|
УДК 553.982.2.003.12 |
Технико-экономическая оценка нефтяных залежей в малопроницаемых коллекторах
В.Н. МАРТОС, А.И. КУРЕНКОВ (ВНИГНИ)
В последние годы в Западной Сибири разведаны запасы нефти, связанные со сложно построенными малопроницаемыми коллекторами юрских отложений. При уровне замыкающих затрат 60 усл. ед. большая часть их не входит в баланс или относится к категории «пассивных», разработка которых самостоятельной сеткой скважин не предусматривается. В связи с этим приобрели особую остроту вопросы технико-экономической оценки (ТЭО) разведуемых и завершенных разведкой объектов. К их числу относятся: 1) оперативная ТЭО месторождения с анализом тенденций, связанных с расширением разведанной площади и соответственно с приростом запасов, 2) прогнозирование доли «активных» запасов, т. е. локализация зоны промышленного разбуривания площади, 3) обоснование оптимальной системы разработки и соответствующего коэффициента извлечения нефти Ки.н при подсчете извлекаемых запасов разведанного месторождения.
При отрицательной ТЭО объекта возникают дополнительные вопросы о возможности изменения ситуации за счет технологических (объединение залежей для совместной разработки) и экономических (повышение уровня замыкающих затрат) решений. Результаты такого анализа имеют принципиальное значение, поскольку предопределяют судьбу месторождений. Ясно также, что при априорной неоднозначности ТЭО оптимизация разведочного процесса будет базироваться на систематическом анализе тенденций ТЭО по мере накопления информации о разведуемых объектах.
Значительные затруднения возникают и при обосновании оптимального варианта разработки многопластовых месторождений, где выделяемые по сугубо геологическим соображениям эксплуатационные объекты характеризуются низкой или даже отрицательной экономической оценкой. Они связаны с поиском адекватной системы дренирования и закачки (совмещение или разобщение пластов в добывающих и нагнетательных скважинах, варьирование конфигурации и плотности сетки скважин), что сопряжено с необходимостью рассмотрения многочисленных вариантов. При этом также приходится учитывать возможность изменения замыкающих затрат.
Оперативное и достаточно надежное решение перечисленных выше задач затрудняется сложной процедурой ТЭО объектов. Поэтому возможности варьирования технологических параметров прогнозируемых систем разработки при выполнении ТЭО конкретных месторождений весьма ограниченны, вследствие чего могут быть упущены потенциально наиболее выгодные варианты.
Единым экономическим критерием ТЭО, как известно, является народнохозяйственный эффект от разработки объекта:
где Р - замыкающие затраты; q (t) - годовая добыча нефти; z(t) - годовые затраты; t - время (годы с начала разработки).
Применение этого критерия к задачам ТЭО месторождений невозможно без прогноза q(t), z(t) и общего времени разработки Т. Однако выполнить его на стадии разведки месторождения в ряде случаев сложно из-за недостатка информации. Существуют и принципиальные затруднения. Например, выделение «активных» запасов сводится к определению площади внутри контура нефтеносности, разработка которой обеспечивает максимум R. При прогнозе q(t) необходимо учитывать добычу внутри контура разбуривания (r) и приток нефти извне. Последнее, т.е. расчет q (r, t) для незамкнутых элементов разработки, невозможен ввиду неопределенности режима истощения «пассивных» запасов, на ход чего должна влиять история разработки «активных» запасов. Кроме того, необходимо иметь в виду, что q(r, t) зависит от принятой плотности сетки скважин, которая подлежит оптимизации по R.
Итак, образуется порочный круг, разорвать который можно только путем использования дополнительной гипотезы. В качестве таковой в настоящее время принято допущение о том, что границу рентабельности (r) можно определить исходя из условия R(l, r)=0 для одного замкнутого элемента разработки при фиксированной сетке скважин, априори близкой к оптимальной (S=S0). Эта гипотеза конструктивна и с успехом применяется в тех случаях, когда «пассивные» запасы составляют небольшую часть общих балансовых. Однако в объектах с низкими фильтрационно-емкостными свойствами (ФЕС) их доля может быть велика и существенно зависеть от уровня замыкающих затрат. Здесь при определении r, исходя из указанного условия, возможны крупные ошибки.
