Инициатива I-Field компании Saudi Aramco: от
advertisement
Инициатива I-Field компании Saudi Aramco: от концепции до реализации Информационные технологии являются ключевым компонентом всех современных технологий. По существу, это фундамент процесса решения проблем, с которыми сталкивается нефтегазовая отрасль. Будучи одним из основных игроков и технологических лидеров в этой отрасли, компания Saudi Aramсo следует хорошо проработанной стратегии развития и внедрения инновационных технологий. Эта стратегия воплощена в инициативу «интеллектуального месторождения» I-Field (Intelligent Field), главной целью которой является повышение отдачи пластов путем своевременного выявления осложнений дренирования и их скорейшего и эффективного устранения, оптимизации добычи в масштабе всего месторождения, снижения капитальных и эксплуатационных затрат и повышения безопасности работ с использованием систем дистанционного мониторинга и предупреждения. Первым шагом компании Saudi Aramco к достижению этих целей является внедрение концепции интеллектуального месторождения на всех этапах ее деятельности. К 2012 г. на всех месторождениях, существующих и новых, будут установлены постоянные скважинные и поверхностные датчики для мониторинга разработки пластов в реальном времени. Это позволит своевременно обнаруживать любые изменения в поведении пластов и быстро принимать эффективные корректирующие меры. Система разработки месторождений I-Field состоит из четырех основных уровней: наблюдения, интеграции, оптимизации и инновации. Первый из них, наблюдение, представляет собой непрерывный мониторинг данных о добыче и закачке с использованием средств и процессов управления данными для обеспечения их полезности. Интеграция включает непрерывный контроль данных, получаемых в реальном времени, с целью выявления изменений и аномалий в поведении пласта. При оптимизации определяются возможности оптимизации добычи на всем месторождении и вырабатываются рекомендации по управлению добычей. И, наконец, инновация — это процесс управления знаниями, позволяющий сохранить информацию о событиях, инициирующих процесс оптимизации и его воплощение в течение всего срока эксплуатации месторождения. Для того, чтобы реагировать на изменения условий и принимать оперативные решения по оптимизации производительности скважин, обеспечивая при этом максимальную эффективность вытеснения и извлечения углеводородов, предполагается использовать данные, получаемые в реальном времени, совместно с данными о динамике добычи месторождения за прошедший период. В нынешнюю эру сложных (многоствольных и т. п.) скважин, в которых все чаще устанавливаются скважинные клапаны, управляемые с поверхности, контроль и мониторинг потоков из нескольких боковых стволов становится ключевым фактором обеспечения производительности скважин и долгосрочной добычи. Уровень сложности скважин в совокупности с высоким спросом на углеводороды обуславливает необходимость в тщательном мониторинге и быстром реагировании на изменения. Лучшим примером реализации описанного подхода являются новые месторождения Катиф (Qatif), ХарадхIII (Haradh-III) и Абу-Хадрия-Фадхили-Хурсания (Abu Hadriya-Fadhili-Khursaniyah), выбранные для участия в инициативе I-Field с ранней стадии освоения. На месторождениях Катиф, Хавтах (Hawtah) и Харадх-III уже получены первые положительные результаты этой инициативы, связанные со своевременностью подземного ремонта для оптимизации дебита и предотвращения раннего прорыва воды. Успешность проекта Харадх-III базируется на технологии обеспечения максимального контакта с продуктивным коллектором, используемой в 32 скважинах, на интеллектуальном заканчивании скважин с применением скважинных регуляторов притока для предотвращения преждевременного прорыва воды и на концепции I-Field, дающей оперативный доступ к важным скважинным и поверхностным данным (см. «Интеллектуальное заканчивание: автоматизированное управление добычей», стр. 4). Все эти факторы позволяют достичь максимальной оптимизации управления месторождением, повышая эффективность вытеснения и отдачу пласта до недостижимого ранее уровня. Основным преимуществом инициативы I-Field и всех связанных с ней интеллектуальных технологий является существенное снижение капитальных и эксплуатационных затрат. Относительно капитальных затрат, повышение долгосрочной производительности скважин благодаря их раннему и эффективному ремонту приведет к снижению числа скважин, необходимых для поддержания добывного потенциала месторождения и отдаления периода падающей добычи, и потому к сокращению затрат на бурение. Использование данных в реальном времени также позволит уменьшить число ненужных ремонтов, что должно привести к снижению эксплуатационных затрат и повышению безопасности. В рамках стратегической инициативы I-Field компания Saudi Aramco успешно использует новые технологии для повышения нефтеотдачи и увеличения охвата на своих месторождениях. Запланированный переход к полному внедрению I-Field должен осуществиться к 2012 г. Халед О. Аль-Субаи Менеджер по разработке месторождений на северном участке Saudi Aramco Дахран, Саудовская Аравия Халед О. Аль-Субаи работает в компании Saudi Aramco более 22 лет. Имеет разнообразный опыт в области технологий добычи нефти и газа, занимал различные должности — от технических до управленческих. В 2007 г. стал руководителем отдела разработки северных месторождений в научном центре в Дахране, Саудовская Аравия. До этого отвечал за подготовку годового реестра запасов углеводородов, разрабатываемых Saudi Aramco. Также занимался долгосрочным планированием, в основном, для сектора разведки и добычи, и отвечал за разработку программ добычи нефти и газа. Имеет степени бакалавра наук и магистра наук по технологии добычи нефти и газа, полученные в Университете нефти, газа и минеральных ресурсов имени короля Фахда, Дахран, Саудовская Аравия. 1 Нефтегазовое обозрение Главный редактор 4 Марк А. Андерсен Редактор-консультант Интеллектуальное заканчивание: автоматизированное управление добычей Надежность технологии дистанционного мониторинга и контроля скважин существенно повысилась за последнее десятилетие. Технология интеллектуальных скважин, когда-то считавшаяся операторами лишь немногим более, чем просто альтернативой технически сложному входу в скважину с использованием буровой установки, развилась в мощный инструмент управления разработкой месторождения. Практические примеры работ на месторождениях в Мексиканском заливе, на Северном море, на Ближнем Востоке и в Африке демонстрируют, как, применяя интеллектуальные скважины, можно добиться повышения дебита, увеличения добычи углеводородов и снижения водопритока. Рассматривается эволюция интеллектуальных скважин и объясняется, почему в следующие пять лет планируется пятикратное увеличение их числа. Лиза Стюарт Редакторы Мэтт Вархог Рик фон Флатерн Владислав Глянченко Тони Смитсон Соредакторы Рэна Роттенберг Джуди Джонс Дэвид Аллан Редактор-консультант русского издания Александр Зазовский Дизайн/Верстка Herring Design Стив Фримэн ООО «Издательский дом «Красная площадь» Дмитрий Домнышев Иллюстрации Том МакНефф Майк Мессинджер Джордж Стюарт На первой странице обложки Группа Центра интерактивной поддержки буровых работ OSC* (Operations Support Center) компании Schlumberger в офисах компании EOG Resources, Inc., Уэзерфорд, Техас, США, анализирует данные, полученные со спутника, и управляет бурением скважины на расстоянии. На врезке слева изображены три донных фонтанных арматуры, из которых добытые флюиды направляются в центральный манифольд, а затем в подкачивающий насос, который перекачивает их на удаленную эксплуатационную морскую платформу. На врезке справа показан высокогерметичный (drymate) электрический соединитель Intellitite*, обеспечивающий большую надежность соединений в скважинном оборудовании интеллектуальных скважин. Астериск (*) используется для указания на товарный знак компании Schlumberger. 2 22 Оптимизация добычи: от продуктивного пласта до пункта подготовки нефти и газа Разработка нефтяных и газовых месторождений претерпевает существенные изменения благодаря внедрению новой технологии последовательностей операций производственного процесса, объединяющей модели разных уровней воедино для решения задач в масштабе всей системы. Данная технология не только обеспечивает лучшие экономические результаты, но и приводит к необходимости изменений в структуре организаций, которые ее используют. Успешное применение этой новой технологии иллюстрируется разнообразными примерами: от восстановления месторождений на стадии снижения добычи в Мексике и Индии до современных методов управления разработкой новых месторождений в Северном море. Полезные ссылки: Schlumberger www.slb.com Schlumberger Россия www.slb.ru Архив Oilfield Review www.slb.com/oilfieldreview Нефтегазовый глоссарий www.glossary.oilfield.slb.com Ответственный редактор русского издания Владислав Глянченко переулок Огородная слобода, дом 5а Москва 101000 Россия E-mail: EditorORRussia@slb.com Зима 2007–2008 Том 19 Номер 4 38 Консультативная группа Погружные электрические центробежные насосы для интеллектуальной механизированной добычи Абдулла И. Аль-Кубайси Saudi Aramco Рас-Танура, Саудовская Аравия Поскольку скважины с погружными электрическими центробежными насосами уже оборудованы внутрискважинными электрическими кабелями и гидрозащитой, они являются особенно подходящими кандидатами на внедрение технологии интеллектуального заканчивания. В данной статье описывается, каким образом и почему все большее число операторов внедряет системы удаленного мониторинга и управления в реальном времени на месторождениях, на которых ведется механизированная добыча, – как на ранней, так и на поздней стадии разработки. Дилип М. Кале ONGC Energy Centre Нью-Дели, Индия Роланд Хэмп Woodside Energy, Ltd. Перт, Австралия Джордж Кинг Rimrock Energy LLC Denver, Colorado,USA Этенг А. Салам PERTAMINA Джакарта, Индонезия Вид крупным планом: комплексное управление разработкой 63 Авторы 68 В следующем номере «Нефтегазового обозрения» 68 Алфавитный указатель статей, опубликованных Ричард Вудхауз Независимый консультант Суррей, Англия amps Скважинные и наземные датчики и контрольноизмерительное оборудование играют важную роль в повышении эффективности добычи. Добывающие компании устанавливают новые, сложные системы, способствующие быстрому обмену данными о добыче и информацией об эксплуатационных характеристиках между всеми своими подразделениями. В данной статье описывается, как группы специалистов по управлению разработкой используют эти системы для принятия более быстрых и более обоснованных решений, которые будут способствовать достижению поставленных целей. °C 44 в 19 томе журнала «Нефтегазовое обозрение» «Нефтегазовое обозрение» — ежеквартальный журнал, издаваемый компанией Schlumberger для ознакомления специалистов нефтегазовой отрасли с техническими достижениями в разведке и добыче углеводородного сырья. Журнал «Нефтегазовое обозрение» распространяется компанией Schlumberger среди своих сотрудников и клиентов. Журнал «Нефтегазовое обозрение» печатается в России. Авторы статей, для которых указано только географическое местонахождение, являются сотрудниками компании Schlumberger или аффилиированных организаций. © 2007 Schlumberger. Все права защищены. Никакая часть данной публикации не может быть воспроизведена, сохранена в информационнопоисковой системе или передана в любой форме и любыми средствами, электронными или механическими, включая фотокопирование, запись на какой-либо носитель и прочее, без предварительного письменного разрешения издателя. 3 Интеллектуальное заканчивание: автоматизированное управление добычей Считавшиеся ранее лишь альтернативой дорогостоящим и/или технически сложным внутрискважинным работам технологии интеллектуальных скважин с дистанционным мониторингом и контролем стали ныне мощным средством управления разработкой пласта. Сегодня на интеллектуальные скважины и месторождения, оснащенные контрольно-измерительной аппаратурой, возлагаются значительные надежды на восполнение извлекаемых запасов и ускорение добычи. В результате после изначально медленного принятия таких технологий отраслью число подобных скважин планируется увеличить в пять раз за последующие пять лет – по мере накопления опыта, подтверждающего их надежность. Стивен Дайер Дахран, Саудовская Аравия Яссер Эль-Хазиндар Энджел Рейес Рошарон, Техас, США Михаэль Хубер Баден, Австрия Иан Ро Ставангер, Норвегия Дэвид Рид Абердин, Шотландия Благодарим за помощь в подготовке данной статьи: Марко Пеллисера и Майкла Стилмана (Лагос, Нигерия), Т. С. Рамакришнана (Кембридж, Массачусетс, США), Эммануэля Риуфоля и Адама Васпера (Рошарон, Техас, США) и Михаила Захарова (Ставангер, Норвегия). DECIDE!, ECLIPSE 100, FloWatcher, Intellitite, InterACT, MultiPort, PhaseTester, PIPESIM, PressureWatch, QUANTUM, USI (UltraSonic Imager) и WellNet являются товарными знаками компании Schlumberger. 1. Gao C, Rajeswaran T and Nakagawa E: “A Literature Review on Smart Well Technology,” paper SPE 106011, presented at the SPE Production and Operations Symposium, Oklahoma City, Oklahoma, USA, March 31–April 3, 2007. 4 Нефтедобывающая отрасль продолжает опровергать прогнозы о неизбежном падении добычи нефти, непрерывно восполняя извлекаемые запасы, – часто благодаря инновациям. Некоторые специалисты считают, что самым многообещающим среди нововведений, способных обеспечить прирост извлекаемых запасов, является технология интеллектуальных скважин, позволяющая осуществлять мониторинг и контроль продуктивных зон без внутрискважинных работ. Как подчеркивают сторонники мнения о грядущем истощении запасов нефти, за исключением немногих значительных глубоководных, сверхглубоководных и иных труднодоступных месторождений, открываемые залежи становятся все меньше, а их разработка – труднее, чем в прошлом. Как следствие, темп извлечения промышленных запасов (той части начальных геологических запасов нефти, подъем которой на поверхность экономически и технически возможен) так и остается на уровне 35%. 1 Благодаря мониторингу и управлению добычей из продуктивного пласта в реальном времени технологии интеллектуальных скважин обес- печивают максимальную площадь дренирования пласта и точную проводку скважин при использовании последних инноваций в области бурения и заканчивания, что ведет к существенному росту нефтеотдачи и ускорению добычи. В настоящей статье обсуждаются практические примеры преимуществ интеллектуального заканчивания и подробно анализируется его эволюция от способа избежания внутрискважинных работ с использованием буровой установки до технологии улучшенного управления разработкой продуктивного пласта. Практические примеры с месторождений в Мексиканском заливе, Северном море, Саудовской Аравии и Африке иллюстрируют, как технология интеллектуальных скважин может способствовать повышению добычи с меньшими затратами, определению потенциала новых месторождений и существенному снижению водопритока. Мы также уделим внимание расширению применимости интеллектуального заканчивания с системами мониторинга и контроля в реальном времени для повышения эффективности водонагнетательных и газлифтных скважин. Нефтегазовое обозрение Зима 2007–2008 5 От внутрискважинных работ без использования буровой установки до систем управления разработкой месторождения Основа технологии интеллектуальных скважин – управляемые с поверхности скважинные клапаны, используемые для регулирования притока из отдельных зон или боковых стволов, и постоянные скважинные датчики температуры и давления. По сути, это потомки традиционных клапанов регулирования притока, спускаемых и управляемых с помощью кабеля Внутренняя гильза с отверстиями Гидравлическая линия управления или гибких насосно-компрессорных труб (ГНКТ). В ранних версиях этих клапанов использовались мандрели с внутренними профилями, соответствующими наружному профилю толкателя. Каждый клапан в скважине имел уникальный профиль, поэтому толкатель мог сесть только в один из них, проходя через все остальные. Заменив профиль инструмента, оператор оборудования, спускаемого на кабеле, мог открыть или закрыть выбранный клапан (рис. 1). При незатрудненном доступе в устье скважины эти циркуляционные клапаны являются относительно простым, безопасным и недорогим средством взаимодействия с несколькими продуктивными зонами в одном стволе. Однако по мере увеличения числа подводных скважин и скважин с большим отходом от вертикали в 1990-х гг., использование традиционных методов спуска оборудования на кабеле стало сопряжено с экономическими и техническими проблемами: вариант с динами- Двигатель и электроника системы связи Датчики давления и температуры Электромеханический привод Рис. 1. Клапаны регулирования притока, спускаемые и управляемые с помощью кабеля или ГНКТ. В этих устройствах используется внутренняя гильза с отверстиями для выравнивания давления между изолированным пластом и НКТ, локальной кислотной обработки и отвода потока из обсадной колонны в НКТ при избирательном заканчивании. Эти гильзы могут иметь профили, соответствующие уникальным профилям посадочных ниппелей для избирательного открытия или закрытия каждого из них с помощью толкателя, спускаемого на стандартном кабеле или ГНКТ. Циркуляционный клапан входит в состав колонны НКТ. Циркуляционный клапан Силовой блок Защитная гильза Кабельная головка инструмента Штуцер Двухрычажная трансмиссия Пружинный блок Рис. 2. Клапаны регулирования притока, извлекаемые на кабеле и ГНКТ. В отличие от своих предшественников эти элементы компоновки интеллектуального заканчивания не требуют спуска кабеля или ГНКТ для их закрытия, открытия или плавной регулировки площади сечения потока. Они управляются дистанционно через гидравлическую линию (слева на рис.) или, в случае электрических систем, по электросигналу, подаваемому на электромеханические приводы (справа на рис.). Показаны регуляторы, извлекаемые на ГНКТ. 6 Нефтегазовое обозрение чески позиционируемыми судами, используемыми в качестве платформ для поддержки подводных работ и осуществления стандартных внутрискважинных работ, оказывается дорогостоящим, а ввод кабеля или ГНКТ в ствол через устье, расположенное на морском дне, иногда на глубине нескольких тысяч футов, намного более сложен и связан с намного большим риском, чем вход в скважину через фонтанную арматуру на поверхности. Аналогично, доступ к клапану в тысячах метров от устья по стволу с большим углом наклона с помощью ГНКТ или троса сопровождается собственными проблемами и рисками. Очевидным решением этих проблем является переход от механических операций (внутрискважинных работ) к гидравлическому или электрическому управлению с поверхности. Однако чтобы такая схема обеспечила то, для чего она предназначена – избежание внутрискважинных работ, – клапаны должны иметь очень большой срок службы и высочайшую надежность, чтобы перерывы между работами по их техобслуживанию составляли годы. К сожалению, первый прототип такого клапана с дистанционным управлением, установленный в 1998 г., отказал через четыре месяца. Тем не менее этот проект продемонстрировал компаниям, занятым подводной добычей, что система заслуживает право на существование и в перспективе способна обеспечить значительный экономический эффект. 2 Ободренные этим частичным успехом, производители начали разрабатывать все более надежные устройства. Например, компания Schlumberger заявила, что коэффициент надежности ее клапанов второго поколения составляет 97%. В настоящее время диапазон скважинных клапанов регулирования притока 2. Konopczynski M and Nielsen VJ: “Intelligent Completions: A Decade of Innovation Revolutionizes the Industry,” World Oil 228, no. 5 (May 1, 2007): 55–56. Зима 2007–2008 простирается от простых двухпозиционных клапанов до гидравлически и электрически управляемых штуцеров с плавной регулировкой (рис. 2). Эти инновации дают возможность инженерам разрабатывать клапаны с дистанционной регулировкой и разной площадью сечения потока, соответствующей профилю притока для продуктивной зоны. Пока основной целью технологии интеллектуальных скважин оставалось увеличение срока эксплуатации скважины, эта технология не показывала своей максимальной эффективности. Однако теперь наконец стало ясно, что свои истинные возможности она раскрывает при использовании ее в качестве инструмента для максимизации извлечения запасов. Такой переход в применении технологии интеллектуальных скважин от избежания внутрискважинных работ к управлению добычей из продуктивного пласта значительно ускорился благодаря появлению надежных постоянных датчиков скважинного давления и температуры, способных работать в жестких окружающих условиях в течение длительного времени (рис. 3). Их новая роль подкрепляется и долговечностью – результатом повышения надежности электрических соединении. В прошлом это было слабым звеном скважинной электроники. Применение полностью резервированных, независимо тестируемых механических и полносварных соединителей позволило поднять надежность на новую высоту (рис. 4). Благодаря этим новым системам современный мониторинг представляет собой намного больше, чем только измерение давления и температуры. Началось использование постоянных скважинных многофазных расходомеров, сейсмических датчиков и электродов, обеспечивающих сканирование продуктивного пласта на удалении от стенок скважины. Все эти устройства соединены с центрами управления, что позволяет практически мгновенно реагировать на изменение условий. Данные от этих Рис. 3. Постоянные системы мониторинга продуктивного пласта и добычи в реальном времени. Эта система связи между поверхностью и забоем WellNet с шестью датчиками для нефтяных и газовых скважин создана для использования в проекте разработки сверхглубоководного месторождения у побережья Западной Африки. Для обеспечения резервирования датчики измеряют давление в нижней и верхней зонах, а также давление внутри колонны НКТ. Постоянные кварцевые датчики компании Schlumberger могут включать сварную кабельную головку для увеличения срока службы благодаря защите от агрессивных жидкостей, ударов, вибрации и растягивающих нагрузок. Несварная головка обеспечивает три независимых уплотнения типа «металл-металл». Оба типа датчиков рассчитаны на 10-летний срок службы. систем интеллектуального заканчивания также используются для постоянного улучшения и обновления моделей добычи, проведения эксплуатационных испытаний в отдельных зонах и ответвлениях и интерпретации их результатов, прогнозирования песко- и водопроявлений и измерения дебитов и обводненности. 7 Рис. 4. Улучшенные соединения. В прошлом большинство отказов систем мониторинга относились на счет попадания флюида в узел через кабельные соединения, обычно на кабельной головке. Вероятность такого события снижается при использовании показанного на рисунке высокогерметичного (dry-mate) электрического соединителя Intellitite производства компании Schlumberger. Он имеет стандартизированные по конструкции и монтируемые стандартными способами соединительные элементы – линейные кабельные соединители, кабельные головки датчиков, Y-образные соединители для одного датчика и Т- и W-образные соединители для двух датчиков – в сварном и несварном исполнении. Несварной соединитель имеет независимые дублированные уплотнения «металлметалл»; соединители обоих типов тестируются на скважине с помощью акустических детекторов. Это позволяет оператору не полагаться на показания манометра для подтверждения герметичности уплотнения. Ра зум ный выб ор Преи м у ще с тва м о н и т о ри н г а и ко н троля п р од у к ти в н о г о пл а ст а о ч е видн ы. Нап р и м е р, по ско л ь ку с кв а ж ины д але к о н е в се г д а в скры в а ю т лишь од н у у г ле в о д о ро д н ую з о н у, инже н е р ы п о зак а н ч и в а н и ю з а ч а стую вын у ж д е н ы в ы би ра т ь м е ж д у объед и н е н н ой р а з ра б о т ко й неск ол ь к и х зо н и л и по с л е д о в а т е л ь н ой р азр аб о тк о й ка ж д о й и з н и х . Так и с тор и ч е с к и сл о ж и л о с ь , ч т о ва ри ан т с од н о в ре м е н н о й ра з ра боткой н е с к о ль к и х з о н д о пуска л с я тол ь к о в те х с лу ч а ях , ко г д а д а в л е н ие и с о с тав ф лю и д а в з о н а х бы л и схожи м и и о тс у т с т в о в а л и ре г ул ятивные о г р ан и ч е ни я. М о ж н о т а кж е одн овр е м е н н о о сущ е ст в л ят ь д о бычу и з д ву х, тр ех и и н о г д а ч е т ы рех п е р ф о р и р ован н ы х и н т е рв а л о в , если зак ан ч и ван и е о бе спе ч и в а е т изол я ц и ю к аж д ой з о н ы , а про д укция и з н е е п о д н и м а е т с я н а по в е рхн ос ть п о отд е льн о й экспл уа т а ци он н ой к о лон н е . 8 П о следова тельны й подход обы ч н о пр едус м а тр и ва ет р а з р а ботк у о д н о й з оны до ур овня гр а ни ч ной ре н т а бельнос ти , ее пос ледующую и з о л я ци ю и ос та влени е, пер еход к с л е дующей з оне ввер х по с тволу и е е з а к а нч и ва ни е. Этот ци к л повт о ряе тс я до и с тощени я вс ех з он. П о ч т и во вс ех с луч а я х и с польз ов а н и е та к ой с тр а теги и пр и води т к о ст а влени ю з на ч и тельны х з а па с о в и ухудшени ю пр офи ля добы ч и , в ы з в а нного с ли шк ом больши м пери о д ом и с тощени я к а ждой з оны . И н теллек туа льное з а к а нч и ва н и е пр и пос ледова тельной с хеме д о б ы чи , пр едус м а тр и ва ющей ди с т а н ци онное з а к р ы ти е и отк р ы ти е ка ж д ой з оны с повер хнос ти , на о б о рот, повы ша ет эффек ти внос ть д о б ы чи з а с ч ет и с к люч ени я з а т ра т на внутр и с к ва жи нны е р а бот ы и у луч шени я пр офи лей добы ч и ( ри с. 5 ). Регули р уем ы е к ла па ны т а кж е можно и с польз ова ть для пе ре х ода от пос ледова тельной к с овмес тной р а з рабо т ке, ко нт ролируя приток из высоконапорны х з он для пр едот вращения пер еток а . Н а пр и м ер , о бъем до бычи пр и одновр еменной разрабо т ке тр ех з он в с к ва жине «Ф у рь е-3» (Fou r ier -3 ) на мест о ро ждении Н а -К и к а (Na Kika ) ( о перат о р – к омпа ни я S hell) в Мексиканско м з а ли ве пр евы с и л значение, расс ч и та нное для ва р иант а по сл едо ва тельной р а з р а ботки, на предсказ а нную вели ч и ну 2 8%. 3 Н о вс е это не оз н ачает, чт о т ехнологи я и нтеллек ту ал ьно го заканч и ва ни я вс егда га р ант иру ет по л о жи тельны й эффек т. Опыт по казал , ч то пр и р ос т добы чи с по мо щь ю та к ой технологи и зависит о т распр еделени я пор и с тост и и про ница емос ти в пр едела х про ду кт ивно го пла с та . Решени е о применении и нтеллек туа льны х т ехно л о гий не тр ебует и нтеллек т у ал ь но го зак а нч и ва ни я вс ех без искл ю чения с к ва жи н на мес тор ождении. Опер а тор с на ч а ла должен о предел ит ь , подходи т ли для этого ко нкрет ный пла с т, а з а тем и з уч и т ь данный во пр ос в пр и м енени и к каждо й скважи не, з а пла ни р ова нно й к бу рению на м ес тор ождени и . П р оцес с ы вы бор а скважин-канди да тов пр ос ти р а ют ся о т про ст о го а на ли з а до пос тр о ения сл о жных пла с товы х м оделей . При нал ичии та к и х неи з бежны х нео предел еннос тей , к а к с вой с т ва про ду кт ивного пла с та , с ос та в до бываемо го флюи да , пок а з а тел и скважины и эффек ти внос ть неф т еизвл ечени я , луч ше и с польз оват ь ст о хаст ич ес к и е, а не детер минист ические подходы . 4 Со вр еменем появил ись о бщие, ос нова нны е на оп ыт е реко менда ци и по вы бор у ст рат егии интеллек туа льного заканчивания. Н а пр и м ер , ди с та нцио нно у правля емы е к ла па ны , у ст ано вл енные в и нтер ва ле пр одукт ивно го пл аста с неи з м енной про ницаемо стью, на пер вы й вз гл яд мо гу т по к а з а тьс я эффек ти вным средст во м к онтр оля водопр и то ка, у вел ичива ющи м с р ок эк с пл у ат ации скважи ны и с ум м а р ны й о бъем до бычи. Н о ес ли и нтер ва л их у ст ано вки пер ек р ы ва ет относ ит ел ьно ко ро т Нефтегазовое обозрение 3. Glandt CA: “Reservoir Aspects of Smart Wells,” paper SPE 81107, presented at the SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Port-of-Spain, Trinidad and Tobago, April 27–30, 2003. 4. Arashi A, Konopczynski M, Nielson VJ and Giuliani C: “Defining and Implementing Functional Requirements of an IntelligentWell Completion System,” paper SPE 107829, Зима 2007–2008 125 Накопленная добыча нефти, % к ий у ч ас ток п лас т а , т о и н т е л л е ктуа ль н ое зак ан ч и в а н и е м о ж е т о ка затьс я н е р е н таб ел ь н ы м , е сл и н е буде т п олу ч е н д о ст а т о ч н о н е ра в н омер н ый ф р о н т при т о ка ф л ю и д а . 5 Д руги м и с ло вам и , при т о ки н е ф т и и вод ы м ог у т б ы т ь н е д о ст а т о ч н о р азли ч и м ы, ч т о б ы м о ж н о бы л о обес п е ч и ть к он т ро л ь о д н о г о и з н их, н е вли я я н а д руг о й , ч т о с д е л а ет та к о е зак ан ч и в а н и е пус т о й т ра той д е н е г. Так к ак и н те ллект уа л ь н о е з а ка н чив ан и е м о ж е т б ы т ь э ф ф е кт и в н ы м в сл о и с тых п лас т а х , по о ч е в и д н ы м прич и н ам он о б о л е е эф ф е кт и в н о в тех с лу ч ая х, к ог да г л и н и с т а я з о н а , ра зд е ля ю щая п ески , н е пре ры в н а и не п р он и ц ае м а. П о э т о м у т а ко е зак а н ч и ван и е н е ко т о ры х скв а ж и н , пере с е к ающи х на д е ж н о э кра н и ров ан н ые с ло и в о д н о м и т о м ж е пла с те , оч е н ь выго д н о . В н аб о р е м ате м а т и ч е с ки х м о д е лей, р азр аб о тан н о м д л я в ы бо ра ск в аж и н - к ан д и д а т о в , и с по л ь з ую т ся м е то д ы м од е л и ро в а н и я пл а с т а и скваж и н д ля п о л уч е н и я с ра в н и тельн ой м о д е ли , о т ра ж а ю щ е й в ы г о ды от и с п оль зо ва н и я и н т е л л е кт уал ьн о г о зак ан ч и в а н и я. С о з д а ю т с я сцен ар и и д ля г е не ри ро в а н и я в а ри аций в п о ве д е н и и пл а ст а , о т ко т о рых зави с и т ч ас т о т а со б ы т и й , т ре бующ и х вн у тр и с к в а ж и н н ы х ра бо т, мони тор и н г а п р о д укт и в н о г о пл а ста ил и у п р авле н и я д о б ы ч е й и з н е г о , и к о тор ые н е р е д к о св яз а н ы с г е о логи ч е с к и м и н е о пре д е л е н н о с т ям и и неод н о р о д н ос ть ю пл а ст а . 6 Ус п е шн о с ть и н т е л л е кт уа л ь н о го зак ан ч и ван и я в н е о д н о ро д н о м пла с те , об р азо в а н н о м русл а м и древн и х р е к , зави с и т о т про и з в о дите ль н о с ти с к в а ж и н ы , ко т о ра я, в св о ю оч е р е д ь , о пре д е л яе т с я е е пров о д к о й отн о си т е л ь н о о ри е н т а ции п р он и ц ае м ос т и пл а ст а и со о бщаем о с ти р у с е л. То ч н е е г о в о ря, э ф - 100 Коллекторы С, В и А 75 Коллектор A 50 Коллектор B 25 Коллектор С 0 10 20 30 40 Время, месяцы 50 60 70 Рис. 5. Сравнение совместной и последовательной добычи. Преимущества стратегии совместной добычи над последовательной продемонстрированы кривыми добычи в скважине в Мексиканском заливе (красная и синяя кривая соответственно). Для контроля нижней и верхней продуктивных зон в скважине установлено два клапана регулирования притока. В данном примере оператор использовал двухпозиционные регулируемые клапаны для перекрытия притока из одной зоны, когда он стал слишком обводнен. Результатом стало повышение добычи примерно на 28% по сравнению с вариантом последовательной разработки. ф е кт ивнос ть с к ва жи нны х к ла па нов ре г ул и р ова ни я пр и ток а з а ви с и т от в ы б о ра одного и з и х воз можны х по л о жени й , т.е. от площа ди с еч е н и я поток а флюи да , а та к же от в е л и чи ны пр и ток а флюи да в с твол скв а жи ны , к отор ы й должен бы ть д о с т а точ но вы с ок и м, ч тобы эффек т при м енени я и нтеллек туа льного з а ка н ч и ва ни я бы л з а метны м . 7 Н о по с в оей пр и р оде больши нс тво нео д н о родны х к оллек тор ов пр и годно д л я р ента бельного и нтеллек туа л ь н ого з а к а нч и ва ни я , пос к ольк у и х и з м еня ющи ес я пр они ца емос ть и по рис тос ть обус ла вли ва ют с оз да н и е и менно та к ого фр онта пр и ток а , ко т о ры й луч ше вс его подходи т для ра бо т ы к ла па нов с р егули р уем ы м по л о жени ем. К а к з ас тави ть данные р аб отать П ри н я в р ешени е об и нтеллек туа л ь н ом з а к а нч и ва ни и , и нженер ы эксплуа та ци онни к и должны опти - presented at the SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Buenos Aires, April 15–18, 2007. 5. Ebadi F, Davies DR, Reynolds M and Corbett PWM: “Screening of Reservoir Types for Optimisation of Intelligent Well Design,” paper SPE 94053, presented at the SPE Europec/EAGE Annual Conference, Madrid, Spain, June 13–16, 2005. м и з и р ова ть и с поль зо вание всего объ ема новы х да нных дл я максим и з а ци и отда ч и от э т о й т ехно л о ги и . Стр а теги и с ок ращения числ а внутр и с к ва жи нны х рабо т и базо вого к онтр оля пр и то ка дл я бо рь бы с обр а з ова ни ем к ону со в о бво днени я и пр ор ы ва ми га за о сно вываю т с я ли шь на ч а с ти и нфо рмации, по луч а емой от с овр еменных сл о жных пос тоя нны х да тч и ко в на по верхнос ти и в с к ва жи не . Со временные пр и бор ы с оби р а ют данные с т ако й вы с ок ой с к ор ос тью, чт о инженеры обы ч но вы нуждены по л агат ь ся не на с а м и да нны е, а на специал ьные с и с темы с и гна ли з а ц ии, чт о бы выя ви ть и з менени я с кважинных у слови й . В пр ошлом к ом пью т ерным про гр а м м а м пр и ходи ло сь о брабат ыва ть огр омны е объемы инф о рмаци и для опр еделения вариант о в опти ми з а ци и добы ч и. В резу л ьт ат е р ешени я пр и ни м а л ись о т дел ьно 6. Sharma AK, Chorn LG, Han J and Rajagopalan S: “Quantifying Value Creation from Intelligent Completion Technology Implementation,” paper SPE 78277, presented at the SPE European Petroleum Conference, Aberdeen, October 29–31, 2002. 7. Ebadi et al, сноска 5. 9 по р азн ым э ле м е нт а м м е ст о ро ж д е н ия , и об щая , с вя з а н н а я с т ра т е г и я н е фор м и р о валас ь . Р е ш е н и е м э т о й пробле м ы я вля е т с я пре о б ра з о в а н ие и зб ыточ н ых д а н н ы х в уд о б н ую форм у с п о м ощь ю си с т е м а в т о м а тизи р ован н ог о к о н т ро л я па ра м е т ров п лас та (aut o m a t e d r e s e r v o ir surve i l l anc e – AR S ) . 8 Та ки е си с т е мы п р о и зво д я т пе рв и ч н ую о ч и с тк у, аг р е г и р о ван и е и о це н ку д а н н ых, хр ан я щи хс я в це н т ра л ь н о м ма сси ве д ан н ых, д л я д а л ь н е й ш е г о их и с п о ль зован и я и н ж е н е ра м и н а их ком п ь ю те р ах. О ч и с тк а д ан ны х з а кл ю ч а е т с я в удале н и и н е р е ал и с т и ч н ы х в ы бро сов за п р е д е лы в е рх н е й и н и ж н е й грани ц ы. О н а о бе спе ч и в а е т уд а лен и е ок оло 8 0 % т а ки х в ы б ро с о в из б оль ши н с тва н а б о ро в д а н н ы х . При аг р е г и р ова н и и про и сх о д и т прео б р азован и е в ы с о ко ч а с т о т н ых д ан н ых, по л уч а е м ы х ка ж дые н е с к о ль к о с е кун д и л и м и н ут, в уп р авля е м ый н а бо р д а н н ы х з а 15-м и н у тн ый п е ри о д . Кро м е т о г о , данные оц е н и ваю т ся пут е м с ра в н ени я с п ор ог о в ы м и з н а ч е н и ям и , устан овле н н ым и и н ж е н е ра м и и л и получ е н н ым и и з м о д е л ь н ы х в е л и чин. Ес ли зн ач е ни е в ы х о д и т з а по рого вый у р ове н ь , с и ст е м а A R S в ы дает п р е д у п р е ж д е н и е . Пом и м о выс о ко ч а с т о т н ы х д а н н ых в ц е н тр аль н ы й м а сс и в д а н н ы х можн о и н те г р и ро в а т ь сут о ч н ы е и ме с я ч н ые д ан ны е ; д л я н и х т а кж е пр о во д я тс я о пе ра ци и о ч и с т ки и оце н к и , н о и з- за и х ч а ст о т ы а г ре гиро ван и е н е тр ебуе т ся. Э т и н и з к очас то тн ые д ан н ы е м о г ут в кл ю чать так и е п е р е м е н н ы е , ка к о б ъ е м продаж н е ф ти и г а з а , па ра м е т ры испытан и я с к важи н и и х ра с по л о ж ени е . О б ъе д и н ен и е в се х д а н н ы х в ед и н ый , ле г к о д о с т упн ы й це н т ра ль н ый м ас с и в п о з в о л яе т о пре д е лить п од ход я щи й в ре м е н н о й ш а г для р азли ч н ых п р о г ра м м н ы х па ке тов . Не с ле д у е т д у ма т ь , ч т о а в т о м а тизац и я в э том см ы сл е с по с о бн а обес п е ч и ть у п р а в л е н и е д о бы ч е й из п лас та б е з уч а ст и я ч е л о в е ка . В д ан н ом с лу ч а е а в т о м а т и з а ци я сл уж и т д ля о с у щ е с т в л е н и я н и з ко уров н е вых п р оц е с со в , ко т о ры е и н а че потр е б о вали бы б о л ь ш и х в ре 10 м е н н ых з а тр а т, ок а з ы ва я пр и этом лишь относ и тельно небольшой по л о жи тельны й эффек т на пр оцес с управления добычей. После задания па ра метр ов оч и с тк и , а гр еги р ова н и я и оценк и да нны е а втома ти ч ес ки пе реда ютс я в с оответс твующую про г р а мму в ус та новленное вр емя бе з уча с ти я и нженер а (с м . « О пти м и з а ци я добы ч и : от пр одук ти вного пл а ст а до пунк та подготовк и нефти и г а з а » , с тр . 