WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |

На правах рукописи

УДК 622.276.031 Рочев Алексей Николаевич ПОВЫШЕНИЕ ИНФОРМАТИВНОСТИ ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН Специальность 25.00.17 – «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ухта 2004

Работа выполнена в Ухтинском государственном техническом университете.

Научный консультант:

кандидат технических наук А.А. Мордвинов

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Л.М. Рузин кандидат технических наук Е.М. Гурленов

Ведущая организация: ООО «Севергазпром»

Защита состоится 21 мая 2004 г. в 10 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д212.291.01 Ухтинского государственного технического университета по адресу 169300, Ухта, Республика Коми, Первомайская 13.

С содержанием диссертации можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 19 апреля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук Н.М. Уляшева 2

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Гидродинамические исследования скважин являются одним из основных методов получения наиболее достоверной информации о продуктивном пласте. Чем больше информации о пласте и чем точнее эта информация, тем эффективнее будет осуществляться разработка месторождений нефти и газа.

Технология гидродинамических исследований скважин, как известно, базируется на замерах показателей работы скважин (давления, дебиты и т.д.) и на интерпретации результатов этих замеров. В зависимости от примененной методики обработки замеров можно получить различную информацию о пластах и скважинах как по количеству, так и по качеству.

Часто под гидродинамическими исследованиями скважины понимается только исследования скважины на установившихся (например, снятие индикаторных диаграмм) и неустановившихся (например, снятие кривых восстановления давления) режимах работы. Обработка результатов таких гидродинамических исследований скважин основана на решении обратных задач подземной гидромеханики. Несмотря на то, что математический аппарат решения уравнений подземной гидромеханики разрабатывается и совершенствуется десятки лет, решение обратных задач часто, в конкретных практических ситуациях, наталкивается на значительные трудности. Одной из них является выбор модели пласта, к которой относится конкретная кривая восстановления давления. Применение численных моделей позволяет получить множество эталонных кривых для различных моделей пластов. Тогда возникает задача определения, к какой из моделей относится фактическая кривая восстановления давления. Для решения этой задачи необходимо привлечь высокоэффективные методы классификации. Другой сложностью при определении фильтрационных параметров пласта по кривым восстановления давления является то, что задача определения параметров оказывается некорректно поставленной. Некорректность может приводить к тому, что незначительные вариации в исходных данных, которые всегда присутствуют в замерах, вызывают значительные изменения в конечных результатах. Все это требует создания и привлечения новых методов и алгоритмов при обработке результатов гидродинамических исследований скважин. Решению этих задач и посвящена диссертационная работа.

Цель исследования состоит в том, чтобы повысить вероятность принятия правильных решений по совершенствованию разработки месторождений нефти и газа за счет увеличения количества и повышения качества информации о пластах и скважинах, получаемой в результате гидродинамических исследований.

Основные задачи

исследования:

изучить характер колебаний давления в нефтяных добывающих скважинах;

исследовать возможность применения инструментария искусственных нейронных сетей для определения модели пласта по кривой восстановления давления;

исследовать влияние архитектуры нейронной сети на качество классификации кривых восстановления давления;

рассмотреть особенности создания автоматизированных информационных систем для обработки результатов гидродинамических исследований скважин.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов. Решению обратных задач подземной гидромеханики посвящено большое количество работ отечественной научной школы, среди которых особое место занимают труды В.Н. Щелкачева. Методы и особенности обработки результатов гидродинамических исследований скважин изложены в работах З.С. Алиева, Г.И. Баренблатта, К.С. Басниева, С.Н. Бузинова, Л.Г. Кульпина, А.Х. Мирзаджанзаде, Ю.А. Мясникова, И.А. Чарного, Э.Б. Чекалюка, Р.Г. Шагиева и др.

В последние годы для задач классификации в ряде отраслей науки стали применяться искусственные нейронные сети. В этой связи автором изучены работы А.Н. Горбаня, В.Г. Царегородцева, С.А. Терехова, Ф. Уоссермена. Связи теории искусственных нейронных сетей с нелинейной динамикой посвящены публикации Г.Г. Малинецкого, А.Б. Потапова.

Методы регуляризации некорректно поставленных задач изложены в трудах А.Н. Тихонова. Примеры применения регуляризирующих алгоритмов к решениям некоторых задач нефтегазодобычи рассмотрены в работах А.Х. Мирзаджанзаде.

