Повышение эксплуатационной надежности скважин Анастасиевско-Троицкого месторождения на основе результатов исследования пес. 1 ВКР Бекиров 2022. Повышение эксплуатационной надежности скважин АнастасиевскоТроицкого месторождения на основе результатов исследования пескопроявления продуктивного коллектора
 Скачать 1.13 Mb.
|
|
Построение статистической модели песчанистых коллекторов На основе обобщения данных, приведённых выше, можно указать на ряд принципиальных положений: задача моделирования пород-коллекторов с целью прогнозирования их разрушения пока ещё исследована фрагментарно, и не систематизирована как иерархическая сложная система; необходимость исследований системных факторов модели пород-коллекторов – физическая модель, физико-химические факторы; динамические факторы; техногенная дефектность пород-коллекторов в призабойной зоне; к числу мало исследованных относятся такие факторы как техногенная дефектность пород-коллекторов в призабойной зоне, физико-химические факторы и динамические факторы. Cтруктура статистической динамической модели песчанистой породы-коллектора представлена yа рисунке 4.4  Рисунок 4.4 – Структура статистической детерменированной модели песчанистой породы-коллектора Качественное описание статистической динамической модели как иерархической выстроенной системы можно отразить в следующем: - на нижнем этапе иерархии песчаник описывается в идеализированной физической модели как поликристаллическое тело, в котором дефекты (границы зёрен) равномерно распределены по объёму, и порода обладает высокой деформационно-пространственной стабильностью вследствие того, что в ней отсутствуют опасные дефекты (трещины); - техногенная дефектность пород-коллекторов в призабойной зоне, формирующаяся на этапе строительства скважины при разбуривании породы, приводит к возникновению новых по сравнению с физической моделью дефектов, что снижает деформационно-пространственную стабильность; - на следующем уровне иерархии в расчёт принимаются факторы физикохимического взаимодействия, которые в песчаниках имеют особое значение, и проявляются, в частности, в том, что под воздействием жидкой фазы глинистая связка может вымываться из породы, и деформационно-пространственная стабильность утрачивается; - динамические факторы описывают тенденции развития дефектной структуры породы-коллектора в результате комплекса эксплуатационных воздействий (обводнения, волновых и механических нагрузок и др.). Статистическая динамическая модель дефектности песчанистых пород-коллекторов описывает методами теории вероятностей дефектное состояние породы с учётом динамики развития дефектности – от устойчивого исходного состояния до разрушения На рисунке 4.5 представлена физическая модель породы-коллектора с техногенно-инициированной дефектностью в призабойной зоне. По сравнению с физической моделью песчаника в техногенно-дефектном песчанике могут иметь место такие опасные дефекты как трещины. Появление трещин значительно увеличивает вероятность разрушения материала.  Рисунок 4.5 – Физическая модель породы-коллектора с техногенно-инициированной дефектностью в призабойной зоне В песчанике опасность трещин связана с природой его прочности, а именно с особой ролью цемента, который активно взаимодействует с водой, что в присутствии трещин ведёт к быстрому разрушению песчаника. Помимо этого в горных породах имеет место эффект Pебиндера – понижения прочности твёрдых тел под действием адсорбционных сил. На этапе определения значимых параметров выделяются те характеристики песчаника, от которых зависит его деформационно-пространственная нестабильность. Состав этих параметров рассматривается как открытая система, при этом, на данной стадии исследований принимаются те параметры, которые вытекают и уточняются на этапе экспериментальных исследований. Состав параметров для разработки аналитических соотношений деформационно-пространственной стабильности песчаника определен на основании данных, представленных в настоящем разделе, а также с использованием рабочей гипотезы, согласно которой прочность и деформационно-пространственная стабильность песчаника снижается по мере уменьшения концентрации глинистого связующего (цемента) и жидкой фазы песчаника. Прочность и деформационно-пространственная стабильность песчаника определяется видом и числом дефектов, которые рассматриваются как случайные величины. При разработке статистических теорий прочности пространственных твёрдых тел используется концепция наислабейшего звена, предложенная Вейбуллом [8]. В применении к породе-коллектору