,
соединяемых вертикальной
черной линией (слева от цифр)
Литотипы, описанные в
монографии Шишлова С.Б.
Рис. 2. Дендрограммы по песчаникам
Рисунок 1.13  Сравнение двух дендрограмм в окне программы «Геозор»
Каждая фация (под фацией мы имеем в виду осадки, образовавшиеся в
определенной палеогеографической обстановке) может быть представлена одним
или несколькими литотипами. При этом один и тот же литотип с разной
32
степенью вероятности может принимать участие в строении нескольких фаций
(рисунок 1.14).
Группа фаций 1
Фация 1
70%
30%
Литотип 1
Группа фаций 2
Фация 2
25%
65%
…
…
10%
Литотип 2
…
…
Рисунок 1.14  Схема соотношения фаций и литотипов
В некоторых случаях участие одного литотипа в строении сразу нескольких
фаций обусловлено объективными причинами, связанными с повторяемостью
одних и тех же обстановок осадконакопления в разных палеогеографических
зонах. В других случаях оно может быть обусловлено недостаточной
детальностью описания изучаемых образцов горных пород. При более детальном
описании не исключено выявление дополнительных признаков, которые позволят
обеспечить большую разрешающую способность фациального анализа 11.
Из сказанного видно, что потенциально очень большие возможности
использования разработанного алгоритма кластерного анализа сильно зависят от
выбранного набора диагностических признаков, степени детальности и качества
имеющихся макроописаний. С другой стороны, результаты кластерного анализа
зависят также от заданных весовых коэффициентов признаков.
Поэтому для использования возможностей кластерного анализа в полном
объеме требуется определенная настройка алгоритма путем подбора
оптимального набора диагностических признаков и соответствующих им весовых
коэффициентов.
Разработка экспертной системы фациальной диагностики осадочных
пород на основе кластерного анализа макроописаний керна
Возможны различные подходы к настройке экспертной системы. Наиболее
эффективным представляется использование для настройки/тестирования
экспертной системы базы знаний, содержащей полнотекстовые и
формализованные макроописания эталонных слоев (образцов), которые
представляют собой либо описания конкретных образцов, фациальная обстановка
осадконакопления которых известна, либо описания литотипов, характерных для
тех или иных фациальных обстановок. Такая база знаний, содержащая около 1000
эталонных описаний, была составлена по материалам четырех атласов [1  4].
33
При правильно составленных формализованных описаниях и оптимальном
подборе управляющих весовых коэффициентов признаков в каждом кластере
должен находиться хотя бы один эталонный слой. Если же в одном кластере
находятся несколько эталонных прослоев, то все они должны относиться к одной
и той же фациальной обстановке осадконакопления.
Более тонкая настройка экспертной системы проводится путем создания
собственной системы эталонных описаний слоев, представляющих по сути
центроиды выделяемых на дендрограмме кластеров. Набор признаков
центроидов определяется либо явным образом путем вычисления оптимального
набора признаков, минимизирующего максимальное расстояние от центроида до
всех входящих в кластер образцов (слоев), либо приблизительно на основе
подсчета частот встречаемости диагностических признаков в соответствующих
кластерах. При этом в эталонное описание центроида обычно включаются
признаки, встречаемые более чем в 50 % случаев. Преимущество от
использования эталонных слоев-центроидов заключается в существенном
ускорении процедуры классификации новых образцов: при добавлении нового
образца нет необходимости проводить заново связанную с большим объемом
вычислений процедуру кластерного анализа, а достаточно вычислить расстояния
от анализируемого образца до центроидов и выбрать из них ближайший.
Генетическая интерпретация кластеров делается на основе сравнения их с
эталонными описаниями слоев и обобщенных литотипов из базы знаний, генезис
которых предполагается установленным точно. Также база знаний используется
для тестирования эффективности работы экспертной системы. Для этого
вычисляется коэффициент эффективности распознавания, который определяется
как отношение числа правильно диагностированных образцов к общему числу
проанализированных образцов [9].
Результат расчетов выводится в программу Excel (рисунок 1.15) в виде
среднего коэффициента эффективности и в виде диаграммы, на которой показана
доля правильных ответов для каждого литотипа. При этом выделяются два рода
ошибок: 1) образец данного литотипа не попал в свой класс; 2) в данный класс
попали образцы других литотипов.
На кросс-плоте рисунка 1.15 можно более подробно проследить, по каким
классам распределились образцы каждого литотипа (показан начальный этап
настройки экспертной системы). Строки на кросс-плоте соответствуют исходным
литотипам образцов; столбцы  классы, куда данные образцы были отнесены. На
диагонали (со знаком минус) показано количество образцов, попавших в
одноименный класс. Например, в литотипе ПГ-2 своему классу соответствует
лишь 1 образец, 1 образец больше соответствует литотипу ПГ-5, 3 образца 
МГ-2 и 1  МА-3. В то же время к классу ПГ-2 присоединился один образец с
исходным литотипом МГ-3.
ПГ-2
1
0.9
0.8
0.7
0.6
МГ-2
МП-1(М3)
МВ-6(М1)
МВ-5(М1)
МВ-3(М1)
МВ-2(М1)
МВ-1(М1)
МА-3(М2)
МА-2(М2)
МГ-2(М4)
МГ-1(М4)
ПР-2(Д)
ПО-2(О)
ПО-1(О)
ПР-1(Д)
ПП-2(Б)
ПП-1(Б)
ПВ-3(Л)
ПВ-2(Л)
ПВ-1(Л)
ПГ-5(Л)
x
АР-1(Р)
-6
АР-2(Р)
2 -3
АР-3(Р)
1
АП-1(П)
-3
АП-2(П)
-8
АП-3(П)
АП-4(П)
БП-1(О)
-3 3
БП-2(О)
1 -9
БП-3(О)
1 -3
БЗ-1(О)
БЗ-2(О)
-3
ПГ-1(Л)
ПГ-2(Л)
-1
ПГ-3(Л)
ПГ-4(Л)
ПГ-5(Л)
ПВ-1(Л)
ПВ-2(Л)
1
ПВ-3(Л)
ПП-1(Б)
1
ПП-2(Б)
ПР-1(Д)
ПР-2(Д)
ПО-1(О)
ПО-2(О)
МГ-1(М4)
МГ-2(М4)
МГ-3(М4)
1
МГ-4(М4)
МА-1(М2)
МА-2(М2)
МА-3(М2)
МВ-1(М1)
МВ-2(М1)
Доля успеха для своего л /т
МВ-3(М1)
Доля успеха для чужих л /т
МВ-4(М1)
Количество образцов
МВ-5(М1)
МВ-6(М1)
МП-1(М3)
МП-2(М3)-Б
ПГ-3(Л)
ПГ-2(Л)
БЗ-2(О)
БП-3(О)
БП-2(О)
БП-1(О)
АП-2(П)
АП-1(П)
АР-2(Р)
АР-1(Р)
34
1
1
1
1
4
1
1
1
1
1
1
2
1
3
2
1
1
1
1
-2
1
1
-3
1
-8 2
-2
1 -1
1
1
-3
1
3
1
-5
1
-2
-4
1
2
-2
-4
-4
1
2
2
-5
202
-2
1
183
16
14
12
0.5
10
0.4
8
0.3
6
0.2
4
0.1
2
0
0
1
1
-3 1
4 -8 1 1
-9
2
3
2
-7
1
1
-5
1 -4
1
) ) )
) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
Р) Р) Р) П ) П) П) П) О О О ) ) Л) Л) Л ) Л) Л) Л) Л) Л) Б) Б) Д) Д) О) О) 4 4 4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 3 - Б
1( 2( 3( 1( 2( 3( 4( 1( 2( 3( ( О ( О 1( 2( 3( 4( 5( 1( 2( 3( 1( 2( 1( 2( 1( 2( ( М ( М ( М (М (М ( М ( М ( М (М ( М (М ( М ( М ( М 3)
Р- Р- Р- - - - - - - - - 1 - 2 Г - Г- Г- Г- Г- В- В - В- П - П- Р- Р - - - - 1 - 2 - 3 - 4 -1 - 2 -3 - 1 -2 - 3 -4 - 5 - 6 - 1 М
А А А АП А П АП АП БП БП БП БЗ БЗ П П П П П П П П П П П П П О ПОМГ МГ МГ МГ МА МА МА МВ МВ МВ МВ МВ МВ МП - 2(
П
М
Рисунок 1.15  Пример анализа диагностической эффективности системы
классификации на примере образцов, описанных
в монографии Ботвинкиной. Начальный этап настройки
экспертной системы (Кэфф = 58,9 %).
В литотипе МГ-2 все образцы попали в правильный класс, но при этом к
нему ошибочно оказались присоединены 13 образцов из 9 других литотипов, в
том числе три из них принадлежат литотипу ПГ-2. Из анализа таблицы следует,
что литотип ПГ-2 по характерным признакам близок к литотипу МГ-2.
Если в результате анализа выясняется, что образцы какого-то литотипа
плохо диагностируются по существующему набору признаков, то можно
скорректировать эталонное описание литотипа либо разделить литотип на
несколько подтипов.
На рисунке 1.16 показано, как изменился кросс-плот эффективности
распознавания после более тонкой настройки экспертной системы, в результате
которой Кэфф увеличился с 58,9 % до 93,4 %. Причём проведенный анализ всех
случаев неправильной диагностики показал, что они делятся на два примерно
равных класса.
-2
-5
-10
-3
-2
-2
-3
-2
-3
-3
1
-7
-2
-3
1
-4
-4
-2
-6
1
-8
-4
-6
1
-2
-2
-5
-3
-5
-18
-10
-2
-9
-5
1
1
-4
-1
1
-8
-8
-5
-5
-3
1
-5
20
Доля успеха для своего л/т
Доля успеха для чужих л/т
Количество образцов
18
16
14
0.6
12
0.5
10
0.4
8
0.3
6
0.2
4
0.1
2
0
0
АР
-1
АР (Р)
-2
АР (Р)
-3
АП (Р)
-1
АП (П
-2 )
АП (П)
-3
АП (П
-4 )
БП (П
-1 )
БП (О
-2 )
БП (О
-3 )
БЗ (О
-1 )
БЗ (О)
-2
ПГ (О)
-4
ПГ (Л)
-5
ПВ (Л
-1 )
ПВ (Л
-2 )
ПВ (Л)
-3
ПП (Л
-1 )
ПП (Б
-2 )
ПР (Б
-1 )
ПР (Д
-2 )
ПО (Д
-1 )
ПО (О
)
М -2(О
Г1 )
М (М
Г- 4)
2
М (М
Г- 4)
М 4(М
А- 4
1 )
М (М
А- 2)
М 2(М
А- 2
)
М 3(М
В- 2
)
М 1(М
В- 1
)
2
М (М
В- 1
3 )
М (М
В- 1)
М 4(М
В- 1
)
М 5(М
В- 1
)
6
М (М
П- 1
)
М 1(М
П- 3
2( )
М
3)
бГ
1
б
бА Г 2
П
бП 2а
В
бМ 2а
В5
бП а
Р1
а
Доля правильных ответов
0.7
бПР1а
-6
Количество образцов
0.8
бПВ2а
-10
1
0.9
бМВ5а
бГ2
бАП2а
бГ1
МП-2(М3)
МВ-6(М1)
МП-1(М3)
МВ-5(М1)
МВ-4(М1)
МВ-3(М1)
МВ-2(М1)
МВ-1(М1)
МА-3(М2)
МА-2(М2)
МА-1(М2)
МГ-4(М4)
МГ-2(М4)
ПО-2(О)
МГ-1(М4)
ПР-2(Д)
ПО-1(О)
ПР-1(Д)
ПП-2(Б)
ПВ-3(Л)
ПП-1(Б)
ПВ-2(Л)
ПГ-5(Л)
ПВ-1(Л)
ПГ-4(Л)
3 1
-8 2
1 -3
БЗ-2(О)
-6
БЗ-1(О)
БП-3(О)
БП-2(О)
АП-4(П)
БП-1(О)
АП-3(П)
АП-2(П)
АР-3(Р)
АП-1(П)
АР-2(Р)
x
АР-1(Р)
АР-2(Р)
АР-3(Р)
АП-1(П)
АП-2(П)
АП-3(П)
АП-4(П)
БП-1(О)
БП-2(О)
БП-3(О)
БЗ-1(О)
БЗ-2(О)
ПГ-4(Л)
ПГ-5(Л)
ПВ-1(Л)
ПВ-2(Л)
ПВ-3(Л)
ПП-1(Б)
ПП-2(Б)
ПР-1(Д)
ПР-2(Д)
ПО-1(О)
ПО-2(О)
МГ-1(М4)
МГ-2(М4)
МГ-4(М4)
МА-1(М2)
МА-2(М2)
МА-3(М2)
МВ-1(М1)
МВ-2(М1)
МВ-3(М1)
МВ-4(М1)
МВ-5(М1)
МВ-6(М1)
МП-1(М3)
МП-2(М3)
бГ1
бГ2
бАП2а
бПВ2а
бМВ5а
бПР1а
АР-1(Р)
35
Рисунок 1.16 - Пример анализа диагностической эффективности системы
классификации на примере образцов, описанных
в монографии Ботвинкиной. Результаты тонкой настройки
экспертной системы (Кэфф = 93,4 %)
Ошибки первого рода обусловлены недостаточным размером образца, из-за
чего некоторые характерные диагностические признаки литотипа не могут
проявиться. Эта ошибка может проявиться практически в любом литотипе.
36
В качестве примера рассмотрим 10 имеющихся в атласе [12] и занесенных в
базу знаний образцов, относящихся к фации подводной дельты крупных рек. Из
них 9 попали в свои литотипы и один образец ([12], таблица 53, фиг. 2) был
ошибочно отнесен экспертной системой к типу ПГ-5 (фация мелководных
осадков центральной части лагун и заливов, тип ПГ-5  алевролиты с волнистой
(пологой) слоистостью). Согласно приведенному описанию, данный образец
представляет собой «алевролит мелкозернистый с сильно деформированной
слоистостью и включениями песчаного материала в виде «замывов» очень
неправильной формы. Прослой в песчанике типа ПР-1. Образец взят из того же
слоя, что на фиг. 1 (непосредственно выше интервала, приведенного на фиг. 1)».
Очевидно, что данный отдельно взятый прослой может не обладать всеми
признаками, характерными для литотипа в целом. Таким образом, причина
неправильной классификации  недостаточно большой размер образца, не
позволяющий наблюдать характерные признаки литотипа (в данном случае
наличие в песчанике большого количества обломков алевролита неправильной
формы). Вероятно, этот образец вообще можно было не заносить в базу знаний
либо объединить его описание с описанием образца на фиг. 1, с которым они
входят в один и тот же слой.
Ошибки второго рода обусловлены изменчивостью условий формирования
осадка в пределах одной палеогеографической зоны и, как следствие,
полиморфизмом слагающих фацию пород. К счастью, ошибки этого рода чаще
всего происходят с литотипами, относящимися к близкородственным фациям или
одной и той же фации.
В качестве примера можно привести фацию почвы и подпочвы
заболоченных прибрежно-морских равнин, представленную тремя литотипами
БП-1, БП-2 и БП-3. Из рисунка 1.16 видно, что из 10 образцов литотипа БП-2 (тип
БП-2  алевролиты, иногда песчаник мелкозернистый с корневыми остатками 
подпочва угольного пласта) 80 % попали в свой литотип, а два образца
присоединились к БП-3. Из других литотипов к литотипу БП-2 присоединилось 3
образца из БП-1 и по одному образцу из БП-3 и МП-1.
Анализ показывает, что для данной фации изменчивость осадков
обусловлена влиянием субстрата. В зависимости от того, на каких отложениях
развивались болота – на аллювиальных или переходных и морских, – можно
выделить как минимум три разновидности почвы и подпочвы, формирование
которых протекало в несколько различных условиях, а именно: если болота
развивались на аллювиальных осадках, значит существовали условия
заболоченных приустьевых прибрежно-аллювиальных равнин; если же они
развивались на переходных и морских отложениях, это свидетельствовало о
существовании условий заболоченных, собственно прибрежно-морских равнин.
Таким образом, облик породы, в частности её гранулометрический состав,
37
характер слоистости на тех участках породы, где она ещё не была полностью
переработана болотной растительностью, может изменяться в очень широком
диапазоне. Именно это явилось причиной неправильной диагностики
относящихся к данной фации литотипов.
Однако качество диагностики только на первый взгляд кажется низким. На
самом деле для решения задач фациального анализа эффективность
распознавания типа БП-2 в данном примере является стопроцентной, так как из 7
«неправильно» диагностированных образцов 6 образцов относятся к одной и той
же фации и только один образец ([12], таблица 83. фиг. 2, тип МП-1) относится к
другой фации. Процитируем его описание: «Песчаник мелкозернистый,
неслоистый, однородный. Образец из самой верхней части толщи, являющейся
переходом к подпочве угольного пласта. Видны неравномерная примесь
органического материала (темные пятна), нитевидные остатки корней
растений. Цвет  серый, слегка зеленоватый».
Из этого описания видно, что экспертная система совершенно правильно
отнесла данный образец к типу БП-2.
Приведенный в качестве примера тип БП-2 является весьма показательным
ещё в одном отношении. Речь идет о том, что использование экспертной системы
не только многократно повышает производительность труда при проведении
фациального анализа, но и во многих случаях позволяет проводить диагностику
более точно, чем если бы мы пользовались для диагностики теми же самыми
описаниями литотипов, но без использования экспертной системы.
Так, согласно Ботвинкиной, тип БП-2 «резко отличается от типов всех
остальных фаций, поскольку для него характерна слабовыраженная комковатая
(«кучерявая») текстура, обусловленная присутствием корневых остатков.
Другими отличительными признаками являются: наличие в отложениях
аппендиксов и мелких волосковидных корневых остатков, большое количество
макроконкреций  псевдоморфоз по корневым остаткам (пальцеобразной и
желвакообразной форм), наличие микроконкреций и сферолитов сидеритов и
мелких включений пирита (в нижней части подпочвы), иногда трудноразличимая первичная структура и текстура пород, на которых развивается
подпочва, площадное развитие».
Однако, проанализировав представленные образцы, мы видим, что
комковатая текстура встречена лишь однажды, а конкреции лишь в 4 образцах из
10. Это показывает, что для правильного использования приведенных в атласе
описаний литотипов необходимо в дополнение к ним анализировать частоту
встречаемости тех или иных признаков в конретных образцах. Преимущество
использования разработанной экспертной системы заключается в том, что она
позволяет проводить такой анализ автоматически.
38
Функциональные возможности экспертной системы
Как известно, фациальная диагностика керна является лишь одной из
многих задач, решаемых при проведении литологических исследований. Также и
программное обеспечение «Геозор»-«Разрез», на базе которого реализована
экспертная система, представляет собой многофункциональный продукт,
сочетающий возможности базы данных, информационно-поисковой системы и
векторного картографического редактора. Отметим здесь только некоторые из
имеющихся функций, которые могут быть использованы для обеспечения более
наглядного представления и облегчения анализа полученных результатов, а
также при настройке и тестировании экспертной системы:
- конструктор поисковых запросов для выборки произвольной информации
из базы данных;
- конструктор тематических карт и колонок, позволяющий формировать
произвольного вида карты, колонки и разрезы на основе хранящейся в базе
данных информации, включая данные каротажа и лабораторных анализов;
- полнофункциональный векторно-растровый картографический редактор
«Геозор»;
- хранение результатов промежуточных итераций в виде дендрограмм
(рисунок 1.13), их оперативный просмотр и сравнение;
- использование толщины и цвета линий на дендрограмме для выделения
слоев, относящихся к разным скважинам, а также эталонных слоев, взятых из
различных источников;
- оперативная связь дендрограммы с базой данных, то есть возможность
выбрать слой в базе данных, показать его на дендрограмме;
- вывод результатов литолого-генетической типизации на сводные геологогеофизические колонки и профили;
-вывод подробной статистики по произвольному кластеру на
дендрограмме, сравнительная статистика по двум выбранным кластерам;
- анализ чуствительности экспертной системы в отношении различных
диагностических признаков и автоматический подбор оптимальных весовых
коэффициентов.
В качестве примера на рисунке 1.17 показана таблица сравнительной
статистики по двум кластерам. Для каждого кластера отображается следующая
информация: диапазон номеров листьев кластера; название признака (short);
название справочника/словаря (runame); частота встречаемости данного признака
в процентах в прослоях, соответствующих листьям кластера (f). Признаки
отсортированы в порядке уменьшения частоты.
В колонках перекрестной статистики (справа) показывается та же самая
информация о частоте встречаемости признаков для каждого кластера. Кроме
того, показана разница частот (df). Признаки отсортированы в порядке
39
уменьшения разницы частот. То есть с помощью данной статистики можно легко
понять, чем же отличаются выделенные программой кластеры друг от друга.
