RU2743836C1 - Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине - Google Patents
Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине Download PDFInfo
- Publication number
- RU2743836C1 RU2743836C1 RU2020122306A RU2020122306A RU2743836C1 RU 2743836 C1 RU2743836 C1 RU 2743836C1 RU 2020122306 A RU2020122306 A RU 2020122306A RU 2020122306 A RU2020122306 A RU 2020122306A RU 2743836 C1 RU2743836 C1 RU 2743836C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- water
- samples
- injected
- well
- injected water
- Prior art date
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 140
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 230000004941 influx Effects 0.000 title abstract description 6
- 239000003129 oil well Substances 0.000 title 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 34
- 239000008398 formation water Substances 0.000 claims abstract description 17
- 238000007417 hierarchical cluster analysis Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 25
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 12
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000003643 water by type Substances 0.000 abstract description 22
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 20
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 abstract description 10
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-L Sulfate Chemical compound [O-]S([O-])(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 7
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 6
- 150000003467 sulfuric acid derivatives Chemical class 0.000 description 6
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 5
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 5
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 5
- 230000033558 biomineral tissue development Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000004078 waterproofing Methods 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052788 barium Inorganic materials 0.000 description 1
- DSAJWYNOEDNPEQ-UHFFFAOYSA-N barium atom Chemical compound [Ba] DSAJWYNOEDNPEQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 159000000008 strontium salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
- E21B47/10—Locating fluid leaks, intrusions or movements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к нефтегазодобывающей промышленности и может быть использовано для обнаружения поступления в нефтедобывающую скважину закачиваемой с целью заводнения воды и определения ее относительного содержания в попутно добываемых водах и продукции упомянутой скважины. Предлагаемый способ предусматривает отбор проб закачиваемой и попутно добываемой воды, анализ физико-химических параметров отобранных проб, создание рабочей выборки с использованием полученных данных, стандартизацию последних и использование полученных результатов для формирования с помощью кластерного анализа критериев, позволяющих установить происхождение анализируемой воды. Осуществляют выделение реперных образцов пластовой воды с использованием полученных при помощи метода иерархического кластерного анализа максимальных значений статистических расстояний по отношению к образцам закачиваемой воды. Наличие притока закачиваемой воды устанавливают путем разделения рабочей выборки на три группы методом k-средних и оценки расположения стандартизованных значений физико-химических параметров каждого из сформированных кластеров по отношению друг к другу, при этом учитывают изменение со временем соотношения пластовой и закачиваемой воды в смеси попутно добываемых вод. Технический результат - повышение надежности способа и достоверности получаемых результатов за счет использования комплекса обобщенных показателей, характеризующих закачиваемую воду и попутно добываемые воды, и оценки их долевого соотношение. 1 з.п. ф-лы, 2 ил., 7 табл., 2 пр.
Description
Изобретение относится к нефтегазодобывающей промышленности и может быть использовано для обнаружения поступления в нефтедобывающую скважину закачиваемой с целью заводнения воды и определения ее относительного содержания в попутно добываемых водах и продукции упомянутой скважины.
Для нефтегазовых месторождений, находящихся на поздних стадиях разработки, характерными являются низкие пластовые давления и высокая обводненность продукции скважин за счет заводнения. Это приводит к снижению рентабельности эксплуатации скважин, увеличению затрат на отделение попутно добываемой воды, повышению скорости коррозии внутрискважинного оборудования. Борьба с этим явлением включает определение происхождения, иными словами, установление источника поступающих в скважину посторонних вод и масштабов их проникновения для своевременного сооружения гидроизоляции, оценки экономической целесообразности и последующей проверки эффективности созданной гидроизоляции.
В процессе разработки месторождения в добывающую скважину возможно поступление чужеродных вод из различных источников, связанных как с геологическим строением залежи, так и с техническим состоянием самой скважины. Необходимо убедиться, что причиной появления воды в продукции скважины является именно поступление закачиваемых вод.
На текущий момент можно выделить несколько принципиально различных способов определения источника поступления вод в добывающие скважины.
Известен пользующийся популярностью метод трассерных исследований пласта (RU 2398962, опубл. 2010.09.10), основанный на добавлении в контрольную нагнетательную скважину определенного количества известного вещества с последующим контролем концентрации данного вещества в продукции добывающих скважин. Этот метод обладает высокой информативностью, но имеет специфические требования к используемым трассерам и требует больших финансовых затрат.
