image
energas.ru

Газовая промышленность № 4 2017

Геология и разработка месторождения

01.04.2017 11:00 МЕТОДИКА ЧИСЛЕННОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТКИ ГАЗОВЫХ И ГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ ОБЪЕКТОВ
При разработке газовых и газоконденсатных месторождений (ГКМ) недропользователь неизбежно встречается с рядом осложняющих факторов, требующих своевременного принятия решений и применения современных подходов к контролю за разработкой эксплуатируемых объектов. В свою очередь, для принятия грамотных и эффективных инженерных решений необходимо ранжировать месторождения по эффективности методов разработки, по полноте и качеству выполняемых работ и обоснованности выбора технологий. Также есть необходимость своевременного выявления отдельных параметров разработки, которым следует уделять повышенное внимание, в особенности способствующих задействованию дополнительных ресурсов для улучшения качества принятия управленческих решений. В статье авторами предпринята попытка разработать численную методику, которая позволит ранжировать месторождения путем выставления баллов по каждому параметру разработки. В основу предлагаемой численной оценки эффективности разработки был положен коэффициентный метод анализа, суть которого заключается в расчете ряда коэффициентов, характеризующих качество разработки объектов на всем цикле – от проектирования до мониторинга. Авторами введено понятие коэффициента эффективности разработки КЭР, а также ряд других коэффициентов.
Ключевые слова: АНАЛИЗ РАЗРАБОТКИ, ЧИСЛЕННАЯ ОЦЕНКА, ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ РАЗРАБОТКИ, МАТРИЦА РЕШЕНИЙ.
Открыть PDF


Численная оценка текущего состояния разработки газовых и газоконденсатных залежей

В основу численной оценки текущего состояния разработки газовых и газоконденсатных объектов был положен коэффициентный метод анализа [1], суть которого заключается в расчете коэффициентов, характеризующих отдельные параметры разработки (полнота и качество исходной информации, качество моделей, эффективность проводимых геолого-технических мероприятий и др.) [2]. Все итоговые коэффициенты данной методики могут принимать значения от 0 до 1. Чем выше значение каждого коэффициента, тем выше эффективность оцениваемого параметра. Основным, итоговым коэффициентом предлагаемой методики, характеризующим текущее состояние разработки объекта, является коэффициент эффективности разработки (КЭР):

1_1_6.png (1)

Данный коэффициент является средним арифметическим двух других базовых коэффициентов: К1 – коэффициент эффективности принятия решений; К2 – коэффициент эффективности реализации решений.

Коэффициент эффективности принятия решений К1 включает следующие параметры:

• оценку качества геологической модели (ГМ) – КГМ;

• оценку качества гидродинамической/интегрированной модели (ГДМ/ИМ) – КГДМ/ИМ;

• оценку качества формирования прогнозных вариантов – КПВ.

Коэффициент К1 вычисляется по формуле:

1_1.png (2)

Коэффициент эффективности реализации решений К2 включает [3]:

• полноту и качество геолого-промысловой информации – КПКИ;

• соответствие разработки объекта проектным решениям – КСКР;

• равномерность выработки запасов – КРВЗ;

• эффективность геолого-технических мероприятий (ГТМ) – КЭГТМ;

• эффективность работы системы сбора и подготовки газа – КЭРССП.

Коэффициент К2 вычисляется по формуле:

1_1_1.png  (3)

 

Коэффициент эффективности принятия решений К1

Оценка качества ГМ. Численная оценка качества ГМ определяется качеством данных для подготовки модели, полнотой использованных методов моделирования и анализа, а также прогностической способностью созданной модели. Критерии, входящие в оценку качества ГМ, приведены в табл. 1. Оценки в табл. 1 выставляются экспертным путем либо в соответствии с рекомендациями других методик.

Критерии для оценки прогностической способности ГМ приведены в табл. 2. Формулы для расчета приведены ниже:

1_1_2.png (4)

1_1_3.png

1_1_4.png(5)

где:

1_1_5.png(6)

где КГМ – коэффициент качества ГМ; Ккачество – оценка качества построения ГМ (5-балльная шкала); Кпрогноз – оценка прогностической способности ГМ (5-балльная шкала); mi – значение критерия качества модели; ni – вес оценки, принимается экспертно (в статье для расчетов по всем параметрам вес принят равным 1); n – число скважин для оценки прогностической способности модели; ti – значение критерия прогностической способности; Кплан – плановое значение свойства модели; Кфакт – фактическое значение свойства; Kоценка – оценка качества критерия (табл. 1).

