Технология исследований скважин с применением маркеров-репортеров на основе квантовых точек




Оценка эффективности высокообъемной закачки пропанта на Уренгойском месторождении

Evaluation of the effectiveness of high volume proppant injection at Urengoy field

В.В. Соловьев, Ю.С. Литвинов, Е.Н. Перевощиков, А.С.Буткеев ОАО «АРКТИКГАЗ»

И.Л. Новиков, К.Н. Овчинников, ООО «ГеоСплит»

 

Резюме

В отечественной практике метод ГРП начали применять с 1952 года. Пик применения метода был достигнут в 1959 году, после чего количество операций снизилось, а затем и вовсе прекратилось. С начала 1970-х и до конца 1980-х ГРП в отечественной нефтедобыче в промышленных масштабах не проводились. В связи с вводом в разработку крупных нефтяных месторождений Западной Сибири потребность в интенсификации добычи попросту отпала. Возрождение практики применения ГРП в России началось только в конце 1980-х. [1]

Технологии горизонтального бурения развиваются довольно быстрыми темпами, что влечет за собой повышение точности при проходке по заданной части пласта. Для увеличения дебита, в скважине применяют многостадийный гидроразрыв пласта.

Наряду с традиционными методами исследования горизонтальных скважин, таких как ГИС, недропользователи все активнее начинают применять инновационные методы, основанные на маркерной технологии. Такой метод основан на применении индикаторов притока, способных отследить поступление каждой фазы по отдельности в ствол скважины непрерывно на протяжении нескольких лет.

Цель данной работы состоит в определении оптимального объема закачки пропанта на каждую стадию при проведении гидроразрыва пласта в горизонтальных скважинах Уренгойского нефтегазоконденсатного месторождения (УНГКМ). При проведении первых ГРП на УНГКМ закачивали по 100 тонн пропанта на каждую стадию, затем было решено на новых скважинах постепенно увеличивать объем закачиваемого пропанта и сравнивать полученные дебиты с ранее пробуренными скважинами. В результате проведенного анализа была экономически обоснована необходимость продолжить увеличение объема пропанта в новых скважинах. Таким образом объемы на данный момент достигают 200-250 тонн на каждую стадию ГРП. Постепенное увеличение объема планируется продолжать и дальше при наличии экономического эффекта.

Кроме оценки фактора повышения объема пропанта на каждую стадию ГРП, важным инструментом является мониторинг притока газоконденсата и воды в скважине УНГКМ с 7-стадийным МГРП с закачкой маркированного полимернопокрытого пропанта. Маркерами служат монодисперсные полимерные сферы, содержащие свой уникальный код для каждой стадии МГРП. При наличии потока воды или газоконденсата по поверхности пропанта, высвобождаются только маркеры, соответствующие своей фазе. По завершении всех работ в скважине, происходит ее перевод в стадию вывода на плановый режим эксплуатации, затем осуществляется отбор проб пластовой жидкости с устья скважины. В специализированной лаборатории проводится анализ проб для определения концентрации маркеров каждого кода.

Мониторинг работы скважины с применением маркированного пропанта осуществлялся непрерывно в течение нескольких лет. Профили притока пластового флюида по горизонтальному стволу были построены на основании полученных данных методом аналитического анализа. Результаты работы позволяют проводить долгосрочный анализ эффективности стимуляции по каждой из стадий ГРП и оценить выработку запасов участка пласта.

Одним из основных преимуществ технологии маркерных исследований горизонтальных скважин над традиционными методами является возможность получать данные о работе интервалов без применения специальных средств доставки приборов. Как следствие, использование технологии не влечет риски прихвата оборудования и не подвержено вариативности при интерпретации данных.

Технология маркерной диагностики получила подтверждение своей работоспособности. Размещение индикаторов притока было осуществлено в трещинах ГРП, тем самым обеспечив долгосрочное селективное взаимодействие маркерных частиц с водной и газоконденсатной фазами пластового флюида. Информация о профиле притока, полученная в результате анализа проб, дает возможность ее использования в планировании эффективных геолого-технических мероприятий и повышению коэффициента извлечения УВ.

