USD 93.4419

-0.28

EUR 99.7264

-0.95

Brent 90.05

-0.09

Природный газ 1.773

-0

4 мин
1216
0

Калибровка математической модели

Результаты лабораторных исследований позволили выполнить калибровку математической модели с термальной опцией с помощью вспомогательных инструментов в рамках гидродинамического симулятора Stars компании CMG.

Описание математической модели и исходные данные

В настоящей статье приведены результаты калибровки экспериментов, проведенных с помощью насыпной модели без учета и с учетом пористой среды. Закон распределения энергии по длине насыпной модели (рисунок 1) получен в работе [1].


Рисунок 1 – Закон распределения затухания энергии

Для выполнения численных экспериментов, проведенных без пористой среды (песчаника) потребовались следующие исходные данные (таблица 1).

Таблица 1 – Параметры математической модели без учета пористой среды


Изменение вязкости от температуры принято по результатам проведенных лабораторных исследований [1-2].

В связи с тем, что в первом эксперименте в модели отсутствует пористая среда были приняты линейные относительные фазовые проницаемости (рисунок 2).


Рисунок 2 – Относительные фазовые проницаемости

Для моделирования процесса распространения температуры и калибровки с результатами лабораторных исследований в рамках коммерческого гидродинамического симулятора Stars компании CMG использовалось ключевое слово HEATR на основе полученного закона распределения (рисунок 1), позволяющего учитывать ввод дополнительной ультразвуковой энергии для воздействия на продуктивный пласт.

Для калибровки математической модели для дальнейшего ее использования с учетом проведенных лабораторных экспериментов в пористой среде были также использованы следующие исходные данные (таблица 2).

Таблица 2 – Параметры математической модели с учетом пористой среды


Для калибровки модели с учетом пористой среды были приняты следующие относительные фазовые проницаемости (рисунок 3).

Рисунок 3 – Относительные фазовые проницаемости

Изображение разработанной математической модели представлено на рисунке 4.

Рисунок 4 – Начальное распределение температуры

Результаты моделирования

Результаты моделирования ультразвукового воздействия без учета пористой среды представлены на следующих рисунках 5 – 6.

Рисунок 5 – Распределение температуры в модели без пористой среды

Рисунок 6 – Сопоставление фактических и модельной кривых без пористой среды

Согласно представленным результатам расчета модельная кривая с достаточной точностью воспроизводит результаты экспериментальных исследований ультразвукового воздействия при отсутствии в насыпной модели пористой среды.

На следующих рисунках 7 – 8 представлены результаты калибровки математической модели с учетом проведенных лабораторных исследований ультразвукового воздействия при наличии в модели пористой среды.

Рисунок 7 – Распределение температуры в модели с учетом пористой среды

Рисунок 8 – Сопоставление экспериментальной и модельной кривой

Выполненная калибровка математической модели позволила провести анализ чувствительности на характер распределения температуры при наличии остаточной воды на уровне 14%. Как видно из представленного рисунка 9 характер прогрева модели не изменился.

Рисунок 9 – Распределение температуры в модели с учетом пористой среды и наличия связанной воды

Как видно из представленных результатов расчета ультразвуковое воздействие позволяет за достаточно короткий промежуток времени (0,2 сут) прогреть зону на расстоянии не менее 0,5 м. Для сопоставления механизма ультразвукого воздействия на рисунке 10 представлены результаты теплопроводного прогрева, например, если бы была организована циркуляция пара за тот же промежуток времени, как и при ультразвуковом воздействии.

Рисунок 10 – Распределение температуры в модели с учетом теплопроводного прогрева (температура источника 200 град)

Согласно выполненным расчетам за один и тот же промежуток времени скорость теплопроводного прогрева уступает скорости прогрева при ультразвуковом воздействии, что связано с синергетическим эффектом ультразвукового воздействия (волнового и теплового эффектов).

Разработка рекомендаций для Лыаельской площади Ярегского месторождения

При разработке Лыаельской площади Ярегского месторождения присутствуют следующие негативные факторы, препятствующие эффективному распространению паровой камеры, такие как расчлененность, обусловленная тектоническими особенностями залежи, малые нефтенасыщенные толщины [2].

Так как в условиях резкой неоднородности продуктивного пласта Лыаельской площади на стадии предварительного прогрева не рекомендуется производить выпуск теплоносителя в пласт, а в условиях, отсутствия технической возможности организации циркуляции пара без выпуска в пласт применение ультразвукового воздействия позволит селективно воздействовать на слабопроницаемые зоны, что в конечном счете позволит равномерно производить закачку пара вдоль ствола горизонтальной скважины.

Опираясь на полученные результаты предлагается опробовать данный механизм на одной из скважин Лыаельской площади.

Заключение

Знаения температур нефти и модельной пластовой системы при одинаковой выходящей энергии УЗ излучателя оказываются одинаковыми, что указывает на практически важный результат - преимущественном рассеянии энергии волны в насыщающей коллектор Ярегского месторождения нефти и, следовательно, возможности ультразвукового воздействия на ее физико-химические свойства.

Согласно выполненным математическим расчетам за один и тот же промежуток времени скорость теплопроводного прогрева уступает скорости ультразвукого воздействия, что связано с проявлением синергетического эффекта (волнового и теплового эффектов).

Опираясь на полученные результаты предлагается опробовать данный механизм на одной из реальных скважин Лыаельской площади.



Литература

1. https://magazine.neftegaz.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=37&Itemid=9&action=issue&issue=110

2. Технологические принципы разработки залежей аномально вязких нефтей и битумов / Л. М. Рузин [и др.]. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва ; Ижевск : Институт компьютерных исследований, 2015. - 480 с.




Статья «Калибровка математической модели» опубликована в журнале «Neftegaz.RU» (№7, Июль 2019)

Комментарии

Читайте также