Оценка параметров многостадийного гидравлического разрыва пласта с помощью 4D моделирования

На современном этапе большинство нефтегазоконденсатных месторождений южной части Восточно-Сибирской нефтегазоносной провинции характеризуется ростом доли трудноизвлекаемых запасов нефти в плотных коллекторах. В акватории моря на месторождении Челенджер-море (Юго-Восточный купол) предлагается применить многостадийный гидравлический разрыв пласта (МГРП). Внедрение этой технологии на шельфе станет источником дополнительных рисков. Например, однозначно не оценены свойства покрышки RR-2, есть ряд геологических неопределенностей, например, тектонический режим. Однако есть ряд аргументов в пользу МГРП – неоднородность коллектора, небольшая проницаемость, низкая обводненность месторождения, достаточная мощность продуктивного пласта и покрышки. Также хорошим фактором является то, что в процессе добычи не наблюдается пескопроявлений. Выбор принципиальной схемы заканчивания скважин на восточном борту пласта RR-7 производится с целью эффективного извлечения остаточных запасов. Задачи проведенной работы заключаются в создании геолого-гидродинамической модели Челенджер-море (Юго-Восточный купол); разработке 1D и 3D геомеханических моделей; оценке прогнозов по добыче с использованием принципиально разных схем заканчивания скважин; определении оптимальных параметров многостадийного гидравлического разрыва пласта. Методы исследований включают в себя петрофизические методы; методы ГИС; керновые исследования; буровые сводки и данные об испытаниях пластов; 3, 4D геомеханическое моделирование; геофизические методы: акустический каротаж, плотностной каротаж, гамма-каротаж. После построения геомеханической модели пласта на начало бурения производится гидродинамический расчет, по итогам которого определены кубы пластовых давлений и насыщений на определенные моменты времени. Полученные результаты позволили определить направления главных напряжений, значения эффективных и главных напряжений, а также величины упругих деформаций. Для оценки технологической эффективности МГРП были произведены прогнозы добычи на гидродинамической модели по разведочной скважине с традиционным заканчиванием (перфорированный хвостовик) с пятью стадиями МГРП. В первом случае накопленная добыча составила 144 тыс. т за 15 лет, во втором – 125 тыс. т за 17 лет. Разница в накопленной добыче обусловлена разными стартовыми дебитами скважин, а также темпами отбора в первые несколько лет разработки, а в дальнейшем кривые добычи и суточных дебитов демонстрировали схожее поведение. Для выбора наиболее эффективного варианта выполнен экономический анализ эффективности.

1. Гайдук В. В. Природа нефтегазоносности Терско-Сунженского нефтегазоносного района. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2019;(2):40–46. https://doi.org/10.30713/2413-5011-2019-2-40-46

2. Данилов В. Н. Надвигообразование и нефтегазоносность Предуральского краевого прогиба. Геология нефти и газа. 2021;(1):57–72. https://doi.org/10.31087/0016-7894-2021-1-57-72

3. Vishkai M., Gates I. On multistage hydraulic fracturing in tight gas reservoirs: Montney Formation, Alberta, Canada. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018;174:1127–1141. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.12.020

4. Wasantha P. L. P., Konietzky H., Xu C. Effect of in-situ stress contrast on fracture containment during single- and multi-stage hydraulic fracturing. Engineering Fracture Mechanics. 2019;205:175–189. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2018.11.016

5. Liu Y., Ma X., Zhang X. et al. 3D geological model-based hydraulic fracturing parameters optimization using geology–engineering integration of a shale gas reservoir: A case study. Energy Reports. 2022;8:10048–10060. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.08.003

6. Yaghoubi A. Hydraulic fracturing modeling using a discrete fracture network in the Barnett Shale. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2019;119:98–108. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2019.01.015

7. Ouchi H., Foster J. T., Sharma M. M. Effect of reservoir heterogeneity on the vertical migration of hydraulic fractures. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2017;151:384–408. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2016.12.034