концепция наислабейшего звена означает, что порода-коллектор мысленно разбивается на локальные участки с разным уровнем дефектности, и принимается, что разрушение породы-коллектора начинается с самого слабого звена. Обычно распределение Вейбулла сосредоточено на полуоси от 0 до бесконечности. Если вместо границы 0 ввести параметр α, что часто бывает необходимо на практике, то возникает так называемое трехпараметрическое распределение Вейбулла. С помощью методов статистики и теории вероятностей определяют вероятность нахождения слабейшего звена. Чем выше вероятность нахождения слабейшего звена, тем более вероятно разрушение породы. Двухпараметрическое распределение (α, β-параметры) Вейбулла характеризуется плотностью распределения вида  (4.2)Графики плотности. pxи функции распределения Fxпоказаны на рисунке 4.6..  Рисунок 4.6 – Графики плотности рхи функции распределения Fx. Горные породы представляют собой высокогетерогенные системы с точки зрения локальной неоднородности по многим характеристикам. Ряд авторов указывают на значительную дисперсию физико-механических характеристик горных пород. Коэффициент вариации достаточно часто превосходит значения 0,2-0,3. Из этого следует, что неоднородность свойств горных пород сама по себе является их существенным признаком и должна быть принята во внимание при исследовании пород-коллекторов. Однако, этому свойству горных пород пока ещё не уделяется должного внимания. Природная локальная неоднородность хорошо согласуется с концепцией наислабейшего звена – чем выше неоднородность породы, тем выше вероятность возникновения наислабейшего звена – высокодефектной зоны. Поэтому в качестве эффективного метода укрепления породы могут быть использованы те решения, которые позволяют снизить неоднородность породы. Принцип расчёта вероятности возникновения в песчанике слабейшего звена состоит использовании подхода, согласно которому слабейшая область возникает как результат сочетания случайных факторов. Как было показано выше, в состав параметров песчаника входят: - влажность Wи соотношение доли глинистой компоненты (цемента) и песчаных частиц породы; - показатель, характеризующий растворимость глинистого связующего (цемента); - интенсивность пескопроявления и интенсивность водопроявления. Соотношения для определения влажности Wи отношение массы глинистой компоненты (цемента) к массе песчаных частиц – коэффициент ксимеют вид: - для влажности породы:  , (4.3)- для отношения массы глинистой компоненты (цемента) к массе песчаных частиц:  , (4.4)где Gw – масса воды в единице объёма породы; Gs – масса твердой фазы (песчаных частиц) в единице объёма породы; Vsc – объём, приходящийся на глинистую компоненту, в единице объёма породы; частицы, в единице объёма породы; Vsm – объём, приходящийся на песчаные частицы в единице объема породы. Здесь параметры Gw и Gs относятся к числу базовых параметров горных пород. Параметры интенсивности пескопроявления и интенсивности водопроявления определяются по результатам анализа геолого-промыслового материала наблюдения за скважиной на протяжении периода эксплуатации. Выражения для определения параметров интенсивности пескопроявления и интенсивности водопроявления: - коэффициент интенсивности пескопроявления:  (4.5)где Iп-т, Iп-м – экспериментально определяемые параметры текущей и максимальной интенсивности пескопроявления; - коэффициент интенсивности водопроявления:  (4.6)где Iв-т, Iв-м – экспериментально определяемые параметры текущей и максимальной интенсивности водопроявления. Очевидно, что параметры кп и квменяются в пределах от 0 до 1. Определение вероятности события, которое описывается нормальным распределением, графически проиллюстрировано на рисунке 2.16.  Рисунок 4.7 – Графическая иллюстрация определения вероятности Заштрихованная область криволинейной трапеции равна вероятности Рх1 х2, если площадь всей фигуры между кривой распределения и осью абсцисс равна 1.  (4.7)В первом приближении принимаем, что факторы независимы друг от друга, тогда обозначив pi– вероятность по i фактору возникновения слабейшего звена, запишем для нормального распределения  (4.8)Вероятность сохранения деформационно-пространственной стабильности по i фактору:  , (4.9) (4.10)Полная вероятность сохранения деформационнопространственной стабильности:  , (4.11) (4.12)Соотношение (4.12) представляет собой нижнюю оценку полной вероятности сохранения деформационно-пространственной стабильности породы-коллектора при независимых друг от друга факторах. Из выражений (4.11) и (4.12) следует, что для обеспечения деформационно-пространственной стабильности песчаника необходимо иметь минимальную вероятность возникновения в песчанике слабейшего звена по каждому отдельному фактору. Невыполнение этого условия хотя бы по одному фактору приведет к невозможности обеспечения требуемого уровня деформационно-пространственной стабильности. Полная вероятность наступления деформационно-пространственной нестабильности:  (4.13)Практическое использование формул (4.12) и (4.13) для расчёта вероятности сохранения деформационно-пространственной стабильности и наступления деформационно-пространственной нестабильности породы-коллектора предполагает получение экспериментальных данных по каждому фактору (параметру) и вычисление их параметров – дисперсии и математического ожидания. В качестве практического примера приведем расчет вероятности наступления деформационно-пространственной нестабильности породы песчаного пласта-коллектора. Для формирования базы исходных данных используем числовые значения, коэффициентов влажности, глинистости, интенсивности песко- и водопроявления. Данные выбраны на основе фактических параметров исследований и наблюдений, полученных при эксплуатации месторождений Краснодарского края, и сведены в таблицу 4.3. Т а б л и ц а 4.3 – Исходные данные для расчета вероятности наступления деформационно-пространственной нестабильности породы-коллектора
Расчет оценки математического ожидания проводится по формулам:  , (4.14)В качестве оценки дисперсии исследуемых параметров использовалась следующая формула:  (4.15)где µi – математическое ожидание по i параметру. После проведения расчетов по формуле (4.12) получим полную вероятность сохранения деформационно-пространственной стабильности:Rп = 0,117. Аналогично по формуле (4.11) рассчитаем вероятность наступления деформационно-пространственной нестабильности пласта-коллектора: Рр = 0,883. Таким образом, для данного песчаного пласта-коллектора с имеющимся составом характеристических данных по ряду исследуемых в процессе эксплуатации параметров, вероятность наступления деформационно-пространственной нестабильности значительно выше, чем вероятность сохранения стабильности. Проведем расчет по заданному параметру – коэффициенту пескопроявления Кп в диапазоне значений от 0,6 до 1. График результата расчета представлен на рисунке 4.8.  Рисунок 4.8 – Зависимость вероятности наступления деформационно-пространственной нестабильности от коэффициента интенсивности пескопроявления Как видно из графика с увеличением интенсивности пескопроявления вероятность наступления деформационно-пространственной нестабильности песчаной породы-коллектора увеличивается. Это еще раз подтверждает верность выбранного направления и допущений, принятых в настоящем исследовании. Анализ выражений (4.8), (4.10), (4.13) показывает, что особую роль в соотношениях плотности вероятности нормального распределения выполняет дисперсия . Для получения количественных оценок вероятности от дисперсии используем соотношение (4.8) для нормального распределения. Расчёт вероятности при увеличении дисперсии в два раза приводит к выражению:  , (4.16)где р1 – вероятность при дисперсии ; р2 – вероятность при дисперсии 2. На рисунке 4.9 приведён график зависимости отношения вероятностей   от дисперсии. Рисунок 4.9 – Зависимость отношения вероятностей от дисперсииКак следует из графика, на рисунке 4.9, с увеличением дисперсии вероятность быстро возрастает. Горные породы представляют собой высокогетерогенные системы с точки зрения локальной неоднородности по многим характеристикам. Ряд авторов указывают на значительную дисперсию физико-механических характеристик горных пород. Коэффициент вариации достаточно часто превосходит значения 0,2-0,3. Из этого следует, что неоднородность свойств горных пород сама по себе является их существенным признаком и должна быть принята во внимание при исследовании пород-коллекторов. Однако, этому свойству горных пород пока ещё не уделяется должного внимания. Природная локальная неоднородность хорошо согласуется с концепцией наислабейшего звена – чем выше неоднородность породы, тем выше вероятность возникновения наислабейшего звена – высокодефектной зоны. Поэтому в качестве эффективного метода укрепления породы могут быть использованы те решения, которые позволяют снизить неоднородность породы. 