Оптимизация повторных кислотных обработок на основе совершествования подходов к моделированию
https://doi.org/10.24887/2587-7399-2020-1-47-53
Аннотация
Повторные соляно-кислотные обработки (СКО) являются основной технологией восстановления и улучшения продуктивности скважин, вскрывающих карбонатные коллекторы. В работе показана необходимость и предложен способ учета результатов предыдущих воздействий на околоскважинную зону пласта при проектировании повторных СКО. Способ реализован в рамках разработанного симулятора кислотного воздействия и успешно применяется при проектировании и оптимизации стимуляций скважин на одном из карбонатных месторождений компании «Газпром нефть»
Список литературы
1. Fredd C.N., Miller M.J. Validation of carbonate matrix stimulation models // SPE 58713-MS-2000. – DOI:10.2118/58713-MS
2. Каневская Р.Д., Новиков А.В. Методы моделирования червоточин при соляно-кислотном воздействии на карбонатные пласты // Нефтепромысловое дело. – № 3. – 2018. – С. 19–28.
3. Buijse M. A., Glasbergen G. A Semi-Empirical Model To Calculate Wormhole Growth in Carbonate Acidizing // SPE 96892-MS. – 2005. – DOI:10.2118/96892-MS
4. Khuzin R., Shevko N., Melnikov S. Improving Well Stimulation Technology Based on Acid Stimulation Modeling, Lab and Field Data Integration // SPE-196976-MS-2019. – DOI:10.2118/196976-MS
5. Извлечение нефти из карбонатных коллекторов / М.Л. Сургучев [и др.]. – М.: Недра, 1987. — 230 с.
6. HP/HT Carbonate Acidizing-Recent Discoveries and Contradictions in Wormhole Phenomenon / C. Karale, A. Beuterbaugh, M. Pinto [et al.] // Offshore Technology Conference. – March-2016. – DOI:10.4043/26714-MS
7. Schechter R.S. Oil well stimulation. – New Jersey: Prentice Hall, 1992. – 602 р
Рецензия
Для цитирования:
Хузин Р.А. Оптимизация повторных кислотных обработок на основе совершествования подходов к моделированию. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2020;(1):47-53. https://doi.org/10.24887/2587-7399-2020-1-47-53
For citation:
Khuzin R.A. Matrix acid re-treatment optimization based on improved simulation model. PROneft. Professionally about Oil. 2020;(1):47-53. (In Russ.) https://doi.org/10.24887/2587-7399-2020-1-47-53