WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Наименьшей выработкой запасов нефти и низкой эффективностью систем разработки характеризуются объекты башкирского и московского ярусов среднего карбона. Основная доля ТИЗ нефти данных объектов сосредоточена в сложных геолого-технологических условиях – низкие продуктивные толщины пластов и пропластков, низкая проницаемость коллекторов, обширные ВНЗ, высокая расчлененность. Высокая степень геолого-физической неоднородности с одной стороны, и несоответствующие ей системы разработки и воздействия с другой - обусловливают низкую эффективность нефтеизвлечения и низкую конечную нефтеотдачу.

В третьей главе приводятся результаты исследования влияния геолого-технологических факторов на нефтеотдачу на основе геолого-промыслового анализа разработки залежей нефти, приуроченных к карбонатным пластам башкирского яруса среднего карбона северного склона Башкирского свода.

Исследуемые объекты в тектоническом отношении находятся на структуре II порядка – Куединском вале, осложняющем северный склон Башкирского свода. По генетическому признаку поднятия, осложняющие вал, относятся к тектоно-седиментационному типу. Структура представляет собой брахиантиклинальную складку сложной конфигурации, имеющую северо-западное простирание и осложненную тремя поднятиями, которые прослеживаются по всем маркирующим горизонтам. На основании проведенной корреляции в разрезе выделено 10 продуктивных пластов: каширо-верейский горизонт (КВ1, В3В4), башкирский ярус (Бш1, Бш2), Яснополянский надгоризонт (Тл2-а, Тл2-б, Бб1, Бб2), турнейский ярус (Т) и пашийский горизонт (Д1).

Для решения поставленных задач были выбраны залежи нефти, приуроченные к карбонатным пластам башкирского яруса среднего карбона (1 группа), характеризующиеся высокой геолого-физической неоднородностью, наличием обширных водонефтяных зон, низкими продуктивными толщинами, высокой расчлененностью продуктивного разреза, низкой эффективностью выработки запасов нефти, а так же наличием большого объема геолого-физической и технологической информации.

Башкирский пласт разделён на 3 проницаемых пласта сверху вниз: Бш1, Бш2 и Бш3. Выделенные пласты хорошо коррелируются от скважины к скважине в пределах месторождения. В составе каждого из пластов выделяется от 1 до 8 проницаемых прослоев. Верхние пласты Бш1 и Бш2 – нефтенасыщенные, к ним приурочены основные запасы нефти башкирского яруса. Об изменчивости геолого-физической характеристики пластов Бш дает представление табл. 2.

Таблица 2 – Характеристика изменчивости фильтрационно-емкостных свойств пластов Бш

Параметры

Среднее значение

Интервал изменения

Коэффициент вариации, д.е.

Количество наблюдений

общая толщина, м

18.0

4.9

31.5

0.17

588

продуктивная толщина, м

5.8

0.4

13.6

0.38

доля коллектора, д.е.

0.33

0.02

0.68

0.38

пористость, %

13.80

7.20

25.4

0.18

вариация пористости, %

20

0

70

0.44

нефтенасыщенность, %

72.3

47.5

89.0

0.10

вариация нефтенасыщенности, %

14

0

30

0.53

проницаемость, мкм2

0.134

0.001

1.003

1.12

вариация проницаемости, %

118

0

270

0.43

расчлененность

6

1

14

0.40

К пласту Бш1 приурочена единая залежь нефти, которая в пределах принятого ВНК –855 - –859 м имеет размеры 21,55,2-11,5 км, этаж нефтеносности 51,3 м. Тип залежи пластовый, сводовый. Доля объема пласта от общего: нефтяной зоны - 63%, водонефтяной – 37%. Отношение эффективной толщины к общей составляет в среднем 0,34, расчленённость изменяется от 1 до 7, составляя в среднем 6.

В пласте Бш2 выделяется несколько залежей нефти, ограниченных ВНК –855 - –859 м. Размеры залежей составляют 0,3 – 10,90,2 – 5,8 км, этаж нефтеносности 41,3 м. Отношение эффективной толщины к общей составляет в среднем 0,34, расчлененность изменяется от 1 до 8, среднее значение 6.

Пластовое давление в зоне ВНК и в зоне отбора выше давления насыщения. Режим разработки основных залежей нефти - водонапорный.

В разрезе башкирского яруса преобладают биоморфные и детритово-биоморфные известняки, представленные преимущественно водорослевыми и фораминиферовыми разностями. Они же, чаще других, бывают коллекторами.

Коллекторские свойства пород башкирского яруса освещены 220 определениями пористости и 139 – проницаемости. Максимальные их значения для пласта Бш1 равны 27% и 0,414 мкм2; максимальные для пласта Бш2 – 25% и 0,532 мкм2.

Для нефтенасыщенной части пластов Бш средняя пористость равна 14,1%, проницаемость 0,101 мкм2.

Нефть башкирских пластов описана по собственным глубинным пробам из скважин, расположенных на всех поднятиях. В целом по залежам пластов Бш приняты следующие параметры: давление насыщения 7,14 МПа, газонасыщенность 27,7 м3/т, вязкость 12,9 мПа*с, объёмный коэффициент 1,056, поверхностная нефть башкирских пластов тяжелая - от 0,883 до 0,904 т/м3, высокосмолистая, высокосернистая, парафинистая. Газы, растворённые в нефти, низкометановые, среднеазотные, высокожирные, содержат сероводород от 0,1 до 0,8%.

В результате проведенного геолого-промыслового анализа можно заключить:

1. Наивысшая эффективность системы разработки отмечается в зонах, с высокой плотностью сетки эксплуатационных скважин, с благоприятной фильтрационно-емкостной характеристикой и высокими начальными геологическими запасами нефти.

