Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал), 2013, № 5 (3 спецвып.)

О. В. Савенок

МЕТОДЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ФАКТОРОВ ЗАТРУДНЕНИЯ
НЕФТЕДОБЫЧИ
С ОСЛОЖНЁННЫМИ
УСЛОВИЯМИ
И АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ
ИНФОРМАЦИОННЫХ
УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

УДК 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
С 12 

622.276.5 
С 12 
 
 
 
Книга соответствует «Гигиеническим требованиям к изданиям книжным для взрослых» СанПиН 1.2.1253-03, утвержденным Главным государственным санитарным врачом России 30 марта 2003 г. (ОСТ 
29.124—94). Санитарно-эпидемиологическое заключение Федеральной 
службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия 
человека № 77.99.60.953.Д.014367.12.12 
 
 
 
 
Савенок О.В. 

Методы прогнозирования факторов затруднения нефтедобы
чи с осложнёнными условиями и анализ принципов информационных управляющих систем // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). Отдельная
статья (специальный выпуск) ОС №5. – 2013. – № 3. – 54 с. – М.: 
Издательство «Горная книга» 

ISSN 0236-1493 
 
В настоящее время при решении проблемы повышения эффективности нефтедобычи с осложнёнными условиями эксплуатации выработано
большое число методов, технологий и технических решений с локализованными областями применения, тогда как теоретические обобщающие положения, комплексные подходы и оптимизационные решения представлены 
фрагментарно. В статье рассмотрены методы эволюционного моделирования в системах с признаками неопределённости и неполноты информации. 
Ключевые слова: Повышение эффективности нефтедобычи, осложнённые условия эксплуатации, методы эволюционного моделирования, 
прогнозные методы, комплексные решения, предельный радиус корреляции 
 

УДК 622.276.5

 

©  О.В. Савенок, 2013 
©  Издательство «Горная книга», 2013 
ISSN 0236-1493 

©  Дизайн книги. Издательство  
«Горная книга», 2013 

1. Постановка задачи оптимизации перспективных 
решений 
 
Центральной темой данной статьи являются методы прогнозирования базовых характеристик нефтедобычи на протяжении 
жизненного цикла и создания управляющих информационных 
систем для нефтедобычи с осложнёнными условиями. 
Существует несколько уровней при постановке задачи оптимизации перспективных решений (ОПР) при решении задачи повышения эффективности нефтедобычи с осложнёнными условиями эксплуатации. 
В статье Антониади Д.Г., Савенок О.В. Факторы, затрудняющие добычу нефти (ФЗДН): классификация и систематизация 
(Итоги диссертационных исследований. Том 2. – Материалы IV 
Всероссийского конкурса молодых учёных. – М.: РАН, 2012. – С. 
3-12) исследование факторов надёжности оборудования в аспекте 
эффективности нефтедобычи приводит к следующей классификации факторов: 
• общесистемные – подходы, которые касаются сразу нескольких этапов жизненного цикла нефтедобычи – при оптимизации коэффициента извлечения нефти, принципы и технологии 
энергосбережения и др.; 
• среднемасштабные – локализованные по природе происхождения и проявления – солеотложение и др. факторы затруднения добычи; 
• частные и редко встречающиеся случаи. 
Этот же подход можно применить и для категории перспективных решений, включающих различные подходы – технологические, методические, аппаратурные и др. 
На более определённом уровне оптимизации исследуются условия функционирования системы «пласт – скважина – оборудование». 
В этом случае алгоритм оптимизации может включать этапы: 
1. Постановке задачи оптимизации работы системы «пласт – 
скважина – оборудование». 
2. Создание структурированной совокупности параметров залежи (промыслово-геологические особенности залежи, осложняющие факторы и др.). 

