Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Фрактальная структура и геолого-геофизические параметры нефтегазовых месторождений 12
1. Фрактальная структура нефтегазоносных систем 12
2. Фрактальная модель акустических и сейсмических процессов в нефтегазонасыщенных средах 16
3. Моделирование геологических характеристик нефтегазовых залежей , 20
4. Геофизические характеристики нефтегазовых залежей 32
5. Автоматизированная обработка материалов геофизических исследований скважин 41
Глава 2. Фрактальное моделирование электро проводности нефтегазоносных пластов 48
6. Фрактальные характеристики электропроводности нефтегазосодержащих пористых сред 48
7. Численное моделирование фрактальной структуры электропроводности песчаных нефтегазосодержащих пластов 49
8. Выбор каротажного стандарта для промыслово-геофизического мониторинга
Глава 3. Моделирование геофлюидодинамики нефтегазовых месторождений 62
9. Методы флюидодинамического моделирования нефтегазогеологических систем 62
10. Алгоритмические и программные средства построения геофлюидодинамической модели нефтегазовой залежи 69
11. Создание банка геолого-геофизических данных 75
12. Параметрическая характеристика геофлюидодинамической модели 77
13. Анализ результатов геофлюидодинамических исследований скважин и пластов 88
14. Геофлюидодинамическая модель разработок залежи 96
15. Фрактальные характеристики продуктивности нефтеносного пласта-коллектора 105
Заключение 108
Литература
- Фрактальная модель акустических и сейсмических процессов в нефтегазонасыщенных средах
- Численное моделирование фрактальной структуры электропроводности песчаных нефтегазосодержащих пластов
- Выбор каротажного стандарта для промыслово-геофизического мониторинга
- Анализ результатов геофлюидодинамических исследований скважин и пластов
Введение к работе
Актуальность. Заметный прогресс в области моделирования нефтегазовых месторождений, определяющего эффективные способы воздействия на продуктивные пласты, связан с ухудшением состояния мировых запасов нефти и газа, включая российские запасы углеводородного сырья. Основными причинами этого объективного процесса являются вступление многих известных месторождений в позднюю стадию разработки, когда уровень нефтегазодобычи снижается, и необходимость переоценки промышленно извлекаемых запасов нефти и газа с учетом появления новых высокоэффективных технологий добычи и геофизического мониторинга, базирующихся на более адекватных реальности методах моделирования нефтегазовых залежей [1-13].
Анализ современных технических средств сейсморазведки полезных ископаемых позволяет констатировать, что реализация уникальных возможностей сейсмоакустических источников волновых полей сдерживаются вследствие применения чрезмерно упрощенных моделей рассеяния сейсмических и акустических волн, отсутствия должного математического обеспечения процессов обработки результатов измерений [13-15]. Подобная ситуация характерна для электроразведки [16] и в целом для геологии нефти и газа, нефтегазодобывающей промышленности [8,12-17]. Вероятно по этой причине остается низким коэффициент успешности в поисково-разведочных работах, все еще мал процент извлечения нефти из пластов. В силу этого необходимы новые подходы к изучению геодинамики и напряженного состояния нефтегазонасыщенных объектов.
Поэтому весьма актуальной является проблема моделирования и создания новых методов фрактального анализа нефтегазонасыщенных объектов как открытых динамических систем с быстро меняющимся состоянием, то резко напряженным, то близким к стабильному, что особенно характерно в период наложенных техногенных процессов (геологоразведка, разработка месторождений нефти и газа). Фрактальное моделирование как инструмент для изучения скрытого порядка в динамике неупорядоченных систем [18-20], каковыми являются нефтегазовые месторождения, стало технологической потребностью. Фрактальные модели упрощают анализ турбулентного движения жидкости или газа, а также процесса протекания [22], что важно для индустриальных технологий технологии разработки месторождений нефти и газа. В частности, напряженные крупномасштабные фрактальные структуры возникают при закачке в пласт воды, газа и других агентов, поддерживающих пластовое давление. Наличие фрактальных структур может быть также связано с загрязнением при-скважинных зон пласта.
