Influence of dynamic and wave effects in the process of forced fluid withdrawal on the productivity of watered-out reservoirs

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents the results of applying forced fluid withdrawal (FFW) technology to enhance oil recovery in fields located in Western Siberia. The authors expand upon the classical FFW approach originally developed by A. M. Shchelkachev, V. N. Mamedov, and G. G. Sarkisyan by proposing an integration of natural gravity forces and wave effects in natural reservoirs. The analysis, which utilizes artificial intelligence methods to process geological and production data, demonstrates the high efficiency of FFW during the late stages of development in highly water-flooded wells. Using the productive sediments of the Pokamasovskoye oil field as an example, the authors can observe an increase in total oil production rate of 15 to 57% at well water-cut levels ranging from 75 to 95%. Furthermore, the project's economic efficiency improved by 15 to 30 % due to the development of low-permeability layers. The results of this study meet SPE and API standards. The researches recommend them for designing reservoir stimulation systems for other fields in Western Siberia. The proposed model's error does not exceed 5% compared to field data.

About the authors

Yu. E. Katanov

Industrial University of Tyumen

Email: katanov-juri@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5983-4040

A. K. Yagafarov

Industrial University of Tyumen

Email: jagafarovak@tyuiu.ru

V. M. Alexandrov

Industrial University of Tyumen

Email: aleksandrovvm@tyuiu.ru

G. A. Schlein

Industrial University of Tyumen

Email: shleinga@tyuiu.ru

References

  1. Телков, Ю. П. Моделирование вытеснения нефти водой в неоднородных пластах / Ю. П. Телков, А. К. Ягафаров. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 1995. – № 5. – С. 45–50.
  2. Петров, Д. А. Модификация уравнений Бакли-Леверетта для наклонных пластов / Д. А. Петров, К. Л. Иванов. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2010. – № 3. – С. 45–52.
  3. Катанов, Ю. Е. Оценка влияния качества заканчивания скважин на объемы разведанных балансовых запасов углеводородов / Ю. Е. Катанов, А. К. Ягафаров, А. И. Аристов. – doi: 10.18799/24131830/2023/9/4073. – Текст : непосредственный // Известия томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 9. – С. 91–103.
  4. Мамедов, Ю. Г. Нелинейные модели фильтрации в нефтяных пла- стах / Ю. Г. Мамедов, В. С. Саркисян. – Текст : непосредственный // Известия АН СССР. Механика жидкости и газа. – 1980. – № 2. – С. 123–130.
  5. Enhanced oil recovery using surfactants in inclined reservoirs. Society of Petroleum Engineers. – doi: 10.2118/166435-MS // SPE-166435-MS. – 2016. – P. 1–15. – Text : direct.
  6. Петров, А. С. Комбинация ФОЖ с ИКД для снижения дисперсии / А. С. Петров, В. П. Иванов. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 8. – С. 112–120.
  7. Иванов, В. П. Моделирование волновых эффектов в ФОЖ для оптимизации нефтеотдачи / В. П. Иванов, С. М. Петров. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство – 2020. – № 6. – С. 45–62.
  8. Катанов, Ю. Е. Проблемы исследования гравитации и антигравитации пластовых систем / Ю. Е. Катанов, А. К. Ягафаров. – doi: 10.18799/24131830/2025/10/4894. – Текст : непосредственный // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2025. – Т. 336. – № 10. – С. 99–111.
  9. Кузнецова, И. П. Многомасштабное моделирование нефтеотдачи с учeтом квантовых эффектов / И. П. Кузнецова, Д. А. Соколов. – doi: 10.31660/0445-0108-2020-1-56-63. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2020. – № 1. – С. 56–63.
  10. Кузнецов, В. В. Моделирование гравитационных эффектов при ФОЖ на Пакамасковском месторождении / В. В. Кузнецов, Е. В. Соколова. – doi: 10.15593/2224-9923/2016.2.07. – Текст : непосредственный // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2016. – № 15(2). – С. 89–97.
  11. Александров, В. М. Построение концептуальных геологических моделей / В. М. Александров. – Тюмень : БИК ТИУ, 2022. – 160 с. Текст : непосредственный.
  12. Fetkovich, M. J. A Study of Water flood Performance Including the Effects of Water Coning / M. J. Fetkovich. – Text : direct // Society of Petroleum Engineers, Richardson, Texas, USA. – 1980. – Vol. 20(1). – P. 26–34.
  13. Щелкачёв, В. Н. Разработка нефтяных месторождений / В. Н. Щелкачёв. – Москва : Гостоптехиздат, 1959. – 464 с. – Текст : непосредственный.
  14. Овнатанов, С. Т. Эксплуатация обводнeнных скважин / С. Т. Овнатанов // Москва : Недра, 1965. – 320 с. – Текст : непосредственный.
  15. Гравитационное течение газожидкостных смесей в пористых средах / Ю. Е. Катанов, А. К. Ягафаров, А. И. Аристов, Г. А. Шлеин. – doi: 10.25633/ETN.2023.03.15. – Текст : непосредственный // Естественные и технические науки. – 2023. – № 3 (178). – С. 155–167.
  16. Blunt, M. J. Multiphase flow in permeable media: A pore-scale perspective / M. J. Blunt // Cambridge University Press, 2017. – 400 p. – Text : direct.
  17. Javadpour, F. Nanopores and apparent permeability of gas flow in mudrocks (shales and siltstone) / F. Javadpour. – doi: 10.2118/09-08-16-DA // Journal of Canadian Petroleum Technology. – 2009. – Vol. 48, Issue 8. – P. 16–21. Text : direct.
  18. Иванов, К. Л. Экономическая оценка эффективности ФОЖ с учeтом дисперсии потоков / К. Л. Иванов, Д. А. Петров. – Текст : непосредственный // Экономика нефтегазовой отрасли. – 2019. – № 1. – С. 22–29.
  19. Takacs, G. Electrical Submersible Pumps Manual: Design, Operations, and Maintenance / G. Takacs. – Gulf Professional Publishing. – 2017. – 578 p. – Text : direct
  20. Соколова, А. В. Экономический анализ ФОЖ на основе NPV / А. В. Соколова, В. В. Кузнецов. – Текст : непосредственный // Экономика нефтегазовой отрасли. – 2022. – № 2. – С. 34–41.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).