Ранее нами [2] был
предложен иной подход к оптимизации прогнозных систем разработки, который
позволяет решить указанные задачи без существенных просчетов, поскольку в
основу его кладутся фактические экономические показатели разработки
месторождений. Критерием ее эффективности служит абсолютная прибыль
:
где С -
себестоимость добычи; 
;
S - сетка скважин; Qб
- балансовые запасы. Возможность использования 
вместо R для ранжирования прогнозных вариантов разработки ранее
обосновывалась интуитивными соображениями о единообразии подходов к освоению
месторождений и небольшом различии планируемых сроков Т отбора извлекаемых
запасов нефти. Для подтверждения этой концепции были сопоставлены значения R из ТЭО Ки.н, принятые ГКЗ СССР, с
расчетными 
; С
вычисляли как частное от деления общих затрат, указанных в ТЭО, на извлекаемые
запасы. В выборку вошли месторождения: Родниковское и Тевлинско-Русскинская
группа (Сорымско-Русскинское, Западно-Сорымское, Западно-Тевлинское,
Икилорское), Ваньеганское, Тюменское, Гуньеганское, Ай-Еганское,
Красноленинское (площади Ем-Еговская и Пальяновская).
Всего рассмотрено 30 объектов (по три варианта разработки). Продуктивные пласты их приурочены к отложениям юры и неокома, характеризующимся низкопроницаемыми коллекторами. Гидропроводность этих объектов изменяется от 4,2 до 180 см*мкм2/мПа*с (в среднем 43).
В результате
статистического анализа (рис. 1) выяснилось, что между R и 
для
данной выборки существует тесная, близкая к линейной связь
Коэффициент
корреляции 
равен
0,98. Поскольку выбраны новые месторождения Западной Сибири с типичными для нее
условиями, нет оснований считать этот результат уникальным. Таким образом,
соображения о применимости 
в оптимизационных процедурах подтвердились.
Из выражения (3)
следует, что с указанной точностью (по нашему мнению, вполне достаточной для
расчетов) условия 
и
совпадают и при 
имеет место
, где 
- варьируемый параметр системы
разработки. Радикальное упрощение процедуры оптимизации при замене R на 
очевидно, так как для вычисления 
нет необходимости
прогнозировать 
,
достаточно определить 
,
а также 
, которую
можно рассчитать по укрупненным экономическим нормативам для региона или на
основе статистической обработки фактических данных. Нами на основе укрупненных
нормативов для условий Западной Сибири была выявлена статистическая зависимость
[1]
где G - гидропроводность объекта.
Зависимость была
использована при исследовании 
. В случае необходимости она может быть уточнена.
Следует также обратить внимание на сущность метода и некоторые общие выводы,
сделанные при изучении 
для ряда низкопродуктивных объектов.
Для анализа были выбраны 13 нефтяных месторождений (15 объектов), характеризующихся относительно высокими, средними и низкими ФЕС (табл. 1). Расчеты Ки.н в зависимости от плотности сетки скважин выполняли по формуле [1]
На рис.
2 приведены зависимости Ки.н от оптимальной плотности сетки скважин S0 исследуемых месторождений при различных уровнях
Р. Оптимизация прогнозных систем разработки касалась только S и была выполнена по 
с использованием выражений (4) и (5). С повышением Р
наблюдается тенденция к уменьшению S0 и
росту Ки.н. Интенсивность ее зависит от геолого-физических условий. В общем
случае с ухудшением ФЕС, снижением Кп и ростом Кр Ки.н вследствие изменения Р
увеличивается. Это объясняется повышенной «чувствительностью» Ки.н сложно
построенных коллекторов к изменению плотности сетки скважин, которую рост Р
позволяет сгустить. Однако это не означает, что прирост извлекаемых запасов на
низкокондиционных объектах будет обходиться дешевле. Напротив, как показал
прямой расчет С по укрупненным нормативам Западной Сибири, при повышении Р и
сохранении условия R=Rmax себестоимость
дополнительной добычи нефти повышается с ухудшением ФЕС. Дополнительные затраты
с большей выгодой реализуются на высокопродуктивных объектах.