2 2 ). В т о р а я ч а с ть да нного пр оцес с а а в т о ма ти з а ци и вк люч а ет с р а внени е и з м е р енны х и р а с ч етны х да нны х по т ренда м, м оделя м и пор оговы м з н а ч ени я м (на пр и мер , по к р и вы м и с т о щени я пла с та , моделя м с к ва ж и н , ч и с ленны м моделя м пла с та и л и пор оговы м з на ч ени я м отнош е н и я объ емов з а к а ч к и и отбор а ). Н е д а вно с тр а теги я ARS бы ла пр и м е н е на на м ес тор ождени и М едуз а ( M e d u s a ) в М ек с и к а нс к ом з а ли ве н а б лок а х М и с с и с и пи -К а ньон 5 3 8 и 5 8 2 (M is s is s ip p i Ca nyon B loc ks 5 3 8 a nd 5 8 2 ). Добы ч а на этом объ е кт е , где глуби на м ор я с ос та вля е т 2 2 0 0 футов (6 7 1 м) и опер а торо м котор ого я вля етс я к омпа ни я M u r ph y E &P, будет вес ти с ь шес тью с кв а жи на ми , пр одук ци я и з к оторы х соби р а етс я на s p a r -пла тфор м е. И н ж енер ы S c hlu mb er ger внедр и ли с и ст е му ARS для а втом а ти ч ес к ой пе ре д а ч и вы с ок оч а с тотны х да нны х с пл а тфор м ы в офи с ы на с уше. Да нн ы е пр оходи ли к онтр оль к а ч ес тва и а г реги р ова ли с ь в 1 5 -ми нутны е и н т е р ва лы для эк с пор та в др уги е про г р а ммы . К р оме того, пр оводи л о сь а втома ти ч ес к ое с р а внени е и з м е р енны х и р а с ч етны х вели ч и н по т ренда м, м оделя м и пор оговы м з н а ч ени я м с целью ус та новлени я па ра метр ов с и гна ли з а ци и для пр ед упреждени я и нженер ов о р а с хожд е н и я х. В кач ес тве ос новы с и с тем ы ARS и с по льз ова лос ь пр огр а м м ное о б е спеч ени е для опти ми з а ци и добы ч и путем и нтеллек туа льного а н а л из а да нны х D E CI D E ! (р и с . 6 ). Ц е н т р а льны й ма с с и в да нны х м ежд у ба зой вы с ок оч а с тотны х да нны х н а пл а тфор м е и к омпьютер ом и нж е н е р а с оеди ня ет р а з ли ч ны е ба з ы д а н н ых с помощью хр а ня щи хс я в н е м с с ы лок , нез а ви с и м о от вр е- менного и нтер ва ла . По сл е о чист ки и а гр еги р ова ни я данных о су щест вля етс я а втома ти ч еский расчет о бводненнос ти , с уммарно й до бычи, га з овы х фа к тор ов и дру гих параметр ов (в фоновом режиме) и их с охр а нени е в центр ал ьно м массиве да нны х. Си с тема ARS т акже авт о ма ти ч ес к и опр еделяет о бщий о бъем добы ч и для отдел ь ных скважин с помощью ней р онных сет ей, ко т о р ы е непр ер ы вно вы числ яю т дебит ы нефти , га з а и воды . По вхо дным параметрам этих сетей можно получать модельны е вы ходн ые парамет ры (в да нном с луч а е – дебит ы) . 9 Нейр онны е с ети м ожно испо л ь зо ват ь для с р а внени я деб ит о в, о пределенны х пр и и с пы т ании скважин и в р ез ульта те р а с чет о в. Преиму щес тва ми да нного по дхо да явл яютс я с к ор ос ть и точно ст ь . 1 0 Н а и больша я вы года о т испо л ьз ова ни я с и с темы ARS закл ю чает ся в опти м и з а ци и р а бо т ы инженера и эк ономи и вр ем ени и т ру до зат рат. Н а М едуз е эта с и ст ема по казал а ти пи ч ны е р ез ульта т ы, о беспечив ус к ор енную и более качест венну ю ви з уа ли з а ци ю да нных, минимиз а ци ю опер а ци й по у правл ению да нны м и и нженер о м-неф т янко м, более тес ное взаимо дейст вие, облегч а емое дос тупо м к о дним и тем же да нны м, у ско ренно е получ ени е р ез ульта т о в и о т вет о в, луч ши й к онтр оль за про цессо м и большее вр емя для анал иза и о пти ми з а ци и . Увели чени е и з влека емы х за п а со в В нек отор ы х с луч аях во зникаю т ос ложнени я , вы з ва нные, нао бо ро т, недос та тк ом да нны х. Некачест венна я и ли недос та точная инф о рмаци я , ос обенно пр и нал ичии сл о жны х геологи ч ес к и х у сл о вий, мо жет пр и вес ти к неточ ны м выво дам, напр и мер , о р а з оч а р овываю ще низких на ч а льны х деби та х, о со бенно на но вы х м ес тор ождени ях, о цененных, гла вны м обр а з ом, по сейсмическим да нны м и с ведени я м по неско л ьким р а з ведоч ны м с к ва жинам. И но гда с ущес твенна я р а з ница между про гноз ом и р еа льнос тью выну ждает и нженер ов пер ес м от рет ь начал ь ную оценк у и з влекаемых запасо в в с тор ону с ни жени я. Однако был о Нефтегазовое обозрение Моделирование Другие базы данных Исследование скважин Исходные высокочастотные данные Морская база данных, получаемых в реальном времени Более 3 000 меток В реальном времени Наземная база данных, получаемых в реальном времени 15 минут Центральный массив данных DECIDE! 600 меток Другие базы данных Программное обеспечение DECIDE! spar9платформа на месторождении Медуза Компьютер инженера Рис. 6. Избыточные данные. Инженерам требовалось обеспечить мониторинг и контроль шести сложных подводных скважин, подсоединенных к одной глубоководной spar-платформе на месторождении Медуза в Мексиканском заливе. Однако это было бы практически невозможно при получении больших объемов высокочастотных разрозненных данных, если бы на помощь не пришла система автоматизированного контроля пок азан о, ч то с п о д о б н о й н е б л а г о прия тн о й с и ту аци е й м о ж н о с пра витьс я п о лн ос ть ю и л и ч а ст и ч н о путем о б е с п е ч е ни я м а кси м а л ь н о го к о н так та с к о л л е кт о ро м пл а ст а и и с п о ль зован и я и н т е л л е кт уа л ь н ого зак ан ч и ван и я. Например, расчетный объем начальных пластовых запасов нефти на месторождении Гуллфакс-Саут (Gullfaks South) в норвежском секторе Северного моря составил около 35 млн м 3 (220,3 млн барр.), из которых 12,6 млн м 3 (79,3 млн барр.) – извлекаемые запасы. Эту прогнозную величину извлекаемых запасов (почти 36% от геологических запасов) пришлось уменьшить до сравнительно скромных 2,4 млн м 3 (15,1 млн барр.) практически сразу после начала добычи на месторождении. Причиной этому стала структурная сложность целевого объекта разработки с многочисленными тектоническими блоками и признаками локально-изменчивых межфлюидных контактов. 11 Зима 2007–2008 параметров пласта ARS. Используя в качестве основы системы ARS модуль DECIDE! в составе моделирующего программного обеспечения ECLIPSE компании Schlumberger, был создан центральный массив данных, объединяющий различные базы данных с помощью хранящихся в нем ссылок, не зависящих от временного интервала. Данные по производительности скважин показали компании-оператору Statoil (теперь StatoilHydro), что пласт Статфьорд (Statfjord) мощностью 300 м (985 футов) не обладает достаточно высокой сообщаемостью, ожидаемой инженерами. Он оказался неоднородным, с повышенной вероятностью преждевременного прорыва газа. В результате компания начала реализацию проекта увеличения нефтеотдачи. Проведя моделирование с помощью программного пакета моделирования продуктивного пласта ECLIPSE 100, инженеры компании Statoil осуществили интеллектуальное заканчивание трех горизонтальных подводных скважин (G-01, F-02 и D-03), а компания Schlumberger установила в них скважинные измерительные приборы и системы регулирования притока (рис. 7). Благодаря скважинным датчикам давления и температуры, работающим в реальном времени, данный проект позволил существенно повысить охват, улучшить дренирование коллектора и сократить затраты на внутрискважинные работы. В итоге к 2006 г. стратегия добычи с 8. Holland J, Oberwinkler C, Huber M and Zangl G: “Utilizing the Value of Continuously Measured Data,” paper SPE 90404, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, September 26–29, 2004. 9. Oberwinkler C and Stundner M: “From RealTime Data to Production Optimization,” paper SPE 87008, presented at the SPE Asia Pacific Conference on Integrated Modeling for Asset Management, Kuala Lumpur, March 29–30, 2004. 10. Так как нейронные сети обучаются по получаемым данным и определяют базовые взаимосвязи, то чем больше данных, тем вероятнее успех. После установления базовой взаимосвязи эти сети можно использовать для прогнозирования определенных событий, предоставляя инженеру достаточно времени для принятия превентивных мер. 11. Haugen V, Fagerbakke A-K, Samsonsen B and Krogh PK: “Subsea Smart Multilateral Wells Increase Reserves at Gullfaks South Statfjord,” paper SPE 95721, presented at the SPE/DOE Symposium on Improved Oil Recovery, Tulsa, April 22–26, 2006. 11 Электрический кабель для датчиков диаметром 1/4 дюйма Гидравлическая линия управления диаметром 1/4 дюйма Обсадная колонна диаметром 103/4 дюйма НКТ диаметром 7 дюймов НКТ диаметром 51/2 дюйма Извлекаемый пакер ХМР premium MultiPort размерами 95/8 x 51/2 дюймов Мандрель диаметром 51/2 дюйма для двух датчиков Обсадная колонна диаметром 95/8 дюйма Клапан TRFC9HN9AP управления добычей по затрубному пространству диаметром 31/2 дюйма Клапан TRFC9HN9LP управления добычей по НКТ диаметром 31/2 дюйма Мандрель диаметром 31/2 дюйма для одного датчика Хвостовик диаметром 7 дюймов Рис. 7. Увеличение добычи. Пытаясь увеличить конечный объем добычи, инженеры компании Statoil осуществили интеллектуальное заканчивание трех горизонтальных подводных скважин на месторождении Гуллфакс. В показанной на рисунке многоствольной скважине F-02 установлены извлекаемые на НКТ клапаны TRFC-HN для контроля притока из двух стволов. Клапан TRFC-HN-AP управления добычей по затрубному пространству контролирует приток из бокового ствола, а клапан TRFC-HNLP управления добычей по НКТ регулирует приток из главного ствола. Каждый из них имеет 11 положений – закрытое, полностью открытое и 9 промежуточных положений открытия, что обеспечивает максимальную гибкость при добыче и максимальное нефтеизвлечение. 12 тремя скважинами обеспечила почти двукратный прирост извлекаемых запасов с 2,4 млн м 3 (оцененных в 2001 г.) до 5,4 млн м 3 (34 млн барр.). Этот успех также позволил оператору получить большой объем информации о сложном коллекторе и подтвердил целесообразность строительства дополнительных интеллектуальных скважин на данном месторождении. Те х н о л о г и я многоствольных скважин и технология интеллектуального заканчивания, подобная внедренной на месторождении Гу л л ф а к с - С а у т, и д е а л ь н о п о д х о д я т д р у г д р у г у. И н т е л л е к т у а л ь н о е заканчивание дает возможность операторам легко изолировать, испытывать и контролировать каждое ответвление таким же образом, как и отдельные зоны в одном стволе. Подобная гибкость позволяет определять профиль притока для каждого ответвления и использовать модели пласта и многофазные измерительные приборы для установления оптимального дебита и распределения общего притока, не допуская образования водяного конуса или прорыва газа. Непрерывный мониторинг отдельных боковых стволов в течение всего срока эксплуатации скважины обеспечивает регулирование притока из каждого ответвления в реальном времени, поддерживая т е м с а м ы м п и к о в ы й д е б и т, у в е л и чивая эффективный срок работы с к в а ж и н ы и л и у с к о р я я д о б ы ч у. Совместный проект в Саудовской Аравии В 2004 г. инженеры компании Saudi Aramco осуществили пробный проект бурения и заканчивания скважины с максимальной площадью контакта с коллектором пласта. Она была построена на залежи Харадх (Haradh), расположенной в юго-западной части гигантского месторождения Гхавар (Ghawar) в Саудовской Аравии. Эта залежь вводилась в эксплуатацию в три последовательных этапа в течение примерно 10 лет, с мая 1996 г. по январь 2006 г. На этапе I скважины имели традиционное заканчивание, Нефтегазовое обозрение но накопленный опыт подтолкнул инженеров компании Saudi Aramco к включению концепции максимальной площади контакта, многоствольной технологии и интеллектуального заканчивания в этапы II и III (рис. 8). С к важ и н а А1 2 на з а л е ж и Х а ра д х был а и зн ач аль н о з а ко н ч е н а и з устан овле н н ог о г о ри з о н т а л ь н о хвосто ви к а д и аме т ро м 7 д ю й м о в . Из не г о б ыл п р об уре н г о ри з о н т а л ь н ый о тк р ытый у ч а ст о к д и а м е т ро м 6⅛ дю й м а, а н а у ч а ст ке с в ы со ки м и поте р я м и б у р ово г о ра с т в о ра при буре н и и б ыл у с та н о в л е н х в о ст о в и к диаме тр ом 4 ½ д ю й м а . И з х в о ст о в и к а д и ам е тр о м 7 д ю й м о в про буре н о еще д ва о тве твле н и я, з а ко н ч е н н ы х отк р ытым с тволо м ( ри с. 9 ) . При таком стандартном многоствольном заканчивании водоприток изначально отсутствовал, однако менее чем через год обводненность продукции достигла почти 23%. В результате уменьшился перепад давления и общий объема добычи и увеличились затраты на обработку 10 км 6 миль Рис. 8. Структура освоения залежи Харадх. Эта залежь, расположенная в юго-западной части гигантского месторождения Гхавар (Саудовская Аравия), вводилась в эксплуатацию в три этапа (май 1996 г., апрель 2003 г. и январь 2006 г.), включавших примерно равные запасы. Общая мощность добычи составляет 900 000 барр./сутки (143 000 м 3 /сутки). Протяженность залежи Харадх – 75 км (46 миль), а максимальная ширина – 26 км (16 миль). На втором этапе предусматривались горизонтальные скважины с максимальной площадью контакта с коллектором пласта и интеллектуальным заканчиванием. Положительные результаты применения этих стратегий в отношении управления разработкой всей залежи побудили компанию осуществить третий этап с использованием многоствольного интеллектуального заканчивания. Эксплуатационный многоканальный Циркуляционный клапан, пакер QUANTUM MultiPort №3, 6 915 футов по стволу 6 943 фута по стволу Клапан регулирования притока TFRC9H №3, 6 943 фута по стволу Мандрель PressureWatch, 6 880 футов по стволу Эксплуатационный многоканальный пакер QUANTUM MultiPort №2, 7 501 фут по стволу Ответвление 191, забой на 13 000 футах по стволу Хвостовик диаметром 7 дюймов, 11 008 футов по стволу Клапан регулирования Клапан регулирования притока TFRC9H №2, притока TFRC9H №2, 7 512 футов по стволу 9 234 фута по стволу Башмак обсадной колонны Эксплуатационный пакер Хвостовик диаметром 9⅝ дюйма, QUANTUM MultiPort №1, диаметром 4½ дюйма, 6 975 футов по стволу Ответвление 2, забой на 9 223 фута по стволу 11 622 фута по стволу 14 500 футах по стволу Рис. 9. Интеллектуальная многоствольная скважина. Скважина А12 на залежи Харадх включает горизонтально установленный хвостовик диаметром 7 дюймов, горизонтальный необсаженный участок и хвостовик диаметром 4 ½ дюйма. Из хвостовика диаметром 7 дюймов пробурено еще два ответвления, законченных Зима 2007–2008 Ответвление 1, забой на 13 588 футах по стволу открытым стволом. Вместе с преимуществами максимальной площади контакта с коллектором пласта в многоствольных скважинах, система регулирования притока и внутрискважинных измерений позволила существенно снизить водоприток на залежи Харадх. 13 скважины и удаление воды, что сделало борьбу с водопритоком первоочередной задачей.В ответ на сложившуюся ситуацию компания Schlumberger спроектировала и установила систему интеллектуального заканчивания с многопозиционными скважинными клапанами регулирования притока и поверхностными дебитометрами для избирательного контроля водопритока из каждой из трех зон. Благодаря оптимизации скважинных регуляторов притока обводненность снизилась с 23% практически до нуля. Успех интеллектуальных скважин на Харадхе стал результатом применения подхода к проектированию, планированию и установке, учитывающего специфику управления проектом. Пять отделов компании Schlumberger работали совместно с отделами компании Saudi Aramco, занимающимися оборудованием, добычей, бурением и ремонтом скважин, управлением разработкой продуктивного пласта и оценкой параметров пласта. Усилиями последних двух отделов обеих компаний с помощью программы анализа системы добычи PIPESIM была построена модель многоствольной скважины с целью расчета давлений на каждом ответвлении при различной обводненности. Моделирование позволило оценить производительность ответвлений на клапанах регулирования притока при различных давлениях и дебитах. Перед запуском этого проекта состоялось двухдневное совещание многопрофильной группы, включавшей более 30 специалистов компаний Schlumberger и Saudi Aramco. Оно было посвящено планированию проекта, предварительной проработке схемы заканчивания, согласованию критериев проектирования и процедур установки и распределению обязанностей. Участники совместно составили список действий из 28 пунктов для исключения проблем во время работ. Полевая группа включала бригады по заканчиванию, кабельному каротажу, операциям на ГНКТ и испытаниям на многофазный поток под управлением менеджера компании Schlumberger по передовым методам заканчивания. Учи14 тывая историю ремонтов скважины возможное присутствие деформаций обсадной колонны, способных повлиять на установку компоновки интеллектуального заканчивания, отделы кабельного каротажа и скважинных работ произвели измерения коррозии с помощью ультразвукового сканера UltraSonic Imager (USI), спущенного на ГНКТ. Полученные результаты подтвердили целостность обсадной колонны и возможность установки системы QUANTUM с гравийным фильтром и многоканальным пакером. Использование мобильной системы мониторинга многофазного потока PhaseTester и системы мониторинга и сбора данных в реальном времени InterACT позволило группе оптимизировать параметры интеллектуального заканчивания (рис. 10). Это дало возможность инженерам компании Saudi Aramco, находящимся в городских офисах, настроить скважинные клапаны регулирования притока в реальном времени для максимизации дебита нефти и минимизации обводненности. В ходе испытания и установки оборудования и последующего испытания скважины на приток осуществлялось свыше 10 полных рабочих циклов для каждого регулятора – 110 изменений положения, что эквивалентно нескольким годам работы в обычном режиме. Скважина была полностью испытана на приток и введена в эксплуатацию при минимальном дебите воды. Инженеры Saudi Aramco согласились с тем, что без интеллектуального заканчивания скважина быстро бы обводнилась и перестала бы давать нефть. 12 Как извлечь все запасы Как и при многоствольном заканчивании, совместная разработка нескольких пластов во многих случаях позволяет операторам уменьшить число стволов, требуемых для разработки индивидуальных объектов, и снизить, таким образом, капитальные затраты и риски. Данная стратегия получила развитие за последние годы благодаря все более сложным управляемым роторным системам для бурения протяженных разведочных скважин с большим углом наклона. Интеллектуальное заканчивание та- ких сложных скважин способствует оптимизации добычи даже при динамических изменениях, происходящих во время добычи. Информация, получаемая от датчиков в реальном времени, дает возможность выявлять изменения в продуктивном пласте и сразу реагировать на них, дистанционно управляя клапанами регулирования притока. Возможность подстраиваться под изменение режима притока, например, при прорыве в одной зоне, в тот момент, когда оно происходит, очень важна, поскольку это время оптимально для изменения производительности скважины с целью максимизации добычи нефти и минимизации притока газа или воды. 13 Именно такие возможности позволили одной компании-оператору определить экономическую жизнеспособность нового месторождения, расположенного на удалении от существующей инфраструктуры. Компания Mobil Producing Nigeria Unlimited (MPN) пробурила на месторождении Усари (Usari) на мелководном шельфе Нигерии скважину с большим отходом от вертикали, используя существующую платформу. Это месторождение расположено примерно в 16 милях (25 км) от побережья при глубине моря около 72 футов (22 м). На тот момент его разработка осуществлялась 25 скважинами с двух платформ-спутников, соединенных с главной платформой. Месторождение включает 35 открытых залежей, разделенных на три категории по свойствам флюидов, режимам давления и геологическому строению: мелкозалегающие, промежуточные и глубинные (18, 15 и 2 залежи, соответственно). В настоящее время ведется добыча из четырех мелкозалегающих, десяти промежуточных и обеих глубинных залежей. В 2001 г. поисковая скважина, пробуренная на площади Грабен (Graben) рядом с месторождением Усари, вскрыла семь новых пластов. Из-за наличия приповерхностного газа, затруднившего сейсмическое освещение объекта, строение структуры на удалении без контроля по скважинным данным определялось с низкой достоверностью. Поэтому требоваНефтегазовое обозрение Рис. 10. Оптимизация в реальном времени. Совместное использование мобильного оборудования для мониторинга многофазного потока PhaseTester, измеряющего дебит на поверхности, скважинных датчиков давления и температуры и системы мониторинга и сбора данных в реальном времени InterACT обеспечило инженеров компании Saudi Aramco необходимой информацией и доступом к изменению настроек скважинных клапанов регулирования притока в реальном времени. Результатом стала максимальная добыча нефти при минимальной обводненности. лось максимально уменьшить неопределенности, связанные с возможной расчлененностью коллектора, его протяженностью и продуктивностью, до принятия решения о строительстве дополнительных платформ для его разработки. С этой целью инженеры компаний Schlumberger и MPN пробурили скважину 32В длиной 15 000 футов (4 752 м) с увеличенным отходом от вертикали (отход от существующей платформы 8 620 футов (2 672 м) под углом 75° на выходе за контур месторождения). Эта скважина, вскрывшая три из семи пластов, предназначалась для получения данных по продуктивности залежи и ее характеристикам. Разобщение зон в стволе обеспечивалось пакерами для гравийного фильтра со ступенчатым проходом размерами 9⅝ × 7⅛ × 6 дюймов с несколькими концентрическими уплотнительными узлами в шестидюймовом проходе пакера. 14 Два одинаковых заканЗима 2007–2008 чивания разных продуктивных зон были запланированы, чтобы решить проблему с геологическими неопределенностями с расчлененностью и площадью залежи (рис. 11). План объединения притока из трех зон, в которых установлены гравийные фильтры, с одновременным контролем и мониторингом каждой зоны в отдельности обладает дополнительной привлекательностью благодаря возможности исключить из бурения одну скважину на каждые три планируемые к бурению, так как одна такая скважина может разрабатывать три зоны, а не две, как при более традиционном заканчивании. Совместная разработка нескольких продуктивных пластов в Нигерии запрещена законодательством. Однако инженеры смогли обойти этот запрет, продемонстрировав, к удовлетворению Управления нефти и газа Нигерии (Nigerian Department of Petroleum Resources – DPR), что непрямые измерения величин притоков по скважинным данным о давлении и температуре могут быть объединены с обычными интервальными исследованиями для определения уровня добычи в ретроспективе. Дополнительным подтверждением эффективности такой схемы для властей стала организация прямой передачи данных на компьютеры инженеров через систему InterACT. В результате для MPN было сделано исключение, и компания получила разрешение на совместную разработку трех пластов с заканчиванием гравийным фильтром диаметром 9⅝ дюймов, где каждая из компоновок заканчивания содержит регулируемые клапаны контроля притока и датчики давления и температуры. Два нижних регулируемых клапана притока имеют девять положений (в т.ч. полностью открытое и полностью закрытое), а максимальное эквивалентное сечение потока составляет 2⅞ дюйма (рис. 12). Третий регулируемый клапан притока, установленный в верхней, самой продуктивной зоне, имеет 11 положений и эквивалентное сечение потока 3½ дюйма, достаточное для прохода объединенной продукции из всех зон. 15 12. Mubarak SM, Pham TR, Shamrani SS and Shafiq M: “Using Down-Hole Control Valves to Sustain Oil Production from the First Maximum Reservoir Contact, Multilateral and Smart Well in Ghawar Field: Case Study,” paper IPTC 11630, presented at the International Petroleum Technology Conference in Dubai, UAE, December 4–6, 2007. 13. Graf T, Graf SP, Evbomoen P and Umadia C: “A Rigorous Well Model to Optimize Production from Intelligent Wells and Establish the Back-Allocation Algorithm,” paper SPE 99994, presented at the SPE Europec/EAGE Annual Conference and Exhibition, Vienna, Austria, June 12–15, 2006. 14. В пакере со ступенчатым проходным отверстием диаметр отверстия уплотнения равен внутреннему диаметру НКТ, что достигается благодаря конструкции уплотнительного узла и большому диаметру пакера и особенно подходит для случаев многоинтервального раздельного заканчивания или наличия нескольких зон. При совместном заканчивании нескольких объектов разработки большой внутренний диаметр пакера также обладает преимуществами, что очень важно при высокодебитной добыче. 15. Brock WR, Oleh EO, Linscott JP and Agara S: “Application of Intelligent-Completion Technology in a Triple-Zone Gravel Packed Commingled Producer,” paper SPE 101021, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, September 24–27, 2006. 15 Многоканальный пакер MultiPort диаметром 95/8 дюйма Постоянный кварцевый датчик TRFC диаметром 31/2 дюйма Пакер для гравийного фильтра со ступенчатым проходом размерами 95/8 x 71/8 x 6 дюймов Узел непроходного сквозного концентрического уплотнения Дебит жидкости, барр./сутки 12 000 11 000 Номинальные значения 10 000 ПП 50 барр./((фунт/дюйм2)9сутки) (базовый вариант) Газовый фактор 770 фут3/барр. 9 Динамическое устьевое давление 700 фунт/дюйм2 Пластовая температура 173°F (79US1G) Пластовое давление 2 660 фунт/дюйм2 9 000 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 3 000 2 000 1 000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 Положение регулятора притока 8 9 10 Зона 3 Пакер для гравийного фильтра со ступенчатым проходом размерами 95/8 x 71/8 x 6 дюймов Узел непроходного сквозного концентрического уплотнения Постоянный кварцевый датчик TRFC диаметром 27/8 дюйма Зона 2 Пакер для гравийного фильтра со ступенчатым проходом размерами 95/8 x 71/8 x 6 дюймов Узел непроходного сквозного концентрического уплотнения Постоянный кварцевый датчик TRFC диаметром 27/8 дюйма Зона 1 Башмак обсадной колонны диаметром 97/8 дюйма Рис. 11. План. Три интервала скважины 32В на месторождении Усари, законченных гравийным фильтром. Приток из них был объединен, а контроль и мониторинг каждого интервала осуществлялся извлекаемыми на НКТ скважинными клапанами регулирования притока (TRFC) и датчиками. 16 Рис. 12. Как осуществляется контроль. Совместная разработка нескольких продуктивных зон требует точного проектирования скважинных регуляторов притока и достаточной информации о взаимовлиянии этих зон. Бежевая область на диаграмме отражает ожидаемый вклад зоны 7-US1G при 11 положениях регулятора диаметром 3½ дюйма. Моделирование проведено при условиях, указанных на врезке, считая, что в двух оставшихся зонах – 8-US1G (сиреневая область) и 9-US1G (розовая область) – регуляторы полностью открыты. Диаграмма показывает , что общий дебит скважины составляет от 9 800 барр./сутки (1 557 м 3/сутки) до 10 700 барр./сутки (1 700 м 3/сутки) при работе средней и нижней зон с полностью открытыми штуцерами и ступенчатом переводе регулятора в 7-US1G из полностью закрытого в полностью открытое положение. Изменение притока из зоны 7-US1G на шаг штуцера составляет примерно 500 барр./сутки (79 м 3 /сутки), что соответствует точности регулирования, требуемой для контроля потенциального притока газа или воды. Основной вклад в добычу для данной модели вносит зона 8-US1G, что вызвано высоким пластовым давлением и расчетным показателем продуктивности (ПП), равным 50 барр./((фунт/дюйм 2 )-сутки) (1,15 м 3 /(кПа-сутки)). С ква жи на бы ла и с пы та на пос ле в в о д а в эк с плуа та ци ю и ч ер ез тр и м е с яца пос ле этого. Да нны е по з а б о й н ом у да влени ю пок а з а ли пр од о л ж а ющи й с я р ос т пр одук ти внос т и з о н бла года р я оч и с тк е с к ва жи ны в про цес с е добы ч и (р и с . 1 3 ). Для про г ноз и р ова ни я з она льны х деби т о в в м одель бы ли введены да нны е по д а в лени ю и пр и ток у. Успешно ос ущес тви в и нтеллек туа л ь н о е з а к а нч и ва ни е с к ва жи ны 3 2 В н а м ес тор ождени и Ус а р и , к ом па н и я MPN получ и ла на м ного более т о ч н ую к а р ти ну з а па с ов, лежа щи х з а пр еделом дос я га ем ос ти с ущес т в ую щ ей и нфр а с тр ук тур ы . Для по л уч ени я ответов на ос та вши ес я в о прос ы в отношени и р а с ч лененн о ст и , пр отя женнос ти и пр одук т и в н о с ти з а лежи пла ни р уетс я пр об ури т ь еще две с к ва жи ны . Интеллектуальные методы повышения нефтеотдачи Эксперты прогнозируют, что до 40% интеллектуальных заканчиваний будет осуществляться в водонагнетательных скважинах. Причина совмещения этих технологий очевидна: исторически сложилось, что проекты заводнения прекращались при достижении максимального уровня обводненности добывающей скважины, но это часто приводило к оставлению значительных запасов нефти. Попытки снизить водоприток были долгое время сконцентрированы на применении заканчивания с цементированием, пакеров, химических веществ, препятствующих заводнению, и избирательного перфорирования для изменения распределения притока вдоль ствола. Управление Нефтегазовое обозрение 16. Ramakrishnan TS: “On Reservoir Fluid-Flow Control with Smart Completions,” paper SPE 84219, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Denver, October 5–8, 2003. 17. Bussear T and Barrilleaux M: “Design and Qualification of Remotely-Operated, Downhole Flow Control System for High-Rate Water Injection in Deepwater,” paper SPE 88563, presented at the SPE Asia Pacific Oil and Gas Зима 2007–2008 15 000 14 000 Расчетный средний дебит, барр./сутки 99US1G 13 000 12 000 11 000 10 000 89US1G 79US1G 9 000 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 3 000 2 000 12/28/05 12/14/05 11/30/05 11/16/05 11/02/05 10/19/05 10/05/05 09/21/05 09/07/05 08/24/05 08/10/05 07/27/05 07/13/05 06/29/05 06/15/05 1 000 0 06/01/05 скоростью нагнетания с помощью скважинных клапанов обеспечивает достижение той же цели, но более эффективно и с меньшими затратами. Фронты заводнения в нынешних сильно наклонных скважинах с большой площадью дренирования особенно чувствительны к изменению распределения потока по разным слоям, вскрытым скважиной. Эта практика позволяет компенсировать природную склонность флюидов к преимущественному течению через высокопроницаемые зоны. 16 Скорости нагнетания на вскрытой поверхности пласта устанавливаются при контроле либо значений давления, либо значений притока. При закачке в несколько зон, разделенных непроницаемыми барьерами, интеллектуальные клапаны служат в качестве дросселей, поддерживая достаточное давление в каждой точке закачки, что позволяет использовать всего лишь один насос. Альтернативами являются использование отдельного насоса для каждой зоны или поддержание одинакового давления во всех зонах. Первое более затратно, а второе – менее эффективно. Вариант с контролем притока можно применять для формирования фронта заводнения при отсутствии непроницаемых барьеров в интервале нагнетания. И снова альтернативами будут использование отдельных насосов с постоянной подачей для каждой зоны или всего одного насоса с подачей, измеряемой и дросселируемой до необходимых значений с помощью скважинных клапанов. Системы заводнения с дистанционно управляемыми скважинными клапанами особенно хорошо подходят для вариантов с подводным заканчиванием, когда главным преимуществом является возможность перехода к следующей зоне нагне- Дата Рис. 13. График добычи в скважине 32В на месторождении Усари за первые полгода. Все клапаны регулирования притока полностью открыты. Для расчета дебитов отдельных зон использовались индикаторные диаграммы (диаграммы зависимости дебита скважины от динамического забойного давления), полученные в результате испытания скважины. Данный график показывает преобладание притока из верхней зоны 7-US1G (красная область), показатель продуктивности которой составляет примерно 50 барр./((фунт/дюйм 2)-сутки), тогда как показатель продуктивности в двух остальных зонах – 9-US1G (зеленая область) и 8-US1G (синяя область) – находится в диапазоне от 10 до 15 барр./((фунт/дюйм 2)-сутки) (0,23–0,35 м 3/(кПа-сут)). тания без внутрискважинных работ с использованием буровой установки. Как и в других областях разведки и добычи, вопросом более серьезным, чем затраты и технические сложности, связанные с работами в подводных скважинах, является обеспечение надежного управления разработкой пласта. Пласты глубоководных месторождений обычно слоисты и часто имеют мощность в сотни футов. Заводнение – основной механизм их разработки, часто используемый также для поддержания давления. В таких условиях дистанционно управляемые скважинные клапаны считаются очень эффективным средством контроля профиля нагнетания воды. Они мо- Conference and Exhibition, Perth, Australia, October 18–20, 2004. 18. При исследовании скважин на интерференцию регистрируется изменение давления со временем в наблюдательных скважинах, связанное с изменением притоков или расходов в добывающих или нагнетательных скважинах. Чтобы добыча в одной скважине в экономически рентабельном пласте заметно повлияла на давление в близлежащей скважине, гут способствовать предотвращению раннего прорыва воды, обеспечивая при этом эффективный охват и извлечение нефти. 17 Вместе с интеллектуальными скважинами, нагнетательные скважины могут также использоваться для определения некоторых коллекторских характеристик. Например, в двух морских нагнетательных скважинах, одна из которых имела интеллектуальное заканчивание в двух интервалах, а вторая – одиночное заканчивание, было проведено испытание на интерференцию для определения гидропроводности через разлом в зоне между ними. 18 В этом испытании использовался тонкий временный кабель между до- обычно требуется много времени. Поэтому такое исследование длительное время не было общепринятым из-за дороговизны и проблематичности поддержания постоянных притоков или расходов в течение продолжительного времени. Но благодаря увеличению числа установленных постоянных датчиков исследования на интерференцию, возможно, будут гораздо более широко проводиться в будущем. 