ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕНАПРАВЛЕНИЯ ПОТОКОВ ЗАКАЧИВАЕМОЙ ВОДЫ ПО НАЗЕМНОЙ СЕТИ ППД ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ НЕСТАЦИОНАРНОГО ЗАВОДНЕНИЯ

INVESTIGATION OF REDIRECTION OF PUMPED WATER FLOWS THROUGH THE SURFACE NETWORK OF THE PPD FOR UNSTEADY FLOODING

Korposh Maxim Vasilyevich

 Master's student, BC LUKOIL Engineering LLC, Tyumen Industrial University,

Tyumen, Russia

Voronin Maxim

Master's student, BC LUKOIL Engineering LLC, Tyumen Industrial University,

Tyumen, Russia

Gulyaev Vyacheslav Nikolaevich

Scientific Supervisor, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Tyumen Industrial University,

Tyumen, Russia

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается проблема перенаправления потоков закачиваемой воды по наземной сети ППД для нестационарного заводнения на завершающей стадии разработки месторождений Западной Сибири. Обводнённость достигает 87–98,7%, до 80% воды непроизводительна. Нестационарное заводнение повышает КИН на 2–10%, но сдерживается отсутствием интегрированных систем управления потоками. Проанализированы методы: корреляция Спирмена, графики Чена, гидравлическое моделирование (HydraSym). Выявлены пробелы: отсутствие единой методики, ограничения Спирмена для динамических режимов, неразработанность адаптивных алгоритмов. Предложена концептуальная схема с матрицей взаимовлияния, цифровым двойником и адаптивным управлением. Определены три критерия оптимизации: минимизация энергозатрат (снижение 10–15%), стабилизация расходов (отклонение ≤10%), максимизация прироста КИН (2–10%).

ABSTRACT

The article deals with the problem of redirecting the flows of injected water through the surface network of PPD for non-stationary flooding at the final stage of the development of deposits in Western Siberia. The water content reaches 87-98.7%, up to 80% of the water is unproductive. Non-stationary flooding increases KIN by 2-10%, but is hampered by the lack of integrated flow control systems. The methods analyzed are Spearman correlation, Chen graphs, and hydraulic modeling (HydraSym). Gaps have been identified: the lack of a unified methodology, Spearman's limitations for dynamic modes, and the lack of development of adaptive algorithms. A conceptual scheme with a matrix of mutual influence, a digital twin and adaptive control is proposed. Three optimization criteria have been identified: minimizing energy consumption (10-15% reduction), cost stabilization (deviation <10%), and maximizing QIN growth (2-10%).

Ключевые слова: нестационарное заводнение, поддержание пластового давления, анализ взаимовлияния скважин, корреляция Спирмена, гидравлическое моделирование, регулировочные кривые, многокритериальная оптимизация, управление потоками.

Keywords: unsteady flooding, reservoir pressure maintenance, well interaction analysis, Spearman correlation, hydraulic modeling, adjustment curves, multi-criteria optimization, flow control.

Введение

Завершающая стадия разработки нефтяных месторождений Западной Сибири характеризуется высокой обводненностью (87–98,7%) и значительной долей непроизводительной закачки – по экспертным оценкам, до 80% закачиваемой воды не участвует в вытеснении нефти. Это приводит к росту энергопотребления системы ППД и экономическим потерям в миллиарды рублей ежегодно. Основная причина – неоптимальное распределение потоков по наземной сети, так как существующие подходы базируются на статическом анализе без интегрированных методик для динамического управления в реальном времени.

Технология нестационарного заводнения (циклическое, импульсное, адресное нагнетание) позволяет повысить КИН на 2–10% за счёт минимизации конусообразования, расширения зоны охвата и улучшения вытеснения в краевых зонах [4]. Однако её промышленное внедрение сдерживается отсутствием эффективных систем управления потоками, объединяющих анализ гидродинамических связей между скважинами и гидравлическое моделирование наземной сети.