Такая
противоречивая, на первый взгляд, ситуация является следствием универсального
требования оптимизации систем разработки: R=Rmax без
какого-либо ограничения абсолютной величины Rmax. По этой причине, например, считается недопустимым,
чтобы народнохозяйственный эффект на высокопродуктивном (В) объекте был ниже 
, хотя рядом может
находиться в разработке низкокондиционный (Н) объект с теми же балансовыми
запасами, но 
.
Аналогично этому регулируются затраты на прирост извлекаемых запасов при
повышении Р. Как бы то ни было, с увеличением Р понижается «порог
кондиционности» балансовых запасов нефти, что, естественно, расширяет сырьевую
базу добывающей промышленности. Прирост извлекаемых запасов, очевидно,
ограничивается условиями:
или, что эквивалентно,
Исходя из этого, ранее были рассчитаны предельные значения гидропроводности Gп в зависимости от уровня Р, ниже которых разработка объектов нерентабельна. Представленным в работе [3] графиком Gп(P) можно пользоваться для ТЭО объекта в первом приближении. Уточнение Gп достигается путем конкретизации C(G, S) для месторождений определенного типа. В частности, при сопоставлении принятых ГКЗ СССР Ки.н по малопроницаемым объектам в юрских отложениях Западной Сибири с расчетным (5), полученным для более широкой выборки, выяснилось, что последний оказывается завышенным. Для коррекции рекомендуется следующая статистическая закономерность:
Представления об, могут быть положены в основу процедуры ТЭО месторождения, а также использованы для выделения зоны разбуривания (активных запасов) с учетом объединения или разукрупнения эксплуатационных объектов. Очевидно, что граничное значение r определяется условием G(r) = Gп, вытекающим из (6).
В ряде ситуаций
варьирование сетки скважин при обосновании Ки.н ограничивается дополнительными
условиями или вообще невозможно. Так, при сильной прерывистости пластов для
прогнозной системы разработки необходимо соблюдать условие: S<=Sп, где Sп
- предельная плотность сетки, оцениваемая на основе анализа геологической
обстановки. Это условие может противоречить требованию R=Rmax, однако оно будет
приемлемым при R>0 и существенном сокращении
планируемых потерь нефти. Концепция о максимальном использовании разведанных
запасов нефти, соответственно которой 
, при практически реализуемых сетках скважин
применялась нами при оценке 71 залежи нефти в юрских отложениях Западной
Сибири. Характеристики этих объектов следующие: нефтенасыщенная эффективная
толщина - 1,5-21 м (среднее 7,8), проницаемость - 0,005-0,1 мкм2(0,03),
вязкость нефти - 0,25-2,5 мПа*с (0,7), начальная нефтенасыщенность - 0,43-0,85
% (0,66), открытая пористость - 0,1-0,2 % (0,156), гидропроводность - 2,6-180
см*мкм2/мПа*с (31,1), Кр - 1,2-16 (5,3), Кп - 0,2-0,9 (0,51).
Результаты анализа приводятся в табл. 2.
Как видно, уровень замыкающих затрат существенно изменяет оценку низкокондиционных месторождений, особенно при достаточно высокой плотности сетки скважин (0,1-0,16 км2/скв), необходимой для достижения удовлетворительных Ки.н. При Р=60 усл. ед. выполнение требования R>0 будет сопряжено с применением весьма редких сеток скважин. Последнее обычно ставит под сомнение использование технологии заводнения (из-за низких коэффициентов охвата) и приводит к сильному снижению Ки.н.
В заключение следует указать, что приведенные статистические закономерности отражают условия Западной Сибири.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Куренков А.И. Оптимальная и максимальная нефтеотдача продуктивных пластов.-В кн.: Прогнозирование нефтеотдачи разведанных месторождений. М., 1986.
2. Мартос В.Н., Куренков А.И. Экономическая оценка разведанных нефтяных месторождений.- Геология нефти и газа, 1984, № 4, с. 33-37.