Оценка качества ГДМ и интегрированной модели. Аналогично оценке ГМ оценка качества ГДМ определяется качеством подготовки модели и ее прогностической способностью.

Как и в случае ГМ, качество построения ГДМ оценивается согласно критериям оценки качества ГДМ (табл. 3). Оценки в табл. 3 выставляются экспертным путем либо в соответствии с рекомендациями других методик.

Оценка прогностической способности ГДМ осуществляется следующим способом:

• проводится ретроспективный расчет добычи углеводородной продукции за рассматриваемый год на ГДМ без донастройки модели на фактические данные за год;

• проводится сравнение фактической добычи с расчетной.

Формула расчета коэффициента качества ГДМ КГДМ приведена ниже:

1_1_7.png (7)

1_1_8.png(8)

1_1_9.png

1_1_10.png

1_1_11.png(9)

где Ккачество – оценка качества построения ГДМ; Кпрогноз – оценка прогностической способности ГДМ; Добычафакт, Добычамодель – фактическая и прогнозная (ретроспективная) добыча углеводородов на месторождении за рассматриваемый год.

Оценка качества формирования прогнозных вариантов. Оценка качества формирования прогнозных вариантов разработки объекта складывается из трех коэффициентов:

1_1_12.png (10)

где KОПТ – индикатор использования оптимизационных алгоритмов при поиске рекомендуемого варианта разработки (если используется оптимизация, то KОПТ = 1, в другом случае KОПТ = 0,27); KИМ – индикатор использования интегрированной модели, включающей как фильтрационную модель залежи и скважин, так и модель наземной инфраструктуры (если используется интегрированная модель, то KИМ = 1, в ином случае KИМ = 0,27); KАН – индикатор использования методик анализа неопределенностей и рисков (если такие методики используются, то KАН = 1, в остальных случаях KАН= 0,27). 

Коэффициент эффективности реализации решений К2

Полнота и качество информации по мониторингу разработки. Коэффициент полноты и качества информации по мониторингу разработки (KПКИ) определяется как среднее арифметическое коэффициентов исполнения запланированных исследований скважин (Kисполнения) и качества исследований (Kкачества). В табл. 4 приведены примеры критериев для оценки полноты исходной информации для расчета
примерыкритериев для оценки полноты исходной информации для расчета Kисполнения.

1_1_13.png (11)

1_1_14.png

1_1_15.png (12)

1_1_16.png (13)

где Kисполнения характеризует степень выполнения запланированных исследований; Kкачества определяет достоверность полученных результатов исследований. Примеры выставления оценки качеству проведенных исследований скважин приведены в табл. 5; Kоценка – оценка качества каждого из типов исследований скважин (принимается экспертно); Nфакт – фактическое число проведенных исследований; Nпроект – планируемое число исследований; mi – значения критериев качества исследований; n – число исследований.

Соответствие разработки объекта проектным решениям. Коэффициент соответствия проектным решениям KСПР характеризует степень достижения проектных технологических показателей. Пример сопоставления проектных и фактических показателей за рассматриваемый период приведен в табл. 5.

1_1_17.png  (14)

1_1_18.png

1_1_19.png (15)

где Рпроект, Рфакт – проектный и фактический показатель разработки; n – число показателей.

Равномерность выработки запасов. Коэффициент равномерности выработки запасов KРВЗ – среднее арифметическое между коэффициентом дренирования запасов, коэффициентом извлечения конденсата и коэффициентом неравномерности подъема ГВК (для водоплавающих газовых залежей):

1_1_20.png  (16)

1_1_21.png

1_1_22.pngто ККИК=1), (17)

1_1_23.png

1_1_24.png(если σ = 0, то КГВК = 1), (18)

где Kдрен – коэффициент дренирования запасов газа, характеризует степень дренирования начальных геологических запасов газа. Значение дренируемых запасов определяется по известным методикам [4]; KКИК – коэффициент эффективности извлечения конденсата (КИК), характеризует степень достижения утвержденного коэффициента извлечения конденсата; KГВК – коэффициент неравномерности внедрения фронта подошвенной воды, характеризует неравномерность подъема газоводяного контакта (ГВК). Он рассчитывается как отношение числа скважин с подъемом ГВК в пределах среднеквадратичного подъема (s) к общему числу скважин; Qдрен. – дренируемые запасы; QНГЗ – начальные геологические запасы; КИКдост. – достижимый коэффициент извлечения конденсата; КИКутв. – утвержденный коэффициент извлечения конденсата; Nскв. – число скважин; NСКВ.ОТКЛ>s – число скважин с подъемом ГВК выше, чем среднеквадратичное отклонение ГВК по всем скважинам; s – среднеквадратичное отклонение в подъеме ГВК по всем скважинам.

