Содержание к диссертации
Введение
1 Интегрированный подход к оптимизации обустрой ства месторождений нефти и газа 10
1.1 Развитие интегрированного проектирования месторождений нефти и газа, эксплуатируемых ОАО «НК «Роснефть» 11
1.2 Актуализация цифровых интегрированных моделей разработки и обустройства месторождений с использованием ГИС-технологий 18
1.2.1 Создание первичной цифровой интегрированной модели обустрой ства месторождений в программном комплексе «Геология и Добыча» 19
1.2.2 Преимущества использования ГИС в актуализации цифровых интегрированных моделей разработки и обустройства месторождений 23
1.2.3 Результаты актуализации ЦИМ на примере Горшковской площади Приобского месторождения 25 Выводы 27
2 Методы и алгоритмы определения резервов наземной инфраструктуры нефтяных месторождений и их практические приложения 29
2.1 Методы и алгоритмы определения резервов наземной инфраструктуры и максимизации добычи нефти 30
2.1.1 Система сбора добываемой жидкости 30
2.1.2 Система транспорта и подготовки добываемой жидкости 32
2.1.3 Метод расчёта обводнённости выходящей продукции 36
2.1.4 Система поддержания пластового давления 37
2.1.5 Система энергоснабжения 37
2.1.6 Особенности каскадных сетей в системе транспорта и подготовки добываемой жидкости 39
2.2 Применение градиентного метода для максимизации добычи нефти 40
2.3 Комплексный (суммарный) резерв наземной инфраструктуры 45
2.4 Пример применения разработанных методов и алгоритмов 46
Выводы 47
3 Методика подготовки программы реинжиниринга наземной инфаструктуры месторождений нефти и газа, эксплуатируемых ооо «рн–юганскнефтегаз» 48
3.1 Исходные данные для реализации проекта «Реинжиниринг наземной инфраструктуры месторождений, эксплуатируемых ООО «РН–Юганск-нефтегаз» 48
3.2 Технико-экономический рейтинг бурения и реализации ГТМ на основе отношения стоимости мероприятия (ВНС или ГТМ) к объёму добываемой продукции 53
Выводы 57
4 Снижение капитальных и операционных затрат на подготовку нефти 59
4.1 Прогнозирование качества подготовки добываемой жидкости 59
4.1.1 Зависимость остаточной обводнённости добываемой продукции от времени выдержки в сепараторе 61
4.1.2 Изменение исходной обводнённости добываемой жидкости 67
4.1.3 Технология кустового сброса добываемой воды 72
4.2 Планирование расширения инфраструктуры нефтяных месторож дений на основе уточнённого прогноза качества подготовки жидкости 79
Выводы 87
5 Анализ чувствительности показателей проектов разработки нефтегазовых месторождений к форме профиля добычи нефти 90
5.1 Формальное описание формы профиля динамики добычи нефти 91
5.2 Анализ чувствительности показателей добычи нефти к форме профиля динамики добычи и использование его результатов 93
Выводы 99
Основные выводы 101
Список сокращений
- Актуализация цифровых интегрированных моделей разработки и обустройства месторождений с использованием ГИС-технологий
- Система сбора добываемой жидкости
- Технико-экономический рейтинг бурения и реализации ГТМ на основе отношения стоимости мероприятия (ВНС или ГТМ) к объёму добываемой продукции
- Зависимость остаточной обводнённости добываемой продукции от времени выдержки в сепараторе
Актуализация цифровых интегрированных моделей разработки и обустройства месторождений с использованием ГИС-технологий
Создание цифровой интегрированной модели (ЦИМ) месторождения – сложный комплексный процесс, затрагивающий широкий спектр дисциплин, описывающих характер развития месторождения. Выполнение каждого из этапов проекта взаимосвязано с другими этапами, когда изменение одного из параметров оказывает влияние на всю систему – месторождение в целом (рисунок 1.5).