4.5 Определение прогнозных параметров наступления критического состояния пород-коллекторов в призабойной зоне пласта Система мер технологии крепления призабойной зоны пласта представляет собой комплекс способов предотвращения активизации осложнений или минимизации последствий осложнений, если их невозможно предупредить. Основу системы мер технологии крепления призабойной зоны пласта составляют: методы химического закрепления пластов; методы противопесочной фильтрации; профилактические меры (контроль за количеством взвешенных частиц в продукции скважин, процентом обводненности и др.). Метод прогнозирования наступления критического состояния пород- коллекторов в призабойной зоне представляет собой системное решение, объединяющее методы химического закрепления пластов, профилактические меры и методы противопесочной фильтрации. Прогнозирование состояния пород имеет целью: выявление слабых мест пород – областей, для которых вероятность потери деформационно-пространственной стабильности наиболее велика. Существенным моментом при прогнозировании состояния пород является учёт степени неоднородности характеристик горных пород; определение оптимального временного интервала проведения каждого из мероприятий (методы химического закрепления пластов и противопесочной фильтрации и др.), что в существенной степени влияет на результат мероприятий – эффективность, надёжность и другие характеристики. Для этого должна быть создана карта слабых зон породы, привязанная к временной координате. В основу метода определения наступления критического состояния пород-коллекторов в призабойной зоне положена статистическая динамическая модель деформационно-пространственной нестабильности пород-коллекторов. В качестве параметров-индикаторов наступления осложнений предложено использовать параметры интенсивности пескопроявления и интенсивности водопроявления. Параметры интенсивности пескопроявления и интенсивности водопроявления определяются по результатам анализа геолого-промыслового материала наблюдения за скважиной на протяжении периода эксплуатации. Выражения для определения коэффициентов интенсивности пескопроявления Knи Kвопределяются следующим образом: - коэффициент интенсивности пескопроявления:  (4.17)где In–m– экспериментально определяемые параметры текущей и максимальной интенсивности пескопроявления; In–м – коэффициент интенсивности водопроявления:  (4/18)где Iв–m , – экспериментально определяемые параметры текущей и Iв-м – максимальной интенсивности водопроявления. Аналитические соотношения статистической динамической модели деформационно-пространственной нестабильности пород-коллекторов. Для определения рi – вероятности по i-ому фактору возникновения слабейшего звена, запишем для нормального распределения:  (4.19)Вероятность сохранения деформационно-пространственной стабильности по i-му фактору: , (4.20) (4.21) , (4.22) (4.23)В качестве критического параметра породы может быть принята прочность на растяжение. Таким образом, исходя из вышеизложенного, определены и представлены принципы метода определения прогнозных параметров наступления критического состояния пород-коллекторов в призабойной зоне пласта. На ряде месторождений в западной части Краснодарского края применялись различные способы крепления призабойной зоны с применением технологий закачки: - смолопесчаных смесей; - вспененных смол; - резолформальдегидных смол; - сланцевых крепителей. Способы ограничения пескопроявлений на месторождениях Краснодарского кра, представлены на рисунке 4.10.  Рисунок 4.10 – Способы ограничения пескопроявлений на месторождениях Краснодарского края Алгоритм критериев выбора и назначения технологии фильтрационной защиты представлен этапами: - первый этап – качественное определение в первом приближении необходимого типа заканчивания по разным матрицам, исключая из рассмотрения неэффективные; второй этап (расчётные листы и методики для определения характеристик заканчивания) – по результатам предыдущего этапа рассчитываются технические характеристики выбранного фильтрационного оборудования (размер ячеек, ширина щелевых отверстий, необходимое количество слоёв, гранулометрический состав гравийной набивки и т.д.); - третий этап (лабораторные исследования) – по результатам II этапа в лабораториях на специальном оборудовании проводятся исследования по работоспособности оборудования (на образцах выбранных фильтров); - четвертый этап (выбор фильтра) – выбор рекомендуемой марки фильтра по результатам III этапа с учётом температурных, прочностных характеристик и соотношения «цена – качество». В исследованиях (Tiffin, D.L., King, G.E., Larese, R.E., Britt, L.K. New Criteria for Gravel and Screen Selection for Sand Control. SPE 39437. 1998) определен состав параметров при выборе и назначении технологии фильтрационной защиты (типа заканчивания): коэффициент сортированности, коэффициент однородности, содержание мелких фракций и составлена матрица по выбору типа заканчивания (таблица 4.4). Т а б л и ц а 4.4 – Базовая матрица для подбора типа заканчивания (D Tiffin)