17 Поверхностная система сбора данных Расход Интеллектуальная водонагнетательная скважина Flow rate Intelligent Water Injector Время Oil Producer Flow rate Time Time Расход Нефтедобывающая скважина Стояк Шлангокабель системы управления установкой и ремонтом Время Интеллектуальная водонагнетательная скважина Нефтедобывающая скважина Волна сжатия Датчик давления и температуры Система FloWatcher Рис. 14. Подводная закачка. Нагнетательная скважина в данной подводной конфигурации оснащена постоянной системой комплексного мониторинга добычи FloWatcher, установленной под клапаном и предназначенной для измерения темпа закачки в нижней зоне в реальном времени (врезка вверху справа). Одновременно измерялись давление и температура в добывающей скважине и строился график притока (врезка внизу справа). С использованием техники измерений падения давления после прекращения закачки и конволюционных методов бывающей и нагнетательной скважиной для одновременного измерения давления и температуры в каждой из них (рис. 14). Высокая стоимость строительства глубоководных скважин заставляет операторов сводить число нагнетательных скважин к минимуму. Это 18 становится возможным нестационарное исследование скважин во время нагнетания. Данные FloWatcher также показали более высокий темп закачки, чем измеренный во время испытания на выпуске насоса на плавучей системе добычи, хранения и отгрузки нефти. В результате калибровочных испытаний, проведенных в Технологическом центре заканчивания скважин компании Schlumberger в Рошароне, Техас, США, было установлено, что с помощью системы FloWatcher достигается более точный контроль закачки, чем путем измерений на выпуске насоса означает, что обширные продуктивные площади должны обслуживаться лишь небольшим количеством скважин с темпом закачки более 40 000 баррелей воды в сутки (6 360 м 3 /сутки) при давлении 18 000 фунт/дюйм 2 (124 МПа), что намного превышает аналогичные параметры для более традиционных схем заводнения. Если клапан открыт так, что дифференциальные давления и, как следствие, скорости потока высоки, струя закачиваемой воды ударяет по внутренней поверхности обсадной колонны. Часто бывает так, что наружная поверхность Нефтегазовое обозрение клапана и внутренняя поверхность обсадной колонны достаточно близки, и эрозия стенки колонны напротив клапана становится серьезной проблемой (рис. 15). Решение этой проблемы затруднено тем, что путь потока через нагнетательный клапан и вокруг него отличается от его пути в случае использования эксплуатационного клапана. При добыче энергия, создаваемая несколькими струйными потоками, проходящими через каналы, рассеивается в регулирующем клапане при столкновении этих потоков. Но при направлении потока из колонны НКТ в затрубное пространство струя беспрепятственно ударяет по внутренней поверхности обсадной колонны (зачастую рядом с выпуском клапана). Один из возможных способов создания нагнетательного клапана, в меньшей степени способного приводить к эрозии, вызываемой исходящей из него струей, – использование в качестве него эксплуатационного клапана регулирования притока, заключенного в кожух для отвода струи и защиты обсадной колонны. Такой способ имеет три основных недостатка. Во-первых, так как нагнетательные каналы не оптимизированы для снижения эрозии (для ее снижения требуются меньшая длина струи и сниженная скорость на выходе канала), то установка кожуха просто приведет к его быстрой эрозии. Во-вторых, клапан становится намного более дорогим, чем кожух, и корпус клапана должен изготавливаться из более высокосортного материала.И, наконец, наружный диаметр клапана становится существенно больше, и для установки клапана требуется обсадная колонна также увеличенного диаметра. Для решения этой проблемы компания Schlumberger разработала водонагнетательные клапаны с эксцентричными или косыми каналами, обеспечив максимальное расстояние между наружной поверхностью клапана и внутренней поверхностью обсадной колонны. Клапаны TRFC-HDAI (с эксцентричным соплом) Зима 2007–2008 Эрозия, вызванная ударным воздействием жидкости, выходящей из сопла диаметром 1/8 дюйма Эрозия, вызванная ударным воздействием жидкости, выходящей из сопла диаметром 3/32 дюйма Рис. 15. Эрозия. Жидкость, нагнетаемая с высокой скоростью, даже через относительно небольшие сопла может быстро привести к эрозии стенки обсадной колонны напротив сопел. Истечение жидкости через меньшие сопла вызывает меньшую эрозию за тот же период времени, но при этом существенно ограничивается объем закачки за единицу времени на скважину. Решение проблемы путем использования большего числа скважин неприемлемо на морских месторождениях, где строительство каждого ствола связано с высокими капитальными затратами. Косое сопло (TRFC9HM9AI) Внутренняя поверхность обсадной колонны Кожух клапана, обеспечивающий смещение в но е Ок ожух к Струя Эксцентричная струйная вставка (TRFC9HD9AI) Корпус клапана Рис. 16. Снижение эрозии. Если клапан открыт так, что дифференциальные давления высоки, нагнетаемая струя может сильно ударить по внутренней поверхности обсадной колонны. Часто бывает так, что наружная поверхность клапана и внутренняя поверхность обсадной колонны довольно близки, поэтому необходимо правильно определить эрозионные характеристики струи, чтобы не допустить эрозии колонны. Еще одной проблемой при нагнетании является эрозия клапана, возникающая при отскоке струи от обсадной колонны (или кожуха) и ее последующем ударе о клапан. Нагнетательные клапаны компании Schlumberger предназначены для защиты обсадной колонны от эрозии в течение 20-летнего срока эксплуатации скважины при нагнетании воды с неизменно высоким дифференциальным давлением. В частности, эти клапаны снабжены стационарными соплами уменьшенного сечения, обеспечивающими неизменную уменьшенную длину струи, чтобы она ударялась в обсадную колонну с минимальной скоростью. Корпус и каналы клапанов TRFC-HD-AI (с эксцентричным соплом) и TRFC-HM-AI (с косым соплом) максимизируют удаление сопел от стенки обсадной колонны за счет увеличения расстояния между клапаном и обсадной колонной. Конструкция входа и выхода сопла обеспечивает получение струи, оказывающей меньшее эрозионное воздействие. 19 и TRFC-HM-AI (с косым соплом) также имеют сопла уникальных конструкций и размеров для создания струи, оказывающей меньшее эрозионное воздействие (рис. 16). Нефть и нагнетаемый газ Гидравлическая линия Нефть Газ Рис. 17. Естественный газлифт. При естественном газлифте используются скважинные датчики и клапаны регулирования притока, обеспечивающие вход достаточного объема газа из заколонного пространства в колонну флюида, находящегося в НКТ, для его подъема, но не допускающие входа избыточного газа, который может вызвать переток. Экономия по сравнению с традиционными системами получается за счет того, что для естественного газлифта не требуется наземная инфраструктура для транспортировки и закачки газа вниз по заколонному пространству до целевого пласта. Возможность дистанционно регулировать закачиваемый объем газа по гидравлической линии с поверхности является еще одним преимуществом перед более старыми системами. В традиционных системах при изменениях характеристик флюида, влекущих за собой увеличение или уменьшение объема газа, требуемого для подъема пластовых флюидов на поверхность, приходится извлекать газлифтные клапаны на тросе или ГНКТ на поверхность, регулировать их на поверхности и спускать обратно в скважину. Газлифтная мандрель (заштрихована синим), в которой находится клапан, входит в состав эксплуатационной колонны НКТ. 20 Нет предела совершенству В начале истории применения интеллектуальных скважин, считалось, что их установка и эксплуатация связаны с высокими затратами и рисками. Это мнение основывалось на низких в то время ценах на нефть и первоначальном назначении данной технологии в качестве альтернативы внутрискважинным работам с использованием буровой установки. В результате интеллектуальное заканчивание стало представляться как решение, подходящее только для сложных или дорогостоящих скважин и месторождений, что часто находило подтверждение. Но сегодня необходимость в мониторинге и контроле пласта в реальном времени становится все более очевидной, особенно на месторождениях на поздней стадии эксплуатации, где используется дистанционный мониторинг, датчики и клапаны для повышения эффективности добычи с помощью газлифта, электрических центробежных и штанговых насосов. Интеллектуальное заканчивание особенно выгодно применять там, где газ из одной зоны можно объединить с нефтью из другой зоны (т.н. естественный газлифт). Здесь используется та же концепция, что и при традиционном газлифте: газ закачивается в эксплуатационную колонну из затрубного пространства и снижает гидростатическое давление столба нефти до значения, при котором добытые флюиды поднимаются на поверхность за счет действия пластового давления (рис. 17). В традиционных системах газ из 19. Подробнее о газлифтной технологии: Bin Jahid M, Lyngholm A, Opsal M, Vasper A and White T: “The Pressure’s On: Innovations in Gas Lift,” Oilfield Review 18, no. 4 (Winter 2006/2007): 44–53. В русском переводе: М. Бин Джадид, А. Лингхольм, М. Опсал, А. Вэспер и Т. М. Уайт: «Давление подано: инновации в газлифтной эксплуатации», Нефтегазовое обозрение, том 18, № 4 (зима 2006–2007 гг.): 52–63. Нефтегазовое обозрение удаленного источника или других скважин на месторождении закачивается вниз по затрубному пространству, и для таких систем требуется большая инфраструктура. На морских месторождениях это требование может быть особенно трудновыполнимым, поскольку операторам часто приходится использовать более крупные платформы для установки тяжелого поверхностного оборудования, такого, как компрессоры и соединения стояков. Естественный газлифт не требует такого материального обеспечения. Для обеспечения входа достаточного объема газа в колонну флюида для его подъема необходимы лишь скважинные клапаны регулирования притока, предотвращающие вход избыточного газа, что могло бы существенно ограничить добычу нефти или, в худшем случае, привести к возникновению перетока между продуктивными слоями. 19 В традиционных системах также используются клапаны для регулирования потока газа между кольцевым пространством и колонной НКТ. Однако, в отличие от интеллектуальных клапанов, настройки обычных газлифтных клапанов могут быть изменены только на поверхности, поэтому в случае необходимости изменить их рабочие характеристики при изменении параметров флюида или пластовых условий требуется их подъем на тросе или ГНКТ, регулировка на поверхности и повторный спуск в скважину. А при интеллектуальном заканчивании газлифтной скважины, как и при других интеллектуальных заканчиваниях, можно осуществлять дистанционный мониторинг и контроль притока газа в ствол. Как говорилось выше, достижения в об лас ти те хн о л о г и й и н т е л л е кт уал ьн ых с к важ и н в кл ю ч а ю т сл о ж н ы е к ва р ц е вые д атч и к и д а в л е н и я и д а т чик и те м п е р ату р ы , а т а кж е ре г ул и руем ые шту ц е р ы с д и с т а н ци о н н ы м упра вле н и е м . Но и з -з а сущ е ст в е н н о ме н ь ше й с то и м о ст и о сн о в н ы ми с р е д с твам и и н т е л л е кт уа л ь н о г о зак а н ч и ван и я с к в а ж и н д л я м е х а н и зиро ван н о й д об ы ч и н а м е ст о ро ж Зима 2007–2008 д е н и ях в поз дней с та ди и р а з р а ботки о с т а ютс я пр ос ты е тенз ода тч и к и и д и с т а нци онно упр а вля ем ы е р егул ят о ры да влени я , и меющи е тольк о д в а положени я – отк р ы тое и з а кры т ое. Н а пр и мер , пр и и с польз ова ни и со в м ес тно с погр ужны ми элек тр и ч е скими центр обежны м и на с ос а м и э т и п р ос ты е с и с тем ы поз воля ют и з би р а тельно и з оли р ова ть з оны в с л уча е воз м ожного пр ор ы ва воды , пре д о твр а ща ть потер ю флюи да пр и о с т а новк е на с ос а и ли ус та на вли в а т ь в тор ой на с ос во вс помога тельн ы х целя х и ли для р ез ер ви р ова ни я ( см . « П огр ужны е элек тр и ч ес к и е це н т робежны е на с ос ы для и нтелл е кт у а льной меха ни з и р ова нной д о бы чи » , с тр . 3 8 ). з а к люч а етс я в улуч ш енно м у правлени и р а з р а ботк ой про ду кт ивно го пла с та с пр и менени ем о перат ивных да нны х и к онтр оля в реал ь но м времени для та к и х тр а дицио нных инстр ум ентов р а з р а ботки, как анал из к р и вой с ни жени я до бычи, по дсчет з а па с ов методом мат ериал ьно го ба ла нс а , и нди к а тор ные диаграммы и м одели р ова ни е пласт а. Но в еще большей с тепени ценно ст ь инт ел лек туа льны х с к ва жин о бу сл о вл ена и х с пос обнос тью предо ст авит ь опер а тор у а к ти вны е средст ва у пр а влени я р а з р а ботко й про ду кт ивны х пла с тов для максимизации нефтеи з влеч ени я и о пт имизации добы ч и . –Рф Ф И н т е л лектуальные м е с т о р ож дени я Ц е л ь ю к онцепци и « и нтеллек туа л ь н о го мес тор ождени я » я вля етс я а в т о м а ти з а ци я к а к можно большег о ч и с ла опер а ци й для повы шени я ч и с т о й пр и веденной с тои м ос ти м е с т о р ождени я путем увели ч ени я д о бы чи и с ни жени я з а тр а т. Ч а с т о сч и та етс я , ч то полнос тью и нт е л л ек туа льна я с и с тема разраб о т ки м ес тор ождени я оз на ч а ет уст ра нени е ч еловек а и з пр оцес с а д о бы чи , з а и с к люч ени ем с ложны х о пе ра ци й по обс лужи ва ни ю и ли ре д ки х и непр едс к а з уемы х с обы т и й . В та к ом пони ма ни и с и с темы со б и р а ют и обр а ба ты ва ют больш и е объ ем ы да нны х по м ногоч и с л е н н ы м уз ла м в к а ждой с к ва жи не и н а з емном обор удова ни и . За тем си с т е ма р а ци она ли з и р ует вс ю эту и н ф о рм а ци ю, пр и ни м а ет логи ч ес ки е решени я по опти ми з а ци и доб ы ч и в м а с шта бе мес тор ождени я и ре а ли з ует эти р ешени я пос р едс т в о м ди с та нци онного упр а влени я . В э т ой к онцепци и м они тор и нг и ре з ульти р ующи е дей с тви я пр ов о д ятс я в р еа льном вр ем ени и в н е прер ы вном р ежи ме (с м . « В и д крупны м пла ном: к ом плек с ное упра в л ени е р а з р а ботк ой » , с тр . 4 4 ). В с я отр а с ль еще должна р еши ть, це л е сообр а з ны ли и нужны ли та ки е а втома ти з и р ова нны е с и с темы . В т о же вр емя ос новна я ценнос ть и н т е л лек туа льного з а к а нч и ва ни я 21 Оптимизация добычи: от продуктивного пласта до пункта подготовки нефти и газа Элвин Барбер Мэк Е. Шиппен Хьюстон, Техас, США На месторождениях нефти и газа происходит цифровая революция. Управление их разработкой уже подверглось преобразованиям, чтобы Сантану Баруа Мумбаи, Индия иметь возможность справляться с увеличившимися объемами данных, Хуан Крус Веласкес Вильяэрмоса, Табаско, Мексика В настоящее время делается следующий шаг. Новое программное Аарон Марино Гарридо Эрнандес PEMEX Реформа, Чьяпас, Мексика проводить их быструю оценку и совершенствовать методы управления. обеспечение моделирования последовательностей операций охватывает все объекты и процессы на месторождении, начиная от продуктивного пласта и заканчивая пунктом подготовки нефти и газа, что помогает добиваться лучших экономических результатов. Ханс Эрик Клумпен Баден, Австрия Санджай Кумар Мойтра ONGC Мумбаи, Индия Фернандо Л. Моралес Поса-Рика, Веракрус, Мексика Скотт Рафаэль Боб Совэ Калгари, Альберта, Канада Ян Ричард Сагли StatoilHydro Тронхейм, Норвегия Майк Вебер ВР Хьюстон, Техас, США Благодарим за помощь в подготовке данной статьи Эндрю Хауэлла (Калгари, Альберта, Канада) и Джозефин П. Мавутор-Ндинья (Кембридж, Массачусетс, США). Avocet, ECLIPSE, ECLIPSE Blackoil, Merak Economics Module, Merak Peep, NODAL, Petrel и PIPESIM являются товарными знаками компании Schlumberger. Aspen HYSYS является товарным знаком компании AspenTech. idvsolutions является товарным знаком компании IDV Solutions LLC. Intel 386, Intel Dual Core Itanium 2 и Intel Pentium являются товарными знаками компании Intel Corporation. 22 Нефтегазовое обозрение Добывать нефть и газ, конечно же, не легко и не дешево. Затраты на добычу особенно высоки для удаленных сухопутных и глубоководных морских месторождений. Поскольку растущие затраты сопровождаются снижением спроса, добывающие компании ищут способы выжать все до последней капли из имеющихся месторождений и оптимизировать разработку новых. Главным фактором обеспечения прорыва в эффективности на этом пути является расширение применения интеллектуальных цифровых технологий. Цифровые технологии становятся все сложнее и охватывают уже практически все виды деятельности на месторождениях. Например, использование систем дистанционных измерений или картографической визуализации основных параметров стало повседневной практикой. 1 Эти технологии возникли в 1980-х гг., а в последние 15 лет их развитие значительно ускорилось (рис. 1). 2 К настоящему времени предложено несколько терминов для обозначения интенсивного применения цифровых технологий на нефтяных и газовых месторождениях, из которых наиболее удачным является выражение «интеллектуальное месторождение» (intelligent field). Новым в этом применении цифровых технологий нефтегазодобывающими компаниями является то, что концепция интеллектуального месторождения объединяет различные технологии для решения задач в масштабе всей системы (см. «Вид крупным планом: комплексное управление разработкой», стр. 44). Выгоды от «интеллектуализации» месторождений огромны. Имеются прогнозы, что эта технология позволит увеличить мировую добычу нефти на 20 млрд м 3 (125 млрд барр.) за ближайшие 5–10 лет. 3 Хотя полная доработка отдельных компонентов концепции интеллектуального месторождения потребует еще некоторого времени, целый ряд их уже активно внедряется. Примером новой технологии, обеспечивающей реальные выгоды, является компЗима 2007–2008 лексное моделирование месторождения. Эта технология связывает традиционные средства, такие как программное обеспечение моделирования продуктивного пласта ECLIPSE, с другими известными моделями систем добычи в одно сквозное решение. Эту технологию можно применять как для повышения добычи на существующих месторождениях, так и при концептуальном проектировании для оптимизации разработки новых месторождений. В настоящей статье рассматривается комплексное моделирование процесса разработки, – как оно работает и как используется для решения проблем нефтегазодобычи. Различные аспекты применения интеллектуальных технологий проиллюстрированы практическими примерами разработки месторождений в Мексике, на шельфе 1. McConnell JD: “Remote Gas Measurement for Production Allocation: Douglas Creek Arch Region,” paper SPE 20644, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, September 23–26, 1990. Weber MJ, Vergari AB and Shippen M: “Online Integrated Asset Models with Map-Based Visualization,” paper SPE 106914, presented at the SPE Digital Energy Conference and Exhibition, Houston, April 11–12, 2007. 2. Hardy IJ and Wetzel GP: “Automated Production Systems,” paper SPE 10005, presented at the SPE International Petroleum Exposition and Technical Symposium, Beijing, March 17–24, 1982. McConnell, сноска 1. Cosenza G, Tambini M and Paccaloni G: “A Knowledge-Based Approach to Problem Identification in Producing Wells,” paper SPE 24997, presented at the SPE European Petroleum Conference, Cannes, France, November 16–18, 1992. Carnahan BD, Clanton RW, Koehler KD, Harkins GO and Williams GR: “Fiber Optic Temperature Monitoring Technology,” paper SPE 54599, presented at the SPE Western Regional Meeting, Anchorage, May 26–28, 1999. Athichanagorn S, Horne RN and Kikani J: “Processing and Interpretation of Long-Term Data from Permanent Downhole Pressure Gauges,” paper SPE 56419, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, October 3–6, 1999. Correa JF, Santos OG and Inazumi PCM: “Intelligent Automation for Intermittent-GasLift Oil Wells,” paper SPE 69404, presented at the SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference, Buenos Aires, March 25–28, 2001. Индии, в Северном море и США. Перед тем, как подробно обсудить технологию комплексного моделирования месторождений, мы рассмотрим традиционные методы проектирования разработки. Традиционные методы В 2006 г. нефтегазодобывающая отрасль вложила в информационные технологии около 3% от общего объема доходов – 2 млрд долларов США – на аппаратное и программное обеспечение и услуги. 4 Этот комплекс информационных технологий включает отдельные программы моделирования пласта, трубопроводной сети, пунктов подготовки нефти и газа и экономических показателей. С годами точность и надежность таких программ существенно повысилась. Теперь моделировать сложные пласты стало легче; появилась возможность Kragas TK, Bostick FX III, Mayeu C, Gysling DL and van der Spek A: “Downhole Fiber-Optic Multiphase Flowmeter: Design, Operating Principle, and Testing,” paper SPE 77655, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, September 29–October 2, 2002. Brouwer DR and Jansen JD: “Dynamic Optimization of Waterflooding with Smart Wells Using Optimal Control Theory,” paper SPE 78278, presented at the SPE European Petroleum Conference, Aberdeen, October 29–31, 2002. Weber et al, сноска 1. Morales FL, Cruz Velázquez J and Garrido Hernández A: “Integration of Production and Process Facility Models in a Single Simulation Tool,” paper SPE 109260, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Anaheim, California, USA, November 11–14, 2007. Moitra SK, Subhash C, Barua S, Adenusi D and Agrawal V: “A Field-Wide Integrated Production Model and Asset Management System for the Mumbai High Field,” paper OTC 18678, presented at the Offshore Technology Conference, Houston, April 30–May 3, 2007. Sagli JR, Klumpen HE, Nunez G and Nielsen F: “Improved Production and Process Optimization Through People, Technology and Process,” paper SPE 110655, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Anaheim, California, November 11–14, 2007. 3. Snieckus D: “Switching on to Doff,” Offshore Engineer 29, no. 1 (January 2004): 15–16. 4. Howell A, Szatny M and Torrens R: “From Reservoir Through Process, From Today to Tomorrow – The Integrated Asset Model,” paper SPE 99469, presented at the SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, April 11–13, 2006. 23 1010 Dual Core Intel Itanium 2 109 Автоматизированные последовательности операций (SPE 110655) Комплексное моделирование месторождения (SPE 109260, ОТС 18678) Картографическая визуализация (SPE 106914) Параллельная обработка, беспроводные сети Эволюция персональных компьютеров Количество транзисторов 108 Задачи в масштабе системы, объединение нескольких удаленных объектов в сеть Управление интеллектуальными скважинами (SPE 78278) 7 10 Оптоволоконные системы измерения многофазных потоков (SPE 77655) Более сложные задачи на отдельных объектах Intel Pentium Более сложные задачи на отдельных объектах Интеллектуальная автоматизация газлифтной эксплуатации (SPE 69404) Эволюция промысловой цифровой технологии 106 Intel 386 5 10 Анализ больших наборов данных (SPE 56419) Экспертная система для добывающих скважин (SPE 24997) Простые вычисления Автоматизированные системы добычи (SPE 10005) Система SCADA для удаленных газовых месторождений (SPE 20644) Измерения, учет, анализ и автоматизация Внутрискважинные оптоволоконные системы (SPE 54599) 104 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Год Рис. 1. Эволюция цифровых технологий. Вычислительные и промысловые цифровые технологии в последние 25 лет развивались схожими путями. Первые персональные компьютеры были способны осуществлять простые вычисления и создавать несложные графические изображения, а первые промысловые цифровые технологии обеспечили совершенствование систем автоматизации, сбора данных и измерения. В 1990-х гг. развитие компьютерной техники дало возможность проводить все более и более сложные расчеты и графические построения. Цифровое обеспечение разработки месторождений нефти и газа стало расширяться в 2000 г., когда на отдельных объ- моделирования многофазных потоков в трубах и оптимизации работы важного оборудования, такого, как компрессоры. Х о тя м од е ли р ую щ и е про г ра м мы хор ошо оп и сы в а ю т о т д е л ь н ы е к омпо н е н ты п р о м ы с л о в о й си с т е мы, п р и п оп ытке по сл е д о в а т е л ь н ого п р и м е н е н и я э т и х про г ра м м для ан али за в м ас ш т а б е в се г о м е с торо ж д е н и я во зн и ка ю т о с л о ж н е н ия . Так , о б м е н д а н н ы м и м е ж д у отдель н ым и к ом п о н е н т а м и си с т е мы разр аб отк и и по д ра з д е л е н и ям и ра зн ог о п р о ф и ля о с ущ е с т в л яе т с я зача с ту ю в ви д е э л е кт ро н н ы х т а б лиц, н е у ч и тыва ю щ и х эф ф е кт о в 24 ектах появились более сложные системы измерения и автоматизации. После 2000 г. применение компьютерных средств и цифровых технологий в нефтегазовой отрасли осуществляется полным ходом. Сегодняшние компьютеры оснащены двухи четырехъядерными процессорами и быстрыми беспроводными сетевыми соединениями. Сетевые возможности позволили операторам месторождений решать задачи в масштабе системы, включающей несколько объектов. [http://www.intel.com/ technology/mooreslaw/index.htm (accessed October 26, 2007)]. (Выдержки из статей SPE и ОТС – см. сноски 1 и 2). в з а и модей с тви я эти х к омпонентов ( ри с. 2 ). 5 Из м енени е в любом и з ко м по нентов с и с тем ы влеч ет з а с об о й к а с к а д и з м енени й в пр еды дущ и х и пос ледующи х к ом понента х, и д л я пр а ви льного пр едс та влени я по д о б ного вз а и модей с тви я м ожет по т ребова тьс я с ущес твенное ви дои з м е нени е с та ди й м одели р ова ни я , ч т о м о жет ок а з а тьс я з а тр удни тельн ы м , ес ли вообще воз м ожны м . П ри м енени е тр а ди ци онны х м ет о д о в пр оек ти р ова ни я р а з р а ботк и м е с т о р ождени й с вя з а но с двум я сущ е ственны м и пр облем а ми . П ер в а я и з ни х с ос тои т в том , ч то вс е м о д е л и , с ледующи е в технологи - ч ес к ой цепоч к е з а мо дел ь ю пл аст а, я вля ютс я с та ти ч ес кими. Они о пис ы ва ют с ос тоя ни е л ишь в о динеди нс твенны й м омент времени в пер и од эк с плуа тации мест о ро ждени я , и для а на лиза со ст о яния в др угой мом ент времени нео бхо ди м о з а ново на с тр аиват ь э т и мо дели . В тор а я пр обл ема связана с тем, ч то тр а ди ци онные мет о ды не могут уч и ты ва ть динамичный хар а к тер пла ни р ова ния разрабо т ки мес тор ождени я . Н апример, дебит с ущес твующей с к в ажины мо жет и з мени тьс я в р ез ул ьт ат е бу рения новы х с к ва жи н и нару шит ь исходны й пла н. К р оме т о го , по сл е Нефтегазовое обозрение Пункт подготовки нефти и газа Трубопроводная система Экономические ие ппоказатели PD WC% Pres GOR 0 1 2 3 Time, ime, ye ime ime, yyears 4 5 Продуктивный пласт Рис. 2. Традиционное моделирование добычи. Как правило, инженер-разработчик запускает программу моделирования продуктивного пласта, чтобы проанализировать течение через пористую среду и учесть все действующие механизмы естественного или искусственного вытеснения (слева внизу на рис.). На выходе получаются профили добычи в зависимости от времени для рассматриваемых скважин. Эти данные передаются инженеру по добыче, который создает модели отдельных скважин и трубопроводной системы (слева вверху на рис.). С помощью данного программного обеспечения анализируется та к и х с о б ыти й , ка к з а м е н а ко м прессо р а и ли р е а л и з а ци я ра з л и ч н ых п р о г р ам м вт о ри ч н о й д о бы ч и , обмен и с хо д н ым и д а н н ы м и м е ж д у моделя м и , с к ор е е в с е г о , при в е д е т к ош и б к ам . Э ти н е д о ст а т ки т ра дици он н о г о ан ал и з а в м а сш т а б е мест ор ож д е н и я м о г ут при в е с т и к мас с е о с ло ж н е н и й , в кл ю ч а я н е опра вд ан н ое б у р ен и е и л и ус т а н о в к у об ор у д о ван и я с з а н и ж е н н ы м и ил и завыше н н ым и па ра м е т ра м и . Реше н и е у к аз а н н ы х про бл е м модели р о ван и я в м а сш т а б е в с е г о мест ор ож д е н и я и с о с т а в л яе т ч а с т ь инте лле к ту али заци и м е с т о ро ж д е н ий. Пе р е ход о т по сл е д о в а т е л ь н ы х Зима 2007–2008 течение в трубопроводе и выявляются потенциальные проблемы обеспечения бесперебойного притока флюидов. Далее инженер по эксплуатации производственных объектов использует профиль добычи и данные по составу продукции для разработки модели пункта подготовки нефти и газа, учитывающей возможные процессы компримирования и сепарации, а также химические реакции (справа вверху на рис.). И, наконец, данные из моделей пласта, трубопроводов и пункта подготовки вводятся в программу экономического анализа (справа внизу на рис.). про цес с ов с фи к с и р ова нны ми мом е н т а м и вр емени к ди на ми ч ес к и м про цес с а м в р еа льном вр емени поз в о л яет полнос тью уч ес ть эффек ты прям ой и обр а тной с вя з и . О с новн о й ха р а к тер и с ти к ой и нтеллек туа л ь н ого мес тор ождени я я вля етс я в о з м о жнос ть более ши р ок ого и с по л ь зова ни я межди с ци пли на р ны х г ра н ич ны х ус лови й для с огла с ов а н н ого м одели р ова ни я с межны х о б ь е ктов с и с тем р а з р а ботк и и добы ч и глоба льно по вс ему мес тор ожд е н и ю. 6 П р и м енени е ди на м и ч ес к ой о б ра ботк и да нны х в р еа льном вр ем е н и для м одели р ова ни я вли я ни я в з а и мос вя з а нны х с обы ти й , как в пр ошлом, та к и в бу ду щем, по дго тови ло поч ву для про гно зиро вания пок а з а телей р а з р а бо т ки мест о ро ждени я с воз м ожнос ть ю адапт ации к и з м енени ю эк с п л у ат ацио нных ус лови й . В этой к онцепции – су т ь к омплек с ного модел иро вания разр а ботк и . 5. Контрольные проверки реальных электронных таблиц выявили многочисленные ошибки. См. Pankow RR: “What We Know About Spreadsheet Errors,” http://panko.shidler. hawaii.edu/SSR/Mypapers/whatknow.htm (accessed November 13, 2007). 6. Howell et al, сноска 4 25 Ти х а я р е в о л ю ц и я Комплексное моделирование системы разработки является результатом развития хорошо известного метода – узлового анализа системы добычи NODAL. Этот метод используется для изучения сложных взаимодействующих систем, таких, как трубопроводные сети, электрические цепи и системы нефтедобычи. В данной процедуре необходимо выбрать опорную точку (узел), чтобы разделить сист е м у. З а т а к о й у з е л в с и с т е м е д о бычи нефти или газа может быть принята одна из нескольких точек – как правило, забой или устье скважины. Компоненты, предшествующие узлу по технологической цепочке, называются секцией притока, а следующие за ним – секцией оттока. Например, перфорационные каналы, предшествующие узлу на устье скважины, – это часть секции притока, а трубопровод на пункт подготовки нефти и газа – часть секции оттока. Гд е бы ни на ходи лс я уз ел, вс егд а д олжны удовлетвор я тьс я два г ра н ич ны х ус лови я . П оток , входя щ и й в уз ел, и поток , вы ходя щи й и з н е г о , должны бы ть р а вны , а на уз ле м о ж е т дей с твова ть тольк о одно д а в л ени е. Для входя щего и вы ход ящ е го поток ов с тр оя тс я к р и вы е д а в л ени я и р а с ходов. Точ к а пер ес е ч е ни я эти х к р и вы х пр едс та вля ет с о бо й р ешени е з а да ч и , удовлетворяю щ ее обои м гр а ни ч ны м ус лови ям по р а с ходу и да влени ю. 7 Р а с ш и р ени е пр и м ени мос ти а на л и з а NO D AL от отдельны х с к ва ж и н на более с ложны е с и с темы н е н о во. П ер вое та к ое пр едложен и е бы ло с дела но в 1 9 7 1 г. О но про д ем онс тр и р ова ло, к а к можно св яз а ть м одели пла с та и на з ем ной и н ф рас тр ук тур ы , ч тобы получ и ть Рис. 3. Интерфейс программы комплексного моделирования месторождения Avocet. Каждую из отдельных моделирующих программ в Avocet можно интегрировать в схему технологического процесса, представляющую общую комплексную модель месторождения. Объединенные результаты из всех моделей выводятся в графической или табличной форме. 26 с огла с ова нное р еше ние дл я сист емы с бор а га з ового мест о ро ждения. Е го р еа ли з а ци я с тал а о сно ванием для пос ледующи х предл о жений. 8 Н овой отли ч и тельной черт о й ко мплек с ного подхода ст ал о внедрени е к оммер ч ес к ого про граммно го обес печ ени я , поз во л яю щего о бъеди ни ть отдельны е мо дел и пл астов, тр убопр оводо в, пу нкт о в подготовк и и эк ономических по каз а телей с целью р а зрабо т ки о пт има льного р ешени я . Здесь речь идет не о нес к ольк и х мо дел иру ю щих пр огр а мма х, объ единенных в едины й к омплек с , а о вычисл ит ел ь но й пла тфор ме, с вя з ы в аю щей во едино модели объ ек тов разрабо т ки и обс лужи ва ющи е и х ко мпь ю т ерные с ети . Та к ой объ еди ня ющий по дхо д к модели р ова ни ю про цесса разр а ботк и отр а жен в про граммно м па к ете к омплек с но го мо дел ир ова ни я мес тор ождения Avo cet , к отор ы й пр едос та вл яет со пряженное р ешени е, с вя з ываю щее пл аст (пр огр а м м а м одели ро вания пл аст а E CLI PS E ), с к ва жи ну и наземну ю и нфр а с тр ук тур у (п ро грамма анали з а с и с тем ы добычи PIPESIM) с пунк том подго т о вки неф т и и га з а (пр огр а м м а мо дел иро вания подготовки нефти и газа HYSYS) в еди ное пр ос тр а нст во у правл ени я р а з р а ботк ой м ест о ро ждения. 9 В дополнени е к этим ко ммерческ и м пр огр а мма м мо дел иро вания эк с пер ты могут с оздават ь мо ду ли , опи с ы ва ющи е ко нкрет ные пр оцес с ы в и х обла ст и знания, ил и модули , пр една з на ченные дл я использ ова ни я внутр и ко мпании, ко тор ы е з а тем можно инт егриро ват ь в глоба льную модел ь разрабо т ки. П р огр а мма Av oc et по ддерживает с тр а теги и р еа ли з а ц ии, по зво л яю щи е вз а и м одей с твов ат ь специал иста м, обс лужи ва ющим разные о бъек ты . М одельна я с реда на о дно м к ом пьютер е м ожет ко нт ро л иро ват ь р а боту пла с товы х, т ру бо про во дны х, нефтега з оподго т о вит ел ь ных и эк оном и ч ес к и х прил о жений, у ста новленны х на удал енных ко мпьютер а х, и вз а имо дейст во ват ь с ни ми . Интер фей с по зво л яет по л ьз ова телю гр а фи ч ески связыват ь отдельны е м одели и про смат р и Нефтегазовое обозрение Зима 2007–2008 P1 1 Характеристика выходящего из пласта потока согласно программе моделирования скважины Давление в а т ь р е з у л ьт а т ы н а к а ж д о м э т а п е процедуры выработки оптимального решения (рис. 3). Этот подход обеспечивает пошаговое итерационное решение для прогнозирования характеристик месторождения на протяжении всего периода его разработки. Как и при анализе NODAL, здесь на каждом шаге по времени в узле проводятся два итерационных расчета с учетом существующих граничных условий. Один расчет определяет дебиты и давления, достижимые в продуктивном пласте, а второй – те же самые параметры, но в системе добычи. Оба расчета повторяются до тех пор, пока дебиты и давления во всей сопряженной системе не станут согласованными (рис. 4). Затем моделирующая программа делает следующий шаг по времени и повторяет процедуру, работая в таком режиме до тех пор, пока не будет достигнут желаемый срок эксплуатации месторождения. На каждом временном шаге системные ограничения распространяются на предыдущие и последующие участки в моделях и соответствующих моделирующих программах. Хотя для разработки решений Avocet и использует этот общий подход, окончательная комбинация моделирующих программ будет зависеть от сложности и характера решаемой задачи. Самым трудным узлом для сопряжения является забой скважины, и для большинства систем сопряжение на забое потребует наиболее продолжительных расчетов. 10 По мере того, как точка сопряжения перемещается к устью и в другие части системы, продолжительность расчетов обычно сокращается. При анализе очень сложных месторождений сопряжение на забое скважин может быть нецелесообразным или невозможным, и может возникнуть необходимость переместить точку сопряжения к поверхности. Наряду с местоположением точки сопряжения на продолжительность и сходимость расчетов влияет и выбор ограничений на состав флюидов. Для продуктивных пластов, в которых влияние состава флюидов на характеристики 6 4 P2 2 Q1 5 Характеристика входящего в трубопровод потока согласно программе моделирования трубопроводной системы 3 Дебит Q3 Рис. 4. Cопряжение и согласование сети. Основным методом согласования сети в программе Avocet является метод наклона хорд. Для моделирования работы скважины с помощью этого алгоритма предельное забойное давление Р 1 используется в качестве начального приближения для определения соответствующего дебита Q 1 . Величина Q 1 передается в программу моделирования трубопровода для расчета давления на входе Р 2 , соответствующего этому дебиту. Величина Р 2 затем передается в программу моделирования пласта для определения дебита Q 3 при данном забойном давлении. Хорда, соединяющая эти две точки, отражает показатель продуктивности, который экспортируется в программу моделирования трубопроводной сети, где он используется для получения точки 4. Этот итерационный процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута сходимость с заданной точностью в точке 6. В данной точке забойное давление и дебит из пласта согласованы с давлениями и расходами в сети наземных трубопроводов и, следовательно, система сбалансирована и можно переходить к расчетам для следующего шага по времени. Метод наклона хорд требует выполнения большого числа итераций и может подходить не для всех систем добычи. Программное обеспечение Avocet также включает несколько других вариантов сопряжения и согласования системы. потока не критично, можно использовать трехкомпонентную конечно-разностную модель ECLIPSE Blackoil, предполагающую, что пласт содержит трехфазную систему, состоящую из нефти, газа и воды. Если закачиваемые жидкости смешиваются с пластовыми углеводородами, можно рассмотреть возможность применения четырехкомпонентной системы моделирования пласта. Д л я с ложны х углеводор одны х с и ст е м пр и мени м о та к же я вное ко м поз и ци онное м одели р ова ни е, ко т о рое может бы ть целес ообр а з н ы м , к огда для опи с а ни я глуби нной и з м е нч и вос ти поведени я пла с тов о г о флюи да тр ебуетс я ур а внени е с о с т о я ни я . Та к а я модель м ожет о ка з а т ьс я на и более подходя щей д л я си с тем , с одер жа щи х к онденс а т ы , легк и е летуч и е и ли тя желы е н е ф т и , а та к же вк люч а ющи х пр о- 7. Beggs HD: Production Optimization Using NODAL™Analysis. Tulsa: OGCI Publications, 1991. 