Учет геомеханических свойств пласта при разработке многопластовых нефтяных месторождений

Введение. На сегодняшний день большинство крупных месторождений углеводородов находятся на поздних стадиях разработки. В связи с этим все большую актуальность приобретает разработка месторождений с трудноизвлекаемыми запасами, к которым относятся многопластовые залежи со сложнопостроенными коллекторами. Для таких пластов характерны значительная неоднородность, трещиноватость, дизъюнктивные нарушения, которые в комплексе оказывают значительное влияние на процессы фильтрации флюида в пластовой системе [5]. При проектировании разработки необходим комплексный подход к учету данных геолого-промысловых исследований [3].

В соответствии с нормативными документами [7] при разработке нефтяных эксплуатационных объектов обязательным условием принятия проектных решений является построение постоянно действующих геолого-технологических моделей (ПДГТМ). Одной из основных задач ПДГТМ является прогнозирование уровней добычи нефти и газа в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Однако для процесса построения ПДГТМ сложнопостроенных коллекторов характерно наличие неопределенностей, связанных с недоучетом следующих геологических особенностей: вторичные процессы (карст, доломитизация, развитие трещиноватости), влияние изменения эффективного давления на пустотное пространство породы-коллектора при разработке, аномально высокие пластовые давления и стрессовые напряжения в зонах тектонических нарушений. В работах [15, 16] приведены результаты экспериментов на керне, показывающие различный характер изменения пористости и проницаемости при создании напряженного состояния горных пород в результате стрессовых нагрузок.

Известны исследования, направленные на создание моделей, позволяющих учитывать геологическое строение, процессы фильтрации флюида и геомеханику пласта. В рамках исследования [1] построена геомеханическая модель для оптимизации строительства скважин в условиях аномально высоких пластовых давлений путем использования высокоточного сейсмического мониторинга. В работе [8] проведен анализ основных проблем, возникающих при построении подобных моделей: отсутствие единого геолого-геомеханического симулятора для создания 4D геомеханических моделей; длительность расчетов (даже при наличии больших мощностей занимают порядка шести суток). В работе [4] для создания математической модели разработана методика расчета фильтрации нефти в скважину с учетом зависимости фильтрационных свойств от напряженно-деформированного состояния. В статье [2] для дизайна гидравлического разрыва пласта учтены геомеханические свойства в гидродинамической модели путем задания зависимости проницаемости от изменения давления.

При анализе работ по данной тематике отмечается отсутствие методического подхода к созданию геолого-гидродинамической модели с учетом геомеханических свойств, обеспечивающего высокую прогнозную способность без потери скорости счета. В данной работе авторами предлагается комплексный подход к созданию гидродинамической модели месторождения, который включает в себя детальный анализ результатов исследования образцов керна, статистическую обработку информации, построение корреляционных зависимостей между параметрами, уточнение геологического строения продуктивных пластов, перераспределение проницаемости и учет геомеханических свойств горных пород.

Методология. В качестве объекта исследований выбрано месторождение Альфа, расположенное на территории Денисовской впадины Тимано-Печорского региона. Месторождение является многопластовым, характеризуется сложным геологическим строением, развитием вторичных процессов в карбонатных коллекторах. Резервуар сформирован в ходе четырех циклов рифостроения: первого задонского (D₃fm₁(zd)) и трех елецких (D₃fm₁(el)). Породы первого цикла отделены от более поздних плотной, но относительно хрупкой перемычкой толщиной 3-55 м. Залежь задонских отложений характеризуется как пластово-массивная, сводовая, литологически ограниченная. Залежь елецких отложений является пластово-массивной, литологически экранированной с разноуровневым горизонтальным водонефтяным контактом, усложненная разнофациальными зонами. Емкостное пространство задонских и елецких отложений представлено преимущественно порами и кавернами выщелачивания, порами доломитизации и перекристаллизации.

Краткая геолого-физическая характеристика продуктивных пластов месторождения Альфа:

Фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) рифовых коллекторов первого елецкого сиквенса отмечаются как высокие: пористость 0,036-0,296 д.ед., проницаемость 0,001-18,1 мкм².