Известен способ определения источника поступления вод в добывающую скважину и их концентрации в смеси (Абукова Л.А. и др. Гидрогеохимический мониторинг разработки месторождений углеводородов // Георесурсы, геоэнергетика, геополитика. 2015 - №2(12). С. 1-8), включающий расчет гидрогеохимических коэффициентов, служащих критериями отнесения воды к определенному источнику. Расчет упомянутых критериев ведут на основе данных о химическом составе попутно добываемой воды с предварительным определением фоновых гидрохимических параметров пластовых вод, а также с учетом состава технологических растворов, используемых на конкретном месторождении. В качестве таких критериев могут быть использованы следующие показатели: rNa+/rCl-; Cl-/Br-; rCa2+/rNa+; r(HCO3 -+CO3 2-)/r(Ca2++Mg2+) и другие, включающие сразу несколько взаимосвязанных гидрохимических параметров, что повышает точность идентификации поступающей в добывающую скважину воды. Однако, в каждом конкретном случае выбор критериев для надежной идентификации типов вод, расчет их количества в смесях, поступающих в добывающие скважины, должен базироваться на использовании показателей, обоснованных применительно к конкретным условиям, что осложняет осуществление известного способа, причем произвольный выбор таких показателей приводит к возможным ошибкам и недостаточно точной идентификации происхождения поступающей воды.
Известен способ, в котором в качестве критерия поступления закачиваемой воды в добывающую скважину используют изменение содержания сульфатов в попутно добываемой воде (Крабтри М. и другие Борьба с солеотложениями - удаление и предотвращение их образования // Нефтегазовое Обозрение. Осень 2002. С. 52-73). Известный способ находит широкое применение при добыче нефти на морских нефтедобывающих платформах, где для заводнения используется морская вода с высоким содержанием сульфатов, в то время как в пластовых водах нефтяных месторождений содержание сульфатов, как правило, на порядок и даже несколько порядков ниже. Однако, поскольку содержание сульфатов в пластовых водах нефтяных месторождений способно изменяться не только при поступлении закачиваемой воды, но при взаимодействии воды с породой пласта, а также вследствие протекания процесса сульфатредукции, известный способ может не обеспечить достаточно надежных и достоверных результатов.
Наиболее близким к предлагаемому является способ выявления притока посторонней воды в нефтедобывающей скважине по изменению состава попутно добываемых вод (RU 1208195, опубл. 1986.01.30). Согласно известному способу, проводят отбор проб попутно добываемых вод, определяют такие их гидрохимические характеристики, как общая минерализация и содержание в них меди, вычисляют отношение этого содержания к минерализации, при этом критерием поступления в скважину посторонней воды служит изменение этого отношения.
Однако поскольку изменение содержания одного конкретного компонента, как уже было отмечено, может быть вызвано множеством причин, известный способ не обеспечивает достаточно надежных и достоверных результатов. Кроме того, он не предусматривает количественной оценки доли посторонней, преимущественно закачиваемой, воды в попутно добываемых водах.
Задачей изобретения является создание надежного, достоверного и одновременно достаточно простого в осуществлении способа выявления притока закачиваемой воды в нефтедобывающую скважину.
Технический результат способа заключается в повышении его надежности и достоверности получаемых результатов за счет использования комплекса обобщенных показателей для определения изменения состава попутно добываемой воды с одновременной количественной оценкой в ней доли закачиваемой, воды в попутно добываемых водах.
