Методика оценки изменения коэффициента продуктивности нефтяных скважин (на примере Верейских отложений Пермского края)

Abstract

Актуальность. Верейские отложения Пермского края характеризуются неоднородным геологическим строением, а скважины, их эксплуатирующие, - быстрым темпом снижения дебита жидкости в начальный период эксплуатации нефтяных скважин, что затрудняет краткосрочное и долгосрочное планирование уровней добычи углеводородов. Актуальность работы обусловлена необходимостью количественного прогноза изменения коэффициента продуктивности добывающих скважин, эксплуатирующих верейские отложения. Данная работа позволяет количественно оценить деградацию системы «пласт-скважина» через изменение коэффициента продуктивности и может быть использована с целью повышения точности прогноза добычи скважин и оптимизации режимов их эксплуатации. Цель. Разработать методику определения и прогнозирования изменения коэффициента продуктивности нефтяных скважин во времени на основе фактических промысловых данных, выявить ключевые факторы, влияющие на темп снижения коэффициента продуктивности добывающих скважин. Объект. Добывающие нефтяные скважины, эксплуатирующие Верейские карбонатные отложения Южной группы месторождений Пермского края. Методы. Выполнен анализ исторических данных гидродинамических исследований по добывающим скважинам. Коэффициент продуктивности скважин нормирован относительно начального значения и аппроксимирован линейной функцией. В качестве алгоритма прогнозирования выбрана множественная линейная регрессия как наиболее интерпретируемый алгоритм, хорошо подходящий для проведения научных исследований. Авторами построена модель множественной линейной регрессии коэффициента a (наклон прямой аппроксимированной линейной функции нормированного коэффициента продуктивности) на основе комплекса геолого-физических параметров пласта и технологических показателей работы добывающих скважин. Статистическая значимость факторов оценена с помощью t-критерия (P-value), уникальный вклад - через Partial R2, предварительно проведен анализ мультиколлинеарности исходных признаков. Результаты. Установлено линейное снижение коэффициента продуктивности добывающих скважин, среднее падение коэффициента продуктивности на исследуемых скважинах в первые пять лет эксплуатации составляет ~35 %. Разработана эмпирическая линейная модель множественной регрессии, связывающая темп снижения коэффициента продуктивности с начальным пластовым давлением в районе скважины, степенью разгазирования нефти, величиной депрессии на пласт и другими промысловыми факторами. Разработанная модель имеет высокие метрики качества (R2=0,75). Практическое применение полученных результатов заключается в возможности прогнозировать снижение дебита новых добывающих скважин, эксплуатирующих верейские отложения, и оптимизировать режимы их эксплуатации. Разработанная методика подходит для использования при наличии аналогичного набора исходных данных

Relevance. The vereian deposits of Perm Region are characterized by heterogeneous geological structure, and the wells producing from them exhibit a rapid decline in fluid production rates during the initial production period. This complicates both short-term and long-term hydrocarbon production planning. The relevance of this work is driven by the need for a quantitative forecast of the productivity index change in producing wells operating in the vereian deposits. This work enables a quantitative assessment of the "reservoir-well" system degradation through changes in the productivity index and can be used to enhance well production forecast accuracy and optimize their operating conditions. Aim. To develop a methodology for determining and forecasting changes in the oil well productivity index over time based on actual field data, and to identify key factors affecting the rate of productivity index decline in producing wells. Object. Oil-producing wells exploiting the vereian carbonate deposits in the Southern group of fields in Perm Region. Methods. An analysis of historical well test data was performed for wells meeting specific research criteria. The well productivity index was normalized relative to its initial value and approximated by a linear function. Multiple linear regression was chosen as the forecasting algorithm due to its high interpretability, making it wellsuited for scientific research. The authors built a multiple linear regression model for coefficient a (the slope of the linear function approximating the normalized productivity index) based on a set of geological and physical reservoir parameters and technological well performance indicators. The statistical significance of the factors was assessed using the t-test (P-value), the unique contribution of each factor was evaluated via Partial R², and a preliminary analysis for multicollinearity among the initial features was conducted. Results. A linear decline in the productivity index of producing wells was established; the average drop in the productivity index for the studied wells during the first five years of operation is ~35%. The authors developed the empirical multiple linear regression model, linking the rate of productivity index decline with initial reservoir pressure near the well, oil degassing level, drawdown value, and other field factors. The developed model demonstrates high quality metrics (R²=0.75). The practical application of the obtained results lies in the ability to forecast production decline for new producing wells exploiting vereian deposits and to optimize their operating conditions. The developed methodology is suitable for application when a similar set of initial data is available