8. Dempsey JR, Patterson JK, Coats KH and Brill JP: “An Efficient Model for Evaluating Gas Field Gathering System Design,” Journal of Petroleum Technology 23, no. 9 (September 1971): 1067–1073. Barroux CC, Duchet-Suchaux P, Samier P and Nabil R: “Linking Reservoir and Surface Simulators: How to Improve the Coupled Solutions,” paper SPE 65159, presented at the SPE European Petroleum Conference, Paris, October 24–25, 2000. 9. Ghiselin D: “Source-to-Sales Asset Management,” E&P 78, no. 1 (January 2005): 56–57. 10. Сопряжение на забое скважины позволяет соответствующим моделирующим программам частично решить задачу, для которой они предназначены. Например, программы моделирования пласта предназначены для моделирования течения в пористой среде, а программы моделирования скважин и сетей – течения в трубах. 27 Наземная сеть: К компонентов Контроллер Модель пласта А: N1 компонентов Модель пласта В: N2 компонентов Модель пласта С: Нефть, газ и вода Рис. 5. Продуктивные пласты с разными композиционными моделями. В некоторых случаях моделирования месторождения может потребоваться связать несколько продуктивных пластов с отличающимися композиционными моделями. Рассмотрим случай, когда три разных пласта, связаны посредством единой наземной сборной сети. Для пласта А имеется композиционная модель с N 1 компонентами, для пласта В – модель с N 2 компонентами, для пласта С – трехкомпонентная модель «черной» нефти (black oil). Каждый из этих пластов связан с контроллером, где происходит компонентная конверсия с получением финального набора из К компонентов, используемого в наземной сети. Например, дебит из одного из пластов преобразуется контроллером в набор из К компонентов для наземной сети. Аналогично при экспорте дебита из наземной сети в любой пласт он преобразовывается в набор компонентов, характерный для модели этого пласта. цессы вытеснения, осуществляемые путем закачки газа, и другие вторичные методы добычи. Она обладает достаточной гибкостью для соединения нескольких продуктивных пластов, для которых созданы разные компонентные модели, с наземной сетью (рис. 5). Все эти возможности и другие ограничения определят, насколько хорошо настроена Avocet для решения поставленной задачи. После правильного конфигурирования модели она укажет ясный путь к сквозной оптимизации разработки месторождения. Эффекты прямой и обратной связи между структурными элементами модели учитываются при получении сходящегося решения. 11 Открытая архитектура исключает проблемы, связанные с использованием различных версий программного обеспечения, а возможность 28 обмена данными с удаленными компьютерами позволяет осуществлять междисциплинарное взаимодействие и оптимально использовать вычислительное аппаратное обеспечение. 12 Все эти факторы в целом обуславливают эффективность решения задач нефтегазодобычи. Например, одним из самых рентабельных способов увеличить отдачу из разрабатываемого месторождения является оптимизация добычи путем комплексного моделирования его разработки. Новая жизнь истощающегося месторождения Большая часть мировой добычи нефти и газа приходится на многочисленные сухопутные месторождения, разрабатываемые уже несколько десятилетий. Хороший пример таких месторождений – это комплекс Сан-Мануэль (San Manuel), оператором которого является компания РЕМЕХ. Он расположен на пересеченной холмистой местности примерно в 160 км (100 миль) южнее Вильяэрмосы (Мексика) и введен в эксплуатацию 25 лет назад. Объем добычи газа и нефти на нем сос т а в л я е т с в ы ш е 7 , 9 м л н м 3/ с у т к и (279 млн фут3/сутки) и 2 080 м3/сутки (13 100 барр./сутки) соответственно. На нем находится шесть пунктов сбора и подготовки, собирающих нефть и газ примерно из 65 добывающих скважин. За последние годы на Сан-Мануэле стали возникать осложнения, вызвавшие озабоченность РЕМЕХ. Система разработки изначально была спроектирована в расчете на более высокие темпы добычи, чем нынешние, и потому по мере старения системы образование газоконденсатов в магистральных газопроводах переросло в насущную проблему. Неровность рельефа, высокая температура газа и низкая скорость его транспортировки обусловили отложение конденсатов в более низких участках газопроводов с образованием нестабильных пробок. Эти пробки создавали противодавление на предшествующем участке системы, снижая дебит, и компания РЕМЕХ была вынуждена часто запускать скребки в некоторых ответвлениях для прочистки линий и восстановления добычи. 13 Для решения указанной проблемы компании РЕМЕХ и Schlumberger применили комплексное моделирование месторождения. Осно вно й целью бы ло поня ть динамику работы вс его к омплекса Сан-Ману эль, вк люч а ющего дейст ву ю щие с к ва жи ны , пунк ты сбо ра и по дго товк и нефти и га з а и связываю щие и х тр убопр оводы , и у л у чшит ь его эк с плуа та ци онны е по казат ел и. Для и нтегр а ци и отдел ь ных про гр а мм модели р ования скважин, тр убопр оводов и п у нкт о в сбо ра и подготовк и нефти и газа в единую м одели р ующую среду испо л ьз ова лос ь пр огр а м м но е о беспечение к ом плек с ного модел иро вания местор ождени я Av oc et. 1 4 К а ч е с т в о р е з у л ьт а т о в м о д е л и рования существенно зависит от качества используемых данных, Нефтегазовое обозрение Зима 2007–2008 Катедраль 16 дю йм ов x5 .6 Газопровод Нефтепровод Нефтегазопровод Поток, входящий в сеть Муспак км Промысловая установка сбора и подготовки 36 16 дюйм дю о йм в x ов 10. x1 3к 0.3 м км Чьяпа Подготовка 36 д юйм Лучшее обеспечение потока Сокращение эксплуатационных затрат Эксплуатационная гибкость Копано 12 дюймов x 14.9 км Рост добычи углеводородов 8 дюймов x 4.8 км и чтобы настроить модели для такой сложной сети, как комплекс Сан-Мануэль, потребовался большой объем информации. Первой задачей совместной группы специалистов стало создание базы данных по скважинам, трубопроводам и пунктам сбора и подготовки нефти и газа, включающей сведения о производительности скважин, давлении и температуре на манифольдах и компрессорах и о свойствах флюидов. Кроме того, требовалось получить информацию об инфраструктуре комплекса СанМануэль – диаметр трубопроводов, географическое положение и топографические профили. Используя эти данные, группа настроила параметры работы отдельных моделирующих программ для моделирования всего комплекса Сан-Мануэль, включающего 65 скважин, восемь трубопроводных сетей и шесть пунктов сбора и подготовки неф т и и г а з а . 15 О т д е л ь н ы е м о д е л и рующие программы были интегрированы в единую структуру для динамического сопряжения с помощью программного пакет а Av o c e t . Р е з у л ьт а т ы р а б о т ы отдельных программ моделирования проверялись по значениям, фактическим измеренным в нескольких точках комплекса. Среднее расхождение между прогнозным и измеренным дебитом нефти составило 5,9%, а д л я д е б и т а г а з а – 1 , 6 % . 16 Получив удовлетворительные р е з у л ьт а т ы м о д е л и р о в а н и я , г р у п п а в ы р а б о т а л а н е с к о л ь к о а л ьт е р нативных вариантов оптимизации д л я с о к р а щ е н и я з а т р а т, у с т р а н е ния проблем на объектах и повышения добычи нефти и газа. Эти варианты были ранжированы по возможной выгоде от увеличения добычи, по снижению затрат и по расходам на реализацию. По самым многообещающим вариантам проводилось моделирование с п о м о щ ь ю Av o c e t и о п р е д е л я л и с ь места в комплексе для их воплощ е н и я . 1 7 П о р е з у л ьт а т а м д и н а м и ческого моделирования комплекса Сан-Мануэль был выработан конкретный перечень возможностей, ов x 14.9 км Жиральдас 16 дюймов x 10.7 км 24 дюйма (на Кактус) Кактус 12 дюйма (на Кактус) Сунуапа 16 дюймов x 10.1 км 16 дюймов x 10.1 км Рис. 6. Схема системы добычи. Система сбора добытой продукции на комплексе Сан-Мануэль включает шесть установок сбора и подготовки, осуществляющих объединение, сепарацию и сжатие или перекачку нефти и газа. Благодаря комплексному моделированию месторождения было реализовано множество улучшений (ромбы разного цвета), включая обход сепараторов высокого давления на установке Катедраль (Catedral) и перевод газопровода диаметром 40 см (16 дюймов) на многофазный поток, что позволило увеличить объем добычи нефти и газа и существенно уменьшить частоту рейсов скребка для устранения газоконденсатных и жидкостных пробок. На установке Копано (Copano) осуществлен обход сепаратора высокого давления, что также позволило повысить добычу нефти и газа и уменьшить противодавление на манифольде. Были реализованы рекомендации и по некоторым другим компонентам системы и отдельным скважинам, результатом чего стал рост добычи. (Morales et al, сноска 2). которые можно было реализовать с использованием имеющихся ресурсов без дополнительных капиталовложений (рис. 6). В итоге, ежегодные эксплуатационные затраты компании РЕМЕХ сразу снизились на 600 000 долл., а добыча нефти и газа возросла, до дополнительных 35 млн долл. в год. 18 Эти цифры достигнуты за счет определенных изменений в управлении комплексом Сан-Мануэль. За счет обхода двух сепараторов высокого давления и одного сепаратора среднего давления удалось снизить противодавление на 3,3 МПа (479 фунт/дюйм 2 ) на одном манифольде и на 0,2 МПа (30 фунт/дюйм 2 ) на другом манифольде. Это позволило увеличить добычу нефти и газа на 240 м 3 /сутки (1 500 барр./сутки) и 143 000 м 3 /сутки (5 млн фут 3 /сутки) соответственно. Еще одним важным улучшением, подтвержденным моделированием, стала необходи- 11. Как правило, условия на течение обеспечивают эффект прямой связи, а ограничения на давление – эффект обратной связи. 12. В данном контексте, концепция открытой архитектуры подразумевает способность обмениваться данными с удаленными компьютерами и контролировать их работу. Это позволяет включить самую новую версию отдельной моделирующей программы в общую структуру вне зависимости от того, где находится эта моделирующая программа. 13. В некоторых трубопроводах системы СанМануэль ежегодно проводилось до 42 рейсов скребков. 14. Morales et al, сноска 2. 15. Пласты и скважины моделировались с помощью программы моделирования пластов ECLIPSE, трубопроводы – с помощью программы моделирования PIPESIM; пункты сбора и подготовки нефти и газа – с помощью программы моделирования подготовки нефти и газа HYSYS. 16. Сведения о дебитах газа были точнее данных о дебитах жидкости. 17. Итерационное двунаправленное решение в программном пакете Avocet обеспечило соблюдение ограничений на давление и баланс потоков по всему комплексу Сан-Мануэль. Для каждого альтернативного варианта получено сходящееся решение. 18. Garrido AM, Morales F and Cruz J: “Brownfields Benefit from Integrated Models,” E&P (November 2007): 51, 52, 55. 29 мость контроля точки разгазирования с соответствующим охлаждением и извлечением жидкости на одном из газопроводов. Компания РЕМЕХ рассчитала, что снизив температуру потока до 20°С (68°F) и извлекая всю жидкость до ее входа в трубопровод, можно получить дополнительно 210 м 3 конденсата в сутки (1 320 барр./сутки) и сократить число рейсов скребка на 90%. Теперь, когда комплексная модель разработки внедрена на комплексе Сан-Мануэль, инженеры-эксплуатационники компании РЕМЕХ используют ее для принятия решений по ежедневным операциям и планирования дополнительных улучшений на месторождении. Потенциальные анализируемые изменения касаются бурения новых скважин, анализа спада добычи в существующих скважинах К И ТА Й АФГАНИСТАН П А К И СТА Н ИНДИЯ Ш Р И 9 Л А Н КА Газ Нефть Границы шельфa Месторождение Мумбаи9Хай ИНДИЯ Мумбаи Уран 0 0 км 100 мили 100 Рис. 7.Месторождение Мумбаи-Хай компании ONGC. Это шельфовое месторождение расположено в 160 км (100 милях) к западу–северо-западу от побережья Индии (вверху на рис.) и занимает площадь примерно 1 200 км 2 (465 квадратных миль). Оно включает 650 нефтедобывающих и 40 газодобывающих скважин (врезка справа). Нефть и газ из 690 скважин поступают на пять комплексов подготовки нефти и газа, а вся система связывается трубопроводами протяженностью 2 900 км (1 800 миль). Нефть и газ, не используемый для газлифта, перекачиваются на береговой терминал Уран (Uran) по магистральным трубопроводам. 30 и влияния будущих изменений на наземную инфраструктуру. Использование комплексного моделирования месторождения на комплексе Сан-Мануэль является хорошим примером расширения анализа NODAL от одной скважины до месторождения с 65 скважинами. Следующий практический пример связан со значительно большим числом скважин. Интеграция гигантского месторождения Открытое в 1974 г. месторождение Мумбаи-Хай (Mumbai High) расположено вблизи индийского континентального шельфе (рис. 7). 19 Его оператор – Indian Oil and Natural Gas Corporation (ONGС). Добыча нефти и газа осуществляется 690 скважинами, а давление поддерживается с помощью 200 водонагнетательных скважин. Сегодняшний объем добычи нефти и газа на этом месторождении составляет 40 000 м 3 /сутки (250 000 барр./сутки) и 430 000 м3/сутки (15,2 млн фут 3 /сутки), соответственно. Комплексы подготовки нефти и газа осуществляют разделение объединенного флюида на нефть, газ и воду. Нефть и часть газа отправляются на береговой терминал. Остальной газ используется для газлифтной эксплуатации примерно 80% нефтедобывающих скважин. Эффективное управление большими месторождениями на поздней стадии эксплуатации и оптимизация их разработки на этапе снижения добычи всегда связаны с трудностями, и Мумбаи-Хай – не исключение. Серьезность встречающихся проблем еще больше усугубляется тем, что на долю данного месторождения приходится более 40% добываемой в Индии нефти, и компания ONGC поставила перед собой цель не только остановить падение добычи, но и увеличить ее. 20 Для достижения поставленной цели от оператора потребовалось выйти далеко за рамки прежде применяемого анализа NODAL для одной трубопроводной ветви. Одной из основных целей компании ONGC была оптимизация газлифтных операций. Хотя инженерные проработки в этом направлении регулярно проводились Нефтегазовое обозрение от скважины к скважине, это так и не привело к ожидаемому увеличению добычи на месторождении. На месторождениях с газлифтной эксплуатацией, где часть добываемого газа используется для подъема нефти, нельзя определить эффекты взаимовлияния на основе анализа отдельных скважин. Компании-оператору стало понятно, что комплексное моделирование всего месторождения позволит выявить все эффекты взаимного влияния компонентов сети и, в конечном счете, принять лучшие решения и повысить добычу при меньших затратах. В соответствии с этими целями и при поддержке специалистов компании Schlumberger была разработана концепция комплексной модели «из пласта в терминал» и трехэтапный план реализации проекта. Целью компании ONGC на первом этапе было создание модели системы добычи, интегрированной со сборной сетью для всего месторождения Мумбаи-Хай. Последующие этапы включали оптимизацию сети, интеграцию с моделью пласта ECLIPSE и моделирование в реальном времени. Цель первого этапа – создание комплексной модели добычи – была амбициозной. Требовалось разработать точную многофазную модель «черной» нефти, учитывающей все объекты и процессы комплекса Мумбаи-Хай: скважины, платформы, трубопроводы, оборудование подготовки нефти и газа, подачу газа для газлифта, закачку воды и соединения с береговым терминалом. Средой моделирования был выбран программный пакет для анализа скважин и сети PIPESIM. Как и в описанном выше примере сотрудничества с компанией РЕМЕХ, первой задачей проекта Мумбаи-Хай был сбор данных, что совсем не просто организовать на месторождении примерно с 900 скважинами и связанными с ними сооружениями. Эту работу компания ONGC начала с принятия трех критически важных решений. Во-первых, учитывая динамичность условий разработки месЗима 2007–2008 Модель сети Слой взаимообмена потоков Слой магистральных трубопроводов Слой платформ подготовки нефти и газа Слой сети выкидных линий Слой добывающей платформы Слой устья скважины Модель одной сборной ветви Рис. 8. Структура комплексной технологической модели. Хотя каждый комплекс подготовки нефти и газа на месторождении Мумбаи-Хай принимает продукцию со скважин, подсоединенных к нему, его границы могут пересекаться потоками газа для газлифта и воды для закачки в пласт. Чтобы правильно учесть все потоки и их взаимное влияние, комплексная модель месторождения была преобразована c использованием программы моделирования PIPESIM в шестиуровневую структуру – пять уровней в модели сети сбора и один уровень в модели одной ветви сбора для каждой скважины. Верхний уровень – это уровень баланса потоков, который включает систему добычи, водонагнетательную систему и обмен флюидами на платформах. Уровень магистральных трубопроводов содержит межплатформенные и транспортные трубопроводы. Уровень платформ подготовки нефти и газа включает сепарационное оборудование и системы сопряжения с газлифтным оборудованием. Следующим идет уровень выкидных линий, подсоединенных к добывающим платформам комплекса подготовки. Последний уровень в модели сети – уровень добывающей платформы, включающий все скважины, подсоединенные к данной платформе. Самый нижний уровень состоит из моделей одной сборной ветви для отдельных скважин. Стрелки различного цвета показывают сетевые связи, простирающиеся до самого высокого уровня, а затем возвращающиеся на тот же уровень в другой части сети. (Moitra et al, сноска 2). торождения, сбор данных было решено проводить до некоторой контрольной даты вместо того, чтобы пытаться отслеживать события, определяемые изменяющимися параметрами. Во-вторых, компания ONGC проводила комплексное обучение персонала с целью правильной структуризации последовательностей операций для их быстрой и эффективной реализации. И, в-третьих, ONGC внедрила контроль достоверности наборов данных для проверки их качества и точности. На месторождении Мумбаи-Хай был собран большой объем данных о добыче: от карт расположения скважин и термобарических усло- вий до результатов гидродинамических исследований на приток и и нфор ма ци и о с к в ажинно м о бо р удова ни и для к а ждо й скважины. П ер ед вс тр а и ва ни ем мо дел ей о т дельны х с к ва жи н в мо дел ь сет и необходи мо получ и ть кал ибро во чны е да нны е по мест о ро ждению . Автономны е м одели каждо го т ипа с к ва жи н бы ли отк ал ибро ваны по 19. Moitra et al, сноска 2. 20. “India Produces 31.513 mmt of Crude Oil,” United Press International (August 21, 2007), http://www.upi.com/International_Security/ Energy/Briefing/2007/08/21/india_produces_ 31513_mmt_of_crude_oil/1560/ (accessed August 30, 2007). 31 посл е д н и м д ан н ы м и спы т а н и й н а приток . С об р ав д а н н ы е и по с т ро и в и отк али б р овав м о д е л и скв а ж и н , можн о б ыло н ач а т ь с о з д а н и е с е т е вой м од е ли . Комплексная сетевая модель, построенная инженерами компании ONGC в программе PIPESIM с использованием шестиуровневой архитектуры (рис. 8), включила все скважины, стояки, трубопроводы и оборудование п о д г о т о в к и н е ф т и и г а з а . 21 П о с ледним этапом в построении модели была ее адаптация путем сравнения прогнозных величин давления, температуры и дебитов с фактическими данными о добыче. Адаптация всей модели осуществлялась на уровне комплекса подготовки нефти и газа и уровне добывающей платформы. В ходе создания, калибровки и проверки модели инженеры ONGC выявили более 350 потенциальных возможностей повысить добычу на месторождении Мумбаи-Хай: от оптимизации газлифтной эксплуатации и выявления проблем с высоким противодавлением до определения скважин с неравномерной динамикой дебита. Построив и испытав модель первого этапа, ONGC использует ее для изучения возможностей устранения осложнений и оптимизации газлифтной эксплуатации сети скважин, чтобы повысить добычу на втором этапе. Р е з у л ьт а т ы показали возможность увеличения доб ы ч и н е ф т и н а 4 7 5 м 3/ с у т к и (3 000 барр./сутки) и снижения требуемого для газлифта объема г а з а н а 4 0 % . 2 2 Та к о е с о к р а щ е ние закачки газа имеет два важных преимущества. Во-первых, благодаря большей резервной компрессорной мощности обеспечивается повышенная эксплуатационная устойчивость, управляемость и предсказуемость операций по добыче и закачке газа. Это позволяет увеличить охват газлифтной эксплуатацией скважин на удаленных добывающих платформах. Во-вторых, 32 это сокращение высвобождает дополнительные объемы газа для экспорта и продажи. В настоящее время оптимизационные работы с использованием комплексной модели добычи, созданной на первом этапе, продолжаются. Хотя компания ONGC только начала изучать возможности комплексной модели системы добычи на месторождении Мумбаи-Хай, она уже строит планы и на второй этап проекта. На этом этапе будет осуществлено сопряжение модели пласта ECLIPSE с построенной на первом этапе моделью PIPESIM с помощью программного обеспеч е н и я Av o c e t . П о л у ч е н н ы е н а э т о м э т а п е р е з у л ьт а т ы б у д у т и с п о л ь з о ваны для оптимизации добычи, улучшения процесса принятия решений и планирования доразработки данного месторождения. Тр е т и й ( и п о с л е д н и й ) э т а п п р е дусматривает моделирование в реальном времени и оптимизацию. Модель, полученная на этом этапе, будет автоматически обновляться по данным из систем диспетчерского управления и сбора данных (supervisory control and data acquisition – SCADA) и из других баз данных. Эта модель будет использоваться в планировании временных изменений в системе разработки с заданным шагом по времени вместе с комплексными моделями продуктивного пласта и наземного оборудования. Одним из важных уроков, извлеченных компанией ONGC из проведенного анализа, оказался тот вывод, что успешность проекта моделирования месторождения Мумбаи-Хай в решающей степени обусловлена совершенствованием последовательности операций и взаимодействием между промысловым и офисным персоналом. Комплексное моделирование разработки – это одно из технологических достижений, которое меняет в лучшую сторону не т о л ь к о т о , ч т о о п е р а т о р ы д е л а ю т, н о и т о , к а к о н и э т о д е л а ю т. Х о рошим примером такого подхода является деятельность компании StatoilHydro. Окно в будущее В 2006 г. компании Statoil (теперь StatoilHydro) и Schlumberger начали реализацию совместного проекта исследований и разработок в рамках программы повышения нефтеотдачи на морских месторождениях компании Statoil (subsea increased oil recovery – SIOR). 23 Этот проект предусматривал использование набора согласованных комплексных моделей геологической среды и оборудования на поверхности в качестве основы будущей оптимизации в реальном времени. Целью проекта являлась разработка средств и рабочих процессов для оптимизации поведения пласта, производительности скважин и работы оборудования для подготовки нефти и газа с ежедневной корректировкой в течение всего срока эксплуатации месторождения. Эти цели трансформировались в демонстрационный проект, реализуемый в настоящее время на залежи Снорре-Б (Snorre-B), оператором которой является StatoilHydro. Месторождение Снорре (Snorre) расположено на площади Тампен (Tampen) в Северном море, примерно в 150 км (90 миль) северо-западнее Бергена, Норвегия (рис. 9). Добыча с платформы «Снорре-А» (Snorre-A) началась в 1992 г., а со «Снорре-Б» – в 2001 г. Текущий объем добычи нефти и газа на обеих платформах составляет 8 000 м 3 /сутки (50 300 барр./сутки) и 1,75 млн м3/сутки (62 млн фут3/сутки) соответственно. Снорре-Б характеризуется значительной неоднородностью фильтрационно-емкостных параметров, и потому главным направлением пробного проекта SIOR было выбрано совершенствование существующей схемы заводнения с чередующейся закачкой воды и газа (water alternating gas – WAG). 24 Компания StatoilHydro ожидала получения выгоды от оптимизации последовательностей операций и увеличения вклада междисциплинарного анализа в управление добычей. Хотя работы по демонстрационному проекту на Снорре-Б еще не закончены, он четко выявил необходимость в разработке улучНефтегазовое обозрение шенной методики WAG. Переход с большей частью вручную управляемых средств и последовательностей операций на схему, способную оптимизировать систему добычи в реальном времени, является сложной задачей, требующей тщательного изучения. 25 Проектная группа начала с определения компонентов процесса оптимизации цикла WAG, используя анализ SIPOC. 26 Полученные результаты показали, что для этого требуется четыре компонента: упрощенная модель пласта, контроль скважин и пласта, средство анализа показателей месторождения и комплексная модель месторождения. Уп р о щ е н н а я модель пласта вместе с моделями скважин дает возможность оценить давления по зонам и сделать краткосрочные прогнозы по добыче. Контроль скважин и пласта позволяет установить положения штуцеров для устойчивой добычи и быстро изменять регулировки в случае отказа технологического оборудования. Анализатор показателей месторождения осуществляет анализ и предпринимает последующие действия в отношении цикла WAG . И наконец, для оптимизации используется программный пакет комплексного моделирования месторождения Avocet Integrated Asset Modeler. Контрольными параметрами в Avocet являются скорость и время закачки воды и газа, а ограничивающими параметрами добычи – скорость эрозии штуцеров и динамическое забойное давление. П р о г р а м м а к о м п л е к с н о г о моделирования месторождения выдает двухлетний прогноз добычи нефти для каждой скважины и двухлетний прогноз пластового давления. Компания StatoilHydro связала все эти компоненты воедино в модуле автоматизации последовательности операций. Автоматизация обеспечивает согласованное действие отдельных компонентов для решения четырех задач кажд о г о ц и к л а WAG н а С н о р р е - Б : оптимизация, анализ, мониторинг добычи и регулировка (рис. 10). Зима 2007–2008 Площадь Тампен ШВЕЦИЯ НОРВЕГИЯ Ставангерр Снорре9Б Снорре9А Висунд Статфьорд Гуллфакс 0 0 км 3 мили 3 Рис. 9. Месторождение Снорре. Месторождение Снорре, оператором которого является компания StatoilHydro, находится в норвежском секторе Северного моря и занимает участок 8 км (5 миль) в ширину и около 20 км (12 миль) в длину. Залежь Снорре-Б в самой северной части месторождения (обведена кружком) разрабатывается с помощью двух добывающих и двух нагнетательных донных опорных плит , которые подсоединены к полупогружной платформе с буровым модулем, модулем подготовки нефти и газа и жилым модулем. Добыча на Снорре-Б осуществляется из пласта Лунде (Lunde), характеризующегося сложным строением, изменяющимися параметрами и наличием множества барьеров на пути притока. В нем пробурены длинные горизонтальные скважины, вход в которые затруднен. (С разрешения компании StatoilHydro). 21. Оборудование для подготовки нефти и газа включает сепараторы, компрессоры, нагреватели и насосы. 22. Barua S: “Integrated Asset Model Crucial to Field-Wide Optimization,” Upstream Technology 2, no. 10 (October 2007): 48–50 23. “Improved Recovery from Subsea Fields,” http://www.statoil.com/ statoilcom/technology/SVG03268. nsf?OpenDatabase&lang=en (accessed September 4, 2007). Проект SIOR был запущен компанией Statoil в 2004 г. с целью достижения среднего коэффициента нефтеотдачи 55% на ее подводных месторождениях к 2008 г. Это соответствует увеличению объема извлекаемых запасов нефти на 191 млн м 3 (1 200 млн барр.). 24. “Challenges in Developing and Draining the Lunde Reservoir on Snorre B,” Statoil, http://ww.spe.no/stavanger/doc/ Past%20Events/SPE_meeting_11_01_06.pdf (accessed September 4, 2007). 25. Sagli et al, сноска 2. 26. SIPOC – это инструмент, используемый для определения всех элементов сложного процесса путем анализа источников (S – source), входных данных (I – input), процессов (P – process), результатов (O – output) и потребностей заказчика (C – customer). 33 Оптимизация Анализатор показателей месторождения Запрос Упрощенная модель пласта (опорная модель) Месяцы 9 годы Оптимизатор Время и приток для Кривая добычи Целевая функция Ограничения Контрольная переменная Система каждой комплексного моделирования скважины месторождения Автоматизация последовательности операций Улучшенный контроль скважин и пласта Полная модель пласта Анализ Модуль контроля последователь9 ности операций Регулярность выполнения События и Анализатор предупре9 ждения показателей месторождения Модель наземной инфраструктуры Хранилище архивных данных Мониторинг добычи Запрос Визуализация Комплексная модель месторождения Модель поведения скважины База данных по добыче Анализатор показателей месторождения События и предупреждения Часы – сутки Время и Комплексная приток для модель месторождения каждой скважины Модуль контроля последователь9 ности операций Материальный Давления, баланс с учетом дебиты интерференции Модель наземной инфраструктуры Модель поведения скважины Хранилище архивных данных База данных по добыче Улучшенный контроль скважин и пласта Продолжительность вычислений Рис. 10. Демонстрационные последовательности операций для заводнения с чередующейся закачкой воды и газа на залежи Снорре-Б. Контрольный модуль автоматизации исполняет четыре основных последовательности операций, три из которых показаны на рисунке. Оптимизирующая последовательность (вверху на рис.) отвечает за долгосрочное планирование по месторождению. Используя упрощенную модель пласта как опорную, этот модуль прогнозирует добычу и определяет темпы закачки. Эти данные вводятся в программу комплексного моделирования месторождения для разработки решения для системы наземных объектов. Затем программа моделирования пласта ECLIPSE проверяет предложенное решение, и новый обновленный прогноз возвращается в модуль автоматизации. Анализирующая последовательность (в центре рис.) – это ключевой компонент автономной оценки, инициируемый при выходе целевых 34 параметров за пределы установленного диапазона или граничных условий. Заранее заданные инструкции по реагированию на инициирующее событие ускоряют анализ, для которого может потребоваться новый прогон комплексной модели месторождения. Последовательность мониторинга добычи (внизу на рис.) обновляется наиболее часто. Если какой-либо основной производственный показатель вышел за установленные пределы, срабатывает сигнализация и запускается анализирующая последовательность. В ином случае, если все показатели находятся в заданном диапазоне, система мониторинга добычи завершит вычисления и отправит рассчитанные пластовые давления и дебиты в настроечную последовательность для регулировки открытия штуцеров (не показано). Этот контур задает положения штуцеров, обеспечивающие достижение целевых показателей добычи и закачки. (Sagli et al, сноска 2). Нефтегазовое обозрение Для контроля и связывания последовательностей операций для WAG на Снорре-Б во время их разработки и испытания используется технология, объединяющая слабо сопряженные процессы на объектах и между ними в общей сетевой среде. Некоторые из таких расчетов и операций могут занимать много времени – недели и месяцы. Связи, обеспечивающие целостность и сохранность данных, имеют огромное значение. Связи между различными процессами поддерживались на двух уровнях – между приложениями и между объектами. Протокол связи между приложениями использует стандартный отраслевой интерфейс обмена данными PRODML. 27 Архитектура системы передачи данных, соединяющая объекты в Норвегии и центры в че- тырех других регионах мира, обеспечивает дистанционный доступ к демонстрационным результатам и данным о добыче (рис. 11). 28 Хотя работы по автоматизации последовательностей операций для оптимизации WAG на Снорре-Б все еще продолжаются, компании StatoilHydro уже стало понятно, какие выгоды она получит. Во-перв ы х , у ч а с ти е и м еющи хс я польз ова т е л е й в р а з р а ботк е и дем онс тр а ци и по з в оля ет и нтегр и р ова ть и х опы т в м о дер ни з и р ова нны е пос ледова т е л ь нос ти опер а ци й . В о-втор ы х, со з д а нна я упр ощенна я м одель пл а с т а поз воля ет получ а ть р ез ульт а т ы з а м и нуты , а не з а ч а с ы , ч то и т ре бова лос ь для вк люч ени я этой м о д е л и в с хем у опти м и з а ци и . И наконец, очень важным достижением является расширение автоматиза- ции мониторинга добычи. В нужные моменты выдаются предупреждения, а комбинация мониторинга и пос ледующего а на л иза по зво л яет уменьши ть полное время индиви дуа льного ци к ла в сл у чае нешта тны х с и туа ци й . Про граммно е обес печ ени е Av oc et , вст ро енно е в контрольно-корректирующую пос ледова тельнос ть, играет кл ю ч евую р оль в получ ении всех э т их пр еи мущес тв. 27. Подробнее о PRODML см.: www.prodml.org (accessed September 10, 2007). 28. Подробнее о SOIL см.: www.oilcamp.com/ portal/Home/tabid/93/Default.aspx (accessed September 10, 2007). Локальная сеть на Снорре9Б Локальная сеть в Ставангере, Норвегия Локальная сеть в Тронхейме, Норвегия Локальная сеть в Стьёрдале, Норвегия Сервер управления процессами Сервер Сервер комплексного автоматизации последовательности моделирования месторождения операций Локальная сеть StatoilHydro Демонстрация, Снорре9Б SOIL Сервер базы данных о добыче Сервер базы архивных данных Локальная сеть Schlumberger Баден, Австрия Абингдон, Англия Рис. 11. Вычислительная архитектура для демонстрации и испытания сетевых моделей. Последовательности операций, базы данных и программы контроля и комплексного моделирования месторождения компании StatoilHydro установлены в нескольких норвежских подразделениях компании, в т.ч. в Ставангере, Зима 2007–2008 Калгари, Канада Хьюстон, США Тронхейме, Стьёрдале и на Снорре-Б. С помощью защищенного канала связи SOIL (Secure Oil Information Link), к ним обеспечен доступ из офисов компании Schlumberger в Бадене (Австрия), Абингдоне (Англия), Калгари (Канада) и Хьюстоне (США). (Sagli et al, сноска 2). 35 0 5 0 10 15 km 5 10 mi Рис. 12. Картографическая визуализация показателей бассейна Аркома. Эти изображения из программы визуализации иллюстрируют , как можно просматривать показатели бассейна. Он отображен в виде красных, желтых и зеленых областей (слева на рис.). Увеличив область Ред-Оук-Вест , можно просматривать скважины по их типу, средней продуктивности и сравнительному состоянию (справа на рис.). Пузырьковые диаграммы служат для просмотра эффектов ключевых эксплуатационных параметров. (Weber et al, сноска 1). 16 Потенциальное увеличение ЧПС, % 14 12 10 8 6 4 2 0 Глубоководные неосвоенные Глубоководные освоенные Мелководные неосвоенные Мелководные освоенные месторождения газа месторождения нефти месторождения нефти месторождения газа ЧПС = 3,8 млрд долл. США ЧПС = 1,8 млрд долл. США ЧПС = 1,5 млрд долл. США ЧПС = 3,8 млрд долл. США Рис. 13. Потенциал интеллектуального месторождения. Как ожидается, использование цифровой технологии на нефтяных и газовых месторождениях приведет к существенному повышению чистой приведенной стоимости (ЧПС) как для не освоенных, так и для уже освоенных месторождений. Это станет возможным благодаря применению нескольких основных технологий – дистанционных измерений, визуализации данных, интеллектуального бурения и заканчивания, автоматизации и интеграции данных. 36 На пути к и нтеллекту а ль но му местор ож дени ю Хотя технология получения и передачи данных в реальном времени существует уже несколько лет, ее принятие нефтедобывающей промышленностью происходит медленно. 