Указанный технический результат достигают способом обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине по изменению состава попутно добываемых вод, предусматривающим отбор проб попутно добываемой воды и анализ их физико-химических параметров, разработку на основании полученных результатов критериев определения происхождения посторонней воды, поступающей в скважину, в котором, в отличие от известного, создают рабочую выборку полученных результатов анализа, выполняют стандартизацию их значений, проводят иерархический кластерный анализ исследуемой выборки с получением матрицы статистических расстояний между образцами, после чего, используя максимальные значения статистических расстояний относительно образцов закачиваемой воды, выделяют реперные образцы пластовой воды и методом k-средних проводят разделение подготовленной выборки на три кластера, содержащие, соответственно, реперный образец пластовой воды с наиболее близкими по составу пробами, пробы закачиваемой воды и пробы, имеющие наибольшее отличие по составу и от тех, и от других, затем, используя в качестве критерия расположение средних стандартизованных значений физико-химических параметров каждого из сформированных кластеров по отношению друг к другу, а также изменение со временем соотношения пластовой и закачиваемой воды в смеси попутно добываемых вод определяют наличие притока закачиваемой воды, при этом долю пластовой и закачиваемой воды в упомянутой смеси рассчитывают путем сопоставления статистических расстояний между образцами воды из матрицы расстояний, полученной при помощи иерархического кластерного анализа, по уравнениям:
где ωf - доля пластовой воды в смеси попутно добываемых вод;
ωi - доля закачиваемой воды в смеси;
dmix-i - статистическое расстояние от образца смеси до закачиваемой воды;
df-I - статистическое расстояние между реперными образцами пластовой и закачиваемой воды.
В преимущественном варианте осуществления способа стандартизацию результатов анализа проб воды осуществляют с помощью приведенного ниже уравнения:
где zi - стандартизованная величина для xi;
xi - первичный результат;
σ - стандартное отклонение первичных результатов
Способ осуществляют следующим образом.
Первоначально получают набор исходных данных для последующего анализа. Для этого проводят отбор проб попутно добываемых вод месторождения нефти и вод, закачиваемых с целью заводнения; исследуют их физико-химических параметры; затем на основе полученных результатов методами иерархической кластеризации и k-средних осуществляют проведение кластерного анализа. Обработку больших массивов данных, как правило, осуществляют с помощью программных средств с использованием соответствующей компьютерной программы, обеспечивающей проведение статистических расчетов.
Пробы попутно добываемых вод из исследуемой скважины, а также закачиваемых вод из соответствующих технологических участков нефтепромыслового оборудования отбирают предпочтительно в количестве не менее 10 в течение заданного промежутка времени, что обеспечивает проведение мониторинга поступления закачиваемой воды в течение этого промежутка и одновременно позволяет минимизировать влияние случайного изменения параметров (не связанного с процессом смешивания пластовых и закачиваемых вод).
Для анализа попутно добываемых и закачиваемых вод большинства месторождений оптимальным набором физико-химических параметров является следующий: общая минерализация (TDS), содержание НСО3 -, Na+, K+, Са2+, Mg2+, Cl-, SO4 2-, что не исключает другой выбор, отражающий особенности химического состава исследуемых вод и инструментальные возможности промысла на конкретном месторождении.
Для создания рабочей выборки и проведения стандартизации результаты исследования состава попутно добываемых и закачиваемых вод вносят в общую таблицу, организуя таким образом массив данных.
Поскольку физико-химические параметры исследуемых вод могут быть представлены в различных единицах измерения и иметь значения различного порядка, для «равноправного» представления в последующих расчетах всех параметров проводят процедуру стандартизации (нормирования) переменных, обеспечивающую их совместимость.
Нормирование проводят в соответствии с уравнением (1):
где zi - стандартизованная величина для xi;
xi - первичный результат;
σ - стандартное отклонение первичных результатов,
Его также целесообразно осуществлять с помощью программных средств с использованием соответствующего инструмента в компьютерной программе, выбранной для расчетов.
Относительное изменение с течением времени состава попутно добываемых вод рассматривают как результат возможного поступления посторонних, преимущественно закачиваемых, вод в рассматриваемую добывающую скважину. Однако, поскольку в процессе разработки месторождения возможно поступление в добывающую скважину чужеродных вод из различных источников, связанных как с геологическим строением залежи, так и с техническим состоянием самой скважины, при этом необходимо убедиться, что причиной появления посторонней воды в продукции скважины является именно поступление закачиваемых вод.
Заключение о поступлении закачиваемых вод и возможном прорыве делают на основе сравнения стандартизированных значений физико-химических параметров исследуемых образцов попутно добываемой воды с реперными образцами закачиваемой и пластовой воды при помощи кластерного анализа методом k-средних.
В качестве реперного образца закачиваемой воды используется условный образец, имеющий средние значения физико-химических параметров закачиваемых вод за исследуемый промежуток времени. В качестве реперного образца пластовой воды принимают образец воды, отобранный из рассматриваемой скважины до поступления в нее посторонней воды, т.е. до начала заводнения, либо образец, датируемый самым ранним периодом ее эксплуатации, которые по составу будут наиболее близкими к «чистой» пластовой воде.