Итеративность и многовариантность подхода позволяют определить оптимальный путь развития месторождения с учётом минимизации затрат при установленной полноте отбора запасов нефти. Создание модели наземного обустройства месторождения связано с выполнением следующих этапов:
Создание первичной цифровой интегрированной модели обустройства месторождений в программном комплексе «Геология и Добыча»
На основании проектных данных разработки месторождения, на топографическую основу наносились координаты проектных и существующих разведочных скважин. По разведочным скважинам производилось совмещение топографической основы с проектными слоями расположения нефтегазоносных пластов. Раскустовка и размещение кустовых площадок скважин выполнялись с учётом расчётного допустимого отхода и положения кустовых площадок скважин относительно наземных объектов – водоохранных зон, водоёмов, лесов и т.п. Аналогичным образом размещались площадочные объекты обустройства месторождений.
Суммарный дебит каждого из элементов сети определялся совокупностью элементов, связанных между собой коридорами коммуникаций, построение которых выполнялось на основе данных спецификации имеющегося оборудования и технологических схем разработки месторождений. Последовательность создания модели обустройства в проектном комплексе ГИД (ПК ГИД) приведена на рисунке 1.6. – проектные и существующие кусты скважин; 2 – привязка топографической основы; 3 – размещение объектов обустройства месторождения
Для обеспечения оптимального гидродинамического режима течения добываемой жидкости в трубопроводах был произведён гидравлический расчёт существующей сети трубопроводов. Был подобран условный диаметр труб, необходимых для расширения сети и подключения новых кустов скважин. Возможности ПК ГИД позволяют выполнить подбор диаметра трубопроводов двумя методами - на основе корреляций и автоматической табличной выборки. Для более детальных расчётов – сложных закольцованных схем, решения задач, связанных с совместной работой скважин, установленным в них погружным оборудованием и наземными сооружениями, вопросами теплообмена – использовался программный пакет Pipesim (Schlumberger).
Актуализация цифровой интегрированной модели Программный комплекс ГИД в качестве инструмента для создания ЦИМ имеет следующие недостатки: – использование условной (целочисленной) системы координат (СК). При переносе данных в известную систему координат [20] происходит их смещение, которое необходимо корректировать в дальнейшей работе над данными из ЦИМ; – условность объектов и коммуникаций обустройства месторождений модели по отношению к реальной местности. ПК ГИД является инструментом для построения принципиальных схем объектов месторождения, не имеющих координатной привязки; – отсутствие возможности работы с векторной информацией по топографии местности.
В ОАО «НК «Роснефть» внедрена в эксплуатацию корпоративная геоинформационная система (КГИС), содержащая большой объём структурированной пространственной информации, отражающий активы каждого добывающего дочернего предприятия (ДО). Цифровые интегрированные модели, используемые в программном комплексе ГИД, учитывают данные о существующей инфраструктуре месторождений, однако не учитывают данные проектно-сметной документации. Главной (и обобщающей) предпосылкой является отсутствие взаимосвязи между этапами концептуального (ОТР) и детального проектирования (ПИР) объектов месторождений (стрелка 2 на рисунке 1.7).
Цели актуализации ЦИМ: – консолидация разрозненной проектной и актуальной производственной информации в рамках единой и обновляемой базы данных ЦИМ разработки и обустройства месторождений; – интеграция программных комплексов концептуального и детального проектирования с использованием геоинформационных технологий; – автоматизация процессов сбора исходных данных (проектно-сметной документации, бизнес-планирование) и проектирование объектов цифровых моделей (нормативная документация, поверхностные ограничения).
Задачи актуализации ЦИМ: – интеграция проектной информации разного уровня (ИП+ПИР), информации из производственных баз данных и детальной пространственной информации в единой модели; – оперативная реакция на изменения, как в фактическом состоянии, так и в принципиальных проектных решениях; – планирование заказа ПСД в соответствии с актуальной концепцией развития месторождения; – комплексная оценка и план-фактный анализ реализации принятой концепции, выявление отклонений и их причин; – полноценный мониторинг состояния поверхностной инфраструктуры, обеспеченности ПСД на кратко- и долгосрочную перспективу.