29 Ее роль в отрасли растет по мере осознания важности повышения нефтеотдачи. Этому также способствует одновременное развитие все более мощных и менее дорогих систем, работающих в реальном времени. 30 Например, компания ВР назвала интеллектуальное месторождение «месторождением будущего» и работает над превращением этой концепции в реальность. 31 Компания ВР объединила комплексное моделирование месторождения с системой картографической визуализации параметров на своем месторождении Ред-Оук-Вест (Red Oak West) в бассейне Аркома (Arkoma). 32 Оператором этого месторождения, расположенного около Уилбертона на юго-востоке Оклахомы (США), является компания BP North American Gas. На нем пробурено около 800 газодобывающих скважин, а общая протяженность трубопроводов, охватывающих площадь длиной 32 км (20 миль) Нефтегазовое обозрение и шириной 10 км (6 миль), составляет 400 км (250 миль). Здесь также находятся семь компрессорных станций и свыше 70 мобильных устьевых компрессоров. В про ш л о м опти м и зац и я р азра бо т ки по д о бн ы х мест ор ож д е н и й о з н а ч а л а о ч е н ь труд ое м к ое и зу ч е н и е бо л ь ш и х о бъ емов д ан н ых п о с о т н ям с кв а ж и н , получ ае м ых и з м н о ж е с т в а и с т о ч н и к ов. В р ам к ах и н и ци а т и в ы «М е ст о рожд е н и е б у д у щег о » ко м па н и я В Р успешн о выве ла Р е д -Оук-В е с т н а пере д н и й к р ай р е а л и з а ци и ко н це пции и н те лле к ту ал ь н о г о м е с т о ро ж дени я . С ли я н и е с и ст е м ы S C A D A с пр ог р ам м н ым па ке т о м Av o ce t Integrat e d Asse t M o d e le r по з в о л и ло ос у ще с тви ть о пт и м и з а ци ю ра з ра ботк и в м ас штабе м е с т о ро ж д е н и я и в и зу али зац и ю к а рт па ра м е т ро в . Ин те р ак ти вн ая ко м пл е кс н а я м о дел ь м е с то р о ж д е н и я Р е д -Оук-В е с т може т р аб о тать к а к в о пе ра т и в н о м отсле ж и вающе м ре ж и м е д л я м о н и тори н г а те к у щи х ра б о т, т а к и а в т о н омно д ля оц е н к и а л ьт е рн а т и в н ы х стра те г и й д об ыч и . Кро м е д и а л о гов ог о м од е ли р о в а н и я, ко м па н и я ВР р азр аб о тала и н с т рум е н т в и з уал из ац и и д ан н ых по м е ст о ро ж д е н ию Ре д - О у к - Ве с т по д н а з в а н и е м MAP S, д авши й и н ж е н е ра м в о з м о ж н ост ь с ле д и ть за по ка з а т е л ям и ра з ра ботк и б о ль шого м е с т о ро ж д е н и я (рис. 1 2 ). Э то по з в о л и л о б ы ст ро выя вля ть с к важ и н ы , ра бо т а ю щ и е н иже с во е г о п отен ци а л а , и о пре д е ля ть э к с п лу атац и о н н ы е про бл е м ы , та к и е , к ак с к оп л е н и е ж и д ко ст е й ил и о тк аз об ор у до в а н и я. Х о тя к люч е вым а спе кт о м про грам м ы б ыло п о в ы ш е н и е д о бы ч и , 29. Snieckus, сноска 3. 30. Mochizuki S, Saputelli LA, Kabir CS, Cramer R, Lochmann MJ, Reese, RD, Harms LK, Sisk CD, Hite JR and Escorcia A: “Real Time Optimization: Classification and Assessment,” paper SPE 90213, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, September 26–29, 2004. 31. Reddick C: “Field of the Future: Making BP’s Vision a Reality,” paper SPE 99777, presented at the SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, April 11–13, 2006. 32. Weber et al, сноска 1. Зима 2007–2008 ко м па ни я В Р на шла в ней для с ебя и д руги е пр еи мущес тва . Бы л улуч ш е н к онтр оль целос тнос ти с и с тем ы пу тем и с польз ова ни я ви з уа льн ы х инди к а тор ов и а ни ма ци и для о б с л е дова ни я тр убопр оводов на пре д мет к ор р оз и и , эр оз и и и с к ор ос т и п оток а . К ом па ни я обна р ужи л а , ч т о M APS можно пр и м еня ть не т о л ь ко для мони тор и нга ха р а к тери ст и к с к ва жи н и тр убопр оводов и па р а метр ов и х целос тнос ти , но т а кж е и для р еги с тр а ци и пер емещ е н и й пер с она ла и обор удова ни я , пре д на з на ч енного для пр омы с лов ы х о пер а ци й , та к и х к а к техни ч е с кое обс лужи ва ни е, бур ени е и ли а в а ри й на я эва к уа ци я . Х о т я в на пр а влени и к и нтеллек т уа л из а ци и м ес тор ождени й дей с т в уе т множес тво дви жущи х фа к т о ро в , опер а тор ы , с к ор ее вс его, буд ут з а и нтер ес ова ны в ос новном с н и ж ени ем з а тр а т и повы шени ем д о б ы чи . Сущес твенное повы шени е це н н о с ти пр оек тов с та нет для ни х г л а в ны м и м пульс ом для пр и ня ти я н а в о ор ужени е технологи й , фор м и рую щи х ми р и нтеллек туа льны х м е ст ор ождени й (р и с . 1 3 ). 33 К люч ев о е п оложени е в этом м и р е з а ни м а е т к ом плек с ное м одели р ова ни е ра з ра ботк и . Комплексное моделирование системы разработки является частью парадигмы перехода к цифровым технологиям, изменяющим облик месторождений нефти и газа. Начавшись 25 лет назад в виде слабой волны преобразований, этот переход набрал силу и сейчас, образно говоря, представляет собой настоящий вал. Ядр ом к омплек с ного м о д е л и р ова ни я р а з р а ботк и и вс ех св яз а нны х с ни м технологи й , фор м и рующи х и нтеллек туа льное мес т о ро ждени е, я вля ютс я и нтегр а ци я д а н н ы х и обмен ими. Последовательные рабочие процессы уходят в прошлое, и их место занимают компоненты новой концепции, в рамках которой разнопрофильная информация эффективно интегрируется и распространяется по объектам в разных регионах мира. Эти технологии устраняют барьеры и расширяют взаимодействие; они направлены в большей степени на предупреждение негативных собы- тий, нежели на ликвидацию их проявлений. Комплексное моделирование разработки займет ключевое положение на интеллектуальных месторождениях на пути отрасли к реализации возможностей оптимизации в реальном времени. –ДА 37 Погружные электрические центробежные насосы для интеллектуальной механизированной добычи Технология интеллектуальных скважин ранее считалась приемлемой лишь для высокопродуктивных месторождений с высокими издержками эксплуатации. Однако теперь эта технология все чаще используется для повышения отдачи от залежей, находящихся на поздней стадии разработки. Скважины, оборудованные погружными электрическими центробежными насосами (ЭЦН), особенно подходят для применения такой комбинации старых и новых подходов. Скважины с ЭЦН, где уже проведены электрические кабели и установлены системы гидрозащиты, легко оснащаются устройствами мониторинга и управления при относительно низких дополнительных затратах. Джон Алгерой Рошарон, Техас, США Благодарим за помощь в подготовке данной статьи: Райана Кокса (Рошарон, Техас, США), Рамеса М. Гуинди и Гранта Харриса (Хьюстон, Техас, США) и Барри Николсона (Шугар-Ленд, Техас, США). espWatcher, FloWatcher, MultiPort, MultiSensor, Phoenix, QUANTUM, RapidSeal и REDA являются товарными знаками компании Schlumberger. 38 И н т е л лек туа льное упр а влени е в о з м о жно не тольк о в с ложны х с кв а жи на х, ос на щенны х больши м ко л и ч ес твом р а з ли ч ны х ус тр ой с тв. Он о та к же с пос обно пр ои з вес ти ре в о люци ю в м етода х добы ч и на м е ст ор ождени я х на поз дней с та ди и ра з ра ботк и . Н ек отор ы е к омпа ни и о пе ратор ы уже убеди ли с ь в том , ч т о с о ч ета ни е упр а влени я в р ежи м е ре а льного вр емени с и с польз ов а н и ем погр ужны х элек тр и ч ес к и х це н т р обежны х на с ос ов (ЭЦ Н ) м ож е т б ы ть оч ень вы годны м. Уж е много лет к ом па ни и -опер а т о ры ос ущес твля ют мони тор и нг и управлени е р а ботой ЭЦ Н с повер х н о сти . П р еждевр еменны й отк а з Э Ц Н можно пр едотвр а ти ть, и з мен яя ча с тоту с и гна ла , пос ы ла емог о н а з емной с та нци ей упр а влени я с пре обр а з ова ни ем ч а с тоты на к онт ро л лер дви га теля на с ос а . Та к а я ре г ул и р овк а ч а с тоты та к же помога е т предотвр а ти ть недогр уз к у ЭЦ Н и ув е л и ч и ть объ ем добы ч и . Ч тобы по л учи ть опти ма льную с и с тему, и н ж е нер ы р а з р а ба ты ва ют на с ос с уч е т ом к онк р етны х тр ебова ни й по каждой скважине, используя дан- ны е в р ежи ме р еа льно го времени и модели р ова ни е. Дву хст о ро нняя ди с та нци онна я с вя зь дает во змо жнос ть с леди ть з а рабо т о й насо са и упр а вля ть и м на значит ел ь но м р а с с тоя ни и . Н е та к да вно и нженеры сдел ал и с ледующи й ша г, ско мбиниро вав к омпоненты и нтел л ект у ал ьно й технологи и р а з р а бот ки мест о ро ждени я с воз м ожнос тями дист анционного мони тор и нга и у правл ения ЭЦ Н . Та к а я к омби нация дает во зм ожнос ть з на ч и тельно у вел ичит ь деби т и ли с тепень извл ечения пр ом ы шленны х з а пасо в бл аго даря опти ми з а ци и р а боты насо са. При м ногои нтер ва льном заканчивании упр а вля емы е с поверхно ст и скважи нны е к ла па ны регу л иро вания пр и ток а поз воля ют изменят ь ил и пер ек р ы ва ть пр и ток из о т дел ь ных пр одук ти вны х з он без спу ска инстр умента в с к ва жи ну, т ем самым и с к люч а я дополни тел ь ные расхо ды и р и с к и , с вя з а нные со спу ско подъ емны м и опер ациями.Данные от пос тоя нны х с к ва жинных дат чик ов да влени я и температ у ры дл я м они тор и нга пр оду кт ивных зо н Нефтегазовое обозрение ук аз ывают н а н е о б х о д и м о ст ь по д к люч е н и я к д р е ни ро в а н и ю н о в о й зон ы и ли и золя ци и з а т ро н ут о г о прорыво м и н те р в а л а бе з экспл уатаци о н н ог о к аро т а ж а , про в о д и мого д ля выя вле н и я л о ка л и з а ци и н еже лате ль н ых при т о ко в в о д ы и л и га за. Применение и н т е л л е кт уа л ь н о й сист е м ы зак ан ч и в а н и я, в кл ю ч а ющ е й р е г у ля то р ы при т о ка и д а т чик и , п озволя е т н а ст ро и т ь ра бо ту Э ЦН так и м о бра з о м , ч т о бы о н подн и м ал б оль ше н е ф т и и м е н ь ш е воды , у ве ли ч и вая пе ре па д д а в л е н ия в п р о д у к ти в н ы х з о н а х . Н а с о с та к ж е в м е н ь ше й с т е пе н и по д в е рж ен п овр е ж д е н иям о т з а б и в а н и я и на ли ч и я г аза в по т о ке , ч т о по з вол я е т и с п оль зо в а т ь бо л е е ко м пак т н ые Э ЦН, г а з о с е па ра т о ры и га зоу лавли вающе е о бо руд о в а н и е . 1 Б олее тог о , к лапа н ы ре г ул и ро в а н ия п р и ток а п о з в о л яю т з а щ и т и т ь пла с ты во вр е м я ре м о н т а с кв а ж и н с ЭЦ Н (р и с . 1 ). Не с м отр я н а в се св о и пре и м ущества, и н те лл е кт уа л ь н а я техн оло г и я д ля с к ва ж и н с Э Ц Н д о л гое вр е м я с ч и та л а с ь ро ско ш ь ю , дост у п н ой толь к о о с н о в н ы м о пе ра то р ам и к р у п н ы м н е з а в и с и м ы м к омпан и я м . На б о л ь ш и н ст в е т а ки х ск в аж и н вс е е ще при м е н яю т ся т ра дици о н н ые м е то д ы м о н и т о ри н г а , вк л ю ч ая п ос тр о е н и е д и а г ра м м и з мерен н ой с и лы то ка н а по в е рх н о сти д ля оп р е д е лен и я КП Д н а с о с а и анали з ак у с ти ч е ски х д а н н ы х д л я оценк и у р о вн е й ф л ю и д о в . Э т и м е тоды н е э ф ф е к ти в н ы и т руд о е м ки , посколь к у тр е б ую т ч а с т ы х в ы е з дов н а с к важ и н у д л я с б о ра д а н н ы х и ру ч н о й р е г у ли р о в ки н а со со в . О д н ак о н е д авно це л ы й ряд н е боль ши х о п е р ато ро в , ра бо т а ю щ и х в н ефте н ос н ых п р о в и н ци ях н а по з - 1. Konopczynski MR, Moore WR and Hailstone JJ: “ESPs and Intelligent Completions,” paper SPE 77656, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, September 29–October 2, 2002. 2. Vachon G and Bussear T: “Production Optimization in ESP Completions with Intelligent Well Technology,” paper SPE 93617, presented at the SPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition, Jakarta, April 5–7, 2005. Зима 2007–2008 Рис. 1. Целостность скважины. Наряду со способностью изменять приток из продуктивных зон без проведения спуско-подъемных операций с помощью буровой установки дистанционно управляемые клапаны регулирования притока могут закрываться и изолировать пласты от проникновения жидкости для глушения во время плановых работ по замене ЭЦН. В показанной на рисунке конфигурации электроприводные клапаны регулирования притока, извлекаемые на насосно-компрессорных трубах (НКТ) диаметром 3½ дюйма (TRFC-E), могут быть закрыты до подъема ЭЦН. Это предотвращает проникновение скважинных жидкостей в продуктивные зоны после удаления уплотнения, создаваемого ЭЦН. Подобное проникновение часто происходит на месторождениях на поздней стадии разработки и в истощенных пластах со сниженным пластовым давлением. Проникновение этих жидкостей в пласт во время ремонтных операций приводит к серьезному повреждению коллекторских свойств продуктивных пластов и существенному снижению суммарной добычи. д н е й с та ди и р а з р а ботк и , где пр а к т и ч е с к и вс я добы ч а углеводор одов яв л яетс я меха ни з и р ова нной , на ч а л и ос ущес твля ть к ор р ели р ова нн ую обр а ботк у и и нтер пр ета ци ю д а н н ых в р ежи ме р еа льного вр ем е н и с одновр еменны м с ни жени е м з атр а т и повы шени ем эффек т и в н ос ти упр а влени я р а з р а ботк ой м е ст ор ождени я . Ск ор о с та ло я с но, ч т о ко м би на ци я и нтеллек туа льной т е х н о логи и с ЭЦ Н ос обенно эффек т и в н а для с к ва жи н с водонос ны м и з о н а ми . Н а пр и мер , оди н опер а тор в И ндонез и и ус та нови л оди ноч н ы й двухпоз и ци онны й к ла па н для ко н т роля пр и ток а и з ни жележа щей в о д о нос ной з оны . Тенз ода тч и к на з а бо е с к ва жи ны з а фи к с и р ова л на л и ч и е воды в добы ва емой пр одук ци и путем и з м ер ени я с оз да вшегос я и з м е нени я ги др ос та ти ч ес к ого да вл е н и я . П ос ле обна р ужени я воды з о н а бы ла з а к р ы та до и с ч ез новения обр а з ова вшегос я водя ного ко н уса . За тем з она бы ла воз вр а щ е н а в р а боту и ос та ва ла с ь отк р ы т о й до с ледующего та к ого с луч а я . П о в т ор я я этот ци к л, опер а тор с мог д о б ы т ь и з этой з оны 1 0 0 0 0 0 ба р р . ( 1 5 90 0 м 3 ) нефти , к отор ы е в и н о м с луч а е могли бы ос та тьс я в пл а с те. 2 ЭЦН НКТ диаметром 7 дюймов Многоканальный пакер QUANTUM Multiport (7 х 31/2 дюйма) Забойный клапан регулирования притока TRFC9E на НКТ диаметром 31/2 дюйма Ориентирующая муфта обсадной колонны диаметром 7 дюймов Многоканальный пакер QUANTUM Multiport (7 х 31/2 дюйма) Забойный клапан регулирования притока TRFC9E на НКТ диаметром 31/2 дюйма Ориентирующая муфта обсадной колонны диаметром 7 дюймов Расши р ени е ди с тан цио нно го мони тор и нга и упр ав ления П олуч ени е да нны х по рабо т е Э ЦН и элек тр опи та ни ю в скважине и с повер хнос ти в р ежиме реал ь но го вр ем ени обес печ ивает ся с по мо щью вс е более с ложных т ехно л о ги й для с к ва жи н с ЭЦН, т аких, как к омплек с ус луг по высо ко э фф екти вной меха ни з и р ованно й до быче Ad v a nc ed Lif ting S ervice и сист ема с лежени я и упр а вления дл я Э ЦН 39 450 Давление, фунт/дюйм2; температура, °F; сила тока, А 400 350 A C B D 300 E Давление на приеме насоса, фунт/дюйм2 F 250 200 G Температура двигателя, °F 150 Температура на приеме насоса, °F 100 50 0 Сила тока на СУ с ПЧ, А 14 октября 21 октября 28 октября 4 ноября 11 ноября Дата Рис. 2. Мониторинг и управление ЭЦН с помощью системы слежения и управления для ЭЦН espWatcher. После запуска насоса в скважине (западный Техас, США) было измерено давление на приеме (А), стабилизировавшееся на уровне свыше 300 фунт/дюйм 2 (2,1 МПа), что примерно на 150 фунт/дюйм 2 (1,0 МПа) выше расчетного. После ремонта поврежденного штуцера в соседней нагнетательной скважине и восстановления контроля над темпом закачки (Е) динамическое давление существенно приблизилось к расчетному значению, составив 200 фунт/дюйм 2 (1,4 МПа). Нерегулярные выбросы давления (B и D) при еженедельной химической обработке вызваны закрытием выкидной линии при работающем насосе. Инженерэксплуатационник быстро определил, что оператор закрыл скважину для замены негерметичной задвижки на устье скважины (С). Инженер дистанционно запустил насос, обеспечил вывод на режим и осуществлял мониторинг событий во время начального падения давления. Позднее скважина была остановлена, запущена дистанционно для проведения планового обслуживания и возвращена в эксплуатацию (F). Частота вращения мотора, задаваемая станцией управления с преобразованием частоты (СУ с ПЧ), была увеличена для максимизации добычи (G) espWatcher компании Schlumberger. С обр ан н ые д ан ны е о т пра в л яю т с я в цен тр аль н ый уз е л д л я а н а л и з а эк сп е р там и , к ото ры е м о г ут д и с та н ц и о н н о п р е д при н ят ь т а ки е дейс тви я , к ак запуск, о ст а н о в ка и регули р ован и е с ко ро ст и Э Ц Н . 3 Да н н ые так ж е о б ра ба т ы в а ю т ся и сравн и ваютс я с з а д а н н ы м и уста н овк ам и защи т, о с н о в а н н ы м и н а ог р ан и ч е н и я х ра бо ч е г о д и а па зон а н ас о с а, д ви г а т е л я, скв а ж и н ы и пл ас та. О п о ве щ е н и я о сра ба т ы ва н и и защи т мо ж н о пе ре д а в а т ь заин те р е с о ван н ы м ст о ро н а м по пейд ж е р у, э ле к тро н н о й по ч т е , м о бил ь н ом у те ле ф о н у и л и ф а кс у. Так к ак э к с п е р ты спо со б н ы н а й т и прич и н у отк аза на с о с а и с по с о бы ее ус тр ан е н и я , э т и про це сс ы по з вол я ют д и с тан ц и о н н о в о з в ра щ а т ь ск в аж и н ы в э к с пл уа т а ци ю з а м и 40 н и м а льно к ор отк ое вр ем я . Эк оном и ч е с к и е вы годы , вы р а жа ющи ес я в сн ижени и тр удоз а тр а т и потер ь д о б ы чи , могут бы ть вес ьма з на ч и т е л ь н ы ми . С п оя влени ем с овер шенны х вы ч и сл и тельны х с р едс тв для ч и с л е н н о го модели р ова ни я и р ешен и я инженер ны х з а да ч поведени е н а с о с а с та ло воз м ожны м пр едс к а з ы в а ть по да нны м о флюи да х, и з в л е ка емы х и з пла с та , с р а вни ва я ре з ул ьта ты с р а боч и ми к р и вы м и с т е н довы х и с пы та ни й для к а ждог о ко нк р етного на с ос а . П ок а з а тели ра бо т ы с к ва жи ны з а тем с р а вни ва ю т ся с р ез ульта та м и модели р ова н и я. Да нны е по да влени ю в к а ждом уз л е , объ еди ненны е с и нфор ма ци е й по з а к а нч и ва ни ю и с вой с тва м ф л ю ида , с лужа т для пер и оди ч ес - к ой ди а гнос ти к и с к важины и пл аста и поз воля ют легко выявл ят ь недос та точ но пр о изво дит ел ь ные с к ва жи ны с ЭЦ Н . 4 В пр и м ер е и з П ер мско го бассейна (з а па дны й Теха с , СШ А ) сист ема es p Wa tc her р еги с тр иро вал а данные с на с ос а в р ежи м е р еал ьно го времени (р и с . 2 ). П ос ле запу ска насо са да влени е в с к ва жи не ст абил изиро ва лос ь на ур овне выше расчет но го . Следующи е две недел и по казал и, ч то и з -з а повр ежденно го шт у цера в с ос едней на гнетат ел ьно й скважи не на гнета ни е осу щест вл ял о сь с тем пом, в 3 , 5 р а з а превышаю щим пр оек тны й . Энер гия по напрасну тр а ти ла с ь на увеличение о бво дненнос ти . П ос ле р емо нт а шт у цера и нор ма ли з а ци и темпа закачки дина м и ч ес к ое да вление су щест венно пр и бли з и лос ь к р а с чет но му значени ю. К р оме того, на диаграмме о бнар ужены неожи да нные выбро сы, с вя з а нны е с еженедел ьно й химич ес к ой обр а ботк ой , ко гда выкидна я ли ни я бы ла з а крыт а при работа ющем ЭЦ Н . Этот про цесс был м оди фи ци р ова н таким о бразо м, ч тобы эк с плуа та ци я скважины во вр ем я обр а ботк и не о ст анавл ивала с ь и повы шени е т емперат у ры дви га теля на с ос а был о бы незнач и тельны м. Собы тие т ако го т ипа на м ного легч е вы я вит ь с по мо щь ю и з м ер ени я да влени я и т емперат у р ы , ч ем тр а ди ци онным пу т ем изм ер ени я с и лы ток а . В ы года от и с поль зо вания т ако й та к ти к и ди с та нци онно го мо нит о р и нга и упр а влени я в режиме реа льного вр ем ени мо жет быт ь чрезвы ч а й но вели к а , и про явл яет ся о на нез а м едли тельно, ч аст о о беспечива я бы с тр ую ок упа емо ст ь инвест ици й . Н а пр и м ер , в дру го й скважине в За па дном Теха с е, небо л ь шая ко мпа ни я -опер а тор и з бежал а бо л ь ших р а с ходов на з а ме ну двигат ел я, вы шедшего и з с тро я всл едст вие пер егр ева , бла года ря сво евременном у с р а ба ты ва ни ю сист емы предупр еждени я , получившей данные о воз можном ос ложнении в режим е р еа льного вр емени. Еще о дин опер а тор опти ми з и ро вал и по ддер жи ва л добы ч у с помо щью непрер ы вного мони тор и нга по казат ел ей Нефтегазовое обозрение ра бо ты с к важ и н ы и ре г ул и ро в ки ск орос ти н ас о с а в с о о т в е т ст в и и с прои звод и те ль но с т ь ю с кв а ж и н ы . И с п о ль зован и е и н т е л л е кт уа л ь н ой те хн оло г и и с г и д ро - и л и э л е ктроп р и вод н ым и скв а ж и н н ы м и регуля тор ам и п ри т о ка в с кв а ж и н ах с Э ЦН — э т о сл е д ую щ и й л о гиче с к и й шаг к д и с т а н ци о н н о м у мони то р и н г у и упра в л е н и ю в ре ж им е р е аль н о г о в ре м е н и . Н а при мер, к лю ч е вым ф а кт о ро м в ы б о ра парам е тр ов Э ЦН яв л яе т ся ко эф фици е н т п р о д у к т и в н о с т и це л е в о й зон ы, и зм е р я е м ы й в б а рре л ях , добытых п р и п ере па д е д а в л е н и я 1 фун т/ д ю й м 2 . Н е пра в и л ь н о е и л и , что б ывае т ч аще , и з м е н и в ш е е ся с о врем е н е м зн ач е н и е ко эф ф и ци е н т а прод у к ти вн о с ти в о м н о г и х сл уч а я х о б у с лавли вает бо л е е в ы со ки й ил и н и зк и й д е б ит, ч е м т о т, н а ко торый р ас с ч и тан Э Ц Н . Э т о м о ж е т приве с ти к п е р е на пряж е н и ю н а с о са и з- за ч р е зм е р но й н а г руз ки и л и сниж е н и ю п р од у кт и в н о ст и н и ж е опти м аль н о й и з-з а н е д о ст а т о ч н о й н агр у зк и . К о г д а ре г ул ят о ры при ток а с и зм е н я е м ы м и па ра м е т ра м и ра бо таю т п од о б но ш т уце ра м н а вск р ыто й п ове р хн о ст и пл а ст а , о пе ра то р м о ж е т у ве л и ч и т ь и л и ум е н ь шить п р и ток к с кв а ж и н е и , т а ки м обра зом , р е г у ли р о в а т ь д е пре с си ю н а плас т. З ате м м о ж н о ус т а н о в и т ь станц и ю у п р авлен и я с пре о б ра з о ва н и е м ч ас то ты д л я о пт и м и з а ци и ра бо ты н ас ос а. 5 Успе ш ное при м ен е н и е нов о г о подх ода С тол ь ж е важ н о е з н а ч е н и е д л я опти м и зац и и д об ы ч и в и н т е л л е ктуа ль н ых с к важ и н а х с Э Ц Н и м е ют р ас ши р е н н ы е возможности мони то р и н г а с и спо л ь з о в а н и е м ск в аж и н н ых д ат ч и ко в д а в л е н и я и тем п е р ату р ы. Э т и по ст о ян н ы е датч и к и п о зво ля ю т и н ж е н е ра м ра с считывать п р и ток по пе ре па д у д а в лен и я , и зм е р я е мо м у н а с уж е н и и , и опр е д е ля ть п ло т н о ст ь ф л ю и д а по изме н е н и ю г и д р о с т а т и ч е с ко г о д а в лен и я п о с тволу. 6 Ск важ и н н ый р е г ул ят о р при т о ка и ЭЦН б ыли вп е рв ы е о б ъ е д и н е н ы в одн ой к о м п о н ов ке в 1 9 9 9 г. , ко г да к о м п ан и и В Р по т ре б о в а л о с ь обесп е ч и ть к о н тро л ь в о д о при т о ка Зима 2007–2008 На поверхность Расходомер ЭЦН с кожухом Спускаемый на кабеле Система мониторинга забойный клапан MultiSensor регулирования притока WRFC9H диаметром 41/2 дюйма Южное ответвление – открытый ствол диаметром 81/2 дюйма Северное ответвление,9 зацементированный хвостовик диаметром 7 дюймов Главный ствол М92 – закупорен и зацементирован Рис. 3. Впервые — на месторождении Уитч-Фарм. Скважина М-15 стала первой скважиной, в которой управляемый с поверхности регулятор притока был установлен ниже ЭЦН. Устройства регулирования притока размещены на отметке примерно 5 300 м (17 390 футов), где угол наклона ствола превышает 85°. Расходомер над ЭЦН и система скважинного мониторинга для заканчиваний с ЭЦН MultiSensor под ЭЦН позволяют контролировать производительность скважины. в с ква жи не М -1 5 на мес тор ожд е н и и Уи тч -Фа р м (Wytc h Fa r m), Д о рс ет, Англи я . В 1 9 9 0 -х гг. это м е с т о р ождени е с лужи ло и с пы та т е л ь ны м поли гоном для бур ени я скв а жи н с больши м отходом от в е рт и к а ли и с та ло мес том ус та н о в л ени я м ногоч и с ленны х р ек ор д о в в бур ени и , вк люч а я пер вую в м и ре с к ва жи ну с отходом от вер т и ка л и на 1 0 к м (6 , 2 ми ли ). К р ом е т ого, на м ес тор ождени и Уи тч Ф а рм пр ои з води лос ь и с пы та ни е н о в ы х технологи й , та к и х, к а к с и с т е м ы упр а вля ем ого р отор ного буре н и я , и в р а м к а х да нного пр оек та В Р с могла р а з бур и ть эк ологи ч ес к и уязвимые морские залежи с берег о в ы х площа док . С ква жи на М -1 5 вк люч а ет два боко в ы х с твола , с оеди ня ющи х р а з д е л е нны е р а з лом ом пр одук ти вн ы е интер ва лы . В то вр емя , к огда про и зводи лос ь ее бур ени е, на этой скв а жи не бы л ус та новлен р ек ор д по о тходу от вер ти к а ли для м ног о с т в ольны х с к ва жи н — 3 4 0 0 м ( 11 1 5 5 футов — с евер ны й бок овой ст в о л ), а та к же по дли не пер фора ци о нной к омпоновк и — 1 8 0 0 м ( 59 0 5 футов). Ск ва жи на бы ла з а ко н ч ена с ус та новк ой ЭЦ Н RE DA в ко жухе и тр емя и з влек а емы ми на к а беле ги др опр иво дными кл апа на м и р егули р ования прит о ка в бок овы х к а м ер а х ( WR FC-H) , ко тор ы е и меют 6 пол о жений, вкл ю ч а я полнос тью открыт о е и по л нос тью з а к р ы тое (рис. 3) . Один и з эти х к ла па нов был впервые в отр а с ли ус та новлен ниже ЭЦН. Ск ва жи на бы ла также о снащена р а с ходом ер ом на д ЭЦН и сист е- 3. Подробнее о погружных электрических центробежных насосах: Bremmer C, Harris G, Kosmala A, Nicholson B, Ollre A, Pearcy M, Salmas CJ and Solanki SC: “Evolving Technologies: Electrical Submersible Pumps,” Oilfield Review 18, no. 4 (Winter 2006/2007): 30–43. В русском переводе: Ч. Бремнер, Г. Харрис, А. Космала, Б. Николсон, А. Оллре, М. Пирси, К.Дж. Салмас и С.С. Соланки: «Развивающиеся технологии: погружные электрические центробежные насосы», Нефтегазовое обозрение, том 18, № 4 (зима 2006–2007 гг.): 36–51. 4. Oyewole P : “Application of Real-Time ESP Data Processing and Interpretation in Permian Basin “Brownfield” Operation,” paper IPTC 10927, presented at the International Petroleum Technology Conference, Doha, Qatar, November 21–23, 2005. 5. Vachon G and Furui K: “Production Optimization in ESP Completions with Intelligent Well Technology by Using Downhole Chokes to Optimize ESP Performance,” paper SPE 93621, presented at the 14th SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference, Bahrain, March 12–15, 2005. 6. Vachon and Furui, сноска 5. 41 ЭЦН 0 Ответвление 1 0 Север Фактическая вертикальная глубина, футы Управляемый с поверхности скважинный клапан9отсекатель Многоинтервальный разобщающий пакер Гидроприводный регулятор притока Датчик FloWatchersensor Срезной разъединитель Непроходной профиль 1,000 1,500 1,000 1,500 500 Обсадная колонна диаметром 13⅜ дюйма 1,000 500 0 Отход в направлении «восток9запад», футы 2,000 2,500 Сочленение RapidSeal диаметром 9⅝ дюйма Ответвление 1 Ответвление 2 Отклонитель RapidSeal 0 500 1,000 Горизонтальный отход, футы Пакер подвески хвостовика RapidSeal Пакер подвески хвостовика RapidSeal Полированное приемное гнездо Затрубные пакеры Ответвление 1 Рис. 4. Передовые системы заканчивания. Оснащенная системой многоствольного заканчивания RapidSeal, гидроприводным клапаном регулирования притока, скважинными датчиками, ЭЦН REDA и скважинной системой мониторинга механизированной добычи Phoenix, эта скважина, пробуренная компанией CNOOC в Яванском море (Индонезия), является первой интеллектуальной многоствольной скважиной 6-го уровня по классификации TAML (слева на рис.). Пройдя через клапан регулирования 7. Подробнее о заканчивании скважины М-15 на месторождении Уитч-Фарм: Algeroy J, Morris AJ, Stracke M, Auzerais F, Bryant I, Raghuraman B, Rathnasingham R, Davies J, Gai H, Johannessen O, Malde O, Toekje J and Newberry P: “Controlling Reservoirs from Afar,” Oilfield Review 11, no. 3 (Autumn 1999): 18–29. 8. Algeroy J and Pollock R: “Equipment and Operation of Advanced Completions in the M-15 Wytch Farm Multilateral Well,” paper SPE 62951, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, October 1–4, 2000. 42 Ответвление 2 3,000 Сочленение RapidSeal диаметром 9⅝ дюйма Ответвление 2 500 Сочленение RapidSeal диаметром 9⅝ дюйма Система MultiSensor Отход в направлении «север9юг», футы 500 Обсадная колонна диаметром 13⅜ дюйма притока, добываемая из бокового ствола 2 продукция (зеленые стрелки) объединяется с продукцией из бокового ствола 1 (красные стрелки). Такая компоновка позволяет оператору осуществлять совместно-раздельную эксплуатацию, т.е. дренировать один пласт двумя стволами, имея возможность регулировать притоки из них. На схеме скважины (справа на рис.) показаны траектории каждого ответвления, пробуренного ниже сочленения RapidSeal диаметром 9⅝ дюйма. 9. Классификация TAML (Technical Advancement of Multilaterals – развитие технологий многоствольного бурения) основана на степени герметичности сочленения бокового ствола. Уровень 6 достигается при герметизированной обсадной колонне, включающей трансформируемые сочленения и нетрансформируемые полнопроходные разделители. http://www.taml.net/ newsite/classification.asp (accessed November 28, 2007). Подробнее об уровнях TAML: Afghoul AC, Amaravadi S, Boumali A, Calmeto JCN, Lima J, Lovell J, Tinkham S, Zemlak K and Staal T: “Coiled Tubing: The Next Generation,” Oilfield Review 16, no. 1 (Spring 2004): 38–57. 10. Подробнее о скважине NE Intan A-24: Fraija J, Ohmer H, Pulick T, Jardon M, Kaja M, Paez R, Sotomayor GPG and Umudjoro K: “New Aspects of Multilateral Well Construction,” Oilfield Review 14, no. 3 (Autumn 2002): 52–69. 11. Подробнее о контроле водопритока: Arnold R, Burnett DB, Elphick J, Feeley TJ III, Galbrun M, Hightower M, Jiang Z, Khan M, Lavery M, Luffey F and Verbeek P: “Managing Water—From Waste to Resource,” Oilfield Review 16, no. 2 (Summer 2004): 26–41. Нефтегазовое обозрение мой с к важ и н н ог о м о н и т о ри н г а д л я зак а н ч и ван и й с Э Ц Н M u lt iS e n s o r н епо с р е д с тве н н о по д Э Ц Н . Р а с ходом е р и зм е р я е т о б щ и й по т о к флю и д а ч е р е з на со с, а с и ст е м а Mult i Se nso r р е г и ст ри руе т т е м пе ра тур у, ви б р ац и ю и д а в л е н и е н а прие м е в б о к о во м с т в о л е , и спо л ь зуя кабель насоса для передачи сигнало в. 7 П е р вые п о лг од а с е в е рн ы й с т в о л ра бо тал п р и п о лн о с т ь ю о т кры т о м WRF C - H, п ос ле ч е г о о н б ы л з а кры т. На т от м ом е н т с тв о л д а в а л при м е рн о 11 0 0 0 б ар р . ( 1 7 4 8 м 3 ) ф л ю и д а в сутк и , в т.ч . 3 0 0 0 б а рр. н е ф т и . Зате м б ыл п олн о ст ь ю о т кры т ю ж н ый б о к о во й с тв о л , а при т о к и з север н о г о с твол а ре г ул и ро в а л ся . О б щи й те м п д о бы ч и ст а б и л и зиро валс я н а у ро в н е 4 00 0 б а рр. (638 м 3 ) ж и д к ос т и в с ут ки с о бв одн е н н о с ть ю 2 5 % Та ки м о б ра з о м , чист ый об ъе м н е ф т и с т а л ра в н ы м добы вавше м у с я в се в е рн о м ст в о л е до е г о зак р ыт и я. 8 В ре з ул ьт а т е операто р с м ог п ре д о т в ра т и т ь ра н н ий вод о п р и ток и д о по л н и т е л ь н о добыть 1 м лн б а рр. ( 15 8 00 0 м 3 ) н ефт и . С к важ и н н ые р ег ул ят о ры при т о к а и п о с то я н н ые д а т ч и ки по д о б н ым ж е об р азо м и спо л ь з о в а л и сь в пе р вой в м и р е м н о г о с т в о л ь н о й ск в аж и н е ше с то г о уро в н я по кл а ссифи к ац и и TAM L ( ри с. 4) . 9 Э т а ск в аж и н а (с к важ и н а А -2 4 ) б ы л а проб у р е н а и за ко н ч е н а ко м па н ией C hi na N at i o n a l Of f s h o r e Oil C omp any (C N O OC ) н а м е с т о ро ж дени и С е ве р о- Во с т о ч н ы й И н т а н (N or the ast I ntan) в Я в а н с ко м м о ре в 200 2 г. В н е й т а кж е и спо л ь з о ва ли с ь г и д р оп р и в о д н ы е кл а па н ы для м и н и м и зац и и в о д о при т о ка и изби р ате ль н о г о ко н т ро л я при т о ка из к аж д ог о и з д в ух о т в е т в л е н и й . Д атч и к и Mul ti Sen s o r о бе спе ч и л и получ е н и е д ан н ы х по д а в л е н и ю , темпе р ату р е и п о т о ку в ре ж и м е ре ал ьн о г о вр е м е н и д л я ка ж д о г о бо к ово г о с тво ла, а си с т е м а м е х а н и зирован н ой д о б ы ч и с Э Ц Н R E D A позво ли ла о п ти м и з и ро в а т ь д о бы ч у н ефт и . Зима 2007–2008 Об ъ еди ни в вс е пр еи мущес тв а ЭЦ Н , м ногос твольны х с к ва ж и н и ди с та нци онного м они тори н г а и упр а влени я , к ом па ни я C N OOC с м огла и з влеч ь вы году, с в яз а нную не тольк о с к онтр олем в о д о п р и ток а . М ногос твольна я ко н ф игур а ци я ма к с и м и з и р ова ла д о х о д нос ть к а пи та ловложени й з а счет возможности дре нировать один и т о т же пла с т двумя с твола м и , и с по л ь зова в ли шь одно бур овое ок но и с э коном и в на бур ени и и з а к а нч и в а ни и вер хнего уч а с тк а втор ой с кв а жи ны . В то же вр ем я , технол о г и я и нтеллек туа льны х с к ва жи н по з в о ли ла опер а тор у ос ущес тв л ят ь ди с та нци онны й м они тор и нг и упра влени е пр и ток ом и з к а ждого о т в е т в лени я , обес печ и ва я , та к и м о б ра з ом , повы шенную добы ч у и с т е пе нь и з влеч ени я з а па с ов. 10 м и лли оны долла р ов в разрабо т ку м етодов уда лени я и у т ил изации воды в с а ми х с к ва жинах. 1 1 Та к к а к подобна я т ехно л о гия сепа р а ци и воды в с к в ажине еще не а пр оби р ова на , а в рамках неко т о р ы х на и более дор ого ст о ящих гл у бок оводны х пр оек то в до бываю т ся больши е объ ем ы нефт и с по мо щь ю ЭЦ Н , то с к ва жи нные регу л ят о ры пр и ток а и да тч и к и мо гу т явл ят ь ся, к а к м и ни мум , пр омежу т о чным решени ем пр облемы нежел ат ел ь но го водопр и ток а . –Рф Ф Н о в ые тр еб овани я, и з вестное решение П ри менени е технологи и и нтеллек т уа л ьного з а к а нч и ва ни я во м ноги х с кв а жи на х с ЭЦ Н поз воля ет луч ше упра вля ть р а з р а ботк ой пр одук т и в н ого пла с та , ос обенно з а с ч ет пре д отвр а щени я р а ннего пр ор ы в а в о ды . В оз можнос ть вы я ви ть и с т о ч ни к водопр и ток а и з а тем м и н и ми з и р ова ть его пр оя влени е в с ква жи на х с многои нтер ва льн ы м за к а нч и ва ни ем и с польз уетс я по в с ему м и р у, и в к а ждом с луч а е ре з ул ьта том я вля етс я повы шени е т е м по в добы ч и и с тепени и з влеч ен и я з апа с ов. Ож ида етс я , ч то и нтеллек туа льн ы е с к ва жи ны с ЭЦ Н с та нут еще бо л е е пр и влек а тельны ми , та к к а к о т ра сль обр а ща ет вс е большее вни м а н и е на добы ч у нефти в уда ленн ы х р еги она х, где з на ч и тельны е в о д о п р и ток и м огут с опр овожда тьс я сущес твенны ми дополни тельн ы м и з а тр а та м и . Та к , на пр и м ер , на м о рс ки х мес тор ождени я х необход и м о сть в пр едотвр а щени и вы нос а в о д ы на повер хнос ть и ее попа да н и я в вес ьма огр а ни ч енны е обр а ба т ы в а ю щи е мощнос ти на пла тфор м а х з а с та ви ла опер а тор ов вложи ть 43 Вид крупным планом: комплексное управление разработкой Продуктивные пласты, скважины, сборные трубопроводы и оборудование для подготовки нефти и газа – сложные динамические системы, и изменение любого их параметра может сказаться на каждой из этих систем. С появлением скважинных и наземных датчиков и измерительных приборов для оптимизации работы этих систем операторы столкнулись с необходимостью обработки и контроля огромных массивов генерируемых ими данных. Подобно ситуации в других отраслях, компании по разведке и добыче нефти и газа приобретают все больший опыт работы с критическими данными и принятия решений на их основе в реальном времени. Сегодня эти компании внедряют новые методы сетевого планирования для обработки, анализа и совместного использования информации для достижения поставленных целей. Седрик Було Эрве Жеан Фернандо Гутиеррес Кен Ландгрен Гэй Миллер Роберт Петерсон Улисес Сперандио Йан Трабуле Хьюстон, Техас, США Лучано Браво да Силва Богота, Колумбия Благодарим за помощь в подготовке данной статьи: Брено Аленкара и Жан-Пьера Лота (Рио-де-Жанейро, Бразилия), Джеффа Дикса (Лондон, Англия), Пейдж Маккаун (Шугар-Ленд, Техас, США), Туэрте А. Ролима (Petrobras E&P Petroleum Engineering, Рио-де-Жанейро, Бразилия), Мэка Шиппена (Хьюстон, Техас, США) и Михаэля Штунднера (Баден, Австрия). Avocet Integrated Asset Modeler, BlueField, DecisionPoint, ECLIPSE, Phoenix, PIPESIM, ProductionWatcher, QCPro и REDA являются товарными знаками компании Schlumberger. 