Автор: Е.Д. Кузнецова , В.И. Галкин

Разработка методики оценки эффективности заводнения (на примере пласта Т-Фм Озерного месторождения)

В данной статье рассмотрены вопросы оценки эффективности заводнения в различных фациальных зонах на примере пласта Т-Фм Озерного месторождения Пермского края с помощью использования статистических методов. Для этого проанализировано влияние закачки рабочего агента в пласт на добычу нефти путем построения временных одномерных регрессионных моделей. Рассматриваемая методика позволяет оценить эффективность заводнения скважин с меньшими временными затратами.
Материалы и методы
Программа Statistica; для подтверждения полученных результатов построены карты по проницаемости в программе Surfer по данным ГИС для каждой скважины.
Итоги
Проанализировав представленные карты, можно отметить, что некоторые из добывающих скважин сильно обводнены, в то время, когда процент обводненности других скважин минимален. Обводнившиеся скважины вскрывают те пропластки, которые не вскрыты другими скважинами. Это позволяет предполагать, что именно по ним происходит прорыв воды в продукцию скважин. В данной работе карты по проницаемости дают лишь информацию о том, что получаемые выводы о распределении фильтрационных потоков не противоречат геологическому строению залежи.
Выводы
В пределах фациальной зоны зарифового мелководья процесс заводнения протекает поэтапно, а для зоны рифового склона поэтапного формирования потока закачиваемой жидкости не наблюдается. Также анализ построенных регрессионных моделей позволил установить, что значения коэффициентов накопленной закачки в уравнениях регрессии (зависимость накопленной добычи нефти от накопленной закачки) позволяют определить доли закачки, приходящейся на каждую добывающую скважину в очаге.
По результатам использования методики можно сделать вывод, что в построенных статистических моделях достаточно точно устанавливается влияние тех особенностей геологического строения, которые во многом и определяют процессы вытеснения нефти водой. Использование при анализе статистических моделей позволит в дальнейшем более объективно оценивать процессы заводнения.
Вернуться к списку статей

Читайте также