.tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em} .tb-button[data-toolset-blocks-button="d21cb3cfcb6a747a2b858c7e81b59caa"] { text-align: center; } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d21cb3cfcb6a747a2b858c7e81b59caa"] .tb-button__link { background-color: rgba( 255, 255, 255, 1 );border-radius: 13px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 );border: 2px solid rgba( 89, 52, 255, 1 );font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d21cb3cfcb6a747a2b858c7e81b59caa"] .tb-button__icon { font-family: dashicons; } .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] { font-size: 13px;font-style: italic;color: rgba( 89, 89, 89, 1 );margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] a { color: rgba( 89, 89, 89, 1 );text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"]  { font-size: 17px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .tb-fields-and-text[data-toolset-blocks-fields-and-text="7a435434a462c5c10caa04a6fd8cf277"] { font-size: 13px;color: rgba( 123, 220, 181, 1 ); } .tb-fields-and-text[data-toolset-blocks-fields-and-text="7a435434a462c5c10caa04a6fd8cf277"] p { font-size: 13px;color: rgba( 123, 220, 181, 1 ); } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="b5a2a1f08d1627075e53cd72b6615a53"] { padding: 25px 0 25px 0; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.72fr) minmax(0, 0.28fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="668ae1855b25b162eb8e46027e84eed6"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="a093f80b98988f44867bc92bc8b2bcce"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="b207be1f09b5cfeaede6a71988a74275"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="66077008f8b3822688e427d9e039f21f"] a { text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"]  { font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end}h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"]  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );background-color: rgba( 6, 147, 227, 1 );padding-top: 20px;padding-bottom: 20px;padding-left: 25px;margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"] a  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );text-decoration: none; } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="7990017b9d2a69714997192d12cdf930"] { padding: 25px;box-shadow: 5px 5px 10px 0 rgba( 0, 0, 0, 0.5 ); } .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] { margin-top: 30px;margin-bottom: 30px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] a { text-decoration: none; }  h1.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="4f5a660589f8a2eb8e7a8502090d81dc"] a  { text-decoration: none; } @media only screen and (max-width: 781px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.5fr) minmax(0, 0.5fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }      .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } @media only screen and (max-width: 599px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 1fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"]  > .tb-grid-column:nth-of-type(1n+1) { grid-column: 1 }      .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } 

Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины Статья «Апробация методики оценки характера влияния закачки воды на отборы по нефти на примере Северо-Ореховского месторождения»

Статья «Апробация методики оценки характера влияния закачки воды на отборы по нефти на примере Северо-Ореховского месторождения»

Автор: В.Ф. Дягилев, Н.К. Лазутин, В.Н. Бакшеев

Место работы/учебы (аффилиация): Тюменский индустриальный университет, аспирант

Научный руководитель: Бешенцев Владимир Анатольевич

Актуальность исследования вызвана необходимостью оценки текущего состояния качества запасов нефти призабойной зоны скважин и прогнозирования технологической эффективности существующей выработки нефтяных запасов при подборе скважин-кандидатов на проведение мероприятий по обработке призабойной зоны, что соответствует потребностям мировой практики в поиске наиболее результативных методик освоения нефтегазовых месторождений.

Цель: определить величину изменения балансовых запасов нефти на примере Северо-Ореховского месторождения и произвести анализ методик, позволяющих осуществить прогнозирование технологической эффективности выработки и оценки запасов нефти при подборе скважин-кандидатов на проведение мероприятий по обработке призабойной зоны скважин, применяемых на территории Северо-Ореховского месторождения

Объект: Северо-Ореховское месторождение как энергоресурсный комплекс, на базе которого осуществляется не только применение традиционных методик прогнозирования технологической эффективности выработки нефтяных запасов, но и апробируется качественно новая методика оценки запасов нефти при подборе скважин-кандидатов на проведение мероприятий по обработке призабойной зоны.