2. Недостаточная эффективность системы разработки залежей пласта Бш2 по сравнению с таковой залежи пласта Бш1 объясняется совокупностью геологических и технологических факторов: отношение запасов ЧНЗ к общим запасам (Бш1 - 0,67, Бш2 - 0,18), плотность сетки скважин (Бш1 - 42,2 Га/скв., Бш2 от 64,5 до 132,8), доля перфорированной продуктивной толщины (Бш1 - 0,92, Бш2 – 0,6).

3. Не достаточно эффективна система воздействия на ВНЗ залежей и зон, прилегающих к фронту нагнетания с высокой послойной неоднородностью.

4. Систему разработки залежи пласта Бш1 в пределах северной площади можно характеризовать как эффективную. Значительно меньшей эффективностью характеризуется система разработки южной площади и залежей пласта Бш2.

5. Значительно снижает эффективность системы разработки и воздействия отставание с вводом эксплуатационных скважин и неравномерность в распределении объемов закачиваемой воды в пределах южной площади.

Для дифференцированного геолого-промыслового анализа в пределах рассматриваемых залежей выполнено обоснование границ участков на основании комплексного учета основных геологических и технологических факторов, характеризующих систему разработки: приуроченность к различным зонам залежи, реализуемая система воздействия (блоковая, площадная, избирательная, очаговая), плотность и система размещения скважин, характер распределения скважин по площади. Проведенный выбор эксплуатационных участков по рассмотренным критериям позволяет надеяться на репрезентативность выборки и на возможность на ее основе разрабатывать модели прогнозирования конечной нефтеотдачи.

В итоге было выделено 18 участков. Для выделенных участков были определены текущие значения 26 основных геолого-технологических параметров.

Для оценки влияния геолого-технологических факторов на нефтеотдачу были проведены корреляционный и функциональный анализы, показавшие наличие различных – линейных и нелинейных – зависимостей. При этом важно отметить, что с увеличением геолого-физической неоднородности участков возрастает влияние технологических факторов на нефтеотдачу, особенно ярко проявляющееся на заключительных стадиях разработки. К тому же многие зависимости имеют более высокий коэффициент корреляции при аппроксимации нелинейными функциями, что значительно усложняет применение линейных методов анализа.

Кроме того, влияние указанных факторов оценивалось на стадии подготовки к обучению нейронной сети. В результате была разработана методика оценки влияния геолого-технологических факторов на нефтеотдачу путём анализа весовых коэффициентов соответствующих факторов.

Центральные зоны залежей, имеющие высокие продуктивные толщины, повышенную расчлененность, и как следствие повышенную геолого-физическую неоднородность, характеризуются более плотной сеткой скважин, более жесткой системой воздействия и высокими значениями компенсации отборов жидкости, и как следствие хорошей выработкой запасов нефти.

Основные факторы, снижающие эффективность процесса нефтеизвлечения, - это система размещения скважин, неадекватная высокой геолого-физической неоднородности объекта, низкая плотность сетки по периферийным зонам (ВНЗ), где сосредоточено около 30% начальных геологических запасов (НГЗ) нефти, неравномерно распределенная по площади компенсация отборов. Значительная часть запасов нефти в активную разработку не введена.

Установлено, что процесс нефтеизвлечения контролируется множеством факторов. При этом указанное множество факторов характеризуется наличием сложной системы взаимовлияния и взаимозависимости, описать которую широко используемыми на сегодняшний день системами многофакторного анализа (линейной регрессии), при соблюдении требуемого уровня точности и качества, представляется практически невыполнимой задачей.

В четвёртой главе приводятся общие сведения об искусственных нейронных сетях, методология их применения для прогнозирования конечного коэффициента извлечения нефти и оперативного регулирования системы разработки, а так же рекомендации по применению нейронных сетей в прогнозировании и классификации в нефтедобыче.

Задачи прогнозирования и идентификации занимают ключевые места в общей проблеме управления. Возможности ее решения рассматриваются в применении новых информационных технологий, составной частью которых являются интеллектуальные средства обработки информации. Такими средствами в современных информационных технологиях являются искусственные нейронные сети (ИНС), применение которых дает возможность создания качественно новых аппаратных и программных средств, позволяющих существенно расширить классы решаемых задач и повысить точность их решения.

Основной элемент нейросистем стандартный формальный нейрон - составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе. Входной (адаптивный) сумматор вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала х на вектор параметров. Нелинейный преобразователь сигнала получает скалярный входной сигнал х и переводит его в (х). Точка ветвления служит для рассылки одного сигнала по нескольким адресам.

При построении нейронных сетей используются несколько стандартных архитектур. Выделяются две базовых архитектуры нейронных сетей – слоистые (однонаправленные) и полносвязные (рекурентные) сети.

В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи. Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке. Функционирование сети улучшается по мере итеративной настройки весовых коэффициентов в процессе обучения. Существуют три парадигмы обучения: "с учителем", "без учителя" (самообучение) и смешанная.

Перед моделированием необходимым этапом является подготовка входных данных, выбор архитектуры сети, алгоритма обучения и его параметров.

В данном случае была выбрана архитектура сети, отвечающая поставленной задаче – сеть прямого распространения на базе многослойного перцептрона, и основной алгоритм обучения – метод обратного распространения ошибки в виде пакетной (групповой) реализации алгоритма градиентного спуска.

Кроме того, было выполнено увеличение количества объектов наблюдения путем определения значений технологических показателей на различные даты с целью повышения качества обучения нейронной сети.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»