Жетілген мұнай кен-орындарының мысалы ретінде Забұрын-кенішінде полимермен суландыру технологиясын енгізу тәжірибесі туралы


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Мұнай кен орындарының түбегейлі сарқылуы мен мұнайдың нарықтағы тұрақсыз бағалары жағдайында, қабаттың мұнай бергіштігін арттыру үшін бағытталған әдістерді қолдану өндірісте аса ерекше орын алады, және де, оларды қолдану, мұнайды алудың бейілкі әдістерін пайдалана отырып, мұнай алу коэффициентінің жоғарылауына ықпал жасайды.

Мұнайды алу коэффициентін арттыруға мүмкіндік беретін технологиялардың бірі болып полимермен суландыру болып табылады. Осы әдістің басқа химиялық әдістермен салыстырғандағы артықшылығы – дизайннің қолданудағы кең беткейлігінде және оны қолдану барысында параметрлерінің өзгергіштігі болып табылады.

Бұл мақалада полимермен суландыру технологиясын жоғарғы өнімді Забұрын кен-орнында қолдану нәтижелері баяндалған. Полимермен суландыру технологиясын енгізуді әрі қарай жалғатыру стратегиясын анықтау мақсатында, дамудың оңтайлы болжамдық нұсқаларын анықтау үшін жасқталған гидродинамикалық модельді пайдаланып, есептеулер жүргізілді.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

Марлен Шакиржанович Мусаев

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: m.mussayev@niikmg.kz

магистр наук, старший инженер отдела методов увеличения нефтеотдачи департамента интегрированного моделирования

Қазақстан, Нур-Султан

Дарья Александровна Мушарова

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: d.musharova@niikmg.kz

магистр наук, научный сотрудник отдела методов увеличения нефтеотдачи департамента интегрированного моделирования

Қазақстан, Нур-Султан

Биржан Жомартович Жаппасбаев

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: b.zhappasbayev@niikmg.kz

доктор PhD, научный сотрудник отдела методов увеличения нефтеотдачи департамента интегрированного моделирования

Қазақстан, Нур-Султан

Ермек Кенесұлы Орынбасар

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: y.orynbassar@niikmg.kz

начальник отдела методов увеличения нефтеотдачи департамента интегрированного моделирования

Қазақстан, Нур-Султан

Әдебиет тізімі

  1. В зоне особого внимания // Kazakhstan. №6. С. 70–74.
  2. Сургучев М.Л. Вторичные и третичные методы увеличения нефтеотдачи. – М., Недра, 1985 г.
  3. Delamaide E. et al. Pelican Lake Field: First Successful Application of Polymer Flooding in a Heavy Oil Reservoir. – SPE 165234.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Рисунок 1. Выработанность запасов по топ-27 месторождениям ДЗО АО «НК «КазМунайГаз»

Жүктеу (83KB)
Метадеректер
3. Рисунок 2. Оценка потенциала добычи нефти при применении МУН при увеличении КИН на 5%

Жүктеу (24KB)
Метадеректер
4. Рисунок 3. Экспресс-скрининг м. Забурунье АО «Эмбамунайгаз»

Жүктеу (63KB)
Метадеректер
5. Рисунок 4. Участок ОПИ ПЗ на м. Забурунье

Жүктеу (300KB)
Метадеректер
6. Рисунок 5. Динамика дополнительной добычи нефти ПЗ м. Забурунье

Жүктеу (43KB)
Метадеректер
7. Рисунок 6. Зависимость накопленной добычи нефти от накопленной добычи жидкости

Жүктеу (94KB)
Метадеректер
8. Рисунок 7. Зависимость обводненности от выработки НИЗ

Жүктеу (88KB)
Метадеректер
9. Рисунок 8. Результаты анализа добывающих скважин на выход полимера по участку ПЗ

Жүктеу (179KB)
Метадеректер
10. Рисунок 9. Общий вид трехмерной ГДМ пласта

Жүктеу (235KB)
Метадеректер
11. Рисунок 10. Распределение проницаемости (а) и пористости (б)

Жүктеу (41KB)
Метадеректер
12. Рисунок 11. Фазовые проницаемости в системе «нефть-вода»

Жүктеу (19KB)
Метадеректер
13. Рисунок 12. Зависимость газосодержания и объёмного коэффициента нефти от давления (а) и зависимость вязкости нефти от давления (б)

Жүктеу (64KB)
Метадеректер
14. Рисунок 13. Результаты адаптации основных показателей разработки

Жүктеу (102KB)
Метадеректер
15. Рисунок 14. Кросс-плот фактических (история) и модельных (расчёт) показателей забойного давления

Жүктеу (90KB)
Метадеректер
16. Рисунок 15. Сопоставление концентрации выхода полимера (фактическая и модельная) по добывающим скважинам

Жүктеу (39KB)
Метадеректер
17. Рисунок 16. Оценка эффективности от технологии ПЗ в ГДМ

Жүктеу (88KB)
Метадеректер
18. Рисунок 17. Сопоставление технологических показателей 1 и 2 вариантов разработки (красная – вариант 1, синяя – вариант 2)

Жүктеу (88KB)
Метадеректер

© Мусаев М.Ш., Мушарова Д.А., Жаппасбаев Б.Ж., Орынбасар Е.К., 2021

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді 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».