Целью настоящей диссертационной работы является математическое моделирование фрактальной структуры и геофлюидодинамики нефтегазовых залежей. Научно обоснованное решение этой комплексной задачи содержит следующие этапы, связанные между собой объектами и методами исследований:
разработка фрактальной модели нефтегазовых месторождений, акустических и сейсмических процессов в нефтегазонасыщенных средах;
фрактальное моделирование электропроводности нефтегазоносных пластов;
- разработка методов флюидодинамического моделирования нефтега-зогеологических систем, включая определение фрактальных характеристик продуктивности пласта-коллектора.
Научная новизна работы определяется ее основными положениями, выносимыми на защиту.
-
Разработана методология фрактального анализа месторождений нефти и газа при наложенных техногенных процессах, связанных с геологоразведкой и применением индустриальных технологий нефтегазодобычи.
-
Предложены методы существенного повышения информативности средств сейсмоакустической локации, применяемых для геологоразведки и мониторинга геофизической обстановки залежей нефти и газа, на основе фрактального моделирования рассеяния сейсмических и акустических полей. Исследована взаимосвязь фрактальной структуры нефтегазонасы-щенной упругой среды и фрактонных особенностей сейсмических и акустических волн, распространяющихся и рассеиваемых в ней. Установлена возможность определения степени насыщенности упругой среды нефтью и (или) газом по пространственным изменениям фрактонных характеристик спектра сейсмоакустических сигналов, включая трансформацию фрактонов в фононный спектр на границе нефтегазового месторождения.
-
Разработаны принципы фрактального моделирования электрической проводимости нефтегазосодержащих пористых сред, образуемых терригенньши коллекторами в виде песчаных пластов. Дан детальный численный анализ фрактальной структуры континуального кластера электропроводности нефтегазоносного коллектора, результаты которого могут быть использованы для повышения эффективности методов электроразведки месторождений нефти и газа.
-
Установлены варианты оптимизации выбора каротажного стандарта для промыслово-геофизического мониторинга.
-
Представлена математическая модель флюидодинамики нефтегазо-геологических систем. Указаны алгоритмические и программные средства построения геофлюидодинамической модели нефтегазовой залежи с
учетом техногенных процессов. Определены фрактальные характеристики промысловой продуктивности нефтеносного пласта-коллектора на основе анализа его геофлюидодинамики.
Практическая ценность работы. В прикладном аспекте полученные результаты представляют интерес, прежде всего, с позиций перспектив появления и широкого распространения нового поколения методов комплексного анализа динамики нефтегазовых месторождений, необходимости существенного повышения информативности средств сейсмоакустической локации и электроразведки для детальной диагностики нефтегазоносных коллекторов, совершенствования критериев оценки их промысловой продуктивности, используемых при геологоразведке, геофизическом мониторинге и нефтегазодобыче. Определенная часть представленных в данной работе исследований использована при разработке модели геофлюидодинамики и технологической схемы Верх-Тарского месторождения нефти.
Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались на Международной конференции «Геодинамика и напряженное состояние недр Земли» (Новосибирск, 1999); XV Губкинских чтениях «Перспективные направления, методы и технологии комплексного изучения нефтегазонос-
пости недр» (Москва, 1999); Научно-практической конференции «Пути развития и повышения эффективности электрических и электромагнитных методо» изучения нефтегазовых скважин» (Новосибирск, 1999); научных семинарах Международного института нелинейных исследований РАН и Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина
Публикации. Основные результаты диссертации представлены в опубликованных работах [1-7].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы по теме диссертации. Общий объем работы составляет 115 страниц, в том числе 28 иллюстраций, 11 таблиц; список литературы содержит 62 наименования.
Фрактальная модель акустических и сейсмических процессов в нефтегазонасыщенных средах
При исследовании волновых процессов в материалах с фрактальной структурой наибольший интерес представляют спектры собственных колебаний фракталов, определяемые на основе аналогии между уравнениями упругих колебаний фракталов и уравнением случайных блужданий на фрактале (26]. Локализованные колебательные состояния на фракталах, сменяющие обычные фононные состояния при частотах, превышающих некоторую частоту перехода (кроссовера), именуются фрактонами. Частотное распределение фрактонов в силу масштабной инвариантности имеет степенной вид, причем показатель степени определяется так называемой фрактонной (спектральной) размерностью df=2D /(2 + ), (1.6) выражаемой через показатель аномальной диффузии О . Фрактонная размерность характеризует размерность пространства в низкочастотной асимптотике плотности колебательных состояний.
