н а у ч н о � т е х н и ч е с к и й ж у р н а л

ISSN 2077-5423

16+

№12/2015

Научно-производственнаяфирма «Нитпо»

Международная научно практическая конференция

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ МЕСТОРОЖДЕНИЕ: ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОТ СКВАЖИНЫ ДО МАГИСТРАЛЬНОЙ ТРУБЫ»

главная тема номера:

Интеллектуальное месторождение

С т р а т е г и ч е с к и й п а р т н е р ж у р н а л а –

ООО «Научно-производственная фирма «Нитпо», организатор проекта «Черноморские нефтегазовые конференции»

NGN_12_2015_5.indd 1 18.01.2016 17:50:01

[Õ√Õ] π12/2015

4

Д.А. Важенин*Тел. +7-961-2101-418

vazhenin_1987@mail.ru

—Œƒ≈–Δ¿Õ»≈№12(182) 2015

ΔÛ̇Π‚˚ıÓ‰ËÚ ÔÓ‰ ˝„ˉÓÈ:

ÃËÌËÒÚÂÒÚ‚‡ ÔÓÏ˚¯ÎÂÌÌÓÒÚË

Ë ÚÂıÌÓÎÓ„ËÈ —‡Ï‡ÒÍÓÈ Ó·Î‡ÒÚË

ÕŒ ´»ÌÌÓ‚‡ˆËÓÌÌÓ-ËÌ‚ÂÒÚˈËÓÌÌ˚È ÙÓ̉

—‡Ï‡ÒÍÓÈ Ó·Î‡ÒÚ˪

ISSN 2077-5423

ŒÒÌÓ‚‡Ì ‚ 1999 „Ó‰Û (ÔÂÊÌ ̇Á‚‡ÌË ´»ÌÚ‚‡Î. œÂ‰ӂ˚ ÌÂÙÚ„‡ÁÓ‚˚ ÚÂıÌÓÎÓ„Ë˪)

17

12

6

35

40

21

27

30

45

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ФОРУМ

Месторождениям пора «умнеть»

ТЕХНОЛОГИИ СБОРА И ОБРАБОТКИ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ И ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Головина Е.С., Комогоров А.В., Сыкулева К.К., Мокрев А.А.Корпоративная ГИС «своими руками»: от простого к сложному

Гутман И.С., Потемкин Г.Н., Руднев С.А., Папухин С.П.Геологическое строение пермских битумосодержащих отложений на юге Южно-Татарского свода

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРОИТЕЛЬСТВА СКВАЖИН И РАЗРАБОТКИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Василенко И.Р., Чертенков М.В., Шепель К.Ю., Ликутов А.Р.Стендовые испытания моделей крепи скважины и продуктивного пласта кумулятивной

перфорацией

Хабибуллин А.Р., Лобков Ю.А., Диков В.И.Интеллектуальное месторождение компании «ЛУКОЙЛ»

Портянников А.Д., Масленников Д.В., Лопин С.А., Мухин Д.В., Полищук И.Н.

OIS iField – информационная среда «Интеллектуальное месторождение»

Олейников О.В.AVIST: отечественная платформа для поддержки принятия

решений на основе интегрированных моделей

Волков С.В., Белоусов О.В., Могильников С.И. Интегрированное планирование на платформе AVIST.

Опыт ITPS по созданию и оптимизации интегрированных производственных планов

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Еремин Н.А., Дмитриевский А.Н., Тихомиров Л.И.

Настоящее и будущее интеллектуальных месторождений

π12/2015 [Õ√Õ]

4

научно-технический журнал

NGN_12_2015_5.indd 4 18.01.2016 17:51:45

5

π12/2015 [Õ√Õ]