Введение

 

Бурение на Уренгойском месторождении ведется на Ачимовские залежи, которые характеризуются значительной глубиной залегания (около 3 700 м) (Рисунок 0.1) и сверхвысоким содержанием газового конденсата. Традиционным способом разработки подобных залежей является бурение горизонтальных скважин с гидроразрывом пласта (ГРП) [2].

 

Рисунок 0.1 Ачимовские залежи Уренгойского месторождения

 

В настоящее время в нефтегазовой отрасли отмечается устойчивый тренд роста доли горизонтального бурения, при этом наблюдается увеличение как общего числа вводимых из бурения горизонтальных скважин, так и средней длины горизонтального ствола, а также количества сопровождающихся многостадийных гидроразрывов пласта [3-5]. В большинстве случаев нефтегазодобывающие компании не имеют достоверной информации по работе различных участков горизонтального ствола в части их вклада по фазам в общий дебит скважины. Промыслово-геофизические исследования (ПГИ) в горизонтальных стволах используют два основных метода доставки приборов на забой, к которым относятся гибкие насосно-компрессорной трубы (ГНКТ) и внутрискважинные трактора. Доставка приборов на забой и запись комплекса ПГИ часто требует предварительную подготовку ствола скважины, например разбуривание седел муфт компоновки МГРП, шаблонирование и др. И даже после этого спуск приборов имеет ряд технических сложностей, связанных с рисками недохода до забоя, возникновения прихвата приборов или кабеля с последующим проведением ловильных работ. Мероприятия по ликвидации аварий ведут к затратам, связанным с простоем скважины и привлечением дополнительных ресурсов по их устранению.

Таким образом, для эффективного решения задач добычи и разработки месторождений с горизонтальным бурением, возникает дефицит инструментов, позволяющих проводить обоснование оптимальной длины горизонтальных стволов, количества стадий МГРП, появляются сложности при оценке эффективности системы ППД и др.

В мировой нефтяной индустрии наблюдается устойчивая динамика роста альтернативных методов, таких как технология маркерных (трассерных) исследований скважин. К существенным преимуществам данных методов можно отнести отсутствие необходимости выполнения внутрискважинных операций в ходе исследований, возможность получения данных по селективному притоку воды и жидкого УВ каждого интервала в режиме мониторинга в течение длительного периода времени, отсутствие необходимости останавливать скважину, привлекать оборудование и многочисленный персонал.

 

Технология исследований скважин с применением маркеров-репортеров на основе квантовых точек

 

Технология маркерных исследований скважин основана на применении квантовых маркеров-репортеров, являющихся высокоточными индикаторами притока пластового флюида [6-8].

Маркеры-репортеры представляют собой полимерные микросферы (Рисунок 1), допированные квантовыми точками. На рисунке 2 представлен базовый набор светового спектра квантовых точек. Комбинации квантовых точек формируют код (сигнатуру) маркера.

 

 

 

Маркеры репортеры синтезируются в необходимом количестве для внедрения в полимерное покрытие пропанта. На рисунке 3 представлена фотография маркеров-репортеров в сканирующем электронном микроскопе.

Рисунок 3 – Фотография маркеров-репортеров в сканирующем электронном микроскопе

Технология подразумевает размещение маркеров в пласте с применением маркированного полимернопокрытого пропанта, закачиваемого в ходе многостадийного гидроразрыва пласта [9]. На Рисунке 4 представлено зерно маркированного пропанта, в полимерное покрытие которого вшиты маркеры.

 

 

 

 

Рисунок 4 – Зерно маркированного полимернопокрытого пропанта с квантовыми маркерами-репортерами

 

Толщина полимерного покрытия составляет несколько десятков микрон, таким образом фракционный состав пропанта не нарушается. При контакте с целевым пластовым флюидом (вода или жидкий УВ) из полимерной оболочки пропанта выделяются маркеры-репортеры и транспортируются в составе флюида на устье скважины. Маркеры, будучи захваченными водой или нефтью, за счет малого размера и физико-химической инертности не могут преодолеть границу раздела фаз и остаются в каждой из них навсегда.