В случае отсутствия возможности установить состав образца наиболее близкого к «чистой» пластовой воде, в качестве реперного образца пластовой воды выбирается образец, имеющий наибольшее статистическое расстояние от закачиваемой воды, что устанавливают на основе результатов иерархического кластерного анализа.
Проведение иерархического кластерного анализа исследуемой выборки проводится на основе переменных, в данном случае представляющих собой нормализованные физико-химические параметры образцов попутно добываемой и закачиваемой воды. Кластеризация в предлагаемом способе проведена с использованием метода Варда на основе Евклидового расстояния, что не исключает возможности ее проведения с использованием одного из известных алгоритмов, выбранных из ряда включающего метод одиночной связи, метод полных связей, центроидный метод, а также с применением одного из способов расчета статистического расстояния между объектами (расстояние Чебышева, Манхеттенское расстояние).
Результатом иерархического кластерного анализа является матрица статистических расстояний между объектами (образцами исследуемых вод), на основе которой в качестве реперного образца пластовой воды выбирается образец, обнаруживающих наибольшее значение статистического расстояния до образцов закачиваемой воды.
Далее с целью подтверждения поступления закачиваемых вод проводят кластерный анализ методом k-средних подготовленной выборки переменных, в качестве служат ранее определенные физико-химические параметры попутно добываемых и закачиваемых вод, преимущественно общая минерализация (TDS), содержание НСО3 -, Na+, K+, Са2+, Mg2+, Cl-, SO4 2-, либо других минеральных составляющих, в зависимости от особенностей химического состава пластовых и закачиваемых вод. Метод k-средних предусматривает разбиение множества объектов на группы, называемые кластерами, при этом внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных групп должны как можно более различаться.
С помощью метода k-средних исследуемую выборку делят на три кластера, в один из которых попадает реперный образец пластовой воды, в другой - реперный образец закачиваемой воды. Третий кластер формируют из образцов, имеющих наибольшее отличие по составу и от пластовых, и от закачиваемых вод.
Возможное нечеткое разделение образцов на три кластера в большинстве случаев связано с дополнительным поступлением посторонних вод из другого (не рассматриваемого) источника, а также с процессами, произошедшими в пласте за истекший промежуток времени. В таком случае повторяют исследование, уменьшив количество наблюдений (образцов) в выборке, например, сократив исследуемый временной промежуток.
В случае прорыва закачиваемой воды в скважину большая часть значений физико-химических параметров попутно добываемой воды на участке с предположительным прорывом должна находиться между значениями физико-химических параметров реперных образцов пластовой и закачиваемой воды. Кластерный анализ методом k-средних позволяет получить график средних значений переменных каждого кластера. В данном случае на графике (фиг. 1), представлены три линии, каждая из которых соответствует своему кластеру. В том случае, когда большинство средних условных (нормированных) значений физико-химических параметров третьего кластера находится на графике между средними значениями физико-химических параметров первого кластера, включающего реперные образцы пластовой воды, и второго кластера, включающего реперные образцы закачиваемой воды, можно сделать вывод, что образцы из третьего кластера являются результатом смешивания этих вод, следовательно, в данный промежуток времени в исследуемой скважине наблюдается поступление закачиваемых вод.
Если значения большинства переменных третьего кластера не попали в промежуточный интервал, следовательно, их изменение, по всей вероятности, связано не с процессом смешивания пластовых и закачиваемых вод, а с другими процессами, происходящими в пласте. Это означает, что обводнение скважиной продукции не связанно с поступлением закачиваемых вод, а вода поступает из другого источника.
Количественно приток закачиваемых вод определяют методом расчета на основе сопоставления статистических расстояний образцов попутно добываемых вод между реперными образцами пластовой и закачиваемой воды.
Соотношение пластовой и закачиваемой воды в смеси попутно добываемых вод рассчитывают по уравнениям:
где ωf (formation water) - доля пластовой воды в смеси попутно добываемых вод;
ωi (injection water) - доля закачиваемой воды в смеси попутно добываемых вод;
dmix-i - статистическое расстояние от образца смеси попутно добываемых вод до закачиваемой воды;
df-I - статистическое расстояние от пластовой воды до закачиваемой.