60

55

51

63

68

74

76

– ‰‡Í ̂ Ë ÓÌ Ì‡ˇ ÍÓΠΠ„ˡ:¿Î ÚÛ ÌË Ì‡ À.†., ‰.Ú.Ì., ÔÓ ÙÂÒ ÒÓ, ‰Ë ÂÍ ÚÓ »Ì ÒÚË ÚÛ Ú‡ ıË ÏËË ÌÂÙ ÚË —Œ –¿Õ ¡Â Ρ ÌËÌ √.Õ., Í.„.-Ï.Ì., ÔÓÙÂÒÒÓ –√” ÌÂÙÚË Ë „‡Á‡ ËÏ. ».Ã. √Û·ÍË̇ ¡ÓÍ ÒÂ Ï‡Ì ¿.¿., ‰.Ú.Ì., ÔÓ ÙÂÒ ÒÓ, ÒÓ ‚ÂÚ ÌËÍ „ Ì ‡Î¸ ÌÓ „Ó ‰Ë ÂÍ ÚÓ ‡ ¿Œ ´«‡ Û ·ÂÊ ÌÂÙÚ¸ª¡˚ ÍÓ‚ ƒ.≈., ‰.Ú.Ì., ÔÓ ÙÂÒ ÒÓ, ÂÍ ÚÓ —‡Ï‡ÒÍÓ„Ó „ÓÒÛ‰‡ÒÚ‚ÂÌÌÓ„Ó ÚÂıÌ˘ÂÒÍÓ„Ó ÛÌË‚ÂÒËÚÂÚ‡¡ËÎ ÎË ‡ÌÚ À.—., Í.Ú.Ì., „ Ì ‡Î¸ Ì˚È ‰Ë ÂÍ ÚÓ “˛ ÏÂÌ ÒÍÓ „Ó ËÌ ÒÚË ÚÛ Ú‡ ÌÂÙ ÚË Ë „‡ Á‡, ˜ÎÂÌ ÷†– ´–ÓÒ Ì ‰ ‡ª, Á‡ ÏÂ Ò ÚË ÚÂθ ÒÓ Ô‰ Ò ‰‡ Ú Ρ “Œ ÷†– ´–ÓÒ Ì ‰ ‡ª ÔÓ ’ÿŒ, ˝ÍÒ ÔÂÚ √†«, ÷†–¬ÓÎ ÍÓ‚ fi.¿., Í.Ù.-Ï.Ì., ‰Ë ÂÍ ÚÓ ÷ÂÌ Ú ‡ ÒÓ ‚ ̄ ÂÌ ÒÚ ‚Ó ‚‡ Ìˡ Ï ÚÓ ‰Ó‚ ‡Á ‡ ·ÓÚ ÍË ÌÂÙ Úˇ Ì˚ı ÏÂ Ò ÚÓ ÓÊ ‰Â ÌËÈ ÔË ¿Õ –“»Ò χ „Ë ÎÓ‚ ¿.‘., Í.˝.Ì., „ Ì ‡Î¸ Ì˚È ‰Ë ÂÍ ÚÓ ŒŒŒ ´—‡ χ ‡ Õ» œ» ÌÂÙÚ¸ª†Ûθ ̃ ˈ ÍËÈ ¬.¬., ‰.Ú.Ì., Ô‰ Ò ‰‡ ÚÂθ ¬Œ »– –√” ÌÂÙ ÚË Ë „‡ Á‡ ËÏ. ».Ã. √Û· ÍË Ì‡, ‰Ë ÂÍ ÚÓ Õ»» ·Û Ó ‚˚ı ÚÂı ÌÓ ÎÓ „ËÈÃÛÒÎËÏÓ‚ –.’., ‰.„.-Ï.Ì., ‡Í‡‰ÂÏËÍ ¿Õ –“, ÍÓÌÒÛθڇÌÚ ÔÂÁˉÂÌÚ‡ –“ ÔÓ ‚ÓÔÓÒ‡Ï ‡Á‡·ÓÚÍË ÌÂÙÚˇÌ˚ı Ë ÌÂÙÚ„‡ÁÓ‚˚ı ÏÂÒÚÓÓʉÂÌËÈ—ËÎËÌ Ã.¿., ‰.ı.Ì., проректор по инновационной деятельности и коммерциализации разработок Õ»” –√” ÌÂÙÚË Ë „‡Á‡ ËÏ. ».Ã. √Û·ÍË̇“ ڸ ̌ Í ¿.fl., ‰.Ú.Ì., ÔÓ ÙÂÒ ÒÓ, Á‡‚. ͇ Ù ‰ ÓÈ ´¡Û  ÌË ÌÂÙ Ú „‡ ÁÓ ‚˚ı ÒÍ‚‡ ÊËÌ Ë „Â Ó ÙË ÁË Í‡ª fiÊ ÌÓ-–ÓÒ ÒËÈ ÒÍÓ „Ó „Ó ÒÛ ‰‡ ÒÚ ‚ÂÌ ÌÓ „Ó ÚÂı ÌË ̃ Â Ò ÍÓ „Ó ÛÌË ‚ ÒË Ú ڇ“ˇÌ ¬.†., ‰.Ú.Ì., ‰ÓˆÂÌÚ, ‰ÂÍ‡Ì ÌÂÙÚÂÚÂıÌÓÎӄ˘ÂÒÍÓ„Ó Ù‡ÍÛθÚÂÚ‡ —‡Ï‡ÒÍÓ„Ó „ÓÒÛ‰‡ÒÚ‚ÂÌÌÓ„ÓÚÂıÌ˘ÂÒÍÓ„Ó ÛÌË‚ÂÒËÚÂÚ‡ÿ‡ ̄ Âθ ¬.¿., Í.Ú.Ì., Œ¿Œ ´Õ† ´–ÓÒÌÂÙÚ¸ªÿ‡È‰‡ÍÓ‚ ¬.¬., ‰.Ú.Ì., ‰ËÂÍÚÓ ŒŒŒ ´»ÌÊËÌËËÌ„Ó‚‡ˇ ÍÓÏÔ‡Ìˡ ´»ÌÍÓÏÔ-ÌÂÙÚ¸ª, ÔÓÙÂÒÒÓ Í‡Ù‰˚ ´√ˉ‡‚ÎË͇ Ë „ˉÓχ¯ËÌ˚ª ”√Õ“” ÿχθ √.»., Í.˝.Ì., Ô ÁË ‰ÂÌÚ —Ó ̨ Á‡ ÌÂÙ Ú „‡ ÁÓ ÔÓ Ï˚ ̄ ÎÂÌ ÌË ÍÓ‚ –ÓÒ ÒËË, ˜ÎÂÌ —Ó ‚ ڇ ÔÓ ËÌ ÙÓ Ï‡ ̂ ËËË ÒÓ ÚÛ‰ ÌË ̃  ÒÚ ‚Û Ô‰ ÔË ̌ ÚËÈ ÚÓÔ ÎË‚ ÌÓ-˝Ì „ ÚË ̃ Â Ò ÍÓ „Ó ÍÓÏ ÔÎÂÍ Ò‡›ÔÓ‚ Ã.»., ‰.Ú.Ì., ÔÓ ÙÂÒ ÒÓ, ‡Í‡ ‰Â ÏËÍ –¿Õ, Á‡ ÏÂ Ò ÚË ÚÂθ Ô‰ Ò ‰‡ Ú Ρ Ô ÁË ‰Ë Û Ï‡ —Œ –¿Õ, ‰Ë ÂÍ ÚÓ »Ì ÒÚË ÚÛ Ú‡ ÌÂÙ Ú „‡ ÁÓ ‚ÓÈ „Â Ó ÎÓ „ËË Ë „Â Ó ÙË ÁË ÍË ËÏ. ¿.¿. “Ó ÙË ÏÛ Í‡ —Œ –¿Õ

