Модели, алгоритмы и программы, развивающие технологию 3D-моделирования нефтегазовых месторождений

По  результатам исследований предложено развитие моделей геологического и гидродинамического моделирования.

Геологическое моделирование (GM)

На  входе процесса имеем исходный набор  геологической и/или технологической информации I_G, на выходе – множество описаний (множество реализаций геологической модели) размерностью n.

Обозначим через F_G преобразование исходного описания в конечное:

.

Конечное описание R_GkÎR_G, являющееся реализацией геологической модели становится основой для выполнения проекта.

Преобразование F_G представляет собой множество последовательно выполняемых процедур по обработке, визуализации, анализу данных с последующим расчетом множества реализаций геологической модели с помощью специализированного ПО (представленного ранее и именуемого базовым). При этом разработчиком выполняется сбор исходных данных D_G, выбор из числа n реализаций удовлетворяющего решения R_Gk и создание непосредственно проектного документа P_T из множества проектных документов Р.

Повышение эффективности моделирования достигается посредством создания и использования дополнительного ПО и, таким образом, появления в моделях преобразования F_ss, описывающего работу библиотеки дополнительных функций на всех этапах моделирования. Так, в модели процесса GM предлагается применение дополнительных или замещающих преобразований при обработке исходного набора геолого-технологической информации, формировании реализаций R_G, выборе итоговой реализации и формировании проектного документа P_T (рис. 2).

Рис. 2. Модель процесса геологического моделирования

 

Гидродинамическое моделирование (GDM)

На входе процесса имеем исходный набор: результаты геологического моделирования  – выбранную реализацию R_Gk и комплекс геолого-технологической информации (по результатам бурения, исследований, эксплуатации скважин) I_GD, на выходе – множество описаний (множество реализаций геологической модели) размерностью m.

Обозначим через F_GD преобразование исходного описания для создания GDM в конечное:

.

Преобразование F_GD представляет собой множество последовательно выполняемых процедур по обработке, визуализации, анализу данных с последующим расчетом множества реализаций гидродинамической модели в среде специализированного базового ПО. При этом разработчиком выполняется сбор исходных данных D_GM, выбор из числа m реализаций удовлетворяющего решения R_GDk.

Обозначим через F_РОР преобразование исходного описания в конечное:

.

Таким образом, описание R_GDkÎR_GD, являющееся реализацией гидродинамической модели, становится основой для формирования множества прогнозных решений POP посредством F_РОР-преобразования.

Разработчик осуществляет выбор предпочтительных реализаций POP_t из множества возможных POP и формирует проектный документ P_TD из множества проектных документов Р.

В модели процесса GDM применение дополнительных или замещающих преобразований предлагается при обработке исходного набора геолого-технологической информации, формировании альтернативных реализаций R_GD, выборе предпочтительной реализации, формировании набора прогнозных реализаций и выборе итоговых прогнозных реализаций для проектного решения P_TD, создание которого также осуществляется с использованием библиотеки преобразований F_ss (рис. 3).

Рис. 3. Модель процесса гидродинамического моделирования

 

Формирование информационной технологии моделирования нефтегазовых месторождений предложено осуществлять в соответствии с рядом принципов, а именно: модульности, мобильности, многоальтернативности, многозадачности и многокритериальности.

В главе предложена функциональная схема технологии моделирования месторождений.

Под ресурсоемкостью информационной технологии предложено понимать совокупность затрачиваемых ресурсов для обеспечения ее функционирования и создания проектных решений. К основным ресурсам, которые следует оценивать и учитывать при формировании технологии моделирования в рамках того или иного проекта, относятся время и цена.

Аспект качества проекта будем  относить к субъективным оценкам, поэтому в работе он не рассматривается.

На обозначенные ресурсы влияют следующие факторы:

• Стоимость программных средств.
• Стоимость информационного сопровождения.
• Квалификация и уровень владения ПО разработчиками проектных решений.
• Время формирования реализаций моделей и их оценка.

