Generalized Rowlins–Shellhardt equation and its application for optimization of well operation modes

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Relevance. The need to improve the accuracy and reliability of forecasting the productivity of gas and gas condensate wells in the long-term planning of gas production enterprises. To improve the accuracy and reliability of calculations of forecast flow rates, it is necessary to take into account changes in the filtration and capacitance properties of the formation in bottom-hole zones caused by the values of reservoir pressure and depression changing over time.

Aim. To determine the equations of real indicator curves of fluid inflow to a gas well, taking into account the dependence of the reservoir filtration and capacitance properties in bottom-hole zones on changing values of reservoir pressure and depression. To achieve this aim, the authors apply the working hypothesis that, firstly, in a hidden form, all the physical patterns of gas filtration to the well are contained in the accounting geological and field documentation accumulated during the operation of the well. Secondly, the equations of all real indicator curves can be approximated by the generalized Rawlins–Shellhardt equation proposed by the authors. Based on the results of processing real geological and field data from a number of wells, a new effect was discovered, showing that real indicator curves, unlike classical theoretical situations, can be described by non-monotonic dependences of flow rate on depression. The discovered new effect has important theoretical and practical significance for the oil and gas industry.

Objects. Equations of gas inflows to wells, approximated in the form of a generalized Rawlins–Shellhardt equation.

Methods. Methods of interpolation and approximation of field data, numerical integration, mathematical modeling methods, correlation and regression analyses, least squares method.

Results. For real indicator curves describing, in contrast to classical filtration laws, including non-monotonic dependences of the flow rate on depression, an approximation model is constructed in the form of the proposed generalized Rawlins–Shellhardt equation. This model opens up a new approach to forecasting the flow rates of gas wells, improves the efficiency of gas production and contributes to the sustainable development of the energy sector. For example, it greatly simplifies planning of geological and technical measures and optimizes the development of gas fields.

Авторлар туралы

Vladimir Tolpaev

North Caucasus Federal University

Email: V_Tolpaev@stv.vniigaz.gazprom.ru
ORCID iD: 0000-0001-5937-0151

Dr. Sc., Professor

Ресей, 16, Kulakov avenue, Stavropol, 355035

Kurban Akhmedov

North Caucasus Federal University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: K_Akhmedov@stv.vniigaz.gazprom.ru
ORCID iD: 0000-0002-2909-8203

