On approaches to solving problems when modeling polymer flooding at the Kalamkas oil field

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: Currently, polymer flooding is one of the most effective methods for increasing reservoir recovery, accordingly and modeling this process is of particular relevance.

Aim: The purpose of hydrodynamic modeling is to predict the distribution of parameters, technological indicators, and simulate all possible development scenarios. Based on the simulation results, decisions are made on the profitability of projects.

Materials and methods: There are a number of significant problems in the process of hydrodynamic modeling, one of which is adaptation. Difficulties with adaptation are mainly associated with the incorrect determination of filtration – capacitive properties, which is directly caused by the lack of core research data. The main physical parameters that determine the filtration-capacitive properties of reservoir rocks are porosity, permeability, relative phase permeabilities, and saturation. These properties are critical for accurate fluid flow modeling and production forecasting. However, the lack of core data limits our understanding of these properties and affects the quality of model fit.

Due to the insufficient data on the oil field in this Vostok site of horizon Ю-1 of the Kalamkas field, the approved initial geological reserves differ from the reserves according to the model by approximately 20%. For a more accurate adaptation of the hydrodynamic model, the availability of current initial geological reserves is significantly insufficient.

Results: In this article, a number of approaches were applied to solve the above-mentioned problem in the hydrodynamic modeling of polymer flooding in the Kalamkas oil field, and as a result, the results obtained were demonstrated.

Conclusion: Hydrodynamic modeling allows us to conduct numerical experiments to optimize the parameters of polymer flooding, helps to study their influence and select the optimal ratio to improve the efficiency of the flooding process.

About the authors

Zarina M Muratova

Branch of KMG Engineering LLP KazNIPImunaygas

Author for correspondence.
Email: Z.Muratova@kmge.kz
Kazakhstan, Aktau

Nauryzbek K. Tuyakov

KMG Engineering

Email: N.Tuyakov@niikmg.kz
Kazakhstan, Astana

Maksat O. Tajibayev

Branch of KMG Engineering LLP KazNIPImunaygas

Email: M.Sagyndikov@kmge.kz
Kazakhstan, Aktau

References

  1. Kanevskaya R.D. Matematicheskoe modelirovaniye gidrodinamicheskikh protsessov razrabotki mestorozhdeniy uglevodorodov. Moscow-Izevsk: Institut komp'yuternykh issledovaniy; 2002. (In Russ).
  2. rfdyn.com [Internet]. Rock Flow Dynamics (RFD). Simulator, technical manual [cited 08 Aug 2023]. Available from: https://rfdyn.com.
  3. Balin DV, Semenova TV. Impact of injection induced fracturing on cumulative oil production. Oil and Gas. 2017;1:43–47.
  4. Klimov-Kayanidi AV, Alimkhanov RT, Agureeva ES, Sabitov RM. Waterflood-induced fracture on the injection wells in low-permeability reservoir of achimov sequence. Oil and Gas. 2018;2:39–43.
  5. Sagyndikov MS, Seright RS, Tuyakov NK. An unconventional approach to model a polymer flood in the Kalamkas Oilfield. SPE Improved Oil Recovery Conference; April 25–29; 2022. Availbale from: https://onepetro.org/SPEIOR/proceedings-abstract/22IOR/2-22IOR/D021S017R001/483984.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. General approach to constructing an oil field model for PF

Download (133KB)
3. Figure 2. East site of U-1 horizon of the Kalamkas oil field

Download (68KB)
4. Figure 3. Polymer flood project locations at the Kalamkas field

Download (212KB)
5. Figure 4. Relative phase permeability curves and the Buckley-Leverett function

Download (43KB)
6. Figure 5. Graph of PVT fluid properties versus pressure

Download (279KB)
7. Figure 6. Curves of capillary pressure and residual water saturation

Download (146KB)
8. Figure 7. Dependence of viscosity on polymer concentration

Download (103KB)
9. Figure 8. Dependence of viscosity on shear rate

Download (154KB)
10. Figure 9. Dependence of adsorption on polymer concentration

Download (40KB)
11. Figure 10. General initial adaptation of the whole block IV by dynamic indicators

Download (112KB)
12. Figure 11. Comparison of adaptation of water cut parameter before/after auto-fracturing

Download (121KB)
13. Figure 12. Parameters of the sectors by water cut

Download (90KB)
14. Figure 13. 3D visualization of the auto-fracturing

Download (16KB)
15. Figure 14. Parameters of the site for injectivity and water production

Download (72KB)
16. Figure 15. Results of adaptation as a whole of block IV according to dynamic and cumulative indicators

Download (212KB)
17. Figure 16. Results of adaptation of block IV as a whole in terms of water cut

Download (74KB)
18. Figure 17. Setting the updated viscosity multiplier taking into account the accepted coefficient

Download (78KB)
19. Figure 18. Dependence of viscosity on polymer concentration

Download (133KB)
20. Figure 19. Adaptation results for dynamic indicators as a whole for block IV

Download (98KB)
21. Figure 20. Adaptation results based on cumulative indicators in general for block IV

Download (77KB)
22. Figure 21. Adaptation results for dynamic indicators for East site

Download (149KB)
23. Figure 22. Adaptation results for dynamic indicators for East-2 site

Download (149KB)
24. Figure 23. Adaptation results for dynamic indicators for Extension site

Download (93KB)

Copyright (c) 2023 Muratova Z.M., Tuyakov N.K., Tajibayev M.O.

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

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».