Оценку ресурсоемкости GM и GDM при выполнении проектов предложено выполнять следующим образом:

R = f(t_PD, S),

где R – пронормированный показатель, являющийся функцией от времени реализации проекта t_PD, а также стоимости S модулей базового ПО и его информационного сопровождения компаниями-производителями.

t_PD=

,

t_i = f(k, P_TD, k_s),

S =

,

где n – число реализуемых этапов моделирования при выполнении проекта, 
k – степень изученности, характеризующая объем исходных данных и влияющая на время обработки и интерпретации геолого-технологической информации; 
P_TD – формируемый проектный документ; 
k_s – коэффициент, характеризующий субъективные факторы, в частности уровень квалификации исполнителей проектного документа; 
m – число модулей, применяемых при выполнении текущего проекта; 
S_j – стоимость i-го программного модуля в технологической линейке ПО, применяемого при моделировании; 
S_Sj – стоимость сопровождения и информационной поддержки i-го программного модуля.

Минимизация t_PD позволит повысить эффективность технологии, а средства, при помощи которых достигается минимизация, являются средствами развития информационной технологии.

С целью снижения ресурсоемкости технологии по критериям «цена»–«время разработки»–«эффективность решения», предложено формировать технологические цепочки ПО в соответствии со сформулированными принципами построения технологии и в зависимости от решаемых задач.

Для полнофункционального обеспечения технологи моделирования месторождений нефти и газа предлагается в дополнение к комплексу базовых программных средств, прошедших апробацию в России и рекомендованных государственными контролирующими органами для формирования проектной документации, использовать дополнительный набор оригинальных авторских программных средств, предложенных в настоящей работе.

К проектам, включающим геологическое и гидродинамическое моделирование, относятся 7 основных проектных документов (П1–П7), а учитывая, что GM и GDM выполняются последовательно, имеет место последовательность 9 основных этапов (I–IX). На рис. 4 при помощи условных обозначений представлена степень реализации базового ПО, возможность его замещения аналогами или возможность доработки с целью повышения качества и оперативности работы.

 

Рис. 4. Схема предлагаемого развития 
состава базового ПО

 

Следует отметить, что на каждом этапе  моделирования выполняются задачи, при выполнении которых требуется автоматизация.

На основе анализа основных обменных форматов данных, используемых в процессе GM и GDM, предложена схема обмена форматами исходных данных и результатов моделирования при разработке проектных документов и обеспечения мониторинга месторождений на основе постоянно действующей геолого-технологической модели (ПДГТМ), а также схема взаимодействия программных средств и дополняющих технологию набора модулей.

Для дополнения и развития технологии моделирования с целью сокращения ресурсоемкости последней предложен комплекс алгоритмических и программных средств.

I. Для организации мониторинга нефтегазовых месторождений и сопровождения процесса геолого-гидродинамического моделирования:

1. Схема базы данных месторождений и организации хранения информации о R_G, R_GD, Р_T и Р_TD.

Информацию о месторождениях, моделях и проектные документы предложено обрабатывать и хранить в рамках системы управления данными (СУД) «GP-Storage». Для анализа и оперативного доступа к информации о месторождении предложены логическая и физическая модели базы данных, а хранения моделей – структура файлового хранилища.

Для обеспечения доступа к базе данных разработаны алгоритмы записи и экспорта данных.

2. Алгоритмические и программные средства для обработки информации о месторождениях в рамках пре- и постпроцессинга при геолого-гидродинамическом моделировании.

Пре- и постпроцессинг предусматривает  визуализацию и анализ большого числа данных, преимущественно пространственно-координированных. Поэтому важно обрабатывать информацию об объектах с учетом их пространственного положения. Для решения указанных задач предложено использовать такой подход, как тематическое картирование. В работе предложена методика тематического картирования с применением геоинформационных систем на примере MapInfo Professional, изложен алгоритм и рекомендации по его применению.

Для анализа взаимосвязи пространственных показателей предложено применять  корреляционный анализ на основе 2D-grid (парные, частные и множественные коэффициенты корреляции). Изложены методика проведения такого анализа и реализующие ее алгоритмы.

При оценке эффективности разработки оперируют таким показателем, как  коэффициент охвата (k_охв), который характеризует охват залежи при разработке вытеснением (отбор из добывающих скважин) и заводнением (вытеснение флюида от нагнетательных скважин).