Даны рекомендации по выбору типа скважинных фильтров (проволочных, щелевых, с гравием) и типа гравийной набивки. В традиционной системе выбора и назначения технологии фильтрационной защиты большое значение имеют методы описания геометрических параметров минеральных частиц породы. Определение гранулометрического состава горной породы даёт представление о количественном содержании в ней минеральных частиц различной величины. Определение дисперсии песчаников естественного происхождения произведены с использованием базы данных ООО «НК «Роснефть» - НТЦ». исследования образцов керна из скважин месторождений Краснодарского края, в том числе более 300 образцов из скважин IVа, V и VI продуктивных горизонтов. Статистическая обработка данных по кернам по скважинам №№ 678, 758 и др. позволила установить, что природные породы относятся преимущественно к высокодисперсным системам, и могут быть разделены на группы: - слабосцементированные высокодисперсные (СВ); - среднесцементированные средне- и высокодисперсные (ССВ); - высокосцементированные средне- и высокодисперсные (ВСВ). В соответствии с указанной классификацией в таблице 4.5 приведены параметры пород по степени неоднородности. Т а б л и ц а 4.5 – Классификация пород по степени неоднородности
Таким образом, разработана классификация пород по степени неоднородности. Можно отметить, что имеется достаточно хорошо выраженная тенденция к некоторому упорядочению структур с увеличением доли связующего в материале. Критерии целесообразности применения химического усиления пород могут быть разработаны с использованием классификации пород по степени неоднородности. Методы химического усиления пород представляют собой способы внесения цемента в узлы материала. В практической деятельности эффективное усиление по род-коллекторов – сложная и дорогостоящая процедура. Технологически на больших глубинах очень трудно доставить связку в узлы структуры. В связи с этим, обработка пород класса СВ не перспективна. Оценить перспективы обработки пород других классов можно на основе зависимости прочности на растяжение породы от влажности. В случае если зависимость прочности породы от влажности носит характер быстрого падения, это значит, что при обводнении порода склонна к быстрому разрушению, и сохранить такую структуру маловероятно. Тогда критерий целесообразности k применения химического усиления пород может быть выражен следующим образом:  где  – прочность породы при влажности 0,15,  – прочность породы при влажности 0,45.При k>2 применение химического усиления не целесообразно, при k<= 2 применение химического усиления целесообразно. Прогнозные параметры наступления критического состояния пород-коллекторов определяются посредством соотношений (4.17-4.23), которые представляют собой аналитические записи статистической динамической модели деформационно-пространственной нестабильности. Формирование карты слабых зон пород-коллекторов может быть составлено на основании данных: - расчёта вероятности критического состояния пород-коллекторов; - экспериментальных данных по однородным и неоднородным песчаникам; - классификации пород по степени неоднородности; - критериев целесообразности применения методов химического усиления. Указанные положения составляют основу принципов вариативной технологии заканчивания, с помощью которой становится возможным оптимизировать состав методов управления осложнениями, и сделать их более гибкими и эффективными. Прогнозные параметры наступления критического состояния пород- коллекторов определяются посредством соотношений (3.3-3.7), которые представляют собой аналитические записи статистической динамической модели деформационно-пространственной нестабильности. Формирование карты слабых зон пород-коллекторов может быть составлено на основании данных: - расчёта вероятности критического состояния пород-коллекторов; - экспериментальных данных по однородным и неоднородным песчаникам; - классификации пород по степени неоднородности; - критериев целесообразности применения методов химического усиления. Указанные положения составляют основу принципов вариативной технологии заканчивания, с помощью которой становится возможным оптимизировать состав методов управления осложнениями, и сделать их более гибкими и эффективными. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||