44 Скважинные датчики выдают большой объем данных, однако системы добычи, оснащенные контрольно-измерительными приборами, вырабатывают информацию в еще бóльших количествах. Датчики, установленные в скважине, на устье, на выкидных линиях и в оборудовании сбора и подготовки нефти и газа передают непрекращающийся поток цифр. Операторы получают сведения в реальном времени или эпизодически, в дискретном или непрерывном режиме, и извлекают из них значения температуры, давления, дебита и других параметров для проверки состояния скважинных и поверхностных систем, работающих на их месторождениях. Каждое измеренное значение и каждый элемент данных служат для лучшего информирования операторов и помогают им быстрее принимать решения для повышения коэффициентов нефтеотдачи, приращения запасов и, в конечном итоге, увеличения ценности месторождений. Ко мпа ни и по р а з ведк е и добы ч е по стоя нно и щут новы е с пос обы ул уч ш ени я к онтр оля и обр а ботк и своей эксплуатационной информации, однако на этом пути их часто ожидают немалые трудности. Общий объем данных, получаемых от контрольно-измерительных систем, бывает огромным, и малейшая задержка при их передаче в нужные подразделения, компьютерные модели и персоналу может помешать оператору осознать истинную ценность этих данных. Основные компоненты технологии сбора и обработки данных уже существуют. Скважинные датчики и измерительные приборы обладают высокой надежностью, позволяющей им работать во все более сложных условиях, особенно при высоких температурах и высоких давлениях (см. «Интеллектуальное заканчивание: автоматизированное управление добычей», стр. 4). Современные системы передачи способны передавать данные, голосовые сообщения и изображения практически мгновенно, обеспечивая обмен информацией и командами между отдельными Нефтегазовое обозрение ∂∆P8 = Psep – PCD ∂∆P9 = Psep – PPD ∂∆P5 = Ptf – PDSC ∂∆P7 = PRB – Psep ∂∆P6 = PDSC – PRB ∂∆P10 = PCD – PGD ∂∆P4 = Pwf – Ptf ∂∆P11 = PPD – PLD ∂∆P3 = PUSV – PDSV ∂∆ ∆P1 = PR – Pwfs ∂∆P2 = Pwfs – Pwf Зима 2007–2008 45 скважинами и различными участниками проекта разработки данного месторождения, работающими на промысле и в офисах.1 Также имеется и программное обеспечение для подготовки данных и управления ими. Инженеры имеют безопасный доступ к основным эксплуатационным данным и могут использовать различные программы для оценки и моделирования характеристик пласта, насоса, устьевого оборудования, трубопровода или пункта подготовки нефти и газа (см. «Оптимизация добычи: от продуктивного пласта до пункта подготовки нефти и газа», стр. 22). Так что трудности с контролем и обработкой данных возникают не из-за их недостаточности или неадекватных возможностей программного обеспечения. Как же группа управления в своем стремлении максимизировать отдачу месторождения находит к л ю ч е в ы е р е з у л ьт а т ы и з м е р е н и й , указывающие на ухудшение показателей продуктивного пласта или компонента системы? В случае крупных месторождений с сотням и с к в а ж и н и н ж е н е р у, в о з м о ж н о , пришлось бы отсортировать тысячи наборов данных для оценки производительности месторождения. Компании по разведке и доб ы ч е п о н и м а ю т, ч т о и х п е р с о н а л может затратить огромное количество времени просто на поиск нужных сведений и их подготовку для ввода в моделирующие программы, лишь после этого получая возможность оценить эту информ а ц и ю . 2 Та к и м о б р а з о м , п р о б л е м а состоит в передаче проверенных данных от датчиков в соответствующие программы или модели для оценки системы в целом – от продуктивного пласта до распред е л и т е л ь н ы х т р у б о п р о в о д о в . Та кая передача данных должна производиться своевременно, чтобы имелось время для выработки оптимальных решений. В других областях, например, в медицине или авиации, уже достигнут высокий уровень обработки и оценки непрерывных потоков информации. Основываясь на быстром анализе постоянно изме46 няющихся данных, врачи и авиадиспетчеры оперативно принимают решения, от которых зависят жизни людей. Врачи, медсестры и медицинские техники отслеживают и оценивают состояние пациентов с помощью электронных систем, автоматически устанавливающих очередность медицинской помощи в больничных палатах и отделениях. Авиадиспетчеры получают разнообразные исходные данные, позволяющие контролировать расстояния между самолетами и получать предупреждение когда один самолет приближается к воздушному пространству другого самолета. В обоих случаях потоки данных преобразуются в изображения на экране и звуковые сигналы, с помощью которых специально обученные эксперты могут незамедлительно определить состояние систем. Визуализация является главным средством быстрой интерпретации данных и потому чрезвычайно важна для оперативного реагирования в быстро меняющейся ситуации. В нефтедобы ва ющей отр а с ли , в и з уа ли з а ци я с та нови тс я неотъ ем л е м ы м и нс тр ум ентом упр а влени я ра з ра ботк ой и добы ч ей . П одобны е и н ст р ументы с лужа т пла тфор мой д л я в з а и модей с тви я и ди с к ус с и й , по м о га я к а ждом у с пеци а ли с ту уз н а т ь воз м ожнос ти и с польз ова ни я д а н н ых и и нфор м а ци и , вы ходя щей з а ра мк и его с пеци а ли з а ци и . Та к ог о ро да вз а и м одей с тви я по обм ену о пы т ом поз воля ют эк с пер та м вы й т и з а р а м к и и х функ ци она льной и з о л я ци и и р а с ши р и ть к ом петент н о с т ь гр упп упр а влени я , к отор ы е с о в м ес тно а на ли з и р уют да нны е. С е г о дня эти гр уппы вс е больше по л а г а ютс я на ви з уа льную и нфор м а ци ю для вос пр и я ти я больши х о б ъ е мов да нны х и пр и ня ти я обос н о в а нны х р ешени й в отношени и бы ст р о м еня ющи хс я с и с тем добы чи.3 Од и н и з подходов к пр и ня ти ю св о е в р еменны х и обос нова нны х ре ш е ни й объ еди ня ет ви з уа ли з а ци ю с с и с тема м и а втома ти ч ес к ог о н а б людени я и упр а влени я да нн ы м и методом и с к люч ени я . К а к пра в и ло, для к онтр оля да нны х, генер и р уемы х да тч иками, испо л ь з уетс я с и с тема цвет о во й ко диро вк и , вк люч а юща я з ел еный, жел т ый и к р а с ны й цвета (р ис. 1) . Зел еные точ к и ук а з ы ва ют на т о , чт о ко мпо нент и ли с и с тема р або т ает в у ст ановленны х пр едела х и не т ребу ет к а к и х-ли бо дей с твий ил и о со бо го вни ма ни я . Ж елты й цвет – сигнал пр едупр еждени я , у ведо мл яю щий о том, ч то з на ч ение измеряемо го па р а м етр а пр и бли жает ся к верхнему и ли ни жнему пр едел у. Красный цвет – с и гна л тр ево ги, извещаю щи й об отк люч ении ко мпо нент а и з -з а вы хода па р а мет ра за пределы ус та новленно го диапазо на. 4 Ж елты й с и гна л преду преждения – это оди н и з к лючей к у правл ени ю, помога ющи й операт о рам предотвр а ти ть з а медление до бычи. По желтом у с и гна лу о перат о ры прини м а ют пр евенти вные меры, а по к р а с ному – к ор р ек тиру ю щие. К а к з а да ютс я гр аницы дл я сигна ли з а ци и ? Здес ь р або т аю т т ехно логи и « с бор а з на ний» ( kn o wledge c a p tu r e). Ра боч и е п редел ы мо гу т ус та на вли ва тьс я в со о т вет ст вии с нес к ольк и ми к р и териями, т акими, к а к пр ошлы е р а бо чие по казат ели , опр еделенны е в бизнес-пл ане цели и ли р а з ли ч ные мо дел ь ные пр огноз ы . П ос ле з а дания предел о в гр уппа м упр а влени я, о т вечаю щим з а опти ми з а ци ю добычи из со т ен с к ва жи н, нужно р еагиро ват ь л ишь на небольшое к оличест во жел т ых и к р а с ны х с и гна лов, у казываю щих на пр и бли жени е и з меряемых парам етр ов к гр а ни ч ны м значениям ил и на и х вы ход з а пр ед ел ы заданно го ди а па з она . Это поз в о л яет э кспл у ата ци онному и и нженерно му персо на лу с к онцентр и р ов ат ься на бо л ее на с ущны х вопр ос а х, т ребу ю щих а на ли з а и бы с тр ого разрешения. О пти м и з а ци я пр оизво дит ел ьно сти пр одук ти вного п л аст а вкл ю чает р а з ли ч ны е пос ледо ват ел ьно ст и опер а ци й , поз воля ю щие у правл яющем у пер с она лу перейт и о т сбо р а и а на ли з а да нных к дейст вию . Специ а ли с ты на это м у ро вне анали з и р уют да нны е и вво дят о пределенны е эк с плуа тацио нные о грани ч ени я для повы ш ения до бычи. Например, анализируя частотную ха р а к тер и с ти к у э л ект рическо Нефтегазовое обозрение Скважина работает в допустимом диапазоне. Скважина работает, но некоторые параметры вышли за пределы допустимого диапазона. Скважина остановлена. Методы наблюдения Предельное забойное давление Прогнозный вынос песка Предельная депрессия на стенке скважины Рис. 1. Мониторинг основных рабочих характеристик. На карте (вверху на рис.) показаны скважины и их состояние. Например, система дистанционного мониторинга в реальном времени ProductionWatcher в скважине В4 (обведена кружком) отслеживает текущие условия работы оборудования. Экран дина- го це н тр об е ж н ого н а со са ( Э Ц Н ) , инже н е р - н аб люд а т е л ь м о ж е т уста н ови ть , ч то у в е л и ч е н и е э л е кт риче с к о й м ощн о ст и при в о д и т к увели ч е н и ю д о б ы ч и и с н и ж е н и ю вибр ац и и и и зн о са н а с о с а . 5 Од н а ко подоб н ое р е ше н и е о б ув е л и ч е н и и мощ н о с ти д олж но бы т ь сба л а н си ров ан о с э к с п лу ат а ци о н н ы м и о г ра н ичен и я м и д ля к о н кре т н о й скв а ж ины и ли м е с тор о ж д е н и я, т а ки м и , к ак р и с к у ве ли ч е ни я в ы н о с а пе ска , стои м ос ть э ле к тро э н е рг и и и л и з а трат ы н а у д але н и е бо л ь ш е г о о б ъ ема д о б ыто й вод ы . Зима 2007–2008 мики давлений (внизу на рис.) и соответствующих сигналов предупреждения и тревоги, а также индикаторов отклонения используется для контроля и поддержания депрессии на пласт и помогает оператору реагировать на тенденции изменения депрессии во времени. 1. Подробнее о передаче данных см.: Brown T, Burke T, Kletzky A, Haarstad I, Hensley J, Murchie S, Purdy C and Ramasamy A: “In-Time Data Delivery,” Oilfield Review 11, no. 4 (Winter 1999/2000): 34–55. 2. По некоторым оценкам, на поиск и подготовку данных может затрачиваться от 60 до 80% рабочего времени специалиста. Подробнее об этой проблеме см.: Unneland T and Hauser M: “Real-Time Asset Management: From Vision to Engagement – An Operator’s Experience,” paper SPE 96390, presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, October 9–12, 2005. 3. Murray R, Edwards C, Gibbons K, Jakeman S, de Jonge G, Kimminau S, Ormerod L, Roy C and Vachon G: “Making Our Mature Fields Smarter – An Industrywide Position Paper from the 2005 SPE Forum,” paper SPE 100024, presented at the SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, April 11–13, 2006. 4. “Acting in Time to Make the Most of Hydrocarbon Resources,” Oilfield Review 17, no. 4 (Winter 2005/2006): 4–13. 5. Подробнее о мониторинге и контроле ЭЦН см.: Bremner C, Harris G, Kosmala A, Nicholson B, Ollre A, Pearcy M, Salmas CJ and Solanki SC: “Evolving Technologies: Electrical Submersible Pumps,” Oilfield Review 18, no. 4 (Winter 2006/2007): 30–43. В русском переводе: Ч. Бремнер, Г. Харрис, А. Космала, Б. Николсон, А. Оллре, М. Пирси, К.Дж. Салмас и С.С. Соланки: «Развивающиеся технологии: погружные электрические центробежные насосы», Нефтегазовое обозрение, том 18, № 4 (зима 2006–2007 гг.): 36–51. 47 Эти аспекты часто касаются одновременно нескольких подразделений добывающего предприятия, и принятие оптимального решения обычно требует участия каждого подразделения, чтобы обеспечить согласованность их работы, иначе действия, предпринимаемые для повышения эффективности в одной области, негативно скажутся на другой. В данной статье описываются движущие силы интеграции измерений в реальном времени и эпизодических измерений, автоматизированных последовательностей операций и аналитических моделей для оптимизации добычи в течение всего срока разработки пласта. В качестве примера рассмотрен процесс, использованный одной компанией-оператором в Бразилии для достижения этой цели. Гл а в н ы е т р у д н о с т и и возможности их устранения Нарастающие сложности воспроизводства запасов благодаря вводу в эксплуатацию новых месторождений вынуждают нефтегазовые компании сконцентрировать внимание на оптимизации разработки доказанных запасов имеющихся месторождений. Возобновившиеся работы в области увеличения нефтеотдачи пластов вместе с улучшившимися экономическими перспективами послужили импульсом для нефтяных компаний для увеличения инвестиций в разработку мер по наращиванию темпов добычи. Целый ряд таких компаний переходит на использование скважинных и поверхностных датчиков и измерительных приборов, а также передовых технологий заканчивания и автоматизации с целью увеличения коэффициентов отдачи пластов и использования скважин и снижения эксплуатационных з а т р а т. Повышение доступности данных благодаря прогрессу в технологии скважинных и наземных датчиков в сочетании с впечатляющими достижениями в области доступа к данным, вычислительных мощ48 ностей, анализа, визуализации и автоматизации улучшает информационное обслуживание операций и позволяет усовершенствовать процесс принятия решений у п р а в л я ю щ и м п е р с о н а л о м . Та к и е успехи дают основания ожидать существенного повышения отдачи месторождения и, следовательно, извлечения максимума из каждого перспективного участка. Применяя эти передовые технологии, компании по разведке и добыче изменяют свои традиционные подходы к комплексной разработке запасов. Преимущества этих технологий можно оценить по следующим ключевым экономическим показателям: • Повышение степени извлечения: анализ и прогнозирование изменяющихся пластовых условий могут стимулировать принятие первоочередных действий, позволяющих группам управления продлить срок эксплуатации и превзойти первоначальные целевые показатели по накопленной добыче. По мере изменения условий со временем, по результатам этих анализов также можно выявить дополнительные извлекаемые запасы. • Повышение эффективности: благодаря последовательностям операций, позволяющим выявить надвигающиеся осложнения в работе добывающего оборудования и повысить его эффективность, можно обеспечить его надежную работу и снизить износ и затраты на ремонт и эксплуатацию. Автоматизированные последовательности также повышают производительность работы персонала, давая возможность операторам уделять больше внимания не повседневным задачам, а качеству принимаемых решений. Другие последовательности могут способствовать увеличению коэффициенту использования оборудования. • Повышение безопасности: государственные нормативы возлагают на операторов ответственность за поддержание герметичности труб, по кото- рым осуществляется доставка добываемой продукции на всем пути от продуктивного пласта до перерабатывающего завода. Залогом снижения риска отказа оборудования, вынужденного простоя систем и наложения штрафов за сжигание, утечки или разливы является мониторинг в реальном времени. Более того, такой мониторинг и дистанционное управление могут позволить сократить численность персонала на скважине, что способствует снижению риска, связанного со скважинными работами и поездками персонала. • Сокращение простоев и потерь при добыче: непрерывный мониторинг добычи жизненно важен для выявления надвигающихся эксплуатационных осложнений. По данным такого мониторинга можно определить негативные тенденции, например, увеличение скин-эффекта или преждевременный прорыв воды. Кроме того, можно быстро выявить и отдельные негативные события, такие, как поломка оборудования.6 • Сокращение эксплуатационных затрат: благодаря раннему выявлению и анализу тенденций изменений пластовых и эксплуатационных параметров управляющий персонал имеет больше возможностей для планирован и я к о р р е к т и р у ю щ и х р а б о т, т а ких, как ремонт и обслуживание оборудования или модернизация имеющихся мощностей. Это помогает операторам направлять ресурсы на те участки, где они будут использоваться наиболее рентабельно. Существуют и другие преимущества автоматизации нефтяных месторождений и усовершенствования сетевого планирования операций, которые в будущем могут обеспечить успех на у р о в н е ц е л о й к о м п а н и и . Ух о д опытного персонала в результате ожидающейся «глобальной смены поколений» в нефтяной промышленности приведет к изменению схемы распределения ежедневных рабочих нагрузок Нефтегазовое обозрение Эффективность операций Оптимизация добычи Модель скважины и сети скважин Передача данных Хранение данных Месторождение Модель процесса Подготовка и контроль данных Система SCADA Измерение и контроль Управление месторождением Скважинная диагностика Моделирование пласта Оптимизация добычи Оптимизация разработки пласта Офис Контроль и управ9 ляющие действия Мониторинг одной скважины Модель пласта Экономическая модель Давление • Прогнозирование • Обеспечение бесперебойного притока • График капитального и профилактического ремонта Объем Рис. 2. Модель управления разработкой. В данной модели используются автоматизированные последовательности операций для получения и контроля необходимых данных, указания неправильно работающих компонентов, диагностики проблем и в компаниях и группах управл е н и я . Та к к а к б л а г о д а р я б о л е е совершенной технологии управление разработкой будет обеспечиваться меньшим числом сотрудников, это также позволит значительно усовершенствовать процесс обобщения опыта и накопления знаний. Систематическое накопление знаний и управление знаниями станет отличным средством устранения разрыва в профессиональной квалификации между опытным персоналом и новичками. Новые работники смогут ознакомиться с историей работы всей добывающей системы и динамикой изменения ее основных параметров. Они смогут проанализировать реакцию группы управления на такие изменения и Зима 2007–2008 • Программа уплотняющего бурения • Глобальная оптимизация освоения запасов выработки корректирующих мер с целью оптимизации добычи в масштабе всего месторождения. Открытая архитектура обеспечивает интеграцию с собственным аппаратным и программным обеспечением заказчика. (Unneland and Hauser, сноска 2). и з у ч и т ь р е з у л ьт а т ы . А б л а г о д а р я т о м у, ч т о п о ч т и в е с ь о п ы т г р у п пы управления сконцентрирован в главном центре мониторинга и поддержки, небольшая команда высококвалифицированных спец и а л и с т о в м о ж е т к о н с у л ьт и р о в а т ь менее опытный персонал, находящийся на удаленных объектах, что исключает ненужные риски и ускоряет обучение. Система комплексного управления разработкой интеллектуального месторождения BlueField была разработана, чтобы помочь компаниям по разведке и добыче получить максимальную отдачу от инвестиций в инструментальное оснащение и интеллектуальные технологии. Этот специально разработанный, универсальный многофункциональный подход к оптимизации добычи объединяет скважинные и поверхностные измерительные приборы, комплексные модели месторождения и автоматизированные последовательности операций (рис. 2). Он предоставляет управляющему персоналу информацию, необходимую для реагирования на изменения в продуктивных пластах, скважинах и системах сбора и подготовки нефти и газа. Кроме того, система BlueField способствует обмену информацией с геологами и геофизиками, создавая среду взаимо- 6. Unneland and Hauser, сноска 2. 49 Решение: выбор варианта Анализ: диагностика проблем Контроль: выявление проблем Проверка данных Управление данными Передача и выдача данных Измерения скважинными и поверхностными датчиками Рис.3. Типичная последовательность операций для разработки нефтяного месторождения. Система автоматизированных процедур и подпроцедур собирает , подготавливает и анализирует промысловые данные, обеспечивая своевременную реакцию управляющего персонала на изменение эксплуатационных условий. действия на основе систем сбора, передачи и хранения данных, моделирования и визуализации. От получения данных к принятию решения Чтобы эффективно использовать персонал и извлечь максимум из своих нефтяных месторождений, оснащенных контрольно-измерительными приборами, операторы применяют разнообразные последовательности операций для сбора, подготовки, сортировки и анализа данных, зачастую получаемых из сотен и тысяч точек по всему месторождению. Разработаны и другие последовательности, предназначенные для указания систем и компонентов, рабочие парамет50 ры которых вышли за установленные пределы, с целью диагностики проблем и выдачи рекомендаций по их устранению. Некоторым последовательностям операций группы управления с л е д у ю т, н а ч и н а я с п е р и о д а м о н и торинга данных и до момента прин я т и я р е ш е н и я . Та к и е п о с л е д о в а тельности позволяют превратить оснащенное контрольно-измерительными приборами месторождение в «интеллектуальное» путем объединения потоков данных и последующей интерпретации и преобр а з о в а н и я р е з у л ьт а т о в с к в а ж и н ных и поверхностных измерений в значимую информацию, с которой группы управления могут работать. Последовательность операций – это последовательность действий, организованных в виде процедур и подпроцедур (некоторые из которых могут быть итерационными и весьма сложными), выполняемых в установленном порядке для достижения конкретной цели. На каждом этапе используются входные данные в различных форматах, от цифровых файлов или электронных таблиц до комментариев специалиста. Эти данные обрабатываются в установленном режиме, например, путем моделирования пласта, анализа таблиц или регламентированных дискуссий и совещаний. П о л у ч е н н ы е р е з у л ьт а т ы и с п о л ь зуются на последующих этапах. Целью большинства операторов является получение ответа, который будет использоваться в качестве входной информации в других, связанных с этим этапом, процессах или для принятия решения. Повторяющиеся последовательности операций во многих случаях можно автоматизировать, что позволит высвободить персонал для решения нетривиальных задач. Последовательность операций для разработки интеллектуального месторождения обычно содержит набор первичных процедур, которые, в свою очередь, можно разбить на подпроцедуры меньш е й с л о ж н о с т и ( р и с . 3 ) . Боль- шинство последовательностей, которым следуют группы управления на всем пути от получения данных до принятия решения, включают следующие общие этапы. Сбор, передача, обработка и проверка данных. Сеть скважинных и поверхностных датчиков, ранее установленная оператором, проводит измерения на постоянной, периодической или эпизодической основе. Эти данные обычно собираются системой контроля и сбора данных SCADA (supervisory control and data acquisition system), которая передает их с месторождения в офис оператора, где они подготавливаются и проверяются для последующей оценки (см. «Автоматизация управления качеством данных», стр. 52). Контроль. Это этап выявления проблем, на котором инженеры осуществляют мониторинг состояния операций в реальном времени. Для этого требуется быстрый доступ к данным и возможность их визуализации. Во многих случаях на этом этапе проверенные данные автоматически сравниваются с заданными предельными значениями в системе контроля. Перед выходом значений за установленные пределы система обнаружения генерирует сигналы, предупреждающие оператора о приближающемся выходе рабочих параметров за пределы регламентированного диапазона. Эти системы контроля обычно осуществляют мониторинг как прошлых, так и модельных условий. Предупреждения выдаются при отклонении значений либо от прошлых данных, что можно рассчитать по пятидневному скользящ е м у с р е д н е м у, л и б о о т м о д е л ь н ы х значений, например, спрогнозированных по кривым падения давления. Анализ проблем. Измеренные эксплуатационные данные сопоставляются с соответствующими тенденциями за прошлый период, бизнес-планами или моделями пласта или оборудования. Для этого используются такие средства, как программный пакет моделирования пласта ECLIPSE, проНефтегазовое обозрение Обработка данных Подготовка данных (фильтрация данных, устранение выбросов, контроль качества, доступность данных) Предварительная обработка данных (перекрестная проверка,формиро9 вание и нормирование данных, виртуальные измерения, восстановление пропущенных данных, агрегирование) Работа скважины Статус скважины (остановка, расчет продолжительности простоя) Анализ результатов гидро( динамического исследования скважин (определение периода устойчивой работы, проверка данных, корреляции) Оценка дебита (нейронные сети, полиномиальные коэффициенты, виртуальный расходомер) Уточнение по обратной связи (согласование, промысловый показатель,неопределенность в расчетных дебитах) Мониторинг и базовый контроль (вычисление основных производственных показателей, интеллектуальная сигнализация и визуализация) Показатели пласта Представительное моделирование пласта (интерференция, активность законтурной зоны, пластовые углеводороды) Мониторинг показателей добычи (целевые дебиты, снижение добычи) Контроль снижения депрессии (предельное забойное давление, предельное падение давления на стенке скважины, потенциал добычи) Контроль продуктивности и приемистости скважин (пороговое значение, контроль по индикаторным диаграммам) Эффективность нефтеизвлечения (истощение, методы повышения нефтеотдачи) Контроль заводнения (электрическое напряжение, оптимизация закачки) Контроль механизированной добычи (рабочие условия, ограничения на выходящий поток) Контроль вытеснения паром (эффективность нагнетания) Контроль хранения газа (эффективность закачки и извлечения) Задание дебита Мониторинг начала и остановки добычи (приток газа, давление в затрубном прострастве) Эффективность истощения Контроль и оптимизация показателей скважины (вычисление основных производственных показателей, интеллектуальная сигнализация и визуализация) Контроль пескопроявлений (вынос песка, продуктивность скважины) Контроль и оптимизация разработки пласта (вычисление основных производ9 ственных показателей, интеллектуальная сигнализация и визуализация) Продуктивность скважины Рис. 4. Последовательности операций для управления разработкой. Отдельные последовательности операций для подготовки данных, оптимизации работы скважины и оптимизации темпов отбора из продуктивного пласта показывают взаи- грамма анализа системы добычи PIPESIM или система комплексного моделирования месторожден и я Av o c e t . Выбор варианта и принятие решения. Данные мониторинга объединяются с данными численного моделирования и обработки в системах принятия решения и анализируются многопрофильными группами управления, перепровер я ю щ и м и р е з у л ьт а т ы м о д е л и р о вания для различных вариантов добычи и затем принимающими Зима 2007–2008 модействие между различными процессами, когда выходные данные одной последовательности являются исходными для следующей. решения об оптимальной коррект и р о в к е . Р е з у л ьт а т ы ф и к с и р у ю т с я в базе знаний для использования в будущем. Последовательности операций различаются по назначению – от проектирования разработки месторождения или оптимизации заводнения до предотвращения выноса песка и оптимизации работы ЭЦН (рис. 4). Например, большинство вариантов добычи предусматривают поддержание и тщательный контроль снижения депрессий на пласт. Общая последовательность для мониторинга в этом случае может иметь следующую структуру: • Данные о давлении и температуре, непрерывно собираемые скважинным датчиком, передаются в принимающую систему в потоковом режиме. • Инженер-контролер и другие пользователи просматривают данные о давлении и температуре в потоковом режиме. 51 Автоматизация контроля качества данных По мере увеличения числа нефтяных месторождений, оснащенных контрольно-измерительным оборудованием, операторам становится ясно, что отдачу от инвестиций в это оборудование можно оценить, – по крайней мере, частично, – по качеству данных, предоставляемых им. Так же, как группы управления контролируют работу систем заканчивания и добывающих мощностей, они должны управлять и своими данными. Подобно физическим активам, данные требуют постоянной поддержки. Исходные данные ухудшаются при внесении ошибок – как правило, человеком, например, когда данные вводятся вручную в электронные таблицы или различные программы, используемые для принятия решений. Ошибки в данных возникают очень просто: десятичная запятая не в том месте, опечатка или неправильный уровень отсчета могут переместить скважину в совсем другой географический регион, исказить границу месторождения или изменить строение продуктивного горизонта или стратегию заканчивания (рис. А). Специалистами по информационным технологиям была разработана надежная методика для решения проблем качества промысловых данных и проверки их соответствия установленным требованиям. С помощью автоматизированного программного обеспечения для управления качеством данных (Data Quality Management – DQM) операторы могут оценивать, корректировать и синхронизировать наборы данных. Один из пакетов программ DQM разработан компанией InnerLogix, принадлежащей компании Schlumberger. 52 0 футы 400 0 метры 200 Рис. А. Исключение дорогостоящих ошибок. Ошибки, возникающие даже по самым простым причинам, например, из-за неправильного ввода поверхностных координат скважины или неправильной системы координат , могут распространиться по всей базе данных. И это распространение ошибок, будь то от заголовка каротажной диаграммы до топографической основы или от одной базы данных до другой, может иметь очень дорогостоящие последствия. Специально настроенные правила проверки данных помогают выявить расхождения между источниками данных и синхронизировать значения по самому надежному источнику информации. В данном случае используются координаты скважины по аэрофотоснимкам, а не по рекогносцировочной карте (красные точки). Он включает инструменты интерактивной и автоматизированной оценки и повышения качества данных, а также обмена данными между многоплатформенными хранилищами и несколькими банками данных. Методика оценки качества данных DQM основана на шести базовых критериях (категориях): • правильность: имеют ли данные смысл и отвечают ли они научным и корпоративным стандартам? • полнота: имеет ли заказчик все требуемые данные? • уникальность: не повторяются ли элементы в одном банке данных? • согласованность: согласованы ли атрибуты каждого элемента между источниками данных? • контроль: был ли элемент модифицирован, добавлен или удален? • изменение данных: изменялся ли хоть один атрибут элемента? Эти критерии (категории) трансформируются в бизнес-правила оценки данных. Нефтегазовое обозрение Программный пакет InnerLogix QCPro позволяет пользователям создавать настраиваемые правила, которые включаются в процедуры статистической оценки качества данных. Пользователь может создать бизнес-правила с изменяющейся сложностью. Например, он может разработать правила, обеспечивающие проведение инклинометрии по минимальному числу точек, упорядоченных по измеряемой глубине скважины. Можно также выявить повторяющиеся данные для таких элементов, как заголовки каротажных диаграмм, каротажные кривые и маркирующие горизонты, а затем удалить повторения из банка данных. Пользователи имеют возможность создавать географические правила для проверки попадания точки на поверхности в пределы месторождения, блока или страны. Были разработаны и другие правила для подтверждения согласованности данных в разных банках и обеспечения того, что все пользователи работают с одними и теми же данными. После оценки данных программа QCPro позволяет пользователям создавать и редактировать правила для коррекции неправильных данных. Затем проверенные данные можно синхронизировать по всем базам данных заказчика. Правила автоматической коррекции должны базироваться на научных принципах, лежащих в основе методов, процессов, стандартов и последовательностей операций в области разведки и добычи. Эти правила обычно включают копирование, расчет или изменение набора атрибутов или элементов данных. Зима 2007–2008 В программе QCPro имеется функция динамического определения оптимального источника данных для контроля значений атрибутов во время процесса корректирования. Последний этап процедуры контроля качества данных DQM включает выявление ухудшения качества данных перед вводом низкокачественных данных в сист е м у. О н о ч е н ь в а ж е н д л я м и н и мизации ошибок, которые могут попасть в набор данных во время интерпретации. Без подходящего алгоритма процедуры DQM ошибки могут остаться навсегда из-за автоматической или слепой перезаписи информации в проектных базах. Например, в случае загрузки в проектную базу данных инклинометрии, проведенной относительно истинного севера, а не севера по координатной сетке, программа QCPro автоматически обнаружит эту ошибку и предотвратит ее распространение, что исключит возможные осложнения и сократит временные затраты на переобработку данных. Выявление отклонений в данных очень важно, но наличие возможности их автоматической коррекции еще более значимо. Используя заданные пользователем бизнесп р а в и л а в м е с т е с р е з у л ьт а т а м и проведенных оценок, QCPro обеспечивает синхронизированный ввод в проектные и корпоративные базы только высококачественных данных. При повторяющемся применении эта программа может систематически устранять отклонения и передавать высококачественные данные во все приложения. • Данные о давлении сглаживаются путем удаления выбросов и очевидных ошибочных значений, а также усреднением на заданном временном интервале. • Кроме того, рассчитываются скользящие максимумы и минимумы значений давления за каждый час. В конце каждого часа скользящие средние обнуляются. • Скользящие максимумы, минимумы и средние значений давления также рассчитываются за каждые сутки. Суточные скользящие средние обнуляются каждый день ровно в полночь. • Статическое пластовое давление P r в околоскважинной зоне оценивается по моделям материального баланса или численным моделям. Затем значение P r вводится через заданные промежутки времени (как правило, каждые 48–72 ч). Иногда проводится переоценка ранее рассчитанных значений P r . В этом случае обновляются все рассчитанные ранее значения. • Депрессии рассчитываются путем вычитания манометрического давления P wg из статического пластового давления P r . • Рассчитываются или оцениваются граничные значения манометрического давления, которые затем вводятся через определенные промежутки времени (как правило, каждые 48– 72 ч). Эти расчеты проводятся с учетом ограничений на давление насыщения, на характеристики выноса песка и на депрессии. Предельное давление насыщения является абсолютным пределом для забойного давления; предельные характеристики выноса песка зависят от статического пластового давления; а предельные депрессии – это установленные отклонения забойного давления от статического пластового давления. Иногда эти пределы пересчитываются, а предыдущие значения обновляются. • Контроль депрессий осуществляется каждый час путем сравнения часового среднего и 53 Процесс управления изменениями в рамках проекта BlueField Стадия согласования Создать четкую и привлекательную концепцию: обеспечить понимание старшим управляющим персоналом причин внесения изменения, дать общую картину ожидаемых результатов и подчеркнуть ценность предлагаемого изменения. Объяснить безотлагательность: реально обосновать необходимость в изменении (например, в ответ на действия конкурентов). Создать группу поддержки: создать базовую группу из старших руководителей и специалистов, разделяющих концепцию изменения и имеющих достаточные административные полномочия и влияние для продвижения проекта. Стадия внедрения Начать изменение: эффектно начать внедрение нового стиля работы с демонстрацией его существенного положительного влияния на организацию. Закрепить изменение: систематически выявлять, поощрять и распространять новый стиль поведения, необходимый для успешной реализации изменения. Поддерживать изменение: встроить процессы, квалификацию персонала и производственную структуру в изменяю щуюся организацию, чтобы сделать новый стиль работы повседневным. Измерить и засвидетельствовать документально выгоды, полученные с помощью данного изменения. Рис. 5. Этапы управления изменением. Этот шестистадийный процесс начинается с определения концепции требуемого рабочего процесса и заканчивается институционализацией новых путей ведения бизнеса. скользящих максимумов, скользящих минимумов и скользящего среднего с соответствующими предельными значениями манометрического давления. • Когда манометрическое давление находится в диапазоне определенного отклонения от граничного значения, выдается желтый предупреждающий сигнал. • Инженер анализирует такие сигналы и задает проверочное условие для каждого из них на основе информации о поведении месторождения. Диапазон этих условий обычно находится в пределах от «Действий не требуется» до «Тщательного мониторинга» или «Рекомендуется принять меры». Инженер также может ввести дополнительные комментарии. • Менеджер просматривает список скважин, по которым были выданы автоматические предупреждения, статус проверки и комментарии инженера. 