Общие сведения о месторождении

Рассматриваемое нефтегазоконденсатное месторождение находится в центральной части Западно-Сибирской равнины. Расположенное практически в центре Сургутского нефтегазоносного района, месторождение относится к Среднеобской нефтегазоносной области. Оно выделяется сложным геологическим строением, которое включает многочисленные продуктивные пласты. Нефтегазоносные горизонты охватывают широкий стратиграфический диапазон, начиная от юрских и заканчивая нижнемеловыми отложениями. Вскрыто 132 залежи углеводородов в 20 продуктивных пластах, из которых 5 — газонефтяные, а 127 — нефтяные. Залежи характеризуются частичным перекрытием друг друга. В таблице 1 приведены данные о накопленной добыче нефти, газа и пластовых вод по эксплуатационным объектам по состоянию на 01.01.2024 г.

Таблица 1. Накопленная добыча по эксплуатационным объектам

Анализ данных, представленных в таблице 1, свидетельствует о преобладающем вкладе объекта ЮС₂ в текущую добычу нефти на месторождении (65,7 % от общего объёма), несмотря на относительно небольшой накопленный объём добычи по этому пласту (5,5 %). Это указывает на переход к интенсивной разработке объекта ЮС₂, являющегося предметом настоящего исследования.

Для пространственного представления геологического строения месторождения и взаимоотношения различных стратиграфических горизонтов использован геологический профиль, представленный на рисунке 1.

Рисунок 1. Геологический профиль

Коллекторы пласта ЮС₂ представлены мелко- и среднезернистыми песчаниками, а также крупнозернистыми алевролитами серого цвета. Цементирующий материал состоит из глинистых и карбонатно-глинистых компонентов (содержание карбонатов составляет 3–4 %). Кальцит встречается в отдельных порах и их скоплениях. Процессы вторичного изменения, включающие интенсивное уплотнение и карбонатизацию, привели к значительной гетерогенности порового пространства. Эти процессы вызвали снижение общего объёма пор и ухудшение коллекторских свойств пласта. Доля вторичных пор значительна. Преобладающий размер пор колеблется в диапазоне 0,01–0,05 мм. Такая микроструктура порового пространства определяет сложный характер фильтрационных свойств пласта и требует учёта гетерогенности при разработке и оптимизации технологий увеличения нефтеотдачи. В частности, это необходимо учитывать при проектировании и реализации мероприятий по интенсификации нефтедобычи, таких как щелочно-ПАВ-полимерное заводнение, для максимизации эффекта от проводимых работ и предотвращения нежелательных последствий, связанных с неоднородностью порового пространства.

В пласте ЮС₂ выявлена единственная залежь нефти пластового типа, которая характеризуется литологическим экранированием. Её условные границы полностью совпадают с пределами рассматриваемого участка недр. Размеры залежи составляют 57 км в длину и 53 км в ширину, а мощность достигает 340 м.

Продуктивность пласта ЮС₂ носит региональный характер и охватывает значительную территорию без разрывов в нефтеносном контуре. При этом приконтурные участки с водонефтяными зонами на месторождении, а также на соседних (Западно-Сургутском, Восточно-Сургутском, Родниковом, Дунаевском и др.) отсутствуют, что подтверждает сплошность нефтеносного поля.

На территории рассматриваемого месторождения пласт ЮС₂ вскрыт скважинами, которые расположены на абсолютных отметках от – 2536,0 м до − 2851,3 м. По данным геофизических исследований скважин эффективная нефтенасыщенная толщина этого пласта варьируется от минимальных 0,4 м до максимальных 35,2 м.

Тюменская свита, в пределах которой залегает пласт ЮС₂, достигает толщины в 250 м. Залежь пласта имеет площадь нефтеносности, равную 1 852 959 тыс. м². Средняя общая толщина пласта составляет 24,4 м, а средняя эффективная нефтенасыщенная толщина равна 5,9 м, что подтверждает его высокую продуктивность.

В таблице 2 представлена характеристика пласта ЮС₂ с указанием его коллекторских свойств.

Таблица 2. Характеристика объекта ЮС₂

Значение коэффициента расчленённости превышает 5, что свидетельствует о высокой степени расчленённости разреза и является неблагоприятным фактором для разработки. Коэффициент песчанистости, превышающий 0,3, близок к нижней границе неблагоприятных значений.

Анализ данных таблицы 2 показывает, что нефть, добываемая из объекта ЮС₂, относится к категории тяжёлых, сернистых, маловязких и парафинистых нефтей. При этом следует отметить отсутствие в ней сероводорода, а также отсутствие газовой шапки над залежью.

Анализ текущего состояния разработки объекта ЮС₂

Разработка объекта ЮС₂ началась в 1984 году. В проекте предусмотрено применение различных систем разработки, включающих:

1) площадную обращённую девятиточечную систему с шагом сетки 500 м;

2) площадную пятиточечную систему (также с шагом 500 м);

3) пятиточечные системы с горизонтальными добывающими и наклонно-направленными нагнетательными скважинами на отдельных участках;

4) однорядную семиточечную систему с шагом 400–600 м.