Частота (в процентах) встречаемости данного
признака в прослоях, соответствующих листьям
кластера. Признаки отсортированы в порядке
уменьшения частоты.
Название
справочника/
словаря
Разница частот, признаки
отсортированы в порядке
уменьшения разницы
частот.
Название
признака
Рисунок 1.17 - Сравнение частот встречаемости признаков по двум кластерам
Проведенные исследования показали, что использование математического
аппарата кластерного анализа может быть весьма эффективно для решения
широкого круга задач, связанных с распознаванием образов и классификацией
геологических объектов, и в частности задачи фациальной интерпретации
макроописаний керна.
Тестирование показало, что результаты работы экспертной системы
достаточно устойчивы к наличию отдельных ошибок или неточностей, допущенных как при описании характерных признаков литотипа, так и при описании
конкретных образцов. При этом качество распознавания ограничивается в
основном объективными и субъективными факторами, такими как:
- малый размер образца или неполнота макроописания образца. То есть
даже сами авторы использованных для тестирования атласов при описании
эталонных образцов не всегда указывают весь необходимый комплекс
диагностических признаков;
40
- полиморфизм и изоморфизм фаций. Некоторые литолого-генетические
типы пород могут входить в состав осадков, формирующихся в различных
фациальных обстановках;
- возможное несовершенство исходных систем классификации. Пока ещё
рано делать окончательные выводы, но обнаруженные противоречия в трактовке
диагностических признаков фаций разными исследователями дают основания
предполагать, что истина находится где-то посередине.
Экспертная система является обучаемой, и в настоящее время работа по её
совершенствованию продолжается:
- на основе сравнительного анализа основных существующих на
сегодняшний день методик литолого-генетической типизации и фациального
анализа разрабатывается унифицированная номенклатура литолого-генетических
типов и соответствующих им фациальных обстановок;
- готовятся рекомендации по проведению седиментологического описания
керна, необходимого для более качественной фациальной реконструкции;
- ведутся исследования по оптимизации набора используемых
диагностических признаков, а также разделению их на объективные (имеющие
неизменное диагностическое значение), случайные (имеющие диагностическое
значение в пределах ограниченных геологических областей) и субъективные
(обусловленные субъективным подходом при описании керна и/или фациальной
интерпретации признаков) [9].
Применение методики на Повховском месторождении Западной Сибири
[16] позволило (в совокупности с другими методами исследований) доказать
некорректность ранее сделанных трех вариантов корреляции и построить систему
доказательств для обоснования нового варианта корреляции продуктивных
пропластков. Также было показано значимое отличие петрофизических
зависимостей для некоторых из выделенных литолого-генетических типов пород.
Выводы по главе 1
1. На эффективность разработки нефтяных месторождений и проведения
ГТМ наибольшее влияние оказывает геологический фактор  неоднородность
резервуара. Неоднородность природного резервуара вызвана литологическими
особенностями пласта, условиями образования пласта, тектоническими
особенностями территории, постседиментационными преобразованиями.
2. Для повышения эффективности ГТМ необходимо изучение
неоднородности
резервуаров;
наименее
дорогостоящие
и
наиболее
эффективными являются сейсмофациальный анализ и фациальный анализ керна.
По результатам использования данных методов в связи с увеличением
эффективности ГТМ на рассматриваемых объектах произведено ранжирование
эффективности ГТМ (ГРП, ОПЗ, ФОЖ, бурение горизонтальных стволов,
перфорация, РИР, дострелы, избирательная перфорация, бурение боковых
41
стволов, оптимизация режима эксплуатации, прострелочно-взрывные работы)
согласно фациальной зональности.
3. В результате комплексного анализа установлена максимальная
эффективность ГРП по фации № 3, средняя  по фации № 2 и самая низкая
эффективность  по фациям № 1 и № 4. Проведение или невыполнение ГРП по
фации № 2 не оказывает существенного влияния на повышение эффективности
освоения пластов Ю1. Решение о проведении ГРП должно приниматься
индивидуально для каждой скважины сообразно сложившимся условиям
разработки. С целью повышения эффективности ГРП необходимы массовое
площадное изучение фациального состава коллекторов и использование этой
информации
при
планировании,
проектировании
и
построении
гидродинамических моделей.
4. Методика фациальной диагностики осадочных пород на основе
кластерного анализа макроописаний керна, реализованная в виде экспертной
системы на базе программного комплекса, позволит:
добиться
воспроизводимости
результатов
фациальных
и
седиментологических исследований, выполняемых разными группами
специалистов;
- создать научную основу для решения спорных вопросов о генезисе тех
или иных проблемных отложений;
- в целом повысить качество корреляции и создаваемых петрофизических
моделей месторождений.
42
2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПЕТРОФИЗИЧЕСКОГО
ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН
2.1. Влияние интерпретации геофизического исследования скважин
на распределение фильтрационно-емкостных свойств и эффективность
разработки пласта
Проблема интерпретации данных геофизического исследования скважин
(ГИС) для сильнорасчлененных и неоднородных пластов заключается в
корректности определения числовых величин характеризующих фильтрационноемкостные свойства продуктивного пласта. Полученные значения ФЕС
позволяют не только оценить количественное содержание нефти в эксплуатационном объекте, но и для месторождений, находящихся на III и IV стадиях
разработки, определить необходимые геолого-технологические мероприятия 17
 19.
Задача по определению влияния качества интерпретации ГИС на факторы,
определяющие характер обводнения скважин, решалась для условий пластов
БС101, БС102, БС11 Дружного нефтяного месторождения.
Особенностью геологического строения горизонта БС10 является
увеличение литологической выдержанности разреза снизу вверх. Породыколлекторы продуктивного горизонта накапливались на мелководьях морских
бассейнов и представляют собой подводные части обширных дельтовых
областей неокомских осадочных бассейнов. Покрышкой, непосредственно
экранирующей залежи пластов группы БС10, является чеускинская пачка глин
толщиной до 50 м.
Горизонт БС10 представлен на месторождении тремя продуктивными
пластами  БС100, БС101, БС102, которые разделяются практически по всей площади глинистыми перемычками, имеют плоскопараллельное залегание.
Породы-коллекторы продуктивного горизонта БС11 накапливались на
мелководьях морских бассейнов и представляют собой подводные части
обширных дельтовых областей неокомских осадочных бассейнов. Покрышкой,
непосредственно экранирующей залежи пластов группы БС11, является
покачевская пачка глин.
Горизонт БС11 представлен на месторождении тремя продуктивными
пластами  БС110, БС111, БС112, которые разделяются практически на всей
площади месторождения глинистыми перемычками, имеют плоскопараллельное
залегание. В качестве основного репера при детальной корреляции продуктивных меловых отложений сортымской свиты принималась покачевская пачка
глин, разделяющая горизонты БС10 и БС11. Схематический геологический
разрез меловых отложений представлен на рисунке 2.1.
43
Рисунок 2.1 - Схематический геологический разрез меловых отложений
Дружного нефтяного месторождения
44
При разработке объектов БС101, БС102 и БС11 Дружного месторождения
отмечается интенсивное «кинжальное» обводнение пласта.
Анализ, выполненный по данным ГИС открытого ствола, распределения
фильтрационно-емкостных свойств горных пород по керну в разрезе пласта, а
также ГИС-контроля добывающих и контрольных скважин с использованием
кривых ГИС открытого ствола, показал, что:
 в пределах тела коллектора пласта БС102-3 выделяются два
непроницаемых пропластка, определяющие особенности поведения коллектора
при его разработке: один  верхний плотный пропласток, который
прослеживается во всех скважинах и залегает в коллекторе (что важно), не
примыкая к его кровле; другой  нижний пропласток, но его литология меняется:
то он карбонатизирован, то глинизирован; этот пропласток, как и верхний, не
примыкает к подошве коллектора;
 по разрезу коллектора отмечается переходная зона нефтенасыщенности.
По скв. 1283 (а также скв. 135, 605) с высоким выносом керна и частыми
определениями фильтрационно-емкостных свойств построены геологогеофизические планшеты (рисунок 2.2), на которые нанесены данные керновых
определений (нанесены точками) и результаты интерпретации ГИС,
заимствованные из отчета по подсчету запасов (нанесены линиями). Анализ этих
результатов показывает:
- в непосредственной близости от плотного пропластка (либо выше, либо
ниже) проницаемость изменяется на порядок, что обусловливает высокую
проводимость флюида;
- образцы с аномально высокой проницаемостью расположены в разрезе
не хаотично, а строго приурочены к плотным локальным разделам в пределах
продуктивной толщи пласта;
- при фоновой проницаемости 0,100…0,300 мкм2 (которая соответствует
проницаемости по интерпретации ГИС) проницаемость узких интервалов
суперколлектора составляет 0,700…2,000 мкм2.
Выполненная интерпретация ГИС не отражает этой особенности
распределения проницаемости.
Таким образом, основными геологическими факторами, обусловливающими характер обводнения пласта БС102-3, являются следующие:
- наличие в теле коллектора плотных пропластков, в непосредственной
близости от которых проницаемость коллектора изменяется на порядок;
- наличие переходной зоны нефтенасыщения коллектора.
45
Рисунок 2.2 - Геолого-геофизические планшеты
Анализ материалов по ГИС-контролю позволил сделать вывод, что
выработка запасов по разрезу идет далеко неравномерно. Неравномерность
46
работы пласта по разрезу практически не связана с проницаемостью,
определяемой по данным ГИС. Так, в скв. 817 практически все интервалы
коллекторов имеют достаточно высокую проницаемость (0,300…0,380 мкм2), но
в то же время работающими являются только верхний и нижний интервалы. В
нагнетательных скважинах неравномерность приемистости по разрезу
проявляется более резко. Например, в скв. 2260 при исследовании 17.05.2001 г.
отмечалась равномерная работа пласта по всей его 10-метровой толщине, а при
исследовании 03.08.1999 г. 85 % воды принимали нижние 3 м, а на остальные 7 м
приходилось 15 % приемистости. Такой неравномерный характер приемистости
отмечается в ряде других скважин [20].
Наряду с геологической неоднородностью разреза пласта БС102
существенный вклад в неравномерность выработки запасов привносят и
технологические причины, такие как форсирование нагнетания воды и отборов
жидкости. Увеличение в 3 раза объемов закачиваемой воды в нагнетательном
ряду скважин 2275, 2276 и других через короткий промежуток времени (через
6…8 месяцев) привело к резкому обводнению в ближайших добывающих
скважинах 825, 823У с 13 % до 88 %. Примеры такого резкого увеличения
обводненности весьма многочисленны. Более того, довольно часто под влиянием
форсированной закачки воды происходит резкое обводнение продукции не
только в скважинах первого добывающего ряда, но и в скважинах стягивающего
ряда со снижением дебитов по нефти на 12 и 17 т/сут.
Приведенные факты «кинжального» прорыва нагнетаемых вод к зонам
дренирования добывающих скважин свидетельствуют о наличии (или
возникновении) высокопроводящих каналов (прослоев) в разрезе пласта. Это
могут быть прослои суперколлекторов, которые не выделяются по данным ГИС,
или трещины, которые возникают в результате разрыва пласта при форсированной закачке воды. В пользу первого (наличие суперколлекторов) говорит
резкое обводнение (через 0…2 месяца) скважин стягивающих рядов. Трещины
такой длины маловероятны.
Имеющееся в настоящее время петрофизическое обеспечение
интерпретации ГИС, а также результаты интерпретации не позволяют решать
задачу оценки фильтрационно-емкостных свойств с достоверностью,
обеспечивающей прогноз поведения коллектора при его разработке. Требуются
создание новых петрофизических алгоритмов и проведение на их основе
переинтерпретации данных ГИС.
2.2. Разработка методики интерпретации петрофизических данных
При построении корреляционной связи между коэффициентом пористости
и ПС для некоторых месторождений Когалымского региона отмечается, что
47
результирующая формула связи между двумя переменными очень сильно
зависит от того, какую из переменных считать независимой, а какую 
зависимой. В качестве примера на рисунке 2.3 показано сравнение двух вариантов зависимостей, получаемых при использовании линейной регрессии.
Таким образом, при использовании одних и тех же исходных данных (по
конфигурации точек видно, что графики а и б являются зеркальным
отображением друг друга) получаются совершенно разные регрессионные
зависимости.
Рисунок 2.3  Сравнение вариантов корреляционной зависимости Кп и ПС,
рассчитанных по формуле линейной регрессии для случаев,
когда в качестве независимой переменной используются Кп
(линия тренда красного цвета (а);  ПС (линия тренда
синего цвета (б)
Аналогичный результат получается, если вместо линейной регрессии
применить полиномиальную регрессию 2-ого порядка, как показано на рисунке
2.4. Преимущество использования в качестве независимой переменной Кп
заключается в том, что получающаяся кривая охватывает практически весь
диапазон изменения параметров Кп и ПС. К сожалению, получаемые линии
тренда проходят вдали от основного скопления точек.
При использовании в качестве независимой переменной ПС получающаяся
кривая достаточно близко подходит к основному скоплению точек. Однако
недостатком этой зависимости (показанной на рисунке 2.4, б) является то, что
область изменения модельного Кп оказывается намного уже, чем реальный
диапазон изменения пористости в исследованных образцах. Например, по
результатам анализов мы видим, что имеется достаточно большое количество
48
образцов пористостью более 24 %, однако при создании математической модели
пласта мы получаем максимальную пористость не более 21 %. То есть уже на
этапе построения петрофизической модели в значительной степени теряется
информация о природной неоднородности резервуара. Впоследствии это может
создать
серьезные
проблемы
в
процессе
адаптации
получаемой
гидродинамической модели по истории разработки. Кроме того, на графике
синего цвета (рисунок 2.4, б) значения коэффициента пористости,
соответствующие увеличивающимся в промежутке от 45 до 65 мВ значениям ПС,
увеличиваются, что противоречит общеизвестному факту увеличения значений
ПС только при уменьшении коэффициента пористости.
Рисунок 2.4  Сравнение вариантов корреляционной зависимости Кп и ПС,
рассчитанных по формуле квадратичной регрессии
для случаев, когда в качестве независимой переменной
используется Кп (линия тренда красного цвета (а);
ПС (линия тренда синего цвета (б)
Учитывая такую неоднозначность получаемых результатов, для построения
оптимальных петрофизических связей между пористостью и ПС необходимо
использовать методы конфлюэнтного анализа [21, 22]. Главное отличие
конфлюэнтного анализа от обычного регрессионного заключается в том, что при
конфлюэнтном анализе нет априорного разделения на независимые и зависимые
переменные. При этом степень зависимости или независимости изменения той
или иной переменной определяется в ходе анализа.
При построении геолого-петрофизической модели месторождений
Когалымского региона использована программа конфлюэнтного анализа. График
петрофизической зависимости, полученной с применением методики
49
конфлюэнтного анализа (рисунок 2.5), позволил избежать недостатков исходных
зависимостей, полученных на основе стандартного регрессионного анализа. Он
проходит вблизи основного скопления точек и охватывает практически весь
диапазон изменения параметров.
Рисунок 2.5 - Сравнение вариантов корреляционной зависимости Кп и ПС,
рассчитанных по методу конфлюэнтного анализа и методу
регрессии
С учетом геолого-петрофизической модели проведено сопоставления
прогнозных и фактических дебитов на основе уточненной интерпретации
(рисунок 2.6). Коэффициент корреляции по уточненной модели составляет
R2 = 0,361, а относительная погрешность прогноза – 0,91, тогда как в
первоначальном варианте R2 = 0,027 при относительной погрешности прогноза
1,23. Следует отметить, что относительная погрешность прогноза представляет
собой отношение среднеквадратичной погрешности прогноза к стандартному
отклонению фактических дебитов скважин от среднего дебита скважин по
месторождению. Если полученная величина относительной погрешности
прогноза больше единицы, это означает, что при использовании в качестве
прогнозного дебита скважины среднего дебита по месторождению мы могли бы
получить более качественный прогноз.
50
100
Фактический дебит, т/сут
90
y = 0.296x + 11.273
R2 = 0.027
80
фактический дебит
70
линия тренда
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Прогнозный дебит, т/сут
а)
80
фактический дебит
линия тренда
Фактический дебит, т/сут
70
y = 0.897x + 3.850
2
R = 0.361
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
Прогнозный дебит, т/сут
40
50
б)
Рисунок 2.6 - Сопоставление прогнозных и фактических дебитов,
рассчитанных на основе интерпретации «предшественников»
(а) и на основе уточненной интерпретации с применением
конфлюэнтного анализа б)
Проблему интерпретации ГИС для тонкослоистого разреза рассмотрим на
следующем примере. На рисунке 2.7 видно, что расположенные рядом скважины
1 и 2 имеют очень похожие кривые ПС. Очевидно, что эти скважины должны
51
иметь также примерно одинаковые дебиты и удельные запасы. Однако при
данном граничном значении ПС в скважине 1 мощность коллектора оказывается
равной 30 м, а в скважине 2  всего 10 м, т.е. в похожих скважинах при
неизменном граничном значении ПС выделенные мощности коллекторов
существенно различаются. Следовательно, построенную петрофизическую
модель невозможно применить для прогнозирования работы скважин и
площадного распределения запасов.
То же самое получается, если вместо ПС использовать среднее значение
пористости. Рассмотрим наименьший интервал разреза, который может быть
выделен на основе интерпретации данных ГИС (обычно 0,2 м). В настоящее
время этот интервал характеризуется средней пористостью. При этом если вычисленная средняя пористость оказывается ниже граничного значения,
приходится весь интервал рассматривать как неколлектор, даже если на самом
деле интервал сложен тонким переслаиванием песчаников и глин и большая
часть его представляет собой коллектор.
Предлагается
характеризовать
каждый
интервал
гистограммой
распределения слагающих его пород по пористости. Причем эта гистограмма
может быть получена экспериментально путем сопоставления данных
лабораторных измерений пористости по керну и данных ГИС. На рисунке 2.8
каждому значению ПС соответствуют самые разные значения пористости по
керну. Можно утверждать, что такой большой диапазон изменения пористости
при заданном ПС обусловлен, прежде всего, неоднородным строением пластов и
лишь в малой степени  погрешностями измерений пористости и ПС либо
другими факторами.
Поэтому в качестве первого шага предлагается ограничиться
использованием гистограммы только из двух интервалов:
- интервала изменения пористости от 0 до 0,104 (образцы такой пористостью для пластов Тевлинско-Русскинского месторождения почти со
стопроцентной вероятностью могут быть отнесены к неколлекторам);
- интервала изменения пористости от 0,104 и выше.
По аналогии с подходом, принятым при построении гидродинамических
моделей, каждый интервал разреза будем характеризовать двумя параметрами:
- долей коллекторов (NTG);
- средней пористостью коллекторов (Кп).
Преимущество промежуточного подхода к описанию локальной
неоднородности пласта заключается в возможности использования для обработки
результатов интерпретации уже готовых программных продуктов, разработанных
для целей гидродинамического моделирования.
Результаты расчетов приведены на рисунке 2.8. Все образцы керна
пористостью Кп < 10,4 отмечены как неколлекторы. Для каждого интервала
52
изменения αпс с шагом 0,05 посчитана доля неколлекторов (красные точки на
графике), и по ним построена линия тренда для доли неколлекторов.
При использовании предлагаемой методики интерпретации скважины с
похожими формами кривых ПС будут гарантированно иметь близкие значения
коллекторских свойств.
Рисунок 2.7 - Проблема выбора
граничного значения ПС
Рисунок 2.8 - Зависимость доли неколлекторов
и средней пористости коллекторов
для Тевлинско-Русскинского месторождения
Вывод по главе 2
Некоторые
широко
используемые
методики
интерпретации
петрофизических данных содержат в своей основе допущения, не всегда
выполняющиеся в
действительности.
Рекомендации
направлены на
совершенствование теоретических основ применяемых методик и повышение
качества создаваемых геолого-петрофизических и гидродинамических моделей
месторождений углеводородов.
53
3. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО
И ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ДЛЯ ОЦЕНКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНЫХ
ЗАПАСОВ НЕФТИ
3.1. Статистическое моделирование
свойств гранулярных коллекторов
фильтрационно-емкостных
Моделирование ФЕС гранулярных коллекторов и итерационная методика
гидродинамического моделирования на основе комплексной обработки геологогеофизических, геолого-петрофизических и геолого-промысловых данных
позволяет строить высококачественные модели для решения задач управления
разработкой нефтяных месторождений.
Сложное литологическое строение пород обуславливает слабые связи
между основными ФЕС (рисунок 3.1). Так, например, для пласта БВ8
Повховского месторождения при среднем для коллекторов коэффициенте
пористости 18,5 % коэффициент проницаемости К nр меняется от 0,0002 до
0,100 мкм2, а коэффициент остаточной водонасыщенности  от 25 % до 70 % [23].