На данной стадии проектирования коллекторы второго елецкого сиквенса отнесены к непромышленным. Для третьего елецкого сиквенса ФЕС коллекторов рифовой фациальной зоны несколько ниже первого: пористость 0,036-0,205 д.ед., проницаемость 0,001-9,1 мкм². В зоне зарифового шлейфа относительно остального объема третьего елецкого сиквенса наблюдается ухудшение ФЕС: пористость 0,036-0,182 д.ед., проницаемость 0,001-1,1 мкм².

Месторождение Альфа находится на первой стадии разработки, всего пробурено 36 скважин, средний дебит нефти 208 т/сут. На текущей стадии разработки принято решение разрабатывать залежь елецких отложений единой сеткой скважин. Рассматривается возможность одновременно раздельной эксплуатации. Задонские отложения разрабатываются самостоятельной сеткой скважин ввиду значительной разницы фильтрационно-емкостных свойств. Разработка данной многопластовой системы затруднена сложным геологическим строением, наличием каверн и трещин, низким влиянием законтурной области, что привело к снижению энергетического состояния и, как следствие, падению дебитов жидкости на 14 % в год. По результатам гидродинамических исследований установлено снижение продуктивности на 17 % от начальной – на 146,2 м³/(сут∙МПа). Система поддержания пластового давления на месторождении Альфа находится на начальной стадии развития.

Необходимо отметить, что при разработке аналогичных нефтяных пластов значительное влияние на процессы перераспределения пластового давления, а следовательно на процессы фильтрации, оказывают упругие свойства пород. При снижении пластового давления в продуктивном пласте увеличивается эффективное давление, что приводит к сжатию продуктивного пласта весом вышележащих пород. В геолого-гидродинамической модели упругие свойства учитываются с помощью коэффициента сжимаемости порового пространства, характеризующего изменение порового объема в зависимости от пластового давления. В ПДГТМ сжимаемость порового пространства зачастую задается единой усредненной характеристикой всей залежи.

В данной работе с целью уточнения геолого-гидродинамических моделей нефтяных и газовых пластов рассмотрен подход, позволяющий с помощью анализа керновых исследований произвести дискретизацию параметра сжимаемости порового пространства по всему объему модели, тем самым учесть неоднородность свойств породы, которая значительно влияет на процессы разработки нефтяных и газовых месторождений. На первом этапе проведен анализ общей динамики пластового давления для рассматриваемых пластов (рис.1).

Установлено, что пластовое давление по залежи за все время эксплуатации скважин снизилось в среднем до 26,3 МПа (34 %) относительно начального (40,3 при давлении насыщения 22,5 МПа). Согласно правилам рациональной разработки, не допускается снижение пластового давления ниже давления насыщения, поэтому расчет диапазона действующих эффективных давлений на пласты осуществляется при начальном пластовом и при давлении насыщения по формуле

где \(P\)_гп - горное давление, МПа; \(P\)_пл – пластовое давление, МПа.

Исходя из формулы (1), при условии среднего значения Р_г.п. для данной глубины 74 МПа, максимально допустимый диапазон изменения эффективного давления составляет 34-52 МПа.

Далее проведен анализ компрессионных испытаний 178 образцов керна пластов D₃fm₁(zd), D₃fm₁(el₁), D₃fm₁(el₃). На рис.2 представлена компрессионная кривая на примере стандартного образца пласта D₃fm₁(el₁). По мере увеличения эффективного давления от 1 до 52 МПа значение пористости изменяется с 0,189 до 0,167 д.ед., относительное изменение пористости составляет 12 %.

На основе данных компрессионных испытаний каждого образца керна для рассматриваемого участка эффективных давлений рассчитана производная относительного изменения пористости в зависимости от эффективного давления. Данная производная является коэффициентом сжимаемости порового пространства.

Затем для каждого из пластов построены зависимости изменения коэффициента сжимаемости порового пространства от значений открытой пористости при пластовых условиях (рис.3).