Цель настоящей работы – обосновать необходимость интеграции методов анализа взаимовлияния скважин (ранговая корреляция Спирмена, диагностические графики Чена) и гидравлического моделирования (регулировочные кривые, программный комплекс HydraSym) для создания адаптивной системы управления потоками ППД при реализации НЗ. Задачи: систематизировать современные подходы, выявить научные и технические пробелы, предложить концепцию интегрированной системы и определить критерии многокритериальной оптимизации.

1. Современные методы управления потоками ППД при нестационарном заводнении

1.1 Нестационарное заводнение: физические механизмы и эффективность

НЗ представляет собой технологию, при которой расходы закачиваемой воды изменяются во времени по заданной программе (синусоидальный, прямоугольный, импульсный профили). В отличие от стационарного режима, НЗ создаёт волны давления, распространяющиеся в пласте быстрее среднего фронта вытеснения [3, 5, 7]. Основные физические эффекты:

– минимизация конусообразования вокруг нагнетательных скважин;

– расширение зоны охвата вытеснением на 15–25%;

– вовлечение в разработку низкопроницаемых пропластков и краевых зон.

Практические примеры: на месторождении Узень (Казахстан) внедрение циклического нагнетания позволило сократить непроизводительные отборы на 15–25% и получить дополнительную добычу 200–300 т/мес. [1]. На пяти месторождениях Газпромнефти в Западной Сибири (2020–2023) после 57 мероприятий по регулированию закачки годовой объём закачиваемой воды сократился на 1,95 млн м³ при сохранении добычи нефти, экономический эффект составил 30–40 млн руб./год [6, 4].

Однако успех НЗ критически зависит от возможности перенаправлять потоки по наземной сети в реальном времени, что требует объединения двух аналитических платформ: анализа взаимовлияния скважин и гидравлического моделирования [8].

1.2 Анализ взаимовлияния скважин: метод ранговой корреляции Спирмена

Метод, предложенный Дрофой П.М. и соавт. [6], позволяет выявить гидродинамическую связь между нагнетательными и добывающими скважинами на основе исторических данных (12–36 месяцев). Коэффициент ранговой корреляции Спирмена r_s (значение от 0 до 1) интерпретируется следующим образом:

- r_s > 0.5 – наличие положительной связи (увеличение приёмистости ведёт к росту дебита жидкости);

- r_s <0.5 – связь отсутствует или слабая.

На основе рассчитанных коэффициентов строится матрица взаимовлияния размером N×M, где N – число нагнетательных, M – добывающих скважин). Каждая ячейка содержит r_s, тип обводнения по Чену и приоритет мероприятия. Матрица позволяет выделить активные пары (r_s > 0,5), для которых целесообразно перенаправление потока.

Дополнительно диагностические графики Чена [2] идентифицируют четыре типа обводнения: конусообразное, фронтальное, вследствие негерметичности, заколонная циркуляция. Это повышает точность выбора мер воздействия.

Ограничение метода: статический характер. При реализации НЗ с частотой изменений от часов до дней коэффициенты корреляции, полученные на длительных исторических интервалах, могут не отражать текущие динамические связи.

1.3 Гидравлическое моделирование наземных сетей ППД

Гидравлическое моделирование является инструментом для расчёта распределения давлений и расходов в разветвлённых трубопроводных системах. Базовые уравнения – Бернулли и Дарси–Вейсбаха – дополняются моделями местных сопротивлений (задвижки, штуцеры, обратные клапаны) через коэффициенты пропускной способности K_v или местного сопротивления x_i.

Стрекалов А.В. и Королев М.С. [8] ввели концепцию регулировочных кривых – зависимостей расхода Q, давления на устье и КПД от диаметра штуцера или степени открытия задвижки. Выделены три зоны чувствительности:

1. Зона высокой чувствительности d_шт < d_кр1 – малые изменения диаметра вызывают квадратичное изменение расхода; требуется высокая точность позиционирования.

2. Переходная зона d_кр1 < d_шт < d_кр2 – плавная степенная зависимость; оптимальна для устойчивого регулирования.

3. Зона насыщения d_шт > d_кр2 – изменение диаметра практически не влияет на расход; управление неэффективно.