Очевидно, что использование указанных зависимостей в качестве
петрофизических моделей ФЕС для оценки фильтрационных характеристик
будет приводить к существенным погрешностям. В связи с этим необходимо их
уточнение путем привлечения дополнительных определяющих параметров.
Рисунок 3.1 - Зависимости коэффициентов абсолютной газопроницаемости
(Кпр) и остаточной водонасыщенности (Кво) от коэффициента
пористости (Кп) для пласта БВ8 Повховского месторождения
Определяющими в значительной вариации фильтрационно-емкостных
свойств пласта БВ8 Повховского нефтяного месторождения являются высокая
геологическая неоднородность и расчлененность. Породы пласта БВ8
54
Повховского месторождения представлены терригенными песчаниками и
алевролитами с глинисто-карбонатным цементом, аргиллитами и плотными
карбонатными разностями. Продуктивный горизонт БВ8, включающий пласты
БВ8-1, БВ8-2, БВ8-3, БВ8-4, БВ8-6, БВ8-7, БВ8-8 и БВ8-С1, залегает в верхней
части мегионской свиты. Отложения характеризуются неравномерным
переслаиванием песчаников, алевролитов, аргиллитоподобных глин и
аргиллитов. В алеврито-песчаных отложениях преобладают массивные,
горизонтально-слойчатые, субгоризонтально-слоистые текстуры, подчеркнутые
редкими прослоями алевролитов серых, мелкозернистых, сильно глинистых, с
неотчетливыми
границами
пологоволнисто-слоеватых,
участками

перекрестно-косой слоистости. Всеми исследователями отмечались сложное
разнофациальное и слоисто-неоднородное строение толщи, невыдержанность
по разрезам скважин толщин пластов [24].
Стоит отметить, что для пласта БВ8 Повховского месторождения
остаточная водонасыщенность на образцах определялась способом центрифугирования. Для части образцов определение K во осуществлялось способом
капиллярного вытеснения в лаборатории ВНИГНИ. Сопоставление полученных
на одних и тех же образцах величин (рисунок 3.2) показывает, что определения
водонасыщенности по центрифуге систематически завышены относительно
способа капиллярного вытеснения [25]. Данный факт является характерным для
стандартных способов оценки остаточной водонасыщенности и связан с
недовытеснением части воды при проведении опыта на центрифуге. Полученная
величина Кво может быть завышена также и при исследовании методом
капиллярного вытеснения в случае создания максимальных давлений, не
превышающих 4…6 атм. Поскольку при моделировании капиллярного
вытеснения в лаборатории ВНИГНИ рабочее давление достигало порядка 10 атм,
можно считать, что полученные при этом результаты отражают истинное
значение остаточной водонасыщенности. Таким образом, оценки Кво по методу
центрифугирования требуют корректировки. Для этого используется
зависимость, полученная при сопоставлении определений остаточной
водонасыщенности на центрифуге с определениями данного параметра способом
капиллярного вытеснения.
Для обоснования петрофизических моделей фильтрационных свойств
формализацию модели породы предлагается рассматривать с позиции основных
определяющих признаков. Большое число определяющих признаков увеличивает
достоверность модели, однако практическое использование результатов
ограничено сложностью получаемых при этом решений и необходимостью
привлечения соответствующего числа входящих параметров [26, 27].
Модель горной породы можно в общем виде формализовать следующим
образом. В объеме породы случайным образом (с вероятностью Pu)
55
распределены проводящие и непроводящие элементы. Проводящие элементы
моделируют поровое пространство породы, а непроводящие  зерна твердой
фазы. Для каждого элемента с вероятностью Ps задается наличие связи с
соседним проводящим элементом (порой). Произведение вероятностей
S = Рu × Ps определяется как структурный коэффициент, который характеризует
вероятность для случайного элемента системы оказаться проводником,
связанным с соседними проводящими элементами.
Анализ связанности проводников осуществляется с первого слоя модели, в
котором все проводящие элементы маркируются. Упрощенно, в виде плоского
(2D) случая, на рисунке 3.2 «закрашенные» проводники характеризуют ту часть
порового пространства, в которую возможно проникновение углеводородов при
формировании залежи. В последующих слоях модели проводники маркируются
при условии наличия связи с соседним «закрашенным» проводником.
Рисунок 3.2 - Упрощенная иллюстрация принципа «закрашивания»
проводящих элементов для различных систем,
моделирующих процесс заполнения порового пространства
гранулярного коллектора углеводородами
В результате промаркированная часть проводников в системе будет
отражать часть порового пространства, моделирующего заполненные углеводородами поры. Т.е. величина вероятности Pк для случайного проводящего
элемента принадлежать к «протекаемому» (закрашенному) кластеру будет яв-
56
ляться аналогом коэффициента предельной нефтегазонасыщенности КНГ, а
обратная вероятность 1  Pк  аналогом остаточной водонасыщенности (КВО).
Результатом
моделирования
является
возможность
получения
закономерностей изменения проводящих свойств в зависимости от различных
вероятностных характеристик неоднородностей системы, получение которых на
реальных образцах керна связано с достаточно большими трудозатратами или же
невозможно в принципе. Полученные закономерности могут быть использованы
при обосновании петрофизических моделей проводящих свойств пород,
особенностью которых является не детерминированное описание определяющих
параметров, а вероятностные характеристики разномасштабной неоднородности.
В результате проведенного моделирования были эмпирически установлены
универсальные зависимости между вероятностями Ри, Рs, S и вероятностями Рк и
Ек следующего вида:
(1)
(2)
где  пороговая вероятность протекания модели; m  постоянная модели; , b и
с  эмпирические коэффициенты установленных степенных закономерностей по
результатам моделирования гранулярных коллекторов и A = 0,0892; b = 0,7328;
C = 6.
С учетом тождественности Кво = 1 – Pk, Кn = Pu и наличия установленного
степенного закона связи «Кво  Кпр» для гранулярных коллекторов в общем виде
можно записать:
Kво=
,
(3)
,
F
Кпр  D  Kво
,
(4)
(5)
где A, B, C, D, F – эмпирические коэффициенты установленных степенных
закономерностей по результатам моделирования и петрофизических
исследований гранулярных коллекторов.
На основании формул (3), (4) можно получить выражение для расчета
структурного коэффициента S следующего вида:
57
S=
.
(6)
Таким образом, для каждого образца керна с наличием значений Кn, Кnp и
Кво можно рассчитать структурный коэффициент S. При этом коэффициенты D и
F определяются исходя из зависимости между Kn и Кnp, аппроксимированной
выражением (5). Для пласта БВ8 Повховского месторождения указанные
коэффициенты имеют следующие значения: A = 0,0892; B = 0,7328; C = 6;
D = 0,0593; F = 5,334. Привлечение структурного коэффициента S в качестве
дополнительного петрофизического параметра наряду с коэффициентом
пористости Кn существенно повышает тесноту (R = 0,96-0,98) связей между ФЕС
(рисунок 3.3), а следовательно увеличивает достоверность прогноза
фильтрационных параметров.
а)
б)
в)
Рисунок 3.3  Зависимости коэффициентов проницаемости (Кпр) (а),
остаточной водонасыщенности (Кво) (б) и эффективной
пористости (Кпэф) (в) от коэффициента пористости (Кп)
и структурного коэффициента (S)
Результаты исследования позволяют сделать вывод, что изменение
структурного коэффициента связано со сменой фациальных обстановок осадконакопления. Поэтому картирование данного параметра должно отражать зоны
смены фаций и в комплексе с другими характеристиками коллекторов показывать
более обоснованную геологическую картину объекта разработки [28].
58
3.2.
Оценка
распределения
остаточных
запасов
нефти
с
использованием
итерационной
методики
построения
геологогидродинамических моделей продуктивных пластов
Современное геолого-гидродинамическое моделирование и создаваемое на
этой основе программное обеспечение постепенно становятся всё более
мощными средствами анализа, контроля и регулирования процессов разработки
нефтяных месторождений. В любом случае моделирование пластовой системы
при наличии достаточно достоверной исходной информации позволяет принять
решение по усовершенствованию разработки рассматриваемого объекта.
Традиционно с помощью геолого-гидродинамического моделирования решается
целый ряд задач, связанных с разработкой нефтяных месторождений:
- подсчет начальных и остаточных запасов;
- обоснование коэффициента извлечения (КИН) и прогноз уровней добычи
нефти;
- планирование и оценка эффективности внедрения различных систем
разработки и методов увеличения нефтеотдачи и т.д.
Исходные данные для этих расчетов берутся на основе:
прогнозирования
фильтрационно-емкостных
свойств
путём
интерпретации данных геофизических исследований скважин;
- анализа результатов лабораторных исследований керна и флюидов;
- прогнозирования гидродинамических свойств пласта;
- непосредственных измерений гидродинамических характеристик системы
«пласт-скважина» путём гидродинамических исследований скважин (ГДИС);
- идентификации гидродинамических свойств пласта путём моделирования
истории разработки.
К сожалению, значения одних и тех же параметров, полученные разными
способами, могут различаться в разы, внося большую неопределенность в
процесс решения задач проектирования разработки месторождения, причем эта
неопределенность имеет тенденцию роста. Например, при выработанности
запасов рассматриваемого эксплуатационного объекта на 90 % погрешность
10 % в определении хотя бы одного из исходных параметров пласта дает нам
100 % погрешности в определении остаточных запасов. Таким образом, задача
уточнения распределения остаточных запасов на основе комплексной
интерпретации ГИС и промысловых данных является одной из ключевых в
построения ГДМ. Однако даже при значительном числе пробуренных скважин,
что характерно в основном для длительно разрабатываемых месторождений,
детальная гидродинамическая модель, согласованная с данными по всей
59
совокупности скважин, не всегда позволяет сделать более достоверный прогноз,
чем обычная, например, одно-двухмерная модель 29  33.
Главной причиной построения некачественных ГДМ является
несовершенство стандартного графа обработки данных. По существу
стандартный граф обработки всех имеющихся данных является линейным
(рисунок 3.4):
1) на основе интерпретации ГИС геофизики определяют фильтрационноемкостные характеристики пластов;
2) геологи коррелируют геологические тела и создают объемную модель
залежи;
3) математики совместно с промысловыми геологами адаптируют
гидродинамическую модель по данным разработки.
Стандартный граф обработки.
Исходные данные
Керн
ГИС
Адаптация гидродинамической модели не исправляет
ошибок, сделанных на предыдущих этапах, а
добавляет к ним новые.
Испытания скважин
Предлагаемая схема обработки.
Традиционная интерпретация ГИС
Корреляционные
зависимости
ГИС-Керн
Полуэмпирические
интерпретационные
модели ГИС-->ФЕС
Геологическая модель
Геологические запасы, hэф, m, kпр, kн
Гидродинамическая модель
КИН, Извлекаемые
запасы
kпр, дебиты,
обводненность
Корректировка
интерпретационной модели
Уточнение геометрии тел
Адаптация
Данные по истории разработки
Технологические
режимы работы скважин
Результаты
ГДИС
Рисунок 3.4  Итерационная схема построения геолого-гидродинамической
модели
Выполнение данных этапов работ разными группами специалистов
на основе анализа разных подмножеств исходных данных не позволяет
обнаруживать и исправлять ошибки, допущенные на предыдущих этапах.
Формальная адаптация гидродинамической модели, проведенная без тщательного анализа причин несоответствия прогнозных и фактических показателей
60
разработки, в итоге мало чего дает для познания геологического строения
месторождения. Имеется большая вероятность того, что вместо корректировки
модели на каждом из перечисленных выше этапов в сторону её улучшения мы
будем иметь лишь частичную (кажущуюся) компенсацию соответствующих
ошибок. Но при этом могут быть внесены дополнительные, возможно еще более
«вредные», ошибки.
Для реального исправления ошибок, допускаемых на каждом этапе,
алгоритм создания оптимальной ГДМ должен быть итерационным. При этом на
промежуточных циклах итерационного процесса появляются следующие
дополнительные этапы (рисунок 3.4):
4) выявление ошибок исходной геологической модели;
5) корректировка петрофизических зависимостей и интерпретационной
модели ГИС по данным разработки;
6) корректировка границ геологических тел по данным разработки.
Чем больше вариантов рассмотрено, тем больше вероятность того, что
принятый окончательный вариант ГДМ будет адекватен реальному объекту
разработки.
Однако в повседневной практике данный алгоритм построения оптимальной
модели трудно реализовать, так как процесс гидродинамического моделирования
является сложным и длительным, а общее время выполнения работ ограничено
экономическими факторами.
В связи с этим очевидна необходимость создания более оперативной, чем
гидродинамическое моделирование, методики, которая позволяла бы
многократно оценивать качество геологической модели на основе совместной
обработки геолого-геофизических и промысловых данных, вносить необходимые
корректировки в петрофизические зависимости и т.п. Применение методики
позволит на практике реализовать итерационный алгоритм построения
оптимальной ГДМ без существенного увеличения общей продолжительности
работ. На рисунке 3.5 показана усовершенствованная схема построения
оптимальной геолого-гидродинамической модели, в которой явным образом
выделены
два вида циклов: полные циклы, совпадающие с циклами,
показанными на рисунке 3.4; краткие циклы, которые заменяют стандартную
адаптацию геолого-гидродинамической модели геолого-промысловым анализом
на основе реализации многомодельного подхода.
61
Петрофизическая модель
Исходные
геологические
данные
Корреляционные
зависимости
ГИС-Керн
Полуэмпирические
интерпретационные
модели ГИС-->ФЕС
Геологическая модель
Границы геологических тел.
Геологические запасы, hэф, m, kпр, kн
Данные по
истории
разработки
Кра
т
По
лн
кий
ый
ц ик
л
ц ик
л
Корректировка
петрофизической
модели
Уточнение
геометрии
тел
Геолого-промысловый
анализ на основе
многомодельного
подхода
Гидродинамическая модель
КИН, Извлекаемые
запасы
kпр, дебиты,
обводненность
Стандартный граф обработки.
Оптимальная геолого-гидродинамическая
модель
для планирования ГТМ
Адаптация гидродинамической модели не
исправляет ошибок, сделанных на предыдущих
этапах, а добавляет к ним новые.
Предлагаемая схема обработки.
Рисунок 3.5  Усовершенствованная итерационная схема построения
оптимальной геолого-гидродинамической модели
На рисунке 3.6 блок геолого-промыслового анализа показан крупным
планом. Он включает в себя использование хорошо зарекомендовавших себя на
практике методик геолого-промыслового анализа, которые позволяют без
построения полномасштабной гидродинамической модели получать важную
информацию о геологическом строении и фильтрационно-емкостных параметрах
резервуара. Перечень используемых методик может расширяться и зависит от
предпочтений и технических возможностей исполнителей. Коротко рассмотрим
несколько из них.
Оценка плотности извлеченных запасов по областям дренирования
Основой для оценки плотности извлеченных запасов являются данные о
плотности начальных запасов и об объемах накопленной добычи. При этом
учитывается, что области дренирования скважин могут иметь сложную форму,
зависящую от объемов добычи через каждую скважину. Типичный пример
рассчитанной карты областей дренирования скважин показан на рисунке 3.7.
Цифры около скважин обозначают объем накопленной добычи в тоннах.
62
Оценка плотности
извлеченных запасов
по областям
дренирования
Анализ
эффективности ГТМ
Сравнение прогнозных
и фактических дебитов
Анализ характеристик
вытеснения
Камеральное
гидропрослушивание
Анализ карт
динамики фронта
накопленной
обводненности
Анализ карт изобар
Рисунок 3.6 -Блок геолого-промыслового анализа
Рисунок 3.7- Пример карты областей дренирования
63
В результате проведения анализа могут быть выделены области аномально
высокой или низкой плотности (вплоть до отрицательных) остаточных запасов,
которые, как правило, обусловлены ошибками в геометризации залежей или в
методике интерпретации ГИС. Кроме того, результаты анализа могут быть
использованы для уточнения петрофизических моделей остаточной водо- и
нефтенасыщенностей.
Сравнение прогнозных и фактических дебитов
Строятся карты прогнозных и фактических дебитов. Опыт применения
методики показывает, что в качестве фактических дебитов лучше всего брать не
текущий дебит скважины, а средний дебит за 6 месяцев непрерывной работы
скважины. При этом для усреднения выбирается период, когда скважина
работала с максимальными дебитами. При расчете прогнозного дебита
учитываются фактически существовавшие в это время пластовые и забойные
давления.
При отсутствии достоверных данных по давлениям в качестве первого
приближения депрессии на всех скважинах можно считать одинаковыми. Для
устранения роли случайных ошибок карты сглаживаются, например, методом
скользящего окна. Далее по сглаженным картам оценивается величина
систематической погрешности прогноза дебитов, а по исходным значениям
прогнозных и фактических дебитов в скважинах – величина случайной
погрешности. Если систематическая погрешность сравнима по величине со
случайной погрешностью, то существующая геологическая модель содержит
систематические ошибки (например неправильные зависимости для
интерпретации ГИС), которые могут быть изучены и откорректированы с
помощью данной оперативной методики. Качество уточненной петрофизической
модели оценивается по кросс-плоту прогнозных и фактических дебитов, а также
по карте невязок. Как правило, анализ карты невязок позволяет сопоставить
аномалии на карте с определенными структурными или фациальными зонами и
учесть их при уточнении геолого-петрофизической модели. Типичный результат
применения методики показан на рисунке 2.6 в главе 2.
На левом графике показаны результаты первоначального варианта интерпретации, основанного на корреляции анализов керна и данных ГИС без учета
результатов работы скважин. При этом среднеквадратичная погрешность прогноза
составила 13,6 т/сут, а стандартное отклонение дебита  11.0 т/сут. Таким образом,
относительная погрешность прогноза составила 1,23. Это значит, что, полагая
прогнозный дебит скважины равным среднему дебиту, мы бы получили более
точный результат, чем при использовании для прогноза данных ГИС.
На правом графике  результаты уточненной интерпретации по
модифицированным петрофизическим зависимостям. В этом случае абсолютная
64
погрешность прогноза составила 10,0 т/сут, а относительная погрешность
прогноза – 0,91 (стала меньше единицы).
Анализ эффективности ГТМ позволяет установить характерные изменения
скин-фактора при различных видах ГТМ. Полученные данные могут быть
использованы для уточнения прогнозных дебитов и, соответственно, уточнения
петрофизических зависимостей.
Анализ карт изобар
Построение карт изобар позволяет выявить недостоверные замеры
пластовых давлений. Скорректированные данные также могут быть
использованы для уточнения прогнозных дебитов. Как видно из рисунка 3.8,
данные о пластовых давлениях могут содержать большие погрешности, которые
выявляются по характерным аномалиям на карте изобар:
- во многих нагнетательных скважинах пластовые давления ниже, чем в
соседних добывающих скважинах (красные стрелки);
- многие добывающие скважины расположены в локальных максимумах
пластового давления (пунктирные зеленые стрелки).
Рисунок 3.8 - Карта пластовых давлений, построенная по данным
из таблицы технологических режимов.
(нагнетательные скважины показаны звездочками)
65
Соответственно использование нефильтрованных данных может приводить
к большим ошибкам при прогнозе дебитов, а впоследствии  к ошибкам при
адаптации ГДМ по данным разработки. В случае, если данные по забойным
давлениям также содержат большие погрешности (например в условиях
пенообразования при пересчете давления через динамический уровень), то
использование данных по забойным и пластовым давлениям при прогнозе
дебитов может оказаться полностью бесполезным. В этих условиях можно
рекомендовать
вместо
текущих
прогнозных
дебитов
использовать
оптимистичную оценку прогнозных дебитов, которые рассчитываются при
депрессии, близкой к максимальной. То есть при расчетах берется одинаковая
депрессия для всех скважин. Естественно, что рассчитанные прогнозные дебиты
в этом случае нужно сравнивать не с текущими фактическими дебитами, а с
максимальными дебитами за всю историю разработки.
Камеральное гидропрослушивание
Методика «камерального гидропрослушивания» основана на динамическом
анализе временных рядов дебитов и динамических уровней реагирующих
добывающих скважин при изменении приемистости рядом расположенных
нагнетательных скважин. Функциональные возможности методики зависят от
используемого программного обеспечения, которое позволяет проводить анализ
гидродинамических связей в автоматическом или полуавтоматическом режиме, а
также с учетом интерференции нескольких нагнетательных скважин. Однако,
важная информация о наличии или отсутствии гидродинамических связей между
скважинами может быть получена даже без использования специализированного
программного обеспечения, а только на основе визуального анализа графиков
добычи и закачки. В результате анализа может быть установлено наличие или
отсутствие гидродинамической связи между пропластками, наличие
тектонически или фациально-экранированных блоков, а также скважины с
заколонными перетоками. Пример карты гидродинамических связей приведен на
рисунке 3.9.
