WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Обеспеченность информационной базой по характеристике коллекторов и залежей позволяет при определенной достоверности информации проводить анализ текущего состояния выработки нефтенасыщенных коллекторов и залежей нефти. Была проведена оценка состояния информативности месторождений ОАО «Самаранефтегаз», приуроченных к пяти крупным тектоническим элементам I порядка в пределах Самарской области: Южно-Татарский свод; Мелекесская впадина; Сокская седловина; ЖигулевскоПугачевский свод, Бузулукская впадина.

База данных коэффициентов пористости, проницаемости и нефтенасыщенности коллекторов, определенных по данным керна (база ОАО «Самаранефтегаз») содержит 52889 лабораторных образцов. Были изучены данные керна, опробования и геофизических исследований скважин по 884 пласто-месторождениям.

Далее выполнено обоснование и совершенствование методик расчета зависимостей Кп и Кпр методом корреляции с прямой наилучшего приближения, усреднения исходных данных и ранжирования. Были рассмотрены методические приемы, использованные для установления зависимости между пористостью (Кп) и проницаемостью (Кпр) коллектора, «условно» не подвергнутого техногенному воздействию.

Анализ керна позволяет получить зависимости между открытой пористостью и поровой проницаемостью. Если в терригенных коллекторах поровая проницаемость (проницаемость пор) составляет большую часть полной проницаемости, то в карбонатных коллекторах поровая проницаемость (проницаемость матрицы) очень мала по сравнению с трещинной проницаемостью, задача определения которой по данным ГИС в настоящее время еще не решена.

Граничные значения проницаемости для терригенных коллекторов и карбонатного верея как объектов исследования принимаются равными 0.001-0.002 мкм2, а для карбонатных коллекторов среднего карбона и девона изменяются от 0.0001 до 0.мкм2. Максимальные значения проницаемости в терригенных коллекторах редко превышают 1-10 мкм2. Пористость в коллекторах изменяется от 5-6% до 20-25 (в карбонатах) и от 8-12% до 20-30% (в терригенных отложениях).

На практике обычно решают регрессионную задачу, принимая, что «проницаемость зависит от пористости» или «пористость зависит от проницаемости». Более правильно говорить о том, что «имеется корреляционная зависимость между пористостью и проницаемостью».

То есть в данном случае имеет место не регрессионная задача, а корреляционная.

Для решения этой корреляционной задачи и определения оптимального метода построения корреляционной зависимости в условиях облака исходных данных рассмотрено три метода:

· метод корреляции с прямой наилучшего приближения;

· метод корреляции с усреднением исходных данных;

· метод ранжирования данных.

Метод корреляции с прямой наилучшего приближения (метод 1) В задаче прямолинейной регрессии, решаемой методом наименьших квадратов (МНК) (обозначая lg(Кп) как Y, а Кп через X), коэффициенты уравнения прямой (Y=AY+BY*X) находятся таким образом, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений по «направлению Y». В то же время есть еще одна регрессионная прямая (с уравнением X=AX+BX*Y), которая, наоборот, минимизирует квадраты отклонений по «направлению X». Обе эти прямые проходят через центр исходных данных (точку с координатами {Xср, Yср}). Прямая наилучшего приближения также проходит через эту точку в направлении наибольшей вытянутости облака данных и имеет угол наклона, средний между углами наклона регрессионных прямых.

Однако этот метод имеет и недостатки, так как использует только линейное уравнение вида Y=A+B*X.

Метод корреляции с усреднением исходных данных (метод 2) Использование данного метода возможно при наличии густого облака исходных данных, когда каждому значению X соответствует несколько значений Y и, наоборот, каждому значению Y соответствует несколько значений X. Цель метода - уменьшение облака данных (рисунок 2).

1,0,0,-1,2 -1,1 -1,0 -0,9 -0,8 -0,7 -0,6 -0,-0,-1,-1,Lg(Кпр) =7.4475 * Lg(Кп) + 5.-2,R2 = 0.-2,(для корреляционной прямой) -3,Lg(Кп), д.е.

Исходные данные Осредненные по ординате данные для прямой Yср=f(X) Регрессионная прямая Y=f(X) Корреляционная прямая Осредненные по абсциссе данные для прямой Xср=f(Y) Регрессионная прямая X=f(Y) Рисунок 2 - Зависимость Кпр-Кп полученная по керну горизонта БГорбуновского месторождения по методу корреляции с усреднением исходных данных для степенного уравнения Метод аналогичен предыдущему. Отличие состоит в том, что перед расчетом уравнений регрессии проводится усреднение данных.

Метод ранжирования данных (метод 3) Априорно известно, что корреляционная зависимость между пористостью и проницаемостью представляет собой монотонно Lg ( Кпр ), Д возрастающую функцию. Коллекторы с малой пористостью характеризуются, в основном, низкой проницаемостью, в то время как высокопористые коллекторы имеют большую проницаемость. В связи с этим в данном случае решение задачи корреляции возможно с применением теории порядковых статистик, в частности, методом ранжирования данных.