Чрезвычайно важной в нефтегазогеологических исследованиях представляется возможность оценить фрактальную размерность неоднородностей земной коры по частотным зависимостям коэффициентов рассеяния сейсмических волн.
Так для Западной Сибири давно актуальна проблема изучения и оценки нефтегазоносное палеозойских образований, представляющих нижний формационно-тектонический комплекс плиты. Дело осложняется тем, что в силу особого строения и состояния этого слоя земной коры невозможно получить протяженные отражающие сейсмические горизонты, пригодные для достоверных структурных построений. В мезозойском чехле таких опорных горизонтов много [4]. Следствием этого явилась неоднозначная оценка перспективности палеозойских отложений, неуверенное картирование и разработка объектов. Нами предпринята попытка обработки сейсмической информации по профилю, пересекающему ряд месторождений юга Западной Сибири рис. 1.1. На временном разрезе выбраны участки, представляющие сложную картину акустических отражений в палеозое. Здесь наблюдается хаотичное распределение отражающих площадок, имеющих фрактальную структуру [ 4, 58 ].
Фрактальная размерность - величина, имеющая много определений и способов вычисления. Важным ее свойством является то, что она входит в соотношения вида а(є) = Сє, (1.7) где а - некоторая величина, зависящая от величины є, которая обычно характеризует линейный размер; С - постоянный коэффициент пропорциональности, а показатель степени D - является фрактальной размерностью. Если прологарифмировать, то в логарифмическом масштабе по є мы получим линейную зависимость с коэффициентом пропорциональности С : \па(є) = \пС + Шпє . (1-8)
Это свойство и использовалось в расчетах. По сейсмическому профилю, фрагмент которого показан в работе [ 4 ], в пределах выделенных палеозойских блоков были подсчитаны количества отражающих площадок разных размеров. Логарифмы полученных чисел представлены в виде графиков на рис. 1.2 . Четыре и более точки, соответствующие разным размерам площадок, лежат на одной прямой, наклон которой в каждом случае и дает величину D .
При анализе полученных значений выяснилось, что от участка к участку, если имеется тектонический разлом, значение D резко меняется. Кроме того, между двумя блоками с близкими значениями D имеется третий, находящийся посередине, но с другой D . Здесь можно предполагать наличие структурного осложнения, объединяющего первые два блока. Таким образом, фрактальную величину D можно использовать как один из критериев сходства и различия участков (блоков).
В случае колебаний фрактала плотность распределения его колебательных состояний р( со) по частотам со определяется на основе аналогии между уравнением упругих колебаний фракталов и уравнением случайных блужданий на фракталах: о - проектная и глубокие скважины характеристика акустической среды в отдельных блоках палеозойского разреза: N(1) = С?; / - безразмерные длины отражающих площадок; N(1) - количество отражающих площадок с длинами /; к-Ъ-D; D-фрактальная размерность блока; С - коэффициент пропорциональности. р(со) ос u)df l. (1.9)
Фрактонная размерность df-d для плотности обычных фононных состояний на d - мерной регулярной решетке.
Область фрактального поведения реальных фрактальных структур ограничивается некоторым максимальным масштабом /. При этом на масштабах, превышающих /, и , следовательно, на низких частотах, не превышающих некоторую частоту кроссовера сос ІЇ), реализуется ситуация обычного фононного спектра. На более высоких частотах происходит переход (кроссовер) к фрактонному спектру, что может характеризовать степень нефтегазонасыщенности исследуемых сред.
Напряженность упругой пористой среды связана с ее насыщенностью нефтью или газом. Поэтому вариации во времени фрактонной части спектра будут отражать геодинамику нефтегазонасыщенных систем, обусловленную техногенными процессами. Вместе с тем появляются возможности по пространственным изменениям фрактонных характеристик судить о насыщенности упругой среды нефтью и (или) газом, причем по переходу фрактонов в фононный спектр в ряде реальных ситуаций можно регистрировать границу нефтегазового месторождения.