Проект включает гидроразрыв пласта при вводе скважин в эксплуатацию, применение многосекционного (многозонного) ГРП в горизонтальных скважинах и бурение нагнетательных скважин в угловых точках элемента девятиточечной системы. Перечень технологических показателей разработки объекта ЮС₂ за 2024 год приведён в таблице 3.

Таблица 3. Сведения о технологических показателях разработки

В таблице 4 приведена информация по использованию фонда скважин на месторождении по состоянию на 01.01.2024 г.

Таблица 4. Фонд скважин

Геолого-технические мероприятия, которые применяются на месторождении в целях повышения нефтеотдачи, и их соотношение приведены на рисунке 2.

Рисунок 2. Геолого-технические мероприятия на объекте ЮС₂

Анализ представленной диаграммы распределения объёмов геолого-технических мероприятий на месторождении демонстрирует преобладающее применение методов увеличения нефтеотдачи. Значительная доля ГТМ приходится на гидроразрыв пласта, широко применяемого практически при освоении каждой скважины, что свидетельствует о высокой эффективности данного метода и его установленной практической значимости. Это подтверждает накопленный опыт и результаты применения ГРП.

На втором месте по объёму применяемых ГТМ (13,9 %) находятся методы обработки призабойной зоны пласта. Данная необходимость обусловлена, в основном, ухудшением фильтрационно-ёмкостных свойств пластов в процессе эксплуатации и в ходе проведения ремонтных работ. Зачастую снижение ФЕС связано с поглощением пластом жидкости глушения, используемой при глушении скважин. Данная проблема особенно актуальна при глушении нагнетательных скважин с избыточным давлением, а также при работе с пластами, обладающими аномально высоким пластовым давлением. Эффективность извлечения углеводородов в таких условиях существенно снижается, что требует разработки и применения специальных технологий.

Хотя использование методов обработки ПЗП демонстрирует достаточную эффективность и подтверждает высокий уровень технологической компетенции специалистов, тем не менее, проблема извлечения остаточной нефти остаётся актуальной и требует дальнейшего совершенствования технологических подходов.

Обоснование подхода

Во время проведения технико-экономической оценки лицензионного участка для дальнейшего его приобретения или при разработке ранее неисследованного горизонта компания неминуемо сталкивается с проблемой неопределённости данных. На уровне геологии и профиля добычи этот процесс связан, в первую очередь, с малым количеством информации, накопленной в ходе проведения разведки месторождения, а также с неоднородностью геологических параметров по площади участка.

Для устранения пробела и уточнения данных компания прибегает к методу аналогии, сущность которого заключается в выборе наиболее схожих месторождений и участков на основе совокупности факторов. Характеристики таких месторождений с разной степенью влияния используются для формирования распределения диапазона данных, имеющего вероятностный (т. е. нечёткий) характер. Использование среднего значения может быть решением для получения результата оценки, который, однако, не даёт представления о вероятности получения того или иного результата.

В рамках проведения экспресс-оценки участка и планирования возможных мероприятий для повышения эффективности его разработки могут быть использованы данные, полученные на ранних этапах ГРР и на окружающих его месторождениях со схожей структурой. При наличии достаточного количества информации, времени и ресурсов наиболее надёжным будет построение гидродинамической модели пласта, которая будет дополняться и совершенствоваться по мере накопления знаний и опыта работы с объектом. В рамках же экспресс-оценки следует прибегать к математическому моделированию и, основываясь на примере аналогов, закладывать мероприятия, повышающие эффективность. При наличии информации о вероятностном распределении параметров можно воспользоваться методом Монте-Карло для перебора всевозможных сценариев или подойти к подходу методом нечётких множеств. Метод нечётких множеств позволяет работать с нечётким, вероятностным набором данных. Чёткое множество — это множество, принадлежность некого элемента в котором можно определить точно, т. е. элемент или принадлежит ему, или нет. Нечёткое множество — множество, принадлежность элемента в котором носит вероятностный характер. Каждый элемент такого множества обладает функцией принадлежности, т. е. имеет набор значений вероятности принадлежности к одному из множеств, которая может быть задана в том или ином виде. Результатом (выходом) работы нечётких множеств может быть как чёткое, так и нечёткое значение, зависящее от выбранной системы для работы с ним.

Примером такого нечёткого параметра в геологии месторождения может быть пористость пласта. В нечётком подходе его значение может принадлежать сразу нескольким множествам с определённой вероятностью — «малопористое», «среднепористое», «высокопористое» и т. д. Количество таких множеств и их диапазон значений не ограничен и определяется лишь в зависимости от требований дальнейших с ним операций.