54 • При возникновении сложных или необычных проблем может быть собрана группа экспертов для быстрого анализа первопричин осложнений. • По результатам анализа принимаются корректирующие меры. Уп р а в л е н и е и з м е н е н и я м и Оценивая влияние новых технологий на традиционные методы управления разработкой и внося избирательные изменения в последовательности операций, компании по разведке и добыче могут существенно повысить отдачу месторождения. Сбалансированная организация таких изменений – очень важная часть преобразования любого месторождения в интеллектуальное по проекту BlueField. Та к у ж у с т р о е н ч е л о в е к – о н с о противляется всему новому и выходящему за привычные рамки. Изменения зачастую бывают не- удобными, а иногда и рискованными. Перед тем, как что-либо изменить, людям обычно необходимо убедиться в возможности получения существенной личной выгоды от нового хода дел. Эта тенденция распространяется и на организации. Не мотивированные личной выгодой, работники на всех уровнях организации могут прямо сопротивляться изменениям или косвенно замедлять их ход. Комплексный план управления изменениями – залог успеха крупных проектов перехода на новые технологии. С самого начала с л е д у е т и м е т ь в в и д у, ч т о в х о д е реализации проектов BlueField возникнет необходимость в переменах, поскольку в этих проектах текущая ситуация часто претерпевает значительные изменения. Повышение эффективности разработки благодаря использованию новых технологий, квалификаций и методов потребует от работников изменения привычного стиля и последовательности работы. Руководство должно быть готовым к возможному сопротивлению изменениям. За десятилетия процесс управления изменениями превратился в ц е л у ю н а у к у. В е д у щ и м и а к а д е м и ческими институтами, такими, как Га р в а р д с к а я ш к о л а б и з н е с а , о п у б ликованы научные и практические труды по эффективному применению принципов управления изменениями на рабочем месте.7 Основываясь на этих принципах, б и з н е с - к о н с у л ьт а н т ы S c h l u m b e r g e r разработали трансформационный подход к управлению изменениями для проектов BlueField (рис. 5). До внедр ени я этого про цесса необходи м о оцени ть т еку щее со ст о я ни е ор га ни з а ци и дл я каждо го из его шес ти ос новны х э т апо в. По рез ульта та м оценк и разрабат ывает с я к ом плек с ны й пл ан у правл ения и з м енени я ми . П р и вл ечение кл ю ч евы х уч а с тни к ов на ранней ст ади и , подр обна я и нфо рмация о местор ождени и и ч еткая ко нцепция эк с плуа та ци онны х у со вершенствова ни й – вот ч то о беспечит э ф фек ти внос ть и з менений при разработк е з а па с ов и упр авл ении ею . Нефтегазовое обозрение Путь к интеллектуальному месторождению Созданию интеллектуального нефтяного месторождения способствует совместный эффект технологических достижений, без которых оснащение месторождений контрольно-измерительными системами, и тем более интеллектуализация месторождений, была бы невозможна. Главенствующую роль среди этих достижений играет миниатюризация. Впечатляющее уменьшение размеров, стоимости и энергопотребления ускорило приход интеллектуальных устройств и технологий на промыслы и положило начало повсеместному использованию датчиков и измерительных приборов, работающих в реальном времени. Эти нововведения коснулись и систем связи, обеспечив столь необходимые каналы между датчиками в скважине и офисами по всему миру. В то же время происходит непрерывное совершенствование вычислительных мощностей, программного обеспечения и средств визуализации, позволяющих инженерам и ученым извлекать полезную информацию из потока данных, поступающего с месторождения. Совместный эффект таких технологий стал движущим фактором повышения рабочих показателей и увеличения срока эксплуатации месторождений нефти и газа по всему миру. Интеграция этих разнообразных технологий требует тщательно разработанного плана. Процесс разработки и внедрения BlueField состоит из последовательности этапов, которую можно подразделить на шесть стадий (рис. 6). Стадия предварительной оценки. Сначала проводятся совещания для определения общих проблем, а также требований и целей заказчика. На основе этой информации группа реализации проекта BlueField разрабатывает специальный план действий, в котором указываются этапы реализации предлагаемого проекта, от оценки и внедрения до непрерывного мониторинга и внесения улучшений. Стадия оценки. На базе специально разработанного плана действий BlueField группа реализации проекта проводит оценочные консультации и совещания на объекте. Кроме документирования используемых мощностей и методов, группа реализации проекта и заказчик оценивают эксплуатационные проблемы и риски, а также подлежащие воплощению идеи и решения. Эти совместные проработки очень важны для согласования основных действий, данных, относящихся к этим процессам, и последовательностей операций для каждого процесса. 8 Такая комплексная оценка охватывает датчики и контрольно-измерительные приборы, возможности и диапазон передачи данных, процедуры управления и проверки данных, возможности контроля добычи, стороннее и собственное программное обеспечение и проблемы добычи, такие, как пескопроявления или высокая обводненность. Одной из основных задач на этой стадии является документирование основных производственных показателей и текущих контрольных показателей эксплуатации. Эти базовые показатели служат основой для оценки результатов после реализации проекта. Группы реализации проекта BlueField также проводят работу с заказчиком, способствуя переходу от существующих к новым формам сетевого планирования. Одновременно они помогают заказчику в определении целей проекта, адекватных условиям производственной деятельности, четко определив желаемые результаты. Затем изучаются недостатки технологий, методов коллективной работы и схем принятия решений, которые могут затруднить достижение этих результатов. На основе всей этой полученной информации разрабатываются подробные проектные требования, определяющие основные аспекты улучшения проекта. Заказчик и группа реализации проекта BlueField устанавливают график осуществления действий по управлению проектом для своевременного достижения заданных целей. Они также вырабатывают стратегии управления изменениями и их реализации, чтобы обеспечить прием и использование последовательностей операций и технологии BlueField. 7. Harvard Business Review on Change. Boston, Massachusetts, USA: Harvard Business School Press, 1998. 8. Murray et al, сноска 3. Управление изменениями Стадия предварительной оценки Стадия оценки Стадия проектирования Стадия строительства Стадия реализации Стадия непрерывного мониторинга и совершенствования Управление проектом Рис. 6. Обзор процесса разработки и внедрения проекта BlueField. Основанный на данных заказчика, этот базовый план действий будет содержать подробные требования и технические условия, направляющие весь процесс. Зима 2007–2008 55 Стадия проектирования. Четко зная критически важные процессы, требования к данным и текущие последовательности операций, группы реализации проекта выделяют последовательности операций, которые можно рационализировать или автоматизировать. 9 Используя проектные требования и связанные с этим схемы последовательностей операций, группа реализации проекта BlueField разрабатывает программу проектирования и реализации проекта, которая передается заказчику на рассмотрение и утверждение. Эти требования и последовательности операций формируют основу для определения технических требований, в которых указывается, какие технические и инженерные компоненты будут использоваться в проекте и как они будут взаимодействовать в последовательностях операций или процессах, требуемых для достижения поставленных целей. Группа устанавливает связи между имеющейся у заказчика технологией и новыми технологиями. На этой стадии проводится пересмотр методов управления проектом для обеспечения успешной реализации плана действий BlueField. Стадия строительства. На основе установленных ранее требований и технических условий создаются и настраиваются проектные компоненты и процессы. Одновременно будут решаться различные созидательные задачи: • разработка последовательностей операций для автоматизированного контроля; • разработка последовательностей операций для автоматизированного управления и проверки данных; • установление связей для взаимодействия с имеющимся у заказчика аппаратным и программным обеспечением; • разработка и интеграция аналитических инструментов для работы со сторонними программами и фирменными программами заказчика; • разработка последовательностей операций для особых случаев, например, при наличии пескопроявлений или осложнений с обеспечением бесперебойного притока; • создание центра взаимодействия и координирования. 56 На этой стадии также проводится испытание компонентов и последовательностей операций, чтобы подтвердить возможность достижения поставленных целей. Та к о е и с п ы т а н и е о б ы ч н о о с у щ е с т вляется в лабораторных условиях, чтобы не нарушить ход работ заказчика на объекте. Стадия реализации. Промысловые группы устанавливают или модифицируют датчики, контрольно-измерительные приборы и средства передачи данных. Последовательности операций и технологии, ранее испытанные в лабораторных условиях, переводятся в эксплуатационные условия заказчика для установки и последующего испытания. Р е з у л ьт а т ы п р о б н ы х и с п ы т а н и й сравниваются с контрольными эксплуатационными показателями, полученными на стадии оценки, чтобы количественно определить улучшения в отношении эффективности, времени рабочего цикла, качества принимаемых решений или экономии средств. Стадия непрерывного мониторинга и совершенствования. В течение этой стадии требуется измерить расхождение между достигнутыми показателями после установки аппаратуры и контрольными рабочими показателями. Петрофизики совместно с техническим персоналом с помощью специальных средств выявляют процессы, которые могут потребовать настройки для п о л у ч е н и я л у ч ш и х р е з у л ьт а т о в . В ходе данного процесса могут быть определены и другие улучшения, которые затем увязываются со стадиями проектирования, строительства и реализации. Наконец, может быть изменена существующая организационная структура, чтобы обеспечить наиболее эффективную поддержку внедряемым методам работы. Пример морского месторождения в Бразилии иллюстрирует усилия по разработке и внедрению интеллектуальных и автоматизированных последовательностей операций для повышения добычи. Пионерские работы в Бразилии Являясь крупнейшей нефтеносной провинцией в Бразилии, бассейн Кампос (Campos) включает несколько крупных морских месторождений, в т. ч. месторождение Карапеба (Carapeba). Это месторождение находится в северной части бассейна, где глубина моря достигает примерно 85 м (280 футов) (рис. 7). Оно было открыто компанией Petróleo Brasileiro SA (Petrobras) в 1982 г. Основная добыча осуществляется из двух турбидитных песчаниковых толщ верхнего мела, а также из эоценовых песков. 10 Будучи месторождением на поздней стадии эксплуатации, Карапеба обслуживается тремя платформами с 41 нефтедобывающей скважиной и 6 водонагнетальными скважинами. Две добывающие скважины оснащены донной устьевой арматурой, а все остальные – надводной фонтанной арматурой и ЭЦН. 11 Месторождение Карапеба сыграло ключевую роль в двух важнейших пилотных проектах компании Petrobras. На этом месторождении в 1994 г. в вертикальной скважине RJS-221 при глубине моря 86 м (282 фута) был установлен ЭЦН, ставший первым в мире ЭЦН в морской скважине. 12 Накопив большой опыт использования ЭЦН в мелководных скважинах, компания Petrobras осуществила этот пилотный проект для проверки жизнеспособности технологии ЭЦН в морских скважинах, рассчитывая, что этот опыт обеспечит возможность ее применения на значительно больших морских глубинах. 13 В 2006 г. компания Petrobras выбрала Карапебу для реализации еще одного пилотного проекта. Уже имея практически всю внутрискважинную и поверхностную инфраструктуру, компания сочла это месторождение подходящим полигоном для демонстрации и оценки интеграции интеллектуальных технологий. Три продуктивных интервала обеспечили хорошую возможность испытать оборудование для интеллектуального заканчивания. В каждой из 41 добывающих скважин были установлены ЭЦН ,18 из которых контролировались с помощью станций управНефтегазовое обозрение ления с преобразователями частоты, позволявших операторам дистанционно регулировать мощность насосов. Некоторые из ЭЦН контролировались системами скважинного мониторинга механизированной добычи Phoenix. Надводная арматура на каждой скважине облегчала доступ и упрощала установку интеллектуального оборудования или внутрискважинные работы. Этот проект стал первым из пяти подобных проектов, направленных на испытание и выбор наилучшей технологии, вариантов и поставщиков для оптимизации добычи и повышения эффективности разработки. Применяя и интегрируя интеллектуальные технологии, компания Petrobras хотела повысить охват пласта заводнением и увеличить тем самым коэффициент извлечения нефти. Помимо проверки технологий и процессов для управления своими месторождениями, руководство Petrobras сформулировало следующие цели данного пилотного проекта: • оптимизация добычи – увеличить добычу на 15% за счет мониторинга данных со скважинных датчиков; • эффективность добычи – повысить эффективность добычи на 1% путем дополнительной модернизации оборудования на платформе; • коэффициент нефтеотдачи – увеличить коэффициент нефтеотдачи на 0,2% за счет улучшения регулирования закачки воды с целью повышения охвата, а также путем оптимизации отбора с помощью интеллектуального заканчивания в 5–10 скважинах. Проект начался в июне 2006 г. Компания Schlumberger провела оценку объекта и производственное совещание с привлечением всех подразделений, связанных с месторождением Карапеба. По результатам оценки был составлен общий каталог, охватывающий схему расположения месторождения и платформ, организационную структуру, архитектуру компьютерных сетей, оптоволоконную связь, ЭЦН, скважинные датчики и оборудование, системы закачки воды, обработку многофазной продукции, распредеЗима 2007–2008 50 м Вермельо БРАЗИЛИЯ PVM92 PVM93 Кампос Карапеба PCP92 PCP93 м 100 Парго PCP91 PCP91 PVM91 PPG91 PCP92 PCP93 Гарупа 0 Месторождение PCP91 PCP92 PCP93 Всего Карапеба Нефтедобывающие 41 14 16 11 скважины Водонагнетательные 6 0 3 3 скважины Всего 47 14 19 14 PGP91 0 км 5 мили 5 Рис. 7. Месторождение Карапеба на шельфе Бразилии. Продукция из трех горизонтов поднимается на три платформы – РСР-1, РСР-2 и РСР-3. Операции на Карапебе тесно связаны с работой других платформ: PVM-1, PVM-2 и PVM-3 на месторождении Вермельо (Vermelho), PPG-1 на месторождении Парго (Pargo) и PGP-1 на месторождении Гарупа (Garoupa), которые сгруппированы в единый комплекс, управляемый компанией Petrobras. Производство электроэнергии, обработка многофазного флюида, очистка и обратная закачка воды и закачка газа для каждого месторождения в этом комплексе распределены между этими платформами. Эффективность охвата при заводнении и контроль за пескопроявлениями были среди проблем, на решение которых была направлена инициатива компании Petrobras по оптимизации добычи на месторождении Карапеба. 9. Murray et al, сноска 3. 10. Horschutz PMC, de Freitas LCS, Stank CV, da Silva Barroso A and Cruz WM: “The Linguado, Carapeba, Vermelho, and Marimba Giant Oil Fields, Campos Basin, Offshore Brazil,” in Halbouty MT (ed): Giant Oil and Gas Fields of the Decade 1978-1988, AAPG Memoir 54. Tulsa: AAPG (1992): 137–153. 11. Добычу на морских скважинах можно вести через подводную, либо надводную фонтанную арматуру. Спроектированные для глубоководных месторождений скважины с донной фонтанной арматурой соединены выкидными линями с общим подводным манифольдом, от которого идет стояк на платформу. В большинстве случаев такая арматура оснащена клапанами регулирования притока и датчиками давления и температуры, размещенными на уровне дна или ниже него и предназначенными для избежания внутрискважинных работ. Затраты на работы в глубоководной скважине с донной арматурой настолько высоки, что такая скважина проектируется с учетом того, что такие работы никогда не будут проводиться. Скважины с надводной фонтанной арматурой, наоборот, имеют подводное устье, соединенное со стояком, а подвеска колонны НКТ и фонтанная арматура смонтированы на платформе. Как правило, продукция из этих скважин направляется на платформы башенного типа, spar-платформы и платформы с натяжными опорами, проводить с которых внутрискважинные работы намного проще и дешевле. За последние годы возникли технические возможности для установки надводной арматуры на более глубоководных скважинах. Подробнее о заканчивании глубоководных скважин см.: Carrè G, Pradiè E, Christie A, Delabroy L, Greeson B, Watson G, Fett D, Piedras J, Jenkins R, Schmidt D, Kolstad E, Stimatz G and Taylor G: “High Expectations from Deepwater Wells,” Oilfield Review 14, no. 4 (Winter 2002/2003): 36–51. 12. Mendonça JE: “The First Installation of an Electrical Submersible Pump in a Deepwater Well Offshore Brazil,” paper SPE 38533, presented at the SPE Offshore Europe Conference, Aberdeen, September 9–12, 1997. Подробнее об ЭЦН на месторождении Карапеба см.: Cuvillier G, Edwards S, Johnson G, Plumb R, Sayers C, Denyèr G, Mendonca JE, Theuveny B and Vise C: “Solving Deepwater Well-Construction Problems,” Oilfield Review 12, no. 1 (Spring 2000): 2–17. 13. В ходе данного проекта использовался насос REDA мощностью 150 л. с., работавший с производительностью 2000 барр./сутки (318 м3/сутки) в течение 34 месяцев. 57 ление электроэнергии, скважинные исследования и работы, автоматизацию процессов, укомплектованность платформ персоналом и его смену, оценку параметров пласта, информационные системы управления, вопросы охраны труда, техники безопасности и охраны окружающей среды и обеспечение бесперебойного притока скважинной продукции. На совещании представители всех подразделений выделили критические рабочие процессы и определили их текущее состояние. На последующих совещаниях уточнялись ожидаемые результаты по завершении этих рабочих процессов. Совещание и оценка объекта позволили определить затруднения на пути к достижению поставленных целей; группы планирования в большей степени концентрировались на процессах, а не на конкретных продуктах или технологиях. По результатам обсуждений компания Petrobras разработала более 50 проектных требований, которые помогли определить объем работ и выбрать подходящие продукты и технологии для достижения желаемых результатов. Менеджеры Petrobras затем провели стоимостный анализ для установления приоритетности проектных требований по их сложности, стоимости и влиянию на коммерческие показатели. Определив состояние текущих и планируемых рабочих процессов, группы реализации проекта компаний Petrobras и Schlumberger использовали эти требования для разработки плана проектирования и реализации проекта с его последующим утверждением руководством. После утверждения плана схемы рабочих процессов использовались в качестве шаблонов для разработки автоматизированных последовательностей операций. Общий план для месторождения Карапеба предусматривал создание системы сбора, передачи и хранения непрерывных и эпизодических данных, получаемых в реальном времени, а также комплексных моделей пласта, скважин и поверхностного оборудования. Планом предусматривалась и портальная платформа для объединения информации о системе добы58 чи с информацией о геотехнической и финансовой системах. Эта платформа стала информационным центром всего месторождения. Используя информацию из этих источников, многопрофильные группы управления могут совместно осуществлять планирование, мониторинг, контроль и оптимизацию эксплуатационных процессов. Реализация такого проекта потребовала широкомасштабной координации и коллективной работы многочисленных технических отделов компаний Petrobras и Schlumberger. Для интеграции различных скважинных и поверхностных систем компания Schlumberger организовала группы, имеющие опыт в управлении проектами, бизнес-консалтинге, петротехнической оценке, заканчивании скважин, технологическом проектировании, разработке программного обеспечения, управлении информацией, скважинных датчиках и промысловых измерительных системах. Очевидно, что это был гигантский, многопрофильный и многомерный проект. На стадиях планирования, строительства и реализации бизнес-консультанты Schlumberger помогали Petrobras разрабатывать и осуществлять стратегии управления изменениями с привлечением персонала, работающего на Карапебе, и направлением его усилий на достижение поставленных целей. Эти эксперты также способствовали определению коммерческих и эксплуатационных ключевых производственных показателей для данного месторождения, а также способов их измерения и оценки. Кульминацией внедрения и координирования этих технологий стало создание специализированного центра взаимодействия, получившего в Petrobras наименование GeDIg (Gerenciamento Digital Integrado) – Центр цифрового комплексного управления. 14 Этот Центр сводит вместе специалистов из всей организации для обмена опытом и более качественного определения технического и экономического эффектов различных эксплуатационных решений, требуемых для управления месторождением Карапеба (рис. 8). Ана- логичные центры появились на двух платформах, чтобы улучшить связь и взаимодействие между персоналом на платформе и на суше. Компания Schlumberger предоставила компании Petrobras необходимые системы и программное обеспечение для управления разработкой, а также специализированный сетевой портал моделирования последовательностей операций DecisionPoint для улучшенной визуализации и контроля основных производственных показателей. Центр GeDIg представляет собой эргономично спроектированное помещение для совместной работы, разделенное на участки контроля, диагностики и планирования, а также отдельное помещение для кризисного управления. В Центре были воплощены концепции, используемые в центрах управления полетом и медицинских учреждениях, что позволило улучшить поддержку и контроль принятия решений. Хотя проект планировалось запустить в июле 2008 г., он был подготовлен раньше и запущен в сентябре 2007 г. Опыт проекта GeDIg на Карапебе позволил распространить эту концепцию и на другие месторождения. В настоящее время компания Petrobras завершает подготовку аналогичного проекта на месторождении Марлим (Marlim) в более глубоководной части бассейна Кампос. Последовательности операций для Карапебы В связи с проектом Карапебы было разработано несколько последовательностей операций. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из этих последовательностей, которые помогают компании Petrobras эффективно управлять этим месторождением. Диагностика проблем эксплуатации ЭЦН и снижения продуктивности. Чтобы исключить непредвиденные перебои в добыче, группа механизированной добычи на месторождении Карапеба должна отслеживать любые изменения в эксплуатационных условиях, которые могли бы сигнализировать о любом осложнении добычи на ранней стадии его возникновения. Диагностика возможных затруднений требует от членов группы внимаНефтегазовое обозрение тельного изучения больших объемов оперативных массивов данных. Они тратят много времени на фильтрацию в основной своей массе совершенно рутинных данных, чтобы выявить аномалии, которые могли бы указать на возникновение осложнений в скважине. Компания Petrobras посчитала, что автоматизация процесса анализа данных позволит высвободить время для технического решения текущих проблем и предотвращения осложнений в будущем. 15 Чтобы снизить информационную нагрузку на группу механизированной добычи, группа реализации проекта BlueField компании Schlumberger создала систему контроля и диагностики, объединяющую оперативные массивы данных от поверхностных и скважинных датчиков с данными о пласте и ежедневной добыче. Все эти данные можно интегрировать в имитационные модели любой скважины на месторождении. Новая система осуществляет мониторинг измерений поверхностных и скважинных датчиков и автоматически предупреждает о любых отклонениях от заданных значений, что позволяет группе быстро распознавать потенциальные осложнения и принимать соответствующие меры предупреждения (рис 9). Основной проблемой, выявленной компанией Petrobras, была вероятность масштабного выноса песка, способного повредить добывающее оборудование на Карапебе и привести к вынужденной остановке скважин для ремонта, что обошлось бы очень дорого. Для устранения такой опасности все скважины на месторождении должны работать при давлении свыше давления насыщения P b на приеме насоса, а депрессия на входе в перфорационные каналы не должна превышать 50 кг/см 2 (710 фунт/дюйм 2 , или 490 МПа).Для оценки эффективности работы скважин были установлены различные базовые производственные показатели, такие, как расчетный показатель продуктивности, забойное давление и общий объемный дебит Q b в зависимости от времени. Для помощи оператору в быстром выявлении выхода параметров за пределы диапазона оптимальной добычи были разработаны новые последовательности операций: Зима 2007–2008 A Б В Б A В Рис. 8. Центр принятия решений GeDIg компании Petrobras. На участке контроля (А) находятся экраны, отображающие сигналы предупреждения, сигналы тревоги и отклонения от ключевых производственных показателей. На больших экранах (Б) показываются результаты работы аналитических и моделирующих программ, используемые для планирования и анализа данных по нескольким скважинам, сборным сетям и оборудованию подготовки нефти и газа. Также отображается модель пласта, по которой осуществляется планирование и разработка месторождения. На отгороженном участке для конференций (В) находятся средства связи для проведения телеконференций с персоналом на платформе или с другим управляющим персоналом. • в ы да ч а пр едупр еждени й о том, ч т о с к ва жи ны р а бота ют ни же д а в лени я на с ы щени я , к огда з а бо й ное да влени е на пр и еме на с ос а меньше P b ; • в ре менны е ди а гр а ммы з а бой ного д а в лени я и тем пер а тур ы в з а ви с и мос ти от глуби ны , получ а ем ы е в реа льном вр емени ; 14. Henz CF, Lima CBC, Lhote JP and Kumar A: “GeDIg Carapeba – A Journey from Integrated Intelligent Field Operation to Asset Value Chain Optimization,” paper SPE 112191, presented at the SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, February 25–27, 2008. 15. Henz et al, сноска 14. 59 Рис. 9. Мониторинг параметров ЭЦН по заданным рабочим условиям. Группа контроля на месторождении Карапеба может использовать диалоговый пульт управления (главный экран с надписями на португальском языке на заднем плане рис.), чтобы получить доступ к скважинным диаграммам и эксплуатационным параметрам во всех подробностях. Инженеры по механизированной добыче могут изучать данные по каждой добывающей скважине, соединенной с данной платформой, чтобы контролировать работу ЭЦН, включая такие параметры, как забойное давление, температура, сила тока, расчетный расход, и самые свежие данные о добыче и результаты гидродинамического исследования скважин. При щелчке на области экрана, соответствующей конкретной скважине, она выделяется синим 60 рушениях работы скважины. Каждому такому случаю назначается приоритет на портальном операционном экране системы GeDIg (рис. 10). С помощью экрана DecisionPoint группы управления анализируют тренды отказов и прогнозируют необходимость в ремонтных работах. Результирующие отклонения от прогнозных дебитов выявляются на экране, что позволяет управляющему персоналу GeDIg определять amps щенных датчиками Phoenix, калибровались по данным скважинных испытаний, полученных на поверхности. Эта контрольно-аналитическая последовательность доказала свою пригодность для оптимизации работы насосов, увеличения средней наработки на отказ и повышения добычи. Анализ простоев. Эта последовательность операций предусматривает анализ и классификацию данных о текущих и прошлых простоях и на- °C • диаграммы КПД ЭЦН для сравнения кривых напора и подачи насоса, рассчитанных в реальном времени, с теоретическими кривыми; • контроль состояния насоса для мониторинга эффективности напора ЭЦН во времени. Эти показатели, главным образом, установлены по данным, полученным от систем скважинного мониторинга механизированной добычи Phoenix. Рабочие показатели скважин, не осна- фоном, после чего открывается выпадающее меню для выбора дополнительной информации об ЭЦН. Например, окно с индикатором в реальном времени (врезка слева на рис.) позволяет инженеру просматривать различные параметры, такие, как устьевое давление и температура, диаметр штуцера, ток и частота в станции управления с преобразователем частоты, давление на приеме и выпуске насоса и вибрация двигателя. Здесь показано окно с кривыми силы тока (красная линия) и устьевого давления (черная линия). Эти кривые ведут себя схожим образом при падении температуры из-за отключения питания насоса. Щелкнув на окне насоса, инженер может просмотреть ежеминутное показание температуры и силы тока (врезка справа на рис.). (Henz et al, сноска 14). Нефтегазовое обозрение Рис. 10. Запланированные и незапланированные потери. Управляющий персонал может просматривать и анализировать события, приводящие к снижению добычи. Ежесуточные потери добычи нефти (зеленая диаграмма слева вверху на рис.) и газа (красная диаграмма справа вверху на рис.) представлены за несколько месяцев. Эти потери могут быть вызваны проблемами с поверхностным оборудованием, скважинным оборудованием, электропитанием, процессами подготовки или транспортировки или иными причинами (круговые диаграммы). Управляю- приоритетность и планировать выделение необходимых ресурсов для устранения таких отклонений. Ко м п ле к сн о е м о д ел ир о вание. П о выше н и е п р о и зво д и т е л ь н о ст и в с е го м е с тор ож д е н и я , а н е о т д е л ь н ы х ск в аж и н , – во т к л ю ч к ув е л и ч е н и ю срок а э к с п лу ата ци и м е с т о ро ж д е н ия и оп ти м и заци и е г о ра з ра бо т к и. Им и тац и о н н ы е м о д е л и по м о га ют с п р ог н о зи ро в а т ь по ка з а т е л и ра зр аб о тк и м е с то ро ж д е н и я. В м е с то отд е ль н о г о м о д е л и ро в а н и я д л я восп р о и зве д е н и я ра бо т ы пл а с та , с к важ и н ы, с б о рн о й с и ст е м ы и обор у д о ван и я п о д г о т о в ки н е ф т и и га за, к о м п ан и я P e t r o br a s х о т е л а Зима 2007–2008 щий персонал также может отслеживать продолжительность снижения добычи по различным категориям (гистограмма). Ленточные диаграммы (внизу на рис.) отображают потери газа (красная линия) и нефти (зеленая линия), продолжительность (розовая линия) и дебит (синяя линия). Скважины, в которых происходит снижение добычи, перечислены в окнах (справа на рис.), где также приведен список двухбуквенных кодов отказа. (Henz et al, сноска 14). по л учи ть с р едс тво, с пос обное пока з а т ь вли я ни е р егули р овк и любог о ко нк р етного фа к тор а и ли к омпон е н т а с и с темы на с и с тем у в целом д л я ра з ны х ва р и а нтов добы ч и . Зная, что менеджеры Карапебы были довольны своими системами моделирования, предоставляемыми несколькими разными разработчиками, Schlumberger установила систему комплексного моделирования месторождения Av o c e t . Э т а с и с т е м а и с п о л ь з о в а лась для координирования результатов, полученных по одной модели, и их передачи всем прочим м о д е л я м с и с т е м ы . С и с т е м а Av o c e t могла также принимать входные данные в виде электронных таблиц и позволяла проводить экономический анализ разных вариантов разработки месторождения. Административный анализ. Административный анализ месторождения включает экономический и эксплуатационный анализ для определения основных отклонений от плановых показателей. Это позволяет руководству компании Petrobras направлять все рабочие процессы на достижение общих целей. Менеджеры могут быстро оценить влияние различных работ по всему месторождению с 61 Рис. 11. Надзор за разработкой. Этот визуальный терминал позволяет управляющему персоналу концентрироваться не на отдельной скважине или платформе, а на ключевых эксплуатационных процессах и их влиянии на весь комплекс, от месторождения Карапеба до месторождений Вермельо, Парго и Гарупа. Управляющий персонал может следить за работой ЭЦН, сепараторов нефти и газа, производством электроэнергии помощью программного портала DecisionPoint, который отображает промысловые операции. Чтобы глубже вникнуть в проблему в скважине, можно использовать легко доступные диаграммы конструкции каждой скважины. Экран контроля месторождения объединяет важную информацию о работе ЭЦН, сепараторов нефти и газа, производстве электроэнергии и других критических процессах, на основе которой управляющий персонал получает общую картину соответствующих работ (рис. 11). Интеллектуальные технологии для будущего Прорывы в одной технологии часто инициируют развитие другой. Последние достижения в области технологий заканчивания, дат62 и другими критическими процессами и получать немедленный доступ к диаграммам и информации на уровне отдельных компонентов системы. Например, из всех скважин месторождения Карапеба, соединенных с платформами РСР-1 и РСР-3, восемь либо остановлены, либо законсервированы (красные значки насоса на панели РСР-1/3 слева вверху на рис.). (Henz et al, сноска 14). чиков, связи и вычислительных мощностей способствуют преобразованию нефтяных месторождений в интеллектуальные. Однако интеллектуальные технологии в большей мере являются средством «тонкой настройки» работы компонентов в постоянно меняющихся рабочих условиях. Для полной реализации потенциала производительности своих месторождений компании по разведке и добыче должны интегрировать передовые технологии, объединив детальные данные по скважине с возможностями быстрого анализа, что будет отражать эффект одного принятого решения в масштабе всей системы – от пласта до сборного трубопровода. Компании, успешно интегрировавшие свои технологии, должны иметь четкую стратегию для анализа процессов, которые требуется изменить. Необходимые изменения подчас трудно внедрить, еще сложнее бывает их полностью принять. Но компании, которые смогут их осуществить, получат в н а г р а д у с и с т е м у, в к л ю ч а ю щ у ю проверенные данные и специализированные последовательности операций, которые послужат повышению качества принимаемых решений для непрерывной оптимизации добычи. –МВ Нефтегазовое обозрение Авторы Джон Алгерой (John Algeroy) — системный менеджер Центра заканчивания скважин компании Schlumberger (SRC) в Рошароне, Техас, США. Отвечает