ВИВЧЕННЯ ВПЛИВУ РОЗМІЩЕННЯ СВЕРДЛОВИН НА ПОКАЗНИКИ ВИЛУЧЕННЯ НАФТИ
DOI:
https://doi.org/10.31471/2304-7399-2025-21(79)-154-165Ключові слова:
свердловина, розробка, нафтовилучення, моделювання, дебіт, тиск.Анотація
Проаналізовано різні системи розміщення свердловин на нафтових родовищах та визначено, як конфігурація їхнього розташування впливає на коефіцієнт нафтовилучення. Як об’єкт дослідження обрано гіпотетичне родовище, створене в симуляторі Petrel, для якого було задано стандартні геофізичні параметри та побудовано модель. У межах дослідження створено симуляцію родовища, запроєктовано свердловини та виконано розрахунки впливу їхнього розташування на ефективність розробки. Отримані результати симуляції дозволили оцінити взаємозв’язок між геометрією розміщення свердловин і рівнем нафтовіддачі пласта. Побудовано геологічну та гідродинамічну модель родовища, на основі якої досліджено можливості підвищення нафтовилучення. Було розроблено та проаналізовано три стратегії розробки родовища, результати яких порівнювалися за основними показниками ефективності. За результатами комп’ютерного моделювання визначено найоптимальніший варіант подальшої розробки, що забезпечує найвищий рівень вилучення нафти. Вибір методу підвищення нафтовилучення здійснено для системи розташування свердловин по колу, яка, за отриманими даними дебіту, продемонструвала найкращі показники.
Отже, кругова система розміщення свердловин виявилася перспективною з точки зору ефективності розробки родовища, рівномірного дренування пласта та раціонального використання запасів. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення проєктних рішень і підвищення продуктивності нафтових родовищ у реальних умовах.
Посилання
1. Мороз, Л. Б. Аналіз методів підвищення нафтовилучення на родовищах Прикарпаття / Л. Б. Мороз, В. Д. Михайлюк // Науковий вісник Івано Франківського національного технічного університету нафти і газу. - 2008. - № 2. - С. 51-55.
2. Jansen, J.D., Brouwer, R., Douma, S.G., 2009. Closed loop reservoir management. In: SPE Reservoir Simulation Symposium. The Woodlands, Texas, U.S.A.
3. Barros, E.G.D., Van den Hof, P.M.J., Jansen, J.D., 2019. Informed production optimization in hydrocarbon reservoirs. Optim. Eng. 1–24
4. Jesmani, M., Bellout, M.C., Hanea, R., Foss, B., 2016. Well placement optimization subject to realistic field development constraints. Comput. Geosci. 20 (6), 1185–1209
5. Epelle, E.I., Gerogiorgis, D.I., 2019a. Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP) for production оptimization of naturally flowing and artificial lift wells with routing constraints. Chem. Eng. Res. Des. 152, 134–148
6. Epelle, E.I., Gerogiorgis, D.I., 2019b. A multiperiod ptimization approach to enhance oil field productivity during secondary petroleum production. Comput. Aided Chem. Eng. 46, 1651–1656
7. Awotunde, A.A., 2014. April. On the joint optimization of well placement and control. In: SPE Saudi Arabia Section Technical Symposium and Exhibition, Al-Khobar, Saudi Arabia.
8. Ciaurri, D.E., Isebor, O.J., Durlofsky, L.J., 2010. Application of derivative-free methodologies to generally constrained oil production optimization problems. Procedia Comput. Sci. 1 (1), 1301–1310
9. Datta-Gupta, A., King, M.J., 1995. A semianalytic approach to tracer flow modeling in heterogeneous permeable media. Adv. Water Resour. 18 (1), 9–24.
10. Wang, H., Echeverría-Ciaurri, D., Durlofsky, L., Cominelli, A., 2012. Optimal well placement under uncertainty using a retrospective optimization framework. SPE J. 17 (1), 112–121.
11. Rahim, S., Li, Z., 2015. Well placement optimization with geological uncertainty reduction. IFAC-PapersOnLine 48 (8), 57–62.
12. Nussbaumer, R., Mariethoz, G., Gloaguen, E., Holliger, K., 2018. Which path to choose in sequential Gaussian simulation. Math. Geosci. 50 (1), 97–120.
13. Krishnamoorthy, D., Foss, B., Skogestad, S., 2016. Real-time optimization under uncertainty applied to a gas lifted well network. Processes 4 (4), 52–69.
14. Lie, K.A., 2019. An Introduction to Reservoir Simulation Using MATLAB/GNU Octave. Cambridge University Press.
15. Zandvliet, M., Handels, M., van Essen, G., Brouwer, R., Jansen, J.D., 2008. Adjoint-based well-placement optimization under production constraints. SPE J. 13 (4), 392–399
16. Shook, G.M., Mitchell, K.M., 2009. A robust measure of heterogeneity for ranking earth models: the F PHI curve and dynamic Lorenz coefficient. In: SPE Annual Technical Conference and Exhibition. New Orleans Louisiana, USA