Применение метода нечётких множеств делится на несколько этапов:

1) определение нечётких переменных (выявление параметров, к которым может быть применена нечёткая логика, таких как пористость, нефтенасыщенность и проницаемость пласта);

2) определение функций принадлежности (выявление зависимостей распределения параметров и их принадлежности к определённой категории);

3) формирование правил на основе анализа данных, из которых определяется то, какие операции будут проведены с входными параметрами и какие выводы и результаты будут получены;

4) проведение нечёткой интерференции (расчётов, дающих конечный результат вычислений);

5) агрегирование результатов (сбор и анализ полученных результатов расчёта, используемых для дальнейших вычислений или принятия управленческого решения относительно изучаемого объекта).

Экспресс-оценка лицензионного участка

Под экспресс-оценкой лицензионного участка понимается процесс оценивания технико-экономических параметров разработки лицензионного участка. Сам процесс оценивания можно разделить на 4 этапа:

1) оценка геологии и ресурсной базы лицензионного участка;

2) построение профиля добычи сырья на весь период разработки;

3) оценка инфраструктуры, требуемой для эксплуатации месторождения и учитывающей динамику объёмов добычи;

4) получение экономического результата на основе данных о капитальных и операционных затратах, профиле добычи и внешнеэкономических параметрах.

Первый этап — оценка геологии и ресурсной базы, подразумевает определение ожидаемых извлекаемых и рентабельных объёмов углеводородного сырья. В случае подтверждённого месторождения на территории лицензионного участка ГКЗ утверждает объёмы и категории запасов на территории месторождения, однако эти данные являются лишь предполагаемым извлекаемым объёмом запасов, оценённым на основе характеристик пласта и полученным в ходе геологоразведки. Такие данные не являются достоверными и меняются в процессе разработки по ходу накопления информации о совершенствовании системы разработки и мероприятиях воздействия на пласт.

Для оценки ресурсной базы необходимы следующие характеристики:

• коэффициент извлечения нефти,

• эффективная толщина залежи,

• площадь залежи,

• открытая пористость,

• пересчётный коэффициент,

• плотность нефти (в случае массового, а не объёмного выражения запасов).

Среди этих характеристик вероятностный характер наиболее выражен у следующих параметров: площадь залежи, эффективная толщина залежи, открытая пористость, нефтенасыщенность.

Площадь залежи и её эффективная толщина относится к структурным характеристикам и на ранних стадиях изученности определяется, в первую очередь, сейсмическими исследованиями. Определение интересующей в контексте оценки части залежи носит вероятностный характер ввиду недостаточной разбуренности пласта, в связи с чем может быть выявлено вероятное распределение её объёма в зависимости от увеличения расстояния от пробуренных скважин по площади залежи.

Пористость и нефтенасыщенность залежи определяются на основе керновых исследований и могут значительно отличаться даже на небольшом удалении от места взятия пробы. Распределение этих параметров должно оцениваться с учётом данных о месторождениях-аналогах.

Способ учёта может быть выбран на основе одного из двух методов. Первый предполагает оценку дисперсии параметра на месторождениях-аналогах и применение её на накопленных данных, полученных в ходе исследования объекта. Второй метод предполагает построение вероятности распределения пористости на основе сложения распределений с учётом веса достоверности параметра, где наивысший будет у данных, полученных на лицензионном участке, и минимальный — у наименее качественного аналога.

Второй этап заключается в построении профиля добычи на весь период разработки. Одним из ключевых геологических параметров, не рассмотренных ранее, является проницаемость — она определяется на основе керновых и гидродинамических исследований. В контексте экспресс-оценки она необходима для подбора правильных аналогов, данные которых используются для построения темпов падения добычи.

Для проведения оценки профиля добычи необходимы:

• система разработки — плотность сетки, конструкция скважин, отношение нагнетательных скважин к добывающим (как правило, принимается соответственно системе разработки на том же пласте месторождения-аналога);

• темпы падения — функция изменения дебита относительно стартового уровня с течением времени (получается в ходе анализа работы скважин на месторождении и его аналогах, использующих такую же или схожую систему разработки);

• дебит на метр нефтенасыщенной толщины — характеристика зависимости уровня добычи от толщины пласта, вскрытого скважиной (используется для получения стартового дебита скважины).

Также при построении профиля добычи следует провести уменьшение площади залежи за счёт «отсечения» нерентабельных толщин, не включаемых в разработку.

Дебит на метр нефтенасыщенной толщины и распределение толщин являются вероятностными, т. е. нечёткими характеристиками, используемыми в методе нечётких  множеств.