Нелинейная динамика и синергетика являются бурно развивающимися в настоящее время областями науки. Им посвящено большое количество публикаций. Учитывая междисциплинарность подходов, развиваемых в этих науках, среди авторов работ по нелинейной динамике можно встретить специалистов из самых различных областей. В нефтегазодобыче это в первую очередь труды А.Х. Мирзаджанзаде и его научной школы. Основы фрактальной геометрии заложены в работах Бенуа Мандельброта. Методы анализа временных рядов с позиций нелинейной динамики описываются в публикациях П. Берже, К. Видаль, И. Помо, Г.Г. Малинецкого, Е. Федера и др.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в привлечении инструментария искусственных нейронных сетей для классификации кривых восстановления давления и в применении алгоритмов фрактального анализа для изучения поведения динамики давления в скважинах.

Защищаемые положения:

разработанные рекомендации по применению искусственных нейронных сетей для определения модели пласта по кривой восстановления давления;

методика применения регуляризирующих алгоритмов для получения при обработке кривых восстановления давления более точных параметров пластов и скважин;

вывод о том, что динамика давлений в фонтанирующих нефтяных скважинах может иметь детерминированный характер.

Апробация, практическая ценность и реализация работы. Основные результаты выполненной работы докладывались:

на I Всероссийской геофизической конференции-ярмарке «Техноэкогеофизика – новые технологии извлечения минерально-сырьевых ресурсов в XXI веке», Ухта, 1-5 октября 2002 года;

на 5-ой международной научно-практической конференции «Хазарнефтегазятаг –2002», Баку, 18-19 ноября 2002 года;

на Всероссийской конференции «Большая нефть: реалии, проблемы, перспективы. Нефть и газ Европейского Северо-Востока» Ухта, 15-17 апреля 2003 года;

на 1-ой международной конференции «Нефтеотдача 2003», Москва, 19-23 мая 2003 года.

Тема диссертации связана:

с госбюджетной НИР «§47. Совершенствование разработки месторождений нефти и газа в осложненных условиях»;

с хоздоговорной НИР «Проведение динамического анализа разработки месторождений ОАО НК «КомиТЭК» и ОАО «Коминефть» на основе эволюционных синергетических моделей и оценки размерностных характеристик процессов при добыче нефти с целью определения направлений нефтеотдачи пластов»;

с хоздоговорной НИР «Разработка методики интерпретации кривых восстановления давления в газовых скважинах, вскрывших трещиноватопористый пласт, с использованием модели Полларда».

Разработанное руководство автоматизированной информационной системы для обработки кривых восстановления давления «Поллард-Газ-КВД» принято к внедрению Вуктыльским ГПУ.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, библиографического списка, приложений. Работа изложена на 145 страницах, содержит 13 таблиц и 59 рисунков.

Библиографический список включает 115 наименований.

Автор считает приятным долгом выразить искреннюю благодарность научному руководителю А.А. Мордвинову, доктору технических наук профессору А.Х. Мирзаджанзаде за постановку задачи о регуляризации и ректору УГТУ профессору Н.Д. Цхадая за содействие и постоянное внимание к работе на всех этапах подготовки диссертации. Также автор благодарит сотрудников Ухтинского государственного технического университета В.Н. Пушкина, В.П. Пятибрата, Ю.М. Фирсову за ценные советы; коллектив ООО ПФ «Аленд» и лично Н.В. Ирбахтина за возможность использования информационной базы по гидродинамическим исследованиям; ассистента О.М. Корохонько за помощь в оформлении текста диссертации и весь коллектив кафедры разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений и подземной гидромеханики за содействие и поддержку.

Особую признательность автор выражает кандидату технических наук доценту В.А. Соколову за постоянные консультации по направлению исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование актуальности проблемы и темы исследования, характеризуется степень ее разработанности, определяются объект, цель и задачи исследования, раскрывается новизна работы и ее практическая значимость. Сформулированы положения, выносимые на защиту.

Первый раздел диссертации «Фрактальный анализ динамики давления в скважине» посвящен применению алгоритмов обработки временных рядов, разработанных в нелинейной динамике, к анализу динамики давления в нефтяных скважинах. Раздел содержит подразделы с теоретическими основами фрактального анализа, постановкой задачи и результатами расчетов и выводами.