Численное моделирование фрактальной структуры электропроводности песчаных нефтегазосодержащих пластов
Выделенные по качественным признакам интервалы коллекторов и глин (аргиллитов) использовались для нахождения граничного значения относительной амплитуды СП путем построения интегральных ее распределений для коллекторов и неколлекторов,,
Оценка коэффициента пористости. С учетом предстоящих массовых опреде лений открытой пористости пород были проведены исследования по установлению ее зависимости от нормированного значения амплитуды потенциала собственной поляризации асш причем в качестве опорного пласта использовалась максимальная амплитуда СП в разрезе юрских отложений каждой скважины. Эта зависимость строилась статистическим способом - путем совмещения распределений 2-х корре лируемых параметров: коэффициента пористости по керну и значений асп по ГИС Иными словами - строились дифференциальные кривые распределения Кп по керну и оссп по ГИС, которые затем перестраивались в интегральные (накопленные) распределения. По каждому распределению оценивались значения Кп и асп для одних и тех же величин накопленных частостей (например, 5, 25, 50% и т.д.). Значения Кп и асп наносились на график Кп =f(acn). Полученная статистическим путем зависимость Кп= (асп) приведена на (рис. 1.8). Она обладает рядом преимуществ перед традиционным подходом к построению корреляционных связей типа "керн-ГИС". Основное ее преимущество состоит в том, что не требуется привязывать керн к разрезу скважины, т.к. это всегда сопряжено со значительными трудностями и вносит неизбежный элемент субъективности в этот процесс, особенно при низком выносе керна. В предлагаемом подходе используется весь керн независимо от его представительности, что увеличивает достоверность полученной Кп,%
Оценка граничного значения «сП,гр для пласта Ю1 Верх-Тарского месторождения. зависимости. Более того, при статистическом способе линия регрессии строится путем осреднения информации, также как и при точечном построении, но осреднение получается более статистически представительным и обоснованным.
Оценка коэффициента нефтенасыщенности (Кн) осуществлялась через параметр насыщения Рд с использованием зависимости Рн ДКв) по формулам: Рн = Рнп / Рп = Рв, Кн =1 - Кв, где Рнп, Рв - удельное электрическое сопротивление неизмененной части пласта-коллектора и пластовой воды соответственно, Рп - параметр пористости, оцениваемый через коэффициент пористости по зависимости Рп = У(КП). Уравнения Рн = № ) и Рп = ЛКП) имеют вид: Рп = 1,1395 КП 1Л731, Рн = 0,798(КВ - 0,005)-1,6641, сопротивление пластовой воды рв = 0,085 омм.
Основная проблема при оценке Кн состоит в степени надежности определения удельного сопротивления пласта рп, когда продуктивный разрез на 70-80% представлен прослоями толщиной не более 1-1,5 м. Как правило, это переслаивающиеся прослои коллекторов и неколлекторов. Оценка рп по данным метода бокового электрического зондирования, как самого надежного метода его определения, для таких условий практически невозможна из-за отсутствия теоретических решений для моделей переслаивающихся прослоев. Поэтому для определения рп в большинстве случаев используются показания индукционного метода, обладающего достаточно большой глубинностью, отсутствием влияния экранных эффектов, но имеющего недостаточно высокую разрешающую способность по вертикали. Предварительно показания ИК обязательно корректируются по данным БКЗ в интервалах баженов-ской свиты или глин. Граничное значение рп при отнесении коллекторов к нефтенасыщенным было принято равным 5 омм.