Дополнительную
информацию о
неоднородности
резервуара
в
межскважинном пространстве позволяют получить анализ характеристик
вытеснения и анализ карт динамики фронта накопленной обводненности.
Характеристики вытеснения необходимо строить для каждой скважины. При
этом рекомендуется в качестве независимой переменной использовать отношение
накопленной добычи нефти к дренируемым данной скважиной запасам, а в
качестве зависимой переменной – накопленную обводненность. Затем
полученные характеристики типизируются, и для каждого типа вычисляется
усредненная характеристика вытеснения. Одновременно с этим уточняются
66
дренируемые запасы по каждой скважине. В итоге все месторождение
разделяется
на зоны
неоднородности, характеризующиеся разными
характеристиками вытеснения. Также выделяются отдельные скважины с
нестандартными характеристиками вытеснения, обусловленными заколонными
перетоками, сменой работающих пропластков и т.п. Выделенные зоны
неоднородности могут быть использованы для уточнения границ геологических
тел и фациального строения резервуара.
Расположение
выделенного
по
методике
«камерального» гидропрослушивания экрана с
большой точностью совпало с положением
предполагаемого эрозионного вреза, выделенного в
ходе предыдущих работ по результатам проведения
фациального анализа на опытном участке.
Фрагмент карты гидродинамических связей с
выделенными гидродинамическими экранами
Отсутствие связи
Направление потока
Гидродинамический экран
Границы эрозионной
долины
Рисунок 3.9 - Пример прогноза гидродинамического экрана
по карте гидродинамических связей
Построение карт динамики фронта накопленной обводненности позволяет
установить, происходит рост обводненности продукции за счет общего подъема
67
ВНК или за счет продвижения воды по отдельным высокопроницаемым каналам
или пропласткам, а также предположить наличие нескольких участков залежи с
различным уровнем ВНК.
Необходимо отметить, что за счёт итерационного геолого-промыслового
анализа удаётся не только оптимизировать процесс создания ГДМ, но и
существенно улучшить наше понимание особенностей геологического строения
резервуара. Это улучшение достигается, прежде всего, за счёт использования
многомодельного подхода и, в частности, за счёт того, что при этом для каждого
из изучаемых процессов и объектов появляется возможность подобрать наиболее
адекватную модель. Кроме того, при итерационном геолого-промысловом
анализе мы изучаем поведение резервуара в рамках привычных геологических и
промысловых терминов, тогда как при адаптации ГДМ на основе стандартного
подхода приходится оперировать терминологией используемого программного
продукта, рискуя при этом полностью абстрагироваться от многих важнейших
свойств и особенностей строения рассматриваемого объекта.
В различных сочетаниях рассмотренные выше методики с успехом
применялись на ряде месторождений Когалымского региона. На сегодняшний
день в наибольшей степени (но пока еще не в полном объеме) предлагаемый
итерационный алгоритм построения оптимальной ГДМ удалось реализовать при
создании ГДМ пластов БВ1-2 Ватьеганского месторождения с целью выбора на
этой основе перспективных участков и скважин под бурение боковых стволов.
При этом итерации охватывали такие этапы, как камеральное
гидропрослушивание, уточнение петрофизических зависимостей, построение
геологической модели с анализом выработки и уточнением распределения в
объёме рассматриваемого объекта остаточных запасов, построение ГДМ.
В частности, на этапе построения геологической модели проведена
высокоточная реконструкция палеорельефа на время формирования пластов. С
учетом полученных результатов существенно пересмотрена стратиграфическая
граница между пластами БВ1 и БВ2. При этом в составе БВ1 выделено 4 цикла
осадконакопления, для каждого из которых проведена реконструкция
фациальных обстановок и построены соответствующие карты.
Проведен анализ корректности стандартных методик интерпретации ГИС,
что позволило выявить узкие места и предложить способы повышения качества
интерпретации ГИС.
Для построения поверхности ВНК была впервые использована
математическая модель формирования наклонного ВНК, учитывающая эффект
«запечатывания» залежи за счет изменения относительных фазовых
проницаемостей нефти и воды при погружении резервуара.
68
Были скорректированы формулы для остаточных водонасыщенности (Ков)
и нефтенасыщенности (Кон). Принципиальные отличия полученных формул от
формул, использованных ранее, заключаются в использовании физически
обоснованных зависимостей для расчета Ков и Кон, применимых во всем
диапазоне изменения пористости. Обычные корреляционные зависимости
применимы только в том диапазоне изменения пористости, по которому имеется
представительное количество изученных образцов.
Чтобы избежать некорректных решений в процессе адаптации кривых
относительных фазовых проницаемостей (ОФП), модификация их проводилась
не по точкам, а путем изменения показателей степени в стандартной записи ОФП
по формулам Corey.
Для расчета технологической эффективности рекомендуемых боковых
стволов в рамках программного комплекса Roxar выполнялась дополнительная
корректировка параметров модели (коэффициент связи скважины с пластом) для
получения более реалистичных прогнозов с учетом реально существующих
геологических и технологических рисков. Настройка и тестирование методики
проводились по ранее пробуренным горизонтальным стволам. Результаты
прогнозных расчетов показали удовлетворительную сходимость с фактическими
данными по этим скважинам.
По результатам моделирования составлена программа бурения восьми
боковых стволов с суммарным дополнительным дебитом нефти 235 т/сут.
Однако созданная ГДМ не является окончательной точкой в деле
геологического изучения пластов БВ1-2. В частности, требует дополнительных
исследований вопрос о заколонных перетоках. Для этого, прежде всего,
необходимо резко повысить точность оценки пластовых и забойных давлений на
основе переинтерпретации результатов замеров гидродинамических параметров,
которая
подобно
геолого-петрофизическому
моделированию
должна
выполняться на этапе опережающих научных исследований, так как в рамках
стандартных работ по актуализации гидродинамической модели на это не
остается времени [34].
Дополнительного изучения требует строение переходной зоны. Пока что,
анализируя результаты адаптации модели, мы пришли к выводу, что размер
переходной зоны много меньше, чем может быть рассчитан по данным
лабораторных исследований керна, и, вероятно, значительно меньше, чем в уже
зафиксированной версии модели. Таким образом, адекватность полученной ГДМ
может быть существенно повышена. Однако для этого необходимы
дополнительные «внутренние» итерации на различных этапах построения ГДМ с
её последующей «переадаптацией» по всем скважинам.
69
3.3. Анализ применимости графоаналитических методов интерпретации
гидродинамических исследований скважин
Для рациональной разработки нефтяных месторождений необходимо
корректное обоснование принимаемых параметров пластовых систем и скважин,
закладываемых в гидродинамическую модель, которые принципиально
невозможно определить по данным каротажа из-за очень большой погрешности
[35]. Основным методом, позволяющим с достаточной степенью точности
определять фильтрационно-емкостные свойства пласта и скважины, является
гидродинамическое исследование скважин [36, 37]. Однако результаты
интерпретации ГДИС часто неоднозначны. Анализируя исторические данные по
результатам интерпретации ГДИС нескольких сотен скважин на месторождениях
Западной Сибири, были выделены следующие проблемы:
- противоречивые значения параметров. Например, по итогам
интерпретации КВД получены следующие коэффициенты: гидропроводность
ɛ = 124,64 Д×см/сПз; проницаемость к = 0,02 мкм2; пьезопроводность
χ = 1143,58 см2/с; продуктивность Кпрод = 1,03 м3/сут/атм. Вычисляемая мощность
продуктивного пласта h = ɛµ/k = 82,26 м при µ = 1,32сПз. В то же время
перфорированная мощность пласта не превышает 15 м;
- высокие отрицательные значения скин-фактора;
- непредсказуемые изменения скин-фактора и гидропроводности после
выполнения ГТМ.
В качестве примера в таблице 3.1 представлены результаты интерпретации
КПД нагнетательной скважины № 6380, снятых в разное время. Согласно этим
данным, гидропроводность пласта менялась в разы в течение года, что в
предположении слабого изменения проницаемости пласта в отдаленной зоне и
постоянства его мощности могло бы происходить только при резком изменении
вязкости флюида в порах в результате процессов вытеснения. Однако большая
амплитуда изменения гидропроводности и разнонаправленность этих изменений
делают данный вариант маловероятным 38.
Таблица 3.1- Расчетная гидропроводность пласта скважины № 6380
Дата
Гидропроводность пласта, м3/(Па×с)
Скин-фактор
21 мая 1996 г.
125,0
3,10
 3,70
12 июля 1997 г.
49,7
11 июня 1998 г.
800,7
17,40
 2,43
17 мая 1999 г.
31,8
70
Часто отмечают, что заниженное значение проводимости в удаленной зоне
сопровождается неоправданно большим отрицательным значением скинфактора, и, наоборот, аномально большие значения гидропроводности сопровождаются большими положительными значениями скин-факторов. Очевидно,
что при наличии таких ошибок в определении гидродинамических параметров
вычисленное значение скина уже не является надежным показателем состояния
призабойной зоны и не может быть использовано при планировании ГТМ.
Было сделано предположение, что возможной причиной существующих
погрешностей
является
применение
графоаналитических
методов,
компьютерные версии которых заложены в большинство коммерческих пакетов
для интерпретации ГДИС. Известно, что на точность графоаналитических
методов сильно влияют такие факторы, как «недовосстановленность» кривой
давления, приток в затрубное пространство скважины, нестационарность режима
работы скважины. В частности, в результате неучета притока может быть
значительно занижена проницаемость т.к. пологие участки кривых, которые
могут быть ошибочно приняты за искомую асимптоту, имеют всегда большой
наклон и лежат ниже нее [37].
Большинство существующих графоаналитических методик разработано
несколько десятилетий назад и основано на применении точных или
приближенных аналитических решений задач о притоке жидкости в скважину.
При этом предполагается, что до остановки скважина работала в стационарном
режиме, пласт однороден на всей протяженности от скважины до бесконечности,
фильтрация жидкости в пласте строго радиальна и т.д. При этом считается, что
модель адекватно описывает эксперимент, если на определенном отрезке
времени (как правило, составляющем небольшую часть от общего времени
регистрации КВД) фактическая КВД совпадает с модельной кривой. Хотя
здравый смысл подсказывает, что даже полное (в течение всего времени
наблюдения) совпадение модельных и фактических кривых еще не гарантирует
правильности модели.
Для анализа области применимости графоаналитических методов была
разработана программа интерпретации ГДИС на основе использования методов
регуляризации [39] и численного моделирования процессов фильтрации в пласте.
Особенностью данной программы является возможность проведения
многовариантных расчетов, что позволяет анализировать чувствительность
модели к изменению тех или иных параметров.
Многочисленные результаты численных экспериментов показали
следующее:
1. Интерпретация ГДИС на основе методов регуляризации менее
чувствительна к негативному влиянию «недовосстановленности» кривых.
Выражение этого преимущества в денежном эквиваленте может достигать
71
существенных значений, так как позволяет сократить время простоя скважины;
2. За исключением некоторых частных случаев графоаналитические
методы не применимы, если до остановки скважина работала в нестационарном
режиме. Для численного моделирования это ограничение менее существенно.
Однако оно не может быть снято полностью, так как для точного расчета
распределения давления в пласте необходимо не только точное знание дебитов
исследуемой скважины за длительный период времени, но и учет режимов
работы всех окружающих скважин;
3. Применение численного моделирования не снимает проблему
неоднозначности при интерпретации ГДИС. Напротив, проведенные
эксперименты показали, что решение обратной задачи интерпретации реальных
(имеющих погрешности измерений) данных КВД не является единственным.
Многочисленные расчеты по численной модели показали, что изменение
практически любого параметра задачи может быть скомпенсировано
соответствующим изменением других (принцип эквивалентности) при
сохранении практически одинаковых значений невязок. Из этого следует, что все
преимущество численного моделирования сводится в данном случае к тому, что
за счет построения нескольких вариантов модели пласта можно давать не
точечные, а интервальные оценки основных исследуемых параметров.
Приемлемая точность определения гидродинамических параметров на
основе применения графоаналитических методов интерпретации ГДИС может
быть получена только в условиях тщательно поставленного эксперимента при
соблюдении всех ограничений по стационарности режимов работы исследуемой
и окружающих скважин, по времени регистрации кривой, по притоку в скважину
и др. и использованию забойных манометров, то есть в редких случаях.
Использование численного моделирования снимает часть ограничений
графоаналитических методов. Однако оно не снимает проблему неоднозначности при интерпретации ГДИС, так как решение обратной задачи не является
единственным. При этом множество эквивалентных моделей, с одинаковой
точностью описывающих фактические КВД, может быть использовано для
получения интервальных оценок фильтрационно-емкостных свойств пласта.
Более перспективным является использование принципа эквивалентности в
рамках предлагаемой авторами инновационной методики интерпретации
«4D-ГДИС». Сущность данной методики заключается в совместной
интерпретации многократных ГДИС по группе близко расположенных скважин с
целью создания непротиворечивой модели пластовой системы, то есть
зависимость гидропроводности (ɛ) пласта от координат скважины (х, у) должна
быть согласована с изменением фациального строения пласта, а зависимость ɛ от
t  с динамикой изменения обводненности и соотношением фазовых
проницаемостей нефти и воды [40, 41].
72
В настоящее время результаты интерпретации исследований соседних
скважин никак не согласованы между собой ни в пространстве, ни во времени,
что хорошо видно на рисунке 3.10 на котором гидропроводности соседних
скважин отличаются в десятки раз.
Рисунок 3.10 – Карта гидропроводности по данным ГДИС
Выводы по главе 3
Предложена методика, позволяющая более точно определять величины
абсолютной проницаемости и остаточной водонасыщенности. Привлечение
структурного коэффициента в качестве дополнительного параметра наряду с
коэффициентом пористости существенно повышает тесноту связей между ФЕС.
Выявлено, что изменение структурного коэффициента связано со сменой
фациальных обстановок осадконакопления.
Использование
разработанной
итерационной
методики
геологогидродинамического моделирования позволяет строить высококачественные
гидродинамические модели для решения задач управления разработкой
нефтяных месторождений на основе комплексной обработки геологогеофизических, геолого-петрофизических и геолого-промысловых данных.
Составлена программа бурения восьми боковых стволов с суммарным
дополнительным дебитом нефти 235 т/сут.
73
4. ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ
ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ВОЗДЕЙСТВИЯ
НА ПРОДУКТИВНЫЙ ПЛАСТ С УЧЕТОМ ПЛОТНОСТИ
ТЕКУЩИХ ПОДВИЖНЫХ ЗАПАСОВ, ФИЛЬТРАЦИОННЫХ
И ФАЦИАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРОДУКТИВНОГО
ПЛАСТА
4.1. Обоснование выбора метода воздействия на зону дренирования
скважины по результатам индикаторных исследований
Индикаторный способ является одним из наиболее эффективных методов
качественного и количественного изучения межскважинного пространства.
Индикаторный способ применяется для контроля эффективности регулирования
заводнения и базируется на использовании данных перемещения меченых
жидкостей с закачиваемой в пласт водой 42  45.
Применение индикаторных (трассерных) исследований позволяет
многократно увеличить информативность промысловых данных о разработке
исследуемых объектов и тем самым значительно повысить эффективность
принимаемых решений по воздействию на пласт. В соответствии с этим
актуальной является оценка влияния фильтрационно-емкостных свойств породколлекторов на процесс разработки объекта ЮВ1 Повховского месторождения на
основе трассерных исследований. Для этого необходимо решить следующие
задачи:
- определение направления и скорости перемещения пластовых флюидов;
- вычисление объема каналов низкого фильтрационного сопротивления
(НФС);
- определение проницаемости каналов НФС по воде;
- выявление влияния каналов НФС на процесс заводнения;
- определение гидродинамической связи между нагнетательными и
добывающими скважинами;
- изучение параметров заводнения поровых коллекторов и оценка
эффективности этого процесса 46.
Повховское
месторождение
многопластовое,
промышленная
1
нефтеносность связана в основном с пластом ЮВ1 васюганской свиты.
Пласт ЮВ11 залегает в верхней части васюганской свиты. В пласте ЮВ11
выявлено 13 залежей нефти. Семь залежей пластово-сводовые, две залежи
литологически экранированного типа, одна залежь тектонически экранированная.
Покрышкой залежи служат аргиллиты георгиевской свиты.
Пласт ЮВ1 Повховского месторождения, так же как и большинство
объектов разработки региона, достаточно выдержан по простиранию, а в зонах,
74
относящихся к основным линиям сноса осадочного материала, обычно
отмечается повышенная проницаемость. По данным ГИС, проницаемость
изменяется от 0,31 до 175,0×10-3 мкм2, пористость  от 12,2 % до 20,3 %,
нефтенасыщенность  от 30,6 % до 87,2 %. Геолого-физическая характеристика
продуктивного пласта ЮВ1 приведена в таблице 4.1.
Таблица 4.1  Геолого-физические характеристики продуктивного пласта ЮВ1
Повховского месторождения
Параметры
Значения
Средняя глубина залегания кровли, м
2812…2947
литологически
Тип залежи
экранированная
Тип коллектора
терригенный поровый
Площадь нефтегазонасыщенности, тыс. м2
285248
Средняя общая толщина, м
12,8…29,2
Средняя эффективная нефтенасыщенная толщина, м
0,9…6,9
Средняя эффективная водонасыщенная толщина, м
0…6,5
Пористость, %
16
Коэффициент нефтенасыщенности пласта, доли ед.
0,51
Проницаемость, мД
25
Коэффициент песчанистости, доли ед.
0,343
Расчлененность, ед.
3,3
Начальная пластовая температура, °С
96
Начальное пластовое давление, МПа
28,9
0,71
Вязкость нефти в пластовых условиях, мПас
Абсолютная отметка ВНК, м
минус 2833…минус 2959
В пределах площади нефтеносности пласт ЮВ1 представлен тремя типами
разреза:
 монолитный на всю общую толщину пласта (фация барьерных островов);
 тонкослоистый разрез верхней части пласта (фации разрывных течений) и
монолитный в нижней;
 регрессивный тип разреза.
Таким образом, продуктивные пласты объекта ЮВ1 Повховского
месторождения по типу геологического строения относятся к категории
сложных, характеризующихся невыдержанностью толщин и коллекторских
свойств продуктивных пластов по площади и разрезу, наличием зон
литологического замещения пород-коллекторов плотными породами.
75
Разработка объекта ЮВ1 ведется с 1986 года. Освоение системы
поддержания пластового давления (ППД) началось на большей части площадей
высокопродуктивных участков в 1989 г. Освоение системы нагнетания
способствовало увеличению дебитов жидкости. Максимальный отбор нефти
совпал с максимальным отбором жидкости и был достигнут в 1994 г.
Следует отметить, что наряду с увеличением дебитов жидкости отмечалось
и резкое обводнение объекта в целом. Освоение системы ППД на наиболее
продуктивных участках позволило выйти на максимальные уровни добычи нефти
и жидкости, но увеличение обводненности продукции и сокращение
действующего фонда скважин не позволили удержать добычу на максимальном
уровне.
Таким образом, сложное строение проницаемой части привело к
преждевременному обводнению скважин по высокопроницаемым прослоям и
невыработанности значительной части запасов. Динамика основных показателей
разработки объекта ЮВ1 приведена на рисунке 4.1.
1200
80
68
56
60
обводненность, %
добыча, тыс. т, закачка, тыс. м3
73
1000
52
800
45
600
39
40
34
23
400
12
200
20
20
19
16
4
0
1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
закачка
жидкость
нефть
0
обв одненность
Рисунок 4.1  Динамика добычи нефти, жидкости, обводненности
и закачки воды. Объект ЮВ1 Повховского месторождения
С целью оценки эффективности процесса вытеснения и контроля за
состоянием разработки западной залежи объекта ЮВ1 Повховского
месторождения были проведены комплексные трассерные исследования.
Для оценки влияния нагнетательных скважин на добывающие с
определением направления и скорости прохождения флюидов, а также
определения объема каналов фильтрации на объекте ЮВ1 Повховского
месторождения был выбран участок в районе нагнетательных скважин 7313,
7321, 7319, 7369, 7335 (западная залежь) (рисунок 4.2). При этом для отбора проб
на данном участке были определены 32 реагирующие скважины.
76
Трассерные исследования проведены на участке пласта ЮВ1 Повховского
месторождения в период 0710.2009 г. Одновременно было закачано пять
различных индикаторов. Для исследования были выбраны следующие
индикаторы:
 родамин G, флюоресцеин натрия – красители, дающие характерную
полихроматическую светлую флюоресценцию;
 роданистый аммоний  в статических условиях практически не
задерживается терригенными и карбонатными породами;
 нитрат натрия – соль азотной кислоты. Кристаллическое бесцветное
неорганическое вещество, биологически безопасное;
 тринатрийфосфат – представлен в виде ортофосфат-аниона в (Н2PO4)-,
(HPO4)2-, (PO4)3-.- Данные исследований на моделях свидетельствуют об
отсутствии их адсорбции песчаником.