Редакция:

главный редактор Б.Ф. Сазоновлитературный редактор Е.С. Захарованаучный редактор И.В. Царьковдизайн�верстка Е.А. Образцовакорректор Г.В. Загребина

Отдел распространения и подписки: тел. (846) 979�91�10

Отдел рекламы и маркетинга:тел. (846) 979�91�45

Адрес редакции и издателя:443008, г. Самара, Томашевский тупик, 3аТел. (846) 979�91�77Факс (846) 979�91�88journal@neft�gaz�novacii.ru

info@neft�gaz�novacii.rured@neft�gaz�novacii.ru redaktor@neft�gaz�novacii.ruwww.neft�gaz�novacii.ru

16+

УчредительООО «Издательский дом «Нефть. Газ. Новации»

Журнал зарегистрирован Министерством Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций Рег. номер ПИ №77�7859 от 27 апреля 2001 г. Перерегистрирован 4 апреля 2013 г.Рег. номер ПИ № ФС77�53536

Периодичность – 12 номеров в год При перепечатке материаловссылка на журнал «Нефть. Газ. Новации» обязательна

Тираж 5000 экз.Подписано в печать 31.12.2015Цена: 870 руб. – печатная версия 1200 руб. – электронная версия

Отпечатано в типографии ООО «ПолиГрафика» г. Самара, ул. Мичурина, 23

5

π12/2015 [Õ√Õ]

Еремин Н.А., Еремин Ал.Н.