Программный комплекс HydraSym позволяет моделировать нестационарные процессы в трубопроводах, учитывать гидроудары и интегрировать наземную сеть с гидродинамической моделью пласта. Однако в существующей практике HydraSym используется преимущественно для проектирования, а не для оперативного управления в реальном времени.

2. Выявленные научные проблемы

2.1 Отсутствие интегрированной методики

На сегодняшний день не существует единой методики, объединяющей:

– анализ взаимовлияния (корреляция Спирмена + графики Чена),

– гидравлическое моделирование (регулировочные кривые, HydraSym),

– адаптивное управление потоками в реальном времени.

Разрозненность подходов приводит к неоптимальному распределению воды и неполной реализации потенциала НЗ (2–10% прироста КИН остаются недостигнутыми). Проблема усугубляется разделением научных дисциплин (гидродинамика пласта, гидравлика трубопроводов, теория управления).

2.2 Ограничения метода Спирмена для динамических режимов

Метод предполагает стационарность связей во времени. При быстрых изменениях режимов (циклическое НЗ с периодом часы–дни) статическая матрица взаимовлияния теряет точность. Это может приводить к ошибочному выбору пар для перенаправления потоков и снижению технологической эффективности.

2.3 Отсутствие адаптивных алгоритмов управления в трёх зонах чувствительности

Выявленные три зоны чувствительности гидравлической системы требуют различной стратегии регулирования. Существующие SCADA-системы используют ПИД-контроллеры, не учитывающие эту нелинейность. Это ведёт либо к перерегулированию (гидроудары, аварии), либо к недостаточному управлению (отсутствие эффекта НЗ).

2.4 Неопределённость критериев многокритериальной оптимизации

Управление потоками ППД требует одновременной оптимизации по трём критериям: 

1. энергоэффективность (удельные затраты на закачку);

2. стабильность приёмистостей (отклонение от планового расхода);

3. охват вытеснением (прирост КИН). 

Предложенный комплексный коэффициент носит рекомендательный характер и не содержит весовых коэффициентов для различных геолого-технических условий. Отсутствие стандартизированной методики затрудняет автоматизацию управления и сравнение эффективности проектов [8].

2.5 Недостаток промышленных примеров

Не опубликовано документированных примеров одновременного внедрения всех трёх компонентов (анализ взаимовлияния + гидравлическое моделирование + адаптивное управление) с количественной оценкой эффекта на полевых данных. Это порождает скептицизм и препятствует инвестициям.

3. Концепция интегрированной системы управления потоками ППД

На основе проведённого анализа предлагается архитектура интегрированной системы:

Блок 1 – Анализ взаимовлияния (периодический, шаг 3–6 мес.).

– Входные данные: исторические ряды приёмистостей и дебитов.

– Выход: матрица взаимовлияния (коэффициенты Спирмена, типы обводнения, приоритеты).

Блок 2 – Гидравлическое моделирование (в реальном времени).

– Цифровой двойник сети ППД (HydraSym). 

– Расчёт регулировочных кривых для каждой задвижки.

– Определение текущей зоны чувствительности.

Блок 3 – Адаптивный алгоритм управления.

– Для каждой активной пары скважин выбирается целевое изменение расхода.

– На основе регулировочной кривой и зоны чувствительности вычисляется требуемое положение задвижки.

– Ограничения: давление в сети, допустимая скорость изменения (гидроудар).

– Обратная связь по датчикам (расход, давление) с периодом ≤ 1 мин.

4. Ожидаемые результаты и перспективы

Внедрение предложенной интегрированной системы позволит достичь трёх ключевых результатов.

Первое: снижение энергопотребления системы ППД на 10–15% за счёт автоматического вывода насосов в зону максимального КПД, минимизации дросселирования на задвижках и сокращения непроизводительной циркуляции воды.

Второе: стабилизация приёмистостей нагнетательных скважин с отклонением не более ±10% от заданного режима, что предотвращает гидроудары, снижает частоту отказов телеуправляемой арматуры и продлевает межремонтный период оборудования на 15–20%.