На поверхности различными водорастворимыми индикаторами метились
порции воды, которые вводились через нагнетательные скважины и затем
оттеснялись к добывающим скважинам нагнетаемой в пласт водой. Наличие
индикатора в извлекаемой из пласта жидкости определялось путем регулярного
отбора и анализа проб в лабораторных условиях. Для этого использовалась
серийно выпускаемая аналитическая аппаратура (фотоколориметр КФК-2МП,
флуориметры Квант-9 и Флюорат-2М, хроматографический комплекс HP и др.).
Параметры продвижения трассера по пласту рассчитывались на основе
базовой методики СевКавНИПИнефть, которая была модифицирована для
условий Широтного Приобья ОАО «СК «Черногорнефтеотдача» в пакете
прикладных программ «Трассер-RS».
Комплекс индикаторных исследований позволяет определить объемы
каналов низкого фильтрационного сопротивления, их проницаемость,
направленность и скорость фильтрации закачиваемой по каналам НФС воды.
В результате расчетов по определению параметров продвижения
индикаторов по пласту были построены:
 розы-диаграммы приведенных скоростей перемещения индикаторов по
пласту от нагнетательных скважин по направлениям к добывающим скважинам;
 поля абсолютных скоростей продвижения индикаторов по пласту от
нагнетательных скважин к добывающим скважинам;
 диаграммы распределения объемов каналов низкого фильтрационного
сопротивления от нагнетательных скважин по направлениям к добывающим
скважинам;
 диаграммы распределения проницаемости по воде каналов НФС.
Анализ результатов индикаторных исследований показал, что поступление
трассера к добывающим скважинам происходит неравномерно (пики подъема
77
концентрации трассера от одного до десяти). Этот факт свидетельствует о том,
что трассирующий агент продвигается не по одному, а по нескольким каналам
НФС, которые отличаются протяженностью, объемом и проницаемостью. Чем
больше
экстремумов концентрации трассера, тем больше задействовано каналов НФС, по
которым продвигается вода.
Количество каналов по всем нагнетательным скважинам варьируется от 9
до 50. Суммарный объем каналов по участку исследования изменяется от 554 до
7645 м3. В среднем по всем скважинам участка объем каналов составляет 3417 м3,
а общий объем оценивается в 17087 м3 (таблица 4.2).
Таблица 4.2  Обобщенные результаты проведенных трассерных исследований.
Объект ЮВ1 Повховского месторождения
Месторождение
Нагнетательная
скважина
Количество
каналов
Общий
объем
каналов
от нагнетательной
скважины,
м3
Интервал
скоростей
передвижения
основной
массы
индикатора
по пласту,
м/ч
Средняя
скорость
передвижения
индикатора,
м/ч
Средняя
проницаемость
каналов,
мкм2
7313
50
7646
20…50
9,3
11,73
7319
32
4798
20…50
39,0
40,69
7321
20
3141
5…20
11,5
25,70
7335
7369
Минимум
Максимум
Среднее
Всего
16
9
9
50
25
127
554
948
554
7646
3417
17087
10…20
до 5
6,4
2,1
2,1
39,0
13,7
11,53
9,89
9,89
40,69
19,89
Повховское
5…50
Добывающие
скважины с
наибольшим
негативным
влиянием от
нагнетательных скважин
7077, 7096,
7097, 7102
7102, 7116,
7318
81Р, 7102,
7107
7145, 7159
7128, 7145
Розы-диаграммы приведенных скоростей перемещения индикаторов по
пласту от нагнетательных скважин представлены на рисунке 4.2. Распределение
объемов каналов низкого фильтрационного сопротивления от нагнетательных
скважин по направлениям к добывающим скважинам показано на рисунке 4.3.
Основная масса индикатора продвигается по исследуемому пласту со
скоростью 10…50 м/ч. Такая дифференциация скоростей свидетельствует о
фильтрационной неоднородности выявленных каналов. Осредненные скорости
движения индикатора в пласте изменяются от 2,1 до 39,0 м/ч. Средняя по всем
исследуемым участкам скорость перемещения индикатора  13,7 м/ч.
8
78
4
3.0
4.0
1.0
438
2
6
4.5
439
4
4
6
3.3
5.0
6.0
6
3.5
3.4
8
8.5
4
4.4
7.5
5.5
2
2
8
4.0
4
8.0
8
6
9.5
1.5
440
4
4
6
3.0
4.04
3.0
5.2
2
4
4.0
4.0
3.0
2.5
5.0
8
6
5.0
3.0
441
10
4.1
4
4.0
4
10
4.8
5.6
2
4
2.9
442
4.0
8
3.0
6
3.4
4
5.2
3.0
6
6.2
3.0
2
4
Рисунок 4.2  Роза-диаграмма приведенных скоростей перемещения
индикатора от скважин 7313, 7319, 7321, 7335, 7369
Повховского месторождения
2
3.5
79
а) от скважины 7313
б) от скважины 7319
в) от скважины 7321
г) от скважины 7335
д) от скважины 7369
Рисунок 4.3  Распределение объемов каналов НФС к добывающим
скважинам от скважин 7313, 7319, 7321, 7335, 7369
Повховского месторождения
80
Проницаемость каналов варьируется от 9,89 до 40,69 мкм2. В среднем
проницаемость составляет 19,89 мкм2, что на порядок выше проницаемости
коллекторов изучаемого пласта.
Индикаторные исследования, проведенные на участке пласта ЮВ1,
показали, что преимущественное распространение закачиваемой воды
происходит в следующих направлениях:
- в северной части участка  в южном направлении;
- в центральной части участка  преимущественное распространение
индикатора происходит в западном и юго-западном направлениях;
- в южной части участка  в северо-западном направлении.
Таким образом, во всех исследуемых нагнетательных скважинах
обнаружена развитая сеть каналов фильтрации. Эти данные свидетельствуют о
наличии в пласте разветвленной сети высокопроницаемых каналов фильтрации,
которые существенно влияют на снижение коэффициентов охвата заводнением и
нефтеизвлечения.
В процессе проведения трассерных исследований установлена
неравномерность в количестве и характере поступления индикатора в
добывающие скважины. Это свидетельствует о том, что при искусственном
заводнении в процессе трансформации порового типа коллектора в трещиноватопоровый может нарушаться условие сплошного фронта вытеснения флюида в
пласте ЮВ1. Вытеснение может происходить разновременно и разнонаправленно
как по трещинам, так и по поровой матрице породы. Результаты трассерных
исследований показали присутствие техногенной трещиноватости в пласте ЮВ 1.
Анализ результатов позволил определить добывающие скважины участка с
наибольшим негативным влиянием от закачки нагнетательных скважин.
С целью оценки состояния разработки западной залежи объекта ЮВ1
Повховского месторождения был проведен комплексный анализ следующих
параметров: массы извлеченного индикатора, скорости продвижения индикатора.
Были построены графики распределения по массе и скорости прихода
индикаторов исследуемых добывающих скважин на участках нагнетательных
скважин (рисунки 4.4  4.7). На основании анализа распределения данных
параметров на участке проведения трассерных исследований можно выделить
четыре различные по характеру зоны фронта вытеснения.
Первая зона (район нагнетательной скважины 7369)  наблюдается
равномерное вытеснение (объем каналов и скорость перемещения индикатора невысоки, масса переносимого индикатора находится в прямой пропорции к его
скорости продвижения по объекту ЮВ1) (рисунок 4.4). При этом перемещение
индикатора происходит со скоростью до 5 м/ч. Таким образом, в этой зоне
81
выполняется условие сплошного фронта вытеснения,
разработка объекта здесь наиболее эффективна.
и,
следовательно,
Рисунок 4.4  Распределение массы и скорости прихода индикатора
от скважины 7369
Вторая зона (район нагнетательной скважины 7321)  наблюдается
относительно равномерное вытеснение (объем каналов и скорость перемещения
индикатора невысоки, масса переносимого индикатора находится в прямой
пропорции к его скорости продвижения по объекту ЮВ1) (рисунок 4.5).
Преимущественное перемещение индикатора (61 % массы) происходит со
скоростью 5…20 м/ч (40 % исследуемых скважин).
Соотношение масс извлеченного из исследуемых скважин индикатора в
зависимости от скорости его продвижения позволило выделить четыре интервала
скоростей продвижения индикатора, причем увеличение скорости продвижения
индикатора до 20…50 м/ч соответствует небольшой массе извлеченного при этом
индикатора.
Скорость, м/ч
Количество скв., %
Масса извлеченного индикатора, %
0…5
40
22
5…10
20
27
10…20
20
34
20…50
20
17
Таким образом, в районе скважины 7321 условие сплошности фронта
вытеснения в целом соблюдается, но непропорциональное соотношение
изменений параметров, по-видимому, свидетельствует о начале процесса
техногенного трещинообразования.
82
Рисунок 4.5  Распределение массы и скорости прихода индикатора
от скважины 7321
Третья зона (район нагнетательной скважины 7335, рисунок 4.6). Здесь
объем каналов и скорость перемещения индикатора достаточно весомы, а масса
переносимого индикатора находится в прямой пропорции к скорости его
продвижения по объекту ЮВ1. Соотношение масс извлеченного из исследуемых
скважин индикатора в зависимости от скорости его продвижения позволило
выделить три различных интервала скоростей продвижения индикатора.
Скорость, м/ч
Количество скв., %
Масса извлеченного индикатора, %
0…5
25
28
5…10
50
30
10…20
25
42
Рисунок 4.6  Распределение массы и скорости прихода индикатора
от скважины 7335
83
При этом преимущественное перемещение индикатора (42 % массы)
происходит со скоростью 10…20 м/ч (25 % исследуемых скважин).
Таким образом, на данном участке нет прямой зависимости массы
переносимого индикатора скорости от его продвижения по объекту (условие
сплошности фронта вытеснения неполностью соблюдается). Это свидетельствует
об образовании зон техногенной трещиноватости (рисунок 4.6).
Четвертая зона (район нагнетательных скважин 7313 и 7319) 
наблюдается неравномерное вытеснение (дифференциация объемов каналов и
скоростей перемещения индикатора достаточно велика) (рисунок 4.7).
Соотношение масс извлеченного из исследуемых скважин индикатора
(район нагнетательной скважины 7313) в зависимости от скорости его
продвижения позволило выделить четыре интервала скоростей продвижения
индикатора.
Скорость, м/ч
Количество скв., %
Масса извлеченного индикатора, %
0…5
64
26
5…10 10…20 20…50
9
9
18
7
16
51
При этом преимущественное перемещение индикатора (51 % массы)
происходит со скоростью 20…50 м/ч (18 % исследуемых скважин).
Соотношение масс извлеченного из исследуемых скважин индикатора
(район нагнетательной скважины 7319) в зависимости от скорости его
продвижения позволило выделить три интервала скоростей продвижения
индикатора (рисунок 4.7).
Скорость, м/ч
Количество скв., %
Масса извлеченного индикатора, %
0…5
50
10
10…20
17
20
20…50
33
70
При этом преимущественное перемещение индикатора (70 % массы)
происходит со скоростью 20…50 м/ч (33 % исследуемых скважин).
Таким образом, на участке нагнетательных скважин 7313 и 7319 в
интервале высоких скоростей происходит основной массоперенос индикатора,
что свидетельствует о наличии развитой техногенной трещиноватости.
Таким образом, проведенные индикаторные исследования позволяют
значительно увеличить информативность промысловых данных о разработке
исследуемого объекта ЮВ1 и тем самым повысить надёжность принимаемых
решений по воздействию на пласт методами увеличения нефтеотдачи (МУН),
ремонтно-изоляционными работами и интенсификацией притока нефти.
84
а) от скважины 7313
а) от скважины 7319
Рисунок 4.7- Распределение массы и скорости прихода индикатора
На основе анализа разработки с учетом трассерных исследований можно
предложить различные эффективные технологии и объемы применения по
повышению нефтеотдачи пластов, которые могут существенно повысить
нефтеотдачу пласта и интенсифицировать процесс его разработки:
1) с целью повышения эффективности выработки запасов на участках с
непроизводительной закачкой нагнетаемой в пласт воды, характеризующихся
наличием большого количества промытых каналов фильтрации и высокими
скоростями передвижения по ним закачиваемых флюидов, рекомендуется
применение методов увеличения нефтеотдачи – циклическое заводнение, методы
перемены
фильтрационных
потоков,
физико-химические
методы,
термозаводнение, применение загустителей нагнетаемой воды с целью снижения
вязкостной дифференциации;
85
2) на участках проведения трассерных исследований Повховского
месторождения предлагаются следующие мероприятия по МУН:
 рекомендуется проведение физико-химического воздействия (ФХВ) по
регулированию профиля приемистости в нагнетательных скважинах 7313, 7319 и
7335 с использованием технологии сшитых полимерных составов (СПС) и
объемом закачки 500…1000 м3;
 в добывающих скважинах 7096, 7107, 7168 рекомендуется проведение
ГИС на источник обводнения и по результатам ГИС проведение РИР;
 в добывающих скважинах 7167, 7098, 7109, 7116, 7167 возможны
работы по интенсификации добычи нефти.
4.2. Обоснование системы заводнения в низкопроницаемых коллекторах
При разработке нефтяных месторождений поток фильтрующейся жидкости
вблизи забоя добывающих скважин имеет радиальный характер, и распределение
давления на забое нефтяных и нагнетательных скважин подчиняется
логарифмическому закону. В результате этого известного факта в призабойной
зоне происходит потеря давления от перепада давления между забоями
нагнетательных и добывающих скважин [47, 48].
Проницаемая часть отдельных слоев в составе пластов ЮС1, как правило,
разделенных между собой глинистыми прослоями, представлена обширными
зонами развития тонкослоистых коллекторов. Значительную долю площади
занимают области распространения неколлекторов. Это связано с условиями
формирования этой части площади объекта в склоновой части палеобассейна, что
обусловило дефицит обломочного материала в интервале пласта. В результате
резкой изменчивости распределение коллекторов в разрезе горизонта носит
мозаичный характер.
Помимо этого дополнительными факторами, осложняющими процесс
фильтрации, являются повышенное содержание глинистых частиц в составе
пород коллекторов (до 15…40 %) и хлорит-гидрослюдистый состав цемента,
который при прочих равных условиях существенно снижает проницаемость
пласта.
Отмеченные факторы при разработке залежи приводят к существенному
усложнению структуры потоков флюидов в пределах продуктивной части пласта
вследствие значительного искривления направления фильтрации пластовых
жидкостей.
Характер работы пород-коллекторов в зависимости от свойств пласта
всегда определяется двумя основными составляющими:
- градиентами давлений в каждой конкретной точке площади;
86
- капилляриметрической характеристикой породы (распределением пор) по
размерам.
Вследствие отмеченных особенностей геологического строения эпюры
давления имеют достаточно неблагоприятный характер. В зоне нагнетания
создается незначительная по размерам область аномально высокого пластового
давления («пузырь»), из которой вследствие низких скоростей фильтрации
давление очень медленно перераспределяется в удалённую зону пласта. В зоне
отбора, напротив, создается область крайне низких пластовых давлений, узкая
воронка, размеры которой невелики (не превышают 50…100 м). В удаленной же
зоне пласта между зонами отбора и закачки градиенты давления невелики (не
более 20…30 атм на 100 м; 0,2…0,3 атм на 1 м). Наглядно степень и характер
подключения доли порового объема в зависимости от градиента давления для
высокопроницаемого и низкопроницаемого коллекторов можно показать,
используя результаты исследований методом капилляриметрии. На рисунке 4.8
приводятся результаты исследований 2 образцов Северо-Конитлорского
месторождения (высокопроницаемого проницаемостью 0,461 мкм2 и
низкопроницаемого проницаемостью 0,0055 мкм2) [49].
Чтобы вытеснить флюид из образца, необходимо создать градиент
давления между вытесняющей и вытесняемой фазами. При исследовании
методом капилляриметрии для построения кривых капиллярного давления
создают давление в вытесняющей фазе. При низких градиентах давления
вытеснение происходит из самых крупных пор, при постепенном увеличении
градиента давления в работу подключаются все более мелкие поры. Сначала
создают незначительный градиент давления, при котором определяют количество
вытесненной фазы из образца, затем добавляют градиент давления и снова
определяют вытесненный объем, и так далее до тех пор, пока с ростом градиента
давления не прекратится вытеснение из образца. По результатам исследований
рассчитывают распределение пор по размерам и долю каждой из составляющих в
фильтрации. Капилляриметры оттарированы так, что каждому значению
капиллярного давления соответствует определенный радиус пор. При этом
радиус пор  величина довольно условная (поры имеют извилистую
неправильную форму). Тем не менее, это дает представление о распределении
пор по размерам и доле работающих пор при определенных градиентах давления.
В высокопроницаемом коллекторе вытеснение осуществляется даже при
небольших градиентах давления. В низкопроницаемом коллекторе (в нашем
случае отсутствуют крупные поры радиусами 10 и 20 мкм) при градиентах
давления 1,4 и 2,7 атм на 1 м вытеснение не начинается из образца. Вытеснение
происходит только при градиенте давления 5,4 атм на 1 м, что в пластовых
условиях в удаленной зоне пласта создать невозможно.
87
Рисунок 4.8  Распределение пор по разрезу и долевое участие
их в процессе фильтрации
Таким образом, если в призабойной зоне, где градиент давления
максимален, основная доля пор участвует в работе, то в удаленной зоне пласта в
работе участвует в лучшем случае не более 10 % пор (рисунок 4.9). При этом
приток пластовых флюидов из удалённой зоны пласта не компенсирует отборов
жидкости из призабойной зоны добывающих скважин. Недостаточное
восполнение баланса между отбором флюидов из призабойной зоны
добывающих скважин и притоком жидкости в неё приводит к снижению
пластового давления в зоне отбора и, соответственно, к снижению дебита. Эти
особенности являются общей закономерностью для низкопроницаемых зон
пласта. При этом чисто механическое увеличение объемов закачки и давления
нагнетания не способствует решению проблемы.
В условиях значительных фильтрационных сопротивлений скорости
фильтрации определяются не столько перепадом давлений между зонами отбора
и закачки, а главным образом свойствами поровой среды [50]. В нашем случае
можно считать, что скорости фильтрации пластовых флюидов из зоны
нагнетания в удаленную зону и из удаленной зоны в зону отбора достигли своего
максимума. Увеличение давления нагнетания и рост перепада давления приводят
только к более интенсивному образованию трещин, резкому «кинжальному»
обводнению и при этом ни в коей мере не будут способствовать повышению
скорости фильтрации флюидов в поровой матрице породы [51  53].
Рисунок 4.9 - Распределение давления на забое нефтяных и нагнетательных скважин
88
89
В этих условиях обеспечить удовлетворительное энергетическое состояние
залежи при относительно небольшом числе нагнетательных скважин
(существенном превышении числа добывающих скважин над числом
нагнетательных) невозможно. Таким образом, основным направлением работ для
стабилизации и улучшения энергетического состояния в зоне отбора в данном
случае может быть повышение интенсивности системы заводнения (сближение
зон отбора и закачки, увеличение числа нагнетательных скважин, уменьшение
соотношения добывающих и нагнетательных скважин) при поддержании
давления нагнетания на уровне оптимального.
Для нормальной технологически обоснованной разработки месторождений,
обеспечивающей проектные уровни добычи нефти и нефтеотдачу, необходимо
наращивать все виды работ, внедрять новые технологии во всех звеньях
производства. Самым негативным последствием разработки трудноизвлекаемых
запасов на месторождениях Когалымского региона является даже не снижение
добычи нефти, не предусмотренное технологическими проектами, а
проявляющиеся в результате него разбалансировка нормального процесса
выработки нефтеносных пластов и снижение коэффициента извлечения нефти.
4.3. Обоснование комплексного подхода к увеличению нефтеотдачи
пласта с реорганизацией системы разработки
Опыт применения различных методов интенсификации добычи нефти и
повышения нефтеотдачи пластов показал, что их эффективность зависит от того,
насколько выбранный метод учитывает систему размещения скважин,
реализованную технологию процесса разработки, степень неоднородности
пластов-коллекторов и реальное состояние остаточных запасов нефти. Знание
типа залежи, учет геолого-физических характеристик пласта дают возможность
принимать более обоснованные решения по определению рациональных методов
регулирования разработки, своевременно планировать и внедрять мероприятия
по вовлечению дополнительной части запасов, что существенно улучшает
технико-экономические показатели разработки и повышает текущий
коэффициент нефтеизвлечения.
