Интегрированный подход к построению геомоделей, согласованных с историей разработки, для понимания сложных месторождений нефтеносных песков Long Lake, Часть 2: Моделирование

An Integrated Approach to Building History-Matched Geomodels to Understand Complex Long Lake Oil Sands Reservoirs, Part 2: Simulation
Peter Yang, Seyed Ali Feizabadi, Xingquan Kevin Zhang
2014-06-03

SAGDсимулятор STARSгеомодельисторическое согласованиеанализ чувствительности
Моделирование является одним из наиболее важных и мощных инструментов инженерии залежей для понимания работы месторождения, выработки эксплуатационных стратегий и решения производственных задач. Простые однородные модели подходят для изучения базовых параметров эксплуатации залежей и проведения простых анализов чувствительности. Однако в реальных залежах с гетерогенностями, такими как на месторождении Nexen Long Lake, необходима комплексная геомодель, включающая все доступные геологические и геофизические данные, чтобы максимально эффективно использовать результаты моделирования. Геомодель является репрезентативной для реального месторождения, если ее моделирование способно воспроизвести историю добычи (history matching). Для типичной площадки SAGD параметры, подлежащие согласованию, включают скорости закачки и добычи, забойные давления закачки, а также давление и температуру наблюдательных скважин. По нашему опыту, для того чтобы этот процесс был эффективным и достаточно оперативным, команда в составе геолога, геофизика, геомоделлера, инженера по добыче и инженера по пластам/моделированию должна работать интерактивно и итеративно, в режиме «метод проб и ошибок». Часть, посвященную геомоделированию, представлена в Части 1 данной статьи, а в Части 2 рассматриваются результаты моделирования. Процесс моделирования можно разделить на три основных части: согласование истории, анализ чувствительности и прогнозирование. После выполнения этапа согласования истории геомодель готова к использованию в двух других частях. Зоны с высокой водонасыщенностью, также называемые бедными зонами и верхней водой, играют важную роль на различных стадиях проекта SAGD. Для работы с ними и оптимизации добычи необходима подробная стратегия. Результаты моделирования показывают, что необходимо иметь возможность увеличить общий расход флюида и решить ограничения, связанные с субкулом (sub-cool), в момент контакта с этими бедными зонами. Для всех моделей в данной статье использовался термический симулятор STARS от Computer Modeling Group (CMG).
1
Геомодель считается верифицированной, если её моделирование воспроизводит историю добычи месторождения (history matching), включая скорости закачки/добычи, давления в скважинах и давление/температуру в наблюдательных скважинах.
2
Комплексные геомодели, интегрирующие геологию и геофизику, необходимы для учёта гетерогенностей (как на Nexen Long Lake) для ценных результатов моделирования.
3
Эффективный и своевременный history matching требует интерактивной итеративной мультидисциплинарной команды (геолог, геофизик, геомоделист, инженер по добыче и резервуару/моделированию).
4
Зоны с высоким содержанием воды (lean-зоны) существенно влияют на работу SAGD; моделирование показывает, что требуется увеличение общего расхода жидкости и решение ограничений по sub-cool при контакте с этими зонами для оптимизации добычи.
5
Рабочий процесс моделирования состоит из трёх основных частей — history matching, анализ чувствительности и прогнозирование — и геомодель можно использовать для анализа и прогнозирования после подгонки.

Исторически подобранные геомодели нефтеносного месторождения Long Lake (SAGD) компании Nexen, используемые для моделирования пласта

Оценка работы пласта методом моделирования с акцентом на историческое подбор (history matching), анализ чувствительности и прогнозирование производительности, включая показатели подачи/добычи, забойные давления и температурные отклики, а также влияние зон с высокой насыщенностью водой (lean/top water)

Publication Details
Publication Date
2014-06-03
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Peter Yang
Seyed Ali Feizabadi
Xingquan Kevin Zhang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%