Современное состояние и перспективы

развития интеллектуальных скважин

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ В ПРОЦЕССАХ СТРОИТЕЛЬСТВА И ЭКСПЛУАТАЦИИ СКВАЖИН

Востриков С.В.

SMART-системы В-1336 как основа интеллектуализации

скважины

Федоров И.А.

Интеллектуальная система управления процессами разработки

газоконденсатного месторождения

Мироненко А.А., Янтудин А.Н.

Интеллектуальные оптоволоконные системы как метод контроля работы

горизонтальных скважин

ПОВЫШЕНИЕ НЕФТЕОТДАЧИ ПЛАСТОВ

Алтунина Л.К., Кувшинов В.А., Кувшинов И.В.

«Интеллектуальные» химические композиции для увеличения нефтеотдачи залежей высоковязких

нефтей

Рыжов Е.В.

Увеличение коэффициента извлечения нефти при использовании ШГН нового поколения

c золотниковыми клапанами BeeOilPump

Курбанова Г.Я., Гусева Д.Н.

Применение гидродинамических методов воздействия для оптимизации системы разработки

на различных стадиях заводнения

NGN_12_2015_5.indd 5 18.01.2016 17:51:49

[Õ√Õ] π12/2015

50

Современное состояние и перспективы развития интеллектуальных скважин

УДК

и н т е л л е к т у а л и з а ц и я м е с т о р о ж д е н и й

Проведен системный анализ основных направлений строительства цифровых и интеллекту-альных скважин. Обобщен опыт строительства цифровых и интеллектуальных скважин в России и за рубежом за последнее десятилетие. Выявлены основные характеристики и особенности строительства цифровых и интеллектуальных скважин на море и на суше. Предложена система классификации умных скважин.

Клю че вые сло ва: умная скважина, цифровая скважина, интеллектуальная скважина, систе-ма классификации, умная добывающая скважина, умная нагнетательная скважина, биони-ческая скважина – скважина Григорянца, подводная скважина-завод.

Современное развитие цифро-вых и интеллектуальных сква-жин характеризуется внед ре-

нием информационно-коммуникацион-ных технологий для контроля процессов подъема продукции от забоя до устья скважины [1-6]. Количество цифровых скважин в мире на 01.11.2015 превы-сило 15000, из них в России – более 2000. В 2016 г. ожидается, что компа-ния Shell будет управлять всем своим фондом скважин в режиме реального времени – 24/7, а компания BP будет осуществлять аналогичное управле-ние на 60 % своего эксплуатационного фонда скважин. Можно утверждать, что в РФ цифровая добыча нефти и газа в режиме реального времени стремительно набирает темпы и ох-ватывает уже не только морские, но и континентальные месторождения.

Цифровизация и интеллектуали-зация стремительно меняют как саму систему управления, так и ее инфор-

мационно-коммуникационный инстру-ментарий. С развитием информаци-онно-коммуникационных тех нологий контроль за разработкой месторожде-ний все больше и больше становит-ся дистанционным и осуществля-ется в режиме реального времени (см. таблицу).

Компания Shell применяет ряд средств дистанционного управле-ния на эксплуатационных объектах по всему миру. На большинстве эксплуатируемых залежей, разбро-санных по всему миру, был установ-лен набор инструментов FieldWare, разработанный Shell, включая про-граммное обеспечение Fieldware Production Universe, что позволило охватить около 60 % от общей добы-чи нефти компании Shell. Примером непрерывного контроля скважин в режиме реального времени являет-ся группа Салымских нефтяных ме-сторождений в Западной Сибири.

Добыча осуществляется механизи-рованным способом, как правило, с помощью ЭЦН на более чем 300 скважинах. Контроллеры насоса и оборудования на устье скважи-ны были объединены в систему контроля и сбора данных (SCADA). Были установлены четыре модуля Fieldware:

1. Production Universe – непре-рывный контроль в режиме реаль-ного времени и виртуальное изме-рение расхода нефти, газа и воды для всех эксплуатационных параме-тров ЭЦН.

2. Кривые производительности насоса в режиме реального време-ни, отчеты, технический контроль и дистанционное управление с до-бавлением измерения уровня жид-костей посредством звукового эхо-лота Mikon.