Система сбора добываемой жидкости
Для реализации градиентного метода, в первую очередь, необходимо рассчитать добычу нефти на ЦППН при заданных базовых и дополнительных объёмах добычи жидкости на периферийных объектах. Это, по сути, будет максимизируемая функция, а набор дополнительных показателей добычи жидкости на всех периферийных объектах будет набором независимых переменных. Расчёт этой функции выполнялся рекурсивным обходом дерева сети (рисунок 2.3).
Под входящей добычей объекта принималась суммарная добыча – базовая и дополнительная, с соответствующей обводнённостью. На первом этапе реализация функции алгоритма выполнялась для ЦППН. После инициализации переменных осуществлялся перебор всех дочерних объектов ЦППН («дочек»), для которых вычислялась выходящая добыча нефти с обводнённостью, рассчитанной в соответствии с данными, приведёнными в работе [4]. Выходящая добыча «дочки» добавлялась к исходной входящей добыче с пересчётом обводнённости согласно выражению
Если дочерний объект, в свою очередь, имеет свои дочерние объекты, то для него выполнялся вызов функции, реализующей этот алгоритм. После перебора всех дочерних объектов, когда входящая добыча объекта «родителя» за счёт «дочек» известна, выполнялись наращивание объёма входящей добычи «родителя» на величину собственной входящей добычи с пересчётом обводнённости продукции и расчёт выходящей добычи «родителя» с соответствующей обводнённостью. Данная процедура расчёта повторялась, в итоге алгоритм расчёта завершался.
Имея алгоритм расчёта целевой функции, применить какой-либо метод её оптимизации незатруднительно. Изменим постановку задачи. Вместо макси 42 мума добычи нефти будем находить минимум отрицательной добычи нефти. Это не меняет сути, но делает использование метода градиентного спуска более удобным. Обозначим эту минимизируемую функцию (отрицательная добыча нефти на ЦППН)
При заданных аргументах Qвх 1ж доп, Qвх 2ж доп, …, Qвх iж доп, …, Qвх функция вычисляется с использованием описанного алгоритма - рисунок 2.3). На рисунке 2.4 приведён алгоритм минимизации целевой функции методом градиентного спуска. Для удобства обозначим аргументы как x1, x2, …, xi,
Алгоритм минимизации целевой функции методом градиентного спуска Реализация алгоритма начинается с выбора начальных значений аргументов целевой функции. Этот выбор не должен быть произвольным, а должен быть приближением к искомому оптимуму. Для выбора начальных значений аргументов целевой функции нами предложено определить запас мощности центрального объекта сбора по входящей жидкости и суммарный запас по входящей жидкости остальных объектов сети - задание 90 % от наименьшего из двух (Qзап), распределение этого запаса среди остальных объектов пропорционально обводнённости выходящей продукции:
На следующем шаге реализации алгоритма производится вычисление самой целевой функции. Далее рассчитываются градиенты этой функции по каждому аргументу: dF AF F(xt+h)-F(xt) F(xt+h)-F(xt) (2 7) dxt Ах, (x1+h)-x1 h где h - некоторый, небольшой, шаг (например, 0,001 % от минимальной мощности объектов по входящей жидкости). Затем, имея градиенты функции цели, выполняется шаг в направлении отрицательных градиентов: хнов=х,-а —, (2.8) где а - динамически изменяемый коэффициент, регулирующий величину шага.
Выбор начального значения коэффициента, в принципе, произволен, так как его величина регулируется самим алгоритмом. Предлагается начинать расчёт со значения 0,1. Далее, алгоритм предполагает наложение ограничений по мощностям перекачки и закачки жидкости каждого объекта сбора. Загрузка каждого объекта рассчитывается по методу расчёта обводнённости выходящей продукции при перегрузке объекта сбора. В случае перегрузки объекта по перекачке или закачке жидкости, итеративно находится такое значение дополнительной добычи, при котором объект загружен на 100 % по одному из этих параметров и недогру 44 жен по другому. На рисунке 2.5 дополнительная добыча нефти по объекту принята равной найденному значению, градиент по этой переменной зануляется. За-нуление градиента выполняется и в том случае, если после решения очередного шага разработанного алгоритма дополнительная добыча нефти становится отрицательной. Дополнительная добыча нефти, в этом случае, также принимается равной нулю.