Изменение количественного соотношения пластовой и закачиваемой воды при его последовательном определении в течение установленного промежутка времени дает возможность не только выявить наличие притока закачиваемой воды, но и оценить примерную интенсивность этого притока.
Примеры конкретного осуществления способа
Пример 1
В ходе добычи нефти с морской нефтедобывающей платформы на одном из шельфовых месторождений России для заводнения нефтеносного пласта использовали морскую воду. Для установления наличия прорыва закачиваемой воды в добывающую скважину №1 и определения эффективности проведения водоизоляционных работ в течение заданного промежутка времени осуществляли пробоотбор попутно добываемой воды из упомянутой скважины.
Результаты анализа следующих физико-химических параметров: общая минерализация (TDS), содержание НСО3 -, Na+, K+, Са2+, Mg2+, Cl-, SO4 2- приведены в Таблице 1.
Затем выполнили стандартизацию полученного массива данных, результаты которой показаны в Таблице 2.
Для установления реперного образца пластовой воды провели иерархический кластерный анализ. Кластеризацию выполнили при помощи метода Варда на основе Евклидового расстояния. По результатам расчетов наиболее высокое значение статистической дистанции до закачиваемой воды было у образца «январь 2016», являющегося самым ранним в исследуемой выборке (Таблица 3).
Для подтверждения поступления закачиваемой воды в данную скважину №1 провели кластерный анализ методом k-средних, в результате которого исследуемая выборка разделилась на три ожидаемых кластера. Методом k-средних построили график, отображающий средние стандартизированные значения физико-химических параметров в каждом кластере (фиг. 1). На графике видно, что большинство условных (нормированных) значений физико-химических параметров третьего кластера занимают промежуточное положение. Исключение составляет только содержание гидрокарбонатов, отклонение которого может являться следствием нарушения углекислотного равновесия в процессе добычи или отбора проб. Таким образом, можно сделать вывод, что образцы из промежуточного кластера являются результатом смешивания пластовых и закачиваемых вод.
На основании полученной матрицы статистических расстояний, по уравнениям (2) и (3) рассчитали содержание закачиваемой воды в исследованных образцах попутно добываемых вод. Из данных таблицы 4 видно, что на протяжении заданного промежутка времени наблюдалось постепенное поступление закачиваемой воды в исследуемую скважину. В январе 2018 произошел существенный прорыв, в результате которого количество закачиваемой воды в скважине увеличилось до 30,76%. После проведения водоизоляционных работ эта доля снизилась до 11,59%.
Содержание сульфатов в пластовых водах исследуемого месторождения не превышает 50 мг/л, а для заводнения используется морская вода с содержанием сульфатов около 2700 мг/л. Поэтому содержание сульфатов в попутно добываемой воде используют как надежный критерий для идентификации поступления закачиваемой воды в добывающую скважину. Для сравнения рассчитали долю закачиваемой воды в попутно добываемой воде и по содержанию сульфатов. Результаты представлены в таблице 4. Таблица 4 показывает, что соотношение пластовая/закачиваемая вода, рассчитанное при помощи метода кластерного анализа, хорошо коррелирует с соотношением, рассчитанным на основе концентрации сульфатов, что еще раз подтверждает работоспособность предлагаемого способа, а также его достаточно высокую надежность и достоверность полученных результатов.
Следует отметить, что расчеты, полученные при помощи предлагаемого способа с использованием кластерного анализа, являются более точными, так как они основаны на использовании совокупности целого ряда физико-химических параметров и менее подвержены влиянию случайных или не связанных со смешиванием вод процессов. В частности, в данном примере значения доли закачиваемой воды, полученные при помощи кластерного анализа незначительно выше значений, полученных с использованием содержания сульфатов. Полученная разница объясняется тем, что при попадании в нефтеносный пласт сульфаты способны осаждаться в виде солей кальция, бария и стронция, что оказало влияние на точность результата.
Пример 2
Для того, чтобы установить наличие прорыва закачиваемой морской воды в добывающей скважине №2 нефтяного месторождения осуществили отбор проб воды аналогично примеру 1 и провели анализ физико-химических параметров: TDS, содержание НСО3 -, Na+, K+, Са2+, Mg2+, Cl-, SO4 2-, результаты которого приведены в таблице 5.
Провели стандартизацию полученного массива данных. Результаты показаны в Таблице 6.