3. МУН Production Universe – оп-тимизация закачки воды в пласт и

Н.А. Еремин /Институт проблем нефти и газа РАН/

Ал.Н. Еремин /ООО «Газпром ВНИИГАЗ»/

NGN_12_2015_1.indd 50 12.01.2016 15:35:35

51

π12/2015 [Õ√Õ]

расхода воды в режиме реального времени от источника закачки, в том числе непрерывный контроль в режиме реального времени уровней в наземных резервуарах, наземных насосов и давления нагнетания.

4. WellTest – испытания сква-жин в режиме реального времени, результаты которых позволяют бы-стро найти и устранить неисправно-сти; данные тестов автоматически передаются на систему учета угле-водородов.

Ученые и инженеры компании BP (Великобритания) разработали новую систему управления разра-боткой нефтяных и газовых место-рождений под названием The Field of the Future – «Месторождение будущего». Эта система объединяет действующие и будущие техноло-гии разработки с созданной систе-мой управления данными по сква-жинам. Мониторинг эксплуатации скважины в режиме реального вре-мени позволяет регулировать про-цесс добычи и принимать правиль-ные технические решения на осно-ве интерактивной информации для оптимизации работы скважин. Этот подход включает в себя несколько информационных уровней:

система сбора данных (каналы связи, датчики);

обработка аналитических дан-ных (средства моделирования, си-стема мониторинга);

интеграция полученных данных с процессом принятия решений;

обратная связь (воздействие на скважины, изменение частоты вращения ЭЦН).

Философия цифрового место-рождения основана на следующей схеме: «измеряй – моделируй – принимай решение – выполняй – контролируй». Первым этапом является измерение. Системы управления месторождением (RMC) придерживаются следующего кон-трольно-измерительного аспекта: основой технологии умного место-рождения является измерение тех-нологических параметров в пласте и на поверхности. На разрабатыва-емых месторождениях измерение технологических параметров на-ходится на низком уровне, причем как в Российской Федерации, так и за рубежом, поскольку старое обо-рудование для проведения измере-ний чисто технически трудно заме-нить новым. Очень важно измерить параметры технологических режи-мов как можно точнее и тщатель-нее. Цифровые приборы, которые применяются на умных скважинах, включают в себя цифровые датчики давления, температуры и скорости потока для мониторинга изменения пластового давления, температуры и расхода жидкости.

Ключевым моментом умного ме-сторождения является центр управ-

ления эксплуатацией в режиме реального времени, или центр мо-ниторинга. Первые центры дистан-ционного мониторинга появились в 1999 г. и были представлены в основном центрами для геологиче-ского обеспечения бурения. Наряду со сравнительной простотой сбора данных и передачи информации та-кая специализация характеризова-лась небходимостью сложных экс-пертных решений. British Petroleum (BP) стала первой компанией, кото-рая создала центр дистанционного мониторинга. Подобные центры так-же функционируют в ConocoPhillips, Shell, Chevron. Со временем цели и задачи этих центров меняются, цен-тры преобразуются. ConocoPhillips семь раз реконструировала свой центр поддержки бурения, создан-ный в Норвегии в 2002 г. В разных компаниях центры дистанционного мониторинга называются по-раз-ному, например, в Chevron – пере-довой центр по принятию решений, в British Petroleum (BP) – центр со-трудничества (ACE), в Shell – центр управления месторождением (CWE), в Conoco Philips – центр наземной эксплуатации. Анализ мирового опыта в создании центров дистан-ционного мониторинга показывает, что ключевыми факторами для их успешного внедрения являются [7-14]:

1) способность центров дистан-ционного мониторинга принимать решения по эксплуатации скважин, что требует присутствия специали-стов и поддержки со стороны руко-водства предприятия;

2) быстрый доступ к консоли-дированной информации о работе скважин в виде автоматической системы сбора и анализа информа-ции;

3) визуальное отображение по-терь (в интерактивном режиме);

4) выявление снижения уровней добычи нефти;

5) уведомление цехов по добы-че нефти и газа об отклонениях от проектных показателей для опера-тивного реагирования;

6) экспресс-анализ скважины, диагностика текущего состояния,

и н т е л л е к т у а л и з а ц и я м е с т о р о ж д е н и й

Сравнительные характеристики типовой, цифровой и интеллектуальной скважин*

Параметр Типовая скважина

Цифровая скважина

Интеллектуальная скважина

Кол-во датчиков (сенсо-ров), шт.

