Характеризация влияния бедных зон и распределения сланца на эффективность извлечения при SAGD

На эффективность паровой гравитационной добычи (SAGD) существенно влияют распределения бедных зон и сланцевых барьеров, которые препятствуют вертикальному росту и латеральному распространению паровой камеры. В предыдущих работах их влияние на производительность SAGD частично рассматривалось; однако комплексного и систематического исследования гетерогенного распределения (расположение, непрерывность, размер и доли) сланцевых барьеров и бедных зон пока не хватает. В этом исследовании моделирование процесса SAGD выполнено с помощью численных симуляций. Для моделирования оставшейся нефти учтены капиллярные эффекты и эффекты относительной проницаемости, которые во многих предыдущих работах по симуляции игнорировались. Разработана схема ранжирования на основе накопленного добытого объема нефти и накопленного коэффициента потребления пара на единицу нефти. Проведен детальный анализ чувствительности при варьировании расположения, непрерывности, размера, долей и насыщения этих гетерогенных структур. Бедные зоны и сланцевые линзы (включенные в область деградированных свойств породы) с разной толщиной и степенью непрерывности размещены в областях над инжектором, под продьюсером или между парой скважин. Отмечено, что среди множества параметров, влияющих на конечное извлечение, оставшуюся обойденную нефть, продвижение камеры и потери тепла, непрерывность и положение этих структур относительно пары скважин играют особенно важную роль. Далее мы применяем моделирование с использованием нейронных сетей для построения data-driven моделей с целью идентификации и предложения набора входных переменных для корреляции релевантных параметров или метрик, характеризующих гетерогенность и свойства сланцевых барьеров, с результатами по извлечению и ранжированию. Работа предоставляет руководство для оценки влияния гетерогенностей коллектора и насыщения на производительность SAGD. Мы выделяем набор входных переменных и параметров, которые существенно влияют на последующую реакцию по извлечению. Предложенный набор переменных может быть легко определен по промысловым каротажам и немедленно применен в data-driven моделях с полевыми данными и при масштабировании экспериментальных моделей для помощи в проектировании и оценке полевого режима. Подход, представленный в данной работе, также может быть распространен на анализ других процессов SAGD с применением растворителя.