Эффективность геолого-технических мероприятий (ГТМ). Эффективность ГТМ определяется как среднее арифметическое между коэффициентом эффективности ГТМ и коэффициентом выполнения ГТМ (формат оценки коэффициента приведен в табл. 6):

1_1_25.png (19)

1_1_26.png

1_1_27.png

1_1_28.png (20)

1_1_29.png

1_1_30.png

1_1_31.png

где КЭФФ – характеризует эффект от реализации ГТМ, степень достижения проектной дополнительной добычи от применения ГТМ. Данный коэффициент является среднеарифметическим по всем видам рассматриваемых ГТМ; Kвыполнения – характеризует степень выполнения проектных объемов ГТМ. Данный коэффициент – среднеарифметическое по всем видам рассматриваемых ГТМ; Qдоп.проект, Qдоп.факт – проектная и фактическая дополнительная добыча от ГТМ; Nпроект, Nфакт – планируемое и фактическое количество ГТМ; n – число рассматриваемых ГТМ.

Image_048.jpg

Эффективность работы системы сбора и подготовки газа. Эффективность работы системы сбора и подготовки газа определяется как среднеарифметическое между коэффициентом потерь, коэффициентом режима и коэффициентом гидратообразования:

1_1_33.png

где Kпотерь – коэффициент потерь, характеризующий объемы потерь УВ (сжигание на факеле, продувка и др.); Kрежим – коэффициент режима, характеризующий температурный и гидравлический режимы работы системы сбора и подготовки; Kгидрат – коэффициент гидратообразования, характеризующий работу системы в условиях гидратообразования на участках сети и эффективность использования ингибиторов (метанол); Rфакт, Rплан – фактический и плановый объем потерь газа; рфакт, рплан – фактическое и планируемое давление в системе сбора и подготовки; Tфакт, Tплан – фактическая и планируемая температура в системе сбора и подготовки; Rгидрат – коэффициент работы системы в условиях гидратообразования; Rмет – коэффициент степени использования ингибитора (метанола); Nучастков с гидр. – число участков системы сбора с признаками гидратообразования; Nобщее кол-во участков – общее число участков системы сбора; i – номер ступени/участка сети; n – число ступеней/участков сети. 

Оценка текущего состояния разработки двух газоконденсатных месторождений

Апробация методики выполнена на примере двух ГКМ. Первое месторождение (М1) расположено в Оренбургской обл. Второе месторождение (М2) – в Ямало-Ненецком автономном округе Тюменской обл. Как видно из табл. 7, при разработке месторождения М1 отмечается ряд слабых мест: это программа исследовательских работ, моделирование, выполнение проектных решений, качество проведения ГТМ. По месторождению М2, исходя из проведенного анализа, сделан вывод, что недропользователю необходимо уделить особое внимание равномерности выработки запасов, предусмотреть мероприятия по вводу в разработку слабодренируемых и недренируемых участков залежей. 

ВЫВОДЫ

Рассмотренная в статье методика оценки эффективности разработки газовых и газоконденсатных залежей позволяет ранжировать месторождения по качеству проектных решений и по эффективности их реализации, выявлять слабые моменты в реализуемых на месторождениях объемах работ, что при управлении несколькими активами может позволить сбалансировать затраты на разработку и повысить эффективность реализуемых проектов. Методика будет полезна для использования в корпоративных центрах крупных нефтегазодобывающих компаний.


Таблица 1. Критерии оценки полноты и качества ГМ

Критерий

Вес

Оценка*

Полнота и согласованность исходных данных

1

4,0

Петрофизическая основа и материалы ГИС

1

3,5

Сейсмическая основа модели

1

3,8

Концептуальная ГМ

1

3,9

Технология создания 3D-модели

1

4,0

Точность построения 3D-ГМ

1

3,5

Обоснование принятой категорийности и оценка точности подсчета запасов

1

3,3

Оценка рисков и неопределенностей

1

4,0

Ккачество

0,75

* Расчет оценок параметров произведен по методике [4].