В последние годы в связи с развитием вычислительной техники и
математических методов решения сложных задач геолого-гидродинамическое
моделирование стало одним из эффективных инструментов анализа и
проектирования разработки нефтяных месторождений 54  59.
Планирование мероприятий на месторождении «Дружное» проводилось с
использованием оперативной геолого-гидродинамической модели посредством
программного комплекса «ДельтаОйл».
90
Месторождение введено в эксплуатацию в 1985 г. Основными
продуктивными отложениями являются меловые отложения горизонта БС10-11 и
залежи верхнеюрского горизонта ЮС11. Наиболее выработаны запасы пластов
БС100-1 и БС102  на 79 % и 71 % соответственно. Запасы пласта БС11
выработаны на 54 %. В пределах объекта БС100-1 опережение выработки запасов
происходит по пласту БС101 по сравнению с БС100. Это связано с большой
песчанистостью разреза пласта БС101, меньшей его неоднородностью и меньшей
долей низкопроницаемого коллектора по сравнению с пластом БС100.
Добываемая продукция начала обводняться с первых лет разработки  с 1985
года, и в 1997 году обводненность увеличилась до 74,8 %. В период с 1998 г. по
текущую дату разработки обводненность стабилизировалась на отметке
80…91 % 60  62.
Формирование системы ППД на месторождении начато с 1986 г. Система
заводнения не в полной мере отвечает тем требованиям разработки, которые
необходимы на данной стадии эксплуатации залежей. Для оценки эффективности
использовалась эмпирическая модель на основе модифицированных
характеристик вытеснения, которая показала, что прогнозный КИН составляет
0,321 д.ед. и не достигает проектного уровня (0,36 д.ед.), в связи с чем запасы
нефти невозможно выработать без направленного комплексного воздействия на
нефтяные пласты.
Снижение эффективности системы заводнения вызвано повышенной
фильтруемостью нефтевытесняемого агента в основном по высокопроницаемым
пропласткам, а низкопроницаемые с высокой концентрацией остаточных запасов
вырабатываются низкими темпами в силу возникающих высоких удельных
сопротивлений в зонах активного заводнения.
Анализ распределения проницаемости по пластам скважин месторождения
«Дружное» показал, что в основном данный параметр находится в пределах
0,300 мкм2. На основании этого предложено ранжировать пласты-коллекторы по
четырем классам. Преобладающее количество (57,5 %) проницаемых интервалов
характеризуется значениями проницаемости до 40х103 мкм2 (1 класс
проницаемости); 23,1 %  от 40х103 до 100×103 мкм2 (2 класс); 13,1 %  от 100 до
180×10 мкм2 (3 класс); 6,3 % - более 180х103 мкм2(4 класс) [1]. За 100 % взято
суммарное количество проницаемых интервалов по всем скважинам и пластам
месторождения (рисунок 4.10).
Выделение четырех классов коллекторов позволило рассматривать
различные вариации сочетания этих классов как в разрезе продуктивного пласта,
так и по простиранию. Результатом этого было получение 3-х групп
неоднородности.
91
Рисунок 4.10  Распределение коэффициента проницаемости проницаемых
интервалов месторождения «Дружное»
Наиболее низкими ФЕС обладают коллекторы 1-ой группы, и, наоборот,
коллекторы 3-ей группы наиболее проницаемые. Для уточнения проницаемости
по разрезу пласты были поделены на продуктивные пачки.
На основе детального анализа геологической неоднородности пластовколлекторов выявлены зоны, рассмотрение которых решает ряд задач по
вовлечению в разработку тупиковых зон и выбору эффективных методов
воздействия на пласт.
На рисунке 4.11 представлены карты проницаемостной неоднородности и
плотности текущих извлекаемых запасов с выделением «проблемных» участков.
Максимальное количество текущих запасов пласта БС10 фиксируется по
коллекторам 1-ой группы неоднородности.
На дату проведения анализа количество простаивающих добывающих
скважин месторождения от всего фонда составляло 30,9 %, из которых 21,5 %
находились в консервации; 9,4 %  в бездействии. Основной причиной вывода
нагнетательных скважин в бездействие и последующей консервации являлось
отсутствие приемистости вследствие расположения преимущественно в областях
с низкой проницаемостью коллектора. В пределах выделенных участков
рассмотрена возможность реанимации простаивающего фонда скважин в зонах с
целиками нефти, содержащих остаточные запасы.
Таким образом, процесс извлечения запасов углеводородов по
месторождению характеризуется чрезвычайной сложностью. Анализируемые
участки, рекомендованные для планирования геолого-технических мероприятий,
содержат весомую долю как текущих извлекаемых, так и недренируемых запасов
с низким пластовым давлением из-за отсутствия действующего фонда.
92
Остаточные запасы нефти сосредоточены в основном в низкопроницаемых
коллекторах. Кроме того, отбор запасов нефти сопровождается значительными
объемами попутно добываемой воды.
а)
б)
Рисунок 4.11  Участки анализа, связанные с зоной низкой проницаемости
(а), карта плотности текущих извлекаемых запасов (б)
по эксплуатационному объекту БС101
Проблема повышения эффективности нефтеизвлечения может быть решена
только за счет внедрения спектра технологий, обеспечивающих вовлечение в
процесс разработки запасов низкопроницаемых коллекторов. Важнейшими
элементами такой программы являются бурение боковых стволов с горизонтальным окончанием (БВС), перевод под закачку скважин неработающего
фонда, перераспределение фильтрационных потоков жидкости в пласте за счет
использования передовых методов повышения нефтеотдачи пластов (ПНП) 63, 64.
Выбор перспективных скважин для зарезки боковых стволов (БС) и
боковых стволов с горизонтальным окончанием проводился по «критериям
применимости», включающим в себя комплекс геолого-промысловых
характеристик, при соблюдении которых технология позволяет получить
гарантированный эффект. Были рассмотрены такие критерии, как высокая плотность текущих извлекаемых запасов и нефтенасыщенная мощность пласта в
соседних скважинах, составляющая не менее 2 м. Добываемая продукция должна
иметь обводненность менее 50 % при дебите нефти не более 2 т/сут. Немаловажная роль отводится длине горизонтального участка ствола (до 300 м) и длине
отвода (не более 150…350 м). При этом необходимо соблюдать следующие
93
условия: не производить бурение «под куст» и не допускать мероприятий по устранению негерметичности эксплуатационной колонны выше 2000 м по стволу.
В основу расчета прогнозной эффективности мероприятия легла созданная
с учетом истории разработки модель месторождения. В результате зарезки по 13
скважинам на 4 объектах разработки (две из них  с переводом) планируется
дополнительно добыть 215 тыс. т нефти.
С целью совершенствования системы заводнения объекта БС102
предложено применить циклическое заводнение и перевести скважины под
нагнетание. Прогнозная дополнительная добыча нефти от циклического
заводнения рассчитывалась по двум вариантам: первый предполагал закачку по
различным схемам циклирования (линейной, перекрестной, блочно-угловой и
блочно-угловой с увеличением давления нагнетания), второй предусматривал
различные периоды (циклы) продолжительности закачки. Наиболее эффективной
была признана перекрестная схема закачки с циклом 10 дней, при которой
дополнительная добыча нефти за пять месяцев продолжения эффекта составит
2,2 тыс. т.
Для перевода под нагнетание по объекту БС100-1 рекомендованы пять
скважин действующего фонда, шесть скважин, находящихся в консервации, и
три наблюдательные. Был рассмотрен поочередный ввод дополнительных
разрезающих рядов с юга залежи на север и с запада на восток. В результате
освоения
скважин
изменится
картина
движения
жидкости
по
низкопроницаемым участкам пласта с повышением скорости фильтрации, что в
итоге повлечет за собой увеличение добычи нефти по реагирующим
добывающим скважинам. Ввод скважин под нагнетание позволит за пять лет
продолжительности эффекта получить дополнительно 45,6 тыс. т нефти.
После комплексного воздействия на нефтесодержащий коллектор (зарезки
БС и БГС, циклическое заводнение, освоение под закачку) для объекта БС11
проводился расчет и сопоставлялись различные варианты разработки. Первый
вариант подразумевал проводку боковых стволов, в том числе с горизонтальным
окончанием, второй включал освоение под закачку скважин низкопроницаемых
коллекторов. Третий учитывал совместное проведение мероприятий,
реализованных в первом и втором вариантах расчета.
Для внедрения рекомендован третий вариант разработки объекта БС11,
который предполагает проведение всех геолого-технологических мероприятий,
предусмотренных в первом и втором вариантах. В этом случае достигается
минимальная отрицательная интерференция дополнительной добычи нефти от
различных видов ГТМ на участке в целом. Третий вариант расчета позволит
дополнительно добыть 195,8 тыс. т нефти. Максимальная эффективность
приходится на первые годы после проведения мероприятий, за последующие
94
четыре года предполагается добыть половину всего дополнительного объема
нефти (97 тыс. т).
Рассмотрена возможность повышения нефтеотдачи пластов путем
перераспределения в них фильтрационных потоков. По объектам
месторождения выделено 24 очага воздействия. Согласно фильтрационному
расчету гидродинамической модели, в большинстве случаев эффект положительно сказался на работе окружающих добывающих скважин и позволил
снизить на 2,8…3,0 % или стабилизировать обводненность и увеличить дебит
нефти на 0,5…2,0 т/сут. Дополнительная добыча нефти от обработок за 14
месяцев продолжения эффекта составит 22,8 тыс. т, удельный эффект  950 т на
скважино-операцию.
Таким образом, при разработке объектов БС101, БС102 и БС11
месторождения «Дружное» отмечаются неравномерная выработка запасов
нефти по площади и по разрезу, преждевременное селективное обводнение
скважин по зонам с улучшенными коллекторскими свойствами, связанное с
высокой неоднородностью продуктивных пластов по проницаемости.
Выделение различных по проницаемости зон, подверженных различному
влиянию нагнетания, позволил дифференцировать запасы залежей и определить
запасы, активно участвующие в разработке и не охваченные разработкой при
существующей системе заводнения.
Основная задача всех методов воздействия на пласт была направлена на
повышение нефтеотдачи и сводилась к обеспечению максимального отбора
нефти, увеличению коэффициента охвата пласта заводнением, а в конечном
итоге  и величины КИН.
4.4. Обоснование
воздействия
физико-химических
методов
и
технологий
4.4.1. Реогазохимическое воздействие
Эффективные методы воздействия на пласт с целью повышения
нефтеотдачи при разработке месторождений с неоднородными и истощенными
коллекторами крайне актуальны и востребованы. Увеличение коэффициента
извлечения нефти за счет разработки и комплексного внедрения новых
технологий повышения нефтеотдачи пластов и интенсификации добычи
углеводородов является одним из наиболее реальных и целесообразных путей не
только повышения, но и стабилизации темпов падения добычи нефти 65  67.
Предлагаемая в этой связи реогазохимическая технология на основе
генерации углекислого газа в пластовых условиях  без организации закачки его
из наземных коммуникаций  обладает не только технологической, но и
колоссальной экономической эффективностью.
95
В этой технологии диоксид углерода генерируется в пластовых условиях в
результате термохимической стехиометрической реакции последовательно
закачиваемых в пласт водных растворов газообразующих и газовыделяющих химических реагентов. Выделяемый в результате химической реакции СО2
выступает в качестве газовой фазы при генерации газожидкостной оторочки в
процессе заводнения нефтяного пласта.
Результаты многочисленных экспериментальных, теоретических и
промысловых исследований показали высокую эффективность внутрипластовых
газогенерирующих
составов,
позволяющих
эффективно
регулировать
динамические процессы, имеющие место при вытеснении нефти водой.
Помимо этого, повышение эффективности воздействия на залежь
обеспечивается инициацией процесса отмыва остаточных углеводородов путем
создания и использования термобарических условий существования «сверхкритического свойства» СО2.
С целью эффективной реализации проектных решений был разработан и
осуществлен комплекс предварительных аналитических и лабораторных исследований по выбору газогенерирующих композиций.
Лабораторные исследования
На первом этапе лабораторных исследований в качестве газогенерирующей
композиции была испытана кислотная композиция Алдинол-20, которая
представляет собой смесь многоатомных спиртов, катионных и неионогенного
ПАВ, ингибитора коррозии, соляной кислоты и модифицирующих добавок.
В лаборатории физико-химических исследований методов ПНП ООО
«КогалымНИПИнефть» проведены лабораторные испытания (в условиях,
максимально приближенных к пласту АВ8 Ватьеганского месторождения)
кислотного состава Алдинол-20 на применимость в качестве газообразующего
агента при внутрипластовой генерации в технологии реогазохимического
воздействия.
Целью проведенного лабораторного теста являлось определение
стехиометрических условий в реакции раствора на основе Алдинол-20 и водного
раствора газовыделяющего агента. В рамках лабораторного испытания произвели
расчет необходимого количества водного раствора агента для полной
нейтрализации раствора кислоты.
В ходе лабораторных испытаний было установлено, что при нейтрализации
раствора Алдинол-20 соблюдается стехиометрия реакции, и после взаимодействия
с газообразующим агентом появления нерастворимых осадков не обнаружено.
Эксперименты по фильтрации были проведены на фильтрационной
установке физического моделирования нефтяного пласта CoreTest Systems FFES
655.
96
В лаборатории керновых исследований ООО «КогалымНИПИнефть»
осуществлено
физическое
моделирование
реогазохимического
метода
воздействия на нефтеводонасыщенную породу путем внутрипоровой генерации
оторочки псевдокипящей газожидкостной системы.
Результаты проведенных экспериментов подтвердили эффективное
вытеснение остаточной нефти оторочкой газожидкостной системы на основе
внутрипластовой генерации диоксида углерода. Характерные кривые вытеснения
приведены на рисунках 4.12 и 4.13.
Рисунок 4.12  Динамика фильтрации пластовой воды
при реогазохимическом воздействии через керновую модель
пласта АВ8 Ватьеганского месторождения без закачки
блокирующего ПАА
На рисунке 4.13 приведены результаты экспериментального вытеснения
остаточной нефти из керновой модели пласта в сочетании с блокирующей
полимерной оторочкой и последующим вытеснением газогенерирующими
композициями.
Результаты лабораторных тестов, представленные на рисунке 4.14, наглядно
доказывают эффективность вытеснения остаточной нефти путем генерации в
пласте газожидкостной системы.
97
Рисунок 4.13  Динамика фильтрации пластовой воды
при реогазохимическом воздействии через керновую модель
пласта АВ8 Ватьеганского месторождения с блокирующим
составом ПАА
Рисунок 4.14  Прирост коэффициента вытеснения нефти оторочкой
на основе внутрипластовой генерации диоксида углерода
СО2 для различных диапазонов варьирования
проницаемости в серии лабораторных экспериментов
(эксперимент без закачки ПАА)
98
Динамика давления в ходе стехиометрической реакции имеет переменный
характер с различными периодами. Локальное давление, возникающее при
газогенерации в поровых каналах, существенно увеличивает фильтрационное
сопротивление и освобождает защемленную нефть, что обеспечивает отмыв
неохваченных водным воздействием зон коллектора, и таким образом удается
повысить коэффициент вытеснения углеводородов из пласта.
Применение газообразующей композиции на основе химического реагента
Алдинол-20 обеспечило соответствующие бародинамические условия для
протекания внутрипластовой реакции газовыделения.
Следует также отметить, что, по результатам опытов, наблюдается эффект
неоднородности вытеснения по простиранию керновых образцов. Степень
вытеснения остаточной нефти уменьшается при продвижении вытесняющего
флюида от первого керна к последнему в составной модели пласта (рисунок
4.15).
Рисунок 4.15  График измененя коэффициента вытеснения по длине
составной модели
Таким образом, анализ итоговых результатов серии лабораторных
экспериментов на составных пластовых моделях керновых образцов позволяет
сделать следующие выводы:
- максимальный коэффициент вытеснения наблюдается на начальных
стадиях, где локальное давление возникает в ходе интенсивной реакции
газообразующих композиций, а именно на участке первого кернового образца. С
продвижением оторочки по длине модели эффект прироста коэффициента
вытеснения уменьшается, что свидетельствует об отложении вытесненной на
начальном участке модели нефти на стенках поровых каналов следующих кернов
по мере продвижения вытесняющего флюида (рисунок 4.15);
99
- при использовании блокирующего раствора полиакриламида, несмотря на
очевидный рост давления закачки, тенденция проявления эффекта при
вытеснении нефти уменьшается. Это может быть объяснено адсорбцией
полимера на нефтенасыщенных порах керна.
Исследования показали также, что в экспериментах с блокирующей
композицией ПАА наибольшая эффективность вытеснения остаточной нефти
наблюдается в диапазоне низких проницаемостей  0,030…0,150 мкм2 (рисунок
4.14).
Опытно-промышленные работы (ОПР)
Скважино-операции по закачке оторочки псевдокипящей газожидкостной
системы в нагнетательные скважины участка реализованы на пласте АВ8
Ватьеганского месторождения.
На всех скважинах полностью был выполнен намеченный объем
исследований по замерам приемистости до и после промыслового мероприятия, а
также осуществлялся динамический контроль давления нагнетания воды.
В результате проведения ОПР на нагнетательных скважинах отмечались
увеличение приемистости и снижение давления (с 10,0 до 6,3 МПа). В этой связи
следует отметить, что одним из условий успешного технологического воздействия на пласт является увеличение объемов закачиваемой воды с целью
обеспечения широкого охвата пласта вытеснением по вновь открывшимся
фильтрационным каналам.
Эффективность ОПР определялась по приросту добычи нефти
реагирующих добывающих скважин в течение шести месяцев после проведения
скважино-операций на нагнетательных скважинах. Оценка эффективности ОПР
проводилась по «Унифицированной методике определения технологической
эффективности ГТМ» НП «ИСИПН» по 21 добывающей скважине, среагировавшей на реогазохимическое воздействие.
Результаты расчета технологической эффективности реализации проекта на
опытном участке Ватьеганского месторождения по 21 реагирующей скважине:
- при расчете по отдельным добывающим скважинам участка  в сумме
5684 т (12,6 % прироста текущей добычи нефти) дополнительной добычи нефти;
- при расчете по участку в целом  5759 т (12,8 % прироста текущей
добычи нефти) дополнительной добычи нефти.
Полученные в ходе промышленного внедрения результаты позволили
разработать оптимальную технологическую схему воздействия на пласт, в том
числе с остаточными запасами нефти, в условиях добычи жидких углеводородов
на участке Ватьеганского месторождения.
Как показывает опыт промысловых операций, эффективное доизвлечение
нефти в условиях внутрипластовой генерации газожидкостной оторочки и
блокирования высокопроницаемых интервалов возможно при увеличении
100
нагнетаемых объемов воды как необходимого условия повышения охвата пласта
вытеснением и извлечения остаточных углеводородов и слабодренируемых зон.
Лабораторные и промысловые исследования внутрипластовой генерации
газожидкостной оторочки на основе СО2 подтверждают технологическую и
экономическую эффективность предлагаемых инновационных технологий.
4.4.2. Комплексное физико-химическое воздействие
Основные месторождения Когалымского региона (Ватьеганское,
Повховское, Тевлинско-Русскинское) с высокопродуктивными пластами
находятся на третьей и четвертой стадиях разработки. Применение физикохимических технологий на старых месторождениях является не только
вынужденной, но и необходимой мерой, позволяющей стабилизировать или
снизить темпы роста обводненности добываемой продукции и обеспечить
доизвлечение малоподвижных текущих запасов нефти 68  73.
Непрерывно растущий на месторождениях фонд обводненных
высокодебитных скважин, ожидающих проведения водоизоляционных работ
(ВИР), требует внедрения новых кардинальных подходов к решению проблемы
прорыва нагнетаемых вод по отдельным высокопроницаемым промытым
каналам и техногенным трещинам после гидроразрыва пласта, а также
подтягивания подошвенной воды.
Актуальность данного вопроса связана и с «запиранием» системы сбора
скважинной продукции, утилизацией подтоварной воды по участку блочной
кустовой насосной станции и большими затратами электроэнергии для работы
высокодебитных электропогружных центробежных насосов (ЭЦН).
Основные методы водоизоляционных работ основываются на
использовании специальных технологических приемов, обеспечивающих
создание барьера на пути притока воды в скважину. Создание искусственных
водоизоляционных экранов  один из наиболее эффективных методов борьбы с
обводнением скважин при прорыве нагнетаемых вод, в том числе подошвенных
вод [74].
Отделом разработки нефтяных и газовых месторождений и отделом ПНП
ТПП «Когалымнефтегаз» с КогалымНИПИнефть с целью повышения
эффективности воздействия на пласт, увеличения коэффициента извлечения
нефти, решения проблемы утилизации подтоварной воды путем сокращения
добычи попутно добываемой воды, а также энергосбережения разработан и
предложен комплексный подход к проведению водоизоляционных работ с
применением физико-химических технологий повышения нефтеотдачи пластов.
