Глубокая дифференциация залежей нефти Урало-Поволжья с использованием факторного анализа

   Цель данного исследования заключалась в представлении алгоритма, созданного с использованием научно-методических основ количественно-качественной обработки геолого-промысловых данных и позволяющего реализовать процедуру глубокой идентификации залежей.

   Разработанный алгоритм состоит из двух уровней: на начальном этапе производится разделение объектов по тектонико-стратиграфическому признаку, в результате этого формируется ряд мегагрупп объектов, после чего с использованием элементов факторного анализа данных производится их глубокая дифференциация совместно с мониторингом объектов, которые обладают высокой степенью идентичности между собой. Представленный подход к решению задач эффективного группирования залежей является наиболее результативным за счет комплексной и обоснованной оценки образуемых в результате моделирования групп объектов. На примере ряда объектов, приуроченных к терригенным коллекторам девонской и каменноугольной систем Волго-Уральской нефтегазоносной провинции, проведена апробация разработанного алгоритма. Доля верно сгруппированных объектов после двух этапов расчетов составила в среднем 96,8 %, что является высоким результатом. Для качественного и объективного поиска объектов-аналогов получено 18 уравнений, объединяющих между собой на достаточно релевантном уровне достоверности 20 параметров, которые описывают геолого-физические характеристики продуктивных пластов и физико-химические свойства насыщающих их флюидов. На основании результатов использования разработанного алгоритма глубокой идентификации залежей получен ряд актуальных математических зависимостей между различными параметрами, графических распределений объектов в осях главных компонент, в совокупности позволяющих по залежам терригенных коллекторов девонской и каменноугольной систем Волго-Уральской нефтегазоносной провинции эффективно и систематично производить поиск объектов-аналогов. Помимо этого, на основе представленных идентификационных схем можно успешно управлять процессами нефтеизвлечения в пределах микро- и макроуровней распределения объектов в осях главных компонент и формировать перечень общих рекомендаций, способствующих оптимальному освоению ресурсов жидких углеводородов.

1. Максимов С.П., Кирова В.А., Клубов В.А., Нечитайло С.К., Петропавловский В.В., Абрикосов И.Х. [и др.]. Геология нефтяных и газовых месторождений Волго-Уральской нефтегазоносной провинции. М.: Недра-Бизнесцентр, 1970. 807 с.

2. Мухаметшин В.В. Повышение эффективности управления объектами добычи нефти с использованием метода аналогий // SOCAR Proceedings. 2020. № 4. С. 42–50. URL: https://www.elibrary.ru/ip_restricted.asp?rpage=https%3A%2F%2Fwww%2Eelibrary%2Eru%2Fitem%2Easp%3Fid%3D44743966. EDN: LYTMHI.

3. Абызбаев И.И., Андреев В.Е. Прогнозирование эффективности физико-химического воздействия на пласт // Нефтегазовое дело. 2005. № 3. С. 167–176. EDN: JYAJOX.

4. Кудряшов С.И., Белкина Е.Ю., Хасанов М.М., Павлов В.А., Тарасов П.А. Количественные методы использования аналогов в задачах разведки и разработки месторождений // Нефтяное хозяйство. 2015. № 4. С. 43–47. EDN: TQNUUB.

5. Лозин Е.В. Геология и нефтеносность Башкортостана. Уфа: Изд-во БашНИПИнефть, 2015. 704 с.

6. Мухаметшин В.Ш., Хакимзянов И.Н. Особенности группирования низкопродуктивных залежей нефти в карбонатных коллекторах для рационального использования ресурсов в пределах Урало-Поволжья // Записки Горного института. 2021. Т. 252. С. 896–907. doi: 10.31897/PMI.2021.6.11. EDN: VEKSXG.

7. Мухаметшин В.В. Повышение эффективности управления разработкой залежей Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции на основе дифференциации и группирования // Геология и геофизика. 2021. Т. 62. № 12. С. 1672–1685. doi: 10.15372/GiG2021102. EDN: WGRDPF.

8. Мухаметшин В.Ш., Кулешова Л.С., Сафиуллина А.Р. Группирование и выделение залежей нефти в карбонатных коллекторах по продуктивности на стадии проведения геолого-разведочных работ // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332. № 12. C. 43–51. doi: 10.18799/24131830/2021/12/2982. EDN: QPNFLY.

9. Mukhametshin V.Sh., Andreev V.E., Yaskin S.A. Designing measures to increase oil recovery based on the identification and grouping of deposits // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. Vol. 579. P. 12013. doi: 10.1088/1755-1315/579/1/012013.

10. Mukhametshin V.Sh., Tyncherov K.T., Rakhimov N.R. Geological and statistical modeling of oil recovery of carbonate formations // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1753. P. 12080. doi: 10.1088/1742-6596/1753/1/012080.

11. Tavana M., Soltanifar M., Santos-Arteaga F.J. Analytical hierarchy process: revolution and evolution // Annals of Operations Research. 2023. Vol. 326. P. 879–907. doi: 10.1007/s10479-021-04432-2.

12. Кулешова Л.С., Мухаметшин В.В. Особенности идентификации залежей в условиях различных нефтегазоносных регионов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2019. № 5. С. 61–65. doi: 10.30713/2413-5011-2019-5(329)-61-65. EDN: ZHEGNV.

13. Хасанов М.М., Мухамедшин Р.К., Хатмуллин И.Ф. Компьютерные технологии решения многокритериальных задач мониторинга разработки нефтяных месторождений // Вестник инжинирингового центра ЮКОС. 2001. № 2. С. 26–29.

14. Мухаметшин В.В., Кулешова Л.С. О снижении уровня неопределенности при управлении заводнением залежей с трудноизвлекаемыми запасами // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2020. Т. 331. № 5. С. 140–146. doi: 10.18799/24131830/2020/5/2644. EDN: HPSFVH.

15. Wen X., Yang J., Geng S., Li K. Study on new method for evaluating reservoir formation pressure by wellhead pressure // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. Vol. 384. P. 12037. doi: 10.1088/1755-1315/384/1/012037.

16. Malyarenko A.M., Bogdan V.A., Blinov S.A., Kotenev Yu.A., Mukhametshin V.Sh., Kotenev M.Yu. Improving the reliability of determining physical properties of heterogeneous clay reservoir rocks using a set of techniques // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1753. P. 12074. doi: 10.1088/1742-6596/1753/1/012074.

17. Gheorghiu S.A., Popescu C. Quantifying economic uncertainties and risks in the oil and gas industry // Recent Applications of Financial Risk Modelling and Portfolio Management / eds T. Škrinjarić, M. Čižmešija, B. Christiansen. 2021. P. 154–184. doi: 10.4018/978-1-7998-5083-0.ch008.

18. Симоненко Е.П., Долгирев C.C. Статистический метод построения зависимости коэффициентов насыщенности горных пород нефтяных и газовых залежей от абсолютной глубины и коллекторских свойств // Научно-технический вестник «Каротажник». 2023. № 4. С. 87–100. EDN: EJSWBL.

19. Грищенко В.А., Рабаев Р.У., Асылгареев И.Н., Мухаметшин В.Ш., Якупов Р.Ф. Методический подход к определению оптимальных геолого-технологических характеристик при планировании ГРП на многопластовых объектах // SOCAR Proceedings. 2021. № 2. С. 182–191. doi: 10.5510/OGP2021SI200587.

20. Мухаметшин В.Ш. Управление заводнением залежей нефти в карбонатных коллекторах // SOCAR Proceedings. 2022. № 1. С. 37–43. doi: 10.5510/OGP2022SI100643.