В результате для каждого пласта получены следующие зависимости сжимаемости β от пористости К_п, мкм² ∙10^-3 :

Данные зависимости показывают, что максимальный коэффициент сжимаемости наблюдается при низких значениях пористости. Образцы керна с пористостью менее 0,036 д.ед. относятся к уплотненным породам – субколлекторам.

На рис.3 видно, что линии тренда зависимостей сжимаемости от пористости для разных пластов различны. Средние значения сжимаемости пластов: D₃fm₁(el₁) = 0,00079, D₃fm₁(el₃) = 0,00172, D₃fm₁(zd) = 0,00190 МПа^-1. С помощью t-критерия Стьюдента проведено статистическое сравнение средних значений коэффициента сжимаемости для каждого из пластов. t-критерий Стьюдента для сравнения значений сжимаемости по пластам и достигаемый уровень значимости p-значение:

Статистически значимое различие выявлено между средними значениями показателя сжимаемости пластов D₃fm₁(el₁) и D₃fm₁(zd) (3 < 0,05). Однако различие между значениями сжимаемости пластов D₃fm₁(el₁) и D₃fm₁(el₃) также велико (t = –1,56; p = 0,12), в связи с чем необходим его учет. Статистического различия между пластами D₃fm₁(zd) и D₃fm₁(el₃) не установлено (t = –0,25; t = 0,80), по среднему коэффициенту сжимаемости выборки близки, что обуславлено схожестью выборок по значениям параметра пористости для образцов данных пластов. Однако по разрезу пласты D₃fm₁(zd) и D₃fm₁(el₃) разделены пластами D₃fm₃(el_1-2), следовательно принимать для них единую зависимость некорректно. Исходя из проведенного анализа, для каждого из пластов принята своя зависимость при распределении параметра сжимаемости.

На основе полученных зависимостей произведено распределение коэффициента сжимаемости порового пространства по всему объему продуктивных пластов. На рис.4 представлена сравнительная визуализация модели с учетом и без учета распределения сжимаемости по всему объему пласта.

В сложнопостроенных коллекторах с высокой расчлененностью нефтенасыщенные толщины, связанные с субколлекторами, участвуют в процессе перераспределения пластового давления за счет упругих свойств породы. Для повышения физичности воспроизведения пластового давления в ПДГТМ предложена упрощенная методика создания субколлектора.

На первом этапе для объемов, отнесенных к неколлектору, значение параметра литологии задается 0,1 д.ед., а пористость принимается по минимальному значению, отнесенному к коллектору (0,036 д.ед.). Параметр абсолютной проницаемости на начальном этапе создания ПДГТМ как для коллектора, так и для субколлектора получен путем пересчета имеющегося куба пористости с использованием зависимости «керн – ГИС» К_пр = f(К_п), для рифовых елецких отложений зависимость имеет вид:

для всех остальных фациальных зон елецких и задонских отложений

Субколлекторам, находящимся выше отметок водонефтяных контактов, задается минимальное значение коэффициента нефтенасыщенности 0,691 д.ед. Для исключения фильтрации флюида в субколлекторе приняты значения остаточной нефте- и водонасыщенности, обеспечивающие 1 % подвижной фазы. На рис.5 представлено визуальное сопоставление перераспределения пластового давления на примере разреза скважины № 2 месторождения Альфа.

При создании гидродинамических моделей месторождений важнейшей задачей также является распределение фильтрационно-емкостных свойств продуктивного пласта таким образом, чтобы процессы фильтрации максимально соответствовали фактической динамике разработки [9, 10, 13, 14]. По результатам исследований, опубликованным в статье [6], процессами, оказывающими влияние на формирование полезной емкости коллекторов, являются: перекристаллизация (формирование дополнительной межкристаллической пористости), выщелачивание (циркуляция растворов по ослабленным зонам – формирование вторичных пустот) и доломитизация (полная или частичная перестройка структуры породы – возникновение значительной межкристаллической пористости). В целях выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на формирование важнейшего параметра, определяющего процесс фильтрации, – проницаемости, проведен статистический анализ керновых исследований. Рассчитаны основные статистические показатели продуктивных пластов (табл.1).