Третье: реализация потенциала нестационарного заводнения с приростом КИН на 2–10% за счёт адаптивного перенаправления потоков в реальном времени на основе матрицы взаимовлияния. Для месторождения среднего размера (начальные извлекаемые запасы 50 млн т) это даст дополнительную добычу от 1 до 5 млн т нефти.

Перспективы дальнейших исследований включают три направления:

1.  Разработка методики динамического обновления матрицы взаимовлияния на основе скользящего временного окна (30–90 дней) вместо статического 12–36-месячного интервала;

2. Создание алгоритма машинного обучения для прогнозирования изменения коэффициентов корреляции Спирмена при циклических режимах;

3. Проведение пилотного проекта на месторождении Западной Сибири (обводнённость >85%, 10–15 нагнетательных и 40–60 добывающих скважин) с документированием экономического эффекта.

Заключение

Проведённый анализ показал, что разрозненные методы – корреляция Спирмена, графики Чена, гидравлическое моделирование регулировочных кривых – обладают взаимодополняющими возможностями. Их интеграция позволяет преодолеть ограничения каждого метода и создать систему управления потоками ППД, способную реализовать нестационарное заводнение в реальном времени.

Главными научными пробелами являются: отсутствие единой методики, объединяющей три подхода; неадаптированность статистического анализа (ранговая корреляция) к динамическим режимам с быстрым изменением расходов; неразработанность адаптивных алгоритмов, учитывающих три зоны чувствительности гидравлической системы (высокую, переходную, насыщения); отсутствие стандартизированных критериев многокритериальной оптимизации, одновременно учитывающих энергоэффективность, стабильность приёмистостей и прирост КИН.

Предложенная концептуальная архитектура включает четыре блока: матрицу взаимовлияния (приоритизация пар скважин), гидравлический цифровой двойник (расчёт регулировочных кривых), адаптивный алгоритм (обратная связь по давлению и расходу), многокритериальную оптимизацию. Определены три ключевых критерия: минимизация удельных энергозатрат (снижение 10–15%), стабилизация расходов (отклонение ≤10%), максимизация прироста КИН (2–10%).

Созданная база позволяет перейти к разработке промышленного прототипа для зрелых месторождений Западной Сибири. Дальнейшие исследования направлены на динамическое обновление матрицы взаимовлияния с использованием скользящего окна и машинного обучения, а также на проведение пилотного проекта с документированием экономического эффекта.

Список литературы:

1. Аглешов Р.М. Регулирование заводнения для повышения эффективности системы поддержания пластового давления // Разработка нефтяных и газовых месторождений – Республика Казахстан, г. Актау, 2018. – С. 32-39.
2. Билл Бейли, Майк Крабтри, Джеб Тайри. Диагностика и ограничение водопритоков // Ойлфилд Ревью. – 2001. – С. 44-67.
3. Варисова Р.Р. Совершенствование технологии нестационарного заводнения в разработке залежей высоковязкой нефти: автореф. дис. канд. геол.-минерал. наук: 25.00.17. – Уфа, 2016. – 23 с.
4. Васильков В.П. Опыт применения нестационарного заводнения на месторождениях Западной Сибири // Новые технологии – нефтегазовому региону. – 2011. – № 23. – С. 60-62.
5. Гуляев С.В. Формирование мероприятий по внедрению нестационарного заводнения // Научно-практический электронный журнал «Аллея Науки». – 2019. – № 5.
6. Дрофа П.М., Колесникова А.А., Мурзакова А.Ф. и др. Повышение эффективности разработки с использованием и автоматизацией аналитических методов анализа взаимовлияния фонда и характера обводнения // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2023. – Т. 8, № 3. – С. 127-139.
7. Кузнецова А.Н. Обоснование технологии заводнения низкопроницаемых полимиктовых коллекторов с использованием поверхностно-активных веществ: дис. … канд. геол.-минерал. наук: 25.00.17. – СПб., 2018. – 113 с.
8. Стрекалов А.В., Королев М.С. Использование моделей гидравлических систем для регулирования систем поддержания пластового давления // Новые методы и технологии. - г. Тюмень: 2010. - С. 51-55.