Повышение эффективности разработки газоконденсатных месторождений за счет комплексной оптимизации схемы размещения скважин и элементов газового промысла

Задачи оптимизации газового промысла на месторождениях природного газа

Разработка газовых и газоконденсатных месторождений требует существенных капитальных вложений в строительство скважин и наземную инфраструктуру газового промысла [6][9][12]. При этом затраты на создание наземной инфраструктуры не только не уступают, но и зачастую превышают затраты на строительство скважин.

В общем виде объекты инфраструктуры газового промысла обычно включают: внутрипромысловые трубопроводы, газосборные пункты, оборудование промысловой подготовки газа, компрессорные станции, а также вспомогательные сооружения, в числе которых можно указать хозяйственные объекты, механические мастерские, транспортную сеть, объекты водоснабжения и связи [11][10]. Количество, характер и мощность промысловых сооружений зависят от геолого-эксплуатационной характеристики месторождения. При кустовом размещения скважин существенные затраты связаны с сооружением кустовых оснований.

Для обеспечения как экономической, так и технологической эффективности процесса разработки месторождений природных газов требуется оптимизация газового промысла с комплексным подходом к проектированию технологических процессов разработки месторождений природных газов и инфраструктурных решений [8][14][15]. Это предполагает построение объектов инфраструктуры с учетом планируемых технологических решений по разработке месторождений, включая систему размещения скважин и технологические режимы их эксплуатации, климатические и ландшафтные условия, а также требования по экспорту продукции с месторождения. Данная задача представляется довольно сложной ввиду жесткой взаимосвязи принимаемых решений по наземной инфраструктуре и технологических решений непосредственно по размещению устьев и забоев скважин на площади месторождения. Решение указанной задачи может проводиться путем совместной (комплексной) оптимизации размещения объектов инфраструктуры и скважин на месторождении. При этом в качестве критерия оптимизации следует рассматривать экономические показатели эффективности разработки с обеспечением максимально возможной выработки запасов углеводородов (УВ).

Ранее другие авторы в своих работах уже проводили исследования оптимизации размещения скважин и обустройства сети сбора и транспорта.

Так, в своей работе по оптимизации размещения скважин на газовых и газоконденсатных скважинах [7][15] авторы отметили, что важным критерием при выборе расположения скважин является проницаемость коллектора, а также параметры трещин.

В работах А.И. Ермолаева [3][4] рассматривались вопросы расстановки и кустования скважин. Автор привел несколько математических моделей решения данной задачи.

Кроме того, данная работа является продолжением серии работ, связанных с оптимизацией газоконденсатных промыслов. В статье на тему оптимизации режимов работы скважин [13] авторы рассматривали возможные способы для выравнивания объемов дренирования и снижения темпов падения пластового давления с помощью корректного выставления режимов работы скважин.

Алгоритм оптимизации газового промысла

Для оптимизации газового промысла был разработан автоматизированный алгоритм [1], предусматривающий нахождение наиболее оптимального с технологической и экономической точек зрения расположения скважин, кустовых площадок для скважин, установок комплексной подготовки газа (УКПГ) и дожимной компрессорной станции (ДКС), а также других объектов промысла. Алгоритм направлен на минимизацию издержек строительства инфраструктуры рассматриваемого объекта (эксплуатационный объект, залежь, участок залежи и т.д.) при максимизации добычи газа с соблюдением заданных ограничений, включая географические и технологические условия.

При построении алгоритма оптимизации газового промысла учитывались следующие физические и технологические ограничения:

Географические ограничения

• Заповедники и водоохраняемые зоны:запрещено размещение кустовых площадок и ДКС на территории заповедников; забои скважин при этом могут располагаться на территории заповедников.

Технологические ограничения

• Максимальный угол наклона ствола скважины от кустовой площадки (принят в данном случае не более 60° и может варьироваться).
• Максимальное количество скважин, которое может быть размещено на одной кустовой площадке (принято в данном случае равным 5 в качестве оптимального, но не является обязательным).
• Минимальное количество скважин на залежи (принято при демонстрации данного алгоритма равным 5 и может быть пересмотрено), значение в процессе расчета оптимального количества скважин может варьироваться в зависимости от объема залежи и затрат на бурение.

Экономические ограничения

• Минимизация суммарного расстояния от кустов до площадок с УКПГ и ДКС для снижения издержек на транспортировку газа.
• Минимизация затрат на строительство кустовых площадок.
• Минимизация затрат на бурение скважин.

Алгоритм предполагает разбиение газонасыщенной площади пласта на ячейки различного размера в зависимости от конкретной задачи (значение вариативное, в данном конкретном случае приняты размером 500×500 м). Каждая ячейка имеет свои запасы газа, которые определяются по картам плотности запасов газа. В рассматриваемом ниже примере запасы по ячейкам сетки варьируются в диапазоне от 50 до 150 условных единиц¹.