Метод аналогии

Метод аналогии применяется, когда возможность получить прямые данные о добыче и геолого-физических характеристиках отсутствуют. Ключевое условие в применимости метода аналогии — правильный подбор аналогов. Минимальное и обязательное требование для аналога — нахождение месторождений в одной нефтегазоносной провинции. Кроме того, к ним относятся:

• стратиграфическая принадлежность (свиты, присутствующие на участке, например тюменская, баженовская, черкашинская и т. д.);

• группа пород (карбонатные, терригенные и т. д.);

• тип коллектора (трещиноватый, пористый и т. д.);

• обстановка осадконакопления (исторические условия формирования пластов);

• фазовое состояние (нефтяное, газовое, газоконденсатное и т. д.);

• тип ловушки (массивная, сводовая);

• тектоническая активность в районе;

• глубина залегания;

• геолого-физические характеристики: плотность нефти, проницаемость, пористость.

Кроме того, одним из ключевых параметров является территориальная близость участков, т. к. чем ближе участки находятся друг к другу, тем более схожими будут условия их формирования и эксплуатации.

По итогам отбора месторождений-аналогов определяется степень их достоверности, выражающаяся в весах влияния каждого месторождения на функции распределения параметров. Максимальный вес в таком анализе должны иметь данные непосредственно на месторождении и минимальный у участка аналога с минимальной степенью достоверности. Сумма всех весов аналогов должна быть равна единице, в таком случае искомая функция распределения будет равна сумме исходных функций.

Оценка ГТМ в условиях неопределённости

При анализе методов и технологий в различных отраслях выявляются специфические особенности, индивидуальные для каждого направления, и нефтегазовая промышленность не является исключением в этом контексте. Рассмотрение воздействия на пласт и разработку в целом в нефтегазовой сфере представляет собой сложную задачу, учитывая её высокую технологичность, техническую специфику, а также геологическую уникальность каждого объекта.

Помимо рассмотрения геологических и географических аспектов уникальности нефтегазовых проектов, наиболее важными факторами, влияющими на инвестиционные решения, являются размер запасов нефти и газа, геологические переменные и цена на нефть. Влияние волатильности цен на нефть незначительно. Также к важным параметрам следует причислить пластовое давление, местоположение месторождения, возраст и глубину залежей, площадь месторождения, что говорит о необходимости учитывать геологические различия месторождений при оценке инновационных методов увеличения нефтеотдачи.

Линейные методы оценивания оказываются неэффективными и, в конечном счёте, неприменимыми. Это обусловлено не только увеличением технологической сложности проектов, но и расширением спектра потенциальных рисков, с которыми сталкиваются компании в этой отрасли. В условиях постоянно меняющейся технологической парадигмы применение линейных методов оценивания становится недостаточным для охвата разнообразных аспектов инженерных задач, к которым относятся процессы с высокой неопределённостью эффекта по окончании работ, такие как повышение эффективности использования ресурсной базы жидких углеводородов, контроль и регулирование солянокислотной обработки призабойной зоны на основе промыслово-геологических данных, изоляция водоносных горизонтов с аномальными пластовыми давлениями и др.

В рамках недостатка информации наиболее рациональным будет опираться на опыт месторождений, на которых этот метод уже был ранее опробован. При наличии достаточного количества накопленного опыта следует проранжировать результаты применения этой технологии по принципу геологической и территориальной близости данного месторождения. Можно также разделить выбранные месторождения и присвоить им веса методом, аналогичным описанному ранее. Таким образом, в оценке конечного воздействия данные с месторождений геологически более схожих окажут большее влияние на оценку эффекта. Наиболее весомыми в такой оценке должны быть данные, полученные на оцениваемом месторождении, если на нём ранее был ограниченный опыт применения данной технологии.

В условиях ограниченного объёма информации наиболее обоснованным подходом является использование опыта, накопленного на других месторождениях, где рассматриваемая методика уже применялась ранее. Такой подход позволяет минимизировать риски и опираться на проверенные результаты. При наличии достаточного объёма данных и накопленного опыта необходимо провести их ранжирование с учётом геологической и территориальной схожести исследуемого месторождения с теми, где технология была апробирована. Это позволит исключить нерелевантные данные и сконцентрироваться на тех примерах, которые максимально близки к рассматриваемым условиям.

Для повышения точности анализа можно дополнительно классифицировать выбранные месторождения, присваивая им весовые коэффициенты. Этот процесс может быть организован с применением метода, аналогичного ранее описанному, что обеспечит объективность и структурированность оценки. Месторождения, обладающие большей схожестью в геологических характеристиках, будут получать более высокий вес, и, соответственно, их данные окажут значительное влияние на итоговую оценку. Таким образом, создаётся система, где информация с наиболее похожих месторождений становится приоритетной.

Наибольший вес в оценке воздействия должны иметь данные, полученные непосредственно на исследуемом месторождении. Если на нём ранее проводились хотя бы ограниченные эксперименты с использованием этой технологии, такие сведения становятся ключевыми для анализа. Это связано с тем, что данные, собранные в реальных условиях конкретного месторождения, наиболее точно отражают возможное влияние технологии и обеспечивают высокую степень надёжности при прогнозировании её эффективности.