Таблица 1

Основные статистические показатели обработки керна

Из табл.1 видно, что коллекторские свойства образцов D₃fm₁(el_1-3) и D₃fm₁(zd) значительно различаются. Среднее значение проницаемости самое высокое у пород пласта D₃fm₁(el₁) (0,092 мкм²), чуть ниже у D₃fm₁(el₃) (0,073 мкм²), а у пласта D₃fm₁(zd) на порядок ниже (0,009 мкм²). Однако у образцов D₃fm₁(el_1,3) и D₃fm₁(el₃) высокие значения стандартного отклонения – 780,3 и 437,2 соответственно, а для D₃fm₁(zd) – 42,2, что указывает на неоднородность пластов D₃fm₁(el_1,3) по проницаемости и большую выдержанность пласта D₃fm₁(zd). Средние значения пористости наибольшие у образцов пласта D₃fm₁(el₃) (0,05 д.ед.), однако максимальные значения соответствуют пласту D₃fm₁(el₁) (0,29 д.ед.), у объекта D₃fm₁(zd) средние значения пористости самые низкие (0,04 д.ед.). Различия параметров объемной плотности не установлены. Необходимо отметить, что пласты D₃fm₁(el₁) и D₃fm₁(el₃) значительно различаются по содержанию кальцита и доломита. В образцах D₃fm₁(el₁) преобладает доломит (среднее значение 65,2 %), в образцах D₃fm₁(el₃) – кальцит (среднее значение 98 %). Отсюда можно сделать вывод, что породы пласта D₃fm₁(el₁) больше подвержены вторичным изменениям, в связи с чем обладают более высокими коллекторскими свойствами.

В рамках стандартного подхода к созданию гидродинамических моделей при построении куба проницаемости учитывается зависимость «керн – ГИС» К_пр = f(К_п). Зачастую при использовании только зависимости не удается настроить в скважинах модели исторические данные по добыче жидкости и нефти [11, 12]. В данной работе с целью дополнительной модификации проницаемости проведен статистический анализ керновых исследований для построения многомерных зависимостей влияния параметров на проницаемость для каждого из пластов.

На первом этапе методом линейного дискриминантного анализа, который позволяет на основании комплекса признаков максимально разграничить выборки, установлено различие пластов D₃fm₁(el₁), D₃fm₁(el₁), D₃fm₁(zd) по параметрам проницаемости, пористости и плотности, содержания кальцита и доломита. Результаты классификации показаны на рис.6. Из рисунка видно, что по выбранным показателям выборки значительно различаются. Наблюдается четкая классификация трех различных групп, расхождение по всем показателям статистически значимое (достигаемый уровень значимости p < 0,05).

Далее с целью реализации более детального подхода к распределению проницаемости в объеме ПДГТМ для каждого пласта построены многомерные зависимости, позволяющие оценить влияние комплекса параметров на проницаемость. Многомерные зависимости построены путем пошаговой множественной регрессии с включением в модель значимых параметров на каждом шаге. Учтены параметры пористости, плотности, содержания кальцита и доломита в породе. Достоверность статистических моделей оценивалась коэффициентом множественной корреляции R и достигаемым уровнем значимости p. В итоге для каждого из пластов получены следующие зависимости:

где ρ – плотность породы, кг/м³∙10^-3; Calc – процентное содержание кальцита, %; n – количество значений при построении модели.

Для каждого пласта учтены параметры, влияющие на формирование проницаемости. Для пород D₃fm₁(el₁) значимыми параметрами оказались пористость, содержание кальцита и плотность породы, что объясняется наличием палеокарста и большого количества каверн. Содержание доломита не оказало статистически значимого влияния на проницаемость, что свидетельствует о важности влияния выщелачивания на фильтрационные характеристики пласта. На формирование проницаемости пластов D₃fm₁(el₃) и D₃fm₁(zd) оказывают влияние параметры пористости и плотности. Эти породы менее подвержены вторичным процессам, поэтому содержание в них кальцита и доломита не оказали статистически значимого влияния на абсолютную проницаемость.

