Оптимизация планирования сайклингпроцесса на газоконденсатных месторождениях с применением нейросетевых технологий
https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-3-74-85
EDN: IDCRAH
Аннотация
Введение. Разработка газоконденсатных месторождений (ГКМ) традиционным способом на истощение сопровождается безвозвратной потерей в пластах значительного количества конденсата и существенным снижением продуктивности газовых скважин. В настоящее время является актуальным поиск альтернативных подходов к разработке такого типа залежей с воздействием на пласт.
Цель. В мировой практике наиболее распространенный успешный опыт разработки ГКМ с воздействием на пласт связан с сайклинг-процессом для поддержания пластового давления, а также испарения углеводородов (УВ) из выпавшего конденсата в фильтрующийся через пласт сухой газ. В рамках данной работы решается задача дизайна и оптимизации сайклинга с определением доли возвращаемого в пласт сухого газа, времени начала и длительности закачки — тех параметров, от которых зависит экономическая эффективность разработки ГКМ.
Материалы и методы. Проведение серии расчетов на композиционной геолого-гидродинамической модели (ГГДМ) с варьируемыми: составом газоконденсатной смеси, величиной пластового давления на момент начала закачки, ее длительностью, а также доли возврата сухого газа обратно в пласт. Создание экономической модели для расчета чистого дисконтированного дохода для каждого сценария закачки. Обучение и тестирование нейросетевой модели.
Результаты. С использованием нейросетевых технологий созданы алгоритм и программа по подбору оптимальных объемов обратной закачки газа, времени начала закачки и ее длительности, включающих этапы: воспроизведение результатов расчетов ГДМ, определение сценария и показателей закачки газа, обеспечивающих максимальную экономическую эффективность сайклинга при данных экономических условиях.
Заключение. Разработанный алгоритм и программа представляют собой инструмент для оперативного подбора оптимального для данных геолого-физических характеристик залежи, состава и свойств пластового газа, а также экономических условий варианта реализации сайклинга, который затем может быть детально проработан с использованием полномасштабной ГГДМ залежи при проектировании и управлении процесса разработки ГКМ.
Ключевые слова
Об авторах
А. Н. ШандрыгинРоссия
Шандрыгин Александр Николаевич — доктор технических наук по специальности разработка нефтяных, газовых и газоконденсатных месторождений, главный научный сотрудник
Владение 15, строение 1, ул. Газовиков, пос. Развилка, Московская обл. 142717
SCOPUS: 6603416883
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
З. Р. Саптарова
Россия
Саптарова Залина Ринатовна — ведущий инженер
4, ул. Большая Красная, г. Казань 420111
SCOPUS: 58029913900
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
Т. А. Муртазин
Россия
Муртазин Тимур Александрович — инженерпроектировщик
4, ул. Большая Красная, г. Казань 420111
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
З. Д. Каюмов
Россия
Каюмов Зуфар Дамирович — инженер
4, ул. Большая Красная, г. Казань 420111
SCOPUS: 57217175738
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
В А. Судаков
Россия
Судаков Владислав Анатольевич — заместитель директора по маркетингу
7, ул. Чернышевского, г. Казань 420111
SCOPUS: 57191748649
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
С. А. Усманов
Россия
Усманов Сергей Анатольевич — заместитель директора по методической и образовательной деятельности
7, ул. Чернышевского, г. Казань 420111
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
Г. Д. Хашан
Россия
Хашан Гассан Джавдат — инженер
4, ул. Большая Красная, г. Казань 420111
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
А. Н. Козлов
Россия
Козлов Алексей Николаевич — специалист по учебно-методической работе
4, ул. Большая Красная, г. Казань 420111
Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
Список литературы
1. Ахметжан С.З., Купешова А.С., Сабитов А.К., Нурсултанов Е.К., Айшов Н.К. Современное состояние вопросов нагнетания газа обратной закачки на месторождении Карачаганак. Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление. 2022. Т. 18. № 3(56). С. 7—15.
2. Волженина Д.А., Шарф И.В., Сабанчин И.В. Анализ эффективности применения сайклинг-технологии при разработке залежей газового конденсата. Известия ТПУ. 2020. № 5. С. 18—27.
3. Гриценко А.И., Тер-Саркисов Р.М., Шандрыгин А.Н., Подюк В.Г. Методы повышения продуктивности газокондесатных скважин. М.: Недра, 1997. 364 с.