Моделирование пласта и воздействия на него

Для эффективной оценки объёмов добычи и их последующего увеличения необходимо проведение моделирования пласта и процессов, протекающих в его недрах. Моделирование позволяет более детально понять поведение пласта и определить оптимальные стратегии эксплуатации. Для качественного моделирования требуется значительный объём данных о геологических и физических характеристиках пласта. В зависимости от подхода моделирование подразделяется на 3 типа: геологическое, гидродинамическое и математическое.

Геологическое моделирование (рис. 3) осуществляется с использованием специализированного программного обеспечения и позволяет создать визуализацию пласта на основе имеющихся данных. Такой подход помогает реконструировать структуру пласта, применяя методы интерполяции и экстраполяции для восполнения недостающей информации. Это особенно важно для сложных объектов, где данные могут быть неполными. Результатом геологического моделирования является подробная статическая модель, служащая основой для дальнейших расчётов.

Рисунок 3. Геологическая модель пласта		Рисунок 4. Гидродинамическая модель пласта

Гидродинамическое моделирование (рис. 4) базируется на результатах геологического моделирования. Оно представляет собой процесс разбиения геологической модели на отдельные блоки с заданными характеристиками, такими как пористость, проницаемость и насыщенность. Основная цель гидродинамического моделирования — установить правила изменения параметров этих блоков с течением времени. Пошаговый расчёт позволяет прогнозировать изменения состояния пласта, оценивать его поведение под воздействием разработки и строить профили добычи на длительные периоды. Это моделирование широко применяется для определения оптимальных режимов разработки и выбора технологий повышения нефтеотдачи.

Математическое моделирование, как правило, также относится к гидродинамическим методам, однако оно осуществляется без применения сложного программного обеспечения. Такие модели основаны исключительно на математических формулах и аналитических методах. Математические модели могут быть как предельно упрощёнными, так и сложными, многокомпонентными, в зависимости от целей исследования и доступных данных. Простые модели используются для оперативного анализа или в условиях нехватки данных, в то время как сложные применяются для случаев, где традиционные программные средства не охватывают специфические аспекты рассматриваемых процессов.

Таким образом, интеграция различных видов моделирования позволяет получить многогранное представление о поведении пласта и эффективно управлять процессом добычи. Выбор конкретного подхода зависит от целей исследования, наличия данных и доступных инструментов моделирования.

Для моделирования воздействия на пласт целесообразно разработать две взаимосвязанные гидродинамические модели, каждая из которых играет свою роль в процессе анализа и прогнозирования.

Первая модель представляет собой базовую гидродинамическую модель, которая используется для определения исходного состояния пласта и его динамики без учёта воздействия. Она формируется на основе данных о геологических характеристиках, физических параметрах и текущем состоянии пласта. Эта модель позволяет изучить естественное поведение объекта, оценить базовый профиль добычи и изменения параметров во времени при существующих условиях.

Вторая модель создаётся на основе базовой, но с внесением изменений, отражающих влияние произведённого воздействия. В этой модели исходные параметры корректируются для учёта влияния внешних факторов, таких как закачка реагентов, изменение режима эксплуатации или внедрение технологий повышения нефтеотдачи. После внесения изменений модель рассчитывает новые данные, что позволяет спрогнозировать изменение профиля добычи и динамики состояния пласта в результате воздействия.

Сравнение результатов обеих моделей даёт возможность оценить эффективность применяемого метода, выявить ключевые изменения в параметрах пласта и определить, насколько воздействие способствовало улучшению показателей добычи.

Расчёт оценки параметров пласта и воздействия на него

Проведём детальный анализ геологических параметров пласта ЮС₂ рассматриваемого месторождения, используя данные, собранные на прилегающих участках. Для этого выполним сопоставление результатов, полученных методом аналогии, с фактическими характеристиками пласта, полученными из проектно-технологической документации самого месторождения. Такой подход позволит оценить степень соответствия и точности прогнозных моделей относительно реальных условий.

Рассматриваемый лицензионный участок окружён 10 ЛУ, каждый из которых находится внутри той же нефтегазоносной структуры 3-го порядка. Участки, окружающие рассматриваемый ЛУ, и их ближайший горизонт к ЮС₂:

1) Восточно-Сургутский — ЮС_2/1,

2) Родниковый — ЮС_2/1,

3) Равенский — ЮС₂,

4) Икилорский — ЮС_2/1,

5) Савуйский — ЮС_2/1,

6) Русскинской — ЮС_2/1,

7) Точинский — ЮС₂,

8) Яунлорский — ЮС₂,

9) Дунаевский — ЮС₂,

10) Западно-Сургутский — ЮС₂.

На всех участках присутствует пласт ЮС₂, в ином случае участки, не имеющие пластов, принадлежащих тюменской свите, следовало бы убрать из выборки, а пласты той же свиты, но другого горизонта понизить в весовой значимости.