Возможный алгоритм расчёта полной загрузки объекта сбора по перекачке или закачке добываемой жидкости
Далее, после расчёта нового значения целевой функции, проверяется, стало ли оно меньше значения, вычисленного на предыдущем шаге. Если новое значение меньше предыдущего (добыча нефти возрастет), то коэффициент, регулирующий величину шага, увеличивается.
Технико-экономический рейтинг бурения и реализации ГТМ на основе отношения стоимости мероприятия (ВНС или ГТМ) к объёму добываемой продукции
Сравнение зависимости остаточной обводнённости от времени выдержки водонефтяной эмульсии в сепараторе, полученной в результате моделирования и по приближенной кривой, приведено на рисунке 4.4.
Варьирование значений относительного и абсолютного отклонений остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий, определённых по приближённой кривой кинетики деэмульсации и кривой, полученной в результате симуляции отстоя, приведено на рисунке 4.5.
Отклонение остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий, определённое по приближённой зависимости от остаточной обводнённости, полученной в результате симуляции отстоя
Из представленных на рисунке 4.5 данных видно, что относительное отклонение не превышает 15 %, при этом в основном оно меньше 5 %, а абсолютное отклонение значений обводнённости менее 0,5 %. В наиболее важной для практических приложений зоне перегрузки оборудования (малое время выдержки водонефтяной смеси в сепараторе) относительное отклонение наименьшее.
Следует отметить, что свойства водонефтяных эмульсий и конструктивные особенности сепарационного оборудования использовались в параметре є, определяемом исходя как из теоретических соображений, приведённых выше, так и из опытных данных, например, текущего режима работы сепаратора (выходная обводнённость продукции и время её выдержки в сепараторе).
Вышеприведённый анализ процесса гравитационной сепарации характерен для случая с неизменной обводнённостью входящей жидкости и позволяет прогнозировать качество её подготовки при изменении входящего объёма. Для прогноза качества подготовки жидкости с входной обводнённостью, отличной от фактической (текущей), необходим пересчёт на время её выдержки в сепараторе, при котором обеспечивается фактическое качество подготовки жидкости - с требуемой обводнённостью.
Как показано в работе [61], если переписать закон Стокса в соответствии со временем выдержки водонефтяной эмульсии в сепараторе и сгруппировать условно постоянные величины, то можно сделать заключение о том, что при неизменных термобарических условиях для обеспечения одинакового качества подготовки входящей жидкости заданным сепаратором должно выполняться равенство у1 = у1 = const (4.8) Mi №2 где ty - время выдержки водонефтяной эмульсии в сепараторе (зависит от расхода эмульсии и объёма сепаратора); \i - вязкость водонефтяной эмульсии при неизменных свойствах нефти и воды (функция обводнённости); цифровые индексы обозначают режимы работы сепаратора, отличающиеся объёмом входящей жидкости и её обводнённостью. Уравнение (4.8) позволяет определить время выдержки водонефтяной смеси в сепараторе ty2, при котором обеспечивается такое же качество подготовки эмульсии с вязкостью \х2, как и качество подготовки эмульсии с вязкостью \Х1 при времени выдержки ty1. Использование данных работы [61] для прогнозирования качества подготовки жидкости гравитационной сепарацией подразумевает, что при подготовке жидкости применяется деэмульгаторная обработка. Таким образом, определённому отношению времени выдержки водонефтяных эмульсий в сепараторе к вязкости эмульсии соответствует определённое качество подготовки добываемой жидкости при выполнении следующих требований: - поддержание постоянных термобарических условий, определённая высота эмульсионного слоя; - плотность и вязкость нефти и воды остаются примерно постоянными; - разрушена стабильная плёнка на поверхности капель дисперсной фазы. Практическая реализация разработанных расчётных методик Для апробации разработанного метода были использованы данные работы [76], характеризующие три режима работы сепарационной установки с различными расходами входящей жидкости одинаковой обводнённости, при этом для каждого режима работы известно качество подготовки нефти (остаточная обводнённость) (таблица 4.1).