Оценка коэффициента проницаемости осуществлялась по связи К„р с открытой пористостью, полученной по керновым данным: lg Кпр = 0,22 Кп - 2,39. 5. Автоматизированная обработка материалов геофизических исследований скважин
Обработка материалов геофизических исследований скважин осуществлялась автоматизированным способом с использованием системы FS, в которую были включены все описанные выше алгоритмы. Принципиальные различия автоматизированного и ручного способа оценки подсчетных параметров по материалам ГИС по пласту Ю1 Верх-Тарского месторождения касаются различий в методической основе алгоритмов и в технологии проведения обработки. Технология автоматизированной обработки с помощью современной системы FS позволяет реализовать обработку материалов ГИС практически без ручного вмешательства, что повышает достоверность обработки за счет сведения к минимуму субъективных качеств и навыков специалистов, ведущих обработку ГИС. Это достигается путем включения в граф обработки различных математических приемов по стандартизации данных ГИС и решения с их помощью задач сложных случаев детального литологического расчленения, уточнения границ пластов, выделения коллекторов, уточнения характера насыщения и пр., а также формализации ряда геологических закономерностей, присущих конкретному месторождению и позволяющих учитывать положение скважины на структуре при оценке характера насыщения и величины коэффициента нефтенасыщения. Снижение до минимума диалогового режима работы автоматизированной системы увеличивает скорость обработки, повышает достоверность оценки свойств коллекторов, так как сокращает до минимума влияние субъективного человеческого фактора на качество обработки.
Полученные с использованием этой технологии величины основных параметров пород пласта Ю1 оказались весьма близки к керновым данным (табл. 1.2), лишь средняя величина начальной нефтенасыщенности (71%) несколько превысила принятую при подсчете запасов (67%).
Выбор каротажного стандарта для промыслово-геофизического мониторинга
Порог протекания является индивидуальным параметром для каждой нефте-насыщенной системы, хотя экспериментальные и промысловые данные позволяют утверждать, что он определяется стабильной величиной остаточного нефтенасы-щения в 15-20% [61]. Необходимо отметить, что теория протекания была разработана на газожидкостных моделях (вода, заполняющая решетку из ячеек, из которых откачан воздух; воздух, вытесняющий глицерин; вода, вытесняющая несмачиваемую жидкость, например, нефть, и др.), а также на компьютерных моделях, причем все перечисленные процессы обнаружили удивительное сходство своих фрактальных свойств. Вместе с тем эту теорию можно перенести и на процессы в твердых телах, если брать геологические масштабы времени, так как твердые тела в определенных условиях пластичны и «текут» подобно жидким. Величину порога протекания можно определить с помощью численного и флюидодинамического моделирования. Практический интерес представляет процесс вытеснения нефти водой в пористых и трещиноватых средах. Важно знать и критический порог концентрации трещин. Протекание с вытеснением - это динамический перколяционный процесс. Перколя-ционный кластер на пороге протекания имеет фрактальную структуру, что ясно видно при образовании так называемых «вязких пальцев» [22].
Плотность энтропии функционально связана с локальными изменениями в системе. Это часто приводит к термодинамической неравновесности, хаосу, резкому изменению состояния (уничтожению) первоначальных микросистем и активации массопереноса. Фактически, чем больше поверхность, тем больше энергии.
На самом же деле энергетических источников, действующих на нефтегеоло-гическую систему в отдельности и в совокупности, может быть очень много. Среди них - космические (галактические), планетарные, солнечно-лунные аномалии, внешние и внутренние геофизические поля, радиогенное и глубинное тепло, землетрясения, парамагнитный резонанс, тектонические явления, в том числе спрединги, химические реакции, прецессия Земли и т.д. Даже самое маленькое изменение неизвестной природы, то есть градиент любого энергетического параметра, может вывести геологическую систему из равновесия, провоцируя спонтанно нарастающий процесс (активация системы). Как было показано в работе П.Бака, Ч.Танга, К.Везенфелда [62], системы с большим количеством взаимодействующих элементов естественным образом эволюционируют к критическому состоянию, в котором любое малое событие может привести к катастрофе или смене состояния. Видимо, каждая система содержит центры (точки) активации, которые способны откликнуться (отреагировать) на провоцирующие влияния (флуктуации) внешнего и внутреннего источника (градиента). Сочетание различных условий предопределяет изменение внутренней энергии системы. Даже если попытаться восстановить отдельные эпизоды развития нефтегео-логической системы и определить присущий каждому эпизоду источник энергии и то трудно обозначить масштабность явления, так как необходимо точно знать граничные условия процесса и изначальное состояние системы, .что практически невозможно. Видимо, бесполезно искать один или несколько универсальных источников энергии. Было бы правильным утвердиться в мысли, что внешних провоцирующих моментов (источников) бесконечно много. Они избирательны для разных систем и процессов, их уровней и состояния.