8. Li J.-Ch., Yuan B., Clarkson Ch. R., Tian J.-Q. A semi-analytical rate-transient analysis model for light oil reservoirs exhibiting reservoir heterogeneity and multiphase flow. Petroleum Science. 2022;20(1):309–321. https://doi.org/10.1016/j.petsci.2022.09.021

9. Liu P., Wang Zh., Lu K., Zhang Zh. Effect of sandstone and mudstone thickness on artificial fracturing for hydrocarbon extraction from low-permeability reservoirs. Natural Gas Industry B. 2022;9(4):411–425. https://doi.org/10.1016/j.ngib.2022.08.001

10. Mohamad-Hussein A., Mendoza P. E. V., Delbosco P. F. et al. Geomechanical modelling of cold heavy oil production with sand. Petroleum. 2021;8(1):66–83. https://doi.org/10.1016/j.petlm.2021.02.002

11. Босиков И. И., Клюев Р. В., Гаврина О. А. Анализ геолого-геофизических материалов и качественная оценка перспектив нефтегазоносности Южно-Харбижинского участка (Северный Кавказ). Геология и геофизика Юга России. 2021;11(1):6–21. https://doi.org/10.46698/VNC.2021.36.47.001

12. Клюев Р. В., Босиков И. И., Майер А. В., Гаврина О. А. Комплексный анализ применения эффективных технологий для повышения устойчивого развития природно-технической системы. Устойчивое развитие горных территорий. 2020;12(2):283–290. https://doi.org/10.21177/1998-45022020-12-2-283-290

13. Маниковский П. М., Васютич Л. А., Сидорова Г. П. Методика моделирования рудных месторождений в ГГИС. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;27(2):6–14. https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14

14. Ляшенко В. И., Хоменко О. Е., Голик В. И. Развитие природоохранных и ресурсосберегающих технологий подземной добычи руд в энергонарушенных массивах. Горные науки и технологии. 2020;5(2):104–118. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2020-2-104-118

15. Tyulenev M. A., Markov S. O., Gasanov M. A., Zhironkin S. A. Numerical modeling in the structural study of technogenic rock array. Geotechnical and Geological Engineering. 2018;36(5):2789–2797. https://doi.org/10.1007/s10706-018-0501-3

16. Третьякова О. Г., Третьяков М. Ф., Софронов Г. В. Моделирование терригенных коллекторов и оценка прогнозных ресурсов россыпной алмазоносности на участке Ханнинский с помощью горно-геологической информационной системы (ГГИС) Micromine. Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. Серия: Науки о Земле. 2019;(4):20–30. https://doi.org/10.25587/SVFU.2020.16.49722

17. Савельев Д. Е., Макатов Д. К., Портнов В. С., Гатауллин Р. А. Морфология и текстурно-структурные особенности хромититовых залежей главного рудного поля Кемпирсайского массива (Южный Урал, Казахстан). Георесурсы. 2022;24(1):62–73. https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.6

18. Столяренко В. В., Минаков А. В., Рябошапко А. Г., Минаева С. В., Алфёрова В. А. Прогнозно-поисковая модель золотого оруденения в пределах мезозойских впадин в Центрально-Алданском рудно-россыпном районе (на примере Верхне-Якокутского рудного поля). Руды и металлы. 2022;(1):44–76. https://doi.org/10.47765/0869-5997-2022-10003

19. Босиков И. И., Клюев Р. В. Оценка перспективности территории Березкинского рудного поля при помощи программного продукта Micromine. Горные науки и технологии. 2022;7(3):192–202. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-3-192-202

20. Khan R. A., Awotunde A. A. Determination of vertical/horizontal well type from generalized field development optimization. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018;162:652–665. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2017.10.083

21. Рыбак Я., Хайрутдинов М. М., Конгар-Сюрюн Ч. Б., Тюляева Ю. С. Ресурсосберегающие технологии освоения месторождений полезных ископаемых. Устойчивое развитие горных территорий. 2021;13(3):405–415. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2021-13-3-406-415