Совершенствование эксплуатации скважин на поздней стадии разработки нефтяных месторождений с заводнением пластов

 

 

 

 

Разработанный алгоритм, позволил получить вклад каждой компоненты в общую изменчивость свойств, а  также физико-химических и промысловых  параметров в соответствующую компоненту; коэффициенты корреляции между соответствующей компонентой и переменными; выделить однородные группы объектов относительно выбранных центров группированная. Это позволило дать смысловую интерпретацию полученным главным компонентам, оценить информативность физико-химических и промысловых параметров и найти однородные выборки объектов.

Особый интерес представляют результаты расчета по 5-му и 6-му вариантам, которые предлагается использовать для экспресс-оценок содержания АСПО без проведения лабораторных анализов и для составления статистических моделей, позволяющих прогнозировать содержание åАСПО по косвенным физико-химическим и промысловым параметрам.

Проведённая классификация  скважин по содержанию АСПО в многомерном пространстве главных компонент по комплексу физико-химических и промысловых параметров показала, что параметр, характеризующий суммарное содержание АСПО, имеет достаточно много значимых статистических связей с другими факторами.

Полученные по 5-му и 6-му вариантам значения расстояний между  всеми эксплуатационными скважинами в многомерном пространстве геолого-физических параметров, представленных главными компонентами позволяет провести смысловую классификацию. При этом в качестве центра группы выбирается скважина с характерным низким или высоким значением åАСПО и относительно нее составляются ранжированные ряды по расстоянию в многомерном пространстве. Анализ ранжированных рядов скважин достаточно четко показывает, что с увеличением расстояния от скважин с минимальным значением åАСПО значение АСПО в отдельных скважинах возрастают. Если взять за центр группирования скважины с высоким содержанием åАСПО, то анализ ранжированных рядов в многомерном пространстве дает обратную картину (на рис. 1 приведены результаты для 6-го варианта).

Анализ фактического материала по добывающим скважинам  показывает достаточно чёткое совпадение результатов классификации с использованием ранжированных рядов с результатами оценки суммарного содержания АСПО в добываемой продукции. Чем больше расстояние от центра группирования, тем выше содержание АСПО в продукции скважин.

Для построения моделей  использовался регрессионный анализ. Математический вид модели при этом представляет собой линейное уравнение вида:

y = a₀ + a₁х₁ + a₂х₂ +... + a_nх_n

где a₀, a₁, a₂, ...,a_n – коэффициенты уравнения регрессии.

Ввиду сильной корреляционной взаимосвязи физико-химических и промысловых параметров между собой, уравнения регрессии создавались на основе "фиктивных" параметров, какими являются взаимонезависимые главные компоненты.

 

Рисунок 1 – Ранжирование эксплуатационных скважин Ромашкинского месторождения по их расстоянию R_i относительно центров группирования в многомерном пространстве главных компонент (по 20 физико-химическим параметрам на текущее состояние):

Центр I Скважина с повышенным содержанием

группирования:  асфальто-смоло-парафиновых веществ (№ 1 (10506));

II Скважина с пониженным содержанием

асфальто-смоло-парафиновых  веществ (№ 25 (858)).

 

Модели создавались  для прогноза содержания в продукции  добывающих скважин асфальтенов, смол, парафинов и их суммы по всей генеральной  выборке скважин (табл. 4 и 5) и по группам, полученным в результате ранжирования (табл. 6 и 7). В качестве регрессоров (не зависимых переменных) рассматривались первые шесть главных компонент пятого и шестого вариантов.

Алгоритм методики включает:

а) классификацию скважин в многомерном пространстве косвенных геолого-физических и промысловых параметров по методу главных компонент с получением уравнений главных компонент;

 

 

 

Таблица 4

Геолого-промысловые  модели для прогноза содержания АСПО в продукции скважин Ромашкинского  месторождения на дату ввода в эксплуатацию

Прогнозируемый параметр	Коэффициент при аргументах
	a0	Z1	Z2	Z3	Z4	Z5	Z6
åАСПО	18,85	-1,18	2,47	0,32	1,89	-1,22	3,16
С	11,80	-1,02	1,74	0,04	2,48	-0,63	1,87
А	2,50	-0,31	0,17	0,12	0,32	-0,45	0,56
П	4,14	0,15	0,17	0,15	-0,58	-0,47	0,56
åСФ	14,86	-1,08	2,22	0,16	2,07	-1,19	3,23

 

Таблица 5

Геолого-промысловые  модели для прогноза содержания АСПО в продукции скважин Ромашкинского  месторождения на текущую дату

Прогнозируемый параметр	Коэффициент при аргументах
	a0	Z1	Z2	Z3	Z4	Z5	Z6
åАСПО	21,99	0,53	0,37	0,22	0,16	-0,38	0,22
С	13,94	0,39	0,25	0,27	-0,36	-0,16	0,07
А	4,39	-0,11	0,15	-0,06	0,37	0,41	-0,02
П	3,67	0,24	-0,02	-0,00	0,15	0,12	0,17
åСФ	18,25	0,28	0,44	0,34	-0,06	0,24	0,02

 

Таблица 6

Геолого-промысловые  модели для прогноза содержания åАСПО в продукции скважин Ромашкинского месторождения на дату ввода в эксплуатацию