Это обработка по участку как нагнетательных скважин физико-химическими
101
методами ПНП, так и высокодебитных обводненных добывающих скважин по
технологии эмульсионно-суспензионной системы (ЭСС).
Эмульсионно-суспензионная система закачивается в составе жидкостей на
углеводородной основе, воздействует на капиллярные процессы и гидрофобизует
поверхность, обеспечивает рост вязкости в проницаемых каналах и их
временную закупорку за счет самопроизвольного эмульгирования системы при
контакте с водой, насыщающей пласт. Закачиваемая эмульсия обладает
способностью разжижаться при воздействии на нее углеводородной фазы, т.е. не
препятствовать в дальнейшем продвижению нефти. Система характеризуется
доступностью и дешевизной применяемых для ее приготовления
углеводородных носителей (товарной нефти) [75].
Эмульсионные
составы
представляют
собой
неньютоновские,
структурированные системы, т.е. их эффективная вязкость зависит от скорости
или напряжения сдвига. Эти системы обладают ненулевым предельным
напряжением сдвига и способны при низких градиентах давления образовывать в
пласте непроницаемые экраны, препятствующие проникновению воды в
промытые участки пласта, и ограничивать приток воды при закачке их в
добывающие скважины. В отличие от осадкообразующих и гелеобразующих
составов применение эмульсий для ограничения проницаемости коллекторов
носит временный характер и не снижает с необратимым эффектом
проницаемость коллекторов.
При закачке эмульсионного состава в нагнетательные скважины по мере
его продвижения в водонасыщенной породе ее вязкость постепенно
увеличивается, в результате этого проницаемость тех зон пласта, куда
преимущественно фильтровалась эмульсия, снижается. При таком изменении
проницаемости пласта выравнивается фронт вытеснения, увеличивается охват
пласта заводнением [76].
Эмульсии, стабилизированные эмульгатором Алдинол-10 и содержащие
70…75 % водной фазы и 25…30 % углеводородной фазы (нефть), представляют
собой капельки воды, которые плотно прилегают друг к другу и окружены
бронирующими оболочками, состоящими из углеводородного раствора
Алдинол-10. Поскольку внешней фазой таких эмульсий является углеводород,
эти эмульсии легко солюбилизируют капли остаточной нефти, создавая на
фронте вытеснения зону с повышенным содержанием нефти и перемещая нефть
за счет создания повышенных градиентов к добывающим нефтяным скважинам.
Согласно проведенным лабораторным исследованиям, наибольшими
вязкостью и временем жизни при 70 °С, а также оптимальным составом
обладают ЭСС, содержащие 4 % Алдинола-10, 20 % товарной нефти, 3…4 %
наполнителя  химически осажденного мела (кольматирующая система), 75 %
водного раствора хлористого кальция концентрацией не ниже 5 %.
102
Кольматирующая система закачивается для формирования в призабойной
зоне или в трещинах кольматирующего непроницаемого экрана в крупных и
средних по раскрытости промытых каналах и закрепления всего комплекса
реагентов созданием жесткого защитного водоизолирующего экрана.
По ТПП «Когалымнефтегаз» в конце 2010 г. начали проведение
комплексных водоизоляционных работ, за период 2010 г.  1 квартал 2012 г.
были проведены обработки на 34 добывающих скважинах по технологии ЭСС
[77]. На рисунке 4.16 представлен объем внедрения мероприятий помесячно.
Работы выполнены бригадами подземного и капитального ремонта скважин
(ПКРС) и специализированным звеном ПНП, при этом на добывающей скважине
выполнялся следующий комплекс работ: бригадой ПКРС  подъем ГНО,
промывка скважины, промыслово-геофизические исследования (ПГИ);
специализированным звеном ПНП  закачка ЭСС; бригадой ПКРС  промывка
скважины, ПГИ, спуск ЭЦН. Одновременно с перечисленными работами на
добывающей скважине осуществлялась закачка по потокоотклоняющей
технологии в ближайшие окружающие нагнетательные скважины.
Рисунок 4.16 – Количество скважино-обработок
Таким образом, воздействие на участок пласта по ограничению водопритока производилось комплексно: со стороны как нагнетательных скважин,
так и добывающей.
В результате проведения на 34 скважинах водоизоляционных работ
суммарная дополнительная добыча нефти на 01.04.2012 г., рассчитанная по характеристикам вытеснения в ПК EOR-effect+, составила 14,895 тыс. т.
Сокращение объема попутно добываемой воды, определенное методом прямого
счета, составило 1049,244 тыс. т, на некоторых скважинах эффект еще
продолжается [78].
103
Результаты внедрения мероприятий по годам и по месторождениям
представлены в таблице 4.3. Стоит сказать, что основная цель мероприятия 
сокращение объемов попутно добываемой воды при сохранении дебитов нефти.
Успешность данного комплексного подхода по снижению объемов попутно
добываемой воды  100 %, дебиты воды снизились на 35…40 %, а по полученной
дополнительной добыче нефти и снижению обводненности успешность
составила 71 % (24 из 34). Это объясняется тем, что на некоторых скважинах
незначительное снижение обводненности не может компенсировать дебит нефти
при значительном снижении объема добычи жидкости. Из 10 неуспешных
обработок только на 5 скважинах обводненность осталась без изменений.
Период эффективной работы в среднем составляет 4 месяца, но по многим
обработкам продолжительность эффекта выше.
Реализация комплексного подхода к участку пласта для ограничения
водопритока с целью вовлечения в разработку малоподвижных извлекаемых
запасов представлена на примере участка пласта АВ1-2 скв. 4490 Ватьеганского
месторождения.
Таблица 4.3 – Результаты внедрения комплексных ВИР по технологии ЭСС
Количество обработок, ед.
2010
2011
3
27
3
1
28
Дополнительная добыча
Сокращение объема попутно
нефти, тыс. т
добываемой воды, тыс. т
кв. 2012 2010
2011
кв. 2012 2010
2011
кв. 2012
Повховское месторождение
3
0,152
8,373
Ватьеганское месторождение
1,923
12,816
162,568 862,115
Тевлинско-Русскинское месторождение
0,004
16,188
3
1,923
12,820
0,152
162,569 878,303 8,373
Рассмотрим детально скв. 4490 до и после проведения комплексных
водоизоляционных
работ.
Скважина
характеризовалась
следующими
3
технологическими параметрами: Qж = 178 м /сут, В = 97 %, Qн = 4,6 т/сут.
Мероприятия по закачке эмульсионно-суспензионной системы на добывающей
скважине проходили в апреле 2011 г. Нагнетательные скважины участка
обрабатывались гелеобразующим составом ГОС-1АС с января месяца: скв. 5303
 январь, скв. 1846У  февраль, скв. 5302 и скв. 5305 обработаны в мае. После
запуска
скважины
технологические
параметры
были
следующими:
3
Qж = 24 м /сут, В = 31 %, Qн = 14,2 т/сут. Снижение добычи жидкости составило
154 м3/сут; снижение обводненности – 66 %; прирост дебита нефти  9,6 т/сут. На
104
01.04.12 накопленное сокращение объема попутно добываемой воды составило
55,598 тыс. т, накопленная дополнительная добыча нефти  1,929 тыс. т.
Длительность эффекта уже составляет 12 месяцев.
На рисунке 4.17 участок представлен на карте изменения обводненности за
квартал.
а  первый квартал (март); б  второй квартал (май)
Рисунок 4.17 Изменение обводненности на участке в районе скв. 4490
Геологические параметры, данные по запасам и накопленной добыче нефти
представлены в таблице 4.4. Текущая выработка балансовых запасов до
мероприятия на 01.04.2011 г. составляла 6,3 %, выработка извлекаемых запасов 
17,7 %.
Таблица 4.4  Геолого-технологические показатели по скв. 4490
№
скв.
Нэфф.,
м
Нн/н,
м
Sн, %
Кпор,
%
Кпр,
мД
Qбал,
т
НИЗ,
т
4490
24
24
61,8
19,58
39,6
319209
112681
Проектный
КИН,
д.ед.
0,353
Суммарная Qн,
т
Отбор
от
НБЗ,
д.ед.
19986
0,063
Отбор
от НИЗ,
д.ед.
0,177
На рисунке 4.18 приведена динамика технологических показателей добычи,
которая показывает, что скважина работала с высокой обводненностью. В апреле
2011 г. после проведения комплексных работ по селективной изоляции с
использованием технологии ЭСС на скважине произошло снижение
обводненности и добычи жидкости, при этом добыча нефти увеличилась.
105
Рисунок 4.18 – Динамика основных показателей разработки скв. 4490
На рисунке 4.19 показана динамика основных показателей работы
скважины до и после мероприятия (данные технологических режимов).
Как видно из таблицы 4.5 и рисунков 4.18 и 4.19, в результате проведенных
комплексных водоизоляционных работ дебит нефти на текущий момент
составляет 7,8 т/сут, обводненность уменьшилась с 97 % до 25 %, ВНФ за
текущий год уменьшился с 39,2 до 2,3 д.ед., КИН увеличился на 1 % и составляет
7,3 %.
На рисунке 4.20 показаны геологический разрез и профиль притока. На
примере данной скважины следует отметить эффективность комплексных
мероприятий по физико-химическому воздействию на участок пласта в условиях
высокой обводненности добываемой продукции.
Таблица 4.5- Показатели работы скв. 4490
Добыча нефти
№
пп
с начала азработки
с начала тек.
года
Отбор воды
Добыча
жидкости, т
Тек. дебит,
т/сут
(по тех.
режимам)
нефжидти
кости
с начас нач.
с начас нач.
ла разтек.
ла разтек.
работгода
работгода
ки
ки
1
19986
472
229557
18525
249543
18997 4,6
2
23349
717
234506
1648
257855
2365
7,8
Примечание  1) на 01.04.2001 г. (до мероприятия); 2) на 01.04.2012 г.
178,0
26,0
Тек.
обводненность,
%.
Тек.
ВНФ,
д.ед
97,0
65,0
39,2
2,3
Qбал,
т
Тек.
КИН,
д.ед.
319209
319209
0,063
0,073
106
Рисунок 4.19  Динамика основных показателей разработки скв. 4490
после проведения ГТМ
Рисунок 4.20  Геологический разрез и данные потокометрии по скв. 4490
107
Выводы по главе 4
Предложенные мероприятия позволили вовлечь в процесс фильтрации
малоподвижные текущие запасы нефти, сосредоточенные в застойных зонах.
Эффективность предложенной комплексной технологии определена с
учетом полученной дополнительной добычи нефти (14,895 тыс. т) и сокращения
объема попутно добываемой воды (1049,244 тыс. т).
Продолжительность эффекта от комплексного физико-химического
воздействия на участок залежи составила величину порядка 4…18 мес., по
некоторым скважинам наблюдается превышение продолжительности эффекта.
По всем обработкам наблюдается кратное сокращение объема попутно
добываемой воды.
108
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
1. Выполненное для пластов БС10 Южно-Ягунского и АВ1-2
Ватьеганского месторождений зонирование эксплуатационного объекта по
различным
литолого-фациальным
особенностям
позволило
оценить
эффективность выработки запасов нефти с применением основных методов и
технологий воздействия на продуктивный пласт. На основании этого предложены
наиболее приоритетные геолого-технические мероприятия.
2. Для пласта ЮС1 Южно-Ягунского, Тевлинско-Русскинского и
Равенского
месторождений
определены
зависимости
эффективности
гидравлического разрыва пласта от фациальной обстановки осадконакопления.
3. В методиках интерпретации петрофизических данных для
тонкослоистого высоконеоднородного разреза эксплуатационных объектов
Когалымского региона при интерпретации ГИС предложено:
- вместо стандартных линейных и полиномиальных зависимостей
использовать методы конфлюэнтного анализа;
каждый
интервал
пласта
охарактеризовывать
гистограммой
распределения его параметра. Это позволит использовать в гидродинамической
модели более корректные значения, характеризующие продуктивный пласт.
4. Разработана методика, позволяющая более точно определять величины
абсолютной проницаемости и остаточной водонасыщенности. Привлечение
структурного коэффициента в качестве дополнительного параметра наряду с
коэффициентом пористости существенно повышает тесноту связей между ФЕС.
Выявлено, что изменение структурного коэффициента связано со сменой
фациальных обстановок осадконакопления.
5. Использование разработанной итерационной методики геологогидродинамического моделирования позволяет строить высококачественные
гидродинамические модели для решения задач управления разработкой
нефтяных месторождений на основе комплексной обработки геологогеофизических, геолого-петрофизических и геолого-промысловых данных.
Составлена программа бурения восьми боковых стволов с суммарным
дополнительным дебитом нефти 235 т/сут.
6. Проведенные индикаторные и гидродинамические исследования
позволили:
- обосновать принципы эквивалентности в рамках разработанной методики
интерпретации ГДИС, сущность которой заключается в совместной
интерпретации многократных ГДИС по группе близкорасположенных скважин с
целью создания непротиворечивой модели пластовой системы. Зависимость
гидропроводности пласта от координат скважины должна быть согласована с
изменением фациального строения пласта, а гидропроводности пласта от
109
времени  с динамикой обводненности и соотношения фазовых проницаемостей
нефти и воды;
- для конкретных участков пласта ЮВ1 Повховского месторождения
рекомендовать оптимальные методы увеличения нефтеотдачи в зависимости от
эффективности системы заводнения, количества каналов фильтрации и скорости
движения флюида по ним.
7. Для различных продуктивных пластов месторождений Когалымского
региона обосновано применение гидродинамических, физико-химических и
физических методов и технологий воздействия на пласт. Рассчитанная суммарная
дополнительная добыча нефти от их внедрения составляет более 50 тыс. тонн.
110
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Скачек, К. Г. Опыт применения фациального анализа как основы
геолого-экономической оценки эффективности ГТМ на месторождениях ТПП
«Когалымнефтегаз» Текст / К. Г. Скачек, М. Р. Дулкарнаев,
Ю. А. Маганова // Пути реализации нефтегазового и рудного потенциала ХантыМансийского автономного округа-Югра: матер. XIV ежегодной научн.-практ.
конф.  Ханты-Мансийск, 2010. – С. 36-41.
2.
Ушатинский, И. Н. Постседиментационные изменения минералогии и
фильтрационных свойств коллекторов нефти и газа Западной Сибири Текст: тр.
ЗапСибНИГНИ / И. Н. Ушатинский, О. Г. Зарипов. – Тюмень: ЗапСибНИГНИ,
1970. – Вып. 35.  203 с.
3.
Сахибгареев, Р. С. Вторичные изменения коллекторов в процессе
формирования и разрушения нефтяных залежей Текст / Р. С. Сахибгареев. – Л.:
Недра,1989. – 260 с.
4.
Шмырина, В. А. Глинистые минералы и их влияние на
фильтрационно-емкостные свойства продуктивных пластов БС111 и ЮС11
Кустового месторождения Текст / В. А. Шмырина, Я. Х. Саетгалеев // Пути
реализации нефтегазового потенциала ХМАО-Югра: матер. XV научн.-практ.
конф. – Ханты-Мансийск, 2011.  С. 124-130.
5.
Соколов, В. Н. Глинистые породы и их свойства Текст /
В. Н. Соколов // Соросовский образовательный журнал. – М.: МГУ, 2000. –
№ 9. – 70 с.
6.
Дулкарнаев, М. Р. Дифференциация продуктивного пласта по
литолого-фациальным зонам на основе электрометрических моделей кривых
альфа-ПС для обоснования технологий доизвлечения нефти Текст /
М. Р. Дулкарнаев, Ю. А. Котенев, Ш. Х. Султанов, М. В. Каждан,
А. А. Габитов // Нефтегазовое дело: электрон. научн. журн.  2013.  № 6. 
С. 81-102. URL: http://www.ogbus.ru/authors/ DulkarnaevMR/ DulkarnaevMR_1.pdf.
7.
Котенев, Ю. А. Уточнение трехмерной геологической модели пласта
АВ1-2 Ватьеганского нефтяного месторождения в пределах объекта
исследования Текст / Ю. А. Котенев, Ш. Х. Султанов, М. Р. Дулкарнаев,
М. В. Каждан // Нефтегазовые технологии и новые материалы, проблемы и
решения: сб. научн. тр.  Уфа: ООО «Монография», 2013. – Вып. 2 (7).  С. 5561.
8. Волостнов, В. А. Зависимость эффективности ГРП от фациальной
неоднородности пласта ЮВ1 на месторождениях ТПП «Когалымнефтегаз»
Текст / В. А. Волостнов, М. Р. Дулкарнаев, Ю. А. Маганова // Пути реализации
111
нефтегазового и рудного потенциала Ханты-Мансийского автономного округаЮгра: матер. XIV ежегодной научн.-практ. конф.  Ханты-Мансийск, 2010 –
С. 32-35.
9. Михайлов, В. Н. Экспертная система для фациальной диагностики
осадочных пород на основе кластерного анализа микроописаний керна Текст /
В. Н. Михайлов, К. Г. Скачек, М. Р. Дулкарнаев, А. Н. Шайхутдинов // Пути
реализации нефтегазового и рудного потенциала Ханты-Мансийского
автономного округа-Югра: тр. XVI окружной научн.-практ. конф.  ХантыМансийск, 2013. Т. 1.  С. 245-255.
10. Ханин, А. А. Породы-коллекторы нефти и газа нефтегазоносных
провинций СССР Текст / А. А. Ханин.  М.: Недра, 1973.  304 с.
11. Каждан, М. В. Восстановление литолого-фациальной обстановки
формирования продуктивного горизонта с использованием современных
геоинформационных технологий керна Текст / М. В. Каждан,
Ю. А. Котенев, Ш. Х. Султанов, М. Р. Дулкарнаев // Нефтегазовое дело:
электрон.
научн.
журн.

2013.

№
6.

С.
103-125.
URL: http://www.ogbus.ru/authors/KazhdanMV/KazhdanMV_1.pdf.
12. Ботвинкина, Л. Н. Атлас литогенетических типов угленосных
отложений среднего карбона Донецкого бассейна керна Текст /
Л. Н. Ботвинкина, Ю. А. Жемчужников, П. П. Тимофеев, А. П. Феофилова,
В. С. Яблоков.  M.: Изд-во АН СССР, 1956.  367 с.
13. Алексеев, В. П. Атлас фаций юрских терригенных отложений
(угленосные толщи Северной Евразии) Текст / В. П. Алексеев.  Екатеринбург:
Изд-во УГГУ, 2007.  209 с.
14. Александров, А. В. Атлас литологических типов угленосных
отложений Алдано-Чульмановского района Южно-Якутского каменноугольного
бассейна Текст / А. В. Александров, В. М. Желинский, В. Н. Коробицына,
Ш. А. Сюндюков, В. И. Фролов.  М.: Наука, 1970.  226 с.
15. Тимофеев, П. П. Геология и фации юрских угленосных формаций
Южной Сибири Текст: тр. Геологического института АН СССР /
П. П. Тимофеев.  М.: Наука, 1969.  Вып. 197.  556 с.
16. Михайлов, В. Н. Литолого-генетическая типизация неокомских пород
Западной Сибири на основе кластерного анализа макроописаний керна Текст В.
Н. Михайлов, И. А. Шемонаев // Увеличение нефтеотдачи – приоритетное
направление воспроизводства запасов углеводородного сырья: матер. Междунар.
научн.-практ. конф.  Казань, 2011.  С. 329-333.
17. Правила геофизических исследований и работ в нефтяных и газовых
скважинах Текст.  М., 1999.  96 с.
112
18. Комплексирование и этапность выполнения геофизических,
гидродинамических и геохимических исследований нефтяных и нефтегазовых
месторождений Текст: РД 153-39.0-109-01.  М.: Минэнерго РФ, 2002.  76 с.
19. Иванов, С. А. Оперативная методика совместной обработки ГИС и
промысловых данных для уточнения площадного распределения остаточных
запасов длительно эксплуатируемых нефтяных месторождений Текст /
С. А. Иванов, К. Г. Скачек, В. Н. Михайлов, Ю. А. Волков // Инновационные
технологии в геологии и разработке углеводородов: матер. Междунар. научн.практ. конф. 9-11 сентября 2009 г.  Казань: Изд-во «Репер», 2009.  С. 143-151.
20. Дулкарнаев, М. Р. О корректности используемых методик
интерпретации петрофизических данных Текст / М. Р. Дулкарнаев,
В. Н. Михайлов // НТЖ «Нефть. Газ. Новации».  2011.  № 3.  С. 25-29.