До 5 от 10 до 50 < 50.000

Размещение Устье Устье, забой По стволу от устья до забоя, ПЗС

Тип информации Аналого-вый

Аналоговый/цифровой

Цифровой

Тип передачи информа-ции

Аналого-вый

Цифровой Цифровой

Объём информации Кб Мб Гб

Телеметрия Нет Элементы Полный контроль

Системы ИИ Нет Нечеткая логика ИИ, САУ, Интеллектуаль-ные агенты, Виртуаль-ные среды

Система принятия ре-шений, Decision Support System, DSS

Ручное Отдельные эле-менты АСУ

Безлюдная, Интеллекту-альная СПР

*По Еремин Н.А. (ИПНГ РАН), Шмаков В.В. (ПАО «Роснефть»), Еремин А.Н. (ООО «Газпром ВНИИГАЗ»)

NGN_12_2015_1.indd 51 12.01.2016 15:35:45

52

π12/2015 [Õ√Õ] [Õ√Õ] π12/2015

52

определение причины остановок/неполадок;

7) управление приоритетами (сква жина с более высоким дебитом должна быть введена в эксплуата-цию в первую очередь).

В 2006 г. Statoil, Asea Brown Boveri Ltd (ABB), International Busi-ness Machines (IBM), Aker Solutions и Svenska Kullager Fabriken AB инте-грировали свои усилия для реализа-ции программы совершенствования эксплуатационного управления до-бычей нефти TAIL на морских место-рождениях в Северном море, кото-рые находятся на последней стадии разработки. Целевые показатели были следующими: увеличение су-точной добычи на 5 %, снижение себестоимости продукции на 30 % и повышение безопасности операций (за счет уменьшения числа чрезвы-чайных ситуаций). Программа TAIL была разделена на пять направле-ний: мониторинг состояния и мощно-сти оборудования, роботизация опе-раций, обеспечение беспроводной связи, визуализация для обеспече-ния совместной (дистанционный) работы инженеров. На основании бюджета в $ 45 млн, выделенного на научно-исследовательские и экспе-риментально-проектные работы, на 35 платформах был разработан ряд инновационных решений.

Honeywell недавно представила проект контроля состояния продук-тивных скважин на газовом место-рождении компании (Queensland Gas Company ― QGC) в Австралии. В рамках первой стадии проекта Honeywell будут автоматизирова-ны более 1800 скважин, разбро-санных на территории более чем в 300 000 кв. км. Проект также вклю-чает в себя разработку проектной документации, программного обе-спечения и оборудования.

Chevron создал систему для ре-ализации процесса оптимизации систем интегрированного производ-ства (IPSO – Integrated Production Systems Optimization). Система комплексной оптимизации произ-водства была построена таким об-разом, чтобы связать центр произ-

водства и строительства со специ-алистами, занимающимися страте-гическим прогнозом производства. Месторождение McElroy расположе-но недалеко от Midland, Техас. Каж-дый инженер-промысловик McElroy является частью многопрофильной команды управления на месторо-ждении, которая включает в себя специалистов в области технологии добычи/разработки, технологии не-фтеотдачи, наук о Земле, эксплуата-ции, сбора и подготовки продукции, а также строительства скважин. Команда специалистов должна по-высить базовую продукцию нефти и газа через управление активами/резервуаром, эксплуатационным бурением, новыми проектами по добыче, включающими управле-ние буровой скважиной (механи-зированная добыча, капитальный ремонт, заканчивание скважины и т.д.) и применение технологий не-фтеизвлечения. В настоящее время месторождение McElroy находится на стадии вторичной добычи, и ин-женеры-технологи в значительной степени вовлечены в практические аспекты управления заводнением и его оптимизации. Современные инструменты умных месторождений (IMET, WEST, PEST и т.д.) использу-ются исключительно для управления заводнением. McElroy намеревается перейти к третичным методам добы-чи (заводнение СО2) в 2014 г.

IMET – Injection Management Exception Tool (инструмент управ-ления по целевой закачке) – это программное обеспечение, которое использует данные в режиме ре-ального времени из системы сбора данных и оперативного диспетчер-ского управления компании Chevron (SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition) для обеспечения визуализации в режиме реально-го времени и сравнения фактиче-ских объемов закачки и давления с запроектированными для каждой нагнетательной скважины. Пробле-мы при закачке выявляются и реша-ются в течение 24 часов.