Dr. Sc., Professor

Ресей, 16, Kulakov avenue, Stavropol, 355035

Әдебиет тізімі

  1. Tolpaev V.A., Akhmedov K.S. Theoretical foundations for planning gas production volumes from wells of a gas production enterprise. NTZh “Construction of oil and gas wells on land and at sea”, 2023, no. 4 (364), pp. 49–56. (In Russ.) doi: 10.33285/0130-3872-2023-4(364)-49-56.
  2. Basniev K.S., Dmitriev N.M., Rosenberg G.D. Oil and gas hydromechanics. Moscow, Izhevsk, Institute of Computer Research Publ., 2005. 544 p. (In Russ.)
  3. Rawlins E.L., Schellhardt Am.A. Back pressure data on natural gas wells and their application to production practices. USA, United States Bureau of Mines US BUREAU OF MINES, 1935. Vol. 7, 210 p.
  4. Popov S.N., Chernyshov S.E., Gladkikh E.A. The influence of deformations of a terrigenous reservoir in the process of reducing bottomhole and reservoir pressure on the change in permeability and productivity of a well. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering, 2022, vol. 333. no. 9, pp. 148–157. (In Russ.)
  5. Popov S.N., Chernyshov S.E. Numerical modeling of a non-uniform stress-strain state and forecast of changes in the permeability of the near-well zone when creating slot perforation in a terrigenous reservoir. Current problems of oil and gas, 2020, vol. 4 (31). (In Russ.) doi: 10.29222/ipng.2078-5712.2020-31.art3.
  6. Karev V.I. The influence of the stress-strain state of rocks on the filtration process and well flow rate. Cand. Dis. St. Petersburg, 2010. 34 p. (In Russ.)
  7. Baykov I.V., Kashnikov O.Yu., Gatin R.I., Khanov A.V., Danko M.Yu. Forecasting the performance of wells in the Bazhenov formation based on a modified dynamic material balance model. PRONEFT. Professionally about oil, 2021, no. 6 (4): (In Russ.) doi: 10.51890/2587-7399-2021-6-4-106-115.
  8. Zhetruov Zh.T., Shayakhmet K.N., Karsybaev K.K., Bulakbay A.M., Kulzhanova S.B. Application of proxy models in forecasting parameters for the development of oil deposits. Bulletin of the oil and gas industry of Kazakhstan, 2022, vol. 4, no. 2. (In Russ.) doi: 10.54859/kjogi.202242.
  9. Feng Y., Liu Y., Chen J., Mao X. Simulation of the pressure-sensitive seepage fracture network in oil reservoirs with multi-group fractures. Fluid Dynamics & Material Processing, 2022, vol. 18, no. 2, pp. 395–415. doi: 10.32604/fdmp.2022.018141.
  10. Abdurakhmanova S.P., Akhmedova N.A., Yusupkhodzhaeva E.N.,Botirova N.U. Optimization of operating modes of oil wells. Economy and Society, 2022, no. 12 (103)-2, pp. 687. (In Russ.) DOI: 18581/2020.
  11. Turbakov M.S., Mordvinov V.A. Analysis and optimization of technological operating modes of production wells in order to increase the efficiency of their operation. Bulletin of PNIPU. Geology. Oil and gas and mining, 2005, no. 6, pp. 77–81. (In Russ.)
  12. Doskazieva G.Sh., Kuangaliev Z.A., Imangalieva G.E. Optimization of well operation at the fields of NGDU “Dossormunaigas”. Universum: technical sciences: electron. scientific journal, 2020, no. 3.1 (72.1). (In Russ.) doi: 10.32743/UniTech.2020.72.1.3.1.
  13. Settari A., Walters D.A. Advances in coupled geomechanical and reservoir modeling with applications to reservoir compaction. SPE Reservoir Simulation Symposium: Proceedings. Houston, 1999. pp. 1–13. doi: 10.2118/51927-MS.
  14. Schutjens P.M.T.M., Hansen T.H., Hettema M.H.H., Merour J., De Bree P., Coremans J.W.A., Helliesen G. Compaction-Induced porosity/permeability reduction in sandstone reservoirs: data and model for elasticity-dominated deformation. SPE Reservoir evaluation & engineering, 2004, vol. 7 (03), pp. 202–216. doi: 10.2118/71337-MS.
  15. Zoback M.D. Reservoir geomechanics. Cambridge, Cambridge University press, 2007. 505 p.
  16. Fjear E., Holt R.M., Horsrud P., Raaen A.M., Risnes R. Petroleum related rock mechanics. Amsterdam, Elsevier, 2008. 492 p.
  17. Chernyshov S.E., Popov S.N. The influence of geomechanical factors on the oil well productivity and the bottom-hole zone permeability of reservoir exposed by slotted perforation. Processes in GeoMedia. Vol. III. Cham, Springer Geology, 2021, pp. 167–182. doi: 10.1007/978-3-030-69040-3.
  18. Bohnsack D., Potten M., Freitag S., Einsiedl F., Zosseder K. Stress sensitivity of porosity and permeability under varying hydrostatic stress conditions for different carbonate rock types of the geothermal Malm reservoir in southern Germany. Geothermal Energy, 2021, doi: 10.1186/s40517-021-00197-w
  19. Xue S., Zhu X., Zhang L., Zhu S., Ye G., Fan X. Research on the damage of porosity and permeability due to perforation on sandstone in the compaction zone. CMC, 2016, vol. 51, no. 1, pp. 21–42. doi: 10.3970/cmc.2016.051.021.
  20. To T., Chang C. Comparison of different permeability models for production-induced compaction in sandstone reservoir. The journal of engineering geology, 2019, vol. 29, no. 4, pp. 367–381. doi: 10.9720/kseg.2019.4.367.
  21. Garnaev A.Yu. MS Excel 2002: application development. St. Petersburg, BHV-Petersburg Publ., 2004. 768 p. (In Russ.)
  22. Goryainov V.B., Pavlov I.V., Tsvetkov G.M. Mathematical statistics. Eds. V.S. Zarubin, A.P. Krishchenko. Moscow, Bauman Moscow State Technical University Publ. House, 2001. 424 p. (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».