Применение деконволюции при интерпретации данных ГДИС газонасыщенных низкопроницаемых пластов Ачимовских отложений

Введение и цель. Важной задачей при оценке геолого-технических мероприятий (ГРП, повторный ГРП), оценке состояния трещины ГРП, энергетического состояния залежи и оценки объемов дренируемых запасов является обеспечение качественной входной информацией о системе «пласт–скважина». Для решения таких задач используются гидродинамические исследования скважин (ГДИС), длительность которых может быть ограничена как геологическими особенностями строения месторождения, так и экономическими факторами.

Материалы и методы. С целью повышения информативности исследований применяют альтернативные инструменты обработки данных ГДИС. Такие инструменты требуют применения перманентных систем контроля забойного давления и температуры, а также постоянно действующих устройств замера дебита скважин для корректного определения фракционного состава продукции (это могут быть стационарные мультифазные расходомеры (МФЗУ) или мобильные замерные комплексы). Одним из таких инструментов является деконволюция. Деконволюция преобразует ранее записанное забойное давление при изменяющемся дебите в динамику давления с постоянным дебитом, т.е. в кривую стабилизации давления (КСД) длительностью, равной всей истории работы скважины. Далее полученная кривая давления обрабатывается традиционными методами ГДИС.

Результат. В статье представлены примеры применения деконволюции на данных реальных скважин одного из ЛУ АО «РОСПАН ИНТЕРНЕШНЛ»

Заключение. Рекомендуется к использовать в условиях применимости.

1. Туленков С.В., Туленкова С.В., Мамонов Д.М., Ромашкин С.В., Захаржевский Ю.А. Апробация деконволюции при интерпретации данных ГДИ скважин с ГРП газонасыщенных низкопроницаемых ачимовских отложений // Российское газовое общество. — 2024. — № 3(45). — С. 103–109.

2. Афанаскин И.В., Вольпин С.Г., Бабаевский А.В. и др. Методика применения численного гидродинамического моделирования при интерпретации кривых восстановления давления в сложных случаях // Инженерная практика. — 2013. — № 10. — С. 58–61.

3. Von Schroeter T., Hollaender F., Gringarten A.C. Deconvolution of Well-Test Data as a Nonlinear Total Least-Squares Problem // SPE Journal. — 2004. — Vol. 9, no. 4. — Pp. 375–390.

4. Gringarten A.C. From Straight lines to Deconvolution: the Evolution of the State of the Art in Well Test Analysis / Paper SPE 102079. Presented at the 2006 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, San Antonio, Texas, U.S.A., 24–27 September 2006 // SPEREE. — Feb. 2008. — No. 11–1. — Pp. 41–62.

5. Гуляев Д.Н., Батманова О.В. Импульсно-кодовое гидропрослушивание и алгоритмы мультискважинной деконволюции — новые технологии определения свойств пластов в межскважинном пространстве // Вестник Российского нового университета. Серия: «Сложные системы: модели, анализ, управление». — 2017. — № 4. — С. 26–32.

6. Levitan M.M. Wilson, M.R. Deconvolution of Pressure and Rate Data From Gas Reservoirs with Signifi cant Pressure Depletion / Paper SPE 134261. Presented at the 2010 Annual Conference and Exhibition held in Florence, Italy, 19–22 September 2010, Deconvolution of Pressure and Rate Data from Gas Reservoirs with Signifi cant Pressure Depletion// SPE Annual Technical Conference and Exhibition / OnePetro.

7. Levitan M.M. Practical Application of Pressure-Rate Deconvolution to Analysis of Real Well Tests // Paper SPE 84290. — 2003, Practical Application of Pressure-Rate Deconvolution to Analysis of Real Well Tests // SPE Annual Technical Conference and Exhibition / OnePetro.

8. Халзагаров М.П. Мультискважинная деконволюция и моделирование разработки для увеличения коэффициента охвата / Выпускная квалификационная работа магистра. — СПб.: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2019.