Прогноз эффективности Гидравлического Разрыва Пласта

По геолого-технологическим показателям

 

 

Вероятностно-статистический анализ, геолого-технологические показатели,

Эффективность ГРП, многомерные модели

Probabalistic-statistical analysis, geological and technological parameters, HFH efficiency, multidimensional models

Р rediction of hydraulic fracturing efficiency based on geological and technological parameters. Ivanov S. А., Galkin V.I., Rastegaev A.V.

The geological and technological parameters influencing on FHF efficiency are determined basing on the probabilistic-statistical analysis. Multidimensional models have been generated that permit to predict the efficiency of HFH using the above parameters. Table 1, ref. 2.

 

Д

ля прогноза эффективности гидравлического разрыва пласта (ГРП) на Повховском (пласт БВ₈) и Тевлинско-Русскинском (пласт БС₁₀^2-3) месторождениях, расположенных на территории деятельности ТТП «Когалымнефтегаз», построен ряд многомерных моделей с использованием геологических показателей, а также показателей, характеризующих условия проведения ГРП и разработки, условно назовем их технологическими показателями. Модели строились по результатам проведения ГРП более чем в семистах скважинах с 2004 по 2008 годы.

Оценку эффективности ГРП выполним по величине среднегодового прироста дебита dQ_Г. Будем считать, что ГРП является малоэффективным, если dQ_Г менее 8 т/сут. (класс 1), если dQ_Г находится в интервале от 8 до 16 т/сут, то эффективность ГРП средняя (класс 2) и при dQ_Г более 16 т/сут – высокая (класс 3). Для каждого месторождения построили по три группы моделей. Первая группа статистических моделей построена только по геологическим показателям, вторая – по технологическим, третья – по совокупности геолого-технологических показателей.

При разработке первой группы моделей первоначально были построены индивидуальные вероятностные модели по геологическим показателям [1]. Для этого использовали следующие группы показателей: а) различные мощности пластов: общая – m_О; песчаников – m_ПЕСЧ; глин – m_ГЛ; нефтенасыщенная – m_НН; максимальная m_MAXПП, минимальная m_MINПП и средняя m_СРПП песчаного пропластка; максимальная m_MAXГП, минимальная  m_MINГП и средняя m_СРГП глинистого пропластка; б) количество прослоев: песчаных – n_ПЕСЧ; глинистых – n_ГЛ; количество пачек – n_ПАЧ; количество пачек и пропластков – n_ПАЧП; в) различные коэффициенты: песчанистости – К_ПЕСЧ; пористости – К_ПОР, его минимальное К_ПОРmin и максимальное К_ПОРmax значение по пласту; проницаемости – К_ПРОН; нефтенасыщенности – К_НН; интегрированный коэффициент неоднородности – ИКН; г) кроме этого использованы: αПС; абсолютные отметки залегания кровли Н_КР и подошвы Н_ПОД пласта.

При разработке второй группы моделей сначала построили индивидуальные вероятностные модели по следующим технологическим показателям: обводненность продукции после ГРП W_ГРП и текущая W_Т, отношение W_ГРП к W_Т – K_W; количество компонентов проппанта – n_КОМП, объем проппанта – V_ПР, интервал перфорации – N_ПЕРФ, начальное пластовое давление – Р_ПЛ, изменение пластового давления – dР_ПЛ, объем добытой нефти V _ННР и воды V_ВНР с начала разработки до проведения ГРП; уровень динамический жидкости в скважине до проведения ГРП – Н_Д, после – Н_П и текущий – Н_Т.

На основании индивидуальных вероятностей были построены многомерные модели и вычислены условные комплексные вероятности по геологическим Р_УКВГ и технологическим Р_УКВТ показателям [2]. Эффективность работоспособности построенных моделей для Повховского и Тевлинско-Русскинского месторождений оценивалась с помощью сравнения средних значений по критерию Стьюдента t и сравнением распределений по критерию χ² по выделенным классам (таблица).