Применение в последние десятилетия в практике нефтегазодобычи электронных приборов позволило выявлять и исследовать многие, недоступные ранее, интересные явления и процессы. Например, обнаружено, что при работе добывающих скважин динамика давления может носить сложный, нерегулярный характер. В работе проведен анализ замеров давления в добывающих нефтяных скважинах с позиций нелинейной динамики – дисциплины, изучающей нелинейные динамические системы.

Технологический режим эксплуатации скважин характеризуется, как известно, дебитом, давлением, температурой и составом продукции на устье скважины. Дебит скважины, давления на устье и на забое скважины – это характеристики скважины, которые замеряются наиболее часто. Логика говорит о том, что поведение давления в скважине должно быть информативным по отношению к процессам, происходящим в ней. Ниже представлены результаты исследования поведения давления в нефтяных скважинах с использованием фрактального анализа.

На рис. 1 приведена динамика давления в нескольких скважинах в ходе их фонтанной эксплуатации. Замеры осуществлены электронным манометром типа Микон МС-107 (чувствительность прибора 0,001 МПа). В табл. приведены основные параметры работы фонтанных скважин, замеров и результаты расчета корреляционной размерности. Величина M в табл. 1 – это то значение размерности пространства, начиная с которого прекращается рост корреляционной размерности (рис. 2).

P, МПа t, с 0,E+00 1,E+05 2,E+05 3,E+05 4,E+05 5,E+05 6,E+P, МПа t, с 0,E+00 5,E+03 1,E+04 2,E+04 2,E+04 3,E+04 3,E+0,P, МПа 0,t, с 0,0,0E+00 5,0E+03 1,0E+04 1,5E+04 2,0E+16,P, МПа 16,t, с 15,0,0E+00 5,0E+03 1,0E+04 1,5E+04 2,0E+04 2,5E+Рис. 1. Динамика давления в скважинах: 1- скв. 20 Щельяюр (забойное);

2- скв. 201 Луза (забойное); 3 – скв. 224 Вост.-Сотчемью-Талыйюская (устьевое); 4 - скв. 224 Вост.-Сотчемью-Талыйюская (забойное) Таблица Результаты расчета корреляционной размерности Время Дискретность Скважина M замера, с замера, с 20 Щельяюр 532 320 120 201 Луза 27 165 15 224 Восточно-Сотчемью19 140 30 > Талыйюская (устье) 224 Восточно-Сотчемью22 710 30 Талыйюская (забой) На рис. 2 приведены результаты расчета корреляционной размерности.

Расчет показывает, что размерность вложения для динамики забойного давления не превышает 4, в то время как для замера устьевого давления (см. рис. 2 диаграмма 3) корреляционная размерность продолжает расти и при размерности пространства, равной 6.

Таким образом, на основании проведенных расчетов можно говорить о детерминированном характере изменения давления на забое скважины. Следует отметить, что подобный характер изменения давления в скважине наблюдается далеко не всегда. Например, динамика давления в скважине 20 Щельяюр первоначально была монотонной, а переход к хаотическому поведению произошел после поступления в скважину воды. В продукции остальных двух скважин в течение всего периода исследования уже присутствовала пластовая вода. По всей видимости, поступление воды в скважину явилось тем фактором, который приводит динамику давления в скважине к хаотической. В этом случае оценка степени хаотичности динамики давления может служить признаком для раннего диагностирования обводнения продукции скважины в случаях, когда скорости подъема в насосно-компрессорных трубах не достаточно для выноса воды на поверхность и происходит ее накопление на забое скважины.

Рис. 2. Изменение корреляционной размерности с ростом размерности вложения для динамики давления: 1- скв. 20 Щельяюр (забойное); 2- скв. Луза (забойное); 3 – скв. 224 Вост.-Сотчемью-Талыюсская (устьевое);

4 - скв. 224 Вост.-Сотчемью-Талыюсская (забойное). Кругами обозначена зависимость для случайной последовательности, квадратами – для замера давления (d – корреляционная размерность, m – размерность пространства).

Второй раздел диссертации «Применение искусственной нейронной сети для классификации кривых восстановления давления» разбит на семь подразделов. В первом и втором подразделах приводятся основные понятия и положения теории искусственных нейронных сетей, рассматривается область применения искусственных нейронных сетей. Подразделы с третьего по пятый посвящены постановке задачи, формированию обучающего множества, и приведению задачи к безразмерному виду. Шестой подраздел является основным. В нем описаны методы и результаты исследования по применению искусственных нейронных сетей для классификации кривых восстановления давления.

Pages:     || 2 | 3 |






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