4. Качалов В.В., Сокотущенко В.Н., Земляная Е.В., Волохова А.В. Обзор методов повышения компонентоотдачи при разработках газоконденсатных месторождений. Наука. Инновации. Технологии. 2019. № 3. С. 19—48.
5. Колбиков С.В., Прокаев В.А. Оценка влияния двойного налогообложения на эффективность разработки газоконденсатных месторождений с использованием сайклинг-процесса. Недропользование XXI век. 2009. № 3. С. 76—80.
6. Люгай А.Д. Повышение компонентоотдачи при разработке газоконденсатных месторождений с высоким содержанием неуглеводородных компонентов (на примере Астраханского ГКМ): автореф. дис. … канд. техн. наук. М., 2016. 26 с.
7. Макаров Е.С., Юшков А.Ю., Романов А.С. Исследование способов дополнительного извлечения газоконденсата из ачимовских пластов на гидродинамической модели. Вестник Тюменского государственного университета. Нефть, газ, энергетика. 2017. Т. 3. № 1. С. 79—90. DOI: 10.21684/2411-7978-2017-3-1-79-90
8. Чебан С.Е., Мулявин С.Ф. Повышение коэффициента извлечения конденсата с помощью технологии сайклинг-процесса. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2016. № 2. С. 86—92. DOI: 10.31660/0445-0108-2016-2-86-92
9. Юшков А.Ю., Макаров П.В. Оценка вариантов сайклинга на ачимовских пластах Уренгойского месторождения. Нефтепромысловое дело. 2015. № 4. С. 38—53.
10. Abbasov Z.Y., Fataliyev V.M. The effect of gas-condensate reservoir depletion stages on gas injection and the importance of the aerosol state of fluids in this process. Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2016. No. 31. P. 779—790. DOI: 10.1016/j.jngse.2016.03.079
11. Burachok O. Enhanced Gas and Condensate Recovery: Review of Published Pilot and Commercial Projects. Nafta-Gaz. 2021. Vol. 1. P. 20—25. DOI: 10.18668/NG.2021.01.03
12. Doroshenko V., Titlov A.O. Development of technology of gas condensate extraction from the formation in the conditions of retrograde condensation. Technology audit and production reserves. 2021. No. 1/3(57). P. 12—15. DOI: 10.15587/2706-5448.2021.225212
13. Kolbikov S.V. Gas-Condensate Recovery For The Low Permeable Sands, Gas Cycling Efficiency. SPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition. Moscow, Russia, 2010. SPE 136380. DOI: 10.2118/136380-MS
14. Sharafutdinov R., Tyurin V., Fateev D., Skvortsov S., Dolgikh Yu., Tokarev D., et al. Practical Application of High-Resolution Reservoir Simulation and HighPerformance Computing for Accurate Modeling of Low Permeability Gas Condensate Reservoirs Production. SPE Russian Petroleum Technology Conference. Russia, 2019. DOI: 10.2118/196916-MS
15. Siddiqui M.A.Q., Alnuaim S., Khan R. Stochastic Optimization of Gas Cycling in Gas Condensate Reservoirs. Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference. UAE, 2014. SPE-172107- MS 2014 10.2118/172107-MS.
16. Suhendro S. Review of 20 Years Hydrocarbon Gas Cycling in the Arun Gas Field. SPE/IATMI Asia Pacific Oil & Gas Conference and Exhibition. Indonesia, 2017. SPE-186280-MS. DOI: 10.2118/186280-MS
17. Udovchenko O., Blicharski J., Matiishyn L. A Case Study of Gas-Condensate Reservoir Performance with Gas Cycling. Archives of Mining Sciences. 2024. No. 9 (1). P. 25—49. DOI: 10.24425/ams.2024.149825
Рецензия
Для цитирования:
Шандрыгин А.Н., Саптарова З.Р., Муртазин Т.А., Каюмов З.Д., Судаков В.А., Усманов С.А., Хашан Г.Д., Козлов А.Н. Оптимизация планирования сайклингпроцесса на газоконденсатных месторождениях с применением нейросетевых технологий. Proceedings of Higher Educational Establishments: Geology and Exploration. 2025;67(3):74-85. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-3-74-85. EDN: IDCRAH
For citation:
Shandrygin A.N., Saptarova Z.R., Murtazin T.A., Kayumov Z.D., Sudakov V.A., Usmanov S.A., Khashan G.D., Kozlov A.N. Optimization of cycling process planning at gas condensate fields using neural network approach. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2025;67(3):74-85. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-3-74-85. EDN: IDCRAH