Полученные зависимости (2)-(4) позволяют распределить абсолютную проницаемость по всему объему изучаемых пластов. Для этого на первом этапе с помощью кривых свойств пористости, плотности, содержания кальцита в породе, откалиброванных по данным керновых исследований, создаются кубы свойств путем интерполяции параметров по всему объему модели. Затем, исходя из полученных зависимостей, осуществляется пересчет абсолютной проницаемости для всех пластов (рис.7).

Результаты. На заключительном этапе работы осуществлена проверка эффективности предлагаемой методики. Оценена сходимость с фактическими данными ПДГТМ, созданной стандартным способом, и модели, созданной в рамках данного исследования (табл.2). Задача выполнена однократно, дополнительная настройка ПДГТМ не осуществлялась.

По результатам проведенных расчетов сходимость ПДГТМ с фактической по накопленной добыче нефти увеличилась на 24,9 %, по накопленной добыче жидкости на – 9,9 %. Также отмечается значительное повышение сходимости динамики пластового давления с фактическими значениями (рис.8).

В ходе работы проведен анализ геологического строения многопластового месторождения Альфа, выявлена необходимость учета геомеханических свойств и неоднородности строения при построении геолого-гидродинамической модели. Для учета параметра сжимаемости выявлен допустимый диапазон эффективных давлений. Проанализированы результаты компрессионных испытаний 178 образцов керна, построены зависимости сжимаемости от пористости в допустимом диапазоне. Методами математической статистики доказана необходимость учета сжимаемости отдельно для каждого продуктивного пласта. Для более физичного распределения пластового давления в условиях высокорасчлененных коллекторов с помощью добавления в модель субколлектора произведен учет упругих свойств плотных пород. Для уточнения фильтрационных характеристик пластов детально проанализированы свойства образцов керна: проницаемость, пористость, плотность, содержание кальцита и доломита. Установлено, что наилучшими ФЕС обладают коллекторы пласта D₃fm₁(el₁), а худшими – пласта D₃fm₁(zd).

Таблица 2

Сравнительная характеристика ПДГТМ с фактической накопленной добычей нефти

Для создания куба проницаемости сложнопостроенных коллекторов использованы многомерные зависимости проницаемости от комплекса параметров (пористость, плотность, содержание кальцита и доломита) отдельно для каждого продуктивного пласта, что позволило учитывать неоднородность строения и влияние вторичных процессов на параметр проницаемости. Проведено сравнение результатов настройки модифицированной модели на фактические данные с моделью без модификаций. В результате в модели удалось успешно произвести настройку изменения пластового давления во времени, а также значительно повысить качество настройки показателей добычи жидкости и нефти.

Заключение. Применение предлагаемого подхода позволило значительно упростить процедуру адаптации геолого-гидродинамических моделей к фактическим показателям разработки. Дискретизация коэффициента сжимаемости порового пространства в зависимости от пористости, а также добавление в модель субколлектора позволили повысить уровень физичности распределения пластового давления в объеме ПДГТМ и с большей сходимостью воспроизвести фактические данные истории разработки исследуемых эксплуатационных объектов. Распределение абсолютной проницаемости в зависимости от комплекса параметров позволило с высокой точностью воспроизвести фильтрационные процессы, характерные для сложнопостроенных коллекторов, что значительно повысило качество ПДГТМ рассматриваемого месторождения и, соответственно, качество краткосрочных и долгосрочных прогнозов.

При учете геомеханических свойств в модели по методике, описанной в данной работе, скорость расчетов не изменилась, что стало значительным преимуществом перед полноценными геомеханическими моделями, расчеты которых длятся до шести суток.

В дальнейших исследованиях авторы статьи планируют использовать алгоритмы машинного обучения для повышения точности геологической основы и снижения степени субъективизма модели при распределении параметров в межскважинном пространстве.

Литература