Cтраница 2
По данным расчетов в табл. 19 представлены результаты средней погрешности прогноза нефтеотдачи различными методами с 30, 40, 50, 60, 70, 80 % - ной обводненности продукции на 40 50, 60, 70, 80, 98 % - ную обводненность. [16]
При низкой обводненности продукции для неоднородных объектов с высоковязкой нефтью применение промыс-лово-статистических методов прогноза нефтеотдачи, а также и водо-нефтяного фактора дает большие погрешности [17] и для них предпочтительнее прогнозировать текущую и конечную нефтеотдачи с помощью геолого-статистических моделей. [17]
Вопросы переноса тепла и охвата пласта теплоносителем, механизма вытеснения нефти, а также прогноза нефтеотдачи при паро-тепловом воздействии на пласт или призабойную зону скважины представляют наибольший теоретический и практический интерес. [18]
Вопросы переноса тепла и охвата пласта теплоносителем, механизма вытеснения нефти, а также прогноза нефтеотдачи при па-ротепловом воздействии на пласт или призабойную зону скважины имеют большое практическое значение. [19]
Для залежей, где пластовые давления значительно превышают давление насыщения, важно установить значения коэффициентов сжимаемости в различных интервалах давления, что необходимо для прогноза нефтеотдачи и текущей добычи нефти при упругом режиме работы залежей. Использование какого-либо одного среднего значения коэффициента сжимаемости во всем диапазоне изменения давления от начального пластового до давления насыщения в этих условиях, как правило, приводит к значительным погрешностям. Коэффициент теплового расширения пластовых нефтей играет важную роль при проектировании тепловых методов разработки нефтяных месторождений. [20]
Нами на примере девонских залежей Башкирии, относящихся к первой группе объектов, и месторождений терригенной толщи нижнего карбона, относящихся ко второй группе объектов и находящихся на поздней стадии разработки, сделана попытка оценить точность основных промыслово-статистических методов, применяемых при прогнозе нефтеотдачи. [21]
Анализ, проведенный М.А. Токаревым и В.Щ. Мухаметшиным на примере девонских залежей Башкирии, относящихся к первой группе объектов, и месторождений терригенной толщи нижнего карбона ( ТТНК), относящихся ко второй группе объектов и находящихся на поздней стадии разработки, позволил оценить точность основных промыслово-статистических методов, применяемых при прогнозе нефтеотдачи. [22]
Оценка точности метода изохрон обводнения показала достаточно высокую надежность его и эффективность. Прогноз нефтеотдачи по пласту Б2 Зольненского месторождения и пласту А4 Покровского месторождения методом изохрон обводнения подтвердился достигнутыми фактическими результатами. Однако метод пригоден лишь для залежей пластового типа, когда. Для залежей массивного типа, с вертикальным внедрением воды, требуется развитие метода. [23]
Рассматриваемые опытные участки по проведенной классификации наиболее близки к объектам второй группы залежей Волго-Урапьской нефтегазоносной провинции, характеризующимся высокой степенью геологической неоднородности, насыщенным высоковязкими асфальтосмо-листыми нефтями. Для прогноза нефтеотдачи по этой группе объектов взяты адаптационные геолого-промысловые модели по пятому варианту. Модель учитывает геологические и технологические показатели до 60 % обводненности продукции, а после 60 % представляет собой рекурентную зависимость. Учитывая то, что геологическая характеристика для объектов второй группы довольно-таки сложная, а фактические геолого-физические характеристики находятся в сильной взаимосвязи между собой, что значительно ухудшает результаты регрессионного анализа, для расчетов взята адаптационная модель, в которой геолого-физическая характеристика учитывается с помощью фиктивных параметров, которыми являются главные компоненты. Основным преимуществом этой модели является то, что главные компоненты взаимонезависимы, что улучшает статистические характеристики при расчетах. Применяемые модели действительны при определенных пределах изменения геолого-физических и технологических параметров. Одним из основных групп параметров, влияющих на нефтеотдачу, являются физико-химические свойства пластовых флюидов. При этом действительна следующая закономерность: чем ближе фактические значения параметров к средним значениям этих параметров для данной модели, тем точнее проводимый прогноз. [24]
В современных проектах разработки должны рассматриваться варианты, обеспечивающие не только высокие текущие уровни отбора нефти на отдельных этапах, но и удовлетворительно высокую нефтеотдачу с учетом ее значительных изменений в зависимости от геолого-технологических условий разработки. Целесообразно осуществлять прогноз нефтеотдачи отдельно для чисто и водо-нефтяных зон, если залежи содержат значительные запасы нефти в последних. [25]
В зависимости от цели прогноза находится и опенка его эффективности. Так, для прогноза нефтеотдачи месторождения несущественны детали поведения отдельных:: кважин, важны показатели в целом по месторождению. Естественно, что при таком подходе использование осредненных коллек-торских и емкостных характеристик пластовой сис емы достаточно. С другой стороны, этой информации недостаточно для целей регулирования режимов отдельных сквакин при том или ином критерии оптимального регулирования. В этом случае необходимы детальные характеристики каждой скважины, ее призабойной и удаленной зон. [26]
Без большой погрешности оценку и прогноз нефтеотдачи можно сделать для зон ограниченных по длине рядов с учетом сложившейся кинематики потоков жидкости. [27]
При нарушении этих условий промыслово-статистические методы прогноза нефтеотдачи имеют большие погрешности. [28]
Реализация четвертого блока для уменьшения погрешности в прогнозе нефтеотдачи при разработке по базовому методу связана не с экстра-поляционными методами, а с более совершенным подходом - использованием адаптационных геолого-промысловых моделей. В отличие от экстра-поляционных методов адаптационные геолого-промысловые модели позволяют проводить прогноз нефтеотдачи с учетом изменяющегося в безразмерном времени влияния геологических и технологических параметров. [29]
Игнорирование возможностей образования таких зон может привести к некоторым погрешностям в прогнозе нефтеотдачи. [30]