Приведённые в таблице 4.1 показатели определены для 20%-й обводнённости входящей жидкости. В дальнейших расчётах плотности нефти и воды прини 69 мались равными 800 и 1000 кг/м3 соответственно, вязкости нефти и воды – 2,7 и 0,45 сПз (при 61 C) соответственно. Вязкость эмульсии определялась по корреляции Тейлора.
Исходя из вышеприведённых данных определялась зависимость остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий от времени выдержки в сепараторах по каждому из трёх режимов работы. При сравнении фактической остаточной обводнённости продукции и её средних прогнозных значений наибольшее отклонение составило 0,9 %, среднее отклонение - 0,6 %, при этом максимальные – наибольшее и среднее относительные отклонения составили 21 и 14 % соответственно.
С использованием характеристик второго режима работы сепаратора (таблица 4.1) были построены графики в форме приближённой функциональной зависимости остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий от времени их выдержки в сепараторах, позволившие прогнозировать качество подготовки жидкости при увеличении исходной обводнённости. Для сравнения, моделированием процесса осаждения 10 тыс. капель водонефтяных эмульсий были построены кривые изменения остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий (рисунок 4.6).
Ухудшение качества прогнозирования при значительном отклонении исходной обводнённости от базовой величины в 20 % связано, на наш взгляд, с ошибкой, вносимой переходом на зависимости, соответствующие отличной обводнённости добываемой продукции. Абсолютные отклонения для случаев 40 и 50 % исходной обводнённости добываемой продукции могут достигать 3 % и более.
Таким образом, установлено, что зависимость остаточной обводнённости водонефтяных эмульсий от времени их выдержки в сепараторах достоверно аппроксимируется экспоненциальной функцией. Параметры зависимости определяются с использованием лишь данных о фактическом режиме эксплуатации се-парационного оборудования, зависимость может использоваться для прогнозиро 70 вания качества подготовки добываемой скважинной жидкости при изменении объёма входящей в сепараторы жидкости и её обводнённости.
Зависимость остаточной обводнённости добываемой продукции от времени выдержки в сепараторе
Предварительный анализ состояния системы нефтесбора до и после установки КУСВ на выбранных кустовых площадках Мамонтовского месторождения показал, что снижение объёмов перекачиваемой воды позволяет не только сократить капитальные вложения на реконструкцию объектов сбора и подготовки нефти, но и повысить добычу нефти, при наличии возможности проведения ГТМ на скважинах (кустах), находящихся на одной гидравлической ветви с КУСВ.
Таким образом, сравнение капитальных вложений и динамика накопленного дисконтированного дохода согласно предложенным вариантам показывают актуальность применения технологии раннего сброса воды с использованием ШСВ. Экономически обоснованной является установка КУСВ на кусте № 57а (НЧДД проекта – 195,8 млн руб., срок окупаемости – 1,8 года, объём инвестиций – 91,7 млн руб.).
Планирование расширения инфраструктуры нефтяных месторождений на основе уточнённого прогноза качества подготовки жидкости
На месторождениях нефти, эксплуатируемых ОАО «НК «Роснефть», наряду с приростом добычи нефти имеет место неуклонное увеличение количества попутно добываемой пластовой воды (таблица 4.3).