Затем выполнили иерархический кластерный анализ полученного массива данных. Кластеризацию осуществили при помощи метода Варда на основе Евклидового расстояния. Из полученной матрицы расстояний между образцами взяли значения расстояний образцов попутно добываемых вод до реперного образца закачиваемой воды (Таблица 7). Из Таблицы 7 видно, что в данном случае систематического уменьшения упомянутых расстояний не наблюдается. Наибольшее расстояние обнаруживает образец «Сентябрь 2016», находящийся в центральной части исследуемого временного промежутка. Таким образом, поступление закачиваемой воды в данную скважину за исследуемый промежуток времени маловероятно.
Для подтверждения предположения об отсутствии поступления закачиваемой воды в данную скважину №2 провели кластерный анализ методом k-средних, в результате которого исследуемая выборка была разделена на три кластера, в один из которых попала закачиваемая вода, а два других составили попутно добываемые воды. Распределение попутно добываемых вод между кластерами не было взаимосвязанным, реперный образец «сентябрь 2016» оказался в кластере №1.
По полученным данным при помощи метода k-средних построили график средних значений (фиг. 2), на котором видно, что значения переменных в обоих кластерах попутно добываемых вод имеют близкие значения. Кластер попутно добываемой воды без реперного образца не занимает промежуточного положения. Следовательно, прорыв закачиваемой морской воды в данной скважине отсутствует. Это подтверждается низким содержанием сульфатов во всех образцах (таблица 1).
Claims (13)
1. Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине по изменению состава попутно добываемых вод, предусматривающий отбор проб попутно добываемой воды и анализ их физико-химических параметров, разработку на основании полученных результатов критериев определения происхождения посторонней воды, поступающей в скважину, отличающийся тем, что создают рабочую выборку полученных результатов анализа, выполняют стандартизацию их значений, проводят иерархический кластерный анализ исследуемой выборки с получением матрицы статистических расстояний между образцами, после чего, используя максимальные значения статистических расстояний относительно образцов закачиваемой воды, выделяют реперные образцы пластовой воды и методом k-средних проводят разделение подготовленной выборки на три кластера, содержащие, соответственно, реперный образец пластовой воды с наиболее близкими по составу пробами, пробы закачиваемой воды и пробы, имеющие наибольшее отличие по составу и от тех, и от других, затем, используя в качестве критерия расположение средних стандартизованных значений физико-химических параметров каждого из сформированных кластеров по отношению друг к другу, а также изменение со временем соотношения пластовой и закачиваемой воды в смеси попутно добываемых вод, определяют наличие притока закачиваемой воды, при этом долю пластовой и закачиваемой воды в упомянутой смеси рассчитывают путем сопоставления статистических расстояний между образцами воды из матрицы расстояний, полученной при помощи иерархического кластерного анализа по уравнениям:
где ωf - доля пластовой воды в смеси попутно добываемых вод;
ωi - доля закачиваемой воды в смеси;
dmix-i - статистическое расстояние от образца смеси до закачиваемой воды;
df-i - статистическое расстояние между реперными образцами пластовой и закачиваемой воды.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что стандартизацию результатов анализа проб воды осуществляют с помощью уравнения:
где zi - стандартизованная величина для xi;
xi - первичный результат;
σ - стандартное отклонение первичных результатов.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020122306A RU2743836C1 (ru) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020122306A RU2743836C1 (ru) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2743836C1 true RU2743836C1 (ru) | 2021-02-26 |
Family
ID=74672754
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020122306A RU2743836C1 (ru) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2743836C1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115898348A (zh) * | 2021-08-26 | 2023-04-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 注入水对油砂体内液态相影响的评价方法 |
| CN118014312A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 西安思坦仪器股份有限公司 | 一种波码智能分注井井下分层流量的有效调配方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1208195A1 (ru) * | 1984-04-20 | 1986-01-30 | Северо-Кавказский Государственный Научно-Исследовательский И Проектный Институт Нефтяной Промышленности | Способ вы влени притока посторонней воды в добывающей скважине |