Методы: прогнозирование, обусловившее понимание технологической эффективности выработки и оценки запасов нефти при подборе скважин-кандидатов на проведение мероприятий по обработке призабойной зоны скважин; определение величин удельных остаточных балансовых запасов обусловило обращение к сравнительному анализу возможностей скважин доноров и акцепторов; анализ и оценка величины выходящих из дренирования запасов; оценка значения текущей нефтенасыщенности.

Результаты. Большинство нефтяных месторождений Западной Сибири находится на поздней стадии разработки. В связи с этим вопрос выработки остаточных запасов становится первоочередным. Для принятия проектных решений на прогнозный период разработки необходима оценка остаточных ресурсов углеводородов месторождения, что обусловливает актуальность исследования и адаптации методов оценки ресурсов месторождения. Произведен сравнительный анализ существующих методик прогнозирования технологической эффективности выработки и оценки запасов нефти, используемых при подборе скважин-кандидатов на проведение мероприятий по обработке призабойной зоны скважин. Предлагается измененный способ определения удельных балансовых запасов нефти, позволяющий для каждой добывающей скважины учесть запасы и отборы всего объекта, а также фильтрационно-емкостные свойства всего фонда скважин. Установлено, что метод определения величин удельных остаточных балансовых запасов предполагает выявление скважин доноров и акцепторов. Выявлено, что используемый подход в подборе скважин-кандидатов под обработку призабойной зоны является универсальным, так как позволяет выявлять скважины с недостаточной выработкой при существующем потенциале (водоограничивающие, гидрофобизирующие методы увеличения нефтеотдачи). Более того, данный методический подход предполагает принцип оценки относительной динамики отборов нефти и выявление несоотносимо высоких с остаточным потенциалом темпов падения добычи нефти.

Методический подход, совмещающий свойства прогноза ожидаемой технологической эффективности и критериального обоснования, основывается на применении процедуры расчетов параметров множественного регрессионного анализа. В его основе лежит предположение, что технологическая эффективность мероприятий (исключая успешность, случайный фактор) тесно связана с геолого-технологическими параметрами, характеризующими потенциал скважин – остаточные извлекаемые запасы, эффективная нефтенасыщенная мощность, площадь зоны дренирования, проницаемость и т. д. Доказывается, что данный метод подходит не только для подбора скважин-кандидатов под обработку призабойной зоны, но и для групп технологий увеличения нефтеотдачи различной специфики (по механизму вовлечения незадействованных запасов нефти); искомой функцией является технологическая эффективность от мероприятий (за год или за месяц), а аргументами – набор геолого-технологических показателей фонда скважин на дату проведения мероприятия.

Предложена методика оценки остаточных балансовых запасов фонда скважин, что способствует определению качества нефтяных запасов для отдельной добывающей скважины и позволяет учесть запасы и отборы всего объекта, а также фильтрационно-емкостные свойства всего фонда скважин.

Выводы. Установлено, что выявленные в ходе анализа особенности существующих методик позволяют решить ряд нефтепромысловых задач: определить объем выходящих из дренирования запасов (подбор водоограничивающих методов увеличения нефтеотдачи, ремонтно-изоляционные работы, коррекция режимов работы скважин, остановки); определить величину незадействованных запасов нефти, не участвующих в дренировании (гидровлический разрыв пласта, уплотнение); проанализировать достижимость выработки извлекаемых запасов, оцениваемых по общепринятым характеристикам вытеснения, по добывающим скважинам, то есть произвести их коррекцию.

Добавить комментарий Отменить ответ

Смотреть похожие работы

Технические дисциплины

Статья «Возможности открытых интерфейсов API для регионального финансового рынка России»

Целью работы является исследование возможностей открытых интерфейсов API в банковском секторе, стадии их развития и перспективах применения в регионах России. Объектом исследования являются Open API, их ключевые возможности, а также необходимые услов...

Посмотреть работу

Технические дисциплины