Cтраница 2
Для практической реализации рассмотренной процедуры необходимо использовать геолого-математические модели зоны нефтегазона-копления и локальных ловушек. [16]
Приведенный перечень данных, получаемых с помощью геолого-математических моделей, невозможно получить любым другим методом. [17]
Описанный перечень данных, получаемых с помощью геолого-математических моделей, невозможно получить любым другим методом. Этот метод является не только методом для оценки степени участия каждого из высоко - и низкопроницаемых пропластков в процессе разработки, но и методом, совмещающим задачи определения запасов газа и прогнозирования показателей разработки многослойных неоднородных пластов. Поэтому проектировщик обязательно должен использовать этот метод. [18]
Описанный алгоритм обратной задачи представляет собой часть комплексной геолого-математической модели разработки месторождения А, дополнение которой алгоритмом решения обратной задачи по уточнению параметров пласта позволило сделать модель адаптационной. [19]
Создание на базе изложенных алгоритмов комплексных адаптирующихся геолого-математических моделей разработки конкретных месторождений представляет собой соединение возможностей теории с потребностями практики. Эти модели постоянно адаптируются на получаемую в процессе разработки фактическую информацию. Поэтому они позволяют уверенна осуществлять прогнозные расчеты. Вместе с тем они дают большие возможности для имитационного моделирования. [20]
Для определения эффективности методов воздействия на пласт применяют различные геолого-математические модели, созданные на основе геолого-физической характеристики пласта и истории разработки, а также на основе геолого-физической и технологической характеристики пласта. Однако неизученность и непредсказуемость многих явлений, сопутствующих процессам вытеснения нефти при помощи методов повышения нефтеотдачи, снижает точность их физического и математического моделирования, в связи с чем возрастает ценность информации об ОНН, полученной непосредственно в пластовых условиях. [21]
Отмеченные выше особенности метода подсчета запасов газа с использованием геолого-математических моделей целесообразно показать на примере многослойной неоднородной залежи. Фрагмент месторождения показан на рис. 6.9 а, б, в. По своим параметрам этот фрагмент достаточно близок к параметрам сеноманских залежей месторождений севера Тюменской области. Толщина залежи равна 72 м и состоит го 6 пропластков по 12 м и из 0-метрового водоносного пласта Последовательность залегания высоко - и низкопроницаемых пропластков задается по-разному с целью выяснения влияния фильтрационных свойств на степень участия пропластков в процессе отбора газа го месторождения Отбор газа осуществляется из четырех верхних пропластков, независимо от их последовательности залегания. [22]
Отмеченные выше особенности метода подсчета запасов газа с использованием геолого-математических моделей целесообразно показать на примере многослойной неоднородной залежи. Фрагмент месторождения приведен на рис. 5.6. По своим параметрам этот фрагмент достаточно близок к параметрам сено-манских залежей Севера Тюменской области. Толщина залежи равна 72 м и состоит она из шести пропластков по 12 м и из 70-метрового водоносного пласта. Последовательность залегания высоко и низкопроницаемых пропластков задается по-разному с целью выяснения влияния фильтрационных свойств на степень участия пропластков в процессе отбора газа из месторождения. Отбор газа осуществляется из четырех верхних пропластков, независимо от последовательности их залегания. [23]
Затем, используя значения этих параметров, необходимо создать геолого-математическую модель залежи или ее фрагментов с соответствующими параметрами на различных участках газоносной площади, с последующим суммированием полученных результатов. Учет емкостных и фильтрационных свойств каждого пропластка повышает точность извлекаемых запасов. [24]
В настоящее время под непосредственным руководством Ю. Н. Крашенинникова с активным использованием геолого-математической модели Большого Арлана ведутся работы по количественной оценке перехода на форсирование отборов жидкости из пластов и эффективности гидродинамических методов повышения нефтеотдачи пластов. [25]
Качественный анализ состояния обводнения может быть выполнен только с использованием геолого-математических моделей отдельных участков-фрагментов залежи. [26]
Отсутствие в настоящее время узаконенных общепризнанных методов подсчета запасов с использованием геолого-математических моделей для различных месторождений газа при подсчете запасов привело к тому, что, несмотря на обновление инструкций ГКЗ по классификации категорий запасов газа, подсчетные параметры, методы их получения и оценка запасов по этим параметрам остались на уровне 1950 - х годов. [27]
Современные методы компьютерного моделирования позволяют уже на первых стадиях изучения месторождения строить геолого-математические модели пласта. Впоследствии, в процессе разбуривания и эксплуатации месторождений природных углеводородов постоянно поступают новые геологические, каротажные, сейсмические и промысловые данные, которые должны использоваться для уточнения представления о структуре и свойствах пласта коллектора, прогнозных технологических показателей и адаптации динамической модели месторождения к истории разработки. Развитие программного, аппаратного и научно-технического обеспечения проектирования разработки месторождений нефти и газа позволило в последние годы создавать модели месторождений, интегрирующие в себя всю новую информацию практически сразу по мере ее поступления. Такие модели позволяют инженерам, принимающим решения по проектированию и эксплуатации месторождения, постоянно иметь в своих руках надежный и постоянно совершенствующийся инструмент прогноза и анализа разработки. Однако сложность месторождений природных УВ как объектов численного моделирования, разнообразие возможных методов воздействия на пласт, недостаточность знаний о свойствах коллектора и пластовых флюидов, огромное количество обрабатываемой информации и жесткие временные рамки предъявляют достаточно жесткие требования к ПДМ в целом и каждой из ее составных частей в отдельности, а также программному обеспечению для ее создания и сопровождения. [28]
В ходе прогнозных расчетов показателей разработки был рассмотрен вопрос обводнения залежи на геолого-математической модели. По прогнозу к 2025 г. число обводнившихся скважин по зонам УКПГ составит от 1 до 22, в целом по месторождению - 85 скважин, расположенных в 38 кустах. [29]
По такому принципу разработаны теоретические основы, алгоритмы и программы расчета приведенных ниже геолого-математических моделей для подсчета запасов газа. [30]