| RU2262595C1 (ru) * | 2004-02-04 | 2005-10-20 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Способ определения заколонной циркуляции |
| RU2325521C1 (ru) * | 2007-05-23 | 2008-05-27 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Способ обнаружения нарушений в обсадной колонне добывающей скважины |
| US8283173B2 (en) * | 2007-01-03 | 2012-10-09 | Council Of Scientific & Industrial Research | Process utilizing natural carbon-13 isotope for identification of early breakthrough of injection water in oil wells |
| RU2577865C1 (ru) * | 2014-11-17 | 2016-03-20 | Публичное акционерное общество "Татнефть" имени В.Д. Шашина (ПАО "Татнефть" им. В.Д. Шашина) | Способ индикаторного исследования скважин и межскважинного пространства |
-
2020
- 2020-06-30 RU RU2020122306A patent/RU2743836C1/ru active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1208195A1 (ru) * | 1984-04-20 | 1986-01-30 | Северо-Кавказский Государственный Научно-Исследовательский И Проектный Институт Нефтяной Промышленности | Способ вы влени притока посторонней воды в добывающей скважине |
| RU2262595C1 (ru) * | 2004-02-04 | 2005-10-20 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Способ определения заколонной циркуляции |
| US8283173B2 (en) * | 2007-01-03 | 2012-10-09 | Council Of Scientific & Industrial Research | Process utilizing natural carbon-13 isotope for identification of early breakthrough of injection water in oil wells |
| RU2325521C1 (ru) * | 2007-05-23 | 2008-05-27 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Способ обнаружения нарушений в обсадной колонне добывающей скважины |
| RU2577865C1 (ru) * | 2014-11-17 | 2016-03-20 | Публичное акционерное общество "Татнефть" имени В.Д. Шашина (ПАО "Татнефть" им. В.Д. Шашина) | Способ индикаторного исследования скважин и межскважинного пространства |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115898348A (zh) * | 2021-08-26 | 2023-04-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 注入水对油砂体内液态相影响的评价方法 |
| CN118014312A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 西安思坦仪器股份有限公司 | 一种波码智能分注井井下分层流量的有效调配方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2743836C1 (ru) | Способ обнаружения притока закачиваемой воды в нефтедобывающей скважине | |
| RU2613219C2 (ru) | Способ наблюдения за коллектором с использованием данных о скученных изотопах и/или инертных газах | |
| Stiff Jr | The interpretation of chemical water analysis by means of patterns | |
| Hitchon et al. | Culling criteria for “standard” formation water analyses | |
| Locsey et al. | Statistical and hydrochemical methods to compare basalt-and basement rock-hosted groundwaters: Atherton Tablelands, north-eastern Australia | |
| CN113792936A (zh) | 一种随钻岩性智能识别方法、系统、设备和存储介质 | |
| CN109993459A (zh) | 一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法 | |
| Hu et al. | Predicted and observed evolution of produced-brine compositions and implications for scale management | |
| Tsui | More oil, less democracy?: theory and evidence from crude oil discoveries | |
| Laughland et al. | Uncharted waters: What can we learn from waters produced from horizontal wells in the Permian Basin? | |
| CN111523796A (zh) | 非煤隧道有害气体危害评价方法 | |
| Zhang et al. | Halite envelope for downhole salt deposition prediction and management | |
| O'Shea et al. | Detecting subtle hydrochemical anomalies with multivariate statistics: an example from ‘homogeneous’ groundwaters in the Great Artesian Basin, Australia | |
| CN109681136A (zh) | 一种基于多源信息融合的早期溢流监测方法 | |
| CN109191002B (zh) | 一种油气富集程度的表征方法 | |
| US20220391998A1 (en) | Fingerprinting and machine learning for production predictions | |
| CN110873904A (zh) | 流体识别方法及装置 | |
| Liu et al. | Application of clustering and stepwise discriminant analysis based on hydrochemical characteristics in determining the source of mine water inrush | |
| Ness et al. | The impact of field measurements and data-handling procedures on carbonate-and sulfide-scale prediction | |
| de Lima Ribeiro et al. | Assessment of the chemical composition of waters associated with oil production using PARAFAC | |
| CN105683332B (zh) | 浓度确定方法和系统 | |
| Reistle | Identification of oil-field waters by chemical analysis | |
| Mateen | Modeling of Mineral Scaling in a West Texas CO2-WAG EOR Field Using Produced Water Analysis and a 1-D Reactive Mixing-Material Balance Coupled Approach | |
| RU2263211C1 (ru) | Способ контроля за разработкой многопластовой нефтяной залежи | |
| Anisimov et al. | Analysis and forecasting of the success of hydraulic fracturing treatment in the selection of candidate wells |