Прогнозируемый параметр	Коэффициент при аргументах
	a0	Z1	Z2	Z3	Z4	Z5	Z6
	С пониженным содержанием  АСПО (1 группа)
åАСПО	19,12	0,21	0,68	-0,53	0,42	-2,89	4,71
	С пониженным содержанием  АСПО (2 группа)
åАСПО	16,95	-0,40	2,07	1,61	3,69	-3,50	1,30
	С повышенным содержанием  АСПО (1 группа)
åАСПО	20,18	0,46	2,11	2,41	2,59	-2,15	0,68
	С повышенным содержанием  АСПО (2 группа)
åАСПО	16,23	-0,57	2,41	0,36	1,75	-2,52	5,06
y = a0 + a1z1 + a2z2 + a3z3 + a4z4 + a5z5 + a6z6

 

 

 

 

Таблица 7

Геолого-промысловые  модели для прогноза содержания åАСПО в продукции скважин Ромашкинского месторождения на текущее состояние

Прогнозируемый параметр	Коэффициент при аргументах
	a0	Z1	Z2	Z3	Z4	Z5	Z6
	С пониженным содержанием  АСПО (1 группа)
åАСПО	22,04	1,02	0,99	0,53	0,49	1,92	0,47
	С пониженным содержанием  АСПО (2 группа)
åАСПО	23,51	0,59	0,84	-0,91	0,03	-0,55	1,15
	С повышенным содержанием  АСПО (1 группа)
åАСПО	20,79	0,06	-0,27	0,45	-0,06	0,49	0,44
	С повышенным содержанием  АСПО (2 группа)
åАСПО	23,17	0,45	0,35	0,70	0,15	0,29	-0,19
y = a0 + a1z1 + a2z2 + a3z3 + a4z4 + a5z5 + a6z6

 

б) нахождение эвклидова расстояния R_i в многомерном пространстве n-главных компонент от скважины или группы скважин с повышенным или пониженным содержанием АСПО (которая является базовыми) и построения ранжированных рядов R_i данной выборки добывающих скважин

 

,

 

где R_i – расстояние oт выбранного центра до i-го объекта;

Z⁽⁰⁾ – компоненты центра;

Zⁱ_j – компоненты i-го объекта;

в) для новых скважин по косвенным геолого-фиизическим и промысловым параметрам с использованием полученных ранее уровней главных компонент находятся конкретные значения главных компонент для конкретной скважины, находится R_i – расстояние от базовой скважины и по имеющемуся ранжированному ряду определяется вероятный уровень АСПО;

г) по вероятному уровню АСПО прогнозируется вероятный срок межремонтного периода работы скважины и планируется материально-техническое обеспечение этих операций.

По промысловым данным 30 добывающих скважин анализируемых  площадей, срок работы которых составлял от 3 до 23 лет, а количество подземных ремонтов – от 4 до 38 за весь срок эксплуатации, получены математические модели зависимости межремонтного периода от суммарного содержания АСПО, четко показывающие уменьшение срока межремонтного периода с ростом содержания АСПО. При содержании АСПО от 8 до 22% межремонтный период составлял от 1,4 до 0,9 года, а при содержании АСПО от 22 до 32 % – 0,9-0,5 года.

Полученные результаты, включающие методику классификации  скважин по содержанию АСПО, статистические модели прогноза АСПО по косвенным  геолого-физическим признакам и  модели, позволяющие оценить время  межремонтного периода в зависимости от содержания АСПО, могут существенно помочь в проведении перспективного планирования в вопросах определения количества необходимых химических реагентов, межремонтного периода работы скважин и возможностей его увеличения.

В четвертой  главе приведен анализ отечественного и зарубежного опыта борьбы с осложнениями при эксплуатации скважин. В первую очередь, это относится к отложениям асфальто-смоло-парафиновых образований (АСПО). Проанализированы применяемые методы борьбы, получившие наибольшее распространение на нефтяных месторождениях Урало-Поволжья и Татарстана (рис. 2).

Из-за многообразия условий  эксплуатации объектов в АО «Татнефть», нельзя ориентироваться на какое-то одно направление работ в области  борьбы с АСПО. Кроме традиционного  способа борьбы с АСПО путем применения НКТ с защитными покрытиями в последние годы широкое распространение получили химические методы – применение ингибиторов парафиноотложений; применение скребков-центраторов; методы электронагрева добываемой продукции; реагентов комплексного действия с более мощными физико-химическими поверхносными свойствами на основе синергетических эффектов.

Следует особо выделить технологию предупреждения выпадения  АСПО, основанную на закачке непосредственно  в пласт твердодисперсных ингибиторов. Эта технология комплексно решает многие аспекты проблемы – от доставки реагента до его дозирования в добываемую продукцию.

Значительные успехи достигнуты в области приложения явлений магнитогидродинамики в практику борьбы с отложениями солей и парафина. Проходят испытания устройства типа Магнифло, основанные на применении мощных постоянных керамических магнитов на базе редкоземельных металлов. Устройство обеспечивает фокусировку и направленную ориентацию электромагнитного поля на поток восходящей нефти на забое и в колонне НКТ.