В монотонно возрастающей функции для точных значений Y должны выполняться условия Yj > Yi, если Xj > Xi. (1) Однако наличие ошибок измерения часто приводит к нарушению этого условия для замеров Yi. Справедливость этого условия можно восстановить, если исходную выборку {Xi, Yi} заменить на выборку {rXi, rYi} где {rXi} и {rYi} – многомерные векторы, полученные путем ранжирования координат векторов {Xi} и {Yi}, или путем перестановки величин Xi и Yi в порядке их возрастания.

1,Lg(Кпр) = 6.8622 * Lg(Кп) + 4.0,R2 = 0.0,-1,2 -1,1 -1 -0,9 -0,8 -0,7 -0,6 -0,-0,-1,-1,-2,-2,-3,Исходные данные Lg (Кп), д.е.

Ранжированные данные Корреляционная прямая Рисунок 3 - Зависимость Кпр-Кп полученная по керну горизонта БГорбуновского месторождения по методу ранжирования данных для степенного уравнения Графически замена выборки {Xi, Yi} на {rXi, rYi} сводится к тому, что все пары точек {Xi, Yi} и {Xj, Yj} (ij), которые лежат «неправильно» (или нарушают условие монотонности), будут переставлены так, что они обменяются значениями координаты X, оставив неизменными значения координаты Y. При этом «новые» точки Lg ( Кпр ), Д {rXi, rYi} будут более близки к линии Y=f(X), чем исходные точки {Xi, Yi}.

Преимущества метода ранжирования данных (рисунок 3):

1) Метод малочувствителен к объему выборки исходных данных;

2) При нарушении плавности ранжированной линии на ее концах возможна отбраковка этих точек при построении уравнения зависимости.

3) Метод прост в реализации и имеет наглядный графический результат.

Как альтернативный вариант построения зависимостей Кпр=f(Кп) для нефтяных месторождений Самарской области, предложен метод с анализом исходной базы керна по распределению площади областей Вороного.

По некоторым месторождениям разброс массива данных «пористость-проницаемость» был значительным, поэтому для автоматизированного удаления «выбросов» применялась специальная методика. Данная методика заключалась в следующей последовательности операций:

· строилось поле значений пористость-логарифм проницаемости для группы исследованных образцов керна; по данному набору точек проводилось построение триангуляции Делани;

· для каждой точки на плоскости (Кп,lg(Kп)), являющейся вершиной треугольников Делани, определялась соответствующая область Вороного;

· определялась площадь области Вороного и строилась гистограмма распределения значений площадей областей Вороного;

· определялось среднестатистическое значение площадей областей Вороного для данной выборки, и те значения, которые многократно превосходили его, отсеивались;

· по оставшимся данным строились зависимости и определялись закономерности связи значений «пористость-проницаемость».

По описанной выше методике были построены зависимости для данных исследований керна башкирского яруса месторождений нефти Самарской области и определены закономерности связи «пористостьпроницаемость».

Как показали дальнейшие исследования и анализ методических основ, наибольшей достоверностью обладает метод ранжирования данных. Но для крупных массивов метод с использованием областей Вороного обладает наименьшей трудоемкостью.

В третьей главе рассмотрено влияние на структуру порового пространства процессов переноса, сорбции, суффозии и продуктов химических реакций. Дано теоретическое описание изменения порового пространства. Принято, что фильтрация «растворов» в горных породах сопровождается сложными процессами их физико-химического взаимодействия, результатом которых является:

· поглощение компонентов раствора твердой фазой (сорбция);

· его обогащение (десорбция) за счет материала твердой фазы;

· отложение на стенках пор твердых взвешенных частиц (ТВЧ) (кольматация);

· отрыв частиц скелета пласта потоком жидкости (механическая суффозия).

Процессы диффузии и массообмена рассматриваются для изотермических условий, так как не затрагиваются явления, сопровождающиеся тепловыделением и теплоотдачей.

Для изучения механизма техногенного воздействия рассмотрены уравнения фильтрации и уравнения диффузии, кинетики массообмена.

Для больших значений давления p обычно используется теория нелинейно-упругого режима фильтрации, где параметры жидкости и среды (плотность и пористость) связаны с давлением в жидкости экспоненциальной зависимостью. Однако даже при значительных нагрузках на пласт (фиктивное давление до 100 ат) опытные данные достаточно точно аппроксимируются линейными зависимостями.

