Forecasting the development indicators of oil and gas reservoirs based on initial period data

• Autorzy: Bogopolsky Vadim O. , Mammadov Ramil M.

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2024.05.03

Warianty tytułu

PL

Prognozowanie wskaźników zagospodarowania złóż ropy naftowej i gazu ziemnego na podstawie danych z okresu początkowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The practice of oil fields development indicates that the economic efficiency of this process is largely determined by the oil production regime, which is characterized by indicators of the intensity of hydrocarbon extraction: the total number of wells in the field, the dynamics of their commissioning, and production volumes from each of them. At the same time, when justifying oil production projects, it is a very common opinion that it is premature to address the problems of managing the rate of raw material selection in the early stages of project development, often relegated solely to petroleum engineering without consideration of economic aspects. This often leads to a decrease in the efficiency of the entire project due to the inability to control the oil production regime in later stages. This formulation of the problem is particularly relevant for new oil production regions. In well-studied oil and gas region, an error in selecting the rate of raw material production may not be so critical. However, in the case of new fields in undeveloped regions, the cost of such an error can significantly exceed the economic benefits derived from the sale of all the oil produced. In this regard, the problem of developing models and methods for determining economically feasible regimes for oil field development based on controlling the rate of product selection is relevant. The article predicts the dynamics of the following indicators of oil and gas field development: current and cumulative production of oil, water and gas, average well flow rate, and water cut depending on the number of production wells, etc. It demonstrates how it is possible to simplify two- and three-parameter models using the proposed forecasting technique.

PL

Praktyka zagospodarowania złóż ropy naftowej wskazuje, że o efektywności ekonomicznej tego procesu w dużej mierze decyduje system wydobycia ropy naftowej, który charakteryzują wskaźniki intensywności wydobycia węglowodorów: łączna liczba odwiertów na złożu, dynamika ich uruchamiania oraz wielkość wydobycia z każdego z nich. Jednocześnie przy uzasadnianiu projektów wydobycia ropy naftowej bardzo powszechna jest opinia, że podejmowanie problemów zarządzania wskaźnikiem wydobycia surowca na wczesnych etapach rozwoju projektu jest przedwczesne, a tym samym często sprowadzone wyłącznie do zagadnień z zakresu inżynierii naftowej, bez uwzględnienia aspektów ekonomicznych. Prowadzi to często do spadku efektywności całego projektu ze względu na niemożność kontrolowania reżimu wydobycia ropy naftowej na późniejszych etapach. Takie sformułowanie problemu jest szczególnie istotne w przypadku nowych obszarów wydobycia ropy naftowej. W przypadku dobrze rozpoznanych rejonów wydobycia ropy i gazu błąd w doborze wskaźników wydobycia surowca może nie być aż tak istotny. Jednak w przypadku nowych złóż w niezagospodarowanych regionach, koszt takiego błędu może znacznie przekroczyć korzyści ekonomiczne płynące ze sprzedaży całej wydobytej ropy. W związku z tym istotny jest problem opracowania modeli i metod określania ekonomicznie opłacalnych warunków eksploatacji złóż ropy naftowej w oparciu o kontrolę tempa wyboru wielkości wydobycia. W artykule przedstawiono prognozy dynamiki następujących wskaźników rozwoju pól naftowych i gazowych: bieżącego i skumulowanego wydobycia ropy naftowej, wody i gazu, średniego natężenia przepływu w odwiercie, redukcji udziału wody w zależności od liczby odwiertów wydobywczych itp. Zaprezentowano, w jaki sposób można uprościć dwu- i trzyparametrowe modele za pomocą proponowanej techniki prognozowania.

Słowa kluczowe

EN

current cumulative oil recovery; cumulative water injection; current oil recovery rate; two-parametrical model; gas-oil ratio; GOR

PL

bieżące skumulowane wydobycie ropy naftowej; skumulowane zatłaczanie wody; aktualny współczynnik sczerpania ropy; model dwuparametryczny; wykładnik gazowy; GOR

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 80, nr 5
• Strony: 279--287
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Bogopolsky Vadim O.

• Azerbaijan State Oil and Industry University

autor

Mammadov Ramil M.

• Azerbaijan State Oil and Industry University

Bibliografia

• Aziz K., 1994. Notes for petroleum reservoir simulation. Stanford University, California, 471.
• Aziz H., Settari E., 1982. Mathematical modeling of reservoir systems. Nedra, Moscow, 408.
• Barenblatt G.I., Ryzhik V.M., 1984. Movement of liquids and gases in natural formations. Nedra, Moscow, 211.
• Ivanova M.M., 1970. Review of the conditions for the development of domestic oil fields. Oil Industry, Moscow, 4: 63–69.
• Ivanova M.M., 1976. Dynamics of oil production from deposits. Nedra, Moscow, 247.
• Kanevskaya R.D., 2002. Mathematical modeling of hydrodynamic processes of hydrocarbon deposits development. Institute of Computer Research, Moscow-Izhevsk, 140.
• Khalimov E.M., Ivanova M.M., 1980. Detailed correlation of productive layers and its significance in the development of oil and gas fields. Oil and Gas Geology and Geophysics, Moscow, 1: 3–6.
• Khurgin Y.I., 2004. Problems of uncertainty in oil and gas problems. Institute of Computer Technologies, Izhevsk, 320.
• Kingsland S., 1982. The Refractory Model: The Logistic Curve and the History of Population Ecology. The Quarterly Review of Biology, 57(1): 29–52.
• Kostyuchenko S.V., Yampolsky V.Z., 2000. Monitoring and modeling of oil fields. Publishing House of NTL, Tomsk, 246.
• Mirzajanzade A.H., Ametov I.M., Kovalev A.G., 1992, Physics of oil and gas formation. Nedra, Moscow, 270.
• Mirzajanzade A.H., Khasanov M.M., Bakhtizin R.N., 1999. Studies on modeling complex oil and gas systems. Nonlinearity, disequilibrium, heterogeneity. Gilem, Ufa, 462.
• Pearl R., Lowell J.R., 1920. On the Rate of Growth of the Population of the United States since 1790 and its Mathematical Representation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 6(6): 275–288. DOI: 10.1073/pnas.6.6.275.
• Pyankov V.N., 1997. Algorithms for identifying parameters of the Buckley-Leverett model in the tasks of forecasting oil production. Oil Industry, Moscow, 10: 62–65.
• Regulations for the preparation of design and technological documents for the development of oil and gas and oil fields. 1996. RD 153-39-007-95. VNIIOENG, Moscow, 202.
• Sevostyanov D.V., Sergeyev V.L., 2004. Integrated systems for identification of oil field development indicators. TUSUR Reports,2(10): 87–93.
• Shakhverdiev A.H., 2001. Unified methodology for calculating the effectiveness of geological and technical measures. Oil Industry, Moscow, 5: 44–48.