В таблице 5 приведены данные о пластах месторождений-аналогов, а также параметры пласта ЮС₂ рассматриваемого ЛУ и построены 2 пласта-аналога — первый построен без учёта весов, второй с учётом распределённых на основе данных о характеристиках нефти. Подход сравнения по нефти выбран ввиду её относительной однородности в рамках одной залежи и возможности получения информации на раннем поисково-оценочном этапе. В расчёте запасов площадь принята равной площади залежи рассматриваемого ЛУ (1601914 тыс. м²).

Как видно из полученных данных, метод аналогии дал близкий результат для всех параметров, кроме эффективной нефтенасыщенной толщины, что говорит о необходимости при анализе структурных параметров учитывать более глубокую аналитику. При этом метод с расстановкой весов, даже в применённом грубом приближении, позволил достичь более высокой точности в оценке параметров месторождения.

Следующим этапом выполним оценку эффективности проведения ГРП на месторождении путём сопоставления с опытом проведения ГРП на месторождениях-аналогах (таб. 6).

Таблица 5. Сведения о месторождениях-аналогах

Таблица 6. Сведения ГРП на месторождениях-аналогах

Средний реальный прирост дебита на месторождениях-аналогах составил 2,21.

Математическое моделирование процесса

Проведём математическое моделирование разработки, для этого зададимся типовыми темпами падения для тюменской свиты ХМАО (рис. 5).

Рисунок 5. Вырезка функции падения первого года эксплуатации

Рассчитаем параметры для одиночных скважин с ГРП и без него. В рамках расчёта заложим стартовый дебит скважины с ГРП, равный дебиту, полученному аналитическим способом. Моделирование выполним на 30 лет.

Рисунок 6. Динамика дебитов и обводнённости одиночной скважины без ГРП		Рисунок 7. Накопленная добыча одиночной скважины без ГРП

Таблица 7. Показатели добычи одиночной скважины без ГРП

Таблица 8. Динамика добычи одиночной скважины без ГРП

Получены результаты эксплуатации одиночной скважины без ГРП. Повторим тот же расчёт для скважин с ГРП.

Рисунок 8. Динамика дебитов и обводнённости одиночной скважины с ГРП		Рисунок 9. Накопленная добыча одиночной скважины с ГРП

Таблица 9. Показатели добычи одиночной скважины с ГРП

Таблица 10. Динамика добычи одиночной скважины с ГРП

Смоделируем разработку всего месторождения, для этого зададимся аналогами систем разработки на тюменскую свиту (таб. 11).

Таблица 11. Параметры систем разработки тюменской свиты

Зададимся также отсечкой на исключительно рентабельные толщины от 10 м и более − 0,198. Площадь — 160194 тыс. м². Перемножив все показатели, получаем сетку в 334 скважины.

Рисунок 10. Динамика дебитов и обводнённости скважин без ГРП		Рисунок 11. Накопленная добыча без ГРП

Таблица 12. Показатели добычи скважин без ГРП

Таблица 13. Динамика добычи скважин без ГРП

Получены результаты эксплуатации скважин без ГРП. Повторим тот же расчёт для скважин с ГРП.

Рисунок 12. Динамика дебитов и обводнённости скважин с ГРП		Рисунок 13. Накопленная добыча с ГРП

Таблица 14. Показатели добычи скважин с ГРП

Таблица 15. Динамика добычи скважин с ГРП

Посчитаем профиль дополнительной нефти, который будет получен благодаря проведению ГРП.

Рисунок 14. Накопленная добыча по месторождению с проведением ГРП

Таблица 16. Динамика добычи нефти по месторождению с проведением ГРП

Заключение

В рамках проведённого исследования выполнен комплексный анализ пласта ЮС₂ нефтегазоконденсатного месторождения с использованием различных подходов и методов. Работа охватила изучение геологических и географических особенностей месторождения, анализ текущего состояния разработки, а также разработку рекомендаций по оптимизации процессов добычи в условиях нехватки исходных данных.

Одним из ключевых этапов исследования стала аналитическая оценка геологии пласта и эффективности технологии гидроразрыва пласта на основе проектных данных и метода аналогии. Проведённое математическое моделирование позволило построить профили добычи нефти с применением ГРП и без него, что наглядно продемонстрировало влияние технологии на динамику разработки.

Результаты исследования могут быть применены как для оптимизации разработки рассматриваемого месторождения, так и для оценки аналогичных объектов с недостаточным объёмом данных. Представленные методы и выводы позволяют повысить точность прогнозирования и эффективность управления процессами добычи нефти.

1. Avershin R. V. Analiz tekuschego sostoyaniya razrabotki plasta YuS2 Fedorovskogo mestorozhdeniya // Geologiya i neftegazonosnost' Zapadno-Sibirskogo megabasseyna: materialy Vserossiyskoy nauchno-tehnicheskoy konferencii, posvyaschennoy 100-letiyu Baybakova N. K. (15.04.2011, Tyumen'). — Tyumen': Tyumenskiy industrial'nyy universitet, 2011. — Pp. 131–132 (in Russ.).