3. Мартос В.Н., Ключарев В.С., Куренков А.И. Обоснование оптимальной конечной нефтеотдачи на стадии разведки месторождений.- В кн.: Методы подсчета запасов нефти и газа. М., 1986, с. 40-45.
Таблица 1 Геолого-физическая характеристика объектов выборки
|
Номер п/п |
Месторождение |
Пласт |
Средняя нефтенасыщенная толщина, м |
Проницаемость, 10-3 мкм2 |
Вязкость нефти в пластовых условиях, мПа-с |
Гидропроводность, см-мкм2/мПа-с |
Коэффициент песчанистости |
Коэффициент расчлененности |
|
1 |
Варьеганское |
Ю1 |
9,0 |
10,0 |
0,37 |
24,3 |
0,4 |
6,8 |
|
2 |
Северо-Варьеганское |
Ю1 |
10,9 |
30,0 |
0,30 |
109,0 |
0,45 |
6,0 |
|
3 |
Хохряковское |
Ю12+3 |
15,8 |
6,6 |
0,45 |
23,0 |
0,47 |
5,3 |
|
4 |
Пермяковское |
Ю1 |
10,0 |
20,0 |
0,49 |
40,8 |
0,40 |
4,0 |
|
5 |
Ермаковское |
Ю1 |
4,7 |
15,0 |
0,42 |
17,0 |
0,44 |
3,5 |
|
6 |
Вахское |
Ю1 |
10,3 |
40,0 |
0,55 |
74,9 |
0,62 |
9,0 |
|
7 |
Лугинецкое |
Ю1 |
7,8 |
20,0 |
0,60 |
26,0 |
0,40 |
17,0 |
|
8 |
Вынгаяхинское |
Ю1 |
4,0 |
25,0 |
0,90 |
11,1 |
0,42 |
5,1 |
|
9 |
Покачевское |
БВ8 |
8,8 |
140,0 |
0,73 |
168,8 |
0,48 |
3,4 |
|
10 |
» |
АВ1+2 |
5,0 |
100,0 |
1,56 |
32,0 |
0,41 |
5,1 |
|
11 |
Ярайнерское |
БВ-16 |
11,0 |
5,0 |
0,65 |
8,5 |
0,43 |
3,6 |
|
12 |
Северо-Хохряковское |
Ю11 |
10,0 |
20,0 |
0,61 |
32,8 |
0,40 |
4,0 |
|
13 |
Локосовское |
БВ6 |
7,5 |
129,0 |
1,39 |
69,6 |
0,65 |
4,3 |
|
14 |
» |
БВ5 |
5,9 |
215,0 |
2,0 |
63,4 |
0,62 |
3,8 |
|
15 |
Карамовское |
БС10 |
9,0 |
90,0 |
1,6 |
50,6 |
0,31 |
4,3 |
|
Предельная сетка скважин Sп, км2/скв |
Нерентабельные объекты, % |
|
Р=60 усл. ед. |
|
|
0,36 |
26,8 |
|
0,25 |
42,2 |
|
0,16 |
65,0 |
|
0,10 |
84,5 |
|
Р=80 усл. ед. |
|
|
0,36 |
12,7 |
|
0,25 |
23,9 |
|
0,16 |
25,4 |
|
0,10 |
40,8 |
|
Р=100 усл. ед. |
|
|
0,36 |
0,5 |
|
0,25 |
6,0 |
|
0,16 |
11,3 |
|
0,10 |
25,4 |
|
Р=120 усл. ед. |
|
|
0,36 |
0 |
|
0,25 |
1,4 |
|
0,16 |
3,2 |
|
0,10 |
11,3 |
Рис.
1. График
зависимости фактической ТЭО (R) от расчетной
(
)
Рис. 2. График зависимости Ки.н от оптимальной плотности сетки скважин при повышении замыкающих затрат.
Замыкающие затраты, усл. ед.: а - 60, б - 80, в - 100, г - 120, д - 135; 1-15 - месторождения (названия см. табл. 1)