WEST – Well Event Exception Tool (инструмент для выявления проблем-

ных скважин) – это приложение к па-кету программ, в котором использу-ются данные и критерии оповещения при выявлении проблем, связанных с эксплуатационной скважиной. Суще-ствует порядка 16 критериев опове-щения, которые могут быть установ-лены пользователем для выявления проблем. Оповещение может про-изводиться при изменениях добычи, скорости падения пластового дав-ления, водонефтяного фактора и т.д. Программное обеспечение работает каждую ночь, выявляет все скважи-ны, нарушающие проектные режимы, и вывешивает для них тревожный флаг. Техническая группа собирается дважды в неделю со специалиста-ми-промысловиками, что бы обсудить все продуктивные скважины, в кото-рых возникают проблемы. Информа-ция, необходимая для завершения анализа скважины, отображается или связывается с инструментом WEST, давая возможность пользова-телю более эффективно проанализи-ровать ситуацию и составить планы работы со скважиной.

PEST – Pattern Event Surveillance Tool (инструмент наблюдения за про-блемами на площади заводнения) – это программное обеспечение, ко-торое использует данные на площади заводнения для оценки эффективно-сти системы заводнения по отноше-нию к проектным критериям. Про-грамма работает один раз в месяц и проверяет темпы истощения пласта, объемы закачки, темпы отбора при закачке, водонефтяной фактор и дру-гие критерии, установленные поль-зователем. Полный анализ модели площадного заводнения затем кар-тируется для локализации зон, не со-ответствующих проектным показате-лям. Инструмент PEST соединяется с WEST и IMET, позволяя пользователю определить, как проблемные зоны заводнения связаны непосредствен-но со скважинами в пределах каждой площади. Все элементы системы за-воднения отображены на карте раз-работки месторождения.

WFDM – Waterflood Depth Mapping (картирование охвата пласта процессом заводнения) –

и н т е л л е к т у а л и з а ц и я м е с т о р о ж д е н и й

NGN_12_2015_1.indd 52 12.01.2016 15:35:45

53

π12/2015 [Õ√Õ]

и н т е л л е к т у а л и з а ц и я м е с т о р о ж д е н и й

это приложение, которое использует данные профиля нагнетания, чтобы построить визуальное отображение зон, охваченных закачкой, и ото-бражение относительного объема закачки. Программное обеспечение предоставляет критическую инфор-мацию об интервалах нагнетания по разрезу. Интервалы нагнетания соот-ветствуют интервалам перфорации в нагнетательной скважине, каждый элемент системы заводнения пози-ционируется относительно нагнета-тельной скважины, что позволяет пользователю быстро определить области, в которых тот или иной ин-тервал нагнетания не работает. Что-бы повысить степень использования новых инструментов управления за-воднением, был создан центр приня-тия решений по активам (ADE – Asset Decision Environment). С применени-ем инструментов системы оптимиза-ции интегрированного производства (IPSO) промышленные проекты, в настоящее время внесенные в бюд-жет, в будущем смогут работать без проблемных участков. Chevron ра-ботает над расширением управле-ния заводнением, используя умные месторождения и процессы IPSO на всех других управляемых компанией ключевых месторождениях, охвачен-ных заводнением.

Семейство программных про-дуктов компании Schlumberger

Avocet помогает принимать свое-временные решения и прогнозиро-вать результаты в целях сокраще-ния времени простоя и повышения эффективности производственной деятельности. Выбор и оптимизация механизированной эксплуатации осуществляются с помощью пакета AvocetWell & SurfaceModeler, вклю-чая такие параметры, как выбор ЭЦН (ESP), электродвигателя и газо-вого сепаратора.