2. Bovkonyuk P. A. Obosnovanie metodologii podbora mestorozhdeniy-analogov nefti i gaza pri proektirovanii razrabotki / Bovkonyuk P. A., Savenok O. V. // Bulatovskie chteniya. — 2023. — Vol. 1. — Pp. 123–132 (in Russ.).

3. Bovkonyuk P. A. Razrabotka algoritma programmy dlya avtomatizirovannogo podbora mestorozhdeniy-analogov nefti i gaza / Bovkonyuk P. A., Savenok O. V. // Inzhener-neftyanik. — 2023. — № 3. — Pp. 20–24 (in Russ.).

4. Bogatkina Yu. G. Avtomatizirovannaya ocenka ekonomicheskih pokazateley v neftegazovyh investicionnyh proektah / Yu. G. Bogatkina, N. A. Eremin, V. N. Lyndin, A. N. Eremin // Neft', gaz i biznes. — 2017. — № 6. — Pp. 38–42 (in Russ.).

5. Bogatkina Yu. G. Problemy ekonomiko-informacionnoy ocenki effektivnosti razrabotki mestorozhdeniy v investicionnyh proektah / Bogatkina Yu. G., Sardanashvili O. N. // Delovoy zhurnal Neftegaz.RU. — 2023. — № 4 (136). — Pp. 96–99 (in Russ.).

6. Griguleckiy V. G. Napravlennyy mnogostadiynyy gidravlicheskiy razryv plasta. Osobennosti tehnologii. Kontrol' i upravlenie svoystvami tehnologicheskih zhidkostey. Chast' 1 / Griguleckiy V. G., Savel'ev Yu. P. // Stroitel'stvo neftyanyh i gazovyh skvazhin na sushe i na more. — 2015. — № 8. — Pp. 18–25 (in Russ.).

7. Griguleckiy V. G. Napravlennyy mnogostadiynyy gidravlicheskiy razryv plasta. O dinamicheskih i temperaturnyh polyah pri izmerenii pokazateley tehnologicheskih zhidkostey. Chast' 2 / Griguleckiy V. G., Savel'ev Yu. P. // Stroitel'stvo neftyanyh i gazovyh skvazhin na sushe i na more. — 2016. — № 7. — Pp. 15–20 (in Russ.).

8. Zharikova N. H. Obosnovanie effektivnosti provedeniya mnogostadiynogo gidrorazryva plasta v usloviyah nizkopronicaemyh terrigennyh kollektorov na primere ekspluatacionnogo ob'ekta YuS2 Fedorovskogo neftegazokondensatnogo mestorozhdeniya / Zharikova N. H., Kusova L. G. // Inzhener-neftyanik. — 2024. — № 1. — Pp. 26–38 (in Russ.).

9. Ladenko A. A. Analiz dinamiki pokazateley razrabotki i usloviy ekspluatacii skvazhin na odnom iz gazokondensatnyh mestorozhdeniy Timano-Pechorskoy neftegazonosnoy provincii / Ladenko A. A., Petrushin E. O. // Inzhener-neftyanik. — 2024. — № 1. — Pp. 8–21 (in Russ.).

10. Nebogin S. N. Analiz litologicheskih i geneticheskih harakteristik otlozheniy gorizonta YuS2 / Nebogin S. N., Mochalov I. I. // Novye tehnologii — neftegazovomu regionu: materialy Vserossiyskoy s mezhdunarodnym uchastiem nauchno-prakticheskoy konferencii studentov, aspirantov i molodyh uchenyh (18–22.05.2015, Tyumen'). — Tyumen': Tyumenskiy industrial'nyy universitet, 2015. — Pp. 73–76 (in Russ.).

11. Petrushin E. O. Analiz effektivnosti provedeniya GRP s cel'yu uvelicheniya gazootdachi na turonskih otlozheniyah Yuzhno-Russkogo neftegazokondensatnogo mestorozhdeniya / Petrushin E. O., Arutyunyan A. S. // Inzhener-neftyanik. — 2021. — № 3. — Pp. 20–26 (in Russ.).

12. Petrushin E. O. Analiz effektivnosti izvlecheniya zapasov nefti naklonno-napravlennymi i gorizontal'nymi skvazhinami na ekspluatacionnom ob'ekte YuV1 krupnogo neftegazokondensatnogo mnogoplastovogo mestorozhdeniya s bol'shim etazhom neftenosnosti / Petrushin E. O., Arutyunyan A. S., Mel'nikova A. A. // Stroitel'stvo neftyanyh i gazovyh skvazhin na sushe i na more. — 2025. — № 2 (386). — Pp. 26–34 (in Russ.).