Энергоемкость работы можно оценить, а затем и прогнозировать масштабность процессов нефтегазообразования. В какой-то мере это отражает геодинамические принципы прогнозирования, основой которых является геофлюидодинамика.
Флюидонасыщение литосферы характеризуется следующими цифрами: общая масса газов в осадочном слое составляет 0,2-1015т, в гранитном и базальтовом ело-ях-8-10 т, в верхней мантии - 4,4-10 т. Объем природной подземной воды составляет 13% от объема всей литосферы (10 м ). Жидкие углеводороды составляют 25% от объема всех битумоидов осадочных пород (3 1014м3).
А.П.Виноградов (1963) назвал флюиды геологической плазмой. Флюидные системы изучены недостаточно, но именно они определяют многие геологические процессы, протекающие в недрах планеты. Флюиды находятся в виде свободных, связанных, поровых (трещинных) и конституционных (в кристаллических решетках) растворов, а также газов, являющихся составной частью минералов, пород и крупных геологических тел во всех геосферах. Они рассматриваются, как главная составная часть геологической системы и как активный агент многих процессов, протекающих в зависимости от изменения температуры, объема, давления, а также свободной энергии [36].
Масштабность и быстротечность многих процессов можно наблюдать и изучать с учетом современной геодинамики, проявляющейся в разнообразных формах и отражающейся в геопотенциальных полях. Традиционная структурно-вещественная интерпретация геофизических полей не отражает состояния системы. Необходимо переходить к геодинамическому толкованию потенциальных полей. Геофизическое поле - функция состояния флюидодинамической системы. Таким образом, геофлюидодинамика в широком понимании охватывает все геологические модели и геопотенциальные (геофизические) поля, изучает процессы и закономерности образования, движения, сохранения и разрушения флюидо-минеральных систем в геологических средах. Флюидодинамическое направление возникло в последней четверти XX века-на основе геодинамических концепций.
Механизм перемещения флюидных компонентов может быть обусловлен тремя основными процессами: 1) гравитационным передвижением подземных флюидов в ходе их геологического циклического круговорота; 2) диффузионным массопере-носом под влиянием градиента концентрации (например, диффузная миграция УВ) и 3) пульсационно-конвективным движением. В описываемых исследованиях отдается предпочтение конвективному массопереносу.
Нефтенасыщенные системы в концентрированном виде представлены залежами нефти, которые характеризуются анизотропностью всех свойств. В этих системах преобладает конвективный массоперенос. Эта сложная открытая динамическая система охватывает нижнее и верхнее полупространства с быстроменяющимися параметрами, что обусловлено природной ритмичностью и флуктуацией глубинно-земных, поверхностных, космических процессов и техногенным воздействием.
Флюидодинамическая активность носит, как правило, очаговый характер и сопровождается физико-химическими процессами растворения, выщелачивания, переноса и образования новых минеральных ассоциаций. Вторичное минералооб-разование имеет широкое развитие на границе палеозойских и мезозойских комплексов в Западной Сибири. Это создает не только минералогическую и гидрохимическую мозаику, но предопределяет неуверенность в структурном картировании поверхности палеозоя (акустический хаос).
Анализ результатов геофлюидодинамических исследований скважин и пластов
Программные комплексы ШАР RMS и ECLIPSE-100 позволяют интегрировать элементы анализа и моделирования месторождения и создавать трехмерные геолого-технологические модели, которые дают возможность уточнять геологическое строение залежи и положения контактов флюидов; осуществлять дифференцированный подсчет геологических запасов углеводородов; выбирать системы разработки залежи и размещения скважин; принимать решения по проведению геолого-технологических мероприятий; прогнозировать динамику технологических показателей разработки месторождений.
Апробирование программных комплексов ШАР RMS и ECLIPSE-100 при создании постоянно действующих геолого-технологических моделей для отдельных участков Самотлорского месторождения, при составлении технологической схемы разработки Чкаловского месторождения показало достаточную степень точности результатов, что послужило дополнительным аргументом в пользу применения этих программных комплексов для создания геолого-технологической модели объекта Ю1 Верх-Тарского месторождения.
Возможности применяемого программного комплекса ECLIPSE-100 Для гидродинамических расчетов проектных показателей разработки объекта Ю1 был применен трехмерный трехфазный программный комплекс ECLIPSE-100.