21. Львовский, Е. Н. Статистические методы построения эмпирических
формул Текст / Е. Н. Львовский.  М.: Изд-во «Высшая школа», 1988.  239 с.
22. Шацкий, А. В. Интегрированная система Гемма. Программы
обработки промысловых данных Текст / А. В. Шацкий, В. Б. Тихонов,
Н И. Бубенцова.  М.: Центральная геофизическая экспедиция, 2000.  54 с.
23. Построение геологической модели продуктивного горизонта БВ8
Повховского месторождения для уточнения геологических запасов нефти и
создания постоянно действующей геолого-технической модели Текст: отчет о
НИР / ТПП «Когалымнефтегаз»; исп. Басик Е. П. и др..  Когалым, 1997. 
С. 48-49.
24. Исследование керна Повховского месторождения Текст: отчет по
договору № 604 / ВНИГНИ; отв. исполн. д.г.-м.н., проф. Петерсилье В. И.  М.,
1997. Ч. 2  C. 28-32.
25. Методические рекомендации по определению подсчетных
параметров залежей нефти и газа по материалам геофизических исследований
скважин с привлечением результатов анализов керна, опробований и испытаний
продуктивных пластов Текст / Под ред. Б. Ю. Вендельштейна, В. Ф. Козяра,
Г. Г. Яценко.  Калинин, 1990.  С. 101-103.
26. Михайлов, В. Н. Технология создания постоянно действующей
модели геологического строения территории на основе интеграции электронных
колонок,
карт
и
баз
знаний
Текст
/
В.
Н.
Михайлов,
В. Р. Туманов, С. А. Горбунов // Квартер-2005: матер. IV Всеросс. совещания по
изучению четвертичного периода 23-26 августа 2005 г.  Сыктывкар: Геопринт,
2005.  С. 281-282.
27. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов
нефти и газа объемным методом Текст / Под ред. В. И. Петерсилье,
В. И. Пороскуна, Г. Г. Яценко.  М., 2003.  С. 50-52.
113
28. Дулкарнаев, М. Р. Новый метод моделирования фильтрационно–
емкостных свойств гранулярных коллекторов (на примере Повховского
месторождения) Текст / М. Р. Дулкарнаев, К. Г. Скачек, Е. О. Беляков,
Г. В. Такканд // Геоинформатика.  2011.  № 3.  С. 47-50.
29. Вольнов, И. А. Особенности гидродинамического моделирования и
прогнозирования нефтеотдачи на поздней стадии разработки терригенных
отложений Вятской площади Арланского месторождения Текст /
И. А. Вольнов и др. // Повышение нефтеотдачи пластов на поздней стадии
разработки нефтяных месторождений и комплексное освоение высоковязких
нефтей и природных битумов: матер. междунар. научн.-практ. конф.  Казань:
Фэн, 2007.  С.147-151.
30. Методические указания по созданию постоянно действующих
геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений
Текст.  М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2003. Ч. 1. Геологические модели.
31. Тахаутдинов, Ш. Ф. Современные методы решения инженерных
задач на поздней стадии разработки нефтяного месторождения Текст /
Ш. Ф. Тахаутдинов, Н. И. Хисамутдинов, М. З. Тазиев, Н. Т. Карачурин,
И. Н. Файзуллин, И. М. Салихов.  М.: ВНИИОЭНГ, 2000.  104 с.
32. Хисамутдинов, Н. И. Разработка нефтяных пластов в поздней стадии
Текст / Н. И. Хисамутдинов, Р. Х. Гильманова, И. В. Владимиров,
Н. З. Ахметов, Р. Г. Абдулмазитов, Р. Г. Сарваретдинов. – М.: ОАО
«ВНИИОЭНГ», 2004. Т. 1: Геология и разработка залежи в поздней стадии. 
252 с.
33. Хисамутдинов, Н. И. Разработка нефтяных месторождений Текст /
Н. И. Хисамутдинов, Г. З. Ибрагимов. – М.: ВНИИОЭНГ, 1994. Т. IV.  262 с.
34. Михайлов, В. Н. Итерационная методика построения геологогидродинамических моделей для оценки распределения остаточных запасов
нефти и планирования геолого-технологических мероприятий Текст /
В. Н. Михайлов, Ю. А. Волков, М. Р. Дулкарнаев // НТЖ «Георесурсы».  2011. 
№ 3 (39).  С. 43-48.
35. Лысенко, В. Д. К проблеме создания математической модели
разработки нефтяного месторождения Текст / В. Д. Лысенко // Нефтяное
хозяйство.  2002.  № 3.  С. 48-49.
36. Щелкачев, В. Н. Подземная гидравлика Текст / В. Н. Щелкачев,
Б. Б. Лапук.  Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.  36 с.
37. Хисамов, Р. С. Гидродинамические исследования скважин и методы
обработки
результатов
измерений
Текст
/
Р.
С.
Хисамов,
Э. И. Сулейманов, Р. Г. Фархуллин, О. А. Никашев, А. А. Губайдуллин,
Р. К. Ишкаев, В. М. Хусаинов.  М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2000.  228 с.
114
38. Дулкарнаев, М. Р. Анализ применимости графоаналитических
методов интерпретации ГДИС в условиях Западной Сибири Текст /
М. Р. Дулкарнаев, В. Н. Михайлов, Р. Ф. Нуруллин // Инновационные технологии
в геологии и разработке углеводородов: матер. Междунар. научн.-практ. конф. 
Казань: КГУ, 2009. – С. 117-119.
39. Хайруллин, М. Х. Интерпретация результатов гидродинамических
исследований скважин методами регуляризации Текст / М. Х. Хайруллин,
Р. С. Хисамов, М. Н. Шамсиев, Р. Г. Фархуллин.  М.: Ижевск: НИЦ «Регулярная
и хаотическая динамика», Ин-т компьютерных исследований, 2006.  172 с.
40. Волостнов,
В.
А.
Особенности
построения
геологогидродинамических моделей стандартным методом и по итерационной
технологии с целью уточнения распределения остаточных запасов и
планирования
геолого-технологических
мероприятий
Текст
/
В. А. Волостнов, В. Н. Михайлов, Ю. А. Волков, М. Р. Дулкарнаев // Пути
реализации нефтегазового и рудного потенциала Ханты-Мансийского
автономного округа-Югра: тр. XV научн.-практ. конф.  Ханты-Мансийск, 2012.
Т. 2.  С. 68-77.
41. Матковский, Д. А. Оценка эффективности применяемых методов по
оценке текущей нефтенасыщенности на месторождениях ООО «ЛУКОЙЛЗападная Сибирь» Текст / Д. А. Матковский, О. Б. Кузьмичев,
Д. Н. Крючатов, М. Р. Дулкарнаев // Проблемы нефтегазового комплекса
Западной Сибири и пути повышения его эффективности: матер. III научн.-практ.
конф., посвященной 15-летию «КогалымНИПИнефть». – Тюмень, 2012. – С. 164167.
42. Михайлов, В. Н. Оценка гидродинамической связи добывающих и
нагнетательных скважин на основе анализа истории разработки Текст /
В. Н. Михайлов, К. Г. Скачек, А. А. Потрясов, С. Н. Шабанов // Повышение
нефтеотдачи пластов на поздней стадии разработки нефтяных месторождений и
комплексное освоение высоковязких нефтей и природных битумов: матер.
междунар. научн.-практ. конф.  Казань: Изд-во «Фэн» АН РТ.  2007.  С. 408413.
43. Соколовский,
Э.
В.
Индикаторные
методы
изучения
нефтегазоносных пластов Текст / Э. В. Соколовский, Г. Б. Соловьев,
Ю. И. Тренчиков.  М.: Недра, 1986.
44. Соколовский, Э. В. Методическое руководство по технологии
проведения индикаторных исследований и интерпретации их результатов для
регулирования и контроля процесса заводнения нефтяных залежей Текст:
РД 39-0147428-235-89 / Э. В. Соколовский, О. Л. Кузнецов, Р. Н. Дияшев. 
СевКавНИПИнефть, 1989.
115
45. Бахтияров,
Г.
А.
Определение
оптимального
сочетания
горизонтальных и наклонно направленных скважин для эффективной разработки
Рославльского месторождения по данным индикаторных исследований Текст /
Г. А. Бахтияров, Р. И. Медведский, А. Ю. Никитин, А. Д. Митрофанов,
А. В. Бодрягин, Ю. Д. Куприянов // Нефтепромысловое дело.  2009.  № 1. 
С. 11-22.
46. Иванов, С. А. Оценка состояния разработки объекта ЮВ1
Повховского месторождения по результатам индикаторных (трассерных)
исследований» Текст / С. А. Иванов, Ш. С. Галимов, М. Р. Дулкарнаев,
А. Ю. Никитин, А. Д. Митрофанов, Ю. Д. Куприянов // Нефтепромысловое дело.
 2010.  № 6.  С. 21-28.
47. Корнильцев, Ю. А. О влиянии гидроразрыва пласта на
продуктивность добывающих и приёмистость нагнетательных скважин Текст /
Ю. А. Корнильцев // Георесурсы  2009.  С. 11-13.
48. Котенев, Ю. А. Методические принципы комплексного обоснования
выработки неоднородных и сильнорасчлененных пластов залежей нефти
Когалымского региона Текст / Ю. А. Котенев, М. Р. Дулкарнаев // Нефтегазовое
дело.  2014.  № 1.  С. 13-24.
49.
Технологическая
схема
разработки
Северо-Конитлорского
месторождения Текст: проектный документ.  2008. – 458 с.
50. Корнильцев, Ю. А. Гидродинамический анализ особенностей притока
к горизонтальным скважинам при формировании систем разработки нефтяных
месторождений Текст / Ю. А. Корнильцев, Ю. А. Волков // Горизонтальные
скважины: бурение, эксплуатация, исследование: матер. семинара-дискуссии. 
Казань: Мастер Лайн, 2000.  С. 155-162.
51. Желтов, Ю. В. Комплексные исследования особенностей разработки
низкопроницаемых коллекторов Текст / Ю. В. Желтов, А. Г. Ковалев,
Э. К. Коваленко и др. // Нефтяное хозяйство.  1990.  № 3.  С. 30-33.
52. Дулкарнаев, М. Р. Разработка залежей нефти и пласта ЮС1 в
коллекторах пониженной продуктивности на примере Северо-Конитлорского
месторождения Текст / М. Р. Дулкарнаев, А. А. Кокорин // Оборудование и
технологии для нефтегазового комплекса.  2011.  № 3.  С. 8-10.
53. Куланин, С. Л. Новые подходы к выработке малоподвижных текущих
запасов в условиях высокой обводненности добываемой продукции Текст / С. Л.
Куланин, М. Р. Дулкарнаев, Ш. С. Галимов, А. А. Малыгин // НТЖ «Нефть. Газ.
Новации».  2012.  № 6.  С. 79-83.
54. Муслимов, Р. Х. Современные методы управления разработкой
нефтяных месторождений с применением заводнения Текст: учебное пособие /
Р. Х. Муслимов.  Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 2002.  596 с.
116
55. Муслимов, Р. Х. Актуальные задачи организации и стандартизации
инновационного проектирования разработки нефтяных месторождений Текст /
Р. Х. Муслимов, Ю. А. Волков // Вестник ЦКР РОСНЕДРА.  2010.  № 3. 
С. 5-11.
56. Методические указания по созданию постоянно действующих
геолого-технологических моделей нефтяных и газовых месторождений Текст. 
М.: ВНИИОЭНГ, 2003. Ч. 2. Фильтрационные модели.  228 с.
57. Сыртланов, В. Р. О некоторых проблемах построения и
использования геолого-технологических моделей для мониторинга разработки
Текст / В. Р. Сыртланов, Ф. С. Хисматуллина, B. C. Сыртланова // Пути
реализации нефтегазового потенциала ХМАО: матер. научн.-практ. конф. 
Ханты-Мансийск, 2005.  С. 85-94.
58. Хасанов, М. М. Системно-структурированный подход к
проектированию Текст / М. М. Хасанов, В. Н. Суртаев, П. А. Тарасов,
К. В. Торопов, В. А. Павлов // Нефтяное хозяйство.  2008.  № 11.  С. 71-75.
59. Муслимов, Р. Х. Современные методы управления разработкой
нефтяных
месторождений
с
применением
заводнения
Текст
/
Р. Х. Муслимов.  Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 2003.  596 с.
60. Авторский надзор» за реализацией Дополнения к Технологической
схеме разработки Дружного месторождения Текст: проектный документ. 
2008.  354 с.
61. Дулкарнаев, М. Р. Особенности геологического строения объектов
БС101, БС102, БС11 Дружного месторождения, определяющие характер
обводнения
скважин
и
механизм
вытеснения
нефти
Текст
/
М. Р. Дулкарнаев, А. А. Кокорин // Оборудование и технологии для
нефтегазового комплекса.  2011.  № 2.  С. 15-20.
62. Дулкарнаев, М. Р. Повышение эффективности нефтеизвлечения с
применением комплексных методов увеличения нефтеотдачи при разработке
низкопроницаемых
коллекторов
месторождения
Дружное
Текст
/
М. Р. Дулкарнаев, В. В. Баушин, М. В. Исаева // НТЖ «Нефть. Газ. Новации». 
2011.  № 11.  С. 9-12.
63. Дулкарнаев, М. Р. Анализ причин расхождения фактических
показателей работы скважин Ватьеганского месторождения после бурения
боковых стволов Текст / М. Р. Дулкарнаев, В. Н. Михайлов, Ю. А. Волков //
Георесурсы.  2013.  № 5 (55).  С. 8-11.
64. Еленец, А. А. Оценка потенциальной зоны бурения второго ствола с
горизонтальным типом заканчивания в рамках предварительного этапа
проектирования
Текст
/
А.
А.
Еленец,
М.
Р.
Дулкарнаев,
В. А. Коротенко // НТЖ «Территория НЕФТЕГАЗ».  2012.  № 3.  С. 20-24.
117
65. Потрясов, А. А. Технология реогазохимического воздействия на
пласт Текст / А. А. Потрясов, В. В. Макиенко, М. Р. Дулкарнаев,
А. Х. Шахвердиев // НТЖ «Нефтегазовая вертикаль».  2011.  № 17. 
С. 104-107.
66. Сургучев, М. Л. Вторичные и третичные методы увеличения
нефтеотдачи пластов Текст / М. Л. Сургучев.  М.: Недра, 1985.  308 с.
67. Сафонов, Е. Н. Крупномасштабное внедрение и опытнопромышленные испытания МУН на месторождениях Башкортостана Текст /
Е. Н. Сафонов, П. Ф. Викторов, К. Х. Гайнуллин, Е. В. Лозин, Р. Х. Алмаев //
Концепция развития методов увеличения нефтеизвлечения: сб. матер. семинарадискуссии.  Казань, 1997.  С. 41-56.
68. Сургучев, М. Л. Методы извлечения остаточной нефти Текст /
М. Л. Сургучев, А. Т. Горбунов, Д. И. Забродин.  М.: Недра, 1991.  347 с.
69. Федоров, К. М. Гелевые обработки скважин: механизм,
моделирование, оценка эффективности и проблемы Текст / К. М. Федоров,
В. Н. Ревенко, О. Н. Пичугин и др. // Нефтепромысловое дело.  1997. 
№ 2.  С. 24-25.
70. Шелепов, В. В. Анализ эффективности применения в 1997 году на
месторождениях Западной Сибири различных физико-химических методов
интенсификации добычи нефти Текст / В. В. Шелепов // Состояние и
перспективы работ по повышению нефтеотдачи пластов: сб. докл. П научн.произв. конф.  Самара, 1998.  С. 28-32.
71. Вайншток, С. М. Анализ экономической эффективности физических,
химических и гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пластов
Текст / С. М. Вайншток, В. М. Тарасюк // НТЖ «Геология, геофизика и
разработка нефтяных месторождений».  М.: ВНИИОЭНГ, 1999.  № 8.  С. 3337.
72. Gary, S. C. Coiled tubing drilling reguires economic and technical analises
Text / S. C. Gary // Oil and Gas J.  1995.  Vol. 93.  Nо. 8.  Р. 59-62.
73. Хайрединов, Н. Ш. Прогнозирование применения методов
увеличения нефтеотдачи для крупных нефтегазоносных регионов Текст /
Н. Ш. Хайрединов, В. Е. Андреев, К. М. Федоров, Ю. А. Котенев.  Уфа: Изд-во
«Гилем», 1997.  106 с.
74. Орлов, Г. А. Применение обратных эмульсий в нефтедобыче /
Г. А. Орлов, М. Ш. Кендис, В. Н. Глущенко.  М.: Недра, 1991.  224 с.
75. Технология регулирования заводнения продуктивных пластов
месторождений Западной Сибири с помощью углеводородного эмульсионнодисперсного состава, эмульсий обратного типа Текст: инструкция.  1999.
118
76. Технология применения эмульсеобразующей композиции на основе
Нефтенола НЗ на месторождениях ООО «ЛУКОЙЛ  Западная Сибирь» Текст. 
1999.
77. Эффективность применения физико-химических технологий ПНП за
период 2007-2011 гг. на месторождениях ТПП «Когалымнефтегаз» Текст: отчет
о НИР: в 2 т.  Когалым: ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг-КогалымНИПИнефть»,
2012.  423 с.
78. Анализ внедрения технологий ХМ ПНП, ВИР и ОПЗП за 1-ый
квартал 2012 г. Текст: отчет о НИР.  Когалым: ООО «ЛУКОЙЛ-ИнжинирингКогалымНИПИнефть», 2012.  166 с.
79. Гафаров, Ш. А. Использование продукта жидкофазного окисления
углеводородного сырья для стабилизации и подавления набухания глин
[Электронный ресурс] / Ш. А. Гафаров // Нефтегазовое дело.  2003.  Вып. 2.
URL: http://www.ogbus.ru/authors/Gafarov/Gafarov_1.pdf.
80. Шмырина, В. А. Оценка рисков неблагоприятных условий для
разработки на основе моделирования пространственного распределения
глинистых минералов (Кустовое месторождение, пласты БС11(1), ЮС1(1))
Текст / В. А. Шмырина, Я. Х. Саетгалеев, М. Р. Дулкарнаев // Пути реализации
нефтегазового и рудного потенциала Ханты-Мансийского автономного округаЮгра: тр. XVI окружной научн.-практ. конф.  Ханты-Мансийск, 2013. Т. 1. 
С. 205-211.
81. Никитин, А. Ю. Эффективность применения потокоотклоняющих
технологий на Талинской площади Красноленинского месторождения по
результатам трассерных исследований Текст / А. Ю. Никитин,
А. Д. Митрофанов, Ю. Д. Куприянов, Е. С. Буйнов, А. А. Коробейников,
Е. Ю. Трясин // НТЖ «Горные ведомости».  2008.  № 7.  С. 38-42.
82. Stiiben, К. An introduction to algebraic multigrid Text / К. Stiiben; / еd.
by U. Trottenberg, C. W. Osterlee, A. Schuller // Multigrid.  London: Academic Press,
2000.  P. 413-532.
83. Хисамутдинов, Н. И. Проблемы извлечения остаточной нефти
физико-химическими
методами
Текст
/
Н.
И.
Хисамутдинов,
Ш. Ф. Тахаутдинов, А. Г. Телин, Т. И. Зайнетдинов, М. З. Тазиев,
Р. С. Нурмухаметов.  М.: ВНИИОЭНГ, 2001.  184 с.
84. Девятов, В. В. Применение водоизолирующих химреагентов на
обводненных месторождениях Шаимского района Текст / В. В. Девятов,
Р. Х. Алмаев, П. И. Пастух, В. М. Санкин.  М.: ВНИИОЭНГ, 1995.  100 с.
85. Гусев, С. В. Результаты применения осадкообразующих реагентов
для увеличения
нефтеотдачи месторождений Западной Сибири Текст /
С. В. Гусев, Л. С. Брилиант, В. В. Мазаев и др. // Основные направления научно-
119
исследовательских работ в нефт. промышленности: тр. СибНИИНП.  1995. 
С. 79-82.
86. Lagre diameter coiled-tubing drilling Text // Petroleum Technology. 
1997.  Vol. 49.  Nо. 2.  P. 135-136.
87. Brown, M. W. Two Decander of Progress in the Assesment of Multiaxial
Low-Cycle Fatigue Life Text / M. W. Brown, K. J. Miller // Oil and Gas.  1992. 
Nо. 2.
88. Turner, R. G. Analysis and prediction of minimum flow rate for
continuous removal of liguids from wells Text / R. G. Turner, M. G. Hubbard,
A. E. Dukler // Petroleum Technology.  1987.  Vol. 13.  Nо. 1.
89. Мищенко, И. Т. Скважинная добыча нефти Текст /
И. Т. Мищенко.  М.: Изд-во «Нефть и газ», 2003.  816 с.