3. Разработка методологического инструментария в соответствии с системой классификации методов и технологий и параметрами залежи. 
4. Построение моделей процессов в соответствии с п.п. 2 
и 3. 
5. Составление аналитических соотношений, отвечающих моделям по п. 4. 
6. Выбор метода оптимизации и проведение расчётов по целевым показателям. 
7. Апробирование моделей на примере залежей с достоверным 
объёмом характеристик системы «пласт – скважина – оборудование». 
8. Доработка моделей по результатам работ по п. 7. 
9. Отработка модернизированной модели на практически значимых объектах; 
10. Определение показателей эффективности применения метода оптимизации на реальных объектах. 
Наиболее высокий уровень отвечает оптимизации на протяжении жизненного цикла скважины. 
Жизненный цикл сложного технического объекта состоит из 
нескольких основных стадий (рис. 1) [1]. 
На предприятии нефтедобычи и первичной нефтепереработки 
к основным производственным процессам относятся: 
• геологическое изучение, поисково-разведочное бурение; 
• проектирование разработки месторождения; 
• эксплуатационное бурение, обустройство, освоение новых 
скважин; 
• добыча нефти, попутного нефтяного газа (технологический 
режим подъема жидкости из эксплуатационных скважин); 
• сбор и транспортировка продукции скважин; 
• подготовка добытой и сторонней нефти до установленных 
стандартов качества; 
• транспортировка готовой продукции нефтедобычи до потребителя или переработчика; 
• работа системы поддержания пластового давления (на отдельных пластах и группах скважин на стадии снижения естественного внутрипластового давления), применение технологий увеличения нефтеотдачи пластов; 

Рис. 1. Стадии жизненного цикла объекта 
 
 
• ликвидация выработанных эксплуатационных скважин или 
перевод в иную категорию использования. 
Эта схема усложняется, если возникают затруднения условий добычи, при этом прогнозирование возможности наступления факторов затруднения становится одной из актуальных задач. 
Систему классификации факторов затруднения добычи (КФЗД) 
составляют две группы факторов: 

1) природного происхождения (факторы природного происхождения – ФПП); 
2) техногенные, определяемые как результат взаимодействия 
локального природного комплекса месторождения и суммарного 
технического и технологического воздействия на него в процессе 
добычи. 
ФПП могут быть либо инвариантными (ФППИ) относительно 
возраста разработки месторождения, либо находиться в активной 
фазе (ФППА) в период разработки. Таким образом, факторы затруднения добычи могут проявляться на разных стадиях жизненного цикла месторождения – от постоянного присутствия до отдельных частных проявлений. Прогнозирование факторов затруднения добычи представляет собой одну из главных задач обеспечения эффективности добычи. 
 
Выводы по разделу 1 
Проблема прогнозирования факторов затруднения добычи на 
протяжении жизненного цикла представляет собой одну из главных задач обеспечения эффективности добычи. 
 
 
2. Прогнозирование технологических показателей 
и затруднений добычи 
Прогнозирование технологических показателей в нефтедобыче 
становится в последние годы распространённым приёмом [2-12]. 
В ряде областей, как, например, при решении проблемы солеотложения, где накоплен достаточный экспериментальный и 
теоретический материал, созданы методы прогнозирования отложения солей и программы, что позволяет определять оптимальные режимы работы системы «пласт – скважина – оборудование» в зависимости от условий эксплуатации и от тех материалов и конструкций оборудования, которые сегодня могут 
применяться в скважинах [6, 7]. 
Так, в [6] указано, что методики прогноза солеотложения 
многообразны. С точки зрения сложности их можно разделить на 
три группы: 
1) методики, основанные на адаптации известных экспериментальных кривых (графики, номограммы); 

2) методики, основанные на вероятностных моделях; 
3) методики, основанные на использовании результатов моделирования многофазного потока в скважине с учётом химической 
кинетики. 
В [2] предложены геолого-статистические модели прогноза 
коэффициента извлечения нефти (КИН) с использованием информативных показателей – фильтрационно-емкостных характеристик 
пласта, нефтенасыщенности пластов, а также коэффициентов песчанистости. 
В [3] исследованы методы диагностирования и классификации 
осложнений с целью повышения эффективности проводки глубоких и сверхглубоких скважин. 
Показано, что недостаточный прогноз степени возможных осложнений при проводке скважин, неточный выбор эффективных 
средств борьбы с ними приводит к неоправданно высоким материальным затратам. 
Исследованы природные факторы и разработан способ определения границ неоднородности пород путём выделения однородных по буримости пачек пород. Способ даёт возможность установить глубину и характер изменения параметров 
бурения, что позволяет вести оперативную проходку и изоляцию осложнённых интервалов. Это предупредит осложнения, 
обусловленные длительностью нахождения ствола в необсаженном состоянии. 
В [4] рассмотрены вопросы применения методов оценки и 
прогноза технологических показателей процесса повышения нефтеотдачи пластов и обоснована перспективность используемых для 
этих целей методических подходов. Для составления прогноза коэффициента извлечения нефти (КИН) предложены методы гибких 
моделей искусственных нейронных сетей (ИНС). 
В [4] в качестве исходной принята модель, в которой изменение коэффициента извлечения нефти происходит под воздействием трёх основных геолого-физических факторов: макро- и микронеоднородностей пласта, вязкостных сил, поверхностных сил натяжения. В этой модели сделана попытка 
учесть влияние максимального количества параметров. При 
решении задачи обеспечения полноценного охвата при добыче 
нефти необходимо определить для процесса фильтрации опти

мальное количество (или сеткой) скважин. Помимо этого, требуется достичь наиболее качественного вытеснения нефти – 
водой, газом, газированной водой, водными растворами химреагентов. 
Таким образом, накопленная нефть, добытая за счёт режима 
растворённого газа, а также нефть, добытая за счёт применения 
технологии повышения нефтеотдачи пластов, приписывается к накопленной нефти, добытой за счёт вытеснения нефти водой, осуществляемой после того, как предыдущий режим пласта исчерпает 
свои возможности. 
Примененная методика расчёта КИН с детализированием по 
компонентам позволяет оценить эффективность технологии воздействия на залежь, что не удаётся сделать при традиционных подходах (табл. 1). 
 
Òàáëèöà 1 
Ðåçóëüòàòû ðàñ÷ёòà ÊÈÍ ïî ìåòîäèêå [4] 
 

 
 
Представляет интерес выделение в жизненном цикле залежи базовых стадий, определяемых относительно поставленной задачи, как, например, накопленную добычу нефти 
можно представить в виде двух – восходящей и нисходящей 
стадий, традиционных четырёх стадий и, наконец, более чем 
четырёх стадий. 
Так, для Поточного месторождения пласт (АВ1 + АВ2) 
выполненный анализ с временным шагом один месяц позволил весь период разработки разбить на четыре стадии с базовым периодом (рис. 2). 

Рис. 2. Динамика добычи нефти на Поточном месторождении 
(пласт АВ1 + АВ2) 
 
Сложность методов прогнозирования запасов продемонстрирована на основе сравнения данных по месторождениям ТПП 
«Лангепаснефтегаз» по российской и SPE-классификациям (рис. 3). 
 

 
 
Рис. 3. Сравнение запасов нефти промышленных категорий по российской и 
SPE-классификациям по месторождениям ТПП «Лангепаснефтегаз» 

В практике оценки запасов наблюдается значительное изменение доказанных запасов по многим месторождениям, связанное 
с недостаточностью и неопределённостью геологической информации в исследуемых объектах с интенсивным эксплуатационным 
разбуриванием. 
В [6] для прогнозирования осложнений в механизированной 
добыче нефти применяли математическое моделирование с использованием физико-химических методик. В качестве исходных 
параметров использовали состав и свойства пластовой воды, нефти 
и газа, а также характеристики (гранулометрический состав, твёрдость) частиц, выносимых из пласта. 
В [11] находит подтверждение вывод, сделанный в [4], о принципиальной значимости характера геологической информации (её 
недостаточности и неопределённости) при построении прогнозных 
моделей. 
В [11] применены методы гидродинамического моделирования. Рассмотрены пласты с трудноизвлекаемыми запасами углеводородов в условиях падающей добычи, с низкими фильтрационно-емкостными свойствами и невыдержанностью геологического 
строения. 
При построении гидродинамической модели отсутствие данных и некачественное проведение исследований компенсировались 
результатами других видов исследований, промысловыми данными 
по скважинам, эмпирическими зависимостями. 
В условиях низкой информативности исходной информации 
важным этапом изучения пласта является анализ чувствительности гидродинамической модели к входным параметрам. 
В [4] предложена методика принятия решения по выбору оптимального варианта разработки месторождения в условиях неопределённости, недостаточности информации и многокритериальности решения. Использованы вероятностно-статистические и эвристические минимаксные критерии, аппарат нечётких множеств 
Л. Заде. 
Стратегия принятия решения заключается в оптимизации выбора варианта разработки с учётом конечного коэффициента извлечения нефти в зависимости от предполагаемых колебаний значений извлекаемых запасов и чистого дисконтированного потока 
наличности.