 


Таблица 2. Критерии оценки прогностической способности ГМ

Критерий

Вес

Прогноз

Факт

Оценка

Высота залежи, м

1

120

140

0,857

Общая мощность, м

1

80

95

0,842

Эффективная мощность, м

1

50

56

0,893

Газонасыщенная толщина, м

1

40

38

0,950

Коэффициент пористости, доли ед.

1

0,23

0,21

0,913

Коэффициент газонасыщенности, доли ед.

1

0,8

0,7

0,875

Коэффициент проницаемости, мкм2 

1

58

37

0,638

Кпрогноз

0,85

КГМ

0,8

 


Таблица 3. Критерии оценки качества ГДМ. Пример расчета оценки

Критерий

Вес

Оценка*

Качество ремасштабирования

1

4,0

Соответствие типа и параметров модели условиям разработки месторождения

1

4,2

Адекватность задания начального состояния
и граничных условий

1

3,8

Адекватность задания фильтрационных свойств (ОФП)

1

3,7

Точность адаптации модели в целом

1

4,1

Точность адаптации скважин

1

3,9

Согласованность прогнозных вариантов с адаптацией модели

1

3,7

Ккачество

0,86

Кпрогноз

0,86

КГДМ

0,86

 * Расчет оценок параметров произведен по методике [4].

 


Таблица 4. Критерии оценки полноты информации по мониторингу разработки. Пример расчета оценки

Критерий

План

Факт

Процент выполнения

Оценка качества

КВД, шт.

10

8

80

4,1

ИД, шт.

12

11

92

4,5

ПГИ, шт.

7

6

86

3,7

PVT, шт.

2

2

100

3,2

Статические замеры рпл и Тпл, шт.

25

23

92

4,7

ГИС, шт.

10

7

70

3,8

Трассерные исследования, шт.

5

4

80

4,1

Кисполнения

0,86

Ккачество

0,80

КПКИ

0,83

 

 


Таблица 5. Пример сравнения проектных и фактических показателей разработки

Показатель

Год

Оценка (Pi)

Проектное значение

Фактическое значение

Годовой отбор пластового газа, млн м3/год

5600

5300

0,95

Отбор конденсата, тыс. т/год

245

220

0,90

Добыча воды, тыс. м3/год

50 000

65 000

0,77

Ввод скважин, шт.

15

12

0,80

Фонд скважин на конец года, шт.

57

53

0,93

Выбытие добывающих скважин всего, шт.

15

19

0,79

Коэффициент эксплуатации скважин

0,95

0,93

0,98

Коэффициент использования фонда скважин

0,9

0,85

0,94

Годовая закачка агента в пласт*, млн м3

14

14

1,00

КСПР

0,90

* В случаях применения методов ППД или воздействия на пласт путем обратной закачки газа.

 


Таблица 6. Оценка эффективности ГТМ. Пример

Вид ГТМ

План

Факт

Процент выполнения

Прирост добычи

Оценка*

План

Факт

РИР, шт.

15

13

87

1 000 000

800 000

0,80

ГРП, шт.

18

14

78

1 500 000

1 200 000

0,80

Дострел, шт.

7

5

71

800 000

650 000

0,81

Обработка (закачка ШФЛУ, ГКО, СКО), шт.

9

7

78

500 000

250 000

0,50

КЭФФ

0,73

Квыполнения

0,84

КЭГТМ

0,78

* Оценка не может быть больше 1.


Таблица 7. Оценка текущего состояния разработки двух ГКМ

Наименование критерия

Исходная оценка

5-балльная шкала

М1

М2

М1

М2

Коэффициент эффективности принятия решений

0,580

0,818

2,900

4,088

Оценка качества ГМ

0,640

0,820

3,200

4,100

Оценка качества ГДМ/ИМ

0,600

0,800

3,000

4,000

Оценка качества формирования прогнозных вариантов

0,500

0,833

2,500

4,165

Коэффициент эффективности реализации решений

0,607

0,840

3,033

4,200

Полнота и качество исходной информации

0,300

0,900

1,500

4,500

Соответствие проектным решениям

0,700

0,900

3,500

4,500

Равномерность выработки запасов

0,833

0,700

4,165

3,499

Эффективность ГТМ

0,500

0,900

2,500

4,500

Эффективность работы системы сбора
и подготовки

0,700

0,800

3,500

3,999

Коэффициент эффективности разработки

0,593

0,829

2,967

4,144



← Назад к списку