Applying geological and mathematical modeling to predict fluid influx in horizontal wells (the case of Kalamkas oil field)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the ways to increase well oil production is to reduce the filtration resistance of the bottom-hole zone. Along with well-known stimulation methods, such as modern methods of treating well’s bottom-hole zone, side tracking (drilling of lateral horizontal boreholes) is of great interest. The following works have been implemented Kalamkas field: a complex of geological, geophysical and field exploration; correlation schemes to track the lithology of the formation; clarifying structural maps and engineering maps; justifying activities to select one or more wells for horizontal drilling; hydrodynamic calculations and estimating their flow rate.

Full Text

Restricted Access

About the authors

B. H. Nugmanov

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Author for correspondence.
Email: nugmanov_b@kaznipi.kz

директор департамента по геологии, Филиал «КазНИПИмунайгаз»

Kazakhstan, Актау

References

  1. Бейсеков С.С. Извлечение остаточной нефти из выработанных месторождений. – Аналитический журнал «PETROLEUM», Алматы, 2015, № 3 (93), с. 27–29.
  2. Велиев М.Н. Создание и развитие гидродинамических методов разработки нефтегазовых месторождений с помощью наклонно-направленных, горизонтальных и разветвлено-горизонтальных скважин. – Баку, 2008, 221 с.
  3. Крянев Д.Ю., Жданов С.А. Научное обеспечение новых технологий разработки нефтяных месторождений с трудноизвлекаемыми запасами. – Бурение и нефть, Москва, 2012, № 08, с. 29–32.
  4. Назарова Л.Н. Разработка нефтегазовых месторождений с трудноизвлекаемыми запасами. – М., РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2011, с. 4–9.
  5. Мамедов Г.А., Велиев М.Н., Мусаев С.Ф., Гамидова Г.Г. Исследование влияния профиля и степени несовершенства скважины на ее продуктивность. – Proceedings, Баку, 2009, № 12, с. 59–65.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Nugmanov B.H.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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).