Указанный программный комплекс позволяет: создавать трехфазные, трех-мерные модели нелетучей нефти; учитывать влияние гравитационных сил, сжимаемости пласта и пластовых флюидов на процесс фильтрации; с достаточной степенью точности моделировать сложные геологические структуры пласта, залежи с трещиноватыми коллекторами.
В указанном программном комплексе свойства флюидов и свойства по роды задаются в табличном виде без сглаживания исходных данных и фиксирования шага по насыщенности, причем для различных частей пласта могут быть использованы различные табличные значения.
Комплекс ECLIPSE-100 позволяет определять кривые относительных прони-цаемостей отдельно для потоков в горизонтальном и вертикальном направлениях; могут быть заданы три (X, Y, Z) или шесть (+Х, -X, +Y, -Y, +Z, -Z) кривых фазовых проницаемостей для каждой выделенной области, или же можно использовать одну общую кривую; имеются возможности учитывать явления гистерезиса относительных проницаемостей и капиллярного давления.
Значения связанной, критической и максимальной насыщенности для кривых Базовых проницаемостей и капиллярные давления могут быть заданы для каждой ячейки пласта в отдельности или в виде набора таблиц для выделенных областей сетки; имеется возможность моделировать пласты, в которых начальные, критические или остаточные насыщенности меняются с глубиной.
С помощью ECLIPSE-100 возможно моделировать остывание или нагрев пласта вследствие закачки холодной, горячей воды или пара; для порово-трещиноватых коллекторов - разрушение поровых каналов, происходящее при повышении давления.
Программная реализация модели допускает решения системы уравнений на разностной сетке размером до нескольких сотен тысяч узлов и числом скважин до 1000 и более (на модели объекта Ю1 Верх-Тарского месторождения 82128 ячеек).
В программном комплексе ECLIPSE-100 предусматриваются различные режимы работы добывающих и нагнетательных скважин, которые в процессе разработки объектов, как правило, изменяются. На добывающих и нагнетательных скважинах могут быть заданы забойные давления, давления на головке НКТ, депрессии, суммарный отбор (закачка) жидкости, дебит нефти и воды, что і позволяет управлять работой как групп, так и отдельных скважин. На добывающих скважинах могут быть определены дополнительные условия - при известных дебитах нефти, воды и газа дополнительно можно задать забойное или устьевое давление, обводненность, водогазовое отношение и т.д. Кроме того, на добывающих скважинах могут быть заданы технологические и экономические ограничения, при достижении которых скважина автоматически останавливается или изменяется интервал ее вскрытия (например, предельная обводненность продукции, предельный рентабельный дебит).
В программном комплексе имеются средства для управления поведением групп скважин (например, кустов) и месторождения в целом: поддержание заданной суммарной добычи (нефти, воды, газа или жидкости) и закачки при фиксированном пластовом давлении или компенсации отбора закачкой.
В ECLIPSE-100 отсутствуют какие-либо ограничения на расположение ячеек, скрываемых одной скважиной, что позволяет моделировать наклонные и горизонтальные скважины любого профиля.
Визуализация результатов моделирования осуществляется с помощью прикладного пакета ECLIPSE-GRAF. Пакет обладает широкими возможностями: построение графиков, отображающих изменение любого параметра во времени; создание сеточных изображений в плоскостях (XY, YZ, XZ); создание серии цветных изображений, демонстрирующей изменение любого параметра во времени. Гидродинамическая модель объекта Ю1
Идеальным вариантом была бы прямая передача детальной геологической модели IRAP RMS в пакет программ гидродинамического моделирования, однако общее количество ячеек гидродинамической сетки ограничено возможностями (мощностью) технических средств, которые используются при проведении гидродинамических расчетов.
Количество ячеек по X и Y в значительной степени определяется площадью рассматриваемой залежи и плотностью сетки скважин. Поэтому количество возможных сілоев (ячеек по оси Z) имеет в каждом случае конкретное максимальное значение.
При таком подходе принципиально важным является выбор оптимального количества слоев, по возможности отражающего фактические особенности изменения фильтрационных характеристик по разрезу и одновременно не превышающего технически допустимый предел.