Заключение

За последние несколько лет тех-нология цифрового и интеллекту-ального месторождения показала себя эффективным и надежным ин-новационным решением, которое обеспечено оборудованием по за-канчиванию скважин с электронны-ми блоками управления притоком (приемистостью) жидкостей. Основ-ной целью современного развития нефтяных и газовых компаний яв-ляется увеличение стоимости акти-вов компании в режиме реального времени на основе интеграции всех ее компонентов в целое. Эти цели достигаются с помощью диверсифи-кации операционных систем в инно-вационные, высокотехнологичные и высокопроизводительные. Умное месторождение разрабатывается в соответствии с принятой концепци-ей, которая предполагает:

приоритет безопасности людей и охраны окружающей среды; сокра-щение потерь нефти, дистанционный мониторинг процесса добычи нефти и газа;

сокращение расходов, сокра-щение количества ремонтов обору-дования и скважин; снижение влия-ния «человеческого фактора»;

автоматизацию основных тех-нологических процессов;

анализ данных и интерпрета-цию в режиме реального времени, условия для совместной работы со-трудников, дистанционное управле-ние эксплуатацией скважин и опти-мизацией производства.

Нефтегазовая отрасль вступила в новую научно-техническую револю-цию, ключевыми моментами которой являются создание подводной сква-жины-завода (subsea well-factory) по выпуску товарной продукции; опто-волоконных систем сбора и передачи геологической информации в режи-ме реального времени, 3D-визуали-зация технологических данных и про-цессов в режиме реального време-ни, создание спутниковых групп для точного позиционирования объектов нефтегазового комплекса. Новая парадигма освоения цифровых не-фтяных месторождений дает возмож-ность нефтяным компаниям наращи-вать стоимость основных средств в режиме реального времени.

Литература1. Еремин Ал.Н. О типах и видах умных скважин // Газовый бизнес. – 2013. – № 6. – С. 78-81.2. Garichev S.N., Eremin N.A. Technology of management in real time: учеб. пособие (на английском языке). В 2 ч. – М.: МФТИ. – Ч. 2. – 167 с.3. Garichev S.N., Eremin N.A. Technology of management in real time: учеб. пособие (на английском языке). В 2 ч. – М.: МФТИ. – Ч. 1. – 227 с. 4. Еремин Ал.Н., Еремин Ан.Н., Еремин Н.А. Управление разра-боткой интеллектуальных месторождений: учеб. пособие для вузов. В 2-х кн. Кн. 2. – М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2012. – 210 с.: ил.5. Eremin Alexander N., Eremin Anton N., Eremin Nikolai A. Smart Fields and Wells: учеб. пособие на англ. яз. // PС of Kazakh-British Technical University (KBTU) JSC, Almaty, 2013. – 344 p.6. Еремин Н.А. Современная разработка месторождений нефти и газа. Умная скважина. Интеллектуальный промысел. Виртуальная компания: учеб. пособие для вузов. – М.: Недра-Бизнесцентр, 2008. – 244 с.: ил.7. Желтов Ю.П., Еремин Н.А., Макарова Е.С. Плотность сетки скважин при применении методов увеличения нефтеотдачи

пластов // Нефтяное хозяйство. – 1993. – № 11. – С. 28-32.8. Eremin N.A., Makarova E.S. Fuzzy approach to the selection of reservoir well-spacing system // Proc. VII Europ. Symp. on Improved Oil Recovery. 27-29 Oct. 1993. Moscow, Russia. – Vol. 1. – Р. 75-80. 9. Еремин Н.А. О горизонтальных технологиях // Геология, геофи-зика и разработка нефтяных месторождений. – 1996. – № 3, с. 8-10.10. Еремин Н.А., Сурина В.В., Хведчук И.И. Особенности проек-тирования разработки морских нефтяных месторождений // Газовая промышленность. – 1997. – № 7. – С. 54-56.11. Еремин Н.А., Ермаков П.П. Математические модели исполь-зования азота для увеличения нефтеотдачи // Нефтепромысловое дело. – 1997. – № 12, с. 18-21.12. Еремин Н.А., Ермаков П.П. Математическое моделирование вытеснения нефти азотом в пористых средах // Геология, геофизи-ка и разработка нефтяных месторождений. – 1998. – № 1-2, с. 11-13. 13. Еремин Н.А., Еремин Ал.Н., Балкер Н. Вопросы разработки залежей углеводородов Иордании. – М.: Нефть и газ, 2004. – 121 с.14. Еремин Н.А., Кондратюк А.Т., Еремин Ал.Н. Ресурсная база нефти и газа арктического шельфа России // Георесурсы. Геоэнергетика. Геополитика. – 2010. – Вып. 1. – URL: http://www.oilgasjournal.ru/2009-1/3-rubric/eremin.pdf.

NGN_12_2015_1.indd 53 12.01.2016 15:35:45