Результаты моделирования полимерного заводнения на примере модели объекта АВ1-2 нефтяного месторождения К

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Разработка нефтяных месторождений в настоящее время характеризуется почти полным исчерпанием запасов легкоизвлекаемой нефти и интенсивной разработкой запасов с осложненным геологическим строением пласта. В силу нестандартности геологического строения таких нефтяных пластов недропользователь при разработке сталкивается с рядом сложностей, которые не проявляются при добыче легкоизвлекаемой нефти. Ярким примером такого месторождения выступает месторождение К с нефтью незначительной вязкости, хорошо проницаемым терригенный поровым коллектором. Исходная информация, полученная при разведочном бурении и пробной эксплуатации, позволяла строить оптимистический прогноз по достижению коэффициента извлечения нефти 0,364. Однако особенности геологического строения не позволили добиться такой нефтеотдачи.В этой статье изучаются возможные варианты повышения нефтеотдачи объекта АВ1-2 нефтяного месторождения К.Цель исследования — определить причины низкой нефтеотдачи на нефтяном месторождении К и разработать рекомендации по применению методов повышения нефтеотдачи для увеличения коэффициента извлечения нефти.Авторами была создана синтетическая гидродинамическая модель нефтяного объекта АВ1-2 . Проведены многовариантные расчеты, благодаря которым была проанализирована структура нефтенасыщенности и выяснена причина низкой нефтеотдачи.В работе рассмотрены 6 вариантов разработки объекта АВ1-2 : традиционное заводнение, циклическое заводнение нагнетательными скважинами, циклическое заводнение нагнетательными и добывающими скважинами и полимерное заводнение. Коэффициент извлечения нефти в этих вариантах был получен в пределах 0,238–0,265. Рекомендуется использовать сочетание циклического и полимерного заводнения.

Об авторах

В. Ю. Хорюшин

ООО «Меретояханефтегаз»

Email: Khoryushin.VYu@gazprom-neft.ru

И. Г. Телегин

Тюменский индустриальный университет

О. М. Ермилов

ООО «Газпром добыча Надым»

С. Ф. Мулявин

Тюменский индустриальный университет

Email: muljavinsf@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4768-8511

Список литературы

  1. Комплексный подход к реализации методов по выравниванию профиля приёмистости скважин. Опыт массированного воздействия потокоотклоняющими технологиями на русловые отложения объекта АВ1-2 Кечимовского месторождения / В. Ю. Хорюшин, А. С. Коротенко, Р. Ф. Мазитов, А. В. Бармин. – Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2017. – № 9. – С. 86–94.
  2. Химия и химическая технология. Справочник химика. – URL: https://www.chem21.info/page/142099166237216052154184149037175236013009003133/(дата обращения : 20.01.2025). – Текст : электронный.
  3. tNavigator 18.2 симулятор: справочное руководство. – Москва : RFD, 2018. – 2524 с. – Текст : непосредственный.
  4. Сургучев, М. Л. Об увеличении нефтеотдачи неоднородных пластов / М. Л. Сургучев. – Текст: непосредственный // Труды ВНИИ, 1959. – Вып. 19. – С. 102–110.
  5. Владимиров, И. В. Нестационарные технологии нефтедобычи (этапы развития, современное состояние и перспективы) / И. В. Владимиров. – Москва : ВНИИОЭНГ, 2004. – 216 с. – Текст : непосредственный.
  6. Александров, В. М. Моделирование циклического заводнения нефтяных залежей с помощью симулятора «тНавигатор» : монография / В. М. Александров, И. Г. Телегин. – Тюмень : Тюменский индустриальный университет. – 2024. – 191 с. – Текст : непосредственный

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».