При этом по аналогии с А.Н. Павловым принята следующая классификация изменения химико-физико-механического состава пластовой массы породы по отдельным фазам:

а) Химическая суффозия – вымывание растворимых солей;

б) Коллоидальная суффозия – вымывание части грунта с разрушением микроагрегатов коагулированных глинистых частиц;

в) Механическая суффозия – вымывание мелких частиц грунта из пор более крупных частиц;

г) Суффозия массы – вынос или выпор всей массы грунта.

Хотя в ряде случаев некоторые исследователи не оговаривают, какую суффозию они изучают, в этом случае результаты их исследований следует отнести к внутренней суффозии. Внешняя суффозия проявляется лишь в условиях отсутствия фильтрационного выпора на контакте двух слоев породы, что не всегда имеет место в пластовых условиях нефтяного месторождения.

Рассматриваемая задача в данной работе сформулирована следующим образом. Через пористую среду течет жидкость, содержащая взвешенные твердые частицы. Требуется определить изменение объемной концентрации (x,t) твердых частиц в жидкости и насыщенность (x,t) порового пространства незащемленными частицами в процессе фильтрации.

Для решения сформулированной выше задачи была составлена система уравнений, которой удовлетворяют искомые функции (x,t) и (x,t).

Для составления второго уравнения строится модель явления, основывающаяся на той или иной гипотезе.

Для случая кольматации пород принята одна из следующих гипотез:

1) Частица взвеси при движении не сталкивается с другими частицами; а будучи задержанной пористой средой, больше потоком не увлекается. Такое предположение может быть верным при малоконцентрированных суспензиях и больших размерах поровых каналов по сравнению с размерами частиц взвеси. Последнее условие если и удовлетворяется в начале процесса, то к концу, когда поровый канал закольматируется, может и не удовлетворяться. Для этой гипотезы получено уравнение в виде:

(2) ¶V / ¶t = Ad (1 - z ) 2) Частица взвеси попеременно осаждается и срывается, или, попав в фильтрационный поток, она продвинется на некоторый отрезок пути, затем задержится или осядет, вновь двинется и сделает следующую пробежку, снова задержится и т.д. При подобной гипотезе получаем второе уравнение в виде (3) ¶V / ¶t = A1d - A2z где А1 и А2 – коэффициенты, характеризующие осаждение и срыв частиц.

Для случая суффозии, происходящей под воздействием фильтрационного потока, движущегося со скоростями, большими критических, если так же принять, что частица попеременно срывается и осаждается (вторая гипотеза), второе уравнение будет иметь вид (3).

Уравнение (3) может быть также получено и из других соображений.

Система уравнений может быть приведена к одному уравнению телеграфного типа, которое может быть решено известными методами при соответствующих начальных и граничных условиях для функций (x,t) и (x,t), как в случае суффозии, так и в случае кольматажа.

В качестве примера выполнен расчет динамики изменения пористости скелета пласта для нагнетательной скважины №304 (пласт Б2) Губинского месторождения, нагнетательных скважин № 46 (пласт Д2), №344 (пласты Д3 и Д4) Михайловско-Коханского месторождения.

Предполагалось, что давление на скважинах постоянно. Зависимости между пористостью и проницаемостью, начальные значения пористости и максимальная длительность закачки t приведены в таблице 1.

Численный эксперимент показал, что увеличение пористости пласта происходит быстрее в районе скважин с более высокой проницаемостью пласта.

Таблица Скважина, Пласт Кпр= Кпр(Кп) Кп0,, t месторождение % лет 1 304, Губинское Б2 lg(Кпр)=15.808·Кп 15.8 -3.2 46, Михайловско- Д2 lg(Кпр)=10.564·Кп 9.9 Коханское -2.3 344, Михайловско- Д3 lg(Кпр)=9.7468·Кп 14.5 Коханское -2.4 344, Михайловско- Д4 lg(Кпр)=7.6471·Кп 16 Коханское -2.Далее была рассмотрена динамика изменения пористости пласта в районе нагнетательной скважины № 344 (пласт Д4) МихайловскоКоханского месторождения. Закачка вытесняющего агента в скважину производилась с 1973 по 1997 гг. Начальная пористость пласта равна 16 %. Зависимость проницаемости от пористости имеет вид:

lg(Кпр)=7.6471·Кп-2.2328, где Кп - пористость (д.ед.), Кпр проницаемость (Д). На протяжении периода эксплуатации в пласте поддерживался средний градиент давления 3.5104 Па/м. С помощью построенной выше модели найдены измененные пористости пласта, возникшие в результате работы нагнетательной скважины.

Относительный межскважинный поровый объем определен как пор пор, где Vтек V0пор Vтек – текущий поровый объем межскважинного пространства, – начальный поровый объем межскважинного V0пор пространства.

Численный эксперимент показал, что в пласте с большей проницаемостью скорость изменения пористости и, соответственно, объема порового пространства выше.

В результате численных исследований при моделировании работы пластов с различными характеристиками получены следующие результаты:

Pages:     | 1 || 3 |






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