Указанные условия были приняты в качестве примера для возможности тестирования предлагаемого алгоритма. Они могут варьироваться в различных диапазонах, не учитываться или могут добавляться новые ограничения в зависимости от конкретных условий реальной залежи.

Этапы реализации алгоритма

Алгоритм состоит из нескольких этапов, на каждом из которых последовательно решаются отдельные задачу проектирования инфраструктуры.

1. Оптимизация количества скважин и их размещения

Выбор оптимального количества скважин является первоочередным этапом проектирования газового промысла. Чрезмерное увеличение количества скважин приводит к росту капитальных затрат на бурение, строительство инфраструктуры и эксплуатационные расходы, в то время как недостаточное количество скважин снижает эффективность разработки месторождения и приводит к низким коэффициентам извлечения углеводородов.

Оптимизация выполняется с учетом следующих факторов:

• экономической целесообразности — баланс между затратами на строительство скважин и доходами от добычи;
• запасов газа в ячейках продуктивного пласта — размещение скважин в наиболее перспективных областях залежи;
• ограничений по плотности размещения скважин — минимальное расстояние между скважинами для предотвращения взаимного влияния скважин и образования обширных зон пониженного давления.

Для выбора наиболее оптимального количества скважин авторами предлагается следующий подход.

Метод оптимизации

Оптимизация количества скважин решается упрощенно как дискретная задача оптимального выбора, в которой целевая функция представляет собой максимизацию прибыли при варьировании количества скважин.

Целевая функция расчета количества скважин имеет следующий вид:

 (1)

где n_скв — количество эксплуатационных скважин;

Ni — запасы в области дренирования (ячейки) скважины i;

C_прод — стоимость реализации 1000 м³ газа;

C_бур — стоимость бурения одной скважины.

Дополнительно вводятся ограничения:

1. Минимальное расстояние между скважинами:

d(i, j) ≥ d_яч, ∀i, j, i ≠ j,

где d(i, j) — расстояние между центрами двух скважин; d_яч — размеры принятых в расчетах ячеек сетки.

2. Экономическое ограничение:

n_скв · C_бур ≤ B_max,

где B_max — капитальные вложения на бурение скважин.

3. Учет запасов в каждой ячейке. Скважины размещаются в ячейках с наибольшей плотностью запасов. Основными критериями выбора местоположения скважин являются:

• максимальная величина запасов газа — выбираются ячейки с наибольшими запасами;
• обеспечение равномерной выработки запасов УВ — скважины должны располагаться на достаточном расстоянии, чтобы избежать локального истощения пласта;
• минимальное расстояние между скважинами — не менее одной принятой в расчетах ячейки (в данном случае 500 м), что снижает интерференцию.

Оптимизация размещения выполняется методом дискретного линейного программирования, где целевая функция формулируется как:

 (2)

Учитываются следующие ограничения:

∑w_i = n_скв, w_i ∈ {0,1}, d(i, j) ≥ 500 м,

где w_i — бинарная переменная, принимающая значение 1, если в ячейке размещена скважина.

В результате решения комплекса данных задач получаем оптимальное количество скважин и расположение их забоев для заданных условий и карты плотности запасов.

Необходимо понимать, что при эксплуатации скважин необходимо грамотно подходить к определению режимов работы скважин для их более продуктивной эксплуатации [2][5].

2. Оптимизация расположения кустов

Кустовое расположение скважин позволяет существенно снизить затраты на строительство инфраструктуры, поскольку несколько скважин могут быть объединены в одну кустовую площадку, снижая суммарную протяженность трубопроводов, затраты на строительство дорог, а также упрощают процесс замера продукции и осмотра скважин.

В представленном алгоритме следующим этапом является оптимизация расположения кустов на объекте (залежи, месторождении).

Решение данной задачи основано на следующих ограничениях, накладываемых на расположение кустов и их строительство:

• проверка технологического ограничения на угол наклона ствола скважины (≤60° в данном примере);
• проверка ограничения на максимальное количество скважин на кусте (≤5 в данном примере);
• минимизация расстояния от скважины до кустовой площадки:
• проверка отсутствия заповедников, рек, озер в данных ячейках.

Если для группы скважин невозможно объединение в один куст из-за угла наклона или ограничений по количеству скважин, считается, что скважина является единичной. Кусты, связанные только с одной скважиной, не создаются ввиду экономической нецелесообразности. Вопрос о целесообразности работы с данными удаленными скважинами должен решаться отдельно с учетом экономических расчетов.

В рамках решения задачи учитывается, что куст и забой скважины могут располагаться в пределах одной ячейки (в таком случае тип скважины вертикальный или наклонно-направленный).