При проведении МГРП в каждую стадию закачивается маркированный пропант определенного кода последней пропантной пачкой (прискважинная зона) с целью обеспечения максимального охвата пластового флюида, поступающего из пласта в скважину (Рисунок 5).

 

 

Рисунок 5 – Схема проведения МГРП с закачкой маркированного пропанта последней пропантной пачкой в каждой стадии

 

Маркированный пропант имеет два вида полимерного покрытия – олеофильное, ориентированное на взаимодействие с жидким УВ, и гидрофильное, ориентированное на взаимодействие с водой. Рисунок 6 демонстрирует, что олеофильный пропант не смачивается водой, в отличие от гидрофильного. Использование различных покрытий позволяет олеофильному пропанту выделять маркеры только в жидкий УВ, а гидрофильному – только в воду.

Рисунок 6 – Реакция на воду олеофильного (слева) и гидрофильного (справа) покрытия маркированного пропанта

 

Технология подразумевает размещение 15 тонн маркированного пропанта в каждую стадию МГРП. Такая пачка содержит пропант в соотношении 50 % гидрофильного и 50 % олеофильного.

В отличие от технологии, основанной на применении природных флюорофоров, данная технология предполагает синтез неограниченного количества кодов. На данный момент нефтесервисной компанией – исполнителем работ синтезировано 63 кода маркеров. Каждый код маркера может быть как олеофильным, так и гидрофильным. Таким образом, имеется возможность маркировать более 60 исследуемых интервалов в скважине. При этом в ходе мониторинга может быть проведено неограниченное количество исследований.

После завершения полевой операции МГРП и выхода скважины в эксплуатацию проводится отбор проб пластовой жидкости с устья скважины, после чего проводится их лабораторный анализ. При идентификации маркеров в пробах углеводородная и водная фазы разделяются и после пробоподготовки анализируются в аналитическом программно-аппаратном комплексе (Рисунок 7). В данном комплексе формируется струя жидкости малого диаметра. В этой струе маркеры выстраиваются в ряд и проходящий поток жидкости с маркерами облучается лазером и по сигналу светорассеяния – прямого и бокового – поштучно идентифицируется маркер каждого кода. Таким образом, анализ общего объема проб позволяет выявить количественное соотношение фаз (воды и жидкого УВ) в общем дебите.

Рисунок 7 – Аналитический аппаратно-программный комплекс, основанный на методе проточной цитометрии

 

Одним из ключевых элементов технологии является использование методов искусственного интеллекта и машинного обучения, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Исследования горизонтальных скважин подразумевают работу с большими объемами данных. Например, информация об идентификации каждого маркера-репортера представляет собой точку в 15-мерном пространстве координат (15 детектирующих каналов), поэтому ручной метод подсчетов будет крайне трудоемок. В этой связи применяется специализированное интеллектуальное программное обеспечение, основанное на машинном обучении с использованием алгоритма «Random Forest».

Упрощенно принцип действия можно описать следующим образом: изначально нейронную сеть обучают на «чистых» образцах маркеров-репортеров и строится «дерево принятия решений», где на каждом этапе глубины происходит сортировка параметров (например, светит ли частица зеленым или не светит). Глубина дерева может быть разнообразной. Таких деревьев, различающихся по структуре, создается огромное множество. В результате проходя по данному дереву маркер нужного кода попадает в строго определенную «корзинку». Обучившись, алгоритмы понимают, в какую корзинку должен попадать каждый конкретный код. Затем смесь из большого числа маркеров исследуется на созданном дереве и сортируется, то есть алгоритм считает количество маркеров и их тип в смеси. Каждое дерево выносит свое решение или, условно говоря, «голосует» по составу смеси (Рисунок 8).

 

Рисунок 8 – Алгоритм машинного обучения и построения дерева принятия решений

 

Аналитический аппаратно-программный комплекс обеспечивает высокую точность в интерпретации данных. В целом алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большой массив данных с заданной точностью в короткие временные рамки, при этом полностью исключается «человеческий фактор».

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2019-08-04 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: