Ключевые слова: гидродинамическое моделирование, заводнение, вытеснение нефти, программы, открытый исходный код, оптимизация.
Топливный потенциал России снижается, в связи с этим встает острый вопрос разведки и добычи трудноизвлекаемых запасов нефти и газа [13, 17]. Поэтому возникает необходимость в прогнозировании поведения пластовых флюидов, а также оптимизации процессов добычи [6, 14].
Для гидродинамического моделирования используются как промышленные симуляторы, так и программные продукты с открытым кодом. Eclipse – промышленный симулятор, разработанный компанией Schlumberger для моделирования сложных пластов и различных систем [4, 7, 8]. Petrel – также разработанный компанией Schlumberger программный продукт, предоставляет мощные инструменты для моделирования резервуаров, потоков в скважинах и трубопроводах, а также позволяет анализировать динамику и взаимодействие фаз [9, 16]. tNavigator позволяет моделировать многокомпонентные системы и многослойные резервуары, а также дает возможности для комплексного анализа процессов разработки месторождений [11, 12, 15]. Симулятор PVTsim позволяет точно предсказывать поведение нефти, газа и воды при различных давлениях и температурах, что важно для оценки эффективности разработки месторождений [10]. Open Porous Media (OPM) flow simulator, DuMux, UTCHEM, OpenLab Drilling, Well Control Simulator, MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST) – продукты с открытым исходным кодом, которые позволяют исследовать различные сценарии разработки месторождений и прогнозировать события.
MRST – продукт с открытым исходным кодом для моделирования нефтяных резервуаров [1–3]. MRST имеет модульную структуру, позволяя пользователю подключать только необходимые модули, поддерживает различные численные схемы, структурированные и неструктурированные сетки, позволяет создавать сложные геометрии, учитывать неоднородности пласта, а также моделировать многофазные и многокомпонентные системы. Основной язык – MATLAB, есть возможность соединения с Python, что делает MRST доступным для более широкого круга пользователей. PyMRST – библиотека, представляющая собой Python-обертку для MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST).
PyMRST предоставляет возможность моделирования двухфазного течения флюидов, учета геологических особенностей месторождений и оптимизации работы скважин. В отличие от коммерческих пакетов, PyMRST является открытым инструментом, что делает его доступным для научных исследований и образовательных целей. Кроме того, интеграция с Google Colab позволяет проводить сложные вычисления в облачной среде без необходимости установки дополнительного программного обеспечения.
В данной работе рассматривается применение PyMRST для моделирования процессов заводнения нефтяного пласта и оптимального размещения скважин. Цель исследования – оценить эффективность PyMRST для решения задач разработки месторождений, провести моделирование вытеснения нефти водой и предложить оптимальные конфигурации системы заводнения.
Результаты и обсуждение
PyMRST можно запустить в Google Colab, бесплатной интегрированной среде разработки для блокнотов Python от Google. Сначала нужно клонировать PyMRST в Colab, а после клонирования необходимо импортировать его в записную книжку [5].
Далее пользователь может настроить PyMRST из исходного репозитория MRST, необходимого для сборки симулятора. MRST написан в MATLAB, поэтому он будет извлекать библиотеку решателя, такую как «incomp»
Первое, что нужно сделать, это построить статическую модель резервуара. Для наглядности пользователь может смоделировать популярную статическую модель под названием SPE10, так как для этой модели есть все необходимые данные по месторождению. Модель SPE10 имеет размер сетки 60 * 220 * 85.
Импортируем модель SPE10 и используем 10 первых слоев глубины, поэтому модель теперь имеет размер 60*220*10.
В папке MRST находится раздел SPE10, где в файле «spe10_rock.mat» можно найти данные по проницаемости и пористости каждой ячейки пласта.
В модели SPE10 предполагается, что пласт имеет сжимаемость 1 микробар (1 бар = 105 Па).
Используемые флюиды – это слабо сжимаемая нефть и несжимаемая вода. В модели SPE10 нефть имеет вязкость 1 мПа*с и плотность 850 кг/м3. Вода имеет вязкость 1 мПа*с и плотность 1 000 кг/м3. Для относительных фазовых проницаемостей использована модель Кори с экспонентой 2. Чтобы изменить относительные фазовые проницаемости пользователю необходимо обратиться в файл «initSimpleFluid», где он сможет задать ОФП по другой модели. Чтобы учесть нефтенасыщенность пласта (в модели SPE10 пласт полностью насыщен нефтью), а также ограничение по водонасыщенности (минимальное и максимальное значения, соответствующие описанию пласта) необходимо обратиться к файлу «implicitTransport».
Граничные условия для передней стороны (Север), задней стороны (Юг), Левой стороны (Запад) и Правой стороны (Восток) – границы непроницаемые.
Пользователь может смоделировать любую систему расстановки скважин. В данном варианте моделируем пятиточечную систему, где одна – нагнетательная – находится в середине и четыре добывающих по углам.
Встроим PyMRST соглашение о фазах – [вода, нефть]. Поскольку скважины I-IV являются нефтедобывающими, фаза равна [0,1]. Скважина V является нагнетательной, поэтому запись для определения фазы – [1,0].
Моделируем заводнение от нагнетательной скважины, находящейся в центре, к добывающим в течение 20 лет. Компилируем и запускаем симулятор
В журнале будет отображаться ход выполнения моделирования.
Чтобы посмотреть на ход водонасыщения в первом слое нашего пласта за четыре временных шага – t = (2, 10, 30, 50), необходимо запустить следующий блок.
Это позволит увидеть, как распределяется вода от нагнетательной скважины к добывающим. Пользователь может добавить блоки для визуализации обводненности по каждой скважине, дебита и накопленной добычи.
Данные были изменены, чтобы они соответствовали реальному месторождению Р., моделирование заводнения проводили на 20 лет. Результаты представлены на рис. 1–4.
Модуль «Оптимизация размещения скважин с помощью PyMRST»
Первые шаги такие же: пользователю необходимо настроить PyMRST в Colab, построить пласт, установить расположение скважин и выбирать временной шаг. Далее нужно выгрузить эти данные.
Следующий блок округляет координаты четырех скважин, задает входные данные для симуляции и запускает ее. После чего возвращает значение Np – накопленной добычи за выбранный пользователем период времени.
Далее необходимо задать границы, в пределах которых будет поиск нового расположения скважин. После запуска симулятора в журнале, в виде таблицы, будут выводится данные с новыми расположениями скважин и накопленной добычей нефти за установленный период моделирования.
Новые координаты пользователю необходимо задать самому, в соответствии с теми, которые предложит симулятор. Это необходимо для визуализации нового расположения скважин.
Визуализируем распределение водонасыщенности при новом расположении скважин.
Пользователь может добавить блоки для визуализации обводненности по скважинам, дебитов нефти и воды, накопленной добычи.
Заключение
В данной работе показана эффективность использования библиотеки PyMRST для моделирования фильтрационных процессов в нефтяных коллекторах. Рассмотрены модули и алгоритмы их изменения для реализации процесса заводнения и оптимизации размещения скважин. Дополнительно были рассмотрены механизмы коррекции геологических параметров модели, учет физико-химических свойств.
В ходе работы было реализовано численное моделирование заводнения, а также проведена оптимизация размещения добывающих скважин. Применение методов оптимизации в сочетании с численным моделированием позволяет подобрать более эффективное расположение скважин, что способствует увеличению коэффициента извлечения нефти.
Использование PyMRST в среде Google Colab делает процесс моделирования доступным и гибким, позволяя проводить расчеты без необходимости установки специализированного программного обеспечения. Таким образом, применение методов численного моделирования на основе PyMRST может быть полезным как для научных исследований в области гидродинамики пласта, так и для инженерных расчетов, направленных на повышение эффективности разработки углеводородных месторождений.
Литература
1. Lie K.A. An Introduction to Reservoir Simulation Using MATLAB/GNU Octave: User Guide for the MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST). Cambridge University Press, 2019. Дата обращения: 27.03.2025.
2. Lie K.A., Møyner O. Advanced Modelling with the MATLAB Reservoir Simulation Toolbox. Cambridge University Press, September 2021, ISBN 9781009019781.
3. Møyner O., & Lie K.A. The MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST) – A Modern Software Framework for Reservoir Simulation. SPE Journal. (2016).
4. Nassan T. H., Amro M. Finite Element Simulation of Multiphase Flow in Oil Reservoirs – Comsol Multiphysics as Fast Prototyping Tool in Reservoir Simulation// Mining Science and Technology (Russia). 2019. Vol. 4. No. 3. P. 220-226. DOI: 10.17073/2500-0632-2019-3-220-226.
5. pyMRST // github. Дата обращения: 27.03.2025.
6. Анкудинов А.А., Архипов В.Н., Стариков М.А. Особенности формирования технологических решений по разработке залежей ТРИЗ, характеризующихся сверхнизкой проницаемостью и наличием аномально высокого пластового давления // Экспозиция Нефть Газ. 2022. № 8. С. 70–74. DOI: 10.24412/2076-6785-2022-8-70-74.
7. Аскарова И.А., Утеев Р.Н., Марданов А.С., Джаксылыков Т.С., Джунусбаева А.У. Оценка эффективности использования малосольной воды для повышения нефтеотдачи на терригенном месторождении Казахстана // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2022. Т. 4, № 4. С. 90-103. DOI: 10.54859/kjogi108245.
8. Бэссей И.Э., Антониади Д.Г., Савенок О.В., Нвизуг-Би Л.К. Оптимизация размещения скважин при заводнении пласта для эффективной разработки месторождений // Нефть. Газ. Новации. 2018. № 7. С. 53–57.
9. Закревский К.Е., Попов В.Л. История развития трехмерного геологического моделирования как метода изучения залежей нефти и газа. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332. № 5. С. 89–100.
10. Илюшин П.Ю., Вяткин К.А., Козлов А.В. Опыт моделирования кривой образования асфальтенов и снижения интенсивности их образования путем оптимизации технологии добычи нефти // Известия Томского политехнического университета. – 2024. – Т. 335, № 4. – С. 7–13. DOI: 10.18799/24131830/2024/4/4396.
11. Ковалев А.Л., Корчажкина И.Ю., Савченко Н.В., Фомин Е.Л., Шеберстов Е.В., Кузовков А.А. Применение симулятора tNavigator для оценки влияния засолонения пласта на разработку нефтегазоконденсатного месторождения // Научно-технический сборник «Вести газовой науки». 2017. № 2 (30). С. 14–23.
12. Лушпеев В.А., Ровник Н.А., Тананыхин Д.С., Шпуров И.В. Определение эффективности технологий ограничения газопритока при моделировании разработки нефтяных оторочек с помощью пакета tNavigator // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2023. – № 7. – С. 87–98.
13. Меренков М.Г., Никоноров Р.О., Рутелевская Ю.Д., Рагозина М.А. Нефтегазовая отрасль России. Проблемы и пути их решения // Актуальные проблемы авиации и космонавтики – 2017. Том 3. С. 66–68.
14. Плиткина Ю.А. Повышение эффективности системы поддержания пластового давления в низкопроницаемых неоднородных коллекторах с трудноизвлекаемыми запасами // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2021. № 3. С. 66–78. DOI: 10.31660/0445-0108-2021-3-63-78
15. Пятибратов П. В., Заммам М. Прогнозирование показателей разработки нефтяного месторождения на основе CRM и сравнение с результатами трехмерного гидродинамического моделирования // Нефтепромысловое дело. 2022. № 5 (641). С. 16–24. DOI: 10.33285/0207-2351-2022-5(641)-16-24.
16. Пятибратов П.В., Шайхлисламова Э.Р., Тимофеева В.Н., Аубакиров А.Р. Гидродинамическое моделирование разработки нефтяных месторождений: практические занятия с применением программного обеспечения Petrel, Eclipse Schlumberger. Учебное пособие, 2022.
17. Языков А.В., Колбиков С.В., Шаднчнев Н.А., Любимова О.В., Ибадуллаев П.Г. Геолого-технологические вызовы и опыт разработки трудноизвлекаемых запасов // Георесурсы. 2024. Т. 26. № 3. С. 7–12.