за разработку новой системы заканчивания скважин для компании Saudi Aramco. В 1986 г. начал работать в компании Camco, занимал различные управленческие должности в Норвегии и Великобритании до покупки компании Camco компанией Schlumberger в 1998 г. С 1999 по 2001 гг. работал менеджером по глобальному развитию бизнеса интеллектуальных технологий заканчивания скважин в SRC, в 2001 г. был переведен в Дубай, ОАЭ. До нынешнего назначения шесть лет работал на Ближнем Востоке, включая период работы менеджером по заканчиванию скважин в региональном производственном подразделении в Восточной Африке и Восточном Средиземноморье в Каире, Египет. Имеет степень бакалавра наук по технологии добычи нефти и газа, полученную в Колледже округа Ругаланн, Ставангер, Норвегия. Халед О. Аль-Субаи (Khaled O. Al-Subai) — работает в компании Saudi Aramco более 22 лет. Имеет разнообразный опыт в области технологий добычи нефти и газа, занимал различные должности — от технических до управленческих. В 2007 г. стал руководителем отдела разработки северных месторождений в научном центре в Дахране, Саудовская Аравия. До этого отвечал за подготовку годового реестра запасов углеводородов, разрабатываемых Saudi Aramco. Также занимался долгосрочным планированием — в основном, для сектора разведки и добычи, а также отвечал за разработку программ добычи нефти и газа. Имеет степени бакалавра наук и магистра наук по технологии добычи нефти и газа, полученные в Университете нефти, газа и минеральных ресурсов имени короля Фахда, Дахран, Саудовская Аравия. Элвин Барбер (Alvin Barber) — менеджер по маркетингу технологический решений Avocet* сегмента информационных технологий (SIS) компании Schlumberger в Хьюстоне, Техас, США. Обеспечивает глобальную поддержку продаж и доступ заказчиков к новым решениям задач, относящихся к процессам добычи и Зима 2007–2008 2007-2008 управления разработкой месторождения. Имеет более чем восемнадцатилетний опыт работы в нефтегазовой промышленности, работал в сфере разработки месторождений, развития бизнеса, управления проектами, консультирования по ведению бизнеса и проектирования решений. Прежде, чем занять нынешнюю должность в 2006 г., работал техническим менеджером по глобальным системам управления данными добычи компании Total в По, Франция. Жил и работал в США, Канаде, Великобритании и Франции, совершал поездки по Европе, Африке, Азии, России и Северной Америке, оказывая техническую поддержку заказчикам компании Schlumberger. Получил степень бакалавра наук по технологии добычи нефти и природного газа в Пенсильванском государственном университете в Юниверсити-Парке, США. Сантану Баруа (Santanu Barua) — работает в отрасли 27 лет. Начинал работать в компании Schlumberger Flopetrol в Луизиане, США. В настоящее время работает в Мумбаи, Индия, менеджером по управлению проектом внедрения программы комплексного моделирования месторождения Avocet Integrated Asset Modeler на месторождении МумбаиХай (Mumbai High), член группы сегмента обработки данных и консалтинговых услуг (DCS) в Азии компании Schlumberger. Руководит группой по реализации проекта на месторождении Мумбаи-Хай и обеспечивает техническое направление сетевого моделирования и оптимизации в офисах Мумбаи-Горегаон. До возобновления работы в компании Schlumberger в 2006 г. 21 год работал в компании Simsci-Esscor-Invensys, где занимал различные инженерные и управленческие должности. Имеет степень бакалавра технических наук с отличием по технологии добычи нефти и газа, полученную в Индийском горном университете, Дханбад, и степень магистра наук по технологии добычи нефти и газа, полученную в Университете Талсы, Оклахома, США. Седрик Було (Cedric Bouleau) — менеджер по развитию бизнеса сегмента управления информацией по промысловым операциям (Information Management for Operations) компа- нии Schlumberger в Хьюстоне, Техас, США. В 1997 г. начал работать в дочерней компании Geco-Prakla компании Schlumberger, Гатвик, Англия, инженером по программному обеспечению и далее занимал должности технического руководителя и менеджера проекта научно-исследовательского отдела (R&D) Технологического центра в Остине, Техас, США, менеджера программы сегмента сбора, обработки и анализа информации по маркетингу промысловых услуг (Oilfield Services Marketing Business Intelligence) в Хьюстоне. Отвечал за управление рисками сегмента интегрированного управления проектами компании Schlumberger в Гатвике. Получил степень магистра наук по вычислительной технике в Университете Непера (Napier University), Эдинбург, Шотландия, и Диплом высшей школы по вычислительной технике в Парижской высшей школе информатики (Ecole Superieure d’Informatique de Paris). Кроме этого прошел стажировку в Школе управления нефтегазовыми проектами компании Schlumberger в 2004 г., где изучал управление нефтегазовыми проектами и технологию добычи нефти и газа. Лучано Браво да Силва (Luciano Bravo da Silva) — старший технолог по добыче компании Schlumberger в Боготе, Колумбия. До назначения на данную должность работал менеджером начальной фазы проекта GeDIg компании Petrobras на месторождении Карапеба (Carapeba). Работает в компании Schlumberger уже семь лет, получил опыт в области увеличения и оптимизации добычи, заканчивания скважин и разработки месторождений. Получил степень бакалавра наук по технологии добычи нефти и газа в Государственном университете Северного Рио-де-Жанейро (Universidade Estadual do Norte Fluminense), Бразилия, и степень магистра делового администрирования по управлению проектами в Фонде Жетулиу Варгаса (Fundacao Getulio Vargas), Бразилия. Хуан Крус Веласкес (Juan Cruz Velazquez) — инженер по эксплуатации компании Schlumberger в Вильяэрмоса, штат Табаско, Мексика, обеспечивает техническую поддержку системы добычи для комплексно63 го моделирования месторождения. Имеет более чем десятилетний опыт работы в нефтегазовой промышленности, занимается оптимизацией систем добычи, новыми технологиями добычи, системами механизированной добычи и экономической оценкой. Имеет степень бакалавра наук по организации промышленного производства, полученную в Национальном политехническом институте, Мексика, и степень магистра наук по экономике, полученную в Университете имени Де ла Салля (Universidad La Salle), Мехико, Мексика. Также изучал технологию добычи нефти и газа в Мексиканском национальном автономном университете Мехико, Мексика. Стивен Дайер (Stephen Dyer) — менеджер программы группы заканчивания скважин и добычи в Исследовательском центре разработки карбонатных коллекторов компании Schlumberger в Дахране, Саудовская Аравия. Отвечает за научные исследования и разработки в сфере добычи и заканчивания скважин. В 1991 г. начал работать в компании Schlumberger промысловым инженером по гидродинамическим исследованиям скважин и пластов. Работал на Северном море, в Норвегии и на Дальнем Востоке. Через шесть лет был переведен в Джакарту на должность инженера по увеличению добычи, отвечал за отбор скважин-кандидатов, сбор данных, программы капитального ремонта скважин и поддержку интерпретации данных. В 2000 г. вернулся в группу гидродинамических исследований скважин и пластов в качестве инструктора Центра в По, Франция; затем становится старшим инструктором, ответственным за повышение квалификации по гидродинамическим исследованиям скважин и пластов и далее — по механизированной добыче. С 2003 г. работает в отделе проектирования заканчивания скважин разработчиком процесса заканчивания скважин и впоследствии менеджером проектов по передовым технологиям заканчивания скважин на морских месторождениях в Калифорнии, США, а также в Нигерии и Юго-Восточной Азии. До переезда в Дахран в сентябре 2007 г. работал руководителем проектного отдела в Рошароне, Техас, США. Получил 64 степень бакалавра технических наук с отличием по технологии машиностроения в Университете Лафборо, Англия. Яссер Эль-Хазиндар (Yasser El-Khazindar) — менеджер сегмента технологий мониторинга и контроля продуктивного пласта Центра заканчивания скважин компании Schlumberger в Рошароне, Техас, США. До занятия этой должности работал руководителем работ в сегменте заканчивания скважин и продуктивности в Мексиканском заливе, Саудовской Аравии, Кувейте, Бахрейне и Пакистане. Занимал ряд должностей, таких, как менеджер по маркетингу подразделения скважинных услуг в ОАЭ, Омане и Йемене, менеджер по исследованию скважин в Катаре и Индии, работал промысловым инженером на нескольких месторождениях в разных странах, включая Катар, Абу-Даби, Индию и Танзанию. Получил степень бакалавра наук по технологии машиностроения в Каирском университете, Гиза, Египет. Аарон Марино Гарридо Эрнандес (Aaron Marino Garrido Hernandez) — работает инженером-нефтяником компании PEMEX E&P c 1987 г. В настоящее время работает в Реформе, штат Чьяпас, Мексика, супервайзером района добычи на месторождении Сан-Мануэль-Муспак (San Manuel-Muspac) компании PEMEX. Отвечает за внедрение и мониторинг рентабельной непрерывной добычи. Имеет степень магистра наук по технологии производства и степень бакалавра наук по технологии добычи нефти и газа, полученные в Мексиканском национальном автономном университете, Мехико. Эрве Жеан (Herve Gehin) — технический директор темы в инициативе комплексного управления разработкой интеллектуального месторождения BlueField*. Работает в Хьюстоне. В 1981 г. начал работать в компании Schlumberger инженером по исследованию скважин подразделения Flopetrol на Северном море, с тех пор работал во многих странах мира, занимал различные маркетинговые и управленческие позиции в разных сегментах компании, включая подразделения скважинных измерений приборами на кабеле, гидродина- мических исследований скважин и нефтепромысловых услуг. Имеет степень по технологии машиностроения, полученную в Центральной школе Нанта (Ecole Centrale de Nantes), Франция, и степень магистра делового администрирования, полученную в Университете штата Техас в Остине, США. Фернандо Гутиеррес (Fernando Gutierrez) — менеджер по продвижению на рынок технологии BlueField группы управления разработкой месторождения в Хьюстоне, Техас, США. Группа состоит из четырех сегментов: сегмент информационных технологий компании Schlumberger (Schlumberger Information Solutions — SIS), сегмент обработки данных и консультационных услуг (Data & Consulting Services — DCS), сегмент интегрированного управления проектами (Integrated Project Management — IPM) и сегмент делового консультирования компании Schlumberger (Schlumberger Business Consulting — SBC). Имеет степень магистра наук по технологии добычи нефти и газа и диплом послевузовского образования по международному управлению нефтегазовыми проектами, полученные в Сельскохозяйственном и политехническом университете штата Техас (Texas A & M University) в КолледжСтейшн, США. Получил степень бакалавра наук по инженерной геологии в Школе инженеров департамента Антиокия (Escuela de Ingenieros de Antioquia), Медельин, Колумбия, изучал технологию добычи нефти и газа и управление проектами в Университете имени Хериота и Ватта (Heriot-Watt University), Эдинбург, Шотландия. Михаэль Хубер (Michael Huber) — менеджер проекта разработки программы оптимизации добычи путем интеллектуального анализа данных DECIDE!* в сегменте информационных решений компании Schlumberger (SIS). Руководит группой по разработке программного обеспечения DECIDE!*, состоящей из 15 программистов, тестировщиков и вспомогательного персонала. Координирует работу, проводимую в Бадене, Австрия, где находится его офис, и в Минске, Беларусь. Имеет более чем десятилетний опыт работы в области разработки программного обеспечеНефтегазовое обозрение ния, управления информационнотехнологическими проектами и во многих других технических областях. Входил в штат компании Decision Team Software (приобретенной компанией Schlumberger в мае 2004 г.), где с 1997 г. пребывал в качестве партнера и директора по разработке. Имеет диплом магистра наук по управлению информационно-технологическими проектами, полученный в Университете Джорджа Вашингтона в Вашингтоне, округ Колумбия, США, и степень бакалавра наук по природообустройству, полученную в Высшем техническом колледже округа Мёдлинг, Австрия. Ханс Эрик Клумпен (Hans Eric Klumpen) — менеджер проекта компании Schlumberger в ее совместном проекте с компанией StatoilHydro по оптимизации системы добычи и технологического процесса для повышения нефтеотдачи морских месторождений (Subsea Improved Oil Recovery — SIOR). Работает в Бадене, Австрия, также является менеджером по интеграции группы принятия решений сегмента информационных технологий компании Schlumberger (SIS) между Тронхеймом, Норвегия, и Веной, Австрия. Начал работать в компании Schlumberger в 1992 г. системным архитектором компании Geco-Prakla. В 1997 г. переводится из компании Geco-Prakla, позднее слившейся с компанией Western Geophysical, в Производственный центр в Остине, где в течение пяти лет работает руководителем группы, начальником отдела рабочих станций, а также системным архитектором-разработчиком приложений для управления потоком операций технологического процесса. Из Остина переводится на должность советника и координатора разработки инфраструктуры добычи, контролируемой в режиме реального времени, затем работает в Гренобле, Франция. Впоследствии переводится в Хьюстонский производственный центр на должность ведущего системного архитектора-разработчика программного обеспечения для бурения и добычи сегмента информационных технологий компании Schlumberger (SIS). Получил степень магистра наук по вычислительной технике и геофизике в Рурском университете, Бохум, Германия, в котором также работал научным ассистентом. Зима 2007–2008 2007-2008 Имеет степень бакалавра наук по вычислительной технике, геофизике и математике, полученную в Кельнском университете, Германия. Кен Ландгрен (Ken Landgren) — директор по разработке новых технологий подразделения интеллектуальной инфраструктуры в сегменте информационных технологий компании Schlumberger в Хьюстоне, Техас, США. До этого работал менеджером программы добычи, контролируемой в режиме реального времени, в сегменте нефтепромысловых услуг. Также работал менеджером по технологиям управления данными. Начал работать в компании Schlumberger промысловым инженером по каротажу на месторождениях Мексиканского залива, с 1982 г. занимал различные должности в области маркетинга и управления разработкой технологий. Имеет степени магистра наук и бакалавра наук по физике, полученные в Университете штата Теннеси в Ноксвилле, США. Гэй Миллер (Gay Miller) — работает в сегменте информационных технологий компании Schlumberger с сентября 2007 г., когда компания InnerLogix была приобретена компанией Schlumberger. Работает в Хьюстоне, Техас, США, менеджером по развитию бизнеса управления качеством данных. Имеет степень бакалавра наук по вычислительной технике, полученную в Сельскохозяйственном и политехническом университете штата Техас (Texas A&M University) в Колледж-Стейшн, США. Санджай Кумар Мойтра (Sanjay Kumar Moitra) — заместитель генерального менеджера по добыче и руководитель проектов корпоративного планирования, мониторинга добычи и подводного заканчивания скважин на месторождении Мумбаи-Хай (Mumbai High) в Индии компании Oil and Natural Gas Corporation Ltd. (ONGC). Принимает участие в проекте внедрения программы комплексного моделирования месторождения Avocet Integrated Asset Modeler на месторождении Мумбаи-Хай, отвечает за создание комплексной модели добычи на всем месторождении Мумбаи-Хай, которое включает 900 скважин, 98 платформ и систему подводных трубопроводов общей протяженностью 3 200 км (1 920 миль). Содействует решению всех управленческих, технических, контрактных и стратегических задач, включая крупные проекты по разработке месторождений, проекты по разработке месторождений на поздней стадии эксплуатации, сервисные контракты и контракты с фиксированной стоимостью со сдачей «под ключ». Его профессиональная карьера насчитывает 24 года работы в самых разных областях, включая добычу, корпоративное планирование, мониторинг добычи, заканчивание скважин, каротаж, капитальный ремонт скважин, гидродинамические исследования скважин и пластов, интенсификацию притока в скважину, газлифт и технологические операции на суше и на море. Получил степень бакалавра наук по технологии машиностроения в Джабалпурском университете, штат Мадхья-Прадеш, Индия. Фернандо Л. Моралес (Fernando L. Morales) — старший инженер по добыче и менеджер проекта сегмента обработки данных и консультационных услуг компании Schlumberger (DCS) в Поса-Рика, штат Веракрус, Мексика, занимается консультированием и развитием бизнеса в области технологических решений. Занимает данный пост с 2005 г. В 2002 г. начал работать в сегменте информационных технологий компании Schlumberger (SIS), занимался учебной подготовкой, технической поддержкой и развитием бизнеса в области разнообразного программного обеспечения для интенсификации и оптимизации добычи, включая программу анализа системы добычи PIPESIM* и программу комплексного моделирования месторождения Avocet Integrated Asset Modeler. Имеет степень магистра наук по технологии добычи нефти и газа, полученную в рамках совместной программы Сельскохозяйственного и политехнического университета штата Техас (Texas A&M University) в Колледж-Стейшн, США, и Французского института нефти, Париж. Также имеет сертификат специалиста по управлению международными нефтегазовыми проектами, полученный в Сельскохозяйственном и политехническом университете штата Техас. Получил степень бакалавра наук по технологии машиностроения в Университете имени Симона Боливара в Каракасе, Венесуэла. 65 Роберт Петерсон (Robert Peterson) — руководитель проекта комплексного управления разработкой интеллектуального месторождения BlueField компании Schlumberger для крупных операторов и независимых компаний. До этого занимал пост вице-президента и руководителя работ сегмента бизнес-консультирования компании Schlumberger и руководил товариществом компаний Schlumberger и Shell по добыче углеводородов на интеллектуальных месторождениях (Schlumberger-Shell Smart Fields Hydrocarbon Development). До начала работы в компании Schlumberger в 2003 г. являлся владельцем и управляющим директором компании Peterson Business Development в Далласе, Техас, США. Его профессиональная биография включает опыт высшей руководящей работы в компании ExxonMobil E&P в Далласе и Хьюстоне, Техас, США, а также руководство Центром передового опыта по разведке и добыче нефти и газа (E&P) компании IBM Global Services в Хьюстоне. Получил степень магистра делового администрирования в Южном университете методистов в Далласе, степень бакалавра наук по электротехнике в Мичиганском технологическом университете, Хоутон, США, и степень бакалавра наук по физике в колледже Карлтон, Нортфилд, Миннесота, США. Скотт Рафаэль (Scott Raphael) — работает в Калгари, провинция Альберта, Канада, имеет тринадцатилетний опыт работы в нефтегазовой промышленности в сфере проектирования, продаж и развития бизнеса программного обеспечения. В настоящее время является координатором продвижения на рынок (Product Champion) программы комплексного моделирования месторождения Avocet Integrated Asset Modeler в сегменте информационных технологий компании Schlumberger (SIS). Отвечает за планирование и развитие глобального бизнеса. До переезда в 2006 г. в Калгари с 1997 г. работал в отделе сбыта компании GeoQuest в Хьюстоне, Техас, США, где занимал различные должности вплоть до менеджера по развитию бизнеса. До начала работы в компании Schlumberger работал промысловым инженером, инженером по добыче и инженеромконсультантом в Мидленде и Остине, Техас, США. Имеет степень бакалав66 ра наук по технологии добычи нефти и газа, полученную в Университете штата Техас в Остине, США. электротехнике и машиностроению, полученную в Брунельском университете, Лондон, Англия. Иан Ро (Ian Raw) — инженер-разработчик проектов заканчивания скважин сегмента заканчивания скважин компании Schlumberger. Работает в Ставангере, Норвегия, тесно сотрудничает с заказчиками в области разработки инновационных решений по заканчиванию скважин с повышенной функциональностью, применяя самые современные технологии для увеличения добычи на месторождении, снижения затрат и улучшения техники безопасности при проведении скважинных работ. Имеет двадцатисемилетний опыт работы в отрасли. С начала работы в компании Schlumberger в 1997 г. руководил или принимал активное участие в нескольких интенсивных проектах интеллектуального заканчивания скважин компании Schlumberger на четырех континентах. До получения степени бакалавра технических наук с отличием по технологии машиностроения в Брэдфордском университете, Англия, проходил профессиональное обучение по специальности «машиностроение». Энджел Рейес (Angel Reyes) — начал свою восемнадцатилетнюю карьеру в нефтегазовой отрасли в восточной части Венесуэлы, из них 13 лет проработал в области заканчивания скважин и механизированной добычи. Старший инженер по заканчиванию скважин Центра проектов по заканчиванию скважин компании Schlumberger в Рошароне, Техас, США. Работал на различных должностях, в том числе промысловым инженером по применению погружных электрических центробежных насосов, инженером по применению и продажам газлифтного оборудования, инженером по продажам услуг по установке систем заканчивания скважин и газлифтного оборудования. Обеспечивал техническую и коммерческую поддержку в различных странах Южной Америки, занимал должность менеджера по заканчиванию скважин в восточной части Венесуэлы. Принимал активное участие в проектах мониторинга и контроля разработки морских месторождений Мексиканского залива, координировал проекты интеллектуального заканчивания скважин на канадском шельфе Северной Атлантики. Участвовал в разработке технологий интеллектуального заканчивания скважин, включая разработку высокогерметичного (dry-mate) электрического разъема Intellitite*, последние шесть лет активно участвует в работе сообщества экспертов по заканчиванию скважин. Изучал технологии добычи нефти и газа и разработки пластов, имеет степень бакалавра наук по технологии машиностроения, полученную в Политехническом университете национальных вооруженных сил (Instituto Universitario Politecnico de las Fuerzas Armadas Nacionales), Венесуэла. Дэвид Рид (David Reed) — координатор продвижения на рынок (Product Champion) технологий интеллектуального заканчивания скважин компании Schlumberger в Абердине, Шотландия. В 1995 г. начал работать в компании Camco Products and Services, позднее приобретенной компанией Schlumberger. До 2000 г. работал инженером по заканчиванию скважин на Северном море, затем перевелся на Ближний Восток, где работал инженером по заканчиванию скважин и подвеске хвостовика в Иране и Пакистане. Во время работы на Ближнем Востоке был переведен в Мускат, Оман, на должность менеджера по заканчиванию скважин по Пакистану и Султанату Оман, впоследствии работал в азиатской группе передовых технологий заканчивания скважин в Малайзии. В 2003 г. был прикомандирован к компании Murphy Oil для оказания помощи в проектировании систем заканчивания и в планировании исследования скважин на глубоководном месторождении Кикех (Kikeh) в Малайзии. Имеет степень бакалавра наук с отличием по промышленному дизайну, Ян Ричард Сагли (Jan Richard Sagli) — менеджер проекта оптимизации добычи в режиме реального времени в рамках научно-исследовательской программы по повышению нефтеотдачи компании StatoilHydro. Последние два года также отвечает за взаимодействие компаний StatoilHydro и Schlumberger в рамках проекта разработки средств для оптимизации добычи и промысловых операций. Нефтегазовое обозрение Начал работать в компании Statoil в 1998 г. научным сотрудником по вопросам контроля технологических процессов, а в 2001 г. становится менеджером департамента контроля технологических процессов. Находился на этой должности 5 лет, прежде чем занять нынешний пост. До начала работы в компании Statoil работал в Тронхейме, Норвегия, в лаборатории многофазных течений SIMlab исследовательской организации SINTEF, затем в компании Dynamica AS, работающей в сфере контроля технологических процессов. Получил степень доктора философии по технической кибернетике в Тронхеймском университете в 1991 г. Боб Совэ (Bob S a u ve ) — г л о ба л ь н ый м е н е д ж е р п о про д в и ж е н и ю н а рын ок п р о г р ам м ы ко м пл е кс н о г о модели р ован и я м е с т о ро ж д е н и я Avoce t I nt e grat e d A s s e t M o d e le r к омпан и и Sc hl um be r g e r. С н о ября 2006 г. р аб отае т в Те х н о л о г и ч е с к ом ц е н тр е К алг а ри , про в и н ци я Ал ьб е р та, К ан ад а , в с е г м е н т е инфор м ац и о н н ых т е х н о л о г и й к омпан и и Sc hl um be r g e r ( S I S ) . О тв е ч ае т за р азви т и е д е л о в о й инфр ас тр у к ту р ы про д в и ж е н и я н а рын ок с и с те м ы Av o ce t , в кл ю ч а я техн и ч е с к у ю и та кт и ч е с кую по д держ к у и с б ыт. Ру ко в о д и т г руппо й спец и али с тов, ве д ущ е й ра бо т у н а мест о р о ж д е н и я х и с з а ка з ч и ка ми п о вн е д р е н и ю про г ра м м н ы х реше н и й Av oc e t I n t e g r a t e d A s s e t Mode l e r п о вс е м у м и ру. Д о э т о го раб отал м е н е д ж е ро м про е кт а Avoce t I nt e grat e d A s s e t M o d e le r в SIS, К алг ар и . Раб о т а е т в ко м па н ии Sc hl umb e rge r с 20 0 2 г. , б ы л мен е д ж е р о м п р о е кт а по м а рке т и н гу па к е та п р ог р ам м по упра в л е н ию и н ве с ти ц и онн ы м и а кт и в а м и Mer ak * Po rtfo l i o и по м о г а л ра з ра батывать п р о г ра м м у э ко н о м и ческ ог о и ф и н ан с о в о г о а н а л и з а Mer ak * Pe tro l e um F in a n c ia ls в 2004 г. В н ас тоя щ е е в ре м я з а н и ма ет с я с о вм е с тн ы м и про е кт а м и с к омпан и я м и Stat o ilH yd r o S IOR , Abu D hab i C omp a n y f o r On s h o r e O il O p e rat i o ns (A D C O) , A bu D h a bi Zakum D e v e l op me n t C o m pa n y (ZA D C O ), Ab u Dh a bi M a r in e O perati ng C o mp an y ( A D M A O PCO ) и B G C ai r o . Д о н а ч а л а ра бо ты в к о м п ани и S ch lu m be r g e r зани м ал н е с к оль к о руко в о д ящ и х должн ос те й в к омпа н и и H ypr o t e c h 2007-2008 Зима 2007–2008 L t d . в К а лга р и , пр едос та вля ющей про г р а ммны е и с ер ви с ны е р ешен и я. Имеет с тепень ба к а ла вр а н а ук п о хи м и ч ес к ой технологи и , по л ученную в Уни вер с и тете К а лг а ри , К а на да . Мэк Е. Шиппен (Mack E. Shippen) — старший инженер-нефтяник сегмента информационных технологий компании Schlumberger в Хьюстоне, Техас, США. Руководит разработкой технического программного обеспечения для оптимизации и моделирования добычи многофазных жидкостей, отвечает за определение потребностей рынка и их перевод в подробные технические требования для проектной группы сегмента информационных технологий компании Schlumberger (SIS). Начал работать в компании Schlumberger в 2001 г. инженером по добыче. На протяжении своей карьеры провел ряд скважинных и поверхностных исследований методом сетевого моделирования, включая динамическое сопряжение поверхностных и пластовых моделей и оптимизацию добычи в режиме реального времени. Признанный эксперт в области технологий добычи нефти и газа, член нескольких комитетов SPE, был редактором серии репринтов SPE «Offshore Multiphase Production Operations». Получил степени бакалавра наук и магистра наук по технологии добычи нефти и газа в Сельскохозяйственном и политехническом университете штата Техас (Texas A & M University) в Колледж-Стейшн, США, где основной темой его исследований было моделирование многофазных течений. Улисес Сперандио (Ulisses Sperandio) — менеджер по развитию бизнеса в инициативе комплексного управления разработкой интеллектуального месторождения BlueField компании Schlumberger в Хьюстоне, Техас, США. Работает в компании Schlumberger 22 года, предоставляет технические решения и консультационные услуги компаниям нефтегазовой промышленности. Имеет степень бакалавра наук по электротехнике, полученную в Государственном университете Кампинаса, штат Сан-Паулу, Бразилия. Йан Трабуле (Ian Traboulay) — менеджер по технологии в инициативе комплексного управления разработ- кой интеллектуального месторождения BlueField компании Schulmberger в Хьюстоне, Техас, США. Отвечает за контроль долгосрочного планирования, стратегии, требований и интеграции технологии BlueField. До этого назначения работал менеджером в совместном проекте развития технологий компаний Chevron и Schlumberger. Начал работать в компании Schlumberger в 1978 г. промысловым инженером, работал в сфере промысловых операций, линейного управления, технического управления, разработки технологий, инженерно-технических работ, производства, а также обеспечения качества, здравоохранения, производственной безопасности и охраны окружающей среды (Quality, Health, Safety and Environment — QHSE) в нескольких бизнес-сегментах компании Schlumberger. Работал в Северной и Южной Америке, Азии и Европе. Имеет степень бакалавра технических наук по электротехнике и степень магистра делового администрирования, полученные в Университете МакМастера, Гамильтон, провинция Онтарио, Канада. Майк Вебер (Mike Weber) — работает в компании ВР более 32 лет как в области разведки и добычи, так и в сфере переработки и сбыта углеводородов. В настоящее время занимает должность менеджера по эффективности в подразделении инженерно-технической практики группы технологий разведки и добычи компании ВР в Хьюстоне, Техас, США. Его опыт работы включает моделирование, оптимизацию, современные методы контроля технологического процесса, автоматизированные системы и системы управления, информационные технологии, подготовку операторов и управление проектами. Получил степень бакалавра наук по химической технологии в Кливлендском государственном университете, Огайо, США. Астериск (*) используется для указания на товарный знак компании Schlumberger. 67 В следующем номере «Нефтегазового обозрения» Хранение газа. Достижения в технологии строительства интеллектуальных скважин помогают коренным образом изменить подход к подземному хранению газа. Ранее газ из хранилищ использовался только для регулирования сезонной неравномерности его потребления путем хранения газа в периоды низкого спроса и его подачи в сезоны высокого спроса. В настоящее время эта функция подземных газохранилищ уже не является единственной, и возможность подачи газа должна быть обеспечена в самое короткое время, буквально в течение нескольких часов или даже минут после его закачки в хранилище. В статье описывается вклад этих новых технологий в разработку более эффективных и рентабельных процессов использования газохранилищ и в обеспечении стратегической роли природного газа как надежного источника энергии. Разобщение продуктивных пластов. В последние годы по соображениям технологической безопасности, охраны окружающей среды и коммерческой эффективности задача надежного разобщения продуктивных пластов становится все более и более актуальной. В статье рассматривается история разработки новых цементов, предназначенных для изолирования нефтегазоносных зон на протяжении всего срока эксплуатации скважины и после него. Также описываются последние достижения в области ультразвукового каротажного оборудования для контроля качества работ по цементированию скважин. Интеллектуальные материалы. Интеллектуальные материалы обладают свойствами, изменяющимися заданным образом в ответ на изменения окружающей среды. Такие материалы могут выполнять сложные функции, иногда несколько функций одновременно. С точки зрения практического применения наибольший интерес вызывают материалы, преобразующие механическую энергию в тепловую, электрическую, магнитную и химическую энергии, и наоборот. В статье рассматриваются свойства некоторых интеллектуальных материалов, нашедших коммерческое применение, в частности, в нефтегазовой отрасли. Сейсмическая инверсия. Сейсмические волны используются в первую очередь для изучения строения геологической среды, но они также являются ценным источником информации о свойствах пород и насыщающих их флюидов. При сейсмической инверсии — решении задачи, обратной прямому моделированию — для определения параметров пластов по амплитудам отраженных волн используются калибровочные данные, полученные по каротажным диаграммам. В статье рассматривается процесс инверсии после суммирования и до суммирования, а также представлены примеры трехмерных, периодических и многокомпонентных сейсмических исследований. Алфавитный указатель статей, опубликованных в 19 томе журнала «Нефтегазового обозрение» Асфальтены: проблемы и перспективы К. Акбарзаде, А. Хамами, А. Харрат, Д. Чжан, С. Алленсон, Дж. Крик, Ш. Кабир, А. (Дж.) Джамалуддин, А. Дж. Маршалл, Р. П. Роджерс, О. К. Маллинс и Т. Солбаккен, том 19, № 2 (лето 2007 г.): 28–53 Вид крупным планом: комплексное управление разработкой С. Було, Э. Жеан, Ф.Гутиеррес, К. Ландгрен, Г. Миллер, Р. Петерсон, У. Сперандио, Й. Трабуле и Л. Браво да Силва, том 19, № 4 (зима 2007–2008 гг.):44–62 Интеллектуальное заканчивание: автоматизированное управление добычей С. Дайер, Я. Эль-Хазиндар, Э. Рейес, М. Хубер, И. Ро и Д. Рид, том 19, № 4 (зима 2007–2008 гг.): 4–21 Миниатюрный мир больших надежд Д. Е. Энджилеску, К. Харрисон, Р. ван Холл, Дж. Вон, Э. Донзье, О. Ванковенберг, Э. Р. Х. Гудвин, М. Манрике и Ю.-Ч. Тай, том 19, № 1 (весна 2007 г.): 70–80 Наука о цунами Т. Бантинг, К. Чэпмен, Ф. Кристи, С. К. Сингх и Дж. Следзик, том 19, № 3 (осень 2007 г.): 4–23 О важности механических свойств горных пород: лабораторная проверка геомеханических данных Дж. Кук, Р. А. Фредериксен, К. Хасбо, С. Грин, А. Джадзис, Дж. У. Мартин, Р. Суарес-Ривера, Й. Хервангер, П. Хойман, Д. Ли, Ш. Нёт, К. Сейерс, Н. Куцабелулис, Р. Марсден, М. Г. Стейдж и Ч. Ф. Тан, том 19, № 3 (осень 2007 г.): 44–69 68 Обзор нефтепереработки: взгляд за ворота НПЗ Проектирование заканчивания морских скважин Д. Аллан и П. И. Дэвис, том 19, № 2 (лето 2007 г.): 18–27 И. Колфилд, С. Дайер, Г. Хилсмэн, К. Дж. Дюфрен, Х. Ф. Гарсиа, Дж .С. Хили, мл., М. Махарадж, Дж. Пауэрс, Д. Стадероли, М. Страки и Т. Уэбб, том 19, № 1 (весна 2007 г.): 4–15 Оптимальные жидкостные системы для перфорирования скважин Л. Берман, И. C. Уолтон, Ф. Ф. Чанг, А. Фаярд, Ч. К. Хон, Б. Лангсет, С. Мэйсон, А.-М. Матисен, И. Пиццоланте, Т. Сиан и Г. Сванес, том 19, № 1 (весна 2007 г.): 16–29 Оптимизация добычи: от продуктивного пласта до пункта подготовки нефти и газа Э. Барбер, М. Е. Шиппен, С. Баруа, Х. Крус Веласкес, А. М. Гарридо Эрнандес, Х. Э. Клумпен, С. К. Мойтра, Ф. Л. Моралес, С. Рафаэль, Б. Совэ, Я. Р. Сагли и М. Вебер, том 19, № 4 (зима 2007–2008 гг.):22–37 Расширение спектра гидродинамических исследований скважин Х. Агхар, М. Кэри, Х. Эльшахави, Х. Р. Гомес, Д. Сайеди, К. Янг, Б. Пенге, К. Свейнсон, Э. Такла и Б. Тёвени том 19, № 1 (весна 2007 г.): 52–69 Скважинные сейсмические исследования: больше, чем только вертикальное профилирование Основы смачиваемости Дж. Блэкберн, Дж. Дэниэлс, С. Дингуолл, Дж. ХампденСмит, С. Лини, Ж. Ле Калвес, Л. Натт, Г. Менкити, А. Санчес и М. Скинелли, том 19, № 3 (осень 2007 г.): 24–43 В. Абдалла, Дж. С. Бакли, Э. Карнеги, Дж. Эдвардс, Б. Херольд, Э. Фордэм, А. Грауэ, Т. Хабаши, Н. Селезнев, К. Синьер, Х. Хусейн, Б. Монтарон и М. Зиауддин, том 19, № 2 (лето 2007 г.): 54–75 Снижение риска прогноза геологоразведочных работ Погружные электрические центробежные насосы для интеллектуальной механизированной добычи Дж. Алгерой, том 19, № 4 (зима 2007–2008 гг.): 38–43 Предотвращение выноса песка из добывающих скважин Х. К. Альфаро, К. Коркоран, К. Дэвис, Ф. Г. Пинеда, Г. Хэмпсон, Д. Хилл, М. Ховард, Дж. Капур, Н. Молдовану и Э. Кра, том 19, № 1 (весна 2007 г.): 30–51 Современные методы измерения свойств пластовых флюидов С. Бетанкур, Т. Дэвис, Р. Кеннеди, Ч. Дон, Х. Эльшахави, О. К. Маллинс, Дж. Найсуондер и М. О’Киф том 19, № 3 (осень 2007 г.): 70–88 Р. Дж. Арментор, М. Р. Уайз, М. Боумен, Г. Каваццоли, Ж. Коллин, В. Роде, Б. Холичек, Дж. Кинг, К. Локйер и М. Парлар, том 19, № 2 (лето 2007 г.): 4–17 Нефтегазовое обозрение
