Отчет о научно-исследовательской работе «Оптимизация процесса заводнения нефтяных пластов в условиях неоднородности и неопределенности геологических свойств на Арктическом шельфе»

В настоящее время нефтегазодобыча переходит в активную фазу разработки трудноизвлекаемых запасов углеводородов (ТРИЗ). К ТРИЗам также относятся пласты с высокой неоднородностью и неопределенностью по фильтрационно-емкостным свойствам (ФЕС). Разработка пластов с высокой неоднородностью по ФЕС приводит к использованию систем одновременно-раздельной добычи/ закачки (ОРЭ) при эксплуатации нескольких пластов одновременно. Такая система разработки включает в себя управление устройствами контроля притока/ закачки. Для оптимизации разработки при внедрении одновременно-раздельной добычи необходимо проводить сравнение технологических показателей разработки с показателями геолого-гидродинамической модели (ГГМ). Точность ГГМ обычно корректируется в ходе «подстройки» модели под историю разработки (History Matching), новые же подходы, а именно методы машинного и глубокого обучения, позволяют адаптировать модель под историю разработки с учетом неопределенности, особенно в случае пластов с высокой неоднородностью ФЕС. Внедрение методов искусственного интеллекта в замкнутый цикл управления разработкой месторождения (Closed-Loop Reservoir Management) позволит осуществлять управление устройствами контроля притока/ закачки в случае ОРЭ в режиме реального времени, адаптируя ГГМ, снижая неопределенность ФЕС пласта и выстраивая оптимальные режимы добычи. Также, применение систем глубокого и машинного обучения на основе сверточных нейронных сетей позволяет заранее определить сильные неоднородности ФЕС пласта на основе неполных геологических данных для выстраивания оптимальных стратегий заводнения нефтяных пластов. Особенно актуально внедрение таких систем в разработку месторождений на Арктическом шельфе, с целью максимальной автоматизации технологических процессов в крайне сложных природно-климатических и геологических условиях. Поэтому, при заводнении нефтяных пластов с высокой неоднородностью и неопределенностью по фильтрационно-емкостным свойствам необходимо решить ряд ключевых задач: 1. Оценить эффект от применения высокотехнологичных скважин при оптимизации процесса заводенения 2. Разработать и оценить алгоритм управления устройствами контроля притока/закачки как при послойной, так и при зональной неоднородности 3. Разработать и оценить метод снижения геологической неопределённости Решению этих задач и посвящена настоящая работа. Цель работы - разработка методов оптимизации процесса заводнения нефтяных пластов в условиях неоднородности и неопределенности геологических свойств с использованием систем искусственного интеллекта для усовершенствования систем освоения месторождений Арктического шельфа Российской Федерации. Задачи работы: 1. Рассмотреть опыт разработки месторождений на шельфах стран Норвегии, Брунея и др., а также перспективу применения устройств контроля притока/ закачки на российском шельфе с целью оптимизации процесса заводнения пластов. 2. Разработать и внедрить в геолого-гидродинамическую модель метод оптимизации устройств контроля притока для задачи слоистой неоднородности пласта. 3. Разработать и внедрить в геолого-гидродинамическую модель метод оптимизации устройств контроля притока для задачи зональной неоднородности пласта. 4. Лабораторно применить концепцию замкнутого цикла разработки на основе микрофлюидной системы с высокой неоднородностью и неопределенностью ФЕС пласта. 5. Масштабировать систему замкнутого цикла и оптимизацию процесса заводнения нефтяных пластов на модель месторождений Арктического шельфа Российской Федерации. Разработаны: 1. Алгоритм реактивного управления устройствами контроля притока в задаче слоистой неоднородности ФЕС пласта при заводнении пласта 2. Алгоритм ГСС в качестве метода параметризации ФЕС пласта для совершенствования одного из методов интеграции данных в модель 3. Модификация пары ГСС-ансамблевый сглаживатель 4. Методика оценки снижения неопределенности ФЕС и снижения влияния неоднородности ФЕС Методы исследования: Основным инструментом исследования, использованным в данной работе, являлось геолого-гидродинамическое моделирования. Все алгоритмы и методы были написаны и реализованы при помощи языка программирования Pyhton, а также дополнительных библиотек Python. Практическая ценность работы: Результаты работы возможно применить для увеличения эффективности разработки нефтегазовых пластов с высокой неоднородностью и неопределённостью ФЕС, оптимизировать процесс управления устройствами контроля притока/ закачки для увеличения КИН, эффективно решать задачи оптимизации управления устройствами. Достоверность полученных результатов работы подтверждена численными исследованиями с использованием современного высокотехнологичного оборудования лаборатории гидродинамического моделирования процессов разработки нефтегазовых месторождений имени Ф.К. Салманова САФУ, воспроизводимостью полученных результатов. Структура и объем работы: Работа состоит из введения, 6 разделов, заключения, списка литературы, включающего 84 наименование. Материал работы изложен на 107 страницах машинописного текста, включает 8 таблиц, 60 рисунков.