13. Prunchak M. Cifrovizaciya neftegazovoy otrasli kak kompleksnyy metod bor'by s oslozhneniyami pri ekspluatacii skvazhin / Prunchak M., Mel'nik A., Tihon Ya. // Menedzhment, ekonomika, etika, tehnologiya — MEET 2023: tezisy dokladov IX Mezhdunarodnoy konferencii (06–07.10.2023, Sankt-Peterburg). — Sankt-Peterburg: Sankt-Peterburgskiy gornyy universitet imperatricy Ekateriny II, 2024. — Pp. 219–222 (in Russ.).

14. Rogachev M. K. Povyshenie effektivnosti ispol'zovaniya resursnoy bazy zhidkih uglevodorodov v yurskih otlozheniyah Zapadnoy Sibiri / Rogachev M. K., Muhametshin V. V., Kuleshova L. S. // Zapiski Gornogo instituta. — 2019. — Vol. 240. — Pp. 711–715. — DOI:https://doi.org/10.31897/PMI.2019.6.711 (in Russ.).

15. Savenok O. V. Obosnovanie i vybor metoda ogranicheniya vodopritoka v skvazhiny s gorizontal'nym okonchaniem v usloviyah nizkopronicaemyh terrigennyh kollektorov na primere ekspluatacionnogo ob'ekta YuS2 neftegazokondensatnogo mestorozhdeniya / O. V. Savenok, N. H. Zharikova, E. P. Chuykova, A. E. Verisokin, M. Hadid, L. V. Povarova, D. S. Kalashnikov, A. S. Domanova // Izvestiya Tomskogo politehnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov. — 2025. — Vol. 336. — № 1. — Pp. 193–205. — DOI:https://doi.org/10.18799/24131830/2025/1/4563 (in Russ.).

16. Solopahina U. Yu. Analiz kachestva trehmernyh geologicheskih modeley po rezul'tatam bureniya na primere gorizonta YuS2 / Solopahina U. Yu. // Novye tehnologii — neftegazovomu regionu: materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii studentov, aspirantov i molodyh uchenyh (16–18.05.2018, Tyumen'). — Tyumen': Tyumenskiy industrial'nyy universitet, 2018. — Vol. 1. — Pp. 33–35 (in Russ.).

17. Arutyunyan A. S. Improvement of hydraulic facing technology by modeling permeability formed cracks for specific mining and geological conditions / Arutyunyan A. S., Petrushin E. O., Kusova L. G. // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Ser. “International Science and Technology Conference ‘Earth Science’, ISTC EarthScience 2022 — Chapter 3”. — 2022. — Vol. 988. — P. 042021. — DOI:https://doi.org/10.1088/1755-1315/988/4/042021.

18. Bera A. Adsorption of surfactants on sand surface in enhanced oil recovery: Isotherms, kinetics and thermodynamic studies / Bera A., Kumar T., Ojha K., Mandal A. // Applied Surface Science. — 2013. — Vol. 284. — Pp. 87–99. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2013.07.029.

19. Berntsen M. Determinants of oil and gas investments on the Norwegian continental shelf / Berntsen M., Bøe K. S., Jordal T., Molnár P. // Energy. — 2018. — Vol. 148. — Pp. 904–914. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.147.

20. Boloș M.-I. A fuzzy logic algorithm for optimizing the investment decisions within companies / Boloș M.-I., Bradea I.-A., Delcea C. // Symmetry. — 2019. — Vol. 11. — № 2. — P. 186. — DOI:https://doi.org/10.3390/sym11020186.

21. Bulgakov S. A. Feasibility evaluation of perspective geological structures in oil and gas production regions with highly developed infrastructure / S. A. Bulgakov, A. F. Ismagilov, I. G. Khamitov, Yu. M. Troshkov, G. D. Fedorchenko, A. E. Manasian // SPE Russian Oil and Gas Exploration & Production Technical Conference and Exhibition, Moscow, Russia, October 2014. — DOI:https://doi.org/10.2118/171200-MS.

22. Chrysafis K. A. Decision making for project appraisal in uncertain environments: a fuzzy-possibilistic approach of the expanded NPV method / Chrysafis K. A., Papadopoulos B. K. // Symmetry. — 2021. — Vol. 13. — P. 27. — DOI:https://doi.org/10.3390/sym13010027.

23. Hawas F. Valuation of projects with minimum revenue guarantees: A Gaussian copula-based simulation approach / Hawas F., Cifuentes A. // The Engineering Economist. — 2017. — Vol. 62. — Pp. 90–102. — DOI:https://doi.org/10.1080/0013791X.2016.1153178.

24. Petropoulos F. Forecasting: theory and practice / Petropoulos F., Apiletti D., Assimakopoulos V. [et al.] // International Journal of Forecasting. — 2022. — Vol. 38. — Iss. 3. — Pp. 705–871. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.