Пусть W(n) – множество скважин реализации R_GDk (для оценки текущего состояния разработки и оценки охвата вытеснением) или предполагаемой i-й реализации {POP_i} (для экспресс оценки эффективности системы разработки), W_i={N_i, t_i, x_i, y_i}={N_ip, t_ip, x_ip, y_ip}È{N_ii, t_ii, x_ii, y_ii}, где n – количество скважин, ip= , n_p – количество добывающих скважин, ii= , n_i – количество нагнетательных скважин, Q(m) – контур водонефтяного контакта (ВНК).

При этом каждая скважина характеризуется  такими показателями, как  
q_o – дебит нефти (м³/сут), а параметры проницаемости, эффективной мощности пласта, пластового и забойного давлений, радиус скважины, дефект призабойной зоны, радиус дренирования задаются или для каждой скважины индивидуально, или как средние показатели для всех скважин месторождения/залежи.

В работе представлен алгоритм расчета  площадей, охваченных процессом вытеснения и заводнения для определения k_охв.

При оценке k_охв необходимо учитывать сложности контура ВНК.

Для количественной оценки геометрической сложности предложена формула расчета соответствующего коэффициента.

Применение представленной методики позволяет оперативно оценить эффективность предлагаемых реализаций R_GD и на их основе прогнозных решений с целью сокращения числа заведомо неэффективных решений, что значительно снижает ресурсоемкость проекта. Применение методики изложено в работе.

Таким образом, прогнозные показатели k_охв, рассчитанные при помощи предложенного алгоритма экспресс-оценки указанного параметра, отличаются не более чем на 5–10 % от результатов, полученных по результатам GDM (на основе 3D-моделей в среде базового ПО).

II. Для 3D-геологического моделирования:

1. Алгоритмическое обеспечение вьювера для геофизической информации.

При формировании проектной документации нужны мобильные средства визуализации исходных данных. Предложенное алгоритмическое и программное обеспечение является таким мобильным вьювером для ГИС-информации. В главе приведены основные алгоритмы и схема обработки геофизических данных.

2. Метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта.

На гидропроводность существенно влияют действующие напряжения в массиве, увеличивая или уменьшая гидропроводность продуктивного пласта. В работе представлен метод расчета ФЕС, разработанный на основе модели упруго-вязкого тела, описанной при помощи уравнения Коши и кинематических уравнений, отражающих закон распределения скоростей деформации.

После проведенных таким образом расчетов градиента деформации (U) и данных гидродинамических исследований гидропроводности (E), пьезопроводности (H) имеем в скважинах 3 вектора:

U₁, U₂, ..., U_i, , ... , U_n;

E₁, E₂, ..., E_i, , ... , E_n;

H₁, H₂, ..., H_i, , ... , H_n,

где n – число скважин.

Необходимо определить функции  зависимостей:

lnE=F1(lnU),

lnH=F2(lnE),

Таким образом, предложенный метод и реализующий его алгоритм не имеют аналогов и позволяют на основе малого объема исходной геолого-технической информации прогнозировать ФЕС и снизить риски при разведке и разработке нефтегазовых месторождений.

3. Алгоритм расчета функции распределения нефтенасыщенности.

Продуктивный пласт насыщен  смесью воды и углеводородов (нефть, газ, вода). Сумма коэффициентов насыщения  каждой фазой равна единице. В  
3D-моделях осуществляют расчет доли водонасыщенности, подразумевая, что оставшееся насыщение приходится на долю углеводородов. Расчет начальной водонасыщенности пласта играет важную роль, поскольку указанное свойство значительно влияет на объем запасов углеводородов (нефть, газ, конденсат) в модели, и на дебиты скважин, обводненность продукции в них.

Для нахождения коэффициентов J-функции, отвечающей за распределение водонасыщенности, необходимо прологарифмировать уравнение вида , чтобы привести его к линейной зависимости. Тогда полученная система в общем виде будет выглядеть следующим образом:

,

где   - матрица , - искомый вектор,  
- заданный вектор.