На первом этапе решения текущей задачи производится кластеризация скважин на группы с учетом минимизации расстояний между ними. Для этого используется алгоритм K-means, где:

• количество кластеров (кустов) определяется как n_куст= n_скв/ 5;
• центроидами кустов изначально являются скважины с наибольшими запасами.

После первичной итерации кустования скважины перераспределяются по кустам так, чтобы минимизировать расстояние до центроида. Проверяется, что в каждом кусте не более 5 скважин. Если в кусте остается только одна скважина, то куст удаляется, а скважина остается самостоятельной.

На следующей итерации происходит поиск новых оптимальных координат куста:

 (3)

где K — координаты кустовой площадки;

Wi — координаты скважины i;

d(K, Wi) — расстояние между кустом и скважиной.

После определения положения кустов:

1. Проверяется соблюдение ограничений на угол наклона. Если угол превышает критические значения (в данном примере 60°), скважина исключается из куста или куст смещается.
2. Если куст попадает в природоохранные зоны (заповедник, водоем или иное), его местоположение корректируется с размещением в ближайшую доступную ячейку.

Предлагаемый автором подход позволяет рационально распределять кустовые площадки на месторождении, сокращая затраты на строительство и эксплуатацию инфраструктуры.

3. Оптимизация расположения площадок УКПГ и ДКС

Установки комплексной подготовки газа (УКРГ) и дожимные компрессорные станции (ДКС) являются важными объектами инфраструктуры газовых промыслов и предназначены для поддержания требуемого давления газа, а также обеспечения его транспортировки к пунктам подготовки или магистральным газопроводам.

При снижении пластового давления в процессе разработки месторождения давление на устье скважины становится недостаточным для самопроизвольного транспорта газа по трубопроводам. ДКС компенсирует это снижение, обеспечивая транспортировку газа в систему сбора и далее в магистральные газопроводы. За счет снижения забойного давления компримирование газа способствует повышению дебита скважин и увеличению объема извлекаемых запасов.

УКПГ и ДКС должны быть размещены таким образом, чтобы минимизировать суммарное расстояние до кустов и снизить затраты на транспортировку газа от кустовых площадок и компримирование газа. Оптимизация выполняется путем минимизации целевой функции:

 (4)

где K_i — координаты кустовой площадки i;

D — координаты УКПГ и ДКС.

Решение данной задачи проводится методом градиентной оптимизации (L-BFGS-B) с учетом ограничений:

• запрет на размещение УКПГ и ДКС в заповедниках и водоемах;
• выбор ближайшего допустимого участка, если оптимальная точка попадает в запрещенную зону.

Пример реализации алгоритма

Разработанный алгоритм был использован для оптимизации размещения на площади залежи скважин с кустовым основаниями и элементов инфраструктуры при проектировании разработки месторождений природного газа при предварительном обосновании вариантов разработки эксплуатационных объектов. На рисунке 1 в качестве примера приведен фрагмент газовой залежи для одного из месторождений УВ в Западной Сибири с оптимизированными схемами размещения скважин на картах плотности запасов газа в варианте с количеством скважин 41 ед. Данная схема размещения скважин в дальнейшем может использоваться при проведении расчетов показателей разработки и проведении их технико-экономической оценки уже с учетом не только распределения начальных запасов газа, но и фильтрационных процессов. 

Заключение

В данной работе рассмотрены задачи оптимизации газового промысла при проектировании разработки месторождений природного газа, включая оптимизацию: количества эксплуатационных скважин и размещения их забоев, размещения кустовых площадок и определения оптимального расположения УКПГ и ДКС на газовом промысле. Разработана методика, позволяющая максимизировать вовлекаемые в разработку запасы УВ, минимизировать капитальные затраты на строительство инфраструктуры и эксплуатационные расходы, что является ключевым фактором при проектировании месторождений.

Методика, предложенная автором, выполнена в виде программного кода, обеспечивающего автоматизированный расчет оптимального расположения объектов инфраструктуры газового промысла. Разработанный алгоритм включает встроенные средства визуализации, позволяя наглядно представить результаты расчетов в виде картографического отображения размещения скважин, кустов и ДКС, а также распределения запасов газа и изолиний пластового давления.

Таким образом, разработанная методика и ее программная реализация могут быть использованы при проектировании новых месторождений, а также для оптимизации схем разработки действующих объектов.

Дальнейшее развитие работы будет направлено на учет динамических процессов в пласте, интеграцию более сложных фильтрационных моделей и оптимизацию данной методики для применения ее в интеграции с гидродинамической моделью месторождения. Такой подход поможет не только более корректно проводить оптимизацию, учитывая динамические потоки, но и способствовать решению задачи равномерной выработки запасов [9][2].