Стабильное развитие компании, направленное на получение прибыли, связано с решением постоянных инноваций, сопутствующих решению проблем, к которым, в частности, относится сокращение капитальных (CAPEX) и операционных затрат (ОРЕХ) на добычу и подготовку нефти. Увеличение капитальных и операционных затрат обусловлено характерной особенностью большинства месторождений – вступлением в позднюю стадию разработки, характеризующуюся прежде всего постепенным снижением добычи нефти и интенсивным увеличением обводнённости добываемой продукции (таблица 4.4). Таблица 4.4 – Средние обводнённость и дебит фонда скважин ряда месторождений, эксплуатируемых ОАО «НК «Роснефть»
Повышение обводнённости добываемой жидкости, наравне с увеличением объёмов её добычи, приводят к росту нагрузки на оборудование установок предварительного сброса воды и подготовки нефти. Практикуемым решением проблемы является, в частности, расширение мощности существующих установок, что не всегда обеспечивает максимальную экономическую эффективность, так как процесс подготовки попутно добываемой пластовой воды зачастую приводит к росту капитальных и операционных затрат на подготовку нефти без увеличения прибыли.
Одной из перспективных технологий, направленных на снижение нагрузки на существующее оборудование системы сбора и подготовки добываемой продукции, а также затрат на перекачку балластной воды, является технология раннего предварительного сброса воды [13, 28, 60]. Сущность технологии заключается в комплексном подходе к обустройству нефтяных месторождений, позволяющем отделять, подготавливать и утилизировать большую часть попутно добываемой пластовой воды непосредственно в районе добычи с использованием трубных устройств [38, 39], в частности, устройства фазового разделения эмульсии (УФРЭ) либо трубного водоотделителя (ТВО) (рисунки 4.12 и 4.13), установок скважинного сброса воды [37, 40] типа скважинная установка предварительного сброса воды и шурф колодец (рисунок 4.14).
Модельный ряд установок кустового сброса воды позволяет осуществлять сброс воды в широком диапазоне нагрузок по поступающему количеству жидкости (таблица 4.5).
Отделение, сброс и подготовка попутно добываемой пластовой воды непосредственно в районе добычи нефти позволят снизить капитальные вложения в строительство протяжённых водоводов и операционные затраты на перекачку воды в системе ППД. Малогабаритные установки раннего предварительного сброса воды в трубном исполнении обладают рядом технических и технологических преимуществ, в частности: – простотой изготовления и монтажа; – возможностью монтажа оборудования на стальных конструкциях (опорах) без применения капитальных фундаментов; – меньшими капитальными вложениями (по сравнению с ёмкостным вариантом); – простотой технического обслуживания; – возможностью эксплуатации оборудования без постоянного контроля обслуживающим персоналом.
Основными задачами разрабатываемой технологии являлись: разгрузка оборудования системы сбора добываемой продукции, сокращение протяжённости и диаметров трубопроводов, снижение давления в системе сбора, уменьшение расходов на предотвращение коррозии оборудования и затрат на подготовку нефти (сокращение расходов на электроэнергию, реагенты, топливо и др.).
Следует отметить, что преимуществом предлагаемых трубных устройств по сбросу воды на базе установок фазового разделения эмульсий (УФРЭ) и трубных водоотделителей (ТВО) является то, что на них не распространяется действие правил промышленной безопасности ПБ 03-576–03 «Правила устройства и безопасной эксплуатации сосудов, работающих под давлением», так как данное оборудование выполнено из труб различного диаметра и не является сосудом, работающим под давлением. В результате при согласовании проектной документации органы «Ростехнадзора» предъявляют менее жёсткие требования к таким установкам, что позволит сократить сроки согласования.
Принципиальные технологические схемы установок отделения воды имеют схожие выполняемые функции (гашение пульсации потока, отделение и подготовка воды с последующей утилизацией в систему ППД), но, в зависимости от условий осуществления технологического процесса (уровня нагрузки по жидко 84 сти, обводнённости продукции, газового фактора, давления и др.), они могут незначительно изменяться.
Перспективы внедрения предложенной технологии на месторождениях, эксплуатируемых ОАО «НК «Роснефть», весьма высоки. Так, по данным Управления перспективного планирования ООО «РН-Юганскнефтегаз», на период 2010–2014 гг. было запланировано внедрение пяти установок предварительного сброса воды, из которых одна введена в эксплуатацию в 2010 г. (таблица 4.6).